用于运行运输工具辅助或控制系统的方法

文档序号:180948 发布日期:2021-11-02 浏览:33次 >En<

阅读说明:本技术 用于运行运输工具辅助或控制系统的方法 (Method for operating a vehicle assistance or control system ) 是由 V.P.肖梅鲁斯 于 2021-04-25 设计创作,主要内容包括:本发明涉及一种用于运行运输工具辅助或控制系统的方法,该运输工具辅助或控制系统具有运输工具(VHCL)和用于识别运输工具(VHCL)的障碍物的非车载-障碍物识别传感器(RMTS),其中,所述运输工具包括用于识别运输工具(VHCL)的障碍物的车载-障碍物识别传感器(EGOS),其中第一网格图基于非车载-障碍物识别传感器生成,第二网格图基于车载-障碍物识别传感器或基于运输工具生成,并且其中,根据所述第一网格图和第二网格图生成合并的网格图。(The invention relates to a method for operating a vehicle assistance or control system having a Vehicle (VHCL) and an off-board obstacle detection sensor (RMTS) for detecting an obstacle of the Vehicle (VHCL), wherein the vehicle comprises an on-board obstacle detection sensor (EGOS) for detecting an obstacle of the Vehicle (VHCL), wherein a first grid map is generated on the basis of the off-board obstacle detection sensor and a second grid map is generated on the basis of the on-board obstacle detection sensor or on the basis of the vehicle, and wherein a combined grid map is generated from the first grid map and the second grid map.)

用于运行运输工具辅助或控制系统的方法

技术领域

本发明涉及一种用于运行运输工具辅助或控制系统的方法。

背景技术

专利文献US2016/0368489A1公开一种泊车辅助系统,其中,在外部泊车自动化系统与车辆之间建立通信连接,其中,测量识别出的物体与车辆之间的距离。基于所测量的距离激活车辆的制动控制系统。US 2018/0012497 A1公开了一种用于自动将车辆从起始位置转移到目标位置的车辆导航系统。在此可以规定,例如出于引导车辆的目的,车辆外部的传感器与车辆上的传感器通信。US 2016/0368489 A1公开了一种用于基于图像数据驱动机动车辆的系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是,提供一种改进的或替换的运输工具辅助或控制系统。

前述的技术问题通过一种用于运行运输工具辅助或控制系统的方法解决,该运输工具辅助或控制系统具有运输工具和用于识别运输工具的障碍物的非车载-障碍物识别传感器,其中,运输工具包括用于识别运输工具的障碍物的车载-障碍物识别传感器,其中,第一网格图基于(或者说关于)非车载-障碍物识别传感器生成,第二网格图基于车载-障碍物识别传感器或基于运输工具生成,并且其中,根据第一网格图和第二网格图生成合并的网格图。在此,尤其规定,在合并的网格图中,栅格具有“空闲”或“未占用”的状态,栅格在第一和/或第二网格图中具有“空闲”或“未占用”的状态。

在本发明的有利实施方案中,在第一网格图或合并的网格图中,将运输工具显示为障碍物的网格的状态被设置为“空闲”或“未占用”。

在本发明的另一有利的实施方案中,根据非车载-障碍物识别传感器相对于运输工具的和/或相对于车载-障碍物识别传感器的定向产生合并的网格图。

在本发明的有利实施方案中,非车载-障碍物识别传感器包括标记。在本发明的另一有利的实施方案中,运输工具包括至少一个用于识别标记的摄像机以及跟踪模块,该跟踪模块用于确定非车载-障碍物识别传感器的位置相对于运输工具的参考轴线的角度,但尤其不确定车载-障碍物识别传感器和非车载-障碍物识别传感器之间的距离。如果运输工具是车辆,则在本发明意义上的参考轴线例如可以是车辆的纵向轴线。在本发明的另一有利实施方案中,还根据所述角度、非车载-障碍物识别传感器的输出信号和车载-障碍物识别传感器的输出信号确定非车载-障碍物识别传感器相对于运输工具的和/或相对于车载-障碍物识别传感器的定向。

在本发明另一有利的实施方案中,根据非车载-障碍物识别传感器的测量值和车载-障碍物识别传感器的测量值确定非车载-障碍物识别传感器相对于运输工具的和/或相对于车载-障碍物识别传感器的定向。

