CN106796126A - 用于实时地提供动态测量值的动态误差值的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于实时地提供动态测量值的动态误差值的方法，其中，借助至少一个传感器系统（101、103、104、201、203、204）检测测量值，其中，所述测量值直接或间接地描述物理参数的值，其中，由测量值和/或由已知的物理的和/或数学的关系算得间接地描述的物理参数的值，其中，确定至少一个传感器系统（101、103、104、201、203、204）的测量值的误差值，其中，所述误差值在并不相互影响的并且连接成排的功能块（31、32、33、34、35、36）中逐步地确定。本发明还涉及一种相应的系统以及该系统的一种应用。

Description

用于实时地提供动态测量值的动态误差值的方法和系统

本发明涉及一种根据权利要求1的前序部分的用于实时地提供动态测量值的动态误差值的方法、一种根据权利要求13的前序部分的用于实时地提供动态测量值的动态误差值的系统以及该系统的一种应用。

就现有技术中已知的所谓的虚拟传感器而言，传感器与使用者功能之间的连接公知地存在分离，否则应直接连接。这是系统架构中的中间层面。尤其是对安全关键的功能表明尽快地且可靠地识别出测量数据的误差和不一致，以便例如按照所谓的汽车安全完整性等级（ASIL）来确保其功能及其特定的安全水平。然而，这些功能与对应于它们的传感器的所述分离无法再允许像往常一样通常利用功能进行检查，但另一方面，通过动用多个冗余的传感器，提供了更快速地识别误差和改善误差识别质量的优势。另外，无论融合数据还是误差识别，其质量都公知地与接入融合的传感器的当前可用性和测量质量有关。

相关地，DE 10 2012 219 478 A1记载了一种传感器系统，其用于独立地分析其数据的完整性。这种传感器系统优选应用在汽车中，且包括多个传感器部件，这些传感器部件经过构造，从而它们至少部分地检测各种不同的主要测量参数，或者至少部分地采用各种不同的测量原理。该传感器系统还包括信号处理机构，该信号处理机构至少部分地共同地分析传感器信号，且同时评价传感器信号的信息质量。信号处理机构还提供关于物理参数的至少一个日期的无不一致性的信息，其中，物理参数的日期基于传感器部件的传感器信号来计算，这些传感器部件要么直接检测物理参数，要么可由其传感器信号算得物理参数。关于日期的无不一致性的信息现在基于直接或间接地冗余地存在的传感器信息来算得。

由DE 10 2012 219 475 A1已知一种优选应用在汽车中的传感器系统，用于独立地分析其数据的精确性。该传感器系统包括多个传感器部件，这些传感器部件经过构造，从而它们至少部分地检测各种不同的主要测量参数，或者至少部分地采用各种不同的测量原理。该传感器系统还包括信号处理机构，该信号处理机构至少部分地共同地分析传感器信号，且同时评价传感器信号的信息质量。信号处理机构还提供关于物理参数的至少一个日期的精确性的信息，该参数的形式为特征参数或特征参数组。所述特征参数或特征参数组在此按照或者借助相继的信号处理步骤来提供，其中，特征参数或特征参数组的数据取决于对于的或先前的信号处理步骤如何影响物理参数的被处理的日期。

DE 10 2010 063 984 A1公开了一种包括多个传感器部件的传感器系统。这些传感器部件经过构造，从而它们至少部分地检测各种不同的主要测量参数，并且至少部分地采用各种不同的测量原理。然后由这些传感器部件的主要测量参数至少部分地推导出其它的测量参数。此外，该传感器系统包括信号处理机构、接口机构以及多个功能机构。这些传感器部件以及全部的功能机构在此与信号处理机构连接。所述主要测量参数因而提供冗余的信息，这些信息可以在信号处理机构中相互比较，或者相互支持。由采用不同的途径算得的考察量的比较可以推断出这些考察量的可靠性和精确性。信号处理机构评定这些考察量的精确性，并将这些考察量与精确性说明一起通过接口机构提供给不同的功能机构。

为了基于数据融合的动态质量在使用者功能中比如在汽车的行车轨迹精确的导航系统中建立控制或调节，关于整个融合数据的整体不可靠性的比如由现有技术已知的信息并不够用。确切地说，存在如下需求：虚拟传感器实时地输出关于各种不同的各自的特征值和关于传感器信号的各自精确性的信息，进而给这些功能提供所谓的动态的数据页。

