DE102011120497B4

DE102011120497B4 - Systeme und Verfahren zur präzisen Fahrzeugpositionsbestimmung innerhalb einer Fahrspur

Info

Publication number: DE102011120497B4
Application number: DE102011120497.4A
Authority: DE
Inventors: Shuqing Zeng; Varsha Sadekar
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2010-12-13
Filing date: 2011-12-07
Publication date: 2020-03-05
Anticipated expiration: 2031-12-08
Also published as: US20120150437A1; CN102529975A; CN102529975B; US8452535B2; DE102011120497A1

Abstract

Verfahren, das durch ein Fahrzeug (102) ausgeführt wird, das einen Bordcomputer (100), Fahrzeugsensoren (116, 118, 120, 122, 124), eine Satellitenpositionsbestimmungseinheit (128), eine Datenbank (104), die eine Karte auf der Ebene von Fahrspuren speichert, um unter Verwendung eines Kartenabgleichs eine neue Stellung des Fahrzeugs (102) zu bestimmen, aufweist, wobei das Verfahren umfasst:der Bordcomputer (100) des Fahrzeugs (102) empfängt neue Daten von wenigstens einem der Fahrzeugsensoren (116, 118, 120, 122, 124);der Bordcomputer (100) des Fahrzeugs (102) erhebt Messwerte von den Fahrzeugsensoren (116, 118, 120, 122, 124);der Bordcomputer (100) des Fahrzeugs (102) berechnet die Fortpflanzung der Fahrzeugstellung in Bezug auf aufeinanderfolgende Zeitpunkte;der Bordcomputer (100) des Fahrzeugs (102) führt einen Kurvenanpassungsprozess aus;der Bordcomputer (100) des Fahrzeugs (102) führt ein Unterprogramm zum Aktualisieren wenigstens eines Beobachtungsmodells auf der Grundlage von Ergebnissen des Kurvenanpassungsprozesses aus;der Bordcomputer (100) des Fahrzeugs (102) führt ein Nachführungsunterprogramm aus, das das Verwenden einer Wahrscheinlichkeitsverteilung zum Aktualisieren der Fahrzeugstellung hinsichtlich Datenpartikeln enthält; undder Bordcomputer (100) des Fahrzeugs (102) führt auf der Grundlage der Datenpartikel ein Partikelfilterungs-Unterprogramm aus, um die neue Fahrzeugstellung zu berechnen.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Die vorliegende Offenbarung bezieht sich allgemein auf die Fahrzeugpositionsbestimmung und insbesondere auf Systeme und Verfahren zum Bestimmen einer Fahrzeugposition mit einer Genauigkeit innerhalb einer Fahrspur durch Vereinigen der Eingabe von GPS, Kamera, Radar, einer digitalen Karte auf der Ebene von Fahrspuren und von Fahrzeugdynamiksensoren.
Bezüglich des hier einschlägigen Standes der Technik sei an dieser Stelle auf die Druckschriften DE 197 49 086 C1 , DE 103 41 905 A1 und US 2006 / 0 220 912 A1 verwiesen.
HINTERGRUND
Moderne Kraftfahrzeuge besitzen Bordcomputer, die den Fahrzeugbetrieb erleichtern und verschiedene Sicherheitsmerkmale ermöglichen. Aktive Sicherheits- und Fahrerunterstützungsanwendungen (ASDA-Anwendungen) erfordern eine genaue Kenntnis der Fahrzeugposition in Bezug auf eine Straße und auf andere Fahrzeuge. Beispielhafte ASDA-Anwendungen enthalten Navigationsanwendungen, Spurhalte- und Spurzentrierungsanwendungen, autonomes Fahren und Kollisionsvermeidungsanwendungen.
Für einige fortgeschrittene ASDA-Betriebe ist die genaue Positionsbestimmung des Fahrzeugs nicht nur mit der Auflösung einer Straße, sondern innerhalb einer bestimmten Fahrspur einer Straße (mit einer Genauigkeit auf der Ebene von Fahrspuren) notwendig. Solche Betriebe enthalten das genaue Bestimmen (i), dass ein anderes Fahrzeug in dem Weg des Trägerfahrzeugs ist und eine Entfernung zu dem anderen Fahrzeug schnell abnimmt, (ii) ob das Trägerfahrzeug von einer beabsichtigten Querposition (z. B. Fahrspurmitte) abweicht und (iii) ob das Trägerfahrzeug oder ein nahegelegenes Fahrzeug von seiner gegenwärtigen Fahrspur abkommt und möglicherweise die Fahrspuren wechselt. Die Genauigkeit auf der Ebene von Fahrspuren ist allgemein gleich einer Positionsbestimmungsgenauigkeit innerhalb etwa eines Meters.
Bisher ist zum Erzielen einer Fahrzeugpositionsbestimmung mit der gewünschten Genauigkeit eine Korrektur von einer Quelle außerhalb des Fahrzeugs erforderlich. Zum Beispiel wird eine Unterstützung für das globale Standardpositionsbestimmungssystem (Standard-GPS) bei der relativen Positionsbestimmung oder Differential-GPS (DGPS), für ein Wide-Area-Augmentation-System-GPS (WAAS-GPS) und für eine Kombination der zwei bereitgestellt.
Ein Hauptnachteil dieser Systeme ist, dass sie sich inhärent auf die Infrastruktur zusätzlich zu dem Grund-GPS stützen. Diese Abhängigkeit macht das Fahrzeug weniger autonom, und die Verwendung der externen Infrastruktur geht gelegentlich mit zusätzlichen finanziellen Kosten und/oder zusätzlichem Verarbeitungsaufwand hinsichtlich Zeit und Verwendung von Rechenbetriebsmitteln einher.
Bordsysteme wurden ebenfalls bei der Fahrzeugpositionsbestimmung verwendet. Beispielhafte Systeme sind Inertialbewegungseinheiten und Systeme, die Radsensoren verwenden. Da diese Systeme im Zeitverlauf inhärent recht schnell Fehler aufsummieren und selbst mit genauen Positionsbestimmungsaktualisierungen von den externen Systemen ergänzt werden müssen, kann auf sie allein aber nicht stark vertraut werden.
ZUSAMMENFASSUNG
Die vorliegende Offenbarung bezieht sich auf ein Verfahren, das durch ein Fahrzeug ausgeführt wird, das einen Bordcomputer, Fahrzeugsensoren, eine Satellitenpositionsbestimmungseinheit, eine Datenbank, die eine Karte auf der Ebene von Fahrspuren speichert, aufweist, um unter Verwendung eines Kartenabgleichs eine neue Stellung des Fahrzeugs zu bestimmen. Das Verfahren enthält, dass der Bordcomputer des Fahrzeugs neue Daten von wenigstens einem der Fahrzeugsensoren empfängt und Messwerte von den Fahrzeugsensoren erhebt. Außerdem enthält das Verfahren, dass der Bordcomputer des Fahrzeugs die Fortpflanzung einer Fahrzeugstellung in Bezug auf aufeinanderfolgende Zeitpunkte berechnet und einen Kurvenanpassungsprozess ausführt. Ferner enthält das Verfahren, dass der Bordcomputer des Fahrzeugs ein Unterprogramm zum Aktualisieren wenigstens eines Beobachtungsmodells auf der Grundlage von Ergebnissen des Kurvenanpassungsprozesses ausführt, ein Nachführungsunterprogramm ausführt, das das Verwenden einer Wahrscheinlichkeitsverteilung zum Aktualisieren der Fahrzeugstellung hinsichtlich Datenpartikeln enthält, und auf der Grundlage der Datenpartikel ein Partikelfilterungs-Unterprogramm ausführt, um die neue Fahrzeugstellung zu berechnen.
Außerdem bezieht sich die vorliegende Offenbarung auf ein Transportfahrzeug, das zum Bestimmen einer neuen Stellung des Fahrzeugs unter Verwendung eines Kartenabgleichs konfiguriert ist. Das Fahrzeug enthält mehrere Fahrzeugsensoren, eine Satellitenpositionsbestimmungseinheit und einen Bordcomputer. Der Bordcomputer enthält einen Prozessor und einen Speicher, der eine Karte auf der Ebene von Fahrspuren und Anweisungen zur Ausführung durch den Prozessor speichert. Wenn die Anweisungen durch den Prozessor ausgeführt werden, veranlassen sie, dass der Prozessor neue Daten von wenigstens einem der Fahrzeugsensoren empfängt und Messwerte von den Fahrzeugsensoren erhebt. Außerdem veranlassen die Anweisungen, dass der Prozessor die Fortpflanzung der Fahrzeugstellung in Bezug auf aufeinanderfolgende Zeitpunkte berechnet und einen Kurvenanpassungsprozess ausführt. Ferner veranlassen die Anweisungen, dass der Prozessor ein Unterprogramm zum Aktualisieren wenigstens eines Beobachtungsmodells auf der Grundlage von Ergebnissen des Kurvenanpassungsprozesses ausführt, ein Nachführungsunterprogramm ausführt, das das Verwenden einer Wahrscheinlichkeitsverteilung zum Aktualisieren der Fahrzeugstellung hinsichtlich Datenpartikeln enthält, und auf der Grundlage der Datenpartikel ein Partikelfilterungs-Unterprogramm ausführt, um die neue Fahrzeugstellung zu berechnen.
In einem anderen Aspekt bezieht sich die Offenbarung auf ein konkretes, nicht flüchtiges computerlesbares Medium zur Verwendung in einem Transportfahrzeug und zum Speichern von durch einen Prozessor ausführbaren Anweisungen. Wenn die Anweisungen durch den Prozessor ausgeführt werden, veranlassen sie, dass der Prozessor von wenigstens einem der Fahrzeugsensoren neue Daten empfängt und Messwerte von den Fahrzeugsensoren erhebt. Außerdem veranlassen die Anweisungen, dass der Prozessor die Fortpflanzung der Fahrzeugstellung in Bezug auf aufeinanderfolgende Zeitpunkte berechnet und einen Kurvenanpassungsprozess ausführt. Ferner veranlassen die Anweisungen, dass der Prozessor ein Unterprogramm zum Aktualisieren wenigstens eines Beobachtungsmodells auf der Grundlage von Ergebnissen des Kurvenanpassungsprozesses ausführt, ein Nachführungsunterprogramm ausführt, das eine Wahrscheinlichkeitsverteilung verwendet, um die Fahrzeugstellung hinsichtlich von Datenpartikeln zu aktualisieren, und auf der Grundlage der Datenpartikel ein Partikelfilterungs-Unterprogramm ausführt, um die neue Fahrzeugstellung zu berechnen.
Andere Aspekte der vorliegenden Erfindung gehen teilweise aus dem Folgenden hervor und sind teilweise im Folgenden dargelegt.
