WO2016020347A1 - Verfahren zum erkennen eines objekts in einem umgebungsbereich eines kraftfahrzeugs mittels eines ultraschallsensors, fahrerassistenzsystem sowie kraftfahrzeug - Google Patents

Verfahren zum erkennen eines objekts in einem umgebungsbereich eines kraftfahrzeugs mittels eines ultraschallsensors, fahrerassistenzsystem sowie kraftfahrzeug Download PDF

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WO2016020347A1
WO2016020347A1 PCT/EP2015/067876 EP2015067876W WO2016020347A1 WO 2016020347 A1 WO2016020347 A1 WO 2016020347A1 EP 2015067876 W EP2015067876 W EP 2015067876W WO 2016020347 A1 WO2016020347 A1 WO 2016020347A1
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existing
motor vehicle
measuring point
cluster
determined
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PCT/EP2015/067876
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Daniel Schuler
Jean-Francois Bariant
Sebastian ZUTHER
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Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh
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Publication date
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Definitions

  • the present invention relates to a method for detecting at least one object in an environmental region of a motor vehicle, in which the motor vehicle is moved past the at least one object and during the passage past the at least one object at a plurality of successive points in time one measurement cycle is performed in each case an ultrasonic signal is emitted at each measuring cycle by means of an ultrasonic sensor of the motor vehicle and a measuring point is determined which comprises a position value which describes a position of the at least one object and which is determined by an echo of the
  • the invention also relates to a
  • driver assistance systems which assist the driver in maneuvering a motor vehicle and in particular when parking the motor vehicle in a parking space.
  • Driver assistance systems are already known from the prior art, which can detect parking spaces or free parking spaces with the aid of distance sensors and support the driver during the parking process.
  • the motor vehicle is usually moved past the objects which limit the parking space. As you move past it becomes
  • one measurement cycle is performed at predetermined times. For each measuring cycle, a signal is transmitted with the distance sensor and the distance between the motor vehicle and the object is determined on the basis of an echo of the signal.
  • distance sensors may be, for example, ultrasonic sensors, radar sensors,
  • US Pat. No. 6,593,873 B2 describes an object recognition system for motor vehicles.
  • the object recognition system includes a radar sensor with which objects in the environment of the motor vehicle can be detected. It may be provided that the radar waves reflected by the object are registered as points in a coordinate system. The points in the coordinate system can also be grouped according to predetermined criteria.
  • WO 2010/127650 A1 discloses a method for evaluating sensor data of an environment detection system for a motor vehicle. In this case, detection points are entered in a two-dimensional occupancy grid, wherein the state of a grid cell occupied and thus “potentially not passable" is, and otherwise unoccupied and thus “traversable".
  • the occupancy grid essentially represents a vehicle environment.
  • the sensor data can be detected, for example, by means of radar sensors, lidar sensors, camera sensors or ultrasound sensors.
  • DE 10 2010 033 213 A1 describes a method for evaluating signals of an ultrasonic sensor.
  • a measurement signal is transmitted at a predetermined transmission time and at least one in response to the measurement signal
  • Echo information becomes one of the time intervals at the defined transmission time of at least two consecutive received echo signals
  • Time difference formed and compared with a predetermined setpoint are combined to form an echo cluster with corresponding cluster information if the determined time difference undershoots the threshold value.
  • This object is achieved by a method by a
  • An inventive method is used to detect at least one object in an environmental region of a motor vehicle.
  • the motor vehicle is moved past the at least one object, and during the passage past the at least one object a measuring cycle is carried out in each case for a plurality of successive points in time.
  • Each measurement cycle is determined by means of a
  • Ultrasonic sensor of the motor vehicle emitted an ultrasonic signal.
  • a measuring point is determined at each measuring cycle, which comprises a position value which describes a position of the at least one object and which is determined by means of an echo of the ultrasonic signal.
  • the measuring points are entered in an environment map, which describes the surrounding area of the motor vehicle at least partially.
  • the measuring points are assigned to a cluster depending on their position values.
  • a line is determined which describes an object boundary of the at least one object in the environment map.
  • the present invention is based on the finding that the at least one object in the surrounding area of the motor vehicle can be detected with little computational effort if the measuring points of the ultrasonic sensor are clustered and assigned to an object boundary.
  • the clustering of the measuring points of the individual measuring cycles takes place as a function of the respective position values which are assigned to the measuring points.
  • the measuring points are entered in a virtual environment map, which may extend over two spatial directions, for example.
  • the environment map can map at least a portion of the environment of the motor vehicle.
  • the map may include, for example, a Cartesian coordinate system.
  • the respective measuring points can be determined on the basis of their position values in the
  • Spatial map are spatially displayed. On the basis of the spatial position of the respective measuring points can be judged whether the individual measuring points each show a reliable measurement result, which describes the distance of the motor vehicle to the at least one object. In particular objects in the surrounding area of the motor vehicle are to be recognized as the at least one object
  • Such objects may be parked vehicles or areas thereof. Such an object may also be a parking area marker. Furthermore, such an object may be a curb, wall, or other boundary.
  • measuring points can be combined into a cluster depending on their position values or their spatial arrangement in the area map become. These measuring points can be associated measuring points whose
  • the cluster can thus describe a region in the environment map that includes at least one measurement point.
  • a line is determined based on the measurement points in the cluster. The measurement points in the cluster thus create a line. This line can now be assigned to an object boundary of the at least one object in the surrounding area of the motor vehicle.
  • the line represents, for example, an outer surface of the at least one object which faces the motor vehicle or the ultrasonic sensor.
  • the at least one object can be detected in the surrounding area of the motor vehicle.
  • a straight line is preferably used by means of a
  • Filtering methods can be used to increase the precision and / or quality of the straight lines for approaching real objects.
  • the straight line is aligned with respect to at least two measuring points of the cluster.
  • a straight line is laid through the measurement points in the cluster.
  • a regression line is laid through the measurement points in the cluster. This is based on the knowledge that the objects in the surrounding area of the motor vehicle, for example, limit a parking space, usually rectangular or
  • Such objects may be, for example, parking areas for motor vehicles, curbs or walls. If a straight line in the map is determined here, it can be assumed that this describes an object boundary. Thus, the at least one object in the surrounding area of the motor vehicle and can be detected with little computational effort. Alternatively, it can also be provided that a polyline is determined as a function of the measurement points in the environment map.
  • a current measurement point which is determined in a current measurement cycle is entered into the environment map, an area in the environment map is predetermined, which surrounds the current measurement point and it is checked whether at least one existing measuring point, which was detected at a measuring cycle at a previous time, is arranged within the predetermined range.
  • the history of measuring cycles can also be taken into account.
  • the aspect can be taken into account that in ultrasound sensor technology based driver assistance systems due to the limited computing power of the currently is usually not possible to form new clusters with each new measurement. Therefore it can be provided that not all measurement points in the environment map are clustered again, but current or new measurement points are added iteratively to existing clusters. If it should be necessary due to the current measuring points, existing clusters can also be split (split) or at least two existing clusters can be merged (merged). In the present case, the
  • Measurement results or measurement points of past measurement cycles are taken into account. If a new measurement point in the map or in the area map is generated from a current measurement, a predetermined area is placed around this point. This area can also be referred to as a "clustering box.” This area can be used as a search environment to find existing measurement points, the advantage of which is that not all measurement points in the neighborhood map need to be compared, only measurement points in the area Near the current
  • measuring points This gives, for example, a significant runtime advantage. In this way, measuring points can be processed by means of a control device of a driver assistance system.
  • Predetermined area no further or existing measuring point is found.
  • a separate cluster can be assigned to the current measuring point.
  • This further cluster can then be further measuring points that are to future
  • Time points in measuring cycles are determined to be added.
  • the following measuring points can be processed in a simple manner at the current measuring point. If there are two separate clusters in the environment map, it can be determined by their spatial arrangement whether they are associated with a single object. If so, the lines in the clusters can be determined to be substantially perpendicular to each other. This is particularly advantageous if it is assumed that in reality the object is essentially cuboid or in a two-dimensional map of the surroundings Is formed substantially rectangular. In particular, the rectangular approach is sufficiently accurate for the purpose of automatic parking and allows, for example, very fast algorithms that would take longer without the abstraction of objects with lines but with pure measurement points.
  • a distance to the one existing measuring point is determined and the current measuring point is assigned to the existing cluster, if the determined distance has a predetermined first threshold value below. If within the range another measurement point is found which belongs to a cluster, in particular a Euclidean distance to the existing measurement point from the current measurement point is calculated and compared with a predetermined threshold value. If the Euclidean distance is below the threshold, the current measurement point can be added to the existing cluster. If the determined distance is the predetermined
  • Threshold exceeds, a new cluster can be formed, to which the current measuring point is assigned. If the current measuring point has a small distance to the existing measuring point, it can be assumed that the current measuring point and the existing measuring point have the same object boundary
  • At least one existing cluster with at least two existing measuring points is arranged within the predetermined area, a distance from the current measuring point to a line determined on the basis of the at least two existing measuring points is determined and the current one
  • Measuring point is assigned to the existing cluster, if the determined distance falls below a predetermined second threshold.
  • At least two existing measuring points can be located in the existing cluster.
  • the line or regression line can be laid by the existing measuring points. In the present case, the distance from the current measuring point or the orthogonal distance between the measuring point and the line is determined. If the distance is below the threshold value, the current measuring point can be added to the cluster. Otherwise, a new cluster is formed for the current measuring point. On the basis of the distance of the current measuring cycle to the regression line of the already existing measuring points, it can be easily determined whether the current measuring point is to be assigned to the existing cluster. In a further embodiment, if within the predetermined range at least two existing clusters each having at least two existing
  • Measuring points are arranged, determines the assignment of the current measuring point to a first or a second of the at least two existing clusters based on an orientation of the line in the first and / or the second existing cluster with respect to the current measuring point. If a plurality of existing clusters each comprising at least two existing measurement points are arranged in the predetermined area and the respective distance of the lines of the existing clusters from the current measurement point falls below the predetermined threshold value, the profile of the respective lines of the existing clusters can be used to assign the current cluster Measuring point can be used to one of the clusters. On the basis of the respective lines in the existing clusters, an object boundary of the at least one object, which is associated, for example, with a respective cluster, can be estimated. Based on the relative position of the current measuring point to the lines, it can now be determined to which of the lines the current measuring point belongs. Thus, the object can be reliably detected.
  • Measuring point and / or to the line below the first and / or the second threshold determines the assignment of the current measuring point to one of the existing cluster as a function of a distance of the current measuring point to the existing clusters. If a plurality of clusters are arranged in the predetermined area, wherein the distance of the at least one existing measuring point or the line falls below the respective threshold value, the distance or the distance of the current measuring point is used to the respective clusters. On the basis of the spatial position of the current measuring point to the existing clusters within the map can be determined in a simple way the affiliation of the current measuring point to the existing clusters.
  • At least two echoes of the ultrasound signal are detected during each measurement cycle, and based on a time duration between receiving a first of the at least two echoes and a second of the at least two echoes, a height value is determined for the measurement point which describes a height of the at least one object , If a second echo of the ultrasonic signal occurs within a predetermined period of time after the first echo, it can be assumed be that the at least one object in the surrounding area of the motor vehicle has a predetermined height. If a second echo of the ultrasound signal is present or follows the first echo within a short time duration, the at least one object may be, for example, a parked motor vehicle.
  • the at least one object can be classified based on the echoes of the ultrasonic signals. If the second echo is not received within a predetermined time duration, no object may be present in the surrounding area of the motor vehicle or there may be a relatively low object, such as a curb, in the surrounding area. In this way, the at least one object can be classified in the surrounding area of the motor vehicle.
  • At least two existing clusters are combined to form a clustered cluster as a function of the height values of the measuring points of the at least two existing clusters. If the height values of the measurement points in the two clusters are similar, it can be assumed that the two clusters describe an object of the same height. Thus, it can be assumed that the two clusters describe object boundaries of a single object. Thus, these clusters can be joined together.
  • a dimension and / or a position of the predetermined range is adjusted if the current measuring point is disposed within the driving tube.
  • a strip can be marked in the map, which describes the future drive of the motor vehicle. If the current measuring point is outside the driving tube, it can be assumed that the at least one object is located in a lateral surrounding area of the motor vehicle. In this case, the predetermined range in a
  • a current speed of the motor vehicle when determining the current measuring point is determined and the dimension and / or the position of predetermined range is adjusted depending on the determined speed.
  • the width and / or the length of the predetermined region in the environment map can be adapted as a function of the speed. This can be taken into account that the measuring points continue to scatter when the
  • the object boundary of the at least one object is signaled to the driver of the motor vehicle.
  • the object boundary can be displayed to the driver, for example, on a display device of the motor vehicle.
  • a plurality of object boundaries are determined and displayed to the driver.
  • the position of one or more objects in the surrounding area of the motor vehicle can also be determined and displayed to the driver.
  • the at least one object and / or the at least one object boundary is displayed relative to the position of the motor vehicle.
  • the driver can be assisted in maneuvering the motor vehicle and in particular when parking the motor vehicle.
  • An inventive driver assistance system for a motor vehicle comprises a control device, which is designed to carry out a method according to the invention.
  • the driver assistance system is used in particular for assisting the driver when parking the motor vehicle in a parking space.
  • the driver assistance system can use the at least one recognized object
  • a motor vehicle according to the invention comprises an inventive
  • the motor vehicle is designed in particular as a passenger car.
  • FIG. 1 is a schematic representation of a motor vehicle according to a
  • Fig. 2 shows an arrangement of the motor vehicle to an object and existing
  • Measuring points and a current measuring point which by means of a
  • FIG. 3 shows an arrangement according to FIG. 2 in a further embodiment
  • Fig. 4 is an environment map of the environment of the motor vehicle in the one
  • FIG. 5 shows a card according to FIG. 4 in a further embodiment
  • Fig. 6 is a plurality of existing measuring points, with the
  • Ultrasonic sensor were detected and divided into several clusters.
  • Fig. 7 shows a plurality of existing measuring points which are divided into two clusters, wherein the existing measuring points of the two clusters are each assigned to a line.
  • FIG. 1 shows a motor vehicle 1 according to an embodiment of the present invention
  • the motor vehicle 1 is in the present embodiment as
  • the motor vehicle 1 comprises a Driver assistance system 2.
  • the driver assistance system 2 in turn comprises a
  • Control device 3 which may be formed for example by a control unit (Electronic Control Unit, ECU) of the motor vehicle 1.
  • ECU Electronic Control Unit
  • Driver assistance system 2 a plurality of ultrasonic sensors 4.
  • the driver assistance system 2 comprises eight ultrasound sensors 4. Four ultrasound sensors 4 are located in a front area 5 of the motor vehicle 1 and four ultrasound sensors 4 in a rear area 6 of the vehicle
  • Motor vehicle 1 is arranged. With the aid of the ultrasonic sensors 4, at least one object 9 can be detected in a surrounding area 7 of the motor vehicle 1.
  • the motor vehicle 1 comprises a display device 8, which may be formed as a screen or as a display, and which is arranged in an interior of the motor vehicle 1.
  • the control device 3 is connected to the ultrasonic sensors 4 for
  • control device 3 is connected to the display device for data transmission.
  • the display can be controlled on the display device 8 with the control device.
  • the driver assistance system 2 can also be designed to determine a current position of the motor vehicle 1.
  • the signals of a satellite-based position determination system can be taken into account.
  • the current position of the motor vehicle 1 is determined by means of odometry.
  • the number of wheel revolutions of at least one wheel of the motor vehicle 1 and / or a steering angle of the motor vehicle 1 can be determined. In this way, the proper motion of the motor vehicle 1 can be determined.
  • Motor vehicle 1 are taken into account, which describes a path for the future movement of the motor vehicle 1.
  • the driving tube 1 1 is presently limited by the two lines 12. Furthermore, based on the current position of the motor vehicle 1 and the distance between the motor vehicle 1 and the object 10, which is determined by at least one ultrasonic sensor 4, a relative position of the motor vehicle 1 to the object 10 can be determined.
  • control device 3 may be designed to calculate a driving trajectory of the motor vehicle 1, which describes a collision-free movement of the motor vehicle 1 past the object 10.
  • This can also be the outer dimensions of the motor vehicle 1 are considered, which are stored for example in a memory unit of the control device 3.
  • the motor vehicle 1 can be moved semi-autonomously along the travel trajectory. In this case, the steering is taken over by the driver assistance system 2.
  • the driver continues to press the accelerator pedal and the brake.
  • the motor vehicle can also be moved autonomously along the driving trajectory. This controls this
  • the object 10 in the surrounding area 7 of the motor vehicle 1 is presently formed by a parked vehicle.
  • the parked vehicle may for example be parked on a parking area for transverse parking.
  • the object 10 In order to assist the driver of the motor vehicle 1 when parking and / or to avoid a collision with the object 10, the object 10 must be detected and measured in the surrounding area 7 of the motor vehicle.
  • the motor vehicle 1 In order to recognize the object 10 in the surrounding area 7 of the motor vehicle 1, the motor vehicle 1 is moved past the object 10. In each case, a measuring cycle is carried out at successive predetermined times with at least one of the ultrasonic sensors 4. In one measuring cycle, the ultrasonic sensor 4 emits an ultrasonic signal. This ultrasonic signal is reflected by the object 10 and received again by the ultrasonic sensor 4. With the ultrasonic sensor 4, therefore, an echo of the ultrasonic signal is received. Based on the transit time of the ultrasonic signal, ie the time between the emission of the ultrasonic signal and receiving the echo of the ultrasonic signal, the distance between the motor vehicle 1 and the ultrasonic sensor 4 and the object 10 can be determined.
  • a measuring point is obtained which comprises a position value. It can also be provided that a measuring point is determined by the signals of a plurality of ultrasonic sensors 4. This can be achieved, for example, by trilateration of circular sectors which approximate the ultrasound signals of the respective ultrasound sensors 4.
  • a plurality of echoes are received by the ultrasonic sensor 4.
  • at least two echoes can be received by the ultrasonic sensor 4.
  • On the basis of at least two echoes of the ultrasound signal can be inferred with a high probability to a height of the object 10 become. If a second echo is present or the second echo is received within a predetermined period of time after the first echo, it can be assumed that the object 10 in the surrounding area 7 of the
  • Motor vehicle 1 has a predetermined height. If the second echo is present or follows the first echo within a short time duration, the object 10 may be, for example, a parked vehicle. If the second echo is not received or received after a predetermined time duration, it can be assumed that it is a low object, such as a curb. Thus, for each measuring point 13, 14, which is determined in a measuring cycle, additionally a height value, which describes the height of the object, can be determined.
  • the measuring points that are determined in the individual measuring cycles can be entered into a map or area map based on their position value.
  • the origin of this environment map may be located in a vehicle coordinate system located in an area of the motor vehicle 1. In the present case, the origin of the coordinate system is located at the center of the rear axle of the motor vehicle 1.
  • the vehicle coordinate system includes the two
  • Coordinate axes x and y The vehicle coordinate system is moved from the perspective of a world coordinate system during the movement of the motor vehicle 1.
  • the measuring points 13, 14 are shown with respect to the real object 10.
  • existing measuring points 14 are shown, which were determined in earlier measuring cycles and entered into the local map. These existing measuring points 14 are combined to form a cluster 15 on the basis of their respective position value, that is to say on the basis of their spatial arrangement.
  • a line 16 is laid through the existing measuring points 14.
  • the line 16 is a
  • Measurement points 14 which was determined in the past, continue to be considered.
  • a current measuring point 13 is shown in Fig. 2, which at a current
  • Measuring cycle is determined and entered in the map. It is questionable whether the current measuring point 13 is assigned to the existing cluster 15. In comparison, Fig. 3 shows the arrangement of the motor vehicle 1 to the object at a later time. In this case, the current measuring point 13 has already been shown in FIG.
  • the Assignment of current measurement points 13 to an existing cluster, the formation of additional clusters and the combination of clusters 15, 17 will be explained in more detail below.
  • FIG. 4 shows an environment map 18 in a first embodiment.
  • Surrounding map 18 is an existing measuring point 14 registered, the one
  • a current measuring point 13 is entered in the area map 18. If a current measuring point 13 in the
  • a predetermined area 19 or a so-called “clustering box” is determined around the current measuring point, which is arranged in particular parallel or vertical to the direction of travel, depending on whether the current measuring point 14 within the driving tube 1 1
  • This predetermined area 19 serves as a search environment for finding existing measurement points 14, ie measurement points already existing,
  • a rectangular shape is used for the predetermined area 19, since this is the fastest way to check whether existing measuring points 14 are present in the environment map 18. If no existing measuring point is determined in the predetermined area 19, a further cluster 17 is determined to which the current measuring point 13 is assigned.
  • an existing measuring point 14, which is assigned to a cluster 15, is found in the predetermined area 13.
  • a single existing measuring point 14 is assigned to the existing cluster 15.
  • the distance between the current measuring point 13 and the existing measuring point 14 is determined.
  • the Euclidean distance between the current measuring point 13 and the existing measuring point 14 is determined.
  • the Euclidean distance is used in this case because it represents the geometrically correct distance of the measuring points 13, 14 to each other.
  • the distance 20 is compared with a predetermined first threshold. If the distance 20 is smaller than the predetermined first threshold value, the current measuring point 13 is assigned to the existing cluster 15. If the distance 20 is greater than the predetermined first threshold value, a further cluster 17 is formed for the current measuring point 13.
  • existing clusters 15 are selected two existing clusters 15, in which the distance 20 is the lowest.
  • existing cluster 15 is summarized and the current measurement point 13 is added to the clustered cluster. If the height values of the existing measuring points 14 of the two existing clusters 15 differ, the current measuring point 13 is assigned to the existing cluster of the two existing clusters 15 in which the distance 20 to the existing measuring point 14 is the lowest.
  • Fig. 5 shows an environment map 18 in another embodiment.
  • five existing measuring points 14, which are assigned to an existing cluster 15, are entered in the surroundings map 18. Furthermore, by the existing
  • Measuring points 14 in the existing cluster 15 a line 16 laid.
  • the line 16 is presently designed as a straight line, which was determined by a regression method. On the basis of the line 16 or the straight line, an object boundary of the object 10 is determined. In this case, the knowledge is taken into account that the objects 10, the
  • parked motor vehicles usually curbs, walls, parking area boundaries, parking area markings or the like.
  • These objects 10 usually have a cuboid shape or can be assumed as a cuboid.
  • their object boundary in the two-dimensional environment map 18 may be represented by the line 16.
  • the distance 21 of the current measuring point 13 to the line 16 or to an extension of the line 16 is determined. In other words, an orthogonal distance of the current measuring point 13 to the line 16 or the cluster line is determined.
  • the distance 21 is compared with a predetermined second threshold. If the distance is less than the predetermined second threshold, the current measurement point 13 is added to the existing cluster 15. If the determined distance 21 is greater than the predetermined second threshold value, a further cluster 17 is formed, to which the current measuring point 13 is assigned.
  • the distance 21 or the orthogonal distance is used in this case in order to be able to separate in the vast majority of cases rectangular or cuboid objects 10, which are relevant for parking space detection, at the object corners in order to obtain the required destination with one cluster per To reach object page.
