KR20220070320A - 특히 자동차 주변에 있는 물체를 분류하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

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미햐엘 슈만
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로베르트 보쉬 게엠베하
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Abstract

본 발명은, 초음파 센서 시스템을 이용하여, 특히 자동차 주변에 있는 물체를 분류하기 위한 방법을 제안하며, 상기 초음파 센서 시스템은 공간적으로 분산 배치된 복수의 초음파 센서를 갖는다. 복수의 측정이 특히 연속으로 수행되며, 측정 시 각각 초음파 센서 중 하나에 의해 초음파 신호가 방출되고, 복수의 반사 에코 신호, 이른바 다중 에코를 갖는 신호가 초음파 센서 중 적어도 하나에 의해 수신되며, 상기 수신된 에코 신호는 물체에 할당된다.
수신된 에코 신호로부터 복수의 특징이 결정될 수 있다. 본 발명에 따르면, 물체는 상기 특징들 중 적어도 2개의 조합에 따라 특히 보행자로 분류된다.

Description

특히 자동차 주변에 있는 물체를 분류하기 위한 방법 및 장치
본 발명은, 초음파 센서 시스템을 이용하여, 특히 자동차 주변에 있는 물체를 분류하기 위한 방법 및 장치에 관한 것으로, 상기 초음파 센서 시스템은 공간적으로 분산 배치된 복수의 초음파 센서를 갖는다.
EP2908153 A2호로부터, 초음파를 사용하여 자동차 주변 영역에 있는 동적 물체를 인식하기 위한 장치가 공지되어 있으며, 이 장치는 서로 미리 정해진 거리를 두고 배치되어 송신기 및 수신기로서 작용하는 2개 이상의 센서 요소를 구비한 센서 어레이를 포함한다. 검출된 움직이는 물체는 미리 정의된 모델과의 비교를 통해 그 궤적과 속도에 기반하여 예컨대 보행자로 분류된다.
DE 112016003462 T5호로부터, 차량 전방의 장애물을 검출하도록 구성된 초음파 센서 및 차량 전방 영역의 이미지를 촬영하도록 구성된 단안 카메라(monocular camera)를 포함하는 차량 제어 장치가 공지되어 있다. 제어 장치는 차량 주행 중에 단안 카메라로 촬영되는 영상을 기반으로 차량 전방의 장애물 존재 유무를 판단하고, 초음파 센서에 의한 물체의 검출 또는 비검출 여부와 단안 카메라로 촬영된 이미지를 기반으로 판단되는 장애물 존재 유무의 조합에 따라 차량의 구동력을 제어한다.
DE 102016124157 A1호는 자동차 주변 영역에서 예컨대 보행자와 같은 충돌 가능성이 있는 물체에 따라 자동차의 제동 필요성을 판단하는 방법을 보여준다.
본 발명의 과제는, 초음파 센서 시스템에 기반하여 가능한 한 신뢰성 있는, 자동차 주변 영역의 보행자 인식을 구현하는 것으로 간주할 수 있다.
상기 과제는 독립항들에 따른 방법 및 장치에 의해 해결된다. 종속항들은 본 발명의 바람직한 실시예들을 기술한다.
본 발명은, 초음파 센서 시스템을 이용하여, 특히 자동차 주변에 있는 물체를 분류하기 위한 방법을 제안하며, 상기 초음파 센서 시스템은 공간적으로 분산 배치된 복수의 초음파 센서를 갖는다.
초음파 센서 시스템은 예를 들어 자동차에 제공된 운전 또는 주차 지원 시스템의 일부일 수 있다. 이 경우, 초음파 센서는 예를 들어 자동차의 전면 및/또는 후면 범퍼에 분포될 수 있다.
각각의 초음파 센서는, 초음파 신호를 방출하고 물체에서 반사된 초음파 신호를 수신하도록 구성될 수 있다. 물체에서 반사되어 수신된 초음파 신호의 전파 시간을 이용하여 공지된 방식으로 물체까지의 거리가 결정될 수 있다. 넓게 펼쳐지고 구조화된 물체(extended structured objects)는 이른바 다중 에코를 생성할 수 있다. 이 경우, 송신된 초음파 신호는 물체의 상이한 지점들에서 반사되며, 송신된 초음파 신호로부터 전파 시간이 각각 상이한 복수의 에코 신호가 초음파 센서에 의해 수신될 수 있다.
