DE102013015145B4

DE102013015145B4 - Method for testing and evaluating the quality of digital cards

Info

Publication number: DE102013015145B4
Application number: DE102013015145.7A
Authority: DE
Inventors: Andrè Heinrich; Stefanie Schade; Daniel Danz
Original assignee: IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr
Current assignee: IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr
Priority date: 2013-09-13
Filing date: 2013-09-13
Publication date: 2015-06-11
Anticipated expiration: 2033-09-14
Also published as: DE102013015145A1

Abstract

Verfahren zum computergestützten Testen und Bewerten der Qualität von Daten einer in einem Datenformat vorliegenden und digital gespeicherten digitalen Karte, wobei die Daten in Anwendungen von Navigationssystemen und/oder Fahrerassistenzsystemen eingehen, umfassend die Schritte – Bereitstellen eines Satzes von die Qualität der digitalen Karte beschreibenden Qualitätskriterien, welche zugehörige, auf einer Ebene oder auf mehreren Ebenen untergliederte Subkriterien aufweisen, – Berechnen wenigstens eines inneren und/oder äußeren Qualitätsmaßes für jedes Subkriterium der digitalen Karte, wobei das innere Qualitätsmaß die Daten der digitalen Karte in sich und das äußere Qualitätsmaß die Genauigkeit der Daten der digitalen Karte im Vergleich zu externen Referenzdaten bewerten, – Bilden eines Gesamtqualitätsmaßes aus dem wenigstens einen inneren und/oder äußeren Qualitätsmaß für jedes Subkriterium, – Zusammenfassen der Gesamtqualitätsmaße der Subkriterien zu einem Gesamtqualitätsmaß der digitalen Karte und – Bewerten des Gesamtqualitätsmaßes der digitalen Karte anhand von Schwellenwerten und Ausgeben einer anwendungsspezifischen Bewertung der digitalen Karte, – wobei die Ausgabe der anwendungsspezifischen Bewertung der digitalen Karte in der digitalen Karte und/oder in Form eines Prüfprotokolls und/oder in Form eines Gütesiegels erfolgt und wobei abhängig von den Bewertungsergebnissen diese von auf digitalen Karten basierenden Navigationsanwendungen oder Fahrsicherheitsanwendungen verwendet werden oder wobei technische Systeme auf Basis dieser Bewertung Aufgaben und Entscheidungen durchführen.A method of computer-aided testing and rating of data in a digital format digitally stored digital map, the data entering applications of navigation systems and / or driver assistance systems comprising the steps of providing a set of quality criteria describing the quality of the digital map, which have associated sub-criteria subdivided at one level or at several levels, calculating at least one inner and / or outer quality measure for each subcriterion of the digital map, the inner quality measure including the data of the digital map and the outer quality measure the accuracy of the data evaluate the digital map against external reference data, - form an overall quality measure from the at least one inner and / or outer quality measure for each subcriterion, - summarize the overall quality measures of the subcriteria an overall quality measure of the digital map, and - assessing the overall quality measure of the digital map by thresholds and outputting an application specific rating of the digital map, the output of the application specific rating of the digital map in the digital map and / or in the form of a test protocol and / or in Form of a seal of quality and, depending on the evaluation results, these are used by digital map-based navigation applications or driving safety applications, or where technical systems perform tasks and decisions based on that assessment.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Testen und Bewerten der Qualität digitaler Karten. Abhängig von den Ergebnissen der Test- und Bewertungsergebnisse und daraus abgeleiteten Qualitätseinstufungen werden diese von auf digitalen Karten basierenden Anwendungen, vorzugsweise Navigations- oder Fahrsicherheitsanwendungen in Fahrzeugen, verwendet.The invention relates to a method for testing and evaluating the quality of digital cards. Depending on the results of the test and evaluation results and quality ratings derived therefrom, these are used by digital map-based applications, preferably navigation or driving safety applications in vehicles.

Stand der TechnikState of the art

Digitale Karten werden in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet. Navigationssysteme, egal ob als klassisches tragbares Gerät, fahrzeuggebunden installiertes Gerät, Zusatzfunktion in anderen elektronischen Geräten (z. B. Mobiltelefon, PDA) oder internetbasierte Anwendung, funktionieren auf Basis einer digitalen Karte. Diese stellen sich als ein Netzwerk von Punkt-, Linien- und Flächenelementen dar, welche reale Objekte mit Positionsbezügen verknüpfen und somit die Berechnung einer Route ermöglichen. Unabhängig des Typs (Raster- oder Vektorkarten) und des Speicherortes (online- oder offline-Karten) der digitalen Karte besitzen die Objekte in der digitalen Karte Attribute. Diese Attribute reichen von klassischen Hausnummern eines Punktelementes über Straßennamen eines Linienelementes bis zu Zusatzinformationen eines Objektes. Letztere haben als Points of Interest (POI) in die digitalen Karten Einzug gehalten und werden nach Kategorien sortiert dem Benutzer angezeigt, wobei dieser diese POIs als Ziel auswählen kann. Zunehmend werden Informationen der digitalen Karten von sicherheitsrelevanten Systemen, z. B. von Fahrerassistenzsystemen (FAS) bzw. Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), verwendet. Die Anforderungen an die Genauigkeit der digitalen Karten, z. B. von Positionen von Straßen oder Straßenkreuzungen oder Straßenattributen, wie Kurvenradius oder Fahrbahnsteigung bzw. -neigung, sind dort entsprechend höher. Im Stand der Technik sind diverse Methoden zu finden, wie auf die Ungenauigkeit der digitalen Karten reagiert wird. Darüber hinaus wächst die Anzahl möglicher Attribute ständig, was bei der Vielzahl von Anbietern digitaler Karten und Navigationsgeräte bzw. Fahrerassistenzsysteme sowie der Vielzahl verschiedener Anwendungen dieser Systeme zu einer enormen Vielzahl unterschiedlicher digitaler Karten führt. In Anbetracht der hohen Kosten für die Erstellung einer digitalen Karte sind Standardisierungsbemühungen, z. B. durch den eingetragenen Verein Navigation Data Standard (NDS) e. V., verständlich.Digital maps are used in a variety of applications. Navigation systems, whether as a classic portable device, vehicle-mounted device, additional function in other electronic devices (eg mobile phone, PDA) or Internet-based application, work on the basis of a digital map. These represent a network of point, line and area elements that link real objects with position references and thus allow the calculation of a route. Regardless of the type (raster or vector maps) and storage location (online or offline maps) of the digital map, the objects in the digital map have attributes. These attributes range from classic house numbers of a point element to street names of a line element to additional information of an object. The latter have entered the digital maps as points of interest (POI) and are displayed sorted according to the user, who can select these POIs as destination. Increasingly, information of the digital maps of security-relevant systems, eg. B. driver assistance systems (FAS) or Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) used. The requirements for the accuracy of digital maps, z. B. of positions of roads or intersections or road attributes, such as turning radius or road gradient or inclination, there are correspondingly higher. In the prior art, various methods can be found how to respond to the inaccuracy of digital maps. In addition, the number of possible attributes is constantly growing, which leads to an enormous variety of different digital cards in the large number of providers of digital maps and navigation devices or driver assistance systems and the variety of different applications of these systems. Given the high cost of creating a digital map, standardization efforts, e.g. B. by the registered association Navigation Data Standard (NDS) e. V., understandable.

