CN109747647B - 用于车辆的物体识别装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于车辆的物体识别装置及方法。本发明的用于车辆的物体识别装置的特征在于包括:周围环境信息采集部,对车辆的周围环境信息进行采集;临界值调整部,基于由所述周围环境信息采集部采集的周围环境信息来调整用于识别人体的雷达装置的临界值。
Description
技术领域
本发明涉及用于车辆的物体识别装置及方法,更为详细地涉及一种利用雷达(radar)来识别车辆周围的物体的用于车辆的物体识别装置及方法。
背景技术
通常,前方防碰撞辅助(Forward Collision-avoid Assistance,FCA)系统根据车辆而同时操作雷达(Radar)和摄像机(camera),或单独操作摄像机。
车辆主要使用FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave,调频连续波)雷达,若进行比较人体信号和车辆信号,则发生以雷达截面(RCS,Radar cross section)为基准的数倍以上的差异。由此,为了通过FMCW雷达识别人体而设定非常低的临界值(Threshold),因此存在甚至将周围的噪音也识别为人体的情况。
为了降低这样的误识别而使用摄像机融合(Fusion),通常通过雷达选定可能是人体的候补,通过摄像机判断该位置是否存在人体。但是,在夜间或视野无法保证的状况下,因为通过摄像机难以识别人体,所以FCA不工作的可能性较高。
如果通过雷达能够准确识别人体,则优点在于,无需摄像机的介入因此可以减少计算量,从而提高反应速度,并且在雷达特性上,在视野无法确保的环境下也能够轻易识别人体和物体。
本发明的背景技术公开于韩国登记专利10-1751170号(2017.06.20)的“利用两个雷达追踪移动物体的位置的方法”。
发明内容
要解决的技术问题
作为现有的利用雷达来提高识别可信度的方法,其为如下方法:使得物体的RCS值标准化,并利用所接收的雷达信号来获取目标的形态,从而对其进行物体识别。
这样的方法可以在前方除了对象物体之外不存在其他物体,且噪音较小的环境下使用。在雷达信号的特性上,如果比较前方存在一个物体的情况和存在多个相同物体的情况的信号大小,则即使是相同物体,存在一个物体时所接收的雷达信号大小相对较大。这是因为从雷达发射出的信号一定,该发射的信号被前方物体分割反射。当物体为一个时,因为信号集中于一个物体,所以信号大小表现为较高。
换句话说,在现有方法中提出的使得物体的RCS值标准化是未考虑周围环境的方法,即使是相同的物体,根据不同情况所接收的雷达信号的大小不同,因此以固定的临界值为基准来识别物体是不合适的。
本发明为了改善前面所述的问题点而提出,本发明的一个方面的目的在于,提供一种根据周围环境以可变化的方式调节临界值,从而能够准确识别车辆周围的物体的用于车辆的物体识别装置及方法。
本发明的另一个方面的目的在于,提供一种根据周围环境以可变化的方式调节临界值,从而能够准确识别车辆周围的物体,从而提升针对人体和车辆的识别可信度,并且不将成为感知对象的物体之外的噪音识别为物体,从而预先防止因不准确的识别而控制车辆的用于车辆的物体识别装置及方法。
本发明的又另一个方面的目的在于提供一种提升针对物体的识别性能,从而能够改善误警报(False Alarm)及提供FCA性能的用于车辆的物体识别装置及方法。
解决技术问题的手段
根据本发明的一个方面的用于车辆的物体识别装置包括:周围环境信息采集部,对车辆的周围环境信息进行采集;临界值调整部,基于由所述周围环境信息采集部采集的周围环境信息来调整用于识别人体的雷达装置的临界值。
本发明的所述周围环境信息采集部包括物体检测部,所述物体检测部对所述车辆周围的物体数进行检测。
本发明的所述物体检测部对所述雷达装置的雷达信号的分散值进行检测。
本发明的所述临界值调整部基于由所述物体检测部采集的所述雷达信号的所述分散值来增减所述临界值。
就本发明的所述临界值调整部而言,当由所述物体检测部采集的所述雷达信号的所述分散值增大时,所述临界值调整部使得所述临界值减小,当所述分散值减小时,所述临界值调整部使得所述临界值增大。
