[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

说明书

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)，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(Xi)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(k)，所述复杂性指标说明实际测量情况的复杂性；并且对于相同组的测量参量定义两个不同的评估函数(R1、R2)，并且根据所述复杂性指标(k)决定在所述实际测量情况中应用所述评估函数中的哪个。

技术领域

本发明涉及一种用于在机动车的驾驶员辅助系统中根据雷达传感器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，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说明是否能将所述潜在的障碍物评估为真实的障碍物。

背景技术

在驾驶员辅助系统——例如碰撞警告系统中，为了定位周围环境中、特别是自身车辆的前方区域中的对象而经常采用雷达传感器，所述雷达传感器例如能够根据FMCW原理(频率调制连续波)测量所定位的对象的间距和相对速度。通过由雷达传感器测量的相对速度按照模显著小于自身车辆的自身速度可以识别以下在前面行驶的车辆：所述在前面行驶的车辆例如具有与自身车辆的速度相似的绝对速度并且因此不是一个相关的障碍物。如果与之相对地对象的所测量的相对速度是负的(接近)并且根据模等于自身速度，那么该对象是静止的对象，该静止的对象是潜在的障碍物。基于一定的角度分辨能力雷达传感器也能够确定该对象是位于车道上还是车道边缘上。然而如果定位在车道上，那么静止的对象不一定是真实的障碍物。例如相对小的对象——如位于车道上的易拉罐或者嵌入到车道路面中的通道盖也引起雷达回波，该雷达回波只是难以与扩大(ausgedehnt)的表示真实障碍物的对象的雷达回波区分开来。

然而，为了实现在真实的障碍物与伪障碍物(Scheinhindemissen)之间的区分，在已知的驾驶员辅助系统中采用一个或多个评估函数，其自变量通过测量参量形成，所述测量参量典型地在真实的障碍物的情况下具有与在伪障碍物的情况下不同的值。

这样的测量参量的一个例子是例如单个所定位的对象的信号强度。这包含以下考虑：确实可以评估为真实的障碍物的扩大的对象一般相比于小体积的对象例如位于车道上的小的物体产生更强的雷达回声，该小的物体可以无问题地被驶越。那么评估函数可以根据对象的信号强度或者采用值1——这表示将该对象视为真实的障碍物——或者采用值0，这表示将该对象评估为伪障碍物。然而，根据实施方式评估函数也可以采用在0与1之间的中间值，该中间值说明该对象是真实的障碍物的不同概率。为了最后作出明确的决定，一般将多个基于不同标准的评估函数彼此相关。

用于测量参量——所述测量参量说明对象作为障碍物的相关性——的其他例子是俯仰角以及该俯仰角在时间上的变化，由雷达传感器以该俯仰角看该对象。真实的障碍物一般至少位于与雷达传感器相同的高度上，从而俯仰角是零或正的，而位于道路上的小的对象一般具有负的俯仰角，该负的俯仰角此外在逐渐接近该对象时还进一步朝负侧移动。另一方面，在相对扩大的障碍物的情况下经常发生的是，雷达回波基于多径传播通过地面从不同的俯仰角被接收。此外，自身车辆的俯仰运动和转向运动导致信号由不同的反射目标接收，所述反射目标也具有不同的俯仰角。大幅波动的俯仰角因此表明真实的障碍物。

即使多个标准、亦即多个评估函数相互组合，在实际中不可能的是，准确地评估所有出现的对象。因此必须如此定义评估函数，使得在高的命中率——也就是高比重的真实的障碍物，所述真实的障碍物也真实地被识别为障碍物——与较小的错误警告率——也就是尽可能低的比重的伪障碍物，所述伪障碍物被错误地评估为真实的障碍物——之间找到有意义的折衷。为此，必须适合地选择确定评估函数的属性的参数。在最简单的情况下，评估函数是阈值函数，其在超过确定的阈值的情况下从0跳跃到1。在这种情况下，阈值是一个必须适合地选择的参数。在复杂的评估函数的情况下，参数可以是多个阈值的组或者是多项式系数等等。