用于生成机动车辆的周围环境区域的周围环境地图的方法、驾驶员辅助系统和机动车辆与流程

本发明涉及一种用于生成机动车辆的周围环境区域的周围环境地图的方法，其中，周围环境区域中的对象通过机动车辆的传感器装置检测，描述对象位置的位置值通过机动车辆的控制装置基于传感器装置的传感器数据确定，继而被确定的位置值传送至周围环境地图中。本发明还涉及一种驾驶员辅助系统和机动车辆。

背景技术：

在当前情况下，兴趣特别集中在驾驶员辅助系统上，其辅助驾驶员操纵机动车辆或完全自动地用于导航机动车辆。这样的驾驶员辅助系统可例如在停放机动车辆和/或离开停车空间时辅助驾驶员，或可完全自动地搜索停车空间，且如果驾驶员需要，则将车辆停放在停车空间中。驾驶员辅助系统可还用于防止机动车辆和对象之间的碰撞。这样的驾驶员辅助系统使用关于车辆周围环境的特征的信息。该信息可例如存储在数字周围环境地图中，其描述机动车辆的周围环境区域或车辆的附近周围环境。

在这方面，ep0650866b1描述了一种用于将车辆操纵离开停车空间的方法，沿驾驶方式距障碍物的距离通过附连至车辆的传感器测量。还提供了控制器，借助被测量值，其形成车辆区域中的局部周围环境地图，其中输入有空间数据和障碍物的数据。另外，借助周围环境地图，控制器确定周围环境模型，通过该模型，建立用于将车辆操纵离开停车空间的策略。

大部分已知的周围环境地图是所谓的基于网格的地图。也就是说，周围环境地图被分为网格。单独的网格可还称为单元格。被检测的对象通过网格被存储在周围环境地图中，该网格相应地与距车辆的相关距离相关联且被标记为占据。在ep1731922b1中，描述了一种用于在机动车辆的附近周围环境中确定自由区域的方法。这涉及使用信号传送时间测量，用于测量机动车辆的附近周围环境中的对象。基于信号传送时间测量的结果，对象概率分布被确定，且与障碍物概率分布融合。在该情况下，障碍物概率分布通过机动车辆的单元格周围环境地图表示。在融合期间，单元格的占据值减小和/或增加，所述单元格初始地具有预确定的占据值。

此外，de102012214307a1描述了一种用于为对象的周围环境区域建模的方法，所述对象特别是车辆。这涉及为至少一个单元格提供特有的标识(identification)。另外，为单元格指定离散的占据值或占据概率。如果障碍物被检测，则其位置被确定，且与障碍物的位置相对应的离散障碍物位置确定在所提供的单元格中的一个。此外，所述至少一个离散障碍物位置的占据值或占据概率以障碍物的存在被指示的方式被改变。

为了能够将对象存储在基于网格的周围环境地图中，障碍物通常必须被标准化。这样的非常简单可行的方式是使网格包括计数器，其描述对象在相应网格中被检测的频率。在该情况下，可考虑各个概率理论，诸如贝叶斯或登普斯特-谢弗。

另外，可以是这种情况，不同驾驶员辅助系统使用不同传感器。如果驾驶员辅助功能独立地自己产生机动车辆的周围环境的展示，则传感器数据融合可能因此变得更难。就这点而言，de102010018994a1描述了一种用于操作车辆的驾驶员辅助系统的方法，关于车辆的周围环境附近的信息通过驾驶员辅助系统的至少一个传感器提供，且该信息用于提供传感器数据。此外，数字周围环境地图由传感器数据计算，且功能基于周围环境地图通过车辆上的驾驶员辅助系统提供。以共用的方式对于驾驶员辅助系统的至少两个不同功能计算周围环境地图，且所述至少两个功能由驾驶员辅助系统基于共用的周围环境地图提供。

