DE102010029637B4 - Verfahren zum Objekt-Tracking in einem Ortungssystem und Ortungssystem - Google Patents

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Abstract

Verfahren zum Objekt-Tracking in einem Ortungssystem (101) mit einem Wellenemitter (103, 203) und einem Wellensensor (105, 205), umfassend die folgenden Schritte:- Messen eines ersten Abstandes und einer ersten Geschwindigkeit eines Objektes in einem ersten Messzyklus, indem mittels des Wellenemitters (103, 203) Wellen ausgesandt und von einem Objekt reflektierte Wellen mittels des Wellensensors (105, 205) detektiert werden,- Berechnen eines präzidierten Abstandes und einer präzidierten Geschwindigkeit des Objektes für einen zweiten Messzyklus, indem basierend auf der ersten Geschwindigkeit und dem ersten Abstand eine Kalmanfilterung durchgeführt wird, dadurch gekennzeichnet, dass- für die Kalmanfilterung ein Bewegungsmodell in sphärischen Sensorkoordinaten und eine Hilfsvariable verwendet werden, wobei die Hilfsvariable gebildet wird, indem der erste Abstand quadriert wird.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Objekt-Tracking in einem Ortungssystem und ein Ortungssystem.
  • Stand der Technik
  • Es ist bekannt, in Fahrerassistenzsystemen für Fahrzeuge, insbesondere Kraftfahrzeuge, Ortungssysteme, insbesondere Radarsysteme zur Erfassung des Verkehrsumfelds einzusetzen, beispielsweise zur Ortung von vorausfahrenden Fahrzeugen und potenziellen Hindernissen im Vorfeld des eigenen Fahrzeugs. Ein weiteres typisches Anwendungsbeispiel ist ein so genanntes ACC-System (Adaptive Cruise Control) zur automatischen Regelung des Abstands zu einem vorausfahrenden Fahrzeug.
  • Solche Fahrerassistenzsysteme weisen typischerweise einen langreichweitigen Radarsensor (LRR, Long Range Radar) auf, der insbesondere derart gebildet ist, Objekte in einem Abstandsbereich zwischen etwa 2 m und 100 m zu orten. Hierbei werden insbesondere Abstände, Geschwindigkeiten und Winkel (in Azimut und Elevation) von Objekten im Umfeld des Fahrzeugs durch Auswertung der Signallaufzeit und Dopplerverschiebung elektromagnetischer Wellen im Hochfrequenzbereich gemessen. Bekannte Radarsensoren sind beispielsweise aus der DE 10 2005 029 833 A1 und aus der DE 10 2006 057 276 A1 bekannt.
  • Für praktische Anwendungen, beispielsweise in einem ACC-System, ist es generell erforderlich, die gemessenen Abstände, Geschwindigkeiten und Winkel der verschiedenen Objekte über einen längeren Zeitraum verfolgen zu können. In einer Prozedur, die als „Tracking“ bezeichnet wird, müssen deshalb die in einem Messzyklus gemessenen Objekte mit den in einem vorangegangenen Messzyklus gemessenen Objekten identifiziert werden. Diese Tracking-Prozedur basiert auf dem Kriterium, dass die zu verschiedenen Zeiten gemessenen Abstände und Relativgeschwindigkeiten für jedes Objekt eine plausible und insbesondere physikalisch mögliche Bewegung des Objekts ergeben müssen.
  • In den bekannten Radarsystemen, insbesondere in den Radarsystemen aus den oben genannten Dokumenten, wird zum Tracking ein adaptiver, diskreter Kalmanfilter eingesetzt. Hierbei wird ein Bewegungsmodell in kartesischen Sensorkoordinaten verwendet. Nachteilig hieran ist aber, dass dieses Bewegungsmodell nur bei kleinen Winkeländerungen des Objektes zuverlässige Werte liefert. Somit ist es zwar ermöglicht, Objekte zu tracken bzw. zu verfolgen, welche sich vor dem Fahrzeug befinden, nicht aber Objekte zu verfolgen, welche beispielsweise an dem Fahrzeug vorbeifahren, da sich hier der Winkel des vorbeifahrenden Objekts im Nahbereich sehr schnell ändert und somit auch die relative Geschwindigkeit, Beschleunigung und Ruck. Werden diese Winkeländerungen nicht im Bewegungsmodell berücksichtigt, so kommt es zu großen Unterschieden zwischen gemessenen und geschätzten bzw. präzidierten Größen.
  • Die Offenlegungsschrift WO 2006/034886 A1 offenbart ein Verfahren zur Abstands- und Geschwindigkeitsregelung.
  • Die Offenlegungsschrift DE 196 01 121 A1 offenbart ein Verfahren zur Bestimmung des Abstands und/oder der Differenzgeschwindigkeit zwischen einem Radarsensor und einem oder mehreren Objekten.
