WO2018224610A1 - Verfahren zum erfassen von objekten in einem umgebungsbereich eines kraftfahrzeugs, lidar-sensorvorrichtung, fahrerassistenzsystem sowie kraftfahrzeug - Google Patents

Verfahren zum erfassen von objekten in einem umgebungsbereich eines kraftfahrzeugs, lidar-sensorvorrichtung, fahrerassistenzsystem sowie kraftfahrzeug Download PDF

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clusters
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detection
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Pavel Zednik
Petr Krejci
Ondrej Kozak
Josef Prochazka
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Valeo Schalter und Sensoren GmbH
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Definitions

  • the invention relates to a method for detecting objects in a
  • the invention also relates to a lidar sensor device, a driver assistance system and a motor vehicle.
  • lidar sensor devices in short lidar sensors, which can be arranged, for example, on a motor vehicle in order to monitor an environmental region of the motor vehicle.
  • lidar sensors can be used for object recognition by emitting a transmission signal in the form of a light pulse and the light pulse reflected at an object, for example a wall, another motor vehicle, etc., in the surrounding area
  • the filtered detection points are grouped into clusters and the objects are detected based on the clusters.
  • Information about the object for example the position of the object, can be made available to a driver assistance system of the motor vehicle which, for example based on the position information, is a measure for avoiding a collision of the vehicle Motor vehicle with the object can initiate.
  • a collision avoiding measure may be, for example, the output of a warning signal and / or the automatic braking of the motor vehicle.
  • the information about the object is updated on the basis of a multiplicity of reception signals recorded in chronological succession.
  • the objects are therefore swept or "tracked." For this purpose, even if the motor vehicle and / or the objects have moved, the objects must be reliably detected over time, which means that detection points which correspond to reflection points of the same object in the plurality of received signals must be reliably detected and assigned to each other.
  • lidar sensor device is, for example, a cost-effective (“low-cost”) lidar sensor device which has a low angular resolution due to the design This may, for example, result in the disadvantage that the object and its position can not be reliably detected.
  • Reliability of lidar sensor devices can be improved and positions of objects in a surrounding area of a motor vehicle can be detected particularly accurately.
  • Ambient area reflected and received by a lidar sensor device receiving signal are identified in particular in the received signal to reflection points in the surrounding area corresponding detection points, based on the received signal determines respective intensity values of the detection points
  • Detection points by comparing the intensity values with a distance-based Filtered intensity threshold, grouped the filtered detection points into clusters, and recognized the objects based on the clusters.
  • the respective detection points within a cluster are compared by comparing the intensity values of the detection points within the cluster with a cluster-specific, relative
  • the cluster-specific, relative intensity threshold can be determined in dependence on the intensity values of the detection points of the cluster.
  • received signal received in the received signal to reflection points in the surrounding area corresponding detection points are identified, determined based on the received signal respective intensity values of the detection points, the
  • Intensity values of the detection points of the cluster is determined.
  • the lidar sensor device (lidar "light detection and ranging”) can in particular detect objects or features in the surrounding area and a respective spatial position of the objects to the lidar sensor device and thus to the
  • the lidar sensor device can emit transmission signals in the form of light pulses and receive the reflected light pulses in the surrounding area as received signals again.
  • the lidar sensor device is designed in particular as a flash lidar sensor device, in which at least one transmission signal illuminating the surrounding region is emitted during a measuring cycle.
  • the transmission signal light is thus emitted in a plurality of transmission directions, wherein the reception signal can be received during the measurement cycle from a plurality of reception directions or reflection directions.
  • the transmission signal and the reception signal are, in particular, cone-shaped light beams which each have a horizontal total opening angle, for example 60 °, and a vertical total opening angle, for example 10 °. By comparison to the total horizontal opening angle lower total vertical opening angle, which a detection range of the lidar sensor device along a
  • Ground echoes can be at least reduced.
  • Such ground echoes are detection points which correspond to reflection points on a roadway of the motor vehicle.
  • the received signal can be in several light beams, for example in sixteen
  • Beams of light to be received Each ray of light is part of the
  • the lidar sensor device which is embodied, for example, as a solid-state lidar sensor device, can have a receiving device with several
  • Receiving elements for example, with sixteen receiving elements have.
  • the receiving elements may, for example, photodetectors in the form of light-sensitive semiconductor devices, such as photodiodes have.
  • the reception elements can be arranged, for example, in a matrix, that is, column by column and / or row by row. Each receiving element can be assigned a reflection direction or a reflection angle. In particular, a receiving element receives only light rays, which fall from the receiving element associated reflection direction to the receiving device.
  • a light beam describes a course of the intensity of the reflected light, ie the distribution of the intensity values over time. To identify the detection points, this profile can be searched for intensity peaks or intensity peaks which can be identified as maximum values of the intensity in the course.
  • Intensity peaks represent the detection points, so-called echoes, which correspond to reflection points in the surrounding area.
  • a reflection point may for example be an object point on a surface of an object.
  • the value of the intensity is dependent on properties of the reflective object, for example its reflectivity, as well as its distance from the lidar sensor device.
  • position values for the detection points are determined on the basis of the received signal in addition to the intensity values.
  • the positions of the reflection points corresponding to the detection points are determined.
  • a distance value and a reflection angle are respectively determined for the detection points.
  • the distance value for a detection point can be determined by transit time measurements based on a to the detection point appropriate time or timestamp be determined within the course. Since, in particular, each receiving element is assigned a reflection direction, ie each receiving element corresponds to a specific reflection angle, the reflection angle can be determined on the basis of the receiving element for the detection point in addition to the distance value. Based on the distance value and the
  • Reflection angle can therefore be determined for each detection point, the spatial position or position of the corresponding to the detection point reflection point.
  • the surrounding area can be imaged based on detection points.
  • the detection points are first filtered based on their absolute intensity.
  • the intensity value of at least some detection points, in particular of each detection point can be compared with the predetermined distance-based intensity threshold value.
  • the distance-based intensity threshold value is thus an intensity threshold which varies as a function of the distance, and which is constant with all the detection points within a specific one
  • Distance range are thus compared with the associated intensity threshold and thus filtered within the distance range based on their absolute intensity. All detection points are filtered out or removed, whose
  • Intensity value is below the distance-based intensity threshold.
  • the detection points are additionally filtered by comparing the position values with an absolute position threshold.
  • the detection points are thus filtered based on their absolute position.
  • all detection points are filtered out or removed whose position values exceed the absolute position threshold value.
  • the distance-based intensity threshold value and / or the absolute position threshold value are in this case in particular predetermined in such a way that interference signals, for example sensor noise or undesired detections, can be suppressed.
  • interference signals for example sensor noise or undesired detections
  • those detection points are filtered out, which correspond to unwanted reflections in the surrounding area. Such unwanted reflections can be caused for example by splashing water or water vapor.
  • a minimum intensity value required for the detection points to prevent filtering out can be described by a curve in which the
  • distance-based intensity threshold decreases with increasing distance of a detection point.
  • the distance-based intensity threshold is higher, the lower the distance is. The closer a detection point is, the higher its intensity value must be so as not to be filtered out.
  • the detection points are grouped into clusters or point clouds.
  • a collection of detection points whose associated reflection points originate from the same object or feature in the surrounding area is interpreted as a cluster.
  • each cluster represents an object or a feature, for example a partial area of an object, in the surrounding area.
  • the detection points can be grouped into the clusters by density-based spatial cluster analysis, in particular by DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), in which a group of detection points in the immediate vicinity is identified as a cluster
  • Neighborhood detected which has a high density of detection points.
  • the neighborhood is determined by a proximity of multiple detection points within a cluster to another detection point.
  • the density is determined over a number of detection points within a cluster. If
  • Detection points have a corresponding proximity to each other, so one
  • Neighborhood and when a number of detection points within a neighborhood are large, for example exceeding a predetermined threshold for the number, it is considered that these detection points represent a cluster.
  • the detection points within a cluster become the cluster candidates based on their relative
  • the intensity values of the individual cluster candidates are compared with the cluster-specific, relative intensity threshold value.
  • the respective cluster-specific, relative intensity threshold value is determined as a function of the intensity values of the detection points of the associated clusters.
  • Cluster-specific, relative intensity threshold value can be specified, for example, as the mean value.
  • the mean value can be weighted with a configurable parameter, in particular between 0 and 1, and the weighted mean value can be specified as the cluster-specific, relative intensity threshold value.
