CN110095776B - 用于确定对象的存在和/或特性的方法和周围环境识别设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及用于确定机动车周围环境中的对象的存在和/或特性的方法，其包括：确定和/或接收机动车行驶速度；通过测量设备发送测量射束；通过测量设备接收反射和/或散射回的测量射束；基于该测量射束确定对象与测量设备的间距和对象相对于机动车的相对速度；计算平方和D2，其是对象与测量设备在第一方向上的间距平方与对象与测量设备在第二方向上的间距平方之和，根据机动车速度、所述间距和所述相对速度在以下近似下执行该计算：机动车横摆速率为零，机动车俯仰速率为零和机动车速度基本恒定；在一时间段内分析该频度分布以确定机动车周围环境中的对象数量、对象类型、对象位置和/或对象几何延伸尺度。本发明涉及周围环境识别设备。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于确定机动车周围环境中的一个或多个对象的存在和/或特性的方法和一种用于确定机动车周围环境中的一个或多个对象的存在和/或特性的周围环境识别设备。
背景技术
对机动车的(静态)周围环境的确定是新式驾驶员辅助系统以及高度自主系统的中心模块。通常，现有系统或者基于对(具有机动车的合适定位的)数字地图的利用和/或基于成像传感器(例如视频摄像机)的测量。
由数字地图确定机动车的周围环境具有如下缺点：数据潜在可能是过期的，并因此数字地图不是以足够高的安全性或可靠性反映出机动车的当前周围环境。相反，成像传感装置通常是被动传感器，所述被动传感器取决于原理地与场景的照明强烈有关并因此不具有恒定的性能。成像传感装置的性能例如与是白天还是夜晚、是下雨、下雹和/或下雪、是否有雾等有关。
发明内容
本发明的实施方式可以以有利的方式使得能够在技术上简单地、成本有利地并且与外部条件基本无关地识别机动车的实际存在的周围环境。
根据本发明的第一方面，提出一种用于确定机动车周围环境中的一个或多个对象的存在和/或特性的方法，其中，该方法包括以下步骤：确定和/或接收机动车的行驶速度；通过机动车的测量设备发送测量射束；通过测量设备接收反射的和/或散射回的测量射束；基于反射的和/或散射回的测量射束确定一个或多个对象与测量设备的欧几里得间距；基于反射的和/或散射回的测量射束确定一个或多个对象相对于机动车的相对速度；计算平方和D2，其中，所述平方和D2是对应的对象与测量设备在与机动车行驶方向垂直的第一方向上的间距的平方与对应的对象与测量设备在与第一方向和机动车行驶方向垂直的第二方向上的间距的平方的总和，所述计算根据机动车的速度、一个或多个对象与测量设备的欧几里得间距和一个或多个对象相对于机动车的相对速度在进行以下近似的情况下执行：机动车的横摆速率为零，机动车的俯仰速率为零并且机动车的速度基本上是恒定的；在一个时间段内分析平方和D2的频度分布，以确定在机动车的周围环境中的对象的数量、对象的对象类型、对象的位置和/或对象的几何延伸尺度。
其中的优点是：通常可以在技术上简单地且成本有利地识别机动车的实际存在的周围环境。所述识别一般基本与周围环境条件或者说外部条件无关地起作用，因为尤其使用了主动传感器或主动测量设备。通过该方法一般尤其可以识别并且辨别静态对象。通常可以借助成本有利的传感器或成本有利的测量设备执行该方法。因为可以以比对象的角度更高的精度来测量对象的间距信息和速度信息，所以该方法通常特别精确。此外，测量设备的失调(即测量设备已在方位角度和/或标高方面的安装位置中安装到机动车中，该安装位置不符合预给定的或者说被编码的安装角度或者说值)通常不对该方法产生负面影响，因为测量设备的方位角度和标高或者说位置不列入用于计算平方和D2或用于识别对象的值。
