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Stand der Technik
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Die Erfindung betrifft ein Verfahren für die Störungsverminderung bei einem Lidarsystem nach dem Oberbegriff des Anspruchs 1. Weiterhin betrifft die Erfindung eine Einrichtung für die Störungsverminderung nach dem Oberbegriff des Anspruchs 13. Bekannt sind Lidarsysteme in Form gepulster, mehrzielfähiger 2D/3D-Laserscanner-Systeme zur 2D/3D-Vermessung von Objekten, zum Beispiel aus dem Fahrzeugumfeld bei einem Fahrerassistenzsystem. Durch die Mehrzielfähigkeit in jedem Strahl wird eine erhöhte Witterungsrobustheit erreicht, da in der Rückstreukurve (Empfängersignal über der Pulslaufzeit) mehrere Ziele (zum Beispiel Verschmutzung auf der Scheibe, Regentropfen, relevante Ziele) detektiert werden können. Den optischen Verfahren ist gemeinsam, dass atmosphärische Störungen, wie zum Beispiel Nebel, Regen, Schnee, Kondensatwolken von Autoabgasen, zu einer erhöhten Fehlalarmrate durch Scheinobjekte führen können. So können beispielsweise Kondensatwolken die Vermessung von Parklücken bei automatischen Einparksystemen stören.
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Aus
US 5 970 433 A sind ein Verfahren und ein Sensor zur Objekterfassung mittels Laser bekannt. Dabei erfasst ein Sensor die Anwesenheit oder Abwesenheit eines Objekts, indem ein Laserstrahl mittels eines Ablenkspiegels auf das Umfeld abgelenkt und an einem Objekt reflektiertes Laserlicht mittels eines Ablenkspiegels auf ein Empfangselement abgelenkt wird. Die Anwesenheit oder Abwesenheit eines Objekts wird durch Auswertung der Intensität des gestreuten Laserlichts bestimmt.
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Aus
US 5 118 180 A sind ein Verfahren und eine Einrichtung für die Bestimmung der Sichtweite eines Fahrers bei Nebel oder anderen Störeinflüssen bekannt.
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Dabei ist eine Sende-Empfangseinrichtung im Frontbereich eines Fahrzeugs angeordnet, die als Entfernungsmesser fungiert. Eine Serie von Messstrahlen wird von dem Entfernungsmesser auf unterschiedliche Meßbereiche der Straßenoberfläche gerichtet. Die von der Straßenoberfläche rückgestreute Strahlung wird messtechnisch erfasst. Wenn sich die Witterungsbedingungen, beispielsweise durch Nebel oder andere Störeinflüsse ändern, ändert sich die Charakteristik des zurückgestreuten Signals oder es wird gar kein Streusignal empfangen. Der Fahrer wird durch ein akustisches oder optisches Warnsignal auf eine Gefahrensituation aufmerksam gemacht.
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Aus
US 5 206 698 A ist eine Lidareinrichtung für die Erfassung atmosphärischer Störungen bekannt. Die Lidareinrichtung hat einen Sender für linearpolarisierte Strahlung, einen Empfänger mit einer ersten Empfangseinrichtung, welche die Intensität der rückgestreuten Strahlung aus dem Sendestrahlkegel in dessen Polarisationsebene und senkrecht dazu misst, und mit einer zweiten Empfangseinrichtung, welche die Intensität der rückgestreuten Strahlung aus einem ringförmigen Raumbereich außerhalb des Sendekegels misst und eine Auswerteeinrichtung zur Auswertung der gemessenen Signale, um feststellen zu können, ob in einem zu ermittelnden Abstand eine Nebel-, Schnee- oder Regenwand oder ein festes Sichthindernis vorhanden ist. Die Art des Sichthindernisses, sowie dessen Abstand von der Lidareinrichtung werden in einer Anzeige angezeigt. Die Lidareinrichtung lässt sich als Abstandswarngerät in einem Kraftfahrzeug einsetzen, und, im Zusammenhang mit einer Datenverarbeitungseinrichtung und einem Tachometer, welches die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs misst, dazu zu verwenden, dass je nach dem aus den gemessenen Daten bestimmten Umgebungsbedingungen eine optimale Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs durch eine Einwirkung auf das Antriebs- und/oder Bremssystem erreicht wird.
