Die Erfindung betrifft ein, insbesondere computer-implementiertes Verfahren, zur Lokalisierung und/oder Verfolgung von zumindest einem Objekt in der Umgebung eines Fahrzeugs, umfassend die Verfahrensschritte:- Erfassen von Beobachtungsdaten als Funktion der Zeit, welche zumindest eine Information zu dem Objekt enthalten, mittels mindestens eines Umgebungserfassungssensors des Fahrzeugs und Ermitteln einer gemessenen Zustandsinformation (zmeas) anhand der Beobachtungsdaten, und- Ermitteln von zumindest einer vorhergesagten Zustandsinformation (xk) als Funktion der Zeit unter Verwendung eines Unscented-Kalman-Filters und ausgehend von einer Vielzahl an vorgebbaren Sigmapunkten (σi) und der gemessenen Zustandsinformation (zmeas). Erfindungsgemäß wird ein, insbesondere trainiertes, neuronales Netz (NN) zur Ermittlung von zumindest einem Korrekturterm (Δk) zur Aktualisierung der mittels des Unscented-Kalman-Filters ermittelten vorhergesagten Zustandsinformation (xk) verwendet, welches dazu ausgestaltet ist, zumindest anhand der vorhergesagten Zustandsinformation (xk), einer beobachteten Zustandsinformation (zk), der gemessenen Zustandsinformation (zmeas) und/oder zumindest einer mit einer der genannten Größen in Verbindung stehenden Größe den zumindest einen Korrekturterm (Δk) zu ermitteln. Die Erfindung betrifft ferner ein Verfahren eines entsprechenden neuronalen Netzes (NN).

    The invention relates to a method, in particular a computer-implemented method, for localising and/or tracking at least one object in the surroundings of a vehicle, said method comprising the following method steps: - acquiring observation data as a function of time, which data contains at least one item of information about the object, by means of at least one surroundings-detecting sensor of the vehicle, and determining measured state information (zmeas) based on the observation data, and - determining at least one item of predicted state information (xk) as a function of time using an unscented Kalman filter and starting from a plurality of predefinable sigma points (σi) and the item of measured state information (zmeas). According to the invention, a neural network (NN), in particular a trained neural network, is used to determine at least one correction term (∆k) for updating the predicted item of state information (xk) determined by means of the unscented Kalman filter, the neural network being designed to determine the at least one correction term (∆k) based on the predicted item of state information (xk), an observed item of state information (zk), the measured item of state information (zmeas), and/or at least one parameter related to one of the aforementioned variables. The invention also relates to a corresponding neural network (NN) method.


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    Title :

    Objektlokalisierung und/oder -verfolgung für ein Fahrzeug


    Contributors:

    Publication date :

    2025-03-20


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    German


    Classification :

    IPC:    B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion



    lichtbasierte Objektlokalisierung

    CSERNA BENCE / SINGHAL PUNEET | European Patent Office | 2023

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    VERFOLGUNG VON EINEM FAHRZEUG AUS

    FREIBURGER RANDY MICHAEL / MILLER THOMAS LEE / BENNIE BRIAN et al. | European Patent Office | 2015

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    SPURPOSITIONSERFASSUNG UND -VERFOLGUNG IN EINEM FAHRZEUG

    SADJADI HOSSEIN / RAZA SYED ALI / ADAMS MATTHEW G | European Patent Office | 2020

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