EP4248235A1 - DETEKTION UND BESTIMMUNG RELEVANTER GRÖßEN EINES OBJEKTS MITTELS ULTRASCHALLSENSOREN - Google Patents

DETEKTION UND BESTIMMUNG RELEVANTER GRÖßEN EINES OBJEKTS MITTELS ULTRASCHALLSENSOREN

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Publication number
EP4248235A1
EP4248235A1 EP21790878.9A EP21790878A EP4248235A1 EP 4248235 A1 EP4248235 A1 EP 4248235A1 EP 21790878 A EP21790878 A EP 21790878A EP 4248235 A1 EP4248235 A1 EP 4248235A1
Authority
EP
European Patent Office
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sensor
motor vehicle
values
ultrasonic sensor
distance
Prior art date
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Pending
Application number
EP21790878.9A
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English (en)
French (fr)
Inventor
Alex Tarasow
Daniel Gohlke
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.)
Volkswagen AG
Original Assignee
Volkswagen AG
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Filing date
Publication date
Application filed by Volkswagen AG filed Critical Volkswagen AG
Publication of EP4248235A1 publication Critical patent/EP4248235A1/de
Pending legal-status Critical Current

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    • 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
    • G01S15/02—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems using reflection of acoustic waves
    • G01S15/06—Systems determining the position data of a target
    • G01S15/08—Systems for measuring distance only
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    • G01S15/02—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems using reflection of acoustic waves
    • G01S15/50—Systems of measurement, based on relative movement of the target
    • G01S15/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G01S15/588—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems measuring the velocity vector
    • G—PHYSICS
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    • 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
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    • 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

Definitions

  • the invention relates to a method for detecting and tracking an object in the area surrounding a motor vehicle using ultrasound and a corresponding device.
  • the host vehicle For the automated or partially automated control of a vehicle, referred to below as the host vehicle, it is necessary to detect objects in the environment of the host vehicle.
  • the physical quantities such as position, alignment, speed and dimensions of these objects, which can be both static and dynamic, are primarily relevant.
  • the detection of objects in the environment of the host vehicle using ultrasonic sensors is a cheap alternative compared to radar or camera-based detection. It can also be used as a redundant source of information, for example to achieve a certain ASIL level.
  • the publication WO 2016/189112 A1 relates to a method for preventing a collision between vehicles, the following steps being carried out:
  • the publication DE 10 2018 105 014 A1 discloses a method and a device for predicting a crash with the following steps:
  • the publication DE 102016218 093 A1 relates to an operating method for an ultrasonic sensor system for detecting moving objects in the vicinity of a vehicle using ultrasound, with the following steps:
  • the distance value of an ultrasonic sensor and its first and second derivative are estimated using a Kalman filter.
  • Document DE 19 947 766 A1 relates to a device for monitoring the surroundings of a parking vehicle, which is used to reliably detect objects in the way and allows maneuvering maneuvers to be calculated.
  • the device includes at least one video camera with laterally arranged object detection sensors that cover areas that are not captured by the video camera. As a result, warnings can be issued to the driver in a simple manner, although an obstacle in question is not yet recognizable in the video image.
  • the document DE 102015 117 379 A1 relates to a method for detecting an object in a surrounding area of a motor vehicle, in which the surrounding area is detected with at least one vehicle-side ultrasound detection device, with a detection cycle for detecting the surrounding area with the ultrasound at at least two different times detection device is carried out, and the information recorded in the two detection cycles about an object in the surrounding area is provided to an assessment model, with the assessment model depending on this information from the ultrasonic detection device being used to assess whether the object is classified as a dynamic object.
  • the invention is therefore based on the object of using ultrasound to improve the detection of an object and its relevant object sizes in the vicinity of a motor vehicle, referred to below as the ego vehicle.
  • the task is solved by a method for detecting an object in the vicinity of a
  • the method according to the invention for detecting and determining relevant variables of an object in the area surrounding a motor vehicle using at least one ultrasonic sensor arranged on the side of the motor vehicle, the at least one ultrasonic sensor having a detection range determined by a sensor-specific opening angle comprises the steps:
  • Modeling of the object movement using a state vector and a parameter vector the state vector and parameter vector being formed from the relevant object variables
  • Determining the state vector and the parameter vector by adapting the modeled sensor values to the measured real sensor values of the at least one ultrasonic sensor using an optimization method.
  • Suitable optimization methods include, for example, the predictive error method, sliding mode observer, Kalman filter, Levenberg-Marquardt method, so that the deviation between the modeled and actually recorded sensor values is as small as possible.
  • a modeled sensor value vector is formed from the modeled values of the at least one ultrasonic sensor, which is linked to the sensor value vector of the real sensor values of the individual ultrasonic vectors for minimization.
  • the modeled sensor values are preferably a function of the position of the object relative to the host vehicle and a function of the occurrence of corners of the object in the detection range of the at least one ultrasonic sensor, with the coordinates of the corners of the object being determined in the motor vehicle's coordinate system.
  • the relevant variables of the object are preferably given by at least: the longitudinal distance of the object from the motor vehicle, the longitudinal speed of the object relative to the motor vehicle, the lateral distance of the object from the motor vehicle, the lateral speed of the object relative to the motor vehicle,
  • the modeled sensor value vector is formed from the modeled distance values of the at least one ultrasonic sensor, with the modeled distance value of the at least one ultrasonic sensor resulting from the minimum of the maximum range of the at least one ultrasonic sensor and calculated distance values between the object and the motor vehicle.
  • the calculated distance values are preferably determined as a function of the position of the object relative to the sensor normal of the at least one ultrasonic sensor of the motor vehicle, the sensor normal being defined as the straight line that runs through the origin of the respective at least one ultrasonic sensor and is perpendicular to the longitudinal axis of the object.
  • the object is on the left, on the right or on the sensor normal.
  • the device according to the invention for detecting, tracking and determining relevant variables of an object in the vicinity of a motor vehicle comprises at least one ultrasonic sensor arranged on the side of the motor vehicle for the clocked determination of sensor values, the distances to represent an object, a device for determining modeled sensor values as a function of relevant variables of the object, and an optimization device for adapting the modeled sensor values to the real sensor values for each ultrasonic sensor in order to determine the relevant object variables.
  • Fig. 10 shows the course of the activation function
  • FIG. 1 shows the definition of the relevant object variables when an object O is detected in the vicinity of a host vehicle, with no road boundaries or markings being drawn in the illustration for the sake of simplicity.
  • a host vehicle E is shown, which is moving in the direction of the triangle drawn in the host vehicle E.
  • an object O which moves at an angle ⁇ relative to the host vehicle, the direction of travel of the object being given by the triangle drawn in the object.
  • the angle a shown in FIG. 1 between the sides of the two vehicles, the host vehicle E and the object is defined by the included angle between the two longitudinal axes of the vehicles (not shown).
  • the object O is further characterized by its length I and width b as well as by its position marked relative to the ego vehicle E, where for the position in the x e -y e coordinate system of the host vehicle, the following applies: , where the position vector rin acts on the geometric centers of gravity of the vehicles E and O.
