Login| Sign Up| Help| Contact|

Patent Searching and Data


Title:
ASSIGNING OBJECTS IN A VECTOR-BASED REPRESENTATION INTO A MESH-BASED REPRESENTATION
Document Type and Number:
WIPO Patent Application WO/2019/141607
Kind Code:
A1
Abstract:
The invention relates to a method for assigning objects in a vector-based representation into objects in a mesh-based representation with a plurality of mesh cells (34) for use in a driver assistance system of a vehicle, comprising the steps of: providing at least one object in the vector-based representation on the basis of a vector position (40) and an associated distribution function (42), transferring the vector position (40) of the at least one object onto the mesh cells (34), transferring the distribution function (42) of the at least one object onto the mesh cells (34), summing functional values of the distribution function (42) of the at least one object for each mesh cell (34) of a plurality of mesh cells (34), and assigning the at least one object to the mesh cells (34) on the basis of the summed functional values of the distribution function (42). Consequently, the objects are transferred into a mesh (32) with a plurality of uniform, regularly arranged mesh cells (34). The subdivision of the mesh cells (34) is implemented by equidistant horizontal and vertical mesh lines (36, 38) such that the mesh cells (34) have a square form. In the mesh-based representation, objects are typically assigned to individual mesh cells (34) of the mesh (32). By way of example, the distribution function (42) extends over four mesh cells (34), wherein one of the mesh cells (34) has a sum of the scaled functional values of 50.3, and the remaining three mesh cells (34) have summed values of the scaled functional values of 36.3, 6.6 and 0.7, respectively. In this embodiment, the object is assigned to the mesh cell (34) with the highest sum of the scaled functional values. The invention moreover relates to a driver assistance system for a vehicle, wherein the driver assistance system is embodied to detect objects in surroundings of the vehicle in a vector-based representation and the driver assistance system is further embodied to carry out the aforementioned method. The invention furthermore relates to a vehicle having an aforementioned driver assistance system.

Inventors:
THIN, Charles (Laiernstr. 12, Bietigheim-Bissingen, 74321, DE)
BARIANT, Jean Francois (Laiernstr. 12, Bietigheim-Bissingen, 74321, DE)
Application Number:
EP2019/050737
Publication Date:
July 25, 2019
Filing Date:
January 14, 2019
Export Citation:
Click for automatic bibliography generation   Help
Assignee:
VALEO SCHALTER UND SENSOREN GMBH (Laiernstr. 12, Bietigheim-Bissingen, 74321, DE)
International Classes:
G01S13/93; G06K9/00
Foreign References:
US20170269201A12017-09-21
DE102009007395B42015-11-26
DE102015224197A12016-12-29
DE102014111126A12016-02-11
DE102013210263A12014-12-04
DE102009007395B42015-11-26
Other References:
MOHAMED ESSAYED BOUZOURAA ET AL: "Fusion of occupancy grid mapping and model based object tracking for driver assistance systems using laser and radar sensors", 2013 IEEE INTELLIGENT VEHICLES SYMPOSIUM (IV), 1 June 2010 (2010-06-01), pages 294 - 300, XP055554922, ISSN: 1931-0587, DOI: 10.1109/IVS.2010.5548106
Download PDF:
Claims:
Patentansprüche

1. Verfahren zum Zuordnen von Objekten (28) in einer Vektor-basierten

Repräsentation in Objekte (28) in einer Gitter-basierten Repräsentation mit einer Mehrzahl Gitterzellen (34) zur Verwendung in einem Fahrunterstützungssystem (12) eines Fahrzeugs (10), umfassend die Schritte

Bereitstellen wenigstens eines Objekts (28) in der Vektor-basierten Repräsentation basierend auf einer Vektorposition (40) und einer dazugehörigen Verteilungsfunktion (42),

Übertragen der Vektorposition (40) des wenigstens einen Objekts (28) auf die Gitterzellen (34),

Übertragen der Verteilungsfunktion (42) des wenigstens einen Objekts (28) auf die Gitterzellen (34),

Summieren von Funktionswerten der Verteilungsfunktion (42) des wenigstens einen Objekts (28) für jede Gitterzelle (34) aus einer Mehrzahl Gitterzellen (34), und

Zuordnen des wenigstens einen Objekts (28) zu den Gitterzellen (34) basierend auf den summierten Funktionswerten der Verteilungsfunktion (42).

2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass

das Verfahren einen zusätzlichen Schritt zum Skalieren der

Verteilungsfunktion (42) basierend auf einer Existenz-Masse umfasst.

3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 oder 2, dadurch

gekennzeichnet, dass

das Verfahren eine zusätzlichen Schritt zum Verschmelzen von summierten Funktionswerten der Verteilungsfunktionen (42) von einer Mehrzahl Objekten (28) für jede Gitterzelle (34) aus der Mehrzahl Gitterzellen (34) umfasst.

4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass

der Schritt des Verschmelzens von summierten Funktionswerten der Verteilungsfunktionen (42) von einer Mehrzahl Objekten (28) ein Verschmelzen basierend auf einer Dempster-Schäfer Modellierung umfasst.

5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass

der Schritt des Übertragens der Verteilungsfunktion (42) des wenigstens einen Objekts (28) auf die Gitterzellen (34) ein Projizieren der Verteilungsfunktion (42) auf die Mehrzahl Gitterzellen (34) umfasst.

6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass

der Schritt des Summierens von Funktionswerten der Verteilungsfunktion (42) des wenigstens einen Objekts (28) für jede Gitterzelle (34) aus einer

Mehrzahl Gitterzellen (34) ein Integrieren der Verteilungsfunktion (42) des wenigstens einen Objekts (28) für jede der Gitterzellen (34) umfasst.

7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass

der Schritt des Integrierens der Verteilungsfunktion (42) des wenigstens einen Objekts (28) für jede der Gitterzellen (34) eine 2-D Riemann Integration (46) umfasst.

8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass

die 2-D Riemann Integration (46) ein Aufteilen jeder der Gitterzellen (34) in eine Mehrzahl Berechnungsflächen (48), insbesondere 2 bis 20

Berechnungsflächen (48), vorzugsweise 5 bis 10 Berechnungsflächen (48), umfasst.

9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass

das Verfahren einen zusätzlichen Schritt zum Identifizieren relevanter Gitterzellen (34) umfasst, und

der Schritt des Summierens von Funktionswerten der Verteilungsfunktion (42) des wenigstens einen Objekts (28) für jede Gitterzelle (34) aus der Mehrzahl Gitterzellen (34) ein Summieren von Funktionswerten der Verteilungsfunktion (42) des wenigstens einen Objekts (28) für jede der relevanten Gitterzellen (34) umfasst.

10. Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass

der Schritt des Identifizierens relevanter Gitterzellen (34) ein Erfassen von Gitterzellen (34) in Kontakt mit einer maximalen räumlichen Ausdehnung der Verteilungsfunktion (42) umfasst.

1 1. Fahrunterstützungssystem (12) für ein Fahrzeug (10), wobei das

Fahrunterstützungssystem (12) ausgeführt ist, Objekte (28) in einer Umgebung (30) des Fahrzeugs (10) in einer Vektor-basierten Repräsentation zu erfassen, und das Fahrunterstützungssystem (12) weiter ausgeführt ist, das Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 10 durchzuführen.

12. Fahrzeug (10) mit einem Fahrunterstützungssystem (12) nach dem

vorhergehenden Anspruch 1 1.

Description:
Zuordnung von Objekten in Vektor-basierter Darstellung in eine Gitter-basierte

Repräsentation

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Zuordnen von Objekten in einer Vektor-basierten Repräsentation in Objekte in einer Gitter-basierten Repräsentation mit einer Mehrzahl Gitterzellen zur Verwendung in einem Fahrunterstützungssystem eines Fahrzeugs, wobei wenigstens eines Objekts in der Vektor-basierten Repräsentation basierend auf einer Vektorposition und einer dazugehörigen Verteilungsfunktion bereitgestellt wird und die Vektorposition des wenigstens einen Objekts auf die

Gitterzellen übertragen wird.

Auch betrifft die vorliegende Erfindung ein Fahrunterstützungssystem für ein Fahrzeug, wobei das Fahrunterstützungssystem ausgeführt ist, Objekte in einer Umgebung eines Fahrzeugs in einer Vektor-basierten Repräsentation zu erfassen, und das

Fahrunterstützungssystem weiter ausgeführt ist, das obige Verfahren durchzuführen.

Des Weiteren betrifft die vorliegende Erfindung ein Fahrzeug mit einem obigen

Fah ru nterstützu ng ssystem .

Fahrunterstützungssysteme umfassen bereits heute weit verbreitete

Fahrerassistenzsysteme, die einen Fahrzeugführer beim Führen des Fahrzeugs unterstützen. Solche Fahrerassistenzsysteme umfassen beispielsweise

Parkassistenzsysteme oder Abstandswarnsysteme, die typischerweise bei niedrigen Geschwindigkeiten aktiv sind, sowie zunehmend Assistenzsysteme, die typischerweise das Fahren bei höheren Geschwindigkeiten unterstützen, beispielsweise

Spurwechselassistenzsysteme und Totwinkel-Assistenzsysteme. Die

Fahrunterstützungssysteme können auch in autonomen Fahrzeugen entsprechende Funktionen bereitstellen, um eine autonome Führung des Fahrzeugs zu unterstützen.

Bei den im Stand der Technik bekannten Fahrunterstützungssystemen ist es häufig erforderlich, eine Umgebungskarte eines jeweiligen Fahrzeugs, das oft als Ego- Fahrzeug bezeichnet wird, zu erzeugen. Die Umgebungskarte stellt dabei eine

Repräsentation einer Umgebung des Fahrzeugs dar, in der Objekte in einer zweidimensionalen Karte dargestellt bzw. markiert sind. Auf Basis dieser Umgebungskarte können die Fahrunterstützungssysteme unterschiedliche

Unterstützungsaufgaben durchführen. So können entsprechende

Fahrunterstützungssysteme beispielsweise in autonomen oder teilautonomen

Fahrzeugen verschiedene Aufgaben durchführen, die eine Basis für das autonome oder teilautonome Fahren sind. Dabei kann die Umgebungskarte zur gemeinsamen

Verwendung für mehrere Fahrunterstützungssysteme zentral bereitgestellt werden.

Als Basis für eine Erstellung der Umgebungskarte dienen typischerweise

Sensorinformationen von wenigstens einem Umgebungssensor des Fahrzeugs bzw. des in dem Fahrzeug verwendeten Fahrunterstützungssystems. Solche

Umgebungssensoren können als Ultraschallsensor, als Radarsensor oder als LiDAR- Sensor ausgeführt sein. Alternativ oder zusätzlich können die Umgebungssensoren Kameras umfassen. Die Umgebungssensoren sind ausgeführt, Sensorinformationen mit Umgebungsinformationen einer Umgebung des Fahrzeugs zu liefern. Dabei können Sensorinformationen einer Mehrzahl gleichartiger oder unterschiedlicher

Umgebungssensoren kombiniert werden. Die Umgebungssensoren können dabei verschiedenen Fahrerassistenzsystemen gemeinsam zugeordnet sein, oder nur einem einzigen.

Die Umgebungssensoren liefern typischerweise Sensorinformationen, die Objekte in einer Vektorschreibweise angeben, also einer Richtung und einer Entfernung. Dabei ist davon auszugehen, dass jede Sensorinformation mit einem Fehler belastet ist. Der Fehler kann dabei sehr unterschiedlich sein und beispielsweise von einer Art des Umgebungssensors, einer Position des Umgebungssensors an dem Fahrzeug, einer Position eines Objekts in Bezug auf den Umgebungssensor, Umgebungsbedingungen wie beispielsweise einer Temperatur, Luftfeuchte, Regen oder Luftdichte oder auch weiteren Faktoren abhängen. Entsprechend wird jedem Vektor typischerweise eine Information in Bezug auf eine Genauigkeit der Position des Objekts zugeordnet. Die Information in Bezug auf eine Genauigkeit der Position des Objekts kann als

Verteilungsfunktion ausgeführt sein, die ausgehend von der Position des Objekts eine räumliche Unsicherheit für diese Position angibt. Die Verteilungsfunktion ist dabei typischerweise nicht rotationssymmetrisch um die ermittelte Position, sondern kann in verschiedenen Ebenenrichtungen prinzipiell unterschiedlich ausgeführt sein. Davon ausgehend ist es also erforderlich, die Vektor-basierte Darstellung von Objekten ausgehend von den Sensorinformationen der Umgebungssensoren in die

Umgebungskarte zu übertragen. Die Umgebungskarte ermöglicht beispielsweise eine einfache Berücksichtigung einer Bewegung des Fahrzeugs, wobei eine existierende Umgebungskarte nicht neu erstellt werden muss. Dazu wird üblicherweise eine Gitter basierte Darstellung verwendet. In der Gitter-basierten Darstellung wird eine Umgebung des Fahrzeugs typischerweise in gleichförmige, regelmäßige angeordnete Gitterzellen unterteilt. Üblicherweise haben die Gitterzellen eine quadratische Form und sind in einem regelmäßigen Gitter angeordnet.

