CN112955775B - 用于检查车辆的至少一个环境检测传感器的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于检查车辆(2)的至少一个环境检测传感器(1)的方法。根据本发明，在数字地图中定位车辆(2)的位置，在数字地图中鉴别车辆(2)周围环境的存储的固定物体(3)的特征，这些特征预期由环境检测传感器(1)识别出，并且利用环境检测传感器(1)检测车辆(2)的周围环境，其中当环境检测传感器(1)未识别出预期能识别的特征时，或者当由环境检测传感器(1)实际识别出的特征与预期能识别的特征具有大幅偏差时，作出环境检测传感器(1)出现退化的推断。

Description

用于检查车辆的至少一个环境检测传感器的方法
技术领域
本发明涉及一种用于检查车辆的至少一个环境检测传感器的方法。
背景技术
由现有技术，如在DE 10 2013 206 707 A1中说明的那样，公知了一种用于检查车辆的环境检测系统的方法。环境检测系统包括至少两个不同的环境传感器类型。第一环境传感器类型的观察区域与第二环境传感器类型的观察区域不重叠。车辆周围的物体利用第一环境传感器类型检测并且利用第一环境传感器类型的数据分类为静态和动态的物体。确定检测到的静态物体相对于车辆的相对位置。将这个位置与一个经由第二环境传感器类型测定的位置进行比较。在偏差超过一个极限值时，做出存在误差的推断。在离开第一环境传感器类型的观察区域之后，在考虑到车辆运动的情况下更新检测到的静态物体的相对位置。
在DE 103 13 002B4中说明了一种车辆环境检测单元。借助至少一个图像传感器获取环境信息。借助一个运算单元将获取的环境信息处理成图像信息并且显示在一个视频图像显示器上。此外，将图像信息存储在一个中间存储器中。借助一种图像处理算法将最后获取的图像与存储在中间存储器中的图像信息进行比较。当最后获取的图像与存储的图像信息存在不许可的偏差时，改变所显示的视频图像。将车辆运行参数传输给车辆环境检测单元，以便通过如下方式做出存在不许可的偏差的推断，即最后获取的图像的记录时间点之间的图像信息与存储的图像信息的、基于运行参数应预期的偏差不能合理地与这些图像信息的对比结果相关联。
发明内容
本发明的目的是给出一种用于检查车辆的至少一个环境检测传感器的、相对现有技术改进的方法。
根据本发明，这个目的通过根据本发明用于检查车辆的至少一个环境检测传感器的方法得以实现。根据本发明的用于检查车辆的至少一个环境检测传感器的方法：
-在数字地图中定位车辆的位置，
-在数字地图中鉴别车辆周围环境中的存储的固定物体的特征，这些特征预期由环境检测传感器识别出，
-利用环境检测传感器检测车辆的周围环境，
-当环境检测传感器未识别出预期能识别的特征时，或者当由环境检测传感器实际识别出的特征与预期能识别的特征具有大幅偏差时，作出环境检测传感器出现退化的推断，并且
当确定了由于至少一个动态物体的遮挡而使得环境检测传感器未识别出预期能识别的特征时，或者当确定了由于至少一个动态物体的遮挡而使得由环境检测传感器实际识别出的特征与预期能识别的特征具有大幅偏差时，不作出环境检测传感器出现退化的推断。
在一个用于检查车辆的至少一个环境检测传感器-例如雷达传感器、激光雷达传感器、图像检测传感器特别是视频传感器或者超声波传感器-的方法中，根据本发明在数字地图中定位车辆的位置，特别是通过如下方式，即确定车辆的位置和在数字地图中的相应的位置。在数字地图中鉴别车辆周围环境的存储在那里的固定物体的特征，这些特征预期由环境检测传感器识别出，如果环境检测传感器无故障工作的话。利用环境检测传感器检测车辆的周围环境。当环境检测传感器未识别出预期能识别的特征时，或者当由环境检测传感器实际识别出的特征与预期能识别的特征具有大幅偏差时，作出环境检测传感器出现退化的推断。这就是说，当环境检测传感器识别出特征时，那么将预期能识别的特征与这些由环境检测传感器实际识别出的特征进行比较。当预期能识别的特征与这些由环境检测传感器实际识别出的特征一致，或者在预期能识别的特征与由环境检测传感器实际识别出的特征之间至少没有过大的偏差时，断定环境检测传感器没有退化。然而当环境检测传感器没有识别出特征时，或者当由环境检测传感器实际识别出的特征在这个比较中与预期能识别的特征不一致并且存在大的、特别是过大的偏差时，作出环境检测传感器出现退化的推断。特别是当偏差超过一个事先规定的公差范围时，存在大的偏差、特别是过大的偏差。就是说，当由环境检测传感器实际识别出的特征尽管与预期能识别的特征不一致，然而由环境检测传感器实际识别出的特征与预期能识别的特征之间的偏差不是太大、特别是在事先规定的公差范围内时，则识别出环境检测传感器未出现退化。