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Aus
US 5 987 152 A ist ein Verfahren zur Ermittlung der Sichtweite, insbesondere für die Bewegung eines Kraftfahrzeugs bekannt. Bei dem Verfahren werden die von einer optoelektronischen Aufnahmeeinrichtung aufgenommenen Originalbilder in Bildmerkmale transformiert, die Orte von definierten Helligkeitsänderungen in den Originalbildern kennzeichnen. Über eine Entfernungsbestimmung der Bildmerkmale relativ zu der optoelektronischen Aufnahmeeinrichtung und einer anschließenden Filterung der Entfernungswerte wird die aktuelle Sichtweite eines Fahrzeugführers oder eines auf Bildverarbeitung basierenden Sensorsystems ermittelt. Der Vorteil gegenüber herkömmlichen aktiven Verfahren besteht darin, dass ohne aktiven Sender zusätzlich zu Transmissionen in der Atmosphäre der echte Sehobjektkontrast in die Ermittlung der Sichtweite einfließt.
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Offenbarung der Erfindung
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Der Erfindung stellt ein Verfahren und eine Einrichtung bereit, die eine Verminderung von atmosphärischen Störungen bei einem mehrstrahligen Lidarsystem (Lidar = Light detecting and ranging) ermöglichen. Durch Erfassung von Objekteigenschaften, wie insbesondere Lage und Größe eines Objekts, sowie von dynamischen Änderungen von Objekteigenschaften lassen sich Objekte detektieren und klassifizieren. Auf diese Weise wird vorteilhaft eine Unterscheidung zwischen stationären und instationären Objekten ermöglicht. Dadurch, dass bei einem stationären Objekt Strahlung immer aus einer bestimmten Strahlausbreitungsrichtung reflektiert wird und somit einer dieser Strahlausbreitungsrichtung entsprechenden Gitterzelle eines Histogramms zugeordnet werden kann, sammeln sich in dieser bestimmten Gitterzelle zahlreiche Einträge an, die somit einen Hinweis auf ein stationäres Objekt im Umfeld des Egofahrzeugs bieten. Im Vergleich dazu verändern sich die Reflexionen an instationären Objekten sehr stark, so dass vergleichsweise wenige Einträge in entsprechende Gitterzellen eines Histogramms stattfinden. Dadurch lassen sich instationäre Objekte, wie beispielsweise Kondensatwolken, vergleichsweise einfach von massiven stationären Objekten unterscheiden. Durch Vorgabe eines Schwellwerts für zu berücksichtigende Reflexionsintensitäten ist eine stabilere und gegen Schwankungen unempfindlichere Auswertung mittels des Histogramms möglich. Besonders vorteilhaft lassen sich instationäre, also zeitlich veränderliche Objekte dadurch erfassen, dass die Histogrammeinträge unterschiedlicher Zeiten miteinander verglichen werden. Durch die Speicherung bekannter Bewegungsmuster und den Vergleich erfasster Bewegungsmuster mit den gespeicherten Bewegungsmustern können mit dem Lidarsystem erfasste Objekte besonders einfach klassifiziert werden. Eine Einrichtung für die Durchführung des Verfahrens geht aus Anspruch 13 hervor. Weitere Vorteile ergeben sich aus den Unteransprüchen, der Beschreibung und der Zeichnung.
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Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden unter Bezug auf die Zeichnung näher erläutert. Dabei zeigt:
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1 eine Szene aus dem Fahrzeugumfeld bei schlechten Sichtbedingungen;
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2 eine Kurve mit Darstellung eines Empfängersignals über der Pulslaufzeit;
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3 eine Aufsicht auf einen Verkehrsraum mit einem Fahrzeug;
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4 ein Histogramm;
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5 ein Abstandsbild eines Laserimagers;
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6 ein Reflektanzbild eines Laserimagers.
