CN101189533B - 目标识别和分类的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及目标识别和分类的一种方法及装置，其中，电磁辐射用一个传感器发射，且该传感器接收目标上发射的部分辐射，接收的信号通过与存储的特征值进行分析，并根据分析推断被反射的目标的分类。为此，设置了一个分析接收信号的分析装置和一个存储特征图形的存储器，它所存储的图形与分析的信号比较，并根据这种比较即可推断出被反射性目标的分类。

Description

目标识别和分类的方法及装置

技术领域本发明涉及目标识别和分类的一种方法及装置，其中，电磁辐射用一个传感器发射，在目标上反射的部分辐射被该传感器接收，接收的信号通过与存储的特征图形进行比较而被分析，根据分析推断反射性目标的类别。为此，设置了一个用于分析接收的信号的分析装置和一个存储特征图形的存储器，它所存储的图形与分析的信号比较，根据比较即可推断出被反射性目标的类别。

背景技术

从DE 10231558A1中已知一种自动触发汽车减速器的方法和装置，以便防止与另一个目标的碰撞或减少与另一个目标发生碰撞的后果，其中汽车行驶范围内的目标借助一个发射和接收雷达信号或激光雷达信号的装置的信号或借助一个接收视频信号的装置的信号来进行探测。根据被识别的目标确定潜在的危险性，并根据潜在的危险性按至少三个状态控制汽车的减速装置，其中至少一个状态是使该减速装置进入一个制动准备状态。

发明内容

本发明的核心在于提出一种方法和装置，用它可把通过电磁辐射的发射和这种在目标探测范围内的目标上发射辐射的反射的传感器信号重新被该传感器接收并相对于预先确定的特征图形进行考察，以便通过与存储的特征图形比较而可推断出该目标的种类，并将探测出的目标对应一个目标类别。

根据本发明，这个目的是通过各项独立权利要求的特征来实现的。有利的改进和方案可从各项从属权利要求中得知。

接收信号的分析在频域内以有利的方式进行，方式是接收信号借助傅里叶变换进行变换并与特征频率图形进行比较。通过借助傅里叶变换或离散的傅里叶变换进行的频域内的变换可使单个反射信号在频域内按频谱样板进行分析，从而可与特征频率图形进行比较。

此外，有利的是，在正交空间内进行分析处理，在该正交空间内确定目标反射到自己汽车的相对位置并与特征空间图形进行比较。作为正交空间规定根据空间方向进行分析处理，其中，以有利的方式规定可相对于传感器装置确定坐标系统。空间轴的取向可这样进行，即空间轴可平行于汽车纵轴线、汽车竖轴线以及汽车横轴线取向。进行接收信号的空间分析，使反射点相对于传感器的距离和方位角换算成笛卡儿坐标，从而反射点存在于传感器的笛卡儿坐标系的正交空间中。通过反射点的空间分布可产生反射点的空间图形，并将其与特征空间图形进行比较。

此外有利的是，与特征图形的这种比较通过分析反射点的反射的功率、从反射点反射出的功率的频谱的频带宽度、从反射点反射出的功率的相位，反射点的相对速度或其组合来进行。通过关于上述准则的接收信号的考察可产生要反射的目标的一种“指纹”，并借助目标的这种所谓指纹通过准则和与存储的特征值比较即可推断出该目标的类别。

此外有利的是，在与特征图形比较之前，把空间上毗邻的一些反射点只作为一个反射点处理。通过相邻反射点的这种所谓的融合可使分类算法的计算花费减少，因为确定的目标范围例如汽车的车轮罩或汽车上的大平面通常提供多个反射点，但这些反射点对目标类别的效力则没有提供附加的信息，所以最好把这些相邻的反射点通过一个融合的反射点的处理来考虑。

