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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln einer Winkelstellung eines Anhängers ohne Zielmarkierung gegenüber einem Zugfahrzeug, an welches der Anhänger angekuppelt ist, wobei ein Rohbild zumindest eines Teils des Anhängers mittels der Heckkamera des Zugfahrzeugs erhalten wird. Außerdem betrifft die vorliegende Erfindung eine Auswerteeinrichtung zum Bestimmen einer Winkelstellung eines Anhängers gegenüber einem Zugfahrzeug, an welches der Anhänger angekuppelt ist, durch eine Heckkamera für das Zugfahrzeug zum Erhalten eines Rohbildes zumindest eines Teils des Anhängers.
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In einem Fahrzeug-Anhänger-Gespann mit einem Fahrzeug und einem Anhänger besteht das Problem, dass der rückwärtige Raum oder der Anhänger selbst kaum zu sehen sind für den Fahrer des Fahrzeugs. Der rückwärtige Raum um das Fahrzeug-Anhänger-Gespann ist nur in Bruchteilen durch den Innenspiegel und die beiden Außenspiegel sichtbar. Dadurch entstehen Schwierigkeiten insbesondere beim Rückwärtsfahren oder beim Durchführen anderer Manöver. Insbesondere mit kleinen oder schmalen Anhängern, die von dem Zugfahrzeug verdeckt werden und kaum über die Außenspiegel sichtbar sind, hat der Fahrer kaum eine Möglichkeit zu erkennen, in welcher Winkelstellung sich der Anhänger gegenwärtig befindet. Assistenzsysteme für den Anhängerbetrieb erfordern auch oft die Bestimmung der Winkelstellung des Anhängers.
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Des Weiteren können andere schwierige Szenarien während des Fahrens eines Fahrzeugs mit einem Anhänger angetroffen werden. Insbesondere bei schneller Vorwärtsfahrt kann eine Anhängerassistenz hilfreich sein, die die Detektion des Anhängerweges liefert, oder beim Fahren über einen Hang wäre eine Anhängerrutschdetektion hilfreich. Bei solchen Szenarien soll der Anhängergierwinkel detektiert werden und der jeweilige Status des Anhängers hinsichtlich des Fahrzeugs soll dem Benutzer ständig angezeigt werden.
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Es ist daher das Ziel der vorliegenden Erfindung, einen Winkel des gezogenen Anhängers hinsichtlich der Längsachse des Zugfahrzeugs, an welches der Anhänger angekuppelt ist, zu erhalten. Sobald der Winkel erhalten ist, stehen dem Benutzer zahlreiche Funktionen zur Verfügung, welche die Nutzung dieses Anhängerwinkels erfordern.
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Somit kann beispielsweise ein Anhängerparkassistenzsystem zur Verfügung gestellt werden, wenn der Rückwärtsgang eingelegt wird. Zusätzlich kann der detektierte Winkel verwendet werden, um eine Eskalation des Anhängers zu erkennen, wen das Fahrzeug-Anhänger-Gespann mit einer gewissen Geschwindigkeit vorwärts fährt. Des Weiteren kann der detektierte Winkel verwendet werden, um ein Rutschen des Anhängers zu erkennen, wenn das Fahrzeug-Anhänger-Gespann auf einer Neigung fährt. Des Weiteren kann der detektierte Winkel auch verwendet werden, um einen Fahrweg des Anhängers auf einem Bildschirm für den Benutzer einzublenden abhängig von der gegenwärtigen Winkelstellung zum Beispiel beim Rückwärtsfahren. Zahlreiche andere Möglichkeiten der Anwendung für den detektierten Winkel sind denkbar.
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Hierzu gibt es bereits einige Verfahren zur Bestimmung des Winkels eines Anhängers gegenüber der Längsachse des Zugfahrzeugs. So stellt beispielsweise Volkswagen einen kamera-basierten Anhängerassistenten zur Verfügung, um den Anhängerwinkel zu bestimmen. Außerdem stellt Jaguar Landrover einen JLR Anhänger-Assistenten zur Verfügung, in dem eine bekannte Zielmarkierung (drei schwarze Kreise auf weißem Hintergrund) an dem Anhänger als Zielmarkierung angebracht sind. Der entsprechende Algorithmus detektiert dann die bekannte Zielmarkierung.
