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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben von Radarsensoren bei einem Fahrzeug. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogramm, das jeden Schritt des Verfahrens ausführt, wenn es auf einem Rechengerät abläuft, sowie ein maschinenlesbares Speichermedium, welches das Computerprogramm speichert. Schließlich betrifft die Erfindung ein elektronisches Steuergerät, welches eingerichtet ist, das erfindungsgemäße Verfahren auszuführen.
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Stand der Technik
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Radarsysteme zur Messung von Zuständen von Zielen, also deren Abstand, Relativgeschwindigkeit und Winkel, Orientierung und Größe werden zunehmend in Kraftfahrzeugen für Sicherheits- und Komfortfunktionen eingesetzt. Dabei werden die Ziele nach der Detektion typischerweise in stationäre Ziele und in bewegte Ziele eingeteilt. Die Ziele werden dann einer einzelnen Nachverfolgungseinrichtung (auch als Tracker bezeichnet) zugeführt, die den Zustand des Ziels ermittelt.
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Die Nachverfolgungseinrichtung ist typischerweise ein Kalman-Filter, der eine einfache und günstige Methode zur Ermittlung des Zustands aus der Radarmessung in Echtzeit bietet. Allerdings wird hierdurch nicht die für autonomes Fahren gemäß Level 2 oder höher benötigten Genauigkeitsanforderungen für die Ermittlung des Zustands, vor allem bei Fahrten auf Schnellstraßen (Autobahnen) und in Städten, erfüllt. So werden beispielsweise zwei Ziele, die sich überlappen oder die nahe beieinander sind, bei der Kalman-Filterung aufgrund der geringen Genauigkeit oftmals zu einem einzigen Ziel zusammengeführt.
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Als Alternativen werden von der Nachverfolgungseinrichtung komplexere Methoden wie ein Extended-Object-Tracking-Algorithmus (ETO) und/oder ein Random-Finit-Set-Algorithmus (RFS) durchgeführt. Diese Algorithmen erfüllen die Genauigkeitsanforderungen, sind aber aufgrund ihrer Komplexität nicht geeignet, bei Fahrten auf Schnellstraßen und in Städten, die Zustände aller Ziele zu ermitteln, wenn diese auf einem herkömmlichen elektronischen Steuergerät mit mittlerer Rechenleistung ablaufen. Auch eine Reduzierung der analysieren Ziele auf bewegte Ziele ist in diesen Szenarien für die genannten Algorithmen nicht ausreichend.
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Offenbarung der Erfindung
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Es wird ein Verfahren zum Betreiben von Radarsensoren bei einem Fahrzeug vorgeschlagen. Dabei werden Ziele von den Radarsensoren des Fahrzeugs erfasst. Hierfür kann eine semantische Segmentierung in den Radarmessungen implementiert werden. Die erfassten Ziele werden in stationäre Ziele (auch als Standziele bezeichnet) und in bewegte Ziele (auch als Bewegtziele bezeichnet) aufgeteilt. Für die bewegten Ziele werden dann die Abstände zum Fahrzeug ermittelt. Da die Abstände von den Radarsensoren des Fahrzeugs ermittelt werden, können die Abstände zum Fahrzeug auch als Abstände zwischen dem jeweiligen Bewegtziel und einem Radarsensor oder einer Kombination mehrerer Radarsensoren des Fahrzeugs interpretiert werden. Die bewegten Ziele werden in Primärziele, deren Abstände zum Fahrzeug kleiner als ein vorgebbarer Schwellenwert sind, und in Sekundärziele, deren Abstände zum Fahrzeug größer als der Schwellenwert sind, eingeteilt. Die Aufteilung kann bereits bei der semantischen Segmentierung der Radarmessungen erfolgen. Diese Aufteilung bewirkt, dass die bewegten Ziele bezüglich ihres jeweiligen Abstands zum Fahrzeug in relevante Ziele - nämlich die Primärziele - und in weniger relevante Ziele - nämlich die Sekundärziele - eingeordnet werden.