在本发明另一有利的实施方案中,借助距离的优化和/或最小化确定非车载-障碍物识别传感器相对于运输工具和/或相对于车载-障碍物识别传感器的定向,该距离在

-非车载-障碍物识别传感器的旋转的测量值与车载-障碍物识别传感器的平移的测量值之间,

-车载-障碍物识别传感器的旋转的测量值与非车载-障碍物识别传感器的平移的测量值之间,

-非车载-障碍物识别传感器的旋转且平移的测量值与车载-障碍物识别传感器的测量值之间,或

-车载-障碍物识别传感器的旋转且平移的测量值与非车载-障碍物识别传感器的测量值之间。

在本发明另一有利的实施方案中,旋转不包括多于一个的自由度和平移不包括多于两个的自由度。本发明另一有利的实施方案中,非车载-障碍物识别传感器包括标记,借助该标记确定非车载-障碍物识别传感器的位置相对于运输工具的参考轴线的角度,但尤其不确定车载-障碍物识别传感器和非车载-障碍物识别传感器之间的距离。本发明另一有利的实施方案中借助该角度将所述平移减少一个自由度。

本发明另一有利的实施方案中,使用激光雷达作为车载-障碍物识别传感器和/或非车载-障碍物识别传感器。

本发明另一有利的实施方案中,非车载-障碍物识别传感器的测量值从非车载-障碍物识别传感器无线地传输到车载-障碍物识别传感器上。

在本发明的有利的实施方案中,非车载-障碍物识别传感器布置在停车位或停车湾中。在本发明的另一个实施方案中,这个或另一个非车载-障碍物识别传感器布置在停车位或停车湾中。

前述的技术问题还通过一种前述运输工具辅助或控制系统的运输工具解决,例如通过一种具有车载-障碍物识别传感器和接收装置的运输工具,该车载-障碍物识别传感器用于识别运输工具的障碍物,该接收装置用于接收用于识别(运输工具的)障碍物的非车载-障碍物识别传感器的输出信号,其中,运输工具包括同步模块,该同步模块用于确定非车载-障碍物识别传感器相对于运输工具和/或相对于车载-障碍物识别传感器的定向或姿态。

可以规定,借助显示器在运输工具中显示或表示网格图。在此,尤其可以规定,运输工具整合到网格图中地示出。作为补充或备选可以规定,网格图用于控制自动泊车或导引运输工具。

本发明另一有利的实施方案中规定,在网格图中,去除显示运输工具为障碍物的信息。

本发明另一有利的实施方案中,运输工具辅助或控制系统包括尤其是无线的通信系统,用于将非车载-障碍物识别传感器的输出信号传输到接收装置上。

本发明另一有利的实施方案中,非车载-障碍物识别传感器布置在停车位或停车湾的前方。

本发明另一有利的实施方案中,这个或另外一个非车载-障碍物识别传感器布置在停车位或停车湾中。

可以规定,非车载-障碍物识别传感器不是位置固定的。在这种情况下,可以规定,非车载-障碍物识别传感器是自动驾驶机器人的一部分或安装在这种机器人上。

在本发明的意义上的非车载尤其意味着不是运输工具的一部分或不与运输工具以固定的方式连接。车载在本发明的意义上尤其与非车载相反。在本发明的意义上的车载意味着集成到运输工具中或至少与运输工具固定地连接。

与车载-障碍物识别传感器和非车载-障碍物识别传感器有关的输出信号与这些传感器的测量值同义或至少包含这些传感器的测量值。

在本发明的意义上的网格图尤其与占用网格图或栅格图(占位栅格图,栅格图)同义。尤其规定,网格图或栅格图的栅格(或单元、单元格)可以具有至少两个不同的状态。表示网格或单元中有障碍物的状态和表示栅格或单元中没有障碍物的状态。但也可以规定,在网格图或栅格图中显示至少三个状态,其中,第三状态表示不知道栅格或单元是否被占用,亦即,不知道栅格或单元中是否存在障碍物。

