WO2021121750A1 - Verfahren zur schätzung von korrekturwinkeln in einem radarsensor für kraftfahrzeuge - Google Patents

Verfahren zur schätzung von korrekturwinkeln in einem radarsensor für kraftfahrzeuge Download PDF

Info

Publication number
WO2021121750A1
WO2021121750A1 PCT/EP2020/080390 EP2020080390W WO2021121750A1 WO 2021121750 A1 WO2021121750 A1 WO 2021121750A1 EP 2020080390 W EP2020080390 W EP 2020080390W WO 2021121750 A1 WO2021121750 A1 WO 2021121750A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
angle
radar sensor
sectors
correction
sector
Prior art date
Application number
PCT/EP2020/080390
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Igor Wetoschkin
Marcus Steffen Reiher
Original Assignee
Robert Bosch Gmbh
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Robert Bosch Gmbh filed Critical Robert Bosch Gmbh
Priority to CN202080087953.XA priority Critical patent/CN114846351A/zh
Priority to KR1020227024053A priority patent/KR20220110572A/ko
Priority to US17/771,526 priority patent/US20220365193A1/en
Priority to JP2022536688A priority patent/JP7377979B2/ja
Publication of WO2021121750A1 publication Critical patent/WO2021121750A1/de

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/497Means for monitoring or calibrating
    • G01S7/4972Alignment of sensor
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/40Means for monitoring or calibrating
    • G01S7/4004Means for monitoring or calibrating of parts of a radar system
    • G01S7/4026Antenna boresight
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9327Sensor installation details
    • G01S2013/93271Sensor installation details in the front of the vehicles