因此，本发明的目的是，提出一种用于实时地提供动态测量值的动态误差值的方法。

根据本发明，所述目的通过一种根据权利要求1的用于实时地提供动态测量值的动态误差值的方法得以实现。

本发明涉及一种用于实时地提供动态测量值的动态误差值的方法，其中，借助至少一个传感器系统检测测量值，其中，这些测量值直接或间接地描述物理参数的值，其中，由测量值和/或由已知的物理的和/或数学的关系算得间接地描述的物理参数的值，其中，确定至少一个传感器系统的测量值的误差值，其中，这些误差值在并不相互影响的并且连接成排的功能块中逐步地确定。

由此得到如下优点：能实现精确性计算，并利用彼此独立的、优选作为所谓的黑箱建模的功能块将误差值划分成数据页典型的特征参数比如噪声、偏差或刻度因素误差。在此，每个功能块都可以含有要予以描述的系统的一个或多个任意计算步骤的误差传播计算。每个功能块的输入参数和输出参数，即输入的测量值和输出的测量值或误差值，优选是对于理论模型必需的特征参数。功能模块的根据本发明的构造还允许信号路径灵活地、分支地和可调整地伸展。优选存在的施加矫正测量以及施加来自由所述传递计算描述的传感器系统的不同参数，在此优选也对这种施加予以建模。

这些功能块彼此间无相互作用，即并不相互影响。它们也很少影响有时存在的融合滤波器。

根据本发明划分成一排或多排功能块，因而这允许并不复杂地且灵活地改变处理步骤。此外，在每个独立的计算步骤之后，或者在每个独立的功能块之后，可以采用对所经处理的测量值的所谓的“数据页说明”，因而通过各个功能块的相互连接成排基本上完全地描述了整个数据处理。也可以在不改变整个建模的情况下，比较简单地使得一排或多排功能块分支，必要时使得其它参数和测量值比如融合滤波器的矫正值分支。输出的数据或测量值或误差值例如可用作用于滤波或调节的输入参数。因而可以实现利用数据总线的实际的物理连接，针对完全的信号处理-建模进行传递计算，而无需其它匹配。

换句话说，本发明的方法也能实现在处理期间的几乎任意的时间点比较详细地描述测量值或误差值。这也简化了在分别需要的或者符合目的的阶段中给不同的使用者功能提供分别需要的测量值或误差值。

此外，本发明的方法能实现在尽可能短暂的时间内既探测干扰，又干扰测量值或误差值或物理参数的不一致性，并作为明确地输出量予以输出。附加地，也可以比较简单地计算关于这些输出量的随机的不可靠性和清晰度的信息，并将这些信息特别优选地作为完整性分析传输至使用者功能。为了满足这些要求，把品质分析优选划分为标准“完整性”和“精确性”。在此，“完整性”表示对测量值或误差值或物理参数的在其测量精确性范围内的正确性的信任，且表示通过整个系列处理或者一系列功能块对特定测量值特性的随机分析。对这两部分的另一要求是，用于完整性和精确性分析的算法可一致地、实时地整合到例如融合滤波器中。

根据本发明的一种优选的实施方式规定，所述物理参数是正态分布的或高斯分布的。

根据本发明的另一种优选的实施方式规定，所述功能块分别执行误差传播计算。由此逐步地通过功能块，特别是独立于在其它功能块中的处理，来确定误差值。

根据本发明的另一种优选的实施方式规定，在每个功能块中都分别单独地通过相应的传感器系统和/或分别单独地通过相应的物理参数来体现误差传播计算。这能实现分别单独地调整和特定地处理测量值或误差值或物理参数，这最终导致一定的各自的误差值的改善的完整性和改善的精确性。

根据本发明的另一种优选的实施方式规定，在功能块中将误差值作为数学矩阵予以处理。这能实现对误差值的既简单又广泛且有效的处理。

根据本发明的另一种优选的实施方式规定，误差值至少部分地对应于融合数据组中的物理参数值。由此得到如下优点：可以为使用者功能提供误差值与物理参数之间的关联。因而并非仅仅确定方差，而是确定实际的误差值。

根据本发明的另一种优选的实施方式规定，传感器系统的静态误差特性分别形成一排的第一功能块，其中，从每个第一功能块都伸出至少一排。这样就能比较简单地确定传感器系统的不精确性。基于静态的误差特性，在这排功能块的后续伸展中于是优选地实施传感器系统的动态的误差特性，例如温度影响和温度补偿。

根据本发明的另一种优选的实施方式规定，所述功能块分别为其它功能块和/或为基于传感器系统的应用提供输出数据。这样就能以简单的方式产生任意长度的排，该排带有功能块的任意数量的分支。

根据本发明的另一种优选的实施方式规定，误差值包括测量噪声和/或零点误差和/或刻度因素误差。测量噪声、零点误差和刻度因素误差是主要有助于产生误差的那些误差。这些误差在确定误差值时予以考虑，或者误差值包括这些误差，由此使得误差值更为可靠且更精确。

