JP7493104B2 - 超音波センサを用いたオブジェクトの高さを分類するための方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両の周辺領域内にあるオブジェクトの高さを分類するための超音波センサ手段を用いた方法に関する。

車両周辺部の周辺情報を、例えば、駐車の際に、他のオブジェクトまでの距離を捕捉するために、超音波センサを用いて捕捉することは、既知である。

超音波センサ類は、超音波のランタイムに基づいて、距離情報を与えるが、検出されたオブジェクトの高さに関する情報は、得られない。

高さ情報は、他のセンサ類、例えば、カメラなどによって割り出されることができる。

高さ情報を他のセンサ類を用いて割り出すことの不利な点は、付加的なハードウェアが必要になり、技術的なコストが増えることにある。更に、高さ情報を得るためには、異なるセンサ類から提供される情報を、統一乃至融合しなければならない。これには、付加的な計算キャパシティが必要であり、技術的コストが更にアップする。

これらを起点とした本発明の課題は、必要となるハードウェアコストが低く、よって安価な、超音波センサ手段を用いた方法を提供することにある。

この課題は、独立請求項１記載の特徴を持つ方法によって達成される。好ましい実施形態は、従属請求項の対象である。オブジェクトの高さ分類システムは、並列請求項１０、並びに、この様なシステムを装備した車両は、並列請求項１５の対象である。

第一アスペクトによれば本発明は、車両の周辺領域内にあるオブジェクトの高さを、車両に搭載されている超音波センサ類を用いて分類するための方法に関する。本方法は、以下のステップを包含している：

先ず、送信サイクルにおいて、超音波シグナルが、車両の超音波センサから送信される。その際、該超音波センサは、限定的な受信範囲を有している。この範囲は、どの程度の間隔まで、オブジェクトを該超音波センサによって検出可能であるかを示すものである。

送信サイクル後、その時点において超音波シグナルの反射されたシグナル部分が受信される受信サイクルが実施される。該受信サイクルは、少なくとも超音波センサの二倍の受信範囲に相当するランタイムを有するエコーの受信を可能にする受信時間枠を有している。これにより、オブジェクトとセンサとの間の多重反射に由来するエコーも検出できるようになる。

続いて、特に受信サイクルの終了後、受信サイクル内に少なくとも第一及び第二エコーが受信されたか否かが確認されるが、第二エコーのランタイムは、第一エコーのランタイムの整数倍に相当する。第一エコーのランタイムの整数倍のランタイムを有する第二エコーが認識された場合、これは、第二エコーが、多重反射のために、センサとオブジェクト間の道程を二回走破したことの間接的証拠である。更には、第二エコーが、第一エコーよりも小さなシグナル振幅を有しているか否かを、特に、第二エコーのシグナル振幅が、第一エコーのシグナル振幅の５０％未満であるか否かを確認することができる。これは、第二エコーが、多重反射に由来するものであることの更なる間接的証拠である。

最後に、検出されたオブジェクトが、少なくとも第一と第二エコーが、但し、第二エコーのランタイムが第一エコーのランタイムの整数倍であった場合において、受信されたか否かに基づいて高さクラスに分類帰属される。この分類規則は、少なくとも、車両のセンサが配置されている高さと同じ、或いは、それよりも高い高さを有するオブジェクトは、多重反射の要因となるが、それよりも低いオブジェクトは、超音波シグナルの伝播方向が斜めであるため、多重反射の要因とはならないと言う知見に基づいている。

本発明に係る方法の技術的長所は、超音波センサによって提供される情報のみに基づいて、オブジェクトの高さ分類が可能になり、オブジェクトの高さ分類に必要な手間が有意に削減できる所にある。

ある実施例によれば、あるオブジェクトは、第一エコーのランタイムの整数倍に相当するランタイムを有する第二エコーが認識された場合、高いオブジェクトに分類されるが、その高いオブジェクトは、少なくとも、車両において超音波センサが配置されている鉛直に計った高さと同じ高さを有している。この様な高いオブジェクトは、好ましくは本質的に水平面において起こる、センサ乃至車両とオブジェクト間の多重反射を可能にする。よって多重反射がある場合、オブジェクトは、少なくともセンサ高さに相当する高さを有していると想定できる。

ある実施例によれば、あるオブジェクトは、第一エコーのランタイムの整数倍に相当するランタイムを有する第二エコーが認識されなかった場合、低いオブジェクトに分類されるが、その低いオブジェクトは、車両において超音波センサが配置されている鉛直に計った高さよりも低い高さを有している。この分類規則は、多重反射を起こさないオブジェクトは、超音波シグナルの反射されたシグナル部分が、斜め下方向からセンサに当たり、更なる反射が、斜め上方向に反射するため、通常、センサ高さよりも低いことを利用している。

