(57)【要約】  自動車のレーダセンサを用いて静的レーダ目標を認識および分類するための方法であって、オブジェクト（１４）によって反射されて受信されたレーダ信号に基づいて、オブジェクト（１４）を静的レーダ目標として認識するステップ（Ｓ１０）、オブジェクト（１４）によって反射されて受信されたレーダ信号に基づいて、占有グリッド（２０）内の占有パターン（２４）を生成するステップ（Ｓ１２）、生成された占有パターン（２４）を静的レーダ目標に割り当てている割当てを保存するステップ（Ｓ１４）、相応するオブジェクト（１４）によって反射されて受信されたレーダ信号のレーダ・シグネチャの特徴的な指標に基づいて、静的レーダ目標を静的レーダ目標の複数の群の１つに属すると分類するステップ（Ｓ１６）を含む方法、ならびにこの方法を実施するためのレーダセンサ。【選択図】図１
2021530679.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車のレーダセンサを用いて静的レーダ目標を認識および分類するための方法であって、
オブジェクト（１４）によって反射されて受信されたレーダ信号に基づいて、前記オブジェクト（１４）を静的レーダ目標として認識するステップ（Ｓ１０）と、
前記オブジェクト（１４）によって反射されて受信されたレーダ信号に基づいて、占有グリッド（２０）内の占有パターン（２４）を生成するステップ（Ｓ１２）と、
前記生成された占有パターン（２４）を前記静的レーダ目標に割り当てている割当てを保存するステップ（Ｓ１４）と、
相応するオブジェクト（１４）によって反射されて受信されたレーダ信号のレーダ・シグネチャの特徴的な指標に基づいて、前記静的レーダ目標を静的レーダ目標の複数の群の１つに属すると分類するステップ（Ｓ１６）と
を含む方法。
【請求項２】
前記静的レーダ目標の複数の群が、少なくとも１つの無視して通過できるレーダ目標の群および無視して通過できないレーダ目標の群を含み、かつ
静的レーダ目標が無視して通過できると分類される場合、前記静的レーダ目標への前記占有パターン（２４）の前記割当てに基づいて、前記占有グリッド（２０）内の前記静的レーダ目標に割り当てられた前記占有パターンが消去される（Ｓ１８、Ｓ２２）、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記方法が、
前記レーダセンサの複数の測定サイクルの、前記相応するオブジェクト（１４）によって反射されて受信されたレーダ信号に基づいて、前記静的レーダ目標を経時的に追跡するステップ（Ｓ１０）を含み、
前記レーダセンサの複数の測定サイクルからの、前記相応するオブジェクト（１４）によって反射されて受信されたレーダ信号が、前記静的レーダ目標を静的レーダ目標の複数の群の１つに属すると分類する前記ステップ（Ｓ１６）の際に使用される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記方法が、
前記レーダセンサの複数の測定サイクルの、前記相応するオブジェクト（１４）によって反射されて受信されたレーダ信号に基づいて、前記静的レーダ目標を経時的に追跡するステップ（Ｓ１０）、
前記占有グリッド（２０）内の、前記静的レーダ目標に割り当てられた前記占有パターン（２４）を継続補正するステップ（Ｓ１２）を含み、前記ステップ（Ｓ１２）が、前記占有グリッド（２０）の１つまたは複数のグリッドセル（２２）内での、前記レーダセンサの前記複数の測定サイクルの、前記相応するオブジェクト（１４）によって反射されて受信されたレーダ信号に基づく、占有確率の累積を含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
静的レーダ目標に割り当てられた占有パターン（２４）に基づいて、前記静的レーダ目標の広がりが推定され、かつ前記静的レーダ目標の前記推定された広がりが、前記静的レーダ目標を静的レーダ目標の複数の群の１つに属すると分類する前記ステップ（Ｓ１６）の際に使用される、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
異なる測位位置に由来する複数のレーダ反射が、前記測位位置の空間的な近さに基づいて１つの静的レーダ目標へと統合され、これに関し、前記占有グリッド（２０）内の前記生成された運動パターン（２４）が、前記複数のレーダ反射が写像された複数のグリッドセル（２２）を含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記占有グリッド（２０）内の前記占有パターン（２４）の前記生成の後、および前記割当ての前記保存の後、前記相応するオブジェクト（１４）によって反射されて受信されたレーダ信号のレーダ・シグネチャの特徴的な指標に基づいて、前記静的レーダ目標を静的レーダ目標の複数の群の１つに属すると分類する前記ステップ（Ｓ１６）または再分類するステップ（Ｓ１６）が行われる、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
