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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Verbessern einer Auswertung einer Objekterkennung eines Radargeräts eines Kraftfahrzeugs. Ferner betrifft die Erfindung eine Vorrichtung zum Verbessern einer Auswertung einer Objekterkennung eines Radargeräts eines Kraftfahrzeugs.
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Moderne Kraftfahrzeuge weisen eine Vielzahl von Fahrerassistenzsystemen auf. Die Hauptaufgabe der Fahrerassistenzsysteme ist eine Unterstützung des Fahrers beim Fahren des Kraftfahrzeugs, um ihn beispielsweise in schwierigen Fahrsituationen zu entlasten, Defizite seines Fahrkönnens auszugleichen und/oder, um ihm die Möglichkeit zu geben, sich besser auf spezielle Aspekte beim Fahren des Kraftfahrzeugs zu konzentrieren. Fahrerassistenzsysteme lassen sich im Wesentlichen in rein informative Fahrerassistenzsysteme sowie in automatisch eingreifende Fahrerassistenzsysteme einteilen.
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Ein rein informatives Fahrerassistenzsystem hat die Aufgabe, den Fahrer auf ein Ereignis hinzuweisen. Klassische Beispiele für rein informative Fahrerassistenzsysteme sind der Fahrspurassistent und der Kurvenassistent. Diese Fahrerassistenzsysteme analysieren eine Fahrsituation und warnen den Fahrer im Falle einer potenziellen Gefahr. Beispielsweise wird der Fahrer beim Überfahren einer Fahrbahnmarkierung ohne entsprechendes Blinkzeichen durch ein akustisches Signal oder ein haptisches Signal, insbesondere ein Vibrieren des Lenkrads, hierauf aufmerksam gemacht. Eine Korrektur der Fahrtrichtung obliegt allerdings dem Fahrer. Gleichwohl sind auch Fahrspurassistenten bzw. Kurvenassistenten bekannt, welche eine entsprechende Korrektur automatisch vornehmen. Derartige Fahrerassistenzsysteme zählen dann zu den automatisch eingreifenden Fahrerassistenzsystemen.
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Bekannte automatisch eingreifende Fahrerassistenzsysteme sind beispielsweise der Bremsassistent, Einparkassistent und Fernlichtassistent. Diese Fahrerassistenzsysteme analysieren eine Fahrsituation und greifen im Bedarfsfall aktiv in die Steuerung des Kraftfahrzeugs ein. Der Fernlichtassistent schaltet das Fernlicht beispielsweise bei Gefahr des Blendens anderer Verkehrsteilnehmer automatisch ab, der Bremsassistent bremst das Kraftfahrzeug ab, um eine mögliche Kollision, insbesondere mit einem anderen Verkehrsteilnehmer, zu vermeiden, und der Einparkassistent lenkt das Kraftfahrzeug in eine Parklücke. Zudem weisen automatisch eingreifende Fahrerassistenzsysteme zumeist eine Signalfunktion auf, um den Fahrer auf das automatische Eingreifen durch das Fahrerassistenzsystem aufmerksam zu machen.
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Ein Sonderfall eines Fahrerassistenzsystems ist das autonome Fahren. Während die zuvor beschriebenen Fahrerassistenzsysteme dem Fahrer lediglich assistieren, so sind autonome Fahrerassistenzsysteme in der Lage, das Kraftfahrzeug selbstständig zu steuern. Der Fahrer hat lediglich eine Route oder ein Ziel vorzugeben und die Aufgabe, dass autonome Fahrerassistenzsystem zu überwachen.
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Für ein bestimmungsgemäßes Funktionieren weisen Fahrerassistenzsysteme Vorrichtungen zum Erfassen unterschiedlicher Parameter, wie beispielsweise Fahrzeuggeschwindigkeit, Fahrbahnmarkierungen, Verkehrsteilnehmer oder dergleichen auf. In diesem Rahmen werden beispielsweise Radargeräte in Kraftfahrzeugen eingesetzt, um Objekte in einer Fahrzeugumgebung des Kraftfahrzeugs zu erkennen und an ein oder mehrere Fahrerassistenzsysteme zu melden. Die Güte dieser Objekterkennung ist in jeder Fahrsituation sicherzustellen. Zudem existieren gesetzliche Vorschriften, welche einen Gütenachweis von Radargeräten einfordern. Demnach sind in einem Entwicklungsprozess von Radargeräten die Güte der Objekterkennung sowie die entsprechende Dokumentation der Güte von großer Wichtigkeit.
