DE102015116441A1 - Verfahren zur adaptiven Schätzung einer Winkelkorrekturkennlinie - Google Patents

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur adaptiven Bestimmung der Winkelkorrekturkennlinie auf Basis der Auswertung stationärer Ziele, wobei Störungen mittels eines mathematischen Modells modelliert werden, wobei eine an die Rauschterme der Störungen angepasste Regression durchgeführt wird.

Description

  • Technisches Gebiet
  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur adaptiven Schätzung einer Winkelkorrekturkennlinie, insbesondere zum Betreiben eines Radarsensors eines Kraftfahrzeugs.
  • Stand der Technik
  • In Kraftfahrzeugen sind immer häufiger Radarsensoren eingesetzt, um eine Umfeldüberwachung um das Kraftfahrzeug vornehmen zu können. Dadurch kann die aktuelle Verkehrssituation und das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer besser überwacht bzw. eingeschätzt werden, so dass im Bedarfsfall gegebenenfalls Maßnahmen zum Schutz des Fahrzeugs und der Insassen eingeleitet werden können.
  • Derzeit werden Radarsensoren beispielsweise im 77 GHz-Bereich verwendet, welche mit Hilfe von schnell aufeinanderfolgenden Rampen von ausgesendeten Radarsignalen, welche auch als sogenannte „fast chirps” bekannt sind, die Zielparameter von detektierten Objekten bestimmen. Diese Zielparameter sind im Wesentlichen die Relativgeschwindigkeit, der Abstand, der Azimutwinkel und der Elevationswinkel von detektierten Objekten. Die Liste der Zielparameter des detektierten Objekts wird als sogenannte Zielliste einem sich an die Detektion anschließenden Zielverfolgungsverfahren, auch Trackingverfahren genannt, übergeben. Aus diesen Zielverfolgungsverfahren können dann Informationen über das Ziel ermittelt werden, die für automotive As-sistenzanwendungen, wie Kreuzungsassistent, Spurwechselassistent, Rear-Traffic Alert usw. verwendbar sind, um beispielswiese eine Objekt-Validierungen und/oder eine Auswahl eines relevanten Objekts vorzunehmen.
  • Dabei treten Fehler auf, die zu korrigieren sind.
  • Darstellung der Erfindung, Aufgabe, Lösung, Vorteile
  • Daher ist es die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren zu schaffen, mittels welchem Korrekturen einfach und zuverlässig durchführbar sind.
  • Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung wird mit den Merkmalen gemäß Anspruch 1 gelöst.
  • Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung betrifft ein Verfahren zur adaptiven Bestimmung der Winkelkorrekturkennlinie auf Basis der Auswertung stationärer Ziele, wobei Störungen mittels eines mathematischen Modells modelliert werden, wobei eine an die Rauschterme der Störungen angepasste Regression durchgeführt wird. Dadurch kann eine Winkelkorrekturkennlinie auch für größere Winkel einfach und dennoch genau bestimmt werden.
  • Dabei ist es besonders vorteilhaft, wenn bei stationären Zielen der Zusammenhang zwischen der relativen Radialgeschwindigkeit vr, der Eigengeschwindigkeit vego und dem Sichtwinkel α definiert ist zu: vr = vego·cos(α). Dadurch kann eine einfache Beziehung zur Bestimmung des Sichtwinkels verwendet werden.
  • Auch ist es vorteilhaft, wenn als Störung ein winkelabhängiger systematischer Winkelmessfehler und/oder ein nicht systematischer Fehler in der Winkelmessung berücksichtigt wird bzw. werden. So können die auftretenden Störungen gut erfasst werden.
  • Auch ist es vorteilhaft, wenn sich die winkelabhängige Verzerrung ergibt zu:
    Figure DE102015116441A1_0002
  • Ebenso ist es vorteilhaft, wenn sich für eine Schätzung des Sichtwinkels α ergibt:
    Figure DE102015116441A1_0003
  • Weiterhin ist es vorteilhaft, wenn eine an die Rauschterme nα und nvr jeweils angepasste Regression durchgeführt wird.
