JP7214874B2 - 車両用物体認識センサ、特に超音波センサ用の非線形受信フィルタ - Google Patents

Description

本発明は、車両用物体認識装置に関する。さらに、本発明は、車両用の物体認識方法に関する。

超音波センサに基づく運転支援機能は以前から知られている。超音波センサの本質的な機能は、物体の検出である。典型的な使用場面では、まず、超音波センサから超音波信号が送出される。しばらくして、物体によって反射された信号、すなわちエコーが、超音波センサによって再び受信される。ここで、当該車両の近傍領域にある物体を示す受信信号が、所定の閾値曲線を超えているか否かが評価される。

このような超音波センサは、基本的に電気音響変換器および駆動・評価回路から構成することができる。作動時には、定義された周波数変調された信号（周波数スイープ）を用いて、対応付けられた回路を介して音響変換器が振動するように励起される。反射した超音波信号は変換器で再び受信され、アナログデータからデジタルデータに変換される。

さらに、ダウンサンプリング処理やマッチドフィルタによるフィルタリング処理を行うことができる。そして、フィルタリングされたデジタル信号は、エコー検出の基礎として用いられる適応的閾値を計算するための入力信号として使用される。

適応的閾値は、基本的に、ある窓の長さにわたる受信信号を平均化し、感度パラメータを乗算したものである。適応的閾値の計算は、定アラームレート（ＣＦＡＲ）または類似のアルゴリズムを用いて、受信信号に基づいて行うことができる。

しかし、超音波センサの適応的閾値では、反射率の高い物体の近傍では、高振幅値の感度損失が生じる可能性がある。例として、図１に示された場面を参照する。

この場面では、音の反射が多い構造物周辺の草むらであるにもかかわらず、柱６の後方３０～４０ｃｍ程度の位置にある草むら４を高感度で検出することが困難である。この音の反射は、距離が離れているとノイズとの区別がつきにくい。

欧州特許出願公開第２３２２９５２号明細書には、エコー伝搬時間の原理に従って動作する運転支援装置のセンサを用いた物体検出方法が記載されている。所定の振幅を有する送信信号は、送信時刻にセンサによって送信される。受信信号は、後の受信時刻にセンサによって受信される。受信信号は、事前に定義された下限閾値を超過したことの認識について評価される。受信信号は、その振幅が送信信号の振幅に依存する上限閾値以下であるか否かについて評価され、受信信号の振幅が２つの閾値の間にある場合、受信信号が物体から反射した物体検出用の送信信号として認識される。

本発明は、請求項１にかかる車両用物体認識装置、および請求項９にかかる車両用物体認識方法を提供する。

好ましい改善形態は、従属請求項の主題である。

本発明は、適応型非線形フィルタ構造を有する車両用物体認識装置を提供する。通常の線形ローパスフィルタで可変時定数を使用することにより、本発明にかかる非線形フィルタが得られる。本発明によれば、可変時定数を決定する際に、フィルタリングされた信号と検出された信号との差、および検出された信号の平均振幅曲線が考慮される。

本発明にかかる物体認識装置によって、車両の近傍領域にあり、かつ互いに非常に近接した位置にある様々な物体を、車両に対して互いに区別することができる。

また、例えば図１に示す草むらのような多重反射体から反射された信号に対する感度の向上が実現される。したがって、本発明によれば、有用な信号、すなわち多重反射体から反射された信号と、ノイズ信号との間のより良好な分離が可能となる。

本発明によれば、有用な信号とノイズ信号との間のより良好な分離が達成されるため、センサの感度を高めるために比較的高価なセンサ部品を使用する必要なく、より安価なセンサを物体認識のために使用することができる。

さらに、本発明によれば、ノイズが十分良好に除去されるにもかかわらず、認識された有用な信号については、振幅値の信号遅延がわずかである。したがって、認識された物体の位置精度は著しく高い。

さらに、本発明は、上述した利点を有する車両用物体認識方法を提供する。
本発明にかかる物体認識装置の好ましい実施形態では、フィルタリングされた信号と検出された信号との差分の二乗と、所定の最小時定数と、所定の最大時定数と、所定の公差幅と、所定の最小時定数と所定の最大時定数との間の移行を決定する傾きと、によって、可変時定数が設定可能である。