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Ford stellt ebenfalls einen Anhänger-Assistenten bereit, der eine bekannte Zielmarkierung detektiert. Ein Schachbrettmuster ist darin an der Deichsel des Anhängers angebracht. Der Algorithmus detektiert wiederum das bekannte Schachbrettmuster.
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Aus der Druckschrift
US 9,085,261 B2 , ist ein Rückblicksystem mit Anhängerwinkeldetektion bekannt. Durch eine rückwärts gerichtete Kamera an dem Zugfahrzeug, werden rückwärts gerichtete Aufnahmen gemacht. Wenn ein Anhänger an das Zugfahrzeug angekuppelt ist, wird der Anhängerwinkel aus den aufgenommenen Bildern der rückwärts gerichteten Kamera mittels eines Prozessors errechnet. Dabei wird ein bekanntes Zielmarkierungsmuster insbesondere an dem Anhänger ausgewertet.
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Des Weiteren ist aus der Druckschrift
US 2015/0115571 A1 , ein Verfahren zur visuellen Assistenz durch graphische Einblendung auf einem Bild einer Rückwärtskamera bekannt. Durch diese visuelle Assistenz kann der Fahrer beispielsweise beim Rückwärtsfahren auf einen Anhänger zu unterstützt werden, um die Deichsel mit der Anhängerkupplung so genau wie möglich anzusteuern. Dabei wird ein Kameramodell bereitgestellt, um das Kamerabild in den Fahrzeugkoordinaten den Weltkoordinaten zuzuordnen. Das Verfahren berechnet den Fahrweg des Fahrzeugs entsprechend dem gegenwärtigen Lenkwinkel voraus.
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Des Weiteren offenbart die Druckschrift
US 2013/0158863 A1 eine Vorausberechnung eines Rückfahrweges eines Anhängers mit Hilfe von GPS und Kamerabildern. Dabei wird eine gegenwärtige Position des Fahrzeugs und des Anhängers mit Hilfe eines GPS-Systems gewonnen. Der gegenwärtige Standort des Fahrzeug-Anhänger-Gespanns und eine Zielposition des Fahrzeug-Anhänger-Gespanns werden auf dem Bildschirm präsentiert. Dazu wird der Rückfahrweg des Anhängers vorausberechnet abhängig von dem Lenkwinkel des Fahrzeugs und dem Winkel zwischen Fahrzeug und Anhänger und auf dem Bildschirm eingeblendet.
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Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung, den Winkel, den ein Anhänger gegenüber dem Zugfahrzeug einnimmt, mit möglichst wenig Aufwand zu ermitteln.
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Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch ein Verfahren nach Anspruch 1 sowie einer Auswertungsvorrichtung nach Anspruch 11 gelöst. Vorteilhafte weitere Entwicklungen der Erfindung sind aus den abhängigen Ansprüchen ersichtlich.
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Dementsprechend wird ein Verfahren zum Ermitteln einer Winkelstellung eines Anhängers gegenüber einem Zugfahrzeug, an welches der Anhänger angekuppelt ist, geschaffen. Vorzugsweise ist die Winkelstellung der Winkel, den der Anhänger relativ zur Längsachse des Zugfahrzeugs einnimmt. Ein Rohbild zumindest eines Teils des Anhängers wird mittels einer Heckkamera des Zugfahrzeugs für dieses Verfahren erhalten. Somit wird ein Rohbild mittels einer Kamera von dem Zugfahrzeug rückwärts auf den Anhänger gerichtet erfasst. Dabei ist es nicht notwendigerweise erforderlich, dass der gesamte Anhänger in einem Rohbild abgebildet ist. Vielmehr ist es beispielsweise ausreichend, wenn die Zugstange (auch Deichsel genannt) des Anhängers oder auch nur ein Teil der Zugstange in dem Rohbild enthalten ist.
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Das Rohbild wird in Blöcke unterteilt. Diese Blöcke haben vorzugsweise gleiche Größe. Beispielsweise wird das Rohbild in NxM Blöcke eingeteilt. Jeder Block kann die Größe 8x8 Pixel haben. Für jeden der Blöcke wird ein Texturwert bestimmt. Somit kann ein Block auf ein Pixel reduziert werden, der den Texturwert repräsentiert. Dies bedeutet, dass das Rohbild in eine Texturwertkarte (erste Karte) transformiert wird.