Figurenliste

1 veranschaulicht schematisch eine Bordcomputerarchitektur in Übereinstimmung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
2A und 2B veranschaulichen miteinander zusammenhängende Abschnitte eines Verfahrens zur sensorgestützten Fahrzeugpositionsbestimmung in Übereinstimmung mit einer beispielhaften Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
3 veranschaulicht ein Verfahren zum Aktualisieren eines Bilderkennungs-Beobachtungsmodells in Übereinstimmung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
4 veranschaulicht ein Straßenszenarium zum Beschreiben von Bilderkennungsmessungen in Übereinstimmung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
5 veranschaulicht ein Verfahren zum Aktualisieren eines Radarbeobachtungsmodells in Übereinstimmung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
6A, 6B, 6C und 6D veranschaulichen verschiedene Straßenszenarien zum Beschreiben der Bestimmung der Querposition unter Verwendung des Radarsystems in Übereinstimmung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
7 veranschaulicht ein Verfahren zum Aktualisieren eines Beobachtungsmodells zum Angleichen von Kartenattributen in Übereinstimmung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
8 veranschaulicht einen Graphen, der einer Längskorrektur auf der Grundlage der Kurvenangleichung in Übereinstimmung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung zugeordnet ist.
9 veranschaulicht ein Verfahren zum Berechnen der Fortpflanzung einer Fahrzeugstellung in Übereinstimmung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
10A, 10B und 10C veranschaulichen in dieser Reihenfolge eine Fahrspurindizierungsvereinbarung, eine Fahrspurtrennung und eine Fahrspurvereinigung in verschiedenen Straßenszenarien in Übereinstimmung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
11 veranschaulicht ein Straßenszenarium, das ein hochliegendes Bauwerk zur Beschreibung der Fahrzeugpositionskorrektur auf der Grundlage des hochliegenden Bauwerks in Übereinstimmung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung enthält.
12 veranschaulicht ein Straßenszenarium, das eine Kurve in der Straße und ein hochliegendes Bauwerk zur Beschreibung der Fahrzeugpositionskorrektur auf der Grundlage der Kurve und des hochliegenden Bauwerks in Übereinstimmung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung enthält.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Wie gefordert sind hier ausführliche Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung offenbart. Die offenbarten Ausführungsformen sind lediglich Beispiele, die in verschiedenen und alternativen Formen und Kombinationen davon verkörpert werden können. Wie z. B. „beispielhaft“ und ähnliche Begriffe hier verwendet sind, beziehen sie sich umfassend auf Ausführungsformen, die als Veranschaulichung, Probe, Modell oder Muster dienen. Die Figuren sind nicht notwendig maßstabsgerecht, und einige Merkmale können überhöht oder verkleinert sein, um Einzelheiten bestimmter Komponenten zu zeigen. In einigen Fällen sind gut bekannte Komponenten, Systeme, Materialien oder Verfahren nicht genau beschrieben worden, um ein Verdecken der vorliegenden Offenbarung zu vermeiden. Somit sind spezifische strukturelle und funktionelle Einzelheiten, die hier offenbart sind, nicht als Beschränkung zu interpretieren, sondern lediglich als Grundlage für die Ansprüche und als repräsentative Grundlage zur Unterrichtung des Fachmanns auf dem Gebiet, um die vorliegende Offenbarung unterschiedlich zu nutzen.
Obwohl die Beschreibung einen allgemeinen Kontext durch Computer ausführbarer Anweisungen enthält, kann die vorliegende Offenbarung ebenfalls zusammen mit anderen Programmmodulen und/oder als eine Kombination von Hardware und Software implementiert werden. Der Begriff „Anwendung“ oder Varianten davon sind hier umfassend so verwendet, dass er Routinen, Programmmodule, Programme, Komponenten, Datenstrukturen, Algorithmen und dergleichen umfasst. Anwendungen können in verschiedenen Systemkonfigurationen einschließlich Einprozessor- oder Mehrprozessorsystemen, mikroprozessorgestützter Elektronik, Kombinationen davon und dergleichen implementiert werden.
Allgemeine Übersicht
Die vorliegende Offenbarung beschreibt Systeme und Verfahren zur präzisen Positionsbestimmung innerhalb einer Fahrspur unter Kombination von Satellitenpositionsbestimmungssystemen (SPS; z. B. globales Positionsbestimmungssystem (GPS)), Kamera, einer digitalen Karte auf der Ebene von Fahrspuren, Radar und anderen Fahrzeugsensoren wie etwa Sensoren, die die Fahrzeugdynamik messen.
In einigen Ausführungsformen wird die Positionsbestimmung durch Empfangen von Daten von mehreren Eingaben, Angleichen der Fahrzeugposition an die digitale Karte mit einer Genauigkeit auf der Ebene von Fahrspuren, Aktualisieren verschiedener Beobachtungsmodelle in Bezug auf die Quelle der Eingabe, Aktualisieren von Gewichtungen von Partikeln in einer Wahrscheinlichkeitsverteilung, Ausführen einer Wichtigkeitsneuabtastung und Berechnen eines Mittelwerts der Partikel ausgeführt.
In verschiedenen Ausführungsformen werden die Straßengeometrie und die Kartenangleichung zum Lokalisieren des Fahrzeugs auf der Straße verwendet, wird die bilderkennungsgestützte Fahrspurerfassung zum Bereitstellen einer Querkorrektur für die an die Karten angeglichene SPS-Fahrzeugposition verwendet und wird der Verkehr in nahegelegenen Fahrspuren und werden Informationen über die Anzahl der Fahrspuren aus der Kartendatenbank zum Bestimmen der Fahrspur, in der das Trägerfahrzeug positioniert ist, verwendet.
Bordrechenarchitektur
Nunmehr übergehend zu den Figuren und insbesondere zu der ersten Figur, veranschaulicht 1 einen Bordcomputer (OBC) 100 eines Gegenstands oder Trägerfahrzeugs 102 in Übereinstimmung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung. Der OBC 100 enthält ein computerlesbares Speichermedium oder einen Speicher 104 und einen Prozessor 106 in Verbindung mit dem Speicher 104 mittels eines Datenbusses 108. Der Speicher 104 enthält eines oder mehrere Ablagemodule, die computerlesbare Anweisungen speichern, die durch den Prozessor 106 ausgeführt werden können, um die hier beschriebenen Funktionen des OBC 100 auszuführen. Zum Beispiel enthält der Speicher 104 Karten- oder Navigationssoftware 110 und andere Anwendungen 112 zum Ausführen der Verfahren der vorliegenden Offenbarung.
Außerdem enthält der OBC 100 ein Sensorteilsystem 114, das Sensoren umfasst, die für den OBC 100 Informationen hinsichtlich Fahrzeugbetrieben, Fahrzeugposition, Fahrzeugstellung und/oder der Umgebung um das Fahrzeug 102 bereitstellen. In einigen Ausführungsformen enthält das Sensorteilsystem 114 wenigstens eine Kamera 116 und wenigstens einen Entfernungsmessungssensor 118 wie etwa ein Radar. Die Kamera 116 kann eine monokulare vorwärtsblickende Kamera wie etwa jene, die die in Fahrspurabweichungswarnsystemen (LWD-Systemen) verwendet werden, enthalten. Ein solcher Sensor, der äußere Bedingungen erfasst, kann in irgendeiner einer Vielzahl von Richtungen orientiert sein. Zum Beispiel können die Kameras 116 und das Radar 118 bei jeder oder bei ausgewählten Positionen, z. B. bei den Folgenden, orientiert sein: (i) vorwärts zeigend von einem vorderen Mittelpunkt des Fahrzeugs 102, (ii) rückwärts zeigend von einem hinteren Mittelpunkt des Fahrzeugs 102 und (iii) seitlich zeigend von dem Fahrzeug von einer seitlichen Position des Fahrzeugs 102. Dementsprechend können die folgenden Beschreibungen, die hauptsächlich in Bezug auf vorwärts zeigende Sensoren vorgenommen werden, in Bezug auf rückwärts und/oder seitwärts zeigende Sensoren unabhängig von oder zusammen mit vorwärts zeigenden Sensoren angewendet werden.
Der Entfernungsmessungssensor 118 kann z. B. ein kurzreichweitiges Radar (SRR), einen Ultraschallsensor, ein langreichweitiges RADAR wie etwa jene in autonomen Tempomatsystemen (ACC-Systemen) oder einen Laserortungs- und -entfernungsmessungssensor (LiDAR-Sensor) enthalten.
Andere Sensorteilsysteme enthalten eine Inertialmesseinheit (IMU) 120 wie etwa eine, die einen oder mehrere Beschleunigungsmesser aufweist, Radsensoren 122 und andere verfügbare Fahrzeugdynamiksensoren 124 wie etwa einen Sensor, der einem Lenksystem (z. B. einem Lenkrad) des Fahrzeugs 102 zugeordnet ist.
Außerdem enthält der OBC 100 ein Teilsystem 126 zum Kommunizieren mit einer äußeren Infrastruktur. Dieses Teilsystem 126 enthält eine SPS-Einheit 128, die einen SPS-Empfänger aufweist. In einigen Ausführungsformen enthält das Teilsystem 126 einen oder mehrere Transceiver 130, die langreichweitige drahtlose Kommunikationen wie etwa mittels Satelliten- und Zellentelekommunikationsnetzen ermöglichen.
Außerdem enthält das Teilsystem 126 einen oder mehrere Transceiver 130, die kurzreichweitige drahtlose Kommunikationen ermöglichen. Der OBC 100 verwendet kurzreichweitige Kommunikationen wenigstens für Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationen (V2V-Kommunikationen) und für die Kommunikation mit einer Transportsysteminfrastruktur (V2I). Der Transceiver 130 für die kurzreichweitige Kommunikation kann für die Kommunikation mittels einem oder mehreren kurzreichweitigen Kommunikationsprotokollen wie etwa dedizierten kurzreichweitigen Kommunikationen (DSRC), WI-FI^®, BLUETOOTH^®, Infrarotdatenassoziation (IRDA), Nahfeldkommunikationen (NFC), dergleichen, oder Verbesserungen davon konfiguriert sein (WI-FI ist ein eingetragenes Warenzeichen der WI-FI Alliance aus Austin, Texas; BLUETOOTH ist ein eingetragenes Warenzeichen der Bluetooth SIG Inc. aus Bellevue, Washington).
Verfahren zur präzisen Positionsbestimmung
2A und 2B zeigen ein Verfahren 200 zum Bestimmen der präzisen Position eines Fahrzeugs durch Integrieren oder Vereinigen der Eingabe von verschiedenen Eingabeeinrichtungen. Insbesondere schätzt das Verfahren 200 einen Zustand des Fahrzeugs aus den Messwerten von SPS, Kamera, Radar, einer digitalen Karte (z. B. einer digitalen Kartendatenbank), die Daten mit einer Genauigkeit auf der Ebene von Fahrspuren aufweist, und von Fahrzeugdynamiksensoren und einer Angleichung an eine digitale Karte.
