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EP-4308971-B1 - METHOD FOR DETERMINING A MOVEMENT STATE OF A RIGID BODY

EP4308971B1EP 4308971 B1EP4308971 B1EP 4308971B1EP-4308971-B1

Inventors

  • WYNE, Mughees Ahmad
  • SCHERER, SEBASTIAN

Dates

Publication Date
20260506
Application Date
20220304

Claims (19)

  1. Computer-implemented method for determining a state of movement of a rigid body (2) relative to an environment by means of a multiplicity of measurement data sets relating to objects (4) in the environment of the body, wherein each measurement data set respectively comprises a measurement time and a Doppler velocity (d) and an azimuth angle (θ) with respect to a sensor reference system (S) of a sensor (S1, S2, S3, S4), comprising determining the state of movement of the body relative to the environment as a velocity vector (v x , v y ) and an angular velocity vector (ω z ) in a body reference system (B), wherein each sensor reference system is converted into the body reference system by way of a non-singular transformation (R, t), wherein at least one set of conditions comprising a plurality of measurement data sets is formed (106), wherein, in a regression analysis for the at least one set of conditions, a functional, which is dependent on Doppler velocity deviations between estimated Doppler velocities and the Doppler velocities of the measurement data sets included in the at least one set of conditions, is minimized (110, 112), wherein the estimated Doppler velocities are represented as dependent variables in the regression analysis, wherein one or more components of the velocity vector and the angular velocity vector are determined by the regression analysis; wherein a plurality of sets of conditions, each comprising measurement data sets of only a single sensor, are formed; wherein a plurality of sensor velocity vectors (V s ) in the respective sensor reference system (S) are determined (112) by continuing to represent the estimated Doppler velocities for each of the sets of conditions in the regression analysis as dependent on the sensor velocity vector, and the sensor velocity vector is determined such that the respective functional is minimized; and in a further regression, the velocity vector and the angular velocity vector are determined (114) such that a regression functional, which is dependent on sensor deviations between the sensor velocity vectors and the estimated sensor velocity vectors, is minimized, wherein the sensor velocity vectors are represented as dependent on the velocity vector and the angular velocity vector using the transformation between the body reference system and the respective sensor reference system.
  2. Method according to Claim 1, wherein one or more, in particular all, of the measurement data sets comprise an elevation angle (ϕ); wherein preferably at least some of these one or more, in particular all, measurement data sets are determined from measurement results which only comprise the measurement time, the Doppler velocity and the azimuth angle, wherein the elevation angle is set equal to a predetermined value, in particular equal to zero.
  3. Method according to one of the preceding claims, wherein the measurement data sets are captured (102) by means of one or more sensors (S1, S2, S3, S4) which are attached to the body (2) and capture the environment of the body.
  4. Method according to one of the preceding claims, wherein the measurement data sets comprise at least two measurement data sets of a sensor with different measurement times (t -1 , t 0 , t 1 , t 2 , t 3 , t 4 , t 5 ).
  5. Method according to one of the preceding claims, wherein the measurement times (t -1 , t 0 , t 1 , t 2 , t 3 , t 4 , t 5 ) of measurement data sets of at least two different sensors (S1, S2) are different from each other.
  6. Method according to one of the preceding claims, wherein the state of movement is determined for a determination time (T 1 ) at at least one calculation time (λ 1 , λ 2 ), wherein the at least one set of conditions is formed from the measurement data sets whose measurement times are within a determination period.
  7. Method according to Claim 6, wherein in the functional the Doppler velocity deviations are multiplied by a positive time weight which is a function of the time difference between the measurement time (t -1 , t 0 , t 1 , t 2 , t 3 , t 4 , t 5 ) of the respective measurement data set and the determination time (T 1 ) for which the state of movement is determined; wherein the time weight preferably decreases with increasing absolute value of the time difference.
  8. Method according to either of Claims 6 and 7, wherein the state of movement is determined for a plurality of successive determination times (T 0 , T 1 , T 2 ), wherein each determination period of the plurality of successive determination times (T 0 , T 1 , T 2 ) has a lower time limit and an upper time limit, wherein the lower time limit is equal to a previous determination time of the plurality of successive determination times (T 0 , T 1 , T 2 ) and the upper time limit is equal to a subsequent determination time of the plurality of successive determination times (T 0 , T 1 , T 2 ) or the respective calculation time.