根据本发明的第二方面，提出一种用于确定机动车周围环境中的一个或多个对象的存在和/或特性的周围环境识别设备，其中，所述周围环境识别设备具有以下：速度确定设备，用于确定和/或接收机动车的速度；测量设备，用于发送测量射束并且接收反射的和/或散射回的测量射束；确定设备，用于基于反射的和/或散射回的测量射束确定一个或多个对象与测量设备的欧几里得间距并且基于反射的和/或散射回的测量射束确定一个或多个对象相对于机动车的相对速度；计算设备，用于计算平方和D2，其中，所述平方和D2是对应的对象与测量设备在与机动车行驶方向垂直的第一方向上的间距的平方与对应的对象与测量设备在与第一方向和机动车行驶方向垂直的第二方向上的间距的平方的总和，所述计算根据机动车的速度、一个或多个对象与测量设备的欧几里得间距和一个或多个对象相对于机动车的相对速度在进行以下近似的情况下执行：机动车的横摆速率为零，机动车的俯仰速率为零并且机动车的速度基本上是恒定的；和分析设备，用于在一时间段内分析平方和D2的频度分布，以确定在机动车周围环境中的对象的数量、对象的对象类型、对象的位置和/或对象的几何延伸尺度。
其中的优点是：通常可以在技术上简单地且成本有利地识别机动车的实际存在的周围环境。借助周围环境识别设备进行的识别一般基本与周围环境条件或者说外部条件无关地起作用，因为尤其使用主动传感器或主动测量设备。通过所述周围环境识别设备通常尤其可以识别并且辨别静态对象。该周围环境识别设备通常可以成本有利地构造，因为测量设备可以是成本有利的。因为可以以比对象的角度更高的精度来测量对象的间距信息和速度信息，所以通常可以借助该周围环境识别设备特别精确地识别所述对象或特别精确地确定所述对象的特性。此外，测量设备的失调(即测量设备已在方位角度和/或标高方面的安装位置中安装到机动车中，该安装位置不符合预给定的或者说被编码的安装角度或者说值)通常不会对借助周围环境识别设备对对象或其特性的识别产生负面影响，因为测量设备的方位角度和标高或位置不列入用于计算平方和D2或用于识别对象的值。
例如可以通过测量射束的飞行时间测量来求取或确定或计算欧几里德间距。例如可以根据测量射束的多普勒效应或通过欧几里德间距的时间导数求取或确定或计算一个或多个对象相对于机动车的相对速度。
此外，本发明的实施方式的想法可以视为基于接下来描述的构思和认知。
根据一个实施方式，测量射束包括雷达射束。由此，通常可以特别可靠且快速地识别周围环境。此外，通常可以特别成本有利地执行该方法。
根据一个实施方式，为机动车的驾驶员、尤其平视显示器显示对象的数量、对象的对象类型、对象的位置和/或对象的几何延伸尺度。由此，通常可以借助该方法提高驾驶安全性，因为即使当周围环境条件或者说外部条件例如在雾、雨、冰雹和/或夜晚的情况下不允许正常地或视觉地看到对象时，所识别的对象对于机动车的驾驶员而言也是可见的。
根据一个实施方式，借助基于莱斯分布的一次或多次拟合(Fit)对平方和D2的频度分布进行分析。由此，通常可以在技术上特别简单地且快速地识别或确定对象或其特性。
根据一个实施方式，分别在滑动时间区间(gleitender Zeitintervall)中计算平方和D2的频度分布并且在分析平方和D2的频度分布时分析在滑动时间区间上确定的平方和D2频度分布。在此有利地是，通常可以在时间上在D2频度分布中跟踪曾经识别或辨别出的对象，也就是说，可以根据所述对象的移动的局部最大值在时间上跟踪所述对象。由此，通常也还可以在以下时刻辨别所述对象，在该时刻在先前时刻未识别到该对象并且未“跟踪”该对象的情况下不能实现对该对象的辨别。
根据一个实施方式，在分析平方和D2的频度分布时执行用于确定存在的对象类别(例如道路表面)的数量的分类评估。由此，通常可以在技术上简单且快速地确定对象类别的数量。
