一种用于监控传感器系统的方法和控制设备技术方案

本发明专利技术涉及一种用于监控传感器系统(100)的方法，其中，读入所述传感器系统(100)的传感器数据(102)并且将来自所述传感器数据(102)的不同仰角的所述传感器数据(102)的信息(112)作为图像数据(104)投影到方位角的图像平面中，其中，地点分辨地分析处理来自所述图像平面的至少两个图像区域(106)的信息(112)，以便识别所述传感器系统(100)的局部传感器失明(108)，其中，输出针对一个图像区域(106)的失明消息(110)，如果在所述图像区域(106)中识别到传感器失明(108)。别到传感器失明(108)。别到传感器失明(108)。

【技术实现步骤摘要】
一种用于监控传感器系统的方法和控制设备


[0001]本专利技术涉及一种用于监控传感器系统的方法，一种相应的控制设备以及一种相应的计算机程序产品。

技术介绍

[0002]传感器系统可以主动或被动地检测检测区域并且将关于检测区域中的对象的信息映射在传感器数据中。如果在传感器系统和检测区域之间出现干扰，则该传感器系统可以将关于该干扰的信息至少部分地映射在传感器数据中。然后，该干扰可以至少部分地遮盖、扭曲该检测区域，或者说使接收到的数据不可用。传感器系统至少部分地不再能够或不再能够符合规定地检测在检测区域的由干扰涉及的部分中的对象。这种受干扰的状态可以成为传感器失明(Sensorblindheit)。
[0003]可以借助不同的特征来识别传感器失明。在此，传感器可以被识别为失明的、部分失明的或未失明的。
[0004]例如，DE19 945268 A1描述了一种在用于在机动车中进行自动纵向和/或横向调节的系统中用于状态识别的方法和设备。

