DE102020201637A1 - Verfahren zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einem optischen Pulslaufzeit-Verfahren und Vorrichtung zur Datenverarbeitung - Google Patents

Verfahren zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einem optischen Pulslaufzeit-Verfahren und Vorrichtung zur Datenverarbeitung Download PDF

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Abstract

Verfahren (20, 30, 40, 50) zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einem optischen Pulslaufzeit-Verfahren, umfassend:Empfangen (21, 31, 41, 51) von Rückstreuungs-Histogrammdaten; undAnalysieren (22, 32, 42, 52) der empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten.

Description

  • Die vorliegende Erfindung betrifft allgemein ein Verfahren zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einem optischen Pulslaufzeit-Verfahren und eine Vorrichtung zur Datenverarbeitung.
  • Allgemein sind verschiedene optischen Pulslaufzeit-Verfahren (z. B. optische Laufzeitmessung) bekannt, die auf dem sogenannten Time-of-Flight Prinzip beruhen können, bei dem die Laufzeit eines ausgesendeten und von einem Objekt reflektierten Lichtsignals gemessen wird, um die Distanz zu dem Objekt auf Grundlage der Laufzeit zu bestimmen.
  • Es ist bekannt, im Kraftfahrzeugumfeld Sensoren einzusetzen, die auf dem sogenannten LIDAR-Prinzip beruhen (Light Detection and Ranging), bei dem zum Abtasten der Umgebung periodisch Pulse ausgesendet und die reflektierten Pulse detektiert werden. Ein entsprechendes Verfahren und eine Vorrichtung sind beispielsweise aus WO 2017/081294 bekannt.
  • Bei LIDAR-Anwendungen im Kraftfahrzeugumfeld kann bei bestimmten Umgebungsbedingungen, z.B. bei einer Fahrt am Tag, die Menge des Umgebungslichts verhältnismäßig groß sein, wodurch das Signal-Rausch-Verhältnis (auch SNR, signal-to-noise ratio, genannt) reduziert werden kann. In solchen Situationen kann auch der Detektionsbereich der LIDAR-Anwendung eingeschränkt sein.
  • Allgemein können sich bei LIDAR-Anwendungen die Art der detektierten Lichtsignale unterscheiden, z. B. je nachdem ob das ausgesendete Lichtsignal an einem festen Objekt reflektiert (Objekt-Rückstreuung) wird oder durch in der Luft befindliche Partikel zurückgestreut wird (diffuse Rückstreuung), wie beispielsweise in Nebel oder in Abgasen. Aus den aufgezeichneten Rückstreuungsdaten lassen sich Rückschlüsse auf die Umgebungsbedingungen ziehen.
  • Auch wenn aus dem Stand der Technik Lösungen für die Analyse von Rückstreuungsdaten bei einem optischen Pulsluafzeit-Verfahren bekannt sind, ist es eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einem optischen Pulslaufzeit-Verfahren und eine Vorrichtung zur Datenverarbeitung bereitzustellen.
  • Diese Aufgabe lösen das Verfahren nach Anspruch 1 und die Vorrichtung nach Anspruch 15.
  • Gemäß einem ersten Aspekt stellt die vorliegende Erfindung ein Verfahren zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einem optischen Pulslaufzeit-Verfahren bereit, umfassend:
    • Empfangen von Rückstreuungs-Histogrammdaten; und
    • Analysieren der empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten.
  • Gemäß einem zweiten Aspekt stellt die vorliegende Erfindung eine Vorrichtung zur Datenverarbeitung, umfassend Mittel zur Ausführung des Verfahrens nach dem ersten Aspekt.
  • Wie erwähnt, betreffen manche Ausführungsbeispiele ein Verfahren zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einem optischen Pulslaufzeit-Verfahren, umfassend:
    • Empfangen von Rückstreuungs-Histogrammdaten; und
    • Analysieren der empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten.
  • Wie eingangs ausgeführt, lassen sich aus Rückstreuungsdaten bei LIDAR-Messungen Rückschlüsse auf Umgebungsbedingungen (z.B. Nebel oder andere Partikel in der Luft, Rauch, Spray etc.) ziehen. Die Detektionsereignisse des zurückgestreuten Lichts stehen dabei nicht im Zusammenhang mit festen Objekten. Durch eine genauere Kenntnis der Umgebungsbedingungen kann, z.B. bei autonom fahrenden Kraftfahrzeugen, die Fahrweise entsprechend den Umgebungsbedingungen angepasst werden und so die Sicherheit erhöht werden. Des Weiteren erlaubt eine genaue Kenntnis der diffusen Rückstreuung bei LIDAR-Messungen bei manchen Ausführungsbeispielen auch eine (genauere) Detektion von festen Objekten. Dadurch lassen sich z.B. Verkehrssituationen genauer feststellen, was ebenfalls die Sicherheit und Zuverlässigkeit von autonomen Fahrzeugen erhöht.
  • Ebenso kann eine genauere Kenntnis des Rückstreuungssignals und einer Umgebungslichtmenge dazu beitragen einen effektiven Detektionsbereich einer LIDAR-Messung zu bestimmen. Dadurch lässt sich bei der Detektion von festen Objekten besser beurteilen, ob diese zuverlässig ist. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit ein Objekt korrekt aus den Messdaten zu identifizieren, wodurch ebenfalls die Sicherheit und Zuverlässigkeit von autonomen Fahrzeugen erhöht wird.
  • Daher wird das Verfahren in manchen Ausführungsbeispielen für die Analyse in einem LIDAR-System oder dergleichen verwendet und bspw. im Kraftfahrzeugumfeld eingesetzt, ohne dass die Erfindung auf diese Fälle beschränkt ist.
  • LIDAR-Daten enthalten bei manchen Ausführungsbeispielen typischerweise Signalbeiträge aus der diffusen Rückstreuung, der Lichtreflexion an Objekten, dem Umgebungslicht, Störlichtsignale durch weitere Lichtquellen in der Umgebung und dergleichen. Diese Daten können in einem Histogramm dargestellt werden, was grundsätzlich bekannt ist.
  • Entsprechend kann die Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten in manchen Ausführungsbeispielen bedeuten, dass die Signalbeiträge der diffusen Rückstreuung, die Umgebungslichtmenge und der effektive Detektionsbereich aus diesen Daten bei einer optischen Laufzeitmessung (optisches Pulslaufzeit-Verfahren) bestimmt werden. Die Rückstreuungs-Histogrammdaten können sich daher für eine solche Analyse und Bestimmung eignen, da sie grundsätzlich die Signalbeiträge der diffusen Rückstreuung und der Umgebungslichtmenge enthalten können.
  • Bei manchen Ausführungsbeispielen basiert die optische Laufzeitmessung auf dem sogenannten TCSPC (time correlated single photon counting) Messprinzip, insbesondere bei Ausführungsbeispielen, welche auf LIDAR basieren. Dabei werden periodisch Lichtpulse ausgesandt, welche typischerweise einige Nanosekunden lang sind und einen Startzeitpunkt einer Messung markieren. Während der Zeit bis zum nächsten Lichtpuls (Messzeit) wird das von Objekten reflektierte Licht oder zurückgestreute Licht durch ein lichtdetektierendes Empfangselement (z.B. eine single photon avelanche diode (SPAD)) detektiert, wobei in einem kurzen Zeitbereich vor der Aussendung der Lichtpulse ebenfalls Licht detektiert werden kann. Dabei wird die Messzeit in eine Vielzahl von kurzen Zeitintervallen (bspw. 500 ps) eingeteilt. Jedem Zeitintervall kann dann ein Zeitpunkt zugeordnet werden, der einem zeitlichen Abstand zum Startzeitpunkt entspricht (z.B. kann bei Zeitintervallen von 500 ps einem ersten Zeitintervall ein Zeitpunkt von 250 ps zugeordnet werden und einem zweiten Zeitintervall ein Zeitpunkt von 750 ps zugeordnet werden usw.).