在本方法的一个有益的构造设计中，当车辆与地图中存储的物体之一之间的预期的距离与确定的实际距离的偏差大于事先规定的距离阈值时，作出环境检测传感器出现退化的推断。在这个情况中，车辆与一个物体之间的距离表示物体的需观察的特征。从数字地图中确定所述物体的预期的距离作为物体的预期能识别的特征，并且借助环境检测传感器确定实际距离作为实际识别出的特征。
例如，如果已知在一个给定的地点的某个物体、例如一棵树的轮廓具有一个一定的、偏差为已知的距离，例如50m+/-0.15m，然而测定的距离当前例如为45m+/-1.2m，或者完全未感知到物体的话，可以作出环境检测传感器出现退化的推断。
在本方法的一个另外的有益构造设计中，借助环境检测传感器的传感器数据(有益地还在考虑到另外的传感器的传感器数据的情况下)对利用环境检测传感器检测到的物体进行分类。通过物体分类，识别物体的分类类型。在这个情况中，物体的分类类型表示这个物体的需观察的特征。检查物体的识别到的分类类型与所预期的分类类型、即物体的预期能识别的特征是否一致。当确定的分类率小于一个事先规定的分类阈值时，作出环境检测传感器出现退化的推断。分类率在此表示确定的分类类型与所预期的分类类型之间的一致性的程度。
例如，当分类的结果表明经检测的物体是一个优先行驶标志并且当从确定的分类率得出物体是一个优先行驶标志的概率小于87％的结果时，作出环境检测传感器出现退化的推断。
本发明的方法因此使确定车辆的所述至少一个环境检测传感器的退化成为可能。这个方法特别有利于自动行驶的车辆，例如摆渡车、无人驾驶出租车或者其他车辆。如果所述至少一个环境检测传感器出现退化得到确定，由此包括所述至少一个环境检测传感器或者例如多个相同的或者不同的环境检测传感器的车辆环境检测传感系统的性能相应下降的话，可以(例如在一个用于实施车辆的自动化和/或自主行驶运行的方法中)采取一个相应的响应，特别是为了避免危险的情况。例如可以(特别是在所述至少一个环境检测传感器的检测范围由于识别出的退化之故而下降的情况中)降低车辆的速度，即，使速度特别是与变小的检测范围相匹配。这涉及例如当前的速度和/或车辆的最大允许速度。作为备选方案，在识别出环境检测传感器出现退化时使车辆停车，特别是在自动化行驶的车辆的情况中，例如通过安全方式停在行车道边缘上或者行车道旁或者停到停车位置或停车场上或者停在紧急停靠处中或者一个其他的交通安全的位置上，在该位置上车辆特别是不对其他的道路使用者构成危险。如果车辆驾驶员在车内的话，那么作为备选方案或者补充方案，可以告知车辆驾驶员环境检测传感器出现退化，使得他可以例如接管驾驶车辆。
然后例如不能进行自主或者自动化行驶运行，然而依然能够通过车辆驾驶员进行手动行驶运行。在自动化或者自主行驶的车辆的情况中，特别是当车辆驾驶员不在车内时，作为备选方案或者补充方案，可以规定：一个遥控操作人员、即特别是在车辆以外远程操控车辆、特别是车辆的控制装置和/或调节装置的人员能够对环境检测传感器的确定的退化和由此产生的剩余性能进行评估和进而启动进一步的步骤，例如上面已经说明的步骤，例如降低车辆当前的和/或最大允许的速度，和/或通过上述方式使车辆停车。
借助本发明的方法，因此能够避免由于所述至少一个环境检测传感器的未识别出的性能下降可能发生的潜在的危险情况，例如由于没有或者太晚检测到车辆周围中的物体而发生的危险情况。借助本发明的方法识别所述至少一个环境检测传感器退化的故障情况并且能够采取一个辅助的响应，例如车辆更慢速行驶或者紧急停车。
根据本发明规定，当确定了由于至少一个动态物体的遮挡而使得环境检测传感器未识别出预期能识别的特征或者由于至少一个动态物体的遮挡而使得由环境检测传感器实际识别出的特征与预期能识别的特征具有大幅偏差时，不作出环境检测传感器出现退化的推断。通过这种方式避免了由于动态物体引起的视野遮盖而导致的退化误识别。
