DE102013020435A1

DE102013020435A1 - Verfahren zum Erkennen von Objekten in einer Fahrzeugumgebung

Info

Publication number: DE102013020435A1
Application number: DE201310020435
Authority: DE
Inventors: Fridtjof Stein
Original assignee: Daimler AG
Current assignee: Mercedes Benz Group AG
Priority date: 2013-12-06
Filing date: 2013-12-06
Publication date: 2014-06-18

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen von Objekten (01 bis 09) in einer Fahrzeugumgebung mittels einer Bilderfassungsvorrichtung (2), wobei bei einer Modellierung der Fahrzeugumgebung eine Kategorisierung der Objekte (01 bis 09) durchgeführt wird. Erfindungsgemäß werden in einem ersten Schritt der Kategorisierung in einer Grobkategorisierung die Objekte (01 bis 09) anhand von deren Volumen und/oder Bewegungsparameter vorkategorisiert und in einem zweiten Schritt der Kategorisierung in einer Feinkategorisierung die Objekte (01 bis 09) anhand zumindest eines weiteren Objektmerkmals feinkategorisiert. Die Erfindung betrifft weiterhin eine Verwendung der mittels des Verfahrens durchgeführten Kategorisierung für eine Trajektorieplanung des Fahrzeugs (1) für ein autonomes Fahren.

