WO2010121584A1 - Verfahren zur klassifizierung eines objekts als hindernis - Google Patents

Verfahren zur klassifizierung eines objekts als hindernis Download PDF

Info

Publication number
WO2010121584A1
WO2010121584A1 PCT/DE2010/000028 DE2010000028W WO2010121584A1 WO 2010121584 A1 WO2010121584 A1 WO 2010121584A1 DE 2010000028 W DE2010000028 W DE 2010000028W WO 2010121584 A1 WO2010121584 A1 WO 2010121584A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
obstacle
stationary
vehicle
observer
objects
Prior art date
Application number
PCT/DE2010/000028
Other languages
English (en)
French (fr)
Other versions
WO2010121584A8 (de
Inventor
Tobias Stephan
Martin Randler
Nele Hanel
Original Assignee
Conti Temic Microelectronic Gmbh
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Conti Temic Microelectronic Gmbh filed Critical Conti Temic Microelectronic Gmbh
Priority to DE112010001727T priority Critical patent/DE112010001727A5/de
Priority to US13/258,694 priority patent/US8731816B2/en
Priority to EP10705089.0A priority patent/EP2422332B1/de
Publication of WO2010121584A1 publication Critical patent/WO2010121584A1/de
Publication of WO2010121584A8 publication Critical patent/WO2010121584A8/de

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/52—Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/165—Anti-collision systems for passive traffic, e.g. including static obstacles, trees
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles

Definitions

  • the invention relates to a method for object classification for use in a vehicle with a driver assistance system.
  • Driver assistance systems which, with the aid of sensor systems, detect the environment, recognize the traffic situation and assist the driver, e.g. by a braking or steering intervention or by issuing a warning.
  • a braking or steering intervention or by issuing a warning.
  • the correct classification of environment objects so that the driver assistance system only reacts to real obstacles.
  • the invention relates to a method for classifying objects in obstacles and non-obstacles for a vehicle with an environment detection sensor, wherein the environmental detection sensor detects stationary and moving objects in a scene in front of a vehicle.
  • An environment detection sensor is eg a radar sensor or a lidar sensor or a camera sensor.
  • the method for the automatic classification of objects from sensor data is preferably stored on an evaluation unit in the vehicle. Since an object with a corresponding dwell time is detected several times in the detection area, the motion history of an object may be recorded (the object is tracked).
  • the method provides at least one observer. In an advantageous embodiment, more than one observer contributes to the overall classification result. An observer classifies an object according to given characteristics and thus confirms the classification result of other observers if necessary.
  • an observer monitors the course of movement of an object which has been recognized as a vehicle, in particular in an environment of at least one stationary object. Li depending on the stationary object is classified. For example, if a stationary object is located on the path of a preceding vehicle and the vehicle passes the object anyway, the object must be able to be moved over or under it.
  • the speed profile of a vehicle in front is evaluated if the vehicle strongly decelerates strongly in the immediate vicinity of the object, this indicates that the object is an obstacle.
  • an observer which describes the distribution of a mean maximum confirmation density of an object as a function of the longitudinal distance of the Unfelder initiatedssensors to the object.
  • the various reflections from an object are accumulated over time and counted up. This accumulation is called confirmation density and stored in a tracker (tracker).
  • This confirmation density is linked to the object position.
  • the observer will be explained in more detail with reference to an exemplary embodiment and Fig. 1.
  • the surroundings detection sensor detects an object in front of the sensor vehicle transverse to the road with a shape and width that could correspond to both a vehicle on the roadway (obstacle) and a sign bridge (non-obstacle).
  • the average maximum confirmation density is plotted above the object distance for a gantry above the carriageway and for a vehicle on the carriageway. It forms over the distance a clear dividing line, which allows the separation obstacle / non-obstacle.
  • the confirmation density is comparatively high and increases with small distance values when the object is a vehicle (obstacle on the road). If the object is a gantry bridge (non-obstruction above the carriageway), the average maximum operating density behaves in exactly the opposite way: it is comparatively low and decreases at low values.
  • all accumulations which belong to an object are combined in a box on the basis of grid pattern recognition. Then the shape and size of the box is analyzed.
  • an observer classifies an object based on its shape, for example by a pattern recognition method.
  • a stationary, laterally extended, coherent object that expands beyond the lane boundary can thus be classified as a non-obstacle as a potential bridge or sign bridge.
  • a bridge z From a jam end because a jam end concentrates within the lane boundary.
  • the overall classification result is a non-obstruction.
  • an observer which classifies a stationary object with a small spread or expansion as a potential non-obstacle. For example, have a Coke can or a post on a small spread compared to a vehicle. A can of soda can be overrun, so it is a non-obstacle whereas a stationary vehicle is an obstacle.
  • small traversable objects are implicitly suppressed, z. For example, if the tracked area of an object is too small to be similar to a typical obstacle (eg, a vehicle), it will be suppressed. The ratio of long / width and / or the covered area are considered for the suppression. When evaluating the object area, the distance from one's own vehicle to the object may be taken into account.
  • Road boundary objects may e.g. be recognized by their particular shape (guardrails) or their periodically recurring appearance (lane markings, reflectors). Only objects that are on the roadway between the road boundary objects are classified as obstacles.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

