DE102006049626A1

DE102006049626A1 - Verfahren zur Bestimmung der Position und der geometrischen Ausdehnung eines Objekts im Umfeld eines Kraftfahrzeugs

Info

Publication number: DE102006049626A1
Application number: DE102006049626A
Authority: DE
Inventors: Thanh-Binh Dr. To; Holger Dr. Philipps; Kristian Weiß
Original assignee: Volkswagen AG
Current assignee: Volkswagen AG
Priority date: 2006-10-20
Filing date: 2006-10-20
Publication date: 2008-04-24
Anticipated expiration: 2026-10-21
Also published as: DE102006049626B4

Abstract

Bei einem Verfahren zur Bestimmung der Position und der geometrischen Ausdehnung eines Objekts im Umfeld eines Kraftfahrzeugs durch Aussendung elektromagnetischer Signale und Analyse der rückgestreuten Signale, wobei die Bewegungskomponente eines detektierten Objekts aus den Messwerten der rückgestreuten Signale mittels eines Schätzfilters bestimmt wird, wird die geometrische Ausdehnung eines detektierten Objekts durch die zeitliche Entwicklung einer dem Objekt zugeordneten Population bestimmt, wobei die Elemente der Population des Objekts gebildet werden durch zumindest die dem Objekt zugewiesenen Messwerte einer Messung sowie die durch den Schätzfilter erzeugte zeitliche Prädiktion der Objektposition der vorhergegangenen Messung.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bestimmung der Position und der geometrischen Ausdehnung eine Objekts im Umfeld eines Kraftfahrzeugs, wobei Objekte durch das Aussenden elektromagnetischer Strahlung und Analyse der rückgestreuten Signale detektiert werden, gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1.
Heutige Fahrerassistenzsysteme von Kraftfahrzeugen, die beispielsweise Notbremsfunktionen und Abstandsregelfunktionen ausführen, müssen in der Lage sein in der Umgebung des Kraftfahrzeugs befindliche Objekte, insbesondere andere Kraftfahrzeuge, zu orten und deren Geschwindigkeit sowie Fahrtrichtung zu bestimmen. Die in derartigen Fahrerassistenzsystemen eingesetzten Ortungssysteme sind beispielsweise Radarsensoren oder Lidarsensoren, die elektromagnetische Strahlung aussenden und die Umgebung quasi abtasten, wobei die rückreflektierten Signale detektiert und einer geeigneten Analyse unterzogen werden. Aus der Analyse der Signale können dann Ort, Geschwindigkeit und gegebenenfalls die Richtung von in der Umgebung befindlichen Fahrzeugen bestimmt werden.
Ferner kann der DE 102 60 434 A1 ein Verfahren entnommen werden, mit dem die Länge von Objekten des Straßenverkehrs, insbesondere von PKW, LKW, Bussen, Krafträdern und Fußgängern, bestimmt werden kann. Dabei werden von einem Fahrzeug Radarsignale ausgesendet, die von einem zu vermessenden Objekt reflektiert und im Fahrzeug empfangen werden wobei die empfangenen reflektierten Radarsignale bezüglich ihrer Frequenz analysiert werden, Aus der Breite der in den Frequenzspektren enthaltenen Reflexionsspitzen kann auf die Länge des detektierten Objekts geschlossen werden.
Der DE 103 44 299 A1 ist ein Verfahren zur Klassifizierung von in einer Umgebung eines Kraftfahrzeugs befindlichen Objekten zu entnehmen, dass die folgenden Schritte aufweist:

– Aussenden von Radarsignalen in einem zu überwachendem Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs,
– Empfangen rückgestreuter Radarechos der ausgesandten Radarsignale,
– Detektion mindestens eines Ziels,
– Extraktion zielspezifischer Merkmale aus den Radarechos,
– Übergabe der extrahierten Merkmale an einen Klassifikator und
– Klassifikation des detektierten Ziels aus den extrahierten Merkmalen.

