用于信息利用的方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种用于信息利用的方法，其中借助于第一和第二传感器类型的传感器检测第一和第二传感器数据并使描述相同的目标和/或目标属性的信息在第一和第二传感器数据中相互关联，其中第一和第二传感器数据还具有第一和第二不确定性且其中第二不确定性的值至少和第一不确定性的值一样大。该方法的特征在于，在第一和第二传感器数据中进行描述相同的目标和/或目标属性的信息的第一和第二不确定性的值的比较，其中在所述值基本上相同时，描述相同的目标和/或目标属性的信息在第一和第二传感器数据中相互关联，且其中在所述值基本上不同时，描述相同的目标和/或目标属性的信息在第一传感器数据中通过第二传感器数据确认或摒弃。本发明专利技术还涉及一种相应的系统以及其应用。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种根据权利要求1的前序部分所述的、用于信息利用的方法，以及一种根据权利要求11的前序部分所述的、用于信息利用的系统以及其应用。
技术介绍
车-对-X通信目前仍在研究阶段，而环境传感器和基于其的驾驶员辅助系统在现有技术中已经已知且应用越来越广泛。在不断改进这种驾驶员辅助系统的信息监测、信息处理和进而可靠性的同时，还出现了增多的传感器合并。例如，首先可以借助于雷达传感器确定至在前行驶的车辆的距离。随后例如还可以通过同样存在的立体摄像机进行额外的距离测量，以便确认或拒绝由雷达传感器测得的距离信息。例如在所谓的“目标证实制动”中使用通过其它的环境传感器信息对借助于环境传感器测得的信息的类似的验证且由DE 10 2008 061 301 A1已知了这种验证。在此通过如此方式借助于照相机信号验证雷达信号：照相机信号证明雷达信号被车辆反射。并未设计借助于立体摄像机进行额外的距离测量。由于通过第二传感器进行这种验证，所以信息的可靠性相对较高。在DE 10 2007 058 192 A1中描述了不同环境传感器的进一步的合并，例如雷达传感器、照相机传感器、激光雷达传感器以及还有智能交通系统(其在此同样理解为环境传感器)。借助于中央控制器检查单个传感器的相应非冗余地检测到的信息，这通过把信息以分析方式与另一个传感器的信息进行比较进行。通过这种方式可以在必要时建立信息冗余，该信息冗余形成了用于对车辆控制进行与安全相关的干预的基础。然而借助于环境传感器检测到的信息与借助于车-对-X通信检测到的信息的信息关联通常很难实现或根本不能实现，因为这两种信息类型通常具有相差很大的测量误差，其中车-对-X信息通常具有较大的测量误差。这是因为通常由车-对-X信息包括的说明“位置”、“速度”和“加速度”至少部分地基于本身相对不准确的GNSS信息。其它由此产生的问题还在于：很难或不能把当前合并的信息与在之前循环中合并的信息关联，以便例如保证目标追踪；以及环境传感器和车-对-X通信设备的检测循环的持续时间通常不同。
技术实现思路
因此，本专利技术的目的在于，建议一种方法，其在任何情况下都实现了对不同传感器类型的传感器信息的以及借助于车-对-X通信接收的信息的尽可能高效的信息利用。根据本专利技术，该目的通过根据权利要求1所述的、用于信息利用的方法实现。在根据本专利技术的用于信息利用的方法中，借助于第一传感器类型的传感器检测第一传感器数据以及借助于第二传感器类型的传感器检测第二传感器数据。描述相同的目标和/或目标属性的信息在第一传感器数据中相互关联/配置(zugeordnet)以及描述相同的目标和/或目标属性的信息在第二传感器数据中同样相互关联。第一传感器数据具有第一不定性负担且第二传感器数据具有第二不定性负担，其中第二不定性负担的值至少和第一不定性负担的值一样大。该方法的特征在于，在第一和第二传感器数据中进行描述相同的目标和/或目标属性的信息的第一和第二不定性负担的值的比较，其中在所述值基本上相同时，描述相同的目标和/或目标属性的信息在第一和第二传感器数据中相互关联，且其中在所述值基本上不同时，描述相同的目标和/或目标属性的信息在第一传感器数据中通过第二传感器数据确认或拒绝。由此得到的优点是：基于相应的不定性负担在任何情况下进行尽可能最佳的信息利用。如果不定性负担的值基本上一样大，则借助于不同的传感器类型检测到的信息相互关联，也就是说，产生了来自不同传感器类型的这些信息的本身的合并。这种合并的信息被视作尤其可靠且通常适合用作用于对车辆控制的自动干预的基础。然而如果不定性负担的值基本上不一样大，则第二传感器数据至少用于，原则上确认或拒绝第一传感器数据中的信息。因此，即在这种情况下通过第二传感器数据验证第一传感器数据，由此也为其赋予了较大的可靠性并且其可用于后续的行为，例如发出警报。通过仅使其不定性负担的值基本上一样大的信息相互关联，得到的另一个优点在于，可以减小用于关联的、通常相对较高的电子计算花费。此外尽可能最佳地利用所有检测到的信息。在本专利技术的意义上，当不定性负担的值彼此相差不超过50％，尤其不超过25％时，它们被视作基本上一样大。作为用于不定性负担的参量例如可以考虑由统计学已知的所谓的标准偏差。然而同样也可以考虑其它已知的参量，该参量说明了所述值围绕参考值的偏差程度。根据本专利技术，例如平均值、最大值或中位数适合作为参考值。优选规定了，第一传感器类型的传感器是环境传感器，而第二传感器类型的传感器是车-对-X通信部件。由此得到的优点是，可以简单地使这两个根据完全不同的原理工作的传感器类型的信息相互关联或者车-对-X信息通过简单的方式确认或拒绝环境传感器信息。