技术实现思路

[0005]在此背景下，利用这里介绍的方案，介绍了根据本专利技术的用于监控传感器系统的方法、相应的控制设备以及相应的计算机程序产品。这里所介绍的方案的有利的扩展方案和改进方案从说明书中得出。
[0006]在传统的失明识别中，一个传感器在传感器和其检测区域之间存在干扰时被分级为要么完全失明、要么非失明的。在此，如果检测区域仅部分地被干扰遮盖，则该传感器可能被分级为完全失明的。同样，如果干扰部分地遮盖检测区域，该传感器也可能被分级为非失明的。如果该传感器被分级为失明的，则传感器的传感器数据不再用于进一步的分析处理。
[0007]专利技术优点
[0008]在这里介绍的失明识别的方案中，利用至少一个传感器将传感器系统的传感器数据转换为图像数据，并且区域地以地点分辨的方式执行：分级为失明或非失明的。传感器数据为了转换为图像数据而被投影到图像平面中。图像平面在此尤其平行于地基地定向。针对检测区域的不同区域，彼此独立地执行失明识别。由此，来自被分级为未失明的区域的传感器数据可以被继续使用，而来自被分级为失明的区域的传感器数据不被继续使用。
[0009]附加地，将三维的传感器数据压缩为二维的图像数据，以便简化失明识别。因此，该失明识别可以以降低的计算能力来执行。
[0010]提出了一种用于监控传感器系统的方法，其中，读入所述传感器系统的传感器数据并且将来自所述传感器数据的不同仰角(Elevation)的传感器数据的信息作为图像数据投影到方位角的图像平面中，其中，地点分辨地分析处理来自所述图像平面的至少两个图
像区域的信息，以便识别所述传感器系统的局部传感器失明，其中，如果在图像区域中识别到传感器失明，则输出针对该图像区域的失明消息。
[0011]此外，本专利技术的实施方式的构思可以被视为基于下面描述的思想和认识。
[0012]传感器系统可以包括至少一个有源传感器。传感器可以是例如雷达传感器、激光雷达传感器或超声波传感器。传感器系统也可以包括多个传感器。传感器系统尤其可以是自主或部分自主的车辆的传感器系统。
[0013]传感器数据的信息可以描绘传感器系统的检测区域中的对象的特征，或者也可以基于传感器的原始数据。所述信息可以描绘对象的属性。所述传感器数据可以包含对象相对于传感器的距离信息和角度信息。所述角度信息尤其可以是关于传感器的参考方向的空间角度。所述角度信息可以包括方位角和仰角。换言之，所述信息可以映射在来自传感器视角的传感器数据中。图像数据可以从鸟瞰视角来描绘。
[0014]然而，所述信息也可以描绘传感器与检测区域之间的干扰。该干扰可以是例如污物、冰、雪、泥或扬起的物体。该干扰可导致失真(Distortion)和/或吸收。尤其是角度信息可能会因失真而被篡改。因此，该失真可引起信息的扭曲。通过吸收尤其可减小传感器的有效范围。该吸收可削弱传感器信号。干扰可能会导致传感器失明。
[0015]在将信息投影到图像平面中时，一个信息的角度信息和距离信息形成该信息的像素的坐标。在投影时可以使用角度信息的方位角，而丢弃角度信息的仰角。
[0016]在图像平面中可以定义至少两个图像区域，所述至少两个图像区域彼此独立地被分析处理。例如在使用神经网络的情况下可以分析处理图像区域。神经网络可以在使用训练数据的情况下已被训练用于分析处理图像区域和识别干扰。如果图像区域的确定部分受干扰，则针对这些图像区域可以识别到传感器失明。
[0017]失明消息可以被提供给后续的处理步骤。由于图像区域的失明消息，则可以丢弃或忽略来自相关图像区域的信息。
[0018]投影到图像区域中的信息可以合并为图像区域的整体信息。例如可以对一个图像区域的信息求平均，即可以为该图像区域确定平均值。该求平均在此可以加权地进行。通过合并为整体信息可以显着减少或压缩数据量并且加速分析处理。
[0019]可以读入传感器系统的至少两个传感器的传感器数据。所述传感器可以具有重叠的检测区域。在检测区域的重叠区域中，传感器数据可以叠加。因此，多个传感器的信息可以投影到同一个图像区域中。在此，例如用于图像区域的所述一个传感器可以感测到干扰并且是传感器失明的，而另一个传感器不受干扰并且由此不是传感器失明的。不受干扰的传感器的信息可以被继续处理。受干扰的传感器的信息可以被忽略。由此，即使一个传感器受干扰，也可以继续监控该图像区域。此外，可以确定整个系统的状态。
[0020]传感器数据可以由传感器系统的至少两个不同的传感器读入。不同类型的传感器的传感器数据可以融合。因此仅涉及一个类型的传感器的干扰不会干扰其他类型的传感器。受干扰的传感器的传感器数据可以被忽略。
[0021]来自传感器数据的仰角范围的信息可以被投影到图像平面中。因此，仅传感器数据的一部分可以投影到图像平面中。在仰角范围之外的信息不会投影到这个图像平面中。通过预确定的仰角范围，为了投影到图像平面中可以定义传感器数据中的感兴趣的部分。该仰角范围在此代表信息的预选并且可以减少待分析处理的数据量。
[0022]来自至少两个不同的仰角范围的信息可以投影到不同的图像平面中。对于每个图像平面，均可以地点分辨地分析处理来自至少两个图像区域的信息。通过不同的仰角范围可以区段式地监控该检测区域。通过多个图像平面得到传感器失明识别的空间分辨率。
[0023]可以取决于情况地调设图像区域的尺寸和/或空间分辨率和/或数量。例如，所述尺寸和/或空间分辨率和/或数量可以根据车辆的当前驾驶情况来调设。例如，对传感器失明的识别在不同驾驶情况下在检测区域的不同区域中可能是重要的。在泊车时，例如在车辆周围的附近区域可能是重要的，而远处区域不太重要。反之，在高速公路上行驶时，附近区域可能不太重要，而远处区域是重要的。在远处区域中，也可以分析处理更小的图像区域，因为该检测区域在远处区域中比在附近区域中被映射得更小。
[0024]所述图像数据可以与传感器数据的元数据聚合(aggregieren)。另外的信息可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于监控传感器系统(100)的方法，其中，读入所述传感器系统(100)的传感器数据(102)并且将来自所述传感器数据(102)的不同仰角的传感器数据(102)的信息(112)作为图像数据(104)投影到方位角的图像平面中，其中，地点分辨地分析处理来自所述图像平面的至少两个图像区域(106)的信息(112)，以便识别所述传感器系统(100)的局部传感器失明(108)，其中，如果在一个图像区域(106)中识别到传感器失明(108)，则输出针对所述图像区域(106)的失明消息(110)。2.根据权利要求1所述的方法，其中，将投影到一个图像区域(106)中的信息(112)合并成所述图像区域(106)的整体信息(116)。3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，传感器数据(102)由所述传感器系统(100)的至少两个传感器读入。4.根据权利要求3所述的方法，其中，传感器数据(102)由所述传感器系统(100)的至少两个不同的传感器读入。5.根据前述权利要求中任一项所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：J，
申请(专利权)人：罗伯特，
类型：发明
国别省市：