Definitions

  • the invention relates to a method for estimating correction angles in a radar sensor for motor vehicles, in which method, by statistical evaluation of location data recorded with the radar sensor, a correction angle is calculated which takes into account a misalignment of the radar sensor.
  • Angle-resolving radar sensors are used in motor vehicles for various assistance functions, for example for automatic distance control, for collision warning and emergency braking systems and the like, right up to systems that are intended to enable completely autonomous driving in the future.
  • At least one radar sensor is installed in the front section of the vehicle in such a way that its optical axis coincides with the longitudinal axis of the vehicle, so that the location angle measured by the radar sensor for each object reflects the angular deviation of the object in question in relation to the longitudinal axis of the specify your own vehicle. Since not only the azimuth angle but also the elevation angle of the located objects are required for some assistance functions, the radar sensor should also be adjusted so that its optical axis runs horizontally and can serve as a reference for angle measurements in elevation.
  • the optical axis of the radar sensor is not adjusted correctly, for example due to manufacturing tolerances of the radar sensor, installation errors when installing the radar sensor in the vehicle, or due to mechanical effects such as parking bumps while the vehicle is in operation, the results are more comprehensive Angular measurements falsified by a misalignment angle of the radar sensor.
  • the radar sensor can be calibrated after installation in the vehicle with the help of a relatively complex and time-consuming measurement procedure, so that any adjustment errors that may be present are measured and then corrected later when the data are evaluated can.
  • Another method for measuring an adjustment error is based on the consideration that stationary objects at the roadside do not change their lateral relative position while driving, at least not as long as one's own vehicle is not making any transverse movements. If the azimuth angle of such an object is tracked over a certain period of time while driving, the azimuth angle has a characteristic time dependency due to the parallactic shift taking place during the journey. If there is an adjustment error, this time dependency is changed, and an apparent movement of the actually stationary object in the transverse direction of the vehicle is detected. The adjustment error can be determined quantitatively on the basis of this effect. However, the result can be falsified due to measurement inaccuracies.
  • the object of the invention is therefore to provide a method of the type mentioned at the outset which enables correction angles to be estimated with greater accuracy.
  • This object is achieved according to the invention in that the location angle range of the radar sensor is divided into several sectors and the statistical analysis of the location data for the various sectors is carried out separately, whereby a separate correction angle is obtained for each sector.
  • the method according to the invention takes into account the fact that errors in the angle measurement can be caused not only by a misalignment of the sensor, but also by systematic angle errors caused by deviations in the beam path of the radar radiation and / or errors in the evaluation of the measurement signals .
  • errors in the angle measurement can be caused not only by a misalignment of the sensor, but also by systematic angle errors caused by deviations in the beam path of the radar radiation and / or errors in the evaluation of the measurement signals .
  • systematic angular errors can occur if the radar sensor has a condenser lens with certain manufacturing tolerances or e.g. is installed behind a bumper of the vehicle and it comes due to the shape of the bumper ge or possibly also due to contamination to a deflection of the Ra darstrahl similar to a prism.
  • Another possible cause of systematic angle errors are transit time errors in radar signals that are sent and received via various antenna elements of the radar sensor, for example in the case of digital beam shaping.
  • the systematic angle errors are usually angle-dependent. This means that the extent
  • the correction angles obtained for the various sectors reflect not only the misalignment angle, but also the systematic error for the Angles that lie within the sector in question. Although statistical averaging still takes place here, the averaging only takes place over a single sector, so that the result reproduces the systematic errors that actually occur in objects within this sensor with greater accuracy.
  • the correction angle that belongs to the sector in which the object was located is used for the angle correction. In this way, the errors in the angle measurement can be compensated with greater accuracy.
  • the method can be used both for angle measurements in azimuth and for angle measurements in elevation. Advantageous refinements and developments of the invention are specified in the subclaims. Since the function that indicates the systematic angle error as a function of the angle will generally be continuous, the method can be refined by interpolating between the correction angles for two neighboring sectors if the located object is not exactly on the bisector of a sector lies.
  • the method according to the invention also allows the systematic angular error to be determined quantitatively as a function of the angle. At least the variation of the angle error can be measured relative to a fixed reference value. However, if the angle error contains a constant component that is the same for all objects located regardless of the azimuth angle, this component has the same effect as an adjustment error of the sensor with regard to the falsification of the angle measurement, so that it is not possible to differentiate between these two sources of error. However, if one considers the deviation of the angle error from any fixed reference value, then the angle-dependent systematic errors in different sectors can be compared with one another.
  • the sectors can be combined to form a larger angular range and the statistical evaluation can then be carried out for this larger angular range. This increases the probability that an object will be located in this larger angular range, and it shortens the measurement time that is required to record a sufficiently large sample of location data for a meaningful statistical analysis.
  • FIG. 1 shows a floor plan of a motor vehicle with a radar sensor which has an adjustment error, together with a diagram of a location angle range of the radar sensor;
  • FIG. 2 shows a block diagram of a radar sensor with which the method according to the invention can be carried out
  • 3 and 4 are diagrams for explaining methods for measuring an adjustment error of the radar sensor.
  • FIG. 5 shows a flow chart for an embodiment of the method according to the invention.
  • a motor vehicle 10 is shown in plan, which has a device in the direction of travel forward radar sensor 12.
  • An axis A indicates the longitudinal center axis of the motor vehicle 10, which is extended in the direction of travel.
  • the radar sensor 12 is not correctly aligned with the axis A, but has a certain adjustment error, i.e. its optical axis B forms an angle d with the axis A, which indicates the adjustment error of the radar sensor.
  • the radar sensor 12 has a localization angle range W, which is shown here as a symmetrical circular sector to the optical axis B.
  • Cartesian coordinate system is shown with an axis x oriented in the direction of travel and an axis y oriented in the transverse direction of the vehicle.
  • a point P indicates the true position of an object located by the radar sensor 12 in this Cartesian coordinate system.
  • An axis AP connects the radar sensor 12 to point P.
  • the angle between axes A and AP is the true azimuth angle of the object at point P.
  • the radar sensor 12 “sees” the object at a point P ‘on an axis AP‘ which is rotated by the angle d with respect to the axis AP. 5
  • a point Q on an axis AQ indicates the true location of a further object that is located by the radar sensor 12. Due to the adjustment error, the radar sensor 12 also sees this object at an apparent point Q 'on an axis AQ' which is rotated by the angle d with respect to the axis AQ In the example shown, it is assumed that the radar sensor 12 also has a systematic angle error, which leads to the object, which is actually located at point P, being located at a location P "on an axis AP".
  • the angular error has the effect that this object is located at a point Q "on an axis AQ".
  • the systematic angle error is angle-dependent.
  • the angle error for the object at point P is given by the angle between the axes AP 'and AP ", and for the object at point Q the systematic angle error is given by the angle between the axes AQ' and AQ" . It can be seen that these angular errors are different from one another.
  • the Ortungswin angle range W in Fig. 1 has been divided into several (in the example shown four) sectors S1, S2, S3 and S4, all of which have the same size in the example shown.
  • the adjustment error is determined separately for each of these sectors. That is, for the determination of the adjustment error for one of the sectors by statistical evaluation of the location data, only the data of objects be taken into account that were located within this sector.
