DE102011117585A1

DE102011117585A1 - Systeme und Verfahren zum Verfolgen von Objekten

Info

Publication number: DE102011117585A1
Application number: DE102011117585A
Authority: DE
Inventors: Shuqing Zeng; Yuanhong Li
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2010-11-09
Filing date: 2011-11-03
Publication date: 2012-05-10
Anticipated expiration: 2031-11-04
Also published as: CN102463990A; US20120116662A1; DE102011117585B4; CN102463990B; US8818702B2

Abstract

Ein Verfahren zum Verfolgen von Objekten, indem kinematische Modelle, die den Objekten entsprechen, unter Verwendung eines rechnergestützten Objektverfolgungssystems erzeugt werden, das ein Datensammelmodul enthält, das Abtastdaten, die einem Objekt zugeordnet sind, empfängt und unter Verwendung der Abtastdaten ein neues Gerüst F erzeugt, das einem neuen Zeitpunkt t + dt zugeordnet ist und neue Punkte X enthält. Ein Gruppenbildungsmodul identifiziert eine neue Gruppe G von neuen Punkten X_i des neuen Gerüsts F. Ein Datenzuordnungsmodul ordnet die neue Gruppe G dem Objekt auf der Grundlage vorheriger Informationen, die dem Objekt zugeordnet sind, zu. Ein Verfolgungsmodul bestimmt ein neues kinematisches Modell [engl: module] M, das dem Objekt entspricht, auf der Grundlage der neuen Gruppe G.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Das technische Gebiet betrifft allgemein Systeme und Verfahren zum Verfolgen von Objekten.
HINTERGRUND
Viele moderne Kraftfahrzeuge verfügen über Fahrzeugdetektionssysteme, die halbautonome und autonome Fahrmerkmale wie etwa eine Kollisionsvermeidung ermöglichen. Die Fahrzeugdetektionssysteme verwenden verschiedene Verfahren zum Verarbeiten von Daten von einer Abtastvorrichtung des Fahrzeugs, um die Anwesenheit anderer Fahrzeuge zu detektieren und deren Dynamik zu bestimmen. Diese Verfahren umfassen Hough-Abgleichverfahren und parametrische L-Form-Verfahren [engl: L-shape methods].
Allerdings weisen Hough-Abgleichverfahren und parametrische L-Form-Verfahren Beschränkungen auf. Hough-Abgleichverfahren sind rechentechnisch aufwendig und erzeugen Profile, die eine diskrete Auflösung und eine festgelegte Größe aufweisen. Derartige Profile beschreiben die Größe oder Gestalt vieler Objekte nicht genau. Parametrische L-Form-Verfahren sind instabil und im Allgemeinen nur nützlich bei Objekten mit rechteckigen Profilen. Bei Kurvenprofilen kann eine L-Form auf verschiedene Weisen an die Kurve angepasst werden, was die Bestimmung der Orientierung des Objekts erschwert.
ZUSAMMENFASSUNG
Die vorliegende Offenbarung betrifft Verfahren und rechnergestützte Objektverfolgungssysteme zum Verfolgen von Objekten, indem kinematische Modelle erzeugt werden, die den Objekten entsprechen. Bei einer beispielhaften Ausführungsform umfasst das rechnergestützte Objektverfolgungssystem ein Datensammelmodul, ein Gruppenbildungsmodul, ein Datenzuordnungsmodul und ein Verfolgungsmodul.
Das Datensammelmodul des Objektverfolgungssystems empfängt Abtastdaten, die einem Objekt zugeordnet sind, und erzeugt unter Verwendung der Abtastdaten eine neues Gerüst F, das einem neuen Zeitpunkt t + dt zugeordnet ist und neue Punkte X enthält.
Das Gruppenbildungsmodul des Objektverfolgungssystems identifiziert eine neue Gruppe G aus neuen Punkten X_i des neuen Gerüsts F, wobei i = 1, ...N, wobei N eine positive Ganzzahl ist, die einer Anzahl der neuen Punkte entspricht.
Das Datenzuordnungsmodul des Objektverfolgungssystems ordnet auf der Grundlage vorheriger Informationen, die dem Objekt zugeordnet sind, die neue Gruppe G dem Objekt zu.
Das Verfolgungsmodul des Objektsverfolgungssystems ermittelt ein neues kinematisches Modell [engl: module] M, das dem Objekt entspricht, auf der Grundlage der neuen Gruppe G.
Bei einigen Ausführungsformen enthält das rechnergestützte Objektverfolgungssystem ein Vorverarbeitungsmodul, das ausgestaltet ist, um das neue Gerüst F vor dem Gruppenbildungsmodul zu verarbeiten, das die neue Gruppe G von neuen Punkten X_i des neuen Gerüsts F identifiziert. Bei einigen Ausführungsformen umfasst das Verarbeiten des neuen Gerüsts F durch das Vorverarbeitungsmodul, dass das Vorverarbeitungsmodul das neue Gerüst F filtert, um das neue Gerüst F durch Fahrzeugbezugskoordinaten und/oder Bodenbezugskoordinaten darzustellen.
