ES2293268T5 - Dispositivo para clasificación de al menos un objeto en el entorno de un vehículo. - Google Patents

Abstract

Dispositivo para clasificación de al menos un objeto en el entorno de un vehículo, por medio de un sistema de análisis sensorio del entorno (10), configurado de forma tal que el dispositivo clasifica el, al menos, único objeto de acuerdo con su forma tridimensional y sus dimensiones, asimismo el sistema de análisis sensorio del entorno (10) determina la forma y las dimensiones, caracterizado porque el dispositivo filtra temporalmente los resultados de la clasificación.

Description

5 Estado de la técnica

La presente invención parte de un dispositivo para clasificación de, al menos, un objeto en el entorno de un vehículo, del tipo descrito en la reivindicación independiente.

Por la memoria DE 100 25 678 A1 se conoce un sistema de reconocimiento

10 para prevención de colisiones basado en cámaras. Con él, los potenciales objetos de accidente aparecen marcados en una cámara de imagen monoscópica, a continuación se determina su distancia y velocidad relativa, de modo que los objetos peligrosos puedan ser sometidos a una clasificación apropiada de tipos en tiempo real. Este procedimiento identifica regiones dentro de la imagen de la cámara en las cuales se

15 pueden encontrar integrantes del sistema de tránsito u obstáculos. La identificación se realiza, como hemos mencionado anteriormente, mediante la ayuda de un clasificador entrenado especialmente para el tipo de integrantes del sistema de tránsito u obstáculos que deben ser reconocidos. Luego se señalan las regiones correspondientes identificadas y, mediante un sensor telémetro, se mide la distancia

20 respecto del observador. Finalmente, las regiones seleccionadas se someten a una clasificación de tipos, a fin de determinar exactamente el tipo de integrantes del sistema de tránsito u obstáculo.

Por la memoria US 5410346 se conoce una detección estereoscópica de un objeto desde un vehículo. Con ella es posible determinar la distancia del objeto 25 respecto del vehículo. Por la memoria US 2003/0114964 A1 se conoce una clasificación de objetos con la cual se pueden clasificar los objetos según su alto y ancho. Para ello puede utilizarse un sistema de cámara estereoscópica. Por la memoria EP 1030188 A se conoce un sistema de detección del entorno, con el cual se puede captar información referente a la profundidad, con tecnología

30 estereoscópica. En este caso puede emplearse también la velocidad. Por medio de varios patrones puede ser identificado un objeto, para luego poder estimar la dirección del objeto.

-2 Ventajas de la invención El dispositivo conforme a la presente invención para la clasificación de, al menos, un objeto en el entorno de un vehículo, con las características de la reivindicación independiente, posee ventajas por las cuales el objeto puede ser 5 clasificado por su forma tridimensional y sus dimensiones. El sistema de análisis sensorio del entorno está configurado de forma tal que pueda determinar la forma y las dimensiones. La forma y las dimensiones son parámetros importantes para identificar claramente potenciales objetos de accidente. De acuerdo con estos parámetros podrán activarse medidas de protección u otras funciones del vehículo. 10 Esta activación se realiza entonces con mayor exactitud, a partir de una mejor clasificación. Los resultados de la clasificación se filtran con un criterio temporal. Las clases presentan características específicas. Las características describen propiedades particulares de la clase respectiva, o diferencias con respecto a otras clases. Las características se organizan en un banco de datos de referencia. Existe 15 una clase de descarte, en la cual se hallan todos los objetos que no corresponden a las características de las clases del banco de datos de referencia. Las medidas y perfeccionamientos presentados en las reivindicaciones dependientes son mejoras ventajosas del dispositivo para clasificación de, al menos, un objeto en el entorno de un vehículo por medio del sistema de análisis sensorio del 20 entorno, correspondiente a la reivindicación independiente. Es especialmente beneficioso que, durante la clasificación, el dispositivo considera adicionalmente la velocidad del, al menos único, objeto. A través de la observación conjunta de forma, dimensiones y velocidad del objeto puede llevarse a cabo una identificación inequívoca. A partir de los datos provistos por un banco de 25 datos podrá realizarse, de acuerdo con estos parámetros, una prueba de plausibilidad de la clasificación que permita determinar si determinadas formas y dimensiones, a determinada velocidad, pueden o no caracterizar a un objeto. Adicionalmente, se podrá llevar a cabo la clasificación del objeto determinando su dirección u orientación. Esto determinará la evaluación de las dimensiones del objeto, ya que, 30 dependiendo de la orientación de un objeto respecto del observador, se definirán las dimensiones visibles del objeto.