  • the virtual axes B1 and B4 for the sectors S1 and S4 and the associated correction angles g1 and g4 are shown.
  • the axes B1 and B4 are virtual optical axes in the sense that they do not indicate the actual misalignment of the radar sensor 12, but rather the apparent misalignment taking into account the angular error applicable to the relevant sector.
  • the azimuth angle is for each located object corrected by the correction angle that applies to sector S1 - S4 in which the object was located.
  • the axis AQ " which specifies the location angle for the object in position Q"
  • the associated correction angle g4 would be used directly to correct the adjustment error and the angular error.
  • the axis AP is closer to the edge of the sector S1. Based on the plausible assumption that the angle errors, and thus the correction angles, vary steadily over the entire location angle range W, in this case the correction angle g1 would not be used directly, but a correction angle that can be obtained by interpolation between g1 and the corresponding one Correction angle for sector S2 receives.
  • a transmitting and receiving unit 16 with an associated pre-evaluation unit provides the distance d, the relative speed of the object (not relevant here and therefore not shown) and the azimuth angle a, which may be falsified by adjustment and angle errors, for each located object in each measurement cycle.
  • the distance d and the azimuth angle a indicate the supposed position of the located object in polar coordinates.
  • a transformation unit 18 transforms the polar coordinates into Cartesian coordinates and thus provides, inter alia, the coordinate y for each object, which specifies the transverse position of the object in relation to the A axis.
  • correction angles g are determined for each sector S1-S4 of the location angle range. In each case, only positioning data from objects that were located in the sector for which the correction angle is determined are taken into account.
  • a correction module 22 then corrects the measured azimuth angles a by the respective correction angle g i, possibly with interpolation between two correction angles, and supplies corrected Cartesian coordinates x * y * which specify the true position P or Q for each object with greater accuracy.
  • the functions of the components of the radar sensor described above are controlled by a control unit 24.
  • a traffic situation is shown in which the equipped with the radar sensor 12 vehicle 10 is pursuing another vehicle 26 that is driving immediately ahead in its own lane.
  • the radar sensor 12 has an adjustment error indicated by the angle d. If, as in the example shown, the true position of the vehicle 26 lies exactly on the axis A, the radar sensor 12 measures an azimuth angle which corresponds in terms of magnitude to the angle d.
  • the radar sensor 12 locates a stationary object 28 in one of these sectors, which is located on the roadside and in Fig. 3 still has a relatively large SEN distance to the own vehicle 10.
  • the driving tools 10 and 26 have moved further, so that the distance between the object 28 (in the x direction) has decreased considerably.
  • the transformation unit 18 calculates, among other things, the y coordinate of the object 28. If the own vehicle 10 remains constant on the axis A, this coordinate y should not change over time, since the object 28 is stationary ( stationary objects can be recognized by the fact that their radial speed relative to the sensor multiplied by the cosine angle is equal to the driving speed of the own vehicle). Due to the adjustment error, however, the transformation module 18 does not calculate the true y-coordinate of the object 28, but rather the apparent y-coordinate based on the optical axis B of the radar sensor. This apparent y coordinate has increased significantly in FIG. 4 compared to FIG. 3.
  • the measured azimuth angle will therefore cover several sectors (S2, S1) of the localization angle range, so that separate evaluations can be made for different sectors based on a single object and, accordingly, several correction angles are obtained, which are due to the different angular errors in differentiate between the sectors concerned.
  • a possible method sequence in the method according to the invention will now be explained with reference to the flow chart shown in FIG. 5.
  • the method is implemented, for example, in the control unit 24 of the radar sensor.
  • step ST1 the locating angle range W is divided into sectors, for example into four sectors S1-S4 according to FIG. 1, or optionally also into a larger number of sectors.
  • step ST2 it is checked whether the systematic angle errors of the radar sensor 12 for the sectors determined in step ST1 are already known. If this is the case, those sectors that have the same angle error are combined into a single (possibly not related) sector in step ST3.
  • step ST3 is skipped.
  • step ST4 the location data of located objects are then recorded separately according to sectors.
  • step ST5 it is checked whether the number of objects for which location data were recorded in step ST4 has already reached a certain minimum value in each sector, so that the sample is sufficient for the statistical evaluation. As long as this is not the case (N), a return is made to step ST4 and data recording is continued.
  • the adjustment error is estimated sector by sector in step ST6, for example with the aid of one of the methods explained with reference to FIGS. 3 and 4.
  • step ST7 the correction angle obtained in step ST6 is then averaged, weighted according to the size of the sample in the individual sectors. As a result, this boils down to the determination of a mean correction angle for the entire location angle range W.
  • This mean correction angle contains, on the one hand, the mechanical adjustment error of the radar sensor 12 and, on the other hand, a constant, non-angle-dependent portion of the systematic angle error.
  • step ST8 the angle errors are then calculated for each individual sector by subtracting the mean correction angle obtained in step ST7 from the correction angle obtained in step ST6.
  • step ST9 the correction angles obtained in step ST6 are compared with previously stored correction angles for the same sectors, and it is checked whether the correction angle is stable in all sectors, ie whether the deviations between the correction angles recently obtained for the same sector lie within a specified tolerance interval. If this is not the case, in step ST10 all sectors with the same angle error are combined again.
  • This step is a repetition of the Step ST3, but now taking into account the angle errors received or possibly updated in step ST8.
  • step ST11 the minimum sample size is increased for each sector, and in step ST12, location data is recorded again for each sector.
  • step ST13 it is checked whether the (larger) minimum sample size or convergence has been reached. If this is not yet the case (N), the recording of the location data is continued in step ST12, and steps ST12 and ST13 are repeated until the minimum sample size is reached. If this is the case, there is a return to step ST6, and the loop with steps ST6 to ST13 is repeated cyclically until it is determined in step ST9 that the correction angle is stable in all sectors. It goes without saying that in this step ST9 the correction angles are compared with one another, which were obtained in the various repetitions of the loop ST6 to ST13. If the sequence of correction angles is sufficiently stable (Y), the method is ended with step ST14.
  • steps ST3 and ST10 By combining sectors in steps ST3 and ST10, it is achieved that more objects per sector can be located within a given time interval, so that the method converges more quickly or further statistical fluctuations in the sectors that have been enlarged in this way be suppressed.
  • step ST9 if the correction angles are not yet stable in all sectors, an additional check can be made as to whether the correction angles show a certain degree of convergence at least for two or more sectors. If this is not the case, step ST10 is skipped and only further data is collected in the loop ST11-ST6-ST9. The combining of sectors with the same angle error then only takes place for those sectors in which the angular errors have a sufficient degree of stability and reliability.
  • the method described here can be repeated during the service life of the motor vehicle 10 at certain time intervals in order to control the calibration of the radar sensor with regard to adjustment errors and systematic angle errors. It is also possible to run the process continuously in the background while the radar sensor supplies data for assistance functions.
  • step ST1 it is also possible, with different repetitions of the method, to vary the division of the location angle range into sectors in step ST1. For example, one can start with a relatively small number of sectors in order to obtain statically meaningful results as quickly as possible, albeit with a relatively rough recording of the angle-dependent angle errors, and then in a second step one can work with a larger number of sectors, in order to determine the curve that specifies the angle dependence of the systematic errors with a higher resolution. If the location data is saved in the various program runs, the database can be increased in the program run with the larger number of sectors by using the location data from the previous program run - with the smaller number of sectors - by using the division into the new sectors is carried out retrospectively.

