CN111352136A - 求取uere的方法、确定uere的方法、数据结构、应用、设备和程序 - Google Patents

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Abstract

一种用于求取UERE值的方法(400),所述UERE值用于确定位置,所述方法具有以下步骤:检测(401)代表位置的信号;比较(402)所代表的位置与参考位置;根据所述比较来求取(403)所述UERE值。

Description

求取UERE的方法、确定UERE的方法、数据结构、应用、设备和 程序
技术领域
本发明涉及用于求取UERE的方法、用于确定UERE的方法、计算机实现的数据结构、应用、设备和计算机实现的程序。
背景技术
由J.W.Betz的《Error Sources and Error Characterization》(在基于卫星的导航和定时工程:全球导航卫星系统,信号和接收器,电气和电子工程师协会,John Wiley&Sons,2016年,第139页以后的内容中)已知,卫星导航系统与其他在地球的上大部分地区都可用的位置源和时间源相比格外精确,然而卫星导航系统的测量总是还具有误差。导航系统发展的一个重要的方面在于:理解误差源,量化误差因子,并且估计对PVT(PositionVelocity and Time)精度的影响。该论文首先描述误差源,介绍了各种误差类别,并且描述对于距离误差的占主导的误差因子。此外,该论文描述一种简单和通用的模型,其用于将距离误差转换成在估计位置和时间时的误差。该模型示出卫星的几何形状如何影响这些误差,并且总结了许多不同的误差度量连同这些误差量度的关系。此外,该论文描述最终的位置误差和时间误差,并引入差分导航以显著降低误差。最后,描述一些其他的误差源。
由G.&.O.C.&.W.M.&.S.P.&.P.A.&.J.H.R.&.B.C.A.Johnson的《ION GNSS 2012》(在USCG NDGPS精度和空间去相关评估,2012年,中)已知,可以对于各个GNSS接收设备提供在世界上平均的辅助标量,用于对位置确定精度进行近似。
由D.Schmidt的《Fehleranalyse und Datenfusion vonSatellitennavigations-und Fahrdynamiksensorsignalen》(达姆施塔特技术大学,达姆施塔特,2009年,中)已知,将车辆动态性传感器与GNSS数据合并,由此实现定位精度的改善。
UERE在此代表用户等效距离误差(User Equivalent Range Error,UERE)。UERE值通常在定位的领域、更准确地说在卫星支持的定位的领域(例如借助全球导航卫星系统(GNSS))理解为标量值,该标量值根据所使用的定位设备、更准确地说接收设备,基于不同的设备侧误差来确定。通常,相应的设备中的误差固定在一个值上。
UERE值直接影响定位的地点精度
Figure BDA0002328194390000021
地点精度
Figure BDA0002328194390000022
通常借助以下项进行近似。
Figure BDA0002328194390000023
DOP在此代表形态学因子,该形态学因子是由GNSS的可见卫星的位置矩阵计算得出的,不具有单位。
发明内容
在此背景下,本发明提供一种用于求取地点相关的用于确定位置的UERE值的方法。所述方法包括以下步骤:
检测代表位置的信号。
将所代表的位置与参考位置进行比较。
根据该比较来求取UERE值。
位置在此可以理解为地球上的地点。该地点可以以地点坐标或地理坐标或类似物的形式给出。代表位置的信号在此可以理解为定位系统——例如GNSS或三角测量系统的信号。
参考位置在此理解为以下位置:该位置相应于其位置坐标应被确定的实际位置或者根据预先确定的小的偏差接近该实际位置。
这种参考位置可以由高精度地图、替代的定位系统或参考位置确定系统提供。
所述方法具有以下优点:替代与全球统一的在设备侧相关的UERE值,现在起能够获得地点相关或时间相关的UERE值。因此,所述方法的发明基于以下知识:借助这种UERE值,能够以简单的方式和方法实现所检测的位置的定位精度的显著更好的确定。由此可以快速并且简单地确定以下权重:在以多种类型的定位的融合为基础的用于确定位置的方法中,借助该权重来考虑所检测的位置。
