DE102011001248A1 - Method for assisting driver of motor car, involves detecting motion information of object by radar measuring device so as to perform the object tracking - Google Patents
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Abstract
Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers eines Kraftfahrzeugs mit einem Fahrerassistenzsystem, das mindestens eine Radarmesseinrichtung, mit der Bewegungsinformationen eines Objekts erfasst werden, die für eine Objektverfolgung verwendet werden, und mindestens eine Kamera umfasst, mit der Gegenstandsinformationen im Umfeld des Kraftfahrzeugs erfasst werden. Die Erfindung betrifft des Weiteren ein Fahrerassistenzsystem zur Unterstützung eines Fahrers, das gemäß einem derartigen Verfahren betrieben wird. Die Erfindung betrifft darüber hinaus ein Kraftfahrzeug mit einem derartigen Fahrerassistenzsystem.The invention relates to a method for assisting a driver of a motor vehicle with a driver assistance system, which detects at least one radar measuring device with which movement information of an object that is used for an object tracking and at least one camera is detected with the object information in the environment of the motor vehicle , The invention further relates to a driver assistance system for assisting a driver who is operated according to such a method. The invention also relates to a motor vehicle with such a driver assistance system.
Aus der deutschen Offenlegungsschrift
Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1 zu schaffen, durch das die Objektverfolgung verbessert werden kann.The object of the invention is to provide a method according to the preamble of claim 1, by which the object tracking can be improved.
Die Aufgabe ist bei einem Verfahren zur Unterstützung eines Fahrers eines Kraftfahrzeugs mit einem Fahrerassistenzsystem, das mindestens eine Radarmesseinrichtung, mit der Bewegungsinformationen eines Objekts erfasst werden, die für eine Objektverfolgung verwendet werden, und mindestens eine Kamera umfasst, mit der Gegenstandsinformationen im Umfeld des Kraftfahrzeugs erfasst werden, dadurch gelöst, dass die mit der Kamera erfassten Gegenstandsinformationen dazu verwendet werden, die Objektverfolgung zu korrigieren. Bei dem Objekt handelt es sich zum Beispiel um ein vorausfahrendes Kraftfahrzeug. Bei dem Objekt kann es sich aber auch um das eigene Kraftfahrzeug handeln. Bei der Objektverfolgung wird die Bewegung beziehungsweise Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs, insbesondere des vorausfahrenden Kraftfahrzeugs, über der Zeit erfasst und mit Hilfe von Schätzwerten vorhergesagt. Durch die intelligente Fusion von Radarmessung und Kameraerfassung kann die Vorhersage oder Prädiktion, insbesondere das Erzeugen neuer Schätzwerte, bei der Objektverfolgung deutlich verbessert werden.The object is in a method for assisting a driver of a motor vehicle with a driver assistance system that detects at least one radar measuring device with which movement information of an object that is used for object tracking and at least one camera is detected with the object information in the environment of the motor vehicle are achieved by using the object information captured by the camera to correct the object tracking. The object is, for example, a preceding vehicle. The object may also be the own motor vehicle. During object tracking, the movement or speed of the motor vehicle, in particular of the vehicle in front, is recorded over time and predicted with the aid of estimated values. Through the intelligent fusion of radar measurement and camera acquisition, the prediction or prediction, in particular the generation of new estimates, can be significantly improved during object tracking.
Ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel des Verfahrens ist dadurch gekennzeichnet, dass die mit der Kamera erfassten Gegenstandsinformationen im Umfeld des Kraftfahrzeugs mit den von der Radarmesseinrichtung erfassten Bewegungsinformationen verglichen werden, um das Fahrverhalten des Fahrers und/oder anderer Verkehrsteilnehmer vorauszusagen. So kann zum Beispiel bei einer Stauwarnanzeige davon ausgegangen werden, dass sowohl der Fahrer als auch ein vorausfahrender Fahrer abbremsen werden, das heißt, die Geschwindigkeit verringern werden.A preferred exemplary embodiment of the method is characterized in that the object information captured by the camera in the environment of the motor vehicle is compared with the movement information detected by the radar measurement device in order to predict the driving behavior of the driver and / or other road users. For example, in a traffic jam warning display, it can be assumed that both the driver and a preceding driver will decelerate, that is, reduce the speed.
