CN114270141A - 用于优化环境模型的方法 - Google Patents

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Abstract

公开一种用于通过至少一个控制器来优化环境模型的方法，其中，从第一传感器组和至少一个第二传感器组接收测量数据，其中，第一传感器组具有第一扫描区域，而第二传感器组具有第二扫描区域，并且其中，第一扫描区域和第二扫描区域在重叠区域内局部地相交，基于接收到的各个传感器组的测量数据来为对应的传感器组创建环境模型，借助于重叠区域来对至少两个环境模型进行相互比较和验证，将至少两个环境模型合并为一个优化的环境模型。此外，公开一种传输布置、一种控制器、一种计算机程序，以及一种机器可读的存储介质。

Description

用于优化环境模型的方法
技术领域
本发明涉及一种用于通过至少一个控制器来优化环境模型的方法。此外，本发明涉及一种控制器、一种计算机程序，以及一种机器可读的存储介质。
背景技术
为了对静态和动态对象进行识别和分类，在自动化车辆中使用不同的传感器。例如，使用摄像机传感器、雷达传感器、超声波传感器和惯性传感器。这些传感器能够实现对车辆紧邻的本地环境进行建模，该建模常常与地图数据结合。由此能够实现车辆的长期的驾驶操作。
为了创建这种环境模型，将车辆的多个传感器的测量数据融合。然而由于不同传感器的工作方式而产生具有误差或者说不准确度的环境模型，该环境模型针对精准并长期地实现驾驶操作而必须尽可能地接近现实。
尤其有问题的是缺少用于对所创建的环境模型的正确性和该环境模型所基于的、基于传感器所求取到的测量数据的精度进行检验的参照。
发明内容
本发明所基于的任务可以视为提出一种方法，通过该方法能够对所创建的环境模型进行检验并改善其精度。
该任务借助独立权利要求的相应主题来解决。本发明的有利构型是各个从属权利要求的主题。
根据本发明的一个方面，提供一种用于通过至少一个控制器来优化环境模型的方法。该控制器例如可以是实施为服务器单元或云系统的车辆外部控制器。替代或附加地，控制器可以是布置在车辆内部的控制器。
在一个步骤中，从第一传感器组和至少一个第二传感器组接收测量数据。优选地，第一传感器组具有第一扫描区域而第二传感器组具有第二扫描区域，其中，第一扫描区域和第二扫描区域可以在重叠区域内局部地相交。视构型和应用情况而定，相应传感器组的扫描区域也能够在无相交或者说无重叠区域的情况下可用于执行该方法。
基于接收到的各个传感器组的测量数据来为每个对应的传感器组创建环境模型。替代或附加地，可以借助于多个传感器组的测量数据来创建一个环境模型。
在该方法的另一步骤中，借助于重叠区域来对至少两个环境模型进行相互比较和验证。
随后将所述至少两个环境模型合并为一个优化的环境模型。
根据本发明的另一方面，提供一种控制器，其中，该控制器设置为用于实施该方法。该控制器例如可以是车辆内部的控制器或车辆外部的控制器。例如，在车辆外部所实现的控制器能够接收和分析处理车辆的测量数据，以便验证和优化环境模型。
在车辆内部所构型的控制器例如能够为实施自动化的驾驶功能而与车辆控制装置连接，或者实施为自动化车辆控制装置的一部分。控制器由此能够对车辆中所使用的传感器的测量数据和对所创建的环境模型的测量数据进行访问。此外，控制器可以具有通信单元，该通信单元用于建立至其他车辆或者说至其他车辆的控制器的传导数据方式的通信连接。
此外，根据本发明的一个方面提供一种包括指令的计算机程序，所述指令在通过计算机或控制器执行所述计算机程序时促使所述计算机或控制器实施根据本发明的方法。根据本发明的另一方面，提供一种机器可读的存储介质，在该存储介质上存储有根据本发明的计算机程序。
在车辆内部所实现的控制器例如布置在车辆中，该车辆可以根据BASt(Bundesanstalt für Straβenwese，德国联邦交通研究所)标准受辅助地、部分自动化地、高度自动化地和/或完全自动化地或者说无驾驶员地运行。
传感器组可以由一个或多个传感器组成。传感器可以不同地或同类地构型。传感器尤其可以是车辆的环境传感装置的组成部分。传感器组尤其可以具有激光雷达传感器、雷达传感器、超声波传感器、摄像机传感器等。传感器组也可以是该环境传感装置的一部分、一组或整个环境传感装置。此外，在传感器组中也可以实现有其他传感器，例如加速度传感器或里程表。