Die Offenlegungsschrift DE 10 2008 053 531 A1 offenbart ein Bewertungsmodul zur Bewertung von Daten einer digitalen Karte für ein Fahrzeug, wobei eine Recheneinheit Daten der digitalen Karte entgegennimmt und eine Bewertung auf Basis karteneigener Qualitätsinformationen und/oder auf Basis von Messdaten einer Umfeldsensorik des Fahrzeuges durchführt. Die Bewertung wird einem FAS übergeben, welches die Daten der digitalen Karte auf Basis der Bewertung verwendet. Karteneigene Qualitätsinformationen sind beispielsweise ein Zeitstempel, eine Messgenauigkeit hinsichtlich der Aufnahme der Daten, eine Abweichung zwischen einer gemessenen Position des Fahrzeuges und einer Map-Matching-Position sowie Dichte und Art der Daten. Messdaten einer Umfeldsensorik sind beispielsweise Informationen hinsichtlich einer Fahrspur, eines Verkehrszeichens, eines Bauwerkes und einer Vegetation. Unterliegen die karteneigenen Qualitätsinformationen keinem Standard, sind diese nur durch dieses Bewertungsmodul nutzbar. Darüber hinaus kennt das FAS dann zwar auf Basis der karteneigenen und durch die Umfeldsensorik gelieferten Daten die Schwachstellen der Karte, kann aber die Kartendaten dennoch nicht nutzen.The publication DE 10 2008 053 531 A1 discloses an evaluation module for evaluating data of a digital map for a vehicle, wherein a computing unit receives data of the digital map and performs an assessment based on the map's own quality information and / or on the basis of measurement data of an environment sensor of the vehicle. The rating is passed to a FAS which uses the data of the digital map based on the rating. Map quality information is, for example, a time stamp, a measurement accuracy with respect to the recording of the data, a deviation between a measured position of the vehicle and a map matching position as well as density and type of data. Measurement data of an environment sensor system are, for example, information regarding a lane, a traffic sign, a building and a vegetation. If the card's own quality information is not subject to any standard, it can only be used by this evaluation module. In addition, the FAS knows the card's weaknesses based on the card's own data and the environment sensors, but still can not use the card data.

Die Offenlegungsschrift DE 100 30 932 A1 beschreibt ein Verfahren zur Erzeugung, Prüfung, Ergänzung und/oder Aktualisierung von Straßenkarten. Dabei wird während der Fahrt eines Fahrzeuges die aktuelle Position über ein Positionsbestimmungssystem erfasst und in einem Speicher abgelegt. Aus dem Speicher können die gemessenen Trajektorien an eine Datenbank übertragen werden, welche die Positionsdaten auswertet und eine digitalisierte Straßenkarte erzeugt, prüft, ergänzt, und/oder aktualisiert. Die überarbeitete Straßenkarte wird über einen Übertragungsweg einem Benutzer wieder zur Verfügung gestellt. Die Vielzahl möglicher Attribute kann derart nicht überprüft werden. Außerdem kann ein FAS die Daten der Karte nicht verwenden, da sie zumindest auf noch nicht befahrenen Gebieten als nicht genau eingestuft werden müssen.The publication DE 100 30 932 A1 describes a method for generating, testing, supplementing and / or updating road maps. In this case, the current position is detected by a position determination system and stored in a memory while driving a vehicle. From the memory, the measured trajectories can be transmitted to a database, which evaluates the position data and generates, checks, adds, and / or updates a digitized road map. The revised road map is made available to a user via a transmission path again. The multitude of possible attributes can not be checked in this way. In addition, a FAS can not use the card's data because it does not need to be classified as accurate, at least on non-motorized areas.

Die Offenlegungsschrift DE 10 2007 003 147 A1 beschreibt eine Bestimmung eines Kartenzuverlässigkeitsgrades für Fahrerassistenzsysteme. Der Kartenzuverlässigkeitsgrad ist das Produkt eines Positioniergenauigkeitskoeffizienten, eines Änderungskoeffizienten und eines Informationsgenauigkeitskoeffizienten. Dadurch werden die Position, das Alter und sonstige Informationen (z. B. Attribute) in die Bewertung einbezogen. Nachteilig ist, dass die Bewertung der digitalen Karte erst im Fahrzeug vorgenommen wird und dass vor allem die beschriebenen sonstigen Informationen schwer zu erfassen oder zu bestätigen sind und teilweise keine sicherheitskritischen Informationen enthalten. Diese sonstigen Informationen sind bei der Bewertung der Nutzbarkeit für Fahrerassistenzsysteme im besten Falle überflüssig. Im schlechtesten Falle werden die Daten der digitalen Karte durch genaue Zusatzinformationen zu gut bewertet und das FAS stützt sich z. B. auf zu ungenaue Positionsinformationen.The publication DE 10 2007 003 147 A1 describes a determination of a map reliability level for driver assistance systems. The map reliability degree is the product of a positioning accuracy coefficient, a variation coefficient, and an information accuracy coefficient. This includes position, age, and other information (such as attributes) in the assessment. The disadvantage is that the evaluation of the digital map is made only in the vehicle and that especially the other information described are difficult to capture or confirm and sometimes contain no safety-critical information. This other information is superfluous when assessing usability for driver assistance systems at best. In the worst case, the data the digital map is rated too good by exact additional information and the FAS relies z. B. on inaccurate position information.

Die Offenlegungsschrift DE 10 2006 034 999 A1 schlägt ein Straßenkarten-Verwaltungssystem vor, bei dem zwei zeitlich getrennt erfasste Fahrpositionsdatensätze verglichen werden, um eine Differenz zu extrahieren und eine Differenzkarte zu erzeugen. Auf Basis von Differenzwerten, die dabei über einem Schwellenwert liegen, werden neu eröffnete, geschlossene oder veränderte Straßen abgeleitet. Es werden allerdings keine Ableitungen zur Verwendbarkeit der digitalen Karten in FAS erhalten.The publication DE 10 2006 034 999 A1 proposes a roadmap management system in which two driving position data sets acquired at different times are compared to extract a difference and generate a difference map. On the basis of difference values that are above a threshold, newly opened, closed or changed roads are derived. However, no deductions are made regarding the usability of the digital cards in FAS.

