JP2005512095A - 少なくとも1つの対象物を検出する方法および装置 - Google Patents
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Abstract
Description
技術分野
本発明は、少なくとも1つの対象物を検出する方法およびシステム、例えば対象物の相対位置または相対速度など特有のパラメータを検出する方法およびシステムに関する。
【0002】
従来の技術
距離分解能を有するセンサ(例えば24GHzレーダーセンサ)を用いた従来の対象物の位置検出方法およびシステムは、主として点状の目標対象物のモデルを基礎としている。この場合入力量として2つ以上の距離分解能を有する24GHzレーダーセンサから得られた距離リストが利用される。
【0003】
独国特許出願公開第4242700号明細書から、マイクロ波レーダーセンサを備えた対象物検出システムが公知である。このシステムによれば特に大きな距離を置いて車両前方を先行している対象物を検出することができる。このレーダーセンサは車両のセーフティシステムに寄与しており、つねに自車両と設定された角度範囲内にある先行車両との距離および相対速度に関する情報を処理している。
【0004】
独国特許出願公開第19616038号明細書からは、可変の送信角度で光ビームを送信する光送信機と角度分解能を有する光受信機とを備えた対象物検出システムが公知である。送信された光ビームは変調されており、光ビームの送受信の位相差から距離を求めることができ、また送信された光ビームの角度領域内であれば対象物の位置も求めることができる。
【0005】
独国特許出願公開第19622777号明細書からは、2つの対象物間の相対位置を自動検出するセンサシステムが公知である。従来のセンサシステムは角度に依存しないセンサと角度に依存するセンサとの組み合わせから成っている。角度に依存しないセンサおよび角度に依存するセンサを1つのセンサとして構成し、伝搬時間測定によって対象物までの距離を評価する。使用可能なセンサとしてレーダーセンサ、LIDARセンサまたは超音波センサが提案されている。
【0006】
角度に依存するセンサは光スイッチ(フォトインタラプタ)のかたちの光送信機および光受信機をジオメトリにしたがって配置することから形成される。共通の検出領域をカバーできるよう、各センサは空間的に密接に配置される。対象物に対する相対位置を求めるには、角度に依存しないセンサを用いて対象物までの距離を求め、さらに角度分解能を有するセンサを用いて対象物に対する角度を求める。対象物に対する距離および角度に基づいて対象物に対する相対位置が既知となる。こうした光送信機および光受信機の構成に代えて、三角法にしたがって共通に対象物に対する角度を求める2つのセンサを使用した手段も提案されている。
【0007】
独国特許出願公開第19949409号明細書からは、車両に配置された距離分解能を有する少なくとも2つのセンサを用いて対象物を検出する方法および装置が公知である。複数のセンサの検出領域は相互に部分的にオーバラップしている。この場合、検出された対象物の相対位置はセンサのオーバラップ検出領域に対して三角法にしたがって求められる。対象物を求める際に生じる見かけのオブジェクトはダイナミックな対象物観察によって求められる。
【0008】
独国特許出願公開第10011263号明細書からは、さらに、特に車両用の対象物検出システムが公知である。ここでは複数の対象物検出器および/または複数の駆動モードが設けられており、種々の検出レンジおよび/または検出領域で検出が行われる。ここでは対象物検出器はレーダーセンサであり、第1の駆動モードでは小さな角度領域で大きな検出レンジが設定され、第2の駆動モードでは大きな角度領域で小さな検出レンジが設定される。
【0009】
前述の従来のシステム、特に24GHzレーダーセンサを用いた測定では、現実の測定対象物であれば複数の反射中心が検出され、各センサが同じ反射中心を検出しているのか否かが確認できない。
【0010】
本発明の説明:課題、解決手段および利点