  • Offenbarung der Erfindung
  • Die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe kann daher darin gesehen werden, ein Verfahren zum Objekt-Tracking in einem Ortungssystem und ein Ortungssystem anzugeben, welche die bekannten Nachteile überwinden und insbesondere eine zuverlässige Ortung auch von vorbeifahrenden Objekten ermöglichen.
  • Die Aufgabe wird gelöst mittels des Verfahrens nach Anspruch 1 und mittels des Ortungssystems nach Anspruch 5. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand von jeweils abhängigen Unteransprüchen.
  • Die Erfindung umfasst den Gedanken, ein Verfahren zum Objekt-Tracking bzw. zur Verfolgung eines Objekts in einem Ortungssystem anzugeben. Hierbei umfasst das Ortungssystem einen Wellenemitter und einen Wellensensor. Der Wellenemitter ist vorzugsweise derart gebildet, Wellen, insbesondere physikalische Wellen, zu emittieren. Der Wellensensor ist insbesondere derart gebildet, Wellen, insbesondere physikalische Wellen zu detektieren. Bei den Wellen kann es sich um longitudinale Wellen und/oder um transversale Wellen handeln. Vorzugsweise werden Ultraschall- und/oder Radarwellen emittiert bzw. detektiert. Vorzugsweise kann das Ortungssystem Objekte in einem Abstand zwischen 0m und 250m orten, vorzugsweise zwischen 0m und 160m, insbesondere zwischen 0m und 80m.
  • In einer beispielshaften Ausgestaltung kann vorgesehen sein, dass das Ortungssystem ein Radarsystem ist. Vorzugsweise umfasst der Wellenemitter einen Radaremitter. Beispielsweise umfasst der Wellensensor einen Radarsensor. Es können insbesondere auch mehrere Radarsensoren und/oder Radaremitter vorgesehen sein. Es kann insbesondere vorgesehen sein, dass der Radarsensor ein Long-Range-Radarsensor (LRR) ist. In einer anderen beispielhaften Ausgestaltung kann der Radarsensor auch ein MRR (Midrange-Radarsensor)-Radarsensor sein.
  • In einer anderen bevorzugten Ausgestaltung kann der Wellenemitter einen Ultraschallemitter umfassen. Bevorzugterweise umfasst der Wellensensor einen Ultraschallsensor. Das Ortungssystem kann insofern vorzugsweise ein Ultraschall-Ortungssystem sein. Insbesondere sind mehrere Ultraschallsensoren und/oder mehrere Ultraschallemitter vorgesehen.
  • In noch einer weiteren beispielhaften Ausführungsform umfasst der Wellenemitter einen oder mehrere Radaremitter und einen oder mehrere Ultraschallemitter, so dass in vorteilhafter Weise sowohl Ultraschallwellen als auch Radarwellen emittiert werden können. In einer anderen bevorzugten Ausführungsform umfasst der Wellensensor einen oder mehrere Radarsensoren und einen oder mehrere Ultraschallsensoren, so dass in vorteilhafter Weise sowohl Radarwellen als auch Ultraschallwellen detektiert werden können.
  • In einem ersten Messzyklus werden zunächst ein erster Abstand und eine erste Geschwindigkeit eines Objektes gemessen, insbesondere ein relativer Abstand und eine relative Geschwindigkeit bezüglich zum Ortungssystem. Vorzugsweise wird ein Radialabstand und/oder eine Radialgeschwindigkeit gemessen. Hierbei werden mittels des Wellenemitters Wellen ausgesandt und die von einem Objekt reflektieren Wellen werden dann mittels des Wellensensors detektiert. Beispielsweise kann hier vorgesehen sein, dass für die Messung eine Sequenz von mehreren sich linear ändernden Frequenzrampen ausgesandt werden. Durch Vergleich der gemessenen Frequenzen mehrerer Rampen der Sequenz mit den emittierten Frequenzen können dann die Entfernung, die Geschwindigkeit und/oder der Winkel (in Azimut und Elevation) zum reflektierenden Objekt gemessen werden.
  • Es wird dann ein präzidierter Abstand und eine präzidierte Geschwindigkeit des Objektes für einen zweiten Messzyklus berechnet. Es wird also vorausberechnet bzw. geschätzt, welche Geschwindigkeit und welchen Abstand das Objekt in einem zweiten Messzyklus aufweist. Dieser Präzidierungsschritt bzw. diese Schätzung wird mittels einer Kalmanfilterung durchgeführt, welche als Eingangsgrößen die gemessene erste Geschwindigkeit und den gemessenen ersten Abstand, insbesondere die Relativgeschwindigkeit und den Relativabstand, vorzugsweise einen Radialabstand und eine Radialgeschwindigkeit, zugeführt bekommt. Erfindungsgemäß wird für die Kalmanfilterung ein Bewegungsmodell in sphärischen Sensorkoordinaten verwendet. Weiterhin wird erfindungsgemäß eine Hilfsvariable eingeführt. Sphärische Sensorkoordinaten im Sinne der Erfindung werden als relativ zum Wellensensor, insbesondere zum Radarsensor oder Ultraschallsensor, definiert. Die Hilfsvariable kann beispielsweise der quadrierte Abstand, insbesondere der quadrierte Radialabstand, sein.