ある実施例によれば、あるオブジェクトは、第一エコーのランタイムの整数倍に相当するランタイムを有する第二エコーが少なくとも一つ認識されなかった場合、高いオブジェクトに分類されるが、その高いオブジェクトは、車両において超音波センサが配置されている鉛直に計った高さと同じ乃至高い高さを有しており、且つ、該センサに対するオブジェクトの間隔は、２ｍ以下、特に好ましくは１．５ｍ以下である。これにより、受信サイクルの時間枠を広げることなく、二重反射を捕捉することが可能になる。

ある実施例によれば、一受信サイクル内において、少なくとも三つのエコーが受信され、但し、第二エコーのランタイムが、第一エコーのランタイムの整数倍であり、且つ、第三エコーが、第一エコーのランタイムの公倍数ではないランタイムを有している場合は、二つのオブジェクトが検出されるが、第一エコーと第二エコーに帰属された第一オブジェクトは、高いオブジェクトに分類され、第三エコーに帰属された第二オブジェクトは、低いオブジェクトに分類される。即ち、一つのオブジェクトが、多重反射を起こし、それ以外のものは、起こさない場合、多重反射を引き起こさないオブジェクトは、他のオブジェクトの前方にあり、且つ、低いはずである、なぜならば、そうでなければ、隠れているはずだからである。これは、複数のオブジェクトが、超音波センサを基準として、同じ乃至本質的に同じラジアル方向に、即ち、同じ乃至本質的に同じ方位角に配置されている場合に適用できる。

ある実施例によれば、先に説明した実施例から更に、第一及び第二オブジェクトが、超音波センサを基準として同じ方位角を有しているか否かも確認される。これは、例えば、三辺測量によって、車両のオブジェクトに対するラジアル方向速度成分に由来するドップラー効果の割出しによって、及び／或いは、捕捉されたオブジェクトを特定の時間（例えば、カルマンフィルタを用いて）トラッキングすることによって実施可能である。

ある実施例によれば、該車両は、第一方法としての上述の高さ分類方法に加え、高さを分類する第二方法も提供できる計算ユニットを備えている。オブジェクトの高さ分類は、第一及び第二方法の分類結果の加重された組み合わせを基にして実施される。これにより、高さ分類の信頼性を増すことができる。二つよりも多くの高さ分類方法の結果を、分類結果の加重された組み合わせに基づいて総分類結果を得るために、組み合わせることも可能であることは言うまでも無い。

ある実施例では、その加重ファクタを基にして第一及び第二方法の分類結果の加重された組合せを実施するための加重ファクタを得るために、及び／或いは、それを割出後に変更するために、機械学習法を用いている。トレーニングフェーズ中に認識された統計学的関係を基にトレーニングフェーズ後に分類結果の加重された組み合わせが実施される様に、好ましくは、トレーイングデータを基に、ニューラルネットワークがトレーニングされる。

ある実施例によれば、複数の異なる入力情報を基に、高さ分類結果を得るために、機械学習法が、使用される。入力情報としては、以下の様な例を挙げることができる：
－送信された超音波シグナルに帰属された多重反射の数；
－受信されたエコー（複数可）の振幅；
－エコーのトラッキングによって得られた特徴、例えば、カルマン利得（ゲイン）；振幅分散；間隔分散；の平均値など
－捕捉されたオブジェクトの前に他のオブジェクトがあると言う事実の考慮；
－最新の捕捉シナリオ；

この様な入力情報は、様々なシナリオにおいて捕捉され、ニューラルネットワークのトレーニングに用いることができる。

ある実施例によれば、その時点の走行状況に依存して、先ず、捕捉シナリオが割出される。該割り出された捕捉シナリオを基にして、その割り出された捕捉シナリオにおいて高さの分類を可能にする、少なくとももう一つの高さ分類方法の選択が実施される。これにより、それぞれ認識された捕捉シナリオに基づいた更なる高さ分類方法の選択が、可能になる。捕捉シナリオは、例えば、走行方向が、検出されたオブジェクトに対して並行なのか、鉛直なのかを示すことができる。

ある実施例によれば、車両のその時点における走行状況を特定の捕捉シナリオに帰属させる確率を与える確率値に基づいて、正確には、条件付き確率値の合計に基づいて、あるオブジェクトを、特定の高さグループにグループ化する確率が、算出されるが、該条件付き確率値は、特定の捕捉シナリオが起こっている条件下において、あるオブジェクトが、どの特定の高さカテゴリーに帰属されるのかを、それぞれ示している。これにより、走行シナリオのある特定の走行状況への誤った帰属に起因する高さ分類におけるエラー乃至不正確さを、効果的に回避、或いは、少なくとも低減することができる。