在一个可能的实施方式中，借助存储在数字地图中的、传感器特定的检测信息在数字地图中鉴别车辆周围环境的存储的固定物体的特征，这些特征预期由环境检测传感器识别出。作为备选方案或者补充方案，通过-特别是利用至少一种光线追踪法借助数字地图的三维模型-对能预期的可识别性的计算，在数字地图中鉴别车辆周围环境的存储的固定物体的特征，这些特征预期由环境检测传感器识别出。光线追踪、即光线跟踪或者辐射跟踪，是一种基于射线发射的、用于遮挡计算的算法，即用于从空间中的一个一定的点确定三维物体的可视性。
如果车辆、特别是该车辆的环境检测传感系统具有多个(例如相同的或者不同的)环境检测传感器的话，可以为环境检测传感器之一、为环境检测传感器中的多个或者为所有的环境检测传感器执行本方法，例如同时或者依次执行。特别是为那个环境检测传感器或者为那些环境检测传感器执行本方法，借助该/这些环境检测传感器能够识别车辆周围环境的存储在数字地图中的固定物体的特征。
附图说明
下文将参照附图详细阐述本发明的实施例。附图中：
图1示意性地示出了借助车辆的环境检测传感器进行环境检测的一个示例；和
图2示意性地示出了借助车辆的环境检测传感器进行环境检测的一个另外的示例。
彼此对应的部件在所有附图中标注相同的附图标记。
具体实施方式
图1和2示例性地示出了借助车辆2的环境检测传感器1的环境检测，下面借助图1和2说明一种用于检查车辆2的所述至少一个环境检测传感器1的方法。在这个方法中，在一个数字地图中定位车辆2的位置，其方式尤其是：确定车辆2的位置并且确定在数字地图中的相应的位置。在数字地图中鉴别车辆2的周围环境的存储在数字地图中的固定物体3的特征，如果环境检测传感器无故障运行的话，这些特征预期会被环境检测传感器识别出。
利用环境检测传感器1检测车辆2的周围环境。当环境检测传感器1未识别出预期能识别的特征或者由环境检测传感器1实际识别出的特征大幅偏离于预期能识别的特征时，则做出环境检测传感器1出现退化的推断。
这就是说，当环境检测传感器1识别出特征时，那么将预期能识别的特征与这些由环境检测传感器1实际识别出的特征进行比较。当预期能识别的特征与这些由环境检测传感器1实际识别出的特征一致时，或者当在预期能识别的特征与由环境检测传感器1实际识别出的特征之间至少不存在过大的偏差时，则断定环境检测传感器1未退化。然而，当环境检测传感器1未识别出特征时，或者当由环境检测传感器1实际识别出的特征在这个比较中与预期能识别的特征不一致并且存在一个大的、特别是过大的偏差时，则作出环境检测传感器1出现退化的推断。
特别是当偏差超过一个事先规定的公差范围时，则存在一个大的偏差、特别是过大的偏差。这就是说，当由环境检测传感器1实际识别出的特征尽管与预期能识别的特征不一致，然而由环境检测传感器1实际识别出的特征与预期能识别的特征之间的偏差并不太大、特别是在事先规定的公差范围内时，则未识别出环境检测传感器1出现退化。例如可以经由安全要求导出公差尺寸的阈值，根据所述安全要求例如间距测量值不得超过一个事先规定的误差或者一个传感器在传感器阵列中的分类率不得低于一个事先规定的阈值。
本方法使自动行驶车辆2(例如摆渡车或者说穿梭车或者无人驾驶出租车)能够确定：包括所述至少一个环境检测传感器1或者多个相同或者不同的环境检测传感器1的环境检测传感系统的性能是否下降、即效率是否下降。在识别出性能下降的情况中，可以启动车辆2的扩展的系统响应，以避免危险情况。
本方法的核心在于：对于车辆2中具有的传感技术来说、即对于相应的环境检测传感器1(借助本方法应该检测该环境检测传感器)来说随时已知哪些基础设施物、即固定物体3(例如建筑物G)和/或植物(例如形式上为如在图1和2中示出的灌木丛B)必须在哪里被识别。如果未能借助相应的环境检测传感器1测定到预期的固定物体3中的一个或者多个、特别是其特征的话，并且如果这一点不能证实是由视野遮盖、特别是由另外的动态物体导致的话，则可以得出性能退化的结论，即相应的环境检测传感器1出现退化。
这样的退化例如可能通过大气影响(例如通过雾和/或雨水和/或雪)造成，和/或通过机械影响造成。图2示出了环境检测传感器1的大气影响的、即大气干扰5的一个示例。