  • In einer beispielhaften Ausgestaltung der Erfindung kann dann basierend auf dem berechneten präzidierten Abstand und der berechneten präzidierten Geschwindigkeit ein Abstandssuchbereich und/oder ein Geschwindigkeitssuchbereich in einem zweiten Messzyklus definiert werden. Wenn dann in dem zweiten Messzyklus Wellen, vorzugsweise Radarwellen und/oder Ultraschallwellen, emittiert bzw. ausgesandt und daraufhin reflektierte Wellen detektiert werden, so werden diese detektierten Wellen dem Objekt zugeordnet, wenn ein aus den detektierten Wellen berechneter zweiter Abstand und/oder eine aus den detektierten Wellen berechnete zweite Geschwindigkeit innerhalb des Abstandssuchbereichs bzw. des Geschwindigkeitssuchbereichs liegen. Beispielsweise kann in dem ersten Messzyklus gemessen worden sein, dass das Objekt 10 m entfernt ist und eine Relativgeschwindigkeit von 10 km/h aufweist. Mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens wird dann für einen zweiten Messzyklus präzidiert, dass das Objekt einen Abstand von 8 m und eine Geschwindigkeit von 12 km/h haben müsste. Ein Abstandssuchbereich bzw. ein Geschwindigkeitssuchbereich kann dann ± 2 m bzw. ± 2 km/h betragen. Wenn dann in dem zweiten Messzyklus ein Objekt detektiert wird, was eine Geschwindigkeit und einen Abstand aufweist, welche außerhalb dieser Suchbereiche liegen, so wird dieses Objekt nicht mit dem aus dem ersten Messzyklus georteten Objekt assoziiert.
  • Die Erfindung bietet insbesondere den Vorteil, dass es nun möglich ist, auch vorbeifahrende Fahrzeuge sicher zu orten und über mehrere Messzyklen zu verfolgen bzw. zu tracken, so dass auch die entsprechenden Wellenemitter und Wellensensoren seitlich an dem Fahrzeug eingebaut werden können. Insbesondere kann es sich bei dem Fahrzeug um ein Kraftfahrzeug, ein Wasserfahrzeug oder ein Luftfahrzeug, insbesondere ein Hubschrauber, ein Flugzeug oder ein Luftschiff, handeln.
  • Die Erfindung wird im Folgenden anhand von bevorzugten Ausführungsformen unter Bezugnahme auf Figuren näher erläutert. Hierbei zeigen
    • 1 ein Radarsystem,
    • 2 ein Fahrzeug mit einem Radarsystem,
    • 3A ein Tracking der vom Radarsystem gemessenen Ortungen im Nahbereich nach einem bekannten Verfahren und
    • 3B und 3C ein Tracking der vom Radarsystem gemessenen Ortungen im Nahbereich nach dem erfindungsgemäßen Verfahren.
  • Im Folgenden wird als ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel für das erfindungsgemäße Ortungssystem ein Radarsystem angegeben. Die Erfindung ist aber hierauf nicht beschränkt. Beispielsweise kann das Ortungssystem auch ein Ultraschall-Ortungssystem sein. Das erfindungsgemäße Verfahren kann auf beliebigen Ortungssystemen ausgeführt werden, solange das Ortungssystem eine Geschwindigkeit und einen Abstand, insbesondere eine Radialgeschwindigkeit und einen Radialabstand, eines Objekts relativ zu dem Ortungssystem messen kann.
  • 1 zeigt schematisch ein Radarsystem 101 nach einer bevorzugten Ausgestaltung der Erfindung. Das Radarsystem 101 umfasst einen Radaremitter 103 und eine Radarsensor 105. Der Radaremitter 103 ist insbesondere derart gebildet, Radarwellen zu emittieren und der Radarsensor 105 ist insbesondere derart gebildet, Radarwellen zu detektieren. Sowohl der Radaremitter 103 als auch der Radarsensor 105 sind mit einer Verarbeitungseinrichtung 107 verbunden. Hierbei kann die Verarbeitungseinrichtung 107 vorzugsweise derart gebildet sein, den Radaremitter 103 und den Radarsensor 105 zu steuern. Insbesondere werden die von dem Radarsensor 105 detektierten Radarwellen in der Verarbeitungseinrichtung 107 verarbeitet, so dass ein Abstand und eine Geschwindigkeit, insbesondere eine Relativgeschwindigkeit und ein Relativabstand bezüglich des Radarsystems, eines Objekts berechnet werden können. Vorzugsweise steuert die Verarbeitungseinrichtung 107 den Radaremitter 103 derart, dass für einen Messzyklus eine Sequenz von mehreren sich linear ändernden Frequenzrampen ausgesandt wird. Vorzugsweise kann die Verarbeitungseinrichtung 107 aus den detektierten Radarwellen auch einen Winkel, insbesondere in Azimut und in Elevation, des Objektes berechnen.
