[发明专利]用于跟踪对象的方法、计算机程序、存储介质、设备

说明书

一种利用环境传感器(波发射器和波传感器)、特别是雷达传感器(在定位系统中)跟踪对象的方法(100)，其中借助对象状态表示所述对象，所述方法包括步骤：‑检测(101)环境传感器的传感器值；‑预测(102)对象的未来对象状态；和借助卡尔曼滤波器更新(103)所述对象状态，其特征在于，在所述更新(103)的步骤中使用KI模块，其中，所述KI模块被这样训练，以将所检测的传感器值与所述对象相关联并且根据所述对象的预测的未来对象状态和所检测的传感器值更新所述对象的对象状态。

技术领域

在第一方面，本发明涉及一种用于跟踪对象的方法。在进一步的方面，本发明涉及对应的计算机程序、存储介质、设备。

背景技术

DE 102010029637A1公开了一种用于在具有波发射器和波传感器的定位系统中进行对象跟踪的方法。在此，该方法包括以下步骤：

-在第一测量周期内测量对象的第一距离和第一速度，其方式为，借助波发射器发射波，并且借助波传感器探测由该对象所反射的波；

-计算针对第二测量周期的对象的所预测的距离和所预测的速度，其方式为，基于第一速度和第一距离执行卡尔曼滤波，其中针对所述卡尔曼滤波而使用球面传感器坐标中的运动模型和辅助变量。

本发明的优点

此处，跟踪对象或对象跟踪可以理解为如下技术领域，其旨在基于环境传感器的传感器值而标识多个对象的集合，并分别推导出对象状态，将这些传感器值与所标识的对象相关联，以及基于新的传感器值持续更新对象状态。

在汽车领域中的对象跟踪具有固有问题，即主要基于环境传感机构的信号来跟踪通常经扩展的对象(通常是车辆)。在此，一项任务是将接收到的传感器信号分配给一个对象(关联步骤)。为此，特别是使用到传感器模型。

特别是，迄今为止，相应传感器模型的创建是非常耗费的。

发明内容

因此本发明的目的是学习传感器测量模型，即主要使用相应的KI模块，其中通过应用该KI模块可以根据所检测的传感器信号来校正所预测的对象状态。

在此背景下，在第一方面，本发明创建了一种利用环境传感器跟踪对象的方法。

此处，环境传感器可以理解为：检测波、尤其是电磁波并且必要时发射对应波的传感器或传感器系统。典型的环境传感器是视频传感器、雷达传感器、超声波传感器、红外线传感器和激光雷达传感器。

在汽车领域中，对象跟踪技术的应用领域是用于纵向和横向控制的驾驶员辅助系统(所谓的自适应的速度调控装置，Adaptive Cruise Control(自适应巡航控制)，ACC)。

为此，本发明的方法具有用于借助卡尔曼滤波器进行对象跟踪的方法的以下典型步骤：

检测环境传感器的传感器值。

预测对象的未来对象状态。

更新对象状态。

在此，预测和更新的步骤通常在贝叶斯滤波器内、特别是在卡尔曼滤波器、尤其是扩展卡尔曼滤波器内的处理的范畴内运行。

本发明的方法的特征在于，在更新步骤中使用KI模块。所述KI模块被这样训练，以将所检测的传感器值与对象相关联并且根据对象的未来对象状态和所检测的传感器值更新对象的对象状态。

本发明基于以下认识：可以基于传感器测量模型(英文sensor measurementmodel)训练KI模块，将所检测的传感器值与被跟踪对象相关联，并更新被跟踪对象的对象状态。在此，经学习的传感器测量模型解决的任务是：首先将存在于传感器测量值空间中的所检测的传感器测量值与被跟踪对象相关联，然后借助所关联的传感器测量值来更新存在于对象状态空间中的被跟踪对象的对象状态，其中所述对象状态空间通常与传感器测量值空间不同。