CN111504332A - 用于在数字地图中确定车辆的位置的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于在数字地图中确定车辆的位置的方法，所述方法至少包括以下步骤：a)求取关于所述车辆的运动的运动信息；b)在使用在步骤a)中求取的所述运动信息的情况下求取走向信息，所述走向信息表征由所述车辆走过的路程的走向；c)将在步骤b)中求取的所述走向信息与地图信息进行比较，所述地图信息表征存储在数字地图中的道路的走向。本发明还涉及一种计算机程序、一种机器可读的存储介质以及一种具有控制器的车辆。

Description

用于在数字地图中确定车辆的位置的方法
技术领域
本发明涉及一种用于在数字地图中确定车辆的位置的方法、一种计算机程序、一种机器可读的存储介质以及一种用于车辆的控制器。本发明尤其适合于结合高度自动化或自主驾驶来使用。
背景技术
自主车辆是没有驾驶员也能行驶的车辆。在此，所述车辆自主行驶，其方式是，所述车辆例如自主识别道路走向、其他交通参与者或障碍物并且在车辆中计算相应的控制指令以及将这些控制指令转发给车辆中的致动器，由此正确地影响车辆的行驶走向。驾驶员在全自主车辆中不参与驾驶行为。
此外，对于自主运行而言，车辆需要传感装置，所述传感装置能够尤其借助于导航卫星数据(GPS、GLONASS、Beidou、Galileo)求取高精度车辆位置。为此，目前通过车顶上的GNSS天线接收GNSS(全球导航卫星系统)信号，并借助于GNSS传感器对所述信号进行处理。在此，附加地还可以考虑GNSS修正数据以提高定位结果。特别有利的GNSS传感器是所谓的运动和位置传感器，其在使用GNSS数据的情况下可以求取至少一个车辆位置或求取车辆定向或者说车辆运动。
如今在运动和位置传感器中已经连同GNSS数据一起使用车辆的车轮转速、转向角以及惯性传感器数据，以便尽可能精确地确定车辆在空间中的位置。此外，运动和位置传感器例如可以将数据，例如高精度的惯性数据例如角速度数据和加速度数据提供给车辆的其他传感器或控制器(例如用于所谓的安全停止功能)。
发明内容
在此，根据本发明，提出一种用于在数字(道路)地图中确定(机动)车辆的(自身)位置的方法，该方法至少包括以下步骤：
a)求取关于车辆运动的运动信息，
b)在使用在步骤a)中求取的运动信息的情况下求取走向信息，所述走向信息表征由车辆走过的路程的走向，
c)将在步骤b)中求取的走向信息与地图信息进行比较，所述地图信息表征存储在数字地图中的道路的走向。
通常以所说明的顺序来执行步骤a)、b)和c)。即使在GNSS接收不充分或者车辆的GNSS系统失效的情况下，在此提出的方法也以有利的方式允许车辆的尽可能精确的自身定位。此外，所述方法可以以有利的方式有助于求取车辆的初始位置。尤其，在此说明了一种方法，该方法用于借助于优选车辆的运动和位置传感器的(高精度的)角速度数据和加速度数据在高精度地图和/或数字地图上对车辆进行精确的位置确定。
在步骤a)中，求取关于车辆的(自身)运动的运动信息。在此，优选求取关于车辆运动的运动数据。运动信息或者说运动数据的求取尤其借助于车辆的至少一个传感器来进行。所述至少一个传感器例如可以是车轮转速传感器、转向角传感器和/或惯性传感器，例如车辆的角速度传感器和/或加速度传感器。优选，所述传感器是车辆的(组合式)运动和位置传感器。
在步骤b)中，在使用在步骤a)中所求取的(或所述)运动信息的情况下求取走向信息，所述走向信息表征由车辆走过的路程的走向。替代地或附加地，可以在步骤b)中求取由车辆走过的路程的数字式走向。可以在使用在步骤a)中所求取的运动信息的情况下和/或在使用在步骤b)中所求取的走向信息的情况下来求取该走向。在此，尤其求取下述走向信息，所述走向信息表征由车辆自最后的或(直接)先前的(根据在此所述的方法成功实现的)位置确定以来所走过的路程的走向。步骤b)尤其可以由车辆的(地图)控制器来执行。为此，该控制器可以接收运动信息、例如尤其是车辆传感器的角速度数据和加速度数据。
在步骤c)中，将在步骤b)中所求取的(或所述)走向信息与地图信息进行比较，该地图信息表征存储在数字(道路)地图中的(或所述)道路的走向。如果在步骤b)中求取出由车辆走过的路程的数字式走向，那么可以在步骤c)中将在步骤b)中所求取的走向与地图信息进行比较，所述地图信息表征存储在数字地图中的道路的走向。所述地图信息通常是数字(道路)地图的地图数据。这些地图数据尤其说明存储在地图中的道路走向。尤其，在步骤c)中通过将在步骤b)中所求取的走向信息与表征存储在数字(道路)地图中的道路的走向的地图信息进行比较来求取车辆的(自身)位置。步骤c)尤其可以由车辆的(地图)控制器来执行。