  • Die Verarbeitungseinrichtung 107 umfasst weiterhin ein Kalmanfilter-Modul 109. In dem in 1 gezeigten Ausführungsbeispiel ist das Kalmanfilter-Modul 109 in der Verarbeitungseinrichtung 107 integriert. In einem nicht gezeigten Ausführungsbeispiel kann vorgesehen sein, dass das Kalmanfilter-Modul 109 mit der Verarbeitungseinrichtung 107 verbunden ist, d.h. das Kalmanfilter-Modul kann auch separat von der Verarbeitungseinrichtung 107 gebildet sein. Das Kalmanfilter-Modul 109 ist insbesondere derart eingerichtet, dass es eine Kalmanfilterung durchführen kann, welche auf einem mittels der Verarbeitungseinrichtung berechneten Abstand und auf einer mittels der Verarbeitungseinrichtung berechneten Geschwindigkeit basiert. Erfindungsgemäß ist in dem Kalmanfilter-Modul 109 ein Bewegungsmodell in sphärischen Sensorkoordinaten und eine Hilfsvariable für die Kalmanfilterung abgespeichert. Somit ist es ermöglicht, dass die Kalmanfilterung basierend auf diesem Bewegungsmodell und dieser Hilfsvariable durchgeführt werden kann. D.h., dass bei der Berechnung, wo sich das Objekt in einem zweiten Messzyklus befindet bzw. wie schnell das Objekt sein soll, das erfindungsgemäße Bewegungsmodell in sphärischen Sensorkoordinaten und die erfindungsgemäße Hilfsvariable verwendet werden. Beispielsweise kann vorgesehen sein, dass das Kalmanfilter-Modul 109 in Software realisiert wird.
  • Das Radarsystem 101 umfasst weiterhin ein Fahrerassistenzsystem 111, welches mit der Verarbeitungseinrichtung 107 verbunden ist. In einer anderen nicht gezeigten Ausführungsform der Erfindung kann vorgesehen sein, dass das Fahrerassistenzsystem 111 extern von dem Radarsystem 101 angeordnet ist und mit diesem verbunden ist. Das Radarsystem 101 kann sozusagen insbesondere modular in einem Fahrzeug angeordnet sein und ist somit kompatibel mit bereits vorhandenen Fahrerassistenzsystemen.
  • 2 zeigt ein Auto 201, welches an einer linken und einer rechten Seite jeweils einen Radaremitter 203 und einen Radarsensor 205 aufweist. Die Radaremitter 203 und die Radarsensoren 205 sind mit einer Verarbeitungseinrichtung 207 verbunden. Die Verarbeitungseinrichtung 207 umfasst ein Kalmanfilter-Modul 209 und ein Fahrerassistenzsystem 211. Vorzugsweise emittieren die Radaremitter 203 90° Grad zur Seite. Es kann in einer anderen nicht gezeigten Ausführungsform vorgesehen sein, dass das Auto 201 noch weitere Radarsensoren und/oder Radaremitter aufweist, beispielsweise in einem vorderen und/oder hinteren Bereich des Autos 201, so dass Radarwellen nach vorne und nach hinten emittiert und detektiert werden können. Es kann insbesondere vorgesehen sein, dass beispielsweise mittels der hinteren Radaremitter und Radarsensoren zunächst ein sich von hinten näherndes Objekt erfasst wird, wobei dann das Tracking mittels der seitlichen Radaremitter bzw. Radarsensoren übernommen wird, wenn das Objekt zum Überholen des Autos 201 ansetzt.
  • An der rechten Seite des Autos 201 fährt im Nahbereich ein weiteres Auto 213 vorbei. Die Bewegungsrichtungen beider Autos 201 und 213 sind schematisch mit einem Pfeil gekennzeichnet. Der an der rechten Seite angeordnete Radaremitter 203 emittiert Radarwellen, welche von dem weiteren Auto 213 reflektiert werden. Der Radarsensor 205 an der rechten Seite des Autos 201 detektiert diese reflektierten Radarwellen. Die Verarbeitungseinrichtung 207 kann dann hieraus in einem ersten Messzyklus einen Abstand und eine Geschwindigkeit, insbesondere einen relativen Abstand und eine relative Geschwindigkeit, des weiteren Autos 213 berechnen. Mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens werden dann für einen zweiten Messzyklus ein präzidierter Abstand und eine präzidierte Geschwindigkeit des weiteren Autos 213 berechnet. Das hierfür verwendete Bewegungsmodell in sphärischen Sensorkoordinaten und die hierfür verwendete Hilfsvariable werden im Folgenden näher erläutert.
