DE112020007498T5 - Vorrichtung und Verfahren zur Signalverarbeitung - Google Patents

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Abstract

Vorrichtung und Verfahren zur Signalverarbeitung, umfassend ein Empfangen von ersten Eingabedaten und zweiten Eingabedaten, wobei die ersten Eingabedaten eine erste Dimension (X), insbesondere eine Fahrtrichtung des Fahrzeugs (101), definieren, und die zweiten Eingabedaten eine zweite Dimension (Y) eines Signals, die anhand von Bilddaten bestimmt wird, die durch mindestens einen Sensor eines Fahrzeugs (101) erfasst werden, definieren, wobei die ersten Eingabedaten Informationen über eine Bewegung oder eine Position eines Objekts (102), insbesondere relativ zu dem Fahrzeug (101), in der ersten Dimension (X) umfassen, wobei die zweiten Eingabedaten Informationen über die Bewegung oder die Position des Objekts (102), insbesondere relativ zu dem Fahrzeug (101), umfassen, wobei die zweite Eingabe in der zweiten Dimension (Y) einer ersten Seite des Fahrzeugs (101) zugewiesen ist, ein Bestimmen von ersten Ausgabedaten in Abhängigkeit von den ersten Eingabedaten, ein Bestimmen von zweiten Ausgabedaten in Abhängigkeit von den zweiten Eingabedaten, wobei die zweite Ausgabe einer zweiten Seite des Fahrzeugs (101) zugewiesen ist.

Description

  • Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Signalverarbeitung, insbesondere für Fahrzeugdaten.
  • Aktuell gibt es insbesondere in der Automobilindustrie einen ständigen Bedarf an und Nachfrage nach Daten. Sicherheit und Zuverlässigkeit stehen in direktem Zusammenhang mit der Menge an Daten, die ein Techniker für die Abstimmung und Bewertung des Endprodukts genutzt hat. Dennoch wird sich die Sammlung und Speicherung solcher Datenmengen gleichwohl als teuer und schwierig zu pflegen erweisen.
  • Das Verfahren und die Vorrichtung zur Signalverarbeitung gemäß den unabhängigen Ansprüchen stellen einen neuen Ansatz zur Erleichterung der Datensammlung bereit, durch den ein Techniker Szenarien spiegeln kann, um mehr Daten zu erhalten.
  • Das Verfahren der Signalverarbeitung umfasst ein Empfangen von ersten Eingabedaten und zweiten Eingabedaten, wobei die ersten Eingabedaten eine erste Dimension definieren, insbesondere eine Fahrtrichtung des Fahrzeugs, und die zweiten Eingabedaten eine zweite Dimension eines Signals definieren, die anhand von Signaldaten bestimmt wird, die durch mindestens einen Sensor eines Fahrzeugs erfasst werden, wobei die ersten Eingabedaten Informationen über eine Bewegung oder eine Position eines Objekts, insbesondere relativ und nicht relativ, d. h. absolut, zu dem Fahrzeug, in der ersten Dimension umfassen, wobei die zweiten Eingabedaten Informationen über die Bewegung oder die Position des Objekts, insbesondere relativ zu dem Fahrzeug, umfassen, wobei die zweite Eingabe in der zweiten Dimension einer ersten Seite des Fahrzeugs zugewiesen ist, ein Bestimmen von ersten Ausgabedaten in Abhängigkeit von den ersten Eingabedaten, ein Bestimmen von zweiten Ausgabedaten in Abhängigkeit von den zweiten Eingabedaten, wobei die zweite Ausgabe einer zweiten Seite des Fahrzeugs zugewiesen ist. Dieser Datenvermehrungsvorgang ändert Signale, die ein benachbartes Fahrzeug beschreiben, so ab, dass eine Kopie dieses Fahrzeugs auf der gegenüberliegenden Seite des Fahrzeugs platziert wird. Mittels dieses Vorgangs lassen sich, zum Preis einer Datensammlungsaktion, zwei getrennte Messungen erzeugen, eine mit den Originalsignalen und eine mit den verarbeiteten Signalen.
