用于确定作为惯性导航系统的起始位置的基准位置的方法

摘要

本发明涉及一种用于确定作为惯性导航系统(36)的起始位置(40)的基础的基准位置(46)的方法，所述惯性导航系统被设置用于，从车辆(2)的起始位置(40)和相对位置变化(16)出发对车辆(2)进行定位，所述方法包括：-检测车辆(2)周围的环境条件(52)，-确定在检测到的环境条件(52)的地点处车辆(2)的位置(34、18)，以及-把所确定的位置(34、18)作为基准位置(46)分配给检测到的环境条件(52)。

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于为惯性导航系统确定作为起始位置的基准位置的 方法、一种用于基于所确定的基准位置运行惯性导航系统的方法、一种用 于基于所确定的基准位置绘制导航系统地图的方法、一种用于执行所述方 法的控制设备以及一种具有所述控制设备的车辆。

背景技术

由WO 2011/098 333 A1已知了，在车辆中考虑不同的传感器参量，以 便改进已经存在的传感器参量或者产生新的传感器参量并进而扩大可检测 的信息。

发明内容

本发明的目的在于，使用多个传感器参量以改善信息扩大。

该目的通过独立权利要求所述的特征实现。从属权利要求的主题是优 选的改进方案。

本发明一方面涉及一种用于确定作为惯性导航系统的起始位置的基础 的基准位置的方法，所述惯性导航系统用于，从车辆的起始位置和相对位 置变化出发对车辆进行定位，所述方法包括以下步骤：

-检测车辆周围的环境条件，

-确定在检测到的环境条件的地点处的车辆的位置，以及

-把所确定的位置作为基准位置分配给检测到的环境条件。

所述方法基于这样的考虑：惯性导航系统是一种用于确定在一空间内 运动的物体例如车辆的位置变化的传感器系统。因此，为了确定物体的绝 对位置，需要物体的起始位置作为基准位置，从该基准位置出发观察物体 的位置变化，以便确定物体的绝对位置。

为了确定该起始位置，在所述方法的框架内建议，使用在以已知的绝 对位置处的基准位置，其能由车辆根据在该已知的绝对位置处的已知的环 境状态求出。在此，对执行所述方法来说，哪些绝对位置作为基准位置、 在所述绝对位置处的哪些环境条件被分配给基准位置，都是无区别的。重 要的仅在于，对车辆来说环境条件是可检测的且为该环境条件分配了明确 的基准位置，惯性导航系统可以使用所述基准位置作为参照位置用于进一 步定位所述车辆。如此求出的基准位置例如可以直接用作起始位置。然而 备选地，当例如应该基于基准位置修正已经已知的起始位置时，基准位置 也可以用于计算起始位置。

车辆通过这种方式将不依赖于绝对定位的导航系统、例如卫星导航系 统，且例如可以在卫星由于运行故障而失灵的情况下或者在隧道中卫星信 号故障的情况下继续工作。

起始位置可以特别有利地通过基于车辆的利用卫星导航系统确定的位 置直接或间接地修正基准位置来确定。在此直接修正应该意味着，基准位 置直接地在没有其他中间步骤的情况下利用来自卫星导航系统的位置计算 出。在此间接修正应该意味着，基准位置之前例如利用另一个位置计算出， 其中所述结果则是利用卫星导航系统的位置计算出的。

这种定位系统或追踪系统(其中为了车辆定位把卫星导航系统和惯性 导航系统联系起来)已知为松耦合GNSS系统、紧耦合GNSS系统或者深 耦合GNSS系统。然而它们都具有下述问题，即：在惯性导航的框架内借 助于行驶动力学传感器仅能改进相对的定位。然而，为了修正错误的起始 位置，需要额外的更好的且因此更昂贵的卫星导航接收器。因此，卫星导 航接收器在之前所述的定位系统中决定性地确定了绝对精度。

然而如果出现不能被常见的卫星导航接收器补偿的干扰、例如大气干 扰，则所以惯性导航系统在定位车辆时从相应错误的起始位置出发。

在此，所述方法的基本构思是，在道路上根据环境条件找到基准位置， 该基准位置在空间中的绝对位置是已知的，且因此可以用作冗余信息用以 在之前所述的定位系统中修正卫星导航系统的可能错误的起始位置。