Ein Wechsel zwischen der Vektor-basierten Darstellung und der Gitter-basierten Darstellung ist dabei typischerweise mit einem hohen Rechenaufwand verbunden.

In diesem Zusammenhang ist aus der DE 10 2015 224 197 A1 ein System zum

Schreiben einer Belegungsgitterabbildung eines sensorzentrierten Koordinatensystems unter Verwendung eines Laserscanners bekannt. Das System umfasst eine

Dateneinheit, die Scan-Daten, die durch den Laserscanner gelesen werden, eine frühere Messabbildung und Daten in Bezug auf eine Bewegung des Sensors umfasst, eine Abbildungseinheit zum stochastischen Kombinieren einer gegenwärtigen

Messabbildung, die aus den Scan-Daten geschrieben wird, mit einer prognostizierten Abbildung, die unter Verwendung der früheren Messabbildung und den Daten in Bezug auf eine Bewegung des Sensors geschrieben wird, und eine Erfassungseinheit für statische und dynamische Objekte zum Bestimmen unter Verwendung eines

Abbildungsalgorithmus der Abbildungseinheit, ob ein Objekt in der

Belegungsgitterabbildung ein statisches oder dynamisches Objekt ist.

Weiter ist aus der DE 10 2014 1 1 1 126 A1 ein Verfahren zum Erzeugen einer

Umgebungskarte eines Umgebungsbereichs eines Kraftfahrzeugs bekannt. Bei dem Verfahren wird ein Objekt in dem Umgebungsbereich mittels einer Sensoreinrichtung des Kraftfahrzeugs erfasst, anhand von Sensordaten der Sensoreinrichtung mittels einer Steuereinrichtung des Kraftfahrzeugs ein Positionswert, welcher eine Position des Objekts beschreibt, ermittelt wird und der ermittelte Positionswert in die

Umgebungskarten übertragen wird, wobei ein Vektor zwischen dem Objekt und einem vorbestimmten Bezugspunkt des Kraftfahrzeugs, welcher einen Ursprung eines

Fahrzeugkoordinatensystems bildet, ermittelt wird, der ermittelte Vektor von dem Fahrzeugkoordinatensystem in ein globales Koordinatensystem der Umgebungskarte transformiert wird und der Positionswert in der Umgebungskarte anhand des

transformierten Vektors bestimmt wird.

Aus der DE 10 2013 210 263 A1 ist eine Belegungskarte für ein Fahrzeug bekannt, aufweisend mehrere gitterartig angeordnete Zellen, wobei die Zellen der Belegungskarte in Abhängigkeit von einer Fahrsituation des Fahrzeugs an die Fahrsituation angepasst sind.

Außerdem ist aus der DE 10 2009 007 395 B4 ein Verfahren zur Bereitstellung einer karten basierten Umfelddarstellung eines Fahrzeugs bekannt, insbesondere einer solchen, bei der die Sensordaten gemäß der Dempster-Schäfer-Theorie fusioniert werden.

Ausgehend von dem oben genannten Stand der Technik liegt der Erfindung somit die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zum Zuordnen von Objekten in einer Vektor-basierten Repräsentation in Objekte in einer Gitter-basierten Repräsentation mit einer Mehrzahl Gitterzellen zur Verwendung in einem Fahrunterstützungssystem eines Fahrzeugs, ein Fahrunterstützungssystem für ein Fahrzeug sowie ein Fahrzeug der oben genannten Art anzugeben, die eine einfache und effiziente Zuordnung von Objekten in einer Vektor basierten Repräsentation in eine Gitter-basierten Repräsentation ermöglichen.

Die Lösung der Aufgabe erfolgt erfindungsgemäß durch die Merkmale der

unabhängigen Ansprüche. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen angegeben.

Erfindungsgemäß ist somit ein Verfahren zum Zuordnen von Objekten in einer Vektor basierten Repräsentation in Objekte in einer Gitter-basierten Repräsentation mit einer Mehrzahl Gitterzellen zur Verwendung in einem Fahrunterstützungssystem eines Fahrzeugs angegeben, umfassend die Schritte Bereitstellen wenigstens eines Objekts in der Vektor-basierten Repräsentation basierend auf einer Vektorposition und einer dazugehörigen Verteilungsfunktion, Übertragen der Vektorposition des wenigstens einen Objekts auf die Gitterzellen, Übertragen der Verteilungsfunktion des wenigstens einen Objekts auf die Gitterzellen, Summieren von Funktionswerten der

Verteilungsfunktion des wenigstens einen Objekts für jede Gitterzelle aus einer Mehrzahl Gitterzellen, und Zuordnen des wenigstens einen Objekts zu den Gitterzellen basierend auf den summierten Funktionswerten der Verteilungsfunktion.

Erfindungsgemäß ist außerdem ein Fahrunterstützungssystem für ein Fahrzeug angegeben, wobei das Fahrunterstützungssystem ausgeführt ist, Objekte in einer Umgebung des Fahrzeugs in einer Vektor-basierten Repräsentation zu erfassen, und das Fahrunterstützungssystem weiter ausgeführt ist, das obige Verfahren

durchzuführen.

Weiter ist erfindungsgemäß ein Fahrzeug mit einem obigen Fahrunterstützungssystem angegeben.

Grundidee der vorliegenden Erfindung ist es also, eine zuverlässige Zuordnung von Objekten zu den Gitterzellen dadurch zu erreichen, dass die Verteilungsfunktion zusammen mit der Vektorposition des wenigstens einen Objekts verwendet wird, um die Belegung von Gitterzellen mit Objekten zu ermitteln. Dabei wird eine Ausdehnung der Gitterzellen berücksichtigt, um eine detaillierte Belegung der Gitterzellen durch die Verteilungsfunktion des wenigstens einen Objekts zu ermitteln. Dies ist insbesondere relevant, wenn die Verteilungsfunktion nicht kreisförmig ist, sondern beispielsweise eine elliptische Form aufweist, so dass Gitterzellen in einem gleichen Abstand von der ermittelten Vektorposition eines jeweiligen Objekts unterschiedlich stark von der Verteilung der erwarteten Position dieses Objekts erfasst werden. Dabei kann die Verteilungsfunktion detailliert berücksichtigt werden, indem ihre Funktionswerte für eine Mehrzahl Gitterzellen aufsummiert werden. Darauf basierend wird das wenigstens eine Objekt den Gitterzellen zugeordnet.

In der Gitter-basierten Darstellung wird eine Umgebung des Fahrzeugs typischerweise in gleichförmige, regelmäßige angeordnete Gitterzellen unterteilt. Üblicherweise haben die Gitterzellen eine quadratische Form und sind in einem regelmäßigen Gitter angeordnet. Die Mehrzahl Gitterzellen bildet somit gemeinsam ein Gitternetz. In der Gitter-basierten Repräsentation werden Objekte typischerweise einzelnen Gitterzellen des Gitternetzes zugeordnet.