通过该方法尤其能够在重叠区域内实现测量数据的冗余，该冗余能够实现对相应环境模型的检验和优化。例如可以在确认在重叠区域内在环境模型之间存在偏差的情况下引发检验或者执行对测量数据求平均值，以便达到优化。尤其可以将至少两个所创建的环境模型合并为一个优化的环境模型，该优化的环境模型能够映射更大的地区或者说更大的扫描区域。优化的环境模型可以由于重叠区域而已具有对对应的测量数据的优化或验证。在此可以要么对环境模型所基于的测量数据进行适配，要么对所得到的优化的环境模型进行适配。
因此可以提供用于验证和优化传感器组的工作能力的参照。该方法尤其可以通过多个平行运行的传感器来执行。各个传感器组优选能够在空间上彼此间隔开。传感器组尤其优选能够具有扫描区域的彼此不同的定向，并至少局部地监测同一场景或者说相应扫描区域的重叠区域。可以将在这种冗余的基础上所求取到的测量数据用于创建优化的环境模型，该优化的环境模型能够更接近现实地映射传感器周围环境。替代或附加地，可以通过使用多个传感器组的测量数据而通过所得到的环境模型来映射更大的面积。所映射的面积选择性地也可以实施为无重叠区域。优选可以对环境模型计算的信息或者说结果进行存储并在随后的时间点进行使用。例如当车辆朝传感器组的扫描区域之一的方向或区域内运动时可以开始对该信息进行利用。这例如可以在变道、转弯过程等情况下进行。
在此，该方法不仅能够在测试路段上或者说远离于公共道路使用，而且能够在公共道路上使用。被遮盖的或不能清晰可见的对象以及距离传感器组较远的对象能够被一个或多个位置较近的传感器组扫描到或者说探测到。通过合并由不同的传感器组所获得的信息，能够生成优化的环境模型，该优化的环境模型用作其他环境模型的参照。尤其能够通过融合多个例如布置在车辆上的、在空间上位置相近的传感器组的测量数据或者说信息，创建具有减少的不确定性的优化的环境模型。
根据一个实施例，至少两个传感器组布置在一个车辆中或布置在不同的车辆中。所述至少两个传感器组由此可以具有不同的位置和不同的定向，从而各自的扫描区域除共同的重叠区域外彼此不同。由此例如能够以基于来自第二扫描区域的测量数据的第二传感器组环境模型来扩展基于来自第一扫描区域的测量数据的第一传感器组环境模型。由此能够实现任意长的环境模型相继串联(Aneinanderreihung)，其中，至少两个环境模型能够局部地重叠。基于经同步的信息和测量数据——所述信息和测量数据基于较早的传感器水平，例如激光雷达传感器的位置或反射——能够创建优化的环境模型，所述优化的环境模型通过车辆或者说传感器组在空间上分离和/或通过传感器组的不同视角和/或特殊的传感器特性而表现出比单个传感器组或者说车辆的环境模型更高的精度。
通过该措施能够求取和优化各个环境模型的误差。当多个车辆或者说传感器组使用兼容和可传输的输入数据工作时，则也可以以串联或者说系列的方式应用该原理，从而单个车辆有更多的输入数据可供使用，以便感知其环境。此外，一个车辆可以具有多个传感器组，以便发现单个传感器组的可能的系统误差。尤其能够通过提供大量更多样化的信息来降低环境模型的不确定性或者说误差性。
根据另一实施例，通过合并至少两个环境模型来降低接收到的测量数据在重叠区域内的不准确度。基于对所终得到的环境模型在重叠区域内的比较，能够验证环境模型。若例如结果存在偏差，则可以对环境模型进行检验或重新计算。替代或附加地，可以从环境模型中求平均值或考虑用于补偿偏差的偏移，以便创建优化的环境模型。
根据另一实施方式，通过合并至少两个环境模型来通过优化的环境模型映射经扩展的扫描区域，该经扩展的扫描区域相当于第一扫描区域和第二扫描区域。此外，可以超出扫描区域地对对应的环境模型进行插值，以便执行预测。传感器组优选可以布置在车辆上，其中，每个车辆可以具有可与相应传感器组连接的控制器。控制器能够跨车辆地相互通信并例如互相交换测量数据和环境模型。由此能够实现在车辆之间对测量数据和信息进行同步，该同步导致将相应传感器组的可能的作用距离增大和环境模型精度提高。
根据另一实施例，经由通信链路在至少两个控制器之间交换来自至少两个传感器组的测量数据和/或来自至少两个环境模型的数据。相应传感器组优选与控制器连接。视构型而定，控制器也可以是传感器组的组成部分。多个控制器可以经由无线通信链路互相交换数据和信息，例如测量数据、环境模型以及计算结果。该通信链路例如可以基于GSM、UMTS、LTE、4G、5G、WLAN、无线电等传输标准。
