专利名称：司机助手系统和物体似真性的检验方法
技术领域：
本发明涉及汽车用的司机助手系统对物体似真性招、睑的方法，该方 法/人汽车的两个独立工作的物体定位系统对一种由这两个定位系统定 位的物体的定位数据中推导出两个测量值，其中每个定位系统的每个测 量值表示同一个物理参数，并对这两个测量值进行一致性检验。此外， 本发明提出了一种用于实施该方法的司机助手系统。
背景技术：
可用于本发明的司机助手系统的例子是所谓的预测安全系统(PSS ) 以及自动距离调控系统(ACC,自适应巡航控制)。此外，这两种司机 助手系统都需配置至少 一 个物体定位系统例如 一 个雷达系统或基于碎见 频的系统来监控装有这种助手系统的汽车的周围环境并定位该汽车周 围环境的物体尤其是前行汽车和别的障碍物。
在用PSS系统时，借助定位数据，"预先"计算是否与某种物体发 生碰撞，并在紧急碰撞危险的情况下发出一个报警信号例如声信号，以 警示司机注意这种危险。正在研发中的系统甚至可发出直接自动干预汽 车纵向导向例如紧急制动的报警信号，以期避免碰撞或至少减轻其后 果。
但这类系统对定位系统的精度和可靠性要求很高，否则就常常引起 误跳闸，而误跳闸则是严重的危险源。
物体定位的可靠性通过设置两个相互独立工作的定位系统可获得 提高，从而可达到一定的剩余度。
DE 103 99 943 Al描述了一种用两个独立定4立系统工作的方法，其 中 一个系统提供纵向值最佳化的数据，而另 一个系统则提供横向值最佳 化的数据。
纵向值最佳化的系统例子为雷达系统，后者对物体的距离和相对速 度可提供相当精确的测量值，但即使在雷达传感器具有一定的角度分辨 率的情况下也只能对物体的方位角并由此对其横向位置提供不精确的 数据。用这种传感器在所有情况下只能4艮粗略地确定物体的横向尺寸。横向值最佳化的系统例子为基于视频的系统即例如具有图像电子 处理装置的摄像机。这种系统可对物体的方向角和横向尺寸提供相当精 确的数据，但特别是在单目镜系统的情况下则只能提供物体距离的不精 确的确定或估计，且相对速度只能间接地通过不精确的距离数据的时间 推导来确定。在单目镜视频系统的情况下，距离只能借助电视图像中的 物体高度相对于地平线的高度进行粗略地估算。在一定情况下，精度可 通过路面估计获得一定的提高。双目镜视频系统可通过三角测量确定距 离，但特别是在较大距离时，同样只能提供相当不精确的值。
为了获得被定位物体的比较精确和比较真实的定位数据，上述文献 提出对两个系统的定位数据进行比较。这个过程叫做物体似真性检验。 在一个假定的物体用这两个系统之一进行定位的情况下，如果定位数据 被相应的另 一 系统确认的话，则在^艮大程度上可以说该物体是真实的。
通过这两个定位系统的定位数据的组合也可在一定程度上补偿这 两个系统的相关弱点。例如在纵向值最佳化系统定位某一物体时，只可 能在相当大的公差极限内确定其横向位置和尺寸，所以可用横向值最佳 化系统检-验一个位于大的公差极限内的物体是否由该系统定位。在这种 情况下，横向值最佳化系统本身只可能在相当大的误差极限内确定该物 体的距离。如果由纵向值最佳化系统测出的距离位于这个误差极限以 内，则可假定由这两个系统定位的物体指的是同一个实际物体，而且精 确的距离和用纵向值最佳化系统测出的相对速度可与由横向值最佳化 系统测出的精确的横向位置和横向尺寸的精确数据组合。
但关于这两个独立系统提供的定位数据是否真实地描述同 一 个真 实物体的问题则仍存在一定的不确定性。特别是在两个物体挨得相当近 或 一般在物体密度相当高的情况下，这个问题尤为明显。
DE 10 2004 046 360 Al描述了一种PSS系统。为了确定相撞危险， 该系统事先算出所谓的"相撞时间，，，即在自己的汽车和被定位物体的 动态数据没有变化的情况下，预测与该物体相撞之前还有的时间。如果 "相撞的时间"低于为相关动作预定的阔值时，该PSS系统便启动避免 相撞或减轻相撞后果的一个或多个动作。该文献还建议物体定位用的基 于雷达的系统和基于图4象处理的系统相互组合，但未详述这两个系统的 数据应当用什么方式进行相互组合。