更なるアスペクトによれば、本発明は、オブジェクトの高さを分類するためのシステムに関する。該システムは、少なくとも一つの超音波センサと、該超音波センサから提供された情報を評価できる様に構成された計算ユニットを包含している。そのため該システムは、以下のステップを実施できる様に構成されている：
ａ）送信サイクル内において、車両の超音波センサによって超音波シグナルを照射するステップ；
ｂ）受信サイクルを実施するステップ、但し、該受信サイクルは、少なくとも超音波センサの二倍の受信範囲に相当するランタイムを有するエコーの受信を可能にする受信時間枠を有している；
ｃ）該受信サイクル内に少なくとも第一及び第二エコーが受信されたか否かを確認するステップ、但し、第二エコーのランタイムは、第一エコーのランタイムの整数倍に相当する；
ｄ）検出されたオブジェクトを、少なくとも第一と第二エコーが、受信されたか否かに依存して、高さクラスに分類するステップ、但し、第二エコーのランタイムは、第一エコーのランタイムの整数倍である。

本発明に係るシステムの技術的長所は、超音波センサによって提供される情報のみに基づいて、オブジェクトの高さ分類が可能になり、オブジェクトの高さ分類に必要な手間が有意に削減できる所にある。

本システムのある実施例によれば、計算ユニットは、あるオブジェクトが、第一エコーのランタイムの整数倍に相当するランタイムを有する第二エコーが認識された場合に、高いオブジェクト－但し、該高いオブジェクトは、少なくとも、車両において超音波センサが配置されている鉛直に計った高さと同じ高さを有している－に分類する様に構成されている。この様な高いオブジェクトは、好ましくは本質的に水平面において起こる、センサ乃至車両とオブジェクト間の多重反射を可能にする。よって多重反射がある場合、オブジェクトは、少なくともセンサ高さに相当する高さを有していると想定できる。

本システムのある実施例によれば、計算ユニットは、あるオブジェクトが、第一エコーのランタイムの整数倍に相当するランタイムを有する第二エコーが認識されなかった場合に、低いオブジェクト－但し、該低いオブジェクトは、車両において超音波センサが配置されている鉛直に計った高さよりも低い高さを有している－に分類する様に構成されている。この分類規則は、多重反射を起こさないオブジェクトは、反射されたシグナル部分が、斜め下方向からセンサに当たり、更なる反射が、斜め上方向に反射するため、通常、センサ高さよりも低いことを利用している。

本システムのある実施例によれば、計算ユニットは、一受信サイクル内において、少なくとも三つのエコーを受信した、但し、第二エコーのランタイムが、第一エコーのランタイムの整数倍であり、且つ、第三エコーが、第一エコーのランタイムの公倍数ではないランタイムを有している場合には、二つのオブジェクトを検出する様に構成されている、但し、第一エコーと第二エコーに帰属された第一オブジェクトは、高いオブジェクトに分類され、第三エコーに帰属された第二オブジェクトは、低いオブジェクトに分類される。即ち、一つのオブジェクトが、多重反射を起こし、それ以外のものは、起こさない場合、多重反射を引き起こさないオブジェクトは、他のオブジェクトの前方にあり、且つ、低いはずである、なぜならば、そうでなければ、隠れているはずだからである。これは、複数のオブジェクトが、超音波センサを基準として、同じ乃至本質的に同じラジアル方向に、即ち、同じ乃至本質的に同じ方位角に配置されている場合に適用できる。

本システムのある実施例によれば、計算ユニットは、第一及び第二オブジェクトが、超音波センサを基準として同じ方位角を有しているか否かも確認する様に構成されている。

更なるアスペクトによれば本発明は、先に説明した実施例のうち何れか一つに係るオブジェクトの高さの分類を実施するためのシステムを備えた車両に関する。

本発明における「近似的に」、「実質的に」、或いは、「略」と言う表現は、正確な値から、それぞれ＋／－１０％、好ましくは、＋／－５％以内の誤差、及び／或いは、機能に対して有意性のない誤差であると解釈される。

本発明の発展形態、長所、及び、応用範囲は、実施例と図面に関する以下の説明によって示される。その際、全ての記述されている、及び／或いは、図示されている特徴は、それぞれにおいて、並びに、任意な組み合わせにおいて、各請求項、或いは、その参照元との組み合わせからは独立して、本発明の対象である。尚、請求項の内容も明細書の構成要素とする。

以下本発明を、図面と実施例に基づいて詳しく説明する。図の説明：

図１は、例示的且つ概略的に、超音波センサを備えた車両と、検出された低いオブジェクトにおける反射、並びに、センサ乃至車両の領域における更なる反射の結果である超音波シグナルの拡散を； 図２は、例示的且つ概略的に、超音波センサを備えた車両と、検出された高いオブジェクトにおける反射、並びに、センサ乃至車両における多重反射の結果である超音波シグナルの拡散を； 図３は、例示的且つ概略的に、超音波センサを備えた車両と、検出された低いオブジェクトにおける複数の反射、並びに、検出された高いオブジェクトにおける複数の反射の結果である超音波シグナルの拡散を；そして、 図４は、オブジェクトの高さを分類するための方法のステップを明確にするフローチャート例を示している。

