CN113227829A - 用于车辆的对象识别传感器、尤其是超声传感器的非线性接收滤波器 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于车辆的对象识别设备,所述对象识别设备具有至少一个传感器、滤波器设备(100)和分析设备。借助所述传感器能够检测来自待识别的对象的信号。借助所述滤波器设备(100)能够对所检测的信号进行滤波,并且然后能够将经滤波的信号提供给所述分析设备。所述分析设备设置用于,通过分析所提供的经滤波的信号来识别所述对象。所述滤波器设备具有平均单元(14),所述平均单元对所检测的信号的幅度的变化过程进行平均。所述滤波器设备具有非线性的滤波器单元(24),所述非线性的滤波器单元基于线性低通滤波器设置为具有可变的时间常数(32),并且对所检测的信号进行滤波。为了分析和识别所述对象,能够将相应于经平均的幅度变化过程与经滤波的信号的差(16)的值变化过程提供给所述分析设备。基于所述经滤波的信号(26,18,20)和(在所述滤波器设备的输入端10处)所检测的信号的差(22)并且基于所述经平均的幅度变化过程(28)确定所述可变的时间常数(32)。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于车辆的对象识别设备。本发明还涉及一种用于车辆的用于识别对象的方法。
背景技术
基于超声传感器的驾驶员辅助功能早已是已知的。超声传感器的基本功能是对象的探测。在一个典型的应用场景中,首先由超声传感器发射超声信号。在短时间后,通过超声传感器再次接收由对象反射的信号(即回声)。在此,分析处理接收信号是否超过预给定的阈值曲线,这指示处于相关的车辆的附近范围中的对象。
这种超声传感器可以基本上由电声声音转换器以及操控与分析处理电路组成。在运行中,声音转换器通过其所分配的接线以定义的调频信号(频率扫描)被激发振动。所反射的超声信号在转换器中再次被接收,并从模拟数据转换为数字数据。此外,下采样方法和滤波方法可以借助匹配滤波器来进行。然后将经滤波的数字信号作为输入信号用于计算自适应阈值,该自适应阈值用作回声探测的基础。
自适应阈值基本上是在一定窗口长度上对接收信号进行平均,并且与灵敏度参数相乘。自适应阈值的计算可以基于接收信号借助恒定误报率算法(CFAR,Constant FalseAlarm Rate Algorithmus)或类似算法来进行。
但是,随着超声传感器的自适应阈值,在强反射对象的附近可能发生高幅度值的灵敏度损失。作为示例,参考在图1中所示出的场景。
在该场景中,困难在于,应以高灵敏度探测处于立柱6后面约30至40cm处的灌木丛4,尽管灌木涉及具有许多声反射的结构(Gebilde)。所述声反射在大的间距中难以与噪声区分。
EP 2 322 952 A3描述一种用于借助驾驶员辅助装置的、根据回声传播时间原理工作的传感器来探测对象的方法。在发送时刻通过传感器发送具有预给定幅度的发送信号。在之后的接收时刻通过传感器来接收接收信号。在识别高于预定义的下限阈值方面对接收信号进行分析处理。随后分析处理接收信号:其幅度是否位于取决于发送信号的上限阈值下方,其中,如果接收信号的幅度位于两个阈值之间,则将接收信号识别为由对象所反射的发送信号,以便探测对象。
发明内容
本发明提出一种根据权利要求1的用于车辆的对象识别设备和一种根据权利要求9的用于车辆的用于识别对象的方法。
优选的扩展方案是从属权利要求的主题。
本发明的优点
本发明提出一种用于车辆的对象识别设备,该对象识别设备具有自适应非线性滤波器结构。通过在普通的线性低通滤波器中使用可变的时间常数得到根据本发明的非线性滤波器。在确定可变的时间常数时,根据本发明,考虑经滤波的信号与所检测的信号的差以及所检测的信号的经平均的幅度变化过程。
借助根据本发明的对象识别设备,对于车辆,可以将处于车辆的附近范围中并且彼此非常接近的不同对象彼此区分开。