在所述方法的特别的改进方案中，基于车辆经过基准位置的可能性把 所确定的位置作为基准位置分配给检测到的环境条件。

该改进方案所基于的考虑是，车辆自身能通过如下方式创建基准位置， 即：车辆在其总是重复经过的地点处存储该地点周围的环境条件，定位即 确定该处的位置，并把所定位的、即所确定的位置作为基准位置分配给所 存储的环境条件。车辆通过这种方式可以在返回该地点时通过与所存储的 环境条件比较来检测该地点并接着把分配给所存储的环境条件的基准位置 用于定位系统的进一步工作。

在此，所述可能性取决于下述这样的环境条件被检测到的频率，即： 给该环境条件分配有所确定的位置作为基准位置。这是因为应该确保，车 辆较频繁地返回该地点。为了避免用于车辆不再次返回的地点的不必要地 大的存储空间需求，所述频率应该设计为如此之高，使得在所述方法的框 架中在确定基准位置时仅考虑经常驶过的路段，像工作地点和住处之间的 往返路段。

在所述方法的特别的改进方案中，基准位置是在车辆周围检测到的环 境条件的地点处的多个所确定的位置的滤波器值。也就是说，车辆每次或 以固定的间隔经过下述这样的地点——在该地点处检测到所述分配有基准 位置的环境条件——时，所述位置本身也能被定位系统检测到。这样总共 检测到的位置随后可以利用任意规则(例如平均)来过滤，以便例如消除 一段时间上的大气干扰，该大气干扰导致基准位置的误差。

在另一改进方案中，所述方法包括基于特征事件触发对环境条件的检 测的步骤。该特征事件表现为一种触发器，以便避免连续检测环境条件以 及进而避免过多地使用用于存储检测到的环境条件的存储器。特征事件可 以设计为面向事件的，例如基于道路上的特定的物体例如交通信号灯等， 或者设计为面向时间的。

在优选的改进方案中，特征事件是预定的时间点或时间段。对环境条 件的面向时间的检测是特别有利的，因为通过这种方式能以规律的间隔检 查，哪些地点区域被较频繁地驶过而哪些没有。

本发明的另一方面涉及一种用于运行惯性导航系统的方法，所述惯性 导航系统用于确定车辆的绝对位置，所述方法包括以下步骤：

-利用所述方法确定基准位置；

-基于基准位置确定用于惯性导航系统的起始位置；以及

-基于起始位置确定车辆的绝对位置。

在此，起始位置可以基于上述方式根据基准位置确定。

本发明的又一方面还涉及一种用于绘制导航系统的地图的方法，所述 方法包括以下步骤：

-利用所述方法确定基准位置；以及

-把所确定的基准位置作为元数据和/或路段记录到地图中。

所述方法所基于的考虑是：所识别出的、车辆较频繁地经过的参考点 也可以用于检查地图资料的可信性。当地图资料过时时，可以基于所确定 的基准位置更新地图资料。

在所述方法的意义上，起始位置可理解为所有下述这样的位置，从所 述位置开始借助于增量方法进行向前推算，其中，例如也可以将基于行驶 动力学数据的过滤方法理解为增量方法。

根据本发明的另一方面，控制设备被设计用于执行所述方法。

在所述控制设备的改进方案中，所述设备具有存储器和处理器。在此， 形式为计算机程序的一个所述方法存储在存储器中且当计算机程序从存储 器加载到处理器中时，处理器用于执行所述方法。

根据本发明的另一方面，计算机程序包括程序编码部件，以便当在计 算机上或者所述设备上执行计算机程序时，执行所述方法中的一个方法的 所有步骤。

根据本发明的另一方面，计算机程序产品包括程序编码，所述程序编 码存储在计算机可读取的数据载体上且当在数据处理装置上执行程序编码 时，所述程序编码执行所述方法之一。

根据本发明的另一方面，车辆包括所述控制设备。

附图说明

本发明的上述特点、特征和优点以及如何实现这些特点、特征和优点 的方式方法结合下面的对结合附图更详细地阐述的实施例的说明而变得更 明确且更容易理解，其中：

图1是道路上的车辆的原理图；

图2是图1的车辆中的融合传感器的原理图；以及

图3是道路上的图1中车辆的原理图示。

具体实施方式

附图中相同的技术元件具有相同的附图标记且仅描述一次。

参考图1，其示出了具有融合传感器/联合传感器(Fusionssensor)4 的车辆2的原理图。

在该实施形式中，融合传感器4通过已知的GNSS接收器6接收车辆 2的位置数据8，所述位置数据包括车辆2在车道10上的绝对位置。除了 绝对位置之外，来自GNSS接收器6的位置数据8还包括车辆2的速度。 在此实施形式中，来自GNSS接收器6的位置数据8以本领域技术人员已 知的方式由GNSS接收器6中的GNSS信号12推导出，所述GNSS信号 通过GNSS天线13接收且因此下面称为GNSS位置数据8。对此的具体内 容参见相关的技术文献。