  • Das bekannte Bewegungsmodell in kartesischen Sensorkoordinaten lautet: x _ ( t ) x _ 0 + v 0 _ ( t t 0 ) + 1 2 a 0 _ ( t t 0 ) 2 + 1 6 j _ 0 ( t t 0 ) 3 v _ ( t ) = d d t x _ ( t ) v _ 0 + a _ 0 ( t t 0 ) + 1 2 j _ 0 ( t t 0 ) 2 a _ ( t ) = d d t v _ ( t ) a _ 0 + j _ 0 ( t t 0 ) j _ ( t ) = d d t a _ ( t ) j _ 0
    Figure DE102010029637B4_0001
    • x: Abstandsvektor im kartesischen Sensorkoordinatensystem
    • v: Relativgeschwindigkeitsvektor im kartesischen Sensorkoordinatensystem
    • a: Relativbeschleunigungsvektor im kartesischen Sensorkoordinatensystem
    • j: Relativruckvektor im kartesischen Sensorkoordinatensystem
    • t0: Entwicklungs-Zeitpunkt
    • x0: Abstandsvektor zum Zeitpunkt t0
    • v0: Relativgeschwindigkeitsvektor zum Zeitpunkt t0
    • a0: Relativbeschleunigungsvektor zum Zeitpunkt t0
    • j0: Relativruckvektor zum Zeitpunkt t0
  • Um ein Bewegungsmodell im sphärischen Sensorkoordinatensystem formulieren zu können, werden die Geschwindigkeiten, Beschleunigungen und Rucke in Kugelkoordinaten formuliert: r ( t ) = | x _ ( t ) | ,   v r ( t ) = d d t r ( t ) = x _ v _ | x _ | ,   a r ( t ) = d d t v r ( t ) = x _ 2 | v _ 2 + ( x _ a _ ) | ( x _ v _ ) 2 | x | _ 3 j r ( t ) = d d t a r ( t ) = 3 ( v _ a _ ) + ( x _ j _ ) | x _ | 3 ( x _ v _ ) { x 2 _ [ v _ 2 + ( x _ a _ ) ] ( x _ v _ ) 2 _ } | x | 5 Mit  x _ T = ( x   y   z ) ,   v _ T = ( v x   v y   v z ) ,   a _ T = ( a x   a y   a z ) , j T _ = ( j x   j y   j z )
    Figure DE102010029637B4_0002
    • r: Radialer Abstand im sphärischen Sensorkoordinatensystem
    • vr: Radiale Relativgeschwindigkeit im sphärischen Sensorkoordinatensystem
    • ar: Radiale Relativbeschleunigung im sphärischen Sensorkoordinatensystem
    • jr: Radialer Relativruck im sphärischen Sensorkoordinatensystem
  • Setzt man das relativ einfache Bewegungsmodell in kartesischen Sensorkoordinaten aus Gl. (1) und Gl. (2) ein, sieht man, dass die Ausdrücke nicht mehr durch einfache Taylorreihenentwicklung darstellbar sind. Insbesondere sind die Terme 1 | x _ | n
    Figure DE102010029637B4_0003
    kritisch, da sie eine sehr große Dynamik besitzen, wenn die radialen Abstände große bis sehr kleine Werte durchlaufen, was z.B. bei einer Vorbeifahrt eines Objekts am Sensor der Fall ist.
    Wenn man die Radialgeschwindigkeit von Gl. (2) betrachtet, stellt man fest, dass der Ausdruck r·vr = x·v wesentlich gutmütiger wäre. Eine Darstellung als Taylorreihenentwicklung wäre immer möglich, wenn x, v als Taylorreihe darstellbar wäre, was laut Gl. (1) der Fall ist. Bildet man das Integral dieses Ausdruckes, erhält man: r v r d t = 1 2 r 2 .
