CN115605775A - 用于对对象进行识别和分类的方法和机动车辆 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种对机动车辆周围环境中的对象进行识别并分类的方法，所述方法仅使用单个传感器用于对象检测。所述方法的特征在于，在对象正被检测时，所述单个传感器在空间中移动。在这种情况下，在测量期间，所述单个传感器将在一定程度上起到类似第二传感器的作用。能够使用具有不同测量周期的、由所述对象反射的回波信号来确定差速、距离和角度。因此，根据本发明的方法提供了能够借助于单个传感器根据机动车辆周围环境中的对象和物品的大小对所述对象和所述物品进行分类的可能性。本发明还涉及一种机动车辆。

Description

用于对对象进行识别和分类的方法和机动车辆
技术领域
本发明涉及一种对机动车辆周围环境中的对象进行检测和分类的方法。本发明还涉及一种机动车辆。
背景技术
在汽车技术中，为了检测周围环境，诸如障碍物、对象或其它道路使用者，早就采用了雷达传感器。例如，为了监测电机驱动的车辆车门的打开过程，采用了这样的传感器用于检测周围环境。本发明及其相关问题在下文中通过示例的方式参考车辆侧门的自动打开中的碰撞避免进行解释，然而，本发明不限于此应用。
当检测周围环境时，雷达传感器发出被对象反射的雷达辐射。然后，根据所反射的所谓的回波信号，可以以本身已知的方式导出距对象的距离和检测角度以及可能的是还有对象的速度。借助于适当的跟踪过程，还可以确定相对速度，即对象相对于雷达传感器或对应的车辆车门的移动路径和速度。关键的是，有可用于测量距离或检测角度的足够精细的分辨率。借助于这样的用于检测周围环境的传感器，可以根据车辆周围环境中对象的大小和空间范围对对象进行分类。
与这种类型的分类相关联的困难是区分各个类型的对象，即区分待检测的对象的类型、形状和组成。例如，存在或多或少的点形状的对象，诸如在空间中突出的部分，例如自行车手把、从壁突出的部分、突出的树枝等。另一方面，还存在扁平的对象。另一方面，还存在二维空间延伸对象，诸如壁、另一台车辆的车身等。
为了区分至少这两种类型的对象，即更像点的对象和更平坦的对象，通常采用具有非常高的空间分辨率的雷达传感器或者替代性地是采用多个雷达传感器。
在这种情况下，由雷达传感器在对象上反射的回波信号被记录、被评估，并且信号中所包含的信息被相互考虑。
例如，在DE102 42 808 B4中描述了采用几个雷达传感器来对障碍物进行分类的这样的方法和装置。
发明内容
因此，本发明的目的是提供一种根据对象的大小对对象进行分类的简化的基于波的设备。
根据本发明，该目的通过包含权利要求1和权利要求14的特征的方法并且/或者通过包含权利要求15的特征的车辆来解决。
相应而言，提供了：
-一种对机动车辆周围环境中的对象进行检测并分类的方法，在所述车辆处，借助于机动车辆内或机动车辆上的传感器检测机动车辆周围环境中的对象，所述传感器发出有源辐射，并且所述对象根据其空间范围被分类，其中所述传感器相对于所述对象从一个测量周期到至少一个随后的测量周期移动，并且其中记录作为各个测量周期的结果在所述对象处反射的回波信号，并且其中以统计学方式评估所记录的回波信号中所包含的信息。
-一种对机动车辆周围环境中的对象进行检测并分类的方法，在所述车辆处，借助于传感器在多个连续测量周期内发出有源辐射，并且其中记录由所述对象反射的相应的回波辐射；在所述车辆处，传感器在每个测量周期之后相对于所述对象移动；在所述车辆处，使用统计方法评估在每个测量周期期间记录的回波辐射；以及在所述车辆处，基于统计评估对所述对象进行分类。