図１は、車両１の超音波センサ２を用いて、超音波センサ２の高さｈよりも低いオブジェクト３を捕捉した捕捉状況の例を示している。この際、高さｈは、例えば、超音波センサ２の中央と路面の高さの間隔として測定される。

図１からも明らかな様に、超音波シグナルＳ１は、斜め下方の低いオブジェクト３に向かって照射され、反射し、超音波センサ２へと戻ってくる。反射して戻ってきた超音波シグナル部分Ｓ１ｒは、超音波センサ２において再び反射し、二重反射した超音波シグナル部分Ｓ１ｒ_２として、斜め上方へと反射される。これにより、二重反射した超音波シグナル部分Ｓ１ｒ_２は、オブジェクト３には戻ることはない。

図２は、車両１の超音波センサ２を用いて、超音波センサ２と少なくとも同じ高さの、或いは、より高いオブジェクト４を捕捉した更なる捕捉状況の例を示している。このケースでは、図２の矢印が示唆する如く、超音波センサ２とオブジェクト４との間の多重反射は起こり得る。超音波センサ２から照射された超音波シグナルＳ１は、オブジェクト４から反射し、再び超音波センサ２に対して、オブジェクト４から再び反射される様に当たり得る。これにより、超音波センサ２とオブジェクト４との間に、徐々にシグナル振幅が減少する特徴を示す多重反射が起こり得る。尚、この多重反射は、それぞれ反射して戻ってきた超音波シグナル部分Ｓ１ｒの伝播パスの整数倍のそれを有していることを特徴としているため、多重反射の一義的な認識は、保証されている。

本発明では、ある送信サイクル後に反射されたシグナル部分が受信できる時間枠は、この様な多重反射を検出できる様に選択されている。これは、受信サイクルの時間枠が、少なくとも、超音波センサ２の受信半径の数倍の伝播パスを走破した反射シグナル部分を受信できる様に長めに設定されていることを意味する。

オブジェクトの高さを分類するため、本発明では、一つの受信サイクル内において超音波シグナルの複数の整数倍のランタイムを有するエコーが受信されたか否かを確認する。少なくとも一つの第一及び第二エコーが受信され、且つ、第二エコーのランタイムが第一エコーのランタイムの整数倍である場合は、オブジェクトは、高いオブジェクト４として分類される、即ち、少なくとも超音波センサ２の高さｈ同じ、或いは、より高い高さを有している。整数倍のランタイムを有する多重反射が認識されなかった場合、低いオブジェクト３における反射であることが推測できる。

更に、第二エコーが、第一エコーよりも小さなシグナル振幅を有しているか否かも確認される。これにより、第二エコーが、多重反射の結果か否かということも確認できる、なぜなら、多重反射は、シグナル振幅の減衰を引き起こすからである。

図３は、低いオブジェクト３と高いオブジェクト４の双方が超音波センサ２によって捕捉される捕捉状況を示しているが、低いオブジェクト３は、超音波センサ２のラジアル方向に対して、高いオブジェクト４と超音波センサ２との間に存在している。

車両１は、検出されたオブジェクトの車両１に対する相対的な方位角を割り出すための計算ユニットを有している。方位角の割出しは、例えば、複数の超音波センサを用いた三辺測量、車両１のラジアル方向速度成分に起因するドップラー偏移の割出し、及び／或いは、捕捉されたオブジェクトを特定の時間、トラッキングすることによって実施可能である。

周辺情報を少なくとも一つの超音波センサ２の情報に基づいた周辺情報を提供する車両の計算ユニットは、少なくとも二つのオブジェクト３，４が、超音波センサ２を基準として同じラジアル方向に配置されているか、一つの受信サイクル内に少なくとも三つの超音波エコーを割り出すことができるか、但し、第二超音波エコーが、第一エコーのランタイムの整数倍のランタイムを有しており、且つ、第三超音波エコーが、シングルエコーであり、即ち、第三超音波エコーのランタイムの整数倍のランタイムを有するエコーが他に存在していないことを確認できる様に構成されていることができる。

オブジェクト４は、多重反射を引き起こすが、オブジェクト３はそれを引き起こさず、且つ、オブジェクト３，４が、超音波センサ２を基準として同じラジアル方向にある場合、オブジェクト３は、低いオブジェクトであり、オブジェクト４は、高いオブジェクトであることが推測できる。

更には、オブジェクトの高さを分類するための複数の方法を、様々な高さ分類方法の情報の組み合わせにより、より良い分類精度を達成するために、互いに組み合わせることにより、高さ分類を改善することができる。