在本发明的意义上的测量值同步算法尤其是ICP算法。在本发明的意义上的ICP或迭代最近点算法尤其是一种使得点云(或称为云点、双变点分布)彼此适配的算法。为了应用该方法尤其规定,点云预先已经或将要彼此近似对准。在执行该算法时尤其尝试,点云借助旋转和平移尽可能好地一致。基于一组用于旋转和平移的近似确定的初始变换参数,为此,对于来自一个点云的每个点,确定与来自另一个点云的相应最接近的点(最近点)。然后形成所有这些点对的距离的总和S,尤其是平方。因此获得用于点云之间的协调的品质的量度。目标尤其是,通过改变变化参数来最小化该优化量,即,上述总和S。存在不同的方法来确定适当的转换参数,这些不同的方法部分地基于基础点云的结构。继续进行相应的迭代过程,直到找到可接受的最优值为止,或如果不能找到期望的最优值或不能确定期望的最优值,则中断该迭代过程。在此尤其规定(见上文),非车载-障碍物识别传感器相对于运输工具和/或相对于车载-障碍物识别传感器的定向借助距离的优化和/或最小化确定,该距离在

-非车载-障碍物识别传感器的旋转的测量值与平移的车载-障碍物识别传感器的测量值之间,

-车载-障碍物识别传感器的旋转的测量值与非车载-障碍物识别传感器的平移的测量值之间,

-非车载-障碍物识别传感器的旋转的和平移的测量值与车载-障碍物识别传感器的测量值之间,或

-旋转的和平移的车载-障碍物识别传感器的测量值与非车载-障碍物识别传感器的测量值之间。在此尤其规定,旋转不包括多于一个的自由度,平移不包括多于两个的自由度。优化所基于的函数例如如下:

在此,N是用于优化的来自两个点云的点对的数量。这尤其是相邻的测量值。R代表旋转,T代表平移或位移。在此,EGOSi表示车载-障碍物识别传感器的第i个测量值(可能减去N个测量值的重心)。同样也适用于与非车载-障碍物识别传感器有关的RMTSi。但在本发明的意义上尤其规定,公式不是三维的,而是二维的。因此,该公式也可以表示如下:

在此,xEGOSi表示车载-障碍物识别传感器的第i个测量值(必要时减去N个测量值的重心)的x-分量,yEGOSi表示y方向上的对应值。同样也适用于与非车载-障碍物识别传感器xT有关的xRMTSi和yRMTSi。xT表示在x方向上的位移或平移平移,而yT表示在y方向上的位移或平移。

以特别合适的方式,附加地通过另一种方法,尤其是通过在非车载-障碍物识别传感器上的标记,确定非车载-障碍物识别传感器的位置相对于运输工具的参考轴线的角度,但尤其是不确定车载-障碍物识别传感器和非车载-障碍物识别传感器之间的距离。以这种方式自由度的数量从三个减小到两个。尽管上面的公式包括三个自由度,即一个旋转自由度和两个平移自由度,但通过考虑相对于参考轴线例如车辆的纵向轴线的角度θ获得下列的优化的公式:

因此,只能针对两个自由度确定优化,即,针对相对于旋转R的旋转自由度和平移自由度xT。如果测量值的数量不足,则可以加上过去的测量值。在此例如可以使用SLAM算法。

除了通过减小自由度来简化优化之外还可以规定,将角度的确定用于可信度自动驾驶的查询。因此,例如,只有在满足以下条件时,才允许自动驾驶运输工具:

在本发明的意义上的运输工具可以是交通工具。在本发明的意义上的运输工具可以是用于运输人和/或货物的运输工具,或者可以这样理解。在本发明的意义上的运输工具可以是被驱动的车辆。在本发明的意义上的被驱动的车辆尤其意味着,设有一种技术驱动器,其中可以规定,驱动器的主要部件布置在车辆的外部,但优选在车辆的内部或集成在车辆中。在本发明的意义上被驱动的车辆尤其是一种主要不被动物和/或人的力驱动的车辆。但在本发明的意义上的被驱动的车辆可以可选地包括通过风和/或太阳的驱动器。在本发明的意义上的驱动器可以是内燃机和/或电动机。在本发明的意义上的被驱动的车辆尤其是陆地车辆和/或机动车辆。在本发明的意义上的机动车辆尤其是可以在道路交通中单独使用的陆地车辆。在本发明的意义上的机动车辆尤其不限于具有内燃机的陆地车辆。在本发明的意义上的机动车辆也可以理解为被电动机驱动的车辆,例如用于3D移动性的车辆。在本发明的意义上的运输工具尤其是卡车,尤其是具有牵引车和拖车的卡车。在此,拖车可以尤其是集装箱。

附图说明

从实施例的下列说明中获得其他优点和详情。在此示出:

图1以原理示意图示出运输工具辅助或控制系统的实施例,

图2示出机动车靠近停车位的示例性场景,其中,设有根据图1的用于辅助的运输工具辅助或控制系统,

图3示出与图2的场景相对应的网格图,

图4示出根据图2的情况,但借助非车载-障碍物识别传感器示出了测量点,

图5示出基于测量点的栅格矩阵的实施例,所述测量点借助车载-障碍物识别传感器和非车载-障碍物识别传感器获得,

图6示出卡车接近停车位的情况,

图7示出关于卡车倒车停入并且接近根据图6的停车位的情况的网格图的实施例,

图8示出继续进行根据图6的情况的实施例,其中,卡车通过非车载-障碍物识别传感器的辅助倒车停入根据图6的停车位,

图9示出具有停车位和障碍物的以及使用了移动式非车载-障碍物识别传感器的另一个场景的实施例,该移动式非车载-障碍物识别传感器用作具有车载-障碍物识别传感器的卡车的领航员或导航员,

图10示出使用了根据图9的车载-障碍物识别传感器的输出信号但清除了作为障碍物的非车载-障碍物识别传感器的栅格图的实施例,

图11示出使用了移动式非车载-障碍物识别传感器的输出信号但清除了作为已知障碍物的卡车的网格图的实施例,

图12示出根据图10和图11的网格图叠加成一个合并的用于卡车控制的网格图,

图13示出继续进行根据图9的情况的实施例,其中,卡车靠近停车位并且移动式非车载-障碍物识别传感器移动到停车位中,

图14示出合并的网格图的实施例,其中,为了定位插入不一定属于网格图的卡车图像,

图15示出继续进行根据图13的情况的实施例,其中,卡车借助非车载-障碍物识别传感器的辅助执行停入停车位的操作,

图16示出基于卡车的车载-障碍物识别传感器的输出信号的网格图的实施例,其中,车载-障碍物识别传感器布置在卡车的牵引车上,而卡车的挂车导致在卡车后方的阴影,和

图17示出使用了车载-障碍物识别传感器和非车载-障碍物识别传感器的输出信号的合并的网格图的实施例,其中,通过使用非车载-障碍物识别传感器补偿挂车后方的阴影。

具体实施方式

图1示出运输工具辅助或控制系统,该运输工具辅助或控制系统包括至少一个非车载-障碍物识别传感器RMTS以及运输工具,例如车辆VHCL,尤其是卡车。运输工具或车辆VHCL包括车载-障碍物识别传感器用于识别运输工具的障碍物和用于接收非车载-障碍物识别传感器RMTS的输出信号的接收装置IO。运输工具VHCL和非车载-障碍物识别传感器RMTS之间的数据交换可以通过单独的无线通信连接装置实现或通过障碍物识别所借助的信号实现。

运输工具或车辆VHCL还包括同步模块,其用于确定非车载-障碍物识别传感器RMTS相对于运输工具或车辆VHCL或相对于车载-障碍物识别传感器EGOS的定向。在本实施例中,同步模块包括模块ICP,在该模块ICP中,实施测量值同步算法,例如ICP算法。在补充的实施方案中也可以进行非车载-障碍物识别传感器RMTS的“1D跟踪”,尤其是基于标记的“1D跟踪”。为此,运输工具或车辆VHCL可以具有摄像机系统CAM,其输出信号或多个输出信号被跟踪模块TRK如下这样分析,使得确定运输工具或车辆VHCL相对于非车载-障碍物识别传感器RMTS的方向(相对于参考轴线的角度)。

运输工具或车辆VHCL还包括用于从车载-障碍物识别传感器EGOS的输出信号产生网格图EGOM的地图生成器MG2。在网格图EGOM中,运输工具VHCL的周围环境以栅格的形式表现,其栅格面例如在图3中所示,可以包括状“未知”U、状态“空闲”F和状态“已占用”B。此外,运输工具VHCL包括地图生成器MG1,借助该地图生成器MG1从非车载-障碍物识别传感器RMTS的输出信号产生网格图RMTM。合并模块MPM根据运输工具VHCL相对于非车载-障碍物识别传感器RMTS的姿态或定向来将网格图EGOM和网格图RMTM组合成(合并的)集成的网格图,例如在图5中所示。在此,栅格面不显示为已占用而显示为空闲,它对应于被非车载-障碍物识别传感器RMTS识别为属于运输工具或车辆VHCL的障碍物。

