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WO2019162317A1 - Verfahren zur erzeugung von sensordaten für sicherheitskritische automobil-steuergeräte - Google Patents

Verfahren zur erzeugung von sensordaten für sicherheitskritische automobil-steuergeräte Download PDF

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Publication number
WO2019162317A1
WO2019162317A1 PCT/EP2019/054199 EP2019054199W WO2019162317A1 WO 2019162317 A1 WO2019162317 A1 WO 2019162317A1 EP 2019054199 W EP2019054199 W EP 2019054199W WO 2019162317 A1 WO2019162317 A1 WO 2019162317A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
model
backscatter
sensor
environmental
objects
Prior art date
Application number
PCT/EP2019/054199
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Philipp Meyer
Sebastian Graf
Frank Schütte
Original Assignee
Dspace Digital Signal Processing And Control Engineering Gmbh
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Dspace Digital Signal Processing And Control Engineering Gmbh filed Critical Dspace Digital Signal Processing And Control Engineering Gmbh
Publication of WO2019162317A1 publication Critical patent/WO2019162317A1/de

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    • G05B2219/20—Pc systems
    • G05B2219/23—Pc programming
    • G05B2219/23446—HIL hardware in the loop, simulates equipment to which a control module is fixed

Definitions

  • the invention relates to a computer-implemented method for generating sensor data for feeding into a control device for active sensor systems, in particular control devices for radar, lidar and ultrasound-based sensors, which by means of hardware-in-the-loop or software-in-the- Loop test (HIL or SIL test) is tested. Moreover, the invention relates to a device for real-time testing of one or more control devices for the above-mentioned active sensor systems by means of HIL simulation.
  • HIL hardware-in-the-loop or software-in-the- Loop test
  • the environment of the control unit (s) to be tested is mapped by a simulation, possibly existing sensors are also simulated up to a certain point of the action chain.
  • the simulation takes place on a computer system that, depending on the application, is equipped with computing units and real-time operating systems, or can also have powerful GPUs and FPGAs. In this computer system, one speaks generally and in the following of a simulator.
  • either a prototype of the control unit - ie a real existing control unit - or a simulated control unit stimulated via a suitable interface with the artificially generated by the simulation sensor data and checks whether the output of the control unit or the algorithm under test on the simulated ECU meets expectations.
  • the closed version of the circuit is closed via the control unit, ie the output of the test device to be tested is played back to the simulator and there can influence the state of the simulation.
  • the ECU under test may require output data from other controllers not available at the time of the test. These can then be integrated by a residual bus simulation.
  • the aim of such a closed-loop system is to give the control unit to be tested the impression that it would be installed in a real vehicle and traveling in the real environment and to evaluate the interplay of the various components.
  • the simulation is expected to meet certain real-time conditions. This is necessary because the ECU at its destination - in the vehicle - is interacting with the environment and needs to respond to it.
  • the simulator must therefore provide the output calculated by the simulation in response to the input data of the controller within a specified time interval, often in the single-digit millisecond range.
  • Sensors used in the field of driver assistance systems are often sensors operating according to an active principle - these types of sensors are also called active environmental sensors. This is understood in this context sensors that scan by emitting electromagnetic waves, for example. In the visible, infrared, UV or radio frequency range, or by emitting ultrasonic waves, their environment, which are reflected on objects in the environment of the sensor, and analyze registered reflected signals. Examples of such sensors are radar, lidar, flash lidar or Ultrasonic sensors and time-of-flight cameras. The latter are often called 3D cameras. All these techniques have in common that the signals reflected or scattered on the environmental objects contain information about the distance of the objects to the sensor or the vehicle, or about the relative speed of the object to the vehicle.
  • the analysis of the reflected signals is carried out by the control unit which operates the sensor, and, if appropriate, based on the data obtained, signals are passed on to further control units contained in the vehicle. If, for example, an object recognized as a pedestrian would run in front of the sensor at a certain relative speed, the sensor control unit could initiate emergency braking in which it sends a corresponding command to the brake control unit.
  • the environment is replaced by a simulation and the control unit pretended to detect signals from this simulated environment.
  • These data must be prepared in such a way that they can be fed into the internal data processing of the control unit.
  • the simulation usually calculates multi-dimensional data and often real-time capability must be ensured, for example in the case of HIL, so the calculation of the sensor data is correspondingly computationally intensive.
  • a detailed representation of the simulated environmental environment and generation of realistic sensor data based on the simulated environmental environment is often not possible with the available computing units. For this reason, it is desirable to reduce the complexity of the calculation by a suitable method.
  • Prior-art approaches to reducing complexity are based on reducing the objects present in the simulated environmental environment, for example virtual representations of cars, to a few scattering centers and thus shortening the calculation time for the simulation. With this approach, the problem arises that the simulation is then not true to detail and the quality of the test decreases. These Degradation of the test quality is not desirable for safety-critical sensors.
  • the object is achieved by a computer-implemented method for generating sensor data for feeding into an HIL or SIL test to be tested control device for active environmental sensors, in particular automotive active environment sensors, implemented by at least one electronic processing unit (RT-PC), which comprising the steps of: reading a 3D model (3D-MOD), wherein the 3D model includes a plurality of model objects (OBJ), the 3D model mapping an environmental scene defined to test the environmental sensor with a plurality of environmental objects; Emitting at least one scanning beam at a transmission angle into the field of view of the environmental sensor (SEN); characterized in that the method further comprises the steps of: generating a channel model (RAD-MOD), the generating by linking at least one backscatter function to at least one model object, the backscatter function mapping the backscatter characteristic of the simulated environmental object; Tracking the scanning beam through the channel model, the scanning beams interacting with the model objects in accordance with the associated backscatter function, detecting scanning beams that are reflected back to the environmental environment
  • a device for real-time testing of a control device for radar-based environmental sensors comprising an electronic computing unit with a memory, and having a first interface, and a second interface, wherein the first interface is configured as an input interface to read in a 3D model, wherein the 3D model includes a plurality of model objects (OBJ), the 3D model mapping an environmental scene defined to test the environmental sensor with a plurality of environmental objects; and wherein the second interface is arranged to output sensor data, characterized in that the electronic processing unit is set up / programmed to carry out the following steps: to generate a channel model from a read-in 3D model and to do so with the 3D model with backscatter functions the backscatter functions mapping the backscatter characteristic of the simulated environment object; Tracking the scanning beam through the channel model, the scanning beams interacting with the model objects according to the associated backscatter function; Detection of scanning beams reflected back to the environmental sensor (SEN); Generating a path list containing the
  • the environmental sensors can be, for example, radar, lidar, flash lidar, (TOF) cameras or ultrasound sensors. All of these sensors are well known in their operation, and details of the operation can be found in the relevant literature. Radar sensors are equipped with transmit and receive antennas and send electromagnetic waves into the field of view of the sensor, where they are reflected or scattered by surrounding objects. Various modulation techniques can be used to optimize the readability of the reflected waves depending on the application.
