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Die
vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Auswertung von
Messdaten, insbesondere von Entfernungsdaten und Zeitdaten, eines
Entfernungsmesssystems, insbesondere eines Entfernungsmesssystems
eines Kraftfahrzeugs.
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Die
vorliegende Erfindung betrifft ferner ein System zur Auswertung
von Messdaten, insbesondere von Entfernungsdaten und Zeitdaten,
eines Entfernungsmesssystems insbesondere eines Kraftfahrzeugs.
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Derartige
Verfahren und Systeme sind aus dem Stand der Technik bekannt und
weisen den Nachteil auf, dass die Qualität der Auswertung sich deutlich
verschlechtert, sobald die Messdaten nicht mehr regelmäßig erhalten
werden, was zu sog. Detektionslücken
in dem Entfernungsmesssystem führt. Diese
Detektionslücken
entstehen bei auf Wellenausbreitungseffekten basierenden Entfernungsmesssystemen
insbesondere durch destruktive Interferenz von Signalen oder auch
durch andere Störungen
z.B. der verwendeten Sensoren.
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Bekannte
Ansätze,
eine zuverlässige
Messdatenauswertung auch bei Detektionslücken zu gewährleisten, schlagen die Verwendung
von Kalmanfiltern vor. Kalmanfilter weisen jedoch den Nachteil auf,
dass sich ein Fangbereich für
eine Detektion von Messdaten proportional zur Anzahl der in Folge
ausgefallenen Messdaten, d.h. proportional zur Länge der Detektionslücke, vergrößert, wodurch
bei erneuter Versorgung mit Messdaten häufig eine unerwünschte Verschmelzung
dieser Messdaten mit nicht korrespondierenden vorherigen Detektionen
auftritt.
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Demgemäß ist es
Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein verbessertes Auswertungsverfahren des
beschriebenen Typs und ein verbessertes System zur Auswertung von
Messdaten bereitzustellen, das insbesondere auch bei Detektionslücken eine zuverlässige Auswertung
der Messdaten ermöglicht.
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Diese
Aufgabe wird bei einem Verfahren der eingangs genannten Art erfindungsgemäß durch
die folgenden Schritte gelöst:
- – Organisieren
der Messdaten in Matrixform, wobei die Entfernungsdaten vorzugsweise
spaltenweise und die Zeitdaten vorzugsweise zeilenweise angeordnet
sind, wodurch ein zweidimensionaler Bildraum definiert wird, dessen
Punkte jeweils einem 2-Tupel bestehend aus einem Zeitdatenwert und
einem Entfernungsdatenwert entsprechen,
- – Transformieren
der Messdaten aus dem Bildraum in einen Parameterraum unter Verwendung
einer vorgebbaren Transformation, insbesondere einer Hough-Transformation,
- – Analysieren
des Parameterraums.
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Die
erfindungsgemäße Anordnung
der Messdaten in Matrixform ermöglicht
eine effiziente Weiterverarbeitung der Messdaten und stellt eine
insbesondere für
die erfindungsgemäß anschließend durchgeführte Transformation
sehr zweckmäßige Form
dar.
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Die
Transformation in den Parameterraum ermöglicht je nach Wahl der Parameter
eine zweckmäßige Darstellung
der Messdaten derart, dass eine Erkennung vorgebbarer geometrischer
Strukturen wie z.B. Linien, Kreise und dergleichen vereinfacht wird.
Ebenso kann die Darstellung der Messdaten im Parameterraum die Auswahl
bestimmter Gruppen von Messdaten erleichtern.
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Hierbei
ist die Hough-Transformation erfindungsgemäß sehr vorteilhaft einsetzbar.
Der Erfindungsgegenstand ist jedoch nicht auf die Anwendung der
Hough-Transformation begrenzt, sondern andere Transformationen,
welche eine Überführung der
Messdaten aus dem Bildraum in eine in dem Parameterraum zweckmäßige Darstellung
leisten, sind auch verwendbar.
