EP1412776A1 - Verfahren und vorrichtung zur ermittlung eines stationären und/oder bewegten objekts - Google Patents

Verfahren und vorrichtung zur ermittlung eines stationären und/oder bewegten objekts

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EP1412776A1
EP1412776A1 EP02747446A EP02747446A EP1412776A1 EP 1412776 A1 EP1412776 A1 EP 1412776A1 EP 02747446 A EP02747446 A EP 02747446A EP 02747446 A EP02747446 A EP 02747446A EP 1412776 A1 EP1412776 A1 EP 1412776A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
vehicle
noise
signals
detected
sound
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP02747446A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Michael Schliep
Szabolcs TÖRGYEKES
Walter Zipp
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mercedes Benz Group AG
Original Assignee
DaimlerChrysler AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by DaimlerChrysler AG filed Critical DaimlerChrysler AG
Publication of EP1412776A1 publication Critical patent/EP1412776A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
    • G01S15/93—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S15/931—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/539—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/001—Acoustic presence detection
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
    • G01S15/93—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S15/931—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2015/932—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles for parking operations
    • G01S2015/933—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles for parking operations for measuring the dimensions of the parking space when driving past
    • G01S2015/935—Sonar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles for parking operations for measuring the dimensions of the parking space when driving past for measuring the contour, e.g. a trajectory of measurement points, representing the boundary of the parking space

Definitions

  • the invention relates to a method for determining a stationary and / or moving object, in particular a vehicle. Furthermore, the invention relates to a device for determining the object.
  • the object of the invention is therefore to provide a method for determining a stationary and / or moving object which is improved and simplified compared to the prior art. Furthermore, a particularly simple device for Determine determination of a stationary and / or moving object.
  • the first-mentioned object is achieved according to the invention by a method for determining a stationary and / or moving object, in particular a vehicle, in which acoustic signals emitted by the object and / or reflected on another or more objects are detected as reference signals, on the basis of which the object in question is detected is detected, evaluated and / or identified.
  • a method in the manner of a self-location based on sound waves, enables both a standing and a moving object, e.g. a vehicle that is acoustically detected, evaluated and identified based on its own noises and / or extraneous noises with regard to its own course of movement with respect to one or more coordinate axes (x, y axis).
  • structure-borne noise signals and / or airborne noise signals are detected as acoustic signals.
  • the acoustic signals are processed in real time and / or sent to other systems, e.g. to a control and / or regulation system.
  • a control and / or regulation system e.g. to a control and / or regulation system.
  • the noise signals representing the relevant object or its own object are advantageously filtered out of the detected acoustic signals.
  • the filtered out and thus object-related noise signals can be processed and used for analysis.
  • the difference between the detected acoustic signals and the object-related noise signals cannot object-related acoustic signals are processed, analyzed and evaluated.
  • a disturbance acting on the object and / or a foreign standing and / or moving object can also be detected.
  • a movement state and / or movement sequence on which the object in question is based is preferably calculated and / or predicted on the basis of the detected acoustic signals. For example, on the basis of acoustic signals reflected on a guardrail of a roadway, in particular reflected noise signals from one's own vehicle, the distance to the reflection surface, i.e. the distance to the guardrail. This will approximate the object, i.e. of the vehicle to the other object, i.e. to the guardrail, detected, analyzed and evaluated taking other parameters into account. For example, if a threshold for the lateral distance to the guardrail is undershot, a driver of the vehicle who is falling asleep is identified and a corresponding warning message is issued.
  • the movement sequence of the object with respect to one or more coordinate axes is preferably calculated on the basis of a noise analysis and / or the calculation of the movement path is specified.
  • the object is monitored on the basis of the detected acoustic signals and / or noise signals with regard to movements in the y and / or in the x direction.
  • the movement of the object is monitored for a possible collision on the basis of the noise analysis.
  • information and / or a control signal is expediently output to a control and / or regulating system. This provides a particularly simple method for the active safety of a moving object. In particular, active accident prevention is ensured by informing and warning of possible collisions with another object.
  • information from a geographic information system for example a navigation system, and / or from a previous noise analysis are taken into account in the detection, evaluation and / or identification of the object in question. This allows for a quick prediction of your own movement course, taking into account the currently detected acoustic signals.
  • an associated priority is given.
  • a step-by-step identification and self-location by the driver can hereby be set.
  • an operation with a higher priority is given priority over an operation with a lower priority. This ensures that, for example, the driver receives higher authorization than a passenger or safety-relevant operating steps of the proposed system receive higher authorization than comfort-relevant operating steps of the driver.
  • Acoustic signals, noise signals and / or further operating signals from neighboring objects and / or systems are advantageously detected, received and / or taken into account in a relevant analysis.
  • Such networking of several objects in a predeterminable area e.g. within a traffic route network, enables an identification of the current traffic flow given in this traffic route network.
  • the object in question can be navigated, for example, by corresponding signal exchange using the navigation system.
  • the detected acoustic signals and / or noise signals are processed on the basis of at least one analysis by means of an assignment of signal patterns using neural networks and / or fuzzy logic.
  • the recorded acoustic signals and / or noise signals can be compared, identified and evaluated on the basis of signal patterns stored in a table.
  • the second-mentioned object is achieved according to the invention by a device for determining a stationary and / or moving object, in particular a vehicle, with at least one sound transducer system having a plurality of electroacoustic, electromechanical and / or mechanical transducers with a predefinable directional characteristic for detecting radiated and / or radiated from the object of acoustic signals reflected on another or more objects and with an evaluation unit for detecting, evaluating and / or identifying the object on the basis of the detected acoustic signals.
  • the sound transducer system comprises in particular at least one sound or noise sensor, in particular a directionally sensitive sound sensor.
  • the transducer is advantageously designed as a microphone with a ball and / or lobe characteristic.
  • the sound transducer system and the evaluation unit preferably form a passive acoustic radar based on sound waves. Such a passive acoustic radar method enables a particularly simple and quick processing of the detected acoustic signals compared to a conventional active radar method.
  • the object comprises a plurality of sound sensors for multidirectional detection of the acoustic signals and / or object-related noise signals. These are arranged, for example, at different locations in the vehicle with different orientations. This enables direction-specific localization of the vehicle.
  • the device is preferably used in a driver assistance system. Depending on the type and design of the device (hereinafter referred to as acoustic radar for short), several sound sensors are combined into a group.
  • the object-related transducer and / or transducers arranged in an environment are in a communication connection with a control center for area-wide detection and / or location of the object.
  • a control center for area-wide detection and / or location of the object.
  • Such a network of object-related noise sensors and stationary noise sensors arranged in the vicinity enables an analysis of the traffic flow by means of the control center.
  • the device is expediently integrated in a traffic monitoring system.
  • FIG. 1 schematically shows an acoustic radar for monitoring a side distance
  • FIG. 2 shows schematically an acoustic radar with a sound transducer system and an evaluation unit
  • FIG. 3 schematically shows the evaluation unit according to FIG. 2 with an analysis and evaluation module
  • FIG. 4 shows schematically the functional principle of the analysis and evaluation module according to FIG. 3,
  • 5 to 6 schematically an acoustic radar for monitoring a distance between two objects moving relative to one another
  • FIG. 7A, 7B schematically an acoustic radar for monitoring a starting process of a vehicle
  • FIG. 8 schematically shows an acoustic radar with a sound transducer system comprising several sound sensors
  • FIG. 9 schematically shows a sound transducer system according to FIG. 8 comprising several microphone groups
  • 11 schematically shows an acoustic radar for monitoring the longitudinal distance between two objects moving relative to one another
  • 12A to 12C schematically an acoustic radar for monitoring the course of movement of two objects moving relative to one another.
  • FIG. 1 shows a moving object 2 (hereinafter referred to as vehicle 2), which passes at a driving speed v, where v> 0 km / h, on a road 4, past an object 6, on a guardrail on the left side of the road.
  • vehicle 2 comprises a device 7 (in the further acoustic radar
  • a sound transducer system 8 for determining the object 2 with a sound transducer system 8, which comprises at least one electroacoustic, electromechanical and / or mechanical transducer designed as a sound sensor or noise sensor (hereinafter referred to as sound sensor 8).
  • the acoustic radar 7 is part of a driver assistance system, not shown.
  • the acoustic radar 7 can be a participant in an integrated traffic monitoring system, not shown in detail.
  • the sound sensor 8 is, for example, a direction-sensitive microphone.
  • the sound sensor 8 has a spherical or lobe characteristic.
  • the acoustic radar 7 further comprises an evaluation unit 10.
  • the evaluation unit 10 detects the sound sensor
  • the vehicle 2 travels with a small lateral distance y along the guardrail 6 or along other objects 6, for example along parked cars, along a house front, along a wall.
  • the signals Sa emitted by the vehicle 2 for example its operating noises, such as engine noise, transmission noise, tire noise, and the reflection signals Sr which fall back on the vehicle 2 from the guardrail 6 of its own operating noise Sa are detected by means of the sound sensor 8 integrated, for example, in the vehicle door handle.
  • the transmission ratio between the radiated operating noise Sa and the sound pressure level SPr measured in the sound sensor 8 increases significantly.
  • An increasing or decreasing lateral distance ⁇ y> 0 or ⁇ y ⁇ 0 is identified by means of the evaluation unit 10 on the basis of a comparison of previous and currently detected reflection signals Sr.
  • a rapidly increasing or decreasing sound pressure level SPr is used to infer a rapidly decreasing or increasing lateral distance ⁇ y, y.
  • a dangerous situation is detected and evaluated when critical limit or threshold values G of the sound pressure level SPr are exceeded or fallen short of. Possibly. a warning message is output and / or a control signal to a control and / or regulation system, e.g. a driver assistance system.
  • a control and / or regulation system e.g. a driver assistance system.
  • the so-called acoustic distance law is used to calculate the distance y between the two objects, ie between the vehicle 2 and the guardrail 6.
  • the acoustic double effect occurring in the case of sound sources moving relative to one another (vehicle 2 and guardrail 6) and associated sensors (sound sensors 8) is used in the signal and noise analyzes according to Table 1, on the basis of which frequency corrections and / or speed corrections are carried out.
  • f B frequency perceived by the observer, eg frequency detected by a noise sensor
  • f Q frequency of the noise source
  • v B speed of the observer
  • v Q speed of the noise source
  • c speed of sound.
  • GPS global positioning system
  • the geographic information system 12 only enables a rough determination of the movement behavior of the vehicle 2, since the maximum accuracy of the position determination of the information system 12 in civil applications is approximately ⁇ 10 m.
  • the vehicle position is continuously determined and updated by means of the evaluation unit 10 on the basis of a link between the information system 12 and the acoustic radar 7.
  • the strength of near-field reflections of one's own driving noise on the guardrail 6 is determined as a measure of the lateral distance ⁇ y, y from the guardrail 6 and thus as a measure of the state of motion of the vehicle 2 and by linking to data from Information system 12 determines, analyzes and evaluates the global position of the vehicle 2 in a traffic route network with the best possible accuracy.
  • FIG. 2 shows a basic diagram of the acoustic radar 7 with the evaluation unit 10 and the sound transducer system 8.
  • this is possibly connected to further detection systems 9.
  • an optical detection unit 9a for example a CCD camera, can be provided for the visual detection of neighboring objects, ie the guardrail 6 or another passing vehicle.
  • vehicle-specific data D are recorded by the relevant sensors 9b, for example by the speedometer.
  • Vehicle-specific position data P are acquired by means of the information system 12 and fed to the evaluation unit 10.
  • a control and / or regulation system 11a, 11b or for a communication system 11c Depending on the type and design of the acoustic radar 7, data D from the control and / or regulating system 11a, 11b or from the communication system 11c the noise and / or signal analysis are taken into account.
  • the communication system 11c is used in particular for data exchange with a traffic control system (not shown) or a control center. This data exchange is used, for example, to transmit data from neighboring objects 6, for example other vehicles 2, and / or data from transducers or monitoring systems arranged in the vicinity, which are taken into account in the signal and noise analysis.
  • the basic structure of the evaluation unit 10 is shown schematically in FIG.
  • the evaluation unit 10 comprises two interface modules 14 for processing input and / or output data D (Sa, Sf, Sr, Su, Ss, V, A, B).
  • the evaluation unit 10 has an analysis module 16, which comprises a calculation and evaluation module 18a and / or a linking module 18b.
  • a data memory 20 for storing current data D, signals S and / or reference patterns M is provided for a required pattern comparison of detected noise signals Sa, Sf, Sr, Su, Ss with reference patterns M or comparison patterns characterizing noise sources.
  • a prioritization module 22 is also provided for prioritizing input and / or output data D.
  • the functional principle of the analysis module 16 of the acoustic radar 7 is shown in more detail in FIG. 4 on the basis of a schematic diagram.
  • the acoustic transducer system 8 detects the operating noise Sa emitted by the vehicle 2 and thus its own operating noise Sa and its reflections on the guardrail 6 as a reflected noise signal Sr.
  • the sound transducer system 8 has correspondingly positioned sound sensors 8a, for example microphones, for detecting its own operating noise Sa and thus for near-field noise detection.
  • the reflected noise signal Sr and ambient noise Su and their reflections are detected by means of further sound sensors 8b positioned according to their function and separated from the calculation and evaluation module 18a or as a sound mensignal Ss supplied.
  • the noise signals Sa, Sr, Sf, Su, Ss with regard to the detection, evaluation and / or identification of the other object 6, for example the guardrail, and / or one's own vehicle 2 processed, analyzed and evaluated. Possibly. information I, the display signal A or the control signal B is output to the communication system 11c and / or the control and / or regulating system 11a, 11b via the interface module 14. Depending on the degree of function or analysis, the evaluated noise signals Sa, Sr, Sf, Su, Ss are fed to the link module 18b for further processing.
  • FIG. 5 shows an application of the acoustic radar 7, in which two vehicles 2a and 2b traveling side by side each comprise an associated acoustic radar 7a and 7b.