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Aus der
DE 10 2013 212 710 A1 ist ein Verfahren zur Simulation von Sensormessungen bekannt. In diesem Rahmen wird ein modular wieder verwendbares Sensormodell eines Sensors erstellt, welches Eigenschaften eines Sensors beschreibt. Mittels des Sensormodells sind virtuelle Sensormessungen des Sensors durchführbar. Auf diese Weise sollen Schnittstellen zwischen verschiedenen Entwicklungsbereichen geschaffen werden, um die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen zu erleichtern. Die
DE 10 2016 225 595 A1 beschreibt ein Verfahren sowie eine Anordnung zum Kalibrieren von Sensoren von Schienenfahrzeugen mittels bestimmter Referenzobjekte, welche von den Sensoren erfassbar sind. Über einen Abgleich der Messergebnisse der Sensoren und der zu erwartenden Messergebnisse werden die Sensoren kalibriert.
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Diese bekannten Vorrichtungen und Verfahren haben den Nachteil, dass eine Güte einer Objekterkennung des Sensors, insbesondere eines Radargeräts, nur sehr aufwendig feststellbar ist. Dies führt zu steigenden Entwicklungszeiten sowie hohen Entwicklungskosten von Radargeräten. Zudem fehlt es oftmals an objektiven Kriterien zur Feststellung der Güte der Objekterkennung des Radargeräts, wodurch eine Optimierung der Güte zusätzlich erschwert wird.
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Es ist daher Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die voranstehend beschriebenen Nachteile bei einem Verfahren sowie einer Vorrichtung zum Verbessern einer Auswertung einer Objekterkennung eines Radargeräts eines Kraftfahrzeugs zu beheben oder zumindest teilweise zu beheben. Insbesondere ist es Aufgabe der vorliegenden Erfindung ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Verbessern einer Auswertung einer Objekterkennung eines Radargeräts eines Kraftfahrzeugs zu schaffen, die auf eine einfache und kostengünstige Art und Weise eine automatisierte Bestimmung der Güte der Objekterkennung gewährleisten und somit zum Senken von Entwicklungszeiten und/oder Entwicklungskosten von Radargeräten beitragen.
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Voranstehende Aufgabe wird durch die Patentansprüche gelöst. Demnach wird die Aufgabe durch ein Verfahren zum Verbessern einer Auswertung einer Objekterkennung eines Radargeräts eines Kraftfahrzeugs mit den Merkmalen des unabhängigen Anspruchs 1 sowie durch eine Vorrichtung zum Verbessern einer Auswertung einer Objekterkennung eines Radargeräts eines Kraftfahrzeugs mit den Merkmalen des nebengeordneten Anspruchs 8 gelöst. Weitere Merkmale und Details der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen, der Beschreibung und den Zeichnungen. Dabei gelten Merkmale und Details, die im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren beschrieben sind, selbstverständlich auch im Zusammenhang mit der erfindungsgemäßen Vorrichtung und jeweils umgekehrt, sodass bezüglich der Offenbarung zu den einzelnen Erfindungsaspekten stets wechselseitig Bezug genommen wird beziehungsweise werden kann.
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Gemäß einem ersten Aspekt der Erfindung wird die Aufgabe durch ein Verfahren zum Verbessern einer Auswertung einer Objekterkennung eines Radargeräts eines Kraftfahrzeugs gelöst. Das Verfahren weist die folgenden Schritte auf:
- - Generieren einer ersten Umgebungskarte einer Umgebung mittels eines LiDAR-Scanners,
- - Durchführung einer ersten Objekterkennung auf Basis der generierten ersten Umgebungskarte mittels einer ersten Erkennungsvorrichtung,
- - Erstellen eines Ground-Truth-Umgebungsmodells auf Basis der durchgeführten ersten Objekterkennung mittels der ersten Erkennungsvorrichtung,
- - Generieren einer zweiten Umgebungskarte der Umgebung mittels des Radargeräts,
- - wiederholte Durchführung einer zweiten Objekterkennung mit alternativen Objekterkennungsalgorithmen auf Basis der generierten zweiten Umgebungskarte mittels einer zweiten Erkennungsvorrichtung des Radargeräts,
- - Erstellen jeweils eines Radar-Umgebungsmodells auf Basis der wiederholt durchgeführten zweiten Objekterkennung mittels der zweiten Erkennungsvorrichtung,
- - wiederholtes Bestimmen von objekterkennungsalgorithmusspezifischen Gütefunktionen des Radargeräts auf Basis einer Abweichung der Radar-Umgebungsmodelle vom Ground-Truth-Umgebungsmodell mittels einer Bestimmungsvorrichtung, und
- - Identifizieren eines geeigneten Objekterkennungsalgorithmus anhand einer Höhe der Gütefunktion mittels der Bestimmungsvorrichtung.