Abstract

Verfahren zur Schätzung von Korrekturwinkeln (γ1, y4) in einem Radarsensor (12) für Kraftfahrzeuge (10), bei welchem Verfahren durch statistische Auswertung von Ortungsdaten, die mit dem Radarsensor (12) aufgenommen wurden, ein Korrekturwinkel berechnet wird, der einer Dejustage des Radarsensors Rechnung trägt, dadurch gekennzeichnet, dass der Ortungswinkelbereich (W) des Radarsensors (12) in mehrere Sektoren (S1 - S4) aufgeteilt wird und die statistische Auswertung der Ortungsdaten für die verschiedenen Sektoren gesondert erfolgt, wodurch man für jeden Sektor einen eigenen Korrekturwinkel (γ1, γ4) erhält.

Description

Beschreibung
Titel
Verfahren zur Schätzung von Korrekturwinkeln in einem Radarsensor für Kraft fahrzeuge
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Schätzung von Korrekturwinkeln in ei nem Radarsensor für Kraftfahrzeuge, bei welchem Verfahren durch statistische Auswertung von Ortungsdaten, die mit dem Radarsensor aufgenommen wur den, ein Korrekturwinkel berechnet wird, der einer Dejustage des Radarsensors Rechnung trägt. Stand der Technik
In Kraftfahrzeugen werden winkelauflösende Radarsensoren für verschiedene Assistenzfunktionen eingesetzt, beispielsweise für eine automatische Abstands regelung, für Kollisionswarn- und Notbremssysteme und dergleichen, bis hin zu Systemen, die künftig ein vollständig autonomes Fahren ermöglichen sollen.
Bei den meisten Assistenzsystemen dieser Art ist mindestens ein Radarsensor so in der Frontpartie des Fahrzeugs verbaut, dass seine optische Achse mit der Längsachse des Fahrzeugs übereinstimmt, so dass die vom Radarsensor für jedes Objekt gemessenen Ortungswinkel die Winkelablage des betreffenden Objekts in Bezug auf die Längsachse des eigenen Fahrzeugs angeben. Da für einige Assistenzfunktionen nicht nur die Azimutwinkel sondern auch die Elevationswinkel der georteten Objekte benötigt werden, sollte der Radarsensor außerdem so justiert sein, dass seine optische Achse waagerecht verläuft und als Referenz für Winkelmessungen in Elevation dienen kann.
Wenn die optische Achse des Radarsensors nicht korrekt justiert ist, beispiels weise aufgrund von Herstellungstoleranzen des Radarsensors, Einbaufehlern bei der Montage des Radarsensors im Fahrzeug, oder auch aufgrund von me chanischen Einwirkungen wie beispielsweise Parkremplern während des Be triebs des Fahrzeugs, so sind die Ergebnisse sämtlicher Winkelmessungen um einen Dejustagewinkel des Radarsensors verfälscht.
Um fehlerhafte Winkelmessungen und entsprechende Fehleinschätzungen der Verkehrssituation zu vermeiden, kann der Radarsensor nach dem Einbau in das Fahrzeug mit Hilfe einer relativ aufwendigen und zeitraubenden Messpro zedur kalibriert werden, so dass ein etwa vorhandener Justagefehler gemessen und dann später bei der Auswertung der Daten rechnerisch korrigiert werden kann.
Es sind auch Verfahren bekannt, die eine Kontrolle und ggf. Korrektur von Jus tagefehlern auch bei laufendem Betrieb des Fahrzeugs ermöglichen. Beispiele für solche Verfahren werden in DE 102006045 165 A1 beschrieben. Generell schließen diese Verfahren eine statistische Auswertung der Ortungs daten für die von dem Radarsensor georteten Objekte ein. Wenn beispielsweise der Azimutwinkel eines in der eigenen Spur unmittelbar vorausfahrenden Fahr zeugs gemessen wird, so sollte bei korrekter Justage des Sensors der zeitliche Mittelwert der Azimutwinkel gegen 0° konvergieren, da das vorausfahrende Fahrzeug mit gleicher Wahrscheinlichkeit etwas nach rechts oder etwas nach links gegenüber dem eigenen Fahrzeug versetzt sein wird.
Ein anderes Verfahren zur Messung eines Justagefehlers beruht auf der Über- legung, dass ortsfeste Objekte am Straßenrand ihre laterale Relativposition während der Fahrt nicht verändern, jedenfalls nicht, solange das eigene Fahr zeug keine Querbewegungen ausführt. Wenn der Azimutwinkel eines solchen Objekts während der Fahrt über einen gewissen Zeitraum verfolgt wird, so weist der Azimutwinkel aufgrund der während der Fahrt stattfindenden parallakti schen Verschiebung eine charakteristische Zeitabhängigkeit auf. Wenn ein Jus tagefehler vorliegt, so wird diese Zeitabhängigkeit verändert, und es wird eine scheinbare Bewegung des in Wahrheit stationären Objekts in Querrichtung des Fahrzeugs detektiert. Anhand dieses Effekts kann der Justagefehler quantitativ bestimmt werden. Allerdings kann das Ergebnis aufgrund von Messungenauig keiten verfälscht sein. Auch wenn das eigene Fahrzeug während der Messzeit eine leichte Querbewegung ausführt, kann es zu Messfehlern kommen, soweit die Querbewegung des eigenen Fahrzeugs nicht rechnerisch kompensiert wird. Auch bei diesem Verfahren ist es deshalb zur Erhöhung der Genauigkeit üblich, die Daten für mehrere Objekte aufzunehmen und den Justagefehler dann durch statische Mittelung zu bestimmen.
Mit zunehmender Komplexität der Assistenzfunktionen steigen auch die Anfor derungen an die Genauigkeit der Winkelmessungen. Insbesondere ist es bei in Fahrtrichtung nach vorn orientierten Radarsensoren im Sinne eines „voraus- schauenden“ Verhaltens der Assistenzfunktion erwünscht, dass das Verkehrs geschehen auch in relativ weiter Entfernung vor dem eigenen Fahrzeug beo bachtet werden kann. Da jedoch die Lateralpositionen der georteten Objekte, in einem kartesischen Koordinatensystem, proportional zum Azimutwinkel und zum Abstand des Objekts sind, wirken sich Fehler bei der Messung des Azi- mutwinkeis umso stärker aus, je weiter das Objekt entfernt ist. Offenbarung der Erfindung
Aufgabe der Erfindung ist es deshalb, ein Verfahren der eingangs genannten Art anzugeben, das eine Schätzung von Korrekturwinkeln mit höherer Genauig keit ermöglicht.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst, dass der Ortungswinkel bereich des Radarsensors in mehrere Sektoren aufgeteilt wird und die statisti sche Auswertung der Ortungsdaten für die verschiedenen Sektoren gesondert erfolgt, wodurch man für jeden Sektor einen eigenen Korrekturwinkel erhält.
Das erfindungsgemäße Verfahren trägt dem Umstand Rechnung, dass Fehler bei der Winkelmessung nicht nur durch eine Dejustage des Sensors verursacht sein können, sondern auch durch systematische Winkelfehler, die durch Abwei chungen im Strahlengang der Radarstrahlung und/oder durch Fehler in der Auswertung der Messsignale bedingt sind. Beispielsweise kann es zu solchen systematischen Wnkelfehlern kommen, wenn der Radarsensor eine Kon densorlinse mit gewissen Fertigungstoleranzen aufweist oderz.B. hinter einer Stoßstange des Fahrzeugs verbaut ist und es aufgrund der Form der Stoßstan ge oder ggf. auch aufgrund von Verschmutzungen zu einer Ablenkung der Ra darstrahlen ähnlich wie in einem Prisma kommt. Eine andere mögliche Ursache für systematische Winkelfehler sind Laufzeitfehler bei Radarsignalen, die über verschiedene Antennenelemente des Radarsensors gesendet und empfangen werden, beispielsweise bei einer digitalen Strahlformung. Anders als der Fehler, der durch eine Dejustage des Radarsensors verursacht wird, sind die systematischen Winkelfehler in der Regel winkelabhängig. Das heißt, das Ausmaß der Verfälschung der Winkelmessung ist vom jeweiligen Ortungswinkel des georteten Objekts abhängig.
Bei den herkömmlichen Verfahren zur Messung des Justagefehlers wird jedoch über Daten von Objekten gemittelt, die über den gesamten Ortungswinkelbe reich verteilt sind, so dass die winkelabhängigen systematischen Fehler bei der statistischen Auswertung verwischt werden und durch den Korrekturwinkel, der im wesentlichen dem Dejustagewinkel des Sensors entspricht, nicht korrekt ab gebildet werden.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird dagegen durch die Aufteilung des Ortungswinkelbereiches in mehrere Sektoren und durch die getrennte, sektor weise Auswertung erreicht, dass die Korrekturwinkel, die man für die verschie denen Sektoren erhält, nicht nur den Dejustagewinkel wiederspiegeln, sondern auch den systematischen Fehler für die Winkel, die innerhalb des betreffenden Sektors liegen. Zwar findet auch hier noch eine statistische Mittelung statt, doch erfolgt die Mittelung nur über einen einzelnen Sektor, so dass das Ergebnis die systematischen Fehler, die tatsächlich bei Objekten innerhalb dieses Sensors auftreten, mit größerer Genauigkeit wiedergibt.
