用于依据多个传感器的信号来识别障碍物对象以及预测已知障碍物对象的位置的变化以及用于对为上述目的所使用的传感器信号进行压缩及解压缩的方法技术

本发明专利技术涉及用于运行超声传感器的方法、所属的传感器、向控制该超声传感器的计算机系统的数据传输和在该计算机系统中的所属的解压缩方法。该压缩方法包括如下步骤：检测超声转换器的超声接收信号；提供无信号的超声回波信号模型(610)；至少一次性地可选地多次重复地执行如下步骤：从超声接收信号(1)减去经重建的超声回波信号模型(610)并且形成残余信号(660)，执行用于识别残余信号(660)中的信号对象的方法；给超声回波信号模型(610)补充所识别出的信号对象(600至605)的经参数化的信号波形；以及如果残余信号的数值低于预先给定的阈值信号的数值，则结束对这些步骤的重复。然后，将所识别出的信号对象中的至少一部分以用于这些所识别出的信号对象的符号为形式传输给计算机系统并且在那里使用所识别出的信号对象的至少一部分。优选地，这些信号对象在计算机系统中被重建成经重建的超声回波信号模型。型。型。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于依据多个传感器的信号来识别障碍物对象以及预测已知障碍物对象的位置的变化以及用于对为上述目的所使用的传感器信号进行压缩及解压缩的方法
[0001]本专利申请要求2019年3月12日的德国专利申请10 2019 106 204.7的优先权，该德国专利申请的内容这里通过引用而属于本专利申请的主题。


[0002]本专利技术涉及一种用于依据多个传感器的信号来识别障碍物对象以及预测已知的障碍物对象的位置的变化以及用于对为上述目的所使用的传感器信号进行压缩及解压缩、尤其是用于车辆的用于检测该车辆的环境的方法，如这例如在车辆的停车辅助方面所提供的那样。
[0003]本专利技术尤其涉及一种用于将在车辆中的用于例如停车辅助的超声传感器系统的数据传输给计算机系统(随后也称为控制器)的方法和一种相对应的装置。基本思想是识别测量信号中的可能重要的结构并且通过只传输这些被识别出的、可能重要的结构而不是传输该测量信号本身来对该测量信号进行压缩。在计算机系统中将测量信号重建成经重建的测量信号之后才真正识别对象、例如停车过程的障碍物，在该计算机系统中通常有多个超声传感器系统的多个这种被解压缩的测量信号汇集在一起。

技术介绍

[0004]在车辆中的用于停车辅助的超声传感器系统越来越流行。在这种情况下，希望将超声传感器的真正的测量信号的越来越多的数据传输给中央计算机系统，在该中央计算机系统中，这些数据与其它超声传感器系统以及还有其它类型传感器系统、例如雷达系统的数据一起通过传感器融合来被加工和处理，用于创建所谓的周围环境或环境地图。因而，希望不是在超声传感器系统本身中进行对象识别，而是首先在计算机系统中通过恰好该传感器融合来进行对象识别，以便避免数据损失并且这样降低错误信息并且借此降低错误决策的概率并且因此降低事故的概率。但是，可用的传感器数据总线的传输带宽同时受限。应该避免更换这些传感器数据总线，因为这些传感器数据总线已经在现场经过考验。因而，同时希望不使所要传输的数据量增加。简而言之：数据的信息内容及其对于稍后在计算机系统中进行的障碍物识别(对象识别)的重要性必须被提高，而不必过多地增加数据率，这还会更好，而根本不必增加数据率。恰恰相反：优选地甚至应该降低数据率需求，以便容许用于将超声传感器系统的状态数据和自测信息传送给计算机系统的数据率容量，这在功能安全(FuSi)的框架内是强制必需的。本专利技术致力于该问题。
[0005]在现有技术中，已知处理超声传感器信号的各种方法。
[0006]从WO
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2012/016834例如公知这种用来评估用于车辆环境检测的回波信号的方法。在该文献中提出：发出具有可预先给定的编码和形式的测量信号并且在接收信号中借助于与测量信号的相关来搜索该测量信号在接收信号中的部分并且确定这些部分。接着，用阈值来评价该相关的水平而不是评价回波信号的包络线的水平。
[0007]从DE
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4 433 957公知：为了进行障碍物识别，周期性地发射超声脉冲并且根据渡越时间来推断障碍物的位置，其中在该评价的情况下使时间上在多个测量周期内保持相关的回波增强，而抑制保持不相关的回波。
[0008]从DE
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10 2012 015 967公知一种用于对从机动车的超声传感器接收的接收信号进行解码的方法，其中超声传感器的发送信号以经编码的方式被发出并且为了进行解码而将接收信号与参考信号相关，其中在将接收信号与参考信号相关之前确定接收信号相对于发送信号而言的频移，并且将该接收信号与作为参考信号的、关于该接收信号的频率被移动了所确定的频移的发送信号相关，其中为了确定接收信号的频移，对该接收信号进行傅里叶变换并且依据该傅里叶变换的结果来确定该频移。
[0009]从DE
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10 2011 085 286公知一种用于借助于超声来检测车辆的周围环境的方法，其中发出超声脉冲并且探测在对象处被反射的超声回波。检测区域被划分成至少两个距离区域，其中用于在相应的距离区域内进行检测的超声脉冲彼此独立地被发出并且通过不同的频率被编码。
[0010]从WO