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Die Güte der Objekterkennung ist ein Maß dafür, wie genau bzw. wie zuverlässig die Objekterkennung des Radargeräts funktioniert. Je höher die Güte der Objekterkennung ist, desto zuverlässiger werden Objekte vom Radargerät erkannt.
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Zunächst wird mittels eines sogenannten LiDAR-Scanners die erste Umgebungskarte der Umgebung generiert. „LiDAR“ steht für „Light Detection And Ranging“ und ist ein Verfahren bei welchem Laserstrahlen zum Abtasten der Umgebung verwendet werden. Hierfür werden Laserstrahlen bzw. Laserimpulse ausgesendet und das von Objekten zurückreflektierte Laserlicht detektiert. Anhand der bekannten Richtung beim Aussenden der Laserstrahlen sowie der Zeitdauer zwischen Aussenden und Detektieren der Laserstrahlen sind relative Entfernungen zu den zurückreflektierenden Objekten sowie Relativgeschwindigkeiten der Objekte ermittelbar. Der LiDAR-Scanner weist eine besonders hohe Auflösung auf, sodass die erste Umgebungskarte vorzugsweise hochaufgelöst, zumindest mit einer genaueren Auflösung als ein Radargerät, generiert wird.
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Als Umgebungskarte wird in diesem Kontext die geometrische Abbildung der Fahrzeugumgebung verstanden. Ergänzend dazu kann/wird zur Unterstützung der Radar Parametrierung aus der geometrischen LiDAR Umgebungskarte, über zeitliche Beobachtung vgl. „Optischer Fluss“, eine detaillierte und dezidierte Geschwindigkeitsinformation der Umgebung extrahiert.
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Auf Basis der ersten Umgebungskarte erfolgt die erste Objekterkennung mittels der ersten Erkennungsvorrichtung. Bei der ersten Objekterkennung werden in der ersten Umgebungskarte vorhandene Objekte identifiziert. In diesem Rahmen können beispielsweise Straßenschilder, Kraftfahrzeuge, Personen, Kinderwagen, Fahrräder oder dergleichen identifiziert werden.
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Aus den durch erste Objekterkennung identifizierten Objekten wird das Ground-Truth-Umgebungsmodell erstellt. Das Ground-Truth-Umgebungsmodell kann beispielsweise sämtliche Informationen der ersten Umgebungskarte aufweisen, wobei die einzelnen Objekte im Ground-Truth-Umgebungsmodell identifiziert sind. Alternativ können unwichtige Informationen der ersten Umgebungskarte, wie beispielsweise sehr kleine Objekte, Gräser oder dergleichen, aus dem Ground-Truth-Umgebungsmodell ausgeblendet werden. Das Ground-Truth-Umgebungsmodell dient als Referenzmodell zur Bestimmung der Güte der Objekterkennung des Radargeräts.
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Mittels des Radargeräts wird die zweite Umgebungskarte generiert. Das Radargerät weist üblicherweise aus physikalischen Gründen eine wesentlich geringere Auflösung als der LiDAR-Scanner auf, sodass die zweite Umgebungskarte naturgemäß eine geringere Auflösung als die erste Umgebungskarte aufweist.