本発明によれば、可変時定数は、次式に従って計算または設定され、非線形特性曲線で表される。

これによれば、記号Ｔ_{ｆｉｌｔｅｒ}は可変時定数の設定のためにある。式中のパラメータｓ、ａ、Ｔ_ｍｉｎ、Ｔ_ｍａｘ、ｅ^２は、それぞれ以下のものを表す。
ｓ：非線形特性曲線の傾きで、その傾きがＴ_ｍａｘとＴ_ｍｉｎの間の移行を決定する、
ａ：非線形特性曲線の公差幅または公差範囲、
Ｔ_ｍｉｎ：非線形特性曲線の最小時定数、
Ｔ_ｍａｘ：非線形特性曲線の最大時定数、
ｅ^２：フィルタリングされた信号と検出された信号との差分の二乗。

さらなる好ましい実施形態では、傾きは、平均化された振幅曲線において得られる振幅値の二乗の逆数に比例することができる。したがって、傾きは実行時に平均化された振幅曲線に反応し、非線形特性曲線に適応して追従することができる。

これにより、平均化された振幅値が小さいほど、本発明にかかる非線形フィルタが振幅の変化に敏感に反応することができる。本実施形態における傾きは、記号_{Ｓａｄａｐｔ}で示され、以下の式によって計算することができる。

とｋはそれぞれ平均化された振幅値の二乗と比例係数とを表す。

さらなる好ましい実施形態では、可変時定数は、フィルタリングされた信号と検出された信号との差分の二乗が所定の公差幅内にある場合に、所定の最大時定数として設定可能である。したがって、時定数は、可能な限り最大のフィルタリング効果を達成するために、可能な限り大きくなるように選択される。

さらなる好ましい実施形態では、平均化ユニットはローパスフィルタ、移動平均法を実施するユニット、または適応的閾値法を実施するユニットであることが企図される。平均化された振幅曲線に比例した値を生成することができる他の代替ユニットを使用することもできる。

さらなる好ましい実施形態では、フィルタユニットは、可変時定数を計算するように構成された演算部を有し、フィルタユニットは、可変時定数を設定するために、時間遅延を伴うフィルタリングされた信号を演算部にフィードバックするように構成されたフィードバック部を有し、フィルタユニットは、可変時定数を設定するために、平均化された振幅曲線を演算部に伝送するように構成された伝送部を有することができる。

これにより、本発明にかかる非線形フィルタでは、高いダイナミクスと大きな振幅を有する信号はほとんどフィルタリングされずに通過し、一方で低いダイナミクスと小さな振幅を有する信号はより強くフィルタリングされる。また、平均化された振幅曲線に対する非線形特性曲線の適応型の調整が可能である。

さらなる好ましい実施形態では、センサによって、センサから０．１～２０ｍ、特に１～６ｍ離れた物体からの信号を検出可能である。

さらなる好ましい実施形態では、物体の種類および性質を決定するため、さらなるセンサによって、光信号が検出可能である。超音波信号とのデータ融合により、車両周辺の物体の正確な距離、物体の種類および性質を同時に検出することができる。

本発明にかかる方法の好ましい実施形態では、平均化された振幅曲線とフィルタリングされた信号の差に対応する値曲線が、負の差分値が無視されるように処理されることが可能である。これにより、処理後の値曲線では、物体認識に関連する正の差分のみが表される。

本発明を、概略図に記載する実施例を参照して、以下に詳述する。

本発明にかかる物体認識装置および／または本発明にかかる方法の適用場面の概略図。 ブロック図で概略的に示す、本発明にかかる物体認識装置の一実施形態のフィルタリング装置。 ２つの図の概略図であり、上側の図は、センサによって検出された信号の平均化された振幅曲線を表し、下側の図は、図２による本発明にかかる物体認識装置の実施形態のフィルタリング装置の出力信号の振幅曲線を表している。

図中、同一の参照符号は、同一または機能的に同一の要素を示す。
図１は、本発明にかかる物体認識装置および／または本発明にかかる方法の適用場面の概略図である。

車両２は、駐車のために駐車場８に進入する。車両２の前方約３ｍには柱６が設けられ、柱６の後方約４０ｃｍには草むら４がある。

従来技術の超音波センサを用いて、柱６は通常問題なく検出できる。しかし、これでは草むら４を検出することはできない。これは、車両２と草むら４との間隔がまだ比較的大きい場合には、このような超音波センサでは周囲ノイズと区別できない複数の音の反射を、草むらが同時に発生させるためである。