Dieses Klassifikationsverfahren ermöglicht die Unterscheidung der in der Umgebung eines Kraftfahrzeugs befindlichen Objekte in mehrere unterschiedliche Klassen, insbesondere in die Klassen Fußgänger, Personengruppe, Radfahrer, Baum, Auto oder Verkehrsschild, die für ein Fahrerassistenz-System von Bedeutung sind.
Weiter zeigt die DE 102 42 808 A1 ein Verfahren zur Erkennung von Hindernissen und/oder Verkehrsteilnehmern, bei dem aus rückreflektierten Messsignalen einer Radareinrichtung Abstand, Relativgeschwindigkeit und Erfassungswinkel zu dem detektierten Objekt entnommen werden können. Eine statistische Auswertung der empfangenen Messsignale ergibt weitere Informationen über das detektierte Objekt, beispielsweise lässt sich über eine derartige statistische Auswertung die Breite eines vorausfahrenden Fahrzeugs ermitteln.
Allen diesen bekannten Verfahren ist gemeinsam, dass die verwendeten Radarsensoren Messdaten liefern, welche die Position sowie die Dynamik von Objekten erhalten, jedoch sind Informationen über die Objektgeometrie den Daten direkt nicht entnehmbar. Für verschiedene Fahrerassistenz-Systeme ist jedoch die Kenntnis über die Geometrie von Objekten, mit anderen Worten, die Geometrie von Fahrzeugen in der Umgebung, von Bedeutung.
Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zu schaffen, bei welchem die Objektgeometrie anhand von Messdaten von Umfeldsensoren, wie beispielsweise Radar- oder Lidarsysteme, bestimmt werden können.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 gelöst. Bevorzugte Ausgestaltungen des Verfahrens sind Gegenstand der Unteransprüche.
Erfindungsgemäß wird in dem Verfahren zur Bestimmung der Position und der geometrischen Ausdehnung eines Objekts, insbesondere eines Fahrzeugs, im Umfeld eines Kraftfahrzeugs durch die Aussendung elektromagnetischer Signale und Analyse der rückgestreuten Signale, wobei die Bewegungskomponente des detektierten Objekts aus den Messwerten der rückgestreuten Signale mittels eines Schätzfilters bestimmt wird, die geometrische Ausdehnung des detektierten Objekts durch die zeitliche Entwicklung einer dem Objekt zugeordneten Population bestimmt. Dabei werden die Elemente der Population des detektierten Objekts durch zumindest die dem Objekt zum Zeitpunkt der Messung zugewiesenen Messwerte sowie durch die durch den Schätzfilter erzeugte zeitliche Prädiktion der Objektposition der vorhergegangenen Messung gebildet.
Die Reflexionen der Radarmesswerte können von verschiedensten Punkten der Objektkontur aber auch aus dem Objektinneren stammen. Beobachtet man nun ein Objekt mit einem Radarsensor über einen längeren Zeitraum, dann erhält man von allen Bereichen des Objekts Reflexionen und kann darüber auf die Geometrie des Objekts schließen. Zwei Eigenschaften erschweren jedoch die Schätzung der Objektgeometrie, zum einen sind die Messwerte störungsbehaftet und zum andern bewegen sich die Objekte typischerweise in einer Verkehrsumgebung. In dem erfindungsgemäßen Verfahren werden daher zur Positions- und Ausdehnungsschätzung eines Objekts Messwerte der Radar- oder Lidarsensoren, die diesem Objekt zugewiesen wurden, über einen gewissen Zeitraum angesammelt. Mit anderen Worten, es wird für ein Objekt eine Population angelegt. Aus der örtlichen Verteilung der Populationselemente kann auf die Position und die Ausdehnung geschlossen werden. Die Objektdynamik wird dabei mittels eines Schätzfilters, beispielsweise eines Kalmanfilters, bestimmt.
Vorzugsweise umfasst die Population ebenfalls die mittels der Prädiktion des Schätzfilters zeitlich verschobenen Messwerte früherer Messvorgänge. Mit anderen Worten, die Messwerte früherer Messungen werden sozusagen mittels der durch den Schätzfilter ermittelten Dynamik des Objekts quasi in die Population der aktuellen Messung verschoben.
Insbesondere kann die Anzahl der Elemente einer Population eines detektierten Objekts durch eine vorgegebene maximale Anzahl begrenzt werden. Dies dient unter anderem dazu, ein Auseinanderlaufen der Population zu verhindern, um die Detektionsgenauigkeit der Objektgeometrie nicht zu verringern.
Weiter bevorzugt wird, dass prädizierte Messwerte vergangener Messungen, d.h., verschobene Messwerte, nach einer vorgegebenen Anzahl von Messvorgängen, was äquivalent ist zu einem vorgegebenen Zeitintervall, nicht mehr in die Population der aktuellen Messung übernommen werden. Mit anderen Worten, nach beispielsweise fünf Messvorgängen oder Zeitintervallen, werden Messwerte des Zeitintervalls N – 5 nicht mehr in die Population des aktuellen Messvorgangs N übernommen, da die Prädiktion naturgemäß mit einem Fehler behaftet wird, der sich immer weiter fortpflanzt. Eine Übernahme von mittels der Prädiktion verschobenen Messwerten aus weit zurückliegenden Messungen kann daher zu einem Auseinanderlaufen der Population führen kann, wodurch die Genauigkeit der Detektion der Objektgeometrie verschlechtert wird.
Wird nun ein Messwert detektiert, der keinem existierenden Objekt zugeordnet werden kann, so kann dieser Messwert zur Bildung eines neuen Objekts verwendet. Dabei bildet der Messwert sozusagen das erste Element der Population eines neuen Objekts, wobei die Objektposition und die Objektdynamik durch den ersten Messwert des neuen Objekts definiert werden.