  9. Method according to one of Claims 6 to 8, wherein a first determination of the state of movement for the determination time (T 1 ) is based on a first determination period and a second determination of the state of movement for the determination time is based on a second determination period; wherein the second determination period is different from the first determination period and includes at least one measurement time not included in the first determination period; wherein the first determination is preferably carried out at a first calculation time (λ 1 ) and the second determination is carried out at a later, second calculation time (λ 2 ), wherein an upper time limit of the second determination period is after the first calculation time.
  10. Method according to Claim 1, wherein each of the sets of conditions comprises only measurement data sets having the same measurement time; wherein, if dependent on claim 6, in the regression functional, the sensor deviations are each multiplied by a weight which is a function of the time difference between the measurement time of the respective set of conditions and the determination time for which the state of movement is determined.
  11. Method according to one of the preceding claims, wherein the sets of conditions comprise at least one component restriction on at least one component of the velocity vector and/or the angular velocity vector in the form of at least one component default value; wherein the regression functional further depends on a component deviation between the at least one component default value and at least one estimated component default value.
  12. Method according to Claim 11, wherein at least one angular velocity component, which is determined in particular by a rate-of-rotation sensor, is used as a component default value in the body reference system; wherein, if dependent on claim 6, in the regression functional, the at least one component deviation is multiplied by a weight which is a function of the time difference between a measurement time of the angular velocity component and the determination time for which the state of movement is determined.
  13. Method according to one of the preceding claims, wherein the measurement data sets comprise at least one additional parameter selected from a distance of the captured object, a variance of the distance, a variance of the azimuth angle, a variance of the elevation angle, a variance of the Doppler velocity, a signal strength of the received signal, a cross section, in particular a radar cross section or lidar cross section, in each case based on the captured object of the respective measurement data set, and/or a type of sensor, and, if dependent on claim 3, an arrangement of the sensor on the body; wherein the Doppler velocity deviations are multiplied by an additional weight which is a function of the respective additional parameter, and/or wherein a measurement data set is discarded if the at least one additional parameter is outside at least one predetermined range.
  14. Method according to one of the preceding claims, wherein the regression analysis is carried out using an errors-in-variables regression method, wherein the azimuth angles and/or, if dependent on claim 2, the elevation angles are optimized; and/or wherein the regression analysis is carried out using an iterative-reweighted-least-squares method.
  15. Method for determining a relative position and/or a relative orientation of a rigid body (2), comprising determining a plurality of states of movement of the body for a plurality of successive determination times (T 0 , T 1 , T 2 ) using a method according to one of the preceding claims, if dependent on claim; integrating the states of movement over the time between an initial determination time of the plurality of determination times and an end determination time of the plurality of determination times in order to obtain the relative position and/or the relative orientation as results of this integration.
  16. Computing unit (12) which is configured to obtain a multiplicity of measurement data sets or, if dependent on claim 2, measurement results and to carry out a method according to one of the preceding claims.
  17. Vehicle and/or robot, in particular motor vehicle (2), comprising a computing unit (12) according to Claim 16, and one or more sensors (S1, S2, S3, S4) which are attached to a body of the vehicle and/or robot and capture an environment of the body and are configured to carry out measurements on objects in the environment and to send captured measurement data sets to the computing unit; wherein the sensors are preferably radar sensors and/or lidar sensors.
  18. Computer program that prompts a computing unit to perform all of the method steps of a method according to one of Claims 1 to 15 when it is executed on the computing unit.
