CN115667848A - 用于将车辆的gnss位置进行地图匹配的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于将车辆(1)的GNSS位置(G1、G2、G3)与数字道路地图(K)的地点信息(P1a、P1b、P1c、P2a、P2b、P3a、P3b)进行地图匹配的计算机实现的方法和系统，包括：将在车辆(1)的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置(G1、G2、G3)之间的确定的距离(E1、E2)与在数字道路地图(K)上的车辆(1)的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置(G1、G2、G3)之间的路线长度(L1、L2)进行地图匹配。本发明还涉及一种计算机程序和一种计算机可读数据载体。

Description

用于将车辆的GNSS位置进行地图匹配的系统和方法
技术领域
本发明涉及一种用于将车辆的GNSS位置与数字道路地图的地点信息进行地图匹配的计算机实现的方法。本发明还涉及一种用于将车辆的GNSS位置与数字道路地图的地点信息进行地图匹配的系统。
背景技术
在进行地图匹配时，将GNSS位置的序列映射到数字道路地图的道路网络上。这种地图匹配方法应该相对改善映射精度、例如车辆的位置到相应的连接道路上的映射精度。在此，对于每个GNSS位置来确定，车辆在哪条道路上行驶。
在此区分在线的和离线的地图匹配。在在线的地图匹配中，在不知道后续GNSS位置的情况下将每个GNSS位置实时匹配到道路上，而在离线的地图匹配中，在记录行程或行程区段之后匹配GNSS位置。在线的和离线的地图匹配既可以在车辆中进行，也可以在传输GNSS位置之后在后端中进行。但在车辆中常常使用在线的地图匹配，并且在后端中常常使用离线的地图匹配。
车辆的GNSS位置在车辆中以1Hz的频率被确定，并且可以以该频率或以更低频率收集以用于进一步处理。此外，使用航位推测法，以便更为精确地确定车辆位置。
对于不同的应用情况，必要时借助航位推测法改善的车辆位置在车辆中或在传输到后端之后利用离线地图匹配被映射到道路网络上。在后端中而不是在车辆中进行地图匹配所具有的优点是，最新的数字道路地图总是位于后端中。此外，通过离线地图匹配通常可以获得比在行驶期间的地图匹配更好的结果。
例如在Newson、Paul和John Krumm的“Hidden Markov map Matching throughnoise and sparseness”，第17届ACM SIGSPATIAL地理信息系统进展国际会议论文集，ACM，2009中所述，道路网络可以建模为可由定向边和非定向边组成的图。与Newson和Krumm的出版物不同，一条定向边不一定意味着单行道，因为可双向行驶的道路也可以被建模为两条定向边。每条边都有其几何形状的描述，例如作为折线(即由若干段组成的线)。地图制造商提供具有不同建模的不同格式的地图。因此，在一些建模中，连接线(links)只能在交叉点处结束，或者只存在定向边。然而，上述建模代表最普遍的情况。
Newson和Krumm描述了基于隐马尔科夫模型(HMM)的地图匹配方法。该方法借助维特比算法计算车辆驶过的连接线的最可能的序列。在此，每个GNSS位置被映射到一个所谓的匹配，即连接线和在连接线上的位置的组合(简称为：连接线、在连接线上的位置)。在连接线上的位置例如可以是分数，即0和1之间的数字。
然而，上述根据Newson和Krumm的方法易受道路拓扑中的地图错误(例如在道路地图中缺少的道路)和道路几何形状影响。
发明内容
因此，需要提供一种具有较高精度的改进的地图匹配方法和系统。
该任务借助具有权利要求1的特征的、用于将车辆的GNSS位置与数字道路地图的地点信息进行地图匹配的计算机实现的方法来解决。
此外，该任务借助具有权利要求10的特征的、用于将车辆的GNSS位置与数字道路地图的地点信息进行地图匹配的系统来解决。
此外，该任务借助具有权利要求11的特征的计算机程序和具有权利要求12的特征的计算机可读数据载体来解决。
本发明提供一种用于将GNSS位置与数字道路地图的地点信息进行地图匹配的计算机实现的方法。地点信息例如包括数字道路地图的特定于地点的坐标。