Die Gitter-basierte Repräsentation dient als Umgebungskarte oder wird zur Erstellung der Umgebungskarte verwendet. Die Umgebungskarte stellt eine Repräsentation einer Umgebung des Fahrzeugs dar, in der Objekte in einer zweidimensionalen Karte dargestellt bzw. markiert sind. Auf Basis dieser Umgebungskarte können die

Fahrunterstützungssysteme ihre prinzipiell unterschiedlichen Unterstützungsaufgaben durchführen. Dabei kann die Umgebungskarte zur gemeinsamen Verwendung für mehrere Fahrunterstützungssysteme zentral bereitgestellt werden.

Als Basis für eine Erstellung der Umgebungskarte dienen typischerweise

Sensorinformationen von wenigstens einem Umgebungssensor des Fahrzeugs bzw. des in dem Fahrzeug verwendeten Fahrunterstützungssystems. Solche

Umgebungssensoren können als Ultraschallsensor, als Radarsensor oder als LiDAR- Sensor ausgeführt sein. Alternativ oder zusätzlich können die Umgebungssensoren Kameras umfassen. Die Umgebungssensoren sind ausgeführt, Sensorinformationen mit Umgebungsinformationen einer Umgebung des Fahrzeugs zu liefern. Die Verarbeitung von Sensorsignalen zur Identifikation von Objekten kann dabei in einer zentralen Verarbeitungseinheit des Fahrzeugs bzw. des Fahrunterstützungssystems erfolgen.

Auch können Sensorinformationen einer Mehrzahl gleichartiger oder unterschiedlicher Umgebungssensoren kombiniert werden, um Objekte in der Umgebung des Fahrzeugs zu erkennen und ihre Position zu ermitteln. Die Umgebungssensoren können dabei verschiedenen Fahrerassistenzsystemen gemeinsam zugeordnet sein, oder nur einem einzigen.

Die Umgebungssensoren liefern typischerweise Sensorinformationen, die Objekte in einer Vektorschreibweise angeben, beispielsweise einer Richtung und einer Entfernung. Die Objekte werden mit den Umgebungssensoren also in einer Vektor-basierten Repräsentation erfasst. Die Objekte können abhängig von einem entsprechenden Umgebungssensor als Richtungsvektor in zwei-dimensionaler oder drei-dimensionaler Darstellung angegeben, d.h. ein Abstand von dem Fahrzeug mit einer Richtungsangabe und ggf. einem zusätzlichen Winkel, der beispielsweise eine Höhe angibt.

Entsprechende Vektordarstellungen sind als solche bekannt.

Dabei ist davon auszugehen, dass jede Sensorinformation mit einem Fehler belastet ist. Der Fehler kann dabei sehr unterschiedlicher Natur sein und beispielsweise von einer Art des Umgebungssensors, einer Position des Umgebungssensors an dem Fahrzeug, einer Position eines Objekts in Bezug auf den Umgebungssensor, Umgebungsbedingungen wie beispielsweise einer Temperatur, Luftfeuchte, Regen oder Luftdichte oder auch weiteren Faktoren abhängen. Entsprechend wird jedem Vektor typischerweise eine Information in Bezug auf eine Genauigkeit der Position des Objekts zugeordnet. Die Information in Bezug auf eine Genauigkeit der Position des Objekts ist als Verteilungsfunktion beschrieben, die ausgehend von einer ermittelten Position des Objekts eine räumliche Unsicherheit für dieses Objekt an der ermittelten Position angibt. Die Verteilungsfunktion ist dabei typischerweise nicht rotationssymmetrisch um die ermittelte Position, sondern kann in verschiedenen Ebenen- oder Raumrichtungen prinzipiell unterschiedlich ausgeführt sein. Elliptische oder ellipsoide

Verteilungsfunktionen sind bei üblichen Umgebungssensoren verbreitet. Die

Verteilungsfunktion basiert vorzugsweise auf einer gauß'schen Glockenfunktion.

Eine wichtige Anwendung bei der Erstellung von Umgebungskarten um ein Ego- Fahrzeug besteht in einer Bestimmung von Bereichen mit sogenanntem„Freespace“. Freespace ist ein Mittel, um Objekte in der Umgebung des Fahrzeugs zuverlässig zu erkennen und weniger relevante Erkennungen herauszufiltern. Dazu kann beispielweise in Bereichen zwischen einem Objekt und dem Ego-Fahrzeug basierend auf

verschiedenen Kriterien, die hier nicht im Detail diskutiert werden sollen, Freespace definiert werden, um dort positionierte Objekte aufzuräumen und zu löschen. Wenn ein Objekt in einem solchen Freespace-Bereich positioniert ist, wird das Objekt nicht weiter berücksichtigt und gelöscht. Der Freespace wird dabei zyklisch ermittelt und wieder gelöscht, wobei ein Zyklus eine prinzipiell variable Zeitdauer umfassen kann, in der auch mehrere Signale eines Umgebungssensors berücksichtigt werden können. Freespace kann einfach in der Vektor-basierten Repräsentation verarbeitet und verwendet werden, d.h. die Objekte in den Freespace-Bereichen können entfernt werden, bevor eine Zuordnung zu der Gitter-basierten Repräsentation erfolgt.

Das Bereitstellen wenigstens eines Objekts in der Vektor-basierten Repräsentation basierend auf einer Vektorposition und einer Verteilungsfunktion erfolgt also basierend auf der Erfassung des Objekts mit dem wenigstens einen Umgebungssensor.

Das Übertragen der Vektorposition des wenigstens einen Objekts auf die Gitterzellen betrifft ein Übertragen der Vektorposition des Objekts ohne Fehler auf das Gitternetz. Es erfolgt ein Mapping in den Koordinaten des Gitternetzes. Beim anschließenden Übertragen der Verteilungsfunktion des wenigstens einen Objekts zu den Gitterzellen erfolgt ein Mapping der Verteilungsfunktion in den Koordinaten des Gitternetzes.

Das Summieren von Funktionswerten der Verteilungsfunktion des wenigstens einen Objekts für eine Mehrzahl Gitterzellen dient einer Erfassung der Verteilungsfunktion in dem Gitternetz. Die Funktionswerte der Verteilungsfunktion in den einzelnen Gitterzellen geben dabei ein Maß für die Wahrscheinlichkeit an, dass sich das Objekt in der entsprechenden Gitterzelle befindet.

