能觀察到位置的改變。因此記錄的行駛數(shù)據(jù)向量Xl在停車階段期間除了時間戳以外均包含 相同的信息。因為關(guān)于停車階段信息不與任何后續(xù)的步驟相關(guān)，所述揀出例如Vl〈4km/h的 行駛數(shù)據(jù)向量Xl。選擇該閾值的理由在于，以這種方式也檢測不停入過程，所述停入過程的 速度典型地處于〇_4km/h之間。
[0070] 在接著的步驟S2中進行特征提取。為了識別尋找停車位的車輛可以考慮低的平 均速度、頻繁的轉(zhuǎn)彎以及圍繞建筑群行駛。為了獲得關(guān)于行駛的這些特征的說明，具有其關(guān) 于其瞬時速度和位置的信息的單獨的行駛數(shù)據(jù)向量是不足夠的，而是必須考慮其曲線。
[0071] 各個行駛數(shù)據(jù)的信號值的曲線形成提取在該區(qū)段中所表現(xiàn)的特征的基礎(chǔ)。在此對 于每個新出現(xiàn)的行駛數(shù)據(jù)向量重新計算特征的值并且將其綜合在特征向量m中。在每個時 刻tl計算具有以下的特征分量的特征向量：
[0072] F卜·平均速度
[0073] n i??行程無效性
[0074] h??環(huán)形
[0076] ρ ρ · PCA 環(huán)形
[0078] ??目標(biāo)無效性 （3.5)
[0079] 在此足夠的是，作為特征分量（以下也稱為特征）考慮平均速度和行程無效性。通 過考慮其他特征分量，還可以改善確定開始尋找停車位的精確性，其中，精確性只在小的范 圍內(nèi)升高。為了計算不同的特征，考慮當(dāng)前的以及以前的行駛數(shù)據(jù)向量。為了計算特征要 考慮的行駛數(shù)據(jù)向量借助在圖3中更詳細示出的特征窗口 MFi確定。
[0080] 特征窗口 MFi的大小1 f基于經(jīng)過的路程，因為大部分所設(shè)計的特征分析行程引導(dǎo) 的曲線。如果針對過去時間的特征窗口，則在一個特征窗口 MFi中的路程區(qū)段的長度按照 速度而變化，以及不保證路程區(qū)段的最小長度。但這是需要的，以便可以相互比較在行駛曲 線中計算的特征。
[0081] 特征窗口 MFr同包括從當(dāng)前的位置X肩到第一位置的行駛數(shù)據(jù)向量，所述第一 位置在經(jīng)過的路程上比lf走過更遠。在特征窗口中的行駛數(shù)據(jù)向量的數(shù)量因此可以根據(jù) 采樣率和速度而變化。如果特征窗口的大小例如為lkm，則只要假定恒定的采樣率，則在較 高的平均速度的情況下比在較低的平均速度的情況下在上一個公里上在特征窗口中包含 較少的行駛數(shù)據(jù)向量。自行駛開始可以從經(jīng)過了路程lf才計算特征向量!!^，以便確保所計 算的特征向量叫之間的可比較性。
[0082] 用于說明的進一步的過程，以xfl;x f2;…；X fM標(biāo)記在一個特征窗口內(nèi)的行駛數(shù)據(jù) 向量，所述特征窗口在Xi中加下標(biāo)，其中，X fl是最舊的行駛數(shù)據(jù)向量并且X ?是最新的行駛 數(shù)據(jù)向量。相應(yīng)地適用Xi= X fM。
[0083] 以下詳細進一步說明由行駛數(shù)據(jù)計算的特征（特征分量）。
[0084] 平均速度
[0085] 為了計算平均速度v不是通過所有在特征窗口中的速度值構(gòu)成算術(shù)平均值，而是 構(gòu)成中值。為此的原因為其相對于異常觀測值的魯棒性。
[0087] 通過初濾（步驟S1)行駛數(shù)據(jù)向量的方法步驟，該值構(gòu)成行駛階段的平均速度。
[0088] 行程無效性