    Figure DE102010029637B4_0004
    Es ist daher sinnvoll, folgende Größe für das Bewegungsmodell zu verwenden, wobei s eine Hilfsvariable ist: s : = r 2 = x _ 2
    Figure DE102010029637B4_0005
    v s : = d s d t = 2 r v r = 2 x _ v _
    Figure DE102010029637B4_0006
    a s : = d v s d t = 2 ( v r 2 + r a r ) = 2 ( v _ 2 + x _ a _ ) j s : = d a s d t = 2 ( 3 v r a r + r j r ) = 2 ( 3 v _ a _ + x _ j _ ) d j s d t = 2 ( 3 a r 2 + 4 v r j r + r d j r d t ) = 2 ( 3 a _ 2 + 4 v _ j _ + x _ d j _ d t ) d 2 j s d t 2 = 2 ( 10 a r j r + 5 v r d j r d t + r d 2 j r d t 2 ) = 2 ( 10 a _ j _ + 5 v _ d j _ d t + x _ d 2 j _ d t 2 )
    Figure DE102010029637B4_0007
  • Das Bewegungsmodell lautet dann: s ( t ) s 0 + v s ,0 ( t t 0 ) + 1 2 a s ,0 ( t t 0 ) 2 + 1 6 j s ,0 ( t t 0 ) 3 + 1 24 d j s d t ( t 0 ) ( t t 0 ) 4 v s ( t ) v s ,0 + a s ,0 ( t t 0 ) + 1 2 j s ,0 ( t t 0 ) 2 + 1 6 d j s d t ( t 0 ) ( t t 0 ) 3 a s ( t ) a s ,0 + j s ,0 ( t t 0 ) + 1 2 d j s d t ( t 0 ) ( t t 0 ) 2 j s ( t ) j s ,0 + d j s d t ( t 0 ) ( t t 0 ) d j s d t ( t ) d j s d t ( t 0 )
    Figure DE102010029637B4_0008
  • Der Prediktionsschritt für das Bewegungsmodell aus (4) wird mittels eines Kalman-Filters, insbesondere mittels eines extended Kalman-Filters, für radiale Bewegung berechnet und lautet: x p r e , k = A x e s t , k 1 + B u k 1 ,   u : = 0,   B : = 0
    Figure DE102010029637B4_0009
    P p r e , k = A P e s t , k 1 A T + Q k 1
    Figure DE102010029637B4_0010
    x : = ( s v s a s j s d j s d t ) ,   A : = ( 1 T 1 2 T 2 1 6 T 3 1 24 T 4 0 1 T 1 2 T 2 1 6 T 3 0 0 1 T 1 2 T 2 0 0 0 1 T 0 0 0 0 1 )
    Figure DE102010029637B4_0011
    • x: Zustandsvektor, 5-dim. Spaltenvektor
    • u: Steuervektor, 1-dim. Spaltenvektor
    • A : Transformationsmatrix vom Zustand k-1 zu k, 5x5-Matrix
    • B: Transformationsmatrix vom Steuervektor u zum Zustand x, 5x1-Matrix
    • P: Kovarianz-Matrix des Zustandes τ, 5x5-Matrix
    • Q: Prozess-Rauschen-Kovarianzmatrix, 5x5-Matrix
  • Die Filterung findet im folgenden Schritt statt: x e s t , k = x p r e , k + K k ( z k h ( x p r e , k ) )
    Figure DE102010029637B4_0012
    P e s t , k = ( I K k H ) P p r e , k ( I K k H ) T + K k R k K k T
    Figure DE102010029637B4_0013
    mit z : = ( r v r ) h ( x p r e , k ) + H ( x p r e , k ) ( x x p r e , k )
    Figure DE102010029637B4_0014
    • K: Kalman-Filter-Matrix, Gain-Matrix, 5x2-Matrix
    • I: Einheitsmatrix, 5x5-Matrix
    • R: Kovarianzmatrix des Messvektors
    • z: Messvektor
  • Der Vektor h und die Matrix H in Gl. (6) dienen zur Umrechung des prädizierten Zustandsvektors in den Messvektor und wird mit folgender Gl. (7) berechnet: z h + H ( x x 0 )
    Figure DE102010029637B4_0015
    mit z = ( r v r ) ,
    Figure DE102010029637B4_0016
    h = ( r ( x 0 ) v r ( x 0 ) ) = ( s 0 v s ,0 2 s 0 ) ,   x 0 = ( s 0 v s ,0 a s ,0 j s ,0 d j s d t ( t 0 ) ) T
    Figure DE102010029637B4_0017
    H = ( r s r v s r a s r j s r d j s d t v r s v r v s v r a s v r j s v r d j s d t ) = ( 1 2 s 0 0 0 0 0 v s ,0 4 s 0 3 / 2 1 2 s 0 0 0 0 ) = 1 2 r 0 ( 1 0 0 0 0 v s ,0 2 s 0 1 0 0 0 )
    Figure DE102010029637B4_0018
     
    Figure DE102010029637B4_0019
  • Da die radialen Größen r, vr mittels des Radarsensors am zuverlässigsten gemessen werden können, wird die Assoziation von Messwerten zu prädizierten Ortungen bevorzugterweise mit Hilfe dieser radialen Größen durchgeführt.
  • Eine beispielhafte Alternative zu der Beschreibung in Gl. (7) ist die Anpassung des Messvektors, wobei der Zustandsvektor x = s wie in Gl. (7) bleibt: z _ g _ ( z _ ) ,   R G T G T
    Figure DE102010029637B4_0020
    g _ ( z ) _ ( s v s ) = ( r 2 2 r v r ) ,   G = ( g i z j ) = 2 ( r 0 v r r ) ,   z _ = ( r v r )
    Figure DE102010029637B4_0021
    G R G T = 4 ( r 2 R 1,1 r ( v r R 1,1 + r R 1,2 ) r ( v r R 1,1 + r R 2,1 ) v 2 R 1,1 + r 2 R 2,2 + r v r ( R 1,2 + R 2,1 ) )
    Figure DE102010029637B4_0022
  • Hier wird der Messvektor z insbesondere durch den „virtuellen“ Messvektor g (z) ersetzt und die Messkovarianzmatrix R wird insbesondere entsprechend durch G · R · GT ersetzt. Vorzugsweise bei Distanzen im Nahbereich, beispielsweise kleiner als 10m, liefert diese Alternative besonders genaue Werte.
