Method for object classification from data from a sideways-facing sensor

专利摘要:
Ein Objekttyp eines mithilfe eines Fernsensors abgetasteten 3-D-Objekts zur Erfassung von Objekten an einer Seite eines Transportfahrzeugs wird danach klassifiziert, ob das Objekt ein stationäres Objekt oder ein sich bewegendes Objekt ist. Das Transportfahrzeug bewegt sich entlang einer von vorn nach hinten verlaufenden Richtungsachse. Der Fernsensor ist an einem festgelegten Bezugspunkt am Transportfahrzeug montiert. Ein größtenteils an der Seite des Transportfahrzeugs befindlicher Satz von Erfassungspunkten wird mithilfe des Fernsensors erkannt. Ein dem Fernsensor nahestliegender der Erfassungspunkte wird erkannt. Wenn sich der nahestliegende der Erfassungspunkte in einer zum Fernsensor im Wesentlichen senkrechten Richtung befindet, wird eine Größe des Objekts in Reaktion auf ein Gebiet bestimmt, das durch die Erfassungspunktstandorte des Satzes der Erfassungspunkte definiert ist. Die Größe des Objekts wird mit einem Größenschwellenwert verglichen. Wenn die Größe größer als der Größenschwellenwert ist, wird das Objekt als stationäres Objekt klassifiziert.An object type of a 3-D object scanned using a remote sensor for detecting objects on one side of a transport vehicle is classified according to whether the object is a stationary object or a moving object. The transport vehicle moves along a direction axis running from front to back. The remote sensor is mounted on the transport vehicle at a specified reference point. A majority of the detection points on the side of the transport vehicle are detected using the remote sensor. One of the detection points closest to the remote sensor is recognized. If the closest of the detection points is in a direction substantially perpendicular to the remote sensor, a size of the object is determined in response to an area defined by the detection point locations of the set of detection points. The size of the object is compared to a size threshold. If the size is larger than the size threshold, the object is classified as a stationary object.
公开号:DE102004016023A1
申请号:DE102004016023
申请日:2004-03-24
公开日:2004-10-28
发明作者:Paul K. South Lyon Zoratti
申请人:Visteon Global Technologies Inc；
IPC主号:B60Q1-52

专利说明:
[0001] DieseAnmeldung bezieht sich auf die ebenfalls anstehende US-PatentanmeldungV203-0086 „Ausfilterungeines stillstehenden Objekts fürein Seitenobjekterfassungssystem" unddie ebenfalls anstehende US-Patentanmeldung V203-0176 „Verfahren zur Bestimmungeines Objektstandorts aus Daten eines seitwärts gerichteten Sensors", die beide gleichzeitigeingereicht worden sind und hier durch Bezug in ihrer Gesamtheitenthalten sind.ThisApplication refers to the pending U.S. patent applicationV203-0086 "Filtering outof a stationary object fora side object detection system "andalso pending US patent application V203-0176 "Method for Determinationan object location from data from a sideways-facing sensor ", both at the same timehave been submitted and here by reference in their entiretyare included.
[0002] DieErfindung bezieht sich allgemein auf Systeme zur Erfassung einesseitlichen Objekts für Kraftfahrzeugeund speziell auf die Klassifizierung eines durch einen Fernsensorinnerhalb einer Erfassungszone an der Seite eines Fahrzeugs erfassten Objekttyps.TheInvention relates generally to systems for detecting aside object for motor vehiclesand specifically on the classification of one by a remote sensorObject type detected within a detection zone on the side of a vehicle.
[0003] AlsSeitenobjekterfassungssysteme (SOES) bekannte Kraftfahrzeugsystemeverwenden seitwärtsgerichtete Fernsensoren fürAnwendungen, wie z. B. Toter-Winkel-Erfassung und Fahrspurwechselunterstützung. DieseAnwendungen sollen den Fahrer vor potenziellen Gefahren warnen,wie z. B. vor Objekten, die sich neben dem Wirtsfahrzeug befindenkönnen.Die Fernsensoren könnenRadar-Sendeempfänger,Lichtsensoren, Ultraschallsensoren und andere Techniken verwenden.AsSide object detection systems (SOES) known motor vehicle systemsuse sidewaysdirectional remote sensors forApplications such as B. Blind spot detection and lane change support. ThisApplications are designed to warn the driver of potential dangers,such as B. in front of objects located next to the host vehiclecan.The remote sensors canRadar transceiver,Use light sensors, ultrasonic sensors and other techniques.
[0004] EinZweck der seitwärtsgerichteten Sensoren ist die Erkennung der Präsenz und des Standorts vonObjekten innerhalb einer festgelegten interessierenden Zone nebendem Fahrzeug. Radarsensoren erfassen und lokalisieren Objekte durch Übertragung elektromagnetischerEnergie, die von Objekten innerhalb des Sensorblickfelds reflektiertwird. Das reflektierte Signal kehrt zum Sensor zurück, wo eszur Ermittlung der Laufzeit der gesendeten/empfangenen Energie verarbeitetwird. Die Laufzeit ist direkt proportional zur Entfernung des Zielsvom Radarsensor. Zusätzlichzur Entfernungsbestimmung gibt es Verfahren zur Bestimmung des Azimutstandorts(d. h. des Querabstands) der erfassten Objekte, wie z. B. mehrfacheabgetastete/geschaltete Strahlen und Monopulsimplementierungen.Deshalb kann das Radar in Abhängigkeitseiner KomplexitätObjekte in Entfernung und Azimut relativ zum Sensorstandort lokalisieren.OnPurpose of sidewaysdirectional sensors is the detection of the presence and location ofObjects within a specified zone of interestthe vehicle. Radar sensors detect and locate objects through the transmission of electromagneticEnergy reflecting from objects within the sensor's field of viewbecomes. The reflected signal returns to the sensor, where it isprocessed to determine the transit time of the transmitted / received energybecomes. The runtime is directly proportional to the distance of the targetfrom the radar sensor. additionallyto determine the distance there are methods for determining the azimuth location(i.e. the transverse distance) of the detected objects, such as B. multiplescanned / switched beams and monopulse implementations.Therefore, the radar can be dependentits complexityLocalize objects at a distance and azimuth relative to the sensor location.
[0005] Aufder Basis der währendder Abtastung des gesamten Blickfelds reflektierten Signale wirdein Satz von Erfassungspunkten akkumuliert. Aufgrund der Natur dervon einem Fernsensor (Radar, Laser, Ultraschall oder ein andererAktivsensor) empfangenen Reflexionen ist der Satz von Erfassungspunkten nurfür bestimmteStellen auf dem Objekt oder den Objekten, das oder die sich innerhalbdes Sensorblickfelds befindet/befinden, repräsentativ. Die Erfassungspunktemüssenanalysiert werden, um festzustellen, welcher Typ von Objekten vorhandensein kann und wo sich ein solches Objekt befindet.Onthe base of the duringthe scanning of the entire field of view is reflected signalsa set of detection points accumulated. Due to the nature of thefrom a remote sensor (radar, laser, ultrasound or anotherActive sensor) received reflections is the set of detection points onlyfor certainPlace on the object or objects that are withinof the sensor field of view is representative. The detection pointshave toare analyzed to determine what type of objects existcan be and where such an object is located.
[0006] Aufder Basis des Typs (d. h. der Klasse) und des Standorts der erfasstenObjekte muss ein Toter-Winkel-Erfassungssystem oder ein System zur Fahrspurwechselunterstützung entscheiden,ob es sich um eine Erfassung handelt, vor der der Fahrer gewarntwerden sollte. Unter bestimmten Bedingungen kann es unerwünscht sein,jedes Mal eine Warnung auszulösen,wenn in der Erfassungszone ein Objekt erfasst worden ist. Seitwärts gerichteteSensoren sind zum Beispiel Reflexionen von normalen Straßenstrukturen,wie z. B. Leitplanken oder Straßenrandzeichen,ausgesetzt. Diese Objekte dürften keineGefahr darstellen, vor der ein Fahrer gewarnt werden möchte, dasie stationärsind. Aufgrund der Komplexitätder Fahrumgebung ist es einem Radarsensor ohne umfangreiche Berechnungund kostenintensive Sensorgestaltung jedoch nicht möglich, zwischenden verschiedenen Fahrszenarios zu unterscheiden. Es wäre wünschenswert,zwischen Objekten, vor denen gewarnt werden sollte, und Objekten,vor denen nicht gewarnt werden sollte, mithilfe relativ einfacherSensoren und ohne Verwendung umfangreicher Berechnungsressourcenzu unterscheiden.Onthe basis of the type (i.e. class) and the location of the capturedObjects must be decided by a blind spot detection system or a lane change support systemwhether it is a detection that the driver warned ofshould be. Under certain conditions, it may be undesirabletrigger a warning every timeif an object has been detected in the detection zone. SidewaysSensors are, for example, reflections from normal road structures,such as B. crash barriers or roadside signs,exposed. These objects are not allowedRepresent danger that a driver wants to be warned aboutyou stationaryare. Because of the complexitythe driving environment it is a radar sensor without extensive calculationand expensive sensor design not possible betweendifferentiate between the different driving scenarios. It would be desirable,between objects that should be warned about and objectsthat shouldn't be warned about using relatively simple onesSensors and without the use of extensive calculation resourcesto distinguish.
[0007] Essind Insassensicherheitssysteme bekannt, die Pre-Crash-Funktionenauf der Basis der Berechnung eines drohenden Zusammenstoßes und derErgreifung vorbeugender Maßnahmenzur Steigerung der Sicherheit der Fahrzeuginsassen enthalten. Mögliche Pre-Crash-Maßnahmenumfassen das Straffen der Sicherheitsgurte und das Anpassen des Entfaltensder Airbags in Reaktion auf den erwarteten Punkt des Zusammenpralls.Dem Stand der Technik entsprechende Pre-Crash-Systeme verwendenein nach vorn oder nach hinten gerichtetes Radar, wobei die Geschwindigkeiteines Objekts eine Radialkomponente enthält, die eine auf Doppler-Messungenbasierende Erfassung und Lokalisierung der Objekte zulässt. Beiseitwärtsgerichteten Systemen ist eine Radialgeschwindigkeit stets geringund Doppler-Messungensind nicht anwendbar. Trotzdem könntedie Fähigkeitzur Ermittlung eines seitlichen Standorts und des Typs des Objekts,das etwa getroffen wird, zur Verbesserung der Pre-Crash-Maßnahmengenutzt werden.Itare known occupant safety systems that have pre-crash functionsbased on the calculation of an impending collision and theTake preventive measuresincluded to increase the safety of vehicle occupants. Possible pre-crash measuresinclude tightening the seat belts and adjusting the deploymentof airbags in response to the expected point of impact.Use state-of-the-art pre-crash systemsa forward or aft radar, the speedof an object contains a radial component that is based on Doppler measurementsbased acquisition and localization of the objects. atsidewaysdirected systems, a radial speed is always lowand Doppler measurementsare not applicable. Still couldthe abilityto determine a lateral location and the type of object,that is taken to improve pre-crash measuresbe used.
[0008] DieErfindung bietet den Vorteil der Klassifizierung eines Typs desObjekts innerhalb einer interessierenden Zone seitlich von einemTransportfahrzeug mithilfe relativ einfacher und kostengünstiger Fernsensorenund Signalverarbeitung.TheInvention offers the advantage of classifying a type ofObject within a zone of interest to the side of oneTransport vehicle using relatively simple and inexpensive remote sensorsand signal processing.
[0009] Ineiner Ausgestaltung der Erfindung wird ein Verfahren zur Klassifizierungeines Objekttyps eines mithilfe eines Fernsensors zur Erfassungvon Objekten an einer Seite eines Transportfahrzeugs abgetasteten3D-Objekts bereitgestellt. Das Transportfahrzeug bewegt sich entlangeiner von vorn nach hinten verlaufenden Richtungsachse. Der Fernsensorist an einem festgelegten Bezugspunkt am Transportfahrzeug montiert.Mithilfe des Fernsensors wird ein sich größtenteils an der Seite desTransportfahrzeugs befindlicher Satz von Erfassungspunkten erkannt.Es wird ein dem Fernsensor nahestliegender Erfassungspunkt erkannt.Wenn sich der nahestliegende Erfassungspunkt in einer zum Fernsensorim Wesentlichen senkrechten Richtung befindet, wird eine Größe des Objektsin Reaktion auf ein Gebiet bestimmt, das durch die Erfassungspunktstandortedes Satzes der Erfassungspunkte definiert ist. Die Größe des Objektswird mit einem Größenschwellenwert verglichen.Wenn die Größe größer alsder Größenschwellenwertist, wird das Objekt als stationäresObjekt klassifiziert.InOne embodiment of the invention is a method for classificationan object type using a remote sensor for detectionobjects scanned on one side of a transport vehicle3D object provided. The transport vehicle moves alonga directional axis running from front to back. The remote sensoris mounted on a fixed reference point on the transport vehicle.With the help of the remote sensor, one is largely at the side of theTransport set located detection points detected.A detection point closest to the remote sensor is recognized.If the closest detection point is in a to the remote sensorlocated substantially in the vertical direction, becomes a size of the objectin response to an area determined by the capture point locationsof the set of detection points is defined. The size of the objectis compared to a size threshold.If the size is larger thanthe size thresholdthe object is considered stationaryObject classified.
[0010] 1 ist eine Draufsicht, dieeine interessierende Zone der Seitenobjekterfassung und ein Fernsensorblickfelddarstellt. 1 FIG. 12 is a top view illustrating a zone of interest of side object detection and a remote sensor field of view.
[0011] 2 zeigt Koordinatensystemezur Spezifizierung von Standorten innerhalb eines Blickfelds. 2 shows coordinate systems for specifying locations within a field of view.
[0012] 3 stellt ein Blickfeld überstreichende Monopulsradartransmissionsstrahlendar. 3 represents a field of view sweeping monopulse radar transmission beams.
[0013] 4 stellt eine das Blickfeld überstreichendeRadartransmission mit abtastendem/mehrfach geschaltetem Strahl dar. 4 represents a radar transmission with scanning / multiple switching beam sweeping the field of view.
[0014] 5 ist eine grafische Darstellungverschiedener Fahrszenarios, in denen Objekte mithilfe eines Seitenobjekterfassungssystemserfasst werden. 5 is a graphical representation of various driving scenarios in which objects are detected using a side object detection system.
[0015] 6 ist ein Flussdiagrammeiner Gesamt- und Entscheidungsbaumstruktur zum Feststellen, ob eineWarnung an den Fahrer eines Fahrzeugs auszulösen ist. 6 FIG. 10 is a flowchart of an overall and decision tree structure for determining whether to trigger a warning to a driver of a vehicle.
[0016] 7 ist ein Flussdiagrammeiner Vorzugsausgestaltung der Erfindung. 7 Figure 10 is a flow diagram of a preferred embodiment of the invention.
[0017] 8 ist ein Flussdiagramm,das ein Verfahren zur Berechnung eines Fehltreffers ausführlicher zeigt. 8th FIG. 10 is a flowchart showing a miss calculation method in more detail.
[0018] 9 ist ein Flussdiagramm,das ein Verfahren zur Berechnung eines Treffers ausführlicher zeigt. 9 FIG. 14 is a flowchart showing a method of calculating a hit in more detail.
[0019] 10 ist ein Flussdiagrammeines Verfahrens zur Bestimmung eines Eindringungstyps. 10 FIG. 10 is a flowchart of a method of determining an intrusion type.
[0020] 11 zeigt die vordere, seitlicheund hintere Region einer interessierenden Zone. 11 shows the front, side and back region of a zone of interest.
[0021] 12 ist ein Flussdiagrammeines Verfahrens zur Bestimmung eines Standorttyps. 12 Figure 11 is a flow diagram of a method for determining a location type.
[0022] 13 ist ein Flussdiagrammeines Verfahrens zur Bestimmung eines Bewegungstyps. 13 10 is a flowchart of a method of determining a type of motion.
[0023] 14 ist ein Flussdiagrammeines Verfahrens zur Bestimmung eines Klassifizierungstyps. 14 10 is a flowchart of a method of determining a classification type.
[0024] Die 15a und 15b zeigen jeweils ein Flussdiagrammeiner Vorzugsausgestaltung der erfindungsgemäßen Warnungsberechnung.The 15a and 15b each show a flow diagram of a preferred embodiment of the warning calculation according to the invention.
[0025] 16 ist ein Blockschaubildeines Fernabtastsystems entsprechend der Erfindung. 16 Figure 3 is a block diagram of a remote sensing system in accordance with the invention.
[0026] DieErfindung wird im Zusammenhang mit einem Seitenobjekterfassungssystembeschrieben, das eine Toter-Winkel-Erfassung durchführt und/oder Fahrspurwechselwarnungenan einen Fahrer eines Fahrzeugs auslöst. Die Objektklassifizierungist jedoch in vielen anderen intelligenten Fahrzeuganwendungen nützlich,wie nachfolgend beschrieben wird.TheInvention is related to a side object detection systemdescribed that performs a blind spot detection and / or lane change warningsto a driver of a vehicle. The object classificationbut is useful in many other intelligent vehicle applications,as described below.