-一种机动车辆，所述机动车辆具有至少一个车辆车门，其中所述至少一个车辆车门配备有至少一个传感器装置，所述传感器装置具有雷达传感器和评估装置，所述雷达传感器和所述评估装置的配置方式使得实施根据本发明的方法。
本发明所基于的原理是，通常需要至少两个传感器来检测对象，或者替代性地是，对于大角度分辨率，需要具有几根天线的一个传感器，其中从这些传感器或这些天线获得的信息被相互考虑。
因而，本发明的构思是，优选地是，可以省去第二传感器，即，仅仅具有相对非常少数量的天线的单个传感器就足以用于对象检测，前提是该单个传感器在检测期间在空间中移动。在这种情况下，该单个传感器原则上将具有第二传感器的功能。
因此，根据本发明的方法提供了优选借助于单个传感器来根据机动车辆周围环境中的对象和物品的大小对所述对象和所述物品进行分类的设备。这使得可以提供一种更简单且因此也更具成本效益的装置，用于对机动车辆周围环境中的对象/物品进行分类。
有利的实施例和进一步的改进进一步源自从属权利要求并且源自结合附图所做的描述。
在一特别优选的实施例中，传感器是发出雷达辐射的雷达传感器。这样的雷达传感器包括用于发出雷达射束的发射装置。此外，雷达传感器还包括接收装置(例如，接收天线)，借助于该接收装置，再次接收由雷达传感器发出的雷达辐射，该雷达辐射被周围环境中的对象反射为回波辐射。
特别地是，采用FMCW雷达传感器(FMCW：频率调制连续波)。这样的非接触式雷达装置基于频率调制雷达辐射而工作，其中采用多普勒效应来测量距离和速度。每次测量在通常持续小于100毫秒的测量周期内进行。
在该测量周期内，能够进行测量，即，对所反射和所记录的测量信号的斜坡进行采样并且进行FFT变换，以便进一步评估。
原则上，还能够采用基于辐射波反射的其它测量原理，诸如基于超声波的测量传感器。此外，激光雷达距离测量也将是可能的。这样的激光雷达系统是基于波的测量系统，其中发出激光脉冲并且记录背散射光。根据信号的光传播时间，即激光脉冲的发出和背散射光信号的接收之间的时间，可以计算出距散射位置的距离并且因此可以计算出距障碍物的距离。
根据本发明，唯一的传感器是车辆车门的部件。车辆车门可以是侧门、尾门、滑动门等形式。唯一关键的是，传感器布置在车辆车门之内或之上，以使得传感器相对于待检测的对象移动，并且因此在车辆车门的打开和/或关闭过程中相对于车辆车门的周围环境移动。实现这一点的最佳方式是，传感器被放置成距车辆车门的旋转轴线尽可能得远，以便能够相对于对象进行限定的相对移动。特别优选的是，传感器集成在车门把手中或附接到车门把手，这是因为车门把手通常离侧门的旋转轴线足够得远，并且因此即使在小打开角度下，由于这种布置，也可以进行分类。附加地是或替代性地是，传感器也可以集成在盖件中，或者可以布置在盖件之后。这样的盖件可以是例如装饰条，A、B或C柱的盖件，例如用于车窗玻璃的密封唇。关键的是，传感器的定位方式应使得传感器位于移动的已知路径上。
在一优选实施例中，根据所记录的回波信号中所包含的信息来确定特征向量。然后，可以以统计学方式评估该特征向量并且采用该特征向量用于分类。从所记录的回波信号的信息中提取出用于特征向量的数值参数。通过特征的分类进行对象识别是一种模式识别技术，采用该技术来将大量数据和信息分类为不同的类别。对于分类，一组数字特征由特征向量定义。用于根据特征向量进行分类的算法包括最近邻分类、神经网络(诸如深度学习)、统计方法(诸如机器学习)。
在典型和优选的实施例中，使用适当的跟踪算法，随时间对借助于所发出的有源辐射而检测到的对象进行分类。