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Auf Basis der generierten zweiten Umgebungskarte sowie der optionalen extrahierten Geschwindigkeitsinformation, wird anschließend mittels der zweiten Erkennungsvorrichtung des Radargeräts die zweite Objekterkennung mit unterschiedlichen Objekterkennungsalgorithmen wiederholt durchgeführt. Unter der zweiten Objekterkennung wird im Rahmen der Erfindung das Identifizieren der Objekte der zweiten Umgebungskarte verstanden. Als Resultat dieses Verfahrensschritts ist den verschiedenen Objekterkennungsalgorithmen jeweils mindestens eine Identifizierung von Objekten zugeordnet. Je häufiger dieser Verfahrensschritt wiederholt wird, desto mehr Zuordnungen von zweiten Objekterkennungen und Objekterkennungsalgorithmen werden generiert.
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Aus den zweiten Objekterkennungen wird jeweils mittels der zweiten Erkennungsvorrichtung ein Radar-Umgebungsmodell erstellt. Das bedeutet beispielsweise, dass bei n verwendeten Objekterkennungsalgorithmen auch n objekterkennungsalgorithmusspezifische Radar-Umgebungsmodelle erstellt werden. Das Radar-Umgebungsmodell kann beispielsweise sämtliche Informationen der zweiten Umgebungskarte aufweisen, wobei die einzelnen Objekte im Radar-Umgebungsmodell identifiziert sind. Alternativ können unwichtige Informationen der zweiten Umgebungskarte, wie beispielsweise sehr kleine Objekte, Gräser, ein Rauschen, Störungen verursacht durch externe Radargeräte oder dergleichen, aus dem Radar-Umgebungsmodell ausgeblendet werden.
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Die auf diese Weise erstellten Radar-Umgebungsmodelle werden mittels der Bestimmungsvorrichtung mit dem Ground-Truth-Umgebungsmodell verglichen. Das Resultat dieses Vergleichs ist eine Differenz zwischen dem Ground-Truth-Umgebungsmodell und den einzelnen Radar-Umgebungsmodellen. Diese Differenz verhält sich reziprok zu Gütefunktionen des jeweiligen Objekterkennungsalgorithmus des Radargeräts.
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Hieraus wird in einem folgenden Verfahrensschritt ein geeigneter Objekterkennungsalgorithmus anhand der Höhe seiner Gütefunktion identifiziert. Hierbei gilt vorzugsweise die Regel, dass ein Objekterkennungsalgorithmus mit einer hohen Gütefunktion einem Objekterkennungsalgorithmus mit einer niedrigeren Gütefunktion vorzuziehen ist. Somit wird vorzugsweise ein Objekterkennungsalgorithmus ausgewählt, dessen Radar-Umgebungsmodell die geringste Differenz zum Ground-Truth-Umgebungsmodell aufweist. Im Idealfall wird auf diese Weise der Objekterkennungsalgorithmus mit der höchsten Gütefunktion identifiziert sowie für den Betrieb des Radargeräts ausgewählt.
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Ein erfindungsgemäßes Verfahren zum Verbessern einer Auswertung einer Objekterkennung eines Radargeräts eines Kraftfahrzeugs hat gegenüber herkömmlichen Verfahren den Vorteil, dass mit einfachen Mitteln sowie auf eine kostengünstige Art und Weise ein Objekterkennungsalgorithmus des Radargeräts identifiziert wird, welcher eine besonders zuverlässige Objekterkennung gewährleistet.
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Gemäß einer bevorzugten Weiterentwicklung der Erfindung kann bei einem Verfahren vorgesehen sein, dass aus dem Ground-Truth-Umgebungsmodell mittels der Bestimmungsvorrichtung sowie unter Verwendung von Systemparametern des Radargeräts virtuelle Radardaten generiert werden, wobei die virtuellen Radardaten zur Abstimmung des Radargeräts zum Generieren der zweiten Umgebungskarte verwendet werden. Die virtuellen Radardaten können unter Verwendung elementarer Systemparameter des Radargeräts, wie beispielsweise Bandbreite, Abtastrate, Abtastart, Mittenfrequenz oder dergleichen, zum Abstimmen des Radargeräts verwendet werden. Dies hat den Vorteil, dass zum Verbessern der Auswertung der Objekterkennung ein Betrieb des Radargeräts mit einfachen Mitteln sowie auf eine kostengünstige Art und Weise simulierbar bzw. imitierbar ist.