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1 zeigt eine Szene aus dem Fahrzeugumfeld eines Egofahrzeugs bei schlechten Sichtbedingungen. Das in Fahrtrichtung aufgenommene Bild lässt, infolge atmosphärischer Störungen durch Nebel, Gischt, Schneefall oder dergleichen, kaum noch die vor dem Egofahrzeug befindlichen Objekte, insbesondere andere Verkehrsteilnehmer, erkennen. Das Egofahrzeug ist mit einer Umfeldsensorik ausgerüstet, die beispielsweise auch einen Lidarsensor umfasst (Lidar = Light detecting and ranging). Ein Lidarsensor sendet Strahlungsimpulse aus, die an Hindernissen auf dem Ausbreitungsweg der Strahlung reflektiert werden. An Hindernissen reflektierte Strahlung gelangt zum Lidarsensor zurück und kann von diesem ausgewertet werden. Als Hindernisse kommen Objekte in dem Umfeld des Fahrzeugs und/oder atmosphärische Störungen in Betracht, die Strahlung reflektierende oder Strahlung streuende Teilchen, wie zum Beispiel Wassertröpfchen oder dergleichen umfassen. Mit Hilfe geeigneter Ablenkmittel, wie beispielsweise Ablenkspiegel, kann das Umfeld des Fahrzeugs in zwei oder drei Dimensionen abgetastet werden. Mit Hilfe des Lidarsensors können in Ausbreitungsrichtung des Lichtimpulses liegende Objekte erfasst und deren Entfernung durch eine Laufzeitmessung bestimmt werden.
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Die in 2 abgebildete Kurve ist eine Darstellung des Empfängersignals des Lidarsensors in Abhängigkeit von der der Entfernung proportionalen Pulslaufzeit des Lichtimpulses, wobei die Echoimpulse aus einer bestimmten Ausbreitungsrichtung erfasst sind. Das Empfängersignal ist die an einem Objekt in Ausbreitungsrichtung des Lichtimpulses reflektierte Strahlung. Auf der Y-Achse des Diagramms sind Amplitudenwerte der reflektierten Strahlung IR, auf der X-Achse Entfernungen D aufgetragen. Die in 2 dargestellte Kurve zeigt Maxima in den Entfernungen D1, D2, D3 und D4. Der der kurzen Entfernung D1 entsprechende Echoimpuls E1 mit der Breite B1 stammt von einer Reflexion an der Austrittslinse (Ziel 1) des Lidarsensors. Der stark verbreiterte Echoimpuls E2 mit seinem Maximalwert in der Entfernung D2 und der Breite B2 ist auf eine Rückstreuung an einer atmosphärischen Störung (Ziel 2 in 1), wie beispielsweise, Nebel, Regen, Schnee, oder dergleichen, bzw. an einer Kondensatwolke oder ähnliches, zurückzuführen. Der Echoimpuls E3 aus der Entfernung D3 mit der Breite B3 stammt von einem Ziel 3 in 1, das bei der schlechten Sicht gerade noch erkennbar ist. Ein weiterer Echoimpuls E4 mit der Breite B4 stammt von einem Ziel 4 in 1, das bei den schlechten Sichtbedingungen gerade noch erkennbar ist. Ein Echoimpuls, der eine bestimmte, vorgebbare Schwelle überschreitet, ist also, gemäß dieser Darstellung, durch seine Entfernung D auf einer Entfernungsachse (X-Achse), seine Amplitude (entspricht der IR-Reflektivität des rückstreuenden Ziels) und seine Breite B gekennzeichnet. Als Breite B kann beispielsweise die Breite B bei dem halben Amplitudenwert des Impulses festgelegt werden. Ein besonders großer Wert der Breite B entspricht beispielsweise einem Volumeneffekt der Rückstreuung in trüben Medien, wie insbesondere Nebel oder dergleichen. In Ausbreitungsrichtung