该方法包括：沿车辆路线检测车辆的GNSS位置。
该方法还包括：记录车辆的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置之间的在使用车辆传感器、尤其是车轮转速传感器的情况下确定的距离。此外，该方法包括：将在车辆的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置之间确定的距离与数字道路地图上的车辆的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置之间的路线长度进行地图匹配。
此外，本发明提供一种用于将车辆的GNSS位置与数字道路地图的地点信息进行地图匹配的系统。该系统包括用于沿车辆路线检测车辆的GNSS位置的装置。
该系统还包括用于记录车辆的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置之间的在使用车辆传感器、尤其是车轮转速传感器的情况下确定的距离的装置。该系统还包括用于将在车辆的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置之间确定的距离与数字道路地图上的车辆的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置之间的路线长度进行地图匹配的装置。
本发明还提供一种具有程序代码的计算机程序，用于：当在计算机上执行所述计算机程序时，执行根据本发明的方法。
本发明还提供一种具有计算机程序的程序代码的计算机可读数据载体，用于：当在计算机上执行所述计算机程序时，执行根据本发明的方法。
本发明的思想是：对于每个GNSS位置，通过车辆的里程计行程开始以来记录所经过的距离，并且由此提高地图匹配的精度。这通过以下方式实现：将每两个彼此相继的GNSS位置之间的通过里程计测定的所经过的距离与数字道路地图上的两个匹配的GNSS位置之间的路线长度进行匹配(abgleichen)。由此可以以有利的方式实现地图匹配的更高精度。
有利的实施方式和扩展方案由从属权利要求以及由参照附图的说明得出。
根据一种优选扩展方案规定，实时地、在记录行程之后或记录行程区段之后在使用车辆内部计算装置和/或车辆外部服务器的情况下进行地图匹配，并且为车辆的每个检测到的GNSS位置分配一个时间戳。因此，可以以有利的方式根据系统性要求来使用包括在线和/或离线地图匹配的尽可能好的实现。
根据另一种优选扩展方案规定，用以下公式计算从在时步t中的匹配候选者Ct,i过渡到在时步t+1中的匹配候选者Ct+1,j的概率密度：
Figure BDA0003947424400000041
其中，r是Ct,i与Ct+1,j之间最快路线的长度；d是在时间点t和t+1之间所经过的距离；p或p(r,d)为概率密度，σ为检测到的GNSS位置的标准偏差，并且i和j为地面实况路段和地点信息的数字占位符，本实施方式中的地点信息用P1a、P1b、P1c、P2a、P2b、P3a、P3b表示。
在本实施方式中，匹配候选者用M1a、M1b、M1c、M2a、M2b、M3a、M3b表示。因此，从在时步t中的匹配候选者Ct,i过渡到在时步t+1中的匹配候选者Ct+1,j的概率密度例如可以表示从匹配候选者M1c过渡到匹配候选者M2b的概率密度。
在另一种优选扩展方案中，使用核密度估计器来代替上述方程。因此，可以以有利的方式在考虑最快路线的长度以及所经过的距离的情况下计算概率分布，而不必作出关于概率分布的结构的假设。
根据另一种优选扩展方案规定，标准偏差σ通过多个行程的GNSS位置和车辆传感器距离测量的样本的样本方差的方根来确定，在所述多个行程中，已行驶的路线是已知的。标准偏差在此以有利的方式通过地面实况数据的样本的样本方差的方根来确定。作为地面实况数据，使用多个行程的GNSS位置和里程计测量，在所述多个行程中，已行驶的路线是已知的。
根据另一种优选扩展方案规定，如果匹配候选者之间的最快路线的路线长度以预定因数比使用车辆传感器确定的距离短或长，则排除匹配候选者之间的过渡。因此，可以以有利的方式考虑另一个标准，该标准使得能够更好地确定最佳可能的匹配候选者。