根据一个实施方式，在分析平方和D2的频度分布时确定道路表面的高度位置，并且所确定的道路表面高度位置被用于校准测量设备。其中的优点是：通常改善了测量设备的测量精度，因为测量设备在机动车中的安装高度、即高度位置通常是已知的。道路表面的高度位置通常相应于测量设备的高度位置的负值。因此，通过已知的高度位置与测量设备的确定高度位置的比较通常可以执行测量设备的校准并且因此可以改善精度。
根据一个实施方式，测量设备包括雷达设备，并且测量射束包括雷达射束。由此，通常可以特别可靠且快速地识别周围环境。此外，周围环境识别设备通常可以特别成本有利地构造。
根据一个实施方式，分析设备如此构造，使得在分析平方和D2的频度分布时执行用于确定存在的对象类别(例如道路表面)的数量的分类评估由此，通常可以在技术上简单且快速地确定对象类别的数量。
此外，公开一种计算机程序产品，其被设立为用于实施、转化和/或操控根据本发明的方法。也公开一种机器可读取的存储介质，在该存储介质上存储了所述计算机程序产品。
要指出，在此参照用于确定机动车周围环境中的一个或多个对象的存在和/或特性的方法或用于确定机动车周围环境中的一个或多个对象的存在和/或特性的周围环境识别设备的不同实施方式来描述本发明的可能特征和优点中的一些。本领域技术人员认识到，可以以合适的方式组合、匹配或交换特征，以便实现本发明的其他实施方式。
附图说明
下面参照附图描述本发明的实施方式，其中，附图和说明书都不视为对本发明的限制。
图1示出对象在dy/dz平面中的视图；和
图2a-2e示出平方和D2的频度分布。
附图仅是示意性的而不是按比例的。相同的附图标记在这些附图中指相同或作用相同的特征。
具体实施方式
图1示出多个对象在dy/dz平面中的视图。机动车的行驶方向沿x方向延伸。y方向垂直于x方向延伸。z方向垂直于x方向并垂直于y方向延伸。
应识别到位于机动车附近的对象的存在并且应识别到所述对象的对象类型。此外，可以识别到对象类别的大小或者说几何延伸尺度。
机动车尤其可以是乘用车或汽车、载重车、摩托车等。
机动车具有测量设备10、尤其是主动的测量设备。这意味着，测量设备10发送测量射束并且接收由周围环境中的对象反射和/或散射回的测量射束。测量设备10尤其可以确定对象与机动车或测量设备1的欧几里得间距并且确定对应的对象与机动车的相对速度(这是对象与机动车或测量设备10的欧几里德间距的时间导数)。欧几里得间距是标量并且说明对应的对象在三维空间中与机动车或测量设备10的间距。
测量设备10尤其可以包括或者可以是雷达设备，并且测量射束可以包括或者可以是雷达射束。
机动车的速度例如可以由导航设备(例如通过轮胎上的转速传感器)来确定和/或接收。
存在以下关系(在此针对三维笛卡尔空间的情况来观察)：
因此，径向相对速度或者说相对速度(vr)相应于由对象在笛卡尔坐标(dx，dy，dz，坐标原点在测量设备10的地点处)中的相对位置(p)与该对象在相同坐标系(vx,vy,vz)中相对于机动车或测量设备10的相对速度(v)求得的标量积，并标定到对象的笛卡尔或欧几里得间距(dr)上。
如果接下来仅观察周围环境的静态元素(在技术上可简单地执行对这些静态元素的识别/过滤)作为对象，那么相对速度(vx,vy,vz)的分量可以完全通过机动车的运动来表达，其中，使用以下近似：
沿纵向的相对速度(vx)相应于负的机动车速度(vego)。其他两个速度分量(vy,vz)近似地由本车辆绕着竖轴(横摆速率，dΨ/dt)或绕着横轴(俯仰速率，dΦ/dt)的负转速分别“加杠杆(hebeln)”或者说乘以径向间距或欧几里得间距(dr)得出。在充分利用对于径向间距(dr)和纵向间距(dx)的简单变换的情况下对径向相对速度或者欧几里得间距的时间导数适用如下近似：
为了进一步简化，假设机动车的速度(在所观察的时间段内)几乎是恒定的并且无显著转速地运动(该状态可以根据本车辆信号或借助其他传感器直接来确定)。
因此，进行如下假设：
因此得出：