[0027] Bezugnehmend auf 1 ist einFernsensor 10 am hinteren Teil eines Fahrzeugs 11 montiertund im Allgemeinen in eine zur Fahrtrichtung des Fahrzeugs senkrechteRichtung ausgerichtet (d. h. der Sensor ist seitwärts gerichtet).Durch Messen von Abstand und Richtungswinkel (oder Azimut) zu erfasstenZielen (d. h. abgetasteten Erfassungspunkten) kann das System zurErfassung eines seitlichen Hindernisses feststellen, ob sich einObjekt innerhalb einer interessierenden Zone 12, auch Erfassungszonegenannt, befindet. Normalerweise besitzt der Sensor 10 eintatsächlichesBlickfeld 13, das Bereiche jenseits der interessierendenZone 12 umfassen kann. Obwohl eine interessierende Zonenur auf einer Seite des Fahrzeugs 11 dargestellt ist, umfasst eintypisches Seitenobjekterfassungssystem an beiden Seiten eines Fahrzeugsangeordnete Sensoren, um auf beiden Seiten des Fahrzeugs 11 toteWinkel zu überstreichen.Referring to 1 is a remote sensor 10 on the rear part of a vehicle 11 mounted and generally oriented in a direction perpendicular to the direction of travel of the vehicle (ie the sensor is directed sideways). By measuring the distance and directional angle (or azimuth) to captured targets (ie, scanned detection points), the lateral obstacle detection system can determine whether an object is within a zone of interest 12 , also known as the detection zone. Usually the sensor has 10 an actual field of vision 13 that areas beyond the zone of interest 12 may include. Although a zone of interest only on one side of the vehicle 11 a typical side object detection system includes sensors located on both sides of a vehicle to detect on both sides of the vehicle 11 to cover blind spots.
[0028] DerSensor 10 kann zum Beispiel aus einem Radarsensor bestehenund ist zur Lieferung von mindestens zwei Arten von Informationenin der Lage: (1) Abstand zu erfassten Zielen und (2) Richtungswinkel (d.h. Azimut) zu erfassten Zielen. Als eine zusätzliche Information kann dieMessung der Relativgeschwindigkeit mithilfe der Doppler-Frequenzverschiebungverwendet werden. Doppler-Messungen sind zwar zur Erkennung stillstehenderObjekte mithilfe eines Radarsensors verwendet worden, der im seitwärts gerichtetenFall jedoch von begrenztem Nutzen ist, da das Radarblickfeld imAllgemeinen senkrecht zur Fahrtrichtung des Fahrzeugs gerichtet istund Doppler-Verschiebungen fürObjekte innerhalb der interessierenden Zone 12 minimalsind.The sensor 10 can consist, for example, of a radar sensor and is capable of delivering at least two types of information: (1) distance to detected targets and (2) directional angle (ie azimuth) to detected targets. As an additional piece of information, the measurement of the relative speed using the Doppler frequency ver shift can be used. Doppler measurements have been used to detect stationary objects using a radar sensor, but this is of limited use in the sideways direction because the radar field of view is generally perpendicular to the direction of travel of the vehicle and Doppler shifts for objects within the zone of interest 12 are minimal.
[0029] Wennein Erfassungspunkt oder ein Ziel 15 innerhalb des Sensorblickfelds 13 abgetastetwird, werden entsprechend dem Typ des verwendeten Fernsensors mithilfevon im Fachgebiet allgemein bekannten Verfahren ein Abstand 16 vomSensor 10 und ein Azimutwinkel 17 von einer Bezugsrichtung 18 (z.B. senkrecht von der Seite des Fahrzeugs 11) ermittelt,wie in 2 dargestellt.In einer Vorzugsausgestaltung der Erfindung werden die Koordinatender Erfassungspunkte in kartesische X/Y-Koordinaten umgewandelt,wobei die x-Dimension dem senkrechten Abstand von einer entsprechendenSeite des Fahrzeugs und die y-Dimension der parallelen Entfernungvon einem Bezugspunkt, wie z. B. der Position des Fernsensors, entspricht.If a capture point or a target 15 within the sensor field of view 13 is sensed, depending on the type of remote sensor used, using methods well known in the art, a distance 16 from the sensor 10 and an azimuth angle 17 from a reference direction 18 (e.g. vertically from the side of the vehicle 11 ) determined as in 2 shown. In a preferred embodiment of the invention, the coordinates of the detection points are converted into Cartesian X / Y coordinates, the x dimension being the vertical distance from a corresponding side of the vehicle and the y dimension being the parallel distance from a reference point, such as e.g. B. corresponds to the position of the remote sensor.
[0030] Ineiner Vorzugsausgestaltung werden Ziele mithilfe eines Monopulsradarserfasst und lokalisiert. Ein Beispielstrahlmuster ist in 3 dargestellt. Ein einlappigerRadarimpuls wird alternierend mit einem zweilappigen Radarimpuls 21 gesendetund empfangen. Wie im Fachgebiet allgemein bekannt ist, können durchVergleich der Reflexionszeit (d. h. des Abstands) der Zielerfassungenmit den relativen Amplituden der Zielerfassungen bei demselben Abstand einzelneErfassungspunkte lokalisiert werden.In a preferred embodiment, targets are detected and localized using a monopulse radar. A sample beam pattern is in 3 shown. A single-lobed radar pulse alternates with a two-lobed radar pulse 21 sent and received. As is well known in the art, by comparing the reflection time (ie, the distance) of the target acquisitions with the relative amplitudes of the target acquisitions, individual acquisition points can be located at the same distance.
[0031] Ineiner in 4 dargestelltenalternativen Ausgestaltung erzeugt ein Mehrstrahlradarsensor getrennteErfassungsstrahlen 22, die in jeweilige Bereiche des Blickfelds 13 gerichtetsind. Außerdem kannmithilfe eines engen Radar- oder anderen Strahlenbündels, wiez. B. eines Laserstrahls, das gesamte Blickfeld 13 derartelektronisch abgetastet werden, dass sich direkt aus der Strahlrichtungzum Zeitpunkt der Erfassung der Azimutwinkel ergibt.In one in 4 Alternative embodiment shown generates a multi-beam radar sensor separate detection beams 22 that are in respective areas of view 13 are directed. In addition, a narrow radar or other beam, such as B. a laser beam, the entire field of view 13 are electronically scanned such that the azimuth angle is obtained directly from the beam direction at the time of detection.
[0032] Wenneine ausreichende Anzahl von Erfassungspunkten abgetastet wordenist, kann das Vorhandensein eines Objekts innerhalb der interessierendenZone zuverlässigfestgestellt werden. Unter einigen Bedingungen ist es gewöhnlich,jedoch nicht erwünscht,für jedemöglicheObjektart, die erfasst werden könnte,eine Warnung (z. B. Aufleuchten einer Warnleuchte oder Ertönen einerAlarmanlage) auszulösen.Insbesondere wenn sich dem Fahrzeug in Sicht des Fahrers von vornstationäreObjekte nähern,könnteeine Warnung nicht erforderlich oder nicht erwünscht sein.Ifa sufficient number of detection points have been scannedis the presence of an object within the interestZone reliablebe determined. In some conditions, it is commonbut not wantedfor everypossibleType of object that could be captureda warning (e.g. a warning light comes on or an alarm soundsAlarm system).Especially when the driver sees the vehicle from the frontstationaryApproach objects,coulda warning may not be required or not desired.
[0033] ImAllgemeinen könnenin der interessierenden Zone zwei Arten stationärer Objekte auftauchen: (1)solche, die relativ kurz sind und einen kleinen Azimutwinkel einnehmen,wie z. B. Schilderstangen, Masten und Brückenpfeiler, und (2) solchemit einer relativ großenLängsausdehnung,wie z. B. Betonmittelstreifenelemente, Leitplanken, ständige „Anhäufungenvon Störobjekten" an den Straßenrändern, wiez. B. Gruppen von Bäumenoder erhöhteRandstreifen. Eine Herausforderung, der sich der Stand der Techniknicht hinreichend gestellt hat, ist die Notwendigkeit der UnterscheidungstationärerObjekte von sich bewegenden Fahrzeugen in der interessierenden Zone.in theGeneral canTwo types of stationary objects appear in the zone of interest: (1)those that are relatively short and take a small azimuth angle,such as B. sign poles, masts and bridge pillars, and (2) suchwith a relatively large oneLongitudinal extensionsuch as B. Concrete center strip elements, crash barriers, constant "accumulationsof jamming objects "on the roadside,z. B. Groups of treesor increasedMargins. A challenge that reflects the state of the arthas not made sufficient, is the need for distinctionstationaryObjects from moving vehicles in the zone of interest.
[0034] VerschiedeneFahrszenarios werden in 5 gezeigt.In Fall 1 wird ein Fahrzeug 11 von einem schnellerfahrenden Fahrzeug 25 überholt.Zu einem Zeitpunkt t₁ nähert sich das Fahrzeug 25 der Hinterkanteder interessierenden Zone 12. Zu einem Zeitpunkt t₂ dringt das Fahrzeug 25 in dieZone 12 ein und wird als ein Objekt innerhalb der Zone 12 erfasst. Zueinem Zeitpunkt t₃ hat das Fahrzeug 25 dieVorderkante der Zone 12 überschritten und ist vom Fahrerdes Fahrzeugs 11 zu sehen. Während der Zeit, in der sichdas Fahrzeug 25 in der Zone 12 befindet, ist dieErzeugung einer Warnmeldung an den Fahrer des Fahrzeugs 11 oderseine Warnung erwünscht.Different driving scenarios are in 5 shown. In case 1 becomes a vehicle 11 from a faster moving vehicle 25 outdated. The vehicle approaches at a time t ₁ 25 the trailing edge of the zone of interest 12 , The vehicle penetrates at a time t ₂ 25 in the zone 12 one and is considered an object within the zone 12 detected. The vehicle has at a time t ₃ 25 the front edge of the zone 12 exceeded and is by the driver of the vehicle 11 to see. During the time the vehicle is moving 25 in the zone 12 is the generation of a warning message to the driver of the vehicle 11 or wanted his warning.
[0035] InFall 2 überholtdas Fahrzeug 11 ein langsamer fahrendes Fahrzeug 26.Zum Zeitpunkt t₁ befindet sich das Fahrzeug 26 vordem Fahrzeug 11 und kann von dessen Fahrer gesehen werden.Zum Zeitpunkt t₂ befindet sich das Fahrzeug 26 inder Zone 12, sollte jedoch keinen Alarm auslösen, wenn esschnell überholtwird, d. h. sich nicht längerals eine kurze Dauer im toten Winkel befindet. Zum Zeitpunkt t₃ hat das Fahrzeug 26 die Zone 12 verlassen, sodass keine Warnung zu erzeugen ist.In case 2 overtakes the vehicle 11 a slower moving vehicle 26 , The vehicle is at time t ₁ 26 in front of the vehicle 11 and can be seen by its driver. The vehicle is at time t ₂ 26 in the zone 12 , however, should not trigger an alarm if it is overtaken quickly, ie is not in the blind spot for more than a short duration. The vehicle has at time t ₃ 26 the zone 12 leave so that no warning can be generated.
[0036] EinSzenario in Verbindung mit einem stationären Objekt wird in Fall 3 gezeigt,in dem das Fahrzeug 11 einen sich nicht auf der Straßenfläche befindendenMast 27 passiert. Der Mast 27 passiert oder durchläuft dieZone 12 sogar schneller als das Fahrzeug 26, daer keine Vorwärtsbewegungaufweist. Da der Mast 27 keine Gefahr für das Fahrzeug 11 darstellt,sollte keine Warnung ausgelöstwerden, wenn er sich in der Zone 12 befindet.A scenario in connection with a stationary object is in case 3 shown in which the vehicle 11 a mast that is not on the road surface 27 happens. The mast 27 happens or passes through the zone 12 even faster than the vehicle 26 because it has no forward movement. Because the mast 27 no danger to the vehicle 11 should not trigger a warning if it is in the zone 12 located.
[0037] Fall 4 zeigtein anderes Szenario, in dem ein stationäres Objekt eine lange Strukturaufweist, wie z. B. eine Leitplanke, einen Zaun oder eine Mittelstreifenplanke.Das Fahrzeug 11 nähertsich zum Zeitpunkt t₁ einer Leitplanke 28 undfährt wiezum Zeitpunkt t₂ eine lange Strecke an derLeitplanke 28 entlang. Schließlich hat zum Zeitpunkt t₃ das Fahrzeug 11 die Leitplanke 28 passiert.Bei einem jeden langen, stationärenGebilde sollte keine Warnung ausgelöst werden.case 4 shows another scenario in which a stationary object has a long structure, such as. B. a guardrail, a fence or a median. The vehicle 11 approaches a guardrail at time t ₁ 28 and drives a long distance on the guardrail as at time t ₂ 28 along. Finally, the vehicle has at time t ₃ 11 the guardrail 28 happens. No warning should be triggered for any long, stationary structure.
[0038] Dadie Oberflächenvon beliebigen abgetasteten Objekten unregelmäßig sein könnten und inkonsistente Rückführungssignaleliefern können(z. B. kann die Stärkeder Radarreflexionen von einem Punkt auf einem Objekt sehr empfindlichgegenüber demWinkel der einfallenden Radarwellen sein), weisen die abgetastetenErfassungspunkte in jedem der voranstehenden Szenarios ein Eigenrauschenauf, was die Unterscheidung der Objekttypen voneinander schwierigmacht. Bisher sind zur Klassifizierung von Objekten mithilfe vonFernsensordaten spezialisierte kostenintensive Sensoren und/odereine komplexe, ressourcenintensive Computerberechnung erforderlich.Die Erfindung überwindetdiese Schwierigkeiten mithilfe kostengünstiger Sensoren und Berechnungenin Verbindung mit einem, wie in 6 dargestelltenverbesserten Entscheidungsverfahren zur Ausfilterung stationärer Objekte,so dass keine Warnung ausgelöstwird, solange ein Objekt nicht zuverlässig als ein sich bewegendesFahrzeug klassifiziert wird.Since the surfaces of any scanned objects could be irregular and can provide inconsistent feedback signals (e.g., the strength of the radar reflections from a point on an object can be very sensitive to the angle of the incident radar waves), the scanned detection points point in each of the foregoing Scenarios, which makes it difficult to distinguish between the types of objects. Until now, specialized cost-intensive sensors and / or complex, resource-intensive computer calculations have been required for the classification of objects with the aid of remote sensor data. The invention overcomes these difficulties by using inexpensive sensors and calculations in conjunction with one as in 6 Improved decision-making methods for filtering out stationary objects, so that no warning is triggered as long as an object is not reliably classified as a moving vehicle.