複数の方法の組み合わせには、様々なやり方が可能である：

例えば、高さ分類結果を、様々な高さ分類方法から算出し、続いて、加重ファクタを用いることにより総合結果に組み合わせることができる。例えば、各々の高さ分類方法の推定精度の分散に依存した加重ファクタを用いることができる。この様にすることで、推定精度分散が小さい高さ分類方法に多く加重し、逆に低いものは少なく加重することができる。

代案的に、加重ファクタを、各々の方法の精度乃至堅牢性に関する情報を基に選択することも可能である。その際、高い推定精度乃至堅牢性を有している方法の加重ファクタを高く選択することができる。

推定精度や堅牢性に関する情報が無い場合、加重ファクタを同じに選択し、様々な高さ分類方法を、同じ加重で、総合結果に反映することもできる。

ある実施例では、ベイズの定理に基づいて、その時点の分類確率を過去に割り出された情報とそれに帰属する確率から割り出している。特に好ましくは、様々な高さ分類方法がそれぞれ、ある特定のオブジェクトを、どの高さクラスに帰属させるかに関する確率が提供される。異なる時間に割り出された複数の確率、即ち、異なる送信・受信サイクルにおける確率を組み合わせることもできる。

更に、複数の異なる高さ分類方法を一つの総合結果に組み合わせるために、機械学習法を用いることも可能である。要するに、例えば、後に、トレーニングされたニューラルネットワークに基づいて様々な高さ分類方法の結果から一つの分類結果を割り出すために、ニューラルネットワークを、様々な方法の高さ推定を用いてトレーニングすることも可能である。

更には、様々な高さ分類方法を、各々の走行状況に応じて組み合わせることも有利であり得る。要するに、例えば、直角駐車状況においては、車両があるオブジェクトの横を通過する様な走行状況（所謂、オブジェクト・スキャニング）の場合とは異なる高さ分類方法を用いることが可能である。各々の走行状況に応じた高さ分類方法を適切に選択するには、前提として、走行状況が正しく認識されなければならない。

しかしながら、走行状況の認識にはエラーが起こり得るため、高さ分類の際には、その時点の走行状況に関する情報のみならず、走行状況が誤って認識されるエラー確率に関する情報も用いることが有利であり得る。

この場合、以下の様に実施することが可能である：

先ず、その時点の走行状況に、全ての既知のシナリオをあてがう。要するに、その時点の走行状況において、様々なシナリオにおいてに基づいて、それぞれ、複数の高さ分類方法を実施し、それらの結果を総合結果に組み合わせる。これにより、その時点の走行状況に対して、複数の高さ分類結果を得ること、正確には、シナリオ毎に各々一つの高さ分類結果を得ることができる。高さ分類結果は、例えば、認識されたオブジェクトを特定の高さクラスへ帰属させる確率を与える。

続いて、前のステップで得られた各シナリオの高さ分類結果と、その時点の走行状況がそのシナリオに対応していることを示す確率とを関連付ける。この結果、特定のオブジェクトが、ある特定の高さ分類（例えば、高い）に帰属される確率が、以下の関係式から得られる：

式中：
ｐ（ｈｏｃｈ）：認識されたオブジェクトが高い確率；
ｐ（ｈｏｃｈ，Ｓｚ．ｎ）：認識されたオブジェクトがシナリオｎにおいて高い確率、但し、ｎ＝１，２，・・・
これは、以下と同義である：

式中：
ｐ（ｈｏｃｈ）：認識されたオブジェクトが高い確率；
ｐ（ｈｏｃｈ｜Ｓｚ．ｎ）：認識されたオブジェクトが、今シナリオｎである条件下において高い確率、但し、ｎ＝１，２，・・・
ｐ（Ｓｚ．ｎ）：走行状況が、シナリオｎに対応している確率。

ここでも、機械学習法を、それを基に高さ分類を実施するために用いることができる。要するに、例えば、ニューラルネットワークを用いることができるが、その時点の走行状況が、ある特定のシナリオに対応していることを、ニューラルネットワークの入力値として用い、認識されたオブジェクトが、どの高さカテゴリーにグループ化されるべきかを示す情報を出力値として提供する。

図４は、オブジェクトの高さを分類するための本発明に係る方法のステップを概略的に示している。

先ず、超音波シグナルが、車両１の超音波センサ２から、ある一回の送信サイクル中に照射される（Ｓ１０）。

続いて、受信サイクルが実施される。該受信サイクルは、少なくとも超音波センサ２の二倍の受信範囲に相当するランタイムを有するエコーの受信を可能にする受信時間枠を有している（Ｓ１１）。

次に、受信サイクル内に少なくとも第一及び第二エコーが受信されたか否かが確認される、但し、第二エコーのランタイムは、第一エコーのランタイムの整数倍に相当している（Ｓ１２）。

