(57)【要約】      （修正有）【課題】異なる障害物タイプを区別可能な、反射超音波による障害物検出方法の提供。【解決手段】特には車両向け駐車支援としての、反射超音波による障害物検出方法は、超音波送信機によって、観察対象となる検出エリアへと超音波バースト送信信号を送信する手順と、超音波受信機によって、検出エリア内の障害物で反射された超音波信号を超音波受信信号として受信する手順と、を含む。超音波受信信号において、障害物に由来する１以上のエコーが検出される。エコーに属する超音波受信信号のエコー区間は、時間領域から周波数領域へと変換される。エコー区間の周波数スペクトルに複数の所定のスペクトル特性のうち１以上が存在するかどうか検査される。各スペクトル特性は、所定の障害物タイプ及び場合によっては複数の所定の障害物タイプのうち１以上を表す。最後に、エコー区間は、所定の障害物タイプに割り当てられる。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特には車両向け駐車支援としての、反射超音波による障害物検出方法であって、
超音波送信機によって、観察対象となる検出エリアへと超音波バースト送信信号を送信する手順と、
超音波受信機によって、前記検出エリア内の障害物で反射された超音波信号を超音波受信信号として受信する手順と、
障害物から発生する前記超音波受信信号内の１以上のエコーを検出する手順と、
前記エコーに属する前記超音波受信信号のエコー区間を時間領域から周波数領域へと変換する手順と、
前記エコー区間の周波数スペクトルに複数の所定のスペクトル特性のうち１以上が存在するかどうか検査する手順であって、各スペクトル特性が所定の障害物タイプ及び場合によっては複数の所定の障害物タイプのうち１以上を表す手順と、
前記エコー区間を所定の障害物タイプに割り当てる手順と、を含む方法。
【請求項２】
一のエコー区間が一の障害物タイプに割り当て可能である確率が特定される、又は、一のエコー区間が複数の障害物タイプのそれぞれに割り当て可能である複数の確率が特定される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
検出された障害物が光学的に、及び／又は音響的に、及び／又は触覚的に通知され、所定の障害物タイプについては信号が違う請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記スペクトル特性はエコー区間の前記周波数スペクトルのスペクトル重心及びスペクトル幅を含む請求項１、請求項２、又は請求項３に記載の方法。
【請求項５】
区別可能な障害物のタイプとして、第１のタイプとして縁石及び隆起を含み、第２のタイプとして壁及び車両を含み、第３のタイプとして柱及びポール、特には情報及び道路標識用、交通信号用、又は街灯用のポールを含む請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記超音波受信機の感度が温度依存性であり、エコー区間の検出及び周波数領域への変換が温度補償式又は温度補正式である、もしくは前記超音波受信機の現在の温度を考慮して行われる請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記超音波受信機の温度が、測定によって、又は温度依存性の信号特性によって決定され、前記超音波受信機は前記温度依存性の信号特性に基づいて較正され、前記超音波受信信号は前記温度依存性の信号特性について検証される請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記超音波バースト送信信号が、１から２０、５から１５、又は８から１２のパルスを含む請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記周波数領域への変換が、ＦＦＴ等のフーリエ変換によって行われる、又はフーリエ変換を行わず気象レーダーの信号処理から特に既知である例えば自己共分散法等のアルゴリズムによって行われる請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記一のエコー区間の一の障害物タイプへの割り当てが、既知の分類器によって行われる、又はその他の既知のパターン認識法によって行われる請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本特許出願は、２０１８年６月５日付の欧州特許出願第１８  １７６  ０８８．５号の優先権を主張し、その内容が参照により本明細書に援用される。
【０００２】
本発明は、特には車両向け駐車支援として用いられる、反射超音波による障害物検出方法に関する。具体的には、本発明は、特に車両の近傍における障害物の種類を検出する方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
前もって送信された超音波の、受信されたエコー信号を分析することによって、特に車両の近傍における障害物を検出する方法が一般に知られている。このような方法は自動車向けの用途、例えば駐車支援において有効であることがわかっている。現在まで、多くの場合、エコー信号の時間的進行が分析されてきた。多かれ少なかれ特徴的な最大値や、最大値前後のエコー信号の時間的進行といった特徴的な時間的進行が、障害物と見なされる。
