CN104011563B - 用于独立评价其数据精度的传感器系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种传感器系统，所述传感器系统包括多个传感器元件，所述传感器元件这样构造，使得所述传感器元件至少部分地检测不同的初级测量参量和/或至少部分地使用不同的测量原理，此外，所述传感器系统包括信号处理装置，其中，所述信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置至少部分地共同分析处理所述传感器元件的传感器信号并且评价所述传感器信号的信息品质，其中，所述信号处理装置提供关于物理参量的至少一个数据的精度的信息，其中，所述信号处理装置这样构造，使得关于精度的信息在至少一个特性参量或特性参量组中来描述。

Description

用于独立评价其数据精度的传感器系统
技术领域
本发明涉及一种根据权利要求1前序部分的传感器系统及其在机动车、尤其是在汽车中的应用。
背景技术
公开文献DE10 2010 063 984A1描述了一种传感器系统，包括多个传感器元件和信号处理装置，其中，信号处理装置这样设计，使得传感器元件的输出信号被共同分析处理。
发明内容
本发明的目的在于，提出一种传感器系统，所述传感器系统提供或者说允许在其信号处理方面相对高的固有安全性和/或所述传感器系统适用于对安全性苛刻的应用或者说对安全性苛刻的使用。
所述目的通过根据权利要求1的传感器系统来实现。
对于概念数据(Datum)符合目的地理解为概念数据(Daten)的单数。
对于初级测量参量优选理解为这样的测量参量，传感器元件主要被设计用于所述测量参量的检测并且所述测量参量尤其是被直接检测。
关于精度的信息符合目的地包含和/或编码在至少一个特性参量或特性参量组中和/或通过特性参量或者说特性参量组或者说其值或者说数据形成。
优选关于精度的信息在特性参量或特性参量组的至少一个数据中描述或者说在所述数据中确定或可确定。
优选信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置具有至少一个传感器信息源通道，所述传感器信息源通道传送和处理传感器元件的至少一个输出信号。
优选信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置分别对于物理参量的数据尤其是分别在信号处理装置的彼此相继的信号处理步骤之后或上提供并且尤其是配置所述至少一个特性参量或特性参量组并且所述至少一个特性参量或特性参量组的数据与所属的或在前的信号处理步骤如何影响物理参量的被处理的数据相关，所述至少一个特性参量或特性参量组涉及所述被处理的数据。
优选信号处理装置这样构造，使得所述至少一个特性参量被确定或可被确定为下列参量至少之一，尤其是用于描述数据品质，即：
噪声特性参量，
补偿/偏差特性参量，
比例因子特性参量，
非线性特性参量，
补偿和/或比例因子漂移特性参量，
带宽/极限频率特性参量，和/或
延迟/死时间特性参量。
作为替换方案，优选信号处理装置这样构造，使得特性参量组包括下列参量中的至少三个或全部，尤其是用于描述数据品质，即：
噪声特性参量，
补偿/偏差特性参量，
比例因子特性参量，
非线性特性参量，
补偿和/或比例因子漂移特性参量，
带宽/极限频率特性参量，和/或
延迟/死时间特性参量。
对于噪声或者说噪声特性参量优选理解为测量值围绕期望值的带宽受限制的零均值统计分布。噪声与工作点无关并且在无限长地求平均时接近期望值。噪声或者说噪声特性参量尤其是定义为随机零均值误差。
对于补偿/偏差或者说补偿/偏差特性参量优选理解为与工作点无关的在环境条件不变时被假设为恒定的值，所述值累积地叠加在测量结果上。补偿/偏差或者说补偿/偏差特性参量尤其是累积误差。
对于比例因子误差或者说比例因子特性参量优选理解为与工作点相关的在环境条件不变时被假设为恒定的值，所述值与所测量的值在减去补偿之后相乘。比例因子误差或者说比例因子特性参量尤其是倍增误差。
对于补偿/比例因子漂移或者说补偿和/或比例因子漂移特性参量优选理解为补偿或比例因子误差的时间变化，所述时间变化应归因于变化的环境条件，例如温度变化、供电电压波动。补偿/比例因子漂移或者说补偿和/或比例因子漂移特性参量尤其是相应于最大的时间变化率。
