DE102022200718B3

DE102022200718B3 - Verfahren und Vorrichtung zur Verarbeitung von Objektdaten und Fahrerassistenzsystem

Info

Publication number: DE102022200718B3
Application number: DE102022200718.2A
Authority: DE
Inventors: Martin Buczko; Jochen Grieser; Zijad Maksuti; Jannik Dahlke
Original assignee: Continental Autonomous Mobility Germany GmbH
Current assignee: Continental Autonomous Mobility Germany GmbH
Priority date: 2022-01-24
Filing date: 2022-01-24
Publication date: 2023-03-30
Anticipated expiration: 2042-01-25

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft das Verarbeiten von Objektdaten im Umfeld eines Fahrzeugs. Hierbei wird unter Verwendung einer ermittelten Bewertungsgröße und einer vorgegebenen maximalen Anzahl von Objekten solange das Zusammenfassen von Einzelobjekten ausgeführt, bis eine maximale Anzahl von Objekten nicht überschritten wird.

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Verarbeitung von Objektdaten, insbesondere von Objektdaten für Objekte im Umfeld eines Fahrzeugs. Die vorliegende Erfindung betrifft ferner ein Fahrerassistenzsystem mit einer solchen Vorrichtung zur Verarbeitung der Objektdaten.
Stand der Technik
Obwohl die vorliegende Erfindung nachfolgend in Zusammenhang mit einem Assistenzsystem zum Einparken eines Fahrzeugs in eine Parklücke beschrieben wird, ist die vorliegende Erfindung nicht hierauf beschränkt. Vielmehr kann die vorliegende Erfindung und das der Erfindung zugrundeliegende Prinzip auch für die Verarbeitung von Objektdaten in anderen Fällen, insbesondere für die Verarbeitung von Objektdaten in Zusammenhang mit beliebigen Assistenzsystemen eines Fahrzeugs sowie ganz oder zumindest teilweise autonomen Fahren eingesetzt werden.
Parkassistenzsysteme für Fahrzeuge erfordern eine rechnergeeignete Darstellung des Fahrzeugumfelds. Diese kann beispielsweise durch eine Repräsentation belegter Bereiche in Form von Polygonen, Polygonzügen oder Belegungszellenkarten realisiert werden. Bei der Verarbeitung einer solchen Umfeldrepräsentation muss in der Regel ein Kompromiss zwischen Darstellungsgenauigkeit (Detailtreue) und Rechenzeit eingegangen werden. Eine hohe Detailtreue und eine große Anzahl von Einzelobjekten erforderten einen hohen Speicherbedarf zur Bereitstellung der hierfür relevanten Informationen. Darüber hinaus führt die Verarbeitung von einer hohen Anzahl von Einzelobjekten auch zu einem gesteigerten Rechenzeitbedarf und/oder höheren Anforderungen an die Leistungsfähigkeit der eingesetzten Hardware. Eine zu geringe Detailtreue sowie eine zu starke Abstraktion des Umfelds kann jedoch mit Einbußen an die Darstellungsgenauigkeit und der damit verbundenen Funktionalitäten führen.
Es ist daher wünschenswert, das Umfeld eines Fahrzeugs in einer Form zu repräsentieren, welche einerseits eine erforderliche Detailgenauigkeit für die jeweilige Funktionalität ermöglicht, andererseits die hierfür benötigten Ressourcen schont.
Das Paper von Shi, W., Rajkumar, R. R.: Work zone detection for autonomous vehicles. In 2021 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC) IEEE, 2021. S. 1585- 1591 beschäftigt sich mit dem Problem der Erkennung von Arbeitszonen für den Einsatz in autonomen Fahrzeugen. Es werden eine Taxonomie von Arbeitszonen und eine Reihe von polygonalen Darstellungen des Arbeitsbereichs in der Vogelperspektive des Fahrzeugs vorgestellt. Mittels Bewertungsmetriken wie IoU, Recall und Precision Recall wird die Leistung der Arbeitszonenerkennung bewertet.
Das Paper von Li, C., et al.: Density map guided object detection in aerial images. In: proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition workshops. 2020. Dokumentenseiten 1-10 beschreibt ein density map geführtes Erkennungsnetzwerk für eine verbesserte Erkennungsgenauigkeit von Objekten in hochauflösenden Luftbildern. Die density map liefert die räumliche Verteilung und sammelt die fensterbasierte Pixelintensität, um implizit die Grenze eines potenziellen Ausschnittbereichs zu bilden.
Das Paper von Yang, F., et al.: Clustered object detection in aerial images. :In Proceedings of the IEEE/ CVF International Conference on Computer Vision. 2019. S. 8311-8320 beschreibt ein Clustered Object Detection Netzwerk, um Objektclusterung und -erkennung in einem End-to-End Framework zu vereinen. Dieses Netzwerk umfasst ein Clustervorschlags-Teilnetz, ein Teilnetz zur Skalenschätzung und ein spezielles Erkennungsnetz. Bei einem Eingabebild werden Objekt-Cluster-Regionen erzeugt und die Objektskalen für diese Regionen geschätzt. Anschließend wird jede maßstabsnormierte Clusterregion zur Objekterkennung in das Erkennungsnetz für Objekterkennung eingespeist.
Offenbarung der Erfindung
Die vorliegende Erfindung schafft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Verarbeitung von Objektdaten sowie ein Fahrerassistenzsystem mit den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche. Weitere vorteilhafte Ausführungsformen sind Gegenstand der abhängigen Patentansprüche.
Demgemäß ist vorgesehen:
Ein Verfahren zur Verarbeitung von Objektdaten, insbesondere zur Verarbeitung von Objektdaten, welche Objekte im Umfeld eines Fahrzeugs repräsentieren. Das Verfahren umfasst einen Schritt zum Bereitstellen von Objektdaten. Die bereitgestellten Objektdaten repräsentieren hierbei mehrere detektierte Objekte in der Umgebung eines Fahrzeugs. Weiterhin umfasst das Verfahren einen Schritt zum Zusammenfassen von detektierten Objekten. Für das Zusammenfassen von mindestens zwei der detektierten Objekten wird hierbei eine Bewertungsgröße ermittelt. Daraufhin erfolgt das Zusammenfassen der detektierten Objekte unter Verwendung der ermittelten Bewertungsgröße sowie einer vorgegebenen maximalen Anzahl von Objekten.
Weiterhin ist vorgesehen:
Eine Vorrichtung zur Verarbeitung von Objektdaten, insbesondere zur Verarbeitung von Objektdaten, welche Objekte im Umfeld eines Fahrzeugs repräsentieren. Die Vorrichtung umfasst eine Eingabeschnittstelle und eine Verarbeitungseinrichtung. Die Eingabeschnittstelle ist dazu ausgelegt, Objektdaten von mehreren detektierten Objekten in einer Umgebung des Fahrzeugs zu empfangen. Die Verarbeitungseinrichtung ist dazu ausgelegt, die detektierten Objekte zusammenzufassen. Weiterhin ist die Verarbeitungseinrichtung dazu ausgelegt, für das Zusammenfassen von mindestens zwei der detektierten Objekte jeweils eine Bewertungsgröße zu ermitteln. Ferner ist die Verarbeitungseinrichtung dazu ausgelegt, die detektierten Objekte unter Verwendung der ermittelten Bewertungsgröße und einer vorgegebenen maximalen Anzahl von Objekten zusammenzufassen.
Schließlich ist vorgesehen:
Ein Fahrerassistenzsystem für ein Fahrzeug mit einer Sensorvorrichtung, einer erfindungsgemäßen Vorrichtung zur Verarbeitung von Objektdaten und einer Steuereinrichtung. Die Sensorvorrichtung ist dazu ausgelegt, Objekte in einem Fahrzeugumfeld zu detektieren und Objektdaten der detektierten Objekte bereitzustellen. Insbesondere können die Objektdaten an der erfindungsgemäßen Vorrichtung zur Verarbeitung der Objektdaten bereitgestellt werden. Die Steuereinrichtung ist dazu ausgelegt, die durch die Vorrichtung zur Verarbeitung von Objektdaten zusammengefassten Objekte zu empfangen und eine Funktionalität des Fahrzeugs unter Verwendung der zusammengefassten Objekte auszuführen.
Vorteile der Erfindung
Der vorliegenden Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass die verfügbaren Ressourcen für die Verarbeitung von Informationen über Objekte im Umfeld eines Fahrzeugs in der Regel begrenzt sind. Einerseits steigt mit der Anzahl der zu verarbeitenden Objekte der Speicherbedarf, um die Daten der einzelnen Objekte zu speichern. Darüber hinaus steigt mit der Anzahl der zu verarbeitenden Objekte ebenso die erforderliche Rechenzeit sowie die Anforderungen an die Leistungsfähigkeit der verwendeten Hardware. Es ist daher wünschenswert, die zu verarbeitende Anzahl von Objekten im Umfeld eines Fahrzeugs für die Verarbeitung beispielsweise in Assistenzsystemen zum ganz oder teilweise autonomen Einparken oder für beliebige andere Zwecke zu minimieren und die maximale Anzahl der zu verarbeitenden Objekte zu begrenzen.
Es ist daher eine Idee der vorliegenden Erfindung, dieser Erkenntnis Rechnung zu tragen und ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Verarbeitung von Objektdaten von Objekten im Umfeld eines Fahrzeugs zu schaffen, welche auf effiziente Weise die im Umfeld eines Fahrzeugs detektierten Objekte derart zusammenfasst, dass eine vorgegebene maximale Anzahl von zu verarbeitenden Objekten nicht überschritten wird. Hierzu ist es vorgesehen, einerseits Objekte so lange zusammenzufassen, bis die Anzahl der Objekte nicht größer ist als die vorgegebene maximale Anzahl von zu verarbeitenden Objekten.
Für das Zusammenfassen der Objekte wird erfindungsgemäß eine Bewertungsgröße eingeführt. Auf Grundlage dieser Bewertungsgröße kann dann entschieden werden, welche Objekte bevorzugt zusammengefasst werden können. Damit liefert diese Bewertungsgröße auf einfache Weise eine Grundlage, auf deren Basis die detektierten Objekte solange zusammengefasst werden können, bis die Anzahl der zusammengefassten Objekte höchstens eine vorgegebene Grenze erreicht. Eine solche Bewertungsgröße für das Zusammenfassen der Objekte kann beispielsweise als eine Art Gewichtung oder als ein Kostenfaktor für das Zusammenfassen der Objekte betrachtet werden. Die Bewertungsgröße gibt dabei an, wie vorteilhaft oder nachteilig sich das Zusammenfassen der dabei jeweils betrachteten Objekte auf die weitere Verarbeitung bzw. Funktionalität des Systems auswirkt.
Hat beispielsweise ein resultierendes neues Objekt, welches sich aus dem Zusammenfassen von zwei oder mehr ursprünglichen Objekten ergibt, keinen oder nur einen geringen negativen Einfluss auf die weiteren Operationen, so kann beispielsweise die entsprechende Bewertungsgröße einen eher kleinen Wert haben. Liegen beispielsweise die zusammenzufassenden Objekte nicht in einem geplanten Bereich, welcher von einem Fahrzeug befahren werden soll, so hat das Zusammenfassen solcher Objekte in der Regel keinen oder nur einen geringen Einfluss auf das Fahrverhalten, insbesondere ein autonom oder zumindest teilautonom gesteuertes Fahrverhalten des Fahrzeugs. Würde durch das Zusammenfassen von mehreren Objekten dagegen ein neues Objekt entstehen, welches in einen geplanten Fahrbereich oder gar in einen Zielbereich hineinragt, so kann ein solches Zusammenfassen eher als ungünstig angesehen werden und die entsprechende Bewertungsgröße für ein solches Zusammenfassen wird einen höheren Wert aufweisen.
Ferner kann die Bewertungsgröße beispielsweise auch entsprechend einer Fläche des Objekts gebildet werden, die durch das Zusammenfassen mehrerer Einzelobjekte entsteht. So kann beispielsweise das Verhältnis einer Fläche des durch das Zusammenfassen entstehenden neuen Objekts im Verhältnis zu der Summe der Einzelflächen der ursprünglichen Objekte betrachtet werden. Dies kann in die Bildung der Bewertungsgröße einfließen. Darüber hinaus sind selbstverständlich auch beliebige andere geeignete Kriterien für das Bilden der Bewertungsgröße möglich.
Somit kann durch eine solche Bewertungsgröße auf einfache Weise entschieden werden, welche Objekte bevorzugt zusammengefasst werden können, um die Anzahl der Einzelobjekte soweit zu reduzieren, dass die resultierende Anzahl von Objekten eine vorgegebene maximale Anzahl von Objekten nicht überschreitet.
Gemäß einer Ausführungsform umfasst das Zusammenfassen von Objekten das Generieren eines Polygons, insbesondere eines Polygons, welches die zusammenzufassenden Objekte umschließt. Somit repräsentiert das derart generierte Polygon ein einzelnes neues Objekt, durch welches die mehreren umschlossenen Objekte zusammengefasst worden sind.
Gemäß einer Ausführungsform handelt es sich bei dem Polygon um ein Viereck. Insbesondere kann es sich bei dem Polygon um ein Rechteck handeln. Darüber hinaus sind selbstverständlich auch beliebige andere Polygone, beispielsweise Dreiecke, Fünfecke, Sechsecke oder Ähnliches möglich. Insbesondere können alle Polygone, welche für das Zusammenfassen von Objekten verwendet werden, eine gleiche Anzahl von Ecken aufweisen. Alternativ sind auch Polygone mit einer unterschiedlichen Anzahl von Ecken bzw. Kanten möglich.
Gemäß einer Ausführungsform erfolgt das Zusammenfassen der Objekte iterativ. Insbesondere können iterativ so viele Schritte zum Zusammenfassen von Objekten ausgeführt werden, bis eine Summe der Objekte kleiner oder gleich einer vorgegebenen maximalen Anzahl von Objekten ist. Auf diese Weise kann die Anzahl der Objekte auf einfache Weise auf die erforderliche maximale Anzahl von Objekten reduziert werden.
Gemäß einer Ausführungsform umfasst das Ermitteln der Bewertungsgröße ein Berechnen eines Verhältnisses zwischen einer Summe der Fläche der einzelnen Objekte und einer Fläche eines resultierenden Objekts, welches die zusammenzufassenden Einzelobjekte umfasst. Auf diese Weise kann ein zusätzlicher Flächenverbrauch durch das Zusammenfassen der Objekte mit in die Bewertungsgröße einfließen.
Erfindungsgemäß wird die Bewertungsgröße um einen vorgegebenen ersten Wert oder einen vorgegebenen ersten Faktor erhöht, falls die Fläche des resultierenden Objekts, das durch das Zusammenfassen mehrerer Einzelobjekte entsteht, eine Fläche des Fahrzeugs überlappt. Mit anderen Worten, die Bewertungsgröße kann um den entsprechenden ersten Wert bzw. ersten Faktor erhöht werden, falls durch das Zusammenfassen der mehreren Einzelobjekte ein neues Objekt entstehen würde, welches in einer Repräsentation des Fahrzeugs und des Fahrzeugumfelds das Fahrzeug berührt oder in das Fahrzeug hineinragen würde. Dies würde einer Kollision des generierten neuen Objekts mit dem Fahrzeug entsprechen.
Gemäß einer Ausführungsform kann die Bewertungsgröße um einen zweiten vorgegebenen Wert oder einen zweiten vorgegebenen Faktor erhöht werden, falls die Fläche eines resultierenden Objekts, das durch das Zusammenfassen mehrerer Einzelobjekte entsteht, in eine geplante Fahrstrecke oder einen Zielbereich hineinragt. Mit anderen Worten, die Bewertungsgröße kann um den vorgegebenen zweiten Wert oder Faktor erhöht werden, falls durch das Zusammenfassen der mehreren Einzelobjekte ein neues Objekt entstehen würde, welches bei einer geplanten Fahrbewegung des Fahrzeugs zu einer Kollision führen könnte. Hierbei können gegebenenfalls auch für das Hineinragen in den Zielbereich und das Hineinragen in die Fahrstrecke unterschiedliche Werte bzw. Faktoren gewählt werden. Auf diese Weise kann eine weitere Abstufung in der Gewichtung vorgenommen werden.
Gemäß einer Ausführungsform erfolgt das Zusammenfassen der Objekte unter Berücksichtigung einer Fahrtrichtung und/oder einer Zielposition für das Fahrzeug. Beispielsweise können bei dem Zusammenfassen von Einzelobjekten bevorzugt Objekte an Positionen zusammengefasst werden, welche möglichst weit von einer Zielposition bzw. der geplanten Fahrtroute entfernt sind. Dabei kann für das Zusammenfassen der Objekte und auch für das Bilden der Bewertungsgröße beispielsweise ein Abstand der Einzelobjekte zu dem Fahrzeug bzw. der Fahrtroute oder Zielposition oder aber auch eine relative Position mitberücksichtigt werden.
Gemäß einer Ausführungsform kann das Zusammenfassen der Objekte bevorzugt auf einer von der Zielposition abgewandten Seite erfolgen. Derartige Objekte sind für das Navigieren des Fahrzeugs in der Regel eher von geringerem Interesse und können daher gut zusammengefasst werden, ohne dass hierdurch die Funktionalität negativ beeinträchtigt würde.
Gemäß einer Ausführungsform umfasst die Zielposition des Fahrzeugs eine Parkposition, beispielsweise einen Parkplatz. Entsprechend können die Objektdaten und insbesondere die Gruppe von Objekten mit den zusammengefassten Objekten für ein ganz oder zumindest teilautonomes Einparken eines Fahrzeugs genutzt werden.
Gemäß einer Ausführungsform des Fahrerassistenzsystems kann die Steuereinrichtung des Fahrerassistenzsystems dazu ausgelegt sein, einen automatischen Einparkvorgang des Fahrzeugs unter Verwendung der zusammengefassten Objekte zu steuern.
Die obigen Ausgestaltungen und Weiterbildungen lassen sich, soweit sinnvoll, beliebig miteinander kombinieren. Weitere Ausgestaltungen, Weiterbildungen und Implementierungen der Erfindung umfassen auch nicht explizit genannte Kombinationen von zuvor oder im Folgenden bezüglich den Ausführungsbeispielen beschriebenen Merkmalen der Erfindung. Insbesondere wird der Fachmann auch Einzelaspekte als Verbesserungen oder Ergänzungen zu den jeweiligen Grundformen der Erfindung hinzufügen.
Figurenliste
Weitere Merkmale und Vorteile der Erfindung werden nachfolgend anhand der Figuren erläutert. Dabei zeigen:

1: eine schematische Darstellung eines Prinzipschaubildes mit Objekten, zur Veranschaulichung des Verfahrens zum Zusammenfassen von Objekten gemäß einer Ausführungsform;
2: eine schematische Darstellung eines Prinzipschaubildes zur Veranschaulichung des Zusammenfassens von Objekten gemäß einer weiteren Ausführungsform;
3: eine schematische Darstellung eines Blockschaubildes eines Fahrzeugs mit einer Vorrichtung zum Zusammenfassen von Objekten; und
4: ein Ablaufdiagramm, wie es einem Verfahren zum Zusammenfassen von Objekten gemäß einer Ausführungsform zugrunde liegt.

Beschreibung von Ausführungsformen
1 zeigt eine schematische Darstellung zur Veranschaulichung des erfindungsgemäßen Prinzips zum Zusammenfassen von Objekten gemäß einer Ausführungsform. Das Grundprinzip für das Zusammenfassen der Objekte wird hierbei in Zusammenhang mit einem ganz oder zumindest teilautonomen Einparkvorgang für ein Fahrzeug 100 beschrieben. Dieses Fahrzeug 100 kann beispielsweise eine oder mehrere Sensorvorrichtungen zur Erfassung der Fahrzeugumgebung umfassen. Beispielsweise kann die Fahrzeugumgebung mittels Ultraschallsensoren, Radarsensoren, LIDAR, optischen Sensoren wie Kameras oder beliebigen anderen geeigneten Umfeldsensoren erfasst werden. Auf Grundlage der erfassten Umfelddaten können beispielsweise einzelne Objekte O1 bis O9 in der Fahrzeugumgebung identifiziert werden. Ferner kann zum Beispiel auf Grundlage der detektierten Objekte O1 bis O9 eine potenzielle Parkposition P identifiziert werden. Dies kann beispielsweise beim Vorbeifahren des Fahrzeugs 100 an der potenziellen Parkposition P - in dem dargestellten Beispiel von links nach rechts - erfolgen. Anschließend kann beispielsweise ein ganz oder zumindest teilautonomer Einparkvorgang des Fahrzeugs 100 in die Parklücke P ausgeführt werden. Während dieses Einparkvorgangs ist es erforderlich, das Umfeld des Fahrzeugs 100 genau zu kennen, um eine Kollision des Fahrzeugs 100 mit Objekten in der Fahrzeugumgebung zu vermeiden. Dabei ist entlang der geplanten Fahrtstrecke 110 eine möglichst detaillierte Kenntnis von Objekten im Umfeld des Fahrzeugs wünschenswert. Andererseits sind die Objekte O1, O2, O3, welche eher abseits und weiter entfernt von der geplanten Fahrtstrecke sind, von untergeordnetem Interesse.
Für die Verarbeitung der Objekte O1 bis O9 im Fahrzeugumfeld stehen in der Regel jedoch nur begrenzte Ressourcen, wie beispielsweise Speicherplatz und Prozessorleistung zur Verfügung. Insbesondere kann eine maximale Anzahl von gleichzeitig zu verarbeitenden Objekten systembedingt limitiert sein. Überschreitet die Anzahl der detektierten Einzelobjekte O1 bis O9 im Fahrzeugumfeld die maximal mögliche Anzahl von Einzelobjekten, welche von den Fahrzeugsystemen in einem Datenverarbeitungsprozess verarbeitet werden kann, so müssen Einzelobjekte für die Weiterverarbeitung zusammengefasst werden.
Bei dem Zusammenfassen von Einzelobjekten zu einem gemeinsamen Objekt kann dabei der Einfluss des Zusammenfassens von Einzelobjekten zu einem gemeinsamen Objekt in Bezug auf die auf Grundlage der Objekte auszuführende Funktionalität berücksichtigt werden. So ist beispielsweise entlang einer geplanten Fahrtroute und insbesondere im Zielbereich eine hohe Detailgenauigkeit wünschenswert. Andererseits ist für abgelegenere Objekte, das heißt Objekte, die eher weit entfernt von der geplanten Fahrtstrecke bzw. dem Zielbereich sind, eine geringere Detailtreue erforderlich. Entsprechend sind die Anforderungen für das Zusammenfassen von Objekten, welchen eine geringere Bedeutung für die geplante Funktionalität zukommt, eher geringer, während für Objekte im Zielbereich sowie entlang der geplanten Fahrtroute höhere Anforderungen an das Zusammenfassen von Einzelobjekten gestellt werden können.
Um dies zu berücksichtigen, wird für die Entscheidung, ob Einzelobjekte zu einem gemeinsamen Objekt zusammengefasst werden können, eine sogenannte Bewertungsgröße eingeführt. Diese Bewertungsgröße kann beispielsweise auch als eine Art Kostenfaktor für das Zusammenfassen oder kurz Clusterkosten betrachtet werden. In diese Bewertungsgröße können, wie nachfolgend noch näher erläutert wird, verschiedene Faktoren einfließen. Anhand der resultierenden Bewertungsgröße kann daraufhin entschieden werden, ob die dabei betrachteten Einzelobjekte zu einem gemeinsamen Objekt zusammengefasst werden sollen oder nicht. Beispielsweise können die jeweiligen Einzelobjekte zu einem gemeinsamen Objekt zusammengefasst werden, wenn die resultierende Bewertungsgröße einen vorgegebenen Grenzwert unterschreitet. Ebenso ist es beispielsweise möglich, bei mehreren betrachteten Gruppen von Einzelobjekten jeweils die Gruppe von Einzelobjekten zu einem gemeinsamen Objekt zusammenzufassen, deren Bewertungsgröße jeweils am geringsten ist. Selbstverständlich sind auch beliebige andere geeignete Ansätze für die Entscheidung möglich, ob Einzelobjekte zu einem gemeinsamen Objekt zusammengefasst werden sollen oder nicht.
