机动车周围环境中物体的检测的制作方法

1.本发明涉及一种用于检测机动车周围环境中的物体的系统和方法。


背景技术：

2.已知的是，在机动车周围环境中的物体的检测包括各种子任务。在此，第一子任务是仅识别物体的存在。此外，第二子任务是物体的分类，即，将物体归类为多个事先确定的物体类别之一。
3.此外，还已知的是，一些传感器虽然非常适合于对物体的识别，但不太适合于对物体的分类。另一方面，已知的是，一些其他传感器不太适合于对物体的识别，但非常适合于对物体的分类。


技术实现要素：

4.因此，本发明的目的在于，提出一种改进机动车周围环境中物体的类别分配的系统和方法。
5.该目的通过独立权利要求的特征来实现。在从属权利要求中描述了有利的实施方式。需要指出的是，从属于独立权利要求的权利要求的附加特征可以在没有独立权利要求的特征的情况下，或在仅与独立权利要求的特征的子集相组合的情况下形成自己的且独立于独立权利要求的所有特征的组合的发明，该发明可以作为独立权利要求、分案申请或后续申请的主题。这以同样的方式适用于说明书中所描述的可以形成独立于独立权利要求的特征的发明的技术教导。
6.本发明的第一方面涉及一种用于检测机动车周围环境中的至少一个物体的系统。
7.物体特别地可以是道路使用者，例如机动车、自行车骑行者或行人。然而，物体还可以不是道路使用者。特别地，物体可以是基础设施物体，例如交通指示牌或车道上方的桥梁。
8.系统包括用于至少一个物体的类别分配的至少一个第一传感器，其中至少一个第一传感器的分类能力取决于至少一个物体的亮度。
9.分类是用于界定和排序的抽象类(概念、类型或类别)的有计划的集合。通常借助于分类——即，通过基于特定匹配特征对物体进行划分——来获得各个类别。许多分类在具有不同区别的层次中按等级被结构化。类别名的集合形成受控词汇表。通过从给定的分类中选择合适的类别来将分类应用于物体被称为分类或类别分配。
10.在此，至少一个传感器的分类能力描述了可以借助于至少一个传感器对至少一个物体进行类别分配的能力和/或成功机会。
11.特别地，至少一个物体的亮度是由至少一个物体本身产生的光和由至少一个物体反射的光的总和。
12.例如，亮度可以是如下的纯物理测量量，该纯物理测量量指示从至少一个物体发射的、以坎德拉(candela)为计量单位的光谱平均辐射。
13.备选地，亮度例如可以是光通量，光通量以流明为计量单位描述了至少一个物体以可见光形式发射的辐射。
14.备选地，亮度例如可以是以勒克斯(lux)或光通量密度为计量单位的光照强度，其描述了入射到被照物体上的与面积有关的光通量。
15.此外，系统还包括用于识别至少一个物体的至少一个第二传感器。
16.在此，对至少一个物体的识别例如限于识别物体的存在，而不对物体进行类别分配。
17.此外，系统还包括用于提高至少一个物体的亮度的至少一个执行器。
18.系统被设置为：当至少一个第二传感器识别出至少一个物体并且至少一个第一传感器无法对至少一个物体进行分类时，借助于至少一个执行器来提高至少一个物体的亮度。
19.在此，本发明基于以下思想：通过提高至少一个物体的亮度，可以借助于至少一个第一传感器来对物体进行分类，因为如上所述，分类能力取决于至少一个物体的亮度。
20.因此，系统特别地被设置为：在借助于至少一个执行器提高至少一个物体的亮度之后，借助于至少一个第一传感器为物体分配类别。
21.此外，系统特别地包括控制单元。在此，控制单元被设置为：从至少一个第一传感器和至少一个第二传感器接收传感器信号并控制执行器。控制单元被设置为：如果至少一个第二传感器的传感器信号表征至少一个第二传感器识别出至少一个物体，并且如果至少一个第一传感器的传感器信号表征至少一个第一传感器无法对至少一个物体进行分类，则控制执行器，使得至少一个物体的亮度提高。
22.在一个有利的实施方式中，系统被设置为：在提高了至少一个物体的亮度之后，降低至少一个物体的亮度。
23.系统特别地被设置为：在借助于至少一个第一传感器为物体分配类别之后，降低至少一个物体的亮度。
24.备选地，系统特别地被设置为：在预先规定的持续时间之后，例如在0.5s或1s之后，降低至少一个物体的亮度。在此，该规定的持续时间例如可以由至少一个第一传感器的工作原理得出。如果至少一个第一传感器例如是摄像头，则可以由摄像头的刷新率导出摄像头在规定的持续时间内产生多少图像。因此，持续时间可以被选择为使得摄像头产生足够的图像以用于至少一个物体的类别分配。
25.在另一有利的实施方式中，至少一个第一传感器是摄像头。
26.在此，本发明基于以下认知：摄像头非常适合于至少一个物体的类别分配，因为借助于摄像头例如可以识别出至少一个物体的边缘、颜色和/或质地。然而，摄像头的分类能力在很大程度上取决于至少一个物体的亮度。
27.在另一有利的实施方式中，至少一个第二传感器是雷达传感器和/或激光雷达传感器。
28.在此，本发明基于以下认知：雷达传感器和激光雷达传感器都非常适合于对至少一个物体的识别，因为这两种传感器不取决于或者几乎不取决于至少一个物体的亮度。然而，借助于激光雷达传感器和雷达传感器无法或几乎无法识别出至少一个物体的边缘、颜色和/或质地。因此，借助于激光雷达传感器或雷达传感器无法或几乎无法对至少一个物体
进行类别分配。
29.在另一有利的实施方式中，至少一个第二传感器不适合于对至少一个物体的类别分配。例如，至少一个第二传感器的传感器数据包括描述至少一个物体的点云，由该点云既无法可靠地确定至少一个物体的形状，也无法可靠地将至少一个物体与其他物体区分开。
30.在另一有利的实施方式中，至少一个执行器是机动车的远光灯，并且系统被设置为激活远光灯以提高至少一个物体的亮度。
31.由于远光灯的使用可能会受到法律限制，因此系统特别地被设置为：通过在提高至少一个物体的亮度之后解激活远光灯，来降低至少一个物体的亮度。
32.在另一有利的实施方式中，至少一个执行器被设置为发射定向的光束，并且系统被设置为：借助于至少一个执行器使光束对准至少一个物体，以提高至少一个物体的亮度。
33.在此，本发明基于以下认知：通过有针对性地照亮至少一个物体可以防止使第三道路使用者目眩，并且尽管如此仍可以进行对至少一个物体的类别分配。
34.在另一有利的实施方式中，系统被设置为：借助于至少一个执行器，附加地根据至少一个物体的空间位置来提高至少一个物体的亮度。
35.系统特别地被设置为根据以下规则中的至少一个规则来确定提高至少一个物体的亮度的时间点：
36.至少一个物体位于
37.·
道路旁，
38.·
道路边缘，
39.·
道路上，
40.·
与机动车相同的车道上，
41.·
与机动车不同的车道上，
42.·
远离机动车，或
43.·
机动车附近。
44.系统特别地被设置为：当至少一个第二传感器识别出至少一个物体时，不是立即提高至少一个物体的亮度，而是根据空间位置在稍后才提高至少一个物体的亮度。
45.附加地或备选地，系统特别地被设置为：根据至少一个物体的速度、例如至少一个物体与机动车速度的速度差，来确定提高至少一个物体的亮度的时间点。例如，系统被设置为：当至少一个第二传感器识别出至少一个物体时，在较低速度差(例如，速度差低于阈值)时，不是立即提高至少一个物体的亮度，而是在时间上被延迟之后才提高至少一个物体的亮度。
46.在此，本发明基于以下认知：对至少一个物体的类别分配通常用于避免机动车与至少一个物体的碰撞。在此，至少一个物体的空间位置或至少一个物体的速度对机动车与至少一个物体的碰撞概率具有重大影响。在例如可以由机动车与至少一个物体之间的较低速度差或大的距离导出的较低碰撞概率的情况下，在稍后才提高至少一个物体的亮度就是足够的。因此，第三道路使用者受到较少干扰。
47.在另一有利的实施方式中，系统被设置为：附加地根据机动车的空间位置，借助于至少一个执行器来提高至少一个物体的亮度。
48.在此，机动车的空间位置特别地描述了机动车是在城镇中、在城镇外、在高速公路
上、在乡村道路上还是在森林区域中。在此，特别地可以借助于机动车的定位系统或位置确定系统来求取机动车的空间位置，例如借助于gps或伽利略系统(galileo)。
49.在此，本发明基于以下认知：机动车的空间位置可以表征由于提高至少一个物体的亮度而对第三道路使用者的干扰。此外，机动车的空间位置可以表征与至少一个物体的碰撞概率。例如，可以假设：道路使用者在城镇中比在城镇外以更低的速度移动，因此在城镇中例如可以推迟提高至少一个物体的亮度的时间点。
50.本发明的第二方面涉及一种用于检测机动车周围环境中的至少一个物体的方法。在此，机动车包括用于对至少一个物体进行类别分配的至少一个第一传感器，并且其中至少一个第一传感器(s1)的分类能力取决于至少一个物体(o1、o2、o3)的亮度。此外，机动车包括用于识别至少一个物体的至少一个第二传感器、以及用于提高至少一个物体的亮度的至少一个执行器。
51.该方法的一个步骤是：当至少一个第二传感器识别出至少一个物体并且至少一个第一传感器无法对至少一个物体进行分类时，借助于至少一个执行器来提高至少一个物体的亮度。
52.关于根据本发明第一方面的根据本发明的系统的以上陈述也相应地适用于根据本发明第二方面的根据本发明的方法。根据本发明的方法的在此且在权利要求中未明确说明的有利实施例对应于根据本发明的系统的上述或在权利要求中所述的有利实施例。
附图说明
53.下面借助于实施例参考附图说明本发明。其中：
54.图1示出了根据本发明的系统的一个实施例，
55.图2示出了用于根据本发明的系统的相关部件，并且
56.图3示出了根据本发明的方法的一个实施例。
具体实施方式
57.图1示出了根据本发明的系统的一个实施例，该系统用于检测机动车kfz周围环境中的至少一个物体o1、o2、o3。
58.在此，至少一个物体o1、o2例如可以位于道路上。备选地，至少一个物体o3还可以位于车道旁边。当至少一个物体o2位于道路上时，该至少一个物体o2例如可以位于与机动车kfz相同的车道上。备选地，当至少一个物体o1位于道路时，该至少一个物体o1还可以位于与机动车kfz不同的车道上。
59.系统包括用于对至少一个物体o1、o2、o3进行类别分配的至少一个第一传感器s1。在此，至少一个第一传感器s1的分类能力取决于至少一个物体o1、o2、o3的亮度。至少一个第一传感器s1的传感器区域sb1，即，至少一个第一传感器s1可以在其中检测物体的区域，例如在纵向上位于机动车kfz的前方。
60.至少一个第一传感器s1例如是摄像头。
61.此外，系统包括用于识别至少一个物体o1、o2、o3的至少一个第二传感器s2。至少一个第二传感器s2的传感器区域sb2，即，至少一个第二传感器s2可以在其中检测物体的区域，例如同样在纵向上位于机动车kfz的前方。