此外，可以是这种情况，当标准化不同的驾驶员辅助系统的数据时，信息非常快速地变为过度抽象。这样的信息可例如是空间不清晰度或协方差，其描述驾驶员辅助系统的传感器可以什么空间分辨率来检测对象。该信息必须存储为附加属性，通过该方法，需要额外工作来融合对象。空间不确定性是通常使用的基本方法，通过其可产生之后的数据融合或决策准则。例如，可例如确定对象在或不在机动车辆的可能驾驶路径上的空间概率。

技术实现要素：

本发明的目的是展现一种方法，其中，使用机动车辆的周围环境区域的周围环境地图的驾驶员辅助系统可以更可靠地操作。

根据本发明通过具有根据相应专利独立权利要求特征的方法、驾驶员辅助系统和机动车辆来实现该目的。本发明的有利实施例是从属权利要求、说明书和附图的主题。

根据本发明的方法用于生成机动车辆的周围环境区域的周围环境地图。在该情况下，周围环境区域中的对象通过机动车辆的传感器装置检测。描述对象位置的位置值基于传感器装置的传感器数据通过机动车辆的控制装置被确定，且被确定的位置值被传递到周围环境地图中。此外，对象和形成车辆坐标系原点的机动车辆的预确定参考点之间的矢量被确定，被确定的矢量从车辆坐标系变换到周围环境地图的全局坐标系中，全局坐标系中的位置值基于被变换的矢量确定。

在当前情况下，机动车辆的周围环境区域中或车辆的周围环境附近的至少一个对象被传感器装置检测。传感器装置可包括相应的距离传感器，通过其，机动车辆至对象的距离可被确定。这允许机动车辆的控制装置基于传感器数据确定对象的位置或机动车辆相对于对象的相对位置。在机动车辆中，预确定参考点。该参考点可例如是机动车辆的后轴的中点。将该参考点作为基准，确定相对于对象的矢量。该矢量包括方向信息项和距离信息项，其描述参考点关于对象的位置。将车辆坐标系作为基准，其原点位于机动车辆的参考点处，被确定的矢量变换到周围环境地图的全局坐标系或世界坐标系中。基于全局坐标系中的被变换矢量，对象在周围环境地图中的位置被确定，且指示为周围环境地图中的位置值。

因此，根据本发明，提供机动车辆的周围环境区域的矢量周围环境地图。在该情况下，对象在机动车辆的周围环境区域中的被确定位置基于周围环境地图的全局坐标系中的矢量被表示。因此，在周围环境地图中表示的对象的位置独立于机动车辆的移动。描述对象的位置的位置值在周围环境地图或全局坐标系中被存储为矢量意味着：与已知的基于网格的周围环境地图相比，周围环境地图可更加容易地缩放比例。特别地，可以在缩放比例期间防止数据损失发生。此外，位置值可高效地存储在矢量周围环境地图中。

位置值优选地额外地基于全局坐标系的预确定原点确定。周围环境地图描述机动车辆的周围环境区域中的预确定区域。在该情况下，用于全局坐标系的原点在周围环境区域中限定。这可例如在起动机动车辆的驾驶员辅助系统期间发生。这可涉及执行驾驶员辅助系统的相应初始化，其中，全局坐标系的原点被确定或建立。将全局坐标系的该被建立原点作为基准，对象在周围环境地图中的位置基于被变换的矢量确定。对象的位置或全局坐标系中的位置值因而不再随时间改变，或特别地不再在机动车辆的移动期间改变，如果其是静态对象的话。

在另一实施例中，车辆坐标系的原点被变换到全局坐标系中，且车辆坐标系的被变换原点在周围环境地图中指示。在周围环境地图中指示车辆坐标系的原点还允许机动车辆的位置或机动车辆的参考点的位置在全局坐标系中确定，和因而在周围环境地图中确定。因而，机动车辆关于对象的相对位置存储在周围环境地图中。该信息可被机动车辆的驾驶员辅助系统使用。

有利的是，机动车辆移动本身被连续地确定，且车辆坐标系在周围环境地图中的原点位置基于机动车辆的被确定移动本身改变。机动车辆移动本身可例如借助卫星辅助位置确定系统被确定。替换地或另外，机动车辆本身的移动可通过测程法确定。为此目的，机动车辆的至少一个车轮的回转数被确定。此外，机动车辆的转向角可被连续地确定。关于机动车辆移动本身的信息可用于连续地更新机动车辆在周围环境地图中的位置，也就是说，车辆坐标系的原点在全局坐标系中的位置。以此方式，关于机动车辆相对于对象的相对位置的信息可被提供用于车辆辅助系统。将机动车辆的移动或轨迹本身存储在周围环境地图中的优势在于，例如，当中止停车操纵时，机动车辆可被导航回到起始点。此外，作为结果，被检测对象已经进入周围环境地图的观察角可也被重新构造。

在进一步改进中，基于车辆坐标系的被变换原点，用于在全局坐标系中指示位置值的区域被预确定。因此，全局坐标系中围绕被变换到全局坐标系中的车辆坐标系原点的区域可被预确定。该区域可被选择为矩形或正方形。该区域还可选择为使得，车辆坐标系的原点还基本在该预确定区域中。在当前情况下，对象仅在周围环境地图中指示，如果它们在该区域的话。因而，可例如使得，仅与机动车辆操作相关的对象被指示。远离机动车辆的对象没有在当前情况下指示。

在此，特别设置为，位置值从周围环境地图中去除，如果位置值在预确定区域之外的话。预确定区域关于全局坐标系的空间方向的尺寸可特别地是全局坐标系展示的区域的至少一半。因而，例如，仅与机动车辆的驾驶员辅助系统操作有关的对象可在周围环境地图中指示。布置在预确定区域之外的对象被去除意味着，在提供周边环境地图时涉及很小的存储工作。

在另一实施例中，全局坐标系建模为圆环面。在该情况下，特别设置为，全局坐标系建模为二维圆环面。例如，可以是这种情况，例如，当存在周围环境地图的移动时，对象首先在一侧离开周围环境地图的指示区域，且在相对侧重新出现在指示区域中。如果相应的被确定区域设置在周围环境地图中，则可以防止已经离开该区域的对象在之后的时间在几何方面错误地显示。如果全局坐标系建模为圆环面，周围环境地图可以涉及很小的存储工作的方式提供。

还有利的是，除了位置值之外，对象的至少一个特征被存储在周围环境地图中。对象的特征可表征对象本身。可还设置为，该特征表征对象的测量。因而，除了对象的位置，对象的特征可还存储在周围环境地图中。在该情况下，可还设置为，除了周围环境地图中的位置值之外被存储的至少一个特征可在任何时间改变。这意味着所述至少一个特征可被改变或去除。还可设想的是，特征在任何时间被添加到位置值。这些特征可例如用于控制机动车辆的驾驶员辅助系统或用于数据融合。

被确定的矢量和/或对象被确定位置的时间和/或对象的标识优选地在周围环境地图中存储为所述至少一个特征。基于被确定的矢量，对象的位置或对象相对于机动车辆的相对位置可在车辆坐标系中确定。该信息可还被存储在周围环境地图中。另外，对象被检测和/或对象的位置被确定的时间可存储在周围环境地图中。这可例如是必须的，因为数据的发生是非同步的，且关于被检测对象的大部分信息在过去。特别地，如果机动车辆已经更远地移动，则关于测量时间的信息可以是有用的。例如，机动车辆关于对象的相对位置可例如取决于时间被确定。可还调查对象是否是静态的。作为对其的替换，可例如确定对象是否不再在机动车辆的周围环境附近。可还设置为，对象的标识或id存储在周围环境地图中。这可例如是有利的，多个对象在机动车辆的周围环境附近中被检测，且输入在周围环境地图中。

还有利的是，用于在周围环境地图中指示位置值的指示元素的尺寸根据描述对象位置的检测准确性的协方差值进行调整。在最简单的情况下，对象可在周围环境地图中表示为点。传感器装置的传感器——通过其对象被检测——通常具有空间不确定性或空间不准确性。该空间不确定性可以协方差值表达。基于协方差，用于在周围环境地图中指示对象的指示元素的尺寸可进行调整。如果例如对象仅可被不准确地检测，则指示元素可在周围环境地图中表示为较大。如果对象或对象的位置可被准确地确定，指示元素可表示为较小。

在一个实施例中，对象的位置通过传感器装置的至少两个距离传感器确定，指示元素的尺寸根据所述在两个距离传感器确定的位置进行调整。传感器装置可例如包括至少一个超声传感器、至少一个激光扫描仪、至少一个激光雷达传感器、至少一个雷达传感器和/或至少一个摄像头。在该情况下，机动车辆的周围环境区域中的对象可通过至少两个距离传感器检测。这些距离传感器通常具有不同的空间不确定性。在该情况下，所述至少两个距离传感器的传感器数据可被融合。这允许对象检测的准确度增加。对象检测的准确度增加可例如导致指示元素在周围环境地图中表示为较小。

根据本发明的驾驶员辅助系统包括控制装置，其被设计用于执行根据本发明的方法。驾驶员辅助系统可例如用于停车空间测量。此外，当停车和/或离开停车空间时，驾驶员辅助系统可辅助驾驶员。驾驶员辅助系统可还用于保护车辆不与对象碰撞。此外，驾驶员辅助系统可还用于完全自动地导航机动车辆。

驾驶员辅助系统的控制装置优选地被设计用于基于周围环境地图至少半自主地操纵机动车辆。控制装置可例如确定驾驶轨迹，机动车辆意图沿该驾驶轨迹操纵，以便防止与对象碰撞。在该情况下，驾驶员辅助系统或控制装置可接管机动车辆的转向。在该情况下，驾驶员接管加速器踏板和制动器的促动。作为对其的替换，可还设置为，驾驶员辅助系统或控制装置干预机动车辆的驾驶装置和制动装置，并自主地操纵机动车辆。

根据本发明的机动车辆包括根据本发明的机动车辆。机动车辆特别地形成为汽车。

周围环境地图可还被设计为从机动车辆传送至另一车辆、另一道路用户和/或基础设施。为此目的，周围环境地图可例如形成为使得，其符合通信协议。周围环境地图可例如根据协议adasis(先进驾驶辅助系统的接口规范)形成。

关于根据本发明的方法呈现的实施例和其优势相应地应用于根据本发明的驾驶员辅助系统以及根据本发明的机动车辆。

本发明的其他特征通过权利要求、附图和附图的说明中给出。已在上面描述中提及的所有特征和特征组合以及在附图的描述中提及的和/或在附图中单独示出的特征和特征组合可以不仅用在各指出的组合中，也可以用在其他组合中或单独使用。

附图说明

现在将基于优选的示例性实施例以及参考附图更详细地解释本发明。

图1以示意图示示出根据本发明的一个实施例的机动车辆；

图2示出周围环境地图的全局坐标系和车辆坐标系；

图3在另一实施例中示出全局坐标系和车辆坐标系；

图4示出全局坐标系，其中提供有预确定区域；和

图5示出在周围环境地图中呈现的各个距离传感器的测量点。

具体实施方式

图1示出根据本发明的一个实施例的机动车辆1。机动车辆1包括驾驶员辅助系统2。驾驶员辅助系统2继而包括控制装置3，其可例如通过机动车辆1的控制单元(电子控制单元，ecu)形成。此外，驾驶员辅助装置2包括传感器装置9。

在当前示例性实施例中，传感器装置9包括八个超声传感器4。在该情况下，四个超声传感器布置在机动车辆1的前部区域5中，四个超声传感器布置在机动车辆1的后部区域6中。借助超声传感器4，机动车辆1的周围环境区域7中的至少一个对象可被检测。此外，机动车辆1或其中一个超声传感器4和对象之间的距离可被确定。为此目的，超声传感器4发射超声波信号。该超声波信号由该对象反射，且可通过该超声传感器4再次接收。基于超声波信号的传送时间，机动车辆1或超声传感器4和对象之间的距离可被确定。控制装置3连接至超声传感器4，用于数据传送。出于总体清楚的目的，相应的数据线没有在当前情况下示出。

此外，传感器装置9包括雷达传感器8。雷达传感器8也用于检测机动车辆1的周围环境区域7中的对象，并确定距对象的距离。为此目的，雷达传感器8发射雷达信号或电磁波。通过该对象反射的电磁波可通过雷达传感器8再次接收。在此，机动车辆1或雷达传感器8和对象之间的距离还可基于电磁波的传送时间被确定。雷达传感器8连接至控制装置3，用于数据通信。

驾驶员辅助系统2也可另外地设计用于确定机动车辆1的当前位置。为此目的，卫星辅助位置确定系统的信号可被考虑。其可还设置为，机动车辆1的当前位置通过测程法被确定。为此目的，可以检测机动车辆1的至少一个轮子的转数和/或机动车辆1的转向角。以此方式，机动车辆1的移动本身可也被确定。

控制装置3可还被形成，用于计算机动车辆1的驾驶轨迹，其描述机动车辆1经过对象的无碰撞移动。为此目的，机动车辆1的外尺寸可也被考虑，所述外形尺寸其例如存储在控制装置3的存储器单元中。通过驾驶员辅助系统2，机动车辆1则可沿驾驶轨迹半自主地移动。这可例如涉及被驾驶员辅助系统2接管的转向。驾驶员继续促动加速器踏板和制动器。作为对其的替换，机动车辆1可还沿驾驶轨迹自主地移动。这涉及还控制机动车辆1的驾驶和制动的驾驶员辅助系统2。

如果机动车辆1的周围环境区域7中的对象被传感器装置9或超声传感器4和/或雷达传感器8检测，其意图被输入在周围环境地图14中。周围环境地图14描述车辆1的周围环境区域7的至少一个区域。为此目的，首先，机动车辆1的参考点11被预确定。在当前情况下，参考点11位于机动车辆1的后轴10的中间点处。机动车辆1的相应超声传感器4的位置存储在控制装置3中。此外，机动车辆1内的雷达传感器8的位置存储在控制装置3中。如果机动车辆的周围环境区域7中的对象被超声传感器4或多个超声传感器4和/或雷达传感器8检测，则在每个情况下，相应的传感器4、8和对象之间的相对位置被确定。基于传感器4、8在机动车辆1中的布置，控制装置3可计算对象关于参考点11的相对位置。

图2示出车辆坐标系12和周围环境地图14的全局坐标系13。车辆坐标系12具有原点0’，其布置在参考点11处，也就是说机动车辆1的后轴10的中间点。车辆坐标系12具有两个轴x’和y’。在该情况下，轴x’可沿车辆的纵向轴线延伸，轴y’可沿车辆的横向轴线延伸。在该情况下，对象的位置p’输入在车辆坐标系12中。在当前情况下，对象位于机动车辆1的左后区域中。此外，车辆坐标系的原点0’和对象在车辆坐标系12的位置p’之间的矢量v’被确定。