自動車用レーダセンサであって、
前記自動車の周囲の一領域に相応する占有グリッド（２０）を保存するためのメモリと、
前記レーダセンサによって捕捉された静的レーダ目標を検出および追跡するためのオブジェクト認識および追跡機構（１６）と、
静的レーダ目標を静的レーダ目標の複数の群の１つに属すると分類するためのオブジェクト分類ユニット（１８）とを有し、
前記レーダセンサが、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法を実施するように形成されているレーダセンサ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車のレーダセンサを用いて静的レーダ目標を認識および分類するための方法であって、オブジェクトによって反射されて受信されたレーダ信号に基づくオブジェクトの静的レーダ目標としての認識を含む方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車用の運転者支援システム、例えば自動間隔調節システムまたは衝突警告システムでは、交通環境の捕捉にしばしばレーダセンサが用いられる。運転者支援システムは、動的オブジェクトだけでなく静的オブジェクトも潜在的に衝突の危険性がある障害物として高い信頼性で検出しなければならない。しかしながら単一のレーダ測定では、実際の静的障害物と、無視して通過できるオブジェクト、例えばマンホールの蓋、空のポテトチップスの袋、またはコーラの缶とを互いに区別することはできない。これまでは、オブジェクトを実際の静的障害物としてまたは無視して通過できるオブジェクトとして分類するために、静的オブジェクトのレーダ・シグネチャを経時的に観察および分類するのが一般的である。その際、これらのオブジェクトは点状に観察される。
【０００３】
近頃では、１つのオブジェクトに対して明らかにより多くのレーダ反射を比較的高い精度で検出し得るレーダセンサへの関心がますます高くなっている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の課題は、レーダセンサのための、静的障害物をより高い信頼性で認識することを可能にする方法を提示することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この課題は、本発明によれば独立請求項に提示した特徴によって解決される。
【０００６】
本解決思想の核心は、経時的に追跡され、かつレーダ目標に割り当てられたレーダ反射のレーダ・シグネチャに基づいて分類される静的レーダ目標に関し、追加的に占有グリッド内に占有パターンが登録され、その際、レーダ目標への占有パターンの割当てが保存されることにある。これに関し、１つのレーダ目標に１つの占有パターンが割り当てられ、この占有パターンは、レーダ目標に割り当てられた１つまたは複数のレーダ反射に相応する。つまり、占有パターンと、レーダ反射のレーダ・シグネチャに基づくレーダ目標の分類との結びつけが行われる。
【０００７】
占有パターンは、それぞれのグリッド位置（グリッドセル）のために占有確率を提示し得る。この占有グリッドが保存され、かつ経時的に更新される。レーダ反射が占有パターン内で経時的に累積され得る。占有パターンの広がりは、静的障害物の広がりの推定を可能にする。レーダ目標が、無視して通過できると分類されると、この占有パターンは占有グリッドから除去することができ、これは占有確率を、「非占有」を示す値にセットすることに相当する。それに倣って、発進した車両の場合は上記方法が実施され得る。本方法は、従来の点目標を分類して実際の障害物を検出するための方法を補充し得る。
【０００８】
１つのオブジェクトに１つの占有パターンを割り当てることにより、例えば相応のオブジェクトに接近する過程で、占有グリッド内に登録されている占有確率に対し、事後的に、基礎になっているオブジェクトの分類を行うこと、および占有グリッド内の占有確率についての情報と分類についての情報とを相互に結びつけることが可能になるのが特に有利である。
【０００９】
オブジェクトに接近する過程では、このオブジェクトに割り当てられる数多くのレーダ反射が、例えば１００以上の反射の量で生じ得る。１つのオブジェクトへの１つの占有パターンの割当ては、このオブジェクトに割り当てられるレーダ反射の数が多くても、オブジェクトの位置の推定および／またはオブジェクトサイズの推定のために、容易な占有パターンの評価を可能にし得る。
【００１０】
