[发明专利]用于在机动车的驾驶员辅助系统中评估障碍物的方法

权利要求书

1.一种用于在机动车的驾驶员辅助系统中根据雷达传感器(10)的定位数据评估障碍物的方法，其中，计算至少一个评估函数(R1、R2；R_k1、R_k2、R_k3)，所述至少一个评估函数根据一组涉及潜在的障碍物的测量参量(X1、X2、X3)说明是否能将所述潜在的障碍物评估为真实的障碍物，其特征在于，根据所述定位数据形成复杂性指标，所述复杂性指标说明实际测量情况的复杂性；并且对于同一组测量参量(X1；X2；X3)定义至少两个不同的评估函数(R1、R2；R_k1、R_k2、R_k3)，并且根据所述复杂性指标决定在所述实际测量情况中应用所述评估函数中的哪个。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，定义多类评估函数(R_k1、R_k2、R_k3)，在每种测量情况下根据所述复杂性指标的值分别从所述多类评估函数中选择一个评估函数，并且随后将所选择的评估函数的结果组合成一个总结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，对于每类评估函数定义一个自身的复杂性指标。

4.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其中，多个评估函数依赖于说明由所定位的对象接收的雷达回波的信号强度的测量参量(X1)。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其中，多个评估函数依赖于说明所定位的对象的俯仰角的测量参量(X2)。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其中，多个评估函数依赖于说明对于所定位的对象测量的俯仰角的变化的测量参量(X3)。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其中，形成全局复杂性指标，所述全局复杂性指标依赖于在实际测量情况中所定位的对象的数量和/或依赖于对于所有在所述测量情况中所定位的对象的角度测量的平均质量。

8.根据权利要求1或2所述的方法，其中，形成至少一个局部复杂性指标，所述至少一个局部复杂性指标涉及单个所定位的对象并且依赖于所述对象的环境中的对象密度。

9.根据权利要求1或2所述的方法，对于FMCW雷达传感器，其中，形成至少一个局部复杂性指标，所述至少一个局部复杂性指标涉及单个所定位的对象并且说明是否在所接收的信号的频谱中在给所述对象分配的位置上能够确定源自不同对象的雷达回波的叠加。

10.根据权利要求1或2所述的方法，对于角度分辨的雷达传感器，其中，形成至少一个局部复杂性指标，所述至少一个局部复杂性指标涉及单个所定位的对象并且说明对于所述对象而言的角度测量的质量。

11.根据权利要求1或2所述的方法，其中，形成至少一个复杂性指标，所述至少一个复杂性指标依赖于多个中间指标(Z1-Z5)，所述多个中间指标在其方面以不同方式分别依赖于从定位数据推导出的变量(X_k1、X_k2、X_k3、X_k4、X_k5)的一个选择。

12.一种用于机动车的驾驶员辅助系统，在所述驾驶员辅助系统中实现根据以上权利要求中任一项所述的方法。