(57)【要約】  本発明は、自動車（１）の周囲（４）の少なくとも１つの物体（３）を検出する方法に関し、当該方法において、第１のセンサ（６）が作動してセンサ信号を発信し、少なくとも１つの物体（３）から反射されたセンサ信号を表すセンサデータを第２のセンサ（６）から受信し、少なくとも１つの物体（３）を表す物体形状（ｘＰ，ｘＬ，ｘＵ）としての曖昧な形状（ｘＵ）をセンサデータから特定し、曖昧な形状（ｘＵ）が、少なくとも１つの物体（３）と第１のセンサ（６）との間の距離と、少なくとも１つの物体と第２のセンサ（６）との間の距離とを表し、曖昧な形状（ｘＵ）を楕円（ｘＥ）として表し、第１のセンサ（６）及び／または第２のセンサ（６）の少なくとも１つの他の計測のセンサデータに基づいて、少なくとも１つの物体（３）を表す他の物体形状（ｘＰ，ｘＬ）を特定し、イノベーション関数（ｈ）を用いて他の物体形状（ｘＰ，ｘＬ）及び曖昧な形状（ｘＵ）を共通の状態空間内に移し、イノベーション関数（ｈ）は曖昧な形状（ｘＵ）と他の物体形状（ｘＰ，ｘＬ）との間の類似性を表し、イノベーション関数（ｈ）に基づいて、他の物体形状（ｘＰ，ｘＬ）から合成による物体形状を特定する。
2019512699.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車（１）の周囲（４）の少なくとも１つの物体（３）を検出する方法であって、第１のセンサ（６）が作動してセンサ信号を発信し、前記少なくとも１つの物体（３）から反射された前記センサ信号を表すセンサデータを第２のセンサ（６）から受信し、前記少なくとも１つの物体（３）を表す物体形状（ｘＰ，ｘＬ，ｘＵ）としての曖昧な形状（ｘＵ）を前記センサデータから特定し、前記曖昧な形状（ｘＵ）が、前記少なくとも１つの物体（３）と前記第１のセンサ（６）との間の距離と、前記少なくとも１つの物体（３）と前記第２のセンサ（６）との間の距離とを表す、方法であり、
前記曖昧な形状（ｘＵ）を楕円（ｘＥ）として表し、前記第１のセンサ（６）及び／または前記第２のセンサ（６）の少なくとも１つの他の計測のセンサデータに基づいて、前記少なくとも１つの物体（３）を表す他の物体形状（ｘＰ，ｘＬ）を特定し、イノベーション関数（ｈ）を用いて前記他の物体形状（ｘＰ，ｘＬ）及び前記曖昧な形状（ｘＵ）を共通の状態空間内に移し、前記イノベーション関数（ｈ）が前記曖昧な形状（ｘＵ）と前記他の物体形状（ｘＰ，ｘＬ）との間の類似性を表し、前記イノベーション関数（ｈ）に基づいて、前記他の物体形状（ｘＰ，ｘＬ）から合成による物体形状を特定することを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記第１のセンサ（６）の位置（ｘＳ１）と前記第２のセンサ（６）の位置（ｘＳ２）とに基づいて前記楕円（ｘＵ）の焦点（ｘＦ１，ｘＦ２）を決定し、前記センサ信号の経過時間に基づいて前記楕円（ｘＥ）の軌道長半径（ａ）の長さを決定し、前記焦点（ｘＦ１，ｘＦ２）と前記軌道長半径（ａ）の前記長さとに基づいて、前記楕円（ｘＥ）の軌道短半径（ｂ）の長さを決定することを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、
前記焦点（ｘＦ１，ｘＦ２）の距離に基づいて前記楕円（ｘＥ）の離心率（ｅ）を決定し、前記軌道長半径（ａ）の前記長さと前記離心率（ｅ）とから前記軌道短半径（ｂ）の前記長さを決定することを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれか１つに記載の方法であって、
前記他の物体形状（ｘＰ，ｘＬ）を特定して、前記自動車の前記周囲を表すデジタル周囲マップに取り入れ、続いて前記曖昧な形状（ｘＵ）を特定して前記周囲マップに取り入れることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のいずれか１つに記載の方法であって、
前記他の物体形状（ｘＰ，ｘＬ）から前記合成による物体形状を特定し、前記イノベーション関数（ｈ）と前記イノベーション関数（ｈ）に対する増幅因数（Ｋ）とを含む線形マッピングルールを決定し、前記増幅因数（Ｋ）は、前記他の物体形状（ｘＰ，ｘＬ）の空間不確定性と前記曖昧な形状（ｘＵ）の空間不確定性とに依存することを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、
前記合成による物体形状の空間不確定性が最小となるように前記増幅因数（Ｋ）を決定することを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１乃至請求項６のいずれか１つに記載の方法であって、
前記他の物体形状（ｘＰ，ｘＬ）として点形状（ｘＰ）または線形状（ｘＬ）を特定することを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１乃至請求項７のいずれか１つに記載の方法であって、
前記イノベーション関数（ｈ）を決定し、前記曖昧な形状（ｘＵ）と前記点形状（ｘＰ）との間の距離（ｄ）、または前記曖昧な形状（ｘＵ）と前記線形状（ｘＬ）との間の距離を表す計測モデル（ａＰ，ａＬ）を決定することを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法であって、
前記他の物体形状（ｘＰ，ｘＬ）が前記点形状（ｘＰ）である場合に、前記計測モデル（ａＰ）を決定するために、生成される楕円（ｘ’Ｅ）を、前記点形状（ｘＰ）が前記生成される楕円（ｘ’Ｅ）上に存在するように決定することを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項８に記載の方法であって、
前記他の物体形状（ｘＰ，ｘＬ）が前記線形状（ｘＬ）である場合に、前記計測モデルを決定するために、生成される楕円（ｘ’Ｅ）を、前記線形状（ｘＬ）が前記生成される楕円（ｘ’Ｅ）に接して延在するように決定することを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項８乃至請求項１０のいずれか１つに記載の方法であって、
前記楕円（ｘＥ）の軌道長半径（ａ）の前記長さと前記計測モデル（ａＰ，ａＬ）との差に基づいて、前記イノベーション関数（ｈ）の出力を表すイノベーションを決定することを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１乃至請求項１１のいずれか１つに記載の方法を実行するように設計された、自動車（１）の運転者支援システム（２）に供されるコントローラ（５）。
【請求項１３】
請求項１２に記載のコントローラ（５）を備えるとともに第１のセンサ（６）及び第２のセンサ（６）を備えた、自動車（１）に供される運転者支援システム（２）。
【請求項１４】
請求項１３に記載の運転者支援システムであって、
前記第１のセンサ（６）及び前記第２のセンサ（６）は超音波センサであることを特徴とする運転者支援システム。
【請求項１５】
