WO2021228475A1

WO2021228475A1 - Verfahren zum erkennen und klassifizieren von objekten, kraftfahrzeug

Info

Publication number: WO2021228475A1
Application number: PCT/EP2021/059284
Authority: WO
Inventors: Christopher TRENKLE; Carsten Topf; Julian ADAMETZ; Benjamin Gruenewald; Wolfgang Uebel
Original assignee: Brose Fahrzeugteile Se & Co. Kommanditgesellschaft, Bamberg
Priority date: 2020-05-12
Filing date: 2021-04-09
Publication date: 2021-11-18
Also published as: US20230184930A1; CN115605775A; DE102020205952A1

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen und Klassifizieren von Objekten im Umfeld eines Kraftfahrzeugs, welches sich lediglich eines einzigen Sensors für die Objekterfassung bedient. Wesentlich dabei ist, dass dieser einzige Sensor sich während der Erfassung des Objektes im Raum bewegt. In diesem Falle würde sich dieser einzige Sensor bei der Messung gewissermaßen wie ein zweiter Sensor verhalten. Die vom Objekt reflektierten Echosignale von unterschiedlichen Messzyklen können verwendet werden, um die differenzielle Geschwindigkeit, Abstand und Winkel zu ermitteln. Das erfindungsgemäße Verfahren bietet also die Möglichkeit, mittels eines einzigen Sensors, Objekte und Gegenstände im Umfeld eines Kraftfahrzeugs hinsichtlich ihrer Größe klassifizieren zu können. Die vorliegende Erfindung betrifft ferner ein Kraftfahrzeug.

Description

Verfahren zum Erkennen und Klassifizieren von Objekten, Kraftfahrzeug

GEBIET DER ERFINDUNG

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen und Klassifizieren von Objekten im Umfeld eines Kraftfahr zeugs. Die vorliegende Erfindung betrifft ferner ein Kraft fahrzeug.

TECHNISCHER HINTERGRUND

In der Automobiltechnik werden bereits seit längerem Radar sensoren zur Umfelderfassung, wie etwa der Erkennung von Hindernissen, Objekten oder anderen Verkehrsteilnehmern ein gesetzt. Derartige Sensoren zur Umfelderfassung werden zum Beispiel bei der Überwachung des Öffnungsvorgangs motorisch bewegter Fahrzeugtüren eingesetzt. Die vorliegende Erfindung sowie die ihr zugrunde liegende Problematik wird nachfolgend beispielhaft mit Bezug auf die Kollisionsvermeidung beim au tomatisierten Öffnen von Fahrzeugseitentüren erläutert, ohne die Erfindung jedoch auf diese Anwendung zu beschränken.

Für die Umfelderfassung wird von einem Radarsensor eine Ra darstrahlung ausgesandt, welche an einem Objekt reflektiert wird. Aus dem reflektierten, so genannten Echosignal lassen sich dann in an sich bekannter Weise der Abstand zum Objekt und der Erfassungswinkel, gegebenenfalls auch die Geschwin digkeit des Objekts, ableiten. Mittels eines geeigneten Tra cking-Verfahrens kann zusätzlich auch die Relativgeschwin digkeit bestimmt werden, d.h. die Bewegungsbahn und die Ge schwindigkeit des Objektes relativ zum Radarsensor bzw. der entsprechenden Fahrzeugtüre. Wesentlich dabei ist, dass eine ausreichend feine Auflösung für die Entfernungsmessung bzw. die Winkelerfassung verfügbar ist. Mittels derartiger Senso- ren zur Umfelderfassung können somit Objekte im Umfeld des Fahrzeugs hinsichtlich derer Größe und räumlicher Ausdehnung klassifiziert werden.

Eine mit dieser Art der Klassifizierung einhergehende Schwierigkeit besteht in der Unterscheidung der jeweiligen Objekttypen, also der Unterscheidung zwischen Art, Form und Beschaffenheit der zu erfassenden Objekte. Beispielsweise existieren mehr oder weniger punktförmige Objekte, wie etwa im Raum hervorstehende Teile, wie zum Beispiel ein Fahrrad lenker, ein aus einer Wand herausstehendes Teil, ein hervor stehender Ast, etc. Andererseits existieren auch flächige, räumliche ausgedehnte Objekte, wie etwa eine Wand, eine Ka rosserie eines anderen Fahrzeugs, etc.

Zur Unterscheidung zumindest dieser beiden Objekttypen, also einem eher punktförmigen Objekt gegenüber einem eher flächi gen Objekt, verwendet man im Allgemeinen einen Radarsensor mit sehr hoher räumlicher Auflösung oder alternativ mehrere Radarsensoren. Dabei werden die von Radarsensoren an dem Ob jekt reflektierten Echosignale aufgenommen, ausgewertet und die enthaltenen Informationen miteinander verrechnet.

Ein derartiges Verfahren und Vorrichtung, bei dem mehrere Radarsensoren zum Klassifizieren von Hindernissen eingesetzt werden, ist zum Beispiel in der DE 10242 808 B4 beschrie ben.

ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG

Vor diesem Hintergrund liegt der vorliegenden Erfindung die Aufgabe zugrunde, eine vereinfachte wellenbasierte Möglich keit der Klassifizierung von Gegenständen hinsichtlich derer Größe zu ermöglichen. Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch Verfahren mit den

Merkmalen der Patentansprüche 1 und 14 und/oder durch ein

Fahrzeug mit den Merkmalen des Patentanspruchs 15 gelöst.

Demgemäß ist vorgesehen:

- Ein Verfahren zum Erkennen und Klassifizieren eines Ob jekts im Umfeld eines Kraftfahrzeugs, bei dem mittels ei nes eine aktive Strahlung aussendenden Sensors in oder am Kraftfahrzeug ein Objekt im Umfeld des Kraftfahrzeugs er kannt und hinsichtlich seiner räumlichen Ausdehnung klas sifiziert wird, indem der Sensor von einem Messzyklus zu zumindest einem nachfolgenden Messzyklus relativ zum Ob jekt bewegt wird und indem die aufgrund der verschiedenen Messzyklen an dem Objekt reflektierten Echosignale aufge nommen und die in den aufgenommenen Echosignalen enthal tenen Informationen statistisch ausgewertet werden.

- Ein Verfahren zum Erkennen und Klassifizieren von Objek ten im Umfeld eines Kraftfahrzeugs, bei dem mittels eines Sensors für eine Vielzahl von aufeinanderfolgender Messzyklen eine aktive Strahlung ausgesendet wird und die entsprechende, von dem Objekt reflektierte Echostrahlung aufgenommen wird; bei dem der Sensor nach jeden Messzyk lus relativ zum Objekt bewegt wird; bei dem die während jedes Messzyklus aufgenommene Echostrahlung unter Anwen dung von statistischen Methoden ausgewertet wird; und bei dem auf der Basis der statistischen Auswertung das Objekt klassifiziert wird.

- Ein Kraftfahrzeug, welches zumindest eine Fahrzeugtür aufweist, wobei zumindest eine der Fahrzeugtüren mit zu mindest einer Sensoreinrichtung ausgestattet ist, welche einen Radarsensor sowie eine Auswerteeinrichtung auf- weist, die derart ausgestaltet sind, um ein erfindungsge mäßes Verfahren auszuführen.

Die der vorliegenden Erfindung zugrunde liegende Erkenntnis besteht darin, dass für eine Erfassung eines Objektes in der Regel zumindest zwei Sensoren erforderlich sind - oder alter nativ ein Sensor mit vielen Antennen für eine große Winkel auflösung - und die von diesen Sensoren bzw. Antennen gewon nenen Informationen miteinander verrechnet werden.

Die Idee der vorliegenden Erfindung besteht nun darin, dass auf den zweiten Sensor vorzugsweise verzichtet werden kann, also dass auch lediglich ein einziger Sensor mit vergleichs weise einer sehr geringen Anzahl an Antennen für eine Ob jekterfassung ausreicht, sofern dieser einzige Sensor sich während der Erfassung im Raum bewegt. In diesem Falle würde sich dieser einzige Sensor gewissermaßen wie ein zweiter Sen sor verhalten.

Das erfindungsgemäße Verfahren bietet also die Möglichkeit, mittels vorzugsweise eines einzigen Sensors, Objekte und Ge genstände im Umfeld eines Kraftfahrzeugs hinsichtlich ihrer Größe klassifizieren zu können. Damit kann eine einfachere und somit auch kostengünstigere Vorrichtung zur Klassifizie rung von Gegenständen in der Umgebung eines Kraftfahrzeugs bereitgestellt werden.

Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen ergeben sich aus den weiteren Unteransprüchen sowie aus der Beschreibung unter Bezugnahme auf die Figuren der Zeichnung.

In einer besonders bevorzugten Ausgestaltung ist der Sensor ein Radarstrahlung ausstrahlender Radarsensor. Ein solcher Radarsensor enthält eine Sendeeinrichtung zum Ausstrahlen von Radarstrahlen. Darüber hinaus umfasst der Radarsensor auch eine Empfangseinrichtung (z.B. eine Empfangsantenne), mittels der vom Radarsensor ausgestrahlten Radarstrahlung, welche durch Reflektion an einem Objekt in der Umgebung als Echostrahlung reflektiert wird, wieder aufgenommen wird.

