DE10200945B4 - Method for automatically correcting output values of a distance sensor in a vehicle - Google Patents

Method for automatically correcting output values of a distance sensor in a vehicle Download PDF

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Abstract

Verfahren zum automatischen Korrigieren von Ausgangswerten eines Abstandssensors bei einem Fahrzeug, das sich auf einer Bahn fortbewegt, das die Schritte umfasst:
Aussenden wenigstens eines elektromagnetischen Pulses durch den Abstandssensor,
Erfassen einer Amplitude eines von einem Gegenstand reflektierten elektromagnetischen Reflexionssignals, das durch den wenigstens einen elektromagnetischen Puls erzeugt wurde, in Abhängigkeit von einem Winkel gegenüber einer Abstandssensorachse,
Ermitteln eines Querabstandes des Gegenstands von der Bahn des Fahrzeugs in Abhängigkeit von der Laufzeit und der Amplitude des Reflexionssignals und dem Winkel,
Vergleichen von mehreren Querabstandswerten und Ermitteln eines Korrekturwinkels für den Abstandssensor aus dem Vergleichsergebnis,
wobei das Vergleichen der mehreren Querabstandswerte das Bestimmen einer Regressionskurve umfasst,
dadurch gekennzeichnet, dass
die Regressionskurve mehrdimensional ist und die Regressionsparameter in Abhängigkeit von den Bahnparametern der Bahn des Fahrzeugs bestimmt werden.A method of automatically correcting output values of a proximity sensor on a vehicle traveling on a lane comprising the steps of:
Emitting at least one electromagnetic pulse by the distance sensor,
Detecting an amplitude of an electromagnetic reflection signal reflected by an object generated by the at least one electromagnetic pulse as a function of an angle with respect to a distance sensor axis,
Determining a transverse distance of the object from the path of the vehicle as a function of the transit time and the amplitude of the reflection signal and the angle,
Comparing a plurality of lateral distance values and determining a correction angle for the distance sensor from the comparison result,
wherein the comparing of the plurality of transverse distance values comprises determining a regression curve,
characterized in that
the regression curve is multi-dimensional and the regression parameters are determined as a function of the orbit parameters of the vehicle's orbit.

Figure 00000001
Figure 00000001

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum automatischen Korrigieren von Ausgangswerten eines Abstandssensors bei einem Fahrzeug gemäß dem Oberbegriff von Anspruch 1.The The invention relates to a method for automatically correcting Output values of a distance sensor in a vehicle according to the preamble of claim 1.

Ein Verfahren zur Überwachung der Dejustage eines Abstandssensors an einem Fahrzeug ist beispielsweise aus der DE 100 19 182 A1 bekannt. Aus der DE 196 10 351 A1 ist ein Verfahren zur Bestimmung eines Strahlachsenkorrekturwertes einer Kraftfahrzeug-Radarvorrichtung bekannt. Die DE 197 51 004 A1 bezieht sich auf ein Verfahren zur Verarbeitung von Radarsignalen und zur Ermittlung einer Fehlausrichtung einer Kraftfahrzeug-Radaranordnung. Diese bekannten Verfahren sind insbesondere bei Kurvenfahrt und hinsichtlich ihres Automatisierungsgrades nicht ausreichend genau.A method for monitoring the misalignment of a distance sensor on a vehicle, for example, from DE 100 19 182 A1 known. From the DE 196 10 351 A1 A method for determining a beam axis correction value of a motor vehicle radar device is known. The DE 197 51 004 A1 relates to a method of processing radar signals and detecting a misalignment of an automotive radar assembly. These known methods are not sufficiently accurate, especially when cornering and in terms of their degree of automation.

Für die korrekte Funktion von Fahrerassistenzsystemen, die auf Sensoren basieren, die Informationen über den umgebenden Verkehr liefern, ist die Justage dieser Sensoren von entscheidender Bedeutung. Ein Beispiel für ein derartiges System ist der abstandsgeregelte Tempomat ACC. Im allgemeinen ist es erforderlich, dass die Sensorachse parallel zur Fahrtrichtung steht. Ein solcher Sensor wird als justiert bezeichnet. Erkennt das System automatisch eine Dejustage des Sensors, so können die Positionen der vom Sensor detektierten Objekte im nachhinein korrigiert werden, oder bei Überschreiten eines kritischen Grenzwertes kann sich das System selbständig abschalten.For the correct Function of driver assistance systems based on sensors, the information about Delivering the surrounding traffic is the adjustment of these sensors crucial. An example of such a system is the distance-controlled cruise control ACC. In general, it is necessary that the sensor axis is parallel to the direction of travel. Such a Sensor is called adjusted. The system automatically detects one Misalignment of the sensor, so can the positions of the detected by the sensor objects in retrospect be corrected, or if exceeded a critical limit value, the system can switch itself off.