  • Vorzugsweise definiert das Signal eine Position, eine Geschwindigkeit oder eine Beschleunigung des Objekts, insbesondere relativ zu dem Fahrzeug. Diese liefern wertvolle Informationen über die benachbarten Fahrzeuge in Bezug auf das Fahrzeug. Die Signale können von einem FlexRay-Datenbus in dem Fahrzeug als eine Zerlegung in einem zweidimensionalen Koordinatensystem zur Verfügung gestellt werden, sodass ein Abstand relativ zu einem benachbarten Fahrzeug durch einen Abstand nach vorne, z. B. Position X, und einen seitlichen Abstand, z. B. Position Y, beschrieben wird. Signale, die aus der Position, z. B. Geschwindigkeit und Beschleunigung, abgeleitet werden, werden ebenfalls zerlegt.
  • Die zweiten Eingabedaten definieren vorzugsweise eine Position, eine Geschwindigkeit oder eine Beschleunigung des Objekts in der zweiten Dimension auf der ersten Seite des Fahrzeugs, und die zweiten Ausgabedaten definieren eine Position, eine Geschwindigkeit oder eine Beschleunigung eines Objekts auf der zweiten Seite des Fahrzeugs. Signale, die den Zusammenhang zwischen dem Fahrzeug und dem benachbarten Fahrzeug beschreiben, können vertikal gespiegelt werden, sodass ein benachbartes rechtes Fahrzeug als von links anfahrend wahrgenommen wird und umgekehrt. Dadurch lassen sich zwei verschiedene reale Szenarien erhalten, und so kann eine bestehende Datenbank implizit verdoppelt werden.
  • Vorzugsweise werden die ersten Eingabedaten durch eine Zerlegung des Signals in der ersten Dimension definiert und die zweiten Eingabedaten durch eine Zerlegung des Signals in der zweiten Dimension definiert.
  • Bei dem Sensor handelt es sich vorzugsweise um einen aus der Gruppe von Radar-Sensor, Kamera und LiDAR-Sensor.
  • Das Objekt ist vorzugsweise ein anderes Fahrzeug, ein Gegenstand, insbesondere eine Person, oder Teil einer Straßeninfrastruktur, insbesondere ein Verkehrszeichen.
  • Das Signal ist vorzugsweise durch Bilddaten definiert, die eine Umgebung des ersten Fahrzeugs auf der ersten Seite des Fahrzeugs erfassen, wobei die erste Ausgabe und die zweite Ausgabe zusammengesetzt sind, um ein Ausgabesignal zu bilden, das ein Bild definiert, das eine Umgebung des ersten Fahrzeugs auf der zweiten Seite des Fahrzeugs zeigt.
  • Die Trainingsdaten zum Trainieren eines Modells oder eines künstlichen neuronalen Netzes zum Erkennen eines Verhaltens des Objekts auf der zweiten Seite des Fahrzeugs werden vorzugsweise in Abhängigkeit von der ersten Ausgabe und der zweiten Ausgabe ermittelt. Wenn Ereignisse abgebildet werden, die nach dem oben beschriebenen Verfahren ermittelt wurden, d. h., die links nach rechts gespiegelt wurden, können die Trainingsdaten für das Modell oder das Netzwerk zum weiteren Trainieren oder zum Prüfen auf Konsistenz und Leistung verwendet werden.
  • Vorzugsweise wird das Modell oder das künstliche neuronale Netzwerk mit den Trainingsdaten trainiert. Das Modell oder Netzwerk kann zur Erkennung des Verhaltens der benachbarten Fahrzeuge des Fahrzeugs modelliert worden sein, insbesondere nur für die rechte Seite. Das Modell oder Netzwerk kann trainiert werden, oder es kann ein Ansatz maschinellen Lernens unter Verwendung dieser Trainingsdaten implementiert werden. Dies führt zu wartungsfreundlicheren, robusteren Modellen oder Netzen, die weniger Daten benötigen und implizit weniger aufwendig zu entwickeln sind.
  • Die Vorrichtung zur Signalverarbeitung ist dafür ausgelegt, Eingabedaten von mindestens einem Sensor von der Gruppe aus Radarsensor, Kamera und LiDAR-Sensor zu verarbeiten und die Schritte des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche auszuführen.
  • Weitere vorteilhafte Ausführungsformen ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung und der Zeichnung. Es zeigen:
    • 1 eine schematische Darstellung einer Straße,
    • 2 eine Darstellung von Schritten in einem Verfahren zur Signalverarbeitung.
  • 1 stellt eine Straße 100, ein Fahrzeug 101 und ein Objekt 102 dar. Das Objekt 102 ist ein Fahrzeug. Das Objekt kann ein Gegenstand, insbesondere eine Person, oder Teil einer Straßeninfrastruktur, insbesondere ein Verkehrszeichen, sein.
  • Das Fahrzeug 101 umfasst eine Vorrichtung zur Signalverarbeitung. Das Fahrzeug 101 umfasst mindestens einen Sensor aus der Gruppe von Radarsensor, Kamera und LiDAR-Sensor. Die Vorrichtung umfasst einen Prozessor, insbesondere einen Signalprozessor, der dafür ausgelegt ist, Eingabedaten von dem mindestens einen Sensor zu verarbeiten und die nachfolgend beschriebenen Schritte des Verfahrens auszuführen.
  • In 1 ist ein synthetisches Fahrzeug 103 als ein Beispiel für ein Ausgabebild dargestellt, das nach einem Aspekt des Verfahrens erzeugt wird.
  • Das Fahrzeug 101 ist auf der Straße 100 in einer Fahrtrichtung 104 ausgerichtet. Die Fahrtrichtung 104 definiert eine erste Dimension X. Eine Richtung, die senkrecht zu der Fahrtrichtung 104 verläuft, definiert eine zweite Dimension Y.
  • Der mindestens eine Sensor in dem Beispiel ist dafür ausgelegt, eine Umgebung auf einer ersten Seite des Fahrzeugs 101 in der zweiten Dimension Y zu erfassen. Der mindestens eine Sensor oder eine Steuerung davon ist dafür ausgelegt, ein Signal auszugeben oder erste Eingabedaten und zweite Eingabedaten zur weiteren Verarbeitung durch die Vorrichtung auszugeben. In dem Beispiel erfasst der mindestens eine Sensor ein Bild des Objekts 102, d. h. des Fahrzeugs, das sich links von dem Fahrzeug 101 befindet. Das Signal ist in erste Eingabedaten, die die erste Dimension X definieren, und zweite Eingabedaten, die die zweite Dimension Y definieren, zerlegbar. Hierzu kann ein zweidimensionales kartesisches Koordinatensystem mit einem Ursprung in der Mitte des Fahrzeugs 101 verwendet werden. Das Signal ist in einem Aspekt durch die Bilddaten definiert, die die Umgebung des Fahrzeugs 101 auf der ersten Seite des Fahrzeugs 101 erfassen.
  • Ein Verfahren zur Signalverarbeitung für dieses Signal ist unter Bezugnahme auf 2 beschrieben.
  • Das Verfahren umfasst einen Schritt 202 des Empfangens erster Eingabedaten und zweiter Eingabedaten.
  • Die ersten Eingabedaten definieren die erste Dimension X, und die zweiten Eingabedaten definieren die zweite Dimension Y des Signals.
  • Das Signal wird anhand von Bilddaten bestimmt, die durch den mindestens einen Sensor des Fahrzeugs 101 erfasst werden. In dem Beispiel definiert das Signal die Position, die Geschwindigkeit oder die Beschleunigung des Objekts 102, insbesondere relativ zu dem Fahrzeug 101.
  • Die ersten Eingabedaten umfassen Informationen über eine Bewegung oder eine Position des Objekts 102, insbesondere relativ zu dem Fahrzeug 101, in der ersten Dimension X.