Insbesondere wird dabei ein FMCW-Radarsensor (FMCW: frequency modulated continuous wave) verwendet. Derartige berührungslo se Radargeräte arbeiten auf der Basis von frequenzmodulierten Radarstrahlung, bei der zur Entfernungs- und Geschwindig keitsmessung der Doppler-Effekt ausgenutzt wird. Eine jewei lige Messung erfolgt dabei innerhalb eines Messzyklus, der typischerweise weniger als 100 msec beträgt. Innerhalb dieses Messzyklus kann eine Messung erfolgen, das heißt wird die Rampe des reflektierten und aufgenommenen Messsignals abge tastet und für die weitere Auswertung FFT-transformiert.

Grundsätzlich wären auch andere auf Reflexion von ausgstrahl- ten Wellen basierende Messprinzipien, wie etwa auch auf Ult raschall basierende Messsensoren, einsetzbar. Darüber hinaus wäre auch eine LIDAR-Distanzmessung möglich. Derartige LIDAR- Systeme sind wellenbasierte Messsysteme, bei denen Laserimp ulse ausgesendet werden und das zurückgestreute Licht aufge nommen wird. Aus der Lichtlaufzeit der Signale, d.h. der Zeit zwischen dem Aussenden der Laserimpulse und dem Wiederaufneh men der zurückgestreuten Lichtsignale, kann die Entfernung zum Ort der Streuung und somit des Hindernisses berechnet werden.

Erfindungsgemäß ist der einzige Sensor Bestandteil einer Fahrzeugtür. Die Fahrzeugtür kann dabei als Seitentür, Heck klappe, Schiebetür oder dergleichen ausgebildet sein. Wesent lich ist lediglich, dass der Sensor derart in oder an der Fahrzeugtür angeordnet ist, dass der Sensor bei einem Öff- nungs- und/oder Schließvorgang der Fahrzeugtür relativ zu dem zu erfassenden Objekt und damit dem Umfeld der Fahrzeugtür bewegt wird. Dies ist am besten möglich, wenn der Sensor mög lichst weit von der Drehachse der Seitentür entfernt plat ziert ist, um eine definierte Relativbewegung zu dem Objekt zu ermöglichen. Besonders bevorzugt ist der Sensor in einem Türgriff integriert oder an diesem angebracht, da der Tür griff in der Regel ausreichend weit von der Drehachse der Seitentür entfernt ist und somit mit dieser Anordnung bereits bei geringen Öffnungswinkeln eine Klassifikation möglich ist. Zusätzlich oder alternativ kann der Sensor auch in einer Ab deckung integriert sein oder hinter der Abdeckung anordnet sein. Eine solche Abdeckung kann zum Beispiel eine Zierleis te, eine A-, B- oder C-Säulenabdeckung, einer Dichtlippe, zum Beispiel für die Fensterscheibe. Wesentlich ist, dass der Sensor dabei so positioniert ist, dass er sich auf einem sich bewegenden, bekannten Pfad befindet.

In einer bevorzugten Ausgestaltung wird aus den in den aufge nommenen Echosignalen enthaltenen Informationen ein Feature- Vektor ermittelt. Dieser Feature-Vektor kann dann statistisch ausgewertet werden und für die Klassifikation herangezogen werden. Dabei werden die numerischen Parameter für den Fea ture-Vektor aus den Informationen der aufgenommenen Echosig nale extrahiert. Die Objektidentifizierung durch Klassifika tion von Merkmalen, den so genannten Features, stellt eine Mustererkennungstechnik dar, die verwendet wird, um eine gro ße Anzahl von Daten und Informationen in verschiedene Klassen zu kategorisieren. Für die Klassifizierung wird dabei ein Satz numerischer Merkmale durch einen Merkmalsvektor, den so genannten Feature Vektor, beschrieben. Zu den Algorithmen für die Klassifikation aus einem Merkmalsvektor gehören die Klas sifizierung der nächsten Nachbarn (nearest neighbor Classifi cation), neuronale Netze (wie etwa Deep Learning), statisti sche Verfahren (wie etwa Machine Learning). In einer typischen und bevorzugten Ausgestaltung erfolgt ei ne Zuordnung eines mittels der ausgestrahlten aktiven Strah lung erkannten Objektes über die Zeit unter Verwendung eines geeigneten Tracking-Algorithmus.

Einer bevorzugten Weiterbildung zufolge wird für die Klassi fizierung des Objektes der ermittelte Feature-Vektor mit ei nem ersten Feature-Vektor und einem zweiten Feature-Vektor verglichen. Der erste Feature-Vektor repräsentiert dabei ei nen idealen Pol, wie etwa ein punktförmiges Hindernis, und der zweite Feature-Vektor repräsentiert eine ideale Wand. Ab hängig von dem Vergleich wird das Objekt als Wand oder als Pol klassifiziert. Auf diese Weise wird eine Zweiklassen- Klassifizierung bereitgestellt.