  • TOF flash lidar
  • twisted structures such as wheel arches are reflected back to the receiving antenna of the sensor, with low intensity, regardless of the angle of incidence.
  • Simple surfaces generate a sensor signal depending on the angle of incidence of the electromagnetic wavefront. If the environment object is more complex in structure and has internal dynamics, such as a pedestrian with swinging arms or leaves on a street tree, the signal scattered and received by the receiving antenna will have a characteristic signature due to effects such as the microdoppler effect. This effect occurs when parts of a single object have different relative velocities.
  • a deterministic backscatter function Vegetative objects such as trees and shrubs can be imaged by a stochastic backscatter function.
  • the core of the invention is the generation of a channel model, which realistically maps the desired test scene on the one hand and on the other hand can be calculated quickly to meet real-time requirements or other demands on the computing speed.
  • the 3D model contains the simulated representations for the surrounding environment objects - hereafter called model objects - and state data for each model object. These can for example be in the form of data vectors and position, rotation, speed, and much more contain the model object concerned.
  • the 3D model is calculated on an electronic computing unit, also called a simulator. This can be for example by means of a special real-time operating system or a standard operating system such as Windows or UNIX-based operating systems.
  • a suitable data format for the 3D model may be an XML-based format.
  • the XML file defines the pictured scene, it contains all the model objects (vehicles, pedestrians, guardrails, trees, ...) in the scenery with position, rotation, scaling and reference to a 3D representation of the relevant model object, for example in COLLADA - Format can be present.
  • the 3D model is periodically updated by the simulator and made available for further processing. This can be, inter alia, a visual representation by generating an image by a GPU (Graphical Processing Unit).
  • the backscatter characteristic of the entire simulated environmental scene must be integrated into the model.
  • characteristic backscatter functions are selected and stored on the model objects. This is done by linking the backscatter function to the texture map of the 3D model, which can also be used in other applications to represent color and texture. Now there is a suitable backscatter function for each model object.
  • This is further processed by a simulated scanning beam scans the channel model thus generated and can perform reflection or backscattering of the beam on the model objects in each case according to the deposited backscatter function. The scattered back to the environmental sensor portions of the scanning are used to generate the sensor data.
  • a list of the scanning beams is generated, which may include the amplitude, and / or the Doppler frequency, and / or the path length, and / or the transmission / reception angle of the scanning beam and / or a list of the interaction points of the scanning beam with the model objects.
  • the paths in the path list are thus exactly the backscatters that a signal on the environmental sensor, and they contain exactly the information needed by the environment sensor to determine the position and relative velocity of the surrounding objects. From this and from information about the transmitted signal, it is thus possible to calculate digital sensor data which are suitable for feeding into the signal processing of the environmental sensor.
  • the invention provides that the viewing region of the sensor is fan-shaped covered by the scanning beam. This has the advantage that the entire simulated scene is detected by the scanning beam.
  • this approach corresponds to the operation of many real environmental sensors, for example radar sensors or lidar sensors. However, if the environmental sensor does not operate according to a scanning principle, for example flash lidar sensors, the simulation can nevertheless be carried out in this way. It is only important that an updated version of the channel impulse response is generated per simulation step.
  • the backscatter function is deterministic or stochastic.
  • An example of a stochastic backscatter function is the simulation of vegetation, such as trees or shrubs.
  • the invention provides an easy way to generate the channel-impulse response by modeling the object to be imaged by a simple envelope already present in the 3D object and by the invention with a stochastic backscatter function is linked, which gives the environmental sensor the appearance that the scanning beam would have been reflected on a deciduous crown or the like.
  • An example of a deterministic function is the image of a pedestrian.
  • a real Pedestrians would backscatter the scan beam to its relative velocity and position, and also a characteristic micro-Doppler signature would be seen in the backscattered signals resulting from the arm and / or leg movement.
  • the pedestrian can thus be imaged so that, for example, a cylindrical shape is started again with a simple shape from the 3D model with an orientation vector that images the pedestrian with a specific orientation and a backscatter function on this 3D model of the pedestrian is deposited, which provides the desired answer.
  • this can be a parameterization based on size, width, step frequency with associated initial values and the assignment of a characteristic backscatter function with micro-Doppler characteristic which is dependent on the specified parameters and on the angle of incidence.
  • Backscatter function causes a reflection of the scanning beam on the model object with which it interacts depending on the angle of incidence. This approach is based on the knowledge that the reflection of the scanning beam, for example, a radar sensor or other environmental sensor
  • Backscatter function a reflection of the scanning beam on the model object with which he interacts regardless of the angle of incidence causes. This approach is based on the knowledge that reflection of the scanning beam of a radar sensor or another environmental sensor
  • the tracking of the scanning beam through the channel model after a fixed number of Reflections, or falls below a certain threshold of the reflected amplitude is canceled.
  • the determination of the threshold can be decided based on the complexity of the overall model. Here, a balance must be made between the desired level of detail of the simulation and the computing capacity.
  • the method comprises an additional step for generating a two-dimensional image of the channel model from the perspective of the environmental sensor to be tested, wherein the two-dimensional image comprises a graphical representation of the scanning beams calculated by the channel model and reflected back to the environmental sensor.
  • Figure 1 is a schematic representation of an embodiment of the invention
  • Figure 2 is a schematic representation of an embodiment of a 3D model according to the invention
  • FIG. 1 shows an example of a sensor system to be tested, comprising a transmitting unit TX and two receiving units RX, a measuring data processing unit ECU_WAV and signal processing units S1, S2 and S3.
  • the sensor system in this example is a radar sensor with control unit, which contains the measurement data processing unit and the
  • the receiving units RX Includes signal processing units, and scans its environment by emitting scanning beams from the sensor SEN by means of a transmitting unit TX.
  • the scanning beams are scattered at surrounding objects and thrown back to the sensor where they are registered by the receiving units RX.
  • the measurement data registered by the receiving unit RX are then processed by the measurement data processing unit ECU_WAV, which includes demodulation and / or digitization depending on the sensor system to be tested.
  • the digitized data are analyzed spectrally in step S1 by means of suitable methods, for example by (fast) Fourier transformation.
  • step S2 the distance and in which azimuthal angle the object in question is located, and which relative speed it has.
  • an elevation angle can also be determined, that is, at what level the environment object is located.
