DE-102024210608-A1 - Verfahren zum Ermitteln eines Zustandes eines Objektes in einer Umgebung eines Fahrzeugs

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren (100) zum Ermitteln eines Zustandes eines Objektes in einer Umgebung eines Fahrzeugs (1), umfassend: - Bereitstellen (101) von Sensordaten, wobei die Sensordaten aus einer Erfassung wenigstens eines Sensors (2), insbesondere Radarsensors, des Fahrzeugs (1) resultieren, wobei das Objekt (3) in den Sensordaten repräsentiert ist, - Ermitteln (102) wenigstens einer Charakteristik des Zustandes unter Verwendung eines Maschinenlernmodells (50) auf Basis der bereitgestellten Sensordaten, wobei das Maschinenlernmodell (50) für eine Objektdetektion und/oder Klassifikation trainiert ist, - Ermitteln (103) wenigstens einer weiteren Charakteristik des Zustandes unter Verwendung wenigstens eines physikalischen Modells auf Basis der bereitgestellten Sensordaten. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogramm, eine Vorrichtung sowie ein Speichermedium zu diesem Zweck.

Inventors

• Lukas Schwarz
• Philipp Ferdinand Rapp
• Felix Huttner
• Tobias HOHENTHANNER

Assignees

• Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung

Dates

Publication Date

20260507

Application Date

20241105

Claims (11)

