CN111492267A - 用于基于卫星地确定车辆的位置的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于基于卫星来确定车辆(1)的位置的方法，具有以下步骤:a)识别可用于位置确定的多个卫星(2)，b)接收表征在车辆(1)的环境中的可运动的接收障碍物(3)的数据，c)凭借在步骤b)中接收到的数据从多个卫星(2)中确定精减选择的卫星(2)，d)在使用由精减选择的卫星(2)发出的信号(4)的情况下确定车辆(1)的位置。

Description

用于基于卫星地确定车辆的位置的方法

技术领域

本发明涉及一种用于基于卫星来确定车辆的位置的方法。本发明尤其适合用于自动驾驶。

背景技术

在GNSS系统中凭借卫星进行机动车的位置确定是一项广泛传播的技术，该技术当前已经广泛用在机动车的导航系统中。未来，这项技术将变得越来越重要，尤其对于自动驾驶的新兴技术领域。

基于卫星的导航系统的位置确定通常基于由导航系统的卫星发出的信号的传播时间测量的原理。

位置确定的一个重要方面是精度，它主要取决于基于传播时间测量的精度。

通过在此说明的方法可提高位置确定的精度。

发明内容

在此，提出了一种用于基于卫星确定车辆的(实际)位置的方法。

该方法至少具有以下步骤：

a)识别可用于进行位置确定的多个卫星，

b)接收表征在车辆的环境中的可运动的接收障碍物的数据，

c)凭借在步骤b)中接收到的数据确定从多个卫星中精减选择的卫星，

d)在使用由精减选择的卫星发出的信号的情况下确定车辆的位置。

该方法尤其适合于在自动驾驶的车辆中的位置确定。该方法还可用在车辆中的任何其他应用(例如导航系统)中或用于任何其他的驾驶辅助系统。

自动驾驶的车辆是不需要驾驶员的车辆。在此，车辆通过以下方式来自动驾驶，即，其例如自主识别道路走向、其他的交通参与者或障碍物，并且计算在车辆中的相应的控制指令以及将控制指令发送给在车辆中的执行器，由此正确地影响车辆的行驶过程。驾驶员在全自动驾驶的车辆中没有参与驾驶活动。目前可用的车辆还不能自主行动。一方面是因为相应的技术尚未完全成熟。另一方面是因为目前法规仍然规定车辆驾驶员必须能够随时亲自干预驾驶活动。这使得自动驾驶的车辆的实施复杂化。然而，已经存在不同的系统，其呈现出自动驾驶或半自动的驾驶。这些系统处于密集测试阶段中。目前已经可以预见的是，一旦克服了上述障碍，全自动驾驶的车辆系统将在几年后投放市场。

驾驶辅助系统是机动车中的附加电子装置，用于在确定的驾驶情况下支持驾驶员。在此通常侧重于安全方面，但同样侧重于提高驾驶舒适性。另一方面是经济性的改善。驾驶辅助系统半自主地或自主地介入到车辆的驱动、控制(例如加速、制动)或信号发送装置中，或者就在紧急情况之前或期间通过合适的人机界面警告驾驶员。当前，大多数的驾驶辅助系统如此来设计，即，驾驶员承担责任，并且因此没有免除驾驶员的责任。驾驶辅助系统使用了不同类型的环境传感器，尤其是：超声波(停车辅助)、雷达(换道辅助、自动的距离警告)、激光雷达(盲点监测、自动的距离警告、距离控制、预碰撞和预先制动)、摄像机(车道偏离警告、交通标志识别、换道辅助、盲点监测、用于行人保护的紧急制动系统)、GNSS传感器(用于定位车辆)。

