DE102013227222A1

DE102013227222A1 - Gerät und Verfahren für das Extrahieren eines Merkmalpunktes zum Erkennen eines Hindernisses, wobei ein Laserscanner benutzt wird

Info

Publication number: DE102013227222A1
Application number: DE201310227222
Authority: DE
Inventors: Minkyun Yoo; Hyunju KIM; Hoon Lee; Youngwon Kim; Hyungsun Jang; Baehoon Choi; Beomseong Kim; Euntai Kim
Original assignee: Hyundai Motor Co; Kia Motors Corp; Industry Academic Cooperation Foundation of Yonsei University
Current assignee: Hyundai Motor Co; Industry Academic Cooperation Foundation of Yonsei University; Kia Corp
Priority date: 2013-09-25
Filing date: 2013-12-30
Publication date: 2015-03-26
Also published as: KR20150033864A; CN104463163B; US9958260B2; KR101550972B1; CN104463163A; US20150088456A1

Abstract

Ein Gerät und Verfahren für das Extrahieren eines Merkmalpunktes, um ein Hindernis zu erkennen, wobei ein Laserscanner benutzt wird, werden bereitgestellt. Das Gerät beinhaltet einen Laserscanner, welcher auf einer Front eines fahrenden Fahrzeugs installiert ist, und ist konfiguriert, um Laserscanner-Daten, welche eine Vielzahl von Schichten besitzen, in Echtzeit zu erhalten. Zusätzlich ist ein Steuerglied konfiguriert, die Laserdaten, welche durch den Laserscanner erhalten sind, in eine Vielzahl von Schichten zu trennen, um Messdaten zu extrahieren, welche in jeder Schicht vorhanden sind, und um Merkmalpunkte der Messdaten zu bestimmen, um eine Art des Hindernisses basierend auf einer Vielzahl von gespeicherten Merkmalpunkten zu klassifizieren.

Description

HINTERGRUND
Bereich der Erfindung
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Gerät und ein Verfahren zum Extrahieren eines Merkmalpunktes, um ein Hindernis zu erkennen, wobei ein Laserscanner benutzt wird, und spezieller ausgedrückt auf ein Gerät und ein Verfahren zum Extrahieren eines Merkmalpunktes, um ein Hindernis zu erkennen, wobei ein Laserscanner benutzt wird, welcher den Merkmalpunkt, welcher in den Laserscanner-Daten vorhanden ist, extrahiert, um eine Art des Hindernisses rund um eine sich bewegende Karosserie zu klassifizieren, wobei ein Vielschicht-Laserscanner benutzt wird.
Beschreibung des Standes der Technik
Entsprechend mit der Generalisierung bzw. Verallgemeinerung der Navigation, welche innerhalb eines Fahrzeugs befestigt ist, um Dienste, wie zum Beispiel eine Führung auf einer Straße, eine Führung um ein Hindernis und Ähnliches, bereitzustellen, wurde fortwährend Forschung bezüglich eines Algorithmus durchgeführt, um Hindernisse, wie zum Beispiel ein anderes Fahrzeug als das Fahrzeug, welches gefahren wird, einen Fußgänger und Ähnliches zu erkennen. Im Speziellen beinhaltet das Fahrzeug einen Sensor, wie zum Beispiel einen Radarsensor, einen Laserscanner, einen Bildsensor, einen Ultraschallsensor und Ähnliches. Da jeder Sensor Vorteile und Nachteile besitzt, wurde eine Technologie für das Zusammenführen von Sensoren entwickelt, welche die Nachteile jedes Sensors herabsetzt, indem zwei oder mehr Sensoren benutzt werden.
Innerhalb der unterschiedlichen Arten von Sensoren besitzt der Laserscanner einen hohen Nutzungsgrad, da er eine genauere Abstandsinformation und Winkelinformation gegenüber anderen Sensoren bereitstellt. Da jedoch die Laserscanner-Daten, welche durch den Laserscanner erhalten werden, nur Winkel- und Abstandsinformation bereitstellen können, kann es schwierig sein, die Hindernisse, wie zum Bespiel das Fahrzeug, den Fußgänger und Ähnliches, basierend auf den Laserscanner-Daten zu klassifizieren.
ZUSMMENFASSUNG
Entsprechend stellt die vorliegende Erfindung ein Gerät und ein Verfahren zum Extrahieren eines Merkmalpunktes bereit, um ein Hindernis zu erkennen, wobei ein Laserscanner benutzt wird, welcher den Merkmalpunkt in den Laserscanner-Daten extrahiert, um eine Art des Hindernisses zu klassifizieren, welches um eine sich bewegende Karosserie vorhanden ist, wobei ein Vielschicht-Laserscanner benutzt wird.
In einem Gesichtspunkt der vorliegenden Erfindung kann ein Gerät zum Extrahieren eines Merkmalpunktes, um ein Hindernis zu erkennen, wobei ein Laserscanner benutzt wird, beinhalten: einen Laserscanner, welcher an der Front einer Karosserie befestigt ist und welcher konfiguriert ist, um Laserscanner-Daten, welche aus einer Vielzahl von Schichten konfiguriert sind, in Echtzeit zu erhalten; und ein Steuerglied, welches konfiguriert ist, die Laserscanner-Daten, welche durch den Laserscanner erhalten sind, in eine Vielzahl von Schichten zu trennen, um Messdaten zu extrahieren, welche in jeder Schicht vorhanden sind, und die Merkmalpunkte der Messdaten zu bestimmen, um eine Art des Hindernisses basierend auf einer Vielzahl von Merkmalpunkten zu klassifizieren, welche vorher gespeichert sind.