  • Further processing steps may, for example, be a tracking of these detected values over a certain period of time, so as to ensure that the values were actually caused by a physically present environment object (step S2), or an object classification (step S3) in which the measured and tracked Values, which object type, ie car, pedestrian, building, or ..., has caused the measured values.
  • step S3 an object classification
  • Shown in dashed lines in FIG. 1 is the part of the system covered by the simulation. In this example, the physical transmit and receive units present in the sensor system are replaced by a simulation.
  • the result of the simulation is the generation of sensor data DAT, the before Step S1 can be fed into the signal processing unit of the sensor system and convey to the control unit, it would see a specific, virtually generated environment scene.
  • a three-dimensional model of this environmental scene is created and linked to backscatter functions to obtain a channel model RAD-MOD that generates the expected measurement data.
  • the channel model includes model objects OBJ and the associated backscatter functions (not shown in FIG. 1), so that sampling by the scanning beam has a realistic channel impulse response as the simulation result.
  • FIG. 2 shows a schematic representation of a 3D model 3D-MOD, in this example containing four model objects; a vehicle AUTOl, a tree Bl and two pedestrians FG1 and FG2 included, which are on a street scene.
  • the basic structure of the 3D model can be, for example, an XML file, this XML file containing coordinates for each model object and simulation time step within the environmental scene, which are periodically updated by the electronic calculation unit RT-PC in the simulator (arithmetic unit not shown in FIG. 2) ,
  • the XML file additionally contains a reference to a 3D model of the respective model object in a 3D data format (eg COLLADA) for each of these model objects.
  • a 3D data format eg COLLADA
  • a texture map may be included which may contain information about the surface texture / color of the model objects.
  • the texture map can also be used for other information, for example, to store backscatter functions for the model objects concerned.
  • a two-dimensional representation of the 3D model can be calculated from the available data, which is periodically updated.
  • FIG. 3 shows a schematic representation of a channel model RAD-MOD, which was generated based on the 3D model from FIG.
  • the 3D model has been enriched by backscatter functions that map the backscatter properties of the model object in question.
  • the Fellow car AUTOl was modeled with two geometrical and greatly simplified reflection properties.
  • the wheel arches have an angled structure and throw at least a portion of the scanning beam back to the sensor regardless of the angle of incidence - in the figure (1).
  • the smooth surfaces of the Fellow vehicle generate an echo on the sensor depending on the angle of incidence - indicated in the figure with (2).
  • the backscatter functions FKT 1 and FKT 2 are to be understood as deterministic functions which, from the perspective of the environmental sensor, are typically recognized as a backscatter profile reflected by a pedestrian swinging with the arms.
  • the FKT 3 is a stochastic function, which corresponds to the typical backscatter profile of a tree Bl.

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Abstract

Ein computer-implementiertes Verfahren zur Erzeugung von Sensordaten (DAT), welche in ein mittels HIL oder SIL-Test zu testenden Automobil-Steuergeräts eingespeist werden, wobei ein 3D-Modell (3D-MOD) eingelesen wird, welches eine Vielzahl von Modellobjekten (OBJ, Bl,FGl,FG2,AUTO ) enthält; wobei ein Kanalmodell (RAD-MOD) dadurch generiert wird, dass eine Rückstreufunktion (FKT1,FKT2,FKT3) mit wenigstens einem Modellobjekt (0BJ,B1,FG1,FG2) verknüpft wird, wobei die Rückstreufunktion die Rückstreucharakteristik eines mittels eines Abtaststrahls eines Umgebungssensors (SEN) -z.B. Radar-, Lidar- oder Ultraschallsensoren- abgetasteten Modellobjekts abbildet - z.B. Baum Bl, Fu ß gänger FG1 und FG2-; wobei ein simulierter Abtaststrahl das generierte Kanalmodell (RAD-MOD) abtastet; wobei eine Pfadliste der simulierten Abtaststrahlen erzeugt wird, die die Pfade der zurück zum Umgebungssensor (SEN) reflektierten Abtaststrahlen enthält; und wobei aus der Pfadliste Sensordaten (DAT) zur Einspeisung in das zu testende Steuergerät generiert werden.

Description

Computer-implementiertes Verfahren zur Erzeugung von Sensordaten
Die Erfindung betrifft ein computer-implementiertes Verfahren zur Erzeugung von Sensordaten zur Einspeisung in ein Steuergerät für aktive Sensorsysteme, insbesondere Steuergeräte für Radar-, Lidar- und Ultraschallbasierte Sensoren, welches mittels Hardware-in-the-Loop- oder Software-in-the-Loop-Test (HIL- oder SIL-Test) getestet wird. Darüber hinaus betrifft die Erfindung eine Vorrichtung zum Echtzeittesten eines oder mehrerer Steuergeräte für die oben genannten aktiven Sensorsysteme mittels HIL-Simulation.
Verfahren und Vorrichtungen dieser Art sind bekannt im Bereich der Entwicklung und Absicherung sicherheitskritischer Steuergeräte, wie sie beispielsweise von Automobilzulieferern durchgeführt werden. Dies betrifft auch die Untergruppe der Steuergeräte, die für Fahrerassistenzsysteme eingesetzt werden. Solche Geräte finden Anwendung in Einparkhilfen,
Spurhalte- und Notbremsassistenten, Abstandstempomaten u.v.m. Gemeinsam ist diesen Systemen, dass sie auf die präzise Erfassung des Fahrzeugumfelds durch Sensoren angewiesen sind. Die Evaluierung dieser Steuergeräte findet häufig mittels HIL- oder SIL-Test in einem offenen (Open- Loop) oder geschlossenen (Closed-Loop) System statt. In beiden Fällen wird die Umgebung des oder der zu testenden Steuergeräte durch eine Simulation abgebildet, eventuell vorhandene Sensoren werden bis zu einem gewissen Punkt der Wirkkette ebenfalls simuliert. Die Simulation findet auf einem Rechnersystem statt, dass je nach Anwendungsfall mit Recheneinheiten und echtzeitfähigen Betriebssystemen ausgestattet ist, oder auch über leistungsfähige GPUs und FPGAs verfügen kann. Bei diesem Rechnersystem spricht man in der Regel und im Folgenden von einem Simulator.
In der offenen Variante wird entweder ein Prototyp des Steuergeräts - also ein real vorhandenes Steuergerät - oder ein simuliertes Steuergerät über eine geeignete Schnittstelle mit den durch die Simulation künstlich erzeugten Sensordaten stimuliert und überprüft, ob die Ausgabe des Steuergeräts bzw. des zu testenden Algorithmus auf dem simulierten Steuergerät den Erwartungen entspricht. In der geschlossenen Variante wird der Wirkungskreis über das Steuergerät geschlossen, d.h. die Ausgabe des zu testenden Steuergeräts wird wieder an den Simulator zurück gespielt und kann dort den Zustand der Simulation beeinflussen. Eventuell verlangt das zu testende Steuergerät Ausgabedaten weiterer, zum Testzeitpunkt nicht verfügbarer Steuergeräte zurück. Diese können dann durch eine Restbussimulation eingebunden werden. Ziel eines solchen Closed-Loop- Systems ist, dem zu testenden Steuergerät den Eindruck zu verschaffen, es wäre in ein echtes Fahrzeug verbaut und in der realen Umgebung unterwegs und das Zusammenspiel der verschiedenen Komponenten zu evaluieren.