WO 2005/098782 Al描述了一种方法，用该方法在基于^L频系统的
4情况下可借助 一 个已识别出的物体的标度因子从测量循环到测量循环 的变化来计算"相撞的时间，，，而无须精确地知道在相关测量时间点的 物体距离。
发明内容
本发明的目的是提出一种物体似真性检验方法，该方法可进行由两 个定位系统定位的物体的比4支可靠的似真性4全马全。
用一个参数来表示两个用于一致性检验的测量值，该参数即汽车与该物 相撞之前的预先计算的时间(即"相撞时间")。
所以本发明首先从每个单独的物体定位系统获得的定位数据中算 出"相撞时间"的一个测量值，然后对"相撞时间"的这两个相互独立 获得的值进行比较，以便进行物体似真性检验。在这两个值足够一致的 情况下，则可在很大程度上确信这两个定位系统对同 一物体进行了定 位，并对与该物体相撞的危险进行了切合实际地评估，因为在这两个系 统之一的定位数据基于一个测量误差或判读误差时，这两个系统提供相 同的"相撞时间"是极不可能的。
本发明方法按这种方式绕过了由于两个定位系统对不同物体得出 的定位数据相互正确对应的困难而引起的不可靠性。
所以在两个定位系统的定位数据比较时，不需要复杂的似真性算 法，而是这种似真性只是简单地比较两个数值。所以，以很高的可靠性 和才及短的时间即可完成似真性岸企马全，乂人而特别是在PSS系统时节省了宝 贵的时间。
诸多有利的方案可从各项从属权利要求中得知。
如果这两个物体定位系统之一是FMCW(调频连续波)雷达，则对 本发明特别有利，这种雷达现在已在许多司机助手系统中作为雷达-物体 定位系统使用。在FMCW雷达的情况下，通过在物体上反射的并重新 被传感器接收的信号与由该传感器在接收时间点发出的信号进行混合， 产生一个中间频率信号，后者给出发出的和接收的信号之间的频率差。 /人这个中间频率信号可确定"相撞时间"。依此方式就可通过一个4艮快 的和不易出错的方法获得在一致性检验时所需的两个测量值之一。
如果另 一个物体定位系统为基于视频的系统，则从该物体的比例系
5数的变化中同样可直接计算"相撞时间"的测量值，像WO 2005/098782 所述的那样。所以，总的来说，通过;f艮快和可靠的算法，可得出"相撞 时间"的两个测量值，然后只需检验其一致性。
如果用两个物体定位系统同时定位多个物体，则对每个物体得出 "相撞时间，，的两个测量值，并通过这两个测量值的比4交即可斥全-验每个 物体的似真性。当然，对PSS系统而言，最小的"相撞时间"具有最大 的意义，所以只要这两个物体定位系统测出的"相撞时间"的最小测量 值一致时，即可立即发出一个报警信号或启动一个动作。
如果"相撞时间"的两个测量值一致，则同时检验了相关物体的似 真性，即可假定这两个定位系统提供的定位数据可描述同 一个真实的物 体。然后这些定位数据可这样相互组合，即在利用这两个系统的相关优 点的情况下达到该物体定位数据的最大限度的精度和可靠性。
在FMCW雷达的情况中，本发明还同时解决了众所周知的"假物 体，，问题。在FMCW雷达时，对单个物体在单个测量过程中得出的中 间频率信号既与这个物体的距离又与多普勒频移并由此与物体的相对 速度有关，所以对距离和相对速度都不能直接提供精确的测量值，而是 只提供一个适用于相关物体的距离和相对速度之间的关系式。为了消除 这种多值性，在FMCW雷达时，发出的雷达信号的频率用至少两个不 同的频率斜率进行调制。在这种情况下，对给定的物体而言，对这两个 频率斜率的任一个都可得出距离和相对速度之间的不同关系式，且该距 离和相对速度的"正确"值是那些满足了两个关系式的值。
当然，必须满足这样的前提，即在两个频率斜率获得的测量数据确 实是与同一物体相关的。如果同时定位多个物体，则有不同的可能性来 识别在不同频率斜率测出的物体，而且除了获得可描述真实物体的"正 确的，，物体配对外，还有一些由于雷达回波的错误对应所引起的所谓假 物体。通过使用三个或更多的不同频率斜率，可减少这种假物体的产生， 但毕竟不能完全消除。
根据本发明的方法，借助两个定位系统获得的"相撞时间"可作为 附加的判据来识别真物体和假物体。即对每个物体来说，"相撞时间" 都表示距离和相对速度之间的一定关系式，只有在真物体时，这个关系
这种方式可靠识别真物体和假物体。
本发明的 一个实施例示于附图中并在下面进行详细it明。 附图表示
图1 实施本发明方法的司机助手系统的框图； 图2 配有该司才几助手系统的一辆汽车和一辆前4亍汽车的侧-现图； 图3和4 基于图像的物体定位系统的视频图像； 图5 借助图3和4的视频图像确定"相撞时间"的方法的图解示 意图6 FMCW雷达的频率/时间图7 表示本发明方法所用的定位物体的距离和相对速度之间的关 系的v/d图。
具体实施例方式
图1表示由一个距离调节系统(ACC)和一个预测安全系统(PSS) 组合而成的汽车司才几助手系统的 一 个例子的4匡图。该系统包^fe两个相互 独立工作的物体定位系统，用以探测配有这种司机助手系统的汽车的车 前地带。
第一个物体定位系统由一个雷达传感器10构成，在所示例子中为 一个FMCW雷达。接收的雷达信号在分析处理级12中进行预处理，由 此获得一个或多个^f皮定位物体的定位数据14。每个物体都由一组包括物 体距离、相对速度和方位角的定位数据描述。雷达测量3姿数量级100毫 秒的周期进行，所以定位数据14在短时间间隔内不断^皮^修正。
作为第二个物体定位系统是一个双目镜:碎见频系统，包括一个前面安 装在汽车中的、向后取向的摄像机16和一个所属的图像处理沖莫块18。 图像处理模块18周期性地处理摄像机16摄取的数字图像并在这些图像 中识别预定的物体分类，例如汽车、人、护栏、路面标记等等。在本发 明的范围内，特别是作为潜在的障碍物的物体即特别是前行(或停止) 的汽车至关紧要。图像处理模块18提供这类物体的定位数据20，每个 被定位的物体的定位数据包括该物体的距离、横向位置(方位角)和横 向尺寸(例如汽车宽度)。
用不同定位系统获得的定位数据14和20是相互独立的，爿f旦部分地 描述相同的或等效的物理量，例如描述物体距离以及可/人雷达传感器测出的距离和方位角中算出的物体的横向位置。 、
司机助手系统的核心部分是 一个电子数据处理系统22 ，它由 一 台计
算机和相应的软件构成并处理两个定位系统提供的定位数据14、 20。跟 踪模块24的用途是，按熟知的方式对雷达传感器IO在依次进行的测量 循环中提供的定位数据14相互进行比较，以便识别一个循环中被定位 的物体与前一个循环中^皮定位的物体并跟踪物体的运动。ttc4莫块26借
助跟踪模块24的数据算出基于雷达数据的"相撞时间"，该时间在这 里用Tr表示，并对每个被定位的物体都给定自己汽车与相关汽车相撞之 前还要经历的预先算出的时间，如果假定自己汽车和物体的动态数据在 这段时间内不变化的话。
很明显，首先计算的是位于自己汽车的可能行驶通道内的物体的相 撞时间，但也可计算位于该行驶通道旁边的物体的这种相撞时间，这种 方法局限于一维观察，即只考虑汽车纵向内的坐标。
视频系统的定位数据20也进行周期性修正，这里的一个周期不必 与雷达传感器IO的测量周期相同。所以另一个跟踪;漢块28则借助呈周 期性产生的定位数据20跟踪被定位的视频物体。与ttc-模块26相似， 另 一个ttc-才莫块30用来计算每个被定位视频物体的相撞时间Tv。在所示 例子中，这种计算也是借助相应跟踪^f块28的数据来进行的，但也可 有选择地或附加地借助图像处理模块18的数据来进行。也可把ttc-模块 30的功能集成在图像处理模块18中，或者相反，把图像处理^^莫块18集 成在数据处理系统22中。
在比较模块32中，对两个ttc-模块26、 30算出的基于相互独立提 供的定位数据的测量值t和Tv进行比较。如果这两个测量值在一定的 精度极限内是一致的，则可认为， 一方面由定位数据14和另一方面由 定位数据20表示的相关物体符合同一个实际物体。这个信息在似真性 模块34中被用来检验由跟踪模块24跟踪的雷达物体的似真性，亦即对 一个给定的物体来说，如果相撞时间的两个测量值的一致性#皮确认，就 是意味着，借助雷达传感器10的物体定位被借助视频系统的物体定位 确认了 ，并由此提高了该物体指的是一个真实物体的真实性。
这种似真性检验也可与物体分类相关。例如在雷达系统的情况下， 特别是在定位不动的物体时存在这样的问题，即 一个真实的障碍物例如 一辆停着的汽车的雷达回波几乎与例如沟盖之类的不重要物体或别的小物体的雷达回波没有什么区别。而一见频系统则从一开始就只识别预定 的物体分类，所以沟盖之类的物体被忽略不计。这就是为什么由比较模
块32提供的信息也可用来确认由雷达传感器定位的静止物体指的是一
个真实障碍物的缘故。
在似真性模块34中同样也可对雷达传感器提供的定位数据进行一 定的精度检验。例如借助雷达传感器只可能大致通过雷达回波的强度和 /或方位角的分布估计物体的横向尺寸。 一个^艮宽的物体例如一辆前行载 货车也可在该载货车的不同反射点产生许多雷达回波。此时，单是根据 雷达数据则往往难于确定两个雷达回波是否属于同一个物体或不同的 物体。如果在这种情况下ttc^莫块26对两个雷达回波算出相同的相撞时 间，但比较冲莫块32却提供这样的信息，碎见频系统只定位了一个唯一的 物体具有这个相撞时间，则这两个雷达回波显然是来自同一物体。按此 方式就可在似真性模块34中精确地获得相关物体的横向尺寸的信息。
在视频物体的跟踪模块28后面还连接了 一个似真性检验才莫块36, 用后者可4安相似方式在两个测量值Tr和Tv—致的情况下^r-险碎见频物体 的似真性。
比较模块32在这两个测量值Tr和Tv—致的情况下同时提供一下参 数TTC,该参数相当于这两个一致的测量值。这个参数TTC被TTC-组 合模块38作为"确认了的"相撞时间传送到PSS-模块40,即传送到负 责预测安全功能的司机助手系统部分。
如果按这种方式在一个测量循环中获得的参数TTC的最小值低于 在PSS-模块40中确定的阈值，则该模块启动PSS系统的相应动作，例 如向司机发出报警信号和/或干预汽车的纵向导向。这个报警信号可提前 发出，而无需等待似真性模块34和36的似真性检验过程的结果。
当然，参数TTC只对那些在自己汽车的可能行驶通道以内由两个 定位系统进行定位的物体提供。如果加-模块26和30还计算那些位于 可能行驶路线以外的物体的测量值TV和Tv,则可通过比较模块32随测 量值一起传送一个说明该物体是否位于行驶路线以外的标记。
在似真性模块34和36中进行了似真性和必要时进行了精确性检验 的物体定位数据在数据组合才莫块42中相互进行组合，即对每个^皮定位 的物体构成一个统一的数据组，该数据组给出该物体的地点、相对速度、
横向位置和横向尺寸。在进行这种数据组合时考虑了物体定位系统的相
9应测量精度。所以例如物体距离的值主要通过雷达传感器10的数据来 决定，而在这个物体的横向位置和横向尺寸的数据组合时，则视频系统 的数据具有较大的影响。
此外，借助这种方式精确化的数据也可算出参数TTC即相撞时间 的新数值。在假设恒定相对速度的情况下，这个参数TTC是距离和在数 据组合模块42算出的相对速度之商。但在这个阶段还可考自己汽车或 被定位物体的可能的加速度并在以后用外推法插入，这样就可获得相撞 时间的较精确的估计值。然后在TTC-组合模块38中将这个较精确的值 与比较模块32提供的临时值组合，或这个较精确的值取代该临时值， 所以PSS-模块40可用相撞时间的较精确的估计值进行工作。
但在这个实施例中，为了进行物体似真性检验，测量值Tr和Ty只 按一阶近似计算，即假定为恒速。虽然对实际相撞时间只提供相对不精 确的估计值，但简化了计算，并对物体似真性检验提供了一种不比在采 用高阶近似时确度差的方法。
由于在数据组合模块42中也可比较精确地确定物体的横向位置和 横向宽度，这些数据可传送到PSS-模块，然后在该模块中根据更精确的 数据重新确定是否存在绕开该物体行驶的可能性，并在这种情况中可停 止PSS-模块设置的一些或全部动作。
只要比较模块32提供的参数TTC低于相应的阈值，就可立即向司 机发出警示，但制动干预汽车的纵向导向则只有根据数据组合模块42 的较精确的数据才进行。
由数据组合模块42算出的物体尤其是直接前行汽车的较精确的定 位数据也被传输到ACC-模块44，该模块自动地调节到前进汽车的距离。 但在一个改进的实施方案中，ACC4莫块44也可直接从似真性沖莫块34 获得定位数据，如图l虚线箭头所示。在这种情况中，视频系统只用于 物体似真性检验，而距离调节则通常单独地借助雷达传感器10的数据
来进行。
图2表示配有图1所示司机助手系统的汽车46的侧^L图。此外， 示出了一辆前行汽车48。雷达传感器10测量到前行汽车48的距离dr, 视屏系统则测量到同一汽车48的距离dv,该距离通常稍大一些，因为 摄像机16装在汽车46中离雷达传感器IO有一定轴向距离。在汽车46 纵向内的雷达传感器IO和视频传感器16之间的距离在图2中用drv表量值Tr和Tv的计算 时予以考虑。
下面借助图3至5首先说明如何借助-〖见频系统的数据来计算相撞时
间的测量值Tv。图3表示在一定的时间点用摄像机16摄取的一个图像 50,该图可看到前行汽车48的轮廓。通过数字图像处理可从该图得出 前行汽车48的外观宽度
图4表示在稍后的一个时间点即大致一个视频测量循环后由摄像机 16摄取的一个图像52。在这里假设汽车48的相对速度是负的，即汽车 48和46之间的距离减少了。所以在图像52中，汽车48的轮廓增加一 定的比例系数，因为在这个时候离该汽车更近了。在这种情况中，汽车 48的外观宽度为s2。
图5表示摄取图像50和52的时间点的位置示意图。汽车48的位 置在摄取图像50时用48a表示，而在涉及图像52时的位置则用48b表 示。汽车48具有(恒定的)宽度B。这个宽度B在位置48a相当于一 个宽度角oc尸B/山。因此在图像50用一个适当比例常数k的情况下，图 像50中的汽车48的外观宽度Si适用下式计算
s丄=k * = k * B/d丄 (1)
相应地，下式适用于位置48b:
s。 = k * a。 = k * B/d。 (2)
2 2 ' 2
因此下列式子适用于距离山和d2:
=k * B/s
(3) d。 = k * B/s。 (4)
现在简化假定摄像机16位于汽车46前板的高度内，还假定汽车48 的相对速度是恒定的，则可计算相撞时间的测量值Tv。然后用d2/(drd2) 则可得出发生相撞之前还要用摄像机16进行的测量循环次数。如果一 个测量循环的持续时间为At,则相撞时间为Tv = At * ^/(c^ - d2) (5)
代入(3)式和(4)式，则得
Tv = At * (k * B/s2)/(k * B/s2) - (k * B/s2)) (6)
简化两个未知常数k和B并用s^S2扩展，得
Tv = At * - (7)
所以相撞时间可直接从图像50、 52的比例系数的变化中算出，而 无须知道相应的汽车距离。
借助雷达传感器10的数据可计算相撞时间的测量值Tr，即简便地 将测出的距离除以测出的相对速度。下面简化地说明距离和相对速度的 常规确定方法。
雷达传感器10发出的信号的频率被调制成斜坡状，如图6所示。 该频率在第一测量循环中沿斜坡Rls直线上升，然后沿相同长度的斜坡 Rlf以反向变化率重新呈直线下降。在下一个测量循环中则重复一个上 升斜i皮R2s和下降斜坡R2f,如此循环下去。
在物体上反射的并被雷达传感器重新接收的信号在这一瞬间与雷 达传感器发出的信号混合，并作为结果获得一个中间频率信号，后者具 有的频率f等于发出信号和接收信号之间的频率差。
分解成它的频i普。每个接收到一个雷达回波的物体在这个频-潜内都通过 一个在一定频率f情况下的峰值呈现出来。令n为频率调制变化率、c 为光速、d和v分别表示该物体的距离和相对速度，则下式适用于频率
f = n * 2d/c+2fr * v/c (8)
在第一加数项中，2d/c为雷达信号从雷达传感器到物体并返回到雷 达传感器的传输时间，而第二加数项则表示由物体的相对速度引起的多 普勒频移。
12从方程式(8)得知，由于在单个频率斜坡上的单个测量，不可能 单值地确定距离和相对速度，而只获得一个满足这两个变量的关系式。 只有进行两个测量即一个在上升斜坡和另一个在下降斜坡的测量时才
可确定v和d。如果相加这两个斜坡获得的频率，则可消除(由于n的 符号变化)与距离相关的部分，从而可计算相对速度v。反之，如果求 出这两个频率之差，则可消除多普勒部分，并可计算距离d。
但为此需要探测两个斜坡上由同 一物体引起的峰值。如果同时定位 多个物体，则峰值与物体的对应不是唯一的。在这些可能属于同一物体 的峰值之间存在多个组合，且这些组合中只有少数符合真实的物体，而 其他组合则符合实际上不存在的所谓假物体。通过带有第三斜坡的发射 频率&用另 一斜坡斜率进行调制可减少这种多值性，这样就在物体的相 对速度和距离之间获得附加的关系，并检验这些关系的一致性。在真实 物体的情况下，在三个不同斜坡斜率获得的三个关系必须通过唯一的一 对距离和相对速度来满足。但用这种方法也不可能在所有情况中都能完 全消除多值性。
所以在这里要介绍借助雷达传感器10的数据即可算出相撞时间的
测量值Tr的另 一 种方法，而无须确定物体的距离和相对速度。
相撞时间的要求的测量值TV在距离为d、相对速度为v时可按下式 计算
d = v * Tr (9)
通过代入方程式(8),则得
f = n * 、 * 2v/c+2fr * v/c
=(2v/c) * (n*Tr + fr) (10) 如果又是假定相对速度V为恒定的，且在带有相同斜率的两个连续
调制斜坡例如斜坡Rls和R2s获得的待分析的频率为f\和f2,则两次测 量的相应方程式(10)的差别只是相撞时间在一个单独测量循环变化了 一定的时间St，即f= (2v/c) * (n*T + f ) (11)
1 、 ' 、r t'
f2 = (2v/c) * (nMT,St) + fr) (12)
因此，下式适用于差Af二f广f2,即
△f = (2v/c) * n * St (13)
从而得相对速度v:
v = (c/2n) * (Af/5t) (14)
将此式代入(11)式，得
f = (Af/n+St) * (n*Tr + fr) (15)
并由此得
Tr = (St * f工/Af) - (f/n) (16)
按相应方式也可确定下降斜坡Rlf和R2f的测量值Tr。这时斜坡斜 率n具有相反的符号。
就这样可对中间频率信号的频谱内的每个峰值算出一个相撞时间， 而无须为此计算相关物体的距离。从而绕过了物体对应的不确定性的问 题，因为总是只检验在具有相同斜坡斜率的斜坡上获得的频谱。在这种 情况中，在跟踪模块24内进行实际测量循环获得的峰值与上次循环获 得的峰值的识别是不成问题的，因为从测量循环到测量循环的距离和相 对速度以及峰值的位置变化很小。
在比较模块32中对独立获得的测量值Tr和Tv进行比较。其中，在 一定情况下应考虑雷达传感器IO和摄像机16之间的距离(图2),
视要求的精度而定。为了测量值Tr相对于距离drv标准化，需要物体的 相对速度V,该相对速度例如可从方程式(14)求得。按距离drv标准化
的并因而可与测量值Tv进行比较的测量值T fe扭则用于下式如果这样算出的标准化测量值T标准化与测量值Tv—致，则该物体是 真实的。
下面参照图7来说明一种改进的方法，用这种方法可借助相撞时间 检验物体似真性并同时在雷达定位时解决"假物体"的问题。在这里以 由雷达传感器10和由视频系统定位的两个物体为例来进行说明。
所以在分析雷达数据时获得图6中的上升斜坡Rls的两个峰值和下 降斜坡Rlf的同一物体的另外两个峰值。每个这样的峰值的频率按方程 式(8)确定该物体的相对速度v和距离d之间的关系。这些关系可在 图7的v/d图中作为直线51、 53、 54和56示出。两条下降直线51和 53相当于在斜坡Rls上得出的峰值(n为正)，而两条下降的直线54 和56则相当于在下降斜坡Rlf得出的峰值(n为负)。 一个物体的距离 和相对速度数据必须总是既位于下降直线之一又位于上升直线之一。
4旦/人图7可看出，这四条直线51 ~56相互构成四个交点，这些交 点都可表示可能的物体数据。这些交点在图7中作为"误差椭圓"58标 出，它们分别给出相关距离测量和速度测量的测量不精确性。其中只有 两个交点相当于真实物体，而另外两个交点则是假物体。现在的问题是 要在这四个可能的物体中识别两个真实物体。
这四个交点的每个交点通过方程式(9)分别确定相撞时间的相应 测量值TV,即从坐标原点(d=0, v=0)到相应交点的直线的斜率。每个 误差椭圆58与该坐标原点一起张开一个三角形，该三角形给出直线斜 率和相4童时间的/>差才及线。
由于这两个物体也用一见频系统定位，所以按方程式(7)也得出两 个测量值Tv,且由这两个测量值确定的直线60和62也在图7中示出。 只有在真实物体时，这些直线才通过相应的误差椭圆58。就这样检验了 相关交点所属的物体作为真实物体的似真性，而其他的交点必然是假物 体。
这种方法可简便地考虑雷达传感器和摄像机之间的距离drv的影响， 即相关的误差椭圆58在d轴上移动该距离即可。
权利要求
1.汽车用的司机助手系统对物体似真性的检验方法，该方法从汽车(46)的两个独立工作的物体定位系统(10；16，18)对一种由这两个定位系统定位的物体(48)的定位数据中推导出两个测量值(Tr，Tv)，其中每个定位系统的每个测量值表示同一个物理参数(TTC)，然后对这两个测量值进行一致性检验，其特征为，参数(TTC)是汽车(46)与物体(48)相撞前的预先计算的时间。
2. 按权利要求1的方法，其特征为，两个定位系统(16， 18)之一 是基于-见频的系统，且相应的测量值(Tv)直接从在两个不同时间摄取 的电^L图像(50, 52)的外观物体尺寸(Sl, s2)的变化中算出。
3. 4姿4又利要求1或2的方法，其特征为，这两个物体定位系统之一 (10)是FMCW雷达。
4. 按权利要求3的方法，其特征为，FMCW雷达对应的测量值(Tr) 借助物体(48)接收的雷达信号的频率变化来计算，这些雷达信号在雷 达传感器的不同测量 循环中在具有相同斜坡斜率的频率斜坡(Rls, R2s ) 测量。
5. 按权利要求3或4的方法，其特征为对每一个由FMCW雷达 定位的物体(48)借助在一个调制斜坡(Rls)上获得的信号确定该物 体的相对速度(v)和距离(d)之间的关系，这种关系用v/d图中的一 条直线(51, 53)来表示；对每一个物体借助在具有另一斜坡斜率的另 一调制斜坡(Rlf)上获得的信号确定另一个关系，这另一个关系用v/d 图中的另一条直线(54, 56)来表示；对直线(51, 53, 54, 56 )的每 一个交点算出一个测量值(TV),并将这些测量值(Tr)与由基于视频 定位系统(16, 18)得出的测量值(TV)进行比较。
6. 按前述权利要求任一项的方法，其特征为，为了进行比较，这两 个测量值(TV, Tv)之一用这两个物体定位系统的传感器(10， 16)在 汽车(46)纵向内的相互距离(drv)的作用进行修正。
全文摘要
本发明涉及司机助手系统和物体似真性的检验方法，该方法从汽车的两个独立工作的物体定位系统(10；16，18)对一种由这两个定位系统定位的物体的定位数据(14，20)中推导出两个测量值(T<sub>r</sub>，T<sub>v</sub>)，其中每个定位系统的测量值表示同一个物理参数(TTC)，然后对这两个测量值进行一致性检验，其特征为，参数(TTC)是汽车与物体相撞前的预先计算的时间。
文档编号G01S11/12GK101663594SQ200880012695
公开日2010年3月3日 申请日期2008年3月3日 优先权日2007年4月19日
发明者A·曾德, A·格里姆, A·西蒙, F·奥克斯尔, J·-C·贝克, J·希尔塞贝彻, J·斯帕伯特, M·米勒, T·福克, T·肖伯尔 申请人:罗伯特.博世有限公司