CN114846351A - 用于估计机动车的雷达传感器的修正角的方法 - Google Patents

Abstract

一种用于估计机动车的雷达传感器(12)的修正角(γ1，γ4)的方法，在该方法中，通过对用该雷达传感器(12)所接收到的定位数据进行统计学分析处理来计算考虑到该雷达传感器的失调的修正角，其特征在于，将该雷达传感器(12)的定位角范围(W)划分为多个扇区(S1‑S4)，并针对所述不同的扇区单独地对所述定位数据进行统计学分析处理，由此能够针对每个扇区获得自己的修正角(γ1，γ4)。

Description

用于估计机动车的雷达传感器的修正角的方法

技术领域

本发明涉及一种用于估计机动车的雷达传感器的修正角的方法，在该方法中，通过对雷达传感器所接收到的定位数据进行统计学分析处理来计算考虑到该雷达传感器的失调的修正角。

背景技术

在机动车中，进行角度分辨的雷达传感器被用于各种辅助功能，例如用于自动化距离控制、碰撞预警和紧急制动系统等直至未来能够实现完全自主行驶的系统。

在这种类型的大多辅助系统中，至少一个雷达传感器被安装在车辆的前部，其光轴与该车辆的纵轴重合，使得由该雷达传感器针对每个对象所测量到的定位角度说明相关对象的相对于自身车辆的纵轴的角度展宽。

由于对于一些辅助功能不仅需要所定位的对象的方位角而且需要的仰角，所以此外应如此调准雷达传感器，使得其光轴在水平上延伸并能够在高程上作为用于角度测量的参考。

如果雷达传感器的光轴未被正确调准，例如由于雷达传感器的制造公差、在车辆中安装雷达传感器时的安装误差，或者也由于如在车辆运行期间的停车颠簸那样的机械上的效应，所有角度测量的结果以雷达传感器的失调角度失真。

为避免错误的角度测量和相应的对交通状况的误差估计，雷达传感器可以在安装到车辆中后借助于相对高开销及费时的测量程序进行校准，从而能够对可能存在的调准误差进行测量并在以后在分析处理数据时在计算上进行修正。

还已知能够实现即使在车辆的持续运行中也对调准误差进行控制和必要时进行修正的方法。在DE 10 2006 045 165 A1中对针对这种方法的示例进行描述。

这些方法一般包括对由雷达传感器所定位的对象的定位数据进行统计学分析处理。例如如果测量到自身车道上紧跟地在后方行驶的车辆的方位角，则在正确调准传感器的情况下该方位角在时间上的平均值应向0°收敛，因为在紧前方行驶的车辆是以相同的概率相对于自身车辆略向右或略向左错开。

另一用于测量调准误差的方法是基于下述考虑：道路边缘的静止对象在行驶期间不改变其横向相对位置，至少在自身车辆不做任何横向相对运动的情况下。如果在行驶过程中对这种对象的方位角进行一定时间段的跟踪，则该方位角由于在行驶期间发生的平移而具有有特征化的时间相关性。如果存在调准误差，则该时间相关性改变，并且检测到实际上静止的对象在车辆的横向方向上的明显运动。根据该效果能够定量地确定失调。然而该结果可能由于测量不准确性而失真。即使自身车辆在测量时间期间进行轻微的横向运动，只要自身车辆的横向运动未获得在计算上被补偿则也可能导致测量误差。因此在该方法中也为了提高精度也通常接收多个对象的数据，然后通过静态求平均来补偿调准误差。

随着辅助功能的复杂性增加，对角度测量的精度要求也增加。特别是在雷达传感器在辅助功能的“向前看”的行为的意义上朝行驶方向向前定向的情况下期望也能观察到在自身车辆的前方的相对较远的距离处的交通状况。然而由于所定位的对象在笛卡尔坐标系中的横向位置与方位角和与该对象的距离成比例，所以对象距离越远则在方位角测量中的误差越强烈。

发明内容

本发明的任务因此是，提出一种开篇所提到的类型的方法，该方法能够实现以更高的精度对修正角进行估计。

根据本发明，该任务通过如下方式解决：将雷达传感器的定位角范围划分为多个扇区，并分别对所述不同的扇区单独地对定位数据进行统计学分析处理，由此针对每个扇区获得自己的修正角。

根据本发明的方法考虑到如下情况：在角度测量中的误差可能不仅由传感器的失调所引起，而且还由在雷达射束的射束路径中的偏差和/或由对测量信号进行分析处理中的误差所决定的系统角度误差所引起。例如当雷达传感器具有带一定的制造公差的聚光透镜或者例如是安装在车辆的保险杠后方的而由于保险杠的形状或必要时还由于灰尘而导致类似于棱镜中那样的雷达射束偏转，则发生这种系统角度误差。对于系统角度误差的其他的可能原因是雷达信号中的传播时间误差，这些雷达信号例如在数字波束成形的情况下通过雷达传感器的不同天线元件被发射和接收。

与由雷达传感器失调所引起的误差不同，系统角度误差通常与角度相关。即，角度测量失真的程度与所定位的对象的对应的定位角度有关。

然而在常规的用于测量调准误差(Justagefehler)的方法中对分布在整个定位角度范围内的对象的数据求平均，从而与角度相关的系统误差在统计学分析处理中消失而不被基本上相当于传感器失调角度的修正角正确地反映。

相反，在根据本发明的方法中，通过将定位角度范围划分为多个扇区，并通过单独的、按扇区地进行分析处理实现，针对不同的扇区所获得的修正角不仅反映失调角度而且还反映针对位于相关扇区内的角度的系统误差。虽然在此仍然求统计平均，但仅在单个扇区上求平均，从而该结果以更高的精度说明在该对象的情况下实际发生在传感器内的系统误差。

如果随后在辅助功能的范畴内要确定所定位的对象的位置，则分别将属于该对象被定位在其中的那个扇区的修正角用于角度修正。

以这种方式能够以更高的精度补偿角度测量中的误差。

该方法不仅能够用于方位上的角度测量而且能够用于在高程上的角度测量。

本发明的有利构型和扩展方案在从属权利要求中说明。

由于将系统角度误差作为角度的函数进行说明的函数一般是连续的，所以如果所定位的对象不是准确地位于扇区的角平分线上则可以通过在针对两个相邻扇区的修正角之间进行内插来完善该方法。

扇区的数量越多而因此每个扇区所占的角度范围越小，则针对这些扇区所确定的修正角越准确地与实际角度误差一致。然而另一方面，随着扇区的大小减少，在相关传感器中定位到对象的概率也减少，从而需要更多的时间来收集足够的数据用于进行统计学分析。

在一定的限制下，根据本发明的方法还允许将系统角度误差作为角度的函数来定量地确定。至少能够测量角度误差相对于固定参考值的变化。然而如果角度误差包含与方位角无关地对于所有被定位的对象都相同的恒定分量，则这些分量在角度测量的失真方面具有与传感器的调准误差相同的效果，因此不能对这两个误差来源进行区分。然而如果考虑到角度误差与任意固定参考值的偏差，则能够比较不同的扇区中的与角度相关的系统误差。

可以针对两个给定的、不一定相邻的扇区或者也可以针对由三个或更多个扇区所组成的组确定在这些扇区中的系统角度误差是否相同。如果是这种情况，则可以将这些扇区合并成一个更大的角度范围，然后对该更大的角度范围进行统计学分析处理。因此提高在该较大的角度范围内定位到对象的概率，并且缩短接收足够多的用于进行有说服力的统计学分析的定位数据的样本所需的测量持续时间。

附图说明

以下参照附图进一步阐述实施例。

附图示出：

图1：具有带调准误差的雷达传感器的机动车的平面图，结合该雷达传感器的定位角度范围的图示；

图2：雷达传感器的方框图，可以用该雷达传感器来实施根据本发明的方法；

图3和图4：用于阐述用于测量雷达传感器的调准误差的方法的图示；和

图5：根据本发明的方法的一种实施方式的流程图。

具体实施方式

在图1中示出机动车10的平面图，该机动车具有在行驶方向上指向前方的雷达传感器12。

轴线A说明机动车10的在行驶方向上延长的纵向中心轴线。在所示出的示例中，雷达传感器12未与轴线A正确对齐而是具有一定的调准误差，即，该雷达传感器的光轴B与轴线A形成角度δ，该角度说明该雷达传感器的调准误差。

