DE102008033821A1 - Information improving method for vehicle system, involves evaluating predictive distance data for obtaining redundant information and evaluating information for determining current vehicle condition - Google Patents

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Abstract

The method involves evaluating predictive distance data for obtaining redundant information, where the redundant information is utilized for validation and/or for accuracy increase of measured values. Information is evaluated for determining a current vehicle condition, where the information to be evaluated comprises predictive distance data that contains data concerning curvature and/or slope and/or length of actual driven segments. Transverse velocity and/or transverse acceleration and/or yaw rate are calculated from wheel speed and predictive distance data. An independent claim is also included for an arrangement of equipment for improving information of a vehicle system, comprising a memory unit.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Verbesserung von Informationen für mindestens ein Fahrzeugsystem nach dem Oberbegriff des Patentanspruchs 1 und eine zugehörige Geräteanordnung.The The invention relates to a method for improving information for at least one vehicle system according to the generic term of claim 1 and an associated device arrangement.

Je genauer und zuverlässiger ein aktueller Fahrzustand eines Fahrzeugs bekannt ist, umso besser können Fahrdynamik-Regelsysteme, wie beispielsweise ESP (elektronisches Stabilitätsprogramm), ABS (Antiblockiersystem) usw., Assistenzsysteme, wie beispielsweise ACC (Automatic Cruise Control), Sicherheitssysteme, wie Airbag, PreCrash-Systeme, und Informationssysteme, wie beispielsweise Kombiinstrument, MMI (Mensch-Maschine-Interface) agieren. Der aktuelle Fahrzustand wird in der Regel mit Hilfe von Sensoren ermittelt, die im Fahrzeug verbaut sind. Aus Gründen der Wirtschaftlichkeit wird angestrebt eine möglichst geringe Anzahl von möglichst preisgünstigen Sensoren zu verwenden. Da zu einer genaueren und zuverlässigeren Fahrzustandsbestimmung jedoch eine große Anzahl von verschiedenen Sensoren erforderlich ist, steht dies im Konflikt zu den wirtschaftlichen Aspekten.ever more accurate and reliable a current driving condition of a Known vehicle, the better can be vehicle dynamics control systems, such as ESP (Electronic Stability Program), ABS (antilock braking system), etc., assistance systems, such as ACC (Automatic Cruise Control), safety systems, such as airbags, PreCrash systems, and information systems, such as instrument cluster, MMI (human-machine interface) act. The current driving condition is usually detected with the help of sensors in the vehicle are installed. For reasons of economy, the aim is the lowest possible number of possible low-priced Sensors to use. As for a more accurate and reliable driving condition determination however, a large number of different sensors are required is, this is in conflict with the economic aspects.

Um die Qualität der Fahrzustandschätzung trotzdem zu verbessern, werden bestimmte Annahmen getroffen. So kann bei einer Bestimmung des Offset-Fehlers eines ESP-Querbeschleunigungsensors die Annahme getroffen werden, dass ein Mittelwert der Querbeschleunigung Null ist, da das Fahrzeug bei einer langen Fahrt im Durchschnitt mit einer hohen Wahrscheinlichkeit gleich häufig nach links und nach rechts bewegt wird. Weicht ein ermittelter Mittelwert von Null ab, so kann dieser Abweichungswert als Offset-Fehler betrachtet werden. In manchen Situationen trifft die hier getroffene Annahme jedoch nicht zu, z. B. bei einer Fahrt auf einem Rundkurs.Around the quality of driving condition estimation anyway certain assumptions are made. So can at a determination of the offset error of an ESP lateral acceleration sensor the assumption is made that an average of the lateral acceleration Zero is average because the vehicle is on a long drive with a high probability equally often to the left and is moved to the right. Dips a calculated mean of zero This deviation value can be considered as an offset error become. In some situations, the assumption made here applies but not to, for. B. when driving on a circuit.