  19. Machine-readable storage medium with a computer program according to Claim 18 stored thereon.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bestimmung eines Bewegungszustands eines starren Körpers relativ zu einer Umgebung mittels einer Vielzahl von Messdatensätzen und ein Verfahren zu Bestimmung einer relativen Position und/oder einer relativen Orientierung sowie eine Recheneinheit und ein Computerprogramm zu deren Durchführung. Hintergrund der Erfindung Odometrie beschäftigt sich mit dem Problem, die Position und die Orientierung eines mobilen Körpers, etwa eines Fahrzeugs und/oder Roboters, zu bestimmen. Dazu kann der Bewegungszustand des Körpers bestimmt werden, z.B. eine Geschwindigkeit und/oder eine Winkelgeschwindigkeit, denen Unterschiede zeitlich aufeinanderfolgender Positionen bzw. Orientierungen des Körpers entsprechen. Zur Bestimmung des Bewegungszustands können inertiale Messeinrichtungen, d.h. Beschleunigungssensoren und Gyroskope, eingesetzt werden, die den Bewegungszustand oder Komponenten davon direkt durch Messung bestimmen. Auch können am Körper angebrachte Kameras verwendet werden, deren Bild- bzw. Videoaufnahmen mittels geeigneter Bildverarbeitungssoftware eine Einschätzung des Bewegungszustands ermöglichen. Die US 2020/0241124 A1 betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines Radarsystems eines Fahrzeugs, wobei eine Schätzung der Eigengeschwindigkeit des Fahrzeugs mittels einer Regression erfolgen kann, die auf Radardaten basiert, die die radiale Relativgeschwindigkeit und einen Einfallswinkel umfassen. DE 10 2017 214 022 A1 betrifft die Ermittlung von Egodaten, die die Eigenbewegung eines Kraftfahrzeugs beschreiben. Die DE 10 2019 202 178 A1 betrifft ein Verfahren zur Bestimmung der Geschwindigkeit über Grund und des Richtungswechsels eines Fahrzeugs. Die US 2021/0063560 A1 betrifft die Schätzung einer Geschwindigkeit in einer Ebene aus Radarmessungen. Offenbarung der Erfindung Erfindungsgemäß werden ein Verfahren zur Bestimmung eines Bewegungszustands eines starren Körpers relativ zu einer Umgebung mittels einer Vielzahl von Messdatensätzen und ein Verfahren zur Bestimmung einer relativen Position und/oder einer relativen Orientierung sowie eine Recheneinheit und ein Computerprogramm zu deren Durchführung mit den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche vorgeschlagen. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind Gegenstand der Unteransprüche sowie der nachfolgenden Beschreibung. Die Erfindung bedient sich der Maßnahme, Bedingungsmengen aus Messdatensätzen und basierend darauf mittels einer Regressionsanalyse den Bewegungszustand zu bestimmen. Durch die Bildung von Bedingungsmengen können gezielt Messdatensätze ausgesucht werden, so dass eine hohe Genauigkeit der Bewegungszustand-Bestimmung erreicht werden kann. Im Einzelnen verwendet das Verfahren eine Vielzahl von Messdatensätzen zu Objekten in der Umgebung des Körpers, wobei jeder Messdatensatz jeweils einen Messzeitpunkt und eine Dopplergeschwindigkeit und einen Azimuthwinkel bezüglich eines (dreidimensionalen) Sensorbezugssystems eines Sensors umfasst. Die Messdatensätze können mit einem oder mehreren Sensoren erfasst sein, wobei jeder Sensor ein Sensorbezugssystem besitzt, auf das sich die in den Messdatensätzen umfassten Messergebnisse beziehen. Die Messdatensätze betreffen jeweils ein von den Sensoren erfasstes Objekt, d.h. jeder Messdatensatz zu einem Objekt umfasst einen Messzeitpunkt und eine Dopplergeschwindigkeit und einen Azimuthwinkel bezüglich eines Sensorbezugssystems des Sensors, der das Objekt erfasst. Die Messdatensätze können auf geeignete Weise bereitgestellt werden. Bevorzugt umfasst das Verfahren einen entsprechenden Bereitstellungsschritt. Allgemein können für die Erfindung Messdatensätze von Sensoren verwendet werden, die eine Dopplergeschwindigkeit von Objekten bestimmen, d.h. die eine radiale Geschwindigkeit auf den Sensor zu bzw. von diesem weg bestimmen. Man kann sie daher auch als Doppler-Sensoren bezeichnen. Bevorzugt handelt es sich bei den Sensoren um Radarsensoren und/oder Lidarsensoren. Insbesondere ist die Verwendung von FMCW-Radarsensoren und/oder FMCW-Lidarsensoren vorgesehen (Radar: 'Radio Detection and Ranging'; Lidar: 'Light Detection and Ranging' bzw. 'Light Imaging, Detection and Ranging'; FMCW: 'Frequency Modulated Continuous Wave', auf Deutsch etwa 'frequenzmodulierte Dauerstrich-Detektion'). Die Messdatensätzen sind entsprechend vorzugsweise Radar-Messdatensätze und/oder Lidar-Messdatensätze. Bevorzugt umfassen ein oder mehrere (insbesondere alle) der Messdatensätze einen Höhenwinkel (bezüglich des Sensorbezugssystems des jeweiligen Sensors). Durch Berücksichtigung des Höhenwinkels kann die Genauigkeit der Bestimmung des Bewegungszustands erheblich erhöht werden. Weiter bevorzugt ist vorgesehen, zumindest einige dieser ein oder mehreren (insbesondere alle) Messdatensätze aus Messergebnissen zu bestimmen, die lediglich den Messzeitpunkt, die Dopplergeschwindigkeit und den Azimuthwinkel umfassen, wobei der Höhenwinkel gleich einem vorbestimmten Wert, insbesondere gleich Null, gesetzt wird