상기 방법은 하기의 단계를 포함한다:
복수의 측정이 특히 연속으로 수행되며, 측정 시 각각 초음파 센서 중 하나에 의해 초음파 신호가 방출되고, 복수의 반사 에코 신호, 이른바 다중 에코를 갖는 신호가 초음파 센서 중 적어도 하나에 의해 수신되며, 상기 수신된 에코 신호는 물체에 할당된다.
수신된 에코 신호로부터 복수의 특징이 결정될 수 있다:
- 수행된 측정 수와 관련하여, 거리(d)가 미리 정해진 거리 임계값을 초과하는 빈도를 나타내는 제1 특징으로서, 이때 거리(d)는 시간상 처음 수신된 측정의 에코 신호와 마지막으로 수신된 에코 신호 사이의 거리에 상응함;
- 상기 거리(d)의 분산을 나타내는 제2 특징;
- 초음파 센서를 통한 측정당 수신된 에코 신호 수의 분포를 나타내는 제3 특징;
- 물체와 관련한 초음파 센서의 배향을 나타내는 제4 특징;
- 복수의 측정을 통한 제1 물체 거리의 분산을 나타내는 제5 특징으로서, 시간상 처음 수신된 각각의 특정 에코 신호에 대해 연관된 제1 물체 거리가 계산되고, 상기 분산의 결정 시 특히 물체의 접근이 고려됨;
- 수신된 에코 신호와 송신된 초음파 신호의 상관관계를 나타내는 제6 특징;
- 에코 신호의 진폭을 나타내는 제7 특징;
- 반사점의 분포를 나타내는 제8 특징으로서, 각각의 반사점은 측정된 물체 위치를 지시함.
언급된 모든 특징은 물체의 분류를 가능케 하고, 특히 소정의 확률로 보행자 및 연석 또는 예컨대 자동차의 자동 또는 보조 비상 제동 기능과 관련이 없는 여타의 물체와 구분할 수 있도록 한다. 어떤 단일 특징도 그 자체만으로 다른 특징을 부가하지 않고 물체가 보행자인지 아닌지에 대해 신뢰할 수 있는 진술을 할 수 있을 만큼 충분히 명확하지 않다. 그러므로 본 발명에 따르면, 언급된 특징들은 논리적으로 또는 통계적으로 서로 조합된다.
본 발명에 따르면, 물체는 상기 특징들 중 적어도 2개의 조합에 따라 특히 보행자로 분류된다. 여기서 조합이란, 예를 들어 특정 임계값이 초과되는지 또는 미달되는지의 여부, 또는 예컨대 연속하는 복수의 측정 시 특징의 특정 분포 또는 분포의 분산이 관찰되는지의 여부에 대해 상기 특징이 평가됨을 의미한다. 그런 다음, 고려된 각각의 특징은, 예를 들어 물체가 보행자일 확률을 제시함으로써, 분류를 확정하는 데 특정한 기여를 할 수 있다.
그 대안으로 또는 추가로, 특징은 머신 러닝을 위해 데이터베이스를 통해 훈련된 소위 분류기(예: 신경망, 의사 결정 트리 등)의 입력 신호로 사용될 수 있다.
특히, 제1 특징과 제3 특징을 조합하면 다음과 같이 물체를 보행자로 신뢰성 있게 분류할 수 있다: 제1 특징에 따라, 다중 에코의 시간상 처음 검출된 에코 신호와 마지막으로 검출된 에코 신호 사이의 거리(d)가 미리 정해진 거리 임계값을 초과하는 빈도가 특히 높고, 즉, 빈도 임계값을 초과하고, 제3 특징에 따른 분포가 특정 초음파 센서, 특히 초음파 센서 중 단 하나만 또는 일부만, 특히 인접하여 배치된 초음파 센서들만 측정당 복수의 에코 신호를 수신한 것으로 나타나는 경우, 물체는 보행자로 분류된다.
