Title:
System und Verfahren zur Schätzung der Eigenbewegung eines Fahrzeuges
Kind Code:
A1


Abstract:

Die Erfindung betrifft ein System (1) zur Schätzung der Eigenbewegung eines Fahrzeugs, umfassend mindestens einen Lidar-Sensor (2) und mindestens eine Auswerteeinheit (3) zur Auswertung der Daten des mindestens einen Lidar-Sensors (2) in Form von 3D-Punktwolken, wobei die Auswerteeinheit (3) derart ausgebildet ist, anhand von zwei nacheinander aufgenommenen 3D-Punktwolken eine Transformation der 3D-Punktwolken übereinander zu bestimmen und daraus die Eigenbewegung zu ermitteln, wobei die Auswerteeinheit (3) derart ausgebildet ist, 3D-Scanpunkte (5) von dynamischen Objekten in den 3D-Punktwolken zu ermitteln, wobei diese 3D-Scanpunkte (5) bei der Bestimmung der Transformation ignoriert werden, sowie ein Verfahren zur Schätzung der Eigenbewegung eines Fahrzeugs. embedded image




Inventors:
Merfels, Christian (38102, Braunschweig, DE)
Schack, Moritz, Dr. (38106, Braunschweig, DE)
Application Number:
DE102016223107A
Publication Date:
05/24/2018
Filing Date:
11/23/2016
Assignee:
VOLKSWAGEN AKTIENGESELLSCHAFT, 38440 (DE)
International Classes:
Domestic Patent References:
DE102013206707A1N/A2014-10-16
DE102011055795A1N/A2013-05-29
DE102009028742A1N/A2011-02-24
DE102008026397A1N/A2009-01-29



Claims:
System (1) zur Schätzung der Eigenbewegung eines Fahrzeugs, umfassend mindestens einen Lidar-Sensor (2) und mindestens eine Auswerteeinheit (3) zur Auswertung der Daten des mindestens einen Lidar-Sensors (2) in Form von 3D-Punktwolken, wobei die Auswerteeinheit (3) derart ausgebildet ist, anhand von zwei nacheinander aufgenommenen 3D-Punktwolken eine Transformation der 3D-Punktwolken übereinander zu bestimmen und daraus die Eigenbewegung zu ermitteln, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinheit (3) derart ausgebildet ist, 3D-Scanpunkte (5) von dynamischen Objekten in den 3D-Punktwolken zu ermitteln, wobei diese 3D-Scanpunkte (5) bei der Bestimmung der Transformation ignoriert werden.

System nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das System (1) mindestens eine weitere Sensorik (4) aufweist, die derart ausgebildet ist, dynamische Objekte zu erfassen, wobei die Auswerteeinheit (3) derart ausgebildet ist, die 3D-Scanpunkte (5) der dynamischen Objekte mittels der Daten der weiteren Sensorik (4) zu ermitteln.

System nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinheit (3) derart ausgebildet ist, dass die als 3D-Scanpunkte (5) von dynamischen Objekten ermittelten 3D-Scanpunkte segmentiert werden und das jeweilige Segment (7) von 3D-Scanpunkten (5, 6) bei der Bestimmung der Transformation ignoriert wird.

System nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinheit (3) derart ausgebildet ist, dass die Anzahl der nach der Ignorierung der 3D-Scanpunkte (5) von dynamischen Objekten verbliebenen 3D-Scanpunkte (8) mit einem Grenzwert verglichen werden, wobei unterhalb des Grenzwertes keine Transformation ermittelt wird.

Verfahren zur Schätzung der Eigenbewegung eines Fahrzeugs, mittels mindestens einem Lidar-Sensor (2) und mindestens einer Auswerteeinheit (3) zur Auswertung der Daten des mindestens einen Lidar-Sensors (2) in Form von 3D-Punktwolken, wobei anhand von zwei nacheinander aufgenommenen 3D-Punktwolken eine Transformation der 3D-Punktwolken bestimmt wird und daraus eine Eigenbewegung ermittelt wird, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinheit 3) 3D-Scanpunkte (5) von dynamischen Objekten in den 3D-Punktwolken ermittelt, wobei diese 3D-Scanpunkte (5) bei der Bestimmung der Transformation ignoriert werden.

Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass mittels einer weiteren Sensorik (4) dynamische Objekte erfasst werden, wobei die Auswerteeinheit (3) die 3D-Scanpunkte (5) der dynamischen Objekte mittels der Daten der weiteren Sensorik (4) ermittelt.

Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, dadurch gekennzeichnet, dass die als 3D-Scanpunkte (5) von dynamischen Objekten ermittelten 3D-Scanpunkte (5) segmentiert werden und das jeweilige Segment (7) von 3D-Scanpunkten (5, 6) bei der Bestimmung der Transformation ignoriert wird.

Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl der nach der Ignorierung der 3D-Scanpunkte (5) von dynamischen Objekten verbliebenen 3D-Scanpunkte (8) mit einem Grenzwert verglichen werden, wobei unterhalb des Grenzwertes keine Transformation ermittelt wird.

Description:

Die Erfindung betrifft ein System und ein Verfahren zur Schätzung der Eigenbewegung eines Fahrzeugs.

Insbesondere Fahrzeuge mit automatisierten Fahrfunktionen benötigen eine Eigenbewegungsschätzung, um über kurze Zeiträume die gefahrene Trajektorie schätzen zu können. Üblicherweise misst man die Eigenbewegung über Sensoren eines elektrischen Stabilitätsprogramms und/oder ähnliche Sensoren direkt am Fahrwerk. Durch die Integration von weiterer Sensorik im Rahmen automatischer Fahrfunktionen ist es möglich, die Odometrie auf andere Art und Weise zu bestimmen. Dadurch wird es möglich, die Odometrie redundant zu erfassen und gegebenenfalls die Genauigkeit zu erhöhen.

Aus der DE 10 2013 206 707 A1 ist ein Verfahren zur Überprüfung eines Umfelderfassungssystems eines Fahrzeugs bekannt, wobei das Umfelderfassungssystem mindestens zwei verschiedene Umfeldsensortypen umfasst. Dabei werden im Umfeld des Fahrzeugs Objekte mit einem ersten Umfeldsensortyp erfasst und die Objekte mit den Daten des ersten Umfeldsensortyps in statische und dynamische Objekte kategorisiert, wobei die relative Position der erfassten statischen Objekte zum Fahrzeug bestimmt wird. Diese Position wird mit einer über einen zweiten Umfeldsensortyp ermittelten Position verglichen und bei einer Abweichung über einen Grenzwert auf einen Fehler geschlossen. Dabei überlappt der Sichtbereich des ersten Umfeldsensortyps nicht mit dem Sichtbereich des zweiten Umfeldsensortyps, wobei die relative Position der erfassten statischen Objekte nach dem Verlassen des Sichtbereichs des ersten Umfeldsensortyps unter Berücksichtigung der Bewegung des Fahrzeugs aktualisiert wird. Dabei ist der erste Umfeldsensortyp z.B. eine Kamera und der zweite Umfeldsensortyp ein Ultraschallsensor. Die Bewegung des Fahrzeugs wird beispielsweise über Radwegsensoren, Raddrehzahlsensoren, Gierratensensoren, Beschleunigungssensoren sowie Satellitennavigation ermittelt. Satellitennavigation kann die Schätzung der Bewegung des Fahrzeugs insbesondere dadurch verbessern, indem die globale Orientierung (global Heading) des Fahrzeugs verwendet wird.