Ein bekanntes Messprinzip zur Dejustageerkennung beruht auf der Tatsache, dass bei einem ideal justierten Radarsensor die gemessenen Querabstände eines stationären Ziels für alle Abstände zu diesem Ziel den gleichen Wert haben (abgesehen vom unvermeidlichen Messrauschen). Bedingung dafür ist aber, dass sich das Sensorfahrzeug auf einer Geraden bewegt. Nähert sich hingegen ein Fahrzeug mit einem dejustierten Sensor geradlinig einem Standziel, so weichen die gemessenen Querabstände zunächst vom Idealwert q0 = yZ – y0 ab, den ein justierter Sensor messen würde. Im Laufe der Annäherung werden diese Abweichungen immer kleiner. Der tatsächliche Querabstand wird also mittels linearer Regression aus einer Folge von fortlaufend errechneten Querabstandswerten extrapoliert.A well-known measurement principle for misalignment detection is based on the fact that in an ideally adjusted radar sensor the measured transverse distances of a stationary target have the same value for all distances to this target (apart from the unavoidable measurement noise). However, the condition for this is that the sensor vehicle moves on a straight line. Conversely, if a vehicle with a misadjusted sensor approaches a stationary target in a straight line, the measured transverse distances initially deviate from the ideal value q 0 = y Z - y 0 , which an adjusted sensor would measure. As you approach, these deviations become smaller and smaller. The actual transverse distance is therefore extrapolated by means of linear regression from a sequence of continuously calculated transverse distance values.

Als nachteilig hat sich bei diesem Stand der Technik herausgestellt, dass die Grenzen der Methode der linearen Regression erreicht sind, wenn das Sensorfahrzeug von der geradlinigen Bewegung abweicht. Eine nicht-geradlinige Bewegung des Fahrzeugs führt dazu, dass selbst bei einem ideal justierten Sensor der gemessene Querabstand eines Standziels in Abhängigkeit des Messabstandes schwankt, da sich die horizontale Blickrichtung des Radarsensors im Laufe der Zeit verändert. Über die oben beschriebene Methode der linearen Regression kann der Korrekturwinkel nicht mehr bestimmt werden.When disadvantage has been found in this prior art, that the limits of the method of linear regression are reached, when the sensor vehicle deviates from the rectilinear motion. A non-rectilinear motion of the vehicle causes even one ideally, the sensor adjusted the measured transverse distance of a target dependent on the measuring distance varies as the horizontal line of sight the radar sensor changed over time. About the method described above In linear regression, the correction angle can no longer be determined become.

Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren anzugeben, mit dem Ausgangswerte eines Abstandssensors eines Kraftfahrzeuges auch dann automatisch korrigiert werden, wenn sich das Fahrzeug nicht geradlinig fortbewegt.task The present invention is to provide a method, with the output values of a distance sensor of a motor vehicle then be automatically corrected if the vehicle is not straight moves.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren zum automatischen Korrigieren von Ausgangswerten eines Abstandssensors bei einem Fahrzeug nach Anspruch 1. Bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.These The object is achieved by a method for automatically correcting output values of a Distance sensor in a vehicle according to claim 1. Preferred embodiments The invention are the subject of the dependent claims.

Der Erfindung liegt die Idee zugrunde, die tatsächliche Bahn des Fahrzeugs in einem Modell zu beschreiben. Das Modell weist Parameter auf, die neben dem unbekannten Querabstand q0 und dem unbekannten Korrekturwinkel δ als weitere Bahnparameter ermittelt werden. Anhand des Modells für die Bahnkurve des Fahrzeugs und für den Querabstand des Standziels als Bezugspunkt werden die optimalen Parameter in dem Modell nach der Methode der kleinsten quadratischen Abweichung ermittelt, so dass sich daraus Korrekturgrößen für die Messwerte des Abstandssensors ergeben.The invention is based on the idea to describe the actual trajectory of the vehicle in a model. The model has parameters which, in addition to the unknown transverse distance q 0 and the unknown correction angle δ, are determined as further path parameters. Based on the model for the trajectory of the vehicle and for the transverse distance of the stationary target as a reference point, the optimal parameters in the model are determined by the method of least-square deviation, resulting in correction values for the measured values of the distance sensor.

