Die vorliegende Erfindung betrifft Ultraschall-Messtechnik in Kraftfahrzeugen und im Speziellen ein Verfahren zum Vermessen einer Umgebung eines Kraftfahrzeugs mit einem oder mehreren Ultraschallsendeempfängern.

Kraftfahrzeuge werden mit Ultraschallsendeempfängern ausgestattet, die Ultraschall-Sendesignale in eine Umgebung des Kraftfahrzeugs aussenden und Ultraschall-Empfangssignale aus der Umgebung des Kraftfahrzeugs empfangen. Anhand einer Signallaufzeit zwischen Aussenden eines Ultraschall-Sendesignals und Auftreten eines Ultraschallechos in dem Ultraschall-Empfangssignal, das auf eine Reflexion des Ultraschall-Sendesignals an einem Objekt in der Umgebung eines Kraftfahrzeugs zurückgeht, wird ein Abstand zu dem Objekt in der Umgebung des Kraftfahrzeugs ermittelt. Mögliche Positionen des Objekts, oder genauer des Reflexionspunkts, bilden eine Ellipse, deren Brennpunkte die Positionen des sendenden und des empfangenden Ultraschallsendeempfängers bilden und deren große Halbachse dem ermittelten Abstand entspricht. Die tatsächliche Position des Reflexionspunkts wird sodann durch Trilateration oder dergleichen anhand mehrerer an verschiedenen Messpositionen gewonnen Ellipsen bestimmt. Bei der Trilateration und dergleichen stellt sich das Problem, dass ein bei zweidimensionaler Betrachtung im Wesentlichen punktförmiges Objekt, wie ein Pfosten, im Wesentlichen am Schnittpunkt der von verschiedenen Messpositionen aus bestimmten Ellipsen angeordnet ist, da in diesem Fall die Reflexionen bei den mehreren Messungen alle im Wesentlichen an demselben Punkt erfolgen. Ein ausgedehntes Objekt, wie eine Mauer, ist dagegen in der Regel entlang einer Tangente an die an den verschiedenen Messpositionen gewonnenen Ellipsen angeordnet, da in diesem Fall die mehreren Reflexionen in der Regel an unterschiedlichen Punkten des ausgedehnten Objekts erfolgen. Oft ist es nicht möglich, anhand des sich ergebenden Bildes der mehreren Ellipsen zu erkennen, ob Reflexionen an demselben Punkt eines punktförmigen oder Reflexionen an unterschiedlichen Punkten eines ausgedehnten Objekts vorliegen. Somit können die Positionen einiger Reflexionspunkte nicht hinreichend exakt bestimmt werden. Insbesondere bei parkendem Kraftfahrzeug ist zur Steuerung beispielsweise eines Türöffnungsassistenten eine sehr exakte Bestimmung der Lage der Objekte in der Umgebung des Kraftfahrzeugs notwendig, um eine Beschädigung einer Fahrzeugtür beim Öffnen zu vermeiden.

Vor diesem Hintergrund liegt der Erfindung als Aufgabe zugrunde, die Vermessung einer Umgebung eines Kraftfahrzeugs mittels Ultraschalls weiter zu verbessern.

Gemäß einem ersten Aspekt wird ein Verfahren zum Vermessen einer Umgebung eines Kraftfahrzeugs vorgeschlagen, das eine Anzahl Ultraschallsendeempfänger aufweist. Das Verfahren umfasst: a) Ansteuern der Anzahl Ultraschallsendeempfänger zum Aussenden von Ultraschall-Sendesignalen in die Umgebung des Kraftfahrzeugs und Empfangen von Ultraschall-Empfangssignalen aus der Umgebung des Kraftfahrzeugs; b) Identifizieren mehrerer Ultraschallechos in den empfangenen Ultraschall-Empfangssignalen und Erfassen einer jeweiligen Echosignaldarstellung für jedes der identifizieren Ultraschallechos; c) Bestimmen einer Klassifizierung jeder der mehreren Echosignaldarstellungen als Reflexion des Ultraschall-Sendesignals an einem punktförmigen Objekt oder als Reflexion des Ultraschall-Sendesignals an einem linienförmigen Objekt; und d) Erzeugen einer Anzahl von Objektmerkmalen, die ein jeweiliges Objekt in der Umgebung des Kraftfahrzeugs angeben, anhand der mehreren Ultraschallechos unter Berücksichtigung der Klassifizierungen der mehreren Echosignaldarstellungen.

Das vorgeschlagene Verfahren beruht auf dem Gedanken, dass anhand einer Signalform eines einzelnen Echosignals (eines um ein Ultraschallecho angeordneten Abschnitts des Ultraschall-Empfangssignals) Rückschlüsse darüber möglich sind, ob das Ultraschallecho auf eine Reflexion des Ultraschall-Sendesignals an einem im wesentlichen punktförmigen Objekt oder auf eine Reflexion des Ultraschall-Sendesignals an einem ausgedehnten Objekt zurückgeht. Ursache hierfür können beispielsweise Unterschiede in der Geometrie, in der Oberflächenbeschaffenheit und dergleichen typischer bei zweidimensionaler Betrachtung nähe- rungsweise punktförmiger Objekte, wie Pfosten, Ecken von Gebäuden und dergleichen, einerseits und linienförmiger Objekte, wie ausgedehnten Wänden und Mauern und dergleichen, andererseits sein.

Durch die vorgeschlagene Vorklassifizierung der jeweiligen Echosignalverläufe - und somit der zugehörigen Ultraschallechos - als Reflexionen entweder an punktförmigen oder an linienförmigen Objekten wird es im weiteren Verlauf des Verfahrens vorteilhaft möglich, die Objektmerkmale, welche mindestens eine Angabe einer Position des jeweiligen Objektes in der Umgebung des Kraftfahrzeugs umfassen, korrekt entweder anhand von Tangenten an die oder aber anhand von Schnittpunkten der bestimmten Ellipsen zu bestimmen. Somit kann eine Genauigkeit der Umgebungsvermessung vorteilhaft verbessert werden.

Eine "Anzahl" ist vorliegend gleichbedeutend mit "eins oder mehrere".

Ein Ultraschall-Sendesignal kann insbesondere ein auf eine Trägerfrequenz aufgeprägter Impuls sein. Ein Ultraschall-Empfangssignal kann insbesondere über einen vordefinierten Zeitraum nach Aussenden des Ultraschall-Sendesignals empfangen und vorzugsweise aufgezeichnet werden.

Bei einer jeweiligen Messung wird das Ultraschall-Sendesignal mit einem der Ultraschallsendeempfänger gesendet. Das zugehörige Ultraschall-Empfangssignal kann mit einem selben oder mit einem anderen der Ultraschallsendeempfänger empfangen werden. Das heißt, ein sendender und ein empfangender Ultraschallsendeempfänger können bei einer jeweiligen Messung identisch oder verschieden sein. Mehrere Messungen können nacheinander oder, beispielsweise unter Verwendung unterschiedlicher Trägerfrequenzen, auch gleichzeitig mit unterschiedlichen der Ultraschallsendeempfänger durchgeführt werden.

Um eine Position eines Objekts in der Umgebung des Kraftfahrzeugs bestimmen zu können, genügt es, wenn mindestens zwei Messungen durchgeführt werden, wobei mindestens einer von dem sendenden Ultraschallsendeempfänger und dem empfangenden Ultraschallsendeempfänger bei unterschiedlichen Messungen an unterschiedlichen Positionen angeordnet sind. Es ist denkbar, dass das Kraftfahrzeug mit nur einem einzelnen Ultraschallsendeempfänger ausgestattet ist. In diesem Fall werden mindestens zwei Messungen bei fahrendem Kraftfahrzeug ausgeführt, so dass der Ultraschallsendeempfänger bei den unterschiedlichen Messungen an unterschiedlichen Positionen relativ zu einem ortsfesten Objekt in der Umgebung des Kraftfahrzeugs angeordnet ist. Vorzugsweise weist das Kraftfahrzeug jedoch mehrere, beispielsweise vier, acht oder zwölf Ultraschallsendeempfänger je Fahrzeugseite auf. In diesem Fall können mindestens zwei Messungen auch bei stehendem Kraftfahrzeug unter Verwendung unterschiedlicher der Ultraschallsendeempfänger durchgeführt werden.

Unter einem Ultraschallecho ist insbesondere eine Reflexion des Ultraschall-Sendesignals an einem Objekt in der Umgebung des Kraftfahrzeugs zu verstehen. Das Ultraschallecho kann in dem gemessen Ultraschall-Empfangssignal oder in einer Aufzeichnung davon anhand des Auftretens eines Amplitudenmaximus, beispielsweise unter Verwendung eines Schwellwertfilters, identifiziert werden. Es können zur Identifizierung jedoch auch weitere und komplexe Signalanalysetechniken zum Einsatz kommen, die neben einer Amplitude auch eine Signalform eines Peaks bei dem Amplitudenmaximum und dergleichen berücksichtigen.

Ergebnis des Identifizierens kann ein Zeitpunkt des Auftretens des Ultraschallechos bzw. eine Laufzeit des Ultraschall-Sendesignals zwischen dem Aussenden des Ultraschall-Sendesignals durch den sendenden Ultraschallsendeempfänger und dem Empfangen des Ultraschallechos durch den empfangenden Ultraschallsendeempfänger sein. Insofern weitere Schritte des Verfahrens "anhand eines Ultraschallechos" erfolgen, bedeutet dies insbesondere auch "anhand des zeitlichen Auftretens des Ultraschallechos in dem zugehörigen Ultraschall-Empfangssignal" und/oder "anhand einer Signallaufzeit des Ultraschall-Sendesignals bis zum Auftreten des Ultraschallechos" und/oder "anhand eines gemessenen Abstands".

Eine "Echosignaldarstellung" ist insbesondere eine digitale Darstellung eines Abschnitts des

Ultraschall-Empfangssignals in einem vorbestimmten Bereich, in dem das Ultraschallecho in dem Ultraschall-Empfangssignal auftritt. Beispielsweise kann die Echosignaldarstellung eine Anzahl von Abtastwerten des Ultraschall-Empfangssignals und/oder einer Amplitudenhüllkurve des Ultraschall-Empfangssignals umfassen. "Erfassen" der Echosignaldarstellung ist insbesondere das Erzeugen der digitalen Darstellung anhand des Ultraschall-Empfangssignals. In einigen Ausführungsformen kann auch das Identifizieren des Ultraschallechos bereits an einer digitalen Darstellung des Ultraschall-Empfangssignals erfolge; in diesem Fall kann unter "Erfassen" der Echosignaldarstellung das Bereitstellen eines entsprechenden Abschnitts der digitalen Darstellung des Ultraschall-Empfangssignals verstanden werden.

Die Begriffe "punktförmig" und "linienförmig" beziehen sich auf eine idealisierte Gestalt des tatsächlichen Objekts bei zweidimensionaler Betrachtung in einer horizontalen Ebene. Das heißt, das tatsächlich in der Umgebung befindliche Objekt braucht nicht tatsächlich punktförmig oder linienförmig zu sein. Vielmehr bedeutet eine Klassifizierung als "punktförmiges Objekt" oder als "linienförmiges Objekt", dass das tatsächliche Objekt durch ein zweidimensionales Punkt-Objektmerkmal oder durch ein zweidimensionales Linien-Objektmerkmal für die Zwecke des Verfahrens beschrieben wird und dadurch hinreichend exakt beschreiben ist.

Beispiele für Objekte, die als punktförmig klassifiziert werden, sind Pfosten, Laternenpfähle, Straßenschilder und dergleichen. Ein weiteres Beispiel für ein als punktförmig zu klassifizierendes Objekt ist eine Ecke eines Gebäudes. Anders ausgedrückt werden Objekte als "punktförmig" klassifiziert, die im Wesentlichen durch eine einzelne zweidimensionale Koordinate beschreibbar sind. Noch anders ausgedrückt handelt es sich bei "punktförmigen Objekten" um Objekte, bei denen sich bei unterschiedlichen Messungen, die mit Ultraschallsendeempfängern an unterschiedlichen Positionen durchgeführt werden, das Ultraschall-Sendesignal an im Wesentlichen demselben Punkt des Objekts reflektiert wird. Unter "im Wesentlichen derselbe" sind hierbei alle Punkte zu verstehen, die innerhalb einer akzeptablen

Messunsicherheit als derselbe Punkt identifizierbar sind. Beispiele für Objekte, die als linienförmig klassifiziert werden, sind Wände, Mauern, und dergleichen. Anders ausgedrückt werden Objekte als "Linien" klassifiziert, die durch zwei zweidimensionale Koordinaten, oder durch eine eindimensionale Koordinate, eine Längenangabe und eine Winkelangabe, oder dergleichen beschreibbar sind. Noch anders ausgedrückt handelt es sich bei "linienförmigen Objekten" um Objekte, bei denen sich bei unterschiedlichen Messungen, die an unterschiedlichen Positionen der beteiligten Ultraschallsendeempfänger durchgeführt werden, das Ultraschall-Sendesignal an verschiedenen Punkten des Objekts reflektiert wird.

Es sei ferner angemerkt, dass sich auch der Begriff "Objekt in der Umgebung des Kraftfahrzeugs" an den durch die Objektmerkmale gebildeten Darstellungen der Umgebung orientiert und nicht an dem tatsächlich vorhandenen Objekt. So könnte ein einzelnes tatsächlich vorhandenes Objekt, wie beispielsweise ein diagonal zu dem Kraftfahrzeug positioniertes Gebäude, im Rahmen des vorgeschlagenen Verfahrens als ein erstes linienförmiges Objekt (erste Wand), ein punktförmiges Objekt (Ecke des Gebäudes) und ein zweites linienförmiges Objekt (zweite Wand auf der anderen Seite der Ecke) beschrieben werden. Ein nicht geradliniges Objekt könnte durch mehrere linienförmige Objekte angenähert werden.

Das Klassifizieren kann anhand von heuristischen Datenbanken, durch Vergleich mit Referenz-Signaldarstellungen, durch Identifizieren charakteristischer Signalformen und/oder unter Verwendung eines neuronalen Netzes, mit künstlicher Intelligenz und dergleichen erfolgen.

Ein Objektmerkmal (auch "Feature"), kann als Datensatz aufgefasst werden, der eine Anzahl von Datenelementen mit Angaben mindestens zu einer Position und vorzugsweise weitere Angaben zur Lage und Ausrichtung eines jeweiligen Objekts in der Umgebung des Kraftfahrzeugs umfasst. Insbesondere ist ein Objektmerkmal ein Datensatz, der die Rekonstruktion einer zweidimensionalen Repräsentation eines punkt- oder linienförmigen Objekts auf einer zweidimensionalen Karte der Umgebung des Kraftfahrzeugs ermöglicht. Somit kann eine Karte der vermessenen Umgebung des Kraftfahrzeugs als eine zweidimensionale Auftragung aller bestimmten Objektmerkmale aufgefasst werden. Anhand einer solchermaßen bestimmten Karte kann beispielsweise bestimmt werden, ob und wie weit eine Tür des Kraftfahrzeugs geöffnet werden kann. Dank der verbesserten Genauigkeit des vorgeschlagenen Verfahrens können Türbeschädigungen zuverlässiger vermieden werden.

Im Rahmen des Erzeugens der Objektmerkmale in Schritt d) kann die Position und dergleichen eines jeweiligen Objekts in der Umgebung des Kraftfahrzeugs durch Trilateration oder dergleichen mehrerer Messungen bestimmt werden. Eine jeweilige "Messung" umfasst hierbei insbesondere ein identifiziertes Ultraschallecho, die zugehörige Echosignaldarstellung, und vorzugsweise topologische Parameter einer zugehörigen Messanordnung aus einem sendenden und einem empfangenden Ultraschallsendeempfänger, mit denen das Ultraschallecho erzeugt und gemessen wurde. Die Klassifizierung der Echosignaldarstellung kann hierbei beispielsweise bei der Auswahl der für die Trilateration oder dergleichen herangezogenen Messungen und/oder bei der Wahl einer geeigneten Trilaterationstechnik, beispielsweise Schnittpunktbildung oder Tangentenfitting, berücksichtigt werden. Auf diese Weise können die Objektmerkmale vorteilhafterweise besonders exakt bestimmt werden.

Gemäß einer Ausführungsform umfasst die jeweilige Echosignaldarstellung eine Anzahl von Abtastungen einer Hüllkurve des entsprechenden Ultraschall-Empfangssignals vor und nach einem zeitlichen Auftreten des entsprechenden Ultraschallechos.

Eine dergestalt datenreduzierte Echosignaldarstellung des jeweiligen Ultraschallechos transportiert vorteilhaft genügend Informationen, um die Klassifizierung der Echosignaldarstellung als Ultraschallecho eines punktförmigen oder linienförmigen Objekts zu ermöglichen, ist anderseits hinreichend datensparend, um die Klassifizierung unter Verwendung von neuronalen Netzen und dergleichen effizient zu ermöglichen. Die Hüllkurve ist insbesondere eine Amplitudenhüllkurve. Die Anzahl der Abtastungen der Hüllkurve vor dem Ultraschall-Empfangssignal beträgt vorzugsweise 50, besonders vorzugsweise 25 und ganz besonders vorzugsweise 10. Die Anzahl der Abtastungen der Hüllkurve nach dem Ultraschall-Empfangssignal beträgt vorzugsweise 100, besonders vorzugsweise 50 und ganz besonders vorzugsweise 20. Eine Abtastrate kann hierbei geeignet gewählt werden, so dass die Echosignaldarstellung im Wesentlichen das gesamte Ultraschallecho vom Moment des Anstiegs der Hüllkurve bis zum Abklingen der Hüllkurve unter einen vordefinierten Schwellwert umfasst.

Gemäß einer weiteren Ausführungsform erfolgt Schritt c) unter Verwendung einer mittels maschinellen Lernens trainierten Klassifizierungsvorrichtung, der mindestens die jeweilige Echosignaldarstellung als Eingabedaten bereitgestellt wird und deren Ausgabedaten die Klassifizierung darstellen.

Die Erfinder haben erkannt, dass durch Verwendung einer mittels maschinellen Lernens trainierten Klassifizierungsvorrichtung eine Klassifizierung von Echosignaldarstellungen als Ultraschallechos von punktförmigen oder linienförmigen Objekten möglich ist, die dem menschlichen Auge und damit einem wissensbasierten Ansatz auf Basis von heuristischen Datenbanken und dergleichen überlegen ist.

Gemäß einer weiteren Ausführungsform werden als Eingabedaten für die Klassifizierungsvorrichtung ferner ein oder mehrere topologische Parameter einer Messanordnung aus einem sendenden der Anzahl Ultraschallsendeempfänger und einem empfangenden der Ultraschallsendeempfänger, unter deren Verwendung die jeweilige Echosignaldarstellung erfasst wurde, bereitgestellt.

Die Erfinder haben erkannt, dass eine mittels maschinellen Lernens trainierte Klassifizierungsvorrichtung zuverlässigere Ergebnisse liefert, wenn sie die Topologie der verwendeten Messanordnung berücksichtigt, da diese einen Einfluss auf die in den Echosignaldarstellungen enthaltenen Signalformen haben kann. Gemäß einer weiteren Ausführungsform umfasst der jeweilige topologische Parameter eine Einbauhöhe des sendenden und/oder des empfangenen Ultraschallsendeempfängers, einen Höhenwinkel einer Messachse des sendenden und/oder des empfangenden Ultraschallsendeempfängers und einen von den Messachsen des sendenden und des empfangenden Ultraschallsendeempfängers eingeschlossenen Azimutwinkel.

Wenn die Eingabedaten für die Klassifizierungsvorrichtung die genannten Parameter umfassen, können sich besonders präzise Klassifizierungen ergeben.

Eine Messachse eines jeweiligen Ultraschallsendeempfängers ist insbesondere die Achse, entlang derer eine ausgesendete Signalkeule ein Maximum aufweist. Unter einem Höhenwinkel insbesondere der Winkel zu verstehen, der von der auf eine zu einer Fahrbahn, auf welcher das Kraftfahrzeug steht oder fährt, vertikale Ebene projizierten Messachse mit der Fahrbahn eingeschlossen wird. Unter einem Azimutwinkel ist insbesondere derjenige Winkel zu verstehen, den die beiden auf die Fahrbahn projizierten Messachsen einschließen.

Gemäß einer weiteren Ausführungsform umfasst die Klassifizierungsvorrichtung ein durch überwachtes maschinelles Lernen trainiertes, künstliches neuronales Netzwerk.

Das überwachte maschinelle Lernen kann anhand von Referenzmessungen erfolgen, bei denen eine Mehrzahl vordefinierter Referenzobjekte bekannter Geometrie in einer ansonsten objektfreien oder anderweitig vordefinierten Umgebung des Kraftfahrzeugs angeordnet werden und zugehörige Referenz-Echosignaldarstellungen erfasst werden. Das überwache maschinelle Lernen kann alternativ hierzu auch anhand von Simulationsergebnissen erfolgen.

Gemäß einer weiteren Ausführungsform umfasst das künstliche neuronale Netzwerk eine Eingangs-Neuronenschicht, eine Anzahl verborgener, faltender Neuronenschichten, eine Anzahl verborgener, dicht verbundener Mehrschichtperzeptronenschichten und eine Ausgangs-

Neuronenschicht umfasst. Eine derartige Struktur des neuronalen Netzwerks liefert besonders gute Ergebnisse, wenn die Eingabedaten des neuronalen Netzwerks einerseits eine jeweilige Echosignaldarstellung und andererseits die topologischen Parameter der zugehörigen Messanordnung umfassen. Die faltenden Neuronenschichten sind hierbei vorteilhaft bei der Identifizierung von Ähnlichkeiten anhand der eine Mehrzahl von kontinuierlich benachbarten Abtastungen umfassenden Echosignaldarstellungen, während die Mehrschichtperzeptronenschichten die disjunkten topologischen Parameter besonders vorteilhaft berücksichtigen können.

Das neuronale Netzwerk kann einem Stundenglasmodell entsprechen, bei dem die Ein- gangs-Neuronenschicht und die Ausgangs-Neuronenschicht mehr Neuronen aufweisen als die dazwischenliegenden verborgenen Schichten. Eine Gesamtzahl der Neuronen des neuronalen Netzwerks kann von 1000 bis 10000, besonders bevorzugt von 2000 bis 5000, ganz besonders bevorzugt von 2000 bis 3000 betragen.

Gemäß einer weiteren Ausführungsform umfasst Schritt d): Auswählen eines ersten Ultraschallechos und eines oder mehrerer weiterer Ultraschallechos aus den mehreren identifizierten Ultraschallechos; Bestimmen einer Ortskurve möglicher Reflexionspunkte für jedes der ausgewählten Ultraschallechos; Bestimmen eines Schnittpunkts der bestimmten Ortskurven und/oder Bestimmen einer Tangente an die bestimmten Ortskurven; Validieren des bestimmten Schnittpunkts und/oder der bestimmten Tangente; und Erzeugen eines Punkt-Objektmerkmals basierend auf dem validierten Schnittpunkt und/oder eines Linien-Objektmerk- mals basierend auf der validierten Tangente. Die Klassifizierung mindestens der Echosignaldarstellung für das erste Ultraschallecho wird bei einer Entscheidung, ob ein Schnittpunkt o- der eine Tangente bestimmt wird, und/oder bei einer Entscheidung, ob ein Punkt-Objektmerkmal oder ein Linien-Objektmerkmal erzeugt wird, und/oder bei einer Entscheidung, welches eine oder welche mehreren weiteren Ultraschallechos ausgewählt werden, berücksichtigt. Im Betrieb können eine Vielzahl von aktuellen und älteren Messungen vorliegen, die mit einer Vielzahl unterschiedlicher Messanordnungen erfasst wurden. Die Auswahl der Messungen (Ultraschallechos und zugehöriger Echosignaldarstellungen, topologischer Parameter und dergleichen), anhand derer versucht werden soll, ein Objektmerkmal zu konstruieren, kann anhand räumlicher Kriterien - Auswahl von Messungen mit benachbarten Ultraschallsendeempfängern - oder zeitlicher Kriterien - Auswahl nur der aktuellsten Messungen - oder einer Kombination davon erfolgen.

Wenn für ein gegebenes Ultraschallecho eine Messanordnung verwendet wurde, bei welcher der sendende Ultraschallsendeempfänger und der empfangende Ultraschallsendeempfänger identisch sind, kann die Ortskurve möglicher Reflexionspunkte für ein gegebenes Ultraschallecho ein Kreis sein, dessen Mittelpunkt die Position des Ultraschallsendeempfängers ist, dessen Radius durch den gemessenen Abstand gegeben ist, oder genauer ein Halbkreisabschnitt dieses Kreises außerhalb des Kraftfahrzeugs.

Wenn für ein gegebenes Ultraschallecho eine Messanordnung verwendet wurde, bei welcher der sendende Ultraschallsendeempfänger und der empfangende Ultraschallsendeempfänger nicht identisch sind, kann die Ortskurve möglicher Reflexionspunkte eine Ellipse sein, deren Brennpunkte die Positionen der beiden Ultraschallsendeempfänger sind und deren große Halbachse durch den gemessenen Abstand gegeben ist, oder genauer ein Halbellipsenabschnitt dieser Ellipse außerhalb des Kraftfahrzeugs.

Der Schnittpunkt und/oder die Tangente kann durch Anpassen (Fitting) bestimmt werden, beispielsweise nach der Methode der kleinsten Fehlerquadrate oder dergleichen. Denn in einem allgemeinen Fall, bei dem mehr als zwei Messungen ausgewählt wurden, existiert möglicherweise kein exakter Schnittpunkt der mehr als zwei Ellipsen und existiert möglicherweise keine Tangente exakt an mehr als zwei Ellipsen gelegt werden. Somit kann sich beim Bestimmen der Ortskurve neben den Koordinaten des Schnittpunkts oder der Tangente durch das Anpassen eine Messunsicherheit ergeben, die als Maß für die Genauigkeit der Anpassung bzw. der Messung dienen kann. Das Validieren des Schnittpunkts und/oder der Tangente kann somit beispielsweise anhand der beim Bestimmen des Schnittpunkts und/oder der Tangente bestimmten Messunsicherheit erfolgen. Die jeweiligen Messunsicherheiten können beispielsweise mit einem Schwellwert verglichen werden, der nicht überschritten werden darf. Denkbar sind jedoch andere Arten des Validierens, beispielsweise Plausibilitätsprüfungen. Ergeben sich beispielsweise bei mehrfachem Durchführen des Schritts d) Objektmerkmale, die einander widersprechen, können die widersprüchlichen Objektmerkmale beispielsweise nicht validiert werden. Auch können zum Validieren heuristische Datenbanken herangezogen werden, um die bestimmten Objektmerkmale mit als plausibel oder unplausibel bekannten Kombinationen von Objektmerkmalen zu vergleichen.

Das Validieren erfolgt nicht notwendigerweise vor dem Erzeugen eines jeweiligen Objektmerkmals. Es können auch zunächst durch wiederholtes Auswählen und Bestimmen von Ortskurven und Schnittpunkten und/oder Tangenten, ohne diese zu validieren, mehrere Objektmerkmals-Hypothesen erzeugt werden. Das Validieren kann erst erfolgen, nachdem mehrere Objektmerkmals-Hypothesen erzeugt wurden. Sodann können die einzelnen Objektmerkmals-Hypothesen jeweils entweder verworfen oder als erzeugte Objektmerkmale bestätigt bzw. übernommen werden.

Ein Punkt-Objektmerkmal ist insbesondere ein Datensatz, der eine x-Koordinate, eine y-Ko- ordinate und eine Angabe einer Messunsicherheit umfasst. Die Messunsicherheit kann auch als Angabe einer "Ausdehnung" des "Punkts" aufgefasst werden, oder anders ausgedrückt, als Radius eines Kreises um die durch die x- und y-Koordinaten bestimmten Position. Das Punkt-Objektmerkmal kann somit die Rekonstruktion eines zweidimensionalen Kreises ermöglichen, der eine Position des punktförmigen Objekts angibt bzw. eingrenzt.

Ein Linien-Objektmerkmal ist insbesondere ein Datensatz, der eine x-Koordinate, eine y-Ko- ordinate (Anfang der Linie), einen Winkelangabe (Richtung der Linie) und eine Längenan- gäbe (Länge der Linie) umfasst. Alternativ hierzu kann ein Linien-Objektmerkmal beispielsweise auch zwei x-Koordinaten und zwei y-Koordinaten (Anfang und Ende der Linie). Zusätzlich dazu kann das Linien-Objektmerkmal eine Messunsicherheit umfassen, die als eine "Dicke" der "Linie" verstanden werden kann, oder anders ausgedrückt, als einen Abstand zwischen zwei zu der Linie parallelen Linien. Das Linien-Objektmerkmal kann somit die Rekonstruktion eines zweidimensionalen Balkens (Länge: Abstand der Reflexionspunkte 16, 17; Dicke: Messunsicherheit) oder einer zweidimensionalen Ellipse (große Halbachse: halber Abstand der Reflexionspunkte 16, 17; kleine Halbachse: halbe Messunsicherheit) erlauben, die eine Position des linienförmigen Objekts angibt bzw. eingrenzt.

Wenn beim Schritt des Auswählens nur gleich klassifizierte Echosignaldarstellungen ausgewählt werden, kann vorteilhafterweise das Erzeugen fehlerhafter Objektmerkmale weiter eingedämmt werden. Weitere Möglichkeiten, wie die Klassifizierung der Echosignaldarstellung des ersten Ultraschallechos und vorzugsweise auch der weiteren Echosignaldarstellungen vorteilhaft berücksichtigt werden können, werden anhand der folgenden Ausführungsformen näher diskutiert.

Gemäß einer weiteren Ausführungsform werden in Schritt d) sowohl der Schnittpunkt als auch die Tangente bestimmt, und, falls nur der Schnittpunkt erfolgreich validiert wird, wird das Punkt-Objektmerkmal erstellt; falls nur die Tangente erfolgreich validiert wird, wird das Linien-Objektmerkmal erzeugt; und falls sowohl der Schnittpunkt als auch die Tangente erfolgreich validiert werden, wird abhängig von der Klassifizierung mindestens der Echosignaldarstellung für das erste Ultraschallecho entweder das Punkt-Objektmerkmal oder das Linien-Objektmerkmal erzeugt.

Demgemäß kann die Entscheidung, ob basierend auf der Tangente ein Linien-Objektmerkmal oder basierend auf der Tangente ein Schnittpunkt erzeugt werden soll, mittels rechnerischer Validierungstechniken erfolgen. Die Klassifizierung braucht somit vorteilhafterweise nur dann durchgeführt und berücksichtigt zu werden, wenn eine rechnerische Validierungstechnik kein eindeutiges Ergebnis liefert, und kann in diesem Fall vorteilhafterweise eine Entscheidung für die richtige Art von Objektmerkmal herbeiführen.

Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird in Schritt d) abhängig von der Klassifizierung mindestens der Echosignaldarstellung für das erste Ultraschallecho entweder der Schnittpunkt bestimmt und, falls der Schnittpunkt erfolgreich validiert wird, das Punkt-Objektmerkmal erzeugt, oder es wird die Tangente bestimmt und, falls die Tangente erfolgreich validiert wird, das Linien-Objektmerkmal erzeugt.

Besonders vorzugsweise werden zudem als das eine oder die mehreren weiteren Ultraschallechos nur solche Ultraschallechos ausgewählt, deren Echosignaldarstellungen die gleiche Klassifizierung aufweisen wie die Echosignaldarstellung des ersten Ultraschallechos.

Somit werden vorteilhafterweise Schnittpunkte und Tangenten jeweils nur dann konstruiert und validiert, wenn dies gemäß der Klassifizierung der Echosignale sinnvoll ist. Ein Rechenaufwand kann vermindert sein und die Qualität der Vermessung kann verbessert werden.

Gemäß einer weiteren Ausführungsform umfasst das Verfahren ferner e) Steuern eines Betriebsvorgangs des Kraftfahrzeugs in Abhängigkeit der erzeugten Objektmerkmale.

Der Betriebsvorgang ist nicht eingeschränkt und kann jeden beliebigen teil- oder vollautomatischen Betriebsvorgang bezeichnen, der direkt oder indirekt von der Anwesenheit und Position von Objekten in der Umgebung des Kraftfahrzeugs abhängt.

Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird das vorgeschlagene Verfahren bei stehendem Kraftfahrzeug ausgeführt.

Bei stehendem Kraftfahrzeug stehen Validierungstechniken, die beispielsweise auf der Fortbewegung des Kraftfahrzeugs und sich den daraus ergebenden Verschiebungen der Lagen der Objekte in der Umgebung des Kraftfahrzeugs beruhen, nicht zur Verfügung. Hier ist es daher besonders vorteilhaft, wie vorgeschlagen Punkt- oder linienförmige Objektmerkmale unter Berücksichtigung der Klassifikation einzelner Echosignaldarstellungen zu erzeugen.

Gemäß einem zweiten Aspekt wird ein Verfahren zum Trainieren einer Klassifizierungsvorrichtung zur Verwendung in dem Verfahren des ersten Aspekts bei Verwendung der Klassifizierungsvorrichtung vorgeschlagen. Das Verfahren zum Trainieren umfasst: Anordnen eines punktförmigen oder linienförmigen Objekts in einer realen oder simulierten Umgebung eines Kraftfahrzeugs; Bestimmen von Ultraschall-Empfangssignalen, die jeweils eine Anzahl Ultraschallechos umfassen, die durch Reflexion eines jeweiligen ausgesendeten Ultraschall-Sendesignals an dem Objekt in der Umgebung des Kraftfahrzeugs entstanden sind; Identifizieren mehrerer Ultraschallechos in den empfangenen Ultraschall-Empfangssignalen und Erfassen einer jeweiligen Echosignaldarstellung für jedes der identifizierten Ultraschallechos; Durchführen überwachten maschinellen Lernens mit der Klassifizierungsvorrichtung unter Verwenden mindestens einer jeweiligen Echosignaldarstellung als Trainings-Eingabedaten und Verwenden einer Klassifizierung als Reflexion an einem punktförmigen Objekt oder als Reflexion an einem linienförmigen Objekt, in Übereinstimmung mit der Art des angeordneten Objekts, als Trainings-Ausgabedaten.

Der Schritt des Bestimmens der Ultraschall-Empfangssignale kann beispielsweise durch Ansteuern mehrerer Ultraschallsendeempfänger des Kraftfahrzeugs zum Aussenden von Ultraschall-Sendesignalen in die reale Umgebung des Kraftfahrzeugs und Empfangen von Ultraschall-Empfangssignalen aus der realen Umgebung erfolgen. Die reale Umgebung kann hierbei speziell präpariert sein und kann abgesehen von dem angeordneten Objekt keine weiteren Objekte innerhalb eines Messbereichs der Ultraschallsendeempfänger aufweisen. Bei der realen Umgebung kann es sich auch um eine akustische Absorberkammer handeln.

Alternativ hierzu kann der Schritt des Bestimmens der Ultraschall-Empfangssignale erfolgen, indem die Ausbreitung von Ultraschall-Sendesignalen in der simulierten Umgebung des Kraftfahrzeugs und das Empfangen der Ultraschall-Empfangssignale simuliert werden. Gemäß einem dritten Aspekt wird eine Klassifizierungsvorrichtung zur Verwendung in dem Verfahren des ersten Aspekts bei Verwendung der Klassifizierungsvorrichtung vorgeschlagen, die nach dem Verfahren des zweiten Aspekts trainiert ist.

Die Klassifizierungsvorrichtung kann in Hardware oder in Software ausgeführt sein und beispielsweise ein neuronales Netz umfassen.

Gemäß einem vierten Aspekt wird ein Kraftfahrzeug mit einer Anzahl Ultraschallsendeempfänger und der Klassifizierungsvorrichtung des dritten Aspekts vorgeschlagen.

Das Kraftfahrzeug kann weiterhin eine Steuereinheit umfassen, die dazu eingerichtet ist, das Verfahren des ersten Aspekts durchzuführen. Das Kraftfahrzeug kann ein Automobil, ein Lastkraftwagen, ein Motorrad, ein Elektrofahrrad und dergleichen mehr sein.

Gemäß einem fünften Aspekt wird ein Computerprogrammprodukt vorgeschlagen, das Befehle umfasst, die bei Ausführung durch eine Steuereinheit eines Kraftfahrzeugs des vierten Aspekts bewirken, dass die Steuereinheit das Verfahren des ersten Aspekts durchführt.

Die für das vorgeschlagene Verfahren gemäß dem ersten Aspekt beschriebenen Merkmale, Vorteile und Ausführungsformen gelten entsprechend auch für das vorgeschlagene Trainingsverfahren des zweiten Aspekts, das vorgeschlagene Klassifizierungsvorrichtung des dritten Aspekts, das vorgeschlagene Kraftfahrzeug des vierten Aspekts und das vorgeschlagene Computerprogrammprodukt des sechsten Aspekts.

Weitere mögliche Implementierungen der Erfindung umfassen auch nicht explizit genannte Kombinationen von zuvor oder im Folgenden bezüglich der Ausführungsbeispiele beschriebenen Merkmalen oder Ausführungsformen. Dabei wird der Fachmann auch Einzelaspekte als Verbesserungen oder Ergänzungen zu der jeweiligen Grundform der Erfindung hinzufügen. Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen und Aspekte der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche sowie der im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispiele der Erfindung. Im Weiteren wird die Erfindung anhand von bevorzugten Ausführungsbeispielen unter Bezugnahme auf die beigefügten Figuren näher erläutert.

Fig. 1 zeigt ein beispielhaftes Kraftfahrzeug mit mehreren Ultraschallsendeempfängern; Fig. 2 veranschaulicht Details einer Steuereinheit des beispielhaften Kraftfahrzeugs;

Fig. 3 veranschaulicht Schritte eines Verfahrens gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel;

Fig. 4 zeigt eine Auftragung einer Hüllkurve eines Ultraschall-Empfangssignals;

Fig. 5 veranschaulicht Messungen an einem punktförmigen Objekt in der Umgebung eines Kraftfahrzeugs;

Fig. 6 veranschaulicht Messungen an einem linienförmigen Objekt in der Umgebung eines Kraftfahrzeugs;

Fig. 7 veranschaulicht ein Punkt-Objektmerkmal;

Fig. 8 veranschaulicht ein Linien-Objektmerkmal;

Fig. 9 veranschaulicht den Schritt des Klassifizierens einer Echosignaldarstellung mit einer beispielhaften Klassifizierungsvorrichtung;

Fig. 10 veranschaulicht Schritte eines Verfahrens gemäß einem zweiten Ausführungsbeispiel;

Fig. 11 veranschaulicht Schritte eines Verfahrens gemäß einem dritten Ausführungsbeispiel;

Fig. 12 veranschaulicht ein beispielhaftes Verfahren zum Trainieren einer Klassifizierungsvorrichtung;

Fig. 13 veranschaulicht ein beispielhaftes Trainingsverfahrens; und

Fig. 14 veranschaulicht Schritte des beispielhaften Trainingsverfahrens.

In den Figuren sind gleiche oder funktionsgleiche Elemente mit denselben Bezugszeichen versehen worden, sofern nichts anderes angegeben ist. Fig. 1 zeigt ein beispielhaftes Kraftfahrzeug 1 mit mehreren Ultraschallsendeempfängern 2 und einer Steuereinheit 3. Die mehreren Ultraschallsendeempfänger 2 sind entlang einer Seite des Kraftfahrzeugs 1 angeordnet und über eine Kommunikationsleitung 4 mit der Steuereinheit 3 verbunden.

Fig. 2 veranschaulicht Details der Steuereinheit 3. Die Steuereinheit 3 umfasst eine Steuervorrichtung 5 und eine Klassifizierungsvorrichtung 6. Die Steuervorrichtung 5 ist dazu eingerichtet, das nachfolgend beschriebene Verfahren durchzuführen. Hierzu führt die Steuervorrichtung 5 Verarbeitungsschritte durch, sendet Ansteuersignale an die Ultraschallsendeempfänger 2 und empfängt Messignale von diesen, wie nachstehend im Detail beschreiben. Die Klassifizierungsvorrichtung 6 dient der später beschriebenen Klassifizierung von Echosignaldarstellungen. Die Steuereinheit 3 (Steuervorrichtung 5, Klassifizierungsvorrichtung 6) ist beispielsweise durch ein oder mehrere Steuergeräte oder ECUs des Kraftfahrzeugs 1 implementiert.

Fig. 3 veranschaulicht Schritte eines Verfahrens zum Vermessen einer Umgebung des Kraftfahrzeugs 1 gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel. Es wird auf Fig. 1 bis Fig. 3 Bezug genommen.

In Schritt S1 steuert die Steuervorrichtung 5 die Ultraschallsendeempfänger 2 an und veranlasst diese dadurch, jeweils ein Ultraschall-Sendesignal in die seitliche Umgebung des Kraftfahrzeugs 1 auszusenden. Beispielsweise wird jeder der Ultraschallsendeempfänger 2 dazu veranlasst, ein Steuersignal mit einer anderen Trägerfrequenz auszusenden. Alternativ hierzu können die Ultraschallsendeempfänger 2 zeitlich versetzt angesteuert werden. Außerdem empfängt die Steuervorrichtung 5 von jedem der Ultraschallsendeempfänger 2 ein Ultraschall-Empfangssignal. Jeder der Ultraschallsendeempfänger 2 liefert herbei an die Steuervorrichtung 5 ein Ultraschall-Empfangssignal, dass im wesentlichen nur Ultraschall mit derjenigen Trägerfrequenz enthält, mit der derselbe der Ultraschallsendeempfänger 2 zuvor das Ultraschall-Sendesignal ausgesendet hat. Es wird auf Fig. 1 bis 4 Bezug genommen. Fig. 4 zeigt eine Auftragung eines von einem der Ultraschall-Sendeempfänger 2 gelieferten Ultraschall-Empfangssignals 7. Genauer ist in Fig.

4 die Amplitudenhüllkurve des Ultraschall-Empfangssignals 7 aufgetragen. Auf der horizontalen Achse ist die Zeit t seit Aussenden des Ultraschall-Sendesignals aufgetragen, und auf der vertikalen Achse ist die Amplitude A aufgetragen. Zu einem Zeitpunkt t0=0 wird eine hohe Amplitude gemessen; es handelt sich hierbei um ein Nachhallen des ausgesendeten Ultraschall-Sendesignals, das durch Nachschwingen einer Ultraschallmembran des Ultraschall-Sendeempfängers 2 und dergleichen entsteht. Zum Zeitpunkt t1 ist das Nachhallen abgeklungen. Zum Zeitpunkt t2 steigt die Amplitude wieder an, erreicht zum Zeitpunkt t3 ein Maximum und fällt danach wieder ab. Zum Zeitpunkt t4 ist der Peak wieder abgeklungen.

In Schritt S2 identifiziert die Steuervorrichtung 5 das Maximum in dem Ultraschall-Empfangssignal 7 bei t3 als ein Ultraschallecho 8, das durch Reflexion des ausgesendeten Ultraschall- Sendesignals an einem Objekt in der Umgebung des Kraftfahrzeugs 1 entstanden ist. Die Steuervorrichtung 5 erfasst eine Anzahl von Abtastungen der Hüllkurve des Ultraschall-Empfangssignals 7 im Bereich des Ultraschallechos 8, genauer vom Zeitpunkt t2 bis zum Zeitpunkt t4 als Echosignaldarstellung 9 des Ultraschallechos 8. Beispielsweise werden 10 Abtastungen vor und 20 Abtastungen nach dem Maximum erfasst.

Anhand des zeitlichen Auftretens des Maximums des Ultraschallechos 8 in dem Ultraschall- Empfangssignal 7 wird ein Abstand zu einem Punkt an dem Objekt in der Umgebung des Kraftfahrzeugs 1 , von dem das Ultraschallecho reflektiert wurde, bestimmt. Konkret ergibt sich in dem vorliegenden Beispiel, bei dem das Ultraschallecho von demselben Ultraschallempfänger 2 empfangen wird, der das Ultraschall-Sendesignal ausgesendet hat, der Abstand zu a = 0,5 * (t3 - tO) * c, mit der Schallgeschwindigkeit c in Luft.

Mit mehreren derartigen Messungen, die von unterschiedlichen Positionen ausgeführt werden, soll die Position von Objekten in der Umgebung des Kraftfahrzeugs 1 durch Trilateration bestimmt werden, wie nachfolgend beschrieben. Fig. 5 und Fig. 6 veranschaulichen Messungen an einem punktförmigen Objekt 10 bzw. an einem linienförmigen Objekt 11 in einer Umgebung des Kraftfahrzeugs 1. Fig. 5 und Fig. 6 zeigen eine schematische Projektion des Kraftfahrzeugs 1 und der Objekte 10 bzw. 11 auf eine zweidimensionale Fahrbahnebene bei Betrachtung in vertikaler Richtung z von oben.

Angenommen, ein erster Ultraschallsendeempfänger 2a habe auf die zuvor beschriebene Weise durch Identifizieren eines Ultraschallechos 8 (Fig. 4) einen Abstand a zu dem Objekt 10, 11 bestimmt. Ein Punkt 16, 17 des Objekts 10, 11 , an dem das Ultraschallecho 8 (Fig. 4) reflektiert wurde, befindet sich auf einem Kreis 12, dessen Mittelpunkt die Position des Ultraschallsendeempfängers 2a und dessen Radius der gemessene Abstand a ist. Der Kreis 12 ist ein Beispiel für eine Ortskurve möglicher Reflexionspunkte 16, 17. Angenommen, ein zweiter Ultraschallsendeempfänger 2b habe einen Abstand b zu dem Objekt 10, 11 bestimmt. Ein Kreis 13 mit dem zweiten Ultraschallsendeempfänger 2b als Mittelpunkt und dem Abstand b als Radius bildet eine weitere Ortskurve möglicher Reflexionspunkte 16, 17 des von Ultraschallsendeempfänger 2b ausgesendeten Ultraschall-Sendesignals.

Sofern es sich bei dem Objekt um das in Fig. 5 gezeigte punktförmige Objekt 10 - wie ein Pfosten oder dergleichen - handelt, so liegen die Reflexionspunkte 16, 17, an denen die Kreise 12, 13 das punktförmige Objekt 10 berühren, nahe beieinander und nahe bei dem Schnittpunkt 14 der Kreise 12 und 13. Der Schnittpunkt 14 stellt daher eine gute Annäherung für die Position des in erster Näherung punktförmigen Objekts 10 dar.

Sofern es sich dagegen bei dem Objekt um das in Fig. 6 gezeigte ausgedehnte, linienförmige Objekt 11 - wie eine Wand oder dergleichen - handelt, im Übrigen aber, wie in Fig. 6 gezeigt, dieselben Abstände a und b bestimmt wurden, so fallen die Reflexionspunkte 16, 17, an denen die Kreise 12, 13 das linienförmige Objekt 11 berühren, nicht und auch nicht näherungsweise zusammen, sondern sind weit voneinander entfernt. Der Schnittpunkt 14 der Kreise 12 und 13 stellt in diesem Fall keine gute Näherung für die Position des linienförmigen Objekts 11 dar. Vielmehr wird die Position des linienförmigen Objekts 11 in diesem Fall besser durch eine Line auf einer Tangente 15 an die Ortskurven 12, 13 beschrieben.

Es wird auf Fig. 2 bis 6 Bezug genommen. Es sei angemerkt, dass die gemessenen Abstände a und b in den Beispielen in Fig. 5 und Fig. 6 jeweils gleich sind und also keinen Hinweis darüber geben, ob sich das punktförmige Objekt 10 oder das linienförmige Objekt 11 in der Umgebung des Kraftfahrzeugs 1 befindet.

Typische punktförmige Objekte 10, d. h. Objekte, deren Position durch den Schnittpunkt 14 mehrerer Ortskurven 12, 13 gut angenähert wird, da alle denkbaren Reflexionspunkte 16, 17 nahe beisammen liegen, sind Pfosten, Laternen, Straßenschilder, Bäume, Ecken von Wän- dern und Mauern, und dergleichen. Diese weisen jeweils eine charakteristische Oberflächenstruktur auf. Typische linienförmige Objekte 10, deren Position besser durch die Tangente 15 an mehrere Ortskurven 12, 13 angenähert wird, sind Wände, Mauern, Hecken und dergleichen, und weisen ebenfalls jeweils eine charakteristische Oberflächenstruktur auf, die sich von der Oberflächenstruktur der punktförmigen Objekte unterscheidet. Die Oberflächenstruktur einer jeweiligen Art von Objekt wirkt sich auf die Amplitude und die spezifische Signalform des Ultraschallechos 8 in dem Ultraschall-Empfangssignal 7 aus. Amplitude und Signalform lassen sich aus der in Schritt S3 erfassten Echosignaldarstellung 9 ablesen.

In Schritt S4 benutzt die Steuervorrichtung 5 daher die Klassifizierungsvorrichtung 6, um die erfassten Echosignaldarstellungen 9 zu klassifizieren. Die Klassifizierungsvorrichtung 6 erhält mindestens eine jeweilige Echosignaldarstellung 9 als Eingabe und liefert als Ausgabe eine Klassifizierung, die angibt, ob die Echosignaldarstellung 9 ein Ultraschallecho 8 enthält, das an einem punktförmigen Objekt 10 reflektiert wurde, oder ein Ultraschallecho 8 enthält, das an einem linienförmigen Objekt 1 1 reflektiert wurde. Die Klassifizierungsvorrichtung 6 kann die Klassifizierung durch Vergleich mit vorab gespeicherten Referenz-Echosignaldarstellungen und/oder mittels künstlicher Intelligenz oder dergleichen bestimmen.

In Schritt S5 erstellt die Steuervorrichtung 5 eine Anzahl Objektmerkmale 18, 19 (Fig. 7, 8), die ein jeweiliges der Objekte 10, 1 1 in der Umgebung des Kraftfahrzeugs 1 angeben. Sie berechnet dazu, wie anhand von Fig. 5 und 6 beschrieben wurde, Schnittpunkte 14 und/oder Tangenten 15 und berücksichtigt die in Schritt S4 bestimmte Klassifizierung bei der Entscheidung, ob basierend auf einem jeweiligen Schnittpunkte 14 ein Punkt-Objektmerkmal 18 (Fig. 7) oder basierend auf einer jeweiligen Tangente 15 ein Linien-Objektmerkmal 19 (Fig. 8) erstellt wird.

Fig. 7 veranschaulicht ein Punkt-Objektmerkmal 18, welches das punktförmige Objekt 10 angibt. Es wird auf Fig. 5 und Fig. 7 Bezug genommen. Das Punkt-Objektmerkmal 19 umfasst die x-Koordinate 20 und die y-Koordinate 21 des Schnittpunkts 14 der Ortskurven 12, 13 sowie eine Messunsicherheit 22 der Koordinaten 20, 21. Die Messunsicherheit 22 bestimmt sich beispielsweise als das Fehlerquadrat einer Anpassung des Schnittpunkts 14 in einem Fall, in dem mehr als zwei Ortskurven 12, 13 sich nicht exakt in einem einzelnen Schnittpunkt 14 schneiden. Das Punkt-Objektmerkmal 18 erlaubt somit die Rekonstruktion eines Kreises mit den Koordinaten 20, 21 des Schnittpunkts 14, und einem durch die Messunsicherheit 22 bestimmten Radius in einer zweidimensionalen Karte der Umgebung des Kraftfahrzeugs 1. Wie man in Fig. 5 sieht, würde ein Kreis um den Schnittpunkt 14 geringfügig näher am Kraftfahrzeug 1 liegen als das tatsächliche punktförmige Objekt 10. Er liegt jedoch niemals weiter weg vom Kraftfahrzeug 1 als das tatsächliche punktförmige Objekt 10. Es handelt sich mithin bei dem aus dem Punkt-Objektmerkmal 18 rekonstruierbaren Kreis um eine konservative Schätzung der Position des punktförmigen Objekts 10.

Fig. 8 veranschaulicht ein Linien-Objektmerkmal 19, welches das linienförmige Objekt 11 angibt. Es wird weiter auf Fig. 6 und Fig. 8 Bezug genommen. Das Linien-Objektmerkmal 20 umfasst die x-Koordinate 23 und die y-Koordinate 24 des ersten Reflexionspunkts 16, an dem die Tangente 15 die Ortskurve 12 berührt, und umfasst ferner eine Winkelangabe 25 und eine Längenangabe 26. Die Winkelangabe 25 und die Längenangabe 26 sind so gesetzt, dass sich aus dem Linien-Objektmerkmal 19 eine Linie von dem ersten Reflexionspunkt 16 zu dem zweiten Reflexionspunkt 17 rekonstruieren lässt. Ferner umfasst das Linien-Objektmerkmal eine Messunsicherheit 27. Die Messunsicherheit 27 bestimmt sich beispielsweise als das Fehlerquadrat einer Anpassung der Tangente 15 in einem Fall mit mehr als zwei Ortskurven 12, 13, in dem die Tangente 15 mit geringstmöglichem Fehlerquadrat an die mehreren Ortskurven 12, 13 angepasst ist. Somit lassen sich aus dem Linien-Objekt- merkmal 19 ein Balken oder eine Ellipse konstruieren, der/die sich von dem ersten zu dem zweiten Reflexionspunkt 16 zu dem zweiten Reflexionspunkt 17 erstreckt und eine durch die Messunsicherheit 27 bestimmte Dicke aufweist. Aufgrund der Berücksichtigung der Messunsicherheit 27 stellt auch das Linien-Objektmerkmal 19 eine konservative Schätzung der Position des ausgedehnten bzw. linienförmigen Objekts 10 dar.

Es sei angemerkt, dass die Ecken 28, 29 des linienförmigen Objekts 11 zwar von dem aus dem Linien-Objektmerkmal 19 rekonstruierbaren zweidimensionalen Merkmal (Balken oder Ellipse) nicht erfasst sind. Diese Ecken würden jedoch bei einer real durchgeführten Messung mit hinreichend vielen Ultraschallsendeempfängern 2 als separate punktförmige Objekte erfasst werden, so dass an der Stelle der Ecken 28, 29 weitere Kreise aus weiteren Punkt-Objektmerkmalen rekonstruiert werden würden und insgesamt eine hinreichend exakte Repräsentation des Objekts 1 1 durch mehrere Objektmerkmale entsteht.

Unter Bezugnahme auf Fig. 1 , Fig. 4, Fig. 5, Fig. 6 sei angemerkt, dass vorstehend der Einfachheit halber zwar beschrieben wurde, dass jeweils ein selber Ultraschallsendeempfänger 2a, 2b ein Ultraschall-Sendesignal aussendet und das Ultraschall-Empfangssignal mit dem zugehörigen Ultraschallecho darin empfängt. Tatsächlich ist aber auch denkbar, dass eine Messanordnung einen ersten der Ultraschallsendeempfänger 2 und einen davon verschiedenen zweiten Ultraschallsendeempfänger 2 umfasst. Der erste Ultraschallsendeempfänger 2 sendet ein Ultraschall-Sendesignal, und der davon verschiedene zweite Ultraschallsendeempfänger 4 empfängt ein Ultraschall-Empfangssignal, welches das zugehörige Ultraschallecho 8 des gesendeten Ultraschall-Sendesignals enthält. In diesem Fall ergibt sich eine Ortskurve 12, 13 möglicher Reflexionspunkte als Ellipse mit den Positionen der beiden beteiligten Ultraschallsendeempfänger 2 als Brennpunkt, deren große Halbachse gleich dem bestimmten "Abstand" (hier korrekter als "halbe Wegstrecke des Ultraschallsignals vom Aussenden bis zum Empfangen" zu bezeichnen) a, b ist. Auf diese Weise können durch geeig- netes Permutieren der Ultraschallsendeempfänger 2, was zeitlich nacheinander oder gleichzeitig im Frequenzmultiplex erfolgen kann, mit einer Anzahl n Ultraschallsendeempfänger 2 insgesamt n*(n-1) unterschiedliche Messanordnungen aus je einem sendenden und einem zugehörigen empfangenden Ultraschallsendeempfänger 2 gebildet werden. Auf diese Weise können mehr Ortskurven bestimmt werden und entsprechend auch mehr Objektmerkmale in der Umgebung des Kraftfahrzeugs 1 erzeugt werden für eine genauere Vermessung.

Fig. 9 veranschaulicht den Schritt des Klassifizierens einer Echosignaldarstellung 9 mit einer beispielhaften Klassifizierungsvorrichtung 6 gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung des ersten Ausführungsbeispiels.

Die Klassifizierungsvorrichtung 6 in Fig. 9 umfasst ein künstliches neuronales Netzwerk, das mittels überwachten maschinellen Lernens trainiert ist und dadurch dazu eingerichtet ist, basierend auf einem Eingabedatenvektor 30, der wenigstens die Echosignaldarstellung 9 umfasst, die Echosignaldarstellung 9 zu klassifizieren und als Ausgabedatenvektor 31 jeweils entweder eine Klassifizierung 32 als Reflexion an einem punktförmigen Objekt oder eine Klassifizierung 33 als Reflexion an einem linienförmigen Objekt auszugeben.

Vorzugsweise umfasst der Eingabedatenvektor 30 neben der Echosignaldarstellung 9 weiterhin mindestens drei topologische Parameter 34-36, die die Messanordnung spezifizieren, mit der die Echosignaldarstellung 9 erfasst wurde.

Vorzugsweise umfasst der erste topologische Parameter 34 eine Einbauhöhe des sendenden und/oder des empfangenen Ultraschallsendeempfängers 2 (Fig. 1 ) der Messanordnung. Der zweite topologische Parameter 36 umfasst vorzugsweise einen Höhenwinkel einer Messachse des sendenden und/oder des empfangenden Ultraschallsendeempfängers 2 (Fig. 1 ). Der dritte topologische Parameter 37 umfasst vorzugsweise einen von den Messachsen des sendenden und des empfangenden Ultraschallsendeempfängers 2 (Fig. 1 ) eingeschlossenen Azimutwinkel. Auf diese Weise kann beim Klassifizieren auch die Topologie der Messanordnung vorteilhaft berücksichtigt werden. Das künstliche neuronale Netzwerk der Klassifizierungsvorrichtung 6 umfasst vorzugsweise neben einer Eingangs-Neuronenschicht, an welche der Eingangsdatenvektor 31 eingegeben wird, und einer Ausgangs-Neuronenschicht, welche die Klassifizierung 32 oder 33 ausgibt, wenigstens drei verborgene, faltende Neuronenschichten und wenigstens drei verborgene, dicht verbundene Mehrschichtperzeptronenschichten. Die Schichten können einem Stundenglasmodell entsprechen, bei dem dazwischenliegende verborgene Schichten weniger Neuronen aufweisen als außenliegende Schichten. Gute Ergebnisse wurden mit einer Gesamtzahl an Neuronen in einem unteren vierstelligen Bereich, z. B. von 2000 bis 3000, erzielt.

Fig. 10 veranschaulicht Schritte eines Verfahrens gemäß einem zweiten Ausführungsbeispiel. Das zweite Ausführungsbeispiel beruht auf dem Verfahren des ersten Ausführungsbeispiels mit der Maßgabe, dass nicht nur zwei, sondern eine Vielzahl von Messungen mit einer Vielzahl unterschiedlicher Messanordnungen erfolgt sind. Anhand des zweiten Ausführungsbeispiels werden Teilschritte S11 -S16 einer konkreten Ausgestaltung des Schritts S4 (Fig. 3) des Bestimmens der Objektmerkmale 18, 19 (Fig. 7, 8) beschrieben. Es wird insbesondere auf Fig. 10 und Fig. 4 bis 6 Bezug genommen.

In (Teil-)Schritt S1 1 werden aus der Vielzahl von Messungen eine erste Messung und eine oder mehrere weitere Messungen ausgewählt. Eine Messung umfasst hierbei jeweils ein Ultraschallecho 8 und die zugehörige Echosignaldarstellung 9. Im vorliegenden Beispiel wird auf diese Weise ein Satz an Messungen ausgewählt, die in einem aktuellsten Messdurchgang erfasst bzw. aktualisiert wurden.

In Schritt S12 wird für jede ausgewählte Messung auf die für das erste Ausführungsbeispiel beschriebene Art eine Ortskurve 12, 13 möglicher Reflexionspunkte 16, 17 bestimmt.

In Schritt S13 wird auf die anhand von Fig. 5 beschriebene Art und Weise ein bestmöglich angepasster Schnittpunkt 14 der Ortskurven 12, 13 aller ausgewählten Messungen und eine zugehörige Messunsicherheit des Schnittpunkts 14 bestimmt. In Schritt S14 wird auf die anhand von Fig. 6 beschriebene Art und Weise eine Tangente 15 an die Ortskurven 12, 13 aller ausgewählten Messungen angepasst und eine zugehörige Messunsicherheit der Tangente 15 bestimmt.

In Schritt S15 werden die bestimmte Tangenten 15 und Schnittpunkte 14 mindestens anhand der bestimmten Messunsicherheiten validiert. Weitere heuristische Erwägungen können in die Validierung mit einfließen.

Wenn in Schritt S15 nur der Schnittpunkt 14 erfolgreich validiert wurde und die Tangente 15 nicht erfolgreich validiert wurde, verzweigt Schritt S15 zu Schritt S161. In Schritt S161 wird ein Punkt-Objektmerkmal 18 (Fig. 7) basierend auf dem Schnittpunkt 14 und der Messunsicherheit des Schnittpunkts 14 erzeugt.

Wenn in Schritt S15 nur die Tangente 15 erfolgreich validiert wurde und der Schnittpunkt nicht erfolgreich validiert wurde, verzweigt Schritt S15 zu Schritt S162. In Schritt S162 wird ein Linien-Objektmerkmal 19 (Fig. 8) basierend auf der Tangente 15, den Reflexionspunkten 16, 17 und der Messunsicherheit der T angente 15 erzeugt.

Falls weder die T angente 15 noch der Schnittpunkt 14 erfolgreich validiert wurde, endet der in Fig. 10 gezeigte Verarbeitungsfluss, ohne dass ein Objektmerkmal erzeugt wird.

Zusätzlich zu Fig. 10 und Fig. 4 bis 6 wird auch auf Fig. 9 Bezug genommen. Falls in Schritt S15 sowohl die Tangente 15 als auch der Schnittpunkt 14 erfolgreich validiert wurden, wird zu Schritt S163 verzweigt. In Schritt S163 erfolgt ein Rückgriff auf die Klassifizierungen 32, 33 der Echosignaldarstellung 9 der ausgewählten Messungen. Hierbei kann nur die Klassifizierung 32, 33 der Echosignaldarstellung 9 des ersten ausgewählten Ultraschallechos 8 berücksichtigt werden, oder es kann diejenige Klassifizierung 32, 33 berücksichtigt werden, die unter den ausgewählten Messungen am häufigsten vorkommt. Sofern die Klassifizierung 32, 33, die solchermaßen berücksichtigt wird, eine Klassifizierung 32 als Reflexion an einem punktförmigen Objekt ist, wird ein Punkt-Objektmerkmal 18 (Fig. 7) erfolgt. Sofern die berücksichtigte Klassifizierung 32, 33 eine Klassifizierung 33 als Reflexion an einem linienförmigen Objekt ist, wird ein Linien-Objektmerkmal 19 (Fig. 8) erzeugt.

Gemäß dem zweiten Ausführungsbeispiel werden die von der Klassifizierungsvorrichtung 6 bestimmten Klassifizierungen 32, 33 zur Entscheidung von uneindeutigen Fällen verwendet, wenn die Validierung in Schritt S15 allein keinen Hinweis darauf gibt, ob ein Punkt-Objektmerkmal 18 oder ein Linien-Objektmerkmal 19 zu erzeugen ist.

Fig. 11 und Fig. 12 veranschaulicht Schritte eines Verfahrens gemäß einem dritten Ausführungsbeispiel. Das dritte Ausführungsbeispiel beruht auf gleiche Weise wie das zweite Ausführungsbeispiel auf dem Verfahren des ersten Ausführungsbeispiels. Anhand des dritten Ausführungsbeispiels werden Teilschritte S1 1 -S16 einer weiteren mögliche Ausgestaltung des Schritts S4 (Fig. 3) des Bestimmens der Objektmerkmale beschrieben.

Es wird auf Fig. 1 1 , Fig. 9 und Fig. 4 bis 6 Bezug genommen und ein erster Abschnitt des Verfahrens des dritten Ausführungsbeispiels beschreiben. In Schritt S11 werden aus der Vielzahl von Messungen eine erste Messung und eine oder mehrere weitere Messungen ausgewählt. Im dritten Ausführungsbeispiel werden weitere Messungen ausgewählt aus demselben oder früheren Messdurchläufen ausgewählt, die mittels Ultraschallsendeempfängern 2 erfasst wurden, welche sich in räumlicher Nähe zu dem Ultraschallsendeempfänger 2 befinden, mit dem die erste ausgewählte Messung erfasst wurde. Als weitere Bedingung werden in dem ersten Abschnitt des Verfahrens in Schritt S11 nur Messungen ausgewählt, deren jeweilige Echosignaldarstellung 9 eine Klassifizierung 32 als Reflexion an einem punktförmigen Objekt aufweist.