Es wird ein Verfahren zur Klassifizierung von Objekten in Hindernisse und Nichthindernisse für ein Fahrzeug angegeben. Das Fahrzeug umfasst einen Umgebungserfassungssensor, der stationäre und bewegte Objekte in einer Szene vor einem Fahrzeug erfasst, und ggf. wird der Bewegungsverlauf der Objekte verfolgt. Das Verfahren sieht einen oder mehrere Beobachter vor, wobei ein Beobachter ein Objekt nach vorgegebenen Merkmalen klassifiziert und bei mehreren Beobachtern zu einem Gesamtklassifikationsergebnis beiträgt. Ein Beobachter erfasst den Bewegungsverlauf von Fahrzeugen in einer Umgebung von zumindest einem stationären Objekt und klassifiziert in Abhängigkeit davon das stationäre Objekt.

Description

Verfahren zur Klassifizierung eines Objekts als Hindernis
Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Objektklassifizierung zum Einsatz in einem Fahrzeug mit einem Fahrerassistenzsystem.
Kraftfahrzeuge werden zunehmend mit Fahrerassistenzsystemen ausgerüstet, welche mit Hilfe von Sensorsystemen die Umgebung erfassen, Verkehrssituation erkennen und den Fahrer unterstützen, z.B. durch einen Brems- oder Lenkeingriff oder durch die Ausgabe einer Warnung. Von besonderer Bedeutung ist die korrekte Klassifizierung von Umgebungsobjekten, damit das Fahrerassistenzsystem nur auf echte Hindernisse reagiert.
Es ist die Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren zur Klassifikation von Objekten in Hindernisse und Nichthindernisse anzugeben
Diese Aufgabe wird grundsätzlich mit Hilfe eines Verfahrens gemäß den Merkmalen des Anspruchs 1 gelöst.
Es wird ein Verfahren zur Klassifizierung von Objekten in Hindernisse und Nichthindernisse für ein Fahrzeug mit Umgebungserfassungssensor beansprucht, wobei mit dem Umgebungs- erfassungssensor stationäre und bewegte Objekte in einer Szene vor einem Fahrzeug erfasst werden. Ein Umgebungserfassungssensor ist z.B. ein Radarsensor oder ein Lidarsensor oder ein Kamerasensor. Das Verfahren zur automatischen Klassifikation von Objekten aus Sensordaten ist vorzugsweise auf einer Auswerteeinheit im Fahrzeug hinterlegt. Da ein Objekt mit einer entsprechenden Verweildauer im Erfassungsbereich mehrfach erfasst wird, wird ggf. der Bewegungsverlauf eines Objekts aufgezeichnet (das Objekt wird getracked). Das Verfahren sieht zumindest einen Beobachter vor. In einer vorteilhaften Ausgestaltung trägt mehr als ein Beobachter zum Gesamtklassifikationsergebnis bei. Ein Beobachter klassifiziert ein Objekt nach vorgegebenen Merkmalen und bestätigt so ggf. das Klassifikationsergebnis anderer Beobachter. In einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ein Beobachter den Bewegungsverlauf eines Objekts, das als Fahrzeug erkannt wurde, insbesondere in einer Umgebung von zumindest einem stationären Objekt. Li Abhängigkeit davon wird das stationäre Objekt klassifiziert. Befindet sich z.B. ein stationäres Objekt auf dem Pfad eines vorausfahrenden Fahrzeugs und passiert das Fahrzeug das Objekt trotzdem, so muss das Objekt über- oder unterfahrbar sein. In einem weiteren Ausführungsbeispiel wird der Geschwindigkeitsverlauf eines vorausfahrenden Fahrzeugs ausgewertet, wenn das Fahrzeug stark in unmittelbarer Umgebung des Objekts stark abbremst, deutet dies daraufhin, dass es sich bei dem Objekt um ein Hindernis handelt.
In einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung ist ein Beobachter vorgesehen, der die Verteilung einer mittleren maximalen Bestätigungsdichte eines Objekts in Abhängigkeit von dem longitudinalen Abstand des Unfelderfassungssensors zum Objekt beschreibt. Dazu werden die verschiedenen Reflexionen von einem Objekt über die Zeit akkumuliert und hochgezählt. Diese Akkumulation wird Bestätigungsdichte genannt und in einem Verfolger (Tracker) gespeichert. Dadurch ist diese Bestätigungsdichte mit der Objektposition verbunden. Der Beobachter soll anhand eines Ausfuhrungsbeispiels und Fig. 1 näher erläutert werden. Der Umfelderfassungssensor erfasst ein Objekt vor dem Sensorfahrzeug quer zur Fahrbahn mit einer Form und Breite, die sowohl einem Fahrzeug auf der Fahrbahn (Hindernis) als auch einer Schilderbrücke (Nichthindernis) entsprechen könnte. In der Abbildung ist die mittlere maximale Bestätigungsdichte über dem Objektabstand für eine Schilderbrücke oberhalb der Fahrbahn und für ein Fahrzeug auf der Fahrbahn aufgetragen. Es bildet sich über den Abstand eine klare Trennlinie, die die Trennung Hindernis/Nichthindernis ermöglicht. Die Bestätigungsdichte ist vergleichsweise hoch und vergrößert sich bei geringen Abstandswerten, wenn es sich bei dem Objekt um eine Fahrzeug (Hindernis auf der Fahrbahn) handelt. Handelt es sich bei dem Objekt um eine Schilderbrücke (Nichthindernis über der Fahrbahn), verhält sich die mittlere maximale Betätigungsdichte gerade umgekehrt: sie ist vergleichsweise niedrig und verkleinert sich bei geringen Ab Stands werten. In einer bevorzugten Ausgestaltung der Erfindung werden anhand einer Gridmustererkennung alle Akkumulationen, die zu einem Objekt gehören, in einer Box zusammengefasst. Dann wird die Form und Größe der Box analysiert. Die Werte der Bestätigungsdichten werden innerhalb dieser Box analysiert. Es wird für jede Zeile die Maximale Bestätigungsdichte gesucht. Die gefundenen Maxima werden dann gemittelt und ergeben die sogenannte "mittlere maximale Bestätigungsdichte". In einer vorteilhaften Ausgestaltung klassifiziert ein Beobachter ein Objekt anhand seiner Form z.B. durch ein Mustererkennungsverfahren. Ein stationäres, lateral ausgedehntes, zusammenhängendes Objekt, das sich über die Fahrbahnbegrenzung hinaus ausdehnt, kann als potentiell Brücke oder Schilderbrücke somit als Nichthindernis klassifiziert werden. Durch das letztgenannte Merkmal unterscheidet sich eine Brücke z. B. von einem Stauende, weil eine Stauende sich innerhalb der Fahrbahnbegrenzung konzentriert.
Deutet ein erster Beobachter also auf eine Unterfahrbarkeit des Objekts hin und ein zweiter Beobachter klassifiziert das Objekt als Brücke, so lautet das Gesamtklassifikationsergebnis, dass es sich um ein Nichthindernis handelt.
In einer besonderen Ausgestaltung der Erfindung ist ein Beobachter vorgesehen, der ein stationäres Objekt mit einer geringen Streubreite bzw. Ausdehnung als potentielles Nichthindernis klassifiziert. Z.B. weisen eine Coladose oder ein Pfosten eine geringe Streubreite im Vergleich zu einem Fahrzeug auf. Eine Coladose kann überfahren werden, ist also ein Nichthindernis wohingegen ein stehendes Fahrzeug ein Hindernis darstellt. In einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung werden kleine überfahrbare Objekte implizit unterdrückt, ist z. B. die getrackte Fläche eines Objekts zu klein, um eine Ähnlichkeit mit einem typischen Hindernis (z. B. ein Fahrzeug ) zu zeigen, so wird es unterdrückt. Das Verhältnis Lange/Breite und/oder die gedeckte Fläche werden für die Unterdrückung betrachtet. Bei der Auswertung der Objektfläche wird ggf. der Abstand vom eigenen Fahrzeug zum Objekt berücksichtigt.
In einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist ein weiterer Beobachter vorgesehen, der stationäre Objekte zur Fahrbahnbegrenzung klassifiziert. Objekte zur Fahrbahnbegrenzung können z.B. anhand ihrer besonderen Form (Leitplanken) oder ihr periodisch wiederkehrendes Erscheinen (Fahrspurmarkierungen, Reflektoren) erkannt werden. Nur Objekte, die sich zwischen den Fahrbahnbegrenzungsobjekten also auf der Fahrbahn befinden, werden als Hindernis klassifiziert.