根据本发明的另一种优选的实施方式规定，把至少一排相连的功能块串叉起来。这能实现以不同的方式，即通过不同的功能块继续处理功能块的输出数据。

根据本发明的另一种优选的实施方式规定，借助于数据融合把测量值和/或误差值融合成融合数据组。共同的融合数据组相比于各个测量值和/或各个误差值通常更为可靠且更精确，特别地，通过确定误差值，该融合数据组允许比较可靠地分析被融合的测量值和/或被融合的误差值的精确性或可靠性。

根据本发明的另一种优选的实施方式规定，对融合成融合数据组的测量值和/或误差值予以矫正。由此得到如下优点：给误差值的确定赋予了具体的含义，即随后对这些误差值予以矫正。这使得由传感器系统确定的测量值得到改善且精确化。但同样也可以且优选地识别和矫正合适的随机模型的误差值，其中，该模型考虑到了相应传感器系统的各自特性。

根据本发明的另一种优选的实施方式规定，测量值至少是惯性导航系统的测量值、全球卫星导航系统的测量值和/或里程表传感器系统的测量值。本发明由此特别适合于优选在汽车中的导航目的和导航系统。传感器系统即惯性导航系统或卫星导航系统或里程表导航系统因而也由测量值确定位置、特别是汽车的位置作为物理参数。全球卫星导航系统例如可以是所谓的GPS导航系统。里程表导航系统首先例如通过汽车轮胎的已知的滚动周长来确定速度，因而能在考虑到转角的情况下在耦合导航的范围内实现位置确定。特别有益的是，卫星导航系统包括至少两个卫星信号接收器。它由此改善了所检测的卫星信号的质量，进而改善了卫星导航系统的可靠性和精确性。

根据本发明的一种特别优选的实施方式规定，为了计算间接地描述的物理参数，将卫星导航系统的卫星运行轨道假定为无误差。

根据本发明的另一种优选的实施方式规定，惯性导航系统是传感器基系统。惯性导航系统作为传感器基系统提供了如下优点：它具有比较高的可用性，因为它具有所检测的输入数据的比较高的输出率，此外在很大程度上独立于外部干扰影响地工作。

本发明还涉及一种用于实时地提供动态测量值的动态误差值的系统，其包括至少一个传感器系统以及一个融合滤波器，其中，所述至少一个传感器系统被设计用于检测测量值，其中，所述测量值直接地或间接地描述物理参数值，其中，所述融合滤波器被设计用于由测量值和/或由已知的物理的和/或数学的关系计算出间接地描述的物理参数值，其中，所述融合滤波器被设计用于借助数据融合把测量值融合成融合数据组，其中，所述系统被设计用于提供不相互影响的且连接成排的功能块，其中，这些功能块被设计用于逐步地确定误差值。本发明的系统因而包括对于实施本发明的方法必需的全部装置。例如，本发明的系统可以包括处理器和电子存储器件，在所述存储器件上存储着且可执行相应的计算机程序产品。

优选地规定，该系统被设计用于实施本发明的方法。这导致已经介绍过的优点。

本发明还涉及根据本发明的系统在汽车中的一种应用。

其它优选的实施方式可由从属权利要求和参照附图对实施例的后续说明得到。

其中：

图1示范性地示出在汽车中的本发明的系统的一种可能的构造方式，该系统被构造用于位置确定；

图2示范性地示出在汽车中的本发明的系统的另一种可能的构造方式，该系统也被构造用于位置确定；

图3示范性地示出连接成排的功能块的结构。

图1以示意图示出本发明的系统的一个实施例，该系统被设置用来布置且应用在汽车（未示出）中。所示系统例如被构造用于实时地提供惯性导航系统的动态误差值，且适合于对汽车予以位置确定。在此，系统所包括的所有部件或组成部分或传感器系统都被示为功能块，并示出它们相互间的配合作用。

该示范性的系统包括惯性导航系统101，该惯性导航系统经过适当构造，从而它能够至少检测沿着第一、第二和第三轴的加速度，以及至少检测围绕第一、第二和第三轴的旋转率。在这里，例如第一轴相应于汽车的纵轴、第二轴相应于汽车的横轴、第三轴相应于汽车的竖直轴。这三个轴形成了笛卡尔坐标系，即所谓的汽车坐标系。

惯性导航系统101例如形成所谓的传感器基系统，其输出数据借助于后续说明的其它传感器系统、即所谓的矫正系统予以矫正。这些矫正系统在此是里程表导航系统103和卫星导航系统104。

本发明的系统还具有所谓的捷联算法单元102，在该单元中执行所谓的捷联算法，借助于该算法把惯性导航系统101的输入数据或测量值尤其换算为位置数据。为此，把惯性导航系统101的本来描述加速度的输入数据或测量值分两次关于时间地予以积分。此外，通过关于时间的单次积分，确定了汽车的方向和速度。另外，捷联算法单元102补偿作用到惯性导航系统101上的科里奥利力。