对于带宽/极限频率或者说带宽/极限频率特性参量优选理解为有效信号、可能情况下干扰抑制的频率范围。
对于延迟/死时间或者说延迟/死时间特性参量优选理解为带宽之内的平均群时延。
优选信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置对于确定的物理参量的每个数据在每个或者说每个重要的信号处理步骤之后或上提供所述至少一个特性参量或所述特性参量组。
优选信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置在每个重要的信号处理步骤上或之后并且对于每个信号源、尤其是对于传感器元件的输出端对于多个确定的物理参量、尤其是全部重要的物理参量的每个数据提供所述至少一个特性参量或所述特性参量组，所述全部重要的物理参量是传感器系统的输出参量。
优选信号处理装置这样构造，使得特性参量组直接形成精度范围或精度范围间接地根据特性参量组的多个特性参量来描述。尤其是信号处理装置这样构造，使得对精度范围就阈值而言或者说基于阈值进行评价并且此后为物理参量的至少一个数据配置就精度而言的评价：尤其是是以足够的精度还是以不足够的精度提供物理参量的相应数据，精度的所述评价在后面的信号处理步骤至少之一中予以考虑。
对于对精度范围就阈值而言的评价符合目的地理解为低于和/或超过一个或多个阈值或不同的确定的阈值的组合，所述阈值以一个或多个单个或组合的和/或导出的特性参量为参考来确定。
精度范围符合目的地不是单个值，而是由所述至少一个特性参量或者说特性参量组的确定的数据或者说值得到。
优选信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置对于物理参量的至少一个值执行至少一个精度范围的预见性和/或预测性计算和/或估计，其中，所述物理参量的所述值和所属的精度范围涉及在一个或多个信号处理步骤上或之后其预见性和/或预测性的存在，然后所述一个或所述多个信号处理步骤本身被执行。尤其是信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置在预见性和/或预测性计算和/或估计过程中使精度范围的预见性和/或预测性存在涉及从当前时刻开始到将来的确定时刻的确定的时间区间，其中，所述将来的确定时刻尤其是在信号处理步骤上或之后出现。
符合目的的是，信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置在预见性和/或预测性计算和/或估计过程中使用尤其是直到当前时刻在传感器系统中已经可提供的数据和/或测量数据。通过在将来进行计算/估计，假设“最坏”场景来计算，其出发点在于，没有新的测量数据可供传感器信息源通道使用，因为这些测量数据当然仍未准备好。但计算的结果因此尤其是涉及会在全部传感器元件失效、因此“最坏”场景中实现的精度范围。
优选信号处理装置这样构造，使得预见性和/或预测性计算和/或估计重复或彼此相继地执行至少两次，其中，所述重复或次序涉及彼此相继的信号处理步骤，其中，所述重复的或彼此相继地至少两次的预测性计算和/或估计涉及将来的这样的时刻或信号处理步骤：在所述时刻或信号处理步骤上或之后存在预测的精度范围，其中，在重复计算和/或估计过程中尤其是考虑来自一个或多个传感器信息源通道的可能新出现的测量数据和/或校正计算和/或估计或其相应结果。
在此，可能新出现的测量数据符合目的地意味着可新提供的测量数据，所述测量数据的可提供性仍不确定。
符合目的的是，信号处理装置这样构造，使得在预见性和/或预测性计算和/或估计过程中预给定从当前时刻开始到将来的确定时刻的确定的时间区间和/或在信号处理步骤本身执行之前这些信号处理步骤的确定数量并且据此在所述将来的时刻或在所述将来的信号处理步骤上或之后对于物理参量的值计算和/或估计精度范围，在此或在此之后尤其是对所述精度范围就阈值而言进行评价。
优选信号处理装置这样构造，使得在预见性和/或预测性计算和/或估计过程中对于物理参量的将来存在的值预给定精度范围并且据此计算或者说估计从当前时刻开始到将来的确定时刻的确定的时间区间和/或计算和/或估计将来的信号处理步骤的确定数量，尤其是直到精度范围低于或超过确定的阈值，特别优选其中，确定的阈值的低于或超过以确定的概率出现，所述概率特别优选也预给定。