Das erfindungsgemäße Verfahren zum automatischen Korrigieren von Ausgangswerten eines Abstandssensors bei einem Fahrzeug, das sich auf einer Bahn fortbewegt, das die Schritte umfasst: Aussenden wenigstens eines elektromagnetischen Pulses durch den Abstandssensor, Erfassen einer Amplitude eines von einem Gegenstand reflektierten elektromagnetischen Reflexionssignals, das durch den wenigstens einen elektromagnetischen Puls erzeugt wurde, in Abhängigkeit von einem Winkel gegenüber einer Abstandssensorachse, Ermitteln eines Querabstandes des Gegenstands von der Bahn des Fahrzeugs in Abhängigkeit von der Laufzeit und der Amplitude des Reflexionssignals und dem Winkel, Vergleichen von mehreren Querabstandswerten und Ermitteln eines Korrekturwinkels für den Abstandssensor aus dem Vergleichsergebnis, wobei das Vergleichen der mehreren Querabstandswerte das Bestimmen einer Regressionskurve umfasst, ist dadurch gekennzeichnet, dass Regressionskurve mehrdimensional ist und die Regressionsparameter in Abhängigkeit von den Bahnparametern der Bahn des Fahrzeugs bestimmt werden.The inventive method for automatically correcting output values of a distance sensor in a vehicle that travels on a train that the Steps includes: emitting at least one electromagnetic Pulse through the distance sensor, detecting an amplitude of a reflected electromagnetic reflection signal from an object, that was generated by the at least one electromagnetic pulse, dependent on from an angle opposite one Distance sensor axis, determining a transverse distance of the object from the orbit of the vehicle depending on the duration and the amplitude of the reflection signal and the angle, Compare of several transverse distance values and determining a correction angle for the Distance sensor from the comparison result, wherein the comparison the multiple transverse distance values determine a regression curve is characterized in that regression curve is multi-dimensional is and the regression parameters depending on the orbital parameters the course of the vehicle are determined.

Insbesondere wird als Bahn des Fahrzeugs eine Funktion y(x) = yA·sin(ω·x + γ0) mit einer Amplitude, einer Schlingerfrequenz und einem Anfangszustand als Bahnparameter angenommen wird.In particular, as the orbit of the vehicle, a function y (x) = y · A · sin (ω · x + γ 0 ) having an amplitude, a roll frequency and an initial state is adopted as a path parameter.

Vorzugsweise wird ein Korrekturwinkel des Abstandssensors ermittelt, indem eine Gütefunktion χ2(q0, δ, yA, ω, γ0) minimiert wird, die von einem angenommenen Querabstand, dem Korrekturwinkel und mehreren Bahnparametern abhängt.Preferably, a correction angle of the distance sensor is determined by minimizing a merit function χ 2 (q 0 , δ, y A , ω, γ 0 ), which depends on an assumed transverse distance, the correction angle and a plurality of path parameters.

Besonders bevorzugt erfolgt die Minimierung der Gütefunktion χ2(q0, δ, yA, ω, γ0) iterativ mittels Marquardt-Levenberg- Algorithmus.Particularly preferably, the minimization of the quality function χ 2 (q 0 , δ, y A , ω, γ 0 ) is carried out iteratively by means of the Marquardt-Levenberg algorithm.

Ein Vorteil der Erfindung besteht darin, dass die Erkennung einer Dejustage gegenüber Schwankungen in der Fahrzeugbewegung robust ist, so dass bereits die Auswertung einer einzelnen Standzieltrajektorie einen genauen Korrekturwinkel liefert. Damit können bisher nicht mögliche Anwendungen realisiert werden, nämlich eine schnelle Erkennung einer Dejustage, z.B. nach einem Parkrempler, und die Qualitätsüberprüfung der Anlagen zur Sensorjustage in der Produktion auf einer Referenzstrecke.One Advantage of the invention is that the detection of a misalignment across from Fluctuations in vehicle movement is robust, so already the evaluation of a single stationary target trajectory an accurate Correction angle delivers. With that you can so far not possible Applications are realized, namely a quick detection of misalignment, e.g. after a parking bump, and the quality review of Systems for sensor adjustment in production on a reference track.

Weitere Merkmale und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der folgenden Beschreibung von bevorzugten Ausführungsbeispielen, wobei Bezug genommen wird auf die beigefügten Zeichnungen.Further Features and advantages of the invention will become apparent from the following DESCRIPTION OF PREFERRED EMBODIMENTS Referring to FIG will be attached to the Drawings.