此外,实现以下信号的提高的灵敏度:该信号由诸如在图1中所示出的灌木之类的多反射(multi-reflektierenden)对象所反射。因此,根据本发明,能够实现有用信号(即由多反射对象所反射的信号)与噪声信号之间的更好的分离。
由于根据本发明实现有用信号与噪声信号之间的更好的分离清晰度,因此可以将成本更加有利的传感器用于对象识别,不必为了提高传感器的灵敏度而使用相对昂贵的传感器部件。
此外,尽管充分良好地消除了噪声,但是根据本发明,对于所识别的有用信号,幅度值的信号延迟低。因此,所识别出的对象的位置准确度高。
本发明还提出一种具有上述优点的用于车辆的、用于识别对象的方法。
在根据本发明的对象识别设备的一种优选的实施方式中设置,借助经滤波的信号与所检测的信号之间的平方偏差、预给定的最小时间常数、预给定的最大时间常数、预给定的公差宽度和确定预给定的最小时间常数与预给定的最大时间常数之间的过渡的斜率,能够确定可变的时间常数。
根据本发明,可变的时间常数根据以下等式来计算或确定,并且通过非线性特性曲线来表示:
因此,符号T滤波器代表待确定的可变的时间常数。等式中的参数s、a、Tmin、Tmax和e2分别代表以下:
s:非线性特性曲线的斜率,该斜率确定Tmax与Tmin之间的过渡,
a:非线性特性曲线的公差宽度或公差范围,
Tmin:非线性特性曲线的最小时间常数,
Tmax:非线性特性曲线的最大时间常数,
e2:经滤波的信号与所检测的信号之间的平方偏差。
在另一优选的实施方式中设置,斜率成比例地相应于在经平均的幅度变化过程中所提供的幅度值的平方的倒数。因此,斜率可以在运行时间中对经平均的幅度变化过程作出响应,并且可以自适应地遵循(mitführen)非线性特性曲线。
这导致以下:经平均的幅度值越小,根据本发明的非线性滤波器对幅度变化的反应就越敏感。该实施方式中的斜率可以称为符号Sadapt并且可以根据以下等式计算:
在另一优选的实施方式中设置,如果经滤波的信号与所检测的信号之间的平方偏差处于预给定的公差宽度之内,则可变的时间常数能够确定为预给定的最大时间常数。因此,将时间常数选择为尽可能大,以便实现最大可能的滤波作用。
在另一优选的实施方式中设置,平均单元是低通滤波器、用于实现滑动平均值(gleitenden Mittelwerts)方法的单元或用于实现自适应阈值方法的单元。也可以使用能够生成与经平均的幅度变化过程成比例的值的其他替代的单元。
在另一优选的实施方式中设置,滤波器单元具有计算部件,该计算部件如此设置用于计算可变的时间常数;滤波器单元具有反馈元件,该反馈元件设置用于:为了确定可变的时间常数,使经滤波的信号以一个时间延迟反馈至计算部件;并且滤波器单元具有传输元件,该传输元件设置用于:为了确定可变的时间常数,将经平均的幅度变化过程传输至计算部件。
由此,根据本发明的非线性滤波器使得具有高动态特性和大幅度的信号几乎未经滤波地通过,而具有较低动态特性和较低幅度的信号更大程度地被滤波。此外,能够实现非线性特性曲线对于经平均的幅度变化过程的自适应的匹配。
在另一优选的实施方式中设置,借助传感器能够检测来自与传感器相距0.1至20m、尤其是1至6m的对象的信号。
在另一优选的实施方式中设置,为了确定对象的类型和性质(Beschaffenheit),能够借助另一传感器检测光信号。通过与超声信号的数据融合,可以同时识别出车辆周围环境中对象的精确距离、对象的类型以及性质。
在根据本发明的方法的一种优选的实施方式中设置,对相应于经平均的幅度变化过程与经滤波的信号的差的值变化过程如此处理:忽略负的差值。由此,在处理之后,在值变化过程中仅示出对于对象的识别而言重要相关的正的差。
附图说明
下面基于在示意图中所说明的实施例进一步阐述本发明。附图示出:
图1示出根据本发明的对象识别设备和/或根据本发明的方法的应用场景的示意图;