본 발명은 구조화된 물체로서의 보행자가 다양한 부위에서, 예를 들어 발, 몸통, 머리 및/또는 팔에서 초음파를 반사한다는 인식에 기초한다. 이러한 특성으로 인해, 단일 초음파 측정을 통해 일반적으로 시간상 또는 거리상 서로 연속하는 복수의 에코 신호(반사, 다중 에코)를 얻는다. 이 경우, 시간상 처음 수신된 신호와 시간상 마지막으로 수신된 신호 사이의 거리(d)가 상대적으로 큰 것이 특징이며, 특히 연석과 같이 높이가 낮은 물체의 경우보다 더 크다. 이는 예를 들어, 초음파 센서에서 볼 때 서로 멀리 떨어져 있는 상이한 신체 부위가 송신된 초음파 신호를 반사한다는 데 기인할 수 있다. 또한, 상기 상대 거리(d)는 특히 연속 측정 시퀀스를 고려할 때 보행자의 움직임에 의해 크게 변동될 수 있는데, 이러한 효과는 또한, 매 측정 시 송신된 초음파 신호가 보행자의 동일한 지점에서 반사되지 않는다는 데 기인한다.
그에 따라, 반사하는 물체를 분류하기 위한 제1 특징으로서, 물체에 할당되는 총 측정 횟수와 관련하여 다중 에코가 측정되는 빈도 및 거리(d)가 큰 빈도, 즉, 상기 거리가 특정 임계값보다 큰 빈도가 사용된다(제1 특징).
또한, 분류를 위한 제2 특징으로서, 거리(d)가 얼마나 크게 변동하는지, 즉, d의 분산이 얼마나 큰지가 결정될 수 있다.
특정 연석 구조물(예: 후방에 잔디 포장재가 있는 연석)은 보행자와 유사한 에코 신호, 특히 다중 에코를 발생시킬 수 있다. 그러나 보행자는, 주 측정 축이 실질적으로 보행자를 향해 정렬되거나 주 측정 축이 보행자에 대해 가급적 작은 각도를 갖는 초음파 센서의 경우에만 수신된 다중 에코의 누적을 갖는다. 주 측정 축이 보행자에 대해 더 큰 각도를 갖는 초음파 센서에서는, 다중 반사 에코 신호가 신호 전파 경로로 인해 종종 약하고, 그에 따라 다중 반사가 수신되지 않거나 약간만 수신된다. 이와 관련하여, 보행자에게서는 특히 초음파 센서 중 하나만 또는 인접한 2개의 초음파 센서를 사용하여 일반적인 다중 에코의 빈번한 발생을 감지할 수 있는 반면, 예를 들어 반사하는 물체로서의 연석에서는 이러한 분포가 관측될 수 없다. 따라서 제3 특징으로서 초음파 센서를 통해 측정당 수신된 에코 신호 수의 분포가 검출된다. 즉, 초음파 센서들 중 측정당 복수의 에코 신호를 수신하는 것과 수신하지 않는 것이 검출된다. 바람직하게는, 제3 특징에 따른 분포가 특정 초음파 센서, 특히 초음파 센서 중 단 하나만 또는 일부만, 특히 인접하여 배치된 초음파 센서들만 측정당 분류될 물체에 기여한 복수의 에코 신호를 수신한 것으로 나타나는 경우, 반사하는 물체는 보행자로 분류된다. 이 경우, 복잡한 현장(scene)에서는 다른 초음파 센서도 에코 신호를 검출할 수 있지만, 예를 들어 삼각 측량에 의해 결정될 수 있는 공간에서의 위치를 토대로 분류할 물체에 할당되는 에코 신호는 검출할 수 없다는 점이 고려된다.
제4 특징에 따라, 물체와 관련한 초음파 센서의 배향이 결정될 수 있다. 또한, 이로써 다중 에코 신호는 종종 매우 약해서 매우 민감하도록 세팅된 센서 시스템에서만 검출될 수 있다는 점도 고려될 수 있다. 따라서 이러한 초음파 신호(다중 에코)의 수신은 초음파 센서들 간에 매우 상이할 수 있다. 그러므로 선택적으로, 통계를 구하기 위해, 다시 말해 특히 거리(d)를 결정하고, 거리(d)가 제1 특징에 따라 특정 임계값을 초과하는 빈도를 결정하고, 그리고/또는 제2 특징에 따른 d의 분산을 결정하기 위해, 특히 물체를 향해 정렬된, 즉, 양호한 시야각을 갖는 초음파 센서의 측정 데이터만 평가하거나, 바람직하게는 비교를 통해 물체에 대해 최상의 시야각을 갖는 초음파 센서만 사용할 것을 제안한다. 이 경우, 특히, 검출된 물체에 대한 각각의 초음파 센서의 주축의 각도가 고려될 수 있다.
