CN110214282A - 用于机动车的停车位的可用性的确定 - Google Patents

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Abstract

雷达传感器如此安装在用于机动车的停车位的区域中，使得如果在停车位上存在机动车，则由所述雷达传感器发送的信号由机动车反射回。用于确定停车位的占用状态的方法包括以下步骤：发送雷达信号；接收反射的雷达信号；基于反射的雷达信号确定在所述停车位上是否存在机动车。在此，所述确定基于反射的雷达信号的噪声分量。

Description

用于机动车的停车位的可用性的确定
技术领域
本发明涉及用于机动车的停车位的可用性的确定。本发明尤其涉及借助雷达信号确定在停车位上是否已经存在机动车。
背景技术
如果停车位还没有被例如其他的机动车占用，则可以将机动车停放到该停车位上。例如基于导航系统的地图数据可以知道停车位的位置，但是通常不知道停车位是否也是空闲的。因此，驾驶员可能被迫驶向停车位以确定该停车位的占用状况。
在停车场上或在停车楼中存在大量的停车位。为了使找出空闲的停车位变得更容易，可以在每个停车位处设置占用传感器，该占用传感器例如借助超声波、基于磁传感器或雷达信号确定在该停车位上是否已经存在机动车。
DE 10 2010 010 579 A1提出，在用于机动车的停车场处设置雷达传感器，并且基于反射的雷达信号推断出在停车场上是否存在机动车。
可能困难的是，基于雷达信号的反射可靠地推断出停车位的占用状态。因此，基于本发明的任务在于，提供一种用于借助雷达信号确定占用状态的改进的技术。本发明借助独立权利要求的主题解决该任务。从属权利要求复述优选的实施方式。
发明内容
雷达传感器如此安装在用于机动车的停车位的区域中，使得如果在停车位上存在机动车，则由所述雷达传感器发送的信号由机动车反射回。用于确定停车位的占用状态的方法包括以下步骤：发送雷达信号；接收反射的雷达信号；基于反射的雷达信号确定在所述停车位上是否存在机动车。在此，所述确定基于反射的雷达信号的噪声分量。
与尝试分析处理有用信号的已知技术相反，如此可以简单并且稳健地确定占用状态。该方法可以与比较无关地确定机动车的存在或不存在。尤其在已知机动车存在或不存在的情况下可以省去初始测量。可以例如周期性地执行该方法，而不必存储测量结果或参数用于评估后续的测量。用于执行该方法的设备可以省去用于这些信息的存储器。尤其可以不需要设置非易失性的存储器，以便例如在设备上发生电流失效或更换能量存储器(电池)之后确保该存储器的立即的功能能力。
该方法尤其可以用于自动化地管理用于多个机动车的停车场。
该方法尤其可以包括以下步骤：(a)确定雷达信号的雷达剖面图；(b)将雷达剖面图划分成预先确定的数目的无重叠的段；(c)对于每一个段确定局部趋势；(d)在所有段上形成平均值以获得噪声函数；(e)借助图形分析来确定波动函数的缩放特性；以及(f)借助阈值比较来评估结果。
在此，雷达剖面图说明雷达信号根据该雷达信号的频率是多强的。如果雷达剖面图划分成段，则每一个段包括预先确定的频率范围。局部趋势说明预先确定的区段中的值的时间发展。通常，局部趋势是对于局部向量的趋势。例如可以预先确定向量V[1,…N]并且可以寻找该向量在50与100之间的趋势。
为此，尤其可以使用去趋势波动分析的数学辅助工具(英语“detrendedfluctuation analysis”，DFA：去趋势波动分析)。因此，一般可以分析时间序列、测量序列或任意的等距的序列。DFA用于对长期相关性进行量化并且此外有助于描述和预测复杂系统的特性。对此也参见Jan W.Kantelhardt，Stephan A.Zschiegner，Eva Koscielny-Bunde，Shlomo Havlin，Armin Bunde，H.Eugene Stanley所著的：《Multifractaldetrended fluctuation analysis of nonstationary time series》，物理学A 316(2002))87-114。
优选地，在所有段上的平均值包括各个段中的信号强度的算术平均值。优选地，确定缩放特性包括寻找信号中的缩放。例如波动A可以指数地缩放。以数学写法：A～exp(x)*a。在此，波动函数优选地相应于噪声函数。
考虑反射的雷达信号的噪声分量可以以改进的方式实现：确定机动车的存在或不存在。可以凭经验确定阈值，例如其方式是，与不同的机动车共同地分析雷达传感器的雷达信号。
进一步优选地，雷达信号具有不同的频率，并且，分别对于雷达频率中的每一个的采样执行步骤(a)至(e)。由此可以实施对噪声信号改进的分析，所述噪声信号可以允许占用状态的更可靠的确定。
一种计算机程序产品包括程序代码单元，其用于当计算机程序产品在处理装置上运行或存储在计算机可读的数据载体上时执行根据以上权利要求中任一项所述的方法。
用于确定用于机动车的停车位的占用状态的设备包括：雷达传感器，该雷达传感器如此安装在停车位的区域中，使得如果在所述停车位上存在机动车，则由雷达传感器发送的信号由机动车反射回，其中，雷达传感器设置用于发送雷达信号并且接收反射的雷达信号；和处理装置，该处理装置用于基于反射的雷达信号来确定在停车位上是否存在机动车。在此，所述确定基于反射的雷达信号的噪声分量。
处理设备尤其可以包括可编程的微计算机或微控制器。优选地，处理装置设置用于执行以上说明的方法的至少一部分。
该设备和雷达传感器可以彼此集成地实施。为此，两者例如都可以安装在共同的壳体中。
附图说明
现在参照附图更精确地描述本发明，在所述附图中：
图1示出系统的示意图；
图2示出用于确定停车位的占用状态的方法200的流程图；以及
图3示出用于阐述图2的方法的示例的图。
具体实施方式
图1示出具有停车位105、机动车110、雷达传感器115和处理装置120的系统100的示意图。停车位105例如可以任意地布置在露天的停车场上、在道路边、在地下停车场中或在停车楼中。优选地，雷达传感器115布置在机动车110的下方或上方并且竖直地定向。通常使用仅仅一个雷达传感器115，尽管为了更好地说明，在图1中示出两个雷达传感器115。在其他的实施方式中，雷达传感器115例如也可以大致安装在膝盖高度上并且在水平方向上定向。优选地，机动车105包括汽车、尤其轿车。机动车105也可以包括摩托车。雷达传感器115设置用于发送雷达信号并且接收反射的雷达信号。在此，优选地使用预先确定的频谱中的不同频率的雷达信号。
处理装置120设置用于基于雷达传感器115的所接收的雷达信号确定停车位105的占用状态。该状态可以包括值“空闲”或“占用”并且指示：停车位105是否可以被另一机动车105占用。通常，处理装置120包括可编程的微计算机或微处理器。处理装置120可以与雷达传感器115集成在设备125中地实施。
在另一实施方式中，雷达传感器115或处理装置120包括以下接口：通过该接口可以向外提供停车位105的先前确定的占用状态。该接口可以导向至管理多个停车位105的停车管理系统的处理装置。停车管理系统可以将机动车110或控制机动车110的驾驶员引导至其占用状态为“空闲”的停车位105，从而可以将机动车110停放在那里。
图2示出用于确定停车位105的占用状态的方法200的流程图。方法200尤其可以在图1的系统100的处理装置120上运行。
总之，在方法200的范畴内，基于DFA首先由雷达信号形成雷达剖面图。然后，形成N个不重叠的段。然后移除局部趋势，然后形成第q个赫斯特(Hurst)指数。由h(q)函数计算多重分形谱和概率分布。
在第一步骤205中，借助雷达传感器115发送雷达信号，在雷达信号在步骤215中由雷达传感器115再次接收到之前，如果在停车位105上存在机动车，则该雷达信号可以在步骤210中在机动车110上反射。通常使用不同频率的N个雷达信号，所述N个雷达信号可以同时地或时间错开地被发送并且再次接收到。采样的绝对值可以确定为(相位2+幅度2)的平方根。
可以从以下出发：xk是一系列的长度分别为N的雷达信号，即存在经反射的雷达信号的k个时间上错开的采样。对于所使用的频率中的每一个都存在这样的系列xk。在此，根据通道分开地进行分析，其中，每个通道包括预先确定的雷达频率。在汽车领域中已知的名称为“LRR3”的典型的雷达传感器包括例如具有各一个雷达频率的八个通道，从而也可以对八个噪声信号8进行采样。每个噪声信号相应于一个通道。优选地，N≥75，即存在至少75个彼此相继的采样。在此，这些系列应该是紧凑的，从而xk＝0仅仅适用于所述采样的不重要的部分。
然后对于所发送的频率中的每一个执行步骤220到240。在步骤220中首先确定雷达剖面图Y(i)：
在此，i表示测量值的时间有关的索引。<x>表示x的平均值。
在接下来的步骤225中，将雷达剖面图Y(i)划分成Ns个等长的段。为此，采样的数目N除以所期望的时间常数s，从而Ns≡int(N/s)适用。在此，int(x)是最接近x的整数。
通常，仅仅以余数来执行该除法，从而形象地说，在雷达剖面图Y(i)的结束仅剩余未被分配给段的一些值。为了也考虑这些值，优选的是将该系列反转(umkehren)并且重新执行划分，从而形成总共2N个段。
然后，在步骤230中，对于2N个段中的每一个确定局部的发展趋势(趋势)。为此，尤其可以应用最小平方误差的方法(Least-Squares Verfahren：最小二乘法)。方差F可以确定如下：
在此，v表示先前形成的段，其中，v＝Ns+1,…,2Ns。y(i)是借助最小二乘法形成的多项式。因为所述分析包括减去所形成的雷达剖面图的多项式近似，所以可以根据所使用的近似函数确定不同地好的发展趋势。对于噪声分析的不同阶次的结果的比较可以允许，估计采样序列的占用状态的多项式发展趋势的类型。
在步骤235中确定在所有段上的平均值，以便确定q阶的噪声函数。q允许采取0以外的任何值。
接下来在步骤240中确定波动函数的或噪声函数的缩放特性。为此，可以将对于q的每个值的s和Fq(s)的值对作为图形表示记入到双对数坐标系中，从而得出图形表示。在当前的实施方式中，q是从2至1024。如果系列xi(其中，xi是噪声剖面图中的第i个元素)根据“长程幂律”是相关的，则Fq(s)对于s的大的值增大。
增大尤其可以表达为Fq(s)∝sh(q)。在此，h(q)是缩放函数，以便近似计算波动。
最后，在步骤245中决定：在雷达传感器115的区域中是否存在机动车105，其方式是，将对于所使用的所有频率的步骤240的确定彼此组合。为此，优选地使用以下的启发法(Heuristik)：
如果图形表示的增量角大于0.13并且Ph的概率分布函数的中点大于5并且Dh的多重分形谱的中点大于7，则停车位105的状态是“占用”。否则，状态是“空闲”。在方法200的其他实施方式中，也可以使用不同于在此说明的阈值的阈值用于比较。
在此，Ht是由DFA已知的第t个赫斯特指数。由缩放函数(h(q))计算概率分布和多重分形谱。
图3示出六个图305至330以阐述图2的方法200的示例。应当注意，所示的值和图是纯示例性的性质。
图305、310和315在水平方向上示出以采样形式的时间(0到400)。在竖直方向上，在第一个图305中和在第二个图310中以及在第三个图315中标注幅度Ht。
在第四个图320中在水平方向上标注标度s，即对于每一个段的采样的数目(q标度除以段大小)并且在竖直方向上标注log2(RMS)，即在对数标度上的RMS值。
第五个图325示出Ht的概率分布(Ph)。在水平方向上标注Ht并且在竖直方向上标注Ph。
第六个图330示出多重分形谱(Dh)。在水平方向上标注Ht并且在竖直方向上标注Dh。
该图形表示的增量角是0.09，并且，Ht的概率分布的中点小于5。Dh的多重分形谱的中点小于7。因此，根据以上描述的启发法，所涉及的停车位105分类为“空闲”。