Claims

Ansprüche
1.) Verfahren zur Klassifizierung eines Objekts als Hindernis für ein Fahrzeug mit Umge- bungserfassungssensor, wobei mit dem Umgebungserfassungssensor stationäre und bewegte Objekte in einer Szene vor einem Fahrzeug erfasst und ggf. der Bewegungsverlauf der Objekte verfolgt wird, und das Verfahren einen Beobachtern vorsieht, der den Bewegungsverlauf von Fahrzeugen insbesondere in einer Umgebung von zumindest einem stationären Objekt erfasst und in Abhängigkeit davon das stationäre Objekt klassifiziert.
2.) Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, wobei mit dem Umgebungserfassungssensor ein Fahrbahnrand ermittelt wird, dadurch gekennzeichnet, dass ein Beobachter ein Objekt anhand der Form klassifiziert und insbesondere ein stationäres, lateral ausgedehntes, zusammenhängendes Objekt, das sich über den Fahrbahnrand hinaus erstreckt als potentielle Brücke also Nichthindernis klassifiziert.
3) Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein Beobachter ein stationäres Objekt mit einer deutlich geringeren Streubreite bzw. Ausdehnung als ein typisches Hindernis, insbesondere ein Fahrzeug, als potentielles Nichthindernis klassifiziert.
4) Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein Beobachter stationäre Objekte zur Fahrbahnbegrenzung klassifiziert und nur Objekte auf der Fahrbahn als Hindernis klassifiziert. 5) Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein Beobachter anhand der Verteilung einer mittleren maximalen Bestätigungsdichte eines Objekts in Abhängigkeit von dem longitudinalen Abstand des Unfelderfassungssensors ein Objekt als Hindernis oder Nichthindernis klassifiziert.
PCT/DE2010/000028 2009-04-22 2010-01-14 Verfahren zur klassifizierung eines objekts als hindernis WO2010121584A1 (de)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE112010001727T DE112010001727A5 (de) 2009-04-22 2010-01-14 Verfahren zur klassifizierung eines objekts als hindernis
US13/258,694 US8731816B2 (en) 2009-04-22 2010-01-14 Method for classifying an object as an obstacle
EP10705089.0A EP2422332B1 (de) 2009-04-22 2010-01-14 Verfahren zur klassifizierung eines objekts als hindernis