1 zeigt schematisch ein Fahrzeug mit einem dejustierten Abstandssensor auf einer geradlinigen Bahn. 1 schematically shows a vehicle with a dejustierten distance sensor on a straight line.

2 dient zur Erläuterung der Auswertung einer Folge von mit einem dejustierten Abstandssensor gewonnenen Abstandswerten nach dem Stand der Technik. 2 serves to explain the evaluation of a sequence of distance values obtained with a misadjusted distance sensor according to the prior art.

3 zeigt die erfindungsgemäße Auswertung von Messsignalen eines dejustierten Abstandssensors. 3 shows the evaluation of measurement signals of a dejustierten distance sensor according to the invention.

In 1 ist ein Fahrzeug 1 gezeigt, das einen Abstandssensor umfasst. Von dem Abstandssensor wird wenigstens ein elektromagnetischer Puls ausgesendet. Die Amplitude eines von einem Gegenstand 3 reflektierten elektromagnetischen Reflexionssignals, das durch den wenigstens einen elektromagnetischen Puls erzeugt wurde, wird in Abhängigkeit von einem Winkel gegenüber einer Abstandssensorachse 4 erfasst.In 1 is a vehicle 1 shown comprising a distance sensor. At least one electromagnetic pulse is emitted by the distance sensor. The amplitude of one of an object 3 reflected electromagnetic reflection signal generated by the at least one electromagnetic pulse, becomes dependent on an angle to a distance sensor axis 4 detected.

Der Abstandssensor kann eine rotierende Radarantenne sein, über die ein kurzer Radarpuls ausgesendet und empfangen wird. Je nach Winkelstellung der rotierenden Antenne in der Fahrbahnebene lässt sich die Richtung ermitteln, aus der das Signal am stärksten reflektiert wird. Aus der Laufzeit des Reflexionssignals ergibt sich somit der Abstand des Gegenstandes von dem Fahrzeug. Aus diesem Gesamtabstand und dem Winkel, unter dem die maximale Amplitude erfasst wurde, lässt sich darüber hinaus ein Querabstandes q des Gegenstandes von der Bahn des Fahrzeugs errechnen.Of the Distance sensor may be a rotating radar antenna over the a short radar pulse is sent and received. Depending on the angle position the rotating antenna in the plane of the road can be used to determine the direction from which the signal is strongest is reflected. From the duration of the reflection signal results Thus, the distance of the object from the vehicle. For this total distance and the angle at which the maximum amplitude was detected let yourself about that In addition, a transverse distance q of the object from the path of the vehicle calculate.

Das gleiche Messverfahren lässt sich aber auch mit anderen Radargeräten durchführen. Beispielsweise können statt einer rotierenden Radarantenne mehrere, z.B. 3 fest installierte Antennen verwendet werden, deren jeweilige Hauptkeulenachsen paarweise einen Winkel miteinander einschließen. Das Messprinzip ist in diesem Fall das gleiche wie oben.The same measurement method can also be performed with other radar devices. For example, instead of a rotating radar antenna several, eg 3 permanently installed antennas are used, whose respective main lobe axes in pairs enclose an angle with each other. The measuring principle in this case is the same as above.

Entscheidend für die Berechnung des Querabstandes des Gegenstandes 3 ist es, dass die Abstandssensorachse 4 mit der Symmetrieachse 2 des Fahrzeugs 1 zusammenfällt. Um eventuelle Dejustagewinkel δr zwischen der Abstandssensorachse 4 und der Symmetrieachse 2 des Fahrzeugs 1 zu erkennen zu können und die errechneten Querabstandswerte korrigieren zu können, werden Querabstandswerte an mehreren Fahrpositionen errechnet und zwischengespeichert.Decisive for the calculation of the transverse distance of the object 3 is it that the distance sensor axis 4 with the symmetry axis 2 of the vehicle 1 coincides. To any misalignment angle δ r between the distance sensor axis 4 and the axis of symmetry 2 of the vehicle 1 To be able to recognize and to be able to correct the calculated transverse distance values, transverse distance values are calculated at several driving positions and buffered.

Aus dem Vergleich der Folge von Querabstandswerten wird der Dejustagewinkel δr bestimmt. In 2 ist gezeigt, wie aus der Folge von einzelnen Querabstandswerten 5 ein Korrekturwinkel δr für den Abstandssensor ermittelt wird. Auf der Ordinatenachse ist der ermittelte Querabstand aufgetragen (z.B. in Metern), auf der Abszisse ist die Zeit der Messung und Berechnung aufgetragen (z.B. in Sekunden).From the comparison of the sequence of transverse distance values, the misalignment angle δ r is determined. In 2 is shown as the result of individual transverse distance values 5 a correction angle δ r is determined for the distance sensor. On the ordinate axis the determined transverse distance is plotted (eg in meters), on the abscissa the time of the measurement and calculation is plotted (eg in seconds).