Bei der Beschreibung des vorliegenden Verfahrens 200 wird in der gesamten Offenbarung auf verwandte Figuren (z. B. 3-12) und entsprechende Beschreibungen Bezug genommen. Es ist festzustellen, dass die Schritte des Verfahrens 200 nicht notwendig in irgendeiner bestimmten Reihenfolge dargestellt sind und dass die Ausführung einiger oder aller Schritte in einer alternativen Reihenfolge möglich ist und betrachtet wird.
Die Schritte des Verfahrens 200 sind zur Erleichterung der Beschreibung und Veranschaulichung in der demonstrierten Reihenfolge dargestellt. Es können Schritte hinzugefügt, weggelassen und/oder gleichzeitig ausgeführt werden. Außerdem ist festzustellen, dass das dargestellte Verfahren 200 jederzeit beendet werden kann. In bestimmten Ausführungsformen werden einige oder alle Schritte dieses Prozesses und/oder im Wesentlichen äquivalente Schritte durch Ausführung computerlesbarer Anweisungen ausgeführt, die in einem computerlesbaren Medium gespeichert oder enthalten sind. Zum Beispiel kann das Verfahren durch den Prozessor 106 ausgeführt werden, der Anweisungen ausführt, die einen oder mehrere Algorithmen umfassen, die in dem Speicher 104 des OBC 100 des Trägerfahrzeugs 102 gespeichert sind.
Allgemeine Voraussetzungen
Eine digitale Karte mit einer Genauigkeit auf der Ebene von Fahrspuren weist Daten auf, die Ränder von Fahrspuren von Straßen, nicht nur Ränder der Straßen, identifizieren. Attribute solcher digitaler Karten enthalten eine Anzahl von Fahrspuren und globale Positionen der Fahrspurbegrenzungen und des Fahrspurmittelstreifens. In der vorliegenden Offenbarung wurde ein Zustand des Trägerfahrzeugs 102 zu dem Zeitindex t als s(t) bezeichnet. Die Nord- und die Ostverschiebung n und e werden in Bezug auf einen Basisbezugspunkt bereitgestellt. Es wird betrachtet, dass eine Südverschiebung durch einen negativen Nordverschiebungswert dargestellt werden kann und dass eine Westverschiebung durch einen negativen Ostverschiebungswert dargestellt werden kann.
Der Basisbezugspunkt kann zweckmäßig ein gedachter Punkt sein, wobei irgendein nahegelegener Punkt ein gültiger Kandidat ist. Der OBC 100 kann den Basisbezugspunkt zurücksetzen, während sich das Fahrzeug 102 bewegt. Eine Richtung θ ist ein Winkel des Fahrzeugs 102 in Bezug auf einen Nordgeschwindigkeitsskalar v, und eine Fahrspur, in der das Fahrzeug 102 positioniert ist, ist durch L (z. B. L = 1, 2 oder 3) dargestellt.
Kartenabgleich
Das Verfahren 200 beginnt 201 und der Ablauf geht zu Schritt 202 über, wobei neue Daten wie etwa von einem oder von mehreren der verschiedenen Sensoren 116-124, 128-134 empfangen werden. Falls neue Daten empfangen werden, werden in Schritt 204 Messwerte von den Sensoren 116-124, 128-134 erhoben.
Nach Erhebung der neuen Sensordaten in Schritt 204 wird in Schritt 206 die Fortpflanzung der Fahrzeugstellung in Bezug auf Fahrzeugstellungen bei aufeinanderfolgenden Zeitpunkten berechnet. Fahrzeugstellung bezieht sich auf eine Orientierung des Fahrzeugs und kann in einer Vielzahl von Arten wie etwa durch einen Winkel, der eine vorwärtszeigende Fahrzeugmittellinie von richtweisend Nord trennt, dargestellt werden. In einigen Ausführungsformen wird die Stellung des Fahrzeugs 102 auf der Grundlage eines Fahrzeugdynamikmodells wie etwa durch Betrachtung einer konstanten Geschwindigkeit (CV) oder einer konstanten Richtungsänderung (CT) ausgewertet. Der Schritt 206 des Berechnens der Fortpflanzung der Fahrzeugstellung ist im Folgenden in Verbindung mit 9 ausführlicher beschrieben.
In Schritt 208 wird (i) der gegenwärtige Straßenabschnitt, der durch Wegpunkte dargestellt ist, die Aspekte der Straße (z. B. Ränder, Mittellinie) identifizieren, z. B. auf der Grundlage der gegenwärtigen Fahrzeugposition abgeglichen, (ii) ein Krümmungsprofil einer aus den Wegpunkten angepassten kubischen Kurve berechnet und (iii) aus der Fahrzeugposition ein nächster Punkt an der Kurve identifiziert. Dieser Prozess kann als Kurvenanpassung bezeichnet werden.
Die Wegpunkte können durch pi = (x_i, y_i) dargestellt werden und die gegenwärtige Position des Trägerfahrzeugs kann z. B. als p_H = (x_H, y_H) bezeichnet werden. Eine Standardprozedur der Anpassung an eine kubische Kurve ermittelt ein Kurvenprofil, z. B. c(s) = (x(s), y(s)), das durch den Parameter s (d. h. durch die Bogenlänge) dargestellt ist. Das Krümmungsprofil kann berechnet werden als: $C (s) = \frac{| x' y " - y' x " |}{{(x'^{2} + y'^{2})}^{\frac{3}{2}}}$
wobei sich die Striche auf Ableitungen nach dem Parameter s beziehen.
Der nächste Punkt an der Kurve s* ist definiert als: $S^{*} = {argmin}_{s} ‖ c (s) - p_{H} ‖$
wobei argmin das Argument des Minimums ist.
Die Krümmung des nächsten Punkts auf der Kurve ist C(s*). Mit t(s) entsprechend einer Gleichung der Tangenten der Kurve im Punkt p(s) kann der nächste Punkt s* iterativ berechnet werden als:

1. Es sei s* = 0;
2. berechne die Tangentengleichung bei s* und ermittle den nächsten Punkt p* auf der Tangente zu p_H ;
3. s* = s* + (p_H - p*)^tn, wobei n der normierte Tangentenvektor, d. h. ||n|| = 1, ist; und
4. gehe für eine Anzahl von (z. B. fünf) Iterationen zu Schritt 2, daraufhin 3, und halte daraufhin an.

Aktualisierungsmodelle
Ferner enthält das Verfahren 200 ein Unterprogramm 210, in dem verschiedene Beobachtungsmodelle aktualisiert werden. Insbesondere enthält das Unterprogramm 210 einen Schritt 212 des Aktualisierens eines Bilderkennungs-Beobachtungsmodells, einen Schritt 214 des Aktualisierens eines Radarbeobachtungsmodells, einen Schritt 216 des Aktualisierens eines SPS-Beobachtungsmodells (z. B. GPS-Beobachtungsmodells) und einen Schritt 218 des Aktualisierens eines Beobachtungsmodells für den kartenattributgestützten Abgleich. Zum Aktualisieren des Beobachtungsmodells des kartenattributgestützten Abgleichs kann sich der Abgleich z. B. wie im Folgenden ausführlicher beschrieben auf eine Krümmung oder auf ein hochliegendes Objekt oder auf ein hochliegendes Bauwerk (z. B. eine Brücke oder einen Tunnel) beziehen.
Aktualisierung des Bilderkennungs-Beobachtungsmodells
3 zeigt einen Prozess 300 zum Aktualisieren des Bilderkennungs-Beobachtungsmodells in Schritt 212 in Übereinstimmung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
Es ist festzustellen, dass die Schritte des Verfahrens 300 nicht notwendig in irgendeiner bestimmten Reihenfolge dargestellt sind und dass die Ausführung einiger oder aller Schritte in einer alternativen Reihenfolge möglich ist und betrachtet wird.
Die Schritte des Verfahrens 300 sind zur Erleichterung der Beschreibung und Veranschaulichung in der demonstrierten Reihenfolge dargestellt. Es können Schritte hinzugefügt, weggelassen und/oder gleichzeitig ausgeführt werden. Außerdem ist festzustellen, dass das dargestellte Verfahren 300 jederzeit beendet werden kann. In bestimmten Ausführungsformen werden einige oder alle Schritte dieses Prozesses und/oder im Wesentlichen äquivalente Schritte durch Ausführung computerlesbarer Anweisungen ausgeführt, die in einem computerlesbaren Medium gespeichert oder enthalten sind. Zum Beispiel kann das Verfahren durch den Prozessor 106 ausgeführt werden, der Anweisungen ausführt, die einen oder mehrere Algorithmen umfassen, die in dem Speicher 104 des OBC 100 des Trägerfahrzeugs 102 gespeichert sind.
Wie in 3 gezeigt ist, beginnt 301 der Prozess 300 zum Aktualisieren des Bilderkennungs-Beobachtungsmodells 301 und enthält er einen Schritt 302 des Auslesens von Daten von der digitalen Karte, der eine oder mehrere registrierte Fahrspurlinien (z. B. Fahrspurstreifen) in der Nähe des Fahrzeugs identifiziert. Das Auslesen wird unter Verwendung der Position des Fahrzeugs 102 und der Positionsfortpflanzung des Fahrzeugs 102 aus Schritt 206 aus 2A ausgeführt. In einigen Ausführungsformen werden Fahrspurstreifen innerhalb einer vorgegebenen Schwellentfernung von der Position des Fahrzeugs 102 identifiziert und werden nur diese identifizierten Streifen weiter analysiert.
Nach Identifizieren der registrierten Fahrspurstreifen geht der Prozess 300 zu einem Schritt 304 des Berechnens einer Position des (der) Fahrspurstreifen(s) in Bezug auf ein Bezugssystem des Trägerfahrzeugs 102 über. Ausgehend von der Position und von der Stellung des Fahrzeugs 102 werden die in dem globalen Koordinatensystem der digitalen Karte registrierten Fahrspurstreifen auf das Fahrzeugsystem projiziert.
In einigen Ausführungsformen werden in Schritt 306 die detektierten und registrierten Fahrspurstreifen und -begrenzungen unter Verwendung einer Entfernungsanalyse vom euklidischen Typ angepasst. Darin werden nur Objekte innerhalb einer vorgegebenen Schwellenentfernung von dem Trägerfahrzeug 102 angepasst. Mit den angepassten Daten wird in Schritt 308 eine Beobachtungswahrscheinlichkeitsverteilung in Bezug auf die Kameradaten berechnet. Insbesondere wird in Schritt 308 ein Bilderkennungs-Beobachtungsmodell p(o_vis | s_i) wie folgt berechnet. Das Bilderkennungs-Beobachtungsmodell p(o_vis | s_i) wird auf der Grundlage von Messungen des Bilderkennungssystems (einschließlich z. B. der Kamera 116) aktualisiert. Dieser Aktualisierungsprozess wird hier in Verbindung mit 4 weiter beschrieben. Eine weitere Darstellung der vorliegenden Technik ist ferner im Folgenden anhand von 11 gegeben. Um die Position des Trägerfahrzeugs 102 zu korrigieren, werden zwei Arten von Bilderkennungsmessungen genutzt: (i) seitliche Messung und (ii) Position und Orientierung von Fahrspurstreifen.