Außerdem kann das Steuerglied konfiguriert sein, eine Form der Messdaten, welche in der Schicht vorhanden sind, und die Anzahl oder Position der Messdaten, welche in jeder Schicht vorhanden sind, zu bestimmen und, ob die Schicht, in welcher die Messdaten nicht vorhanden sind, vorhanden ist. Das Steuerglied kann konfiguriert sein, einen dreidimensionalen Koordinatenwert für die Messdaten erneut zu speichern, wobei die Schichtinformation benutzt wird, und eine Standardabweichung zwischen der sich bewegenden Karosserie und dem Hindernis zu berechnen, wobei ein Mittelwert, welcher aus dem Koordinatenwert abgeleitet ist, benutzt wird. Das Steuerglied kann konfiguriert sein, eine Abstandsdifferenz bis hinauf zu einer virtuellen Ebene zu berechnen, indem ein Abstand von den Koordinatenwerten minimiert wird, und um eine Aufsummierung einer Fläche jeder Schicht zu berechnen, von welcher der Koordinatenwert vorhanden ist. Das Steuerglied kann ferner konfiguriert sein, einen Durchschnittswert für eine Fläche jeder Schicht zu berechnen, in welcher der Koordinatenwert vorhanden ist, und einen Gradienten eines Liniensegmentes oder einen Koeffizienten einer Kurve zu berechnen, welche aus den Messdaten erzeugt ist.
In einem anderen Gesichtspunkt der vorliegenden Erfindung kann ein Verfahren zum Extrahieren eines Merkmalpunktes für das Erkennen eines Hindernisses, indem ein Laserscanner benutzt wird, beinhalten: Erhalten, durch ein Steuerglied, von Laserscanner-Daten, welche aus einer Vielzahl von Schichten konfiguriert sind, und zwar in Echtzeit aus einem Laserscanner, welcher an einer Front einer sich bewegenden Karosserie installiert ist; Trennen, durch das Steuerglied, der Laserscanner-Daten in eine Vielzahl von Schichten; Extrahieren, durch das Steuerglied, von Messdaten, welche in jeder Schicht vorhanden sind; und Bestimmen, durch das Steuerglied, von Merkmalpunkten der Messdaten, um eine Art des Hindernisses zu klassifizieren, welches an der Front bzw. der Vorderseite der Karosserie vorhanden ist, basierend auf einer Vielzahl von Merkmalpunkten, welche vorher gespeichert sind.
Das Bestimmen der Merkmalpunkte der Messdaten kann das Bestimmen einer Form der Messdaten beinhalten, welche in der Schicht vorhanden sind, und das Bestimmen der Anzahl oder der Position der Messdaten, welche in jeder Schicht vorhanden sind, und ob die Schicht, in welcher die Messdaten nicht vorhanden sind, vorhanden ist. Das Bestimmen der Merkmalpunkte der Messdaten kann ferner beinhalten: das erneute Speichern eines dreidimensionalen Koordinatenwertes für die Messdaten, wobei die Schichtinformation benutzt wird, und das Berechnen einer Standardabweichung eines Abstandes zwischen der sich bewegenden Karosserie und dem Hindernis, wobei ein Mittelwert benutzt wird, welcher aus dem Koordinatenwert abgeleitet ist. Zusätzlich kann das Bestimmen der Merkmalpunkte der Messdaten beinhalten: Berechnen einer Abstandsdifferenz bis hinauf zu einer virtuellen Ebene, indem ein Abstand von den Koordinatenwerten minimiert wird, das Berechnen einer Aufsummierung einer Fläche bzw. eines Bereiches jeder Schicht, in welcher der Koordinatenwert vorhanden ist, das Berechnen eines Durchschnittswertes für einen Bereich jeder Schicht, in welcher der Koordinatenwert vorhanden ist, und das Berechnen eines Gradienten eines Liniensegmentes oder eines Koeffizienten einer Kurve, welche aus den Messdaten erzeugt ist.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Die obigen und anderen Aufgaben, Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden aus der folgenden detaillierten Beschreibung offensichtlicher, welche in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungen gegeben wird, in welchen:
1 ein beispielhaftes Blockdiagramm ist, welches eine Hauptkonfiguration eines Gerätes zum Extrahieren eines Merkmalpunktes zeigt, um ein Hindernis zu erkennen, wobei ein Vielschicht-Laserscanner entsprechend einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung benutzt wird;
2 ein beispielhaftes Ablaufdiagramm ist, um ein Verfahren für das Extrahieren eines Merkmalpunktes zu beschreiben, um ein Hindernis zu erkennen, wobei ein Vielschicht-Laserscanner entsprechend einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung benutzt wird; und
3 bis 10 beispielhafte Ansichten sind, welche das Verfahren beschreiben, um den Merkmalpunkt zu extrahieren, um das Hindernis zu erkennen, wobei der Vielschicht-Laserscanner entsprechend der beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung benutzt wird.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Es ist davon auszugehen, dass der Term „Fahrzeug” oder „fahrzeugartig” oder ein anderer ähnlicher Term, wie er hier benutzt wird, inklusive für Motorfahrzeuge im Allgemeinen ist, wie zum Beispiel für Personenautomobile, wobei Fahrzeuge für den Sportgebrauch (SW), Omnibusse, Lastwagen, verschiedene kommerzielle Fahrzeuge, Wasserkraftfahrzeuge beinhaltet sind, wobei eine Vielzahl von Booten und Schiffen, Flugzeuge und ähnliche und wobei Hybridfahrzeuge, Elektrofahrzeuge, Verbrennungs-, Einsteckhybridelektrische Fahrzeuge, Wasserstoff betriebene Fahrzeuge und andere Fahrzeuge mit alternativen Kraftstoff (z. B. Kraftstoffen, welche von Ressourcen anders als Öl abgeleitet sind) beinhaltet sind.