Die Querabstandswerte 5 werden zeitlich als Messpunkte aufgetragen. Anschließend wird eine lineare Regression durchgeführt, d.h. durch die Messpunkte wird eine Regressionsgerade 6 gelegt.The transverse distance values 5 are plotted in time as measurement points. Subsequently, a linear regression is performed, ie the measurement points become a regression line 6 placed.

Der gemessene Querabstand gmess setzt sich aus dem Idealwert q0 und einem zweiten Antil qdeju zusammen, der durch den Korrekturwinkel δ verursacht wird: qdeju ≈ δ·Zielabstand (gültig für kleine Winkel), also insgesamt: gmess = q0 + δ·Zielabstand + Messrauschen. The measured transverse distance g mess is composed of the ideal value q 0 and a second antil q deju , which is caused by the correction angle δ: q deju ≈ δ · Target distance (valid for small angles), ie in total: G mess = q 0 + δ · target distance + measurement noise.

Der gemessene Querabstand qmess hängt also linear vom Zielabstand ab, wobei der Korrekturwinkel δ die Steigung bestimmt. Für das Vorzeichen für δ gilt folgende Konvention:
δ < 0°: Dejustage nach links; δ > 0°: Dejustage nach rechts.The measured transverse distance q mess thus depends linearly on the target distance, wherein the correction angle δ determines the slope. The following convention applies to the sign for δ:
δ <0 °: misalignment to the left; δ> 0 °: misalignment to the right.

Durch N Messpunkte, die sich aus den gemessenen Abständen zum Standziel dmess(i) und aus den gemessenen Querabständen des Standziels gmess(i) zusammensetzen (i = 1,..., N), wird eine Ausgleichsgerade gelegt. Die Steigung dieser Regressionsgerade entspricht dem Tangens des geschätzten Korrekturwinkels δr. Für den Spezialfall eines ideal justierten Sensors, würde man eine waagrechte Ausgleichsgerade erhalten, was einem Korrekturwinkel von Null Grad entspricht. Der Ordinatenabschnitt der Geraden entspricht dem Querabstand q0 des Standziels, den ein ideal justierter Sensor messen würde.By N measuring points, which are composed of the measured distances to the stationary target d mess (i) and from the measured transverse distances of the stationary target g mess (i) (i = 1, ..., N), a balancing line is laid. The slope of this regression line corresponds to the tangent of the estimated correction angle δ r . For the special case of an ideally adjusted sensor, one would obtain a horizontal balance line, which corresponds to a correction angle of zero degrees. The ordinate section of the straight line corresponds to the transverse distance q 0 of the stationary target that would be measured by an ideally adjusted sensor.

Bei der Berechnung der Regressionsgeraden wird angenommen, dass das Winkelrauschen des Sensors unabhängig vom Abstand des Standzieles ist, das Rauschen des gemessenen Querabstandes ist somit proportional zu diesem Abstand (gültig für kleine Winkel). Aus den Zwischengrößen S = Σ(1/(dmess(i))2) SX = Σ(1/dmess(i)) SY = Σ(qmess(i)/(dmess(i))2) SXY = Σ(qmess(i)/dmess(i)) SXX = N können die Parameter der Regressionsgeraden δ = arctan[(S·SXY – SX·SY)/(S·SXX – SX·SX)] q0_r (SXX·SY – SX·SXY)/(S·SXX – SX·SX),berechnet werden, wobei δr der Winkel der Steigung der Geraden ist und q0_1 der ermittelte Querabstand ist.When calculating the regression line it is assumed that the angular noise of the sensor is independent of the distance of the stationary target, the noise of the measured transverse distance is thus proportional to this distance (valid for small angles). From the intermediate sizes S = Σ (1 / (d mess (I)) 2 ) S X = Σ (1 / d mess (I)) S Y = Σ (q mess (I) / (d mess (I)) 2 ) S XY = Σ (q mess (I) / d mess (I)) S XX = N can be the parameters of the regression line δ = arctan [(S · S XY - p X · S Y ) / (S · S XX - p X · S X )] q 0_r (S XX · S Y - p X · S XY ) / (S · S XX - p X · S X ) where δ r is the angle of the slope of the line and q 0_1 is the determined transverse distance.

