用于借助激光雷达系统识别交通标志的方法技术方案

描述一种用于借助激光雷达系统识别交通标志的方法，其中，该激光雷达系统设置为用于检测在该激光雷达系统中探测到的光信号的强度水平，其中，该光信号包括多个光信号点，该方法具有步骤：a)对每个光信号数据点根据其强度水平来求取反射率；b)将所求取到的反射率与预限定的反射率极限值进行比较；c)在超过所述预限定的反射率极限值的情况下，将相应的所述光信号数据点标识为属于后向反射器；d)根据所标识的光信号数据点求取该后向反射器的大小。e)根据所述后向反射器的所求取到的大小，将该后向反射器识别为交通标志。向反射器识别为交通标志。向反射器识别为交通标志。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于借助激光雷达系统识别交通标志的方法


[0001]本专利技术从一种根据独立权利要求的用于借助激光雷达系统识别交通标志的方法出发。

技术介绍

[0002]自主的或部分自主的车辆在接下来的几年里将越来越多地占据公共道路。为此，其必须能够可靠地识别交通标志。这大多借助不同的传感器类型的结合发生。
[0003]文献GB 2 334 842 A公开了一种用于将激光雷达传感器的车载预览相对于车辆的所要求的参考方向(例如行驶方向)定向的方法。
[0004]文献DE 197 56 706A1公开了用于探测和辨识人员、车辆和标志牌的一种设备和一种方法，其中，借助反射器标记标志牌，该反射器仅反射至少一个特定的波长范围的光。在此，安装在车辆上的光发射器发射具有至少两个光波长的经在强度上调制的光，并且车辆上的光传感器接收在标志牌上的反射器上所反射的光。
[0005]文献WO 2014/071939 A1公开了用于识别交通标志的一种方法和一种设备，其中，基于来自至少一个激光雷达传感器的数据应获得关于例如交通标志的存在、其大小和位置的信息。