因此，可以仅根据对径向间距或欧几里得间距(dr)、径向相对速度(vr)和机动车速度(vego)的测量推导出或者计算出所测量的对象(分别相对于测量设备10的位置)的横向间距(dy)(Querablage)和标高间距(dz)(Elevationsablage)的混合形式(D或D2)。这种计算的优点在于，所涉及的参量与测量设备10的可能失调(也就是说，与在方位角度或标高方面的不相应于被编码的安装角度的安装位置)无关。
图1示出一种示例性的机动车周围环境。在对平方和D2进行分析时使用如下假设：护栏基本上处于与机动车或测量设备10相等的高度上，机动车行驶的道路20的表面处于机动车或测量设备10下方，并且隧道顶和/或桥梁40处于机动车或测量设备10上方。
yl和zl说明左边护栏30的y坐标和z坐标，更确切地说是左边护栏30的中心点；yr和zr说明右边护栏35的y坐标和z坐标，更确切地说是右边护栏35的中心点；zs说明道路20的表面的中心点的z坐标。zt说明隧道顶的中心点的z坐标。
接下来示例性示出：由平方和D2的所求取的值的分布(即所述平方和在一个周期内的分布或者在滑动时间区间上进行累积)可以推断出静态机动车周围环境的类型和几何形状。分析显示，静态机动车周围环境的所测量的对象位置中的大部分来自于少量的可能类别或对象类型：因此行驶通道在标高上向下通过道路20的表面或者说道路表面限界，向上或者不存在限界、或者存在呈桥梁40、隧道等的形式的暂时限界。
如果在方位角度中(即在水平方向上)存在限界，那么根据道路类型而定通常可以涉及护栏、防噪声壁或防噪声隔离墙、隧道壁、建筑物或停泊的车辆。静态的车辆周围环境的其余对象涉及交通指示牌、交通灯以及其他单个基础设施并且对于下面的观察而言可以被忽略，因为它们(由于它们的较小频度)不会以显著的数量级影响结果。
如在上述推导中已经描述的那样，在本方法中不直接确定参量dy和dz，而是在数学上变换成可测量的特征或平方和D2。在图1中示出的示例性状况近似地如在图2e中那样在平方和D2中示出。图2a-2e分别示出平方和D2的频度分布。在图2a-2e的y轴线上分别画出或说明对应的D2值的频度n。
图2a示出在仅存在道路20的表面或者说道路表面而不存在其他对象(例如护栏、隧道顶、桥梁等)时的平方和D2的频度分布。图2b示出在仅存在桥梁/隧道(而没有道路20的表面)时的平方和D2的频度分布。图2c示出在仅在机动车左侧存在护栏(而没有道路20的表面)时的平方和D2的频度分布。图2d示出在仅在机动车右侧存在护栏(而没有道路20的表面)时的平方和D2的频度分布。
图2e示出图2a-2d的总和，其中，已经对图2a-2d的频度分布进行加权。假设这些值的40％来自护栏左侧的测量、这些值的40％来自护栏右侧的测量、这些值的15％来自道路20的表面的测量并且这些值的5％来自桥梁40的测量。图2a-2d中的每一个示出一种模式或类别或对象类型。
因此，图2e示出在一个时间段上或在一个时间段内的平方和D2的值的频度分布。可以设想，以固定的区间求得所述频度分布。替代地，可以以流动的或持续移动的时间段(例如10秒或1分钟)求得频度分布。
现在，由图2d的频度分布可以提取出或者说获得或者说计算出或评估出大量信息。在此，作出以下假设：
-护板基本上处于与机动车或测量设备10相等的高度上。
-机动车行驶的道路20的表面在垂直方向上处于机动车或测量设备10下方。
-隧道顶和/或桥梁40在垂直方向上处于机动车或测量设备10上方。
可以确定以下信息：
-所包含的模式的数量(即类别或对象类型)。为此执行“分类评估”。存在多种对于此的标准方案。用于分类评估的最熟悉的方案以所谓的AIC(赤池信息准则，Akaike Information Criterion)为基础，同样常常使用BIC(贝叶斯信息准则，Bayesian Information Criterion)。在以下文献中描述了用于“分类评估”的不同标准方案的概览，这些标准方案可以用于本发明范畴内的“分类评估”：PetreStoica和Yugve Selén的《Model-Order Selection-A review of information criterionrules》，IEEE信号处理杂志，ISSN1053-5888，第21卷，第4册，2004年7月9日，第36至47页。