可以规定,网格图MAP借助运输工具VHCL的显示器DSP显示和/或被控制装置CTRL所利用,以便(自动)移动运输工具VHCL。

根据下列附图阐述前述运输工具辅助或控制系统的工作原理。在此,类似于图4,图2也示出了具有停车位PL的场景。通过附图标记1标识借助非车载-障碍物识别传感器RMTS识别为障碍物的点,通过附图标记2标识借助车载-障碍物识别传感器EGOS识别为障碍物的点。

图3示出相应的网格图EGOM,该网格图通过车载-障碍物识别传感器EGOS的输出信号分析而获得。在此,运输工具VHCL和非车载-障碍物识别传感器RMTS仅为了更好的定位而在网格图中示出。然而,在一个实施方案中,它们也可以是网格图EGOM的一部分。图4示出具有由非车载-障碍物识别传感器RMTS识别为障碍物的点的停车位(见上文)。所得到的网格图MAP在图5中示出。与图2、3、4有关的场景涉及非车载-障碍物识别传感器RMTL在停车位PL前方的定位。

图6示出另一个场景,其中,运输工具VHCL是挂车-卡车LKW,其中,车载-障碍物识别传感器布置在牵引车ZM中,但不在挂车AUFL中。此外规定,非车载-障碍物识别传感器RMTS布置在停车位PL2的内部。图7示出LKW已驶过停车位PL2的情况,更确切地说根据相对应的网格图MAP的情况。在此示出了卡车LKW的停车动作,该停车动作在图8中继续进行。

图9、图13和图15示出用于前述的运输工具辅助或控制系统的另一个场景或实施例的不同场景。在此,附图标记PL3表示停车位的边界,附图标记OB3表示另一个障碍物。目的是将挂车-卡车LKW停入由边界PL3形成的停车位中。在所示的场景或图9所示的场景中,非车载-障碍物识别传感器RMTS并不位置固定地布置,而是布置在自动驾驶的机器人车辆上。作为自主操作的领航员或导航员,非车载-障碍物识别传感器RMTS将挂车-卡车LKW导引至期望的停车位并且辅助停车,如下图所示:为了阐明,图10和图11首先示出已清除了作为障碍物的相应的对象的网格图EGOM和RMTM。亦即,图10示出网格图EGOM,其中被识别为障碍物的非车载-障碍物识别传感器没有显示为障碍物,而是显示为包括投射的“视觉阴影”的未知的面U,图11示出网格图EGOM,其中,被识别为障碍物的非车载-障碍物识别传感器不显示为障碍物,而显示为包括投射的“视觉阴影”的未知的面U。通过组合图10和图11中所示的网格图,获得根据图12的网格图MAP。

在图13中示出挂车-卡车LKW已进一步靠近停车位的场景。此外,非车载-障碍物识别传感器RMTS已驶入由停车位边界PL3形成的停车位中。图14示出所得到的网格图MAP。在此,挂车-卡车LKW象征性地放置在网格图中。这主要用于定向,其中,挂车-卡车LKW不是网格图MAP的一部分,而仅用于阐述本发明公开的内容。但也可以规定,在一个实施形式中,网格图MAP由挂车-卡车LKW的相应符号表示所补充。在图15所示的场景中,挂车-卡车LKW驶过停车位并且为了停入由停车位边界PL3形成的停车位中而倒退。在图16中针对相应场景示出的栅格图EGOM示出了特定的问题。在此,可以看到带有附图标记SIS的可视阴影,其原因是车载-障碍物识别传感器EGOS安装在挂车-卡车的牵引车ZM上,而不是安装在挂车AUFL上。这意味着,挂车-卡车LKW的挂车AUFL会产生后面的可视阴影SIS。这可以通过在停车位中的非车载-障碍物识别传感器RMTS进行补偿,这可以从相应的栅格图MAP中看到,如图17所示。

停车位边界PL3也可以或表示装载或卸载坡的边界或是这种装载或卸载坡的一部分。可以规定,非车载-障碍物识别传感器或其可移动的基座如此低,以至于它可以在挂车AUFL或牵引车ZUG的下方行驶穿过,从而它可以导引下一辆车辆。

可以规定,非车载-障碍物识别传感器的控制装置根据在确定非车载-障碍物识别传感器相对于运输工具和/或相对于车载-障碍物识别传感器的定向时的质量来控制。这例如用于反馈运输工具是否以合适的方式跟随非车载-障碍物识别传感器和/或用于确保非车载-障碍物识别传感器和车载-障碍物识别传感器的输出信号足以确定定向。

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