請求項１３または請求項１４に記載の運転者支援システム（２）を備えた自動車（１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車の周囲の少なくとも１つの物体を検出する方法に関し、当該方法では第１のセンサが作動してセンサ信号を発信し、少なくとも１つの物体から反射されたセンサ信号を表すセンサデータを第２のセンサから受信し、センサデータ中の曖昧な形状を物体の形状と判定し、当該曖昧な形状は、少なくとも１つの物体と第１のセンサとの間の距離と、少なくとも１つの物体と第２のセンサとの間の距離とを表す。さらに、本発明は、自動車に供されるコントローラ及び運転者支援システムに関する。最後に、本発明は自動車に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車の周囲の物体を検出することができるものを使用する種々の方法が、先行技術から知られている。例えば、超音波センサ、レーダセンサ、レーザセンサ、またはカメラなどの対応するセンサを利用して、物体を認識することができる。さらに、センサのセンサ信号に基づいて、自動車と物体との間の距離、及び／または自動車と物体との間の相対距離を求めることが知られている。
【０００３】
特に超音波センサを併用すると、間接計測を利用して物体を特定することができることが知られている。この目的で、第１の超音波センサが超音波信号を発信する。この超音波信号は物体で反射され、第２の超音波センサによって受信される。第１のセンサによる超音波信号の発信と物体から反射された超音波信号の第２のセンサによる受信との間の経過時間に基づいて、物体から第１のセンサ及び第２のセンサまでの距離を求めることができる。例えば、簡略化のために、２つのセンサの間、または２つのセンサ位置の間の中央に中心点が配置された円の上に物体が位置すると仮定し得る。ただし、このような間接計測からは、物体に対する角度情報項目を得ることができない。
【０００４】
また、先行技術から、複数のセンサ、または異なるセンサの結果を融合させることによって、より高い信頼性で物体を検出することができることが知られている。このためには、例えば、それぞれのセンサによって供給されるセンサデータから、各場合において物体を表す物体形状が特定されることが条件となり得る。このような物体形状は、例えば、物体または物体の一部を表す点形状または線形状からなり得る。物体形状に対して、空間不確定性または曖昧さを求めることもできる。自動車の周囲を表すデジタル周囲マップ内に物体形状を取り入れることもできる。物体形状を合成して種々のセンサの計測値を融合させることができる。
【発明の概要】
【０００５】
本発明の目的は、自動車のセンサによって間接計測する場合に、自動車の周囲の物体の検出をいかに向上させ得るかに関する解決策を開示することである。
【０００６】
本目的を、本発明に従い、各独立請求項に係る特徴を有する方法によって、コントローラによって、運転者支援システムによって、また自動車によって達成する。
【０００７】
自動車の周囲の少なくとも１つの物体を検出する方法の一態様において、好ましくは、第１のセンサが作動してセンサ信号を発信する。さらに、前記少なくとも１つの物体から反射された前記センサ信号を表すセンサデータを特に第２のセンサから受信する。さらに、好ましくは、前記少なくとも１つの物体を表す物体形状としての曖昧な形状を前記センサデータから特定し、前記曖昧な形状が、前記少なくとも１つの物体と前記第１のセンサとの間の距離と、前記少なくとも１つの物体と前記第２のセンサとの間の距離とを表すものとする。特に、前記曖昧な形状を楕円として表す。さらに、特に、前記第１のセンサ及び／または前記第２のセンサの少なくとも１つの他の計測のセンサデータに基づいて、前記少なくとも１つの物体を表す他の物体形状を特定する。特に、イノベーション関数を用いて前記他の物体形状及び前記曖昧な形状を共通の状態空間内に移し、前記イノベーション関数が前記曖昧な形状と前記他の物体形状との間の類似性を表す。さらに、好ましくは、前記イノベーション関数に基づいて、前記他の物体形状から合成による物体形状を特定する。
【０００８】
本発明に係る方法は、自動車の周囲の少なくとも１つの物体を検出するように作用する。本方法において、第１のセンサが作動してセンサ信号を発信する。さらに、前記少なくとも１つの物体から反射された前記センサ信号を表すセンサデータを第２のセンサから受信する。前記少なくとも１つの物体を表す物体形状としての曖昧な形状を前記センサデータから特定し、前記曖昧な形状が、前記少なくとも１つの物体と前記第１のセンサとの間の距離と、前記少なくとも１つの物体と前記第２のセンサとの間の距離とを表す。この場合に、前記曖昧な形状を楕円として表す。さらに、前記第１のセンサ及び／または前記第２のセンサの少なくとも１つの他の計測のセンサデータに基づいて、前記少なくとも１つの物体を表す他の物体形状を特定する。イノベーション関数を用いて前記他の物体形状及び前記曖昧な形状を共通の状態空間内に移し、前記イノベーション関数が前記曖昧な形状と前記他の物体形状との間の類似性を表す。最後に、前記イノベーション関数に基づいて、前記他の物体形状から合成による物体形状を特定する。
【０００９】
本方法を利用して、前記自動車の前記周囲の１つ以上の物体を検出及び／または認識する。例えば、前記自動車のコントローラまたは電子制御ユニットを使用して、本方法を実行し得る。前記コントローラを用い、前記自動車の第１のセンサを作動させて、前記第１のセンサが作動の結果としてセンサ信号を発信するようにすることが可能である。発信されたセンサ信号は、次いで前記少なくとも１つの物体に入射し、前記少なくとも１つの物体から反射される。反射された前記センサ信号、または前記センサ信号のエコーは、次いで前記第２のセンサによって受信される。前記第１のセンサ及び前記第２のセンサは超音波センサからなり得る。前記第２のセンサが反射された超音波信号を受信すると、前記第２のセンサは前記コントローラに送信されるセンサデータを供給する。これらのセンサデータは、例えば、反射された前記センサ信号を表す複数のセンサ値及び／または計測値を含み得る。前記第１のセンサによる前記センサ信号の発信と、前記第２のセンサによる反射された前記センサ信号の受信との間の経過時間に基づき、前記コントローラを使用して経過時間を求めることが可能である。この経過時間に基づいて、前記物体が前記第１のセンサ及び前記第２のセンサからどの程度離れているかを確認することができる。さらに、前記コントローラを利用して、前記物体を表すように作用する曖昧な形状、または曖昧な物体形状を特定するものとする。
【００１０】
このような曖昧な形状は、前記物体を表す物体形状を表現する。前記曖昧な形状によって、例えば、前記センサデータ、または前記センサ信号の前記経過時間に基づいて、前記物体に関する距離情報項目のみを得ることができるようになる。前記曖昧な形状は、前記第１のセンサと前記物体との間の距離と、前記第２のセンサと前記物体との間の距離とを表す。前記物体に関する角度情報項目を前記センサデータから得ることはできない。したがって、前記センサと前記物体との相対位置を正確に求めることはできない。前記曖昧な形状を、例えば、前記自動車の前記周囲を表すデジタル周囲マップに取り入れることは可能である。この場合に、前記曖昧な形状を、空間不確定性または曖昧さとともに前記周囲マップに取り入れることも可能である。他の物体形状をこの周囲マップに取り入れることも可能である。これらの物体形状は、例えば、前記自動車の他のセンサによる計測から特定されたものであり得る。前記他の物体形状が前記第１のセンサ及び／または前記第２のセンサによって既に特定されたものであるとすることも可能である。
【００１１】
