CN113302108A - 用于运行车辆的方法、装置、计算机程序和计算机程序产品 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于运行车辆的方法，其中，提供传感器数据，其包括车辆传感器的对象检测，所述对象检测代表被识别对象。此外，提供置信模型，该置信模型设计用于对对象检测的置信度进行建模。根据传感器数据和置信模型确定被识别对象的置信值，被识别对象的置信值代表对被识别对象的置信度有多高。根据被识别对象的置信值运行车辆。

Description

用于运行车辆的方法、装置、计算机程序和计算机程序产品
技术领域
本发明涉及一种用于运行车辆的方法。本发明还涉及一种用于运行车辆的装置。本发明还涉及一种用于运行车辆的计算机程序和计算机程序产品。
背景技术
车辆中的传感器可以为车辆提供可供车辆功能使用的关于对象检测的数据。
发明内容
本发明所基于的任务是为车辆的高安全性作出贡献。
所述任务通过独立专利权利要求的特征解决。有利的实施方式在从属权利要求中表明。
根据第一方面，本发明的特征在于一种用于运行车辆的方法。
在根据第一方面的方法中，提供包括车辆的传感器的对象检测的传感器数据，所述对象检测代表被识别对象。此外，提供置信模型，该置信模型设计用于对对象检测的置信度进行建模。根据传感器数据和置信模型确定被识别对象的置信值，被识别对象的置信值代表对被识别对象的置信度有多高。根据被识别对象的置信值运行车辆。
由此，可借助置信模型和被识别对象的置信值检查传感器数据，并验证和/或校验所述传感器数据。由此，可为对象检测分配一种质量标记，以增加或减少其可靠性。此外，如果所述传感器数据被车辆的一种车辆功能使用，则由此例如可提高车辆的安全性。例如所述传感器数据也可被车辆的多种车辆功能使用。
传感器数据包括例如一个或多个数据记录，所述数据记录包括车辆传感器的对象检测。传感器数据例如也可包括传感器的多个对象检测，所述多个对象检测分别代表一个相应的被识别对象。例如传感器数据也可包括车辆不同传感器的一个或多个对象检测，例如对于相应的对象检测执行该方法。例如可借助置信模型和置信值例如在传感器融合***中融合车辆不同传感器的多个对象检测。传感器融合***例如设计用于融合车辆的第一传感器的第一对象检测与车辆的第二传感器的第二对象检测，如果第一和第二对象检测代表所述被识别对象。
例如分别对于一个数据处理周期提供传感器数据。数据处理周期例如取决于传感器的采样频率和/或传感器的处理时间。例如车辆的传感器和/或不同的传感器是异类传感器。车辆的传感器和/或不同的传感器例如包括摄像机传感器和/或雷达传感器和/或用于导航的传感器、如GPS接收器、和/或激光传感器、如Lidar传感器和/或Ladar传感器、和/或超声波传感器和/或红外传感器等。
车辆例如具有车辆的传感器和/或车辆的不同传感器。例如车辆也可具有相同类型的多个传感器。
被识别对象例如代表运动的对象。此外，被识别对象例如也可代表静止的对象。被识别对象例如可代表道路交通中的对象、如动物、障碍物、道路边界、汽车、路人、墙壁等。
置信模型例如可包括一个或多个置信子模型。所述一个或多个置信子模型设计用于对对象检测的置信度进行建模或对对象检测的置信度的至少一个相应部分方面进行建模。例如根据传感器的类型和/或对象检测的状态和/或车辆的状态等对对象检测的置信度进行建模。
例如根据置信模型和/或置信子模型确定被识别对象的置信值。被识别对象的置信值例如可包括连续刻度上的一个值。此外，被识别对象的置信值也可具有多个值，它们例如分别代表置信子模型之一。
例如运行车辆包括执行车辆的车辆功能，该车辆功能根据被识别对象的置信值使用传感器数据。例如车辆功能为此使用跟踪对象检测和/或对象跟踪和/或跟踪管理方法，如在“Y.Bar-Shalom，X.R.Li，1995，多目标-多传感器跟踪：原理和技术，ISBN-13：978-0964831209”中所描述的。