1. Verfahren (100) zum Ermitteln eines Zustandes eines Objekts (3) in einer Umgebung eines Fahrzeugs (1), umfassend: - Bereitstellen (101) von Sensordaten, wobei die Sensordaten aus einer Erfassung wenigstens eines Sensors (2), insbesondere Radarsensors, des Fahrzeugs (1) resultieren, wobei das Objekt (3) in den Sensordaten repräsentiert ist, - Ermitteln (102) wenigstens einer Charakteristik des Zustandes unter Verwendung eines Maschinenlernmodells (50) auf Basis der bereitgestellten Sensordaten, wobei das Maschinenlernmodell (50) für eine Objektdetektion und/oder Klassifikation trainiert ist, - Ermitteln (103) wenigstens einer weiteren Charakteristik des Zustandes unter Verwendung wenigstens eines physikalischen Modells auf Basis der bereitgestellten Sensordaten.
2. Verfahren (100) nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet , dass die wenigstens eine Charakteristik eine Klasse, eine kartesische Position, eine Orientierung, eine kartesische Geschwindigkeit, eine Geschwindigkeit, eine Gierrate und/oder eine Ausdehnung des Objekts (3) ist und der Zustand vorzugsweise durch einen Zustandsvektor repräsentiert ist.
3. Verfahren (100) nach Anspruch 2 , dadurch gekennzeichnet , dass im Rahmen des Ermittelns (102) unter Verwendung des Maschinenlernmodells (50) zumindest die Klasse, die kartesische Position, die Orientierung und die Ausdehnung des Objekts (3) ermittelt und in Form einer Bounding Box bereitgestellt wird.
4. Verfahren (100) nach einem der Ansprüche 2 oder 3 , dadurch gekennzeichnet , dass im Rahmen des Ermittelns (103) unter Verwendung des wenigstens einen physikalischen Modells zumindest die kartesische Geschwindigkeit und/oder die Geschwindigkeit des Objekts (3) ermittelt wird, vorzugsweise auf Basis der bereitgestellten Bounding Box.
5. Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet , dass die Sensordaten Zeitstempel umfassen, die einen Zeitpunkt der Erfassung der jeweiligen Sensordaten repräsentieren, wobei das Ermitteln (102) unter Verwendung des Maschinenlernmodells (50) und/oder das Ermitteln (103) unter Verwendung des wenigstens einen physikalischen Modells unter Berücksichtigung der Zeitstempel erfolgt.
6. Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet , dass das Verfahren (100) ferner umfasst: - Durchführen einer Objektverfolgung des Objekts (3) unter Verwendung des ermittelten Zustands des Objekts (3), wobei im Rahmen der Objektverfolgung der Zustand des Objekts (3) fortwährend unter Verwendung des Maschinenlernmodells (50) und/oder des wenigstens einen physikalischen Modells aktualisiert wird.
7. Verfahren (100) nach Anspruch 6 , dadurch gekennzeichnet , dass das Verfahren (100) ferner umfasst: - Durchführen einer Reifegradprüfung auf Basis der Sensordaten und/oder der unter Verwendung des Maschinenlernmodells ermittelten wenigstens einen Charakteristik, wobei im Rahmen der Reifegradprüfung die Sensordaten und/oder die unter Verwendung des Maschinenlernmodells ermittelte wenigstens eine Charakteristik hinsichtlich wenigstens eines definierten Qualitätskriteriums überprüft werden, wobei die Objektverfolgung nur durchgeführt wird, wenn ein Ergebnis der Reifegradprüfung indiziert, dass das wenigstens eine definierte Qualitätskriterium erfüllt ist.
8. Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet , dass das Verfahren (100) ferner umfasst: - Initiieren einer Steuerung des Fahrzeugs (1) auf Basis des ermittelten Zustands des Objekts (3).
9. Computerprogramm (20), umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Computerprogramms (20) durch einen Computer (10) diesen veranlassen, das Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche auszuführen.
10. Vorrichtung (10) zur Datenverarbeitung, die eingerichtet ist, das Verfahren (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 8 auszuführen.
11. Computerlesbares Speichermedium (15), umfassend Befehle, die bei der Ausführung durch einen Computer (10) diesen veranlassen, die Schritte des Verfahrens (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 8 auszuführen.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln eines Zustandes eines Objektes in einer Umgebung eines Fahrzeugs. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogramm, eine Vorrichtung sowie ein Speichermedium zu diesem Zweck. Stand der Technik Assistierte und (hoch-)automatisierte Fahrfunktionen nutzen eine Vielzahl an Sensormodalitäten zur Erstellung eines Abbildes der Umwelt. Dies wird als Perzeption bezeichnet. Die Umwelt umfasst hierbei die statische Welt (Infrastruktur, Vegetation, ...) sowie bewegte Ziele (Fahrzeuge, Fußgänger, ...). Um eine zuverlässige Perzeption zu ermöglichen, kommen Sensoren wie Radarsensoren zum Einsatz. Diese können insbesondere auch bei Nacht, Nebel, Gischt und Regen vorteilhaft eingesetzt werden. Sie senden eine elektromagnetische Welle aus, welche reflektiert und wieder vom Sensor empfangen wird. Dadurch entstehen Ortungen (Reflexe, Locations) auf statischen Objekten sowie bewegten Zielen. Der Messraum ist hierbei insbesondere ein polarer Raum, und eine Ortung umfasst im Wesentlichen den Abstand, die radiale Relativgeschwindigkeit, sowie den Azimutwinkel und bei neueren Radarsensoren auch den Elevationswinkel. Zusätzlich wird der Radarquerschnitt geschätzt, der (vereinfacht) die Reflektivität des Ziels angibt. Um Objekte in der Umwelt stabil und ohne Unterbrechung verfolgen zu können, wird in der Regel ein stochastischer Beobachter, wie z.B. ein Kalman Filter oder Bernoulli-Filter eingesetzt. In diesem Zusammenhang unterscheidet man zwischen zwei grundsätzlichen Aufgaben. Einerseits gilt es die Anfangsbedingungen eines Objektes zu schätzen (Objekterstellung/Spawning/Track-Initiation) und andererseits muss die Objekterhaltung (Track-Maintenance) durchgeführt werden, d.h. das Objekt muss über die Zeit erhalten bleiben und der Schätzfehler dabei minimiert werden. Die Anforderungen an diese Aufgaben unterscheiden sich teils stark. Bei der Objekterstellung für diese Aufgaben liegt der Fokus hauptsächlich auf der Vermeidung von Falsch-Positiven und Falsch-Negativen Tracks, sowie einer möglichst genauen Schätzung des Anfangszustandes. Da ein Objekt u.U. über einen längeren Zeithorizont verfolgt wird, liegt der Fokus der Objekterhaltung auf der Korrektur des aktuellen geschätzten Zustandes. Offenbarung der Erfindung Gegenstand der Erfindung ist ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1, ein Computerprogramm mit den Merkmalen des Anspruchs 9, eine Vorrichtung mit den Merkmalen des Anspruchs 10 sowie ein computerlesbares Speichermedium mit den Merkmalen des Anspruchs 11. Weitere Merkmale und Details der Erfindung ergeben sich aus den jeweiligen Unteransprüchen, der Beschreibung und den Zeichnungen. Dabei gelten Merkmale und Details, die im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren beschrieben sind, selbstverständlich auch im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Computerprogramm, der erfindungsgemäßen Vorrichtung sowie dem erfindungsgemäßen computerlesbaren Speichermedium, und jeweils umgekehrt, so dass bezüglich der Offenbarung der Erfindung stets auch eine wechselseitige Bezugnahme möglich ist. Gegenstand der Erfindung ist insbesondere ein Verfahren zum Ermitteln eines Zustandes eines Objektes in einer Umgebung eines Fahrzeugs, umfassend:- Bereitstellen von Sensordaten, wobei die Sensordaten aus einer Erfassung wenigstens eines Sensors, insbesondere Radarsensors, des Fahrzeugs resultieren, wobei das Objekt in den Sensordaten repräsentiert ist, wobei alternativ zu dem Radarsensor auch ein Kamera-, Ultraschall- oder LiDAR-Sensor denkbar ist,- Ermitteln wenigstens einer Charakteristik des Zustandes unter Verwendung eines Maschinenlernmodells, insbesondere eines (tiefen) neuronalen Netzes, auf Basis der bereitgestellten Sensordaten, wobei das Maschinenlernmodell für eine Objektdetektion und/oder Klassifikation trainiert ist,- Ermitteln wenigstens einer weiteren Charakteristik des Zustandes unter Verwendung wenigstens eines physikalischen Modells auf Basis der bereitgestellten Sensordaten. Das wenigstens eine physikalische Modell kann beispielsweise ein kinematisches Modell sein, bei dem eine Bewegung basierend auf einer Geschwindigkeit, Beschleunigung und/oder Richtungsänderung bestimmt wird. Hierunter fallen auch Modelle die z.B. eine Starrkörpereigenschaft eines Objektes gewinnbringend nutzen. Ferner kann das wenigstens eine physikalische Modell ein dynamisches Modell sein, welches zudem Kräfte, Reibung oder eine Masse berücksichtigt, um komplexere Bewegungsbeschreibungen bereitzustellen. Auch kann das wenigstens eine physikalische Modell ein Radar- oder Lidar-basiertes Modell sein, bei dem eine Signalausbreitung zur Entfernungs- und Geschwindigkeitsschätzung verwendet wird. Ferner kann das wenigstens eine physikalische Modell ein optisches Fluss-Modell sein, bei dem die Bewegung anhand des scheinbaren Objektflusses in einer Szene bestimmt wird. Auch ist denkbar, dass das wenigstens eine physikalische Modell ein Fahrdynamikmodell ist, das ein eigenes Fahrzeugverhalten