마찬가지로 보행자의 복잡한 구조로 인해, 일련의 측정에서 시간상 가장 먼저 수신된 반사 에코 신호(제1 반사)로부터 도출되는 물체 거리도, 특히 연석과 같이 기하학적으로 단순하고 안정적인 반사체에 비해 크게 변동한다. 즉, 시간상 처음 가장 먼저 수신되어 반사된 에코 신호(제1 반사)로부터 도출되는 물체 거리의 분산은 또 다른 제5 특징으로 사용될 수 있다. 특히 상기 분산이 제2 분산 임계값을 초과하는 경우, 객체는 보행자로 분류될 수 있다.
보행자의 경우에는 항상 복수의 지점에서 반사하기 때문에 에코 신호가 음향적으로 겹친다. 상관 관계를 판단하기 위해, 초음파 센서가 예를 들어 주파수 응답 특성곡선을 사용하여 코딩된 초음파 신호를 방출하고, 수신하는 초음파 센서가 수신된 에코 신호의 응답을 평가하면, 에코 신호의 중첩은 상관관계에 교란적 영향을 미치고, 다시 말해 상관관계가 감소한다. 반면, 예를 들어 연석에서는 보행자에게서는 절대 발생할 수 없는 매우 높은 상관관계가 관찰될 수 있다. 따라서 제6 특징으로서, 수신된 에코 신호와 송신된 초음파 신호의 상관관계가 결정된다. 매우 높은 상관값(correlation value)이 수신될 경우, 이는 보행자로서의 분류에 대한 배제 기준(exclusion criteria)으로 사용될 수 있다. 바람직하게는, 특정 측정 횟수에 대해 상관값이 특정 상관 임계값보다 클 경우, 물체를 보행자로 분류하는 점이 배제된다.
제7 특징에 따라, 하나 이상의 수신된 에코 신호의 진폭이 평가될 수 있다. 보행자의 의복은 일반적으로 음향 신호를 강하게 흡수하기 때문에, 보행자가 반사하는 초음파 신호의 반사된 음향 에너지는 다소 약하거나 중간 정도이다. 이와 관련하여 진폭은 특히, 진폭이 매우 크면 보행자로 분류될 확률이 감소하는 방식으로 평가될 수 있다. 특히, 수신된 하나 이상의 초음파 신호의 진폭이 특정 진폭 임계값보다 크면 보행자로서의 물체 분류가 배제될 수 있다.
나아가, 매 측정 시, 공간 내에서 수신된 초음파 신호가 반사된 위치를 지시하는 소위 반사점이 결정될 수 있다. 반사점은 예를 들어 공지된 방식으로 삼각 측량에 의해 결정될 수 있다. 또한, 보행자의 경우, 한 측정에서 다음 측정까지 수신된 반사점들이 국부적으로 크게 변하는 것, 다시 말해 측정 시 공간 내의 물체로서 보행자에게 할당되는 좌표가 특정 방식으로 변하는 것이 일반적이다. 이는 보행자의 복잡한 기하 구조와 보행자가 움직일 수 있다는 사실에서 비롯된다. 따라서 일련의 측정에서 삼각 측량을 통한 복수의 측정의 공간 할당을 나타내는 반사점의 공간상 분포를 추가적인 제8 특징으로 사용할 수 있다. 특히 제8 특징에 따른 반사점의 공간적 분포가 특징적인 형태를 갖는 경우, 특히 물체가 있을 확률이 있는 위치에서의 반사점의 누적 및 측면 방향으로의 산란이 있는 경우, 물체가 보행자로 분류될 수 있다.
언급한 모든 특징을 통해 소정의 확률로 보행자와 연석 또는 제동과 관련이 없는 여타의 물체를 구분할 수 있다. 어떤 단일 특징도 그 자체만으로 다른 특징을 부가하지 않고 신뢰할 수 있는 진술을 할 수 있을 만큼 충분히 명확하지 않다. 그러므로 본 발명에 따르면, 언급된 특징들은 특히 논리적으로 또는 통계적으로 서로 조합된다. 마찬가지로 특징은 머신 러닝을 위해 데이터베이스를 통해 훈련된 분류기(예: 신경망, 의사 결정 트리 등)의 입력 신호로 사용될 수 있다. 논리적 조합의 유형이 우선적으로 결정적이라기보다는 보행자를 인식하는 데 결정적인 특징이다. 또한, 분류를 가능하게 하기 위해 모든 특징을 사용해야 하는 것은 아니며, 오히려 특징들의 조합을 통해 분류 품질의 개선을 달성할 수 있다는 데 유의해야 한다.