例如根据传感器数据和/或置信模型和/或被识别对象的置信值确定提供给车辆的车辆功能的对象列表。对象列表例如包括被识别对象的信息和状态。
例如根据与对象跟踪和/或跟踪管理方法相关联地使用的标准化参数确定被识别对象的初始置信值。被识别对象的初始置信值代表例如在第一次识别被识别对象时对被识别对象的初始置信度有多高。例如附加地根据被识别对象的第一次识别的传感器数据确定被识别对象的初始置信值。此外，例如可根据被识别对象的置信值和被识别对象的初始置信值确定被识别对象的扩展置信值。例如在确定被识别对象的扩展置信值时，在传感器融合***中将被识别对象的初始置信值与被识别对象的置信值进行融合。例如可根据被识别对象的置信值和/或被识别对象的扩展置信值在传感器融合***中融合包括不同传感器的多个对象检测的传感器数据记录。
根据一种可选实施方式，提供关于传感器类型的信息。此外，置信模型包括传感器置信模型，该传感器置信模型设计用于根据相应传感器的类型对对象检测的置信度进行建模。根据传感器数据、关于传感器类型的信息和置信模型确定被识别对象的置信值。
由此，可借助被识别对象的置信值根据传感器置信模型与传感器类型相关地考虑传感器的对象检测。因此，例如在传感器融合中不同的传感器可具有不同的权重。
例如根据相应的传感器类型和传感器置信模型在确定被识别对象的置信值时不同程度地考虑对象检测。
例如传感器置信模型包括相应传感器的仿真模型和/或数学模型和/或特征数据或类似数据。
根据另一种可选实施方式，提供对象状态信息，所述对象状态信息包括关于在对象检测期间被识别对象的状态的信息。此外，置信模型包括状态置信模型，该状态置信模型设计用于根据在对象检测期间被识别对象的相应状态对对象检测的置信度进行建模。根据传感器数据、对象状态信息和置信模型确定被识别对象的置信值。
由此，可借助被识别对象的置信值根据状态置信模型，根据被识别对象的状态与被识别对象和/或其它对象的不同状态相关地不同程度地考虑传感器的对象检测。
例如根据被识别对象的相应状态和状态置信模型在确定被识别对象的置信值时不同程度地考虑对象检测。
例如对象状态信息包括被识别对象的位置和/或被识别对象的定向和/或被识别对象的速度等。例如对象状态信息附加地包括关于车辆环境中的预定区域的信息。车辆环境中的预定区域例如取决于传感器的检测范围和/或代表错警报的统计积累。
根据另一种可选实施方式，提供车辆状态信息，所述车辆状态信息包括关于在对象检测期间车辆状态的信息。此外，置信模型包括环境置信模型，该环境置信模型设计用于根据在对象检测期间车辆的相应状态对对象检测的置信度进行建模。根据传感器数据、车辆状态信息和置信模型确定被识别对象的置信值。
由此，可借助被识别对象的置信值根据环境置信模型，根据车辆的状态与车辆的不同状态相关地不同程度地考虑传感器的对象检测。
例如根据车辆的相应状态和环境置信模型在确定被识别对象的置信值时不同程度地考虑对象检测。
例如车辆状态信息包括关于当前行驶的道路类型和/或当前能见度条件和/或车辆速度等的信息。
根据另一种可选实施方式，提供传感器范围信息，所述传感器范围信息包括传感器的范围相关信息。此外，提供被识别对象的初始位置，被识别对象的初始位置代表被识别对象第一次被识别时的位置。此外，置信模型包括初始置信模型，该初始置信模型设计用于根据被识别对象的相应初始位置和传感器的相应范围相关信息对对象检测的置信度进行建模。根据传感器数据、传感器范围信息、被识别对象的初始位置和置信模型确定被识别对象的置信值。
由此，可通过被识别对象的置信值根据初始置信模型，根据传感器的范围相关信息和被识别对象的初始位置与被识别对象的不同初始位置相关地不同程度地考虑传感器的对象检测。
例如根据被识别对象的相应初始位置和传感器的相应范围相关信息和初始置信模型在确定被识别对象的置信值时不同程度地考虑对象检测。
例如初始置信模型包括关于传感器的检测范围和/或传感器的范围相关的统计错检测概率的信息。此外，初始置信模型还可包括一个或多个关于车辆环境的假设。例如关于车辆环境的假设包括至少两个被识别对象不能完全或部分地彼此重叠。
根据另一种可选实施方式，根据传感器数据和/或被识别对象的置信值确定对象检测的一个属性。该对象检测的属性代表对象检测的质量和/或可信度(Konfidenz)。根据对象检测的属性运行车辆。
例如对象检测属性相应于与对象跟踪和/或跟踪管理方法相关联地使用的标准化参数之一。此外，例如也可确定对象检测的多个属性。
由此，可根据传感器数据和/或被识别对象的置信值确定与对象跟踪和/或跟踪管理方法相关联地使用的标准化参数。
与对象跟踪和/或跟踪管理方法相关联地使用的标准化参数例如不是根据统一数据库确定的和/或在很大程度上取决于传感器制造商的算法。这例如在传感器融合***中具有不利影响。通过根据被识别对象的置信值确定对象检测属性可改善传感器融合***并有助于提高车辆的安全性。
例如附加地根据对象检测的属性确定对象列表并将对象列表提供给车辆的车辆功能。对象列表例如附加地包括对象检测的属性。例如对象检测的属性也可包括多个属性。
根据另一种可选实施方式，对象检测的属性包括存在概率，所述存在概率代表被识别对象存在的统计概率有多高，和/或传感器的质量级别或质量标准，和/或在对象检测期间与被识别对象的相应状态的一个或多个标准偏差。
由此，可与对象跟踪和/或跟踪管理方法相关联地使用根据传感器数据和/或被识别对象的置信值确定的对象检测属性。
例如车辆的包括对象跟踪和/或跟踪管理方法的车辆功能可根据传感器数据和/或被识别对象的置信值来运行车辆。
根据另一种可选实施方式，在第一次识别被识别对象时，创建被识别对象的第一对象数据记录。第一对象数据记录包括第一对象置信值和代表被识别对象的唯一第一对象识别号。此外，根据被识别对象的置信值确定第一对象置信值。根据第一对象数据记录运行车辆。
由此，可在运行车辆时在第一次识别时考虑被识别对象。
例如在确定之后附加地存储第一对象数据记录。例如根据被识别对象的置信值这样确定第一对象置信值，使得第一对象置信值相应于被识别对象的置信值。例如在另一对象检测中在确定置信值时附加地考虑存储的第一对象数据记录，所述另一对象检测在时间上在对象检测之后被提供。例如在所述另一对象检测中调整存储的第一对象数据记录。例如在所述另一对象检测中删除存储的第一对象数据记录。例如附加地根据对象检测的属性确定第一对象数据记录。
例如附加地根据第一对象数据记录确定对象列表并将对象列表提供给车辆的车辆功能。
根据另一种可选实施方式，提供第二对象的第二对象数据记录。第二对象数据记录包括第二对象置信值和代表第二对象的唯一第二对象识别号。此外，确定被识别对象是否可分配给第二对象。如果被识别对象可分配给第二对象，则根据被识别对象的置信值调整第二对象置信值。例如如果被识别对象可分配给第二对象，则附加地根据对象检测的属性调整第二对象置信值。如果被识别对象不能分配给第二对象，则调整第二对象置信值。根据第二对象数据记录运行车辆。
由此，可在运行车辆时考虑提供的第二对象数据记录。
例如在调整之后附加地存储第二对象数据记录。例如第二对象数据记录附加地包括其它信息、如被识别对象的观察时间。观察时间代表从第一次识别被识别对象到对象检测的持续时间。例如如果被识别对象可分配给第二对象，则这样调整第二对象置信值，使得根据被识别对象的置信值和被识别对象的观察时间确定第二对象置信值。例如如果被识别对象不能分配给第二对象，则这样调整第二对象置信值，使得第二对象置信值例如在数值上减小。例如如果被识别对象不能分配给第二对象，则删除第二对象数据记录。例如根据第二对象置信值与阈值的比较删除第二对象数据记录。
例如第二对象数据记录也可包括多个代表不同第二对象的第二对象数据记录。
例如附加地根据第二对象数据记录确定对象列表并将对象列表提供给车辆的车辆功能。
根据第二方面，本发明的特征在于一种用于运行车辆的装置。所述装置构造用于实施根据第一方面的用于运行车辆的方法。
