CN118033611A - 从超声系统向数据处理设备传输数据的方法 - Google Patents
从超声系统向数据处理设备传输数据的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN118033611A CN118033611A CN202410032545.4A CN202410032545A CN118033611A CN 118033611 A CN118033611 A CN 118033611A CN 202410032545 A CN202410032545 A CN 202410032545A CN 118033611 A CN118033611 A CN 118033611A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- data
- time
- sensor
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 title claims abstract description 208
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 147
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 44
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 124
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 116
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 18
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 27
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 25
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 23
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 20
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 17
- 238000013144 data compression Methods 0.000 description 15
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 13
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 13
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 13
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 11
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 description 8
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 7
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 6
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 5
- 230000006837 decompression Effects 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 5
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 5
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 5
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 4
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 4
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 3
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 3
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 3
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 2
- 238000011157 data evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 2
- 230000012447 hatching Effects 0.000 description 2
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 2
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000002195 synergetic effect Effects 0.000 description 2
- 241000027294 Fusi Species 0.000 description 1
- 241001079660 Phanes Species 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000010230 functional analysis Methods 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 239000002243 precursor Substances 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/003—Transmission of data between radar, sonar or lidar systems and remote stations
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
- G01S15/87—Combinations of sonar systems
- G01S15/876—Combination of several spaced transmitters or receivers of known location for determining the position of a transponder or a reflector
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
- G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
- G01S15/93—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
- G01S15/931—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/023—Interference mitigation, e.g. reducing or avoiding non-intentional interference with other HF-transmitters, base station transmitters for mobile communication or other radar systems, e.g. using electro-magnetic interference [EMI] reduction techniques
- G01S7/0232—Avoidance by frequency multiplex
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
- G01S7/523—Details of pulse systems
- G01S7/526—Receivers
- G01S7/527—Extracting wanted echo signals
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
- G01S7/523—Details of pulse systems
- G01S7/526—Receivers
- G01S7/53—Means for transforming coordinates or for evaluating data, e.g. using computers
- G01S7/533—Data rate converters
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/86—Combinations of radar systems with non-radar systems, e.g. sonar, direction finder
- G01S13/862—Combination of radar systems with sonar systems
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
- G01S7/52001—Auxiliary means for detecting or identifying sonar signals or the like, e.g. sonar jamming signals
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
- G01S7/539—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
- H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
- H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
- H03M7/3068—Precoding preceding compression, e.g. Burrows-Wheeler transformation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本公开涉及从超声系统向数据处理设备传输数据的方法。在一种用于经由车辆数据总线从具有至少一个超声发射器和超声接收器的超声系统向数据处理设备传输数据的方法中,从接收自所述超声系统的至少一个超声接收器的回波信号中提取出预给定的信号变化曲线特征。创建代表从所述回波信号中提取的信号变化曲线特征的回波信号数据。将所述回波信号数据经由车辆数据总线从超声系统传输到数据处理设备。
Description
本专利申请是基于申请日为2018年05月16日、申请号为PCT/EP2018/062808的PCT国际申请进入中华人民共和国国家阶段的申请号为201880035869.6、发明名称为“经由车辆数据总线从超声系统向数据处理设备传输数据的方法”的中国发明专利申请的分案申请。
技术领域
本发明涉及一种用于经由车辆数据总线(单向或双向的单线、双线或更多线数据总线,必要时是差分的)从具有至少一个超声发射器和超声接收器的超声系统向数据处理设备传输数据的方法。特别地,本发明涉及一种用于对车辆中的超声系统的回波信号进行分类以进行数据压缩并将经压缩的数据从所述超声系统传输至数据处理设备的方法。
背景技术
超声系统已经在车辆中用于环境识别一段时间了。在这种情况下,由至少一个超声发射器发射超声突发信号(Burstsignale),所述突发信号在被障碍物(通常是对象)反射之后由所述超声系统的至少一个超声接收器接收。作为超声发射器/超声接收器主要采用所谓的超声换能器,该超声换能器在轮询间隔的第一阶段中作为发射器工作而在轮询间隔的随后的第二阶段中作为超声接收器工作。
近年来,通过超声系统识别车辆环境中的障碍物或对象的要求稳定增长。尽管早期仅知道障碍物距车辆一定距离可能就足够了,但如今人们致力于基于回波信号变化曲线重建位于车辆环境中的障碍物类型。
但是,由此增加了要在车辆的超声系统和数据处理设备之间传输的数据量。然而,在车辆中常规使用的数据总线尤其是出于成本原因而仅具有有限的最大数据传输率。
因此,过去已经转向减少要传输的数据量。有时这通过例如在DE 10 2008 042640A1中描述的障碍物对象识别(具有针对障碍物识别的可靠性的相应置信度信息)来完成。在DE 10 2005 024 716 A1和DE 10 2012 207 164 A1中可以找到使用具有减少数据传输的可能性的超声系统的其他示例。
期望越来越多地将超声传感器的实际测量信号的数据传输到中央计算机系统,在该中央计算机系统中所述数据与来自其他超声传感器系统和/或也来自其他类型的传感器系统(例如雷达系统)的数据一起、也就是通过传感器融合被进一步处理为所谓的环境地图。因此,期望不是在超声传感器系统本身中、而是首先通过计算机系统中的这种传感器融合来执行对象识别,以避免数据丢失,从而减少针对错误信息以及由此导致的错误决策的概率并且减少事故风险。但是,与此同时,可用传感器数据总线的传输带宽是有限的。应当避免传感器数据总线的更换,因为它们已在现场证明了自己的价值。因此,与此同时期望不增加要传输的数据量。简而言之:必须增加数据的信息内容及数据与稍后在计算机系统中运行的障碍物识别(即对象识别)的相关性,而不必过多地提高数据速率,更好的是根本不必提高数据速率。正好相反,优选地甚至应当降低数据速率要求,以允许用于将超声传感器系统的状态数据和自测试信息传送到所述计算机系统的数据速率容量,这在功能安全性(FuSi)的范畴中是强制要求的。通过本文提出的发明解决了这个问题。
在现有技术中已经知道处理超声传感器信号的各种方法。
例如,WO-A-2012/016 834公开了一种用于评估用于车辆环境检测的回波信号的方法。在该文献中提出,发射具有可预给定的编码和形状的测量信号并且在接收信号中借助于与所述测量信号的相关性搜索所述测量信号在所述接收信号中的分量并且确定这些分量。然后用阈值来评估相关性水平(而不是回波信号的包络的水平)。
DE-A-4 433 957公开了周期性地辐射出超声脉冲以用于障碍物识别并且从传播时间推断出障碍物的位置,其中在评估时放大时间上在多个测量周期中相关的剩余回波,而不相关的剩余回波被抑制。
DE-A-10 2012 015 967公开了一种用于解码由机动车辆的超声传感器接收的接收信号的方法,其中,以编码方式发射所述超声传感器的发送信号,并且为了解码将所述接收信号与参考信号相关,其中在将所述接收信号与所述参考信号相关之前,确定所述接收信号相对于所述发送信号的频移,并将所述接收信号与作为参考信号的、在其频率方面移动了所确定的频移的发送信号进行相关,其中为了确定所述接收信号的频移将所述接收信号经过傅立叶变换并且基于所述傅立叶变换的结果来确定所述频移。
DE-A-10 2011 085 286公开了一种借助于超声来检测车辆周围环境的方法,其中,发射超声脉冲并且探测被对象反射的超声回波,并且将检测范围细分为至少两个距离范围,并且其中在相应的距离范围内用于所述检测的超声脉冲被彼此独立地发射并通过不同的频率加以编码。
WO-A-2014/108300公开了一种借助于信号转换器和评估单元来检测环境的设备和方法,其中取决于传播时间地对从环境接收的、在测量周期期间的第一时刻具有第一脉冲响应长度以及在同一测量周期内的稍后的第二时刻具有较大的第二脉冲响应长度的信号进行滤波。
然而,上述专利的技术教导全部从以下思想导出,即,已经在超声传感器本身中执行借助于超声传感器检测到的障碍物(对象)的识别,然后在识别出所述对象之后才传输对象数据。但是在此情况下,当使用多个超声发射器时的协同效应会丢失。
DE-A-197 07 651、DE-A-10 2010 044 993、DE-A-10 2012 200 017、DE-A-102013 015402和EP-A-2 455 779公开了用于(部分地是预)处理来自超声传感器的信号并随后传输这些信号的各种方法。
发明内容
本发明的任务是进一步提高车辆的超声系统中的数据压缩程度,而不会由此损害障碍物和障碍物类型的识别的可靠性。另一个任务是进一步减少用于将测量数据从超声传感器系统传输到计算机系统的总线带宽的需求,或者提高数据传输的效率。
为了解决这些任务,利用本发明提出一种用于将数据经由车辆数据总线从具有至少一个超声发射器和超声接收器的超声系统传输到数据处理设备的方法,在该方法中-从接收自所述超声系统的至少一个超声接收器的回波信号中提取出预给定的信号变化曲线特征(Signalverlaufscharakteristika),
-基于一组所提取的信号变化曲线特征识别出所述回波信号中的信号变化曲线对象,
-将每个已识别的信号变化曲线对象分配到多个预给定信号变化曲线对象类别之一,所述多个预给定信号变化曲线对象类别中的每一个由标识符指定,
-针对每个已识别的信号变化曲线对象确定描述该信号变化曲线对象的至少一个对象参数,其中,所述至少一个对象参数是所述信号变化曲线对象的相对于参考时刻的出现时刻,是所述信号变化曲线对象的时间范围,是距回波信号中在前或随后的信号变化曲线对象的时间距离和/或所述信号变化曲线对象的大小、高度和特别是最大高度,是所述信号变化曲线对象在其时间范围内的高度的时刻和特别是最大高度的时刻,和/或是属于所述信号变化曲线对象的回波信号段的面积大小以及特别是属于所述信号变化曲线对象的回波信号段的面积的位于阈值之上部分或位于阈值信号变化曲线之上部分的大小,并且其中,可以由针对信号变化曲线对象类别的标识符和为信号变化曲线对象确定的一个或多个对象参数来重建属于所述信号变化曲线对象的回波信号段,以及
-由所述超声系统针对已识别的信号变化曲线对象经由所述车辆数据总线来传输所述标识符和所述一个或多个对象参数,作为代表所述信号变化曲线对象的回波信号段的回波信号段数据,以用于识别障碍物和/或障碍物到所述超声系统的至少一个超声接收器或超声接收器之一的距离。
在此情况下,本发明的基本思想包括识别所述测量信号中的潜在相关结构以及通过仅传输关于所述已识别的潜在相关结构的少量数据、而不是所述测量信号本身来压缩所述测量信号。必要时,在所述计算机系统中将所述测量信号重建为重建的测量信号之后,进行对象的实际识别,所述对象例如是停车过程的障碍物,在所述计算机系统中典型地将多个超声传感器系统的多个压缩的测量信号组合(并在必要时解压缩)。因此,本发明具体地涉及通过识别所述测量信号中的结构来压缩数据。
因此,根据本发明的建议,检查回波信号是否存在确定的、预给定的信号变化曲线特征,以便随后传输代表这些信号变化曲线特征的数据,其中,随后可以在所述车辆的数据处理设备中从这些回波信号数据中得出进一步的结论。例如,可以重新产生回波信号或在重复识别出相同的、必要时时间错开地出现的信号变化曲线特征的情况下推断出障碍物、障碍物的类型、所述车辆到障碍物的距离的变化等。在此情况下重要的是,将识别障碍物的任务从所述超声系统移向所述数据处理设备,这降低了对所述超声系统的组件的“智能”要求,从而可以伴随而来地减少要从所述超声系统传输到所述数据处理设备的数据量,因为在所述数据处理设备中对所述回波信号数据进行如下实际分析,即哪个障碍物在所述车辆的环境中以及该障碍物在所述车辆环境内如何变化(特别是关于所述障碍物到所述车辆的距离)。
根据本发明规定,检查所接收的回波信号是否存在确定的预定义的信号变化曲线特征。这些信号变化曲线特征中的一个或多个定义了特殊的信号变化曲线,其在下文中被称为信号变化曲线对象。存在多个对象类别,其中现在将已识别的信号变化曲线对象分配给这些对象类别之一。每个对象类别都配备有标识符。此外,根据本发明确定至少一个对象参数,所述对象参数进一步描述或表征已识别的信号变化曲线对象。可能的对象参数例如包括:
-所述信号变化曲线对象的相对于参考时刻的出现时刻,
-所述信号变化曲线对象的时间范围,
-距所述回波信号中在前或随后的信号变化曲线对象的时间距离,和/或-所述信号变化曲线对象的大小、高度和特别是最大高度,
-所述信号变化曲线对象在其时间范围内的高度的时刻和特别是最大高度的时刻,和/
或
-属于所述信号变化曲线对象的回波信号段的面积(积分)大小,和-特别是属于所述信号变化曲线对象的回波信号段的面积(积分)的位于阈值之上部分或位于阈值信号变化曲线之上部分的大小。
可以在所述数据处理设备中由针对所述信号变化曲线对象类别的标识符和为信号变化曲线对象确定的一个或多个对象参数来重建属于所述信号变化曲线对象的回波信号段。以此方式,可以现在以压缩方式(即使用明显更少的数据)将基于已识别的信号变化曲线对象的回波信号段传输到所述数据处理设备,所述回波信号段本身必须通过其(数字)采样值传输到所述数据处理设备。根据本发明,传输所谓的回波信号段数据,其至少是所述信号变化曲线对象类别的标识符和描述所述信号变化曲线对象的至少一个对象参数。在需要的情况下,还可以一起传输其他数据,稍后将对此进行讨论。