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Eine
sich an die erfindungsgemäße Transformation
anschließende
Analyse des Parameterraums nutzt die vorteilhafte Darstellung der
Messdaten in dem Parameterraum zur Auswertung aus.
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Bei
einer sehr vorteilhaften Ausführungsform des
erfindungsgemäßen Verfahrens
bildet die Transformation ein vorgebbares, parametrisierbares Objekt
aus dem Bildraum auf einen Punkt des Parameterraums ab.
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Parametrisierbare
Objekte im Sinne der Erfindung sind dabei beispielsweise mathematische Funktionen
wie z.B. Polynome, aber auch implizit definierte bzw. definierbare
Objekte wie z.B. Kreise, Ellipsen und generell parametrische Kurven
jeglicher Art.
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Besonders
zweckmäßig für eine effiziente Auswertung
der Messdaten ist beispielsweise die Auswahl einer Geraden als parametrisierbares
Objekt, weil zur parametrischen Darstellung einer Geraden in einer
Ebene, wie z.B. in dem zweidimensionalen Bildraum, nur zwei Parameter
erforderlich sind.
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Ganz
besonders vorteilhaft sieht eine weitere erfindungsgemäße Verfahrensvariante
vor, dass die Transformation nur bezüglich eines vorgebbaren Teilbereichs
des Parameterraums durchgeführt
wird. Auf diese Weise können
wahlweise nur für
eine bestimmte Auswertung interessierende Bereiche verarbeitet werden,
wodurch eine unnötige
Aufbereitung nicht interessierender Bereiche unterbleibt und die Verarbeitungsgeschwindigkeit
des Verfahrens gesteigert wird.
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Bei
einer weiteren sehr vorteilhaften Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens
ist der Parameterraum ein n-dimensionaler,
vorzugsweise diskreter Raum, wobei ggf. Schrittweiten zur Diskretisierung
des Parameterraums vorzugsweise in Abhängigkeit einer gewünschten
Genauigkeit des Auswertungsverfahrens gewählt werden.
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Die
Diskretisierung des Parameterraums ermöglicht eine einfache rechnerische
Auswertung z.B. mittels eines digitalen Signalprozessors und erlaubt durch
die Vorgabe einer Schrittweite für
die Diskretisierung eine Anpassung der Genauigkeit von Verarbeitungsschritten,
die mit in dem Parameterraum dargestellten Daten durchgeführt werden.
Beispielsweise ist es hierdurch auch möglich, bei einem dreidimensionalen
Parameterraum zwei Dimensionen des Parameterraums mit verhältnismäßig großer Schrittweite
zu diskretisieren und die verbleibende dritte Dimension des Parameterraums
mit einer geringeren Schrittweite zu diskretisieren, weil die wichtigsten
Informationen in dem Parameterraum sich auf die dritte Dimension
beziehen und dort demnach die größte Genauigkeit
erforderlich ist.
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Eine
weitere sehr vorteilhafte Ausführungsform
des erfindungsgemäßen Verfahrens
ist dadurch gekennzeichnet, dass der Parameterraum ein zweidimensionaler
diskreter Raum ist und die Transformation die folgenden Schritte
aufweist:
- – Vorsehen
einer Akkumulatormatrix zur Repräsentation
des Parameterraums bzw. eines zu betrachtenden Teils des Parameterraums,
- – Initialisieren
der Elemente der Akkumulatormatrix,
- – Anwenden
einer Transformationsvorschrift auf jeden Punkt des Bildraums.
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Die
erfindungsgemäße Ausbildung
des Parameterraums als zweidimensionaler Raum ermöglicht eine
Darstellung z.B. von Geraden im Parameterraum. Je nach Transformationsvorschrift
sind die Geraden beispielsweise durch einen ersten Parameter, der
z.B. einem y-Achsenabschnitt eines kartesischen Koordinatensystems
entspricht und durch einen zweiten Parameter, der z.B. einer Steigung
der Geraden entspricht, in dem Parameterraum darstellbar. Weitere
Darstellungsarten von Geraden im Parameterraum sind ebenfalls denkbar,
beispielsweise der Hesseschen Normalform entsprechend unter Verwendung
eines Abstands der Geraden von einem Koordinatenursprung und eines
Winkels, den die Gerade mit einer x-Achse des kartesischen Koordinatensystems
einschließt.
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Die
Darstellung der Geraden in einem zweidimensionalen Parameterraum
ist bei der Verarbeitung von Entfernungsdaten und Zeitdaten besonders zweckmäßig, weil
hiermit beispielsweise Entfernungsverläufe über der Zeit einfach darstellbar
und analysierbar sind.
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Die
Akkumulatormatrix ermöglicht
eine Repräsentation
des diskreten zweidimensionalen Parameterraums und weist demgemäß eine der
Diskretisierungsschrittweite der beiden Dimensionen sowie einem
betrachteten Parameterbereich entsprechend viele Reihen bzw. Spalten
auf.
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Beispielsweise
kann zur Auswertung der Messdaten des Entfernungsmesssystems ein
Zeitfenster betrachtet werden, in das fünfzig Entfernungsmessungen
fallen, so dass dementsprechend fünfzig Entfernungsdaten und
fünfzig
Zeitdaten vorliegen. Diese Messdaten stellen jeweils paarweise Punkte
des zweidimensionalen Bildraums dar.
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Falls
eine Transformationsvorschrift basierend auf der Hesseschen Normalform
einer Geraden in der Ebene gewählt
wird, bestehen die Parameter des Parameterraums aus dem Abstand
der Geraden vom Koordinatenursprung und aus einem Winkel, den die
Gerade mit der x-Achse eines in der Ebene liegenden kartesischen
Koordinatensystems einschließt.
Je nach der gewünschten
Abstands- bzw.- Winkelauflösung
ist dementsprechend eine Diskretisierung des Parameterraums vorzunehmen.
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Für den Fall,
dass Abstände
der Geraden vom Koordinatenursprung in einem Bereich von 0 bis 99
betrachtet werden, mit einer Auflösung von 1, sind dementsprechend
100 Reihen der Akkumulatormatrix auszuwählen. Für den zu betrachtenden Winkelbereich
wird je nach gewünschter
Winkelauflösung ebenso
vorgegangen.
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Nach
Anwendung der Transformationsvorschrift enthält die Akkumulatormatrix z.B.
in Form relativer Häufigkeiten
Informationen darüber,
wie viele Geraden mit den jeweiligen Parametern Abstand/Winkel im
Bildraum vorhanden sind.
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Besonders
vorteilhaft umfasst das Anwenden der Transformationsvorschrift folgende
Schritte:
- – Aufstellen
einer Transformationsgleichung für jeden
Punkt des Bildraums unter Verwendung der Hesseschen Normalform der
Geradengleichung,
- – Lösen der
Transformationsgleichung, wobei als Lösung eine Punkteschar im Parameterraum
erhalten wird,
- – für jeden
Punkt der die Lösung
repräsentierenden
Punkteschar Inkrementieren eines dem jeweiligen Punkt entsprechenden
Elements der Akkumulatormatrix.
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Beispielsweise
wird für
einen Punkt (t_i, r_i) des Bildraums bestehend aus einem Zeitdatum
(t_i) und einem damit korrespondierenden Entfernungsdatum (r_i)
die Transformationsgleichung wie folgt erhalten: R = t_i·cos(θ) + r_i·sin(θ), (G1)wobei R
den Abstand der Geraden vom Koordinatenursprung darstellt und θ den Winkel
der Geraden mit der x-Achse. Wie aus Gleichung (G1) ersichtlich,
ergibt sich als Lösung
für Gleichung
(G1) eine Punkteschar im Parameterraum, weil Gleichung (G1) für verschiedene
Kombinationen von R, θ erfüllt ist.
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Das
Lösen der
Transformationsgleichung (G1) kann beispielsweise durch systematisches
Einsetzen aller interessierender Werte für R und für θ erfolgen, wobei zur praktischen
Realisierung des Verfahrens beispielsweise aufgrund numerischer
Ungenauigkeiten die Transformationsgleichung (G1) auch dann als
gelöst
angesehen werden darf, wenn der Differenzterm R – t_i·cos(θ) + r_i·sin(θ) (G1')nicht
verschwindet, aber im Rahmen der zur Verfügung stehenden Rechengenauigkeit
hinreichend klein ist.
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Für einen
weiteren Punkt (t_i + 1, r_i) des Bildraums sind dieselben Schritte
durchzuführen,
die wiederum auf eine Punkteschar im Parameterraum führen, usw.
Ebenso ist für
alle weiteren Punkte des Bildraums zu verfahren.
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Für jeden
Punkt (R, θ)
im Parameterraum, der die Transformationsgleichung (G1) bzw. (G1') löst, wird
in der betreffenden, dem Punkt entsprechenden, Reihe bzw. Spalte
der Akkumulatormatrix der Wert des jeweiligen Matrixelements inkrementiert.
Vor der Auswertung der Transformationsgleichungen sind die Elemente
der Akkumulatormatrix zunächst
zu initialisieren, beispielsweise mit dem Wert Null.
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Diejenigen
Elemente der Akkumulatormatrix, die nach dem Transformationsprozess
die größten Werte
aufweisen, entsprechen mit ihren Parametern R, θ den am häufigsten im Bildraum auftretenden
Geraden. Auf diese Weise können
demnach Geraden, d.h. Zeitverläufe
der Entfernungsdaten, ermittelt werden. Durch Verwendung der beschriebenen
Transformation ist eine zuverlässige
Erkennung einer Geraden im Bildraum auch dann möglich, wenn infolge von Detektionslücken ein
oder mehrere Entfernungsdaten fehlen.
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Eine
weitere sehr vorteilhafte Ausführungsform
des erfindungsgemäßen Verfahrens
ist dadurch gekennzeichnet, dass das Analysieren des Parameterraums
den folgenden Schritt umfasst:
- – Ermitteln
des größten Elements
der Akkumulatormatrix, vorzugsweise mithilfe einer zweidimensionalen
Differentiation der Elemente der Akkumulatormatrix.
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Hierdurch
ist eine einfache und zuverlässige Bestimmung
häufig
im Bildraum auftretender Geraden möglich.
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Ganz
besonders vorteilhaft ist bei einer weiteren Ausführungsform
des erfindungsgemäßen Verfahrens
das Aufstellen einer Geradengleichung unter Verwendung der dem größten Element
der Akkumulatormatrix entsprechenden Parameter des Parameterraums
vorgeschlagen.
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Hiermit
ergibt sich in Form der erhaltenen Geradengleichung ein analytischer
Zusammenhang zwischen den Entfernungsdaten und den Zeitdaten. Mithilfe
dieses analytischen Zusammenhangs ist es möglich, auch bei Detektionslücken, d.h.
z.B. bei sporadisch fehlenden Entfernungsdaten, Aussagen über die
wahrscheinliche Entfernung des erfassten Objekts zu machen.
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Die
aufgestellte Geradengleichung kann insbesondere sehr vorteilhaft
zur Vorhersage und/oder Interpolation von Messdaten, insbesondere
von Entfernungsdaten (r_i), und/oder zum Ermitteln einer Geschwindigkeit
und/oder einer Beschleunigung, und/oder zur Vorhersage einer verbleibenden
Zeit bis zu einer Kollision verwendet werden.
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Bei
einer anderen erfindungsgemäßen Verfahrensvariante
wird der Schritt der Transformation und/oder der Analyse des Parameterraums
in Abhängigkeit
von Daten durchgeführt,
die von anderen Systemen, insbesondere Entfernungsmesssystemen,
erhalten werden. Somit sind beispielsweise die Diskretisierungsschrittweiten
für den
Parameterraum und/oder weitere Kenngrößen des erfindungsgemäßen Verfahrens
wie z.B. der betrachtete Bereich des Parameterraums je nach den
auszuwertenden Messdaten wählbar.
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Als
eine weitere Lösung
der Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist ein System zur Auswertung von
Messdaten gemäß Anspruch
11 angegeben.
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Da
die Messdaten des Entfernungsmesssystems üblicherweise in kurzer zeitlicher
Folge aufgenommen werden, kann bei den zu untersuchenden Objekten
des Bildraums näherungsweise
von Geraden ausgegangen werden. Diese Geraden im Bildraum repräsentieren
eine zeitlich konstante Änderung
der Entfernungsdaten, d.h. eine konstante Geschwindigkeit.
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Das
erfindungsgemäße Verfahren
ist jedoch nicht auf eine Parametrisierung von Geraden im Bildraum
beschränkt.
Falls eine höhere
Genauigkeit bei der Auswertung der Messdaten aus dem Bildraum gefordert
ist, kann eine Transformationsgleichung gewählt werden, welche beispielsweise Polynome
zweiten Grades aus dem Bildraum in den Parameterraum überführt, wobei
in dem Parameterraum dementsprechend drei Dimensionen zur Darstellung
der Daten vorzusehen sind. Als Ergebnis wird im Gegensatz zu der
vorstehend beschriebenen Verfahrensvariante ein Polynom zweiten
Grades erhalten, welches den zeitlichen Verlauf der Entfernungsdaten
im Bildraum angibt. Mit diesem Polynom ist u.U. eine genauere Interpolation
von Messdaten z.B. zur Vervollständigung
von Detektionslücken möglich, als
mit einer Geraden.
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Weitere
Ausführungsformen,
Anwendungsgebiete und Vorteile der vorliegenden Erfindung sind in
der nachfolgenden Figurenbeschreibung unter Bezugnahme auf die Figuren
der Zeichnung aufgeführt, wobei
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1 in
Matrixform organisierte Messdaten eines Entfernungsmesssystems zeigt,
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2 einen
Ausschnitt aus einem erfindungsgemäß erhaltenen Parameterraum
zeigt,
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3a einen
ersten Teil des in 2 gezeigten Ausschnitts des
Parameterraums in Vergrößerung zeigt,
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3b einen
zweiten Teil des in 2 gezeigten Ausschnitts des
Parameterraums in Vergrößerung zeigt,
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4 die
Messdaten aus 1 zusammen mit einer erfindungsgemäß erhaltenen
Geraden zeigt,
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5a eine
Ausführungsform
des erfindungsgemäßen Systems
zeigt, und
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5b eine
Ausführungsform
des erfindungsgemäßen Verfahrens
zeigt.
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1 zeigt
erfindungsgemäß in Matrixform organisierte
Messdaten, wie sie beispielsweise mit einem in 5a gezeigten
Entfernungsmesssystem 100 in einem ersten Schritt des Organisierens 300, vgl. 5b,
erhalten und an das erfindungsgemäße Auswertungssystem 200 übermittelt
werden.
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Bei
den Messdaten aus 1 handelt es sich um binäre Informationen,
die je nach einer gemessenen Entfernung r bzw. gemessenen Zeit t
in die betreffende Spalte r bzw. Zeile t der abgebildeten Matrix
eingetragen werden, wobei ein Messwert durch ein „X" symbolisiert ist.
Die Spalten bzw. Zeilen entsprechen dabei jeweils diskreten Entfernungs- bzw.
Zeitwerten.
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Bei
einer Auflösung
der Entfernungsdaten von 1 cm je Spalte ist demnach ein Entfernungsbereich
von 1 cm bis 80 cm aus den in 1 gezeigten Messdaten
ablesbar, wobei die Spalten 5 bis 62 der Übersichtlichkeit halber nicht
einzeln dargestellt sind, sondern durch vier jeweils mit „.." bezeichnete Spalten
repräsentiert
werden.
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Der Übergang
von einer Zeile zur nächsten Zeile
entspricht einer Zeitdauer, die zwischen zwei Entfernungsmessungen
in dem Entfernungsmesssystem 100 (5a) verstreicht.
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Das
die Messdaten liefernde Entfernungsmesssystem 100 dient
bei einem nicht abgebildeten Kraftfahrzeug zur Messung der Entfernung
zwischen z.B. der vorderen Stoßstange
des Kraftfahrzeugs und einem Hindernis wie z.B. einer Mauer oder dergleichen.
Demgemäß ist aus
den Messdaten nach 1 ersichtlich, dass sich die
Entfernung des Kraftfahrzeugs zu dem Hindernis kontinuierlich verringert, wobei
die Messdaten sich größtenteils
entlang einer gedachten Geraden erstrecken; d.h. die Relativgeschwindigkeit
des Kraftfahrzeugs zu dem Hindernis weist einen etwa konstanten
Wert auf.
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Allerdings
weisen die in 1 gezeigten Messdaten sog. Detektionslücken auf,
in denen das Entfernungsmesssystem offensichtlich unplausible oder
gar keine Entfernungsdaten liefert, vgl. Reihe 25 bis 30, was beispielsweise
durch Interferenzeffekte bei den im Entfernungsmesssystem eingesetzten Sensorsignalen
geschehen kann.
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Um
trotz der Abwesenheit sinnvoller Messdaten in einem den Reihen 25
bis 30 entsprechenden Zeitraum Aussagen über die Entfernung des Kraftfahrzeugs
zu dem Hindernis machen zu können,
werden die einen Bildraum definierenden Messdaten erfindungsgemäß unter
Verwendung einer auf Algorithmen der Hough-Transformation basierenden
Transformation in einen Parameterraum überführt, der eine vorteilhafte
Analyse der Messdaten ermöglicht
und die Berechnung einer in 4 zusätzlich zu
den bereits in 1 dargestellten Messdaten eingezeichneten
Geraden erlaubt, die einen analytischen Zusammenhang zwischen der
Zeit und der Entfernung des Kraftfahrzeugs zu dem Hindernis beschreibt
und somit Aussagen über
die momentane Entfernung zu dem Hindernis auch bei Detektionslücken oder
anderen Störungen
der Messdaten erlaubt.
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Die
Transformation wird erfindungsgemäß in dem Schritt 310 des
in 5b abgebildeten Flussdiagramms ausgeführt.
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Hierzu
wird für
jeden Punkt (r_i, t_i) des Bildraums, d.h. für jedes Element der in 1 gezeigten
Matrix, eine Transformationsgleichung angesetzt gemäß R = t_i·cos(θ) + r_i·sin(θ), (G1)wobei R
den Abstand einer Geraden vom Koordinatenursprung darstellt und θ den Winkel
zwischen der Geraden und der x-Achse.
Wie aus Gleichung (G1) ersichtlich, ergibt sich als Lösung für Gleichung
(G1) eine Punkteschar im Parameterraum, weil Gleichung (G1) für verschiedene
Kombinationen von R, θ erfüllt ist.
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D.h.,
die Auswertung jedes einzelnen Punkts (r_i, t_i) des Bildraums führt auf
eine Punkteschar im Parameterraum. Der Parameterraum ist vorzugsweise
ein diskreter Raum, der entsprechend der Transformationsgleichung
(G1) zwei Dimensionen, nämlich
den Abstand R und den Winkel θ aufweist.
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Zur
Darstellung der Punktescharen im Parameterraum ist eine sog. Akkumulatormatrix
vorgesehen, deren Elemente jeweils einem Punkt in dem zweidimensionalen
Parameterraum entsprechen. Die Akkumulatormatrix wird vor der oben
beschriebenen Auswertung der Transformationsgleichung (G1) initialisiert,
indem jedem ihrer Elemente der Wert Null zugewiesen wird.
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Anschließend wird
die oben beschriebene Auswertung der Transformationsgleichung (G1)
für jeden
Punkt des Bildraums durchgeführt,
wobei das Lösen
der Transformationsgleichung (G1) beispielsweise durch systematisches
Einsetzen aller interessierender Werte für R und θ erfolgen kann.
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Für jeden
Punkt (R, θ)
im Parameterraum, der die Transformationsgleichung (G1) bzw. (G1') löst, wird
in der betreffenden, dem Punkt entsprechenden, Reihe bzw. Spalte
der Akkumulatormatrix der Wert des jeweiligen Matrixelements inkrementiert.
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In 3a ist
ein Ausschnitt der Akkumulatormatrix gezeigt, wie sie sich bei der
sukzessiven Anwendung der Transformationsgleichung (G1) auf die Messdaten
des Bildraums gemäß 1 ergibt.
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Dabei
bedeutet ein Zahlenwert von fünf
in dem Element der Akkumulatormatrix mit den Koordinaten R = 22
und θ =
75 beispielsweise, dass in dem bisherigen Prozess fünfmal eine
Transformationsgleichung gemäß (G1) für bestimmte
Punkte des Bildraums angesetzt worden ist, bei der die Werte R =
22 und θ =
75 die jeweilige Gleichung gelöst
haben.
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Derjenige
Bereich der Akkumulatormatrix mit den größten Matrixelementen gibt demgemäß die Parameter
von Geraden an, welche in dem Bildraum dominant auftreten.
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Für den in 3a gezeigten
Bereich stellt das Element der Akkumulatormatrix mit den Koordinaten
R = 20 und θ =
87 z.B. solche Parameter dar.
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Für den weiteren,
in 3b gezeigten Bereich derselben Akkumulatormatrix
stellt das Element der Akkumulatormatrix mit den Koordinaten R =
73 und θ =
77 z.B. solche Parameter dar.
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Zugleich
ist das letztgenannte Element mit den Koordinaten R = 73 und θ = 77 auch
absolut gesehen das größte Element.
Das bedeutet, dass in dem in 1 präsentierten
Bildraum eine Gerade mit den Parametern R = 73 und θ = 77 dominiert.
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Eine Übersicht über den
gesamten Parameterraum, die insbesondere auch den in 3a vergrößert dargestellten
Bereich B_1 sowie den in 3b vergrößert dargestellten
Bereich B_2 zeigt, ist in 2 angegeben.
Aus Gründen
der Übersichtlichkeit
enthält 2 jedoch
nur eine binäre
Darstellung der Elemente der Akkumulatormatrix bzw. des Parameterraums,
wobei nichtverschwindende Elemente als schwarzer Punkt wiedergegeben
sind und verschwindende Elemente nicht dargestellt sind. Trotz dieser
Vereinfachung ist aus 2 deutlich zu erkennen, dass
sich eine Vielzahl der bei dem beschriebenen Verfahren erhaltenen
Punktescharen im Parameterraum in den beiden Bereichen B_1 und B_2
schneiden.
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Gemäß einer
vorteilhaften Ausführungsform der
Erfindung wird zur Analyse gemäß Schritt 320 aus 5b dasjenige
Element der Akkumulatormatrix mit dem größten Wert durch eine zweidimensionale
Differentiation ermittelt. Alternativ hierzu kann auch eine sequentielle
Suche oder dergleichen durchgeführt
werden.
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Unter
Kenntnis desjenigen Elements der Akkumulatormatrix mit dem größten Wert
kann die Gleichung einer Geraden aufgestellt werden, welche die Messdaten
des Bildraums analytisch beschreibt und welche in 4 zusätzlich zu
den Messdaten eingezeichnet ist. Die Gerade weist gemäß den vorstehenden
Ausführungen
die Parameter R_max = 73 und θ_max
= 77 auf, vgl. 3b.
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Durch
das Einsetzen dieser Parameter in die Transformationsgleichung (G1)
erhält
man R_max = t_i·cos(θ_max) + r_i·sin(θ_max),woraus durch elementare
Umformungen ein analytischer Zusammenhang zwischen Zeitdaten t_i
und Entfernungsdaten r_i erhalten wird: r_i = (R_max – t_i·cos(θ_max))/sin(θ_max)
r_i
= R_max/sin(θ_max) – t_i·cos(θ_max)/sin(θ_max)
r_i
= c_1 – t_i·c_2, (G2)wobei c_1 = R_max/sin(θ_max), c_2
= cos(θ_max)/sin(θ_max).
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Mithilfe
der Geradengleichung (G2) lassen sich im Schritt 330 nach 5b für beliebige
vorgebbare Zeitdaten t_i die entsprechenden Entfernungsdaten r_i
ermitteln, so dass auch im Falle von Detektionslücken, vgl. 1,
eine Interpolation der Messdaten möglich ist.
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Unter
Kenntnis der erfindungsgemäß ermittelten
Geradengleichung (G2) kann beispielsweise auch eine Vorhersage von
zukünftigen
Messdaten erfolgen, ferner kann aus der Geradengleichung eine Geschwindigkeit
des Kraftfahrzeugs und /oder eine Beschleunigung ermittelt werden,
darüber
hinaus ist es auch möglich,
die Geradengleichung (G2) dazu zu verwenden, um eine verbleibende
Zeit vorherzusagen, nach der eine Kollision des Kraftfahrzeugs mit dem
Hindernis voraussichtlich eintreten wird.
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Bei
einer anderen sehr vorteilhaften Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens
wird eine Analyse des Parameterraums in Abhängigkeit von Daten durchgeführt, die
von anderen Systemen, insbesondere Entfernungsmesssystemen 100 (5a)
erhalten werden. Beispielsweise kann bei einer sehr geringen Entfernung
des Kraftfahrzeugs zu einem Hindernis eine Diskretisierungsschrittweite des
Parameterraums kleiner gewählt
werden als bei einem großem
Abstand des Kraftfahrzeugs zu dem Hindernis.
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Ferner
ist es unter Einschränkung
des jeweiligen Wertebereichs der Parameter des Parameterraums, beispielsweise
also unter Einschränkung
des Wertebereichs für
den Abstand R der Geraden und/oder für den Winkelbereich θ auch möglich, nur interessierende
Bereiche des Parameterraums zu analysieren und damit den Rechenaufwand
des Verfahrens zu verringern. Beispielsweise kann unter Kenntnis
einer Relativgeschwindigkeit des Kraftfahrzeugs bezogen auf ein
Hindernis von vornherein nur ein gewisser Bereich des Parameterraums
betrachtet werden, der hinsichtlich seiner den Winkel θ beschreibenden
Dimension auf interessierende Werte eingeschränkt ist. Derartige interessierende
Werte werden beispielsweise aus der Beziehung zwischen der Geradensteigung,
die mit dem Winkel θ zusammenhängt, und
der vorstehend erwähnten
Relativgeschwindigkeit ermittelt, denn bei dem in 1 gezeigten
Bildraum korrespondiert eine Geradensteigung mit der Relativgeschwindigkeit
des Kraftfahrzeugs zu einem Hindernis.
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Das
erfindungsgemäße Verfahren
ist jedoch nicht auf eine Parametrisierung von Geraden im Bildraum
beschränkt.
Beispielsweise kann zur Erzielung einer höheren Genauigkeit bei der Interpolation im
Rahmen der Auswertung der Messdaten eine Transformationsgleichung
gewählt
werden, welche beispielsweise Polynome 2. Grades aus dem Bildraum
in den Parameterraum überführt, wobei
in dem Parameterraum dementsprechend 3 Dimensionen zur Darstellung
der Daten vorzusehen sind. Somit wird als Ergebnis im Gegensatz
zu den vorstehend beschriebenen Verfahrensvarianten ein Polynom
2. Grades erhalten, welches den zeitlichen Verlauf der Entfernungsdaten
im Bildraum angibt. Analog zur Suche des Maximums der zweidimensionalen Akkumulatormatrix
ist bei einer derartigen Verfahrensvariante der nunmehr dreidimensionale
Parameterraum auf sein größtes Element
zu untersuchen, das heißt,
alle Elemente des dreidimensionalen Parameterraums müssen beispielsweise
im Wege einer sequentiellen Suche analysiert werden, um das Maximum
zu finden. Eine mehrdimensionale Differentiation ist ebenfalls anwendbar.
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Die
mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens
erhaltenen Auswertungsergebnisse können ggf. von dem Auswertungssystem 200 an
weitere Steuergeräte 210 übertragen
werden.