如下文还将进一步阐述的那样，该方法可尤其结合所谓的车对车通信来使用。

将车对车通信通信(英文：Car-to-Car Communication，或简称为Car2Car或C2C)理解成在(机动)车辆之间的信息和数据的交换。数据交换的目的是，为驾驶员尽早报告紧急和危急情况。相关的车辆收集收据，例如ABS干预、转向角、位置、方向和速度，并且将这些数据通过无线电(WLAN、UMTS等等)发送给其他的交通参与者。在此通过电子器件扩展了驾驶员的“视野”。将车对基础设施通信(英文：Car-to-Infrastructure，或简称为C2I)理解成在车辆和周围的基础设施(例如交通信号灯设备)之间的数据交换。所提到的技术基于不同的交通伙伴的传感器的交互作用，并且使用通信技术的最新方法来交换信息。

该方法还可用在位置传感器或位置传感器的电子电路中。位置传感器还可为运动传感器，通过它探测位置改变。

位置传感器还可设置为组合式的运动和位置传感器。自动驾驶需要相应的位置传感器，并且该位置传感器凭借导航卫星数据(GPS、GLONASS、北斗、伽利略)算出高精度的车辆位置，该导航卫星数据还被称为GNSS(Globales Navigationssatelliten System全球导航卫星系统)数据。此外，还可在传感器中同时使用来自所谓的校准服务器的校正数据，以便还更精确地算出车辆的位置。与接收到的GNSS数据一起，在位置传感器中还定期读取高精度的时间(例如世界时间)，并且将它们用于精确的位置确定。在位置传感器中的其他的输入数据可为车轮转速、转向角以及加速度和转速数据。

在标准设定中，相应的位置传感器评估凭借历书在天空中可见的所有卫星，以用于进行内部的位置确定。在确定的情况下，例如在城市交通中，这可导致有错误的位置确定，因为还会考虑卫星的由于建筑物遮挡而看不见的卫星数据。因此，在位置传感器中还接收和评估被周围的建筑物遮挡的卫星的所谓的多路径反射。因此不利地影响在位置传感器中的位置确定。这方面可通过在此说明的方法来应对。

使用在此说明的方法的车辆可为汽车。优选地，车辆为自动驾驶的车辆。但该方法还可在任何其他的车辆中并且与任何其他的车辆一起来执行。该方法可尤其有助于或用于在车辆的位置传感器中对GNSS数据进行动态选择。换句话说，该方法可尤其由此来说明，即，将由于可运动的接收障碍物、尤其在道路交通中的其他交通参与者而在一定的时间内不可见的那些卫星暂时从车辆位置的计算中排除。

在步骤a)中，首先识别出多个卫星，其可用于或能用于位置确定，即，确定车辆(自身)位置。从中还可探测被暂时遮挡或不可用于直接的信号接收的卫星。

在步骤b)中接收表征在车辆的环境中的可运动的接收障碍物的数据。将“可运动的”接收障碍物理解成这样的接收障碍物，其可相对于在地面上的固定点改变它的(测地)位置。可运动的接收障碍物可尤其为其他的交通参与者，优选地为其他的机动车，例如汽车和/或载重汽车。表征可运动的接收障碍物的数据例如可包括障碍物的类型、障碍物的状况、位置、空间大小、空间定向、速度和/或加速度。这些数据可由可运动的接收障碍物本身提供。替代地或累积地，特定车辆可通过传感器、例如环境传感器探测这些数据中的至少一些数据。这样探测到的数据可(在特定车辆内)传送给接收它们的位置传感器。此外，数据中的至少一些数据还可(间接地)由中央管理装置提供。

对于位置确定的精度特别重要的是，还尤其将可运动的接收障碍物识别为接收障碍物，并且对其进行考虑。可运动的接收障碍物与不可运动的接收障碍物就其对精确的位置确定的影响方面的不同之处尤其在于，可运动的接收障碍物不期望地出现，并且其对位置确定的影响因此更难预测和估计。

例如，其他的交通参与者相对于特定车辆的位置的确定可凭借环境传感器或通过在车辆(例如车对X)之间的位置交换来进行。接着，可通过特定车辆的环境传感器或通过经由通信接口(例如车对X)从车辆中传输车辆尺寸来确定车辆尺寸。

