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Stand der Technik
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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines LiDAR-Systems und eine zugehörige Vorrichtung.
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LiDAR-Systeme werden insbesondere im automotiven Bereich eingesetzt. Daher ist es vorteilhaft, wenn ein LiDAR-System dazu geeignet ist, auch bei vorliegenden Störungen in einem umgebenden Medium zu arbeiten. Solche Störungen können z. B. atmosphärische Effekte, insbesondere Wetterereignisse wie z.B. Regen, Schnee oder Nebel sein. Auch können Störungen durch Partikel in dem das LiDAR-System umgebenden Medium sein. So können insbesondere in der das LiDAR-System umgebenden Luft Aerosole auftreten oder auch Partikel wie Staub, Rauchpartikel oder jegliche andere Arten von Partikeln vorliegen. Solche natürlichen und nicht natürlichen Effekte und Störungen führen zu einer verringerten Leistungsfähigkeit eines LiDAR-Systems. Dies ist insbesondere darin begründet, dass es zu Streuungen und Absorbtionen in dem optischen Pfad des LiDAR-Systems kommt. Dabei werden diese Störungen insbesondere außerhalb des LiDAR-Systems verursacht, wenn diese in einem optischen Pfad zwischen dem LiDAR-Sensor und einem zu detektierenden Objekt auftreten.
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Da LiDAR-Systeme oftmals auch für sicherheitskritische Anwendungen eingesetzt werden, ist eine hohe Zuverlässigkeit erforderlich. Es ist daher erstrebenswert, dass eine Leistungsfähigkeit eines LiDAR-Systems zuverlässig eingeschätzt werden kann, um zu bewerten, ob die von dem LiDAR-System bereitgestellten Daten für eine sicherheitsrelevante Bewertung herangezogen werden können und ob gegebenenfalls Maßnahmen einzuleiten sind, um einen sicheren Betrieb eines sicherheitsrelevanten Systems zu ermöglichen.
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Um eine Bewertung einer Zuverlässigkeit eines LiDAR-Systems zu ermöglichen, wird typischerweise Informationen zugegriffen, die von externen Systemen bereitgestellt werden. So wird beispielsweise mittels Fotosensoren, welche hinter einer Windschutzscheibe verbaut sind, ein Vorliegen von Wetterereignissen, wie z.B. Regen erkannt. Aus dem Vorliegen solcher Wetterereignisse kann auf eine Reichweite eines LiDAR-Systems, welches an demselben Fahrzeug angeordnet ist, geschlossen werden. Auch kann auf eine Auswertung von Bildern einer Umgebungskamera rückgegriffen werden, um ein Vorliegen von Störfaktoren zu erkennen, beispielsweise ein Vorliegen von Nebel im Umfeld des LiDAR-Systems. Ferner gibt es Ansätze, in denen basierend auf empfangenen Wetterinformationen, beispielsweise über digitale Radiosignale, auf ein Vorliegen bestimmter Wetterereignisse geschlossen wird, um daraus auf eine Reichweite eines LiDAR-Systems oder eine Einschränkung von dessen Reichweite zu schließen. In weiteren Ansätzen wird ein Feedback eines Fahrers abgefragt oder es wird auf Informationen einer Car-to-X-Kommunikation zurückgegriffen, um auf Störungen in einem Umfeld des LiDAR-Systems Schlüsse zu ziehen.
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Es ist somit üblich auf Informationen zurückzugreifen, welche einem LiDAR-System von externen Systemen oder Sensoren bereitgestellt werden. Um jedoch eine besonders aktuelle und individuelle Bewertung von Störeinflüssen in einem Umfeld eines LiDAR-Systems zu ermöglichen ist es erstrebenswert, dass solche Störeinflüsse basierend auf den von einem LiDAR-System selbst erfassten LiDAR-Daten ermöglicht wird.
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Offenbarung der Erfindung
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Das erfindungsgemäße Verfahren zum Betreiben eines LiDAR-Systems umfasst ein Beziehen von LiDAR-Daten, welche durch ein LiDAR-System vorerfasst wurden und ein von dem LiDAR-System erfasstes Umfeld beschreiben, ein Detektieren von Kanten in dem erfassten Umfeld basierend auf den LiDAR-Daten, ein Ermitteln einer Charakteristik eines Kantenverlaufes für eine der detektieren Kanten aus den LiDAR-Daten und ein Erkennen eines Störeinflusses in einem optischen Pfad des LiDAR-Systems basierend auf der ermittelten Charakteristik des Kantenverlaufes.
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Die erfindungsgemäße Vorrichtung ist dazu eingerichtet, die folgenden Schritte auszuführen: Beziehen von LiDAR-Daten, welche durch ein LiDAR-System erfasst wurden und ein von dem LiDAR-System erfasstes Umfeld beschreiben; Detektieren von Kanten in dem erfassten Umfeld basierend auf den LiDAR-Daten; Ermitteln einer Charakteristik eines Kantenverlaufes für eine der detektierten Kanten aus den LiDAR-Daten; und Erkennen eines Störeinflusses in einem optischen Pfad des LiDAR-Systems basierend auf der ermittelten Charakteristik des Kantenverlaufes.
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Die erfindungsgemäße Vorrichtung ist somit dazu eingerichtet, das erfindungsgemäße Verfahren auszuführen.