물체의 분류 시 전술한 특징들을 더 많이 조합할수록 실제 보행자를 그대로 인식하는 신뢰도가 높아지고, 보행자가 아닌 물체(예: 연석)를 보행자로 잘못 인식하는 오인식률(긍정 오류)을 낮출 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따라, 특히 자동차 주변 영역에서 물체를 분류하도록 구성된 장치가 제안되며, 이 장치는 하기 구성요소를 포함한다:
Figure pct00001
초음파 센서 시스템으로서, 공간적으로 분포하도록 배치된, 특히 자동차의 차체에 배열된 복수의 초음파 센서를 가진 초음파 센서 시스템
Figure pct00002
앞서 설명한 대로 구성된 방법에 따라 단계들을 실행하도록 구성된 평가 장치
특히 평가 장치는, 초음파 센서에 의해 기록된 측정 데이터로부터 전술한 특징 중 2개 이상을 결정하고 상기 특징 중 2개 이상을 조합하여 장치의 주변 영역에 있는 물체의 분류를 결정하도록 구성된다.
본원 장치는 자동차의 운전자 지원 시스템의 일부일 수 있다. 초음파 센서는 바람직하게 자동차의 범퍼에 배치되고, 주행 방향으로 자동차의 전방 또는 후방의 영역을 검출할 수 있도록 배향된다.
본원 장치는 특히 브레이크 보조 시스템의 일부일 수 있으며, 예를 들어 물체가 보행자로 분류되고 이 물체가 예를 들어 자동차의 주행 방향으로 특정 최소 거리보다 더 가까운 거리에서 검출되는 경우, 비상 제동이 트리거될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따라, 본 발명에 따른 장치를 구비한 자동차가 제안된다.
첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 보행자를 검출할 때 본 발명의 한 가능한 실시예에 따른 장치의 상황을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 예시로서 시간상 연속적인 복수의 측정 동안 기록된 거리 데이터를 보여주는 그래프이다.
도 3은 본 발명에 따른 예시로서 다중 에코의 고려하에 시간상 연속적인 복수의 측정 동안 기록된 거리 데이터를 보여주는 그래프로서, 여기서 각각의 측정에 대해 거리(di)는 측정의 시간상 처음 수신된 에코 신호와 시간상 마지막으로 수신된 에코 신호 사이의 거리에 상응하게 결정된다.
도 4는 본 발명에 따라 구성된 자동차 및 보행자, 그리고 이에 중첩하여 복수의 측정으로부터 반사점들의 분포를 개략적으로 도시한 도면이다.
본 발명의 실시예들의 하기 설명에서, 동일한 요소는 동일한 참조 부호로 표시되며, 이들 요소에 대한 반복적인 설명은 생략한다. 도면들은 본 발명의 대상을 개략적으로만 나타낸 것이다.
도 1에는 자동차(1)의 전면부가 개략적으로 도시되어 있다. 자동차(1)는 자동차(1) 주변 영역에서 물체(70)를 분류하기 위한 장치(10)를 포함한다. 장치(10)는 초음파 센서 시스템을 포함하고, 초음파 센서 시스템은 자동차(1)의 전면을 따라 배열된 4개의 초음파 센서(12.1, 12.2, 12.3, 12.4)를 갖는다. 또한, 장치(10)는 초음파 센서(12.1-12.4)의 측정 데이터를 평가하고 이에 기초하여 물체(70)를 분류하도록 구성된 평가 장치(11)를 포함한다. 평가 장치는, 초음파 센서(12.1-12.4) 각각을 구동하여 이들 초음파 센서(12.1-12.4)가 초음파 신호를 송신하게 하고, 물체(70)에 의해 반사된 초음파 신호를 수신하여 수신된 신호를 물체(70)에 할당하도록 구성된다.
도시된 예시에서 물체(70)는 보행자(80)이다.