捷联算法单元102的输出数据因而包括如下物理参数：汽车的速度、加速度以及旋转率，其例如参照汽车坐标系的所述三个轴，例如附加地分别参照世界坐标系，该世界坐标系适合于描述世界上的汽车的方向或动态参数。所述世界坐标系例如是GPS坐标系。此外，捷联算法单元102的输出数据包括以汽车坐标系为参照的位置和以世界坐标系为参照的方向。捷联算法单元102的输出数据还具有一些方差，作为关于上述导航信息的数据质量的信息。这些方差例如并非在捷联算法单元102中算得，而是由其使用和传输。由捷联算法单元102算得的上述导航信息通过输出模块112被输出，并被提供给其它汽车系统。

本发明的系统还包括用于汽车的每个车轮的里程表导航系统103，其形式为车轮转速传感器。其例如是带有四个车轮转速传感器的四车轮汽车，这些车轮转速传感器分别检测与其对应的车轮的转速及其旋转方向。里程表导航系统103还包括转角传感器部件，该转角传感器部件检测汽车的转角。

示范性地示出的该系统还具有卫星导航系统104，该卫星导航系统经过适当设计，从而它确定指配的卫星与汽车之间的距离，以及分别确定指配的卫星与汽车之间的速度。

该系统还包括融合滤波器105。在对里程表导航系统103、卫星导航系统104和惯性导航系统101的输入数据或测量值的共同分析过程中，融合滤波器105提供融合数据组106。融合数据组106具有不同传感器系统的所检测的输入数据，其中，融合数据组106例如附加地包括误差值和与这些误差值对应的方差，这些方差描述了数据质量。

在汽车工作期间，惯性导航系统101的输入数据或测量值在融合滤波器105的为此设置的电子的数据存储器113中被存储规定的时长。在此，惯性导航系统101是所谓的传感器基系统，而里程表导航系统103和卫星导航系统104是所谓的矫正系统，其输出数据被考虑用来矫正传感器基系统的测量值或物理参数。由此确保使得至少看起来在相同的时间点已检测的测量值或物理参数值始终都可以被考虑用来矫正测量值或物理参数值。

由融合滤波器105提供的融合数据组106例如包括传感器基系统的借助矫正系统的经验证的输出数据确定的量化误差。

捷联算法单元102现在借助融合数据组106矫正传感器基系统的输出数据。

融合数据组106由融合滤波器105根据里程表导航系统103、卫星导航系统104和惯性导航系统101的输入数据或测量值算得。

融合滤波器105例如被构造成误差状态空间卡尔曼滤波器，即被构造成如下卡尔曼滤波器，其对测量值或物理参数值进行线性化，在该卡尔曼滤波器中计算或估计测量值或物理参数值的量化误差值，该卡尔曼滤波器顺序地处理并在此矫正在该顺序的相应的功能步骤中可用的输出数据。

融合滤波器105经过设计，使得它始终都异步地检测最新近可由惯性导航系统101、里程表导航系统103和卫星导航系统104支配的测量值或物理参数值。例如，测量值或物理参数值在此通过汽车模型单元107和方向模型单元109来传输。

汽车模型单元107经过设计，从而它由里程表导航系统103的测量值或物理参数值至少算得沿着第一轴的速度、沿着第二轴的速度以及围绕第三轴的旋转率，并将其提供给融合滤波器105。

该示范性的系统还包括轮胎参数估计单元110，轮胎参数估计单元经过设计，从而它至少算得全部车轮的半径例如动态的半径，并附加地算得全部车轮的抗歪斜性和抗打滑性，并将其作为附加的输入参数提供给汽车模型单元107。轮胎参数估计单元110还经过设计，从而它利用基本上线性的轮胎模型来计算轮胎参数。

轮胎参数估计单元110的示范性的输入参数在此是描述车轮转速和转角的输入数据，至少部分地是捷联算法单元102的输出值以及是由融合滤波器105确定的方差。

该示范性的系统还包括GPS误差识别和验证单元111，该GPS误差识别和验证单元经过设计，从而例如作为输入数据，它获得卫星导航系统104的测量值或物理参数值以及至少部分地获得捷联算法单元102的输出数据，并在其计算中予以考虑。GPS误差识别和验证单元111参照与卫星导航系统104匹配的随机的模型来检查测量值或物理参数值。只要测量值或物理参数值在考虑噪声的误差范围内相应于该模型，就对其予以验证。