des Lichtimpulses „tiefe” Ziele, wie hier das Ziel 2 mit der Breite B2 des rückgestreuten Impulses, beispielsweise eine Nebelbank oder eine Kondensatwolke, zeigen eine Verbreiterung der Signaturen im zurückgestreuten Signal und können dadurch vergleichsweise einfach von zurückgestreuten Signalen unterschieden werden, die von relevanten Zielen (Ziel 3, Ziel 4) stammen. Die an relevanten Zielen zurückgestreuten Signale zeichnen sich durch eine wesentlich geringere Breite, wie beispielsweise B3, B4 aus. Die unterschiedlichen Signale können anhand dieser Kriterien klassifiziert und ggf. auch quantifiziert werden. Auf dieser Basis ist vorteilhaft beispielsweise eine Schätzung der Sichtweite möglich. Im Vergleich zu Regen oder ähnlichen atmosphärischen Störungen, ist Nebel eine vergleichsweise stabile atmosphärische Störung, die zu einer Reduktion der Reichweite führt. In Ausbreitungsrichtung des Lidar-Pulses „kurze” atmosphärische Störungen, wie beispielsweise Regen oder Schnee, sind bezüglich der Pulsbreite kaum von Echoimpulsen zu unterscheiden, die auf relevante Ziele (hier die Ziele 3, 4) zurückzuführen sind. Regen und Schnee sind stark fluktuierende atmosphärische Störungen, die, in der Regel, zu einem erhöhten Rauschen in der Kurve der Echoimpulse führen. Auch sie haben eine verminderte Reichweite zur Folge. Kondensatwolken zeigen üblicherweise eine geringere Fluktuation im Vergleich zu anderen atmosphärischen Störungen, wie beispielsweise Regen oder Schnee. Dies führt zu instationären Bewegungsmustern bei an solchen Kondensatwolken zurückgestreuten Echoimpulsen.
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Im Folgenden wird die Erfindung anhand von zwei Ausführungsbeispielen beschrieben, die sich beispielsweise mit einem intuitiven Rückwärtseinparksystem befassen.
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Bei dem ersten Ausführungsbeispiel werden Reflexe in ein Histogramm im Weltkoordinatensystem unter Berücksichtigung der Eigenbewegung des Fahrzeugs eingetragen. Dies vermindert atmosphärische Störeinflüsse bei der Vermessung stationärer Parklückenbegrenzungen. Dazu werden die vorzugsweise fein winkelaufgelösten Reflexe hinsichtlich der Reflexposition in ein Histogramm geeigneter Ortsauflösung im Weltkoordinatensystem unter Berücksichtigung der Eigenbewegung des Fahrzeugs eingetragen (gitterbasierte Histogrammbildung). Als Zellengröße einer Gitterzelle des Histogramms wird beispielsweise ein Wert von etwa 5 cm × 5 cm bis etwa 20 cm × 20 cm, insbesondere ein Wert von etwa 10 cm × 10 cm gewählt. Als Winkelauflösung hat sich dabei in der Praxis ein Wert von etwa 0,5° bis etwa 2°, insbesondere ein Wert von etwa 1° bewährt. Stationäre Objekte führen zu einer großen Anzahl an Einträgen in entsprechende Gitterzellen, während fluktuierende Objekte in unterschiedliche Zellen verteilt werden. Wird für die Histogrammbildung beispielsweise ein Ringspeicher mit der notwendigen Historienlänge eingesetzt, so werden fluktuierende Ziele im Mittel sehr viel weniger Einträge in Gitterzellen haben als stabile, stationäre Ziele. Besonders vorteilhaft kann dann noch ein Schwellwert vorgegeben werden, der überschritten werden muss, bevor eine Detektion erfolgt. Auf diese Weise können fluktuierende Ziele, wie beispielsweise Kondensatwolken, besonders effektiv unterdrückt werden. Dieser Zusammenhang wird nun im Folgenden unter Bezug auf 3 und 4 näher erläutert. 