4 zeigt eine Fahrspurmittellinie LC_L , eine Fahrzeugmittellinie VC_L , seitliche Entfernungen Y'_R , Y'_L von der Fahrzeugmittellinie VC_L zur rechten und zur linken Fahrspurbegrenzung RLB, LLB und einen Winkelversatz ϕ zwischen der Fahrspurmittellinie LCL und der Fahrzeugmittellinie VC_L .
Außerdem zeigt 4 einen Anfangspunkt eines detektierten Fahrspurstreifens a' und einen Anfangspunkt eines entsprechenden Fahrspurstreifens a, der in der digitalen Karte bereitgestellt ist. Jeder registrierte Streifen a weist eine Position und eine Orientierung (p, α) auf, die aus einer SPS-Position p (z. B. geographische Breite, geographische Länge) und aus einer Orientierung α wie etwa in Bezug auf richtweisend Nord besteht. Die SPS-Position p und die Orientierung α des Fahrzeugs 102 werden in der Weise eingestellt oder korrigiert, dass sich die detektierten und registrierten Fahrspurstreifen überschneiden. Dies kann z. B. durch Bestimmen einer Differenz der Position und einer Differenz der Orientierung zwischen dem detektierten Fahrspurstreifen a' und dem registrierten Streifen a ausgeführt werden.
Bilderkennungssystem-Messwerte enthalten: den linken und den rechten seitlichen Messwert L' und R' und Messwerte F des detektierten Fahrspurstreifens a'. Der linke seitliche Messwert L' = (y'_L, (ϕ'_L) repräsentiert einen Versatz bzw. eine Orientierung des Fahrzeugs 102 gegenüber der linken Fahrspurbegrenzung LLB. Der rechte seitliche Messwert R' = (y'_R, ϕ'_R) repräsentiert einen Versatz bzw. eine Orientierung gegenüber der rechten Fahrspurbegrenzung RLB.
Messwerte F' des detektierten Fahrspurstreifens a' können dargestellt werden als F' = (x'_p, y'_p, α'), einschließlich in dieser Reihenfolge eines Längsversatzes x'_p zwischen dem Fahrzeug 102 und dem detektierten Anfangspunkt des Streifens a', eines seitlichen Versatzes y'_p zwischen dem Fahrzeug 102 und dem detektierten Anfangspunkt des Streifens a' und einer Orientierung α' des Streifens.
Der detektierte Fahrspurstreifen und die Fahrspurbegrenzungen werden in der digitalen Karte (z. B. in einer Kartendatenbank) registriert. Wenn ein Partikel s_i gegeben ist, werden die Fahrspurbegrenzungen unter Verwendung der Position des Fahrzeugs 102, der Stellung des Fahrzeugs 102 und des dargestellten Fahrspurindex L für das Fahrzeug 102 mit dem Streifen abgeglichen. Daraufhin werden die abgeglichenen Begrenzungen und der Streifen in dieser Reihenfolge als L, R und F auf das Fahrzeugsystem projiziert.
Somit kann das Bilderkennungs-Beobachtungsmodell p(o_vis | s_i) berechnet werden als: $p (o_{v i s} | s_{i}) = c exp (- \frac{{‖ L - L' ‖}^{2}}{2 σ_{L}^{2}}) exp (- \frac{{‖ R - R' ‖}^{2}}{2 σ_{R}^{2}}) exp (- \frac{{‖ F - F' ‖}^{2}}{2 σ_{F}^{2}})$
wobei c eine Normierungskonstante für eine Dichtefunktion ist und σ_L , σ_R und σ_F einer Genauigkeitsspezifikation der Fahrspurerfassungsdaten entsprechen. Der Prozess 300 kann enden 309.
Aktualisierung des Radarbeobachtungsmodells
5 zeigt einen Prozess 500 zum Aktualisieren des Radarbeobachtungsmodells von Schritt 214 in Übereinstimmung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
Es ist festzustellen, dass die Schritte des Verfahrens 500 nicht notwendig in irgendeiner bestimmten Reihenfolge dargestellt sind und dass die Ausführung einiger oder aller Schritte in einer alternativen Reihenfolge möglich ist und betrachtet wird.
Die Schritte des Verfahrens 500 sind zur Erleichterung der Beschreibung und Veranschaulichung in der demonstrierten Reihenfolge dargestellt. Es können Schritte hinzugefügt, weggelassen und/oder gleichzeitig ausgeführt werden. Außerdem ist festzustellen, dass das dargestellte Verfahren 500 jederzeit beendet werden kann. In bestimmten Ausführungsformen werden einige oder alle Schritte dieses Prozesses und/oder im Wesentlichen äquivalente Schritte durch Ausführung computerlesbarer Anweisungen ausgeführt, die in einem computerlesbaren Medium gespeichert oder enthalten sind. Zum Beispiel kann das Verfahren durch den Prozessor 106 ausgeführt werden, der Anweisungen ausführt, die einen oder mehrere Algorithmen umfassen, die in dem Speicher 104 des OBC 100 des Trägerfahrzeugs 102 gespeichert sind.
Wie in 5 gezeigt ist, beginnt der Prozess zum Aktualisieren des Radarbeobachtungsmodells 501 und enthält er einen Schritt 502 zum Lesen von Radardaten. Der Prozess 500 wird mit einem Schritt 504 des Löschens statischer Radarobjekte von den Datenobjekten, die ausgewertet werden, fortgesetzt. In einer Ausführungsform werden statische Objekte als jene, die eine Grundgeschwindigkeit aufweisen, die kleiner als ein vorgegebener Schwellenwert ist, wie etwa Objekte, die sich nicht zu bewegen scheinen, identifiziert.
In Schritt 506 wird bestimmt, ob es ein gegenwärtiges Fahrspurwechselmanöver (d. h. einen Fahrspurwechsel, der aufgetreten ist oder offensichtlich auftritt) für das Trägerfahrzeug 102 gibt. Das Fahrzeug 102 kann auf irgendeine einer Vielzahl von Arten wie etwa durch Auswerten eines Winkelversatzes einer Fahrzeugmittellinie gegenüber einer Fahrspurmittellinie (oder anderer Punkte oder Linien wie etwa eines Fahrspurrands) bestimmen, ob ein Fahrspurwechsel auftritt oder offensichtlich unmittelbar bevorsteht. 4 und 11 zeigen Winkelversätze zwischen einer Fahrzeugmittellinie und einer Fahrspurmittellinie in beispielhaften Straßenszenarien.
Eine andere Art des Bestimmens, ob ein Fahrspurwechsel auftritt oder offensichtlich bevorsteht, die unabhängig oder zusammen mit anderen Arten (z. B. Winkelversatzauswertung) ausgeführt wird, ist das Auswerten eines seitlichen Versatzes zwischen dem Fahrzeug und einer oder mehrerer Fahrspurbegrenzungen und/oder der Fahrspurmittellinie. 4 und 11 zeigen ebenfalls Beispiele seitlicher Versätze zwischen der Fahrzeugmittellinie und den Fahrspurrändern.
Falls in Schritt 506 kein Fahrspurwechselmanöver auftritt und offensichtlich nicht unmittelbar bevorsteht, geht der Ablauf zu Schritt 508 über, wo jedem bewegten Radarobjekt auf der Grundlage eines seitlichen Versatzes gegenüber der Mittellinie der Fahrspur des Trägerfahrzeugs 102 eine Fahrspur zugewiesen wird. Diese Negativbestimmung in Schritt 506, die zu Schritt 508 führt, kann dadurch, dass das Fahrzeug 102 nicht bestimmt, dass das Fahrzeug 102 von einer Fahrspur zu einer anderen gewechselt ist/wechselt, oder dadurch, dass das Fahrzeug 102 aktiv bestimmt, dass das Fahrzeug 102 offensichtlich keine Fahrspuren wechselt, erreicht werden.
Falls in Schritt 506 bestimmt wird, dass offensichtlich ein Fahrspurwechselmanöver vorhanden ist, wird der Schritt 508 des Zuweisens einer Fahrspur zu den bewegten Radarobjekten nicht ausgeführt.
In Schritt 510 wird eine Beobachtungswahrscheinlichkeitsverteilung oder ein Bilderkennungs-Beobachtungsmodell p(1 | s_i) in Bezug auf die Radardaten berechnet. In einigen Ausführungsformen ist 1 in diesem Modell ein quantifizierbarer Wert, der eine Wahrscheinlichkeit angibt, dass das Fahrzeug 102 in einer Fahrspur ist. Zum Beispiel kann 1 als 0,5 oder 50 % dargestellt werden, falls unbekannt ist, in welcher Fahrspur das Fahrzeug ist und dass es auf der Grundlage verfügbarer Daten eine Wahrscheinlichkeit von etwa 50 % gibt, dass das Fahrzeug 102 in einer rechten Fahrspur zweier benachbarter Fahrspuren ist, und eine Wahrscheinlichkeit von 50 % gibt, dass das Fahrzeug in einer linken Fahrspur der zwei Fahrspuren ist. Als ein anderes Beispiel könnte der Wert 1 (in Abhängigkeit von der Perspektive des Algorithmus) 0,9 oder 0,1 sein, um anzugeben, dass es eine Wahrscheinlichkeit von 90 % gibt, dass das Fahrzeug 102 in der rechten Fahrspur ist. Der Prozess 500 kann enden 511.
Daten von dem Radarsystem (z. B. von dem Entfernungsmessungssensor 118), die nahegelegenen Verkehr identifizieren, können hilfreiche Daten angeben oder bereitstellen, die einen Fahrspurindex L für das Trägerfahrzeug 102 angeben. Das Radarsystem allein beobachtet nur teilweise die Zustandsvariable Fahrspurindex L. Es wird hier Bezug genommen auf 6A-D. Wie in 6A und 6B gezeigt ist, gibt es keine wahrnehmbaren Objektinformationen, aus denen allein auf der Grundlage des Radars geschlossen werden kann, dass es eine Fahrspur links oder rechts des Trägerfahrzeugs 102 gibt, und aus denen so gefolgert werden kann, in welcher Fahrspur das Trägerfahrzeug 102 positioniert ist.
Somit ist für die Szenarien aus 6A und B p(1 | s_i) in einem Satz {1, 2} gleichverteilt; z. B. p(1 = 1 | s_i) = 0,5 und p(1 = 2 | s_i) = 0,5.