在本发明的一种适当的实施方式中规定,所述超声系统具有多个超声发射器和多个超声接收器,并且经由所述车辆数据总线将代表从在可预给定的时间窗中接收的多个回波信号中分别识别出的信号变化曲线对象的回波信号段数据传输到所述数据处理设备,以用于识别障碍物和/或障碍物到所述超声系统的至少一个超声波接收器或超声接收器之一的距离。
如上所述,除了所述信号变化曲线对象类别的标识符和所述一个或多个对象参数之外,还可以将其他数据作为回波信号段数据进行传输。有利的是,在此情况下可以规定,除了所述回波信号区段数据之外,还经由所述车辆数据总线从所述超声测量设备向所述数据处理设备传输分配给相应已识别的信号变化曲线对象的置信度值。
根据本发明的搜索所述回波信号中的信号变化曲线特征适宜地是所述回波信号的位于阈值或阈值信号上方的局部极值和出现时刻、所述回波信号的位于阈值或阈值信号上方的绝对极值连同出现时刻、所述回波信号的位于阈值或阈值信号上方的绝对极值连同出现时刻、所述回波信号的位于阈值或阈值信号上方的鞍点连同出现时刻、在所述回波信号的信号电平变得更大时出现的超越一阈值或所述阈值或超越一阈值信号或所述阈值信号连同超越时刻、和/或在所述回波信号的信号电平变得更小时出现的低于一阈值或所述阈值或低于一阈值信号或所述阈值信号连同低于时刻、或者按时间顺序连续出现的上述信号变化曲线特征的一个或多个的可预给定组合。
优选地,可以进一步规定,所述信号变化曲线特征或所述对象参数还包括:是否、何时以及如何调制接收到的回波信号,更确切地说,例如以单调增加或严格单调增加的频率(正线性调频)、例如以单调下降或严格单调下降的频率(负线性调频)、或例如以保持不变的频率(无线性调频)调制。在这种关联下,参考DE-B-10 2017 123 049、DE-B-10 2017123 051、DE-B-10 2017 123 052和DE-B-10 2017 123 050,它们的内容通过引用合并到本发明的主题中。
同样可以应用其他频率调制方法或一般而言的其他调制方法。在本文中,例如通过各种类型的编码来提供超声信号的调制。有利地采用抗多普勒效应的编码。一般而言,可以说所述编码包括,可以将编码理解为预给定的小波,其时间平均值特别是可以不等于零。
在本发明的另一有利的实施方式中规定,所述超声系统的多个超声发射器发射不同调制的超声信号,由所述超声接收器发送的回波信号段数据还包括分别接收的回波信号的调制标识符,以及基于所述调制标识符在所述数据处理设备中确定:已经从哪个超声发射器发射了已经由以下超声接收器接收作为回波信号或回波信号分量的超声发射信号,所述超声接收器向所述数据处理设备传输关于所述回波信号或回波信号分量的回波信号段数据。
根据本发明的方法的优点特别是在于,所述超声系统具有多个超声发射器和多个超声接收器,其中经由所述车辆数据总线将以下回波信号数据传输到所述数据处理设备,所述回波信号数据代表从在可预给定时间窗中接收的多个回波信号中分别提取的信号变化曲线特征。所述数据处理设备现在在可预给定的测量时间窗中接收由多个超声接收器接收的回波信号或在这些回波信号中探测到的信号变化曲线特征的描述这些回波信号的回波信号数据。例如,如果相邻布置的超声接收器接收到类似的回波信号,则可以将其用于对障碍物分类。已经发现,与为了推断障碍物的类型而首先单独观察地检查来自每个超声接收器的每个回波信号以便然后必要时将从中获得的关于障碍物类型的认识相互比较相比,基于来自多个超声接收器的多个压缩的回波信号来确定障碍物类型的识别明显更有效率。
因此,在根据本发明的方法中可以说是产生回波信号的特征向量,所述特征向量包含信号变化曲线特征以及在所述回波信号的变化曲线中的所属时刻。因此,所述特征向量描述所述回波信号的各个片段以及所述回波信号中的事件,其中还没有进行障碍物识别等。
根据本发明还可以规定,从所述回波信号中形成包络信号,该包络信号是所述特征向量的一部分,或者该包络信号的一部分可以是所述特征向量的组成部分。还可能的是,将接收到的回波信号与所属的超声发射信号卷积,即,与在反射后作为回波信号接收到的超声信号卷积,并从而形成相关信号,其特征可以是所述特征向量的一部分。
描述所述信号变化曲线特征的回波信号数据可以有利地包括参数数据。在这种情况下,参数数据优选地可以是时间戳,所述时间戳说明何时在回波信号变化曲线中出现所述特征或一个特征。所述时间戳的时间参考(即参考时刻)是任意的,但是对于由超声系统和数据处理设备组成的系统来说是预定义的。另一个参数可以是所述回波信号的描述信号变化曲线特征的片段的振幅和/或延伸等。在此应当注意,在下文中术语“振幅”应被一般性地理解,并且例如用于信号的(当前)信号电平和/或该信号的峰值。
一方面,根据本发明实现的对要经由所述超声系统和所述数据处理设备之间的数据总线传输的数据的压缩降低了数据总线负载,从而降低了对EMV要求的严格性,另一方面,在所述回波信号的接收时间期间提供了空闲的数据总线容量,其中这些空闲的数据总线容量于是可以用于将控制命令从所述数据处理设备传输到所述超声系统以及用于将所述超声系统的状态信息和其他数据传输到所述数据处理设备。在此情况下,有利地采用对要传输的数据分优先级保证了首先传输与安全性相关的数据,从而避免针对回波信号数据的不必要的停滞时间。
根据本发明的有利的实施方式可以规定,所述超声系统包括多个超声发射器和多个超声接收器,并且经由所述车辆数据总线将代表从在可预给定的时间窗中接收的多个回波信号中分别提取出的信号变化曲线特征的回波信号数据传输到所述数据处理设备。
根据本发明的有利的实施方式可以规定,除了所述回波信号数据之外,分配给相应提取的信号变化曲线特征的置信度值也经由所述车辆数据总线从所述超声测量设备传输到所述数据处理设备。
根据本发明的另一有利的实施方式可以规定,信号变化曲线特征是所述回波信号的局部极值连同时刻、所述回波信号的绝对极值连同时刻、所述回波信号的鞍点连同时刻、在回波信号的信号电平变大时出现的阈值超越连同超越时刻、和/或在所述回波信号的信号电平变小时出现的低于阈值和低于时刻。然而,信号变化曲线特征同样也可以是前述信号变化曲线特征中多个的时间上的序列(具有可预给定的顺序)。
此外,根据本发明的有利的实施方式可以规定,所述信号变化曲线特征还包括:是否、何时以及如何调制接收的回波信号,更确切地说例如以单调增加的频率(正线性调频)、例如以单调下降的频率(负线性调频)、或例如以保持不变的频率(无线性调频)来调制。
根据本发明的另一有利的实施方式可以规定,所述超声系统的多个超声发射器发射调制的超声信号,并且可以基于对所述回波信号的调制确定从哪个超声发射器发射了作为回波信号或回波信号分量被超声接收器接收的超声发射信号。
因此,利用本发明提出了一种用于将传感器数据从传感器传输到计算机系统的方法。特别合适的是将该方法用于在车辆中将超声接收信号的数据从超声接收器(以下称为超声传感器)传输至控制设备(作为计算机系统或数据处理设备)。根据本发明的变型,首先产生超声突发脉冲并将其发射到自由空间中,典型地在车辆的环境中。在此情况下,超声突发脉冲由多个以超声频率彼此相继的声音脉冲组成。所述超声突发脉冲是由于机械振荡器起振并再次停振而形成的。这样发射的超声突发然后被对象(例如,障碍物)反射并由接收器作为超声信号接收,并转换为接收信号。特别优选地,所述超声发射器与超声接收器相同,于是在下文中被称为换能器,所述换能器交替地作为超声发射器和超声接收器工作。但是,以下解释的原理也可以应用于分离的接收器和发射器。
分配给超声传感器的是信号处理单元,该信号处理单元针对可预给定或预给定的信号变化曲线特征来分析所述接收信号,以便最小化要传输的、为描述所述回波信号变化曲线所需要的数据量。因此,所述超声传感器的信号处理单元可以说对所述接收信号进行数据压缩以产生压缩的数据,即特征性回波信号数据。然后将信息以压缩的方式传输到所述计算机系统。由此,通过该数据传输使EMV负载最小化,并且可以以一定的时间间隔将用于系统故障识别的超声传感器的状态数据经由超声传感器和计算机系统之间的数据总线传输到所述计算机系统。
已经证明有利的是,对经由所述数据总线的数据传输分优先级。在此情况下,向所述计算机系统通知传感器(在本文中示例性地也就是超声传感器)的对安全至关重要的故障具有最高优先级,因为这些故障以很高的概率影响所述超声传感器的测量数据的有效性。这些数据从所述超声系统发送到所述计算机系统。请求所述计算机系统执行与安全相关的自测试具有第二高的优先级。这样的指令从所述计算机系统发送到所述超声系统。所述超声传感器本身的数据具有第三高的优先级,因为不允许增加等候时间。所有其他数据对于经由数据总线的传输具有较低的优先级。
特别有利的是,一种用于特别是在车辆中将传感器数据、特别是超声传感器的传感器数据从传感器传输到计算机系统的所述方法(包括发射具有发射所述超声突发脉冲的开始57和结束56的超声突发脉冲,并且包括接收超声信号并在至少从发射所述超声突发脉冲的结束56开始的接收时间TE内形成接收信号,以及包括经由数据总线、特别是单线数据总线向所述计算机系统传输所述压缩的数据)被配置为,使得从所述传感器到所述计算机系统的数据传输54以从所述计算机系统经由所述数据总线到所述传感器的起始指令53、并且在发射所述超声突发脉冲的结束56之前开始,或者在从所述计算机系统经由所述数据总线到所述传感器的起始指令53之后并且在发射所述超声突发脉冲的开始57之前开始。然后,在起始指令53之后周期性地持续地进行传输54,直到数据传输58的结束为止。然后,数据传输58的该结束在时间上位于接收时间TE的结束之后。
作为数据压缩的第一步骤,所提出的方法的另一变型规定从所述接收信号中形成特征向量信号。这样的特征向量信号可以包括多个模拟和数字数据信号。因此,所述特征向量信号表示或多或少复杂的数据/信号结构,在最简单的情况下,所述特征向量信号可以理解为由多个子信号组成的向量信号。
例如可能有意义的是,形成所述接收信号的一阶和/或更高阶时间导数或形成所述接收信号的单次或多次积分,然后它们是所述特征向量信号内的子信号。
还可以形成包络信号,然后所述包络信号是所述特征向量信号内的子信号。
此外,可能有意义的是,将所述接收信号与所发射的超声信号进行卷积并从而形成相关信号,然后该相关信号可以是所述特征向量信号内的子信号。在这种情况下,一方面,该信号可用作发射的超声信号,所述发射的超声信号曾用于操控发射器的驱动器,或者另一方面例如用作曾在所述发射器上加以测量并从而更好地对应于实际辐射的声波的信号。
最后可能有意义的是,通过匹配滤波器(英语:matched filter)来探测预确定信号变化曲线特征的出现并为所述预确定信号变化曲线特征中一些的相应信号变化曲线特征形成匹配滤波器信号。在此情况下,匹配滤波器应理解为一种优化信噪比(英语:signalto noise ratio,SNR)的滤波器。在受到干扰的回波信号中应当识别出预定义的信号变化曲线特征。在本文献中也经常使用术语“相关滤波器”、“信号匹配滤波器(SAF)”或仅仅“匹配滤波器”。所述匹配滤波器用于最佳地确定已知信号形状的振幅和/或位置的存在性(探测)、即预确定信号变化曲线特征的存在性,而且还是存在干扰(参数估计)的情况下,所述干扰例如是其他超声发射器的信号,和/或在存在地面回波的情况下。
然后,匹配滤波器信号优选是所述特征向量信号内的子信号。
可以在所述特征向量信号的其他子信号中通知确定的事件。在本发明的意义上,这些事件也是信号变化曲线特征。因此,信号变化曲线特征不仅包括诸如矩形脉冲或小波或者波列的特殊信号形状,而且还包括在所述接收信号的变化曲线中和/或在由所述接收信号导出的信号的变化曲线中的突出点,诸如例如可以通过从所述接收信号中滤波而获得的包络信号。
可以是所述特征向量信号的子信号的另一信号可以例如探测:所述接收信号的包络、即所述包络信号是否与预给定的第一阈值相交。
可以是所述特征向量信号的子信号的另一信号可以例如探测:所述接收信号的包络、即所述包络信号是否上升地与可以与预给定的第二阈值相交,所述第二阈值可以与所述第一阈值相同。
可以是所述特征向量信号的子信号的另一信号可以例如探测:所述接收信号的包络、即所述包络信号是否下降地与预给定的第三阈值相交,该第三阈值可以与所述第一阈值相同。
可以是所述特征向量信号的子信号的另一信号可以例如探测:所述接收信号的包络、即所述包络信号是否具有大于第四阈值的最大值,该第四阈值可以与上述阈值相同。
可以是所述特征向量信号的子信号的另一信号可以例如探测:所述接收信号的包络、即所述包络信号是否具有大于第五阈值的最小值,该第五阈值可以与前述阈值相同。在这种情况下,优选地评估所述包络的至少一个在前的最大值是否具有到所述最小值的最小距离,以避免探测到噪声。此时可以考虑其他滤波。还可以检验:在所述最小值与在前的最大值之间的时间间隔是否大于第一时间最小距离。这些条件的满足分别设定了标志或信号,该标志或信号本身又优选是所述特征向量信号的子信号。
同样,应当以类似的方式检查:其他信号变化曲线特征的时间距离和以幅度度量的距离是否满足一定的真实性要求,如最小时间距离和/或幅度中的最小距离。从这些检验中也可以导出其他模拟的、二进制的或数字的子信号,这些子信号由此进一步增加了所述特征向量信号的维度。
必要时,可以在提高显著性阶段还将所述特征向量信号转换为显著特征向量信号。然而,实践证明,这至少对于目前的要求还不是必需的。
根据本发明的方法的一种变型,基于所述特征向量信号或所述显著特征向量信号,在所述接收信号内识别信号变化曲线特征以及将信号变化曲线特征分类为识别的信号变化曲线特征类别。
如果例如匹配滤波器的输出信号的幅度、以及因此所述特征向量信号的子信号的幅度高于必要时特定于匹配滤波器的第六阈值,则可以将所述匹配滤波器为其设计的信号变化曲线特征认为是已识别的。在这种情况下,优选还考虑其他参数。例如,如果在突发脉冲期间发送了频率不断增加的超声突发脉冲(称为正线性调频),则还预期具有这种调制特性的回波。如果所述包络的信号形状(例如所述包络的三角信号形状)在时间上局部地与预期的信号形状一致,但调制特性不一致,则它不是所述发射器的回波,而是可能来自其他超声发射器的干扰信号或来自超作用范围的干扰信号。在这方面,所述系统然后可以在固有回波和外来回波之间进行区分,由此将同一个信号形状分配给两个不同的信号变化曲线特征,即固有回波和外来回波。在此情况下,固有回波的传输优选优先于外来回波的传输,因为前者通常与安全性相关,而后者通常与安全性无关。
典型地,为每个已识别的信号变化曲线特征分配至少一个信号变化曲线特征参数或为该信号变化曲线特征确定至少一个信号变化曲线特征参数。优选地,这是说明特性何时在所述回波信号中出现所述特征的时间戳。在这种情况下,所述时间戳可以例如涉及所述接收信号中的所述信号变化曲线特征的时间起点或所述信号变化曲线特征的时间终点或所述信号变化曲线特征的时间重心的时间位置等。还可以考虑其他信号变化曲线特征参数如幅度、延伸等。因此在所提出的方法的一种变型中,传输具有至少一个已识别的信号变化曲线特征类别的至少一个分配的信号变化曲线特征参数,该信号变化曲线特征参数是时间值并且说明适合于从中能够推断出自发射先前的超声波突发脉冲以来的时间的时间位置。优选地,随后从中依据这样确定和传输的时间值来确定车辆环境周围的对象(例如障碍物)的已确定的距离。
最后,优先传输已识别的信号变化曲线特征类别,优选分别与分配的信号变化曲线特征参数一起传输。所述传输也可以以更复杂的数据结构进行。例如可以考虑,首先传输已识别的安全相关的信号变化曲线特征(例如已识别的障碍物)的时刻,然后传输安全相关的信号对象的已识别的信号变化曲线特征类别。由此进一步减少了等候时间。
根据本发明的方法的变型,在一个变型中至少包括将线性调频值确定为分配的信号变化曲线特征参数,所述分配的信号变化曲线特征参数说明已识别的信号变化曲线特征是具有正线性调频、负线性调频还是非线性调频特性的超声发射突发脉冲的回波。“正线性调频(Chirp-up)”指的是在所述接收信号中所接收的信号变化曲线特征内的频率增加。“负线性调频(Chirp-down)”是指在所述接收信号中所接收的信号变化曲线特征内的频率下降。“非线性调频(No-Chirp)”是指在所述接收信号中所接收的信号变化曲线特征内的频率基本上保持不变。
根据本发明方法的一种变型,也可以通过例如形成一方面接收信号或从所述接收信号导出的信号与参考信号之间的相关来形成置信度信号(置信度值Konfidenzwert),所述参考信号例如是所述超声发射信号或另一预期小波。然后,所述置信度信号典型地是所述特征向量信号的子信号。
在本方法的另一种变型中,在此基础上还形成相位信号,该相位信号说明例如所述接收信号或由所述接收信号形成的信号(例如置信度信号)相对于参考信号(例如所述超声发射信号和/或另一参考信号)的相移。
类似地,在所提出的方法的另一变型中可以通过在一方面所述相位信号或从所述相位信号导出的信号与参考信号之间形成相关来形成相位置信度信号,并且将该相位置信度信号用作所述特征向量信号的子信号。
然后在评估所述特征向量信号时,有意义的是将所述相位置信度信号与一个或多个阈值进行比较,以产生离散化的相位置信度信号,所述离散化的相位置信度信号本身又可以成为所述特征向量信号的一部分。
在所提出的方法的一种变型中,对所述特征向量信号和/或所述显著特征向量信号的评估可以如下地进行:即,使得为可识别的信号变化曲线特征类别形成所述特征向量信号与一个或多个信号变化曲线特征原型值之间的一个或多个距离值。这样的距离值可以是布尔值、二进制值、离散值、数字值或模拟值。优选地,所有距离值在一个非线性函数中相互逻辑连接。从而在预期三角形状的正线性调频回波的情况下,可以丢弃接收到的三角形状的负线性调频回波。这种丢弃是非线性过程。
反过来,所述接收信号中三角形可能不同地形成。这首先涉及所述接收信号中三角形的幅度。如果所述接收信号中的幅度足够大,则例如分配给该三角形信号的匹配滤波器提供高于预给定的第七阈值的信号。于是在这种情况下,例如可以将由该信号变化曲线特征类别(三角形信号)所识别的信号变化曲线特征分配给该超越时刻。在这种情况下,所述特征向量信号和所述原型(在此是第七阈值)之间的距离值低于一个或多个预确定的、二进制的、数字的或模拟的距离值(在此0=相交)。
在该方法的另一变型中,至少一个信号变化曲线特征类别是小波,这些小波由估计设备(例如匹配滤波器)和/或估计方法(例如,在数字信号处理器中运行的估计程序)估计并因此被探测到。术语“小波”表示以下函数:其可以用作连续或离散小波变换的基础。这个词是法语“ondelette”的重新创建,意思是“小波”,部分按字面意义(“onde”->“波”),部分语音(“-lette”->“小”)地译成中文。“小波”一词是二十世纪八十年代在地球物理学中(Jean Morlet,Alex Grossman)针对概括短时傅里叶变换的函数而创造的,但自二十世纪八十年代后期以来仅仅被用于目前常用的含义。在二十世纪九十年代,由于IngridDaubechies(1988)发现了紧凑、连续(至任何阶数的可微分性)和正交小波,并借助于多分辨率分析(MultiResolution Analysis-MRA)由Stéphane Mallat和Yves Meyer(1989)发展了快速小波变换(FWT)的算法,引发了名副其实的小波繁荣。
与傅立叶变换的正弦和余弦函数相反,最常用的小波不仅在频谱中具有局部性,而且在时域中也具有局部性。在此在小的分散的意义下理解“局部性”。概率密度是所观察的函数或其傅里叶变换的归一化绝对值平方。在此情况下,类似于海森堡测不准原理,两个方差的乘积始终大于常数。由于这个局限性,函数分析中出现了离散小波变换的先驱Paley-Wiener理论(Raymond Paley,Norbert Wiener)和对应于连续的小波变换的Calderón-Zygmund理论(Alberto Calderón,Antoni Zygmund)。
尽管在专业用途中小波函数的积分始终为0,但小波函数通常采用向外输出(变小)波的形式(也就是,2个小波=ondelet=小波)。但是在本发明的意义下,具有不同于0的积分的小波也是允许的。本文示例性地举出下面描述的矩形和三角形小波。
具有0积分的小波的重要示例是Haar小波(Alfred Haar 1909年)、以IngridDaubechies命名的Daubechies小波(约1990年)、同样由Ingrid Daubechies构建的Coiflet小波和理论上更重要的Meyer小波(Yves Meyer,约1988年)。
对于任意维度的空间存在小波,大多使用一维小波基的张量积。由于MRA中两标量方程的分形性质,大多数小波具有复杂的形状,其中大多数没有封闭形状。这是特别重要的,因为上面提到的特征向量信号是多维的,因此允许将多维小波用于信号对象识别。
因此,所提出的方法的一个特殊变型是将具有多于两个维度的多维小波用于信号对象识别。特别地,建议使用相应的匹配滤波器来识别这种具有多于两个维度的小波,以便必要时向所述特征向量信号补充适合用于所述识别的其他子信号。
一种特别合适的小波,特别是用于所述包络信号的小波例如是三角形小波。该三角形小波的特征在于三角形小波的开始时刻、时间上在所述三角形小波的开始时刻之后在时间上线性增加至所述三角形小波的幅度最大值的小波幅度、以及时间上在所述三角形小波的最大值之后在时间上线性下降到所述三角形小波的一端的小波幅度。