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Es sind zwei unterschiedliche Nachverfolgungseinrichtungen (auch als Tracker bezeichnet) zur Ermittlung der Zustände der Ziele vorgesehen, welche insbesondere unterschiedliche Algorithmen zur Ermittlung der Zustände verwenden. Die Zustände von Zielen sind insbesondere durch deren Abstand, Relativgeschwindigkeit und Winkel zum Fahrzeug sowie durch deren Orientierung und Größe gekennzeichnet.
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Die Primärziele werden einer ersten Nachverfolgungseinrichtung zugeführt. Diese erste Nachverfolgungseinrichtung führt eine möglichst exakte Ermittlung der Zustände der Primärziele durch. Eine solche exakte Ermittlung ist typischerweise mit einem hohen Rechenaufwand verbunden. Beispielsweise führt die erste Nachverfolgungseinrichtung einen Extended-Object-Tracking-Algorithmus (ETO) und/oder einen Random-Finit-Set-Algorithmus (RFS) durch.
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Die Sekundärziele werden einer zweiten Nachverfolgungseinrichtung zugeführt. Dies zweite Nachverfolgungseinrichtung führt eine einfache Ermittlung der Zustände der Sekundärziele durch. Die Ermittlung der Zustände durch die zweite Nachverfolgungseinrichtung ist dabei weniger rechenleistungsintensiv als die von der ersten Nachverfolgungseinrichtung durchgeführte Ermittlung der Zustände. Vorzugsweise führt die zweite Nachverfolgungseinrichtung einen weniger komplexen Algorithmus als die erste Nachverfolgungseinrichtung durch. Beispielsweise führt die zweite Nachverfolgungseinrichtung eine Kalman-Filterung durch.
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Im Ergebnis wird durch die Aufteilung erreicht, dass nur ein Teil der Ziele, nämlich die Primärziele, welche aufgrund ihres Abstands zum Fahrzeug relevante Ziele darstellen, durch die erste Nachverfolgungseinrichtung verarbeitet werden, die sich durch eine hohe Genauigkeit und einen hohen Rechenaufwand bei der Ermittlung auszeichnet. Die Verarbeitung von Zielen in der Nähe des Fahrzeugs mit hoher Genauigkeit ist Voraussetzung für ein autonomes Fahren gemäß Level 2 oder höher, vor allem bei Überholmanövern und Kollisionsvermeidungsmanövern. Sekundärziele, welche aufgrund ihres Abstands zum Ziel weniger relevante Ziele darstellen, werden nur von der zweiten Nachverfolgungseinrichtung mit einer geringeren Genauigkeit und folglich auch einem geringeren Rechenaufwand durchgeführt. Dadurch wird die Zahl der Ziele, die mit hohem Rechenaufwand verarbeitet werden müssen, verringert. Entsprechend wird insgesamt der Rechenaufwand für das elektronische Steuergerät deutlich verringert und die Ermittlung kann schneller durchgeführt werden. Als Resultat können die Zustände aller bewegten Ziele auch von einem elektronischen Steuergerät mit begrenzter Rechenleistung in Echtzeit vollständig ermittelt werden.
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Außerdem erlaubt eine geeignete Aufteilung der bewegten Ziele ein Ressourcenmanagement zwischen der ersten Nachverfolgungseinrichtung und der zweiten Nachverfolgungseinrichtung. Zudem kann der Schwellenwert für den Abstand je nach Rechenleistung des verwendeten Steuergeräts gewählt werden und entsprechend mehr oder weniger Primärziele verarbeitet werden. Somit ist eine Skalierung der Zielermittlung für leistungsschwache elektronische Steuergräte bis hin zu leistungsstarken elektronischen Steuergeräten möglich.