本方法在这方面允许指出相应的原因。这样，大气影响在对于这样的大气影响敏感的技术的所有有关环境检测传感器1中系统地突出，而机械影响限于一个环境检测传感器1或者几个环境检测传感器1。就是说，特别是当车辆2的一个或者多个环境检测传感器1出现退化并且该车辆2的一个或者多个其他的环境检测传感器1(该环境检测传感器以与出现退化的环境检测传感器1相同的方式构成，和/或必须同样受到大气引起的退化的影响)未出现退化时，就能够作出现机械影响的推断。
“这样地确定相应存在的退化是大气还是机械导致的”可以是有利的，因为大气导致的退化随着大气条件的改变而变化，因而当大气条件重新改善时环境检测传感器1的退化不再存在。机械退化(例如由于环境检测传感器1和/或安装了这个环境检测传感器的车辆2的区域损坏之故)不会自行改正，而是需要例如对环境检测传感器1进行修理或者更换或者调节和/或校准。
在本方法的一个可能的实施方式中，借助存储在数字地图中的、传感器特定的检测信息在数字地图中鉴别车辆2周围环境的存储的固定物体3的特征，这些特征预期由环境检测传感器1识别出。固定物体3及其特征因此以传感器特定的形式在数字地图中被编码，从而能够从该数字地图中直接读取：相应的环境检测传感器1必须识别哪些固定物体3及其相应的特征。
在本方法的一个另外的实施方式中并不进行此操作、即对哪个环境检测传感器1必须识别固定的物体3及其特征或者相应需检查的环境检测传感器1必须识别在数字地图中记载的固定物体3中的哪一个及其特征不经由数字地图进行编码，而是随时为相应的传感技术、即为相应需检查的环境检测传感器1主动计算出每个固定物体3及其特征的能预期的可视性，例如借助数字地图的三维模型利用一种或者多种光线追踪法。在本方法的这个实施方式中，因此通过-特别是借助数字地图的三维模型利用至少一种光线追踪法-对能预期的可识别性的计算，在数字地图中鉴别车辆2周围环境的存储的固定物体3的特征，这些特征预期由环境检测传感器1识别出。
若识别出性能退化、即相应经检查的环境检测传感器1出现退化，系统、即车辆2，特别是用于实施该车辆2的自动化行驶运行的系统，有利地以适当的行为做出反应。这样例如在相应的被检查的环境检测传感器1的视距、即检查范围下降的情况中，有益地降低车辆2的最大速度。作为备选方案或者补充方案，车辆2在一个这样的故障情况中、即在识别出相应经检查的环境检测传感器1出现退化的情况中，例如也可以主动停车。在这个情况中，车辆2例如自动行驶到一个适当的位置，例如行驶到行车道边缘、行驶到紧急车道上、紧急停靠处中或者停车场上，并停在那里。相应的行为方式、即车辆2是否、以何种形式、以怎样的速度和多远(特别是自动化地)继续行驶特别是取决于相应环境检测传感器1的测定的退化程度并且取决于车辆2的多少个环境检测传感器1和哪些出现了这样的退化。
作为车辆2的针对相应经检查的环境检测传感器1的识别出的退化的响应、特别是自动化的响应的备选方案或者补充方案，例如可以规定：遥控操作人员、例如不在车辆2中或者该车辆2附近的而是能够远程操控车辆2、特别是该车辆2的控制装置和/或调节装置的人员对相应的环境检测传感器1(通过检查已经断定该环境检测传感器出现退化)的当前传感器性能、即效率进行评估并且相应地启动进一步的步骤，例如降低车辆2的最大速度、改变车辆2的行驶路线，和/或使车辆2-特别是在一个适当的停车位置上-停车或者启动该停车。
借助本方法，因此能够避免潜在的危险情况，例如由于在环境检测时未识别出的性能下降、即由于车辆2的一个或者多个环境检测传感器1的未识别出的效率下降而没有或者太迟检测到车辆2周围中的动态物体和固定物体。借助本方法，能够识别由于车辆2的一个或者多个环境检测传感器1的退化而导致的故障情况，进而可以采取辅助的系统响应，例如较慢速度行驶直到紧急停车为止。
以下借助图1和2再次举例说明本方法。图1和2分别示出车辆2的环境检测传感系统的至少一个环境检测传感器1的观察区域、即检测区域4。环境检测传感系统包括例如一个或者多个视频系统、激光雷达系统和/或雷达系统。需要分别借助本方法检查的环境探测传感器1因此例如是视频传感器、激光雷达传感器或者雷达传感器。