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2014/108300公知一种用于借助于信号转换器和评估单元的环境传感装置的设备和方法，其中从环境中接收到的具有在测量周期期间的第一时间点的第一脉冲响应长度并且具有在同一测量周期之内的稍后的第二时间点的更长的第二脉冲响应长度的信号根据渡越时间来被过滤。
[0011]从DE
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10 2015 104 934公知一种用于提供信息的方法，这些信息取决于在机动车的周围环境区域中所检测到的障碍物对象。在该公知方法中，利用机动车的传感装置来检测机动车的周围环境区域并且在机动车的通信接口上提供信息。在此，传感器原始数据作为关于在传感装置与在周围环境区域中检测到的障碍物对象之间识别出的自由空间的信息被存放在传感装置侧的控制单元中。按照该公知方法，这些传感器原始数据在与传感器装置侧的控制单元连接的通信接口上被提供，用于传输给构造用于创建周围环境区域地图的处理装置以及用于通过构造用于创建周围环境区域地图的处理装置来进一步处理。
[0012]上述专利权的技术教导都是以在超声传感器中已经借助于超声传感器来执行对车辆的环境中的对象的识别并且仅仅在识别出对象之后才传输对象数据的思想为指导的。然而，在这种情况下在使用多个超声传感器时的协同效应会消失。
[0013]从DE
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10 2010 041 424公知一种用于利用多个传感器来检测车辆的环境的方法，其中由至少一个传感器在至少一个回波周期期间检测关于该环境的至少一个回波信息并且利用算法来对该至少一个回波信息进行压缩，而且其中将至少一个被压缩的回波信息传输给至少一个处理单元。虽然该公知方法也聚焦于对所识别出的对象数据的压缩传输，但是已经认识到：在不指定压缩方法的情况下将从所接收到的回波信号中提取的数据(回波信息)压缩地传输给控制器十分有意义。
[0014]从DE
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10 2013 226 373公知一种用于传感器连接的方法。从DE
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10 2013 226376公知一种用于运行具有超声传感器并且具有控制器的传感器系统、尤其是超声传感器系统的方法。超声传感器将数据以电流调制的方式传输给控制器。控制器将数据以电压调制的方式传输给至少一个超声传感器。
[0015]从DE
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10 024 959公知一种用于在用于测量物理量的测量单元与调节/评估单元之间单向或双向交换数据的设备，该调节/评估单元依据由测量单元提供的测量数据以
预先给定的精度来确定该物理量。测量单元与调节/评估单元经由数据线来连接。应该优化测量单元与远程调节/评估本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于在测量系统、尤其是用于距离测量并且尤其是用于在车辆中应用的测量系统中将传感器信号从发送器传输到数据处理单元并且尤其是用于将超声传感器信号从超声传感器传输到超声测量系统的数据处理单元的方法，其中在所述方法中
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提供传感器(S1,S2,S3,...,Sm)的传感器信号，
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将描述所述传感器信号的传感器信号数据经压缩地从传感器(S1,S2,S3,...,Sm)无线地或有线地传输到数据处理单元(ECU)，
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其中为了对描述所述传感器信号的传感器信号数据进行压缩，
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借助于特征提取(FE)从所述传感器信号中来提取信号波形特性，
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根据所提取的信号波形特性来形成总特征向量信号(F1)，
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给所述总特征向量信号(F1)的特征分配信号对象，其方式是a)借助于人工神经信号对象识别网络(NN0)，依据所述总特征向量信号(F1)的特征来识别信号对象，b)将表示所识别出的信号对象的数据存储在缓冲存储器(IM1,IM2,...,IMn)中，c)针对所识别出的信号对象，借助于共同的人工神经单个重建网络(NN1,NN2,...,NNn)或者借助于多个人工神经单个重建网络(NN1,NN2,...,NNn)中的相应另一人工神经单个重建网络来产生经重建的单个特征向量信号(R1,R2,Rn
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1,Rn)，d)从所述总特征向量信号(F1)减去经重建的单个特征向量信号(R1,R2,Rn
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1,Rn)，以形成特征向量残余信号(F2)，e)只要所述特征向量残余信号(F2)小于预先给定的阈值信号，就结束将信号对象分配给所述总特征向量信号(F1)的特征，f)否则为了识别其它潜在信号对象而将所述特征向量残余信号(F2)输送给所述神经信号对象识别网络(NN0)，g)重复步骤b)至f)，直至相应被更新的特征向量残余信号(F2)小于预先给定的阈值信号，而且h)结束将信号对象分配给所述总特征向量信号(F1)的特征，以及
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针对每个被识别出的信号对象，产生表示所述信号对象的信号对象数据，以及
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将所述信号对象数据传输给所述数据处理单元(ECU)。2.一种用于在测量系统、尤其是用于距离测量并且尤其是用于在车辆中应用的测量系统中将传感器信号从发送器传输到数据处理单元并且尤其是用于将超声传感器信号从超声传感器传输到超声测量系统的数据处理单元的方法，其中在所述方法中
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提供传感器(S1,S2,S3,...,Sm)的传感器信号，
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将描述所述传感器信号的传感器信号数据经压缩地从传感器(S1,S2,S3,...,Sm)无线地或有线地传输到数据处理单元(ECU)，
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其中为了对描述所述传感器信号的传感器信号数据进行压缩，
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借助于特征提取(FE)从所述传感器信号中来提取信号波形特性，
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根据所提取的信号波形特性来形成总特征向量信号(F0)，
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给所述总特征向量信号(F0)的特征分配信号对象，其方式是a)借助于人工神经信号对象识别网络(NN0)，依据所述总特征向量信号(F0)的特征来识别信号对象，
b)将表示所识别出的信号对象的数据存储在缓冲存储器(IM1,IM2,...,IMn)中，c)针对所识别出的信号对象，借助于共同的人工神经单个重建网络(NN1,NN2,...,NNn)或者借助于多个人工神经单个重建网络(NN1,NN2,...,NNn)中的相应另一人工神经单个重建网络来产生经重建的单个特征向量信号(R1,R2,Rn
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1,Rn)，d)将经重建的单个特征向量信号(R1,R2,Rn
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1,Rn)逆变换成信号对象，更确切地说尤其是借助于所述传感器信号的特征提取(FE)的逆变换(IFE)将经重建的单个特征向量信号逆变换成信号对象，e)从该传感器信号减去经逆变换的信号对象，以形成残余传感器信号，f)只要所述残余传感器信号小于预先给定的阈值信号，就结束将信号对象分配给所述总特征向量信号(F0)的特征，g)否则借助于特征提取(FE)从所述残余传感器信号来提取信号波形特性，并且根据所述信号波形特性来形成总特征向量残余信号(F0)，h)从相应当前的总特征向量残余信号(F0)出发，重复步骤a)至g)，直至所述残余传感器信号小于预先给定的阈值信号，而且i)结束将信号对象分配给所述总特征向量信号(F0)的特征，以及
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针对每个被识别出的信号对象，产生表示所述信号对象的信号对象数据，而且
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将所述信号对象数据传输给所述数据处理单元(ECU)。3.一种用于在测量系统、尤其是用于距离测量并且尤其是用于在车辆中应用的测量系统中将传感器信号从发送器传输到数据处理单元并且尤其是用于将超声传感器信号从超声传感器传输到超声测量系统的数据处理单元的方法，其中在所述方法中
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提供传感器(S1,S2,S3,...,Sm)的传感器信号，
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将描述所述传感器信号的传感器信号数据经压缩地从传感器(S1,S2,S3,...,Sm)无线地或有线地传输到数据处理单元(ECU)，
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其中为了对描述所述传感器信号的传感器信号数据进行压缩，
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借助于特征提取(FE)从所述传感器信号中来提取信号波形特性，
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根据所提取的信号波形特性来形成总特征向量信号(F1)，