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Diejenigen Blöcke des Rohbilds oder diejenigen Pixel der Texturwertkarte, welche ein vorgegebenes Wiederholungskriterium erfüllen, sind in der ersten Karte markiert. Wenn beispielsweise eine Textur selten oder gar nicht wiederholt wird, ist es eine ungewöhnliche Textur. So eine seltene oder ungewöhnliche Textur kann die Deichsel des Anhängers repräsentieren, da sie nur einmal in dem Rohbild erscheint. Nach dem Markieren der Blöcke, d. h. die erste Karte erzeugt ist, kann die Winkelstellung des Anhängers auf Grundlage der markierten Blöcke der ersten Karte bestimmt werden. Beispielsweise kann der Mittelpunkt des Bereiches mit den markierten Blöcken hinsichtlich der Position des Zughakens oder einer entsprechenden Normale des Fahrzeugs den Winkel der Deichsel oder des Anhängers repräsentieren.
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Das Verfahren kann ohne Zielmarkierung durchgeführt werden, was bedeutet, dass die Detektion des Anhängers durchgeführt werden kann, ohne dass der Benutzer einen Zielsticker benötigt. Im Gegensatz dazu erfordern zielmarkierungsbasierte Anhängerassistenten, dass der Benutzer eine leicht zu detektierende Zielmarkierung mit einem bekannten Design auf dem Anhänger platziert. Dies hilft der Kamera, den Anhänger, den sie verfolgen soll, zu identifizieren. Jedoch bedeutet dies für ein Verfahren ohne Zielmarkierung wie das vorliegende Verfahren, dass für die anfängliche Einrichtung des Systems, ein Schritt weniger erforderlich ist, und das Verfahren ohne Zielmarkierung erlaubt auch eine vereinfachte Wartung des Systems, da dort kein Sticker vorhanden ist, der veraltet, verschmutzt oder beschädigt wird.
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Vorzugsweise werden die Blöcke der Rohbilder in (horizontale) Streifen gruppiert und die Markierung der Blöcke wird auf der Grundlage eines Histogramms der Textur eines jeden Streifens durchgeführt. Der Vorteil einer Einteilung des Bildes in Streifen ist, dass ein unterschiedlicher Schwellwert für jeden abgeschnittenen Bereich auf einer lokalisierten Histogrammuntersuchung angewendet werden kann. Unter ungünstigen Umständen, besteht die Möglichkeit, einen Bereich der Anhängerkupplung mit einer globalen Histogrammschwelle zu verpassen. Auch ist streifenbasierte Texturanalyse imstande, Änderungen in der Oberfläche zu handhaben (zum Beispiel kann die Straße unterschiedliche Oberflächentypen aufweisen).
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Eine weitere Ausführungsform schließt die Schritte Ermitteln eines Luminanzwertes eines jeden der Blöcke und Markieren von Blöcken, deren Luminanzwert ein vorgegebenes Wiederholungskriterium erfüllt, in einer zweiten Karte ein, wobei der Schritt des Ermittelns der Winkelstellung des Anhängers auf der Grundlage der markierten Blöcke der ersten Karte und der zweiten Karte erfolgt. Mit anderen Worten wird neben einer Analyse ungewöhnlicher Texturmerkmale eine Analyse ungewöhnlicher Luminanzmerkmale durchgeführt. In ähnlicher Weise wie die Texturanalyse, wird die Luminanzanalyse an jedem der Blöcke durchgeführt. Eine niedrige Wiederholungsrate der Luminanzwerte kann die Deichsel des Anhängers angeben. Anhand dieser Luminanzwerte wird die zweite Karte erzeugt. Die Winkelstellung der Deichsel beziehungsweise des Anhängers kann nun aus der Information der ersten Karte und der zweiten Karte gewonnen werden.
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Zusätzlich kann der Schritt des Einteilens der ersten Karte und/oder der zweiten Karte in Abschnitte und Benutzen nur der Abschnitte zum Ermitteln der Winkelposition, die die meisten markierten Blöcke einschließen. Ein solches Einteilen in Abschnitte kann die Anzahl der zu verarbeitenden Blöcke reduzieren. Insbesondere können der eine oder mehreren Abschnitte für die Verarbeitung ausgewählt werden, welche die meisten markierten Blöcke enthalten, d. h. welche beispielsweise eine sehr langsame Wiederholung von Texturwerten und/oder Luminanzwerten, aufweisen.
