(57)【要約】  本発明は、車両（定常使用も考えられ、例えば、犯罪撲滅、建造物防護）で使用するための対象物識別および対象物同定（もしくは対象物区別）のためのシステムに関するものであり、対象物は超音波によって検出および識別される。とりわけ歩行者およびサイクリストが自動車や壁のような硬い障害物から区別されることが重要である。そのために超音波センサが使用される。信号の処理、および基準データとの比較により、生体対象物と非生体対象物とを区別することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
歩行者を識別するための装置であって、
送信器、受信器および評価ユニットを含むことを特徴とする、装置。
【請求項２】
前記送信器および前記受信器は、電磁ビームとしての信号および／または機械波、好ましくは超音波を送信または受信することを特徴とする、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記評価ユニットは、パターン識別ユニットを含むことを特徴とする、請求項１または２に記載の装置。
【請求項４】
前記パターン識別ユニットは、信号を分析し、基準データと比較するためのモジュールを含むことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の装置。
【請求項５】
前記パターン識別ユニットは、フーリエ変換、ウェーブレット変換またはデジタルサイン変換もしくはデジタルコサイン変換、またはその他の変換のような変換を実施するためのモジュールを含むことを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１項に記載の装置。
【請求項６】
送信器、センサ、およびパターン識別ユニットを備える評価ユニットからなる、歩行者を識別するための構成群。
【請求項７】
歩行者を識別するための方法であって、
反射され、受信された電磁波または機械波が、パターンとして適する信号に関して分析され、該パターンが記憶された基準パターンと比較され、対象物が識別されたか否かを指示する信号が生成されることを特徴とする、方法。
【請求項８】
前記信号の分析は、フーリエ変換、ウェーブレット変換、デジタルサインまたはデジタルコサイン変換、またはその他の変換として変換を含むことを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記パターン識別の信号は、周波数パターン、位相シフトに対する尺度、統計、尖度、傾斜、振幅、振幅の立ち上がり時間、頻度、特別のマーカ領域、マーカ信号を含むことを特徴とする、請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】
前記パターンの比較は、ファジーロジック、統計的分類器、閾値、または他のパラメータによって行われ、曖昧な決定が可能であることを特徴とする、請求項７〜９のいずれか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
［発明の分野の概説および序論］
本発明は、超音波により人物を識別する装置および方法に関する。これは、車両での人身被害を軽減するために使用される。人物またはサイクリストが識別されると直ちに、前方領域で特別の措置をとることができ、これにより人身被害が最小に軽減される。
［技術水準］
人身被害を識別するために、すでにいくつかの開発がなされている。多くの開発は、衝突パターンから対応する措置を導き出そうとするものである。これには、人身の被害が発生するという欠点がある。さらに、対応する措置を非常に高速に（マイクロ秒の範囲で）実施しなければならず、このことも人身に付加的な被害を引き起こし得る。
【０００２】
ドイツ特許第６０２００６００１０１２Ｔ２号には、２つの可視画像（ステレオカメラ）の評価によって人物を識別することのできるシステムが記載されている。２つの可視画像を評価することの欠点は、雨天時には雨滴のため画像を識別できないことである。さらに、人物の視覚的識別は、夜間は非常に困難である。
【０００３】
可動の人物と可動の対象物との区別も同様に問題である。そこで、ドイツ特許第１０２００９０３８９２９号には、レーダおよびカメラを用い、対象物までの間隔を時間的に識別することにより対象物の速度または大きさを求めるシステムが記載されている。しかし、ここでの欠点は、人物と対象物とを正確に区別することが簡単ではないことである。対象物が重なり合うことがあり、それにより、異常な大きさまたは運動が生じる。さらに、対象物が人物の寸法を有することもあり、そのため区別することができない。
［課題］
本発明の課題は、従来技術の欠点を除去することである。
［課題の解決策］
この課題は、本発明による装置が、機械波または電磁波を送出する少なくとも１つの送信器を有し、これらの波が生体対象物または非生体対象物から反射されてくることにより解決される。これらの波は、少なくとも１つのセンサにより受信され、評価ユニットで分析される。この開発は、反射された波においては、反射体の表面構造についての情報が変調されていることを利用するものである。評価ユニットは、反射波のパターン分析を含む。パターン分析は、記憶されたデータ（基準データ）との調整を含む。そのために、好ましくは反射波に関して信号変換（例えば高速フーリエ変換、ウェーブレット変換、デジタルサイン変換またはコサイン変換、または他の変換）が実施される。
【０００４】
さらに好ましくは、反射波の信号パターンが、記憶された信号パターンとどの程度類似するかが評価される。これは、例えば、ファジーロジック、または閾値、あるいは統計的分類器によって達成することができる。
【０００５】
この利点は、信号パターンの絶対的位置ではなく信号パターンの形状に基づいて較正を行うことができることである。
これにより、対象物の運動によって発生する信号シフト（ドップラ効果）が識別に影響しない。
【０００６】
さらに、対象物が交差する場合も、人物が識別される。波としては、とくに超音波（１６ｋＨｚから１．６ＧＨｚ、有利には４０および１００ｋＨｚ）、またはラジオ波（１ｋＨｚから１００ＴＨｚ）が好ましい。
【０００７】
記憶された基準データはフォームの形で存在し、したがってこれを反射波の信号または反射波の変換された信号と直接比較することができる。
基準データは、実験によりまたはシミュレーションにより求められ、記憶されたデータとして存在する。
【０００８】