Description

Die Erfindung betrifft Verfahren zum Erkennen von Objekten in einer Fahrzeugumgebung mittels einer Bilderfassungsvorrichtung, wobei bei einer Modellierung der Fahrzeugumgebung eine Kategorisierung der Objekte durchgeführt wird.
Die Erfindung betrifft weiterhin eine Verwendung der mittels eines solchen Verfahrens durchgeführten Kategorisierung.
Aus dem Stand der Technik sind allgemein Verfahren zum Erkennen von Objekten in einer Fahrzeugumgebung mittels Bilderfassungsvorrichtungen bekannt. Hierbei erfolgt eine Modellierung der Fahrzeugumgebung mittels vordefinierter Kategorien, in welchen die Objekte als Lastkraftwagen, Personenkraftwagen, Zweiräder und Fußgänger kategorisiert bzw. klassifiziert sind.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein gegenüber dem Stand der Technik verbessertes Verfahren zum Erkennen von Objekten in einer Fahrzeugumgebung mittels einer Bilderfassungsvorrichtung und eine Verwendung einer mittels eines solchen Verfahrens durchgeführten Kategorisierung anzugeben.
Hinsichtlich des Verfahrens wird die Aufgabe erfindungsgemäß durch die im Anspruch 1 angegebenen Merkmale und hinsichtlich der Verwendung durch die im Anspruch 4 angegebenen Merkmale gelöst.
Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
In einem Verfahren zum Erkennen von Objekten in einer Fahrzeugumgebung mittels einer Bilderfassungsvorrichtung wird bei einer Modellierung der Fahrzeugumgebung eine Kategorisierung der Objekte durchgeführt.
Erfindungsgemäß werden in einem ersten Schritt der Kategorisierung in einer Grobkategorisierung die Objekte anhand von deren Volumen und/oder Bewegungsparameter vorkategorisiert. In einem zweiten Schritt der Kategorisierung werden die Objekte in einer Feinkategorisierung anhand zumindest eines weiteren Objektmerkmals feinkategorisiert.
Durch die Feinkategorisierung bzw. Subkategorisierung ist eine besonders genaue Modellierung der Fahrzeugumgebung realisierbar, wodurch eine Verwendung der durchgeführten Kategorisierung für eine Trajektorieplanung des Fahrzeugs für ein autonomes Fahren möglich ist.
Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden anhand von Zeichnungen näher erläutert.
Dabei zeigen:
1 schematisch in einem Blockschaltbild einen Ablauf eines Verfahrens zum autonomen Fahren eines Fahrzeugs, und
2 bis 10 schematisch Draufsichten auf verschiedene Verkehrssituationen.
Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
In 1 ist in einem Blockschaltbild ein Ablauf eines Verfahrens zum autonomen Fahren eines in den 2 bis 10 gezeigten Fahrzeugs 1 dargestellt.
Das Fahrzeug 1 umfasst eine Bilderfassungsvorrichtung 2 zur Erfassung einer Fahrzeugumgebung, wobei die Bilderfassungsvorrichtung 2 beispielsweise eine Kamera umfasst. Die Bilderfassungsvorrichtung 2 ist dabei derart ausgebildet, dass eine Klassifizierung und somit ein Erkennen von auf erfassten Bildern vorhandenen und in den 2 bis 10 näher dargestellten Objekten 01 bis 09, wie beispielsweise Fahrzeugen oder Fußgängern, möglich ist.
In den erfassten Bildern erfolgt in einem ersten Verfahrensschritt S1 eine Detektion von in der Fahrzeugumgebung befindlichen Objekten 01 bis 09 und anschließend in einem zweiten Verfahrensschritt S2 eine Grobkategorisierung, d. h. Grobklassifikation, der Objekte 01 bis 09.
Diese Grobkategorisierung oder Vorkategorisierung erfolgt anhand von einem Volumen und/oder Bewegungsparametern der Objekte 01 bis 09, wobei die Objekte 01 bis 09 in die Kategorien ”Lastkraftwagen”, ”Personenkraftwagen”, ”Zweiräder” und ”Fußgänger” unterteilt werden. Im Rahmen dieser Vorkategorisierung werden unter anderem allgemein bekannte Klassifikationsansätze verwendet.
Anschließend wird in einem dritten Verfahrensschritt S3 eine Feinkategorisierung der Objekte 01 bis 09 unter Verwendung zumindest eines weiteren Objektmerkmals durchgeführt. In der Feinkategorisierung werden die Objekte 01 bis 09 Subkategorien zugeordnet, welche bei Fahrzeugen beispielsweise eine Aufteilung in verschiedene Fahrzeugmarken und/oder unterschiedliche Karosseriebauform umfassen. Bei als Fußgänger in der Grobkategorisierung erkannten, nicht näher dargestellten Objekten wird eine Feinkategorisierung beispielsweise anhand einer Mobilität der Fußgänger durchgeführt. Zu diesem Zweck werden Bewegungen der Fußgänger erfasst und ausgewertet. So können beispielsweise Kinder anhand spontaner, unüberlegter Bewegung, Erwachsene anhand eines recht vorhersehbaren Verhaltens und ältere Menschen an einer eingeschränkten Mobilität erkannt werden.
Aus dieser Feinkategorisierung resultierende Daten werden gemeinsam mit Daten weiterer Sensoren 3, wie beispielsweise Daten von Radarsensoren, Positionsdaten eines GPS-Sensors und anderer Sensoren, in einem vierten Verfahrensschritt S4 fusioniert.
Anhand der Ergebnisse dieser Fusion wird zur Modellierung der Fahrzeugumgebung in einem fünften Verfahrensschritt S5 eine Situationsanalyse durchgeführt, anhand welcher wiederum in einem sechsten Verfahrensschritt S6 unter Berücksichtigung weiterer Umgebungsdaten UD, wie beispielsweise Umwelteinflüsse, insbesondere Wetterdaten, und Daten über eine befahrene Straße, insbesondere Straßentypen, beispielsweise ”Autobahn”, ”Innenstadt”, ”Landstraße” usw., eine Trajektorieplanung für das Fahrzeug 1 für ein autonomes Fahren durchgeführt wird.
Anhand von in der Trajektorieplanung ermittelten Trajektoriedaten TD wird zur Realisierung des autonomen Fahrens eine Aktuatorik 4 derart angesteuert, dass eine Bewegungssteuerung für das Fahrzeug 1 in Längs- und/oder Querrichtung automatisch erfolgt.
In den 2 bis 10 sind verschiedene Verkehrssituationen des Fahrzeugs 1 dargestellt, in welchen sich unterschiedliche Objekte 01 bis 09 vor dem Fahrzeug 1 befinden. Insbesondere bei autonom durchgeführten Überholmanövern ist wichtig, dass dem Fahrzeug 1 bekannt ist, wie das zu überholende Objekt 01 bis 09 ausgebildet ist, um Rückschlüsse auf eine Überholbarkeit des jeweiligen Objekts 01 bis 09 ziehen zu können.
Aus diesem Grund werden die Objekte 01 bis 09 gemäß der vorherigen Beschreibung zunächst grob vorkategorisiert und anschließend feinkategorisiert.
Dabei wird das Objekt 01 zunächst als Fahrzeug vorkategorisiert und anschließend in der Feinkategorisierung als Baustellenfahrzeug erkannt, welches aufgrund seiner geringen Höchstgeschwindigkeit sehr einfach überholbar ist.
Auch das Objekt 02 wird zunächst als Fahrzeug vorkategorisiert, jedoch anschließend in der Feinkategorisierung als Lastkraftwagen erkannt, welcher aufgrund seiner Höchstgeschwindigkeit einfach überholbar ist.
Das Objekt 03 wird ebenfalls zunächst als Fahrzeug vorkategorisiert, aber anschließend in der Feinkategorisierung als Pritschenwagen oder so genannter Pickup erkannt, welcher ebenfalls aufgrund seiner Höchstgeschwindigkeit einfach überholbar ist.
Das Objekt 04 wird ebenfalls zunächst als Fahrzeug vorkategorisiert, aber anschließend in der Feinkategorisierung als Personenkraftwagen mit Anhänger erkannt, welcher ebenfalls aufgrund seiner Höchstgeschwindigkeit einfach überholbar ist.
Das Objekt 05 wird nach einer Vorkategorisierung als Fahrzeug in der Feinkategorisierung als Personenkraftwagenmodell einer bestimmten Fahrzeugmarke erkannt. Insbesondere sind zu verschiedenen Fahrzeugmodellen verschiedener Hersteller, d. h. Fahrzeugmarken, technische Daten hinterlegt, so dass aus diesen ermittelt werden kann, ob eine Überholbarkeit gegeben ist. Das Objekt 05 wird hierbei aufgrund seiner technischen Daten als überholbar eingestuft.
Das Objekt 06 wird nach einer Vorkategorisierung als Fahrzeug in der Feinkategorisierung als Personenkraftwagenmodell einer bestimmten Fahrzeugmarke erkannt. Weiterhin wird anhand einer Karosseriebauform erkannt, dass es sich um einen so genannten Van handelt. Das Objekt 06 wird hierbei aufgrund seiner hinterlegten technischen Daten als überholbar eingestuft.
Das Objekt 07 wird nach einer Vorkategorisierung als Fahrzeug in der Feinkategorisierung als Sportwagen einer bestimmten Fahrzeugmarke erkannt. Das Objekt 07 wird hierbei aufgrund seiner hinterlegten technischen Daten, insbesondere seiner hohen Leistung und Höchstgeschwindigkeit, als überholbar eingestuft, jedoch ist ein Überholen nicht zwingend erforderlich.
Das Objekt 08 wird ebenfalls nach einer Vorkategorisierung als Fahrzeug in der Feinkategorisierung als Sportwagen bzw. schnelles und leistungsfähiges Modell einer bestimmten Fahrzeugmarke erkannt. Das Objekt 08 wird somit überholbar eingestuft, jedoch ist ein Überholen nicht zwingend erforderlich.
Das Objekt 09 wird nach einer Vorkategorisierung als Fahrzeug in der Feinkategorisierung als Einsatzfahrzeug der Polizei erkannt. Das Objekt 08 wird somit überholbar eingestuft, jedoch ist ein Überholen nicht zwingend erforderlich.
Anhand der Feinkategorisierung ist es möglich, einen autonomen Überholvorgang des Fahrzeugs 1 zu planen. Bei der Planung wird davon ausgegangen, dass eine Gesamtsituation eine Überholsituation grundsätzlich erlaubt. Es erfolgen dabei zunächst insbesondere keine Betrachtungen von Geschwindigkeiten, Gegenverkehr und weiteren Verkehrsparametern.
Weiterhin sind in nicht näher dargestellter Weise beispielsweise beim Fahren in Innenstädten unterschiedliche Reaktionen und damit Trajektorieplanungen sowie Geschwindigkeitsverläufe anhand der Subkategorisierung von detektierten Fußgängern möglich.
Bezugszeichenliste