  • Ebenso ist es vorteilhaft, wenn eine Quantisierung der zu schätzenden Winkelkorrekturkennlinie durchgeführt wird.
  • Auch ist es weiterhin vorteilhaft, wenn ein Erwartungswert orthogonal zum Funktionsverlauf gebildet wird.
  • Besonders vorteilhaft ist es, wenn eine Erwartungswertbildung als Schwerpunktbildung entlang von orthogonalen Geraden erfolgt.
  • Weiterhin ist es vorteilhaft, wenn gemessene Ziele entsprechend ihrem Abstand zur jeweiligen Gerade gewichtet, um so adaptiv den Schwerpunkt zu jedem Winkelbereich zu bestimmen, wobei daraus eine Schätzung der Verzerrung vorgenommen wird.
  • Vorteilhafte Weiterbildungen der vorliegenden Erfindung sind in den Unteransprüchen und der nachfolgenden Figurenbeschreibung beschrieben.
  • 1 ein Diagramm zur Darstellung von Rampen als ausgesendete Radarsignale,
  • 2 eine schematische Darstellung eines Radarsensors,
  • 3 eine Darstellung eines Kraftfahrzeugs in einer Verkehrssituation mit einem stationären Ziel,
  • 4 ein Diagramm mit einer Geschwindigkeitsverteilung in Abhängigkeit des Messwinkels,
  • 5 zwei Darstellungen einer Quantisierung der zu schätzenden Winkelkorrekturkennlinie,
  • 6 eine Darstellung einer Skalierung mit orthogonaler Erwartungswertbildung,
  • 7 eine Darstellung gewichteter Rohziele, und
  • 8 Eine Darstellung der Genauigkeit einer adaptiven Winkelkorrekturkennlinien-Schätzung.
  • Bevorzugte Ausführung der Erfindung
  • Die 1 zeigt in einem Diagramm eine Kennlinie 1 von schnellen Rampen 2 von ausgesendeten Radarsignalen, die als Sendeschema zur Bestimmung der Zielparameter eines Objekts ausgesendet werden. Dabei wird von T = 0 bis zum Zeitpunkt T1, also über die Zeitdauer der Länge T1, eine Anzahl von N Rampen ausgesendet, die im Wesentlichen alle gleich ausgebildet sind. Der insbesondere im 77 GHz-Bereich arbeitende Radarsensor verwendet das Konzept der schnell aufeinanderfolgenden Rampen. Bei diesem Verfahren werden innerhalb eines Zyklus der Dauer T1 N Frequenzrampen der Dauer T1/N hintereinander ausgesendet, siehe 1).
  • Die aktuelle Sendefrequenz der Frequenzrampen wird dabei innerhalb der Übertragungsbandbreite B linear verändert, entsprechend einer linearen Frequenzmodulation.
  • Die Verarbeitung der gleichzeitig in der Zeit empfangenen Daten erfolgt anschließend in der Zeitspanne von T1 bis T2, sodass der gesamte Messzyklus einer Dauer von T2 entspricht.
  • Die 2 zeigt schematisch eine Darstellung eines erfindungsgemäßen Radarsensors 10. Der Radarsensor 10 verfügt über zwei Sendeantenne Tx, 11 und vier Empfangsantennen Rx, 12. Die Empfangsantennen 12 sind dabei im Wesentlichen äquidistant im Abstand dR in x-Richtung angeordnet. Die Sendeantennen 11 besitzen sowohl einen Abstand dTx in x-Richtung als auch einen Abstand dTy in y-Richtung zueinander und arbeiten im Zeitmultiplex, also mit einem abwechselnden, zeitversetzten Senden des gleichen Sendesignals. Das reflektierte Signal wird in den Empfängern 12 zunächst mit dem Sendesignal in das Basisband herunter gemischt und abgetastet, und liegt zum Zeitpunkt T1 gespeichert in einer M×N-Matrix vor mit M = den Abtastwerten pro Rampe und mit N Rampen.