In dem Szenarium aus 6C gibt der Verkehrsfluss in einer Fahrspur rechts von einer Fahrspur des Trägerfahrzeugs 102 in einer Straße mit zwei Fahrspuren wenigstens teilweise an, dass sich das Trägerfahrzeug 102 in einer linken Fahrspur befindet. Ähnlich gibt im Fall von 6D der Verkehrsfluss in einer Fahrspur links von einer Fahrspur des Trägerfahrzeugs 102 auf der Straße mit zwei Fahrspuren wenigstens teilweise an, dass sich das Trägerfahrzeug 102 in der rechten Fahrspur befindet. Somit kann das Beobachtungsmodell für die Straße mit zwei Fahrspuren für das Szenarium aus 6C und D geschrieben werden als: $\begin{array}{l} \begin{matrix} p (l = 1 | s_{i} = 1) = 0,9, & p (l = 2 | s_{i} = 1) = 0,1, & p (l = 1 | s_{i} = 2) = 0,1 & und \end{matrix} \\ p (l = 2 | s_{i} = 2) = 0,9 \end{array}$
Eine ähnliche Analyse kann auf Straßen mit mehr als zwei Fahrspuren (z. B. auf eine Straße mit drei Fahrspuren, mit vier Fahrspuren, mit fünf Fahrspuren usw.) anwendbar sein.
Aktualisierung des SPS-Beobachtungsmodells
Da das SPS Zustandsvariable (mit Ausnahme des Fahrspurindex L) direkt beobachtet, kann die SPS-Beobachtungsmodell-Berechnung recht grundsätzlich dargestellt werden als: $p (o_{g p s} | s_{i}) = c exp (- \frac{{‖ s_{i} - o_{g p s} ‖}^{2}}{2 σ_{g p s}^{2}})$
wobei c eine Normierungskonstante ist, σ_gps einer Genauigkeitsspezifikation des SPS-Empfängers entspricht und o_gps ein SPS-Messwert der Zustandsvariablen e, n, θ und v ist.
Aktualisierung des Beobachtungsmodells für den Kartenabgleich
7 zeigt einen Prozess 700 zum Aktualisieren eines Beobachtungsmodells für den kartenattributgestützten Abgleich in Schritt 218 in Übereinstimmung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung.
Es ist festzustellen, dass die Schritte des Verfahrens 700 nicht notwendig in irgendeiner bestimmten Reihenfolge dargestellt sind und dass die Ausführung einiger oder aller Schritte in einer alternativen Reihenfolge möglich ist und betrachtet wird.
Die Schritte des Verfahrens 700 sind zur Erleichterung der Beschreibung und Veranschaulichung in der demonstrierten Reihenfolge dargestellt. Es können Schritte hinzugefügt, weggelassen und/oder gleichzeitig ausgeführt werden. Außerdem ist festzustellen, dass das dargestellte Verfahren 700 jederzeit beendet werden kann. In bestimmten Ausführungsformen werden einige oder alle Schritte dieses Prozesses und/oder im Wesentlichen äquivalente Schritte durch Ausführung computerlesbarer Anweisungen ausgeführt, die in einem computerlesbaren Medium gespeichert oder enthalten sind. Zum Beispiel kann das Verfahren durch den Prozessor 106 ausgeführt werden, der Anweisungen ausführt, die einen oder mehrere Algorithmen umfassen, die in dem Speicher 104 des OBC 100 des Trägerfahrzeugs 102 gespeichert sind.
Wie in Schritt 7 gezeigt ist, beginnt der Prozess 700 zum Aktualisieren eines Beobachtungsmodells für den kartenattributgestützten Abgleich 701 und enthält er einen Schritt 702 des Erhebens der Gierrate und der Geschwindigkeit von Fahrzeugdynamiksensoren. Wie oben angegeben ist, können die Fahrzeugdynamiksensoren z. B. die IMU 120 und die Radsensoren 122 enthalten. Außerdem oder in irgendeiner Kombination mit der IMU 120 und den Radsensoren 122 können die in diesem Schritt 702 genutzten Dynamiksensoren andere verfügbare Fahrzeugdynamiksensoren 124 wie etwa einen Lenkradsensor enthalten.
Nach der Bestimmung der Gierrate und der Geschwindigkeit in Schritt 702 werden im Wesentlichen gleichzeitig oder in irgendeiner Reihenfolge zwei Bestimmungen ausgeführt. In Schritt 704 wird betrachtet, ob ein hochliegendes Bauwerk oder ein hochliegendes Objekt wie etwa eine Brücke oder ein Tunnel vorhanden ist. In Schritt 706 wird betrachtet, ob offensichtlich ein Spurwechselmanöver vorhanden ist. Obwohl hier hauptsächlich hochliegende Bauwerke beschrieben sind, können tiefliegende Bauwerke (z. B. eine Straße, die unter einer Straße des Trägerfahrzeugs 102 durchgeht) auf ähnliche Weise betrachtet werden.
Falls in Schritt 704 ein hochliegendes Objekt detektiert wird, geht der Ablauf zu Schritt 708 über, in dem eine Position des hochliegenden Objekts berechnet wird. Die Position des hochliegenden Objekts wird auf der Grundlage digitaler Kartendaten, die das Objekt identifizieren, bestimmt.
In Schritt 710 wird, etwa unter Verwendung von SPS-Daten (z. B. Daten von der SPS-Einheit 128), eine Detektierung des hochliegenden Objekts ausgeführt. Zum Beispiel erzeugen viele SPS-Empfänger Informationen über sichtbare Satelliten (d. h. Satelliten in einer Sichtlinie von einer Sicht des Trägerfahrzeugs), wie etwa eine Anzahl und Identifizierung solcher Satelliten und wo und wann Signale von ihnen erwartet werden. Falls ein Satellit in Sichtlinienkonfiguration durch den Empfänger nicht beobachtet wird, kann dennoch eine Bestimmung vorgenommen werden, dass ein hochliegendes Objekt vorhanden ist.
Nach der SPS-gestützten Detektierung des hochliegenden Objekts in Schritt 710 wird eine Beobachtungswahrscheinlichkeitsverteilung in Bezug auf das hochliegende Objekt berechnet. Die Berechnung des Schritts 712 wird unter Verwendung der in Schritt 708 bestimmten Objektposition und der Ergebnisse der SPS-Detektierung des Schritts 710 ausgeführt.
Falls in Schritt 704 bestimmt wird, dass ein hochliegendes Objekt nicht vorhanden ist, werden die Schritte 708-712 des Auswertens des hochliegenden Objekts und des Berechnens der Beobachtungswahrscheinlichkeitsverteilung nicht ausgeführt.
Falls in Schritt 706 bestimmt wird, dass ein Spurwechselmanöver vorhanden ist, geht der Ablauf zu Schritt 714 über, in dem eine Fahrspurkrümmung berechnet wird. Die Fahrspurkrümmung wird als eine Funktion einer Bogenlänge der Kurve berechnet. Die Bogenlänge kann z. B. unter Verwendung von SPS-Daten hinsichtlich Wegpunkten auf der Kurve wahrgenommen werden.
In Schritt 716 wird wenigstens teilweise unter Verwendung der in Schritt 714 bestimmten Fahrspurkrümmung eine Fahrzeugwegkrümmung berechnet. 8 zeigt eine beispielhafte Fahrzeugwegkrümmung 801 auf einem Graphen der Krümmung 803 des vorliegenden Straßenabschnitts gegenüber dem Längsversatz 805 des Fahrzeugs 102. Selbstverständlich ist der Längsversatz des Fahrzeugs 102 allgemein 0, wenn das Fahrzeug 102 beim Beginn der Straßenkurve ist - wobei das Fahrzeug geradeaus fährt, bevor es auf die Kurve trifft.
In Schritt 718 wird eine Beobachtungswahrscheinlichkeitsverteilung für den Krümmungsabgleich berechnet. Diese Berechnung ist in den folgenden Absätzen ausführlicher beschrieben. Die Beobachtungswahrscheinlichkeitsverteilung für den Krümmungsabgleich in Schritt 718 wird wenigsten teilweise auf der Grundlage der in Schritt 716 bestimmten Fahrzeugwegkrümmung berechnet.
Falls in Schritt 706 bestimmt wird, dass ein Fahrspurwechselmanöver offensichtlich nicht vorhanden ist, werden die Schritte 714-718 des Auswertens der Fahrspurkrümmung und des Berechnens der Beobachtungswahrscheinlichkeitsverteilung für den Krümmungsabgleich nicht ausgeführt.
In Schritt 720 wird je nach Sachlage auf der Grundlage der aus den Schritten 712 und/oder 718 resultierenden Verteilungen eine zusammengesetzte Wahrscheinlichkeitsverteilung in Bezug auf die Karte p(o_map | s_i) berechnet. Falls z. B. in Schritt 704 nicht bestimmt wird, dass ein hochliegendes Objekt hochliegend oder sehr in der Nähe ist und in Schritt 706 bestimmt wird, dass offensichtlich ein Fahrspurwechselmanöver vorhanden ist, beruht die Wahrscheinlichkeitsverteilungsberechnung des Schritts 720 nur auf der in Schritt 718 berechneten Verteilung.
Falls andererseits in Schritt 704 bestimmt wird, dass ein hochliegendes Objekt vorhanden ist, und in Schritt 706, dass das Trägerfahrzeug die Fahrspuren nicht gewechselt hat/nicht wechselt, beruht die Wahrscheinlichkeitsverteilungsberechnung des Schritts 720 nur auf der in Schritt 712 berechneten Verteilung.
Falls dagegen bestimmt wird, dass offensichtlich ein hochliegendes Objekt und ein Fahrspurwechselmanöver vorhanden sind, beruht die Wahrscheinlichkeitsverteilungsberechnung in Schritt 720 auf den beiden Verteilungsergebnissen der Schritte 712 und 718.
Die Berechnung der zusammengesetzten Wahrscheinlichkeitsverteilung in Bezug auf die Karte oder das Beobachtungsmodell für den kartenattributgestützten Abgleich wird hier ausführlicher beschrieben. Ein kartenattributgestützter Abgleich enthält einen Mechanismus für verhältnismäßig preiswerte Korrektur der SPS-Längspositionsbestimmung unter Verwendung einer SPS-Unterbrechungsdetektierung und Daten von Fahrzeugdynamiksensoren (z. B. von der IMU 120, von den Radsensoren 122 und/oder von anderen verfügbaren Fahrzeugdynamiksensoren 124).
In einigen Ausführungsformen wird angenommen, dass eine momentane Wegkrümmung (Gierrate, dividiert durch die Fahrzeuggeschwindigkeit) des Fahrzeugs 102 ein Messwert der Fahrspurkrümmung bei der gegenwärtigen Trägerfahrzeugposition ist, wenn es kein Fahrspurwechselmanöver gibt. Durch Abgleich der momentanen Fahrzeugwegkrümmung mit dem Kurvenprofil aus der digitalen Karte kann der Fahrzeuglängsversatz des Fahrzeugs 102 in der digitalen Karte gefolgert werden. 8 zeigt einen Graphen 800, der dieses Konzept darstellt. Insbesondere zeigt der Graph 800 aus 8 eine Längskorrektur auf der Grundlage des Kurvenabgleichs. Das Verfahren 700 aus 7 kann enden 721.
