CN104081222B - 用于独立评价其数据的完整性的传感器系统 - 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，所述信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置提供关于物理参量的至少一个数据的不矛盾性的信息，其中，所述物理参量的该数据至少部分地基于这样的传感器元件的传感器信号来计算：所述传感器元件直接检测所述物理参量或可由所述传感器元件的传感器信号计算所述物理参量，其中，关于所述物理参量的该数据的不矛盾性的信息至少基于直接或间接地冗余地存在的传感器信息来计算。

Description

用于独立评价其数据的完整性的传感器系统
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、尤其是汽车中的应用。
背景技术
公开文献DE 10 2010 063 984 A1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可靠性和/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(data)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。
对于表达“直接或间接地冗余地存在的传感器信息”优选指通过并行冗余作为直接冗余或通过解析冗余作为间接冗余而存在的传感器信息。
优选信号处理装置包括完整性单元，在所述完整性单元中产生关于不矛盾性的信息。
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数据和关于所述物理参量的该数据的不矛盾性的信息。
符合目的的是，信号处理装置这样构造，使得确定的融合数据组附加地具有传感器元件的至少一个状态数据，所述传感器元件借助于自身诊断本身提供所述状态数据，其中，所述状态数据在计算关于物理参量的至少一个数据的不矛盾性的信息时予以考虑。
优选信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置作为关于物理参量的至少一个数据的不矛盾性的信息提供相对置信区间作为相对置信度信息，所述相对置信度信息与至少两个传感器信息源通道的数据和/或测量值的相对偏差相关，基于所述传感器信息源通道计算物理参量的相应的至少一个数据。
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对于每个传感器信息源通道分别使用测量值和/或测量信息和/或由测量信息导出的值以及该传感器信息源通道的不可靠程度来计算相对置信度信息。
尤其是信号处理装置这样构造，使得对于物理参量的所述至少一个数据计算对应配置的相对置信度信息作为相对置信区间Kr，其中，
K r = ∫ - ∞ + ∞ Π i = 1 i = n p i ( x , μ i , σ i ) · dx ∫ - ∞ + ∞ Π i = 1 i = n p i ( x , 0 , σ i ) · dx , 其中，0≤Kr≤1
其中，n定义为或可定义为比较的传感器信息源通道的数量，pi定义为或可定义为第i个传感器信息源通道的概率密度函数，在此，尤其是μi定义为或可定义为概率分布的均值，σi定义为或可定义为概率分布的标准偏差。
优选信号处理装置这样构造，使得所述信号处理装置附加于相对置信区间或作为其替换方案作为关于物理参量的至少一个数据的不矛盾性的信息提供绝对置信区间作为绝对置信度信息，所述绝对置信度信息与至少两个传感器信息源通道的不可靠程度相关，基于所述传感器信息源通道计算物理参量的相应的至少一个数据。
尤其是信号处理装置这样构造，使得对于物理参量的所述至少一个数据计算对应配置的绝对置信度信息作为绝对置信区间Ka，其中，
K a = [ Σ i = 1 i = n σ i - 2 ] - 1 2 或 K a = Σ i = 1 i = n σ i 2 , 在此，
其中，n作为比较的传感器信息源通道的数量，σi作为第i个传感器信息源通道的标准偏差。
符合目的的是，信号处理装置这样构造，使得对于物理参量的至少一个数据执行评价：不矛盾性是否足够大，其中，通过计算是否相对置信度信息和/或相对置信区间超过确定的阈值来执行所述评价。
优选在计算关于不矛盾性的信息时考虑传感器信息源通道的失效。尤其是信号处理装置这样构造，使得在至少一个传感器信息源通道的数据用于计算关于不矛盾性的信息的确定时间间隔内仅还有一个唯一的传感器信息源通道可供使用和/或仅一个唯一的传感器信息源通道提供数据的情况下不计算相对置信区间，并且在此情况下对于绝对置信区间假设0值或趋向于无穷的值或确定的值，或者在此情况下不计算绝对置信区间。
对于不可靠程度优选理解为差异范围和/或差异和/或方差和/或精度或精度范围，所述精度范围可由不可靠程度计算或换算。优选不可靠程度与概率密度函数或标准偏差或方差相关或依从于此。概率密度函数在此尤其是与概率分布的均值和概率分布的标准偏差相关。
传感器系统优选对于系统测试或验证使用关于不矛盾性的信息，其中，借助于不矛盾性的阈值确定：传感器系统是足够无误差地工作还是否。
作为替换方案优选对于监测传感器系统的运行传感器系统使用关于不矛盾性的信息。
为了评价和/或计算相对置信度或者说相对置信区间，优选使测量的一致性或者说其不可靠性相对加权。由此得到对一致性范围或者说相对置信区间Kr的要求或者说边缘条件，所述要求或者说边缘条件尤其是如下描述或者说定义：
-极值：在完全发散时为0，在测量值完全一致时为1。
-比较的测量值的数量及其绝对随机不可靠性不相关。
-具有小的不可靠性的测量值被较高地相对加权。
-绝对测量值/工作点不相关，测量的差彼此间相关。
