DE-102024210712-A1 - Rechenvorrichtung für einen Lidar-Sensor zur Oberflächenebenenerkennung

Abstract

Es wird eine Rechenvorrichtung für einen Lidar-Sensor (2) zur Oberflächenebenenerkennung vorgeschlagen, umfassend zumindest ein Rechenmodul (3), das dazu vorgesehen ist, in Abhängigkeit von in Rohdatenform vorliegenden Messwerten aus verschiedenen Pixeln des Lidar-Sensors (2) Objekthypothesen zu bestimmen, um zumindest eine Punktegruppe (4-8) umfassend Pixel mit übereinstimmenden Objekthypothesen zu bilden, und in der Punktegruppe (4-8) eine Ebenenerkennung durchzuführen, um zumindest eine Oberflächenebene (9, 10) zumindest eines Objekts (11, 12) zu identifizieren.

Inventors

• Matthias Wittemer
• Ralf Beuschel

Assignees

• ZF FRIEDRICHSHAFEN AG

Dates

Publication Date

20260507

Application Date

20241107

Claims (10)

1. Rechenvorrichtung für einen Lidar-Sensor (2) zur Oberflächenebenenerkennung, umfassend zumindest ein Rechenmodul (3), das dazu vorgesehen ist, in Abhängigkeit von in Rohdatenform vorliegenden Messwerten aus verschiedenen Pixeln des Lidar-Sensors (2) Objekthypothesen zu bestimmen, um zumindest eine Punktegruppe (4-8) umfassend Pixel mit übereinstimmenden Objekthypothesen zu bilden, und in der Punktegruppe (4-8) eine Ebenenerkennung durchzuführen, um zumindest eine Oberflächenebene (9, 10) zumindest eines Objekts (11, 12) zu identifizieren.
2. Rechenvorrichtung nach Anspruch 1 , wobei das Rechenmodul (3) dazu vorgesehen ist, der Punktegruppe (4-8) zumindest eine Eigenschaft der zumindest einen Oberflächenebene (9, 10) zuzuweisen.
3. Rechenvorrichtung nach Anspruch 1 oder 2 , wobei das Rechenmodul (3) dazu vorgesehen ist, für jede Detektion zumindest einen Ebenenübereinstimmungskoeffizienten zu ermitteln.
4. Rechenvorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Rechenmodul (3) dazu vorgesehen ist, in räumlich benachbarten Punktegruppen (7, 8) identifizierte Oberflächenebenen und/oder eine geometrische Beziehung der Punktegruppen (7, 8) zueinander zu vergleichen, um zumindest eine Punktegruppen-überspannende Oberflächenebene zu identifizieren.
5. Rechenvorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Rechenmodul (3) dazu vorgesehen ist, in Abhängigkeit von der zumindest einen identifizierten Oberflächenebene zumindest eine Fahrbahnoberfläche (13) zu identifizieren.
6. Rechenvorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Rechenmodul (3) dazu vorgesehen ist, zumindest ein detektiertes Objekt (11, 12) durch eine Beschreibung des Objekts (11, 12) durch mehrere identifizierte Oberflächenebenen (9, 10) des Objekts (11, 12) geometrisch zu rekonstruieren.
7. Lidar-System, umfassend zumindest einen Lidar-Sensor (2) und zumindest eine Rechenvorrichtung (1) nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
8. Fahrzeug, umfassend zumindest eine Rechenvorrichtung (1) nach einem der Ansprüche 1 bis 6 oder zumindest ein Lidar-System (14) nach Anspruch 7 .
9. Computerimplementiertes Verfahren zur Oberflächenebenenerkennung, wobei in Abhängigkeit von in Rohdatenform vorliegenden Messwerten aus verschiedenen Pixeln eines Lidar-Sensors (2) Objekthypothesen bestimmt werden, um zumindest eine Punktegruppe (4-8) umfassend Pixel mit übereinstimmenden Objekthypothesen zu bilden, und wobei in der Punktegruppe (4-8) eine Ebenenerkennung durchgeführt wird, um zumindest eine Oberflächenebene (9, 10) zumindest eines Objekts (11, 12) zu identifizieren.
10. Computerprogrammprodukt zur Oberflächenebenenerkennung, umfassend Ausführungsbefehle, die bei der Ausführung des Programms durch eine Rechenvorrichtung (1) nach einem der Ansprüche 1 bis 6 diese veranlassen, ein Verfahren nach Anspruch 9 auszuführen.