其次，最好通过以前的测量周期的分析来产生存储的特征图形。这样就可修正原来存储的特征图形，即通过在运行中的成功的目标分类可使特征图形益臻精确。

特别有利的是，存储的特征图形由带有固定的预定图形的第一表和带有偏差的第二表组成。其中固定的预定图形和以前测量周期识别出的图形之间的差别图形即是偏差。在该装置和方法的第一次运行之前，在带有固定的预定图形的第一表中预先给定固定的值，并通过很少差别的特征图形成功的目标分类产生与预定的、厂方设定的图形的差别。这种差别被存储在第二表中，以便不覆盖第一批的、厂方预定的图形并在经常有分类差错的情况中可复位带有差别图形的第二表，从而从厂方的设定出发可进行特征图形的新的改进。通过这种方式可 在任何时候存取厂方预定的特征图形，这些图形可在运行过程中继续改进，但在功能失效的情况中任何时候都可回复到厂方的设定。

被识别的目标以有利的方式通过分析对应目标类别之一即轿车、载重汽车、双轮车、护栏、沟盖、公路桥、桥形指路牌、饮料盒、指路牌或其他目标，例如路旁的树或桥墩。此外，目标最好按其性质进行分类：有的目标是可以通过的(例如可从上面驶过的沟盖、可从上面驶过的饮料盒、可从下面驶过的公路桥)，有的目标则是不可通过的和不能从上面驶过的(例如轿车、载重汽车、双轮车、护栏、指路牌)。

该方法以有利的方式使用于汽车的自适应距离和速度调节和/或紧急制动触发。在装备有自适应距离和速度调节系统的汽车中，在前行目标不存在的情况下，汽车按恒速调节到由司机预先给定的理论速度，而在识别出一个前行目标的情况下，则速度按到识别出的前行目标恒距调节。为了改进调节算法，最好在识别出一个目标时得出有关该目标类型的信息，所以对尾随一辆载重汽车后面行驶与尾随一辆轿车行驶可作出不同的反应，或强烈反射性目标例如路面上的沟盖可不作为速度调节的重要目标考虑。在本发明方法用于触发紧急制动或准备触发紧急制动时，弄清楚被识别的目标的目标类别也是十分重要的，以便能更好地对可推断出面临碰撞的关键情况作出反应。例如一辆载重汽车要实施全制动时，与例如一辆轿车的全制动相比，它可用较小的绝对减速实施汽车减速，所以在一辆载重汽车后面的紧急制动情况中可用不同于在一辆前行轿车或双轮车后面的紧急制动时的避让或制动策略。

此外有利的是，分析装置把接收到的信号变换到频率空间和/或正交空间并进行接收到的信号的频谱分析和/或进行接收到的信号的空间分析。特别是利用正交空间和频率空间的两种变换和分析可产生大量的图形，借助这些图形通过与存储的图形进行比较即可实现可靠的目标分类。

以一个控制单元的形式实现本发明的方法是特别有意义的，该控制单元配置用于一个汽车自适应距离或速度调节或紧急制动触发的控制装置。其中在该控制单元中存储一个程序，该程序可在一台计算机上执行尤其是在一个微处理器或信号处理器上执行并适用于本发明方 法的实施。亦即在这种情况中，本发明通过一个存储在控制单元中的程序来实现，所以这个配置有该程序的控制单元以与程序适于实施的方法相同的方式描述本发明。作为控制单元尤其可用电存储介质，例如只读存储器。

本发明的其他特征、使用方案和优点可从附图所示的本发明实施例的下列说明中得知。其中，描述的或图示的单个或任意组合的全部特征都构成本发明的内容，而不取决于这些特征在权利要求中的摘要或归纳以及在说明中的措辞或在附图中的图示。

附图说明

下面结合附图来说明本发明的实施例。附图表示：

图1本发明装置的一种实施方式的示意框图；

图2本发明方法的第一实施方式的流程图；

图3本发明方法另一种实施方式的流程图；

图4本发明方法的又一种实施方式的流程图；

图5示出了被反射的电磁辐射的各个反射点的第一种交通状况；

图6反射点被部分融合的另一种交通状况；

图7被识别的目标已被分类的又一种交通状况；

图8用于与从接收信号中产生的图形进行比较的一些代表性的、预定的特征图形一览图。

具体实施方式

图1表示本发明装置的一种实施方式的示意框图。从图中可以看出配有一个输入电路2的分类装置1。输入信号借助输入电路2输入分类装置1中，这些输入信号例如来自一个目标探测传感器3和一个可选择设置的操作元件4。目标探测传感器3设计成这样的一种传感器，它可把电磁辐射发射到位于汽车前面的环境中并在传感器探测范围39内存在目标40、41、42、43、44时接收被这些目标反射的部分反射波。目标探测传感器3以有利的方式设计成雷达传感器或激光雷达传感器。借助这种传感器可得出反射性目标40、41、42、43、44相对于传感器中心轴线的距离、方位角以及可有选择地得出被探测到的目标相对于自己的汽车37的相对速度。目标探测装置3的接收信 号被输入分类装置1的输入电路2中。在分类装置1附加地设计成汽车的自适应距离和速度调节装置或紧急制动触发控制装置的情况中，可考虑配置一个操作装置4，自适应距离和速度调节器用这个操作装置可进行启动、停止或调节其调节参数。输入给输入电路2的输入信号用一个数据交换装置5输入计算装置6中，该计算装置例如可以是微处理器。在计算装置6中，对目标探测传感器3的输入信号进行分析、对被识别的目标进行分类并计算调节信号。在分类装置1用作汽车37的自适应距离和速度调节装置的情况中，根据目标探测传感器3的接收信号以及从中得出的目标类别来调节用于致动传动系和减速装置用的调节信号。这些调节信号借助数据交换装置5传送到输出电路9，该输出电路在要求加速的情况中致动内燃机的一个确定功率的调节元件或在要求减速的情况中致动汽车37的减速装置11。在分类装置1可触发并可实施汽车37的自动紧急制动的情况中，调节信号借助数据交换装置5从计算装置6通过输出电路9传送到减速装置11，该减速装置可启动并实施汽车的紧急制动，如果计算装置6已知目标的种类，则有利于加速要求或减速要求的计算。为此，按下述方法进行目标分类，其中目标探测传感器3的接收信号在计算装置6中进行分析并与存储在存储器7中的特征图形进行比较，通过这种比较即可推断出目标的种类。为此，存储器7借助另一个数据交换装置8与计算装置6连接。另一种可选择的方案是，存储器7也可通过数据交换装置5连接到计算装置6上。

图2表示本发明方法的一种实施方式。该方法在步骤S12开始，即例如在汽车37启动时开始。在下一个步骤S13中，目标探测传感器3的接收信号被输入实施本发明方法的计算装置6中。在下一个步骤S14中，这些输入信号被变换到一个正交空间中，这些输入信号例如作为时间上变化的信号到达的。为此，识别的反射点的距离和方位角被换算成笛卡儿坐标，其中，坐标系例如可以是与传感器固定的坐标系。在其后的步骤S15中，把相互很靠近的、被识别的反射点融合成一个单独的反射点，因为在汽车上例如在车轮罩的范围内存在着多次反射发射出的雷达射束的结构，或在多射束的雷达传感器的情况中反向发射雷达射束从而这些雷达射束被当作单独的雷达反射识别的结构。通过反射点的融合可减少需要的计算能力，因为只须分析很少 的点，但不明显改变特征图形的特征。在下一个步骤S16中，按一定的准则对反射点进行分析。这样就可例如确定单个反射点的功率，确定单个反射点的接收信号的频谱的频带宽度，方式是既确定了反射信号的带宽又确定了反射的与频率有关的幅值。此外，可确定反射信号的相位以及分析接收信号的其他的特征物理值。通过确定这些预定的准则和图形，例如在频谱上的与频率有关的功率，以及通过视目标而异的反射点的空间分布就可产生探测到的目标的特征图形，以便在下一个步骤S17中与存储的特征图形进行比较。然后选出最好地与从目标反射中产生的特征图形一致的存储特征图形，并借助这个被选出的特征图形即可推断出目标种类，这在步骤S18中进行。在步骤S17的比较例如可借助相关性用计算的方式进行。按步骤S18确定目标的类别相应的反射点在该目标上反射，且该目标可对应载重汽车、轿车、双轮车、沟盖、护栏或别的目标之一的类别。随后可进行一个可选择的步骤S19，在这个步骤更新存储的特征图形。所以为了逐步改进相应目标类别的识别，在进行成功的目标分类时可将相应的特征图形例如借助加权因数用存储的特征图形进行处理，这样就可逐步改进特征存储图形。在完成步骤S18或可选择的步骤S19后，该方法又跳回到步骤S13，于是目标探测传感器3的接收信息又被输入一个新的测量周期并形成一个循环。