-3Además, es beneficioso que el dispositivo se halle acoplado con, al menos, un sistema del vehículo, de forma tal que el dispositivo pueda operar, al menos, un sistema del vehículo, conforme a la clasificación. A partir de esto se podrá tomar en cuenta esta clasificación, por ejemplo, a la hora de tomar medidas de protección tales 5 como la intervención activa en la conducción, a fin de tener en cuenta el comportamiento de los objetos clasificados de ese modo en el tipo de intervención. El sistema del vehículo puede ser, ventajosamente, un sistema de protección, así como ESP es un asistente de freno o un sistema de retención, el cual puede también incluirse, por ejemplo, como una protección para peatones. El sistema 10 para vehículos puede ser también un sistema de asistencia para el conductor como, por ejemplo, una alerta de abandono del carril, cuando a partir de la clasificación de objetos se reconozca que es probable un movimiento de abandono del carril. El análisis sensorio del entorno incluye, por ejemplo, una cámara estereoscópica para detección de las dimensiones y de la forma tridimensional. No 15 obstante, también es posible utilizar una cámara monoscópica con movimiento estereoscópico. Otras alternativas son radares por infrarrojo, sensores de escaneo por radar u otros sensores idóneos para estereoscopía. Dibujos En el dibujo están representados ejemplos de ejecución de esta invención, 20 los cuales se explican más detalladamente en la siguiente descripción. Se muestran Figura 1 una pantalla de esquema modular del dispositivo acorde a la invención, Figura 2 un diagrama de flujo y 25 Figura 3 un ejemplo de clasificación. Descripción Los sistemas actuales de serie para percepción del entorno comprenden, por ejemplo, auxilios para estacionamiento que reconocen la distancia hacia un objeto con sensores ultrasónicos y emiten un alerta cuando la distancia medida es 30 demasiado reducida. Además, el denominado Adaptive-Cruise-Control (ACC) en serie, es el que lleva a cabo la determinación de la distancia y velocidad con ayuda de una tecnología de radar. De esta manera, es posible ampliar el funcionamiento del

limitador automático de velocidad que mantiene constante la velocidad. Al ajustar la velocidad regulada, se puede mantener adicionalmente la distancia de seguridad deseada.

En la actualidad se hallan en fase de desarrollo sistemas para percepción del

5 entorno con sensores como vídeo, radar, infrarrojo próximo y lejano, ultrasonido, radar por infrarrojo o cámaras de imagen a distancia, así como una combinación de estos sensores. Con la ayuda de estos sistemas se desea poder identificar objetos con mayor confiabilidad que la existente en el presente y deducir nuevas posibilidades de aplicación. Esto incluye, por ejemplo, un reconocimiento del objeto en el cual se

10 determinan las dimensiones de la posición, los movimientos y el objeto, o se reconoce el carril, para posibilitar, por ejemplo, una alerta de abandono de carril. Tales sistemas se desarrollan para ser implementados en aplicaciones de seguridad y confort. Otro tema importante es la clasificación de los objetos. Una clasificación es

15 la distribución de los objetos en clases predefinidas. Con ayuda de estas informaciones adicionales sobre los objetos detectados podrán ser perfeccionados, sobre todo, los sistemas de seguridad y confort de los vehículos. La implementación de sistemas de seguridad podrá efectuarse más diferenciada y efectivamente mediante una clasificación de los objetos, sobre todo, en situaciones críticas, como

20 escenarios de accidentes. Posibles aplicaciones para una clasificación de objetos en el entorno de un vehículo son: Funciones de seguridad:

- Protección de los pasajeros del vehículo

25 -Protección de pares, esto es, protección de otros integrantes del sistema de tránsito, -Mejora de la compatibilidad de colisión entre sujetos involucrados en el accidente,

- Funciones de alerta 30 Funciones de confort:

- Ampliación de la funcionalidad del ACC

-5Para muchas funciones de seguridad futuras se necesitan descripciones confiables del entorno del vehículo. Las intervenciones en la conducción del vehículo sin operar recursos de retención pueden ocasionar más daño que beneficio, si se efectúan de forma incorrecta. Los datos sobre objetos relevantes se obtienen en 5 dispositivos como ACC, por ejemplo, de sensores de radar, y en la mayoría de los casos se limitan a informaciones geométricas como posición y velocidad. Aún no se dispone de conocimientos más detallados sobre la clase de objeto del que se trata. No obstante es necesaria una descripción detallada del entorno del vehículo, o bien, una mayor fiabilidad de la información, a fin de eliminar determinados 10 desencadenamientos erróneos u otras deficiencias de los sistemas actuales. Si un objeto no sólo es reconocido, sino que además se determina su clase, es posible tomar las más diversas medidas: Un campo de aplicación esencial de la clasificación de objetos en el entorno de un vehículo es la protección de pares. 15 Es posible, por ejemplo, ante la identificación de una futura colisión frontal con un peatón, activar un airbag para peatones en el frente del vehículo, o bien elevar el capó. De este modo es posible amortiguar el golpe del peatón contra el vehículo, y evitar el golpe contra el bloque de motor ubicado directamente bajo el capó. Sin embargo, un análisis sensorio del peatón trabaja, en general, con sensores 20 de contacto para la detección del impacto. En ese caso se da el peligro de desencadenamientos erróneos, ya que un sensor de contacto de este tipo podría disparar también, por ejemplo, cuando el vehículo choca contra un poste guía. Con ayuda de una clasificación de objetos se puede evitar tal desencadenamiento erróneo. De esta forma se pueden ahorrar costos de reparación, 25 en especial operando sistemas de retención no reversibles, tales como airbags. Mediante la implementación de una clasificación de objetos es posible, además, desencadenar anticipadamente un sistema de este tipo. Mediante el reconocimiento temprano de una inminente colisión con un peatón, es posible accionar el airbag sin la necesidad de la detección por medio del sensor de contacto. 30 La decisión de desencadenar una medida, basada en el sensor de contacto, puede ser tomada con mayor seguridad de acuerdo con el resultado del sistema de clasificación.

Así es posible elevar la robustez del sistema, o incluso se pueden economizar sensores de contacto. En especial en el caso de los denominados vehículos deportivos utilitarios (SUV), la amenaza para los vehículos más pequeños durante una colisión es, debido

5 al frente elevado del SUV, considerablemente mayor que si ambos frentes se encontrasen a igual altura. Si mediante la clasificación de objetos se prevé una colisión inminente entre un vehículo pequeño y un SUV equipado con un sistema de clasificación, se puede, por ejemplo, bajar su frente con ayuda de, por ejemplo, una suspensión neumática. Este descenso no tendría lugar en caso de colisión con otro

10 SUV o con otro vehículo de tamaño similar. Por medio de la clasificación es, pues, posible asegurar que siempre se producirá la mayor compatibilidad de colisión posible. Con ello se puede alcanzar una atenuación de la gravedad del accidente. Una adaptación alternativa de la compatibilidad de colisión puede darse solamente sobre la base de datos geométricos del objeto, tales como la altura de los vehículos

15 involucrados en el accidente. No obstante, esto no sería suficientemente confiable ya que, por ejemplo, un ciclista puede tener la misma altura que un SUV. La medida descrita sólo es posible a través de una clasificación confiable.

La implementación de una clasificación de objetos en la percepción del entorno puede ser muy útil para funciones como un frenado de urgencia automático o 20 una maniobra de desviación automática. En este caso es ventajoso poder diferenciar entre objetos dignos de ser protegidos, tales como integrantes del sistema de tránsito, y otros menos dignos de ser protegidos, como es el caso de postes guía o carriles protectores. Si se reconoce una colisión inminente inevitable con un peatón, debería llevarse a cabo un frenado de urgencia. Si el objeto reconocido es, por ejemplo, un

25 poste guía o un árbol pequeño, el daño ocasionado por un frenado de urgencia o una maniobra de desviación, tal como poner en peligro el resto del tránsito, puede ser mayor que el beneficio. Tales desencadenamientos involuntarios del sistema que interviene en la dinámica de los vehículos, ante objetos que no necesitan ser protegidos, pueden evitarse solamente mediante una clasificación.

30 Con un conocimiento de la clasificación del objeto se puede, además, considerar, en el cálculo de la maniobra de desviación, un probable comportamiento del objeto por sortear. Por caso, un peatón puede realizar un giro de 180º más rápidamente que un vehículo. Pero no puede acelerar tan velozmente en dirección constante, de modo que el conocimiento de la clasificación del objeto es necesario para determinar de forma confiable el curso de la desviación.

Una posibilidad adicional de clasificación es la aplicación para probar la

5 plausibilidad de los datos de entrada del objeto. Debido a errores de medición puede suceder, por ejemplo, que un vehículo de 1,65 m de ancho es registrado con un ancho erróneo de 1 m, demasiado pequeño. En la actualidad no exiten vehículos de este ancho, de modo que el resultado no sería plausible. Sin embargo, si la clasificación del vehículo diera como resultado que se trata de un automóvil pequeño, se puede

10 realizar una prueba de plausibilidad del ancho. Por medio de la clasificación es posible corregir el ancho del objeto a aquél de la clase de automóviles pequeños. Sistemas como, por ejemplo, la desviación automática, eventualmente no llevarían a cabo acciones sobre objetos de 1m de ancho, aunque fuese necesario. A partir del resultado de la clasificación, en este ejemplo se iniciaría de todos modos la acción

15 deseada. El ancho señala aquí el valor real. Dado que es conocida la orientación del objeto, en todo momento puede derivarse el ancho a partir de la medición. Con ello se obtiene el ancho real del objeto. Con una clasificación de objetos puede también brindarse soporte a los

20 sistemas de alerta, por ejemplo a una alerta de abandono de carril. Tales sistemas reconocen el carril en el cual se encuentra el propio vehículo. Si el vehículo abandona este carril, por ejemplo debido a que va lentamente a la deriva como consecuencia de cansancio del conductor, se emite un alerta. Un sistema de estas características puede ser apoyado por una clasificación de objetos. Si las

25 demarcaciones a los lados de la calzada no son claramente reconocibles debido a nieve, lluvia, suciedad u envejecimiento, pero se clasifican postes guía o carriles protectores, éstos pueden utilizarse para apoyar un cálculo aproximado del recorrido del carril. Mediante la evaluación de la clasificación se pueden adaptar los sistemas a

30 la situación del entorno en ese momento. Un peatón en la calle puede ser un indicador de que es de esperar que aparezcan más peatones. En esta situación se requiere mayor atención.

-8Mediante las funciones de confort se puede aliviar al conductor de modo tal que pueda viajar de manera más distendida y segura. Con el conocimiento de la clase de objeto que viaja delante del vehículo se pueden adaptar los parámetros de regulación automáticamente en un ACC ampliado. Por ejemplo, se pueden tener en 5 cuenta la capacidad de aceleración o frenado diferente del vehículo precedente. Para la detección del entorno del vehículo pueden implementarse sensores de distinto tipo o combinaciones de los más diversos sensores. En el entorno detectado se reconocerá a los objetos y se los clasificará, por ejemplo, de acuerdo con su posición, forma, dimensiones y movimiento. Conforme a la invención se 10 emplean aquí la forma y las dimensiones como primer parámetro de clasificación. En un perfeccionamiento posterior está previsto utilizar adicionalmente la velocidad del objeto para su clasificación del objeto. La distancia respecto del observador determina la calidad de la clasificación: Debido a la inexactitud de la medición y la resolución, un objeto a gran distancia no puede ser tan bien clasificado como cuando 15 se trata de una pequeña distancia. La diferencia entre el ancho de un automóvil pequeño y aquél de uno grande alcanza sólo algunos pocos dm. La inexactitud de la medición en aproximadamente 50m en dirección lateral se sitúa más o menos en este margen. La resolución también juega un papel importante. Si un objeto está, por ejemplo, a sólo 1 m de distancia, un píxel de la imagen representa 1 cm x 1 cm; si el 20 objeto está a 50 m de distancia, un píxel representa, por ejemplo, 50 x 50 cm. Los valores han sido elegidos aquí para una mejor comprensión. Con sensores de entorno, como un radar, se puede medir directamente la velocidad del objeto. En otros sistemas, la velocidad debe ser deducida de, al menos, dos localizaciones desplazadas en el tiempo. Los datos de los objetos, esto es, las 25 descripciones de objetos específicas del sensor, sirven como datos de entrada para su clasificación. Es tarea de la clasificación agrupar los objetos en clases predefinidas. En el caso de la percepción del entorno del vehículo, estas clases pueden ser, por ejemplo, camiones, automóviles, vehículos de dos ruedas y peatones. En una graduación más fina es posible incluir automóviles grandes y pequeños u otras 30 clases, como combis, automóviles de trasero escalonado y vehículos SUV. Cada clase presenta características específicas, las cuales describen las cualidades características de la propia clase o las diferencias respecto de otras. Tales

características pueden ser organizadas opcionalmente en un banco de datos. Las características que describen un objeto pueden ser las dimensiones. En un perfeccionamiento posterior podrá ser considerado también el margen de velocidad. Por ejemplo, si un objeto se mueve a una velocidad de 75 km por hora, debido a esta

5 característica resulta muy improbable que se trate de un peatón.

La figura 1 muestra, en un esquema modular, el dispositivo acorde a la invención. Un sistema de análisis sensorio del entorno 10 provee datos sensorios del entorno a un editor de señales 11 que envía las señales editadas a un mecanismo de mando 12, que posee un procesador 13 que procesa los datos sensorios y realiza, a

10 partir de ellos, una clasificación de los objetos con ayuda de una memoria 14, que puede ser un banco de datos. El mecanismo de mando 12 transmite luego el resultado de la clasificación a otros sistemas del vehículo, tales como el sistema del vehículo 15 representado aquí a modo de ejemplo, por ejemplo, un sistema de retención. Por medio de la clasificación de objetos se determina luego el comportamiento del

15 sistema del vehículo 15. El procesador 13 obtiene de los datos sensorios la forma y las dimensiones de cada objeto en particular. Adicionalmente, se obtiene de los datos sensorios una velocidad para cada objeto en particular. Esta velocidad puede ser comparada luego con un margen de velocidad. El sistema de análisis sensorio 10 es aquí un sistema de

20 análisis sensorio por video. No obstante, también es posible utilizar adicionalmente un sistema de análisis sensorio por radar; por ejemplo, en 77 gigahertz. Para corto alcance se puede emplear, además, un sistema de análisis sensorio por ultrasonido.

Mediante un sensor de video estereoscópico se obtiene un cúmulo de puntos tridimensional para un objeto físico. Este cúmulo de puntos se resume luego a un 25 objeto (clúster) en el sistema de clasificación. El cúmulo de puntos se describe también mediante un compartimiento o cubo envolvente (Bounding Box), cuya dimensión corresponde a las dimensiones de los objetos físicos. Otra posibilidad para determinar las dimensiones es un análisis de la imagen. Aquí es posible, por ejemplo, determinar los bordes del vehículo y calcular sus dimensiones por medio de

30 su orientación, si es ésta conocida. La figura 2 muestra cómo es clasificado un objeto en un diagrama de flujo. En el paso 200 del procedimiento, el sistema de análisis sensorio 10 detecta los

objetos en el entorno. La evaluación 11, que edita las señales para el mecanismo de mando 12, genera luego los datos del objeto que se transmitirán al mecanismo de mando 12 y con él al procesador 13. Esto sucede en el paso 201 del procedimiento. El procesador 13 realiza luego la clasificación de los objetos en el paso 202 del

5 procedimiento. Para ello utiliza definiciones almacenadas preestablecidas de diferentes clases de objetos; es decir, a partir de su forma, dimensiones y velocidades, si bien puede también acceder a un banco de datos 204, en el cual se hallan distribuidas las características de las clases, a fin de llevar a cabo una clasificación inequívoca de los resultados de las mediciones.

10 Los resultados de la clasificación son filtrados cronológicamente. De este modo, cuando un objeto ha sido clasificado, por ejemplo, ya 10 veces como automóvil pequeño, y ahora debe ser clasificado como automóvil pequeño o bien como peatón, (iguales características en esta medición), mediante el filtro cronológico el objeto se clasifica nuevamente como automóvil pequeño. Existe,

15 además, una clase de descarte. En ella se posicionan todos los objetos que no pudieron ser asignados a ninguna clase, ya que no corresponden a ninguna de las características de las clases del banco de datos modelo.

Según la aplicación, también un resultado no unívoco puede ser suficiente. Si un objeto ha sido clasificado, por ejemplo, como vehículo grande o pequeño y la 20 aplicación está programada para protección de peatones, entonces esta ambigüedad

es irrelevante.

Las clasificaciones de objetos se suministran luego al sistema del vehículo 15 en el paso 205 del procedimiento. En el paso 206 del procedimiento, el comportamiento de estos sistemas del vehículo 15 se ve influido por la clasificación

25 de objetos. La figura 3 muestra un ejemplo de clasificación. En la imagen 300 se muestra una vista de un corredor observado desde un vehículo. Los objetos se clasifican con clasificadores representados aquí esquemáticamente. Los objetos son captados a través de los rectángulos y a cada uno de ellos se le suministra un

30 clasificador. El clasificador 302 muestra un peatón. El clasificador 303 muestra un automóvil grande. El clasificador 314 muestra el poste de una luminaria. El clasificador 304 muestra, al igual que el clasificador 305, un automóvil pequeño,

mientras que el clasificador 306, que ya está en un margen de observación externo, representa un camión pequeño. Además pueden ser clasificados un poste guía, una bicicleta, una motocicleta y un camión grande, como se describe en la leyenda 307. La imagen 301 muestra cómo una videocámara en el vehículo observa y clasifica la 5 escena. El peatón situado en el margen izquierdo de la imagen, caracterizado con el clasificador 308, indica adicionalmente una orientación del objeto, la cual, de acuerdo con la leyenda, informa que el peatón 308 no posee orientación alguna, como se representa aquí, él también está parado en la acera. También la luminaria 309 presenta este símbolo de que no posee orientación de objeto. La clasificación

10 310 muestra un automóvil que marcha delante del observador y presenta una orientación en dirección frontal. También el camión 311 junto a él presenta una dirección frontal, al igual que los automóviles 311 y 313. Otros objetos no están aquí clasificados. La clasificación de los objetos también depende de la distancia.

Claims (7)

1. Reivindicaciones

   1. Dispositivo para clasificación de, al menos, un objeto en el entorno de un vehículo, por medio de un sistema de análisis sensorio del entorno (10), configurado de forma tal que el dispositivo clasifica el, al menos, único objeto según

   5 su forma tridimensional y sus dimensiones, asimismo, el sistema de análisis sensorio del entorno (10) determina la forma y las dimensiones, caracterizado porque el dispositivo filtra los resultados de la clasificación con un criterio temporal, porque las clases presentan propiedades específicas, asimismo, las características describen propiedades particulares de la clase respectiva o diferencias con respecto a otras

   10 clases, porque las características están organizadas en un banco de datos de referencia en el cual existe una clase de descarte, en la cual se hallan todos los objetos que no corresponden a las características de las clases del banco de datos modelo.
2. 2. Dispositivo acorde a la reivindicación 1, caracterizado porque, en la

   15 clasificación, el dispositivo considera adicionalmente una velocidad del, al menos, único objeto de acuerdo con el valor y/ o la dirección.
3. 3. Dispositivo según reivindicación 1 o 2, caracterizado porque en la clasificación el dispositivo considera adicionalmente una orientación del, al menos, único objeto.

   20 4. Dispositivo acorde a una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque el dispositivo lleva a cabo una prueba de plausibilidad de la clasificación mediante datos de un banco de datos.
4. 5. Dispositivo conforme alguna de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque el dispositivo está acoplado a, al menos, un único sistema del

   25 vehículo (15) de forma tal de el dispositivo opera el, al menos, único sistema del vehículo (15) en función de la clasificación.
5. 6. Dispositivo conforme a la reivindicación 5, caracterizado porque el sistema del vehículo (15) es un sistema de protección.
6. 7. Dispositivo conforme a la reivindicación 5, caracterizado porque el 30 sistema del vehículo es un sistema de asistencia al conductor.
7. 8. Dispositivo conforme a una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque el sistema de análisis sensorio del entorno (10) posee una

   -13 cámara estereoscópica y/o una cámara monoscópica con un sensor estereoscópico de movimientos y/o un sensor de radar por infrarrojo, y/o un sensor de escaneo por radar.