これに対して、本発明にかかる物体認識装置または本発明にかかる方法では、柱６と草むら４の両方を迅速に認識することができる。

図２は、本発明にかかる物体認識装置の一実施形態のフィルタリング装置をブロック図で概略的に示したものである。

図２のブロック図で概略的に示されたフィルタリング装置１００は、フィルタ入力部１０およびフィルタ出力部３０を有する。本発明にかかる物体認識装置のセンサによって検出された信号は、少なくとも１つの超音波検出シーケンスからフィルタ入力部１０に供給される。フィルタリング装置１００でフィルタリングされた信号は、解析装置に供給される。

フィルタリング装置１００は、さらに、検出された信号の振幅曲線を平均化する平均化ユニット１４を有する。図２に図示された実施形態によれば、平均化ユニット１４は、不変時定数１２を有するローパスフィルタである。

また、フィルタリング装置１００は、可変時定数３２を有する線形ローパスフィルタに基づいて設けられ、検出された信号をフィルタリングする、非線形フィルタリングユニット２４を有する。

非線形フィルタリングユニット２４でフィルタリングされた信号は、検出された信号の平均化された振幅曲線と区別するために部分１６に供給される。これらのフィルタリングされた信号は、さらに、時間遅延を伴うフィードバック部２６によって、これらのフィルタリングされた信号と検出された信号との差分が計算される偏差演算部１８にフィードバックされる。

偏差演算部１８からの結果は、部分２０で２乗され、本発明にかかる可変時定数を計算する演算部２２に供給される。

可変時定数の計算または設定のために、検出された信号の平均化された振幅曲線は、伝送部２８によってさらに演算部２２に供給される。

図３は、２つのグラフ４０、５０の概略図であり、上側のグラフ４０は、センサによって検出された信号の平均化された振幅曲線を表しており、これは、例えば、従来技術の適応的閾値から生じるものである。下側のグラフは、図２による本発明にかかる物体認識装置の実施形態のフィルタリング装置の出力信号の振幅曲線を表している。

２つの図の横軸は時間（秒）であり、対応する縦軸は振幅（ｄＢＡ）である。上側の図では、縦軸のゼロ点が高さオフセットされている。

図３からわかるように、駐車場８の地面の凹凸により、２つのグラフでは約５ｍｓ～１０ｍｓのエコー４２が発生する。柱６の反射によって、強い振れ４４が約１８ｍｓで発生する。

約２．５ｍｓ後、この強いエコー４４に、草むら４に起因する他のエコー４６が続く（時間窓６０を参照）。これは、従来技術に対応する上側のグラフ４０では認識できないが、本発明にかかる物体認識装置に対応する下側のグラフ５０では認識できる。

本発明を、好ましい実施例を参照して上記で十分に説明したが、本発明はこれらの実施例に限定されず、種々の方法の変更が可能である。特に、記載された可変時定数は、例示的に説明されるだけであり、限定的に説明されるものではない。

Claims (10)