Vorzugsweise erfolgt die Zuordnung der Messwerte einer aktuellen Messung zu der Population eines Objekts nach einem Gating-Verfahren oder über die Berechnung des Mahalanobis-Abstandes von der prädizierten Objektposition. Derartige Verfahren sind bekannt und brauchen daher an dieser Stelle nicht erörtert werden. Mit anderen Worten, wenn mehrere Objekte mit den jeweiligen Populationen vorliegen, so werden die neuen Messwerte mit den genannten Verfahren auf die Populationen verteilt, d.h., zugeordnet.
Vorzugsweise wird aus der Verteilung der Elemente einer Population eines Objekts auf die Objektposition und die Objektausdehnung, d.h. die geometrische Form des Objekts, geschlossen. Insbesondere kann die Objektausdehnung als Rechteckform angesehen werden, da dies eine gute Näherung für Kraftfahrzeuge darstellt. Aus dem Objektpopulation umschließenden Rechteck kann die Objektposition beispielsweise durch den Schnittpunkt der Diagonalen, mit anderen Worten, den Schwerpunkt, des Rechtecks bestimmt werden.
Weiter bevorzugt kann die Ausdehnung und die Position der detektierten Objekte durch eine zeitliche Filterung stabilisiert werden.
Wie bereits oben erwähnt, wird für den Schätzfilter vorzugsweise ein Kalman-Filter verwendet.
Ferner können Messwerte, die nicht direkt bei einer aktuellen Messung einem Objekt zugeordnet werden können, vorübergehend in eine Nischen-Population eingebracht werden, wo zu einem späteren Zeitpunkt, d.h., zu einem späteren Messvorgang, erneut untersucht wird, ob die Elemente der Nischen-Population nun einer Population eines Objekts zugeordnet werden können. Die Integration einzelner Elemente der Nischen-Population in die Population eines Objekts kann nach vorgegebenen Kriterien durchgeführt werden.
Eine bevorzugte Ausführungsform des Verfahrens wird nachfolgend anhand der einzigen Figur erläutert, welche die zeitliche Entwicklung der Population eines Objekts für vier Messvorgänge oder Messintervalle darstellt.
Die Figur zeigt die zeitliche Entwicklung der Population eines Objekts anhand von vier Messzeitpunkten T_0, T_1, T_2 und T_3, d.h. jeder Messzeitpunkt steht für einen Messvorgang. Dargestellt ist jeweils die x- und y-Achse aus Sicht des messenden Fahrzeugs, wobei die x-Richtung die Bewegungsrichtung dieses Fahrzeugs ist.
Zum Zeitpunkt T_0 detektiert der Sensor, vorzugsweise ein Nahbereichsradarsensor wie Radar oder Lidar, ein als Kreis dargestellten Messwert O1. Dieser Messwert kann keinem bisher existierenden Objekt zugewiesen werden und wird daher zur Initialisierung eines neuen Objekts herangezogen. Die Position und die Dynamik werden aus dem Messwert O1 übernommen, wobei das Objekt zum Zeitpunkt der ersten Messung als punktförmig angenommen wird. Folglich bildet der Messwert O1 das erste Element einer Population, die diesem Objekt zugewiesen ist.
Aus diesem ersten Messwert O1, der die Position des neu detektierten Objekts darstellt, wird zum Zeitpunkt T_1, d.h., dem Zeitpunkt der nächsten Messung, ein prädiziertes Objekt P1 mittels des Schätzfilters ermittelt, welches zur Population des Objekts zum Zeitpunkt T_1 zugerechnet wird. Dieses prädizierte Objekt P1 verkörpert die prädizierte Objektposition des Messzeitpunkts T_1. Zu diesem Zeitpunkt T_1 misst der Sensor drei weitere Messwerte 11, 12 und 13, die ebenfalls die Population des Objekts zum Zeitpunkt T_1 bilden. Aus diesen vier Werten, nämlich den drei Messwerten 11, 12 und 13 sowie dem prädizierten Objekt P1, wird mittels eines vorgegebenen Verfahrens die dargestellte Kontur U1 ermittelt, welche die Ausdehnung des Objekts darstellt. Aus dieser Kontur wird eine neue Objektposition O1 ermittelt, die mit dem geschätzten Geschwindigkeitsvektor v des Objekts dargestellt ist.
Für den Messzeitpunkt T_2 befinden sich folglich in der Population die verschobenen Messwerte der Messung T_1, nämlich hier ebenfalls als 11, 12 und 13 bezeichnet. Weiter gehört der Population zum Messzeitpunkt T_2 die durch den Schätzfilter prädizierte Objektposition P2 an sowie die weiteren neuen Messwerte 21, 22 und 23. Aus den genannten Populationselementen wird eine neue Kontur U2 ermittelt, die zu einem neuen Objektpositionswert O2 führt.
Hinsichtlich der weiteren Messung T_3 gehören der Objektpopulation nunmehr die mit der Prädiktion des Objektwerts analog verschobenen Messwerte des Zyklus T_1 an, nämlich die. zweimal verschobenen Messwerte 11, 12 und 13, ferner die einmal verschobenen prädizierten Messwerte des Messzyklus T_2, nämlich 21, 22 und 23, sowie die neuen Messwerte 31 und 32. Ferner ist der Prädiktionswert des Objektwerts O2 der Messung T_2 ebenfalls Element der Population der Messung T_3, nämlich P3. Anhand der Populationselemente wird nun wiederum eine neue Kontur U3 bestimmt, aus der sich nun die neue Objektposition O3 bestimmt. Es ist auch insgesamt möglich, die Objektposition für die Messungen T_1, T_2 bzw. T_3 nicht mittels der Konturen U1, U2 bzw. U3 sondern mittels der Verteilung der Populationselemente zu bestimmen.
Gemäß der Erfindung kann anhand der örtlichen Verteilung der Elemente einer Population die Position und die Ausdehnung des detektierten Objekts bestimmt werden, wobei die einzelnen Elemente einer Population auch nach verschiedenen Kriterien gewichtet werden können. Hierbei können auch bekannte Zustände, wie z.B. die erwartete Ausrichtung des Objekts, einbezogen werden. Die Ausdehnung und die Position eines Objekts der 1 kann zusätzlich durch eine zeitliche Filterung stabilisiert werden.
Bei der Ermittlung der Objektgeometrie können aufgrund der üblicherweise anzutreffenden Fahrbahnsituationen folgende Ausrichtungen berücksichtigt werden:

– bei bewegten Objekten/Messwerten, wie im Nahfeld befindlichen Fahrzeugen, kann die Objektgeometrie achsenparallel zur Bewegungsrichtung ausgerichtet werden;
– die Objektgeometrie kann achsenparallel zur Fahrspur ausgerichtet werden,
– die Objektgeometrie kann achsenparallel zur Bewegungsrichtung des messenden Fahrzeugs ausgerichtet werden, und/oder
– die Objektgeometrie kann entsprechend einer Hauptachsentransformation ausgerichtet werden.

Wie durch und/oder ausgedrückt, können die oben genannten Möglichkeiten auch entsprechend verknüpft auftreten.
Nach der zeitlichen Prädiktion der Objekte werden die Populationselemente unter Berücksichtigung der translatorischen und rotatorischen Objektbewegung relativ zum zugehörigen Objekt verschoben, wie dies durch die Pfeile in 1 dargestellt und im Vorangegangenen erläutert ist. Anhand vorgegebener Kriterien wird nun geprüft, welche der Populationselemente in die neue Generation der Population des aktuellen Messvorgangs übernommen werden. Mit anderen Worten, die Übernahme von Messwerten aus vorangegangenen Messvorgängen wird beispielsweise nach einer vorgegebenen Anzahl von Messvorgängen eingestellt, um ein Verschmieren der Population aufgrund der Fehlerfortpflanzung zu vermeiden.
Selektionskriterien zum Entfernen einzelner Elemente aus einer Population eines Objekts bzw. zum nicht Übernehmen eines Elements aus einer vorangegangenen Messung können beispielsweise sein:

– die Lebensdauer eines Elements einer Population wird generell beschränkt, was heißt, dass eine Element, d.h. ein verschobener Messwert, nach einer vorgegebenen Zeit nicht mehr in eine neue Population übernommen wird;
– die Anzahl der Populationselemente ist begrenzt, mit der Folge, dass die jeweils ältesten Elemente einer Population nicht mehr in eine neue Population übernommen werden.
– es wird eine Plausibilitätsprüfung bezüglich der Objektgrösse durchgeführt und nicht plausible Element entfernt, d.h. nicht übernommen,
– in Regionen mit einer hohen Elementdichte wird eine Zusammenfassung von Elementen zu einem repräsentativen Element vorgenommen.