[0039] Einein 6 dargestellte Vorzugsentscheidungsbaumstrukturder Erfindung enthälteine Vielzahl von Entscheidungsstufen 30 bis 33,die eine Warnung bereitstellen, wenn sich eventuell ein anderesFahrzeug in einer interessierenden Zone (z. B. im toten Winkel)eines Fahrzeugs bewegt, jedoch eine Warnung bei beliebigen anderenTypen von (z. B. stationären)Objekten unterdrücken.Das Verfahren von 6 beginntin Schritt 34, in dem festgestellt wird, ob ein beliebigesObjekt in der interessierenden Zone erfasst wurde. Ist ein Objekterfasst worden, wird eine Wirtsfahrzeugstatusstufe 30 ausgeführt, bei derin Schritt 35 festgestellt wird, ob sich das Wirtsfahrzeugin Bewegung befindet (z. B. mit einer Geschwindigkeit oberhalb einesGeschwindigkeitsschwellenwerts fährt).Befindet sich das Fahrzeug nicht in Bewegung oder bewegt es sichmit einer Geschwindigkeit unterhalb des Geschwindigkeitsschwellenwerts,wird eine Warnung erzeugt, wenn ein beliebiges Objekt in der interessierendenZone erfasst wird. Wenn zum Beispiel ein Fahrzeug parkt oder sichgerade in Bewegung setzt, kann eine Warnung erwünscht sein, wenn ein beliebigesObjekt präsentist. Wie in Block 30 dargestellt, könnten ein Unterscheidungskriteriumfür dieWirtsfahrzeugstatusstufe zum Beispiel Fahrzeuggeschwindigkeitsinformationensein, die übereine Fahrzeugmultiplexsammelleitung durch Kommunikation mit einemAntriebsstrangsteuerungsmodul erhalten werden. In einer alternativenAusgestaltung kann durch einen Fahrzeughersteller oder -fahrer festgelegtwerden, dass nicht gewarnt werden sollte, wenn sich das Fahrzeug nichtbewegt. In diesem Fall könnendie Wirtsfahrzeugstatusstufe 30 und der Schritt 35 übersprungen werden.One in 6 The preferred decision tree structure of the invention shown includes a variety of decision levels 30 to 33 that provide a warning when another vehicle may be moving in a zone of interest (e.g., in the blind spot) of a vehicle, but suppress a warning on any other types of (e.g., stationary) objects. The procedure of 6 starts in step 34 , in which it is determined whether any object in the zone of interest has been detected. If an object has been detected, a host vehicle status level becomes 30 executed at the step 35 a determination is made as to whether the host vehicle is in motion (e.g. traveling at a speed above a speed threshold). If the vehicle is not moving or is moving at a speed below the speed threshold, a warning is generated if any object is detected in the zone of interest. For example, if a vehicle is parked or moving, a warning may be desirable if any object is present. As in block 30 For example, a distinguishing criterion for the host vehicle status level could be vehicle speed information obtained via a vehicle multiplex bus through communication with a powertrain control module. In an alternative embodiment, a vehicle manufacturer or driver can stipulate that warnings should not be given if the vehicle is not moving. In this case, the host vehicle status level 30 and the step 35 to be skipped.
[0040] Befindetsich ein Wirtsfahrzeug in Bewegung, werden weitere Stufen der Entscheidungsbaumstrukturverwendet. In der Eindringungsstufe 31 wird in Schritt 36 festgestellt,ob ein Objekt in die interessierende Zone von hinten oder von derSeite der Zone aus eingedrungen ist (d. h. von woanders als vonder Front der Zone, so dass das Objekt höchstwahrscheinlich ein sichbewegendes Fahrzeug ist und nicht bereits vom Fahrer gesehen werdenkann). Wenn das Eindringen in die Zone in der hinteren oder seitlichenRegion der Zone erfolgt, wird eine Warnung ausgelöst. Einbevorzugtes Unterscheidungskriterium für die Eindringungsstufe 31 istallein die Y-Koordinate bei der Erkennung eines Eindringens in einehintere Region und die X/Y-Koordinaten bei der Erkennung eines Eindringensin eine seitliche Region. Wenn ein Fahrzeug eine scharfe Kurve fährt, ist esmanchmal möglich,dass ein stationäresObjekt zuerst in die seitliche oder hintere Region der interessierendenZone eindringt. Deshalb wird nachfolgend eine alternative Ausgestaltungbereitgestellt, bei der die Eindringungsregion die Länge einerBeobachtungsdauer steuert, währendder ein Objekt als ein Fahrzeug oder als ein stationäres Objektklassifiziert ist, und bei der ein kurzes Beobachtungsfenster und einTest verwendet werden, in denen die Klassifizierung des Objektsmehr in Richtung eines Fahrzeugs tendiert, wenn das Objekt zuerstin die seitliche oder hintere Region der interessierenden Zone eindringt.If a host vehicle is in motion, further levels of the decision tree structure are used. In the penetration level 31 will in step 36 Determine whether an object has entered the zone of interest from behind or from the side of the zone (ie from somewhere other than from the front of the zone, so the object is most likely a moving vehicle and cannot already be seen by the driver) , If the zone is entered in the back or side region of the zone, a warning is triggered. A preferred differentiator for the level of penetration 31 is only the Y coordinate when detecting intrusion into a rear region and the X / Y coordinates when detecting intrusion into a lateral region. When a vehicle is making a sharp turn, it is sometimes possible for a stationary object to first penetrate the side or rear region of the zone of interest. An alternative embodiment is therefore provided below, in which the penetration region controls the length of an observation period during which an object is classified as a vehicle or as a stationary object, and in which a short observation window and a test are used in which the classification of the Object tends more towards a vehicle if the object first penetrates the side or rear region of the zone of interest.
[0041] [0041]Wenn in der Ausgestaltung von 6 einObjekt in die vordere Region der Zone eindringt (oder wenn es nichtmöglichist, die Eindringungsregion zu ermitteln), wechselt die Entscheidungsbaumstrukturin eine Bewegungsstufe 32. In Schritt 37 wird festgestellt,ob sich das Objekt durch die interessierende Zone hindurch bewegt,als ob es stationärist (oder sich in der zum Wirtsfahrzeug entgegengesetzten Richtungbewegt). Bei Bewegung durch die Zone wird keine Warnung vor demObjekt ausgelöst.Für dieBewegungsstufe 32 nützlicheUnterscheidungskriterien umfassen die Ablaufanalyse der Y-Koordinate, wie z.B. den Trend von Y_max, Y_min,Y_mittl oder X.[0041] If in the configuration of 6 an object penetrates the front region of the zone (or if it is not possible to determine the penetration region), the decision tree structure changes to a movement level 32 , In step 37 it is determined whether the object is moving through the zone of interest as if it were stationary (or moving in the opposite direction to the host vehicle). When moving through the zone, no warning of the object is triggered. For the movement level 32 Useful differentiation criteria include the process analysis of the Y coordinate, e.g. B. the trend of Y _max , Y _min , Y _middle or X.
[0042] Wennsich das Objekt nicht durch die Zone hindurch bewegt (d. h. darinverbleibt), wird in eine Zielklassifikationsstufe 33 gewechselt,bei der in Schritt 38 festgestellt wird, ob das Objektein Fahrzeug ist oder nicht. Wird das Objekt als Fahrzeug klassifiziert,wird eine Warnung ausgelöst,ansonsten erfolgt keine Warnung. Unterscheidungskriterien zum Feststellen,ob die Erfassungspunkte einem Fahrzeug entsprechen, umfassen dieAbstands- und die Winkelvarianz oder deren Trends, die X- und Y-Varianz,die Querbeziehung von X und Y, die X- und Y-Werte über derZeit, Amplitudenmittelwerte der Signalreflexion, Maxima und Minimader Amplitude und die Amplitudenvarianz.If the object does not move through the zone (ie remains in it), it enters a target classification level 33 changed at the step 38 it is determined whether the object is a vehicle or not. If the object is classified as a vehicle, a warning is triggered, otherwise there is no warning. Distinguishing criteria for determining whether the detection points correspond to a vehicle include the distance and the angle variance or their trends, the X and Y variance, the cross-relationship of X and Y, the X and Y values over time, the mean amplitude of the Signal reflection, maxima and minima of the amplitude and the amplitude variance.
[0043] DieErfindung kann in Systemen verwendet werden, in denen verschiedeneAbtasttechniken mit allgemein bekannten Berechnungsverfahren zurErmittlung von Sätzenvon Erfassungspunkten zu bestimmten Abtastzeitpunkten (z. B. alle30 ms) eingesetzt werden. Die Daten könnten zum Beispiel mithilfeallgemein bekannter universeller oder spezieller Mikrosteuerungenverarbeitet werden.The invention can be used in systems in which various scanning techniques with well-known calculation methods for er averaging sets of detection points at certain sampling times (e.g. every 30 ms). For example, the data could be processed using well-known universal or special microcontrollers.
[0044] EinausführlichesVerfahren zur Implementierung in einer mit einem Fernsensormodulverbundenen Steuerung ist in 7 dargestellt.Diese Ausgestaltung verwendet vorzugsweise die zuvor genannte variableBeobachtungsdauer. In Schritt 40 wird ein Satz von Erfassungspunktenzum aktuellen Abtastzeitpunkt vom Fernsensor (z. B. Radar) gewonnen.Da die Sensordaten typischerweise in Form von Abstands- und Azimutdatenerzeugt werden, wird in Schritt 41 zur Vereinfachung dernachfolgenden Verarbeitung der Satz von Erfassungspunkten vorzugsweisein X/Y-Koordinaten umgewandelt. Die Umwandlung in X/Y-Koordinatenist jedoch optional, da jeder Verarbeitungstyp mit Azimut- und Abstands-(d.h. Polar-)Koordinaten äquivalentdurchgeführtwerden kann.A detailed procedure for implementation in a controller connected to a remote sensor module is shown in 7 shown. This embodiment preferably uses the aforementioned variable observation period. In step 40 a set of detection points is obtained from the remote sensor (e.g. radar) at the current sampling time. Since the sensor data is typically generated in the form of distance and azimuth data, in step 41 To simplify the subsequent processing, the set of detection points is preferably converted into X / Y coordinates. Conversion to X / Y coordinates is optional, however, since each type of processing can be performed with azimuth and distance (ie polar) coordinates equivalent.
[0045] InSchritt 42 wird festgestellt, ob beliebige Erfassungspunkteabgetastet worden sind, die sich innerhalb der interessierendenZone befinden. Wenn ja, werden in Schritt 43 der Punktbzw. die Punkte als Treffer verarbeitet; andernfalls werden siein Schritt 44 als Fehltreffer verarbeitet. In Schritt 45 wirdein Eindringungstyp ermittelt. In Schritt 46 wird ein Standorttypzur Unterstützungbei der Ermittlung eines Bewegungstyps in Schritt 47 ermittelt,und in Schritt 48 wird eine Zielklassifikation ermittelt.Auf der Basis der in den Schritten 45 bis 48 durchgeführten Ermittlungenwird in Schritt 49 der Status einer Warnungsanzeige verarbeitet,und anschließenderfolgt ein Rücksprung,um in Schritt 40 den nächstenSatz der Erfassungspunkte zu erhalten.In step 42 it is determined whether any detection points that are located within the zone of interest have been scanned. If so, be in step 43 the point or points are processed as hits; otherwise they will step in 44 processed as a miss. In step 45 an intrusion type is determined. In step 46 becomes a location type to assist in determining a movement type in step 47 determined, and in step 48 a target classification is determined. Based on the in the steps 45 to 48 Investigation is carried out in step 49 the status of a warning indicator is processed, and then it returns to step in 40 to get the next set of detection points.
[0046] DieVerarbeitung einer Abweichung in Schritt 44 ist ausführlicherin 8 dargestellt. Aufgrundder zufälligenSchwankungen der Zielerfassungen zwischen Abtastzeitpunkten sorgtdie Erfindung derart füreine Verarbeitung von Treffern und Fehltreffern, dass Erfassungen über mehrereaufeinander folgende Abtastzeitpunkte optional zusammen betrachtet werdenkönnen.Außerdemwird das Vorhandensein von Zielerfassungen innerhalb des Sensorblickfelds, jedochaußerhalbder gegenwärtiginteressierenden Zone (z. B. weiter als eine Fahrbahnbreite vomWirtsfahrzeug entfernt) überwacht,so dass Informationen überein Objekt, die zuvor bei dessen Eindringen in die interessierendeZone gesammelt wurden, verwendet werden können.Processing a deviation in step 44 is more detailed in 8th shown. Due to the random fluctuations of the target acquisitions between sampling times, the invention ensures that hits and misses are processed in such a way that acquisitions over several successive sampling instants can optionally be viewed together. In addition, the presence of target detections is monitored within the sensor field of view, but outside the currently interesting zone (e.g., more than a lane width away from the host vehicle), so that information about an object that was previously collected when it entered the zone of interest, can be used.
[0047] InSchritt 50 wird festgestellt, ob sich der zum Fernsensornahestliegende Erfassungspunkt (d. h. mit dem kleinsten Abstand)innerhalb eines festgelegten Puffergebiets rund um die interessierende Zonebefindet (da es sich um einen Fehltreffer handelt, kann er nichtinnerhalb der interessierenden Zone liegen). Die Pufferzone wirdzur Verfolgung von Objekten verwendet, die sich knapp außerhalbder interessierenden Zone befinden, so dass die Notwendigkeit einerWarnungsauslösungschneller festgestellt werden kann, sobald das Objekt in die interessierendeZone eindringt. Wenn das Objekt sich in der Pufferzone befindet,wird in Schritt 51 festgestellt, ob ein Zähler Aufeinanderfolg.Treffer kleiner als eine festgelegte Anzahl von erforderlichenTreffern Erford.Treffer minus 1 ist. Wenn ja, wird in Schritt 52 der gegenwärtige Wertvon Aufeinander folg.Treffer um Eins inkrementiert. Andernfallsbleibt der Wert von Aufeinander folg.Treffer unverändert. WennAufeinander folg.Treffer bereits gleich der erforderlichen Anzahlvon Treffern Erford.Treffer ist und ein erfasstes Objekt sich ausder interessierenden Zone hinaus in die Pufferzone bewegt, verbleibtder Wert von Aufeinander folg.Treffer auf dem Niveau von Erford.Treffer.Wenn das Objekt danach wieder in die interessierende Zone eindringt,kann eine Warnung schneller ausgelöst werden.In step 50 it is determined whether the detection point closest to the remote sensor (ie with the smallest distance) is within a defined buffer area around the zone of interest (since it is a miss, it cannot lie within the zone of interest). The buffer zone is used to track objects that are just outside the zone of interest, so that the need to trigger a warning can be identified more quickly once the object enters the zone of interest. If the object is in the buffer zone, go to step 51 Determines whether a consecutive hit counter is less than a specified number of hits required to hit minus 1. If so, step in 52 the current value of consecutive hit increments by one. Otherwise, the value of consecutive hits remains unchanged. If consecutive hits is equal to the required number of hits required and a detected object moves out of the zone of interest into the buffer zone, the value of consecutive hits remains at the level of required hits. If the object then enters the zone of interest again, a warning can be triggered more quickly.
[0048] Wennin Schritt 50 der nahestliegende Erfassungspunkt nichtinnerhalb der Pufferzone gefunden wurde, wird in Schritt 53 derWert von Aufeinander folg.Treffer auf null zurückgesetzt. Nach jeder Aktualisierungvon Aufeinander folg.Treffer in Schritt 52 oder 53 wirdin Schritt 54 festgestellt, ob ein Zähler Aufeinander folg.Fehltrefferkleiner als eine erforderliche Anzahl von Fehltreffern Erford.Fehltrefferist. Wenn nicht, werden in Schritt 55 sämtliche an den Zählern durchgeführten Änderungenin einem Hauptdatensatz gespeichert. Auf einen solchen Hauptdatensatzwird durch jede der Routinen von 7 während ihrerAbarbeitung zugegriffen (d. h., der Hauptdatensatz enthält Erfassungspunktefür eineVielzahl von aufeinander folgenden Sätzen sowie Bewegungstyp- undKlassentypermittlungen fürjeden Satz, so dass diese fürjede ausgewählteBeobachtungsdauer wiedergefunden werden können). Wenn der Wert von Aufeinanderfolg.Fehltreffer kleiner als Erford.Fehltreffer ist, wird Aufeinanderfolg.Fehltreffer in Schritt 56 inkrementiert, bevor inSchritt 55 die Aktualisierung des Datensatzes erfolgt.If in step 50 the closest detection point was not found within the buffer zone, in step 53 the value of consecutive hits is reset to zero. After each update of successive hit in step 52 or 53 will in step 54 Determined if a consecutive miss miss is less than a required number of miss misses required. If not, be in step 55 all changes made to the meters are stored in a main data record. Such a main data set is processed by each of the routines of 7 accessed during processing (ie, the main data set contains detection points for a large number of successive sets, and movement type and class type determinations for each set, so that these can be found again for each selected observation period). If the value of consecutive miss is less than required miss, consecutive miss in step becomes 56 incremented before in step 55 the data record is updated.