In manchen Fällen ist vorgesehen, dass die Simulation gewisse Echtzeitbedingungen erfüllt. Dies ist erforderlich, weil das Steuergerät an seinem Bestimmungsort - im Fahrzeug - in Interaktion mit der Umwelt steht und auf diese reagieren muss. Der Simulator muss daher die durch die Simulation errechneten Ausgabedaten in Reaktion auf die Eingabedaten des Steuergeräts innerhalb eines festgelegten Zeitintervalls - häufig im einstelligen Millisekunden Bereich - liefern.
Da die Anforderungen an Fahrerassistenzsysteme in jüngerer Vergangenheit gestiegen sind und weiter steigen werden, steigen auch die Anforderungen an Test- und Entwicklungsverfahren zur Evaluierung solcher Systeme. Da solche Fahrerassistenzsysteme einen großen Bedarf an Sensordaten haben, stellen sich für die Testsysteme neue Herausforderungen dar.
Im Bereich der Fahrerassistenzsysteme verwendete Sensoren sind häufig nach einem aktiven Prinzip arbeitende Sensoren - im Weiteren werden diese Art Sensoren aktive Umgebungssensoren genannt. Darunter werden in diesem Zusammenhang Sensoren verstanden, die durch Aussendung von elektromagnetischen Wellen, bspw. im Sichtbaren, Infrarot, UV- oder Radiofrequenzbereich, oder durch Aussendung von Ultraschallwellen, ihre Umgebung abtasten, welche an Objekten in der Umwelt des Sensors reflektiert werden, und die registrierten reflektierten Signale analysieren. Beispiele für solche Sensoren sind Radar-, Lidar-, Flash-Lidar- oder Ultraschallsensoren sowie Time-of-Flight-Kameras. Letztere werden häufig auch 3D-Kameras genannt. Allen diesen Techniken ist gemeinsam, dass die an den Umweltobjekten reflektierten bzw. gestreuten Signale Informationen über Entfernung der Objekte zum Sensor bzw. zum Fahrzeug enthalten, oder auch über die Relativgeschwindigkeit des Objekts zum Fahrzeug. Die Analyse der reflektierten Signale wird durch das Steuergerät, welches den Sensor betreibt, durchgeführt und ggfs basierend auf den erhaltenen Daten Signale an weitere im Fahrzeug enthaltene Steuergeräte weitergegeben. Würde zum Beispiel ein als Fußgänger erkanntes Objekt mit einer gewissen Relativgeschwindigkeit vor den Sensor laufen, könnte das Sensorsteuergerät eine Notbremsung veranlassen, in dem es einen entsprechenden Befehl an das Bremssteuergerät sendet.
Um solche Sensorsysteme im HIL- oder SIL-Test zu testen, ohne den Sensor in die echte Umweltumgebung zu bringen wird die Umwelt durch eine Simulation ersetzt und dem Steuergerät vorgetäuscht, es detektiere Signale von dieser simulierten Umwelt. Diese Daten müssen so aufbereitet werden, dass sie in die interne Datenverarbeitung des Steuergeräts eingespeist werden können, hier ist bei diesen eingespeisten Daten die Rede von Sensordaten. Die Simulation berechnet in der Regel mehrdimensionale Daten und oft muss, beispielsweise im HIL- Fall , Echtzeitfähigkeit sichergestellt werden, daher ist die Berechnung der Sensordaten entsprechend rechenintensiv. Eine detailgetreue Abbildung der simulierten Umweltumgebung und Generierung von realitätsnahen Sensordaten basierend auf der simulierten Umweltumgebung ist mit den verfügbaren Recheneinheiten oft gar nicht möglich. Aus diesem Grund ist es erstrebenswert, die Komplexität der Berechnung mittels eines geeigneten Verfahrens zu reduzieren.
Im Stand der Technik bekannte Ansätze zur Reduktion der Komplexität basieren darauf, die in der simulierten Umweltumgebung vorhandenen Objekte, zum Beispiel virtuelle Repräsentationen von Autos, auf wenige Streuzentren zu reduzieren und damit die Berechnungszeit für die Simulation zu verkürzen. Bei dieser Vorgehensweise stellt sich das Problem, dass die Simulation dann nicht detailgetreu ist und die Qualität des Tests sinkt. Diese Abstriche an der Testqualität sind bei sicherheitskritischen Sensoren nicht erwünscht.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist daher, den Stand der Technik weiterzubilden. Die Aufgabe wird gelöst durch die unabhängigen Patentansprüche, das computer-implementierte Verfahren zur Erzeugung von Sensordaten im Patentanspruch 1 sowie durch die Vorrichtung zum Echtzeittesten eines Steuergeräts in Patentanspruch 11.