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102009018453.8 2009-04-22
DE102009018453A DE102009018453A1 (de) 2009-04-22 2009-04-22 Verfahren zur Klassifizierung eines Objekts als Hindernis

Publications (2)

Publication Number Publication Date
WO2010121584A1 true WO2010121584A1 (de) 2010-10-28
WO2010121584A8 WO2010121584A8 (de) 2012-03-01

Family

ID=42144997

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/DE2010/000027 WO2010121583A1 (de) 2009-04-22 2010-01-14 Verfahren zur klassifizierung eines objekts als hindernis
PCT/DE2010/000028 WO2010121584A1 (de) 2009-04-22 2010-01-14 Verfahren zur klassifizierung eines objekts als hindernis
PCT/DE2010/000026 WO2010121582A1 (de) 2009-04-22 2010-01-14 Verfahren zur klassifizierung eines objekts als hindernis

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/DE2010/000027 WO2010121583A1 (de) 2009-04-22 2010-01-14 Verfahren zur klassifizierung eines objekts als hindernis

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/DE2010/000026 WO2010121582A1 (de) 2009-04-22 2010-01-14 Verfahren zur klassifizierung eines objekts als hindernis

Country Status (4)

Country Link
US (1) US8731816B2 (de)
EP (1) EP2422332B1 (de)
DE (4) DE102009018453A1 (de)
WO (3) WO2010121583A1 (de)