Im Vorstehenden wurden einige des Aspekte und Merkmale der verschiedenen Ausführungsformen grob umrissen, was so aufgefasst werden soll, dass verschiedene potentielle Anwendungen veranschaulicht werden. Andere nützliche Ergebnisse können erhalten werden, indem die offenbarten Informationen auf eine andere Weise angewendet werden oder indem verschiedene Aspekte der offenbarten Ausführungsformen kombiniert werden. Entsprechend können andere Aspekte und ein umfassenderes Verständnis durch Bezugnahme auf die genaue Beschreibung der beispielhaften Ausführungsformen in Verbindung mit den beiliegenden Zeichnungen zusätzlich zu dem Schutzumfang, der durch die Ansprüche definiert ist, erhalten werden.
BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
1 ist eine schematische Darstellung eines Fahrzeugs, das ein Objektverfolgungssystem gemäß einer beispielhaften Ausführungsform enthält.
2 ist ein Blockdiagramm von Schritten eines Verfahrens, das von dem Objektverfolgungssystem von 1 durchgeführt wird.
3–6 sind schematische Ansichten, die Schritte des Verfahrens von 2 darstellen.
GENAUE BESCHREIBUNG
Wie gefordert werden hier detaillierte Ausführungsformen offenbart. Es versteht sich, dass die offenbarten Ausführungsformen nur beispielhaft für verschiedene und alternative Formen und Kombinationen daraus sind. Das Wort ”beispielhaft” wird hier ausgiebig verwendet, um Ausführungsformen zu bezeichnen, die als Darstellungen, Muster, Modelle oder Vorlagen dienen. Die Figuren sind nicht unbedingt maßstabgetreu und einige Merkmale können vergrößert oder minimiert sein, um Details spezieller Komponenten zu zeigen. In anderen Fällen wurden gut bekannte Komponenten, Systeme, Materialien oder Verfahren, die dem Fachmann auf dem Gebiet bekannt sind, nicht im Detail beschrieben, um ein Verschleiern der vorliegenden Offenbarung zu vermeiden. Daher sollen spezifische strukturelle und funktionale Details, die hier offenbart sind, nicht als Beschränkung interpretiert werden, sondern nur als eine Grundlage für die Ansprüche und als eine repräsentative Grundlage zur Unterrichtung des Fachmanns.
ALLGEMEINER ÜBERBLICK
Die Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung stellen Systeme und Verfahren zur genauen, stabilen und schnellen Verfolgung von Objekten (z. B. anderen Fahrzeugen), die verschiedene Größen und Formen aufweisen, bereit. Die Genauigkeit, die Stabilität und die Geschwindigkeit der Verfolgung werden zumindest teilweise verbessert, indem kinetische Parameter von Objekten direkt aus Abtastpunkten (z. B. Pixeln) berechnet werden, die durch Sensoren beschafft werden, etwa einem Entfernungsmesser. Mit dieser direkten Analyse auf Pixelebene wird die Leistung nicht durch die Begrenzungen (oder den Diskretisierungseffekt) beim Vorberechnen von Profilen mit einer diskreten Auflösung auf beim Versuchen eines genauen Abgleichs eines Objekts mit derartigen Profilen mit diskreter Auflösung behindert.
Im Gegensatz dazu berechnen herkömmliche Hough-Abgleichverfahren kinetische Parameter, indem ein Objekt mit einem oder mehreren zuvor erzeugten diskreten Profilen in Übereinstimmung gebracht wird, und herkömmliche parametrische L-Form-Verfahren berechnen kinetische Parameter auf der Grundlage von oftmals ungenauen parametrischen L-Form-Modellen. Diese herkömmlichen Verfahren beruhen zu einem großen Teil auf der flüchtigen Genauigkeit, mit der abstrakte Profile das tatsächliche Objekt beschreiben.
Die Systeme und Verfahren erweitern und verbessern auf diese und andere hier bereitgestellte Weisen die Objektdetektion und -verfolgung. Die Systeme und Verfahren detektieren die Objektgröße, -form und -orientierung derart, dass Objekte kategorisiert werden können, zum Beispiel als Fahrzeug, Lastwagen, Motorrad oder Fußgänger.
SYSTEM: Fig. 1
Mit Bezug auf die Figuren und insbesondere auf die erste Figur, veranschaulicht 1 auf schematische Weise Komponenten eines beispielhaften Fahrzeugs 10. Das Fahrzeug 10 enthält ein Objektverfolgungssystem 20 und Fahrzeugzusatzsysteme 22, wie etwa Systeme zum autonomen Fahren mit eingeschränkten Fähigkeiten auf Schnellstraßen (FLAAD-Systeme, FLAAD von Freeway Limited Ability Autonomous Driving), Systeme zur verbesserten Kollisionsvermeidung (ECA-Systeme), Systeme mit konstantem Lenkwinkel und konstanter Geschwindigkeit (CSAV-Systeme, CSAV von Constant Steering Angle and Velocity) und dergleichen.
Das Objektverfolgungssystem 20 ist ausgestaltet, um Daten zu erzeugen, die verfolgten Objekten zugeordnet sind, und die Fahrzeugzusatzsysteme 22 sind ausgestaltet, um die Daten verfolgter Objekte zum Steuern des Fahrzeugs 10 und/oder zum Bereitstellen von nützlichen Informationen für einen Bediener des Fahrzeugs 10 zu verwenden. Die Daten verfolgter Objekte können beispielsweise die Identifikation (z. B. eine Liste) von mindestens einem Objekt 40 und erzeugte kinematische Modelle M enthalten, die den Objekten entsprechen. Ein kinematisches Modell M kann die Position, die Geschwindigkeit, die Beschleunigung, die Richtung der Geschwindigkeit, die Richtung der Beschleunigung und andere Bewegungsparameter umfassen, wie nachstehend in weiterem Detail beschrieben wird.