根据一优选实施例，将所确定的特征向量与第一特征向量和第二特征向量进行比较，以便对对象进行分类。第一特征向量代表理想杆，诸如点状障碍物，其中第二特征向量代表理想壁。根据所述比较，将对象分类为壁或杆。以这种方式，提供了两类分类。
在一优选实施例中，计算所确定的特征向量距所计算的第一特征向量的距离以及距所计算的第二特征向量的距离，以便进行所述比较。在该两类分类中，选择特征向量距所确定的特征向量的距离最小的对象以便进行分类。单独区分至少两个结构上不同的障碍物可以避免与难以检测并且对用户而言令人不快的障碍物发生不必要的碰撞。
根据一优选的进一步实施例，如果所计算的距离超过预定的距离，则对象既不被分类为理想杆也不被分类为理想壁。如果要检测的对象与理想杆或理想壁都没有相似之处，并且如果要检测的对象甚至不是静止不动的，诸如在树篱等的情况下，则情况尤其如此。在这样的漫射的、不能清晰检测的对象的情况下，为此目的确定的特征向量距第一特征向量和第二特征向量的距离将太大。以这种方式，根据本发明的方法因此被扩展到三类分类。
通常，在计算距离时，计算特征向量之间的欧几里德距离，并且特别优选是经加权的欧几里得距离。
在进一步的实施例中，所测量或所确定的特征向量包括以下信息中的至少一项信息：
-对象的所计算的定向的时间变化；
-最大变化角度；
-在所需时间内、在测量周期期间行驶的总距离的平均值；
-从一个测量周期到随后的测量周期的差分路径。
根据一优选的进一步实施例，传感器是车辆车门的部件。在车辆车门的打开过程期间，执行对周围环境的检测，其中如果基于由传感器检测到的周围环境信息检测到车辆车门与对象即将发生碰撞，则发出警告信号。警告信号可以是声学和/或光学警告信号。在检测到即将发生的碰撞的情况下，还可以启动进一步的碰撞避免措施，诸如例如借助于用于自动打开的对应的机动化驱动器来阻止打开过程。机动化驱动器对于可以通过电机驱动而打开的车辆车门而言是特别有利的。如果用户不顾警告确认打开过程，例如通过按下遥控器上的按钮或HMI(人机界面)上的按钮，则车门可以继续打开，其中如果发生可能的随后碰撞，则责任转移到用户身上。
机动车辆的车门可以被设计为侧门、滑动门、尾门、行李箱盖等。当然，也可以考虑将传感器与其它能打开并且能关闭的车辆部件(诸如盖件或滑动门)结合使用。
只要有意义，上述实施例和进一步的改进可以相互结合。本发明的进一步可能的实施例、进一步的改进和实施方式还包括以上或以下关于未明确提及的示例性实施例描述的本发明的特征的组合。特别地是，本领域技术人员还可以在本发明的各个基本实施方案中添加多个单个方面作为改进或补充。
附图说明
下面参照示意图中所示的实施例更详细地解释本发明，其中：
图1是根据本发明的用于对使用雷达射束检测到的对象进行检测并分类的方法的流程图；
图2是解释图1所示的分类过程的示意图；
图3是根据本发明的车辆的简化框图；
图4是示出雷达传感器的实施方案的示例的框图。
这些附图旨在提供对本发明实施例的进一步理解。这些附图示出了一些实施例，并且结合描述用于解释本发明的原理和构思。当参考这些图时，所提及的进一步的实施例和许多优点将是显而易见的。这些图中的元件相对于彼此不一定按比例示出。
在这些图中，除非另有说明，否则相同的、功能上相同的且同等作用的元件、特征和部件均标有相同的附图标记。
具体实施方式
图1示出了根据本发明的方法的流程图，该方法用于对借助于雷达射束在车辆的车门或盖件的周围环境中检测到的对象进行检测并分类。为了这些目的，提供了单个移动雷达传感器和评估装置。为了向雷达传感器提供移动性，雷达传感器集成在车辆车门中，例如集成在车门把手或侧镜29中。
在第一步骤S1中，雷达传感器或其发射天线在待检测的对象的方向上发出雷达辐射，例如脉冲HF信号。雷达传感器优选地是FMCW(频率调制连续波)雷达单元，但是脉冲雷达或其它调制方法也是可以想到的。