在该方法中，尤其可以由惯性数据、例如角速度数据和/或加速度数据来求取表征当前由车辆行驶的路段的走向的信息(例如转弯角的表征性顺序)，以便随后借助于该信息与电子地图的比较(“map matching”：地图匹配)在地图中求取所行驶的路段的位置。
根据一个有利的构型提出，在使用至少一个以下数据源的情况下产生在步骤a)中所求取的运动信息：车辆的角速度传感器、加速度传感器或速度传感器。换言之，这尤其意味着，在步骤a)中所求取的运动信息包括车辆的角速度数据、加速度数据和/或速度数据和/或路程信息。
借助于所述方法可以在高精度地图中关于时间对车辆进行高精度定位，而不必在此必须求取GNSS位置。例如，即使当现有的GNSS通信例如由于太阳风暴而不可用时，也可以应用所述方法(备用)。例如，尤其当在车辆中存在来自至少一个传感器的高精度的加速度信号和角速度信号以及关于时间的车辆速度时，可以执行所述方法。换言之，这尤其意味着，在步骤a)中可以借助于车辆的至少一个传感器求取和/或由车辆的(地图)控制器读取加速度信号和角速度信号。
该方法的一个特别有利的方面可以在于，首要地使用车辆的运动和位置传感器的角速度数据和加速度数据，用于在高精度地图上对车辆进行精确和/或初始的位置确定。为此，运动和位置传感器的高精度的角速度数据和加速度数据例如可以通过车辆总线转发给例如(另一和/或与所述运动和位置传感器分开的)控制器。在所述控制器(其优选是地图控制器)上存在带有所有已知道路的高精度世界地图。
现在，借助于优选智能的算法，例如借助于能够实现为人工智能的(人工)神经网络，可以将例如关于时间的角速度变化和/或加速度变化非常快速地匹配于地图上的确定道路。例如可以将一定数量(确定数量)的转弯过程中间存储在控制器内和/或将关于时间的(高精度)角速度变化通过积分过程变换为(高精度)转弯角。此外，例如可以与来自运动和位置传感器的GNSS速度和/或车辆的车轮转速和/或车辆速度一起来使用转弯过程之间的时间，以便(高精度地)确定两个转弯过程之间的路段的长度。
以有利的方式，借助于角速度变化或者说加速度变化或者说(高精度地)确定的转弯角并且借助于转弯过程之间的路段的长度，(即使在GNSS通信失效的情况下也)能够在很少的转弯过程之后在世界中(高精度地)确定车辆的位置。对此尤其有帮助的是，路段的角度通常始终不同。通过(高精度地)确定例如四个或五个转弯过程以及相应的转弯角和处于所述转弯过程之间的路段及其长度，例如可以在使用人工智能(例如神经网络)的情况下对(高精度)地图上的已知道路进行比较(匹配)，因此可以(高精度地)在世界中确定车辆的位置。
根据一个有利的实施方式，可以借助于所提出的方法(高精度地)在在世界中在车辆启动时确定车辆的位置。这优选在存在GNSS位置确定(Positionfix)之前进行，或者说一旦车辆在路上就进行。在这方面特别优选的是，在使用至少一个关于车辆位置的附加信息的情况下在地图中界定搜索区域。
根据另一有利的构型提出，当前由车辆走过的路程的走向被追踪，直至能够通过将该走向与存储在地图中的道路走向进行比较(明确地)确定所述走向在地图中的位置。换言之，这尤其意味着，所走过的路程的走向(总是)这样指向或者说相应的走向信息被这样考虑(尤其是被中间存储)，直至该走向或者说走向信息足够详细，以便能够(明确地)辨识(当前或最后由车辆走过的路程的)该走向的位置或者说相应道路走向在地图中的位置。在此，当前由车辆走过的路程尤其可以涉及车辆自根据在此提出的方法最后成功完成的位置确定以来所走过的路段。
根据另一有利构型提出，在步骤b)中所求取的运动信息，尤其是关于一定数量(确定数量)的转弯过程的运动信息，包括相继的转弯过程之间的距离和/或至少一个转弯角。所述运动信息优选至少包括两个直接相继的转弯过程的转弯角和两个相继的转弯过程之间的距离。替代地或附加地，所述运动信息至少可以包括三个相继的转弯过程之间的对应距离(或者说两个距离)并且包括关于所述三个相继转弯过程中的至少第二个转弯过程的转弯角。这些转弯角例如可以借助于角速度数据或者说借助于车辆的至少一个角速度传感器和/或转向角传感器来求取。所述距离例如可以通过在转弯过程之间走过的时间和在该时间(时长)期间的车辆速度来求取。在此，所述车辆速度例如可以借助于至少一个车轮转速传感器、GNSS传感器或加速度传感器来求取。