根据另一种优选扩展方案规定，多个车辆的GNSS位置、当前速度和/或当前平均速度被周期性地传输给车辆外部服务器，通过使用这些信息，车辆外部服务器计算交通信息、尤其是预期到达时间和/或路段的平均速度，并将其提供给多个车辆。地图匹配因此还可以用于计算对预期到达时间和/或路段平均速度的更准确预测，并将其提供给车队的多个车辆。
根据另一种优选扩展方案规定，由车辆传感器检测到的危险数据、尤其是关于光滑路面、交通事故和/或安全气囊激活的危险数据与车辆的GNSS位置一起被传送到车辆外部服务器，车辆外部服务器对危险数据进行地图匹配，并将这些数据提供给如下车辆，所述车辆的计划路线通过识别的危险。因此，地图匹配也可以以有利的方式用于向车队的其它车辆提供危险信息。
根据另一种优选扩展方案规定，驾驶员的个人路线作为GNSS位置的序列被记录并被发送到车辆外部服务器，车辆外部服务器执行GNSS位置的地图匹配，将所学习的驾驶员的个人路线传输给车辆，并且在预定时间点向驾驶员建议所学习的个人路线的目的地引导。因此，学习驾驶员的个人路线可以以有利的方式用于在适合的时间点向驾驶员建议该路线，在所述时间点，所述系统基于收集的数据认为行驶该路线是可能的。
根据另一种优选扩展方案规定，车辆的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置之间的、在使用车辆传感器的情况下确定的距离用于地图匹配结果的可信度测试，在此分别计算两个相邻的匹配的GNSS位置之间的最快路线的长度，如果该长度以预定因数比在使用车辆传感器的情况下确定的距离短或长，则车辆的两个确定的GNSS位置中的至少一个被评估为不可信的。地图匹配结果的这种可信度测试同样以有利的方式有助于更高的地图匹配精度。
所描述的实施方式和扩展方案可以任意地相互组合。
本发明的其它可能的实施方式、扩展方案和实现也包括在前面或下面关于实施例所描述的本发明特征的未明确提到的组合。
附图说明
附图旨在提供对本发明实施方式的进一步理解。它们示出实施方式并且与说明书结合用于解释本发明的原理和方案。
参照附图得出其它实施方式和所提到优点之中的多个优点。附图中所示的元件不必一定相互按比例示出。
附图如下：
图1示出根据本发明的优选实施方式的用于将车辆的GNSS位置与数字道路地图的地点信息进行地图匹配的系统的示意图；
图2示出数字道路地图的示意图，用于说明根据本发明的优选实施方式的用于将车辆的GNSS位置与数字道路地图的地点信息进行地图匹配的方法；以及
图3示出用于将车辆的GNSS位置与数字道路地图的地点信息进行地图匹配的计算机实现的方法的流程图。
具体实施方式
在图1中示出的用于将车辆1的GNSS位置与数字道路地图的地点信息进行地图匹配的系统包括车辆1，该车辆具有用于沿车辆1的路线检测车辆1的GNSS位置的装置20。在本实施方式的范围内，GPS是GNSS的优选形式。
所述系统还包括用于记录车辆1的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置之间的在使用车辆传感器10、尤其是车轮转速传感器的情况下确定的距离的装置22。此外，该系统包括用于将在车辆1的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置之间的确定的距离与在数字道路地图上的车辆的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置之间的路线长度进行地图匹配的装置24。
地图匹配优选实时地在使用车辆内部计算装置12和车辆外部服务器14的情况下进行，在此为车辆1的每个检测到的GNSS位置分配一个时间戳。
作为替代方案，地图匹配例如可以在记录行程之后或在记录行程区段之后在使用车辆内部计算装置12和车辆外部服务器14的情况下进行。
作为替代方案，用于地图匹配的装置24'可以如图1所示例如设置在车辆外部服务器14上。
车辆1还具有其它未在图1中示出的传感器，其中包括速度传感器、用于检测安全气囊激活的传感器、用于检测道路光滑的传感器和/或摄像机传感器。