  • Die zweiten Eingabedaten umfassen Informationen über die Bewegung oder die Position des Objekts 102, insbesondere relativ zu dem Fahrzeug 101, in der zweiten Dimension Y. Die zweite Eingabe ist in der zweiten Dimension Y der ersten Seite des Fahrzeugs 101 zugeordnet, d. h. der Seite, an der der mindestens eine Sensor die Umgebung des Fahrzeugs 101 überwacht. In dem Beispiel liegt diese, bei Betrachtung in Fahrtrichtung, links von dem Fahrzeug 101. Die zweiten Eingabedaten definieren in dem Beispiel die Position, die Geschwindigkeit oder die Beschleunigung des Objekts 102 in der zweiten Dimension X auf der ersten Seite des Fahrzeugs 101.
  • Die ersten Eingabedaten können durch eine Zerlegung des Signals in der ersten Dimension X definiert werden, und die zweiten Eingabedaten werden durch eine Zerlegung des Signals in der zweiten Dimension Y definiert.
  • Das Verfahren umfasst einen Schritt 204 zum Bestimmen von ersten Ausgabedaten in Abhängigkeit von den ersten Eingabedaten. In dem Beispiel sind die ersten Ausgabedaten identisch mit den ersten Eingabedaten.
  • Das Verfahren umfasst einen Schritt 206 des Bestimmens zweiter Ausgabedaten in Abhängigkeit von den zweiten Eingabedaten, wobei die zweite Ausgabe einer zweiten Seite des Fahrzeugs 101 zugewiesen ist. Die zweite Ausgabe ist in dem Beispiel der rechten Sicht des Fahrzeugs 101 zugeordnet. Wenn die zweiten Eingabedaten die Position des Objekts 102 auf der ersten Seite definieren, werden die zweiten Ausgabedaten so bestimmt, dass sie eine Position eines Objekts, in dem Beispiel das synthetische Fahrzeug 103, auf der zweiten Seite des Fahrzeugs definieren. In dem Beispiel wird die Position an einer durch die erste Dimension X definierten Achse gespiegelt. Die zweiten Eingabedaten können als Informationen über die Position numerische Werte umfassen, die einen Abstand definieren. In diesem Aspekt kann der numerische Wert mit -1 multipliziert werden oder das Vorzeichen umgeschaltet werden, um die neue Position für die zweiten Ausgabedaten zu bestimmen. Die zweiten Eingabedaten können eine Kennung umfassen, die die zweiten Eingabedaten der ersten Seite des Fahrzeugs 101 zuweist. In diesem Aspekt kann die Kennung geändert werden, um die zweiten Ausgabedaten der zweiten Seite des Fahrzeugs 101 zuzuweisen, insbesondere ohne den numerischen Wert zu ändern.
  • Wenn die zweiten Eingabedaten eine Geschwindigkeit für die erste Seite sind, so ist die zweite Ausgabe eine Geschwindigkeit für die zweite Seite. Wenn die zweiten Eingabedaten eine Beschleunigung für die erste Seite sind, so ist die zweite Ausgabe eine Beschleunigung für die zweite Seite.
  • Wenn das Signal durch die Bilddaten definiert ist, die die Umgebung des ersten Fahrzeugs 101 auf der ersten Seite des Fahrzeugs 101 erfassen, können die erste Ausgabe und die zweite Ausgabe so zusammengesetzt sein, dass sie ein Ausgabesignal bilden, das ein Bild definiert, das eine Umgebung des Fahrzeugs 101 auf der zweiten Seite des Fahrzeugs 101 zeigt.
  • Die ersten Ausgabedaten und die zweiten Ausgabedaten können in einer Datenbank gespeichert sein.
  • In einer Ausführungsform werden die Trainingsdaten zum Trainieren eines Modells oder eines künstlichen neuronalen Netzes zum Erkennen eines Verhaltens des Objekts 102 auf der zweiten Seite des Fahrzeugs 101 in Abhängigkeit von der ersten Ausgabe und der zweiten Ausgabe ermittelt.