根据另一有利构型提出，步骤c)中的所述比较借助于至少有学习能力的或经机器学习的算法来执行。所述有学习能力的和/或经机器学习的算法优选是有学习能力的和/或经机器学习的搜索算法。优选，该算法是一种人工神经网络。到该神经网络中的输入例如可以是数字(道路)地图的地图数据以及运动数据，例如车辆的角速度数据、加速度数据和/或速度数据。所述神经网络还能够设置成用于输出数字地图上的位置。该算法优选存储在用于车辆的(地图)控制器中。
根据另一有利构型提出，在使用关于车辆的(粗略的或大致的)位置的至少一个附加信息的情况下在地图中(先验地)界定搜索区域。这能够以有利的方式有助于加速所述方法或者有助于能更快地执行所述方法，因为所考虑的道路已能够被界定到该地图上的确定区域上。替代地或附加地，可以由根据步骤c)的比较的不明确结果借助于关于车辆位置的至少一个附加信息来确定明确的结果。
所述附加信息例如可以是借助于例如车辆的环境传感装置所识别的至少一个对象和/或是车辆环境中的周围环境特征。在这方面，作为附加信息也可以识别车辆是否位于城市区域或者说建筑密集的区域中。环境传感装置例如可以包括摄像机、雷达传感器、激光雷达传感器和/或超声波传感器。
替代地或附加地，可以(例如通过车对X)构建与移动无线电网络的通信连接，并由此例如通过无线电小区定位粗略地确定车辆的位置。为此所需的数据例如可以通过车对X通信连接(英语：Car-to-X Communication)来接收。车对车通信(英语：Car-to-CarCommunication，或者简写：Car2Car或C2C)理解为(机动)车辆之间的信息交换和数据交换。这种数据交换的目的是，提早向驾驶员报告紧要和危险的状况。相关的车辆收集数据，如ABS介入、转向角、位置、方向和速度，并且通过无线电(WLAN、UMTS等)将这些数据发送给其他交通参与者。在此，应借助电子器件来延长驾驶员的“视距”。车对基础设施通信(英文：Car-to-Infrastructure，或简写：C2I)理解为车辆与周围基础设施(例如光信号设备)之间的数据交换。所说的技术基于不同交通合作者的传感器的共同作用并且使用通信技术的最新方法来交换这些信息。在此，车对X是不同的通信连接、如车对车和车对基础设施的总称。
高度说明也可以用作附加信息。在这方面，根据另一实施方式，除了所说的输入参量、例如尤其角速度数据和加速度数据之外，在(地图)控制器中也可以考虑高度说明。这些高度说明例如可以由车辆的粗略定位通过车对X通信连接(例如通过测量车对X信号的传播时间)来确定。此外，高度可以通过车辆内部的压力传感器，尤其是运动和位置传感器，或者通过另一控制器粗略地来求取。这以有利的方式允许，在(高精度)数字地图上进行匹配时清楚地限制出所考虑的路段。
根据另一有利构型提出，为了确定车辆的位置，也进一步调用来自数字特征地图的特征信息。在该数字特征地图中通常存储有周围环境特征的位置和特性。特征地图一般也称为“Feature Map”。与此相对，在数字道路地图中通常存储有道路的走向。也可以考虑如下地图，在所述地图中特征地图和道路地图彼此组合。在这方面优选的是，特征信息用于(先验地)在(道路)地图中界定搜索区域和/或用于由根据步骤c)的比较的不明确结果来确定明确的结果。换言之，这尤其意味着，所述特征信息也可以是上述意义上的附加信息。
在另一实施方式中尤其提出，将在此说明的用于(借助于转弯过程和路段)进行位置确定的方法与基于特征地图的车辆定位组合。在这方面，例如可以借助于多个转弯过程确定车辆在世界内(在数字道路地图中)的可能位置并且同时借助于特征地图上的特征来检验车辆是否实际上位于该位置处。以这种方式，可以以有利的方式例如在一次至两次转弯过程之后借助于环境中的现有特征再次明显限制车辆在(高精度的)(道路)地图上的可能的冗余位置。尤其可以以这种方式再次明显加速在此说明的用于进行位置确定的方法。
总之，这也可以被这样说明：在该实施方式中，以特别有利的方式能够既借助于特征又借助于路段和/或转弯过程尽可能快地并且高精度地进行车辆的位置确定。在此，可以应用智能算法、例如搜索树或神经网络。如果在车辆中不存在基于GNSS的位置，那么该实施方式提供以下优点：借助(高精度)地图上的仅很少的转弯过程非常快速进行位置确定，因为可能的位置可以借助于来自环境的现有特征(所述特征借助车辆的环境传感器被识别)明显地被限制。