图2示出根据本发明的对象识别设备的实施方式的、以方框图示意性地示出的滤波器设备;
图3示出两个曲线图的示意图,其中,在上面的曲线图中示出由传感器检测的信号的经平均的幅度变化过程,其中,在下面的曲线图中示出根据图2的根据本发明的对象识别设备的实施方式的滤波器设备的输出信号的幅度变化过程。
在附图中,相同的附图标记表示相同的或功能相同的元件。
具体实施方式
图1是根据本发明的对象识别设备和/或根据本发明的方法的应用场景的示意图。
车辆2驶入停车场8以进行泊车。在车辆2前方约3m处存在立柱6,并且在立柱6后面约40cm处存在灌木丛4。
借助现有技术中的超声传感器,通常可以无困难地识别出立柱6。但是,借此不能够探测灌木丛4。因为灌木丛同时引起多个声反射,如果车辆2与灌木丛4之间的间距仍然相对较大,则借助这种超声传感器不能够将该声反射与环境噪声区分开。
与此相反,借助根据本发明的对象识别设备或根据本发明的方法能够快速识别立柱6和灌木丛4。
图2示出根据本发明的对象识别设备的实施方式的、以方框图示意性地示出的滤波器设备。
在图2中以方框图示意性地示出的滤波器设备100具有滤波器输入端10和滤波器输出端30。将由根据本发明的对象识别设备的传感器检测的、由至少一个超声探测序列组成的信号提供给滤波器输入端10。将通过滤波器设备100滤波的信号提供给分析设备。
滤波器设备100还具有平均单元14,该平均单元对所检测的信号的幅度的变化过程进行平均。根据在图2中所示出的实施方式,平均单元14是具有不变的时间常数12的低通滤波器。
滤波器设备100还具有非线性的滤波器单元24,该非线性的滤波器单元基于线性低通滤波器设置为具有可变的时间常数32,该非线性的滤波器单元对所检测的信号进行滤波。
将通过非线性的滤波器单元24滤波的信号引导至部件16,以便与所检测的信号的经平均的幅度变化过程进行求差。此外,通过反馈元件26使该经滤波的信号以一个时间延迟反馈至偏差计算部件18,在该偏差计算部件18中计算该经滤波的信号与所检测的信号的偏差。
将来自偏差计算部件18的结果在部件20中进行平方并提供给计算部件22,该计算部件计算根据本发明的可变的时间常数。
为了计算或者说确定可变的时间常数,还通过传输元件28将所检测的信号的经平均的幅度变化过程引导至计算部件22。
图3是两个曲线图40、50的示意图。在上面的曲线图40中示出由传感器所检测的信号的经平均的幅度变化过程,该经平均的幅度变化过程例如由现有技术的自适应阈值得出。在下面的曲线图中示出根据图2的根据本发明的对象识别设备的实施方式的滤波器设备的输出信号的幅度变化过程。
两个曲线图中的横坐标是以秒为单位的时间,而相应的纵坐标是以dBA为单位的幅度。在上面的曲线图中,纵坐标的零点在高度上偏移。
如从图3中可以看出,在两个曲线图中在大约5ms与10ms之间出现回声42,该回声由于停车场8中不平坦的地面性质引起。通过进行反射的立柱6,在大约18ms时出现强的振幅(Ausschlag)44。
大约2.5ms之后,在该强的回声44后跟随另外的回声46,所述另外的回声可以归因于灌木丛4(参见时间窗口60)。在相应于现有技术的上面的曲线图40中不能够识别所述另外的回声,而在相应于根据本发明的对象识别设备的下面的曲线图50中能够识别所述另外的回声。
尽管以上已经基于优选的实施例完整地描述本发明,但是本发明不限于此,而是能够以多种类型和方式进行修改。特别地,仅以示例性地而非限制性地阐述所说明的可变的时间常数。
Claims (10)
1.一种用于车辆(2)的对象识别设备,所述对象识别设备具有至少一个传感器、滤波器设备(100)和分析设备,所述至少一个传感器尤其是超声传感器,其中,所述传感器和所述滤波器设备(100)能够布置在共同的壳体中,其中,借助所述传感器能够检测到来自待识别的对象(4,6)的信号,其中,所检测的信号能够借助所述滤波器设备(100)进行滤波并且然后能够提供给所述分析设备,其中,所述分析设备设置用于:通过对所提供的、经滤波的信号进行分析来识别所述对象(4,6),
其中,所述滤波器设备(100)具有平均单元(14),所述平均单元设置用于对所检测的信号的幅度的变化过程进行平均,
其中,所述滤波器设备具有非线性的滤波器单元(24),所述非线性的滤波器单元基于线性低通滤波器设置为具有可变的时间常数(32),所述非线性的滤波器单元设置用于对所检测的信号进行滤波,
其中,为了分析和识别所述对象(4,6),能够将相应于经平均的幅度变化过程与经滤波的信号的差的值变化过程提供给所述分析设备,
其中,基于所述经滤波的信号与所检测的信号的差、并且基于所述经平均的幅度变化过程能够确定所述可变的时间常数(32)。
2.根据权利要求1所述的对象识别设备,其特征在于,借助所述经滤波的信号与所检测的信号之间的平方偏差、预给定的最小时间常数、预给定的最大时间常数、预给定的公差宽度以及以下斜率能够确定所述可变的时间常数(32):所述斜率确定所述预给定的最小时间常数与所述预给定的最大时间常数之间的过渡。
3.根据权利要求1或2所述的对象识别设备,其特征在于,所述斜率成比例地相应于在所述经平均的幅度变化过程中所提供的幅度值的平方的倒数。
4.根据以上权利要求中任一项所述的对象识别设备,其特征在于,当所述经滤波的信号与所检测的信号之间的平方偏差处于所述预给定的公差宽度之内时,所述可变的时间常数(32)能够确定为所述预给定的最大时间常数。
5.根据以上权利要求中任一项所述的对象识别设备,其特征在于,所述平均单元(14)是低通滤波器、用于实现滑动平均值方法的单元或用于实现自适应阈值方法的单元。
6.根据以上权利要求中任一项所述的对象识别设备,其特征在于,所述滤波器单元具有计算部件(22),所述计算部件设置用于计算所述可变的时间常数(32);所述滤波器单元(24)具有反馈元件(26),所述反馈元件设置用于:为了确定所述可变的时间常数(32),使所述经滤波的信号以一个时间延迟反馈至所述计算部件(22);所述滤波器单元(24)具有传输元件(28),所述传输元件设置用于:为了确定所述可变的时间常数(32),将所述经平均的幅度变化过程传输至所述计算部件(22)。
7.根据以上权利要求中任一项所述的对象识别设备,其特征在于,借助所述传感器能够检测到来自与所述传感器相距0.1至20m、尤其是1至6m的对象(4,6)的信号。
8.根据以上权利要求中任一项所述的对象识别设备,其特征在于,为了确定所述对象(4,6)的类型和性质,能够借助另一传感器检测光信号。
9.一种用于车辆(2)的用于识别对象(4,6)的方法,所述方法具有以下步骤:
借助传感器、尤其是超声传感器来检测来自待识别的对象(4,6)的信号;
借助滤波器设备(100)对所检测的信号进行滤波;
将经滤波的信号提供给分析设备;
借助所述分析设备分析所提供的经滤波的信号;
借助所述分析设备识别所述对象,
其中,所述滤波器设备(100)具有平均单元(14),所述平均单元对所检测的信号的幅度的变化过程进行平均,
其中,所述滤波器设备(100)具有非线性的滤波器单元(24),所述非线性的滤波器单元基于线性低通滤波器设置为具有可变的时间常数(32),所述非线性的滤波器单元对所检测的信号进行滤波,
其中,为了分析和识别所述对象,将相应于所述经平均的幅度变化过程与所述经滤波的信号的差的值变化过程提供给所述分析设备,
其中,基于所述经滤波的信号与所检测的信号的差、并且基于所述经平均的幅度变化过程确定所述可变的时间常数。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,对相应于所述经平均的幅度变化过程与所述经滤波的信号的差的值变化过程如此处理,使得忽略负的差值。
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