  • In einer Ausführungsform wird das künstliche neuronale Netz mit den Trainingsdaten trainiert.

Claims (10)

  1. Verfahren zur Signalverarbeitung, gekennzeichnet durch Empfangen (202) von ersten Eingabedaten und zweiten Eingabedaten, wobei die ersten Eingabedaten eine erste Dimension (X), insbesondere eine Fahrtrichtung des Fahrzeugs (101), definieren, und die zweiten Eingabedaten eine zweite Dimension (Y) eines Signals, die anhand von Bilddaten bestimmt wird, die durch mindestens einen Sensor eines Fahrzeugs (101) erfasst werden, definieren, wobei die ersten Eingabedaten Informationen über eine Bewegung oder eine Position eines Objekts (102), insbesondere relativ zu dem Fahrzeug (101), in der ersten Dimension (X) umfassen, wobei die zweiten Eingabedaten Informationen über die Bewegung oder die Position des Objekts (102), insbesondere relativ zu dem Fahrzeug (101), umfassen, wobei die zweite Eingabe in der zweiten Dimension (Y) einer ersten Seite des Fahrzeugs (101) zugewiesen ist, Bestimmen (204) von ersten Ausgabedaten in Abhängigkeit von den ersten Eingabedaten, Bestimmen (206) von zweiten Ausgabedaten in Abhängigkeit von den zweiten Eingabedaten, wobei die zweite Ausgabe einer zweiten Seite des Fahrzeugs (101) zugewiesen ist.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Signal eine Position, eine Geschwindigkeit oder eine Beschleunigung des Objekts (102), insbesondere relativ zu dem Fahrzeug (101), definiert.
  3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die zweiten Eingabedaten eine Position, eine Geschwindigkeit oder eine Beschleunigung des Objekts (102) in der zweiten Dimension (X) auf der ersten Seite des Fahrzeugs (101) definieren und die zweiten Ausgabedaten eine Position, eine Geschwindigkeit oder eine Beschleunigung eines Objekts auf der zweiten Seite des Fahrzeugs (101) definieren.
  4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die ersten Eingabedaten durch eine Zerlegung des Signals in der ersten Dimension (X) definiert werden und die zweiten Eingabedaten durch eine Zerlegung des Signals in der zweiten Dimension (Y) definiert werden.
  5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Sensor einer von der Gruppe aus einem Radar-Sensor, einer Kamera und einem LiDAR-Sensor ist.
  6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Objekt (102) ein anderes Fahrzeug, ein Individuum, insbesondere eine Person, oder Teil einer Straßeninfrastruktur, insbesondere ein Verkehrszeichen, ist.
  7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Signal durch Bilddaten definiert ist, die eine Umgebung des Fahrzeugs (101) auf der ersten Seite des Fahrzeugs (101) erfassen, wobei die erste Ausgabe und die zweite Ausgabe so zusammengesetzt sind, dass sie ein Ausgabesignal bilden, das ein Bild definiert, das eine Umgebung des Fahrzeugs (101) auf der zweiten Seite des Fahrzeugs (101) zeigt.
  8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Trainingsdaten zum Trainieren eines Modells oder eines künstlichen neuronalen Netzes zum Erkennen eines Verhaltens des Objekts (102) auf der zweiten Seite des Fahrzeugs (101) in Abhängigkeit von der ersten Ausgabe und der zweiten Ausgabe ermittelt werden.
  9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass das künstliche neuronale Netz mit den Trainingsdaten trainiert wird.
  10. Vorrichtung zur Signalverarbeitung, dadurch gekennzeichnet, dass die Vorrichtung dafür ausgelegt ist, Eingabedaten von mindestens einem Sensor von der Gruppe aus Radarsensor, Kamera und LiDAR-Sensor zu verarbeiten und die Schritte des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche auszuführen.
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