按照根据本发明的方法的一种实施方式,在检测的步骤中,信号是GNSS接收器的信号。
在此,GNSS接收器可以理解为以下设备:所述设备设置用于接收GNSS的信号并且将其转换成代表位置的信号。当前最出名的GNSS有全球定位系统(NAVSTAR GPS或GPS)、全球卫星导航系统(GLONASS),伽利略和北斗。
尤其在借助GNSS进行定位时,地点相关地和时间相关地出现不同的定位精度。GNSS导航卫星的通过多径接收(英语:multipath error)以及时间相关或地点相关的可见度(英语:line of sight或LOF)引起的地点相关的误差属于最大的影响因素。
按照根据本发明的方法的一种实施方式,所述方法具有检测参考位置的附加步骤。在该步骤中检测代表参考位置的参考信号。相应地,在比较的步骤中,参考位置是所检测的所代表的参考位置。
根据该实施方式,当检测到用于求取UERE的信号时参考信号尚未存在,而是同样与用于求取UERE的信号并行地被检测。该实施方式具有以下优点:即使还不存在参考信息,也可以求取地点相关或时间相关的UERE。由此,能够快速地对于大的区域求取地点相关或时间相关的UERE。
按照根据本发明的方法的一种实施方式,所确定的UERE值配属有地点相关的几何信息和特性信息(建筑物高度、建筑物形状、山、树木等)或地区相关的信息(天气、温度等)或日期相关的信息(卫星位置)或纬度。
恰恰关于例如建筑物高度、建筑物形状、山、树木等的几何信息和特性信息提供了关于地点相关的对定位精度具有影响的因子的有价值的提示。因此,所确定的建筑物高度或建筑物形状可能导致GNSS导航卫星的位置信号的多径传播增加。此外,山或树木可能导致损害GNSS导航卫星的可见度。
地区相关的或时间相关的信息——例如天气、温度等同样提供关于能够影响定位精度的因子的有价值的提示。
日期相关的信息——例如卫星位置就此而言可能对定位精度具有影响,因为根据卫星的可见度出现不同的DOP值。
总之,上述的附加信息补充并扩展所求取的UERE值。此外,这些附加信息可以考虑用于识别导致UERE的值改变的模式。因此,可以基于信息确定UERE值,而无需通过检测、即现场测量求得所述UERE值。
这导致本发明的另一方面。
本发明的另一方面是一种确定用于确定位置的UERE值的方法。所述方法包括以下步骤:
借助机器学习方法确定UERE值。在此,已经根据预先已知的至少一个UERE值训练了机器学习方法。此外,已经借助根据本发明的用于求取UERE值的方法求得至少一个UERE值。
机器学习方法在此可以理解为一种用于从经验中人工地产生认知的方法。这些方法基于以下知识:可以对从示例中(即,从已知的信息中)学到的模式进行概括,由此可以在未知的新数据中识别出所学到的模式。由此,从未知的新数据中产生人工认知。
本发明的这个方面基于以下知识:UERE值还取决于外部因子,例如地点相关的几何信息和特性信息(建筑物高度、建筑物形状、山、树木等)或地区相关的信息(天气、温度等)或日期相关的信息(卫星位置)或纬度。
可以借助机器学习方法来求取UERE值与附加信息的相关性。
因此,经训练的机器学习方法可以相应地从附加信息中推断出地点相关或时间相关的UERE值。
按照根据本发明的该方面的方法的一种实施方式,已经附加地根据配属给UERE值的地点相关的几何信息和特性信息(建筑物高度、建筑物形状、山、树木等)和/或地区相关的信息(天气、温度等)和/或日期相关的信息(卫星位置)和/或纬度训练了机器学习方法。
本发明的另一方面是一种计算机实现的数据结构,其包括地点相关的至少一个UERE值。在此,可以借助根据本发明的用于求取UERE值的方法的一种实施方式来求取UERE值,或者借助根据本发明的用于确定UERE值的一种实施方式来确定UERE值。
本发明的另一方面是根据本发明的一个方面的用于确定位置的计算机实现的数据结构的应用,其具有以下步骤:
根据所述计算机实现的数据结构的配属给代表位置的信息的UERE值来考虑所述信息。
根据该方面,一种以不同地求取的位置信息的融合为基础的方法现在起可以地点相关地考虑使用更精确的UERE值,以便在进行融合时给与UERE值相对应的位置信息赋予相应的权重。
