DE102018124057A1

DE102018124057A1 - Method for determining a distance of an object in a swing-out area of an ultrasonic sensor, computer program product, electronic computing device and ultrasonic sensor

Info

Publication number: DE102018124057A1
Application number: DE102018124057.0A
Authority: DE
Inventors: Maximilian Poepperl; Raghavendra Gulagundi
Original assignee: Valeo Schalter und Sensoren GmbH
Current assignee: Valeo Schalter und Sensoren GmbH
Priority date: 2018-09-28
Filing date: 2018-09-28
Publication date: 2020-04-02

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen eines Abstands (A) eines Objekts (3) in einem Ausschwingbereich (12) eines Ultraschallsensors (5), bei welchem mittels des Ultraschallsensors (5) ein Ultraschallsignal (8) ausgesendet wird und das an dem Objekt (3) reflektierte Ultraschallsignal (9) empfangen wird, und ein Vorhandensein des Objekts (3) in dem Ausschwingbereich (12) mittels der elektronischen Recheneinrichtung (10) durch Auswertung des empfangenen Ultraschallsignals (9) bestimmt wird, wobei bei der Auswertung des empfangenen Ultraschallsignals (8) eine Amplitudenverteilung des empfangenen Ultraschallsignals (9) des Ausschwingbereichs (12) erzeugt wird, und durch Auswertung zumindest eines nicht zentrierten, statistischen Moments der Amplitudenverteilung und durch Vergleich des zumindest einen nicht zentrierten, statistischen Moments mit zumindest einem nicht zentrierten, statistischen Referenzmoment der Abstand (A) des Objekts im Ausschwingbereich (12) des Ultraschallsensors (5) zum Ultraschallsensor (5) zusätzlich zum Vorhandensein des Objekts (3) bestimmt wird. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogrammprodukt, eine elektronische Recheneinrichtung 10 sowie einen Ultraschallsensor 5.The invention relates to a method for determining a distance (A) of an object (3) in a swing-out area (12) of an ultrasonic sensor (5), in which an ultrasonic signal (8) is emitted by the ultrasonic sensor (5) and which is transmitted to the object ( 3) reflected ultrasound signal (9) is received, and the presence of the object (3) in the swing-out area (12) is determined by means of the electronic computing device (10) by evaluating the received ultrasound signal (9), the evaluation of the received ultrasound signal ( 8) an amplitude distribution of the received ultrasonic signal (9) of the swing-out area (12) is generated, and by evaluating at least one non-centered, statistical moment of the amplitude distribution and by comparing the at least one non-centered, statistical moment with at least one non-centered, statistical reference moment Distance (A) of the object in the swing-out area (12) of the ultrasound sensor nsors (5) to the ultrasonic sensor (5) in addition to the presence of the object (3) is determined. The invention further relates to a computer program product, an electronic computing device 10 and an ultrasonic sensor 5.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen eines Abstands eines Objekts in einem Ausschwingbereich eines Ultraschallsensors für ein Kraftfahrzeug zum Ultraschallsensor mittels des Ultraschallsensors. Bei dem Verfahren wird mittels des Ultraschallsensors auf Basis eines Anregungssignals einer elektronischen Recheneinrichtung des Ultraschallsensors ein Ultraschallsignal in eine Umgebung des Ultraschallsensors mittels einer schwingfähigen Membran des Ultraschallsensors ausgesendet. Das an dem Objekt reflektierte Ultraschallsignal wird mittels der schwingfähigen Membran empfangen. Es wird ein Vorhandensein des Objekts in einem Ausschwingbereich, in welchem die schwingfähige Membran in Abhängigkeit des Anregungssignals aufgrund der Trägheit der Membran nachschwingt, mittels der elektronischen Recheneinrichtung durch Auswertung des empfangenen Ultraschallsignals bestimmt. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogrammprodukt, eine elektronische Recheneinrichtung sowie einen Ultraschallsensor.The invention relates to a method for determining a distance of an object in a swing-out area of an ultrasonic sensor for a motor vehicle from the ultrasonic sensor by means of the ultrasonic sensor. In the method, an ultrasound signal is emitted into an environment of the ultrasound sensor by means of an oscillatable membrane of the ultrasound sensor by means of the ultrasound sensor based on an excitation signal from an electronic computing device of the ultrasound sensor. The ultrasonic signal reflected on the object is received by means of the vibratable membrane. The presence of the object in a swing-out area, in which the oscillatable membrane oscillates depending on the excitation signal due to the inertia of the membrane, is determined by means of the electronic computing device by evaluating the received ultrasound signal. The invention further relates to a computer program product, an electronic computing device and an ultrasonic sensor.

Es ist bekannt, dass durch das Nachschwingen der Sensormembran beim Aussenden eines Ultraschallsignals und Empfangen des Signals mit demselben Sensor ein Bereich, in dem die Empfangssensibilität des Sensors drastisch eingeschränkt ist, entsteht. Dieser Bereich, welcher auch als Ausschwingbereich bezeichnet wird, erstreckt sich bei den meisten heutigen Ultraschallsensoren bis zu 30 cm hinter der Membran. Das heißt, ein heutiger Ultraschallsensor ist ohne spezielle Gegenmaßnahmen für Objekte mit einem Abstand kleiner als 30 cm blind.It is known that the ringing of the sensor membrane when an ultrasound signal is emitted and the signal received with the same sensor creates an area in which the reception sensitivity of the sensor is drastically restricted. This area, which is also called the swing-out area, extends up to 30 cm behind the membrane in most ultrasonic sensors today. This means that today's ultrasonic sensor is blind to objects with a distance of less than 30 cm without special countermeasures.

Insbesondere tritt somit im Nahbereich eine Überlagerung zwischen dem Sendesignal und dem Empfangssignal auf. Diese entsteht, da für das Senden und Empfangen typischerweise ein und derselbe Sensor verwendet wird. Das Sendesignal hat typischerweise eine Signaldauer von bis zu 2,5 ms. Nach der Anregung der Membran mit dem Sendesignal erfolgt zusätzlich ein Ausschwingen, dessen Amplituden weiterhin deutlich höher sind als die von einem Objekt im Nahbereich reflektierten Signale. Über die gesamte Zeit ergibt sich daher der Blindbereich des Ultraschallsensors.In particular, a superimposition between the transmitted signal and the received signal thus occurs in the close range. This arises because the same sensor is typically used for sending and receiving. The transmission signal typically has a signal duration of up to 2.5 ms. After the excitation of the membrane with the transmission signal, there is an additional decay, the amplitudes of which are still significantly higher than the signals reflected by a near object. The blind area of the ultrasonic sensor therefore results over the entire time.

Während mit Puls-basierten Ultraschallsensoren diesem Effekt nur schwer beizukommen ist, müssen in korrelationsbasierten Ultraschallsensoren, wie zum Beispiel BPSK-Codes, spezielle Modi in angepasster Signalform, beispielsweise Code-Länge und entsprechende verkürzte Korrelatoren, eingesetzt werden. Dadurch entstehen mehrere Nachteile. Zum einen muss ein dezidierter Modus für eine Nahbereichserkennung implementiert werden. Des Weiteren muss bereits bekannt sein oder detektiert werden können, ob sich ein Objekt im Nahbereich befindet, um den Modus entsprechend umzuschalten und im Nahbereich die Distanz zum Objekt bestimmen zu können. Objekte, die sich weit entfernt befinden, können in einem solchen Modus aufgrund eines stark eingeschränkten „Signal-zu-Rausch“-Verhältnisses nur unzureichend detektiert werden, was insbesondere für deren Verfolgung nachteilig ist.While this effect is difficult to achieve with pulse-based ultrasound sensors, special modes in adapted signal form, for example code length and corresponding shortened correlators, must be used in correlation-based ultrasound sensors, such as BPSK codes. This creates several disadvantages. Firstly, a dedicated mode for short-range detection must be implemented. Furthermore, it must already be known or be possible to detect whether an object is in the close range in order to switch the mode accordingly and to be able to determine the distance to the object in the close range. Objects that are far away can only be insufficiently detected in such a mode due to a severely restricted “signal-to-noise” ratio, which is particularly disadvantageous for their tracking.

Ferner offenbart die EP 3 093 689 A1 ein Verfahren zum Betreiben eines Fahrerassistenzsystems eines Kraftfahrzeugs, bei welchem mittels eines Ultraschallsensors ein Vorhandensein eines Objekts in einem Bereich, welcher sich in einer Umgebung des Kraftfahrzeugs in Fahrtrichtung des Kraftfahrzeugs vor und/oder hinter dem Kraftfahrzeug befindet, erfasst wird und falls das Vorhandensein des Objekts in dem Bereich erfasst wird, ein Warnsignal ausgegeben wird. Es wird das Vorhandensein des Objekts mittels des Ultraschallsensors in einem vorbestimmten Nahbereich, welcher sich in dem Bereich an den Ultraschallsensor anschließt, anhand eines von dem Ultraschallsensor ausgesendeten und von dem Objekt reflektierten Ultraschallsignals erfasst.Furthermore, the EP 3 093 689 A1 A method for operating a driver assistance system of a motor vehicle, in which an ultrasound sensor detects the presence of an object in an area which is in the surroundings of the motor vehicle in the direction of travel of the motor vehicle in front of and / or behind the motor vehicle, and if the presence of the object is detected in the area, a warning signal is output. The presence of the object is detected by means of the ultrasound sensor in a predetermined near area, which adjoins the ultrasound sensor in the area, on the basis of an ultrasound signal emitted by the ultrasound sensor and reflected by the object.

Ferner offenbart die DE 10 2014 207 129 A1 ein Verfahren zum Erkennen eines Objekts in einem Nahbereich eines Ultraschallsensors. Das Verfahren umfasst die Schritte eines Anregens eines Schallwandlers des Ultraschallsensors durch ein Sendesignal, eines Erfassens eines Ausschwingsignals, welches das Ausschwingverhalten des Schallwandlers nach dem Anregen des Schallwandlers beschreibt, eines Bestimmens einer Abweichung zwischen dem Ausschwingsignal und einem Referenz-Ausschwingsignal, und eines Erkennens der Anwesenheit eines Objekts im Nahbereich des Ultraschallsensors basierend auf der bestimmten Abweichung.Furthermore, the DE 10 2014 207 129 A1 a method for recognizing an object in the vicinity of an ultrasonic sensor. The method comprises the steps of stimulating a sound transducer of the ultrasound sensor by means of a transmission signal, detecting a decay signal that describes the decay behavior of the sound transducer after the transducer has been excited, determining a deviation between the decay signal and a reference decay signal, and detecting the presence of an object in the vicinity of the ultrasonic sensor based on the determined deviation.