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LiDAR-Daten sind solche Daten, welche von einem LiDAR-System bereitgestellt werden. So umfassen die LiDAR-Daten insbesondere Informationen zu einer Anordnung von einzelnen von dem LiDAR-System erfassten Punkten in einem Umfeld des LiDAR-Systems. Die LiDAR-Daten sind somit insbesondere Daten, welche Punkte in einem dreidimensionalen System beschreiben, wobei jeder Punkt in dem dreidimensionalen System einem Punkt eines erfassten Objektes in der realen Welt entspricht. Das Beziehen der LiDAR-Daten erfolgt dadurch, dass diese von einem LiDAR-System bereitgestellt werden. Dabei werden die LiDAR-Daten entweder in Echtzeit von dem LiDAR-System bereitgestellt oder werden mittelbar bereitgestellt, wobei insbesondere eine Zwischenspeicherung der LiDAR-Daten erfolgt.
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Es erfolgt ein Detektieren von Kanten in dem erfassten Umfeld basierend auf den LiDAR-Daten. Das bedeutet, dass die LiDAR-Daten dahingehend analysiert werden, ob in dem erfassten Umfeld, welches durch die LiDAR-Daten beschrieben wird, Kanten vorliegen. Es ist hier zu erwähnen, dass gerade in der menschengeschaffenen Welt typischerweise zahlreiche geradlinige Kanten vorliegen, die detektiert werden können. Insbesondere werden dabei vertikal liegende oder horizontal liegende Kanten detektiert. Das Detektieren von Kanten kann jedoch auch unabhängig von einer Ausrichtung der Kanten erfolgen.
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Es erfolgt ein Ermitteln einer Charakteristik eines Kantenverlaufes für eine der detektierten Kanten aus den LiDAR-Daten. Die Charakteristik des Kantenverlaufes ist eine Eigenschaft einer detektierten Kante, wobei sich die Eigenschaft aus den LiDAR-Daten ergibt. Die Charakteristik des Kantenverlaufes ergibt sich insbesondere aus Informationen, die solchen Raumpunkten in den LiDAR-Daten zugeordnet sind, welche die detektierte Kante bilden. Die Charakteristik des Kantenverlaufes wird aus den LiDAR-Daten ermittelt. Ebenso wird die Kante basierend auf den LiDAR-Daten detektiert. Eine detektierte Kante entspricht somit nicht zwingend einer exakten Abbildung einer in der realen Welt existierenden Kante, da in die LiDAR-Daten bereits Störeinflüsse eingegangen sind, welche bei dem Erfassen der LiDAR-Daten durch das LiDAR-System in dem Umfeld des LiDAR-Systems vorlagen. Die eine Kante repräsentierenden Informationen aus den LiDAR-Daten umfassen somit auch Informationen bezüglich vorliegender Störeinflüsse.
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Es erfolgt ein Erkennen von Störeinflüssen oder zumindest eines Störeinflusses in einem optischen Pfad des LiDAR-Systems basierend auf der ermittelten Charakteristik des Kantenverlaufes. Dabei wird insbesondere die ermittelte Charakteristik des Kantenverlaufes mit einer zu erwartenden Charakteristik des Kantenverlaufes verglichen, die sich bei einem Erfassen der Kante theoretisch ergeben würde, wenn keine Störeinflüsse vorliegen.
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Optional erfolgt eine Identifizierung und/oder Typisierung von Objekten, welche in dem erfassten Umfeld vorhanden waren, um auf eine zu erwartende Charakteristik eines Kantenverlaufes einer Kante Rückschlüsse zu ziehen, um diese mit der ermittelten Charakteristik des Kantenverlaufes zu vergleichen.
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Die Unteransprüche zeigen bevorzugte Weiterbildungen der Erfindung.
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Bevorzugt wird bei dem Ermitteln der Charakteristik des Kantenverlaufes eine Kantenschärfe der detektierten Kante ermittelt. Dabei wird insbesondere ein Verlauf der Kante in einer Richtung betrachtet, die senkrecht zu einer Richtung steht, entlang der sich die Kante primär erstreckt. Insbesondere wird dabei ermittelt, über wie viele Pixel oder Bildpunkte hinweg sich eine Kante erstreckt, wenn diese in einem dreidimensionalen System dargestellt wird. Es ist eine typische Eigenschaft von Störeinflüssen in einem Umfeld eines LiDAR-Systems, dass diese dazu führen, dass Objekte, welche in einem bestimmten Abstand zu dem LiDAR-System angeordnet sind und von diesem erfasst werden, unscharf dargestellt werden. Dies kommt daher, dass ein Scanstrahl des LiDAR-Systems auf seinem Ausbreitungsweg vor und nach einer Reflektion an einem Objekt gestreut bzw. absorbiert wird. Dies führt auch dazu, dass Kanten in dem Umfeld des LiDAR-Systems unscharf abgebildet werden. Basierend auf dieser Charakteristik eines Kantenlaufes kann diese Unschärfe erkannt werden und es kann besonders effektiv auf Störeinflüsse geschlossen werden.
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Auch ist es vorteilhaft, wenn bei dem Ermitteln der Charakteristik des Kantenverlaufes eine Kantenantwort oder eine Linienspreizfunktion ermittelt wird, um die Charakteristik des Kantenverlaufes zu beschreiben. Dabei kann insbesondere durch die Linienspreizfunktion eine Charakteristik von Kantenverläufen ermittelt werden, wenn zwei Kanten parallel zueinander verlaufen und durch die beiden Kanten ein Spalt zwischen den Kanten gebildet wird. Basierend auf solch einem Spalt, welcher mittels der Linienspreizfunktion dargestellt werden kann, kann eine örtliche Auflösung des LiDAR-Systems ermittelt werden und basierend auf dieser örtlichen Auflösung des LiDAR-Systems auf Störeinflüsse geschlossen werden. Durch die Kantenantwortfunktion kann eine Kantenschärfe der detektierten Kante mathematisch besonders effizient dargestellt werden und es kann aus dem Verlauf der Kantenantwortfunktion auf Störeinflüsse geschlossen werden.