如果位置信息由以下设备提供:所述设备对于所提供的位置信息已配属有UERE值,则该位置信息对应于该UERE值。与已知应用相比,根据本发明,不再仅仅存在设备侧的UERE值,而是UERE值附加地也是地点相关的,必要时是时间相关的。
本发明的另一方面是一种用于确定位置的设备。所述设备设置用于应用根据本发明的一方面的计算机实现的数据结构。在确定位置时,所述设备使用数据结构的UERE值。为此,所述设备具有用于实施所述方法的相应的步骤的相应的装置。这些装置可以涉及相应地设计或设置的用于输入和输出的接口、计算单元(处理器、微处理器,ASIC等)和存储单元(RAM,ROM等)。
本发明的另一方面是一种计算机实现的程序,所述程序如此设置用于实施根据本发明的用于求取UERE值的方法的实施方式的所有步骤或者用于实施根据本发明的用于确定UERE值的方法的实施方式的所有步骤。
附图说明
以下根据实施方式并且参考附图阐述本发明的各个方面的另外的特征和优点。
图1a示出有利的DOP的卫星星座的示意图;
图1b示出不利的DOP的卫星星座的示意图;
图2示出具有不同源的位置信息的定位的情形的示意图;
图3a示出所检测的位置的轨迹与根据现有技术的具有固定的UERE值的参考轨迹相比较的示意图;
图3b示出所检测的位置的轨迹与根据本发明的具有地点相关的UERE值的参考轨迹相比较的示意图;
图4示出根据本发明的用于求取UERE值的方法的实施方式的流程图;
图5示出示出根据本发明的用于确定UERE值的方法的实施方式的流程图。
具体实施方式
图1a示出有利的DOP的卫星星座的示意图。此外,当所使用的导航卫星的GNSS信号提供高分辨率时实现有利的DOP。这例如可以通过以下方式来实现:所使用的导航卫星布置成广泛地分布在对于接收设备可见的区域上。
图1b示出不利的DOP的卫星星座的示意图。此外,当所使用的导航卫星的GNSS信号提供低的分辨率时实现不利的DOP。这例如存在于以下情况中:所使用的导航卫星彼此靠近,从而导航卫星的用于定位的相应的分散圆(Streukreis)得出一个超定值并且不是在一个点处得出。
图2示出具有不同源的位置信息的定位的情形的示意图。所示出的情形对于本发明的应用领域是示例性地选择的。在所示出的情形中,本车辆ego通过自身的车载传感器(OS)、通过第一车辆3自身的合作意识消息(CAM(3))以及通过环境感知消息(EPM(3,4))——也称作合作感知消息(CPM)获得另一车辆3的位置数据。因此,涉及至少三个用于卫星支持的定位的设备。因此,应确定相应的定位的相对贡献。
根据本发明,每个定位都具有一个地点相关或时间相关的UERE。在此,相应的UERE可以由用于卫星支持的定位的相应的设备提供。在此,可以在相应的设备中提供相应的数据库。同样可以考虑,通过云服务提供相应的UERE值。在云服务中断的情况下,作为回退解决方案
Figure BDA0002328194390000061
相应涉及的设备可以分别退回到预给定的固定的UERE值。
云服务之所以适用是因为几乎每个用于卫星支持的定位的设备都具有基于无线电的数据访问(例如对互联网的数据访问)。该数据访问通常用于在冷启动时获得卫星的星历表,以便因此加速有意义的定位的开始。
因为UERE值涉及地点相关或时间相关的标量,所以通过合适的基于无线电的数据访问来提供UERE值无需大的额外开销。
在所示出的场景中,对于本车辆ego而言现在起面临以下任务:对有关另一车辆3的相应的位置信息进行融合,以便因此尽可能精确地对另一车辆3的可能的实际位置进行近似。
根据本发明的UERE值适用于此。该值反映与定位精度的直接相关性。根据相应的位置信息的该值,可以在进行融合时对位置信息进行加权。
为了在本车辆ego中对其他车辆2、3、4进行定位,可以选择相应的方案来考虑借助车对车消息EPM(3,4)、CAM(2)、EPM(4,5)、CAM(3)、CAM(5)交换的位置信息。
相应的消息类型CAM或EPM后面的括号中的数字说明,在哪个车辆中,相应的消息具有位置信息。
图3a、3b以图形示出试验测量(绿色或虚线)的结果与参考测量(红色或实线)的比较,该图形在其纵坐标上具有经度和纬度的形式的地点坐标。在此,这些点表示相应的测量点或参考点。围绕这些参考点,相应地使用的UERE值作为圆给出,这些圆说明测量的分散。
图3a中示出使用固定的UERE值的情形。明显的是,许多地方的实际测量的位置明显位于所预期的测量分散之外。因此,基于这些UERE值,所假设的测量比实际上实现的测量明显更精确。
图3b中示出使用根据本发明的地点相关或时间相关的UERE值的情形。明显的是,根据相应的UERE值,现在,实际测量在绝大多数情况下都位于所预期的测量分散内。因此,在对GNSS定位与替代的定位进行融合的情况下,现在可以考虑将取决于根据本发明的地点相关或时间相关的UERE值的相应的定位精度用于GNSS定位的加权。
图4示出根据本发明的方法400的实施方式的流程图。
在步骤401中,借助用于检测位置信号的装置来检测代表位置的信号。这种装置例如可以涉及GNSS接收设备,其用于接收GNSS导航卫星的GNSS信号。在此,同样可以涉及用于无线通信的设备,通过所述设备可以接收包含位置信息或示出位置信息的消息。
在步骤402中,将所代表的位置与参考位置进行比较。在此,可以借助相应的用于比较的装置——例如处理器、微处理器或专用集成电路(ASIC)来进行该比较。参考位置可以存在于合适的数据存储器——例如RAM或ROM中或者通过基于无线电的云服务来提供。
在步骤403中,根据所述比较来求取UERE值。为了求取UERE值,可以借助以下公式对UERE值进行估计:
Figure BDA0002328194390000081
其中,Σ是由使用用于定位的GNSS导航卫星的位置推导出的协方差矩阵。
在一种简单的变型方案中同样可以使用地点相关或时间相关的UERE阶跃函数(UERE-Heaviside Funktion)。
图5示出根据本发明的方法的实施方式的流程图。
在步骤501中,借助机器学习方法确定UERE值。在此,已经根据预先已知的至少一个UERE值训练了机器学习方法。所述至少一个UERE值例如可以已经借助根据本发明的第一方面的用于求取UERE值的方法求得。

Claims (10)

1.一种用于求取UERE值的方法(400),所述UERE值用于确定位置,所述方法具有以下步骤:
检测(401)代表位置的信号;
比较(402)所代表的位置与参考位置;
根据所述比较来求取(403)所述UERE值。
2.根据权利要求1所述的方法(400),其中,在所述检测(401)的步骤中,所述信号是GNSS接收器的信号。
3.根据权利要求1或2所述的方法(400),所述方法具有检测(401)代表所述参考位置的参考信号的附加步骤,其中,在所述比较(402)的步骤中,所述参考位置是所检测的所代表的参考位置。
4.根据以上权利要求中任一项所述的方法(400),其中,所确定的UERE值包括地点相关的几何信息和特性信息(建筑物高度、建筑物形状、山、树木等)和/或地区相关的信息(天气、温度等)和/或日期相关的信息(卫星位置)和/或纬度。
5.一种用于确定UERE值的方法(500),所述UERE值用于确定位置,所述方法具有以下步骤:
借助机器学习方法确定(501)所述UERE值,其中,已经根据预先已知的至少一个UERE值训练了所述机器学习方法,其中,已经借助根据权利要求1至4中任一项所述的方法(400)求得所述至少一个UERE值。
6.根据权利要求5所述的方法(500),其中,也已经根据包括所述UERE值的、地点相关的几何信息和特性信息(建筑物高度、建筑物形状、山、树木等)和/或地区相关的信息(天气、温度等)和/或日期相关的信息(卫星位置)和/或纬度训练了所述机器学习方法。
7.一种计算机实现的数据结构(UERE-数据库),所述计算机实现的数据结构包括地点相关的至少一个UERE值,其中,借助根据权利要求1至4中任一项所述的方法(400)求取所述至少一个UERE值,和/或借助根据权利要求5或6所述的方法(500)确定所述至少一个UERE值。
8.一种根据权利要求7所述的计算机实现的数据结构的应用,所述计算机实现的数据结构用于确定位置,所述应用具有以下步骤:
根据所述计算机实现的数据结构的配属给代表位置的信息的UERE值来考虑所述信息。
9.一种用于确定位置的设备,其中,所述设备设置用于应用根据权利要求7所述的计算机实现的数据结构,在确定位置时,使用所述数据结构的UERE值。
10.一种计算机实现的程序,所述计算机实现的程序设置用于实施根据权利要求1至4中任一项所述的方法(400)的所有步骤和/或用于实施根据权利要求5至6中任一项所述的方法(500)的所有步骤。
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