必要时，为了识别可运动的接收障碍物，仅仅使用机动车辆的环境传感器同样是足够的。在另一步骤中，可确定车辆在地图中的方位，并且由此确定车辆相对于可见的卫星的定向。除了特定车辆之外，还对其他可运动的障碍物在高精度的地图上相对于一车辆进行定位，并且针对相对于特定车辆和卫星天空的方位和定向进行地图映现或映射。

在步骤c)中，凭借在b)中接收到的数据从多个卫星中确定精减选择的卫星。为此可基于在步骤b)中接收到的数据例如算出和预测在接收障碍物和特定车辆之间的(最短)距离和/或确定的卫星的卫星信号被接收障碍物的(可能的)遮挡(概率)。然后将相应被遮挡的卫星可从精减选择中排除，使得在步骤d)中仅仅考虑可直接接收其信号的卫星来进行位置确定。

根据有利的设计方案提出，在步骤c)中从多个卫星中精减掉这样的卫星，其发出的信号可受到或受到通过在步骤b)中接收到的数据表征的可运动的接收障碍物的影响。

例如，如果汽车超过了LKW，则可将历书的在LKW后方的卫星在超车过程期间从位置计算中排除。在此，同样可忽略相同的卫星在其他的交通参与者、基础设置装置和/或建筑物处(例如在特定车辆的背离LKW的一侧)的多路径反射。在超车过程之后，可在位置计算中重新考虑现在再次可见的卫星。以这种方式可特别有利地改善位置确定，尤其因为不可见的卫星的多路径反射通过在从一开始计算时就完全排除该卫星而没有予以考虑。

根据另一有利的设计方案提出，在步骤c)中从多个卫星(附加地)精减掉这样的卫星，其相对于地平线具有小于最小倾角的角度。最小倾角例如可为15°[度]或甚至为30°。

因此，相对于地平线具有小的或过小的倾角(例如<15°)的卫星在确定的情况下在位置计算中原则上予以摒弃。这可尤其与卫星是否实际被可运动的接收障碍物或不可运动的接收障碍物遮盖无关地发生。方法的这种设计可通过相对低的花费实现，因为具有小的倾角的卫星可从GNSS历书中提取出来。因此，在基于GNSS计算位置时，仅仅使用相对于地平线具有足够大的倾角的卫星。此外，特别优选的是，不时(例如每至少5分钟)更新有效卫星的选择，以确保重新考虑上升到地平线上并且相对于地平线具有足够大的倾角的卫星，并且一旦该卫星下降到低于相对于地平线的最小倾角，将又落入地平线的卫星从计算中排除。然而，实践中，方法的该设计也可能适得其反。例如在城市交通中应使用尽可能所有可用的卫星，以便可高精度地确定车辆位置。尤其是，由于可遮挡确定的卫星的高层建筑物，这是必要的。所说明的方法可由此来扩展，即，为了位置确定，附加地根据车辆的地点(位置)和环境决定是否在步骤c)中应用用于精减卫星选择的标准。

根据有利的设计方案提出，在步骤b)中附加地接收表征不可运动的接收障碍物的数据，并且在步骤c)中附加地凭借该数据精减卫星选择。“不可运动的”接收障碍物例如可为基础设施装置(例如隔音屏障)、建筑物(尤其高层住宅)、植物(尤其高大的树木)、或地形上的高地(例如山)。表征不可运动的接收障碍物的数据例如可包括障碍物的类型、其方位、位置和/或空间大小。这些数据可由不可运动的接收障碍物本身提供(车对X通信)。替代地或累积地，特定车辆可通过传感器(例如环境传感器)探测这些数据中的至少一些数据。这样探测到的数据可(在特定车辆内)传送给接收它们的位置传感器。此外，数据中的至少一些数据可通过中央管理装置提供。这例如可通过云和/或基于云的服务来进行。

在此可运用车辆在世界上的当前位置。此外，可运用对于自动驾驶总归存在的高精度的地图数据，以便识别不可运动的接收障碍物。这些数据还可通过以下方式支持性地用于识别可运动的接收障碍物，即，根据地点且必要时还根据时间识别是否预期到有可运动的接收障碍物、预期到的可运动的接收障碍物的数量和预期到的可运动的接收障碍物的类型。