  • the respective acoustic radar 7a, 7b detects a composite sound signal Ss formed from the respective external operating noises Sf, the own operating noises Sa and the reflections of the own operating noises Sr.
  • the analysis and evaluation of the recorded sound pressure level SPs of the human signal Ss and its temporal course is carried out analogously to the method according to FIG.
  • the respective direction of movement, the speed of the associated or the other vehicle 2a, 2b and / or the lateral distance ⁇ y, y from one another are determined and possibly evaluated by means of the respective evaluation unit 10a, 10b and thus related to the vehicle.
  • the driving or operating noises of the vehicle 2a, 2b can be determined and analyzed.
  • the respective acoustic radar 7a, 7b comprises a plurality of sound sensors 8 arranged at different positions in the respective vehicle 2a, 2b.
  • the sound sensor 8 is arranged, for example, as a microphone in the wheel arch.
  • the associated sound sensor 8 is arranged in the engine compartment.
  • the operating noises Sa emitted by the respective own vehicle 2a or 2b and sound signals Sr reflected on the respective other vehicle 2b or 2a are detected by means of the respective sound sensor 8, for example arranged in the door handle.
  • the operating and movement state of the own vehicle 2a or 2b is determined and evaluated by means of the evaluation unit 10a, 10b.
  • Noise components in the sound signals Sr that do not correlate with the pattern are identified as external operating noise Sf or external influences on the vehicle 2a, 2b.
  • the distance to the reflection surface for example the side distance ⁇ y, y, is determined, as in the conventional radar system.
  • FIG. 6 shows a further application of the acoustic radar 7.
  • a second vehicle 2b is driving in the blind spot of the vehicle 2a driving in front in the same direction.
  • the acoustic radar 7a in the preceding vehicle 2a comprises a plurality of sound sensors 8a arranged in the left rear area.
  • external operating noises that is to say the sound signals Sf of the foreign vehicle 2b, are detected before their visual detection, for example when driving on a crest or in a curve, and analyzed and analyzed by means of the evaluation unit 10a assigned to the foreign vehicle 2b.
  • a hazard situation is detected by means of the evaluation unit 10a on the basis of the correlation of the detected sound pressure level SPf of the foreign vehicle 2b with the lateral and / or longitudinal distance ⁇ y, y or ⁇ x, x of the two vehicles 2a and 2b. predicts or predicts.
  • high-frequency operating noises Sf of the foreign vehicle 2b for example its tire noises, can be detected using individual direction-sensitive microphones M1 to M3.
  • the operating noises Sf are assigned to their cause on the basis of a pattern analysis.
  • FIGS. 7A and 7B show an application of the vehicle-related acoustic radar 7c for a vehicle 2c, which approaches from a parking lot 24 from the roadside.
  • a vehicle running on the opposite lane 4 Vehicle 2e is detected by means of the acoustic radar 7c on the same track 4 ⁇ vehicle traveling 2d and / or with regard to its side and / or longitudinal distance Dy, y or ⁇ x, x to the own vehicle 2c.
  • the acoustic radar 7c is designed for multidirectional detection of the own acoustic signals Sa, Sr and / or the external acoustic signals Sf.
  • a track is assigned to the detected and identified foreign object, the vehicle 2e passing by, on the basis of which a prognosis of the course or movement and, consequently, the current driving-dynamic state of the vehicle 2e passing by is determined and forecast. If a limit value G for the minimum distance y and / or x required for starting is fallen below, an acoustic and / or visual warning message is output to the driver of vehicle 2c by means of evaluation unit 10c. Possibly. the vehicle 2c is prevented from starting by means of a control signal transmitted to a control and / or regulating system.
  • An acoustic radar 7 for multidirectional detection is shown as an example in FIG.
  • the acoustic radar 7 as the sound transducer system 8 comprises a plurality of microphones M 1 to M 16 arranged in the entire vehicle 2, in particular in the front area 26 and in the rear area 28.
  • Based on such Multi-directional microphone arrangements are identified, localized and evaluated by the evaluation unit 10 by means of pattern analysis and / or pattern recognition, typical and / or external operating noises Sa, Sr, Sf, Ss, for example ignition frequency, engine noise, tire noises.
  • relevant diagrams are stored in the evaluation unit 10 in a data memory, for example frequency-speed diagrams for typical system excitations, engine-gear pattern diagrams, engine ignition frequency pattern diagrams, engine-transmission pattern diagrams.
  • a comparison of the amplitude values of the sound pressure level SP received by the microphones Ml to M16 and taking into account one's own operating noise Sa, and / or the own reflected operating noise Sr is thus determined by means of the dominant direction of incidence of the external operating noise Sf.
  • the microphones Ml to M16 are arranged at various points in the vehicle 2, 2a to 2e depending on their function.
  • the microphones Ml to M16 have a corresponding directional characteristic depending on their function and position.
  • the microphone MIO is arranged on the engine 30 to detect its own engine noise based on the airborne sound.
  • a structure-borne noise sensor 32 is arranged on the engine block to detect structure-borne noise. A functional relationship resulting from the detected structure-borne noise signals from the structure-borne noise sensor 32 and the detected airborne noise signals from the microphone MIO, taking into account the speed, load and other operating parameters of the engine, is stored in the form of a map in the evaluation unit 10 for noise analysis.
  • Microphones M9 or Mll, M12 are located in the immediate vicinity of the exhaust 34 or the tire 36 to record further operating noises, such as exhaust noises or tire noises. positioned speaking.
  • the relevant characteristic curve fields or tables are stored for noise analysis.
  • further microphones M13 to 16 are preferably arranged in the left and right areas of the front area 26 and / or the rear area 28, in particular in the transition area from the respective long side to the rear and / or front area.
  • the microphones M9 to M16 expediently have a spherical characteristic.
  • Directional microphones Ml to M8 are arranged in all directions of incidence to determine the direction of incidence of external operating noises Sf and thus to determine the course of movement of an external vehicle 2d, 2e approaching one's own vehicle 2c.
  • two directional microphones M2, M3 and M6, M7 which are at a distance from one another, are arranged in the rear area 28 and in the front area 26, respectively, for determining noise signals Sf coming in from the rear and sound signals Sf coming in from the front.
  • two spaced-apart directional microphones Ml, M5 and M4, M8 are arranged on the respective longitudinal side of the vehicle.
  • further directional microphones Ml to M8 can be used to determine the direction of incidence, in particular to track the movement of a foreign object, e.g. a vehicle or pedestrian.
  • the acoustic radar 7 is used as follows for the exemplary embodiments shown in FIGS. 7A, 7B. If, as shown in FIG. 7A, a vehicle 2e is behind the moving vehicle 2c and is away from it, ie the distance .DELTA.x> 0 becomes greater and the associated sound pressure level SP decreases, then this vehicle 2e is rated as uncritical. Depending on the time when the own vehicle 2c and thus the associated acoustic radar 7c are put into operation, the vehicle 2e traveling in the opposite lane is identified and approached as the vehicle 2e ⁇ approaching from the front followed in its entire sequence of movements until it left the range of the acoustic radar 7c.
  • This sequence of movements is assessed as uncritical by means of the evaluation unit 10c, since the vehicle 2e ⁇ was in the driver's field of vision of the driver's own and approaching vehicle 2c while approaching from the front and moves away from the driver's own and approaching vehicle 2c after leaving the field of vision.
  • the vehicle 2d likewise located behind the vehicle 2c approaching, is identified in accordance with FIG. 7A. It is identified by means of the evaluation unit 10c on the basis of the rising sound pressure level SP and the decreasing distance ⁇ x, x and / or ⁇ y, y that the vehicle 2d is approaching its own vehicle 2c not coming from the front, but coming from behind. As a result, the evaluation unit 10c issues a warning to the driver of the approaching vehicle 2c and / or the driver of the approaching vehicle 2d.
  • the associated noise patterns of the vehicle 2a, 2c are recorded directly at the respective point of origin.
  • the tire noise on the driven and / or the non-driven axle, the noise at the exhaust outlet at the exhaust, the airborne noise in the engine compartment and the structure-borne noise on the engine block are recorded by means of associated and appropriately arranged microphones M12, M9, MIO and the structure-borne noise sensor 32.
  • artificial intelligence methods, neural networks and / or fuzzy logic are used in noise analysis.
  • the distance between objects is determined using two different methods in order to determine the course of movements and in particular to avoid collisions.
  • the comparison of the two results leads to a higher accuracy.
  • only one of the methods or both methods with or without adjustment can be used.
  • the two methods are illustrated on the basis of a multi- sensory arrangement or sound transducer system 8 explained in more detail.
  • the first method uses the directional characteristic of different microphones Ml .1 to Ml.10 and M2.1 to M2.4 at different positions (also called measuring points) in order to assign external operating noises Sf of a foreign object X to a direction.
  • the overlap of directional sectors that originate from different measuring points is used to determine the origin of the noise signal Sf recorded in at least two directional microphones Ml .1 to Ml.10 and M2.1 to M2.10.
  • the microphones Ml .1 to Ml.10 are connected together in a circle and to a group Gl, in the middle of which a central microphone Ml.O is arranged with omnidirectional characteristics.
  • the microphones Ml .1 to Ml.10 are directional microphones, e.g.
  • the microphones M2.1 to M2.10 are also arranged in a circle, forming a central microphone M2.0 and a group G2.
  • the group G2 is further away from the noise source X than the group Eq.
  • the two groups Gl and G2 are components of the sound transducer system 8 of an associated object, e.g. own vehicle 2a or 2c.
  • One group G1 of microphones M10 to M10 is, for example, in the left rear area and the other group G2 of microphones M2.0 to M2.10 in the left front area for the detection of foreign standing or moving objects X on the relevant long side of the Vehicle 2a or 2c arranged.
  • the noise signal Sf is recorded by means of the central microphones M10 and M2.0 of groups G1 and G2, respectively.
  • the noise signal Sf is assigned to the same object X as the cause if there is sufficient agreement.
  • Each group G1 or G2 is assigned to a directional sector, since that was detected in the central microphones MIO or M2.0 Noise patterns in the directional microphones Ml .2 and M2.1 of the two groups Gl and G2 in question have the highest sound pressure level SP of all directional microphones Ml .1 to Ml.10, M2.1 to M2.10.
  • the noise signal Sf is detected in the group Gl with a higher sound pressure level SPf than in the group G2.
  • the zone A i.e. the direction sectors associated with the two directional microphones Ml.2, M2.1, is identified. the location area of the noise source X, determined (shown in a line).
  • Such microphone groups G1 and G2 in vehicle 2 are expediently located in the corner areas at the transition from the long side to the front area and / or from the long side to the rear area at the four corners, i.e. rear left and / or right in the rear area and / or left and / or right in the front area.
  • a possibly collision-relevant position with a noise-radiating object X is expediently related to a zero point of a multi-dimensional coordinate system that is individual for the object X and its analysis cycle, this position being in the point P closest to the vehicle 2 and therefore in the most collision-prone point P of the zone A in question.
  • the second method uses the transit time differences of the noise signal Sf to the central microphones Ml.O, M2.0 with omnidirectional characteristics.
  • a pattern analysis assigns the noise signal Sf detected on the central microphones Ml.O, M2.0 if there is sufficient agreement to the same cause.
  • the microphone Ml. 1 to Ml.10, M2.1 to M2.10 which first detects the noise signal Sf is expediently determined as the zero point of the multidimensional coordinate system.
  • the relevant microphone Ml. 2 according to FIG. 9 is the microphone closest to the noise-causing object X.
  • the analysis also takes into account the noise signal Sf received by the two central microphones Ml.O and M2.0 with omnidirectional characteristics.
  • the temporal offset of the noise incidence of the same noise signal Sf at the three measuring locations Ml.2, Ml.O, M2.0 provides a linear system of equations with the following three terms:
  • the coordinates of the noise source X can be calculated in relation to the zero point selected in the first microphone Ml .2.
  • the reflections from ambient noise Su or the own, reflected operating noise Sr are used.
  • the pattern of the own operating noise Sa is recorded via near-field microphones, ie by means of the microphones M9 to M16 having omnidirectional characteristics, and via structure-borne noise sensors 32.
  • the reflection of one's own operating noise Sa on a silent object is determined by the degree of pattern matching of one's own operating noise signal Sa and reflected operating noise signal Sr.
  • the inevitable own operating noise signal Sa is used almost like a radar signal.
  • noise pattern components are also evaluated whose frequency spectrum lies outside the frequency spectrum caused by the weather conditions.
  • the weather conditions are determined on the one hand by means of stored noise patterns identified and taken into account by means of a correction factor.
  • such weather conditions can be automatically taken into account in the noise analyzes based on the correction factor on the basis of signals specified by external and / or internal systems.
  • the lateral and / or longitudinal distance ⁇ y, y and ⁇ x, x to the detected noise source X is continuously calculated.
  • a warning can be triggered by means of arithmetic forecasts for a too short distance or its gradient.
  • the distance with respect to the coordinate axes is also monitored. This means that less willingness to take risks is possible if e.g. the lateral distance ⁇ y, y remains constant and only the distance ⁇ x, x changes in the direction of travel (x-axis). This case corresponds to an impending overtaking by a following vehicle that is traveling in a different lane.
  • the external noise signals Sf recorded on the microphones M1 to M3 are provided with an associated time stamp.
  • the time intervals .DELTA.t occurring between the microphones M1 to M3 are determined by means of the evaluation unit 10a, 10b on the basis of the relevant time stamp.
  • the microphones Ml to M3 can, depending on the design, be individual microphones with omnidirectional characteristics and / or microphone groups Gl or G2 according to FIG. 9.
  • the noise source i.e. a reference point Q (x, y) is assigned to the passing vehicle 2b.