车辆外部服务器14具有未在图1中示出的接收单元。此外，车辆外部服务器14基于由车辆1接收的数据进行交通信息的计算、危险警告的计算和/或驾驶员的个人路线的学习。然后将计算的数据提供给车队的其它车辆。
图2示出数字道路地图的示意图，用于说明根据本发明的优选实施方式的用于将车辆的GNSS位置与数字道路地图的地点信息进行地图匹配的方法。
在本示图中，在数字道路地图K上示例性示出车辆1的三个GNSS位置G1、G2、G3。由于在本实施例中车辆1的GNSS位置G1、G2、G3相对于数字道路地图K的相应道路错开地在道路地图K中被绘出，因此，为了计算车辆1的运动路径，需要将车辆1的GNSS位置G1、G2、G3与数字道路地图K的地点信息进行地图匹配。
车辆1的第一GNSS位置G1例如位于三个路段或地点信息P1a、P1b、P1c附近。
同样，车辆1的第二GNSS位置G2位于两个路段或地点信息P2a、P2b附近。此外，车辆1的第三GNSS位置G3位于两条道路或路段或地点信息P3a、P3b附近。
因此，首先沿车辆1的路线检测车辆1的GNSS位置G1、G2、G3。随后，记录车辆1的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置之间的在使用车辆传感器、尤其是车轮转速传感器的情况下确定的距离El、E2，例如第一GNSS位置G1和第二GNSS位置G2之间的距离E1。
然后，将在车辆1的第一GNSS位置G1与第二GNSS位置G2之间的确定的距离E1与数字道路地图K上的第一路线长度L1进行匹配。
同样，检测第二GNSS位置G2与第三GNSS位置G3之间的第二距离E2并且将在第二GNSS位置G2与第三GNSS位置G3之间的确定的距离E2与数字道路地图K上的路线长度L2进行匹配。
此外，用以下公式计算从在时步t中的匹配候选者Ct,i过渡到在时步t+1中的匹配候选者Ct+1,j的概率密度：
Figure BDA0003947424400000081
其中，r是Ct,i与Ct+1,j之间的最快路线的长度；d是在时间点t和t+1之间所经过的距离；p或p(r,d)为概率密度，σ为检测到的GNSS位置的标准偏差，并且i和j为地面实况路段和地点信息的数字占位符，本实施方式中的地点信息用P1a、P1b、P1c、P2a、P2b、P3a、P3b表示。
在本实施方式中，匹配候选者用M1a、M1b、M1c、M2a、M2b、M3a、M3b表示。因此，从在时步t中的匹配候选者Ct,i过渡到在时步t+1中的匹配候选者Ct+1,j的概率密度例如可以表示从匹配候选者M1c过渡到匹配候选者M2b的概率密度。
标准偏差σ通过多个行程的GNSS位置G1、G2、G3和车辆传感器距离测量的样本的样本方差的方根来确定，在所述多个行程中，行驶的路线是已知的。
如果匹配候选者M1a、M1b、M1c、M2a、M2b、M3a、M3b之间的最快路线的路线长度L1、L2以预定因数比在使用车辆传感器10的情况下确定的距离E1、E2短或长，则排除匹配候选者M1a、M1 b、M1c、M2a、M2b、M3a、M3b之间的过渡。
多个车辆的GNSS位置G1、G2、G3、当前速度和/或当前平均速度被周期性地传输给车辆外部服务器14，通过使用这些信息，车辆外部服务器14计算交通信息、尤其是预期到达时间和/或路段的平均速度，并将其提供给多个车辆。
由车辆传感器检测到的危险数据、尤其是关于光滑路面、交通事故和/或安全气囊激活的数据与车辆1的GNSS位置G1、G2、G3一起被传送到车辆外部服务器14，车辆外部服务器14进行危险数据的地图匹配，并将这些数据提供给如下车辆1，这些车辆的计划路线通过识别的危险。
驾驶员的个人路线作为GNSS位置G1、G2、G3的序列被记录并被发送到车辆外部服务器14。
车辆外部服务器14进行GNSS位置G1、G2、G3的地图匹配，将所学习的驾驶员的个人路线传输给车辆1，并且在预定时间点向驾驶员建议所学习的个人路线的目的地引导。
车辆1的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置G1、G2、G3之间的在使用车辆传感器10的情况下确定的距离E1、E2用于地图匹配结果的可信度测试。