  • Cluster-specific, relative intensity threshold value is thus determined from the average intensity of at least some, in particular all, detection points within the cluster. Then, in particular, each detection point within the cluster is compared with the mean intensity or weighted average intensity and filtered out if its intensity value is lower than the mean value or the weighted mean value.
  • the cluster is searched for at least one detection-point-free region, by which a gap between the detection points of a cluster greater than a predetermined threshold is formed, and the cluster in at least two separate clusters is divided if at least one detection point-free area is identified.
  • This embodiment is based on the finding that, by removing detection points from the cluster whose intensity values fall below the cluster-specific, relative intensity threshold value, gaps can arise within a cluster. When a gap caused by the filtering based on the relative intensity exceeds the predetermined threshold for the gap, it separates at least two neighborhoods
  • the cluster is split along the gap into two separate clusters.
  • Range of distance values of adjacent detection points within a cluster to each other determines and identifies the at least one detection-point-free area, if at least one distance value is a predetermined distance threshold
  • Detection points exceeds the predetermined distance threshold, it can be assumed that the two adjacent detection points to
  • Reflection points of different objects correspond. Filtering based on relative intensity and identifying detection-point-free area may prevent multiple objects from being erroneously recognized as a single object. Thus, even objects that are particularly close to one another in the surrounding area can be reliably detected.
  • centers and sizes of the respective clusters are determined for the respective clusters. Based on the sizes and based on the
  • the corresponding objects in the surrounding area are determined such that the objects lie within the corresponding clusters.
  • the size of the corresponding object is derived from the size and the center of a cluster.
  • the size and in particular also the shape of the object are determined in such a way that the object lies within the cluster.
  • the size and in particular also the shape of the object are determined in such a way that boundaries of the cluster surround or enclose the object.
  • position values of the detection points within a cluster are determined, the position values of the detection points are weighted with the respective intensity values and the center point of a cluster is determined on the basis of the weighted position values of the cluster.
  • the midpoint may be determined as the arithmetic mean of the weighted position values.
  • the center of the object can be determined very accurately.
  • the accuracy of the object detection at a fixed hardware-dependent angular resolution of the lidar sensor device can be increased by evaluating the intensities of the light beams of the received signal reflected on an object.
  • the angular resolution of the sensor system is effectively improved without the lidar sensor device having to be modified on the hardware side.
  • orientation lines are determined on the basis of the detection points of the respective clusters, and orientations of the objects with respect to the lidar sensor device are determined on the basis of angles of the orientation lines to a viewing direction of the lidar sensor device.
  • the orientation lines of the clusters are determined on the basis of the detection points of the respective clusters by means of the least squares method. The orientation line corresponds to one
  • the spatial position of the object for example, an inclination angle of the object with respect to the viewing direction can be detected. Based on the angle of the orientation line can thus be detected whether the surface of the object is aligned frontally or obliquely to the lidar sensor device.
  • the invention also relates to a lidar sensor device for a motor vehicle for detecting objects in an environmental region of the motor vehicle.
  • the lidar sensor device comprises in particular a
  • Receiving device which is designed to receive a received signal reflected from the surrounding area
  • an evaluation device which is designed to identify in the received signal to reflection points in the surrounding area corresponding detection points to determine based on the received signal respective intensity values of the detection points, the detection points by filtering the intensity values with a distance-based intensity threshold, grouping the filtered detection points into clusters, and recognizing the objects based on the clusters.
  • the detection points by filtering the intensity values with a distance-based intensity threshold, grouping the filtered detection points into clusters, and recognizing the objects based on the clusters.
  • Evaluation device configured to filter the respective detection points within a cluster by comparing the intensity values of the detection points within the cluster with a cluster-specific, relative intensity threshold value, the cluster-specific, relative intensity threshold value depending on the
  • Intensity values of the detection points of the cluster is determined.
  • the lidar sensor device comprises a
  • Receiving device which is designed to receive a received signal reflected from the surrounding area
  • an evaluation device which is designed to identify in the received signal to reflection points in the surrounding area corresponding detection points to determine based on the received signal respective intensity values of the detection points, the detection points by filtering the intensity values with a distance-based intensity threshold, grouping the filtered detection points into clusters, and recognizing the objects based on the clusters.
  • the detection points by filtering the intensity values with a distance-based intensity threshold, grouping the filtered detection points into clusters, and recognizing the objects based on the clusters.
  • Evaluation device configured to filter the respective detection points within a cluster by comparing the intensity values of the detection points within the cluster with a cluster-specific, relative intensity threshold value, the cluster-specific, relative intensity threshold value depending on the
  • the lidar sensor device may also comprise a transmitting device for transmitting a transmission signal in the form of a light pulse, which is reflected at objects in the surrounding area and which can be received again by the receiving device as the received signal.
  • the lidar sensor device is designed in particular as a cost-effective, "low-cost" lidar sensor device which is designed to be able to reliably detect and track objects in the surrounding area of the motor vehicle by means of the method performed by the evaluation device.
  • the invention relates to a driver assistance system for a motor vehicle with at least one lidar sensor device according to the invention.
  • Driver assistance system is designed in particular to a predetermined
  • the driver assistance system can trigger a measure for avoiding a collision between the motor vehicle and the object if it is detected by the driver assistance system based on the position of the object that the object is located in a critical subarea of the surrounding area and a collision with the object is imminent.
  • a collision avoiding measure may be, for example, the output of a warning signal and / or an automatic braking of the motor vehicle.
  • a motor vehicle according to the invention comprises an inventive
  • the motor vehicle may, for example, as a
  • Embodiments and their advantages apply correspondingly to the lidar sensor device according to the invention, to the driver assistance system according to the invention and to the motor vehicle according to the invention.
  • Fig. 1 is a schematic representation of an embodiment of a
  • FIG. 2 shows a schematic representation of an intensity profile of a light beam of the received signal
  • Fig. 3 is a schematic representation of a first cluster
  • Fig. 4 is a schematic representation of the first cluster with a
  • Fig. 5 is a schematic representation of second and third clusters formed from the first cluster.
  • FIG. 1 shows a motor vehicle 1 according to an embodiment of the present invention
  • the motor vehicle 1 is formed in the present case as a passenger car.
  • the motor vehicle 1 has a driver assistance system 2 with at least one lidar sensor device 3, which is designed to monitor a surrounding area 4 of the motor vehicle 1.
  • the lidar sensor device 3 is in particular as a flash lidar sensor configured, which illuminates the surrounding area 4 by means of a transmission signal in the form of a light pulse and in the
  • the lidar sensor device 3 has a transmitting device 5 for transmitting the transmission signal, a receiving device 6 for receiving the in the
  • Ambient area 4, for example on objects 7, 8, reflect the received signal and an evaluation device 9.
  • the lidar sensor device 3 is designed to recognize the objects 7, 8 and their sizes and spatial positions in the
  • the spatial positions of the objects 7, 8 are determined by respective distances of the objects 7, 8 to the motor vehicle 1 and respective
  • Information about the position of the objects 7, 8 to the motor vehicle 1 can be provided to a control device 10 of the driver assistance system 2.
  • Control device 10 can initiate, for example, a measure for avoiding a collision of motor vehicle 1 with objects 7, 8 based on the position information.
  • the transmitting device 5 of the lidar sensor device 3 can emit a plurality of light pulses during a measuring cycle.
  • the receiving device 6 can receive the reflected light pulse as a received signal in a plurality of light beams or reflections again.
  • the receiving device 6 may comprise a plurality of receiving elements, each receiving element receiving in particular only light rays from a specific reflection direction. In other words, each receives
  • Receiving element only light rays which meet in an associated angle of reflection from the surrounding area 4 to the receiving device 6.
  • an intensity profile 1 1 of intensities I of the light beam over the time t as shown in FIG. 2, for intensity peaks P1, P2 can be searched for each light beam.
  • P2 with the intensity values 11, 12 represent the detection points D, D ', so-called echoes.
  • a first distance d1 of a reflection point corresponding to the detection point D can be measured over the transit time measurement
  • a second distance d2 of a reflection point corresponding to the detection point D 'into the surrounding area 4 can be determined.
  • a distance-based intensity threshold value l s is predetermined for this distance range, which is compared with the intensity values 11, 12.
  • the second intensity value 12 of the second detection D ' fallss below the intensity threshold value l s and is therefore filtered out.
  • the intensity value 11 of the first detection D exceeds the distance-based intensity threshold value l s and is therefore not filtered out.
  • the filtered detection points D, D "of all the light beams are clustered as shown in Fig. 3, with only one cluster C1 shown in Fig. 3. For this, positions can be determined for each detection point D, D" by Based on the transit time measurement distance d as well as based on the respective
  • Detection point D, D "of the receiving element which determines the reflection angles ⁇ The grouping of the detection points D, D" into clusters C1 can be carried out, for example, by means of density-based cluster analysis, in particular DBSCAN. If objects 7, 8 in the surrounding area 4 are close to each other and the
  • Receive signal additionally has interference signals, it may happen that the cluster analysis is faulty. For example, it may happen that the cluster C1 is then mistaken for a single object, although the detection points D, D "within the cluster C1 actually correspond to reflection points of several objects 7, 8.
  • the detection points D, D "within the cluster C1 are filtered based on their relative intensity, for which the intensities of the detection points D, D" are compared with a cluster-specific, relative intensity threshold, which is for example calculated from an average of the intensity values of the detection points D, D "within the cluster C1. If an intensity value of a
  • Detection points D, D "the cluster-specific, relative intensity threshold value, ie the average value of the intensity values of the detection points D, D", below, so these detection points D "is removed from the cluster C1.
  • the cluster C1 without the detection point D is shown in Fig. 4. Removing the detection point D" creates a gap 12 which describes a detection point-free area within the cluster C1. If this gap 12 a predetermined Size, it is assumed that the detection point areas separated by the gap 12 within the cluster C1 correspond to reflection points of different objects. In this case, the cluster C1 is split into several clusters. Here, as shown in Fig. 5, the cluster C1 is divided into two clusters C2, C3. For example, cluster C2 corresponds to object 7 in FIG. 4.
  • Detection points D within the clusters C2, C3 are determined, the positions are weighted by the intensity values of the associated detection points D and the mean value M is determined based on the weighted positions.
  • a respective size of the clusters C2, C3 can be determined.
  • a size of the respective object 7, 8 can be determined. The size of the object 7, 8 is determined so that the object 7, 8 is within the cluster C2, C3.
  • a respective orientation line L for the clusters C2, C3 can be determined.
  • the orientation line L describes a spatial position of reflection points on the surface of the respective object 7, 8 with respect to the lidar sensor device 3 and thus with respect to the
  • the orientation line L can be determined, for example, by means of the least squares method. Based on the orientation lines L and the sizes of the objects 7, 8, the surrounding area 4 around the motor vehicle 1 can be described object-based with high accuracy.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erfassen von Objekten (7, 8) in einem Umgebungsbereich (4) eines Kraftfahrzeugs (1) anhand zumindest eines aus dem Umgebungsbereich (4) reflektierten und von einer Lidar-Sensorvorrichtung (3) empfangenen Empfangssignals, wobei in dem Empfangssignal zu Reflexionspunkten in dem Umgebungsbereich (4) korrespondierende Detektionspunkte (D, D', D'') identifiziert werden, anhand des Empfangssignals jeweilige Intensitätswerte (I1, I2) der Detektionspunkte (D, D', D'') bestimmt werden, die Detektionspunkte (D, D', D'') durch Vergleichen der Intensitätswerte mit einem abstandsbasierten Intensitäts-Schwellwert (IS) gefiltert werden, die gefilterten Detektionspunkte (D, D'') zu Clustern (C1) gruppiert werden, und die Objekte (7, 8) basierend auf den Clustern (C1) erkannt werden, wobei die jeweiligen Detektionspunkte (D, D'') innerhalb eines Clusters (C1) durch Vergleichen der Intensitätswerte der Detektionspunkte (D, D'') innerhalb des Clusters (C1) mit einem clusterspezifischen, relativen Intensitäts-Schwellwert gefiltert werden, wobei der clusterspezifische, relative Intensitäts-Schwellwert in Abhängigkeit von den Intensitätswerten der Detektionspunkte (D, D'') des Clusters (C1) bestimmt wird. Die Erfindung betrifft außerdem eine Lidar-Sensorvorrichtung (3), ein Fahrerassistenzsystem (2) sowie ein Kraftfahrzeug (1).

Description

Verfahren zum Erfassen von Objekten in einem Umgebungsbereich eines Kraftfahrzeugs, Lidar-Sensorvorrichtung, Fahrerassistenzsystem sowie Kraftfahrzeug
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erfassen von Objekten in einem
Umgebungsbereich eines Kraftfahrzeugs anhand zumindest eines aus dem
Umgebungsbereich reflektierten und von einer Lidar-Sensorvorrichtung empfangenen Empfangssignals, wobei in dem Empfangssignal zu Reflexionspunkten in dem
Umgebungsbereich korrespondierende Detektionspunkte identifiziert werden, anhand des Empfangssignals jeweilige Intensitätswerte der Detektionspunkte bestimmt werden, die Detektionspunkte durch Vergleichen der Intensitätswerte mit einem abstandsbasierten Intensitäts-Schwellwert gefiltert werden, die gefilterten Detektionspunkte zu Clustern gruppiert werden, und die Objekte basierend auf den Clustern erkannt werden. Die Erfindung betrifft außerdem eine Lidar-Sensorvorrichtung, ein Fahrerassistenzsystem sowie ein Kraftfahrzeug.
Vorliegend richtet sich das Interesse auf Lidar-Sensorvorrichtungen, kurz Lidar-Sensoren, welche beispielsweise an einem Kraftfahrzeug angeordnet werden können, um einen Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs zu überwachen. Solche Lidar-Sensoren können zur Objekterkennung eingesetzt werden, indem sie ein Sendesignal in Form von einem Lichtpuls aussenden und den an einem Objekt, beispielsweise einer Wand, einem anderen Kraftfahrzeug, etc., in dem Umgebungsbereich reflektierten Lichtpuls als
Empfangssignal wieder empfangen. Anhand des Empfangssignals können das
Vorhandensein des Objektes sowie dessen räumliche Lage in dem Umgebungsbereich erfasst werden. Dazu werden, wie in der Veröffentlichung„Automated Highway Sign Extraction using Lidar Data" (Suliman Gargoum et al., Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, DOI: 10.3141 /2643-01 ) beschrieben, in dem Empfangssignal zu Reflexionspunkten in dem Umgebungsbereich
korrespondierende Detektionspunkte identifiziert und die Detektionspunkte basierend auf ihrer absoluten Intensität gefiltert. Die gefilterten Detektionspunkte werden zu Clustern gruppiert und die Objekte basierend auf den Clustern erkannt.
Informationen über das Objekt, beispielsweise die Lage des Objektes, können einem Fahrerassistenzsystem des Kraftfahrzeugs bereitgestellt werden, welches beispielsweise anhand der Lageinformationen eine Maßnahme zur Vermeidung einer Kollision des Kraftfahrzeugs mit dem Objekt einleiten kann. Eine solche kollisionsvermeidende Maßnahme kann beispielsweise die Ausgabe eines Warnsignals und/oder das automatische Abbremsen des Kraftfahrzeugs sein. Um den Umgebungsbereich dabei insbesondere kontinuierlich zu überwachen, werden die Informationen über das Objekt anhand einer Vielzahl von zeitlich nacheinander erfassten Empfangssignalen aktualisiert. Die Objekte werden also verflogt bzw.„getracked". Dazu müssen die Objekte, auch wenn sich das Kraftfahrzeug und/oder die Objekte bewegt haben, über die Zeit zuverlässig erkannt werden. Dies bedeutet, dass Detektionspunkte, welche zu Reflexionspunkten desselben Objektes korrespondieren, in der Vielzahl von Empfangssignalen zuverlässig erkannt und einander zugeordnet werden müssen.
Probleme ergeben sich dann, wenn die Lidar-Sensorvorrichtung beispielsweise eine kostengünstige („low-cost") Lidar-Sensorvorrichtung ist, welche bauartbedingt eine geringe Winkelauflösung aufweist. Durch die geringe Winkelauflösung kann es vorkommen, dass die erfasste Lage des Objektes von der tatsächlichen Lage des Objektes in dem Umgebungsbereich abweicht. Daraus kann sich beispielsweise der Nachteil ergeben, dass das Objekt sowie dessen Lage nicht zuverlässig erkannt werden können.
Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine Lösung bereitzustellen, wie eine
Zuverlässigkeit von Lidar-Sensorvorrichtungen verbessert werden kann und Lagen von Objekten in einem Umgebungsbereich eines Kraftfahrzeugs besonders genau erfasst werden können.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren, durch eine Lidar- Sensorvorrichtung, durch ein Fahrerassistenzsystem sowie durch ein Kraftfahrzeug mit den Merkmalen gemäß den jeweiligen unabhängigen Patentansprüchen gelöst.
Vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung sind Gegenstand der abhängigen
Patentansprüche, der Beschreibung und der Figuren.
Gemäß einer Ausführungsform eines Verfahrens zum Erfassen von Objekten in einem Umgebungsbereich eines Kraftfahrzeugs anhand zumindest eines aus dem
Umgebungsbereich reflektierten und von einer Lidar-Sensorvorrichtung empfangenen Empfangssignals werden insbesondere in dem Empfangssignal zu Reflexionspunkten in dem Umgebungsbereich korrespondierende Detektionspunkte identifiziert, anhand des Empfangssignals jeweilige Intensitätswerte der Detektionspunkte bestimmt, die
Detektionspunkte durch Vergleichen der Intensitätswerte mit einem abstandsbasierten Intensitäts-Schwellwert gefiltert, die gefilterten Detektionspunkte zu Clustern gruppiert und die Objekte basierend auf den Clustern erkannt. Insbesondere werden die jeweiligen Detektionspunkte innerhalb eines Clusters durch Vergleichen der Intensitätswerte der Detektionspunkte innerhalb des Clusters mit einem clusterspezifischen, relativen
Intensitäts-Schwellwert gefiltert, wobei der clusterspezifische, relative Intensitäts- Schwellwert in Abhängigkeit von den Intensitätswerten der Detektionspunkte des Clusters bestimmt werden kann.
In einer besonders bevorzugten Ausführungsform eines Verfahrens zum Erfassen von Objekten in einem Umgebungsbereich eines Kraftfahrzeugs anhand zumindest eines aus dem Umgebungsbereich reflektierten und von einer Lidar-Sensorvorrichtung
empfangenen Empfangssignals werden in dem Empfangssignal zu Reflexionspunkten in dem Umgebungsbereich korrespondierende Detektionspunkte identifiziert, anhand des Empfangssignals jeweilige Intensitätswerte der Detektionspunkte bestimmt, die
Detektionspunkte durch Vergleichen der Intensitätswerte mit einem abstandsbasierten Intensitäts-Schwellwert (ls) gefiltert, die gefilterten Detektionspunkte zu Clustern gruppiert und die Objekte basierend auf den Clustern erkannt. Darüber hinaus werden die jeweiligen Detektionspunkte innerhalb eines Clusters durch Vergleichen der
Intensitätswerte der Detektionspunkte innerhalb des Clusters mit einem
clusterspezifischen, relativen Intensitäts-Schwellwert gefiltert, wobei der
clusterspezifische, relative Intensitäts-Schwellwert in Abhängigkeit von den
Intensitätswerten der Detektionspunkte des Clusters bestimmt wird.
Die Lidar-Sensorvorrichtung (Lidar-„Light detection and ranging") kann insbesondere Objekte bzw. Merkmale in dem Umgebungsbereich erkennen und eine jeweilige räumliche Lage der Objekte zu der Lidar-Sensorvorrichtung und damit zu dem
Kraftfahrzeug erfassen. Die Lidar-Sensorvorrichtung kann Sendesignale in Form von Lichtpulsen aussenden und die in dem Umgebungsbereich reflektierten Lichtpulse als Empfangssignale wieder empfangen. Die Lidar-Sensorvorrichtung ist vorliegend insbesondere als eine Flash-Lidar-Sensorvorrichtung ausgebildet, bei welcher während eines Messzyklus zumindest ein den Umgebungsbereich ausleuchtendes Sendesignal ausgesendet wird. Als das Sendesignal wird also Licht in mehrere Senderichtungen ausgesendet, wobei das Empfangssignal während des Messzyklus aus mehreren Empfangsrichtungen bzw. Reflexionsrichtungen empfangen werden kann. Dazu sind das Sendesignal und das Empfangssignal insbesondere kegelförmige Lichtstrahlen, welche jeweils einen horizontalen Gesamtöffnungswinkel, beispielsweise 60°, und einen vertikalen Gesamtöffnungswinkel, beispielsweise 10°, aufweisen. Durch den im Vergleich zum horizontalen Gesamtöffnungswinkel geringeren vertikalen Gesamtöffnungswinkel, welcher einen Erfassungsbereich der Lidar-Sensorvorrichtung entlang einer
Fahrzeughochachse repräsentiert, können Bodenechos zumindest reduziert werden. Solche Bodenechos sind Detektionspunkte, welche mit Reflexionspunkten auf einer Fahrbahn des Kraftfahrzeugs korrespondieren.
Das Empfangssignal kann in mehreren Lichtstrahlen, beispielsweise in sechzehn
Lichtstrahlen, empfangen werden. Jeder Lichtstrahl ist dabei ein Teilbereich des
Empfangssignals. Zum Empfangen der Lichtstrahlen des Empfangssignals kann die Lidar-Sensorvorrichtung, welche beispielsweise als eine Solid-State-Lidar- Sensorvorrichtung ausgebildet ist, eine Empfangseinrichtung mit mehreren
Empfangselementen, beispielsweise mit sechzehn Empfangselementen, aufweisen. Die Empfangselemente können beispielsweise Photodetektoren in Form von lichtsensitiven Halbleiterbauelementen, beispielsweise Photodioden, aufweisen. Die Empfangselemente können beispielsweise in einer Matrix, also spaltenweise und/oder zeilenweise, angeordnet sein. Jedem Empfangselement kann dabei eine Reflexionsrichtung bzw. ein Reflexionswinkel zugeordnet sein. Insbesondere empfängt ein Empfangselement nur Lichtstrahlen, welche aus der dem Empfangselement zugehörigen Reflexionsrichtung auf die Empfangseinrichtung fallen.
Ein Lichtstrahl beschreibt einen Verlauf der Intensität des reflektierten Lichtes, also die Verteilung der Intensitätswerte über die Zeit. Zum Identifizieren der Detektionspunkte kann dieser Verlauf nach Intensitätsspitzen bzw. Intensitätspeaks durchsucht werden, welche als Maximalwerte der Intensität in dem Verlauf identifizierbar sind. Diese
Intensitätspeaks repräsentieren die Detektionspunkte bzw. Detektionen, sogenannte Echos, welche zu Reflexionspunkten in dem Umgebungsbereich korrespondieren. Ein solcher Reflexionspunkt kann beispielsweise ein Objektpunkt auf einer Oberfläche eines Objektes sein. Der Wert der Intensität ist dabei abhängig von Eigenschaften des reflektierenden Objektes, beispielsweise dessen Reflektivität, sowie dessen Abstand von der Lidar-Sensorvorrichtung.
Insbesondere werden anhand des Empfangssignals zusätzlich zu den Intensitätswerten Positionswerte für die Detektionspunkte bestimmt. Anders ausgedrückt werden die Positionen der zu den Detektionspunkten korrespondierenden Reflexionspunkte bestimmt. Zum Bestimmen der Positionswerte werden für die Detektionspunkte jeweils ein Abstandswert sowie ein Reflexionswinkel bestimmt. Der Abstandswert für einen Detektionspunkt kann über Laufzeitmessungen anhand eines zu dem Detektionspunkt gehörigen Zeitpunkts bzw. Zeitstempels innerhalb des Verlaufes bestimmt werden. Da insbesondere jedem Empfangselement eine Reflexionsrichtung zugeordnet ist, also jedes Empfangselement mit einem bestimmten Reflexionswinkel korrespondiert, kann anhand des Empfangselementes für den Detektionspunkt zusätzlich zu dem Abstandwert der Reflexionswinkel bestimmt werden. Anhand des Abstandswerts und des
Reflexionswinkels kann also für jeden Detektionspunkt die räumliche Lage bzw. Position des zu dem Detektionspunkt korrespondierenden Reflexionspunktes bestimmt werden. Somit kann der Umgebungsbereich detektionspunktebasiert abgebildet werden.
Nach Empfangen des Empfangssignals und Bestimmen der Intensitätswerte der
Detektionspunkte werden die Detektionspunkte zunächst basierend auf ihrer absoluten Intensität gefiltert. Dazu kann der Intensitätswert zumindest einiger Detektionspunkte, insbesondere jedes Detektionspunktes, mit dem vorbestimmten abstandsbasierten Intensitäts-Schwellwert verglichen werden. Der abstandsbasierte Intensitäts-Schwellwert ist somit ein in Abhängigkeit von dem Abstand veränderlicher Intensitäts-Schwellwert, welcher mit sämtlichen Detektionspunkten innerhalb eines bestimmten
Abstandsbereiches verglichen wird. Die Detektionspunkte innerhalb eines
Abstandsbereiches werden also mit dem zugeordneten Intensitäts-Schwellwert verglichen und somit innerhalb des Abstandsbereiches basierend auf ihrer absoluten Intensität gefiltert. Dabei werden alle Detektionspunkte herausgefiltert bzw. entfernt, deren
Intensitätswert unterhalb des abstandsbasierten Intensitäts-Schwellwertes liegt.