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Darüber hinaus können aus den erfassten Zielen Hindernis-Ziele erkannt werden. Hindernis-Ziele sind solche Ziele, die ein Hindernis für das Fahrzeug darstellen, die sich also insbesondere im Weg des Fahrzeugs und/oder auf einer geplanten Trajektorie für das Fahrzeug befinden. Hierfür werden die Grenzen einer Straße aus den stationären Zielen ermittelt. Solche stationären Ziele sind beispielsweise Straßenbegrenzungspfosten, Leitplanken, Bäume, parkende Fahrzeuge usw. Folglich wird die Straße als Fläche innerhalb der ermittelten Grenzen festgelegt. Nun werden stationäre Ziele, die sich innerhalb der Grenzen der Straße befinden, als Hindernis für das Fahrzeug erkannt und somit als Hindernis-Ziele identifiziert. Die Identifizierung der Hindernis-Ziele kann weiterhin bei der semantischen Segmentierung erfolgen. Standziele, die sich auf der Straße befinden, stellen für das Fahrzeug unabhängig von ihrer Entfernung stets eine große Gefahr dar, sodass Hindernis-Ziele ebenfalls relevante Ziele für das Fahrzeug sind. Die Hindernis-Ziele werden nun zusammen mit den Primärzielen der ersten Nachverfolgungseinrichtung zugeführt, die eine möglichst exakte Ermittlung der Zustände des Hindernis-Ziele durchführt. Im Ergebnis werden Hindernisse auf der Straße mit hoher Genauigkeit erkannt.
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Werden die Grenzen der Straße aus den stationären Zielen ermittelt, kann vorgesehen sein, bewegte Ziele, die sich außerhalb der Grenzen der Straße befinden, von der Auswertung auszuschließen und keiner der Nachverfolgungseinrichtungen zuzuführen. Bei Kreuzungen liegen Nebenstraßen ebenfalls innerhalb der Grenzen. Bewegte Ziele außerhalb der Grenzen der Straße sind Stördaten (auch als Clutter bezeichnet) und somit nicht relevant, sodass sie aussortiert werden können.
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Die Grenzen der Straße können für jede Seite bezüglich des Fahrzeugs, also vom Fahrzeug aus gesehen für die linke Seite und für die rechte Seite, ermittelt werden. Die obengenannten Schritte des Verfahrens, welche auf den Grenzen der Straße basieren, - also die Identifizierung der Hindernis-Ziele und/oder das Ausschließen der bewegten Ziele, die sich außerhalb der Grenzen der Straße befinden, - können dann für jede Seite separat durchgeführt werden.
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Der Schwellenwert kann in Abhängigkeit vieler Faktoren gewählt werden. Um zwischen relevanten und weniger relevanten Zielen anhand des Abstands unterscheiden zu können, ist der Weg zwischen dem Fahrzeug und dem Ziel von Bedeutung. Vorzugsweise kann der Schwellenwert abhängig von der Eigengeschwindigkeit des Fahrzeugs und der Bremszeit definiert wird. Die Bremszeit ist unter anderem abhängig vom Fahrzeug, von dessen Eigengeschwindigkeit, vom Untergrund, den Witterungsbedingungen sowie im Falle von manuellem und teilautomatisiertem Fahren von der Reaktionszeit des Fahrers. Die Bremszeit kann durch an sich bekannte Verfahren berechnet werden oder als Kennlinie/Kennfeld im elektronischen Steuergerät des Fahrzeugs vorliegen. Auch kann der Schwellenwert als Kennfeld/Kennfeld im elektronischen Steuergerät vorliegen.
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Das Computerprogramm ist eingerichtet, jeden Schritt des Verfahrens durchzuführen, insbesondere, wenn es auf einem Rechengerät oder Steuergerät durchgeführt wird. Es ermöglicht die Implementierung des Verfahrens in einem herkömmlichen elektronischen Steuergerät, ohne hieran bauliche Veränderungen vornehmen zu müssen. Hierzu ist es auf dem maschinenlesbaren Speichermedium gespeichert.
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Durch Aufspielen des Computerprogramms auf ein herkömmliches elektronisches Steuergerät, wird das elektronische Steuergerät erhalten, welches eingerichtet ist, die Radarsensoren zu betreiben.
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Figurenliste
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Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert.
- 1 zeigt eine schematische Ansicht eines Fahrzeugs mit einem Radarsensor in einem Koordinatensystem.
- 2 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens.