  • the moves the object O with a speed relative to the ego vehicle where the following applies to the speed v relative to the ego vehicle E: where v x and v y in the x e -y e - coordinate system of the host vehicle E are defined.
  • state variables x 1 to x 6 are defined, which are contained in a state vector be summarized.
  • the meaning of the individual state variables is as follows: x 1 : longitudinal object position,
  • X 5 angle between the longitudinal axes of ego vehicle and object
  • x 6 change in the angle between the longitudinal axes of the vehicles over time.
  • K(k) is the matrix, still to be determined, for the correction of the estimate via the feedback of the error vector .
  • h i is the so-called output function and describes the distance detection with the sensor i as a function of and the parameter vector where the parameter vector contains the unknown width and length of the object as well as the coefficients of the matrix K and is estimated using a suitable optimization method.
  • FIGS. 2a to 2b describe the three possible situations for detecting the distance between a host vehicle E and a neighboring vehicle, i.e. an object O, using an ultrasonic sensor SR1.
  • the simulation or modeling of the distance detection with an ultrasonic sensor plays an important role, since it reduces the complexity of the algorithm and the identifiability of unknown parameters, such as object length, and the observability of non-measurable object sizes, such as position, speed and/or angle , influenced. Since an ultrasonic sensor only provides the shortest distance to the object, the information content of the distance measurement and also its modeling differs depending on whether the object O to be detected completely covers the detection range of the sensor SR1 or not, as is shown in FIGS. 2a to 2c.
  • the host vehicle E which is arranged on the left side in the rear area of the host vehicle, the sensor SR1 shown having a detection range W within which detection of an object O is possible. Furthermore, the direction of travel of the two vehicles O, E is indicated by the triangle shown in the respective vehicles O, E.
  • FIG. 2a shows the situation in which the vehicle or object O in the outer lane 3 of a lane 1 is approaching the host vehicle E, which is in the inner lane 2 of the lane 1, from behind.
  • the sensor SR1 of the host vehicle E detects a distance s1 to the front of the object vehicle O within its detection range W, with the sensor S always providing the shortest distance to the object O.
  • FIG. 2b shows the situation in which, in comparison to the situation in FIG. 2a, the vehicle O in the outer lane 3 has caught up further with the host vehicle E.
  • the sensor SR1 now measures the distance s2 as the shortest distance to the object vehicle O within the detection range W.
  • FIG. 2c the object vehicle O has moved sideways next to the host vehicle E, so that the sensor SR1 now determines a distance s3 as the shortest distance.
  • FIG. 3 shows the modeling of the distance detection of the detected object O from the ego vehicle E, ie the modeling of the facts shown in FIGS. 2a to 2c.
  • the object O moves to the right along its longitudinal axis and the host vehicle E also moves to the right along its longitudinal axis, with the two directions of movement enclosing an angle ⁇ .
  • the host vehicle E is shown with two sensors SR1 and SR2 arranged on its left side, with only the rear left sensor SR1 being considered in this discussion.
  • the coordinate system x e ,y e of the host vehicle E is in its center and the zero point of the coordinate system x s ,y s of the sensor SR1 considered here is arranged in the center of the transmission plane of the sensor SR1.
  • the coordinate system of the sensor SR1 is transformed into the coordinate system of the host vehicle E by adding the coordinates of the installation position of the sensor SR1.
  • the reference symbols E1 to E4 denote the corners of the object O as shown, with E1 forming the left front corner, E2 the right front corner, E3 the left rear corner and E4 the right rear corner of the object. Consequently, the connection E1E2 forms the leading edge and the connection E3E4 the trailing edge of the object, where the width of the object O is denoted by b and the length by l. Furthermore, the detection range W of the sensor SR1 is shown, which is defined by an aperture angle ⁇ .
  • the perpendicular a to the longitudinal axis LO of the object is located in the coordinate origin of the sensor SR1, which is used to define and determine the distances and is used and is referred to as the sensor standard.
  • the distance defined as the distance between the front edge E1 E2 and the perpendicular a and der
  • the center point M of the object O has the coordinates x obj and y obj in the x s , y s coordinate system of the sensor SR1.
  • the distances ⁇ 1 and ⁇ 2 are determined, with the straight line a referred to as the sensor normal being represented in the Hessian normal case and the distances and ⁇ 2 being calculated as orthogonal distances between the two corner points E1 and E3 and the straight line.
  • the straight line a referred to as the sensor normal being represented in the Hessian normal case
  • the distances and ⁇ 2 being calculated as orthogonal distances between the two corner points E1 and E3 and the straight line.
  • the coordinates are transformed from the object coordinate system x 0 ,y 0 to the ego coordinate system x e ,y e with the following transformation matrix:
  • the coordinates of the vertices E1, E2, E3, E4 of the object in the object coordinate system x 0 ,y 0 are:
  • the modeled or estimated distance value y(k) of a sensor is then determined, here in the example of FIG. 3 the sensor SR1.
  • the object O is to the left of the straight line a passing through the origin of the coordinate system of the sensor SR1 and perpendicular to the longitudinal axis LO of the object, as already defined above. Again, three sub-cases are distinguished.
  • the modeled distance value of an ultrasonic sensor here in the example of the sensor SR1, is then as follows:-
  • the overall output of the full model is then composed of the individual estimated sensor values as follows: number of sensors
  • the sensors SR1 and SR1 are relevant, so that the modeled distance vector for the two sensors SR1, SR2 is:
  • the state vector and the parameter vector adjusted so that the measured and the modeled system output in the sense match as well as possible with a defined optimization criterion.
  • a suitable optimization method such as predictive error method, sliding mode observer, Kalman filter, Levenberg-Marquardt method, or similar
  • the amount of the difference between the measured and the modeled system output can also be used, for example.
  • the ego vehicle E is thus overtaken by an object vehicle O while driving past in parallel.
  • the measurements s(k) of the sensor SR1 are shown as a function of the time t in the form of stars where the measurement index k can also be understood as the point in time t. There is therefore a unique assignment of the number k of the measurement at a point in time t.
  • the model M, so the modeled is shown as a solid line.
  • the ego vehicle E is overtaken by an object vehicle O in oblique drive past, with only one sensor SR1 being considered here as well.
  • the measurements s(k) of the sensor SR1 are shown as a function of the time t in the form of stars where the measurement index k can also be understood as the point in time t. There is therefore a unique assignment of the number k of the measurement at a point in time t.
  • the model M, so the modeled is shown as a solid line, which is in contrast in the case of FIG. 4 runs obliquely in the lower area.
  • the state vector described at the outset can therefore be derived from the model M and the parameter vector to be determined.
  • the object O is located to the left of the straight line a which goes through the origin of the coordinate system of the sensor SR1 and is perpendicular to the longitudinal axis LO of the object, as already defined above.
  • the straight line a forms, so to speak, a normal on the longitudinal axis of the object O, which runs through the origin of the sensor SR1.
  • the factor ⁇ is a constant parameter that defines the steepness of the transition from the value "one” to the value “zero” or from the value "zero” to the value "one".
  • the factor ß is as defined above and defines the steepness of the transition from "zero” to "one” or vice versa.
  • the case is considered in which the object O completely covers the detection range W of the sensor SR1, ie is on the straight line a is located, as is the case in the example of FIG. 2c.