信号处理装置优选这样构造，使得精度范围以至少一个物理参量的至少一个特性参量或特性参量组或者说相应的数据和/或值或由此导出和/或计算的值的形式存储确定数量的信号处理步骤和/或确定的存储时间区间。在此或者说在此之后，进行预见性和/或预测性精度范围的预见性和/或预测性计算和/或估计或将来的时间区间或确定数量的信号处理步骤的预见性和/或预测性计算和/或估计——在考虑关于物理参量和/或特性参量或者说特性参量组的所存储的数据和/或值的时间变化曲线或者说趋势或者说变化的情况下根据预给定的精度范围或精度范围的预给定的阈值。在此，尤其是出发点在于，新的测量数据或者说数据遵循到目前为止的变化曲线或者说趋势和/或系统特性、特别优选关于测量数据的系统特性不显著变化。
符合目的的是，确定的最小精度被估计或者说计算为精度范围。
精度范围尤其是可换算或者说由信号处理装置换算为不安全范围。
优选信号处理装置具有融合滤波器，所述融合滤波器在至少传感器元件的传感器信号和/或由此导出的信号的共同分析处理的过程中提供确定的融合数据组，其中，所述融合数据组分别具有关于确定的物理参量的数据，其中，融合数据组对于至少一个物理参量包括所述物理参量的值和关于其数据品质的信息。
精度范围或者说关于精度的信息符合目的地对于融合数据组的一个或多个或全部物理参量的至少一个值来提供。
精度范围或者说关于精度的信息优选对于全部参量、尤其是全部物理参量的全部输出值来提供，所述全部物理参量是传感器系统的输出参量。
对于测量数据符合目的地理解为传感器元件或者说传感器信息源通道的输出信号或者说数据。
融合滤波器优选构造成卡尔曼滤波器，作为替换方案优选构造成粒子滤波器，或者作为替换方案构造成信息滤波器或作为替换方案构造成“无迹”卡尔曼滤波器。
优选融合滤波器这样构造，使得融合数据组作为所述至少一个物理参量的值包括相对值，尤其是补偿值和/或变化值和/或校正值和/或误差值。
符合目的的是，融合数据组的对应物理参量的相对值是校正值，给所述校正值分别配置差异信息或者说差异或者说差异范围、尤其是方差，作为关于其数据品质的信息。
优选融合滤波器这样构造，使得融合数据组的至少一个物理参量的值直接或间接基于多个传感器元件的传感器信号来计算，其中，这些传感器元件冗余地以直接或间接的方式检测所述至少一个物理参量。所述冗余的检测特别优选实现直接或者说并行的冗余度和/或作为分析冗余度来实现——源于计算导出的或推导出的参量/值和/或模型假设。
融合滤波器优选构造成卡尔曼滤波器，所述卡尔曼滤波器迭代地至少执行预测步骤以及校正步骤并且至少部分地提供融合数据组。尤其是融合滤波器构造成误差状态空间序贯扩展卡尔曼滤波器，即构造成这样的卡尔曼滤波器，所述卡尔曼滤波器特别优选包括线性化并且在所述卡尔曼滤波器中计算和/或估计误差状态信息和/或所述卡尔曼滤波器序贯地工作并且在此使用/考虑在序贯的对应功能步骤中可供使用的输入数据。
符合目的的是，传感器系统具有惯性传感器装置，所述惯性传感器装置包括至少一个加速度传感器元件和至少一个转动率传感器元件；传感器系统包括捷联算法单元，在所述捷联算法单元中执行捷联算法，用所述捷联算法至少处理待对惯性传感器装置的传感器信号尤其是进行校正的导航数据和/或行驶动力学数据——以设置有传感器系统的车辆为参考。
特别优选捷联算法单元将其计算的导航数据和/或行驶动力学数据直接或间接提供给融合滤波器。
传感器系统优选具有惯性传感器装置，所述惯性传感器装置这样构造，使得所述惯性传感器装置至少可检测沿着确定的第二轴线、尤其是车辆的横向轴线的加速度并且至少可检测绕确定的第三轴线、尤其是车辆的垂直轴线的转动率，其中，确定的第一和第三轴线形成一个生成系统，并且在此尤其是彼此相对垂直地取向，其中，传感器系统还包括至少一个车轮转速传感器元件、尤其是至少或刚好四个车轮转速传感器元件，所述车轮转速传感器元件检测一个车轮的车轮转速或分别检测车辆的车轮任意之一的车轮转速并且尤其是附加地检测设置有传感器系统的车辆的所属的车轮的转动方向，其中，传感器系统附加地包括至少一个转向角传感器元件，所述转向角传感器元件检测车辆的转向角，其中，传感器系统还包括卫星导航系统，所述卫星导航系统尤其是这样构造，使得所述卫星导航系统检测和/或提供分别在所属的卫星与车辆的之间的距离数据或与此相关的参量以及分别在所属的卫星与车辆之间的速度信息数据或与此相关的参量。