Die Offenlegungsschrift DE 10 2008 046 683 A1 offenbart ein Verfahren zur Erstellung von Qualitätsparametern für eine digitale Karte, bei dem ein gespeichertes Attribut einer Position aus der digitalen Karte mit einem erfassten Attribut als Wertepaar an eine Bewertungseinheit übermittelt und auf Basis des Wertepaars ein Qualitätsparameter des Attributes der Position erzeugt wird.The publication DE 10 2008 046 683 A1 discloses a method for creating quality parameters for a digital map in which a stored attribute of a position from the digital map with a detected attribute is transmitted as a value pair to a rating unit and based on the value pair a quality parameter of the attribute of the position is generated.

Generell ist bei einer Vielzahl der im Stand der Technik vorgeschlagenen Verfahren zur Bewertung digitaler Karten nachteilig, dass die Karten im Feld, also erst nach Auslieferung, getestet werden. Dadurch werden nicht validierte Kartendaten verwendet, welche beispielsweise von den Fahrerassistenzsystemen aus Sicherheitsgründen mit einem geringen Vertrauensniveau bewertet werden. Somit wird einerseits das Potential der FAS nicht ausgeschöpft und andererseits der Validierungsvorgang in jedem ausgelieferten Fahrzeug erneut ausgeführt. Das zugrunde liegende Problem ist somit sowohl die mangelnde Funktionsfähigkeit, als auch die mangelnde Anwendbarkeit digitaler Karten in technischen Systemen.In general, in the case of a large number of methods proposed in the prior art for the evaluation of digital cards, it is disadvantageous that the cards are tested in the field, that is, only after delivery. As a result, non-validated map data are used, which, for example, are evaluated by the driver assistance systems for security reasons with a low level of confidence. Thus, on the one hand the potential of the FAS is not exhausted and on the other hand the validation process is carried out again in each delivered vehicle. The underlying problem is thus both the lack of functionality and the lack of applicability of digital maps in technical systems.

Aufgabe der ErfindungObject of the invention

Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist das anwendungsspezifische Bewerten von Daten einer digitalen Karte, wobei technische Systeme auf Basis dieser Bewertung Aufgaben und Entscheidungen durchführen.The object of the present invention is the application-specific evaluation of data of a digital map, wherein technical systems perform tasks and decisions on the basis of this evaluation.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen ergeben sich aus den abhängigen Patentansprüchen.This object is achieved by a method according to claim 1. Advantageous embodiments will be apparent from the dependent claims.

