DE102017223632A1 - System zur Berechnung einer Fehlerwahrscheinlichkeit von Fahrzeugsensordaten - Google Patents

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Abstract

System (10) und Verfahren (100) zum Berechnen einer Fehlerwahrscheinlichkeit (38) eines fahrzeugbasierten Sensordatensatzes (12) mit einer Sensoreinheit (32) und Sensoren (24), eine Referenzdatenbank (34) mit Referenzdaten (36) und einem Zentralrechner (26). Die Referenzdaten (36) haben einen zeitlichen und örtlichen Bezug zum Sensordatensatz (12). Der Zentralrechner (26) berechnet auf Basis geeigneter Referenzdaten (36) aus den Referenzdatenbanken (34) eine Fehlerwahrscheinlichkeit (38) des Sensordatensatzes (12).

Description

  • Gebiet der Erfindung
  • Die Erfindung betrifft eine Analyse von Sensordaten von Fahrzeugen. Insbesondere betrifft die Erfindung ein System und ein Verfahren zur Berechnung einer Fehlerwahrscheinlichkeit von Sensordaten eines Fahrzeuges.
  • Hintergrund der Erfindung
  • In modernen Fahrzeugsystemen sind zunehmend intelligente Sensoren verbaut, die eine Vielzahl von physikalischen Größen und Betriebsgrößen erfassen, verarbeiten und auch weiterleiten. Durch die Entwicklung der Sensorik und durch steigende Rechnerkapazitäten ist es möglich, immer detailliertere Informationen über das Fahrzeug selbst, aber auch über eine Umgebung eines Fahrzeuges zu sammeln und aufzubereiten. Eine wichtige Rolle spielen anwendungsseitig digitale Kartenanwendungen und Navigationssysteme. Diese Unterstützungssysteme sollen einem Fahrer verkehrsrelevante Informationen möglichst umfassend und früh bereitstellen, beispielsweise für eine prädiktive Fahrzeugsteuerung. Hierbei kann beispielsweise in Voraussicht eines nahenden Hindernisses oder einer gefährlichen Situation eine Geschwindigkeit automatisch gedrosselt werden, Warnhinweise ausgegeben werden oder beispielsweise auch eine Federung angepasst werden.
  • Dafür werden möglichst aktuelle Informationen benötigt, die beispielsweise in digitalen Kartenanwendungen oder Navigationsanwendungen hinterlegt werden können. Heutzutage werden Kartendaten vorwiegend über speziell ausgestattete Fahrzeuge in bestimmten zeitlichen Zyklen von Monaten, teilweise auch Jahren erfasst. Folglich sind die Kartendaten, gerade durch die geringere Anzahl solcher Messfahrten in ländlichen Gebieten, oftmals veraltet. Im Stand der Technik sind Lösungen bekannt, die die meist bereits vorhandenen Sensoren im Fahrzeug dazu nutzen, die Umgebung eines Fahrzeugs durch Sensoren zu erfassen und die gewonnenen Sensordaten zur Aktualisierung der Kartendaten zu nutzen. Dabei sind die Anforderungen an Aktualität und Genauigkeit der zur Verfügung gestellten Sensordaten hoch, um aus dem digitalen Kartenmaterial relevante Informationen gewinnen zu können.
  • Aus der DE 10 2008 012661 A1 ist eine Aktualisierungseinrichtung zur Aktualisierung einer digitalen Karte für ein Fahrzeug bekannt, welche eine Vielzahl an Sensoren aufweist, die die aktuelle Verkehrssituation, die Bewegung des Fahrzeugs oder aber auch die Straßenverhältnisse messen. Diese Messwerte werden an eine Zentrale übergeben, die diese auswertet und dann entsprechende Aktualisierungsdaten zur Aktualisierung der digitalen Karte an andere Fahrzeuge schickt.