本发明的所述周围环境信息采集部包括设施物信息检测部,所述设施物信息检测部对所述车辆周围的设施物信息进行采集。
本发明的所述设施物信息检测部对所述车辆的当前位置进行检测,并且以所检测出的所述车辆的当前位置为中心在地图信息中检测所述车辆前方的设施物信息。
本发明的所述临界值调整部基于由所述设施物信息检测部检测的设施物信息来增减所述临界值。
就本发明的所述临界值调整部而言,当由所述设施物信息检测部检测的设施物信息满足已设定的最低条件时,所述临界值调整部使得所述临界值减小。
本发明的控制部基于由所述临界值调整部调整的临界值来控制制动装置的预填充或者限制所述车辆的最大车速。
就本发明的一个方面的用于车辆的物体识别方法而言,包括如下步骤:周围环境信息采集部对车辆的周围环境信息进行采集;以及临界值调整部基于由所述周围环境信息采集部采集的周围环境信息来调整用于识别人体的雷达装置的临界值。
就本发明的在对所述周围环境信息进行采集的步骤中,对根据车辆周围的物体数的雷达信号的分散值、所述车辆的周围的设施物信息中的至少一者进行采集。
就本发明的在对所述临界值进行调整的步骤中,基于所述雷达信号的所述分散值和所述车辆周围的所述设施物信息中的至少一者来增减所述临界值。
就本发明的在对所述临界值进行调整的步骤中,当由所述周围环境信息采集部采集的所述雷达信号的所述分散值增大时,使得所述临界值减小,当所述分散值减小时,使得所述临界值增大。
就本发明的在对所述临界值进行调整的步骤中,当由所述周围环境信息采集部采集的所述设施物信息满足已设定的最低条件时,使得所述临界值减小。
就本发明而言,还包括如下步骤:控制部基于由所述临界值调整部调整的临界值来控制制动装置预填充或限制所述车辆的最大车速。
发明效果
根据本发明的一个方面的用于车辆的物体识别装置及方法,根据车辆周围环境以可变化的形式调节临界值,从而能够准确识别车辆周围的物体。
根据本发明的另一个方面的用于车辆的物体识别装置及方法,根据周围环境以可变化的形式调节临界值,从而能够准确识别车辆周围的物体,从而提升针对人体和车辆的识别可信度,并且不将成为感知对象的物体之外的噪音识别为物体,从而预先防止因不准确的识别而控制车辆。
根据本发明的又另一个方面的用于车辆的物体识别装置及方法,提升针对物体的识别性能,从而能够改善误警报False Alarm及提供FCA(Forward Collision-avoidAssistance)性能。
附图说明
图1是本发明的一个实施例的用于车辆的物体识别装置的结构框图。
图2是本发明的一个实施例的周围环境信息采集部的结构框图。
图3是表示本发明的一个实施例的临界值根据比例系数变化的图。
图4是本发明的一个实施例的以物体的数为基础的用于车辆的物体识别方法的顺序图。
图5是本发明的一个实施例的以设施物(facility)信息为基础的用于车辆的物体识别方法的顺序图。
图6是本发明的一个实施例的以物体的数及设施物信息为基础的用于车辆的物体识别方法的顺序图。
具体实施方式
以下,参照附图对本发明的一个实施例的用于车辆的物体识别装置及方法进行详细说明。在此过程中,附图所示出的线的粗细或构成要素的大小等为了说明的明了性和便利性而可能夸张地示出。此外,后述的术语是考虑到在本发明中的功能而定义的术语,其根据使用者、运用者的意图或习惯而可能不同。因此,对这些术语的定义应基于本说明书整体内容来决定。
图1是本发明的一个实施例的用于车辆的物体识别装置的结构框图,图2是本发明的一个实施例的周围环境信息采集部的结构框图,图3是表示本发明的一个实施例的临界值根据比例系数变化的图。
参照图1,本发明的一个实施例的用于车辆的物体识别装置包括:发送器10、接收器20、控制部30、周围环境信息采集部40、临界值调整部50、制动装置60及发动机控制器70。
发送器10向物体发射雷达信号。
接收器20接收发送器10发射后被物体反射的雷达信号(Echo信号)。
周围环境信息采集部40采集车辆的周围环境信息。周围环境信息是可能影响用于识别物体的临界值的信息,周围环境信息可包括车辆周围的物体数或设施物信息等。
参照图2,周围环境信息采集部40包括物体检测部41及设施物信息检测部42。
物体检测部41对车辆周围的物体(例如,行人或车辆的数)进行检测。