  • Eine weitere beispielhafte Alternative ist es, den Zustandsvektor x = r zu verwenden und nur den Prädiktionsschritt der Matrix A anzupassen: A v _ [ A u _ ( r _ ) ] , P ( V A U ) P ( V A U ) T = V A U P U T A T V T
    Figure DE102010029637B4_0023
    u _ ( r _ ) = ( s v s a s ) = ( r 2 2 r v r 2 ( v r 2 + r a r ) ) , U = ( u i r j ) = 2 ( r 0 0 v r r 0 a r 2 v r r )
    Figure DE102010029637B4_0024
    v _ ( s _ ) = ( r v r a r ) = ( s v s 2 s a s 2 s v s 2 4 s 3 / 2 ) , v = ( v i s j ) = 1 2 s ( 1 0 0 v s 2 s 1 0 3 ( v s 2 s ) a s 2 s 2 v s 2 s 1 )
    Figure DE102010029637B4_0025
    mit r _ = ( r v r a r ) ,   s _ = ( s v s a s )
    Figure DE102010029637B4_0026
  • Hierbei entspricht der Zustandsvektor in vorteilhafter Weise insbesondere einem um die Radialbeschleunigung erweiterten Messvektor.
  • Nachfolgend soll mittels der 3A, 3B und 3C beispielhaft das Trackingverfahren nach dem bekannten Verfahren und nach dem neuen Verfahren, insbesondere nach dem neuen Trackingalgorithmus, anhand der in 2 gezeigten Vorbeifahrszene des weiteren Autos 213 an dem Auto 201 gegenübergestellt werden. Dabei überholt das weitere Auto 213, welches auf einer Nachbarspur (nicht gezeigt) fährt, das Auto 201 beispielsweise mit einer Radialgeschwindigkeit von minus 10m/s. Der Querabstand beträgt hier beispielhaft 2m.
  • 3A zeigt ein Tracking der von einem bekannten Radarsystem mit einem LRR-Radarsensor gemessenen Ortungen im Nahbereich nach dem bekannten Trackingverfahren basierend auf einem Bewegungsmodell in kartesischen Sensorkoordinaten und ohne eine Hilfsvariable. Gezeigt sind zwei Graphen: der obere Graph zeigt die Distanz in m zwischen dem Objekt und dem Radarsystem über die Messzyklen. Der untere Graph zeigt die Geschwindigkeit in m/s des Objekts über die Messzyklen. Eine durchzogene Linie kennzeichnet jeweils die tatsächlichen Ortungen, also die realen Abstände und die realen Geschwindigkeiten. Die geschätzten bzw. präzidierten Abstände und die präzidierten Geschwindigkeiten sind mittels voneinander getrennter kurzer Striche gekennzeichnet. Es ist zu erkennen, dass bis zu einer Distanz von ca. 17 m, also bis etwa zum Messzyklus 140, die geschätzten Geschwindigkeitswerte gut mit den gemessenen Geschwindigkeitswerten übereinstimmen. Dann aber kommt das zu ortende Objekt in den Nahbereich, d.h. es befindet sich weniger als 10 m von dem Radarsystem. Hier zeigt sich nun, dass mittels des bekannten Kalmanfilters die geschätzten Geschwindigkeitswerte deutlich von den gemessenen und damit tatsächlichen Geschwindigkeitswerten divergieren. Hier wurde der Nahbereich als ein Umkreis von 10 m um das Radarsystem definiert. Es kann allerdings auch ein weiterer Nachbereich, beispielsweise kleiner als 15 m, oder ein engerer Nahbereich, beispielsweise kleiner als 5 m, definiert werden.
  • Demgegenüber zeigen die 3B und 3C ein Tracking bzw. eine Ortung nach dem erfindungsgemäßen Verfahren. Aufgetragen ist auch hier jeweils eine Distanz in m über die Messzyklen bzw. eine Geschwindigkeit in m/s über die Messzyklen. Eine durchzogene Linie kennzeichnet analog zu 3A die tatsächliche Ortung, also die realen Abstände und die realen Geschwindigkeiten. Die geschätzten bzw. präzidierten Abstände und die präzidierten Geschwindigkeiten sind mittels voneinander getrennter kurzer Striche gekennzeichnet. Deutlich zu sehen ist, dass, auch wenn das Objekt in den Nahbereich kommt, die geschätzten Werte mit den gemessenen Werten übereinstimmen. Somit ist auch in einem Nahbereich eine zuverlässige Ortung und Zuordnung des Objekts ermöglicht. Die Erfindung ermöglicht hier insbesondere eine genauere Schätzung, insbesondere für große Winkelgeschwindigkeiten, der Abstände, der Geschwindigkeiten und der Winkel (in Azimut und Elevation) von Objekten im Umfeld des Fahrzeugs bei großer Winkeldynamik im Nahbereich. Die Erfindung ermöglicht hier weiterhin in vorteilhafter Weise, dass die Ortung bzw. der Track weitergeführt werden kann. Hier konnte eine Ortung nach dem bekannten Verfahren in 3A nicht über den Messzyklus 150 zuverlässig fortgeführt werden. Hingegen kann mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens auch über den Messzyklus 150 eine zuverlässige Ortung des Objekts durchgeführt werden (siehe 3C).