In dem in 1 dargestellten Beispiel wurden durch die Sensorsysteme in dem Fahrzeug 100 eine Parklücke P identifiziert. Entsprechend soll eine Navigation des Fahrzeugs 100 in diese Parklücke P erfolgen. Die in 1 dargestellten Objekte O1, O2, O3 liegen dabei von dem Fahrzeug 100 aus gesehen auf einer in Bezug auf die Parklücke P abgewandten Seite. Da, wie oben bereits ausgeführt, derartige Objekte O1, O2, O3 für die auszuführende Aufgabe von eher untergeordneter Relevanz sind, ergeben sich für das Zusammenfassen dieser Objekte 01, 02 und 03 eher geringe Anforderungen. Entsprechend kann einem Zusammenfassen dieser Objekte O1, O2, O3 eine eher geringe Bewertungsgröße zugeordnet werden. Die weiteren Objekte O4 bis O9 dagegen befinden sich alle in unmittelbarer Nähe der geplanten Fahrtstrecke 110 bzw. des Zielbereiches P, sodass Gruppierungen dieser Objekte eine eher große Bewertungsgröße zugeordnet werden kann.
Darüber hinaus können auch noch weitere Kriterien für die Zuordnung bzw. Ermittlung einer Bewertungsgröße zum Zusammenfassen von Einzelobjekten miteinfließen. Beispielsweise kann auch eine zusätzlich durch das Zusammenfassen von Einzelobjekten O1 bis O9 belegte Fläche mit in die Ermittlung der Bewertungsgröße einfließen.
Das Zusammenfassen von Einzelobjekten O1 bis O9 zu einem neuen, gemeinsamen Objekt K1, K2, K3 kann beispielsweise durch das Generieren eines Polygons erfolgen, welches die zusammenzufassenden Objekte O1 bis O9 umschließt. Hierzu können beispielsweise Polygone mit einer fest vorgegebenen Anzahl von Ecken bzw. Kanten verwendet werden. Beispielsweise können hierzu Rechtecke verwendet werden, welche alle zusammenzufassenden Objekte O1 bis O9 umschließen.
In dem in 1 dargestellten Beispiel sind beispielsweise die Objekte 01, 02 und O3 durch ein Rechtecke K1 zusammengefasst, wobei die Außenkanten des Rechtecks K1 derart gewählt werden, dass sich alle zusammenzufassenden Objekte O1, O2, O3 im Inneren des resultierenden Rechtecks K1 befinden. Hierbei ist die Fläche des resultierenden Rechtecks K1 größer als die Summe der durch die ursprünglichen Objekte O1, O2, O3 belegten Flächen. Entsprechend kann beispielsweise ein Verhältnis der Summe der Flächen, die durch die Einzelobjekte O1, O2, O3 belegt sind, zu der Fläche, welche durch das resultierende Rechteck K1 belegt wird, gebildet werden. Dieses Verhältnis kann ebenfalls mit in die Ermittlung der Bewertungsgröße für das Zusammenfassen der jeweiligen Objekte O1, O2, O3 einfließen. Gleiches gilt ebenso für die weiteren Beispiele des Zusammenfassens der Objekte O4 und O5 zu einem gemeinsamen Objekt K2, sowie für die Objekte O6 und O7 zu einem gemeinsamen Objekt K3.
Darüber hinaus kann bei der Entscheidung, ob Einzelobjekte O1 bis O9 zu einem gemeinsamen Objekt zusammengefasst werden sollen oder nicht, auch berücksichtigt werden, ob gegebenenfalls durch das Zusammenfassen von mehreren Einzelobjekten O1 bis O9 ein gemeinsames Objekt entstehen würde, welches - im Gegensatz zu den ursprünglichen Objekten - in eine geplante Fahrtroute 110 bzw. einen Zielbereich P hineinragen würde. Würden beispielsweise in dem in 1 dargestellten Beispiel die Objekte O5 und O8 zu einem gemeinsamen Objekt zusammengefasst werden, so würde dabei ein Objekt entstehen, welches ein Navigieren des Fahrzeugs 100 in den Zielbereich P unmöglich machen würde. Entsprechend kann bei der Betrachtung des Zusammenfassens derartiger Objekte eine Bewertungsgröße generiert werden, die ein Zusammenfassen derartiger Objekte erschwert bzw. verhindert. Dies kann beispielsweise durch das Zuordnen einer Bewertungsgröße entsprechender Höhe oder das Multiplizieren einer zuvor bereits existierenden Bewertungsgröße mit einem entsprechenden Faktor erfolgen.
Ebenso kann bei dem Zusammenfassen von Einzelobjekten O1 bis O9 berücksichtigt werden, ob ein gegebenenfalls bei dem Zusammenfassen von Einzelobjekten O1 bis O9 entstehendes gemeinsames Objekt das Fahrzeug 100 berühren würde oder gar in das Fahrzeug 100 hineinragen würde. Auch in einem solchen Fall kann die Bewertungsgröße für das Zusammenfassen derartiger Objekte entsprechend derart erhöht werden, dass ein solches Zusammenfassen von Objekten O1 bis O9 erschwert bzw. verhindert wird.
Darüber hinaus kann durch entsprechendes Erhöhen bzw. Erniedrigen der Bewertungsgröße für die Betrachtung jeweiliger Objekte O1 bis O9 auch weiteren Anforderungen in geeigneter Weise Rechnung getragen werden.
Wie zuvor bereits ausgeführt, kann durch das Zusammenfassen von Einzelobjekten O1 bis O9 die resultierende Anzahl von Objekten derart reduziert werden, dass die resultierende Anzahl von Objekten eine vorgegebene Anzahl nicht überschreitet. Hierzu können beispielsweise iterativ jeweils zwei oder mehr Objekte zu einem gemeinsamen Objekt zusammengefasst werden und diese Iteration solange ausgeführt werden, bis die resultierende Anzahl von Objekten kleiner oder gleich der geforderten maximalen Anzahl von Objekten ist.
2 zeigt eine schematische Darstellung eines möglichen Ergebnisses für das Zusammenfassen der Einzelobjekte O1 bis O9 aus 1. Wie hierbei zu erkennen ist, können beispielsweise die von der geplanten Fahrtroute 110 abgewandten Objekte O1 bis O3 großzügig zu einem gemeinsamen Objekt K1 zusammengefasst werden, da dies für die geplante Aufgabe des Navigierens des Fahrzeugs 100 in die Parklücke P von untergeordneter Relevanz ist. Die Außenkanten der Parklücke P wurden hierbei zunächst durch die Dreiecke D1, D2, D3 repräsentiert. Anstelle von Dreiecken können hierbei jedoch auch Polygone mit einer beliebigen anderen Anzahl von Ecken bzw. Kanten gewählt werden. Um die Einfahrt bzw. Ausfahrt des Fahrzeugs 100 in die Parklücke P weiter zu erleichtern, wurde entsprechend den detektierten Objekten O6 bis O9 an den Ecken der Dreiecke D1, D2 jeweils ein Abschnitt R1 bzw. R2 entfernt. Darüber hinaus sind selbstverständlich auch beliebige andere Ansätze zur Bildung der Außenkante des Zielbereiches P möglich.
3 zeigt eine schematische Darstellung eines Blockschaubildes für ein Fahrzeug 100 mit einem Fahrerassistenzsystem, welches eine erfindungsgemäße Vorrichtung zum Zusammenfassen von Objekten umfasst. Die Vorrichtung 10 zum Zusammenfassen von Objekten kann hierbei beispielsweise eine Eingabeschnittstelle 11 umfassen, welche Objektdaten von mehreren detektierten Objekten in der Umgebung des Fahrzeugs empfängt. Diese Objektdaten können beispielsweise von einem Sensorsystem 20 bereitgestellt werden. Bei diesem Sensorsystem 20 kann es sich beispielsweise um Ultraschallsensoren, Radarsensoren, optische Sensoren oder beliebige andere Sensoren zur Erfassung des Fahrzeugumfelds handeln. Die Sensorvorrichtung 20 kann dabei die Objektdaten bereits derart aufbereiten, dass sie in geeigneter Form von der Vorrichtung 10 zur Verarbeitung der Objektdaten weiterverarbeitet werden können.
Die Vorrichtung 10 zur Verarbeitung der Objektdaten umfasst ferner eine Verarbeitungseinrichtung 12. Diese Verarbeitungseinrichtung 12 führt insbesondere die zuvor beschriebene Zusammenfassung von Objekten O1 bis O9 gemäß dem beschriebenen Ansatz unter Verwendung einer Bewertungsgröße und einer maximalen Anzahl von resultierenden Objekten aus.
Das Ergebnis der Verarbeitungseinrichtung 12, das heißt Objektdaten mit einer maximalen Anzahl von resultierenden Objekten, kann anschließend einer Steuereinrichtung 30 ausgegeben werden. Diese Steuereinrichtung 30 kann beliebige Aufgaben, beispielsweise ein ganz oder zumindest teilweise autonomes Einparken eines Fahrzeugs in eine Parklücke, ausführen.
4 zeigt ein Ablaufdiagramm, wie es einem Verfahren zum Zusammenfassen von Objektdaten gemäß einer Ausführungsform zugrunde liegt.
In Schritt S1 erfolgt ein Bereitstellen von Objektdaten von mehreren detektierten Objekten in einer Umgebung eines Fahrzeugs 100.
In Schritt S2 erfolgt ein Zusammenfassen der detektierten Objekte O1 bis O9. Für das Zusammenfassen von mindestens zwei der detektierten Objekte O1 bis O9 wird dabei jeweils eine Bewertungsgröße ermittelt. Anschließend erfolgt das Zusammenfassen der detektierten Objekte O1 bis O9 unter Verwendung der ermittelten Bewertungsgröße und einer vorgegebenen maximalen Anzahl von Objekten.
Das Zusammenfassen der detektierten Objekte O1 bis O9 kann dabei beispielsweise iterativ solange erfolgen, bis die maximale Anzahl von Objekten nicht weiter überschritten wird.
Zusammenfassend betrifft die vorliegende Erfindung das Verarbeiten von Objektdaten im Umfeld eines Fahrzeugs. Hierbei wird unter Verwendung einer ermittelten Bewertungsgröße und einer vorgegebenen maximalen Anzahl von Objekten solange das Zusammenfassen von Einzelobjekten ausgeführt, bis eine maximale Anzahl von Objekten nicht überschritten wird.