融合传感器4以还将描述的方式被设计用于，扩大由GNSS信号12 推导出的GNSS位置数据8的信息含量。一方面这是必要的，因为GNSS 信号12具有极小的信号/噪声能带隙且因此会极不准确。另一方面，GNSS 信号12不是始终可得的。

在本实施方案中，车辆2为此具有惯性传感器14，该惯性传感器检测 车辆2的行驶动力学数据16。众所周知，行驶动力学数据中包括车辆2的 纵向加速度、横向加速度以及竖直加速度和侧倾角速度、俯仰角速度以及 横摆角速度。在该实施方案中考虑这些行驶动力学数据16，以便扩大GNSS 位置数据8的信息含量并例如精确化车道10上的车辆2的位置和速度。当 例如GNSS信号12在隧道中完全不可得时，被精确化的位置数据18可以 由导航仪20本身使用。

在该实施方案中，为了进一步扩大GNSS位置数据8的信息含量，可 选地还可以使用轮转速传感器22，所述轮转速传感器检测车辆2的各个车 轮25的轮转速24。

在该实施方案中，车辆2还具有形式为前向摄像机或前部摄像机26 的环境传感器26，该前向摄像机或前部摄像机沿未用附图标记表示的车辆 2行驶方向看拍摄车辆2前方的图像27并发送至融合传感器4。随后还将 详细讨论这一点。

参考图2，其示出了图1的融合传感器4的原理图。

在图1中已经提到过的测量数据进入融合传感器4中。融合传感器4 应该输出被精确化的位置数据18。对此的基本构思在于，来自GNSS位置 数据8的信息与来自惯性传感器14的行驶动力学数据16在滤波器30中进 行比较，并因此提高GNSS接收器6的位置数据8中的信号/噪声能带隙或 来自惯性传感器14的行驶动力学数据16中的信号/噪声能带隙。为此，该 滤波器尽管可以任意设计，然而卡尔曼滤波器能以相对较小的计算资源要 求最有效地完成该任务。因此，下文中滤波器30应该优选为卡尔曼滤波器 30。

车辆2的被精确化的位置数据18通过还将描述的修正部件35进入卡 尔曼滤波器30中，以及车辆2的比较位置数据34进入卡尔曼滤波器30 中。在该实施方案中，被精确化的位置数据18以例如由DE 10 2006 029 148 A1已知的捷联算法36由行驶动力学数据16产生。其包括被精确化的关于 车辆的位置信息，然而也包括其它关于车辆2的位置数据，例如其速度、 其加速度和其朝向。与之相比，比较位置数据34由车辆2的模型38得到， 该模型最初由GNSS接收器6供给GNSS位置数据8。随后由该GNSS位 置数据8在模型38中确定比较位置数据34，所述比较位置数据包含和被 精确化的位置数据18一样的信息。被精确化的位置数据18和比较位置数 据34的区别仅在于它们的值。

卡尔曼滤波器30基于被精确化的位置数据18和比较位置数据34计算 出用于被精确化的位置数据18的误差预算/误差估计40和用于比较位置数 据34的误差预算42。在下文中，误差预算应该理解为信号中的总误差， 该总误差由在检测和传输信号时的各种不同的单个误差组成。对GNSS信 号12并因此GNSS位置数据8来说，相应的误差预算可以由卫星轨道的 误差、卫星时钟的误差、残余折射效应的误差以及由GNSS接收器6中的 误差组成。

被精确化的位置数据18的误差预算40然后相应地输入捷联算法36 用以修正被精确化的位置数据18，而比较位置数据34的误差预算42则相 应地输入模型38用以修正比较位置数据34。也就是说，被精确化的位置 数据18和比较位置数据34迭代地清除其误差。

融合传感器4能够以上述方式基于GNSS位置数据8和轮转速24特 别好地修正由惯性传感器14检测到的、车辆2的行驶动力学数据16。

然而，对于车辆2的绝对位置而言情况有所不同，对该绝对位置来说 真正仅GNSS接收器6可供使用，该GNSS接收器利用GNSS位置数据8 输出车辆2的绝对位置。因为在车辆2中对车辆2的绝对位置来说没有比 较值可供使用，所以在检测绝对位置时的误差、例如大气干扰不能被修正 且因此减小了被精确化的位置数据18的数据完整性。