Des Weiteren kann die Fahrzustandsschätzung Eingriffe der Fahrzeug-Aktorik erfordern, um Größen zu bestimmen, die nicht direkt mit Sensoren gemessen werden können. In ungeeigneten Fahrsituationen können solche Eingriffe das Fahrverhalten jedoch negativ beeinflussen. Um beispielsweise den Reibwert der Straße zu bestimmen, ist es bekannt, dass das ESP ein Rad abbremst und dessen Verzögerungsverhalten auswertet. Findet dieser Eingriff kurz vor einer Kurveneinfahrt statt, dann kann dies negative Auswirkungen auf das Fahrverhalten des Fahrzeugs haben.Of Furthermore, the driving state estimation can interventions of the vehicle actuators require to determine sizes that are not direct can be measured with sensors. In unsuitable driving situations However, such interventions can negatively affect the driving behavior influence. For example, the coefficient of friction of the road It is known that the ESP decelerates a wheel and whose delay behavior evaluates. Find this procedure shortly before a corner entry, then this can have negative effects to the driving behavior of the vehicle.

In der veröffentlichten internationalen Patentanmeldung WO 23007/065725 A1 wird ein digitales Datenbanksystem für ein Navigationsgerät und ein System zum Überwachen eines Fahrkorridors eines Fortbewegungsmittels beschrieben. Zum Überwachen des Fahrkorridors werden von einer Fahrdynamiksensorik Fahrdynamikeigenschaften des Fortbewegungsmittels wie Geschwindigkeiten und Beschleunigungen erfasst und beispielsweise für ein Antiblockiersystem (ABS) oder für ein elektronisches Stabilitätsprogramm (ESP) ausgewertet. Um bei der Messung der Fahrdynamikeigenschaften auftretende Fehler zu ermitteln und auszugleichen werden Ortungsdaten des Navigationsgeräts verwendet.In the published international patent application WO 23007/065725 A1 a digital database system for a navigation device and a system for monitoring a travel corridor of a means of transport is described. To monitor the driving corridor, vehicle dynamics characteristics of the means of locomotion such as speeds and accelerations are detected by a driving dynamics sensor and evaluated, for example, for an anti-lock braking system (ABS) or for an electronic stability program (ESP). In order to determine and compensate for errors occurring during the measurement of the driving dynamics characteristics, locating data of the navigation device is used.

Aufgabe der Erfindung ist es, Informationen für mindestens ein Fahrzeugsystem zu verbessern, um die Qualität der Fahrzustandschätzung zu steigern.task The invention is to provide information for at least one Vehicle system to improve the quality of driving condition estimation to increase.

Die Erfindung löst diese Aufgabe durch Bereitstellung eines Verfahrens zur Verbesserung von Informationen für mindestens ein Fahrzeugsystem mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1, und durch eine Geräteanordnung zur Verbesserung von Informationen für mindestens ein Fahrzeugsystem mit den Merkmalen des Patentanspruchs 8.The The invention solves this problem by providing a Method for improving information for at least a vehicle system having the features of claim 1, and by a device arrangement for improving information for at least one vehicle system with the characteristics of Patent claim 8.

Vorteilhafte Ausführungsformen und Weiterbildungen der Erfindung sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.advantageous Embodiments and developments of the invention are specified in the dependent claims.