特别优选惯性传感器装置这样构造，使得所述惯性传感器装置至少可检测沿着确定的第一、第二和第三轴线的加速度并且至少可检测绕所述确定的第一轴线、绕所述确定的第二轴线和绕所述确定的第三轴线的转动率，其中，所述确定的第一、第二和第三轴线形成一个生成系统，并且在此尤其是分别彼此相对垂直地取向。
优选惯性传感器装置将其传感器信号提供给捷联算法单元并且捷联算法单元这样构造，使得所述捷联算法单元至少由惯性传感器装置的传感器信号以及尤其是至少一个误差状态信息和/或方差和/或配置给传感器信号或物理参量并且由融合滤波器提供的关于数据品质的信息作为测量参量和/或导航数据和/或行驶动力学数据计算和/或提供至少沿着确定的第一、第二和第三轴线的校正的加速度、至少绕所述三个确定的轴线的校正的转动率、至少关于所述三个确定的轴线的速度以及至少位置参量。
符合目的的是，传感器系统这样构造，使得分别至少一个传感器信号和/或物理参量作为惯性传感器装置和/或捷联算法单元、车轮转速传感器元件和转向角传感器元件——尤其是间接地通过车辆模型单元——以及卫星导航系统的直接的或导出的参量、在此尤其是分别在所属的卫星与车辆之间的距离数据或与此相关的参量以及分别在所属的卫星与车辆之间的速度信息数据或与此相关的参量提供给融合滤波器并且由融合滤波器在其计算中予以考虑。
特别优选车辆模型单元这样构造，使得由车轮转速传感器元件和转向角传感器元件的传感器信号计算沿着确定的第一轴线的速度、沿着确定的第二轴线的速度以及绕确定的第三轴线的转动率。
完全特别优选车辆模型单元这样构造，使得所述车辆模型单元为了计算而使用尤其是作为Least-Squared-Error方法公知的最小二乘法来解超定方程组。
符合目的的是，车辆模型单元这样构造，使得所述车辆模型单元在其计算中至少考虑下列物理参量和/或参数
i.每个车轮的转向角，尤其是通过用于两个前轮的转向角传感器来检测，其中，模型假设：后轮的转向角等于零，或附加地检测后轮的转向角，
ii.每个车轮的车轮转速或与此相关的参量，
iii.每个车轮的转动方向，
iv.每个车轮的动力学半径和/或车轮半径，以及
v.车辆的每个桥的轨距和/或车辆的桥之间的轮距。
信号处理装置优选这样构造，使得融合滤波器在确定的时刻计算和/或提供和/或输出融合数据组。
融合滤波器优选这样构造，使得所述融合滤波器与传感器元件、尤其是车轮转速传感器元件和转向角传感器元件的扫描率和/或传感器信号输出时刻无关地并且与卫星导航系统的在时间上的信号或测量参量/或信息输出时刻无关地计算和/或提供和/或输出融合数据组。
符合目的的是，信号处理装置这样构造，使得在融合滤波器的功能步骤的过程中始终异步地将传感器元件、尤其是车轮转速传感器元件和转向角传感器元件的最新的对于融合滤波器可供使用的信息和/或信号和/或数据直接地或间接地、尤其是借助于车辆模型单元和卫星导航系统直接地或间接地序贯地更新和/或接收到融合滤波器中并且在融合滤波器的所属的功能步骤的计算中予以考虑。
此外，本发明涉及传感器系统在车辆、尤其是机动车、特别优选在汽车中的应用。
本发明附加地尤其是涉及一种方法，所述方法在传感器系统中工作或者说执行并且通过传感器系统的上述构型选择/可能性在可能的方法方案方面被公开。
附图说明
由从属权利要求和借助于图1对实施例进行的下述说明得到其它优选实施形式。
具体实施方式
图1示出了传感器系统的一个实施例的示意性视图，所述传感器系统被设置用于安置和应用在车辆中。在此，作为功能块来解释传感器元件和卫星导航系统以及信号处理装置的最重要的信号处理单元及其相互间的共同作用。
传感器系统包括惯性传感器装置1，即IMU，“inertial measurementunit”，所述惯性传感器装置这样构造，使得所述惯性传感器装置至少可检测沿着确定的第一、第二和第三轴线的加速度并且至少可检测绕所述确定的第一轴线、绕所述确定的第二轴线和绕所述确定的第三轴线的转动率，其中，确定的第一轴线相应于车辆的纵向轴线，确定的第二轴线相应于车辆的横向轴线，确定的第三轴线相应于车辆的垂直轴线。这三个轴线形成笛卡尔坐标系，即车辆坐标系。