In einer bevorzugten Ausgestaltung wird für den Vergleich je weils eine Distanz des ermittelten Feature-Vektors zu dem be rechneten ersten Feature-Vektor sowie zu dem berechneten zweiten Feature-Vektor berechnet. Bei dieser Zweiklassen- Klassifizierung wird für die Klassifizierung dasjenige Objekt ausgewählt, dessen Feature-Vektor die geringste Distanz zu dem ermittelten Feature-Vektor aufweist. Allein schon durch die Unterscheidung von zumindest zwei strukturell unter schiedlichen Hindernissen können unnötige und für den Benut zer unangenehme Kollisionen mit schwer detektierbaren Hinder nissen vermieden werden.

Einer bevorzugten Weiterbildung zufolge wird das Objekt weder als idealer Pol noch als ideale Wand klassifiziert, sofern die berechneten Distanzen eine vorgegebene Distanz über schreitet. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn das zu erfassende Objekt weder Ähnlichkeit mit einem idealen Pol noch mit einer idealen Wand hat und ggfs, sogar nicht einmal ortsfest ist, wie etwa im Falle einer Hecke oder dergleichen. Bei derart diffusen, nicht eindeutig erfassbaren Objekten wä- re die Distanz des hierfür ermittelten Feature Vektors zu dem ersten und zweiten Feature Vektor zu groß. Auf diese Weise wird das erfindungsgemäße Verfahren mithin auf eine Dreiklas- sen-Klassifizierung erweitert.

Typischerweise wird bei der Berechnung der Distanz eine euk lidische Distanz (oder euklidischer Abstand) und insbesondere bevorzugt eine gewichtete euklidische Distanz zwischen den Feature-Vektoren berechnet.

In weiteren Ausgestaltungen beinhaltet ein gemessener bzw. ermittelter Feature-Vektor zumindest eine der folgenden In formationen :

- Zeitliche Änderung der berechneten Ausrichtung des Objekts;

- maximaler Änderungswinkel;

— insgesamt während der Messzyklen zurückgelegter Weg gemittelt über die dafür benötigte Zeit;

— differenzieller Weg von einem Messzyklus zu dem nach folgenden Messzyklus.

Einer bevorzugten Weiterbildung zufolge ist der Sensor Be standteil einer Fahrzeugtür. Bei einem Öffnungsvorgang der Fahrzeugtür wird eine Umfelderfassung vorgenommen, wobei ein Warnsignal ausgegeben wird, sofern anhand der von dem Sensor erfassten Umfeldinformationen eine bevorstehende Kollision der Fahrzeugtür mit dem Objekt erkannt wird. Das Warnsignal kann dabei ein akustisches und/oder optisches Warnsignal sein. Im Falle einer erkannten bevorstehenden Kollision kön nen darüber hinaus auch weitere kollisionsvermeidende Maß nahmen eingeleitet werden, wie etwa ein Blockieren des Öff nungsvorgangs beispielsweise mittels eines entsprechenden motorischen Antriebs zum automatisierten Öffnen. Letzteres ist insbesondere bei Fahrzeugtüren von Vorteil, die sich mo- torisch öffnen lassen. Sollte der Nutzer trotz Warnung den Öffnungsvorgang z.B. durch Betätigen einer Taste auf der Fernbedingung oder auf dem HMI (Human-Machine-Interface) be stätigen, kann sich die Tür weiterhin öffnen und die Verant wortung im Falle einer dann möglicherweise nachfolgenden Kollision geht auf den Nutzer über.

Die Tür des Kraftfahrzeugs kann als Seitentür, Schiebetür, Heckklappe, Kofferraumdeckel oder dergleichen ausgebildet sein. Denkbar wäre natürlich auch die Anwendung bei anderen klappenartig oder schiebetürartig sich öffnenden und schlie ßenden Fahrzeugkomponenten.

Die obigen Ausgestaltungen und Weiterbildungen lassen sich, sofern sinnvoll, beliebig miteinander kombinieren. Weitere mögliche Ausgestaltungen, Weiterbildungen und Implementierun gen der Erfindung umfassen auch nicht explizit genannte Kom binationen von zuvor oder im Folgenden bezüglich der Ausfüh rungsbeispiele beschriebenen Merkmale der Erfindung. Insbe sondere wird dabei der Fachmann auch Einzelaspekte als Ver besserungen oder Ergänzungen zu der jeweiligen Grundform der vorliegenden Erfindung hinzufügen.

INHALTSANGABE DER ZEICHNUNG

Die vorliegende Erfindung wird nachfolgend anhand der in den schematischen Figuren der Zeichnungen angegebenen Ausfüh rungsbeispiele näher erläutert. Es zeigen dabei:

Fig. 1 ein Ablaufdiagramm eines erfindungsgemäßen Verfah rens zum Erkennen und Klassifizieren von mittels Radarstrahlen erfassten Objekten;

Fig. 2 eine schematische Darstellung zur Erläuterung des Klassifizierungsvorgangs aus Fig. 1; Fig. 3 ein vereinfachtes Blockschaltbild eines erfindungs gemäßen Fahrzeugs;

Fig. 4 anhand eines Blockschaltbildes ein Beispiel für die Implementierung des Radarsensors.