确定的矢量v’意图由车辆坐标系12变换为周围环境地图14的全局坐标系13。周围环境地图14描述机动车辆1的周围环境区域7的至少一个区域。在该情况下，全局坐标系13或世界坐标系用于在周围环境地图14中描述周围环境区域7。该全局坐标系13可例如建模为圆环面，特别地为二维圆环面。圆环面可被使用，因为仅类似的存储器可用。全局坐标系13具有第一轴x和第二轴y。另外，全局坐标系13具有原点0，其例如在驾驶员辅助系统开始时被建立。车辆坐标系12中的矢量v’变换为全局坐标系13。这可根据预确定的坐标变换被执行。这允许被变换的矢量v表示在全局坐标系13中。基于被变换的矢量v，描述对象位置的位置值p可被确定，且在全局坐标系13中被指示。

在该情况下，被变换到全局坐标系13中的车辆坐标系12的被变换原点0”以及车辆坐标系12的两个轴x”和y”在全局坐标系13中指示。这允许机动车辆1或机动车辆1的参考点11关于对象的相对位置基于周围环境地图14被确定。

图3示出在之后一时间的根据图2的车辆坐标系12和全局坐标系13。在此，机动车辆1已经沿车辆坐标系12的轴x’进一步移动。在该情况下，对象相对于车辆坐标系12中的原点0’的位置p’改变。在全局坐标系13中，对象的初始确定的位置p被固定或独立于机动车辆1的移动。在全局坐标系中，变换到全局坐标系13中的车辆坐标系12的原点0”被更新。这允许关于机动车辆1相对于对象的相对位置由周围环境地图14确定。

图4在另一实施例中示出周围环境地图14。在此，预确定区域15被设置在周围环境地图14内或全局坐标系13内。在该情况下，仅设置在该预确定区域15内的对象在周围环境地图14中指示。设置在该预确定区域之外的对象或点在周围环境地图14中除去。在当前情况下，示出预确定区域15如何作为机动车辆1从位置i移动到位置ii的结果而移动。如果预确定区域在位置ii中，则位置值p不再设置在预确定区域15中，且被除去。这是特别有利的，因为全局坐标系13建模为圆环面。因此可防止，一旦它们离开预确定区域15，则对象或点在之后的时间没有在几何方面错误地示出。

图5在另一实施例中示出周围环境地图14和全局坐标系13。在该情况下，第一测量点16描述对象在周围环境区域7中的位置，其例如已经被其中一个超声传感器4确定。区域17描述测量测量点17时存在的协方差或空间不确定性。在全局坐标系中还示出测量点18，其区域同样表示空间不确定性19。测量点18可例如已经被雷达传感器8记录。如果两个测量点16和18通过数据融合彼此融合，点20可例如被形成。这可被分配指示元素21，其用于指示位置值p。指示元素21的尺寸基于协方差或空间不确定性17和18被确定。

在当前例子中，传感器数据的融合因此通过被检测的对象的空间不确定性被执行。为了该结果，新的几何位置可被确定。这可被容易地执行，因为位置信息基于矢量。这可被非常容易地执行，因为周围环境区域地图14基于矢量。但是，同样可以执行更简单或更复杂的模型，其为特定的，从而当前方法被替换或补充。以此方式，矢量周围环境地图14不影响对象检测的准确度。周围环境地图14仅依赖于传感器4、8本身和被选择的传感器模型，用于融合。

在当前情况下被描述的周围环境地图14比基于网格的周围环境地图有优势，因为周围环境地图14可动态地缩放比例，而数据没有变得过于抽象或甚至数据丢失。这意味着数据可被非常高效地存储。例如，可为近区域和远区域提供不同周围环境地图14。在近区域，周围环境地图14可具有几个厘米的分辨率。在远区域，周围环境地图14可具有几个千米的分辨率。因为对象以矢量存储在周围环境地图14中，它们可非常容易地传递至各地图或指示区域中。周围环境地图14的另一优势是，不是必须使用标准化的比例显示，如果使用具有不同比例的不同传感器的话。

此外，周围环境地图14或矢量地图独立于预限定网格尺寸。例如，如果两个不同传感器的两个对象落入网格或区域中，它们通常被认为与同一对象相关联。因而，被选择的网格对融合结果和对象的准确度有大的影响。