1. 車両（２）用物体認識装置であって、少なくとも１つのセンサ、特に超音波センサと、前記センサおよびフィルタリング装置（１００）が共通のハウジング内に配置できるフィルタリング装置（１００）と、解析装置と、を有し、前記センサによって、認識すべき物体（４、６）からの信号を検出し、前記フィルタリング装置（１００）によって、前記検出された信号をフィルタリングし次いで前記解析装置に供給し、前記解析装置は、前記フィルタリング装置（１００）によってフィルタリングされ、供給された信号を解析することによって前記物体（４、６）を認識するように構成されている車両（２）用物体認識装置であって、
   － 前記フィルタリング装置（１００）は、前記検出された信号の振幅曲線を平均化するように構成された平均化ユニット（１４）を有し、
   － 前記フィルタリング装置は、可変時定数（３２）を有する線形ローパスフィルタに基づいて設けられ、前記検出された信号をフィルタリングするように構成された、非線形フィルタリングユニット（２４）を有し、
   － 前記フィルタリング装置（１００）は、前記非線形フィルタリングユニット（２４）によってフィルタリングされた信号が供給され、前記平均化された振幅曲線と、前記非線形フィルタリングユニット（２４）によってフィルタリングされた信号とを区別するように構成された部分（１６）を有し、
   － 前記フィルタリング装置（１００）は、前記非線形フィルタリングユニット（２４）によってフィルタリングされた信号がさらに、フィードバックされ、前記非線形フィルタリングユニット（２４）によってフィルタリングされた信号と前記検出された信号との差分を計算するように構成された偏差演算部（１８）を有し、
   － 前記物体（４、６）の解析および認識のために、前記部分（１６）によって区別されて得られた、前記平均化された振幅曲線と前記非線形フィルタリングユニット（２４）によってフィルタリングされた信号との差分に対応する値曲線は、前記解析装置に供給され、
   － 前記偏差演算部（１８）によって計算された、前記非線形フィルタリングユニット（２４）によってフィルタリングされた信号と前記検出された信号との差分に基づいて、および前記平均化された振幅曲線に基づいて、前記可変時定数（３２）が設定される、物体認識装置。
2. 前記非線形フィルタリングユニット（２４）によってフィルタリングされた信号と前記検出された信号との差分の二乗と、所定の最小時定数と、所定の最大時定数と、所定の公差幅と、前記所定の最小時定数と前記所定の最大時定数との間の移行を決定する傾きと、によって、前記可変時定数（３２）が設定されることを特徴とする、請求項１に記載の物体認識装置。
3. 前記傾きは、前記平均化された振幅曲線において得られる振幅値の二乗の逆数に比例することを特徴とする、請求項２に記載の物体認識装置。
4. 前記可変時定数（３２）は、前記フィルタリングされた信号と前記検出された信号との間の二乗偏差が所定の公差幅内にある場合に、所定の最大時定数として設定されることを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の物体認識装置。
5. 前記平均化ユニット（１４）はローパスフィルタ、移動平均法を実行するユニット、または適応的閾値法を実行するユニットであることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の物体認識装置。
6. 前記非線形フィルタリングユニットは、前記可変時定数（３２）を計算するように構成された演算部（２２）を有し、前記非線形フィルタリングユニット（２４）は、前記可変時定数（３２）を設定するために、時間遅延を伴う前記フィルタリングされた信号を前記演算部（２２）にフィードバックするように構成されたフィードバック部（２６）を有し、前記非線形フィルタリングユニット（２４）は、前記可変時定数（３２）を設定するために、前記平均化された振幅曲線を前記演算部（２２）に伝送するように構成された伝送部（２８）を有することを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載の物体認識装置。
7. 前記センサによって、前記センサから０．１～２０ｍ、特に１～６ｍ離れた前記物体（４、６）からの信号を検出することを特徴とする、請求項１から６のいずれか一項に記載の物体認識装置。
8. 前記物体（４、６）の種類および性質を決定するため、さらなるセンサによって、光信号が検出することを特徴とする、請求項１から７のいずれか一項に記載の物体認識装置。
9. 車両（２）用物体（４、６）認識方法であって、
   － センサ、特に超音波センサよって、認識すべき物体（４、６）からの信号を検出するステップと、
   － フィルタリング装置（１００）によって前記検出された信号をフィルタリングするステップと、
   － 前記フィルタリング装置（１００）によってフィルタリングされた信号を解析装置に供給するステップと、
   － 前記解析装置によって前記フィルタリング装置（１００）によってフィルタリングされ、供給された信号を解析するステップと、
   － 前記解析装置によって前記物体を認識するステップと、
   を有する方法において、
   － 前記フィルタリング装置（１００）は、前記検出された信号の振幅曲線を平均化する平均化ユニット（１４）を有し、
   － 前記フィルタリング装置（１００）は、可変時定数（３２）を有する線形ローパスフィルタに基づいて設けられ、前記検出された信号をフィルタリングする、非線形フィルタリングユニット（２４）を有し、
   － 前記フィルタリング装置（１００）は、前記非線形フィルタリングユニット（２４）によってフィルタリングされた信号が供給され、前記平均化された振幅曲線と前記非線形フィルタリングユニット（２４）によってフィルタリングされた信号とを区別するように構成された部分（１６）を有し、
   － 前記フィルタリング装置（１００）は、前記非線形フィルタリングユニット（２４）によってフィルタリングされた信号がさらに、フィードバックされ、前記非線形フィルタリングユニット（２４）によってフィルタリングされた信号と前記検出された信号との差分を計算するように構成された偏差演算部（１８）を有し、
   － 前記物体の解析および認識のために、前記部分（１６）によって区別されて得られた、前記平均化された振幅曲線と前記非線形フィルタリングユニット（２４）によってフィルタリングされた信号との差分に対応する値曲線が前記解析装置に供給され、
   － 前記偏差演算部（１８）によって計算された、前記非線形フィルタリングユニット（２４）によってフィルタリングされた信号と前記検出された信号との差分に基づいて、および前記平均化された振幅曲線に基づいて、前記可変時定数が設定される方法。
10. 前記平均化された振幅曲線と前記非線形フィルタリングユニット（２４）によってフィルタリングされた信号の差に対応する値曲線が、負の差分値が無視されるように処理されることを特徴とする、請求項９に記載の方法。

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