評価ユニットは、対象物までの間隔および識別された対象物の大きさも送出する。例えば、両方の値が、基準データとのさらに速い信号データ比較のために追加的に考慮される。
【０００９】
パターン識別ユニットは、信号の分析、および基準データとの比較のためのモジュールを含む。
パターン識別ユニットは、変換を実施するためのモジュールも含む。
【００１０】
本発明による開発は、送信器、受信器、およびパターン識別ユニットを備えた評価ユニットを有する構成群として実施することができる。代替的に、送信器および受信器が１つの構成群であり、パターン識別を備える評価ユニットが同様に１つの構成群であっても良い。後者の構成の場合、複数の送信器および受信器の構成群を、パターン識別を備える評価ユニットに接続することができる。
【００１１】
本発明の方法は以下のステップを含む。
１．機械波または電磁波の送信、
２．反射波の受信、
３．信号処理、
４．信号分析、および
５．基準データとの比較。
【００１２】
識別精度は、まず外部の環境条件を検出することにより向上する。このために環境温度と車両の速度とが検出される。
そして、環境条件に基づき、有利な送信周波数、帯域幅、パルスシーケンスおよびパルスシーケンスに対する反復周波数を選択することができる。
【００１３】
その後すぐに対応する信号が送信される。そして、１つまたは複数の対象物から反射された信号が受信される。信号処理では、アナログ反射信号からデジタル反射信号に、適切なアナログ／デジタル変換器（ＤＡＣ）で変換が行われる。
【００１４】
実施の際には、信号処理で障害となる周波数が、周波数フィルタにより反射信号から除去される。フィルタは、アナログ反射信号でもデジタル反射信号でも適用することができる。
【００１５】
さらなるステップとして、信号分析がパターン認識の一部として行われる。ここで、デジタル反射信号は、例えば変換により周波数に変換される。ここで、変換は、高速フーリエ変換、ウェーブレット変換、デジタルサイン変換またはデジタルコサイン変換、またはこの目的に適する他の変換を含む。
【００１６】
デジタル反射信号から、パターン識別のためのさらなるパラメータを求めることができる。したがって、これに制限されるものではないが、例えばひずみ率、中間周波数、帯域幅、尖度（＝ランダム変数として理解されるフーリエ変換値の４つのモーメントの、正規化された標準偏差の４乗への）、後方散乱信号の開始から最大振幅までの立ち上がり時間、相関分析から得られたパラメータを、所定の関数による畳み込みにより得られたパラメータ（変換、例えばウェーブレット変換、コサイン変換）によって、個別にまたは組み合わせで決定することができる。
【００１７】
さらに、反射対象物までの間隔および反射対象物の大きさも、同様に求めることができる。
引き続き、信号分析から求められたパラメータとのパターン比較が可能である。
【００１８】
ここでは、求められたパラメータが記憶されたデータと比較される。記憶されたデータは、実験または計算により求められたものである。環境条件が検出されれば、基準データとして、環境条件に対してより小さな偏差を有するデータが選択される。
【００１９】
一義的な割り当ては非常に希有な場合に可能となる。したがって、これらのパラメータは、これらが基準データにどの程度類似するかについて検査される。これは、ファジーロジック、人工神経網、統計的分類器（例えば多項式分類器）により、個別の閾値により、または例えば標準偏差のような統計的値により個別にまたは組み合わせで可能である。これらは弁別関数と称される。
【００２０】
好ましくは、パラメータと対応する基準パターンとの一致の確率が指示される。
これによりパターン認識が終了する。求められたデータは直接的信号をトリガすることができる。または求められたデータを別の構成群に引き渡すことができる。これにより、生体対象物（人物または動物）が識別される場合には被害軽減措置をとることが可能である。しかし、適用は被害軽減だけに限定されない。視覚的に制限された条件、例えば雨天または夜間でも人物または対象物を識別することができ、運転者に見えるようにすることができる（例えばディスプレイまたはフロントガラスへのフェードイン、音響的信号または振動信号）。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
［実施例］
環境条件を求めた後（２００）、送信周波数４１ｋＨｚ、帯域幅２ｋＨｚ、交互のパルスシーケンスが選択される（２０１）。続いて超音波信号が送信され（２０２）、歩行者に当たる。反射信号が受信され（２０３）、信号処理（２０４）でアナログフィルタとＤＡＣとによりデジタル反射信号に変換される。引き続き信号分析（２０５）が行われる。ここでは、パラメータとして、中間周波数Ｍ、歪み係数Ｋ、尖度Ｏおよび立ち上がり時間Ａが求められ、Ｍ＝４０．５ｋＨｚ；Ｋ＝８．２  １０−３、Ｏ＝１２．５、Ａ＝２．４μｓが決定された。
【００２２】
これらのパラメータは、前もって記憶されたデータと比較される（２０８）。類似性分析の後、歩行者に対応する確率が０．８、車両に対応する確率が０．１に決定された。
この場合、生体対象物に対する信号が生成される。この信号は対応する構成群に送信され、これにより、人物の場合の被害軽減のために対応する措置をとることができる。信号分析（２０５）でも同様に、間隔（２０６）と対象物（ここでは歩行者）の幅（２０７）が決定された。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】車両における本発明の構成群の適用を示す図であり、この構成群は後方および前方ならびに側方に取り付けることができる。
【図２】本発明の構成群の構造スキームを示す図である。
【符号の説明】
【００２４】
１００  対象物を区別するための前方構成群
１０１  対象物を区別するための後方構成群
２００  環境条件の検出
２０１  適切な送信シーケンスと送信周波数の選択
２０２  信号の送信
２０３  反射信号の受信
２０４  信号処理および変換
２０５  信号分析
２０６  対象物までの間隔に対する切離しの可能性
２０７  対象物についての大きさ指示に対する切離しの可能性
２０８  基準データとの比較、ここでは類似性観察が実行される
２０９  生体対象物または非生体対象物が存在するか否かについての送出された信号の外部処理
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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