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In einer weiteren Ausführungsform kann eine Kantendetektion an einer Grenze zwischen markierten und unmarkierten Blöcken durchgeführt werden, wobei die Winkelstellung des Anhängers auf der Grundlage einer oder mehrere detektierter Kanten erfolgt. Wenn beispielsweise der Bereich mit den markierten Blöcken den Bereich des Rohbildes, der die Deichsel repräsentiert, abdeckt, entsprechen die Grenzen oder Kanten dieses Bereiches den Kanten der Deichsel.
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Des Weiteren kann eine Pixelebenenkantenverbesserung an einem oder mehreren detektierten Kanten durchgeführt werden. Wenn die Kanten auf Blockbasis erhalten werden, sind die Kanten sehr grob. Daher verbessert eine Verfeinerung der Kanten auf Pixelbasis die Genauigkeit der Kanten enorm. Folglich kann die Winkelstellung des Anhängers genauer durchgeführt werden, wenn auf Pixelbasis verfeinerte Kanten verwendet werden.
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In einer Ausführungsform kann ein Mittelpunkt der markierten Blöcke zur Ermittlung der Winkelstellung des Anhängers bestimmt werden. Der Mittelpunkt der markierten Blöcke kann zum Beispiel durch Verwendung der detektierten Kanten bestimmt werden. Es ist einfach, eine Mittellinie einer linken Kante und einer rechten Kante des Bereiches mit den markierten Blöcken, das heißt der Deichsel, zu bestimmen, wenn der Mittelpunkt der linken Deichselkantengrenze und der entsprechenden rechten Deichselkantengrenze für ein paar Pixel zum Anhängerkugelkopf hin bestimmt werden und ein Linieneinpassungsalgorithmus angewendet wird.
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In einer Weiterentwicklung wird der Winkel des Mittelpunktes des Bereiches markierter Blöcke hinsichtlich des Anhängerkugelkopfes (Mittellinie) gemessen gegenüber einer vorgegebenen Normale zum Bestimmen der Winkelstellung des Anhängers. Diese vorgegebene Normale kann die Längsachse des Zugfahrzeugs sein. Der Unterschied zwischen dieser Normalen und der Mittellinie des Bereiches mit den markierten Blöcken kann den Winkel der Deichsel oder des Anhängers repräsentieren.
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Alternativ können die Pixel des Mittelpunktes des Bereiches markierter Blöcke in polare Koordinaten zum Bestimmen der Winkelstellung des Anhängers übertragen werden. Eine solche Transformation in polare Koordinaten transformiert einen Winkel in eine Entfernung, die leichter zu detektieren ist. Somit wird ein spezifischer Winkel des Anhängers in eine bestimmte horizontale Position in einer polaren Koordinatenkarte transformiert.
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Wie bereits oben angegeben, können die markierten Blöcke die Deichsel des Anhängers repräsentieren. Eine Deichsel ist durch eine Vielzahl von einzelnen Bauteilen gekennzeichnet, die in großen Texturunterschieden und großen Luminanzunterschieden resultieren. Daher kann die Deichsel leicht mit dem oben beschriebenen Verfahren detektiert werden.
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Die oben beschriebene Aufgabe wird auch gelöst durch eine Auswertungsvorrichtung zum Bestimmen einer Winkelstellung eines Anhängers gegenüber einem Zugfahrzeug, an welches der Anhänger angekuppelt ist, einschließlich
- - einer Heckkamera für das Zugfahrzeug zum Erhalten eines Rohbildes zumindest eines Teils des Anhängers, und
- - eine Datenverarbeitungseinrichtung zum
- ○ Einteilen des Rohbildes in Blöcke,
- ○ Bestimmen eines Texturwertes für jeden der Blöcke,
- ○ Markieren von Blöcken, deren Texturwert ein vorgegebenes Wiederholungskriterium erfüllt, in einer ersten Karte und
- ○ Bestimmen der Winkelstellung des Anhängers auf der Grundlage der markierten Blöcke der ersten Karte.
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Die Vorteile und Variationen des wie oben beschriebenen erfindungsgemäßen Verfahrens gelten auch für die erfindungsgemäße Auswertungsvorrichtung. In diesem Fall entsprechen die Verfahrensmerkmale den jeweiligen funktionalen Merkmalen der Vorrichtung.
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Weitere Merkmale der Erfindung ergeben sich aus den Ansprüchen, den Figuren und der Figurenbeschreibung. Die vorstehend in der Beschreibung genannten Merkmale und Merkmalskombinationen, sowie die nachfolgend in der Figurenbeschreibung genannten und/oder in den Figuren alleine gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen sind nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen verwendbar, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen. Es sind somit auch Ausführungen von der Erfindung als umfasst und offenbart anzusehen, die in den Figuren nicht explizit gezeigt und erläutert sind, jedoch durch separierte Merkmalskombinationen aus den erläuterten Ausführungen hervorgehen und erzeugbar sind. Es sind auch Ausführungen und Merkmalskombinationen als offenbart anzusehen, die somit nicht alle Merkmale eines ursprünglich formulierten unabhängigen Anspruchs aufweisen. Es sind darüber hinaus Ausführungen und Merkmalskombinationen, insbesondere durch die oben dargelegten Ausführungen, als offenbart anzusehen, die über die in den Rückbezügen der Ansprüche dargelegten Merkmalskombinationen hinausgehen oder abweichen.
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Die beigefügten Zeichnungen zeigen in:
- 1 eine Softwarearchitektur für ein Anhängerassistenzsystem ohne Zielmarkierung;
- 2 ein Flussdiagramm der Funktionalität des Bestimmens des Winkels des Anhängers;
- 3 ein in Blöcke unterteiltes Rohbild;
- 4 das in Streifen unterteilte Rohbild;
- 5 ein Beispiel für das Markieren ungewöhnlicher Textur in bearbeiteten Streifen;
- 6 ein Beispiel für das Markieren ungewöhnlicher Luminanz in bearbeiteten Streifen;
- 7 ein Beispiel für das Unterteilen des Bildes in Abschnitte, um einen Abschnitt mit einem Höchstwert ungewöhnlicher Textur und Luminanz zu finden;
- 8 das Bild des Anhängers mit einer auf Blockebene genauen Deichselgrenze; und
- 9 eine tatsächliche Deichselmittellinie und eine Normale, um den Winkel der Deichsel zu bestimmen.
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Die vorliegende Erfindung wird nun anhand beispielhafter, bevorzugte Beispiele der Erfindung repräsentierender Ausführungsformen beschrieben.
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Das vorgeschlagene Verfahren zum Bestimmen einer Winkelstellung eines Anhängers kann für ein Anhängerassistenzsystem eines Fahrzeugs verwendet werden. Das Verfahren kann als ohne Zielmarkierung beschrieben werden, da kein Zielsticker notwendig ist, um an den Anhänger angebracht zu werden. Das vorgeschlagene Verfahren oder Anhängerassistenzsystem ist eine sichtbasierte automatische Feedbacklösung. Die Grundidee hinter der Lösung besteht darin, die Anhängerdeichsel, welche potenziell Merkmale liefern kann, die zur Bestimmung des Winkels des Anhängers gegenüber der Längsachse des Zugfahrzeugs nützlich sind, zu segmentieren.
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In einer Ausführungsform ist die Grundidee, Texturunterschiede in einem Bild zu benutzen, um die Position und/oder den Winkel eines Anhängers oder eines Bauteiles davon in dem Bild zu ermitteln. Das vorgeschlagene Verfahren lässt sich leicht einbetten und ist auf jeder Hardware mühelos direkt tragbar. Ein entsprechendes System wird bessere Kontrolle des Fahrzeugs mit dem Anhänger liefern, so dass die Unfallzahl aufgrund verschiedener Totwinkel und durch den Anhänger verursachter Instabilität reduziert werden kann.
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1 zeigt eine Softwarearchitektur für eine Ausführungsform eines Anhängerassistenzsystems ohne Zielmarkierung. Der Hauptblock des Systems ist ein Anhängerfeedbackmodul 1. Das Anhängerfeedbackmodul 1 empfängt Eingabedaten 2, die ein Videoeinzelbild oder eine Sensorkarte sein können. Die Eingabedaten werden einem Blockkostenmaßmodul 3 des Anhängerfeedbackmoduls 1 unterzogen. Das Blockkostenmaßmodul 3 extrahiert ein Texturmerkmal eines jeden Blocks des Bildes, Einzelbildes, der Karte etc. Das extrahierte Texturmerkmal wird für jeden Block analysiert in einem Auswertungsmodul 4 für ungewöhnliche Textur. Parallel dazu extrahiert das Blockkostenmaßmodul 3 Luminanzdaten für jeden Block des Bildes, Einzelbildes, der Karte etc. Die entsprechenden Daten werden ausgewertet in einem Auswertungsmodul 5 für ungewöhnliche Luminanz.