本発明によれば、前記曖昧な形状を楕円として表すものとする。さらに、前記第１のセンサ及び／または前記第２のセンサの少なくとも１つの他の計測のセンサデータに基づいて前記少なくとも１つの物体を表す他の物体形状を特定し、前記曖昧な形状を当該物体形状と合成する。このような物体形状は、例えば、空間における前記物体または前記物体の一部の位置を表す点または点形状からなり得る。前記物体形状は、前記物体または前記物体の一部の境界を表す線または線形状からなり得る。前記周囲の前記物体をより詳細に特徴付けることができるように、このような物体形状を前記曖昧な形状または前記楕円と合成する。さらに、イノベーション関数を用いて前記他の物体形状及び前記曖昧な形状を共通の状態空間に移し、前記イノベーション関数が前記物体形状と前記曖昧な形状との間の類似性を表し、イノベーション関数に基づいて、前記物体形状から、前記合成による物体形状を特定する。前記他の物体形状及び前記曖昧な形状を、共通の状態空間に移し、及び／または変換し得る。この状態空間は、例えば、前記他の物体形状と前記曖昧な物体形状とに対する共通の座標系を表現し得る。特に、前記状態空間は前記周囲マップと異なる。前記状態空間において、前記他の物体形状の状態と前記曖昧な形状の状態とを表し得る。前記他の物体形状と前記曖昧な形状との間の類似性を特定する類似度を表現し得る前記イノベーション関数を、この状態空間において決定することも可能である。特に、前記イノベーション関数は、前記他の物体形状の前記状態がいかに前記曖昧な形状の前記状態に類似するかを表し得る。前記イノベーション関数を利用して、前記他の物体形状と前記曖昧な形状とのそれぞれの前記状態を、前記類似性の特定の対象でもある前記状態及び／またはディメンションのみを考慮するように表現することが可能である。例えば、前記イノベーション関数は、前記他の物体形状と前記曖昧な形状との間の距離、または前記他の物体形状と前記曖昧な形状との方向に関する差を表し得る。まず、前記イノベーション関数に基づいて、前記曖昧な形状が前記他の物体形状に関連し得るか否かを判定することが可能である。関連性が生じる場合に、前記合成による物体形状を前記他の物体形状から得る目的で、前記イノベーション関数を用いることが可能である。したがって、一方では前記第１のセンサ及び／または前記第２のセンサにより実行される少なくとも１つの直接計測によって、他方では前記第１のセンサ及び前記第２のセンサにより実行される間接計測によって、前記物体を検出することが可能である。例えば、まず複数の直接計測及び／または間接計測に基づいて前記物体を特定し、デジタル周囲マップに取り入れる。その後、このような物体を間接計測と融合することによって良化することが可能である。前記イノベーション関数によって計測の結果を統合することが可能であり、これにより前記物体の認識を向上させることが可能である。
【００１２】
好ましくは、前記楕円の焦点を前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの位置に基づいて決定し、前記センサ信号の経過時間に基づいて前記楕円の軌道長半径の長さを決定し、前記焦点と前記軌道長半径の前記長さとに基づいて前記楕円の軌道短半径の長さを決定する。前記第１のセンサ及び前記第２のセンサの前記位置または設置位置は既知である。前記位置または設置位置は、例えば、前記コントローラのメモリに記憶され得る。前記第１のセンサ及び前記第２のセンサのそれぞれの前記位置が前記楕円の２つの前記焦点に関連付けられるように、前楕円を決定する。さらに、前記センサ信号の前記経過時間に基づいて前記楕円の前記軌道長半径の前記長さを決定する。この目的で、前記センサ信号が反射された前記物体は前記楕円上に位置するものとする。前記センサ信号の前記経過時間は、第１の焦点から前記楕円上の前記物体を表す点までの経路に、当該点から第２の焦点までの経路を加えたものを表す。したがって、前記経過時間に関連付けられ得る経路は、前記楕円の前記軌道短半径または前記軌道長半径の２倍に相当する。前記焦点の前記位置と前記軌道短半径の前記長さとから、前記軌道短半径の前記長さを導出することが可能である。したがって、前記センサの既知の位置と前記センサ信号から求まる前記経過時間とに基づいて、前記楕円を容易に確定することができる。前記曖昧な形状は、前記間接計測の場合に、前記センサを使用して円としてではなく楕円として表されるため、前記物体の前記位置に関するより正確な情報項目が与えられ得る。これにより、全体として、前記少なくとも１つの物体の、より正確でより信頼性の高い検出が可能になる。
【００１３】
好ましくは、前記焦点の距離と前記軌道短半径の前記長さとに基づいて前記楕円の離心率を決定し、前記軌道長半径の前記長さと前記離心率とから前記軌道短半径の前記長さを決定する。２つの前記センサのそれぞれの前記位置または設置位置は既知であるため、前記第１のセンサと前記第２のセンサとの間の距離を決定することも可能である。この距離の半分は前記楕円の離心率とも称する。次いで、この離心率と前記楕円の前記軌道長半径の前記長さとから、前記楕円の前記軌道短半径の前記長さを決定することが可能である。前記楕円の前記軌道短半径の前記長さは、前記軌道長半径の前記長さの２乗から前記離心率の２乗を引いたものの平方根から得られる。したがって、前記曖昧な形状を表す、前記楕円の前記軌道短半径の前記長さを、容易に、かつ短い計算時間の範囲で決定することが可能である。
【００１４】
他の態様において、前記他の物体形状を特定して、前記自動車の前記周囲を表すデジタル周囲マップに取り入れ、次いで、前記曖昧な形状を特定して前記デジタル周囲マップに取り入れる。前記物体形状が既に前記周囲マップに取り込まれている場合はこれに該当し得る。それに続いて、次に前記曖昧な形状を特定し得る。まず、前記物体形状及び前記曖昧な形状が前記周囲の同じ物体を表すか否かを確認し得る。したがって、前記曖昧な形状と前記物体形状とを互いに融合することが可能であるか否かを確認し得る。そうである場合には、まず関連性が生じ得るとともに、当該関連性を用いて前記曖昧な形状と前記他の物体形状との融合または合成が妥当であるか否かを確認する。この合成時に、前記物体形状から移行した、合成または更新された物体形状を特定し得る。前記曖昧な物体形状に基づいて、この合成による物体形状を特定する。したがって、前記物体をより高い信頼性で検出することができる。
【００１５】
一態様において、前記他の物体形状から、前記合成による物体形状を特定するために、前記イノベーション関数と前記イノベーション関数に対する増幅因数とを含む線形マッピングルールであって、前記増幅因数が前記他の物体形状の空間不確定性と前記曖昧な形状の空間不確定性とに依存する線形マッピングルールを決定する。前記合成による物体形状を特定するために、前記線形マッピングルールを確定する。このマッピングルールはフィルタとも称し得る。原理的に、前記マッピングルールをカルマンフィルタのように定義し得る。前記マッピングルールは、前記イノベーション関数と、前記イノベーション関数を乗算する前記増幅因数とを含み得る。前記増幅因数はカルマン増幅度とも称し得る。前記増幅因数を、前記他の物体形状及び前記曖昧な形状のそれぞれの空間不確定性の関数として求め得る。前記空間不確定性を、それぞれの状態または形状の共分散または共分散行列を利用して求め得る。したがって、前記空間不確定性を考慮して、前記合成による物体形状を特定することができる。
【００１６】