技术实现思路

[0006]公开一种具有独立权利要求的特征的用于借助激光雷达系统识别交通标志的方法。
[0007]在此，该激光雷达系统设置为用于检测在该激光雷达系统中探测到的光信号的强度水平，其中，该光信号包括多个光信号点。
[0008]对每个光信号数据点根据其强度水平来求取反射率。将所求取到的反射率与预限定的反射率极限值进行比较。
[0009]在超过该预限定的反射率极限值的情况下，将相应的光信号数据点标识为属于后向反射器(Retroreflektor)。根据所标识的光信号数据点求取该后向反射器的大小。根据该后向反射器的所求取到的大小，将该后向反射器识别为交通标志。
[0010]这是有利的，因为激光雷达系统在差天气的情况下也能达到良好的识别精度。这由于激光雷达系统的主动测量原理、即发射光而是可能的。相反，摄像机在差天气的情况下识别交通标志的能力将会较不良好。此外，在存在激光雷达系统的情况下，为此不需要附加的硬件，并且可以通过简单的重编程而在现有的系统中实现。
[0011]本专利技术的进一步的有利实施方式是从属权利要求的主题。
[0012]符合目的地，在将后向反射器识别为交通标志时，将后向反射器的所求取到的大小与预限定的后向反射器大小极限值进行比较。在超过预限定的后向反射器大小极限值的情况下，将后向反射器识别为交通标志。这是有利的，因为交通标志总是具有预限定的大小并且因此较小的后向反射器不被作为交通标志而不必被进一步考虑。这简化并加速交通标
志识别并提高识别精度。
[0013]符合目的地，通过分析交通标志的像点的背景光信息对交通标志的类型进行分类。在此，激光雷达系统以红外摄像机的方式发挥作用。因此在此，以有利的方式能够使用已知的图像处理方法和图像识别方法。另一优点在于，因此不考虑外方位的(extrinsischen)校准误差。如果激光雷达将交通标志识别为交通标志，但然后车辆的摄像机必须识别交通标志类型，则将出现这种误差。
[0014]符合目的地，借助神经网络分类交通标志。这是有利的，因为神经网络可灵活地使用，并且具有非常高的识别精度。
[0015]符合目的地，为背景光信息的每个像点分别选择最大的距离值。这是有利的，因为由此及时在差天气的情况下，例如在雨或雾的情况下，也能避免由于干扰影响(例如雨滴)的回波引起的干扰。因此可以认为该激光雷达系统能够穿过雨或雾来看视。
[0016]符合目的地，将所识别到的交通标志的位置数据传输到电控制单元，以便使得能够实现与至少一个另外的传感器的数据融合。这是有利的，以便提高交通标志识别的精度。在此，传感器数据融合可以直接地在传感器、例如视频摄像机中或在中央控制器上执行。
[0017]符合目的地，将所识别的交通标志的所传输的位置数据与来自另外的传感器的另外的传感器数据合并，以便提高交通标志识别的精度。这是有利的，因为因此能够相互地补偿单个传感器的弱点，并且提高识别精度。例如可以通过摄像机进行附加的交通标志识别。通过合并这两个识别结果，因此提高正确地识别交通标志的概率。
[0018]该方法例如可以计算机实现地实施。
[0019]此外，本专利技术的主题是一种用于识别交通标志的设备，该设备设置为用于检测在激光雷达系统中探测到的光信号的强度水平，其中，该光信号包括多个光信号数据点，并且其中，该设备包括至少一个器件、特别是电子控制单元，该器件设置为用于实施根据本专利技术的方法的步骤。因此能够实现上述优点。
[0020]特别是，所述至少一个器件可以包括电子控制器，该电子控制器例如是微控制器和/或专用的硬件结构块(Hardwarebaustein)、例如ASIC，但该器件同样地可以包括计算机。
[0021]此外，本专利技术的主题是一种计算机程序，该计算机程序包括指令，所述指令引起根据本专利技术的设备实施根据本专利技术的方法的所有步骤。
[0022]此外，本专利技术的主题是一种机器可读的存储介质，在该存储介质上存储有该计算机程序。因此能够实现上述优点。
附图说明
[0023]本专利技术的有利实施方式在附图中示出并在以下描述中进一步进行阐明。
[0024]附图示出：
[0025]图1：根据第一实施方式的根据本专利技术的方法的流程图；
[0026]图2：根据第二实施方式的根据本专利技术的方法的流程图；
[0027]图3：根据第三实施方式的根据本专利技术的方法的流程图；和
[0028]图4：根据一种实施方式的根据本专利技术的设备的示意图：
具体实施方式
[0029]所有附图中的相同的参考标记表示相同的设备组件或相同的方法步骤。
[0030]图1示出根据第一实施方式的根据本专利技术的方法的流程图。该方法借助激光雷达系统识别交通标志，其中，该激光雷达系统设置为用于检测在该激光雷达系统中探测到的光信号的强度水平。在此，该光信号包括多个光信号点。
[0031]在第一步骤S11中，对每个光信号数据点根据其强度水平来求取反射率。这例如可以由如下合规律性进行：
[0032][0033]其中，P
receive
是通过激光雷达系统所检测到的功率——光信号数据点的强度水平，P
send
是所发射的激光功率，R是对象的反射率，r是激光雷达系统与对象之间的距离。由此得出，变量P
receive
·
r2/P
sennd
与反射对象的反射率R成比例。反射率R针对每个光信号数据点求取。
[0034]在第二步骤S12中，将所求取到的反射率与预限定的反射率极限值进行比较。例如可以将反射率极限值与由具有100％反射率的朗伯(Lamber)反射器所预期的值进行比较。后向反射器具有这样的特性：其反射率典型地高于100％、例如1000％直至100000％。
[0035]因此本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于借助激光雷达系统识别交通标志的方法，其中，所述激光雷达系统设置为用于检测在所述激光雷达系统中探测到的光信号的强度水平，其中，所述光信号包括多个光信号点，所述方法包括步骤：a)对每个光信号数据点根据其强度水平来求取反射率；b)将所求取到的反射率与预限定的反射率极限值进行比较；c)在超过所述预限定的反射率极限值的情况下，将相应的所述光信号数据点标识为属于后向反射器；d)根据所标识的光信号数据点求取所述后向反射器的大小；e)根据所述后向反射器的所求取到的大小，将所述后向反射器识别为交通标志。2.根据前述权利要求所述的方法，其中，所述步骤e)包括以下步骤：f)将所述后向反射器的所求取到的大小与预限定的后向反射器大小极限值进行比较；g)在超过所述预限定的后向反射器大小极限值的情况下，将所述后向反射器识别为交通标志。3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，进一步包括：h)通过分析交通标志的像点的背景光信息来分类所述交通标志。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述交通标志的分类借助神经网络进行。5.根据权利要求...

【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：