  • a third activation function is defined as follows: This third activation function only assumes the value "one" if 0 applies at the same time.

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Abstract

Ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Detektion und Bestimmung relevanter Größen eines Objekts im Umfeld eines Kraftfahrzeugs mittels mindestens einem seitlich am Kraftfahrzeug angeordneten Ultraschallsensor, wobei der Ultraschallsensor einen durch einen sensorspezifischen Öffnungswinkel bestimmten Erfassungsbereich aufweist, umfasst die Schritte: - Ermitteln einer Messreihe realer Sensorwerte für den mindestens einen Ultraschallsensor, die den kürzesten Abstand zwischen Objekt und Kraftfahrzeug darstellen, wobei die Sensorwerte mit einem vorgegebenen Zeittakt getaktet ermittelt werden, - Modellieren einer Reihe von Sensorwerten für den mindestens einen Ultraschallsensor durch - Modellierung der Objektbewegung anhand eines Zustandsvektors und eines Parametervektors, wobei der Zustandsvektor und Parametervektor aus den relevanten Objektgrößen gebildet sind - Modellierung der Abstandserfassung unter Berücksichtigung von Zustandsvektor und Parametervektor, und - Bestimmen des Zustandsvektors und des Parametervektors, indem durch ein Optimierungsverfahren die modellierten Sensorwerte an die gemessenen realen Sensorwerte des mindestens einen Ultraschallsensors angepasst werden.

Description

Beschreibung
Detektion und Bestimmung relevanter Größen eines Objekts mittels Ultraschallsensoren
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Detektion und Tracking eines Objekts im Umfeld eines Kraftfahrzeugs mittels Ultraschalles und eine entsprechende Vorrichtung.
Zur automatisierten bzw. teilautomatisierten Steuerung eines Fahrzeugs, im Folgenden als Egofahrzeugs bezeichnet, ist es erforderlich, Objekte im Umfeld des Egofahrzeugs zu detektieren. In erster Linie sind dabei die physikalischen Größen wie Position, Ausrichtung, Geschwindigkeit und Abmessung dieser Objekte, die sowohl statisch als auch dynamisch sein können, relevant. Die Detektion von Objekten im Umfeld des Egofahrzeugs mit Hilfe von Ultraschallsensoren stellt zum im Vergleich zur radar- oder kamerabasierten Detektion eine günstige Alternative dar. Weiterhin kann sie als redundante Informationsquelle, beispielsweise zum Erreichen eines bestimmten ASIL-Levels, herangezogen werden.
So betrifft die Druckschrift WO 2016/189112 A1 ein Verfahren zur Verhinderung einer Kollision zwischen Fahrzeuge, wobei die folgenden Schritte ausgeführt werden:
Ermitteln eines Objekts relativ zum Fahrzeug durch einen oder mehrere am Fahrzeug angeordnete Sensoren zu zwei oder mehr Zeiten,
Empfangen der von einem oder mehreren Sensoren detektierten Position des Objekts am Eingang eines Prozessors mit zumindest einem Eingang und einem Ausgang,
Approximieren der letzten Trajektorie des Objekts relativ zum Fahrzeug basierend auf den detektierten Positionen, Vorhersagen der zukünftigen Position des Objekts relativ zum Fahrzeug unter Verwendung der approximierten letzten Trajektorie, Schätzen der Wahrscheinlichkeit einer Kollision des Fahrzeugs mit dem Objekt basierend auf der vorhergesagten zukünftigen Position des Objekts relativ zum Fahrzeug,
Feststellen, ob die Wahrscheinlichkeit größer als eine vorbestimmte Schwelle ist, und Ausgeben eines Alarmsignals über den Ausgang des Prozessors, falls die Wahrscheinlichkeit die Schwelle überschreitet.
Die Druckschrift DE 10 2018 105 014 A1 offenbart ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Vorhersagen eines Crashs mit den folgenden Schritten:
Erfassen von Koordinaten eines Zielhindernisses basierend auf den ersten Koordinateninformationen eines Radarsensors und den zweiten Koordinateninformationen eines Ultraschallsensors,
Übertragen der zweiten Koordinateninformationen in das Koordinatensystem der ersten Koordinateninformationen und das Erzeugen von übertragenen Koordinateninformationen, Schätzen einer Position, Geschwindigkeit und Beschleunigung eines Fahrzeugs, wenn das Fahrzeug eine vorbestimmte Entfernung von dem Zielhindernis basierend auf den übertragenen Koordinateninformationen ist, Ermitteln eines möglichen Crashtyps zwischen dem Fahrzeug und dem Zielhindernis basierend auf der geschätzten Position, Geschwindigkeit und Beschleunigung des Fahrzeugs, Ermitteln einer dreidimensionalen Bewegungstrajektorie basierend auf der geschätzten Position, Geschwindigkeit und Beschleunigung des Fahrzeugs und dem bestimmten Crashtyp, und
Vorhersagen eines Crashpunktes des Fahrzeugs, eines Crashpunktes des Zielobjekts und eines Crashzeitpunkts basierend auf der dreidimensionalen Bewegungstrajektorie.
Die Druckschrift DE 102016218 093 A1 betrifft ein Betriebsverfahren für ein Ultraschallsensorsystem zur Erfassung bewegter Objekte in einer Umgebung eines Fahrzeugs mittels Ultraschalles mit den folgenden Schritten:
Aussenden von Ultraschallsignalen zu einer Mehrzahl aufeinanderfolgender Zeitpunkte und Empfangens von insbesondere an einem oder an mehreren Objekten in der Umgebung reflektierten Ultraschallechosignalen, wobei einem, zu einem ausgesandten Ultraschallsignal empfangenen Ultraschallechosignal eine Spur zugeordnet wird, Bestimmen und Zuordnen eines Distanzwerts in einer jeweiligen Spur zu einem jeweils vorhandenen Ultraschallecho,
Zusammenfassen der Ultraschallechos in den Spuren zu einer Mehrzahl zeitlich aufeinanderfolgender Ultraschallsignale zu einer Gruppe, falls die Distanzwerte der Ultraschallechos einer vorbestimmten Gesetzmäßigkeit folgen, und
Klassifizieren von Ultraschallechos, die zu keiner Gruppe gehören, als Störung. Dabei wird der Abstandswerts eines Ultraschallsensors sowie dessen erste und zweite Ableitung mittels eines Kalman-Filters geschätzt.
Die Druckschrift DE 19 947 766 A 1 betrifft eine Einrichtung zur Überwachung der Umgebung eines einparkenden Fahrzeugs, die zur sicheren Erkennung von im Weg stehenden Objekten dient und das Berechnen von Rangiermanövern ermöglicht. Die Einrichtung umfasst mindestens eine Videokamera mit seitlich angeordneten Objekterkennungssensoren, die Bereiche abdecken, die von der Videokamera nicht erfasst werden. Dadurch können dem Fahrer in einfacher Weise Warnungen ausgegeben werden, obwohl ein fragliches Hindernis noch nicht im Videobild erkennbar ist.