Obwohl eine beispielhafte Ausführungsform beschrieben wird, indem sie eine Vielzahl von Einheiten benutzt, um den beispielhaften Prozess durchzuführen, ist davon auszugehen, dass die beispielhaften Prozesse auch durch einen oder eine Vielzahl von Modulen durchgeführt werden können. Zusätzlich ist davon auszugehen, dass der Term Steuerglied sich auf eine Hardware-Einrichtung bezieht, welche einen Speicher und einen Prozessor beinhaltet. Der Speicher ist konfiguriert, um die Module zu speichern, und der Prozessor ist speziell konfiguriert, um diese Module auszuführen, um einen oder mehrere Prozesse durchzuführen, welche weiter unten beschrieben werden.
Außerdem kann die Steuerlogik der vorliegenden Erfindung als nicht-transitorische, von einem Computer lesbare Medien auf einem von einem Computer lesbaren Medium eingebettet sein, welcher ausführbare Programminstruktionen enthält, welche durch einen Prozessor, ein Steuerglied oder Ähnliches ausgeführt werden. Beispiele des von einem Computer lesbaren Mediums beinhalten, sind jedoch nicht begrenzt auf ROM, RAM, Compact Disc-(CD-)ROMs, Magnetbänder, Floppy Disks, Flash-Laufwerke, Smart-Karten und optische Datenspeichereinrichtungen. Das von einem Computer lesbare Aufzeichnungsmedium kann auch auf an ein Netz gekoppelte Computer-Systeme verteilt sein, so dass die vom Computer lesbaren Medien in einer verteilten Weise gespeichert und ausgeführt werden, z. B. durch einen Telematik-Server oder ein Steuerglied-Flächennetz (CAN).
Die hier benutzte Terminologie dient nur dem Zweck des Beschreibens einzelner Ausführungsformen und es ist nicht beabsichtigt, dass sie die Erfindung begrenzt. Wie sie hier benutzt werden, sollen die Singularformen „ein”, „eine”, „eines” und „der”, „die” „das” ebenso die Pluralformen einschließen, es sei denn, es wird im Kontext klar in anderer Weise angezeigt. Es ist ferner davon auszugehen, dass die Terme „weist auf” und/oder „aufweisend”, wenn sie in dieser Spezifikation benutzt werden, das Vorhandensein der aufgeführten Merkmale, Integer, Schritte, Operationen, Elemente und/oder Komponenten spezifizieren, jedoch nicht das Vorhandensein oder das Hinzufügen eines oder mehrerer anderer Merkmale, Integer, Schritte, Operationen, Elemente, Komponenten und/oder Gruppen davon ausschließen. Wie es hier benutzt wird, beinhaltet der Term „und/oder” jegliche und alle Kombinationen einer oder mehrerer zusammenhängender, aufgelisteter Begriffe.
Es sei denn es wird speziell festgelegt oder es ist aus dem Kontext offensichtlich, wie es hier benutzt wird, ist der Term „ungefähr” als innerhalb eines Bereiches normaler Toleranz in der Fachwelt zu verstehen, zum Beispiel innerhalb von 2 Standardabweichungen vom Mittelwert. „Ungefähr” kann als innerhalb von 10%, 9%, 8%, 7%, 6%, 5%, 4%, 3%, 2%, 1%, 0,5%, 0,1%, 0,05% oder 0,01% des angegebenen Wertes verstanden werden. Es sei denn, es geht andernfalls klar aus dem Kontext hervor, sind alle hier bereitgestellten Werte mit „ungefähr” modifiziert.
Hier nachfolgend werden beispielhafte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung in größerem Detail mit Bezug auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben. Jedoch werden beim Beschreiben der beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung Technologieinhalte, welche in der Fachwelt gut bekannt sind, auf welche sich die vorliegende Erfindung bezieht, und welche nicht direkt auf die vorliegende Erfindung bezogen sind, wenn möglich, weggelassen. Dies dient dazu, den Schwerpunkt der vorliegenden Erfindung durch das Weglassen jeglicher nicht notwendiger Beschreibung klarer zu liefern, um so die vorliegende Erfindung nicht zu verschleiern.
1 ist ein beispielhaftes Blockdiagramm, welches eine Hauptkonfiguration eines Gerätes zeigt, um einen Merkmalpunkt zu extrahieren, um ein Hindernis zu erkennen, wobei ein Vielschicht-Laserscanner entsprechend einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung benutzt wird.