Das Zuordnen des wenigstens einen Objekts zu den Gitterzellen basierend auf den summierten Funktionswerten der Verteilungsfunktion kann dabei auf unterschiedliche Weise erfolgen. So kann das Objekt der Gitterzelle zugeordnet werden, welche den höchsten Funktionswert aufweist. Alternativ können andere Formen der Zuordnung gewählt werden. Auch kein ein Objekt einer Mehrzahl Gitterzellen gemeinsam zugeordnet werden, bzw. mehrere Gitterzellen weisen gemeinsam das Objekt auf.

Fahrunterstützungssysteme umfassen bereits heute weit verbreitete

Fahrerassistenzsysteme, die einen Fahrzeugführer beim Führen des Fahrzeugs unterstützen. Solche Fahrerassistenzsysteme umfassen beispielsweise

Parkassistenzsysteme oder Abstandswarnsysteme, die typischerweise bei niedrigen Geschwindigkeiten aktiv sind, sowie zunehmend Assistenzsysteme, die typischerweise das Fahren bei höheren Geschwindigkeiten unterstützen, beispielsweise

Spurwechselassistenzsysteme und Totwinkel-Assistenzsysteme. Die

Fahrunterstützungssysteme können auch in autonomen Fahrzeugen entsprechende Funktionen bereitstellen, um ein autonomes Führen des Fahrzeugs zu unterstützen.

In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung umfasst das Verfahren einen zusätzlichen Schritt zum Skalieren der Verteilungsfunktion basierend auf einer Existenz-Masse. Die Existenz-Masse ist ein Grad einer Überzeugung und wird als Überzeugungsfunktion angegeben. Die Existenz-Masse wirkt hier als Skalierungsfaktor für die Verteilung.

Dabei muss die Summe aller Funktionswerte aller von einem Objekt mit seiner

Verteilungsfunktion betroffenen Gitterzellen diese Existenz-Masse zumindest näherungsweise wiedergeben. Beim Summieren bzw. Integrieren der Funktionswerte der Verteilungsfunktion für relevante Zellen ergibt sich die Existenz-Masse des jeweiligen Objekts zumindest näherungsweise. Die Existenz-Masse ist dabei ein linearer Faktor, so dass die Skalierung zu einer beliebigen Zeit durchgeführt werden kann. Dies ist möglich, da die Summierung wie auch eine mögliche Integration lineare Funktionen beinhalten.

In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung umfasst das Verfahren einen zusätzlichen Schritt zum Verschmelzen von summierten Funktionswerten der Verteilungsfunktionen von einer Mehrzahl Objekten für jede Gitterzelle aus der Mehrzahl Gitterzellen. Es werden somit die Funktionswerte von Verteilungsfunktionen verschiedener Objekte gemeinsam betrachtet, um eine Belegung einer Gitterzelle zu ermitteln, wobei die Belegung sich aufgrund der Verschmelzung nicht notwendigerweise einem einzelnen Objekt zuordnen lassen muss. Vielmehr kann sich eine solche Belegung auch durch mehrere von den Umgebungssensoren erfasste Objekte ergeben.

In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung umfasst der Schritt des Verschmelzens von summierten Funktionswerten der Verteilungsfunktionen von einer Mehrzahl Objekten ein Verschmelzen basierend auf einer Dempster-Schäfer Modellierung. Die Dempster- Schäfer-Theorie, teilweise auch als Belief-Theorie bezeichnet, verwendet anstelle von Wahrscheinlichkeiten Aussagen über eine Glaubensmasse, auch als Existenz-Masse bezeichnet, im englischen degrees of belief. Unsicheres Wissen wird durch eine

Glaubensfunktion, engl belief function, repräsentiert. Annahmen können dabei über ganze Mengen von Aussagen getroffen werden und nicht nur über eine einzelne Aussage. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn neue Informationen auf unterschiedliche Aussagen hindeuten können. Die Summe muss dabei nicht zwingend eins betragen. Dem liegt zugrunde, dass einer Hypothese ein Teil des Beliefs zukommt, ohne dass dies automatisch der Negation der Hypothese der übrige Belief zugeordnet werden muss. Die Existenz-Masse ist also losgelöst, d.h. nicht unmittelbar abhängig, von einer Nicht-Existenz-Masse. Eine Differenz zwischen der Summe der beiden Massen und einem Maximalwert, der bei eins liegt, gibt ein Maß für Unwissen an.

In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung umfasst der Schritt des Übertragens der Verteilungsfunktion des wenigstens einen Objekts zu den Gitterzellen ein Projizieren der Verteilungsfunktion auf die Mehrzahl Gitterzellen. Ausgehend von der Vektor-basierten Repräsentation in Objekte kann die Verteilungsfunktion zwei- oder drei-dimensional sein. Eine Projektion einer Verteilungsfunktion für zweidimensionale Funktionswerte ist dabei einfach zu realisieren. Durch die Projektion der Verteilungsfunktion auf das Gitternetz mit den Gitterzellen können Funktionswerte gebildet werden, die sich einfach verarbeiten lassen. Die Funktionswerte ergeben sich in dem Gitternetz in einer einfachen Weise abhängig von den Netzkoordinaten. Vorzugsweise erfolgt dabei eine Skalierung der Verteilungsfunktion basierend auf der Existenz-Masse, wie oben ausgeführt wurde.

In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung umfasst der Schritt des Summierens von Funktionswerten der Verteilungsfunktion des wenigstens einen Objekts für jede

Gitterzelle aus einer Mehrzahl Gitterzellen ein Integrieren der Verteilungsfunktion des wenigstens einen Objekts für jede der Gitterzellen. Die Bildung des Integrals der Verteilungsfunktion ermöglicht eine mathematisch einfache und exakte Summierung der Funktionswerte.

In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung umfasst der Schritt des Integrierens der Verteilungsfunktion des wenigstens einen Objekts für jede der Gitterzellen eine 2-D Riemann Integration. Das grundlegende Konzept der 2-D Riemann Integration basiert darauf, das Integral der Verteilungsfunktion als eine Summe kleiner Elemente, auch Samples oder Berechnungsflächen genannt, in der Gitterzelle zu bilden. Die Anzahl der Samples kann aktiv modifiziert werden, um unterschiedlichen Anforderungen in Bezug auf Rechenzeit und Genauigkeit erfüllen zu können. Für jedes Sample der Gitterzelle wird dabei angenommen, dass die Verteilungsfunktion einen konstanten Funktionswert bzw. eine konstante Höhe aufweist. Dabei wird als Höhe für den Sample die Höhe in der Mitte des Samples. Ein Volumen oder Integral ergibt sich somit aus einer Grundfläche des Samples multipliziert mit dessen Höhe in der Mitte davon.