Vorteile der ErfindungAdvantages of the invention

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum computergestützten Testen und Bewerten der Qualität von Daten einer in einem vorzugsweise standardisierten Datenformat vorliegenden und (digital) gespeicherten digitalen Karte. Karten sind als topographische und/oder thematische Karten ausgeführte Abbildungen eines realen Umfeldes, z. B. eines Gebietes, eines Staates, eines Kontinentes oder der gesamten Erde. Digitale Karten sind Karten, wobei die durch Objekte definierte Abbildung des realen Umfeldes durch eindeutiges Referenzieren der Objekte innerhalb der Karte maschinenlesbar und maschinenverwertbar ist. Die digitalen Karten werden digital gespeichert, also auf einem Datenträger. Dieser kann einmalig beschreibbar (z. B. DVD-ROM) oder mehrfach wiederbeschreibbar (z. B. auf einer Festplatte in mobilen oder stationären Anwendungen) sein. Der die digitale Karte enthaltende Datenträger wirkt bei bestimmungsgemäßer Verwendung desselben mit einem geeigneten Computersystem zusammen und ist dadurch ein integraler Bestandteil eines die digitale Karte nutzenden Systems, z. B. eines Navigationssystems. Digitale Karten unterscheiden sich untereinander vor allem durch die Form der Repräsentation ihrer innewohnenden Geometrie, z. B. als Raster- oder Vektorkarte, durch das die Lesbarkeit durch Maschinen ermöglichende Format sowie durch die enthaltenen Inhalte im weitesten Sinne. Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht das Bewerten von Karten unterschiedlicher Formate. Vorteilhafterweise müssen lediglich die Schnittstellen der computerbasierten Datenverarbeitungsalgorithmen dem Format angepasst werden. Zu den Inhalten digitaler Karten im weitesten Sinne zählen neben den referenzierten Objekten selbst auch deren Attribute und die inhaltliche, örtliche und zeitliche Genauigkeit der Objekte mit deren Attributen sowie sonstigen der digitalen Karte innewohnenden und abrufbaren Informationen. Objekte sind sämtliche eigenständig gespeicherte und darstellbare Elemente der digitalen Karte, wie z. B. Gebäude, Straßen, POIs oder Kreuzungen. Attribute sind den Objekten zugeordnete Eigenschaften, wie Hausnummern, Geschwindigkeitsbegrenzungen oder Steigungen von Straßen usw. Die Qualität digitaler Karten wird, wie im klassischen Qualitätsbegriff, als relative Größe anhand ihrer Eignung, definierte Anforderungen zu erfüllen, bewertet. Die Hauptaufgabe der digitalen Karte ist das Fungieren als Entscheidungsgrundlage für Navigationssysteme und/oder Fahrerassistenzsysteme. Ein Navigationssystem umfasst eine auf einem Datenträger digital gespeicherte digitale Karte und kann auf Grundlage der Daten der digitalen Karte durch eventuell notwendiges Umrechnen des geodätischen Bezugssystems anhand von Algorithmen eine Strecke berechnen. Der Streckenberechnung liegen meist einschränkende Anforderungen zu Grunde, z. B. die Länge der Strecke, die benötigte Dauer für die Strecke in Abhängigkeit der verwendeten Bewegungsmethode (laufen, PKW fahren) oder die Reisekosten. Diese Anforderungen sind meist zu minimieren. Die Genauigkeit der Streckenberechnung ist dabei proportional zur Genauigkeit der Daten der digitalen Karte. Die Streckenlänge hängt sowohl von der Positionsgenauigkeit von Start-, Ziel- und Stützpunkten auf der Strecke, als auch vom Vorhandensein von Objekten, z. B. einer neu gebauten Straße, in der digitalen Karte ab. Sollen die Reisekosten minimiert werden, z. B. anhand eines prognostizierten Kraftstoffverbrauches, werden neben der korrekten Streckenlänge weitere Informationen, z. B. Steigungen auf der Strecke, benötigt. Handelt es sich bei dem das Navigationssystem verwendeten Fahrzeug um ein elektrisch betriebenes Fahrzeug, dessen Energievorrat nur an wenigen Stellen aufgefüllt werden kann, kommt dem prognostizierten Energieverbrauch eine kritische Bedeutung zu. Noch kritischer, da entscheidend für Leib und Leben von Menschen, sind Daten digitaler Karten, auf deren Basis Entscheidungen von Fahrerassistenzsystemen beruhen. Ein Kurvenassistenzsystem, beispielsweise, warnt oder bremst automatisch ab, wenn die Geschwindigkeit für einen Kurvenradius zu hoch ist. Ist ein zu großer Wert für den Kurvenradius in den Daten der digitalen Karte hinterlegt, kann das Fahrzeug während der Kurvenfahrt in den Gegenverkehr geraten oder von der Straße abkommen. Die Daten digitaler Karten gehen also direkt in (automatische) Handlungen der sie benutzenden technischen Systeme ein. Vorteilhafterweise ermöglicht es die vorliegende Erfindung, die Daten von digitalen Karten entsprechend ihrer Genauigkeit zu bewerten und die Eignung der Daten anhand der Kritikalität der die Daten verwendenden Anwendung zu bestimmen.The invention relates to a method for computer-aided testing and evaluation of the quality of data in a preferably standardized data format present and (digital) stored digital map. Maps are maps of a real environment executed as topographic and / or thematic maps, e.g. A territory, a state, a continent or the entire earth. Digital maps are maps in which the image of the real environment defined by objects is machine-readable and machine-usable by clearly referencing the objects within the map. The digital maps are stored digitally, that is on a data carrier. This can be writable once (eg DVD-ROM) or rewritten several times (eg on a hard disk in mobile or stationary applications). The disk containing the digital card interacts with its intended use with a suitable computer system and is thus an integral part of a system using the digital card, for. B. a navigation system. Digital maps differ from each other mainly through the form of representation of their inherent geometry, eg. As a raster or vector map, through the readability of machine-enabling format and the content contained in the broadest sense. The inventive method allows the evaluation of cards of different formats. Advantageously, only the interfaces of the computer-based data processing algorithms have to be adapted to the format. The contents of digital maps in the broadest sense include the referenced objects themselves as well as their attributes and the content, local and temporal accuracy of the objects with their attributes and other information inherent in the digital map and retrievable. Objects are all independently stored and displayable elements of the digital map, such. As buildings, roads, POIs or intersections. Attributes are properties associated with the objects, such as house numbers, speed limits or inclines of roads, etc. The quality of digital maps is valued, as in the classical concept of quality, as a relative size based on their ability to meet defined requirements. The main task of the digital map is acting as a basis for decision-making for navigation systems and / or driver assistance systems. A navigation system comprises a digital map stored digitally on a data carrier and can calculate a route on the basis of the data of the digital map by possibly necessary conversion of the geodetic reference system by means of algorithms. The route calculation are usually based on restrictive requirements, eg. B. the length of the route, the required duration for the route depending on the movement method used (running, driving a car) or the travel costs. These requirements are usually minimized. The accuracy of the route calculation is proportional to the accuracy of the data of the digital map. The length of the route depends on both the positional accuracy of start, finish and interpolation points on the track, as well as the presence of objects, such. B. a newly built road in the digital map. Should the travel costs be minimized, z. B. based on a predicted fuel consumption, in addition to the correct route length more information, eg. As gradients on the route needed. If the vehicle used for the navigation system is an electrically powered vehicle whose energy supply can only be replenished in a few places, the predicted energy consumption is of critical importance. Even more critical, as crucial for the life and limb of people, are data from digital maps, based on decisions of driver assistance systems. For example, a cornering assistance system warns or brakes automatically when the speed for a turn radius is too high. If too much value for the curve radius is stored in the data of the digital map, the vehicle may encounter oncoming traffic during cornering or leave the road. The data of digital cards are thus directly input into (automatic) actions of the technical systems using them. Advantageously, the present invention makes it possible to evaluate the data of digital maps according to their accuracy and to determine the suitability of the data based on the criticality of the application using the data.

Das erfindungsgemäße Verfahren stellt dazu im ersten Schritt einen Satz von Qualitätskriterien bereit, anhand derer die Qualität der digitalen Karte bewertet wird. Die Qualitätskriterien sind anwendungs- und systemunabhängige Anforderungen an die Daten der digitalen Karte. Anwendungs- und systemunabhängig heißt, dass die Qualitätskriterien generischer Natur sind und für sämtliche digitalen Karten angewandt werden können, egal, welches System (PDA, Mobiltelefon, tragbares oder fest installiertes Navigationsgerät mit Schnittstelle für FAS) oder welche Anwendungen (Abstandsregelassistent, Bremsassistent, Eco-Routing, Lichtassistent, klassische Fahrzeugnavigation oder Wanderwegnavigation) die Karte verwendet und egal, welcher Hersteller das System anbietet. Letzteres hat vor allem Einfluss auf die verwendeten digitalen Datenformate. Zu den Qualitätskriterien, anhand derer die Daten der digitalen Karte bewertet werden, gehören die Vollständigkeit, die thematische Genauigkeit, die Lagegenauigkeit, die Aktualität, die Konsistenz, die Metadaten und die Lieferantenzuverlässigkeit. Das erfindungsgemäße Verfahren ist vorzugsweise so ausgelegt, dass das Bewerten einer digitalen Karte systematisch und möglichst vollständig durchgeführt werden kann, weshalb möglichst viele Qualitätskriterien herangezogen werden. Es ist jedoch auch möglich, lediglich ausgewählte Qualitätskriterien zur Bewertung der Qualität der digitalen Karte zu verwenden. Jedes Qualitätskriterium weist dabei wenigstens ein Subkriterium, vorzugsweise eine Vielzahl von Subkriterien auf. Die Subkriterien können in einer Ebene oder in mehreren Ebenen gegliedert sein. Das Qualitätskriterium Lagegenauigkeit, welches die Genauigkeit der Lageangabe von Objekten bewertet, kann beispielsweise in die Subkriterien erster Ordnung „äußere Genauigkeit” (Übereinstimmung der festgestellten Koordinatenwerte im Datensatz mit den tatsächlichen Koordinatenwerten), „innere Genauigkeit” (Übereinstimmung der relativen Positionen von Objekten mit den tatsächlichen relativen Positionen) und in Elemente des geodätischen Bezugsystems („Punkt”, „Linie” oder „Fläche”) gegliedert sein. Punktbezüge können eine Ebene tiefer in Subkriterien zweiter Ordnung, beispielsweise in Objektklassen, gegliedert werden („Hausnummern”, „Kreuzungen” oder „POIs”), welche wiederum Attribute wie Adressen, Positionen usw. aufweisen.In the first step, the method according to the invention provides a set of quality criteria by means of which the quality of the digital map is evaluated. The quality criteria are application-independent and system-independent requirements for the data of the digital map. Application- and system-independent means that the quality criteria are generic and can be applied to all digital maps, irrespective of which system (PDA, mobile phone, portable or fixed navigation device with interface for FAS) or which applications (distance control assistant, brake assistant, eco- Routing, light assist, classic car navigation or trail navigation) the card is used and no matter which manufacturer offers the system. The latter mainly affects the digital data formats used. Quality criteria used to assess digital map data include completeness, thematic accuracy, location accuracy, timeliness, consistency, metadata, and supplier reliability. The inventive method is preferably designed so that the evaluation of a digital map can be performed systematically and as completely as possible, which is why as many quality criteria are used. However, it is also possible to use only selected quality criteria for evaluating the quality of the digital map. Each quality criterion has at least one subcriterion, preferably a plurality of subcriteria. The subcriteria can be structured in one level or in several levels. The quality criterion position accuracy, which evaluates the accuracy of the position specification of objects, can, for example, in the subcriteria first order "outer accuracy" (correspondence of the detected coordinate values in the data set with the actual coordinate values), "inner accuracy" (match the relative positions of objects with the actual relative positions) and in elements of the geodetic reference system ("point", "line" or "area"). Point references can be subdivided one level deeper into second order subcriteria, such as object classes ("house numbers", "intersections" or "POIs"), which in turn have attributes such as addresses, positions, and so on.