Mit Bezug auf 1 beinhaltet ein Gerät 100 (hier nachfolgend als ein Merkmalpunkt-Extrahiergerät 100 bezeichnet) zum Extrahieren eines Merkmalpunktes, um ein Hindernis zu erkennen, wobei ein Vielschicht-Laserscanner entsprechend einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung benutzt wird, eine bilderfassende Einrichtung 110, einen Laserscanner 120, einen Eingabeeinheit 130, eine Ausgabeeinheit 140, eine Speichereinheit 150 und ein Steuerglied 160. Das Steuerglied 160 kann konfiguriert sein, um die bilderfassende Einrichtung 110, den Laserscanner 120, die Eingabeeinheit 130, die Ausgabeeinheit 140 und die Speichereinheit 150 zu betreiben.
Die bilderfassende Einrichtung 110 kann an einer Front einer sich bewegenden Karosserie installiert sein, das heißt eines fahrenden Fahrzeugs (z. B. eines Fahrzeugs, welches gefahren wird), um Bilddaten bezüglich der Front bzw. vorderen Seite des fahrenden Fahrzeugs bei einem aktuellen Ort des fahrenden Fahrzeugs zu erhalten, und die erhaltenen Bilddaten dem Steuerglied 160 bereitzustellen. Außerdem kann der Laserscanner 120 innerhalb des fahrenden Fahrzeugs angeordnet sein, um Laserscanner-Daten von der Front des fahrenden Fahrzeugs zu erhalten und die erhaltenen Laserscanner-Daten dem Steuerglied 160 bereitzustellen. Die Laserscanner-Daten können eine Vielzahl von Vielschichten beinhalten, und es kann ein Vielschicht-Laserscanner sein. Im Speziellen kann der Laserscanner 120 einen Lichtdetektierungs- und Abstandsermittlungs-(LIDAR-)Laserradar beinhalten, ist jedoch nicht speziell darauf begrenzt, und es können verschiedene Typen von Sensoren und Laserscannern, welche dem entsprechen, benutzt werden.
Die Eingabeeinheit 130 kann konfiguriert sein, um eine Zahleninformation und eine Textinformation zu empfangen und eine Schlüsselsignaleingabe bezüglich einer Funktionssteuerung des Merkmalpunkt-Extrahiergerätes 100 von einer Vielzahl von Funktionen an das Steuerglied 160 zu übertragen zu übertragen. Die Eingabeeinheit 130 kann aus einem Berührungspad bzw. -platte oder einem Tastenpad bzw. -platte, welches eine allgemeine Schlüsselanordnung besitzt, entsprechend einer Bereitstellungsart des Merkmalpunkt-Extrahiergerätes 100 konfiguriert sein. Die Eingabeeinheit 130 kann einen Berührungsbildschirm beinhalten. Im Speziellen kann die Eingabeeinheit 130 auf einer Ausgabeeinheit 140 angezeigt werden. Entsprechend der beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann die Eingabeeinheit 130 durch das Berührungspad oder den Berührungsbildschirm konfiguriert sein, um die Annehmlichkeit für den Benutzer zu verbessern. Die Ausgabeeinheit 140 kann konfiguriert sein, um Bildschirmdaten anzuzeigen, zum Beispiel verschiedene Menüdaten, externe Bilddaten einer Front des fahrenden Fahrzeugs und Ähnliches, welche erzeugt werden, während ein Programm durch den Betrieb des Steuergliedes 160 läuft. Die Speichereinheit 150 kann konfiguriert sein, um Anwendungsprogramme zu speichern (z. B. ein Programm für jedes Trennen einer Vielzahl von Schichten, welche die Laserscanner-Daten konfigurieren, ein Programm zum Extrahieren des Merkmalpunktes, welcher in den Laserscanner-Daten beinhaltet ist, und Ähnliches), welches notwendig ist, um Funktionen entsprechend der beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zu betreiben.
Das Steuerglied 160 kann konfiguriert sein, um die Laserscanner-Daten, welche durch den Laserscanner 120 erhalten werden, in die Vielzahl der Schichten zu trennen, um Messdaten zu extrahieren, welche in jeder Schicht vorhanden sind, und einen Merkmalpunkt der Messdaten zu bestimmen, um eine Art des Hindernisses basierend auf einer Vielzahl von Merkmalpunkten zu klassifizieren, welche vorher gespeichert sind. Spezieller ausgedrückt, das Steuerglied 160 kann konfiguriert sein, um eine Form der Messdaten, welche in der Schicht vorhanden sind, die Anzahl oder die Position der Messdaten, welche in jeder Schicht vorhanden sind, zu bestimmen und, ob die Schicht, welche nicht Messdaten besitzt, in den Schichten vorhanden ist.