Ein weiteres bevorzugtes Ausführungsbeispiel des Verfahrens ist dadurch gekennzeichnet, dass mit der Kamera erfasste Verkehrszeicheninformationen für die Objektverfolgung genutzt werden. Für die Objektverfolgung können besonders vorteilhaft Verkehrszeicheninformationen genutzt werden, die eine klar vorhersagbare Veränderung im Fahrverhalten des Fahrers des Kraftfahrzeugs sowie anderer Verkehrsteilnehmer bewirken.A further preferred exemplary embodiment of the method is characterized in that traffic sign information acquired with the camera is used for object tracking. For object tracking, traffic sign information can be used with particular advantage, which brings about a clearly predictable change in the driving behavior of the driver of the motor vehicle and of other road users.
Ein weiteres bevorzugtes Ausführungsbeispiel des Verfahrens ist dadurch gekennzeichnet, dass mit der Kamera erfasste Informationen über eine Geschwindigkeitsbegrenzung und/oder eine Aufhebung einer Geschwindigkeitsbegrenzung für die Objektverfolgung genutzt werden. Bei einer Geschwindigkeitsbegrenzung ist davon auszugehen, dass der Fahrer und andere Verkehrsteilnehmer abbremsen werden. Analog ist bei einer Aufhebung einer Geschwindigkeitsbegrenzung davon auszugehen, dass der Fahrer und andere Verkehrsteilnehmer beschleunigen werden.A further preferred exemplary embodiment of the method is characterized in that information acquired via the camera about a speed limit and / or a cancellation of a speed limit is used for the object tracking. With a speed limit, it can be assumed that the driver and other road users will slow down. Similarly, if the speed limit is removed, it can be assumed that the driver and other road users will accelerate.
Ein weiteres bevorzugtes Ausführungsbeispiel des Verfahrens ist dadurch gekennzeichnet, dass mit der Kamera erfasste Lichtzeicheninformationen für die Objektverfolgung genutzt werden. Bei den Lichtzeicheninformationen handelt es sich vorzugsweise um Lichtzeichen einer Lichtzeichenanlage, wie einer Ampel. Bei grün ist davon auszugehen, dass die Geschwindigkeit nicht wesentlich verändert werden wird. Bei rot ist davon auszugehen, dass abgebremst wird. Bei gelb sind weitere Betrachtungen erforderlich. A further preferred exemplary embodiment of the method is characterized in that light signal information recorded with the camera is used for the object tracking. The light signal information is preferably a light signal of a traffic light system, such as a traffic light. In the case of green, it can be assumed that the speed will not be changed significantly. With red, it can be assumed that braking will take place. For yellow further considerations are required.
Ein weiteres bevorzugtes Ausführungsbeispiel des Verfahrens ist dadurch gekennzeichnet, dass mit der Kamera erfasste Lichtsignalinformationen für die Objektverfolgung genutzt werden. Bei den Lichtsignalinformationen handelt es sich zum Beispiel um Lichtsignale von anderen Verkehrsteilnehmern, wie Bremslichtsignale oder Blinklichtsignale. Bei den Blinklichtsignalen kann es sich um. Signale eines Fahrtrichtungsanzeigers oder einer Warnblinkanlage handeln.A further preferred exemplary embodiment of the method is characterized in that light signal information acquired with the camera is used for object tracking. The light signal information is, for example, light signals from other road users, such as brake light signals or flashing light signals. The flashing light signals may be. Signals of a direction indicator or hazard warning lights act.
Ein weiteres bevorzugtes Ausführungsbeispiel des Verfahrens ist dadurch gekennzeichnet, dass in einem Mehrhypothesen-Verfahren zunächst verschiedene Bewegungsmodelle betrachtet werden. Bei den Bewegungsmodellen handelt es sich zum Beispiel um Beschleunigungsmodelle oder Abbremsmodelle.A further preferred embodiment of the method is characterized in that in a multi-hypothesis method, first of all different movement models are considered. The movement models are, for example, acceleration models or deceleration models.