  • the respective distance s of the microphones M1, M2, M3 from the vehicle 2b is determined as follows by means of the evaluation unit 10a, 10b:
  • Path s 2 determined. Analogously, depending on the type and design of the respective sound transducer system 8 of the acoustic radar 7, further noise analysis algorithms are stored in the evaluation unit 10.
  • FIGS. 11 to 12A to 12C show various examples of the use of acoustic radar 7 when driving a vehicle 2f.
  • the vehicle 2f is traveling at a speed vl of 50 km / h, for example.
  • a second vehicle 2g with a different gear ratio drives ahead at a distance x of 15 m at a speed v2 of likewise 50 km / h.
  • Both vehicles 2f, 2g are driven, for example, by a four-stroke engine (four-cylinder) and drive this speed vl, v2 in 3rd gear.
  • the superimposition of the operating noise Sf emitted to the outside of the vehicle 2g in front and the radiated operating noise Sa of the driver's vehicle 2f are recorded and evaluated using the microphones M15 and M16 and using the associated evaluation unit 10f of the vehicle 2f.
  • the respective operating noise Sf or Sa of the vehicle 2g or 2f is dominated by the relevant ignition frequency of the respective vehicle 2g or 2f (in this case corresponds to the second engine order).
  • the sinus tone fi from the vehicle 2f is also recorded in the microphone MIO as a reference to the operating noise Sa and is clearly assigned to the vehicle 2f due to the correlation of the microphone MIO with the microphones M15 and M16.
  • the frequency f 2 of the vehicle 2g measured in the microphones M15 and M16 is not measured in the microphone MIO of the vehicle 2f.
  • the frequency f2 is thus identified as extraneous noise Sf and is assigned to the vehicle 2g in front on the basis of the sound pressure level SP detected by means of the directional microphones M6 and M7.
  • noise analyzes are carried out in the relevant vehicle 2f, ie in the vehicle 2f comprising the acoustic radar 7f, by means of the evaluation unit 10f.
  • special analyzes of the gradients of level and Frequency profiles of the recorded noise signals Sa, Sf, Ss significant noise components are specified as follows:
  • the change in tire noise due to higher loads, increasing speed and decreasing distance is also based on the change in the typical tonal and noisy components determined.
  • the detected acoustic signals Sf of the vehicle 2f are analyzed on the basis of stored noise patterns by means of the evaluation unit 10g of the vehicle 2g and checked for compliance with or falling below / exceeding limit values.
  • the recorded noise signals Sf of airborne and / or structure-borne noise are assigned and / or classified to a noise source type, for example an operating state of the object in question - here the moving vehicle 2f .
  • a noise source type for example an operating state of the object in question - here the moving vehicle 2f
  • the movement of the vehicle 2f and thus the noise source is determined on the basis of a plurality of distributed sound sensors 8, ie the microphones Ml to Ml6.
  • the noise signal Sf on which the vehicle 2f is based is corrected on the basis of the detected movement of the vehicle 2f.
  • the type of noise source for example a road or rail vehicle, can be identified by such a correction of the noise signal Sf that takes into account the movement.
  • the acoustic analysis of the noise signal Sf is combined with a speed analysis.
  • the gear change of the accelerated vehicle 2f is determined on the basis of the analysis of significant level and frequency jumps in the ignition frequency, of typical overtones and / or on the basis of spectral changes in tire noise which are typical for load changes.
  • the beginning of the actual overtaking process is recorded on the basis of the changing level distribution in the directional microphones Ml, M2, M5 and M6.
  • the recorded sound pressure levels SP of the directional microphones Ml, M2, M5, M6 are processed, in particular extrapolated, on the basis of previous sound pressure levels SP, stored and / or calculated data and / or data from other systems, for example a video camera, on the basis of which they can then be expected. current vehicle positions can be predicted. In addition to linear extrapolations, higher polynomials can also be approximated.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Ermittlung eines stationären und/oder bewegten Objekts, insbesondere eines Fahrzeugs, bei dem vom Objekt abgestrahlte und/oder an einem anderen Objekt reflektierte akustische Signale erfasst werden, anhand derer das betreffende Objekt detektiert, bewertet und/oder identifiziert wird. Ein derartiges Verfahren ermöglicht in der Art einer Eigenortung auf Basis von Schallwellen, dass sowohl ein stehendes als auch ein sich bewegendes Objekt, wie z.B. ein Fahrzeug, akustisch anhand von Eigengeräuschen und/oder Fremdgeräuschen hinsichtlich des eigenen Bewegungsverlaufs bezüglich einer oder mehrerer Koordinatenachsen (x-, y-Achse) detektiert, bewertet und identifiziert wird.

Description

DaimlerChrysler AG
Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung eines stationären und/oder bewegten Objekts
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung eines stationären und/oder bewegten Objekts, insbesondere eines Fahrzeugs . Darüber hinaus betrifft die Erfindung eine Vorrichtung zur Ermittlung des Objekts.
Üblicherweise werden zur Erfassung von Bewegungsabläufen und/oder Bewegungszuständen eines Objekts, z.B. eines Fahrzeugs, zugehörige Betriebssignale des Fahrzeugs, wie z.B. Ein-/ Aussignals des Anlassers, Istgeschwindigkeit des Tachometers, erfaßt und überwacht. Nachteilig dabei ist, daß hierbei lediglich fahrzeugbezogene Signale erfaßt und überwacht werden. Zur Berücksichtigung der Umgebung des Fahrzeugs sind weitere Systeme z.B. ein Millimeterwellen-Radar zur vorausschauenden Straßenzustandserkennung aus der DE 199 32 094 AI und ein C - Radarsystem (CW = continous wave) zur Messung von Abständen und Relativgeschwindigkeiten zwischen einem Fahrzeug und einem oder mehreren Hindernissen aus der DE 199 22 411 AI bekannt. Eine Berücksichtigung und Auswertung von durch das Fahrzeug selbst verursachten und auf die Umgebung einwirkenden Signalen ist hierbei nicht ermöglicht. Darüber hinaus ist ein Radarsystem bezüglich Einbau und Wartung besonders aufwendig und kostenintensiv und bedarf einer präzisen und sehr zeit- und kostenintensiven Justage.
Aufgabe der Erfindung ist es daher, ein gegenüber dem Stand der Technik verbessertes und vereinfachtes Verfahren zur Ermittlung eines stationären und/oder bewegten Objekts anzugeben. Desweiteren ist eine besonders einfach ausgebildete Vorrichtung zur Ermittlung eines stationären und/oder bewegten Objekts anzugeben.
Die erstgenannte Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren zur Ermittlung eines stationären und/oder bewegten Objekts, insbesondere eines Fahrzeugs, bei dem vom Objekt abgestrahlte und/oder an einem anderen oder mehreren Objekten reflektierte akustische Signale als Bezugssignal erfaßt werden, anhand derer das betreffende Objekt detektiert, bewertet und/oder identifiziert wird. Ein derartiges Verfahren ermöglicht in der Art einer Eigenortung auf Basis von Schallwellen, daß sowohl ein stehendes als auch ein sich bewegendes Objekt, wie z.B. ein Fahrzeug, akustisch anhand von Eigengeräuschen und/oder Fremdgeräuschen hinsichtlich des eigenen Bewegungsverlaufs bezüglich einer oder mehrerer Koordinatenachsen (x-, y- Achse) detektiert, bewertet und identifiziert wird. Zweckmäßigerweise werden als akustische Signale Körperschallsignale und/oder Luftschallsignale erfaßt.
Für eine besonders schnelle und gleichzeitig zuverlässige und realitätsnahe Analyse und Bewertung des betreffenden Objekts werden die akustischen Signale in Echtzeit verarbeitet und/oder an weitere Systeme, z.B. an ein Steuer- und/oder Regelungssystem, übertragen. Hierdurch ist eine sehr frühe Aussage über das betreffende Objekt, insbesondere über dessen Bewegungszustand und/oder Bewegungsverlauf, möglich, wodurch wiederum ggf. erforderliche Informationen und/oder Entscheidungen bestimmt werden, welche an betreffende Kommunikationssysteme und/oder Steuer- und/oder Regelungssysteme übertragen werden.
Vorteilhafterweise werden aus den erfaßten akustischen Signalen die das betreffende oder eigene Objekt repräsentierenden Geräuschsignale herausgefiltert. Je nach Art und Vorgabe können zum einen die herausgefilterten und somit objektbezogenen Geräuschsignale verarbeitet und zu Analysen verwendet werden. Zum anderen können aus der Differenz von erfaßten akustischen Signalen und den objektbezogenen Geräuschsignalen nicht- objektbezogene akustische Signale verarbeitet, analysiert und bewertet werden. Hierdurch ist neben einer Eigenortung des Objekts auch eine auf das Objekt einwirkende Störung und/oder ein fremdes stehendes und/oder sich bewegendes Objekt detektierbar .
Vorzugsweise wird anhand der erfaßten akustischen Signale ein dem betreffenden Objekt zugrundeliegender Bewegungszustand und/oder Bewegungsablauf berechnet und/oder prognostiziert. Beispielsweise wird anhand von an einer Leitplanke einer Fahrbahn reflektierten akustischen Signalen, insbesondere von reflektierten Geräuschsignalen des eigenen Fahrzeugs, der Abstand zur Reflexionsfläche, d.h. der Abstand zur Leitplanke, ermittelt. Hierdurch wird eine Annäherung des Objekts, d.h. des Fahrzeugs, an das andere Objekt, d.h. an die Leitplanke, detektiert, analysiert und unter Berücksichtigung weiterer Parameter bewertet. Beispielsweise wird bei Unterschreitung eines Grenzwertes für den seitlichen Abstand zur Leitplanke ein einschlafender Fahrer des Fahrzeugs identifiziert und eine entsprechende Warnmeldung ausgegeben.
Bevorzugtermaßen wird darüber hinaus anhand einer Geräuschanalyse der Bewegungsablauf des Objekts hinsichtlich einer oder mehrerer Koordinatenachsen berechnet und/oder die Berechnung des Bewegungsverlaufs präzisiert. Beispielsweise wird das Objekt anhand der erfaßten akustischen Signalen und/oder Geräuschsignalen bezüglich Bewegungen in y- und/oder in x- Richtung überwacht. Insbesondere wird anhand der Geräuschanalyse der Bewegungsablauf des Objekts auf eine mögliche Kollision überwacht. Zweckmäßigerweise wird bei erkannter Kollisionsgefahr eine Information und/oder ein Steuersignal an ein Steuer- und/oder Regelungssystem ausgegeben. Hierdurch ist ein besonders einfaches Verfahren zur aktiven Sicherheit eines sich bewegenden Objekts gegeben. Insbesondere ist eine aktive Unfallverhütung durch Informierung und Warnung vor möglichen Kollisionen mit einem anderen Objekt sichergestellt. In einer weiteren vorteilhaften Ausführung des Verfahrens werden bei der Detektion, Bewertung und/oder Identifikation des betreffenden Objekts Informationen aus einem geographischen Informationssystem, z.B. einem Navigationssystem, und/oder aus einer vorangegangenen Geräuschanalyse berücksichtigt. Dies ermöglicht unter Berücksichtigung von aktuell erfaßten akustischen Signalen eine schnelle Voraussage des eigenen Bewegungsverlaufs .
Je nach Art und Ausführung wird vorzugsweise für einen Bediener des Objekts, z.B. einem Fahrer, eine zugehörige Priorität vorgegeben. Beispielsweise kann hierdurch eine stufenweise Identifizierung und Eigenortung durch den Fahrer eingestellt werden. Alternativ oder zusätzlich wird einer Bedienung mit einer höheren Priorität Vorrang vor einer Bedienung mit niederer Priorität gegeben. Hierdurch ist sichergestellt, daß beispielsweise der Fahrer eine höhere Berechtigung als ein Beifahrer erhält o- der sicherheitsrelevante Bedienungsschritte des vorgeschlagenen Systems eine höhere Berechtigung als komfortrelevante Bedienungsschritte des Fahrers erhalten.
Vorteilhafterweise werden akustische Signale, Geräuschsignale und/oder weitere Betriebssignale von benachbarten Objekten und/oder Systemen erfaßt, empfangen und/oder bei einer betreffenden Analyse berücksichtigt. Eine derartige Vernetzung von mehreren Objekten in einem vorgebbaren Bereich, z.B. innerhalb eines Verkehrswegenetzes, ermöglicht eine Identifizierung des in diesem Verkehrswegenetzes gegebenen momentanen Verkehrsflusses. Anhand des identifizierten Verkehrsflusses kann beispielsweise durch entsprechenden Signalaustausch anhand des Navigationssystems das betreffende Objekt navigiert werden.
Für eine besonders schnelle und möglichst realitätsnahe Verarbeitung der erfaßten akustischen Signale und/oder Geräuschsignale werden diese anhand von mindestens einer Analyse mittels einer Zuordnung von Signalmustern unter Verwendung von neuronalen Netzen und/oder Fuzzy-Logik verarbeitet. Alternativ oder zusätzlich können anhand von in einer Tabelle hinterlegten Signalmustern die erfaßten akustischen Signale und/oder Geräuschsignale verglichen, identifiziert und bewertet werden.
Die zweitgenannte Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch eine Vorrichtung zur Ermittlung eines stationären und/oder bewegten Objekts, insbesondere eines Fahrzeugs, mit mindestens einem mehrere elektroakustischen, elektromechanischen und/oder mechanischen Wandlern aufweisendes Schallwandlersystem mit eine vorgebbaren Richtcharakteristik zur Erfassung von vom Objekt abgestrahlten und/oder von an einem anderen oder mehreren Objekten reflektierten akustischen Signalen und mit einer Auswerteeinheit zur Detektion, Bewertung und/oder Identifikation des Objekts anhand der erfaßten akustischen Signale.