-分布函数(例如正态分布、均匀分布)的类型不相关。
这些符合目的的准则通过所属的概率密度相互加权通过结果函数的相乘和积分来满足。所属的密度例如由测量数据的分类已知。相对置信度或者说相对的置信区间或者说相对置信区间特别优选按测量阶段地进行分析处理和/或计算，其方式是绕测量值μi设定概率密度并且将所述概率密度逐点彼此相乘。重叠程度Kr的归一化通过除以具有假设理想重叠的值的相同计算的结果来获得。为此设置μi＝0的差：
K r = ∫ - ∞ + ∞ Π i = 1 i = n p i ( x , μ i , σ i ) · dx ∫ - ∞ + ∞ Π i = 1 i = n p i ( x , 0 , σ i ) · dx , 其中，0≤Kr≤1。
在此优选n定义为或可定义为比较的传感器信息源通道的数量，pi定义为或可定义为第i个传感器信息源通道的概率密度函数，在此，尤其是μi定义为或可定义为概率分布的均值，σi定义为或可定义为概率分布的标准偏差。为了评价差异范围，优选可供使用的信号的差异宽度相互计算，以便获得置信度检验的通过可供使用的传感器组可最大获得的锐度的绝对程度，尤其是作为绝对置信度程度或绝对的置信度程度。由此优选得到对差异范围Ka的要求：
-可供使用的信号的数量相关——每个待添加的数据源改善评价。
-具有高不可靠性的信号对改善具有小的贡献，具有低不可靠性的信号对改善具有大的贡献。
-最可能的置信水平的描述，概率密度的实际重叠不相关性。
-工作点和测量值不相关性。
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。
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/或作为解析冗余度来实现——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以形成尤其是经校正的导航数据和/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车辆的一个车轮的车轮转速或分别检测车轮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
a)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，
b)每个车轮的车轮转速或与此相关的参量，
c)每个车轮的转动方向，
d)每个车轮的动力学半径和/或车轮直径，以及
e)车辆的每个桥的轨距和/或车辆的桥之间的轴距。
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，该方法在传感器系统中被处理或者说执行并且通过传感器系统的上述构型选项/可能性在可能的方法方案中予以公开。
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。此外，图2用于示例性解释置信区间的计算。
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 measurement unit”，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发出数据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里程检测的传感器装置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，至少用于启动或接通传感器系统。
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分别包括关于每个值的方差。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、即所述参量关于所述坐标系的分别三个分量的方差以及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取向或者说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分析处理。
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滑转刚度(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偏差相关，所述标准偏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偏差的多倍，使得测量位置数据进入到与标准偏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该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该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该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。
传感器系统的信号处理装置在此根据例子这样构造，使得所述信号处理装置提供关于物理参量的至少一个数据的不矛盾性的信息，其中，所述物理参量的该数据至少部分地基于这样的传感器元件的传感器信号来计算：所述传感器元件直接检测所述物理参量或可由所述传感器元件的传感器信号计算所述物理参量，其中，关于所述物理参量的该数据的不矛盾性的信息至少基于直接或间接地冗余地存在的传感器信息来计算。
信号处理单元根据例子在此这样构造，使得所述信号处理单元关于融合数据组的全部物理参量的值计算和提供相对置信区间以及绝对置信区间。