Erfindungsgemäß umfassen Informationen, welche zur Ermittlung eines aktuellen Fahrzeugzustands ausgewertet werden, prädiktive Streckendaten, welche wenigstens Angaben über Krümmung und/oder Steigung und/oder Länge eines aktuell befahrenen Streckensegments umfassen. Die Idee besteht darin, diese prädiktiven Streckendaten so zu nutzen, dass fehlerhafte Sensorwerte erkannt werden können und/oder mit Sensoren nicht oder nur unzulänglich messbare Größen bestimmt werden können. So können aus den prädiktiven Streckendaten in vorteilhafter Weise redundante Informationen gewonnen werden. Aus der Länge des Streckensegments kann beispielsweise eine redundante Information zu den Raddrehzahlen gewonnen werden. Aus der Krümmung des Streckensegments kann eine zur Giergeschwindigkeit und Querbeschleunigung redundante Information gewonnen werden. Die redundanten Informationen können zur Plausibilisierung der Messwerte und zur Steigerung ihrer Genauigkeit genutzt werden. Die prädiktiven Streckendaten können beispielsweise mit den Messwerten von Sensoren verglichen werden, für die sie redundante Informationen beinhalten. Wenn die Aussage eines Sensorsignals über längere Zeit nicht mit der, der prädiktiven Streckendaten übereinstimmt, kann dieser Sensor als defekt erkannt werden. Wenn beispielsweise mehrere Streckensegmente mit einer starken Krümmung mit ausreichend hoher Geschwindigkeit durchgefahren worden sind, ohne dass der Gierratensensor eine von Null signifikant abweichende Giergeschwindigkeit gemessen hat, kann dieser Sensor als defekt erkannt werden. Bei ausreichender Genauigkeit der prädiktiven Streckendaten können diese Streckendaten auch dazu verwendet werden, um entsprechende Sensoren einzusparen. Die Idee besteht weiter darin, die prädiktiven Streckendaten so zu nutzen, dass bestimmte physikalische Größen aus den prädiktiven Streckendaten berechnet werden anstatt Signale dieser physikalischen Größen zu messen. So kann beispielsweise die Quergeschwindigkeit, die Querbeschleunigung und die Giergeschwindigkeit aus den prädiktiven Streckendaten und den Raddrehzahlen berechnet werden. Zudem können physikalische Größen berechnet werden, die mit heute in den Fahrzeugen verwendeten Sensorik nicht oder nur ungenau ermittelt werden können.According to the invention, information which is evaluated to determine a current vehicle state comprises predictive route data which includes at least information about the curvature and / or gradient and / or length of a currently traveled route segment. The idea is to use this predictive route data in such a way that faulty sensor values can be detected and / or variables that can not be measured or only inadequately measured by sensors can be determined. Thus redundant information can advantageously be obtained from the predictive route data. For example, a redundant information about the wheel speeds can be obtained from the length of the route segment. From the curvature of the route segment, a redundant information for yaw rate and lateral acceleration can be obtained. The redundant information can be used to check the plausibility of the measured values and to increase their accuracy. For example, the predictive trip data may be compared to the readings from sensors for which they include redundant information. If the assertion of a sensor signal over a longer period of time does not agree with that of the predictive path data, this sensor can be recognized as defective. If, for example, a number of track segments having a high curvature have been driven through at a sufficiently high speed without the yaw rate sensor having measured a yaw rate which deviates significantly from zero, this sensor can be recognized as being defective. With sufficient accuracy of the predictive track data, this track data can also be used to to save corresponding sensors. The idea is to use the predictive path data so that certain physical quantities are calculated from the predictive path data instead of measuring signals of these physical quantities. For example, the lateral velocity, the lateral acceleration and the yaw rate can be calculated from the predictive distance data and the wheel speeds. In addition, physical quantities can be calculated that can not or only inaccurately be determined by sensors used in vehicles today.

In Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens umfassen die prädiktiven Streckendaten eine Straßenklassifikation, wie z. B. Autobahn, Bundes-, Land- oder Ortsstraße oder sonstige Straßen, des aktuell befahrenen Streckenabschnitts. Des Weiteren können die prädiktiven Streckendaten Informationen über mindestens ein weiteres Streckensegment umfassen, welches voraussichtlich als nächstes befahren wird. Durch die Auswertung der prädiktiven Streckendaten der folgenden Streckensegmente kann beispielsweise eine Schätzung des Sensor-Offsets unterlassen werden, wenn durch die prädiktiven Streckendaten mehrerer hintereinander folgende Segmente mit gleichgerichteter Krümmung erkannt werden. Dies ermöglicht in vorteilhafter Weise Situationen zu erkennen, in denen getroffene Annahmen, wie beispielsweise dass im Mittel genau so häufig nach links wie nach rechts gefahren wird, und vorgenommene Voreinstellungen nicht zutreffen. Zudem können Situationen erkannt werden, in denen Eingriffe der Fahrzeug-Aktorik durchgeführt werden, ohne das Fahrverhalten negativ zu beeinflussen. So können die prädiktiven Streckendaten beispielsweise dazu benutzt werden, um Eingriffe der Fahrzeug-Aktorik vor und in Streckensegmenten mit starker Krümmung zu verhindern. Außerdem können bei einer Verschlechterung oder einem kurzfristigen Ausfall eines externen Ortungssignals, wie z. B. einem GPS-Signal, die prädiktiven Streckendaten benutzt werden, um die Position des Fahrzeugs zu bestimmen.In Embodiment of the method according to the invention the predictive route data comprises a road classification, such as As highway, federal, rural or local road or other roads, the currently used section of the route. Furthermore, the predictive route data Information about at least one further segment include, which is expected to drive next becomes. By the evaluation of the predictive route data For example, the following segments can be estimated of the sensor offset will be omitted if by the predictive Track data of several consecutive segments with the same direction Curvature can be detected. This allows in an advantageous manner To recognize situations in which made assumptions, such as for example, that on average just as often to the left how to drive to the right, and made presets not true. In addition, situations can be detected in which interventions of vehicle actuators are carried out, without negatively influencing the driving behavior. So can for example, using the predictive track data be to interventions by the vehicle actuators before and in distance segments to prevent with strong curvature. In addition, you can in case of deterioration or short-term failure of one external locating signal, such. As a GPS signal, the predictive Track data can be used to determine the position of the vehicle.