Die Subkriterien spiegeln die konzeptionelle und inhaltliche Gliederung der digitalen Karte in Bezug auf das jeweilige Qualitätskriterium wider. Im nächsten Schritt des Verfahrens wird für jedes Subkriterium wenigstens ein inneres und/oder äußeres Qualitätsmaß berechnet. Das innere Qualitätsmaß wird aus den inhärenten, also den der Karte innewohnenden Daten der digitalen Karte gebildet. Dabei wird anhand von speziell an die Karte gestellten, meist anwendungsspezifischen Anforderungen oder Regeln, die als Testfälle formuliert werden, geprüft, ob und in welchem Ausmaß die digitale Karte diese erfüllt. Das äußere Qualitätsmaß wird unter Nutzung externer Referenzdaten bestimmt und bewertet dabei die (betragsmäßige) Abweichung der Daten gegenüber der Realität. Die externen Referenzdaten können wenigstens teilweise Daten einer partiell hochgenauen digitalen Karte sein. Die externen Referenzdaten können auch durch Zusammenführen mehrerer Datenquellen für digitale Karten gebildet sein. Vorteilhafterweise werden dadurch die Daten der digitalen Karte mit externen Referenzdaten verglichen, die wenigstens teilweise, wenn auch auf unterschiedlichen inhaltlichen Ebenen, validiert worden sind und ein höheres Vertrauensniveau aufweisen als die zu testenden und zu bewertenden Daten der digitalen Karte. Besonders vorteilhafterweise umfassen die externen Referenzdaten Fernerkundungsdaten, kommerzielle Daten, amtliche Daten, freie Daten oder Messdaten aus Testfahrten. Jede dieser Datenquellen weist spezifische Genauigkeiten auf und eignet sich zum Testen und Bewerten inhaltlich unterschiedlicher Daten der digitalen Karte. Darüber hinaus können unterschiedliche Qualitätskriterien und Subkriterien anhand der genannten externen Referenzdaten unterschiedlich genau getestet und bewertet werden. Fernerkundungsdaten, wie Sattelitenfotos, eignen sich besonders, die Vollständigkeit und Aktualität von Wegenetzen zu bestimmen. Kommerzielle Daten eines Kartenanbieters bieten genaue Positionen von POIs oder stationären Geschwindigkeitsmessvorrichtungen. Amtliche Daten beinhalten genaue Adressdatensätze und Gebietskörperschaftseinteilungen. Freie Daten, z. B. durch Benutzer im Internet auf einer Plattform zusammengetragen, liefern vor allem ortspezifische Informationen, welche beispielsweise in einer digitalen Karte für Städte- bzw. Touristiknavigation oder Wanderungen benutzt werden. Messergebnisse von Test- oder Erprobungsfahrten sind geeignet, einen genauen Straßenzustand, z. B. die Fahrbahnneigung, zu erfassen. Schließlich können auch herkömmlich genaue Karten mehrerer Anbieter zusammengeführt werden, um die Genauigkeit einzelner Objekte und Attribute durch Überschneidungen in den Karten festzustellen. Vorteilhafterweise wird durch Berechnen eines inneren und/oder äußeren Qualitätsmaßes die Qualität einer digitalen Karte systematisch und vollständig anhand von Qualitätskriterien und diesen zugeordneten Subkriterien bewertet. Die Bewertung eines Subkriteriums anhand eines inneren und/oder äußeren Qualitätsmaßes hat weiterhin den Vorteil, dass zwei systematisch verschiedene Testmaßstäbe angelegt werden können. Außerdem ist das Testverfahren durch die modulare Gestaltung jederzeit erweiterbar.The subcriteria reflect the conceptual and content structure of the digital map in relation to the respective quality criterion. In the next step of the method, at least one inner and / or outer quality measure is calculated for each subcriterion. The inner quality measure is formed from the inherent data of the digital map inherent in the card. It is checked on the basis of specially made to the card, usually application-specific requirements or rules that are formulated as test cases, whether and to what extent the digital card meets this. The external quality measure is determined using external reference data and thereby evaluates the (absolute) deviation of the data from reality. The external reference data may be at least partially data of a partially highly accurate digital map. The external reference data may also be formed by merging multiple data sources for digital maps. Advantageously, this compares the data of the digital map with external reference data that has been validated at least partially, albeit at different content levels, and that has a higher level of confidence than the data of the digital map to be tested and evaluated. Particularly advantageously, the external reference data include remote sensing data, commercial data, official data, free data or measurement data from test drives. Each of these data sources has specific accuracies and is suitable for testing and evaluating content-related data from the digital map. In addition, different quality criteria and subcriteria can be tested and evaluated with different accuracy using the external reference data mentioned. Remote Sensing data, such as satellite photos, are particularly suitable, the completeness and timeliness of road networks. A map provider's commercial data provides accurate locations of POIs or stationary speed measuring devices. Official data includes accurate address records and territorial divisions. Free data, eg. B. collected by users on the Internet on a platform, mainly provide location-specific information, which are used for example in a digital map for city or tourist navigation or walks. Test results of test or test drives are suitable for a precise road condition, eg. As the roadway inclination to capture. Finally, conventionally accurate maps of multiple vendors can be merged to determine the accuracy of individual objects and attributes through overlaps in the maps. Advantageously, by calculating an internal and / or external quality measure, the quality of a digital map is evaluated systematically and completely on the basis of quality criteria and subcriteria associated therewith. The evaluation of a subcriterion based on an internal and / or external quality measure has the further advantage that two systematically different test scales can be created. In addition, the test procedure can be extended at any time thanks to the modular design.

In einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird das innere und/oder das äußere Qualitätsmaß nicht für alle Daten, also Objekte und Attribute, der digitalen Karte berechnet, sondern nur für eine Stichprobe. Die Stichprobe enthält bevorzugt eine Verteilung der Daten, die der Grundgesamtheit der Daten entspricht. Vorteilhafterweise werden die Daten der digitalen Karte dadurch schnell getestet und bewertet. Die Stichprobengröße bestimmt dabei das Vertrauensintervall der Bewertungen und kann je nach Anforderung an die Bewertung variiert werden.In one embodiment of the method according to the invention, the inner and / or outer quality measure is not calculated for all data, ie objects and attributes, of the digital map, but only for a random sample. The sample preferably contains a distribution of the data corresponding to the population of the data. Advantageously, the data of the digital map are thereby quickly tested and evaluated. The sample size determines the confidence interval of the evaluations and can be varied according to the requirements of the evaluation.

Im nächsten Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens wird ein Gesamtqualitätsmaß aus dem wenigstens einen inneren und/oder äußeren Qualitätsmaß für jedes Subkriterium gebildet. Dies kann als gewichtete Mittelwertbildung erfolgen, wobei als Mittelwertbildung das Bilden eines Mittelwertes auf Basis einer statistischen Berechnung erfolgt und das arithmetische, geometrische, harmonische und funktionelle Mittel (z. B. quadratisch oder kubisch) sowie den Median, den Modalwert oder eine Kombination aller dieser Mittelwerte umfasst. Die Gewichtung und die Wahl der Mittelwertbildung erfolgen bevorzugt anwendungsspezifisch. Es ist aber auch möglich, die Gewichtung und die Wahl der Mittelwertbildung anwendungsunabhängig durchzuführen, was den Vorteil einer anderen logischen Bildung des Gesamtqualitätsmaßes aufweist. In Fällen, in denen lediglich ein inneres oder ein äußeres Qualitätsmaß für ein Subkriterium berechnet wurde, erfolgt die Bildung des Mittelwertes analog der oben beschriebenen Methode, wobei der Mittelwert einer Zahl natürlich wiederum diese Zahl ist. Vorteilhafterweise müssen dadurch die Algorithmen zur Berechnung der Gesamtqualitätsmaße nicht an die Anzahl zu berechnender Qualitätsmaße angepasst werden. Neben der Gewichtung der einzelnen Qualitätsmaße stehen zusätzlich anwendungsspezifische Bewertungsregeln zur Verfügung. So können einzelne Subkriterien als anwendungsspezifische Schlüsselsubkriterien deklariert sein. Diese begrenzen die Bewertung des nächst höheren Gesamtqualitätsmaßes auf das Qualitätsmaß des Schlüsselsubkriteriums. Vorteilhafterweise können dadurch Subkriterien für kritische Anwendungen, z. B. das Subkriterium Kurvenradius (Qualitätskriterium Lagegenauigkeit) für die Anwendung Bremsassistenzsystem, nicht durch andere qualitativ besser bewertete Kriterien kompensiert werden.In the next step of the method according to the invention, an overall quality measure is formed from the at least one inner and / or outer quality measure for each subcriterion. This may be done as a weighted averaging, taking as averaging the formation of an average based on a statistical calculation and the arithmetic, geometric, harmonic and functional means (eg quadratic or cubic) as well as the median, the modal or a combination of all of these Includes mean values. The weighting and the choice of averaging are preferably application-specific. However, it is also possible to carry out the weighting and the choice of averaging independently of the application, which has the advantage of a different logical formation of the overall quality measure. In cases in which only an inner or an outer quality measure for a subcriterion was calculated, the formation of the mean value takes place analogously to the method described above, whereby the mean value of a number, of course, again this number. Advantageously, the algorithms for calculating the overall quality measures do not have to be adapted to the number of quality measures to be calculated. In addition to the weighting of the individual quality measures, application-specific valuation rules are also available. Thus, individual subcriteria can be declared as application-specific key subcriteria. These limit the evaluation of the next higher total quality measure to the quality measure of the key subcriterion. Advantageously, by subcriteria for critical applications, eg. B. the sub-criterion curve radius (quality criterion positional accuracy) for the application brake assist system, not be compensated by other qualitatively better evaluated criteria.

Im folgenden Schritt erfolgt ein Zusammenfassen der Gesamtqualitätsmaße der Subkriterien zu einem Gesamtqualitätsmaß der digitalen Karte, welches bevorzugt anwendungsspezifisch erfolgt. Dabei werden die Gesamtqualitätsmaße der Subkriterien kaskadenartig, beginnend mit den Subkriterien der letzten Ordnung, mittels gewichteter Mittelwertbildung zu Gesamtqualitätsmaßen der Qualitätskriterien zusammengefasst. Vorteilhafterweise bevorzugt erfolgt die Mittelwertbildung mit Hilfe einer Gewichtungsmatrix, welche für jede Anwendung eine Kaskade von Gewichtungsfaktoren für die Ordnungen der Subkriterien aufweist. Die anwendungsspezifischen Gesamtqualitätsmaße der Qualitätskriterien werden weiterhin über eine Mittelwertbildung mit anwendungsspezifischen Gewichtungsfaktoren zu einem anwendungsspezifischen Gesamtqualitätsmaß der digitalen Karte zusammengefasst. Vorzugsweise erfolgt das anwendungsspezifische Zusammenfassen der Gesamtqualitätsmaße der Subkriterien zu dem Gesamtqualitätsmaß der digitalen Karte in einem Schritt mit einer Gewichtungsmatrix und ist an dieser Stelle nur zur besseren Nachvollziehbarkeit mit dem Zwischenschritt der Bildung der Gesamtqualitätsmaße der Qualitätskriterien beschrieben.In the following step, the overall quality measures of the subcriteria are combined into an overall quality measure of the digital map, which is preferably application-specific. The overall quality measures of the subcriteria are cascaded, starting with the subcriteria of the last order, by means of weighted averaging to total quality measures of the quality criteria summarized. Advantageously, the averaging is preferably carried out with the aid of a weighting matrix, which has a cascade of weighting factors for the orders of the subcriteria for each application. The application-specific overall quality measures of the quality criteria are further summarized by averaging with application-specific weighting factors to an application-specific overall quality measure of the digital map. Preferably, the application-specific aggregation of the overall quality measures of the subcriteria into the overall quality measure of the digital map is done in one step with a weighting matrix and is described at this point only for better traceability with the intermediate step of forming the overall quality measures of the quality criteria.