[0049] DieVerarbeitung eines Treffers (d. h. eines Satzes von Erfassungspunkten,bei dem mindestens ein Punkt in die interessierende Zone fällt) istin 9 detaillierter dargestellt.Der ZählerAufeinander folg.Fehltreffer wird in Schritt 57 auf Nullzurückgesetzt.In Schritt 58 wird festgestellt, ob Aufeinander folg.Trefferkleiner als Erford.Treffer ist. Wenn ja, wird Aufeinander folg.Trefferin Schritt 59 inkrementiert und in Schritt 60 derDatensatz fürden gegenwärtigenAbtastzeitpunkt aktualisiert. Wenn Aufeinander folg.Treffer bereitsErford.Treffer erreicht hat, wird der Datensatz in Schritt 60 ohneweitere Inkrementierung von Aufeinander folg.Treffer aktualisiert.Der festgelegte Wert von Erford.Treffer wird ausgewählt, umabzusichern, dass tatsächlichein Objekt vorhanden ist und es sich nicht nur um rauschende Sensordaten handelt.Erford.Treffer kann zum Beispiel einen Wert von etwa 4 haben. Derfestgelegte Wert von Erford.Fehltreffer sichert analog ab, dasstatsächlich einObjekt abgewichen ist, und kann zum Beispiel ebenfalls einen Wertvon etwa 4 haben.The processing of a hit (ie a set of detection points with at least one point falling in the zone of interest) is in 9 presented in more detail. The consecutive counter miss is in step 57 reset to zero. In step 58 it is determined whether consecutive hits are smaller than required hits. If so, successive hit in step 59 incremented and in step 60 the record is updated for the current sampling time. If consecutive hits have already reached required hits, the record in step 60 Updated successive hit without further incrementing. The set value of Required Hit is selected to start to ensure that an object actually exists and that it is not just noise-sensitive sensor data. Required hit, for example, can have a value of about 4. The set value of Required.Miss hit analogously ensures that an object has actually deviated and can also have a value of about 4, for example.
[0050] DieErmittlung eines Eindringungstyps ist in 10 dargestellt. In Schritt 61 wirdfestgestellt, ob der Eindringungstyp bereits bekannt ist. Wenn ja, wirdin Schritt 62 der Originaleindringungstyp als weiter zuverwendender Eindringungstyp bestimmt, und in Schritt 63 werdensämtlicheDatensatzaktualisierengen durchgeführt. Mit anderen Worten: Isteinmal ein Eindringungstyp fürein Objekt ermittelt, ändert sichder Eindringungstyp nicht, solange ein Objekt präsent bleibt.The determination of an intrusion type is in 10 shown. In step 61 it is determined whether the intrusion type is already known. If so, step in 62 the original penetration type is determined as the penetration type to be used further, and in step 63 all data record updates are carried out. In other words, once an intrusion type is determined for an object, the intrusion type does not change as long as an object remains present.
[0051] InSchritt 64 wird festgestellt, ob genügend Sätze von Erfassungspunkten zurErmittlung des Eindringungstyps verfügbar sind. Vorzugsweise solltenzwei Abtastwerte verfügbarsein, obwohl sich die Erfindung ebenfalls auf eine Ermittlung mitnur einem Abtastwert bezieht. Sind im Hauptdatensatz nicht genügend Abtastwerteverfügbar,wird der Eindringungstyp auf Unbekannt gesetzt und die Verarbeitungbei Schritt 63 verlassen.In step 64 it is determined whether enough sets of detection points are available to determine the type of intrusion. Preferably two samples should be available, although the invention also relates to a single sample determination. If there are not enough samples in the main data set, the intrusion type is set to Unknown and processing at step 63 leave.
[0052] SindgenügendAbtastwerte vorhanden, wird in Schritt 66 festgestellt,ob sich feststehende Erfassungspunkte in der interessierenden Zonebefinden. Dieser Schritt kann entsprechend dem verwendeten Fernsensortypsnotwendig sein. Mit einem Monopulsradar kann es zum Beispiel möglich sein,Erfassungspunkte mit einem bekannten Abstand, jedoch ohne einenauflösbarenAzimutwinkel erhalten zu haben. Deshalb wird in Schritt 65,wenn die einzig verfügbarenErfassungspunkte nicht in der Zone fixiert werden können, einEindringungstyp als Unbekannt festgelegt. Andernfalls wird in Schritt 67 festgestellt, obsämtlicheY_max-Werte (d. h. jeder jeweilige Y_max-Wert von jedem jeweiligen Abtastsatz)kleiner als ein Hinten/Vorn-(H/V-)Schwellenwert sind. Wenn sichsämtlicheam weitesten vornliegende Erfassungspunkte in jedem betrachtetenAbtastsatz hinter dem H/V-Schwellenwertbefinden, wird in Schritt 68 der Eindringungstyp auf Hintengesetzt.If there are enough samples, in step 66 determined whether there are fixed detection points in the zone of interest. This step may be necessary depending on the type of remote sensor used. With a monopulse radar, for example, it may be possible to have acquired detection points with a known distance, but without a resolvable azimuth angle. Therefore in step 65 If the only available detection points cannot be fixed in the zone, set an intrusion type as Unknown. Otherwise, step in 67 determined whether all Y _max values (ie, each respective Y _max value from each respective sample set) are less than a rear / front (H / V) threshold. If all of the leading detection points in each sample set under consideration are behind the H / V threshold, step 68 the penetration type is set to rear.
[0053] 11 zeigt Zone 12,die eine hintere Region 75, eine vordere Region 76 undeine seitliche Region 77 umfasst, wie sie durch den H/V-Schwellenwert 78 undden Vorn/Seiten-(V/S-)Schwellenwert 79 bestimmt werden.In einer Vorzugsausgestaltung wird mindestens ein H/V-Schwellenwertin Reaktion auf die Geschwindigkeit des Wirtsfahrzeugs eingestellt,da sich der Abstand der vorderen zur hinteren Position, an denenein stationäresObjekt zuerst erfasst werden kann, mit Geschwindigkeitszunahme desFahrzeugs vergrößert. DerY-Wert des H/V-Schwellenwerts kann mit der folgenden Gleichung ermitteltwerden: Schwellenwert = Grenze – (V·0,044704·R·2),wobeiGrenze eine Anfangsposition (vorn) des Schwellenwerts bei geringerGeschwindigkeit, V die Fahrzeuggeschwindigkeit in km/h, 0, 044704der Umrechnungsfaktor von km/h in cm/ms, R die Aktualisierungsgeschwindigkeitdes Sensors in ms sind und 2 die Möglichkeit erklärt, dasssich ein Objekt bei einem vorherigen Abtastimpuls gerade noch außerhalbder Zone befand. Es kann eine niedrigere Grenze bereitgestellt werden,die vom Y-Wert nicht unterschritten werden kann. 11 shows zone 12 that a rear region 75 , a front region 76 and a side region 77 includes how by the H / V threshold 78 and the front / side (V / S) threshold 79 be determined. In a preferred embodiment, at least one H / V threshold is set in response to the speed of the host vehicle, since the distance from the front to the rear position, at which a stationary object can be detected first, increases with the speed of the vehicle. The Y value of the H / V threshold can be determined using the following equation: Threshold = limit - (V0.044704R2), where limit is a starting position (front) of the threshold value at low speed, V the vehicle speed in km / h, 0, 044704 the conversion factor of km / h in cm / ms, R the sensor update speed in ms and 2 explains the possibility that an object was just outside the zone on a previous scan pulse. A lower limit can be provided, which the Y value cannot fall below.
[0054] Zurückkehrendzu 10: Wenn in Schritt 67 einY_max-Wert vor dem H/V-Schwellenwert war, wird in Schritt 70 festgestellt,ob alle Y_min-Werte größer als der H/V-Schwellenwert sind.Wenn nicht, sind die Erfassungspunkte auf beiden Seiten des Schwellenwertszuerst erschienen und der Eindringungstyp wird in Schritt 65 aufUnbekannt gesetzt (oder bleibt auf Unbekannt). Andernfalls mussjetzt bei der Eindringung zwischen einer vorderen und einer seitlichenEindringung unterschieden werden (d. h. von vorn eindringende Objektesollten bereits vom Fahrer gesehen worden sein, seitlich eindringendeObjekte könnenjedoch aus dem toten Winkel des Fahrers kommen). In Schritt 71 wirdfestgestellt, ob sämtliche X_min größer alsder V/S-Schwellenwert sind. Wenn ja, wird der Eindringungstyp inSchritt 72 auf Seite gesetzt, andernfalls in Schritt 73 aufVorn.Returning to 10 : If in step 67 a Y _max value before the H / V threshold is shown in step 70 determined whether all Y _min values are greater than the H / V threshold. If not, the detection points on both sides of the threshold appeared first and the intrusion type is in step 65 set to unknown (or remains unknown). Otherwise, a differentiation must now be made between the front and the side penetration (ie objects penetrating from the front should already have been seen by the driver, but objects penetrating from the side can come from the driver's blind spot). In step 71 it is determined whether all X _{min are} greater than the V / S threshold. If so, the intrusion type in step 72 set aside, otherwise in step 73 on the front.
[0055] Die(in der gleichzeitig anhängigenPatentanmeldung V203-0176 ausführlicherbeschriebene) Berechnung zur Ermittlung eines Objektstandorts istin 12 dargestellt. DerStandorttyp hilft, einen Objektbewegungstyp und/oder einen Objektklassifikationstypzu ermitteln, wie nachfolgend beschrieben wird. In Schritt 80 wirdfestgestellt, ob mindestens ein Erfassungspunkt einen feststehendenStandort innerhalb der Zone besitzt. Wenn nicht, wird in Schritt 81 derStandorttyp auf Unbekannt gesetzt und in Schritt 85 derDatensatz aktualisiert.The calculation (described in more detail in co-pending patent application V203-0176) for determining an object location is in 12 shown. The location type helps determine an object movement type and / or an object classification type, as described below. In step 80 it is determined whether at least one detection point has a fixed location within the zone. If not, go to step 81 the location type is set to unknown and in step 85 the record is updated.
[0056] Solangeein feststehender Erfassungspunkt vorhanden ist, wird in Schritt 82 derY-Koordinatenwert (Y_nah) des im Abstandzum Sensorstandort (bei Y = 0) nahestliegenden Erfassungspunktsgefunden. Objekte haben allgemein ihre größte Annäherung zum Fernsensor, wennsie vom Sensor direkt querab liegen (d. h. eine Linie kreuzen, diesenkrecht zur Fahrtrichtung des Wirtsfahrzeugs liegt und am Sensorbeginnt). Deshalb wird in Schritt 83 festgestellt, ob Y_nah in einem um Y = 0 zentrierten Mittenbereich liegt.Wenn sich Y_nah innerhalb dieses Schwellenbereichsbefindet, wird der Standorttyp in Schritt 84 auf Auf Mittegesetzt und in Schritt 85 der Datensatz aktualisiert.As long as there is a fixed detection point, in step 82 the Y coordinate value (Y _near ) of the detection point closest to the sensor location (at Y = 0) was found. Objects generally have their closest approach to the remote sensor when they are directly across from the sensor (ie cross a line that is perpendicular to the direction of travel of the host vehicle and begins at the sensor). Therefore in step 83 determined whether Y is _close to a center area centered around Y = 0. If Y is _close within this threshold range, the location type in step 84 set to center and in step 85 the record is updated.
[0057] Wennsich Y_nah nicht innerhalb des Schwellenbereichsbefindet, wird in Schritt 86 festgestellt, ob das Produktaus Y_max und Y_min kleinerals Null ist (d. h. beide sind positive oder negative Werte vonY). Wenn das so ist, wird in Schritt 87 der Standorttypauf Übergreifendgesetzt. Wenn nicht auf Übergreifend,vergleicht Schritt 88 einen beliebigen Y-Wert oder einen beliebigenErfassungspunkt (z. B. Y_max) mit Null, um festzustellen,ob der Standorttyp Vorn (Schritt 89) oder Hinten (Schritt 90)ist.If Y is not _close to the threshold range, go to step 86 determined whether the product of Y _max and Y _{min is} less than zero (ie both are positive or negative values of Y). If so, step in 87 the location type is set to general. If not overarching, compare step 88 any Y value or any detection point (e.g. Y _max ) with zero to determine whether the location type Front (step 89 ) or back (step 90 ) is.
[0058] DieBewegungsentscheidungsstufe ist in 13 detaillierterdargestellt. In Schritt 91 wird festgestellt, ob mindestensein Erfassungspunkt einen feststehenden Standort innerhalb der Zonebesitzt. Wenn nicht, wird in Schritt 92 der Bewegungstypauf seinen vorherigen Wert gesetzt und in Schritt 93 der Datensatzaktualisiert. Solange ein feststehender Erfassungspunkt vorhandenist, wird in Schritt 94 festgestellt, ob ein Standorttypbekannt ist. Wenn nicht, bleibt der Bewegungstyp auf seinem vorherigen Wert.The motion decision level is in 13 presented in more detail. In step 91 it is determined whether at least one detection point has a fixed location within the zone. If not, go to step 92 the movement type is set to its previous value and in step 93 the record is updated. As long as there is a fixed detection point, in step 94 determined whether a location type is known. If not, the movement type remains at its previous value.
[0059] Wennder Standorttyp bekannt ist, wird in Schritt 95 ein Überschlagswertder Y-Geschwindigkeit (d. h. relative Geschwindigkeit zum Wirtsfahrzeug)ermittelt. Die Y-Geschwindigkeitkann durch Ermittlung der Steigung eines Y_mittl (oderY_max oder Y_min) über eineVielzahl von Abtastzeitpunkten (d. h. Sätze von Erfassungspunkten)berechnet werden. Mit anderen Worten, es wird ein Mittelwert sämtlicher Y-Wertefür einenSatz von Erfassungspunkten an einem Abtastzeitpunkt ermittelt. Danachwird ein zweiter solcher Mittelwert für einen oder mehrere folgende(oder vorherige) Sätzevon Erfassungspunkten ermittelt. Die durch die Abtastzeit dividierte Änderungin Y ergibt die Y-Geschwindigkeit. Da sich ein stationäres Objektmit derselben Relativgeschwindigkeit, jedoch in eine entgegengesetzteRichtung zur Fahrzeugbewegung bewegt, würde seine Y-Geschwindigkeitnegativ sein. Deshalb wird in Schritt 96 die Y-Geschwindigkeitmit einem Durchgangsschwellenwert Durchg.Schwellenwert verglichenund wenn sie kleiner (d. h. negativer) als der Schwellenwert ist,wird der Bewegungstyp in Schritt 97 auf Durchgang gesetzt.Der Durchgangsschwellenwert kann vorzugsweise mit nachfolgenderGleichung ermittelt werden: Durchg.Schwellenwert= –V·0,028·R·Toleranzfaktor,wobei0, 028 der Umrechnungsfaktor von km/h in cm/ms ist und Toleranzfaktoreine Einstellung zur Steuerung darstellt, wie genau die Geschwindigkeitenanzupassen sind.If the location type is known, go to step 95 a rollover value of the Y speed (ie relative speed to the host vehicle) is determined. The Y speed can be calculated by determining the slope of a Y _mean (or Y _max or Y _min ) over a plurality of sampling times (ie sets of detection points). In other words, an average of all Y values for a set of detection points at a sampling time is determined. A second such average is then determined for one or more subsequent (or previous) sets of detection points. The change in Y divided by the sampling time gives the Y velocity. Since a stationary object is moving at the same relative speed but in an opposite direction to the vehicle movement, its Y speed would be negative. Therefore in step 96 the Y speed is compared to a through threshold through threshold and if it is less (ie more negative) than the threshold, the movement type in step 97 set on passage. The passage threshold value can preferably be determined using the following equation: Average threshold = –V · 0.028 · R · tolerance factor, where 0, 028 is the conversion factor from km / h to cm / ms and tolerance factor represents a setting for controlling how exactly the speeds are to be adjusted.