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Ausführungsbeispiele der Erfindung
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In 1 ist ein Fahrzeug F mit einem Radarsensor S gezeigt. Das Fahrzeug F weist zudem ein elektronisches Steuergerät ECU auf, welches mit dem Radarsensor S verbunden ist. Des Weiteren ist ein zweidimensionales kartesisches Koordinatensystem mit einer X-Achse und einer Y-Achse dargestellt. Das Fahrzeug F ist entlang der X-Achse ausgerichtet und bewegt sich entlang dieser Achse auf einer Straße R. Der beispielhafte Radarsensor S ist in Fahrtrichtung und somit ebenfalls in Richtung der X-Achse ausgerichtet. Es können auch weitere Radarsensoren vorgesehen sein oder der Radarsensor kann anders positioniert und/oder orientiert sein. Zudem sind als Beispiel vier Ziele T1 - T4 dargestellt, von denen sich drei Ziele T1 bis T3 bewegen und ein Ziel T4 steht. Das Ziel T1 befindet sich in der Nähe des Fahrzeugs F auf der Straße R und ist als relevant einzuschätzen und das Ziel T2 befindet sich ebenfalls auf der Straße R, nur weit vom Fahrzeug F entfernt und ist als weniger relevant einzuschätzen. Da das Ziel T4 ein Standziel ist, welches sich auf der Straße R befindet, ist es generell als relevant einzuschätzen. Des Weiteren sind in 1 Größen dargestellt, welche für das nachfolgend beschriebene Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens verwendet wird.
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Die 2 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens. Das Verfahren wird vom elektronischen Steuergerät ECU des Fahrzeugs durchgeführt. Zu Beginn werden die Ziele T vom Radarsensor S empfangen. Es erfolgt eine Aufteilung 1 der Ziele T in Standziele T3 und in Bewegtziele TB. Hierfür wird die Geschwindigkeit jedes Ziels mit der Eigengeschwindigkeit des Fahrzeugs verglichen und der Betrag der Differenz gebildet. Die Eigengeschwindigkeit des Fahrzeugs wird aus der Fahrzeug-Odometrie FO erhalten. Ist der Betrag der Differenz der Geschwindigkeiten größer als ein Geschwindigkeits-Schwellenwert, so handelt es sich bei dem Ziel T um ein Bewegtziel TB. ist der ist der Betrag der Differenz der Geschwindigkeiten kleiner als der Geschwindigkeits-Schwellenwert oder gleich diesem, so handelt es sich bei dem Ziel T um ein Standziel TS.
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Im Anschluss werden aus den Standzielen TS die Grenzen yR der Straße R, auf der sich das Fahrzeug F bewegt, ermittelt 2. Die Grenzen yR der Straße R sind dabei abhängig von der Entfernung in X-Richtung, es gilt also yR(x). Dies ist insbesondere bei Kurven relevant. Im hier beschriebenen Ausführungsbeispiel werden die Straßengrenzen yR(x) für jede Seite der Straße R separat berechnet, es wird also die linke Straßengrenze yl(x) und die rechte Straßengrenze yr(x) ermittelt 2. Hierfür werden die Standziele TS gemäß ihrer Position in Relation zum Fahrzeug in rechts und links aufgeteilt. Standziele TS auf der Linken weisen im Koordinatensystem aus 1 einen Y-Wert größer 0 auf und Standziele TS auf der Rechten weisen einen Y-Wert kleiner oder gleich 0 auf. Für jede Seite (rechts und links) werden Stördaten C (auch als Clutter bezeichnet) für die Standziele TS entfernt. Stördaten stellen sich als Extremwerte erster Ordnung dar und/oder erfüllen die Bedingung |y - ym| > k1 σy, wobei ym der Mittelwert der Y-Werte auf der jeweiligen Seite, σy die Standardabweichung der Y-Werte auf der jeweiligen Seite und k1 ein Proportionalitätsfaktor, z. B. 2,5, sind. In 1 ist für die linke Seite beispielhaft ein Clutter C eingezeichnet, der außerhalb der Standardabweichung σy liegt. Schließlich wird für jede Seite die Straßengrenze yl(x), yr(x) ermittelt. Die Grenze yR kann durch eine Kurvenanpassung (fitting) ermittelt werden. Beispielsweise kann zur Kurvenanpassung ein Polynom zweiter Ordnung verwendet werden. Dies eignet sich insbesondere bei relativ geraden Straßen, wie z. B bei einer Schnellstraße (Autobahn), und bedingt einen relativ kleinen Rechenaufwand. Bei Straßen, die viele Kurven aufweisen, wie z. B. in der Stadt üblich, wird ein Basis-Spline (B-Spline) bei der Kurvenanpassung verwendet.