さらに、静的レーダ目標の様々な群を区別することが、占有グリッド内で互いに隣り合うレーダ目標を互いに区別することを可能にし得る。これは、自動車の周囲のより良い写像を可能にする。一例は、ガードレールと隣の木との区別の可能性である。さらなる一例は、止まっている車両とそのほかの静的レーダ目標との区別である。
【００１１】
オブジェクトへの占有パターンの割当ての特別な利点は、オブジェクトが、無視して通過できると後から推定される場合に、割当てに基づいて占有グリッド内のこのオブジェクトに属する占有が分かっているので、この占有パターンを占有グリッドから除去できることである。したがって、占有グリッド内の占有確率の確実な除去が可能にされ得る。これにより、障害物に接近する過程でこの障害物が無視して通過できると判明する場合に、占有グリッド内の相応の占有が元通りに消去され得る。一例は、例えば道路内の鉄道線路、例えば路面鉄道線路または踏切での鉄道線路である。鉄道線路は、大きな広がりをもつ静的レーダ目標であり、しかしこのレーダ目標は、無視して通過できるとの分類に基づいて占有グリッド内で消去され得る。
【００１２】
これに相応して、最初は静的レーダ目標として占有グリッド内に記入され、それから動いている車両と認識されるレーダ目標の場合も、占有グリッドから占有パターンが消去され得る。
【００１３】
占有グリッドをベースとして、オブジェクトの、とりわけ従来は点目標として処理されたオブジェクトの広がりの推定が追加的に可能になることも有利である。これは、障害物の認識の誤判定の割合を減らすことを可能にする。
【００１４】
時間が経つと共に多くの数のレーダ反射を有する比較的大きなオブジェクトの場合も、占有パターンは、多数のレーダ反射のパラメータよりかなり簡単に評価され得るので、占有パターンをベースとした追加的な広がりの推定は有利である。
【００１５】
そのうえ、占有グリッドがそれにもかかわらず自動車の静的環境のモデルフリーの表示を可能にすることが有利である。これにより占有グリッドは、多方面での、例えばガードレールの推定のためのまたは駐車スペース検索のための適用を可能にする。そのうえ占有グリッド内の空きスペースのモデリングが可能にされる。空きスペースのモデリングは加えて、無視して通過できると認識されたオブジェクトの占有パターンの除去によって更新され得る。それにより占有グリッドの信頼性が改善され得る。
【００１６】
とりわけ、ゼロの絶対速度、つまり自動車の固有速度の逆の符号に相当する相対速度の推定に基づき、オブジェクトが静的レーダ目標と認識され得る。
【００１７】
例えば、静的レーダ目標に対し、割り当てられた占有パターンを保存でき、例えば占有グリッド内で行われた、この占有パターンに属する登録のディレクトリの形態で保存できる。例えば、占有グリッドの、１つの静的レーダ目標の１つの占有パターンに属する各グリッドセルに対し、この占有パターンが割り当てられている静的レーダ目標の識別／標識（ＩＤ）が保存され得る。
【００１８】
占有グリッドのそれぞれのグリッドセル内で、占有確率が記録されることが好ましい。
【００１９】
占有パターンは、占有グリッド内の１つまたは複数のグリッドセルを含み得る。
【００２０】
オブジェクトによって反射されて受信されたレーダ信号は、占有グリッド内の１つまたは複数のグリッドセル内で写像することができ、これに関しそれぞれのグリッドセルは、オブジェクトによって反射されて受信されたレーダ信号のそれぞれの測位位置に相応する。
【００２１】
占有グリッドは、少なくとも２つの次元に広がっていることが好ましい。占有グリッドは、自動車の周囲で水平に広がっている領域に相応する２次元グリッドであることが好ましい。
【００２２】
例えば、受信されたレーダ信号のレーダ・シグネチャと特徴的な指標との比較およびこの比較の結果に基づく静的レーダ目標の分類が行われ得る。
【００２３】
静的レーダ目標の分類のための特徴的な指標としては、例えば、方位角、仰角、動径距離、相対速度、および／または後方散乱特性、例えばレーダ断面（ｒａｄａｒ  ｃｒｏｓｓ  ｓｅｃｔｉｏｎ）、ならびにこれらの指標の複数の組合せが使用され得る。
【００２４】
静的レーダ目標を経時的に追跡する場合、例えば、静的レーダ目標の分類の更新が行われ得る。
【００２５】
本発明の有利な変形例および形態は従属請求項に提示されている。
【００２６】
異なる測位位置に由来する複数のレーダ反射が、測位位置の空間的な近さに基づいて１つの静的レーダ目標へと統合されることが好ましく、これに関し、占有グリッド内の生成された運動パターンは、この複数のレーダ反射が写像された複数のグリッドセルを含んでいる。これにより、このレーダ目標に割り当てられた複数のレーダ反射を、占有パターンのそれぞれのグリッドセル内で、占有確率の形態で記録でき、このそれぞれのグリッドセルは、レーダ目標に割り当てられたレーダ反射のそれぞれの測位位置に相応する。
