CN116057416A - 用于探测光学传感器组件的污染的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于探测光学传感器组件的信号路径中的污染的方法。根据本发明，为了检测对象(O1至On)，借助传感器组件的多个光电探测器元件检测在对象(O1至On)上反射的光信号，按照对象的类型对相应的对象(O1至On)进行分类并且在分类时将所述对象(O1至On)分配给具有预定反射率的对象类别，确定与所述对象(O1至On)的距离，检测探测到的光信号在多个光电探测器元件上的串扰并且根据在分类时确定的预定反射率、所述距离和所述串扰的强度确定污染程度。

Description

用于探测光学传感器组件的污染的方法
技术领域
本发明涉及一种用于探测光学传感器组件的信号路径中的污染的方法。
背景技术
由DE 102005003970 A1已知一种用于确定机动车上的包括激光雷达传感器的传感器组件上的污染的方法，其中，由传感器组件检测的区域被分成不同的子区域并且评估来自确定的环境区域的、分配给一个子区域的传感器信号以确定传感器组件的功能性能。在此评估在从确定的环境区域旁经过时依次对于不同的子区域检测到的传感器信号。在此各子区域由此实现，即，观察多个单独的传感器，这些传感器的检测区域分别代表一个子区域。
发明内容
本发明所基于的任务是提出一种相对于现有技术改进的用于探测光学传感器组件的信号路径中的污染的方法。
根据本发明，所述任务通过具有在权利要求1中说明的特征的方法来解决。
本发明的有利实施方式是从属权利要求的技术方案。
在用于探测光学传感器组件、如激光雷达传感器或摄像机的信号路径中的污染的方法中，根据本发明，为了检测对象，借助传感器组件的多个光电探测器元件检测在对象上反射的光信号。按照对象的类型对相应的对象进行分类并且在分类时将所述对象分配给具有预定反射率的对象类别。此外，确定与所述对象的距离，检测探测到的光信号在多个光电探测器元件上的串扰并且根据在分类时确定的预定反射率、距离和串扰的强度确定污染程度。
传感器组件的光学路径的污染或者说污物降低其探测性能并且因此降低使用借助传感器组件检测到的数据的系统、尤其驾驶员辅助系统或用于车辆和/或机器人的自动化、尤其是全自动化或自主的运行的系统的可用性和安全性。如果污染位于传感器组件内，则存在无法轻易消除的潜在缺陷。但传感器组件的盖上的污染可以通过适合的清洁系统去除。因此，污染的识别对于控制这种清洁系统和监测安全相关的内在限制十分重要。
借助该方法，可以特别可靠且简单地实施对传感器组件的光学路径的污染或者说污物的识别，从而可以可靠地识别使用借助传感器组件检测到的数据的系统的系统极限并且实施对传感器组件的清洁。因此，提高了传感器可用性并由此提高了系统可用性。此外，通过可靠地识别性能限制提高了系统的安全性。
在该方法的一种可能的实施方式中，根据至少一个查找表确定污染程度。这可以特别简单且可靠地实施。
在该方法的另一种可能的实施方式中，所述至少一个查找表根据至少一个借助传感器组件实施的参考测量产生。因此，可以进行最佳参考。
在该方法的一种可能的实施方式中，通过检查由传感器组件检测到的图像的对于串扰而言典型的结构来确定串扰。这允许简单且可靠地确定串扰。
在该方法的一种可能的实施方式中，作为结构使用线形结构并且如果线形结构是模糊的，则确定存在串扰。这种实施方式尤其适用于构造为所谓的线扫描仪的传感器组件、尤其是激光雷达，并且允许简单且可靠地确定串扰。在此，尤其是随着模糊程度的增大，则确定存在增大的串扰程度。
在该方法的一种可能的实施方式中，通过以下方式确定串扰：将检测的对象的尺寸与这种对象的预期尺寸进行比较并且随着检测的对象的尺寸与预期尺寸的正偏差的增大，则确定存在增大的串扰程度。借助这种实施方式也能够简单且可靠地确定串扰。
在该方法的一种可能的实施方式中，所述预期尺寸从对于与所述对象相应的对象类别根据至少一个借助传感器组件实施的参考测量所确定的尺寸来确定。
