DE102008062273A1 - Method for supplying information over objects in surrounding of motor vehicle, involves detecting measuring data over objects, evaluating measuring data and supplying surrounding field representation - Google Patents

Abstract

The method involves detecting measuring data over the objects (6,7), evaluating the measuring data and supplying the surrounding field representation. An object vector is provided for each detected objects. An existence probability is determined for each object, where the existence probability indicates an existence of the detected object in a surrounding (2). Independent claims are also included for the following: (1) a method for controlling a safety-relevant vehicle system; and (2) a system for supplying surrounding field representation of the motor vehicle and controlling vehicle system in a motor vehicle.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bereitstellen von Informationen für Objekte in einer Umgebung eines Kraftfahrzeugs, ein Verfahren zum Steuern von sicherheitsrelevanten Fahrzeugsystemen, bei denen die Steuerung abhängig von einer relativen Position des Kraftfahrzeugs zu Objekten in der Umgebung des Kraftfahrzeugs erfolgt, sowie eine Steuerungsvorrichtung. Insbesondere betrifft die Erfindung ein Verfahren zum Bereitstellen von Informationen für Objekte in einer Umgebung eines Kraftfahrzeugs, welche die Schritte umfasst: Erfassen von Messdaten über die Objekte; Auswerten der Messdaten und Bereitstellen einer Umfeldrepräsentation, wobei für jedes erfasste Objekt ein Objektvektor bereitgestellt wird, der eine Dichtefunktion umfasst, die für Positionen in der Umgebung des Kraftfahrzeugs ein Maß für eine Wahrscheinlichkeit angibt, dass sich das entsprechende Objekt an der jeweiligen Position befindet. Bei einem Verfahren zum Steuern eines sicherheitsrelevanten Fahrzeugsystems ist zusätzlich insbesondere vorgesehen, Steuerbefehle abhängig von anhand der Dichtefunktion ermittelten relativen Positionen von den Objekten in der Umgebung des Kraftfahrzeugs zu erzeugen. Eine Steuerungsvorrichtung ist ausgebildet, um eines der Verfahren auszuführen.The The invention relates to a method for providing information for objects in an environment of a motor vehicle, a Method for controlling safety-relevant vehicle systems, where the control depends on a relative position of the motor vehicle to objects in the vicinity of the motor vehicle takes place, as well as a control device. In particular, it concerns the invention a method for providing information for objects in an environment of a motor vehicle, which the steps include: acquiring measurement data about the objects; Evaluating the measured data and providing an environment representation, wherein an object vector is provided for each detected object which includes a density function for positions in the vicinity of the motor vehicle, a measure of indicates a probability that the corresponding object located at the respective position. In a method of controlling a safety-relevant vehicle system is additional provided in particular, control commands depending on The density function determined relative positions of the objects generate in the environment of the motor vehicle. A control device is designed to perform one of the methods.

Im Bereich der Kraftfahrzeuge sind aktiv in ein Fahrverhalten von Fahrzeugen eingreifende Systeme, die automatisch ohne ein Zutun des Fahrers wirken, seit langem bekannt. Beispielsweise ist in der DE 16 55 432 ein Antiblockiersystem beschrieben, welches in eine Bremssteuerung eingreift, um ein Blockieren der Fahrzeugräder, beispielsweise bei einer Gefahrenbremsung, zu verhindern und so eine Lenkfähigkeit des Kraftfahrzeugs aufrechtzuerhalten.In the field of motor vehicles, systems that actively intervene in a driving behavior of vehicles that automatically act without the driver's intervention have long been known. For example, in the DE 16 55 432 an anti-lock braking system is described, which engages in a brake control to prevent locking of the vehicle wheels, for example in an emergency braking, and thus to maintain a steering ability of the motor vehicle.

In modernen Kraftfahrzeugen sind eine Vielzahl weiterer technischer Systeme bekannt, die ein Fahrverhalten des Kraftfahrzeugs aktiv beeinflussen. Diese umfassen beispielsweise automatische Abstandssysteme, Kollisionsvermeidungssysteme, Einparkassistenten, elektronische Stabilitätsprogramme usw. Für die Wirkungsweise einiger dieser Systeme sind Kenntnisse über Objekte in der Umgebung des Kraftfahrzeugs notwendig. Dieses trifft beispielsweise auf aktive Einparkunterstützungen oder Abstandshaltesysteme zu, die dafür sorgen, dass während der Fahrt ein Sicherheitsabstand zu einem vorausfahrenden Fahrzeug nicht unterschritten wird.In modern motor vehicles are a host of other technical Systems are known which activates a driving behavior of the motor vehicle influence. These include, for example, automatic distance systems, Collision avoidance systems, parking assistants, electronic Stability programs etc. For the mode of action some of these systems are familiar with objects in the environment of the motor vehicle necessary. This applies, for example on active parking supports or distance holding systems too, who ensure that while driving Safety distance to a vehicle in front not fallen below becomes.

Darüber hinaus sind in Kraftfahrzeugen weitere Systeme bekannt, deren Funktionsweise und Steuerung von Objekten in der Umgebung des Kraftfahrzeugs abhängig sind. Insbesondere moderne Rückhaltesysteme wie Airbags oder Gurtstraffer können für einen Fahrzeuginsassen einen besseren Schutz gewährleisten, wenn eine Kollision mit einem Objekt in der Umgebung des Kraftfahrzeugs frühzeitig, vorzugsweise vor einem Eintreffen der Kollision, zuverlässig erkannt wird.About that In addition, other systems are known in motor vehicles, their operation and control of objects in the environment of the motor vehicle dependent are. In particular, modern restraint systems such as airbags or belt tensioners can for a vehicle occupant To ensure better protection when a collision with an object in the vicinity of the motor vehicle at an early stage, preferably before the arrival of the collision, reliable is recognized.

Im Folgenden werden solche Fahrzeugsysteme, deren Funktionsweise darauf ausgelegt ist, Schäden an dem Kraftfahrzeug, an den Insassen, anderen Verkehrsteilnehmern oder Objekten in der Umgebung des Kraftfahrzeugs zu vermeiden oder zu verringern, als sicherheitsrelevante Fahrzeugsysteme angesehen. Als sicherheitsrelevante Fahrzeugsysteme werden ferner solche angesehen, die für eine korrekte Funktionsweise des Kraftfahrzeugs notwendig sind und dessen Funktionsweise, insbesondere ein Fahrverhalten, und/oder Rückhaltesysteme beeinflussen.in the Following are such vehicle systems, their operation on it is designed to damage the motor vehicle, the occupants, other road users or objects in the vicinity of the motor vehicle to avoid or reduce, as safety-relevant vehicle systems considered. As safety-relevant vehicle systems are also those considered necessary for the correct functioning of the Motor vehicle are necessary and its operation, in particular affect a driving behavior, and / or restraint systems.

Wie oben dargelegt ist, ist es für eine Reihe dieser Fahrzeugsysteme notwendig, zuverlässige Informationen über Objekte in der Umgebung des Kraftfahrzeugs zu erhalten. Hierzu können Messdaten von Sensoren, die vorzugsweise fahrzeugsinterne Sensoren sind, ausgewertet werden. Aus dem Stand der Technik ist es bekannt, die Messdaten auszuwerten und ein hieraus abgeleitetes Wissen über die Objekte in der Umgebung des Kraftfahrzeugs in Form einer Umfeldrepräsentation bereitzustellen.As above, it is for a number of these vehicle systems necessary, reliable information about objects to get in the vicinity of the motor vehicle. You can do this Measurement data from sensors, preferably vehicle-internal sensors are to be evaluated. It is known from the prior art evaluate the measurement data and a knowledge derived from it the objects in the environment of the motor vehicle in the form of an environment representation provide.

Eine mögliche Ausgestaltung einer Umfeldrepräsentation kann über ein so genanntes Belegungsgitter (occupancy grid) erfolgen, bei dem die Umgebung in Zellen eingeteilt wird, denen jeweils eine Position in der Umgebung des Kraftfahrzeugs zugeordnet ist. Ferner wird jeder Zelle eine Wahrscheinlichkeitsinformation zugeordnet, die angibt, mit welcher Wahrscheinlichkeit sich ein Objekt an der der Zelle zugeordneten Position befindet. Um eine solche Umfeldrepräsentation bereitstellen zu können, ist ein sehr hoher Rechenaufwand nötig.A possible design of an environment representation can be accessed via a so-called occupancy grid take place, in which the environment is divided into cells, which each assigned a position in the vicinity of the motor vehicle is. Further, each cell becomes probability information assigned, which indicates with what probability a Object is located at the position assigned to the cell. To one to provide such environment representation, is a very high computational effort needed.

Eine andere Umfeldrepräsentation ist objektbezogen und stellt für jedes detektierte Objekt einen so genannten Objektvektor bereit, der die Informationen über das Objekt umfasst. insbesondere umfasst jeder Objektvektor eine Dichtefunktion, die für Positionen in der Umgebung des Kraftfahrzeugs ein Maß für eine Wahrscheinlichkeit angibt, dass sich das entsprechende Objekt an der jeweiligen Position befindet. Soll für eine Position in der Umgebung des Kraftfahrzeugs ermittelt werden, ob sich an dieser Position ein Objekt befindet, so muss ein Integral über die Summe der Dichtefunktionen der unterschiedlichen Objekte im Bereich der interessierenden Position ausgewertet werden. Insbesondere in Situationen, in denen sich das Kraftfahrzeug bewegt und die sich im Umfeld befindenden Objekte ebenfalls teilweise mit einer ähnlichen Geschwindigkeit wie das Kraftfahrzeug selbst bewegen, ist eine solche objektbezogene Umfeldrepräsentation von Vorteil, da ein Rechenaufwand erheblich reduziert ist.Another environment representation is object-related and provides for each detected object a so-called object vector that includes the information about the object. In particular, each object vector comprises a density function which, for positions in the surroundings of the motor vehicle, indicates a measure of a probability that the corresponding object is located at the respective position. Should be determined for a position in the vicinity of the motor vehicle, whether at this position an object be an integral over the sum of the density functions of the different objects in the region of interest has to be evaluated. In particular, in situations in which the motor vehicle is moving and the surrounding objects also partly move at a similar speed as the motor vehicle itself, such an object-related environment representation is advantageous because a computational effort is significantly reduced.

