CN117157555A - 操作驾驶员辅助***的方法、计算机程序产品、驾驶员辅助***和车辆 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于操作驾驶员辅助***(110)的方法。该方法包括以下步骤：a)在多个不同的时间点(t0–t5)接收(S1)指示车辆(100)的驾驶状态的驾驶状态传感器信号(SIG0(t))，b)在多个不同的时间点(t0–t5)接收(S2)指示车辆(100)的环境(200)的多个传感器信号(SIG1(t))；c)基于在第一时间点所接收到的第一多个传感器信号(SIG1(t))，检测(S3)车辆(100)的环境(200)中的多个对象(210、211)；d)基于第一多个传感器信号(SIG1(t))和在第一时间点之后的第二时间点接收到的第二多个传感器信号(SIG1(t))，使用多个不同的确定方法(V1、V2)确定(S4)检测对象(210、211)的位置(POS)和运动矢量(VEC)，其中多个不同的确定方法(V1、V2)具有不同程度的计算复杂度；以及e)如果基于在指定时间点接收的驾驶状态传感器信号(SIG0(t))以及针对检测对象(210，211)确定的位置(POS)和运动矢量(VEC)，确定到车辆(100)与检测对象(210，211)的潜在碰撞，则输出(S5)警告信号。

Description

操作驾驶员辅助***的方法、计算机程序产品、驾驶员辅助系 统和车辆
技术领域
本发明涉及一种用于操作驾驶员辅助***的方法、计算机程序产品、驾驶员辅助***和具有所述类型的驾驶员辅助***的车辆。
背景技术
已知车辆具有许多例如超声波传感器的传感器单元，使它们能够检测其环境。这在操纵和/或停放车辆时特别有用，特别是在其为大型车辆和/或能见度差的情况下。根据传感器数据，可以向驾驶员输出声音、触觉和/或视觉信号，以警告他们发生碰撞。一个困难涉及检测运动(动态)对象并确定是否可能与它们发生碰撞。特别是，动态对象是另一个道路使用者，例如行人或骑自行车的人。
DE102006045418A1公开了一种机动车辆，其具有驾驶员辅助***和用于测量到障碍物的距离的传感器。其提出检测运动对象的运动方向，以提高道路交通安全。
用于确定动态对象的已知方法是计算密集型的并很复杂，这意味着更频繁地检测出错和/或从接收传感器信号到结果的时间周期相当长。这减少了在即将发生碰撞的情况下留给反应的时间。此外，已知***需要昂贵的传感器技术，如雷达、激光雷达或相机。
发明内容
在此背景下，本发明的目的是改进驾驶员辅助***的操作。
根据第一方面，提出了一种用于操作车辆的驾驶员辅助***的方法。该方法包括：
a)在多个不同的时间点接收指示车辆的驾驶状态的驾驶状态传感器信号，
b)在多个不同的时间点接收指示车辆的环境的多个传感器信号，
c)基于在第一时间点所接收到的第一多个传感器信号，检测车辆的环境中的多个对象，
d)基于第一多个传感器信号和在第一时间点之后的第二时间点接收到的第二多个传感器信号，使用多个不同的确定方法确定检测对象的位置和运动矢量，其中多个不同的确定方法具有不同程度的计算复杂度，以及
e)如果基于在指定时间点接收的驾驶状态传感器信号以及针对检测对象识别的位置和运动矢量，识别到车辆与检测对象的潜在碰撞，则输出警告信号。
该方法的优点是通过不同的确定方法确定检测对象的运动。特别是，不太复杂和非常快速的确定方法以及更复杂和有些慢的确定方法都可以使用。例如，不同的确定方法相对于其各自的结果具有不同的准确性和/或可靠性。特别是，不太复杂的确定方法可能不太可靠，但它可以节省时间，特别是在危急情况下。
驾驶状态传感器信号包括例如车辆的里程数据，诸如当前速度、当前车轮旋转速度、当前车轮角度和/或当前转向角度。特别地，可以基于驾驶状态传感器信号来确定车辆的方向，例如，未来轨迹或驾驶轨迹(driving tube)。
特别地，在本情况中，在多个不同时间点接收驾驶状态传感器信号的事实应被理解为意味着在任何给定时间点接收该特定时间点的当前驾驶状态传感器信号。当前驾驶状态传感器信号特别指示当前时间的当前驾驶状态。例如，以规则的间隔接收驾驶状态传感器信号，特别是周期性地、例如以大于1Hz、优选至少10Hz、优选高达100Hz的频率接收驾驶状态传感器信号。例如，可以基于至少连续的驾驶状态传感器信号确定驾驶状态的变化。
指示车辆的环境的传感器信号特别包括超声波传感器信号。接收到多个传感器信号的事实应被理解为在该情况下特别意味着，例如，从多个不同传感器接收传感器信号，其中不同传感器一方面包括相同类型但布置和/或取向不同的传感器，另一方面还包括不同类型的传感器，例如超声波传感器和相机。所涉及的数字是大于或等于1的数量。传感器信号也可以由虚拟传感器接收。替代地，可以说传感器信号被检索。例如，传感器提供可由外部部件(例如驾驶员辅助***)相应地检索的输出信号。