另一个特别合适的小波是矩形小波,在本发明的意义下它也包括梯形小波。矩形小波的特征在于所述矩形小波的开始时刻,随后是所述矩形小波的小波幅度随着所述矩形小波的第一时间斜率而增加,直到所述矩形小波的第一平稳时刻为止。在所述矩形小波的第一平稳时刻之后是小波幅度以小波幅度的第二斜率一直持续到所述矩形小波的第二平稳时刻。在所述矩形小波的第二平稳时刻之后是以第三时间斜率下降,直到所述矩形小波的时间端部。在此情况下,第二时间斜率的绝对值小于第一时间斜率的绝对值的10%并且小于第三时间斜率的绝对值的10%。
代替先前描述的小波,还可以使用其他二维小波例如正弦半波小波,其同样具有不等于零的积分。
建议在使用小波时,例如通过相关和/或适于探测所涉及小波的匹配滤波器的输出电平对已识别的信号变化曲线特征或所述小波的预定义阈值的超越的时刻,将所述信号变化曲线特征的所涉及小波的时间位移作为信号变化曲线特征参数。优选地,评估所述接收信号的包络和/或相位信号和/或置信度信号等。
可以被确定的另一个可能的信号变化曲线特征参数是已识别的信号变化曲线特征的所涉及小波的时间压缩或扩展。同样,可以确定已识别的信号变化曲线特征的小波的幅度。
在本文公开的方法的建议的发展中已认识到,有利的是,将非常快到达的回波的已识别的信号变化曲线特征的数据首先从所述传感器传输到所述计算机系统,然后才传输随后被识别的信号变化曲线特征的后续数据。优选地,在此情况下总是至少传输已识别的信号变化曲线特征类别和时间戳,所述时间戳优选地应当说明所述信号变化曲线特征何时再次到达所述传感器。在识别过程的范围内,可以向为所述接收信号的片段而考虑的不同信号变化曲线特征分配分数,这些分数说明根据所使用的估计算法将什么概率分配给所述信号变化曲线特征的存在。在最简单的情况下,这样的分数是二进制的。但是,优选地它是复数、实数或整数。如果多个信号变化曲线特征具有高的分数值,则在一些情况下有意义的是:也传输具有较低分数值的已识别的信号变化曲线特征的数据。为了使得所述计算机系统能够正确处理,对于这种情况不仅应当传输已识别的信号变化曲线特征的数据和针对相应信号变化曲线特征的时间戳,而且还应当传输所确定的分数值。因此,在这种情况下,将由已识别的信号变化曲线特征及其时间位置和附加的分配的分数值构成的假设列表传输到所述计算机系统。
优选地,根据FIFO原理来传输已识别的信号变化曲线特征类别的数据和分配给它的数据(例如是相应已识别的信号变化曲线特征类别的时间戳和分数值),即分配的信号变化曲线特征参数。这确保了总是首先传输最接近对象的反射的数据,并且从而根据概率优先处理所述车辆与障碍物碰撞的安全关键情况。
除了传输测量数据外,还可以传输所述传感器的故障状态。如果所述传感器通过自测试设备确定存在缺陷并且先前传输的数据可能潜在地存在错误,那么这也可以在接收时间TE期间发生。由此确保了所述计算机系统可以在尽可能早的时刻获得有关所述测量数据评估变化的知识,并且可以将所述变化丢弃或以不同的方式处理。这对于紧急制动系统特别重要,因为紧急制动是对安全关键的干预,只有在基础数据具有相应的置信度值时才允许导入该干预。因此,与此相对,推迟所述测量数据的传输、即例如已识别的信号变化曲线特征类别的数据的传输和/或分配的一个信号变化曲线特征参数的传输,并因此将优先级定得较低。当然,如果传感器中出现故障,则可以考虑中止传输。但是在一些情况下看起来可能发生了故障,但不确定。在这方面,在这种情况下指示传输的继续。因此,所述传感器的安全关键故障的传输优选地被确定为较高的优先级。
除了已经描述的具有0积分值的小波和附加地在本文被称为小波的具有不同于0的积分值的信号片段之外,在所述接收信号的变化曲线中的确定时刻在本发明的意义下也可以被理解为信号变化曲线特征,其可以用于数据压缩并且可以被传输以代替所述接收信号的采样值。可能的信号变化曲线特征集合的这些子集在下文中称为信号时刻。因此,所述信号时刻在本发明的意义下是所述信号变化曲线特征的一种特殊形式。
第一可能信号变化曲线点以及因此所述信号变化曲线特征是所述包络信号1的幅度与阈值信号SW的幅度在上升方向上的相交。
第二可能信号变化曲线点以及因此的信号变化曲线特征是所述包络信号1的幅度与阈值信号SW的幅度在下降方向上的相交。
第三可能信号变化曲线点以及因此的信号变化曲线特征是所述包络信号1的幅度在阈值信号SW的幅度之上的最大值。
第四可能信号变化曲线点以及因此的信号变化曲线特征是所述包络信号1的幅度在阈值信号SW的幅度之上的最小值。
必要时可能有意义的是,对于这四种示例性信号时刻类型和其他类型的信号时刻使用特定于信号时刻类型的阈值信号。
信号变化曲线特征的时间序列典型地不是任意的。例如,如果在具有足够幅度的包络信号1中预期有三角形小波,则除了在适合于探测这种三角形小波的匹配滤波器的输出处的相应最小电平之外,在时间上与超越在所述匹配滤波器的输出处的所述最小电平相关地,还可以预期:
1.具有包络信号1的幅度与阈值信号SW的幅度在上升方向上的交叉的第一可能信号变化曲线点的出现,以及在时间上接着的
2.具有在阈值信号SW的幅度之上的包络信号1的幅度最大值的第三可能信号变化曲线点的出现,以及在时间上接着的
3.具有包络信号1的幅度与阈值信号SW的幅度在下降方向上的交叉的第二可能信号变化曲线点的出现。
此外,在所述匹配滤波器的输出处超越所述最小电平是第五可能信号变化曲线点的另一示例,因此是另一可能的信号变化曲线特征。
已识别的信号变化曲线特征的由此得到的分组和时间序列可以自己例如通过Veterbi解码器被识别为信号变化曲线特征的预定义的预期分组或时间序列,并因此可以自己再次表示信号变化曲线特征。因此,第六可能信号变化曲线点以及因此信号变化曲线特征是其他信号变化曲线特征的这种预定义分组和/或时间序列。
如果识别到信号变化曲线特征的这种分组或这种信号变化曲线特征类别的时间序列,则优选地执行该已识别的组合的信号变化曲线特征类别和至少一个分配的信号变化曲线特征参数的传输、而不是各个信号变化曲线特征的传输,因为由此节省大量的数据总线容量。可能存在两者都被传输的情况。在此情况下,传输信号变化曲线特征的信号变化曲线特征类别的数据,该数据是其他信号变化曲线特征的预定义时间序列和/或分组。为了实现压缩,有利的是不传输这些其他信号变化曲线特征中的至少一个的至少一个信号变化曲线特征类别。
信号变化曲线特征的时间分组特别是在这些信号变化曲线特征的时间间隔不超过预定义距离时存在。在上面提到的示例中,应当考虑所述匹配滤波器中的信号传播时间。典型地,允许所述匹配滤波器比比较器慢。因此,所述匹配滤波器的输出信号的变换应当与相关信号时刻的出现时间具有固定的时间关系。
特别优选地,所述车辆中的数据传输经由双向的单线数据总线进行。在此情况下优选地,返回线路由所述车辆的车身确保。优选以电流调制的方式将传感器数据发送到所述计算机系统。用于控制所述传感器的数据通过所述计算机系统优选以电压调制的方式发送到所述传感器。根据本发明已经认识到,使用PSI5数据总线和/或DSI3数据总线特别适合于所述数据传输。此外已经认识到,特别有利的是,以>200千比特/秒的传输速率将数据传输到所述计算机系统以及以>10千比特/秒、优选地以20千比特/秒的传输速率将数据从所述计算机系统传输到所述至少一个传感器。此外已经认识到,应当利用发送电流将从所述传感器到所述计算机系统的数据传输调制到所述数据总线上,该发送电流的电流强度应当小于50mA、优选地小于5mA、优选地小于2.5mA。对于这些运行值,必须相应地适配这些总线。但是基本原理仍然存在。
为了执行上述方法,需要具有到所述数据总线、优选地到所述单线数据总线的数据接口的计算机系统,所述计算机系统支持对这种压缩数据的解压缩。然而,通常所述计算机系统不执行完全的解压缩,而是例如仅评估所述时间戳和已识别的信号变化曲线特征类型。执行上述方法之一所需的传感器具有至少一个发射器和至少一个接收器,用于产生接收信号,它们也可以组合为一个或多个换能器地存在。此外,所述传感器至少具有用于处理和压缩所述接收信号的设备以及用于经由所述数据总线、优选地经由所述单线数据总线将数据传输到所述计算机系统的数据接口。对于所述压缩,用于压缩的设备优选地具有以下子设备的至少之一:匹配滤波器,比较器,用于产生一个或多个阈值信号SW的阈值信号产生设备,比较器,用于形成导数的微分器,用于形成积分信号的积分器,其他滤波器,用于从所述接收信号中产生包络信号的包络形成器,用于将所述接收信号或从所述接收信号导出的信号与参考信号进行比较的相关滤波器。
附图说明
下面基于实施例并参考附图更详细地解释本发明。在此具体地:
图1示出了信号压缩和传输的原理性流程,
图2更详细地示出了信号压缩和传输的原理性流程,
图3的(a)部分示出了常规的超声回波信号及其常规评估,
图3的(b)部分示出了常规的超声回波信号及其评估,其中幅度被一起传输,
图3的(c)部分示出了超声回波信号,其中包含线性调频方向,
图3的(d)部分示出了在丢弃未识别的信号分量的情况下在图3的(c)部分的信号中已识别的信号对象(三角形信号),
图4a示出了未要求保护的传统的传输,
图4b示出了在完全接收超声回波之后所分析的数据的未要求保护的传输,
图4c示出了压缩数据的要求保护的传输,其中在该示例中,信号基本对象的符号根据现有技术基本上没有压缩,
图5示出了压缩数据的要求保护的传输,其中在该示例中信号基本对象的符号被压缩为信号对象的符号,
图6示出了压缩数据的要求保护的传输,其中在该示例中信号基本对象的符号被压缩为信号对象的符号并且不仅评估包络信号、而且还评估置信度信号。
如上所解释的,现有技术的技术教导都由以下想法引出,即借助于超声传感器对车辆前的对象的识别已经在所述超声传感器中执行,然后在识别了所述对象之后才传输对象数据。但是,由于在这种情况下在使用多个超声发射器时失去了协同效应,因此在本发明的范围内已经认识到,仅传输所述超声传感器本身的回波数据、而不传输所有数据是无意义的。
另外,在中央计算机系统中可以有利地对优选多个传感器的数据进行评估。但是,为此必须与现有技术不同地进行数据压缩以便经由具有较低总线带宽的数据总线进行传输。于是由此可以产生协同效应。从而例如可以考虑,车辆具有多于一个的超声传感器。为了能够区分这两个传感器,有意义的是这两个传感器使用不同的编码进行发送。然而,与现有技术相反,两个传感器现在都应当检测两个超声传感器的两个辐射的超声回波,并将它们适当压缩地传输到所述中央计算机系统,在该中央计算机系统处重建和融合超声接收信号。在所述重建(解压缩)之后才识别障碍物(环境中的对象)。此外,这也使得能够将超声传感器数据与其他传感器系统(例如雷达等)的数据进一步融合。
利用本发明提出了一种用于将传感器数据从传感器传输到计算机系统的方法。特别合适的是该方法用于将超声接收信号的数据从超声传感器传输到作为车辆中的计算机系统的控制设备。基于图1来解释该方法。根据所提出的方法中,首先产生超声突发脉冲并发射到自由空间中,典型地是在所述车辆的环境中(图1的步骤α)。在此情况下,超声突发脉冲由多个以超声频率彼此相继的声音脉冲组成。所述超声突发脉冲通过以下方式产生,即超声发射器或超声换能器中的机械振荡器缓慢起振并再次停振。然后,由示例性超声换能器这样发射的超声突发脉冲被车辆环境中的对象反射,并由超声接收器或超声换能器本身作为超声信号接收,并转换成电接收信号(图1的步骤β)。特别优选地,所述超声发射器与所述超声接收器相同,于是在下文中称为换能器,其是交替地作为超声发射器和超声接收器运行并因此作为超声传感器运行的电声部件。但是,在下文中解释的原理也可以应用于分离的接收器和发射器。在所提出的超声传感器中存在信号处理单元,其现在分析和压缩对应于所述超声接收信号的电接收信号(以下称为“接收信号”)(图1的步骤γ),以便最小化必要的数据传输(要传输的数据量)和创建自由空间,用于例如状态消息和控制计算机的其他控制指令向所述信号处理单元或超声传感器系统的传输。随后,将压缩的电接收信号传输到所述计算机系统(图1的步骤δ)。
因此,所属的方法用于特别是在车辆中将传感器数据、特别是超声传感器的传感器数据从传感器传输到计算机系统。在此之前是超声突发脉冲的发射(图1的步骤α)和超声信号的接收以及电接收信号的形成(图1的步骤β)。在此之后,通过检测所述接收信号中的优选至少两个或三个或更多个预确定特性来执行所述接收信号的数据压缩(图1的步骤γ)以产生压缩的数据(图1的步骤γ)。优选地,通过采样(图2的步骤γa,其中步骤γa被细分为例如五个子步骤)将所述电接收信号转换为采样的接收信号,该采样的接收信号由采样值的时间离散流组成。在此情况下,典型地可以为每个采样值分配采样时刻作为该采样值的时间戳。所述压缩可以例如通过小波变换来进行(图2的步骤γb)。为此,将接收的超声信号以所述采样的接收信号的形式与预确定的基本信号形状(在上文中称为信号特征)通过在所述预确定的基本信号形状与所述采样的接收信号之间形成相关积分(该术语也参见维基百科)来进行比较,所述基本信号形状例如存储在库中。所述接收信号中的基本信号形状的时间序列相应形成信号对象,该信号对象被分配给多个信号对象类别之一。通过形成所述相关积分,针对这些信号对象类别中的每一个相应地确定该信号对象类别的所属频谱值。由于这是连续发生的,因此所述频谱值本身表示时间离散的瞬时频谱值流,其中又可以向每个频谱值分配时间戳。一种数学上等效的替换方法是为每个预确定的信号对象类别(基本信号形状)使用匹配滤波器(英语:matched-filter)。由于通常使用多个信号对象类别,这些信号对象类别还可能经受不同的时间扩展(还请参见“小波分析”),因此通过这种方式典型地得到不同信号对象类别的频谱值的多维向量及其各自的不同时间扩展的时间离散流,其中又向这些多维向量中的每一个分配时间戳。这些多维向量中的每一个是所谓的特征向量。因此它是特征向量的时间离散流。优选又向这些特征向量中的每一个分配时间戳(图2的步骤γb)。
由此通过连续的时间位移还得到时间维度。由此还可以向所述频谱值的特征向量补充过去值或依赖于所述过去值的值,例如,这些值中的一个或多个值的时间积分或导数或滤波值等。这可以进一步增加所述特征向量数据流内这些特征向量的维度。因此,为了在下文中保持较小的工作量,在从所述超声传感器的所述采样的接收信号中提取所述特征向量期间限制为少数几个信号对象类别是有意义的。因此,例如然后可以使用匹配滤波器(英语:matched filter)来连续监视所述接收信号中这些信号对象类别的出现。
作为特别简单的信号对象类别,本文例如可以特别是等腰三角形和双峰。在此情况下,信号对象类别通常由预给定的频谱系数向量组成,即由预给定的特征向量值组成。
为了确定超声回波信号的特征向量的频谱系数的相关性,确定这些特性、即瞬时频谱系数的向量(特征向量)的元素与具有信号对象类别形式的这些特性(原型)的至少一种组合之间的距离的绝对值,所述信号对象类别通过来自预给定信号对象类别向量的库的预给定特征向量(原型或原型向量)来表示(图2的步骤γd)。优选地,所述特征向量的频谱系数在与所述原型相关之前被归一化(图2的步骤γc)。在该距离确定时确定的距离可以例如由相应原型的预给定特征向量(原型或原型向量)的每个频谱系数与所述超声回波信号的当前特征向量的对应归一化频谱系数之间的所有差之和组成。欧几里德距离将由所述原型的预给定特征向量(原型或原型向量)的每个频谱系数与所述超声回波信号的当前特征向量的对应归一化频谱系数之间的所有差的平方之和的平方根形成。然而,这种距离形成通常太费事。可以考虑其他距离形成方法。于是可以在归一化之前向每个预给定特征向量(原型或原型向量)分配符号并且必要时还可以分配参数例如距离值和/或幅度。如果这样确定的距离低于第一阈值并且它是当前特征向量值与预给定特征向量值之一(原型向量或原型向量的值)之间的最小距离,则其符号被继续用作已识别的原型。由此产生由已识别的原型和当前特征向量的时间戳构成的对。然后优选地,所述数据(图2的步骤δ)——在此是最能象征所述已识别的原型的所确定的符号——以及例如所述距离和出现时刻(时间戳)到所述计算机系统的传输仅当该距离的绝对值低于所述第一阈值并且所述已识别的原型是要传输的原型时才进行。有可能的是:还例如针对噪声存储了不要被识别的原型,即例如反射等不存在。这些数据与障碍物识别无关,因此必要时也不应当被传输。因此,如果当前特征向量值与预给定特征向量值(原型或原型向量的值)之间所确定的距离的绝对值低于所述第一阈值(图2的步骤γe),则识别出原型。
因此,优选地不再传输超声回波信号本身,而是仅传输针对所述回波信号内的已识别的典型时间信号变化曲线的符号以及在确定时间段内属于这些信号变化曲线的时间戳的序列(图2的步骤δ)。然后优选地针对每个已识别的信号对象仅传输针对已识别的信号形状原型的符号、其参数(例如,包络的幅度和/或时间扩展)以及该信号形状原型出现的时间参考点(时间戳)作为已识别的信号对象。取消了各个采样值的传输或阈值被所述采样的接收信号的包络超越的时刻等的传输。通过这种方式,对相关的原型的选择导致大量数据压缩并导致所需总线带宽的减少。
因此,在形成估计值(此处例如是预给定特征向量(原型或原型向量)形式的信号对象类别的代表之间的反距离)的情况下对特性组合的存在进行定量检测,并且接着将压缩的数据传输到所述计算机系统,如果该估计值(例如反距离)的绝对值大于第二阈值或反估计值低于第一阈值的话。因此,所述超声传感器的信号处理单元对所述接收信号进行数据压缩以产生压缩的数据。然后,所述超声传感器将这样压缩的数据、优选地仅这样识别的原型的编码(符号)、其幅度和/或时间扩展以及出现时刻(时间戳)传输到所述计算机系统。由此,通过经由超声传感器和计算机系统之间的数据总线传输数据最小化了EMV负担,并且在时间间隔内可以将诸如用于系统故障识别的所述超声传感器的状态数据的其他数据经由超声传感器与计算机系统之间的数据总线传输到所述计算机系统,这改善了等候时间。
在本发明的范围中已经表明,数据应当经由所述数据总线优先传输。在此情况下,传感器(即在此超声传感器)的安全关键故障向所述计算机系统的通知具有最高优先级,因为它们以很高的概率影响所述超声传感器的测量数据的有效性。这些数据从所述传感器发送到所述计算机系统。来自所述计算机系统的执行与安全相关的自测试的请求具有第二高优先级。这样的命令从所述计算机系统发送到所述传感器。所述超声传感器本身的数据具有第三高优先级,因为不允许增加等候时间。所有其他数据就其经由所述数据总线的传输而言具有(还)更低的优先级。
特别有利的是,所述用于特别是在车辆中将传感器数据、特别是超声传感器的传感器数据从传感器传输到计算机系统的方法具有:
-发射超声突发脉冲,具有发射所述超声突发脉冲的开始(57)和结束(56),
-接收超声信号并在至少从发射所述超声突发脉冲串的结束(56)起的接收时间(TE)
内形成接收信号,以及
-经由数据总线、特别是单线数据总线向所述计算机系统传输所述压缩的数据,而且使得从所述传感器到所述计算机系统的数据传输(54)以从所述计算机系统经由所述数据总线到所述传感器并且位于发射所述超声突发脉冲的结束(56)之前的起始指令(53)而开始,或者在从所述计算机系统经由所述数据总线到所述传感器并且在发射所述超声突发脉冲的开始(57)之前的起始指令(53)之后开始,其中然后在所述起始指令(53)之后周期性地持续地执行所述传输(54),直到数据传输(58)的结束为止,所述数据传输的结束在时间上位于所述接收时间(TE)的结束之后。
因此,作为数据压缩的第一步,所提出的方法的另一变型规定从所述接收信号形成特征向量信号(具有n个特征向量值且n为特征向量的维度的特征向量流)。这样的特征向量信号可以包括多个模拟和数字的数据信号。因此,所述特征向量信号表示或多或少复杂的数据/信号结构的时间序列,在最简单的情况下,可以将所述特征向量信号理解为由多个子信号组成的向量信号。
例如可能有意义的是,形成所述接收信号的一阶和/或更高阶时间导数或形成所述接收信号的一次或多次积分,这是所述特征向量信号内的子信号。
还可以形成接收信号的包络信号,然后所述包络信号是所述特征向量信号内的子信号。
此外可能有意义的是,将所述接收信号与所发射的超声信号进行卷积并从而形成相关信号,然后该相关信号可以是所述特征向量信号内的子信号。在这种情况下,一方面,该信号可用作发射的超声信号,所述发射的超声信号曾用于操控发射器的驱动器,或者另一方面例如用作曾在所述发射器上加以测量并从而更好地对应于实际辐射的声波的信号。
最后可能有意义的是,通过匹配滤波器(英语:matched filter)来探测预确定信号对象的出现并为所述预确定信号对象中一些的相应信号对象形成匹配滤波器信号。在此情况下,匹配滤波器(英语:matched filter)应理解为一种优化信噪比(英语:signal tonoise ratio,SNR)的滤波器。在受到干扰的超声接收信号中应当识别出预定义的信号对象。在本文献中也经常使用术语“相关滤波器”、“信号匹配滤波器(SAF)”或仅仅“适配滤波器”。所述匹配滤波器用于最佳地确定已知信号形状的存在性(探测),即预确定信号对象的存在性,而且还是存在干扰(参数估计)的情况下。所述干扰可以例如是其他超声发射器的信号和/或是地面回波。
然后,匹配滤波器输出信号优选是所述特征向量信号内的子信号。
可以在所述特征向量信号的单独子信号中用信号通知确定的事件。在本发明的意义上,这些事件是信号基本对象。因此,信号基本对象不包括诸如矩形脉冲或小波或波列的其他形状的信号形状,而是包括在所述接收信号的变化曲线中和/或在由所述接收信号导出的信号的变化曲线中的突出的点,诸如例如可以通过从所述接收信号中滤波而获得的、导出的包络信号。
可以是所述特征向量信号的子信号的另一信号可以例如探测所述接收信号的包络、即所述包络信号是否与预给定的第三阈值相交。因此这是一个用信号通知所述接收信号中存在信号基本对象并因此用信号通知存在所述特征向量信号的信号。