Im letzten Schritt erfolgt eine Bewertung des anwendungsspezifischen Gesamtqualitätsmaßes der digitalen Karte anhand von Schwellenwerten. Diese Schwellenwerte können anwendungsspezifisch gestaltet sein, was vorteilhafterweise bei gleichgewichtetem Zusammenfassen der Gesamtqualitätsmaße der Subkriterien dennoch eine anwendungsspezifische Bewertung ermöglicht. Alternativ bevorzugt erfolgt, wie oben beschrieben, das Zusammenfassen anhand anwendungsspezifischer Gewichtungsfaktoren, wobei die Schwellenwerte vorteilhafterweise über verschiedene Anwendungen hinweg gleich groß sein können.In the final step, the application-specific overall quality measure of the digital map is evaluated on the basis of threshold values. These thresholds may be application-specific, which nevertheless advantageously allows for application-specific assessment if the overall quality measures of the subcriteria are summarized equally. Alternatively, as described above, the summarization takes place on the basis of application-specific weighting factors, wherein the threshold values can advantageously be the same across different applications.

Durch den Schwellenwertvergleich wird, je nach Anzahl an Schwellenwerten, eine Anzahl Bewertungskategorien gebildet, wobei die Bewertung der digitalen Karte für eine spezielle Anwendung innerhalb einer Bewertungskategorie erfolgt. Nach der anwendungsspezifischen Bewertung wird die Bewertung der digitalen Karte ausgegeben. Die Ausgabe erfolgt einerseits in der digitalen Karte selbst, beispielsweise als Inhalt der Metadaten, die nach einzelnen Anwendungen oder Anwendungskategorien getrennt sein können. Im Falle standardisierter Metadaten kann eine Schar von Attributen generiert und in der digitalen Karte hinterlegt werden, wobei die Anwendungskategorien durch das standardisierte Format vorgegeben sind. Weiterhin kann die Ausgabe in Form einer graphischen Darstellung auf einem bildgebenden System erfolgen, beispielsweise einem Monitor eines die digitale Karte testenden und bewertenden oder eines die digitale Karte nutzenden Systems. Die Darstellung selbst kann in Form einer Schulnote erfolgen und/oder durch typische Farben oder andere Klassifikation, z. B. verbal, gekennzeichnet sein. Dabei kann das die digitale Karte nutzende Anwendungssystem einer Anwendungskategorie zugeordnet sein, die selbstständig die zur jeweiligen Kategorie gehörende Bewertung aus den Metadaten der digitalen Karte auswählt und zur Anzeige bringt. Die Darstellung selbst kann aber auch in Form einer Matrix erfolgen, in der die einzelnen Anwendungskategorien mit der jeweiligen Bewertung verknüpft sind. Schließlich kann die Anzeige in Form eines Hinweises oder einer Warnung in Situationen erfolgen, in denen eine Anwendung ausgeführt wird, deren zugehörige Bewertung der digitalen Karte den anwendungsspezifischen Anforderungen, ausgedrückt durch die anwendungsspezifische Gewichtungsmatrix und/oder die anwendungsspezifischen Schwellenwerte, nicht genügt. Analog kann eine Darstellung durch Fehlen eines Hinweises oder einer Warnung in Situationen erfolgen, in denen eine Anwendung ausgeführt wird, deren zugehörige Bewertung der digitalen Karte den anwendungsspezifischen Anforderungen genügt. Threshold comparison produces a number of rating categories depending on the number of thresholds, with the rating of the digital card for a particular application within a rating category. After the application-specific evaluation, the evaluation of the digital map is output. The output takes place on the one hand in the digital map itself, for example as content of the metadata, which can be separated according to individual applications or application categories. In the case of standardized metadata, a host of attributes can be generated and stored in the digital map, with the application categories dictated by the standardized format. Furthermore, the output may be in the form of a graphical representation on an imaging system, such as a monitor of a digital map testing and rating system or a digital map utilizing system. The representation itself can take the form of a school grade and / or by typical colors or other classification, eg. B. verbal, be characterized. In this case, the application system using the digital map can be assigned to an application category which independently selects and displays the evaluation belonging to the respective category from the metadata of the digital map. However, the representation itself can also take the form of a matrix in which the individual application categories are linked to the respective evaluation. Finally, the indication may be in the form of an indication or warning in situations where an application is being executed whose associated digital map rating does not meet the application-specific requirements expressed by the application-specific weighting matrix and / or the application-specific thresholds. Similarly, a representation may be made by the absence of an indication or warning in situations in which an application is being executed whose associated rating of the digital card meets application-specific requirements.

Vorteilhafterweise wird durch das erfindungsgemäße Verfahren die digitale Karte einmal systematisch umfassend bewertet und kann durch anwendungsspezifische Gewichtungsfaktoren und/oder anwendungsspezifische und gestaffelte Schwellenwerte Aussagen über die Eignung der digitalen Karte in jedweder Anwendung treffen.Advantageously, the digital map is once systematically comprehensively evaluated by the method according to the invention and can make statements about the suitability of the digital map in any application by application-specific weighting factors and / or application-specific and staggered threshold values.

Ausführungsbeispielembodiment

Weitere Einzelheiten des erfindungsgemäßen Verfahrens werden anhand des Ausführungsbeispiels beschrieben, das sich auf das Ablaufdiagramm aus 1 stützt. Dabei wird anhand des Qualitätskriteriums „Vollständigkeit” und mehrerer Subkriterien nur ein beispielhafter Auszug der Erfindung dargelegt. Diese Darlegung dient lediglich zum systematischen Verständnis des erfindungsgemäßen Verfahrens und beschränkt in keiner Weise die Schutzumfänge der hinterlegten Ansprüche.Further details of the method according to the invention will be described with reference to the embodiment, which is based on the flowchart 1 supports. Only an exemplary excerpt of the invention is set forth on the basis of the quality criterion "completeness" and several subcriteria. This description is only for the systematic understanding of the method according to the invention and in no way limits the scope of protection of the stored claims.