为了增大被精确化的位置数据18的数据完整性，本实施方案建议了， 创建车辆绝对位置的比较值。为此，在本实施方案中设置了一个另外的滤 波器44，该另外的滤波器可以选择为和滤波器30类似且例如应为卡尔曼 滤波器44。两个滤波器30、44在该实施方案中仅为了清楚起见构造为分 开的元件，其也可以例如为一共同的滤波器，然而对此为了简明起见不进 行详细探讨。

在本实施方案中，用于修正绝对位置的基准位置46应该迭代地通过该 另外的卡尔曼滤波器44确定。为此，在该实施方案中布置了图像识别装置 48，该图像识别装置接收来自图1中示出的摄像机26的图像27并基于在 图像27中识别出的预定的物体52利用激活信号54激活另外的卡尔曼滤波 器44和还将描述的存储器50。

在该实施方案中，预定的物体52由搜索装置56产生，所述搜索装置 在图像27中基于时间信号58以规律的间隔搜索合适的、用于确定基准位 置46的物体60。由搜索装置56找到的合适的物体60存储在计数存储器 62中，该计数存储器为合适的物体60分配计数值64，由该计数值可知道， 搜索装置56已经找到该合适的物体60多少次。如果车辆2的驾驶员例如 每天在相同的路段上行驶去工作且在通过时间信号58预先给定的、5～8 分钟的时间段内例如到达作为适用于确定基准位置46的物体60的交通信 号灯处，则该交通信号灯存储在计数存储器62中。当使能装置66识别出 计数值64超过了预定的阈值68(例如3、5或10)，且因此合适的物体 60被识别为位于规律地被驶过的路段上的物体时，此时能使存储在计数存 储器62中的物体60作为用于图像识别的预定的物体52。

如果预定的物体52能被用于图像识别，且图像识别装置48(其通常 也可以和搜索装置56一起设计)在图像27中识别出了该预定的物体52， 则利用激活信号54激活另外的卡尔曼滤波器44和上述存储器50。另外的 卡尔曼滤波器44由存储器50读取基准位置46且以本领域技术人员已知的 方式将所述基准位置与被精确化的位置18进行比较。通过这种方式能在另 外的卡尔曼滤波器44中找到被精确化的位置18中的位置误差70和基准位 置46中的基准误差72。

利用位置误差70，被精确化的位置18可以在被输入第一卡尔曼滤波 器30之前通过已经提到过的修正装置35来修正。同样，利用基准误差72 能以未具体描述然而本身已知的方式修正存储器50中的基准位置46。存 储在存储器中的基准位置46通过这种方式在车辆2每次经过预定的物体 52时被修正，从而基准位置46随着时间流逝接近预定的物体52的准确位 置。

通过在被精确化的位置18中修正的位置误差70，也修正了误差预算 40并进而修正了用于捷联算法36的起始值，从而捷联算法36输出更准确 的被精确化的位置18。

在该实施方案中，存储器50被视作仅存储唯一一个基准位置46的存 储器。然而，存储器50也可以存储多个基准位置46，不同的预定的物体 52位于这些基准位置处。为此，预定的物体52和其基准位置46在存储器 50中必须以本身已知的方式彼此关联。在该实施例中为了清楚起见省去对 此的描述。

参考图3，其示出图1中车辆2在道路74上的原理图。

车辆2应该在道路74上在车辆2的驾驶员的住宅76和其工作地点78 之间每天往返。

在此要假定，道路74在一区域中迁移到虚线示出的新的路段80。车 辆2的导航系统20中的地图可能不包括该新的路段80。

然而，该新的路段80可以特别有利地通过所述方法补上，所述方法例 如在融合传感器4中以已经示例性描述的方式执行。

在图3的框架中，时间信号58基于车辆2的假定的平均速度定义住宅 76和工作地点78之间的路径上的路段，其中为了更好地理解起见，各个 路段配备有时间信号58的附图标记。当车辆2以通过阈值68确定的、足 够高的频率/发生率驶过一个合适的物体60(该物体在图3中示例性地为交 通信号灯、房子和树)时，将该合适的物体60选为预定的物体52且以上 述方式使该预定的物体与一个基准位置46相对应，于是可以推断出，道路 74的道路走向包括该基准位置46。因此，这些基准位置46也可以用于为 导航仪20中的地图补充新的道路走向80。