Bei einer zugehörigen Geräteanordnung zur Verbesserung von Informationen für mindestens ein Fahrzeugsystem wertet das mindestens eine Fahrzeugsystem die Informationen zur Ermittlung eines aktuellen Fahrzeugzustands aus, wobei mindestens eine Sensoreinheit und/oder ein Navigationssystem die auszuwertenden Informationen zur Verfü gung stellen. Erfindungsgemäß stellt das Navigationssystem prädiktive Streckendaten als auszuwertende Informationen zur Verfügung, welche wenigstens Angaben über Krümmung und/oder Steigung und/oder Länge eines aktuell befahrenen Streckensegments umfassen.at an associated device arrangement for improvement of information for at least one vehicle system the at least one vehicle system provides the information for the determination of a current vehicle state, wherein at least one sensor unit and / or a navigation system, the information to be evaluated make available. According to the invention provides the navigation system predictive route data as being evaluated Information is available, which at least provides information about Curvature and / or slope and / or length of a currently traveled route segment.

In Ausgestaltung der erfindungsgemäßen Geräteanordnung sind die prädiktiven Streckendaten beispielsweise in einer Speichereinheit gespeichert, die mit dem Navigationssystem gekoppelt ist. Das mindestens eine Fahrzeugsystem wertet die prädiktiven Streckendaten beispielsweise zur Gewinnung von redundanten Informationen aus, wobei die redundanten Informationen zur Plausibilisierung und/oder zur Genauigkeitssteigerung von Messwerten verwendet werden, welche von dem mindestens einen Sensorsystem erfasst werden.In Embodiment of the device arrangement according to the invention For example, the predictive route data is in one Memory unit stored coupled with the navigation system is. The at least one vehicle system evaluates the predictive Route data, for example, to obtain redundant information from where the redundant information for plausibility and / or be used to increase the accuracy of readings, which be detected by the at least one sensor system.

Eine vorteilhafte Ausführungsform der Erfindung ist in der Zeichnung dargestellt und wird nachfolgend beschrieben. Die einzige Figur zeigt ein schematisches Blockdiagramm eines Ausführungsbeispiels einer Geräteanordnung zur Verbesserung von Informationen für mindestens ein Fahrzeugsystem.A advantageous embodiment of the invention is in the drawing and will be described below. The only figure shows a schematic block diagram of an embodiment a device arrangement for improving information for at least one vehicle system.