Zusätzlich kann das Steuerglied 160 konfiguriert sein, erneut einen dreidimensionalen Koordinatenwert für die Messdaten zu speichern, wobei Schichtinformation benutzt wird, um die Standardabweichung eines Abstandes zwischen dem fahrenden Fahrzeug und dem Hindernis zu berechnen, wobei ein Durchschnittswert benutzt wird, welcher von dem Koordinatenwert abgeleitet ist. Das Steuerglied 160 kann konfiguriert sein, um eine Abstandsdifferenz hinauf zu einer virtuellen Ebene zu berechnen, um einen Abstand von den Koordinatenwerten zu minimieren und um eine Summe eines Bereiches jeder Schicht zu berechnen, in welcher der Koordinatenwert vorhanden ist. Außerdem kann das Steuerglied 160 konfiguriert sein, um einen Durchschnittswert des Bereiches jeder Schicht zu berechnen, in welcher der Koordinatenwert vorhanden ist, und einen Gradienten eines Liniensegmentes oder eines Koeffizienten einer Kurve zu berechnen, welche aus den Messdaten erzeugt ist. Die Art des Hindernisses, welches aus den Laserscanner-Daten bestimmt ist, kann durch die oben erwähnten Operationen in dem Steuerglied 160 genauer klassifiziert werden.
2 ist ein beispielhaftes Ablaufdiagramm, welches ein Verfahren zum Extrahieren eines Merkmalpunktes beschreibt, um ein Hindernis zu erkennen, wobei ein Vielschicht-Laserscanner entsprechend einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung verwendet wird. 3 bis 10 sind beispielhafte Ansichten, welche das Verfahren zum Extrahieren des Merkmalpunktes beschreiben, um das Hindernis zu erkennen, wobei der Vielschicht-Laserscanner entsprechend der beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung benutzt wird.
Mit Bezug auf 2 bis 10 kann bei S11 das Steuerglied 160 konfiguriert sein, um die Laserscanner-Daten zu empfangen, welche die Vielzahl der Schichten besitzt, welche durch den Laserscanner 120 erhalten werden, welcher an der Front des fahrenden Fahrzeuges installiert ist, welches die sich bewegende Karosserie ist. Bei S13 kann das Steuerglied 160 konfiguriert sein, die von dem Laserscanner 120 empfangenen Laserdaten in die Vielzahl der Schichten aufzutrennen. Die Vielzahl der Schichten kann aus den Schichten konfiguriert sein, welche vier Schichten der Schicht 0 bis zur Schicht 3 besitzt, wie dies in 5 gezeigt wird.

Bei S15 kann das Steuerglied 160 konfiguriert sein, die Vielzahl der Schichten zu analysieren, welche getrennt sind, und die Messdaten, welche in jeder Schicht vorhanden sind, zu extrahieren. Im Speziellen werden die Messdaten gebildet, wenn der Laser mit dem Hindernis kollidiert (zum Beispiel auf ihm aufschlägt, es erreicht oder Ähnliches). Außerdem kann das Steuerglied 160 bei S17 konfiguriert sein, den Merkmalpunkt der Messdaten zu bestimmen und den Merkmalpunkt der bestimmten Messdaten mit Merkmalpunkten zu vergleichen, welche in der Speichereinheit 150 gespeichert sind. Die gespeicherten Merkmalpunktdefinitionen werden in der folgenden Tabelle 1 gezeigt, und die gespeicherten Merkmalpunkte können auf einen Referenzwert abgebildet werden (z. B. mit ihm verglichen werden), um das Hindernis zu klassifizieren, welches den Messdaten als ein Fahrzeug oder einem Fußgänger entspricht. Tabelle 1

Merkmalpunkte	Bedeutung
f1	eine L-Form, welche am besten die Verteilung der Punkte repräsentiert
f2	eine Breite in einer Linienachse einer geraden Linie, welche am besten die Verteilung der Punkte repräsentiert
f3	eine Höhe in einer Linienachse einer geraden Linie, welche am besten die Verteilung der Punkte repräsentiert
f4	eine Fläche bzw. ein Bereich in einer Linienachse einer geraden Linie, welche am besten die Verteilung der Punkte repräsentiert
f5	die Zahl der Daten der Schicht 0
f6	die Zahl der Daten der Schicht 1
f7	die Zahl der Daten der Schicht 2
f8	die Zahl der Daten der Schicht 3
f9	die Zahl der Schichten, in welchen die Messdaten vorhanden sind
f10	Standardabweichung eines Abstandes vom Durchschnittspunkt von (x-, y-, z-)Werten
f11	Planarität der (x-, y-, z-)Werte
f12	eine Aufsummierung der Bereiche jeder Schicht
f13	ein Mittelwert der Bereiche jeder Schicht
f14	Gradient eines Liniensegments (linearer Ausdruck), welcher a besten die Zahl der Punkte repräsentiert
f15	Koeffizient eines quadratischen Terms einer Kurve (quadratischer Ausdruck), welcher am besten die Anzahl der Punkte repräsentiert
f16	Koeffizient eines linearen Terms einer Kurve (linearer Ausdruck), welcher am besten die Zahl der Punkte repräsentiert

Spezieller ausgedrückt, das Steuerglied 160 kann konfiguriert sein, die extrahierten Messdaten zu analysieren und einen Merkmalpunkt zu bestimmen, welcher f1 entspricht. Im Speziellen, wenn die extrahierten Messdaten (Referenzziffer 10) eine Form bilden, ähnlich zu einer L-Form, welches eine Referenzziffer 12 der 3 ist, kann r_min extrahiert werden, indem ein Punkt (Referenzziffer 11) benutzt wird, welcher am nächsten an einem Ursprung innerhalb der Messdaten ist. Zusätzlich kann das Steuerglied 160 konfiguriert sein, eine gerade Linie zu erzeugen, welche am besten die Verteilung der Messdaten repräsentiert, wie zum Beispiel eine Referenzziffer 13 der 4, und um eine Breite, eine Höhe und einen Bereich (entsprechend zu f2, f3 und f4 der Tabelle 1) zu berechnen, welche durch die Messdaten basierend auf der Referenzziffer 13 repräsentiert sind, um ein Merkmal zu extrahieren, welches geringfügig verändert ist, basierend auf einer Richtung des Hindernisses. Als ein Ergebnis kann das Steuerglied 160 konfiguriert sein, eine ungefähre Abmessung des erfassten Hindernisses zu bestimmen.