在多个不同的时间点接收多个传感器信号的事实在本情况下应被理解为特别意味着，在任何给定时间点接收到该特定时间点的当前传感器信号。优选地，在一个时间点接收多个传感器信号的所有，例如作为包括多个传感器信号中的所有的数据包。
应该注意的是，多个不同的传感器信号，例如来自两个不同超声波传感器的传感器信号，可以具有不同的检测时间点，即使在一个时间点接收多个传感器信号也是如此。
也可能是特定传感器的两个传感器信号之间的间隔不同于另一个传感器的两个传感器信号之间的间隔的情况。优选地，每个传感器以规则的间隔提供其传感器信号，特别是周期性地，例如以大于1Hz、优选至少10Hz、优选高达100Hz的频率提供其传感器信号，其中在任何给定时间点始终提供当前传感器信号。
接收多个传感器信号的时间点可能与接收驾驶状态传感器信号的时间不同。
特别地，基于在第一时间点接收的第一多个传感器信号来检测车辆附近的多个对象的事实在本情况下被理解为意味着，处理和/或分析所接收的第一多个传感器信号，并且作为处理和/或分析的结果，检测到多个对象。处理和/或分析包括例如单独传感器信号的信号分析和/或多个相关传感器信号的信号分析。
对象的数量大于或等于1。
对于检测到的对象中的至少一个识别位置和运动矢量。在一个时间点的单个传感器信号可能足以确定位置。为了确定运动矢量，需要在不同时间接收到的至少两个传感器信号。为了确定运动矢量，优选地使用在不同时间接收的特定传感器的两个传感器信号，但是也可以使用在不同时间接收的不同传感器的传感器信号。针对给定对象使用的传感器信号越多，就可以越准确地识别位置和运动矢量。此外，保持两个传感器信号之间的时间间隔尽可能短以改善准确性和有效性是有利的，因为运动矢量可以随时改变，例如，如果行人突然停止或突然开始运动。
对象的位置特别指车辆坐标系中的位置，并且具有至少两个坐标。对象的位置可以指对象的单个点。
运动矢量特别包括二维矢量。例如，运动矢量的幅度对应于对象的速度。
多种不同的确定方法包括至少两种确定方法，其具有不同程度的计算复杂性。例如，在第一确定方法中，基于原始传感器数据直接进行位置确定和运动矢量确定，在第二确定方法中，基于原始数据生成处理后的数据，基于处理后的数据进行位置确定和运动矢量确定。原始传感器数据特别是特定传感器的未处理输出信号。通过消除预处理阶段，这种确定过程可以特别快。另一方面，信号噪声等可能对确定结果产生不利影响。
确定过程具有的处理步骤越少，其复杂性越低，执行速度越快。因此，有利地，多种不同的确定方法包括具有多个不同处理步骤的至少两种确定方法。处理步骤包括，例如，对相应的传感器信号执行特定的数学运算，例如形成运动平均值以屏蔽传感器信号中的异常值，或应用噪声滤波器、傅里叶变换等。例如，如果确定了相关性和/或检查了传感器信号的相互合理性，则处理步骤也可以包括多个传感器信号。
可以基于不同的确定方法来确定对象的不同位置和/或运动矢量。优选地，在任何给定时间点始终使用最新的位置和运动矢量作为确定可能碰撞的基础。如果基于相同的当前传感器信号通过两种不同的确定方法确定了对象的位置和运动矢量，则特别是相应的准确度和/或可靠性更高的位置和运动矢量被用作确定可能的碰撞的基础。准确性和/或可靠性可以以例如确定误差的形式确定，其一方面可能由测量误差引起，另一方面可能由确定方法本身引起。
优选地，确定多个检测对象中的一个以上的位置和运动矢量，优选地，确定多个检测对象中的每个的位置和运动矢量。
特别是，位置和运动矢量不断更新。例如，每当接收到当前传感器信号或多个当前传感器信号时，都会执行新的确定。因此，在下文中，也可以参考当前位置和当前运动矢量。
基于在特定时间点接收的驾驶状态传感器信号以及为检测对象识别的位置和运动矢量，可以根据对象的运动矢量运动确定车辆与该对象在未来是否可能发生碰撞。特别地，可以基于相应的当前驾驶状态传感器信号来推测车辆和对象的位置，并且可以基于对象的当前位置和当前运动矢量来推测对象的位置。
例如，如果推测位置在给定的时间点变得过于接近，则可能发生碰撞。
如果可能发生碰撞，则会发出警告信号。警告信号可以直接输出给车辆的用户，例如作为声音、触觉和/或视觉信号。警告信号还可以向车辆外部输出，例如特别是作为声音警告信号输出到对象。当发出警告信号时，还可以触发驾驶员辅助***和/或车辆的其他单元的进一步功能。
无论使用哪种确定方法来确定可能发生碰撞的对象的位置和运动矢量，都优选地输出警告信号。
根据该方法的一个实施例，多个不同确定方法包括至少一种第一确定方法，其中对于多个检测到的对象中的每个，分配并初始化卡尔曼滤波器，卡尔曼滤波器用于确定相应对象的位置和运动矢量。