Wie aus der einzigen Figur ersichtlich ist, umfasst ein Ausführungsbeispiel einer erfindungsgemäßen Geräteanordnung 1 zur Verbesserung von Informationen für mindestens ein Fahrzeugsystem 30, 32, 36, 38 ein Sensorsystem 40, das hier zwei Sensoreinheiten 42, 44 aufweist, und ein Navigationssystem 10. Das mindestens eine Fahrzeugsystem 30 umfasst im dargestellten Ausführungsbeispiel ein Fahrdynamikregelsystem 32, welches beispielsweise als elektronisches Stabilitätsprogramm (ESP) oder Antiblockiersystem (ABS) ausgeführt ist, ein Assistenzsystem 34, welches beispielsweise als Automatic-Cruise-Control-(ACC)-System ausgeführt ist, ein Sicherheitssystem 36, welches beispielsweise als Airbag-System oder PreCrash-System ausgeführt ist, und ein Informationssystem 38, welches beispielsweise als Kombiinstrument oder als Mensch-Maschine-Interface (MMI) ausgeführt ist. Die Fahrzeugsysteme 30, 32, 34, 36, 38 werten zur Ermittlung eines aktuellen Fahrzeugzustands jeweils die Informationen aus, welche vom Sensorsystem 40 bzw. von den Sensoreinheiten 42, 44 und/oder vom Navigationssystem 10 zur Verfügung gestellt werden. Erfindungsgemäß stellt das Navigationssystem 10 prädiktive Streckendaten als auszuwertende Informationen über ein Kommunikationsbussystem 20 zur Verfügung. Die prädiktiven Streckendaten umfassen im dargestellten Ausführungsbeispiel Angaben über Krümmung und/oder Steigung und/oder Länge und/oder eine Straßenklassifikation, wie beispielsweise Autobahn, Bundes-, Land- oder Ortsstraße oder sonstige Straßen, eines aktuell befahrenen Streckensegments und von weiteren Streckensegmenten, welche voraussichtlich als nächstes befahren werden. Im dargestellten Ausführungsbeispiel sind die prädiktiven Streckendaten in einer Speichereinheit 14 gespeichert die mit dem Navigationssystem 10 gekoppelt ist. Zur Bestimmung der augenblicklichen Fahrzeugposition ist das Navigationssystem 10 zudem mit einer Ortungseinheit 12 gekoppelt, welche hier als GPS-Empfänger ausgeführt ist.As can be seen from the single figure, an embodiment of an inventive device arrangement 1 to improve information for at least one vehicle system 30 . 32 . 36 . 38 a sensor system 40 , this is two sensor units 42 . 44 has, and a navigation system 10 , The at least one vehicle system 30 includes in the illustrated embodiment, a vehicle dynamics control system 32 , which is designed for example as an electronic stability program (ESP) or anti-lock braking system (ABS), an assistance system 34 which is designed, for example, as an Automatic Cruise Control (ACC) system, a safety system 36 , which is designed for example as an airbag system or PreCrash system, and an information system 38 which is designed, for example, as an instrument cluster or as a human-machine interface (MMI). The vehicle systems 30 . 32 . 34 . 36 . 38 For determining a current vehicle state, the information from each of the sensor systems is evaluated 40 or from the sensor units 42 . 44 and / or the navigation system 10 to provide. According to the invention, the navigation system 10 predictive route data as information to be evaluated via a communication bus system 20 to disposal. In the illustrated exemplary embodiment, the predictive route data includes information about curvature and / or gradient and / or length and / or a road classification, such as, for example, highway, federal, local or local road or other roads, a currently traveled route segment and further route segments, which are likely to be will be driven next. In the illustrated embodiment, the predictive path data is in a memory unit 14 saved with the navigation system 10 is coupled. To determine the current vehicle position is the navigation system 10 also with a tracking unit 12 coupled, which is designed here as a GPS receiver.

Die einzelnen Fahrzeugsysteme 30, 32, 36, 38 werten die prädiktiven Streckendaten zur Gewinnung von redundanten Informationen aus, wobei die redundanten Informationen zur Plausibilisierung und/oder zur Genauigkeitssteigerung von Messwerten verwendet werden, welche von den Sensoreinheiten 42, 44 des Sensorsystems 40 erfasst werden. Aus der Länge der Segmente kann beispielsweise eine redundante Information zu den Raddrehzahlen gewonnen werden. Aus der Krümmung des Segments kann eine zu der Giergeschwindigkeit und Querbeschleunigung redundante Information gewonnen werden. Bei ausreichender Genauigkeit der prädiktiven Streckendaten können diese auch dazu verwendet werden, um entsprechende Sensoren der Sensoreinheiten 42, 44 einzusparen. Anstatt bestimmte physikalische Größen zu messen, werden diese dann aus den prädiktiven Streckendaten berechnet. Zudem können physikalische Größen berechnet werden, die mit der heute in den Fahrzeugen verwendeten Sensorik nicht oder nur ungenau ermittelt werden können.The individual vehicle systems 30 . 32 . 36 . 38 evaluate the predictive route data to obtain redundant information, wherein the redundant information is used for plausibility and / or to increase the accuracy of readings from the sensor units 42 . 44 of the sensor system 40 be recorded. For example, redundant information about the wheel speeds can be obtained from the length of the segments. From the curvature of the segment, redundant information about the yaw rate and lateral acceleration can be obtained. With sufficient accuracy of the predictive track data, these can also be used to corresponding sensors of the sensor units 42 . 44 save. Instead of measuring certain physical quantities, they are then calculated from the predictive path data. In addition, physical quantities can be calculated that can not or only inaccurately be determined with the sensors used in vehicles today.