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Bevorzugt wird die Charakteristik des Kantenverlaufes basierend auf einer Signallaufzeit in dem optischen Pfad des LiDAR-Systems für solche Punkte in den LiDAR-Daten ermittelt, welche die detektierte Kante abbilden. So steigt eine Signallaufzeit, auch als Time-Of-Flight bezeichnet, über eine Kante hinweg typischerweise sprunghaft an. Basierend darauf, über welche Distanz oder welchen Scanwinkel hinweg die Signallaufzeit ansteigt kann auf ein Vorliegen von Störeinflüssen geschlossen werden.
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Weiter bevorzugt wird die Charakteristik des Kantenverlaufes basierend auf einer Reflexionszahl ermittelt wird, welche beschreibt, wie viele Reflexionen eines ausgesandten Scanstrahls des LiDAR-Systems für einen bestimmten Scanwinkel empfangen wurden, in welchem die detektierte Kante gelegen ist. Der Scanwinkel ist dabei ein Winkel in dem ein Scanstrahl des LiDAR-Systems ausgesandt wurde und beschreibt eine Richtung des Scanstrahls in einer Scanebene. Die Reflexionszahl ist dabei insbesondere eine Summe aller empfangenen reflektierten Scanstrahlen für einen bestimmten Scanwinkel.
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Ferner ist es vorteilhaft, wenn die Charakteristik des Kantenverlaufes entlang einer Scanrichtung des LiDAR-Systems ermittelt wird. Die Scanrichtung des LiDAR-Systems ist dabei eine Richtung, entlang derer ein Scanstrahl bewegt wird. Die Scanrichtung steht dabei bevorzugt senkrecht zu einer detektierten Kante, die zum Ermitteln der Charakteristik des Kantenverlaufes herangezogen wird. Besonders bei LiDAR-Systemen, die basierend auf einem punktweisen Abtasten der Umgebung des LiDAR-Systems arbeiten, kann somit sichergestellt werden, dass es zu keinen Verzerrungen bei dem Ermitteln der Charakteristik des Kantenverlaufes kommt, die systembedingt durch ein unterschiedliches Abtasten unterschiedlicher Ebenen durch das LiDAR-System induziert wird.
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Ferner ist es vorteilhaft, wenn die Charakteristik des Kantenverlaufes entlang einer vordefinierten oder wählbaren Richtung ermittelt wird. Auch ist es bevorzugt, wenn das Detektieren von Kanten so erfolgt, dass solche Kanten detektiert werden, welche entlang einer vordefinierten oder wählbaren Richtung verlaufen. Dies ist insbesondere dann vorteilhaft, wenn eine Detektion durch ein Flash-basiertes LiDAR-System erfolgt. Das Detektieren von Kanten und das Ermitteln der Charakteristik des Kantenverlaufes, erfolgt somit bevorzugt in einer durch die LiDAR-Daten beschriebenen 3D-Punktewolke, wobei insbesondere eine bestimmte Richtung in der 3D-Punktewolke betrachtet wird, um Kanten zu detektieren und/oder um eine Charakteristik des Kantenverlaufes zu ermitteln.
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Ferner ist es vorteilhaft, wenn das Ermitteln der Charakteristik des Kantenverlaufes nur für einen Teilbereich eines Sichtfeldes des LiDAR-Systems ausgeführt wird. Es werden somit bevorzugt nur Kanten in einer Region-of-Interest detektiert. So können bei dem Detektieren von Kanten insbesondere solche Bereiche ausgeschlossen werden, in denen typischerweise keine Kanten vorliegen. Dies kann insbesondere für besonders hoch gelegene Bereiche in einem Sichtfeld des LiDAR-Systems der Fall sein. Auch kann somit ein Rechenaufwand beschränkt werden, der für ein Detektieren von Kanten benötigt wird. Weiter bevorzugt wird das Ermitteln der Charakteristik des Kantenverlaufes parallel für mehrere Teilbereiche eines Sichtfeldes des LiDAR-Systems ausgeführt.
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Es ist vorteilhaft, wenn bei dem Erkennen des Störeinflusses ein Störeinfluss als solcher erkannt wird, wenn eine ermittelte Kantenschärfe der detektierten Kante unter einen Sollwert abfällt. Dabei wird die ermittelte Kantenschärfe insbesondere in einem Kantenschärfenwert dargestellt wobei ein hoher Wert eine hohe Kantenschärfe und ein niedriger Wert eine niedrige Kantenschärfe repräsentiert. Der Sollwert ist dabei bevorzugt ein vordefinierter Wert.
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Auch ist es vorteilhaft, wenn der Sollwert dabei abhängig von einem Abstand zwischen einem der detektierten Kante zugehörigen Objekt und dem LiDAR-System ist. So ist beispielsweise zu erwarten, dass bei einem vergleichbar großen Abstand die ermittelte Kantenschärfe geringer ist als bei einem vergleichsweise geringeren Abstand. So können mittels des Sollwerts Erwartungswerte für eine Kantenschärfe abhängig von dem Abstand definiert werden.
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Auch ist es vorteilhaft, wenn eine Maßnahme zum Kompensieren des Störeinflusses in Reaktion darauf ausgeführt wird, dass bei dem Erkennen eines Störeinflusses erkannt wurde, dass ein bestimmter Störeinfluss vorliegt. Der Störeinfluss kann bei dem Erkennen des Störeinflusses gewertet werden, es kann also erkannt werden, wie stark ein vorliegender Störeinfluss ist. Die Maßnahme wird daher bevorzugt insbesondere dann ausgeführt, wenn ein Störeinfluss eine gewisse Stärke überschreitet.
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Bevorzugte Maßnahmen, welche in Reaktion darauf ausgeführt werden, dass ein Störeinfluss vorliegt, sind ein Verringern einer Detektionsdistanz des LiDAR-Systems, innerhalb derer die von dem LiDAR-System erfassten LiDAR-Daten als zuverlässige Informationen angesehen werden, ein Ausführen einer Reinigungsaktion, um ein Sichtfenster des LiDAR-Systems zu reinigen, ein Ausgeben eines Signals, welches definiert, dass eine Zuverlässigkeit der von dem LiDAR bereitgestellten Informationen eingeschränkt ist und ein Aussenden von polarisiertem Licht durch das LiDAR-System. Bei dem Verringern der Detektionsdistanz des LiDAR-Systems wird die Detektionsdistanz bevorzugt so verringert, dass die Detektionsdistanz an eine Sichtweite des LiDAR-Systems angepasst wird, in der insbesondere eine bestimmte vorgegebene Ortsauflösung erreicht wird. Auch können beispielsweise Bereiche, die für das LiDAR-System aufgrund von Störeinflüssen in der Distanz nicht korrekt oder im Detail erfasst werden können, gekennzeichnet werden und somit definiert werden, dass die diesen Bereichen zugehörigen Informationen eine niedrige Zuverlässigkeit haben. Eine beispielhafte Reinigungsaktion ist ein Reinigen eines Sichtfensters des LiDAR-Systems durch eine Wischeinrichtung oder eine Sprüheinrichtung. Bei dem Ausgeben des Signals, welches definiert, dass eine Zuverlässigkeit der von dem LiDAR bereitgestellten Informationen eingeschränkt ist, wird insbesondere ein Signal für ein Fahrassistenzsystem bereitgestellt, welches auf dieses Signal reagiert, beispielsweise eine Fahrtgeschwindigkeit des Fahrzeuges, an welchem das LiDAR-System angeordnet ist, verringert. Bei dem Aussenden von polarisiertem Licht durch das LiDAR-System wird insbesondere ein Polarisationsfilter in den optischen Pfad des LiDAR-System bewegt. Polarisiertes Licht hat bevorzugte Eigenschaften bei einer Ausbreitung in einem von Störeinflüssen geprägten Umfeld. So können beispielsweise Reflektionen eines Scanstrahls an Oberflächen von Feuchtigkeitspartikeln verringert werden.
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Ferner ist ein Computerprogrammprodukt vorteilhaft, welches Befehle umfasst, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen dazu veranlassen, das erfindungsgemäße Verfahren auszuführen.
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Figurenliste
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Nachfolgend werden Ausführungsbeispiele der Erfindung unter Bezugnahme auf die begleitende Zeichnung im Detail beschrieben. In der Zeichnung ist:
- 1 eine Darstellung eines Fahrzeuges, an welchem ein LiDAR-System angeordnet ist, durch welches LiDAR-Daten bezogen werden,
- 2a und 2b jeweils eine Darstellung von beispielhaften Objekten, welche in einem Umfeld des LiDAR-Systems erfasst werden,
- 3a und 3b jeweils eine Darstellung einer Charakteristik eines Kantenverlaufes in einer ersten Darstellungsweise,
- 4a und 4b jeweils eine Darstellung einer Charakteristik eines Kantenverlaufes in einer zweiten Darstellungsweise, und
- 5a und 5b jeweils eine Darstellung einer Charakteristik eines Kantenverlaufes in einer dritten Darstellungsweise.
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Ausführungsformen der Erfindung
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1 zeigt eine Darstellung eines LiDAR-Systems 1, durch welches ein Umfeld 2 erfasst wird. Das LiDAR-System 1 ist an einem Fahrzeug 11 angeordnet und ein Sichtfeld 10 ist in Richtung eines vor dem Fahrzeug 11 liegenden Bereiches gerichtet. Es wird in dem Sichtfeld 10 durch das LiDAR-System 1 ein vor dem Fahrzeug 11 liegendes Umfeld 2 erfasst. Dabei wird das Umfeld 2 durch einen Scanstrahl des LiDAR-Systems 1 abgetastet. Optional wird das Umfeld 2 durch das LiDAR-System mittels mehrerer Scanstrahlen abgetastet.
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Der Scanstrahl wird in einem Scanwinkel 30 durch das LiDAR-System 1 ausgesendet, um das Umfeld 2 in einer Scanebene 31 abzutasten. Der Scanwinkel ist hier beispielhaft ein in einer horizontalen Ebene gelegener Winkel.
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Es werden von dem LiDAR-System 1 LiDAR-Daten bereitgestellt und an eine Signalverarbeitungseinheit 12 übertragen, welche dazu eingerichtet ist, das erfindungsgemäße Verfahren auszuführen.
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Von der Signalverarbeitungseinheit 12 werden die LiDAR-Daten bezogen, welche durch das LiDAR-System 1 erfasst wurden und das von dem LiDAR-System 1 erfasste Umfeld 2 beschreiben. So werden von dem LiDAR-System 1 beispielsweise Raumpunkte als LiDAR-Daten bereitgestellt, welche eine Lage einzelner Punkte in einem dreidimensionalen System beschreiben, durch welches das erfasste Umfeld 2 abgebildet wird.
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Bei dem in 1 gezeigten beispielhaften Umfeld 2 sind mehrere Objekte vor dem LiDAR-System 1 in dem Sichtfeld 10 des LiDAR-Systems 1 angeordnet. So sind vor dem LiDAR-System 1 beispielsweise zwei erste Pfosten 6, ein PKW 7, zwei zweite Pfosten 8, und ein Bus 9 angeordnet. Diese Objekte werden von dem LiDAR-System 1 erfasst und der Signalverarbeitungseinheit 12 in Form einer dreidimensionalen Karte als LiDAR-Daten bereitgestellt. Die LiDAR-Daten können somit im Rahmen einer dreidimensionalen Bildbearbeitung verarbeitet werden. Insbesondere sind die LiDAR-Daten eine Punktwolke, welche durch das LiDAR-System 1 bereitgestellt und erfasst wird.
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Durch die Signalverarbeitungseinheit 12 erfolgt ein Detektieren von Kanten 4 in dem erfassten Umfeld 2 basierend auf den LiDAR-Daten. So werden in dieser hier beschriebenen beispielhaften Ausführungsform solche Kanten 4 detektiert, welche vertikal verlaufende Kanten sind, also Kanten, die senkrecht zu der in 1 dargestellten Scanebene 31 stehen. Es weisen alle der in 1 gezeigten beispielhaften Objekte typischerweise vertikale Kanten auf. Die Kanten 4 können beispielsweise durch einen Kantendetektionsalgorithmus bei einer dreidimensionalen Bildverarbeitung der LiDAR-Daten erkannt werden.
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Die in 1 beschriebenen beispielhaften Objekte weisen eine Vielzahl vertikaler Kanten auf. Beispielhaft ist in 1 eine erste Kante 4a von einem der ersten Pfosten 6 gekennzeichnet. Ferner ist beispielhaft eine zweite vertikale Kante 4b gekennzeichnet, welche eine Kante des Buses 9 ist. Die erste und die zweite Kante 4a und 4b sind dabei als Punkte in 1 dargestellt, da diese senkrecht auf der Zeichenebene stehen. Alle der beispielhaften Objekte weisen vertikale Kanten 4 auf, die bei dem Detektieren der Kanten 4 in dem erfassten Umfeld 2 detektiert werden.
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Basierend auf den in dem erfassten Umfeld 2 detektierten Kanten 4 wird durch die Signalverarbeitungseinheit 12 eine Charakteristik eines Kantenverlaufes 3 für zumindest eine der detektierten Kanten 4 aus den LiDAR-Daten 2 ermittelt. Die Charakteristik des Kantenverlaufes 3 ist dabei in dieser Ausführungsform eine Kantenschärfe der detektierten Kante 4. Dabei wird ein Schärfeverlauf in der Scanebene 31 betrachtet. Die Charakteristik des Kantenverlaufs, hier die Kantenschärfe, wird entlang einer Scanrichtung des LiDAR-Systems 1 ermittelt. Die Scanrichtung 5 ist dabei eine Richtung, in welcher der Scanstrahl durch die Scanebene 31 bewegt wird.
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Optional ist es vorteilhaft, wenn die Charakteristik des Kantenverlaufes entlang einer vordefinierten oder wählbaren Richtung ermittelt wird, wobei dies insbesondere dann vorteilhaft ist, wenn das LiDAR-System 1 keine Scanrichtung 5 aufweist, beispielsweise wenn dieses ein Flash-basiertes LiDAR-System 1 ist.
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2a und 2b zeigen jeweils zwei beispielhafte Objekte 13a, 13b, welche nebeneinander angeordnet sind. Die Scanrichtung 5 ist als Linie dargestellt. So gleitet der Scanstrahl des LiDAR-Systems 1 bevorzugt entlang der Scanrichtung 5 über die beiden beispielhafte Objekt 6a, 6b. So wird der Scanstrahl beispielsweise in horizontaler Richtung über die beispielhaften Objekte 6a, 6b bewegt. Es wird darauf hingewiesen, dass der Scanstrahl nicht zwingend bewegt oder geschwenkt wird sondern auch ein punktweises Abtasten ohne eine Schwenkbewegung des Scanstrahles erfolgen kann.
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Jedes der beiden beispielhaften Objekte 13a, 13b weist mehrere vertikale Kanten 4 auf, welche bei dem Detektieren von Kanten 4 detektiert werden. Es ist ersichtlich, dass bei den in 2a gezeigten beispielhaften Objekt 13a, 13b, die detektierten Kanten 4 vergleichsweise näher aneinander liegen als bei den in 2b gezeigten beispielhaften Objekten 13a, 13b. Kommt es zu Störeinflüssen in einem optischen Pfad des LiDAR-Systems 1, beispielsweise durch Regentropfen, so können die Kanten 4 von dem LiDAR-System 1 in den LiDAR-Daten nicht scharf abgebildet werden.