1: Fahrzeug
2: Bilderfassungsvorrichtung
3: Sensor
4: Aktuatorik
01 bis 09: Objekt
S1 bis S6: Verfahrensschritt
TD: Trajektoriedaten
UD: Umgebungsdaten

Claims

Verfahren zum Erkennen von Objekten (01 bis 09) in einer Fahrzeugumgebung mittels einer Bilderfassungsvorrichtung (2), wobei bei einer Modellierung der Fahrzeugumgebung eine Kategorisierung der Objekte (01 bis 09) durchgeführt wird, dadurch gekennzeichnet, dass – in einem ersten Schritt der Kategorisierung in einer Grobkategorisierung die Objekte (01 bis 09) anhand von deren Volumen und/oder Bewegungsparameter vorkategorisiert werden und – in einem zweiten Schritt der Kategorisierung in einer Feinkategorisierung die Objekte (01 bis 09) anhand zumindest eines weiteren Objektmerkmals feinkategorisiert werden.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass als weiteres Merkmal eine Fahrzeugmarke verwendet wird.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass als weiteres Merkmal eine Karosseriebauform eines Fahrzeugs verwendet wird.
Verwendung der mittels des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche durchgeführten Kategorisierung für eine Trajektorieplanung des Fahrzeugs (1) für ein autonomes Fahren.