[0089] 行程引導(dǎo)的無效率η是如下特征，該特征給出：由駕駛員所選擇的、行駛的路線 在接近行駛目的地方面是如何無效率。對此的構(gòu)思按照交通類的特性，因為屬于目標(biāo)交通 的車輛嘗試在盡可能快速的和有效的行程上接近所追求的目標(biāo)，而尋找停車位的車輛大多 已經(jīng)達到其目標(biāo)并且在尋找停車位的情況下繞圈。
[0090] 當(dāng)路程通過行程點[ρ1;ρ2;…;ρκ]給出時，其中初始位置為 ？1并且最終位置為ρκ， 則能夠計算兩個路程大小，所述路程大小形成用于計算所述特征的基礎(chǔ)。這為了表示在圖 4中闡明。
[0091] p JP ρ 1(之間的最短路程，其中，在本說明書的范圍內(nèi)使用兩點間的直線。s ζ代表pjPpK2間經(jīng)過的路程。這等于所選擇的從口1至口1<的行程引導(dǎo)的長度。適用s z>sd。 所述兩個路程彼此的關(guān)系此外給出如下說明：所選擇的路線是至最終位置的直接路線（有 效）還是彎路（無效）。用于行程引導(dǎo)的無效性的值可以通過如下計算。
[0093] 行駛的路程^通過在各個行程點之間所有的部分路程的總和近似。指數(shù)k給出： 在集合[ρ1;... ;ρκ]中的哪個行程點應(yīng)該作為初始位置用于計算無效性。ηκ-〇的值能 夠推斷出有效的行程引導(dǎo)，而ηκ- 1表示無效的行程引導(dǎo)。
[0094] 用于計算特征可使用特征窗口的行程點[pfl;p f2;…；P fM]。在計算特征時的目標(biāo) 是，確定在當(dāng)前的位置Ρ"和特征窗口中的所有剩余的位置之間的最高的無效性：
[0096] 以這種方式，在多個相繼的特征窗口的路程走向中包含的圓和180度大轉(zhuǎn)彎類似 作用到特征值上。
[0097] 環(huán)形度
[0098] 因為在車輛尋找停車位的情況下的典型的行為模式描述了行程引導(dǎo)的環(huán)形選擇 (例如通過圍繞建筑群繞行），所以利用該特征打算：檢測特征窗口內(nèi)的路程的環(huán)形度κ。 參考參量在這里是當(dāng)前位置PM至各行程點的重心p f的距離s n。如果是Sn~1 f/2,則可能 基于直線的路程（圖5)。該距離越小，則行程引導(dǎo)越為環(huán)形（圖6)。
[0099] 路程的重心通過特征窗口中的各位置的各個分量上的算術(shù)平均值計算：
[0100]
[0101] 用于環(huán)形度的值如下計算：
[0103] 這里重心和當(dāng)前的位置之間的距離通過特征窗口的有效的大小標(biāo)準(zhǔn)化，以便獲得 〇和1之間的值。為了對于κ -〇可以假定直線的行程引導(dǎo)并且對于Κ -1可以假定環(huán) 形的行程引導(dǎo)，所述標(biāo)準(zhǔn)化的項附加地被1減去。
[0104] PCA環(huán)形度
[0105] 另一種用于確定行程引導(dǎo)的環(huán)形度的可能性使用PCA(主分量分析（Principal Component Analysis)，其例如在[1]中說明）作為輔助工具。如果將PCA應(yīng)用于特征窗 口的二維的位置向量，則除了所述兩個主分量之外獲得對于各軸線的總方差的份額的相對 值，所述兩個主分量描述具有各個行程點的最高方差的彼此正交的軸線，其通過λ^Ρ λ 2描述。λ i是具有最高方差的軸線的相對的方差分量，因此適用λ λ 2。
[0106] 如果所考察的路程在直線上伸展，則各行程點的總方差僅分布在通過第一主分量 描述的軸線上（圖7)。僅小份額的總方差落到第二主分量的軸線上。如果各行程點描述完 全環(huán)形度的行程引導(dǎo)，則第二主分量在總方差上的份額升高，從而λ 2(圖8)。