根据另一方面，本发明的特征在于一种计算机程序，该计算机程序包括指令，当该程序由计算机执行时，所述指令在其于数据处理装置上执行时使该计算机执行用于运行车辆的方法。根据另一方面，本发明的特征在于一种包括可执行程序代码的计算机程序产品，该程序代码在由数据处理装置执行时执行用于运行车辆的方法。
计算机程序产品尤其是包括可由数据处理装置读取的介质，在其上存储有程序代码。
附图说明
下面参照示意图详细阐述本发明的实施例。附图如下：
图1示出用于运行车辆的流程图。
具体实施方式
图1示出用于运行车辆的程序的流程图。
该程序在步骤S1中开始，在步骤中必要时对变量进行初始化。
该程序在步骤S3中继续。在步骤S3中，确定车辆传感器的对象检测，对象检测代表被识别对象。
该程序在步骤S5中继续。在步骤S5中，提供包括车辆传感器的对象检测的传感器数据。
该程序在步骤S7中继续。在步骤S7中，提供置信模型，该置信模型设计用于对对象检测的置信度进行建模。
可选地，在步骤S7中提供关于传感器类型的信息。此外，置信模型包括传感器置信模型，该传感器置信模型设计用于根据相应传感器的类型对对象检测的置信度进行建模。
可选地，在步骤S7中，提供对象状态信息，所述对象状态信息包括关于在对象检测期间被识别对象的状态的信息。此外，置信模型包括状态置信模型，该状态置信模型设计用于根据在对象检测期间被识别对象的相应状态对对象检测的置信度进行建模。
可选地，在步骤S7中提供车辆状态信息，所述车辆状态信息包括关于在对象检测期间车辆状态的信息。此外，置信模型包括环境置信模型，该环境置信模型设计用于根据在对象检测期间车辆的相应状态对对象检测的置信度进行建模。
可选地，在步骤S7中提供传感器范围信息，所述传感器范围信息包括传感器的范围相关信息。此外，提供被识别对象的初始位置，被识别对象的初始位置代表被识别对象第一次被识别时的位置。此外，置信模型包括初始置信模型，该初始置信模型设计用于根据被识别对象的相应初始位置和传感器的相应范围相关信息对对象检测的置信度进行建模。
程序在步骤S9中继续。在步骤S9中，根据传感器数据和置信模型确定被识别对象的置信值，被识别对象的置信值代表被识别对象的置信度有多高。
可选地，在步骤S9中，附加地根据关于传感器类型的信息确定被识别对象的置信值。
例如借助传感器置信模型确定传感器的错检测率。例如存在第一类型的第一传感器，对其确定了非常高的第一错检测率。对于第一传感器的被识别对象的对象检测确定被识别对象的第一置信值。例如存在第二类型的第二传感器，对其确定了较低的第二错检测率。对于第二传感器的被识别对象的对象检测确定被识别对象的第二置信值。在此情况下，被识别对象的第一置信值在数值上低于被识别对象的第二置信值。
可选地，在步骤S9中，附加地根据对象状态信息确定被识别对象的置信值。
例如借助状态置信模型根据被识别对象的位置是否位于车辆环境中的预定区域内而确定被识别对象的置信值。如果被识别对象的位置位于车辆环境中的预定区域内，则被识别对象的置信值例如在数值上比非这种情况时更大。例如传感器特定地针对传感器的相应类型而预定所述预定区域。例如在确定被识别对象的置信值时，近场传感器在近距离的对象检测中的权重相应地比在远距离的对象检测中更大。
可选地，在步骤S9中，附加地根据车辆状态信息确定被识别对象的置信值。
例如车辆状态信息附加地包括关于当前天气状况的信息，关于当前天气状况的信息例如代表大雨。例如借助环境置信模型根据当前的天气状况在大雨时对于摄像机传感器确定的被识别对象的置信值在数值上比对于雷达传感器确定的更小。
可选地，在步骤S9中，附加地根据传感器范围信息和被识别对象的初始位置确定被识别对象的置信值。
例如可借助置信模型和置信值推导是否存在错检测。错检测例如代表传感器识别到对象，而被识别对象实际上并未位于车辆的环境中。此外，例如也可推导是否存在漏检测。漏检测例如代表传感器没有识别另一对象，尽管所述另一对象实际上位于车辆环境中。
可选地，程序在步骤S11中继续。在可选步骤S11中，根据传感器数据和/或被识别对象的置信值确定对象检测的属性。对象检测的属性代表对象检测的质量和/或可信度。
对象检测的属性包括代表被识别对象存在的统计概率有多高的存在概率，和/或传感器的质量级别或质量标准和/或在对象检测期间与被识别对象的相应状态的一个或多个标准偏差。
例如对象检测属性相应于与对象跟踪和/或跟踪管理方法相关联地使用的标准化参数之一。
可选地，程序在步骤S13中继续。在可选的步骤S13中，提供第二对象的第二对象数据记录。第二对象数据记录包括第二对象置信值和代表第二对象的唯一第二对象识别号。
例如第二对象数据记录代表与对象跟踪和/或跟踪管理方法相关联地使用的第二轨迹(Track)。第二轨迹代表实际位于车辆环境中的被识别对象的映射或者图像(Abbildung)并且包括关于被识别对象的信息。
例如第二对象数据记录相应于先前存储的第一对象数据记录。
可选地，程序在步骤S15中继续。在可选步骤S15中，确定被识别对象是否可分配给第二对象。如果是这种情况，则在步骤S17中继续处理，否则在步骤S19中继续。
在步骤S17中，根据被识别对象的置信值调整第二对象置信值。在步骤S17之后，程序在步骤S23中继续。
可选地，在调整之后附加地存储第二对象数据记录。
在步骤S19中，在第一次识别被识别对象时创建被识别对象的第一对象数据记录。第一对象数据记录包括第一对象置信值和代表被识别对象的唯一第一对象识别号。此外，根据被识别对象的置信值确定第一对象置信值。
例如第一对象数据记录代表与对象跟踪和/或跟踪管理方法相关联地使用的第一轨迹。第一轨迹代表实际位于车辆环境中的被识别对象的映射或者说图像并且包括关于被识别对象的信息。
步骤S19例如也可在时间上在步骤S21之后进行。
在步骤S21中，调整第二对象置信值。可选地，在调整之后附加地存储第二对象数据记录。在步骤S19之后，程序在步骤S21中继续。在步骤S21之后，程序在步骤S23中继续。
在步骤S23中，根据被识别对象的置信值运行车辆。
可选地，在步骤S23中，附加地根据对象检测的属性运行车辆。
可选地，在步骤S23中，附加地根据第一对象数据记录运行车辆。
可选地，在步骤S23中，附加地根据第二对象数据记录运行车辆。
例如运行车辆包括执行车辆的车辆功能，该车辆功能根据被识别对象的置信值使用传感器数据。
例如车辆的车辆功能是车辆的纵向控制车辆功能，如自适应速度控制、路口辅助、距离保持功能等。替代或附加地，车辆的车辆功能例如是车辆的横向控制车辆功能，如侧面碰撞辅助、转向引导辅助、车道引导辅助等。车辆的纵向控制车辆功能设计用于主要影响沿车辆延伸平面的运动。车辆的横向控制车辆功能设计用于主要影响横向于车辆延伸平面的运动。车辆的纵向控制车辆功能和/或车辆的横向控制车辆功能例如包括包含相应错检测率和/或相应漏检测率等的要求。包含相应错检测率的要求例如代表在相应预定时间间隔内和/或在相应预定路线上不应超过的相应预定错检测数量。包含相应漏检测率的要求例如代表在相应预定时间间隔内和/或在相应预定路线上不应超过的相应预定漏检测数量。例如可根据被识别对象的置信值和/或传感器数据来检查包含相应错检测率和/或相应漏检测率的要求。所述检查例如决定车辆的纵向控制车辆功能和/或车辆的横向控制车辆功能是否可使用传感器数据例如来确保和/或提高车辆的安全性。该检查例如决定是否可相继使用(Serieneinsatz)车辆的纵向控制车辆功能和/或车辆的横向控制车辆功能。
然后，程序在步骤S3中再次开始。

Claims (12)

1.用于运行车辆的方法，其中，
-提供传感器数据，所述传感器数据包括车辆的传感器的对象检测，所述对象检测代表被识别对象，
-提供置信模型，该置信模型设计用于对对象检测的置信度进行建模，
-根据传感器数据和置信模型确定被识别对象的置信值，其中，被识别对象的置信值代表对被识别对象的置信度有多高，并且
-根据被识别对象的置信值运行车辆。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，
-提供关于传感器类型的信息，