Wenn dann im Rahmen der Assistenzfunktion die Position des georteten Ob jekts bestimmt werden soll, so wird für die Winkelkorrektur jeweils der Korrek- turwinkel benutzt, der zu dem Sektor gehört, in dem das Objekt geortet wurde. Auf diese Weise lassen sich die Fehler bei der Winkelmessung mit höherer Ge nauigkeit kompensieren.
Das Verfahren ist sowohl bei Winkelmessungen im Azimut als auch bei Win- kelmessungen in Elevation anwendbar. Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen angegeben. Da die Funktion, die den systematischen Winkelfehler als Funktion des Winkels angibt, im allgemeinen stetig sein wird, lässt sich das Verfahren dadurch verfei nern, dass man zwischen den Korrekturwinkeln für zwei benachbarte Sektoren interpoliert, wenn das geortete Objekt nicht genau auf der Winkelhalbierenden eines Sektors liegt.
Je größer die Anzahl der Sektoren ist und je kleiner somit der von jedem Sektor eingenommene Winkelbereich ist, desto genauer werden die für diese Sektoren bestimmten Korrekturwinkel mit dem tatsächlichen Winkelfehler übereinstim men. Andererseits sinkt jedoch mit abnehmender Größe der Sektoren auch die Wahrscheinlichkeit, ein Objekt in dem betreffenden Sensor zu orten, so dass mehr Zeit benötigt wird, um ausreichend Daten für eine statistische Analyse zu sammeln.
Mit einer gewissen Einschränkung erlaubt das erfindungsgemäße Verfahren es auch, den systematischen Wnkelfehler als Funktion des Winkels quantitativ zu bestimmen. Zumindest kann die Variation des Winkelfehlers relativ zu einem festen Referenzwert gemessen werden. Wenn allerdings der Winkelfehler eine konstante Komponente enthält, die unabhängig vom Azimutwinkel für alle geor teten Objekte gleich ist, so hat diese Komponente hinsichtlich der Verfälschung der Wnkelmessung den gleichen Effekt wie ein Justagefehler des Sensors, so dass zwischen diesen beiden Fehlerquellen nicht unterschieden werden kann. Wenn man jedoch die Abweichung des Winkelfehlers von irgendeinem festen Referenzwert betrachtet, so lassen sich die winkelabhängigen systematischen Fehler in verschiedenen Sektoren miteinander vergleichen. Für zwei gegebene, nicht notwendigerweise benachbarte Sektoren oder auch für eine Gruppe aus drei oder mehr Sektoren lässt sich so feststellen, ob die systematischen Winkelfehler in diesen Sektoren gleich sind. Wenn das der Fall ist, kann man die Sektoren zu einem größeren Winkelbereich zusammenfassen und die statistische Auswertung dann für diesen größeren Winkelbereich vor nehmen. Damit erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass ein Objekt in diesem größeren Winkelbereich geortet wird, und es verkürzt sich die Messdauer, die man benötigt, eine hinreichend große Stichprobe von Ortungsdaten für eine aussagekräftige statistische Analyse aufzunehmen.
Im folgenden wird ein Ausführungsbeispiel anhand der Zeichnung näher erläu tert.
Es zeigen: Fig. 1 einen Grundriss eines Kraftfahrzeugs mit einem Radar sensor, der einen Justagefehler aufweist, zusammen mit ei nem Diagramm eines Ortungswinkelbereiches des Radar sensors;
Fig. 2 ein Blockdiagramm eines Radarsensors, mit dem das erfin dungsgemäße Verfahren ausführbar ist;
Fig. 3 und 4 Diagramme zur Erläuterung von Verfahren zur Messung ei- nes Justagefehlers des Radarsensors; und
Fig. 5 ein Flussdiagramm für eine Ausführungsform des erfin dungsgemäßen Verfahrens. In Fig. 1 ist im Grundriss ein Kraftfahrzeug 10 gezeigt, das einen in Fahrtrich tung nach vorn gerichteten Radarsensor 12 aufweist.
Eine Achse A gibt die in Fahrtrichtung verlängerte Längsmittelachse des Kraft- 5 fahrzeugs 10 an. Der Radarsensor 12 ist im gezeigten Beispiel nicht korrekt mit der Achse A ausgerichtet, sondern weist einen gewissen Justagefehler auf, d.h., dass seine optische Achse B mit der Achse A einen Winkel d bildet, der den Justagefehler des Radarsensors angibt.
Der Radarsensor 12 hat einen Ortungswinkelbereich W, der hier als zu der op tischen Achse B symmetrischer Kreissektor dargestellt ist.
Weiterhin ist ein kartesisches Koordinatensystem mit einer in Fahrtrichtung ori entierten Achse x und einer in Querrichtung des Fahrzeugs orientierten Achse y eingezeichnet. Ein Punkt P gibt die wahre Position eines von dem Radarsensor 12 georteten Objekts in diesem kartesischen Koordinatensystem an.
Eine Achse AP verbindet den Radarsensor 12 mit dem Punkt P. Der Winkel zwischen den Achsen A und AP ist der wahre Azimutwinkel des Objekts an0 dem Punkt P.
Aufgrund des Justagefehlers „sieht“ der Radarsensor 12 das Objekt jedoch an einem Punkt P‘ auf einer Achse AP‘, die gegenüber der Achse AP um den Win kel d verdreht ist. 5
Ein Punkt Q auf einer Achse AQ gibt den wahren Ort eines weiteren Objekts an, das von dem Radarsensor 12 geortet wird. Aufgrund des Justagefehlers sieht der Radarsensor 12 auch dieses Objekt an einem scheinbaren Punkt Q‘ auf einer Achse AQ‘, die gegenüber der Achse AQ um den Winkel d verdreht ist.n Im gezeigten Beispiel wird angenommen, dass der Radarsensor 12 außerdem auch einen systematischen Winkelfehler aufweist, der dazu führt, dass das Ob jekt, das sich in Wahrheit am Punkt P befindet, an einem Ort P“ auf einer Achse AP“ geortet wird.
Bei dem Objekt, das sich in Wahrheit an dem Punkt Q befindet, hat der Win kelfehler den Effekt, dass dieses Objekt an einem Punkt Q“ auf einer Achse AQ“ geortet wird.
Anders als der durch den Winkel d angegebene Justagefehler, der für alle geor teten Objekte gleich ist, unabhängig davon, unter welchem Azimutwinkel diese Objekte geortet werden, ist der systematische Winkelfehler winkelabhängig. In Fig. 1 ist der Winkelfehler für das Objekt am Punkt P durch den Winkel zwi schen den Achsen AP' und AP“ gegeben, und für das Objekt am Punkt Q ist der systematische Winkelfehler durch den Winkel zwischen den Achsen AQ' und AQ“ gegeben. Man sieht, dass diese Winkelfehler voneinander verschie den sind.
Wie später noch näher erläutert werden wird, sind Verfahren bekannt, mit de- nen es möglich ist, einen Korrekturwinkel zu berechnen, der dem Betrage nach gleich dem Winkel d ist und der den Justagefehler korrigiert, allerdings unter der Annahme, dass es keinen winkelanhängigen systematischen Winkelfehler gibt. Würde man diese Korrektur bei dem Radarsensor 12 gemäß Fig. 1 ausführen, so erhielte man einen Korrekturwinkel, der nicht exakt mit dem Winkel d über- einstimmt. Wenn man über sehr viele Objekte mittelt, die im wesentlichen gleichmäßig über den Ortungswinkelbereich W verteilt sind, so erhielte man einen Korrekturwinkel, der sich aus dem Winkel d (entsprechend dem Justage fehler) und dem Mittelwert der systematischen Winkelfehler zusammensetzt. Selbst wenn man annimmt, dass der Mittelwert des systematischen Winkelfeh- lers 0° ist, so würden bei der Korrektur nur die Unterschiede zwischen den Punkten P und P‘ und zwischen Q und Q‘ eliminiert, aber die Abweichungen zwischen P‘ und P“ und Q‘ und Q“ aufgrund der winkelabhängigen systemati schen Winkelfehler bliebe bestehen. Um die Genauigkeit der Korrektur zu verbessern, ist in Fig. 1 der Ortungswin kelbereich W in mehrere (im gezeigten Beispiel vier) Sektoren S1, S2, S3 und S4 aufgeteilt worden, die im gezeigten Beispiel alle die gleiche Größe haben. Der Justagefehler wird für jeden dieser Sektoren gesondert bestimmt. Das heißt, für die Bestimmung des Justagefehlers für einen der Sektoren durch sta tistische Auswertung der Ortungsdaten werden nur die Daten von Objekten be rücksichtigt, die innerhalb dieses Sektors geortet wurden. Auf diese Weise er hält man für jeden Sektor eine virtuelle optische Achse, die gegenüber der Ach se A um einen Korrekturwinkel verdreht ist. In Fig. 1 sind die virtuellen Achsen B1 und B4 für die Sektoren S1 und S4 sowie die zugehörigen Korrekturwinkel g1 und g4 dargestellt. Die Achsen B1 und B4 sind virtuelle optische Achsen in dem Sinne, dass sie nicht die tatsächliche Dejustage des Radarsensors 12 an geben, sondern vielmehr die scheinbare Dejustage unter Berücksichtigung des für den betreffenden Sektor geltenden Winkelfehlers. Wenn auf diese Weise nach einer gewissen Messzeit, in der genügend statisti sche Daten für jeden Sektor gesammelt wurden, die Korrekturwinkel g1 - g4 für jeden Sektor ermittelt wurden und der Radarsensor 12 Daten für eine Assis tenzfunktion liefert, so wird für jedes geortete Objekt der Azimutwinkel um den Korrekturwinkel korrigiert, der für den Sektor S1 - S4 gilt, in dem das Objekt geortet wurde.
Im gezeigten Beispiel liegt die Achse AQ“, die den Ortungswinkel für das Objekt in der Position Q“ angibt, etwa in der Mitte des Sektors S4. In dem Fall würde man direkt den zugehörigen Korrekturwinkel g4 für die Korrektur des Justage- fehlers und des Wnkelfehlers benutzen. Bei dem Objekt in der Position P liegt dagegen die Achse AP“ näher am Rand des Sektors S1 . Ausgehend von der plausiblen Annahme, dass die Winkelfehler, und damit die Korrekturwinkel, ste tig über den gesamten Ortungswinkelbereich W variieren, würde man in diesem Fall nicht unmittelbar den Korrekturwinkel g1 verwenden, sondern einen Korrek turwinkel, den man durch Interpolation zwischen g1 und dem entsprechenden Korrekturwinkel für den Sektor S2 erhält.
In Fig. 2 sind wesentliche Komponenten des Radarsensors 12, mit dem das oben beschriebene Verfahren ausführbar ist, als Blockdiagramm dargestellt. Eine Sende- und Empfangseinheit 16 mit zugehöriger Vorauswertungseinheit liefert in jedem Messzyklus für jedes geortete Objekt den Abstand d, die (hier nicht relevante und deshalb nicht gezeigte) Relativgeschwindigkeit des Objekts sowie den Azimutwinkel a, der möglicherweise durch Justage- und Winkelfehler verfälscht ist. Der Abstand d und der Azimutwinkel a geben die vermeintliche Position des georteten Objekts in Polarkoordinaten an. Eine Transformations einheit 18 transformiert die Polarkoordinaten in kartesische Koordinaten und liefert so unter anderem für jedes Objekt die Koordinate y, die die Querablage des Objekts in Bezug auf die Achse A angibt.
In einem Schätzmodul 20 werden Korrekturwinkel g, für jeden Sektor S1 - S4 des Ortungswinkelbereiches bestimmt. Dabei werden jeweils nur Ortungsdaten von Objekten berücksichtigt, die in dem Sektor geortet wurden, für den der Kor rekturwinkel bestimmt wird.
Ein Korrekturmodul 22 korrigiert dann die gemessenen Azimutwinkel a um den jeweiligen Korrekturwinkel g,, gegebenenfalls mit Interpolation zwischen zwei Korrekturwinkeln, und liefert korrigierte kartesische Koordinaten x* y* die für jedes Objekt mit größerer Genauigkeit die wahre Position P bzw. Q angeben. Die Funktionen der oben beschriebenen Komponenten des Radarsensors wer den von einer Steuereinheit 24 gesteuert.
Anhand der Fig. 3 und 4 sollen nun Beispiele für Verfahren dargestellt werden, mit denen die Korrekturwinkel g, geschätzt werden können.
In Fig. 3 ist eine Verkehrssituation dargestellt, in der das mit dem Radarsensor 12 ausgerüstete Fahrzeug 10 ein anderes Fahrzeug 26 verfolgt, das in der ei genen Spur unmittelbar vorausfährt. Der Radarsensor 12 weist einen durch den Winkel d angegebenen Justagefehler auf. Wenn, wie im gezeigten Beispiel, die wahre Position des Fahrzeugs 26 exakt auf der Achse A liegt, so misst der Ra darsensor 12 einen Azimutwinkel, der dem Betrage nach mit dem Winkel d übereinstimmt.
Fig. 4 zeigt die Situation zu einem etwas späteren Zeitpunkt. Das Fahrzeug 26 hat nicht exakt Kurs gehalten und befindet sich nun ein wenig links von der Achse A. Wenn das Fahrzeug 26 über einen längeren Zeitraum verfolgt wird und die Messung des Azimutwinkels in jedem Messzyklus wiederholt wird, so werden die gemessenen Azimutwinkel gleichmäßig um den Wertö streuen, so dass das Fahrzeug 26 zufällig mal etwas nach rechts und dann wieder etwas links von der Achse A abweichen wird. Wenn man aus den gemessenen Azi mutwinkeln den gleitenden Mittelwert bildet, so wird dieser im Laufe der Zeit gegen einen Grenzwert konvergieren, der mit hoher Genauigkeit den gesuchten Korrekturwinkel angibt, der sich zusammensetzt aus dem Winkel d und gege benenfalls einem systematische Winkelfehler für die 0°-Richtung des Radar sensors. Je länger die Messzeit ist und je größer demensprechend die statisti sche Basis ist, desto genauer wird der erhaltene Grenzwert den „richtigen“ Kor rekturwinkel abbilden. 1 I '3
Für Sektoren des Ortungswinkelbereichs W, die weiter von der Achse A ablie gen, beispielsweise die Sektoren S1 und S4 in Fig. 1, eignet sich ein anderes Verfahren, das ebenfalls anhand der Figuren 3 und 4 erläutert werden soll.
In Fig. 3 ortet der Radarsensor 12 in einem dieser Sektoren ein stationäres Ob jekt 28, das sich am Straßenrand befindet und in Fig. 3 noch einen relativ gro ßen Abstand zum eigenen Fahrzeug 10 aufweist. In Fig. 4 haben sich die Fahr zeuge 10 und 26 weiter bewegt, so dass der Abstand des Objekts 28 (in x- Richtung) beträchtlich abgenommen hat.
Die Transformationseinheit 18 (Fig. 2) berechnet unter anderem die y- Koordinate des Objekts 28. Wenn das eigene Fahrzeug 10 konstant auf der Achse A bleibt, sollte sich diese Koordinate y im Laufe der Zeit nicht ändern, da das Objekt 28 stationär ist (stationäre Objekte sind daran zu erkennen, dass ihre Radialgeschwingkeit relativ zum Sensor multipliziert mit dem Kosinuswinkel entgegensetzt gleich der Fahrgeschwindigkeit des eigenen Fahrzeugs ist). Auf grund des Justagefehlers berechnet jedoch das Transformationsmodul 18 nicht die wahre y-Koordinate des Objekts 28, sondern die scheinbare y-Koordinate bezogen auf die optische Achse B des Radarsensors. Diese scheinbare y- Koordinate hat in Fig. 4 im Vergleich zu Fig. 3 deutlich zugenommen. Wenn man diese Zunahme der scheinbaren y-Koordinate gegen den vom eigenen Fahrzeug 10 zurückgelegten Weg aufträgt, so erhält man (ggf. nach einer Kor rektur für die Eigenbewegung des eigenen Fahrzeugs) eine Gerade, deren Steigung gerade dem Winkel d bzw. dem mechanischen Justagefehler zuzüg lich dem Winkelfehler für den betreffenden Sektor entspricht. Auf diese Weise lässt sich schon anhand eines einzelnen stationären Objekts 28 ein Schätzwert für den Korrekturwinkel erhalten. Allerdings wird dieser Schätzwert noch einen statischen Messfehler aufweisen. Durch statistische Auswertung mehrerer nacheinander georteter stationärer Objekte lässt sich der statistische Fehler reduzieren und somit die Genauigkeit verbessern. Wie außerdem in Figuren 3 und 4 zu erkennen ist, nimmt der vom Radarsensor gemessene Azimutwinkel des Objekts 28 mit fortschreitender Annäherung des Fahrzeugs 10 an dieses Objekt zu. In der Praxis wird deshalb der gemessene Azimutwinkel mehrere Sektoren (S2, S1) des Ortungswinkelbereiches über streichen, so dass man schon anhand eines einzigen Objekts getrennte Aus wertungen für verschiedene Sektoren vornehmen kann und dementsprechend mehrere Korrekturwinkel erhält, die sich aufgrund der unterschiedlichen Win kelfehler in den betreffenden Sektoren voneinander unterscheiden.
Ein möglicher Verfahrensablauf bei dem erfindungsgemäßen Verfahren soll nun anhand des in Fig. 5 gezeigten Flussdiagramms erläutert werden. Das Verfah ren ist beispielsweise in der Steuereinheit 24 des Radarsensors implementiert.
In Schritt ST1 wird der Ortungswinkelbereich W in Sektoren aufgeteilt, bei spielsweise in vier Sektoren S1 - S4 gemäß Fig. 1, oder wahlweise auch in eine größere Anzahl von Sektoren.