Als Ergebnis erhält man einerseits wie gewünscht den Dejustagewinkel δr der Abstandssensorachse 4. Dieser Dejustagewinkel δr fließt in die spätere Bearbeitung der Ausgangssignale des Abstandssensors als Korrekturwinkel δr ein. Andererseits erhält man aus der Darstellung in 1 den korrekten Querabstand q0 des Gegenstandes 3 von der Bahn, auf der sich das Fahrzeug fortbewegt. Der korrekte Querabstand q0 ist der Schnittpunkt der Regressionsgeraden mit der Auerabstandsachse bei der Zeit Null. In 1 ist sowohl dieser korrekte Querabstandswert q0 als auch der gemessene falsche Querabstand q gezeigt.As a result, on the one hand, as desired, the misalignment angle δ r of the distance sensor axis is obtained 4 , This misalignment angle δ r flows into the subsequent processing of the output signals of the distance sensor as a correction angle δ r a. On the other hand one gets from the representation in 1 the correct transverse distance q0 of the object 3 from the track on which the vehicle is moving. The correct transverse distance q0 is the intersection of the regression line with the axis distance axis at time zero. In 1 Both this correct lateral distance q0 and the measured incorrect transverse distance q are shown.

Um das bisher bekannte Verfahren auch für die Fortbewegung des Fahrzeugs auf einer gekrümmten Bahn anwendbar zu machen, wird das Verfahren dahingehend erweitert, dass erfindungsgemäß die Regression mehrdimensional durchgeführt wird. Mit anderen Worten, es wird eine mehrdimensionale Regressionskurve 13 an die Messwerte angelegt, deren Regressionsparameter von den Bahnparametern der Bahn des Fahrzeugs abhängen. Die Regressionsparameter werden durch die Methode der kleinsten quadratischen Abweichung optimiert. Ein besonders elegantes Verfahren zur Optimierung der Regressionsparameter, das auf der Einführung eine Gütefunktion beruht, wird weiter unten erläutert.In order to make the previously known method also applicable to the movement of the vehicle on a curved path, the method is extended to the effect that, according to the invention, the regression is performed multi-dimensionally. In other words, it becomes a multidimensional regression curve 13 is applied to the measured values whose regression parameters depend on the path parameters of the path of the vehicle. The regression parameters are optimized by the least squares method. A particularly elegant method of optimizing the regression parameters based on the introduction of a merit function is explained below.

Bei dem erfindungsgemäß erweiterten Regressionsmodell wird nicht nur der Korrekturwinkel geschätzt, sondern es werden auch die Parameter der nichtlinearen Bewegung geschätzt. Dazu wird folgendes Modell für die Bahnkurve des Fahrzeugs angenommen: y(x) = yA·sin(ω·x + γ0),yA ist die Amplitude der Bewegung, ω die Schlingerfrequenz, und γ0 legt den Anfangszustand der Bewegung fest.In the regression model extended according to the present invention, not only is the correction angle estimated, but also the parameters of the nonlinear motion are estimated. For this, the following model for the trajectory of the vehicle is assumed: y (x) = y A · Sin (ω · x + γ 0 ) y A is the amplitude of the motion, ω the roll frequency, and γ 0 determines the initial state of motion.

Dieses Modell ist sowohl für die Beschreibung von Schlingerfahrten als auch von Kurvenfahrten geeignet. Es lassen sich jedoch in Spezialfällen Näherungen einführen. Wenn beispielsweise für den Anfangszustand γ0 = 90° gilt und |ω·x| klein ist, kann eine an sich bekannte Parabelnäherung der Kurve vorgenommen werden: y(x) ≈ yA·(1 – ½·(ω·x)2)). This model is suitable both for the description of rolling rides and cornering. However, it is possible to introduce approximations in special cases. For example, if γ 0 = 90 ° for the initial state, and | ω · x | is small, a known per se parabolic approximation of the curve can be made: y (x) ≈ y A · (1 - ½ · (ω · x) 2 )).

Für den Querabstand eines Standziels wird folgendes Modell zugrunde gelegt: qModell(x) = q0 + δ·x – α(x)·x – y(x) = q0 + δ·x – yA·ω·cos((ω·x +γ0)·x – yA·sin(ω·x + γ0). The following model is used for the transverse distance of a stand target: q model (x) = q 0 + δ · x - α (x) · x - y (x) = q 0 + δ · x - y A · Ω · cos ((ω · x + γ 0 ) · X - y A · Sin (ω · x + γ 0 ).