在此，GPS误差识别和验证单元111附加地与融合滤波器105在数据层面上连接，并把经验证的输入数据传递至融合滤波器105。

GPS误差识别和验证单元111例如经过适当设计，从而它特别是借助如下方法步骤实施用于选择卫星的方法：

- 基于卫星导航系统104的传感器信号测量汽车相对于卫星的位置数据；

- 确定汽车的参考位置数据，所述参考位置数据相对于基于由卫星导航系统104确定的位置数据来说是冗余的；

- 选择卫星，如果所述位置数据和参考位置数据的对比满足预定的条件；

- 其中，为了对比所述位置数据和参考位置数据，形成所述位置数据和参考位置数据之间的差；

- 其中，预定的条件是位置数据与参考位置数据的最大允许的偏差；

- 其中，最大允许的偏差与标准偏差有关，该标准偏差基于参考位置数据的参考方差与所述位置数据的测量方差的总和算得；

- 其中，最大允许的偏差等于标准偏差的多倍，从而所述位置数据落入与标准偏差有关的偏差区间内的概率低于预定的阈值。

该示范性的系统还具有静止识别单元108，该静止识别单元经过设计，从而它能识别出汽车的静止，且在识别出汽车静止的情况下将来自静止模型的信息至少提供给融合滤波器105。来自静止模型的信息在此描述的是，围绕全部三个轴的旋转率都具有值“零”，沿着全部三个轴的速度都具有值“零”。 静止识别单元108在此例如经过设计，从而作为输入数据，它采用里程表导航系统103的车轮转速传感器的测量值或物理参数值，以及采用惯性导航系统101的输入数据。

该示范性的系统例如采用以汽车坐标系为参照的第一组输入数据，且附加地采用以世界坐标系为参照的第二组输入数据，其中，世界坐标系用来描述汽车的方向和动态参数。借助于方向模型单元109来确定汽车坐标系与世界坐标系之间的方位角。

汽车坐标系与世界坐标系之间的、由方向模型单元109确定的方位角在此必定基于如下物理参数：

- 以世界坐标系为参照的矢量速度；

- 以汽车坐标系为参照的矢量速度；

- 转角；和

- 描述所述参数的输出数据的相应的量化误差。

方向模型单元109在此动用捷联算法单元102的全部测量值或物理参数值。

方向模型单元109例如经过适当设计，从而它除了计算方位角外，还计算关于方位角的数据质量的、方差形式的信息，并将其提供给融合滤波器105。

融合滤波器105在其计算时采用方位角和方位角的方差，并将其结果通过融合数据组106传输至捷联算法单元102。

融合滤波器105因而检测惯性导航系统101即传感器基系统的以及里程表导航系统103的和卫星导航系统104即矫正系统的测量值或物理参数值。

对误差值的确定在此始终都以连接成排的功能块的形式进行，这些功能块并不相互影响。同样，这些功能块很少影响融合滤波器105。每个独立的功能块都含有该示范性的系统的一个或多个任意的计算步骤的误差传播计算。这种结构允许信号路径灵活地、分支地和可调整地伸展。由所述传递计算施加矫正值以及参数在此也被模型化。

图2示范性地示出在汽车中（未示出）的本发明的系统的另一种可行的实施方式，该系统也被设计用于实时地提供动态的误差值。该系统例如包括惯性导航系统201、卫星导航系统204和里程表导航系统203作为各种不同的传感器系统。惯性导航系统201、卫星导航系统204和里程表导航系统203把直接或间接地描述导航信息的测量值或物理参数值输出至融合滤波器205，所述导航信息即为位置、速度、加速度、方向、偏转率或偏转加速度。对测量值或物理参数值的输出在此通过车辆数据线进行，例如通过所谓的CAN总线进行。例如，卫星导航系统204将其测量值或物理参数值以原始数据的形式输出。

作为在汽车的位置确定时的中央部件，与捷联算法单元207相组合地采用惯性导航系统201，该惯性导航系统是所谓的MEMS-IMU（微机电系统惯性测量单元），因为该系统被认为是无误差的，也就是说，认为惯性导航系统201的测量值或物理参数值始终都相应于其随机的模型，从而这些值仅有噪声影响，因而没有外部的或偶然的误差或干扰。在此，惯性导航系统201的噪声以及其余未模型化的误差比如非线性，在测量范围内被认为无均值、稳定且正态分布（所谓的高斯白噪声）。

惯性导航系统201包括三个分别彼此正交地检测的旋转率传感器和三个分别彼此正交地检测的加速度传感器。

卫星导航系统204包括GPS接收器，该接收器在卫星信号传播时间内首先测量相对于可接收的GPS卫星的距离，此外根据卫星信号传播时间的变化以及附加地根据卫星信号的波长数量变化来确定汽车所历经的路程。里程表导航系统203分别包括在汽车的每个车轮上的车轮转速传感器以及包括转角传感器。车轮转速传感器分别确定与其对应的车轮的车轮转速，转角传感器确定所产生的转角。