Zusätzlich kann das Steuerglied 160 konfiguriert sein, um die Zahl der Messdaten zu bestimmen, welche in der Schicht 0 bis zur Schicht 3 vorhanden sind, welche die Vielzahl der Schichten ist, wie dies in 5 gezeigt wird, so dass sie den Merkmalpunkten von f5 bis f8 der Tabelle 1 entsprechen, und das Steuerglied 160 kann konfiguriert sein, um die Zahl der Schichten zu bestimmen, in welchen die Messdaten vorhanden sind, wie in 6 gezeigt wird, so dass sie dem Merkmalpunkt von f9 der Tabelle 1 entsprechen. Zum Beispiel kann, wenn ein sich bewegender Fußgänger als das Hindernis erfasst wird, die unterschiedliche Zahl der Messdaten für jede Schicht bestimmt werden, wie dies in 5 gezeigt wird, und die Schicht, in welcher die Messdaten nicht vorhanden sind, kann basierend auf einer Höhe bzw. Größe des Fußgängers vorhanden sein.
Das Steuerglied 160 kann konfiguriert sein, die x-, y- und z-Koordinaten des Hindernisses erneut zu speichern, wobei die Informationsschicht 0 bis -schicht 3 benutzt werden, wie dies in 7 gezeigt wird, um den Merkmalpunkt von f10 der Tabelle 1 zu entsprechen. Im speziellen kann, obwohl die Zeichnung zeigt, dass ein Winkel, welcher durch jede Schicht hergestellt wird, bei ungefähr 0,8° gebildet ist, der Winkel nicht notwendigerweise darauf begrenzt werden und kann von Fachleuten modifiziert werden. Das Steuerglied 160 kann konfiguriert sein, um einen Durchschnittswert der erneut gespeicherten x-, y- und z-Werte als eine Standardabweichung eines Abstandes zwischen dem fahrenden Fahrzeug und dem Hindernis zu benutzen. Außerdem, um die x-, y- und z-Koordinaten des Hindernisses erneut zu speichern, kann das Steuerglied 160 konfiguriert sein, um die folgende Gleichung 1 zu benutzen und um den Durchschnittswert der erneut gespeicherten x-, y- und z-Werte als die Standardabweichung des Abstandes zwischen dem fahrenden Fahrzeug und dem Hindernis zu benutzen, kann das Steuerglied 160 konfiguriert sein, die folgenden Gleichungen zu benutzen. Gleichung 1:
wobei r einen Abstand von einem Abstand zwischen dem Laserscanner 120 und einem Datensatz innerhalb der Messdaten zu der Ebene repräsentiert, θ einen Winkel repräsentiert, welcher durch die jeweiligen Schichten, basierend auf dem Laserscanner 120 hergestellt wird, und L eine Lage der Schichten repräsentiert. Gleichung 2:
wobei n_p die Anzahl der Messdaten repräsentiert.
Zusätzlich kann das Steuerglied 160 konfiguriert sein, die Planarität der berechneten x, y- und z-Koordinatenwerte abzuleiten, um dem Merkmalpunkt von f11 der Tabelle 11 zu entsprechen. Deshalb kann das Steuerglied 160 konfiguriert sein, um eine Abstandsdifferenz hinauf zu einer Ebene 14 zu berechnen, welche einen minimalen Abstand von den Punkten besitzt, welche die Referenzziffern 20a bis 20f sind, welche durch ein Hindernis 20 gebildet sind, wie dies in 8 gezeigt wird, wobei die folgende Gleichung 3 benutzt wird.
wobei x_n ein Bereich ist, in welchem die Messdaten verteilt sind, und P_l,n eine Ebene ist, welche gestattet, dass der Abstand zwischen den Messdaten, welche zu erkennen sind, bei einem Minimum ist.
Das Steuerglied 160 kann konfiguriert sein, eine Summe der Fläche bzw. des Bereiches jeder Schicht zu berechnen, wobei die x-, y- und z-Koordinatenwerte benutzt werden, wie dies in 9 gezeigt wird, so dass sie dem Merkmalpunkt von f12 der Tabelle 1 entsprechen, und um einen Mittelwert der Fläche bzw. des Bereiches jeder Schicht zu berechnen, wobei die x-, y- und z-Koordinatenwerte benutzt werden, wie dies in 9 gezeigt wird, so dass er dem Merkmalpunkt von f13 der Tabelle 1 entspricht. Außerdem kann das Steuerglied 160 konfiguriert sein, um einen Gradienten eines Liniensegments oder eines Koeffizienten einer Kurve zu berechnen, wobei die Zahl der Messdaten benutzt wird, welche in der Schicht 0 bis zur Schicht 3 vorhanden sind, wie zum Beispiel L0 bis L3, wie dies in 10 gezeigt wird, so dass sie dem Merkmalpunkt entsprechend zu f14 bis f16 der Tabelle 1 entsprechen.