-对应模式的权重(即它们在总分布上的比重)。为此存在与分类评估组合使用的标准方案。基于成功的分类评估(即所包含的对象类别的数量)可以对每种模式确定权重。对于此的标准方案是所谓的EM算法(期望最大化，Expectation Maximization)。例如在以下文献中描述了EM算法：A.P.Dempster、N.M.Laird和D.B.Rubin的《Maximum Likelihoodfrom Incomplete Data via the EM Algorithm》，皇家统计学会杂志，系列B(方法论)，第39卷，第1号(1977)，第1-38页。
-所识别的模式的参数或特性。在假设输出值(dy/dz)的分布是二元正态分布(这种情况在现实中通常具有足够的直至很好的精度)的情况下，这种分布在其变换到平方和D2的空间中后形成所谓的莱斯分布。因此，与上述模式相反，在平方分布D2的空间中执行莱斯分布的拟合，以便推断出相应模式在原始的dx/dy空间中的参数或特性，即推断出所述模式的方位或位置和延伸尺度。
-模式的识别，即，对引起该模式的类别或对象类型(例如“护栏”或“桥梁”)的归类。这种归类可以理解为分类问题，为此在现有技术中存在多种方法；目前所提取的信息(模式的数量、权重和参数)可以用作特征。
因此，可以确定相对于运动的机动车的静态对象的数量、位置和延伸尺度。
如果评估了单个模式或者说对象在原始空间(dy/dz)中的参数并且执行了对对象类型的识别，那么可以最终获得或计算出关于静态车辆周围环境的其他信息：
可以确定或计算出护栏的(绝对)横向间距、桥梁40或隧道的净高度。附加地，道路20的表面或者说道路表面的标高相应于本车辆中的传感器的(负的)安装高度，因此可以根据道路模式或者说道路20的表面的参数或特性来评估传感器的安装高度并且与经校准的值进行比较。由此改善对桥梁40或隧道的标高或者说净高的确定精度。
因此，在没有对对象进行角度确定或角度测量的情况下可以利用一些假设在技术上简单地确定机动车周围的(静态)对象的数量和(静态)对象的特性(例如在y方向和z方向上的位置、地理延伸尺度等)。
D2分布的峰值或局部最大值反映对象的数量。在图2e中可以看到四个局部最大值。因此，存在四个对象(包括道路20的表面在内)。
确定设备、计算设备和分析设备可以分别包括计算机或者可以分别是计算机。也可以设想，确定设备、计算机设备和分析设备分别包括软件或者分别是软件，该软件在唯一一个或多个计算机上(并行地或彼此相继地)实施。所述计算机可以是机动车的一部分。替代地，所述计算机可以处于机动车外部(例如在云中)并且机动车与所述计算机进行通信。
最后指出，概念如“具有”、“包括”等不排除其他元素或步骤，并且概念如“一个”不排除多个。权利要求中的附图标记不视为对本发明的限制。
Claims (11)
1.一种用于确定机动车的周围环境中的一个或多个对象的存在和/或特性的方法，其中，所述方法包括以下步骤：
-确定和/或接收所述机动车的行驶速度；
-通过所述机动车的测量设备(10)发送测量射束；
-通过所述测量设备(10)接收反射的和/或散射回的测量射束；
-基于所述反射的和/或散射回的测量射束确定所述一个或多个对象与所述测量设备(10)的欧几里得间距；
-基于所述反射的和/或散射回的测量射束确定所述一个或多个对象相对于所述机动车的相对速度；