传感器系统具有捷联算法单元2，在所述捷联算法单元中执行捷联算法，用所述捷联算法至少处理待对惯性传感器装置1的传感器信号以形成经校正的导航数据和/或行驶动力学数据。捷联算法单元2的所述输出数据包括下列物理参量的数据：车辆的各速度、加速度以及转动率——例如关于车辆坐标系的三个轴线以及根据例子附加地分别以世界坐标系为参考，所述世界坐标系适用于描述在大地上车辆的取向和/或动力学参量。此外，捷联算法单元2的输出数据包括关于车辆坐标系的位置和关于世界坐标系的取向。附加地，捷联算法单元的输出数据具有方差，作为关于上述物理参量、至少上述物理参量中的一些的数据品质的信息。这些方差根据例子不是在捷联算法单元中计算，而是仅由所述捷联算法单元使用和传送。
此外，捷联算法单元的输出数据根据例子还是整个传感器系统的输出数据或者说信号或者说输出数据12。
此外，传感器系统对于车辆的每个车轮包括车轮转速传感器元件3，根据例子为四个，所述车轮转速传感器元件分别检测车辆的车轮任意之一的车轮转速并且分别附加地检测转动方向，传感器系统附加地包括转向角传感器元件3，所述转向角传感器元件检测车辆的转向角。车轮转速传感器元件和转向角传感器元件形成用于检测里程的传感器装置3。
此外，传感器系统具有卫星导航系统4，所述卫星导航系统这样构造，使得所述卫星导航系统检测和/或提供分别在所属的卫星与车辆之间的距离数据或与此相关的参量以及分别在所属的卫星与车辆之间的速度信息数据或与此相关的参量。根据例子，卫星导航系统4附加地向融合滤波器提供起始位置或者说起始位置信息，至少在传感器系统启动或接通时。
此外，传感器系统的信号处理装置包括融合滤波器5。融合滤波器5在至少传感器元件3的传感器信号和/或由此导出的信号、即里程和卫星导航系统4的输出信号和/或由此导出的信号的共同分析处理过程中提供确定的融合数据组6。所述融合数据组分别具有关于确定物理参量的数据，其中，融合数据组6对于至少一个物理参量包括所述物理参量的值和关于其数据品质的信息，其中，所述关于数据品质的信息根据例子以方差为特征。
融合数据组6作为所述至少一个物理参量的值包括相对值，例如校正值，也被称为补偿值。根据例子，校正值分别由累积的误差值或者说变化值得到，所述累积的误差值或者说变化值由融合滤波器5提供。
融合数据组6的对应的物理参量的相对值因此根据例子是校正值和方差。换言之，融合数据组6根据例子计算误差分配，所述误差分配作为输入参量或者说输入数据组提供给捷联算法单元并且由所述捷联算法单元在其计算中至少部分地考虑。所述误差分配作为数据组或者说输出数据至少包括物理参量的校正值或者说误差值以及作为关于数据品质的信息的分别关于每个值的方差。在此，由融合滤波器至少将校正值和关于物理参量即分别以车辆坐标系为参考的速度、加速度和转动率的方差、即所述参量分别关于所述坐标系的三个分量以及IMU取向或者说车辆坐标系与惯性传感器装置1的坐标系或者说安装取向之间的IMU取向角以及以世界坐标系为参考的位置传递给捷联算法单元。
融合数据组的物理参量的值直接地或者说间接地基于传感器元件3和卫星导航系统4的传感器信号来计算，其中，至少一些参量、例如车辆关于车辆坐标的速度和位置相对于捷联算法单元2的数据冗余地被检测和使用。
融合滤波器5根据例子构造成误差状态空间序贯扩展卡尔曼滤波器，即构造成这样的卡尔曼滤波器，所述卡尔曼滤波器尤其是包括线性化并且在所述卡尔曼滤波器中计算和/或估计校正值并且所述卡尔曼滤波器序贯地工作并且在此使用/考虑在序贯的对应功能步骤中可供使用的输入数据。
融合滤波器5这样构造，使得在融合滤波器的功能步骤的过程中始终异步地将传感器元件3、即车轮转速传感器元件和转向角传感器元件的最新的对于融合滤波器可供使用的信息和/或信号和/或数据间接地借助于车辆模型单元7和卫星导航系统4直接地或间接地序贯地更新和/或接收到融合滤波器中并且在融合滤波器5的所属功能步骤的计算中予以考虑。
车辆模型单元7这样构造，使得所述车辆模型单元由车轮转速传感器元件3和转向角传感器元件3的传感器信号至少计算沿着确定的第一轴线的速度、沿着确定的第二轴线的速度以及绕确定的第三轴线的转动率并且提供给融合滤波器5。