  • Anschließend erfolgt dann eine Transformation des derart gespeicherten 2D-Basisbandsignals in den 2D-Frequenzbereich. Das resultierende Signal im Frequenzbereich stellt eine Überlagerung von Reflektionen von relevanten Zielen und Reflektionen von unerwünschten Zielen dar, welche auch in der Radartechnik als Clutter, also als Störechos bedingt durch Reflexionen am Boden, Randbebauung und durch Regen, bezeichnet werden.
  • Nach der Detektion und Auswertung des reflektierten Sendesignals ergibt sich für ein relevantes Ziel ein Signal bestehend aus zwei Basisfrequenzen, nämlich der Frequenz f1 in der ersten Dimension und der Frequenz f2 in der zweiten Dimension. Die Frequenz f1 ist dabei im Wesentlichen ausschließlich abhängig von dem Abstand R des Zieles von dem Radarsensor und die Frequenz f2 ist im Wesentlichen ausschließlich abhängig von der Relativgeschwindigkeit v des Ziels zum Radarsensor.
  • Dazu wird mittels der Differenzphasen zwischen den vier Empfangsantennen an der Stelle des auszuwertenden Frequenz-Tupels die Laufzeitdifferenz des reflektierten Signals und somit der Azimutwinkel bestimmt. Die Phasendifferenz zwischen den Sendeantennen ermöglicht aufgrund der räumlich versetzten Anordnung, siehe 2, darüber hinaus die Messung des Elevationswinkels.
  • Die so ermittelten Rohzielparameter bilden gegebenenfalls zusammen mit Zusatzinformationen, wie beispielsweise Signalpegel und Zuverlässigkeit der generierten Werte, ein sogenanntes Rohziel, aus dem in einer weiteren Verarbeitungsstufe mittels Verfolgungs-Algorithmen Objekte gebildet werden können.
  • Insbesondere für radarbasierte Fahrerassistenzsysteme ist eine genaue Sichtwinkelbestimmung essentiell, um eine hinreichend genaue Positionsbestimmung von Objekten in großer Entfernung zu ermöglich.
  • Ein Spurwechselassistent basiert beispielsweise auf dem Nachverfolgen, auch Tracking genannt, von Objekten, die in einer Entfernung von etwa 70 m valide erzeugt bzw. identifiziert werden müssen, um eine rechtzeitige Warnung des Fahrers zu erreichen. Da es sich hierbei um Objekte der ersten Nachbarspur handelt, ist somit eine genaue Winkelbestimmung in kleinen Winkelbereichen von etwa bis zu ±15° erforderlich.
  • Die Messung des Sichtwinkels wird darüber hinaus jedoch durch verschiedene systematische Störeinflüsse negativ beeinflusst. Einerseits führen Toleranzen im Anbau der Sensoren zu einer Verstellung und dadurch zu einem globalen Fehler in der Winkelmessung, welcher als Verstellwinkel oder globaler Offset bezeichnet wird.
  • Weiterhin entstehen durch den Stoßfänger und andere Bauteile aufgrund von Reflexionen, Beugung, Brechung und Mehrwegeausbreitungen der Signale systematische Messfehler, die sich abhängig vom Einfallswinkel unterscheiden. Diese werden im Folgenden als lokale Verzerrungen bezeichnet.
  • Winkelmessfehler sind, wie eingangs erwähnt, besonders kritisch bei Zielen in großer Entfernung, da Winkelfehler dort zu großen Positionsfehlern führen. Daher ist es wichtig, um eine zuverlässige Funktionsweise zu gewährleisten, insbesondere für die Anwendungen Spurwechselassistent und CTA, auch Cross Traffic Alert genannt, eine Korrektur der gemessenen Sichtwinkel vorgenommen werden.