惯性导航系统201将其测量值或物理参数值输出至惯性导航系统201的预处理单元206。该预处理单元206现在通过修正来对测量值或物理参数值或者其中所描述的导航信息予以矫正，预处理单元206由融合滤波器205得到所述修正。这种经矫正的测量值或物理参数值或者其中所描述的导航信息被传输至捷联算法单元207。

捷联算法单元207现在借助于预处理单元206的经矫正的测量值或物理参数值进行位置确定。这种位置确定在此是基于惯性导航系统201的所谓的耦合导航。为此，由预处理单元206输出的经矫正的测量值或物理参数值或者其中所描述的导航信息随着时间的推移持续地被累积或累加。捷联算法单元207还补偿作用到惯性导航系统201上的科里奥利力，该科里奥利力会影响惯性导航系统201的测量值或物理参数值。为了进行位置确定，捷联算法单元207对由惯性导航系统201检测的、描述加速度的输入数据进行关于时间的双重积分。这能实现对汽车的先前已知的位置的向前推算以及对先前已知的方向的向前推算。为了确定汽车的速度或旋转率，捷联算法单元207对由惯性导航系统201检测的输入数据进行关于时间的一次积分。此外，捷联算法单元207也借助融合滤波器205的相应的修正值对所确定的位置予以矫正。在这个例子中，融合滤波器205因而仅仅间接地通过捷联算法单元207进行修正。由捷联算法单元207确定的且经过矫正的测量值或物理参数值或者导航信息即汽车的位置、速度、加速度、方向、旋转率和旋转加速度现在被传输至输出模块212和融合滤波器205。

在此，由捷联算法单元207实施的所谓的捷联算法在计算方面的复杂度仅有少许，因而可以被实现为实时的传感器基系统。该算法是对惯性导航系统201的测量值或物理参数值即速度、方向和位置进行积分的方法流程，并不包含滤波，从而产生了近乎恒定的等待时间和成组时间。

术语“传感器基系统”在此描述了如下传感器系统，这种传感器系统的测量值或物理参数值借助于其它传感器系统即所谓的矫正系统的测量值或物理参数值予以矫正。例如，如已述，矫正系统是里程表导航系统203和卫星导航系统204。

惯性导航系统201、惯性导航系统201的预处理单元206和捷联算法单元207例如一起形成了所谓的传感器基系统，这种传感器基系统附加地也部分地包括融合滤波器205。

输出模块212把由捷联算法单元207确定的且经过矫正的导航信息传输至汽车的任意的其它系统。

由卫星导航系统204检测的测量值或物理参数值例如以传感器信号的形式通过所谓的UART数据链路首先被传输至卫星导航系统204的预处理单元208。该预处理单元208现在根据由卫星导航系统204输出的测量值或物理参数值，来确定汽车在GPS坐标系中的位置和速度，所述测量值或物理参数值是GPS原始数据，也包括对分别发送GPS信号的GPS卫星的运行轨道的描述。此外，卫星导航系统204确定汽车相对于接收GPS信号的GPS卫星的相对速度。另外，预处理单元208矫正卫星导航系统204的接收器时钟的在输出数据中含有的因接收器时钟的漂移而产生的时间误差，以及借助矫正模型来矫正因对由GPS卫星发送的GPS信号的大气影响所引起的在信号传播时间和信号路径方面的变化。对时间误差以及大气影响的矫正借助于由融合滤波器205通过CAN总线得到的矫正值来进行。

卫星导航系统204还配设有验证模块209，该验证模块对由预处理单元208输出的导航信息的测量值或物理参数值即汽车的位置和速度予以验证。被验证模块209验证过的输入数据于是输出至融合滤波器205。

该系统还包括里程表导航系统203的预处理单元210，该预处理单元通过CAN总线得到由里程表导航系统203检测的测量值或物理参数值。所检测的测量值或物理参数值是各个车轮传感器的输出数据以及转角传感器的输出数据。预处理单元210现在根据由里程表导航系统203输出的测量值或物理参数值，按照所谓的耦合导航方法来确定汽车在汽车坐标系中的位置和方向。此外确定同样在汽车坐标系中的汽车的速度、加速度、旋转率和旋转加速度。另外，预处理单元210借助由融合滤波器205得到的矫正值来矫正由里程表导航系统203得到的测量值或物理参数值。