Ein weiteres bevorzugtes Ausführungsbeispiel des Verfahrens ist dadurch gekennzeichnet, dass in Abhängigkeit von den mit der Radarmesseinrichtung erfassten Bewegungsinformationen entschieden wird, welches Bewegungsmodell für die Objektverfolgung verwendet wird. Dadurch kann die Qualität der Objektverfolgung weiter verbessert werden.A further preferred embodiment of the method is characterized in that it is decided in dependence on the detected with the Radarmesseinrichtung motion information which motion model is used for the object tracking. This can further improve the quality of object tracking.
Die Erfindung betrifft des Weiteren ein Fahrerassistenzsystem zur Unterstützung eines Fahrers, das gemäß einem vorab beschriebenen Verfahren betrieben wird.The invention further relates to a driver assistance system for assisting a driver who is operated according to a method described above.
Die Erfindung betrifft des Weiteren ein Kraftfahrzeug mit einem vorab beschriebenen Fahrerassistenzsystem.The invention further relates to a motor vehicle with a previously described driver assistance system.
Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung, in der unter Bezugnahme auf die Zeichnung verschiedene Ausführungsbeispiele im Einzelnen beschrieben sind. Es zeigen:Further advantages, features and details of the invention will become apparent from the following description in which, with reference to the drawings, various embodiments are described in detail. Show it:
In
Das Fahrerassistenzsystem
Das Fahrerassistenzsystem
Ein wesentlicher Aspekt der Signalverarbeitung der erfassten Daten ist die Verfolgung der Objektbewegung über die Zeit. Einige Bewegungsparameter, wie etwa die Relativbeschleunigung, können von der Radarmesseinrichtung
Im Fall eines ungenauen Objektmodells kann es fälschlicherweise zu einem Objektverlust kommen. Es wird dann ein neues Objekt initialisiert, obwohl der Messwert von einem bereits verfolgten Objekt stammt. Dies tritt auf, wenn sich die Messwerte zu stark von der vorhergesagten Position entfernen. Als Konsequenz leidet das Schätzergebnis, da nach der Neuinitialisierung nicht mehr auf die gewonnenen Ergebnisse zurückgegriffen wird. Sowohl stochastische Ursachen – die Messfehler – als auch die fehlerhafte Beschreibung des deterministischen Bewegungsmodells kommen als Grund infrage.In the case of an inaccurate object model, an object loss may erroneously occur. A new object is then initialized even though the metric comes from an object that has already been tracked. This occurs when the readings move too far from the predicted position. As a consequence, the estimation result suffers, because after the reinitialization no recourse is made to the results obtained. Both stochastic causes - the measurement errors - as well as the erroneous description of the deterministic motion model come into question as a reason.
Der Verlust eines Objektes infolge einer abrupten Beschleunigungsänderung stellt für zukünftige Assistenzfunktionen ein nicht zu vernachlässigendes Problem dar. Gerade bei Anwendungen zur Unfallvermeidung sind derartige Situationen mit hoher Dynamik relevant. Ein Objektverlust und die Neuinitialisierung bedeuten dann den Verlust wertvoller Sekundenbruchteile.The loss of an object as a result of an abrupt change in acceleration represents a non-negligible factor for future assistance functions Problem dar. Especially in applications for accident prevention such situations with high dynamics are relevant. An object loss and reinitialization then mean the loss of valuable fractions of a second.