  • Ein einfaches Verfahren zur Bestimmung der lokalen Fehler ist die statische Kalibrierung, bei der mittels einer sogenannten Schwenkarmmessung die lokalen Verzerrungen exemplarisch auf Basis weniger Versuchsträger für eine Baureihe aufgenommen und in einer Winkelkorrekturkennlinie, auch WKKL genannt, abgelegt werden. Diese Winkelkorrekturkennlinie dient dann als Grundlage für die Korrektur der Winkelmessung aller vom Band laufenden Automobile dieser Baureihe. Allerdings führen Toleranzen in der Anfertigung und Unterschiede in der individuellen Ausstattung zu teilweise erheblichen Unterschiedenen zwischen der in der Software hinterlegten und der tatsächlich, physikalisch vorhanden Winkelkorrekturkennlinie.
  • Bevorzugt ist jedoch ein Ansatz der Bestimmung der Winkelkorrekturkennlinie, welcher eine adaptive Bestimmung der Winkelkorrekturkennlinie auch während der Fahrt des Kraftfahrzeugs mit dem Radarsensor erlaubt. Dies basiert darauf, dass die Bewegung vorbeifahrender Fahrzeuge analysiert wird. Dies ist jedoch besonders bevorzugt bei kleinen Winkeln, insbesondere für einen Spurwechselassistenten.
  • Das vorgestellte erfindungsgemäße Verfahren erlaubt die Bestimmung der adaptiven Winkelkorrekturkennlinie. Das Verfahren liefert dabei auch zuverlässige Korrekturwerte in betragsmäßig großen Winkelbereichen. Dieses Verfahren ist somit besonders für die oben erwähnte CTA-Funktion von großem Interesse.
  • Kern des erfindungsgemäßen Verfahrens zur adaptiven Bestimmung der Winkelkorrekturkennlinie ist die Auswertung stationärer, also stehender, Ziele 21. Da sich stehende Ziele mit der Eigengeschwindigkeit vego vom eigenen Fahrzeug 20 wegbewegen, gilt für diese Ziele der folgende bekannte Zusammenhang zwischen der relativen Radialgeschwindigkeit νr, der Eigengeschwindigkeit νego und dem Sichtwinkel α, siehe 3: νr = νego·cos(α). (1)
  • Das erfindungsgemäße Verfahren basiert auf einer mathematisch konsistenten Modellierung der zugrundeliegenden Störungen von α. Neben den zu bestimmenden winkelabhängigen systematischen Winkelmessfehlern Δαsys(α) (WKKL) kommt es jedoch auch zu nicht-systematischen Fehlern nα in der Winkelmessung, die auf verschiedene Rauschprozesse zurückzuführen sind. Nach dem zentralen Grenzwertsatz ist diese Störung näherungsweise als additiver, weißer, mittelwertfreier und gaußverteilter Zufallsprozess zu beschreiben (AWGN-Rauschen). Diese Störung beeinflusst auch die Messung ν ~r der relativen Radialgeschwindigkeit νr und wird im Folgenden mittels des additiven Terms
    Figure DE102015116441A1_0004
    modelliert.
  • Damit ergeben sich folgende Zusammenhänge für den gemessenen Winkel α ~ und die gemessene relative Radialgeschwindigkeit ν ~r :
    Figure DE102015116441A1_0005
  • Unter Berücksichtigung von Gleichung (1) und unter Annahme einer fehlerfrei vorliegenden Eigengeschwindigkeitsschätzung, ergibt sich somit:
    Figure DE102015116441A1_0006
  • Damit berechnet sich die gesuchte winkelabhängige Verzerrung zu:
    Figure DE102015116441A1_0007
  • Der Arkuscosinus-Term entspricht dabei dem tatsächlichen Winkel α.
  • Es gilt allerdings:
    Figure DE102015116441A1_0008
  • Für α < 0 muss daher das Vorzeichen vor dem Arkuskosinus invertiert werden. Anders ausgedrückt muss entschieden werden, ob das Ziel der linken oder rechten Fahrbahnseite zugeordnet wird, da das Verhältnis
    Figure DE102015116441A1_0009
    lediglich vom Betrag des Winkels abhängt. Mit der Maximum-Likelihood-Entscheidungs-Regel ergibt sich für die optimale Schätzung des Sichtwinkels α:
    Figure DE102015116441A1_0010
  • Nach dieser Entscheidungsregel kommt es zu einer Fehlentscheidung, wenn sign(α) ≠ sign(α ~). Anders ausgedrückt würde das Ziel in diesem Fall der falschen Fahrzeugseite zugeordnet. Daher kann in dem hier vorgestellten Verfahren zur adaptiven Berechnung der Winkelkorrekturkennlinie auf Rohziele aus sehr kleinen Winkelbereichen verzichtet werden.