图3表示本发明方法的另一个实施例，这个方法例如又是在汽车启动时在步骤S20开始。在下一个步骤S21中，又是输入目标探测传感器3的接收信号并输入分析装置。在下一个步骤S22中，接收信号例如借助可设计成快速傅里叶变换或离散傅里叶变换的傅里叶变换技术变换到频域中。在这个频域中，从目标探测传感器3的接收信号中产生特征频率曲线，这些频率曲线在步骤S23中相对于预定的准则进行分析。在步骤S23的分析范围内例如确定每个反射点的接收信号的功率、确定频率图形的与频率有关的频谱曲线、功率密度以及相位，并在下一个步骤S24中与存储在存储器7中的存储特征图形进行比较。这种比较例如可借助相关性用计算方式进行。最早地与从目标探测传感器3的接收信号中分析的特征图形一致的存储的特征频率图形假定成一致的，然后可在步骤S25中进行目标分类，即通过尽可能最好的一致性可使探测到的目标对应载重汽车、轿车、双轮车、护 栏、沟盖或别的目标的目标种类之一。然后进行可选择的步骤S26，在这个步骤中，存储的特征图形在成功进行的目标分类的情况下可进行更新，即例如将探测到的目标的特征图形例如借助加权因数处理成存储在存储器7中的存储特征图形，这样，存储的特征图形通过在工作过程中成功的目标分类就可益臻精确。在完成步骤S25或可选择的步骤S26后，这个方法又跳回到步骤S21，于是在一个新的测量周期中重新输入目标探测传感器3的接收信号并形成一个循环。

图4表示本发明方法的另一个实施例，这里借助特征图形的分析既在正交空间又在频域内进行。该方法在步骤S27开始，即例如随着汽车的启动而开始。在下一个步骤S28中，目标探测传感器3的接收信号又被输入计算装置6中。在下一个步骤S29中，作为时间上变化信号存在的目标探测传感器3的输入信号被变换到正交空间中，于是存在反射点的空间位置。在下一个步骤S30中融合相互靠近的反射点，这样就可减少分析的计算花费，因为相互靠近的反射点例如由于在汽车上的强反射结构或由于目标探测传感器3的多束性而被识别出多的反射点。然后融合了相互靠近反射点的步骤S30的输出数据在步骤S31中在正交空间内关于特征空间图形被进行分析并获得可能存在的特征图形。步骤S30的输出数据在输入到步骤S31的同时也被输入步骤S32中，在这里反射点数据被变换到频域。现在存在于频域内的反射点数据在下一个步骤S33中频域内关于特征图形被考察并获得与存储的特征图形的一致性。在下一个频率S34中，对在步骤S31中得出的正交空间内的空间特征图形以及对在步骤S33中在频域内得出的反射点的特征图形与例如存储在存储器7中的存储特征图形进行比较。在这种情况下，例如借助相关性确定出哪些存储特征图形与在步骤S31中或在步骤S33中在正交空间内或在频域内得出的特征图形具有极大相似性。基于选择与得出的特征图形具有最大相似性的存储特征图形，在步骤S35中进行目标分类，即借助存储的特征图形可推断相应的目标类别，从而一个目标的反射点可对应一辆轿车、一辆载重汽车、一辆双轮车、一个护栏、一个沟盖或别的目标。紧接着步骤S35是一个可选择设置的步骤S36，在这个步骤中可通过一次更新修改存储的特征图形，因为通过带有成功的目标分类用独立特征图形可继续改进存储的特征图形，这样，目标分类就可随着不断的运 行而益臻精确。在可选择的步骤S36以后，这个方法重新回到步骤S28，即在一个新的测量周期中重新输入目标探测传感器3的接收信号。