  • Zusammenfassend wird mittels der Erfindung eine neue Formulierung des Bewegungsmodells in sphärischen Sensorkoordinaten, d.h. aus Sicht des Sensors, formuliert. Weiterhin wird erfindungsgemäß eine Hilfsvariable eingeführt, die erlaubt, dass die Bewegungsgleichungen durch einfache Taylor-Reihenentwicklung darstellbar sind. Die Erfindung bietet hier insbesondere auch den Vorteil, dass keine Winkelgrößen in Azimut oder Elevation benötigt werden. Dies ist besonders vorteilhaft, wenn eine gute Schätzung von dem Abstand und der radialen Relativgeschwindigkeit erforderlich ist. Außerdem können systematische Winkelfehler diese radialen Größen nicht negativ beeinflussen. Die Erfindung verbessert also die Schätzung der gemessenen Größen. Dabei kann das erfindungsgemäße Verfahren auch bei kleinen Winkelgeschwindigkeiten angewendet werden.

Claims (8)

  1. Verfahren zum Objekt-Tracking in einem Ortungssystem (101) mit einem Wellenemitter (103, 203) und einem Wellensensor (105, 205), umfassend die folgenden Schritte: - Messen eines ersten Abstandes und einer ersten Geschwindigkeit eines Objektes in einem ersten Messzyklus, indem mittels des Wellenemitters (103, 203) Wellen ausgesandt und von einem Objekt reflektierte Wellen mittels des Wellensensors (105, 205) detektiert werden, - Berechnen eines präzidierten Abstandes und einer präzidierten Geschwindigkeit des Objektes für einen zweiten Messzyklus, indem basierend auf der ersten Geschwindigkeit und dem ersten Abstand eine Kalmanfilterung durchgeführt wird, dadurch gekennzeichnet, dass - für die Kalmanfilterung ein Bewegungsmodell in sphärischen Sensorkoordinaten und eine Hilfsvariable verwendet werden, wobei die Hilfsvariable gebildet wird, indem der erste Abstand quadriert wird.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei basierend auf dem berechneten präzidierten Abstand und der berechneten präzidierten Geschwindigkeit ein Abstandssuchbereich und/oder ein Geschwindigkeitssuchbereich in einem zweiten Messzyklus definiert werden.
  3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei in dem zweiten Messzyklus detektierte Wellen dem Objekt zugeordnet werden, wenn ein aus den detektierten Wellen berechneter zweiter Abstand und/oder eine aus den detektierten Wellen berechnete zweite Geschwindigkeit innerhalb des Abstandssuchbereichs bzw. des Geschwindigkeitssuchbereichs liegen.
  4. Verfahren nach einem der vorangegangen Ansprüche, wobei die Wellen in einer Sequenz von mehreren sich linear ändernden Frequenzrampen ausgesandt werden.
  5. Ortungssystem (101), umfassend: - einen Wellenemitter (103, 203) zum Emittieren von Wellen, - einen Wellensensor (105, 205) zum Detektieren von Wellen, - eine mit dem Wellenemitter (103, 203) und dem Wellensensor (105, 205) verbundene Verarbeitungseinrichtung (107, 207) zum Berechnen eines Abstands und einer Geschwindigkeit eines Objektes und - ein mit der Verarbeitungseinrichtung (107, 207) verbundenes Kalmanfilter-Modul (109, 209) zum Durchführen einer Kalmanfilterung basierend auf dem berechneten Abstand und der berechneten Geschwindigkeit, dadurch gekennzeichnet, dass - in dem Kalmanfilter-Modul (109, 209) ein Bewegungsmodell in sphärischen Sensorkoordinaten und eine Hilfsvariable für die Kalmanfilterung abgespeichert sind, wobei die Hilfsvariable gebildet ist, indem der erste Abstand quadriert ist.
  6. Ortungssystem (101) nach Anspruch 5, wobei die Verarbeitungseinrichtung (107, 207) mit einem Fahrerassistenzsystem (111, 211) eines Fahrzeugs verbunden ist.
  7. Computerprogramm mit Programmcode zur Ausführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird.
  8. Verwendung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 4 in einem Fahrerassistenzsystem (111, 211) eines Fahrzeugs.
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