Die Voraussagen über die folgenden Streckensegmente ermöglichen Situationen zu erkennen, in denen getroffene Annahmen, z. B. dass im Mittel genau so häufig nach links wie nach rechts gefahren wird, nicht zutreffen. Zudem können Situationen erkannt werden, in denen Eingriffe der Fahrzeug-Aktorik durchgeführt werden können, ohne das Fahrverhalten negativ zu beeinflussen. Bei Verschlechterung oder kurzfristigem Ausfall der Ortungssignale von der als GPS-Empfänger ausgeführten Ortungseinheit 12 können die prädiktiven Streckendaten benutzt werden, um die aktuelle Position des Fahrzeugs zu bestimmen.The predictions about the following distance segments allow situations to be identified in which assumptions made, eg. B. that on average is driven just as often to the left as to the right, do not apply. In addition, situations can be detected in which interventions by the vehicle actuators can be carried out without negatively influencing the driving behavior. In case of deterioration or short-term failure of locating signals from the positioning unit designed as a GPS receiver 12 For example, the predictive path data may be used to determine the current position of the vehicle.

Die prädiktiven Streckendaten werden von Steuergeräten der einzelnen Fahrzeugsysteme 32, 34, 36, 38 eingelesen. Anschließend werden die prädiktiven Streckendaten mit den Messwerten von den Sensoreinheiten 42, 44 verglichen, für die sie redundante Informationen beinhalten. Wenn die Aussage eines Sensorsignals über längere Zeit nicht mit der Aussage der prädiktiven Streckendaten übereinstimmt, dann kann die korrespondierende Sensoreinheit 42, 44 als defekt erkannt werden. Wenn beispielsweise mehrere Streckensegmente mit einer starken Krümmung mit ausreichend hoher Geschwindigkeit durchgefahren worden sind, ohne dass ein Gierratensensor, welcher beispiels weise in der ersten Sensoreinheit 42 angeordnet ist, eine von Null signifikant abweichende Giergeschwindigkeit gemessen hat, dann kann dieser Sensor als defekt betrachtet werden.The predictive route data are from ECUs of the individual vehicle systems 32 . 34 . 36 . 38 read. Subsequently, the predictive route data with the measured values from the sensor units 42 . 44 for which they contain redundant information. If the statement of a sensor signal for a long time does not agree with the statement of the predictive path data, then the corresponding sensor unit 42 . 44 be recognized as defective. If, for example, several sections have been driven through with a strong curvature at a sufficiently high speed, without a yaw rate sensor, which example, in the first sensor unit 42 is arranged, has measured a significantly different from zero yaw rate, then this sensor can be considered as defective.

Alternativ können bei einer ausreichenden Genauigkeit der prädiktiven Streckendaten ein Querbeschleunigungs- und Giergeschwindigkeitssensor, welche heutzutage in Fahrzeugen verbaut werden, eingespart werden. Die Querbeschleunigung und Giergeschwindigkeit können dann im Steuergerät des korrespondierenden Fahrzeugsystems 32, 34, 36, 38 aus den prädiktiven Streckendaten und den Raddrehzahlen berechnet werden. Außerdem kann aus diesen Größen auch eine Quergeschwindigkeit berechnet werden.Alternatively, with sufficient accuracy of the predictive path data, a lateral acceleration and yaw rate sensor installed in vehicles today can be saved. The lateral acceleration and yaw rate can then be in the control unit of the corresponding vehicle system 32 . 34 . 36 . 38 calculated from the predictive distance data and the wheel speeds. In addition, a transverse speed can also be calculated from these variables.

Des Weiteren kann beispielsweise das Steuergerät des Fahrdynamikregelsystems 32 eine Schätzung des Sensor-Offsets nicht durchführen, wenn die Auswertung der prädiktiven Streckendaten ergibt, dass mehrere hintereinander folgende Segmente mit einer gleichgerichteten Krümmung durchfahren werden. Außerdem können die prädiktiven Streckendaten dazu benutzt werden, um Eingriffe der Fahrzeug-Aktorik vor und in Streckensegmenten mit starker Krümmung zu verhindern.Furthermore, for example, the control unit of the vehicle dynamics control system 32 do not make an estimate of the sensor offset if the evaluation of the predictive path data shows that several consecutive segments are traversed with a rectified curvature. In addition, the predictive path data can be used to prevent vehicle actuator action from occurring in and in high curvature path segments.