Auch hier können die einzelnen Möglichkeiten mittels "und" bzw "oder" miteinander verknüpft auftreten.
Ferner besteht die Möglichkeit, dass Messwerte, die nicht direkt einem Objekt zugewiesen werden können, beispielsweise, weil die Distanz zu groß ist, nicht sofort aussortiert werden, sondern in eine sogenannte Nischen-Population übernommen werden und dort einen vorbestimmten Zeitraum verbleiben. Die Elemente der Nischen-Population können jedoch zu einem späteren Zeitpunkt Teil einer Population werden, wobei die Integration einzelner Repräsentanten der Nischen-Population in eine Population nach vorgegebenen Kriterien durchgeführt werden kann (nicht dargestellt).

T_0: Messung zum Zeitpunkt T_0
T_1: Messung zum Zeitpunkt T_1
T_2: Messung zum Zeitpunkt T_2
T_3: Messung zum Zeitpunkt T_3
O1: Objektposition Zeitpunkt T_0
O2: Objektposition Zeitpunkt T_1
O3: Objektposition Zeitpunkt T_2
O3: Objektposition Zeitpunkt T_3
11–13: Messwerte zum Zeitpunkt T_1 und verschobene Messwerte von T_2, T_3
21–23: Messwerte zum Zeitpunkt T_2 und verschobene Messwerte von T_3
31–32: Messwerte zum Zeitpunkt T_3
U1: Kontur zum Zeitpunkt T_1
U2: Kontur zum Zeitpunkt T_2
U3: Kontur zum Zeitpunkt T_3

Claims

Verfahren zur Bestimmung der Position und der geometrischen Ausdehnung eines Objekts im Umfeld eines Kraftfahrzeugs durch Aussendung elektromagnetischer Strahlung und Analyse der rückgestreuten Signale, wobei die Bewegungskomponente eines detektierten Objekts aus den Messwerten der rückgestreuten Signale mittels eines Schätzfilters bestimmt wird, dadurch gekennzeichnet, dass die geometrische Ausdehnung des detektierten Objekts durch die zeitliche Entwicklung einer dem Objekt zugeordneten Population bestimmt wird, wobei die Elemente der Population des Objekts gebildet werden durch zumindest die dem Objekt zugewiesenen Messwerte einer Messung sowie die durch den Schätzfilter erzeugte zeitliche Prädiktion der Objektposition der vorhergegangen Messung.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Population die mittels der Prädiktion des Schätzfilters zeitlich verschobenen Messwerte früherer Messungen umfasst.
Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl der Elemente einer Population eines Objekts eine vorgegebene maximale Anzahl begrenzt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass prädizierte verschobene Messwerte nach einer vorgegebenen Anzahl von Zeitintervallen nicht mehr in die Population der aktuellen Messung übernommen werden.
Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein Messwert einer Messung, der keinem existierenden Objekt zugeordnet werden kann, das erste Element der Population eines neuen Objekts bildet, wobei die Objektposition und die Objektdynamik durch den Messwert definiert sind.
Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Zuordnung eines Messwertes zu der Population eines Objekt über ein Gating-Verfahren oder über den Mahalanobis-Abstand erfolgt.
Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass aus der örtlichen Verteilung der Elemente einer Population eines Objektes die Objektposition und die Objektausdehnung ermittelt wird.
Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Objektausdehnung als Rechteckform vorgegeben ist.
Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine zeitliche Filterung der Populationen der Objekte vorgenommen wird.
Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Schätzfilter durch einen Kalman-Filter realisiert wird.
Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Messwerte, die nicht direkt einem Objekt zugewiesen werden können, in einer Nischen-Population eingebracht werden, die für einen vorgegebenen Zeitraum aufrecht erhalten wird.
Verfahren nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass zu einem späteren Zeitpunkt überprüft wird, ob die Elemente der Nischenpopulation der Population eines Objektes zugeordnet werden können.
Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die elektromagnetischen Pulse durch einen Radar- oder Lidar-Sensor erzeugt werden.