Die beiliegenden Zeichnungen sollen ein weiteres Verständnis der Ausführungsformen der Erfindung vermitteln. Sie veran schaulichen Ausführungsformen und dienen im Zusammenhang mit der Beschreibung der Erklärung von Prinzipien und Konzepten der Erfindung. Andere Ausführungsformen und viele der genann ten Vorteile ergeben sich im Hinblick auf die Zeichnungen.

Die Elemente der Zeichnungen sind nicht notwendigerweise maß stabsgetreu zueinander gezeigt.

In den Figuren der Zeichnung sind gleiche, funktionsgleiche und gleich wirkende Elemente, Merkmale und Komponenten - so fern nichts Anderes ausführt ist - jeweils mit denselben Be zugszeichen versehen.

BESCHREIBUNG VON AUSFUHRUNGSBEISPIELEN

Fig. 1 zeigt ein Ablaufdiagramm eines erfindungsgemäßen Ver fahrens zum Erkennen und Klassifizieren von mittels Radar strahlen erfassten Objekten in der Nähe einer Tür oder Klappe eines Fahrzeugs. Für diese Zwecke sind ein einziger, ortsbe weglicher Radarsensor sowie eine Auswerteeinrichtung vorgese hen. Für die Ortsbeweglichkeit des Radarsensors ist dieser in einer Fahrzeugtür, beispielsweise in einem Türgriff oder ei nem Seitenspiegel 29, integriert.

In einem ersten Schritt S1 wird mittels des Radarsensors bzw. dessen Sendeantenne eine Radarstrahlung, beispielsweise ein gepulstes HF-Signal, in Richtung eines zu erfassenden Objek- tes ausgestrahlt. Der Radarsensor ist dabei vorzugsweise ein FMCW (frequency modulated continous wave) Radargerät, wobei auch ein Impulsradar oder andere Modulationsverfahren denkbar wären.

In einem nachfolgenden Schritt S2 werden von dem Radarsensor bzw. dessen Empfangsantenne Echosignale aufgenommen und ent sprechend ausgewertet. Die Echosignale entstehen durch Refle xion des Radarsignals an einer Oberfläche des Objekts.

Anschließend wird im nächsten Schritt S3 für zumindest einen nachfolgenden Messzyklus der Radarsensor relativ zu dem zu erfassenden Objekt bewegt, beispielsweise indem die Tür ge öffnet wird. Anschließend werden die beiden Schritte Sl, S2 erneut durchgeführt. Die Iterationsschleife der Schritte Sl- S3 kann mehrfach durchlaufen werden.

Mittels der Schritte Sl, S2 kann ein Differenzwinkel zu dem Objekt und aufgrund des bekannten Abstands von Sende- und Empfangsantenne der Punkt im Raum, und damit auch der Winkel des Objektes zum Radarsensor bzw. dem Fahrzeug ermittelt wer den.

Der Radarsensor ist dabei vorzugsweise ein so genannter FMCW- Radarsensor. Bei FMCW wird der Abstand durch eine FFT ermit telt. Eine zweite FFT ermöglicht dann die Bestimmung der Ge schwindigkeit. Vergleicht man anschließend die Phasen der kombinierbaren Empfangs- und Sendeantennen, lässt sich für eine gegebene Entfernungs-/Geschwindigkeitskombination der Winkel in Azimut und, falls das Antennenarray zweidimensional aufgespannt ist, auch Elevationswinkel bestimmen.

Mittels einer Auswerteeinrichtung werden im Schritt S4 die aufgenommenen Echosignale unter Anwendung statistischer Ver fahren und Methoden zeitlich ausgewertet. Auf der Basis der damit gewonnenen Informationen wird ein Feature-Vektor be rechnet. Der Feature-Vektor beinhaltet verschiedene numeri sche Parameter, die aus den ausgewerteten Echosignalen extra hiert sind und die charakteristischen Eigenschaften des zu erfassenden Objektes beschreiben.

Schließlich wird im Schritt S5 auf der Basis des so ermittel ten Feature-Vektors das Objekt entsprechend klassifiziert.

Bei dieser Klassifizierung wird zumindest festgelegt, ob das zu erfassende Objekt ein idealer Pol oder eine ideale Wand ist. Optional kann zusätzlich auch eine Klassifizierung der gestalt erfolgen, dass das Objekt weder ein idealer Pol noch eine ideale Wand ist.

Figur 2 zeigt eine Darstellung zur Erläuterung des Klassifi zierungsvorgangs entsprechend der Schritte S4 und S5 aus Fig.

1.