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Es ist erfindungsgemäß weiter bevorzugt, dass die virtuellen Radardaten mittels eines generativen statistischen Modells, insbesondere simGAN, vor der Abstimmung mit dem Radargerät künstlich generiert werden. Durch das generative statistische Modell sind statistische Eigenschaften von Radardaten realer Radargeräte zuverlässig sowie auf eine kostengünstige Art und Weise imitierbar. Ein tatsächlicher Einsatz dieser Radargeräte ist nicht erforderlich. Hierdurch können Entwicklungskosten sowie Entwicklungszeiten von Radargeräten weiter reduziert werden.
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Weiter bevorzugt werden beim künstlichen Generieren der virtuellen Radardaten mittels des generativen statistischen Modells Variationen in den virtuellen Radardaten aufgeprägt, welche statistische Rauscheffekte abbilden. Auf diese Weise wird mit einfachen Mitteln sowie kostengünstig eine besonders realitätsnahe Simulation des Radargeräts erzielt, welche besonderen Eigenschaften des Radargeräts Rechnung trägt. Hierdurch können Entwicklungskosten sowie Entwicklungszeiten von Radargeräten weiter reduziert werden.
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In einer besonders bevorzugten Ausgestaltung des Verfahrens werden beim künstlichen Generieren der virtuellen Radardaten mittels des generativen statistischen Modells Variationen in den virtuellen Radardaten aufgeprägt, welche Variationen eines Fahrszenarios eines Kraftfahrzeugs abbilden. Auf diese Weise wird mit einfachen Mitteln sowie kostengünstig eine besonders realitätsnahe Simulation des Radargeräts erzielt, welche unterschiedlichen Fahrszenarios Rechnung trägt. Ein tatsächlicher Einsatz des Radargeräts in einem identischen Fahrszenario zum Erstellen der zweiten Umgebungskarte ist somit nicht erforderlich. Hierdurch können Entwicklungskosten sowie Entwicklungszeiten von Radargeräten weiter reduziert werden.
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Vorzugsweise werden zumindest das Generieren der ersten Umgebungskarte und das Generieren der zweiten Umgebungskarte von einem fahrenden Kraftfahrzeug aus durchgeführt. Demnach werden der LiDAR-Scanner und das Radargerät vorzugsweise am Kraftfahrzeug angeordnet. Das Generieren unter Verwendung eines fahrenden Kraftfahrzeugs hat den Vorteil, dass somit in kurzer Zeit eine besonders große Datenmenge produzierbar ist, mittels welcher der Objekterkennungsalgorithmus des Radargeräts mit der höchsten Gütefunktion identifizierbar ist. Hierdurch kann eine Effizienz des Verfahrens weiter verbessert werden.
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Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung wird das Generieren einer zweiten Umgebungskarte der Umgebung mittels des Radargeräts mit veränderbaren Radarparametern wiederholt durchgeführt, wobei die wiederholte Durchführung der zweiten Objekterkennung, das Erstellen der Radar-Umgebungsmodelle, das wiederholte Bestimmen der Gütefunktionen sowie das Identifizieren des geeigneten Objekterkennungsalgorithmus anhand der Höhe der Gütefunktion für die generierten Umgebungskarten durchgeführt wird. Durch Variieren der Radarparameter, wie beispielsweise Abtastart, Abtastrate, Bandbreite, Mittenfrequenz und dergleichen, können unterschiedliche zweite Umgebungskarten erzeugt werden. Auf diese Weise lassen sich mit einfachen Mitteln sowie kostengünstig die Radarparameter und Objekterkennungsalgorithmus des Radargeräts identifizieren, welche eine besonders hohe Gütefunktion aufweisen und somit für den Betrieb des Radargeräts besonders geeignet sind.
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Gemäß einem zweiten Aspekt der Erfindung wird die Aufgabe durch eine Vorrichtung zum Verbessern einer Auswertung einer Objekterkennung eines Radargeräts eines Kraftfahrzeugs gelöst. Die Vorrichtung weist ein Radargerät zum Generieren einer zweiten Umgebungskarte einer Umgebung auf, wobei das Radargerät eine zweite Erkennungsvorrichtung zur Durchführung einer Objekterkennung mit alternativen Objekterkennungsalgorithmen auf Basis der generierten zweiten Umgebungskarte aufweist. Erfindungsgemäß weist die Vorrichtung einen LiDAR-Scanner zum Generieren einer ersten Umgebungskarte der Umgebung, eine erste Erkennungsvorrichtung zur Durchführung einer ersten Objekterkennung auf Basis der generierten ersten Umgebungskarte sowie eine Bestimmungsvorrichtung zum Bestimmen von objekterkennungsalgorithmusspezifischen Gütefunktionen des Radargeräts und zum Identifizieren eines geeigneten Objekterkennungsalgorithmus anhand einer Höhe der Gütefunktion, insbesondere eines Objekterkennungsalgorithmus mit der höchsten Gütefunktion, auf.
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Bei der beschriebenen Vorrichtung zum Verbessern einer Auswertung einer Objekterkennung eines Radargeräts eines Kraftfahrzeugs ergeben sich sämtliche Vorteile, die bereits zu einem Verfahren zum Verbessern einer Auswertung einer Objekterkennung eines Radargeräts eines Kraftfahrzeugs gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung beschrieben worden sind. Demnach hat die erfindungsgemäße Vorrichtung gegenüber bekannten Vorrichtungen den Vorteil, dass mit einfachen Mitteln sowie auf eine kostengünstige Art und Weise ein Objekterkennungsalgorithmus des Radargeräts identifizierbar ist, welcher eine besonders zuverlässige Objekterkennung gewährleistet.
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Vorzugsweise ist die Vorrichtung zur Durchführung eines erfindungsgemäßen Verfahrens ausgebildet. Dies hat den Vorteil, dass mit einfachen Mitteln sowie auf eine kostengünstige Art und Weise ein Objekterkennungsalgorithmus des Radargeräts identifizierbar ist, welcher eine besonders zuverlässige Objekterkennung gewährleistet.
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Es ist bevorzugt, dass die Vorrichtung an einem Kraftfahrzeug angeordnet ist. Die Anordnung der Vorrichtung an einem fahrenden Kraftfahrzeug hat den Vorteil, dass auf diese Weise in kurzer Zeit eine besonders große Datenmenge produzierbar ist, mittels welcher der Objekterkennungsalgorithmus des Radargeräts mit der höchsten Gütefunktion besonders zuverlässig identifizierbar ist. Hierdurch ist eine Effizienz der erfindungsgemäßen Vorrichtung weiter verbesserbar.
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Anhand der beigefügten Zeichnungen wird die Erfindung nachfolgend näher erläutert. Dabei zeigt:
- 1 in einem Diagramm einen bevorzugten Signalfluss des erfindungsgemäßen Verfahrens,
- 2 ein schematischer Aufbau einer bevorzugten Ausführungsform der erfindungsgemäßen Vorrichtung,
- 3 in einer Seitenansicht ein Kraftfahrzeug mit einer erfindungsgemäßen Vorrichtung, und
- 4 in einem Ablaufdiagramm eine bevorzugte Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens.
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Elemente mit gleicher Funktion und Wirkungsweise sind in den 1 bis 4 jeweils mit denselben Bezugszeichen versehen.
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In 1 ist ein bevorzugter Signalfluss des erfindungsgemäßen Verfahrens schematisch in einem Diagramm dargestellt. Die zur Durchführung des Verfahrens verwendete Vorrichtung 7 ist in 2 schematisch ausgehend von einem realen Fahrszenario 10 erfolgt eine Abtastung des realen Fahrszenarios 10 mittels eines LiDAR-Scanners 3. Anschließend erfolgt eine Erstellung einer ersten Umgebungskarte 15 mittels des LiDAR-Scanners 3. Mittels einer ersten Erkennungsvorrichtung 4 des LiDAR-Scanners 3 erfolgt anschließend die Durchführung einer ersten Objekterkennung 20 sowie das Generieren virtueller Radardaten 25.
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Ebenfalls ausgehend von dem realen Fahrszenario 10 erfolgt eine Abtastung des realen Fahrszenarios 10 mittels eines Radargeräts 1. Anschließend erfolgt eine Erstellung von Radardaten 30 mittels des Radargeräts 1. Hierzu kann beispielsweise das Generieren einer zweiten Umgebungskarte, das Durchführen einer zweiten Objekterkennung mittels einer zweiten Erkennungsvorrichtung 5 des Radargeräts 1 sowie das Erstellen eines Radar-Umgebungsmodells mittels der zweiten Erkennungsvorrichtung 5 zählen. Auf dieser Basis sowie unter Berücksichtigung der Erstellung der Radardaten 30 erfolgt die Erstellung eines generativen statistischen Modells 35. Dieses wird zur Optimierung der Radar-Objekterkennung 40 mittels einer Bestimmungsvorrichtung 6 der Vorrichtung 1 herangezogen.