Nachteilig an einer Objektrepräsentation über ein Dichtefunktion, die für das jeweilige Objekt jeweils für eine entsprechende Position eine Aufenthaltswahrscheinlichkeit angibt, liegt darin, dass das Integral über den gesamten Raum der Umgebung einer jeden Dichtefunktion jeweils den Wert 1 liefert, was gleichbedeutend mit einer Aussage ist, dass sich das Objekt irgendwo in der Umgebung des Kraftfahrzeugs befindet. Da jedoch unterschiedliche Einflüsse, beispielsweise Messfehler, dazu führen können, dass Objekte detektiert werden, die in Wirklichkeit nicht vorhanden sind, besteht die Gefahr, dass Fahrzeugsysteme, die von der Anwesenheit eines Objekts relativ zu dem Kraftfahrzeug abhängig sind, Aktionen auslösen, die nicht notwendig und gegebenenfalls sogar nachteilig sein können. Beispielsweise ist die Auslösung eines Airbags mit einem gewissen Verletzungsrisiko behaftet und sollte nicht erfolgen, sofern nicht tatsächlich eine Kollision unmittelbar bevorsteht. Wird ein solches System beispielsweise unnötig bzw. fälschlich ausgelöst, weil das System davon ausgeht, dass sich in der Fahrroute des Fahrzeugs ein Objekt befindet, dem nicht mehr ausgewichen werden kann, ohne dass dieses tatsächlich existiert, so kann durch das Auslösen des Airbags ein ansonsten vermeidbarer Unfall ausgelöst werden, da dem Fahrer durch das Auslösen des Airbags die Sicht genommen wird und seine Bewegungsfreiheit, welche zum Lenken des Kraftfahrzeugs erforderlich, zwischenzeitlich minimiert wird.adversely on an object representation via a density function, for each object for one corresponding position indicates a probability of residence, lies in the fact that the integral over the entire space of Environment of each density function returns the value 1, which is synonymous with a statement that the object is located somewhere in the vicinity of the motor vehicle. But because different Influences, such as measurement errors, lead to it can that objects are detected, in reality are not present, there is a risk that vehicle systems, that of the presence of an object relative to the motor vehicle are dependent, trigger actions that are not necessary and may even be disadvantageous. For example is the triggering of an airbag with a certain risk of injury and should not be done, if not actually a collision is imminent. If such a system, for example unnecessarily or falsely triggered, because the system assumes that is in the driving route of the vehicle an object that can not be dodged without that this actually exists can be triggered by triggering triggered an otherwise avoidable accident of the airbag be because the driver by the triggering of the airbag View is taken and his freedom of movement, which to steer of the motor vehicle required, is minimized in the meantime.

Der Erfindung liegt somit das technische Problem zugrunde, ein verbesserte Umfeldrepräsentation einer Umgebung eines Kraftfahrzeugs zu schaffen, d. h. ein Verfahren zum Bereitstellen von Informationen über Objekte in der Umgebung des Kraftfahrzeugs zu verbessern. Darüber hinaus besteht ein Bedürfnis, ein verbessertes Verfahren zur Steuerung von sicherheitsrelevanten Fahrzeugfunktionen sowie ein System zum Bereitstellen verbesserter Umfeldinformationen oder zum Steuern von sicherheitsrelevanten Fahrzeugsystemen in Abhängigkeit von Objekten in der Umgebung des Kraftfahrzeugs zu schaffen.Of the Invention is therefore based on the technical problem, an improved Environment representation of an environment of a motor vehicle to create, d. H. a method of providing information about objects to improve in the environment of the motor vehicle. About that There is a need, an improved method for the control of safety-relevant vehicle functions as well a system for providing improved environment information or for controlling safety-relevant vehicle systems depending on of objects in the environment of the motor vehicle.

Das technische Problem wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 zum Bereitstellen von Umfeldinformationen, ein Verfahren zum Steuern eines sicherheitsrelevanten Fahrzeugsystems mit den Merkmalen des Patentanspruchs 9 sowie ein System zum Ausführen eines der Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 12 erfindungsgemäß gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.The technical problem is solved by a procedure with the characteristics of the Patent claim 1 for providing environmental information, a Method for controlling a safety-relevant vehicle system with the features of claim 9 and a system for execution one of the methods with the features of claim 12 solved according to the invention. Advantageous embodiments of the invention will become apparent from the Dependent claims.

Der Erfindung liegt der Gedanke zugrunde, dass einzelne Messungen jeweils fehlerbehaftet sein können. Somit haftet auch einem Messergebnis, dass sich an einer Position ein Objekt befindet, eine Unsicherheit an, dass dieses Objekt nicht tatsächlich existiert. Um diese Tatsache zu berücksichtigen, ist vorgesehen, für jedes Objekt zusätzlich eine Existenzwahrscheinlichkeit zu ermitteln, die angibt, wie wahrscheinlich die Existenz des erfassten Objekts in der Umgebung überhaupt ist. Hierdurch kann zusätzlich zu der Information, die sich aus der Aufenthaltswahrscheinlichkeit für das Objekt an einer bestimmten Position ergibt, auch berücksichtigt werden, wie wahrscheinlich die Existenz des Objekts der Umgebung überhaupt ist.Of the Invention is based on the idea that individual measurements each can be faulty. Thus, a measurement result is also liable that there is an object at a position, an uncertainty, that this object does not actually exist. Around Fact to take into account is provided for each Object in addition to determine a likelihood of existence which indicates how likely the existence of the detected object is in the area at all. This can additionally to the information resulting from the probability of residence for the object at a certain position, too be considered how likely the existence the object of the environment is at all.

Hierdurch wird es möglich, sicherheitsrelevante Fahrzeugsfunktionen und Fahrzeugsysteme so zu steuern, dass zusätzlich für jedes Objekt eine Existenzwahrscheinlichkeit ermittelt wird und die Steuerbefehle zusätzlich abhängig von den ermittelten Existenzwahrscheinlichkeiten erzeugt werden. Zusätzlich zu dem Vorhandensein eines Objekts, beispielsweise unmittelbar vor dem Kraftfahrzeug, ist es somit darüber hinaus notwendig, dass eine bestimmte Existenzwahrscheinlichkeit für das Objekt überschritten ist, bevor das sicherheitsrelevante System ausgelöst wird. Hierdurch kann eine sehr viel höhere Systemzuverlässigkeit, insbesondere gegenüber Fehlauslösungen, erreicht werden. Da die Existenzwahrscheinlichkeit selbst ein Wahrscheinlichkeitsmaß ist, kann diese als multiplikativer Skalierungsfaktor mit der Dichtefunktion für die Aufenthaltswahrscheinlichkeit in eine kombinierte oder ”neue” Dichtefunktion integriert werden. Eine solche Dichtefunktion zeichnet sich dann dadurch aus, dass das Integral über den gesamten Raum nicht mehr den Wert 1 annimmt, sondern die Existenzwahrscheinlichkeit des Objekts angibt.hereby makes it possible to use safety-relevant vehicle functions and control vehicle systems so that in addition to each object is determined a likelihood of existence and the control commands additionally depend on the determined existence probabilities are generated. additionally to the presence of an object, for example immediately before the motor vehicle, it is therefore also necessary that a certain likelihood for the Object is exceeded before the security-related System is triggered. This can be a much higher System reliability, especially against False tripping, can be achieved. Because the likelihood of existence itself is a measure of probability, this can be considered more multiplicative Scaling factor with the density function for the probability of residence in a combined or "new" density function to get integrated. Such a density function is then apparent characterized by the fact that the integral over the entire space is not more the value 1, but the likelihood of existence of the object.

Bei einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist vorgesehen, dass die Messdaten iterativ erfasst werden und die Existenzwahrscheinlichkeit jeweils aktuell in jedem Iterationsschritt erneut ermittelt wird, wobei die aktuelle Existenzwahrscheinlich P(X) für das jeweilige Objekt anhand einer bedingten Wahrscheinlichkeit, dass das jeweilige Objekt unter der Bedingung einer jeweiligen Beobachtung (m) existiert, die durch die aktuellen Messdaten repräsentiert wird, ermittelt wird. Zusätzlich zu einer Fusion der Messdaten, die die Dichtefunktion verändert, welche die Aufenthaltswahrscheinlichkeit des Objekts darstellt, wird somit jeweils neu auch die Existenzwahrscheinlichkeit des Objekts ermittelt.In a preferred embodiment of the invention, it is provided that the measurement data are acquired iteratively and the existence probability is respectively determined again in each iteration step, wherein the current existence probability P (X) for the respective object based on a conditional probability that the respective object under the Condition of each observation (m) exists, which is represented by the current measurement data, is determined. In addition to a fusion of the measurement data, which changes the density function, which represents the probability of the object's residence, is thus in each case The existence probability of the object is also determined.

Die Existenzwahrscheinlichkeit für eine einzelne aktuelle Messung, d. h. für eine aktuelle Beobachtung, die durch die aktuellen Messdaten repräsentiert ist, ist durch die bedingte Wahrscheinlichkeit gegeben, dass das erfasste Objekt unter der Bedingung existiert, dass die aktu elle Beobachtung gemacht wurde. Wird beispielsweise ein Sensor verwendet, der lediglich die Beobachtungswerte ”Objekt vorhanden (+)” und ”Objekt nicht vorhanden (–)” ausgibt, so ist die Existenzwahrscheinlichkeit durch die bedingte Wahrscheinlichkeit P(X|m) gegeben, welche einerseits die Wahrscheinlichkeit P(X|+) sein kann, dass das beobachtete Objekt existiert, wenn die Messdaten der Beobachtung die Existenz des Objekts anzeigen. Andererseits kann die bedingte Wahrscheinlichkeit P(X|m) in dem hier beschriebenen Beispiel durch die bedingte Wahrscheinlichkeit P(X|–) gegeben sein, die die Wahrscheinlichkeit angibt, dass das Objekt im Umfeld des Kraftfahrzeugs existiert, obwohl die Messdaten die Nichtexistenz anzeigen. Die bedingte Wahrscheinlichkeit für die Existenz des Objekts unter der Bedingung, dass eine bestimmte Beobachtung gemacht ist, ist in der Regel messsensorabhängig und für den Messsensor für die jeweiligen Beobachtungen konstant. Bei einem Messsensor, der beispielsweise Messdaten liefert, die ein Vorhandensein eines Objekts in einer bestimmten Entfernung von dem Kraftfahrzeug angeben, beispielsweise einem Ultraschallsensor oder einem Laser- oder Radarsensor, kann die bedingte Wahrscheinlichkeit für die Existenz unter der Beobachtung, dass ein Objekt vorhanden ist bzw. kein Objekt vorhanden ist, zusätzlich von der Entfernung abhängig sein, in der ein Vorhandensein oder Nichtvorhandensein des Objekts beobachtet ist. Die bedingte Wahrscheinlichkeit P(X|m) kann somit durch ein Kennlinienfeld gegeben sein.The Existence probability for a single current measurement, d. H. for a current observation by the current Measurement data is represented by the conditional probability given that the detected object exists under the condition that the current observation was made. For example a sensor that uses only the observation values "Object present (+) "and" object not present (-) ", so the probability of existence is determined by the conditional probability P (X | m) which on the one hand can be the probability P (X | +), that the observed object exists when the measurement data of the observation show the existence of the object. On the other hand, the conditional Probability P (X | m) in the example described here the conditional probability P (X | -) be given, the indicates the probability that the object is in the environment of the motor vehicle exists, although the measurement data indicate the nonexistence. The conditional probability for the existence of the object on the condition that a particular observation is made, is usually sensor dependent and for the Measuring sensor for the respective observations constant. at a measuring sensor, which supplies, for example, measurement data, the Presence of an object at a certain distance from the motor vehicle specify, for example, an ultrasonic sensor or a laser or radar sensor, the conditional probability for the existence under the observation that an object exists or no object exists, in addition to the distance be dependent in which a presence or absence of the object is observed. The conditional probability P (X | m) can thus be given by a characteristic field.

Eine wesentlich verbesserte Existenzwahrscheinlichkeit für die jeweiligen Objekte erhält man, wenn die Existenzwahrscheinlichkeit für die jeweiligen Objekte jeweils unter Berücksichtigung einer bedingten Wahrscheinlichkeit für ihre Existenz unter der Bedingung einer Menge vorausgegangener Beobachtungen, die durch vorherige Messdaten repräsentierten sind, ermittelt wird. Dies bedeutet, dass nicht nur die Messdaten der aktuellen Beobachtung, sondern auch eine Menge vorausgegangener Beobachtungen für eine Bestimmung der Existenzwahrscheinlichkeit berücksichtigt wird. Die Existenzwahrscheinlichkeit vor dem Erfassen der aktuellen Beobachtung, d. h. der aktuellen Messdaten, ist vorzugsweise durch die bedingte Wahrscheinlichkeit für die Existenz des Objekts unter der Bedingung, dass die Menge der vorausgegangenen Beobachtungen gemacht sind, gegeben.A significantly improved livelihood for the respective objects are obtained if the likelihood of existence for each object under consideration a conditional probability for their existence below the condition of a lot of previous observations made by previous measurement data are represented is determined. This means that not only the measurement data of the current observation, but also a lot of previous observations for takes into account a determination of the likelihood of existence becomes. The likelihood of existence before capturing the current Observation, d. H. the current measurement data, is preferably by the conditional probability for the existence of the object on the condition that the amount of previous observations are made, given.

Auch wenn die Überlegungen hier von einer Persistenz der Objekte ausgehen, muss ein neues Hinzutreten bzw. Verschwinden von Objekten aufgrund dynamischer Vorgänge in der Umgebung des Kraftfahrzeugs berücksichtigt werden. Sind eine Reihe von Beobachtungen gemacht worden, die jeweils einzeln eine hohe Existenzwahrscheinlichkeit angeben, so führt dies für die aus den mehreren Beobachtungen abgeleitete Existenzwahrscheinlichkeit ebenfalls zu einem sehr hohen Wert. Um zu ermöglichen, dass die Existenzwahrscheinlichkeit dieses Objekts durch neue Messdaten, d. h. neue Beobachtungen, die jeweils eine Nichtexistenz des Objekts anzeigen, in angemessener Zeit reduziert werden kann, um insbesondere Fehlauslösungen von sicherheitsrelevanten Systemen zu vermeiden, wenn das Objekt sich aus dem Umfeld des Kraftfahrzeugs entfernt hat, ist es bei einer bevorzugten Ausführungsform vorgesehen, dass die Menge der vorausgegangenen Beobachtungen durch eine festgelegte Anzahl von jeweils zuletzt vorausgegangenen Beobachtungen festgelegt wird. Dies bedeutet, dass jeweils nur eine feste Anzahl von zuvor gemachten Beobachtungen bei der Ermittlung der aktuellen Existenzwahrscheinlichkeit des Objekts mit einbezogen wird.Also if the considerations here are of a persistence of the objects go out, must be a new addition or disappearance of objects due to dynamic processes in the environment of the motor vehicle be taken into account. Are a series of observations have been made, each individually a high likelihood of existence indicate that this results for the out of the several Observations derived probability of existence also too a very high value. To allow for the likelihood of existence this object by new measurement data, d. H. new observations that each indicate a nonexistence of the object, in appropriate Time can be reduced, in particular, false alarms of safety-related systems to avoid when the object is removed from the environment of the motor vehicle, it is at a preferred embodiment, that the Amount of previous observations by a specified Number of last previous observations becomes. This means that only a fixed number of previously Observations made in determining the current likelihood of existence of the object is included.

Die aktuelle Existenzwahrscheinlichkeit wird bei einer besonders bevorzugten Ausführungsform durch die bedingte Wahrscheinlichkeit für die Existenz unter der Bedingung, dass sowohl die Menge der vorausgegangenen Beobachtungen als auch die aktuelle Beobachtung gemacht wurde und die Beobachtungen jeweils dasselbe Objekt betreffen, angegeben. Bei einer Ausführungsform der Erfindung wird die Existenzwahrscheinlichkeit P(X) für das jeweilige erfasste Objekt nach folgender Formel berechnet:

wobei P(X|M∩m) die aktuelle Existenzwahrscheinlichkeit angibt, P(X|M) die bedingte Wahrscheinlichkeit für die Existenz des Objekts unter der Bedingung, dass die Menge M vorausgegangener Beobachtungen gemacht wurde, und P(X|m) die Existenzwahrscheinlichkeit basierend auf der aktuellen Beobachtung m angibt, welche durch die bedingte Wahrscheinlichkeit für die Existenz des Objekts unter der Bedingung, dass die Beobachtung m gemacht ist, angegeben ist.The actual likelihood of existence is given in a particularly preferred embodiment by the conditional probability of existence under the condition that both the set of previous observations and the current observation has been made and the observations each relate to the same object. In one embodiment of the invention, the probability of existence P (X) for the respective detected object is calculated according to the following formula:

where P (X | M∩m) indicates the current existence probability, P (X | M) the conditional probability for the existence of the object on the condition that the set M of previous observations has been made, and P (X | m) the existence probability based on the current observation m indicates which is given by the conditional probability for the existence of the object under the condition that the observation m is made.

Um eine Berechnung der Existenzwahrscheinlichkeiten zu vereinfachen, wird bei einer Weiterbildung der Erfindung ein Konzept der Unwahrscheinlichkeit der Existenz der jeweiligen Objekte verwendet. Hierbei wird davon ausgegangen, dass die Unwahrscheinlichkeit I(E) eines Ereignisses E durch folgende Gleichung gegeben ist:

In order to simplify a calculation of the existence probabilities, is in a training the invention uses a concept of the improbability of the existence of the respective objects. Here, it is assumed that the improbability I (E) of an event E is given by the following equation:

Hierbei gibt P(E) die Wahrscheinlichkeit für das Eintreffen des Ereignisses E an.in this connection P (E) gives the probability of the arrival of the Event E on.

Die Wahrscheinlichkeit für das Eintreffen des Ereignisses P(E) lässt sich somit gemäß folgender Formel ausdrücken:

wobei der Spezialfall I(Ø) = ∞ bei einer Berechnung als Sonderfall zu behandeln ist. Anschaulich stellt die Unwahrscheinlichkeit eine erwartete Anzahl von Misserfolgen pro Erfolg, also eine durchschnittliche Wartezeit auf einen Erfolg, dar, wenn man davon ausgeht, dass das Ereignis E nur die Werte Erfolg oder Misserfolg annehmen kann. Die Unwahrscheinlichkeit I(E) gibt somit bildlich die Rate oder Anzahl der Misserfolge in Relation zur Rate der Anzahl der Erfolge an. Eine Wahrscheinlichkeit von 0,9 übersetzt sich somit in eine Unwahrscheinlichkeit von 1/9. Im Mittel tritt somit ein Misserfolg pro 9 Erfolge, d. h. bei 10 Versuchen, ein. Eine Wahrscheinlichkeit von 0,1 entspricht hingegen einer Unwahrscheinlichkeit von 9. Es treten somit im Mittel 9 Misserfolge und 1 Erfolg bei 10 Versuchen im statistischen Durchschnitt auf.The probability of the occurrence of the event P (E) can thus be expressed according to the following formula:

whereby the special case I (Ø) = ∞ is to be treated as a special case in a calculation. Clearly, the improbability represents an expected number of failures per success, that is, an average wait for success, assuming that event E can only accept the values of success or failure. The improbability I (E) thus graphically indicates the rate or number of failures in relation to the rate of success. A probability of 0.9 translates into an improbability of 1/9. On average, one failure occurs per 9 successes, ie 10 attempts. On the other hand, a probability of 0.1 corresponds to an unlikelihood of 9. Thus, on average, 9 failures and 1 success occur in 10 trials on a statistical average.

Eine Weiterbildung, die eine Berechnung vereinfacht, sieht vor, dass die Existenzwahrscheinlichkeit unter der Verwendung der bedingten Unwahrscheinlichkeit der Existenz des jeweiligen Objekts unter der Bedingung, dass die Menge der vorausgegangenen Beobachtungen gemacht ist und der bedingten Unwahrscheinlichkeit der Existenz des jeweiligen Objekts unter der Bedingung, dass die aktuelle Beobachtung gemacht ist, ermittelt wird, wobei die Beobachtungen das jeweilige Objekt betreffen (d. h. dasselbe Objekt).A Continuing education that simplifies a calculation, provides that the likelihood of existence using the conditional Unlikelihood of the existence of each object under the Condition that made the set of previous observations is and the conditional improbability of the existence of each Object under the condition that made the current observation is, is determined, whereby the observations the respective object concern (i.e., the same object).

Bei einer Weiterbildung der Erfindung wird die Existenzwahrscheinlichkeit für das jeweilige Objekt mittels folgender Formel ermittelt: P(X|M∩m) = 1/(I(X|M∩m) + 1),wobei gilt I(X|M∩m) = I(X|M)·I(X|m). Hierbei wird von der Definition der Unwahrscheinlichkeit I(E) Gebrauch gemacht, wie sie oben angegeben ist.In a development of the invention, the probability of existence for the respective object is determined by means of the following formula: P (X | M∩m) = 1 / (I (X | M∩m) + 1), where I (X | M∩m) = I (X | M) · I (X | m). In this case, use is made of the definition of the improbability I (E) as stated above.

Ein Berechnen der Existenzwahrscheinlichkeit reduziert sich somit im Wesentlichen auf ein Ausführen von Multiplikationen. Hierbei wird vorausgesetzt, dass die einzelnen Beobachtungen voneinander unabhängige statistische Beobachtungen sind. Diese Annahme ist in der Regel für Messsensoren in einem Kraftfahrzeug erfüllt.One Calculating the likelihood of existence thus reduces in the Essentially, to perform multiplications. in this connection It is assumed that the individual observations from each other independent statistical observations are. This assumption is usually met for measuring sensors in a motor vehicle.

Die beschriebenen Ausführungsformen sind auch verwendbar, wenn Messdaten mehr oder weniger zeitgleich von unterschiedlichen Sensoren erfasst werden. Die Menge der vorausgegangenen Beobachtungen umfasst in einem solchen Falle auch Beobachtungen dieser im Wesentlichen zeitgleich erfassten Messdaten der anderen Sensoren.The described embodiments are also usable, if Measurement data more or less simultaneously from different sensors be recorded. The set of previous observations includes in such a case also observations of this essentially At the same time measured data of the other sensors.

Bei einem erfindungsgemäßen Verfahren zum Steuern eines sicherheitsrelevanten Fahrzeugsystems ist vorgesehen, dass die Existenzwahrscheinlichkeit nach einem der beschriebenen Verfahren ermittelt wird.at a method according to the invention for controlling a safety-relevant vehicle system is provided that the likelihood of existence according to one of the methods described is determined.

Bei einer Weiterbildung eines solchen Verfahrens ist vorgesehen, dass das Sicherheitsrelevante Fahrzeugsystem aktiv in das Fahrverhalten des Kraftfahrzeugs und/oder aktiv in ein Rückhaltesystem eingreift und ein aktiver Eingriff nur erfolgt, wenn eine der ermittelten Existenzwahrscheinlichkeiten oder eine kombinierte Existenzwahrscheinlichkeit für mehrere Objekte einen vorgegebenen Schwellenwert überschreitet. Letzterer Fall tritt insbesondere dann auf, wenn sich die Dichtefunktionen unterschiedlicher Objekte im Raum überlappen, so dass die Wahrscheinlichkeit, dass sich irgendein Objekt an einer bestimmten Position befindet, von den Dichtefunktionen mehrerer Objekte sowie deren Existenzwahrscheinlichkeiten abhängig ist.at a development of such a method is provided that the safety-relevant vehicle system actively in the driving behavior of the motor vehicle and / or active in a restraint system engages and an active intervention only takes place if one of the determined Existence probabilities or a combined probability of existence exceeds a given threshold for multiple objects. The latter case occurs in particular when the density functions overlap of different objects in space, so that the Probability that any object is at a particular Position is located on the density functions of multiple objects as well whose existence probabilities are dependent.

Ein erfindungsgemäßes System zum Bereitstellen von Informationen über Objekte im Umfeld eines Kraftfahrzeugs umfasst mindestens eine Auswerteeinheit, die ausgebildet ist, Messdaten zu empfangen und zu fusionieren. Hierfür verfügt die Auswerteeinheit vorzugsweise über mindestens einen Mikroprozessor, der vorzugsweise programmgesteuert betrieben wird. Der Programmcode ist so ausgestaltet, dass eines der oben beschriebenen Verfahren zum Bereitstellen von Informationen über Objekte in der Umgebung des Kraftfahrzeugs ausführbar ist. Hierzu ist der Mikroprozessor in der Regel mit einem Speicher verknüpft, in dem zum einen der Programmcode und andererseits Auswertungsergebnisse abgelegt sind. Diese umfassen u. a. die jeweils bestimmten Existenzwahrscheinlichkeiten für die einzelnen erfassten Objekte.One Inventive system for providing Information about objects in the environment of a motor vehicle comprises at least one evaluation unit, which is formed, measurement data to receive and merge. For this purpose has the evaluation unit preferably via at least one Microprocessor, which is preferably operated programmatically. The program code is designed so that one of the above described Method for providing information about objects is executable in the vicinity of the motor vehicle. For this is the microprocessor usually associated with a memory, in the one the program code and on the other hand evaluation results are stored. These include u. a. the respectively determined existence probabilities for the individual recorded objects.

Andere Ausführungsformen können vorsehen, dass anstelle eines programmgesteuerten Mikroprozessors eine verdrahtete Schaltung, beispielsweise in Form eines Field Programmable Gate Array (FPGA) ausgebildet ist.Other Embodiments may provide that instead a programmable microprocessor a wired circuit, for example, in the form of a Field Programmable Gate Array (FPGA) is.

Zusätzlich ist bei einer Vorrichtung, die zur Steuerung sicherheitsrelevanter Fahrzeugfunktionen vorgesehen ist, ein Steueralgorithmus umgesetzt, der mindestens eine der Existenzwahrscheinlichkeiten beim Erzeugen der Steuerbefehle auswertet, insbesondere mit einem Schwellenwert vergleicht.additionally is in a device that is safety relevant to the control Vehicle functions is provided, implemented a control algorithm, the at least one of the existence probabilities when generating evaluates the control commands, in particular with a threshold value compares.

Nachfolgend wird die Erfindung anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispiels unter Bezugnahme auf eine Zeichnung näher erläutert. Hierbei zeigen:following the invention is based on a preferred embodiment explained in more detail with reference to a drawing. Hereby show:

1 eine schematische Darstellung einer Umfeldrepräsentation eines Kraftfahrzeugs; 1 a schematic representation of an environment representation of a motor vehicle;

2 eine schematische Darstellung einer Dichtefunktion eines Objekts mit und ohne Berücksichtigung einer Existenzwahrscheinlichkeit; 2 a schematic representation of a density function of an object with and without consideration of a likelihood of existence;

3 eine schematische Darstellung, die einen Zusammenhang zwischen einer Wahrscheinlichkeit und einer Unwahrscheinlichkeit darstellt; 3 a schematic representation that represents a relationship between a probability and an improbability;

4 eine schematische Darstellung zur Veranschaulichung der zur Berechnung einer Existenzwahrscheinlichkeit verwendeten Beobachtungen; 4 a schematic representation for illustrating the observations used to calculate a likelihood of existence;

5 eine schematische Darstellung der ermittelten Existenzwahrscheinlichkeiten für eine Messreihe unter unterschiedlichen Annahmen; und 5 a schematic representation of the determined existence probabilities for a series of measurements under different assumptions; and

6 eine schematische Darstellung eines Kraftfahrzeugs mit einer Vorrichtung zur Bereitstellung von Umfeldinformationen sowie Steuerung von Fahrzeugsystemen. 6 a schematic representation of a motor vehicle with a device for providing environmental information and control of vehicle systems.

In 1 ist schematisch ein Kraftfahrzeug 1 mit seiner Umgebung 2 dargestellt. Der Umgebung ist ein kartesisches Koordinatensystem 3 zugeordnet, welches eine x-Achse 4 und eine y-Achse 5 aufweist. Das Kraftfahrzeug 1 besitzt die Koordinaten x₀, y₀. Ferner sind in der Umgebung 2 ein erstes Objekt 6 und ein zweites Objekt 7 dargestellt, die entsprechend die Koordinaten x₁, y₁ bzw. x₂, y₂ aufweisen. Dem ersten Objekt 6 und dem zweiten Objekt 7 sind jeweils zweidimensionale Dichtefunktionen zugeordnet, die eine Aufenthaltswahrscheinlichkeitsdichte für die beiden Objekte repräsentieren. Es ist angenommen, dass die Dichtefunktionen in den beiden Koordinaten x und y jeweils unabhängig sind und durch Normalverteilungen dargestellt sind. Eingezeichnet sind jeweils die 1σ-Linien 6-1σ, 7-1σ, 2σ-Linien 6-2σ, 7-2σ und 3σ-Linien 6-3σ, 7-3σ.In 1 is schematically a motor vehicle 1 with his environment 2 shown. The environment is a Cartesian coordinate system 3 assigned, which is an x-axis 4 and a y-axis 5 having. The car 1 has the coordinates x ₀ , y ₀ . Furthermore, in the area 2 a first object 6 and a second object 7 represented corresponding to the coordinates x ₁ , y ₁ and x ₂ , y ₂ . The first object 6 and the second object 7 each two-dimensional density functions are assigned, representing a probability of residence density for the two objects. It is assumed that the density functions in the two coordinates x and y are each independent and represented by normal distributions. The 1σ lines are drawn in each case 6-1σ . 7-1σ , 2σ lines 6-2σ . 7-2σ and 3σ lines 6-3σ . 7-3σ ,

In 2 ist schematisch eine Normalverteilung 8, welche von einer Koordinate (x) 9 abhängig ist, aufgetragen. Die Ordinate 10 gibt jeweils die Aufenthaltswahrscheinlichkeit an. Hierbei wird davon ausgegangen, dass sich das Objekt an der Position μ befindet und eine Varianz der Objektaufenthaltswahrscheinlichkeitsdichte σ beträgt. Mathematisch lässt sich die Normalverteilung formelmäßig ausdrücken durch:

In 2 is schematically a normal distribution 8th which of a coordinate (x) 9 dependent, applied. The ordinate 10 indicates the probability of residence. In this case, it is assumed that the object is at the position μ and that there is a variance of the object residence probability density σ. Mathematically, the normal distribution can be expressed in formulas by:

Das Integral über X liefert hierbei den Wert 1. Berücksichtigt man jedoch, dass eine Messung immer mit einer Unsicherheit behaftet ist, ob diese auch korrekt ist, so ist zusätzlich eine Existenzwahrscheinlichkeit des Objekts zu berücksichtigen.The Integral over X returns the value 1. Considered however, that a measurement always involves uncertainty is, whether this is correct, so is an additional Existence probability of the object to be considered.

In 2 ist daher zusätzlich eine mit der Existenzwahrscheinlichkeit gewichtete Objektaufenthaltswahrscheinlichkeit 11 dargestellt. Das Integral über die gewichtete Objektaufenthaltswahrscheinlichkeitsdichte liefert die Existenzwahrscheinlichkeit dieses Objekts. Formelmäßig lässt sich somit die gewichtete Existenzwahrscheinlichkeitsdichte beispielsweise durch folgende Formel beschreiben:

In 2 Therefore, in addition, an object probability probability weighted with the probability of existence 11 shown. The integral over the weighted object residence probability density provides the probability of existence of this object. In terms of formulas, the weighted existence probability density can thus be described, for example, by the following formula:

Während die Dichtefunktion, die die Objektaufenthaltswahrscheinlichkeitsdichte angibt, anhand von Beobachtungen, welche durch Messdaten repräsentiert sind, mittels einer so genannten Messdatenfusion oder auch Sensordatenfusion ermittelt wird, wird die Existenzwahrscheinlichkeit anhand der bedingten Wahrscheinlichkeit der einzelnen Beobachtungen ermittelt, die die Wahrscheinlichkeit für die Existenz des Objekts unter der Bedingung der gemachten Beobachtung angibt.While the density function, which is the object residence probability density indicates, based on observations, which represents by measurement data are, by means of a so-called measurement data fusion or sensor data fusion is determined, the probability of existence based on the conditional Probability of individual observations is determined by the Probability of the existence of the object under the Condition of observation made indicates.

Die bedingte Wahrscheinlichkeit für die Existenz eines Objekts unter der Bedingung einer Beobachtung m wird im Folgenden durch die Notation P(X|m) angegeben. Ferner wird aus Gründen der Vereinfachung davon ausgegangen, dass die Messdaten entweder eine Existenz eines Objekts angeben, wobei in diesem Fall gilt: m = +, oder eine Nichtexistenz des Objekts angeben, wobei in diesem Falle für die Beobachtung m gilt: m = –. Die Existenzwahrscheinlichkeit wird somit anhand der elementaren bedingten Wahrscheinlichkeiten P(X|+) und P(X|–) ermit telt. Die bedingte Wahrscheinlichkeit P(X|+) gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass die Beobachtung der Existenz des Objekts zu einem real existierenden Objekt gehört. Dieser Wert sollte für einen Sensor hoch sein, vorzugsweise größer 0,95. P(X|+) = 0,95 bedeutet, dass in 5% der Fälle, in denen die Messdaten die Existenz eines Objekts anzeigen, dieses Objekt nicht real existiert. Je höher der Wert der bedingten Wahrscheinlichkeit P(X|+) ist, d. h. je dichter dieser Wert an 1 liegt, desto geringer ist die mit der Beobachtung, dass ein Objekt existiert, verbundene Unsicherheit.The conditional probability for the existence of an object under the condition of an observation m is described below the notation P (X | m) given. Furthermore, for reasons Simplification assumes that the measurement data is either indicate an existence of an object, in which case: m = +, or specify a nonexistence of the object, wherein in this Trap for the observation m is: m = -. The likelihood of existence is thus calculated on the basis of the elementary conditional probabilities P (X | +) and P (X | -) is determined. The conditional probability P (X | +) indicates the probability that the observation of existence of the object belongs to a real existing object. This value should be high for a sensor, preferably greater than 0.95. P (X | +) = 0.95 means that in 5% of cases where the measurement data is the existence of an object show, this object does not exist real. The higher the value of the conditional probability P (X | +) is, i. H. the closer this value is 1, the lower is the observation that an object exists, connected uncertainty.

Entsprechend gibt die bedingte Wahrscheinlichkeit P(X|–) die Wahrscheinlichkeit an, dass die Beobachtung, dass kein Objekt erfasst ist, welches üblicherweise einer Nichtdetektion eines Objekts entspricht, falsch ist und dennoch ein reales Objekt vorhanden ist. Der Wert dieser bedingten Wahrscheinlichkeit P(X|–) sollte möglichst klein sein. Gilt beispielsweise P(X|–) = 0,02, so drückt dies aus, dass im Mittel 2% aller Beobachtungen, die angeben, dass kein Objekt vorhanden ist, ein Objekt übersehen wird. Je dichter der Wert für die bedingte Wahrscheinlichkeit P(X|–) am Wert 0 ist, desto geringer ist die Unsicherheit, die mit der Beobachtung verbunden ist, dass kein Objekt vorhanden ist. Bei komplizierteren Sensoren kann die bedingte Wahrscheinlichkeit für die Existenz eines Objekts unter der Bedingung einer Beobachtung m, d. h. P(X|m), auch ein Kennlinienfeld darstellen, welches beispielsweise eine Abhängigkeit der Existenzwahrscheinlichkeit von dem tatsächlichen Messwert angibt. Diese Werte sind in der Regel für einen Detektor konstant und können somit vom Hersteller angegeben werden. Liefert der Hersteller diese Angabe nicht, so können diese empirisch bestimmt werden oder gegebenenfalls aus anderen angegebenen Wahrscheinlichkeiten nach den Grundsätzen der Wahrscheinlichkeitstheorie abgeleitet werden. Wird beispielsweise eine Detektionswahrscheinlichkeit P_D angegeben, welche in der hier verwendeten Notation die bedingte Wahrscheinlichkeit angibt, dass die Messdaten die Beobachtung eines Vorhandenseins eines Objekts liefern, unter der Bedingung, dass real ein Objekt existiert, d. h. P_D = P(+|X), so kann über den Satz von Bayes die benötigte Wahrscheinlichkeit gemäß der Gleichung

abgeleitet werden.Accordingly, the conditional probability P (X | -) indicates the probability that the observation that no object is detected, which usually corresponds to non-detection of an object, is false and yet a real object exists. The value of this conditional probability P (X | -) should be as small as possible. For example, if P (X | -) = 0.02, it expresses that, on average, 2% of all observations indicating that no object exists will miss an object. The closer the value for the conditional probability P (X | -) is to the value 0, the lower the uncertainty associated with the observation that no object exists. For more complicated sensors, the conditional probability for the existence of an object under the condition of an observation m, ie P (X | m), can also represent a characteristic field which indicates, for example, a dependence of the existence probability on the actual measured value. These values are usually constant for a detector and can therefore be specified by the manufacturer. If the manufacturer does not supply this information, these may be determined empirically or, if appropriate, derived from other specified probabilities according to the principles of probability theory. If, for example, a detection probability P _{D is} specified, which in the notation used here indicates the conditional probability that the measurement data provide the observation of a presence of an object, provided that an object actually exists, ie P _D = P (+ | X) , so through the theorem of Bayes, the required probability according to the equation

be derived.

Bei einem Einsatz guter Sensoren gilt in vertretbarer Näherung P(+) ≈ P(X) und somit auch P(X|+) ≈ P(+|X). Analog kann die bedingte Wahrscheinlichkeit P(X|–) für die Beobachtung, dass kein Objekt vorliegt, anhand einer Fehlalarmrate P_F = (P|X) eines Sensors und des Satzes von Bayes approximiert werden.When using good sensors, P (+) ≈ P (X) and thus also P (X | +) ≈ P (+ | X) apply to a reasonable approximation. Analogously, the conditional probability P (X | -) for the observation that no object exists can be determined on the basis of a false alarm rate P _F = (P | X ) of a sensor and the set of Bayes.

Während die bedingten Wahrscheinlichkeiten P(X|m) für Einzelmessungen eine Existenzwahrscheinlichkeit angeben, wird die Existenzwahrscheinlichkeit für eine über Sensordatenfusion, d. h. Messdatenfusion, ermittelte Objektaufenthaltswahrscheinlichkeitsdichtefunktion unter Berücksichtigung der elementaren Existenzwahrscheinlichkeiten der Beobachtung hergeleitet, die zur Sensordatenfusion verwendet sind. Es ist jedoch auch möglich, eine abweichende Anzahl von Existenzwahrscheinlichkeiten einzelner Beobachtungen zu verwenden, d. h. eine größere Anzahl von Messdaten zur Herleitung einer Dichtefunktion für die Objektaufenthaltswahrscheinlichkeit zu verwenden, als bei der Berechnung einer Existenzwahrscheinlichkeit einbezogen werden. In der Regel wird jedoch jede Beobachtung, die in die Ableitung einer über Messdatenfusion erzeugten Dichtefunktion eingeht, auch zur Berechnung der Existenzwahrscheinlichkeit verwendet.While the conditional probabilities P (X | m) for single measurements specifying a likelihood of existence becomes the likelihood of existence for a via sensor data fusion, d. H. Measurement data fusion, determined Object occupancy probability density function under consideration derived from the elementary existence probabilities of observation, used for sensor data fusion. However, it is also possible a different number of existence probabilities of individual To use observations, d. H. a bigger one Number of measurement data for deriving a density function for to use the object residence probability, as in the Calculating a likelihood of being included. In Usually, however, every observation that results in the derivation of one over Measurement data fusion generated generated density function, also for calculation the likelihood of existence used.

Die Existenzwahrscheinlichkeit einer fusionierten Aufenthaltswahrscheinlichkeitsdichte ist durch die bedingte Wahrscheinlichkeit gegeben, dass ein Objekt existiert, unter der Bedingung, dass sowohl die vorausgegangenen Beobachtungen als auch die aktuelle Beobachtung gemacht sind. Hierbei ist zu berücksichtigen, dass sich die vorausgegangenen Beobachtungen und die aktuelle Beobachtung jeweils auf dasselbe Objekt beziehen. Formelmäßig ausgedrückt ist somit die Existenzwahrscheinlichkeit gegeben durch

The probability of existence of a merged probability density is given by the conditional probability that an object exists, on the condition that both the previous observations and the current observation are made. It should be noted that the previous observations and the current observation each refer to the same object. Expressed in terms of form, the probability of existence is given by

Der formelmäßige Zusammenhang lässt sich mathematisch einfacher darstellen, wenn man ein Konzept einer Unwahrscheinlichkeit verwendet. Hierfür wird definiert, dass eine Unwahrscheinlichkeit I(E) eines Ereignisses E gegeben ist durch

wobei P(E) die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses E angibt und durch die Unwahrscheinlichkeit I(E) folgendermaßen ausgedrückt werden kann:The formulaic relationship can be made mathematically simpler by using a concept of improbability. For this it is defined that an improbability I (E) of an event E is given by

where P (E) indicates the probability of the event E and can be expressed by the improbability I (E) as follows:

Hierbei ist bei einer Berechnung gegebenenfalls gesondert der Spezialfall I(Ø)= ∞ zu berücksichtigen. Die Unwahrscheinlichkeit gibt anschaulich für ein Experiment, welches lediglich zwei Zustände, Erfolg oder Misserfolg, annehmen kann, die Anzahl der Misserfolge pro Erfolg an. Anders ausgedrückt wird die durchschnittliche Wartezeit auf einen Erfolg angegeben. Ist die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten eines Erfolgt 0,9, so ist die entsprechende Unwahrscheinlichkeit 1/9. Im Mittel tritt somit ein Misserfolg pro 9 Erfolge bei insgesamt 10 Versuchen auf.in this connection If necessary, this is the special case for a calculation I (Ø) = ∞. The improbability gives vividly for an experiment, which only can accept two states, success or failure, that Number of failures per success. In other words the average waiting time for a success is given. Is the probability of the occurrence of an achievement 0.9, the corresponding improbability is 1/9. On average Thus, one failure occurs per 9 successes in a total of 10 attempts on.

In 3 ist schematisch die Unwahrscheinlichkeit und zum Vergleich die Funktion 1-P(X) über der Wahrscheinlichkeit P(X) dargestellt. Wie sich aus der Definition der Unwahrscheinlichkeit ergibt, gilt:

dass die Unwahrscheinlichkeit I(E) des Gegenereignisses E dem Kehrwert der Unwahrscheinlichkeit 1/I(E) entspricht. Hierbei wird der naheliegende Spezialfall 1/∞ ≡ 0 vorausgesetzt. Formt man die oben angegebene Gleichung um, so erhält man

wobei gilt I(X|M∩m) = I(X|M)·I(X|m). Die fusionierte Existenzunwahrscheinlichkeit ist somit das Produkt der einzelnen Existenzunwahrscheinlichkeiten. Die Bestimmung der Existenzwahrscheinlichkeit reduziert sich somit im Wesentlichen auf das Ausführen von Produkten sowie ein Ermitteln einer Angabe für die elementaren Existenzwahrscheinlichkeiten in Form von elementaren Existenzunwahrscheinlichkeiten.In 3 schematically is the improbability and for comparison the function 1-P (X) over the probability P (X) shown. As can be deduced from the definition of improbability, the following applies:

that the improbability I ( e ) of the counter event e corresponds to the reciprocal of the improbability 1 / I (E). Here, the obvious special case 1 / ∞ ≡ 0 is assumed. Forming the equation given above, one obtains

where I (X | M∩m) = I (X | M) · I (X | m). The fused existence probability is thus the product of the individual existence probabilities. The determination of the likelihood of existence is thus essentially reduced to the execution of products and a determination of an indication of the elementary existence probabilities in the form of elementary existential probabilities.

Wird die Existenzwahrscheinlichkeit nach dem oben angegebenen Filter fusioniert, so gelten folgende Eigenschaften. Bei fortwährender Detektion eines Objekts mit einer Existenzwahrscheinlichkeit P(X|m) > 0,5 nähert sich die Gesamtexistenzwahrscheinlichkeit P(X|M) dem Wert 1. Ist entsprechend dauerhaft konsistent nacheinander das Nichtvorhandensein mit einer Existenzwahrscheinlichkeit P(X|m) < 0,5 ermittelt, so nähert sich die Existenzwahrscheinlichkeit der fusionierten Messdaten P(X|M) dem Wert 0. Eine Existenzwahrscheinlichkeit P(X|m) = 0,5, welche ein neutrales Element darstellt, entspricht einer Unwahrscheinlichkeit I(X|m) = 1. Eine Fusion einer Messaussage ändert die Filterausgabe der Existenzwahrscheinlichkeit nicht. Erreicht die fusionierte Existenzwahrscheinlichkeit P(X|M) den Wert 0 oder 1, so ändern weitere Messwerte bei einer Fusion die Existenzwahrscheinlichkeit nicht. Wird jedoch, wie dies bevorzugt wird und im Folgenden noch näher erläutert werden wird, nur eine begrenzte Menge zurückliegender Beobachtungen berücksichtigt, so tritt dieser Fall in der Regel nicht auf.Becomes the likelihood of existence according to the filter given above fused, the following properties apply. With ongoing Detection of an object with an existence probability P (X | m)> 0.5 approaches the total existence probability P (X | M) is 1. accordingly, consistently consistent successively, the absence determined with an existence probability P (X | m) <0.5, so approaches the probability of existence of the merged measurement data P (X | M) the value 0. An existence probability P (X | m) = 0.5, which represents a neutral element, corresponds to an improbability I (X | m) = 1. A fusion of a measurement statement changes the filter output the likelihood of existence is not. Achieve the merged likelihood of existence P (X | M) is 0 or 1, so further measurements change a merger the likelihood of existence is not. Will, however, as this is preferred and explained in more detail below will be, only a limited amount of past observations As a rule, this case does not occur on.

Ferner gilt, dass ein ”besserer” Sensor einen ”schlechteren” Sensor überstimmt, wenn beide gleich oft messen, aber entgegengesetzte Messaussagen liefern. Eine exakte Aufhebung erfolgt genau dann, wenn gilt P(X|m₁) = 1 – P(X|m₂) bzw. I(X|m₁) = 1/I(X|m₂), also beide Wahrscheinlichkeitsaussagen für die Beobachtungen m₁ und m₂ gleichweit von dem Wert 0,5 entfernt sind.Furthermore, a "better" sensor overrules a "poorer" sensor if both measure the same number of times but provide opposite readings. An exact cancellation occurs if and only if P (X | m ₁ ) = 1 - P (X | m ₂ ) or I (X | m ₁ ) = 1 / I (X | m ₂ ), ie both probability statements for the observations m ₁ and m _{2 are} equidistant from the value 0.5.

In 4 ist angedeutet, wie die Existenzwahrscheinlichkeit unter Berücksichtigung einer Menge vorausgegangener Beobachtungen iterativ bestimmt wird. Pfeile stellen jeweils Messungen dar, die zu einer Beobachtung m_i führen. Zum Zeitpunkt k-1 ist die fusionierte Existenzwahrscheinlichkeit P(X|m_j...m_k – 1) durch die Beobachtungen m_j bis m_{k- 1} bestimmt. Zum Zeitpunkt m_k wird die Beobachtung m_k zugefügt, wie in der Mitte angedeutet ist. Ferner wird die älteste Beobachtung ”aus der Berechnung entfernt”, wie dies unten angedeutet ist. Berechnet man die Existenzwahrscheinlichkeit unter Verwendung der Unwahrscheinlichkeiten, so ist zum Zeitpunkt k die Unwahrscheinlichkeit

In 4 it is indicated how the probability of existence is determined iteratively taking into account a set of previous observations. Arrows each represent measurements that lead to an observation m _i . At time k-1, the fused existence probability P (X | m _j ... M _k -1) is determined by the observations m _j to m _{k- 1} . At time m _k , the observation m _{k is} added, as indicated in the middle. Further, the oldest observation is "removed from the calculation", as indicated below. If one calculates the existence probability by using the improbabilities, then at the moment k the improbability is

Dies ist gleichbedeutend mit der Multiplikation mit der Unwahrscheinlichkeit der Messung m_k und einem Dividieren durch die Unwahrscheinlichkeit für die Beobachtung m_j. Eine hardwaremäßige Implementierung ist somit einfach möglich, wenn ein FIFO-Schieberegister verwendet wird, in dem jeweils die elementaren Unwahrscheinlichkeiten für die Existenz der einzelnen Beobachtungen gespeichert werden, wobei die aggregierte Existenzunwahrscheinlichkeit zunächst mit einer neu hinzugefügten elementaren Existenzunwahrscheinlichkeit multipliziert wird, diese dem FIFO-Speicher zugefügt wird und die hierbei aus dem FIFO-Speicher entsprechender Länge ”herausgeschobene” elementare Existenzunwahrscheinlichkeit verwendet wird, um hierdurch die aggregierte Existenzunwahrscheinlichkeit zu teilen.This is equivalent to multiplying by the improbability of the measurement m _k and dividing by the improbability for the observation m _j . A hardware implementation is thus easily possible if a FIFO shift register is used, in which the elemental improbabilities for the existence of the individual observations are respectively stored, the aggregated existence probability being first multiplied by a newly added elemental existence probability, that of the FIFO memory is added and in this case from the FIFO memory of appropriate length "pushed out" elementary Existenzunwahrscheinlichkeit is used to thereby share the aggregate probability of existence.

In 5 ist ein Simulationsexperiment grafisch dargestellt. Rauten geben die beobachteten Existenzwahrscheinlichkeiten für einzelne Messungen 20 an. Hierbei wird davon ausgegangen, dass die Existenzwahrscheinlichkeit für die Beobachtung des Vorhandenseins eines Objekts P(X|+) = 0,75 gilt. Die Existenzwahrscheinlichkeit eines Objekts unter der Bedingung, dass die Beobachtung ein Nichtvorhandensein angibt, beträgt 0,15, d. h. P(X|–) = 0,15. Für die ersten zwanzig Messungen wird angenommen, dass die Existenzwahrscheinlichkeit P(X|m) 0,5 betrage. Hierdurch wird ein Vorlauf simuliert, der keine Aussage über die Existenz liefert. Dieses entspricht einer Initialisierung des Systems im Zustand des Nichtwissens über die Existenz des entsprechenden Objekts. Für die Messungen 20 bis 59 gilt, dass jeweils vier von fünf Messungen die Existenz des Objekts anzeigen und eine Messung die Nichtexistenz anzeigt. Für die Messungen 60 bis 99 wird angenommen, dass vier von fünf Messungen ein Nichtvorhandensein des Objekts angeben und eine Messung das Vorhandensein des Objekts angibt. Dies bedeutet, dass Messwerte, denen eine Existenzwahrscheinlichkeit von 0,75 zugeordnet ist, ein Vorhandensein des Messobjekts anzeigen und Messungen, denen eine Existenzwahrscheinlichkeit von 0,15 zugeordnet ist, ein Nichtvorhandensein des Objekts anzeigen. Durch Kreuze ist die fusionierte Existenzwahrscheinlichkeit 21 angezeigt, die sich ergibt, wenn sämtliche zuvor ermittelten Beobachtungen in die Berechnung der fusionierten Existenzwahrscheinlichkeit einbezogen werden. Durch Dreiecke sind die ermittelten fusionierten Existenzwahrscheinlichkeiten 22 angegeben, die unter Berücksichtigung eines gleitenden Fensters mit einer Länge von 11 Messungen ermittelt sind. Es werden somit in die Berechnung einer jeden fusionierten Existenzwahrscheinlichkeit 11 Beobachtungen einbezogen. Zu erkennen ist, dass bei beiden Berechnungsmethoden die Existenzwahrscheinlichkeit nach etwa vier Messungen gegen eine sichere Existenz konvergieren. Das nur eine Menge der vorausgegangenen Beobachtungen berücksichtigende Berechnungsverfahren reagiert erkennbar stärker auf die regelmäßigen ”Fehlmessungen” im Intervall zwischen der Messung 20 und 59. Dies bedeutet, dass bei diesem Messverfahren weniger Sicherheit akkumuliert wird. Für die Messungen 21 bis 31 sind beide Berechnungsmethoden identisch, da die Beobachtungen des Vorlaufs keinerlei Einfluss auf die Berechnung der jeweiligen fusionierten Existenzwahrscheinlichkeit aufweisen. Beim Wechsel der Messsituation ab Messung 60 reagiert das Berechnungsverfahren, welches nur eine begrenzte Menge der vorausgegangenen Beobachtungen berücksichtigt, sehr viel schneller und zeigt nach nur vier Messungen, die ein Nichtvorhandensein des Objekts anzeigen, eine ”sichere” Nichtexistenz an. Bei dem Berechnungsverfahren, welches sämtliche vorausgegangenen Beobachtungen berücksichtigt, dauert es dagegen ungefähr 20 Messungen, bis eine ”sichere” Nichtexistenzaussage ausgegeben wird.In 5 a simulation experiment is shown graphically. Lozenges give the observed existence probabilities for individual measurements 20 at. Here it is assumed that the probability of existence applies to the observation of the presence of an object P (X | +) = 0.75. The existence probability of an object under the condition that the observation indicates an absence is 0.15, ie, P (X | -) = 0.15. For the first twenty measurements, it is assumed that the probability of existence P (X | m) is 0.5. This simulates a flow that does not provide any information about existence. This corresponds to an initialization of the system in the state of ignorance about the existence of the corresponding object. For the measurements 20 to 59 It is true that four out of five measurements indicate the existence of the object and one measurement indicates the nonexistence. For the measurements 60 to 99 It is assumed that four out of five measurements indicate absence of the object and one measurement indicates the presence of the object. This means that measured values assigned an existence probability of 0.75 indicate a presence of the measurement object and measurements with an existence probability of 0.15 indicating an absence of the object. By crosses is the fused existence probability 21 displayed if all previously determined observations are included in the calculation of the fused likelihood of existence. By triangles are the determined fused existence probabilities 22 given taking into account a sliding window with a length of 11 measurements. It will thus be included in the calculation of each fused existence probability 11 Observations included. It can be seen that in both calculation methods the probability of existence converge to a certain existence after about four measurements. The calculation method, which only takes into account a lot of the previous observations, reacts noticeably more to the regular "incorrect measurements" in the interval between the measurements 20 and 59 , This means that less safety is accumulated during this measurement process. For the measurements 21 to 31 both calculation methods are identical, since the observations of the preliminary run have no influence on the calculation of the respective fused existence probability. When changing the measurement situation from measurement 60 The calculation method, which takes into account only a limited amount of the previous observations, reacts much faster and shows a "safe" nonexistence after only four measurements indicating an absence of the object. By contrast, in the calculation method which takes into account all the previous observations, it takes about 20 measurements until a "safe" nonexistence statement is output.

An dieser Stelle soll darauf hingewiesen werden, dass trotz der schlechten Güte des oder der verwendeten Sensoren jeweils eine schnelle Konvergenz gegen eine sichere Existenz bzw. sichere Nichtexistenz erreicht wird.At This point should be noted that despite the bad Quality of the sensor or sensors used each one fast Convergence against a secure existence or secure non-existence is reached.

Ferner soll an dieser Stelle erneut darauf hingewiesen werden, dass eine fusionierte Existenzaussage anhand einer Vielzahl von Beobachtungen mit einem Sensor oder einer Vielzahl von Beobachtungen unterschiedlicher Sensoren (oder einer Kombination hiervon) ermittelt werden kann. Dies bedeutet, dass die einzelnen Beobachtungen jeweils mit beliebigen Sensoren durchgeführt sein können.Furthermore, it should again be pointed out that a merged statement of existence can be determined from a variety of observations with one sensor or a plurality of observations of different sensors (or a combination thereof). This means that the individual observations can each be carried out with any desired sensors.

In 6 ist schematisch ein Kraftfahrzeug 31 dargestellt. Dieses umfasst ein System 32 zum Bereitstellen einer Umfeldrepräsentation des Kraftfahrzeugs und/oder Steuern von sicherheitsrelevanten Fahrzeugsystemen 33-1 bis 33-n. Diese sind beispielsweise über einen ersten Fahrzeugdatenbus 34 mit einer Auswerte- und Steuereinheit 35 des Systems 32 verbunden. Die Steuer- und Auswerteeinheit 35 ist über einen zweiten Fahrzeugdatenbus 36 mit Sensoren 37-1 bis 37-k verbunden, die Messdaten liefern, welche eine Beobachtung einer Umgebung des Kraftfahrzeugs repräsentieren. Die Steuer- und Auswerteeinheit 35 umfasst einen Mikroprozessor 38 und eine Speichereinheit 39. Die Speichereinheit 39 umfasst einen Bereich 40, in dem Programmdaten abgelegt sind, die auf dem Mikroprozessor 38 ausführbar sind und deren Ausführung zum Bereitstellen einer Funktionalität führt, wie sie oben erläutert ist. Ferner umfasst die Speichereinheit 39 einen weiteren Speicherbereich 45, in dem beispielsweise ermittelte Aufenthaltswahrscheinlichkeitsdichten für erfasste Objekte, symbolisiert durch die Bezeichnung f(x), und ermittelte Existenzwahrscheinlichkeiten für die Objekte, symbolisiert durch die Bezeichnung P(X|M∩m), abgespeichert sind sowie eventuell für eine Steuerung der Fahrzeugsysteme 33-1 bis 33-n benötigte Parameter und Informationen, welche durch den Begriff Daten repräsentiert sind. Ferner kann die Speichereinheit 39 einen FIFO-Speicher 41 umfassen, in dem die elementaren Existenzwahrscheinlichkeiten der einzelnen Beobachtungen abgespeichert werden.In 6 is schematically a motor vehicle 31 shown. This includes a system 32 for providing an environment representation of the motor vehicle and / or controlling safety-relevant vehicle systems 33-1 to 33-n , These are for example via a first vehicle data bus 34 with an evaluation and control unit 35 of the system 32 connected. The control and evaluation unit 35 is via a second vehicle data bus 36 with sensors 37-1 to 37-k which provide measurement data representing an observation of an environment of the motor vehicle. The control and evaluation unit 35 includes a microprocessor 38 and a storage unit 39 , The storage unit 39 includes an area 40 in which program data is stored on the microprocessor 38 are executable and their execution leads to providing a functionality as explained above. Furthermore, the storage unit comprises 39 another storage area 45 in which, for example, determined probability of residence densities for detected objects, symbolized by the designation f (x), and determined existence probabilities for the objects, symbolized by the designation P (X | M∩m), are stored and possibly for controlling the vehicle systems 33-1 to 33-n required parameters and information represented by the term data. Furthermore, the storage unit 39 a FIFO memory 41 in which the elementary existence probabilities of the individual observations are stored.

Funktional führt die Auswerte- und Steuereinheit drei Funktionen aus, die jedoch nicht streng voneinander getrennt werden können. Zum einen findet eine Auswertung der Messdaten statt, wie durch ein erstes Auswertegebiet 42 angedeutet ist. Hierbei werden die Dichteverteilungen für die Aufenthaltswahrscheinlichkeiten der einzelnen Objekte durch Messdatenfusion ermittelt. Ein weiteres Existenzwahrscheinlichkeitsgebiet 43 deutet die Funktion an, die die Berechnung der Existenzwahrscheinlichkeiten für die einzelnen Objekte umfasst. Ein Steuerungsgebiet 44 deutet schließlich die Steuerung von sicherheitsrelevanten Fahrzeugsystemen 33-1 bis 33-n an, die abhängig von Objekten an Positionen relativ zu dem Kraftfahrzeug sind, wobei in die Steuerung eine Auswertung der ermittelten Existenzwahrscheinlichkeiten einbezogen wird.Functionally, the evaluation and control unit performs three functions, but these can not be strictly separated. On the one hand, an evaluation of the measured data takes place, such as through a first evaluation area 42 is indicated. In this case, the density distributions for the probabilities of residence of the individual objects are determined by measuring data fusion. Another existence probability area 43 indicates the function that includes the calculation of the existence probabilities for the individual objects. A control area 44 finally indicates the control of safety-relevant vehicle systems 33-1 to 33-n which are dependent on objects at positions relative to the motor vehicle, wherein an evaluation of the determined existence probabilities is included in the control.

Es ergibt sich für den Fachmann, dass hier lediglich beispielhafte Ausführungsformen beschrieben sind. Insbesondere können die einzelnen Sensoren direkt mit der Auswerte- und Steuereinheit verbunden sein. Bei anderen Ausführungsformen sind sowohl die Fahrzeugsysteme als auch die Sensoren über einen gemeinsamen Bus oder gemeinsame Bussystem miteinander verbunden. Wieder andere Ausführungsformen können vorsehen, dass die einzelnen Fahrzeugsysteme individuell mit der Auswerte- und Steuereinheit gekoppelt sind. Ebenso sind Ausführungsformen denkbar, bei denen die Auswerte- und Steuereinheit lediglich die Daten für die Umfeldrepräsentation an andere Fahrzeugsysteme ausgibt und keine Steuerbefehle durch die Auswerte- und Steuereinheit erzeugt werden. In einem solchen Fall handelt es sich somit lediglich um eine Auswerteeinheit, die die einzelnen Dichtefunktionen sowie eine Existenzwahrscheinlichkeit und gegebenenfalls weitere Informationen über die ermittelten Objekte bereitstellt.It results for the expert, that here only exemplary Embodiments are described. In particular, you can the individual sensors directly with the evaluation and control unit be connected. In other embodiments, both the vehicle systems as well as the sensors via a common Bus or common bus system interconnected. Others again Embodiments may provide that the individual Vehicle systems individually with the evaluation and control unit are coupled. Likewise, embodiments are conceivable where the evaluation and control unit only the data for outputs the environment representation to other vehicle systems and no control commands generated by the evaluation and control unit become. In such a case, it is therefore only a question an evaluation unit, the individual density functions and a Likelihood of existence and, where appropriate, further information about provides the detected objects.