按步骤S19、S26和S36更新存储的特征图形也可有选择地进行：特征图形不是存储在一个唯一的表中，而是设置了两个分开的表，其中，在第一个表中在厂方已存储固定预先给定的特征图形，并通过成功的目标分类(但这种目标分类在特征图形方面相对于预先给定的厂方的特征图形存在微小的差别)，并将这种差别根据目标类别存储在第二个差别表中。通过更新可使在第一表中固定给出的特征图形继续改进，即在一个差别表中根据已经进行的成功目标分类得出附加数据。这样就可在累积错误分类的情况下例如自动地清除差别表并借助厂方预先给出的、预定的特征图形继续处理，以避免目标分类的退化。

图5表示用本发明方法处理的一种典型的交通状况。图中示出了行驶在一条多车道公路38上的一辆自己的汽车37。自己的汽车37装配有一个目标探测传感器3，该传感器探测汽车前面的汽车环境并识别探测区域39界限内的目标。为此，目标探测传感器3发射电磁辐射，该电磁辐射部分地被探测区39内的目标反射并返回到目标传感器3，该传感器接收并分析该电磁辐射。在自己汽车37前面，左行车道上和右行车道上分别行驶一辆轿车40和一辆载重汽车41。此外，在路面上示出了一个沟盖42，该沟盖以其金属的表面而对电磁辐射是一个良好的反射器。其次，在左边路旁示出一个护栏43以及其他的目标44，这些目标在该图中作为通常的定位目标，例如路旁以树林形式存在的目标，从目标探测传感器3发射的电磁辐射尤其以微波辐射的形式被上述目标反射。在这种情况下，从探测传感器3发射的辐射可能被一个目标多次反射。在图5中用小X号标示出了从探测传感器3发射的电磁功率在目标40、41、42、43、44上反射的点。所以例如轿车40在后左角有一个反射点，在后右角有两个反射点，以及在前右车轮和后右车轮分别有一个反射点。在相邻车道上行驶的载重汽车41在后右角有一个反射点，在后左角共有三个反射点，在半挂车的后左轮处有两个反射点，以及在牵引车的后左轮处有一个反射点。沟盖42同样有三个反射点，这些反射点又是用小X号标出。 护栏43有三个反射点，这些反射点沿护栏43的右侧排列。在此图中例如表示路旁树木的其他目标44同样部分地具有反射点，只要它们位于探测区39以内，其中这些反射点也用小X号标出。探测传感器3接收到的输入信号通过输入电路2和数据交换装置5传送到计算装置6，在该计算装置中，这些输入信号被换算成相对于一个与传感器固定的坐标系的空间相对位置并由此可在正交空间内进行分析。在一个可选择的第一步骤中融合相互靠近的反射点，以便进行分析。为此，要考察在图5中用X号示出的得出位置，是否这些反射点都相互很靠近。相互靠近的反射点被融合成一个唯一的反射点，以便减少计算能力。在图6中示出了同样的交通状况，以便说明此后存在的反射点，但没有注出反射点的X号，而是重新用X号表示相互靠近的反射点在融合后的反射点。所以在图6中轿车40在图5中有两个反射点的后右角处按图6只有唯一的一个反射点，因为这两个在图5中示出的反射点已被融合成唯一的一个反射点。同样关于载重汽车41后左角处的三个相互靠近的反射点被融合成一个唯一的反射点，以及半挂车的后左轮处的两个反射点也被融合成一个唯一的反射点。关于沟盖42三个相互靠得很近的单独反射点被融合成一个唯一的反射点，这在图6中用一个唯一的X来表示。而在图5中的护栏43右边界限上用X号标出的三个反射点则作为三个单独的反射点保留，因为它们的距离足够大，以至不能把它们融合成一个点。同样，图5中具有反射点的公路左侧的其他目标44仍作为本来的反射点保留，因为这些反射点由于其空间距离而不可能融合。这样，与图5所示反射点相比，图6中减少了待分析的反射点，从而达到了减少计算花费的目的。现在，在正交空间内和/或在频域内分析这些反射点，其中为了在频域内的分析，图6的反射点例如必须借助傅里叶变换技术变换到频域。相互靠近的反射点的融合以及可能需要的到频域的变换都在图1的计算装置6中进行。现在关于特征图形对正交范围内或频域内存在的反射点数据进行分析，亦即例如分析每个反射点的反射功率。例如厢式结构的载重汽车41的大的后部面要比轿车40的后部或沟盖粗糙的表面反射的功率多得多。此外，例如载重汽车41在底盘的范围内具有较大的缝隙，所以，与具有基本上封闭车身外形的轿车40相比，对载重汽车41产生更多雷达反射的概率更大。其次，通过例如反射点的 频谱的频带宽度的分析可确定特征频率特性，其同样可推断探测到的目标的目标类别。这里必须指出的是，应当对反射点的尽可能多的不同的物理性能进行分析，因为通过分析多种单个准则可产生反射点的所谓指纹类型，并由此以尽可能大的概率进行反射点与一个预定目标类别的目标对应。例如相互位于一定范围内的、具有相同相对速度的反射点也可对应一个唯一的目标并由此也可推断该目标的大小，从而例如可辨别一辆载重汽车41与一辆轿车40、一辆双轮车或一个沟盖42的不同之处。通过分析相对速度同样可把路旁的护栏或其他目标作为静止目标进行探测，因为这些目标相对于传感器大致具有与汽车的运动速度相同的相对速度。通过得出反射点的特征图形，其例如基于反射点的相对速度、反射点反射的功率、反射点反射的辐射的频谱宽度以及反射点的反射功率的相位借助存储在存储器7中的特征图形比较该图形，这种比较例如可借助相关性以计算的方式进行。在目标分类的过程中，作为特征预定图形存储在存储器7中的那个图形被作为与从反射点中得出的图形最相似的图形识别出来，该图形具有最大的正相关性。这样就可推断目标种类，因为在存储器7中为每个目标分类存储有一个或多个特征图形。所以图4中的轿车40的反射点被识别为属于一个目标，并基于这些反射点的反射功率及其频谱图形和接收信号的相位可将该反射信号对应该类别的一个目标即轿车。通过目标分类即可按图7推断汽车的空间尺寸，这在这里是通过目标40的阴影线来表示的。同样，载重汽车41的反射点可分析为所属的一个目标来，并根据它的特征图形推断为该类别的一个目标即载重汽车。根据这些反射点的空间分布也可推断载重汽车41的空间尺寸和取向，这在图7中用阴影线表示，通过沟盖42的反射及其特征图形可推断该类的一个目标即沟盖，所以沟盖42作为一个在自适应距离和速度调节或紧急制动方面无关紧要的目标被识别出来，而且例如汽车37可没有危险地从上面驶过。路边的静止目标例如护栏43可基于反射点的空间排列、反射点的频谱特征以及通过这些目标的相对速度可作为一个护栏分类，所以例如这个护栏有可能用作将来的行驶通道，因为该护栏被识别为一个直接位于多车道公路28路旁的目标。