雷达传感器12具有定位角范围W，该定位角范围在此作为关于光轴B对称的圆形扇区示出。

此外还绘制有具有朝行驶方向定向的轴x和朝车辆的横向方向定向的轴y的笛卡尔坐标系。点P说明由雷达传感器12在该笛卡尔坐标系中所定位的对象的真实位置。

轴线AP将雷达传感器12与点P连接。轴线A与AP之间的角度是在点P处的对象的真实方位角。

然而，由于调准误差，雷达传感器12在轴线AP'上的点P‘处“看到”该对象，该轴线相对于轴线AP扭转了角度δ。

轴线AQ上的点Q说明由雷达传感器12所定位的另一对象的真实位置。由于调准误差，该对象也被雷达传感器12在轴线AQ'上的虚假的点Q‘处看到，该轴线相对于轴线AQ扭转了角度δ。

在所示出的示例中假设，雷达传感器12此外还具有系统角度误差，该角度误差导致事实上处于点P处的对象被定位在轴线AP“上的位置P“处。

在对象实际上处于点处Q的情况下，该角度误差具有将该对象定位在轴线AQ“上的点Q“处的效果。

通过角度δ所说明的调准误差对于所有被定位的对象都相同的，与这些对象是位于怎样的方位角下被定位的无关，不同于这种调准误差，系统角度误差是与角度相关的。在图1中，针对在点P处的对象通过在轴线AP'与AP“之间的角度说明角度误差，而针对在点Q处的对象通过轴线AQ'与AQ“之间的角度说明系统角度误差。可以看出，这些角度误差相互之间是不同的。

如将在下文中所详细阐述的那样，已知一些方法，用这些方法可以计算修正角，该修正角大小与角度δ相同而能够修正调准误差，然而是在不存在与角度相关的系统角度误差的假设之下。若在根据图1的雷达传感器12的情况下实施该修正，则将获得与角度δ不精确一致的修正角。如果对大量的基本上均匀地分布在定位角度范围W上的对象求平均，则获得由角度δ(相当于调准误差)和系统角度误差平均值所组成的修正角。即使假设系统角度误差平均值为0°，在进行该修正的情况下也仅能消除点P与P‘之间以及Q与Q‘之间的差，但在P‘与P“以及Q‘与Q“之间的由于与角度相关的系统角度误差而造成的偏差仍保持不变。

为改善修正精度，在图1中将定位角范围W划分为了多个(在所示出的示例中为四个)扇区S1、S2、S3和S4，在所示出的示例中，所有这些扇区具有相同的大小。针对所述扇区中的每个扇区单独地确定调准误差。即，为了通过对定位数据进行统计学分析处理来针对所述扇区中的一个扇区确定调准误差，仅考虑位于该扇区内的对象的数据。以这种方式，针对每个扇区获得虚拟光轴，该虚拟光轴相对于轴线A扭转一个修正角。在图1中示出针对扇区S1和S4的虚拟轴线B1和B4以及从属的修正角γ1和γ4。轴线B1和B4是这种意义上的虚拟光轴：所述光轴并不说明雷达传感器12的实际的失调，而更是在考虑针对相关扇区所适用的角度误差的情况下的虚假失调。

如果以这种方式在一定的测量时间——在该测量时间内针对每个扇区收集到足够的统计学数据——之后，针对每个扇区求取修正角γ1-γ4并将数据提供给雷达传感器12用于辅助功能，从而针对每个被定位的对象以修正角来修正方位角，所述修正角针对该对象被定位在其中的那个扇区S1-S4适用。

在所示出的示例中，说明位置Q“的对象的定位角度的轴线AQ“约在扇区S4的中间。在这种情况下，将会直接将从属的修正角γ4用于修正调准误差和角度误差。相反，在位于位置P的对象的情况下，轴线AP"位于更接近扇区S1的边缘的位置。从角度误差、因而修正角在整个定位角范围W上持续地变化的合理假设出发，在这种情况下不会直接使用修正角γ1，而是使用通过在γ1与针对扇区S2的相应修正角之间进行内插所获得的修正角。

在图2中以方框图的形式示出雷达传感器12的基本部件，用该雷达传感器能够实施上述方法。具有从属的预分析处理单元的发射和接收单元16在每个测量周期内针对每个被定位的对象提供距离d、(在此是不相关的而因此未示出的)对象相对速度以及方位角α，该方位角可能由于调准误差和角度误差而失真。所述距离d和方位角α说明所定位的对象在极坐标中的假定位置。转换单元18将所述极坐标转换成笛卡尔坐标并主要为每个对象提供坐标y，该坐标说明对象相对于轴线A的横向位置。