传感器系统根据例子具有四个车轮转速传感器元件3，其中，车轮转速传感器元件任意之一分别配置给车辆的任意一个车轮，其中，车辆模型单元7这样构造，使得所述车辆模型单元由车轮转速传感器元件的传感器信号和通过转向角传感器单元提供的转向角和/或每个车轮的尤其是通过用于前轮的转向角传感器元件并且借助于至少一个另外的用于后轮的转向角传感器元件或至少由用于后轮的模型假设检测的转向角直接或间接计算每个车轮沿着/关于确定的第一和第二轴线的速度分量和/或速度，其中，由分别关于确定的第一和第二轴线的所述八个速度分量和/或四个速度计算沿着确定的第一轴线的速度、沿着确定的第二轴线的速度以及绕确定的第三轴线的转动率。
此外，传感器系统或者说其信号处理装置包括轮胎参数估计单元10，所述轮胎参数估计单元这样构造，使得所述轮胎参数估计单元至少计算每个车轮的半径、根据例子计算动力学半径并且附加地计算每个车轮的侧向偏离刚度和打滑刚度(Schlupfsteifigkeit)并且作为附加输入参量提供给车辆模型单元7，其中，轮胎参数估计单元10这样构造，使得所述轮胎参数估计单元使用基本上线性的轮胎模型来计算车轮/轮胎参量。轮胎参数估计单元的根据例子的输入参量在此是车轮转速3和转向角3、至少部分地或完全地是捷联算法单元2的输出参量或者说值、尤其是附加地关于物理参量的值的由其提供的方差以及关于这样的物理参量的融合滤波器5的方差：所述物理参量是轮胎参数估计单元10的输入参量。
此外，传感器系统或者说其信号处理装置包括GPS误差识别和确认单元11，所述GPS误差识别和确认单元这样构造，使得所述GPS误差识别和确认单元根据例子作为输入数据获得卫星导航系统4的输出数据或者说输出信号以及至少部分地获得捷联算法单元2的输出数据或者说输出信号并且在其计算中予以考虑。
在此，GPS误差识别和确认单元11附加地与融合滤波器5连接并且与所述融合滤波器交换数据。
GPS误差识别和确认单元11例如这样构造，使得所述GPS误差识别和确认单元执行下列方法：
用于选择卫星的方法，包括：
-基于GNSS信号、即全球导航卫星系统信号、即卫星导航系统4的输出信号或者说输出数据测量车辆相对于卫星的测量位置数据，
-确定车辆的对于基于GNSS信号确定的测量位置数据而言冗余的参考位置数据，
-当测量位置数据和参考位置数据的对比满足预确定的条件时，选择该卫星，
-其中，为了对比测量位置数据和参考位置数据而形成测量位置数据与参考位置数据之间的差，
-其中，预确定的条件是测量位置数据与参考位置数据之间的最大允许误差，
-其中，最大允许误差与标准差相关，所述标准差基于用于参考位置数据的参考方差与用于测量位置数据的测量方差的和来计算，
-其中，最大允许误差这样相应于标准差的多倍，使得测量位置数据进入到与标准差相关的差异区间的概率低于预确定的阈值。
此外，传感器系统或者说其信号处理装置具有停车识别单元8，所述停车识别单元这样构造，使得所述停车识别单元可识别车辆的停车并且在识别到车辆停车的情况下至少向融合滤波器5提供来自停车模型的信息，在此尤其是这样的信息：绕全部三个轴线的转动率具有值零并且至少一个位置变化参量也具有值零，尤其是沿着全部三个轴线的速度具有值零。停车识别单元8在此根据例子这样构造，使得所述停车识别单元作为输入数据使用车轮转速或者说车轮转速信号以及惯性传感器装置1的“原始”或者说直接的输出信号。
信号处理装置根据例子计算和/或使用其值涉及车辆坐标系的物理参量的第一组数据并且附加地计算和/或使用其值涉及世界坐标系的物理参量的第二组数据，其中，所述世界坐标系尤其是至少适用于描述在大地上车辆的取向和/或动力学参量，其中，传感器系统具有取向模型单元9，用所述取向模型单元计算车辆坐标系与世界坐标系之间的取向角。
车辆坐标系与世界坐标系之间的取向角在取向模型单元9中至少基于下列参量来计算：关于车辆坐标系的速度、关于世界坐标系的速度以及转向角。
车辆坐标系与世界坐标系之间的取向角根据例子在取向模型单元9中附加地至少基于下列参量之一或多个来计算：车辆以世界坐标系为参考的取向信息、融合滤波器的校正值和/或方差中的一些或全部和/或车辆以车辆坐标系和/或世界坐标系为参考的加速度。
取向模型单元9使用捷联算法单元2的输出数据和/或输出信号中的一些或全部来计算。
取向模型单元9根据例子这样构造，使得所述取向模型单元除了取向角之外还计算和提供关于这些参量的数据品质的信息、尤其是取向角的方差，其中，取向模型单元9将车辆坐标系与世界坐标系之间的取向角以及关于这些参量的数据品质的信息提供给融合滤波器5，融合滤波器在其计算中使用所述取向角并且特别优选将关于这些参量的数据品质的信息、尤其是取向角的方差传送给捷联算法单元2。
关于精度的信息或者说特性参量或特性参量组根据例子对于每个物理参量的每个值在每个或者说每个重要的信号处理步骤上或者说之后并且对于每个信号源都提供。这根据例子与传感器元件的物理参量的值的信号处理并行，直到传感器系统的输出信号。
传感器元件的未处理的原始值或者说测量值在此根据例子形成描述特性参量或者说特性参量组的源。其在每个信号处理步骤的信号的进一步处理时被修正。
进一步处理根据例子分成三个操作：积分、微分和滤波。可使用相应于误差等级的计算和误差传递计算；对特性参量的影响根据例子在下面描述。
在作为信号的信号处理步骤的积分中误差传递：
噪声，特征的变化，用f-2对功率密度加权。
补偿/偏差：成为在积分时间上的漂移
比例因子：保持被积分信号的因子
非线性：在长时间平均上在整个测量范围上上升
漂移：成为在积分时间上的二次漂移
带宽/极限频率：无变化，但是另外的特征
延迟/死时间：保持，积分和扭曲
在作为信号的信号处理步骤的微分中误差传递：
噪声：特征的变化，用f2对功率密度加权。
补偿/偏差：通过微分消除
比例因子：保持被微分信号的因子
非线性：成为与工作点相关的补偿
漂移：成为补偿
带宽/极限频率：特征的变化(高通特征：f)
延迟/死时间：保持
在作为信号的信号处理步骤的共同滤波中误差传递：
噪声特征变化
带宽/极限频率按照滤波变化
延迟/死时间通过带宽内的群时延而延长
数字滤波器的处理时间
呈特性参量或者说特性参量组形式的关于精度范围的精度描述例如在以数据卡为依据的描述中允许对其源的测量数据通过信号处理装置的信号处理链来特征化，直到其汇、即传感器系统的输出数据。在描述精度时，根据例子，各自测量数据或者说物理参量的数据的实际特性被编址，其方式是通过精度评价根据例如来自数据卡的描述连续地计算其指标。
所述的描述数据或者说特性参量可用于传感器系统或与传感器系统连接的调节系统或者说控制系统的至少一个使用者功能。因此例如可适配地调节或与精度相关地提供驾驶员辅助系统的辅助功能。

Claims (15)

1.一种传感器系统，所述传感器系统包括多个传感器元件，所述传感器元件这样构造，使得所述传感器元件至少部分地检测不同的初级测量参量和/或至少部分地使用不同的测量原理，此外，所述传感器系统包括信号处理装置，其中，所述信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置至少部分地共同分析处理所述传感器元件的传感器信号并且评价所述传感器信号的信息品质，其中，所述信号处理装置提供关于物理参量的至少一个数据的精度的信息，其特征在于：所述信号处理装置这样构造，使得关于精度的信息在至少一个特性参量或特性参量组中来描述；所述信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置对于物理参量的至少一个值执行至少一个精度范围的预见性和/或预测性计算，其中，所述物理参量的所述值和所属的精度范围涉及在一个或多个信号处理步骤中或之后其预见性和/或预测性的存在，然后所述一个或所述多个信号处理步骤本身被执行；所述信号处理装置这样构造，使得在预见性和/或预测性计算过程中对于物理参量的将来存在的值预给定精度范围并且据此计算从当前时刻开始到将来的确定时刻的确定的时间区间和/或计算将来的信号处理步骤的确定数量。
2.根据权利要求1所述的传感器系统，其特征在于：所述信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置具有至少一个传感器信息源通道，所述传感器信息源通道传送和处理传感器元件的至少一个输出信号。
