WO2018134212A1 - Bestimmen einer verfügbarkeit eines stellplatzes für ein kraftfahrzeug - Google Patents

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WO2018134212A1
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Peter Bakucz
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Robert Bosch Gmbh
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    • G01S2013/9314—Parking operations

Definitions

  • the invention relates to the determination of the availability of a parking space for a motor vehicle.
  • the invention relates to the determination by means of radar signals, whether a motor vehicle is already on a parking space or not.
  • a motor vehicle can be parked on a parking space, if it is not already occupied, for example by another motor vehicle. While the location of a parking space can be known, for example on the basis of map data of a navigation system, it is usually not known whether the parking space is also free. A driver may therefore be forced to drive to the parking space to determine its occupied condition.
  • a busy sensor can be provided at each parking space, which detects, for example, by means of ultrasound, on the basis of a magnetic sensor or radar signals, whether a motor vehicle is already located on the parking space.
  • DE 10 2010 010 579 A1 proposes to provide a radar sensor at a parking space for a motor vehicle and, based on reflected radar signals, to infer whether or not there is a motor vehicle in the parking lot.
  • a radar sensor is mounted in the area of a parking space for a motor vehicle such that, if a motor vehicle is on the parking space, signals emitted by the radar sensor are reflected back by the motor vehicle.
  • a method for determining a busy condition of the parking space comprises steps of transmitting radar signals; receiving reflected radar signals; and determining whether a motor vehicle is on the
  • Pitch is located, based on the reflected radar signals.
  • the determination is based on noise components of the reflected radar signals.
  • the method can determine the presence or absence of the motor vehicle.
  • An initial measurement in particular under known presence or absence of the motor vehicle, can be saved.
  • the method may be performed periodically without having to store measurement results or parameters for evaluation of a subsequent measurement.
  • Procedure may waive a memory for this information.
  • non-volatile memory for example, after a power failure or a change of an energy storage device (battery) on the device whose immediate
  • the method can be used in particular for the automated management of a parking space for a large number of motor vehicles.
  • the method may in particular comprise the following steps: (a) determining a radar profile of a radar signal; (B) dividing the radar profile into a predetermined number of overlap-free segments; (c) determining the local trend for each segment; (d) forming an average over all segments to obtain a noise function; (e) determining the scaling behavior of the fluctuation functions by means of graphical analysis; and (f) evaluating the result by threshold comparison.
  • the radar profile indicates how strong the radar signal is as a function of its frequency. If the radar profile is divided into segments, each segment comprises a predetermined frequency range. The local trend indicates the temporal evolution of a value in a predetermined section.
  • the local trend is the trend for a local vector.
  • a vector V [1, ..., n] may be predetermined and its trend may be searched between 50 and 100.
  • the mathematical tool of the trend-adjusted fluctuation analysis can be used to analyze time series, series of measurements or any equidistant sequences.
  • the DFA is used to quantify long-term correlations and helps in the description and analysis Prediction of the behavior of complex systems, see also Jan W. Kantelhardt, Stephan A. Zschiegner, Eva Koscielny-Bunde, Shlomo Havlin, Armin Bunde, H. Eugene Stanley: “Multifractile detrended fluctuation analysis of non-stationary time series", Physica A 316 (FIG. 2002) 87-1 14.
  • the average over all segments preferably comprises the arithmetic mean of the signal strengths in the individual segments. Determining the
  • Scaling behavior preferably includes a search of scaling in signals.
  • a fluctuation A can scale exponentially.
  • the fluctuation functions preferably correspond to noise functions.
  • the consideration of noise components of the reflected radar signals can make it possible in an improved way to determine the presence or absence of the motor vehicle.
  • the thresholds can be determined empirically, for example, by analyzing radar signals of a radar sensor together with different motor vehicles.
  • the radar signals have different frequencies and the steps (a) to (e) respectively for samples of each of
  • Radar frequencies are performed. Thereby, an improved analysis of noise signals can be performed, which can allow a more secure determination of the busy state.
  • a computer program product comprises program code means for carrying out the method according to one of the preceding claims, when the
  • Computer program product runs on a processing device or is stored on a computer-readable medium.
  • a device for determining a busy state of a parking space for a motor vehicle comprises: a radar sensor which is mounted in the region of the parking space such that, if a motor vehicle is on the parking space, emitted by the radar sensor signals from the motor vehicle
  • Radar signals and for receiving reflected radar signals is set up; and processing means for determining whether a motor vehicle is on the parking space based on the reflected radar signals. The determination is based on noise components of the reflected radar signals.