Bei einer Ausführungsform enthält das Objektverfolgungssystem 20 einen Entfernungsmesser 30, eine Recheneinheit 32, einen Geschwindigkeitssensor 34 und einen Gierratensensor 36. Diese Komponenten werden hier beispielhaft bezeichnet und nachstehend beschrieben, da das Objektverfolgungssystem 20 diese und/oder andere Komponenten in verschiedenen Kombinationen enthalten kann. Es wird beispielsweise in Betracht gezogen, dass das System 20 beliebige von verschiedenen Typen von Beschleunigungsmessgeräten und Objektsensoren, wie etwa eine Kamera, enthalten kann.
Der Entfernungsmesser 30, der Geschwindigkeitssensor 34 und der Gierratensensor 36 sind ausgestaltet, um Daten zu messen, die an die Recheneinheit 32 als Eingabe geliefert werden. Der Entfernungsmesser 30 ist ausgestaltet, um Abtastdaten zu messen (welche in Gerüsten F klassifiziert werden können, wie nachstehend weiter beschrieben wird), der Geschwindigkeitssensor 34 ist ausgestaltet, um die Geschwindigkeit des Fahrzeugs 10 zu messen, und der Gierratensensor 36 ist ausgestaltet, um die Gierrate des Fahrzeugs 10 zu messen. Die Abtastdaten enthalten Distanzen D (in 3 bezeichnet) vom Entfernungsmesser 30 zu Punkten an Objekten, die bei Winkelpositionen A gemessen werden (ebenfalls in 3 bezeichnet). Zu Lehrzwecken ist der Entfernungsmesser 30 in 1 und 3 so dargestellt, dass er eine Abtastung eines Objekts 40 durchführt. Von dem vorliegenden Fahrzeug 10 verfolgte Objekte 40 können Fahrzeuge, Fußgänger, Motorräder und andere sein.
Die Entfernungsmesser 30 können ein Ultraschallentfernungsmodul, einen optischen Entfernungssensor, einen Lichtdetektions- und Entfernungssensor (LiDAR-Sensor) eine Entfernungsmesser-Kamera, einen Schnittbildentfernungsmesser (Stadimeter), einen Laser-Entfernungsmesser, ein Makrometer, Abtastvorrichtungen, Kombinationen daraus und dergleichen enthalten. Zu Lehrzwecken wird ein LiDAR-Sensor in weiterem Detail beschrieben. LiDAR-Sensoren messen eine Entfernung unter Verwendung eines ”Time-Of-Flight”- bzw. Lichtlaufzeit-Prinzips. Ein Lichtimpuls wird eine definierte Zeitspanne lang ausgesendet, von einem Zielobjekt reflektiert, und über die gleiche Strecke (Sichtlinie) empfangen, entlang der er gesendet wurde. Da sich das Licht mit konstanter Geschwindigkeit fortbewegt, ist das Zeitintervall zwischen dem Aussenden und dem Detektieren proportional zu einer Distanz zwischen dem Sensor und dem Reflexionspunkt.
Die Recheneinheit 32 enthält einen Prozessor 50, ein konkretes, nicht flüchtiges computerlesbares Medium (durch einen Speicher 52 dargestellt), und Programmmodule 54, die im Speicher 52 gespeichert sind. Bei einer Ausführungsform enthalten die Programmmodule 54 ein Datensammelmodul 54a, ein Vorverarbeitungsmodul 54b, ein Gruppenbildungsmodul 54c, ein Datenzuordnungsmodul 54d und ein Verfolgungsmodul 54e.
Die Programmmodule 54 enthalten von einem Computer ausführbare Anweisungen, die, wenn sie von dem Prozessor 50 ausgeführt werden, veranlassen, dass der Prozessor 50 ein in 2 dargestelltes Verfahren 100 zur Bestimmung von Daten verfolgter Objekte durchführt. Bei dem Verfahren 100 von 2 enthält allgemein das Datensammelmodul 54a von einem Computer ausführbare Anweisungen zum Durchführen eines Datensammelschritts 102; das Vorverarbeitungsmodul 54b enthält von einem Computer ausführbare Anweisungen zum Durchführen eines Vorverarbeitungsschritts 104; das Gruppenbildungsmodul 54c enthält von einem Computer ausführbare Anweisungen zum Durchführen eines Gruppenbildungsschritts 106; das Datenzuordnungsmodul 54d enthält von einem Computer ausführbare Anweisungen zum Durchführen eines Datenzuordnungsschritts 108 und das Verfolgungsmodul 54e enthält von einem Computer ausführbare Anweisungen zum Durchführen eines Verfolgungsschritts 110.
VERFAHREN: Fig. 2–Fig. 6
Die Schritte des Verfahrens 100 werden nun in weiterem Detail beschrieben. Im Allgemeinen erzeugt das Verfahren 100 Daten verfolgter Objekte, die eine Liste verfolgter Objekte 40 und zugeordnete kinematische Modelle M enthalten. Das beispielhafte Verfahren 100 enthält ein örtlich begrenztes Punktabgleichschema und ein Wahrscheinlichkeitsmaximierungsschema, wie nachstehend mit Bezug auf einen Verfolgungsschritt 110 des Verfahrens 100 in weiterem Detail beschrieben wird.
Das Verfahren 100 erzeugt Daten verfolgter Objekte aus Abtastdaten, die zu verschiedenen Zeitpunkten oder Zeitperioden durch den Entfernungsmesser 30 gemessen werden. Abtastdaten, die einem bestimmten Zeitpunkt zugeordnet sind, werden hier als ein Gerüst F bezeichnet. Im Allgemeinen werden Gerüste F periodisch erzeugt und gespeichert und das Verfahren 100 wird für jedes neue Gerüst F ausgeführt, um ein entsprechendes neues kinematisches Modell M zu erzeugen.
Gerüste F, die zu verschiedenen Zeitpunkten (z. B. aufeinander folgenden Zeitpunkten) gemessen werden, sind durch eine Zeitdifferenz getrennt, die hier als dt bezeichnet wird (z. B. 3, 4 und 6). Beispielsweise wird in 4 ein vorheriges Gerüst F zu einem vorherigen Zeitpunkt t gemessen und ein neues Gerüst F wird zu einem neuen Zeitpunkt t + dt gemessen. Um Elemente, die dem neuen Zeitpunkt t + dt zugeordnet sind, in der vorliegenden Beschreibung von Elementen zu unterscheiden, die dem vorherigen Zeitpunkt t zugeordnet sind, werden die Begriffe ”neu” und ”vorherig” verwendet. In den Zeichnungen werden die Zeitpunkte t, t + dt in Verbindung mit verschiedenen dargestellten Elementen verwendet.
Mit Bezug auf 2–6 werden die Schritte des Verfahrens 100 mit Bezug auf ein bestimmtes verfolgtes Objekt 40 beschrieben. Im Allgemeinen wird für das verfolgte Objekt 40 ein neues kinematisches Modell M, welches dem verfolgten Objekt 40 zugeordnet ist, als Funktion jedes neuen Gerüsts F erzeugt. Das Verfahren 100 ist ausgestaltet, um Objekte gleichzeitig zu verfolgen und zugeordnete Gerüste F gleichzeitig zu initialisieren und zu entfernen.
In Übereinstimmung mit dem Datensammelschritt 102 in Verbindung mit einem neuen Zeitpunkt t + dt weist das Datensammelmodul 54a den Entfernungsmesser 30 an, einen Winkelbereich R abzutasten (z. B. 90°, 180°, 360° usw.), etwa in einer zweidimensionalen Messebene, um das Gebiet in dem Bereich zur Erzeugung eines neuen Gerüsts F zu messen. Bei einer in Betracht gezogenen Ausführungsform führt der Entfernungsmesser 30 diese Abtastaufgabe automatisch oder auf andere Weise ohne eine direkte Anweisung von dem Datensammelmodul 54 aus.
Das neue Gerüst F enthält beispielsweise Distanzen D₁, D₂, ...D_Z bei jedem Winkel A₁, A₂, ...A_Z im Winkelbereich R, wie in 3 dargestellt ist, wobei Z eine Gesamtanzahl von Datenpunkten im Gerüst F ist. Die Distanzen D liegen zwischen dem Entfernungsmesser 30 und neuen Punkten X₁, X₂, ...X_N auf dem Objekt 40.
Bei einigen Ausführungsformen sind die Winkel A im Winkelbereich R in Übereinstimmung mit einer Winkelauflösung, wie etwa 0,25 Grad zwischen Winkeln getrennt, und die Distanzen D werden mit einer gewählten Distanzauflösung, wie etwa ein Millimeter gemessen. Das Datensammelmodul 54a zeichnet das neue Gerüst F im Speicher 52 auf, wo ein oder mehrere vorherige Gerüste F ebenfalls gespeichert sind.
In Übereinstimmung mit dem Vorverarbeitungsschritt 104 verarbeitet das Vorverarbeitungsmodul 54b das neue Gerüst F nach Bedarf, was ein Filtern des Gerüsts F umfassen kann. Das Vorverarbeitungsmodul 54b kann ausgestaltet sein, um das neue Gerüst F zu filtern, um beispielsweise das neue Gerüst F durch Fahrzeugbezugskoordinaten in der Form von Polarkoordinaten, kartesischen Koordinaten (z. B. mit dem Fahrzeug als Ursprung), oder durch Bodenbezugskoordinaten (z. B. mit einem festgelegten Punkt auf dem Boden als Ursprung) darzustellen.
Bei einigen Ausführungsformen filtert das Verarbeitungsmodul 54b das neue Gerüst F gemäß den Bedürfnissen einer oder mehrerer Anwendungen des Fahrzeugs 10, welche die gefilterten Gerüstdaten verwenden werden. Zum Beispiel ist das Vorverarbeitungsmodul 54b bei einigen Ausführungsformen ausgestaltet, um das neue Gerüst F auf eine Weise darzustellen, die von mindestens einer Fahrzeuganwendung benötigt wird, wie etwa durch Fahrzeugbezugskoordinaten in der Form von Polarkoordinaten, kartesischen Koordinaten, und/oder durch Bodenbezugskoordinaten, wie es für die spezielle(n) Anwendung(en) am besten geeignet ist.
Bei verschiedenen Ausführungsformen umfasst der Vorverarbeitungsschritt 104 eine Rauschreduktion, eine Punktabtastung und/oder dergleichen.
In Übereinstimmung mit dem Gruppenbildungsschritt 106 von 2 identifiziert das Gruppenbildungsmodul 54c mit Bezug auf 4 neue Gruppen G von Punkten X in dem neuen Gerüst F auf der Grundlage einer Affinitätseigenschaft (z. B. einem Maß) zwischen bestimmten der neuen Punkte X. Zum Beispiel werden neue Punkte X, die innerhalb einer bestimmten Distanz zueinander liegen, zu einer neuen Gruppe G zusammengefasst. Zu Lehrzwecken enthält die in 4 dargestellte neue Gruppe G neue Punkte X_i (wobei i = 1, ... N). Aus dem neuen Gerüst F können mehrere neue Gruppen G gebildet werden, und das neue Gerüst F kann segmentiert werden, um neue Gruppen G zu Verarbeitungszwecken zu isolieren.
Das Verfahren 100 ist auch ausgestaltet, um Objekte während des Datenzuordnungsschritts 108 zu initialisieren und zu entfernen, wie nachstehend weiter beschrieben wird.
Während eines Initialisierungsteilschritts des Datenzuordnungsschritts 108 wird ein Objekt, wenn es gegenwärtig nicht verfolgt wird und mehrere Gerüste lang beobachtet wurde, in dem konkreten nicht flüchtigen computerlesbaren Medium des Objektverfolgungssystems als ein verfolgtes Objekt gespeichert und das kinematische Modell des Objekts wird in Übereinstimmung mit den Schritten des Verfahrens 100 erzeugt. Das Datenzuordnungsmodul ist in verschiedenen Ausführungsformen ausgestaltet, um ein neues Objekt zu initialisieren, wenn das Objekt gegenwärtig nicht verfolgt wird und das neue Objekt zwei aufeinander folgende Gerüste lang, drei aufeinander folgende Gerüste lang, vier aufeinander folgende Gerüste lang oder usw. beobachtet wurde.
Während eines Entfernungsteilschritts des Datenzuordnungsschritts 108 wird ein verfolgtes Objekt, wenn es mehrere Gerüste lang nicht gesehen wurde, entfernt. Das Datenzuordnungsmodul ist bei verschiedenen Ausführungsformen ausgestaltet, um das verfolgte Objekt aus einem konkreten nicht flüchtigen computerlesbaren Medium zu entfernen, wenn das Objekt zwei aufeinander folgende Gerüste lang, drei aufeinander folgende Gerüste lang, vier aufeinander folgende Gerüste lang oder usw. in den Daten des neuen Gerüsts nicht wahrgenommen wird.
In Übereinstimmung mit dem Datenzuordnungsschritt 108 ordnet das Datenzuordnungsmodul 54d ferner die neue Gruppe G dem Objekt 40 im computerlesbaren Medium zu. Zum Beispiel ordnet das Datenzuordnungsmodul 54d die neue Gruppe G dem Objekt 40 in Ansprechen auf das Bestimmen einer Beziehung zwischen neuen kinematischen Eigenschaften (z. B. Distanz zu oder Ort von Punkten X, Winkel, die Punkten entsprechen, Geschwindigkeiten, Bewegungsrichtungen) und vorherigen kinematischen Eigenschaften (z. B. Eigenschaften eines kinematischen Modells M), einer Distanz zwischen der neuen Gruppe G und einer vorherigen Gruppe G und einer Ähnlichkeit bei der Geometrie und/oder der Größe zwischen der neuen Gruppe G und der vorherigen Gruppe G zu.
Die neue Gruppe G ist die aktuelle Darstellung des Objekts 40 und wird in Übereinstimmung mit dem Verfahren 100 (z. B. Schritt 110, der nachstehend beschrieben wird) verwendet, um das neue kinematische Modell M des Objekts 40 zu bestimmen.
In Übereinstimmung mit dem Verfolgungsschritt 110 bestimmt das Verfolgungsmodul 54e das neue kinematische Modell M des Objekts 40 als Funktion der neuen Gruppe G und einer oder mehrerer vorheriger Gruppen G, die das Objekt 40 darstellen. Das Verfolgungsmodul 54e bestimmt in einigen Ausführungsformen das neue kinematische Modell M des Objekts 40 als Funktion der neuen Gruppe G und (i) einer oder mehrerer vorheriger Gruppen G, die das Objekt 40 darstellen, und/oder (ii) eines oder mehrerer vorheriger kinematischer Modelle.
Mit Bezug auf 2 und 4 enthält der Verfolgungsschritt 110 einen Vorhersageteilschritt 120, bei dem eine vorhergesagte Gruppe G_p erzeugt wird. Die vorhergesagte Gruppe G_p wird als Funktion des vorherigen kinematischen Modells M, der vorherigen Gruppe G und eines Translationsvektors T erzeugt. Bei einer Ausführungsform ist die vorhergesagte Gruppe G_p für einen zukünftigen Zeitpunkt t + δt gegeben durch:
Der Translationsvektor T enthält x-Richtungs- und y-Richtungskomponenten dx, dy, die als Funktion einer Geschwindigkeit V_t und einer Geschwindigkeitsrichtung θt des vorherigen kinematischen Modells M bestimmt werden. Beispielsweise stehen die Komponenten dx, dy bei einigen Ausführungsformen wie folgt mit der Geschwindigkeit V_t und der Geschwindigkeitsrichtung θt in Beziehung:
wobei I_N eine Identitätsmatrix ist (z. B. ein 1×N-Einheitsvektor, dessen Elemente alle gleich 1 sind).