Des Weiteren offenbart die DE 10 2011 086 431 A1 Mittel zum Bestimmen der Position und/oder der Bewegung mindestens eines Objekts in der Umgebung eines Bewegungshilfsmittels, insbesondere eines Fahrzeuges, mittels mindestens eines an dem Objekt reflektierten und empfangenen, als Echosignal bezeichneten akustischen Signals, das von dem empfangenen Elektro-Akustik-Wandler gesendet wird, wobei nach dem Senden des akustischen Signals eine Nachschwingdauer des Elektro-Akustik-Wandlers gemessen wird und beim Vorliegen einer Übereinstimmung zwischen der gemessenen Nachschwingdauer und der bekannten Nachschwingdauer des Elektro-Akustik-Wandlers das zuerst detektierte Echosignal als das erste, aus einer Einzelreflektion des gesendeten akustischen Signals von dem Objekt stammende Echosignal erkannt wird, und aus der Laufzeit des zuerst detektieren Echosignals der Objektabstand bestimmt wird und/oder beim Vorlegen einer gemessenen, gegenüber der bekannten Nachschwingdauer längeren Nachschwingdauer die Laufzeit des empfangenen, ersten Echosignals und dadurch auch der Objektabstand aus der Differenz zwischen der gemessenen und bekannten Nachschwingdauer des ersten Echosignals abgeschätzt wird.Furthermore, the DE 10 2011 086 431 A1 Means for determining the position and / or the movement of at least one object in the vicinity of a movement aid, in particular a vehicle, by means of at least one acoustic signal which is reflected and received on the object and is referred to as an echo signal and is transmitted by the received electro-acoustic transducer , after the transmission of the acoustic signal, a ringing period of the electro-acoustic transducer is measured, and if there is a match between the measured ringing period and the known ringing period of the electro-acoustic transducer, the first detected echo signal as the first, from a single reflection of the transmitted one acoustic signal originating from the object is detected, and the object distance is determined from the transit time of the first detected echo signal and / or when presenting a measured, longer than the known ringing period Ringing period the transit time of the received first echo signal and thereby also the object distance is estimated from the difference between the measured and known ringing period of the first echo signal.

Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren, ein Computerprogrammprodukt, eine elektronische Recheneinrichtung sowie einen Ultraschallsensor zu schaffen, mittels welchen ein Abstand eines Objekts im Ausschwingbereich bestimmt werden kann.The object of the present invention is to provide a method, a computer program product, an electronic computing device and an ultrasonic sensor, by means of which a distance of an object in the swing-out area can be determined.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren, ein Computerprogrammprodukt, eine elektronische Recheneinrichtung sowie einen Ultraschallsensor gemäß den unabhängigen Patentansprüchen gelöst.This object is achieved by a method, a computer program product, an electronic computing device and an ultrasonic sensor in accordance with the independent claims.

Ein Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen eines Abstands eines Objekts in einem Ausschwingbereich eines Ultraschallsensors für ein Kraftfahrzeug zum Ultraschallsensor mittels des Ultraschallsensors. Bei dem Verfahren wird mittels des Ultraschallsensors auf Basis eines Anregungssignals einer elektronischen Recheneinrichtung des Ultraschallsensors ein Ultraschallsignal in eine Umgebung des Ultraschallsensors mittels einer schwingfähigen Membran des Ultraschallsensors ausgesendet. Es wird das an dem Objekt reflektierte Ultraschallsignal mittels der schwingfähigen Membran empfangen, und es wird ein Vorhandensein des Objekts in dem Ausschwingbereich, in welchem die schwingfähige Membran in Abhängigkeit des Anregungssignals aufgrund der Trägheit der Membran nachschwingt, mittels der elektronischen Recheneinrichtung durch Auswertung des empfangenen Ultraschallsignals bestimmt.One aspect of the invention relates to a method for determining a distance of an object in a swing-out area of an ultrasonic sensor for a motor vehicle from the ultrasonic sensor by means of the ultrasonic sensor. In the method, an ultrasound signal is emitted into an environment of the ultrasound sensor by means of an oscillatable membrane of the ultrasound sensor by means of the ultrasound sensor based on an excitation signal from an electronic computing device of the ultrasound sensor. The ultrasound signal reflected on the object is received by means of the oscillatable membrane, and the presence of the object in the swing-out area in which the oscillatable membrane oscillates depending on the excitation signal due to the inertia of the membrane, by means of the electronic computing device by evaluating the received ultrasound signal certainly.

Es ist vorgesehen, dass bei der Auswertung des empfangenen Ultraschallsignals eine Amplitudenverteilung von empfangenen Amplituden des empfangenen Ultraschallsignals des Ausschwingbereichs erzeugt wird, und durch Auswertung zumindest eines nicht zentrierten, statistischen Moments der Amplitudenverteilung und durch Vergleich des zumindest einen nicht-zentrierten, statistischen Moments mit zumindest einem nicht-zentrierten, statistischen Referenzmoment der Abstand des Objekts im Ausschwingbereich des Ultraschallsensors zum Ultraschallsensor zusätzlich zum Vorhandensein des Objekts bestimmt wird.It is provided that when the received ultrasound signal is evaluated, an amplitude distribution of received amplitudes of the received ultrasound signal of the swing-out area is generated, and by evaluating at least one non-centered, statistical moment of the amplitude distribution and by comparing the at least one non-centered, statistical moment with at least a non-centered, statistical reference moment the distance of the object in the swing-out area of the ultrasonic sensor to the ultrasonic sensor is determined in addition to the presence of the object.

Dadurch ist eine einfache Berechnung der statistischen Momente im Sensor, insbesondere in der elektronischen Recheneinrichtung des Ultraschallsensors ermöglicht. Des Weiteren sind eine geringere Zusatzbelastung der Datenübertragung zwischen dem Ultraschallsensor und der elektronischen Recheneinrichtung sowie eine recheneffiziente Auswertung innerhalb der elektronischen Recheneinrichtung ermöglicht. Durch die Nutzung der nicht zentrierten, statistischen Momente ist eine sequentielle Berechnung/Auswertung ermöglicht, so dass keine Zwischenspeicherung durchgeführt werden muss, so dass Speicherkapazität innerhalb der elektronischen Recheneinrichtung eingespart werden kann. Dadurch ist insbesondere im Ausschwingbereich eine verbesserte Erfassung des Objekts mit weniger Rechenaufwand ermöglicht.This enables a simple calculation of the statistical moments in the sensor, in particular in the electronic computing device of the ultrasonic sensor. Furthermore, a lower additional load on the data transmission between the ultrasonic sensor and the electronic computing device and a computation-efficient evaluation within the electronic computing device are made possible. By using the non-centered, statistical moments, a sequential calculation / evaluation is made possible, so that no intermediate storage has to be carried out, so that storage capacity within the electronic computing device can be saved. This enables an improved detection of the object with less computing effort, particularly in the swing-out area.

Nicht zentrierte, statistische Momente besitzen gegenüber zentrierten, statistischen Momenten den entscheidenden Vorteil, dass kein Speichern der Abtastpunkte innerhalb der elektronischen Recheneinrichtung des Ultraschallsensors notwendig ist. Für zentrierte Momente ist im ersten Schritt eine Berechnung des Mittelwerts notwendig. Dieser ist für die Berechnung aller anderen Momente ebenfalls notwendig. Da der Mittelwert erst nach Aufzeichnen aller Daten berechnet werden kann, müssen somit die Daten im relevanten Bereich zwischengespeichert werden. Bei nicht zentrierten Momenten ist die Berechnung des Mittelwerts zur Berechnung der weiteren Momente nicht notwendig. Da die Momente auf Basis von Summen der Abtastwerte berechnet werden, ist kein Speichern von Abtastwerten notwendig.Non-centered, statistical moments have the decisive advantage over centered, statistical moments that it is not necessary to store the scanning points within the electronic computing device of the ultrasonic sensor. For centered moments, the mean value must be calculated in the first step. This is also necessary for the calculation of all other moments. Since the mean value can only be calculated after all data have been recorded, the data in the relevant area must be buffered. In the case of moments that are not centered, the calculation of the mean value for the calculation of the further moments is not necessary. Since the moments are calculated on the basis of sums of the sample values, no sample values need to be saved.

Beispielsweise kann vorgesehen sein, dass mittels der Formel: $μ_{3} = \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} x_{i}^{3}$

das dritte nicht zentrierte, statistische Moment berechnet wird.For example, it can be provided that by means of the formula:

μ_{3rd} = \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} x_{i}^{3rd}

the third non-centered statistical moment is calculated.

Mit anderen Worten besteht die erfindungsgemäße Lösung darin, dass durch Betrachtung der statistischen Verteilung der Amplitudenwerte in dem Ausschwingbereich, welcher auch als Blindbereich bezeichnet werden kann, nicht nur zu erkennen ist, ob ein Objekt in diesem Bereich vorhanden ist, sondern zusätzlich der Abstand möglichst genau bestimmt werden kann. Dadurch kann auf einen dezidierten Messmodus weiterhin verzichtet werden, da die Daten beziehungsweise Informationen des Ausschwingbereichs bei jeder Messung im Sensor vorliegen. Dies erlaubt die simultane Detektion von nahen und fernen Zielen. Zusätzlich kann das Verfahren an verschiedene Signalformen angepasst werden, so dass es in beliebigen Sensorsystemen zum Einsatz kommen kann.In other words, the solution according to the invention is that by looking at the statistical distribution of the amplitude values in the swing-out area, which can also be referred to as the blind area, it is not only possible to recognize whether an object is present in this area, but also the distance as precisely as possible can be determined. This means that a dedicated measurement mode can still be dispensed with, since the data or information about the swing-out range is available in the sensor for each measurement. This allows the simultaneous detection of near and far targets. In addition, the method can be adapted to different signal forms so that it can be used in any sensor system.

Insbesondere ist vorgesehen, dass in einem ersten Schritt des Verfahrens ein Ultraschallsignal ausgesendet wird, wobei hierbei insbesondere eine Ultraschall-Messung durchgeführt werden kann. Es ist dabei insbesondere vorgesehen, dass das empfangene Ultraschallsignal aufgezeichnet wird. Insbesondere werden dann in dem Empfangssignal neben der Totzeit bei geringem Abstand mehrere Peaks beziehungsweise Ziele mit größerem Abstand zu erkennen sein.In particular, it is provided that an ultrasound signal is emitted in a first step of the method, an ultrasound measurement in particular being able to be carried out here. In particular, it is provided that the received ultrasound signal is recorded. In particular, in addition to the dead time at a short distance, a number of peaks or targets with a greater distance will then be recognizable in the received signal.

Insbesondere ist vorgesehen, dass für das erfindungsgemäße Verfahren lediglich der Ausschwingbereich betrachtet wird. In diesem Bereich ist insbesondere zu erkennen, dass für das menschliche Auge keine eindeutigen Peaks beziehungsweise Ziele erkennbar sind, die eindeutig als Ziele identifiziert werden können. Aus diesem Grund wird insbesondere die Amplitudenverteilung dieses Zeit-Slots beziehungsweise dieses Distanz-Slots genutzt.In particular, it is provided that only the swing-out range is considered for the method according to the invention. In this area it can be seen, in particular, that the human eye cannot see any clear peaks or targets that can be clearly identified as targets. For this reason, the amplitude distribution of this time slot or this distance slot is used in particular.

Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltungsform werden zumindest vier nicht zentrierte, statistische Momente der Amplitudenverteilung bestimmt und die zumindest vier nicht zentrierten, statistischen Momente mit zumindest vier nicht zentrierten, statistischen Referenzmomenten verglichen und in Abhängigkeit davon der Abstand des Objekts bestimmt. Insbesondere können die vier nicht zentrierten, statistischen Momente beispielsweise bei einer Gauß-Verteilung bestimmt werden. Durch die vier nicht zentrierten, statistischen Momente kann zuverlässig die Amplitudenverteilung charakterisiert werden, wodurch dann wiederum eine vorteilhafte Auswertung der Amplitudenverteilung durchgeführt werden kann. Beispielsweise kann es sich bei den nicht zentrierten, statistischen Momenten um einfache Momente, welche auch als Nullmomente bezeichnet werden handeln. Ebenfalls sind Absolutmomente oder faktorielle Momente möglich, um die Amplitudenverteilung erfindungsgemäß auswerten zu können. Dadurch ist es mit wenig Rechenaufwand ermöglicht, zuverlässig den Abstand des Objekts im Ausschwingbereich des Ultraschallsensors erfassen zu können.According to an advantageous embodiment, at least four non-centered, statistical moments of the amplitude distribution are determined and the at least four non-centered, statistical moments are compared with at least four non-centered, statistical reference moments and the distance of the object is determined as a function thereof. In particular, the four non-centered, statistical moments can be determined, for example, in the case of a Gaussian distribution. The amplitude distribution can be reliably characterized by the four non-centered, statistical moments, which in turn can then be used to carry out an advantageous evaluation of the amplitude distribution. For example, the non-centered, statistical moments can be simple moments, which are also referred to as zero moments. Absolute moments or factorial moments are also possible in order to be able to evaluate the amplitude distribution according to the invention. This makes it possible to reliably detect the distance of the object in the swing-out area of the ultrasonic sensor with little computing effort.

Es hat sich weiterhin als vorteilhaft erwiesen, wenn zumindest zwölf nicht zentrierte, statistische Momente der Amplitudenverteilung bestimmt werden und die zumindest zwölf nicht zentrierten, statistischen Momente mit zumindest zwölf nicht zentrierten, statistischen Referenzmomenten verglichen werden und in Abhängigkeit davon der Abstand des Objekts bestimmt wird. Insbesondere können die zwölf nicht zentrierten, statistischen Momente beispielsweise bei einer Gauß-Verteilung bestimmt werden. Durch die zwölf nicht zentrierten, statistischen Momente kann zuverlässig die Amplitudenverteilung charakterisiert werden, wodurch dann wiederum eine vorteilhafte Auswertung der Amplitudenverteilung durchgeführt werden kann. Beispielsweise kann es sich bei den nicht zentrierten, statistischen Momenten um einfache Momente, welche auch als Nullmomente bezeichnet werden handeln. Ebenfalls sind Absolutmomente oder faktorielle Momente möglich, um die Amplitudenverteilung erfindungsgemäß auswerten zu können. Dadurch ist es mit wenig Rechenaufwand ermöglicht, zuverlässig den Abstand des Objekts im Ausschwingbereich des Ultraschallsensors erfassen zu können.It has also proven to be advantageous if at least twelve non-centered, statistical moments of the amplitude distribution are determined and the at least twelve non-centered, statistical moments are compared with at least twelve non-centered, statistical reference moments and the distance of the object is determined as a function thereof. In particular, the twelve non-centered, statistical moments can be determined, for example, in the case of a Gaussian distribution. The amplitude distribution can be reliably characterized by the twelve non-centered statistical moments, which in turn can then be used to carry out an advantageous evaluation of the amplitude distribution. For example, the non-centered, statistical moments can be simple moments, which are also referred to as zero moments. Absolute moments or factorial moments are also possible in order to be able to evaluate the amplitude distribution according to the invention. This makes it possible to reliably detect the distance of the object in the swing-out area of the ultrasonic sensor with little computing effort.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltungsform wird mittels einer linearen Regression der Vergleich durchgeführt. Die lineare Regression ist ein statistisches Verfahren, mit welchem versucht wird, eine beobachtete abhängige Variable durch eine oder mehrere unabhängige Variablen zu erklären. Insbesondere ist es dadurch ermöglicht, dass mit Hilfe von zwei Parametern eine Gerade durch eine Punktwolke gelegt werden kann, so dass der lineare Zusammenhang zwischen den beiden Parametern möglichst gut beschrieben werden kann. Mittels der linearen Regression ist es somit einfach ermöglicht, dass der Vergleich zwischen dem nicht zentrierten, statistischen Moment und dem nicht zentrierten, statistischen Referenzmoment durchgeführt werden kann. Insbesondere kann somit das statistische Referenzmoment beispielsweise durch Referenzmessungen entsprechend ermittelt worden sein. Dann kann eine lineare Regression durchgeführt werden, wodurch dann anhand der linearen Regression der Abstand des Objekts bestimmt werden kann. Insbesondere durch Vergleich des nicht zentrierten, statistischen Moments der Amplitudenverteilung mit dem zumindest einen nicht zentrierten, statistischen Referenzmoment kann dann innerhalb der linearen Regression der Abstand des Objekts im Ausschwingbereich ermittelt werden. Dadurch ist es auf einfache Art und Weise ermöglicht, dass der Abstand des Objekts im Ausschwingbereich bestimmt werden kann.In a further advantageous embodiment, the comparison is carried out by means of a linear regression. Linear regression is a statistical technique that tries to explain an observed dependent variable by one or more independent variables. In particular, this enables two lines to be used to lay a straight line through a point cloud, so that the linear relationship between the two parameters can be described as well as possible. With the linear regression it is thus easily possible that the comparison between the non-centered, statistical moment and the non-centered, statistical reference moment can be carried out. In particular, the statistical reference torque can thus have been determined accordingly, for example by reference measurements. A linear regression can then be carried out, whereby the distance of the object can then be determined on the basis of the linear regression. In particular, by comparing the non-centered, statistical moment of the amplitude distribution with the at least one non-centered, statistical reference torque, the distance of the object in the swing-out range can then be determined within the linear regression. This enables the distance of the object in the swing-out area to be determined in a simple manner.

Ferner hat es sich als vorteilhaft erwiesen, wenn mittels einer Gauß-basierten Regression der Vergleich durchgeführt wird. Dadurch ist ein zuverlässiger Vergleich der nicht zentrierten, statistischen Momente mit den nicht zentrierten Referenzmomenten, welche insbesondere durch die Gauß-Regression erzeugt wurden, ermöglicht. Dadurch kann eine zuverlässige Bestimmung des Abstands im Ausschwingbereich realisiert werden. It has also proven to be advantageous if the comparison is carried out using a Gaussian-based regression. This enables a reliable comparison of the non-centered, statistical moments with the non-centered reference moments, which were generated in particular by the Gauss regression. This enables a reliable determination of the distance in the swing-out area.

Ebenfalls vorteilhaft ist, wenn mittels eines maschinellen Lernens der Vergleich durchgeführt wird. Die Momente stellen bereits geeignete Kenngrößen dar, welche zum Beispiel bei einer Regression mittels des maschinellen Lernens genutzt werden können. Für diesen Schritt sind in einem ersten Schritt entsprechende Referenzmessungen notwendig, um die Regression des maschinellen Lernens zu trainieren. Anschließend kann der trainierte Algorithmus zur Abschätzung der Objektdistanz in neuen Messungen genutzt werden. Beim maschinellen Lernen handelt es sich um die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung. Insbesondere wird dabei aus entsprechenden Referenzmessungen gelernt und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Insbesondere werden dabei Muster erkannt und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten abgespeichert, so dass auch unbekannte Daten, insbesondere zukünftige Daten, insbesondere in diesem Fall die nicht zentrierten, statistischen Momente, beurteilt werden können. Durch die Nutzung des maschinellen Lernens zum Vergleich des nicht zentrierten, statistischen Moments mit dem nicht zentrierten, statistischen Referenzmoment kann somit sehr zuverlässig und genau der Vergleich durchgeführt werden, so dass der Abstand im Ausschwingbereich des Ultraschallsensors zuverlässig bestimmt werden kann.It is also advantageous if the comparison is carried out by means of machine learning. The moments already represent suitable parameters that can be used, for example, in the case of regression using machine learning. In a first step, corresponding reference measurements are necessary for this step in order to train the regression of machine learning. The trained algorithm can then be used to estimate the object distance in new measurements. Machine learning is the "artificial" generation of knowledge from experience. In particular, it learns from corresponding reference measurements and can generalize them after the end of the learning phase. In particular, be there Patterns recognized and regularities stored in the learning data, so that even unknown data, in particular future data, in particular in this case the non-centered, statistical moments, can be assessed. By using machine learning to compare the non-centered, statistical moment with the non-centered, statistical reference torque, the comparison can thus be carried out very reliably and precisely, so that the distance in the swing-out area of the ultrasonic sensor can be reliably determined.

Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltungsform wird mittels einer „Support-Vector-Machine“ als maschinelles Lernen der Vergleich durchgeführt. Die „Support-Vector-Machine“ (SVM), welche auch als Stützvektormaschine oder Stützvektormethode bezeichnet werden kann, dient als Klassifikator und Regressor. Eine „Support-Vector-Machine“ unterteilt eine Menge von Objekten so in Klassen, dass um die Klassengrenzen herum ein möglichst breiter Bereich frei von Objekten bleibt. Die „Support-Vector-Machine“ bildet somit einen sogenannten „Large Margin Classifier“ (Breiter-Rand-Klassifikator). Es handelt sich somit um ein mathematisches Verfahren der Mustererkennung. Insbesondere sind für die „Support-Vector-Machine“ entsprechende Referenzmessungen notwendig, um die Regression zu trainieren. Insbesondere sind durch die Nutzung der „Support-Vector-Machine“ Genauigkeiten von bis zu 1 cm (Route-Mean-Square-Error, RMSE) bei der Bestimmung des Abstands des Objekts möglich. Insbesondere wird allerdings bevorzugt vorgesehen, dass aufgrund der Implementierung in der elektronischen Recheneinrichtung ein tolerierbarer Rechenaufwand einer derartigen „Support-Vector-Machine“ genutzt wird, welche typischerweise eine Genauigkeit von bis zu 3 cm RMSE (Route-Mean-Square-Error), welche einer Wurzel aus dem gemittelten Fehlerquadrat entspricht, aufweist. Damit ist es ermöglicht, dass nicht nur gute Ergebnisse bei der Bestimmung des Abstands des Objekts, sondern ebenfalls zusätzlich ein geringerer Rechenaufwand und nur eine geringe Anzahl an zu übertragenden Werten, wodurch das System für die kostensensitiven Einsatzgebiete von Ultraschallsensoren sehr gut geeignet ist, ermöglicht wird.According to a further advantageous embodiment, the comparison is carried out as a machine learning using a “support vector machine”. The "Support Vector Machine" (SVM), which can also be called a support vector machine or support vector method, serves as a classifier and regressor. A “support vector machine” divides a number of objects into classes in such a way that the widest possible area around the class boundaries remains free of objects. The “support vector machine” thus forms a so-called “large margin classifier”. It is therefore a mathematical method of pattern recognition. Corresponding reference measurements are particularly necessary for the “support vector machine” in order to train the regression. In particular, the use of the “support vector machine” enables accuracies of up to 1 cm (route mean square error, RMSE) when determining the distance of the object. In particular, however, it is preferably provided that due to the implementation in the electronic computing device, a tolerable computing effort of such a “support vector machine” is used, which typically has an accuracy of up to 3 cm RMSE (route mean square error), which corresponds to a root of the mean square of errors. This enables not only good results when determining the distance of the object, but also additionally less computing effort and only a small number of values to be transmitted, which makes the system very well suited for the cost-sensitive areas of application of ultrasonic sensors .

Ferner hat es sich als vorteilhaft erwiesen, wenn die „Support-Vector-Machine“ durch zumindest zwei Referenzmessungen trainiert wird. Insbesondere kann eine Vielzahl von entsprechenden Referenzmessungen zum Trainieren der „Support-Vector-Machine“ genutzt werden. Dies hat den Vorteil, je mehr Referenzmessungen durchgeführt werden, desto besser kann die „Support-Vector-Machine“ angelernt beziehungsweise trainiert werden und desto genauer kann der Abstand des Objekts bestimmt werden. Durch das Antrainieren der „Support-Vector-Machine“ ist es dadurch ermöglicht, dass zuverlässig der Abstand des Objekts bestimmt werden kann.It has also proven to be advantageous if the “support vector machine” is trained using at least two reference measurements. In particular, a large number of corresponding reference measurements can be used to train the “support vector machine”. This has the advantage that the more reference measurements are carried out, the better the “support vector machine” can be trained or trained and the more precisely the distance of the object can be determined. By training the "support vector machine" it is possible that the distance of the object can be reliably determined.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltungsform wird zum Auswerten der Amplitudenverteilung ein Histogramm der Amplitudenverteilung in zumindest einem vorgegebenen Abstand in dem Ausschwingbereich erzeugt. Mit anderen Worten ist vorgesehen, dass in diesem Bereich, in welchem sich das Objekt befindet, ein Histogramm der Amplitudenverteilung erzeugt wird. Dadurch ist es ermöglicht, dass zuverlässig die Amplitudenverteilung ausgewertet werden kann. Dadurch kann zuverlässig der Abstand zum Objekt bestimmt werden.In a further advantageous embodiment, a histogram of the amplitude distribution is generated at least a predetermined distance in the swing-out area for evaluating the amplitude distribution. In other words, it is provided that a histogram of the amplitude distribution is generated in this area in which the object is located. This enables the amplitude distribution to be reliably evaluated. This enables the distance to the object to be reliably determined.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltungsform wird der Ausschwingbereich zwischen 2,5 ms und 5 ms nach dem Anregen mit dem Anregungssignal definiert. Insbesondere bei heutigen Ultraschallsystemen ist ein Ausschwingbereich durch 2,5 ms und 5 ms definiert, da dort die Membran nachschwingt und entsprechend aufgrund des Nachschwingens dort höhere Amplituden aufweist als durch das Empfangen eines Echos eines Objekts. Dadurch ist es ermöglicht, dass sich lediglich auf diesen Bereich konzentriert werden kann und die Auswertung zeitsparend und rechenkapazitätssparend durchgeführt werden kann, da lediglich die ersten 2,5 ms nach dem Anregen betrachtet werden. Somit kann schnell und einfach der Abstand zum Objekt bestimmt werden.In a further advantageous embodiment, the swing-out range is defined between 2.5 ms and 5 ms after the excitation with the excitation signal. In today's ultrasound systems in particular, a decay range is defined by 2.5 ms and 5 ms, since there the membrane reverts and accordingly has higher amplitudes due to the reverberation than when an object receives an echo. This enables only this area to be concentrated and the evaluation to be carried out in a time-saving and computing-capacity-saving manner, since only the first 2.5 ms after the excitation are considered. The distance to the object can thus be determined quickly and easily.

Ebenfalls vorteilhaft ist, wenn der Ausschwingbereich durch einen Abstand zum Ultraschallsensor von 30 cm definiert wird. Insbesondere bei heutigen Ultraschallsystemen wird der Ausschwingbereich durch 30 cm von dem Ultraschallsensor definiert. Insbesondere in diesem Bereich ist es somit ermöglicht, dass der Abstand zum Objekt bestimmt wird. Insbesondere durch die Konzentrierung auf lediglich 30 cm vor dem Ultraschallsensor ist es dadurch ermöglicht, dass zeitsparend und rechenkapazitätssparend das Verfahren durchgeführt werden kann.It is also advantageous if the swing-out area is defined by a distance from the ultrasonic sensor of 30 cm. In today's ultrasound systems in particular, the swing-out area is defined by 30 cm from the ultrasound sensor. In this area in particular, it is thus possible for the distance to the object to be determined. In particular, the concentration on only 30 cm in front of the ultrasonic sensor makes it possible for the method to be carried out in a time-saving and computing-capacity-saving manner.

Alternativ kann der Ausschwingbereich durch die Signalform definiert sein. Bei einer anderen Signalform sind beispielsweise auch Ausschwingbereiche von größer 30 cm, beispielsweise von 50 cm, möglich. Ferner kann auch der Ausschwingbereich abhängig von einer Anregungsart der Membran bestimmt sein.Alternatively, the swing-out range can be defined by the signal shape. With another signal shape, swing-out areas of greater than 30 cm, for example of 50 cm, are also possible. Furthermore, the swing-out range can also be determined depending on a type of excitation of the membrane.

Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft ein Computerprogrammprodukt mit Programmcodemitteln, welche in einem computerlesbaren Medium gespeichert sind, um das Verfahren nach dem vorhergehenden Aspekt durchzuführen, wenn das Computerprogrammprodukt auf einem Prozessor einer elektronischen Recheneinrichtung abgearbeitet wird.Another aspect of the invention relates to a computer program product with program code means which are stored in a computer-readable medium in order to carry out the method according to the preceding aspect when the computer program product is processed on a processor of an electronic computing device.

Ein nochmals weiterer Aspekt der Erfindung betrifft eine elektronische Recheneinrichtung mit einem Computerprogrammprodukt nach dem vorhergehenden Aspekt, wobei die elektronische Recheneinrichtung zum Durchführen des Verfahrens nach dem vorhergehenden Aspekt ausgebildet ist. Insbesondere wird das Verfahren auf der elektronischen Recheneinrichtung durchgeführt. A still further aspect of the invention relates to an electronic computing device with a computer program product according to the preceding aspect, the electronic computing device being designed to carry out the method according to the preceding aspect. In particular, the method is carried out on the electronic computing device.

Ein nochmals weiterer Aspekt der Erfindung betrifft einen Ultraschallsensor mit einer schwingfähigen Membran und mit einer elektronischen Recheneinrichtung nach dem vorhergehenden Aspekt.A still further aspect of the invention relates to an ultrasonic sensor with an oscillatable membrane and with an electronic computing device according to the preceding aspect.

Vorteilhafte Ausgestaltungsformen des Verfahrens sind als vorteilhafte Ausgestaltungsformen des Computerprogrammprodukts, der elektronischen Recheneinrichtung sowie des Ultraschallsensors anzusehen. Die elektronische Recheneinrichtung sowie der Ultraschallsensor weisen dazu gegenständliche Merkmale auf, welche eine Durchführung des Verfahrens und eine vorteilhafte Ausgestaltungsform davon ermöglichen.Advantageous embodiments of the method are to be regarded as advantageous embodiments of the computer program product, the electronic computing device and the ultrasonic sensor. For this purpose, the electronic computing device and the ultrasonic sensor have objective features which enable the method to be carried out and an advantageous embodiment thereof.

Weitere Merkmale der Erfindung ergeben sich aus den Ansprüchen, den Figuren und der Figurenbeschreibung. Die vorstehend in der Beschreibung genannten Merkmale und Merkmalskombinationen, sowie die nachfolgend in der Figurenbeschreibung genannten und/oder in den Figuren alleine gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen sind nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen. Es sind somit auch Ausführungen von der Erfindung als umfasst und offenbart anzusehen, die in den Figuren nicht explizit gezeigt und erläutert sind, jedoch durch separierte Merkmalskombinationen aus den erläuterten Ausführungen hervorgehen und erzeugbar sind. Es sind auch Ausführungen und Merkmalskombinationen als offenbart anzusehen, die somit nicht alle Merkmale eines ursprünglich formulierten unabhängigen Anspruchs aufweisen.Further features of the invention result from the claims, the figures and the description of the figures. The features and combinations of features mentioned above in the description, as well as the features and combinations of features mentioned below in the figure description and / or shown alone in the figures, can be used not only in the respectively specified combination, but also in other combinations or on their own, without the frame to leave the invention. Embodiments of the invention are thus also to be regarded as encompassed and disclosed, which are not explicitly shown and explained in the figures, but can be derived from the explanations explained and can be generated by separate combinations of features. Versions and combinations of features are also to be regarded as disclosed, which therefore do not have all the features of an originally formulated independent claim.

Die Erfindung wird nun anhand von bevorzugten Ausführungsbeispielen sowie unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen näher erläutert.The invention will now be explained in more detail on the basis of preferred exemplary embodiments and with reference to the accompanying drawings.

Dabei zeigen:

1 eine schematische Draufsicht auf ein Kraftfahrzeug mit einer Ausführungsform eines Ultraschallsensors;
2 eine schematische Ansicht eines Zeit-Amplituden-Diagramms einer Ausführungsform eines Empfangssignals des Ultraschallsensors.

Show:

1 is a schematic plan view of a motor vehicle with an embodiment of an ultrasonic sensor;
2nd is a schematic view of a time-amplitude diagram of an embodiment of a received signal of the ultrasonic sensor.

In den Figuren werden gleiche und funktionsgleiche Elemente mit den gleichen Bezugszeichen versehen.Identical and functionally identical elements are provided with the same reference symbols in the figures.

1 zeigt ein Kraftfahrzeug 1 gemäß in einer Draufsicht. Das Kraftfahrzeug 1 ist vorliegend als Personenkraftwagen ausgebildet. Das Kraftfahrzeug 1 umfasst ein Fahrerassistenzsystem 2, welches dazu dient, einen Fahrer des Kraftfahrzeugs 1 beim Führen des Kraftfahrzeugs 1 zu unterstützen. Mit dem Fahrerassistenzsystem 2 kann beispielsweise ein Objekt 3, welches sich in einer Umgebung 4 des Kraftfahrzeugs 1 befindet, erfasst werden. Falls das Objekt 3 erfasst wird, kann mit dem Fahrerassistenzsystem 2 eine Warnung an den Fahrer ausgegeben werden. Ferner kann mit dem Fahrerassistenzsystem 2 in die Lenkung, die Bremsanlage und/oder den Antriebsmotor eingegriffen werden, um eine Kollision mit dem Objekt 3 zu vermeiden. 1 shows a motor vehicle 1 according to a top view. The car 1 is designed here as a passenger car. The car 1 includes a driver assistance system 2nd , which serves a driver of the motor vehicle 1 when driving the motor vehicle 1 to support. With the driver assistance system 2nd can for example be an object 3rd which is in an environment 4th of the motor vehicle 1 located. If the object 3rd can be recorded with the driver assistance system 2nd a warning to the driver. Furthermore, with the driver assistance system 2nd intervention in the steering, the brake system and / or the drive motor in order to cause a collision with the object 3rd to avoid.

Zum Erfassen des Objekts 3 umfasst das Fahrerassistenzsystem 2 einen Ultraschallsensor 5. Der Ultraschallsensor 5 umfasst eine Sendeeinrichtung 6, mittels welcher Ultraschallsignale 8 als Sendesignal ausgesendet werden können. Dies ist vorliegend durch den Pfeil 8 veranschaulicht. Die Umgebung 4 kann auch als Umgebung 4 des Ultraschallsensors 5 betrachtet werden. Mit der Sendeeinrichtung 6 können die Ultraschallsignale 8 in einem vorbestimmten Erfassungsbereich ausgesendet werden. Beispielsweise können die Ultraschallsignale 8 in einem vorbestimmten horizontalen Winkelbereich ausgesendet werden. Der Ultraschallsensor 5 umfasst ferner eine Empfangseinrichtung 7, mittels welcher die von dem Objekt 3 reflektierten Ultraschallsignale 9 wieder empfangen werden können. Dies ist vorliegend durch den Pfeil 9 veranschaulicht.To capture the object 3rd includes the driver assistance system 2nd an ultrasonic sensor 5 . The ultrasonic sensor 5 includes a transmitter 6 , by means of which ultrasonic signals 8th can be sent as a transmission signal. This is in the present case by the arrow 8th illustrated. The environment 4th can also act as an environment 4th of the ultrasonic sensor 5 to be viewed as. With the transmitter 6 can use the ultrasonic signals 8th are transmitted in a predetermined detection range. For example, the ultrasound signals 8th are transmitted in a predetermined horizontal angular range. The ultrasonic sensor 5 further comprises a receiving device 7 , by means of which the of the object 3rd reflected ultrasound signals 9 can be received again. This is in the present case by the arrow 9 illustrated.

Darüber hinaus umfasst der Ultraschallsensor 5 eine elektronische Recheneinrichtung 10, die beispielsweise durch einen Mikrocontroller, einen digitalen Signalprozessor oder einen FPGA (Field Programmable Gate Array - integrierter Schaltkreis) gebildet sein kann. Mit der elektronischen Recheneinrichtung 10 kann die Sendeeinrichtung 6 zum Aussenden der Ultraschallsignale 8 angesteuert werden. Darüber hinaus kann die elektronische Recheneinrichtung 10 Signale der Empfangseinrichtung 7 auswerten, die mit der Empfangseinrichtung 7 auf Grundlage der empfangenen Ultraschallsignale 9 erzeugt werden. Schließlich umfasst das Fahrerassistenzsystem 2 ein elektronisches Steuergerät 11, mit dem entsprechende Steuersignale in Abhängigkeit von dem mit dem Ultraschallsensor 5 erfassten Objekt 3 ausgegeben werden können.In addition, the ultrasonic sensor includes 5 an electronic computing device 10th , which can be formed, for example, by a microcontroller, a digital signal processor or an FPGA (Field Programmable Gate Array - integrated circuit). With the electronic computing device 10th can the sending device 6 for sending the ultrasonic signals 8th can be controlled. In addition, the electronic computing device 10th Signals from the receiving device 7 evaluate that with the receiving device 7 based on the received ultrasound signals 9 be generated. Finally, the driver assistance system includes 2nd an electronic control unit 11 , with the corresponding control signals depending on that with the ultrasonic sensor 5 captured object 3rd can be spent.

Beim Verfahren zum Bestimmen eines Abstands A des Objekts 3 in einem Ausschwingbereich 12 (2) des Ultraschallsensors 5 des Kraftfahrzeugs 1 zum Ultraschallsensor 5 mittels des Ultraschallsensors 5 wird mittels des Ultraschallsensors 5 auf Basis eines Anregungssignals 13 (2) der elektronischen Recheneinrichtung 10 des Ultraschallsensors 5, ein Ultraschallsignal in die Umgebung 4 des Kraftfahrzeugs 1 mittels einer schwingfähigen Membran des Ultraschallsensors 5 ausgesendet. Es wird das an dem Objekt 3 reflektierte Ultraschallsignal 9 mittels der schwingfähigen Membran empfangen und ein Vorhandensein des Objekts 3 in dem Ausschwingbereich 12, in welchem die schwingfähige Membran in Abhängigkeit des Anregungssignals 13 aufgrund der Trägheit der Membran nachschwingt, mittels der elektronischen Recheneinrichtung 10 durch Auswertung des empfangenen Ultraschallsignals 9 bestimmt.In the method of determining a distance A of the object 3rd in a swing-out area 12th ( 2nd ) of the ultrasonic sensor 5 of the motor vehicle 1 to the ultrasonic sensor 5 by means of the Ultrasonic sensor 5 is by means of the ultrasonic sensor 5 based on an excitation signal 13 ( 2nd ) of the electronic computing device 10th of the ultrasonic sensor 5 , an ultrasonic signal into the environment 4th of the motor vehicle 1 by means of an oscillatable membrane of the ultrasonic sensor 5 sent out. It will be on the object 3rd reflected ultrasound signal 9 received by means of the vibratable membrane and the presence of the object 3rd in the swing-out area 12th , in which the vibratable membrane depending on the excitation signal 13 reverberates due to the inertia of the membrane, by means of the electronic computing device 10th by evaluating the received ultrasound signal 9 certainly.

Es ist vorgesehen, dass bei der Auswertung des empfangenen Ultraschallsignals 8 eine Amplitudenverteilung der empfangenen Amplituden S (2) des empfangenen Ultraschallsignals 9 des Ausschwingbereichs 12 erzeugt wird, und durch Auswertung zumindest eines nicht zentrierten, statistischen Moments der Amplitudenverteilung und durch Vergleich des zumindest einen nicht zentrierten, statistischen Moments mit zumindest einem nicht zentrierten, statistischen Referenzmoment der Abstand A des Objekts 3 im Ausschwingbereich 12 des Ultraschallsensors 5 zum Ultraschallsensor 5 zusätzlich zum Vorhandensein des Objekts 3 bestimmt wird.It is provided that when evaluating the received ultrasound signal 8th an amplitude distribution of the received amplitudes S ( 2nd ) of the received ultrasound signal 9 of the swing-out area 12th is generated, and by evaluating at least one non-centered, statistical moment of the amplitude distribution and by comparing the at least one non-centered, statistical moment with at least one non-centered, statistical reference moment the distance A of the object 3rd in the swing-out area 12th of the ultrasonic sensor 5 to the ultrasonic sensor 5 in addition to the presence of the object 3rd is determined.

Dadurch ist eine einfache Berechnung der statistischen Momente im Ultraschallsensor 5, insbesondere in der elektronischen Recheneinrichtung 10 des Ultraschallsensors 5, ermöglicht. Des Weiteren ist eine geringere Zusatzbelastung der Datenübertragung zwischen dem Ultraschallsensor 5 und der elektronischen Recheneinrichtung 10 sowie eine recheneffiziente Auswertung innerhalb der elektronischen Recheneinrichtung 10 ermöglicht. Durch die Nutzung der nicht zentrierten, statistischen Momente ist eine sequentielle Berechnung/Auswertung ermöglicht, so dass keine Zwischenspeicherung durchgeführt werden muss, so dass Speicherkapazität innerhalb der elektronischen Recheneinrichtung 10 eingespart werden kann. Dadurch ist insbesondere im Ausschwingbereich 12 eine verbesserte Erfassung des Objekts 3 mit weniger Rechenaufwand ermöglicht.This makes it easy to calculate the statistical moments in the ultrasonic sensor 5 , especially in the electronic computing device 10th of the ultrasonic sensor 5 , enables. Furthermore, there is a lower additional load on the data transmission between the ultrasonic sensor 5 and the electronic computing device 10th and a computationally efficient evaluation within the electronic computing device 10th enables. By using the non-centered, statistical moments, a sequential calculation / evaluation is made possible, so that no intermediate storage has to be carried out, so that storage capacity within the electronic computing device 10th can be saved. This is especially in the swing-out area 12th an improved detection of the object 3rd enabled with less computing effort.

Nicht zentrierte, statistische Momente besitzen gegenüber zentrierten, statistischen Momenten den entscheidenden Vorteil, dass kein Speichern der Abtastpunkte innerhalb der elektronischen Recheneinrichtung 10 des Ultraschallsensors 5 notwendig ist. Für zentrierte Momente ist im ersten Schritt eine Berechnung des Mittelwerts notwendig. Dieser ist für die Berechnung aller anderen Momente ebenfalls notwendig. Da der Mittelwert erst nach Aufzeichnen aller Daten berechnet werden kann, müssen somit die Daten im relevanten Bereich zwischengespeichert werden. Bei nicht zentrierten Momenten ist die Berechnung des Mittelwerts zur Berechnung der weiteren Momente nicht notwendig. Da die Momente auf Basis von Summen der Abtastwerte berechnet werden, ist kein Speichern von Abtastwerten notwendig.Non-centered, statistical moments have the decisive advantage over centered, statistical moments that the sampling points are not stored within the electronic computing device 10th of the ultrasonic sensor 5 necessary is. For centered moments, the mean value must be calculated in the first step. This is also necessary for the calculation of all other moments. Since the mean value can only be calculated after all data have been recorded, the data in the relevant area must be buffered. In the case of moments that are not centered, the calculation of the mean value for the calculation of the further moments is not necessary. Since the moments are calculated on the basis of sums of the sample values, no sample values need to be saved.

μ_{3rd} = \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} x_{i}^{3rd}

the third non-centered statistical moment is calculated.

Mit anderen Worten besteht die erfindungsgemäße Lösung darin, dass durch Betrachtung der statistischen Verteilung der Amplitudenwerte in dem Ausschwingbereich 12, welcher auch als Blindbereich bezeichnet werden kann, nicht nur zu erkennen ist, ob ein Objekt 3 in diesem Bereich vorhanden ist, sondern zusätzlich der Abstand A möglichst genau bestimmt werden kann. Dadurch kann auf einen dezidierten Messmodus weiterhin verzichtet werden, da die Daten beziehungsweise Informationen des Ausschwingbereichs 12 bei jeder Messung im Ultraschallsensor 5 vorliegen. Dies erlaubt die simultane Detektion von nahen und fernen Zielen. Zusätzlich kann das Verfahren an verschiedene Signalformen angepasst werden, so dass es in beliebigen Sensorsystemen zum Einsatz kommen kann.In other words, the solution according to the invention consists in that by considering the statistical distribution of the amplitude values in the swing-out range 12th , which can also be called the blind area, is not only recognizable whether an object 3rd exists in this area, but also the distance A can be determined as precisely as possible. As a result, a dedicated measurement mode can still be dispensed with, since the data or information of the swing-out area 12th with every measurement in the ultrasonic sensor 5 available. This allows the simultaneous detection of near and far targets. In addition, the method can be adapted to different signal forms so that it can be used in any sensor system.

Insbesondere ist vorgesehen, dass in einem ersten Schritt des Verfahrens ein Ultraschallsignal 8 ausgesendet wird, wobei hierbei insbesondere eine Ultraschall-Messung durchgeführt werden kann. Es ist dabei insbesondere vorgesehen, dass das empfangene Ultraschallsignal 9 aufgezeichnet wird. Insbesondere werden dann in dem Empfangssignal neben der Totzeit, also dem Ausschwingbereich 12, bei geringem Abstand A mehrere Peaks beziehungsweise Ziele mit größerem Abstand A zu erkennen sein.In particular, it is provided that an ultrasound signal in a first step of the method 8th is emitted, an ultrasound measurement in particular being able to be carried out here. In particular, it is provided that the received ultrasound signal 9 is recorded. In particular, in addition to the dead time, that is to say the swing-out area, in the received signal 12th , at a short distance A several peaks or targets with a greater distance A be recognizable.

Insbesondere ist vorgesehen, dass für das erfindungsgemäße Verfahren lediglich der Ausschwingbereich 12 betrachtet wird. In diesem Bereich ist insbesondere zu erkennen, dass für das menschliche Auge keine eindeutigen Peaks beziehungsweise Ziele erkennbar sind, die eindeutig als Ziele identifiziert werden können. Aus diesem Grund wird insbesondere die Amplitudenverteilung dieses Zeit-Slots beziehungsweise dieses Distanz-Slots genutzt.In particular, it is provided that only the swing-out range for the method according to the invention 12th is looked at. In this area it can be seen, in particular, that the human eye cannot see any clear peaks or targets that can be clearly identified as targets. For this reason, the amplitude distribution of this time slot or this distance slot is used in particular.

2 zeigt in einer schematischen Ansicht ein Zeit-Amplituden-Diagramm. Auf einer Ordinate x ist insbesondere die Zeit t in ms aufgetragen, und auf einer Abszisse y ist insbesondere die Amplitude S in Volt V aufgetragen. 2 zeigt, dass zum Zeitpunkt t0 die schwingfähige Membran mit dem Anregungssignal 13 angeregt wird. Zum Zeitpunkt t1 wird das Anregungssignal 13 abgeschaltet, jedoch schwingt im Ausschwingbereich 12, welcher von t1 bis t2 reicht, die Membran noch nach. In diesem Ausschwingbereich 12 wiederum kann keine direkte Erfassung des Objekts 3 aufgrund des reflektierten Ultraschallsignals 9 durchgeführt werden. 2nd shows a schematic view of a time-amplitude diagram. The time t in ms is plotted on an ordinate x, and the amplitude S in volts V is plotted on an abscissa y. 2nd shows that at the time t0 the vibratable membrane with the excitation signal 13 is excited. At the time t1 becomes the excitation signal 13 switched off, but oscillates in the swing-out area 12th which of t1 to t2 is enough, the membrane still. In this swing-out area 12th in turn, no direct capture of the object 3rd due to the reflected ultrasound signal 9 be performed.

Im vorliegenden Ausführungsbeispiel kann vorgesehen sein, dass der Zeitpunkt t1 2,5 ms beschreibt und der Zeitpunkt t2 5 ms nach dem Zeitpunkt t0, mit anderen Worten nach dem Anregen des Ultraschallsensors 5 mit dem Anregungssignal 13, beschreibt. Insbesondere ist der Ausschwingbereich 12 weiterhin definiert durch den Abstand A zum Ultraschallsensor 5 von 30 cm. Insbesondere ist vorgesehen, dass das erfindungsgemäße Verfahren sich lediglich auf den Ausschwingbereich 12 konzentriert, da dadurch eine rechenkapazitätseinsparende Auswertung durchgeführt werden kann.In the present exemplary embodiment it can be provided that the point in time t1 2.5 ms describes and the time t2 5 ms after the point in time t0 , in other words after the ultrasound sensor has been excited 5 with the excitation signal 13 , describes. In particular, the swing-out area 12th still defined by the distance A to the ultrasonic sensor 5 of 30 cm. In particular, it is provided that the method according to the invention only relates to the swing-out area 12th concentrated, as this can be used to carry out an evaluation to save computing capacity.

Mit anderen Worten zeigt 2, dass in dem Bereich von t0 bis t1 die schwingfähige Membran mit dem Anregungssignal 13 angeregt wird. Die Amplitude S der Anregung ist in diesem Bereich deutlich höher als im empfangenen Ultraschallsignal 9. Aus diesem Grund ist dieser Bereich selbst für die Nahbereichsdetektion nicht nutzbar. Da das Anregungssignal 13 2,5 ms lang ist, kann für Objekte 3 im Nahbereich insbesondere die Ausschwingzeit der Membran genutzt werden. Diese befindet sich im Bereich im gezeigten Beispiel von t1 bis t2. Aus den Amplitudenwerten in diesem Bereich werden nicht zentrierte, statistische Momente berechnet. Je nachdem welche Signalanteile des reflektierten Ultraschallsignals 9 sich in diesem Ausschnitt befinden, ergeben sich unterschiedliche Amplitudenverteilungen und damit statistische Momente.In other words, shows 2nd that in the range of t0 to t1 the vibratable membrane with the excitation signal 13 is excited. The amplitude S of the excitation is significantly higher in this area than in the received ultrasound signal 9 . For this reason, this area cannot be used even for short-range detection. Because the excitation signal 13 Is 2.5 ms long, can be for objects 3rd in particular, the membrane's decay time can be used at close range. This is in the area in the example shown by t1 to t2 . Statistical moments that are not centered are calculated from the amplitude values in this area. Depending on which signal components of the reflected ultrasound signal 9 are in this section, there are different amplitude distributions and thus statistical moments.

Beispielsweise kann vorgesehen sein, dass zumindest vier nicht zentrierte, statistische Momente der Amplitudenverteilung bestimmt werden und die zumindest vier nicht zentrierten, statistischen Momente mit zumindest vier nicht zentrierten, statistischen Referenzmomenten verglichen werden und in Abhängigkeit davon der Abstand A des Objekts 3 bestimmt wird.For example, it can be provided that at least four non-centered, statistical moments of the amplitude distribution are determined and the at least four non-centered, statistical moments are compared with at least four non-centered, statistical reference moments and, depending on this, the distance A of the object 3rd is determined.