  • the processing device may in particular comprise a programmable microcomputer or microcontroller. It is preferred that the processing device is set up to carry out at least part of the method specified above.
  • the device and the radar sensor can be designed to be integrated with each other. For example, both may be installed in a common housing.
  • Fig. 1 shows a schematic representation of a system
  • FIG. 2 shows a flow chart of a method 200 for determining a
  • FIG. 3 illustrates diagrams illustrating an example of the method of FIG. 2.
  • Figure 1 shows a schematic representation of a system 100 with a parking space 105, a motor vehicle 1 10, a radar sensor 15 and a processing device 120.
  • the pitch 105 may be arranged arbitrarily, for example, in a parking lot under the open sky, on a roadside, in an underground car park or in a parking garage.
  • the radar sensor 15 is preferably arranged below or above the motor vehicle 110 and aligned vertically. Usually, only a radar sensor 1 15 is used, although for better illustration in Figure 1, two radar sensors 1 15 are shown. In further
  • the radar sensor 1 15 may also be mounted, for example, approximately at knee level and aligned in the horizontal direction.
  • the motor vehicle 105 preferably comprises a motor vehicle, in particular a passenger car. Also, a motorcycle may be included in the motor vehicle 105.
  • the radar sensor 15 is configured to emit radar signals and to receive reflected radar signals. In this case, radar signals of different frequencies in a predetermined spectrum are preferably used.
  • the processing device 120 is set up to determine a busy state of the parking space 105 on the basis of received radar signals of the radar sensor 15.
  • the state may include the values "idle” or "busy” and indicates whether the pitch 105 is from another
  • the processing device 120 comprises a programmable microcomputer or Microprocessor.
  • the processing device 120 can be designed to be integrated with the radar sensor 15 in a device 125.
  • the radar sensor 15 or the processing device 120 comprises an interface via which a previously determined busy state of the parking space 105 can be provided to the outside.
  • the interface may lead to a processing device of a parking management system that manages a plurality of parking spaces 105.
  • the parking management system can direct a motor vehicle 1 10 or a motorist controlling the motor vehicle 1 10 to a parking space 105 whose occupied state is "free", so that the motor vehicle 1 10 can be parked there.
  • FIG. 2 shows a flowchart of a method 200 for determining a busy state of a parking space 105.
  • the method 200 may, in particular, run on the processing device 120 of the system 100 of FIG.
  • radar profiles are first formed from the radar signal. Then, N non-overlapping segments are formed. Then the local trend is removed, then the q-th Hurst exponents are formed. From h (q) functions, the multifractal spectrum and probability distributions are calculated.
  • a first step 205 radar signals are emitted by means of the radar sensor 1, which radar signals can be reflected in a step 210 on the motor vehicle 110 if it is located on the parking space 105 before being received again by the radar sensor 15 in a step 215.
  • N radar signals of different frequencies are used, which can be sent simultaneously and delayed and received again.
  • the absolute values of the samples can be determined as the square root of (Phase 2 + Amplitude 2 ).
  • Xk is a series of radar signals each of length N, that is, there are k staggered samples of the reflected radar signal. Such a series Xk is available for each of the frequencies used.
  • the analysis is done separately according to channels, each channel one includes predetermined radar frequency.
  • a typical "LRR3" radar sensor known in the automotive field includes eight channels each having a radar frequency, so that eight noise signals 8 can be sampled, and each noise signal corresponds to one channel, and it is preferred that N> 75, ie at least 75 consecutive the following
  • Steps 220 to 240 are then performed for each of the emitted frequencies.
  • a radar profile Y (i) is first determined:
  • I denotes the time-dependent index of a measured value.
  • ⁇ x> denotes the mean of x.
  • the radar profile Y (i) in a number N s is divided equally long segments.
  • this division can only be performed with remainder, so that figuratively speaking at the end of the radar profile Y (i) some values remain that are not assigned to any segment. In order to take these values into account as well, it is preferable to reverse the series and re-perform the subdivision so that a total of 2N segments are formed.
  • a local is generated for each of the 2N segments
  • the variance F can be determined as follows:
  • y (i) is the polynomial formed by the least squares method. Since the analysis subtracts a polynomial approximation from the formed
  • Radar profile includes, depending on the used proximity function
  • a comparison of the results for different orders of noise analysis may allow one to estimate the type of polynomial evolution tendency of the busy state of the scan series.