Das Schallwandlersystem umfaßt als Wandler insbesondere mindestens ein Schall- oder Geräuschsensor, insbesondere einen richtungsempfindlichen Schallsensor. Vorteilhafterweise ist der Wandler als ein Mikrofon mit einer Kugel- und/oder Keulencharakteristik ausgebildet. Vorzugsweise bilden dabei das Schallwandlersystem und die Auswerteeinheit ein passives akustisches Radar auf Basis von Schallwellen. Ein derartig passives akustisches Radarverfahren ermöglicht gegenüber einem herkömmlichen aktiven Radarverfahren eine besonders einfache und schnelle Verarbeitung der erfaßten akustischen Signale.
Zur multidirektionalen Erfassung der akustischen Signale und/oder objektbezogenen Geräuschsignale umfaßt das Objekt mehrere Schallsensoren. Diese sind beispielsweise an verschiedenen Stellen im Fahrzeug mit verschiedenen Ausrichtungen angeordnet. Hierdurch ist eine richtungsbezogene Eigenortung des Fahrzeugs ermöglicht. Bevorzugt wird die Vorrichtung in einem Fahrerassistenzsystem verwendet. Je nach Art und Ausführung der Vorrichtung (im weiteren kurz akustisches Radar genannt) werden mehrere Schallsensoren zu einer Gruppe zusammengefaßt. Für eine flächenmäßige Erfassung und/oder Ortung des Objekts stehen der objektbezogene Wandler und/oder in einer Umgebung angeordnete Wandler mit einer Zentrale in einer Kommunikations- verbindung. Durch ein derartiges Netz von objektbezogenen Geräuschsensoren und stationär in der Umgebung angeordneten Geräuschsensoren ist mittels der Zentrale eine Analyse des Verkehrsflusses ermöglicht. Die Vorrichtung ist dazu zweckmäßigerweise in einem Verkehrsüberwachungssystem integriert.
Ausführungsbeispiele der Erfindung werden anhand einer Zeichnung näher erläutert. Darin zeigen:
FIG 1 schematisch ein akustisches Radar zur Überwachung eines Seitenabstands,
FIG 2 schematisch ein akustisches Radar mit einem Schallwandlersystem und einer Auswerteeinheit,
FIG 3 schematisch die Auswerteeinheit nach Figur 2 mit einem Analyse- und Bewertungsmodul,
FIG 4 schematisch das Funktionsprinzip des Analyse- und Bewertungsmoduls nach Figur 3,
FIG 5 bis 6 schematisch ein akustisches Radar zur Überwachung eines Abstands zwischen zwei sich relativ zueinander bewegenden Objekten,
FIG 7A, 7B schematisch ein akustisches Radar zur Überwachung eines Anfahrvorgangs eines Fahrzeugs,
FIG 8 schematisch ein akustisches Radar mit einem mehrere Schallsensoren umfassenden Schallwandlersystem,
FIG 9 schematisch ein mehrere Mikrofongruppen umfassendes Schallwandlersystem nach Figur 8,
FIG 10 schematisch Abstands-, Geschwindigkeits- und Bewegungsanalyse von zwei sich relativ zueinander bewegenden Objekten,
FIG 11 schematisch ein akustisches Radar zur Überwachung des Längsabstands von zwei sich relativ zueinander bewegenden Objekten, und FIG 12A bis 12C schematisch ein akustisches Radar zur Überwachung des Bewegungsverlaufs von zwei sich relativ zueinander bewegenden Objekten.
Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
Figur 1 zeigt ein sich bewegendes Objekt 2 (im weiteren Fahrzeug 2 genannt) , welches mit einer Fahrgeschwindigkeit v, wobei v > 0 km/h, auf einer Fahrbahn 4 an einem Objekt 6, an einer Leitplanke auf der linken Fahrbahnseite, vorbeifährt. Das Fahrzeug 2 umfaßt eine Vorrichtung 7 (im weiteren akustisches Radar
7 genannt) zur Ermittlung des Objekts 2 mit einem Schallwandlersystem 8, welches mindestens einen als Schallsensor oder Geräuschsensor ausgebildeten elektroakustischen, elektromechanischen und/oder mechanischen Wandler (im weiteren Schallsensor 8 genannt) umfaßt. Das akustische Radar 7 ist dabei Bestandteil eines nicht näher dargestellten Fahrerassistenzsystems. Darüber hinaus kann das akustische Radar 7 Teilnehmer eines nicht näher dargestellten integrierten Verkehrsüberwachungssystems sein.
Der Schallsensor 8 ist beispielsweise ein richtungsempfindliches Mikrofon. Insbesondere weist der Schallsensor 8 eine Kugel- oder Keulencharakteristik auf. Mittels des Schallsensors 8 werden vom Fahrzeug 2 abgestrahlte akustische Signale Sa und/oder an dem anderen Objekt 6, z.B. an der Leitplanke, reflektierte akustische Signale Sr als Schalldruckpegel SPa bzw. SPr erfaßt.
Das akustische Radar 7 umfaßt desweiteren eine Auswerteeinheit 10. Mittels der Auswerteeinheit 10 werden die vom Schallsensor
8 erfaßten akustischen Signale Sa und/oder Sr verarbeitet, wobei anhand der erfaßten akustischen Signale Sa, Sr das Objekt 6, d.h. die Leitplanke, und/oder das eigene Fahrzeug 2 detektiert, bewertet und/oder identifiziert wird. Beispielsweise fährt das Fahrzeug 2 mit einem geringen Seitenabstand y entlang der Leitplanke 6 oder entlang anderer Objekte 6, z.B. entlang von parkenden Autos, entlang einer Häuserfront, entlang einer Wand. Während der Fahrt werden die vom Fahrzeug 2 abgestrahlten Signale Sa, z.B. dessen Betriebsgeräusche, wie Motorgeräusch, Getriebegeräusch, Reifengeräusch, und die von der Leitplanke 6 auf das Fahrzeug 2 zurückfallenden Reflexionssignale Sr der eigenen Betriebsgeräusche Sa mittels des beispielsweise im Fahrzeugtürgriff integrierten Schallsensors 8 erfaßt.
Bei sinkendem Seitenabstand Δy<0 steigt das Übertragungsverhältnis zwischen dem abgestrahlten Betriebsgeräusch Sa und dem im Schallsensor 8 gemessenen Schalldruckpegel SPr signifikant an. Mit anderen Worten: Bei sinkendem Seitenabstand Δy<0 kommt es zu einer stärkeren Reflexion der abgestrahlten Betriebsgeräusch Sa oder bei konstantem Seitenabstand Δy=0 wird das abgestrahlte Betriebsgeräusch Sa lauter. Mittels der Auswerteeinheit 10 wird anhand eines Vergleichs von vorangegangenen und aktuell erfaßten Reflexionssignalen Sr ein steigender oder sinkender Seitenabstand Δy>0 bzw. Δy<0 identifiziert. Dabei wird aus einem schnell ansteigenden oder fallenden Schalldruckpegel SPr auf einen schnell absinkenden bzw. steigenden Seitenabstand Δy, y geschlossen. Beim Unter- oder Überschreiten kritischer Grenz- oder Schwellwerte G des Schalldruckpegels SPr oder seiner zeitlichen Änderung wird eine Gefahrensituation detektiert und bewertet. Ggf. wird eine Warnmeldung ausgegeben und/oder ein Steuersignal an ein Steuer- und/oder Regelungssystem, z.B. ein Fahrerassistenzsystem, übertragen.
Zur Berechnung des Abstands y zwischen den beiden Objekten, d.h. zwischen dem Fahrzeug 2 und der Leitplanke 6, wird das sogenannte akustische Abstandsgesetz verwendet. Dabei wird in Abhängigkeit vom momentanen Betriebszustand des betreffenden Objekts, d.h. des eigenen Fahrzeugs 2, das typische Verhalten von Linienquellen (= Schalldruckpegel umgekehrt proportional zum Abstand zwischen Mikrofon und Schallquelle: SP ~ 1/r) oder von Punktquellen (= Schalldruckpegel umgekehrt proportional zum Abstandsquadrat zwischen Mikrofon und Schallquelle: SP ~ 1/r2) verwendet. Dazu wird der bei relativ zueinander bewegten Schallquellen (Fahrzeug 2 und Leitplanke 6) und zugehörigen Sensoren (Schallsensoren 8) auftretende akustische Doppeleffekt bei den Signal- und Geräuschanalysen gemäß Tabelle 1 genutzt, anhand dessen Frequenzkorrekturen und/oder Geschwindigkeitskorrekturen ausgeführt werden.
Tabelle 1
mit fB = vom Beobachter wahrgenommene Frequenz, z.B. von einem Geräuschsensor erfaßte Frequenz, fQ = Frequenz der Geräuschquelle, vB = Geschwindigkeit des Beobachters, vQ = Geschwindigkeit der Geräuschquelle, c = Schallgeschwindigkeit.
Alternativ oder zusätzlich wird mittels eines geographischen Informationssystems 12, z.B. eines Navigationssystems, anhand von GPS-Signalen (GPS = global positioning System) , ein Bewegungsverlauf des Fahrzeugs 2 ermittelt. Das geographische Informationssystem 12 ermöglicht lediglich eine grobe Ermittlung des Bewegungsverlau s des Fahrzeugs 2, da die maximale Genauigkeit der Positionsbestimmung des Informationssystems 12 bei zivilen Anwendungen bei ca. ± 10 m liegt. Zur Optimierung und somit für eine möglichst genaue Ermittlung des Bewegungsablaufs des Fahrzeugs 2 wird mittels der Auswerteeinheit 10 anhand einer Verknüpfung des Informationssystems 12 mit dem akustischen Radar 7 die Fahrzeugposition laufend ermittelt und aktualisiert. Mit anderen Worten: Mittels des akustischen Radars 7 wird die Stärke von Nahfeldreflexionen der eigenen Fahrgeräusche an der Leitplanke 6 als Maß für den seitlichen Abstand Δy, y zur Leitplanke 6 und somit als Maß für den Bewegungszustand des Fahrzeugs 2 bestimmt und mittels Verknüpfung mit Daten des Informationssystems 12 die globale Position des Fahrzeugs 2 in einem Verkehrswegenetz mit einer möglichst guten Genauigkeit bestimmt, analysiert und bewertet.
Figur 2 zeigt ein Prinzipbild des akustischen Radars 7 mit der Auswerteeinheit 10 und dem Schallwandlersystem 8. Je nach Art und Ausführung des akustischen Radars 7 ist dieses ggf. mit weiteren Erfassungssystemen 9 verbunden. Beispielsweise kann zur visuellen Erfassung von benachbarten Objekten, d.h. der Leitplanke 6 oder eines anderen vorbeifahrenden Fahrzeugs, eine optische Erfassungseinheit 9a, z.B. eine CCD-Kamera, vorgesehen sein. Zur Berücksichtigung von fahrzeugrelevanten Daten werden fahrzeugspezifische Daten D von betreffenden Sensoren 9b, z.B. vom Tachometer, erfaßt. Mittels des Informationssystems 12 werden fahrzeugspezifische Positionsdaten P erfaßt und der Auswerteeinheit 10 zugeführt. Anhand einer Geräusch- und/oder Signalanalyse werden die mittels des Informationssystems 12, der Erfassungssysteme 9 und/oder des Schallwandlersystems 8 erfaßten fahrzeugspezifischen Daten D, optische Daten V, Positionsdaten P bzw. Geräuschdaten Sa, Sr, Sf mittels der Auswerteeinheit 10 zu Steuersignalen B und/oder Anzeigesignalen A für ein Steue- rungs- und/oder Regelungssystem 11a, 11b bzw. für ein Kommunikationssystem 11c verarbeitet. Je nach Art und Ausführung des akustischen Radars 7 können Daten D vom Steuerungs- und/oder Regelungssystem 11a, 11b bzw. vom Kommunikationssystem 11c bei der Geräusch- und/oder Signalanalyse berücksichtigt werden. Das Kommunikationssystem 11c dient dabei insbesondere zum Datenaustausch mit einem nicht näher dargestellten Verkehrsleitsystem oder einer Zentralen. Über diesen Datenaustausch werden beispielsweise Daten benachbarter Objekte 6, z.B. anderer Fahrzeuge 2 und/oder Daten von in der Umgebung angeordneten Wandlern oder Überwachungssystemen übermittelt, welche bei der Signal- und Geräuschanalyse berücksichtigt werden.
In Figur 3 ist der prinzipielle Aufbau der Auswerteeinheit 10 schematisch dargestellt. Dabei umfaßt die Auswerteeinheit 10 zwei Schnittstellenmodule 14 zur Aufbereitung von Eingangsund/oder Ausgangsdaten D (Sa, Sf, Sr, Su, Ss, V, A, B) . Zur Signal- und Geräuschanalyse weist die Auswerteeinheit 10 ein A- nalysemodul 16, welches ein Berechnungs- und Bewertungsmodul 18a und/oder ein Verknüpfungsmodul 18b umfaßt. Für einen erforderlichen Mustervergleich von erfaßten Geräuschsignalen Sa, Sf, Sr, Su, Ss mit Bezugsmustern M oder Geräuschquellen charakterisierenden Vergleichsmustern ist ein Datenspeicher 20 zur Hinterlegung von aktuellen Daten D, Signalen S und/oder Bezugsmustern M vorgesehen. Desweiteren ist zur Priorisierung von Ein- und/oder Ausgangsdaten D ein Priorisierungsmodul 22 vorgesehen. Das Funktionsprinzip des Analysemoduls 16 des akustischen Radars 7 ist in Figur 4 anhand eines Prinzipbilds näher dargestellt.