検出されたオブジェクトを、少なくとも第一と第二エコーが、受信されたか否かに依存して、高さクラスに分類する、但し、第二エコーのランタイムは、第一エコーのランタイムの整数倍である（Ｓ１３）。

本発明は、上記実施例によって説明された。しかしながら、特許請求項に定義されている請求範囲を逸脱することなく、数多くの変更やヴァリエーションが可能であることは、言うまでも無いことである。
なお、本願は、特許請求の範囲に記載の発明に関するものであるが、他の観点として以下を含む。
１．
車両（１）の少なくとも一つの超音波センサ（２）を用いたオブジェクト（３，４）の高さを分類するための方法であって、
ａ）送信サイクル内において、車両（１）の超音波センサ（２）によって超音波シグナルを照射するステップ（Ｓ１０）、
ｂ）受信サイクルを実施するステップ（Ｓ１１）であって、該受信サイクルは、少なくとも超音波センサ（２）の二倍の受信範囲に相当するランタイムを有するエコーの受信を可能にする受信時間枠を有している、ステップ（Ｓ１１）、
ｃ）該受信サイクル内に少なくとも第一及び第二エコーが受信されたか否かを確認するステップ（Ｓ１２）であって、第二エコーのランタイムは、第一エコーのランタイムの整数倍に相当する、ステップ（Ｓ１２）、
ｄ）検出されたオブジェクト（３，４）を、少なくとも第一と第二エコーが、受信されたか否かに依存して、高さクラスに分類するステップ（Ｓ１３）であって、第二エコーのランタイムは、第一エコーのランタイムの整数倍である、ステップ（Ｓ１３）、
を含む方法。
２．
あるオブジェクトが、第一エコーのランタイムの整数倍に相当するランタイムを有する第二エコーが認識された場合に、高いオブジェクト（４）に分類され、その高いオブジェクト（４）は、少なくとも、車両（１）において超音波センサ（２）が配置されている鉛直に計った高さ（ｈ）と同じ高さを有していることを特徴とする上記１に記載の方法。
３．
あるオブジェクトが、第一エコーのランタイムの整数倍に相当するランタイムを有する第二エコーが認識されなかった場合に、低いオブジェクト（３）に分類され、その低いオブジェクト（３）は、車両（１）において超音波センサ（２）が配置されている鉛直に計った高さ（ｈ）よりも低い高さを有していることを特徴とする上記１又は２に記載の方法。
４．
一受信サイクル内において、少なくとも三つのエコーが受信され、第二エコーのランタイムが、第一エコーのランタイムの整数倍であり、且つ、第三エコーが、第一エコーのランタイムの公倍数ではないランタイムを有している場合には、二つのオブジェクト（３，４）が検出されるが、第一エコーと第二エコーに帰属された第一オブジェクトは、高いオブジェクト（４）に分類され、第三エコーに帰属された第二オブジェクトは、低いオブジェクト（３）に分類されることを特徴とする上記１～３のうち何れか一つに記載の方法。
５．
付加的に、第一及び第二オブジェクト（３，４）が、超音波センサに対して同じ方位角を有しているか否かも確認することを特徴とする上記４に記載の方法。
６．
車両（１）が、第一方法としての上記１から５のうち何れか一つに係る高さ分類方法に加えて、少なくとも一つの更なる高さを分類するための第二の方法を提供し、且つ、第一及び第二の方法の分類結果の加重された組合せに基づいて高さ分類を実施する計算ユニットを有していることを特徴とする上記１～５のうち何れか一つに記載の方法。
７．
該加重ファクタを基にして第一及び第二方法の分類結果の加重された組合せを実施するための加重ファクタを得るために、及び／又は、それを割出後に変更するために、機械学習法を用いていることを特徴とする上記６に記載の方法。