Insbesondere werden die Detektionspunkte vor dem Gruppieren zu Clustern zusätzlich durch Vergleichen der Positionswerte mit einem absoluten Positions-Schwellwert gefiltert. Die Detektionspunkte werden also basierend auf ihrer absoluten Position gefiltert. Dabei werden alle Detektionspunkte herausgefiltert bzw. entfernt, deren Positionswerte den absoluten Positions-Schwellwert überschreiten. Der abstandsbasierte Intensität- Schwellwert und/oder der absolute Positions-Schwellwert sind dabei insbesondere so vorbestimmt, dass Störsignale, beispielsweise ein Sensorrauschen oder unerwünschte Detektionen, unterdrückt werden können. Als unerwünschte Detektionen werden diejenigen Detektionspunkte herausgefiltert, welche zu unerwünschten Reflexionen in dem Umgebungsbereich korrespondieren. Solche unerwünschten Reflexionen können beispielsweise von Spritzwasser oder Wasserdampf verursacht werden. Ein minimaler Intensitätswert, welcher für die Detektionspunkte zum Verhindern eines Herausfilterns gefordert wird, kann über eine Kurve beschrieben werden, bei welcher der
abstandsbasierte Intensitäts-Schwellwert mit steigender Distanz eines Detektionspunktes sinkt. Anders ausgedrückt, ist der abstandsbasierte Intensitäts-Schwellwert umso höher, je niedriger die Distanz ist. Je näher ein Detektionspunkt ist, desto höher muss also sein Intensitätswert sein, um nicht herausgefiltert zu werden.
Anschließend werden die Detektionspunkte zu Clustern bzw. Punktwolken gruppiert. Als ein Cluster wird dabei eine Ansammlung von Detektionspunkten interpretiert, deren zugehörige Reflexionspunkte von demselben Objekt oder demselben Merkmal in dem Umgebungsbereich stammen. Anders ausgedrückt wird davon ausgegangen, dass jedes Cluster ein Objekt oder ein Merkmal, beispielsweise einen Teilbereich eines Objektes, in dem Umgebungsbereich repräsentiert. Beispielsweise können die Detektionspunkte durch dichtebasierte räumliche Clusteranalyse, insbesondere durch DBSCAN („Density- Based Spatial Clustering of Applications with Noise") zu den Clustern gruppiert werden. Dazu wird als ein Cluster eine Gruppe an Detektionspunkte in unmittelbarer
Nachbarschaft erkannt, welche eine hohe Dichte an Detektionspunkten aufweist. Die Nachbarschaft wird anhand einer Nähe mehrerer Detektionspunkte innerhalb eines Clusters zu einem anderen Detektionspunkten bestimmt. Die Dichte wird über eine Anzahl von Detektionspunkten innerhalb eines Clusters bestimmt. Wenn
Detektionspunkte eine entsprechende Nähe zueinander aufweisen, also eine
Nachbarschaft bilden, und wenn eine Anzahl an Detektionspunkten innerhalb einer Nachbarschaft groß ist, beispielsweise einen vorbestimmten Schwellwert für die Anzahl überschreitet, wird davon ausgegangen, dass diese Detektionspunkte ein Cluster repräsentieren.
Nach der Gruppierung der Detektionspunkte zu Clustern werden die Detektionspunkte innerhalb eines Clusters, also die Clusterkandidaten, basierend auf ihrer relativen
Intensität gefiltert. Dazu werden die Intensitätswerte der einzelnen Clusterkandidaten mit dem clusterspezifischen, relativen Intensitäts-Schwellwert verglichen. Dabei wird der jeweilige clusterspezifische, relative Intensitäts-Schwellwert in Abhängigkeit von den Intensitätswerten der Detektionspunkte der zugehörigen Clusters bestimmt. Durch diesen Schritt können in dem Cluster Detektionspunkte eliminiert werden, deren Intensitätswerte, beispielsweise aufgrund eines Übersprechens von benachbarten Detektionspunkten mit einem hohen Intensitätswert des reflektierten Lichts, fehlerhaft sind. Basierend auf den gefilterten Clustern können dann die Objekte oder Merkmale korrekt erkannt werden sowie insbesondere eine Größe und eine Form der Objekte mit einer hohen Genauigkeit bestimmt werden.
Besonders bevorzugt wird ein Mittelwert der Intensitätswerte der jeweiligen
Detektionspunkte innerhalb eines Clusters bestimmt und der clusterspezifische, relative Intensitäts-Schwellwert in Abhängigkeit von dem Mittelwert vorgegeben. Der
clusterspezifische, relative Intensitäts-Schwellwert kann beispielsweise als der Mittelwert vorgegeben werden. Auch kann der Mittelwert mit einem konfigurierbaren Parameter, insbesondere zwischen 0 und 1 , gewichtet werden und der gewichtete Mittelwert als der clusterspezifische, relative Intensitäts-Schwellwert vorgegeben werden. Der
clusterspezifische, relative Intensität-Schwellwert wird also aus der mittleren Intensität zumindest einiger, insbesondere aller, Detektionspunkte innerhalb des Clusters bestimmt. Dann wird insbesondere jeder Detektionspunkt innerhalb des Clusters mit der mittleren Intensität bzw. gewichteten mittleren Intensität verglichen und herausgefiltert, falls dessen Intensitätswert geringer als der Mittelwert bzw. der gewichtete Mittelwert ist.
Es erweist sich als vorteilhaft, wenn nach der Filterung der Detektionspunkte innerhalb eines Clusters das Cluster nach zumindest einem detektionspunktefreien Bereich durchsucht wird, durch welchen eine Lücke zwischen den Detektionspunkten eines Clusters größer als ein vorbestimmter Schwellwert gebildet wird, und das Cluster in zumindest zwei separate Cluster unterteilt wird, falls zumindest ein detektionspunktefreier Bereich identifiziert wird. Dieser Ausführungsform liegt die Erkenntnis zugrunde, dass durch das Entfernen von Detektionspunkten aus dem Cluster, deren Intensitätswerte den clusterspezifischen, relativen Intensitäts-Schwellwert unterschreiten, innerhalb eines Clusters Lücken entstehen können. Wenn eine durch das Filtern basierend auf der relativen Intensität verursachte Lücke den vorbestimmten Schwellwert für die Lücke überschreitet, so separiert bzw. trennt sie zumindest zwei Nachbarschaften aus
Detektionspunkten voneinander. Dabei kann davon ausgegangen werden, dass die zumindest zwei Nachbarschaften aus Detektionspunkten zu Reflexionspunkten unterschiedlicher Objekte bzw. Merkmale korrespondieren. Daher wird das Cluster entlang der Lücke in zwei separate Cluster aufgeteilt.
Insbesondere werden zum Identifizieren zumindest eines detektionspunktefreien
Bereiches Abstandswerte von benachbarten Detektionspunkten innerhalb eines Clusters zueinander bestimmt und der zumindest eine detektionspunktefreie Bereich identifiziert, falls zumindest ein Abstandswert einen vorbestimmten Abstands-Schwellwert
überschreitet. Es werden also relative Abstände von benachbarte Detektionspunkten zueinander bestimmt. Wenn beispielsweise ein Abstand zweier benachbarter
Detektionspunkte den vorbestimmten Abstands-Schwellwert überschreitet, so kann davon ausgegangen werden, dass die zwei benachbarten Detektionspunkte zu
Reflexionspunkten unterschiedlicher Objekte korrespondieren. Durch das Filtern basierend auf der relativen Intensität und durch das Identifizieren von detektionspunktefreien Bereich kann verhindert werden, dass mehrere Objekte fälschlicherweise als ein einzelnes Objekt erkannt werden. Somit können auch Objekte, welche in dem Umgebungsbereich besonders nah beieinander liegen, zuverlässig erkannt werden.
In einer Weiterbildung der Erfindung werden für die jeweiligen Cluster Mittelpunkte und Größen der jeweiligen Cluster bestimmt. Anhand der Größen und anhand der
Mittelpunkte der Cluster werden Größen der jeweiligen mit den Clustern
korrespondierenden Objekte in dem Umgebungsbereich derart bestimmt, dass die Objekte innerhalb der korrespondierenden Cluster liegen. Es wird also aus der Größe und dem Mittelpunkt eines Clusters die Größe des korrespondierenden Objektes abgeleitet. Dabei werden die Größe und insbesondere auch die Form des Objektes derart bestimmt, dass das Objekt innerhalb des Clusters liegt. Anders ausgedrückt, werden die Größe und insbesondere auch die Form des Objektes derart bestimmt, dass Berandungen bzw. Begrenzungen des Clusters das Objekt umgeben bzw. einschließen.
Vorzugsweise werden Positionswerte der Detektionspunkte innerhalb eines Clusters bestimmt, die Positionswerte der Detektionspunkte mit den jeweiligen Intensitätswerten gewichtet und der Mittelpunkt eines Clusters anhand der gewichteten Positionswerte des Clusters bestimmt. Beispielsweise kann der Mittelpunkt als der arithmetische Mittelwert der gewichteten Positionswerte bestimmt werden. Mittels der Gewichtung der
Positionswerte kann der Mittelpunkt des Objektes besonders genau bestimmt werden. Es kann somit die Genauigkeit der Objekterfassung bei einer festen hardwarebedingten Winkelauflösung der Lidar-Sensorvorrichtung durch das Auswerten der Intensitäten der an einem Objekt reflektierten Lichtstrahlen des Empfangssignals erhöht werden. Es wird somit effektiv die Winkelauflösung des Sensorsystems verbessert, ohne dass die Lidar- Sensorvorrichtung hardwareseitig modifiziert werden muss.
In einer weiteren Ausführungsform werden anhand der Detektionspunkte der jeweiligen Cluster Orientierungslinien bestimmt und Orientierungen der Objekte bezüglich der Lidar- Sensorvorrichtung anhand von Winkeln der Orientierungslinien zu einer Blickrichtung der Lidar-Sensorvorrichtung bestimmt. Insbesondere werden die Orientierungslinien der Cluster anhand der Detektionspunkte der jeweiligen Cluster mittels der Methode der kleinsten Quadrate bestimmt. Die Orientierungslinie entspricht dabei einer
Oberflächenlinie, welche einen Verlauf bzw. eine räumliche Lage von Reflexionspunkten auf der Oberfläche des mit dem Cluster korrespondierenden Objektes beschreibt. Anhand einer Lage dieser Orientierungslinie kann die räumliche Lage des Objektes, beispielsweise ein Neigungswinkel des Objektes bezüglich der Blickrichtung erkannt werden. Anhand des Winkels der Orientierungslinie kann also erkannt werden, ob die Oberfläche des Objektes frontal oder schräg zu der Lidar-Sensorvorrichtung ausgerichtet ist.
Die Erfindung betrifft außerdem eine Lidar-Sensorvorrichtung für ein Kraftfahrzeug zum Erfassen von Objekten in einem Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs. Gemäß einer Ausführungsform umfasst die Lidar-Sensorvorrichtung insbesondere eine
Empfangseinrichtung, welche dazu ausgelegt ist, ein aus dem Umgebungsbereich reflektiertes Empfangssignal zu empfangen, und eine Auswerteeinrichtung, welche dazu ausgelegt ist, in dem Empfangssignal zu Reflexionspunkten in dem Umgebungsbereich korrespondierende Detektionspunkte zu identifizieren, anhand des Empfangssignals jeweilige Intensitätswerte der Detektionspunkte zu bestimmen, die Detektionspunkte durch Vergleichen der Intensitätswerte mit einem abstandsbasierten Intensitäts- Schwellwert zu filtern, die gefilterten Detektionspunkte zu Clustern zu gruppieren, und die Objekte basierend auf den Clustern zu erkennen. Insbesondere ist die
Auswerteeinrichtung dazu ausgelegt, die jeweiligen Detektionspunkte innerhalb eines Clusters durch Vergleichen der Intensitätswerte der Detektionspunkte innerhalb des Clusters mit einem clusterspezifischen, relativen Intensitäts-Schwellwert zu filtern, wobei der clusterspezifische, relative Intensitäts-Schwellwert in Abhängigkeit von den
Intensitätswerten der Detektionspunkte des Clusters bestimmt ist.
In einer bevorzugten Ausführungsform umfasst die Lidar-Sensorvorrichtung eine
Empfangseinrichtung, welche dazu ausgelegt ist, ein aus dem Umgebungsbereich reflektiertes Empfangssignal zu empfangen, und eine Auswerteeinrichtung, welche dazu ausgelegt ist, in dem Empfangssignal zu Reflexionspunkten in dem Umgebungsbereich korrespondierende Detektionspunkte zu identifizieren, anhand des Empfangssignals jeweilige Intensitätswerte der Detektionspunkte zu bestimmen, die Detektionspunkte durch Vergleichen der Intensitätswerte mit einem abstandsbasierten Intensitäts- Schwellwert zu filtern, die gefilterten Detektionspunkte zu Clustern zu gruppieren, und die Objekte basierend auf den Clustern zu erkennen. Darüber hinaus ist die
Auswerteeinrichtung dazu ausgelegt, die jeweiligen Detektionspunkte innerhalb eines Clusters durch Vergleichen der Intensitätswerte der Detektionspunkte innerhalb des Clusters mit einem clusterspezifischen, relativen Intensitäts-Schwellwert zu filtern, wobei der clusterspezifische, relative Intensitäts-Schwellwert in Abhängigkeit von den
Intensitätswerten der Detektionspunkte des Clusters bestimmt ist. . Die Lidar-Sensorvorrichtung kann außerdem eine Sendeeinrichtung zum Aussenden eines Sendesignals in Form von einem Lichtpuls aufweisen, welcher an Objekten in dem Umgebungsbereich reflektiert wird und welcher von der Empfangseinrichtung als das Empfangssignal wieder empfangen werden kann. Die Lidar-Sensorvorrichtung ist insbesondere als eine kostengünstige,„low-cost" Lidar-Sensorvorrichtung ausgebildet, welche dazu ausgelegt ist, mittels des durch die Auswerteeinrichtung durchgeführten Verfahrens Objekte in dem Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs zuverlässig erkennen und verfolgen zu können.
Ferner betrifft die Erfindung ein Fahrerassistenzsystem für ein Kraftfahrzeug mit zumindest einer erfindungsgemäßen Lidar-Sensorvorrichtung. Das
Fahrerassistenzsystem ist insbesondere dazu ausgelegt, eine vorbestimmte
Assistenzfunktion basierend auf der von der zumindest einen Lidar-Sensorvorrichtung erfassten Lage der Objekte relativ zum Kraftfahrzeug auszuführen. Beispielseise kann das Fahrerassistenzsystem eine Maßnahme zum Vermeiden einer Kollision zwischen dem Kraftfahrzeug und dem Objekt auslösen, wenn durch das Fahrerassistenzsystem anhand der Lage des Objektes erkannt wird, dass sich das Objekt in einem kritischen Teilbereich des Umgebungsbereiches befindet und eine Kollision mit dem Objekt bevorsteht. Eine solche kollisionsvermeidende Maßnahme kann beispielsweise die Ausgabe eines Warnsignals und/oder ein automatisches Abbremsen des Kraftfahrzeugs sein.
Ein erfindungsgemäßes Kraftfahrzeug umfasst ein erfindungsgemäßes
Fahrerassistenzsystem. Das Kraftfahrzeug kann beispielsweise als ein
Personenkraftwagen, ein Lastkraftwagen oder ein Motorrad ausgebildet sein.
Die mit Bezug auf das erfindungsgemäße Verfahren vorgestellten bevorzugten
Ausführungsformen und deren Vorteile gelten entsprechend für die erfindungsgemäße Lidar-Sensorvorrichtung, für das erfindungsgemäße Fahrerassistenzsystem sowie für das erfindungsgemäße Kraftfahrzeug.
Weitere Merkmale der Erfindung ergeben sich aus den Ansprüchen, den Figuren und der Figurenbeschreibung. Die 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 jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinatio- nen oder in Alleinstellung verwendbar, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen. Es sind somit auch Ausführungen von der Erfindung als umfasst und offenbart anzusehen, die in den Figuren nicht explizit gezeigt und erläutert sind, jedoch durch separierte Merkmalskombinationen aus den erläuterten Ausführungen hervorgehen und erzeugbar sind. Es sind auch Ausführungen und Merkmalskombinationen als offenbart anzusehen, die somit nicht alle Merkmale eines ursprünglich formulierten unabhängigen Anspruchs aufweisen. Es sind darüber hinaus Ausführungen und Merkmalskombinationen, insbesondere durch die oben dargelegten Ausführungen, als offenbart anzusehen, die über die in den Rückbezügen der Ansprüche dargelegten Merkmalskombinationen hinausgehen oder abweichen.
Dabei zeigen:
Fig. 1 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform eines
erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs;
Fig. 2 eine schematische Darstellung eines Intensitätsverlaufs eines Lichtstrahls des Empfangssignals;
Fig. 3 eine schematische Darstellung eines ersten Clusters aus
Detektionspunkten;
Fig. 4 eine schematische Darstellung des ersten Clusters mit einem
detektionspunktefreien Bereich; und
Fig. 5 eine schematische Darstellung von zweiten und dritten Clustern, welche aus dem ersten Clusters gebildet sind.
In den Figuren sind gleiche sowie funktionsgleiche Elemente mit den gleichen
Bezugszeichen versehen.
Fig. 1 zeigt ein Kraftfahrzeug 1 gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden
Erfindung. Das Kraftfahrzeug 1 ist im vorliegenden Fall als ein Personenkraftwagen ausgebildet. Das Kraftfahrzeug 1 weist ein Fahrerassistenzsystem 2 mit zumindest einer Lidar-Sensorvorrichtung 3 auf, welche zum Überwachen eines Umgebungsbereiches 4 des Kraftfahrzeugs 1 ausgebildet ist. Die Lidar-Sensorvorrichtung 3 ist insbesondere als ein Flash-Lidar-Sensor ausgestaltet, welcher den Umgebungsbereich 4 mittels eines Sendesignals in Form von einem Lichtpuls ausleuchtet und den in dem
Umgebungsbereich 4 reflektierten Lichtpuls als Empfangssignal wieder empfängt. Dazu weist die Lidar-Sensorvorrichtung 3 eine Sendeeinrichtung 5 zum Aussenden des Sendesignals, eine Empfangseinrichtung 6 zum Empfangen des in dem
Umgebungsbereich 4, beispielsweise an Objekten 7, 8, reflektieren Empfangssignals sowie eine Auswerteeinrichtung 9 auf. Die Lidar-Sensorvorrichtung 3 ist dazu ausgelegt, die Objekte 7, 8 zu erkennen sowie deren Größen und räumliche Lagen in dem
Umgebungsbereich 4 zu erkennen. Die räumlichen Lagen der Objekte 7, 8 werden durch jeweilige Abstände der Objekte 7, 8 zu dem Kraftfahrzeug 1 sowie jeweilige
Orientierungen von Oberflächen der Objekte 7, 8 zu dem Kraftfahrzeug 1 bestimmt. Informationen über die Lage der Objekte 7, 8 zu dem Kraftfahrzeug 1 können einer Steuereinrichtung 10 des Fahrerassistenzsystems 2 bereitgestellt werden. Die
Steuereinrichtung 10 kann basierend auf der Lageinformation beispielsweise eine Maßnahme zur Vermeidung einer Kollision des Kraftfahrzeugs 1 mit den Objekten 7, 8 einleiten.
Beispielsweise kann die Sendeeinrichtung 5 der Lidar-Sensorvorrichtung 3 während eines Messzyklus mehrere Lichtpulse aussenden. Die Empfangseinrichtung 6 kann den reflektierten Lichtpuls als Empfangssignal in mehreren Lichtstrahlen bzw. Reflexionen wieder empfangen. Dazu kann die Empfangseinrichtung 6 mehrere Empfangselemente aufweisen, wobei jedes Empfangselement insbesondere nur Lichtstrahlen aus einer bestimmten Reflexionsrichtung empfängt. Anders ausgedrückt empfängt jedes
Empfangselement nur Lichtstrahlen, welche in einem ihm zugeordneten Reflexionswinkel aus dem Umgebungsbereich 4 auf die Empfangseinrichtung 6 treffen. In den von den Empfangselementen empfangenen Lichtstrahlen werden zunächst Detektionspunkte D, D' identifiziert, welche zu Reflexionspunkten in dem Umgebungsbereich 4
korrespondieren. Dazu kann für jeden Lichtstrahl ein Intensitätsverlauf 1 1 von Intensitäten I des Lichtstrahls über die Zeit t, wie er in Fig. 2 gezeigt ist, nach Intensitätsspitzen P1 , P2 durchsucht werden. Diese Intensitätsspitzen P1 . P2 mit den Intensitätswerten 11 , 12 repräsentieren die Detektionspunkte D, D', sogenannte Echos. Anhand eines Zeitpunktes t1 der ersten Intensitätsspitze P1 kann über Laufzeitmessung eine erste Distanz d1 eines zu dem Detektionspunkt D korrespondierenden Reflexionspunktes in dem
Umgebungsbereich 4 bestimmt werden. Anhand eines zweiten Zeitpunktes t2 der zweiten Intensitätsspitze P2 kann eine zweite Distanz d2 eines zu dem Detektionspunkt D' korrespondierenden Reflexionspunktes in den Umgebungsbereich 4 bestimmt werden. Dabei weist der Detektionspunkt D den ersten Intensitätswert 11 auf und der Detektionspunkt D' den im Vergleich zum ersten Intensitätswert 11 kleineren zweiten Intensitätswert 12 auf.
Die Detektionspunkte D, D' stammen hier aus einem bestimmen Abstandsbereich und werden basierend auf ihren absoluten Intensitäten gefiltert. Dies bedeutet, dass für diesen Abstandsbereich ein abstandsbasierter Intensitäts-Schwellwert ls vorgegeben wird, welcher mit den Intensitätswerten 11 , 12 verglichen wird. Gemäß Fig. 2 unterschreitet der zweite Intensitätswert 12 der zweiten Detektion D' den Intensitäts-Schwellwert ls und wird daher herausgefiltert. Der Intensitätswert 11 der ersten Detektion D überschreitet den abstandsbasierten Intensitäts-Schwellwert ls und wird daher nicht herausgefiltert.
Die gefilterten Detektionspunkte D, D" sämtlicher Lichtstrahlen werden, wie in Fig. 3 gezeigt, in Cluster gruppiert, wobei in Fig. 3 lediglich ein Cluster C1 dargestellt ist. Dazu können für jeden für jeden Detektionspunkte D, D" Positionen bestimmt werden, indem anhand der Laufzeitmessung Abstandswerte d sowie anhand des den jeweiligen
Detektionspunkt D, D" erfassenden Empfangselementes die Reflexionswinkel α bestimmt werden. Die Gruppierung der Detektionspunkte D, D" zu Clustern C1 kann beispielsweise mittels dichtebasierter Clusteranalyse, insbesondere DBSCAN, durchgeführt werden. Wenn Objekte 7, 8 in dem Umgebungsbereich 4 nah beieinander liegen und das
Empfangssignal zusätzlich Störsignale aufweist, so kann es vorkommen, dass die Clusteranalyse fehlerhaft ist. Beispielsweise kann es vorkommen, dass das Cluster C1 dann fälschlicherweise für ein einziges Objekt gehalten wird, obwohl die Detektionspunkte D, D" innerhalb des Clusters C1 eigentlich zu Reflexionspunkten mehrerer Objekte 7, 8 korrespondieren.
Daher werden die Detektionspunkte D, D" innerhalb des Clusters C1 basierend auf ihrer relativen Intensität gefiltert. Dazu werden die Intensitäten der Detektionspunkte D, D"mit einem clusterspezifischen, relativen Intensitäts-Schwellwert verglichen, welcher beispielsweise aus einem Mittelwert der Intensitätswerte der Detektionspunkte D, D" innerhalb des Clusters C1 bestimmt wird. Wenn ein Intensitätswert eines
Detektionspunkte D, D" den clusterspezifischen, relativen Intensitäts-Schwellwert, also den Mittelwert der Intensitätswerte der Detektionspunkte D, D", unterschreitet, so wird dieser Detektionspunkte D" aus dem Cluster C1 entfernt.
Das Cluster C1 ohne den Detektionspunkt D" ist in Fig. 4 gezeigt. Durch das Entfernen des Detektionspunktes D" entsteht eine Lücke 12, welche einen detektionspunktefreien Bereich innerhalb des Clusters C1 beschreibt. Wenn diese Lücke 12 eine vorbestimmte Größe überschreitet, so wird davon ausgegangen, dass die durch die Lücke 12 getrennten Detektionspunktebereiche innerhalb des Clusters C1 zu Reflexionspunkten unterschiedlicher Objekte korrespondieren. In diesem Fall wird das Cluster C1 in mehrere Cluster aufgeteilt. Hier wird, wie in Fig. 5 gezeigt, das Cluster C1 in zwei Cluster C2, C3 aufgeteilt. Das Cluster C2 korrespondiert beispielsweise zu dem Objekt 7 in dem
Umgebungsbereich 4, das Cluster C3 zu dem Objekt 8 in dem Umgebungsbereich 4 des Kraftfahrzeugs 1 .
