操作具有激光雷达传感器的机动车辆的方法与流程

本发明涉及一种用于操作具有激光雷达传感器的机动车辆的方法。本发明还涉及一种用于执行该方法的计算机程序产品，并且涉及这样的装置和激光雷达传感器以及安装有这种装置的机动车辆。

背景技术：

自动驾驶车辆(也称为自主驾驶车辆)表示乘客车辆或其他机动车辆，其可以在没有驾驶员的干预(高度自动驾驶或自主驾驶)的情况下驾驶、转向和停车。在完全不需要驾驶员的手动控制的情况下，也使用术语机器人车辆。在这种情况下，驾驶员的座椅可以保持空着；方向盘、制动踏板和油门踏板可能不存在。

术语“自动驾驶车辆”还包括无驾驶员干预或完全没有驾驶员的重型货车、农用拖拉机和军用车辆。

自动驾驶机动车辆可以通过不同的传感器检测其环境，并从获得的信息确定其位置和其他道路使用者的位置，并且与导航软件合作，转向驾驶目的地并避免在路线上发生碰撞。

这里使用的一种类型的传感器是所谓的激光雷达传感器。例如从us9,234,618b1已知具有激光雷达传感器的自动驾驶车辆。

lidar(光检测和测距的缩写)以及ladar(激光检测和测距)是一种与雷达紧密相关的光学距离和速度测量的方法。激光雷达传感器使用激光而不是无线电波。激光雷达传感器传输激光脉冲并检测散射回的光。从信号的光传播时间计算到物体的距离。

激光雷达传感器例如具有用于此目的的一系列激光扫描仪，其安装在旋转托架上。激光雷达传感器可以对其环境执行360度扫描，并且以非常高的速度检测每个物体或障碍物。一般来说，激光雷达传感器提供了3d散射数据集，它由激光撞击机动车辆周围所有物体的回波组成。

数据本身可以以多种方式使用，例如用于轨迹规划、检测其他道路使用者和/或障碍物躲避等。然而，数据的评估消耗了大量的计算资源，因为它需要使用与处理能力和处理时间相关的非常复杂和昂贵的算法，以便能够识别由激光撞击的所有物体并确定检测到的物体的特性，以及识别确定这些物体必须处理的方式。

技术实现要素：

因此，本发明的目的是指定一种减少所需计算资源的方式。

根据本发明，在操作具有激光雷达传感器的机动车辆的方法中，执行以下步骤：

将纳米指纹暴露于激光，其中激光由激光雷达传感器发射，并且其中纳米指纹被分配给物体，

读取来自激光雷达传感器的传感器数据，以及

评估传感器数据以便提取包含在传感器数据中的物体数据并将其分配给物体。

本发明基于惊人的发现，即通过使用称为纳米指纹的结构，可以提供物体相关数据，该数据的获取和评估减少了所需的计算资源。

纳米指纹因此包含物体数据，这使得识别由激光雷达传感器检测到的物体的类型成为可能。纳米指纹可以是无源和不可见的结构，可以使用激光扫描仪作为纳米条形码、纳米qr(快速反应)代码或类似物读出。

这种无源纳米指纹可以在生产时形成，或者通过将特定层施加到物体上形成(例如特殊的漆面)，或者通过在物体中添加特定的化学元素形成(例如通过激光消融)，或者借助于例如通过激光干涉测量法检测到的物体表面上的特定图案形成。

或者，这种有源纳米指纹可以是存储在存储器中并且当物体被激光束撞击时由物体发射的有源代码。

这种无源或有源的纳米指纹可以在广泛的物体中实现，这些物体可以在传输中获得相关性，诸如道路、道路基础设施、服装、球、车辆、围栏、自行车、智能电话等。

根据一个实施例，物体数据被分配给元物体。

在这种情况下，物体是可以通过激光雷达传感器检测到的实际物理单元。物体可以是元物体的一部分。元物体又是由多个物体组成的复合物体的任何物理单元。

进而，可以有不同类型的元物体：

传输元物体描述了由至少一个物体组成的自依赖单元。传输元物体可以是诸如汽车、公共汽车、货车、电车或火车的车辆，诸如交通标志、交通灯、灯、栅栏或树篱、道路、道路障碍物的道路基础设施项目，诸如行人、骑自行车的人或球的道路使用者。

每个传输元物体都具有与其相关联的特性，并且每个传输元物体可以被分配唯一的标识符。

其他信息/特性可以被分配给物体，诸如物体的性质(例如车门、灯、后视镜、挡风玻璃、车轮、球体、道路、材料片、自行车等)、物体的材料成分(例如，金属、木材、沥青、复合材料等)和/或物体被分配到的传输元物体(诸如汽车的车门)。

从扫描物体中获取的信息/特性还可以涉及：连帽衫、车辆类型的元物体的后视镜、车轮、右侧车门、来自行人类型的元物体的衬衫或裤子。

根据另一实施例，从传感器数据确定物体的位置数据并将其分配给传感器数据。因此，可以通过传感器数据融合来收集信息，由此可以可靠地映射机动车辆的环境。

本发明还涉及一种用于执行该方法的计算机程序产品，以及这样的装置和激光雷达传感器，以及装有这种装置的机动车辆。

参考附图从示例性实施例的以下说明中得出本发明的其他特征、特性和优点。

附图说明

图1示出了机动车辆的示例性实施例的示意图；

图2示出了图1中所示的机动车辆的部件。

具体实施方式

在下文中，首先参考图1。

示出了机动车辆2，机动车辆2在本示例性实施例中被实现为乘用汽车。

本示例性实施例中的机动车辆2也被实现为自动驾驶车辆，其可以在没有人类驾驶员的干预的情况下驾驶、转向和停车。换句话说，机动车辆2是根据saej3016分类的5级的机动车辆并且具有用于此的必要部件。通过偏离该示例性实施例，机动车辆2可以根据saej3016分类根据1至4级中的一个被设计。

为了获取其环境并且特别是位于环境中的物体6(在该示例性实施例中是以汽车形式的道路使用者)，车辆2具有激光雷达传感器4。

本示例性实施例中的激光雷达传感器4具有安装在旋转托架上的多个激光扫描仪，因此允许360度扫描机动车辆2的环境。

作为输出数据，本示例性实施例中的激光雷达传感器4传送3d散射数据集，该数据集由在机动车辆2的环境中由来自激光辐射撞击的所有物体6的回声组成。在本示例性实施例中，这些是物体6的回声。3d散射数据集的数据用于轨迹规划、其他道路使用者的检测和/或障碍物回避等。

在该示例性实施例中的实际物体6被分配有纳米指纹8。

如稍后详细解释的，纳米指纹8提供物体数据od，该物体数据允许确定由激光雷达传感器4检测到的物体6的特性。纳米指纹8也可以是不可见或可见的结构，其可以用激光扫描仪(诸如激光雷达传感器4)进行扫描。纳米指纹8可以设计为单件和/或均匀材料。另外，纳米指纹8可以是已经连接到物体6的单独部件，或者纳米指纹8以不可移除或捕获的方式连接到物体6。

这种纳米指纹8可以被实现为无源或有源部件。

无源纳米指纹8可以在制造时形成，或者通过将特定的层施加到物体6上形成，诸如特定的漆面，或者通过在物体6中添加特定的化学元素形成，例如通过激光消融，或借助于例如通过激光干涉测量法检测到的物体6的表面上的特定图案形成。

另一方面，有源纳米指纹8被设计成：当激光束撞击物体6时，传输存储在存储器中的代码。

通过偏离本示例性实施例，纳米指纹8也可以被分配给其他物体6，诸如道路、道路基础设施物品、服装、球、车辆、围栏、自行车、智能电话等。

在这种情况下，物体6被理解为意指可以被激光雷达传感器4检测到的每个物理单元。物体6可以被分配给元物体mo(参见图2)。元物体mo又是可以是由多个物体6组成的复合物体的任何物理单元。

进而，可以有不同类型的元物体mo。传输元物体描述了由至少一个物体6组成的自依赖单元。传输元物体可以是诸如汽车、公共汽车、货车、电车或火车的机动车辆，诸如交通标志、交通灯、灯、栅栏或树篱、道路、道路障碍物的道路基础设施物品，诸如行人、骑自行车的人或球的道路使用者。

每个传输元物体都有与其相关联的特性，并且每个传输元物体可以被分配唯一的标识符。

其他信息/特性可以被分配给物体6，诸如物体6(例如车门、灯、后视镜、挡风玻璃、车轮、球体、道路、材料片、自行车等)的特性，物体的材料成分(例如，金属、木材、沥青、复合材料等)和/或物体6被分配到的传输元物体(诸如汽车的车门)。