さらに、前記合成による物体形状の空間不確定性が最小となるように前記増幅因数を決定すれば、有利である。前記合成による物体形状を極力信頼性が高くなるように決定することを可能とするために、前記合成による物体形状の前記空間不確定性が極力小さくなるように、前記増幅因数を決定し得る。したがって、前記合成による物体形状の前記共分散行列が最小となるように、前記増幅因数を最小にし得る。例えば、前記共分散行列の固有値を最小にすることで、前記共分散行列を最小にし得る。この場合に、任意の単位ベクトルを用いて前記共分散行列を変換し得るとともに、次いで、このスカラー射影を最小にし得る。したがって、前記増幅因数を信頼性高く決定することができる。
【００１７】
前記イノベーション関数に基づいて限界を決定し、前記イノベーション関数が前記限界を超える場合に、前記合成による物体形状の決定に際して前記曖昧な形状を考慮しないままにするものとすることも可能である。前記イノベーション関数を用いて、前記曖昧な形状と前記物体形状とを合成すべきか否かを決定し得る。特に、前記イノベーション関数の期待値、及び／または前記イノベーション関数の共分散を求め得る。これから、マハラノビス距離とも称される限界を導出し得る。イノベーション関数のマハラノビス距離がこの限界より小さければ、前記合成による物体形状を特定することができる。イノベーションは、この場合にイノベーション関数の出力を表す。イノベーションがこの限界より大きい場合には、前記曖昧な形状を考慮することができない。
【００１８】
好ましくは、前記他の物体形状として点形状または線形状を特定する。このような点形状は、例えば、経時的に複数の時系列に連続する点において、または複数の時系列的に連続する計測において、前記第１のセンサ及び／または前記第２のセンサにより前記物体を検出することで特定され得る。例えば、前記物体に対する前記第１のセンサ及び／または前記第２のセンサ間の相対位置は、三角測量を利用して特定され得る。前記他の物体形状はまた、物体または物体の一部の境界を表す線または線形状からなり得る。例えば、自動車が前記物体を通過するとともに前記自動車が通過しながら継続して計測を実行する場合に、このような線形状が取得される。次いで、前記物体までの距離を表すそれぞれの計測値またはセンサデータを結合して線形状を形成し得る。前記線形状を取得するために、複数の計測値を求め、前記計測値を亘る線を配置するものとし得る。
【００１９】
さらに、前記イノベーション関数を決定するために、前記曖昧な形状と前記点形状との間の距離と、前記曖昧な形状と前記線形状との間の距離とを表す計測モデルを決定すると、有利である。前記計測モデルは、特に計測空間をマップし得る。前記他の物体形状が前記点形状である場合に、特に、生成される楕円を決定して、前記点形状が前記楕円上に存在するように前記計測モデルを決定する。したがって、計測楕円とも称し得る、生成される楕円を決定して、前記計測モデルを決定する。前記生成される楕円は、前記曖昧な形状及び/または前記計測を表す楕円に基づいて決定される。この場合に、前記生成される楕円及び前記楕円は、好ましくは同じ焦点を有する。前記生成される楕円を、前記点形状が前記生成される楕円上に存在するように決定する。したがって、この楕円を用いて前記点形状を前記物体として計測する場合に、曖昧な形状が楕円の形態でどのように現れなければならないかを確認する。前記楕円及び前記生成される楕円は同じ焦点を有するため、前記イノベーションは、前記軌道長半径の長さどうしの差を表す。前記計測モデルは、前記第１のセンサの位置から前記点形状を介して前記第２のセンサの位置へ至る経路の半分を表す。この経路の半分は、軌道長半径に相当する。これにより、前記物体形状が前記点形状である場合についての前記計測モデルの容易な決定が可能になる。
【００２０】
前記他の物体形状が前記線形状である場合には、特に、生成される楕円を決定して、前記線形状が前記生成される楕円に接して延在するような前記計測モデルを決定する。原理的には、前記生成される楕円を決定して、前記生成される楕円が前記線形状と交差するように前記計測モデルを決定し得る。ただし、それから２つの交点が得られる場合には、一意の解を求めることができない。したがって、前記線形状に対して単一の交点のみを有するように、前記生成される楕円を決定する。このことは、前記線形状が前記生成される楕円に接して延在する場合に当てはまる。したがって、前記物体形状が前記線形状である場合には、前記計測モデルを容易に決定することもできる。
【００２１】
好ましくは、前記楕円の前記軌道長半径の前記長さと前記計測モデルとの差に基づいて、前記イノベーション関数の出力を表すイノベーションを決定し得る。既述のように、前記計測モデルは、前記生成される楕円の前記軌道長半径の前記長さを表す。これを、曖昧な形状として特定された前記楕円の前記軌道長半径の前記長さと比較し得る。したがって、前記曖昧な形状としての前記楕円、または計測された前記楕円が前記生成される楕円とどのように異なるかを特定することができる。したがって、前記曖昧な形状または前記楕円と、前記物体形状、前記点形状、または前記線形状との間の類似性を、容易に特定することができる。
【００２２】
自動車の運転者支援システムに供される、本発明に係るコントローラは、本発明に係る方法を実行するように設計されている。前記コントローラは、コンピュータ、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサなどを備え得る。前記コントローラは、好ましくは、前記自動車の電子制御ユニットによって形成されている。
【００２３】
自動車に供される、本発明に係る運転者支援システムは、本発明に係るコントローラと、さらに、特に超音波センサからなる第１のセンサ及び第２のセンサとを備える。前記コントローラは、データ伝送のために前記第１のセンサ及び前記第２のセンサに接続されている。前記第１のセンサは、この場合に前記センサ信号を発信する送信機として作用する。前記第２のセンサは、前記少なくとも１つの物体から反射された前記センサ信号を受信する受信機として作用する。前記運転者支援システムが、超音波センサ、カメラ、レーダセンサ、ライダーセンサ、レーザスキャナなどからなり得る他のセンサを有するものとすることも可能である。
【００２４】
他の態様は、自動車の周囲の少なくとも１つの物体を検出する方法に関する。この場合に、好ましくは、第１のセンサが作動してセンサ信号を発信する。さらに、特に、前記少なくとも１つの物体から反射された前記センサ信号を表すセンサデータを、第２のセンサによって受信する。さらに、好ましくは、前記センサデータから、前記少なくとも１つの物体を表す物体形状として曖昧な形状を特定し、前記曖昧な形状は、前記少なくとも１つの物体と、前記第１のセンサの位置及び／または前記第２のセンサの位置との間の距離を表すものとする。特に、前記曖昧な形状を楕円として表し、前記第１のセンサの位置及び前記第２のセンサの位置に基づいて前記楕円の焦点を決定する。さらに、好ましくは、前記センサ信号の経過時間に基づいて前記楕円の軌道長半径を決定し、特に、前記焦点及び前記軌道長半径の前記長さに基づいて前記楕円の軌道短半径の長さを決定する。
【００２５】
本発明に係る自動車は、本発明に係る運転者支援システムを備える。前記自動車は、特に乗用車として設計されている。
【００２６】
本発明に係る方法に関連して提供される好ましい態様とその利点とは、本発明に係るコントローラ、本発明に係る運転者支援システム、及び本発明に係る自動車に同様に当てはまる。
