【技术实现步骤摘要】
用于通过在点云平面上融合传感器数据来检测汽车环境的方法和汽车控制单元
本专利技术涉及一种借助布置在汽车上的传感器单元来检测汽车环境的方法。此外，本专利技术还包括一种适于实施上述方法的汽车控制单元以及一种具有这种汽车控制单元的汽车。
技术介绍
如今，汽车已具有许多用于不同驾驶辅助系统、特别是此类适于提供处于自主权限级别2的驾驶辅助功能的驾驶辅助系统的传感器单元。这类传感器单元或传感器通常被构建为所谓的智能传感器，这表明这些传感器自身实施对所测得的传感器信号的预处理以及对这些传感器信号的融合特定的调理或分析。然后由这类传感器单元输出少量经分析的对象假设。这种传感器单元的示例例如是激光扫描仪或激光雷达传感器，其测量点云并且独立地对点云的多个点进行聚类或分割以形成对象或对象假设。类似地，这也适用于雷达传感器和摄像机传感器以及任何其他传感器。随后可以通过汽车的控制单元对由各个传感器单元输出的这些对象或对象假设进行融合。这也被称为所谓的“高级融合”。在根据现有技术的这种高级融合中，特别是首先对测量结果进行解释，由此推导出对象假设...
【技术保护点】
1.一种借助布置在所述汽车(1)上的传感器单元(2、3、4)来检测汽车(1)的环境(U)的方法，所述方法具有以下步骤：/n-产生第一点和第二点云数据集(10)，其中所述第一点云数据集(10)具有由所述传感器单元(2、3、4)中的第一个的传感器数据(6)得出的数据点，所述第二点云数据集(10)具有由所述传感器单元(2、3、4)中的第二个的传感器数据(6)得出的数据点，所述第一和/或第二点云数据集(10)内的数据点表示至少两个不同的采集时间点(t、tr)，/n-将所述第一和第二点云数据集(10)的各个数据点融合成融合数据集(12)，以及/n-通过在空间上和/或时间上分割所述融合...
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
20190902 DE 102019123483.21.一种借助布置在所述汽车(1)上的传感器单元(2、3、4)来检测汽车(1)的环境(U)的方法，所述方法具有以下步骤：
-产生第一点和第二点云数据集(10)，其中所述第一点云数据集(10)具有由所述传感器单元(2、3、4)中的第一个的传感器数据(6)得出的数据点，所述第二点云数据集(10)具有由所述传感器单元(2、3、4)中的第二个的传感器数据(6)得出的数据点，所述第一和/或第二点云数据集(10)内的数据点表示至少两个不同的采集时间点(t、tr)，
-将所述第一和第二点云数据集(10)的各个数据点融合成融合数据集(12)，以及
-通过在空间上和/或时间上分割所述融合数据集(12)的数据点而生成表示地面的基面(14)和/或针对所述环境(U)中的可能对象的对象假设(15)，所述汽车(1)在所述地面上运动。
2.根据权利要求1所述的方法，
其特征在于，
所述第一和第二点云数据集(10)的各个数据点具有至少两个空间坐标(x、y)和/或一个时间坐标(t)，其中所述数据点的时间坐标(t)表示所述相应数据点的各个采集时间点。
3.根据上述权利要求中任一项所述的方法，
其特征在于，
通过结合新采集的传感器数据(6)将新的数据点重复添加到所述第一和/或第二点云数据集(10)中来实现所述各个点云数据集(10)中的数据点的时间累积。
4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，
其特征在于，
根据预定的规则，一旦所述相应点云数据集(10)中的数据点的数量超过最大值和/或接近所述最大值直至预定程度，就丢弃所述第一和/或第二点云数据集(10)的选定数据点。
5.根据权利要求4所述的方法，
其特征在于，
根据所述预定的规则，至少部分地根据所述数据点的采集时间点来选择要丢弃的数据点，其中优选特别是根据所述各个采集时间点相对较新的数据点而丢弃较旧的数据点。
6.根据权利要求5所述的方法，
其特征在于，
在多个较旧的数据点中，优选丢弃其测量数据与较新的数据点具有较高一致性的那些数据点，并且特别是在丢弃较旧的数据点之前，将其测量数据与较新的数据点融合，特别是通过对所述较新和较旧的数据点的各个测量数据进行求平均。
7.根据权利要求4至6中任一项所述的方法，
其特征在于，
相对密度较低的区域中的数据点，优选基于所述数据点的空间密度，特别是基于所述空间坐标(x、y)来丢弃密度较高的区域中的数据点。
技术研发人员：S·斯坦梅尔，M·穆夏尔，C·迪格，P·格莱塞尔，M·格拉夫，R·布斯奇，J·哈姆，J·马夸特，R·瓦尔德曼，I·达米安，O·比尔巴赫，
申请(专利权)人：大众汽车股份公司，奥迪公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE
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