Insbesondere wird die Aufgabe gelöst durch ein computer-implementiertes Verfahren zur Erzeugung von Sensordaten zur Einspeisung in ein mittels HIL oder SIL-Test zu testenden Steuergeräts für aktive Umgebungssensoren, insbesondere automotive aktive Umgebungssensoren, ausgeführt mittels wenigstens einer elektronischen Recheneinheit (RT-PC), welches folgende Schritte umfasst: Einlesen eines 3D-Modells (3D-MOD), wobei das 3D-Modell eine Vielzahl Modellobjekte (OBJ) enthält, wobei das 3D-Modell eine zum Testen des Umgebungssensors definierte Umgebungsszene mit einer Vielzahl Umgebungsobjekten abbildet; Aussenden wenigstens eines Abtaststrahls in einem Sendewinkel in den Sichtbereich des Umgebungssensors (SEN); dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren weiterhin folgende Schritte umfasst: Generierung eines Kanalmodells (RAD-MOD), wobei das Generieren durch Verknüpfen von wenigstens einer Rückstreufunktion mit wenigstens einem Modellobjekt, wobei die Rückstreufunktion die Rückstreucharakteristik des simulierten Umgebungsobjekts abbildet; Verfolgung des Abtaststrahls durch das Kanalmodell, wobei die Abtaststrahlen mit den Modellobjekten entsprechend der verknüpften Rückstreufunktion wechselwirken, Detektion von Abtaststrahlen, die zurück zum Umgebungssensor reflektiert werden; Generierung einer Pfadliste, die die Pfade der zurück zum Umgebungssensor reflektierten Abtaststrahlen enthält, Generierung von Sensordaten (DAT) zur Einspeisung in das zu testende Steuergerät aus der generierten Pfadliste. Die Aufgabe wird weiterhin gelöst durch eine Vorrichtung zum Echtzeittesten eines Steuergeräts für radarbasierte Umgebungssensoren, umfassend eine elektronische Recheneinheit mit einem Speicher, und mit einer ersten Schnittstelle, und einer zweiten Schnittstelle, wobei die erste Schnittstelle als Eingangsschnittstelle eingerichtet ist, ein 3D-Modell einzulesen, wobei das 3D-Modell eine Vielzahl Modellobjekte (OBJ) enthält, wobei das 3D-Modell eine zum Testen des Umgebungssensors definierte Umgebungsszene mit einer Vielzahl Umgebungsobjekten abbildet; und wobei die zweite Schnittstelle eingerichtet ist, Sensordaten auszugeben, dadurch gekennzeichnet, dass die elektronische Recheneinheit dazu eingerichtet/programmiert ist, folgende Schritte auszuführen : aus einem eingelesenen 3D-Modell ein Kanal-Modell zu erzeugen, und dazu das 3D- Modell mit Rückstreufunktionen zu verknüpfen, wobei die Rückstreufunktionen die Rückstreucharakteristik des simulierten Umgebungsobjekts abbildet; Verfolgung des Abtaststrahls durch das Kanalmodell, wobei die Abtaststrahlen mit den Modellobjekten entsprechend der verknüpften Rückstreufunktion wechselwirken; Detektion von Abtaststrahlen, die zurück zum Umgebungssensor (SEN) reflektiert werden; Generierung einer Pfadliste, die die Pfade der zurück zum Umgebungssensor reflektierten Abtaststrahlen enthält; und Generierung von Sensordaten (DAT) zur Einspeisung in das zu testende Steuergerät aus der generierten Pfadliste.
Die Umgebungssensoren können dabei beispielsweise Radar-, Lidar-, Flash- Lidar-, (TOF)-Kameras oder Ultraschallsensoren sein. Alle diese Sensoren sind in ihrer Funktionsweise wohlbekannt, und Details zur Funktionsweise können der einschlägigen Fachliteratur entnommen werden. So sind Radarsensoren mit Sende- und Empfangsantennen ausgestattet und senden elektromagnetische Wellen in den Sichtbereich des Sensors, wo sie an Umgebungsobjekten reflektiert bzw. gestreut werden. Dabei können verschiedene Modulationstechniken angewendet werden, um die Auswertbarkeit der reflektierten Wellen abhängig vom Anwendungsfall zu optimieren. Im automotiven Bereich sind sogenannte„Frequency modulated Continous Wave"-Verfahren üblich, was auf Deutsch Dauerstrichradar genannt wird, oder andere Modulationsverfahren. Die so modulierten und an Umgebungsobjekten gestreuten Wellen können vom Radarsensor empfangen werden, und die interne Datenverarbeitung des angeschlossenen Steuergeräts ist in der Lage, basierend auf Einfallswinkel, Laufzeit und Dopplerfrequenz auf Abstand, Azimutwinkel, Elevation und Relativgeschwindigkeit der Umgebungsobjekte zu schließen. Bei dem Weg der elektromagnetischen Welle durch die Umgebung kann kommt außer zu einfachen Rückstreuereignissen zu Reflexionen nach dem Reflexionsgesetz und zu MehrfachReflexionen an Oberflächen und Ebenen, zum Beispiel Kühlerhauben oder dem Asphalt der Straße. Diese können durch einfache Rückstreufunktionen beschrieben werden. Zum Beispiel haben Messungen ergeben, dass verwinkelte Strukturen wie Radkästen unabhängig vom Einfallswinkel zur Empfangsantenne des Sensors - mit geringer Intensität- zurückreflektiert werden. Einfache Oberflächen erzeugen abhängig vom Einfallswinkel der elektromagnetischen Wellenfront ein Sensorsignal. Ist das Umgebungsobjekt komplexer strukturiert und hat eine interne Dynamik, wie zum Beispiel ein Fußgänger mit schwingenden Armen oder Blätter an einem Straßenbaum, hat das gestreute und von der Empfangsantenne empfangene Signal eine charakteristische Signatur, die auf Effekte wie den Mikrodopplereffekt zurückgehen. Dieser Effekt kommt zustande, wenn Teile eines einzelnen Objekts unterschiedliche Relativgeschwindigkeiten aufweisen. Bei Objekten, die eine Mikrodoppler-Charakteristik aufweisen, kann man eine deterministische Rückstreufunktion verwenden. Vegetative Objekte wie Bäume und Sträucher kann durch eine stochastische Rückstreufunktion abgebildet werden.
Der Kern der Erfindung ist die Generierung eines Kanalmodells, welches die gewünschte Testszene einerseits realitätsnah abbildet und andererseits schnell berechenbar ist um Echtzeitanforderungen oder sonstigen Anforderungen an die Rechengeschwindigkeit gerecht zu werden.
Dafür wird ein 3D-Modell der gewünschten Szenerie erstellt. Das 3D-Modell enthält die simulierten Repräsentationen für die abzubildenden Umgebungsobjekte - im Weiteren Modellobjekte genannt - und für jedes Modellobjekt Zustandsdaten. Diese können beispielsweise in Form von Datenvektoren vorliegen und Position, Rotation, Geschwindigkeit, u.v.m. des betreffenden Modellobjekts enthalten. Das 3D-Modell wird auf einer elektronischen Recheneinheit berechnet, auch Simulator genannt. Das kann beispielsweise mittels eines speziellen Echtzeit- Betriebssystems oder ein Standard-Betriebssystem wie Windows oder UNIX-basierte Betriebssysteme sein. Ein geeignetes Datenformat für das 3D-Modell kann ein XML-basiertes Format sein. Die XML-Datei definiert die abgebildete Szene, sie enthält alle Modellobjekte (Fahrzeuge, Fußgänger, Leitplanken, Bäume, ...) in der Szenerie mit Position, Rotation, Skalierung und Referenz auf eine 3D- Darstellung des betreffenden Modellobjekts, die beispielsweise im COLLADA- Format vorliegen kann. Das 3D-Modell wird durch den Simulator periodisch aktualisiert und zur Weiterverarbeitung zur Verfügung gestellt. Dies kann unter anderem eine visuelle Darstellung durch Erzeugung eines Bildes durch eine GPU (Graphical Processing Unit) sein.