根据另一实施例，通过至少一个车辆外部的控制器或车辆内部的控制器实施对至少两个环境模型的比较、验证和/或合并为一个优化的环境模型。因此能够在行驶期间连续地或以限定的时间间隔对不同的传感器组或者说车辆的信息进行交换或同步。替代或附加地，可以将不同传感器组的测量数据和环境模型传送给车辆外部的控制单元，该控制单元后续对对应的环境模型和测量数据进行检验和验证。因此能够在车辆外部将优化的环境模型实现为其他车辆和传感器组的参照模型。
根据另一构型，通过合并至少两个环境模型来完善、修正和/或扩展第一传感器组的环境模型和/或第二传感器组的环境模型。由此能够求取各个环境模型的误差，并执行修正、补偿或优化。为此例如可以适配环境模型的参数，或者对创建相应的环境模型所基于的测量数据进行修正。
不同传感器组的测量数据和/或环境模型优选可以具有相同的时基。例如可以通过GPS信号或共同的时钟发生器来设定共同的时基。
附图说明
以下借助于高度简化的示意图进一步阐述本发明的优选实施例。在此示出：
图1：用于阐明根据本发明的方法的布置的示意性俯视图，和
图2：用于阐明根据一个实施例的该方法的示意图。
具体实施方式
图1示出用于阐明根据本发明的方法2的布置1的示意性俯视图。该布置1具有第一车辆4和第二车辆6。两个车辆4、6可以实施为可自动化运行的车辆，所述两个车辆创建用于计划和实施动作的环境模型。为进行阐明而示出两个车辆4、6，但该布置1可以具有任意数量的车辆。
第一车辆4具有第一控制器8。第一控制器8与第一传感器组10连接。第一传感器组10例如可以具有激光雷达传感器及一个或多个雷达传感器。控制器8尤其可以接收并分析处理第一传感器组10的测量数据。
此外，第一控制器8与机器可读的存储介质12连接，该存储介质用于存储数据，并且在该存储介质上例如可以存储有可通过第一控制器8执行的计算机程序，以便执行该方法2。
第二车辆6具有第二控制器14，该第二控制器以传导数据的方式与第二传感器组16连接。第二控制器14由此能够接收来自第二传感器组16的测量数据。
根据一个实施例，第二传感器组16布置在第二车辆6的尾侧。此外设置有机器可读的第二存储介质18，该存储介质可由第二控制器14读取。
机器可读的第二存储介质18可以类似于机器可读的第一存储介质12地构型。第二传感器组16例如可以具有激光雷达传感器和摄像机传感器。
两个控制器8、14可以经由无线通信链路20相互交换数据和信息。此外，控制器8、14可以经由无线通信链路20与车辆外部的控制器22通信并同样交换数据和信息。
第一传感器组10设置为用于扫描第一扫描区域24。第二扫描区域26通过第二传感器组16被扫描。第一扫描区域24和第二扫描区域26具有重叠区域28，第一扫描区域24和第二扫描区域26在该重叠区域内相交。因此在重叠区域28内传感器组10、16的测量数据冗余地存在。
扫描区域24、26被相邻车辆30部分地遮盖或者说遮住。扫描区域24、26和车辆30的影响被示意性阐明。
在图2中示出用于阐明根据一个实施例的方法2的示意图。方法2用于通过至少一个控制器8、14、22来优化环境模型。
在一个步骤中，从第一传感器组10接收测量数据31并从至少一个第二传感器组16接收测量数据32、33。根据该实施例，在控制器8、14、22之间经由通信链路20交换测量数据。通信链路20例如可以是WLAN、GSM、LTE或类似的无线链路。测量数据优选具有共同的时基或被同步地求取。
传感器组10、16分别具有扫描区域24、26，所述扫描区域在重叠区域28内相交。
在另一步骤中，基于接收到的各个传感器组10、16的测量数据31、32、33来为对应的传感器组10、16创建环境模型34、35、36。这可以通过车辆侧的控制器8、14进行。
例如借助于重叠区域28来对至少两个环境模型34、35、36进行相互比较和验证。尤其可以将前两个环境模型34、35之间的重叠区域和将另外的每对环境模型35、36之间的重叠区域用于进行比较和验证。
对至少两个环境模型34、35、36的比较、验证和/或合并在此最终得到一个优化的环境模型37。该步骤可以通过车辆侧的控制器8、14或通过车辆外部的控制器22来执行。因此可以将至少两个环境模型34、35、36合并为一个优化的环境模型37。
箭头阐明优化的环境模型37的可能的反馈，以便改善传感器组10、16的对应的环境模型34、35、36。