Ferner ist es ebenfalls möglich, dass zumindest zwölf nicht zentrierte, statistische Momente der Amplitudenverteilung bestimmt werden und die zumindest zwölf nicht zentrierten, statistischen Momente mit zumindest zwölf nicht zentrierten, statistischen Referenzmomenten verglichen werden und in Abhängigkeit davon der Abstand A des Objekts 3 bestimmt wird.Furthermore, it is also possible for at least twelve non-centered, statistical moments of the amplitude distribution to be determined and for the at least twelve non-centered, statistical moments to be compared with at least twelve non-centered, statistical reference moments and, depending on this, the distance A of the object 3rd is determined.

Wie bereits beschrieben besteht der Vorteil der Nutzung von nicht zentrierten Momenten darin, dass keine Speicherung der Messdaten in der elektronischen Recheneinrichtung 10 notwendig ist. Nach der Berechnung der Momente im Ultraschallsensor 5 werden die Werte an die elektronische Recheneinrichtung 10 übertragen, wo im einfachsten Fall beispielsweise eine lineare Regression durchgeführt werden kann.As already described, the advantage of using non-centered moments is that the measurement data are not stored in the electronic computing device 10th necessary is. After calculating the moments in the ultrasonic sensor 5 the values are sent to the electronic computing device 10th transferred, where in the simplest case, for example, a linear regression can be carried out.

Die lineare Regression ist ein statistisches Verfahren, mit welchem versucht wird, eine beobachtete abhängige Variable durch eine oder mehrere unabhängige Variablen zu erklären. Insbesondere ist es dadurch ermöglicht, dass mit Hilfe von zwei Parametern eine Gerade durch eine Punktwolke gelegt werden kann, so dass der lineare Zusammenhang zwischen den beiden Parametern möglichst gut beschrieben werden kann. Mittels der linearen Regression ist es somit einfach ermöglicht, dass der Vergleich zwischen dem nicht zentrierten, statistischen Moment und dem nicht zentrierten, statistischen Referenzmoment durchgeführt werden kann. Insbesondere kann somit das statistische Referenzmoment beispielsweise durch Referenzmessungen entsprechend ermittelt worden sein. Dann kann eine lineare Regression durchgeführt werden, wodurch dann anhand der linearen Regression der Abstand A des Objekts 3 bestimmt werden kann. Insbesondere durch Vergleich des nicht zentrierten, statistischen Moments der Amplitudenverteilung mit dem zumindest einen nicht zentrierten, statistischen Referenzmoment kann dann innerhalb der linearen Regression der Abstand A des Objekts 3 im Ausschwingbereich 12 ermittelt werden. Dadurch ist es auf einfache Art und Weise ermöglicht, dass der Abstand A des Objekts 3 im Ausschwingbereich 12 bestimmt werden kann.Linear regression is a statistical technique that tries to explain an observed dependent variable by one or more independent variables. In particular, this enables two lines to be used to lay a straight line through a point cloud, so that the linear relationship between the two parameters can be described as well as possible. With the linear regression it is thus easily possible that the comparison between the non-centered, statistical moment and the non-centered, statistical reference moment can be carried out. In particular, the statistical reference torque can thus have been determined accordingly, for example by reference measurements. A linear regression can then be carried out, which then uses the linear regression to determine the distance A of the object 3rd can be determined. In particular, by comparing the non-centered, statistical moment of the amplitude distribution with the at least one non-centered, statistical reference moment, the distance can then be within the linear regression A of the object 3rd in the swing-out area 12th be determined. This makes it easy for the distance A of the object 3rd in the swing-out area 12th can be determined.

Für die Bestimmung des Abstands A des Objekts 3 anhand der nicht zentrierten Momente bietet sich jedoch ebenfalls ein maschinelles Lernen zum Vergleichen an. Insbesondere, da die Momente bereits geeignete Kenngrößen darstellen, welche zum Beispiel bei einer Regression auf Basis einer „Support-Vector-Machine“ genutzt werden können. Für diesen Ansatz sind in einem ersten Schritt Referenzmessungen notwendig, um die Regression mit der „Support-Vector-Machine“ zu trainieren. Anschließend kann der trainierte Algorithmus zur Abschätzung der Objektdistanz in neuen Messungen genutzt werden.For the determination of the distance A of the object 3rd Based on the non-centered moments, however, machine learning can also be used for comparison. In particular, since the moments already represent suitable parameters that can be used, for example, in a regression based on a “support vector machine”. For this approach, reference measurements are necessary in a first step in order to train the regression with the "Support Vector Machine". The trained algorithm can then be used to estimate the object distance in new measurements.

Die Momente stellen bereits geeignete Kenngrößen dar, welche zum Beispiel bei einer Regression mittels des maschinellen Lernens genutzt werden können. Für diesen Schritt sind in einem ersten Schritt entsprechende Referenzmessungen notwendig, um die Regression des maschinellen Lernens zu trainieren. Anschließend kann der trainierte Algorithmus zur Abschätzung der Objektdistanz in neuen Messungen genutzt werden. Beim maschinellen Lernen handelt es sich um die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung. Insbesondere wird dabei aus entsprechenden Referenzmessungen gelernt und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Insbesondere werden dabei Muster erkannt und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten abgespeichert, so dass auch unbekannte Daten, insbesondere zukünftige Daten, insbesondere in diesem Fall die nicht zentrierten, statistischen Momente, beurteilt werden können. Durch die Nutzung des maschinellen Lernens zum Vergleich des nicht zentrierten, statistischen Moments mit dem nicht zentrierten, statistischen Referenzmoment kann somit sehr zuverlässig und genau der Vergleich durchgeführt werden, so dass der Abstand A im Ausschwingbereich 12 des Ultraschallsensors zuverlässig bestimmt werden kann.The moments already represent suitable parameters that can be used, for example, in the case of regression using machine learning. In a first step, corresponding reference measurements are necessary for this step in order to train the regression of machine learning. The trained algorithm can then be used to estimate the object distance in new measurements. Machine learning is the "artificial" generation of knowledge from experience. In particular learned from corresponding reference measurements and can generalize them after the end of the learning phase. In particular, patterns are recognized and regularities are stored in the learning data, so that even unknown data, in particular future data, in particular in this case the non-centered, statistical moments, can be assessed. By using machine learning to compare the non-centered, statistical moment with the non-centered, statistical reference moment, the comparison can thus be carried out very reliably and precisely, so that the distance A in the swing-out area 12th of the ultrasonic sensor can be reliably determined.

Die „Support-Vector-Machine“ (SVM), welche auch als Stützvektormaschine oder Stützvektormethode bezeichnet werden kann, dient als Klassifikator und Regressor. Eine „Support-Vector-Machine“ unterteilt eine Menge von Objekten so in Klassen, dass um die Klassengrenzen herum ein möglichst breiter Bereich frei von Objekten bleibt. Die „Support-Vector-Machine“ bildet somit einen sogenannten „Large Margin Classifier“ (Breiter-Rand-Klassifikator). Es handelt sich somit um ein mathematisches Verfahren der Mustererkennung. Insbesondere sind für die „Support-Vector-Machine“ entsprechende Referenzmessungen notwendig, um die Regression zu trainieren. Insbesondere sind durch die Nutzung der „Support-Vector-Machine“ Genauigkeiten von bis zu 1 cm (Route-Mean-Square-Error, RMSE) bei der Bestimmung des Abstands A des Objekts 3 möglich. Insbesondere wird allerdings bevorzugt vorgesehen, dass aufgrund der Implementierung in der elektronischen Recheneinrichtung ein tolerierbarer Rechenaufwand einer derartigen „Support-Vector-Machine“ genutzt wird, welche typischerweise eine Genauigkeit von bis zu 3 cm RMSE (Route-Mean-Square-Error), welche einer Wurzel aus dem gemittelten Fehlerquadrat entspricht, aufweist. Damit ist es ermöglicht, dass nicht nur gute Ergebnisse bei der Bestimmung des Abstands A des Objekts 3, sondern ebenfalls zusätzlich ein geringerer Rechenaufwand und nur eine geringe Anzahl an zu übertragenden Werten, wodurch das System für die kostensensitiven Einsatzgebiete von Ultraschallsensoren 5 sehr gut geeignet ist, ermöglicht wird.The "Support Vector Machine" (SVM), which can also be called a support vector machine or support vector method, serves as a classifier and regressor. A “support vector machine” divides a number of objects into classes in such a way that the widest possible area around the class boundaries remains free of objects. The “support vector machine” thus forms a so-called “large margin classifier”. It is therefore a mathematical method of pattern recognition. Corresponding reference measurements are particularly necessary for the “support vector machine” in order to train the regression. In particular, the use of the “support vector machine” enables accuracies of up to 1 cm (route mean square error, RMSE) when determining the distance A of the object 3rd possible. In particular, however, it is preferably provided that due to the implementation in the electronic computing device, a tolerable computing effort of such a “support vector machine” is used, which typically has an accuracy of up to 3 cm RMSE (route mean square error), which corresponds to a root of the mean square of errors. This enables not only good results when determining the distance A of the object 3rd , but also additionally less computing effort and only a small number of values to be transmitted, which makes the system for the cost-sensitive areas of application of ultrasonic sensors 5 is very suitable, is made possible.

Insbesondere kann eine Vielzahl von entsprechenden Referenzmessungen zum Trainieren der „Support-Vector-Machine“ genutzt werden. Dies hat den Vorteil, je mehr Referenzmessungen durchgeführt werden, desto besser kann die „Support-Vector-Machine“ angelernt beziehungsweise trainiert werden und desto genauer kann der Abstand A des Objekts 3 bestimmt werden. Durch das Antrainieren der „Support-Vector-Machine“ ist es dadurch ermöglicht, dass zuverlässig der Abstand A des Objekts 3 bestimmt werden kann.In particular, a large number of corresponding reference measurements can be used to train the “support vector machine”. This has the advantage that the more reference measurements are carried out, the better the “support vector machine” can be trained or trained and the more precise the distance can be A of the object 3rd be determined. By training the "Support Vector Machine" it is possible that the distance is reliable A of the object 3rd can be determined.

Alternativ sind auch andere Algorithmen, wie zum Beispiel Gauß-prozessbasierte Regressionen, anwendbar. Dadurch ist ein zuverlässiger Vergleich der nicht zentrierten, statistischen Momente mit den nicht zentrierten Referenzmomenten, welche insbesondere durch die Gauß-Regression erzeugt wurden, ermöglicht. Dadurch kann eine zuverlässige Bestimmung des Abstands A im Ausschwingbereich 3 realisiert werden.Alternatively, other algorithms, such as Gaussian process-based regressions, can also be used. This enables a reliable comparison of the non-centered, statistical moments with the non-centered reference moments, which were generated in particular by the Gauss regression. This enables a reliable determination of the distance A in the swing-out area 3rd will be realized.

Mit geeigneten Lernverfahren lassen sich Genauigkeiten von bis zum 1 cm (RMSE - Route-Mean-Square-Error) bei der Bestimmung der Objektdistanz realisieren. Lineare Verfahren, die aufgrund der Implementierung in der elektronischen Recheneinrichtung 10 und dem tolerierbaren Rechenaufwand zu bevorzugen sind, erreichen typischerweise Genauigkeiten von bis zu 3 cm RMSE.With suitable learning methods, accuracies of up to 1 cm (RMSE - route mean square error) can be achieved when determining the object distance. Linear methods due to the implementation in the electronic computing device 10th and to be preferred over the tolerable computing effort, accuracies of up to 3 cm RMSE are typically achieved.

Damit erzielt das vorgeschlagene Vorgehen nicht nur gute Ergebnisse bei der Genauigkeitsschätzung, sondern benötigt zusätzlich einen geringen Rechenaufwand und nur eine geringe Anzahl an zu übertragenen Werten, wodurch das System des Ultraschallsensors 5 für die kostensensitiven Einsatzgebiete von Ultraschallsensoren 5 sehr gut geeignet ist.The proposed procedure thus not only achieves good results in the accuracy estimation, but also requires little computation effort and only a small number of values to be transmitted, which means that the system of the ultrasonic sensor 5 for the cost-sensitive areas of application of ultrasonic sensors 5 is very suitable.

Ferner hat es sich als vorteilhaft erwiesen, wenn zum Auswerten der Amplitudenverteilung ein Histogramm der Amplitudenverteilung in zumindest einem vorgebbaren Abstand A in dem Ausschwingbereich 12 erzeugt wird. Mit anderen Worten ist vorgesehen, dass in diesem Bereich, in welchem sich das Objekt 3 befindet, ein Histogramm der Amplitudenverteilung erzeugt wird. Dadurch ist es ermöglicht, dass zuverlässig die Amplitudenverteilung ausgewertet werden kann. Dadurch kann zuverlässig der Abstand A zum Objekt 3 bestimmt werden.Furthermore, it has proven to be advantageous if, for evaluating the amplitude distribution, a histogram of the amplitude distribution at least at a predeterminable distance A in the swing-out area 12th is produced. In other words, it is provided that in this area, in which the object 3rd a histogram of the amplitude distribution is generated. This enables the amplitude distribution to be reliably evaluated. This can reliably distance A to the object 3rd be determined.

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Zitierte PatentliteraturPatent literature cited

EP 3093689 A1 [0005]EP 3093689 A1 [0005]
DE 102014207129 A1 [0006]DE 102014207129 A1 [0006]
DE 102011086431 A1 [0007]DE 102011086431 A1 [0007]

Claims

Verfahren zum Bestimmen eines Abstands (A) eines Objekts (3) in einem Ausschwingbereich (12) eines Ultraschallsensors (5) eines Kraftfahrzeugs (1) zum Ultraschallsensor (5) mittels des Ultraschallsensors (5), bei welchem mittels des Ultraschallsensors (5) auf Basis eines Anregungssignals (13) einer elektronischen Recheneinrichtung (10) des Ultraschallsensors (5) ein Ultraschallsignal (8) in eine Umgebung (4) des Ultraschallsensors (5) mittels einer schwingfähigen Membran des Ultraschallsensors (5) ausgesendet wird und das an dem Objekt (3) reflektierte Ultraschallsignal (9) mittels der schwingfähigen Membran empfangen wird, und ein Vorhandensein des Objekts (3) in dem Ausschwingbereich (12), in welchem die schwingfähige Membran in Abhängigkeit des Anregungssignals (13) aufgrund der Trägheit der Membran nachschwingt, mittels der elektronischen Recheneinrichtung (10) durch Auswertung des empfangenen Ultraschallsignals (9) bestimmt wird, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Auswertung des empfangenen Ultraschallsignals (8) eine Amplitudenverteilung von empfangenen Amplituden (S) des empfangenen Ultraschallsignals (9) des Ausschwingbereichs (12) erzeugt wird, und durch Auswertung zumindest eines nicht zentrierten, statistischen Moments der Amplitudenverteilung und durch Vergleich des zumindest einen nicht zentrierten, statistischen Moments mit zumindest einem nicht zentrierten, statistischen Referenzmoment der Abstand (A) des Objekts im Ausschwingbereich (12) des Ultraschallsensors (5) zum Ultraschallsensor (5) zusätzlich zum Vorhandensein des Objekts (3) bestimmt wird.Method for determining a distance (A) of an object (3) in a swing-out area (12) of an ultrasonic sensor (5) of a motor vehicle (1) from the ultrasonic sensor (5) by means of the ultrasonic sensor (5), at which by means of the ultrasonic sensor (5) On the basis of an excitation signal (13) from an electronic computing device (10) of the ultrasound sensor (5), an ultrasound signal (8) is emitted into an environment (4) of the ultrasound sensor (5) by means of an oscillatable membrane of the ultrasound sensor (5) and this is transmitted to the object ( 3) reflected ultrasound signal (9) is received by means of the oscillatable membrane, and the presence of the object (3) in the swing-out area (12), in which the oscillatable membrane oscillates depending on the excitation signal (13) due to the inertia of the membrane, by means of the electronic computing device (10) is determined by evaluating the received ultrasound signal (9), characterized in that in the evaluation ng of the received ultrasound signal (8) an amplitude distribution of received amplitudes (S) of the received ultrasound signal (9) of the swing-out area (12) is generated, and by evaluating at least one non-centered, statistical moment of the amplitude distribution and by comparing the at least one non-centered, statistical moment with at least one non-centered, statistical reference moment the distance (A) of the object in the swing-out area (12) of the ultrasonic sensor (5) to the ultrasonic sensor (5) is determined in addition to the presence of the object (3).

Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest vier nicht zentrierte, statistische Momente der Amplitudenverteilung bestimmt werden und die zumindest vier nicht zentrierten, statistischen Momente mit zumindest vier nicht zentrierten, statistischen Referenzmomenten verglichen werden und in Abhängigkeit davon der Abstand (A) des Objekts (3) bestimmt wird.Procedure according to Claim 1 , characterized in that at least four non-centered, statistical moments of the amplitude distribution are determined and the at least four non-centered, statistical moments are compared with at least four non-centered, statistical reference moments and the distance (A) of the object (3) is determined as a function thereof becomes.

Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest zwölf nicht zentrierte, statistische Momente der Amplitudenverteilung bestimmt werden und die zumindest zwölf nicht zentrierten, statistischen Momente mit zumindest zwölf nicht zentrierten, statistischen Referenzmomenten verglichen werden und in Abhängigkeit davon der Abstand (A) des Objekts (3) bestimmt wird.Procedure according to Claim 1 or 2nd , characterized in that at least twelve non-centered, statistical moments of the amplitude distribution are determined and the at least twelve non-centered, statistical moments are compared with at least twelve non-centered, statistical reference moments and the distance (A) of the object (3) is determined as a function thereof becomes.

Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass mittels einer linearen Regression der Vergleich durchgeführt wird.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the comparison is carried out by means of a linear regression.

Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass mittels einer Gauß-basierten Regression der Vergleich durchgeführt wird.Procedure according to one of the Claims 1 to 3rd , characterized in that the comparison is carried out by means of a Gaussian-based regression.

Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass mittels eines maschinellen Lernens der Vergleich durchgeführt wird.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the comparison is carried out by means of machine learning.

Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass mittels einer Support-Vector-Machine als maschinelles Lernen der Vergleich durchgeführt wird.Procedure according to Claim 6 , characterized in that the comparison is carried out by means of a support vector machine as machine learning.

Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Support-Vector-Machine durch zumindest zwei Referenzmessungen trainiert wird.Procedure according to Claim 7 , characterized in that the support vector machine is trained by at least two reference measurements.

Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zum Auswerten der Amplitudenverteilung ein Histogramm der Amplitudenverteilung in zumindest einem vorgegebenen Abstand (A) in dem Ausschwingbereich (12) erzeugt wird.Method according to one of the preceding claims, characterized in that a histogram of the amplitude distribution is generated at least a predetermined distance (A) in the swing-out area (12) for evaluating the amplitude distribution.

Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Ausschwingbereich (12) zwischen 2,5 ms und 5 ms nach dem Anregen mit dem Anregungssignal (13) definiert wird.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the swing-out range (12) is defined between 2.5 ms and 5 ms after the excitation with the excitation signal (13).

Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass der Ausschwingbereich (12) durch einen Abstand (A) zum Ultraschallsensor (5) von 30 cm definiert wird.Procedure according to one of the Claims 1 to 9 , characterized in that the swing-out area (12) is defined by a distance (A) from the ultrasonic sensor (5) of 30 cm.

Computerprogrammprodukt mit Programmcodemitteln, welche in einem computerlesbaren Medium gespeichert sind, um das Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 11 durchzuführen, wenn das Computerprogrammprodukt auf einem Prozessor einer elektronischen Recheneinrichtung (10) abgearbeitet wird.Computer program product with program code means, which are stored in a computer-readable medium, for the method according to one of the preceding Claims 1 to 11 to be carried out when the computer program product is processed on a processor of an electronic computing device (10).

Elektronische Recheneinrichtung (10) mit einem Computerprogrammprodukt nach Anspruch 12, wobei die elektronische Recheneinrichtung (10) zum Durchführen des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 ausgebildet ist.Electronic computing device (10) with a computer program product Claim 12 , wherein the electronic computing device (10) for performing the method according to one of the Claims 1 to 11 is trained.

Ultraschallsensor (5) mit einer schwingfähigen Membran und mit einer elektronischen Recheneinrichtung (10) nach Anspruch 13.Ultrasonic sensor (5) with an oscillatable membrane and with an electronic computing device (10) Claim 13 .