Aus der DE 10 2008 026 397 A1 ist ein System zum Schätzen der Fahrzeugdynamik in einem Fahrzeug bekannt, wobei das System einen Objekterfassungssensor zum Erfassen stationärer Objekte relativ zur Fahrzeugbewegung umfasst, wobei der Objektsensor Objekterfassungssignale zum Verfolgen des Objekts liefert. Weiter umfasst das System mehrere fahrzeugseitige Sensoren, die Sensorsignale liefern, die die Fahrzeugbewegung repräsentieren. Dabei ist ein Zuordnungsprozessor vorgesehen, der auf die Objektsignale anspricht, wobei der Zuordnungsprozessor zum Verfolgen des Objekts die Objektsignale folgender Ansichten aufeinander abstimmt und Objektverfolgungssignale liefert. Schließlich weist das System noch einen Längszustandsschätzprozessor und einen Querzustandsschätzprozessor auf. Der Objekterfassungssensor kann dabei eine Radarvorrichtung, eine Lidarvorrichtung oder eine Kamera sein.

Bei Lidar-Sensoren erfolgt die Bestimmung der Odometrie meist über einen ICP-Ansatz (iterative closest point). Dabei gibt es verschiedene Ausführungsformen. Die Grundidee ist jedoch, dass eine Transformation zwischen zwei Punktwolken geschätzt wird, die diese am besten übereinander legt. Dazu werden einzelne Punkte aus den beiden Punktwolken einander zugeordnet und die Abstände minimiert. Bei einem Verfahren wie bei der DE 10 2008 026 397 A1 werden dann Punkte des statischen Objekts für das ICP-Verfahren verwendet.

Der Erfindung liegt das technische Problem zugrunde, ein System und ein Verfahren zur Schätzung der Eigenbewegung eines Fahrzeugs zur Verfügung zu stellen, mittels derer robuster die Eigenbewegung geschätzt werden kann.

Die Lösung des technischen Problems ergibt sich durch ein System mit den Merkmalen des Anspruchs 1 sowie ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 5. Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.

Das System zur Schätzung der Eigenbewegung eines Fahrzeugs umfasst mindestens einen Lidar-Sensor und mindestens eine Auswerteeinheit zur Auswertung der Daten des mindestens einen Lidar-Sensors in Form von 3D-Punktwolken. Die Auswerteeinheit ist dabei derart ausgebildet, anhand von zwei nacheinander aufgenommenen 3D-Punktwolken eine Transformation der 3D-Punktwolken übereinander zu bestimmen und daraus die Eigenbewegung zu ermitteln. Dabei ist die Auswerteeinheit weiter derart ausgebildet, 3D-Scanpunkte von dynamischen Objekten in den 3D-Punktwolken zu ermitteln, wobei diese 3D-Scanpunkte bei der Bestimmung der Transformation ignoriert werden. Es werden also nicht gezielt Scan-Punkte von statischen Objekten für die Transformation gesucht, sondern nur die Scan-Punkte ignoriert, die eindeutig von dynamischen Objekten (z.B. von sich bewegenden Fahrzeugen, Fußgänger etc.) stammen. Dies bewirkt, dass im Regelfall die Anzahl der verbleibenden Scan-Punkte in den 3D-Wolken größer ist als bei Nur-Berücksichtigung von statischen Objekten. Dies erhöht die Robustheit des Verfahrens, da bei mehr Scan-Punkten die Wahrscheinlichkeit für eine brauchbare Eigenbewegungsschätzung steigt. Aufgrund der Tatsache, dass eine Unterscheidung von statischen und dynamischen Objekten nicht stets eindeutig möglich ist, verbleiben bei der Ignorierung von Scan-Punkten von eindeutig dynamischen Objekten mehr Scan-Punkte als bei gezielt ausgewählten statischen Objekten.

In einer weiteren Ausführungsform weist das System mindestens eine weitere Sensorik auf, die derart ausgebildet ist, dynamische Objekte zu erfassen, wobei die Auswerteeinheit derart ausgebildet ist, die 3D-Scanpunkte der dynamischen Objekte mittels der Daten der weiteren Sensorik zu ermitteln. Beispielsweise ist die weitere Sensorik als Kamera und/oder Radar-Sensorik ausgebildet. Alternativ oder ergänzend kann die Ermittlung auch anhand der Daten des Lidar-Sensors selbst erfolgen, indem beispielsweise a priori-Wissen von vorangegangenen Scans berücksichtigt wird.