Der Translationsvektor T bildet jeden Punkt der vorherigen Gruppe G (durch vorherige Punkte X dargestellt) auf die vorhergesagte Gruppe G_p ab, sodass die vorhergesagte Gruppe G_p die Position der neuen Gruppe G schätzt. Während des Verfolgungsschritts 110 wird die vorhergesagte Gruppe G_p ferner, falls notwendig, iterativ an die neue Gruppe G angepasst. Insbesondere wird der Translationsvektor T iteriert, bis die vorhergesagte Gruppe G_p mit der neuen Gruppe G übereinstimmt. Techniken wie etwa ein örtlich begrenzter Punktabgleich und die maximale Wahrscheinlichkeit werden verwendet, um einen Translationsjustierungsvektor ΔT zu bestimmen, der verwendet wird, um den Translationsvektor T iterativ zu justieren. Diese Techniken werden in weiterem Detail nachstehend in Verbindung mit den Schritten 122 und 124 des Verfahrens 100 von 2 und mit 4 beschrieben.
Ein Teilschritt 122 zum örtlich begrenzten Punktabgleich des Verfolgungsschritts 110 umfasst das Bestimmen einer Anzahl K_i benachbarter Vorhersagepunkte X_j in der vorhergesagten Gruppe G_p für jeden neuen Punkt X_i in der neuen Gruppe G. Beispielsweise liegt eine Anzahl K_i benachbarter Vorhersagepunkte X_j für jeden neuen Punkt X_i innerhalb einer gewählten Distanz, z. B. einer radialen Distanz r, jedes neuen Punktes X_i. Mit Bezug auf 4 sind benachbarte Vorhersagepunkte X_j (schattiert) der vorhergesagten Gruppe G_p so gezeigt, dass sie in eine radiale Distanz zu einem der neuen Punkte X_i (schattiert) der neuen Gruppe G fallen. Ferner verläuft ein Distanzvektor DV zwischen jedem neuen Punkt X_i und jedem der benachbarten Vorhersagepunkte X_j.
In Übereinstimmung mit einem Teilschritt 124 der maximalen Wahrscheinlichkeit des Verfolgungsschritts 110 bestimmt das Verfolgungsmodul 54e den Translationsjustierungsvektor ΔT, um die Wahrscheinlichkeit zu maximieren, dass die vorhergesagte Gruppe G_p mit der neuen Gruppe G übereinstimmt. Der Translationsjustierungsvektor ΔT wird bestimmt, wenn jeder neue Punkt X_i mit seinen benachbarten Vorhersagepunkten X_j abgeglichen wird. Um beispielsweise jeden neuen Punkt X_i mit seinen benachbarten Vorhersagepunkten X_j abzugleichen, wird die Gesamtsumme der Distanzen zwischen jedem neuen Punkt X_i und seinen benachbarten Vorhersagepunkten X_j minimiert.
Mit Bezug auf 5 enthält der Translationsjustierungsvektor ΔT x-Richtungs- und y-Richtungskomponenten Δdx, Δdy und wird zum anfänglichen Translationsvektor T addiert, um einen iterierten Translationsvektor T' zu erhalten. Der Translationsjustierungsvektor ΔT stellt die Differenz zwischen dem aktuellen Translationsvektor T und der nächsten Iteration des Translationsvektors T' dar.
Die Wahrscheinlichkeit einer Übereinstimmung zwischen allen neuen Punkten X_i und deren K_i benachbarten Vorhersagepunkten X_j kann gegeben werden durch:
wobei P(x) eine Funktion ist, welche die Verteilung der Nachbarpunkte X_j zu einem Punkt X_i darstellt. P(x) ist beispielsweise eine Gaußsche Kernfunktion, die gegeben ist durch:
wobei Sigma σ die Parzen-Fenstergröße ist.
Der Einfachheit halber wird der Logarithmus der Wahrscheinlichkeitsfunktion, log L oder ln L, genannt die log-Wahrscheinlichkeit, verwendet und die Punkte X_i, X_j (Positionsvektoren) werden durch ihre x-Richtungs- und ihre y-Richtungskomponenten (x_i, y_i, x_j, y_j) dargestellt. Ferner wird die Wahrscheinlichkeitsfunktion modifiziert, um Komponenten Δdx, Δdy des Translationsjustierungsvektors ΔT aufzunehmen. Der Logarithmus der modifizierten Wahrscheinlichkeitsfunktion ist gegeben als:
Die modifizierte log-Wahrscheinlichkeitsfunktion wird verwendet, um Werte für die Elemente Δdx, Δdy des Translationsjustierungsvektors ΔT zu bestimmen, welche die log-Wahrscheinlichkeit maximieren. Um die Elemente Δdx, Δdy des Translationsjustierungsvektors zu bestimmen, wird die Ableitung der log-Wahrscheinlichkeit bzgl. sowohl der x-Richtung als auch der y-Richtung wie folgt auf Null gesetzt:
Das Auflösen nach den Translationsvektorelementen Δdx, Δdy ergibt:
Nachdem die Komponenten Δdx, Δdy des Translationsjustierungsvektors ΔT bestimmt sind, bestimmt das Verfolgungsmodul 54e mit Bezug auf 5 den iterierten Translationsvektor T', indem der anfängliche Translationsvektor T und der Translationsjustierungsvektor ΔT addiert werden.