Damit aus dem 3D-Modell ein Kanalmodell wird, das die Kanal-Impuls- Antwort für den zu testenden Umgebungssensors liefert, muss die Rückstreucharakteristik der gesamten simulierten Umgebungsszene in das Modell integriert werden. Dafür werden für die Modellobjekte, die im 3D- Modell enthalten sind, charakteristische Rückstreufunktionen ausgewählt und an den Modellobjekten hinterlegt. Dies geschieht durch Verknüpfen der Rückstreufunktion mit der Texturkarte des 3D-Modells, die in anderen Anwendungen auch für die Darstellung von Farbe und Oberflächenbeschaffenheit genutzt werden kann. Nun liegt für jedes Modellobjekt eine passende Rückstreufunktion vor. Diese wird weiter verarbeitet, indem ein simulierter Abtaststrahl das so generierte Kanalmodell abtastet und Reflexion bzw. Rückstreuung des Strahls an den Modellobjekten jeweils gemäß der hinterlegten Rückstreufunktion durchführen kann. Die zurück zum Umgebungssensor gestreuten Anteile des Abtaststrahls werden zur Generierung der Sensordaten verwendet. Dazu wird eine Liste der Abtaststrahlen erzeugt, vorbei diese die Amplitude, und/oder die Dopplerfrequenz, und/oder die Pfadlänge, und/oder den Sende- /Empfangswinkel des Abtaststrahls und/oder eine Auflistung der Interaktionspunkte des Abtaststrahls mit den Modellobjekten enthalten kann. Die Pfade in der Pfadliste sind also genau die Rückstreuungen, die ein Signal auf dem Umgebungssensor erzeugen, und sie enthalten genau die Informationen die der Umgebungssensor zur Positions- und Relativgeschwindigkeitsbestimmung der Umgebungsobjekte benötigt. Daraus und aus Informationen über das gesendete Signal können also digitale Sensordaten errechnet werden, die zur Einspeisung in die Signalverarbeitung des Umgebungssensors geeignet sind.
Der Vorteil dieses Vorgehens ist, dass auch Mehrfach-Reflexionen betrachtet werden können. Außerdem ist die Simulation detailliert und realitätsnah, kann aber auch mit kurzen Rechenzeiten bewältigt werden. So kann mit diesem Simulationsverfahren zum Beispiel auch Echtzeitfähigkeit erzeugt werden.
In einer bevorzugten Ausführungsform sieht die Erfindung vor, dass der Sichtbereich des Sensors fächerartig durch den Abtaststrahl abgedeckt wird. Dies hat den Vorteil, dass die gesamte simulierte Szene durch den Abtaststrahl erfasst wird. Zudem entspricht dieses Vorgehen der Funktionsweise von vielen echten Umgebungssensoren, zum Beispiel Radar- Sensoren oder Lidar-Sensoren. Arbeitet der Umgebungssensor nicht nach einem Abtastprinzip, zum Beispiel Flash-Lidar-Sensoren, kann die Simulation aber dennoch auf diese Weise durchgeführt werden. Wichtig ist nur, dass pro Simulationsschritt eine aktualisierte Version des der Kanal-Impulsantwort erzeugt wird.
In einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Rückstreufunktion deterministisch oder stochastisch ist. Ein Beispiel für eine stochastische Rückstreufunktion ist die Simulation von Vegetation, beispielsweise Bäumen oder Sträuchern. Für die Abbildung solcher komplexer Objekte liefert die Erfindung eine einfache Möglichkeit, die Kanal-Impuls- Antwort zu erzeugen, indem das abzubildende Objekt durch eine einfache Hülle modelliert wird, wie sie aus dem 3D-Objekt bereits vorliegt und durch die Erfindung mit einer stochastischen Rückstreufunktion verknüpft wird, die dem Umgebungssensor den Anschein gibt, der Abtaststrahl wäre an einer Laubkrone oder ähnlichem reflektiert worden. Ein Beispiel für eine deterministische Funktion ist die Abbildung eines Fußgängers. Ein echter Fußgänger würde den Abtaststrahl entsprechenden seiner Relativgeschwindigkeit und -Position zurückstreuen, und außerdem würde eine charakteristische Mikro-Doppler-Signatur in den rückgestreuten Signalen zu erkennen sein, die durch die Arm- und/oder Beinbewegung zustande kommt. Im Kanalmodell kann der Fußgänger also so abgebildet werden, dass wieder mit einer einfachen Form aus dem 3D-Modell mit einem Ausrichtungsvektor, die den Fußgänger mit einer bestimmten Orientierung abbildet, bspw. einer Zylinderform gestartet wird und auf diesem 3D-Modell des Fußgängers eine Rückstreufunktion hinterlegt wird, die die gewünschte Antwort liefert. Das kann in diesem Beispiel eine Parametrierung anhand von Größe, Breite, Schrittfrequenz mit zugehörigen Anfangswerten sein und der Zuordnung einer charakteristischen Rückstreufunktion mit Mikro-Doppler- Charakteristik, die abhängig von den festgelegten Parametern und vom Einfallswinkel ist.
In einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass die
Rückstreufunktion eine Reflexion des Abtaststrahls an dem Modellobjekt mit dem er wechselwirkt abhängig vom Einfallswinkel bewirkt. Diesem Vorgehen liegt die Erkenntnis zugrunde, dass die Reflexion des Abtaststrahls bspw. eines Radarsensors oder eines anderen Umgebungssensors an
Umgebungsobjekten gemäß des Reflexionsgesetzes abgebildet werden kann, wenn das Umgebungsobjekt einfache und glatte Oberflächen besitzt.
In einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass die
Rückstreufunktion eine Reflexion des Abtaststrahls an dem Modellobjekt mit dem er wechselwirkt unabhängig vom Einfallswinkel bewirkt. Diesem Vorgehen liegt die Erkenntnis zugrunde, dass Reflexion des Abtaststrahls eines Radarsensors oder eines anderen Umgebungssensors an
Umgebungsobjekten nicht mehr vom Einfallswinkel abhängt, wenn nach innen verwinkelte Strukturen vorliegen, weil der Abtaststrahl innerhalb der Struktur mehrfach reflektiert wird und auf diese Weise unabhängig vom Blickwinkel ein Signal erzeugt.
In einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Verfolgung des Abtaststrahls durch das Kanalmodell nach einer festgelegten Anzahl an Reflexionen, oder Unterschreiten einer bestimmten Schwelle der reflektierten Amplitude, abgebrochen wird. Dies hat den Vorteil, dass die Rechenzeit der Simulation begrenzt wird. Dies ist möglich weil bei Betrachtung von weiteren Reflexionen aufgrund der dann schon reduzierten reflektierten Amplitude sowieso keine beträchtliche Rückstreuung auf den Umgebungssensors mehr zu erwarten ist. Die Festlegung der Schwelle kann anhand der Komplexität des Gesamtmodells entschieden werden. Hier muss ein Abwägen zwischen gewünschtem Detailgrad der Simulation und Rechenkapazität durchgeführt werden.
In einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass das Verfahren einen zusätzlichen Schritt zur Generierung einer zweidimensionalen Abbildung des Kanalmodells aus der Perspektive des zu testenden Umgebungssensors umfasst, wobei die zweidimensionale Abbildung eine graphische Darstellung der durch das Kanalmodell berechneten und zurück zum Umgebungssensor reflektierten Abtaststrahlen umfasst. Dies hat den Vorteil, dass vor tatsächlichem Durchführen der Simulation mit Erzeugung von Sensordaten und Einspeisung in den Umgebungssensor eine Überprüfung der Ergebnisse, die das Kanalmodell liefern wird, stattfinden kann.
Die Erfindung wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die Zeichnungen näher erläutert. Hierbei werden gleichartige Teile mit identischen Bezeichnungen beschriftet. Die dargestellten Ausführungsformen sind stark schematisiert, d.h. die Abstände und die lateralen und die vertikalen Erstreckungen sind nicht maßstäblich und weisen, sofern nicht anders angegeben auch keine ableitbare geometrische Relationen zueinander auf.
Darin zeigt:
Figur 1 Eine schematische Darstellung einer erfindungsgemäßen Ausführungsform
Figur 2 Eine schematische Darstellung einer erfindungsgemäßen Ausführungsform eines 3D-Modells
Figur 3 Eine schematische Darstellung eines Kanalmodells basierend auf einem 3D-Modell Figur 1 zeigt ein Beispiel für ein zu testendes Sensorsystem, umfassend eine Sendeeinheit TX und zwei Empfangseinheiten RX, eine Messdatenaufbereitungseinheit ECU_WAV und Signalverarbeitungseinheiten Sl, S2 und S3. Das Sensorsystem ist in diesem Beispiel ein Radarsensor mit Steuergerät, welches die Messdatenaufbereitungseinheit und die
Signalverarbeitungseinheiten umfasst, und tastet seine Umwelt durch Aussenden von Abtaststrahlen ausgehend vom Sensor SEN mittels einer Sendeeinheit TX ab. Die Abtaststrahlen werden an Umgebungsobjekten gestreut und zurück zum Sensor geworfen, wo sie durch die Empfangseinheiten RX registriert werden. Hier sind beispielhaft zwei Empfangseinheiten gezeigt, allerdings können auch mehr oder weniger Empfangseinheiten vorgesehen sein. Die durch die Empfangseinheit RX registrierten Messdaten werden dann durch die Messdatenaufbereitungseinheit ECU_WAV aufbereitet, wozu je nach zu testendem Sensorsystem Demodulation und/oder Digitalisierung zählen. Die digitalisierten Daten werden in Schritt Sl mittels geeigneter Methoden spektral analysiert, bspw. durch (Fast) Fourier Transformation. Aus diesen Daten DAT wird nun für jedes gemessene Signal festgestellt, in welcher Distanz und in welchem azimutalen Winkel sich das betreffende Objekt befindet, und welche Relativgeschwindigkeit es hat. Zusätzlich kann auch ein Elevationswinkel bestimmt werden, also in welcher Höhe sich das Umgebungsobjekt befindet. Weitere Verarbeitungsschritte können beispielsweise ein Tracking dieser festgestellten Werte über einen gewissen Zeitraum sein, sodass sichergestellt ist, dass die Werte tatsächlich durch ein physikalisch vorhandenes Umgebungsobjekt verursacht wurden (Schritt S2), oder eine Objektklassifizierung (Schritt S3), bei dem aus den gemessenen und getrackten Werten erkannt wird, welcher Objekttypus, also Auto, Fußgänger, Gebäude, oder ..., die Messwerte verursacht hat. In Figur 1 gestrichelt dargestellt ist der durch die Simulation abgedeckte Teil des Systems. In diesem Beispiel werden die physikalische im Sensorsystem vorhandenen Sende- und Empfangseinheiten durch eine Simulation ersetzt. Das Ergebnis der Simulation ist die Erzeugung von Sensordaten DAT, die vor Schritt S1 in die Signalverarbeitungseinheit des Sensorsystems eingespeist werden kann und die dem Steuergerät vermitteln, es sähe eine bestimmte, virtuell erzeugte Umgebungsszene. Um die passenden rückgestreuten Signale zu erzeugen wird ein dreidimensionales Modell dieser Umgebungsszene erstellt und mit Rückstreufunktionen verknüpft, um ein Kanalmodell RAD-MOD zu erhalten, das die erwarteten Messdaten erzeugt. Das Kanalmodell enthält Modellobjekte OBJ und die verknüpften Rückstreufunktionen (nicht in Figur 1 dargestellt), so dass auf das Abtasten mittels des Abtaststrahls hin eine realistische Kanal-Impuls-Antwort als Simulationsergebnis vorliegt.
Figur 2 zeigt eine schematische Darstellung eines 3D-Modells 3D-MOD, in diesem Beispiel sind darin vier Modellobjekte enthalten; ein Fahrzeug AUTOl, ein Baum Bl und zwei Fußgänger FG1 und FG2 enthalten, welche sich auf einer Straßenszene befinden. Die Grundstruktur des 3D-Modell kann beispielsweise eine XML-Datei sein, wobei diese XML-Datei für jedes Modellobjekt und Simulationszeitschritt Koordinaten innerhalb der Umgebungsszene enthalten, die periodisch von elektronischen Recheneinheit RT-PC im Simulator (Recheneinheit nicht in Figur 2 abgebildet) aktualisiert werden. Die XML-Datei enthält zusätzlich für jedes dieser Modellobjekte einen Verweis auf ein in einem 3D-Datenformat (bspw. COLLADA) vorliegendes 3D- Modell des betreffenden Modellobjekts. Außerdem kann eine Texturkarte enthalten sein, welche Informationen über die Oberflächenbeschaffenheit/- farbe der Modellobjekte enthalten kann. Die Texturkarte kann auch für andere Informationen genutzt werden, zum Beispiel zum Ablegen von Rückstreufunktionen für die betreffenden Modellobjekte. Mittels einer GPU kann aus den vorliegenden Daten eine zweidimensionale Darstellung des 3D- Modell berechnet werden, das periodisch aktualisiert wird.