In einer weiteren Ausführungsform ist die Auswerteeinheit derart ausgebildet, das die als 3D-Scanpunkte von dynamischen Objekten ermittelten 3D-Scanpunkte segmentiert werden und das jeweilige Segment von 3D-Scanpunkten bei der Bestimmung der Transformation ignoriert wird. Anschaulich werden einzelne Scanpunkte in der Umgebung von vielen Scan-Punkten von dynamischen Objekten mit zu dem dynamischen Objekt gezählt, da hier die Gefahr von Messfehlern sehr groß ist. Hierdurch wird die Auswertung robuster und schneller.

In einer weiteren Ausführungsform ist die Auswerteeinheit derart ausgebildet, dass die Anzahl der nach der Ignorierung der 3D-Scanpunkte von dynamischen Objekten verbliebenen 3D-Scanpunkte mit einem Grenzwert verglichen werden, wobei unterhalb des Grenzwertes keine Transformation ermittelt wird. Fährt beispielsweise das Fahrzeug direkt hinter einem großen Lastkraftwagen an eine Ampel, so sind nahezu alle Scan-Punkte von dem Lastkraftwagen, sodass eine Eigenbewegungsschätzung anhand der wenigen verbliebenen Scan-Punkte mit großen Unsicherheiten verbunden wäre.

Die Erfindung wird nachfolgend anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispiels näher erläutert. Die Figuren zeigen:

  • 1 ein schematisches Blockschaltbild eines Systems zur Schätzung der Eigenbewegung eines Fahrzeugs,
  • 2a eine schematische Darstellung einer 3D-Scanwolke zu einem ersten Zeitpunkt und
  • 2b eine schematische Darstellung einer 3D-Scanwolke zu einem zweiten Zeitpunkt.

Das System 1 zur Schätzung der Eigenbewegung eines Fahrzeugs umfasst einen Lidar-Sensor 2, eine Auswerteeinheit 3 und eine weitere Sensorik 4 zur Erfassung dynamischer Objekte. Die Daten des Lidar-Sensors 2 sind dabei eine 3D-Punktwolke wie in 2a dargestellt. Mit Hilfe der weiteren Sensorik 4 ermittelt dabei die Auswerteeinheit 3 Scan-Punkte 5, die eindeutig einem dynamischen Objekt zugeordnet werden können. Diese Scan-Punkte 5 sind in 2 als nicht ausgemalte Punkte dargestellt. Zwischen diesen Scan-Punkten 5 befinden sich noch einige Scan-Punkte 6, die nicht eindeutig einem dynamischen Objekt zugeordnet werden können. Allerdings weisen diese eine gewisse Unsicherheit auf. Daher werden die Scan-Punkte 5 segmentiert und auch die Scan-Punkte 6 innerhalb des Segments 7 für die weitere Verarbeitung ignoriert und nur die verbliebenen Scan-Punkte 8 betrachtet. Die in 2a dargestellte 3D-Punktwolke stammt dabei von einem Scan zu einem ersten Zeitpunkt t1. Zu einem zweiten Zeitpunkt t2 wird erneut ein Scan durchgeführt und wieder eine 3D-Punktwolke ermittelt. Wieder werden die Scan-Punkte von dynamischen Objekten segmentiert und für die Verarbeitung ignoriert. Anschließend ermittelt die Auswerteeinheit 3 mittels eines ICP-Verfahrens eine Transformation, mittels derer die verbliebenen Scan-Punkte 8 zum Zeitpunkt t1 optimiert auf die Scan-Punkte 8 zum Zeitpunkt t2 in Überdeckung gebracht werden können. Mittels der Transformation kann dann die Eigenbewegung des Fahrzeugs geschätzt werden.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG

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Zitierte Patentliteratur

  • DE 102013206707 A1 [0003]
  • DE 102008026397 A1 [0004, 0005]