Spezieller ausgedrückt, wenn die Messdaten, welche in der Schicht vorhanden sind, im Wesentlichen ähnlich zu der L-Form ist, wie zum Beispiel die Referenzziffer 10 der 3, kann das Steuerglied 160 konfiguriert sein, zu erkennen, dass die Messdaten durch das Fahrzeug erzeugt werden. Zusätzlich, da die Messdaten, welche in der Schicht vorhanden sind, in jeder Schicht vorhanden sein können, wie es in 5 gezeigt wird, und die Zahl der Messdaten, welche in jeder Schicht vorhanden sind, unterschiedlich sein können, kann das Steuerglied 160 konfiguriert sein, um zu erkennen, dass die Messdaten durch den Fußgänger 20 erzeugt werden. Deshalb kann das Steuerglied in der beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung konfiguriert sein, um die Art des Hindernisses zu bestimmen, welches in der Front des fahrenden Fahrzeuges positioniert ist, und kann die Zahl der Hindernisse bestimmen, wobei die Merkmalpunkte benutzt werden, welche durch das Analysieren der Messdaten extrahiert sind, welche in den Laserscanner-Daten vorhanden sind. Entsprechend der beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann der Merkmalpunkt, welcher in den Laserscanner-Daten vorhanden ist, welche durch den Vielschicht-Laserscanner erhalten werden, extrahiert werden, um die Art des Hindernisses, welches um die sich bewegende Karosserie vorhanden ist, genauer zu klassifizieren.
Hier oben wurde das Gerät und das Verfahren zum Extrahieren des Merkmalpunktes, um das Hindernis zu erkennen, wobei der Laserscanner benutzt wird, mit Bezug auf die beispielhafte Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beschrieben. Die beispielhaften Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung wurden in der vorliegenden Spezifikation und den beigefügten Zeichnungen offenbart, und spezielle Terme wurden benutzt, jedoch wurden sie nur in einer allgemeinen Bedeutung benutzt, um den technische Inhalt der vorliegenden Erfindung leicht zu beschreiben und das Verständnis der vorliegenden Erfindung zu unterstützen, und sie begrenzen nicht den Umfang der vorliegenden Erfindung. Es ist für Fachleute, auf welche sich die vorliegenden Erfindung bezieht, offensichtlich, dass verschiedene Modifikationen basierend auf der technischen Idee der vorliegenden Erfindung zusätzlich zu den beispielhaften Ausführungsformen, welche hier offenbart sind, praktiziert werden können.
Bezugszeichenliste

110: KAMERA
120: LASERSCANNER
130: EINGABEEINHEIT
140: AUSGABEEINHEIT
150: SPEICHEREINHEIT
160: STEUERGLIED
S11: ERHALTE LASERDATEN
S13: TRENNE SCHICHT
S15: EXTRAHIERE MESSDATEN FÜR JEDE SCHICHT
S17: PRÜFE MERKMAL

Claims

Gerät zum Extrahieren eines Merkmalpunktes, um ein Hindernis zu erkennen, wobei ein Laserscanner benutzt wird, wobei das Gerät aufweist: einen Laserscanner, welcher auf einer Front eines fahrenden Fahrzeugs installiert ist und welcher konfiguriert ist, um Laserscanner-Daten, welche eine Vielzahl von Schichten besitzen, in Echtzeit zu erhalten; und ein Steuerglied, welches konfiguriert ist, die Laserscanner-Daten, welche durch Laserscanner erhalten sind, in eine Vielzahl von Schichten zu trennen, um Messdaten, welche in jeder Schicht vorhanden sind, zu extrahieren und um Merkmalpunkte der Messdaten zu bestimmen, um die Art des Hindernisses, basierend auf einer Vielzahl von gespeicherten Merkmalpunkten, zu klassifizieren.
Gerät nach Anspruch 1, wobei das Steuerglied konfiguriert ist, eine Form der Messdaten, welche in der Schicht vorhanden sind, zu bestimmen.
Gerät nach Anspruch 2, wobei das Steuerglied konfiguriert ist, eine Zahl oder Position der Messdaten, welche in jeder Schicht vorhanden sind, zu bestimmen, und zu bestimmen, ob die Schicht, in welcher die Messdaten nicht vorhanden sind, vorhanden ist.
Gerät nach Anspruch 2, wobei das Steuerglied konfiguriert ist, einen dreidimensionalen Koordinatenwert für die Messdaten erneut zu speichern, wobei Schichtinformation benutzt wird, und um eine Standardabweichung eines Abstandes zwischen dem fahrenden Fahrzeug und dem Hindernis zu berechnen, wobei ein Durchschnittswert benutzt wird, welcher von dem Koordinatenwert abgeleitet ist.
Gerät nach Anspruch 2, wobei das Steuerglied konfiguriert ist, eine Abstandsdifferenz hinauf zu einer virtuellen Ebene zu berechnen, um einen Abstand von dem Koordinatenwert zu minimieren.
Gerät nach Anspruch 2, wobei das Steuerglied konfiguriert ist, eine Aufsummierung einer Fläche bzw. Bereiches jeder Schicht zu berechnen, in welcher der Koordinatenwert vorhanden ist.