Bezugszeichenliste

10: Vorrichtung zur Verarbeitung von Objektdaten
11: Eingabeschnittstelle
12: Verarbeitungseinrichtung
20: Sensorsystem
30: Steuereinrichtung
100: Fahrzeug
110: projektierter Fahrbereich
O1 ..09: Objekte
K1 .. K3: zusammengefasste Objekte
D1 .. D3: Objektrepräsentation
R1, R2: Abschnitt
S1, S2: Verfahrensschritte

Claims

Verfahren zur Verarbeitung von Objektdaten, mit den Schritten: Bereitstellen (S1) von Objektdaten von mehreren detektierten Objekten (01-09) in einer Umgebung eines Fahrzeugs (100); Zusammenfassen (S2) von detektierten Objekten (O1-O9), wobei für das Zusammenfassen von mindestens zwei der Objekte (O1-O9) jeweils eine Bewertungsgröße ermittelt wird, und das Zusammenfassen der detektierten Objekte (01-09) unter Verwendung der ermittelten Bewertungsgröße und einer vorgegebenen maximalen Anzahl von Objekten erfolgt, wobei die Bewertungsgröße um einen ersten vorgegebenen Wert oder einen ersten vorgegebenen Faktor erhöht wird, falls die Fläche des resultierenden Objekts (K1-K3) eine Fläche des Fahrzeugs (100) überlappt.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Zusammenfassen (S2) der Objekte (O1-O9) ein Generieren eines Polygons umfasst, welcher die zusammenzufassenden Objekte umschließt, und wobei das generierte Polygon ein neues Objekt (K1-K3) repräsentiert.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei das Polygon für das Zusammenfassen von Objekten ein Viereck, insbesondere ein Rechteck umfasst.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei das Zusammenfassen (S2) der Objekte (01-09) iterativ erfolgt, bis eine Summer der Objekte kleiner oder gleich der vorgegebenen maximalen Anzahl von Objekten ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei das Ermitteln der Bewertungsgröße ein Berechnen eines Verhältnisses zwischen einer Fläche der einzelnen Objekte (01-09) und einer Fläche eines resultierenden Objekts (K1-K3) aus den zusammengefassten Objekten umfasst.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die Bewertungsgröße um einen zweiten vorgegebenen Wert oder einen zweiten vorgegebenen Faktor erhöht wird, falls die Fläche des resultierenden Objekts (K1-K3) eine geplante Fahrstrecke (110) oder einen Zielbereich (P) überlappt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei das Zusammenfassen (S2) der Objekte (01-09) unter Berücksichtigung einer Fahrrichtung und einer Zielposition (P) erfolgt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei das Zusammenfassen (S2) der Objekte (01-09) bevorzugt auf einer von der Zielposition (P) abgewandten Seite erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 7 oder 8, wobei die Zielposition (P) eine Parkposition für das Fahrzeug (100) umfasst.
Vorrichtung (10) zur Verarbeitung von Objektdaten, mit: einer Eingabeschnittstelle (11), die dazu ausgelegt ist, von Objektdaten von mehreren detektierten Objekten (01-09) in einer Umgebung eines Fahrzeugs (100) zu empfangen; einer Verarbeitungseinrichtung (12), die dazu ausgelegt ist, die detektierten Objekte (O1-O9) zusammenzufassen, wobei die Verarbeitungseinrichtung (12) dazu ausgelegt ist, für das Zusammenfassen von mindestens zwei der Objekte (01-09) jeweils eine Bewertungsgröße zu ermitteln, und die detektierten Objekte (01-09) unter Verwendung der ermittelten Bewertungsgröße und einer vorgegebenen maximalen Anzahl von Objekten zusammenzufassen, wobei die Bewertungsgröße um einen ersten vorgegebenen Wert oder einen ersten vorgegebenen Faktor erhöht wird, falls die Fläche des resultierenden Objekts (K1-K3) eine Fläche des Fahrzeugs (100) überlappt.
Fahrerassistenzsystem für ein Fahrzeug (100), mit: einer Sensorvorrichtung (20), die dazu ausgelegt ist, Objekte (01-09) in einem Fahrzeugumfeld zu detektieren und Objektdaten der detektierten Objekte (01-09) bereitzustellen; einer Vorrichtung (10) zur Verarbeitung von Objektdaten nach Anspruch 10; und einer Steuereinrichtung (30), die dazu ausgelegt ist, die durch die Vorrichtung (10) zur Verarbeitung von Objektdaten zusammengefassten Objekte zu empfangen und eine Funktionalität des Fahrzeugs (100) unter Verwendung der zusammengefassten Objekte auszuführen.
Fahrerassistenzsystem nach Anspruch 11, wobei die Steuereinrichtung (30) dazu ausgelegt ist, einen automatischen Einparkvorgang des Fahrzeugs (100) unter Verwendung der zusammengefassten Objekte zu steuern.