3 zeigt eine Aufsicht auf einen Verkehrsraum 300 in einem Weltkoordinatensystem (WKS mit den Achsen x, y und z) mit einem Fahrzeug 31. Mit Bezugsziffer 30 ist ein Interessengebiet ROI (ROI = Region of Interest) aus diesem Verkehrsraum bezeichnet, das für das aktuelle Fahrmanöver des Fahrzeugs 31 von besonderem Interesse ist. Zum Zwecke der weiter unten noch beschriebenen Histogrammbildung wird die ROI 30 in ein aus Gitterzellen bestehendes Gitter unterteilt. Das mit einem Lidarsystem ausgerüstete Fahrzeug 31 biegt gerade ab, um in Richtung des Pfeils 33 in eine Parklücke oder dergleichen einzuparken, die beidseitig von Hindernissen 32a, 32b begrenzt ist. In Fahrtrichtung vordem Fahrzeug 31 befindet sich eine Kondensatwolke 34. Das Lidarsystem des Fahrzeugs 31 umfasst beispielsweise einen 2D-Laserscanner, der das Umfeld des Fahrzeugs 31 in zwei Dimensionen, also beispielsweise in x- und y-Richtung mit einem Laserstrahl abtastet. Die an Objekten in dem Umfeld des Fahrzeugs 31 reflektierte Strahlung wird ausgewertet und insbesondere zur Bildung eines Histogramms benutzt, das in 4 dargestellt ist. Dabei sind auf der Abszisse dieses Diagramms die jeweiligen Zellennummern der Gitterzellen des Histogramms aufgetragen. In den Gitterzellen des Histogramms 40, also auf der jeweiligen Ordinate, ist die der jeweiligen Gitterzelle zugeordnete reflektierte Intensität der jeweils ausgesandten und an Objekten in dem Fahrzeugumfeld reflektierten Laserstrahlung eingetragen. Die Messwerte des in 4 dargestellten Diagramms stammen aus einem Schnitt 30.1 der in 3 dargestellten ROI (Region of Interest). Stationäre Objekte, wie insbesondere die Hindernisse 32a und 32b, führen zu einer großen Anzahl an Einträgen in entsprechende Gitterzellen, wie die Bereiche 40.1 und 40.2 des Histogramms 40 zeigen. Ein sich bewegendes, insbesondere fluktuierendes Objekt, wie beispielsweise die in 3 dargestellte Kondensatwolke 34, führt dagegen wesentlich seltener zu einem Eintrag in das Histogramm 40, wie der zwischen den Bereichen 40.1 und 40.2 liegende Teilbereich des Histogramms 40 zeigt. Für eine möglichst stabile Auswertung ist es dabei zweckmäßig, einen Schwellwert S1 für die zurückgestreute Intensität vorzugeben. Erst, wenn dieser Schwellwert S1 überschritten ist, erfolgt somit ein Eintrag eines entsprechenden Reflektanzwerts in die zugeordnete Gitterzelle des Histogramms 40. Der genannte Schwellwert ist abhängig von typischen Bewegungsmustern einer Kondensatwolke und kann in der Praxis am besten experimentell bestimmt werden. Mit Hilfe des Histogramms 40 lassen sich demzufolge in dem Umfeld des Fahrzeugs vorhandene stationäre Objekte vergleichsweise leicht von instationären Objekten unterscheiden. Mit Hilfe des Histogramms 40 erkennt der Fahrer des Fahrzeugs 31 somit, dass unmittelbar vor dem Fahrzeug Hindernisse 32a, 32b liegen, die beachtet werden müssen. Weiterhin zeigt ihm das Histogramm 40, dass zwischen den Hindernissen 32a, 32b der Fahrweg frei sind und somit von dem Fahrzeug 31 befahren werden kann.