-置信模型包括传感器置信模型，该传感器置信模型设计用于根据相应传感器的类型对对象检测的置信度进行建模，以及
-根据传感器数据、关于传感器类型的信息和置信模型确定被识别对象的置信值。
3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，
-提供对象状态信息，所述对象状态信息包括关于在对象检测期间被识别对象的状态的信息，
-置信模型包括状态置信模型，该状态置信模型设计用于根据在对象检测期间被识别对象的相应状态对对象检测的置信度进行建模，并且
-根据传感器数据、对象状态信息和置信模型确定被识别对象的置信值。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，
-提供车辆状态信息，所述车辆状态信息包括关于在对象检测期间车辆状态的信息，
-置信模型包括环境置信模型，该环境置信模型设计用于根据在对象检测期间车辆的相应状态对对象检测的置信度进行建模，并且
-根据传感器数据、车辆状态信息和置信模型确定被识别对象的置信值。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，
-提供传感器范围信息，所述传感器范围信息包括传感器的范围相关信息，
-提供被识别对象的初始位置，被识别对象的初始位置代表被识别对象第一次被识别时的位置，
-置信模型包括初始置信模型，该初始置信模型设计用于根据被识别对象的相应初始位置和传感器的相应范围相关信息对对象检测的置信度进行建模，并且
-根据传感器数据、传感器范围信息、被识别对象的初始位置和置信模型确定被识别对象的置信值。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，
-根据传感器数据和/或被识别对象的置信值确定对象检测的属性，该对象检测的属性代表对象检测的质量和/或可信度，并且
-根据对象检测的属性运行车辆。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，对象检测的属性包括
-存在概率，所述存在概率代表被识别对象存在的统计概率有多高，和/或
-传感器的质量级别，和/或
-在对象检测期间与被识别对象的相应状态的一个或多个标准偏差。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在第一次识别被识别对象时
-创建被识别对象的第一对象数据记录，所述第一对象数据记录包括第一对象置信值和代表被识别对象的唯一第一对象识别号，
-根据被识别对象的置信值确定第一对象置信值，并且
-根据第一对象数据记录运行车辆。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，
-提供第二对象的第二对象数据记录，所述第二对象数据记录包括第二对象置信值和代表第二对象的唯一第二对象识别号，
-确定被识别对象是否可分配给第二对象，
-如果被识别对象可分配给第二对象，则根据被识别对象的置信值调整第二对象置信值，
-如果被识别对象不能分配给第二对象，则调整第二对象置信值，并且
-根据第二对象数据记录运行车辆。
10.用于运行车辆的装置，所述装置构造用于实施根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
11.计算机程序，该计算机程序包括指令，当该程序由计算机执行时，所述指令在其于数据处理装置上执行时使该计算机执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
12.包括可执行程序代码的计算机程序产品，该程序代码在由数据处理装置执行时执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
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