【００２７】
請求項、図面、及び図面の説明から、本発明の他の特徴が得られる。本説明において上述した特徴及び特徴の組み合わせと、さらに、図面の説明において後述する、及び／または図面に示されるのみである特徴及び特徴の組み合わせとは、個別に特定される組み合わせのみならず、本発明の範囲から逸脱せずに、他の組み合わせで、または単独で利用可能である。したがって、さらに、図面に明示されずに説明されるが所在している本発明の実施形態であって、説明された実施形態とは別の特徴の組み合わせによって作ることができる本発明の実施形態が構成及び開示されているとみなせる。さらに、最初に定められた独立請求項の全ての特徴を同様には有していない特徴の態様及び組み合わせが開示されているとみなせる。さらに、特に上述の実施形態によって、請求項に関連して提示される特徴の組み合わせを超える、または逸脱する特徴の態様及び組み合わせが開示されているとみなせる。
【００２８】
ここで、好ましい例示的な実施形態に基づいて、また添付の図面を参照して、本発明をより詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】図１は、物体を検出する複数のセンサを有する運転者支援システムを備えた、本発明の一実施形態に係る自動車を示す。
【図２】図２は、センサの直接計測の場合における物体の位置を表すのに用いられる円を示す。
【図３】図３は、センサの間接計測の場合における物体の位置を表すのに用いられる楕円を示す。
【図４】図４は、他の実施形態における図３の楕円を示す。
【図５】図５は、点形状と楕円とを合成する場合の楕円及び点形状の概略図を示す。
【図６】図６は、線形状と楕円とを合成する場合の楕円及び線形状の概略図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
図中、同一の要素もしくは機能上同一の要素には同一の参照符号を付している。
【００３１】
図１は、本発明の一実施形態に係る自動車１を平面図で示す。自動車１は、本例において乗用車として設計されている。自動車１は運転者支援システム２を備え、運転者支援システム２を使用して自動車１の周囲４の少なくとも１つの物体３を検出することが可能である。
【００３２】
運転者支援システム２は、例えば自動車１の電子制御ユニット（ＥＣＵ）によって構成され得る、コントローラ５を備える。また、運転者支援システム２は複数のセンサ６、７を備える。センサ６、７は、例えば、超音波センサ、カメラ、レーダセンサ、ライダーセンサ、レーザスキャナなどからなり得る。本実施形態において、運転者支援システム２は１２個の超音波センサ６を備え、そのうちの６つが自動車１の前部領域８に配置されており、またそのうちの６つが自動車１の後部領域９に配置されている。超音波センサ６は、例えば、自動車１のバンパ上に配置され得る。各超音波センサ６によって、超音波信号を発信し得るとともに、物体３から反射された超音波信号を受信し得る。間接計測も実行され、間接計測においては、超音波センサ６のうちの１つが超音波信号を発信し、近接する超音波センサ６が物体３から反射された超音波信号を受信する。
【００３３】
また、運転者支援システム２はカメラ７を備え、カメラ７によって物体３を検出することが可能である。カメラ７の後段に解析ユニットを接続することが可能であり、当該解析ユニットによってカメラ７の画像を解析することが可能である。物体３は、例えば、対応する物体認識アルゴリズムを用いて認識され得る。超音波センサ６及びカメラ７はそれぞれコントローラ５に接続されて、データ送信に供される。本例においては、理解しやすいように、対応するデータ線を図示しない。センサ６、７の各々によって計測を実行することが可能であり、これにより計測センサデータを生成する。これらのセンサデータは、次いでそれぞれのセンサ６、７によって、コントローラ５に送信され得る。
【００３４】
コントローラ５は、センサ６、７のうちの１つから受信したセンサデータに基づいて、物体３を表す物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵを特定し得る。センサ６、７自体が物体形状を特定し、次いで当該物体形状をコントローラ５に送信するものとすることも可能である。物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵの特定は、いわゆる形状抽出段階において行われ得る。この目的で、類似のセンサのセンサデータの計測値を組み合わせ、または合成し得る。物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵを、例えば、自動車１の周囲４を表すデジタル周囲マップに取り入れることが可能である。異なるセンサから生じる、抽出された物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵを、まず周囲マップまたは形状抽出段階において融合し得る。物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵは、点形状ｘＰ、線形状ｘＬ、曖昧な形状ｘＵからなり得る。
【００３５】
これらの物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵを、周囲マップにおいて更新し得る。この目的で、新たな物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵを特定し得る。周囲マップに物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵが既に存在していて、新たな物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵを特定する場合に、まず、新たな物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵが周囲マップの物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵに関連し得るか否かを確認し得る。物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵが互いに関連する場合には、物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵを合成し得る。関連性が生じない場合には、新たな物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵを周囲マップに格納し得る。
【００３６】
物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵは、超音波センサ６のセンサデータから特定され得る。超音波センサ６のセンサデータに基づいて、物体３までの距離を求めることが可能である。この目的で、超音波センサ６は、超音波信号を発信し、物体３から反射された超音波信号を受信する。次いで、超音波信号の発信と物体３から反射された超音波信号の受信との間の経過時間に基づいて、当該距離を求め得る。図１の例に示されるように、運転者支援システム２が複数の超音波センサ６を有する場合には、超音波センサ６を用いて直接計測及び間接計測を実行し得る。
【００３７】