前述の従来技術手段の欠点および問題点から出発し、本発明は冒頭に言及した形式の方法およびシステムを提供して、検出すべき対象物をその空間的寸法、例えばラテラル方向の広がりに関してクラシフィケーションできるようにすることを課題とする。
【0011】
この課題は、請求項1に記載された特徴を有する方法、および請求項8に記載された特徴を有するシステムを構成することにより解決される。本発明の他の有利な実施形態および実施態様は従属請求項に記載されている。
【0012】
本発明の概念によれば、現実の測定対象物において複数の反射中心を検出することはできるが、これによって、各センサが同じ測定中心を検出していないか、また少なくとも3つの距離分解能センサを備えたセンサシステム内で空間的な寸法(例えばラテラル方向の広がり)に関する対象物のクラシフィケーションが行われたかが判然としない。3センサシステムでは、短時間の測定が有利にはトラッキングアルゴリズムによって補完され、必ずしも各センサユニットからそれぞれ距離値を形成する必要はない。3+n個のセンサを用いるセンサシステムでは3つの支持点があれば充分である。ここでは短時間の測定が有利にはトラッキングアルゴリズムによって補完される。
【0013】
本発明のコンセプトは、レーダービームが主として面法線の方向へ反射されるという仮定および経験に基づいて、有利には既存の24GHzセンサを使用するということである。
【0014】
距離分解能を有するセンサを用いた対象物検出の分野の技術者には、本発明に関連して、特に点状の目標対象物と空間的に平面状の広がりを有する目標対象物とを区別することができる。この区別は少なくとも目標対象物の大きさの粗い示唆となり、特にプレクラッシュアプリケーションに対してACC、駐車支援、またはストップアンドゴーの各システムに利用される。
【0015】
本発明の1つの実施形態によれば、本発明の方法もシステムも、センサ装置に対して相対的に斜めに配置されており、空間的に広がりを持った対象物に対して拡張可能である。したがって空間的にある程度の広がりを有する対象物がセンサ装置に対して相対的にどのように配向されているかが求められ、ひいては潜在的な衝突対象物の基本トラジェクトリが求められる。これは特にプレクラッシュアプリケーションでの衝突角度の推定にとって重要である。
【0016】
本発明はさらに、少なくとも1つの対象物に対するフォワード運動手段の距離および/または走行速度の適応制御装置に関する。ここで、この装置は前述の少なくとも1つの対象物を検出する方法にしたがって動作するか、および/または前述の少なくとも1つの対象物を検出するシステムを備えている。
【0017】
本発明の距離および/または走行速度を適応制御するシステムでは、フォワード運動手段のドライバーの介入なしに、少なくとも1つの基準点、例えば少なくとも1つの基準対象物(例えば先行車両)または走行方向にある対象物に対して予め設定された距離および/または走行速度を制御することができる。これは相応にフォワード運動手段の環境や他のパラメータ(例えば気象条件および視界条件)を考慮することによって行われる。
【0018】
この種の装置はアダプティブクルーズコントロールシステム(ACCシステム)と称される。ACCシステムは特に、ますます混雑の度合を増しているこんにちの交通量を鑑みると、充分にフレキシブルであって、走行状況に適切に応答できるものでなければならない。この点についても、本発明の対象物検出センサシステムを用いれば、各種の走行状況において制御に必要な測定データをプロセスに応じて取得できることが保証される。このようにして、例えばアウトバーン走行対応のACCシステム用のセンサ、つまり大きな検出角度と約100m〜150mのレンジとを有するレーダーセンサまたはLIDARセンサ(Light Detection and Ranging Sensorの略)が設けられる。
【0019】
本発明はさらに、車両でのプレクラッシュセンシングにおける前述の少なくとも1つの対象物を検出する方法の使用、および/または前述の少なくとも1つの対象物を検出するシステムの使用に関する。
【0020】
ここではセンサシステムにより検出された対象物(例えば他の車両)との潜在的な衝突のおそれがあるか否かが検出される。衝突しそうな場合には、さらに、どの程度の速度で衝突するか、衝突点がどこになるかが求められる。これらのデータが既知となることにより、車両のドライバーの生命を護るための貴重な数ミリ秒が得られる。つまりエアバッグやシートベルトテンショナーの駆動制御といった乗員保護措置を早めに準備することができる。
【0021】
さらに本発明の方法およびシステムは、駐車支援システム、すなわち少なくとも3つのショートレンジ距離センサ、有利には超音波センサの設けられた駐車支援システム、死角検出システム、および/またはアダプティブクルーズコントロールなどの距離および/または走行速度の自動制御装置を拡張したストップアンドゴーシステムにも使用することができる。
【0022】
図面の簡単な説明
本発明の他の実施形態、特徴および利点を図1〜図5に示された実施例に則して詳細に説明する。
【0023】
図1のAには第1の交通状況のモデル図が示されている。ここでは検出すべき対象物が車両のドライブチューブ(Fahrschlauch)の中央に存在しており、ドライブチューブの幅が破線で示されている。図1のBにはAの第1の交通状況に対応するパターンが3つのセンサユニットの距離リストとして示されている。図1のCにはAの第1の交通状況に対応して、点状の対象物での3つの異なる対象物位置、すなわちセグメントの各重心での位置に対するモデル係数が示されている。ここでセンサのゼロ点は(0,0)である。
【0024】
図2のAには第2の交通状況のモデル図が示されている。ここでは検出すべき2つの対象物が車両の長手軸線に対して対称に存在しており、ドライブチューブの幅が破線で示されている。図2のBにはAの第2の交通状況に対応するパターンが3つのセンサユニットの距離リストとして示されている。ここでクラスタ内の最小距離は2つの矢印によりマーキングされている。図2のCにはAの第1の交通状況に対応して点状の対象物での3つの異なる対象物位置、すなわちセグメントの各重心での位置に対するモデル係数が示されている。ここでセンサのゼロ点は(0,0)である。
【0025】
図3のAには第3の交通状況のモデル図が示されている。ここでは検出すべき対象物がある程度の空間的な広がりを持って車両の長手軸線に対して垂直方向に延在しており、ドライブチューブの幅が破線で示されている。図2のBにはAの第3の交通状況に対応するパターンが3つのセンサユニットの距離リストとして示されている。図3のCにはAの第1の交通状況に対応して点状の対象物での3つの異なる対象物位置、すなわちセグメントの各重心での位置に対するモデル係数が示されている。ここでセンサのゼロ点は(0,0)である。
【0026】
図4には本発明の方法の第1の実施例がフローチャートのかたちで示されている。
【0027】
図5には本発明の方法の第2の実施例がフローチャートのかたちで示されている。
【0028】
図1〜図5に示された同じ構成ブロック、部材または特徴には同じ参照番号を付してある。
【0029】
本発明の有利な実施例
以下に本発明の方法を3つのセンサユニット10、12、14を備えたシステム100の実施例に則して説明する。
【0030】
3つのセンサユニット10、12、14はそれぞれ相互に距離eを置いて配置されている。さらに図1〜図3には、それぞれ
1)点状の対象物210の距離分布(図1のA)、
2)X軸に対して対称に位置する2つの点状の対象物220、220の距離分布(図2のA)、
3)X軸に対して垂直の方向に平面的な広がりを有する対象物の距離分布(図3のA)
の典型的なかたちが示されている。
【0031】
曲線f(z)、つまり係数a,b,cの放物線(2次の多項式f(z)=az2+bz+c)を置き、ここでクラスタ30のそれぞれの最小距離d1min,d2min,d3minとすると、車両の長手軸線上の距離値により、
1)個々の対象物210に対しては上に開いた放物線が得られ(図1のB)、
2)車両の長手軸線に対して対称に位置する2つの対象物220、222に対しては下に開いた放物線が得られ(図2のB)、
3)X軸に対して垂直の方向に平面的な広がりを有する対象物230に対しては面法線の方向で各センサユニットの距離値が得られる(図3のB)。
【0032】
これに関連して、図1〜図3のBに示されているように、縦軸の値f(z)はそれぞれ最小距離値d1min,d2min,d3minである。横軸の値zはレーダーとして構成されたセンサユニット10、12、14に対して計算を簡単にする任意の値、例えばセンサユニット10に対してz=−1、センサユニット12に対してz=0、センサユニット14に対してz=1が選定される。このようにしてパターンを評価するモデルが3つのセンサユニット10、12、14の距離リスト20、22、24として典型的には点状の対象物210、220、222、またはある程度の広がりを有する対象物230として形成される。
【0033】
図1〜図3のCでは、対象物210〜230のそれぞれの位置を表す各放物線の係数a,b,cが示されている。ここでは例えばx方向0m<x<7m、y方向−3.5m<y<3.5mの領域がセンサシステム10、12、14に対して実験的に9個のセグメントに分割されている。
【0034】
例えば点状の個別対象物210がx=3.5m、y=2.33mの位置にある場合、第1の係数aは正の値となり、第2の係数bは負の値となる。これは図1〜図3のAに示されている第1の交通状況のコンステレーションである。ここでは係数aは前述の多項式の最高次のz2にかかった係数であり、放物線は上方へ向かって開いたかたちとなる(図1のBを参照)。
【0035】
点状の対象物220、222がそれぞれx=3.5m、y=−2.33mの位置にある場合、第1の係数aは負の値となり、第2の係数bは0となって消えてしまう。これは図1〜図3のBに示されている第2の交通状況のコンステレーションである。ここでは係数aは前述の多項式の最高次のz2にかかった係数であり、放物線は下方へ向かって開いたかたちとなる(図2のBを参照)。
【0036】
図4、図5の2つの実施例からわかるように、本発明の方法により、測定データから計算される係数a,b,cを特に相関によってモデルから得られたモデル係数に割り当てれば、
1)点状の個別対象物210
2)X軸に対して対称に位置する2つの点状の対象物220、222
3)ある程度の空間的な広がりを有する対象物230
のいずれかが判別される。
【0037】
このために、図4の第1の実施例では、第1の方法ステップa.1で3つのセンサユニット10、12、14のそれぞれの距離リスト20、22、24が読み出される。ここでは、第1の距離リスト20は第1の距離値d1に関しており、第2の距離リスト22は第2の距離値d2に関しており、第3の距離リスト24は第3の距離値d3に関している。これについては図1〜図3のBを参照されたい。
【0038】
その後、第2の方法ステップb.1で距離リスト20、22、24のリフレクスクラスタ30が識別され、次に第3の方法ステップc.1でクラスタ内のそれぞれの最小距離値d1min、d2min、d3minから係数a,b,cが計算される。
【0039】
続いて第4の方法ステップd.1で係数a,b,cのトラッキング(Tracken)が行われる。このときその値と時間tに依存する導関数とが物理的に有意な境界内に存在していなければならない。つまり言い換えれば、測定された距離値d1,d2,d3に対応する係数a,b,cと時間tに依存するその導関数とは、第4の方法ステップd.1で、定義された下方閾値の下方超過および/または定義された上方閾値の上方超過に応じてフィルタリングされる。
【0040】
これにより次の第5の方法ステップe.1で
1)点状の個別対象物210
2)X軸に対して対称に位置する2つの点状の対象物220、220
3)ある程度の空間的広がりを有する対象物230
が、係数a,b,cとモデルデータから得られたモデル係数とを相関させることにより判別される。
【0041】
続く第6の方法ステップf.1では、それぞれの対象物210(図1のA〜C)、220、222(図2のA〜C)、230(図3のA〜C)の相対速度および位置がフィルタリングされた係数a,b,cおよびその時間導関数から計算される。
【0042】
本発明の方法の第1の実施例(図4)とは異なり、本発明の方法の図5の第2の実施例では、クラシフィケーションは点状の対象物のモデルデータに基づいてのみ行われる。その際に第6の方法ステップf.2で、対象物の位置がまずトラッキングされた放物線の係数a,b,cから計算される。
【0043】
さらに図4の第1の実施例に付加された第7の方法ステップg.2において、当該の位置での位相的な点状の対象物に対するモデル放物線係数が再計算される。トラッキングされた放物線の係数a,b,cと再計算されたモデル放物線の係数との差から、本発明の方法の図5の第2の実施例では、続く第8の方法ステップh.2で点状の対象物からの差を表す尺度が形成される。これにより対象物の広がりに対する推論が得られる。
【0044】
図5に示されている第2の実施例では、はじめの6つの方法ステップa.2〜f2が図4の第1の実施例のはじめの6つの方法ステップa.1〜f.1に相応している。ここで図5の第2の実施例の第5の方法ステップe.2ではもちろん
1)点状の個別対象物210
2)X軸に対して対称に位置する2つの点状の対象物220、220
の2つのみが判別されることになる。
【0045】
さらに本発明ではモデルの拡張も可能であることを指摘しておく。センサシステム10、12、14に対して相対的に斜めに位置する、ある程度の広がりを有する対象物にも適用することができる。
【0046】
本発明の方法をインプリメンテーションしたシステム100では、潜在的に制限されるファクタとして、
1)個別のセンサ10、12、14の距離分解能
2)個別のセンサ10、12、14の測定精度
3)センサシステム10、12、14に対する近距離d1、d2、d3の高いポテンシャル[なぜならここで説明した点状の個別対象物210の実施例で距離値d1、d2、d3のあいだに大きな差が生じうるからである]、および/または4)レーダーセンサを使用する際のレーダー放射の後方散乱成分の一般的なフラクチュエーション[これは理想的なモデルデータを劣化させることがある。そのため例えば図5の第2の実施例によって形成される尺度の数を適切にフィルタリングしなければならない]
が考慮される。
【図面の簡単な説明】
【図1】
第1の交通状況と、これに対応するパターンの3つのセンサユニットの距離リストと、点状の対象物での3つの異なる対象物位置に対するモデル係数とを示す図である。
【図2】
第2の交通状況と、これに対応するパターンの3つのセンサユニットの距離リストと、点状の対象物での3つの異なる対象物位置に対するモデル係数とを示す図である。
【図3】
第3の交通状況と、これに対応するパターンの3つのセンサユニットの距離リストと、点状の対象物での3つの異なる対象物位置に対するモデル係数とを示す図である。
【図4】
本発明の方法の第1の実施例がフローチャートである。
【図5】
本発明の方法の第2の実施例がフローチャートである。
【符号の説明】
100 システム
10 第1のセンサユニット
12 第2のセンサユニット
14 第3のセンサユニット
20 第1の距離値d1に対する第1の距離リスト
22 第2の距離値d2に対する第2の距離リスト
24 第3の距離値d3に対する第3の距離リスト
30 リフレクスクラスタ
210 点状の個別対象物
220、222 対称に配置された2つの点状の個別対象物
230 ある程度の広がりを有する対象物
a 第1の係数
b 第2の係数
c 第3の係数
d1 第1の距離値
d1min 第1の最小距離値
d2 第2の距離値
d2min 第2の最小距離値
d3 第3の距離値
d3min 第3の最小距離値
e 第1、第2、第3のセンサユニット相互間の距離
t 時間
Claims (10)
- 少なくとも1つの対象物(210:220,222;230)を検出する方法、例えば対象物の相対位置または相対速度など特有のパラメータを検出する方法において、
対象物(210:220,222;230)の空間的な広がり、例えばラテラル方向の広がりを、距離分解能を有しかつ例えばフォワード運動手段に配置された少なくとも3つのセンサユニット(10,12,14)によって検出する
ことを特徴とする少なくとも1つの対象物を検出する方法。 - 少なくとも1つのセンサユニット、有利には各センサユニットにより対象物(210:220,222;230)とそれぞれのセンサユニットとのあいだの少なくとも1つの距離値(d1,d2,d3)を測定し、
測定された距離値(d1,d2,d3)、例えば測定された最小距離値(d1min,d2min,d3min)に少なくとも1つのn次多項式
f(z)=azn+bzn+...+c ここでnは1より大きい自然数
の係数(a,b,c)を割り当て、
前記係数(a,b,c)に対象物の空間的な広がり、例えばラテラル方向の広がりを表すモデル係数を割り当て、例えば前記係数(a,b,c)と対象物の空間的な広がり、例えばラテラル方向の広がりとを相関させる、
請求項1記載の方法。 - 前記係数(a,b,c)にモデル係数を割り当てることにより、対象物の空間的な広がり、例えばラテラル方向の広がりを
i)少なくとも1つの点状の個別対象物(210)、または
ii)対称に配置された少なくとも2つの点状の個別対象物(220,222)、または
iii)ある程度の広がりを有する少なくとも1つの対象物(230)
の形状として識別し区別する、
請求項2記載の方法。 - 測定された各距離値(d1,d2,d3)を距離リスト(20,22,24)のかたちにまとめ、距離リスト(20,22,24)内のリフレクスクラスタ(30)を識別する、請求項2または3記載の方法。
- 前記係数(a,b,c)をトラッキングするために、
対象物(210:220,222;230)と各センサユニット(10,12,14)とのあいだの各距離値(d1,d2,d3)を連続的におよび/または時間tとの関数関係において測定し、
測定された距離値(d1,d2,d3)に割り当てられる係数(a,b,c)および時間tにしたがって形成されたその導関数を定義された下方閾値の下方超過および/または定義された上方閾値の上方超過に応じてフィルタリングする、請求項2から4までのいずれか1項記載の方法。 - フィルタリングされた係数または時間tにしたがって形成されたその導関数から、対象物(210:220,222;230)の相対位置または相対速度を、各センサユニット(10,12,14)の位置によって定義される少なくとも1つの基準点に関して計算する、請求項5記載の方法。
- 点状の対象物に対するモデル係数を計算された相対位置で計算し、さらにフィルタリングされた係数(a,b,c)と比較して、目標対象物が点状の形状からどれだけ偏差しているかについての尺度を形成する、請求項6記載の方法。
- 少なくとも1つの対象物(210:220,222;230)を検出するシステム、例えば対象物の相対位置または相対速度など特有のパラメータを検出するシステム(100)において、
対象物(210:220,222;230)の空間的な広がり、例えばラテラル方向の広がりを検出するために、距離分解能を有する少なくとも3つのセンサユニット(10,12,14)が例えばフォワード運動手段に配置されている
ことを特徴とする少なくとも1つの対象物を検出するシステム。 - 少なくとも1つの対象物(210:220,222;230)に対するフォワード運動手段の距離および/または走行速度の適応制御装置において、
請求項1から7までのいずれか1項記載の少なくとも1つの対象物を検出する方法にしたがって動作するか、および/または請求項8記載の少なくとも1つの対象物を検出するシステム(100)を備えている
ことを特徴とするフォワード運動手段の距離および/または走行速度の適応制御装置。 - 駐車支援または駐車補助、および/または
アダプティブクルーズコントロール(ACC)などの距離および/または走行速度の自動制御装置を拡張したストップアンドゴーシステム、および/または
プレクラッシュセンシング、および/または
フォワード運動手段、例えば車両での死角検出に使用する
ことを特徴とする請求項1から7までのいずれか1項記載の少なくとも1つの対象物を検出する方法の使用、および/または請求項8または9記載の少なくとも1つの対象物を検出するシステム(100)の使用。
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