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Es kann bei der Ermittlung 2 der Grenzen yR der Straße R vorgesehen sein, dass wenn das Verfahren in geschlossenen Schleifen wiederholt wird, bereits zuvor ermittelte Straßengrenzen yR verwendet werden. Auch hier können die Straßengrenzen yl und yr für jede Seite links und rechts separat ermittelt werden. Dann werden Standziele TS nahe den Straßengrenzen yR ausgewählt und die Kurvenanpassung an diesen Punkten durchgeführt. Wenn eine neue Kurve sich stark von der zuvor verwendeten Kurve unterscheidet (also sich deren Koeffizienten unterscheiden), so wird die neue Kurve verworfen und an deren Stelle die zuvor ermittelte Kurve verwendet.
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In anderen Ausführungsbeispielen, kann bei der Ermittlung 2 der Grenzen yR der Straße R ein Clustering-Algorithmus durchgeführt werden. In diesem Fall werden die Standziele TS nicht in rechts und links aufgeteilt. Für jeden Cluster wird hier eine Kurvenanpassung (fitting) durchgeführt und schließlich jeweils eine Kurve für jede Seite (rechts und links) als Straßengrenzen yR verwendet.
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Nun wird die Position der von den Stördaten befreiten Standziele Ts* in Hinblick auf die Straßengrenzen yR untersucht. Befindet sich das Standziel Ts* zwischen den Straßengrenzen yR, gilt also |y| < |yR |, und liegt es weit genug von jeder der Grenzen yR der Straße R entfernt, gilt also |y - yR| > k2 RMSE, wobei RMSE die Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers und k2 ein weiterer Proportionalitätsfaktor, z. B. 1,8, sind, so wird das Standziel TS* als Hindernis-Ziel HT auf der Straße R identifiziert 3. Die Grenzen yR der Straße R sind wie vorstehend beschrieben einerseits abhängig von der Entfernung in X-Richtung und werden andererseits in die Seiten links und rechts aufgeteilt. Somit ergeben sich zur Identifikation 3 eines Hindernis-Ziel HT für die linke Seite die Bedingungen y < yl(x) und |y - yl(x)| > k2 RMSEl, wobei RMSEl die Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers der Y-Werte auf der linken Seite ist, und für die rechte Seite die Bedingungen y > yr(x) und |y - yr(x)| > k2 RMSEr, wobei RMSEr die Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers der Y-Werte auf der rechten Seite ist. In 1 hat das Ziel T4 die Koordinaten (x4,y4). Es gilt y4 < yl(x4) und y4 > yr(x4) und somit |y1 l < |yR(x4)|, sowie |y4 - yl(x4)1 > k2 RMSEl und |y4 - yr(x4)| > k2 RMSEr und somit |y4 - yR(x4)| > k2 RMSE. Damit erfüllt das Ziel T4 die obengenannten Bedingungen und wird als Hindernis-Ziel HT identifiziert 3.