  • Offenbarung der Erfindung
  • Ausführungsformen der Erfindung können eine Datenqualität und Zuverlässigkeit von fahrzeugbasierten Sensordaten erhöhen und so fehlerhafte Informationen für nachfolgende Anwendungen verringern oder vermeiden. Der im Folgenden beschriebenen Erfindung liegen die folgenden Überlegungen zugrunde: Um eine Aktualität der digitalen Kartendaten deutlich zu verbessern, wäre es wünschenswert, idealerweise in Echtzeit oder mit nur geringen Verzögerungen mögliche Änderungen in der Umgebung eines Fahrzeuges möglichst schnell als digitale Kartendaten zu hinterlegen, damit diese Informationen allen Beteiligten unmittelbar zur Verfügung gestellt werden können. Nun existiert eine Vielzahl von Herstellern, Sensoren und Systemen, die eine ebenfalls große Zahl von physikalischen Größen messen und verschiedenste Arten von Daten erfassen. Insbesondere kann es häufig vorkommen, dass beispielsweise von fehlerhaften Sensoren folglich fehlerhafte Daten erfasst und an eine Zentrale übermittelt werden. Es wäre also wünschenswert, diese fehlerhaften Daten zu identifizieren und gegebenenfalls zu eliminieren, sodass sie ein Ergebnis nicht verfälschen.
  • Es wird daher ein System zur Berechnung einer Fehlerwahrscheinlichkeit von Sensordaten in Fahrzeugen vorgeschlagen. Das System weist eine Sensoreinheit mit Sensoren in einem Fahrzeug auf. Bei dem Fahrzeug handelt es sich beispielsweise um ein Kraftfahrzeug, wie Auto, Bus oder Lastkraftwagen, oder aber auch um ein Schienenfahrzeug, ein Schiff, ein Luftfahrzeug, wie Helikopter oder Flugzeug, oder beispielsweise um ein Fahrrad.
  • Die Sensoreinheit ist ausgestaltet, einen Sensordatensatz zu einem Objekt in der Umgebung des Fahrzeugs bereitzustellen. Der Begriff Objekt soll in diesem Zusammenhang sehr weit auszulegen sein und soll zum einen statische Objekte wie beispielsweise Verkehrsschilder, Hindernisse, Straßenschilder, andere Fahrzeuge, Personen und Tiere usw., aber auch dynamische Objekte wie Ampelzustände, Wetterphänomene, Straßenzustände wie Glatteis, Nebel, Verlaufsänderungen einer Spurmarkierung und Ähnliches beschreiben. Mit anderen Worten können auch alle durch Sensoren erfassbaren Gegebenheiten, also Impressionen, Ereignisse und Beobachtungen als Objekt verstanden werden. Die Umgebung des Fahrzeuges kann folglich je nach Sensortyp das Fahrzeug selbst, aber auch mehrere Meter oder mehrere hundert Meter um das Fahrzeug herum bedeuten.
  • Das System weist weiterhin einen Zentralrechner auf, der ausgeführt ist, den Sensordatensatz von der Sensoreinheit zu empfangen. Gemäß einem Beispiel kann dieser Zentralrechner ein cloudbasierter Server sein, der an einem zentralen oder auch mehreren zentralen Standorten angeordnet ist. Wesentlich ist hier, dass die Sensordatensätze von verschiedenen Fahrzeugen an einem logisch zentralen Ort in ihrer Gesamtheit auswertbar sind. Eine kabellose Übertragung der Sensordatensätze von der Sensoreinheit zum Zentralrechner kann über verschiedenste Funkstandards wie beispielsweise per Bluetooth, WLAN (z. B. WLAN 802.11a/b/g/n oder WLAN 802.11p), ZigBee, WiMax oder aber auch zellulärer Funksysteme wie GPRS, UMTS oder LTE. Es ist auch die Verwendung anderer Übertragungsprotokolle möglich. Die genannten Protokolle bieten den Vorteil der bereits erfolgten Standardisierung.
  • Das System weist weiterhin eine Referenzdatenbank mit Referenzdaten auf, wobei die Referenzdaten einen Bezug zu einer Position des Fahrzeugs zum Zeitpunkt der Erzeugung des Sensordatensatzes aufweisen. Referenzdaten können verschiedenste Arten von Informationen und Daten sein, die in einem Kontext mit den Sensordaten stehen. Beispielsweise können dies Referenzdaten aus einer Datenbank eines Verkehrsleitzentrale sein, wenn die Sensordaten die optische Erfassung eines dynamischen Verkehrszeichens repräsentieren. Der Bezug zur Position des Fahrzeugs sowie zum Zeitpunkt hat den Vorteil bzw. Zweck, dass sich sowohl die Sensordaten als auch die Referenzdaten auf dasselbe Objekt bzw. Ereignis oder Beobachtung beziehen, und somit einen Bezug zueinander aufweisen.
  • Der Zentralrechner ist ausgeführt, mit den Referenzdaten aus der Referenzdatenbank eine Fehlerwahrscheinlichkeit des Sensordatensatzes zu berechnen. Mit anderen Worten wird anhand der Referenzinformationen aus den Referenzdatensätzen geprüft, ob ein Sensordatensatz plausibel im Lichte der aus anderen, unabhängigen Quellen bezogenen Informationen erscheint. Eine Vielzahl von Referenzdaten aus verschiedenen Quellen kann folglich eine Aussage darüber treffen, ob ein Sensordatensatz mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit fehlerhaft ist oder nicht. Vorteil einer nunmehr bekannten Fehlerwahrscheinlichkeit kann es sein, dass insbesondere Ausreißer und unwahrscheinliche Extremwerte besser erkannt werden können und gegebenenfalls verworfen werden können.
  • Gemäß einem Beispiel sind die Referenzdaten aus Sensordaten anderer Fahrzeuge generiert. Dies soll den Fall beschreiben, wo eine Richtigkeit eines Sensordatensatzes eines Fahrzeuges dadurch geprüft wird, dass eine gewisse Anzahl weiterer Fahrzeuge gleiche oder ähnliche Datensätze übertragen.
  • Insbesondere in ländlichen Bereichen kann aber eine Anzahl von Fahrzeugen, die ein Objekt passieren, innerhalb eines Zeitraumes sehr gering sein, sodass möglicherweise falsche Informationen erst sehr viel später korrigiert werden können. Vorteil der hier dargestellten Lösung ist es, dass eine Vielzahl weiterer, externer Datenquellen und Datenbanken als Referenz genutzt und zur Berechnung einer Fehlerwahrscheinlichkeit auch bei Abwesenheit weiterer Fahrzeuge genutzt werden kann.
  • In einer Ausführungsform der Erfindung ist der Zentralrechner ausgeführt, die Sensordaten in Objektklassen zu klassifizieren und die Referenzdaten objektklassenspezifisch auszuwählen. Mit anderen Worten ist der Zentralrechner derart ausgeführt, dass er zunächst die Art und Herkunft der Sensordaten analysiert und erkennt und anhand der identifizierten Objektklasse die geeigneten Referenzdaten zum Berechnen der Fehlerwahrscheinlichkeit auswählt und anwendet.
  • Unter einer Objektklasse können beispielsweise landestypische Beschilderungen, Straßenzustände, Wetterphänomene, Verkehrsflussdaten, Daten von vergleichbaren Straßenobjekten oder auch vorherige Beobachtungen von Objekten sein. Gemeint ist hier eine grobe Einteilung in die Art der Beobachtung, denen dann zu einer sinnvollen Berechnung einer Fehlerwahrscheinlichkeit bestimmte, geeignete Referenzdaten zugeordnet sind. Diese Zuordnung von Referenzdaten zu Objektklassen kann beispielsweise vorab definiert und im Zentralrechner hinterlegt sein.
  • In einer Ausführungsform der Erfindung ist den Referenzdaten in der Referenzdatenbank eine jeweilige Fehlerwahrscheinlichkeit zugeordnet. Mit anderen Worten weist nicht nur der Sensordatensatz eine Fehlerwahrscheinlichkeit auf, sondern auch die Referenzdaten selbst können verschiedene Grade von Verlässlichkeit oder Glaubwürdigkeit aufweisen. Der Zentralrechner berücksichtigt bei der Berechnung der Fehlerwahrscheinlichkeit des Sensordatensatzes die Fehlerwahrscheinlichkeit der Referenzdaten derart, dass bei steigender Fehlerwahrscheinlichkeit die zugehörigen Referenzdaten geringer gewichtet sind.