  • a step 235 an average over all segments is determined to determine a noise function of order q, q may take any value except 0.
  • h (q) is the scaling function to approximate fluctuations.
  • a step 245 it may finally be decided whether or not there is a motor vehicle 105 in the area of the radar sensor 15 by combining the determinations of the steps 240 for all the frequencies used.
  • the following heuristics are preferably used for this:
  • thresholds other than those specified herein may also be used for the comparisons.
  • Ht is the t-th Hurst exponent known from the DFA.
  • the probability distribution and the multifractral spectra are calculated from the scaling functions (h (q)).
  • FIG. 3 shows six diagrams 305 to 330 illustrating one example of the method 200 of FIG. 2. It should be noted that the values and graphs shown are merely exemplary in nature.
  • Diagrams 305, 310 and 315 show a time in the horizontal direction in the form of samples (0 to 400). In the vertical direction, an amplitude is plotted in the first diagram 305 and 315 Ht in the second diagram 310 and in the third diagram.
  • the scale s is plotted in the horizontal direction, ie the number of samples per segment (q scale divided by
  • the fifth graph 325 shows a probability distribution (Ph) of Ht. In the horizontal direction Ht and in the vertical direction Ph is plotted.
  • the sixth diagram 330 shows a multifractal spectrum (Dh). In the horizontal direction Ht and in the vertical direction Dh is applied.
  • the incremental angle of the graph is 0.09, and the center of the probability distribution of Ht is less than 5.
  • the midpoint of the multifractal spectrum of Dh is less than 7. Based on the heuristic described above, the particular lot 105 is therefore classified as "free" ,

Abstract

Ein Radarsensor ist im Bereich eines Stellplatzes für ein Kraftfahrzeug derart angebracht, dass, falls sich ein Kraftfahrzeug auf dem Stellplatz befindet, vom Radarsensor ausgesandte Signale vom Kraftfahrzeug zurückreflektiert werden. Ein Verfahren zum Bestimmen eines Belegt-Zustands des Stellplatzes umfasst Schritte des Aussendens von Radarsignalen; des Empfangens von reflektierten Radarsignalen; und des Bestimmens, ob sich ein Kraftfahrzeug auf dem Stellplatz befindet, auf der Basis der reflektierten Radarsignale. Dabei basiert die Bestimmung auf Rauschanteilen der reflektierten Radarsignale.

Description

Beschreibung Titel
Bestimmen einer Verfügbarkeit eines Stellplatzes für ein Kraftfahrzeug
Die Erfindung betrifft die Bestimmung der Verfügbarkeit eines Stellplatzes für ein Kraftfahrzeug. Insbesondere betrifft die Erfindung die Bestimmung mittels Radarsignalen, ob sich auf eines Stellplatzes bereits ein Kraftfahrzeug befindet oder nicht.
Stand der Technik
Ein Kraftfahrzeug kann auf eines Stellplatzes abgestellt werden, wenn diese nicht bereits belegt ist, beispielsweise durch ein anderes Kraftfahrzeug. Während die Lage eines Stellplatzes bekannt sein kann, beispielsweise auf der Basis von Kartendaten eines Navigationssystems, ist üblicherweise nicht bekannt, ob der Stellplatz auch frei ist. Ein Kraftfahrer kann daher gezwungen sein, den Stellplatz anzufahren, um dessen Belegt-Zustand zu bestimmen.
Auf einem Parkplatz oder in einem Parkhaus sind zahlreiche Stellplätze vorhanden. Um das Auffinden eines freien Stellplatzes zu erleichtern kann an jedem Stellplatz ein Belegt-Sensor vorgesehen sein, der etwa mittels Ultraschall, auf der Basis eines Magnetsensors oder Radarsignalen feststellt, ob sich auf dem Stellplatz bereits ein Kraftfahrzeug befindet.
DE 10 2010 010 579 A1 schlägt vor, einen Radarsensor an einem Parkplatz für ein Kraftfahrzeug vorzusehen und auf der Basis reflektierter Radarsignale darauf zu schließen, ob sich auf dem Parkplatz ein Kraftfahrzeug befindet oder nicht.
Es kann schwierig sein, auf der Basis von Reflektionen von Radarsignalen sicher auf den Belegt-Zustand des Stellplatzes zu schließen. Eine der Erfindung zu Grunde liegende Aufgabe besteht daher darin, eine verbesserte Technik zur Bestimmung des Belegt-Zustands mittels Radarsignalen bereitzustellen. Die Erfindung löst diese Aufgabe mittels der Gegenstände der unabhängigen Ansprüche. Unteransprüche geben bevorzugte Ausführungsformen wieder.
Offenbarung der Erfindung
Ein Radarsensor ist im Bereich eines Stellplatzes für ein Kraftfahrzeug derart angebracht, dass, falls sich ein Kraftfahrzeug auf dem Stellplatz befindet, vom Radarsensor ausgesandte Signale vom Kraftfahrzeug zurückreflektiert werden. Ein Verfahren zum Bestimmen eines Belegt-Zustands des Stellplatzes umfasst Schritte des Aussendens von Radarsignalen; des Empfangens von reflektierten Radarsignalen; und des Bestimmens, ob sich ein Kraftfahrzeug auf dem
Stellplatz befindet, auf der Basis der reflektierten Radarsignale. Dabei basiert die Bestimmung auf Rauschanteilen der reflektierten Radarsignale.
Im Gegensatz zu bekannten Techniken, die versuchen, ein Nutzsignal auszuwerten, kann so der Belegt-Zustand einfach und robust bestimmt werden. Das Verfahren kann unabhängig von einem Vergleich die An- oder Abwesenheit des Kraftfahrzeugs bestimmen. Eine initiale Messung, insbesondere unter bekannter An- oder Abwesenheit des Kraftfahrzeugs, kann eingespart werden. Das Verfahren kann beispielsweise periodisch durchgeführt werden, ohne dass Messergebnisse oder -parameter für eine Bewertung einer folgenden Messung abgespeichert werden müssen. Eine Vorrichtung zur Durchführung des
Verfahrens kann auf einen Speicher für diese Informationen verzichten.
Insbesondere kann es nicht erforderlich sein, einen nichtflüchtigen Speicher vorzusehen, um beispielsweise nach einem Stromausfall oder einem Wechsel eines Energiespeichers (Batterie) an der Vorrichtung dessen sofortige
Funktionsfähigkeit sicherzustellen.
Das Verfahren kann insbesondere zur automatisierten Verwaltung eines Parkplatzes für eine Vielzahl Kraftfahrzeuge verwendet werden.
Das Verfahren kann insbesondere folgende Schritte umfassen: (a) Bestimmen eines Radarprofils eines Radarsignals; (b) Unterteilen des Radarprofils in eine vorbestimmte Anzahl überlappungsfreier Segmente; (c) Bestimmen des lokalen Trends für jedes Segment; (d) Bilden eines Durchschnitts über alle Segmente, um eine Rauschfunktion zu erhalten; (e) Bestimmen des Skalierungsverhaltens der Fluktuationsfunktionen mittels graphischer Analyse; und (f) Bewerten des Ergebnisses mittels Schwellenwertvergleich.
Das Radarprofil gibt dabei an, wie stark das Radarsignal in Abhängigkeit seiner Frequenz ist. Wird das Radarprofil in Segmente unterteilt, so umfasst jedes Segment einen vorbestimmten Frequenzbereich. Der lokale Trend gibt die zeitliche Entwicklung eines Werts in einem vorbestimmten Abschnitt an.
Allgemein ist der lokale Trend der Trend für einen lokalen Vektor. Beispielsweise können ein Vektor V[1 ,...,n] vorbestimmt und dessen Trend zwischen 50 und 100 gesucht sein.
Dazu kann insbesondere das mathematische Hilfsmittel der trendbereinigten Fluktuationsanalyse (engl,„detrended fluctuation analysis", DFA) verwendet werden. Damit können allgemein Zeitreihen, Messreihen oder beliebige äquidistante Sequenzen analysiert werden. Die DFA dient der Quantifizierung von Langzeitkorrelationen und hilft u. a. bei der Beschreibung und Vorhersage des Verhaltens komplexer Systeme. Siehe hierzu auch Jan W. Kantelhardt, Stephan A. Zschiegner, Eva Koscielny-Bunde, Shlomo Havlin, Armin Bunde, H. Eugene Stanley:„Multifractal detrended fluctuation analysis of nonstationary time series", Physica A 316 (2002) 87-1 14.
Der Durchschnitt über alle Segmente umfasst bevorzugt das arithmetische Mittel der Signalstärken in den einzelnen Segmenten. Das Bestimmen des
Skalierungsverhaltens umfasst bevorzugt eine Suche von Skalierungen in Signalen. Eine Fluktuation A kann beispielsweise exponentiell skalieren. In mathematischer Schreibweise: A~ exp(x) * a. Die Fluktuationsfunktionen entsprechen dabei bevorzugt Rauschfunktionen.
Die Betrachtung von Rauschanteilen der reflektierten Radarsignale kann es in verbesserter Weise ermöglichen, die An- oder Abwesenheit des Kraftfahrzeugs zu bestimmten. Die Schwellenwerte können empirisch bestimmt werden, beispielsweise indem Radarsignale eines Radarsensors zusammen mit unterschiedlichen Kraftfahrzeugen analysiert werden.
Es ist weiterhin bevorzugt, dass die Radarsignale unterschiedliche Frequenzen aufweisen und die Schritte (a) bis (e) jeweils für Abtastungen jeder der
Radarfrequenzen durchgeführt werden. Dadurch kann eine verbesserte Analyse von Rauschsignalen durchgeführt werden, die eine sicherere Bestimmung des Belegt-Zustands erlauben können.
Ein Computerprogrammprodukt umfasst Programmcodemittel zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorangehenden Ansprüche, wenn das
Computerprogrammprodukt auf einer Verarbeitungseinrichtung abläuft oder auf einem computerlesbaren Datenträger gespeichert ist.
Eine Vorrichtung zur Bestimmung eines Belegt-Zustands eines Stellplatzes für ein Kraftfahrzeug umfasst: einen Radarsensor, der im Bereich des Stellplatzes derart angebracht ist, dass, falls sich ein Kraftfahrzeug auf dem Stellplatz befindet, vom Radarsensor ausgesandte Signale vom Kraftfahrzeug
zurückreflektiert werden, wobei der Radarsensor zum Aussenden von
Radarsignalen und zum Empfangen von reflektierten Radarsignalen eingerichtet ist; und eine Verarbeitungseinrichtung zur Bestimmung, ob sich ein Kraftfahrzeug auf dem Stellplatz befindet, auf der Basis der reflektierten Radarsignale. Dabei basiert die Bestimmung auf Rauschanteilen der reflektierten Radarsignale.
Die Verarbeitungseinrichtung kann insbesondere einen programmierbaren Mikrocomputer oder Mikrocontroller umfassen. Es ist bevorzugt, dass die Verarbeitungseinrichtung dazu eingerichtet ist, wenigstens einen Teil des oben angegebenen Verfahrens durchzuführen.
Die Vorrichtung und der Radarsensor können miteinander integriert ausgeführt sein. Dazu können beispielsweise beide in ein gemeinsames Gehäuse eingebaut sein.
Kurze Beschreibung der Figuren Die Erfindung wird nun mit Bezug auf die beigefügten Figuren genauer beschrieben, in denen:
Fig. 1 zeigt eine schematische Darstellung eines Systems;
Fig. 2 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens 200 zum Bestimmen eines
Belegt-Zustands eines Stellplatzes; und
Fig. 3 Diagramme zur Illustration eines Beispiels für das Verfahren von Fig. 2 darstellt.
Genaue Beschreibung von Ausführungsbeispielen
Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung eines Systems 100 mit einem Stellplatz 105, einem Kraftfahrzeug 1 10, einem Radarsensor 1 15 und einer Verarbeitungseinrichtung 120. Der Stellplatz 105 kann beliebig angeordnet sein beispielsweise auf einem Parkplatz unter freiem Himmel, an einem Straßenrand, in einer Tiefgarage oder in einem Parkhaus. Der Radarsensor 1 15 ist bevorzugt unter oder über dem Kraftfahrzeug 1 10 angeordnet und vertikal ausgerichtet. Üblicherweise ist nur ein Radarsensor 1 15 verwendet, obwohl zur besseren Illustration in Figur 1 zwei Radarsensoren 1 15 gezeigt sind. In weiteren
Ausführungsformen kann der Radarsensor 1 15 auch beispielsweise ungefähr auf Kniehöhe angebracht und in horizontaler Richtung ausgerichtet sein. Das Kraftfahrzeug 105 umfasst bevorzugt einen Kraftwagen, insbesondere einen Personenkraftwagen. Auch ein Kraftrad kann vom Kraftfahrzeug 105 umfasst sein. Der Radarsensor 1 15 ist dazu eingerichtet, Radarsignale auszusenden und reflektierte Radarsignale zu empfangen. Dabei werden bevorzugt Radarsignale unterschiedlicher Frequenzen in einem vorbestimmten Spektrum verwendet.
Die Verarbeitungseinrichtung 120 ist dazu eingerichtet, auf der Basis von empfangenen Radarsignalen des Radarsensors 1 15 einen Belegt-Zustand des Stellplatzes 105 zu bestimmen. Der Zustand kann die Werte„Frei" oder„Belegt" umfassen und weist darauf hin, ob der Stellplatz 105 von einem anderen
Kraftfahrzeug 105 belegt werden kann oder nicht. Üblicherweise umfasst die Verarbeitungseinrichtung 120 einen programmierbaren Mikrocomputer oder Mikroprozessor. Die Verarbeitungseinrichtung 120 kann mit dem Radarsensor 1 15 in einer Vorrichtung 125 integriert ausgeführt sein.
In einer weiteren Ausführungsform umfasst der Radarsensor 1 15 oder die Verarbeitungseinrichtung 120 eine Schnittstelle, über die ein zuvor bestimmter Belegt-Zustand des Stellplatzes 105 nach außen bereitgestellt werden kann. Die Schnittstelle kann zu einer Verarbeitungseinrichtung eines Parkmanagementsystems führen, das eine Vielzahl Stellplätze 105 verwaltet. Das Parkmanagementsystem kann ein Kraftfahrzeug 1 10 bzw. einen das Kraftfahrzeug 1 10 steuernden Kraftfahrer zu einem Stellplatz 105 leiten, dessen Belegt- Zustand„frei" ist, sodass das Kraftfahrzeug 1 10 dort abgestellt werden kann.
Figur 2 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens 200 zum Bestimmen eines Belegt-Zustands eines Stellplatzes 105. Das Verfahren 200 kann insbesondere auf der Verarbeitungseinrichtung 120 des Systems 100 von Figur 1 ablaufen.
Zusammenfassend werden im Rahmen des Verfahrens 200, basierend auf der DFA, zunächst aus dem Radarsignal Radar-Profile gebildet. Dann werden N nichtüberlappende Segmente gebildet. Dann wird der lokale Trend entfernt, Dann werden die q-ste Hurst Exponenten gebildet. Aus h(q)Funktionen werden das Multifraktal Spektrum und Wahrscheinlichkeitsverteilungen berechnet.
In einem ersten Schritt 205 werden mittels des Radarsensors 1 15 Radarsignale ausgesandt, die in einem Schritt 210 am Kraftfahrzeug 1 10 reflektiert werden können, falls es sich auf dem Stellplatz 105 befindet, bevor sie in einem Schritt 215 wieder vom Radarsensor 1 15 empfangen werden. Üblicherweise werden N Radarsignale unterschiedlicher Frequenzen verwendet, die gleichzeitig oder zeitversetzt ausgesandt und wieder empfangen werden können. Die absoluten Werte der Abtastungen können als Quadratwurzel aus (Phase2+Amplitude2) bestimmt sein.
Es wird davon ausgegangen, dass Xk eine Serie von Radarsignalen jeweils der Länge N ist, also k zeitlich versetzte Abtastungen des reflektierten Radarsignals vorliegt. Eine solche Serie Xk liegt für jede der verwendeten Frequenzen vor. Die Analyse erfolgt hierbei getrennt nach Kanälen, wobei jeder Kanal eine vorbestimmte Radarfrequenz umfasst. Ein typischer, im Automobilbereich bekannter Radarsensor der Bezeichnung„LRR3" umfasst beispielsweise acht Kanäle mit je einer Radarfrequenz, sodass auch acht Rauschsignale 8 abgetastet werden können. Jedes Rauschsignal entspricht einem Kanal. Es ist bevorzugt, dass N > 75 ist, also wenigstens 75 aufeinander folgende
Abtastungen vorliegen. Dabei sollen die Serien kompakt sein, sodass nur für einen unbedeutenden Teil der Abtastungen Xk=0 gilt.
Für jede der ausgesandten Frequenzen werden dann Schritte 220 bis 240 durchgeführt. Im Schritt 220 wird zunächst ein Radarprofil Y(i) bestimmt:
Γ( = ΣΙ** - ΜΙ (Gleichung 1 )
4=1
Dabei bezeichnet i den zeitabhängigen Index eines Messwerts. <x> bezeichnet den Mittelwert von x.
Im folgenden Schritt 225 wird das Radarprofil Y(i) in eine Anzahl Ns gleich langer Segmente unterteilt. Dazu wird die Anzahl N der Abtastungen durch eine gewünschte Zeitkonstante s geteilt, sodass Ns = int(N/s) gilt, int(x) ist dabei diejenige ganze Zahl, die am nächsten an x liegt.
Üblicherweise kann diese Division nur mit Rest durchgeführt werden, sodass bildlich gesprochen am Ende des Radarprofils Y(i) einige Werte verbleiben, die keinem Segment zugeordnet sind. Um auch diese Werte zu berücksichtigen ist bevorzugt, die Serie umzukehren und die Unterteilung erneut durchzuführen, sodass insgesamt 2N Segmente gebildet werden.
Dann wird in einem Schritt 230 für jedes der 2N Segment eine lokale
Entwicklungstendenz (der Trend) bestimmt. Dazu kann insbesondere das Verfahren der kleinsten Fehlerquadrate (Least-Squares Verfahren) angewandt werden. Die Varianz F kann wie folgt bestimmt werden:
(Gleichung 2)
Figure imgf000008_0001
Dabei indiziert v die zuvor gebildeten Segmente, wobei v = Ns + l,...,2Ns .
y(i) das mittels des Least-Squares-Verfahrens gebildete Polynom ist. Da die Analyse die Subtraktion einer polynomialen Näherung vom gebildeten
Radarprofil umfasst, können je nach verwendeter Näherungsfunktion
unterschiedlich gute Entwicklungstendenzen bestimmt werden. Ein Vergleich der Ergebnisse für unterschiedliche Ordnungen der Rauschanalyse kann es erlauben, die Art der polynomialen Entwicklungstendenz des Belegt-Zustands der Abtastreihe abzuschätzen.
In einem Schritt 235 wird ein Durchschnitt über alle Segmente bestimmt, um eine Rauschfunktion der Ordnung q zu bestimmen, q darf jeden Wert außer 0 annehmen.
Anschließend wird in einem Schritt 240 das Skalierungsverhalten der
Fluktuationsfunktionen bzw. der Rauschfunktionen bestimmt. Dazu können Wertepaare von s und Fq(s) für jeden Wert von q als graphische Darstellung in ein doppelt logarithmisches Koordinatensystem eingetragen werden, sodass sich eine graphische Darstellung ergibt. In der vorliegenden Ausführungsform geht q von 2 bis 1024. Sind die Serien x, (wobei x, das i-te Element im Rauschprofil ist) nach dem„long-range power-law" korreliert, so nimmt Fq(s) für große Werte von s zu.
F (s) o sh(q)
Die Zunahme kann insbesondere als ? ' ausgedrückt werden. h(q) ist dabei die Skalierungsfunktion, um Fluktuationen zu approximieren.
In einem Schritt 245 kann schließlich entschieden werden, ob sich im Bereich des Radarsensors 1 15 ein Kraftfahrzeug 105 befindet oder nicht, indem die Bestimmungen der Schritte 240 für alle verwendeten Frequenzen miteinander kombiniert werden. Dazu wird bevorzugt folgende Heuristik verwendet:
WENN der Inkrementalwinkel der graphischen Darstellung > 0,13 ist
UND der Mittelpunkt der Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion von Ph > 5 ist
UND der Mittelpunkt des Multifraktalspektrums von Dh > 7 ist, DANN ist der Status des Stellplatzes 105„belegt". Andernfalls ist der Status „frei". In anderen Ausführungsformen des Verfahrens 200 können auch andere als die hier angegebenen Schwellenwerte für die Vergleiche verwendet werden.
Ht ist dabei der aus der DFA bekannte t-ste Hurst Exponent. Die
Wahrscheinlichkeitsverteilung und die Multifraktalspektren werden aus der Skalierungsfunktionen (h(q)) berechnet.
Figur 3 zeigt sechs Diagramme 305 bis 330 zur Illustration eines Beispiels für das Verfahren 200 von Fig. 2. Es ist zu beachten, dass die dargestellten Werte und Graphen rein beispielhafter Natur sind.
Diagramme 305, 310 und 315 zeigen in horizontaler Richtung eine Zeit in Form von Abtastungen (0 bis 400). In vertikaler Richtung sind im ersten Diagramm 305 eine Amplitude und im zweiten Diagramm 310 sowie im dritten Diagramm 315 Ht angetragen.