这意味着如果检测到五个对象，则初始化五个分配的卡尔曼滤波器。卡尔曼滤波器(也称为Kalman-Bucy滤波器、Stratonovich-Kalman-Bucy滤波器或Kalman-Bucy-Stratonovich滤波器)是一种数学方法，用于基于包含误差的测量值(在本例中为接收的传感器信号)迭代估计参数，在本情况中为物体的位置和运动矢量。卡尔曼滤波器用于估计不可直接测量的***变量，同时最小化测量中的误差。卡尔曼滤波器通过多维正态分布来描述估计。这些表示每个估计周围可能的误差的概率分布，以及不同变量的估计误差之间的相关性。利用该信息，将以前的估计与每个时间步长的新测量值进行最佳组合，以便尽快将剩余误差最小化。卡尔曼滤波器在当前时间点具有当前滤波器状态，包括当前估计以及误差估计和相关性。在每次新的测量之后，卡尔曼滤波器改进以前的估计并更新相关的误差估计和相关性。例如，在同样估计速度的动态***中，卡尔曼滤波器还特别是基于运动方程估计速度与例如位置之间的相关性，并在下一个时间步中考虑这些相关性。
卡尔曼滤波器优选至少在每当接收到多个当前传感器信号时更新。
根据该方法的一个实施例，为多个不同传感器信号分配环境中的不同的扫描区域，其中来自在给定时间接收的多个传感器信号的每个传感器信号被分配给环境中的特定扫描区域并被提供给卡尔曼滤波器，传感器信号的所分配的对象具有位于分配给传感器信号的扫描区域内的位置。
这确保在下一次更新中，相应的卡尔曼滤波器接收到也涉及分配给卡尔曼滤波器的对象的特定传感器信号。
根据该方法的另一个实施例，如果基于针对相应检测对象使用第一确定方法确定的位置和运动矢量确定到潜在碰撞，则所述警告信号的输出仅在对象的所确定的运动矢量为非零时才发生。
换句话说，如果基于由第一确定方法确定的位置和例如车辆的运动确定到可能碰撞，但对象本身不是在运动而是静态的，则不会发出可能与对象发生碰撞的警告。应该注意的是，这并不排除发出此类碰撞的警告。例如，也可以基于由另一种确定方法确定的对象的位置确定到潜在的碰撞，然后可以相应地发出警告。
根据本方法的另一个实施例，其包括：
基于接收的驾驶状态传感器信号来确定车辆的驾驶轨迹。
在这种情况下，术语“驾驶轨迹”特别描述了如果车辆以当前车轮角度或转向角度向前或向后运动，车辆将覆盖的表面。这意味着转向角度或车轮角度的变化会导致驾驶轨迹的变化。例如，驾驶轨迹可以由车辆的每个车轮的轨迹表示。驾驶轨迹也可以被理解为车辆的二维未来轨迹。
根据该方法的另一个实施例，仅当从相应对象到车辆和/或到确定的驾驶轨迹的距离小于或等于较低阈值时，才输出警告信号。
阈值可以以可变的方式确定，特别是对于不同的车辆和/或状况。此外，阈值可以基于车辆速度和/或对象的速度来确定。此外，阈值可以基于测量精度(例如标准偏差或方差)来确定。
本实施例的优点是只有在碰撞概率相对较高时才发出警告。特别是，阈值考虑了不知道对象将如何继续运动的事实，例如，它是否会改变其速度和/或方向。例如，阈值可以假定从零到两米的间隔值。
根据该方法的另一个实施例，仅当相应对象的所确定的运动矢量指向车辆方向和/或所确定驾驶轨迹的方向时，才输出警告信号。
这具有以下优点：例如，对于当前距离低于较低阈值但正在远离车辆或驾驶轨迹并且因此不太可能与之发生碰撞的对象，不发出警告信号。
根据本方法的另一个实施方案，步骤e)包括：
基于所确定的位置和运动矢量确定检测对象的未来轨迹，其中仅当所确定的未来轨迹在至少一个位置与所确定的驾驶轨迹低于预定的最小距离和/或具有与所确定的驾驶轨迹的交点时才输出警告信号。
例如，未来轨迹可以作为对象先前轨迹的推测来确定。特别地，还可以确定弯曲的未来轨迹。
预定的最小距离可以等于较低的阈值，但也可以不同于此。预定的最小距离可以以可变的方式确定，特别是对于不同的车辆和/或情况。此外，可以基于车辆速度和/或对象的速度来确定预定的最小距离。此外，可以基于测量精度(例如标准偏差或方差)确定预定的最小距离。
预定最小距离是基于另一个变量(诸如车辆速度)来确定的特征被理解为例如意味着：预定最小距离是作为另一个变量的函数而预定的，使得在给定时间的特定数值取决于另一个变量的当前值来确定。
根据该方法的另一个实施例，接收的传感器信号仅包括超声波传感器信号。
该实施例可以有利地用于仅具有超声波传感器的车辆。与其他传感器(如雷达、激光雷达和/或相机)相比，超声波传感器的生产成本较低，其传感器信号不需要高计算能力即可进行评估。
该实施例对于具有附加传感器的车辆也是有利的，因为所提出的方法所需的计算能力低于另外执行例如相机图像的图像分析的替代方法。