【０００４】
現在、静的測定によって異なる障害物タイプを区別するのは不可能である。障害物まで遡れるエコー信号区間に関するエコー信号の進行だけが追跡可能である。異なる障害物タイプの区別に意義があることは、車止め、すなわち、駐車スペース内のどこまで進入すべきか（つまり、前輪又は後輪が車止めに接触するまで）を駐車中の運転手に知らせるために特に駐車場で用いられる隆起、の例から明らかである。駐車プロセス中、このような障害物は当初は比較的大きなエコーを示すが、接近するにつれエコーのサイズは大きく減少する。また、縁石を含むこのような隆起には乗り上げることが可能である。しかしながら、壁や車両などのより高い障害物まで遡れる障害物の振幅は、常に略同一である。これはポールや柱に関しても同様である。
【０００５】
反射超音波を用いる方法は、例えば独国特許出願公開第１００  ２７  ８２８号及び独国特許出願公開第１９８  ４６  ２４１号から公知である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】独国特許出願公開第１００  ２７  ８２８号
【特許文献２】独国特許出願公開第１９８  ４６  ２４１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、異なる障害物タイプを区別可能な、反射超音波による障害物検出方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明によれば、この目的を達成するために、特には車両向け駐車支援としての反射超音波による障害物検出方法が提案され、本方法は、超音波送信機によって、観察対象となる検出エリアへと超音波バースト送信信号を送信する手順と、超音波受信機によって、前記検出エリア内の障害物で反射された超音波信号を超音波受信信号として受信する手順と、障害物から発生する前記超音波受信信号内の１以上のエコーを検出する手順と、前記エコーに属する前記超音波受信信号のエコー区間を時間領域から周波数領域へと変換する手順と、前記エコー区間の周波数スペクトルに複数の所定のスペクトル特性のうち１以上が存在するかどうか検査する手順であって、各スペクトル特性が所定の障害物タイプ及び場合によっては複数の所定の障害物タイプのうち１以上を表す手順と、前記エコー区間を所定の障害物タイプに割り当てる手順と、を含む。
【０００９】
これに対応し、本発明によれば、特に駐車プロセス中に車両の近傍に位置する異なる障害物を区別可能にするために、超音波を送信してこれら超音波の反射を受信することによる障害物の音響イメージングの知識を活用することが提案される。これは、例えば車止め又は別のタイプの隆起を、例えば壁から区別する必要がある限り、メリットがある。というのは、壁とは異なり、隆起又は縁石には、駐車プロセス中に乗り上げることが可能であるためで、これは当然ながら、隣接して駐車されている車両には当てはまらない。問題は、例えば駐車プロセス中に、包絡線信号又はエコー信号の時間的進行によって異なる障害物タイプを区別することが不可能、又は確実に可能ではないことである。
【００１０】
しかしながら、驚くべきことに、周波数領域において超音波受信信号のエコー区間を検査すれば、障害物を区別することが可能であることが示された。本発明の成立過程において決定可能であったとおり、エコー区間の周波数スペクトルのスペクトル重心及びスペクトル幅等のスペクトルモーメントを決定することにより、障害物タイプを確認することが可能である。
【００１１】
本発明の方法では、超音波送信機が、隣接する検出エリアへと超音波バースト送信信号を送信する。検出エリアに障害物がある場合、超音波受信機は、この検出エリアから反射超音波信号を超音波受信信号として受信する。障害物まで遡れる１以上のエコー区間が、それぞれその時間的進行によって、超音波受信信号によって検出可能である。これは例えば、超音波受信信号の信号サイズを、固定又は動的に調整可能な閾値と比較することによって行われる。本発明によれば、検出されたエコー区間は、時間領域から周波数領域へと変換される。複数の所定のスペクトル特性のうち１以上が存在するかどうか、エコー区間の周波数スペクトルが検査される。各スペクトル特性は所定の障害物タイプを表す。しかしながら、各スペクトル特性は、複数の所定の障害物タイプのうち１以上を表しうる。その後、エコー区間は所定の障害物タイプに割り当てられ、超音波受信信号内のエコー区間が表れる時点が、超音波受信機から障害物までの距離を表す。本発明によれば、超音波送信機と超音波受信機とが、２つの異なるユニットであっても、１つの共通のユニット、すなわち超音波トランスデューサーであってもよい。
【００１２】
本発明の更なる有利な実施形態において、一のエコー区間が一の障害物タイプに割り当て可能である確率が特定される、又は、一のエコー区間が複数の障害物タイプのそれぞれに割り当て可能である複数の確率が特定されるものであってよい。本発明のこの更なる実施形態においては、検出されたエコー区間に障害物タイプ、場合によっては異なる障害物タイプ、が割り当て可能である信頼性が、追加の情報、すなわち確率又は確率密度分布によって示される。
【００１３】