Außerdem enthält der Graph 800 aus 8 ein Krümmungsprofil 802 eines vorliegenden Straßenabschnitts. Das Trägerfahrzeug 102 kann sich an irgendeiner Position entlang des Abschnitts befinden. Falls die momentane Krümmung bekannt ist, können die möglichen Fahrzeugorte allerdings wie in 8 gezeigt auf zwei Punkte A und B eingegrenzt werden.
Außerdem können hochliegende Objekte durch einen SPS-Unterbrechungsalgorithmus detektiert werden. Falls eine globale Position des Objekts aus der digitalen Karte bekannt ist, kann das Bauwerk zum Korrigieren des SPS-Messwerts (z. B. in Längsrichtung) verwendet werden. Wenn sich das Fahrzeug 102 unter dem Objekt bewegt, werden SPS-Signale am häufigsten unterbrochen, ohne das Fahrzeug 102 zu erreichen, wodurch das Fahrzeug 102 bestimmt, dass das Fahrzeug 102 unter oder sehr nahe zu dem Objekt ist. Eine schematische Darstellung dieses Szenariums ist in 12 dargestellt, die ebenfalls eine Kurve zeigt, die das Fahrzeug 102 erfassen könnte, wobei es die erfasste Position mit SPS-Daten für die Kurve vergleichen könnte, um die Positionsbestimmung des Fahrzeugs 102 zu verbessern.
Ein Beobachtungsmodell für den kartenattributgestützten Abgleich kann als p(o_map | s_i) gefolgert werden und berechnet werden als: $p (o_{map} | s_{i}) = {\begin{matrix} 1 falls LC und keine GPS - Unterbrechung \\ c_{B} exp (- \frac{{‖ s_{i} - o_{B} ‖}^{2}}{2 σ_{B}^{2}}) falls GPS - Unterbrechung und LC \\ c_{κ} exp (- \frac{{‖ κ (s_{i}) - κ_{H} ‖}^{2}}{2 σ_{κ}^{2}}) falls GPS - Unterbrechung und keine LC \\ c_{B} c_{κ} exp (- \frac{{‖ s_{i} - o_{B} ‖}^{2}}{2 σ_{B}^{2}}) exp (- \frac{{‖ κ (s_{i}) - κ_{H} ‖}^{2}}{2 σ_{κ}^{2}}) sonst \end{matrix}$
wobei o_B ein globaler Ort der Brücke auf der digitalen Karte ist, κ_H eine Krümmung des Fahrzeugwegs ist, κ(s_i ) eine Straßenkrümmung ist, σ_B und σ_κ heuristische Werte sind, die die Genauigkeit der Korrektur angeben, und c_B und c_κ Normierungskonstanten für die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion sind.
Aktualisierung der Gewichtung von Partikeln
Fortfahrend mit dem Verfahren 200 zum Bestimmen der präzisen Position des Fahrzeugs zu 2B wird das Verfahren 200 in Schritt 220 mit der Implementierung eines Nachführungsalgorithmus oder -unterprogramms fortgesetzt, wobei eine Gewichtung w_i von Partikeln s_i (i = 1, ... N) eine Wahrscheinlichkeitsverteilung darstellt, dass die Trägerfahrzeug-Stellung aktualisiert wird. Die Gewichtung w_i eines Partikels s_i bezeichnet eine Wahrscheinlichkeit, dass das Partikel s_i in einem Neuabtastungsprozess wie etwa in einer im Folgenden in Verbindung mit dem nächsten Schritt 222 des Verfahrens 200 beschriebenen Wichtigkeitsneuabtastung ausgewählt würde.
Die Gewichtung w_i der Partikel s_{i ...} _N wird auf der Grundlage einer Vereinigung der verschiedenen in den Schritten 212-218 des Unterprogramms 210 aktualisierten Beobachtungsmodelle aktualisiert.
Eine Wahrscheinlichkeitsverteilung eines Zustandsvektors S(t) wird wie folgt modelliert: $S (t) = {s_{i} (t), i = 1, \dots, N}$
Für jedes Partikel s_i wird die Gewichtung w_i wie folgt berechnet: $\begin{matrix} w_{i} = p (x | s_{i}) \\ = p (o_{v i s} | s_{i}) p (l | s_{i}) p (o_{g p s} | s_{i}) p (o_{m a p} | s_{i}) \end{matrix}$
wobei p(o_vis | s_i), p(1 | s_i), p(o_gps | s_i) und p(o_map | s_i ) in dieser Reihenfolge die wie oben beschriebenen Beobachtungsmodelle für das Bilderkennungssystem, für das Radar, für das SPS und für den kartenattributgestützten Abgleich bezeichnen. x symbolisiert die Kombination jedes entsprechenden Beobachtungsmodellmesswerts: o_vis , I, o_SPS und o_map .
Wichtigkeitsneuabtastung und Berechnen der Fahrzeugstellung
In Schritt 222 wird eine Wichtigkeitsneuabtastung ausgeführt. Die Wichtigkeitsneuabtastung oder Wichtigkeitsabtastung ist eine statistische Technik zum Schätzen der Eigenschaften einer Verteilung nur unter Verwendung von Stichproben von Datenpunkten (oder Partikeln), die aus einer anderen Verteilung erzeugt werden.
In der Neuabtastung enthält die Eingabe eine Liste von Partikeln (s_i , w_i ), wobei N-mal zufällig Stichproben entnommen werden, wobei die Gewichtung w₁ als die Wahrscheinlichkeit, gewählt zu werden, verwendet wird. Somit ist die Ausgabe der Prozedur eine Liste neuer Partikel ${s_{i}^{'}, i = 1, \dots, N}$
mit einer gleichen Gewichtung: $w_{i}^{'} = \frac{1}{N} .$
In Schritt 224 wird eine korrekte Fahrzeugstellung als ein Mittelwert anwendbarer Partikel berechnet. Die Fahrzeugposition kann wie folgt dargestellt werden: $\bar{s} = \frac{\sum_{i = 1}^{N} S_{i}^{'}}{N} .$
Der Prozess der Schritte 222 und 224 kann als Partikelfilterung bezeichnet werden, durch die weniger relevante Partikel wie etwa extremere Partikel einer Gaußverteilung von Partikeln weniger beachtet oder überhaupt nicht beachtet werden. Die somit berechnete korrekte Fahrzeugposition repräsentiert einen Endschätzwert der Fahrzeugstellung beim Zeitindex t.
Systemdynamik
9 zeigt ein Verfahren 900 zum Berechnen einer Fortpflanzung der Fahrzeugstellung gemäß Schritt 206 des in 2 dargestellten Verfahrens 200. Die Fortpflanzungsauswertung kann z. B. vom Zeitindex t zu t + 1 ausgeführt werden. Nebenbei bemerkt repräsentiert 1 in t + 1 nicht notwendig 1 Sekunde. Vielmehr bezieht sich t + 1 auf einen Zeitpunkt nach dem Zeitpunkt = t und kann vom Zeitpunkt = t durch irgendeinen Zeitabstand wie etwa z. B. 1 Sekunde, 0,5 Sekunden, 0,25 Sekunden oder 0,10 Sekunden getrennt sein.
Es ist festzustellen, dass die Schritte des Verfahrens 900 nicht notwendig in irgendeiner bestimmten Reihenfolge dargestellt sind und dass die Ausführung einiger oder aller Schritte in einer alternativen Reihenfolge möglich ist und betrachtet wird.
Die Schritte des Verfahrens 900 sind zur Erleichterung der Beschreibung und Veranschaulichung in der demonstrierten Reihenfolge dargestellt. Es können Schritte hinzugefügt, weggelassen und/oder gleichzeitig ausgeführt werden. Außerdem ist festzustellen, dass das dargestellte Verfahren 900 jederzeit beendet werden kann. In bestimmten Ausführungsformen werden einige oder alle Schritte dieses Prozesses und/oder im Wesentlichen äquivalente Schritte durch Ausführung computerlesbarer Anweisungen ausgeführt, die in einem computerlesbaren Medium gespeichert oder enthalten sind. Zum Beispiel kann das Verfahren durch den Prozessor 106 ausgeführt werden, der Anweisungen ausführt, die einem oder mehreren Algorithmen entsprechen, die in dem Speicher 104 des OBC 100 des Trägerfahrzeugs 102 gespeichert sind.
Das Verfahren 900 beginnt 901, und in Schritt 902 wird die folgende Koppelnavigation verwendet, um die Zustandsvariablen e, n, θ und v vorherzusagen: $s (t + 1) = f (s (t), u_{t})$
wobei f eine Koppelnavigationsfunktion bezeichnet, die einen vorhergehenden Zustandsvektor s(t) und eine Steuereingabe u_t (z. B. die Gierrate und die Geschwindigkeit) von Fahrzeugdynamiksensoren wie etwa von der IMU 120 und von den Radsensoren 122 verwendet.
Die Koppelnavigationsfunktion kann Fahrzeugkinematikmodelle mit konstanter Geschwindigkeit (CV) und mit konstanter Richtungsänderung (CT) enthalten. In Szenarien mit mehreren Fahrspuren ist hinsichtlich einer Zustandsvariablen L eine Sonderbehandlungsprozedur notwendig. Die Sonderbehandlungsprozedur ist im Folgenden in Verbindung mit den Schritten 904-912 des Verfahrens 900 skizziert.
Zur Darstellung in Bezug auf die Verfahren der vorliegenden Offenbarung zeigen 10A-10C verschiedene Szenarien mit mehreren Fahrspuren. 10A zeigt mehrere Fahrspuren und Bezugnahmen eines Fahrspurindex oder einer Fahrspuridentifizierungsvereinbarung. In Übereinstimmung mit der Übereinkunft wird eine rechte äußere Fahrspur als eine erste Fahrspur betrachtet und durch einen Fahrspurindex L = 1 identifiziert, ist die nächste Fahrspur von rechts die zweite Fahrspur, die durch den Fahrspurindex L = 2 identifiziert wird, usw. 10B veranschaulicht ein Fahrspurteilungsszenarium, in dem sich eine einzelne Fahrspur (eine Fahrspur mit einem Index L = 1 nach unten in 10B) in zwei Fahrspuren (die Fahrspuren mit den Indizes L = 1 und 2 nach oben in 10B) teilt. 10C veranschaulicht ein Vereinigungsszenarium, in dem sich zwei Fahrspuren (die Fahrspuren mit den Indizes L = 1 und 2 bei S(t) nach unten in 10C) zu einer einzelnen Fahrspur (der Fahrspur mit einem Index L = 1 nach oben in 10C) vereinigen.
Weiter in 9 wird in Schritt 904 betrachtet, ob offensichtlich ein Fahrspurwechselmanöver vorhanden ist. Falls in Schritt 904 kein Fahrspurwechselmanöver für das Trägerfahrzeug 102 detektiert wird, geht der Ablauf zu Schritt 906 über, wobei der Fahrspurindexwert L erhalten wird.