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给所述总特征向量信号(F1)的特征分配信号对象，其方式是a)借助于人工神经信号对象识别网络(NN0)，依据所述总特征向量信号(F1)的特征来识别信号对象，b)针对所识别出的信号对象，借助于多个人工神经单个重建网络(NN1,NN2,...,NNn)中的另一人工神经单个重建网络来产生经重建的单个特征向量信号(R1,R2,Rn
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1,Rn)，c)求所有经重建的单个特征向量信号(R1,R2,Rn
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1,Rn)之和，作为总和单个特征向量信号(RF)，d)从所述总特征向量信号(F1)减去所述总和单个特征向量信号(RF)，以形成特征向量残余信号(F2)，e)只要所述特征向量残余信号(F2)小于预先给定的阈值信号，就结束将信号对象分配给所述总特征向量信号(F1)的特征，f)否则为了识别其它潜在信号对象而将所述特征向量残余信号(F2)输送给所述神经信号对象识别网络(NN0)，
g)针对每个被识别出的其它潜在信号对象，借助于神经单个重建网络(NN1,NN2,...,NNn)之一，产生经重建的单个特征向量信号(R1,R2,Rn
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1,Rn)，h)从所述总特征向量信号(F1)减去所有这些在步骤g)中重建的单个特征向量信号(R1,R2,Rn
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1,Rn)之和，以形成被更新的特征向量残余信号(F2)，i)重复步骤f)至h)，直至相应被更新的特征向量残余信号(F2)小于预先给定的阈值信号，而且j)结束将信号对象分配给所述总特征向量信号(F1)的特征，
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针对每个被识别出的信号对象，产生表示所述信号对象的信号对象数据，以及
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将所述信号对象数据传输给所述数据处理单元(ECU)。4.一种用于在测量系统、尤其是用于距离测量并且尤其是用于在车辆中应用的测量系统中将传感器信号从发送器传输到数据处理单元并且尤其是用于将超声传感器信号从超声传感器传输到数据处理单元的方法，其中在所述方法中
‑
提供传感器(S1,S2,S3,...,Sm)的传感器信号，
‑
将描述所述传感器信号的传感器信号数据经压缩地从传感器(S1,S2,S3,...,Sm)无线地或有线地传输到数据处理单元(ECU)，
‑
其中为了对描述所述传感器信号的传感器信号数据进行压缩，
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借助于特征提取(FE)从所述传感器信号中来提取信号波形特性，
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根据所提取的信号波形特性来形成总特征向量信号(F1)，
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给所述总特征向量信号(F1)的特征分配信号对象，其方式是a)借助于人工神经信号对象识别网络(NN0)，依据所述总特征向量信号(F1)的特征来识别信号对象，b)针对所识别出的信号对象，借助于多个人工神经单个重建网络(NN1,NN2,...,NNn)中的另一人工神经单个重建网络来产生经重建的单个特征向量信号(R1,R2,Rn
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1,Rn)，c)求所有经重建的单个特征向量信号(R1,R2,Rn
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1,Rn)之和，作为总和单个特征向量信号(RF)，d)将所述总和单个特征向量信号(RF)逆变换成信号对象，更确切地说尤其是借助于所述传感器信号的特征提取(FE)的逆变换(IFE)将所述总和单个特征向量信号逆变换成信号对象，e)从该传感器信号减去经逆变换的信号对象，以形成残余传感器信号，f)只要所述残余传感器信号小于预先给定的阈值信号，就结束将信号对象分配给所述总特征向量信号(F0)的特征，g)否则借助于特征提取(FE)从所述残余传感器信号来提取信号波形特性，并且根据所述信号波形特性来形成总特征向量残余信号(F0)，h)从相应当前的总特征向量残余信号(F0)出发，重复步骤a)至g)，直至所述残余传感器信号小于预先给定的阈值信号，以及i)结束将信号对象分配给所述总特征向量信号(F0)的特征，以及
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针对每个被识别出的信号对象，产生表示所述信号对象的信号对象数据，以及
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将所述信号对象数据传输给所述数据处理单元(ECU)。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述信号对象数据包括相对
于用于描述所述传感器信号以及用于描述所识...

【专利技术属性】
技术研发人员：丹尼斯，
申请(专利权)人：艾尔默斯半导体欧洲股份公司，
类型：发明
国别省市：