In Schritt ST2 wird geprüft, ob die systematischen Winkelfehler des Radar sensors 12 für die in Schritt ST1 bestimmten Sektoren bereits bekannt sind. Wenn das der Fall ist, werden in Schritt ST3 jeweils diejenigen Sektoren, die den gleichen Winkelfehler haben, zu einem einzigen (möglicherweise nicht zu sammenhängenden) Sektor zusammengefasst.
Wenn die Winkelfehler noch nicht bekannt sind (N in Schritt ST2), wird der Schritt ST3 übersprungen.
In Schritt ST4 werden dann die Ortungsdaten von georteten Objekten nach Sektoren getrennt aufgezeichnet. In Schritt ST5 wird geprüft, ob die Anzahl der Objekte, für die in Schritt ST4 Or tungsdaten aufgezeichnet wurden, in jedem Sektor bereits einen gewissen Min destwert erreicht hat, so dass die Stichprobe für die statistische Auswertung einen ausreichenden Umfang hat. Solange das nicht der Fall ist (N), erfolgt ein Rücksprung zu Schritt ST4, und die Datenaufzeichnung wird fortgesetzt.
Wenn in allen Sektoren ein ausreichender Stichprobenumfang erreicht ist, so wird in Schritt ST6 der Justagefehler sektorweise geschätzt, beispielsweise mit Hilfe eines der anhand von Figuren 3 und 4 erläuterten Verfahren.
In Schritt ST7 wird dann über die in Schritt ST6 erhaltenen Korrekturwinkel ge mittelt, und zwar gewichtet nach Stichprobenumfang in den einzelnen Sektoren. Im Ergebnis läuft dies auf die Bestimmung eines mittleren Korrekturwinkels für den gesamten Ortungswinkelbereich W hinaus. Dieser mittlere Korrekturwinkel enthält einerseits den mechanischen Justagefehler des Radarsensors 12 sowie andererseits einen konstanten, nicht winkelabhängigen Anteil des systemati schen Winkelfehlers.
In Schritt ST8 werden dann die Winkelfehler für jeden einzelnen Sektor berech net, in dem der in Schritt ST7 erhaltene mittlere Korrekturwinkel von dem in Schritt ST6 erhaltenen Korrekturwinkel subtrahiert wird.
In Schritt ST9 werden die in Schritt ST6 erhaltenen Korrekturwinkel mit jeweils früher gespeicherten Korrekturwinkeln für dieselben Sektoren verglichen, und es wird geprüft, ob der Korrekturwinkel in allen Sektoren stabil ist, d. h., ob die Abweichungen zwischen den in der letzten Zeit für denselben Sektor erhaltenen Korrekturwinkel innerhalb eines vorgegebenen Toleranzintervalls liegen. Wenn das nicht der Fall ist, werden in Schritt ST10 noch einmal alle Sektoren mit glei chem Winkelfehler zusammengefasst. Dieser Schritt ist eine Wiederholung des Schrittes ST3, nun aber unter Berücksichtigung der erst in Schritt ST8 erhalte nen oder gegebenenfalls aktualisierten Winkelfehler.
In ST11 wird der Mindest-Stichprobenumfang für jeden Sektor erhöht, und in Schritt ST12 werden erneut Ortungsdaten für jeden Sektor aufgezeichnet.
In Schritt ST13 wird geprüft, ob der (größere) Mindest-Stichprobenumfang bzw. Konvergenz erreicht ist. Wenn das noch nicht der Fall ist (N), wird die Aufzeich nung der Ortungsdaten in Schritt ST12 fortgesetzt, und die Schritte ST12 und ST13 werden solange wiederholt, bis der Mindest-Stichprobenumfang erreicht ist. Wenn das der Fall ist, erfolgt ein Rücksprung zu Schritt ST6, und die Schlei fe mit den Schritten ST6 bis ST13 wird zyklisch wiederholt, bis in Schritt ST9 festgestellt wird, dass der Korrekturwinkel in allen Sektoren stabil ist. Es ver steht sich, dass in diesem Schritt ST9 die Korrekturwinkel miteinander vergli chen werden, die in den verschiedenen Wiederholungen der Schleife ST6 bis ST13 erhalten wurden. Wenn die Folge der Korrekturwinkel ausreichend stabil ist (Y) wird das Verfahren mit Schritt ST14 beendet.
Durch die Zusammenfassung von Sektoren in den Schritten ST3 und ST10 wird erreicht, dass innerhalb eines gegebenen Zeitintervalls mehr Objekte je Sektor geortet werden können, so dass das Verfahren schneller konvergiert bzw. in den Sektoren, die auf diese Weise vergrößert wurden, statistische Schwankun gen weiter unterdrückt werden.
Wahlweise kann in Schritt ST9, wenn die Korrekturwinkel noch nicht in allen Sektoren stabil sind, zusätzlich geprüft werden, ob die Korrekturwinkel wenigs tens für zwei oder mehr Sektoren ein gewisses Maß an Konvergenz zeigen. Wenn das nicht der Fall ist, wird der Schritt ST10 übersprungen und in der Schleife ST11 - ST6 - ST9 werden lediglich weitere Daten gesammelt. Dass Zusammenfassen von Sektoren mit gleichem Winkelfehler erfolgt dann nur für diejenigen Sektoren, in denen die Winkelfehler ein ausreichendes Maß an Sta bilität und Verlässlichkeit haben.
Das hier beschriebene Verfahren kann während der Nutzungsdauer des Kraft- fahrzeugs 10 in gewissen Zeitintervallen wiederholt werden, um die Kalibrierung des Radarsensors hinsichtlich Justagefehlern und systematischen Winkelfeh lern zu kontrollieren. Es ist auch möglich, das Verfahren ständig im Hintergrund auszuführen, während der Radarsensor Daten für Assistenzfunktionen liefert.
Ebenso ist es möglich, bei verschiedenen Wiederholungen des Verfahrens die Aufteilung des Ortungswinkelbereiches in Sektoren in Schritt ST1 zu variieren. Beispielsweise kann man mit einer relativen kleinen Anzahl von Sektoren be ginnen, um möglichst schnell statisch aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten, wenn auch mit einer relativ groben Erfassung der winkelabhängigen Winkelfeh ler, und man kann dann in einem zweiten Schritt mit einer größeren Anzahl von Sektoren arbeiten, um die Kurve, die die Winkelabhängigkeit der systemati schen Fehler angibt, mit höherer Auflösung zu bestimmen. Wenn die Ortungs daten in den verschiedenen Program mläufen gespeichert werden, kann man bei dem Programmlauf mit der größeren Anzahl von Sektoren die Datenbasis dadurch vergrößern, dass man auch wieder auf die Ortungsdaten des früheren Program mlaufes - mit der kleineren Anzahl von Sektoren - zurückgreift, indem man die Aufteilung in die neuen Sektoren nachträglich vornimmt.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zur Schätzung von Korrekturwinkeln (g1 , y4) in einem Radar sensor (12) für Kraftfahrzeuge (10), bei welchem Verfahren durch statistische Auswertung von Ortungsdaten, die mit dem Radarsensor (12) aufgenommen wurden, ein Korrekturwinkel berechnet wird, der einer Dejustage des Radar sensors Rechnung trägt, dadurch gekennzeichnet, dass der Ortungswinkelbe reich (W) des Radarsensors (12) in mehrere Sektoren (S1 - S4) aufgeteilt wird und die statistische Auswertung der Ortungsdaten für die verschiedenen Sekto ren gesondert erfolgt, wodurch man für jeden Sektor einen eigenen Korrektur winkel (g1 , g4) erhält.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , bei dem für die Korrektur der Ortungswin keldaten eines Objekts ein Korrekturwinkel verwendet wird, den man durch In terpolation zwischen den für die einzelnen Sektoren (S1 - S4) erhaltenen Kor rekturwinkeln erhält.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem für jeden Sektor (S1 - S4) ein winkelabhängiger Anteil eines systematischen Winkelfehlers des Radar sensors (12) gespeichert wird, und bei dem, wenn der gespeicherte winkelab hängige Anteil für zwei oder mehr Sektoren gleich ist, die Aufteilung in Sektoren in der Weise verändert wird, dass die Sektoren, für die der Wert gleich ist, zu einem größeren Sektor zusammengefasst werden.
4. Verfahren nach Anspruch 3, bei dem man den winkelabhängigen Anteil der systematischen Winkelfehler anhand der im Lauf des Verfahrens berechne ten Korrekturwinkel (g,) bestimmt.
PCT/EP2020/080390 2019-12-16 2020-10-29 Verfahren zur schätzung von korrekturwinkeln in einem radarsensor für kraftfahrzeuge WO2021121750A1 (de)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202080087953.XA CN114846351A (zh) 2019-12-16 2020-10-29 用于估计机动车的雷达传感器的修正角的方法
KR1020227024053A KR20220110572A (ko) 2019-12-16 2020-10-29 자동차용 레이더 센서에서의 보정각 추정 방법
US17/771,526 US20220365193A1 (en) 2019-12-16 2020-10-29 Method for estimating correction angles in a radar sensor for motor vehicles
JP2022536688A JP7377979B2 (ja) 2019-12-16 2020-10-29 自動車用のレーダセンサにおける修正角度を推定するための方法