Das zugrunde liegende Problem bei der Festlegung eines Bewegungsmodells ist, dass kein Zugriff auf die Eingangsgrößen des beobachteten Fahrzeugs besteht. Anschaulich gesprochen kann eine Änderung des Bewegungszustandes zwar anhand der Messwerte beobachtet, nicht jedoch ausgehend von der vom Fahrer durchgeführten Pedalbetätigung antizipiert werden. Das Beschleunigen oder Abbremsen stellt eine Änderung der als konstant angenommenen Relativbeschleunigung dar und ist daher mit dem Bewegungsmodell nicht konform. Die Erweiterung des Modells um entsprechende höhere Bewegungsmomente ist möglich, verringert aber die Qualität der Schätzung.The underlying problem in defining a motion model is that there is no access to the inputs of the observed vehicle. Clearly speaking, although a change in the state of motion can be observed on the basis of the measured values, it can not be anticipated on the basis of the pedal operation carried out by the driver. The acceleration or deceleration represents a change in the relative acceleration assumed to be constant and is therefore not in conformity with the motion model. The expansion of the model by corresponding higher moments of motion is possible, but reduces the quality of the estimate.
Eine Korrektur der deterministischen Änderungen ist daher in jedem Fall erstrebenswert. Bei Beschleunigung des eigenen Fahrzeugs kann dies mithilfe von fahrzeugeigenen Messgrößen erfolgen. Obwohl eine Änderung der tatsächlichen Relativbeschleunigung entsteht, ist der sich ändernde Anteil der Beschleunigung bekannt und eine Korrektur des CA-Modells (Constant Acceleration) kann vorgenommen werden. Allerdings führt nicht nur eine Beschleunigung des eigenen, sondern auch des vorausfahrenden Fahrzeugs zu Änderungen in der Relativgeschwindigkeit. Die von den anderen Verkehrsteilnehmern durchgeführten Fahrmanöver wären dabei nur im Falle einer Kommunikation zwischen den Fahrzeugen vorab bekannt. Da ein breites Verfügbarwerden derartiger Technik noch nicht absehbar ist, muss auf andere Verfahren zurückgegriffen werden.A correction of the deterministic changes is therefore worthwhile in any case. When accelerating your own vehicle, this can be done using in-vehicle measures. Although there is a change in the actual relative acceleration, the changing proportion of the acceleration is known and a correction of the CA model (constant acceleration) can be made. However, not only does an acceleration of one's own vehicle, but also that of the vehicle in front lead to changes in the relative speed. The driving maneuvers carried out by the other road users would only be known in advance in the case of communication between the vehicles. Since a broad availability of such technology is not yet foreseeable, other methods must be used.
Ein neuer Ansatz ist daher die Nutzung von Kameradaten zur Prädiktion des zukünftigen Fahrerverhaltens. Anstatt die Radarmessung lediglich um zusätzliche Objektinformationen, wie die Objektbreite, zu ergänzen, soll die Kamera auch die Bewegungserkennung verbessern. Hierzu wird die Erkennung von Verkehrszeichen und Lichtsignalen für die Objektverfolgung genutzt. Eine Erkennung und Interpretation von Verkehrszeichen gehört zum Stand der Technik und ist in heutigen Fahrzeugen erhältlich. Hierbei wird der Fahrer in der Regel über das Fahrzeugdisplay auf die aktuell gültige Geschwindigkeitsbegrenzung aufmerksam gemacht.A new approach is therefore the use of camera data for the prediction of future driver behavior. Instead of just adding the radar measurement to additional object information, such as the object width, the camera should also improve motion detection. For this purpose, the recognition of traffic signs and light signals is used for object tracking. A recognition and interpretation of traffic signs is state of the art and is available in today's vehicles. As a rule, the driver is alerted to the currently valid speed limit via the vehicle display.