In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung umfasst die 2-D Riemann Integration ein Aufteilen jeder der Gitterzellen in eine Mehrzahl Berechnungsflächen, insbesondere zwei bis zwanzig Berechnungsflächen, vorzugsweise fünf bis zehn Berechnungsflächen. Die Anzahl der Berechnungsflächen kann abhängig von einer gewünschten Genauigkeit und/oder verfügbarer Rechenleistung gewählt werden. Auch kann eine Anpassung der Anzahl der Berechnungsflächen prinzipiell individuell für jede Gitterzelle oder für Gruppen von Gitterzellen gemeinsam erfolgen. In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung umfasst das Verfahren einen zusätzlichen Schritt zum Identifizieren relevanter Gitterzellen, und der Schritt des Summierens von Funktionswerten der Verteilungsfunktion des wenigstens einen Objekts für jede

Gitterzelle aus der Mehrzahl Gitterzellen ein Summieren von Funktionswerten der Verteilungsfunktion des wenigstens einen Objekts für jede der relevanten Gitterzellen umfasst. Das Summieren der Funktionswerte der Verteilungsfunktion kann dadurch beschleunigt werden, dass nur ein ausgewählter Teil der Gitterzellen für das Summieren der Funktionswerte berücksichtigt wird. Das Identifizieren der relevanten Gitterzellen betrifft also eine Identifizierung derjenigen Gitterzellen als relevant, die in einem relevanten Maß von der Verteilungsfunktion erfasst werden. Andernfalls sind die Funktionswerte der Verteilungsfunktion in den Gitterzellen, also den nicht relevanten Gitterzellen, nahe Null, so dass sie vernachlässigt werden können.

In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung umfasst der Schritt des Identifizierens relevanter Gitterzellen ein Erfassen von Gitterzellen in Kontakt mit einer maximalen räumlichen Ausdehnung der Verteilungsfunktion. Die Verteilungsfunktion ist dabei üblicherweise eine kontinuierliche Funktion, d.h. ohne Sprünge in den Funktionswerten, die von einem Mittelbereich asymptotisch ausläuft. Entsprechend kann ein Grenzwert für den Funktionswert der Verteilungsfunktion angegeben werden, und nur Gitterzellen, in denen der Funktionswert über dem Grenzwert liegt, werden als in Kontakt mit der Verteilungsfunktion betrachtet. Dabei können abhängig von der Form der

Verteilungsfunktion unterschiedliche Gitterzellen berücksichtigt werden. Bei einer kreisförmigen Funktion würden beispielsweise alle Gitterzellen innerhalb eines vorgegebenen Abstands von einem Mittelpunkt des Kreises berücksichtigt. Bei einer elliptischen Form der Verteilungsfunktion können beispielsweise alle Gitterzellen innerhalb eines Kreises mit einem maximalen Abstand von einem Mittelpunkt als relevant berücksichtigt werden. Es wird also ein Kreis um die Ellipse gebildet, der die relevanten Gitterzellen enthält. Dies ist insbesondere bei einer Ellipse mit stark unterschiedlicher Ausdehnung in beiden Ebenenrichtungen, d.h. bei Merkmalen mit einer großen räumlichen Unsicherheit in einer der Ebenenrichtungen und einer geringen räumlichen Unsicherheit in der anderen Ebenenrichtung, eine grobe Näherung, die eine zu große Anzahl von relevanten Gitterzellen bedingt. Dies gilt auch, wenn die

Ebenrichtungen des Gitternetzes nicht mit Hauptachsen der Ellipse übereinstimmen. Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird für die relevanten Gitterzellen eine unterschiedliche Art der Verarbeitung gewählt. Bei Gitterzellen mit einer besonders hohen Relevanz, beispielsweise in einem Zentrum der

Verteilungsfunktion, werden die Funktionswerte der Verteilungsfunktion mit einer hohen Genauigkeit berechnet und summiert, während Gitterzellen mit einer geringen Relevanz besonders schnell erfasst werden. Dies geht üblicherweise zu Lasten der Genauigkeit. Basierend auf der Relevanz kann beispielsweise eine Anzahl von Berechnungsflächen für die jeweilige Gitterzelle angepasst werden.

Nachfolgend wird die Erfindung unter Bezugnahme auf die anliegende Zeichnung anhand bevorzugter Ausführungsformen näher erläutert. Die dargestellten Merkmale können sowohl jeweils einzeln als auch in Kombination einen Aspekt der Erfindung darstellen. Merkmale verschiedener Ausführungsbeispiele sind übertragbar von einem Ausführungsbeispiel auf ein anderes.

Es zeigt

Fig. 1 eine schematische Darstellung eines Fahrzeugs mit einem

Fahrunterstützungssystem gemäß einer ersten, bevorzugten Ausführungsform der Erfindung,

Fig. 2 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens gemäß einer zweiten

Ausführungsform zum Zuordnen von Objekten in einer Vektor-basierten Repräsentation in Objekte in einer Gitter-basierten Repräsentation mit einer Mehrzahl Gitterzellen zur Verwendung in dem

Fahrunterstützungssystem des Fahrzeugs der ersten Ausführungsform,

Fig. 3 eine schematische Darstellung eines Gitternetzes mit einem darin

dargestellten Objekt in einer Vektor-basierten Repräsentation mit einer Vektorposition und einer Verteilungsfunktion in Übereinstimmung mit einem dritten Ausführungsbeispiel,

Fig. 4 eine schematische Darstellung eines Gitternetzes mit einem darin

dargestellten Objekt in einer Vektor-basierten Repräsentation mit einer Vektorposition und einer Verteilungsfunktion in Übereinstimmung mit einem vierten Ausführungsbeispiel,

Fig. 5 eine schematische Darstellung eines Gitternetzes mit einem darin

dargestellten Objekt in einer Vektor-basierten Repräsentation mit einer Vektorposition und einer Verteilungsfunktion in Übereinstimmung mit einem fünften Ausführungsbeispiel, und

Fig. 6 eine schematische Darstellung eines Gitternetzes mit einer darin

dargestellten Verteilungsfunktion und einer Integration der Funktionswerte der Verteilungsfunktion in Gitterzellen mit einer Riemann- Integration in Übereinstimmung mit einem sechsten Ausführungsbeispiel.

Die Figur 1 zeigt ein Fahrzeug 10 gemäß einer ersten, bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.

Das Fahrzeug 10 umfasst ein Fahrunterstützungssystem 12. Das

Fahrunterstützungssystem 12 ist in diesem Ausführungsbeispiel als

Parkassistenzsystem ausgeführt, um das Fahrzeug 10 autonom in einer Parklücke zu parken.