图8表示目标反射的多个特征频率曲线的概览图。其中，最上图表示一辆载重汽车的特征图形，其中载重汽车的一个目标反射的频谱 在图中沿一条频率轴绘出。从图中可看出，包络线45大致对称于中心频率f0。包络线45具有单个频谱分量的相对高的幅度，因为载重汽车的尾部一般是强反射的。此外，载重汽车的包络线在频率f上具有大的宽度，这也是该特征图形的重要准则。在频谱图形的右方绘出了载重汽车反射点的相图，该图的横坐标为实部，而其纵坐标则为虚部。为清楚起见，绘出了一个相位指针49，该指针为载重汽车的反射指出一定的相位50。在载重汽车下方的图中绘出了轿车的特征图形，该图具有一条包络线46，与载重汽车的包络线45相比，包络线46具有较小的频带宽度和较小的幅值。关于轿车的特征图形的相位信息要注意：通常对于目标类别轿车其具有比载重汽车大的相位。沟盖的特征图形用包络线47表示，该包络线具有很小的频带宽度，但幅侧则相当高，这表明沟盖具有良好的反射性能。最下方绘出了护栏的特征图形，该护栏具有多个反射点。所以在包络线48中还示出了曲线走向，该曲线走向具有多个峰点并按旁边的相图具有很大的相位。对给定目标的每一个类别都存储了一个这样的特征频率图形、一个这样的特征相位图形以及其他的特征值，从探测传感器3的接收信号中获得的特征图形与其进行比较。