在该方法的一种可能的实施方式中，所述预期尺寸从与所述对象相应的对象类别推导出，属于所述对象类别的对象具有标准化尺寸。这种对象例如是路牌。基于这种对象的标准化尺寸，在将该尺寸与检测的对象的尺寸进行比较时得到非常精确且可靠的结果。
附图说明
下面参考附图详细阐述本发明的实施例。附图如下：
图1示意性示出激光雷达的第一种实施例及其在发射激光辐射期间的检测区域的透视图；
图2示意性示出在接收反射的激光辐射的期间根据图1的激光雷达及其检测区域的透视图；
图3示意性示出具有多个对象的场景；和
图4示意性示出根据图3的场景的借助激光雷达检测到的图像。
具体实施方式
彼此相应的部件在所有附图中设有相同的附图标记。
在图1中示出构造为激光雷达的光学传感器组件1的第一种实施例及其在发射构造为激光辐射的光信号L1期间的检测区域E的透射图。图2示出在接收构造为激光辐射的反射的光信号L2的期间根据图1的传感器组件1和检测区域E的透视图。
传感器组件1例如是未示出的车辆和/或机器人的组成部件，借助传感器组件1检测到的车辆环境和/或机器人环境的数据用于执行车辆和/或机器人的自动化、尤其是全自动化或自主的运行。
构造为激光雷达的传感器组件1发射光信号L1、尤其是激光脉冲，这些光信号被检测区域E内的在图3中详细示出的对象O1至On反射并作为反射的光信号L2被激光雷达探测到。
为此，传感器组件1以未详细示出的方式包括多个接收元件，这些接收元件成像到检测区域E的不同立体角上。接收元件尤其是光电探测器元件。
在所示实施例中，构造为激光雷达的传感器组件1是所谓的线扫描仪，其同时照射其整个视野或检测区域E的一条线Y并且将不同的立体角成像在所谓的成像器或二极管区上。因此，整个竖直的检测区域E同时被照射并且通过多个单接收器、尤其是光电探测器元件实现竖直分辨率。这条线Y随后(例如借助传感器组件1的发送器和接收器的旋转)在检测区域E上水平地偏转。
如果在传感器组件1的信号路径中存在污染、尤其是污垢或污物，则发射和接收的光信号L1、L2在污染处至少部分地被散射并且因此在传感器组件1的多个单接收器处被探测到。这种被反射和探测到的光信号L2向多个光电探测器元件上的散射被称为串扰。
为了检测传感器组件1的信号路径中的污染，因此规定，在借助传感器组件1检测到对象O1至On之后，按照对象的类型对对象O1至On进行分类并且在分类时将对象O1至On分配给具有预定反射率的对象类别。此外，确定与对象O1至On的距离并且检测探测到的光信号L2在多个光电探测器元件上的串扰，其中，根据在分类时确定的预定反射率、所述距离和串扰的强度确定污染程度。
图3示出具有多个对象O1至On的场景，其中一个对象O1是路牌并且其它对象O2至On是高反射的车道标记。
如果由构造为激光雷达线扫描仪的传感器组件1测量或扫描该场景，则得到图4中示出的图像B。
在此可见，对象O1至On被传感器组件1检测为比它们实际上更大。这归因于串扰，串扰的程度与相应对象O1至On的反射率、传感器组件1与相应对象O1至On的距离以及由传感器组件1的信号路径的污染引起的光学散射有关。
在此，对象O1至On与传感器组件1的距离是已知的，因为该距离借助激光雷达直接通过传播时间测量来确定。各个对象O1至On的反射率例如可以根据对象O1至On按照其类型的分类(例如作为路牌)被确定并且此外通过数字道路地图的数据细化。为此，所确定的反射率例如通过所谓的测绘车辆和/或车队数据存储在数字地图中并因此保持高度实时和高度准确。因此，可以从串扰的程度直接推导出信号路径中的污染。根据串扰，也可以确定污染存在于哪个立体角中，因为仅在与接收的光信号L2重叠时出现散射。如果污染例如存在于构造为激光雷达线扫描仪的传感器组件1的检测区域中的最左侧，则该区域中的串扰将会很强，只要光学孔径与污染重叠。随着重叠的减少，该效应变小。
例如根据至少一个查找表来确定污染程度，所述查找表根据至少一个借助传感器组件1或借助其它的同类型的传感器组件1、例如其它车辆和/或机器人的传感器组件1实施的参考测量产生。
因此，通过检查由传感器组件1检测到的图像B的对于串扰而言典型的结构来确定串扰。例如在构造为激光雷达线扫描仪的传感器组件1的情况下作为结构使用线形结构并且如果线形结构是模糊的，则确定存在串扰。在此，随着模糊程度的增大，可以确定存在增大的串扰程度。