Dabei werden mittels des Schallwandlersystems 8 als sogenannter passiver Radarstrahl das vom Fahrzeug 2 abgestrahlte und somit eigene Betriebsgeräusch Sa und dessen Reflexionen an der Leitplanke 6 als reflektiertes Geräuschsignal Sr erfaßt. Zur Erfassung des eigenen Betriebsgeräuschs Sa und somit zur Nahfeld- Geräuscherfassung weist das Schallwandlersystem 8 entsprechend positionierte Schallsensoren 8a, z.B. Mikrofone, auf. Das reflektierte Geräuschsignal Sr sowie Umgebungsgeräusche Su und deren Reflexionen werden mittels weiterer entsprechend ihrer Funktion positionierter Schallsensoren 8b erfaßt und dem Berechnungs- und Bewertungsmodul 18a getrennt oder als Schallsum- mensignal Ss zugeführt. Anhand der Signal- und Geräuschanalyse mittels Mustervergleich, Signaltrennung und/oder Signalauskopplung werden die Geräuschsignale Sa, Sr, Sf, Su, Ss hinsichtlich der Detektion, Bewertung und/oder Identifikation des anderen Objekts 6, z.B. der Leitplanke, und/oder des eigenen Fahrzeugs 2 verarbeitet, analysiert und bewertet. Ggf. wird über das SchnittStellenmodul 14 eine Information I, das Anzeigesignal A oder das Steuersignal B an das Kommunikationssystem 11c und/oder das Steuer- und/oder Regelungssystem 11a, 11b ausgegeben. Je nach Funktions- oder Analysegrad werden die bewertete Geräuschsignale Sa, Sr, Sf, Su, Ss dem Verknüpfungsmodul 18b zur weiteren Verarbeitung zugeführt.
Im weiteren wird das hier ganz allgemein beschriebene Prinzip der Signalverarbeitung mittels der Auswerteeinheit 10 anhand von Ausführungsbeispielen näher beschrieben. Figur 5 zeigt einen Anwendungsfall des akustischen Radars 7, bei dem zwei nebeneinander fahrende Fahrzeuge 2a und 2b jeweils ein zugehöriges akustisches Radar 7a und 7b umfassen. Dabei werden mittels des jeweiligen akustischen Radars 7a, 7b ein aus den jeweils fremden Betriebsgeräuschen Sf, den eigenen Betriebsgeräuschen Sa und den Reflexionen der eigenen Betriebsgeräusche Sr gebildetes Summenschallsignal Ss erfaßt. Die Analyse und Auswertung des erfaßten Schalldruckpegels SPs des Su menschallsignals Ss und dessen zeitlicher Verlauf wird analog zum Verfahren gemäß Figur 1 mittels der Auswerteeinheit 10 anhand von Mustervergleichen, LaufZeitermittlung und/oder Verknüpfung mit GPS- Signalen ausgeführt. Dabei wird mittels der jeweiligen Auswerteeinheit 10a, 10b und somit fahrzeugbezogen die Bewegungsrichtung, die Geschwindigkeit des zugehörigen bzw. des anderen Fahrzeugs 2a, 2b und/oder der Seitenabstand Δy, y zueinander bestimmt und ggf. bewertet.
Je nach Art und Ausführung des akustischen Radars 7a, 7b können als eigene Fahr- oder Betriebsgeräusche des Fahrzeugs 2a, 2b, z.B. Reifengeräusche, Getriebegeräusche, Motorgeräusche und/oder Fahrgeräusche, ermittelt und analysiert werden. Dazu umfaßt das jeweilige akustische Radar 7a, 7b mehrere im jeweiligen Fahrzeug 2a, 2b an verschiedenen Positionen angeordnete Schallsensoren 8. Zur Ermittlung der Reifengeräusche ist der Schallsensor 8 beispielsweise als Mikrofon im Radkasten angeordnet. Zur Ermittlung des Motorgeräuschs ist der zugehörige Schallsensor 8 im Motorraum angeordnet. Die vom jeweils eigenen Fahrzeug 2a oder 2b abgestrahlten Betriebsgeräusche Sa und am jeweils anderen Fahrzeug 2b bzw. 2a reflektierten Schallsignale Sr werden mittels des jeweiligen beispielsweise im Türgriff angeordneten Schallsensors 8 erfaßt. Anhand einer Musteranalyse, d.h. eines Vergleichs der erfaßten reflektierten Schallsignale Sr mit für das jeweilige Geräusch hinterlegten Mustern, mittels der Auswerteeinheit 10a, 10b wird der Betriebs- und Bewegungszustands des eigenen Fahrzeugs 2a bzw. 2b ermittelt und bewertet. Mit dem Muster nicht korrelierende Geräuschanteile in den Schallsignalen Sr werden als fremde Betriebsgeräusche Sf oder Fremdeinwirkungen auf das Fahrzeug 2a, 2b identifiziert. Anhand der Laufzeit der abgestrahlten Schallsignale Sa und der empfangenen reflektierten Schallsignale Sr wird wie beim herkömmlichen Radarsystem der Abstand zur Reflexionsfläche, beispielsweise der Seitenabstand Δy, y, ermittelt.
Figur 6 zeigt einen weiteren Anwendungsfall des akustischen Radars 7. Dabei fährt im toten Winkel des vorausfahrenden Fahrzeugs 2a in gleiche Richtung ein zweites Fahrzeug 2b. Das akustische Radar 7a umfaßt im vorausfahrenden Fahrzeug 2a mehrere im linken Heckbereich angeordnete Schallsensoren 8a. Anhand dieser im linken Heckbereich des Fahrzeugs 2a angeordneten Schallsensoren 8a werden fremde Betriebsgeräusche, d.h. die Schallsignale Sf des fremden Fahrzeugs 2b, bereits vor dessen visuellen Erfassung, z.B. bei einer Fahrt auf einer Kuppe oder in einer Kurve, detektiert und mittels der Auswerteeinheit 10a analysiert und dem fremden Fahrzeug 2b zugeordnet. Dazu wird mittels der Auswerteeinheit 10a anhand der Korrelation vom erfaßten Schalldruckpegel SPf des fremden Fahrzeugs 2b mit dem Seiten- und/oder Längsabstand Δy, y bzw. Δx, x der beiden Fahrzeuge 2a und 2b zueinander eine Gefahrensituation detek- tiert oder prognostiziert. Je nach Art und Ausführung der Schallsensoren 8a können anhand von einzelnen richtungsempfindlichen Mikrofonen Ml bis M3 hochfrequente Betriebsgeräusche Sf des fremden Fahrzeugs 2b, z.B. dessen Reifengeräusche, erfaßt werden. Mittels der Auswerteeinheit 10a werden anhand einer Musteranalyse die Betriebsgeräusche Sf ihrer Ursache zugeordnet.
Figur 7A und 7B zeigen einen Anwendungsfall des fahrzeugbezogenen akustischen Radars 7c für ein Fahrzeug 2c, welches von einem Parkplatz 24 vom Straßenrand aus anfährt. Zur Vermeidung einer Gefahrensituation durch einen unkonzentrierten Fahrer des Fahrzeugs 2c wird mittels des akustischen Radars 7c ein auf derselben Spur 4 λ fahrendes Fahrzeug 2d und/oder ein auf der gegenüberliegenden Spur 4 fahrendes Fahrzeug 2e detektiert und hinsichtlich dessen Seiten- und/oder Längsabstand Δy, y bzw. Δx, x zum eigenen Fahrzeug 2c bewertet. Dabei ist das a- kustische Radar 7c zur multidirektionalen Erfassung der eigenen akustischen Signale Sa, Sr und/oder der fremden akustischen Signale Sf ausgelegt. Mit anderen Worten: Mittels der Auswerteinheit 10c wird dem erfaßten und identifizierten Fremdobjekt, vorbeifahrendes Fahrzeug 2e, eine Spur zugeordnet, anhand dessen eine Verlaufs- oder Bewegungsprognose und demzufolge der aktuelle fahrdynamische Zustand des vorbeifahrenden Fahrzeugs 2e ermittelt und prognostiziert wird. Wird dabei ein Grenzwert G für den zum Anfahren erforderlichen Mindestabstand y und/oder x unterschritten, so wird mittels der Auswerteeinheit 10c eine akustische und/oder optische Warnmeldung an den Fahrer des Fahrzeugs 2c ausgegeben. Ggf. wird mittels eines an ein Steuer- und/oder Regelungssystem übertragendes Steuersignal ein Anfahren des Fahrzeugs 2c verhindert.
In Figur 8 ist beispielhaft ein akustisches Radar 7 zur multidirektionalen Erfassung dargestellt. Dabei umfaßt das akustische Radar 7 als Schallwandlersystem 8 mehrere im gesamten Fahrzeug 2, insbesondere im Frontbereich 26 und im Heckbereich 28 angeordnete Mikrofone Ml bis M16. Anhand einer derartigen multidirektionalen Mikrofonanordnung werden mittels der Auswerteeinheit 10 durch Musteranalyse und/oder Mustererkennung typische eigene und/oder fremde Betriebsgeräusche Sa, Sr, Sf, Ss, z.B. Zündfrequenz, Motorgeräusch, Reifengeräusche, fahrzeugbezogen identifiziert, lokalisiert und bewertet. Dazu sind in der Auswerteeinheit 10 in einem Datenspeicher relevante Diagramme, z.B. Frequenz-Drehzahl-Diagramme für typische Systemerregungen, Motor-Gang-Musterdiagramme, Motor-Zündfrequenz-Musterdiagramme, Motor-Getriebe-Musterdiagramme, hinterlegt. Zur Lokalisierung, d.h. zur Bestimmung der Position der anderen Fahrzeuge 2b, 2d, 2e relativ zum eigenen Fahrzeug 2a oder 2c wird anhand eines Vergleichs der Amplitudenwerte der von den Mikrofonen Ml bis M16 empfangenen Schalldruckpegel SP und unter Berücksichtigung der eigenen Betriebsgeräusche Sa, und/oder der eigenen reflektierten Betriebsgeräusche Sr somit mittels der dominierenden Einfallsrichtung der fremden Betriebsgeräusche Sf ermittelt. Die Mikrofone Ml bis M16 sind dazu in Abhängigkeit von ihrer Funktion entsprechend an verschiedenen Stellen im Fahrzeug 2, 2a bis 2e angeordnet.
Darüber hinaus weisen die Mikrofone Ml bis M16 in Abhängigkeit von Funktion und Position eine entsprechende Richtcharakteristik auf. Beispielsweise ist das Mikrofon MIO zur Erfassung des eigenen Motorgeräusches anhand des Luftschalls am Motor 30 angeordnet. Alternativ oder zusätzlich ist zur Erfassung vom Körperschall ein Körperschallsensor 32 am Motorblock angeordnet. Ein aus den erfaßten Körperschallsignalen des Körperschallsensors 32 und den erfaßten Luftschallsignalen des Mikrofons MIO resultierender funktionaler Zusammenhang unter Berücksichtigung von Drehzahl, Last und anderen Betriebsparametern des Motors, ist in Form eines Kennfelds in der Auswerteeinheit 10 zur Geräuschanalyse hinterlegt.
Zur Erfassung weiterer Betriebsgeräusche, wie z.B. Auspuffge- räusche oder Reifengeräusche, sind Mikrofone M9 bzw. Mll, M12 in unmittelbarer Nähe zum Auspuff 34 bzw. zum Reifen 36 ent- sprechend positioniert. Zur Geräuschanalyse sind hierbei betreffende Kennlinienfelder oder Tabellen hinterlegt.
Zur Erfassung von fremden Betriebsgeräuschen Sf sind weitere Mikrofone M13 bis 16 bevorzugt im linken und rechten Bereich des Frontbereichs 26 und/oder des Heckbereichs 28 angeordnet, insbesondere im Übergangsbereich von der jeweiligen Längsseite zum Heck- und/oder Frontbereich. Die Mikrofone M9 bis M16 weisen zweckmäßigerweise eine Kugelcharakteristik auf.
Zur Bestimmung der Einfallsrichtung von fremden Betriebsgeräuschen Sf und somit zur Bestimmung des Bewegungsverlaufs eines sich dem eigenen Fahrzeug 2c nähernden fremden Fahrzeugs 2d, 2e sind in alle Einfallsrichtungen Richtmikrofone Ml bis M8 angeordnet. Beispielsweise sind jeweils zwei voneinander beabstan- dete Richtmikrofone M2, M3 und M6, M7 zur Bestimmung von von hinten einfallenden Geräuschsignalen Sf bzw. von von vorne einfallenden Geräuschsignalen Sf im Heckbereich 28 bzw. im Frontbereich 26 angeordnet. Zur Bestimmung seitlich einfallender Geräuschsignale Sf sind an der jeweiligen Fahrzeuglängsseite zwei voneinander beabstandete Richtmikrofone Ml, M5 und M4, M8 angeordnet. Je nach Art und Ausführung des akustischen Radars 7 können weitere Richtmikrofone Ml bis M8 zur Bestimmung der Einfallsrichtung, insbesondere zur Verfolgung des Bewegungsablaufs eines fremden Objekts, z.B. eines Fahrzeugs oder Fußgängers, vorgesehen sein.
Dazu werden das akustische Radar 7 für die in den Figuren 7A, 7B dargestellten Ausführungsbeispiele wie folgt verwendet. Falls sich, wie in Figur 7A dargestellt, ein Fahrzeug 2e hinter dem anfahrenden Fahrzeug 2c befindet und sich von ihm entfernt, d.h. der Abstand Δx>0 wird größer und der zugehörige Schalldruckpegel SP sinkt, so wird dieses Fahrzeug 2e als unkritisch bewertet. Je nach Zeitpunkt der Inbetriebnahme des eigenen Fahrzeugs 2c und somit des zugehörigen akustischen Radars 7c wird das auf der gegenüberliegenden Fahrspur fahrende Fahrzeug 2e als von vorne herannahendes Fahrzeug 2e Λ identifiziert und in seinem gesamten Bewegungsablauf bis zum Verlassen der Reichweite des akustischen Radars 7c verfolgt. Dieser Bewegungsablauf wird mittels der Auswerteeinheit 10c als unkritisch bewertet, da das Fahrzeug 2eΛ während des von vorne Herannahens im Blickfeld des Fahrers des eigenen und anfahrenden Fahrzeugs 2c war und sich nach dem Verlassen des Blickfelds vom eigenen und anfahrenden Fahrzeugs 2c entfernt.