Das Fahrunterstützungssystem 12 umfasst eine Steuerungseinrichtung 14, welche beispielsweise ein elektronisches Steuergerät (ECU - Electronic Control Unit) umfasst. Darüber hinaus umfasst das Fahrerassistenzsystem 12 verschiedene

Umgebungssensoren 16, 18, 20. Die Steuerungseinrichtung 14 ist über einen Datenbus 22 mit den Umgebungssensoren 16, 18, 20 verbunden.

Die Umgebungssensoren 16, 18, 20 umfassen in diesem Ausführungsbeispiel acht Ultraschallsensoren 16, einen Laserscanner 18, und einen Radarsensor 20. Von den acht Ultraschallsensoren 16 sind vier Ultraschallsensoren 16 an einem Frontbereich 24 des Fahrzeugs 10 und vier Ultraschallsensoren 16 an einem Heckbereich 26 des Fahrzeugs 10 angeordnet. Der Laserscanner 18 ist ebenfalls in dem Frontbereich 24 des Fahrzeugs 10 angeordnet, während der Radarsensor 20 zentral an einem Dach des Fahrzeugs 10 angebracht ist. Die Umgebungssensoren 16 sind dazu ausgebildet, Objekte 28 in einer Umgebung 30 des Fahrzeugs 10 zu erfassen und Sensorinformationen mit Umgebungsinformationen des Fahrzeugs 10 zu liefern. Dabei werden die Sensorinformationen aller

Umgebungssensoren 16, 18, 20 gemeinsam ausgewertet zur Erzeugung einer

Umgebungskarte. Die Umgebungssensoren 16, 18, 20 dienen insbesondere dazu, eine relative Lage zwischen Objekten 24 und dem Fahrzeug 10 zu bestimmen.

Nachfolgend wird unter Bezug auf Figur 2 ein Verfahren zum Zuordnen von Objekten 28 in einer Vektor-basierten Repräsentation in Objekte 28 in einer Gitter-basierten

Repräsentation zur Verwendung in dem Fahrunterstützungssystem 12 des Fahrzeugs 10 gemäß einer zweiten Ausführungsform beschrieben. Die Objekte 28 werden somit in ein Gitternetz 32 mit einer Mehrzahl gleichförmiger, regelmäßige angeordneter

Gitterzellen 34 übertragen, wie nachfolgend im Detail ausgeführt ist. Die Unterteilung der Gitterzellen 34 erfolgt durch gleichmäßig beabstandete waagerechte und senkrechte Gitterlinien 36, 38, so dass die Gitterzellen 34 eine quadratische Form aufweisen. In der Gitter-basierten Repräsentation werden Objekte 28 typischerweise einzelnen

Gitterzellen 34 des Gitternetzes 32 zugeordnet.

Die Gitter-basierte Repräsentation dient als Umgebungskarte oder wird zur Erstellung der Umgebungskarte verwendet. Die Umgebungskarte stellt eine Repräsentation einer Umgebung 30 des Fahrzeugs 10 dar, in der die Objekte 28 in einer zweidimensionalen Karte dargestellt bzw. markiert sind. Auf Basis dieser Umgebungskarte kann das Fahrunterstützungssystem 12 seine Unterstützungsaufgabe durchführen.

Das Verfahren beginnt in Schritt S100 mit einem Bereitstellen wenigstens eines Objekts 28 in der Vektor-basierten Repräsentation basierend auf einer Vektorposition 40 und einer dazugehörigen Verteilungsfunktion 42. Das Bereitstellen der Objekte 28 in der Vektor-basierten Repräsentation basiert auf der Erfassung des Objekts 28 mit den Umgebungssensoren 16, 18, 20. Die Umgebungssensoren 16, 18, 20 liefern

Sensorinformationen, welche die Objekte 28 angeben, in einer Vektorschreibweise, beispielsweise mit einer Richtung und einer Entfernung, woraus sich eine Vektorposition 40 des Objekts 28 ergibt. Die Sensorinformation sind mit einem Fehler behaftet abhängig beispielsweise von einer Art des Umgebungssensors 16, 18, 20, einer Position des Umgebungssensors 16, 18, 20 an dem Fahrzeug 10, einer Position eines Objekts 28 in Bezug auf den Umgebungssensor 16, 18, 20, Umgebungsbedingungen wie beispielsweise einer Temperatur, Luftfeuchte, Regen oder Luftdichte oder auch weiteren Faktoren.

Der Fehler wird durch die Verteilungsfunktion 42 berücksichtigt, die eine Information in Bezug auf eine Genauigkeit der Vektorposition 40 des Objekts 28 darstellt. Die

Verteilungsfunktion 42 ist hier als elliptische Verteilungsfunktionen 42 ausgeführt, wie in den Figuren 3 bis 5 erkennbar ist. Dabei kann die elliptische Verteilungsfunktionen 42 unterschiedlich ausgeprägt sein, so dass sich beispielsweise in dem

Ausführungsbeispiel der Figur 3 eine fast kreisförmige Verteilungsfunktion 42 ergibt. Auch können die Verteilungsfunktionen unterschiedlich große Bereiche um die

Vektorposition 40 des Objekts 28 herum erfassen. Die Verteilungsfunktionen 42 der Ausführungsbeispiele in den Figuren 3 bis 5 zeigen beispielhafte Verteilungsfunktionen 42 mit entsprechend unterschiedlich großen Bereichen. Die Verteilungsfunktion 42 ist hier eine gaußsche Glockenfunktion.

In nachfolgendem Schritt S1 10 wird die Vektorposition 40 des Objekts 28 bzw. der Objekte 28 auf die Gitterzellen 34 des Gitternetzes 32 übertragen. Dabei wird zunächst lediglich die Vektorposition 40 des Objekts 28 ohne Fehler auf das Gitternetz 32 übertragen.

Anschließend wird in Schritt S120 auch die Verteilungsfunktion 42 des jeweiligen Objekts 28 auf die Gitterzellen 34 des Gitternetzes 32 übertragen. Es erfolgt ein

Mapping der Verteilungsfunktion 42 in den Koordinaten des Gitternetzes 32 ausgehend von der jeweiligen Vektorposition 40. Dabei wird Verteilungsfunktion 42 auf die Mehrzahl Gitterzellen 34 des Gitternetzes 32 projiziert, so dass sich Funktionswerte in dem Gitternetz 32 in einer einfachen Weise abhängig von Netzkoordinaten des Gitternetzes 32 ergeben.