根据该方法的另一个实施例，多个不同确定方法包括至少一种第二确定方法，其中基于在每个时间点接收的多个传感器信号来执行特征识别，并且使用识别的特征来确定数字环境地图。
数字环境地图还可以有利地用于检测和警告与静态对象的碰撞。与第一确定方法相比，执行特征识别(或特征提取)是复杂的并需要更多的计算力。因此，第二确定方法也可能需要更长的时间。此外，在特征提取期间有时可能无法检测到运动对象，例如，如果传感器信号变化迅速，因此看起来像噪声。这种情况尤其可能发生在行人和/或骑自行车者身上。
根据该方法的另一个实施例，该方法仅在车辆具有小于或等于15km/h、优选小于或等于10km/h、优选小于或等于7km/h、更优选小于或等于5km/h的速度时执行。
车辆速度可以特别基于驾驶状态传感器信号来确定。
当使用超声波传感器信号时，这是特别有利的，因为超声波传感器由于声音在空气中的传播速度而相对缓慢地工作，因此不太适合高速。
根据第二方面，所提出的是一种计算机程序产品，其包括当程序由计算机执行时促使所述计算机执行根据第一方面的方法的命令。
计算机程序产品(例如计算机程序装置)可以例如由网络中的服务器作为存储介质(例如存储卡、USB棒、CD-ROM、DVD)提供或供应，或者可以呈可下载文件的形式。这可以例如在无线通信网络中通过传输包含计算机程序产品或计算机程序装置的相应文件来实现。
根据第三方面，提出了一种用于车辆的驾驶员辅助***。驾驶员辅助***包括：接收单元，用于在多个不同时间点接收指示车辆的驾驶状态的驾驶状态传感器信号，并用于在多个不同时间点接收指示车辆的环境的多个传感器信号，检测单元，用于基于在第一时间点所接收到的第一多个传感器信号，检测车辆的环境中的多个对象，确定单元，用于基于第一多个传感器信号和在第一时间点之后的第二时间点接收到的第二多个传感器信号，使用多个不同的确定方法确定检测对象的位置和运动矢量，其中多个不同的确定方法具有不同程度的计算复杂度，以及输出单元，用于如果基于在指定时间点接收的驾驶状态传感器信号以及针对检测对象确定的位置和运动矢量，确定到车辆与检测对象的潜在碰撞，则输出警告信号。
针对所提出的方法所描述的实施例和特征相应地应用于所提出的驾驶员辅助***。与第一方面的方法相关的优点和/或限定也适用于所提出的驾驶员辅助***。驾驶员辅助***特别使用根据该方法的第一方面或该方法的实施例之一的方法来操作。
驾驶员辅助***的每个单元可以以硬件和/或软件实现。在硬件实现的情况下，例如，相应的单元可以是计算机或微处理器的形式。在软件实现的情况下，相应单元可以是计算机程序产品、函数、例程、算法、程序代码的一部分或可执行对象的形式。此外，这里提到的每个单元也可以是车辆的高级控制***的一部分，例如中央控制***和/或ECU(发动机控制单元)。
驾驶员辅助***可以特别配置用于车辆的半自动或全自动驾驶。半自动驾驶被理解为例如意味着驾驶员辅助***控制转向装置和/或自动档位选择***。完全自动驾驶被理解为例如意味着驾驶员辅助***还控制驱动装置和制动装置。
根据第四方面，所提出的车辆具有用于检测车辆的环境并输出相应的传感器信号的多个环境传感器单元，并且具有根据第三方面的驾驶员辅助***。
例如，车辆是汽车，甚至是卡车。优选地，车辆包括被配置为捕获车辆的驾驶状态并捕获车辆的环境是多个传感器单元。车辆的此类传感器单元的示例是图像捕获设备，例如相机、雷达(无线电检测和测距)或激光雷达(光检测和测距)、超声波传感器、位置传感器、车轮角度传感器和/或车轮速度传感器。传感器单元各自被配置为输出传感器信号，例如输出到驾驶员辅助***，驾驶员辅助***基于检测到的传感器信号执行半自动或全自动驾驶。
根据车辆的一个实施例，环境传感器单元仅包括超声波传感器。
这使得制造成本低廉且复杂性较低的车辆成为可能。
根据车辆的另一个实施例，车辆具有大于2.5吨的质量和/或大于5米的长度。
例如，输入模块被设计为输送车。例如，输送车的能见度很差，可能有运输设备的司机几乎看不到或根本看不到的一个或多个“盲点”。这种盲点可以位于例如A柱后面的乘客侧或车辆附近的驾驶员和/或乘客侧。
特别是在大型车辆和/或可见度较差的车辆中，该方法的优点是，在与驾驶员难以或不可能看到的位于车辆附近的对象即将发生碰撞时，可以发出警告。
本发明的其他可能实施方式还包括未明确提及的上文或下文关于示例性实施例描述的特征或实施例的组合。在这种情况下，本领域技术人员还将添加单独的方面作为对本发明的各基本形式的改进或附加。
附图说明
本发明的其他有利配置和方面是从属权利要求和以下描述的本发明的示例性实施方案的主题。下面基于参考附图的优选实施例更详细地解释本发明。
图1示出了车辆的示例性实施例的示意图；
图2示出了不同扫描区域的示意图；
图3示出了第一交通状况的示意图；