可以是所述特征向量信号的子信号的另一信号可以例如探测所述接收信号的包络、即所述包络信号是否上升地与预给定的第四阈值相交,所述第四阈值可以与所述第三阈值相同。因此这是一个用信号通知所述接收信号中存在信号基本对象并因此通知存在所述特征向量信号的信号。
可以是所述特征向量信号的子信号的另一信号可以例如探测所述接收信号的包络、即所述包络信号是否下降地与预给定的第五阈值相交,该第五阈值可以与所述第三或第四阈值相同。因此这是一个用信号通知所述接收信号中存在信号基本对象并因此通知存在所述特征向量信号的信号。
可以是所述特征向量信号的子信号的另一信号可以例如探测所述接收信号的包络、即所述包络信号是否具有在第六阈值之上的最大值,该第六阈值可以与上述第三至第五阈值相同。因此这是一个用信号通知所述接收信号中存在信号基本对象并因此通知存在所述特征向量信号的信号。
可以是所述特征向量信号的子信号的另一信号可以例如探测所述接收信号的包络、即所述包络信号是否具有在第七阈值之上的最小值,该第七阈值可以与上述第三至第六阈值相同。因此这是一个用信号通知所述接收信号中存在信号基本对象并因此通知存在所述特征向量信号的信号。
在这种情况下,优选地评估所述包络的至少一个在前的最大值是否具有到所述最小值的最小距离,以避免探测到噪声。可以考虑涉及于此的其他滤波。还可以检验所述最小值与在前的最大值之间的时间间隔是否大于第一时间最小距离。这些条件的满足分别设定了标志或信号,该标志或信号本身又优选是所述特征向量信号的子信号。
同样,应当以类似的方式检查其他信号对象的时间距离和以幅度度量的距离是否满足一定的真实性要求,如最小时间距离和/或最小幅度距离的遵守。从这些检验中也可以导出其他模拟的、二进制的或数字的子信号,这些子信号由此进一步增加了所述特征向量信号的维度。
必要时,可以在提高显著性阶段还将所述特征向量信号转换为显著特征向量信号,例如通过线性映射或通过更高阶的矩阵多项式。然而,实践证明,这至少对于目前的要求还不是必需的。
根据所建议的方法,基于所述特征向量信号或所述显著特征向量信号,在所述接收信号内识别信号对象和将信号对象分类为已识别的信号对象类别。
如果例如匹配滤波器的输出信号的幅度以及因此所述特征向量信号的子信号的幅度在必要时特定于匹配滤波器的(例如第八)阈值之上,则可以将所述匹配滤波器为其探测而设计的信号对象认为是已识别的。在这种情况下,优选还考虑其他参数。例如,如果在突发脉冲期间发送了频率不断增加的超声突发脉冲(所谓的正线性调频),则还预期具有这种调制特性的回波。如果所述包络的信号形状(例如所述包络的三角信号形状)虽然在时间上局部地与预期的信号形状一致,但不与所述调制特性一致,则它不是所述发射器的回波,而是可能来自其他超声发射器的干扰信号或来自超作用范围的干扰信号。在这方面,所述系统然后可以在固有回波和外来回波之间进行区分,由此将同一个信号形状分配给两个不同的信号对象,即固有回波和外来回波。在此情况下,所述固有回波经由所述数据总线从所述传感器到所述计算机系统的传输优选优先于所述外来回波的传输,因为前者通常与安全性相关,而第二回波类型通常与安全性无关。
典型地,在所述识别时为每个已识别的信号对象分配至少一个信号对象参数或为该信号对象确定至少一个信号对象参数。优选地,这是说明何时接收到所述对象的时间戳。在这种情况下,所述时间戳可以例如涉及所述接收信号中的所述信号对象的时间起点或所述信号对象的时间终点或所述信号对象的时间长度或所述信号对象的时间重心的时间位置等。还可以考虑其他信号对象参数如幅度、延伸等。因此,在所提出的方法的一种变型中,传输具有针对至少一个信号对象类别的符号的至少一个分配的信号对象参数,所述至少一个已识别的信号对象属于所述至少一个信号对象类别。所述信号对象参数优选是作为时间戳的时间值并且说明适合于从中能够推断出自先前的超声波突发脉冲发射以来的时间的时间位置。优选地,随后从中依据这样确定和传输的时间值来确定对象的距离。
最后,以具有时间戳的分配的符号的形式优先传输已识别的信号对象类别,优选分别与分配的信号对象参数一起传输。所述传输也可以以更复杂的数据结构(英语:Records,记录)进行。例如可以考虑,首先传输已识别的安全相关的信号对象(例如已识别的障碍物)的时刻,然后传输安全相关的信号对象的已识别的信号对象类别。由此进一步减少了等候时间。
在一个变型中,所提出的方法至少包括确定线性调频值作为分配的信号对象参数,所述分配的信号对象参数说明已识别的信号对象是具有正线性调频、负线性调频、还是非线性调频特性的超声发射突发脉冲的回波。“正线性调频”指的是在所述接收信号中所接收的信号对象内的频率增加。“负线性调频”是指在所述接收信号中所接收的信号对象内的频率下降。“非线性调频”是指在所述接收信号中所接收的信号对象内的频率基本上保持不变。
因此在该方法的一种变型中,也可以通过形成相关、例如通过形成一方面接收信号或代替所述接收信号的从所述接收信号导出的信号与另一方面参考信号之间的时间连续或时间离散的相关积分来形成置信度信号,所述参考信号例如是所述超声发射信号或另一预期小波。然后,所述置信度信号典型地是所述特征向量信号的子信号,即由向量采样值(特征向量值)的序列组成的特征向量的一个分量。
在本方法的另一种变型中,在此基础上还形成相位信号,该相位信号说明例如所述接收信号或由所述接收信号形成的信号(例如置信度信号)相对于参考信号(例如所述超声发射信号和/或另一类型的参考信号)的相移。然后,所述相位信号典型地同样是所述特征向量信号的子信号,即由向量采样值(特征向量值)的序列组成的特征向量的一个分量。
类似地,在所提出的方法的另一变型中可以通过在一方面所述相位信号或从所述相位信号导出的信号与参考信号之间形成相关来形成相位置信度信号,并且将该相位置信度信号用作所述特征向量信号的子信号。然后,所述相位置信度信号典型地同样是所述特征向量信号的子信号,即由向量采样值(特征向量值)的序列组成的特征向量的一个分量。
现在在评估所述特征向量信号时,可能有意义的是:将所述相位置信度信号与一个或多个阈值进行比较,以产生离散化的相位置信度信号,所述离散化的相位置信度信号本身又可以是所述特征向量信号的子信号。
在所提出的方法的一种变型中,对所述特征向量信号和/或所述显著特征向量信号的评估可以使得为可识别的信号对象类别形成所述特征向量信号与一个或多个信号对象原型值之间的一个或多个距离值。这样的距离值可以是布尔值、二进制值、离散值、数字值或模拟值。优选地,所有距离值在一个非线性函数中相互逻辑连接。从而在三角形状的预期正线性调频回波的情况下,可以丢弃接收到的三角形状的负线性调频回波。这种丢弃在本发明的意义下是“非线性”过程。
反过来,所述接收信号中的三角形可能不同地形成。这首先涉及所述接收信号中三角形的幅度。如果所述接收信号中的幅度足够大,则例如分配给该三角形信号的匹配滤波器提供在预给定的第九阈值之上的信号。于是在这种情况下,例如可以向该信号对象类别(针对三角形信号)分配在超越时刻所识别的信号对象。在这种情况下,所述特征向量信号和所述原型(在此是第九阈值)之间的距离值低于一个或多个预确定的、二进制的、数字的或模拟的距离值(在此0=相交)。
在本发明的范围内已经认识到,有利的是,将非常快到达的回波的已识别的信号对象的数据首先从所述传感器传输到所述计算机系统,然后才传输随后被识别的信号对象的后续数据。优选地,在此情况下总是至少传输已识别的信号对象类别和时间戳,所述时间戳优选地应当说明所述信号对象何时再次到达所述传感器。在识别过程的范围内,可以向为所述接收信号的片段考虑的不同信号对象分配分数,这些分数说明根据所使用的估计算法将什么概率分配给所述信号对象的存在。在最简单的情况下,这样的分数是二进制的。但是,优选地它是复数、实数或整数。它例如可以是所确定的距离。如果多个信号对象具有高的分数值,则在一些情况下有意义的是也传输具有较低分数值的已识别的信号对象的数据。为了使得所述计算机系统能够正确处理,对于这种情况不仅应当传输已识别的信号对象的数据(符号)和针对相应信号对象的时间戳,而且还应当传输所确定的分数值。不是仅传输已识别的信号对象的数据(符号)和针对对应于该符号的信号对象的时间戳,附加地还可以一起传输具有第二最小距离的信号对象的数据(符号)及其针对对应于该第二最大概率符号的信号对象的时间戳。因此,在这种情况下,将由两个已识别的信号对象及其时间位置以及附加地分配的分数值构成的假设列表传输到所述计算机系统。同样还可以将由针对多于两个已识别的信号对象的多于两个符号及其时间位置和附加地分配的分数值构成的假设列表传输到所述计算机系统。
优选地,根据FIFO原理来传输已识别的信号对象类别的数据和分配的数据(例如相应已识别的信号对象类别的时间戳和分数值),即分配的信号对象参数。这确保了总是首先传输最接近对象的反射的数据,并且从而根据概率优先处理所述车辆与障碍物碰撞的安全关键情况。
除了传输测量数据外,还可以传输所述传感器的故障状态。如果所述传感器通过自测试设备确定“存在缺陷并且先前传输的数据可能存在错误”,那么这也可以在接收时间(TE)期间发生。由此确保了所述计算机系统可以在尽可能早的时刻获得有关所述测量数据评估变化的知识,并且可以将所述变化丢弃或以不同的方式处理。这对于紧急制动系统特别重要,因为紧急制动是对安全关键的干预,只有在基础数据具有相应的置信度值时才允许启动该紧急制动,并且对于其他驾驶员辅助系统来说也特别重要。因此,与此相对,推迟所述测量数据的传输、即例如已识别的信号对象类别的数据的传输和/或分配的一个信号对象参数的传输,并因此将优先级定得较低。如果传感器中出现故障,则也可以考虑中止传输。但是也可能看起来发生了故障,但不确定存在该故障。在这方面,在这种情况下可能指示继续传输。因此,所述传感器的安全关键故障的传输优选地被确定为较高的优先级。
除了已经描述的具有0积分值的小波和附加地在本文被称为小波的具有不同于0的积分值的信号片段之外,在所述接收信号的变化曲线中的确定部位/相位在本发明的意义下也可以被理解为信号对象,其可以用于数据压缩并且可以被传输以代替所述接收信号的采样值。可能的信号基本对象集合的这些子集在下文中称为信号时刻。因此,这些信号变化曲线点在本发明的意义下是所述信号基本对象的一种特殊形式。
第一可能的信号变化曲线点以及因此的信号基本对象是所述包络信号(1)的变化曲线与阈值信号(SW)在上升方向上的相交。
第二可能的信号变化曲线点以及因此的信号基本对象是所述包络信号(1)的变化曲线与阈值信号(SW)在下降方向上的相交。
第三可能的信号变化曲线点以及因此的信号基本对象是所述包络信号(1)的变化曲线中在第十三阈值信号(SW)的幅度之上的局部最大值或绝对最大值。
第四可能的信号变化曲线点以及因此的信号基本对象是所述包络信号(1)的变化曲线中在阈值信号(SW)之上的局部最小值或绝对最小值。
必要时可能有意义的是,对于信号变化曲线点的这四种示例性类型和其他类型的信号变化曲线点,使用信号基本对象典型的阈值信号(SW)。
信号基本对象的时间序列典型地不是任意的。这根据本发明被利用,因为优选地不应当传输具有简单性质的信号基本对象,而是传输这些信号基本对象的时间序列的已识别的模式,这些已识别的模式于是表示实际的信号对象。例如,如果在具有足够高度的包络信号(1)中预期有三角形小波,则除了在适合于探测这种三角形小波的匹配滤波器的输出处的相应最小电平之外,在时间上与超越在所述匹配滤波器的输出处的所述最小电平相关地还可以预期
1.在所述包络信号(1)的幅度与阈值信号(SW)在上升方向上交叉时的第一可能信号变化曲线点的出现,以及在时间上接着的
2.所述包络信号(1)的在一个或所述阈值信号(SW)之上的最大值时的第二可能信号变化曲线点的出现,以及在时间上接着的
3.在所述包络信号(1)与一个或所述阈值信号(SW)在下降方向上的交叉时的第三可能信号变化曲线点的出现。
因此,在本示例中三角形小波的示例性信号对象在于三个信号基本对象的预定义序列,借助于所述序列识别信号对象并将该信号对象分配给信号对象类别,其中该信息作为所述信号对象类别的符号并通过描述已识别的信号对象的参数(例如特别是出现时刻,即时间戳)传输。此外,在所述匹配滤波器的输出处超越所述最小电平是第五可能信号变化曲线点的另一示例,因此是另一可能的信号基本对象。
已识别的信号基本对象的由此得到的分组和时间序列可以自己例如通过Veterbi解码器被识别为信号基本对象的预定义的预期分组或时间序列,并因此可以自己再次表示信号基本对象。因此,第六可能信号变化曲线点以及因此的信号基本对象是其他信号基本对象的时间序列和/或这种预定义分组。
如果识别到信号变化曲线特征的这种分组或信号对象类别的时间序列,则优选地执行该已识别的组合的信号对象类别的符号和至少一个分配的信号对象参数的传输,而不是各个信号基本对象的传输,因为由此节省大量的数据总线容量。但是还可能存在两者都被传输的情况。在此情况下,传输信号对象的信号对象类别的数据(符号),该数据是其他信号基本对象的预定义时间序列和/或分组。为了实现压缩,有利的是:不传输这些其他信号基本对象中的至少一个的至少一个信号对象类别(符号)。
信号基本对象的时间分组特别是在这些信号基本对象的时间间隔不超过预定义距离时存在。在上面提到的示例中,应当考虑所述匹配滤波器中的信号的传播时间。典型地,允许所述匹配滤波器比比较器慢。因此,所述匹配滤波器的输出信号的变换应当与相关信号时刻的出现时间具有固定的时间关系。
因此,根据本发明的一种变型,提出了一种用于特别是在车辆中将传感器数据、特别是超声传感器的传感器数据从传感器传输到计算机系统的方法,该方法在发射超声突发脉冲以及接收超声信号并形成时间离散的接收信号之后开始,所述接收信号由采样值的序列组成。在此情况下,向每个采样值分配时间数据(时间戳)。该方法开始于借助于至少一个合适的滤波器(例如匹配滤波器)从所述接收信号的采样值序列中确定至少两个参数信号,分别涉及每个分配给相应参数信号的信号基本对象的存在。所得到的参数信号(特征向量信号)同样被构造为相应参数信号值(特征向量值)的时间离散序列,每个参数信号值与一个数据(时间戳)相关。因此,优选向每个参数信号值(特征向量值)恰好分配一个时间数据(时间戳)。这些参数信号一起在下文中称为特征向量信号。因此,所述特征向量信号被构造为特征向量信号值的时间离散序列,每个特征向量信号值具有n个参数信号值,这些特征向量信号值由所述参数信号值和另外的参数信号值组成,它们分别具有相同的时间数据(时间戳)。在此情况下,n是各个特征向量信号值的维度,优选地从一个特征向量值到下一特征向量值相同。向每个如此形成的特征向量信号值分配该相应的时间数据(时间戳)。接下来是评估所述特征向量信号在得到的n维相位空间中的时间变化曲线以及在确定评估值(例如距离)的情况下推断出已识别的信号对象。如上所解释的,在此,信号对象由信号基本对象的时间序列组成。在此情况下,典型地向所述信号对象分配预定义的符号。形象地说,在此检验n维特征向量信号在n维相位空间中所指向的点在其以预确定的时间顺序穿过所述n维相位空间的路径中是否以比预给定的最大距离更小的距离接近于该n维相位空间中的预确定点。于是,所述特征向量信号具有时间变化曲线。然后计算评估值(例如距离),该评估值例如可以反映确定序列存在的概率。然后,将又被分配了时间数据(时间戳)的该评估值与阈值向量进行比较,同时形成布尔结果,该布尔结果可以具有第一值和第二值。如果该布尔结果针对该时间数据(时间戳)具有所述第一值,则将所述信号对象的符号和分配给该符号的时间数据(时间戳)从所述传感器传输到所述计算机系统。必要时可以根据已识别的信号对象来传输其他参数。
特别优选地,所述车辆中的数据传输经由串行双向的单线数据总线进行。在此情况下优选地,电返回线路由所述车辆的车身确保。优选以电流调制的方式将传感器数据发送到所述计算机系统。用于控制所述传感器的数据通过所述计算机系统优选以电压调制的方式发送到所述传感器。根据本发明已经认识到,使用PSI5数据总线和/或DSI3数据总线特别适合于所述数据传输。此外已经认识到,特别有利的是以>200千比特/秒的传输速率将数据传输到所述计算机系统以及以>10千比特/秒、优选地以20千比特/秒的传输速率将数据从所述计算机系统传输到所述至少一个传感器。此外已经认识到,应当利用发送电流将从所述传感器到所述计算机系统的数据传输调制到所述数据总线上,该发送电流的电流强度应当小于50mA,优选地小于5mA,优选地小于2.5mA。对于这些运行值,必须相应地适配这些总线。但是基本原理仍然存在。为了执行上述方法,需要具有到所述数据总线、优选地到所述单线数据总线的数据接口的计算机系统,其中所述计算机系统支持对这种压缩数据的解压缩。然而,通常所述计算机系统不执行完全的解压缩,而是例如仅评估所述时间戳和已识别的信号对象类型。执行上述方法之一所需的传感器具有至少一个发射器和用于产生接收信号的至少一个接收器,它们也可以组合为一个或多个换能器地存在。此外,所述传感器至少具有用于处理和压缩所述接收信号的设备以及用于经由所述数据总线、优选地经由所述单线数据总线将数据传输到所述计算机系统的数据接口。对于所述数据压缩,所述设备优选地具有以下单元的至少之一:
·匹配滤波器,
·比较器,
·用于产生一个或多个阈值信号(SW)的阈值信号产生设备,
·用于形成导数的微分器,
·用于形成积分信号的积分器,
·其他滤波器,
·用于从所述接收信号中产生包络信号的包络形成器,
·用于将所述接收信号或从所述接收信号导出的信号与参考信号进行比较的相关滤波器。
以特别简单的形式,所提出的用于特别是在车辆中将传感器数据、特别是超声传感器的传感器数据从传感器传输到计算机系统的方法如下执行:
在此之前例如是超声突发脉冲的发射和超声信号的接收,于是典型地是反射以及形成由采样值的时间序列组成的时间离散的接收信号。在此情况下,向每个采样值分配时间数据(时间戳)。该时间数据典型地反映了采样的时刻。基于该数据流,根据本发明,借助于第一滤波器从所述接收信号的采样值序列中确定具有第一特性的第一参数信号。在这种情况下,所述参数信号优选再次被构造为参数信号值的时间离散序列。再次向每个参数信号值分配恰好一个时间数据(时间戳)。优选地,该数据对应于曾用于形成相应参数信号值的采样值的最新时间数据。时间上与此并行地,优选借助于分配给另外的参数信号的另外的滤波器从所述接收信号的采样值序列中确定至少一个所述另外的参数信号和/或分配给该另外的参数信号的特性,其中,所述另外的参数信号分别再次被构造为另外的参数信号值的时间离散序列。在此,也向每个另外的参数信号值分配与对应的参数信号值相同的时间数据(时间戳)。
在下文中将所述第一参数信号和所述另外的参数信号一起称为参数向量信号或也称为特征向量信号。因此,该特征向量信号表示特征向量信号值的时间离散序列,所述特征向量信号值由参数信号值和另外的参数信号值组成,它们分别具有相同的时间数据(时间戳)。因此,可以向每个这样形成的特征向量信号值、即向每个参数信号值分配该相应的时间数据(时间戳)。
然后,优选准连续地将时间数据(时间戳)的特征向量信号值与阈值向量(优选是原型向量)进行比较,同时形成布尔结果,该布尔结果可以具有第一值和第二值。例如可以考虑,将表示例如特征向量信号值的第一分量的当前特征向量信号值的绝对值与表示所述阈值向量的第一分量的阈值进行比较,并且当所述特征向量信号值的绝对值小于该阈值时将所述布尔结果设置为第一值,以及当不小于时,设置为第二值。如果所述布尔结果具有第一值,则进一步考虑将另外的特征向量信号值的绝对值与另外的阈值相比较,所述另外的特征向量信号值例如表示所述特征向量信号的另外的分量,所述另外的阈值表示所述阈值向量的另外的分量,并且如果所述另外的特征向量信号值的绝对值小于所述另外的阈值,则将所述布尔结果保留在所述第一值,或者如果不小于,则将所述布尔结果设置为所述第二值。通过这种方式,可以检查所有另外的特征向量信号值。当然,其他分类器也是可以考虑的。也可以与多个不同的阈值向量进行比较。这些阈值向量因此代表具有预给定信号形状的原型。它们源自所述库。再次优选地向每个阈值向量分配符号。
然后,在这种情况下作为最后的步骤是将所述符号、以及必要时也将所述特征向量信号值以及分配给所述符号或所述特征向量信号值的时间数据(时间戳)从所述传感器传输到所述计算机系统,如果所述布尔结果针对该时间数据(时间戳)具有第一值的话。
因此,不(再)传输所有其他数据。此外,通过多维评估避免了干扰。
因此,在此基础上提出了一种传感器系统,该传感器系统具有至少一个能够执行上述方法之一的计算机系统,并且具有至少两个同样能够执行上述方法之一的传感器,使得至少两个传感器可以通过信号对象识别而与所述计算机系统通信,并且还能够紧凑地传输外来回波并将该信息附加提供给所述计算机系统。因此,所述传感器系统典型地被设置为,使得所述至少两个传感器与所述计算机系统之间的数据传输根据上述方法运行或可以运行。因此在所述传感器系统的至少两个传感器内,典型地分别借助于上面提出的方法之一压缩超声接收信号,即至少两个超声接收信号并传输到所述计算机系统。在这种情况下,在所述计算机系统内将所述至少两个超声接收信号重建为重建的超声接收信号。然后,所述计算机系统借助于重建的超声接收信号来执行传感器环境中的对象的对象识别。因此,与现有技术相反,所述传感器不执行所述对象识别。它们仅提供涉及已识别的信号对象及其参数的编码的数据,因此以压缩形式传输接收信号变化曲线。
优选地,所述计算机系统附加地借助于重建的超声接收信号以及必要时另外的传感器的附加信号(特别是雷达传感器的信号)来识别对象,也就是传感器环境中的障碍物。
作为最后的步骤,所述计算机系统优选地基于已识别的对象为所述传感器或所述传感器所属的设备或具有所述传感器作为组成部分的设备创建环境地图。