Desweiteren wird das ebenfalls hinter dem anfahrenden Fahrzeug 2c befindliche Fahrzeug 2d gemäß Figur 7A identifiziert. Dabei wird mittels der Auswerteeinheit 10c anhand des steigenden Schalldruckpegels SP und des sinkenden Abstands Δx, x und/oder Δy, y identifiziert, daß das Fahrzeug 2d nicht von vorne kommend, sondern von hinten kommend sich dem eigenen Fahrzeug 2c nähert. Hierdurch wird mittels der Auswerteeinheit 10c eine Warnung an den Fahrer des anfahrenden Fahrzeugs 2c und/oder den Fahrer des herannahenden Fahrzeugs 2d ausgegeben.
Um das in den Mikrofonen Ml bis M8 störende Betriebsgeräusch Sa des eigenen Fahrzeugs 2a oder 2c herausfiltern zu können, werden die zugehörigen Geräuschmuster des Fahrzeugs 2a, 2c direkt am jeweiligen Entstehungsort erfasst. Beispielsweise werden das Reifengeräusch an der angetriebenen und/oder der nicht angetriebenen Achse, das Geräusch an der Abgasmündung am Auspuff, der Luftschall im Motorraum und der Körperschall am Motorblock mittels zugehöriger und entsprechend angeordneter Mikrofone M12, M9, MIO bzw. des Körperschallsensors 32 erfaßt. Bei der Geräuschanalyse werden insbesondere Methoden der künstlichen Intelligenz, neuronale Netze und/oder Fuzzy-Logic verwendet.
Zur Ermittlung von Bewegungsverläufen und insbesondere zur Vermeidung von Kollisionen wird der Abstand von Objekten nach zwei unterschiedlichen Verfahren ermittelt. Der Abgleich der beiden Ergebnisse führt zu einer höheren Genauigkeit. Je nach Art und Ausführung kann nur eines der Verfahren oder beide Verfahren mit oder ohne Abgleich verwendet werden. Die beiden Verfahren werden anhand einer in Figur 9 schematisch dargestellten multi- sensorischen Anordnung oder Schallwandlersystem 8 näher erläutert.
Das erste Verfahren nutzt die Richtcharakteristik verschiedener Mikrofone Ml .1 bis Ml.10 und M2.1 bis M2.4 an verschiedenen Positionen (auch Messpunkte genannt) , um fremde Betriebsgeräusche Sf eines fremden Objekts X einer Richtung zuzuordnen. Dabei wird die Überschneidung von Richtungssektoren, die von verschiedenen Messpunkten ausgehen, genutzt, um den Entstehungsort des in mindestens zwei Richtmikrofonen Ml .1 bis Ml.10 und M2.1 bis M2.10 erfassten Geräuschsignals Sf zu ermitteln. Dabei sind die Mikrofone Ml .1 bis Ml.10 in einem Kreis und zu einer Gruppe Gl zusammengeschaltet, in deren Mitte ein Zentralmikrofon Ml.O mit Kugelcharakteristik angeordnet ist. Die Mikrofone Ml .1 bis Ml.10 sind Richtmikrofone, z.B. mit Keulencharakteristik, und weisen zusammen durch ihre kreisförmige Anordnung und deren Ausrichtung nach außen eine Kreischarakteristik auf. Analog dazu sind die Mikrofone M2.1 bis M2.10 ebenfalls kreisförmig um ein Zentralmikrofon M2.0 und eine Gruppe G2 bildend angeordnet. Dabei ist die Gruppe G2 von der Geräuschquelle X weiter entfernt angeordnet als die Gruppe Gl . Die beiden Gruppen Gl und G2 sind Komponenten des Schallwandlersystems 8 eines zugehörigen Objekts, z.B. des eigenen Fahrzeugs 2a oder 2c. Dabei ist die eine Gruppe Gl von Mikrofonen Ml.O bis Ml.10 beispielsweise im linken Heckbereich und die andere Gruppe G2 von Mikrofonen M2.0 bis M2.10 im linken Frontbereich zur Detektion von fremden stehenden oder bewegenden Objekten X an der betreffenden Längsseite des Fahrzeugs 2a oder 2c angeordnet.
Wenn ein Objekt X in Zone A ein Geräuschsignal Sf beispielsweise in alle Richtungen abstrahlt, so wird das Geräuschsignal Sf mittels der Zentralmikrofone Ml.O und M2.0 der Gruppen Gl bzw. G2 erfasst. Anhand einer Musteranalyse mittels der Auswerteeinheit 10 wird das Geräuschsignal Sf bei hinreichender Übereinstimmung demselben Objekt X als Ursache zugeordnet. Von jeder Gruppe Gl oder G2 erfolgt eine Zuordnung zu einem Richtungssektor, da das in den Zentralmikrofonen Ml.O bzw. M2.0 detektierte Geräuschmuster in den betreffenden Richtmikrofonen Ml .2 bzw. M2.1 der beiden Gruppen Gl bzw. G2 den jeweils höchsten Schalldruckpegel SP aller Richtungsmikrofonen Ml .1 bis Ml.10, M2.1 bis M2.10 aufweist.
Bedingt durch die zur Geräuschquelle oder zum Objekt X näheren Positionierung der Gruppe Gl wird das Geräuschsignal Sf in der Gruppe Gl mit einem höheren Schalldruckpegel SPf detektiert als in der Gruppe G2. Anhand der Position der beiden Gruppen Gl und G2 sowie anhand der ermittelten relevanten Richtungsmikrofonen Ml .2 und M2.1 wird mittels Überschneidung der den beiden Richtungsmikrofonen Ml.2, M2.1 zugehörigen Richtungssektoren die Zone A, d.h. der Ortungsbereich der Geräuschquelle X, bestimmt (liniert dargestellt) .
Zweckmäßigerweise sind derartige Mikrofongruppen Gl und G2 beim Fahrzeug 2 in den Eckbereichen beim Übergang von der Längsseite zum Frontbereich und/oder von der Längsseite zum Heckbereich an den vier Ecken, d.h. im Heckbereich hinten links und/oder rechts und/oder im Frontbereich vorne links und/oder rechts. Eine ggf. kollisionsrelevante Position mit einem geräuschabstrahlenden Objekt X wird dabei zweckmäßigerweise auf einen für das Objekt X und seinen Analysenzyklus individuellen Nullpunkt eines mehrdimensionalen Koordinatensystems bezogen, wobei diese Position im zum Fahrzeug 2 nächstgelegenen und damit im kollisionsgefährlichsten Punkt P der betreffenden Zone A liegt.
Das zweite Verfahren nutzt die LaufZeitdif erenzen des Geräuschsignals Sf zu den Zentralmikrofonen Ml.O, M2.0 mit Kugelcharakteristik. Eine Musteranalyse ordnet das an den Zentralmikrofonen Ml.O, M2.0 erfasste Geräuschsignal Sf bei hinreichender Übereinstimmung der selben Ursache zu.
Als Nullpunkt des mehrdimensionalen Koordinatensystems wird zweckmäßigerweise dasjenige Mikrofon Ml.l bis Ml.10, M2.1 bis M2.10 bestimmt, welches das Geräuschsignal Sf zuerst erfasst. D.h. das betreffende Mikrofon Ml .2 gemäß Figur 9 ist das zu dem geräuschverursachenden Objekt X am nächstgelegenen Mikrofon.
Bei der Analyse wird darüber hinaus das von den zwei Zentralmikrofonen Ml.O und M2.0 mit Kugelcharakteristik empfangene Geräuschsignal Sf berücksichtigt. Der zeitliche Versatz des Geräuscheinfalls desselben Geräuschsignals Sf an den drei Messorten Ml.2, Ml.O, M2.0 liefert ein lineares Gleichungssystem mit folgenden drei Laufzeiten:
Δtχ.otι.2 = (ti.o - tι.2) => Δsι.oSι.2 = (tι.o-tι.2) -vc [1]
Δt1 > 0t2. o = (ti. o ~ t2.0) => Δsι.0s2.o = (tι.0-t2. o) - vc [2 ]
Δtι.2t2.0 = (tι.2 - t2.0) => Δsι .2s2.0 = (tι.2-t2.0) . vc [ 3 ]
Aus den drei Abständen zu den drei Mikrofonpositionen, die nicht auf einer Geraden liegen, lassen sich die Koordinaten der Geräuschquelle X in Bezug auf den im ersten Mikrofon Ml .2 gewählten Nullpunkt errechnen.
Zur Detektion lautloser Objekte, z.B. stehender Objekte, werden die Reflexionen von Umgebungsgeräuschen Su oder die eigenen, reflektierten Betriebsgeräusche Sr genutzt. Dazu wird das Muster des eigenen Betriebsgeräusches Sa über Nahfeldmikrofone, d.h. mittels der eine Kugelcharakteristik aufweisenden Mikrofone M9 bis M16, und über Körperschallsensoren 32 erfaßt. Die Reflexion des eigenen Betriebsgeräusches Sa an einem lautlosen Objekt wird dabei über den Grad der Musterübereinstimmung vom eigenen Betriebsgeräuschsignal Sa und reflektierten Betriebsgeräuschsignal Sr bestimmt. Mit anderen Worten: Das unvermeidbare eigene Betriebsgeräuschsignal Sa wird quasi wie ein Radarsignal genutzt. Bei besonderen Witterungsbedingungen, z.B. Regen, werden darüber hinaus Geräuschmusteranteile ausgewertet, deren Frequenzspektrum außerhalb des durch die Witterungsbedingungen bedingten Frequenzspektrum liegen. Dazu werden die Witterungsbedingungen einerseits von mittels hinterlegten Geräuschmustern identifiziert und mittels eines Korrekturfaktors berücksichtigt. Andererseits können derartige Witterungsbedingungen anhand von von externen und/oder internen Systemen vorgegebenen Signalen automatisch bei den Geräuschanalysen anhand des Korrekturfaktors berücksichtigt werden.
In Bezug auf das Koordinatensystem des eigenen Fahrzeugs 2a, 2c wird fortlaufend der Seiten- und/oder Längsabstand Δy, y bzw. Δx, x zur erfassten Geräuschquelle X berechnet. Mittels rechnerischen Prognosen für zu geringem Abstand oder dessen Gradienten kann eine Warnung ausgelöst werden. Neben dem geringstem Abstand wird auch der Abstand bezüglich der Koordinatenachsen überwacht. Somit ist eine geringere Risikobereitschaft möglich, falls z.B. der seitliche Abstand Δy, y konstant bleibt und sich nur der Abstand Δx, x in Fahrtrichtung (x-Achse) ändert. Dieser Fall entspricht einem bevorstehenden Überholvorgang durch ein nachfolgendes Fahrzeug, das auf einer anderen Spur fährt .
Beispielhaft ist in Figur 10 die Ermittlung von zwei zueinander beabstandeten Fahrzeugen 2a, 2b hinsichtlich deren Relativgeschwindigkeit, deren Abstand zueinander und deren Querposition anhand des mit dem akustischen Radar 7a ausgebildeten Fahrzeugs 2a beschrieben. Dabei werden beim Erscheinen eines Geräuschmusters oder eines fremden Geräuschsignals Sf vom Fahrzeug 2b an den Mikrofonen Ml, M2, M3 deren Zeitabständen Δt wie folgt bestimmt:
Δ^,ι = - W t ϊ = - [5]
Dazu werden die an den Mikrofonen Ml bis M3 erfaßten fremden Geräuschsignale Sf mit einem zugehörigen ZeitStempel versehen. Mittels der Auswerteeinheit 10a, 10b werden die zwischen den Mikrofonen Ml bis M3 auftretenden Zeitabstände Δt anhand der betreffenden Zeitstempel ermittelt. Die Mikrofone Ml bis M3 können dabei je nach Ausführung einzelne Mikrofone mit Kugelcharakteristik und/oder Mikrofongruppen Gl oder G2 gemäß Figur 9 sein.
Mittels der erfaßten Richtungssektoren wird der Geräuschquelle, d.h. dem vorbeifahrenden Fahrzeug 2b, ein Bezugspunkt Q(x,y) zugeordnet. Anhand des Bezugspunktes Q(x,y) wird die jeweilige Entfernung s der Mikrofone Ml, M2, M3 zum Fahrzeug 2b mittels der Auswerteeinheit 10a, 10b wie folgt bestimmt:
Sl = S2 + At2,l X C * S2 = Sl " t2,l X C ^ 7 ] mit c = Schallgeschwindigkeit
S3 = S2 + At2,X C * S3 = Sl + ° X ( t2,X Δ l } = Sl + Δ^3,1 X C ^
sl = ( Δx)2 + (Δy+/)2 [9] mit Δx = Seitenabstand, Δy = Abstand in Längsrichtung, l=Länge des eigenen Fahrzeugs 2a
sl = (Δx+b)2 + (Ay)2 [ii]
(8)-(ll)-(12) :
(S, + - ,χ c)2 =(Δx+b)2+ ( Λ - -t2,X cf- (Δx)2 [14]
(Δx)2+2χ bx A +b2+sl~2xsχ c tn +c (Δ^2ιl)-(Δx)2
Sl (2x ex .t l +2x ex .f2Λ) = 2x bx Δx +b2 + C < ^2,ι )' [16]
;i3)-(17)
Durch Auflösung der Gleichung 18 nach y\x und Einsatz von
Δx in Gleichung 17 und Einsatz von si in Gleichung 7 wird der
Weg s2 bestimmt. Analog dazu werden je nach Art und Ausführung des jeweiligen Schallwandlersystems 8 des akustischen Radars 7 weitere Geräuschanalysealgorithmen in der Auswerteeinheit 10 hinterlegt.