  • Um eine optimale Schätzung der Winkelkorrekturkennlinie zu erreichen, wird eine an die Rauschterme
    Figure DE102015116441A1_0011
    und nα angepasste Regression bzw. Mittelung durchgeführt.
  • Zur Veranschaulichung des Zusammenhangs aus Gleichung (4) ist eine Messung einer Testtahrt in 4 dargestellt. Dabei zeigt 4 die Geschwindigkeitsverteilung
    Figure DE102015116441A1_0012
    der Rohziele in Abhängigkeit des Messwinkels.
  • Die Rohzielwolke zeigt zum einen deutlich die Auswirkung der Rauschprozesse sowie die zu bestimmenden lokalen, systematischen Verzerrungen aufgrund des Stoßfängers, was eine systematische Abweichungen vom idealen Cosinus-Verlauf hervorruft, welcher mit der durchgezogenen Linie dargestellt ist.
  • Ein Rauschen in der Messung der relativen Radialgeschwindigkeit bewirkt ein Rauschen in der y-Komponente gemäß 4, wobei ein Rauschen im Messwinkel ein Rauschen in der x-Komponente gemäß 4 bewirkt.
  • Es wird bei dem Verfahren zur Bestimmung einer Winkelkorrekturkennlinie die Ordinate entsprechend der 5, links in Winkelbereiche unterteilt. Diese Winkelbereiche bestimmen die Quantisierung der zu schätzenden Winkelkorrekturkennlinie. Die 5 rechts zeigt eine alternative Methode, bei der die Abszisse in verschiedene Winkelbereiche unterteilt wird. Dabei wird in der 5 links ein fester Messwinkel vorgegeben, während in 5 rechts ein fester Schätzwinkel vorliegt.
  • Die Methode nach 5 rechts führt eine Erwartungswertbildung, wie Mittelung, entlang des Messwinkels durch. Die Methode gemäß 5 rechts realisiert alternativ eine Erwartungswertbildung entlang des Geschwindigkeitsverhältnisses. Der jeweils andere Rauschterm verursacht somit systematische Fehler aufgrund von Zuordnungsfehlern zu den einzelnen Winkelbereichen.
  • Um diese systematischen Fehler zu minimieren, wird vorteilhaft eine Regression vorgeschlagen, die beide Rauschterme entsprechend ihrer Rauschleistung optimal behandelt.
  • Zur optimalen Berücksichtigung der Rauschterme wird die Ordinate entsprechend mit einem Skalierungsfaktor γ skaliert, welcher sich aus dem Größenverhältnis der Rauschterme in x- und y-Komponente ergibt, also ein SNR-optimierter Skalierungsfaktor. Anschließend wird der Erwartungswert orthogonal zum Funktionsverlauf gebildet. Da der Funktionsverlauf jedoch im Allgemeinen unbekannt ist, jedoch näherungsweise einer Kosinus-Charakteristik entspricht, wird dieser als Grundlage der Erwartungswertbildung genutzt. Nach entsprechender Skalierung werden in äquidistanten Winkelschritten orthogonale Geraden y = m(x) zum Kosinus gebildet. Dieses Vorgehen ist in 6 visualisiert.
  • Die Erwartungswertbildung erfolgt als Schwerpunktbildung entlang der Geraden. Deren Steigung wird maßgeblich durch den Skalierungsfaktor γ bestimmt. Für γ = 0 bzw. γ → ∞ liegen diese vertikal bzw. horizontal zur Abszisse und entsprechen somit den zuvor vorgestellten Ansätzen zur Erwartungswertbildung. Daher handelt es sich hierbei um eine verallgemeinerte Form der Regression.