In Schritt S130 wird die Verteilungsfunktion 42 basierend auf einer Existenz-Masse skaliert. Die Existenz-Masse ist ein Grad einer Überzeugung und wird als

Überzeugungsfunktion angegeben. Die Existenz-Masse ist ein linearer Faktor, so dass die Skalierung zu einer beliebigen Zeit durchgeführt werden kann. Schritt S130 kann also auch früher oder später erfolgen, beispielsweise als erster Schritt oder als letzter Schritt des beschriebenen Verfahrens. In Schritt S140 werden relevante Gitterzellen 34 in dem Gitternetz 32 identifiziert. Das Identifizieren der relevanten Gitterzellen 34 betrifft eine Identifizierung derjenigen Gitterzellen 34 als relevant, die in einem relevanten Maß von der Verteilungsfunktion 42 erfasst werden. Für alle anderen Gitterzellen 34 sind die Funktionswerte der

Verteilungsfunktion 42 nahe Null und werden vernachlässigt.

Vorliegend werden solche Gitterzellen 34 als relevante Gitterzellen 34 identifiziert, die in Kontakt mit einer maximalen räumlichen Ausdehnung 44 der Verteilungsfunktion 42 sind. Die maximale räumliche Ausdehnung 44 ist in diesem Ausführungsbeispiel mit einer Box definiert, welche die Projektion der Verteilungsfunktion 42 auf das Gitternetz 32 vollständig enthält, wie in Figur 5 dargestellt ist. Dabei ist zu berücksichtigen, dass sich die Funktionswerte der Verteilungsfunktion 42 mit zunehmendem Abstand von der Vektorposition 40 asymptotisch gegen Null annähern, weshalb die Projektion der Verteilungsfunktion 42 in den Figuren 3 bis 5 für einen Grenzwert für die Funktionswerte der Verteilungsfunktion 42 dargestellt ist.

In Schritt S150 werden Funktionswerte der Verteilungsfunktion 42 des jeweiligen Objekts 28 für jede Gitterzelle 34 aus einer Mehrzahl Gitterzellen 34 summiert. Dies betrifft die in Schritt S140 als relevant identifizierten Gitterzellen 34.

Dazu wird die Verteilungsfunktion 42 des jeweiligen Objekts 28 für jede der relevanten Gitterzellen 34 integriert. Dadurch wird die Verteilungsfunktion 42 in dem Gitternetz 32 für jede der relevanten Gitterzellen 34 erfasst.

Beim Integrieren der Verteilungsfunktion 42 wird für jede der Gitterzellen 34 eine 2-D Riemann Integration 46 durchgeführt. Dazu wird jede der relevanten Gitterzellen 34 in eine Mehrzahl Berechnungsflächen 48 unterteilt, hier beispielsweise zwanzig

Berechnungsflächen 48, die eine quadratische oder rechteckige Form aufweisen. Für jede der Berechnungsflächen 48 der jeweiligen Gitterzelle 34 wird angenommen, dass die Verteilungsfunktion 42 einen konstanten Funktionswert bzw. eine konstante Höhe aufweist. Dabei wird als Höhe für die jeweilige Berechnungsfläche 48 die Höhe in der Mitte der Berechnungsfläche 48 angesetzt. Die 2-D Riemann Integration 46 ergibt sich somit aus der Grundfläche der Berechnungsfläche 48 multipliziert mit der Höhe in der Mitte davon. Es werden somit Volumina von Quadern 50 mit der Berechnungsfläche 48 als Grundfläche und der Höhe entsprechend dem Funktionswert der Verteilungsfunktion 42 in der Mitte der Berechnungsfläche 48 summiert, um die Funktionswerte in jeder Gitterzelle 34 zu integrieren. Die 2-D Riemann Integration 46 ist in der Figur 6 in einem linken Teil für eine Gitterzelle 34, die in dem rechten Teil entsprechend umrandet ist, schraffiert dargestellt.

In Schritt S160, der optional ist, werden summierte Funktionswerte der

Verteilungsfunktionen 42 von einer Mehrzahl Objekte 28 für jede der Gitterzellen 34 verschmolzen, um eine Belegung einer Gitterzelle 34 zu ermitteln. Eine solche Belegung ergibt sich durch mehrere von den Umgebungssensoren 16, 18, 20 erfasste Objekte 28, deren Verteilungsfunktionen zumindest teilweise überlappen. Das Verschmelzen der summierten Funktionswerte der Verteilungsfunktionen 42 der Mehrzahl Objekte 28 erfolgt basierend auf einer Dempster-Schäfer Modellierung. Es wird eine Aussage über eine Glaubensmasse, auch als Existenz-Masse bezeichnet, getroffen. Schritt S160 wird in einem alternativen Ausführungsbeispiel integral mit Schritt S150 oder vor Schritt S150 durchgeführt.

In Schritt S170 wird jedes der Objekte 28 basierend auf den summierten

Funktionswerten der Verteilungsfunktion 42 zu den Gitterzellen 34 zugeordnet.

Beispielsweise wird hier das Objekt 28 der Gitterzelle 34 zugeordnet, welche den höchsten summierten Funktionswert aufweist. Auch kann ein Objekt 28 einer Mehrzahl Gitterzellen 34 gemeinsam zugeordnet werden, wenn die summierten Funktionswerte der Verteilungsfunktion bestimmte Kriterien erfüllen.

Beispielhaft ist hier in Figur 3 dargestellt, dass sich die Verteilungsfunktion 42 über vier Gitterzellen 34 erstreckt, wobei zwei der Gitterzellen 34 eine Summe der skalierten Funktionswerte von 42,5 aufweisen, und zwei der Gitterzellen 34 eine Summe der skalierten Funktionswerte von 5,4 aufweisen. Das Objekt 28 wird in diesem

Ausführungsbeispiel den beiden Gitterzellen 34 mit der höchsten Summe der skalierten Funktionswerte zugeordnet.

Weiter ist beispielhaft in Figur 4 dargestellt, dass sich die Verteilungsfunktion 42 über vier Gitterzellen 34 erstreckt, wobei eine der Gitterzellen 34 eine Summe der skalierten Funktionswerte von 50,3 aufweist, und die übrigen drei Gitterzellen 34 Summenwerte der skalierten Funktionswerte von 36,3, 6,6 bzw. 0,7 aufweisen. Das Objekt 28 wird in diesem Ausführungsbeispiel der Gitterzelle 34 mit der höchsten Summe der skalierten Funktionswerte zugeordnet.

Bezugszeichenliste

Fahrzeug

Fahrunterstützungssystem

Steuerungseinrichtung

Umgebungssensor, Ultraschallsensor Umgebungssensor, Laserscanner

Umgebungssensor, Radarsensor

Datenbus

Frontbereich

Heckbereich

Objekt

Umgebung

Gitternetz

Gitterzelle

waagerechte Gitterlinie

senkrechte Gitterlinie

Vektorposition

Verteilungsfunktion

maximale räumliche Ausdehnung

2-D Riemann Integration

Berechnungsfläche

Quader