検出された障害物が光学的に、及び／又は音響的に、及び／又は触覚的（例えば車両の座席又はステアリングホイール）に通知され、特定の障害物タイプに関しては信号が違っていると更に有利である。このようにして、車両を駐車中の運転手に障害物タイプが通知される。
【００１４】
上述のとおり、スペクトル特性は、エコー区間の周波数スペクトルのスペクトル重心及びスペクトル幅を含む。これら２つのスペクトル特性は、Ｉ／Ｑ復調のＩ信号成分及びＱ信号成分から同じ方法で決定可能である。本発明の成立過程において、特に３つの異なる障害物タイプが、スペクトル特性によって区別可能であることが判明した。区別可能な障害物のタイプとしては、第１のタイプとして縁石、車止め、又はその他の隆起を含み、第２のタイプとして壁及び特には車両を含み、第３のタイプとして柱及びポール、例えば情報及び道路標識用、交通信号用、又は街灯用のポールを含む。隆起は、エコー区間のスペクトル重心によって、壁や柱から明確に区別可能であることが分かっている。しかしながら、エコー区間のスペクトル重心による壁と柱との間の区別は明確でない可能性がある。一方で、エコー区間のスペクトル幅を検証すれば、壁は、隆起及び柱から明確に区別可能である。しかしながら、スペクトル幅によって隆起と柱とを区別するのはほぼ不可能である。このため、両方のスペクトル特性を用いれば、上記３つの障害物タイプを区別することが可能である。というのは、これら３つの障害物タイプは、一方の軸にスペクトル幅を、他方の軸にスペクトル重心をプロットした２次元図の中に、明確に隔てられた領域として「分布」しているからである。
【００１５】
残念なことに、自動車関連の用途で現在用いられている超音波受信機は、温度依存性が非常に高い。そのため、感度の温度依存性が比較的高い超音波受信機を用いる場合、本発明の有利な更なる実施形態によれば、エコー区間の検出及び周波数領域への変換が温度補償式又は温度補正式である、もしくは超音波受信機の現在の温度を考慮して行われると有利である。超音波受信機の温度が、測定によって、又は温度依存性の信号特性によって決定され、超音波受信機は温度依存性の信号特性に関して較正され、超音波受信信号は温度依存性の信号特性について検証されると有利である。この点について、２０１８年２月５日付けの独国特許出願公開第１０  ２０１８  １０２  ５３５．１号の内容が参照により本明細書に援用される。
【００１６】
本発明を実施するために、超音波送信信号として、短パルス信号を用いると特に有利であることが分かっている。このようにすることで、最大のスペクトル領域がカバーされる。しかし、単一パルス又は少ない数のパルスが有するエネルギーは小さすぎて、駐車プロセスに対応するような数メートルの距離でも、エコー信号の区間を十分な信頼性で検出することができない。そのため、単一パルスの代わりにバースト送信信号を用いるのが有利である。ここで、超音波バースト送信信号が、１から２０、５から１５、又は８から１２のパルスを有すると有利であることが分かっている。
【００１７】
本発明の更なる有利な実施形態において、周波数領域への変換が、ＦＦＴ等のフーリエ変換によって行われるか、又はフーリエ変換を行わず気象レーダーの信号処理から特に既知である例えば自己共分散法等のアルゴリズム（例えば、Ｄｏｖｉａｋ，  Ｒｉｃｈａｒｄ  Ｊ．／Ｚｍｉｃ，  Ｄｕｓａｎ  Ｓ．  （１９９３）：“Ｄｏｐｐｌｅｒ  Ｒａｄａｒ  ａｎｄ  Ｗｅａｔｈｅｒ  Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ”（２ｎｄ  ｅｄｉｔｉｏｎ）、ｐ．１２２−１５９参照）によって行われてよい。
【００１８】
上述のとおり、スペクトル特性を決定することにより、異なる障害物タイプが識別される。ガウス分布単純ベイズ分類器、最近傍重心分類器、及びＫ近傍分類器といった既知の分類器（Ｄｕｄａ，Ｒ．Ｏ．／Ｈａｒｔ，Ｐ．Ｅ．／Ｓｔｏｒｋ，Ｄ．Ｇ．（２００１）：“Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ”、Ｗｉｌｅｙ、６５４ページ、等参照）によって、又はその他の既知のパターン認識法（例えばＨａｙｋｉｎ，Ｓ．（１９９８）：“Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：Ａ  Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ”、Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ、８４２ページ；Ｈａｓｔｉｅ，Ｔ．／Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ，Ｒ．／Ｆｒｉｅｄｍａｎ，Ｊ．（２００１）：“Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ”，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，５３３ページ；Ｂｉｓｈｏｐ，Ｃ．Ｍ．（２００５）：“Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ”，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，７３８ページ；Ｒｏｊａｓ，Ｒ．（１９９６）：“Ｔｈｅｏｒｉｅ  ｄｅｒ  ｎｅｕｒｏｎａｌｅｎ  Ｎｅｔｚｅ”，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，約３００ページ、等参照）によって、障害物タイプが最終的に決定でき、複数の所定の障害物タイプのうちの１つに障害物が割当可能な確率が特定できる。