Description

Die Erfindung bezieht sich auf eine Rechenvorrichtung für einen Lidar-Sensor zur Oberflächenebenenerkennung. Weiterhin bezieht sich die Erfindung auch auf ein Lidar-System und ein Fahrzeug. Ferner bezieht sich die Erfindung auf ein computerimplementiertes Verfahren zur Oberflächenebenenerkennung und auf ein entsprechendes Computerprogrammprodukt. Moderne Fahrzeuge (Autos, Transporter, Lastwagen, Motorräder sowie teilweise auch Fahrräder etc.) verfügen über eine Vielzahl von Sensoren, die dem Fahrer Informationen zur Verfügung stellen und einzelne Funktionen des Fahrzeugs teil- oder vollautomatisiert steuern. Über diese Sensoren werden die Umgebung des Fahrzeugs, andere Verkehrsteilnehmer sowie weitere Objekte erfasst. Basierend auf den erfassten Daten kann beispielsweise ein Modell der Fahrzeugumgebung erstellt und auf Veränderungen in dieser Fahrzeugumgebung reagiert werden. Ein wichtiges Sensorprinzip in diesem Zusammenhang sowie auch in anderen Anwendungsbereichen, beispielsweise im Umfeld von Fortbewegungsmitteln (Schiffen, Zügen, Flugzeugen etc.), in der Überwachung (Personen, Straßen etc.) und auch in der Vermessungstechnik, ist die Lidar-Technik (Light detection and ranging). Ein Lidar-Sensor basiert auf einer Aussendung von Lichtsignalen und einer Detektion der Reflexionen. Oft eingesetzt werden in diesem Zusammenhang Lidar-Sensoren, die nach dem FMCW-Verfahren (Frequency-modulated continuous wave) arbeiten. Dabei werden die Sendefrequenz moduliert und Objekte im Umfeld durch Messung der Schwebungsfrequenzen der empfangenen Reflexionen und des lokalen Referenzoszillatorlichts detektiert. Durch Auswertung der Empfangsfrequenz bzw. der Frequenz des Schwebungssignals können die Relativgeschwindigkeit und der Abstand eines Objekts ermittelt werden. Lidar-Wahrnehmungsalgorithmen (perception algorithms) können stark von Informationen über einen Einfallswinkel der Lidar-Strahlung profitieren. Beispielsweise können dadurch Treffer auf einer Bodenoberfläche identifiziert werden, um eine Fahrbahnoberfläche zu detektieren und Freier-Raum-Analysen durchzuführen. Außerdem kann eine Segmentierung von über die Fahrbahnoberfläche erhöhten Objekten unterstützt werden und die Orientierung von Objekten, z.B. eine Fahrzeugseite, identifiziert werden. Die Orientierung von Oberflächen wird im Stand der Technik aus Lidar-Punktwolkendaten ermittelt durch Berücksichtigung der Nachbarschaft von aneinander angrenzenden Detektionen im 3D-Raum. Dieser Schritt wird üblicherweise als ein Nachbearbeitungsschritt der Punktwolkendaten in den Wahrnehmungsalgorithmen ausgeführt. Dies ist jedoch sehr rechenintensiv, weil die Oberflächenebenenschätzung in einem ersten Schritt das Bündeln von Pixeln erfordert. Es wird eine Rechenvorrichtung für einen Lidar-Sensor zur Oberflächenebenenerkennung vorgeschlagen. Die Rechenvorrichtung umfasst zumindest ein Rechenmodul, das dazu vorgesehen ist, in Abhängigkeit von in Rohdatenform vorliegenden Messwerten aus verschiedenen Pixeln des Lidar-Sensors Objekthypothesen zu bestimmen, um zumindest eine Punktegruppe umfassend Pixel mit übereinstimmenden Objekthypothesen zu bilden. Das Rechenmodul ist dazu vorgesehen, in der Punktegruppe eine Ebenenerkennung durchzuführen, um zumindest eine Oberflächenebene zumindest eines Objekts zu identifizieren. Die Rechenvorrichtung ist vorzugsweise zu einem Einsatz mit dem Lidar-Sensor vorgesehen. Insbesondere kann der Lidar-Sensor die Rechenvorrichtung umfassen. Beispielsweise kann die Rechenvorrichtung als ein Signalprozessor des Lidar-Sensors ausgebildet sein. Alternativ ist denkbar, dass die Rechenvorrichtung getrennt von dem Lidar-Sensor ausgebildet ist. Beispielsweise kann ein, insbesondere elektronisches, Steuergerät eines Fahrzeugs die Rechenvorrichtung umfassen oder ausbilden. Der Lidar-Sensor ist vorzugsweise zumindest datenübertragungstechnisch mit der Rechenvorrichtung verbunden. Der Lidar-Sensor und die Rechenvorrichtung sind vorzugsweise zu einem Einsatz in einem Fahrzeug vorgesehen, beispielsweise um zumindest teilautonome Fahrfunktionen des Fahrzeugs zu ermöglichen. Alternativ oder zusätzlich ist denkbar, dass der Lidar-Sensor und die Rechenvorrichtung zu einem Einsatz in einer, insbesondere stationären, Überwachungsanlage, in einer Industrieanlage, in einer Vermessungsvorrichtung o. dgl. vorgesehen sind. Unter „vorgesehen“ soll insbesondere speziell programmiert, speziell ausgestattet und/oder speziell ausgelegt verstanden werden. Darunter, dass ein Objekt zu einer Funktion vorgesehen ist, soll insbesondere verstanden werden, dass das Objekt die Funktion in zumindest einem Betriebszustand ausführt. Das Rechenmodul kann insbesondere als ein Mikroprozessor, als ein integrierter Schaltkreis, insbesondere als ein FPGA (Field Programmable Gate Array) oder als eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), o. dgl. ausgebildet sein. Vorzugsweise weist die Rechenvorrichtung zumindest eine Schnittstelle zum Empfang von Messwerten von dem Lidar-Sen