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102012004396A1 (de) 2012-03-03 2013-09-05 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zum Erfassen von Objekten in einer Umgebung eines Fahrzeugs
DE102013209736A1 (de) * 2013-05-24 2014-11-27 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Bewertung von Hindernissen in einem Fahrerassistenzsystem für Kraftfahrzeuge
DE102014010828A1 (de) * 2014-07-23 2016-01-28 Audi Ag Verfahren zum Betrieb eines Parkassistenzsystems in einem Kraftfahrzeug und Kraftfahrzeug
JP6192700B2 (ja) * 2015-11-12 2017-09-06 三菱電機株式会社 レーダ装置
USD807274S1 (en) * 2016-03-11 2018-01-09 O'poc, Llc Trunk guard
DE102016105536A1 (de) 2016-03-24 2017-09-28 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren zur Erfassung von wenigstens einem Objekt, Vorrichtung einer Sensoreinrichtung, Sensoreinrichtung und Fahrerassistenzsystem mit wenigstens einer Sensoreinrichtung
DE102016207463A1 (de) * 2016-04-29 2017-11-02 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben wenigstens eines Fahrzeugs in Bezug auf wenigstens ein passierbares Objekt in der Umgebung des wenigstens einen Fahrzeugs
US10222803B2 (en) * 2017-06-02 2019-03-05 Aptiv Technologies Limited Determining objects of interest for active cruise control
US10854011B2 (en) 2018-04-09 2020-12-01 Direct Current Capital LLC Method for rendering 2D and 3D data within a 3D virtual environment
EP3579020B1 (de) * 2018-06-05 2021-03-31 Elmos Semiconductor SE Verfahren zur erkennung eines hindernisses mit hilfe von reflektierten ultraschallwellen
DE102018210814A1 (de) * 2018-06-30 2020-01-02 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Erkennung statischer Radarziele mit einem Radarsensor für Kraftfahrzeuge
US11823461B1 (en) 2018-09-28 2023-11-21 Direct Current Capital LLC Systems and methods for perceiving a scene around a mobile device
DE102018217533A1 (de) * 2018-10-12 2020-04-16 Conti Temic Microelectronic Gmbh Verfahren zur Klassifikation eines Objekts
US11119192B2 (en) 2018-12-07 2021-09-14 Here Global B.V. Automatic detection of overhead obstructions
US11567497B1 (en) 2019-02-04 2023-01-31 Direct Current Capital LLC Systems and methods for perceiving a field around a device
US11460855B1 (en) 2019-03-29 2022-10-04 Direct Current Capital LLC Systems and methods for sensor calibration
RU2723299C1 (ru) * 2019-11-12 2020-06-09 Федеральное государственное унитарное предприятие "Ростовский-на-Дону научно-исследовательский институт радиосвязи" (ФГУП "РНИИРС") Способ построения радиолокационной станции
CN111273268B (zh) * 2020-01-19 2022-07-19 北京百度网讯科技有限公司 自动驾驶障碍物类型的识别方法、装置及电子设备
CN111126362B (zh) * 2020-03-26 2020-08-07 北京三快在线科技有限公司 一种预测障碍物轨迹的方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19832790A1 (de) * 1997-07-23 1999-01-28 Denso Corp Hindernis-Erkennungssystem für Kraftfahrzeuge
WO2003007271A2 (de) * 2001-07-11 2003-01-23 Robert Bosch Gmbh Verfahren und vorrichtung zum selbsttätigen auslösen einer verzögerung eines fahrzeugs
WO2006092361A1 (de) * 2005-03-01 2006-09-08 Robert Bosch Gmbh Fahrerassistenzsystem mit mehreren assistenzfunktionen
DE102007036175A1 (de) * 2006-08-03 2008-02-14 Honda Motor Co., Ltd. Fahrzeugsteuerungssystem

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SE511061C2 (sv) 1997-11-21 1999-07-26 Celsiustech Electronics Ab Förfarande för klassificering av upphöjda objekt
US6404328B1 (en) 2000-10-24 2002-06-11 Delphi Technologies, Inc. Discrimination of detected objects in a vehicle path
JP4678945B2 (ja) * 2000-12-28 2011-04-27 富士通テン株式会社 スキャン式レーダの静止物検知方法
US7480570B2 (en) * 2004-10-18 2009-01-20 Ford Global Technologies Llc Feature target selection for countermeasure performance within a vehicle
DE102005024716B4 (de) 2005-05-30 2023-09-21 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung und Klassifizierung von Objekten
AT501882B1 (de) * 2005-06-03 2007-06-15 Advanced Comp Vision Gmbh Acv Verfahren zum erkennen von gegenständen
EP1912157A1 (de) * 2006-10-09 2008-04-16 MAGNETI MARELLI SISTEMI ELETTRONICI S.p.A. Digitales Bildverarbeitungssystem zur automatischen Darstellung der umgebenden Szenarien als Fahrhilfe für den Fahrer eines Fahrzeugs und entsprechendes Bedienverfahren
EP2288520B1 (de) * 2008-06-25 2014-09-24 Autoliv Development AB Vorrichtung zum erfassen von objekten in der nähe eines fahrzeugs

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19832790A1 (de) * 1997-07-23 1999-01-28 Denso Corp Hindernis-Erkennungssystem für Kraftfahrzeuge
WO2003007271A2 (de) * 2001-07-11 2003-01-23 Robert Bosch Gmbh Verfahren und vorrichtung zum selbsttätigen auslösen einer verzögerung eines fahrzeugs
WO2006092361A1 (de) * 2005-03-01 2006-09-08 Robert Bosch Gmbh Fahrerassistenzsystem mit mehreren assistenzfunktionen
DE102007036175A1 (de) * 2006-08-03 2008-02-14 Honda Motor Co., Ltd. Fahrzeugsteuerungssystem