包含从扫描物体6获取的物体数据od的信息/特性还可以涉及：连帽衫、车辆类型的元物体的后视镜、车轮、右侧车门、来自行人类型的元物体的衬衫或裤子。

通过另外参考图2，现在将描述装置10的部件，装置10被设计为读取传感器数据sd——在该示例性实施例中是激光雷达传感器4的3d散射数据集，并且评估传感器数据sd以便将物体数据od分配给分配了指纹8的物体6。

为此，本示例性实施例中的装置10具有检测设备12、扫描设备14、认证设备16、控制设备18和控制单元20。

装置10、检测设备12、扫描设备14、认证设备16、控制设备18和/或控制单元20可以具有用于以下描述的任务和功能的硬件和/或软件部件。

操作中的检测设备12访问激光雷达传感器4和传感器数据sd，提取物体6，并确定以位置数据pd的形式提供的物体6的坐标。

扫描设备14被设计成识别物体6。

为此，激光雷达传感器4可以具有以特殊识别模式工作的第二激光雷达单元。例如，多个激光束可以被分组在一起，以便执行被激光雷达传感器4撞击以进行物体识别的物体6的扫描。

或者，激光雷达传感器4可以以这样的方式进行修改，使得在主激光束周围实现附加的次级激光束(诸如具有四个激光光源的设置)。次级激光束被操作以执行纳米指纹8的识别扫描，而主激光束被用于物体6的物体识别。

这可以通过修改物体识别的操作来完成。该装置可以在两种操作模式下操作：常规物体识别模式和物体认证模式。

在常规物体识别模式期间，检测物体6，并且然后在随后的物体认证模式中为了认证的目的，执行对这些物体6的扫描。

在物体认证模式期间，激光束可以被分组为子阵列以便能够扫描物体6。

另外，激光雷达传感器4可以被设计为应用激光干涉测量或激光消融技术以便扫描物体6的表面的特定微图案或确定物体6的特定化学成分。

可以根据实际交通场景(交通密度、环境等)、车辆状态(速度、加速度等)或驾驶操纵(超车、停车等)来定义两种模式之间的交替或切换频率。

此外，检测设备12可以设计成与纳米指纹8一起执行握手程序。

认证设备16被设计成将物体6与元物体mo相关联。该关联可以通过分析物体6的成员关系来定义。

另外，认证设备16被设计成确定元物体mo的特性。该特性可以通过分析物体6的成员关系来确定。

另外，认证设备16被设计成确定元物体mo的轮廓。通过算法将属于相同元物体mo的所有物体6分组。将处于相同位置的不同物体6分组以确定它们所属的各个元物体mo的轮廓。

另外，认证设备16被设计成确定各个元物体mo的坐标。这可以通过例如确定元物体mo的所有物体6的所有坐标的平均值来完成。

最后，认证设备16被设计成为控制设备18提供元物体mo的坐标、元物体mo的限制和尺寸以及元物体mo的特性。

控制设备18被设计成根据saej3016分类的5级来操作或控制机动车辆2。

控制设备18被设计成确定机动车辆2的轨迹并且根据传感器数据sd和检测设备12的输出数据来操作。控制设备16可以使用例如道路类型的元物体以便确定路线，跟随它并且可以使用车辆类型的元物体来例如确定轨迹和控制策略以便执行例如超车或制动操作。

控制单元20是用于装置10的操作的中央控制器。控制单元20执行诸如激活装置10及其部件、激活激光雷达物体识别模式和激光雷达物体认证模式及其协调、激活物体认证和识别模式以及为控制设备18提供数据的功能。

在操作中，检测设备12访问传感器数据sd，提取物体6并确定以位置数据pd形式提供的物体6的坐标。

扫描设备14通过检测纳米指纹8的物体数据od来识别物体6。

认证设备16然后将检测到的物体6分配给元物体mo。

认证设备16还确定元物体mo的相应特性和轮廓。

另外，认证设备16为控制设备18提供元物体mo的坐标、元物体mo的限制和尺寸以及元物体mo的特性。

通过评估传感器数据sd和检测设备12的输出数据，控制设备18确定机动车辆2的轨迹。

因此，通过使用纳米指纹8，可以提供诸如物体数据od的物体相关数据，该数据的获取和评估减少了对特别是设计为自动驾驶的机动车辆的机动车辆2的计算资源的需求。

附图标记列表

2机动车辆

4激光雷达传感器

6物体

8纳米指纹

10装置

12检测设备

14扫描设备

16认证设备

18控制设备

20控制单元

mo元物体

od物体数据

pd位置数据

sd传感器数据