In Übereinstimmung mit einem Iterationsentscheidungsteilschritt 126 in dem Verfahren 100 von 2 bestimmt das Verfolgungsmodul 54e, ob der iterierte Translationsvektor T' so konvergiert ist, dass die vorhergesagte Gruppe G_p mit der neuen Gruppe G übereinstimmt. Beispielsweise bestimmt das Verfolgungsmodul 54e die Konvergenz als Funktion der Größe des Translationsjustierungsvektors ΔT. Wenn die Größe des Translationsjustierungsvektors ΔT über einem vorbestimmten Schwellenwert liegt, wird der iterierte Translationsvektor T' als ein anfänglicher Translationsvektor behandelt und in Übereinstimmung mit den Teilschritten 120, 122, 124, 126 des Verfolgungsschritts 110 weiter iteriert. Wenn die Größe des Translationsjustierungsvektors ΔT innerhalb des vorbestimmten Schwellenwerts liegt, wird der iterierte Translationsvektor T' verwendet, um Parameter des neuen kinematischen Modells M bei einem Modellierungsteilschritt 130 zu bestimmen.
Nachdem der iterierte Translationsvektor T' konvergiert ist, gleicht der iterierte Translationsvektor T' die vorhergesagte Gruppe G_p mit der neuen Gruppe G ab. In Übereinstimmung mit dem Modellierungsteilschritt 130 bestimmt das Verfolgungsmodul 54e, wenn die neue Gruppe G und die vorhergesagte Gruppe G_p ausreichend übereinstimmen, das neue kinematische Modell M als Funktion von Komponenten dx', dy' des iterierten Translationsvektors T'. Beispielsweise werden die Komponenten dx', dy' des iterierten Translationsvektors T' verwendet, um die Geschwindigkeit V_t und den Winkel der Geschwindigkeit θt für das neue kinematische Modell M zu bestimmen gemäß:
Ferner wird in einigen Ausführungsformen das neue kinematische Modell M mit der Fahrzeuggeschwindigkeit und der Gierrate, die durch den Geschwindigkeitssensor 34 und den Gierratensensor 36 bereitgestellt werden, im Modellierungsteilschritt 130 des Verfolgungsschritts 110 kombiniert. Diese Kombination kann bei allen oder bei gewählten Szenarien durchgeführt werden. Das Durchführen der Kombination oder das Verwenden des kombinierten Ergebnisses kann von einer Anwendung des Fahrzeugs 10 oder einer Anforderung des Bedieners des Fahrzeugs 10 abhängen. Wenn beispielsweise Abtastpunkte auf Fahrzeugbezugskoordinaten beruhen, kann dieser Kombinationsschritt durchgeführt werden, um kinematische Parameter mit Bodenbezug für einen Klassifizierungszweck bereitzustellen. Beispielhafte Klassifizierungen in diesem Kontext umfassen ein Kategorisieren des Objekts in Übereinstimmung mit seinen kinematischen Eigenschaften, wie etwa ein Klassifizieren des Objekts als sich bewegend oder still stehend.
Das Verfolgungsmodul 54e gibt das neue kinematische Modell M an die Fahrzeugzubehörsysteme 22 aus, wie in 1 gezeigt ist.
Die vorstehend beschriebenen Ausführungsformen sind nur beispielhafte Darstellungen von Implementierungen, die für ein klares Verständnis der Prinzipien offengelegt sind. Variationen, Modifikationen und Kombinationen können an den vorstehend beschriebenen Ausführungsformen durchgeführt werden, ohne den Umfang der Ansprüche zu verlassen. Alle derartigen Variationen, Modifikationen und Kombinationen sind hier durch den Umfang dieser Offenbarung und die folgenden Ansprüche umfasst.

Claims

Verfahren zum Verfolgen von Objekten, indem kinematische Modelle, die den Objekten entsprechen, unter Verwendung eines rechnergestützten Objektverfolgungssystems erzeugt werden, wobei das Verfahren umfasst, dass: ein Datensammelmodul des Objektverfolgungssystems Abtastdaten empfängt, die einem Objekt zugeordnet sind, und unter Verwendung der Abtastdaten ein neues Gerüst F erzeugt, das einem neuen Zeitpunkt t + dt zugeordnet ist und neue Punkte X enthält; ein Gruppenbildungsmodul des Objektverfolgunsgsystems eine neue Gruppe G von neuen Punkten X_i des neuen Gerüsts F identifiziert, wobei i = 1, ... N, wobei N eine positive Ganzahl ist, die einer Anzahl der neuen Punkte entspricht; ein Datenzuordnungsmodul des Objektverfolgungssystems die neue Gruppe G dem Objekt auf der Grundlage von vorherigen Informationen zuordnet, die dem Objekt zugeordnet sind; und ein Verfolgungsmodul des Objektverfolgungssystems ein neues kinematisches Modell [engl: module] M, das dem Objekt entspricht, auf der Grundlage der neuen Gruppe G bestimmt.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Datenzuordnungsmodul die neue Gruppe G dem Objekt in Ansprechen auf das Bestimmen einer Beziehung zwischen neuen kinematischen Eigenschaften, die dem neuen Gerüst F zugeordnet sind, und vorherigen Informationen, die das Objekt darstellen, zuordnet.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bestimmen des neuen kinematischen Modells [engl: module] M, das dem Objekt entspricht, auf der Grundlage der neuen Gruppe G durch das Verfolgungsmodul umfasst, dass das Verfolgungsmodul das neue kinematische Modell M, das dem Objekt entspricht, als Funktion der neuen Gruppe G und einer oder mehreren vorherigen Gruppen G, die das Objekt darstellen, und/oder einem oder mehreren vorherigen kinematischen Modellen, die das Objekt darstellen, bestimmt.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bestimmen des neuen kinematischen Modells [engl: module] M, das dem Objekt entspricht, auf der Grundlage der neuen Gruppe G durch das Verfolgungsmodul umfasst, dass das Verfolgungsmodul eine vorhergesagte Gruppe G_p erzeugt.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei: das Verfolgungsmodul die vorhergesagte Gruppe G_p als Funktion eines vorherigen kinematischen Modells, das das Objekt darstellt, der vorherigen Gruppe G und eines Translationsvektors T erzeugt; die vorhergesagte Gruppe G_p einem zukünftigen Zeitpunkt t + δt entspricht und bestimmt wird in Übereinstimmung mit:
der Translationsvektor T eine x-Richtungs-Translationskomponente dx und eine y-Richtungs-Translationskomponente dy enthält; die Translationskomponenten als Funktion einer Geschwindigkeit V_t und einer Geschwindigkeitsrichtung θt des vorherigen kinematischen Modells, das das Objekt darstellt, bestimmt werden; und die Translationskomponenten dx, dy mit der Geschwindigkeit V_t und der Geschwindigkeitsrichtung θt des vorherigen kinematischen Modells, das das Objekt darstellt, in Beziehung stehen in Übereinstimmung mit:
wobei I_N eine Identitätsmatrix ist.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei das Verfolgungsmodul bei der Bestimmung des neuen kinematischen Modells [engl: module] M die vorhergesagte Gruppe G_p mit der neuen Gruppe G iterativ abgleicht.
Konkretes, nicht flüchtiges computerlesbares Medium zur Verwendung in einem Fahrzeug, um ein physikalisches Objekt außerhalb des Fahrzeugs zu verfolgen, wobei das computerlesbare Medium Anweisungen speichert, die, wenn sie von einem Prozessor ausgeführt werden, veranlassen, dass der Prozessor Schritte eines Verfahrens durchführt, das umfasst, dass: Abtastdaten, die einem Objekt zugeordnet sind, empfangen werden und unter Verwendung der Abtastdaten ein neues Gerüst F erzeugt wird, das einem neuen Zeitpunkt t + dt zugeordnet ist und neue Punkte X enthält; eine neue Gruppe G von neuen Punkten X_i des neuen Gerüsts F identifiziert wird, wobei i = 1, ... N, wobei N eine positive Ganzzahl ist, die einer Anzahl der neuen Punkte entspricht; die neue Gruppe G dem neuen Objekt auf der Grundlage von vorherigen Informationen, die dem Objekt zugeordnet sind, zugeordnet wird; und ein neues kinematisches Modell [engl: module] M, das dem Objekt entspricht, auf der Grundlage der neuen Gruppe G bestimmt wird.
Konkretes nicht flüchtiges computerlesbares Medium nach Anspruch 7, wobei die Anweisungen zum Bewirken, dass der Prozessor das neue kinematische Modell [engl: module] M, das dem Objekt entspricht, auf der Grundlage der neuen Gruppe G bestimmt, veranlassen, dass der Prozessor eine vorhergesagte Gruppe G_p erzeugt.
Konkretes nicht flüchtiges computerlesbares Medium nach Anspruch 8, wobei die Anweisungen zum Bewirken, dass der Prozessor das neue kinematische Modell [engl: module] M bestimmt, veranlassen, dass der Prozessor die vorhergesagte Gruppe G_p mit der neuen Gruppe G iterativ abgleicht.
Transportfahrzeug, umfassend: einen Entfernungssensor; ein Board-Computersystem, umfassend: einen Prozessor; und ein computerlesbares Medium, das Anweisungen speichert, die, wenn sie von einem Prozessor ausgeführt werden, bewirken, dass der Prozessor Schritte eines Verfahrens ausführt, das umfasst, dass: Abtastdaten, die einem Objekt zugeordnet sind, von dem Entfernungssensor empfangen werden und unter Verwendung der Abtastdaten ein neues Gerüst F erzeugt wird, das einem neuen Zeitpunkt t + dt zugeordnet ist und neue Punkte X enthält; eine neue Gruppe G aus neuen Punkten X_i des neuen Gerüsts F identifiziert wird, wobei i = 1, ... N, wobei N eine positive Ganzzahl ist, die einer Anzahl der neuen Punkte entspricht; die neue Gruppe G dem Objekt auf der Grundlage vorheriger Informationen zugeordnet wird, welche dem Objekt zugeordnet sind; und ein neues kinematisches Modell [engl: module] M, das dem Objekt entspricht, auf der Grundlage der neuen Gruppe G bestimmt wird.