车辆的位置传感器或中央计算机通常已经知晓车辆在高精度的世界地图中的高精度的位置。此外，可(根据实施方式)借助于车辆的位置传感器或中央计算机相对于在地图上的当前车辆位置和车辆定向分析天空中的卫星历书。接着可将这样的卫星在位置计算中摒弃，即，该卫星例如由于在实际车辆位置处的建筑物或结构而不可见。为此，在高精度的地图中通常还存在沿着道路的建筑物和结构的高度数据。例如，如果在车辆的右侧存在高的建筑物，则可将位于建筑物后方的地平线上并且因此对于车辆天线来说通过其相对于地平线的倾角无法直接看到的所有卫星从计算中排除。因此还可忽略被遮盖的卫星在相对于车辆的其他周围建筑物处的多路径反射。如果车辆现在继续在道路上运动并且在通过此处提到的高的建筑物之后过去被遮盖的卫星再次可见，则可在计算中考虑现在再次可见的卫星。又可将在现在新的车辆位置处的被结构或建筑物遮盖的卫星从计算中排除。因此，方法的该设计使得能够根据世界地图和与之相关的在车辆周围的结构在计算中动态选择卫星。以这种方式可显著改善位置确定，尤其是因为由于不可见的卫星的多路径反射的计算不准确性可通过从计算中一开始就完全排除这些卫星而明显得以降低或甚至予以避免。

根据有利的设计方案提出，在步骤b)中接收到的、表征可运动的接收障碍物的数据至少部分地源自与其他车辆的通信，该其他车辆形成在车辆的环境中的可运动的接收障碍物。在此，通信有利地是所谓的车对车通信。因此，其他的交通参与者例如可借助于车对车或车对X通信为车辆提供数据，例如其车辆类型、方位、位置、空间大小、空间定向速度和/或加速度。在其他的实施方案变体中，将环境传感器和车对X通信的组合用于精确确定可运动的接收障碍物的位置、类型和大小，并且提供用于步骤b)的相应的数据。

根据有利的设计方案提出，在步骤b)中接收到的、表征可运动的接收障碍物的数据至少部分地通过车辆的环境传感器来确定。此外可规定，在步骤b)中附加地接收到的、表征不可运动的接收障碍物的数据至少部分地通过车辆的环境传感器来确定。环境传感器例如可为超声波、雷达、激光雷达或摄像机传感器，其安装在车辆中或车辆处。

在此还说明了一种位置传感器，其设立成用于执行在此说明的方法。

优选地，位置传感器布置在车辆中或车辆处，或设置并且设立成装配在车辆中或车辆处。优选地，位置传感器为GNSS传感器。此外，位置传感器优选地设置且设立成用于车辆的自主运行。此外，位置传感器可为组合式运动和位置传感器。这种传感器特别有利于自动驾驶的车辆。

在此还说明了一种计算机程序，以执行在此说明的方法。换句话说，尤其涉及一种包含指令的计算机程序(产品)，在计算机执行程序时，指令使计算机实施在此说明的方法。位置传感器更确切地说位置传感器的计算单元(处理器)例如访问计算机程序，以实施方法。

此外，还说明了一种机器可读的存储介质，在上面此处有计算机程序。通常，机器可读的存储介质为计算机可读的数据载体。

结合方法阐述的细节、特征和有利的设计方案还可相应地出现在此处介绍的位置传感器、计算机程序和/或存储介质中，反之亦然。就此而言，对于特征的更详细的描述，充分参考那里给出的阐述。

附图说明

下面凭借附图进一步阐述在此提出的解决方案以及其技术领域。要指出的是，本发明并未受限于示出的实施例。尤其是，除非另有明确说明，否则还可提取在附图中阐述的事实的部分方面，并且使之与来自其他的附图和/或本说明书的其他组成部分和/或知识相组合。其中，