[0060] Wiein den Schritten 98 bis 102 dargestellt, kann die Erkennung deranderen Bewegungstypen Kriechen Zurück, Kriechen Vorwärts undStagnierend mithilfe anderer Schwellenwerte erwünscht sein.Howshown in steps 98 to 102, the detection of theother types of movement Creep Back, Creep Forward andStagnating using other thresholds may be desirable.
[0061] DieObjektklassifikationsstufe ist in 14 detaillierterdargestellt. Vorrangiges Ziel ist die Erkennung einer in Verbindungmit dem Zielfahrzeug stehenden Fahrzeugbewegung, wobei jedoch auch andereKlassifikationen, wie z. B. eine Barriere (z. B. Leitplanke oderZaun), ein kleines feststehendes Objekt (z. B. Mast) oder eine Objektanhäufung (Straßenbäume, erhöhte Randstreifenoder mehrere kleine Objekte) erkannt werden können.The object classification level is in 14 presented in more detail. The primary goal is the detection of a vehicle movement associated with the target vehicle, but other classifications, such as B. a barrier (e.g. guardrail or fence), a small fixed object (e.g. mast) or an accumulation of objects (street trees, raised verges or several small objects).
[0062] InSchritt 110 wird festgestellt, ob eine ausreichende Trefferzahlzur Ermittlung einer Klassifikation existiert. Wenn nicht, behält der Klassentypin Schritt 111 seinen vorherigen Wert und in Schritt 112 wirdder Datensatz aktualisiert. Sind genügend Treffer erfasst worden,wird der Standorttyp des Objekts geprüft. Deshalb wird in Schritt 113 geprüft, ob der StandorttypAuf Mitte ist. Wenn ja, sollte das Objekt entweder ein Fahrzeugdirekt neben dem Wirtsfahrzeug oder eine lange Struktur, wie z.B. eine Leitplanke, sein, da diese Objekte wahrscheinlich die einzigensind, die eine stark spiegelnde Radarreflexion erzeugen.In step 110 it is determined whether there is a sufficient number of hits to determine a classification. If not, the class type keeps in step 111 its previous value and in step 112 the record is updated. If enough hits have been recorded, the location type of the object is checked. Therefore in step 113 checked whether the location type is on center. If so, the object should either be a vehicle right next to the host vehicle or a long structure, such as B. a guardrail, because these objects are probably the only ones that produce a highly specular radar reflection.
[0063] Istder Standorttyp Auf Mitte, wird in Schritt 114 festgestellt,ob die Objektgröße größer alsein Größenschwellenwertist. Die Größe (d. h.das zweidimensionale Gebiet) des Objekts wird vorzugsweise durchMultiplikation der Ausdehnung (d. h. räumliche Streuung) in Y undder Ausdehnung in X (oder anderen geeigneten orthogonalen Richtungen)ermittelt. Die Größe wirdbeispielsweise mit folgender Gleichung ermittelt: Größe = (Y_max – Y_min)·(X_max – X_min) If the location type is Middle, in step 114 determined whether the object size is greater than a size threshold. The size (ie the two-dimensional area) of the object is preferably determined by multiplying the extent (ie spatial scatter) in Y and the extent in X (or other suitable orthogonal directions). The size is determined using the following equation, for example: Size = (Y _Max - Y _min ) * (X _Max - X _min )
[0064] DieAusdehnungen in X und Y könnenvorzugsweise übermehrere Sätzevon Erfassungspunkten ermittelt werden. Ist die Objektgröße nichtgrößer alsder Größenschwellenwert(d. h. sie ist kleiner), wird die Objektklasse in Schritt 115 aufBarriere gesetzt. Die von einer Barriere, wie z. B. einer Leitplanke,reflektierten Erfassungspunkte übergreifenein kleineres (z. B. schmaleres) Gebiet als die von einem Fahrzeugreflektierten Punkte, da die Reflexionsfläche eines Fahrzeugs unregelmäßiger ist(z. B. Radkästen,Dachreling, Verglasung usw.). Deshalb kennzeichnet eine großflächigereObjektgröße möglicherweiseein Fahrzeug.The extents in X and Y can preferably be determined over several sets of detection points. If the object size is not larger than the size threshold (ie it is smaller), the object class in step 115 placed on barrier. The from a barrier, such as. B. A guardrail, reflected detection points overlap a smaller (e.g. narrower) area than the points reflected by a vehicle because the reflective surface of a vehicle is more irregular (e.g. wheel arches, roof rails, glazing, etc.). Therefore, a larger object size may indicate a vehicle.
[0065] Andernfallswird in Schritt 116 die Stabilität des Größenwerts über der Zeit mit einem Stabilitätsschwellenwertverglichen. Das Maß derStabilität hängt vonder Differenz (Varianz) des Größenwerts vonAbtastzeitpunkt zu Abtastzeitpunkt ab, so dass eine höhere Stabilität eine kleinereZahl bedeutet. Wenn der Stabilitätswert über einemStabilitätsschwellenwertliegt (d. h. die erfasste Größe schwanktstark von Abtastung zu Abtastung), wird die Objektklasse in Schritt 115 aufBarriere gesetzt.Otherwise, step in 116 comparing the stability of the magnitude value over time with a stability threshold. The degree of stability depends on the difference (variance) in the size value from sampling time to sampling time, so that higher stability means a smaller number. If the stability value is above a stability threshold (ie the detected quantity varies greatly from scan to scan), the object class in step 115 placed on barrier.
[0066] Andernfallswird in Schritt 117 festgestellt, ob eine Amplitude derabgetasteten Erfassungspunkte größer alsein Schwellenwert ist. Bei Radarsensoren könnte erwartet werden, dassdas stärksteRückführungssignalvon flachen ebenen und metallischen Oberflächen, wie denen eines Fahrzeugsoder einer Leitplanke, kommt. In Schritt 114 sollten Leitplanken bereitsausgeschlossen worden sein, so dass Schritt 117 ein guterIndikator fürein Fahrzeug ist, wenn starke Amplitudenreflexionen vorhanden sind.Wenn die Amplitude oder der Amplitudenmittelwert unter einem Amplitudenschwellenwertliegt, wird der Klassentyp in Schritt 115 auf Barrieregesetzt. In einer weiteren Ausgestaltung kann bei der Ermittlungder Amplitude vorzugsweise jeder Amplitudenbeitrag vom Erfassungspunktmit dem stärkstenRückführungssignalausgeschlossen werden. Die Unterscheidungswirkung verstärkt sich,wenn starke Spiegelungssignale vermieden werden.Otherwise, step in 117 determined whether an amplitude of the sampled detection points is greater than a threshold. With radar sensors, the strongest feedback signal could be expected to come from flat, flat and metallic surfaces, such as those of a vehicle or guardrail. In step 114 guard rails should have already been excluded, so step 117 a good indicator of a vehicle is when there are strong amplitude reflections. If the amplitude or the mean amplitude is below an amplitude threshold, the class type in step 115 placed on barrier. In a further embodiment, when determining the amplitude, preferably any amplitude contribution from the detection point with the strongest feedback signal can be excluded. The distinctive effect increases when strong mirror signals are avoided.
[0067] Wennin Schritt 117 eine starke Amplitude gefunden wird, können inSchritt 118 weitere Unterscheidungstests durchgeführt werden.Deshalb wird eine Änderung ΔNah im Abstanddes nahestliegenden Erfassungspunkts mit einem jeweiligen Schwellenwertverglichen und wenn sie größer alsder Schwellenwert ist, wird der Klassentyp in Schritt 115 aufBarriere gesetzt. Eine StabilitätY_{st ab} eines bestimmtenY-Werts (z. B. Y_max oder Y_min)zwischen den Abtastzeitpunkten wird mit einem Stabilitätsschwellenwertverglichen und wenn sie größer alsder Schwellenwert ist, wird der Klassentyp in Schritt 115 aufBarriere gesetzt. Wenn ΔNahund Y_{st ab} unterihrem jeweiligen Schwellenwert liegen, wird der Klassentyp in Schritt 120 aufFahrzeug gesetzt.If in step 117 A strong amplitude can be found in step 118 further distinctive tests are carried out. Therefore, a change ΔNah in the distance of the closest detection point is compared with a respective threshold, and if it is larger than the threshold, the class type becomes step 115 placed on barrier. A stability Y _{st from} a certain Y value (e.g. Y _max or Y _min ) between the sampling times is compared with a stability threshold and if it is greater than the threshold, the class type in step 115 placed on barrier. If ΔNah and Y _{st ab are} below their respective threshold value, the class type in step 120 put on vehicle.
[0068] Wennder Standorttyp in Schritt 113 nicht Auf Mitte ist, wirdin Schritt 121 festgestellt, ob der im Datensatz gespeicherteStandorttyp Hinten oder Vorn ist. Wenn ja, wird in Schritt 122 festgestellt,ob der Bewegungstyp Unbekannt ist. Wenn Unbekannt, behält der Klassentypin Schritt 111 seinen vorherigen Wert (d. h. wenn der Bewegungstypfür dasObjekt zum gegenwärtigenAbtastzeitpunkt nicht bekannt ist, kann ein stationäres Objektnicht erkannt werden). Wenn der Bewegungstyp bekannt ist, wird in Schritt 123 geprüft, ob derBewegungstyp Durchgang ist. Wenn ja, wird der Klassentyp in Schritt 124 auf Mastgesetzt. Wenn der Bewegungstyp nicht Durchgang ist, können inSchritt 125 weitere Unterscheidungstests durchgeführt werden.Deshalb wird die Größenstabilität Größenstab.mit einem jeweiligen Größenstabilitätsschwellenwertverglichen und wenn sie größer alsder Schwellenwert ist, wird der Klassentyp in Schritt 126 aufObjektanhäufunggesetzt. Die StabilitätY_{st ab} eines bestimmtenY-Werts (z. B. Y_max oder Y_min)zwischen den Abtastzeitpunkten wird mit einem Y-Stabilitätsschwellenwertverglichen und wenn sie größer alsder Schwellenwert ist, wird der Klassentyp in Schritt 126 aufObjektanhäufunggesetzt. Wenn Größenstab.und Y_{st ab} unterihrem jeweiligen Schwellenwert liegen, wird der Klassentyp in Schritt 120 aufFahrzeug gesetzt.If the location type in step 113 is not on center, is in step 121 determined whether the location type stored in the data record is Rear or Front. If so, step in 122 determined whether the movement type is unknown. If unknown, the class type keeps in step 111 its previous value (ie if the type of movement for the object is not known at the current sampling time, a stationary object cannot be recognized). If the movement type is known, go to step 123 checked whether the movement type is continuity. If so, the class type is in step 124 put on mast. If the movement type is not continuity, in step 125 further distinctive tests are carried out. Therefore, the size stability becomes the standard. compared to a respective size stability threshold and if it is greater than the threshold, the class type in step 126 set on object accumulation. The stability Y _{st from} a certain Y value (e.g. Y _max or Y _min ) between the sampling times is compared with a Y stability threshold and if it is greater than the threshold, the class type in step 126 set on object accumulation. If size bar. and Y _{st from} below its respective threshold value, the class type in step 120 put on vehicle.
[0069] Wennder Standorttyp in Schritt 121 nicht Vorn oder Hinten ist,wird in Schritt 127 festgestellt, ob der Standorttyp Übergreifendist. Wenn nicht, wird in Schritt 111 der Klassentyp aufseinen vorherigen Wert gesetzt. Andernfalls wird in Schritt 128 dieGrößenstabilität Größenstab.mit dem jeweiligen Schwellenwert verglichen. Wenn sie kleiner alsder Schwellenwert ist, wird der Klassentyp in Schritt 120 auf Fahrzeuggesetzt. Andernfalls wird der Klassentyp in Schritt 126 aufObjektanhäufunggesetzt.If the location type in step 121 is not in front or back is in crotch 127 determined whether the location type is general. If not, go to step 111 the class type is set to its previous value. Otherwise, step in 128 the size stability size bar. compared to the respective threshold. If it is less than the threshold, the class type in step 120 put on vehicle. Otherwise the class type in step 126 set on object accumulation.
[0070] DieWarnungsverarbeitungsroutine zum Feststellen, ob auf der Basis desBewegungstyps und/oder des Klassentyps eine Warnung an den Fahrerauszulösenist oder nicht, ist in den 15a und 15b dargestellt. Eine in 15 verwendete Warnung genannteLogikvariable hat den Wert Freigegeben, wenn sich ein Objekt inder interessierenden Zone befindet und eine Warnung möglicherweiseausgelöstwerden sollte, und andernfalls den Wert Gesperrt. Eine als GefilterteWarnung bezeichnete Logikvariable filtert Fälle aus, bei denen ein stationäres Objekterfasst wird, und hat deshalb nur den Wert Freigegeben, wenn daserfasste Objekt als Fahrzeug ermittelt worden ist (z. B. in Reaktionauf den Eindringungstyp und/oder den Klassentyp). Außerdem stellendie 15a und 15b ein bewegliches Fensterder Klassentypen innerhalb einer jeweiligen Beobachtungsdauer bereit,so dass die Entscheidung, ob ein Objekt als Fahrzeug bewertet wird,von einem Anteil an den Gesamtklassifikationen abhängt, indem innerhalb einer Beobachtungsdauer ein Fahrzeug erkannt wordenist.The warning processing routine for determining whether or not to trigger a warning to the driver based on the movement type and / or the class type is shown in FIGS 15a and 15b shown. One in 15 Logic variable used warning has the value Released if an object is in the zone of interest and a warning should possibly be triggered, and otherwise the value Locked. A logic variable called a filtered warning filters out cases in which a stationary object is detected and therefore only has the value Released if the detected object has been determined as a vehicle (e.g. in response to the type of intrusion and / or the class type ). In addition, the 15a and 15b a movable window of the class types is available within a respective observation period, so that the decision as to whether an object is rated as a vehicle depends on a portion of the overall classifications in which a vehicle has been recognized within an observation period.