  • Measuring point 13 depending on whether the distance 21 between the current measuring point 13 and the line 16 is below one of the predetermined thresholds. If the distance 21 to all lines 16 of the existing clusters 15 is greater than one of the respective threshold values, a new cluster 17 is formed for the current measuring point 13, to which the current measuring point 13 is assigned. If the distance 21 to the line 16 of an existing cluster 15 is below the predetermined threshold, the current measurement point is assigned to this existing cluster 15.
  • two existing clusters 15 are selected in which the distance 21 is the lowest. If the current measurement point 13 is within a segment of one of the lines 16 of the existing clusters 15, it is added to the existing cluster 15 in whose segment it lies. Thus, for example, an overgrowth of
  • Clusters are prevented. If the current measuring point 13 is located between the segments of the lines of the two existing clusters 15, the current measuring point 13 is assigned to the cluster 15 to which the smallest distance 21 exists. This is done in particular if the height values of the existing measuring points 14 of the existing clusters 15 are different. If the height values of the respective existing measuring points 14 of the two existing clusters 15 are the same or within a predetermined range, a decision is made as to whether the existing clusters 15 are assembled according to a method specially developed for this purpose.
  • Measuring point 13 assigned to one of the existing cluster 15 according to the following method: If none of the existing cluster below the distance threshold, the current measurement point is assigned to another cluster 17. If only an existing cluster 15 with only one existing measuring point 14 is below the threshold value, the current measuring point is assigned to this existing cluster 15. Are only existing clusters 15 with only one existing measuring point 14 below the
  • Threshold the two existing clusters 15 having the shortest distance 20 to the current measurement point 13 are selected, and the previously described method is performed by which it is checked whether the two existing clusters 15 are combined.
  • the current measuring point 13 is assigned to this cluster 15. If exclusively existing clusters 15 with at least two existing measuring points 14 and one respective line 16 below the threshold value, the current measuring point 13 is assigned to the existing cluster 15 which has the smallest distance to the current measuring point 13. If both existing clusters 15 with only one existing measuring point 14 and also existing clusters 15 with at least two existing measuring points 14 and one line 16 below the threshold value, two existing clusters 15 each having an existing measuring point 14 and two existing clusters 15, which have at least two existing measuring points 14 and further decided according to the method already mentioned.
  • a dimension and / or a position of the predetermined area 19 can be adjusted. For this purpose, it can be checked whether there is a current measuring point 13 and / or an existing measuring point 14 within the driving tube 1 1 of the motor vehicle 1. For this purpose, the
  • Driving hose 1 1 can be entered in the map. If a measuring point 13, 14 within the driving tube 1 1, a dimension of the predetermined range 19 can be adjusted. In particular, the width of the predetermined area 19 can be adjusted as a function of the speed. This can additionally the Speed of the motor vehicle 1 when performing the respective measurement cycles and thus when determining the respective measurement points 13, 14 are determined. In this case, it is taken into account that the measuring points 13, 14 continue to scatter when the motor vehicle 1 moves faster. This aspect can be accommodated by adjusting the dimension of the predetermined area 19. Furthermore, the orientation or orientation of the predetermined region 19 can be adjusted such that the predetermined region 19 is arranged parallel to the motor vehicle 1 in the environment map 18, if the measuring points 13, 14 are outside the driving tube 1 1. In this way, objects 10, which are arranged laterally to the motor vehicle 1, can be detected optimally.
  • the dimension of the predetermined range 18 is not changed.
  • the orientation of the predetermined region 18 may be changed to be orthogonal to the parallel vehicle direction. In this way, objects 10 can be optimally detected in front of the motor vehicle 1.
  • FIGS. 6 and 7 show examples of existing measuring points 14, which are combined to form several different existing clusters 15.
  • the lines which are laid through the existing measuring points 14 by means of a regression method as described above are additionally provided with arrows.
  • the existing clusters 15 are formed.
  • the existing clusters 15 are classified so that the lines 16 are arranged substantially perpendicular to each other.
  • measuring points 13, 14 which are not assigned to any of the clusters 15 are removed from the surrounding map 18 by a special filtering method.
  • FIG. 7 shows a further example in which the boundaries of an image 22 of the object 10 are determined on the basis of the lines 16 of the existing clusters 15.
  • This image 22 can be displayed to the driver, for example, on the display device 8 of the motor vehicle 1.
  • the position of the image 22 can also be an image of the image
  • Motor vehicle 1 are shown. Furthermore, it can be provided that the image which describes the object boundaries of the object 10 is used to determine a driving trajectory along which the motor vehicle 1 is at least semi-autonomously maneuvered. In this way, the driver can park the car
  • the measuring points 13, 14 of the respective sides or object boundaries of the object 10 are clustered separately from one another, and lines 16 or straight lines which approximate the boundaries of the object 10 are calculated via the clusters.
  • lines 16 or straight lines representing the sides of the object 10
  • the method also uses for clustering the speed of the motor vehicle and the location of the measuring points 13, 14 relative to the motor vehicle for increasing the efficiency of clustering. Furthermore, the height values of the clusters 15, 17 ascertained in the past can also be taken into account when joining or splitting the clusters 15, 17. Likewise, in addition to the positions of the measuring points 13, 14, is used in the direction determination of the regression line, and the measured direction of the measuring points 13, 14 are used.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen zumindest eines Objekts (10) in einem Umgebungsbereich (7) eines Kraftfahrzeugs (1), bei welchem das Kraftfahrzeug (1) an dem zumindest einen Objekt (10) vorbeibewegt wird und während des Vorbeibewegens an dem zumindest einen Objekt (10) zu einer Mehrzahl von aufeinanderfolgenden Zeitpunkten jeweils ein Messzyklus durchgeführt wird, wobei bei jedem Messzyklus mittels eines Ultraschallsensors (4) des Kraftfahrzeugs (1) ein Ultraschallsignal ausgesendet wird und ein Messpunkt (13, 14) bestimmt wird, der einen Positionswert umfasst, welcher eine Position des zumindest einen Objekts (10) beschreibt und welcher anhand eines Echos des Ultraschallsignals ermittelt wird, wobei die Messpunkte (13, 14) in eine Umgebungskarte (18), welche den Umgebungsbereich (7) des Kraftfahrzeugs (1) zumindest bereichsweise beschreibt, eingetragen werden, die Messpunkte (13, 14) in Abhängigkeit ihrer Positionswerte einem Cluster (15, 17) zugeordnet werden und anhand der Messpunkte (13, 14) des Cluster (15, 17) eine Line (16) bestimmt wird, welche eine Objektgrenze des zumindest einen Objekts (10) in der Umgebungskarte (18) beschreibt.

Description

Verfahren zum Erkennen eines Objekts in einem Umgebungsbereich eines Kraftfahrzeugs mittels eines Ultraschallsensors, Fahrerassistenzsystem sowie
Kraftfahrzeug
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen zumindest eines Objekts in einem Umgebungsbereich eines Kraftfahrzeugs, bei welchem das Kraftfahrzeug an dem zumindest einen Objekt vorbeibewegt wird und während des Vorbeibewegens an dem zumindest einen Objekt zu einer Mehrzahl von aufeinanderfolgenden Zeitpunkten jeweils ein Messzyklus durchgeführt wird, wobei bei jedem Messzyklus mittels eines Ultraschallsensors des Kraftfahrzeugs ein Ultraschallsignal ausgesendet wird und ein Messpunkt bestimmt wird, der einen Positionswert umfasst, welcher eine Position des zumindest einen Objekts beschreibt und welcher anhand eines Echos des
Ultraschallsignals ermittelt wird. Die Erfindung betrifft außerdem ein
Fahrerassistenzsystem sowie ein Kraftfahrzeug.
Das Interesse richtet sich vorliegend insbesondere auf Fahrerassistenzsysteme, welche den Fahrer beim Manövrieren eines Kraftfahrzeugs und insbesondere beim Einparken des Kraftfahrzeugs in eine Parklücke unterstützen. Aus dem Stand der Technik sind bereits Fahrerassistenzsysteme bekannt, welche mit Hilfe von Abstandssensoren Parklücken bzw. freie Stellplätze erkennen können und den Fahrer beim Einparkvorgang unterstützen. Hierzu wird das Kraftfahrzeug üblicherweise an den Objekten, welche die Parklücke begrenzen, vorbeibewegt. Während des Vorbeibewegens wird zu
vorbestimmten Zeitpunkten jeweils ein Messzyklus durchgeführt. Bei jedem Messzyklus wird mit dem Abstandssensor ein Signal ausgesendet und anhand eine Echos des Signals der Abstand zwischen dem Kraftfahrzeug und dem Objekt bestimmt. Derartige Abstandssensoren können beispielsweise Ultraschallsensoren, Radarsensoren,
Lasersensoren oder dergleichen sein.
Hierzu beschreibt die US 6,593,873 B2 ein Objekterkennungssystem für Kraftfahrzeuge. Das Objekterkennungssystem umfasst einen Radarsensor, mit dem Objekte in dem Umfeld des Kraftfahrzeugs erfasst werden können. Dabei kann es vorgesehen sein, dass die von dem Objekt reflektierten Radarwellen als Punkte in ein Koordinatensystem eingetragen werden. Dabei können die Punkte in dem Koordinatensystem auch nach vorbestimmten Kriterien gruppiert werden. Darüber hinaus ist aus der WO 2010/127650 A1 ein Verfahren zur Auswertung von Sensordaten eines Umfelderfassungssystems für ein Kraftfahrzeug bekannt. Dabei werden Detektionspunkte in ein zweidimensionales Belegungsgitter eingetragen, wobei der Zustand einer Gitterzelle belegt und damit„potenziell nicht überfahrbar" ist, und sonst unbelegt und somit„überfahrbar" ist. Das Belegungsgitter repräsentiert im Wesentlichen ein Fahrzeugumfeld. Die Sensordaten können beispielsweise mittels Radarsensoren, Lidarsensoren, Kamerasensoren oder Ultraschallsensoren erfasst werden.
Zudem beschreibt die DE 10 2010 033 213 A1 ein Verfahren zur Auswertung von Signalen eines Ultraschallsensors. Hierbei wird zu einem vorgegebenen Sendezeitpunkt ein Messsignal ausgesendet und in Reaktion auf das Messsignal mindestens ein
Echosignal empfangen und ausgewertet. Zur Reduzierung der zu übertragenden
Echoinformationen wird aus den zeitlichen Abständen zum definierten Sendezeitpunkt von mindestens zwei aufeinanderfolgenden empfangenen Echosignalen eine
Zeitdifferenz gebildet und mit einem vorgegebenen Sollwert verglichen. Dabei werden die mindestens zwei aufeinanderfolgenden empfangenen Echosignale zu einem Echocluster mit korrespondierenden Clusterinformationen zusammengefasst, wenn die ermittelte Zeitdifferenz den Schwellwert unterschreitet.
Weiterhin sind aus dem Stand der Technik zahlreiche Methoden zum Clustern von Messwerten bzw. Messpunkten bekannt. Diese existierenden Verfahren sind aber nicht für das Clustern von Ultraschallmessungen zur Objektextraktion im Bereich von
Fahrerassistenzsystemen entwickelt und optimiert worden, sondern finden üblicherweise in anderen Bereichen Einsatz, in denen deutlich mehr Rechenleistung zur Verfügung steht. Zudem liegen üblicherweise andere Arten von Datensätzen vor, bei denen die Clusterung andere Ziele verfolgt. Beispiele hierfür können Anwendungen im Bereich der Medizin, der Biologie, der Wirtschaft, des Internets oder dergleichen sein.
Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine Lösung aufzuzeigen, wie zumindest ein Objekt in einem Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs mit Hilfe eines Ultraschallsensors zuverlässiger und mit einer geringeren Rechenleistung erkannt werden kann.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren, durch ein
Fahrerassistenzsystem sowie durch ein Kraftfahrzeug mit den Merkmalen gemäß den jeweiligen unabhängigen Patentansprüchen gelöst. Vorteilhafte Ausführungen der Erfindung sind Gegenstand der abhängigen Patentansprüche, der Beschreibung und der Figuren. Ein erfindungsgemäßes Verfahren dient zum Erkennen zumindest eines Objekts in einem Umgebungsbereich eines Kraftfahrzeugs. Hierbei wird das Kraftfahrzeug an dem zumindest einen Objekt vorbeibewegt und während des Vorbeibewegens an dem zumindest einen Objekt wird zu einer Mehrzahl von aufeinanderfolgenden Zeitpunkten jeweils ein Messzyklus durchgeführt. Bei jedem Messzyklus wird mittels eines
Ultraschallsensors des Kraftfahrzeugs ein Ultraschallsignal ausgesendet. Zudem wird bei jedem Messzyklus ein Messpunkt bestimmt, der einen Positionswert umfasst, welcher eine Position des zumindest einen Objekts beschreibt und welcher anhand eines Echos des Ultraschallsignals ermittelt wird. Darüber hinaus werden die Messpunkte in eine Umgebungskarte, welche den Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs zumindest bereichsweise beschreibt, eingetragen. Ferner werden die Messpunkte in Abhängigkeit ihrer Positionswerte einem Cluster zugeordnet. Zudem wird anhand der Messpunkte des Clusters eine Linie bestimmt, welche eine Objektgrenze des zumindest einen Objekts in der Umgebungskarte beschreibt.
Der vorliegenden Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass das zumindest eine Objekt in dem Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs mit geringem Rechenaufwand erkannt werden kann, wenn die Messpunkte des Ultraschallsensors geclustert und einer Objektgrenze zugeordnet werden. Hierbei erfolgt das Clustern der Messpunkte der einzelnen Messzyklen in Abhängigkeit von den jeweiligen Positionswerten, die den Messpunkten zugeordnet sind. Die Messpunkte werden in eine virtuelle Umgebungskarte eingetragen, die sich beispielsweise über zwei Raumrichtungen erstrecken kann. Die Umgebungskarte kann zumindest einen Bereich der Umgebung des Kraftfahrzeugs abbilden. Die Karte kann beispielsweise ein kartesisches Koordinatensystem umfassen. Somit können die jeweiligen Messpunkte anhand ihrer Positionswerte in der
Umgebungskarte räumlich dargestellt werden. Anhand der räumlichen Lage der jeweiligen Messpunkte kann beurteilt werden, ob die einzelnen Messpunkte jeweils ein zuverlässiges Messergebnis zeigen, welches den Abstand des Kraftfahrzeugs zu dem zumindest einen Objekt beschreibt. Als das zumindest eine Objekt sollen insbesondere Objekte in dem Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs erkannt werden, die eine
Parklücke begrenzen. Solche Objekte können geparkte Fahrzeuge oder Bereiche davon sein. Ein solches Objekt kann auch eine Parkflächenmarkierung sein. Weiterhin kann ein solches Objekt ein Bordstein, eine Wand oder eine sonstige Begrenzung sein.
Einige der Messpunkte können in Abhängigkeit von ihren Positionswerten bzw. ihrer räumlichen Anordnung in der Umgebungskarte zu einem Cluster zusammengefasst werden. Diese Messpunkte können zusammengehörige Messpunkte sein, deren
Messunsicherheit einen vorbestimmten Schwellenwert unterschreitet. Messpunkte, deren Messunsicherheit den vorbestimmten Schwellenwert überschreitet, können für das Clustern nicht berücksichtigt werden. Dabei kann es auch der Fall sein, dass nur ein einziger Messpunkt einem Cluster zugeordnet wird. Das Cluster kann also einen Bereich in der Umgebungskarte beschreiben, der zumindest einen Messpunkt umfasst. Anhand der Messpunkte in dem Cluster wird eine Linie bestimmt. Durch die Messpunkte in dem Cluster wird also eine Linie gelegt. Diese Linie kann nun einer Objektgrenze des zumindest einen Objekts im Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs zugeordnet werden. Somit wird durch die Linie beispielsweise eine Außenfläche des zumindest einen Objekts repräsentiert, die dem Kraftfahrzeug bzw. dem Ultraschallsensor zugewandt ist. Somit kann mit geringem rechentechnischen Aufwand das zumindest eine Objekt in dem Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs erkannt werden.
Bevorzugt wird zum Bestimmen der Linie eine Gerade mittels eines
Regressionsverfahrens bezüglich der Messpunkte in dem Cluster ausgerichtet. Hierbei können bekannte lineare orthogonale Regressionsverfahren verwendet werden.
Weiterhin können anschließend diverse Nachbearbeitungsverfahren und/oder
Filterverfahren verwendet werden, um die Präzision und/oder Qualität der Geraden zur Annäherung von realen Objekten zu erhöhen. Insbesondere wird die Gerade bezüglich von zumindest zwei Messpunkten des Clusters ausgerichtet. Mit anderen Worten wird als die Linie eine Gerade durch die Messpunkte in dem Cluster gelegt. Es wird also eine Regressionslinie durch die Messpunkte in dem Cluster gelegt. Dem liegt die Erkenntnis zugrunde, dass die Objekte in dem Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs, die beispielsweise eine Parklücke begrenzen, üblicherweise rechteckförmig bzw.
quaderförmig ausgebildet sind. Derartige Objekte können beispielsweise Parkflächen für Kraftfahrzeuge, Bordsteine oder Wände sein. Wenn vorliegend eine Gerade in der Karte ermittelt wird, kann davon ausgegangen werden, dass diese eine Objektgrenze beschreibt. Somit kann das zumindest eine Objekt in dem Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs und mit geringem Rechenaufwand erkannt werden. Alternativ dazu kann es auch vorgesehen sein, dass eine Polylinie in Abhängigkeit von den Messpunkten in der Umgebungskarte bestimmt wird.
In einer weiteren Ausführungsform wird zum Zuordnen der Messpunkte zu dem Cluster ein aktueller Messpunkt, welcher bei einem aktuellen Messzyklus ermittelt wird, in die Umgebungskarte eingetragen, ein Bereich in der Umgebungskarte wird vorbestimmt, welchen den aktuellen Messpunkt umgibt und es wird überprüft, ob zumindest ein bestehender Messpunkt, der bei einem Messzyklus zu einem vorhergehenden Zeitpunkt erfasst wurde, innerhalb des vorbestimmten Bereichs angeordnet ist. Vorliegend kann also auch die Historie von Messzyklen berücksichtigt werden. Hierbei kann dem Aspekt Rechnung getragen werden, dass es bei auf Ultraschallsensortechnologie basierten Fahrerassistenzsystemen aufgrund der begrenzten Rechenleistung der derzeit üblicherweise nicht möglich ist, bei jeder neuen Messung neue Cluster zu bilden. Daher kann es vorgesehen sein, dass nicht alle Messpunkte in der Umgebungskarte neu geclustert werden, sondern aktuelle bzw. neue Messpunkte bestehenden Clustern iterativ hinzugefügt werden. Wenn es aufgrund der aktuellen Messpunkte nötig sein sollte, können bestehende Cluster auch aufgeteilt (gesplittet) oder auch zumindest zwei bestehende Cluster verbunden (gemerged) werden. Vorliegend können die
Messergebnisse bzw. Messpunkte vergangener Messzyklen berücksichtigt werden. Wenn ein neuer Messpunkt in der Karte bzw. in der Umgebungskarte aus einer aktuellen Messung generiert wird, wird um diesen Punkt ein vorbestimmter Bereich gelegt. Dieser Bereich kann auch als„Clusterung-Box" bezeichnet werden. Dieser Bereich kann als Suchumgebung verwendet werden, um bereits existierende Messpunkte zu finden. Der Vorteil hiervon ist, dass nicht alle Messpunkte in der Umgebungskarte miteinander verglichen werden müssen, sondern nur Messpunkte in der Nähe der aktuellen
Messpunkte. Dies ergibt beispielsweise einen erheblichen Laufzeitvorteil. Auf diese Weise können Messpunkte mittels einer Steuereinrichtung eines Fahrerassistenzsystems bearbeitet werden.
Weiterhin ist es vorteilhaft, wenn ein weiteres Cluster bestimmt wird, welchem der aktuelle Messpunkt zugeordnet wird, falls ein Auffinden des zumindest einen
bestehenden Messpunktes innerhalb des vorbestimmten Bereichs unterbleibt. Mit anderen Worten kann ein neues Cluster erstellt werden, wenn innerhalb des
vorbestimmten Bereichs kein weiterer bzw. bestehender Messpunkt aufgefunden wird. In diesem Fall kann dem aktuellen Messpunkt ein eigenes Cluster zugeordnet werden. Diesem weiteren Cluster können dann weitere Messpunkte, die zu zukünftigen
Zeitpunkten in Messzyklen bestimmt werden, hinzugefügt werden. Somit können auf den aktuellen Messpunkt zukünftig folgende Messpunkte auf einfache Weise verarbeitet werden. Wenn zwei voneinander getrennte Cluster in der Umgebungskarte vorhanden sind, kann anhand ihrer räumlichen Anordnung zueinander ermittelt werden, ob sie einem einzigen Objekt zugeordnet sind. Ist dies der Fall, können die Linien in den Clustern derart bestimmt werden, dass sie im Wesentlichen senkrecht aufeinander stehen. Dies ist insbesondere vorteilhaft, wenn davon ausgegangen wird, dass das Objekt in der Realität im Wesentlichen quaderförmig bzw. in einer zweidimensionalen Umgebungskarte im Wesentlichen rechteckförmig ausgebildet ist. Die rechteckförmige Annäherung ist insbesondere ausreichend genau zum Zweck des automatischen Einparkens und erlaubt beispielsweise sehr schnelle Algorithmen, die ohne die Abstrahierung von Objekten mit Linien sondern mit reinen Messpunkten länger dauern würden.
Weiterhin ist es bevorzugt vorgesehen, dass falls innerhalb des vorbestimmten Bereichs zumindest ein bestehendes Cluster mit einem bestehenden Messpunkt angeordnet ist, ein Abstand zu dem einen bestehenden Messpunkt ermittelt wird und der aktuelle Messpunkt dem bestehenden Cluster zugeordnet wird, falls der ermittelte Abstand einen vorbestimmten ersten Schwellenwert unterschreitet. Wenn innerhalb des Bereichs ein weiterer Messpunkt aufgefunden wird, der zu einem Cluster gehört, wird insbesondere eine euklidische Distanz zu dem bestehenden Messpunkt von dem aktuellen Messpunkt aus berechnet und mit einem vorbestimmten Schwellenwert verglichen. Ist die euklidische Distanz unterhalb des Schwellenwerts, kann der aktuelle Messpunkt dem bestehenden Cluster hinzugefügt werden. Falls der ermittelte Abstand den vorbestimmten
Schwellenwert überschreitet, kann ein neues Cluster gebildet werden, dem der aktuelle Messpunkt zugeordnet wird. Wenn der aktuelle Messpunkt einen geringen Abstand zu dem bestehenden Messpunkt aufweist, kann davon ausgegangen werden, dass der aktuelle Messpunkt und der bestehende Messpunkt die gleiche Objektgrenze
beschreiben. Somit können diese einem gemeinsamen Cluster zugeordnet werden und somit einfacher verarbeitet werden.
Weiterhin ist es bevorzugt vorgesehen, dass falls innerhalb des vorbestimmten Bereichs zumindest ein bestehendes Cluster mit zumindest zwei bestehenden Messpunkten angeordnet ist, ein Abstand von dem aktuellen Messpunkt zu einer anhand der zumindest zwei bestehenden Messpunkte bestimmten Linie ermittelt wird und der aktuelle
Messpunkt dem bestehenden Cluster zugeordnet wird, falls der ermittelte Abstand einen vorbestimmten zweiten Schwellenwert unterschreitet. In dem bestehenden Cluster können sich zumindest zwei bestehende Messpunkte befinden. Weiterhin kann durch die bestehenden Messpunkte die Linie bzw. Regressionslinie gelegt sein. Vorliegend kann der Abstand von dem aktuellen Messpunkt bzw. die orthogonale Distanz zwischen dem Messpunkt und der Linie bestimmt wird, Ist die Distanz unterhalb des Schwellenwerts, kann der aktuelle Messpunkt dem Cluster hinzugefügt werden. Ansonsten wird für den aktuellen Messpunkt ein neues Cluster gebildet. Anhand des Abstands des aktuellen Messzyklus zu der Regressionslinie der bereits bestehenden Messpunkte kann auf einfache Weise ermittelt werden, ob der aktuelle Messpunkt dem bestehenden Cluster zugeordnet werden soll. In einer weiteren Ausführungsform wird, falls innerhalb des vorbestimmten Bereichs zumindest zwei bestehende Cluster mit jeweils zumindest zwei bestehenden
Messpunkten angeordnet sind, die Zuordnung des aktuellen Messpunktes zu einem ersten oder einem zweiten der zumindest zwei bestehenden Cluster anhand einer Orientierung der Linie in dem ersten und/oder dem zweiten bestehenden Cluster bezüglich des aktuellen Messpunktes bestimmt. Wenn in dem vorbestimmten Bereich mehrere bestehende Cluster, die jeweils zumindest zwei bestehende Messpunkte umfassen, angeordnet sind und der jeweilige Abstand der Linien der bestehenden Cluster zu dem aktuellen Messpunkt den vorbestimmten Schwellenwert unterschreiten, kann der Verlauf der jeweiligen Linien der bestehenden Cluster zum Zuordnen des aktuellen Messpunktes zu einem der Cluster verwendet werden. Anhand der jeweiligen Linien in den bestehenden Clustern kann eine Objektgrenze des zumindest einen Objekts, welches beispielsweise einem jeweiligen Cluster zugeordnet ist, abgeschätzt werden. Anhand der relativen Lage des aktuellen Messpunktes zu den Linien kann nun bestimmt werden, zu welcher der Linien der aktuelle Messpunkt gehörig ist. Somit kann das Objekt zuverlässig erkannt werden.
Bevorzugt wird, falls innerhalb des vorbestimmen Bereichs zumindest zwei bestehende Cluster angeordnet sind und der ermittelte Abstand zu dem einen bestehenden
Messpunkt und/oder zu der Linie den ersten und/oder den zweiten Schwellenwert unterschreitet, die Zuordnung des aktuellen Messpunktes zu einem der bestehenden Cluster in Abhängigkeit von einer Entfernung des aktuellen Messpunktes zu den bestehenden Clustern bestimmt. Wenn mehrere Cluster in dem vorbestimmten Bereich angeordnet sind, wobei der Abstand des zumindest einen bestehenden Messpunktes bzw. der Linie den jeweiligen Schwellenwert unterschreitet, wird die Entfernung bzw. der Abstand des aktuellen Messpunktes zu den jeweiligen Clustern herangezogen. Anhand der räumlichen Lage des aktuellen Messpunktes zu den bestehenden Clustern kann innerhalb der Karte auf einfache Weise die Zugehörigkeit des aktuellen Messpunktes zu den bestehenden Clustern ermittelt werden.
In einer Ausführungsform werden bei jedem Messzyklus zumindest zwei Echos des Ultraschallsignals erfasst und anhand einer zeitlichen Dauer zwischen dem Empfangen eines ersten der zumindest zwei Echos und eines zweiten der zumindest zwei Echos wird für den Messpunkt ein Höhenwert bestimmt, welcher eine Höhe des zumindest einen Objekts beschreibt. Wenn ein zweites Echo des Ultraschallsignals innerhalb einer vorbestimmten zeitlichen Dauer nach dem ersten Echo auftritt, kann davon ausgegangen werden, dass das zumindest eine Objekt in dem Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs eine vorbestimmte Höhe aufweist. Wenn ein zweites Echo des Ultraschallsignals vorhanden ist bzw. innerhalb einer kurzen zeitlichen Dauer auf das erste Echo folgt, kann es sich bei dem zumindest einen Objekt beispielsweise um ein geparktes Kraftfahrzeug handeln. Somit kann das zumindest eine Objekt anhand der Echos der Ultraschallsignale klassifiziert werden. Wird das zweite Echo nicht innerhalb einer vorbestimmten zeitlichen Dauer empfangen, kann kein Objekt in dem Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs vorhanden sein oder es befindet sich ein verhältnismäßig niedriges Objekt, wie beispielsweise ein Bordstein, in dem Umgebungsbereich. Auf diese Weise kann das zumindest eine Objekt in dem Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs klassifiziert werden.
Weiterhin ist es vorteilhaft, wenn zumindest zwei bestehende Cluster zu einem zusammengefassten Cluster in Abhängigkeit von den Höhenwerten der Messpunkte der zumindest zwei bestehenden Cluster verbunden werden. Wenn die Höhenwerte der Messpunkte in den beiden Clustern ähnlich sind, kann davon ausgegangen werden, dass die beiden Cluster ein Objekt derselben Höhe beschreiben. Somit kann davon ausgegangen werden, dass die beiden Cluster Objektgrenzen eines einzigen Objekts beschreiben. Somit können diese Cluster zusammengefügt werden.
In einer weiteren Ausgestaltung wird ein voraussichtlicher Fahrschlauch des
Kraftfahrzeugs ermittelt und in der Karte angezeigt, wobei eine Abmessung und/oder eine Lage des vorbestimmten Bereichs angepasst wird, falls der aktuelle Messpunkt innerhalb des Fahrschlauchs angeordnet ist. Mit anderen Worten kann in der Karte ein Streifen markiert werden, der die zukünftige Fahrt des Kraftfahrzeugs beschreibt. Wenn sich der aktuelle Messpunkt außerhalb des Fahrschlauchs befindet, kann davon ausgegangen werden, dass sich das zumindest eine Objekt in einem seitlichen Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs befindet. In diesem Fall kann der vorbestimmte Bereich in einem
Seitenbereich des Kraftfahrzeugs bzw. parallel zu dem voraussichtlichen Fahrschlauch angeordnet werden. Auf diese Weise können seitlich zu dem Kraftfahrzeug liegende Objekte optimal detektiert werden. Falls sich der aktuelle Messpunkt innerhalb des Fahrschlauchs befindet, kann der vorbestimmte Bereich in einem Bereich vor dem Kraftfahrzeug in der Karte angeordnet werden. Somit können Objekte, die vor dem Kraftfahrzeug liegen, optimal erfasst werden.
Bevorzugt wird eine aktuelle Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs beim Ermitteln des aktuellen Messpunktes bestimmt und die Abmessung und/oder die Lage des vorbestimmten Bereichs wird in Abhängigkeit von der bestimmten Geschwindigkeit angepasst. Beispielsweise kann die Breite und/oder die Länge des vorbestimmten Bereichs in der Umgebungskarte geschwindigkeitsabhängig angepasst werden. Hiermit kann berücksichtigt werden, dass die Messpunkte weiter streuen, wenn sich das
Kraftfahrzeug schneller bewegt. Diesem Aspekt kann beispielsweise durch die geschwindigkeitsabhängige variable Breite des vorbestimmten Bereichs Rechnung getragen werden.
Bevorzugt ist es vorgesehen, dass die Objektgrenze des zumindest einen Objekts dem Fahrer des Kraftfahrzeugs signalisiert wird. Die Objektgrenze kann dem Fahrer beispielsweise auf einer Anzeigeeinrichtung des Kraftfahrzeugs angezeigt werden. Dabei kann es auch vorgesehen sein, dass mehrere Objektgrenzen bestimmt werden und dem Fahrer angezeigt werden. Anhand der Objektgrenzen kann auch die Lage eines oder mehrerer Objekte in dem Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs bestimmt und dem Fahrer angezeigt werden. Insbesondere wird das zumindest eine Objekt und/oder die zumindest eine Objektgrenze relativ zu der Position des Kraftfahrzeugs angezeigt. Somit kann der Fahrer beim Manövrieren des Kraftfahrzeugs und insbesondere beim Einparken des Kraftfahrzeugs unterstützt werden.
Ein erfindungsgemäßes Fahrerassistenzsystem für ein Kraftfahrzeug umfasst eine Steuereinrichtung, welche zum Durchführen eines erfindungsgemäßen Verfahrens ausgebildet ist. Das Fahrerassistenzsystem dient insbesondere zum Unterstützen des Fahrers beim Einparken des Kraftfahrzeugs in eine Parklücke. Beispielsweise kann das Fahrerassistenzsystem anhand des zumindest einen erkannten Objekts eine
Fahrtrajektorie ermitteln, entlang der das Kraftfahrzeug zumindest semi-autonom manövriert wird.
Ein erfindungsgemäßes Kraftfahrzeug umfasst ein erfindungsgemäßes
Fahrerassistenzsystem. Das Kraftfahrzeug ist insbesondere als Personenkraftwagen ausgebildet.
Die in Bezug auf das erfindungsgemäße Verfahren vorgestellten Ausführungsformen und deren Vorteile gelten entsprechend für das erfindungsgemäße Fahrerassistenzsystem sowie für das erfindungsgemäße Kraftfahrzeug.
Weitere Merkmale der Erfindung ergeben sich aus den Ansprüchen, den Figuren und der Figurenbeschreibung. Alle vorstehend in der Beschreibung genannten Merkmale und Merkmalskombinationen sowie die nachfolgend in der Figurenbeschreibung genannten und/oder in den Figuren alleine gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen sind nicht nur in der jeweiligen angegebenen Kombination, sondern auch in anderen
Kombinationen oder aber in Alleinstellung verwendbar.
Die Erfindung wird nun anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispiels sowie unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen näher erläutert.
Dabei zeigen:
Fig. 1 in schematischer Darstellung ein Kraftfahrzeug gemäß einer
Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
Fig. 2 eine Anordnung des Kraftfahrzeugs zu einem Objekt sowie bestehenden
Messpunkte und einen aktuellen Messpunkt, welche mittels eines
Ultraschallsensors des Kraftfahrzeugs ermittelt wurden;
Fig. 3 eine Anordnung gemäß Fig. 2 in einer weiteren Ausführungsform;
Fig. 4 eine Umgebungskarte der Umgebung des Kraftfahrzeugs in der ein
aktueller Messpunkt und ein bestehender Messpunkt eingetragen sind.
Fig. 5 eine Karte gemäß Fig. 4 in einer weiteren Ausführungsform;
Fig. 6 eine Mehrzahl von bestehenden Messpunkten, die mit dem
Ultraschallsensor erfasst wurden und die in mehrere Cluster eingeteilt sind; und
Fig. 7 eine Mehrzahl von bestehenden Messpunkten die in zwei Cluster eingeteilt sind, wobei den bestehenden Messpunkten der beiden Cluster jeweils einer Linie zugeordnet ist.
Fig. 1 zeigt ein Kraftfahrzeug 1 gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden
Erfindung. Das Kraftfahrzeug 1 ist in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel als
Personenkraftwagen ausgebildet. Das Kraftfahrzeug 1 umfasst ein Fahrerassistenzsystem 2. Das Fahrerassistenzsystem 2 umfasst wiederum eine
Steuereinrichtung 3, die beispielsweise durch ein Steuergerät (Electronic Control Unit, ECU) des Kraftfahrzeugs 1 gebildet sein kann. Darüber hinaus umfasst das
Fahrerassistenzsystem 2 mehrere Ultraschallsensoren 4.
In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel umfasst das Fahrerassistenzsystem 2 acht Ultraschallsensoren 4. Dabei sind vier Ultraschallsensoren 4 in einem Frontbereich 5 des Kraftfahrzeugs 1 und vier Ultraschallsensoren 4 in einem Heckbereich 6 des
Kraftfahrzeugs 1 angeordnet. Mit Hilfe der Ultraschallsensoren 4 kann zumindest ein Objekt 9 in einem Umgebungsbereich 7 des Kraftfahrzeugs 1 erfasst werden.
Darüber hinaus umfasst das Kraftfahrzeug 1 eine Anzeigeeinrichtung 8, die als Bildschirm bzw. als Display ausgebildet sein kann, und die in einem Innenraum des Kraftfahrzeugs 1 angeordnet ist. Die Steuereinrichtung 3 ist mit den Ultraschallsensoren 4 zur
Datenübertragung verbunden. Entsprechende Datenleitungen sind vorliegend der Übersichtlichkeit halber nicht dargestellt. Darüber hinaus ist die Steuereinrichtung 3 mit der Anzeigeeinrichtung zur Datenübertragung verbunden. Somit kann die Anzeige auf der Anzeigeeinrichtung 8 mit der Steuereinrichtung gesteuert werden.
Das Fahrerassistenzsystem 2 kann zudem dazu ausgelegt sein, eine aktuelle Position des Kraftfahrzeugs 1 zu ermitteln. Hierzu können die Signale eines satellitengestützten Positionsbestimmungssystems berücksichtigt werden. Weiterhin kann es vorgesehen sein, dass die aktuelle Position des Kraftfahrzeugs 1 mittels Odometrie bestimmt wird. Zu diesem Zweck können beispielsweise die Anzahl der Radumdrehungen zumindest eines Rades des Kraftfahrzeugs 1 und/oder ein Lenkwinkel des Kraftfahrzeugs 1 ermittelt werden. Auf diese Weise kann auch die Eigenbewegung des Kraftfahrzeugs 1 bestimmt werden. So kann beispielsweise ein voraussichtlicher Fahrschlauch 1 1 des
Kraftfahrzeugs 1 berücksichtigt werden, welcher eine Bahn für die zukünftige Bewegung des Kraftfahrzeugs 1 beschreibt. Der Fahrschlauch 1 1 ist vorliegend durch die beiden Linien 12 begrenzt. Weiterhin kann anhand der aktuellen Position des Kraftfahrzeugs 1 und des Abstands zwischen dem Kraftfahrzeug 1 und dem Objekt 10, der mit zumindest einem Ultraschallsensor 4 bestimmt wird, eine relative Lage des Kraftfahrzeugs 1 zu dem Objekt 10 ermittelt werden.
Weiterhin kann die Steuereinrichtung 3 dazu ausgebildet sein, eine Fahrtrajektorie des Kraftfahrzeugs 1 zu berechnen, welche eine kollisionsfreie Bewegung des Kraftfahrzeugs 1 an dem Objekt 10 vorbei beschreibt. Hierzu können auch die äußeren Abmessungen des Kraftfahrzeugs 1 berücksichtigt werden, die beispielsweise in einer Speichereinheit der Steuereinrichtung 3 hinterlegt sind. Mittels des Fahrerassistenzsystems 2 kann das Kraftfahrzeug 1 semi-autonom entlang der Fahrtrajektorie bewegt werden. In diesem Fall wird die Lenkung von dem Fahrerassistenzsystem 2 übernommen. Der Fahrer betätigt weiterhin das Gaspedal und die Bremse. Alternativ dazu kann das Kraftfahrzeug auch autonom entlang der Fahrtrajektorie bewegt werden. Hierbei steuert das
Fahrerassistenzsystem 2 auch den Antrieb und die Bremse des Kraftfahrzeugs 1 .
Fig. 2 zeigt eine schematische Darstellung einer Anordnung des Kraftfahrzeugs 1 zu dem Objekt 10. Das Objekt 10 in dem Umgebungsbereich 7 des Kraftfahrzeugs 1 ist vorliegend durch ein geparktes Fahrzeug gebildet. Das geparkte Fahrzeug kann beispielsweise auf einer Parkfläche zum Querparken abgestellt sein. Neben dem Objekt 10 bzw. dem geparkten Fahrzeug kann sich beispielsweise ein freier Stellplatz befinden, in dem das Kraftfahrzeug eingeparkt werden soll. Um den Fahrer des Kraftfahrzeugs 1 beim Einparken zu Unterstützen und/oder um eine Kollision mit dem Objekt 10 zu vermeiden, muss das Objekt 10 im Umgebungsbereich 7 des Kraftfahrzeugs erkannt und vermessen werden.
Um das Objekt 10 im Umgebungsbereich 7 des Kraftfahrzeugs 1 zu erkennen, wird das Kraftfahrzeug 1 an dem Objekt 10 vorbeibewegt. Dabei wird zu aufeinanderfolgenden vorbestimmten Zeitpunkten mit zumindest einem der Ultraschallsensoren 4 jeweils ein Messzyklus durchgeführt. Bei einem Messzyklus sendet der Ultraschallsensor 4 ein Ultraschallsignal aus. Dieses Ultraschallsignal wird von dem Objekt 10 reflektiert und von dem Ultraschallsensor 4 wieder empfangen. Mit dem Ultraschallsensor 4 wird also ein Echo des Ultraschallsignals empfangen. Anhand der Laufzeit des Ultraschallsignals, also der Zeit zwischen dem Aussenden des Ultraschallsignals und dem Empfangen des Echos des Ultraschallsignals, kann der Abstand zwischen dem Kraftfahrzeug 1 bzw. dem Ultraschallsensor 4 und dem Objekt 10 bestimmt werden. Bei jedem Messzyklus wird also ein Messpunkt gewonnen, der einen Positionswert umfasst. Dabei kann es auch vorgesehen sein, dass ein Messpunkt durch die Signale mehrerer Ultraschallsensoren 4 ermittelt wird. Dies kann beispielsweise durch Trilateration von Kreissektoren, die die Ultraschallsignale der jeweiligen Ultraschallsensoren 4 approximieren, erreicht werden.
Üblicherweise ist es der Fall, dass von dem Ultraschallsensor 4 mehrere Echos empfangen werden. Beispielsweise können von dem Ultraschallsensor 4 zumindest zwei Echos empfangen werden. Anhand von zumindest zwei Echos des Ultraschallsignals kann mit einer hohen Wahrscheinlichkeit auf eine Höhe des Objekts 10 rückgeschlossen werden. Ist ein zweites Echo vorhanden bzw. wird das zweite Echo innerhalb einer vorbestimmten zeitlichen Dauer nach dem ersten Echo empfangen, kann davon ausgegangen werden, dass das Objekt 10 in dem Umgebungsbereich 7 des
Kraftfahrzeugs 1 eine vorbestimmte Höhe aufweist. Wenn das zweite Echo vorhanden ist bzw. innerhalb einer kurzen zeitlichen Dauer auf das erste Echo folgt, kann es sich bei dem Objekt 10 beispielsweise um ein geparktes Fahrzeug handeln. Falls das zweite Echo nicht empfangen wird oder erst nach einer vorbestimmten zeitlichen Dauer empfangen wird, kann davon ausgegangen werden, dass es sich um ein niedriges Objekt, wie beispielsweise einen Bordstein handelt. Somit kann für jeden Messpunkt 13, 14, der bei einem Messzyklus ermittelt wird, zusätzlich ein Höhenwert, der die Höhe des Objekts beschreibt, bestimmt werden.
Die Messpunkte, die in den einzelnen Messzyklen bestimmt werden, können anhand ihres Positionswerts in eine Karte bzw. Umgebungskarte eingetragen werden. Der Ursprung dieser Umgebungskarte kann sich in einem Fahrzeugkoordinatensystem befinden, das sich in einem Bereich des Kraftfahrzeugs 1 befindet. Vorliegend befindet sich der Ursprung des Koordinatensystems auf dem Mittelpunkt der Hinterachse des Kraftfahrzeugs 1 . Das Fahrzeugkoordinatensystem umfasst die beiden
Koordinatenachsen x und y. Das Fahrzeugkoordinatensystem wird aus Sicht eines Weltkoordinatensystems bei der Bewegung des Kraftfahrzeugs 1 mitbewegt.
Vorliegend sind die Messpunkte 13, 14 bezüglich des realen Objekts 10 dargestellt. Dabei sind bestehende Messpunkte 14 gezeigt, die bei früheren Messzyklen ermittelt wurden und in die Umgebungskarte eingetragen wurden. Diese bestehenden Messpunkte 14 sind anhand ihres jeweiligen Positionswerts, also anhand ihrer räumlichen Anordnung zu einem Cluster 15 zusammengefasst. Weiterhin ist - wie nachfolgen näher erläutert - durch die bestehenden Messpunkte 14 eine Linie 16 gelegt. Die Linie 16 soll eine
Objektgrenze des Objekts 10 repräsentieren. Vorliegend werden also bestehende
Messpunkte 14, die in der Vergangenheit bestimmt wurde, weiterhin berücksichtigt.
Weiterhin ist in Fig. 2 ein aktueller Messpunkt 13 gezeigt, der bei einem aktuellen
Messzyklus ermittelt wird und in die Karte eingetragen wird. Fraglich ist nun, ob der aktuelle Messpunkt 13 dem bestehenden Cluster 15 zugeordnet wird. Im Vergleich hierzu zeigt Fig. 3 die Anordnung des Kraftfahrzeugs 1 zu dem Objekt zu einem späteren Zeitpunkt. Hierbei wurde der aktuelle Messpunkt 13 gemäß Fig. 2 bereits dem
bestehenden Cluster 15 zugeordnet. Weiterhin wurden drei weitere bestehende
Messpunkte 14 ermittelt, die einem weiteren Cluster 17 zugeordnet wurden. Die Zuordnung aktueller Messpunkte 13 zu einem bestehenden Cluster, das Bilden weiterer Cluster und das Zusammenfassen von Clustern 15, 17 wird nachfolgend näher erläutert.
Fig. 4 zeigt eine Umgebungskarte 18 in einer ersten Ausführungsform. In die
Umgebungskarte 18 ist ein bestehender Messpunkt 14 eingetragen, der einem
bestehenden Cluster 15 zugeordnet ist. Weiterhin ist in die Umgebungskarte 18 ein aktueller Messpunkt 13 eingetragen. Wenn ein aktueller Messpunkt 13 in die
Umgebungskarte 18 eingetragen wird, wird um den aktuellen Messpunkt herum ein vorbestimmter Bereich 19 bzw. eine sogenannte„Clustering-Box" bestimmt. Diese ist insbesondere parallel oder vertikal zur Fahrtrichtung angeordnet, anhängig davon, ob sich der aktuelle Messpunkt 14 innerhalb des Fahrschlauchs 1 1 befindet oder nicht. Dieser vorbestimmte Bereich 19 dient als Suchumgebung, um bestehende Messpunkte 14, also bereits existierende Messpunkte, zu finden. In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel wird für den vorbestimmten Bereich 19 eine Rechteckform verwendet, weil es hiermit am schnellsten möglich ist, zu prüfen, ob bestehende Messpunkte 14 in der Umgebungskarte 18 vorhanden sind oder nicht. Wird in dem vorbestimmten Bereich 19 kein bestehender Messpunkt ermittelt, wird ein weiteres Cluster 17 ermittelt, dem der aktuelle Messpunkt 13 zugeordnet wird.
In dem Beispiel gemäß Fig. 3 wird in dem vorbestimmten Bereich 13 ein bestehender Messpunkt 14 aufgefunden, der einem Cluster 15 zugeordnet ist. Vorliegend ist also ein einziger bestehender Messpunkt 14 dem bestehenden Cluster 15 zugeordnet. In diesem Fall wird der Abstand zwischen dem aktuellen Messpunkt 13 und dem bestehenden Messpunkt 14 bestimmt. Insbesondere wird die euklidische Distanz zwischen dem aktuellen Messpunkt 13 und dem bestehenden Messpunkt 14 ermittelt. Die euklidische Distanz wird in diesem Fall verwendet, da sie die geometrisch korrekte Distanz der Messpunkte 13, 14 zueinander darstellt. Der Abstand 20 wird mit einem vorbestimmten ersten Schwellenwert verglichen. Ist der Abstand 20 kleiner als der vorbestimmte erste Schwellenwert, wird der aktuelle Messpunkt 13 dem bestehenden Cluster 15 zugeordnet. Falls der Abstand 20 größer als der vorbestimmte erste Schwellenwert ist, wird für den aktuellen Messpunkt 13 ein weiteres Cluster 17 gebildet.
Werden in dem vorbestimmten Bereich 19 ausschließlich bestehende Cluster 15 gefunden, die jeweils nur einen bestehenden Messpunkt 14 aufweisen, hängt die
Zuordnung des aktuellen Messpunktes 13 davon ab, wie viele bestehende Cluster 15 einen geringeren Abstand 20 als der Schwellenwert aufweisen. Wenn der Abstand 20 zu den jeweiligen bestehenden Messpunkten 14 der bestehenden Cluster 15 größer als der erste Schwellenwert ist, wird für den aktuellen Messpunkt 13 ein weiteres Cluster 17 gebildet. Wenn der Abstand 20 zu dem bestehenden Messpunkt 14 nur eines
bestehenden Clusters kleiner als der erste Schwellenwert ist, wird der aktuelle Messpunkt
13 diesem bestehenden Cluster 15 zugeordnet. Ansonsten werden unter allen
bestehenden Clustern 15 zwei bestehende Cluster 15 ausgewählt, bei denen der Abstand 20 am geringsten ist.
Weiterhin werden die jeweiligen Höhenwerte der bestehenden Messpunkte 14 dieser beiden Cluster 15 ermittelt. Sind die jeweiligen Höhenwerte der bestehenden Messpunkte
14 gleich oder innerhalb eines vorbestimmten Bereichs 19, werden die beiden
bestehenden Cluster 15 zusammengefasst und der aktuelle Messpunkt 13 wird dem zusammengefassten Cluster hinzugefügt. Falls sich die Höhenwerte der bestehenden Messpunkte 14 der beiden bestehenden Cluster 15 unterscheiden, wird der aktuelle Messpunkt 13 dem bestehenden Cluster der zwei bestehenden Cluster 15 zugeordnet, bei welchem der Abstand 20 zu dem bestehenden Messpunkt 14 am geringsten ist.
Fig. 5 zeigt eine Umgebungskarte 18 in einer weiteren Ausführungsform. Vorliegend sind in die Umgebungskarte 18 fünf bestehende Messpunkte 14 eingetragen, die einem bestehenden Cluster 15 zugeordnet sind. Weiterhin ist durch die bestehenden
Messpunkte 14 in dem bestehenden Cluster 15 eine Linie 16 gelegt. Die Linie 16 ist vorliegend als Gerade ausgebildet, die anhand eines Regressionsverfahrens bestimmt wurde. Anhand der Linie 16 bzw. der Geraden wird eine Objektgrenze des Objekts 10 bestimmt. Dabei wird die Erkenntnis berücksichtigt, dass die Objekte 10, die
üblicherweise eine Parklücke begrenzen, üblicherweise geparkte Kraftfahrzeuge, Bordsteine, Wände, Parkflächenbegrenzungen, Parkflächenmarkierungen oder dergleichen sind. Diese Objekte 10 weisen üblicherweise eine quaderförmige Gestalt auf oder können als quaderförmig angenommen werden. Somit kann deren Objektgrenze in der zweidimensionalen Umgebungskarte 18 durch die Linie 16 repräsentiert werden.
Werden in dem vorbestimmten Bereich 19 mehrere bestehende Messpunkte 14 gefunden, die einem bestehenden Cluster 15 zugeordnet sind, so wird der Abstand 21 des aktuellen Messpunktes 13 zu der Linie 16 bzw. zu einer Verlängerung der Linie 16 ermittelt. Mit anderen Worten wird eine orthogonale Distanz des aktuellen Messpunktes 13 zu der Linie 16 bzw. der Clusterlinie bestimmt. Der Abstand 21 wird mit einem vorbestimmten zweiten Schwellenwert verglichen. Ist der Abstand kleiner als der vorbestimmte zweite Schwellenwert, wird der aktuelle Messpunkt 13 zu dem bestehenden Cluster 15 hinzugefügt. Falls der ermittelte Abstand 21 größer als der vorbestimmte zweite Schwellenwert ist, wird ein weiteres Cluster 17 gebildet, welchem der aktuelle Messpunkt 13 zugeordnet wird.
Der Abstand 21 bzw. die orthogonale Distanz wird in diesem Fall verwendet, um die in den allermeisten Fällen rechteckförmigen bzw. quaderförmigen Objekte 10, die für eine Parklückenerkennung relevant sind, an den Objektecken trennen zu können, um das geforderte Ziel mit jeweils einem Cluster pro Objektseite erreichen zu können.
Werden in dem vorbestimmten Bereich 19 ausschließlich bestehende Cluster 15 aufgefunden, die mehrere bestehende Messpunkte 14 und eine durch die bestehenden Messpunkte 14 gelegte Linie 16 aufweisen, erfolgt die Zuweisung eines aktuellen
Messpunktes 13 abhängig davon, ob der Abstand 21 zwischen dem aktuellen Messpunkt 13 und der Linie 16 unterhalb eines der vorbestimmten Schwellenwerte liegt. Ist der Abstand 21 zu allen Linien 16 der bestehenden Clustern 15 größer als einer der jeweiligen Schwellenwerte, wird für den aktuellen Messpunkt 13 ein neues Cluster 17 gebildet, dem der aktuelle Messpunkt 13 zugeordnet wird. Wenn der Abstand 21 zu der Linie 16 eines bestehenden Clusters 15 unterhalb des vorbestimmten Schwellenwerts liegt, wird der aktuelle Messpunkt diesem bestehenden Cluster 15 zugeordnet.
Wenn der Abstand 21 zwischen dem aktuellen Messpunkt 13 und der Linie 16 für mehrere bestehende Cluster unterhalb des vorbestimmten Schwellenwerts liegt, werden zwei bestehende Cluster 15 ausgewählt, bei denen der Abstand 21 am geringsten ist. Befindet sich der aktuelle Messpunkt 13 innerhalb eines Segments einer der Linien 16 der bestehenden Cluster 15, wird er zu demjenigen bestehenden Cluster 15 hinzugefügt, in dessen Segment er liegt. Somit kann beispielsweise ein Übernanderwachsen von
Clustern verhindert werden. Befindet sich der aktuelle Messpunkt 13 zwischen den Segmenten der Linien der beiden bestehenden Clustern 15, wird der aktuelle Messpunkt 13 demjenigen Cluster 15 zugeordnet, zu dem der geringste Abstand 21 besteht. Dies wird insbesondere durchgeführt, wenn die Höhenwerte der bestehenden Messpunkte 14 der bestehenden Cluster 15 unterschiedlich sind. Falls die Höhenwerte der jeweiligen bestehenden Messpunkte 14 der beiden bestehenden Cluster 15 gleich sind oder innerhalb eines vorbestimmten Bereichs liegen, so wird nach einem eigens hierfür entwickelten Verfahren entschieden, ob die bestehenden Cluster 15 zusammengefügt werden.
Werden in dem vorbestimmten Bereich 19 mehrere bestehende Cluster 15 aufgefunden, die sowohl einen als auch mehrere bestehende Messpunkte 14 enthalten, so wird zuerst geprüft, welche der bestehenden Cluster 15, die nur einen bestehenden Messpunkt 14 aufweisen, zu dem aktuellen Messpunkt 13 einen geringeren Abstand 20 als der vorbestimmte erste Schwellenwert aufweisen und bei welchem der Cluster, die eine Linie 16 aufweisen, der Abstand zwischen dem aktuellen Messpunkt 13 und der Linie 16 geringer als der vorbestimmte zweite Schwellenwert ist. Dann wird der aktuelle
Messpunkt 13 nach folgendem Verfahren einem der bestehenden Cluster 15 zugeordnet: Ist keines der bestehenden Cluster unterhalb der Distanzschwelle, wird der aktuelle Messpunkt einem weiteren Cluster 17 zugewiesen. Ist ausschließlich ein bestehendes Cluster 15 mit nur einem bestehenden Messpunkt 14 unterhalb des Schwellenwerts, wird der aktuelle Messpunkt diesem bestehenden Cluster 15 zugewiesen. Sind ausschließlich bestehende Cluster 15 mit nur einem bestehenden Messpunkt 14 unterhalb des
Schwellenwerts, werden die zwei bestehenden Cluster 15, die den geringsten Abstand 20 zu dem aktuellen Messpunkt 13 aufweisen, ausgewählt und es wird das zuvor beschriebene Verfahren durchgeführt anhand dessen überprüft wird, ob die beiden bestehenden Cluster 15 zusammengefasst werden.
Ist ausschließlich ein bestehendes Cluster 15 mit zumindest zwei bestehenden
Messpunkten 14 und einer Linie 16 unterhalb des Schwellenwerts, wird der aktuelle Messpunkt 13 diesem Cluster 15 zugewiesen. Sind ausschließlich bestehende Cluster 15 mit zumindest zwei bestehenden Messpunkten 14 und einer jeweiligen Linie 16 unterhalb des Schwellenwerts, wird der aktuelle Messpunkt 13 demjenigen bestehenden Cluster 15 zugeordnet, das den geringsten Abstand zu dem aktuellen Messpunkt 13 aufweist. Sind sowohl bestehende Cluster 15 mit nur einem bestehenden Messpunkt 14 als auch bestehende Cluster 15 mit zumindest zwei bestehenden Messpunkten 14 und einer Linie 16 unterhalb des Schwellenwerts, werden je zwei bestehende Cluster 15, die jeweils einen bestehenden Messpunkt 14 aufweisen und zwei bestehende Cluster 15, die zumindest zwei bestehende Messpunkte 14 aufweisen und entsprechend dem bereits erwähnten Verfahren weiter entschieden.
Darüber hinaus ist es vorgesehen, dass eine Abmessung und/oder eine Position des vorbestimmten Bereichs 19 angepasst werden kann. Hierzu kann überprüft werden, ob sich ein aktueller Messpunkt 13 und/oder ein bestehender Messpunkt 14 innerhalb des Fahrschlauchs 1 1 des Kraftfahrzeugs 1 befindet. Zu diesem Zweck kann der
Fahrschlauch 1 1 in die Karte eingetragen werden. Wenn sich ein Messpunkt 13, 14 innerhalb des Fahrschlauchs 1 1 kann eine Abmessung des vorbestimmten Bereichs 19 angepasst werden. Insbesondere kann die Breite des vorbestimmten Bereichs 19 geschwindigkeitsabhängig angepasst werden. Hierzu kann zusätzlich die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs 1 beim Durchführen der jeweiligen Messzyklen und somit beim Bestimmen der jeweiligen Messpunkte 13, 14 ermittelt werden. Hierbei wird berücksichtigt, dass die Messpunkte 13, 14 weiter streuen, wenn sich das Kraftfahrzeug 1 schneller bewegt. Diesem Aspekt kann durch die Anpassung der Abmessung des vorbestimmten Bereichs 19 Rechnung getragen werden. Weiterhin kann die Ausrichtung bzw. Orientierung des vorbestimmten Bereichs 19 derart angepasst werden, dass der vorbestimmte Bereich 19 parallel zu dem Kraftfahrzeug 1 in der Umgebungskarte 18 angeordnet wird, falls sich die Messpunkte 13, 14 außerhalb des Fahrschlauchs 1 1 befinden. Auf diese Weise können Objekte 10, die seitlich zu dem Kraftfahrzeug 1 angeordnet sind, optimal erfasst werden.
Für den Fall, dass sich die Messpunkte 13, 14 außerhalb des Fahrschlauchs 1 1 in der Umgebungskarte 18 befinden, wird die Abmessung des vorbestimmen Bereichs 18 nicht verändert. Die Ausrichtung bzw. Orientierung des vorbestimmten Bereichs 18 kann so verändert werden, dass dieser orthogonal zur parallelen Fahrzeugrichtung angeordnet ist. Auf diese Weise können Objekte 10 vor dem Kraftfahrzeug 1 optimal erfasst werden.
Die Fig. 6 und 7 zeigen Beispiele für bestehende Messpunkte 14, die zu mehreren unterschiedlichen bestehenden Clustern 15 zusammengefasst sind. In Fig. 6 sind die Linien, die wie zuvor beschrieben mittels eines Regressionsverfahrens durch die bestehenden Messpunkte 14 gelegt sind, zusätzlich mit Pfeilen versehen. Somit ist ersichtlich anhand welcher Reihenfolge die bestehenden Cluster 15 gebildet werden. Hierbei ist insbesondere zu erkennen, dass die bestehenden Cluster 15 so eingeteilt werden, dass die Linien 16 im Wesentlichen senkrecht zueinander angeordnet sind. Dabei kann es auch vorgesehen sein, dass Messpunkte 13, 14, die keinem der Cluster 15 zugeordnet werden, mit einem speziellen Filterverfahren aus der Umgebungskarte 18 entfernt werden.
Fig. 7 zeigt ein weiteres Beispiel bei dem anhand der Linien 16 der bestehenden Cluster 15 die Grenzen eines Abbilds 22 des Objekts 10 bestimmt sind. Dieses Abbild 22 kann dem Fahrer beispielsweise auf der Anzeigeeinrichtung 8 des Kraftfahrzeugs 1 dargestellt werden. Dabei kann ihm auch die Lage des Abbilds 22 zu einem Abbild des
Kraftfahrzeugs 1 dargestellt werden. Weiterhin kann es vorgesehen sein, dass das Abbild, das die Objektgrenzen des Objekts 10 beschreibt, dazu verwendet wird, eine Fahrtrajektorie zu bestimmen, entlang welcher das Kraftfahrzeug 1 zumindest semiautonom manövriert wird. Auf diese Weise kann der Fahrer beim Einparken des
Kraftfahrzeugs 1 unterstützt werden. Das hier beschriebene Cluster- Verfahren ist speziell auf die Bedürfnisse von
automatischen Einparksystemen, die auf Ultraschallsensoren 4 basieren, angepasst. Durch das Verfahren kann eine bessere Approximation von relevanten Objekten 10, wie vor allem Fahrzeugen oder Bordsteinen, im Vergleich zu bekannten Verfahren erreicht werden. Zudem kann der Rechenbedarf bzw. der Ressourcenbedarf reduziert werden.
Vorliegend werden die Messpunkte 13, 14 der jeweiligen Seiten bzw. Objektgrenzen des Objekts 10 getrennt voneinander geclustert und über die Cluster werden Linien 16 bzw. Geraden berechnet, die die Grenzen des Objekts 10 approximieren. Mit diesen Linien 16 bzw. Geraden, die die Seiten des Objekts 10 repräsentieren, kann eine
Parklückenerkennung mit weniger Ressourcenbedarf und höherer Genauigkeit ermöglicht werden. Bei dem Verfahren werden zum Clustern zudem die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs und die Lage der Messpunkte 13, 14 relativ zu dem Kraftfahrzeug zur Steigerung der Effizienz der Clusterbildung verwendet. Weiterhin können auch die in der Vergangenheit ermittele Höhenwerte der Cluster 15, 17 beim Zusammenfügen oder Aufteilen der Cluster 15, 17 berücksichtigt werden. Ebenso kann neben den Positionen der Messpunkte 13, 14, bei der Richtungsbestimmung der Regressionsgeraden verwendet wird, auch die gemessene Richtung der Messpunkte 13, 14 verwendet werden.

Claims

Patentansprüche
1 . Verfahren zum Erkennen zumindest eines Objekts (10) in einem
Umgebungsbereich (7) eines Kraftfahrzeugs (1 ), bei welchem das Kraftfahrzeug (1 ) an dem zumindest einen Objekt (10) vorbeibewegt wird und während des
Vorbeibewegens an dem zumindest einen Objekt (10) zu einer Mehrzahl von aufeinanderfolgenden Zeitpunkten jeweils ein Messzyklus durchgeführt wird, wobei bei jedem Messzyklus mittels eines Ultraschallsensors (4) des Kraftfahrzeugs (1 ) ein Ultraschallsignal ausgesendet wird und ein Messpunkt (13, 14) bestimmt wird, der einen Positionswert umfasst, welcher eine Position des zumindest einen Objekts (10) beschreibt und welcher anhand eines Echos des Ultraschallsignals ermittelt wird,
dadurch gekennzeichnet, dass
die Messpunkte (13, 14) in eine Umgebungskarte (18), welche den
Umgebungsbereich (7) des Kraftfahrzeugs (1 ) zumindest bereichsweise beschreibt, eingetragen werden, die Messpunkte (13, 14) in Abhängigkeit ihrer Positionswerte einem Cluster (15, 17) zugeordnet werden und anhand der Messpunkte (13, 14) des Cluster (15, 17) eine Line (16) bestimmt wird, welche eine Objektgrenze des zumindest einen Objekts (10) in der Umgebungskarte (18) beschreibt.
2. Verfahren nach Anspruch 1 ,
dadurch gekennzeichnet, dass
zum Bestimmen der Linie (16) eine Gerade mittels eines Regressionsverfahrens bezüglich der Messpunkte (13, 14) in dem Cluster (15, 17) ausgerichtet wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
dadurch gekennzeichnet, dass
zum Zuordnen der Messpunkte (13, 14) zu dem Cluster (15, 17) ein aktueller Messpunkt (13), welcher bei einem aktuellen Messzyklus ermittelt wird, in die Umgebungskarte (18) eingetragen wird, ein Bereich (19) in der Umgebungskarte (18) vorbestimmt wird, welcher den aktuellen Messpunkt (13) umgibt und überprüft wird, ob zumindest ein bestehender Messpunkt (14), der bei einem Messzyklus zu einem vorhergehenden Zeitpunkt erfasst wurde, innerhalb des vorbestimmten Bereichs (19) angeordnet ist.
4. Verfahren nach Anspruch 3,
dadurch gekennzeichnet, dass
ein weiteres Cluster (17) bestimmt wird, welchem der aktuelle Messpunkt (13) zugeordnet wird, falls ein Auffinden des zumindest einen bestehenden Messpunktes
(14) innerhalb des vorbestimmten Bereichs (19) unterbleibt.
5. Verfahren nach Anspruch 3 oder 4,
dadurch gekennzeichnet, dass
falls innerhalb des vorbestimmten Bereichs (19) zumindest ein bestehendes Cluster
(15) mit einem bestehenden Messpunkt (14) angeordnet ist, ein Abstand (20) zu dem einen bestehende Messpunkt (14) ermittelt wird und der aktuelle Messpunkt (13) dem bestehenden Cluster (15) zugeordnet wird, falls der ermittelte Abstand (20) einen vorbestimmten ersten Schwellenwert unterschreitet.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 5,
dadurch gekennzeichnet, dass
falls innerhalb des vorbestimmten Bereichs (19) zumindest ein bestehendes Cluster (15) mit zumindest zwei bestehenden Messpunkten (14) angeordnet ist, ein
Abstand (21 ) von dem aktuellen Messpunkt (13) zu einer anhand der zumindest zwei bestehenden Messpunkte (14) bestimmten Linie (16) ermittelten wird und der aktuelle Messpunkt (13) dem bestehenden Cluster (15) zugeordnet wird, falls der ermittelte Abstand (21 ) einen vorbestimmten zweiten Schwellenwert unterschreitet.
7. Verfahren nach Anspruch 6,
dadurch gekennzeichnet, dass
falls innerhalb des vorbestimmten Bereichs (19) zumindest zwei bestehende Cluster
(15) mit jeweils zumindest zwei bestehenden Messpunkten (14) angeordnet sind, die Zuordnung des aktuellen Messpunktes (13) zu einem ersten oder einem zweiten der zumindest zwei bestehenden Cluster (15) anhand einer Orientierung der Linien
(16) in dem ersten und/oder dem zweiten bestehenden Cluster (15) bezüglich des aktuellen Messpunktes (13) bestimmt wird.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 7,
dadurch gekennzeichnet, dass falls innerhalb des vorbestimmten Bereichs (19) zumindest zwei bestehende Cluster (15) angeordnet sind und der ermittelte Abstand (20, 21 ) zu dem einen
bestehenden Messpunkt (14) und/oder einer Linien (16) den ersten und/oder den zweiten vorbestimmten Schwellenwert unterschreitet, die Zuordnung des aktuellen Messpunktes (13) zu einem der bestehenden Cluster (15) in Abhängigkeit von einer Entfernung des aktuellen Messpunktes (13) zu den bestehenden Clustern (15) bestimmt wird.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
bei jedem Messzyklus zumindest zwei Echos des Ultraschallsignals erfasst werden und anhand einer zeitlichen Dauer zwischen dem Empfangen eines ersten der zumindest zwei Echos und eines zweiten der zumindest zwei Echos für den
Messpunkt (13, 14) ein Höhenwert, welcher eine Höhe des zumindest einen Objekts (10) beschreibt, bestimmt wird.
10. Verfahren nach Anspruch 9,
dadurch gekennzeichnet, dass
zumindest zwei bestehende Cluster (15) zu einem zusammengefassten Cluster in Abhängigkeit von den Höhenwerten der Messpunkte (13, 14) der zumindest zwei bestehenden Cluster (15) verbunden werden.
1 1 . Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
ein voraussichtlicher Fahrschlauch (1 1 ) des Kraftfahrzeugs (1 ) ermittelt wird und in der Umgebungskarte (18) angezeigt wird, wobei eine Abmessung und/oder eine Lage des vorbestimmten Bereichs (19) angepasst wird, falls der aktuelle Messpunkt (13) außerhalb des Fahrschlauchs (1 1 ) angeordnet ist.
12. Verfahren nach Anspruch 1 1 ,
dadurch gekennzeichnet, dass
eine aktuelle Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs (1 ) beim Ermitteln des
Messpunktes (13, 14) bestimmt wird und die Abmessung und/oder eine Lage des vorbestimmten Bereichs (19) in Abhängigkeit von der bestimmten Geschwindigkeit angepasst wird.
13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
die Objektgrenze des zumindest einen Objekts (10) einem Fahrer des
Kraftfahrzeugs (1 ) signalisiert wird.
14. Fahrerassistenzsystem (2) für ein Kraftfahrzeug (1 ) mit einer Steuereinrichtung (3), welche zum Durchführen eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche ausgebildet ist.
15. Kraftfahrzeug (1 ) mit einem Fahrerassistenzsystem (2) nach Anspruch 14.
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