这样的物体检测部41利用雷达信号RCS的分散值来检测处于前方的物体的数,雷达信号RCS的分散值是根据处于前方的物体的数由接收器20接收的。
通常,根据处于前方的物体的数由接收器20接收的雷达信号RCS的分散值表现为互不相同。如果比较前方物体较多情况下的雷达信号和前方物体较少情况下的雷达信号,则物体较多情况下的雷达信号与物体较少情况下的雷达信号相比分散值相对较高。换句话说,雷达信号的分散值可以成为判断周围环境的尺度。
因此,物体检测部41对根据处于前方的物体的数由接收器20接收的雷达信号RCS的分散值进行检测,从而通过该分散值来检测处于前方的物体的数。
设施物信息检测部42对车辆周围的设施物信息进行采集。
设施物可以包括道路或存在于道路周围等的钢架结构等(例如,包括钢架高架隧道等)。
设施物信息检测部42对车辆的当前位置进行检测,并以所检测出的车辆的当前位置为基础在地图信息中检测车辆前方的设施物信息。这样的设施物信息检测部42可包括导航系统等。
临界值调整部50以通过所述周围环境信息采集部40采集的周围环境信息为基础,对用于识别人体和物体的雷达装置的临界值进行调整。
临界值调整部50基于从物体检测部41输入的雷达信号的分散值或者由设施物信息检测部42采集的设施物信息来使得临界值增减。此情况下,临界值调整部50将与雷达信号分散值对应的比例系数(Scaling Factor)与基准临界值相乘、或者将与设施物信息对应的比例系数(Scaling Factor)与基准临界值相乘,从而使得临界值增减。比例系数是与基准临界值相乘的常数值。
通常,被物体反射的雷达信号的大小与距离成反比。因此判断物体有无的临界值以与距离成反比的方式设定。
参照图3,红色线是物体的基准临界值(Standard Threshold),将该基准临界值乘以比例系数,从而能够计算临界值。
在此,如上所述,比例系数乘以基准临界值而使得临界值增大或减小,并且根据周围环境信息而预先设定。
在比例系数大于0小于1的情况下,临界值减小,在比例系数大于1的情况下,临界值增大。
前方车辆较多的情况下,即由物体检测部41检测的分散值相对较低的情况下,不仅仅是车辆信号测量为相对较低,甚至想要识别的物体的信号也测量为相对低。因此,临界值调整部50根据周围环境信息使得比例系数设定为大于0小于1,从而使得临界值减小。
相反地,前方车辆较少的情况下,即由物体检测部41检测的分散值相对较大的情况下,想要识别的物体的信号测量为较大。因此,临界值调整部50使得比例系数设定为大于1的值。
作为参考,前方车辆或物体较少的情况下,即由物体检测部41检测的分散值相对较大的情况下,想要识别的物体的信号测量为较大,因此,无需降低临界值。但是,此情况下,噪音也测量为较大,因此需要提高临界值。
此外,临界值调整部50基于由识别物信息检测部42检测的设施物信息来增减临界值。
比例系数根据有无设施物信息或设施物信息的种类等预先设定。
因此,临界值调整部50根据有无设施物信息或设施物信息的种类使得比例系数设定为大于0小于1而使得临界值减小,或者如果设施物信息满足已设定的最低条件,则使得比例系数设定为大于0小于1而使得临界值减小。
另外,临界值调整部50能够以如上所述的由物体检测部41检测的物体的数和由设施物信息检测部42检测的设施物信息中至少一者为基础来调整临界值。
因此,临界值调整部50能够通过由物体检测部41检测的物体的数和由设施物信息检测部42检测的设施物信息中任一个来调整临界值,或者能够同时利用由物体检测部41检测的物体的数和由设施物信息检测部42检测的设施物信息来调整临界值。
控制部30对由接收器20接收的雷达信号进行处理,获取物体的位置或速度等。
此情况下,控制部30以通过所述临界值调整部50调整的临界值为基准,从雷达信号中识别人体或车辆等。
并且,如果临界值小于基准临界值,则控制部30通过控制制动装置60使得制动压力预填充(Prefill)功能开启,或者通过控制发动机控制器70来限制车辆的最大速度。换句话说,控制部30使得预先生成刹车片接触到制动盘的制动压力,从而使得车辆制动能够迅速实现或者限制最大速度,从而降低发生事故的可能性。
相反地,如果临界值大于基准临界值,则控制部30通过控制制动装置60来解除预填充或者解除车辆的最大速度限制。