Im vierten Diagramm 320 ist in horizontaler Richtung die Skala s angetragen, also die Anzahl von Abtastungen pro Segment (q Skala dividiert durch
Segmentgröße) und in vertikaler Richtung log2(RMS), also die RMS-Werte auf einer logarithmischen Skala.
Das fünfte Diagramm 325 zeigt eine Wahrscheinlichkeitsverteilung (Ph) von Ht. In horizontaler Richtung ist Ht und in vertikaler Richtung Ph angetragen.
Das sechste Diagramm 330 zeigt ein Multifraktalspektrum (Dh). In horizontaler Richtung ist Ht und in vertikaler Richtung Dh angetragen.
Der Inkrementalwinkel der graphischen Darstellung beträgt 0,09, und der Mittelpunkt der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Ht ist kleiner als 5. Der Mittelpunkt des multifraktalen Spektrums von Dh ist kleiner als 7. Anhand der oben beschriebenen Heuristik wird der betreffende Stellplatz 105 daher als„frei" klassifiziert.

Claims

Ansprüche
1 . Verfahren (200) zum Bestimmen eines Belegt-Zustands eines Stellplatzes (105) für ein Kraftfahrzeug (1 10) mittels eines Radarsensors (1 15), der im Bereich des Stellplatzes (105) derart angebracht ist, dass, falls sich ein Kraftfahrzeug (1 10) auf dem Stellplatz (105) befindet, vom Radarsensor (1 15) ausgesandte Signale vom Kraftfahrzeug (1 10) zurückreflektiert werden, wobei das Verfahren (200) folgende Schritte umfasst:
- Aussenden (205) von Radarsignalen;
- Empfangen (215) von reflektierten Radarsignalen;
- Bestimmen, ob sich ein Kraftfahrzeug (1 10) auf dem Stellplatz (105) befindet, auf der Basis der reflektierten Radarsignale,
dadurch gekennzeichnet, dass
- die Bestimmung auf Rauschanteilen der reflektierten Radarsignale
basiert.
2. Verfahren (200) nach Anspruch 1 , wobei das Verfahren (200) folgende Schritte umfasst:
a) Bestimmen eines Radarprofils;
b) Unterteilen des Radarprofils in eine vorbestimmte Anzahl
überlappungsfreier Segmente;
c) Bestimmen des lokalen Trends für jedes Segment;
d) Bilden eines Durchschnitts über alle Segmente, um eine Rauschfunktion zu erhalten;
e) Bestimmen des Skalierungsverhaltens der Fluktuationsfunktionen mittels graphischer Analyse; und
f) Bewerten des Ergebnisses mittels Schwellenwertvergleich.
3. Verfahren (200) nach Anspruch 2, wobei die Radarsignale unterschiedliche Frequenzen aufweisen und die Schritte a) bis e) jeweils für Abtastungen jeder der Radarfrequenzen durchgeführt werden.
4. Computerprogrammprodukt mit Programmcodemitteln zur Durchführung des Verfahrens (200) nach einem der vorangehenden Ansprüche, wenn das Computerprogrammprodukt auf einer Verarbeitungseinrichtung (120) abläuft oder auf einem computerlesbaren Datenträger gespeichert ist.
5. Vorrichtung (125) zur Bestimmung eines Belegt-Zustands eines Stellplatzes (105) für ein Kraftfahrzeug (1 10), wobei die Vorrichtung (125) folgendes umfasst:
- einen Radarsensor (1 15), der im Bereich des Stellplatzes (105) derart angebracht ist, dass, falls sich ein Kraftfahrzeug (1 10) auf dem Stellplatz (105) befindet, vom Radarsensor (1 15) ausgesandte Signale vom
Kraftfahrzeug (1 10) zurückreflektiert werden,
- wobei der Radarsensor (1 15) zum Aussenden von Radarsignalen und zum Empfangen von reflektierten Radarsignalen eingerichtet ist; und
- eine Verarbeitungseinrichtung zur Bestimmung, ob sich ein Kraftfahrzeug (1 10) auf dem Stellplatz (105) befindet, auf der Basis der reflektierten Radarsignale,
dadurch gekennzeichnet, dass
- die Bestimmung auf Rauschanteilen der reflektierten Radarsignale
basiert.
6. Vorrichtung nach Anspruch 5, wobei die Vorrichtung und der Radarsensor (1 15) in einem Gehäuse miteinander integriert ausgeführt sind.
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