Die Druckschrift DE 102015 117 379 A1 betrifft ein Verfahren zum Erfassen eines Objekts in einem Umgebungsbereich eines Kraftfahrzeugs, bei welchem mit zumindest einer kraftfahrzeugseitigen Ultraschall-Detektionseinrichtung der Umgebungsbereich erfasst wird, wobei zu zumindest zwei verschiedenen Zeitpunkten jeweils ein Erfassungszyklus zum Erfassen des Umgebungsbereichs mit der Ultraschall-Detektionseinrichtung durchgeführt wird, und die in den beiden Erfassungszyklen erfassten Informationen über ein Objekt in dem Umgebungsbereich einem Beurteilungsmodell bereitgestellt werden, wobei mit dem Beurteilungsmodell abhängig von diesen Informationen der Ultraschall-Detektionseinrichtung beurteilt wird, ob das Objekt als ein dynamisches Objekt klassifiziert wird.
Allerdings können den genannten Druckschriften keine genauen Angaben zur technischen Umsetzung der Vorgabe "Objekte mit Hilfe von Ultraschallsensoren zu detektieren" entnommen werden. Ebensowenig wird ausgeführt, wie ein mit Hilfe des Kalman-Filters geschätzter Abstandswert sowie dessen ersten und zweiten Ableitungen für die Bestimmung der eigentlich interessierenden, relevanten Objektgrößen von Objekten im Umfeld des Egofahrzeugs, nämlich Position, Ausrichtung, Geschwindigkeit und Abmessungen des Objekts, eingesetzt werden können.
Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, die Detektion eines Objekts sowie seiner relevanten Objektgrößen im Umfeld eines Kraftfahrzeugs, im Folgenden als Ego-Fahrzeug bezeichnet, mittels Ultraschalles zu verbessern.
Die Aufgabe wird durch ein Verfahren zur Detektion eines Objekts im Umfeld eines
Egofahrzeugs mittels Ultraschalles mit den Merkmalen des Anspruchs 1 sowie durch eine entsprechende Vorrichtung mit den Merkmalen des Anspruchs 10 gelöst. Bevorzugte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
Das erfindungsgemäße Verfahren zur Detektion und Bestimmung relevanter Größen eines Objekts im Umfeld eines Kraftfahrzeugs mittels mindestens einem seitlich am Kraftfahrzeug angeordneten Ultraschallsensor, wobei der mindestens eine Ultraschallsensor einen durch einen sensorspezifischen Öffnungswinkel bestimmten Erfassungsbereich aufweist, umfasst die Schritte:
Ermitteln einer Messreihe realer Sensorwerte für den mindestens einen Ultraschallsensor, die den kürzesten Abstand zwischen Objekt und Kraftfahrzeug darstellen, wobei die Sensorwerte mit einem vorgegebenen Zeittakt getaktet ermittelt werden,
Modellieren einer Reihe von Sensorwerten für den mindestens einen Ultraschallsensor durch
Modellierung der Objektbewegung anhand eines Zustandsvektors und eines Parametervektors, wobei der Zustandsvektor und Parametervektor aus den relevanten Objektgrößen gebildet sind
Modellierung der Abstandserfassung unter Berücksichtigung von Zustandsvektor und Parametervektor, und
Bestimmen des Zustandsvektors und des Parametervektors, indem durch ein Optimierungsverfahren die modellierten Sensorwerte an die gemessenen realen Sensorwerte des mindestens einen Ultraschallsensors angepasst werden.
Auf diese Weise können die relevanten Objektgrößen wie Position, Ausrichtung, Geschwindigkeit und Abmessungen des Objekts modellbasiert und daher in einer geschlossenen, konsistenten Form ermittelt werden. Als geeignetes Optimierungsverfahren kommt beispielsweise Predictive Error Method, Sliding-Mode-Beobachter, Kaiman-Filter, Levenberg-Marquardt Verfahren in Frage, so dass die Abweichung zwischen den modellierten und real erfassten Sensorwerten möglichst klein wird.
Vorzugsweise wird zur Bestimmung von Zustandsvektor und Parametervektor die Summe der Differenzen zwischen den modellierten Sensorwerten und den realen Sensorwerten minimiert. Weiter bevorzugt wird ein modellierter Sensorwertvektor aus den modellierten Werten des mindestens einen Ultraschallsensors gebildet, welcher mit dem Sensorwertvektor der realen Sensorwerte der einzelnen Ultraschallvektoren zur Minimierung verknüpft wird.
Vorzugsweise sind die modellierten Sensorwerte eine Funktion der Lage des Objekts zum Egofahrzeug und eine Funktion des Auftretens von Ecken des Objekts im Erfassungsbereich des mindestens einen Ultraschallsensors, wobei die Koordinaten der Ecken des Objekts im Koordinatensystem des Kraftfahrzeugs bestimmt werden.
Vorzugsweise sind die relevanten Größen des Objekts gegeben durch zumindest: Longitudinaler Abstand des Objekts zum Kraftfahrzeug, Longitudinale Geschwindigkeit des Objekts relativ zum Kraftfahrzeug, Lateraler Abstand des Objekts zum Kraftfahrzeug, Laterale Geschwindigkeit des Objekts relativ zum Kraftfahrzeug,
Winkel zwischen der Längsachse des Objekts und der Längsachse des Kraftfahrzeugs, Länge des Objekts, und Breite des Objekts.
Weiter bevorzugt wird der modellierte Sensorwertvektor aus den modellierten Abstandswerten des mindestens einen Ultraschallsensors gebildet, wobei der modellierte Abstandswert des mindestens einen Ultraschallsensors sich aus dem Minimum der maximalen Reichweite des mindestens einen Ultraschallsensors und berechneter Abstandswerte zwischen dem Objekt und dem Kraftfahrzeug ergibt.
Vorzugsweise werden dabei die berechneten Abstandswerte als Funktion der Position des Objekts relativ zur Sensornormalen des mindestens einen Ultraschallsensor des Kraftfahrzeugs ermittelt, wobei die Sensornormale definiert ist als diejenige Gerade, die durch den Ursprung des jeweiligen mindestens einen Ultraschallsensors verläuft und senkrecht auf der Objektlängsachse steht.
Weiter bevorzugte wird zur Bestimmung der berechneten Abstandswerte überprüft, ob das Objekts sich links, rechts oder auf der Sensornormalen befindet.
Ferner kann die Überprüfung der Position des Objekts durch Aktivierungsfunktionen vorgenommen werden. Die erfindungsgemäße Vorrichtung zur Detektion, Tracking und Bestimmung relevanter Größen eines Objekts im Umfeld eines Kraftfahrzeugs, wobei die Vorrichtung zur Durchführung des im Vorangegangenen beschriebenen Verfahrens eingerichtet und ausgelegt ist, umfasst mindestens einem seitlich am Kraftfahrzeug angeordneten Ultraschallsensor zur getakteten Bestimmung von Sensorwerten, die Abständen zu einem Objekt darstellen, einer Einrichtung zur Bestimmung modellierter Sensorwerte als Funktion relevanter Größen des Objekts, und einer Optimierungseinrichtung zur Anpassung der modellierten Sensorwerte an die realen Sensorwerte für jeden Ultraschallsensor zur Ermittlung der relevanten Objektgrößen.
Eine bevorzugte Ausgestaltung der Erfindung wird anhand der Zeichnungen erläutert. Dabei zeigt
Fig. 1 die Definition der relevanten Bezugsgrößen,
Fig. 2a eine erste Situation der Abstandserfassung,
Fig. 2b eine zweite Situation der Abstandserkennung,
Fig. 2c eine dritte Situation der Abstandserkennung,
Fig. 3 die Modellierung der Abstandserfassung,
Fig. 4 ein Beispiel einer Abstandserfassung bei einem parallel zum Egofahrzeug fahrenden Objekt,
Fig. 5 ein Beispiel einer Abstandserfassung mit einem schräg zum Egofahrzeug fahrenden Objekt,
Fig. 6 den Verlauf der Aktivierungsfunktion
Fig. 7 den Verlauf der Aktivierungsfunktion Fig. 8 den Verlauf der Aktivierungsfunktion
Fig. 9 den Verlauf der Aktivierungsfunktion
Fig. 10 den Verlauf der Aktivierungsfunktion und
Fig. 11 den Verlauf der Aktivierungsfunktion
Fig. 1 zeigt die Definition der relevanten Objektgrößen bei der Detektion eines Objekts O im Umfeld eines Egofahrzeugs, wobei der Einfachheit halber keine Straßenbegrenzungen oder Markierungen in der Darstellung eingezeichnet sind. In der schematischen Fig. 1 ist ein Egofahrzeug E dargestellt, welches sich in Richtung des im Egofahrzeugs E eingezeichneten Dreiecks bewegt. Oberhalb des Egofahrzeugs befindet sich ein Objekt O, welches sich unter einem Winkel a relativ zu dem Egofahrzeug bewegt, wobei die Fahrtrichtung des Objekts durch das im Objekt eingezeichnete Dreieck gegeben ist. Der in der Fig. 1 dargestellt Winkel a zwischen den Seiten der beiden Fahrzeugen Egofahrzeug E und Objekt ist definiert durch den eingeschlossenen Winkel zwischen den beiden Längsachsen der Fahrzeuge nicht dargestellt).
Das Objekt O ist ferner durch seine Länge I und Breite b sowie durch seine Position relativ zum Egofahrzeug E gekennzeichnet, wobei für die Position im xe-ye-Koordinatensystem des Egofahrzeugs gilt: , wobei der Positionsvektor rin den geometrischen Schwerpunkten des Fahrzeuge E und O angreift.
Weiterhin bewegt die das Objekt O mit einer Geschwindigkeit relativ zum Egofahrzeug, wobei für die Geschwindigkeit v relativ zum Egofahrzeug E gilt: wobei vx und vy im xe-ye--Koordinatensystem des Egofahrzeugs E definiert sind.
Um die Bewegung des Objekts O modellieren zu können, werden Zustandsgröße x1 bis x6 definiert, die in einem Zustandsvektor zusammengefasst werden. Die Bedeutung der einzelnen Zustandsgrößen ist dabei wie folgt: x1: Longitudinale Objektposition,
X2: Longitudinale Objektgeschwindigkeit,
X3: Laterale Objektposition,
X4: Laterale Objektgeschwindigkeit,
X5: Winkel zwischen den Längsachsen von Egofahrzeug und Objekt, und x6: Zeitliche Änderung des Winkels zwischen den Längsachsen der Fahrzeuge.
Die Nachbildung der Bewegung des Objekts O kann wie folgt ausgedrückt werden: mit N= Anzahl der Messungen, und mit der wie folgt definierten Matrix A, wobei T die Abtastzeit zwischen zwei Messungen darstellt:
Dabei ist K(k) die noch zu bestimmende Matrix für die Korrektur der Schätzung über die Rückführung des Fehlervektors . Der Fehlervektor enthält die Abweichungen zwischen den modellierten Werten und den gemessenen Werten der verschiedenen Sensoren i = 1 bis m, wobei die Komponenten des Vektors wie folgt definiert sind: mit
Hierbei ist hi die sogenannte Ausgangsfunktion und beschreibt die Abstandserfassung mit dem Sensor i in Abhängigkeit von und dem Parametervektor wobei der Parametervektor die unbekannte Breite und Länge des Objekts sowie die Koeffizienten der Matrix K beinhaltet und mit Hilfe eines geeigneten Optimierungsverfahrens geschätzt wird.
In den Figuren 2a bis 2b werden die drei möglichen Situationen der Erfassung des Abstands eines Egofahrzeugs E zu einem benachbarten Fahrzeug, d.h. einem Objekt O, mittels eines Ultraschallsensors SR1 beschrieben. Dabei spielt die Nachbildung oder Modellierung der Abstandserfassung mit einem Ultraschallsensor eine wichtige Rolle, da dies zum einen die Komplexität des Algorithmus und zum anderen die Identifizierbarkeit unbekannter Parameter, wie beispielsweise Objektlänge, und die Beobachtbarkeit nicht messbarer Objektgrößen, wie Position, Geschwindigkeit und/oder Winkel, beeinflusst. Da ein Ultraschallsensor lediglich den kürzesten Abstand zum Objekt liefert unterscheidet sich der Informationsgehalt der Abstandsmessung und auch dessen Modellierung in Abhängigkeit davon, ob das zu detektierende Objekt O den Erfassungsbereich des Sensors SR1 komplett überdeckt oder nicht, wie dies den Figuren 2a bis 2c dargestellt ist. Dabei wird zur Vereinfachung im Egofahrzeug E nur ein Sensor SR1 dargestellt, der im Egofahrzeug seitlich links im Heckbereich angeordnet ist, wobei der dargestellte Sensor SR1 einen Erfassungsbereich W aufweist, innerhalb dem eine Detektion eines Objekts O möglich ist. Ferner wird die Fahrtrichtung der beiden Fahrzeuge O, E durch das in den jeweiligen Fahrzeugen O, E dargestellte Dreieck angezeigt.
Fig. 2a zeigt die Situation, in der sich das Fahrzeug bzw. Objekt O auf der äußeren Fahrspur 3 einer Fahrbahn 1 von hinten an das Egofahrzeug E annähert, welches sich auf der inneren Fahrspur 2 der Fahrbahn 1 befindet. Der Sensor SR1 des Egofahrzeugs E detektiert innerhalb seines Erfassungsbereich W einen Abstand s1 zur Front des Objektfahrzeugs O, wobei der Sensor S immer den kürzesten Abstand zum Objekt O liefert.
Fig. 2b zeigt die Situation, in der im Vergleich zur Situation der Fig. 2a das Fahrzeug O auf der äußeren Spur 3 weiter zum Egofahrzeug E aufgeschlossen hat. Nun misst der Sensor SR1 den Abstand s2 als kürzesten Abstand zum Objektfahrzeug O innerhalb des Erfassungsbereichs W. In Fig. 2c hat sich das Objektfahrzeug O seitlich neben das Egofahrzeug E geschoben, so dass der Sensor SR1 nun einen Abstand s3 als den kürzesten Abstand ermittelt.