  • Wird beispielsweise durch einen Sensordatensatz Eis auf einem Straßenabschnitt gemeldet, können Informationen von einem sozialen Netzwerk hinzugezogen werden. Werden dort in Bezug auf dieselbe geographische Position und Zeitpunkt Informationen zum Straßenzustand veröffentlicht, so sind diese in der Regel nicht geprüft und daher eher anfällig für falsche Informationen. Eine Fehlerwahrscheinlichkeit des Referenzdatensatzes kann diesen Umstand in eine Berechnung der Fehlerwahrscheinlichkeit des Sensordatensatzes mit einfließen lassen.
  • In einer Ausführungsform der Erfindung ist der Zentralrechner ausgeführt, die Fehlerwahrscheinlichkeit der Referenzdaten auf Basis weiterer Referenzdaten und/oder auf Basis der Sensordaten zu berechnen. Mit anderen Worten ist der Zentralrechner in der Lage, aufgrund vorheriger Berechnungen im Kontext der übrigen Referenzdaten und der Sensordaten eine Verlässlichkeit oder Glaubwürdigkeit von Referenzdaten zu errechnen. Zeigt sich also aufgrund der Historie, dass ein Referenzdatensatz überwiegend konträre Informationen im Vergleich zu den anderen Referenzdaten aufweist, ist es wahrscheinlich, dass dieser Referenzdatensatz weniger glaubwürdig ist und somit eine Fehlerwahrscheinlichkeit dieser Referenzdatenquelle steigt.
  • Gemäß einer Ausführungsform berechnet die Sensoreinheit im Fahrzeug eine vorläufige Fehlerwahrscheinlichkeit der Sensordaten. Dies kann beispielsweise auf Basis weiterer Sensordaten des Fahrzeugs, aber auch auf Basis von Referenzdaten von Referenzdatenbanken erfolgen. Hierzu kann das Fahrzeug selbst über eigene Kommunikationseinrichtungen externe Referenzdaten oder auch Informationen aus dem eigenen Bordsystem einbinden und eine vorläufige Fehlerwahrscheinlichkeit berechnen, die dann optional in einem zweiten Schritt mit weiteren Daten im Zentralrechner zu einer resultierenden Fehlerwahrscheinlichkeit berechnet wird. Vorteil kann hier sein, dass beispielsweise zur direkten Verwendung der Sensordaten im Fahrzeug bereits eine Evaluierung anhand von Referenzdaten stattfindet und somit eine Fehlerquote der Sensordatensätze sinken kann. Beispielsweise können Kameras in Situationen mit eingeschränkten Sichtverhältnissen, beispielsweise bei Nebel, eine niedrigere Erkennungsrate haben. Die Sensoreinheit weiß aus Bordinformationen, beispielsweise durch eingeschaltetes Nebellicht, dass offensichtlich Nebelbedingungen vorherrschen und kann so eine vorläufige Fehlerwahrscheinlichkeit auch autark ohne Hinzuziehen externer Datenquellen errechnen.
  • In einer Ausführungsform der Erfindung sind die Referenzdaten beispielsweise Wetterdaten, Verkehrsflussdaten, Verkehrssteuerdaten, Sensordaten des gleichen Fahrtzeugs, Sensordaten anderer Fahrzeuge und/oder digitale Kartendaten. Unter dem Begriff „digitale Karten“ oder „digitale Kartendaten“ sind auch Karten für fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS, Advanced Driver Assistance System) zu verstehen, ohne dass eine Navigation stattfindet. In einer weiteren Ausführungsform der Erfindung sind die Objekte beispielsweise Verkehrsschilder, Spurmarkierungen, Wetterzustände, Fahrspuren, Ampelzustände, Straßenzustände, Fahrzeuge, Hindernisse und/oder Absperrungen.
  • In einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur Berechnung einer Fehlerwahrscheinlichkeit von Sensordatensätzen eines Sensors vorgestellt, das die im Folgenden dargestellten Schritte aufweist. Es erfolgt ein Empfangen von Sensordaten durch einen Zentralrechner. Danach werden die Sensordaten durch den Zentralrechner klassifiziert. Dies bedeutet, es werden, wie oben beschrieben, Objektklassen erkannt, die eine grobe Einteilung in gleichartige Objekte erlauben. In einem weiteren Schritt erfolgt ein Auswählen und Auslesen von objektklassenspezifischen Referenzdaten aus einer Referenzdatenbank durch den Zentralrechner. Auf Basis der im vorherigen Schritt erkannten Objektklasse werden also geeignete Referenzdaten zur Validierung und Beurteilung einer Richtigkeit oder Plausibilität der Sensordaten ausgewählt und aus der Referenzdatenbank ausgelesen.
  • In einem folgenden Schritt wird eine Fehlerwahrscheinlichkeit der Sensordaten auf Basis der selektierten Referenzdaten durch den Zentralrechner berechnet. Diese berechnete Fehlerwahrscheinlichkeit kann durch den Zentralrechner, gemäß einer Ausführungsform der Erfindung, zusammen mit den Sensordaten inklusive Positionsdaten einer digitalen Kartenanwendung zur Verfügung gestellt werden. Das bedeutet, dass die gewonnenen Daten unter Verwendung von Positionsdaten beispielsweise graphisch auf einer Kartenoberfläche dargestellt werden können, gegebenenfalls unter Anzeige der berechneten Fehlerwahrscheinlichkeit.
  • Gemäß einer Ausführungsform der Erfindung nimmt der Zentralrechner ein Vergleichen der berechneten Fehlerwahrscheinlichkeit der Sensordaten mit einem festgelegten Schwellenwert vor und kennzeichnet die Sensordaten als fehlerhaft, wenn dieser Schwellenwert überschritten wird. Mit anderen Worten werden als fehlerhaft erkannte Sensordaten verworfen und können somit vorteilhaft eine Verfälschung oder Fehlinterpretation der Sensordaten, beispielsweise im Rahmen einer darauf aufbauenden Anwendung, vermeiden.
  • Figurenliste
  • Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand von grafischen Darstellungen beschrieben. Die Figuren sind lediglich schematisch und nicht maßstabsgetreu. Gleiche oder ähnliche Elemente sind mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
    • 1 zeigt ein System gemäß dem Stand der Technik zur zentralen Verarbeitung von fahrzeugbasierten Sensordaten in digitalen Karten.
    • 2 zeigt in schematischer Darstellung ein System gemäß der Erfindung zur Berechnung einer Fehlerwahrscheinlichkeit von Sensordaten.
    • 3 zeigt ein erfindungsgemäßes Verfahren zur Berechnung einer Fehlerwahrscheinlichkeit von Sensordaten eines Fahrzeuges.
  • Detaillierte Beschreibung der Figuren
  • In 1 ist ein Beispiel eines Systems aus dem Stand der Technik gezeigt, in dem fahrzeugbasierte Sensordatensätze 12 zentral zusammengeführt, verarbeitet und als digitale Kartendaten aufbereitet werden. Auf einem Straßenabschnitt 22 befindet sich ein Objekt 20, das hier konkret ein variables Verkehrszeichen zur Geschwindigkeitsbegrenzung ist, welches häufig auf Schilderbrücken von Autobahnen zu finden ist. Die angezeigte maximale Geschwindigkeit kann hier je nach Verkehrssituation durch eine Verkehrsleitzentrale dynamisch angepasst werden. Ändert sich beispielsweise die angezeigte maximale Geschwindigkeit, erfasst ein erstes Fahrzeug 14 beim Passieren des Objektes mit einem Sensor 24 visuell das Objekt 20. In diesem Falle ist der Sensor 24 beispielsweise eine Kamera, die in Fahrtrichtung des Fahrzeugs 14 ausgerichtet ist.
  • Das erste Fahrzeug 14 meldet nun einen Sensordatensatz 12 an einen Zentralrechner 26. Dies kann beispielsweise über drahtlose Übertragungsverfahren wie 4G/5G, UMTS, Wi-Fi oder WLAN erfolgen. Passiert nun auch ein zweites Fahrzeug 16 und ein drittes Fahrzeug 18 das Objekt 20, werden deren Sensordaten 12 ebenfalls an den Zentralrechner 26 übertragen. Empfängt der Zentralrechner 26 übereinstimmende Sensordatensätze 12, kann davon ausgegangen werden, dass die gemeldeten Sensordatensätze 12 korrekt sind, woraufhin der Zentralrechner digitale Kartendaten 28 für eine Kartenanwendung 30 erzeugt und dabei gegebenenfalls vorhandene digitale Kartendaten 28 zum gleichen Objekt 20 aktualisiert. Problematisch kann es hier sein, wenn nicht übereinstimmende Sensordaten 12 vom Zentralrechner 26 empfangen werden und unklar bleibt, inwiefern die übertragenen Sensordatensätze 12 möglicherweise fehlerhaft sind.
  • In 2 ist ein erfindungsgemäßes System 10 beschrieben, dass diese Problematik löst. Verschiedene Sensoren 24 sind mit einer Sensoreinheit 32 im Fahrzeug verbunden. Diese Sensoreinheit 32 kann verschiedene Funktionen innerhalb eines Fahrzeuges übernehmen. Dies kann beispielsweise eine Vorverarbeitung oder Aufbereitung von Signalen der Sensoren 24 oder eine Steuerung der Sensoren 24 sein. In einem Beispiel übernimmt die Sensoreinheit 32 die Berechnung einer vorläufigen Fehlerwahrscheinlichkeit 38 (siehe weiter unten) . Die Sensoreinheit 32 ist so ausgestaltet, dass sie aus der Gesamtheit der Sensorsignale der angeschlossenen Sensoren 24 einen Sensordatensatz 12 erzeugt, der ein Objekt 20 (siehe 1) in der Umgebung des Fahrzeugs 14 beschreibt.
  • Ein Zentralrechner 26 empfängt diesen Sensordatensatz 12. Vorzugsweise klassifiziert der Zentralrechner 26 den empfangenen Sensordatensatz 12 hinsichtlich vordefinierter Objektklassen. Mehrere Referenzdatenbanken 34 sind mit dem Zentralrechner 26 verbunden. Der Zentralrechner 26 wählt auf Basis der identifizierten Objektklassen geeignete Referenzdatenbanken 34 aus und liest Referenzdaten 36 aus. Dabei haben diese Referenzdaten 36 einen Bezug zu einer Position des Fahrzeugs 14 zum Zeitpunkt der Erzeugung des Sensordatensatzes 12. Der Zentralrechner 26 berechnet mit diesen Referenzdaten 36 eine Fehlerwahrscheinlichkeit 38 des Sensordatensatzes 12. Diese Fehlerwahrscheinlichkeit 38 des Sensordatensatzes 12 wird zusammen mit dem Sensordatensatz 12 und Positionsdaten in digitale Kartendaten 28 umgewandelt und einer Kartenanwendung 30, hier als Datenbank dargestellt, zur Verfügung gestellt.
  • In 3 ist ein erfindungsgemäßes Verfahren zur Berechnung einer Fehlerwahrscheinlichkeit 38 von Sensordaten 12 dargestellt. Dabei erfolgt ein Empfangen 110 eines Sensordatensatzes 12 durch einen Zentralrechner 26. In einem nächsten Schritt erfolgt ein Klassifizieren 120 des Sensordatensatzes 12 in Objektklassen durch den Zentralrechner 26. Im Schritt 130 wird ein Auswählen und Auslesen von objektklassenspezifischen Referenzdaten 36 aus einer Referenzdatenbank 34 durch den Zentralrechner 26 vollzogen. Im Schritt 140 erfolgt ein Berechnen einer Fehlerwahrscheinlichkeit 38 des Sensordatensatzes 12 durch den Zentralrechner 26 auf Basis der Referenzdaten 36. Abschließend wird im Schritt 150 der Sensordatensatz 12 zusammen mit der zugehörigen Fehlerwahrscheinlichkeit 38 durch den Zentralrechner 26 einer digitalen Kartenanwendung 30 zur Verfügung gestellt.