这进一步有助于，减小尤其在这种特殊情况下极高的电子计算花费，这种电子计算花费通常在车-对-X信息关联于第一传感器数据环境传感器信息时产生。因此，可以设计相应较小且成本低廉的计算单元。根据本专利技术，优选把环境传感器进一步细分为不同类型的环境传感器。因此，在执行根据本专利技术的方法时有意义的是，当照相机传感器的传感器数据与雷达传感器的传感器数据例如具有非常不同的检测循环时间或者极为不同的不定性负担时，对照相机传感器的传感器数据与雷达传感器的传感器数据进行区分。在另一个优选的实施方案中，第一和第二传感器数据分别包括至少一个位置信息且为了比较首先考虑位置信息的不定性负担的值。通常位置信息提供了良好的依据，以便以其为基础估计相应的传感器类型的其它传感器信息的不定性负担的值，因为位置信息被大量其它信息包围，例如像速度信息或加速度信息。因此，可以避免对其它信息的不定性负担的值的可能的不必要的比较。此外，第二传感器信息可以立即用于，确认或拒绝第一传感器信息。在特别优选的实施方案中，至少在通过车-对-X通信部件进行发射之前在考虑全球卫星导航系统的数据的情况下产生第二传感器数据中的位置信息。根据当前的标准化追求，未来使用的车-对-X通信部件应该周期性地发射所谓的“协同感知信息”，该“协同感知信息”包括至少一个位置信息和必要时也包括速度信息和加速度信息。在此，位置信息可以相对简单地仅由全球卫星导航系统(例如GPS)的数据产生。而也可以在考虑全球卫星导航系统的数据的情况下产生速度信息和加速度信息。有利地，传感器数据的关联包括步骤：-在当前检测到的传感器数据中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于信息利用的方法，‑其中借助于第一传感器类型的传感器检测第一传感器数据以及借助于第二传感器类型的传感器检测第二传感器数据，‑其中使第一传感器数据中描述相同的目标和/或目标属性的信息相互关联，和使第二传感器数据中描述相同的目标和/或目标属性的信息相互关联，‑其中第一传感器数据具有第一不确定性且第二传感器数据具有第二不确定性，以及‑其中第二不确定性的值至少和第一不确定性的值一样大，其特征在于，‑将第一和第二传感器数据中描述相同的目标和/或目标属性的信息的第一和第二不确定性的值进行比较，‑其中在第一和第二不确定性的值基本上相同时，将第一和第二传感器数据中描述相同的目标和/或目标属性的信息相互关联，且‑其中在第一和第二不确定性的值基本上不同时，利用第二传感器数据确认或拒绝第一传感器数据中描述相同的目标和/或目标属性的信息。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2012.07.02 DE 102012211391.61.一种用于信息利用的方法，
-其中借助于第一传感器类型的传感器检测第一传感器数据以及借助于第
二传感器类型的传感器检测第二传感器数据，
-其中使第一传感器数据中描述相同的目标和/或目标属性的信息相互关
联，和使第二传感器数据中描述相同的目标和/或目标属性的信息相互关
联，
-其中第一传感器数据具有第一不确定性且第二传感器数据具有第二不确
定性，以及
-其中第二不确定性的值至少和第一不确定性的值一样大，
其特征在于，
-将第一和第二传感器数据中描述相同的目标和/或目标属性的信息的第一
和第二不确定性的值进行比较，
-其中在第一和第二不确定性的值基本上相同时，将第一和第二传感器数据
中描述相同的目标和/或目标属性的信息相互关联，且
-其中在第一和第二不确定性的值基本上不同时，利用第二传感器数据确认
或拒绝第一传感器数据中描述相同的目标和/或目标属性的信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第一传感器类型的传感
器是环境传感器，而第二传感器类型的传感器是车-对-X通信部件。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，第一和第二传感器数据
分别包括至少一个位置信息，且位置信息的不确定性的值首先被用于进行
比较。
4.根据权利要求2和3中至少一项所述的方法，其特征在于，至少在
通过车-对-X通信部件进行发射之前在考虑全球卫星导航系统的数据的情
况下产生第二传感器数据中的位置信息。
5.根据权利要求1和4中至少一项所述的方法，其特征在于，传感器
数据的相互关联包括以下步骤：
-在当前检测到的传感器数据中进行目标识别，和/或
-从之前检测到的传感器数据向当前检测到的传感器数据进行目标追踪，和
/或
-平衡传感器和/或传感器类型的检测循环差。
6.根据权利要求1和5中至少一项所述的方法，其特征在于，借助于
第二传感器数据减小作用于第一传感器数据的目标识别算法的阈值。
7.根据权利要求1和6中至少一项所述的方法，其特征在于，规定了
用于不确定性的值的上极限值，在超过所述上极限值时，与比较无关地使
描述相同的目标和/或目标属性的信息在第一和第二传感器数据中不相互
关联。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于检测到的环境目标
密度调整上极限值，其中上极限值随着环境目标密度的增大而减小且随着
环境目标密度...

【专利技术属性】
技术研发人员：M·科马尔，U·施特林，
申请(专利权)人：大陆特韦斯贸易合伙股份公司及两合公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE