DE10215673A1

DE10215673A1 - Method for the detection of systematic errors in parallactic distance measuring systems in motor vehicles

Info

Publication number: DE10215673A1
Application number: DE10215673A
Authority: DE
Inventors: Goetz Braeuchle; Martin Heinebrodt; Juergen Boecker
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2002-04-10
Filing date: 2002-04-10
Publication date: 2003-10-30
Also published as: FR2838514A1; ITMI20030691A1; FR2838514B1

Abstract

Verfahren zur Detektion von systematischen Fehlern bei parallaktischen Entfernungsmeßsystemen (12, 14) in Kraftfahrzeugen (10), dadurch gekennzeichnet, daß die parallaktisch gemessene Entfernung D¶p¶ mindestens eines Objektes (16, 18) nach der Zeit differenziert wird, daß unabhängig davon die Relativgeschwindigkeit V dieses Objektes bestimmt wird und daß ein systematischer Fehler erkannt wird, wenn die Ergebnisse signifikant voneinander abweichen.Method for the detection of systematic errors in parallactic distance measuring systems (12, 14) in motor vehicles (10), characterized in that the parallactically measured distance D¶p¶ of at least one object (16, 18) is differentiated according to the time that the Relative speed V of this object is determined and that a systematic error is detected if the results differ significantly.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Detektion von systematischen Fehlern bei parallaktischen Entfernungsmeßsystemen in Kraftfahrzeugen. The invention relates to a method for the detection of systematic Errors in parallactic distance measuring systems in motor vehicles.

STATE OF THE ART

Kraftfahrzeuge werden zunehmend mit Fahrerassistenzsystemen (FAS) ausgerüstet, die den Fahrer bei der Fahrzeugführung unterstützen oder ihm spezielle Fahrmanöver erleichtern. Solche Systeme werden auch als ADAS-Systeme (Advanced Driver Assistance Systems) bezeichnet. Generell benötigen solche Systeme eine Sensorik, die die nötigen Informationen über die Umgebung des Fahrzeugs bereitstellt, beispielsweise über den Verlauf der Fahrbahn, Hindernisse auf und neben der Fahrbahn und dergleichen. Bei einigen bekannten System umfaßt die Sensorik ein Radarsystem, das die direkte Messung des Abstands und der Relativgeschwindigkeit von Objekten gestattet, die Radarwellen reflektieren. In anderen Fällen wird ein Lidar-System eingesetzt, das eine Entfernungsmessung auf der Grundlage der Laufzeit von Lichtsignalen ermöglicht und generell eine höhere Winkelauflösung aufweist als Radarsysteme. Da jedoch bestehende Informations- und Leitsysteme für den Straßenverkehr in erster Linie auf visuelle Wahrnehmbarkeit durch einen menschlichen Fahrer optimiert sind, erscheint auch für Fahrerassistenzsysteme die Videosensorik als besonders geeignet. Motor vehicles are increasingly using driver assistance systems (FAS) equipped to support the driver in driving the vehicle or make special driving maneuvers easier for him. Such systems are also called ADAS systems (Advanced Driver Assistance Systems). As a general rule Such systems require sensors that provide the necessary information about provides the surroundings of the vehicle, for example over the course the roadway, obstacles on and next to the roadway and the like. In some known systems, the sensor system comprises a radar system that the direct measurement of the distance and the relative speed of Allows objects that reflect radar waves. In other cases, a Lidar system used which is based on a distance measurement enables the runtime of light signals and generally a higher one Has angular resolution as radar systems. However, since existing Information and guidance systems for road traffic primarily visual perceptibility optimized by a human driver the video sensor system also appears as for driver assistance systems particularly suitable.

Prinzipiell umfaßt die Videosensorik mindestens zwei optische Sensoren, beispielsweise zwei Videokameras, die in einem bekannten Abstand, der sogenannten Basisbreite, in Querrichtung des Fahrzeugs angeordnet sind, so daß nicht nur Richtungsinformation, sondern anhand der scheinbaren parallaktischen Verschiebung der von den beiden Sensoren erfaßten Objekte auch die Enfernung der Objekte bestimmt werden kann. Diese optische Sensorik erfüllt somit zumindest unter anderem auch die Funktion eines parallaktischen Entfernungsmeßsystems. Die Ergebnisse der Entfernungsmessungen können jedoch durch systmatische Fehler verfälscht werden, die insbesondere auf eine Fehljustierung eines oder beider optischer Sensoren zurückzuführen sind. In principle, the video sensor system comprises at least two optical sensors, For example, two video cameras that are at a known distance so-called base width, are arranged in the transverse direction of the vehicle, so that not only directional information, but based on the apparent parallactic shift of those detected by the two sensors Objects can also determine the distance of the objects. This Optical sensor technology thus at least also fulfills that Function of a parallactic distance measuring system. The results However, the distance measurements can be caused by systematic errors are falsified, in particular due to a misalignment of one or both optical sensors can be attributed.

AUFGABE, LÖSUNG UND VORTEILE DER ERFINDUNGOBJECT, SOLUTION AND ADVANTAGES OF THE INVENTION

Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren anzugeben, das die automatische Erkennung und gegebenenfalls Korrektur solcher systematischer Fehler gestattet. The object of the invention is to provide a method which automatic detection and, if necessary, correction of such systematic errors allowed.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst, daß die parallaktisch gemessene Enfernung mindestens eines Objektes nach der Zeit differenziert wird, daß unabhängig davon die Relativgeschwindigkeit dieses Objektes bestimmt wird und daß ein systematischer Fehler erkannt wird, wenn die Ergebnisse signifikant voneinander abweichen. This object is achieved in that the parallactic measured distance of at least one object differentiated according to time is that regardless of the relative speed of this object is determined and that a systematic error is detected when the Results differ significantly.

Der Grundgedanke der Erfindung besteht darin, daß man durch Ableitung der parallaktisch gemessenen Entfernung nach der Zeit einen Wert für die Relativgeschwindigkeit des Objektes erhält und daß es bei Kraftfahrzeugen relativ einfach ist, die Relativgeschwindigkeit vieler Objekte auch unabhängig von der parallaktischen Messung zu bestimmen, so daß dann durch Vergleich der Ergebnisse auf einen systematischen Fehler geschlossen werden kann. Für die unabhängige Bestimmung der Realativgeschwindigkeit bieten sich insbesondere stehende Objekte an, beispielswiese Verkehrsschilder, Leitpfosten und dergleichen am Fahrbahnrand. Für diese Objekte, die sich durch elektronische Bildverarbeitung oder auch durch statistische Analyse der Häufigkeitsverteilung der Relativgeschwindigkeiten relativ leicht identifizieren lassen, stimmt nämlich die Relativgeschwindigkeit dem Betrage nach mit Eigengeschwindigkeit des Fahrzeugs überein, die mit üblichen Geschwindigkeitsmessern relativ genau meßbar ist. The basic idea of the invention is that by derivation the parallactically measured distance over time a value for the Relative speed of the object receives and that it is in motor vehicles is relatively simple, the relative speed of many objects too to be determined independently of the parallactic measurement, so that then by comparing the results to a systematic error can be closed. For the independent determination of the Realistic speed is particularly useful for standing objects, for example, traffic signs, guide posts and the like on Kerbside. For these objects, which are electronic Image processing or also by statistical analysis of the Frequency distribution of the relative speeds relatively easy to be identified, the relative speed is correct According to the vehicle's own speed, the same as usual speedometers can be measured relatively precisely.

Die Erfindung ist jedoch nicht auf die Auswertung von stehenden Objekten beschränkt. Wenn beispielsweise zusätzlich zu der Videosensorik ein Radarsytem vorhanden ist, können als Vergleichswerte auch die mit dem Radarsystem gemessenen Relativgeschwindigkeiten stehender und beweglicher Objekte herangezogen werden. Zwar ist mit einem solchen Radarsystem dann auch eine direkte Entfernungsmessung möglich, doch hat das erfindungsgemäße Verfahren den Vorteil, daß es eine von Meßfehlern bei der Radar-Entfernungsmessung unabhängige Vergleichsmessung ermöglicht und eine höhere Genauigkeit bei der Erkennung von Justagefehlern bietet, die sich speziell im Nahbereich auswirken. However, the invention is not based on the evaluation of standing objects limited. If, for example, in addition to the video sensor system Radar system is available, can also be compared with the Radar system measured relative speeds of standing and moving objects can be used. Although with such Radar system then also a direct distance measurement possible, however The method according to the invention has the advantage that it is one of Measurement errors in the radar range measurement independent Comparative measurement enables and a higher accuracy in the Recognition of adjustment errors offers that are especially close-up impact.

Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen. Advantageous embodiments of the invention result from the Dependent claims.

Bevorzugt wird bei dem erfindungsgemäßen Verfahren der systematische Fehler nicht nur erkannt, sondern auch automatisch korrigiert, indem durch Abgleich der auf verschiedene Weisen gemessenen Relativgeschwindigkeiten eine Korrektur für die parallaktisch gemessenen Entfernungen berechnet wird. Insbesondere ist es auf diese Weise möglich, systematische Fehler zu korrigieren, die auf einem falschen Wert für die Basisbreite und/oder einer falschen Winkelausrichtung der beiden optischen Sensoren relativ zueinder beruhen. Systematic is preferred in the method according to the invention Errors not only recognized, but also automatically corrected by by comparing those measured in different ways Relative speeds a correction for the parallactically measured Distances is calculated. In particular, it is possible in this way correct systematic errors that are at an incorrect value for the Base width and / or misalignment of the two optical sensors are based relative to one another.

Gemäß einer Ausführungsform des Verfahrens werden durch elektronische Bildverarbeitung Objekte identifiziert, die als stehend bekannt sind, beispielsweise Verkehrsschilder, Leitpfosten, Fahrbahnmarkierungen und dergleichen. In diesem Fall kann die Auswertung für jedes identifizierte Objekt gesondert erfolgen, so daß die anhand verschiedener Objekte berechneten Korrekturen auf Konsistenz geprüft werden können und die Genauigkeit durch Mittelwertbildung gesteigert werden kann. According to one embodiment of the method, electronic Image processing identifies objects that are known to be standing for example traffic signs, guide posts, road markings and like. In this case, the evaluation can be done for each identified Object done separately, so that using different objects calculated corrections can be checked for consistency and the Accuracy can be increased by averaging.

Bei einer anderen Verfahrensvariante macht man sich den Umstand zunutze, daß stehende Objekte statistisch wesentlich häufiger auftreten als bewegte Objekte und sich deshalb in einem Histogramm, das die Häufigkeiten der parallaktisch gemessenen Relativgeschwindigkeiten für ein größeres Ensemble von Objekten angibt, in einem scharf begrenzten Maximum bei der Relativgeschwindigkeit null bemerkbar machen. Justagefehler, die zu einer Verfälschung der gemessenen Entfernungen um einen zeitlich konstanten Faktor führen, sind dann daran zu erkennen, daß sich dieses Maximum auf der Geschwindigkeitsachse gegenüber dem Wert null verschiebt, ohne daß sich die Breite des Maximums ändert. Justagefehler, die eine Verfälschung um einen zeitabhängigen Faktor verursachen, wirken sich dahingehend aus, daß die gemessenen Relativgeschwindigkeiten über einen breiteren Geschwindigkeitsbereich verschmiert werden, so daß die Höhe des Maximums abnimmt und seine Breite zunimmt. With another process variant one makes the circumstance take advantage of the fact that standing objects occur statistically much more frequently than moving objects and therefore in a histogram that the Frequencies of the parallactically measured relative speeds for indicates a larger ensemble of objects in a sharply delimited Make maximum noticeable at zero relative speed. Adjustment errors that lead to falsification of the measured distances a constant factor over time can then be recognized by the fact that this maximum on the speed axis compared to the value shifts zero without changing the width of the maximum. Adjustment errors, which are falsified by a time-dependent factor cause have the effect that the measured Relative speeds over a wider speed range be smeared so that the height of the maximum decreases and its Width increases.

BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

Im folgenden werden Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand der Zeichnung näher erläutert. In the following, exemplary embodiments of the invention are described with reference to the Drawing explained in more detail.

Es zeigen: Show it:

Fig. 1 eine Prinzipskizze eines parallaktischen Entfernungsmeßsystems eines Kraftfahrzeugs; Figure 1 is a schematic diagram of a parallactic distance measuring system of a motor vehicle.

Fig. 2 ein Diagramm zur Erläuterung eines Verfahrens zur Bestimmung von Korrekturparametern; und Fig. 2 is a diagram for explaining a method for determining correction parameters; and

Fig. 3 und 4 Histogramme, die die Häufigkeitsverteilung von parallaktisch gemessenen Relativgeschwindigkeiten mit und ohne Justagefehler angeben. FIGS. 3 and 4 histograms indicating the frequency distribution of measured equatorially relative velocities with and without adjustment error.

DESCRIPTION OF EMBODIMENTS

In Fig. 1 ist die Frontpartie eines Kraftfahrzeugs 10 schematisch in der Draufsicht dargestellt. Das Kraftfahrzeug 10 ist mit einem an sich bekannten und deshalb hier nicht näher dargestellen Fahrerassistenzsystem ausgerüstet, dessen Videosensorik unter anderem durch zwei Videokameras 12, 14 gebildet wird, die in einem bestimmten seitlichen Abstand zueinander im Frontbereich des Kraftfahrzeugs installiert sind. Durch elektronische Bildverarbeitung der mit den beiden Videokameras 12, 14 aufgenommenen Bilder werden Objekte 16, 18 erkannt und identifiziert. Im gezeigten Beispiel soll es sich bei den Objekten 16, 18 um stehende Objekte am Fahrbahnrand handeln. In Fig. 1, the front part of a motor vehicle 10 is shown schematically in plan view. The motor vehicle 10 is equipped with a driver assistance system which is known per se and therefore not shown in detail here, the video sensor system of which is formed, inter alia, by two video cameras 12 , 14 which are installed at a certain lateral distance from one another in the front region of the motor vehicle. Objects 16 , 18 are recognized and identified by electronic image processing of the images recorded with the two video cameras 12 , 14 . In the example shown, the objects 16 , 18 are supposed to be standing objects at the edge of the road.

Die optischen Achsen 20, 22 der Videokameras 12, 14 verlaufen bei korrekter Justierung der Kameras parallel zur Fahrzeuglängsachse, und ihr Abstand definiert die Basisbreite B eines durch die beiden Videokameras 12, 14 gebildeten Entfernungsmeßsystems. Durch Auswertung der Bildinformation jeder Kamera wird für jedes Objekt, beispielsweise für das Objekt 18, der Azimutwinkel φ_L bzw. φ_R bestimmt, unter dem das Objekt von der betreffenden Kamera gesehen wird. Die Differenz φL - φR ist die Parallaxe φ des Objekts 18, aus der sich in Verbindung mit der Basisbreite B die Entfernung D des Objekts in der Richtung parallel zu den optischen Achsen 20, 22 bestimmen läßt. When the cameras are correctly adjusted, the optical axes 20 , 22 of the video cameras 12 , 14 run parallel to the longitudinal axis of the vehicle, and their distance defines the base width B of a distance measuring system formed by the two video cameras 12 , 14 . By evaluating the image information of each camera, the azimuth angle φ _L or φ _R at which the object is seen by the camera in question is determined for each object, for example for the object 18 . The difference φL - φR is the parallax φ of the object 18 , from which, in conjunction with the base width B, the distance D of the object in the direction parallel to the optical axes 20 , 22 can be determined.

In der Näherung für große Entfernungen (und entsprechend kleine Azimutwinkel) läßt sich die Entfernung D wie folgt berechnen:

BL/D = tan φL ≍ φL

BR/D = tan φR ≍ φR
In the approximation for large distances (and correspondingly small azimuth angles), the distance D can be calculated as follows:

BL / D = tan φL ≍ φL

BR / D = tan φR ≍ φR

Die Größen BL und BR geben dabei jeweils den seitlichen Versatz des Objektes 18 gegenüber der optischen Achse der betreffenden Kamera an. Es gilt also:

B = BL - BR = D.(φL - φR) = D.φ

D = B/φ
The sizes BL and BR each indicate the lateral offset of the object 18 with respect to the optical axis of the camera in question. So the following applies:

B = BL - BR = D. (φL - φR) = D.φ

D = B / φ

Eine fehlerhafte Justage der Videokameras 12, 14 kann einerseits zu einem Fehler ΔB in der Basisbreite und andererseits zu einem Fehler Δφ in der Parallaxe führen. Als Beispiel ist in Fig. 1 gestrichelt die optische Achse 20' für den Fall eingezeichnet, daß die Videokamera 12 um den Winkel Δφ falsch justiert ist. Der gemessene Azimutwinkel φL ist dann um Δφ vergrößert, das heißt, das Videosystem "sieht" das Objekt 18 in der Position 18'. Die parallaktisch gemessene Entfernung D_p des Objekts 18 ist dann im Vergleich zum Istwert D um den Fehler ΔD zu klein. Incorrect adjustment of the video cameras 12 , 14 can on the one hand lead to an error ΔB in the base width and on the other hand to an error Δφ in the parallax. As an example, the optical axis 20 'is drawn in dashed lines in FIG. 1 in the event that the video camera 12 is incorrectly adjusted by the angle Δφ. The measured azimuth angle φL is then increased by Δφ, that is, the video system "sees" the object 18 in the position 18 '. The parallactically measured distance D _{p of} the object 18 is then too small compared to the actual value D by the error ΔD.

Nach den Regeln der Fehlerrechnung gilt:

ΔD = (∂D/∂B)ΔB + (∂D/∂φ)Δφ

ΔD = (1/φ)ΔB - (B/φ²)Δφ

D_p = D + ΔD = (B/φ) + (ΔB/φ) - (B/φ²)Δφ

D_p = (B/φ).(1 + (ΔB/B) - Δφ/φ)

D_p = D.(1 + Δ - (Δφ/B).D)
According to the rules of error calculation:

ΔD = (∂D / ∂B) ΔB + (∂D / ∂φ) Δφ

ΔD = (1 / φ) ΔB - (B / φ ² ) Δφ

D _p = D + ΔD = (B / φ) + (ΔB / φ) - (B / φ ² ) Δφ

D _p = (B / φ). (1 + (ΔB / B) - Δφ / φ)

D _p = D. (1 + Δ - (Δφ / B) .D)

Wenn der Fehlerquotient D_p/D mit F bezeichnet wird, so gilt also für die hier benutzte Näherung:

F = 1 + Δ - (Δφ/B).D, mit Δ = ΔB/B
If the error quotient D _p / D is denoted by F, the following applies to the approximation used here:

F = 1 + Δ - (Δφ / B) .D, with Δ = ΔB / B

Allgemein gilt:

F = 1 + ΔD/D = 1 + ((∂D/∂B)/D)ΔB + ((∂D/∂φ)/D)Δφ

D_p = D.F
In general:

F = 1 + ΔD / D = 1 + ((∂D / ∂B) / D) ΔB + ((∂D / ∂φ) / D) Δφ

D _p = DF

Wenn man diese Gleichungen nach der Zeit differenziert, so erhält man einen parallaktisch gemessenen Wert V_p für die Relativgeschwindigkeit des Objekts 18:

V_p = ∂/∂t(D_p) = ∂/∂t(D.F) = V.F + D.∂F/∂t

darin ist V die tatsächliche Relativgeschwindigkeit des Objektes, die für die Durchführung des hier beschriebenen Verfahrens aus einer anderen Quelle bekannt sein muß. If one differentiates these equations according to time, one obtains a parallactically measured value V _p for the relative speed of the object 18 :

V _p = ∂ / ∂t (D _p ) = ∂ / ∂t (DF) = VF + D.∂F / ∂t

V is the actual relative speed of the object, which must be known from another source for the implementation of the method described here.

Im folgenden soll angenommen werden, daß das Objekt 18 durch elektronische Bildverarbeitung als stehendes Objekt erkannt wurde, beispielsweise als ein Leitpfosten. In diesem Fall ist die tatsächliche Relativgeschwindigkeit V gleich der Eigengeschwindigkeit des Fahrzeugs, die direkt mit dem Geschwindigkeitsmesser des Fahrzeugs gemessen wird. In the following it should be assumed that the object 18 was recognized by electronic image processing as a standing object, for example as a guide post. In this case, the actual relative speed V is equal to the vehicle's own speed, which is measured directly with the vehicle's speedometer.

Für den Quotienten V_p/V erhält man:

V_p/V = F + ((∂F/∂t)/V).D
For the quotient V _p / V you get:

V _p / V = F + ((∂F / ∂t) / V) .D

In dem Spezialfall, daß der Fehlerquotient F nicht von der Zeit abhängig ist, ist dieser Fehlerquotient F unmittelbar durch den Quotienten V_p/V gegeben, und man erhält einen genaueren, korrigierten Wert D_c für die Entfernung D des Objektes 18, indem man die parallaktisch gemessene Entfernung D_p mit einem Korrekturfaktor 1/F multipliziert:

D_c = (V/V_p).D_p.
In the special case that the error quotient F does not depend on time, this error quotient F is given directly by the quotient V _p / V, and a more accurate, corrected value D _c for the distance D of the object 18 is obtained by using the Distance D _p measured parallactically multiplied by a correction factor 1 / F:

D _c = (V / V _p ) .D _p .

Im allgemeinen Fall gilt:

V_p/V = F + A.D, mit A = (∂F/∂t)/V
In the general case:

V _p / V = F + AD, with A = (∂F / ∂t) / V

Wenn man annimmt, daß der Koeffizient A in erster Näherung unabhängig von der Entfernung D ist, so läßt sich A anhand der für mehrere Objekte gemessenen Quotienten V_p/V durch lineare Regression bestimmen, und man erhält:

D_c = D_p/F = D_p/((V_p/V) - A.D)
If one assumes that the coefficient A is independent of the distance D in a first approximation, then A can be determined from the quotients V _p / V measured for several objects by linear regression, and one obtains:

D _c = D _p / F = D _p / ((V _p / V) - AD)

Diese Annahme ist beispielsweise erfüllt, wenn der Fehlerquotient F wie oben durch

F = 1 + Δ - (Δφ/B).D

gegeben ist. Man erhält dann nämlich:

V_p/V = F + ((∂F/∂t)/V).D = 1 + D - (Δφ/B).D + (∂/∂t[1 + Δ - (Δφ/B).D])/V).D = 1 + D - (Δφ/B).D - ((Δφ/B).V)/V).D = 1 + D - (Δφ/B).D - (Δφ/B).D

V_p/V = 1 + Δ - 2.(Δφ/B).D (1)

V_p/V = F + A.D, mit F = 1 + Δ und A = -2.(Δφ/B)
This assumption is fulfilled, for example, if the error quotient F passes through as above

F = 1 + Δ - (Δφ / B) .D

given is. Then you get:

V _p / V = F + ((∂F / ∂t) / V) .D = 1 + D - (Δφ / B) .D + (∂ / ∂t [1 + Δ - (Δφ / B) .D ]) / V) .D = 1 + D - (Δφ / B) .D - ((Δφ / B) .V) / V) .D = 1 + D - (Δφ / B) .D - (Δφ / B) .D

V _p / V = 1 + Δ - 2. (Δφ / B) .D (1)

V _p / V = F + AD, with F = 1 + Δ and A = -2. (Δφ / B)

In Fig. 2 ist für mehrere Objekte, die jeweils durch einen Meßpunkt X repräsentiert werden, der Koeffizient V_p/V gegen die gemessene Entfernung D_p aufgetragen. Die Meßwerte liegen annähernd auf einer Geraden, die die Ordinate D_p = 0 bei 1 + Δ schneidet. Der Betrag der Steigung ist gleich 2.(Δφ/B). Anhand des Ordinatenschnittpunktes und der Steigung dieser Geraden lassen sich daher Korrekturwerte sowohl für die Basisbreite B als auch für den Parallaxenfehler Δφ bestimmen. In FIG. 2, the coefficient V _p / V is plotted against the measured distance D _p for several objects, each of which is represented by a measuring point X. The measured values lie approximately on a straight line which intersects the ordinate D _p = 0 at 1 + Δ. The amount of the slope is 2. (Δφ / B). On the basis of the ordinate intersection and the slope of this straight line, correction values can therefore be determined both for the base width B and for the parallax error Δφ.

Der Rechenaufwand für das oben beschriebene Verfahren ist verhältnismäßig gering und ergibt sich größtenteils aus dem Erfordernis, stehende Objekte anhand ihrer Klassifizierung als Verkehrsschilder, Leitpfosten und dergleichen sicher zu erkennen. Durch den Einsatz statistischer Verfahren läßt sich der Rechenaufwand weiter reduzieren, wie nachstehend anhand der Fig. 3 und 4 erläutert werden soll. The computational effort for the method described above is relatively low and results largely from the need to reliably identify standing objects based on their classification as traffic signs, guide posts and the like. The use of statistical methods can further reduce the computing effort, as will be explained below with reference to FIGS. 3 and 4.

Fig. 3 zeigt ein Histogramm, in dem die Häufigkeit n, mit der die Relativgeschwindigkeiten bei der parallaktischen Messung auftreten, gegen die gemessene Geschwindigkeit V_p aufgetragen sind. Die gemessenen Geschwindigkeiten sind hier auf die Eigengeschwindigkeit V des Fahrzeugs normiert. Fig. 3 shows a histogram in which the number of times n by which the relative speeds occur in the parallax measuring are plotted against the measured velocity V _p. The measured speeds are normalized to the vehicle's own speed V here.

Die in durchgezogenen Linien eingezeichnete Kurve 26 zeigt die Häufigkeitsverteilung für den Fall, daß die Videokameras 12, 14 korrekt justiert sind. Bewegliche Objekte bilden ein relativ flaches und breites Untergrundsignal, da die Geschwindigkeiten der beweglichen Objekte im allgemeinen stark streuen. Alle stehenden Objekte haben dagegen dieselbe Geschwindigkeit V_p = V, so daß die Kurve 26 bei dem Wert 1 ein ausgeprägtes und scharf begrenztes Maximum aufweist. The curve 26 drawn in solid lines shows the frequency distribution in the event that the video cameras 12 , 14 are correctly adjusted. Moving objects form a relatively flat and wide underground signal, since the speeds of the moving objects generally vary widely. In contrast, all standing objects have the same speed V _p = V, so that curve 26 has a pronounced and sharply delimited maximum at value 1.

Die gestrichelt eingezeichnete Kurve 28 zeigt die Häufigkeitsverteilung für den Fall eines zeitunabhängigen Fehlers F (beispielsweise F = 1 + Δ). In diesem Fall sind die gemessenen Geschwindigkeiten der stehenden Objekte alle um denselben Betrag Δ verschoben, so daß auch das Maximum um diesen Betrag verschoben erscheint, ohne daß sich seine Form wesentlich ändert. The dashed line 28 shows the frequency distribution in the event of a time-independent error F (for example F = 1 + Δ). In this case, the measured speeds of the standing objects are all shifted by the same amount Δ, so that the maximum also appears shifted by this amount without its shape changing significantly.

In Fig. 4 zeigt dagegen die gestrichelt eingezeichnete Kurve 30 die Häufigkeitsverteilung für den Fall eines zeitabhängigen Fehlers F (beispielsweise F = 1 + Δ - 2.(Δφ/B).D). In diesem Fall ist das durch die stehenden Objekte verursachte Maximum weniger weit verschoben, und es fällt flacher und breiter aus. Dennoch ist auch hier eine Fehlerkorrektur analog zu dem in Fig. 2 illustrierten Verfahren möglich. Wenn die Histogramme zu verschiedenen Zeiten aufgenommen werden, so werden sich nicht nur die gemessenen Entfernungen D_p der einzelnen Objekte unterscheiden, sondern auch ihre jeweiligen Mittelwerte. Es lassen sich daher ähnlich wie in Fig. 2 verschiedene Meßpunkte aufnehmen, wobei für V_p jeweils der Scheitelwert der Kurve 30 und für D_p jeweils der Mittelwert der Objekte genommen wird, die das ausgeprägte Maximum in der Kurve 30 bilden. . (For example, F = 1 + Δ - 2. (Δφ / B) .D) in Figure 4 on the other hand 30 shows the broken-line curve the frequency distribution for the case of a time-dependent error F. In this case, the maximum caused by the standing objects is less distorted, and it is flatter and wider. Nevertheless, error correction analogous to the method illustrated in FIG. 2 is also possible here. If the histograms are recorded at different times, not only the measured distances D _{p of} the individual objects will differ, but also their respective mean values. Different measurement points can therefore be recorded similarly to FIG. 2, the peak value of curve 30 being taken for V _p and the mean value of the objects forming the pronounced maximum in curve 30 being used for D _p .

In einer modifizierten, noch weniger rechenaufwendigen Ausführungsform werden die Histogramme gemäß Fig. 4 jeweils nur für diejenigen Objekte aufgezeichnet, die innerhalb zweier relativ schmaler Entfernungsfenster liegen. Die beiden Entfernungsfenster liefern dann zwei Meßpunkte in dem Diagramm nach Fig. 2 und ermöglichen so die Bestimmung der Geraden 24. Da die Dejustagefehler im allgemeinen im wesentlichen zeitlich konstant sein werden, ist es ohne weiteres akzeptabel, wenn die Aufzeichnung der Histogramme relativ lange Zeit in Anspruch nimmt. In a modified, even less computational embodiment, the histograms according to FIG. 4 are only recorded for those objects that lie within two relatively narrow distance windows. The two distance windows then provide two measuring points in the diagram according to FIG. 2 and thus enable the straight line 24 to be determined . Since the misalignment errors will generally be essentially constant over time, it is readily acceptable if the recording of the histograms takes a relatively long time.

Eine noch genauere Fehlerkorrektur läßt sich gemäß einer Weiterbildung des Verfahrens dadurch erreichen, daß nicht nur die parallaktisch gemessenen Relativgeschwindigkeiten ausgewertet werden, sondern ergänzend auch die Winkelgeschwindigkeiten, also die zeitlichen Ableitungen der Azimutwinkel φ_L und φ_R der Objekte, an denen das Kraftfahrzeug 10 vorbeifährt. Auch diese Winkelgeschwindigkeiten werden auf berechenbare Weise durch Δ und Δφ beeinflußt, so daß man in Verbindung mit Gleichung (1) ein Gleichungssystem erhält, aus dem sich die beiden Unbekannten Δ und Δφ berechnen lassen. An even more precise error correction can be achieved according to a further development of the method by not only evaluating the parallactically measured relative speeds, but also additionally the angular speeds, i.e. the time derivatives of the azimuth angles φ _L and φ _{R of} the objects past which the motor vehicle 10 is driving , These angular velocities are also influenced in a calculable manner by Δ and Δφ, so that in conjunction with equation (1) an equation system is obtained from which the two unknowns Δ and Δφ can be calculated.

Claims

1. A method for the detection of systematic errors in parallactic distance measuring systems ( 12 , 14 ) in motor vehicles ( 10 ), characterized in that the parallactically measured distance D _{p of} at least one object ( 16 , 18 ) is differentiated according to the time, that the Relative speed V of this object is determined and that a systematic error is detected if the results differ significantly.

2. The method according to claim 1, characterized in that upon detection of a systematic error, an error correction is carried out automatically by using the deviation of the parallactic, by deriving D _p determined relative speed V _p and the independently measured relative speed V, a correction for the measured distance D _{p is} calculated.

3. The method according to claim 2, characterized in that the correction consists in multiplying the measured distance D _p by a correction factor 1 / F.

4. The method according to claim 2, characterized in that a correction value ΔB for the base width B of the parallactic distance measuring system ( 12 , 14 ) is calculated.

5. The method according to claim 2 or 4, characterized in that a correction value Δφ for an error in the angular adjustment of the sensors ( 12 , 14 ) of the distance measuring system is calculated.

6. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that the relative speed of stationary objects ( 16 , 18 ) is determined on the basis of the natural speed V of the motor vehicle ( 10 ).

7. The method according to claim 6, characterized in that objects ( 16 , 18 ) are recognized by electronic image processing as standing objects.

8. The method according to claim 7, characterized in that a histogram of the frequency (n) is established at which the _p by differentiating the measured distances D after the time specified relative speeds V _p occur, and that stationary objects (16, 18) based on their frequency in the histogram.

9. The method according to claims 3 and 8, characterized in that for the calculation of the correction factor 1 / F, the quotient of the parallactically measured relative speed V _p and the vehicle's own speed V is calculated if the dispersion of the speeds of the stationary objects in the histogram is not is greater than the statistical measurement error.

10. The method according to claim 9, characterized in that a correction for the time dependency of the correction factor 1 / F is carried out when the spread of the speed values of the standing objects in the histogram is greater than the statistical error.