在随后的步骤S2中，回波信号被雷达传感器或其接收天线拾取，并且被相应地评估。回波信号由雷达信号在对象的表面上反射而产生。
然后，在随后的步骤S3中，例如通过打开车门使雷达传感器相对于待检测的对象移动持续至少一个随后的测量周期。随后，再一次执行两个步骤S1、S2。步骤S1至S3的迭代循环可以运行多次。
借助于步骤S1、S2，可以确定相对于对象的差角，并且由于发射和接收天线的已知距离，可以确定空间中的点并且因此还可以确定对象相对于雷达传感器或车辆的角度。
雷达传感器优选地是所谓的FMCW雷达传感器。当使用FMCW时，该距离由快速傅里叶变换(FFT)确定。然后，第二FFT使得可以确定速度。在比较可组合的接收天线和发射天线的相位之后，可以针对给定的距离/速度组合来确定方位角，并且如果天线阵列是二维的，则还可以确定仰角。
借助于评估装置，在步骤S4期间。使用统计过程和方法对所记录的回波信号进行时间评估。基于因此获得的信息，计算特征向量。特征向量包含从所评估的回波信号中提取出的各种数字参数，这些参数表征待检测的对象的特征特性。
最后，在步骤S5中，基于以这种方式确定的特征向量对对象进行相应分类。在这种分类中，至少确定要检测的对象是理想杆还是理想壁。可选地是，也可以以这样的方式进行分类，即，对象既不是理想杆也不是理想壁。
图2示出用于根据图1所示的步骤S4和S5解释分类过程的图示。
在图2中，附图标记10表示通过测量确定的特征向量。特征向量10已经通过根据步骤S4对所记录的回波信号进行评估而获得。该特征向量10包含取决于应用和系统设置的各种内容(或特征)，诸如对角度信息、所行驶的距离、测量分辨率和测量准确度、测量周期持续时间等的统计评估。也可以采用特征向量10用于其它目的。用于信息的时间分析的统计方法包括中值、均值、方差、时间最大值和最小值，或通过限制过去固定数量的测量结果(滑动窗口)来计算这些参数等。
然后，为了在步骤S5中执行分类，提供第一特征向量11和第二特征向量12。已经根据经验计算出两个特征向量11、12，其中第一特征向量11代表理想杆，而第二特征向量12代表理想壁。然后，为了在步骤S5中进行分类，例如一方面通过确定特征向量10和11之间的第一经加权的欧几里得距离D1(用于与理想杆进行比较)并且另一方面通过确定特征向量10和12之间的第二经加权的欧几里得距离D2(用于与理想壁进行比较)来计算特征向量10和两个特征向量11、12之间的距离。如果D1＞D2，则假定要检测的对象与壁有更多的共同点，并且因此被分类为壁。另一方面，如果D1<D2，则假定要检测的对象与杆有更多的共同点，并且因此被归类为杆。对所述向量的比较并不限于作为评估标准的欧几里得距离。
如果所计算的距离D1、D2太大，即，如果D1＞Dmax并且同时D2＞Dmax，则必须假设要检测的对象既不是壁也不是杆，而是不能精确检测的漫射对象，诸如在铁丝网围栏、灌木、树篱、植物等的情况下。在这种情况下，不存在分类，但至少表明对象不能映射到两类分类中。
此外，可以提供加权因子，该加权因子允许倾向于两个类别中的一个类别。
图3示出了根据本发明的车辆20的简化框图，该车辆配备有一个或多个车辆车门系统。由附图标记21表示的车辆车门系统包括车门22和/或盖件28、雷达传感器23和评估装置24。
车门22可以是侧门22(例如包括后视相机)、滑动门或后门。盖件28可以是行李箱盖、尾门28、尾门窗等。雷达传感器23是例如MIMO雷达传感器，包括发射装置25和接收装置26。在所示的示例中，雷达传感器23集成在车门把手27、门闩等中。