Gerät nach Anspruch 2, wobei das Steuerglied konfiguriert ist, einen Durchschnittswert für eine Fläche jeder Schicht zu berechnen, in welcher der Koordinatenwert vorhanden ist.
Gerät nach Anspruch 2, wobei das Steuerglied konfiguriert ist, einen Gradienten eines Liniensegmentes oder einen Koeffizienten einer Kurve, welche aus den Messdaten erzeugt ist, zu berechnen.
Verfahren zum Extrahieren eines Merkmalpunktes, um ein Hindernis zu erkennen, wobei ein Laserscanner benutzt wird, wobei das Verfahren aufweist: Erhalten, durch ein Steuerglied, von Laserscanner-Daten, welche eine Vielzahl von Schichten besitzen, in Echtzeit aus dem Laserscanner, welcher auf einer Front eines fahrenden Fahrzeugs installiert ist; Trennen, durch das Steuerglied, der Laserscanner-Daten in eine Vielzahl von Schichten; Extrahieren, durch das Steuerglied, von Messdaten, welche in jeder Schicht vorhanden sind; und Bestimmen, durch das Steuerglied, von Merkmalpunkten der Messdaten, um eine Art des Hindernisses zu klassifizieren, welches auf der Front des fahrenden Fahrzeugs vorhanden ist, basierend auf einer Vielzahl von gespeicherten Merkmalpunkten.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei das Bestimmen der Merkmalpunkte der Messdaten beinhaltet: Bestimmen, durch das Steuerglied, einer Form der Messdaten, welche in der Schicht vorhanden sind.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei das Bestimmen der Merkmalpunkte der Messdaten beinhaltet: Bestimmen, durch das Steuerglied der Zahl oder der Position der Messdaten, welche in jeder Schicht vorhanden sind, und ob die Schicht, in welcher die Messdaten nicht vorhanden sind, vorhanden ist.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei das Bestimmen der Merkmalpunkte der Messdaten beinhaltet: erneutes Speichern, durch das Steuerglied, eines dreidimensionalen Koordinatenwertes für die Messdaten, wobei die Schichtinformation benutzt wird; und Berechnen, durch das Steuerglied, einer Standardabweichung eines Abstandes zwischen dem fahrenden Fahrzeug und dem Hindernis, wobei ein Durchschnittswert benutzt wird, welcher von dem Koordinatenwert abgeleitet ist.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei die Bestimmung der Merkmalpunkte der Messdaten beinhaltet: Berechnen, durch das Steuerglied, einer Abstandsdifferenz hinauf zu einer virtuellen Ebene, um einen Abstand zu minimieren, aus den Koordinatenwerten.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei das Bestimmen der Merkmalpunkte der Messdaten beinhaltet: Berechnen, durch das Steuerglied, einer Aufsummierung einer Fläche jeder Schicht, in welcher der Koordinatenwert vorhanden ist.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei das Bestimmen der Merkmalpunkte der Messdaten beinhaltet: Berechnen, durch das Steuerglied, eines Durchschnittswertes für eine Fläche jeder Schicht, in welcher der Koordinatenwert vorhanden ist.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei das Bestimmen der Merkmalpunkte der Messdaten beinhaltet: Berechnen, durch das Steuerglied, eines Gradienten eines Liniensegmentes oder eines Koeffizienten einer Kurve, welche aus den Messdaten erzeugt ist.
Nicht-transitorisches, von einem Computer lesbares Medium, welches Programminstruktionen enthält, welche durch ein Steuerglied ausgeführt werden, wobei das vom Computer lesbare Medium aufweist: Programminstruktionen, welche Laserscanner-Daten erhalten, welche eine Vielzahl von Schichten besitzen, in Echtzeit aus einem Laserscanner, welcher auf einer Front eines fahrenden Fahrzeugs installiert ist; Programminstruktionen, welche die Laserscanner-Daten in eine Vielzahl von Schichten trennen; Programminstruktionen, welche die Messdaten, welche in jeder Schicht vorhanden sind, extrahieren; und Programminstruktionen, welche Merkmalpunkte der Messdaten bestimmen, um eine Art des Hindernisses zu klassifizieren, welches auf der Front des fahrenden Fahrzeugs vorhanden ist, basierend auf einer Vielzahl von gespeicherten Merkmalpunkten.
Nicht-transitorisches, von einem Computer lesbares Medium nach Anspruch 17, welches ferner aufweist: Programminstruktionen, welche eine Form der Messdaten, welche in der Schicht vorhanden sind, bestimmen.
Nicht-transitorisches, von einem Computer lesbares Medium nach Anspruch 18, welches ferner aufweist: Programminstruktionen, welche eine Zahl oder Position der Messdaten, welche in jeder Schicht vorhanden sind, und, Bestimmen, ob die Schicht, in welcher die Messdaten nicht vorhanden sind, vorhanden ist.
Nicht-transitorisches, von einem Computer lesbares Medium nach Anspruch 18, welches ferner aufweist: Programminstruktionen, welche einen dreidimensionalen Koordinatenwert für die Messdaten erneut speichern, wobei Schichtinformation benutzt wird, und eine Standardabweichung eines Abstandes zwischen dem fahrenden Fahrzeug und dem Hindernis berechnen, wobei ein Durchschnittswert benutzt wird, welcher von dem Koordinatenwert abgeleitet ist.