根据本发明提出的经由数据总线在传感器和计算机系统之间以压缩的形式传输信号变化曲线数据一方面降低了数据总线负载,因此降低了对EMV要求的关键性,另一方面提供了另外的空闲数据总线容量以用于从所述计算机系统向所述传感器传输控制指令以及用于从所述传感器向所述计算机系统传输状态信息和其他数据。在此情况下,用于传输接收信号变化曲线的压缩的数据和其他数据(如状态信息或故障消息)的所建议的优先级确保了首先传输与安全性相关的数据,从而不会产生所述传感器的不必要的停滞时间。
图3的(a)部分以自由选择的单位示出了常规超声回波信号(1)的时间变化曲线(参见较宽的实线)及其传统的评估。从发射突发脉冲(SB)的发射开始(参见最左侧所示的信号变化曲线段和图3的(d)部分中带有SB的附图标志),将携带阈值信号(SW)(参见虚线)。每当超声回波信号(1)的包络信号超越阈值信号(SW)时,就将输出(2)(参见较细的实线)设置为逻辑1。它是具有数字输出电平的时间模拟接口。然后在所述传感器的控制设备中进行进一步的评估。不可能经由与现有技术相应的该模拟接口发信号通知故障或控制所述传感器。
图3的(b)部分以自由选择的单位示出了常规超声回波信号(1)的时间变化曲线及其传统的评估。从发射突发脉冲(SB)的发射开始,携带阈值信号(SW)。但是,现在每当超声回波信号(1)的包络信号超越阈值信号(SW),就将输出(2)设置为与检测到的反射大小相对应的电平(参见较粗的点划线)。它是具有模拟输出电平的时间模拟接口。然后在所述传感器中进行进一步的评估。不可能经由与现有技术相应的该模拟接口发信号通知故障或控制所述传感器。
图3的(c)部分示出了用于解释的超声回波信号,其中,线性调频方向(例如,A=正线性调频,B=负线性调频)由从左上到右下或从左下到右上的阴影线标志。
在图3的(d)部分中解释了符号化信号传输的原理。示例性地,在此仅传输两种类型的(三角形)信号对象来代替来自图3的(c)部分的信号。具体地,它们是第一三角形对象(A)(对于正线性调频的情况和负线性调频的情况都在图3的(d)部分中示出)和第二三角形对象(B)(示出对于负线性调频的情况)。同时,传输时刻和峰值以及必要时还传输三角形对象的底宽。如果现在基于这些数据进行信号的重建,则获得对应于图3的(d)部分的信号。从该信号中去除了不与三角形信号对应的信号分量。因此,未被识别的信号分量已被丢弃,从而导致大量数据压缩。
图4a示出了超声回波信号的包络信号(1)与阈值信号(SW)的相交的未要求保护的传统模拟传输。
图4b示出了在完全接收了所述超声回波之后对经分析的数据的未要求保护的传输。
图4c示出了压缩数据的要求保护的传输,其中在该示例中基本上不进行压缩地传输针对信号基本对象的符号。
图5示出了压缩数据的要求保护的传输,其中在该示例中将针对信号基本对象的符号压缩为针对信号对象的符号。首先,识别和传输第一三角形对象(59),其特征在于由超越阈值、最大值和低于阈值构成的时间序列(参见图5上部图中的超声回波信号的时间变化曲线中信号变化曲线点5、6、7的时间序列)。然后识别具有在所述阈值信号上方的鞍点(60)的双峰。在此的特征是由包络信号(1)超越阈值信号(SW)、包络信号(1)的最大值、高于阈值信号(SW)的最小值、高于阈值信号(SW)的最大值和低于阈值信号(SW)构成的时间序列(参见上图的信号变化曲线点8、9、10、11、12)。在识别之后传输针对具有鞍点的所述双峰的符号。在此情况下,时间戳也被一起传输。优选地,还一起传输具有鞍点的双峰的另外的参数,例如最大值和最小值的位置,或缩放因子。然后,作为所述包络信号超越阈值信号(SW)、接着是所述包络信号的最大值、接着又是所述包络信号低于阈值信号(SW)(参见上图的信号变化曲线点13、14、15),又识别出三角形信号(61)(即信号基本对象)。然后再次识别出双峰(62),但现在所述包络信号的最小值低于阈值信号(SW)(参见上图中的信号变化曲线点16、17、18、19、20、21)。因此,该双峰例如可以被处理为单独的信号对象。最后,从上图的信号变化曲线点22、23、24中识别出三角形信号。可以很容易地看出,对所述信号的这种处理导致大量的数据减少。
图6示出了根据图3的压缩数据的要求保护的传输,其中在该示例中不仅评估包络、而且还评估置信度信号。在图6的上部和中间的图中,用粗虚线指示阈值信号。可以看出,当所述接收信号超越所述阈值信号时才对所述接收信号进行评估。图6的中间的图中的点状信号变化曲线线条表明,用正线性调频或负线性调频调制信号对象(为此也参见图3的(c)部分和(d)部分,其中通过不同斜率的阴影线在正线性调频和负线性调频之间区分)。向上的点状信号线变化曲线说明所述信号对象已被识别为正线性调频的调制,而向下的点状信号线变化曲线说明所述信号对象已被识别为负线性调频的调制。
对于上述和以下内容,应注意如下定义术语:
-信号对象也称为信号变化曲线对象
-信号对象类别也称为信号变化曲线对象类别
-符号是信号变化曲线对象类别的标识符
-信号对象参数与对象参数同义
-信号基本形状是指信号变化曲线特征。
根据定义,信号对象由一个或多个信号基本对象组成,即信号变化曲线对象由一个或多个信号变化曲线特征组成。信号对象属于多个信号对象类别之一。信号对象可以通过一个或多个信号对象参数来加以描述,而且是关于例如位置、大小、变形和延伸。
信号基本对象也可以成为信号变化曲线基本特征,即信号变化曲线特征。
参数还描述所述信号对象的形状。
参数信号由多个参数信号值组成。
特征向量信号由多个参数信号组成。
所述特征向量信号的值由多个参数信号值组成。
多个参数信号形成所述特征向量信号。也称为参数向量信号值的特征向量信号值包括多个参数信号值。
下面说明本发明的各个实施方式,其中应当注意,下面说明的特征单组可以任意地彼此组合(附图标志涉及图1和2中的图示,并且仅仅是示例性的,因此不应限制性地加以理解):
1.一种用于特别是在车辆中将传感器数据、特别是超声传感器的传感器数据从传感器传输到计算机系统的方法,
-发送超声突发脉冲;
-接收超声信号并形成接收信号;
-对所述接收信号执行数据压缩以产生压缩的数据;
-将所述压缩的数据传输到所述计算机系统。
2.一种用于特别是在车辆中将传感器数据、特别是超声传感器的传感器数据从传感器传输到计算机系统的方法,
-发射超声突发脉冲,其具有发射所述超声突发脉冲的开始57和结束56;
-接收超声信号并在至少从发射所述超声突发脉冲的结束56起的接收时间TE内形成接收信号;
-经由数据总线、特别是单线数据总线向所述计算机系统传输所述压缩的数据;
-其中从所述传感器到所述计算机系统的数据传输54
-在从所述计算机系统经由所述数据总线到所述传感器的起始指令53并且在发射所述超声突发脉冲的结束56之前开始,或者
-在从所述计算机系统经由所述数据总线到所述传感器的起始指令53之后并且在发射所述超声突发脉冲的开始57之前开始,以及
-其中在所述起始指令53之后周期性地持续地执行所述传输54,直到所述数据传输58的结束为止,以及
-其中所述数据传输58的该结束在时间上位于所述接收时间TE的结束之后。
3.一种用于特别是在车辆中将传感器数据、特别是超声传感器的传感器数据从传感器传输到计算机系统的方法,
-发射超声突发脉冲;
-接收超声信号并形成接收信号;
-从所述接收信号形成特征向量信号;
-识别所述接收信号内的信号变化曲线特征并将信号变化曲线特征分类为已识别的信号变化曲线特征类别,其中向每个已识别的信号变化曲线特征分配至少一个分配的信号变化曲线特征参数或为所述信号变化曲线特征确定至少一个分配的信号变化曲线特征参数;
-优先传输至少一个已识别的信号变化曲线特征类别和所述至少一个分配的信号变化曲线特征参数。
4.根据数字3所述的方法,其中,连同至少一个已识别的信号变化曲线特征类别被传输的至少一个分配的信号变化曲线特征参数是时间值,其说明适合于从中能够推断出自发射先前的超声波突发脉冲以来的时间的时间位置。
5.根据数字4所述的方法,包括附加步骤:依据所述时间值来确定障碍物对象的距离。
6.根据数字3所述的方法,包括以下步骤:确定线性调频值作为分配的信号变化曲线特征参数,该信号变化曲线特征参数说明所述已识别的信号变化曲线特征是具有正线性调频、负线性调频还是非线性调频特性的超声发射突发脉冲的回波。
7.根据数字3所述的方法,包括以下步骤:通过形成一方面所述接收信号或从所述接收信号导出的信号与参考信号之间的相关来产生置信度信号。
8.根据数字3所述的方法,包括以下步骤:产生相位信号。
9.根据数字8所述的方法,包括以下步骤:通过形成一方面所述相位信号或从所述相位信号导出的信号与参考信号之间的相关来产生相位置信度信号。
10.根据数字9所述的方法,包括以下步骤:将所述相位置信度信号与一个或多个阈值进行比较,以产生离散的相位置信度信号。
11.根据数字3所述的方法,包括以下步骤:
-形成在所述特征向量信号与针对可识别的信号变化曲线特征类别的一个或多个信号变化曲线特征原型值之间的至少一个二进制的、数字的或模拟的距离值;
-当所述距离值低于一个或多个预确定的、二进制的、数字的或模拟的距离值时,将可识别的信号变化曲线特征类别分配为已识别的信号变化曲线特征。
12.根据数字3所述的方法,其中至少一个信号变化曲线特征类别是小波。
13.根据数字12所述的方法,其中所述至少一个小波是三角形小波。
14.根据数字12所述的方法,其中所述至少一个小波是矩形小波。
15.根据数字12所述的方法,其中所述至少一个小波是正弦半波小波。
16.根据数字12所述的方法,其中,所述信号对象参数之一是
-已识别的信号变化曲线特征的小波的时间位移,或者
-已识别的信号变化曲线特征的小波的时间压缩或扩展,或者
-已识别的信号变化曲线特征的小波的幅度。
17.根据数字3所述的方法,其中所述至少一个已识别的信号变化曲线特征类别和所述至少一个分配的信号变化曲线特征参数的传输根据FIFO原理进行。
18.根据数字3所述的方法,其中所述传感器的故障状态的传输
-相对于所述至少一个已识别的信号变化曲线特征类别的传输和/或-相对于所述分配的信号变化曲线特征参数的传输
以更高优先级进行。
19.根据数字3所述的方法,其中,信号变化曲线特征是所述包络信号1的幅度与阈值信号SW的幅度在上升方向上的相交。
20.根据数字3所述的方法,其中信号变化曲线特征是所述包络信号1的幅度与阈值信号SW的幅度在下降方向上的相交。
21.根据数字3所述的方法,其中,信号变化曲线特征是所述包络信号1的幅度在阈值信号SW的幅度之上的最大值。
22.根据数字3所述的方法,其中,信号变化曲线特征是所述包络信号1的幅度在阈值信号SW的幅度之上的最小值。
23.根据数字3所述的方法,其中,信号变化曲线特征是其他信号变化曲线特征的预定义的时间序列和/或时间分组。
24.根据数字23所述的方法,其中,传输所述至少一个已识别的信号变化曲线特征类别和所述至少一个分配的信号变化曲线特征参数是传输作为其他信号变化曲线特征的预定义时间序列的信号变化曲线特征的信号变化曲线特征类别,并且其中,所述其他信号变化曲线特征中至少一个的至少一个信号变化曲线特征类别不被传输。
25.根据数字1或3所述的方法,其中,所述数据传输经由双向单线数据总线进行,其中,
所述传感器以电流调制的方式将所述数据发送到所述计算机系统,并且其中,所述计算机系统以电压调制的方式将数据发送到所述传感器。
26.根据数字25所述的方法,其特征在于,使用PSI5数据总线和/或DSI3数据总线来进行所述数据传输。
27.根据数字25所述的方法,其中,以>200千比特/秒的传输速率进行数据到所述计算机系统的传输,并且以>10千比特/秒、优选20千比特/秒的传输速率进行数据从所述计算机系统到所述至少一个传感器的传输。
28.根据数字25所述的方法,其中,为了将数据从所述传感器传输到所述计算机系统,将发射电流调制到所述数据总线上,并且其中,所述发射电流的电流强度<50mA,优选地<5mA。
29.一种传感器,特别是超声传感器,其适合于执行根据数字1至28中的一个或多个所述的方法。
30.一种计算机系统,适合于执行根据数字1到28中一个或多个所述的方法。
31.一种用于特别是在车辆中将传感器数据、特别是超声传感器的传感器数据从传感器传输到计算机系统的方法,具有或包括以下步骤:
-发射超声突发脉冲α;
-接收超声信号并形成接收信号β;
-对所述接收信号执行数据压缩以产生压缩的数据γ;
-将所述压缩的数据传输到所述计算机系统δ。
32.一种用于特别是在车辆中将传感器数据、特别是超声传感器的传感器数据从传感器传输到计算机系统的方法,具有或包括以下步骤:
-发射超声突发脉冲,其具有发射所述超声突发脉冲的开始57和结束56α;
-接收超声信号并在至少从发射所述超声突发脉冲的结束56起的接收时间TE内形成接收信号β;
-经由数据总线、特别是单线数据总线向所述计算机系统传输所述压缩的数据γ,δ;-其中从所述传感器到所述计算机系统的数据传输54
·在从所述计算机系统经由所述数据总线到所述传感器的起始指令53并且在发射所述超声突发脉冲的结束56之前开始,或者
·在从所述计算机系统经由所述数据总线到所述传感器的起始指令53之后并且在发射所述超声突发脉冲的开始57之前开始,以及
-其中在所述起始指令53之后周期性地持续地执行所述传输54,直到所述数据传输58的结束为止,以及
-其中所述数据传输58的该结束在时间上位于所述接收时间TE的结束之后。
33.一种用于特别是在车辆中将传感器数据、特别是超声传感器的传感器数据从传感器传输到计算机系统的方法,具有或包括以下步骤:
-发射超声突发脉冲;
-接收超声信号并形成接收信号;
-从所述接收信号形成特征向量信号;
-识别所述接收信号内的信号对象并将所述信号对象分类为被识别的信号对象类别,
·其中向每个由此识别和分类的信号对象分配至少一个分配的信号对象参数和对应于判定给所述信号对象的信号对象类别的符号,或者
·其中给每个由此识别和分类的信号对象确定至少一个分配的信号对象参数和针对所述信号对象的符号;
-传输已识别的信号对象类别的至少一个符号和所述已识别的信号对象类别的至少一个分配的信号对象参数。
34.根据数字33所述的方法,其中,优先传输已识别的信号对象类别的至少一个符号和所述已识别的信号对象类别的至少一个分配的信号对象参数。
35.根据数字33至34中的一个或多个所述的方法,其中连同至少一个已识别的信号对象类别被传输的至少一个分配的信号对象参数是时间值,该时间值说明适合于从中能够推断出自发射先前的超声波突发脉冲以来的时间的时间位置。
36.根据数字34或35中的一项或多项所述的方法,包括附加的步骤:
-依据所述时间值确定对象的确定的距离。
37.根据数字33至36中的一个或多个所述的方法,包括附加步骤:
-确定线性调频值作为分配的信号对象参数,该线性调频值说明所述已识别的信号对象是具有正线性调频、负线性调频还是非线性调频特性的超声发射突发脉冲的回波。
38.根据数字33至数字37中的一个或多个所述的方法,包括附加步骤:
-通过在一方面所述接收信号或从所述接收信号导出的信号与另一方面参考信号之间形成相关来产生置信度信号。
39.根据数字33至38中的一个或多个所述的方法,包括附加步骤:
-产生相位信号。
40.根据权利要求39所述的方法,包括附加步骤:
-通过形成在一方面所述相位信号或从所述相位信号导出的信号与参考信号之间的相关来产生相位置信度信号。
41.根据数字40所述的方法,包括附加步骤:
-将所述相位置信度信号与一个或多个阈值进行比较以产生离散的相位置信度信号。
42.根据数字33至41中的一个或多个所述的方法,包括附加步骤:
-形成在所述特征向量信号与针对可识别的信号对象类别的一个或多个信号对象原型值之间的至少一个二进制的、数字的或模拟的距离值;
-当所述距离值的绝对值在数值上低于一个或多个预确定的、二进制的、数字的或模拟的距离值时,将可识别的信号对象类别分配为已识别的信号对象。
43.根据数字33至42中的一个或多个所述的方法,其中至少一个信号对象类别是小波。
44.根据数字43所述的方法,其中所述至少一个小波是三角形小波。
45.根据数字43至44中的一个或多个所述的方法,其中所述至少一个小波是矩形小波。
46.根据数字43至45中的一个或多个所述的方法,其中所述至少一个小波是正弦半波小波。
47.根据数字43到46中的一个或多个所述的方法,其中所述信号对象参数之一是
·所述已识别的信号对象的小波的时间位移,或
·所述已识别的信号对象的小波的时间压缩或扩展,或
·所述已识别的信号对象的小波的幅度。
48.根据数字33到47中的一个或多个所述的方法,其中根据FIFO原理传输所述至少一个已识别的信号对象类别和所述至少一个分配的信号对象参数,其中FIFO原理意味着具有较早时间戳的已识别的信号对象类别早于带有较晚时间戳的已识别的信号对象类别传输。
49.根据数字33至48中的一个或多个所述的方法,其中所述传感器的故障状态的传输·相对于所述至少一个已识别的信号对象类别的传输和/或
·相对于所述分配的信号对象参数的传输
以更高优先级进行。
50.根据数字33至49中的一个或多个所述的方法,其中信号对象包括两个或三个或四个或更多个信号基本对象的组合。
51.根据权利要求50所述的方法,其中信号基本对象是所述包络信号1的幅度的绝对值与阈值信号SW的绝对值在相交时刻的相交。
52.根据数字50至51中的一个或多个所述的方法,其中信号基本对象是所述包络信号1的幅度的绝对值与阈值信号SW的绝对值在相交时刻沿上升方向的相交。
53.根据数字50至52中的一个或多个所述的方法,其中信号基本对象是所述包络信号1的幅度的绝对值与阈值信号SW的绝对值在相交时刻沿下降方向的相交。
54.根据数字50至53中的一个或多个所述的方法,其中信号基本对象是在最大值时刻在阈值信号SW的绝对值以上的所述包络信号1的幅度绝对值的最大值。
55.根据数字50至54中的一个或多个所述的方法,其中信号基本对象是在最小值时刻在阈值信号SW的绝对值以上的所述包络信号1的幅度绝对值的最小值。
56.根据数字50至55中的一个或多个所述的方法,其中信号基本对象是其他信号基本对象的预定义的时间序列和/或时间分组。
57.根据数字33至56中的一个或多个所述的方法,其中传输已识别的信号对象类别的至少一个符号和所述已识别的信号对象类别的至少一个分配的信号对象参数是传输作为其他信号对象的预定义时间序列的信号对象的信号对象类别,以及其中不传输这些其他信号对象中的至少之一的至少一个信号对象类别。
58.根据项31至57中的一个或多个所述的方法,
-其中,所述数据传输经由双向单线数据总线进行,
-其中,所述传感器以电流调制的方式将所述数据发送到所述计算机系统,以及-其中,所述计算机系统以电压调制的方式将数据发送到所述传感器。
59.根据权利要求58所述的方法,其特征在于,使用PSI5数据总线和/或DSI3数据总线来进行所述数据传输。
60.根据数字58或59中的一个或多个所述的方法,其中以大于200千比特/秒的传输速率将数据传输到所述计算机系统,并以大于10千比特/秒、优选20千比特/秒的传输速率将数据从所述计算机系统传输到所述至少一个传感器。
61.根据数字58或59或60中的一个或多个所述的方法,其中,为了将数据从所述传感器传输到所述计算机系统,将发射电流调制到所述数据总线上,并且其中所述发射电流的电流强度小于50mA,优选小于5mA。
62.一种用于特别是在车辆中将传感器数据、特别是超声传感器的传感器数据从传感器传输到计算机系统的方法,具有步骤:
-发射超声突发脉冲;
-接收超声信号并形成由采样值序列组成的时间离散的接收信号,
-其中向每个采样值分配时间数据(时间戳);
-借助于第一滤波器从所述接收信号的采样值序列中确定具有第一特性的第一参数信号,
·其中,所述参数信号被构造为参数信号值的时间离散序列,并且
·其中,向每个参数信号值分配恰好一个时间数据(时间戳);
-借助于分配给另外的参数信号的另外的滤波器从所述接收信号的采样值序列中确定分配给所述另外的参数信号的特性的至少一个另外的参数信号,
·其中,所述另外的参数信号分别被构造为另外的参数信号值的时间离散序列,并且
·其中,向每个另外的参数信号值相应分配与对应的参数信号值相同的时间数据(时间戳),并且
-其中,在下文中将所述第一参数信号和所述另外的参数信号一起称为特征向量信号,并且
-其中,所述特征向量信号由此被构造为特征向量信号值的时间离散序列,下面也称为特征向量信号值,所述特征向量信号值由参数信号值和另外的参数信号值组成,它们分别具有相同的时间数据(时间戳),并且
-其中,向每个这样形成的特征向量信号值分配该相应的时间数据(时间戳);
-将时间数据的特征向量信号值与阈值向量进行比较,同时形成布尔结果,该布尔结果可以具有第一值和第二值;
-将所述特征向量信号值以及分配给所述特征向量信号值的时间数据(时间戳)从所述传感器传输到所述计算机系统,如果所述布尔结果针对该时间数据(时间戳)
具有第一值的话。
63.一种用于特别是在车辆中将传感器数据、特别是超声传感器的传感器数据从传感器传输到计算机系统的方法,具有步骤:
-发射超声突发脉冲;
-接收超声信号并形成由采样值序列组成的时间离散的接收信号,
-其中向每个采样值分配时间数据(时间戳);
-借助于至少一个滤波器从所述接收信号的采样值序列中确定至少两个分别涉及分配给相应参数信号的信号基本对象的存在的参数信号,
·其中,所述参数信号被构造为相应的参数信号值的时间离散序列,并且
·其中,向每个参数信号值分配恰好一个时间数据;
-其中,在下文中将所述第一参数信号和所述另外的参数信号一起称为特征向量信号,
以及
-其中,所述特征向量信号由此被构造为特征向量信号值的时间离散序列,所述特征
向量信号值由参数信号值和另外的参数信号值组成,它们分别具有相同的时间数据(时间戳),以及