８．
その時点の走行状況に依存して、先ず、捕捉シナリオが割り出され、該割り出された捕捉シナリオを基にして、その割り出された捕捉シナリオにおいて高さの分類を可能にする、少なくとももう一つの高さ分類方法の選択が実施されることを特徴とする上記６又は７に記載の方法。
９．
車両（１）のその時点における走行状況を特定の捕捉シナリオに帰属させる確率を与える確率値に基づいて、正確には、条件付き確率値の合計に基づいて、あるオブジェクトを、特定の高さグループにグループ化する確率を、算出し、該条件付き確率値は、特定の捕捉シナリオが起こっている条件下において、あるオブジェクトが、どの特定の高さカテゴリーに帰属されるのかを、それぞれ示していることを特徴とする上記１～８のうち何れか一つに記載の方法。
１０．
オブジェクト（３，４）の高さを分類するためのシステムであって、
少なくとも一つの超音波センサ（２）、並びに、超音波センサ（２）から提供された情報を評価するための計算ユニットを包含し、以下のステップ、
ａ）送信サイクル内において、車両（１）の超音波センサ（２）によって超音波シグナルを照射するステップ、
ｂ）受信サイクルを実施するステップであって、該受信サイクルは、少なくとも超音波センサ（２）の二倍の受信範囲に相当するランタイムを有するエコーの受信を可能にする受信時間枠を有している、ステップ、
ｃ）該受信サイクル内に少なくとも第一及び第二エコーが受信されたか否かを確認するステップであって、第二エコーのランタイムは、第一エコーのランタイムの整数倍に相当する、ステップ、
ｄ）検出されたオブジェクト（３，４）を、少なくとも第一と第二エコーが、受信されたか否かに依存して、高さクラスに分類するステップであって、第二エコーのランタイムは、第一エコーのランタイムの整数倍である、ステップ、
が実施できる様に構成されていることを特徴とするシステム。
１１．
あるオブジェクトが、第一エコーのランタイムの整数倍に相当するランタイムを有する第二エコーが認識された場合に、高いオブジェクト（４）に分類する様に、該計算ユニットが、構成されていて、該高いオブジェクト（４）は、少なくとも、車両（１）において超音波センサ（２）が配置されている鉛直に計った高さ（ｈ）と同じ高さを有していることを特徴とする上記１０に記載のシステム。
１２．
あるオブジェクトが、第一エコーのランタイムの整数倍に相当するランタイムを有する第二エコーが認識されなかった場合に、低いオブジェクト（３）に分類する様に、該計算ユニットが、構成されていて、該低いオブジェクト（３）は、車両（１）において超音波センサ（２）が配置されている鉛直に計った高さ（ｈ）よりも低い高さを有していることを特徴とする上記１０或いは１１に記載のシステム。
１３．
一受信サイクル内において、少なくとも三つのエコーが受信された、但し、第二エコーのランタイムが、第一エコーのランタイムの整数倍であり、且つ、第三エコーが、第一エコーのランタイムの公倍数ではないランタイムを有している場合には、二つのオブジェクト（３，４）を検出する様に、該計算ユニットが、構成されていて、第一エコーと第二エコーに帰属された第一オブジェクトは、高いオブジェクト（４）に分類され、第三エコーに帰属された第二オブジェクトは、低いオブジェクト（３）に分類されることを特徴とする上記１０から１２のうち何れか一つに記載のシステム。
１４．
第一及び第二オブジェクト（３，４）が、超音波センサを基準として同じ方位角を有しているか否かも確認する様に、該計算ユニットが、構成されていることを特徴とする上記１３に記載のシステム。
１５．
上記１０から１４のうち何れか一つに記載のシステムを備えた車両。