以下,参照图4至图6,对以物体的数、设施物信息、以及物体的数和设施物信息基础的用于车辆的物体识别方法分别进行说明。
图4是本发明的一个实施例的以物体的数为基础的用于车辆的物体识别方法的顺序图。
参照图4,首先控制部30控制发送器10向物体发射雷达信号S100。
接收器20接收由发送器10发射后被物体反射的雷达信号S110。
此时,物体检测部41通过接收器20所接收的雷达信号来检测物体的数。
换句话说,物体检测部41对接收器20所接收的雷达信号的分散值进行检测S120,临界值调整部50基于物体检测部41所检测的物体的数,即分散值来调整临界值S130。
此时,临界值调整部50在前方车辆相对较多的情况下,即物体检测部41所检测的分散值相对较低的情况下,使得比例系数设定为大于0且小于1,从而使得临界值减小。
相反地,临界值调整部50在前方车辆或物体相对较少的情况下,即物体检测部41所检测的分散值相对较高的情况下,使得比例系数设定为大于1,从而使得临界值增大。
此情况下,控制部30通过控制制动装置60或发动机控制器70来控制车辆S140。
例如,如果临界值小于基准临界值,则控制部30通过控制制动装置60使得制动压力预填充(Prefill)功能开启,或者通过控制发动机控制器70来限制车辆的最大速度。相反地,如果临界值大于基准临界值,则控制部30通过控制制动装置60来解除预填充,或者解除车辆的最大速度限制。
图5是本发明的一个实施例的以设施物信息为基础的用于车辆的物体识别方法的顺序图。
参照图5,首先设施物信息检测部42对车辆的当前位置进行检测S200,以检测出的车辆的当前位置为中心在地图信息中检测车辆前方的设施物信息S210。
通过设施物信息检测部42检测出设施物信息,由此临界值调整部50基于该设施物信息来调整临界值S220。
接下来,控制部30基于通过临界值调整部50调整的临界值来控制制动装置60或发动机控制器70,从而对车辆进行控制S230。换句话说,控制部30基于有无设施物信息或设施物信息的种类使得比例系数设定为大于0小于1而使得临界值增大,或者如果设施物信息满足已设定的最低条件,则使得比例系数设定为大于0小于从而使得临界值减小。
通过临界值调整部50使得临界值得到调整,从而控制部30基于所调整的临界值,当临界值小于基准临界值时,控制制动装置60使得制动压力预填充功能开启或者通过控制发动机控制器70来限定车辆的最大速度。相反地,如果临界值在基准临界值以上时,则控制部30通过控制制动装置60来解除预填充或者解除车辆的最大速度限制。
图6是本发明的一个实施例的以物体的数和设施物信息为基础的用于车辆的物体识别方法的顺序图。
参照图6,首先控制部30控制发送器10向物体发射雷达信号S300。
接收器20接收由发送器10发射后被物体反射的雷达信号S310。
此时,物体检测部41通过接收器20所接收的雷达信号来检测物体的数。换句话说,物体检测部41对接收器20所接收的雷达信号的分散值进行检测S320。
另外,设施物信息检测部42对车辆的当前位置进行检测S340,以所检测出的车辆的当前位置为中心在地图信息中检测车辆前方的设施物信息S350。
通过物体检测部41及设施物信息检测部42分别检测雷达信号的分散值和设施物信息,从而临界值调整部50利用这些分散值和设施物信息来调整临界值S360。
换句话说,临界值调整部50在前方车辆相对较多的情况下,即物体检测部41所检测的分散值相对较低的情况下,使得比例系数设定为大于0且小于1而使得临界值减小,相反地,临界值调整部50在前方车辆或物体相对较少的情况下,即物体检测部41所检测的分散值相对较高的情况下,使得比例系数设定为大于1而使得临界值增大。
此时,临界值调整部50额外地基于有无设施物信息或设施物信息的种类使得比例系数设定为大于0小于1而使得临界值减小,或者如果设施物信息满足已设定的最低条件,则使得比例系数设定为大于0小于1而使得临界值减小。
接下来,控制部30基于通过临界值调整部50调整的临界值来控制制动装置60或发动机控制器70,从而对车辆进行控制S370。换句话说,控制部30根据所调整的临界值,当临界值小于基准临界值时,通过控制制动装置60来开启制动压力预填充功能或者通过控制发动机控制器70来限制车辆的最大速度,相反地,当临界值在基准临界值以上,通过控制制动装置60来解除预填充或解除车辆的最大速度限制。