Claims (10)

1.一种用于通过至少一个控制器(8，14，22)来优化环境模型(34，35，36)的方法(2)，其中，
-从第一传感器组(10)接收测量数据(31)并从至少一个第二传感器组(16)接收测量数据(32，33)，其中，所述第一传感器组(10)具有第一扫描区域(24)，而所述第二传感器组(16)具有第二扫描区域(26)，其中，所述第一扫描区域(24)和所述第二扫描区域(26)在重叠区域(28)内局部地相交，
-基于所接收到的各个传感器组(10，16)的测量数据(31，32，33)来为每个对应的传感器组(10，16)创建环境模型(34，35，36)，
-借助于所述重叠区域(28)来对至少两个所述环境模型(34，35，36)进行相互比较和验证，
-将至少两个所述环境模型(34，35，36)合并为一个优化的环境模型(37)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，至少两个所述传感器组(10，16)布置在一个车辆(4，6)中或布置在不同的车辆中。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，通过合并至少两个环境模型(34，35，36)来降低所接收到的测量数据(31，32，33)至少在所述重叠区域(28)中的不准确度。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，通过合并至少两个环境模型(34，35，36)来通过所述优化的环境模型(37)映射经扩展的扫描区域，所述经扩展的扫描区域相当于所述第一扫描区域(24)和所述第二扫描区域(26)。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，经由通信链路(20)在至少两个控制器(8，14，22)之间交换来自至少两个传感器组(10，16)的所述测量数据(31，32，33)和/或来自至少两个环境模型(34，35，36)的数据。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，通过至少一个车辆外部的控制器(22)或车辆内部的控制器(8，14)实施对至少两个所述环境模型(34，35，36)的比较、验证和/或合并为一个优化的环境模型(37)。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，通过对至少两个所述环境模型(34，35，36)的所述合并来完善、修正和/或扩展所述第一传感器组(10)的环境模型(34)和/或所述第二传感器组(16)的环境模型(35)。
8.一种控制器(8，14，22)，所述控制器(8，14，22)设置为用于实施根据前述权利要求中任一项所述的方法(2)。
9.一种计算机程序，所述计算机程序包括指令，在通过计算机或控制器(8，14，22)执行所述计算机程序时所述指令促使所述计算机或控制器实施根据权利要求1至7中任一项所述的方法(2)。
10.一种机器可读的存储介质(12，18)，在所述存储介质(12，18)上存储有根据权利要求9所述的计算机程序。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102020123808A1 (de) 2020-09-11 2022-03-17 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und System zum Erfassen von Umgebungsdaten zur Absicherung einer Umfelderkennung

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108569295A (zh) * 2017-03-08 2018-09-25 奥迪股份公司 用于环境检测的方法和系统
DE102018007658A1 (de) * 2018-09-27 2019-03-07 Daimler Ag Verfahren zum Bereitstellen von erweiterten Umfeldmodellen für zumindest teilweise autonome Fahrzeuge, Steuergerät zum Ausführen eines solchen Verfahrens, sowie Fahrzeug mit einem solchen Steuergerät

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102016212688A1 (de) * 2016-07-12 2018-01-18 Zf Friedrichshafen Ag Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung des Umfelds eines Fahrzeugs
DE102016220075A1 (de) * 2016-10-14 2018-04-19 Audi Ag Kraftfahrzeug und Verfahren zur 360°-Umfelderfassung
US10930152B2 (en) * 2017-06-20 2021-02-23 Hitachi, Ltd. Travel control system

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108569295A (zh) * 2017-03-08 2018-09-25 奥迪股份公司 用于环境检测的方法和系统
DE102018007658A1 (de) * 2018-09-27 2019-03-07 Daimler Ag Verfahren zum Bereitstellen von erweiterten Umfeldmodellen für zumindest teilweise autonome Fahrzeuge, Steuergerät zum Ausführen eines solchen Verfahrens, sowie Fahrzeug mit einem solchen Steuergerät

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JP2022536166A (ja) 2022-08-12

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