  • Abhängig von der Distanz zum Objekt oder zum Punkt der Rückstreuung erreicht das Licht das lichtdetektierende Empfangselement zu unterschiedlichen Zeitpunkten. Dabei erzeugt es im lichtdetektierenden Empfangselement ein elektrisches Signal. Mithilfe eines Zeit-Digital-Wandlers (auch „TDC“, time-to-digital converter, genannt), der grundsätzlich bekannt ist, lässt sich dann das elektrische Signal einem der Zeitintervalle zuordnen. Durch das Zählen der elektrischen Signale („Events“), die einem Zeitintervall zugeordnet werden, entstehen sogenannte Histogramme bzw. zeitkorrelierte Histogramme (auch TCSPC-Histogramme genannt), wobei diese Histogramme bspw. auch nur als reine Daten vorliegen können und bspw. als Wertepaare aus Zeitintervall und zugehöriger Anzahl von Einträgen (Ereignissen oder Events) abgespeichert sind. Die Zeitintervalle zusammen mit der jedem Zeitintervall zugeordneten Anzahl an Events bilden dementsprechend Histogrammdaten, die grundsätzlich durch digitale Signale (oder auch analoge Signale) repräsentiert werden können.
  • Bei LIDAR-Messungen, die auf TCSPC basieren, können daher Histogrammdaten des zurückreflektierten oder -gestreuten Lichts mit hoher Zeitauflösung ausgeben werden. Dies kann einer Analog-Digital-Umwandlung der zurückreflektierten oder - gestreuten Lichtleistung in Abhängigkeit von der Zeit bzw. von der Distanz entsprechen.
  • Zeitkorrelierte Histogrammdaten sind bei manchen Ausführungsbeispielen solche Daten, die basierend auf den elektrischen Signalen der lichtdetektierenden Empfangselemente innerhalb der (zugehörigen) Messzeit und kurz davor erzeugt werden. Diese enthalten daher typischerweise Signalbeiträge aus der diffusen Rückstreuung, der Lichtreflexion an Objekten, dem Umgebungslicht, Störlichtsignale durch weitere Lichtquellen in der Umgebung und dergleichen.
  • Die Rückstreuungs-Histogrammdaten entsprechen dabei in manchen Ausführungsbeispielen einer Akkumulation von zeitkorrelierten Histogrammdaten mehrerer lichtdetektierender Empfangselemente. Die Akkumulation von zeitkorrelierten Histogrammdaten kann vorteilhaft für die Bestimmung verschiedener Parameter der Messung sein (Analyse der Rückstreuungs-Histogrammdaten), da das Signal-Rausch-Verhältnis (auch „SNR“, signal-to-noise ratio, genannt) des diffusen Rückstreuungsbeitrags und des Beitrags des Umgebungslichts im Vergleich zu anderen Signalbeiträgen (bspw. Reflexion an Objekten oder Störlichtquellen) erhöht werden kann. Dadurch lässt sich bei manchen Ausführungsbeispielen die Analyse der Rückstreuungs-Histogrammdaten besser durchführen.
  • Dies folgt in manchen Ausführungsbeispielen daraus, dass eine Akkumulation von mehreren zeitkorrelierten Histogrammdaten (Rückstreuungs-Histogrammdaten) die Reflexion von Objekten (Signalbeiträge durch Objekte) bei verschiedenen Distanzen und/oder in verschiedenen Regionen des Sichtfeldes der LIDAR-Messung ausschmieren kann. In solchen Ausführungsbeispielen sind typischerweise die Objekte häufig nur in einem engen Bereich des Sichtfelds vorhanden, wobei das Sichtfeld typischerweise einen Raumbereich beschreibt, der detektiert wird. Im Gegensatz dazu sind die Beiträge der diffusen Rückstreuung und des Umgebungslichts typischerweise über das gesamte Sichtfeld des LIDAR-Systems ähnlich.
  • Ebenfalls ist während der Messzeit das Umgebungslicht in der Regel konstant und gibt somit typischerweise einen konstanten Beitrag in allen Zeitintervallen. Ebenso sind die Signalbeiträge von Reflexionen an Objekten häufig scharfe Peaks, das heißt, dass das reflektierte Licht nur in einem oder wenigen Zeitintervallen detektiert wird, weil der Lichtpuls mit abgeschwächter Amplitude aber nahezu gleicher Pulsdauer empfangen werden kann. Bei typischen Pulsdauern von z. B. 10 ns kann z. B. eine 250 ps Zeitauflösung für eine genaue Ortsbestimmung benötig werden.
  • Bei der diffusen Rückstreuung an z .B. Nebel bzw. Partikel in der Luft kann eine kontinuierliche Rückstreuung während der Lichtausbreitung mit niedriger Intensität auftreten. Der Lichtpuls kann dabei sehr stark aufgeweitet bzw. zeitlich verschmiert werden. Bei z. B. einem 10 ns Lichtpuls mit geometrischer Ausdehnung von 1.5 m kann diffuse Rückstreuung über einen 1.5 m Tiefenbereich zu jeder Zeit erzeugt werden. Daher ist bei manchen Ausführungsbeispielen eine deutlich reduzierte Zeitauflösung ausreichend.
  • Bei manchen Ausführungsbeispielen werden die Rückstreuungs-Histogrammdaten von einer oder mehreren Histogramm-Akkumulationseinheiten erzeugt und zur Analyse bereitgestellt. Die Histogramm-Akkumulationseinheit weist mehrere Signaleingänge auf. Die Histogramm-Akkumulationseinheit empfängt an dem bzw. jedem Signaleingang zeitkorrelierte Histogrammdaten. Dabei müssen nicht immer an jedem Signaleingang die Histogrammdaten empfangen werden und bei manchen Ausführungsbeispielen gibt es auch noch weitere Signaleingänge, an denen bspw. keine oder nur nach entsprechender Konfiguration Histogrammdaten empfangen werden. Basierend auf den an den Signaleingängen empfangenen zeitkorrelierten Histogrammdaten werden Rückstreuungs-Histogrammdaten erzeugt.
  • Die maximale Anzahl an Histogramm-Akkumulationseinheiten ist bei manchen Ausführungsbeispielen durch die Anzahl an lichtdetektierenden Empfangselementen in einem System zur optischen Laufzeitmessung (z.B. LIDAR-System) gegeben. Die Histogramm-Akkumulationseinheit kann dabei grundsätzlich ein elektronischer Schaltkreis bzw. eine elektronische Schaltung sein bzw. aufweisen, der (die) digitale Signale bzw. Daten, wie bspw. die zeitkorrelierten Histogrammdaten, über die Signaleingänge empfängt und die hierin beschriebene Erzeugung von Rückstreuungs-Histogrammdaten ausführt. Der elektronische Schaltkreis kann elektronische Komponenten, digitale Speicherelemente und dergleichen enthalten, um die hierin beschriebenen Funktionen auszuführen. Der elektronische Schaltkreis kann durch ein FPGA (Field Programmable Gate Array), DSP (Digitaler Signalprozessor) oder dergleichen realisiert sein. In anderen Ausführungsbeispielen ist die Histogramm-Akkumulationseinheit durch einen Speicher und einen Mikroprozessor realisiert. In weiteren Ausführungsbeispielen ist die Histogramm-Akkumulationseinheit durch eine Software realisiert, wobei in solchen Ausführungsbeispielen die Signaleingänge den Parametern/Attributen einer Software-Funktion/-Methode entsprechen. Die Erzeugung der Rückstreuungs-Histogrammdaten entspricht dann einer Ausführung einer Abfolge von Befehlen zur Ausführung bestimmter Rechenoperationen auf einem Computer, sodass nach Abarbeitung aller Befehle Rückstreuungs-Histogrammdaten vorliegen. Bei manchen Ausführungsbeispielen ist die Histogramm-Akkumulationseinheit auch durch eine Mischung von hard- und softwarebasierten Komponenten realisiert, auf welche die hierin beschriebenen Funktionalitäten entsprechend verteilt sind.
  • In manchen Ausführungsbeispielen erzeugt die Histogramm-Akkumulationseinheit die Rückstreuungs-Histogrammdaten durch Addition der empfangenen zeitkorrelierten Histogrammdaten.
  • Dabei kann die Anzahl an Events, die in einem Zeitintervall („Bin“) detektiert wurden, aus allen empfangenen zeitkorrelierten Histogrammdaten addiert werden, sodass die Rückstreuungs-Histogrammdaten erzeugt werden, die in jedem Zeitintervall gerade die Summe aller Events in diesem Zeitintervall enthalten. Vorzugsweise werden die zeitkorrelierten Histogrammdaten als Integerzahlen akkumuliert bzw. addiert, um eine in manchen Ausführungsbeispielen schwache diffuse Rückstreuung messbar zu machen. Dies ist vorteilhaft, da das SNR des diffusen Rückstreuungsbeitrags im Vergleich zu anderen Beiträgen erhöht werden kann.
  • In manchen Ausführungsbeispielen berechnet die Histogramm-Akkumulationseinheit aus den empfangenen zeitkorrelierten Histogrammdaten ein arithmetisches Mittel, um die Rückstreuungs-Histogrammdaten zu erzeugen.
  • Dabei werden die empfangenen zeitkorrelierten Histogrammdaten addiert und durch die Anzahl der Signaleingänge dividiert. Dies kann bei manchen Ausführungsbeispielen vorteilhaft sein, die eine Festkommazahl- oder Gleitkommazahl-Realisierung (im Unterschied zu Ausführungsbeispielen die Integerzahlen akkumulieren) aufweisen.
  • In manchen Ausführungsbeispielen akkumuliert die Histogramm-Akkumulationseinheit die empfangenen zeitkorrelierten Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen in einem Zeitintervall, um die Rückstreuungs-Histogrammdaten zu erzeugen.
  • In manchen Ausführungsbeispielen ist die Histogramm-Akkumulationseinheit weiter dazu eingerichtet, empfangene zeitkorrelierte Histogrammdaten von Zeitintervallen, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, für die Erzeugung der Rückstreuungs-Histogrammdaten nicht zu berücksichtigen.
  • In manchen Ausführungsbeispielen ist die Histogramm-Akkumulationseinheit weiter dazu eingerichtet, die empfangenen zeitkorrelierten Histogrammdaten für die Erzeugung der Rückstreuungs-Histogrammdaten zu gewichten.
  • In manchen Ausführungsbeispielen ist die Histogramm-Akkumulationseinheit weiter dazu eingerichtet, die Rückstreuungs-Histogrammdaten für die Bestimmung der Rückstreuung auszugeben. Die Rückstreuungs-Histogrammdaten können dann bspw. an einen Prozessor, FPGA oder dergleichen zur Bestimmung der Rückstreuung ausgegeben werden.
  • Ein Empfangssystem, welches für die optische Laufzeitmessung verwendet wird, wie bspw. ein LIDAR-System, kann in manchen Ausführungsbeispielen eine Empfangsmatrix mit mehreren lichtdetektierenden Empfangselementen aufweisen, wobei jedes der lichtdetektierenden Empfangselemente dazu eingerichtet ist, Licht zu detektieren und in Reaktion darauf ein elektrisches Signal zu erzeugen.
  • In manchen Ausführungsbeispielen ist jedes der lichtdetektierenden Empfangselemente aktivierbar und deaktivierbar.
  • In manchen Ausführungsbeispielen sind die lichtdetektierenden Empfangselemente in der Empfangsmatrix in Spalten und in Zeilen angeordnet (wie es grundsätzlich bekannt ist), wobei bei manchen Ausführungsbeispielen ohne Beschränkung der Allgemeinheit in jeder Zeile gleich viele lichtdetektierende Empfangselemente vorgesehen sind.
  • In manchen Ausführungsbeispielen umfasst die Einrichtung mehrere Auswerteeinheiten, wobei jeweils eine Auswerteeinheit mit den lichtdetektierenden Empfangselementen in einer Spalte oder jeweils eine Auswerteeinheit mit den lichtdetektierenden Empfangselementen in einer Zeile verbunden ist.
  • In manchen Ausführungsbeispielen jede der Auswerteeinheiten dazu eingerichtet, die zeitkorrelierten Histogrammdaten basierend auf den elektrischen Signalen der lichtdetektierenden Empfangselemente zu erzeugen.
  • In manchen Ausführungsbeispielen für die Erzeugung der zeitkorrelierten Histogrammdaten nur die lichtdetektierenden Empfangselemente berücksichtigt, die aktiviert sind.
  • In manchen Ausführungsbeispielen jeder Signaleingang einer Histogramm-Akkumulationseinheit mit einer der Auswerteeinheiten verbunden, sodass die zeitkorrelierten Histogrammdaten von der Auswerteeinheit an die entsprechende Histogramm-Akkumulationseinheit übertragen werden.
  • In dem Verfahren zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einer optischen Laufzeitmessung werden zunächst Rückstreuungs-Histogrammdaten empfangen. Diese Rückstreuungs-Histogrammdaten sind von der oder den Histogramm-Akkumulationseinheiten erzeugt worden.
  • Die empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten werden analysiert. Analysieren kann dabei eine Berechnung oder eine Abfolge von Berechnungen sein, um verschiedene Parameter (Rückstreuungssignal, Umgebungslichtmenge, effektiver Detektionsbereich etc.) der optischen Laufzeitmessung zu bestimmen. Die Berechnung nimmt dabei die Rückstreuungs-Histogrammdaten als Eingangswerte für mathematische Operationen wie bspw. arithmetisches Mitteln oder Anwenden einer vorgegebenen Funktion oder dergleichen.
  • Das Analysieren der empfangen Rückstreuungs-Histogrammdaten kann dabei grundsätzlich von einem Prozessor, einem FPGA, DSP oder dergleichen ausgeführt werden. In solchen Ausführungsbeispielen ist die Analyse durch eine Software realisiert. Die Analyse der Rückstreuungs-Histogrammdaten entspricht dann einer Ausführung einer Abfolge von Befehlen zur Ausführung bestimmter Rechenoperationen auf einem Computer, sodass nach Abarbeitung aller Befehle die Rückstreuungs-Histogrammdaten analysiert sind. Für das Analysieren der Rückstreuungs-Histogrammdaten kann in anderen Ausführungsbeispielen ein spezifischer elektronischer Schaltkreis mit entsprechenden elektronischen Komponenten sein. Bei manchen Ausführungsbeispielen ist die Analyse der Rückstreuungs-Histogrammdaten durch eine Mischung von hard- und softwarebasierten Komponenten realisiert, auf welche das hierin beschriebene Verfahren entsprechend verteilt ist. Die obengenannten Ausführungsbeispiele können Ausführungsbeispiele einer Vorrichtung zur Datenverarbeitung sein, die zusätzlich noch Speicherelemente zur Datenspeicherung enthalten kann.
  • Häufig ist die Menge des Lichts, welches aufgrund von diffuser Rückstreuung detektiert wird, im Vergleich zu der Umgebungslichtmenge, z.B. bei Tageslicht, und der an Objekten reflektierten Lichtmenge gering, sodass eine Bestimmung der Rückstreuung schwierig und ungenau sein kann. Daher wird das Verfahren zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten, die akkumulierten zeitkorrelierten Histogrammdaten entsprechen, in manchen Ausführungsbeispielen für die Bestimmung eines Rückstreuungssignals bei einer optischen Laufzeitmessung verwendet.
  • Typischerweise ist die diffuse Rückstreuung bei kurzen Distanzen (bspw. 5 m) höher als bei langen Distanzen (bspw. 200 m) und kann kontinuierlich abfallen. Die diffuse Rückstreuung bei einer optischen Laufzeitmessung kann daher in manchen Ausführungsbeispielen eine typische Signalform haben, die ein Maximum des zurückgestreuten Lichts bei kurzen Distanzen aufweisen kann und schnell für längere Distanzen abfällt. In solchen Ausführungsbeispielen korreliert dann das Rückstreuungssignal in den Rückstreuungs-Histogrammdaten mit der typischen Signalform. Dies ist vorteilhaft, da das Rückstreuungssignal bei kurzen Distanzen anhand der Signalform identifiziert werden kann. Allerdings kann in solchen Ausführungsbeispielen bei Anwesenheit eines Objekts bei kurzen Distanzen das Rückstreuungssignal häufig auch nicht bestimmt werden.
  • Folglich wird in manchen Ausführungsbeispielen zur Analyse der empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten ein Ähnlichkeitsmaß, wie z. B. eine Korrelation, zwischen den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten und einem vorgegebenen Referenz-Rückstreuungssignal berechnet, um ein Rückstreuungssignal zu bestimmen.
  • Die Korrelation kann ein Maß für die Ähnlichkeit zwischen zwei oder mehreren zeitlichen oder räumlichen Signalverläufen bzw. für einen statistischen Zusammenhang zwischen den Signalverläufen sein. In manchen Ausführungsbeispielen wird die Korrelation durch ein Korrelationsintegral berechnet, was grundsätzlich bekannt ist.
  • Das vorgegebene Referenz-Rückstreuungssignal kann einer typischen Signalform der Rückstreuung entsprechen, wobei sich die typische Signalform der Rückstreuung in den verschiedenen Ausführungsbeispielen unterscheiden kann. Das vorgegebene Referenz-Rückstreuungssignal kann bei manchen Ausführungsbeispielen als Histogrammdaten in einem Speicher vorliegen, der für die Analyse der Rückstreuungs-Histogrammdaten, z.B. durch einen Prozessor, zugänglich ist. In anderen Ausführungsbeispielen kann das vorgegebene Referenz-Rückstreuungssignal dynamisch (bspw. zum benötigten Zeitpunkt während der Analyse) aus einer vorgegebene Funktion berechnet werden.
  • Die typische Signalform der Rückstreuung kann bspw. dadurch bestimmt werden, dass in kurzen Distanzen nach einem charakteristischen Peak oder einer Sequenz von Peaks gesucht wird, wobei die Position, Signalform und Intensität evaluiert wird.
  • Bspw. in Ausführungsbeispielen mit einem LIDAR-System zur optischen Laufzeitmessung, welches eine Parallaxe zwischen einem Sender (von dem Lichtpulse ausgesandt werden) und einem Empfänger (bspw. eine Empfangsmatrix mit mehreren lichtdetektierenden Empfangselementen) aufweist, hat die Rückstreuung eine systemabhängige Signalform und Position des Peaks. In solchen Ausführungsbeispielen kann überprüft werden, ob die Intensität des Peaks einem Objekt entspricht oder nicht, um die typische Signalform festzulegen. Typische Referenz-Rückstreuungssignale sind bspw. in 1, 2 und 3 veranschaulicht, welche weiter unten noch genauer beschrieben werden. Es können bspw. Einstrahl- und Mehrstrahl-LIDAR-Systeme unterschieden werden (Einstrahl-Systeme senden nur einen Lichtpuls (Strahl) gleichzeitig aus und Mehrstrahl-Systeme können mehrere Lichtpulse von unterschiedlichen Positionen gleichzeitig aussenden wie bspw. das in DE 10 2017 222 971 A1 beschriebene LIDAR-System).
  • In anderen Ausführungsbeispielen kann das Referenz-Rückstreuungssignal experimentell bestimmt werden, indem verschiedene Umgebungsbedingungen simuliert werden und die typische Signalform, Position und Intensität der Rückstreuung gemessen wird.
  • In weiteren Ausführungsbeispielen kann das Referenz-Rückstreuungssignal dadurch bestimmt werden, dass ein Korrelationsintegral (Kreuzkorrelation) zwischen einem erwarteten Rückstreuungssignal und den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten berechnet wird. Durch die Höhe der Korrelation kann in solchen Ausführungsbeispielen beurteilt werden, ob das erwartete Rückstreuungssignal als Referenz-Rückstreuungssignal verwendet werden kann. Dabei können mehrere erwartete Rückstreuungssignale getestet werden und die Höhe der Korrelation verglichen werden, um ein Referenz-Rückstreuungssignal für das spezifische System zu bestimmen.
  • In Ausführungsbeispielen in denen die Korrelation zwischen den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten und dem vorgegebenen Referenz-Rückstreuungssignal durch ein Korrelationsintegral berechnet wird, ergibt sich ein über die Messzeit (und kurz davor) zeitlich variierendes Rückstreuungssignal, wobei die Amplitude des berechneten Rückstreuungssignals der zurückgestreuten Lichtleistung entspricht (auch AB im Folgenden abgekürzt). Daher kann in solchen Ausführungsbeispielen die Rückstreuung aus den Rückstreuungs-Histogrammdaten bestimmt werden.
  • In manchen Ausführungsbeispielen wird das Verfahren zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten für die Bestimmung einer Umgebungslichtmenge aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten verwendet.
  • Die Umgebungslichtmenge (auch AL im Folgenden abgekürzt) entspricht grundsätzlich dem Signalbeitrag, bspw. in einem LIDAR-System, der bspw. durch Sonnenlicht oder Straßenlaternen unabhängig vom ausgesendeten Lichtpuls vorhanden ist und detektiert wird. Des Weiteren kann die Umgebungslichtmenge auch Anteile von einem elektronischen Rauschen des Empfängers enthalten, welches temperaturabhängig ist. Allerdings ist in solchen Ausführungsbeispielen der Effekt von Beiträgen zur Umgebungslichtmenge durch Umgebungslicht und durch Rauschen gleich und wird somit nicht unterschieden.
  • Während der Messzeit (und kurz davor) ist das Umgebungslicht in der Regel konstant und gibt somit typischerweise einen konstanten Beitrag in allen Zeitintervallen. Ebenso sind die Signalbeiträge von Reflexionen an Objekten häufig scharfe Peaks, das heißt, dass das reflektierte Licht nur in einem oder wenigen Zeitintervallen detektiert wird. Daher kann die Umgebungslichtmenge in manchen Ausführungsbeispielen aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen bestimmt werden, die zeitlich kurz vor dem Aussenden der Lichtpulse (Startzeitpunkt) liegen. In anderen Ausführungsbeispielen kann die Umgebungslichtmenge aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen bestimmt werden, die einer langen Distanz entsprechen (solange keine Objekte in langen Distanzen vorhanden sind). In weiteren Ausführungsbeispielen kann aus einer Kombination obiger Verfahren die Umgebungslichtmenge bestimmt werden.
  • In manchen Ausführungsbeispielen wird das Verfahren zur Analyse der empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten zur Bestimmung eines effektiven Detektionsbereichs der optischen Laufzeitmessung basierend auf dem Rückstreuungssignal und der Umgebungslichtmenge verwendet.
  • Ein effektiver Detektionsbereich (auch EDR im Folgenden abgekürzt) einer optischen Laufzeitmessung kann einer Distanz entsprechen, bei der Signale, die durch Reflexion an festen Objekten entstehen, noch eindeutig detektiert und zugeordnet werden können. Der effektive Detektionsbereich wird dabei grundsätzlich zu einem Objekt mit vorgegebener Reflektivität bei vorgegebener Umgebungslichtmenge und vorgegebener konstanter Wahrscheinlichkeit einer Lichtdetektion referenziert.
  • Der effektive Detektionsbereich kann bei manchen Ausführungsbeispielen einem absoluten Wert (z.B. 100 m) entsprechen. In anderen Ausführungsbeispielen kann der effektive Detektionsbereich einem relativen Wert entsprechen, wobei in solchen Ausführungsbeispielen der effektive Detektionsbereich auf einen nominellen Detektionsbereich bezogen wird, welcher für obige Referenzwerte bestimmt wurde.
  • Der effektive Detektionsbereich kann dadurch verringert werden, dass die Rückstreuung hoch ist, da in solchen Ausführungsbeispielen die Lichtleistung des ausgesendeten Lichtpulses mit zunehmender Distanz durch die Rückstreuung gedämpft wird. Folglich ist die Lichtleistung, die zur Reflexion an den festen Objekten zur Verfügung steht, geringer als bei Ausführungsbeispielen mit geringerer Rückstreuung, wodurch die reflektierte Lichtleistung geringer ist und diese auf dem Weg zum Empfänger nochmals verringert wird.
  • In Ausführungsbeispielen mit einer hohen Umgebungslichtmenge kann der effektive Detektionsbereich dadurch verringert werden, dass der SNR sinkt, da die Umgebungslichtmenge grundsätzlich einen Beitrag zur Höhe des Rauschens liefert. In anderen Ausführungsbeispielen wird der effektive Detektionsbereich bei geringer Umgebungslichtmenge erhöht, da dadurch der SNR erhöht wird.
  • Daher kann aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten zur der effektive Detektionsbereich der optischen Laufzeitmessung basierend auf dem Rückstreuungssignal und der Umgebungslichtmenge bestimmt werden.
  • In manchen Ausführungsbeispielen wird auf das Rückstreuungssignal eine Transformationsfunktion angewendet wird, um einen Signaldämpfungsfaktor zu bestimmen.
  • Wie oben ausgeführt, kann eine hohe Rückstreuung den effektiven Detektionsbereich durch eine Dämpfung der Lichtleistung des ausgesendeten Lichtpulses mit zunehmender Distanz verringern. Daher kann das Rückstreuungssignal verwendet werden, um die Größe einer solchen Dämpfung zu bestimmen.
  • Folglich wird auf das Rückstreuungssignal eine Transformationsfunktion angewendet, wobei die Transformationsfunktion in manchen Ausführungsbeispielen eine vorgegebene (mathematische) Funktion sein kann, die aus dem Rückstreuungssignal einen Signaldämpfungsfaktor berechnet. In anderen Ausführungsbeispielen kann die Transformationsfunktion eine Abfolge von Berechnungen sein. Die Transformationsfunktion kann experimentell bestimmt werden oder aus der Erfahrung gewonnen sein. Die experimentelle Bestimmung kann bei manchen Ausführungsbeispielen vorher in der Entwicklung erfolgen und der Transformationsfunktion entsprechenden Kennzahlen und/oder Kennlinien etc. können bspw. in einer Software hinterlegt sein.
  • Der Signaldämpfungsfaktor kann dann in manchen Ausführungsbeispielen eine durch die Rückstreuung verursachte distanzabhängige prozentuale Verringerung der Lichtleistung sein.
  • Daher wurde die Transformationsfunktion in manchen Ausführungsbeispielen experimentell bestimmt.
  • Die Signaldämpfung kann bspw. bei verschiedenen Umgebungsbedingungen gemessen worden sein, wodurch eine Transformationsfunktion gefunden werden kann, die aus dem Rückstreuungssignal (welches wie oben ausgeführt auch experimentell bestimmt werden kann) den Signaldämpfungsfaktor bestimmt, der gut mit den gemessenen Werten der Signaldämpfung übereinstimmt.
  • In manchen Ausführungsbeispielen wird aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die zeitlich vor einem Startzeitpunkt liegen, ein arithmetisches Mittel berechnet, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen.
  • Der Startzeitpunkt ist dabei der Zeitpunkt an dem der Lichtpuls für die Distanzbestimmung von festen Objekten ausgesendet wird. Typischerweise kann kurz vor dem Aussenden des Lichtpulses (bspw. 20 ns) nur das Umgebungslicht detektiert werden, daher ist es vorteilhaft für die Bestimmung der Umgebungslichtmenge in manchen Ausführungsbeispielen solche Zeitintervalle der empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten zu berücksichtigen, die zeitlich vor dem Startzeitpunkt liegen. Weiterhin ist die Berechnung eines arithmetischen Mittels aus mehreren Zeitintervallen vorteilhaft, um statistische Fluktuationen des Umgebungslichts auszugleichen und so einen genaueren Wert der Umgebungslichtmenge zu erhalten. Allerdings kann die in solchen Ausführungsbeispielen bestimmte Umgebungslichtmenge durch die Reflexion an sehr weit entfernten Objekten falsifiziert werden.
  • In manchen Ausführungsbeispielen wird aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, ein arithmetisches Mittel berechnet wird, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen.
  • Die diffuse Rückstreuung bei einer optischen Laufzeitmessung ist typischerweise bei langen Distanzen nicht mehr detektierbar, da die Lichtmenge zu gering ist. Außerdem kann nachdem der Lichtpuls z.B. auf die Straßenoberfläche oder auf ein festes Objekt trifft, bspw. in einem LIDAR-System eine konstante Umgebungslichtmenge detektiert werden, da die Lichtenergie oder Lichtleistung absorbiert oder reflektiert wurde.
  • Daher ist es vorteilhaft für die Bestimmung der Umgebungslichtmenge in manchen Ausführungsbeispielen solche Zeitintervalle der empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten zu berücksichtigen, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen (bspw. ab einem Zeitschwellenwert, der einer Distanz von 20 m entspricht). Weiterhin ist die Berechnung eines arithmetischen Mittels aus mehreren Zeitintervallen vorteilhaft, um statistische Fluktuationen des Umgebungslichts auszugleichen und so einen genaueren Wert der Umgebungslichtmenge zu erhalten. Allerdings kann die in solchen Ausführungsbeispielen bestimmte Umgebungslichtmenge durch die Reflexion an weit entfernten Objekten falsifiziert werden.
  • In manchen Ausführungsbeispielen wird aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die zeitlich vor einem Startzeitpunkt liegen, und aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, ein arithmetisches Mittel berechnet, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen.
  • In solchen Ausführungsbeispielen werden die beiden oben beschriebenen Verfahren kombiniert, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen. Dies ist vorteilhaft, da dadurch ein eventueller Einfluss weit entfernter Objekte auf die Bestimmung der Umgebungslichtmenge geringer wird. Weiterhin ist die Berechnung eines arithmetischen Mittels vorteilhaft, da dadurch die statistischen Fluktuationen noch weiter verringert werden können.
  • In manchen Ausführungsbeispielen wird aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, ein lokales Minimum ermittelt, welches ein bestimmtes bzw. vorgegebenes Kriterium erfüllt, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen.
  • Wie oben erwähnt, kann für größere Distanzen (korrespondierend zu dem bestimmten Zeitschwellenwert) in manchen Ausführungsbeispielen eine konstante Umgebungslichtmenge bestimmt werden, wenn keine Reflexionen an Objekten in diesem Zeitbereich zu den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten beigetragen haben. In solchen Ausführungsbeispielen kann die Umgebungslichtmenge einem lokalen Minimum in den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten entsprechen, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen.
  • Typischerweise haben Signalbeiträge durch Reflexion an Objekten eine bestimmte Signalform, die sich über mehrere Zeitintervalle erstrecken kann. Sind für größere Distanzen mehrere Objekte vorhanden, können sich in manchen Ausführungsbeispielen die beiden Signalformen derart überlappen, dass ein lokales Minimum entsteht, welches nicht der Umgebungslichtmenge entspricht. Daher werden bei manchen Ausführungsbeispielen nur solche lokalen Minima für die Bestimmung der Umgebungslichtmenge berücksichtigt, die ein bestimmtes bzw. vorgegebenes Kriterium erfüllen, welches die verschiedenen Möglichkeiten für das Vorhandensein eines lokalen Minimums in den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen. Basierend auf diesem Kriterium können die lokalen Minima klassifiziert werden.
  • Eine Bestimmung der Umgebungslichtmenge kann in manchen Ausführungsbeispielen durchgeführt werden, indem zunächst ein erstes lokales Minimum (ab dem Zeitschwellenwert) ermittelt und klassifiziert wird. Falls das lokale Minimum die Anforderungen für eine Bestimmung der Umgebungslichtmenge gemäß der Klassifizierung nicht erfüllt, so kann ein weiteres lokales Minimum in den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten gesucht werden, wobei dieses lokale Minimum in solchen Ausführungsbeispielen zeitlich hinter dem Zeitschwellenwert liegt und zeitlich hinter dem ersten lokalen Minimum. Die Suche kann entsprechend bis zum Ende der Messzeit fortgesetzt werden. Falls das lokale Minimum die Anforderungen für eine Bestimmung der Umgebungslichtmenge gemäß der Klassifizierung erfüllt, so wird die Umgebungslichtmenge als das lokale Minimum bestimmt.
  • In manchen Ausführungsbeispielen weist das Bestimmen der Umgebungslichtmenge folgende Schritte auf:
    • Berechnen eines arithmetischen Mittels aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die zeitlich vor einem Startzeitpunkt liegen, um eine erste Umgebungslichtmenge zu erhalten;
    • Ermitteln eines lokalen Minimums, welches ein bestimmtes Kriterium erfüllt, aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, um eine zweite Umgebungslichtmenge zu erhalten; und
    • Bestimmen der Umgebungslichtmenge aus einem Vergleich zwischen der ersten Umgebungslichtmenge und der zweiten Umgebungslichtmenge, wobei die Umgebungslichtmenge als die kleinere der beiden Umgebungslichtmengen bestimmt wird.
  • Zunächst wird für die erste Umgebungslichtmenge ein arithmetisches Mittel aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen berechnet, die zeitlich vor einem Startzeitpunkt liegen. Dies lässt sich algorithmisch als min_ambient = erste Umgebungslichtmenge ausdrücken, wobei min_ambient einem zu bestimmenden Minimum der Umgebungslichtmenge entspricht. Anschließend wird ein lokales Minimum in den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten ermittelt, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, welches der zweiten Umgebungslichtmenge entspricht. Dies kann geschrieben werden als current_far_ambient = zweite Umgebungslichtmenge. Dieses lokale Minimum wird gemäß obigen Ausführungen nach einem bestimmten Kriterium klassifiziert. Falls das lokale Minimum die Anforderungen für eine Bestimmung der Umgebungslichtmenge gemäß der Klassifizierung erfüllt, so wird weiter der kleinere der beiden Umgebungslichtmengen als min_ambient gesetzt. Dies lässt sich algorithmisch so ausdrücken: min_ambient = min(min_ambient, current_far_ambient). Falls das lokale Minimum die Anforderungen für eine Bestimmung der Umgebungslichtmenge gemäß der Klassifizierung nicht erfüllt, wird wie oben ausgeführt das nächste lokale Minimum als die zweite Umgebungslichtmenge ermittelt und wieder klassifiziert usw. Ist bei der Suche das Ende der Messzeit erreicht, so wird die Umgebungslichtmenge als AL = min_ambient gesetzt.
  • Das beschriebene Verfahren kann somit einer Kombination zweier der oben ausgeführten Verfahren entsprechen. Dies kann vorteilhaft sein, da dadurch statistische Fluktuationen und Einflüsse von weit entfernten Objekten verringert werden, sodass die Umgebungslichtmenge genauer bestimmt werden kann.
  • In manchen Ausführungsbeispielen wird der effektive Detektionsbereich der optischen Laufzeitmessung mithilfe einer vorgegebenen Funktion bestimmt.
  • Wie oben erwähnt, kann der effektive Detektionsbereich basierend auf dem Rückstreuungssignal (AB) und der Umgebungslichtmenge (AL) bestimmt werden. Die vorgegebene Funktion kann dabei in manchen Ausführungsbeispielen eine vorgegebene (mathematische) Funktion sein, die aus dem Rückstreuungssignal und der Umgebungslichtmenge den effektiven Detektionsbereich berechnet wird. In anderen Ausführungsbeispielen kann die vorgegebene Funktion eine Abfolge von Berechnungen sein. Die vorgegebene Funktion kann experimentell bestimmt werden oder aus der Erfahrung gewonnen sein. Formal lässt sich dies ausdrücken als: EDR = f(AL, AB), wobei f die vorgegebene Funktion ist.
  • In manchen Ausführungsbeispielen wird der effektive Detektionsbereich der optischen Laufzeitmessung aus einem Kennfeld bestimmt wird.
  • Ein Kennfeld kann dabei eine tabellenähnliche, einfache und hinsichtlich benötigter Rechenkapazitäten wenig anspruchsvolle Art der Abbildung eines Modells sein, das den Zusammenhang zwischen Eingangs- und Ausgangsgrößen eines Systems abbildet. Mit Kennfeldern kann nahezu jeder mathematische Zusammenhang oder jede Formel dargestellt werden, wobei die Anzahl der Eingangsgrößen limitiert ist. Das Kennfeld kann daher in manchen Ausführungsbeispielen eine Abbildung der Funktion f(AL, AB) sein, das entsprechend die Werte des effektiven Detektionsbereichs für eine große Anzahl an Werten von AL und AB gespeichert hat. Dies ist vorteilhaft, da die Bestimmung des effektiven Detektionsbereichs in solchen Ausführungsbeispielen nicht berechnet werden muss und somit Rechenkapazitäten einspart.
  • Wie oben erwähnt, wird der effektive Detektionsbereich der optischen Laufzeitmessung in manchen Ausführungsbeispielen aus einem Vergleich mit vorgegebenen Referenzwerten bestimmt.
  • Manche Ausführungsbeispiele betreffen eine Vorrichtung zur Datenverarbeitung, umfassend Mittel zur Ausführung der Schritte des Verfahrens wie hierin ausgeführt. Die Vorrichtung kann dabei ein einem Kraftfahrzeug eingebaut werden oder in einer Komponente des Kraftfahrzeugs realisiert werden, z. B. in einem Bordcomputer, einer Steuerung oder dergleichen. Außerdem können die Mittel einen oder mehrere (Mikro-)Prozessoren umfassen, Speichermittel und andere elektronische Bauteile, die typischerweise zur Implementierung der hierin beschriebenen Funktionen benötigt werden.
  • Ausführungsbeispiele der Erfindung werden nun beispielhaft und unter Bezugnahme auf die beigefügte Zeichnung beschrieben, in der:
    • 1 ein erstes Ausführungsbeispiel eines Referenz-Rückstreuungssignals veranschaulicht;
    • 2 ein zweites Ausführungsbeispiel eines Referenz-Rückstreuungssignals veranschaulicht;
    • 3 ein drittes Ausführungsbeispiel eines Referenz-Rückstreuungssignals veranschaulicht;
    • 4 ein Schema eines Ausführungsbeispiels eines Empfangssystems für eine optische Distanzmessung veranschaulicht;
    • 5 ein Ablaufdiagramm eines ersten Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einer optischen Laufzeitmessung veranschaulicht;
    • 6 ein Ablaufdiagramm eines zweiten Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einer optischen Laufzeitmessung veranschaulicht;
    • 7 ein Ablaufdiagramm eines dritten Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einer optischen Laufzeitmessung veranschaulicht; und
    • 8 ein Ablaufdiagramm eines vierten Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einer optischen Laufzeitmessung veranschaulicht.
  • 1 veranschaulicht das erste Ausführungsbeispiel eines Referenz-Rückstreuungssignals.
  • Das in 1 veranschaulichte Referenz-Rückstreuungssignal entspricht einer typischen Signalform wie sie in einem koaxialen LIDAR-System auftritt, d.h. in einem LIDAR-System in dem keine Parallaxe zwischen Sender und Empfänger besteht. Das Referenz-Rückstreuungssignal (in anderen Worten die Intensität des zurückgestreuten Lichts) fällt monoton mit der Zeit ab.
  • 2 veranschaulicht das zweite Ausführungsbeispiel eines Referenz-Rückstreuungssignals.
  • Das in 2 veranschaulichte Referenz-Rückstreuungssignal entspricht einer typischen Signalform, wie sie in einem bi-axialen Einstrahl-LIDAR-System auftritt. Bei bi-axialen Systemen (d.h. Sende- und Empfangssystem stehen in definierter Distanz, z. B. 10 cm und haben definierte Strahldivergenz) tritt eine Überschneidung erst ab einer minimalen Distanz ein (Beginn des Signalanstiegs des Referenz-Rückstreuungssignals). Danach sinkt das Referenz-Rückstreuungssignal entsprechend dem Verlauf von 1. Das Referenz-Rückstreuungssignal hat eine geringe Intensität bei sehr geringen Distanzen und steigt auf ein Maximum an, welches anschließend monoton mit der Zeit abfällt.
  • 3 veranschaulicht das dritte Ausführungsbeispiel eines Referenz-Rückstreuungssignals.
  • Das in 3 veranschaulichte Referenz-Rückstreuungssignal entspricht einer typischen Signalform, wie sie typischerweise in einem bi-axial Mehrstrahl-LIDAR-System (z.B. nach DE 10 2017 222 971 A1 ) auftritt. Das Referenz-Rückstreuungssignal ist ähnlich zu einem bi-axialen Einstrahl-LIDAR-System, aber hat mehrere Maxima bei Distanzen bei denen verschiedene Strahlen das Sichtfeld der lichtdetektierenden Empfangselemente kreuzen. Die Intensität fällt für größere Distanzen monoton mit der Zeit.
  • 4 veranschaulicht ein Schema eines Ausführungsbeispiels eines Empfangssystems 1 für eine optische Distanzmessung.
  • Das Empfangssystem 1 weist eine Empfangsmatrix 2 auf, auf welcher mehrere lichtdetektierende Empfangselemente (ENxM , in diesem Ausführungsbeispiel E0,0 bis E127,255 ) in Zeilen (Z0 bis Z127 ) und Spalten (S0 bis S255 ) angeordnet sind. In jeder der N = 128 Zeilen (Z0 bis Z127 ) sind M = 256 lichtdetektierende Empfangselemente (E0,0 bis E127,255 ) angeordnet (korrespondierend zu den M = 256 Spalten (S0 bis S255 )). Die lichtdetektierenden Empfangselemente (E0,0 bis E127,255 ) sind in diesem Ausführungsbeispiel SPADs.
  • Das Empfangssystem 1 weist weiterhin mehrere Auswerteeinheiten (A0 bis A127 ) auf, wobei jeweils eine Auswerteeinheit (A0 bis A127 ) mit den lichtdetektierenden Empfangselementen (E0,0 bis E127,255 ) einer Zeile (Z0 bis Z127 ) über einen Multiplexer (nicht gezeigt) verbunden ist. In jeder Zeile (Z0 bis Z127 ) sind zu einem gegebenen Zeitpunkt nur die zwei lichtdetektierenden Empfangselemente (E0,0 und E0,1 bis E127,0 und E127,1 ) in den Spalten S0 und S1 aktiviert (illustriert durch den zweiten Kreis innerhalb der lichtdetektierenden Empfangselemente (E0,0 und E0,1 bis E127,0 und E127,1 )). Die aktivierten lichtdetektierenden Empfangselemente (E0,0 und E0,1 bis E127,0 und E127,1 ) erzeugen bei Lichtdetektion elektrische Signale, aus denen mithilfe eines Zeit-Digital-Wandlers (nicht gezeigt) in jeder der Auswerteeinheiten (A0 bis A127 ) zeitkorrelierte Histogrammdaten erzeugt werden. In diesem Ausführungsbeispiel werden die zeitkorrelierten Histogrammdaten der beiden aktivierten lichtdetektierenden Empfangselemente (E0,0 und E0,1 bis E127,0 und E127,1 ) in den Auswerteeinheiten (A0 bis A127 ) addiert, um zeitkorrelierte Histogrammdaten zu erzeugen und auszugeben. In anderen Ausführungsbeispielen kann auch eine beliebige Anzahl der M = 256 lichtdetektierenden Empfangselemente (E0,0 bis E127,255 ) in jeder Zeile aktiviert werden, z.B. E0,0 bis E0,10 , E1,0 bis E1,10 , E2,0 bis E2,10 ,..., E127,0 bis E127,10 .
  • Das Empfangssystem 1 weist weiterhin mehrere Histogramm-Akkumulationseinheiten (HA0 bis HAX) auf. Jede Histogramm-Akkumulationseinheit (HA0 bis HAX) weist P = 16 Signaleingänge (nicht explizit gezeigt) auf, wobei jeder Signaleingang mit jeweils einer Auswerteeinheit (A0 bis A127 ) verbunden ist. Daher werden bei N = 128 Zeilen (Z0 bis Z127 ) in diesem Ausführungsbeispiel X = N/P = 8 Histogramm-Akkumulationseinheiten benötigt, die entsprechend die zeitkorrelierten Histogrammdaten von P = 16 Auswerteeinheiten (A0 bis A127 ) akkumulieren. Die von den Auswerteeinheiten (A0 bis A127 ) ausgegebenen zeitkorrelierten Histogrammdaten werden an die Histogramm-Akkumulationseinheiten (HA0 bis HAX) übertragen, sodass diese an den Signaleingängen empfangen werden. Die Histogramm-Akkumulationseinheiten (HA0 bis HAX) erzeugen basierend auf den empfangenen zeitkorrelierten Histogrammdaten Rückstreuungs-Histogrammdaten. In diesem Ausführungsbeispiel werden die an jedem Signaleingang empfangenen zeitkorrelierten Histogrammdaten addiert, um die Rückstreuungs-Histogrammdaten zu erzeugen.
  • Das Empfangssystem 1 weist weiterhin eine Vorrichtung 3 zur Datenverarbeitung auf, welche einen Prozessor und Speicherelemente aufweist (nicht gezeigt). Die Histogramm-Akkumulationseinheiten (HA0 bis HAX) geben die erzeugten Rückstreuungs-Histogrammdaten aus, welche von der Vorrichtung 3 zur Datenverarbeitung empfangen werden. Die Vorrichtung 3 zur Datenverarbeitung analysiert die empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten. In diesem Ausführungsbeispiel berechnet die Vorrichtung 3 zur Datenverarbeitung eine Korrelation zwischen den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten und dem Referenz-Rückstreuungssignal aus 3, um ein Rückstreuungssignal zu bestimmen, das bspw. als Rückstreuungsindikator oder Rückstreuungssignalstärke ermittelt wird.
  • 5 veranschaulicht ein Ablaufdiagramm des ersten Ausführungsbeispiels eines Verfahrens 20 zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einer optischen Laufzeitmessung.
  • Bei 21 werden Rückstreuungs-Histogrammdaten empfangen, wie hierin ausgeführt.
  • Bei 22 werden die empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten analysiert, wie hierin ausgeführt.
  • Bei 23 wird ein Ähnlichkeitsmaß zwischen den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten und einem vorgegebenen Referenz-Rückstreuungssignal berechnet, um ein Rückstreuungssignal zu bestimmen, wie hierin ausgeführt.
  • Bei 24 wird eine Transformationsfunktion auf das Rückstreuungssignal angewendet, um einen Signaldämpfungsfaktor zu erhalten, wie hierin ausgeführt.
  • Wobei bei 25 die Transformationsfunktion aus Schritt 24 (vorher) experimentell bestimmt wurde, wie hierin ausgeführt.
  • 6 veranschaulicht ein Ablaufdiagramm des zweiten Ausführungsbeispiels eines Verfahrens 30 zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einer optischen Laufzeitmessung.
  • Bei 31 werden Rückstreuungs-Histogrammdaten empfangen, wie hierin ausgeführt.
  • Bei 32 werden die empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten analysiert, wie hierin ausgeführt.
  • Bei 33 wird eine Umgebungslichtmenge aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten bestimmt, wie hierin ausgeführt.
  • Die Schritte 34 bis 36 sind Optionen, die jeweils für sich ausgeführt werden.
  • Bei 34 wird ein arithmetisches Mittel aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen berechnet, die zeitlich vor einem Startzeitpunkt liegen, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen, wie hierin ausgeführt.
  • Bei 35 wird ein arithmetisches Mittel aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen berechnet, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen, wie hierin ausgeführt.
  • Bei 36 wird ein arithmetisches Mittel aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen berechnet, die zeitlich vor einem Startzeitpunkt liegen, und aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen, wie hierin ausgeführt.
  • 7 veranschaulicht ein Ablaufdiagramm des dritten Ausführungsbeispiels eines Verfahrens 40 zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einer optischen Laufzeitmessung.
  • Bei 41 werden Rückstreuungs-Histogrammdaten empfangen, wie hierin ausgeführt.
  • Bei 42 werden die empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten analysiert, wie hierin ausgeführt.
  • Bei 43 wird eine Umgebungslichtmenge aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten bestimmt, wie hierin ausgeführt.
  • Die Schritte 44 und 45 sind Optionen, die jeweils für sich ausgeführt werden.
  • Bei 44 wird ein lokales Minimum ermittelt, welches ein bestimmtes Kriterium erfüllt, aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen, wie hierin ausgeführt.
  • Bei 45 wird ein arithmetisches Mittel aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen berechnet, die zeitlich vor einem Startzeitpunkt liegen, um eine erste Umgebungslichtmenge zu erhalten, und ein lokales Minimum ermittelt, welches ein bestimmtes Kriterium erfüllt, aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, um eine zweite Umgebungslichtmenge zu bestimmen, und es wird eine Umgebungslichtmenge aus einem Vergleich zwischen der ersten Umgebungslichtmenge und der zweiten Umgebungslichtmenge bestimmt, wobei die Umgebungslichtmenge als die kleinere der beiden Umgebungslichtmengen bestimmt wird, wie hierin ausgeführt.
  • 8 veranschaulicht ein Ablaufdiagramm des vierten Ausführungsbeispiels eines Verfahrens 50 zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einer optischen Laufzeitmessung.
  • Bei 51 werden Rückstreuungs-Histogrammdaten empfangen, wie hierin ausgeführt.
  • Bei 52 werden die empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten analysiert, wie hierin ausgeführt.
  • Bei 53 wird ein Ähnlichkeitsmaß zwischen den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten und einem vorgegebenen Referenz-Rückstreuungssignal berechnet, um ein Rückstreuungssignal zu bestimmen, wie hierin ausgeführt.
  • Bei 54 wird eine Umgebungslichtmenge aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten bestimmt, wie hierin ausgeführt.
  • Bei 55 wird ein effektiver Detektionsbereich der optischen Laufzeitmessung basierend auf dem Rückstreuungssignal, das bspw. als Rückstreuungsindikator oder Rückstreuungssignalstärke ermittelt wird, und der Umgebungslichtmenge bestimmt, wie hierin ausgeführt.
  • Die Schritte 56 bis 58 sind Optionen, die jeweils für sich ausgeführt werden.
  • Bei 56 wird der effektive Detektionsbereich der optischen Laufzeitmessung mithilfe einer vorgegebenen Funktion bestimmt, wie hierin ausgeführt.
  • Bei 57 wird der effektive Detektionsbereich der optischen Laufzeitmessung aus einem Kennfeld bestimmt, wie hierin ausgeführt.
  • Bei 58 wird der effektive Detektionsbereich der optischen Laufzeitmessung aus einem Vergleich mit vorgegebenen Referenzwerten bestimmt, wie hierin ausgeführt.
  • Bezugszeichenliste
    • 1
    Empfangssystem
    2
    Empfangsmatrix
    3
    Vorrichtung
    20, 30, 40, 50
    Verfahren
    21, 31, 41, 51
    Empfangen von Rückstreuungs-Histogrammdaten
    22, 32, 42, 52
    Analysieren der empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten.
    23, 53
    Berechnen eines Ähnlichkeitsmaßes zwischen den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten und einem vorgegebenen Referenz-Rückstreuungssignal, um ein Rückstreuungssignal zu bestimmen.
    24
    Anwenden einer Transformationsfunktion auf das Rückstreuungssignal, um einen Signaldämpfungsfaktor zu erhalten
    25
    Experimentelles Bestimmen der Transformationsfunktion
    33, 43, 54
    Bestimmen einer Umgebungslichtmenge aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten
    34
    Berechnen eines arithmetischen Mittels aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die zeitlich vor einem Startzeitpunkt liegen, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen
    35
    Berechnen eines arithmetischen Mittels aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen
    36
    Berechnen eines arithmetischen Mittels aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die zeitlich vor einem Startzeitpunkt liegen, und aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen
    44
    Ermitteln eines lokalen Minimums, welches ein bestimmtes Kriterium erfüllt, aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen
    45
    Berechnen eines arithmetischen Mittels aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die zeitlich vor einem Startzeitpunkt liegen, und aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, um eine erste Umgebungslichtmenge zu bestimmen; Ermitteln eines lokalen Minimums, welches ein bestimmtes Kriterium erfüllt, aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, um eine zweite Umgebungslichtmenge zu bestimmen; und Bestimmen der Umgebungslichtmenge aus einem Vergleich zwischen der ersten Umgebungslichtmenge und der zweiten Umgebungslichtmenge, wobei die Umgebungslichtmenge als die kleinere der beiden Umgebungslichtmengen bestimmt wird
    55
    Bestimmen eines effektiven Detektionsbereichs der optischen Laufzeitmessung basierend auf dem Rückstreuungssignal und der Umgebungslichtmenge
    56
    Bestimmen des effektiven Detektionsbereichs der optischen Laufzeitmessung mithilfe einer vorgegebenen Funktion
    57
    Bestimmen des effektiven Detektionsbereichs der optischen Laufzeitmessung aus einem Kennfeld
    58
    Bestimmen des effektiven Detektionsbereichs der optischen Laufzeitmessung aus einem Vergleich mit vorgegebenen Referenzwerten
    A0 bis A127
    Auswerteeinheiten
    ENxM,E0,0 bis E127,255
    lichtdetektierende Empfangselemente
    HA0 bis HAX
    Histogramm-Akkumulationseinheiten
    S0 bis S255
    Spalten
    Z0 bis Z127
    Zeilen
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Patentliteratur
    • WO 2017/081294 [0003]
    • DE 102017222971 A1 [0050, 0095]

Claims (15)

  1. Verfahren (20, 30, 40, 50) zur Analyse von Rückstreuungs-Histogrammdaten bei einem optischen Pulslaufzeit-Verfahren, umfassend: Empfangen (21, 31, 41, 51) von Rückstreuungs-Histogrammdaten; und Analysieren (22, 32, 42, 52) der empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten.
  2. Verfahren (20, 30, 40, 50) nach Anspruch 1, wobei das Analysieren der empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten aufweist: Berechnen (23, 53) eines Ähnlichkeitsmaßes zwischen den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten und einem vorgegebenen Referenz-Rückstreuungssignal, um ein Rückstreuungssignal zu bestimmen.
  3. Verfahren (20, 30, 40, 50) nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Analysieren der empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten aufweist: Bestimmen (33, 43, 54) einer Umgebungslichtmenge aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten.
  4. Verfahren (20, 30, 40, 50) nach Anspruch 3 soweit dieser von Anspruch 2 abhängt, wobei das Analysieren der empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten aufweist: Bestimmen (55) eines effektiven Detektionsbereichs der optischen Laufzeitmessung basierend auf dem Rückstreuungssignal und der Umgebungslichtmenge.
  5. Verfahren (20, 30, 40, 50) nach Anspruch 2, wobei auf das Rückstreuungssignal eine Transformationsfunktion angewendet (24) wird, um einen Signaldämpfungsfaktor zu bestimmen.
  6. Verfahren (20, 30, 40, 50) nach Anspruch 5, wobei die Transformationsfunktion experimentell bestimmt (25) wurde.
  7. Verfahren (20, 30, 40, 50) nach Anspruch 3, wobei aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die zeitlich vor einem Startzeitpunkt liegen, ein arithmetisches Mittel berechnet (34) wird, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen.
  8. Verfahren (20, 30, 40, 50) nach Anspruch 3, wobei aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, ein arithmetisches Mittel berechnet (35) wird, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen.
  9. Verfahren (20, 30, 40, 50) nach Anspruch 3, wobei aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die zeitlich vor einem Startzeitpunkt liegen, und aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, ein arithmetisches Mittel berechnet (36) wird, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen.
  10. Verfahren (20, 30, 40, 50) nach Anspruch 3, wobei aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, ein lokales Minimum ermittelt (44) wird, welches ein bestimmtes Kriterium erfüllt, um die Umgebungslichtmenge zu bestimmen.
  11. Verfahren (20, 30, 40, 50) nach Anspruch 3, wobei das Bestimmen der Umgebungslichtmenge aufweist: Berechnen eines arithmetischen Mittels aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten von mehreren Zeitintervallen, die zeitlich vor einem Startzeitpunkt liegen, um eine erste Umgebungslichtmenge zu erhalten; Ermitteln eines lokalen Minimums, welches ein bestimmtes Kriterium erfüllt, aus den empfangenen Rückstreuungs-Histogrammdaten, die über einem bestimmten Zeitschwellenwert liegen, um eine zweite Umgebungslichtmenge zu erhalten; und Bestimmen der Umgebungslichtmenge aus einem Vergleich zwischen der ersten Umgebungslichtmenge und der zweiten Umgebungslichtmenge, wobei die Umgebungslichtmenge als die kleinere der beiden Umgebungslichtmengen bestimmt (45) wird.
  12. Verfahren (20, 30, 40, 50) nach Anspruch 4, wobei der effektive Detektionsbereich der optischen Laufzeitmessung mithilfe einer vorgegebenen Funktion bestimmt (56) wird.
  13. Verfahren (20, 30, 40, 50) nach Anspruch 4, wobei der effektive Detektionsbereich der optischen Laufzeitmessung aus einem Kennfeld bestimmt (57) wird.
  14. Verfahren (20, 30, 40, 50) nach Anspruch 4, wobei der effektive Detektionsbereich der optischen Laufzeitmessung aus einem Vergleich mit vorgegebenen Referenzwerten bestimmt (58) wird.
  15. Vorrichtung (3) zur Datenverarbeitung, umfassend Mittel zur Ausführung des Verfahrens nach einem der vorherigen Ansprüche.
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