图4是示出了用于实施雷达传感器的示例的框图。
雷达传感器23包括至少一个集成半导体电路(IC)30和天线布置31。优选的是，IC30和天线布置31安装在相应的印刷电路板上(图3中未示出)。该电路板可以是细长的，并且例如沿车门把手27的纵向方向定向。
天线布置31包括发射天线32和接收天线33。特别优选的是，天线布置31用于发射和接收所发射和所接收的雷达射束。天线布置31优选地是设计成使得：可以在两个相互垂直的平面中进行角度测量，特别是方位角和仰角的角度测量。出于这个目的，如图4所示，天线布置31可以具有在两个相互垂直的方向上以矩阵状方式布置的天线元件34，例如，这些天线元件可以被实施为微带贴片。然而，天线元件31不是必需彼此垂直地布置的，而是也可以以或多或少不同的有序排列布置。天线元件34的间距35是已知的，并且应当对应于雷达辐射的至少一半波长(λ/2)。这允许方位角和仰角两者的角度分辨率，前提是天线布置31在车门把手13内适当地对准。
特别地是，IC 30包括雷达传感器23的雷达收发器、数字信号处理(DSP)部件和雷达传感器的控制装置。此外，优选设计为CMOS电路的IC 30通常包括进一步的部件，诸如滤波器、功率IC、存储装置(特别是闪存存储器)和用于将雷达传感器23耦合到机动车辆的总线系统的接口。
雷达传感器23用于借助于天线布置31发射雷达射束的目的。如果在该雷达传感器23的周围环境中存在对象，则雷达传感器23发出的辐射的至少一部分被所述对象反射并且可以作为回波辐射而借助于天线布置31拾取。以这种方式记录的回波辐射在IC 30中被相应地预处理。
评估装置24的功能可以例如由用于相应侧门的对应控制单元执行，或者可以由车辆的中央控制单元执行。评估装置24也可以在诸如微型计算机、微处理器等的程序控制装置中被实施。
如上文参考图1至图2所述，根据本发明的方法主要由雷达传感器23和评估装置24执行，而雷达传感器23主要执行过程步骤S1、S2，而评估装置24主要执行步骤S3、S4、S5。
尽管以上已经基于优选示例性实施例完全描述了本发明，但本发明不限于上述优选示例性实施例，而是可以以多种方式修改。
附图标记列表
10 通过测量而确定的特征向量
11 用于理想杆的第一特征向量
12 用于理想壁的第二特征向量
20 车辆
21 车辆车门系统
22 车门
23 雷达传感器
24 评估装置
25 发射装置
26 接收装置
27 车门把手
28 盖件
29 外后视镜
30 半导体电路，IC
31 天线布置
32 发射天线
33 接收天线
34 天线元件
D1 与理想杆进行比较的经加权的欧几里得距离
D2 用于与理想壁进行比较的经加权的欧几里得距离
S1-S5 过程步骤
D 距离

Claims (17)

1.一种对机动车辆(20)周围环境中的对象进行检测并且分类的方法，
在所述方法中，借助于在所述机动车辆(20)之内或之上发出有源辐射的传感器(23)来检测所述机动车辆(20)的所述周围环境中的对象，并且根据所述对象的空间范围对所述对象进行分类，其特征在于，所述传感器(23)相对于所述对象从一个测量周期到至少一个随后的测量周期移动，并且记录作为各个测量周期的结果的、在所述对象处反射的回波信号，并且以统计学方式评估所记录的所述回波信号中所包含的信息。
2.根据权利要求1所述的方法，
其特征在于，提供单个传感器(23)。
3.根据前述权利要求中的一项所述的方法，
其特征在于，所述传感器(23)是发出雷达的雷达传感器(23)，特别是FMCW雷达传感器(23)。
4.根据前述权利要求中的一项所述的方法，
其特征在于，所述传感器(23)是激光雷达传感器或超声波传感器。