里程表导航系统203还配设有验证模块211，该验证模块对由预处理单元210输出的测量值或物理参数值即汽车的位置、方向、速度、加速度、旋转率和旋转加速度予以验证。由于里程表导航系统203的输出数据的误差值往往是偶然的、由环境引起的并不相应于白噪声的例如在车轮打滑比较严重情况下的干扰，所以借助惯性导航系统201和借助卫星导航系统204确定的测量值或物理参数值被用来对里程表导航系统203的测量值或物理参数值予以验证。但这里也首先将所述测量值或物理参数值与对应于它们的、特定于传感器的模型相比较，该模型考虑测量可靠性比如噪声影响。如果所述测量值或物理参数值在给定的极限值或误差范围内相应于所述模型，则在此进行第一次验证，并继续处理经过如此验证的值。经过验证的测量值或物理参数值然后传输至融合滤波器205。如果不能对这些测量值或物理参数值予以验证，相应的测量值或物理参数值就被抛弃，而不予以后续处理。

融合滤波器205例如被构造成误差状态空间卡尔曼滤波器。融合滤波器205的主要任务例如是，借助于形成矫正系统的里程表导航系统203和卫星导航系统204的测量值或物理参数值n，矫正传感器基系统即惯性导航系统201的测量值或物理参数值，或者将相应的矫正值输出至捷联算法单元207。由于惯性导航系统201例如被认为没有随机误差和外部干扰，所以，惯性导航系统201的测量值或物理参数值仅受到白噪声。

由于融合滤波器205是所谓的误差状态空间卡尔曼滤波器，所以仅仅确定测量值或物理参数值的量化误差值，并执行相应的矫正。这简化并加速了由融合滤波器205将测量值或物理参数值或者将惯性导航系统201、里程表导航系统203和卫星导航系统204的误差值融合成共同的融合数据组。由此将实现实时的位置确定和对位置确定的矫正。

图2中所示的系统是一种所谓的虚拟传感器，然而，惯性导航系统201、里程表导航系统203和卫星导航系统204并不是该虚拟传感器的组成部分。虚拟传感器是一种系统，其独立于所接入的传感器系统—即这里的惯性导航系统201、里程表导航系统203和卫星导航系统204—的类型，始终都产生相同的输出数据或输出。借助于所述输出数据或输出并不能看出哪些传感器系统被接入所述系统中。

对于图2中所示的系统来说，同样将误差传播计算构造成相互连接成排的功能块。划分出一系列功能块允许随时对误差传播计算进行并不复杂的灵活的调整。此外，可以利用在每个功能块出口处的中间结果。也可以补充其它参数和修正的、例如功能滤波器205的分支和影响，而并不改变总的建模。输出的数据例如被用作用于滤波的输入参数。

图3示出连接成排的功能块31、32、33和34的一种示范性的结构。在此例如分类成各种不同的误差。由此实现将总误差划分成多个单一误差。对应于这些各种误差的精确性在下面称为描述参数。借助于使用者功能来计算和传输所述描述参数，这能实现特定于功能地分析测量值或物理参数值。分类成描述参数在此提供了附加信息，输入误差的总和也产生了总的不可靠性或总误差。

对测量值或物理参数值的处理在此逐步地进行，但始终都基于基本运算。为此也输出来自中间步骤的测量值或物理参数值。将精确性参量设计为针对虚拟传感器被实时计算的数据页，这超出了作为在融合滤波器35本身中的方差进行的单独的建模。这导致使用多个特征值来描述测量值或物理参数值的特性。这产生了如所述的如下动机：将所进行的信号处理划分为多个独立的被建模成黑箱的多个功能块31、32、33和34，这些功能块始终具有物理参数的相同的输入和输出向量。在这些功能块31、32、33和34内部计算误差传播形式的物理参数，其中，也考虑物理参数相互间的、误差传播定律形式的已知的关系。在其它方面将物理参数简化地视为相互独立且无反向作用。由此在对各个物理参数予以误差传播计算时，将已经在另一描述参数中建模的且被认为独立的全部不可靠性置为零。可选地，采用其它参数，例如通过对融合滤波器35的矫正，来计算物理参数。为此将误差传播归因于数据处理系统的所采用的基本运算。对信号路径的建模开始于作为渊源的传感器系统，物理参数根据传感器的说明在其实际数据页中用作初始值。假定在融合滤波器35中对不可靠性予以正确的建模，由此实现在信号处理的任一处理步骤始终都与当前的工作状态相应地说明信号特性。鉴于遵守这种说明，相应于来自IMU和捷联算法的传感器基系统的连续性风险，产生了融合滤波器35的连续性风险，因为其可用性及对所述说明的遵守例如形成了融合滤波器35工作所必需的最低的依据。

借助于使用者功能的要求，求出物理参数，由于对融合滤波器35无反作用，这些物理参数可任意选择。针对于该计算方法，选择特定于每个特性的误差传播定律。原则上，可以用任意的、对于物理参数来说独特的分布函数来实现误差传播计算。