In Fig. 2 bezeichnet Bezugszeichen 10 einen durch Messung er mittelten Feature-Vektor. Der Feature-Vektor 10 wurde ent sprechend dem Schritt S4 durch Auswertung aus den aufgenomme nen Echosignalen gewonnen. Dieser Feature-Vektor 10 beinhal tet je nach Anwendung und Systemeinstellung verschiedene In halte (oder Features), wie etwa die statistische Auswertung der Winkelinformationen, zurückgelegter Weg, Auflösung und Genauigkeit der Messung, Dauer eines Messzyklus, etc. Statis tische Methoden zur zeitlichen Analyse der Informationen sind der Median, Mittelwert, die Varianz, das zeitliche Maximum und Minimum, oder die Berechnung derer durch Begrenzung auf eine feste Anzahl zeitlich zurückliegender Messungen (Sliding Window), etc.

Für die Klassifizierung im Schritt S5 wird anschließend zu nächst ein erster Feature-Vektor 11 und ein zweiter Feature- Vektor 12 bereitgestellt. Die beiden Feature-Vektoren 11, 12 wurden empirisch berechnet, wobei der erste Feature-Vektor 11 einen idealen Pol repräsentiert und der zweite Feature-Vektor 12 eine ideale Wand repräsentiert. Für die Klassifizierung im Schritt S5 wird nun ein Abstand zwischen dem Feature-Vektor 10 zu den beiden Feature-Vektoren 11, 12 berechnet, bei spielsweise indem eine erste gewichtete euklidische Distanz Dl zwischen den Feature-Vektoren 10 und 11 einerseits (für einen Vergleich mit einem idealen Pol) und eine zweite ge wichtete euklidische Distanz D2 zwischen den Feature-Vektoren 10 und 12 andererseits (für einen Vergleich mit einer idealen Wand) ermittelt werden. Sofern Dl > D2, dann geht man davon aus, dass das zu erfassende Objekt größere Gemeinsamkeiten mit einer Wand hat und insoweit als Wand klassifiziert wird. Gilt hingegen Dl < D2, dann wird davon ausgegangen, dass das zu erfassende Objekt größere Gemeinsamkeiten mit einem Pol hat und insoweit als Pol klassifiziert wird. Der Vergleich der Vektoren ist dabei nicht auf die euklidische Distanz als Bewertungskriterium beschränkt.

Für den Fall, dass die berechneten Distanzen Dl, D2 zu groß sind, also dass Dl > Dmax ist und gleichzeitig auch D2 > Dmax ist, dann ist davon auszugehen, dass das zu erfassende Objekt weder eine Wand noch ein Pol ist und es sich dabei vielmehr um ein diffuses, nicht genau zu erfassendes Objekt handelt, wie etwa im Falle eines Maschendrahtzauns, eines Busches, ei ner Hecke, einer Pflanze oder dergleichen. In diesem Falle erfolgt keine Klassifizierung oder zumindest ein Hinweis, dass das Objekt nicht in einer Zweiklassenklassifizierung ab bildbar ist.

Zusätzlich kann noch ein Gewichtungsfaktor vorgesehen werden der eine Tendenz in Richtung einer der beiden Klassen zu lässt. Fig. 3 zeigt ein vereinfachtes Blockschaltbild eines erfin dungsgemäßen Fahrzeugs 20, welches mit einem oder mehreren Fahrzeug-Türsystemen ausgestattet ist. Das mit Bezugszeichen 21 bezeichnete Fahrzeug-Türsystem umfasst eine Tür 22 und/oder eine Klappe 28, einen Radarsensor 23 sowie eine Aus werteeinrichtung 24.

Bei der Tür 22 kann es sich um eine Seitentür 22 (z.B. mit Rücksichtkamera), eine Schiebetür oder eine Hecktür handeln. Bei der Klappe 28 kann es sich um einen Kofferraumdeckel, ei ner Heckklappe 28, einem Heckklappenfenster oder dergleichen handeln. Der Radarsensor 23, der zum Beispiel ein MIMO- Radarsensor ist, umfasst eine Sendeeinrichtung 25 und eine Empfangseinrichtung 26. Der Radarsensor 23 ist im gezeigten Beispiel in einem Türgriff 27, einer Türklinke oder derglei chen integriert.

Fig. 4 zeigt anhand eines Blockschaltbildes ein Beispiel für die Implementierung eines Radarsensors.

Der Radarsensor 23 umfasst zumindest eine integrierte Halb leiterschaltung (IC) 30 und eine Antennenanordnung 31. Be vorzugterweise ist der IC 30 sowie die Antennenanordnung 31 auf einer entsprechenden Leiterplatte (in Fig. 3 nicht dar gestellt) montiert. Diese Leiterplatte kann länglich ausge staltet sein und beispielsweise in Längsrichtung des Tür griffs 27 ausgerichtet sein.

