本發明涉及用于觸發行人保護器件和/或行人警告器件的方法與裝置。
背景技術：
當前，用于觸發行人保護器件或行人警告器件的方法與裝置基于被識別的行人的行為的模型假設。
這些系統的缺點在于，它們對于所有行人都根據同樣的模型假設，盡管行人的行為有時候非常不同。這在道路交通中特別明顯地體現在與成人的行為樣本相比的孩子的行為樣本中。
技術實現要素：
在該背景下，本發明實現用于觸發車輛的行人保護器件或行人警告器件的方法，其中，在車輛周圍環境中的物體被檢測，其中，從檢測出的物體中識別行人，其中，根據檢測出的物體和模型假設來分析情況，其中，根據該情況分析來觸發行人保護器件或行人警告器件，其中，識別出的行人的特征被求出，并且根據所求出的特征選擇或建立模型假設。
通過由所求出的特征而被選擇或被建立的模型假設改進了對行人行為的預判，因為情況分析及因而最終決定觸發行人保護器件或行人警告器件不再基于一般的模型假設，而是基于匹配于被識別的行人的分別求出的特征的專門的模型假設。
當前，行人保護器件應理解為這樣的器件，這些器件保護行人在與車輛碰撞的情況下免受損傷或至少減少損傷。其中，這些器件尤其應理解為主動行人保護系統，例如自動緊急剎車系統，自動避讓系統，組合式自動剎車及避讓系統或用于減少在行人方面的事故后果損傷的外部氣囊。
當前，行人警告器件應理解為這樣的器件，這些器件適用于警告車輛的駕駛員或所涉及的行人預防即將到來的碰撞。其中，這些器件尤其應理解為聲學器件或光學器件。
為了檢測周圍環境，車輛在此可以使用周圍環境傳感器，可考慮的傳感器類型是攝像機系統、雷達系統、激光雷達系統或者也可以是超聲波系統，可以單個或聯合地使用這些傳感器類型。檢測周圍環境在此也應理解為追蹤被檢測的物體。
當前，模型假設應理解為預判，例如呈計算規則或算法的形式，該預判適用于確定識別到的行人在未來的參數或特征。例如根據已識別的行人的運動特征來計算未來在確定區域中的逗留概率。模型假設可以例如作為事故研究的結果被預定。也可以考慮，根據所求出的特征建立模型假設。
當前，特征尤其應理解為識別到的行人的如下特征：
-身高；
-步長；
-步進頻率；
-運動狀態，尤其站立，行走，跑動，奔跑；
-打電話；
-戴耳機。
根據本方法的實施方式，將識別到的行人根據所求出的特征分配給一個組，其中，在情況分析步驟中，根據分配的組來匹配用于行人保護器件或行人警告器件的觸發門限。
用于行人保護器件或行人警告器件的觸發門限這樣設置，使得盡可能少地得出誤報率(false-positive-rate)和漏報率(false-negative-rate)。
過高的誤報率會導致安全系統的低接受度，因為安全系統也許太頻繁地被觸發，雖然觸發原本是不必要的。
相反，過高的漏報率會導致安全系統不被觸發，雖然本應提供觸發。這又增加了出自裝備有這種安全系統的車輛的危險。
當前，組應理解為一組行人，這些行人的已求出的特征具有預定的相似性。例如將快速運動的行人組理解為，這些行人的特征速度超過最小速度。
根據本方法的另一實施方式，這樣匹配觸發門限，使得根據分配的組，行人警告器件和/或行人保護器件的錯誤觸發概率較高。
本方法的該實施方式基于這樣的認知，即在確定的行人組的情況下，提高的誤報率被裝備有這種安全系統的車輛的使用者接受。這尤其符合行人分配給給孩子分配的組的情況。
根據本方法的另一實施方式，不同的觸發門限適用于觸發行人保護器件和行人警告器件。
通過該實施方式能夠以簡單的方式區分行人保護器件的觸發和行人警告器件的觸發。該實施方式基于這樣的認知，即行人保護器件的觸發，尤其是主動行人保護器件的觸發，被視作明顯干預車輛引導，并且在此，在誤報率過高的情況下導致行人保護器件的接受度減小。與此相反，行人警告器件的觸發被視作不那么強地干預車輛引導，因此能夠具有較高的誤報率。在此，觸發門限的選擇對于誤報率的出現有特別的影響。
本發明的另一方面是用于觸發行人保護器件或行人警告器件的裝置，該裝置這樣構造，使得該裝置執行本方法的步驟。
這種裝置可以構造成用于操控乘員保護器件如安全氣囊控制器的裝置的一部分。也可考慮，所提出的裝置構造成用于行駛動態調節的裝置如esp控制器的一部分。但是，所要求保護的裝置不應被解釋為局限于這些控制器。
本發明的另一方面是計算機程序，該計算機程序設置成用于實施本方法的步驟。
同樣，本發明的一個方面是機器可讀的存儲媒介，在該存儲媒介上存儲有該計算機程序。
附圖說明
下面根據附圖示出并闡述本發明的實施方式。附圖示出：
圖1本發明的方法的實施方式的流程圖
具體實施方式
圖1示出本發明的方法100的實施方式的流程圖。在步驟101中，車輛的周圍環境傳感器檢測該車輛周圍環境中的物體。在步驟102中，從檢測到的物體中識別行人103b。剩余物體103a被單獨繼續跟蹤。在步驟104a，104b中，檢測到的物體的第一特征如姿態和運動被求出。在步驟105中，根據檢測到的物體和模型假設來分析所檢測的情況：是否觸發行人保護器件或行人警告器件。對于示出的方法有利的尤其是附加步驟110和111。在步驟110中求出檢測到的行人的其他特征。在步驟111中，根據所求出的其他特征來建立或選擇模型假設。該模型假設之后在步驟105中作為情況分析的基礎。