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Patentliteratur
    • DE 102008012661 A1 [0004]

Claims (10)

  1. System (10) zur Berechnung einer Fehlerwahrscheinlichkeit (38) eines Sensordatensatzes (12) in Fahrzeugen (14), aufweisend: - eine Sensoreinheit (32) mit Sensoren (24) in einem Fahrzeug (14); wobei die Sensoreinheit (32) ausgestaltet ist, einen Sensordatensatz (12) zu einem Objekt (20) in der Umgebung des Fahrzeugs (14) bereitzustellen; - einen Zentralrechner (26), der ausgeführt ist, den Sensordatensatz (12) von der Sensoreinheit (32) zu empfangen; - eine Referenzdatenbank (34) mit Referenzdaten (36); wobei die Referenzdaten (36) einen Bezug zu einer Position des Fahrzeugs (14) zum Zeitpunkt der Erzeugung des Sensordatensatzes (12) aufweisen; wobei der Zentralrechner (26) ausgeführt ist, mit Referenzdaten (36) aus der Referenzdatenbank (34) eine Fehlerwahrscheinlichkeit (38) des Sensordatensatzes (12) zu berechnen.
  2. System (10) gemäß Anspruch 1, wobei der Zentralrechner (26) ausgeführt ist, den Sensordatensatz (12) in eine Objektklasse zu klassifizieren und die Referenzdaten (36) objektklassenspezifisch ausgewählt sind.
  3. System (10) gemäß Anspruch 1 oder 2, wobei den Referenzdaten (36) in der Referenzdatenbank (34) eine Fehlerwahrscheinlichkeit zugeordnet ist; wobei der Zentralrechner (26) bei der Berechnung der Fehlerwahrscheinlichkeit (38) des Sensordatensatzes (12) die Fehlerwahrscheinlichkeit der Referenzdaten (36) derart berücksichtigt, dass bei steigender Fehlerwahrscheinlichkeit die zugehörigen Referenzdaten (36) geringer gewichtet sind.
  4. System (10) gemäß Anspruch 3, wobei der Zentralrechner (26) ausgeführt ist, die Fehlerwahrscheinlichkeit der Referenzdaten (36) auf Basis weiterer Referenzdaten (36) und/oder auf Basis der Sensordatensätze (12) zu berechnen.
  5. System (10) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Sensoreinheit (32) im Fahrzeug (14) eine vorläufige Fehlerwahrscheinlichkeit (38) des Sensordatensatzes (12) berechnet.
  6. System (10) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Referenzdaten (36) Wetterdaten, Verkehrsflussdaten, Verkehrssteuerdaten, Sensordatensätze (12) des gleichen Fahrtzeugs, Sensordatensätze (12) anderer Fahrzeuge und/oder digitale Kartendaten (28) sind.
  7. System (10) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Objekte (20) Verkehrsschilder, Spurmarkierungen, Wetterzustände, Fahrspuren, Ampelzustände, Straßenzustände, Fahrzeuge, Hindernisse und/oder Absperrungen sind.
  8. Verfahren (100) zur Berechnung einer Fehlerwahrscheinlichkeit (38) eines Sensordatensatzes (12) eines Sensors (24), aufweisend die Schritte: - Empfangen (110) eines Sensordatensatzes (12) durch einen Zentralrechner (26); - Klassifizieren (120) des Sensordatensatzes (12) durch den Zentralrechner (26); - Auswählen und Auslesen (130) von objektklassenspezifischen Referenzdaten (36) aus einer Referenzdatenbank (34) durch den Zentralrechner (26); - Berechnen (140) einer Fehlerwahrscheinlichkeit (38) des Sensordatensatzes (12) auf Basis der Referenzdaten (36) durch den Zentralrechner (26).
  9. Verfahren (100) gemäß Anspruch 8, weiterhin aufweisend den Schritt des Bereitstellens (150) des Sensordatensatzes (12) und der zugehörigen Fehlerwahrscheinlichkeit (38) durch den Zentralrechner (26) für eine digitale Kartenanwendung (30) .
  10. Verfahren (100) gemäß Anspruch 8 oder 9, wobei der Zentralrechner (26) ein Vergleichen (160) der Fehlerwahrscheinlichkeit (38) des Sensordatensatzes (12) mit einem festgelegten Schwellenwert und bei Überschreiten des Schwellenwertes ein Kennzeichnen des Sensordatensatzes (12) als fehlerhaft vornimmt.
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