在估计模块20中，针对该定位角范围的每个扇区S1-S4确定修正角γ。在此分别仅考虑在这样的扇区中所定位到的对象的定位数据：该修正角是针对该扇区所确定的。

然后，修正模块22以对应的修正角γ修正所测量到的方位角α，必要时使用在两个修正角之间的内插，并提供经修正的直角坐标x^*y^*，所述坐标以更高的精度说明每个对象的真实位置P或Q。

雷达传感器的上述组件的功能由控制单元24进行控制。

现在根据图3和图4示出能够用于估计修正角γ的方法的示例。

在图3中示出一种交通状况，在该交通状况下，配备有雷达传感器12的车辆10跟随另一在其自身车道上在紧前方行驶的车辆26。该雷达传感器12具有通过角度δ说明的调准误差。如果如所示出的示例那样，车辆26的真实位置恰好在轴线A上，则雷达传感器12测量到大小与角度δ一致的方位角。

图4示出在一个较晚的时间点时的状况。车辆26未精确保持路线，现在处于略偏向轴线A的左侧。如果在较长的时间段内跟踪车辆26并且在每个测量周期重复测量方位角，则所测量到的方位角均匀地围绕数值δ分散，即车辆26随机地时而向轴线A右侧略偏移然后又向轴线A左侧略偏移。如果由所测量到的方位角求平滑平均值，则该平均值随着时间的推移向一个极限值收敛，该极限值以高精度说明所寻求的修正角，该修正角由角度δ和必要时针对雷达传感器的0°方向的系统角度误差组成。测量时间越长及统计基础相应地越大，则所获得的极限值越准确地反映“正确的”修正角。

对于定位角范围W中距离轴线A较远的扇区，例如图1中的扇区S1和S4，适用其他方法，该方法同样将根据图3和图4进行阐述。

在图3中，雷达传感器12在所述扇区中的一个扇区中定位到静止的对象28，该对象处于道路边缘并且在图3中与自身车辆10仍具有相对较大的距离。在图4中，车辆10和26已继续运动，使得对象28(在X方向上)的距离已经大大减少。

转换单元18(图2)主要计算对象28的坐标。如果自身车辆10在轴线A上保持恒定，则坐标y不应随时间推移而变化，因为对象28是静止的(如此识别静止的对象：其相对于传感器的径向速度乘以余弦角与自身车辆的行驶速度等值反向)。然而由于调准误差，转换模块18未计算出对象28的真实y坐标，而是计算出相对于雷达传感器的光轴B的虚假y坐标。图4中的虚假y坐标与图3相比明显增加。如果对虚假y坐标的增加相对于由自身车辆10所驶过的距离作图，则(必要时在针对自身车辆的自身运动进行修正后)获得直线，该直线的斜率恰好等于角度δ或者说机械调准误差加上针对相关扇区的角度误差。以这种方式根据单个静止对象28已经能够获得针对修正角的估计值。然而该估计值仍然具有静态的测量误差。通过对多个相继被定位的静止对象进行统计学分析处理能够减少统计学误差从而改善精度。

如此外可从图3和4中所看出的那样，由雷达传感器所测量到的对象28的方位角随着车辆10进一步接近该对象而增加。因此实际上，所测量到的方位角扫过该定位角范围的多个扇区(S2，S1)，从而根据唯一一个对象已经能够针对不同的扇区进行分开的分析处理，并相应地获得多个修正角，这些修正角由于在相关扇区中的不同的角度误差而彼此不同。

现在根据在图5中所示出的流程图来阐述根据本发明的方法中的可能的方法流程。该方法例如在雷达传感器的控制单元24中实现的。

在步骤ST1中，将定位角范围W划分为扇区，例如根据图1划分为四个扇区S1-S4，或者可选择性地划分为更大数量的扇区。

在步骤ST2中检查，雷达传感器12的针对在步骤ST1中所确定的扇区的系统角度误差是否已知。如果是这种情况，则在步骤ST3中将那些具有相同的角度误差的各个扇区合并成一个唯一的(可能不连续的)扇区。

如果角度误差仍是未知的(步骤ST2中为N)，则跳过步骤ST3。

然后在步骤ST4中按扇区单独地记录所定位的对象的定位数据。

在步骤ST5中检查，在每个扇区中在步骤ST4中被记录到定位数据的对象的数量是否已经达到一定的最小值，从而使用于进行统计学分析处理样本具有足够的量。只要不是这种情况(N)，则跳回到步骤ST4并继续进行数据记录。

如果所有扇区都达到足够的样本量，则在步骤ST6中例如借助根据图3和图4所阐述的方法之一来按扇区估计调准误差。

然后在步骤ST7中对在步骤ST6中所获得的修正角求平均，确切地说根据各个扇区中的样本量来进行加权。这在结果上导致为整个定位角范围W确定出平均的修正角。该平均修正角一方面包含雷达传感器12的机械调准误差以及另一方面包含系统角度误差的恒定的、不与角度相关的分量。

然后在步骤ST8中对每个单个扇区计算角度误差，其方式是，将在步骤ST7中所获得的平均修正角减去在步骤ST6中所获得的修正角。

在步骤ST9中，将在步骤ST6中所获得的修正角与分别提前存储的针对同一扇区的修正角进行比较，并检查是否在所有扇区中修正角是稳定的，即，在最近的时间内针对同一扇区所获得的修正角之间的偏差是否在预给定的公差范围内。如果不是这种情况，则在步骤ST10中再次将所有具有相同角度误差的扇区合并。该步骤是步骤ST3的重复，但现在是在考虑在步骤ST8中才获得的或必要时所更新的角度误差的情况下。

在ST11中将针对每个扇区的最小样本量增加，并在步骤ST12中重新记录每个扇区的定位数据。

在步骤ST13中检查是否已达到(更大的)最小样本量或收敛。如果尚非这种情况(N)，则在步骤ST12中继续记录定位数据，并一直重复步骤ST12和ST13，直至达到最小样本量。如果是这种情况，则跳回到步骤ST6并周期性重复具有步骤ST6至ST13的循环，直至在步骤ST9中确定在所有扇区中修正角都是稳定的。可以理解的是，在该步骤ST9中将在对ST6到ST13循环所进行的不同重复中所获得的修正角相互比较。如果所述修正角的序列是足够稳定的(Y)，则该方法以步骤ST14结束。

通过在步骤ST3和ST10中合并扇区实现：在给定的时间间隔内在每个扇区中能够定位到更多的对象，从而该方法更快速地收敛或者是在以这种方式扩大的扇区中统计学波动被进一步抑制。

选择式，在步骤ST9中，如果修正角尚未在所有扇区中都是稳定的，则可以附加地检查至少两个或更多个扇区的修正角是否显示出一定程度的收敛。如果不是这种情况，则跳过步骤ST10并且在循环ST11-ST6-ST9中仅进一步收集数据。具有相同角度误差的扇区的合并则仅针对那些其角度误差具有足够程度的稳定性和可靠性的扇区进行。

在机动车10的使用寿命期间，可以在一定的时间间隔内重复在此所描述的方法，以便控制雷达传感器在调准误差和系统角度误差方面的校准。也可以在雷达传感器为辅助功能提供数据期间持续地在后台实施该方法。

同样可以在对该方法的不同重复中改变在步骤ST1中对定位角范围的扇区的划分。例如可以从相对较小的扇区数量开始，以便尽可能快地获得具有说服力的静态结果，即使对与角度相关的角度误差的检测相对粗略，然后可以在第二步骤中以更大数量的扇区工作，以便以更高的分辨率确定说明系统误差的角度相关性的曲线。如果在不同的程序运行中存储定位数据，则可以在以较大的扇区数量进行的程序运行中增加数据基础，其方式是，通过事后划分成新的扇区来再访问先前的以较小的扇区数量进行的程序运行的定位数据。

Claims (4)

1.一种用于估计机动车(10)的雷达传感器(12)中的修正角(γ1，γ4)的方法，其中，通过对用所述雷达传感器(12)所接收到的定位数据进行统计学分析处理来计算修正角，所述修正角考虑所述雷达传感器的失调，其特征在于，将所述雷达传感器(12)的定位角范围(W)划分为多个扇区(S1-S4)，并针对这些不同的扇区单独地对所述定位数据进行所述统计学分析处理，由此针对每个扇区获得自己的修正角(γ1，γ4)。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，使用通过在针对各个扇区(S1-S4)所获得的修正角之间进行内插所获得的修正角，用于修正对象的所述定位角数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，针对每个扇区(S1-S4)存储所述雷达传感器(12)的系统角度误差的与角度相关的分量，并且其中，如果所存储的与角度相关的分量对于两个或更多个扇区是相同的，则以如下方式改变对扇区的划分：将值相同的扇区合并为一个较大的扇区。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，根据在所述方法的过程中所计算出的修正角(γi)来确定所述系统角度误差的与角度相关的分量。

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