Falls in Schritt 904 ein Fahrspurwechselmanöver für das Trägerfahrzeug 102 detektiert wird, geht der Ablauf zu Schritt 908 über, in dem der zugewiesene Fahrspurindex L in Ansprechen auf einen Wechsel zur linken Fahrspur um eins erhöht wird oder der Fahrspurindex L in Ansprechen auf einen Wechsel zur rechten Fahrspur um eins verringert wird.
In Schritt 910 wird betrachtet, ob es eine Fahrspurteilungs- oder eine Fahrspurvereinigungsbedingung gibt. Wie angegeben ist, zeigen 10B und 10C ein Fahrspurteilungs- bzw. Fahrspurvereinigungsszenarium. Falls in Schritt 910 bestimmt wird, dass sich entweder die Fahrspur, in der sich das Trägerfahrzeug 102 befindet, teilt oder dass das Trägerfahrzeug 102 an einer Fahrspurvereinigung beteiligt ist, geht der Ablauf zu Schritt 912 über. Das Trägerfahrzeug 102 ist an einer Vereinigung beteiligt, falls sich die Fahrspur, in der sich das Trägerfahrzeug 102 befindet, mit einer Nachbarfahrspur vereinigt oder wenn sich eine Nachbarfahrspur mit der Fahrspur des Trägerfahrzeugs 102 vereinigt.
In Schritt 912 wird der Fahrspurindex L für das Fahrzeug 102 geeignet neu zugewiesen. Zum Beispiel wird der Fahrspurindex L des Fahrzeugs für das Fahrspurteilungsszenarium aus 10B von 1 auf 2 geändert, falls das Fahrzeug 102 die Fahrspuren nicht wechselt, während es sich von der Position zum Zeitpunkt t (entsprechend dem Zustand S(t)) zu seiner Position zum Zeitpunkt = t + 1 (entsprechend S(t + 1)) bewegt.
Falls das Fahrzeug 102 in 10B in der rechten äußeren Fahrspur bleibt (d. h. die Fahrspuren wechselt), ist zu sehen, dass der geeignete Fahrspurindex L 1 bleibt, während das Fahrzeug 102 in der rechten äußeren Fahrspur bleibt. In diesem Fall enthält das Szenarium eine Fahrspurtrennung und einen Wechsel der Fahrspuren.
Während einer Neuzuweisung des Fahrspurindex L hinsichtlich eines Fahrspurvereinigungsszenariums würde der Fahrspurindex L für das Trägerfahrzeug 102 in dem Vereinigungsszenarium auf 10C von 2 auf 1 neu zugewiesen, während sich das Fahrzeug von seiner Position zum Zeitpunkt = t zu seiner Position zum Zeitpunkt = t + 1 bewegt.
In einem hypothetischen Szenarium ist das Fahrzeug 102 in einer Fahrspur positioniert, die sich vereinigt (im Unterschied dazu, dass es in einer Fahrspur ist, mit der sich eine Nachbarfahrspur vereinigt - siehe z. B. 10C). Falls das Fahrzeug 102 anhand von 10C z. B. in diesem hypothetischen Szenarium zum Zeitpunkt t einen Fahrspurindex L von 1 hätte (d. h. zum Zeitpunkt = t in der rechten äußeren Fahrspur war), würde der geeignete Fahrspurindex L 1 bleiben, während sich das Fahrzeug wegen der Vereinigung von S(t) zu S(t + 1) bewegt. Es ist zu sehen, dass dieses hypothetische Szenarium für das Trägerfahrzeug 102 sowohl eine Vereinigung in der Straße als auch einen Fahrspurwechsel enthält. In diesem Fall führt die Neuzuweisung des Fahrspurindex L des Schritts 912 dazu, dass der Fahrspurindex L für das Fahrzeug 102 1 (d. h. die rechte äußere Fahrspur) bleibt, da sich die Fahrspurumnummerierung aus der Vereinigung der ursprünglichen Fahrspuren 1 und 2 zur neuen Fahrspur 1 ergibt und das Fahrzeug 102 zu der neuen rechten äußeren Fahrspur 1 bewegt.
Ausgehend von der Verteilung des Zustands s(t), der durch den Partikelsatz S(t) = {s_i,i = 1,..., N} dargestellt wird, und einer Nummer der Fahrspur # kann die Partikeldarstellung $S (t + 1) = {s_{i}^{'}, i = 1, \dots, N}$
der vorhergesagten Verteilung des Zustandsvektors s(t + 1) berechnet werden. Für jedes Partikel s_i ∈ S(t) können die folgenden drei Schritte ausgeführt werden:

1. $s_{i}^{'} = (e_{i}^{'}, n_{i}^{'}, θ_{i}^{'}, ν_{i}^{'}, L_{i}^{'})$
und s_i=(e_i,n_i,θ_i,ν_i,L_i;
2. die Zustandsvariablen $e_{i}^{'}, n_{i}^{'}, θ_{i}^{'} und ν_{i}^{'}$
werden berechnet als $s_{i}^{'} = f (s_{i}, u_{t}) + w_{t},$
wobei w_i eine zufällig aus der Prozessrauschverteilung entnommene Zahl ist, die die Unbestimmtheit der Koppelnavigation modelliert; und
3. die Zustandsvariable $L_{i}^{'}$
wird getrennt berechnet als: $L_{i}^{'} = {\begin{matrix} L_{i} falls keine LC \\ L_{i} + 1 falls linke LC \\ L_{i} - 1 falls rechte LC \\ zuf \ddot{a} llig entnehmen aus dem Satz {1, \dots, #} mit der Wahrscheinlichkeit 0,1 \end{matrix}$

Falls eine Fahrspurtrennung oder -vereinigung auftritt, wird der Wert von $L_{i}^{'}$
in Übereinstimmung mit den oben beschriebenen Regeln zugewiesen.
In einer Ausführungsform wird in dem obigen Schritt 2 ein Zufallsmechanismus hinzugefügt, so dass den Fahrspurindizes eines bestimmten Prozentsatzes (z. B. etwa 10 Prozent) der Partikel ein neuer Wert zugewiesen wird, der aus einer Gleichverteilung in dem Satz {1, ..., #} zufällig entnommen wird. Das Verfahren 900 kann enden 913.
Mittels Bilderkennungssystem verbesserte Koppelnavigation
11 veranschaulicht schematisch ein Straßenszenarium, das dem oben in Verbindung mit 3 und 4 beschriebenen Prozess zum Aktualisieren des Bilderkennungs-Beobachtungsmodells zugeordnet ist. Insbesondere zeigt 11 weiter ein Straßenszenarium, das ein hochliegendes Bauwerk 1102 wie etwa eine Brücke oder einen Tunnel enthält. 11 zeigt eine Fahrspurmittellinie LC_L , eine Fahrzeugmittellinie VC_L , seitliche Entfernungen Y'_R , Y'_L von der Fahrzeugmittellinie VC_L zu der rechten bzw. zu der linken Begrenzung und einen Winkelversatz ϕ zwischen der Fahrspurmittellinie LC_L und der Fahrzeugmittellinie VC_L .
Wie oben beschrieben wurde, kann das Bilderkennungssystem, das z. B. die Kamera 116 enthält, zum Verbessern der Koppelnavigationsleistung verwendet werden. Diese Verbesserung wird durch Nachführen von Fahrspurwechselereignissen wie oben beschrieben ausgeführt. Auf der Grundlage der in 3 und 4 beschriebenen Beobachtungsmodelle wird ein Partikelfilter zum Aktualisieren der Gewichtungen der Partikel in Übereinstimmung mit der Beobachtungsverteilung verwendet und werden daraufhin die Schritte des Ausführens einer Wichtigkeitsneuabtastung, des Berechnens eines Mittelwerts der Partikel und des Ausgebens des Mittelwerts als die geschätzte Fahrzeugposition ausgeführt.
Verbesserte Positionsbestimmung unter Verwendung von Landmarken
12 veranschaulicht schematisch ein Straßenszenarium, das Landmarken einschließlich einer ersten Kurve 1202 (Kurve A) und eines hochliegenden Bauwerks 1204 wie etwa einer Brücke oder eines Tunnels umfasst. Das Fahrzeug 102 kann Eigenschaften der Landmarken auswerten, um die Positionsbestimmung des Fahrzeugs 102 wie im Folgenden und oben in Verbindung mit den Schritten 708-712 des Verfahrens 700 aus 7 weiter beschrieben zu verbessern. Obwohl ein hochliegendes Bauwerk und eine Kurve beschrieben sind, können andere Landmarken verwendet werden.
Wie hinsichtlich des Verfahrens 700 aus 7 beschrieben ist, können bekannte SPS-Positionen von Landmarken bei der Positionsbestimmung des Fahrzeugs 102 verwendet werden. Insbesondere werden Eigenschaften von Landmarken wie etwa ein Beginn oder ein Ende einer Kurve oder einer Brücke in der Kartendatenbank mit durch das Fahrzeug 102 erzeugten Messwerten hinsichtlich derselben Eigenschaften verglichen, um die Positionsbestimmung des Fahrzeugs 102 zu verbessern.
Das Fahrzeug 102 kann z. B. durch die Ausgabe eines Gierratensensors wie etwa der IMU 120 bestimmen, wann es zuerst in eine Kurve eintritt, und daraufhin, wann es aus der Kurve 1202 austritt. In einigen Ausführungsformen werden die Gierinformationen mit Bilderkennungsdaten wie etwa Daten, die Orte und/oder Orientierungen eines Straßen- und/oder Fahrspurrands in Bezug auf die Position und Stellung des Fahrzeugs 102 angeben, ergänzt. Das Fahrzeug 102 kann durch Bestimmen, dass das SPS-Signal oder ein anderes Signal nicht empfangen wird, bestimmen, dass es unter oder sehr nahe einem hochliegenden Bauwerk ist. Außerdem wird betrachtet, dass das Fahrzeug 102 Aspekte des Bauwerks (z. B. durch Radar und/oder durch eine Kamera) wie etwa Brückenpfeiler oder Seitenwände einer Brücke oder Eingangsmerkmale eines Tunnels erfassen kann, um zu bestimmen, dass das Bauwerk hochliegend oder sehr nahe ist.
Das Fahrzeug 102 korrigiert seine SPS-Position (z. B. in Längsrichtung) und/oder -Stellung auf der Grundlage der Eigenschaften der durch das Fahrzeug 102 erfassten Landmarken oder stellt sie auf deren Grundlage ein. Die in Bezug auf die hochliegenden Bauwerke ausgeführte Positionskorrektur, die sich stark auf Bilderkennungsfähigkeiten stützt, ist besonders hilfreich, wenn SPS-Signale unterbrochen werden.