[0071] InSchritt 130 wird die Anzahl der aufeinander folgenden Treffermit der Anzahl der erforderlichen Treffer verglichen. Wenn Aufeinanderfolg.Treffer nicht größer odergleich Erford.Treffer ist, werden in Schritt 131 die aufeinanderfolgenden Fehltreffer mit den erforderlichen Fehltreffern verglichen.Wenn Aufeinander folg.Fehltreffer größer oder gleich Erford.Fehltrefferist (was bedeutet, dass jedes Objekt, das in der Vergangenheit vorhandenwar, verschwunden ist), werden in Schritt 132 Warnung aufGesperrt gesetzt und sämtlicheTypwerte gelöscht.In Schritt 133 wird eine Logikvariable Speicherklasse aufUnbekannt gesetzt und in Schritt 134 wird Gefilterte Warnungauf Gesperrt gesetzt. Speicherklasse wird im Vorzugsverfahren zurDarstellung einer Entscheidung verwendet, bei der ein Objekt eigentlichein Fahrzeug ist, d. h. entsprechend der gegenwärtigen Beobachtungsdauer, dieeine ausgewählteVielzahl von Abtastzeitpunkten und die entsprechenden einzelnenKlassentypen umfasst.In step 130 the number of successive hits is compared with the number of hits required. If consecutive hits are not greater than or equal to Required hits, in step 131 the consecutive misses are compared to the required misses. If consecutive misses are greater than or equal to Required Misses (meaning that any object that has existed in the past has disappeared), step into 132 Warning set to blocked and all type values deleted. In step 133 a logic variable storage class is set to unknown and in step 134 Filtered warning is set to blocked. The storage class is used in the preferred method to represent a decision in which an object is actually a vehicle, ie in accordance with the current observation period, which comprises a selected plurality of sampling times and the corresponding individual class types.
[0072] Wennin Schritt 131 Aufeinander folg.Fehltreffer nicht größer odergleich Erford.Fehltreffer ist, wird Warnung in Schritt 136 aufseinen vorherigen Wert gesetzt. In Schritt 137 wird festgestellt,ob die vorherige Gefilterte Warnung als Freigegeben gesetzt ist.Wenn nicht, wird die Speicherklasse in Schritt 133 aufUnbekannt gesetzt. Andernfalls wird in Schritt 140 dieFahrzeuggeschwindigkeit mit einem Geschwindigkeitsschwellenwertverglichen.If in step 131 Successive failure If hit is not greater than or equal to Erford 136 set to its previous value. In step 137 it is determined whether the previous filtered warning is set as released. If not, the storage class will step 133 set to unknown. Otherwise, step in 140 the vehicle speed is compared to a speed threshold.
[0073] Zurückkehrendzu Schritt 130: Wenn Aufeinander folg.Treffer größer odergleich Erford.Fehltreffer ist, ist ein Objekt vorhanden und derWert von Warnung wird in Schritt 138 auf Freigegeben gesetzt. Danachwird in Schritt 140 die Fahrzeuggeschwindigkeit mit einemGeschwindigkeitsschwellenwert verglichen.Returning to step 130 : If consecutive hits are greater than or equal to required miss, there is an object and the value of the warning is increased in step 138 set to Released. Then in step 140 the vehicle speed is compared to a speed threshold.
[0074] Inder in 15 gezeigtenAusgestaltung wird eine Fahrerwarnung nicht immer ausgelöst, wennein Objekt in der interessierenden Zone erfasst wird und sich dasWirtsfahrzeug nicht in Bewegung befindet (im Gegensatz zur Wirtsfahrzeugstatusstufe in 6), obwohl 15 zwecks Einbeziehung dieser Funktioneinfach modifiziert werden kann. Stattdessen wird in der bildlichdargestellten Ausgestaltung die Fahrzeuggeschwindigkeit verwendet,um die währenddes Fahrzeughalts getroffene Entscheidung auszusetzen. Wenn dieFahrzeuggeschwindigkeit nicht größer odergleich einem Geschwindigkeitsschwellenwert ist, wird festgestellt,ob der vorherige Wert von Gefilterte Warnung als Freigegeben gesetzt ist,und die Warnungsroutine wird so verlassen, ohne dass Änderungenan den Logikvariablen ausgeführt werden.Wenn Gefilterte Warnung zuvor Gesperrt war, wird die Routine über dieSchritte 133 und 134 verlassen; andernfalls wirdsie überdie Schritte 148 und 149 verlassen.In the in 15 A driver warning is not always triggered when an object is detected in the zone of interest and the host vehicle is not in motion (in contrast to the host vehicle status level in FIG 6 ), even though 15 can be easily modified to include this function. Instead, the vehicle speed is used in the illustrated embodiment to suspend the decision made while the vehicle is stopped. If the vehicle speed is not greater than or equal to a speed threshold, a determination is made as to whether the previous value of Filtered Warning is set as Released and the warning routine is exited without making any changes to the logic variables. If Filtered Warning was previously locked, the routine goes through the steps 133 and 134 leave; otherwise she will go over the steps 148 and 149 leave.
[0075] Wennin Schritt 140 die Fahrzeuggeschwindigkeit größer odergleich einem Geschwindigkeitsschwellenwert ist, wird in Schritt 142 dervorherige Wert von Gefilterte Warnung ermittelt. Wenn er Gesperrtwar (d. h. es wurde noch keine Entscheidung getroffen, ob ein Objektals Fahrzeug zu speichern ist), wird in Schritt 143 einprozentualer Fahrzeuganteil (Fahrzeug) berechnet. Das hier verwendeteFahrzeuges bedeutet den prozentualen Anteil der Erfassungen alsKlassentyp Fahrzeug innerhalb einer ausgewählten Anzahl von Abtastzeitpunkten.Je höher Fahrzeugesist, desto höherist die Sicherheit, dass ein Objekt in der Zone tatsächlich einFahrzeug ist. Die Entscheidung, die Objektklasse als ein Fahrzeug einzuschließen, wirddurch Vergleich von Fahrzeuges mit einem Schwellenwert getroffen.In Abhängigkeitder ausgewähltenLänge derBeobachtungsdauer oder des gegenwärtigen Werts der Speicherklasse wirdein unterschiedlicher Schwellenwert verwendet.If in step 140 the vehicle speed is greater than or equal to a speed threshold, in step 142 the previous value of Filtered Warning is determined. If it was locked (ie no decision has yet been made as to whether an object should be saved as a vehicle), the step 143 a percentage vehicle (vehicle) is calculated. The vehicle used here means the percentage of the acquisitions as a class type vehicle within a selected number of sampling times. The higher the vehicle, the higher the certainty that an object in the zone is actually a vehicle. The decision to include the object class as a vehicle is made by comparing the vehicle with a threshold. A different threshold is used depending on the selected length of the observation period or the current value of the storage class.
[0076] ZumBeispiel sollte eine Entscheidung darüber, ob eine Warnung an denFahrer auszulösenist, schnell getroffen werden, wenn ein Fahrzeug seitlich oder vonhinten in die Zone eindringt, währendmehr Zeit fürdie Entscheidung aufgewendet werden kann, wenn das Objekt von vorneindringt. Deshalb wird in Schritt 144 festgestellt, obder Eindringungstyp für dasObjekt Seite oder Hinten ist. Wenn ja (was bedeutet, dass eine schnelleErkennung des Vorhandenseins eines Fahrzeugs erforderlich ist undeine höhereAnzahl falscher Diagnosen toleriert werden kann), wird eine Länge (z.B. die Anzahl der in der Beobachtungsdauer und in der Fahrzeug-Berechnung enthaltenenAbtastzeitpunkte) mit einem festgelegten, als KurzverzögerungAbtastungenbezeichneten Schwellenwert (z. B. etwa 5 Abtastdauern) verglichen.Wenn Längekleiner als oder gleich KurzverzögerungAbtastungenist, wird in Schritt 146 ein Faktor auf einen KurzverzögerungFaktorgesetzt. KurzverzögerungFaktorkann einen Wert annehmen, durch den eine großzügige Entscheidung darüber getroffen wird,ob ein Objekt ein Fahrzeug ist (z. B. im Bereich von etwa 40 % bisetwa 60 %). Fahrzeuges wird in Schritt 147 mit dem Faktorverglichen.For example, a decision as to whether to alert the driver should be made quickly when a vehicle enters the zone from the side or from behind, while more time can be spent on the decision if the object enters from the front. Therefore in step 144 determined whether the intrusion type for the object is side or rear. If yes (which means that a rapid detection of the presence of a vehicle is required and a higher number of incorrect diagnoses can be tolerated), a length (e.g. the number of sampling times contained in the observation duration and in the vehicle calculation) compared to a fixed threshold (e.g., about 5 samples) called a short delay sample. If length is less than or equal to short delay samples, in step 146 a factor set on a short delay factor. Short Delay Factor can take a value that makes a generous decision as to whether an object is a vehicle (e.g., in the range of about 40% to about 60%). Vehicle is in step 147 compared to the factor.
[0077] Wennin Schritt 147 Fahrzeuges kleiner als Faktor ist, wirdSpeicherklasse in Schritt 133 auf Unbekannt gesetzt undGefilterte Warnung in Schritt 134 auf Gesperrt. Wenn inSchritt 147 Fahrzeuges größer als oder gleich Faktorist, wird Speicherklasse in Schritt 148 auf Fahrzeug gesetztund Gefilterte Warnung in Schritt 149 auf Freigegeben.If in step 147 Vehicle is less than factor, storage class in step 133 set to unknown and filtered warning in step 134 on locked. If in step 147 Vehicle is greater than or equal to the factor, the storage class in step 148 put on vehicle and filtered warning in step 149 on Released.
[0078] Wennin Schritt 144 der Eindringungstyp nicht Seite oder Hintenist (d. h. das Objekt dringt in die vordere Region ein und es istmehr Zeit zum Treffen einer Entscheidung), wird in Schritt 150 festgestellt,ob Längeeine festgelegte Anzahl von Abtastungen LangverzögerungAbtastungen (z. B. etwa30 Abtastungen) erreicht hat. Wenn ja, wird in Schritt 151 geprüft, dassLänge nichteine besonders große AbtastanzahlGrenzanzahlAbtastungen überschreitet.Wenn sie nicht überschrittenist, wird Faktor in Schritt 152 auf einen LangverzögerungFaktorgesetzt und in Schritt 147 wird Fahrzeuges mit LangverzögerungFaktorverglichen. LangverzögerungFaktorkann einen vorsichtigeren Wert (z. B. im Bereich von etwa 60 % bisetwa 80 %) annehmen.If in step 144 the penetration type is not side or back (ie the object penetrates the front region and there is more time to make a decision) becomes step 150 determined whether length has reached a specified number of samples long delay samples (e.g., about 30 samples). If so, step in 151 checked that length does not exceed a particularly large number of scans limit number of scans. If it is not exceeded, factor in step 152 set to a long delay factor and in step 147 the vehicle is compared with the long deceleration factor. Long delay factor may take a more careful value (e.g., in the range of about 60% to about 80%).
[0079] WennLänge inSchritt 150 kleiner als LangverzögerungAbtastungen oder in Schritt 151 größer alsGrenzanzahlAbtastungen ist, erfolgt über Punkt B ein Rücksprungzu den Schritten 133 und 134, so dass die LogikvariablenSpeicherklasse oder Gefilterte Warnung nicht geändert werden.If length in step 150 less than long delay samples or in step 151 is greater than the limit number of scans, point B returns to the steps 133 and 134 , so that the logic variables storage class or filtered warning are not changed.
[0080] Wennin Schritt 142 festgestellt wird, dass der vorherige Wertvon Gefilterte Warnung auf Freigegeben gesetzt ist, wird in Schritt 153 Fahrzeuges berechnet.In diesem Fall ist die Entscheidung bereits getroffen worden, dassdas Objekt ein Fahrzeug ist. Diese Entscheidung kann ständig überprüft werden, solltejedoch nicht rückgängig gemachtwerden, sofern nicht eine wesentliche Anzahl von Einzelabtastungenbei der Klassifizierung des Objekts als Fahrzeug versagen. In Schritt 154 wirdfestgestellt, ob Längegrößer alsoder gleich einer festgelegten Abtastanzahl ResetAbtastungen ist.Stehen genügend Abtastungenzur Verfügung,wird in Schritt 155 Faktor auf einen ResetFaktor gesetzt.ResetFaktor kann zum Beispiel auf 33 % gesetzt werden, so dass über zweiDrittel der Klassentypen anders als Fahrzeug sein müssten, bevoreine zum Fahrzeug gleiche Speicherklasse auf Unbekannt geändert werdenwürde.If in step 142 It is determined in step that the previous value of Filtered Warning is set to Released 153 Vehicle calculated. In this case, the decision has already been made that the object is a vehicle. This decision can be constantly checked however, should not be undone unless a substantial number of individual scans fail to classify the object as a vehicle. In step 154 a determination is made as to whether length is greater than or equal to a specified number of scans of reset scans. If there are enough scans available, in step 155 Factor set to a reset factor. ResetFactor can be set to 33%, for example, so that over two thirds of the class types would have to be different from a vehicle before a storage class that was the same as the vehicle would be changed to Unknown.
[0081] WeitereAusgestaltungen der Erfindung könntenInputs von einem Lenkradsensor verwenden, um Fälle zu erkennen, bei denenein stationäres Objektan einer anderen als der vorderen Region in die Erfassungszone eindringenkönnte,weil eine enge Kurve befahren wird.FurtherEmbodiments of the invention couldUse inputs from a steering wheel sensor to identify cases wherea stationary objectpenetrate the detection zone at a region other than the frontcould,because a tight curve is negotiated.
[0082] 16 zeigt ein Blockschaubild,das einen an einen Sensordatenprozessor 161 gekoppelten Sensor 160,wie z. B. einen Radarfernsensor, umfasst, der eine Linse, eine Antenneund einen Sendeempfängerenthält.Die unbehandelten Daten vom Sensor 160 werden durch denProzessor 161 verarbeitet, um sämtliche Streuungen innerhalbdes Sensorblickfelds zu ermitteln und vorzugsweise einen Satz vonErfassungspunkten zu erzeugen, der für jeden Erfassungspunkt einenAbstand, eine Geschwindigkeit, eine Strahlposition, eine Rückführungssignalstärke undeine Zeitmarkeninformation enthält.Diese Informationen werden einem Zielverfolgungsprozessor 162 und/odereinem Bewertungsprozessor 163 bereitgestellt, die mindestenseinen Standorttyp für jedenSatz von Erfassungspunkten festlegen und den Standorttyp mit anderenInformationen (wie z. B. Zielverfolgungstyp und Klassentyp) verwenden,um einzuschätzen,ob ein Warnmechanismus 164, der visuelle oder auditiveMelder einer Warnung (z. B. ein Warnlicht auf einer Instrumententafeloder ein Warnsummer) enthalten kann, auszulösen ist. Beurteilungsinformationenkönnenaußerdeman ein Rückhaltesystem 165 zwecksErleichterung von Pre-Crash-Maßnahmen,wie z. B. Sitzgurtvorspannung oder Airbageinsatz, geliefert werden. 16 shows a block diagram that one to a sensor data processor 161 coupled sensor 160 , such as B. includes a radar television sensor that includes a lens, an antenna, and a transceiver. The untreated data from the sensor 160 are made by the processor 161 processed to determine all scatter within the sensor field of view, and preferably to generate a set of detection points that includes a distance, velocity, beam position, feedback signal strength, and time stamp information for each detection point. This information is sent to a tracking processor 162 and / or an evaluation processor 163 provided that set at least one location type for each set of detection points and use the location type with other information (such as tracking type and class type) to assess whether a warning mechanism 164 that may contain visual or auditory detectors of a warning (e.g. a warning light on an instrument panel or a warning buzzer). Assessment information can also be sent to a restraint system 165 to facilitate pre-crash measures, such as B. seat belt pretension or airbag insert.