Für jedes Cluster C2, C3 wird ein Mittelwert M bestimmt, indem Positionen der
Detektionspunkte D innerhalb der Cluster C2, C3 bestimmt werden, die Positionen durch die Intensitätswerte der zugehörigen Detektionspunkte D gewichtet werden und der Mittelwert M anhand der gewichteten Positionen bestimmt wird. Außerdem kann eine jeweilige Größe der Cluster C2, C3 bestimmt werden. Anhand des Mittelwertes M sowie anhand der Größe des jeweiligen Clusters C2, C3 kann ein Größe des jeweiligen Objektes 7, 8 bestimmt werden. Die Größe des Objektes 7, 8 wird dabei so bestimmt, dass das Objekt 7, 8 innerhalb des Clusters C2, C3 liegt.
Außerdem kann anhand der Detektionspunkte D eines Clusters C2, C3 eine jeweilige Orientierungslinie L für die Cluster C2, C3 bestimmt werden. Die Orientierungslinie L beschreibt eine räumliche Lage von Reflexionspunkten auf der Oberfläche des jeweiligen Objektes 7, 8 bezüglich der Lidar-Sensorvorrichtung 3 und damit bezüglich des
Kraftfahrzeugs 1 . Die Orientierungslinie L kann beispielsweise mittels der Methode der kleinsten Quadrate bestimmt werden. Basierend auf den Orientierungslinien L und den Größen der Objekte 7, 8 kann der Umgebungsbereich 4 um das Kraftfahrzeug 1 herum mit hoher Genauigkeit objektbasiert beschrieben werden.

Claims

Ansprüche
1 . Verfahren zum Erfassen von Objekten (7, 8) in einem Umgebungsbereich (4) eines Kraftfahrzeugs (1 ) anhand zumindest eines aus dem Umgebungsbereich (4) reflektierten und von einer Lidar-Sensorvorrichtung (3) empfangenen
Empfangssignals, wobei in dem Empfangssignal zu Reflexionspunkten in dem Umgebungsbereich (4) korrespondierende Detektionspunkte (D, D', D") identifiziert werden, anhand des Empfangssignals jeweilige Intensitätswerte (11 , 12) der Detektionspunkte (D, D', D") bestimmt werden, die Detektionspunkte (D, D', D") durch Vergleichen der Intensitätswerte mit einem abstandsbasierten Intensitäts- Schwellwert (ls) gefiltert werden, die gefilterten Detektionspunkte (D, D") zu
Clustern (C1 ) gruppiert werden, und die Objekte (7, 8) basierend auf den Clustern (C1 ) erkannt werden,
dadurch gekennzeichnet, dass
die jeweiligen Detektionspunkte (D, D") innerhalb eines Clusters (C1 ) durch
Vergleichen der Intensitätswerte der Detektionspunkte (D, D") innerhalb des Clusters (C1 ) mit einem clusterspezifischen, relativen Intensitäts-Schwellwert gefiltert werden, wobei der clusterspezifische, relative Intensitäts-Schwellwert in Abhängigkeit von den Intensitätswerten der Detektionspunkte (D, D") des Clusters (C1 ) bestimmt wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1 ,
dadurch gekennzeichnet, dass
anhand des Empfangssignals zusätzlich zu den Intensitätswerten Positionswerte für die Detektionspunkte (D, D', D") bestimmt werden und die Detektionspunkte (D, D', D") vor dem Gruppieren zu Clustern (C1 ) zusätzlich durch Vergleichen der
Positionswerte mit einem absoluten Positions-Schwellwert gefiltert werden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
dadurch gekennzeichnet, dass
ein Mittelwert der Intensitätswerte der jeweiligen Detektionspunkte (D, D") innerhalb eines Clusters (C1 ) bestimmt wird und der clusterspezifische, relative Intensitäts- Schwellwert in Abhängigkeit von dem Mittelwert vorgegeben wird.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
nach der Filterung der Detektionspunkte (D) innerhalb eines Clusters (C1 ) das Cluster (C1 ) nach zumindest einem detektionspunktefreien Bereich durchsucht wird, durch welchen eine Lücke (12) zwischen den Detektionspunkten (D) eines Clusters (C1 ) größer als ein vorbestimmter Schwellwert gebildet wird, und das Cluster (C1 ) in zumindest zwei separate Cluster (C2, C3) unterteilt wird, falls zumindest ein detektionspunktefreier Bereich identifiziert wird.
5. Verfahren nach Anspruch 4,
dadurch gekennzeichnet, dass
zum Identifizieren zumindest eines detektionspunktefreien Bereiches
Abstandswerte von benachbarten Detektionspunkten (D) innerhalb eines Clusters (C1 ) zueinander bestimmt werden und der zumindest eine detektionspunktefreie Bereich identifiziert wird, falls zumindest ein Abstandswert einen vorbestimmten Abstands-Schwellwert überschreitet.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
für die jeweiligen Cluster (C2, C3) Mittelpunkte (M) und Größen der jeweiligen Cluster (C2, C3) bestimmt werden, und anhand der Größen und anhand der Mittelpunkte (M) der Cluster (C2, C3) Größen der jeweiligen mit den Clustern (C2, C3) korrespondierenden Objekte (7, 8) in dem Umgebungsbereich (4) derart bestimmt werden, dass die Objekte (7, 8) innerhalb der korrespondierenden Cluster (C2, C3) liegen.
7. Verfahren nach Anspruch 6,
dadurch gekennzeichnet, dass
Positionswerte der Detektionspunkte (D) innerhalb der Cluster (C2, C3) bestimmt werden, die Positionswerte der Detektionspunkte (D) mit den jeweiligen
Intensitätswerten gewichtet werden und der Mittelpunkt (M) der Cluster (C2, C3) anhand der gewichteten Positionswerte der Cluster (C2, C3) bestimmt wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
anhand der Detektionspunkte (D) der jeweiligen Cluster (C2, C3)
Orientierungslinien (L) bestimmt werden und Orientierungen der Objekte (7, 8) bezüglich der Lidar-Sensorvorrichtung (3) anhand von Winkeln der
Orientierungslinien (L) zu einer Blickrichtung der Lidar-Sensorvorrichtung (3) bestimmt werden.
9. Verfahren nach Anspruch 8,
dadurch gekennzeichnet, dass
die Orientierungslinien (L) mittels der Methode der kleinsten Quadrate in
Abhängigkeit von den Detektionspunkten (D) der jeweiligen Cluster (C2, C3) bestimmt werden.
10. Lidar-Sensorvorrichtung (3) für ein Kraftfahrzeug (1 ) zum Erfassen von Objekten (7, 8) in einem Umgebungsbereich (4) des Kraftfahrzeugs (1 ) mit einer
Empfangseinrichtung (6), welche dazu ausgelegt ist, ein aus dem
Umgebungsbereich (4) reflektiertes Empfangssignal zu empfangen, und mit einer Auswerteeinrichtung (9), welche dazu ausgelegt ist, in dem Empfangssignal zu Reflexionspunkten in dem Umgebungsbereich (4) korrespondierende
Detektionspunkte (D, D', D") zu identifizieren, anhand des Empfangssignals jeweilige Intensitätswerte (11 , 12) der Detektionspunkte (D, D', D") zu bestimmen, die Detektionspunkte (D, D', D") durch Vergleichen der Intensitätswerte mit einem abstandsbasierten Intensitäts-Schwellwert (ls) zu filtern, die gefilterten
Detektionspunkte (D, D") zu Clustern (C1 ) zu gruppieren, und die Objekte (7, 8) basierend auf den Clustern (C1 ) zu erkennen,
dadurch gekennzeichnet, dass
die Auswerteeinrichtung (9) dazu ausgelegt ist, durch Vergleichen der
Intensitätswerte der Detektionspunkte (D, D") innerhalb des Clusters (C1 ) mit einem clusterspezifischen, relativen Intensitäts-Schwellwert zu filtern, wobei der clusterspezifische, relative Intensitäts-Schwellwert in Abhängigkeit von den
Intensitätswerten der Detektionspunkte (D, D") des Clusters (C1 ) bestimmt ist.
1 1 . Fahrerassistenzsystem (2) mit zumindest einer Lidar-Sensorvorrichtung (3) nach Anspruch 10.
12. Kraftfahrzeug (1 ) mit einem Fahrerassistenzsystem (2) nach Anspruch 1 1 .
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