图1示意性地示出了车辆，针对该车辆，基于卫星进行位置确定，并且

图2示意性地示出了说明的方法的流程图。

具体实施方式

图1示意性地示出了车辆1，在此为汽车，针对该车辆，基于卫星进行位置确定。为此使用所说明的方法。首先，识别多个卫星2，在此识别了三个卫星2，它们可用于进行位置确定。此外，接收表征在车辆1的环境中的可运动的接收障碍物3的数据。

然后，凭借先前接收到的数据确定从多个卫星2中精减选择的卫星2。在此处示出的示例中，右侧示出的卫星2不再是精减过的选择的组成部分。接着，在使用由精减选择的卫星2发出的信号4的情况下确定车辆1的位置。

针对在图1中示出的示例，从多个卫星2中精减掉在图1的右侧示出的卫星2，它发出的信号4受到可运动的接收障碍物3的影响。因此，从根据图1的图示中可得悉的是，发出的信号4到车辆1的路径受到可运动的接收障碍物3的阻挡。换句话说，被可运动的接收障碍物3遮挡。

此外，附加地接收表征不可运动的接收障碍物5的数据。将该数据附加地用于精减卫星2的选择。在此，不可运动的接收障碍物5是建筑物，其同样引起遮挡。与此相应地，还将在图1的左侧示出的卫星2从卫星的选择中移除。

在图1中还说明了，表征可运动的接收障碍物3的接收到的数据可至少部分地源自与其他车辆的通信6。就此而言，其他车辆形成在车辆1的环境中的可运动的接收障碍物3。在图1中示出了呈载重汽车的形式的这种其他车辆，其形成可运动的接收障碍物3。

替代地或累积地，表征可运动的接收障碍物3的接收到的数据可至少部分地通过车辆1的环境传感器7来确定。当然，相应的环境传感器7还可用于确定表征不可运动的接收障碍物5的数据。

在图2中示意性地示出了说明的方法的流程图。示出了方法步骤a)至d)，它们相继执行，以进行位置确定。

该方法尤其有助于实现例如在车辆的位置传感器中动态选择GNSS数据。此外，该方法可有助于实现以下优点中的一个或多个优点：

可在位置传感器中排除不可见的卫星的多路径反射，

提高车辆的位置精度，

提高在位置传感器中的处理速度，因为在计算中仅仅将历书中的可见的或相关的卫星一起包含在内。

Claims (9)

1.一种用于基于卫星来确定车辆(1)的位置的方法，该方法具有以下步骤：

a)识别能用于进行位置确定的多个卫星(2)，

b)接收表征在所述车辆(1)的环境中的可运动的接收障碍物(3)的数据，

c)凭借在步骤b)中接收到的数据从多个卫星(2)中确定精减选择的卫星(2)，

d)在使用由精减选择的卫星(2)发出的信号(4)的情况下确定所述车辆(1)的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤c)中从多个卫星(2)中精减掉这样的卫星(2)，该卫星发出的信号(4)会受到通过在步骤b)中接收到的数据所表征的可运动的接收障碍物(3)的影响。

3.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在步骤c)中从多个卫星(2)中精减掉这样的卫星(2)，该卫星相对于地平线具有小于最小倾角的角度。

4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在步骤b)中附加地接收表征不可运动的接收障碍物(5)的数据，并且在步骤c)中附加地凭借该数据精减对卫星(2)的选择。

5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在步骤b)接收到的、表征可运动的接收障碍物(3)的数据至少部分地源自与其他车辆的通信(6)，该其他车辆是在车辆(1)的环境中的可运动的接收障碍物(3)。

6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，至少部分地通过所述车辆(1)的环境传感器(7)确定在步骤b)中接收的、表征可运动的接收障碍物(3)的数据。

7.一种位置传感器，其设置成执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法。

8.一种计算机程序，其用于执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法。

9.一种机器可读的存储介质，在该存储介质上存储有根据权利要求8所述的计算机程序。

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