Es ist aus der Folge der Annäherung des Objektfahrzeugs O an der Egofahrzeug E offensichtlich, dass in Fig. 2a zuerst der Abstand s1 zur Front des Objektfahrzeugs O, bei einer weiteren Annäherung der Abstand s2 zur rechten vorderen Ecke des Objektfahrzeugs in Fig. 2b und schließlich in Fig. 2c der seitliche Abstand s3 zum Objektfahrzeug O ermittelt wird, wobei gilt: s1 > s2 > s3.
Im Fall der in den Figuren 2a bis 2c dargestellten Messungen sind diese Messungen s1, s2 und s3 also Bestandteil des Messvektors ySR1(K) des Sensors SR1 mit k € 1, ...N, N = Anzahl der Messungen.
Fig. 3 zeigt die Modellierung der Abstandserfassung des erfassten Objekts O vom Egofahrzeug E, also die Modellierung der in den Figuren 2a bis 2c dargestellten Sachverhalte. Dabei bewegen sich das Objekt O entlang seiner Längsachse nach rechts und das Egofahrzeug E entlang seiner Längsachse ebenfalls nach rechts, wobei die beiden Bewegungsrichtungen einen Winkel α einschließen. Das Egofahrzeug E ist mit zwei an seiner linken Seite angeordneten Sensoren SR1 und SR2 dargestellt, wobei in dieser Diskussion ausschließlich der hintere linke Sensor SR1 betrachtet wird.
Das Koordinatensystem xe,ye des Egofahrzeugs E befindet sich in dessen Mitte und der Nullpunkt des Koordinatensystems xs,ys des hier betrachteten Sensors SR1 ist mittig in der Sendeebene des Sensors SR1 angeordnet. Die Transformation des Koordinatensystems des Sensors SR1 in das Koordinatensystem des Egofahrzeugs E erfolgt durch Addition der Koordinaten der Verbauposition des Sensors SR1.
Die Bezugszeichen E1 bis E4 bezeichnen wie eingezeichnet die Ecken des Objekts O, wobei E1 die linke vordere Ecke, E2 die rechte vordere Ecke, E3 die linke hintere Ecke und E4 die rechte hintere Ecke des Objekts bildet. Folglich bildet die Verbindung E1E2 die vordere Kante und die Verbindung E3E4 die hintere Kante des Objekts, wobei die Breite des Objekts O mit b und die Länge mit l bezeichnet sind. Ferner ist der Erfassungsbereich W des Sensors SR1 dargestellt, der durch einen Öffnungswinkel φ definiert ist. Im Koordinatenursprung des Sensors SR1 ist die Senkrechte a zur Längsachse LO des Objekts eingezeichnet, welche zur Definition und Bestimmung der Abstände und dient und die als Sensornormale bezeichnet ist. Dabei ist der Abstand definiert als der Abstand zwischen der vorderen Kante E1 E2 und der Senkrechten a und der
Abstand ist definiert als der Abstand zwischen der hinteren Kante E3E4 des Objekts O und der Senkrechten a. Schließlich hat der Mittelpunkt M des Objekts O im xs, ys- Koordinatensystem des Sensors SR1 die Koordinaten xobj und yobj.
Weiterhin gilt für die oben definierte Zustandsgröße
Die Berechnungsschritte zur Bestimmung des Abstandswerts eines Sensors, hier des Sensors SR1, sind daher wie folgt:
Zunächst erfolgt die Bestimmung der Abstände μ1 und μ2, wobei die als Sensornormale bezeichnete Gerade a in der Hesseschen Normalfall dargestellt wird und die Anstände und μ2 als orthogonale Abstände zwischen den beiden Eckpunkten E1 und E3 sowie der Geraden berechnet werden. Es ergeben sich dann die folgenden Gleichungen:
Die Koordinaten der Ecken E1 bis E4 des Objekts O im Koordinatensystem xe, ye des Egofahrzeugs E sind wie folgt:
Dabei erfolgt die Transformation der Koordinaten vom Objekt-Koordinatensystem x0,y0 in das Ego-Koordinatensystem xe,ye mit der folgenden Transformationsmatrix:
Die Koordinaten der Eckpunkte E1 , E2, E3, E4 des Objekts im Objektkoordinatensystem x0,y0 sind dabei:
Folglich berechnen sich die Objektecken im Ego-Koordinatensystem xe,ye:wie folgt:
Ausführen der Transformationen führt zu den obigen Ergebnissen für die Ecken E1, E2, E3 und E4.
Anschließend erfolgt die Bestimmung des modellierten bzw. geschätzten Abstandswertes y(k) eines Sensors, hier im Beispiel der Figur 3 des Sensors SR1. Dazu werden die folgenden drei Fälle unterschieden, die den Situationen der Figuren 2a bis 2c entsprechen: Es wird der Fall mit betrachtet. Dabei befindet sich das Objekt O links von der Geraden a, die durch den Ursprung des Koordinatensystems des Sensors SR1 geht und senkrecht zur Längsachse LO des Objekts ist, wie dies oben bereits definiert ist. Dabei werden wieder drei Unterfälle unterschieden.
A1) Ist die die folgende Verknüpfung: erfüllt, die bedeutet, dass sich nur die Ecke E1 im Erfassungsbereich Wdes Sensors SR1 befindet, dann berechnet sich der Abstand s zwischen Objekt O und Egofahrzeug E wie folgt: wobei mit s der kürzeste Abstand zum Objekt O bezeichnet wird.
A2) Trifft die Bedingung: zu, was bedeutet, dass sich nun auch die Ecke E2 im Erfassungsbereich W des Sensors SR1 befindet, dann berechnet sich s wie folgt:
A3) Ist unter der Voraussetzung weder die Ecke E1 noch die Ecke E2 im Erfassungsbereich W des Sensors SR1, so gilt: s = smax > wobei smax die maximale Reichweite des Sensors SR1 bedeutet.
Betrachtet wird nun der Fall μ2(K) > 0 betrachtet, was bedeutet, dass sich das Objekt O rechts von der in Figur 3 dargestellten Geraden a befindet.
B1) Ist die folgende Bedingung erfüllt: was bedeutet, dass sich die Ecke E4 im Erfassungsbereich W des Sensors SR1 befindet, dann berechnet sich der Abstand s des Objekts O wie folgt: B2) Ist die folgende UND-Verknüpfung erfüllt: die bedeutet, dass sich nur die Ecke E3 im Erfassungsbereich des Sensors SR1 befindet, so errechnet sich der Abstand s wie folgt:
B3) Ist unter der Voraussetzung weder die Ecke E3 noch E4 im Erfassungsbereich des Sensors SR1 , so gilt: s — smax .
C(K): Dies betrifft den Fall, bei dem das Objekt O den Erfassungsbereich W des Sensors SR1 vollständig abdeckt, wie dies im Beispiel der Figur 2c der Fall ist. Der Abstand s zwischen Objekt O und Egofahrzeug E errechnet sich dann wie folgt:
C1)
Der modellierte Abstandswert eines Ultraschallsensors, hier im Beispiel des Sensors SR1, ergibt sich dann wie folgt:-
Die oben unter und C(k) beschriebenen drei Unterscheidungen werden für jeden im Modell berücksichtigten Ultraschallsensor i= 1 bis m, m Anzahl der beteiligten Sensoren, wiederholt. Im Beispiel der Figur 3 sind dies die Sensoren SR1 und SR2.