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In 3 ist ein Kraftfahrzeug 2 mit einer erfindungsgemäßen Vorrichtung 7 schematisch in einer Seitenansicht abgebildet. Die Vorrichtung ist in einem Frontbereich des Kraftfahrzeugs, insbesondere im Bereich eines Kühlergrills, angeordnet, wobei das Radargerät 1 und der LiDAR-Scanner vorzugsweise in Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs 2 ausgerichtet sind. Es kann erfindungsgemäß vorgesehen sein, dass die Vorrichtung mehrere LiDAR-Scanner 3 und/oder Radargeräte 1 aufweist, wobei ein LiDAR-Scanner 3 und/oder ein Radargerät 1 beispielsweise an einer Seite und/oder an einem Heckbereich des Kraftfahrzeugs 2 angeordnet sind.
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4 zeigt eine bevorzugte Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens schematisch in einem Ablaufdiagramm. In einem ersten Verfahrensschritt 100 wird eine erste Umgebungskarte einer Umgebung mittels eines LiDAR-Scanners 3 generiert. In einem zweiten Verfahrensschritt 200 wird eine erste Objekterkennung auf Basis der generierten ersten Umgebungskarte mittels einer ersten Erkennungsvorrichtung 4 durchgeführt. In einem dritten Verfahrensschritt 300 wird ein Ground-Truth-Umgebungsmodell auf Basis der durchgeführten ersten Objekterkennung mittels der ersten Erkennungsvorrichtung 4 erstellt. In einem vierten Verfahrensschritt 400 wird eine zweite Umgebungskarte der Umgebung mittels des Radargeräts 1 generiert. In einem fünften Verfahrensschritt 500 erfolgt eine wiederholte Durchführung einer zweiten Objekterkennung mit alternativen Objekterkennungsalgorithmen auf Basis der generierten zweiten Umgebungskarte mittels einer zweiten Erkennungsvorrichtung 5 des Radargeräts 1. In einem sechsten Verfahrensschritt 600 wird mittels der zweiten Erkennungsvorrichtung 5 für jede zweite Objekterkennung jeweils ein Radar-Umgebungsmodell erstellt. In einem siebten Verfahrensschritt 700 erfolgt mittels der Bestimmungsvorrichtung ein wiederholtes Bestimmen von objekterkennungsalgorithmusspezifischen Gütefunktionen des Radargeräts 1 auf Basis der Abweichung der Radar-Umgebungsmodelle vom Ground-Truth-Umgebungsmodell. In einem achten Verfahrensschritt 800 wird mittels der Bestimmungsvorrichtung 6 ein geeigneter Objekterkennungsalgorithmus anhand der Höhe der Gütefunktion identifiziert. Hierbei wird vorzugsweise der Objekterkennungsalgorithmus mit der höchsten Gütefunktion identifiziert und für den Betrieb des Radargeräts 1 ausgewählt.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Radargerät
- 2
- Kraftfahrzeug
- 3
- LiDAR-Scanner
- 4
- erste Erkennungsvorrichtung
- 5
- zweite Erkennungsvorrichtung
- 6
- Bestimmungsvorrichtung
- 7
- Vorrichtung
- 10
- reales Fahrszenario
- 15
- Erstellung erste Umgebungskarte
- 20
- Durchführung der ersten Objekterkennung
- 25
- Generieren virtueller Radardaten
- 30
- Erstellung von Radardaten
- 35
- Erstellung eines generativen statistischen Modells
- 40
- Optimierung der Radar-Objekterkennung
- 100
- erster Verfahrensschritt
- 200
- zweiter Verfahrensschritt
- 300
- dritter Verfahrensschritt
- 400
- vierter Verfahrensschritt
- 500
- fünfter Verfahrensschritt
- 600
- sechster Verfahrensschritt
- 700
- siebter Verfahrensschritt
- 800
- achter Verfahrensschritt
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102013212710 A1 [0007]
- DE 102016225595 A1 [0007]