5.根据前述权利要求中的一项所述的方法，
其特征在于，所述传感器(23)是车辆车门(22、28)的部件，其中，使所述传感器(23)移动通过所述车辆车门(22、28)的打开和/或关闭过程来进行，特别是通过所述车辆车门(22、28)的机动化打开和/或者关闭过程来进行。
6.根据前述权利要求中的一项所述的方法，
其特征在于，根据所记录的所述回波信号中所包含的信息来确定特征向量(10)，采用所述特征向量用于统计评估和分类。
7.根据前述权利要求中的一项所述的方法，
其特征在于，使用跟踪算法，随时间分配借助于所发出的所述有源辐射而检测到的对象。
8.根据权利要求7所述的方法，
其特征在于，对于所述对象的分类，将所确定的所述特征向量(10)与用于理想杆的第一特征向量(11)和用于理想壁的第二特征向量(12)进行比较，并且根据所述比较将所述对象分类为壁或分类为杆。
9.根据权利要求8所述的方法，
其特征在于，为了在每种情况下进行所述比较，计算所确定的所述特征向量距所计算的所述第一特征向量以及距所计算的所述第二特征向量的距离(D1、D2)，其中将各个对象选择为经分类的对象，所述经分类的对象的特征向量(11、12)与所测量的所述特征向量(10)的距离最小。
10.根据权利要求9所述的方法，
其特征在于，如果所计算出的所述距离(D1、D2)超过了预定的距离(Dmax)，则所述对象既不被归类为理想杆也不被归类为理想壁。
11.根据权利要求9或10所述的方法，
其特征在于，在计算所述距离(D1、D2)时，计算欧几里得距离，特别是经加权的欧几里德距离。
12.根据前述权利要求中的一项所述的方法，
其特征在于，所确定的特征向量(10)包括以下信息中的至少一项：
-差角；
-最大变化角度；
-在所述测量周期所需时间内、在所述测量周期内行驶的总距离的平均值；
-从一个测量周期到所述随后的测量周期的差分路径；
-相位角的最大变化。
13.根据前述权利要求中的一项所述的方法，
其特征在于，所述传感器(23)是车辆车门(22、28)的部件，并且在所述车辆车门(22、28)的打开过程期间，还执行对所述周围环境的检测，在所述检测期间，如果基于由所述传感器(23)检测到的周围环境信息检测到所述车辆车门(22、28)即将与所述对象碰撞，则输出警告信号。
14.一种对机动车辆(20)的周围环境中的对象进行检测并分类的方法，所述方法特别是根据前述权利要求中的一项所述的方法，
在所述方法中，借助于传感器(23)在多个接连的测量周期内发出(S1)有源辐射，并且其中，记录(S2)由所述对象反射的对应的回波辐射；
在所述方法中，所述传感器(23)在每个测量周期之后相对于所述对象移动；
在所述方法中，借助于统计方法评估在每个测量周期期间记录的所述回波辐射(S4)；和
在所述方法中，基于统计评估对所述对象进行分类(S5)。
15.一种机动车辆(20)，包括至少一个车辆车门(22、28)，其中所述车辆车门(22、28)中的至少一个车辆车门配备有至少一个传感器装置，所述至少一个传感器装置包括雷达传感器(23)和评估装置(24)，所述雷达传感器(23)和所述评估装置(24)被配置用以执行根据权利要求1至13中的一项所述的方法。
16.根据权利要求15所述的机动车辆，
其特征在于，所述雷达传感器(23)安装在车门把手(27)中并且/或者安装在盖件之后。
17.根据权利要求15或16所述的机动车辆，
其特征在于，所述车辆车门(22、28)能借助于电驱动器自动打开或关闭。
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