물체(70)를 보행자(80)로 분류하기 위해, 수신된 에코 신호의 다양한 특징을 결정한다. 보행자(80)의 특징적인 구조 및 형상으로 인해, 초음파 센서(12.1-12.4) 중 적어도 하나는 복수의 반사된 에코 신호를 갖는 신호를 수신할 확률이 높다. 따라서, 예를 들어 보행자(80)의 손(82)과 발(84)은 초음파 센서(12.3)로부터 송신된 초음파 신호를 반사한다. 예를 들어, 발(84)은 초음파 센서(12.3)까지 손(82)의 거리(22)보다 더 짧은 거리(24)를 가질 수 있다. 즉, 초음파 센서(12.3)는 한 번의 측정 시 적어도 2개의 에코 신호를 수신할 것이다. 따라서, 보행자(80)의 모든 반사점 중에서 발(84)이 초음파 센서(12.3)까지의 거리가 가장 가깝고, 보행자(80)의 모든 반사점 중에서 손(82)이 초음파 센서(12.3)까지의 거리가 가장 멀다고 가정하면, 발(84)에서 반사된 에코 신호가 시간상 첫 번째 에코 신호로 수신되고, 손(82)에서 반사된 에코 신호는 시간상 마지막 에코 신호로 수신된다.
이들 에코 신호로부터, 시간상 처음 수신된 에코 신호와 시간상 마지막에 수신된 에코 신호 사이의 거리(d)가 결정될 수 있다. 이를 위해, 예를 들어 먼저 상기 에코 신호의 전파 시간차가 결정되며, 이는 초음파 신호의 음속 및 공간 거리(d)를 알고 있을 때 공지된 방식으로 계산될 수 있다. 이제 복수의 측정을 통해, 각각 결정된 거리(d)가 어떻게 거동하는지 관측할 수 있다. 예를 들어 측정의 특정 최소 비율에서 특정 임계값을 초과하는 거리(d)가 결정되면, 이 사실은 물체(70)가 보행자임을 나타내는 지표의 역할을 할 수 있다. 또한, 예를 들어 팔과 다리의 움직임 및/또는 초음파 센서에 대한 보행자(80)의 상이한 배향은 거리(d)의 강한 변동을 유발한다. 즉, 거리(d)의 분산을 고려하면, 예를 들어 분산이 특정 임계값을 초과하는 경우, 이는 물체(70)가 보행자라는 추가 지표로 사용될 수 있다.
도 3에는 복수의 측정(i)에 대한 다이어그램(200)의 예로서, 시간상 처음 수신된 에코 신호(210)와 시간상 마지막으로 수신된 에코 신호(220) 및 이들로부터 결정된 거리(di)가 각각 나타나 있다. 여기서 x축에는 측정 시점(t)이 표시되어 있고, y축에는 초음파 센서로부터 측정된 거리(s)가 표시되어 있다. 각각의 측정에 대해, 거리(d)가 미리 정해진 거리 임계값을 초과하는지의 여부가 비교될 수 있고, 그에 따라 수행된 측정 횟수와 관련하여 거리(d)가 미리 정해진 거리 임계값을 초과하는 빈도가 결정될 수 있다.
또 다른 특징으로서, 초음파 센서를 통한 측정당 수신된 에코 신호의 수가 결정된다. 도 1에 도시된 상황에서, 가운데 2개의 초음파 센서(12.2 및 12.3)는 보행자(80)에 대한 근접성 및 배향으로 인해 외측 2개의 초음파 센서(12.1 및 12.4)보다 더 강한 에코 신호를 수신할 것이다. 따라서 가운데 초음파 센서(12.2 및 12.3)에 의해 다중 에코가 수신될 확률이 더 높다. 즉, 서로 인접하여 배열된 초음파 센서(12.2 및 12.3)의 경우, 측정당 수신된 에코 신호 수의 분포가 누적된다.