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Bei einem zweiten Ausführungsbeispiel werden die Reflexe im Fahrzeugkoordinatensystem zu Objekten zusammengefasst (Segmentierung) und dann erfolgt eine Analyse typischer Bewegungsmuster (Z. B. Wabern einer Kondensatwolke). Dies vermindert Fehler bei der Erkennung temporärer Objekte unter atmosphärischen Störeinflüssen bei der Parkraumsensierung. Dazu werden die vorzugsweise fein winkelaufgelösten Reflexe hinsichtlich ihrer Position in ein Histogramm geeigneter Ortsauflösung und Ringspeichertiefe in ein Sensorkoordinatensystem eingetragen (gitterbasierte Histogrammbildung). Beispielsweise werden sämtliche Reflexe für mehrere Zyklen, das heißt, für die Dauer einiger Sekunden, beispielsweise 2 s bis 10 s, insbesondere etwa 5 s, in einen Ringspeicher (FIFO) eingetragen. Sämtliche Reflexe werden in das Histogramm übernommen. Im nächsten Schritt kommen dann Daten eines neuen Zyklus hinzu, während jeweils die Daten des ältesten Zyklus gelöscht werden. Auf diese Weise können vorteilhaft auch Detektionslücken überbrückt und die Objektbildung von stationären Objekten stabilisiert werden. Im Folgenden wird dann eine Segmentierung der Histogrammeinträge oder der ungefilterten Reflexe vorgenommen. Daraufhin erfolgt eine Analyse der Objektbewegung und/oder Objektausdehnung hinsichtlich ihrer Bewegungsmuster. Relevante Objekte, wie beispielsweise Fußgänger, unterscheiden sich in ihrem Bewegungsmuster von Kondensatwolken, die zum Beispiel wabern, d. h. sich in ihrer Ausdehnung ändern und/oder räumlich fluktuieren, d. h. ihre örtliche Lage verändern. So kann aus der Fluktuation von Größen, die die Lage eines Objekts und dessen Ausdehnung beschreiben, ein relevantes Objekt von einer Kondensatwolke unterschieden werden.
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In dem vorstehend zuerst beschriebenen Weltkoordinatensystem (WKS) wird die Fahrzeugbewegung des Egofahrzeugs berücksichtigt. Das hat zur Folge, dass Reflexe von ortsfesten bzw. stationären Objekten, wie beispielsweise eine Parklücke begrenzende Fahrzeuge, immer wieder an der gleichen Position im Weltkoordinatensystem auftauchen. Ein bewegtes Ziel dagegen, wie beispielsweise eine von dem Auspuff eines Fahrzeugs stammende Kondensatwolke, verändert seine Position im WKS. Das WKS wird innerhalb eines bestimmten Interessengebiets ROI (ROI = Region of Interest) durch ein aus Gitterzellen bestehendes Gitter unterteilt. Eine Histogrammbildung kann beispielsweise dadurch erfolgen, dass mit jedem Messzyklus der Inhalt der Gitterzellen inkrementiert/dekrementiert wird, in denen sich Reflexe befinden/bzw. nicht befinden. Dies führt dazu, dass stationäre Objekte zu hohen Werten in den betreffenden Gitterzellen führen. Sich bewegende Objekte wechseln dagegen die Gitterzellen des Histogramms vergleichsweise häufig und erreichen daher nur relativ niedrige Werte.
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Bei dem vorstehend an zweiter Stelle beschriebenen Sensor- bzw. Fahrzeugkoordinatensystem können dagegen temporäre bzw. instationäre Objekte besser behandelt werden, die im WKS nicht stabil detektiert werden können. Im WKS ermittelte stationäre Objekte können nämlich im Sensorkoordinatensystem vergleichsweise einfach „ausgeblendet” werden. Dadurch können instationäre Objekte besser von stationären Objekten getrennt und separat behandelt werden.
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Wenn eine Kondensatwolke als solche klassifiziert und/oder ggf. auch unterdrückt werden kann, stört sie die Funktion des Lidarsystems nicht weiter. Das heißt in der Praxis, dass die Fehlalarm- oder Fehlauslöserate stark vermindert werden kann. Beispielsweise erfolgt bei der Parkraumsensierung während einer Rückwärtsfahrt des Fahrzeugs keine Warnung bei Detektion einer von dem eigenen Fahrzeug stammenden Auspuffwolke.
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In einer alternativen Ausführungsvariante können beide Koordinatensysteme auch kombiniert eingesetzt werden, da sich dadurch bei besonderen Anwendungsfällen besonders günstige Ergebnisse erzielen lassen.