11
Geräteanordnungdevice arrangement
1010
Navigationssystemnavigation system
1212
Ortungseinheitlocating unit
1414
Speichereinheitstorage unit
2020
Kommunikationsbussystemcommunication bus system
3030
Fahrzeugsystemevehicle systems
3232
FahrdynamikregelsystemeDriving dynamics control systems
3434
Assistenzsystemassistance system
3636
Sicherheitssystemsecurity system
3838
Informationssysteminformation system
4040
Sensorsystemsensor system
4242
erste Sensoreinheitfirst sensor unit
4444
zweite Sensoreinheitsecond sensor unit

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNGQUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturCited patent literature

  • - WO 23007/065725 A1 [0005] - WO 23007/065725 A1 [0005]

Claims (10)

Verfahren zur Verbesserung von Informationen für mindestens ein Fahrzeugsystem (30, 32, 36, 38), wobei die Informationen zur Ermittlung eines aktuellen Fahrzeugzustands ausgewertet werden, dadurch gekennzeichnet, dass die auszuwertenden Informationen prädiktive Streckendaten umfassen, welche wenigstens Angaben über Krümmung und/oder Steigung und/oder Länge eines aktuell befahrenen Streckensegments umfassen.Method for improving information for at least one vehicle system ( 30 . 32 . 36 . 38 ), wherein the information for determining a current vehicle state are evaluated, characterized in that the information to be evaluated includes predictive route data, which include at least information about the curvature and / or slope and / or length of a currently traveled route segment. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die prädiktiven Streckendaten eine Straßenklassifikation des aktuell befahrenen Streckenabschnitts umfassen.Method according to claim 1, characterized in that that the predictive route data is a road classification of the currently traveled route section. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die prädiktiven Streckendaten Informationen über mindestens ein weiteres Streckensegment umfassen, welches voraussichtlich als nächstes befahren wird.Method according to claim 1 or 2, characterized that the predictive route data contains information about include at least one further segment which is expected to be will be driven next. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die prädiktiven Streckendaten zur Gewinnung von redundanten Informationen ausgewertet werden, wobei die redundanten Informationen zur Plausibilisierung und/oder zur Genauigkeitssteigerung von Messwerten verwendet werden.Method according to one of claims 1 to 3, characterized in that the predictive track data be evaluated to obtain redundant information, wherein the redundant information for plausibility and / or to increase accuracy of readings. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die prädiktiven Streckendaten zur Gewinnung von Informationen als Ersatz für Messwerte ausgewertet werden.Method according to one of claims 1 to 3, characterized in that the predictive track data to obtain information as a substitute for readings be evaluated. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass eine Quergeschwindigkeit und/oder eine Querbeschleunigung und/oder eine Giergeschwindigkeit aus Raddrehzahlen und den prädiktiven Streckendaten berechnet werden.Method according to one of claims 1 to 5, characterized in that a transverse speed and / or a lateral acceleration and / or a yaw rate of wheel speeds and the predictive track data. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass aus den prädiktiven Streckendaten eine aktuelle Fahrzeugposition berechnet wird.Method according to one of claims 1 to 6, characterized in that from the predictive track data an actual vehicle position is calculated. Geräteanordnung zur Verbesserung von Informationen für mindestens ein Fahrzeugsystem (30, 32, 36, 38), insbesondere zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei das mindestens eine Fahrzeugsystem (30, 32, 36, 38) die Informationen zur Ermittlung eines aktuellen Fahrzeugzustands auswertet, und wobei mindestens eine Sensoreinheit (42, 44) und/oder ein Navigationssystem (10) die auszuwertenden Informationen zur Verfügung stellen, dadurch gekennzeichnet, dass das Navigationssystem (10) prädiktive Streckendaten als auszuwertende Informationen zur Verfügung stellt, welche wenigstens Angaben über Krümmung und/oder Steigung und/oder Länge eines aktuell befahrenen Streckensegments umfassen.Device arrangement for improving information for at least one vehicle system ( 30 . 32 . 36 . 38 ), in particular for carrying out the method according to one of claims 1 to 7, wherein the at least one vehicle system ( 30 . 32 . 36 . 38 ) evaluates the information for determining a current vehicle state, and wherein at least one sensor unit ( 42 . 44 ) and / or a navigation system ( 10 ) provide the information to be evaluated, characterized in that the navigation system ( 10 ) provides predictive route data as information to be evaluated, which information comprises at least information about the curvature and / or gradient and / or length of a currently traveled route segment. Geräteanordnung nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass die prädiktiven Streckendaten in einer Speichereinheit (14) gespeichert sind, die mit dem Navigationssystem (10) gekoppelt ist.Device arrangement according to claim 8, characterized in that the predictive route data in a memory unit ( 14 ) stored with the navigation system ( 10 ) is coupled. Geräteanordnung nach Anspruch 8 oder 9, dadurch gekennzeichnet, dass das mindestens eine Fahrzeugsystem (30, 32, 36, 38) die prädiktiven Streckendaten zur Gewinnung von redundanten Informationen auswertet, wobei die redundanten Informationen zur Plausibilisierung und/oder zur Genauigkeitssteigerung von Messwerten verwendbar sind, welche von dem mindestens einen Sensorsystem (40, 42, 44) erfasst sind.Device arrangement according to claim 8 or 9, characterized in that the at least one vehicle system ( 30 . 32 . 36 . 38 ) evaluates the predictive route data for obtaining redundant information, wherein the redundant information for plausibility and / or to increase the accuracy of measured values are used, which of the at least one sensor system ( 40 . 42 . 44 ) are recorded.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102011103096A1 (en) * 2011-06-01 2012-12-06 Audi Ag Motor vehicle comprising a driver assistance system with a control device for automatic longitudinal guidance
DE102011109492A1 (en) * 2011-08-04 2013-02-07 GM Global Technology Operations LLC (n. d. Gesetzen des Staates Delaware) Driving assistance device to support the driving of narrow roads
DE102011109491A1 (en) * 2011-08-04 2013-02-07 GM Global Technology Operations LLC (n. d. Gesetzen des Staates Delaware) Driving assistance device to support the driving of narrow roads