마찬가지로, 보행자(80)의 복잡한 구조로 인해, 일련의 측정에서 각각 시간상 처음 수신된 에코 신호로부터 결정된 보행자(80)와 초음파 센서 사이의 거리는, 특히 연석처럼 기하학적으로 단순하고 안정적인 반사체에 비해, 크게 변동할 수 있다. 이는 도 2에서 측정 다이어그램(100)의 예로서 도시되어 있다. x축에는 측정 시점(t)이 표시되어 있고, y축에는 초음파 센서로부터 측정된 거리(s)가 표시되어 있다. 각각의 측정 시점에 시간상 처음 수신된 에코 신호를 이용하여, 반사하는 물체(70)와 측정하는 초음파 센서 사이의 거리(90)가 결정된다. 전반적으로, 직선(95)에 의해 표현된 바와 같이, 측정하는 초음파 센서와 반사하는 물체(70) 사이의 상대적 선형 근사(linear approximation)를 확인할 수 있다. 차량 속도를 알고 있고 물체가 정지되어 있다고 가정할 때, 직선(95)을 계산할 수 있다. 물체(70)의 운동 상태를 알 수 없는 경우, 직선(95)은 측정값(90)을 토대로 (예를 들어, 통상적인 적합법(fitting method)에 의해) 결정될 수 있다. 제5 특징을 결정하기 위해, 복수의 측정을 통해 직선(95)을 기준으로 각각의 물체 거리를 나타내는 측정값(90)의 분산이 결정되고, 이를 통해 차량(1) 또는 측정하는 초음파 센서에 대한 물체(70)의 접근이 고려된다. 이렇게 결정된 제5 특징에 따른 분산이 제2 분산 임계값을 초과하는 경우, 이는 반사하는 물체(70)가 보행자(80)라는 추가 지표로서 평가될 수 있다.
도 4는 한 가능한 예시를 통해, 반사점(60)의 분포를 나타내는 본 발명에 따른 제8 특징이 어떻게 결정될 수 있는지를 개략적으로 보여준다. 도 4에는 4개의 초음파 센서(12.1, 12.2, 12.3 및 12.4)를 구비한 초음파 센서 시스템(12)을 가진 차량(1)의 전면이 개략적으로 도시되어 있다. 차량(1) 전방에 물체(70)가 있다. 초음파 센서를 사용한 복수의 측정을 통해, 예를 들어 삼각 측량을 이용하여 반사점(60)의 좌표가 결정되며, 이들 반사점 각각은 물체(70)의 측정된 위치를 나타낸다. 반사점들의 공간적 분포는 도 4에 좌표계로 도시된 바와 같이 형성된다. 보행자(80)에게서는, 한편으로는 가능한 물체 위치에 누적을 가지고, 측면 방향으로, 즉, 주 측정 방향에 대해 수직인 방향으로는 반사점(60)의 소정의 산란을 갖는 특징적인 반사점(60) 분포가 나타나는 것으로 밝혀졌다.

Claims (12)

  1. 초음파 센서 시스템(12)을 이용하여, 특히 자동차(1) 주변에 있는 물체(70)를 분류하기 위한 방법으로서, 상기 초음파 센서 시스템(12)은 공간적으로 분산 배치된 복수의 초음파 센서(12.1, 12.2, 12.3, 12.4)를 가지며, 상기 방법은:
    Figure pct00003
    복수의 측정을 수행하는 단계를 포함하며, 하나의 측정에서,
    - 초음파 센서(12.1, 12.2, 12.3, 12.4) 중 하나에 의해 초음파 신호가 방출되고,
    - 초음파 센서(12.1, 12.2, 12.3, 12.4) 중 하나에 의해 복수의 반사 에코 신호(210, 220)를 갖는 신호가 수신되고,
    - 수신된 에코 신호는 물체(70)에 할당되며,
    Figure pct00004
    수신된 에코 신호로부터, 하기 특징들, 즉:
    - 수행된 측정 수와 관련하여, 거리(d)가 미리 정해진 거리 임계값을 초과하는 빈도를 나타내는 제1 특징;-이때 거리(d)는 시간상 처음 수신된 측정의 에코 신호(210)와 마지막으로 수신된 에코 신호(220) 사이의 거리에 상응함-;
    - 상기 거리(d)의 분산을 나타내는 제2 특징;
    - 초음파 센서 (12.1, 12.2, 12.3, 12.4)를 통한 측정당 수신된 에코 신호 수의 분포를 나타내는 제3 특징;
    - 물체(70)와 관련한 초음파 센서(12.1, 12.2, 12.3, 12.4)의 배향을 나타내는 제4 특징;
    - 복수의 측정을 통한 제1 물체 거리의 분산을 나타내는 제5 특징;-이때, 시간상 처음 수신된 각각의 특정 에코 신호(210)에 대해 연관된 제1 물체 거리가 계산되고, 상기 분산의 결정 시 특히 물체(70)의 접근이 고려됨-;
    - 수신된 에코 신호와 송신된 초음파 신호의 상관관계를 나타내는 제6 특징;
    - 에코 신호의 진폭을 나타내는 제7 특징;
    - 반사점(60)의 분포를 나타내는 제8 특징;-각각의 반사점(60)은 측정된 물체 위치를 지시함-; 중 적어도 2개의 특징을 포함하는 복수의 특징이 결정되며;
    Figure pct00005
    물체(70)는 상기 8가지 특징 중 적어도 2개의 조합에 따라 특히 보행자(80)로 분류되는, 물체 분류 방법.