【００２７】
本発明の対象はさらに、上述の方法の１つが実装された自動車用レーダセンサである。
【００２８】
以下では、１つの例示的実施形態を図面に基づいてより詳しく解説する。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明が適用可能なレーダセンサの原理図である。
【図２】レーダ反射、推定された点目標、および占有グリッドの概略図である。
【図３】静的レーダ目標を認識および分類するための方法のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
図１に示したレーダセンサは、送信および受信アンテナを備えたセンサユニット１０を含んでおり、センサユニット１０は制御および評価ユニット１２と接続されている。制御および評価ユニット１２は、それぞれの測定サイクルにおいて、レーダ信号を放射するためおよびオブジェクトによって反射されたレーダ信号を受信するためにセンサユニット１０を制御する。受信されたレーダ信号は、制御および評価ユニット１２によって評価され、かつ個々のレーダ反射の、つまりオブジェクト１４で反射されて受信されたレーダ信号のパラメータが推定される。レーダ反射の推定されたパラメータと、Ｒａｗ測定のさらなるデータ（まとめてレーダ・シグネチャとも呼ばれ得る）とが、オブジェクト認識および追跡ユニット１６に出力される。オブジェクト認識および追跡ユニット１６は、個々のレーダ反射の測位位置の空間的な近さに基づき、適切にほぼ一致している相対速度の場合、これらのレーダ反射を統合して１つのレーダ目標として認識する。これは、クラスタの形成またはクラスタリングとも呼ばれる。認識されたレーダ目標は、経時的に追跡される（オブジェクトトラッキング）。
【００３１】
静的と認識されたレーダ目標、つまり止まっているオブジェクトに相当するレーダ目標の場合には、オブジェクト認識および追跡ユニット１６と接続されたオブジェクト分類ユニット１８が、第１の処理経路において、この認識された静的レーダ目標の分類を、そのレーダ・シグネチャの特徴的な指標に基づいて行う。分類は、例えばディープラーニング手法を使って、例えば人工ニューラルネットワークを使って行われ得る。レーダ反射のパラメータとして、例えば、方位角、仰角、動径距離、相対速度、および後方散乱特性、例えばレーダ断面が分類に使用され得る。さらに分類のために、複数のレーダ反射をベースとするパラメータ、例えばレーダ反射の数、反射の配置、レーダ反射のそれぞれの後方散乱特性を考慮した配置のパターンが使用され得る。分類の際は、例えば、止まっている車両、縁石端、ガードレール、看板、信号柱、木、および場合によっては詳しくは分類されていない障害物のような無視して通過できないオブジェクト（静的障害物）と、無視して通過できるオブジェクトとが区別され得る。
【００３２】
同時に第２の処理経路では、認識された静的レーダ目標のレーダ反射の推定されたパラメータが、メモリ内に保存された占有グリッド２０内に登録され、かつ経時的に更新される。
【００３３】
これを例示的に図２で図解している。運動グリッド２０は、自動車の認識された静的環境を写像する。
【００３４】
図２（ａ）は、個々のレーダ反射の測位位置を示している。図２（ｂ）は、レーダ目標２１を、推定された点目標の形態で示しており、この点目標は、個々のレーダ反射をベースとして推定された。図２（ｃ）は、個々のレーダ反射の測位位置からどのように占有グリッド２０の相応のグリッドセル２２の占有確率が明らかになるかを図解している。レーダ反射に、相応のグリッドセルが割り当てられており、これらのグリッドセルは、「確率的占有」とラベリングされている。これに関し、占有確率の様々な値が区別され得る。異なる占有確率は、グリッドセル２２の異なるラベリングによって表現されている。図２（ｄ）は、占有グリッド２０内の得られた占有パターン２４を示している。したがって、このレーダ目標に割り当てられた複数のレーダ反射が、占有パターン２４の、レーダ反射の測位位置に相応するそれぞれのグリッドセル２２内で、占有確率の形態で記録されることにより、占有パターン２４が生成される。
【００３５】
これに加えて、占有パターン２４の占有されたグリッドセル２２と当該レーダ目標との割当ての保存が行われる。例えば、各々の当該グリッドセル２２内で、占有確率および属するレーダ目標を識別するオブジェクト識別（ＩＤ）が保存され得る。その代わりにまたはそれに加えて、オブジェクト認識および追跡ユニット１６が、占有パターン２４を、このレーダ目標に割り当てられたグリッドセル２２のディレクトリの形態で保存し得る。
【００３６】