Figur 11 bis 12A bis 12C zeigen verschiedene Beispiele für die Anwendung des akustischen Radars 7 beim Fahren eines Fahrzeugs 2f. In Figur 11 fährt das Fahrzeug 2f beispielsweise mit einer Geschwindigkeit vl von 50 km/h. Ein zweites Fahrzeug 2g mit einer anderen Getriebeübersetzung fährt im Abstand x von 15 m mit einer Geschwindigkeit v2 von ebenfalls 50 km/h voraus. Beide Fahrzeuge 2f, 2g werden z.B. von einem Viertaktmotor (Vierzylinder) angetrieben und fahren diese Geschwindigkeit vl, v2 jeweils im 3. Gang. Die Überlagerung der nach außen abgestrahlten Betriebsgeräusche Sf des vorausfahrenden Fahrzeugs 2g und der abgestrahlten Betriebsgeräusche Sa des eigenen Fahrzeugs 2f werden mittels der Mikrofone M15 und M16 und anhand der zugehörigen Auswerteeinheit lOf des Fahrzeugs 2f erfasst und bewertet.
Bedingt durch die Anordnung der Mikrofone M15 und M16 im Fahrzeug 2f und somit bedingt durch den geringen Abstand der Mikrofone M15, M16 zu den Geräuschquellen des eigenen Fahrzeugs 2f wird dessen Betriebsgeräusch Sa mit einem wesentlich höheren Schalldruckpegel SPa als das Betriebsgeräusch Sf des vorausfahrenden Fahrzeugs 2g erfasst. In Abhängigkeit von der Bauart der betreffenden Motoren wird das jeweilige Betriebsgeräusch Sf o- der Sa des Fahrzeugs 2g bzw. 2f von der betreffenden Zündfrequenz des jeweiligen Fahrzeugs 2g bzw. 2f (entspricht in diesem Fall der jeweils zweiten Motorordnung) dominiert. Mittels einer Fast-Fourier-Transformation des in den Mikrofonen M15 und M16 empfangenen Summenschallsignals Ss, mit Ss = Sf + Sa, werden die beiden Zündfrequenzen in Folge der unterschiedlichen Getriebeübersetzungen als Sinustöne unterschiedlicher Frequenz i- dentifiziert . Der Sinuston fi vom Fahrzeug 2f wird dabei auch im Mikrofon MIO als Referenz des Betriebsgeräusches Sa erfasst und wird aufgrund der Korrelation des Mikrofons MIO zu den Mikrofonen M15 und M16 eindeutig dem Fahrzeug 2f zugeordnet.
Wegen der abschirmenden Wirkung des Motorraums vom Fahrzeug 2f bezüglich äußerer Geräusche und somit bezüglich des fremden Betriebsgeräusches Sf des Fahrzeugs 2g wird die in den Mikrofonen M15 und M16 gemessene Frequenz f2 des Fahrzeugs 2g nicht im Mikrofon MIO des Fahrzeugs 2f gemessen. Somit wird die Frequenz f2 als Fremdgeräusch Sf identifiziert und anhand der mittels der Richtmikrofone M6 und M7 erfaßten Schalldruckpegel SP dem vorausfahrenden Fahrzeug 2g zugeordnet.
Mittels der Auswerteeinheit lOf werden im betreffenden Fahrzeug 2f, d.h. in dem das akustische Radar 7f umfassenden Fahrzeug 2f, verschiedene Geräuschanalysen ausgeführt. Beispielsweise können durch spezielle Analysen der Gradienten von Pegel- und Frequenzverläufen der erfaßten Geräuschsignale Sa, Sf, Ss signifikante Geräuschanteile wie folgt präzisiert werden:
Wenn z.B. auf der Fahrbahn 4 mit zwei Spuren pro Fahrtrichtung das Fahrzeug 2g mit der konstanten Geschwindigkeit v2 von 50 km/h auf der rechten Spur fährt, und das zweite Fahrzeug 2f zunächst mit dergleichen Geschwindigkeit vl von 50 km/h auf derselben Spur im Abstand von 30 m im 3. Gang hinterher fährt, so wird dessen Betriebsgeräusch Sf vom vorausfahrenden Fahrzeug 2g als ein stationäres Geräuschmuster erfasst, da sich bei konstanter Drehzahl und Last sowie bei konstantem Längsabstand Δx=0 weder Schalldruckpegel SP noch Frequenzen f ändern.
Die Figuren 12A bis 12C zeigen beispielsweise eine Beschleunigungsphase des hinterherfahrenden Fahrzeugs 2f, in welcher dieses im 3. Gang von einer Geschwindigkeit vl = 50 km/h auf eine Geschwindigkeit von vl Λ λ = 80 km/h beschleunigt. Dabei wechselt das Fahrzeug 2f beim Unterschreiten des verbleibenden Abstands x von 20m mit einer Geschwindigkeit von vl = 60 km/h auf die linke Spur, siehe Figur 12A. Beim Erreichen einer Geschwindigkeit von vl λ Λ = 70 km/h schaltet das Fahrzeug 2f in den 4. Gang (siehe Figur 12B) , um schließlich bei einer Geschwindigkeit von vl Λ λ = 80 km/h am vorausfahrenden Fahrzeug 2g vorbeizufahren, siehe Figur 12C.
Im vorausfahrenden Fahrzeug 2g werden dabei folgende Änderungen im dynamischen Geräuschmuster des beschleunigenden Fahrzeugs 2f erfasst :
Während der Beschleunigung von vl = 50 km/h auf vl Λ = 60 km/h durch das Fahrzeug 2f wird der steigende Schalldruckpegel SP infolge höherer Motorlast, höherer Drehzahl und sinkendem Abstand sowie anhand von Zündfrequenz und deren Obertöne mittels des akustischen Radars 7g des Fahrzeugs 2g für das Fahrzeug 2f ermittelt. Das infolge höherer Last, steigender Geschwindigkeit sowie sinkendem Abstand veränderte Reifengeräusch wird ebenfalls anhand der Veränderung der typischen tonalen und rauschartigen Anteile ermittelt. Dazu werden mittels der Auswerteeinheit 10g des Fahrzeugs 2g die erfaßten akustischen Signale Sf des Fahrzeugs 2f anhand von hinterlegten Geräuschmustern analysiert und auf Einhaltung oder Unter-/Überschreiten von Grenzwerten geprüft. Dabei werden anhand der Beurteilung der Amplitude und demzufolge anhand des Schalldruckpegels SP und deren Vergleich mit Geräuschmustern die aufgenommenen Geräuschsignalen Sf von Luft- und/oder Körperschall einem Geräuschquellentyp, z.B. einem Betriebszustand des betreffenden Objekts - hier des fahrenden Fahrzeugs 2f - zugeordnet und/oder klassifiziert. Je nach Art und Aufbau des akustischen Radars 7g wird die Bewegung des Fahrzeugs 2f und somit der Geräuschquelle anhand mehrerer verteilt angeordneter Schallsensoren 8, d.h. der Mikrofone Ml bis Ml6 bestimmt. Anhand der erfaßten Bewegung des Fahrzeugs 2f wird das dem Fahrzeug 2f zugrundeliegende Geräuschsignal Sf korrigiert. Durch eine derartige, die Bewegung berücksichtigende Korrektur des Geräuschsignals Sf ist der Geräuschquellentyp, z.B. ein Straßen- oder Schienenfahrzeug, i- dentifizierbar . Dazu wird die akustische Analyse des Geräuschsignals Sf mit einer Geschwindigkeitsanalyse kombiniert.
Beispielsweise wird der Spurwechsel bei vl Λ = 60 km/h nach Figur 12A anhand der sich ändernden Pegelverteilung in den verschieden ausgerichteten Richtmikrofonen Ml bis M4 detektiert. Der Gangwechsel des beschleunigten Fahrzeugs 2f wird anhand der Analyse von signifikanten Pegel- und Frequenzsprünge in der Zündfrequenz, von typischen Obertönen und/oder anhand von für Lastwechsel typischen spektralen Musteränderung im Reifengeräusch bestimmt.
Der Beginn des eigentlichen Überholvorgangs wird anhand der sich ändernden Pegelverteilung in den Richtmikrofonen Ml, M2, M5 und M6 erfasst. Dabei werden die erfaßten Schalldruckpegel SP der Richtmikrofone Ml, M2, M5, M6 anhand von vorangegangenen Schalldruckpegeln SP, hinterlegten und/oder berechneten Daten und/oder Daten weiterer Systeme, z.B. einer Videokamera, verarbeitet, insbesondere extrapoliert, anhand derer dann zu erwar- tende Fahrzeugpositionen prognostiziert werden können. Neben linearen Extrapolationen können auch höhere Polynome approximiert werden.

Claims

DaimlerChrysler AGPatentansprüche
1. Verfahren zur Ermittlung eines stationären und/oder bewegten Objekts (6), insbesondere eines Fahrzeugs (2, 2a bis 2g), bei dem vom Objekt (6, 2, 2a bis 2g) abgestrahlte und/oder an einem anderen Objekt (6, 2, 2a bis 2g) reflektierten akustischen Signale (Sa, Sr) als Bezugssignal erfaßt werden, anhand derer das betreffende Objekt (6, 2, 2a bis 2g) detektiert, bewertet und/oder identifiziert wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem als akustische Signale
(S, Sa, Sr, Sf, Su) Körperschallsignale und/oder Luftschallsignale erfaßt werden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem die akustischen Signale (S, Sa, Sr, Sf, Su) in Echtzeit verarbeitet und/oder an weitere Systeme (11a bis 11c) übertragen werden.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem aus den erfaßten akustischen Signalen (S, Sa, Sr, Sf, Su) die das betreffende Objekt (6, 2, 2a bis 2g) repräsentierenden Geräuschsignale (Sa, Sf, Su) herausgefiltert werden.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem anhand der erfaßten akustischen Signale (S, Sa, Sr, Sf, Su) ein dem betreffenden Objekt (6, 2, 2a bis 2g) zugrundeliegender Bewegungszustand und/oder Bewegungsablauf berechnet und/oder prognostiziert wird.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem anhand einer Geräuschanalyse der Bewegungsablauf des Objekts (6, 2, 2a bis 2g) hinsichtlich einer oder mehrerer Koordinatenachsen berechnet und optimiert wird.
7. Verfahren nach Anspruch β, bei dem anhand der Geräuschanalyse der Bewegungsablauf des Objekts (6, 2, 2a bis 2g) auf eine mögliche Kollision überwacht wird.
8. Verfahren nach Anspruch 7, bei dem bei erkannter Kollisionsgefahr eine Information (I, A) und/oder ein Steuersignal (B) an ein Kommunikations- und/oder Steuer- und/oder Regelungssystem (11a bis 11c) ausgegeben wird.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem bei der Detektion, Bewertung und/oder Identifikation des betreffenden Objekts (6, 2, 2a bis 2g) Informationen (P) aus einem geographischen Informationssystem (12) und/oder aus einer vorangegangenen Geräuschanalyse berücksichtigt werden.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem für einen Bediener des Objekts (2, 2a bis 2g) eine zugehörige Priorität vorgegeben wird.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem für eine sicherheitsrelevante Bedienung des Objekts (2, 2a bis 2g) eine zugehörige Priorität vorgegeben wird.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem einer Bedienung mit einer höheren Priorität Vorrang vor einer Bedienung mit niederer Priorität gegeben wird.
13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem akustische Signale (Sa, Sr) , Geräuschsignale (Sf, Su) und/oder weitere Betriebssignale (D, V, B) von benachbarten Objekten (6, 2, 2a bis 2g) und/oder Systemen (9a bis 9b, 11a bis 11c, 12) erfaßt, empfangen und/oder bei einer betreffenden Analyse berücksichtigt werden.
14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die erfaßten akustischen Signale (Sa, Sr) und/oder Geräuschsignale (Sf, Su) anhand von mindestens einer Analyse mittels einer Zuordnung von Signalmustern (M) unter Verwendung von neuronalen Netzen und/oder Fuzzy-Logik verarbeitet werden.
15. Vorrichtung (7) zur Ermittlung eines stationären und/oder bewegten Objekts (6, 2, 2a bis 2g), insbesondere eines Fahrzeugs, mit mindestens einem elektroakustischen, elektromechanischen und/oder mechanischen Schallwandlersystem (8), aufweisend eine Richtcharakteristik zur Erfassung von vom Objekt (6, 2, 2a bis 2g) abgestrahlten und/oder von an einem anderen Objekt (6, 2, 2a bis 2g) reflektierten akustischen Signalen (Sa, Sr) und mit einer Auswerteeinheit (10) zur Detektion, Bewertung und/oder Identifikation des Objekts (6, 2, 2a bis 2g) anhand der erfaßten akustischen Signale (Sa, Sr) .
16. Vorrichtung nach Anspruch 15, bei der das Schallwandlersystem (8) als Schallsensor mindestens ein Mikrofon (Ml bis M16) mit einer Kugel- oder Richtcharakteristik, insbesondere Keulencharakteristik, umfaßt.
17. Vorrichtung nach Anspruch 15 oder 16, bei der das Schallwandlersystem (8) mehrere Schallsensoren zur multidirektionalen Erfassung von akustischen Signalen (Sa, Sr) und/oder objektbezogenen Geräuschsignalen (Sf, Su) umfaßt.
18. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei der das Schallwandlersystem (8) und die Auswerteeinheit (10) ein Radar auf Basis von Schallwellen bilden.
19. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei der objektbezogene Wandler und/oder in einer Umgebung angeordnete Wandler mittels einer Zentrale überwacht werden.
20. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15 bis 19 zur Verwendung in einem Fahrerassistenzsystem.
21. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 15 bis 20 zur Verwendung in einem integrierten Verkehrsüberwachungssystem.