Figur 3 zeigt eine schematische Darstellung eines Kanalmodells RAD-MOD, welches aufbauend auf dem 3D-Modell aus Figur 2 generiert wurde. Hier sind wieder die vier Modellobjekte Fahrzeug AUTOl, ein Baum Bl und zwei Fußgänger FG1 und FG2 enthalten, welche sich in einer Straßenszene befinden. Das 3D-Modell wurde durch Rückstreufunktionen angereichert, die die Rückstreueigenschaften des betreffenden Modellobjekts abbilden. Das Fellow-Fahrzeug AUTOl wurde mit zwei geometrischen und stark vereinfachten Reflexionseigenschaften modelliert. Die Radkästen haben eine verwinkelte Struktur und werfen unabhängig vom Einfallswinkel zumindest einen Teil des Abtaststrahls zurück zum Sensor - in der Figur mit (1) bezeichnet. Die glatten Flächen des Fellow-Fahrzeugs erzeugen abhängig vom Einfallswinkel ein Echo auf dem Sensor - in der Figur mit (2) bezeichnet. Unter den Rückstreufunktionen FKT 1 und FKT 2 sind deterministische Funktionen zu verstehen, die aus Sicht des Umgebungssensors typischerweise als von einem mit den Armen schwingenden Fußgänger reflektiertes Rückstreuprofil erkannt wird. Die FKT 3 ist eine stochastische Funktion, welche dem typischen Rückstreuprofil eines Baums Bl entspricht.

Claims

Patentansprüche:
1. Computer-implementiertes Verfahren zur Erzeugung von Sensordaten zur Einspeisung in ein mittels HIL oder SIL-Test zu testenden Steuergeräts für aktive Umgebungssensoren, insbesondere automotive aktive Umgebungssensoren, ausgeführt mittels wenigstens einer elektronischen Recheneinheit (RT-PC), welches folgende Schritte umfasst:
Einlesen eines 3D-Modells (3D-MOD), wobei das 3D-Modell eine Vielzahl Modellobjekte (OBJ) enthält,
wobei das 3D-Modell eine zum Testen des Umgebungssensors definierte Umgebungsszene mit einer Vielzahl Umgebungsobjekten abbildet; Aussenden wenigstens eines Abtaststrahls in einem Sendewinkel in den Sichtbereich des Umgebungssensors (SEN); dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren weiterhin folgende Schritte umfasst: Generierung eines
Kanalmodells (RAD-MOD), wobei das Generieren durch Verknüpfen von wenigstens einer Rückstreufunktion mit wenigstens einem Modellobjekt, wobei die Rückstreufunktion die Rückstreucharakteristik des simulierten Umgebungsobjekts abbildet;
Verfolgung des Abtaststrahls durch das Kanalmodell, wobei die Abtaststrahlen mit den Modellobjekten entsprechend der verknüpften Rückstreufunktion wechselwirken, Detektion von Abtaststrahlen, die zurück zum Umgebungssensor reflektiert werden; Generierung einer Pfadliste, die die Pfade der zurück zum Umgebungssensor reflektierten Abtaststrahlen enthält,
Generierung von Sensordaten (DAT) zur Einspeisung in das zu testende Steuergerät aus der generierten Pfadliste.
2. Verfahren nach 1, wobei die Vielzahl Abtaststrahlen ausgehend vom
Umgebungssensor mit verschiedenen Sendewinkeln ausgesendet werden, sodass der Sichtbereich wenigstens teilweise fächerförmig abgedeckt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei die Pfadliste eine Amplitude, und/oder eine Dopplerfrequenz, und/oder eine Pfadlänge, und/oder einen Sende-/Empfangswinkel des Abtaststrahls und/oder eine Auflistung der Interaktionspunkte des Abtaststrahls mit den
Modellobjekten enthält.
4. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Rückstreufunktion deterministisch oder stochastisch ist.
5. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Rückstreufunktion eine Reflexion des Abtaststrahls an dem Modellobjekt mit dem er wechselwirkt abhängig vom Einfallswinkel bewirkt.
6. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Rückstreufunktion eine Reflexion des Abtaststrahls an dem Modellobjekt mit dem er wechselwirkt unabhängig vom Einfallswinkel bewirkt.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das 3D- Modell weiterhin eine Texturkarte umfasst, und die Rückstreufunktionen in der Texturkarte mit den Modellobjekten verknüpft sind.
8. Verfahren nach Anspruch 1, wobei jeder Rückstreufunktion ein eindeutiges Identifizierungsmerkmal zugeordnet ist, und wobei das Verknüpfen durch Speichern des Identifizierungsmerkmals in der Texturkarte erfolgt.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Verfolgung des Abtaststrahls durch das Kanalmodell nach einer festgelegten Anzahl an Reflexionen, oder Unterschreiten einer bestimmten Schwelle der reflektierten Amplitude, abgebrochen wird.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Verfahren einen zusätzlichen Schritt zur Generierung einer zweidimensionalen Abbildung des Kanalmodells aus der Perspektive des zu testenden Umgebungssensors umfasst, wobei die zweidimensionale Abbildung eine graphische Darstellung der durch das Kanalmodell berechneten und zurück zum Umgebungssensor reflektierten Abtaststrahlen umfasst.
11. Vorrichtung zum Echtzeittesten eines Steuergeräts für radarbasierte Umgebungssensoren, umfassend eine elektronische Recheneinheit mit einem Speicher, und mit einer ersten Schnittstelle, und einer zweiten Schnittstelle,
wobei die erste Schnittstelle als Eingangsschnittstelle eingerichtet ist, ein 3D-Modell einzulesen,
wobei das 3D-Modell eine Vielzahl Modellobjekte (OBJ) enthält, wobei das 3D-Modell eine zum Testen des Umgebungssensors definierte Umgebungsszene mit einer Vielzahl Umgebungsobjekten abbildet; und wobei die zweite Schnittstelle eingerichtet ist, Sensordaten auszugeben, dadurch gekennzeichnet, dass die elektronische Recheneinheit dazu eingerichtet/programmiert ist, folgende Schritte auszuführen : aus einem eingelesenen 3D-Modell ein Kanal-Modell zu erzeugen, und dazu das 3D-Modell mit Rückstreufunktionen zu verknüpfen, wobei die Rückstreufunktionen die Rückstreucharakteristik des simulierten Umgebungsobjekts abbildet;
Verfolgung des Abtaststrahls durch das Kanalmodell, wobei die Abtaststrahlen mit den Modellobjekten entsprechend der verknüpften Rückstreufunktion wechselwirken; Detektion von Abtaststrahlen, die zurück zum Umgebungssensor
(SEN) reflektiert werden;
Generierung einer Pfadliste, die die Pfade der zurück zum Umgebungssensor reflektierten Abtaststrahlen enthält; und
Generierung von Sensordaten (DAT) zur Einspeisung in das zu testende Steuergerät aus der generierten Pfadliste.
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