[发明专利]定量表征对象的对象属性误差的至少一个时间序列的方法

说明书

说明一种用于对于多个场景中的至少一个场景定量地表征对象的对象属性误差的至少一个时间序列的方法，其中，对象由多个传感器中的至少一个传感器检测到，具有以下步骤：对于至少一个场景提供至少一个传感器的传感器数据的多个时间序列中的传感器数据的至少一个时间序列；借助传感器数据的至少一个时间序列确定对象的至少一个对象属性的至少一个时间序列；提供场景的对象的参考对象属性的序列，其相应于对象属性的时间序列；通过将对象属性的序列与场景的对象的参考对象属性的序列进行比较来确定对象属性差异的序列；借助对象属性差异的时间序列创建误差模型，其用于对于场景描述对象的对象属性误差的时间序列以定量地表征对象属性误差。

技术领域

本发明涉及一种用于对于多个场景中的至少一个场景定量地表征对象的对象属性误差的至少一个时间序列的方法，其中，该对象由多个传感器中的至少一个传感器检测到。

背景技术

为了开启高度自动化或至少部分自动化的车辆、尤其具有3级或更高(根据标准SAE J3016)的自动化等级的驾驶功能，对于至少部分自动化的车辆的控制系统的开启过程的测试是特殊的挑战。原因在于，一方面这样的系统极其复杂，另一方面这些系统在现场遭受所谓的“开放世界”或“开放式获取(open Kontext)”状况。

详细地说，这意味着：仅仅能够受限地保障行驶状况的精确组成(执行器(Akteure)、行车道、操纵等)和该行驶状况在开发过程期间的实施。某些状况仅仅在对测试系统的性能的高要求的情况下才能够被检测到，这有时也导致限制测试范围。

发明内容

用于至少部分自动化的车辆的控制系统的现有测试方法不能够同时考虑这样的测试的所有方面：

a)整个控制系统例如在交通空间中的耐久测试行驶——其在开发结束时执行或者在系统的开发过程期间已经执行——出于实际的和经济的原因而仅仅能够覆盖10⁴km的数量级的行驶距离。因此，令人感兴趣的并且必要时特别关键的状况常常未被充分代表。

b)虽然在测试路段上的测试可以模拟一些令人感兴趣的状况，但是所述状况——就所行驶的路段而言——具有与耐久运行相同的问题，因为场景的相应的转变非常耗时并且昂贵。此外，一些场景在测试路段上是不可实现的。

c)基于标记的数据、即相比于地面实况数据(ground-truth Daten)对借助多个传感器和控制系统的试验的分析处理，在算法优化后仅仅能够提供整个系统的反应的不完整的陈述。该方法忽略反馈方面，也就是说，场景的不同的变化过程由于系统特性与在原始测量中不同而不能够实现。

d)虽然整个自动化系统的虚拟仿真行驶(即包括所仿真的车辆动态性在内)作为具有耦合的世界仿真的“循环中的软件”(Software in the Loop，SiL)，例如根据详细程度可以定标直至10⁵-10⁷km并且可以模拟特别令人感兴趣的状况，然而在其中可以非常有限地反映例如设置用于表示车辆的周围环境的传感器的实际的测量数据。所需的底盘系统控制传感器模型通常不存在或者仅仅能够困难地被验证并且仅仅以大的开销和性能损失才能够集成到世界仿真中。

本发明公开根据本发明的用于定量地表征对象的对象属性误差的至少一个时间序列的一种方法、一种设备以及一种机器可读取的存储介质，其至少部分地解决以上提及的任务。有利的构型是以下扩展方案的主题。

本发明基于以下认识：可以根据传感器类型并且相应于不同的场景、借助统计学的误差模型良好地模拟借助传感器检测到的对象的对象属性误差的所测量的时间序列。

由此也得出以下可能性：给对象的对象属性的理想时间序列施加误差值的如此产生的序列，以便能够接近实际地模拟重要相关的对象的对象属性误差。

根据一方面，提出一种用于对于多个场景中的至少一个场景定量地表征对象的对象属性误差的至少一个时间序列的方法，其中，所述对象由多个传感器中的至少一个传感器检测到。