  • Die Regression erfolgt dann beispielsweise auf Basis des Nadaraya-Watson-Kernels, der eine Gaußfunktion als Basisfunktion verwendet und damit den Einfluss des AWGN-Rauschens optimal berücksichtigt. Gemessene Rohziele werden folglich entsprechend ihrem Abstand zur betrachteten Geraden gewichtet, um so adaptiv den Schwerpunkt zu jedem Winkelbereich zu ermitteln, siehe 7.
  • Die Gewichtung, mit der die Rohziele in die Schwerpunktberechnung einfließen, ist durch die unterschiedliche Intensität der Datenpunkte veranschaulicht.
  • Unter der Annahme, dass sich der Schwerpunkt (xS,i, yS,i) des Winkelbereichs i auf der Geraden y = mi(x) befindet, genügt die adaptive Bestimmung der x-Komponente xS,i des Schwerpunkts. Dadurch kann der Speicherbedarf der adaptiven Winkelkorrekturkennlinie halbiert werden. Die y-Komponente kann unter Verwendung der Geradengleichung rechnerisch ermittelt werden.
  • Für die berechneten Schwerpunkte gilt der systematische Zusammenhang:
    Figure DE102015116441A1_0013
  • Daraus ergibt sich die Schätzung der Verzerrung an der Stelle xS,i unter Berücksichtigung des Vorzeichens entsprechend Gleichung (7) wie folgt:
    Figure DE102015116441A1_0014
  • Die Genauigkeit der adaptiven Winkelkorrekturkennlinie-Schätzung ist in 8 exemplarisch für eine einstündige Testfahrt dargestellt. Hierfür wurde initial eine Referenzkennlinie mittels Schwenkarmmessung ermittelt
  • Die starken Abweichung in kleinen Winkelbereichen sind durch auftretende Störeinflüsse zu begründen, wobei der Sprung bei α ~ = 0° durch den Wechsel der Seitenzuordnung entsteht.
  • Innerhalb der Winkelbereiche 8° ≤ α ~ ≤ 70° liefert der Ansatz sehr genaue Ergebnisse.
  • Bezugszeichenliste
    • 1
    Kennlinie
    2
    Rampe
    10
    Radarsensor
    11
    Sendeantenne
    12
    Empfangsantenne

Claims (10)

  1. Verfahren zur adaptiven Bestimmung der Winkelkorrekturkennlinie auf Basis der Auswertung stationärer Ziele, wobei Störungen mittels eines mathematischen Modells modelliert werden, wobei eine an die Rauschterme der Störungen angepasste Regression durchgeführt wird.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass bei stationären Zielen der Zusammenhang zwischen der relativen Radialgeschwindigkeit vr, der Eigengeschwindigkeit vego und dem Sichtwinkel α definiert ist zu vr = vego·cos(α)
  3. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass als Störung ein winkelabhängiger systematischer Winkelmessfehler und/oder ein nicht systematischer Fehler in der Winkelmessung berücksichtigt wird.
  4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass sich die winkelabhängige Verzerrung ergibt zu:
    Figure DE102015116441A1_0015
  5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass sich für eine Schätzung des Sichtwinkels ergibt:
    Figure DE102015116441A1_0016
  6. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass eine an die Rauschterme nα und nvr jeweils angepasste Regression durchgeführt wird.
  7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass eine Quantisierung der zu schätzenden Winkelkorrekturkennlinie durchgeführt wird.
  8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass ein Erwartungswert orthogonal zum Funktionsverlauf gebildet wird.
  9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass eine Erwartungswertbildung als Schwerpunktbildung entlang von orthogonalen Geraden erfolgt.
  10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass gemessene Ziele entsprechend ihrem Abstand zur jeweiligen Gerade gewichtet, um so adaptiv den Schwerpunkt zu jedem Winkelbereich zu bestimmen, wobei daraus eine Schätzung der Verzerrung vorgenommen wird.
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