Claims

Verfahren, das durch ein Fahrzeug (102) ausgeführt wird, das einen Bordcomputer (100), Fahrzeugsensoren (116, 118, 120, 122, 124), eine Satellitenpositionsbestimmungseinheit (128), eine Datenbank (104), die eine Karte auf der Ebene von Fahrspuren speichert, um unter Verwendung eines Kartenabgleichs eine neue Stellung des Fahrzeugs (102) zu bestimmen, aufweist, wobei das Verfahren umfasst: der Bordcomputer (100) des Fahrzeugs (102) empfängt neue Daten von wenigstens einem der Fahrzeugsensoren (116, 118, 120, 122, 124); der Bordcomputer (100) des Fahrzeugs (102) erhebt Messwerte von den Fahrzeugsensoren (116, 118, 120, 122, 124); der Bordcomputer (100) des Fahrzeugs (102) berechnet die Fortpflanzung der Fahrzeugstellung in Bezug auf aufeinanderfolgende Zeitpunkte; der Bordcomputer (100) des Fahrzeugs (102) führt einen Kurvenanpassungsprozess aus; der Bordcomputer (100) des Fahrzeugs (102) führt ein Unterprogramm zum Aktualisieren wenigstens eines Beobachtungsmodells auf der Grundlage von Ergebnissen des Kurvenanpassungsprozesses aus; der Bordcomputer (100) des Fahrzeugs (102) führt ein Nachführungsunterprogramm aus, das das Verwenden einer Wahrscheinlichkeitsverteilung zum Aktualisieren der Fahrzeugstellung hinsichtlich Datenpartikeln enthält; und der Bordcomputer (100) des Fahrzeugs (102) führt auf der Grundlage der Datenpartikel ein Partikelfilterungs-Unterprogramm aus, um die neue Fahrzeugstellung zu berechnen.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Kurvenanpassungsprozess enthält: (i) Erhalten von GPS-Koordinaten des Fahrzeugs (102); (ii) Identifizieren des Orts des Fahrzeugs (102) innerhalb der Karte auf der Ebene von Fahrspuren; (iii) Definieren eines gegenwärtigen Abschnitts einer vorliegenden Straße für das Fahrzeug (102), wobei der Straßenabschnitt durch Wegpunkte dargestellt wird, die Aspekte der Straße identifizieren; (ii) Berechnen eines Krümmungsprofils einer kubischen Kurve, die von den Wegpunkten angepasst ist; und (iii) Identifizieren eines nächsten Punkts in der Kurve von dem Fahrzeug (102).
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem das Unterprogramm enthält: Neuabtasten der Datenpartikel zum Identifizieren anwendbarer Partikel der Datenpartikel; und Berechnen der neuen Fahrzeugstellung als ein Mittelwert der anwendbaren Partikel.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem das Unterprogramm zum Aktualisieren wenigstens eines Beobachtungsmodells auf der Grundlage von Ergebnissen des Kurvenanpassungsprozesses Folgendes enthält: (1) Aktualisieren eines Bilderkennungs-Beobachtungsmodells; (2) Aktualisieren eines Radarbeobachtungsmodells; (3) Aktualisieren eines SPS-Beobachtungsmodells; und (4) Aktualisieren eines Kartenattributabgleich-Beobachtungsmodells.
Verfahren nach Anspruch 4, bei dem das Unterprogramm zum Aktualisieren des Bilderkennungsmodells enthält: Auslesen von Daten von der Karte auf der Ebene von Fahrspuren, die wenigstens eine registrierte Fahrspurlinie in der Nähe des Fahrzeugs (102) identifiziert; Berechnen einer Position der Fahrspurlinie in Bezug auf ein Bezugssystem des Trägerfahrzeugs (102); Abgleichen der detektierten und registrierten Fahrspurstreifen und -begrenzungen unter Verwendung einer Entfernungsanalyse; Berechnen einer Beobachtungswahrscheinlichkeitsverteilung in Bezug auf Bilderkennungsdaten von einer Kamera (116) der Fahrzeugsensoren (116, 118, 120, 122, 124) unter Verwendung der abgeglichenen Daten; wobei das Berechnen einer Position der Fahrspurlinie in Bezug auf ein Bezugssystem des Trägerfahrzeugs (102) das Projizieren der aus einem Koordinatensystem der Karte auf der Ebene von Fahrspuren beschafften Fahrspurstreifen auf das Bezugssystem des Fahrzeugs (102) enthält; und das Abgleichen der detektierten und registrierten Fahrspurstreifen und -begrenzungen das Verwenden einer Analyse vom euklidischen Typ der Entfernung als die Entfernungsanalyse enthält.
Verfahren nach Anspruch 4, bei dem das Unterprogramm zum Aktualisieren des Radarmodells enthält: Lesen von Radardaten von einem Entfernungsmessungssensor (118) der Fahrzeugsensoren (116, 118, 120, 122, 124); Löschen statischer Radarobjekte von Datenobjekten der Radardaten; Bestimmen, ob es ein gegenwärtiges Fahrspurwechselmanöver für das Fahrzeug (102) gibt; falls bestimmt wird, dass es das gegenwärtige Fahrspurwechselmanöver nicht gibt (Schritt 508), Zuweisen einer Fahrspur zu jedem detektierten beweglichen Radarobjekt auf der Grundlage eines seitlichen Versatzes gegenüber einer Mittellinie einer Fahrspur des Trägerfahrzeugs (102); falls bestimmt wird, dass es das gegenwärtige Fahrspurwechselmanöver gibt (Schritt 510), Berechnen eines Bilderkennungs-Beobachtungsmodells in Bezug auf die Radardaten.
Verfahren nach Anspruch 4, bei dem das Unterprogramm zum Aktualisieren des Kartenattributabgleich-Beobachtungsmodells enthält: Bestimmen der Gierrate und der Geschwindigkeit aus den Daten der Fahrzeugsensoren (116, 118, 120, 122, 124); Bestimmen, ob ein hochliegendes Bauwerk vorhanden ist; falls bestimmt wird, dass das hochliegende Bauwerk vorhanden ist: Bestimmen einer Position des hochliegenden Bauwerks auf der Grundlage von Daten der Karte auf der Ebene von Fahrspuren, die das Bauwerk identifiziert; Detektieren des hochliegenden Bauwerks unter Verwendung von SPS-Daten; und Berechnen einer der Karte zugeordneten Beobachtungswahrscheinlichkeitsverteilung in Bezug auf das hochliegende Objekt; Bestimmen, ob ein Fahrspurwechselmanöver vorhanden ist; falls bestimmt wird, dass das Fahrspurwechselmanöver vorhanden ist: Berechnen einer Fahrspurkrümmung; Berechnen einer Fahrzeugwegkrümmung; und Berechnen einer Beobachtungswahrscheinlichkeitsverteilung für den Krümmungsabgleich auf der Grundlage der berechneten Fahrzeugwegkrümmung; und Berechnen einer kombinierten Wahrscheinlichkeitsverteilung in Bezug auf die Karte auf der Ebene von Fahrspuren einschließlich Betrachtung der berechneten Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem das Berechnen der Fortpflanzung der Fahrzeugstellung in Bezug auf aufeinanderfolgende Zeitpunkte enthält: Vorhersagen von Zustandsvariablen für das Fahrzeug (102) in Übereinstimmung mit einer Koppelnavigationsfunktion; Betrachten, ob ein Fahrspurwechselmanöver vorhanden ist; falls das Fahrspurwechselmanöver nicht vorhanden ist, Aufrechterhalten eines zuvor zugewiesenen Fahrspurindexwerts; Erhöhen des zuvor zugewiesenen Fahrspurindex um eins in Ansprechen auf einen Wechsel zur linken Fahrspur oder Verringern des zuvor zugewiesenen Fahrspurindex um eins in Ansprechen auf einen Wechsel zur rechten Fahrspur; Betrachten, ob es eine Fahrspurteilungs- oder Fahrspurvereinigungsbedingung gibt; und falls bestimmt wird, dass entweder die Fahrspurteilungs- oder Fahrspurvereinigungsbedingung vorhanden ist, Neuzuweisen des Fahrspurindex für das Fahrzeug (102) auf der Grundlage von Informationen über die Fahrspurteilungs- oder Fahrspurvereinigungsbedingung.
Transportfahrzeug, das zum Bestimmen einer neuen Stellung des Fahrzeugs (102) unter Verwendung eines Kartenabgleichs konfiguriert ist, wobei das Fahrzeug (102) umfasst: mehrere Fahrzeugsensoren (116, 118, 120, 122, 124); eine Satellitenpositionsbestimmungseinheit (128); und einen Bordcomputer (100), der enthält: einen Prozessor; und einen Speicher, der umfasst: eine Karte auf der Ebene von Fahrspuren; und Anweisungen, die, wenn sie durch den Prozessor ausgeführt werden, veranlassen, dass der Prozessor: neue Daten von wenigstens einem der Fahrzeugsensoren (116, 118, 120, 122, 124) empfängt; Messwerte von den Fahrzeugsensoren (116, 118, 120, 122, 124) erhebt; die Fortpflanzung der Fahrzeugstellung in Bezug auf aufeinanderfolgende Zeitpunkte berechnet; einen Kurvenanpassungsprozess ausführt; ein Unterprogramm zum Aktualisieren wenigstens eines Beobachtungsmodells auf der Grundlage von Ergebnissen des Kurvenanpassungsprozesses ausführt; ein Nachführungsunterprogramm ausführt, das das Verwenden einer Wahrscheinlichkeitsverteilung zum Aktualisieren der Fahrzeugstellung in Bezug auf Datenpartikel enthält; und auf der Grundlage der Datenpartikel ein Partikelfilterungs-Unterprogramm ausführt, um die neue Fahrzeugstellung zu berechnen.
Konkretes, nicht flüchtiges computerlesbares Medium zur Verwendung in einem Transportfahrzeug (102) und zum Speichern von Anweisungen, die, wenn sie durch einen Prozessor (106) ausgeführt werden, veranlassen, dass der Prozessor (106): neue Daten von wenigstens einem der Fahrzeugsensoren (116, 118, 120, 122, 124) empfängt; Messwerte von den Fahrzeugsensoren (116, 118, 120, 122, 124) erhebt; die Fortpflanzung der Fahrzeugstellung in Bezug auf aufeinanderfolgende Zeitpunkte berechnet; einen Kurvenanpassungsprozess ausführt; ein Unterprogramm zum Aktualisieren wenigstens eines Beobachtungsmodells auf der Grundlage von Ergebnissen des Kurvenanpassungsprozesses ausführt; ein Nachführungsunterprogramm ausführt, das das Verwenden einer Wahrscheinlichkeitsverteilung enthält, um die Fahrzeugstellung in Bezug auf Datenpartikel zu aktualisieren; und auf der Grundlage der Datenpartikel ein Partikelfilterungs-Unterprogramm ausführt, um die neue Fahrzeugstellung zu berechnen.