为了例如在融合滤波器35中采用精确性参量，该精确性参量满足例如必需的标准，这里选用误差值即测量噪声、零点误差（偏差）和斜率误差（刻度因素误差）。

针对例如以数字的时间离散且数值离散的系统为形式而采用的融合滤波器35的基本运算在此是：

•加/减；

•乘/除；

•延迟一个采样步骤/存储。

在这里示范性地示出的应用中，还做出如下假设：物理参数是正态分布的。这样便简化了可与融合滤波器35的随机模型共同地使用。在线性函数和变换的物理参数不相关的情况下，传递计算可通过简单的方差传递来产生。而对于相关的物理参数，采样具有占满的方差-协方差-矩阵的方差传递定律。

本发明的方法例如用于利用融合滤波器35矫正加速度测量31的零点误差和刻度因素误差，它们利用旋转矩阵36在导航坐标中旋转，它们叠加成速度34，同时，利用融合滤波器35对绝对值予以矫正32。这些基本方程形成了用于描述信号路径的功能块。为便于理解，在这个例子中假定，旋转矩阵36和采样间隔的误差可忽略不计，以及科里奥利加速度和所估计的地球加速度的通常影响和误差可忽略不计。但为了完整地描述传感器基系统的精确性，这些假定对于由滤波器矫正的物理参数而言是不允许的36。

Claims (15)

1.一种用于实时地提供动态测量值的动态误差值的方法，其中，借助至少一个传感器系统（101、103、104、201、203、204）检测测量值，其中，所述测量值直接或间接地描述物理参数的值，其中，由测量值和/或由已知的物理的和/或数学的关系算得间接地描述的物理参数的值，其中，确定至少一个传感器系统（101、103、104、201、203、204）的测量值的误差值，其特征在于，所述误差值在并不相互影响的并且连接成排的功能块（31、32、33、34、35、36）中逐步地确定。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述功能块（31、32、33、34、35、36）分别执行误差传播计算。

3.如权利要求1和2中至少一项所述的方法，其特征在于，在每个功能块（31、32、33、34、35、36）中都分别单独地通过相应的传感器系统（101、103、104、201、203、204）和/或分别单独地通过相应的物理参数来体现误差传播计算。

4.如权利要求1~3中至少一项所述的方法，其特征在于，在功能块中（31、32、33、34、35、36）将误差值作为数学矩阵予以处理。

5.如权利要求1~4中至少一项所述的方法，其特征在于，误差值至少部分地对应于融合数据组中的物理参数值。

6.如权利要求1~5中至少一项所述的方法，其特征在于，传感器系统（101、103、104、201、203、204）的静态误差特性分别形成一排的第一功能块（31、32、33、34、35、36），其中，从每个第一功能块（31、32、33、34、35、36）都伸出至少一排。

7.如权利要求1~6中至少一项所述的方法，其特征在于，所述功能块分别为其它功能块（31、32、33、34、35、36）和/或为基于传感器系统（101、103、104、201、203、204）的应用提供输出数据。

8.如权利要求1~7中至少一项所述的方法，其特征在于，误差值包括测量噪声和/或零点误差和/或刻度因素误差。

9.如权利要求1~8中至少一项所述的方法，其特征在于，把至少一排相连的功能块（31、32、33、34、35、36）串叉起来。

10.如权利要求1~9中至少一项所述的方法，其特征在于，借助于数据融合把测量值和/或误差值融合成融合数据组。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，对融合成融合数据组的测量值和/或误差值予以矫正。

12.如权利要求1~11中至少一项所述的方法，其特征在于，测量值至少是惯性导航系统（101、201）的测量值、全球卫星导航系统（104、204）的测量值和/或里程表传感器系统（103、203）的测量值。

13.一种用于实时地提供动态测量值的动态误差值的系统，包括至少一个传感器系统以及一个融合滤波器，其中，所述至少一个传感器系统（101、103、104、201、203、204）被设计用于检测测量值，其中，所述测量值直接地或间接地描述物理参数值，其中，所述融合滤波器（105、205、35）被设计用于由测量值和/或由已知的物理的和/或数学的关系计算出间接地描述的物理参数值，其中，所述融合滤波器（105、205、35）被设计用于借助数据融合把测量值融合成融合数据组，其特征在于，所述系统被设计用于提供不相互影响的且连接成排的功能块（31、32、33、34、35、36），其中，所述功能块被设计用于逐步地确定误差值。

14.如权利要求13所述的系统，其特征在于，该系统被设计用于实施根据权利要求1~12中至少一项所述的方法。

15.根据权利要求13和14中至少一项所述的系统在汽车中的一种应用。