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Ungewöhnliche Texturmerkmale und ungewöhnliche Luminanzmerkmale, die aus den Auswertungsmodulen 4 und 5 erhalten werden, werden in einem Merkmalsdetektionsmodul 6 zum Detektieren eines einzigartigen Merkmals an der Deichsel verwendet. Somit sind diejenigen Blöcke des Bildes bekannt, welche die Deichsel repräsentieren. Auf Grundlage dieser Blöcke wird eine Detektion der Kanten der Deichsel in dem Kantendetektionsmodul 7 durchgeführt. Die resultierenden Kanten werden in einem Winkeldetektor 8 benutzt, um den Anhängergierwinkel zu erhalten. Die Ausgabe des Winkeldetektors 8 des Anhängerfeedbackmoduls 1 ist ein Ausgabesignal 9, welches für die Steuerung der Bremse, der Beschleunigung, oder zur Gewährleistung eines sicheren Lenkrichtungswechselfeedback verwendet werden kann.
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2 repräsentiert ein mögliches Flussdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zum Bestimmen der Winkelstellung eines Anhängers. Das Verfahren beginnt bei Schritt S1. Die Funktionalität des Anhängerfeedbackmoduls 1 wird definiert durch einen Satz an Konfigurationsparametern. In Schritt S2 ordnet das Feedbackmodul notwendige Ressourcen wie Speicherpuffer und Datenstrukturen zu und initialisiert diese. In Schritt S3 werden Konfigurationsparameter initialisiert.
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In Schritt S4 wird das eingehende Videoeinzelbild 2 in NxM Makroblöcke unterteilt (die Blockgröße kann 8x8 sein). Darüber hinaus könne Sätze von Makroblocks in separate Streifen gruppiert werden. Schließlich kann ein Blockkostenmaß für jeden Block in Schritt S4 berechnet werden. Dieser Schritt kann eine Extraktion der Textur oder Luminanz involvieren, wobei jedes Pixel einer ersten Karte eine Repräsentation einer Textur eines jeweiligen Blocks ist und ein Pixel einer zweiten Karte eine Repräsentation der Luminanz dieses Blocks ist.
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In Schritt S5 wird eine Auswertung einer ungewöhnlichen Textur an jedem Streifen ausgeführt. Dieser Schritt involviert die Extraktion von sich weniger wiederholenden Texturmustern in jedem Streifen. Der folgende oder parallele Schritt S6 führt eine Auswertung einer ungewöhnlichen Luminanz an jedem Streifen aus. Dieser Schritt involviert die Extraktion von sich weniger wiederholenden Luminanzmustern in jedem Streifen.
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Schritt S7 führt eine Texturmerkmalsdetektion der Deichsel aus. Dieser Schritt involviert ein Unterteilen des interessierenden Bereichs (ROI) in Abschnitte um das Deichselzentrum und eine Detektion des Abschnittes oder der Abschnitte mit dem häufigsten ungewöhnlichen Texturmuster über den Abschnitt/die Abschnitte aus. Zusätzlich wird in Schritt S7 eine Luminanzmerkmalsdetektion an der Deichsel ausgeführt. In ähnlicher Weise involviert dieser Schritt das Unterteilen des ROI in Abschnitte um den Anhängerkugelkopfmittelpunkt und Detektion des Abschnittes mit dem häufigsten ungewöhnlichen Luminanzmuster über den Abschnitt. In Schritt S8 findet die Deichselkantendetektion statt. Dieser Schritt involviert die Detektion einer oder mehrerer Kanten speziell links und rechts von der Deichsel. Im letzten Schritt S9 wird die Detektion eines Anhängergierwinkels durchgeführt beispielsweise auf Grundlage des Anhängerkugelkopfmittelpunktes. Das Verfahren oder das Anhängerfeedbackmodul 1 endet bei Schritt S10.