图4示出了第二交通状况的示意图；
图5示出了不同时间点的第三次交通状况示意图；
图6示出了驾驶员辅助***的示例性实施例的示意框图；以及
图7示出了用于操作驾驶员辅助***的方法的示例性实施例的示意框图。
除非另有说明，否则相同或功能相同的元件在附图中具有相同的附图标记。
具体实施方式
图1示出了从鸟瞰视角观察车辆100的示意图。车辆100例如是布置在环境200中的汽车。例如，汽车100具有控制单元形式的驾驶员辅助***110。此外，多个环境传感器装置120、130布置在汽车100上，其可以是例如光学传感器120和超声波传感器130。光学传感器120包括例如视觉相机、雷达和/或激光雷达。光学传感器120可各自从汽车100的环境200捕获相应区域的图像，并将其作为光学传感器信号输出。超声波传感器130被配置为特别用于扫描环境200的相应区域131-136(参见图2)。例如，可以基于超声波传感器130发射的传感器信号来检测对象210、211(参见图2-5)，并且可以确定到对象210、211的距离。例如，可以从连续的传感器信号确定对象210、211的运动矢量VEC(参见图3-5)。使用由传感器120、130捕获的传感器信号，驾驶员辅助***110可以能够部分自主或甚至完全自主地驾驶汽车100。除了图1所示的光学传感器120和超声波传感器130之外，还可以为车辆100提供各种其他传感器装置120、130。这些传感器装置的示例是麦克风、加速度传感器、车轮速度传感器、车轮角度传感器、转向角度传感器、具有用于接收电磁可传输数据信号的联接接收器的天线等。
驾驶员辅助***110被设计为例如像基于图6更详细地解释的那样，并且被配置为执行基于图7解释的方法。优选地，驾驶员辅助***110还被配置为执行如下参考图2-5描述的处理过程。
图2示出了不同超声波传感器130的不同扫描区域131-136的示意图。在该示例中，六个超声波传感器130布置在车辆100的前杠(front sill)上。车辆100被设计成例如如图1所示。每个传感器130具有特定的扫描区域131-136。相应扫描区域131–136的形状取决于车辆100上超声波传感器130的布置和取向，但也取决于超声波传感器130的设计。扫描区域131–136可以至少部分地重叠，使得车辆100的杠前方的直接环境200可以优选地被没有间隙地捕获。相应的超声波传感器130的范围取决于其设计，并且例如在五米到十米之间的范围内。
除了此处所示的六个物理存在的超声波传感器130之外，还可以存在额外的虚拟超声波传感器(未示出)。例如，虚拟超声波传感器基于以下原理：第一超声波传感器130发射超声波信号，第二超声波传感器130接收由第一超声波传感器发射的超声波信号的反射。例如，虚拟超声波传感器在两个物理存在的超声波传感器130之间具有虚拟位置。
两个对象210、211位于车辆100的环境200中。例如骑自行车者的第一对象210位于两个超声波传感器130的扫描区域135、136中。因此，特别是通过两个超声波传感器检测骑自行车者210。此外，骑自行车者可以通过如上所述的虚拟超声波传感器进行检测。例如行人的第二对象211位于单个超声波传感器130的扫描区域132中。然而，行人211也可以通过如上所述的虚拟超声波传感器来检测。
为了通过第一确定方法V1(见图6或7)确定给定对象210、211的位置POS(见图7)和运动矢量VEC(见图3-5)，将卡尔曼滤波器分配给每个检测到的对象210、211并初始化。因此，在本示例中，初始化了两个卡尔曼滤波器。每个卡尔曼滤波器被配置为基于连续接收的超声波传感器信号SIG1(t)来估计相应对象210、211的位置。该位置特别包括相应对象210、211的位置POS和运动矢量VEC。特别地，每个卡尔曼滤波器被提供有在相应的对象210、211当前所位于的扫描区域131-136中的那些超声波传感器130接收的超声波传感器信号SIG1(t)。这实现了准确和一致的结果和对于对象210、211的精确跟踪。第二确定方法V2(参见图6或图7)可以提供基于在特定时间t0–t5(参见图5)接收的若干传感器信号SIG1(t)进行的特征提取，并且使用提取的特征确定数字环境地图。
图3示出了第一交通状况的示意图，其中例如图1或图2的车辆100示出在道路上。在车辆100前方的右侧，示出了对象210，例如行人。还示出了用于车辆100的驾驶轨迹TR。驾驶轨迹TR例如由驾驶员辅助***110(参见图1或图6)基于驾驶状态传感器信号SIG0(t)(参见图6或图7)确定，驾驶状态传感器信号包括当前转向角或当前车轮角。
超声波传感器130(参见图1或图2)优选地不断发送超声波信号并检测反射信号，也就是说，它们使用超声波信号不断扫描各自的扫描区域131-136(参见图2)。例如，扫描每秒发生10次，优选每秒至少50次，优选每秒至少100次。超声波传感器130以相应的频率例如向驾驶员辅助***110发射超声波传感器信号SIG1(t)(参见图6或图7)。基于超声波传感器信号，可以推断行人210的位置POS(见图7)。基于至少两个连续检测到的超声波传感器信号SIG(t)，还可以确定行人210的运动矢量VEC。这是通过使用第一确定方法V1来实现的，例如，如参考图2所述。
在所示的情况下，行人210朝向车辆100的驾驶轨迹TR运动。还示出了行人210与驾驶轨迹TR的当前距离D。驾驶辅助***110被配置为根据预定标准输出警告信号。例如，检查行人210与当前驾驶轨迹TR(或者与车辆100)的距离D是否小于或等于预定阈值，或者确定的运动矢量VEC是否指向驾驶轨迹TR的方向或指向车辆100。如果满足这些标准中的一个或多个，则输出警告信号，因为除非车辆100停止或改变方向，否则可能与行人210发生碰撞。
换句话说，如果基于在指定时间点t0–t5(参见图5)接收的驾驶状态传感器信号SIG0(t)以及针对检测对象210、211确定的位置POS和运动矢量VEC，确定到车辆100与检测对象210、211的潜在碰撞，则输出警告信号。
图4示出了第二交通状况的示意图，其中例如图1或图2的车辆100示出在道路上。在车辆100前方的右侧，示出了对象210，例如行人。还示出了用于车辆100的驾驶轨迹TR。驾驶轨迹TR例如由驾驶员辅助***110(参见图1或图6)基于驾驶状态传感器信号SIG0(t)(参见图6或图7)确定，驾驶状态传感器信号包括当前转向角或当前车轮角。
基于超声波传感器信号SIG1(t)(见图6或7)，确定行人210的位置POS(见图7)和运动矢量VEC。此外，在该示例中确定了行人210的未来轨迹TR1。为此，例如，推测行人210的先前轨迹。例如，可以在第一确定方法V1的具体实施例的基础上确定未来轨迹TR1，即使用卡尔曼滤波器。另外和/或可替代地，可以基于第三确定方法确定未来轨迹TR1。
可以确定驾驶轨迹TR和未来轨迹TR1之间的最小距离。例如，如果该距离D小于预定的最小距离，则发出警告信号。
图5示出了不同时间点t0–t5的第三交通状况的示意图，其中，例如，图1或图2的车辆100示出在道路上。在开始时间t0，确定车辆100右侧的对象210。这尤其基于在开始时间t0处接收到的多个传感器信号SIG1(t)来执行(见图6或图7)。在随后的第一时间点t1，接收到第二多个传感器信号SIG1(t)。基于第二多个传感器信号，确定对象210(t1)的当前位置POS(见图7)。此外，可以基于第一多个和第二多个传感器信号SIG1(t)来确定时间t1的当前运动矢量VEC(t1)。在随后的第二时间t2，接收第三多个传感器信号SIG1(t)，并确定对象210(t2)在时间t2的当前位置POS和时间t2的当前运动矢量VEC(t2)。在随后的第三时间t3，接收第四多个传感器信号SIG1(t)，并确定对象210(t3)在时间t3的当前位置POS和时间t3的当前运动矢量VEC(t3)。在随后的第四时间t4，接收第五多个传感器信号SIG1(t)，并确定对象210(t4)在时间t4的当前位置POS和时间t4的当前运动矢量VEC(t4)。在随后的第五时间t5，接收第六多个传感器信号SIG1(t)，并确定对象210(t5)在时间t5的当前位置POS和时间t5的当前运动矢量VEC(t5)。因此，可以在每个时间点t0–t5跟踪对象210的运动。在实施例中，对象210的运动的预测也可以例如使用相应的运动方程来执行。
位置POS和运动矢量VEC在特定时间t0–t5的确定优选地在第一确定方法V1的基础上使用卡尔曼滤波器并在另外的确定方法V2的基础上进行(见图6或图7)
图6示出了驾驶员辅助***110的示例性实施例的示意框图，例如图1的车辆100的驾驶员辅助***110。驾驶员辅助***110包括接收单元112，用于在多个不同时间点t0至t5(见图5)接收指示车辆100的驾驶状态的驾驶状态传感器信号SIG0(t)，并用于在多个不同时间点t0至t5接收指示车辆100的环境200(见图1或2)的多个传感器信号SIG1(t)。驾驶员辅助***110还包括：检测单元114，用于基于已在第一时间点接收到的第一多个传感器信号SIG1(t)检测车辆100的环境200中的多个对象210、211(参见图2)；确定单元116，用于基于第一多个传感器信号SIG(t)和在第一时间之后的第二时间接收的第二多个传感器信号SIG(t),使用多种不同的确定方法V1、V2来确定检测对象210、211的位置POS(见图7)和运动矢量VEC(见图3-5),其中多种不同的确定方法具有不同的计算复杂度；以及输出单元118，用于如果基于在指定时间t0–t5接收的驾驶状态传感器信号SIG0(t)以及针对检测对象210、211确定的位置POS和运动矢量VEC，确定到车辆100与检测对象210、211的潜在碰撞，则输出警告信号。
