[发明专利]来自动态场景的雷达数据的更可靠分类

权利要求书

1.一种用于对雷达数据（2）进行分类的方法（100），所述雷达数据是通过利用至少一个探测器记录雷达辐射（20）而获得的，所述雷达辐射由发射机发射并被至少一个对象反射，所述方法具有以下步骤：

提供（110）包含在不同时刻记录的场景（1）的观察（2a-2c）的雷达数据（2）；

确定（120）所述雷达数据（2）的在至少一个观察（2a-2c）中与至少一个其他观察（2a-2c）相比旋转和/或缩放了的至少一部分（2'）；

确定（130）所述旋转和/或缩放的固定点（3）；

利用所确定的固定点（3）为原点，将所述观察（2a-2c）的至少一部分的至少一个二维代表（4a-4c）变换（140）为对数极坐标；

通过至少一个分类器（5）将至少一个经过变换的二维代表（4a'-4c'）映射（150）为预给定分类（6）的至少一个类别（6a-6d），所述分类器包括具有至少一个卷积层的神经网络。

2.根据权利要求1所述的方法（100），其中，将从反射的雷达辐射（20）中出现的至少两个测量变量（21-24）的二维或三维空间分布（21'-24'）组合在多维张量（25）中，其中所述张量（25）的两个或三个维度代表（112）所述分布（21'-24'）的空间维度，而所述张量（25）的其他维度代表（113）可用测量变量（21-24）的数量。

3.根据权利要求2所述的方法（100），其中，所述测量变量（21-24）包括

反射的雷达辐射（20）的强度，和/或

所述场景（1）中对象（11）的雷达横截面，和/或

对象（11）在所述雷达辐射（20）的传播方向上的速度分量。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法（100），其中，确定（130）所述固定点（3）包括用质量函数（7）评估（131）多个候选固定点（3a-3d），以确定所述多个候选固定点与所述观察（2a-2c）有多吻合，并且基于所述评估（8a-8d）来选择（132）所述固定点（3）。

5.根据权利要求4所述的方法（100），其中，为所述候选固定点（3a-3d）建立（131a）具有自由参数（31a-31c）的参数化方案（31），并且其中优化（132a）所述自由参数（31a-31c），以达到所述质量函数（7）采取极值的目标。

6.根据权利要求4至5中任一项所述的方法（100），其中，将多个观察（2a-2c）输送（133）到经过训练的分类器和/或回归器（9），所述分类器和/或回归器将所述观察（2a-2c）映射（134）为所寻找的固定点（3）。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法（100），其中，选择（114）利用安装在车辆（50）上或车辆（50）中的探测器检测的雷达数据（2），并且其中所述预给定分类（6）的类别（6a-6d）代表（115）交通标志、其他交通参与者、车道边界、障碍物和/或其他与交通有关的对象（11）。

8.根据权利要求7所述的方法（100），其中，根据由所述分类器（5）提供的至少一个类别（6a-6d）生成（160）操控信号（160a），并且其中利用所述操控信号（160a）来操控（170）所述车辆（50）。

9.根据权利要求1至6中任一项所述的方法（100），其中，选择（116）通过以下方式检测的雷达数据（2）：通过利用来自位置固定的发射器的雷达辐射（20）照射待监视区域并利用至少一个位置固定的探测器来测量反射的辐射（20），并且其中所述预给定分类（6）的类别（6a-6d）代表（117）人员、动物、车辆、工具和/或其他与待监视区域的安全相关的对象（11）。

10.根据权利要求9所述的方法（100），其中，根据由所述分类器（5）提供的至少一个类别（6a-6d）生成（180）操控信号（180a），并且其中使用所述操控信号（180a）来操控用于监视所述区域的系统（60）。