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Es wird darauf hingewiesen, dass Störeinflüsse in dem optischen Pfad des LiDAR-Systems 1 unabhängig davon erfasst werden können, welche spezifischen Störeinflüsse in dem optischen Pfad vorliegen. So können beispielsweise Staubpartikel und Wassertropfen in dem Umfeld 2 des LiDAR-Systems 1 in entsprechender Weise als Störeinfluss detektiert werden.
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3a und 3b zeigen jeweils ein beispielhaftes Diagramm, welche jeweils eine Charakteristik eines Kantenverlaufes 3 abbilden. Dabei wird basierend auf den in den Diagrammen dargestellten Informationen die Charakteristik des Kantenverlaufes 3 basierend auf einer Signallaufzeit in dem optischen Pfad des LiDAR-Systems 1 für solche Punkte in den LiDAR-Daten ermittelt, welche die detektierte Kante 4 abbilden.
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In den in den 3a und 3b gezeigten Diagrammen ist über eine erste Achse 20 der Scanwinkel 30 abgebildet. Über eine zweite Achse 21 ist eine gemessene Distanz zu einem Objekt gegeben, welches für den jeweiligen Scanwinkel 30 eine Reflektion des Scanstrahls verursacht hat. Die gemessene Distanz entspricht daher auch der Time-Of-Flight für den jeweiligen Scanwinkel 30.
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Dabei ist in dem Diagramm in 3a ein Zustand abgebildet, in dem kein Störeinfluss in dem optischen Pfad des LiDAR-Systems 1 vorliegt und in dem in 3b gezeigten Diagramm ist ein Zustand gezeigt, in dem ein Störeinfluss in dem optischen Pfad des LiDAR-Systems 1 vorliegt. Für einen bestimmten Scanwinkel 14 gilt, dass für diesen der Scanstrahl im Bereich einer Kante 4 eines Objektes reflektiert wurde.
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Es ist ersichtlich, dass bei dem in 3a abgebildeten Diagramm die Kante 4 an der Position des bestimmten Scanwinkel 14 mit einem scharfen Kantenverlauf abgebildet wird. Dies wird dadurch verursacht, dass sich unmittelbar die Laufzeit des Scanstrahls des LiDAR-Systems 1 erhöht, wenn der Scanstrahl des LiDAR-Systems 1 bei seiner horizontalen Bewegung über die Scanebene 30 nicht mehr auf ein Objekt trifft. Das bedeutet, sobald der Scanstrahl nicht mehr auf ein bestimmtes Objekt trifft, also über dessen Kante hinausläuft, führt dies für den nächsten abgetasteten Punkt zu einem höheren Abstandswert. Es kommt zu einem Sprung in der in dem abgebildeten Diagramm gezeigten Kurve.
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Liegen jedoch Störeinflüsse in dem optischen Pfad des LiDAR-Systems 1 vor, wie dies bei dem in 3b abgebildeten Diagramm der Fall ist, so kann es dazu kommen, dass solche Scanstrahlen des LiDAR-Systems 1, welche bei einem Fehlen von Störeinflüssen nicht mehr auf das zugehörige Objekt in dem Umfeld 2 des LiDAR-Systems 1 treffen würden, dennoch durch die Störeinflüsse auf das Objekt gelenkt werden und entsprechend zu dem LiDAR-System 1 zurückgeworfen werden. Somit wird die an dem bestimmten Scanwinkel 14 vorliegende Kante 4 von dem LiDAR-System 1 nicht mehr als Sprung wahrgenommen, sondern es kommt zu einem Ansteigen bzw. Abfallen der gemessenen Distanz über einen bestimmtes Intervall des Scanwinkels 14 hinweg. So ist aus dem in 3b gezeigten Diagramm ersichtlich, dass die in dem in 3a gezeigten Diagramm noch scharf umrissene und auf einen bestimmten Scanwinkel begrenzte Kante 4 an Kantenschärfe verloren hat.
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Es wird bei dem Detektieren von Kanten 4 beispielsweise ermittelt, für welchen bestimmten Scanwinkel 14 auf der ersten Achse 20 eine Kante 4 vorliegt. Diesem Punkt wird bei dem Ermitteln der Charakteristik ein Steigungswert zugeordnet, der sich aus dem Verlauf der gemessenen Distanz über die den Scanwinkel 30 hinweg ergibt. Es kann somit die Steigung der in den 3a und 3b abgebildeten Kurven als Charakteristik des Kantenverlaufes 3 der Kante 4 angesehen werden.
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4a und 4b zeigen jeweils ein beispielhaftes Diagramm, welche jeweils eine Charakteristik eines Kantenverlaufes 3 abbilden. Dabei wird basierend auf den in den Diagrammen dargestellten Informationen die Charakteristik des Kantenverlaufes 3 basierend auf einer Reflexionszahl ermittelt, welche beschreibt, wie viele Reflexionen eines ausgesandten Scanstrahls des LiDAR-Systems 1 für einen bestimmten Scanwinkel 30 empfangen wurden, in welchem die detektierte Kante gelegen ist.
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In den in den 4a und 4b gezeigten Diagrammen ist über eine erste Achse 20 der Scanwinkel 30 abgebildet. Über eine zweite Achse 22 ist die Reflexionszahl gezeigt. Dabei ist in dem Diagramm in 4a ein Zustand abgebildet, in dem kein Störeinfluss in dem optischen Pfad des LiDAR-Systems 1 vorliegt und in dem in 4b gezeigten Diagramm ist ein Zustand gezeigt, in dem ein Störeinfluss in dem optischen Pfad des LiDAR-Systems 1 vorliegt. Für ein bestimmtes Intervall 15 des Scanwinkels 30 gilt, dass in diesem der Scanstrahl von einem Objekt reflektiert wird, welches durch zwei vertikale Kanten 4 begrenzt ist.