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3 zeigt ein Bild einer Heckkamera eines einen Anhänger 10 ziehenden Fahrzeugs. Der Anhänger hat eine Deichsel 11, die den Anhänger 10 an das Fahrzeug (nicht gezeigt) ankuppelt. Zum Weiterverarbeiten wird das Bild in gleich große Blöcke unterteilt. Die Anzahl von Blöcken kann konfigurierbar sein (N×M). Idealerweise werden N und M für eine verbesserte eingebettete Leistung zu Vielfachen von 8 gewählt. Somit hat ein einzelner Block die Größe 8×8 Pixeln.
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Gemäß Fig. 4 können die Blöcke in gleich große konfigurierbare Streifen unterteilt werden, das heißt die Streifen haben im Wesentlichen die gleiche Ausdehnung innerhalb eines spezifischen Bereiches. In dem Beispiel von 4 sind sechs horizontale Streifen sl1 bis sl6 in dem Mittelbereich des Bildes definiert. Die Blöcke sind der Deutlichkeit halber nicht gezeigt. Die Streifen können jede Form haben. Die horizontalen Streifen, wie in 4 gezeigt, sind effizient für Untersuchungen ungewöhnlicher Muster. Die Streifen können benutzt werden, um Bereiche außerhalb eines vordefinierten ROI zu maskieren (in 3 bis 9 liegt der ROI unterhalb des Halbkreises), der nicht bearbeitet wird. Insbesondere kann jede Spalte von Blöcken des ROI in eine Anzahl von Streifen aufgeteilt werden. Es kann einen Konfigurationsparameter geben, um die Anzahl tatsächlicher zu bearbeitender Streifen auszuwählen.
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Ein Blockkostenmaß kann für jeden Block berechnet werden, um das Bild zu vereinfachen. Idealerweise kann jedes Blockkostenmaß für blockbasierte Texturuntersuchungen auf hohem Niveau benutzt werden. Das Blockkostenmaß kann Blockunterschiede hinsichtlich benachbarter Blöcke ermitteln. Dieser Schritt wird einen Texturwert für jeden Block und optional auch einen sich am häufigsten wiederholenden Luminanzwert für jeden Block extrahieren. Die sich ergebenden zwei kleineren Karten (erste Karte und zweite Karte) werden weiter ausgewertet für die Anhängerdeichseldetektion.
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Eine Auswertung ungewöhnlicher Textur (vergleiche Schritt S5) wird an der ersten Karte mit den Texturwerten ausgeführt. Diese Auswertung kann hauptsächlich die folgenden Schritte umfassen:
- - Ermitteln eines Histogramms der Textur für jeden Streifen.
- - Extrahieren eines Index und Maßes der häufigsten Histogrammklasse.
- - Anwenden eines Schwellwerts, die ungewöhnliche Textur als x % definiert (konfigurierbarer Parameter) der häufigsten Histogrammklassenwerte.
- - Schaffen einer binären Karte von Histogrammklassen, die unterhalb des Schwellwerts liegen, als sich wiederholendes (0) oder nicht wiederholendes Muster (1).
- - Markieren aller Blöcke (12) mit sich nicht wiederholenden Mustern als ungewöhnliche Textur.
- - Diese Blöcke werden weiter ausgewertet und klassifiziert.
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Wie in 5 zu sehen ist, wurde die Auswertung der ungewöhnlichen Textur auf die Streifen sI1, sI2 und sI3 beschränkt. Das Bearbeiten der anderen Streifen wäre für das Ermitteln der Winkelstellung der Deichsel nicht effektiv.
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In ähnlicher Weise kann eine Auswertung ungewöhnlicher Luminanz, wie sie in 6 gezeigt ist, durchgeführt werden. Diese Auswertung kann die folgenden Schritte involvieren:
- - Ermitteln eines Histogramms der Luminanz für jeden Streifen.
- - Extrahieren eines Index und Maßes der häufigsten Histogrammklasse.
- - Anwenden eines Schwellwertes zum Bestimmen ungewöhnlicher Luminanz als x % (konfigurierbarer Parameter) eines häufigsten Histogrammklassenwertes.
- - Schaffen einer binären Karte (zweite Karte) von Histogrammklassen, die unterhalb eines vorgegebenen Schwellwerts liegen, als sich wiederholende (0) oder nicht wiederholende Muster (1).
- - Markieren aller Blöcke mit sich nicht wiederholenden Mustern als ungewöhnliche Luminanz.
- - Diese Blöcke werden weiter ausgewertet und klassifiziert.