In Schritt S12 wird für jede ausgewählte Messung auf die für das erste Ausführungsbeispiel beschriebene Art eine Ortskurve 12, 13 möglicher Reflexionspunkte 16, 17 bestimmt. In Schritt S13 wird auf die anhand von Fig. 5 beschriebene Art und Weise ein bestmöglich angepasster Schnittpunkt 14 der Ortskurven 12, 13 aller ausgewählten Messungen und eine Messunsicherheit des Schnittpunkts 14 bestimmt.

In Schritt S15 wird der bestimmte Schnittpunkt 14 mindestens anhand der bestimmten Messunsicherheiten validiert. Wenn die in Schritt S15 der Schnittpunkt 14 erfolgreich validiert wurde, wird mit Schritt S16 fortgefahren. Andernfalls wird kein Objektmerkmal erzeugt.

In Schritt S16 wird ein Punkt-Objektmerkmal 18 (Fig. 7) basierend auf dem Schnittpunkt 14 und der Messunsicherheit des Schnittpunkts 14 erzeugt.

Es wird auf Fig. 12, Fig. 9 und Fig. 4 bis 6 Bezug genommen. Der zweite Abschnitt des Verfahrens des dritten Ausführungsbeispiels aus Fig. 12 entspricht dem ersten Abschnitt aus Fig. 11 mit der Maßgabe, dass in Schritt S11 nur Messungen ausgewählt werden, deren Echosignaldarstellung 9 eine Klassifizierung 33 als Reflexion an einem linienförmigen Objekt aufweist, dass anstellte von Schritt S13 Schritt S14 ausgeführt wird, in dem eine Tangente 15 an die Ortskurven 12, 13 angepasst und eine Messunsicherheit der T angente 15 bestimmt wird, dass in Schritt S15 die T angente 15 validiert wird, und dass bei erfolgreicher Validierung in Schritt S16 ein Linien-Objektmerkmal 19 (Fig. 8) basierend auf der Tangente 15, den Reflexionspunkten 16, 17 und der Messunsicherheit der Tangente 14 erzeugt wird.

Gemäß dem dritten Ausführungsbeispiel wird die Klassifizierung 32, 33 jeder Echosignaldarstellung 9 von Anfang an berücksichtigt. Punkt-Objektmerkmale 18 werden nur anhand von als Reflexion als punktförmigen Objekten klassifizierten Messungen erzeugt, und Linien-Ob- jektmerkmale 19 werden nur anhand von als Reflexion an linienförmigen Objekten klassifizierten Messungen erzeugt. Die Genauigkeit kann weiter verbessert werden.

Fig. 13 veranschaulicht ein beispielhaftes Verfahren zum Trainieren einer Klassifizierungsvorrichtung 6, und Fig. 14 veranschaulicht Schritte des beispielhaften Verfahrens zum Trainieren. Es wird auf Fig. 13, 14, und Fig. 4 bis 6 Bezug genommen. In Schritt S21 wird ein Referenzobjekt, bei dem es sich um ein punktförmiges Objekt 10 oder ein linienförmiges Objekt 1 1 handeln kann, in einer Umgebung des Kraftfahrzeugs 1 angeordnet. Das Anordnen kann physikalisch erfolgen, oder es kann ein simuliertes Referenzobjekt 10, 1 1 in einer simulierten Umgebung des Kraftfahrzeugs 1 angeordnet werden.

In Schritt S22 werden Ultraschall-Empfangssignale 7 bestimmt, die jeweils ein oder mehrere Ultraschallechos 8 umfassen, die durch Reflexion eines ausgesendeten Ultraschall-Sendesignals an dem Referenzobjekt 10, 1 1 in der Umgebung des Kraftfahrzeugs 1 entstanden.

Die Ultraschall-Empfangssignale 7 können auf gleiche Weise, wie für das erste Ausführungsbeispiel des Vermessungsverfahrens beschrieben, gemessen werden. Alternativ hierzu können die Ausbreitung der Ultraschall-Sendesignale, deren Reflexionen an dem Referenzobjekt 10, 1 1 und das jeweilige resultierende Ultraschall-Empfangssignal 7 simuliert werden.

In Schritt S23 werden auf gleiche Weise, wie anhand des ersten Ausführungsbeispiels des Vermessungsverfahrens beschrieben, jein den in Schritt S22 bestimmten Ultraschall-Empfangssignalen 7 Ultraschallechos 8 identifiziert und die zugehörigen Echosignaldarstellungen 9 erfasst.

In Schritt S24 wird das künstliche neuronale Netzwerk der Klassifizierungsvorrichtung 6 mittels überwachten maschinellen Lernens trainiert. Das heißt, dem künstlichen neuronalen Netzwerk der Klassifizierungsvorrichtung 6 werden als Trainings-Eingabedaten 37 eine jeweilige Echosignaldarstellung 9 und vorzugsweise außerdem die zugehörigen topologischen Parameter 34-36 bereitgestellt, und als Trainings-Ausgangsdaten 38 werden der Klassifizierungsvorrichtung 6 in Übereinstimmung damit, ob das Referenzobjekt ein punktförmiges Objekt 10 oder ein linienförmiges Objekt 1 1 ist, entweder die Klassifizierung 32 als Reflexion an einem punktförmigen Objekt oder die Klassifizierung 33 als Reflexion an einem linienförmigen Objekt bereitgestellt. Sodann wird ein Schritt des überwachten maschinellen Lernens mit den Trainings-Eingabedaten 37 und den Trainings-Ausgabedaten 38 durchgeführt. Die Schritte S21 bis S24 werden mit verschiedenen Referenzobjekten, verschiedenen Messanordnungen und so weiter viele Male wiederholt, bis das künstliche neuronale Netzwerk der Klassifizierungsvorrichtung 6 ausreichend trainiert ist.

Obwohl die Erfindung anhand von Ausführungsbeispielen beschreiben wurde, ist sie im Rahmen des Schutzumfangs der beigefügten Ansprüche vielfältig modifizierbar.

Es wurden verschiedene Ausführungsbeispiele des Verfahrens zum Vermessen der Umgebung des Kraftfahrzeugs 1 beschrieben. Das jeweilige Verfahren kann bei fahrendem oder bei stehendem Kraftfahrzeug 1 ausgeführt werden.

Anhand der gemäß dem Verfahren erzeugten Objektmerkmale kann eine Karte der Umgebung des Kraftfahrzeugs 1 erstellt werden, die aus Kreisen (Punkten mit Radien, die einer Messungenauigkeit entsprechen) und Balken (Linien mit einer Dicke, die einer Messungenauigkeit entspricht oder Ellipsen mit einer kleinen Halbachse, die der halben Messungenauigkeit entspricht) besteht. Anhand dieser Karte der Umgebung des Kraftfahrzeugs 1 kann sodann bestimmt werden, ob und wie weit eine Tür (nicht gezeigt) des Kraftfahrzeugs geöffnet werden kann, ob ein Spurwechsel des fahrenden Kraftfahrzeugs 1 sicher erfolgen kann, ob ein Einparkvorgang des Kraftfahrzeugs 1 möglich ist, der Einparkvorgang des Kraftfahrzeugs 1 kann anhand der solchermaßen erstellen Karte teil- oder vollautomatisch gesteuert werden, und dergleichen mehr. Die genannten Betriebsvorgänge des Kraftfahrzeugs können somit in Abhängigkeit der erzeugten Objektmerkmale 18, 19 gesteuert werden.

BEZUGSZEICHENLISTE

I Kraftfahrzeug

2, 2a, 2b Ultraschallsendeempfänger

3 Steuereinheit

4 Kommunikationsleitung

5 Steuervorrichtung

6 Klassifizierungsvorrichtung

7 Ultraschall-Empfangssignal

8 Ultraschallecho

9 Echosignaldarstellung

10 punktförmiges Objekt

I I linienförmiges Objekt

12, 13 Ortskurven möglicher Reflexionspunkte

14 Schnittpunkt der Ortskurven

15 T angente an die Ortskurven

16, 17 Reflexionspunkte

18 Punkt-Objektmerkmal

19 Linien-Objektmerkmal

20, 21 x-, y-Koordinate des Punkt-Objektmerkmals

22 Messunsicherheit des Punkt-Objektmerkmals

23, 24 x-, y-Koordinate des Linien-Objektmerkmals

25 Winkelangabe des Linien-Objektmerkmals

26 Längenangabe des Linien-Objektmerkmals

27 Messunsicherheit des Linien-Objektmerkmals

28, 29 Ecken

30 Eingabedaten

31 Ausgabedaten

32 Klassifizierung als Reflexion an punktförmigem Objekt

33 Klassifizierung als Reflexion an linienförmigem Objekt 34-36 topologische Parameter

37 Trainings-Eingabedaten

38 Trainings-Ausgabedaten

S1-S163 Verfahrensschritte A Amplitude a, b Abstände t Zeit tO-t4 Zeitpunkte x, y Richtungen parallel zu einer Fahrbahnebene z vertikale Richtung