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102019219653.5 2019-12-16
DE102019219653.5A DE102019219653A1 (de) 2019-12-16 2019-12-16 Verfahren zur Schätzung von Korrekturwinkeln in einem Radarsensor für Kraftfahrzeuge

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2021121750A1 true WO2021121750A1 (de) 2021-06-24

Family

ID=73059850

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2020/080390 WO2021121750A1 (de) 2019-12-16 2020-10-29 Verfahren zur schätzung von korrekturwinkeln in einem radarsensor für kraftfahrzeuge

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20220365193A1 (de)
JP (1) JP7377979B2 (de)
KR (1) KR20220110572A (de)
CN (1) CN114846351A (de)
DE (1) DE102019219653A1 (de)
WO (1) WO2021121750A1 (de)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021196254A (ja) * 2020-06-12 2021-12-27 株式会社アイシン 物体検出装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4929952A (en) * 1984-06-11 1990-05-29 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Search-radar azimuth correction
DE102006045165A1 (de) 2006-09-25 2008-04-03 Robert Bosch Gmbh Fahrerassistenzsystem mit winkelauflösendem Ortungssensor
DE102013203574A1 (de) * 2013-03-01 2014-09-04 Hella Kgaa Hueck & Co. Verfahren zur Kompensation von Winkelmessfehlern
DE102014223461A1 (de) * 2014-11-18 2016-05-19 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln von Dejustagewinkeln eines Radarsystems

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001166051A (ja) 1999-12-10 2001-06-22 Fujitsu Ten Ltd 車両用レーダ装置の軸ずれ検出装置
JPWO2007015288A1 (ja) 2005-08-01 2009-02-12 三菱電機株式会社 軸ずれ量推定方法及び軸ずれ量推定装置
JP2008261887A (ja) 2008-08-04 2008-10-30 Fujitsu Ten Ltd 車両用レーダ装置の軸ずれ検出装置および方法
JP5949451B2 (ja) 2012-10-30 2016-07-06 株式会社デンソー 軸ずれ判定装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4929952A (en) * 1984-06-11 1990-05-29 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Search-radar azimuth correction
DE102006045165A1 (de) 2006-09-25 2008-04-03 Robert Bosch Gmbh Fahrerassistenzsystem mit winkelauflösendem Ortungssensor
DE102013203574A1 (de) * 2013-03-01 2014-09-04 Hella Kgaa Hueck & Co. Verfahren zur Kompensation von Winkelmessfehlern
DE102014223461A1 (de) * 2014-11-18 2016-05-19 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln von Dejustagewinkeln eines Radarsystems

Also Published As

Publication number Publication date
US20220365193A1 (en) 2022-11-17
CN114846351A (zh) 2022-08-02
JP7377979B2 (ja) 2023-11-10
JP2023506068A (ja) 2023-02-14
KR20220110572A (ko) 2022-08-08
DE102019219653A1 (de) 2021-06-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102007005121B4 (de) Verfahren und Vorrichtung für eine fahrzeuginterne Kalibrierung und Orientierung von Objektverfolgungssystemen
DE102016100401A1 (de) Verfahren zum Ermitteln einer Falschausrichtung eines Objektsensors
DE102011015935A1 (de) Verfahren zum Bestimmen eines Korrekturwerts für die Messung eines Zielwinkels mit einem Radargerät, Fahrerassistenzsystem und Kraftfahrzeug
WO2001031362A1 (de) Abstandssensor mit einer kompensationseinrichtung für einen dejustagewinkel an einem fahrzeug
EP3563173B1 (de) Verfahren zum betrieb eines fahrerassistenzsystems für kraftfahrzeuge
DE102018214961A1 (de) Verfahren zur Erkennung von Winkelmessfehlern bei einem Radarsensor
EP2046619B1 (de) Fahrerassistenzsystem
DE102007058242A1 (de) Verfahren zur Messung von Querbewegungen in einem Fahrerassistenzsystem
DE102013209736A1 (de) Verfahren zur Bewertung von Hindernissen in einem Fahrerassistenzsystem für Kraftfahrzeuge
DE102010015723B4 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Erfassen einer Bewegung eines Straßenfahrzeugs
DE10218924A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Kursprädiktion bei Kraftfahrzeugen
EP2065727B1 (de) Verfahren zur Schätzung der Breite von Radarobjekten
EP3729138B1 (de) Verfahren zur satellitengestützten ermittlung einer position eines fahrzeugs
DE102008026274A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen der Relativposition von bewegten Objekten
WO2018202256A1 (de) Radarsystem mit überwachung der frequenzmodulation einer folge von gleichartigen sendesignalen
EP1766431A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur kompensation von einbautoleranzen eines abstandssensors
WO2021121750A1 (de) Verfahren zur schätzung von korrekturwinkeln in einem radarsensor für kraftfahrzeuge
EP2409174A1 (de) Verfahren und einrichtung zum ermitteln von aspektwinkelverläufen
DE102010029637B4 (de) Verfahren zum Objekt-Tracking in einem Ortungssystem und Ortungssystem
DE102018221864A1 (de) Verfahren und System zum Bestimmen einer Trajektorie eines Fahrzeugs
DE102006045165A1 (de) Fahrerassistenzsystem mit winkelauflösendem Ortungssensor
DE102020211347A1 (de) Radarsystem und Verfahren zum Betreiben eines Radarsystems
EP1522873A1 (de) Multisensor-Ortungsgerät
WO2019063393A1 (de) Verfahren und system zur bestimmung zumindest einer bewegungskomponente einer absolutbewegung eines objektes im ruhenden bezugssystem
DE102018211240A1 (de) Verfahren zum Klassifizieren einer Relevanz eines Objekts

Legal Events

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

Ref document number: 20800825

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2022536688

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 20227024053

Country of ref document: KR

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 20800825

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1