分别计算两个相邻的匹配的GNSS位置G1、G2、G3之间的最快路线的长度。如果该长度以预定因数比在使用车辆传感器10的情况下确定的距离E1、E2短或长，则车辆1的两个确定的GNSS位置G1、G2、G3中的至少一个被评估为不可信的。
图3示出用于将车辆的GNSS位置与数字道路地图的地点信息进行地图匹配的计算机实现的方法的流程图。
该方法包括：沿车辆1的路线检测S1车辆1的GNSS位置G1、G2、G3。
该方法还包括：记录S2车辆1的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置G1、G2、G3之间的在使用车辆传感器10、尤其是车轮转速传感器的情况下确定的距离E1、E2。
此外，该方法包括：将在车辆1的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置G1、G2、G3之间的确定的距离E1、E2与在数字道路地图K上的车辆1的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置G1、G2、G3之间的路线长度L1、L2进行地图匹配S3。
术语“车辆”包括轿车、卡车、公共汽车、房车、摩托车等，它们用于运输人员、货物等。
该术语尤其是包括用于运输人员的机动车。补充或替代地，混合动力车辆或电动车辆根据实施方式可以是纯电动车辆(BEV)或插电式混合动力车辆(PHEV)。但也可以使用其它驱动形式，例如以柴油或汽油驱动的车辆的形式。车辆也可以是轨道车辆的形式。
虽然本发明在细节上通过所示实施例更详细地被显示和描述，但本发明不局限于所公开的实施例，并且技术人员可由此推导出其它变型方案，而不离开本发明的保护范围。
因此清楚的是，存在许多变型可能性。示例性提到的实施方式仅表示示例，它们不应以任何方式被理解为例如对本发明的保护范围、应用可能性或配置的限制。
更确切地说，上述说明和附图说明使得技术人员能够具体地实施示例性实施方式，其中，技术人员在了解所公开的发明构思的情况下可做出各种改变，例如关于在一种示例性实施方式中提到的各个元件的功能或布置，而不离开由权利要求及其法律等效物、如说明书中的进一步解释所定义的保护范围。
作为替代方案，例如可以将车辆1的两个任意GNSS位置G1、G2、G3之间的距离与在数字道路地图K上的车辆1的每两个相对应的任意GNSS位置G1、G2、G3之间的路线长度L1、L2进行地图匹配S3。

Claims (12)

1.一种用于将车辆(1)的GNSS位置(G1、G2、G3)与数字道路地图(K)的地点信息(P1a、P1b、P1c、P2a、P2b、P3a、P3b)进行地图匹配的计算机实现的方法，所述方法包括步骤：
沿车辆(1)的路线检测(S1)车辆(1)的GNSS位置(G1、G2、G3)；
记录(S2)车辆(1)的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置(G1、G2、G3)之间的在使用车辆传感器(10)、尤其是车轮转速传感器的情况下确定的距离(E1、E2)；并且
将在车辆(1)的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置(G1、G2、G3)之间的确定的距离(E1、E2)与在数字道路地图(K)上的车辆(1)的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置(G1、G2、G3)之间的路线长度(L1、L2)进行地图匹配(S3)。
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其特征在于，实时地、在记录行程之后或者在记录行程区段之后，在使用车辆内部计算装置(12)和/或车辆外部服务器(14)的情况下进行地图匹配(S3)，并且为车辆(1)的每个检测到的GNSS位置(G1、G2、G3)分配一个时间戳。
3.根据权利要求1或2所述的计算机实现的方法，其特征在于，用以下公式计算从在时步t中的匹配候选者Ct,i过渡到在时步t+1中的匹配候选者Ct+1,j的概率密度：
Figure FDA0003947424390000011
其中，r是Ct,i与Ct+1,j之间的最快路线的长度；d是在时间点t和t+1之间所经过的距离；p或p(r,d)为概率密度，σ为检测到的GNSS位置的标准偏差。