[0107] 為了計算PCA環(huán)形度Ρ，將PCA應(yīng)用于特征窗口內(nèi)的位置信息。隨后由產(chǎn)生的標(biāo) 量λ λ 2形成商數(shù)：
[0109] 通過λ 2的限制，ρ的值在〇至1之間變化，其中，p f-〇表示直線并且 pf- 1表示環(huán)形的行程引導(dǎo)。
[0110] 方向變化
[0111] 尋找停車位的車輛頻繁轉(zhuǎn)彎。借助當(dāng)前的和經(jīng)過的位置可能的是，對于每個行駛 數(shù)據(jù)向量Xl，以角度（0°至359°，按照方位）的形式計算行駛方向Φ?。借助Φ可以計 算用于方向變化Α φ的值，其按照兩個行程點之間經(jīng)過的路程s d標(biāo)準(zhǔn)化：
[0112]
[0113] 其中，
[0114] Δ φ>? = min{| Φ i-Φ； il ,360° -|
[0115] 為了計算用于行駛線路中的方向變化的有說服力的值，形成特征窗口中的所有標(biāo) 準(zhǔn)化的方向變化&^的算術(shù)平均值^^
[0117] 圖9示出在相應(yīng)的位置Pl JPPl上的行駛方向i i以及他們的差Δ，1<3
[0118] 目標(biāo)無效性
[0119] 該特征關(guān)于行駛目標(biāo)計算行程引導(dǎo)的無效性。在行駛期間，不能借助行駛數(shù)據(jù)確 定目標(biāo)，因此該特征在行駛結(jié)束之后（即離線地）、在所有行駛數(shù)據(jù)向量已知之后才能形 成。作為目標(biāo)位置假定最后的行駛數(shù)據(jù)向量的位置PN，其示出所找到的停車位的位置。
[0120] 行程引導(dǎo)關(guān)于目標(biāo)ζ的無效性對于每個行駛數(shù)據(jù)向量如下計算（參考方程 3. 7)：
[0121] ζ n i ([Ρρ Ρ2, · · ·，ΡΝ]) (3. 14)
[0122] 因為例如在巡航行駛（Kurierfahrt)可能出現(xiàn)，行駛的開始和最終位置處于附 近，所以最大的目標(biāo)無效性已經(jīng)在行駛開始時存在。這可以通過如下方式處理，離目標(biāo)最遠 的行程點Pf:: ^§艦\. _由目標(biāo)位置確定并且特征的值對于i〈id設(shè)置成等于零0 :
[0124] 在可選的平滑步驟（步驟S3)中平滑行駛的特征向量。平滑的目標(biāo)是，將確定的 路程區(qū)段上的特征向量綜合成平滑的特征向量。以這種方式不再處理各個行程點，而是處 理路程區(qū)段。平滑的特征向量的產(chǎn)生通過綜合多個特征向量叫進行，其處于平滑窗口 GMF 內(nèi)。平滑窗口 GMF關(guān)于經(jīng)過的路程進一步移動，并且可以重疊。其在圖11中示出。
[0125] 相應(yīng)的平滑窗口 GMF的長度通過lgf確定。在一個路程區(qū)段的第一特征向量mgl上 加下標(biāo)。路程區(qū)段的端部上的特征向量mgR是最后的、關(guān)于經(jīng)過的路程與mgl遠離少于1#的 后續(xù)的特征向量。平滑窗口 GMF內(nèi)的特征向量1?的數(shù)量可以類似于特征窗口 MFift的行駛 數(shù)據(jù)向量Xi的數(shù)量而變化。為了使平滑窗口 MGF重疊，可以在超過當(dāng)前的平滑窗口 MGF內(nèi) 的確定的路程之后給新的平滑窗口 MGF加下標(biāo)。以此同時使不多于兩個平滑窗口重疊， 以便限制該步驟的復(fù)雜性，適用
[0126]