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Zitierte PatentliteraturCited patent literature

• - DE 1655432 [0002] - DE 1655432 [0002]

Claims (12)

Verfahren zum Bereitstellen von Informationen über Objekte (6, 7) in einer Umgebung (2) eines Kraftfahrzeugs (1), umfassend die Schritte: a) Erfassen von Messdaten über die Objekte (6, 7), b) Auswerten der Messdaten und Bereitstellen einer Umfeldrepräsentation, wobei für jedes erfasste Objekt (6, 7) ein Objektvektor bereitgestellt wird, der eine Dichtefunktion umfasst, die für Positionen in der Umgebung (2) des Kraftfahrzeugs (1) ein Maß für eine Wahrscheinlichkeit angibt, dass sich das entsprechende Objekt an der jeweiligen Position befindet, dadurch gekennzeichnet, dass für jedes Objekt (6, 7) zusätzlich eine Existenzwahrscheinlichkeit P(X) ermittelt wird, die angibt, wie wahrscheinlich die Existenz des erfassten Objekts (6, 7) in der Umgebung (2) überhaupt ist.Method for providing information about objects ( 6 . 7 ) in an environment ( 2 ) of a motor vehicle ( 1 ), comprising the steps of: a) acquiring measurement data about the objects ( 6 . 7 ), b) evaluating the measurement data and providing an environment representation, wherein for each detected object ( 6 . 7 ) an object vector is provided which comprises a density function suitable for positions in the environment ( 2 ) of the motor vehicle ( 1 ) indicates a measure of a probability that the corresponding object is at the respective position, characterized in that for each object ( 6 . 7 ) an existence probability P (X) is additionally determined, which indicates how probable the existence of the detected object ( 6 . 7 ) in the neighborhood ( 2 ) is ever. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Messdaten iterativ erfasst werden und die Existenzwahrscheinlichkeit P(X) jeweils aktuell in jedem Iterationsschritt erneut ermittelt wird, wobei die aktuelle Existenzwahrscheinlichkeit P(X) für das jeweilige Objekt (6, 7) anhand einer bedingten Wahrscheinlichkeit, dass das jeweilige Objekt (6, 7) unter der Bedingung einer jeweiligen Beobachtung (m) existiert, die durch die aktuellen Messdaten repräsentiert wird, ermittelt wird.A method according to claim 1, characterized in that the measurement data are detected iteratively and the existence probability P (X) is currently determined again in each iteration step, wherein the current existence probability P (X) for the respective object ( 6 . 7 ) based on a conditional probability that the respective object ( 6 . 7 ) is determined under the condition of a respective observation (m) which is represented by the current measurement data. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Existenzwahrscheinlichkeit für das jeweilige Objekt (6, 7) jeweils unter Berücksichtigung einer bedingten Wahrscheinlichkeit für seine Existenz unter der Bedingung einer Menge vorausgegangener Beobachtungen, die durch vorherige Messdaten repräsentierte sind, ermittelt wird.Method according to Claim 1 or 2, characterized in that the probability of existence of the respective object ( 6 . 7 ) each taking into account a conditional probability for its existence under the condition of a set of previous observations represented by previous measurement data is determined. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Menge der vorausgegangenen Beobachtungen durch eine festgelegte Anzahl von jeweils zuletzt vorausgegangenen Beobachtungen festgelegt wird.Method according to claim 3, characterized that the set of previous observations by a fixed Number of last previous observations. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die aktuelle Existenzwahrscheinlichkeit eines jeweiligen Objekts (6, 7) jeweils durch die bedingte Wahrscheinlichkeit für die Existenz des jeweiligen Objekts (6, 7) unter der Bedingung ist, dass die Menge der vorausgegangenen Beobachtungen und die aktuelle Beobachtung gemacht sind und die Beobachtungen immer dasselbe Objekt betreffen.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the current probability of existence of a respective object ( 6 . 7 ) in each case by the conditional probability for the existence of the respective object ( 6 . 7 ) on the condition that the set of the previous observations and the current observation are made and the observations always concern the same object. Verfahren nach einem der vorausgehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Existenzwahrscheinlichkeit P(X) für das jeweilige erfasste Objekt (6, 7) nach folgender Formel berechnet wird:

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the probability of existence P (X) for the respective detected object ( 6 . 7 ) is calculated according to the following formula:

Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Existenzwahrscheinlichkeit unter Verwendung der bedingten Unwahrscheinlichkeit der Existenz des jeweiligen Objekt (6, 7) unter der Bedingung, dass die Menge der vorausgegangenen Beobachtungen gemacht ist, und der bedingten Unwahrscheinlichkeit der Existenz des jeweiligen Objekts (6, 7) unter der Bedingung, dass die aktuelle Beobachtung gemacht ist, ermittelt wird, wobei die Beobachtungen das jeweilige Objekt betreffen.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the existence probability using the conditional improbability of the existence of the respective object ( 6 . 7 ) on the condition that the set of previous observations is made, and the conditional improbability of the existence of the respective object ( 6 . 7 ) is determined on the condition that the current observation is made, the observations relating to the respective object. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Existenzwahrscheinlichkeit des jeweiligen Objekts (6, 7) mit folgender Formel ermittelt wird: P(X|M∩m) = 1/(I(X|M∩m) + 1), wobei gilt I(X|M∩m) = I(X|M)·I(X|m) und die Unwahrscheinlichkeit I(E) eines Ereignisses E definiert ist als I(E) = 1/P(E) – 1 und P(E) die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses E angibt und die Nichtexistenz der Leerenmenge als unendlich definiert ist: I(Ø) = ∞.Method according to claim 7, characterized in that the probability of existence of the respective object ( 6 . 7 ) is determined by the following formula: P (X | M∩m) = 1 / (I (X | M∩m) + 1), where I (X | M∩m) = I (X | M) · I (X | m) and the improbability I (E) of an event E is defined as I (E) = 1 / P (E) - 1 and P (E) indicates the probability of the event E and defines the nonexistence of the empty set as infinite is: I (Ø) = ∞. Verfahren zum Steuern eines sicherheitsrelevanten Fahrzeugsystems, bei dem die Steuerung abhängig von einer relativen Position des Kraftfahrzeugs (1) zu Objekten (6, 7) in der Umgebung (2) des Kraftfahrzeugs (1) erfolgt, umfassend die Schritte: a) Erfassen von Messdaten über die Objekte (6, 7), b) Auswerten der Messdaten und Bereitstellen einer Umfeldrepräsentation, Erzeugen von Steuerbefehlen abhängig von der anhand der Dichtefunktion ermittelten relativen Positionen von den Objekten (6, 7) in der Umgebung (2) des Kraftfahrzeugs (1), dadurch gekennzeichnet, dass zusätzlich für jedes Objekt (6, 7) eine Existenzwahrscheinlichkeit ermittelt wird, und die Steuerbefehle zusätzlich abhängig von den ermittelten Existenzwahrscheinlichkeiten erzeugt werden.Method for controlling a safety-related vehicle system, in which the control depends on a relative position of the motor vehicle ( 1 ) to objects ( 6 . 7 ) in the neighborhood ( 2 ) of the motor vehicle ( 1 ), comprising the steps of: a) acquiring measurement data about the objects ( 6 . 7 ), b) evaluating the measured data and providing an environment representation, generating control commands depending on the relative positions of the objects determined by the density function ( 6 . 7 ) in the neighborhood ( 2 ) of the motor vehicle ( 1 ), characterized in that additionally for each object ( 6 . 7 ) an existence probability is determined, and the control commands additional Lich depending on the determined existence probabilities are generated. Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Existenzwahrscheinlichkeiten nach einem Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8 ermittelt werden.Method according to claim 9, characterized in that that the existence probabilities according to a method according to a of claims 1 to 8 are determined. Verfahren nach Anspruch 9 oder 10, dadurch gekennzeichnet, dass das sicherheitsrelevante Fahrzeugsystem aktiv in das Fahrverhalten des Kraftfahrzeugs und/oder aktiv in ein Rückhaltesystem eingreift und ein aktiver Eingriff nur erfolgt, wenn eine der ermittelten Existenzwahrscheinlichkeiten einen vorgegebenen Schwellenwert überschreitet.Method according to claim 9 or 10, characterized that the safety-relevant vehicle system is active in the driving behavior of the motor vehicle and / or active in a restraint system engages and an active intervention only takes place if one of the determined Existence probabilities exceeds a predetermined threshold. System (32) in einem Kraftfahrzeug (1) zum Bereitstellen einer Umfeldrepräsentation des Kraftfahrzeugs (1) und/oder Steuern von Fahrzeugsystemen (33-1 bis 33-n), umfassend eine Auswerte- und Steuereinheit (35), die ausgebildet ist, Messdaten von Messsensoren (37-1 bis 37-k) zu empfangen, welche Beobachtung des Umfelds (2) des Kraftfahrzeugs (1) repräsentieren, und anhand der Messdaten die Umfeldrepräsentation zu ermitteln, wobei für jedes Objekt ein Objektvektor ermittelt wird, der eine Dichtefunktion umfasst, die für Positionen in der Umgebung (2) des Kraftfahrzeugs (1) ein Maß für eine Wahrscheinlichkeit angibt, dass sich das entsprechende Objekt (6, 7) an der jeweiligen Position befindet, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerte- und Steuereinheit (35) ausgebildet ist, ein Verfahren nach den Ansprüchen 9 bis 11 auszuführen.System ( 32 ) in a motor vehicle ( 1 ) for providing an environment representation of the motor vehicle ( 1 ) and / or controlling vehicle systems ( 33-1 to 33-n ), comprising an evaluation and control unit ( 35 ), which is designed to receive measurement data from measuring sensors ( 37-1 to 37-k ) to receive what observation of the environment ( 2 ) of the motor vehicle ( 1 ) and using the measurement data to determine the environment representation, wherein for each object an object vector is determined which comprises a density function that is suitable for positions in the environment ( 2 ) of the motor vehicle ( 1 ) indicates a measure of a probability that the corresponding object ( 6 . 7 ) is located at the respective position, characterized in that the evaluation and control unit ( 35 ) is designed to carry out a method according to claims 9 to 11.