Die Antennenanordnung 31 weist Sendeantennen 32 und Emp fangsantennen 33 auf. Besonders bevorzugt ist es, wenn die Antennenanordnung 31 sowohl zum Senden als auch zum Empfan gen von gesendeten bzw. empfangenen Radarstrahlen dient. Die Antennenanordnung 31 ist bevorzugt so ausgebildet, dass eine Winkelmessung in zwei zueinander senkrechten Ebenen erfolgen kann, insbesondere eine Winkelmessung in Azimut und Elevati- on. Zu diesem Zweck kann die Antennenanordnung 31, wie in Fig. 4 gezeigt, matrixartig in zwei zueinander senkrechten Richtungen aufeinander folgend angeordnete Antennenelemente 34 aufweisen, die beispielsweise als Microstrip-Patches rea lisiert sein können. Die Antennenelemente 31 müssen jedoch nicht notwendigerweise senkrecht zueinander angeordnet sein, sondern können auch in einer anderen mehr oder weniger ge ordneten Anordnung zueinander stehen. Die Abstände 35 der Antennenelemente 34 sind bekannt und sollten zumindest der halben Wellenlänge (l/2) der Radarstrahlung entsprechen.

Dies ermöglicht eine Winkelauflösung sowohl in Azimut als auch in der Elevation, sofern die Antennenanordnung 31 ent sprechend ausgerichtet innerhalb des Türgriffs 13 angeordnet ist.

Der IC 30 beinhaltet insbesondere den Radartransceiver des Radarsensors 23, eine digitale Signalverarbeitungskomponente (DSP)und eine Steuereinrichtung des Radarsensors. Zusätzlich weist der IC 30, der vorzugsweise als CMOS-Schaltung ausge bildet ist, typischerweise noch weitere Komponenten auf, wie ein Filter, ein Power-IC, eine Speichereinrichtung (insbe sondere ein Flash-Speicher) sowie ein Interface zur Ankopp lung des Radarsensors 23 an ein Bussystem des Kraftfahr zeugs.

Der Radarsensor 23 dient dem Zweck, über die Antennenanord nung 31 Radarstrahlen auszustrahlen. Sofern sich ein Objekt im Umfeld dieses Radarsensors 23 befindet, wird zumindest ein Teil der von dem Radarsensor 23 ausgesendeten Strahlung an diesem Objekt reflektiert und kann als Echostrahlung über die Antennenanordnung 31 aufgenommen werden. Die auf diese Weise aufgenommene Echostrahlung wird im IC 30 entsprechend vorverarbeitet . Die Funktionalität der Auswerteeinrichtung 24 kann bei spielsweise von einem entsprechenden Steuergerät für die je weilige Seitentür oder etwa auch durch eine zentrale Steuer einrichtung des Fahrzeugs erfüllt werden. Die Auswerteein- richtung 24 kann auch in einer programmgesteuerten Einrich tung, wie etwa einem Microcomputer, Mikroprozessor, etc., implementiert sein.

Das erfindungsgemäße Verfahren, wie es oben unter Bezug auf die Fig. 1 bis 2 erläutert wurde, wird vornehmlich von dem

Radarsensor 23 und der Auswerteeinrichtung 24 ausgeführt, wo bei der Radarsensor 23 vornehmlich die Verfahrensschritte Sl, S2 und die Auswerteeinrichtung 24 vornehmlich die Verfahrens schritte S3, S4, S5 ausführt.

Obwohl die vorliegende Erfindung anhand bevorzugter Ausfüh rungsbeispiele vorstehend vollständig beschrieben wurde, ist sie darauf nicht beschränkt, sondern auf vielfältige Art und Weise modifizierbar.

Bezugszeichenliste

10 durch Messung ermittelter Feature-Vektor

11 erster Feature-Vektor für einen idealen Pol

12 zweiter Feature-Vektor für eine ideale Wand

20 Fahrzeug

21 Fahrzeug-TürSystem

22 Tür

23 Radarsensor

24 Aus erteeinrichtung

25 Sendeeinrichtung

26 Empfangseinrichtung

27 Türgriff

28 Klappe

29 Außenspiegel

30 Halbleiterschaltung, IC

31 Antennenanordnung

32 Sendeantennen

33 Empfangsantennen

34 Antennenelemente

Dl gewichtete euklidische Distanz für einen Vergleich mit einem idealen Pol

D2 gewichtete euklidische Distanz für einen Vergleich mit einer idealen Wand

S1 - S5 Verfahrensschritte Abstand

Claims

PATENTANSPRÜCHE

1. Verfahren zum Erkennen und Klassifizieren eines Objekts im Umfeld eines Kraftfahrzeugs (20), bei dem mittels eines eine aktiven Strahlung aussendenden Sensors (23) in oder am Kraftfahrzeug (20) ein Objekt im Um feld des Kraftfahrzeugs (20) erkannt und hinsichtlich seiner räumlichen Ausdehnung klassifiziert wird, indem der Sensor (23) von einem Messzyklus zu zumindest einem nachfolgenden Messzyklus relativ zum Objekt bewegt wird und indem die auf grund der verschiedenen Messzyklen an dem Objekt reflektier ten Echosignale aufgenommen und die in den aufgenommenen Echosignalen enthaltenen Informationen statistisch ausgewer tet werden.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass ein einziger Sensor (23) vorgesehen ist.

3. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Sensor (23) ein Radarstrahlung ausstrahlender Radar sensor (23), insbesondere ein FMCW-Radarsensor (23) ist.

4. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Sensor (23) ein Lidar-Sensor oder ein Ultraschall- Sensor ist.

5. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Sensor (23) Bestandteil einer Fahrzeugtür (22, 28) ist, wobei ein Bewegen des Sensors (23) durch einen Öffnungs und/oder Schließvorgang der Fahrzeugtür (22, 28), insbesonde- re durch einen motorischen Öffnungs- und/oder Schließvorgang der Fahrzeugtür (22, 28), erfolgt.

6. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass aus den in den aufgenommenen Echosignalen enthaltenen Informationen ein Feature-Vektor (10) ermittelt wird, der für die statistische Auswertung und Klassifikation herangezogen wird.

7. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Zuordnung eines mittels der ausgestrahlten aktiven Strahlung erkannten Objektes über die Zeit unter Verwendung eines Tracking-Algorithmus erfolgt.

8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass für die Klassifizierung des Objektes der ermittelte Fea ture-Vektor (10) mit einem ersten Feature-Vektor (11) für ei nen idealen Pol und einem zweiten Feature-Vektor (12) für ei ne ideale Wand verglichen wird und dass das Objekt abhängig von dem Vergleich als Wand oder als Pol klassifiziert wird.

9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass für den Vergleich jeweils eine Distanz (Dl, D2) des er mittelten Feature-Vektors zu dem berechneten ersten Feature- Vektor sowie zu dem berechneten zweiten Feature-Vektor be rechnet wird, wobei dasjenige Objekt als das klassifizierte Objekt ausgewählt wird, dessen Feature-Vektor (11, 12) die geringste Distanz zu dem gemessenen Feature-Vektor (10) auf weist.

10. Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet r dass das Objekt weder als idealer Pol noch als ideale Wand klassifiziert wird, sofern die berechneten Distanzen (Dl, D2) eine vorgegebene Distanz (Dmax) überschreitet.

11. Verfahren nach Anspruch 9 oder 10, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Berechnung der Distanz (Dl, D2) eine euklidische Distanz, insbesondere eine gewichtete euklidische Distanz, berechnet werden.

12. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein ermittelter Feature-Vektor (10) zumindest eine der folgenden Informationen beinhaltet:

— Differenzwinkel;

— Maximaler Änderungswinkel;

— differenzieller Weg von einem Messzyklus zu dem nach folgenden Messzyklus;

— maximale Änderung des Phasenwinkels.

13. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Sensor (23) Bestandteil einer Fahrzeugtür (22, 28) ist und dass bei einem Öffnungsvorgang der Fahrzeugtür (22, 28) ferner eine Umfelderfassung vorgenommen wird, wobei ein Warnsignal ausgegeben wird, sofern anhand der von dem Sensor (23) erfassten Umfeldinformationen eine bevorstehende Kolli sion der Fahrzeugtür (22, 28) mit dem Objekt erkannt wird.

14. Verfahren zum Erkennen und Klassifizieren von Objekten im Umfeld eines Kraftfahrzeugs (20), insbesondere gemäß einem Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, bei dem mittels eines Sensors (23) für eine Vielzahl von auf einanderfolgender Messzyklen eine aktive Strahlung ausgesen det wird (Sl) und die entsprechende, von dem Objekt reflek tierte Echostrahlung aufgenommen wird (S2); bei dem der Sensor (23) nach jedem Messzyklus relativ zum Ob jekt bewegt wird; bei dem die während jedes Messzyklus aufgenommene Echostrah lung unter Anwendung von statistischen Methoden ausgewertet wird (S4); und bei dem auf der Basis der statistischen Auswertung das Objekt klassifiziert wird (S5).

15. Kraftfahrzeug (20), welches zumindest eine Fahrzeugtür (22, 28) aufweist, wobei zumindest eine der Fahrzeugtüren (22, 28) mit zumindest einer Sensoreinrichtung ausgestattet ist, welche einen Radarsensor (23) sowie eine Auswerteein richtung (24) aufweist, die derart ausgestaltet sind, um ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 13 auszuführen.

16. Kraftfahrzeug nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass der Radarsensor (23) in einem Türgriff (27) und/oder hinter einer Abdeckung verbaut ist.

17. Kraftfahrzeug nach Anspruch 15 oder 16, dadurch gekennzeichnet, dass die Fahrzeugtür (22, 28) über einen elektrischen Antrieb automatisiert öffnenbar oder schließbar ist.