  2. 제1항에 있어서, 적어도 제1 특징에 따른 빈도가 빈도 임계값을 초과하고, 제3 특징에 따른 분포가 특정 초음파 센서(12.1, 12.2, 12.3, 12.4), 특히 초음파 센서(12.1, 12.2, 12.3, 12.4) 중 단 하나만 또는 일부만, 특히 인접하여 배치된 초음파 센서(12.1, 12.2, 12.3, 12.4)만 측정당 복수의 에코 신호(210, 220)를 수신한 것으로 나타나는 경우, 물체(70)가 보행자(80)로 분류되는, 물체 분류 방법.
  3. 제2항에 있어서, 추가로 제2 특징에 따른 분산이 제1 분산 임계값을 초과하는 경우, 물체(70)가 보행자(80)로 분류되는, 물체 분류 방법.
  4. 제2항 또는 제3항에 있어서, 제4 특징에 따라, 거리(d)를 결정할 때 물체(70)를 향해 배향된 초음파 센서(12.1, 12.2, 12.3, 12.4)만 고려되고, 특히 물체(70)를 향해 가장 잘 배향된 주 측정 방향을 갖는 초음파 센서(12.1, 12.2, 12.3, 12.4)만 고려되는, 물체 분류 방법.
  5. 제2항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 추가로 제5 특징에 따른 분산이 제2 분산 임계값을 초과하는 경우, 물체(70)가 보행자(80)로 분류되는, 물체 분류 방법.
  6. 제2항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 방출된 초음파 신호가 특정 주파수 프로파일을 가지고, 하나 이상의 수신된 에코 신호에 대해 주파수 프로파일이 결정되며, 제6 특징에 따라 상기 에코 신호와 송신된 초음파 신호간의 상관값이 계산되는, 물체 분류 방법.
  7. 제6항에 있어서, 특정 측정 횟수에 대해 상관값이 특정 상관 임계값보다 클 경우, 보행자(80)로서의 물체(70) 분류가 배제되는, 물체 분류 방법.
  8. 제2항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 제7 특징에 따라 하나 이상의 수신된 에코 신호에 대해 진폭이 결정되고, 하나 이상의 수신된 초음파 신호의 진폭이 특정 진폭 임계값보다 클 경우, 보행자(80)로서의 물체(70) 분류가 배제되는, 물체 분류 방법.
  9. 제2항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 추가로 제8 특징에 따른 반사점(60)의 공간적 분포가 특징적인 형태를 갖는 경우, 특히 물체가 있을 확률이 있는 위치에서의 반사점(60)의 누적 및 측면 방향으로의 산란이 있는 경우, 물체(70)가 보행자(80)로 분류되는, 물체 분류 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 제7 특징에 따라 하나 이상의 수신된 에코 신호에 대해 진폭이 결정되고, 하나 이상의 수신된 초음파 신호의 진폭이 특정 진폭 임계값보다 클 경우, 보행자(80)로서의 물체(70) 분류가 배제되는, 물체 분류 방법.
  11. 특히 자동차(1) 주변 영역에서 물체(70)를 분류하도록 구성된 장치(10)로서, 하기 구성요소:
    Figure pct00006
    초음파 센서 시스템(12)으로서, 공간적으로 분포하도록 배치된, 특히 자동차의 차체에 배열된 복수의 초음파 센서 (12.1, 12.2, 12.3, 12.4)를 가진 초음파 센서 시스템(12), 및
    Figure pct00007
    제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 단계들을 실행하도록 구성된 평가 장치(11)를 포함하는, 물체 분류 장치(10).
  12. 제11항에 따른 장치(10)를 구비한 자동차(1).
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