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6 zeigt Blöcke 13 ungewöhnlicher Luminanz. Wieder werden nur Streifen sl1 bis sl3 ausgewertet. Die sich nicht wiederholenden Blöcke 13 korrespondieren hauptsächlich mit der Deichsel 11.
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Als ein weiterer optionaler Schritt wird eine Detektion eines einzigartigen Merkmals an der Deichsel 11, wie in 7 gezeigt, ausgeführt. Diese Detektion eines einzigartigen Merkmals kann die folgenden Schritte involvieren:
- - Aufteilen der ROI in eine Anzahl von Abschnitten sc1 bis sc5 (konfigurierbar) hinsichtlich des Anhängerkugelkopfmittelpunktes 14.
- - Jede Abschnittsgröße ist gleich 180°geteilt durc h die Anzahl an Abschnitten.
- - Auffinden von Abschnitten mit häufigstem ungewöhnlichem Muster sowohl für Textur (erste Karte) als auch für Luminanz (zweite Karte).
- - Separates Markieren dieser einzigartigen Blöcke.
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Als ein nächster Schritt kann eine Deichselkantendetektion durchgeführt werden. Diese Kantendetektion kann die Detektion einer Deichselkantengrenze 15 links von dem Anhängerkugelkopf und eine Deichselkantengrenze 16 rechts von dem Anhängerkugelkopf wie in 8 gezeigt involvieren. Optional kann später eine Pixelebenenkantenverbesserung an Kantenblöcken durchgeführt werden, um eine genaue Pixelebenengrenze der Deichsel auf beiden Seiten zu erhalten. Um eine Pixelebenengrenze zu erhalten, kann eine einfache Gradientenüberprüfung an der Blockebenengrenze und den Nachbarn durchgeführt werden. Die Pixelebenendeichselgrenzen können benutzt werden, um den Deichselmittelpunkt zu ermitteln. Beispielsweise kann ein Durchschnitt der linken Deichselkantengrenze 15 und der entsprechenden rechten Deichselkantengrenze 16 für jede Pixellinie verwendet werden. Anschließend kann ein Linieneinpassungsalgorithmus benutzt werden, um die genaue Mittellinie der Deichsel 11 zu finden.
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Schließlich muss die Anhängergierwinkeldetektion durchgeführt werden, d. h. die Winkelstellung des Anhängers beziehungsweise der Deichsel wie in 9 gezeigt muss ermittelt werden. Die Winkeldetektion kann durch Messen des Winkels 19 der Anhängermittellinie 17 hinsichtlich einer Normalen 18 durchgeführt werden. Die Normale repräsentiert einen Winkel von 0°des Anhängers hin sichtlich des Zugfahrzeugs.
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Ein weiteres Verfahren zum Ermitteln der Winkelstellung der Deichsel kann die Umwandlung der Pixel des ROI in polare Koordinaten hinsichtlich der Anhängerkugelkopfposition 14 umfassen. Der Durchschnitt aller Blöcke, die als „sich nicht wiederholend“ klassifiziert sind, kann verwendet werden, um den tatsächlichen Deichselwinkel 19 zu erhalten.
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Die beschriebene Anhängerwinkeldetektion ohne Zielmarkierung erfordert keine Kalibrierfahrt, die korrekt in allen Durchläufen durchgeführt werden muss. Somit besteht kein Problem mit Ungenauigkeit in einem der Kalibrierparameter, welche zu sehr großer Ungenauigkeit bei Winkeldetektionsmessungen führt. Des Weiteren lässt sich die vorgeschlagene Lösung besonders leicht einbetten und kann leicht zu jedem Prozessor getragen werden. Zusätzlich ist das erfindungsgemäße Verfahren sehr laufzeiteffizient. Es erfordert keinen großen Speicherplatz und keinen Dauerspeicher. Des Weiteren erfordert dieser Ansatz kein physisches Messen der Anhängerkugelkopfposition. Außerdem werden Kamerakalibrierdaten nicht benötigt, um den Gierwinkel des Anhängers zu detektieren. Schließlich benötigt das erfindungsgemäße Verfahren keine Lernschritte, um die Winkelstellung des Anhängers zu ermitteln. Insgesamt ist es ein sehr effizientes Verfahren zur Bestimmung der Winkelstellung des Anhängers.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- US 9085261 B2 [0008]
- US 2015/0115571 A1 [0009]
- US 2013/0158863 A1 [0010]