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Families Citing this family (70)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10136981A1 (de) * 2001-07-30 2003-02-27 Daimler Chrysler Ag Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung eines stationären und/oder bewegten Objektes
AT413605B (de) * 2003-06-06 2006-04-15 Avl List Gmbh Verfahren zur ermittlung und/oder simulation des vorbeifahrgeräusches bei einem kraftfahrzeug
DE10336964A1 (de) * 2003-08-12 2005-03-10 Bosch Gmbh Robert Verfahren und Vorrichtung zur Detektion von sich in annähernd gleicher Raumrichtung zu einem Fahrzeug bewegenden Objekt
DE102004005421A1 (de) * 2004-02-03 2005-08-18 Robert Bosch Gmbh Einrichtung und Verfahren für die Überwachung der Umgebung eines Kraftfahrzeugs
US7305886B2 (en) * 2004-06-07 2007-12-11 Board Of Trustees Of Michigan State University Noise detecting apparatus
US7146276B2 (en) * 2004-09-13 2006-12-05 Delphi Technologies, Inc. Method for determining driving task demand based on speed variability
US20080211690A1 (en) * 2005-01-04 2008-09-04 Robert Theodore Kinasewitz E-field/b-field/acoustic ground target data fused multisensor method and apparatus
DE102006004866B4 (de) * 2006-02-02 2011-12-08 Continental Automotive Gmbh Fahrerassistenzsystem für ein Fahrzeug und Verfahren zum Betreiben eines Fahrzeugs
US20070256499A1 (en) * 2006-04-21 2007-11-08 Pelecanos Jason W Machine and operating environment diagnostics, detection and profiling using sound
DE102006036423A1 (de) * 2006-08-04 2008-02-07 Bayerische Motoren Werke Ag Verfahren zur Ermittlung einer geeigneten Parklücke
CN101512374B (zh) * 2006-11-09 2012-04-11 松下电器产业株式会社 声源位置检测装置
US20090017910A1 (en) * 2007-06-22 2009-01-15 Broadcom Corporation Position and motion tracking of an object
EP1990650A1 (de) * 2007-05-07 2008-11-12 Harman Becker Automotive Systems GmbH Verfahren und System zur Gewinnung von Informationen über die Position von Fahrzeugen
US8555721B2 (en) * 2007-12-27 2013-10-15 Scott Taillet Sound measuring device
US8219287B2 (en) * 2008-03-27 2012-07-10 Ford Global Technologies, Llc System and method for integration of crash signature sensor in vehicle side impact sensing
DE102008047284A1 (de) * 2008-09-16 2010-04-15 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Fahrassistenzvorrichtung zur Unterstützung eines Fahrers eines Fahrzeugs beim Ausparken aus einer Parklücke
US8326582B2 (en) * 2008-12-18 2012-12-04 International Electronic Machines Corporation Acoustic-based rotating component analysis
JP4957747B2 (ja) 2009-05-18 2012-06-20 トヨタ自動車株式会社 車両環境推定装置
CN102428717B (zh) * 2009-08-11 2016-04-27 贺尔知识产权公司 估计声音波达方向的系统和方法
JP2011232293A (ja) * 2010-04-30 2011-11-17 Toyota Motor Corp 車外音検出装置
JP2011232292A (ja) * 2010-04-30 2011-11-17 Toyota Motor Corp 車外音検出装置
DE102010056538A1 (de) * 2010-12-29 2012-07-05 Jörg Dauner Personengebundenes Warnsystem zur Warnung vor Fahrzeugen
US8718536B2 (en) 2011-01-18 2014-05-06 Marwan Hannon Apparatus, system, and method for detecting the presence and controlling the operation of mobile devices within a vehicle
US8686864B2 (en) 2011-01-18 2014-04-01 Marwan Hannon Apparatus, system, and method for detecting the presence of an intoxicated driver and controlling the operation of a vehicle
EP2484567B1 (de) * 2011-02-08 2017-12-27 Volvo Car Corporation Borderkennungssystem
JP5516455B2 (ja) * 2011-02-23 2014-06-11 トヨタ自動車株式会社 接近車両検出装置及び接近車両検出方法
DE102011079707B4 (de) 2011-07-25 2024-11-14 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Erfassung von Objekten aus der Fahrzeugumgebung eines Fahrzeuges
US9107012B2 (en) * 2011-12-01 2015-08-11 Elwha Llc Vehicular threat detection based on audio signals
US9159236B2 (en) 2011-12-01 2015-10-13 Elwha Llc Presentation of shared threat information in a transportation-related context
US8934652B2 (en) 2011-12-01 2015-01-13 Elwha Llc Visual presentation of speaker-related information
US9064152B2 (en) * 2011-12-01 2015-06-23 Elwha Llc Vehicular threat detection based on image analysis
US9368028B2 (en) 2011-12-01 2016-06-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Determining threats based on information from road-based devices in a transportation-related context
US10875525B2 (en) 2011-12-01 2020-12-29 Microsoft Technology Licensing Llc Ability enhancement
US9053096B2 (en) 2011-12-01 2015-06-09 Elwha Llc Language translation based on speaker-related information
US9245254B2 (en) 2011-12-01 2016-01-26 Elwha Llc Enhanced voice conferencing with history, language translation and identification
US8811638B2 (en) 2011-12-01 2014-08-19 Elwha Llc Audible assistance
DE102011087839A1 (de) * 2011-12-06 2013-06-06 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Erfassen mindestens eines bewegten Objektes in der Umgebung eines Fahrzeuges
US20150051753A1 (en) * 2012-03-29 2015-02-19 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driving assistance device
US20140086419A1 (en) * 2012-09-27 2014-03-27 Manjit Rana Method for capturing and using audio or sound signatures to analyse vehicle accidents and driver behaviours
GB201402387D0 (en) * 2014-02-12 2014-03-26 Jaguar Land Rover Ltd Apparatus and method for use in a vehicle
US9625592B2 (en) * 2014-03-12 2017-04-18 Sercel Method for localizing a marine mammal in an underwater environment implemented by a PAM system, corresponding device, computer program product and non-transitory computer-readable carrier medium
US9451361B2 (en) 2014-07-08 2016-09-20 Intel IP Corporation Apparatus, method and system of communicating acoustic information of a distributed microphone array between mobile devices
DE102014213359A1 (de) * 2014-07-09 2016-01-14 Robert Bosch Gmbh Vorrichtung und Verfahren zur akustischen Untersuchung von Umgebungsobjekten eines Fortbewegungsmittels
AU2016294604A1 (en) 2015-07-14 2018-03-08 Driving Management Systems, Inc. Detecting the location of a phone using RF wireless and ultrasonic signals
US10071748B2 (en) 2015-09-17 2018-09-11 Sony Corporation System and method for providing driving assistance to safely overtake a vehicle
US9996080B2 (en) * 2016-02-26 2018-06-12 Ford Global Technologies, Llc Collision avoidance using auditory data
JP2017156281A (ja) * 2016-03-03 2017-09-07 キヤノン株式会社 装置および方法
CN108780149B (zh) * 2016-03-18 2022-12-09 法雷奥开关和传感器有限责任公司 通过传感器的间接测量来改进对机动车辆周围的至少一个物体的检测的方法，控制器，驾驶员辅助系统和机动车辆
US10055675B2 (en) * 2016-06-15 2018-08-21 Ford Global Technologies, Llc Training algorithm for collision avoidance using auditory data
DE102017200961A1 (de) 2017-01-20 2018-07-26 Ford Global Technologies, Llc Akustische Warnsignaldetektion für Kraftfahrzeuge
GB2563935B (en) * 2017-06-30 2022-04-13 The Royal Veterinary College Obstacle detection
US10705532B2 (en) * 2017-12-26 2020-07-07 X Development Llc Standing test device for mobile robots
DE102018200878B3 (de) * 2018-01-19 2019-02-21 Zf Friedrichshafen Ag Detektion von Gefahrengeräuschen
US10830914B2 (en) 2018-03-08 2020-11-10 Ford Global Technologies, Llc Passive sound source classification and localization
JP7013284B2 (ja) * 2018-03-09 2022-01-31 日立Astemo株式会社 移動体挙動予測装置
DE102018207300A1 (de) * 2018-05-09 2019-11-14 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Unterstützung zum sicheren Überqueren von unbeschrankten Bahnübergängen
DE102018007568A1 (de) 2018-09-24 2019-03-07 Daimler Ag Verfahren zur Identifikation von Einsatzfahrzeugen in (teil-)autonomen Fahrzeugen
DE102018219269A1 (de) * 2018-11-12 2020-05-14 Zf Friedrichshafen Ag Verfahren, Computerprogrammprodukt, Detektionssystem und Verwendung des Detektionssystems zur akustischen Erfassung und/oder Zielverfolgung von Elektrofahrzeugen
US11027648B2 (en) * 2018-11-16 2021-06-08 Zoox, Inc. Dynamic sound emission for vehicles
DE102019101128A1 (de) 2019-01-17 2020-07-23 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Vorrichtung, Fahrzeug und Verfahren zur Lokalisierung und/oder Charakterisierung eines Objekts in der Umgebung und Schallsensor
DE102019215441A1 (de) * 2019-10-09 2021-04-15 Zf Friedrichshafen Ag Kollisionsrisiken zwischen Lastenwagen und einem Fahrzeug
CA3150882A1 (en) 2019-10-10 2021-04-15 Thales Canada Inc. System and method to determine low-speed and stationary state of a rail vehicle
US11393489B2 (en) 2019-12-02 2022-07-19 Here Global B.V. Method, apparatus, and computer program product for road noise mapping
US11788859B2 (en) 2019-12-02 2023-10-17 Here Global B.V. Method, apparatus, and computer program product for road noise mapping
DE102021110169A1 (de) 2021-04-21 2022-10-27 Rheinmetall Electronics Gmbh Vorrichtung, Verfahren und Fahrzeug
DE102021206355A1 (de) 2021-06-21 2022-12-22 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zur Zuordnung des von einem Fahrzeug aktuell befahrenen Fahrstreifens
FR3126370B1 (fr) * 2021-09-02 2023-07-14 Vitesco Technologies Dispositif à transducteurs électromécaniques pour la détection d’approche et/ou de contact dans un véhicule automobile
US20250237741A1 (en) * 2021-10-13 2025-07-24 Sony Semiconductor Solutions Corporation Information processing device, information processing method, and program
DE102022124243A1 (de) 2022-09-21 2024-03-21 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft System und Verfahren zum Erfassen einer Fahrzeugumgebung
CN120686193A (zh) * 2024-03-14 2025-09-23 三赢科技（深圳）有限公司 感测系统的控制方法、感测系统及汽车

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5987597A (ja) * 1982-11-11 1984-05-21 日産自動車株式会社 車両用障害物検知装置
US4806931A (en) * 1988-01-25 1989-02-21 Richard W. Clark Sound pattern discrimination system
JP2841515B2 (ja) 1989-08-08 1998-12-24 株式会社デンソー 音響認識装置
DE4220429A1 (de) * 1992-06-24 1994-01-05 Atlas Elektronik Gmbh Verfahren zur Detektion und/oder Klassifizierung eines propellerbetriebenen Fahrzeugs
US5339075A (en) * 1992-11-24 1994-08-16 Terrill Abst Vehicular collision avoidance apparatus
JPH06227339A (ja) 1993-02-01 1994-08-16 Hitachi Ltd 自動車用の障害物検出装置
US5319611A (en) * 1993-03-31 1994-06-07 National Research Council Of Canada Method of determining range data in a time-of-flight ranging system
JPH07128444A (ja) * 1993-10-30 1995-05-19 Suzuki Motor Corp 車両用距離測定装置
US5619616A (en) * 1994-04-25 1997-04-08 Minnesota Mining And Manufacturing Company Vehicle classification system using a passive audio input to a neural network
DE4432532A1 (de) * 1994-09-13 1996-03-14 Stn Atlas Elektronik Gmbh Verfahren zur Befreiung von Körperschallstörungen
US5481505A (en) * 1995-05-15 1996-01-02 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Tracking system and method
JPH10153659A (ja) * 1996-11-21 1998-06-09 Mitsui Eng & Shipbuild Co Ltd 車両用衝突防止装置
JP2000099863A (ja) 1998-09-18 2000-04-07 Mitsubishi Electric Corp 異常検出装置
JP2000099853A (ja) * 1998-09-25 2000-04-07 Honda Motor Co Ltd 接近車両検出装置およびその方法
JP2000098015A (ja) 1998-09-25 2000-04-07 Honda Motor Co Ltd 接近車両検出装置およびその方法
JP2000105274A (ja) * 1998-09-30 2000-04-11 Honda Motor Co Ltd 接近車両検出装置およびその方法
JP2000111633A (ja) 1998-10-01 2000-04-21 Honda Motor Co Ltd 接近車両検出装置
JP2000123267A (ja) 1998-10-20 2000-04-28 Honda Motor Co Ltd 接近車両検出装置及びその検出方法
JP2000182198A (ja) 1998-12-17 2000-06-30 Honda Motor Co Ltd 接近車両情報出力装置及びその方法
DE19922411A1 (de) * 1999-04-07 2000-10-12 Volkswagen Ag Radarverfahren zur Messung von Abständen und Relativgeschwindigkeiten zwischen einem Fahrzeug und einem oder mehreren Hindernissen
JP3788109B2 (ja) * 1999-06-07 2006-06-21 日産自動車株式会社 障害物検出装置
DE19932094A1 (de) * 1999-07-09 2001-01-25 Daimler Chrysler Ag Multisensorielle, vorausschauende Straßenzustandserkennung
DE10136981A1 (de) * 2001-07-30 2003-02-27 Daimler Chrysler Ag Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung eines stationären und/oder bewegten Objektes

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See references of WO03012475A1 *

Also Published As

Publication number Publication date
JP2004537057A (ja) 2004-12-09
BR0211524A (pt) 2004-09-14
US7260022B2 (en) 2007-08-21
MXPA04000895A (es) 2004-04-05
WO2003012475A1 (de) 2003-02-13
CA2456038A1 (en) 2003-02-13
US20050041529A1 (en) 2005-02-24
DE10136981A1 (de) 2003-02-27

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