权利要求:
Claims (19)
[1]
Verfahren zur Klassifizierung eines Objekttyps einesvon einem Fernsensor abgetasteten 3D-Objekts an einer Seite einesTransportfahrzeugs, wobei sich das Transportfahrzeug entlang einervon vorn nach hinten verlaufenden Richtungsachse bewegt und miteinem an einen festgelegten Bezugspunkt montierten Fernsensor ausgestattetist, die Schritte umfassend: – Erkennen eines größtenteilsan der Seite des Transportfahrzeugs befindlichen Satzes von Erfassungspunktenmithilfe des Fernsensors; – Erkenneneines dem Fernsensor nahestliegenden der Erfassungspunkte; – wenn sichder nahestliegende der Erfassungspunkte in einer größtenteilssenkrechten Richtung vom Fernsensor befindet, dann: – Ermittlungeiner Größe des Objektsin Reaktion auf ein durch Standorte des Satzes der Erfassungspunktedefiniertes Gebiet; – Vergleichender Größe des Objektsmit einem Größenschwellenwert; – wenn dieGröße kleinerals der Größenschwellenwertist, Klassifizieren des Objekts als ein stationäres Objekt.Method for classifying an object type3D object scanned by a remote sensor on one side of aTransport vehicle, wherein the transport vehicle along amoving from the front to the back direction axis and witha remote sensor mounted at a fixed reference pointis comprehensive, the steps include:- Recognize a large partset of detection points located on the side of the transport vehicleusing the remote sensor;- Detectone of the detection points closest to the remote sensor;- Ifthe closest of the detection points for the most partvertical direction from the remote sensor, then:- Detectiona size of the objectin response to one through locations of the set of detection pointsdefined area;- To comparethe size of the objectwith a size threshold;- if theSize smallerthan the size thresholdis classifying the object as a stationary object.
[2]
Verfahren nach Anspruch 1, außerdem umfassend den Schrittder Klassifizierung des Objekts als ein sich bewegendes Fahrzeug,wenn die Größe größer alsder Größenschwellenwertist.The method of claim 1, further comprising the stepthe classification of the object as a moving vehicle,if the size is larger thanthe size thresholdis.
[3]
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Gebietin Reaktion auf eine räumlicheStreuung der Erfassungspunkte in zwei orthogonalen Richtungen ermitteltwird.The method of claim 1 or 2, wherein the areain response to a spatialScattering of the detection points in two orthogonal directions was determinedbecomes.
[4]
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei der Klassifizierungsschrittaußerdemumfasst: – Vergleicheneiner Stabilitätder Größe über eine Vielzahlvon Abtastzeitpunkten mit einem Stabilitätsschwellenwert und, wenn dieStabilitäteine Instabilität über demStabilitätsschwellenwertaufweist, Klassifizieren des Objekts als ein stationäres Objekt.Method according to one of claims 1 to 3, wherein the classification stepMoreoverincludes:- To compareof stabilitythe size over a varietyof sampling times with a stability threshold and if thestabilityan instability over thatStability thresholdclassifying the object as a stationary object.
[5]
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, außerdem umfassendden Schritt der Klassifizierung des Objekts als ein sich bewegendesFahrzeug, wenn die Stabilitäteine Instabilitätkleiner als den Stabilitätsschwellenwertanzeigt.The method of any one of claims 1 to 4, further comprisingthe step of classifying the object as a moving oneVehicle when stabilityan instabilityless than the stability thresholddisplays.
[6]
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei der Klassifizierungsschrittaußerdemumfasst: – Vergleicheneiner Amplitude der Sensordaten mit einem Amplitudenschwellenwertund, wenn die Amplitude kleiner als der Amplitudenschwellenwertist, Klassifizieren des Objekts als ein stationäres Objekt.Method according to one of claims 1 to 5, wherein the classification stepMoreoverincludes:- To comparean amplitude of the sensor data with an amplitude thresholdand if the amplitude is less than the amplitude thresholdis classifying the object as a stationary object.
[7]
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, außerdem umfassendden Schritt der Klassifizierung des Objekts als ein sich bewegendesFahrzeug, wenn die Amplitude größer alsder Amplitudenschwellenwert ist.The method of any one of claims 1 to 6, further comprisingthe step of classifying the object as a moving oneVehicle if the amplitude is greater thanis the amplitude threshold.
[8]
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei die Amplitudeden nahestliegenden der Erfassungspunkte ausschließt, wenner sich in einer größtenteilssenkrechten Richtung zum Fernsensor befindet.Method according to one of claims 1 to 7, wherein the amplitudeexcludes the closest of the detection points ifhe is in a mostlyperpendicular direction to the remote sensor.
[9]
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei der Klassifizierungsschrittaußerdemumfasst: – Vergleicheneiner Nahestliegender-Punkt-Abstandsstabilität mit einem Nähestabilitätsschwellenwertund, wenn die Nahestliegender-Punkt-Abstandsstabilität eine Instabilität über demNähestabilitätsschwellenwertaufweist, Klassifizieren des Objekts als ein stationäres Objekt.The method of any one of claims 1 to 8, wherein the classifying step further comprises: Comparing a closest point distance stability to a proximity stability threshold and, if the closest point distance stability has an instability above the proximity stability threshold, classifying the object as a stationary object.
[10]
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, außerdem umfassendden Schritt der Klassifizierung des Objekts als ein sich bewegendesFahrzeug, wenn die Nahestliegender-Punkt-Abstandsstabilität eine Instabilität kleinerals der Nähestabilitätsschwellenwertaufweist.The method of any one of claims 1 to 9, further comprisingthe step of classifying the object as a moving oneVehicle when the closest point distance stability is an instability lessthan the proximity stability thresholdhaving.
[11]
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, wobei der Klassifizierungsschrittaußerdemumfasst: – Vergleicheneiner Kantenstabilitätmit einem Kantenstabilitätsschwellenwertund, wenn die Kantenstabilitäteine Instabilität über demKantenstabilitätsschwellenwertaufweist, Klassifizieren des Objekts als ein stationäres Objekt.Method according to one of claims 1 to 10, wherein the classification stepMoreoverincludes:- To comparean edge stabilitywith an edge stability thresholdand if the edge stabilityan instability over thatEdge stability thresholdclassifying the object as a stationary object.
[12]
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11, außerdem umfassendden Schritt der Klassifizierung des Objekts als ein sich bewegendesFahrzeug, wenn die Kantenstabilität eine Instabilität kleinerals der Kantenstabilitätsschwellenwertaufweist.The method of any one of claims 1 to 11, further comprisingthe step of classifying the object as a moving oneVehicle when the edge stability is an instability smallerthan the edge stability thresholdhaving.
[13]
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12, wobei die Kantenstabilität in Reaktionauf eine Änderungin einem Vorn-bis-Hinten-Standort eines Extremitätenerfassungspunkts über einerVielzahl von Abtastzeitpunkten ermittelt wird.A method according to any one of claims 1 to 12, wherein the edge stability is in responsefor a changein a front-to-back location of an extremity detection point above oneA large number of sampling times is determined.
[14]
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 13, wobei der Extremitätenerfassungspunktaus der einen maximal vorderen Punkt, einen maximal hinteren Punktund einen dem Fernsensor nahestliegenden Punkt umfassenden Gruppeausgewähltwird.Method according to one of claims 1 to 13, wherein the extremity detection pointfrom a maximum front point, a maximum rear pointand a group comprising the point closest to the remote sensorselectedbecomes.
[15]
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14, wobei der Klassifizierungsschrittaußerdemumfasst: – wennsich der nahestliegende der Erfassungspunkte nicht in einer größtenteilssenkrechten Richtung vom Fernsensor befindet, dann Vergleichen einer Stabilität der Größe über eineVielzahl von Abtastzeitpunkten mit einem Größenstabilitätsschwellenwert und, wenn dieGrößenstabilität eine Instabilität über demGrößenstabilitätsschwellenwertaufweist, Klassifizieren des Objekts als ein stationäres Objekt.A method according to any one of claims 1 to 14, wherein the classifying stepMoreoverincludes:- ifthe closest of the detection points is not in a large partperpendicular direction from the remote sensor, then comparing a stability of size over oneA plurality of sampling times with a size stability threshold and if theSize stability an instability above thatSize stability thresholdclassifying the object as a stationary object.
[16]
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 15, außerdem umfassendden Schritt der Klassifizierung des Objekts als ein sich bewegendesFahrzeug, wenn die Größenstabilität eine Instabilität kleinerals der Größenstabilitätsschwellenwertanzeigt.The method of any one of claims 1 to 15, further comprisingthe step of classifying the object as a moving oneVehicle when the size stability is an instability smallerthan the size stability thresholddisplays.
[17]
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 16, wobei der Klassifizierungsschrittaußerdemumfasst: – wennsich der Nahestliegende der Erfassungspunkte nicht in einer größtenteilssenkrechten Richtung zum Fernsensor befindet, dann: – Ermittlungeiner Bewegungsgeschwindigkeit eines ausgewählten Objektpunkts zwischenseparaten Sätzender Erfassungspunkte; – Vergleichender Bewegungsgeschwindigkeit mit einem in Reaktion auf eine Geschwindigkeitdes Fahrzeugs ermittelten Bewegungsschwellenwert; – wenn derVergleich zeigt, dass sich das Objekt mit einer gleichen oder größeren Relativgeschwindigkeit alsdie Geschwindigkeit des Fahrzeugs, jedoch in entgegengesetzte Richtungbewegt, Klassifizieren des Objekts als ein stationäres Objekt.A method according to any one of claims 1 to 16, wherein the classifying stepMoreoverincludes:- ifthe closest of the detection points is not in a large partperpendicular to the remote sensor, then:- Detectiona moving speed of a selected object point betweenseparate sentencesthe detection points;- To comparethe speed of movement with one in response to a speedthe movement threshold value determined by the vehicle;- if theComparison shows that the object is at the same or greater relative speed thanthe speed of the vehicle, but in the opposite directionmoved, classifying the object as a stationary object.
[18]
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 17, wobei, wenn derVergleich anzeigt, dass sich das Objekt nicht mit einer gleichenoder größeren Relativgeschwindigkeitals die Geschwindigkeit des Fahrzeugs, jedoch in entgegengesetzteRichtung bewegt, ein Vergleichen einer Kantenstabilität mit einemKantenstabilitätsschwellenwerterfolgt und, wenn die Kantenstabilität eine Instabilität über demKantenstabilitätsschwellenwertaufweist, Klassifizieren des Objekts als ein stationäres Objekt.Method according to one of claims 1 to 17, wherein when theComparison indicates that the object is not the sameor greater relative speedthan the speed of the vehicle, however, in oppositeDirection moves, comparing edge stability with oneEdge stability thresholdtakes place and if the edge stability is an instability above thatEdge stability thresholdclassifying the object as a stationary object.
[19]
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 18, außerdem umfassendden Schritt der Klassifizierung des Objekts als ein sich bewegendesFahrzeug, wenn die Kantenstabilität eine Instabilität kleinerals der Kantenstabilitätsschwellenwertist.The method of any one of claims 1 to 18, further comprisingthe step of classifying the object as a moving oneVehicle when the edge stability is an instability smallerthan the edge stability thresholdis.

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同族专利:

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公开号 | 公开日

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GB2399970B|2005-02-23|

引用文献:

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公开号 | 申请日 | 公开日 | 申请人 | 专利标题

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法律状态:
2004-10-28| OP8| Request for examination as to paragraph 44 patent law|

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2010-12-16| 8364| No opposition during term of opposition|

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2019-02-06| R082| Change of representative|

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2021-10-01| R119| Application deemed withdrawn, or ip right lapsed, due to non-payment of renewal fee|

优先权:

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申请号 | 申请日 | 专利标题

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