3.根据权利要求1或2所述的传感器系统，其特征在于：所述信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置分别对于物理参量的数据在所述信号处理装置的彼此相继的信号处理步骤中或之后提供所述至少一个特性参量或所述特性参量组，并且所述至少一个特性参量或所述特性参量组的数据与所属的或在前的信号处理步骤如何影响所述物理参量的被处理的数据相关，所述至少一个特性参量或所述特性参量组涉及所述被处理的数据。
4.根据权利要求1或2所述的传感器系统，其特征在于：所述信号处理装置这样构造，使得所述至少一个特性参量被确定为下列参量至少之一，即：
噪声特性参量，
补偿/偏差特性参量，
比例因子特性参量，
非线性特性参量，
补偿和/或比例因子漂移特性参量，
带宽/极限频率特性参量，和/或
延迟/死时间特性参量。
5.根据权利要求1或2所述的传感器系统，其特征在于：所述信号处理装置这样构造，使得所述特性参量组包括下列参量中的至少三个：
噪声特性参量，
补偿/偏差特性参量，
比例因子特性参量，
非线性特性参量，
补偿和/或比例因子漂移特性参量，
带宽/极限频率特性参量，和/或
延迟/死时间特性参量。
6.根据权利要求1或2所述的传感器系统，其特征在于：所述信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置对于确定的物理参量的每个数据在每个信号处理步骤中或之后提供所述至少一个特性参量或所述特性参量组。
7.根据权利要求1或2所述的传感器系统，其特征在于：所述信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置在每个重要的信号处理步骤中或之后并且对于每个信号源对于多个确定的物理参量的每个数据提供所述至少一个特性参量或所述特性参量组。
8.根据权利要求7所述的传感器系统，其特征在于：所述信号处理装置对于传感器元件的输出端对于传感器系统的输出参量的每个数据提供所述至少一个特性参量或所述特性参量组。
9.根据权利要求1或2所述的传感器系统，其特征在于：所述信号处理装置这样构造，使得所述特性参量组直接形成精度范围或精度范围间接地根据所述特性参量组的多个特性参量来描述。
10.根据权利要求9所述的传感器系统，其特征在于：所述信号处理装置这样构造，使得对所述精度范围就阈值而言进行评价并且此后为物理参量的至少一个数据配置就精度而言的评价，精度的所述评价在后面的信号处理步骤至少之一中予以考虑。
11.根据权利要求10所述的传感器系统，其特征在于：就精度而言的评价是指物理参量的相应数据是以足够的精度还是以不足够的精度提供。
12.根据权利要求1或2所述的传感器系统，其特征在于：所述信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置在预见性和/或预测性计算过程中使精度范围的预见性和/或预测性存在涉及从当前时刻开始到将来的确定时刻的确定的时间区间，其中，所述将来的确定时刻在信号处理步骤中或之后出现。
13.根据权利要求1或2所述的传感器系统，其特征在于：所述信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置在预见性和/或预测性计算过程中使用在所述传感器系统中已经可提供的数据和/或测量数据。
14.根据权利要求1或2所述的传感器系统，其特征在于：所述信号处理装置这样构造，使得所述预见性和/或预测性计算重复或彼此相继地执行至少两次，其中，所述重复或相继执行涉及彼此相继的信号处理步骤，其中，所述重复的或彼此相继地至少两次的预测性计算涉及将来的这样的时刻或信号处理步骤：在所述时刻或信号处理步骤中或之后存在预测的精度范围，其中，在重复计算过程中考虑来自一个或多个传感器信息源通道的可能新出现的测量数据。
15.根据权利要求1或2所述的传感器系统，其特征在于：所述信号处理装置这样构造，使得在预见性和/或预测性计算过程中预给定从当前时刻开始到将来的确定时刻的确定的时间区间和/或在信号处理步骤本身执行之前这些信号处理步骤的确定数量并且据此在所述将来的时刻或在所述将来的信号处理步骤中或之后对于物理参量的值计算精度范围，此时或在此之后对所述精度范围就阈值而言进行评价。
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