占有グリッド２０は、複数の検出された静的レーダ目標に関して当該占有パターン２４を保存するように設計されており、その際、それぞれ割当ても保存される。
【００３７】
オブジェクト認識および追跡ユニット１６は、レーダ目標に対し、割り当てられた占有パターン２４をベースとしてこのレーダ目標の広がりを推定するように適応されている。広がりは、例えば、占有パターン２４の占有されたグリッドセル２２に相応して決定され得る。こうして推定された広がりは、レーダ目標の追加的なパラメータとして、オブジェクト分類ユニット１８によるレーダ目標の分類に取り入れられ得る。
【００３８】
静的レーダ目標、とりわけ点目標の追跡中に、このレーダ目標が有意味な障害物ではなく、無視して通過できると（再）分類されることが判明する場合、オブジェクト認識および追跡ユニット１６は、この静的レーダ目標への占有パターン２４の割当てに基づいて、占有グリッド２０内の割り当てられた占有パターン２４を消去するように適応されている。これに関する一例は、マンホールの蓋の形態のオブジェクトである。これにより占有グリッド２０は常に、潜在的な障害物として格付けされた静的レーダ目標だけを写像し、占有グリッド２０内で、障害物としての静的レーダ目標の分類の取消しに基づくアーチファクトが残されることはない。
【００３９】
静的レーダ目標の追跡中に、このレーダ目標が動いていたことが判明する場合、オブジェクト認識および追跡ユニット１６は、このレーダ目標への占有パターン２４の割当てに基づいて、占有グリッド２０内の割り当てられた占有パターン２４を消去するように適応されている。これにより占有グリッド２０は常に、静的と認識されたレーダ目標だけを写像し、占有グリッド２０内で、静的レーダ目標としてのレーダ目標の分類の取消しに基づくアーチファクトが残されることはない。
【００４０】
２つ以上の静的レーダ目標の追跡中に、これらのレーダ目標が１つのオブジェクトに属することが判明する場合、オブジェクト認識および追跡ユニット１６は、これらのレーダ目標への占有パターン２４の割当てに基づいて、これらの占有パターン２４を１つのレーダ目標の１つにまとめられた占有パターン２４へと融合するように適応されている。
【００４１】
占有グリッド２０を備えたオブジェクト検出および追跡ユニット１６と、オブジェクト分類ユニット１８とは、例えば運転者支援システム３０の一部である。
【００４２】
図３に示した方法は、説明したレーダセンサに実装でき、かつ以下に説明される。ステップＳ１０では、少なくとも１つのオブジェクト１４の静的レーダ目標としての認識が、オブジェクト１４によって反射されて受信されたレーダ信号に基づいて行われる。ステップＳ１２では、占有グリッド２０内のそれぞれの占有パターン２４が、それぞれのオブジェクト１４によって反射されて受信されたレーダ信号に基づいて生成される。ステップＳ１４では、生成された占有パターン２４を静的レーダ目標に割り当てている割当てが保存される。ステップＳ１６では、静的レーダ目標の上述の分類が行われる。
【００４３】
分類（ステップＳ１６）は、占有パターンの生成（ステップＳ１４）に並行してまたはその前にまたはその後に行われ得る。
【００４４】
ステップＳ１８では、レーダ目標が、無視して通過できると分類されたかどうかがチェックされる。「はい」の場合、ステップＳ２２で、占有パターンおよび保存された割当ての消去が行われる。本方法はその後、ほかのレーダ目標の認識および追跡のステップＳ１０によって続行される。
【００４５】
「いいえ」の場合、ステップＳ２０で、レーダ目標が、まだ静的レーダ目標と認識されるかどうかがチェックされる。「はい」の場合、本方法が繰り返され、この場合、ステップＳ１０ではレーダ目標がさらに続けて追跡され、かつステップＳ１２では占有パターンが、レーダ目標に割り当てられたレーダ反射の累積によって更新される。そうでない場合には、つまりレーダ目標がいまでは動いていると認識される場合、ステップＳ２２で占有パターンおよび保存された割当ての消去が行われる。ここでも本方法はその後、ほかのレーダ目標の認識および追跡のステップＳ１０によって続行される。
【００４６】
説明したステップがそれぞれ、すべての認識されたレーダ目標に対して相応に実行され得る。
【図１】
2021530679.tif 000003
【図２（ａ）】
2021530679.tif 000004
【図２（ｂ）】
2021530679.tif 000005
【図２（ｃ）】
2021530679.tif 000006
【図２（ｄ）】
2021530679.tif 000007
【図３】
2021530679.tif 000008
【国際調査報告】
2021530679.tif 000009
2021530679.tif 000010
2021530679.tif 000011
2021530679.tif 000012