【００１９】
以下、図面を参照し、本発明を詳細に説明する。それぞれの図は以下を表す。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】超音波受信機から約８０センチ離れた隆起に由来する特徴的なエコー区間、超音波受信機から約１２０センチ離れたポールに由来する特徴的なエコー区間、及び超音波受信機から約１５０センチ離れた壁に由来する特徴的なエコー区間、を含む超音波受信信号の時間的進行を示す図。
【図２】抽出されたエコー区間の時間的進行を示す図。
【図３】障害物「隆起」、「壁」、「柱」を超音波受信機から異なる距離で測定した場合の、これらの障害物について、抽出されたエコー区間のスペクトル重心をプロットした図。
【図４】障害物「隆起」、「壁」、「柱」を超音波受信機から異なる距離で測定した場合の、これらの障害物について、抽出されたエコー区間のスペクトル幅をプロットした図。
【図５】テスト中に測定された上述の障害物について、図３及び４の内容を２次元図として要約した図であり、各障害物が２次元図中、上述の２つのスペクトル特性の位置によって明確に区別可能である図。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
上述のとおり、本発明の範囲内で実験を行った。超音波トランスデューサーにより、例えば８つのパルスを有する超音波バースト送信信号を、ポール（高さ１ｍ、直径７５ｍｍの筒）、超音波の伝播方向と直角に配置された長さ１ｍの模擬標準縁石、及び壁が配置された検出エリアに送信した。この状態を測定することにより、例えば図１の超音波受信信号の時間的進行を求めた。図１では、超音波受信信号が実線で、閾値信号が破線で示されている。３つの特徴的なエコー区間、すなわち隆起（標準縁石）、ポール、及び壁が確認できる。
【００２２】
図２は超音波受信信号から抽出されたエコー区間の進行を例示している。テストに関しては、超音波バースト送信信号として、８つのパルスを用いることが妥協案として優れていることがわかっている。エコー区間は、エコー最大値によって検出される。最大値の左側と右側で複数のサンプル（エコー最大値の前の８つの例示的サンプル及びエコー最大値の後の８つの例示的サンプル）を選択した。その後、抽出されたエコー区間のスペクトル重心とスペクトル幅を求めた。文献（例えばＫｅｅｌｅｒ，Ｒ．Ｊ．／Ｐａｓｓａｒｅｌｌｉ，Ｒ．Ｅ．（１９９０）：Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｆｏｒ  Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ  Ｒａｄａｒｓ．Ｉｎ：Ａｔｌａｓ，Ｄ．（ｅｄｓ．）：“Ｒａｄａｒ  ｉｎ  Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ”Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，Ｂｏｓｔｏｎ，ＭＡで引用）から、スペクトル重心とスペクトル幅について以下の相関式が既知である。
【００２３】
１．分類（スペクトル重心）
【数１】
2019211480.tif 000003
２．分類（スペクトル幅）
【数２】
2019211480.tif 000004
【００２４】
図３及び４は、車止め、ポール、及び壁に対応するエコー信号区間のスペクトル重心及びスペクトル幅の算出後の、異なる測定結果の「分布」を示している。図３からは、スペクトル重心によって、壁及びポールから車止めを明確に区別できる一方、壁及びポールという２つの障害物タイプを互いに明確に区別することはできないことがわかる。対照的に、図４からは、スペクトル幅を用いて、車止め及びポールから壁という障害物を明確に区別できる一方、車止め及びポールを互いに明確に区別することはできないことがわかる。最後に図５からは、両方のスペクトルパラメータを考慮すれば、これら３種類の障害物タイプが互いに容易に区別できることがわかる。
【００２５】
このように、予備的な実験を行い、その後実地テストを行ったことで、２つのスペクトル特性「重心」及び「幅」を求めることで、障害物を上記３種類の障害物タイプのいずれかに割り当て可能となることが明らかになった。スペクトル重心及びスペクトル幅からの実際の測定点は、当該技術分野で既知の分類器によって、３種類の障害物タイプのいずれかに最終的に割り当てられる。その後、現在測定された障害物が３種類の障害物タイプのいずれかに割り当て可能である確率を求めることができる。もしくは、障害物を複数の種類に対して割り当て可能なそれぞれの確率を求めることも可能である。
【図１】
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【図２】
2019211480.tif 000006
【図３】
2019211480.tif 000007
【図４】
2019211480.tif 000008
【図５】
2019211480.tif 000009