例如，在此说明的用于进行位置确定的方法可能在不能调用来自特征地图的特征信息的情况下例如需要大约五个转弯过程，用于车辆在地图上的定位和位置确定。与此相对，借助于具有对特征地图的访问的实施方式例如已可以在一个至三个转弯过程之后进行车辆在世界中的高精度位置确定。
如果该方法与特征地图组合，那么以有利的方式也可以再次加速基于特征地图的位置确定。因此，借助于该方法可以以有利的方式明显改进基于特征地图的位置确定。
尤其，在这方面例如可以设置，所述方法用于确定车辆在数字特征地图中或组合式数字特征和道路地图中的位置。在这方面，也可以在步骤c)中将在步骤b)中所求取的走向信息与地图信息进行比较，所述地图信息表征存储在数字(道路)地图(或必要时组合式特征和道路地图)中的道路的走向。在这方面也可以考虑，在步骤c)中通过将在步骤b)中所求取的走向信息与地图信息进行比较来求取车辆的(自身)位置，所述地图信息表征存储在数字(道路)地图中的道路的走向。在这方面，借助(道路)地图对位置的比较或求取尤其可以有助于加速基于特征地图的位置确定，其方式例如是，将所述比较或(道路)地图中的位置用于在特征地图中界定搜索区域和/或用于对特征地图中的位置进行可信性验证和/或用于使可能不明确的位置结果“明确”。
在另一实施方式中，所说明的方法可以与车辆在世界中基于GNSS已(高精度地)确定的位置组合来使用，以便在地图上更精确地确定车辆位置。例如，可以借助于由该方法附加地确定的位置对基于GNSS的现有位置进行可信性检验。在这方面例如可以设置，在GNSS位置的偏差较大的情况下(该偏差例如可能由于环境影响或多路径而存在)使用借助于在此提出的方法所确定的位置，以便仍安全地导航(自主)车辆通过该环境。此外可考虑，将由GNSS数据(高精度地)确定的车辆位置与在此提出的方法组合构成整个车辆位置(融合)。
在另一实施方式中，也可以在至少部分受限的空间、例如隧道或停车楼内执行该方法，在所述隧道或停车楼中通常不存在GNSS接收。如果停车楼和隧道(在几何形状、停车空位和楼层方面)存在于(高精度)数字地图内，那么也能够实现车辆的高精度室内定位。在这方面也可以与来自特征地图(Feature Map)的特征组合来加速该方法。
根据另一方面，提出一种用于执行在此提出的方法的计算机程序。换言之，这尤其涉及包括指令的计算机程序(产品)，所述指令用于在通过计算机执行该程序时安排所述计算机执行在此所说明的方法。
根据另一方面，提出一种机器可读的存储介质，在其上存储有在此提出的计算机程序。通常，该机器可读的存储介质是计算机可读的数据载体。
根据另一方面，也提出一种用于车辆的控制器，其中，该控制器设置成用于执行在此提出的方法。为此，该控制器例如可以包括机器可读的存储介质，在该存储介质上存储有用于执行该方法的计算机程序。此外，该控制器例如可以包括处理器，所述处理器可以访问机器可读的存储介质并且可以执行所述程序。该控制器优选是一种地图控制器。在该地图控制器上尤其存储有数字(道路)地图。
此外，也可以给出一种(机动)车辆，该车辆包括在此提出的控制器。此外，该车辆例如可以包括运动和位置传感器。在此，该运动和位置传感器与控制器可以彼此连接，使得至少可以将所述运动和位置传感器的角速度数据和/或加速度数据传输给所述控制器。所述车辆例如可以是(机动)车辆、尤其是自主汽车，所述车辆设置成用于高度自动化运行和/或自主运行。
所述运动和位置传感器优选是GNSS传感器。所述运动和位置传感器可以是位置和定向传感器。此外，GNSS传感器可以构型为基于GNSS的位置和定向传感器。对于自动化驾驶或者说自主驾驶而言需要GNSS传感器或者说(车辆)运动和位置传感器，并且所述传感器借助于也称为导航卫星系统数据的导航卫星数据(GPS、GLONASS、Beidou、Galileo)来计算高精度车辆位置。在此，该计算基本上基于对至少四个卫星的(电磁)GNSS信号的传播时间的测量。此外，也可以在传感器中一同使用所谓修正服务的修正数据，以便更精确地计算车辆的位置。与所接收的GNSS数据一起，在传感器中通常也读取高精度时间(如世界时间)并且将其用于精确的位置确定。到位置传感器中的其它输入数据可以是车轮转速、转向角以及加速度数据和角速度数据。优选，运动和位置传感器设置成用于基于GNSS数据来求取自身位置、自身取向和自身速度。
结合所述方法所讨论的细节、特征和有利构型相应地也能够在此处提出的计算机程序、存储介质、控制器中得到，反之亦然。就此而言，广泛地参照用于在那里进一步表征特征的实施方案。
附图说明
下面，根据附图详细阐述在此提出的解决方案及其技术领域。应当指出，本发明不应受所示实施例的限制。尤其，只要未明确地另外示出，也可提取在附图中所阐述的事实情况的部分方面并且与来自其它附图和/或本说明书的其它组成部分和/或认知组合。附图中示意性地示出：
图1在此提出的方法的流程，和
图2具有在此提出的控制器的车辆。
具体实施方式
图1示意性地示出在此提出的方法的流程。该方法用于在数字地图中确定车辆的位置。在该方法的常规运行流程中得到方法步骤a)、b)和c)的以方框110、120和130表示的顺序。
在方框110中，根据步骤a)，求取关于车辆运动的运动信息。在方框120中，根据步骤b)，在使用在步骤a)中所求取的运动信息的情况下求取走向信息，所述走向信息表征由车辆走过的路程的走向。在方框130中，根据步骤c)，将在步骤b)中所求取的走向信息与地图信息进行比较，所述地图信息表征存储在数字地图中的道路的走向。
图2示意性地示出具有在此提出的控制器20的车辆10。控制器20设置成用于实施在此所述的方法。
所述方法尤其能够实现一个或多个以下优点：
·自主车辆的高精度位置可以在高精度地图上仅仅基于转弯过程和所述转弯过程之间的路段来确定。
·即使在GNSS失效的情况下，所述位置确定例如也可以用作备用解决方案
Figure BDA0002379470560000091
·也可以借助于该方法对GNSS位置或基于特征地图的位置进行可信性验证。
·此外，可以考虑世界中的改进的GNSS位置确定，因为车辆在世界中的初始位置可能在GNSS定位(GNSS Fix)之前已能够被计算出。
·结合车辆上的现有特征地图，该方法可以用于车辆在环境中的非常快速的高精度位置确定。
·通过在自主车辆上借助于该方法实施替代的、附加的和/或冗余的位置确定，提高了在自主车辆运行时的安全性和可靠性。

Claims (10)

1.一种用于在数字地图中确定车辆的位置的方法，所述方法至少包括以下步骤：
a)求取关于所述车辆的运动的运动信息；
b)在使用在步骤a)中求取的所述运动信息的情况下求取走向信息，所述走向信息表征由所述车辆走过的路程的走向；
c)将在步骤b)中求取的所述走向信息与地图信息进行比较，所述地图信息表征存储在数字地图中的道路的走向。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在使用至少一个以下数据源的情况下产生在步骤a)中求取的所述运动信息：所述车辆的角速度传感器、加速度传感器或速度传感器。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，当前由所述车辆走过的路程的走向被追踪，直至所述走向在所述地图中的位置能够通过将所述走向与存储在所述地图中的道路走向进行比较来确定。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在步骤b)中求取的所述运动信息包括在相继的转弯过程之间的至少一个距离或者包括至少一个转弯角。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在步骤c)中的所述比较借助于至少有学习能力的或经机器学习的算法来执行。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在使用至少一个关于所述车辆的位置的附加信息情况下，在所述地图中界定搜索区域。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，为了确定所述车辆的位置，也进一步从数字特征地图中调用特征信息。
8.一种计算机程序，其用于实施根据权利要求1至7中任一项所述的方法。
9.一种机器可读的存储介质，在其上存储有根据权利要求8所述的计算机程序。
10.一种用于车辆(10)的控制器(20)，其中，所述控制器(20)设置成用于实施根据权利要求1至7中任一项所述的方法。
CN202010078710.1A 2019-01-31 2020-02-03 用于在数字地图中确定车辆的位置的方法 Pending CN111504332A (zh)

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