如上所述,就本发明的一个实施例的用于车辆的物体识别装置及方法而言,根据车辆周边环境以可变化的方式调整临界值,从而能够准确识别车辆周围的物体。
此外,就本发明的一个实施例的用于车辆的物体识别装置及方法而言,根据车辆周边环境以可变化的方式调整临界值,从而能够准确识别车辆周围的物体,由此提升针对人体和车辆的识别可信度,并除了成为感知对象物体之外,不将噪音识别为物体,从而预先防止因不准确的识别而控制车辆。
另外,本发明的一个实施例的用于车辆的物体识别装置及方法通过提高针对物体的识别性能,从而能够改善误警报(False Alarm)及提高FCA(Forward Collision-avoidAssistance)性能。
本发明虽然参照附图所示的实施例得到了说明,但是应理解,其只是示例性的,对在该技术所属技术领域内具有通常知识的人员而言,由此可进行多种变形及均等的其他实施例。因此,本发明真正的技术保护范围应根据以下的专利权利要求范围而定。
Claims (9)
1.一种用于车辆的物体识别装置,其特征在于,包括:
周围环境信息采集部,对车辆的周围环境信息进行采集;
临界值调整部,基于由所述周围环境信息采集部采集的周围环境信息来调整用于识别人体的雷达装置的临界值;控制部基于由所述临界值调整部调整的临界值来控制制动装置的预填充或者限制所述车辆的最大车速;
所述周围环境信息采集部包括物体检测部和设施物信息检测部,所述物体检测部对所述车辆周围的物体数进行检测;所述设施物信息检测部对所述车辆周围的设施物信息进行采集;
所述临界值调整部通过由所述物体检测部检测的所述物体数和由所述设施物信息检测部检测的所述设施物信息中任一个来调整所述临界值,或者同时利用由所述物体检测部检测的所述物体数和由所述设施物信息检测部检测的所述设施物信息来调整所述临界值。
2.根据权利要求1所述的用于车辆的物体识别装置,其特征在于,
所述物体检测部对所述雷达装置的雷达信号的分散值进行检测。
3.根据权利要求2所述的用于车辆的物体识别装置,其特征在于,
所述临界值调整部基于由所述物体检测部采集的所述雷达信号的所述分散值来增减所述临界值。
4.根据权利要求2所述的用于车辆的物体识别装置,其特征在于,
当由所述物体检测部采集的所述雷达信号的所述分散值增大时,所述临界值调整部使得所述临界值减小,当所述分散值减小时,所述临界值调整部使得所述临界值增大。
5.根据权利要求1所述的用于车辆的物体识别装置,其特征在于,
所述设施物信息检测部对所述车辆的当前位置进行检测,并且以所检测出的所述车辆的当前位置为中心在地图信息中检测所述车辆前方的设施物信息。
6.根据权利要求1所述的用于车辆的物体识别装置,其特征在于,
当由所述设施物信息检测部检测的设施物信息满足已设定的最低条件时,所述临界值调整部使得所述临界值减小。
7.一种用于车辆的物体识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
周围环境信息采集部对车辆的周围环境信息进行采集;以及
临界值调整部基于由所述周围环境信息采集部采集的周围环境信息来调整用于识别人体的雷达装置的临界值;还包括以下步骤:
控制部基于由所述临界值调整部调整的临界值来控制制动装置预填充或限制所述车辆的最大车速;
在对所述周围环境信息进行采集的步骤中,对根据车辆周围的物体数的雷达信号的分散值、所述车辆的周围的设施物信息中的至少一者进行采集;
在对所述临界值进行调整的步骤中,基于所述雷达信号的所述分散值和所述车辆周围的所述设施物信息中的至少一者来增减所述临界值。
8.根据权利要求7所述的用于车辆的物体识别方法,其特征在于,
在对所述临界值进行调整的步骤中,当由所述周围环境信息采集部采集的所述雷达信号的所述分散值增大时,使得所述临界值减小,当所述分散值减小时,使得所述临界值增大。
9.根据权利要求7所述的用于车辆的物体识别方法,其特征在于,
在对所述临界值进行调整的步骤中,当由所述周围环境信息采集部采集的所述设施物信息满足已设定的最低条件时,使得所述临界值减小。
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