图7示出了用于操作驾驶员辅助***110的方法的示例性实施例的示意框图，例如图6的驾驶员辅助***110或图1的车辆100的驾驶员辅助***110。在第一步骤S1中，在多个不同时间点t0–t5接收指示车辆100的驾驶状态的驾驶状态传感器信号SIG0(t)(参见图5)。在第二步骤S2中，在多个不同时间点t0–t5接收指示车辆100的环境200(参见图1或图2)的多个传感器信号SIG1(t)。在第三步骤S3中，基于已在第一时间点接收到的第一多个传感器信号SIG1(t)，检测车辆100的环境200中的多个对象210、211(参见图2)。在第四步骤S4中，基于第一多个传感器信号SIG1(t)和在第一时间点之后的第二时间点接收的第二多个传感器信号SIG1(t)，使用多个不同的确定方法V1、V2来确定检测对象210、211的位置POS和运动矢量VEC(见图3-5)，其中多个不同的确定方法V1、V2具有不同的计算复杂度。在第五步骤S5中，如果基于在指定时间点t0–t5处接收的驾驶状态传感器信号SIG0(t)以及针对检测对象210确定的位置POS和运动矢量VEC，确定到车辆100与检测对象110的潜在碰撞，则输出警告信号。
尽管已经在示例性实施例的基础上描述了本发明，但它可以以许多方式进行修改。
附图标记列表
100 车辆
110 车辆辅助***
112 接收单元
114 捕获单元
116 确定单元
118 输出单元
120 传感器
130 传感器
131 扫描区域
132 扫描区域
133 扫描区域
134 扫描区域
135 扫描区域
136 扫描区域
200 环境
210 对象
210(t0)对象
210(t1)对象
210(t2)对象
210(t3)对象
210(t4)对象
210(t5)对象
211 对象
D 距离
POS 位置
S1 方法步骤
S2 方法步骤
S3 方法步骤
S4 方法步骤
S5 方法步骤
SIG0(t)驾驶状态传感器信号
SIG1(t)传感器信号
t 时间
t0 时间点
t1 时间点
t2 时间点
t3 时间点
t4 时间点
t5 时间点
TR 驾驶轨迹
TR1 轨迹
V1 确定方法
V2 确定方法
VEC 运动矢量
VEC(t1) 运动矢量
VEC(t2) 运动矢量
VEC(t3) 运动矢量
VEC(t4) 运动矢量
VEC(t5) 运动矢量。

Claims (16)

1.一种用于操作车辆(100)的驾驶员辅助***(110)的方法，所述方法包括：
a)在多个不同的时间点(t0–t5)接收(S1)指示所述车辆(100)的驾驶状态的驾驶状态传感器信号(SIG0(t))；
b)在多个不同的时间点(t0–t5)接收(S2)指示所述车辆(100)的环境(200)的多个传感器信号(SIG1(t))；
c)基于在第一时间点所接收到的第一多个传感器信号(SIG1(t))，检测(S3)所述车辆(100)的所述环境(200)中的多个对象(210、211)；
d)基于所述第一多个传感器信号(SIG1(t))和在第一时间点之后的第二时间点接收到的第二多个传感器信号(SIG1(t))，使用多个不同的确定方法(V1、V2)确定(S4)检测对象(210、211)的位置(POS)和运动矢量(VEC)，其中所述多个不同的确定方法(V1、V2)具有不同程度的计算复杂度；以及
e)如果基于在指定时间点接收的驾驶状态传感器信号(SIG0(t))以及针对检测对象(210，211)确定的位置(POS)和运动矢量(VEC)，确定到所述车辆(100)与所述检测对象(210，211)的潜在碰撞，则输出(S5)警告信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个不同确定方法(V1、V2)包括至少一种第一确定方法，在所述至少一种第一查明方法中，对于所述多个检测到的对象(210、211)的每个分配并初始化卡尔曼滤波器，卡尔曼滤波器用于确定相应对象(210、211)的位置(POS)和运动矢量(VEC)。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个不同传感器信号(SIG1(t))被分配所述环境(200)中不同的扫描区域(131–136)，其中来自在给定时间接收的所述多个传感器信号(SIG1(t))的每个传感器信号(SIG1(t))被分配给所述环境(200)中的特定扫描区域(131–136)并被提供给所述卡尔曼滤波器，所述传感器信号(SIG1(t))的所分配的对象(210，211)具有位于分配给所述传感器信号(SIG1(t))的扫描区域(131–136)内的位置(POS)。