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102005035624A1 (en) * 2005-07-29 2007-02-08 Daimlerchrysler Ag Method and device for providing route-dependent driving instructions
WO2007065725A1 (en) 2005-12-09 2007-06-14 Technische Universität Darmstadt Digital database system for a navigation device, and system for monitoring a driving corridor of a means of locomotion
DE102006000640A1 (en) * 2006-01-03 2007-07-05 Robert Bosch Gmbh Method for controlling a driver assistance system
DE102006028277A1 (en) * 2006-06-20 2007-12-27 Robert Bosch Gmbh Device and method for corner warning
WO2007148193A2 (en) * 2006-06-19 2007-12-27 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle state quantity predicting apparatus and vehicle steering controller using the same, and a method for predicting a vehicle state quantity and vehicle steering controlling method using the same

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102005035624A1 (en) * 2005-07-29 2007-02-08 Daimlerchrysler Ag Method and device for providing route-dependent driving instructions
WO2007065725A1 (en) 2005-12-09 2007-06-14 Technische Universität Darmstadt Digital database system for a navigation device, and system for monitoring a driving corridor of a means of locomotion
DE102006000640A1 (en) * 2006-01-03 2007-07-05 Robert Bosch Gmbh Method for controlling a driver assistance system
WO2007148193A2 (en) * 2006-06-19 2007-12-27 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle state quantity predicting apparatus and vehicle steering controller using the same, and a method for predicting a vehicle state quantity and vehicle steering controlling method using the same
DE102006028277A1 (en) * 2006-06-20 2007-12-27 Robert Bosch Gmbh Device and method for corner warning

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102011103096A1 (en) * 2011-06-01 2012-12-06 Audi Ag Motor vehicle comprising a driver assistance system with a control device for automatic longitudinal guidance
DE102011103096B4 (en) 2011-06-01 2022-03-31 Audi Ag Motor vehicle comprising a driver assistance system with a control device for automatic longitudinal guidance
DE102011109492A1 (en) * 2011-08-04 2013-02-07 GM Global Technology Operations LLC (n. d. Gesetzen des Staates Delaware) Driving assistance device to support the driving of narrow roads
DE102011109491A1 (en) * 2011-08-04 2013-02-07 GM Global Technology Operations LLC (n. d. Gesetzen des Staates Delaware) Driving assistance device to support the driving of narrow roads
US9346467B2 (en) 2011-08-04 2016-05-24 GM Global Technology Operations LLC Driving assistance apparatus for assistance with driving along narrow roadways

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