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Die ermittelten Grenzen yR der Straße R werden zudem verwendet, um Stördaten aus den Bewegtzielen TB zu entfernen. Befindet sich das bewegliche Ziel TB außerhalb der Straßengrenzen yR, gilt also |y| > |yR |, und liegt es weit genug von jeder der Grenzen yR der Straße R entfernt, gilt also |y - yR| > k3 RMSE, wobei RMSE die Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers und k3 ein weiterer Proportionalitätsfaktor, z. B. 1, sind, wird das Bewegtziel TB aussortiert 4. Die Grenzen yR der Straße R sind auch hier einerseits abhängig von der Entfernung in X-Richtung und werden andererseits in die Seiten links und rechts aufgeteilt. Somit ergeben sich für das Aussortieren 4 der Bewegtziele TB für die linke Seite die Bedingungen y > yl(x) und |y - yl(x)| > k3 RMSEl, wobei RMSEl die Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers der Y-Werte auf der linken Seite ist, und für die rechte Seite die Bedingungen y < yr(x) und |y - yr(x)| > k3 RMSEr, wobei RMSEr die Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers der Y-Werte auf der rechten Seite ist. In 1 hat das sich bewegende Ziel T3 zum Zeitpunkt der Messung die Koordinaten (x3,y3). Es gilt y3 > yl(x3) und somit |y3| > |yR(x3)|, sowie |y3 - y((x3)| > k3 RMSEl. Damit erfüllt das Ziel T4 die obengenannten Bedingungen und wird aussortiert 4.
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Es erfolgt eine Aufteilung 5 der von den Stördaten befreiten Bewegtzielen TB* anhand ihres Abstands zum Fahrzeug F in Primärziele PT und in Sekundärziele ST. Zur Aufteilung wird ein Schwellenwert XS für den Abstand zwischen dem Fahrzeug F und dem Bewegtziel TB* definiert. Da der Abstand vom Radarsensor S des Fahrzeugs F ermittelt wird, kann der Abstand zwischen dem Fahrzeug F und dem Bewegtziel TB* auch als Abstand zwischen dem Radarsensor S des Fahrzeugs und dem Bewegtziel TB* interpretiert werden. Der Schwellenwert XS wird als Produkt aus der Fahrzeugeigengeschwindigkeit und der Bremszeit berechnet. Die Fahrzeugeigengeschwindigkeit wird wiederum aus der Fahrzeug-Odometrie FO erhalten. Die Bremszeit kann mit an sich bekannten Methoden ermittelt werden und im elektronischen Steuergerät ECU des Fahrzeugs F vorliegen. Befindet sich ein Bewegtziel TB* in einem Abstand kleiner als der Schwellenwert XS zum Fahrzeug F, so wird dieses Bewegtziel TB* als Primärziel PT eingeteilt. In 1 ist dies für das Ziel T1 der Fall. Befindet sich ein Bewegtziel TB* in einem Abstand größer als der Schwellenwert XS zum Fahrzeug F, so wird dieses Bewegtziel TB* als Sekundärziel ST eingeteilt. In 1 gilt dies für das Ziel T2.
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In weiteren Ausführungsbeispielen werden die Bewegtziele TB* bei der Aufteilung 5 zu Clustern zusammengefasst. Hierbei gilt analog zur Aufteilung 5 für einzelne Ziele: Die Bewegtziele TB*, die einen einzigen Cluster bilden, sind Primärziele PT, wenn sich jedes Bewegtziel TB* des Clusters in einem Abstand kleiner als der Schwellenwert XS zum Fahrzeug F befindet. Andererseits sind die Bewegtziele TB*, die einen einzigen Cluster bilden, Sekundärziele ST, wenn sich jedes Bewegtziel TB* des Clusters in einem Abstand größer als der Schwellenwert XS zum Fahrzeug F befindet.
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Die Primärziele PT und die Hindernis-Ziele HT werden einer ersten Nachverfolgungseinrichtung (Tracker) 6 zugeführt. Die erste Nachverfolgungseinrichtung 6 führt einen Extended-Object-Tracking-Algorithmus (ETO) und/oder einen Random-Finit-Set-Algorithmus (RFS) aus und ermittelt so die Zustände der Primärziele PT und der Hindernis-Ziele HT mit hoher Genauigkeit. Die Sekundärziele ST werden einer zweiten Nachverfolgungseinrichtung 7 zugeführt. Die zweite Nachverfolgungseinrichtung 7 führt eine einfache Kalman-Filterung durch und ermittelt so die Zustände der Sekundärziele ST mit niedrigerer Genauigkeit, aber dafür auch mit geringerem Rechenaufwand. Schließlich werden die Ergebnisse der Nachverfolgungseinrichtungen 6 und 7 zusammengeführt 8, um Objekte zu erfassen.