Also Published As

Publication number Publication date
US8731816B2 (en) 2014-05-20
US20120130628A1 (en) 2012-05-24
DE102009018453A1 (de) 2010-10-28
DE112010001730A5 (de) 2012-03-08
EP2422332A1 (de) 2012-02-29
WO2010121583A1 (de) 2010-10-28
WO2010121584A8 (de) 2012-03-01
DE112010000092A5 (de) 2012-04-19
DE112010001727A5 (de) 2012-08-30
EP2422332B1 (de) 2015-12-16
WO2010121582A1 (de) 2010-10-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2422332B1 (de) Verfahren zur klassifizierung eines objekts als hindernis
EP2883769B1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Querführung eines Kraftfahrzeugs, insbesondere zur Ausweichunterstützung
EP2467291B1 (de) Verfahren und steuergerät zum robusten erkennen eines fahrspurwechsels eines fahrzeugs
EP2888604B1 (de) Verfahren zur bestimmung eines fahrspurverlaufs für ein fahrzeug
DE102017005967A1 (de) Fahrerunterstützungsverfahren und -system
DE102008062708A1 (de) Verfahren zur Bestimmung der Fahrbahnebene einer Parklücke
DE102014201159A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Klassifizieren eines Verhaltens eines Fußgängers beim Überqueren einer Fahrbahn eines Fahrzeugs sowie Personenschutzsystem eines Fahrzeugs
WO2017144382A1 (de) VORRICHTUNG UND VERFAHREN ZUR QUERFÜHRUNGSUNTERSTÜTZUNG FÜR EIN STRAßENGEBUNDENES FAHRZEUG
DE102016002230B4 (de) Verfahren zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs und Kraftfahrzeug
WO2011141018A2 (de) Verfahren zur bestimmung eines fahrschlauchs
DE102017118651A1 (de) Verfahren und System zur Kollisionsvermeidung eines Fahrzeugs
DE102020108857A1 (de) Verfahren zur Planung einer Soll-Trajektorie
DE102016202829A1 (de) Vorrichtung zur Querführungsunterstützung für ein straßengebundenes Fahrzeug
DE102011113325A1 (de) Verfahren zur Objekterkennung mittels Bilddaten
DE102013010721A1 (de) Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeuges
DE102013213361B4 (de) Verfahren für eine Spurführung basierend auf der Bewegung anderer Fahrzeuge
EP1185883A1 (de) Modellgestützte fahrspurzuordnung für fahrzeuge
EP2254104B1 (de) Verfahren zum automatischen Erkennen einer Situationsänderung
DE102008002576A1 (de) Verfahren zur Plausibilisierung von Objekten in einem Fahrerassistenzsystem
DE102019006243A1 (de) Verfahren zum Betrieb eines Abbiegeassistenzsystems, Abbiegeassistenzsystem und Kraftfahrzeug mit einem derartigen Abbiegeassistenzsystem
DE102007041727B4 (de) Verfahren zur Spurzahlbestimmung
DE102012104742A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Objektdetektion
DE102022207736B3 (de) Verfahren zur Bestimmung des rückwärtigen Verlaufs einer Straßengrenze eines Fahrzeuges sowie Assistenzsystem
DE102018118757A1 (de) Verfahren zum Erkennen einer potenziellen Gefahrenstelle für ein Kraftfahrzeug, sowie elektronisches Fahrzeugführungssystem
EP4295324A1 (de) Verfahren zur unterstützenden oder automatisierten fahrzeugführung

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 10705089

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2010705089

Country of ref document: EP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 13258694

Country of ref document: US

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 1120100017271

Country of ref document: DE

Ref document number: 112010001727

Country of ref document: DE

REG Reference to national code

Ref country code: DE

Ref legal event code: R225

Ref document number: 112010001727

Country of ref document: DE

Effective date: 20120830