１ 車両
２ 超音波センサ
３ 低いオブジェクト
４ 高いオブジェクト
ｈ 高さ

Claims (13)

1. 車両（１）の少なくとも一つの超音波センサ（２）を用いたオブジェクト（３，４）の高さを分類するための方法であって、
   ａ）送信サイクル内において、車両（１）の超音波センサ（２）によって超音波シグナルを照射するステップ（Ｓ１０）、
   ｂ）受信サイクルを実施するステップ（Ｓ１１）であって、該受信サイクルは、少なくとも超音波センサ（２）の二倍の受信範囲に相当するランタイムを有するエコーの受信を可能にする受信時間枠を有している、ステップ（Ｓ１１）、
   ｃ）該受信サイクル内に少なくとも第一及び第二エコーが受信されたか否かを確認するステップ（Ｓ１２）であって、第二エコーのランタイムは、第一エコーのランタイムの整数倍に相当する、ステップ（Ｓ１２）、
   ｄ）検出されたオブジェクト（３，４）を、少なくとも第一と第二エコーが、受信されたか否かに依存して、高さクラスに分類するステップ（Ｓ１３）であって、第二エコーのランタイムは、第一エコーのランタイムの整数倍である、ステップ（Ｓ１３）、
   を含む方法において、
   一受信サイクル内において、少なくとも三つのエコーが受信され、第二エコーのランタイムが、第一エコーのランタイムの整数倍であり、且つ、第三エコーが、第一エコーのランタイムの公倍数ではないランタイムを有している場合には、二つのオブジェクト（３，４）が検出され、第一エコーと第二エコーに帰属された第一オブジェクトは、高いオブジェクト（４）に分類され、第三エコーに帰属された第二オブジェクトは、低いオブジェクト（３）に分類される、
   ことを特徴とする方法。
2. あるオブジェクトが、第一エコーのランタイムの整数倍に相当するランタイムを有する第二エコーが認識された場合に、高いオブジェクト（４）に分類され、その高いオブジェクト（４）は、少なくとも、車両（１）において超音波センサ（２）が配置されている鉛直に計った高さ（ｈ）と同じ高さを有していることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. あるオブジェクトが、第一エコーのランタイムの整数倍に相当するランタイムを有する第二エコーが認識されなかった場合に、低いオブジェクト（３）に分類され、その低いオブジェクト（３）は、車両（１）において超音波センサ（２）が配置されている鉛直に計った高さ（ｈ）よりも低い高さを有していることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. 付加的に、第一及び第二オブジェクト（３，４）が、超音波センサに対して同じ方位角を有しているか否かも確認することを特徴とする請求項１～３の何れか一項に記載の方法。
5. 車両（１）が、第一方法としての特許請求項１～４の何れか一項に係る高さ分類方法に加えて、少なくとも一つの更なる高さを分類するための第二の方法を提供し、且つ、第一及び第二の方法の分類結果の加重された組合せに基づいて高さ分類を実施する計算ユニットを有していることを特徴とする請求項１～４の何れか一項に記載の方法。
6. 該加重ファクタを基にして第一及び第二方法の分類結果の加重された組合せを実施するための加重ファクタを得るために、及び／又は、それを割出後に変更するために、機械学習法を用いていることを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. その時点の走行状況に依存して、先ず、捕捉シナリオが割り出され、該割り出された捕捉シナリオを基にして、その割り出された捕捉シナリオにおいて高さの分類を可能にする、少なくとももう一つの高さ分類方法の選択が実施されることを特徴とする請求項５又は６に記載の方法。
8. 車両（１）のその時点における走行状況を特定の捕捉シナリオに帰属させる確率を与える確率値に基づいて、正確には、条件付き確率値の合計に基づいて、あるオブジェクトを、特定の高さグループにグループ化する確率を、算出し、該条件付き確率値は、特定の捕捉シナリオが起こっている条件下において、あるオブジェクトが、どの特定の高さカテゴリーに帰属されるのかを、それぞれ示していることを特徴とする請求項１～７の何れか一項に記載の方法。
9. オブジェクト（３，４）の高さを分類するためのシステムであって、
   少なくとも一つの超音波センサ（２）、並びに、超音波センサ（２）から提供された情報を評価するための計算ユニットを包含し、以下のステップ、
   ａ）送信サイクル内において、車両（１）の超音波センサ（２）によって超音波シグナルを照射するステップ、
   ｂ）受信サイクルを実施するステップであって、該受信サイクルは、少なくとも超音波センサ（２）の二倍の受信範囲に相当するランタイムを有するエコーの受信を可能にする受信時間枠を有している、ステップ、
   ｃ）該受信サイクル内に少なくとも第一及び第二エコーが受信されたか否かを確認するステップであって、第二エコーのランタイムは、第一エコーのランタイムの整数倍に相当する、ステップ、
   ｄ）検出されたオブジェクト（３，４）を、少なくとも第一と第二エコーが、受信されたか否かに依存して、高さクラスに分類するステップであって、第二エコーのランタイムは、第一エコーのランタイムの整数倍である、ステップ、
   を実施できる様に構成されている、当該システムにおいて、
   一受信サイクル内において、少なくとも三つのエコーが受信され、第二エコーのランタイムが、第一エコーのランタイムの整数倍であり、且つ、第三エコーが、第一エコーのランタイムの公倍数ではないランタイムを有している場合には、二つのオブジェクト（３，４）を検出する様に、該計算ユニットが、構成されていて、第一エコーと第二エコーに帰属された第一オブジェクトは、高いオブジェクト（４）に分類され、第三エコーに帰属された第二オブジェクトは、低いオブジェクト（３）に分類される、
   ことを特徴とするシステム。
10. あるオブジェクトが、第一エコーのランタイムの整数倍に相当するランタイムを有する第二エコーが認識された場合に、高いオブジェクト（４）に分類する様に、該計算ユニットが、構成されていて、該高いオブジェクト（４）は、少なくとも、車両（１）において超音波センサ（２）が配置されている鉛直に計った高さ（ｈ）と同じ高さを有していることを特徴とする請求項９に記載のシステム。
11. あるオブジェクトが、第一エコーのランタイムの整数倍に相当するランタイムを有する第二エコーが認識されなかった場合に、低いオブジェクト（３）に分類する様に、該計算ユニットが、構成されていて、該低いオブジェクト（３）は、車両（１）において超音波センサ（２）が配置されている鉛直に計った高さ（ｈ）よりも低い高さを有していることを特徴とする請求項９又は１０に記載のシステム。
12. 第一及び第二オブジェクト（３，４）が、超音波センサを基準として同じ方位角を有しているか否かも確認する様に、該計算ユニットが、構成されていることを特徴とする請求項９～１１の何れか一項に記載のシステム。
13. 請求項９～１２の何れか一項に記載のシステムを備えた車両。

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