-计算平方和D2，其中，所述平方和D2是对应的对象与所述测量设备(10)在与所述机动车的行驶方向垂直的第一方向上的间距的平方与对应的对象与所述测量设备(10)在与所述第一方向和所述机动车的行驶方向垂直的第二方向上的间距的平方的总和，根据所述机动车的速度、所述一个或多个对象与所述测量设备(10)的欧几里得间距和所述一个或多个对象相对于所述机动车的相对速度在进行以下近似的情况下执行所述计算：所述机动车的横摆速率为零，所述机动车的俯仰速率为零并且所述机动车的速度基本上是恒定的；并且
-在一个时间段内分析所述平方和D2的频度分布，以确定所述机动车的周围环境中的对象的数量、对象的对象类型、对象的位置和/或对象的几何延伸尺度。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述测量射束包括雷达射束。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，为所述机动车的驾驶员显示所述对象的数量、所述对象的对象类型、所述对象的位置和/或所述对象的几何延伸尺度。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，借助基于莱斯分布的一次或多次拟合对所述平方和D2的频度分布进行分析。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其中，分别在滑动时间区间中计算所述平方和D2的频度分布并且在分析所述平方和D2的频度分布时分析所述平方和D2的在所述滑动时间区间上确定的频度分布。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其中，在分析所述平方和D2的频度分布时执行用于确定存在的对象类别的数量的分类评估。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其中，在分析所述平方和D2的频度分布时确定道路(20)的表面的高度位置，并且所述道路(20)的表面的所确定的高度位置被用于校准所述测量设备(10)。
8.根据权利要求3所述的方法，其中，为平视显示器显示所述对象的数量、所述对象的对象类型、所述对象的位置和/或所述对象的几何延伸尺度。
9.一种周围环境识别设备，用于确定机动车的周围环境中的一个或多个对象的存在和/或特性，其中，所述周围环境识别设备具有：
-速度确定设备，用于确定和/或接收所述机动车的速度；
-测量设备(10)，用于发送测量射束并且接收反射的和/或散射回的测量射束；
-确定设备，用于
-基于所述反射的和/或散射回的测量射束确定所述一个或多个对象与所述测量设备(10)的欧几里得间距；并且
-基于所述反射的和/或散射回的测量射束确定所述一个或多个对象相对于所述机动车的相对速度；
-计算设备，用于计算平方和D2，其中，所述平方和D2是对应的对象与所述测量设备(10)在与所述机动车的行驶方向垂直的第一方向上的间距的平方与对应的对象与所述测量设备(10)在与所述第一方向和所述机动车的行驶方向垂直的第二方向上的间距的平方的总和，根据所述机动车的速度、所述一个或多个对象与所述测量设备(10)的欧几里得间距和所述一个或多个对象相对于所述机动车的相对速度在进行以下近似的情况下执行所述计算：所述机动车的横摆速率为零，所述机动车的俯仰速率为零并且所述机动车的速度基本上是恒定的；和
-分析设备，用于在一时间段内分析所述平方和D2的频度分布，以确定所述机动车的周围环境中的对象的数量、对象的对象类型、对象的位置和/或对象的几何延伸尺度。
10.根据权利要求9所述的周围环境识别设备，其中，所述测量设备(10)包括雷达设备，并且所述测量射束包括雷达射束。
11.根据权利要求9或10所述的周围环境识别设备，其中，所述分析设备如此构造，使得在分析所述平方和D2的频度分布时执行用于确定存在的对象类别的数量的分类评估。
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