-其中,向每个这样形成的特征向量信号值分配该相应的时间数据(时间戳);
-评估所述特征向量信号的时间变化曲线以及在确定具有时间变化曲线的评估值(距
离)的情况下推断出信号对象,所述信号对象由信号基本对象的时间序列组成并且
被分配了符号,
-将时间数据(时间戳)的评估值与阈值向量进行比较,同时形成布尔结果,该布尔
结果可以具有第一值和第二值;
-将所述信号对象的符号以及分配给所述符号的时间数据(时间戳)从所述传感器传
输到所述计算机系统,如果所述布尔结果针对该时间数据(时间戳)具有第一值的话。
64.一种传感器、特别是超声传感器,其适合于或被设置用于执行根据数字32至63中的一个或多个所述的方法。
65.一种计算机系统,其适合于或被设置用于执行根据数字32至63中的一个或多个所述的方法。
66.一种传感器系统,
-具有根据数字63所述的至少一个计算机系统,以及
-具有至少两个根据数字65所述的传感器,
-其中,所述传感器系统被设置成使得根据按照数字32至63中的一个或多个所述的方法运行或可以运行在所述传感器和所述计算机系统之间的数据传输。
67.根据数字66所述的传感器系统,
-其中在所述传感器内分别借助于根据按照数字32至63中的一个或多个所述方法的方法压缩超声接收信号、即至少两个超声接收信号,并且将其传输到所述计算机系
统,以及
-其中在所述计算机系统内将所述至少两个超声接收信号重建为重建的超声接收信号。
68.根据数字67所述的传感器系统,其中所述计算机系统借助于重建的超声接收信号来对所述传感器的环境中的对象执行对象识别。
69.根据数字68所述的传感器系统,其中所述计算机系统借助于重建的超声接收信号和另外的传感器的附加信号,特别是雷达传感器的信号,对所述传感器的环境中的对象执行对象识别。
70.根据数字68或69中的一个或多个所述的传感器系统,其中所述计算机系统基于已识别的对象为所述传感器或所述传感器是其一部分的设备创建环境地图。
附图标志列表
α发射超声突发脉冲
β接收被对象反射的超声突发脉冲并转换成电接收信号
γ压缩所述电接收信号和形成采样的电接收信号,其中,优选地可以向所述电接收信号的每个采样值分配时间戳
γb例如通过针对信号对象类别的匹配滤波器(英语:Matched Filter)确定多个频谱值。所述多个频谱值一起形成特征向量。优选地,所述形成是连续发生的,使得得到特征向量值流。可以优选地再次为每个特征向量值分配时间戳值
γc可选地,但是优选执行的:在与以原型库的预给定特征向量值的形式存在的信号对象类别相关之前,对时间戳值的相应特征向量的特征向量频谱系数进行归一化γd确定当前特征向量值与以原型库的预给定特征向量值的形式存在的信号对象类别的值之间的距离
γe选择以(原型)库的预给定特征向量值形式的最相似的信号对象类别,其优选具有到当前特征向量的最小距离,并将所述信号对象类别的符号作为已识别的信号对象连同所述时间戳值一起作为压缩的数据接管。必要时,可以将另外的数据、特别是信号对象参数例如其幅度作为压缩的数据一起接管。然后,所述压缩的数据形成所述接收信号的压缩
δ将压缩的电接收信号传输到计算机系统:
1接收的超声信号的包络
2根据现有技术的IO接口的输出信号(传送的信息)
3传送的根据现有技术的LIN接口的信息
4接收信号的包络1与阈值信号SW在向下方向上的第一交点
5包络1与阈值信号SW在向上方向上的第一交点
6包络1在阈值信号SW上方的第一最大值
7包络1与阈值信号SW在向下方向上的第二交点
8包络1与阈值信号SW在向上方向上的第二交点
9包络1在阈值信号SW上方的第二最大值
10包络1在阈值信号SW上方的第一最小值
11包络1在阈值信号SW上方的第三最大值
12包络1与阈值信号SW在向下方向上的第三交点
13包络1与阈值信号SW在向上方向上的第三交点
14包络1在阈值信号SW上方的第四最大值
15包络1与阈值信号SW在向下方向上的第四交点
16包络1与阈值信号SW在向上方向上的第四交点
17包络1在阈值信号SW上方的第五最大值
18包络1与阈值信号SW在向下方向上的第五交点
19包络1与阈值信号SW在向上方向上的第五交点
20包络1在阈值信号SW上方的第六最大值
21包络1与阈值信号SW在向下方向上的第六交点
22包络1与阈值信号SW在向上方向上的第六交点
23包络1在阈值信号SW上方的第七最大值
24包络1与阈值信号SW在向下方向上的第七交点
25在超声突发脉冲期间的包络
26经由优选双向数据总线传输包络1与阈值信号SW在向下方向上的第一交点4的数据
27经由优选双向数据总线传输包络1与阈值信号SW在向上方向上的第一交点5的数据
28经由优选双向数据总线传输包络1在阈值信号SW上方的第一最大值6的数据
29经由优选双向数据总线传输包络1与阈值信号SW在向下方向上的第二交点7的数据30经由优选双向数据总线传输包络1与阈值信号SW在向上方向上的第二交点8的数据31经由优选双向数据总线传输包络1在阈值信号SW上方的第二最大值9的数据和包络1在阈值信号SW上方的示例性第一最小值10的数据
32经由优选双向数据总线传输包络1在阈值信号SW上方的第三最大值1的数据34经由优选双向数据总线传输包络1与阈值信号SW在向下方向上的第三交点12的数据
35经由优选双向数据总线传输包络1与阈值信号SW在向上方向上的第三交点13的数据
36经由优选双向数据总线传输包络1在阈值信号SW上方的第四最大值14的数据37经由优选双向数据总线传输包络1与阈值信号SW在向下方向上的第四交点15的数据
38经由优选双向数据总线传输包络1与阈值信号SW在向上方向上的第四交点16的数据
39经由优选双向数据总线传输包络1在阈值信号SW上方的第五最大值17的数据40经由优选双向数据总线传输包络1与阈值信号SW在向下方向上的第五交点18的数据
41经由优选双向数据总线传输包络1与阈值信号SW在向上方向上的第五交点19的数据
42经由优选双向数据总线传输包络1与阈值信号SW在向下方向上的第六交点21的数据
43在接收结束之后在根据现有技术的LIN总线上传输接收的回波的数据
44在发射超声突发脉冲之前在根据现有技术的LIN总线上传输数据
45在发射超声突发脉冲之前经由根据现有技术的IO接口传输数据
46超声发射突发脉冲作用于根据现有技术的IO接口的输出信号的效果
47在根据现有技术的IO接口上的第一回波5、6、7的信号
48在根据现有技术的IO接口上的第二回波8、9、10、11、12的信号49在根据现有技术的IO接口上的第三和第四回波13、14、15的信号,50在根据现有技术的IO接口上的第五回波信号16、17、18的信号
51在根据现有技术的IO接口上的第六回波19、20、21的信号
52在根据现有技术的IO接口上的第七回波22、23、24的信号
53从计算机系统经由数据总线到传感器的起始指令
54优选地根据DSI3标准的传感器与计算机系统之间的周期性自动数据传输
55测量周期后的诊断比特
56发射超声突发脉冲的结束(发射突发脉冲的结束)。优选地,超声突发脉冲的结束与点4重合
57发射超声突发脉冲的开始(发射突发脉冲的开始)
58数据传输的结束
a用于借助于现有技术的IO接口传输接收的超声回波而传输的信息
A第一三角形对象
a.u.“任意单位”=自由选择的单位
B第二三角形对象
b为了借助于现有技术的LIN接口传输接收的超声回波而传输的信息
c为了借助于所提出的方法和所提出的设备传输所接收的超声回波而传输的信息,带有用于比较的包络
d为了借助于所提出的方法和所提出的设备传输所接收的超声回波而传输的信息,不带有包络
e在借助于现有技术的IO接口传输所接收的回波信息时的示意信号形状En所接收的超声信号的包络的幅度
f在借助于现有技术的LIN接口传输所接收的回波信息时的示意信号形状g在借助于双向数据接口传输所接收的回波信息时的示意信号形状
SB 发射突发脉冲
SW 阈值
t 时间
TE接收时间。所述接收时间典型地随着发射超声突发脉冲的结束56而开始。可以提前已经开始接收。但是,这可能导致可能需要采取附加措施的问题。
Claims (13)
1.一种用于特别是在车辆中将代表超声接收信号的数据从超声传感器传输到计算机系统的方法,具有以下步骤:
-从代表所述超声接收信号的电接收信号中形成特征向量信号,
-识别所述接收信号中的信号对象,并根据所述接收信号内的可预给定信号对象类别对所述信号对象进行分类
·其中向每个已识别的信号对象分配至少一个分配给所述信号对象的信号对象参数和符号,所述符号作为所述信号对象所属的信号对象类别的标识符,或者
·其中为每个已识别的信号对象确定至少一个分配给所述信号对象的信号对象参数和针对所述信号对象的符号,
-至少将已识别的信号对象所属的信号对象类别的符号以及所述信号对象的至少一个信号对象参数作为已识别的信号对象的数据传输到所述计算机系统。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括步骤:
-形成在所述特征向量信号与针对预给定的信号对象类别的一个或多个信号对象原型值之间的二进制、数字或模拟的距离值,以及
-如果所述距离值的绝对值在数值上低于一个或多个预确定的、二进制的、数字的或模拟的距离值,则将信号对象类别分配给已识别的信号对象。
3.一种传感器、特别是超声传感器,用于在根据权利要求1至2中任一项所述的方法传输数据之前的信号处理。
4.一种计算机系统,用于在根据权利要求1至2中任一项所述的方法传输数据之前的信号处理。
5.一种用于特别是在车辆中将代表超声接收信号的数据从超声传感器传输到计算机系统的方法,具有以下步骤:
-形成由采样值的序列组成的时间离散的接收信号,其中向每个采样值分配时间戳,
-借助于第一滤波器从所述接收信号的采样值序列中确定第一特性的第一参数信号,其中所述参数信号被构造为参数信号值的时间离散序列,并且其中向每个参数信号值分配恰好一个时间戳,
-借助于分配给另外的参数信号的另外的滤波器从所述接收信号的采样值序列中确定分配给该另外的参数信号的特性的至少一个另外的参数信号,其中所述另外的参数信号分别被构造为另外的参数信号值的时间离散序列,并且其中向每个另外的参数信号值分配与对应的参数信号值相同的时间戳,
-其中,所述第一参数信号和所述另外的参数信号形成特征向量信号,
-其中,所述特征向量信号由此被构造为参数信号值的时间离散序列,所述参数信号值由参数信号值和另外的参数信号值组成,它们分别具有相同的时间戳,
-其中,向每个这样形成的参数信号值分配各自的时间戳,
-将具有相同时间戳的参数信号值与阈值向量进行比较,同时形成布尔结果,该布尔结果能够采取第一值或第二值,
-将所述参数信号值以及分配给所述参数信号值的时间戳从所述传感器传输到所述计算机系统,如果所述布尔结果针对该时间戳具有第一值的话。
6.一种传感器、特别是超声传感器,用于根据权利要求5所述的方法传输数据之前的信号处理。
7.一种计算机系统,用于根据权利要求5所述的方法传输数据之前的信号处理。
8.一种用于特别是在车辆中将代表超声接收信号的数据从超声传感器传输到计算机系统的方法,具有以下步骤:
-形成由采样值序列组成的时间离散的接收信号,其中向每个采样值分配时间戳,
-借助于至少一个滤波器从所述接收信号的采样值序列中确定分别涉及分配给相应参数信号的信号基本对象的存在的至少两个参数信号,其中,所述参数信号被构造为相应的参数信号值的时间离散序列,并且其中,向每个参数信号值分配恰好一个时间戳,
-其中所述第一参数信号和所述另外的参数信号形成特征向量信号,
-其中所述特征向量信号由此被构造为特征向量信号值的时间离散序列,所述特征向量信号值由参数信号值和另外的参数信号值组成,它们具有相同的时间戳,以及
-其中向每个这样形成的特征向量信号值分配各自的时间戳,
-评估所述特征向量信号的时间变化曲线并且在确定具有时间变化曲线的评估值(距离)的情况下推断出信号对象,所述信号对象由信号基本对象的时间序列组成并且被分配了符号,
-在根据时间戳的时刻将所述评估值与阈值向量进行比较,同时形成布尔结果,该布尔结果能够采取第一值或第二值,
-将所述信号对象的符号以及分配给所述符号的时间戳从所述传感器传输到所述计算机系统,如果所述布尔结果针对该时间戳具有所述第一值的话。
9.一种传感器、特别是超声传感器,用于根据权利要求8所述的方法传输数据之前的信号处理。
10.一种计算机系统,用于根据权利要求8所述的方法传输数据之前的信号处理。
11.一种传感器系统,具有
-至少一个根据权利要求7和10中任一项所述的计算机系统,和
-至少两个根据权利要求3、6和9中任一项所述的传感器,并且
-其中所述至少两个传感器和所述至少一个计算机系统用于根据权利要求1-2、5和8中任一项所述的方法的数据传输。
12.根据权利要求11所述的传感器系统,其特征在于,所述计算机系统被设计为附加地借助于来自其他传感器的信号、特别是来自雷达传感器的信号来执行对所述传感器的环境中的障碍物的识别。
13.根据权利要求11所述的传感器系统,其特征在于,所述计算机系统被设计为基于已识别的对象创建用于所述传感器、或所述传感器所属的设备、或具有所述传感器的设备的环境地图。
Applications Claiming Priority (6)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
EP17171320 | 2017-05-16 | ||
EP17171320.9 | 2017-05-16 | ||
DE102018106241.9 | 2018-03-16 | ||
DE102018106241 | 2018-03-16 | ||
PCT/EP2018/062808 WO2018210966A1 (de) | 2017-05-16 | 2018-05-16 | Verfahren zur übertragung von daten über einen fahrzeugdatenbus von einem ultraschallsystem zu einer datenverarbeitungsvorrichtung |
CN201880035869.6A CN110741279B (zh) | 2017-05-16 | 2018-05-16 | 经由车辆数据总线从超声系统向数据处理设备传输数据的方法 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201880035869.6A Division CN110741279B (zh) | 2017-05-16 | 2018-05-16 | 经由车辆数据总线从超声系统向数据处理设备传输数据的方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN118033611A true CN118033611A (zh) | 2024-05-14 |
Family
ID=62148395
Family Applications (3)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202410032545.4A Pending CN118033611A (zh) | 2017-05-16 | 2018-05-16 | 从超声系统向数据处理设备传输数据的方法 |
CN202410041314.XA Pending CN118033612A (zh) | 2017-05-16 | 2018-05-16 | 从超声系统向数据处理设备传输数据的方法 |
CN201880035869.6A Active CN110741279B (zh) | 2017-05-16 | 2018-05-16 | 经由车辆数据总线从超声系统向数据处理设备传输数据的方法 |
Family Applications After (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202410041314.XA Pending CN118033612A (zh) | 2017-05-16 | 2018-05-16 | 从超声系统向数据处理设备传输数据的方法 |
CN201880035869.6A Active CN110741279B (zh) | 2017-05-16 | 2018-05-16 | 经由车辆数据总线从超声系统向数据处理设备传输数据的方法 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US11719785B2 (zh) |
EP (1) | EP3625588A1 (zh) |
JP (2) | JP7165145B2 (zh) |
CN (3) | CN118033611A (zh) |
DE (11) | DE112018000572B3 (zh) |
WO (1) | WO2018210966A1 (zh) |
Families Citing this family (46)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102019009243B3 (de) | 2018-03-16 | 2023-05-11 | Elmos Semiconductor Se | Sensorsystem mit Übertragung des Ultraschallsignals an das Rechnersystem mittels approximierender Signalobjektkompression und -dekompression |
DE102018106247A1 (de) * | 2018-03-16 | 2019-09-19 | Elmos Semiconductor Aktiengesellschaft | Klassifikation von Signalobjekten innerhalb von Ultraschallempfangssignalen und komprimierten Übertragung von Symbolen als Repräsentanten dieser Signalobjekte an eine Rechnereinheit zur Objekterkennung |
DE102018010260A1 (de) * | 2018-03-16 | 2019-09-19 | Elmos Semiconductor Aktiengesellschaft | Klassifikation von Signalobjekten innerhalb von Ultraschallempfangssignalen und komprimierten Übertragung von Symbolen als Repräsentanten dieser Signalobjekte an eine Rechnereinheit zur Objekterkennung |
DE102018010258A1 (de) * | 2018-03-16 | 2019-09-19 | Elmos Semiconductor Aktiengesellschaft | Klassifikation von Signalobjekten innerhalb von Ultraschallempfangssignalen und komprimierten Übertragung von Symbolen als Repräsentanten dieser Signalobjekte an eine Rechnereinheit zur Objekterkennung |
DE102018010254A1 (de) * | 2018-03-16 | 2019-09-19 | Elmos Semiconductor Aktiengesellschaft | Klassifikation von Signalobjekten innerhalb von Ultraschallempfangssignalen und komprimierten Übertragung von Symbolen als Repräsentanten dieser Signalobjekte an eine Rechnereinheit zur Objekterkennung |
DE102018010255A1 (de) * | 2018-03-16 | 2019-09-19 | Elmos Semiconductor Aktiengesellschaft | Klassifikation von Signalobjekten innerhalb von Ultraschallempfangssignalen und komprimierten Übertragung von Symbolen als Repräsentanten dieser Signalobjekte an eine Rechnereinheit zur Objekterkennung |
DE102019105651B4 (de) | 2018-03-16 | 2023-03-23 | Elmos Semiconductor Se | Klassifikation von Signalobjekten innerhalb von Ultraschallempfangssignalen und komprimierte Übertragung von Symbolen als Repräsentanten dieser Signalobjekte an eine Rechnereinheit zur Objekterkennung |
DE102018010257A1 (de) * | 2018-03-16 | 2019-09-19 | Elmos Semiconductor Aktiengesellschaft | Klassifikation von Signalobjekten innerhalb von Ultraschallempfangssignalen und komprimierten Übertragung von Symbolen als Repräsentanten dieser Signalobjekte an eine Rechnereinheit zur Objekterkennung |
DE102018010261A1 (de) * | 2018-03-16 | 2019-09-19 | Elmos Semiconductor Aktiengesellschaft | Klassifikation von Signalobjekten innerhalb von Ultraschallempfangssignalen und komprimierten Übertragung von Symbolen als Repräsentanten dieser Signalobjekte an eine Rechnereinheit zur Objekterkennung |
US11733377B2 (en) | 2018-05-07 | 2023-08-22 | Texas Instruments Incorporated | Time of flight and code signature detection for coded ultrasonic transmission |
US11644555B2 (en) | 2018-07-27 | 2023-05-09 | Texas Instruments Incorporated | Threshold generation for coded ultrasonic sensing |
US11378686B2 (en) | 2018-12-26 | 2022-07-05 | Texas Instruments Incorporated | Ultrasonic echo processing in presence of Doppler shift |
DE102019009130A1 (de) * | 2019-03-12 | 2020-09-17 | Elmos Semiconductor Se | Approximierendes Kompressionsverfahren für Ultraschallsensordaten |
DE102019106204B4 (de) | 2019-03-12 | 2023-04-27 | Elmos Semiconductor Se | Ultraschallsystem mit zentralisierter Objekterkennung auf Basis von dekomprimierten Ultraschallsignalen mehrerer Sensoren und zugehöriges Kompressionsverfahren |
DE102019009129A1 (de) * | 2019-03-12 | 2020-09-17 | Elmos Semiconductor Se | Beendigungsverfahren für ein approximierendes Kompressionsverfahren für Ultraschallsensordaten |
DE102019215393A1 (de) * | 2019-10-08 | 2021-04-08 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und eine Vorrichtung zur Klassifizierung eines Objektes, insbesondere im Umfeld eines Kraftfahrzeugs |
KR102355438B1 (ko) * | 2019-11-28 | 2022-01-26 | 주식회사 씨자인 | 초음파 센서를 이용한 사물 인식 시스템 및 그 인식 방법 |
US20210241546A1 (en) * | 2020-02-04 | 2021-08-05 | XL Hybrids | Data extraction apparatuses, systems, and methods |
CN111815201B (zh) * | 2020-07-31 | 2022-11-29 | 中国汽车工程研究院股份有限公司 | 一种新能源汽车连续抽样体系的建立及泛特征测定方法 |
US20220148411A1 (en) * | 2020-11-06 | 2022-05-12 | Ford Global Technologies, Llc | Collective anomaly detection systems and methods |
CN112347958B (zh) * | 2020-11-13 | 2023-11-10 | 深圳市海洋王电网照明技术有限公司 | 障碍物检测信号的识别方法、识别电路及手势识别设备 |
US20220230655A1 (en) * | 2021-01-15 | 2022-07-21 | Continental Automotive Systems Inc. | Method and device for detecting characteristic frequencies with a sensor |
CN112890859B (zh) * | 2021-01-19 | 2024-01-09 | 广州多浦乐电子科技股份有限公司 | 基于超声波信号特征向量的数据处理方法及系统 |
JP7472820B2 (ja) | 2021-02-16 | 2024-04-23 | 株式会社Soken | 物体検知装置 |
LU500348B1 (de) * | 2021-06-29 | 2022-12-29 | Toposens Gmbh | Verfahren beim Ermitteln eines Sendesignals in wenigstens einem empfangenen Signal |
CN113556795B (zh) * | 2021-07-20 | 2023-03-24 | 哈尔滨海能达科技有限公司 | 首次转发设备的确定方法、相关装置及计算机存储介质 |
CN113777614B (zh) * | 2021-09-07 | 2024-07-05 | 珠海上富电技股份有限公司 | 一种超声波雷达数据传输方法及其系统 |
DE102022005055B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte UART-Datenübertragung für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten von vier Echos an ein übergeordnetes Rechnersystem |
DE102022005042B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte UART Schnittstelle für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten an ein übergeordnetes Rechnersystem mittels Signalisierung in einer Ultraschallmessphase |
DE102022005041B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte UART Schnittstelle für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten an ein übergeordnetes Rechnersystem mittels eines Empfangssignals in einer Ultraschallmessphase |
DE102022005040B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte UART Schnittstelle für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten an ein übergeordnetes Rechnersystem und Kommandoempfang in einer Kommandophase |
DE102022005056B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte UART Datenübertragung für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten an ein übergeordnetes Rechnersystem mit Fehlererkennung |
DE102022005047B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte UART Datenübertragung für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten und Symbolen an ein übergeordnetes Rechnersystem |
DE102022005049B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte UART Datenübertragung für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten und weiterer Daten an ein übergeordnetes Rechnersystem |
DE102022005052B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte kommandogesteuerte UART-Datenübertragung für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten an ein übergeordnetes Rechnersystem |
DE102022005045B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte UART Schnittstelle für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten und Signalisierung von Diagnosedaten an ein übergeordnetes Rechnersystem |
DE102022005038B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte UART Schnittstelle für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten eines Ultraschallsensors mit echoamplitudenabhängiger Pulszeitdauer an ein übergeordnetes Rechnersystem |
DE102022005053B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte UART-Datenübertragung für die zeitnahe schwellwertgesteuerte Datenübertragung von Echodaten an ein übergeordnetes Rechnersystem |
DE102022005039B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte, mittels Synchronisationssignal UART-Taktfrequenz synchronisierte UART-Schnittstelle für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten an ein übergeordnetes Rechnersystem |
US20240053459A1 (en) | 2022-08-10 | 2024-02-15 | Elmos Semiconductor Se | Modified uart interface and uart data transmission for real-time data transmission of echo data to a higher-level computer system |
DE102022120105B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte UART-Schnittstelle für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten an ein übergeordnetes Rechnersystem |
DE102022005044B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte UART Schnittstelle für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten von vier Echos an ein übergeordnetes Rechnersystem |
DE102022005050B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte frequenzsynchronisierte UART-Datenübertragung für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten an ein übergeordnetes Rechnersystem |
DE102022120106B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte UART-Datenübertragung für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten an ein übergeordnetes Rechnersystem |
DE102022005054B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte UART-Datenübertragung für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten und Diagnosedaten an ein übergeordnetes Rechnersystem |
DE102022005043B3 (de) | 2022-08-10 | 2024-02-08 | Elmos Semiconductor Se | Modifizierte UART Schnittstelle für die zeitnahe Datenübertragung von Echodaten und Signalisierung der Ultraschallmessphase an ein übergeordnetes Rechnersystem |
Family Cites Families (34)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4470048A (en) * | 1982-03-29 | 1984-09-04 | Sperry Corporation | Range profile target classifier |
DE4433957A1 (de) | 1994-09-23 | 1996-03-28 | Mayser Gmbh & Co | Verfahren zur Ultraschall-Hinderniserkennung |
DE19707651A1 (de) | 1997-02-26 | 1998-08-27 | Itt Mfg Enterprises Inc | Ultraschall-Abstandsmeßsystem mit im Zeitmultiplex übertragenen digitalen Meßsignalen |
DE10106142A1 (de) * | 2001-02-10 | 2002-08-14 | Valeo Schalter & Sensoren Gmbh | Verfahren zum Betrieb eines Ultraschall-Multisensor-Arrays |
JP3969703B2 (ja) | 2001-12-21 | 2007-09-05 | 古野電気株式会社 | 受信信号処理装置および距離測定装置 |
JP2003315444A (ja) * | 2002-04-24 | 2003-11-06 | Nec Network Sensa Kk | アクティブソーナー装置 |
US6807473B1 (en) | 2003-04-09 | 2004-10-19 | Continental Teves, Inc. | Road recognition system |
US7138938B1 (en) * | 2005-05-06 | 2006-11-21 | Ford Global Technologies, Llc | System and method for preemptively sensing an object and selectively operating both a collision countermeasure system and a parking assistance system aboard an automotive vehicle |
DE102005024716B4 (de) | 2005-05-30 | 2023-09-21 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung und Klassifizierung von Objekten |
DE102008042640B4 (de) | 2008-10-07 | 2020-03-26 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Datenreduktion bei der Datenübermittlung an ein Fahrerassistenzsystem |
DE102009027842A1 (de) * | 2009-07-20 | 2011-01-27 | Robert Bosch Gmbh | Ultraschall-Messvorrichtung und Verfahren zum Auswerten eines Ultraschallsignals |
DE102010033384A1 (de) | 2010-08-05 | 2012-02-09 | Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zu Auswertung eines Echosignals zur Fahrzeugumfelderfassung sowie zugehörige Vorrichtung zur Fahrzeugumfelderfassung |
DE102010044993B4 (de) | 2010-09-10 | 2019-03-07 | Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh | Verfahren zur Datenübertragung und Vorrichtung zur Umfelderfassung |
DE102010041424A1 (de) * | 2010-09-27 | 2012-03-29 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Erfassen eines Umfelds eines Fahrzeugs |