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So ist die durch den entlang der ersten Achse 20 dargestellten Scanwinkel 30 eine Scanbewegung in horizontale Richtung beschrieben. Für eine bestimmte in der horizontalen Ebene gelegene Richtung werden dabei alle Reflektionen angegeben, die aus dieser horizontalen Richtung empfangen werden, wobei jeweils für eine bestimmte horizontale Richtung alle Reflektionen der unterschiedlichen vertikalen Richtungen summiert werden und als Balken in den in 4a und 4b gezeigten Diagrammen dargestellt werden.
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So ist in dem in 4a und 4b gezeigten ersten Diagramm 4a beispielweise ein Pfosten von dem LiDAR-System 1 erfasst worden, der sich in dem bestimmten Intervall 15 befindet. Entsprechend werden an das LiDAR-System 1 Reflektionen zurückgeworfen, die in einer horizontalen Richtung liegen, die von dem Pfosten 23 überdeckt wird. Der Pfosten weist bei beiden in den 4a und 4b dargestellten Fällen die gleiche Breite in horizontaler Richtung auf. Jedoch wird der reflektierte Scanstrahl des LiDAR-Systems 1 in unterschiedlicher Weise durch Störeinflüsse umgelenkt, was den Pfosten bei dem in dem in 4b gezeigten Diagramm verwaschen erscheinen lässt, wodurch dieser scheinbar eine größere Breite in horizontaler Richtung aufweist und gleichzeitig eine geringere Kantenschärfe zeigt. Die Kantenschärfe kann dabei über eine Gerade 16 dargestellt werden, die sich aus einer Änderung der vorliegenden Reflektionen im Bereich der Kante 4 ergibt und somit eine Charakteristik des Kantenverlaufs 3 beschreibt. Insbesondere die Steigung der Gerade 16 dient als Indikator für ein Vorliegen von Störeinflüssen.
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Es ist ein Unterschied zwischen den mit den 3a und 3b und den mit den 4a und 4b gezeigten Techniken, dass bei der in den 3a und 3b gezeigten Technik eine von dem LiDAR-System 1 erfasst Distanz oder Time-Of-Flight als Basis für das Ermitteln der Kantenschärfe herangezogen wird und bei der in den 4a und 4b gezeigten Technik eine Anzahl empfangener Reflektionen für eine bestimmte Scanrichtung oder einen Scanwinkel 30 als Basis für das Ermitteln der Kantenschärfe herangezogen wird. Die Techniken können einzeln oder in Kombination miteinander genutzt werden.
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Die Charakteristik des Kantenverlaufes 3 kann mathematisch in unterschiedlicher Weise dargestellt werden. Dies ist beispielhaft in 5 gezeigt.
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5a zeigt ein Beispiel für eine Darstellung der Charakteristik des Kantenverlaufes mittels einer Linienspreizfunktion. 5b zeigt ein Beispiel für das Ermitteln einer Charakteristik eines Kantenverlaufes 3 mittels einer Kantenantwortfunktion. In beiden Fällen werden Parameter definiert, die als Indikator für das Vorliegen eines Störeinflusses oder ein Stärke eines vorliegenden Störeinflusses verwendet werden können.
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So ist in dem in 5a gezeigten Beispiel für eine Linienspreizfunktion gezeigt. Dabei zeigt 5a ein Szenario, in dem zwei Kanten 4 zweier unterschiedlicher Objekte aneinander angrenzen und ein Spalt 17 zwischen den beiden Objekten gebildet wird. An der Stelle, an dem der Spalt 17 von dem LiDAR-System 1 in horizontaler Richtung detektiert wird, tritt ein Peak in der Linienspreizfunktion auf. Das bedeutet, dass das LiDAR-System in der Richtung, in welcher der Spalt 17 gelegen ist, größere Entfernungswerte misst oder weniger Reflektionen empfängt. Je schlechter die Auflösung des LiDAR-Systems 1 aufgrund von Störeinflüssen ist, desto mehr werden die beiden Objekte in den LiDAR-Daten miteinander verwaschen und der Peak der Linienspreizfunktion wird abfallen. Gleichzeitig wird auch eine Steigerung der Linienspreizfunktion verringert werden. Die Weite 18 des Peaks, auch als Full width at half maximum (FWHM) bezeichnet, ist daher ein Indikator für das Vorliegen eines Störeinflusses.
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In 5b ist eine beispielhafte Kantenantwortfunktion dargestellt, die einer Kante 4 zugehörig ist. Durch die Kantenantwortfunktion wird dabei die Kantenschärfe der detektierten Kante 4 ermittelt. Bei dem in 5b gezeigten beispielhaften Szenario, bei dem die Kantenantwortfunktion ermittelt wird, liegt lediglich eine einzelne Kante 4 vor. Die Anzahl der vorliegenden Reflektionen oder die Entfernungswerte fallen im Bereich eines Scanwinkels ab, in dem die Kante 4 gelegen ist. Gleichzeitig steigt ein Wert der Kantenantwortfunktion an. Eine Weite 18, welche einen Anstieg der Kantenantwortfunktion von 10% auf 90% anzeigt, kann als ein Indikator für das Vorliegen von Störeinflüssen genutzt werden.
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Die Weite 18 des Peaks der Linienspreizfunktion wird bevorzugt immer dann als Indikator für das Vorliegen eines Störeinflusses herangezogen, wenn eine Kantenantwortfunktion nicht vollständig ermittelt werden kann, da diese aufgrund einer weiteren Kante nicht vollständig abfallen oder ansteigen kann und somit deren Weite 18 nicht eindeutig ermittelt werden kann.
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Durch die Signalverarbeitungseinheit 12 wird erkannt, ob ein Störeinfluss in dem optischen Pfad des LiDAR-Systems 1 vorliegt, wobei dieses Erkennen eines Störeinflusses basierend auf der ermittelten Charakteristik des Kantenverlaufes 3 erfolgt. So wird beispielsweise die Kantenschärfe einer detektierten Kante 4 betrachtet und ein Störeinfluss als solcher erkannt, wenn die ermittelte Kantenschärfe unter einen Sollwert abfällt. Dabei werden einzelne oder mehrere der mit den 3 bis 5 gezeigten Charakteristiken des Kantenverlaufes 3 herangezogen, um einen für die Kantenschärfe repräsentativen Wert aus den LiDAR-Daten zu extrahieren.
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Der Sollwert ist optional abhängig von einem Abstand zwischen einem der detektierten Kante 4 zugehörigen Objekt und dem LiDAR-System 1. Der Sollwert ist dabei optional ein vordefinierter Wert, wobei insbesondere für jeden Abstand zu dem LiDAR-System 1 ein zugehöriger Sollwert definiert ist. So ist es beispielsweise eine Anforderung, dass bei einem geringen Abstand zwischen einem einer Kante 4 zugehörigen Objekt und dem LiDAR-System 1 eine höhere Kantenschärfe vorliegt als bei einem Objekt, welches mit einem größeren Abstand zu dem LiDAR-System 1 angeordnet ist.
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Wurde von der Signalverarbeitungseinheit 12 erkannt, dass ein Störeinfluss vorliegt, so wird in Reaktion darauf eine Maßnahme ausgelöst, um den Störeinfluss zu reduzieren oder eine Verwendung der von dem LiDAR-System 1 bereitgestellten Daten zu beschränken.
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So wird von der Signalverarbeitungseinheit 12 beispielsweise eine Detektionsdistanz des LiDAR-Systems 1, innerhalb derer die von dem LiDAR-System 1 erfassten LiDAR-Daten als zuverlässige Information angesehen werden, verringert. So wird beispielsweise dann, wenn starker Regen, Schnee oder Nebel vorliegt, ein Störeinfluss erkannt und eine zulässige Sichtweite des LiDAR-Systems 1 wird verringert. Dies bedeutet nicht zwingend, dass das LiDAR-System 1 keine Informationen mehr für einen bestimmten Abstandsbereich oberhalb der zulässige Sichtweite detektiert, bedeutet jedoch, dass diese Informationen nicht mehr als zuverlässig angesehen werden.
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Alternativ oder zusätzlich wird durch die Signalverarbeitungseinheit 12 eine Reinigungsaktion ausgelöst, um ein Sichtfenster des LiDAR-Systems 1 zu reinigen. So wird beispielsweise eine Wischeinheit aktiviert, um eine Reinigung des Sichtfensters des LiDAR-Systems 1 zu ermöglichen.
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Alternativ oder zusätzlich erfolgt ein Ausgeben eines Signals, welches definiert, dass eine Zuverlässigkeit der von dem LiDAR-System 1 bereitgestellten Informationen eingeschränkt ist. So wird dieses Signal insbesondere an ein Fahrassistenzsystem ausgegeben, welches bevorzugt eine Längsgeschwindigkeit des Fahrzeuges 11 verringert oder beschränkt, an dem LiDAR-System angeordnet ist. Insbesondere wird eine maximale Fahrtgeschwindigkeit des Fahrzeuges 11 in einem autonomen Fahrmodus beschränkt.
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Alternativ oder zusätzlich wird durch die Signalverarbeitungseinheit 12 das LiDAR-System 1 dazu angeregt, polarisiertes Licht auszusenden. So wird beispielsweise ein Polarisationsfilter in den Scanstrahl des LiDAR-Systems 1 eingebracht. Auf diese Weise können Reflektionen, welche insbesondere durch Flüssigkeiten in dem optischen Pfad des LiDAR-Systems 1 verursacht werden, minimiert werden und eine störfestere Erfassung des Umfeldes 2 durch das LiDAR-System 1 wird ermöglicht.
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Es wird somit eine softwareseitige Erkennung von Störeinflüssen in einem optischen Pfad des LiDAR-Systems 1 ermöglicht. In den hier beschriebenen Ausführungsformen wurde bevorzugt ein Detektieren von Kanten 4 ausgeführt, welche in einer vertikalen Richtung liegen. Es wird jedoch darauf hingewiesen, dass auch jede andere Richtung für das Detektieren von Kanten 4 gewählt werden kann und auch mehrere Richtungen parallel zueinander betrachtet werden können, um eine besonders zuverlässige Erkennung von Störeinflüssen zu ermöglichen. Ein Betrachten von horizontalen oder vertikalen Kanten hat sich jedoch als besonders vorteilhaft erwiesen, da gerade solche Kanten in einem typischen Fahrzeugumfeld besonders häufig vorkommen. Ferner muss kein Zusammenhang zwischen der Scanrichtung und der Ausrichtung der detektierten Kanten 4 bestehen.
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Nebst obenstehender Offenbarung wird explizit auf die Offenbarung der 1 bis 5 verwiesen.