Der Gesamtausgang des vollständigen Modells setzt sich anschließend aus den einzelnen geschätzte Sensorwerte zusammen wie folgt: Anzahl der Sensoren
Im Beispiel der Figur 3 sind die Sensoren SR1 und SR1 relevant, so dass der modellierte Abstandsvektor für die beiden Sensoren SR1, SR2 folglich ist:
Durch Anwendung eines geeigneten Optimierungsverfahrens, wie beispielsweise Predictive Error Method, Sliding-Mode-Beobachter, Kalman-Filter, Levenberg-Marquardt Verfahren, o.Ä., werden nun der Zustandsvektor sowie der Parametervektor dahingehend angepasst, dass der gemessene und der modellierte Systemausgang im Sinne eines definierten Optimierungskriteriums möglichst gut übereinstimmen.
Ein übliches Optimierungskriterium ist die Minimierung der Summe der Abweichungen F(/V) zwischen dem gemessenen und dem modellierten Systemausgang, also mit N = Anzahl de Messungen.
Dies ist nicht die einzige Möglichkeit der Minimierung der Abweichungen. Anstelle der Quadrierung der Differenz kann beispielsweise auch der Betrag der Differenz zwischen dem gemessenen und dem modellierten Systemausgang verwendet werden.
Fig. 4 zeigt das Ergebnis der Modellierung für den Fall einer parallelen Vorbeifahrt für den Sensor SR1. Das Egofahrzeug E wird also in paralleler Vorbeifahrt von einem Objektfahrzeug O überholt. Dargestellt sind einerseits die Messungen s(k) des Sensors SR1 als Funktion der Zeit t in Form von Sternen wobei der Messindex k auch als Zeitpunkt t verstanden werden kann. Es gibt also eine eindeutige Zuordnung der Nummer k der Messung zu einem Zeitpunkt t. Das Modell M, also der modellierte ist als durchgezogene Linie dargestellt.
Durch die oben genannte Minimierung der Summe der Abweichungen kann daher der eingangs beschriebene Zustandsvektor sowie der Parametervektor bestimmt werden.
Fig. 5 zeigt das Ergebnis der Modellierung für den Fall einer schrägen Vorbeifahrt, das Egofahrzeug E wird also in schräger Vorbeifahrt von einem Objektfahrzeug O überholt, wobei auch hier nur ein Sensor SR1 betrachtet wird. Dargestellt sind einerseits die Messungen s(k) des Sensors SR1 als Funktion der Zeit t in Form von Sternen wobei der Messindex k auch als Zeitpunkt t verstanden werden kann. Es gibt also eine eindeutige Zuordnung der Nummer k der Messung zu einem Zeitpunkt t. Das Modell M, also der modellierte ist als durchgezogene Linie dargestellt, die im Gegensatz zum Fall der Figur 4 im unteren Bereich schräg verläuft.
Aus dem Modell M kann daher der eingangs beschriebene Zustandsvektor sowie der Parametervektor bestimmt werden.
Bei der beschriebenen Modellierung der Abstandserfassung erfolgt die Prüfung der vorliegenden Situation A(K ), B(k)oder C(k) mit Hilfe von WENN-DANN Abfragen. Statt dieser Folge von Abfragen können in einer weiteren Ausführungsform auch speziell parametrierte Aktivierungsfunktionen eingesetzt werden. Dies wird nachfolgend beispielhaft für die Prüfung, ob sich das Objekt links von, rechts von oder auf der Geraden a befindet erläutert.
Es werden die drei oben bereits erläuterten Fälle A(k) bis C(k) unterschieden.
Hier ist also der Fall mit relevant, der in den Figuren 2a und 2b wiedergegeben ist. Dabei befindet sich das Objekt O links von der Geraden a die durch den Ursprung des Koordinatensystems des Sensors SR1 geht und senkrecht zur Längsachse LO des Objekts ist, wie dies oben bereits definiert ist. Die Gerade a bildet sozusagen eine Normale auf der Längsachse des Objekts O, die durch den Ursprung des Sensors SR1 verläuft.
Für diesen ersten Fall mit bei dem sich das Objekts O links von der Geraden a befindet, wird die folgende Übergangsfunktion definiert:
Dabei ist der Faktor ß ein konstanter Parameter, der die Steilheit des Übergangs von dem Wert "Eins" zu dem Wert "Null" bzw. vom Wert "Null" zu dem Wert "Eins" definiert.
Mit Hilfe der obigen Übergangsfunktion wird eine Aktivierungsfunktion für den Fall wie folgt definiert: Diese erste Aktivierungsfunktion ist in der Figur 6 dargestellt.
Nun wird der Fall betrachtet, der bedeutet, dass sich das Objekt O rechts von der in Figur 3 dargestellten Geraden a befindet. Dieser Fall ist quasi spiegelbildlich zu den in den Figuren 2a und 2b dargestellten ersten Fall.
Für den zweiten Fall mit bei dem sich das Objekts O rechts von der Geraden a befindet, wird die folgende Übergangsfunktion definiert:
Dabei ist der Faktor ß wie oben definiert und definiert die Steilheit des Übergangs von "Null" nach "Eins" oder umgekehrt.
Mit Hilfe der obigen Übergangsfunktion f2(k) wird eine weitere Aktivierungsfunktion für den Fall 0 wie folgt definiert:
Der Verlauf dieser zweiten Aktivierungsfunktion ist in Figur 7 dargestellt.
Drittens wird der Fall betrachtet, bei dem das Objekt O den Erfassungsbereich W des Sensors SR1 vollständig abdeckt, also sich auf der Geraden a befindet, wie dies im Beispiel der Figur 2c der Fall ist.
In diesem Fall wird eine dritte Aktivierungsfunktion wie folgt definiert: Diese dritte Aktivierungsfunktion nimmt nur dann den Wert "Eins" an, wenn gleichzeitig 0 gilt.
Mittels der oben angegebenen Äktivierungsfunktionen kann die Abfrage der Fälle, ob sich das Objekt O links von de Geraden a, rechts von der Geraden a oder auf der Geraden a befindet, kompakt wie folgt dargestellt werden:
Um die obige Gleichung berechnen zu können, müssen nun die Fälle oder Funktionen A(k)bis C(k) definiert werden. Im Folgenden wird dies am Beispiel der Funktion A(k) exemplarisch dargestellt. Die Funktionen B(k)und C(k) ergeben sich dann in analoger Weise:
Zunächst werden die Ausdrücke innerhalb der "WENN-DANN" Abfragen im Fall A(k) wie folgt zusammengefasst:
Mit Hilfe der oben definierten Funktionen ρ1 und ρ2 werden weitere Aktivierungsfunktionen definiert, die in den Figuren 6 bis 9 dargestellt sind.