图2中示意性地示出了三个示例性的概率密度。期望值在此相应于在所考察的测量阶段中相应的传感器或者说传感器元件的测量值，围绕所述测量值的差异相应于所属传感器的特定的不可靠性。值根据例子为正态分布，其中：
代表中等不可靠性的传感器
代表不可靠性以及测量值与其它传感器偏差低的传感器
代表不可靠性高并且相对于p1无偏移的传感器。
不同分布的置信度计算的结果示例性地在表格1中给出。
在比较1中可看出，通过考虑不可靠性不同的两个测量通过使均值一致而使一致性范围最大，而差异范围由于p3的高不可靠性而与p1的不可靠性仅区别很小。在比较2中可看到Kr的减小，因为通过均值的偏移而存在p1与p2之间的矛盾。在比较3中，尽管偏移与在比较2中相同，这种减小明显小，因为p3比p2具有高的不可靠性。在比较4中，通过使用三个概率密度，可更明显地看到p2的偏差；其原因在于Kr的减小。此外可看到，差异范围Ka在比较2至4中决定性地受p2的低不可靠性影响。
编号 比较的概率密度 一致性范围Kr 差异范围Ka
1 p1·p3 1.0000 0.9487
2 p1·p2 0.2019 0.4472
3 p2·p3 0.8056 0.4932
4 p1·p2·p3 0.1757 0.4423
表1

Claims (12)

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提供关于物理参量的至少一个数据的不矛盾性的信息，其中，所述物理参量的该数据至少部分地基于这样的传感器元件的传感器信号来计算：所述传感器元件直接检测所述物理参量或可由所述传感器元件的传感器信号计算所述物理参量，其中，关于所述物理参量的该数据的不矛盾性的信息至少基于直接或间接地冗余地存在的传感器信息来计算。
2.根据权利要求1所述的传感器系统，其特征在于：所述信号处理装置包括完整性单元，在所述完整性单元中产生关于所述不矛盾性的信息。
3.根据权利要求1或2所述的传感器系统，其特征在于：所述信号处理装置具有融合滤波器(5)，所述融合滤波器在至少所述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过程中提供确定的融合数据组(6)，其中，所述融合数据组分别具有关于确定物理参量的数据，其中，所述融合数据组(6)对于至少一个物理参量包括所述物理参量的数据和关于所述物理参量的该数据的不矛盾性的信息。
4.根据权利要求3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，使得确定的融合数据组附加地具有传感器元件的至少一个状态数据，所述传感器元件借助于自身诊断本身提供所述状态数据，其中，所述状态数据在计算关于物理参量的至少一个数据的不矛盾性的信息时予以考虑。
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，使得所述信号处理装置作为关于物理参量的至少一个数据的不矛盾性的信息提供相对置信区间作为相对置信度信息，所述相对置信度信息与至少两个传感器信息源通道的数据和/或测量值的相对偏差相关，基于所述传感器信息源通道计算所述物理参量的相应的至少一个数据。
6.根据权利要求5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每个传感器信息源通道分别使用测量值和/或测量信息和/或由测量信息导出的值以及该传感器信息源通道的不可靠程度来计算相对置信度信息。
7.根据权利要求5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，使得对于物理参量的所述至少一个数据计算对应配置的相对置信度信息作为所述相对置信区间Kr，其中，
其中，0≤Kr≤1
其中，n定义为比较的传感器信息源通道的数量，pi定义为第i个传感器信息源通道的概率密度函数，在此，μi定义为概率分布的均值，σi定义为概率分布的标准偏差。
8.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附加于相对置信区间或作为其替换方案作为关于物理参量的至少一个数据的不矛盾性的信息提供绝对置信区间作为绝对置信度信息，所述绝对置信度信息与至少两个传感器信息源通道的不可靠程度相关，基于所述传感器信息源通道计算所述物理参量的相应的至少一个数据。
9.根据权利要求8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，使得对于物理参量的所述至少一个数据计算对应配置的绝对置信度信息作为所述绝对置信区间Ka，其中，
或在此，
其中，n作为比较的传感器信息源通道的数量，σi作为第i个传感器信息源通道的标准偏差。
10.根据权利要求5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，使得对于物理参量的至少一个数据执行评价以判定不矛盾性是否足够大，其中，通过计算所述相对置信度信息和/或所述相对置信区间是否超过确定的阈值来执行所述评价。
11.根据权利要求1或2所述的传感器系统，其特征在于：在计算关于不矛盾性的信息时考虑传感器信息源通道的失效。
12.根据权利要求11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，使得在至少一个传感器信息源通道的数据用于计算关于不矛盾性的信息的确定时间间隔内仅还有一个唯一的传感器信息源通道可供使用和/或仅一个唯一的传感器信息源通道提供数据的情况下不计算相对置信区间，并且在此情况下对于绝对置信区间假设0值或趋向于无穷的值或确定的值，或者在此情况下不计算绝对置信区间。
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