Claims (6)

1.一种用于借助雷达传感器(115)确定用于机动车(110)的停车位(105)的占用状态的方法(200)，所述雷达传感器如此安装在所述停车位(105)的区域中，使得如果在所述停车位(105)上存在机动车(110)，则由所述雷达传感器(115)发送的信号由所述机动车(110)反射回，其中，所述方法(200)包括以下步骤：
发送(205)雷达信号：
接收(215)反射的雷达信号；
基于反射的雷达信号确定在所述停车位(105)上是否存在机动车(110)；
其特征在于，
所述确定基于反射的雷达信号的噪声分量。
2.根据权利要求1所述的方法(200)，其中，所述方法(200)包括以下步骤：
a)确定雷达剖面图；
b)将所述雷达剖面图划分成预先确定的数目的无重叠的段；
c)对于每一个段确定局部趋势；
d)在所有段上形成平均值以获得噪声函数；
e)借助图形分析来确定波动函数的缩放特性；以及
f)借助阈值比较来评估结果。
3.根据权利要求2所述的方法(200)，其中，所述雷达信号具有不同的频率，并且，分别对于所述雷达频率中的每一个的采样执行所述步骤a)至e)。
4.一种计算机程序产品，其具有程序代码单元，用于当所述计算机程序产品在处理装置(120)上运行或存储在计算机可读的数据载体上时执行根据以上权利要求中任一项所述的方法(200)。
5.一种用于确定用于机动车(110)的停车位(105)的占用状态的设备(125)，其中，所述设备(125)包括以下：
雷达传感器(115)，所述雷达传感器如此安装在所述停车位(105)的区域中，使得如果在所述停车位(105)上存在机动车(110)，则由所述雷达传感器(115)发送的信号由所述机动车(110)反射回；
其中，所述雷达传感器(115)设置用于发送雷达信号并且接收反射的雷达信号；和
处理装置，所述处理装置用于基于反射的雷达信号来确定所述停车位(105)上是否存在机动车(110)；
其特征在于，
所述确定基于反射的雷达信号的噪声分量。
6.根据权利要求5所述的设备，其中，所述设备和所述雷达传感器(115)在壳体中彼此集成地实施。
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