Fig. 8,
Fig. 9, sowie deren Spiegelungen an der Ordinate:
Fig. 10, und
Fig. 11. Weiter werden die Berechnung der Abstände s für die Unterfälle A1, A2 und A3 des Falls A(k) wie folgt definiert: und
Bezeichnet man den Abstand s im Fall A(k) mit sA, so ergibt sich für die Berechnung dieses Abstands im Fall A(k):
Folglich kann die Gleichung für die allgemeine Bestimmung des Abstands s: umgeschrieben werden in:
Die weiteren Fälle B(k) und C(k) lassen sich in analoger Weise darstellen. Der Endwert des modellierten Abstandswertes eines Ultraschallsensors ergibt dann sich zu: wie dies auch im Vorangegangenen in Zusammenhang mit den WENN-DANN Abfragen gezeigt wird. Bezugszeichenliste
O Objekt
E Egofahrzeug Position = [x, y]T Geschwindigkeit v =[vx, vy]T l Länge des Objekts O Winkel zwischen den Längsachsen des Objekts und des Egofahrzeugs
1 Fahrbahn
2 Fahrspur
3 Fahrspur
S Sensor s1 gemessener Abstand s2 gemessener Abstand s3 gemessener Abstand
W Erfassungsbereich xe,ye Koordinatensystem des Egofahrzeugs xs,ys Koordinatensystem des Sensors SR1 x0,y0 Koordinatensystem des Objekts
SR1 Sensor 1 des Egofahrzeugs
SR2 Sensor 2 des Egofahrzeugs xob Abstand Mittelpunkt Objekt - Sensor SR1 in xs-Richtung yob Abstand Mittelpunkt Objekt - Sensor SR1 in ys-Richtung E1 linke vordere Ecke des Objekts
E2 rechte vordere Ecke des Objekts
E3 linke hintere Ecke des Objekts
E4 rechte hintere Ecke des Objekts
E1 E2 vordere Kante des Objekts
E3E4 hintere Kante des Objekts b Breite des Objekts μ1 Abstand der vorderen Kante E1-E2 des Objekts vom Sensor SR1 μ2 Abstand der hinteren Kante E3-E4 des Objekts vom Sensor SR1 a Sensornormale des Sensors SR1 auf der Längsachse des Objekts φ Öffnungswinkel des Sensors SR1
LO Längsachse Objekt
M Modell für den Sensor SR1 s(t) gemessener Abstand zum Zeitpunkt t
Aktivierungsfunktion Aktivierungsfunktion δ Abfragefunktion Abfragefunktion Aktivierungsfunktion Aktivierungsfunktion Aktivierungsfunktion Aktivierungsfunktion

Claims

Patentansprüche Verfahren zur Detektion und Bestimmung relevanter Größen eines Objekts (O) im Umfeld eines Kraftfahrzeugs (E) mittels mindestens einem seitlich am Kraftfahrzeug angeordneten Ultraschallsensor (SR1 , SR2), wobei der Ultraschallsensor einen durch einen sensorspezifischen Öffnungswinkel bestimmten Erfassungsbereich aufweist, mit den Schritten:
Ermitteln einer Messreihe realer Sensorwerte (s(t)) für den mindestens einen Ultraschallsensor (SR1 , SR2), die den kürzesten Abstand zwischen Objekt und Kraftfahrzeug darstellen, wobei die Sensorwerte des mindestens einen Ultraschallsensors (SR1 , SR2) mit einem vorgegebenen Zeittakt getaktet ermittelt werden,
Modellieren einer Reihe von Sensorwerten für den mindestens einen Ultraschallsensor (SR1 , SR2) durch
Modellierung der Objektbewegung anhand eines Zustandsvektors x und eines Parametervektors wobei der Zustandsvektor und der Parametervektor aus den relevanten Objektgrößen gebildet sind, Modellierung der Abstandserfassung unter Berücksichtigung von Zustandsvektor und Parametervektor, und
Bestimmen des Zustandsvektors und des Parametervektors indem durch ein Optimierungsverfahren die modellierten Sensorwerte an die gemessenen realen Sensorwerte (s(t)) des mindestens einen Ultraschallsensors (SR1 , SR2) angepasst werden. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass zur Bestimmung von Zustandsvektor und Parametervektor die Summe der Differenzen zwischen den modellierten Sensorwerten und den realen Sensorwerten minimiert wird. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass ein modellierter Sensorwertvektor aus den modellierten Abstandswerten des mindestens einen Ultraschallsensors (SR1 , SR2) gebildet wird, welcher mit dem Sensorwertvektor der realen Sensorwerte der einzelnen Ultraschallvektoren zur Minimierung verknüpft wird. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die modellierten Sensorwerte eine Funktion der Lage des Objekts (O) zum Egofahrzeug (E) und eine Funktion des Auftretens von Ecken des Objekts im Erfassungsbereich des mindestens einen Ultraschallsensors (SR1 , SR2) sind, wobei die Koordinaten der Ecken (E1 , E2, E3, E4) des Objekts (O) im Koordinatensystem des Kraftfahrzeugs (E) bestimmt werden. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die relevanten Größen des Objekts (O) gegeben sind durch zumindest
Longitudinaler Abstand des Objekts zum Kraftfahrzeug, Longitudinale Geschwindigkeit des Objekts relativ zum Kraftfahrzeug, Lateraler Abstand des Objekts zum Kraftfahrzeug, Laterale Geschwindigkeit des Objekts relativ zum Kraftfahrzeug, Winkel zwischen der Längsachse des Objekts und der Längsachse des Kraftfahrzeugs, Länge des Objekts, und Breite des Objekts. Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass der modellierte Sensorwertvektor aus den modellierten Abstandswerten des mindestens einen Ultraschallsensors (SR1 , SR2) gebildet wird, wobei der modellierte Abstandswert des mindestens einen Ultraschallsensors (SR1 , SR2) sich aus dem Minimum der maximalen Reichweite des mindestens einen Ultraschallsensors und berechneter Abstandswerte zwischen dem Objekt (O) und dem Kraftfahrzeug (E) ergibt. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die berechneten Abstandswerte als Funktion der Position des Objekts relativ zur Sensornormalen (a) des mindestens einen Ultraschallsensor (SR1, SR2) des Kraftfahrzeugs (E) ermittelt werden, wobei die Sensornormale (a) definiert ist als diejenige Gerade, die durch den Ursprung des jeweiligen mindestens einen Ultraschallsensors (SR1, SR2) verläuft und senkrecht auf der Objektlängsachse (LO) steht. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass zur Bestimmung der berechneten Abstandswerte überprüft wird, ob das Objekts (O) sich links, rechts oder auf der Sensornormalen (a) befindet. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Überprüfung der Position des Objekts (O) durch Aktivierungsfunktionen vorgenommen wird. Vorrichtung zur Detektion und Bestimmung relevanter Größen eines Objekts (O) im Umfeld eines Kraftfahrzeugs (E), wobei die Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorangegangenen Ansprüche eingerichtet und ausgelegt ist, mit mindestens einem seitlich am Kraftfahrzeug angeordneten Ultraschallsensor (SR1 , SR2) zur getakteten Bestimmung von Sensorwerten, die Abständen zu einem Objekt (O) darstellen, einer Einrichtung zur Bestimmung modellierter Sensorwerte als Funktion relevanter Größen des Objekts (O), und einer Optimierungseinrichtung zur Anpassung der modellierten Sensorwerte an die realen Sensorwerte für jeden Ultraschallsensor zur Ermittlung der relevanten Objektgrößen.
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