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，如果基于针对所述相应检测对象(210、211)使用所述第一确定方法(V1)确定的所述位置(POS)和所述运动矢量(VEC)确定到潜在碰撞，则所述警告信号的输出仅在所述对象(210、211)的所确定的运动矢量(VEC)为非零时才发生。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，
基于所接收的驾驶状态传感器信号(SIG0(t))确定所述车辆(100)的驾驶轨迹(TR)。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，仅当从相应对象(210、211)到所述车辆(100)和/或到所确定的驾驶轨迹(TR)的距离(D)小于或等于较低阈值时，才输出警告信号。
7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，仅当相应对象(210、211)的所确定的运动矢量(VEC)指向所述车辆(100)的方向和/或所确定的驾驶轨迹(TR)的方向时，才输出警告信号。
8.根据权利要求5至7中任一项所述的方法，其特征在于，步骤e)包括：
基于所确定的位置(POS)和运动矢量(VEC)确定检测对象(210、211)的未来轨迹(TR1)，其中仅当所确定的未来轨迹(TR1)在至少一个位置与所确定的驾驶轨迹(TR)低于预定的最小距离和/或具有与所确定的驾驶轨迹(TR)的交点时才输出警告信号。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所接收的传感器信号(SIG1(t))仅包括超声波传感器信号。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述多个不同确定方法(V1、V2)包括至少一种第二确定方法，在所述至少一种第二确定方法中，基于在每个时间点(t0至t5)接收的所述多个传感器信号(SIG1(t))执行特征识别，并且使用所识别的特征确定数字环境地图。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法仅在所述车辆(100)具有小于或等于15km/h、优选小于或等于10km/h、优选小于或等于7km/h、更优选小于或等于5km/h的速度时执行。
12.一种计算机程序产品，包括指令，当所述程序由计算机执行时，所述指令使所述计算机执行权利要求1-11之一所要求保护的方法。
13.一种用于车辆(100)的驾驶员辅助***(110)，具有
接收单元(112)，用于在多个不同时间点(t0-t5)接收指示所述车辆(100)的驾驶状态的驾驶状态传感器信号(SIG0(t))，并用于在多个不同时间点(t0–t5)接收(S2)指示所述车辆(100)的环境(200)的多个传感器信号(SIG1(t))，
检测单元(114)，用于基于在第一时间点所接收到的第一多个传感器信号(SIG1(t))检测所述车辆(100)的环境(200)中的多个对象(210、211)，
确定单元(116)，用于基于所述第一多个传感器信号(SIG1(t))和在第一时间点之后的第二时间点接收到的第二多个传感器信号(SIG1(t))，使用多个不同的确定方法(V1、V2)确定检测对象(210)的位置(POS)和运动矢量(VEC)，其中所述多个不同的确定方法(V1、V2)具有不同程度的计算复杂度，以及
输出单元(118)，用于如果基于在指定时间点(t0–t5)接收的驾驶状态传感器信号(SIG0(t))以及针对检测对象(210、211)确定的位置(POS)和运动矢量(VEC)，确定到所述车辆(100)与所述检测对象(210、211)的潜在碰撞，则输出警告信号。
14.一种车辆(100)，具有用于捕获所述车辆(100)的环境(200)并输出相应的传感器信号(SIG1(t))的多个环境传感器单元(120、130)，并且具有根据权利要求13所述的驾驶员辅助***(110)。
15.根据权利要求14所述的车辆，其特征在于，所述环境传感器单元(120、130)仅包括超声波传感器。
16.根据权利要求14或15所述的车辆，其特征在于，所述车辆(100)具有大于2.5吨的质量和/或大于5米的长度。
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