Im Gegensatz zur linearen Regression müssen nun nicht nur der unbekannte Querabstand q0 und der unbekannte Korrektunnrinkel δ ermittelt werden, sondern auch die unbekannten Bahnparameter yA, ω und γ0. Die optimalen Parameter sind dann gefunden, wenn der Unterschied zwischen den gemessenen Querabständen und den aus dem Modell berechneten Querabständen am kleinsten ist. Dazu wird die Gütefunktion χ2 eingeführt, die ein Maß für diesen Unterschied repräsentiert. Dabei werden die einzelnen Messpunkte durch ihren Fehler σi gewichtet: χ2(q0, δ, yA, ω, γ0) = Σi=1..N((qmess(i) – gModell(dmess(i)))/σi)2 In contrast to the linear regression, not only the unknown transverse distance q 0 and the unknown correction angle δ have to be determined, but also the unknown orbit parameters y A , ω and γ 0 . The optimal parameters are found when the difference between the measured transverse distances and the transverse distances calculated from the model is smallest. For this purpose, the quality function χ 2 is introduced, which represents a measure of this difference. The individual measuring points are weighted by their error σ i : χ 2 (q 0 , δ, y A , ω, γ 0 ) = Σ i = 1..N ((Q mess (i) - g model (d mess (I))) / σ i ) 2

Mit anderen Worten, es wird das globale Minimum der Funktion χ2 bezüglich q0, δ, yA, ω, γ0 bestimmt. Da die Parameter yA, ω und γ0 nicht-linear im Modell vorliegen, gibt es keine direkte Berechnungsvorschrift wie im Falle der linearen Regression, sondern die Minimumsuche erfolgt iterativ z.B. über den Marquardt-Levenberg-Algorithmus.In other words, the global minimum of the function χ 2 with respect to q 0 , δ, y A , ω, γ 0 is determined. Since the parameters y A , ω and γ 0 are non-linear in the model, there is no direct calculation rule as in the case of the linear regression, son The minimum search is done iteratively eg via the Marquardt-Levenberg algorithm.

Dieses Verfahren wurde auf die Daten einer simulierten Schlingerfahrt angewandt. Die Messdaten 7 sind in 3 dargestellt. Die Messdaten wurden bei einer Schwankungsamplitude des Fahrzeugs von 20 cm und einer Kurvenfahrt mit einem Radius R = 50 km aufgenommen. Die Messdaten weisen ein Gaußverteiltes Rauschen für Abstand und Winkel mit den Standardabweichungen σx = 1,0 m und σφ= 0,3° auf.This procedure was applied to the data of a simulated rolling ride. The measured data 7 are in 3 shown. The measurement data were taken at a vehicle amplitude of 20 cm and cornering with a radius R = 50 km. The measured data have a Gaussian distributed noise for distance and angle with the standard deviations σ x = 1.0 m and σ φ = 0.3 °.

Wendet man die Methode der linearen Regression auf diese Daten an, so ergibt sich die Regressionsgerade 8 mit einem Korrekturwinkel von 0,74°. Um zu besseren Schätzwerten zu gelangen, wird deshalb über die Einzelergebnisse sehr vieler Standzieltrajektorien gemittelt, so dass sich die Kurve 9 ergibt. Ein Nachteil der Mittelwertbildung sehr vieler Standzieltrajektorien besteht darin, dass dies im allgemeinen sehr lange Messzeiten bis zu einigen Stunden erfordert. Außerdem ist der gewonnenen Mittelwert 9 meist immer noch stark fehlerbehaftet.Applying the linear regression method to this data yields the regression line 8th with a correction angle of 0.74 °. In order to arrive at better estimates, it is therefore averaged over the individual results of very many stationary target trajectories, so that the curve 9 results. A disadvantage of averaging many very many objective target trajectories is that this generally requires very long measurement times of up to several hours. In addition, the obtained average 9 mostly still badly affected.

Erfindungsgemäß wird daher das oben erläuterte Verfahren angewendet, was zu einer nicht-linearen Ausgleichskurve 10 führt, die einen Korrekturwinkel von 0,31 ° ergibt. Während beim Stand der Technik bereits minimale Abweichungen von der geradlinigen Bewegung zu groben Fehlschätzungen des Korrekturwinkels führen, stimmt der nach dem erfindungsgemäßen Verfahren ermittelte Korrekturwinkel mit 0,31° hervorragend mit dem vorgegebenen Korrekturwinkel überein, der 0,3° betrug.According to the invention, therefore, the method explained above is used, resulting in a non-linear compensation curve 10 leads, which gives a correction angle of 0.31 °. While in the prior art even minimal deviations from the rectilinear motion lead to gross misjudgments of the correction angle, the correction angle determined by the method according to the invention corresponds with 0.31 ° to the predetermined correction angle, which was 0.3 °.