US8982668B2 (en) | 2010-11-15 | 2015-03-17 | Semiconductor Components Industries, Llc | Semiconductor device and method of forming same for correlation detection |
DE102010044031A1 (de) | 2010-11-17 | 2012-05-24 | Robert Bosch Gmbh | Ultraschallbasierte Richtungsbestimmung von Objekten in einer Fahrzeugumgebung |
EP2474836B1 (en) * | 2011-01-11 | 2014-04-16 | Siemens Aktiengesellschaft | A method for echo processing in a pulse-echo ranging system |
DE102011102202A1 (de) * | 2011-05-21 | 2012-11-22 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Umfelderfassungsvorrichtung in einem Kraftfahrzeug und Verfahren zur Umfelderfassung unter Ausnutzung einer Korrelation |
DE102011085286A1 (de) | 2011-10-27 | 2012-08-02 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur Erfassung der Umgebung eines Fahrzeugs mittels Ultraschall |
DE102012200017A1 (de) | 2012-01-02 | 2013-07-04 | Robert Bosch Gmbh | Vorrichtung zur Erfassung von analogen Signalen sowie Verfahren zum Betreiben der Vorrichtung |
DE102012207164A1 (de) | 2012-04-30 | 2013-10-31 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Betreiben eines Abstandssensors zur Umfelderkennung |
KR102179631B1 (ko) * | 2012-06-19 | 2020-11-18 | 엘모스 세미콘두크터르 아크티엔게젤샤프트 | 초음파 신호를 생성하고 평가하기 위한, 특히 장애물로부터의 차량의 거리를 결정하기 위한 장치 및 방법 |
DE102012015967B4 (de) | 2012-08-11 | 2017-06-01 | Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh | Verfahren zum Dekodieren eines von einem Ultraschallsensor eines Kraftfahrzeugs empfangenen Empfangssignals, Fahrerassistenzeinrichtung und Kraftfahrzeug |
DE102013200434A1 (de) | 2013-01-14 | 2014-07-17 | Robert Bosch Gmbh | Vorrichtung und Verfahren zur Umfeldsensorik |
DE102013015402B4 (de) | 2013-09-17 | 2020-02-20 | Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh | Verfahren zum Betreiben einer Sensorvorrichtung eines Kraftfahrzeugs, Sensor für ein Kraftfahrzeug, Sensorvorrichtung und Kraftfahrzeug |
KR102193234B1 (ko) * | 2013-11-25 | 2020-12-18 | 현대모비스 주식회사 | 차량용 초음파 센서의 감지 거리 증가 장치 및 그 동작 방법 |
DE102013226376A1 (de) * | 2013-12-18 | 2015-06-18 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur Sensoranbindung |
DE102015104940A1 (de) | 2015-03-31 | 2016-10-06 | Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh | Verfahren zum Bereitstellen von Höheninformationen eines Objekts in einem Umgebungsbereich eines Kraftfahrzeugs an einer Kommunikationsschnittstelle, Sensoreinrichtung, Verarbeitungseinrichtung und Kraftfahrzeug |
DE102015104934A1 (de) * | 2015-03-31 | 2016-10-06 | Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh | Verfahren zum Bereitstellen von Freirauminformationen in einem Umgebungsbereich eines Kraftfahrzeugs als Sensor-Rohdaten an einer Kommunikationsschnittstelle, Sensoreinrichtung, Verarbeitungseinrichtung und Kraftfahrzeug |
CN105738908B (zh) * | 2016-01-29 | 2018-08-24 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种防碰撞预警方法、装置与耳机 |
CN106054200B (zh) * | 2016-06-24 | 2018-06-01 | 南京奇蛙智能科技有限公司 | 一种可防声干扰的超声波距离传感器及其测距方法 |
DE102017123052B3 (de) | 2017-01-17 | 2018-02-15 | Elmos Semiconductor Aktiengesellschaft | Echokodierung und -Dekodierung von Ultraschallsignalen unter Verwendung von zweiwertigen Chirp-Signalen durch Schwellwertvergleich der Frequenzänderung |
DE102017123049B3 (de) | 2017-01-17 | 2018-02-15 | Elmos Semiconductor Aktiengesellschaft | Echokodierung und -Dekodierung von Ultraschallsignalen unter Verwendung von zweiwertigen Chirp-Signalen durch Vorzeichenermittlung der Frequenzänderung |
DE102017104147B4 (de) | 2017-02-28 | 2023-03-02 | Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh | Verfahren zum Betreiben einer Ultraschallsensorvorrichtung für ein Kraftfahrzeug mit verbesserter Signalauswertung, Ultraschallsensorvorrichtung, Fahrerassistenzsystem sowie Kraftfahrzeug |
-
2018
- 2018-05-16 CN CN202410032545.4A patent/CN118033611A/zh active Pending
- 2018-05-16 DE DE112018000572.0T patent/DE112018000572B3/de active Active
- 2018-05-16 DE DE112018000573.9T patent/DE112018000573B3/de active Active
- 2018-05-16 DE DE112018000575.5T patent/DE112018000575B3/de active Active
- 2018-05-16 US US16/612,839 patent/US11719785B2/en active Active
- 2018-05-16 DE DE112018000574.7T patent/DE112018000574B3/de active Active
- 2018-05-16 DE DE112018001825.3T patent/DE112018001825B3/de active Active
- 2018-05-16 CN CN202410041314.XA patent/CN118033612A/zh active Pending
- 2018-05-16 CN CN201880035869.6A patent/CN110741279B/zh active Active
- 2018-05-16 WO PCT/EP2018/062808 patent/WO2018210966A1/de active Search and Examination
- 2018-05-16 DE DE112018001824.5T patent/DE112018001824B3/de active Active
- 2018-05-16 DE DE112018000570.4T patent/DE112018000570B3/de active Active
- 2018-05-16 DE DE112018000300.0T patent/DE112018000300A5/de active Pending
- 2018-05-16 DE DE112018001823.7T patent/DE112018001823B3/de active Active
- 2018-05-16 DE DE112018000576.3T patent/DE112018000576B3/de active Active
- 2018-05-16 DE DE112018001826.1T patent/DE112018001826B3/de active Active
- 2018-05-16 JP JP2019563415A patent/JP7165145B2/ja active Active
- 2018-05-16 EP EP18723848.0A patent/EP3625588A1/de active Pending
-
2022
- 2022-10-19 JP JP2022167871A patent/JP2023001148A/ja active Pending
-
2023
- 2023-06-12 US US18/208,841 patent/US12013477B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE112018000573B3 (de) | 2020-09-24 |
DE112018001824B3 (de) | 2022-12-08 |
DE112018001826B3 (de) | 2022-10-06 |
DE112018000575B3 (de) | 2020-09-24 |
US20230324505A1 (en) | 2023-10-12 |
CN118033612A (zh) | 2024-05-14 |
DE112018001823B3 (de) | 2023-04-13 |
DE112018000572B3 (de) | 2020-09-24 |
JP2023001148A (ja) | 2023-01-04 |
CN110741279B (zh) | 2023-12-29 |
US11719785B2 (en) | 2023-08-08 |
EP3625588A1 (de) | 2020-03-25 |
DE112018000576B3 (de) | 2020-09-24 |
DE112018000574B3 (de) | 2020-09-24 |
US20200209346A1 (en) | 2020-07-02 |
CN110741279A (zh) | 2020-01-31 |
DE112018001825B3 (de) | 2020-09-24 |
US12013477B2 (en) | 2024-06-18 |
JP7165145B2 (ja) | 2022-11-02 |
JP2020520456A (ja) | 2020-07-09 |
WO2018210966A1 (de) | 2018-11-22 |
DE112018000300A5 (de) | 2019-09-26 |
DE112018000570B3 (de) | 2020-09-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110741279B (zh) | 经由车辆数据总线从超声系统向数据处理设备传输数据的方法 | |
DE102019106204B4 (de) | Ultraschallsystem mit zentralisierter Objekterkennung auf Basis von dekomprimierten Ultraschallsignalen mehrerer Sensoren und zugehöriges Kompressionsverfahren | |
DE102018106244B3 (de) | Verfahren zur periodisch fortlaufenden Übertragung von komprimierten Daten eines Ultraschallsensorsystems in einem Fahrzeug | |
DE102019009243B3 (de) | Sensorsystem mit Übertragung des Ultraschallsignals an das Rechnersystem mittels approximierender Signalobjektkompression und -dekompression | |
EP4009534A1 (en) | Automotive physical layer (phy) cable fault diagnosis | |
EP4071497A1 (en) | Radar system and method for receiving and analyzing radar signals | |
DE102018010258A1 (de) | Klassifikation von Signalobjekten innerhalb von Ultraschallempfangssignalen und komprimierten Übertragung von Symbolen als Repräsentanten dieser Signalobjekte an eine Rechnereinheit zur Objekterkennung | |
DE102018106251A1 (de) | Verfahren komprimierten Übertragung von Daten eines Ultraschallsensorsystems durch Nichtübertragung erkannter unwichtiger Signalobjekte auf Basis von mindestens zwei Parametersignalen | |
CN110325875B (zh) | 用于提供超声信号信息的方法和设备 | |
JP2005241360A (ja) | レーダ信号分析装置 | |
DE102018010254A1 (de) | Klassifikation von Signalobjekten innerhalb von Ultraschallempfangssignalen und komprimierten Übertragung von Symbolen als Repräsentanten dieser Signalobjekte an eine Rechnereinheit zur Objekterkennung | |
DE102018010261A1 (de) | Klassifikation von Signalobjekten innerhalb von Ultraschallempfangssignalen und komprimierten Übertragung von Symbolen als Repräsentanten dieser Signalobjekte an eine Rechnereinheit zur Objekterkennung | |
DE102018010257A1 (de) | Klassifikation von Signalobjekten innerhalb von Ultraschallempfangssignalen und komprimierten Übertragung von Symbolen als Repräsentanten dieser Signalobjekte an eine Rechnereinheit zur Objekterkennung | |
US11169171B2 (en) | Method for determining the instantaneous frequency and phase of a periodic signal | |
DE102018106247A1 (de) | Klassifikation von Signalobjekten innerhalb von Ultraschallempfangssignalen und komprimierten Übertragung von Symbolen als Repräsentanten dieser Signalobjekte an eine Rechnereinheit zur Objekterkennung | |
DE102018010260A1 (de) | Klassifikation von Signalobjekten innerhalb von Ultraschallempfangssignalen und komprimierten Übertragung von Symbolen als Repräsentanten dieser Signalobjekte an eine Rechnereinheit zur Objekterkennung | |
DE102018010255A1 (de) | Klassifikation von Signalobjekten innerhalb von Ultraschallempfangssignalen und komprimierten Übertragung von Symbolen als Repräsentanten dieser Signalobjekte an eine Rechnereinheit zur Objekterkennung | |
KR20120045703A (ko) | 차량 실내 침입 오감지 방지 방법 및 방지 장치 | |
US20200257942A1 (en) | Method and device for determining a driving behavior | |
KR101808885B1 (ko) | 레이더 장치, 그의 장애물 인식 방법 및 이를 이용한 차량제어 시스템 | |
CN118296364A (zh) | 基于小波分析的振动监测触发方法及装置 | |
CN110598616A (zh) | 一种人机系统中人的状态的识别方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |