[发明专利]用于路面的雷达分类的方法

说明书

本发明涉及通过雷达传感器(1.1)来分类车辆周围的地面状况的方法，包括以下步骤：在雷达系统(1)的接收单元(3)处接收雷达信号的反射部分；通过雷达系统(1)或与雷达系统连接的控制单元(4)，为离散局部区域计算从雷达信号的接收部分推导出的信息；将信息分配给数据结构的数据结构单元，其中，每个数据结构单元与固定地理位置关联，并且信息的分配考虑了车辆的移动信息；在各个数据结构单元中收集多个信息，其中，这些信息是根据在不同时间发送的雷达信号的反射部分获得的；通过分类器评估数据结构中包含的所述信息，以获得关于地面状况的信息；根据由分类器获得的评估结果，将用于描述地面状况的地面状况类型分配给数据结构单元。

技术领域

本发明涉及用于分类机动车辆周围的地面状况的方法和雷达系统。

背景技术

对于具有自动驾驶能力的机动车辆，需要稳健的周围感知。这种稳健性可以通过传感器中的冗余或互补实现。在此，互补是指对不同的、相互补充的传感器数据进行评估，以便将它们合并为共同的检测结果。

在现代系统中，诸如车道标识等光学特征基本上用于车道检测。这些光学特征通过诸如相机等光学检测系统来检测。对于冗余，需要使用(例如，激光或雷达系统中的)不同传感器收集关于车道路线的信息。众所周知，所述类型的系统能够检测周围的具有相对较大的反向散射横截面的边界结构(例如，护栏、路缘石等)，该边界结构给出关于车道路线的提示。边界结构可以根据测量的反向散射横截面粗略地分类。

迄今为止已知的雷达系统的缺点在于，如果不存在具有显著反向散射横截面的清晰的边界结构，则不能通过这种系统实现车道识别。迄今为止，还不能借助可用的雷达系统仅根据相应的地面结构的反向散射特性来分类地面状况。

发明内容

鉴于此，本发明的目的是提供一种方法，该方法可以根据雷达信号的反射部分将地面状况分类为地面状况类型，从而能够由此获得关于车道路线的结论。

该目的通过具有独立权利要求1的特征的方法实现。优选实施例是从属权利要求的主题。并列权利要求16的主题是一种用于分类机动车辆周围的地面状况的雷达系统。

根据第一方面，本发明涉及一种通过雷达传感器对机动车辆周围的地面状况进行分类的方法。该方法包括以下步骤：

首先，在雷达系统的接收单元中接收雷达信号的反射部分。优选地，雷达信号在76GHz和81GHz之间的频率范围内，以便达到尽可能高的分辨率，但也可以在24GHz的频率范围内进行选择。

通过雷达系统或与其连接的控制单元经由适当的数学方法(例如，频谱范围内的变换，特别是快速傅立叶变换(FFT))根据雷达信号的接收部分推导出与雷达图像的离散的局部区域有关的信息。例如，信息可以涉及所接收的雷达信号的反射部分的振幅、所接收的雷达信号的反射部分的功率、所接收的雷达信号的反射部分的复数表示等，或者可以是根据这些量推导出的测量值。

将由此获得的信息分配给数据结构的数据结构单元。此外，每个数据结构单元与固定的地理位置关联，并且在考虑到车辆的移动信息的情况下将信息分配给相应的数据结构单元。换句话说，数据结构单元对应于在地理上固定的(即，不与车辆一起移动的)雷达地图的网格区域，并且信息到数据结构单元的分配考虑了反射(其是雷达系统中的信息的生成原因)的位置，并补偿车辆移动。

优选地，雷达传感器先后执行作为上述信息的来源的多个单独测量。这些先后获得的信息以空间分辨的方式(即，根据作为信息来源的反射的位置)存储在数据结构单元中。换句话说，在各个数据结构单元中收集多个信息，其中，这些信息是根据在不同时间发射的雷达信号的反射部分获得的。因此在多次单独测量之后，每个数据结构单元包括在不同时间获得的多个信息，从而可以基于各个数据结构单元中包含的信息来评估各个位置处的反射的时间曲线。