ここでは図２に、超音波センサ６の直接計測を概略的に示す。直接計測の場合に、超音波センサ６は超音波信号またはセンサ信号を発信し、さらに、物体３から反射された超音波信号または超音波信号のエコーを受信する。次いで、超音波信号の経過時間から、物体３が超音波センサ６の周りの円ｘＫまたは半円上に存在することを特定し得る。円ｘＫの半径は、超音波信号の経過時間の半分から得られる。矢印１０は、この場合におけるセンサ信号または超音波信号の信号経路を表す。
【００３８】
図３に、超音波センサ６の間接計測を概略的に示す。この場合に、第１の超音波センサ６は送信機として動作する。この超音波センサ６は位置ｘｓ１に配置されており、超音波信号を発信する。位置ｘｓ２に配置された第２の超音波センサ６または近接する超音波センサ６は受信機として動作し、第１の超音波センサ６によって発信されて物体３から反射された超音波信号を受信する。この場合に、物体３は楕円ｘＥまたは半楕円上に存在し、超音波センサ６の位置ｘｓ１、ｘｓ２は、楕円ｘＥのそれぞれの焦点ｘＦ１、ｘＦ２に関連付けられる。
【００３９】
既述のように、点形状ｘＰまたは線形状ｘＬは、超音波センサ６による複数の計測において生成されたセンサデータの組み合わせによって、物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵとして特定され得る。ただし、明確な空間位置を用いて物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵを特定することができない場合がある。このことは、例えば、十分なセンサデータが得られない場合に当てはまる。この場合に、物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵとして曖昧な形状ｘＵを与えるものとする。直接計測の場合には、このことを、センサ位置からの計測距離を有するセンサ軸上に点が配置される、と表す。間接計測の場合には、中心点ｘＣが２つのセンサ位置ｘｓ１、ｘｓ２の平均値からなる円によって楕円を近似する。この中心点ｘＣを仮想センサ位置とも称する。当該円の半径は、楕円の軌道短半径ｂの長さに相当する。これを次のように表すことができる。
【００４０】
【数１】
2019512699.tif 000003
【００４１】
同様に、計算された半径を用いて、仮想センサの軸上に曖昧な形状ｘＵを生成する。センサデータに基づいて点形状ｘＰも線形状ｘＬも特定することができない場合でも、点形状ｘＰまたは線形状ｘＬを曖昧な形状ｘＵと合成するものとすることが可能である。
【００４２】
点形状ｘＰ、線形状ｘＬ、及び曖昧な形状ｘＵは、期待値
【数２】
2019512699.tif 000004
を有するガウス確率変数
【数３】
2019512699.tif 000005
と、共分散行列
【数４】
2019512699.tif 000006
として表される。したがって、点形状
【数５】
2019512699.tif 000007
は、空間内に二次元座標によって表される。線形状
【数６】
2019512699.tif 000008
は、二次元空間内の基点または回転中心と、当該線の角度
【数７】
2019512699.tif 000009
とによって表される。本例の場合に、線の長さは確率論的にモデル化されない。最後に、曖昧な形状ｘＵは、スカラーの確率変数
【数８】
2019512699.tif 000010
によって表され、ここで、
【数９】
2019512699.tif 000011
は、実際または仮想のセンサ位置
【数１０】
2019512699.tif 000012
からの、曖昧な形状のユークリッド距離である。
【００４３】
物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵを合成するために、包括的な線形推定器の形式のマッピング関数を用いる。
【数１１】
2019512699.tif 000013
【００４４】
この場合に、
【数１２】
2019512699.tif 000014
及び
【数１３】
2019512699.tif 000015
に、上述の物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵ、すなわち、点形状ｘＰ、線形状ｘＬ、及び曖昧な形状ｘＵが代入され得る。この目的で、特に、点形状ｘＰと曖昧な形状ｘＵとの合成、または線形状ｘＬと曖昧な形状ｘＵとの合成を以降で説明する。マッピングルールによって２つの物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵを結合して、既に存在する物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵに関する他の情報項目を取得する。マッピングルールを利用して、第１の状態
【数１４】
2019512699.tif 000016
または第１の物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵから合成による物体形状、または合成による状態
【数１５】
2019512699.tif 000017
を特定することができる。この目的で、確率論的イノベーション関数
【数１６】
2019512699.tif 000018
を用いる。
【００４５】
イノベーション関数ｈは、物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵ及び／または物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵの状態の間の類似性を表す。マッピングルールまたはイノベーション関数ｈは、また、非線形であり得る。この場合に、次いでイノベーション関数ｈを線形化し得る。これは、一次のテーラー級数を利用して行うことが可能である。
【数１７】
2019512699.tif 000019
【００４６】
この場合に、因数Ｈ１及び因数Ｈ２はヤコビ行列である。さらに、マッピングルールは増幅因数Ｋまたは増幅行列を含む。増幅因数Ｋは、
【数１８】
2019512699.tif 000020
が任意の単位ベクトルからなり得るとして、射影
【数１９】
2019512699.tif 000021
を最小にするように決定される。増幅因数Ｋを次のように表し得る。
【数２０】
2019512699.tif 000022
【００４７】
本例の場合には、
【数２１】
2019512699.tif 000023
と、
【数２２】
2019512699.tif 000024
とは相関していないことを考慮する。したがって、
【数２３】
2019512699.tif 000025
が得られる。よって、合成による結果と更新された共分散行列とは、
【数２４】
2019512699.tif 000026
となる。
【００４８】
物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵ及び／または状態が互いに関連するか否かを確認するために、いわゆるマハラノビス距離を定義する。
【数２５】
2019512699.tif 000027
【００４９】
マハラノビス距離によって限界が特定される。限界に達しなければ、状態または物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵの関連性は尤もらしい。さらに、他の幾何学的検討を用いて尤もらしさを確認することが可能である。