4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其特征在于，标准偏差σ通过多个行程的GNSS位置(G1、G2、G3)和车辆传感器距离测量的样本的样本方差的方根来确定，在所述多个行程中，已行驶的路线是已知的。
5.根据权利要求3或4所述的计算机实现的方法，其特征在于，如果匹配候选者(M1a、M1b、M1c、M2a、M2b、M3a、M3b)之间的最快路线的路线长度(L1、L2)以预定因数比在使用车辆传感器(10)的情况下确定的距离(E1、E2)短或长，则排除匹配候选者(M1a、M1b、M1c、M2a、M2b、M3a、M3b)之间的过渡。
6.根据权利要求2至5中任一项所述的计算机实现的方法，其特征在于，给车辆外部服务器(14)周期性地传输多个车辆的GNSS位置(G1、G2、G3)、当前速度和/或当前平均速度，通过使用所述多个车辆的GNSS位置、当前速度和/或当前平均速度，车辆外部服务器(14)计算交通信息、尤其是预期到达时间和/或路段平均速度，并将所述交通信息提供给所述多个车辆。
7.根据权利要求2至6中任一项所述的计算机实现的方法，其特征在于，由车辆传感器检测到的危险数据、尤其是关于光滑路面、交通事故和/或安全气囊激活的数据与车辆(1)的GNSS位置(G1、G2、G3)一起传送到车辆外部服务器(14)，车辆外部服务器(14)进行危险数据的地图匹配，并且将这些数据提供给如下车辆(1)，它们的计划路线通过识别的危险。
8.根据权利要求2至7中任一项所述的计算机实现的方法，其特征在于，驾驶员的个人路线作为GNSS位置(G1、G2、G3)的序列进行记录并且发送到车辆外部服务器(14)，车辆外部服务器(14)进行GNSS位置(G1、G2、G3)的地图匹配，将所学习的驾驶员的个人路线传输给车辆(1)，并且在预定时间点向驾驶员建议所学习的个人路线的目的地引导。
9.根据权利要求3至8中任一项所述的计算机实现的方法，其特征在于，将车辆(1)的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置(G1、G2、G3)之间的在使用车辆传感器(10)的情况下确定的距离(E1、E2)用于地图匹配结果的可信度测试，其中，分别计算两个相邻的匹配的GNSS位置(G1、G2、G3)之间的最快路线的长度，如果该长度以预定因数比在使用车辆传感器(10)的情况下确定的距离(E1、E2)短或长，则车辆(1)的两个确定的GNSS位置(G1、G2、G3)中的至少一个被评估为不可信的。
10.一种用于将车辆(1)的GNSS位置(G1、G2、G3)与数字道路地图(K)的地点信息(P1a、P1b、P1c、P2a、P2b、P3a、P3b)进行地图匹配的系统，所述系统包括：
用于沿车辆(1)的路线检测车辆(1)的GNSS位置(G1、G2、G3)的装置(20)；
用于记录车辆(1)的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置(G1、G2、G3)之间的在使用车辆传感器(10)、尤其是车轮转速传感器的情况下确定的距离(E1、E2)的装置(22)；和
用于将在车辆(1)的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置(G1、G2、G3)之间的确定的距离(E1、E2)与在数字道路地图(K)上的车辆(1)的每两个检测到的彼此相继的GNSS位置(G1、G2、G3)之间的路线长度(L1、L2)进行地图匹配的装置(24)。
11.一种计算机程序，其具有程序代码，用于：当所述计算机程序在计算机上执行时，执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
12.一种计算机可读数据载体，其具有计算机程序的程序代码，用于：当所述计算机程序在计算机上执行时，执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
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