替代或附加地，可以通下述方式确定串扰，即，将检测的对象O1至On的尺寸与这种对象O1至On的预期尺寸进行比较，其中，随着检测的对象O1至On的尺寸与预期尺寸的正偏差的增大，确定存在增大的串扰程度。在此，预期尺寸从对于与对象O1至On在分类时确定的相应的对象类别根据至少一个借助传感器组件1实施的参考测量所确定的尺寸来确定。替代或附加地，预期尺寸从与对象O1至On相应的对象类别推导出，属于该对象类别的对象O1至On、如路牌具有标准化尺寸。
上述用于确定传感器组件1的信号路径中的污染的方法也可以转用到这样的传感器组件1上，其包括至少一个摄像机作为传感器。在此，为了照射对象O1至On，使用其他交通参与者和基础设施的光以及车辆自身或机器人自身的光源的光并且借助于摄像机检测被对象O1至On反射的光信号L2。在此出现的效应例如与所谓的光剑(lightsaber)类似，当挡风玻璃雨刷器的水痕留在车辆的挡风玻璃上时，所述光剑由其它车辆的前照灯产生。通过车辆灯光例如可以在路牌上有针对性地引发这种效果，其方式例如是借助像素灯增强地照亮路牌。为了进一步加强在此出现的效果，可以相应地调整、尤其是提高摄像机的曝光持续时间。
附图标记列表
1 传感器组件
B 图像
E 检测区域
L1光信号
L2光信号
O1至On对象
Y线

Claims (10)

1.用于探测光学传感器组件(1)的信号路径中的污染的方法，其特征在于，
为了检测对象(O1至On)，借助传感器组件(1)的多个光电探测器元件检测在对象(O1至On)上反射的光信号(LS2)，
按照对象的类型对相应的对象(O1至On)进行分类并且在分类时将所述对象(O1至On)分配给具有预定反射率的对象类别，
确定与所述对象(O1至On)的距离，
检测探测到的光信号(L2)在多个光电探测器元件上的串扰，并且
根据在分类时确定的预定反射率、所述距离和所述串扰的强度确定污染程度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据至少一个查找表来确定污染程度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一个查找表根据至少一个借助传感器组件(1)实施的参考测量产生。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，通过检查由传感器组件(1)检测到的图像(B)的对于串扰而言典型的结构来确定串扰。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
作为结构使用线形结构，并且
如果线形结构是模糊的，则确定存在串扰。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，随着模糊程度的增大，确定存在增大的串扰程度。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定串扰：
将检测的对象(O1至On)的尺寸与这种对象(O1至On)的预期尺寸进行比较，并且
随着检测的对象(O1至On)的尺寸与预期尺寸的正偏差的增大，确定存在增大的串扰程度。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预期尺寸从对于与所述对象(O1至On)相应的对象类别根据至少一个借助传感器组件(1)实施的参考测量所确定的尺寸来确定。
9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述预期尺寸从与所述对象(O1至On)相应的对象类别推导出，属于所述对象类别的对象(O1至On)具有标准化尺寸。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法在车辆和/或机器人中用于执行自动化、尤其是全自动化或自主的运行的应用。
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