11
Fahrzeugvehicle
22
FahrzeugsymmetrieachseVehicle axis of symmetry
33
Gegenstand, Fixpunkt für Eichung, 3a erster Gegenstand, 3b zweiterItem, fixed point for calibration, 3a first object, 3b second
Gegenstandobject
44
AbstandssensorachseDistance sensor axle
55
ermittelte Querabstandswerteidentified Cross-distance values
66
Ausgleichsgeradefit line
77
(verrauschtes) Messsignal des Querabstandes, Rohdaten(Noisy) Measurement signal of the transverse distance, raw data
88th
Regressionsgerade durch verrauschtes Querabstandssignalregression line by noisy cross-distance signal
99
Bemitteltes QuerabstandssignalBemitteltes Cross distance signal
1010
nicht-lineare Ausgleichskurvenon-linear regression curve

Claims (4)

Verfahren zum automatischen Korrigieren von Ausgangswerten eines Abstandssensors bei einem Fahrzeug, das sich auf einer Bahn fortbewegt, das die Schritte umfasst: Aussenden wenigstens eines elektromagnetischen Pulses durch den Abstandssensor, Erfassen einer Amplitude eines von einem Gegenstand reflektierten elektromagnetischen Reflexionssignals, das durch den wenigstens einen elektromagnetischen Puls erzeugt wurde, in Abhängigkeit von einem Winkel gegenüber einer Abstandssensorachse, Ermitteln eines Querabstandes des Gegenstands von der Bahn des Fahrzeugs in Abhängigkeit von der Laufzeit und der Amplitude des Reflexionssignals und dem Winkel, Vergleichen von mehreren Querabstandswerten und Ermitteln eines Korrekturwinkels für den Abstandssensor aus dem Vergleichsergebnis, wobei das Vergleichen der mehreren Querabstandswerte das Bestimmen einer Regressionskurve umfasst, dadurch gekennzeichnet, dass die Regressionskurve mehrdimensional ist und die Regressionsparameter in Abhängigkeit von den Bahnparametern der Bahn des Fahrzeugs bestimmt werden.A method for automatically correcting output values of a distance sensor in a vehicle traveling on a path comprising the steps of: emitting at least one electromagnetic pulse by the distance sensor, detecting an amplitude of an electromagnetic reflection signal reflected by an object detected by the at least one electromagnetic Pulse was generated as a function of an angle with respect to a distance sensor axis, determining a transverse distance of the object from the path of the vehicle as a function of the transit time and the amplitude of the reflection signal and the angle, comparing a plurality of transverse distance values and determining a correction angle for the distance sensor from the A comparison result, wherein comparing the plurality of lateral distance values comprises determining a regression curve, characterized in that the regression curve is multi-dimensional and the regression parameters are dependent it can be determined by the orbit parameters of the vehicle's orbit. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass als Bahn des Fahrzeugs eine Funktion y(x) = yA·sin(ω·x + γ0) mit einer Amplitude (yA), einer Schlingerfrequenz (ω) und einem Anfangszustand (γ0) als Bahnparameter angenommen wird.A method according to claim 1, characterized in that as a trajectory of the vehicle a function y (x) = y A · sin (ω · x + γ 0 ) having an amplitude (y A ), a roll frequency (ω) and an initial state (γ 0 ) is assumed as the path parameter. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Korrekturwinkel (δ) des Abstandssensors ermittelt wird, indem eine Gütefunktion χ2(q0, δ, yA, ω, γ0) minimiert wird, die von einem angenommenen Querabstand (q0), dem Korrekturwinkel (δ) und mehreren Bahnparametern (yA, ω, γ0) abhängt.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the correction angle (δ) of the distance sensor is determined by a quality function χ 2 (q 0 , δ, y A , ω, γ 0 ) is minimized, which of an assumed transverse distance (q 0 ), the correction angle (δ) and a plurality of orbital parameters (y A , ω, γ 0 ). Verfahren nach Anspruch3, dadurch gekennzeichnet, dass die Minimierung der Gütefunktion χ2(q0, δ, yA, ω, γ0) iterativ mittels Marquardt-Levenberg- Algorithmus erfolgt.Method according to Claim 3 , characterized in that the minimization of the quality function χ 2 (q 0 , δ, y A , ω, γ 0 ) is carried out iteratively by means of the Marquardt-Levenberg algorithm.
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