Zur Verbesserung der Objektverfolgung wird ein weiterer Zusammenhang ausgenutzt. Denn im Falle einer Änderung der Geschwindigkeitsbegrenzung ist auch eine Änderung des Fahrerverhaltens zu erwarten. Typischerweise werden die Fahrer bei Aufhebung einer Geschwindigkeitsbegrenzung beschleunigen und bei Beginn einer solchen die Fahrzeugsgeschwindigkeit drosseln. Die Verkehrszeichenerkennung kann daher eingesetzt werden, um ein Beschleunigen oder Abbremsen der anderen Verkehrsteilnehmer zu antizipieren und eine Korrektur in das Bewegungsmodell einzubringen. Analog zur Korrektur einer Beschleunigungsänderung des eigenen Fahrzeugs kann damit unter Beibehaltung eines einfachen CA-Bewegungsmodells (Constant Acceleration) ein Objektverlust vermieden werden.To improve the object tracking another context is exploited. Because in the event of a change in the speed limit, a change in driver behavior is to be expected. Typically, when a speed limit is lifted, the drivers will accelerate and, at the beginning of such, slow down the vehicle speed. The traffic sign recognition can therefore be used to anticipate an acceleration or deceleration of the other road users and to introduce a correction in the movement model. Analogous to the correction of an acceleration change of the own vehicle, a loss of object can thus be avoided while maintaining a simple CA motion model (constant acceleration).
Auch für Assistenzfunktionen in Innenstadtszenarien ist ein Einsatz denkbar. Eine von „grün” auf „gelb” wechselnde Lichtzeichenanlage ergibt für das unmittelbar vorausfahrende Fahrzeug die Optionen zu beschleunigen, oder abzubremsen. Beide Alternativen können mit einem Mehrhypothesen-Verfahren zunächst betrachtet und anhand der tatsächlich gemessenen Radarsensordaten verfolgt werden, bevor für das wahrscheinlichere Modell entschieden wird. Letztendlich wird das Fahrzeug durchgehend verfolgt, ohne dass ein Objektverlust infolge der plötzlichen Beschleunigungsänderung auftritt.It is also conceivable for assistance functions in inner-city scenarios. A light-emitting system changing from "green" to "yellow" results in the options for the immediately preceding vehicle to accelerate or decelerate. Both alternatives can be considered first with a multi-hypothesis method and followed by the actually measured radar sensor data before deciding on the more probable model. Ultimately, the vehicle is continuously tracked without object loss due to the sudden change in acceleration.
Eine dritte Informationsquelle stellen die Heckleuchten der vorausfahrenden Fahrzeuge dar. Unmittelbar bei Betätigen des Bremspedals weisen die Bremslichter den nachfolgenden Verkehr auf die anstehende Geschwindigkeitsänderung hin. Während der Mensch als Fahrzeugführer diese Information selbstverständlich wahrnimmt, wird sie bei der Objektverfolgung durch Umfeldsensoren bisher nicht berücksichtigt. Auch in diesem Fall kann die Fusion der Radarmessdaten mit den von der Kamera erkannten und interpretierten Lichtsignalen die Bewegungsverfolgung verbessern. Dieses Prinzip lässt sich leicht auf das in immer mehr Fahrzeugen vorhandene „adaptive Bremslicht” erweitern, welches auch die Stärke der Bremsung optisch ankündigt. Ebenso kündigt ein Aktivieren der Warnblinkanlage höchstwahrscheinlich ein Bremsmanöver bis zum Stillstand an.A third source of information is the taillights of the vehicles in front. Immediately upon actuation of the brake pedal, the brake lights indicate the following traffic on the pending speed change. While the driver of the vehicle perceives this information as a matter of course, it is not yet taken into account in object tracking by environmental sensors. Also in this case, the fusion of the radar data with the light signals detected and interpreted by the camera can improve motion tracking. This principle can be easily extended to the existing in more and more vehicles "adaptive brake light", which also visually announces the strength of the braking. Likewise, activating the hazard warning lights most likely announces a braking maneuver to a standstill.
Zusammengefasst kann eine Verbesserung der Objektverfolgung durch intelligente Fusion von Kamera- und Radarmessdaten erzielt werden. Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen, bei denen die Messungen auf Merkmalsebene zusammengeführt werden, wird hier auch eine Anderung im Fahrerverhalten vorausgesagt.In summary, object tracking improvement can be achieved through intelligent fusion of camera and radar data. In contrast to previous approaches, in which the measurements are merged at feature level, a change in driver behavior is predicted here.
In
Durch eine gerade, durchgezogene Linie
Gemäß einem wesentlichen Aspekt der Erfindung wird die von der Kamera
In
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