Claims (13)

1.目标的识别和分类方法，其中电磁辐射用传感器(3)发射，且传感器(3)接收目标(40、41、42、43、44)反射的部分辐射，接收到的信号通过与存储的特征图形(45、46、47、48、49、50)进行比较而分析并根据分析推断反射性的目标(40、41、42、43、44)的类别，其特征为，与特征图形(45、46、47、48、49、50)的比较是通过分析下列来进行的，即：

-反射点的反射功率；

-从反射点反射出的功率的频谱宽度；

-从反射点反射出的辐射的相位；

-反射点的相对速度；

-或其中的一种组合。

2.按权利要求1的方法，其特征为，进行在频率范围内的接收信号的分析(S 23)，方式是接收信号借助傅里叶变换进行变换(S22)，并与特征频率图形(45、46、47、48、49、50)进行比较(S24)。

3.按权利要求1的方法，其特征为，在正交空间(S16)内进行分析，方式是确定目标反射到自己汽车(37)的相对位置并与特征空间图形(S 17)进行比较。

4.按前述权利要求中任一项的方法，其特征为，在与特征图形(45、46、47、48、49、50)比较之前，把空间上相互靠近的反射点作为唯一的反射点(S15，S 30)处理。

5.按权利要求1-3中任一项的方法，其特征为，通过以前的测量周期的分析来产生存储的特征图形(45、46、47、48、49、50)。

6.按权利要求1-3中任一项的方法，其特征为，在目标的每次重新分类(S18、S25，S35)后，对存储的特征图形(45、46、47、48、49、50)进行更新。

7.按权利要求1至3中任一项的方法，其特征为，存储的特征图形(45、46、47、48、49、50)由具有固定的预定图形的第一表和带有偏差的第二表组成，其中，该偏差指的是固定的预定图形和在以前的测量周期中识别出的图形之间的差别图形。

8.按权利要求1-3中任一项的方法，其特征为，被识别的目标通过分析对应下列类别之一，即：

-可从上面驶过的目标(42)；

-不可从上面驶过的目标(40、41、42)。

9.按权利要求1-3中任一项的方法，其特征为，被识别的目标通过分析对应下列目标类别之一，即：

-轿车(40)；

-载重汽车(41)；

-双轮车；

-护栏(43)；

-沟盖(42)；

-公路桥；

-桥形指路牌；

-饮料盒；

-指路牌；或

-别的目标(44)。

10.按权利要求1-3中任一项的方法，其特征为，该方法用于自适应距离和速度调节和/或用于触发紧急制动。

11.目标的识别和分类装置，其中电磁辐射用传感器(3)发射且传感器(3)接收目标(40、41、42、43、44)反射的部分辐射，其特征为：设置分析装置(6)用于分析接收的信号；设置存储器(7)用于存储特征图形(45、46、47、48、49、50)，它的存储图形与被分析的信号进行比较(S17，S24，S34)并根据这种比较推断反射性目标(40、41、42、43、44)的类别，与特征图形(45、46、47、48、49、50)的比较是通过分析下列来进行的，即：

-反射点的反射功率；

-从反射点反射出的功率的频谱宽度；

-从反射点反射出的辐射的相位；

-反射点的相对速度；

-或其中的一种组合。

12.按权利要求11的装置，其特征为，分析装置(6)把接收的信号变换到频域中并进行接收信号的频谱分析。

13.按权利要求11或12的装置，其特征为，分析装置(6)把接收的信号变换到正交空间中并进行接收信号的空间分析。

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