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Ein Vorteil einer 3D-Vermessung besteht insbesondere darin, dass im Vergleich zu einem 2D-System mehr Informationen hinsichtlich des Objektvolumens und der Bewegungsrichtungen zur Verfügung stehen. Dadurch ist eine noch robustere Unterdrückung der Kondensatwolke möglich. Eine Analyse der Bewegungsmuster von Objekten am Beispiel eines 3D-Laserimagers wird im Folgenden unter Bezug auf 5 und 6 erläutert. Dabei zeigt 5 ein Abstandsbild des von einem Lidarsystem erfassten Umfelds und 6 ein Reflektanzbild. Mit Hilfe eines 3D-Laserimagers wird das Umfeld eines Fahrzeugs in 3 Dimensionen abgetastet. Die an einem Objekt zurückgestreute Strahlung wird in einem Empfangsteil des Laserimagers erfasst und ausgewertet. Auf diese Weise können Lage und Ausdehnung eines Objekts erfasst werden. Aus der Laufzeit des Abtaststrahls wird der Abstand des Objekts ermittelt. Auf diese Weise kann das in 5 dargestellte Abstandsbild erzeugt werden. Die Abszisse entspricht beispielsweise der x- oder y-Richtung des Koordinatensystems (3). Die Ordinate der z-Achse (Höhe). In der Originaldarstellung können Reflexe aus unterschiedlichen Entfernungen zweckmäßig farbig dargestellt werden. Beispielsweise können im Nahbereich erfasste Objekte rot dargestellt sein, während entfernt liegende Objekte blau eingefärbt sind. In der vorliegenden Darstellung wird diese unterschiedliche Farbgebung durch eine entsprechende Rasterung angedeutet.
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6 zeigt ein Reflektanzbild der schon in 5 dargestellten Szene aus dem Umfeld des Fahrzeugs 31. Die Ordinate des Bilds entspricht wiederum der x-Achse des in 3 dargestellten Koordinatensystems. Die z-Achse (Höhe) liegt in Richtung der Ordinate. Der Grauwert ist ein Maß für die jeweilige Reflektanz in einem bestimmten Wellenlängenbereich.
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Besondere Aufmerksamkeit gilt der in beiden Figuren dargestellten Kondensatwolke 34. Diese kann mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens vergleichsweise leicht dadurch erkannt werden, dass sie Fluktuationen hinsichtlich ihrer örtlichen Lage und/oder hinsichtlich ihrer Ausdehnung zeigt. Besonders auffällig im Vergleich zu anderen, insbesondere stationären Objekten ist, dass derartige Kondensatwolken häufig starke Fluktuationen in z-Richtung zeigen. Besonders einfach lässt sich eine derartige Kondensatwolke deshalb dadurch erkennen, dass ein erfasstes Bewegungsmuster mit einem gespeicherten Bewegungsmuster verglichen wird, dass für Kondensatwolken typisch ist. Auch andere sich in dem Umfeld bewegende Objekte können auf diese Weise relativ sicher erkannt werden. Beispielsweise kann ein Fußgänger leicht an einer charakteristischen Pendelbewegung erkannt werden, die mit seiner Fortbewegung verbunden ist.
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Mehrzielfähige Systeme haben darüber hinaus den Vorteil, dass eine gewisse Wahrscheinlichkeit dafür besteht, dass wenigstens hin- und wieder durch bestimmte Raumwinkelbereiche einer Kondensatwolke „hindurchgeschaut” werden kann und somit unter Zugrundelegung einer gewissen Historie des Objekttracking ein relevantes Ziel plausibilisiert werden kann. Gepulste Systeme sind mehrzielfähig, wenn die Rückstreukurve in einer Strahlrichtung so abgetastet wird, dass Ziele in unterschiedlichen Abständen detektiert werden können. Dann kann z. B. als erstes Ziel ein Teil einer Kondensatwolke detektiert werden, während das zweite Ziel eine Reflektion, zum Beispiel eines stationären Objekts darstellt. Eine weitere Möglichkeit zur Identifizierung von Kondensatwolken besteht darin, dass in Richtungen von Reflexen, die einer potenziellen Kondensatwolke zugeordnet werden können, auch noch Reflexe in größerer Entfernung existieren. Das bedeutet, dass der Abtaststrahl an bestimmten Bereichen der Kondensatwolke teilweise durch diese hindurch dringt und zum Beispiel auf ein stationäres Hindernis trifft und an diesem reflektiert wird.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- US 5970433 A [0002]
- US 5118180 A [0003]
- US 5206698 A [0005]
- US 5987152 A [0006]