在数字地图中存储有：车辆2周围的哪些固定物体3从该车辆2的相应的当前位置出发能够利用相应的传感系统、即利用相应需检查的环境检测传感器1检测到。在所示出的示例中示出了在此例如构造为视频传感器或者激光雷达传感器的环境检测传感器1的检测区域4，其也称为field of view(视场)或者观察区域。在图1示出的情况中，这个环境检测传感器1检测构造为建筑物G的固定物体3的一个侧面和两个构成为灌木丛B的固定物体3的相应的轮廓作为特征，从而其探测与预期相对应地得到确认。因此在根据图1的示例中作出车辆2的借助本方法检查的环境检测传感器1未退化的推断。
在根据图2的示例中存在这个环境检测传感器1的退化。在此也示出了这个需检查的环境检测传感器1的检测区域4，其也称为field of view或者观察区域。这个检测区域4被一个大气干扰5(示意性地通过云块示出)不利影响、即存在环境检测传感器1由大气导致的退化。
在这个示例中，环境检测传感器1尽管检测构造为建筑物G的固定物体3的侧面作为特征，然而环境检测传感器1通过由于大气干扰5而改变的反射和/或通过由于大气干扰5而改变的反射率条件不能再在事先规定的、特别是理想的距离中感知在数字地图中记录为灌木丛B的固定物体3、特别是其轮廓作为其特征。
特别是通过与历史地图和/或数字地图上所预期的效率/性能的比较能够提供这个证明。就是说，预期：环境检测传感器1从车辆2的当前位置中识别存储在数字地图中的固定物体3的特征和因此识别该固定物体3。然而对于构成为灌木丛B的固定物体3来说情况并非如此，从而作出环境检测传感器1出现退化的推断。
附图标记列表
1 环境检测传感器
2 车辆
3 固定物体
4 检测区域
5 大气干扰
B 灌木丛
G 建筑物。

Claims (7)

1.一种用于检查车辆(2)的至少一个环境检测传感器(1)的方法，其特征在于：
-在数字地图中定位车辆(2)的位置，
-在数字地图中鉴别车辆(2)周围环境中的存储的固定物体(3)的特征，这些特征预期由环境检测传感器(1)识别出，
-利用环境检测传感器(1)检测车辆(2)的周围环境，
-当环境检测传感器(1)未识别出预期能识别的特征时，或者当由环境检测传感器(1)实际识别出的特征与预期能识别的特征具有大幅偏差时，作出环境检测传感器(1)出现退化的推断，并且
当确定了由于至少一个动态物体的遮挡而使得环境检测传感器(1)未识别出预期能识别的特征时，或者当确定了由于至少一个动态物体的遮挡而使得由环境检测传感器(1)实际识别出的特征与预期能识别的特征具有大幅偏差时，不作出环境检测传感器(1)出现退化的推断。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：当偏差超过事先规定的公差范围时，存在大幅偏差。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：当车辆(2)与地图中存储的物体(3)之一之间的预期的距离与在车辆(2)和该物体(3)之间确定的实际距离的偏差大于事先规定的距离阈值时，作出环境检测传感器(1)出现退化的推断，其中从地图中确定所述预期的距离作为物体(3)的预期能识别的特征，并且借助环境检测传感器(1)确定实际距离。
4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：借助环境检测传感器(1)的传感器数据对检测到的物体(3)进行分类，以便将物体的识别到的分类类型确定成物体的实际识别到的特征，检查识别到的分类类型与作为预期能识别的特征从地图中获得的、所预期的分类类型是否一致，并且当确定的分类率小于事先规定的分类阈值时，作出环境检测传感器(1)出现退化的推断。
5.如前述权利要求1或2所述的方法，其特征在于：借助存储在数字地图中的、传感器特定的检测信息在数字地图中鉴别车辆(2)周围环境中的存储的固定物体(3)的特征，这些特征预期由环境检测传感器(1)识别出。
6.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：通过借助数字地图的三维模型对能预期的可识别性的计算，在数字地图中鉴别车辆(2)周围环境中的存储的固定物体(3)的特征，这些特征预期由环境检测传感器(1)识别出。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于：借助光线追踪法进行对能预期的可识别性的计算。
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