【００５０】
物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵを互いに関連付けて合成すべきか否かを確認するために、物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵ及対して適切なイノベーション関数ｈを決定する。点形状ｘＰと曖昧な形状ｘＵとの合成に対するモデルと、線形状ｘＬと曖昧な形状ｘＵとの合成に対するモデルとについて、以下に説明する。両方のモデルは、計測モデルａＰ、ａＬと曖昧な形状ｘＵの計測された物体距離ｄｕとの差分として決定される。計測モデルａＰ、ａＬは、既知の物体形状ｘＰ、ｘＬを計測空間内に移し得る。この計測空間において、次いで、物体形状ｘＰ、ｘＬ、ｘＵを現計測値と比較し得る。
【００５１】
点形状ｘＰを曖昧な形状ｘＵと合成する場合に、計測モデルａＰは、点形状ｘＰとセンサ位置ｘＳとの間のユークリッド距離ｄＰである。イノベーション関数ｈは、
【数２６】
2019512699.tif 000028
となる。
【００５２】
線形状ｘＬを曖昧な形状ｘＵと合成する場合に、計測モデルａＬは、線形状ｘＬとセンサ位置ｘＳとの間の最短距離ｄＬの絶対値である。イノベーション関数ｈは、
【数２７】
2019512699.tif 000029
となる。
【００５３】
２つのイノベーション関数ｈの図式的表記について、以下でより詳細に説明する。
【００５４】
上述のように、曖昧な形状ｘＵは、センサ位置
【数２８】
2019512699.tif 000030
から距離
【数２９】
2019512699.tif 000031
を有する円の距離計測値として表される。本モデルを、曖昧な形状を生成する計測の種類に関わらず用いる。超音波センサ６による直接計測の場合には、本モデルは信号経路に関して存在する情報項目を表す。超音波センサ６による間接計測については、このようなモデルは近似を表すにすぎず、その精度は、楕円がいかに円に近いかに依存する。この制約を取り除くために、まず、さらに間接計測からの情報項目を記憶することができるように、曖昧な形状ｘＵの表記を拡張する。さらに、楕円距離計測値の形式で点形状ｘＰ及び線形状ｘＬを曖昧な形状ｘＵと結合することができるように、イノベーション関数ｈを決定する。
【００５５】
図４は、曖昧な形状ｘＵとしての楕円ｘＥの概略図を示す。様々な方法で楕円ｘＥを数学的に表すことが可能である。典型的な表記は、楕円ｘＥを点の集合とみなすものであり、点から２つの焦点
【数３０】
2019512699.tif 000032
及び
【数３１】
2019512699.tif 000033
までのユークリッド距離に相当する距離の合計が、長軸の長さ２ａからなる。
【数３２】
2019512699.tif 000034
【００５６】
この表記の利点は、デカルト座標系に依存しないことである。また、楕円ｘＥを、軌道長半径ａ及び軌道短半径ｂを用いた陰関数表示の楕円方程式によって表し得る。
【数３３】
2019512699.tif 000035
【００５７】
この方程式は楕円ｘＥの座標系で表され、当該座標系においてｘ軸は軌道長半径ａの方向を向き、ｙ軸は軌道短半径ｂの方向を向く。本例において、楕円ｘＥは角度αで傾斜している。いわゆる線形離心率ｅは、楕円ｘＥの他の特性である。
【数３４】
2019512699.tif 000036
線形離心率ｅは、楕円ｘＥの各焦点ｘＦ１、ｘＦ２と中心点
【数３５】
2019512699.tif 000037
との間の距離を表す。線形離心率ｅは、
【数３６】
2019512699.tif 000038
によって範囲が定められる。
【数３７】
2019512699.tif 000039
すなわち離心率が０である場合に、楕円ｘＥは円となる。
【数３８】
2019512699.tif 000040
の場合に、楕円ｘＥは直線に縮退する。
【００５８】
曖昧な形状ｘＵの拡張された表記を得るために、超音波センサ６の間接計測に関するすべての取得可能な情報項目を、形状抽出層からデジタル周囲マップに転送する必要がある。例えば、２つの超音波センサ６の位置ｘＳと、超音波センサの経過時間に関する情報項目とを知る必要がある。次いで、軌道長半径の長さａを、経過時間から、
【数３９】
2019512699.tif 000041
として求めることが可能である。離心率ｅは、超音波センサ６の距離から、
【数４０】
2019512699.tif 000042
として求めることが可能である。次いで、軌道短半径ｂの長さを、これから、
【数４１】
2019512699.tif 000043
として求めることが可能であり、この場合に、融合時に軌道短半径の長さｂは必要でない。
【００５９】
この場合に、超音波センサ６間の距離、すなわちセンサ距離は完全に既知であるものとする。これは、例えばコントローラ５のメモリに記憶され得る。計測の不確かさは、軌道長半径ａの長さと軌道短半径ｂの長さとに反映される。２つの軌道半径の長さａ，ｂは互いに異なるとともに線形離心率ｅに依存することから、楕円ｘＥの不確かさは、軌道半径に対する単一のスカラーの確率変数ａまたはｂを考慮することによって完全に反映される。超音波センサ
【数４２】
2019512699.tif 000044
を使用して直接計測することから、曖昧な形状ｘＵは、軌道長半径ａの長さによって確率論的に特定される。これから、
【数４３】
2019512699.tif 000045
が得られ、この場合に、
【数４４】
2019512699.tif 000046
はガウス曲線としてモデル化される。さらに、曖昧な形状を一意に特定するには、楕円の焦点ｘＦ１及び焦点ｘＦ２、または中心点
【数４５】
2019512699.tif 000047
との合成によって表される両方のセンサ位置ｘＳのいずれかと、線形離心率ｅと、楕円ｘＥの方向αとが必要である。
【００６０】
関連付け及び合成を特定するために、２つのイノベーション関数
【数４６】
2019512699.tif 000048
及び
【数４７】
2019512699.tif 000049
を決定する必要があり、それらを用いて、点形状ｘＰ及び線形状ｘＬを曖昧な形状ｘＵと合成することが可能である。イノベーション関数ｈは、イノベーション関数ｈが計測モデル
【数４８】
2019512699.tif 000050
と、計測された楕円ｘＥの軌道長半径ａとの差を考慮するように、決定される。
【数４９】
2019512699.tif 000051
【００６１】
この場合に、状態
【数５０】
2019512699.tif 000052
に、点形状ｘＰの状態、または線形状ｘＬの状態を代入し得る。計測モデル
【数５１】
2019512699.tif 000053
によって、生成される楕円ｘ’Ｅの軌道長半径ａの長さを決定することが可能であり、点形状ｘＰは、超音波センサ６または複数の超音波センサ６を用いて計測されるとすれば楕円ｘ’Ｅ上に存在することになる。線形状ｘＬを曖昧な形状ｘＵと合成する場合には、計測モデル
【数５２】
2019512699.tif 000054
によって、生成される楕円ｘＥの軌道長半径ａの長さを、線形状ｘＬが楕円ｘＥに接するように決定する。この場合に、線形状ｘＬが、曖昧な形状ｘＵを特定する基となった計測と同じ超音波センサ６を用いた計測を基にして特定されたことを考慮し得る。
【００６２】
点形状ｘＰ及び線形状ｘＬに対する計測モデルの決定について、以下に説明する。点形状ｘＰと楕円ｘＥとの合成に対する計測モデルａＰの決定について、点形状ｘＰ及び楕円ｘＥの概略図を示した図５に基づいて説明する。点形状ｘＰの場合に、計測モデルは次の定義から導出される。
【数５３】
2019512699.tif 000055
【００６３】
本例の場合に計測モデルａＰを決定するために、生成される楕円ｘ’Ｅを決定する。点形状ｘＰが生成される楕円ｘ’Ｅ上に存在するように、生成される楕円ｘ’Ｅを決定する。楕円ｘ’Ｅから、生成される楕円ｘ’Ｅの軌道長半径ａの長さを求めることが可能である。
【数５４】
2019512699.tif 000056
【００６４】
このことは、
【数５５】
2019512699.tif 000057
について当てはまる。条件
【数５６】
2019512699.tif 000058
が満たされるならば、点形状ｘＰは、焦点ｘＦ１、ｘＦ２を互いに接続する線上に存在する。この場合に、点形状ｘＰから有効な計測値を得ることはできない。すべての他の点形状ｘＰについて、有効な楕円を決定することが可能である。計測モデルａＰは、第１の焦点ｘＦ１から点形状ｘＰを経由して第２の焦点ｘＦ２まで延在する経路の半分から得られる。
【００６５】
本モデルをイノベーション関数ｈに用いる。
【数５７】
2019512699.tif 000059
【００６６】
イノベーション関数ｈの線形化後に、ヤコビ行列
【数５８】
2019512699.tif 000060
及び
【数５９】
2019512699.tif 000061
を求め得る。
【００６７】
【数６０】
2019512699.tif 000062
点
【数６１】
2019512699.tif 000063
または点
【数６２】
2019512699.tif 000064
を除くすべての点について、ヤコビ行列
【数６３】
2019512699.tif 000065
を定義する。ただし、
【数６４】
2019512699.tif 000066
であれば、これを行うことはできない。
【００６８】
線形状ｘＬと楕円ｘＥとの合成に対する計測モデルａＬの決定について、線形状ｘＬ及び楕円ｘＥの概略図を示した図６に基づいて説明する。生成される楕円ｘ’Ｅに線形状ｘＬを交差させることによって、線形状ｘＬについての計測モデルａＬを決定することが可能である。線の形態をなす実際の物体を超音波センサ６によって間接計測することにより、当該線に接して延在する楕円の計測値が得られる。このことは、線または線形状ｘＬが、生成される楕円ｘ’Ｅに接して延在しなければならないことを意味する。第１のステップにおいて、生成される楕円ｘ’Ｅの局所座標系に存在する線形状ｘＬから解を導出する。次いで、あらゆるデカルト座標系において線形状ｘＬを用いることができるように、計測モデルａＬを拡張し得る。
【００６９】
交点を求めるために、線または線形状ｘＬを陽関数表示のパラメータ形式で表す。
【数６５】
2019512699.tif 000067
これを陰関数表示の楕円方程式に挿入する。
【００７０】
【数６６】
2019512699.tif 000068
当該方程式をパラメータｔについて解き、そこから交点を導出することができるようにする。当該方程式は二次であるため、当該方程式を一般の二次方程式の形式に変形する。次いで、その二次方程式を解く。
【００７１】
【数６７】
2019512699.tif 000069
【００７２】
固有解を得るためには、判別式が０でなければならない。
【数６８】
2019512699.tif 000070
【数６９】
2019512699.tif 000071
及び
【数７０】
2019512699.tif 000072
を挿入し、
【数７１】
2019512699.tif 000073
の代入を行うことによって、この特性式をａについて解くことが可能である。
【数７２】
2019512699.tif 000074
【００７３】
軌道長半径ａの長さを計算するためのこの解は、楕円ｘＥの局所座標系で定義される線形状ｘＬに当てはまる。したがって、一般に、線形状ｘＬを楕円ｘＥの局所座標系に変換する必要がある。
【数７３】
2019512699.tif 000075
【００７４】
当該変形を解に挿入することにより、次の結果が得られる。
【数７４】
2019512699.tif 000076
【００７５】
最後に、並んでいるベクトルを、
【数７５】
2019512699.tif 000077
と書き直して、さらに挿入する。この結果は、
【数７６】
2019512699.tif 000078
となる。
【００７６】
なお、第１項において線形状ｘＬの傾き位置の回転は完全に消失し、第２項における角度変換のみが必要となる。第１式は線形状ｘＬと楕円ｘＥの中心点ｘＣとの間の最短距離の二乗であってこれは不変であることから、点形状ｘＰの回転は必要ない。得られる解は、
【数７７】
2019512699.tif 000079
の場合にのみ有効である。この条件が当てはまらない場合には、線形状ｘＬは２つの焦点ｘＦ１、ｘＦ２間の線分と交差する。この場合には、線形状ｘＬから正しい楕円ｘＥを得ることができない。
【００７７】
幾何学的な見地では、計測モデルａＬは、線形状ｘＬ上の焦点ｘＦ１、ｘＦ２のうちの一方の射影と、当該焦点のうちの一方から楕円ｘＥの中心点ｘＣまでのユークリッド距離ｄの計算とによって決定される。この手法によって、線形状ｘＬが焦点ｘＦ１、ｘＦ２のうちの一方または両方の上に存在する場合に、条件
【数７８】
2019512699.tif 000080
が維持されることを容易に示すことができる。
【００７８】
上述の解を、次のように表されるイノベーション関数ｈに用いる。
【数７９】
2019512699.tif 000081
【００７９】
さらに、ヤコビ行列
【数８０】
2019512699.tif 000082
を求める。
【００８０】
ヤコビ行列
【数８１】
2019512699.tif 000083
は、
【数８２】
2019512699.tif 000084
のケースを除くすべての場合について定義される。当該ケースの場合に、線形状ｘＬは楕円ｘＥの主軸に垂直であって、楕円ｘＥの中心点ｘＣを通って延在する。このケースは、特性
【数８３】
2019512699.tif 000085
によって除外済みである。
【００８１】
最後に、楕円ｘＥについて求まったイノベーション関数ｈが、円についての既存のモデルの一般形であることを示す。
【数８４】
2019512699.tif 000086
または
【数８５】
2019512699.tif 000087
である、円の特別の場合について、上述の計測モデルは数学的に等価である。
【数８６】
2019512699.tif 000088
【数８７】
2019512699.tif 000089
【００８２】
なお、線についての既存の計測モデルの垂線は、反対方向を指す。
【００８３】
本例では、超音波センサ６に基づく間接計測について説明した。自動車１の他のセンサのセンサデータを用いるものとすることが可能である。例えば、カメラ７の計測から物体形状を生成して、周囲マップに取り入れることが可能である。この方法によって、物体３を高い信頼性で検出することが可能である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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