62.至少一个第二传感器s2例如是雷达传感器。作为至少一个第二传感器s2的雷达传感器不适合于对至少一个物体o1、o2、o3进行类别分配，因为雷达传感器的传感器数据通常是由机动车周围环境中的所有物体反射的雷达回波的点云。因此，通常无法或几乎无法进行哪些雷达回波属于至少一个物体o1、o2、o3的分配。特别地，借助于点云无法识别至少一个物体o1、o2、o3的颜色或质地。
63.此外，系统包括用于提高至少一个物体o1、o2、o3的亮度的至少一个执行器a。
64.至少一个执行器a例如是机动车kfz的远光灯，并且系统被设置为激活远光灯a以提高至少一个物体o1、o2、o3的亮度。
65.备选地或附加地，至少一个执行器a(即，例如机动车的远光灯)被设置为发射定向的光束。在这种情况下，系统被设置为：借助于至少一个执行器a使光束对准至少一个物体o1、o2、o3，以提高至少一个物体o1、o2、o3的亮度。例如，所谓的“激光灯”适合作为用于发射定向光束的远光灯。
66.系统被设置为：当至少一个第二传感器s2识别出至少一个物体o1、o2、o3并且至少一个第一传感器s1无法对至少一个物体o1、o2、o3进行分类时，借助于至少一个执行器a来提高至少一个物体o1、o2、o3的亮度。
67.系统特别地被设置为：在提高了至少一个物体o1、o2、o3的亮度之后，例如在0.5s或1s的时间段之后，降低至少一个物体o1、o2、o3的亮度。
68.此外，系统被设置为：附加地根据至少一个物体o1、o2、o3和/或机动车kfz的空间位置，借助于至少一个执行器a来提高至少一个物体o1、o2、o3的亮度。
69.图2示出了用于根据本发明的系统的相关部件。在此，用于检测机动车kfz周围环境中的至少一个物体o1、o2、o3的系统包括用于对至少一个物体o1、o2、o3进行类别分配的至少一个第一传感器s1。此外，系统包括用于识别至少一个物体o1、o2、o3的至少一个第二传感器s2、以及用于提高至少一个物体o1、o2、o3的亮度的至少一个执行器a。
70.系统被设置为：当至少一个第二传感器s2识别出至少一个物体o1、o2、o3并且至少一个第一传感器s1无法对至少一个物体o1、o2、o3进行分类时，例如借助于控制装置sv，借助于至少一个执行器a来提高至少一个物体o1、o2、o3的亮度。
71.图3示出了根据本发明的方法的实施例，该方法用于检测机动车kfz周围环境中的至少一个物体o1、o2、o3。
72.在此，机动车包括用于对至少一个物体o1、o2、o3进行类别分配的至少一个第一传感器s1、用于识别至少一个物体o1、o2、o3的至少一个第二传感器s2、以及用于提高至少一个物体o1、o2、o3的亮度的至少一个执行器a。
73.在此，该方法的一个步骤是借助于至少一个第二传感器s2来识别100至少一个物体o1、o2、o3。
74.该方法的另一步骤是检验110借助于至少一个第一传感器s1或借助于至少一个第二传感器s2是否至少一个物体o1、o2、o3。
75.如果无法对至少一个物体o1、o2、o3进行分类，则该方法的一个步骤是借助于至少一个执行器a来提高(120)至少一个物体o1、o2、o3的亮度。
76.特别地，通过激活机动车kfz的远光灯或者通过借助于执行器将定向光束对准至少一个物体o1、o2、o3来提高至少一个物体o1、o2、o3的亮度。
77.然后，或者备选地如果在不提高(120)亮度的情况下也可以对至少一个物体o1、o2、o3进行分类，该方法的一个步骤是借助于至少一个第一传感器s1对至少一个物体o1、o2、o3进行分类130。
78.特别地，该方法的另一步骤是在提高了至少一个物体o1、o2、o3的亮度之后，降低至少一个物体o1、o2、o3的亮度。