In nachfolgender Tabelle (1) ist das Qualitätskriterium „Vollständigkeit” in Auszügen dargestellt. Die Vollständigkeit ist ein Maß für das Vorhandensein oder Fehlen von Objekten sowie deren Attribute und Beziehungen innerhalb von Daten einer digitalen Karte, im Folgenden auch Testdaten genannt. In Schritt S1 wird für jedes Qualitätskriterium ein Satz von Objekten, deren Attribute und deren Beziehungen zu anderen Objekten und/oder Attributen hinterlegt, welche hinsichtlich dieses Qualitätskriteriums bewertet werden. Jedes Datum dieses Satzes bildet ein Subkriterium. Je nach Art des Objektes, dessen Attributen und Beziehungen zu anderen Objekten werden diese hierarchisch gegliedert in Subkriterien 1. Ordnung, Subkriterien 2. Ordnung und so weiter.In the following table (1) the quality criterion "completeness" is shown in excerpts. The completeness is a measure of the presence or absence of objects as well as their attributes and relationships within data of a digital map, also called test data below. In step S1, for each quality criterion, a set of objects, their attributes and their relationships with other objects and / or attributes are stored, which are evaluated with regard to this quality criterion. Each date of this sentence forms a subcriterion. Depending on the type of object, its attributes and relationships to other objects, these are hierarchically subdivided into subcriteria 1st order, subcriteria 2nd order and so on.

Das Qualitätskriterium „Vollständigkeit” wird beispielsweise angewendet auf die Objekte Straße, POI, CityCenter-POI und Adresse, welche die Subkriterien 1. Ordnung darstellen. Diese sind weiter gegliedert in Subkriterien 2. Ordnung. Das Objekt Straße enthält beispielhaft die Attribute Geschwindigkeitsbeschränkungen und ADAS-Daten. Letztere unterteilen sich in Subkriterien 3. Ordnung, z. B. Straßenneigung und Kurvenradius. Die Gliederung kann sich an der anwendungsspezifischen Bewertung orientieren. Oben angeführte Gliederung ist für digitale Karten für Navigationssysteme von Kraftfahrzeugen mit Fahrerassistenzsystemen sinnvoll. Eine digitale Wanderkarte benötigt eventuell nur eine Bewertung des Vorhandenseins von Wegen, welche sich als Subkriterium 1. Ordnung ohne entsprechend weitere Untergliederung darstellen. Jedes Subkriterium letzter Ordnung, hier Geschwindigkeitsbeschränkung (2. Ordnung), Straßenneigung (3. Ordnung), Kurvenradius (3. Ordnung), POI (1. Ordnung) usw. wird mittels eines inneren und/oder äußeren Qualitätsmaßes bewertet. Das innere Qualitätsmaß bewertet die Testdaten in sich (Schritt S2a) und das äußere Qualitätsmaß bewertet die Testdaten im Vergleich zu externen Referenzdaten D1 (Schritt S2b). In Schritt S3 wird aus diesen Qualitätsmaßen für jedes Subkriterium letzter Ordnung ein Gesamtqualitätsmaß gebildet, z. B. durch Mittelwertbildung.The quality criterion "completeness" is applied, for example, to the objects road, POI, city center POI and address, which represent the subcriterions of 1st order. These are further subdivided into subcriteria 2nd order. The Road object contains, by way of example, the attributes Speed Limits and ADAS Data. The latter are divided into subcriteria 3rd order, z. B. road gradient and curve radius. The structure may be based on the application-specific rating. The above outline makes sense for digital maps for navigation systems of motor vehicles with driver assistance systems. A digital map may only require an assessment of the presence of paths, which are subcriterion 1st order without further subdivision. Each sub-criterion of last order, here speed limit (2nd order), road slope (3rd order), curve radius (3rd order), POI (1st order) etc. is evaluated by means of an internal and / or external quality measure. The inner quality measure evaluates the test data (step S2a), and the outer quality measure evaluates the test data in comparison with external reference data D1 (step S2b). In step S3, from these quality measures, a total quality measure is formed for each sub-criterion of the last order, eg. By averaging.

Im Folgenden wird die Bewertung des Qualitätskriteriums „Vollständigkeit” durch die Subkriterien Straße, Geschwindigkeitsbeschränkungen, ADAS-Daten mit deren Subkriterien Straßenneigung und Kurvenradius, sowie das Subkriterium POI beispielhaft erläutert. Zunächst werden die Gesamtqualitätsmaße aller Subkriterien letzter Ordnung berechnet:In the following, the evaluation of the quality criterion "completeness" by the subcriteria road, speed restrictions, ADAS data with their subcriteria road gradient and curve radius, as well as the subcriterion POI are explained by way of example. First, the total quality measures of all subcriteria of last order are calculated:

Geschwindigkeitsbeschränkungspeed limit

Das Attribut „Geschwindigkeitsbeschränkung” als Eigenschaft des Objektes „Straße” stellt ein Subkriterium 2. Ordnung dar. Die Berechnung des inneren Qualitätsmaßes erfolgt als Verhältnis der Straßenabschnitte mit Geschwindigkeitsbeschränkungen zur Gesamtanzahl Straßenabschnitte. Als Fehlerindikatoren können die Objekt-Identifikationsnummern (Objekt-ID) der Straßenabschnitte ohne Geschwindigkeitsbeschränkung ausgegeben werden.The "speed limit" attribute as the property of the "road" object represents a second-order subcriterion. The calculation of the internal quality measure takes place as a ratio of the road sections with speed limits to the total number of road sections. As error indicators, the object identification numbers (object ID) of the road sections can be output without speed limit.

Dies ermöglicht die nachträgliche Korrektur bzw. Verbesserung der digitalen Karte. Die technische Umsetzung der Berechnung erfolgt beispielsweise durch Datenbankabfragen auf einem Computersystem, hier z. B. durch eine SQL-Datenbankabfrage. Das äußere Qualitätsmaß ist das Verhältnis zwischen korrekt erfassten Geschwindigkeitsbeschränkungen zu allen vorhandenen bzw. untersuchten (siehe statistische Bewertungsmethode im folgenden Abschnitt) Geschwindigkeitsbeschränkungen in der Testkarte, wiederum in Prozent korrekte Straßenabschnitte. Die technische Umsetzung erfolgt durch ein automatisches Vergleichen der Testdaten mit Referenzquellen. Referenzquellen können kommerzielle Daten aus kommunalen Quellen, wie Straßenbauämter, oder ermittelte Daten, z. B. fahrzeugflottenbasiert, über videobasierte Umfelderfassung oder durch Rückschluss aus der tatsächlich gefahrenen Geschwindigkeit ermittelte Geschwindigkeitsbeschränkungen, sein.This allows the subsequent correction or improvement of the digital map. The technical implementation of the calculation is done for example by database queries on a computer system, here z. By an SQL database query. The external quality measure is the ratio of correctly recorded speed limits to all existing or examined (see statistical evaluation method in the following section) speed limits in the test chart, again in percent correct road sections. The technical implementation is carried out by automatically comparing the test data with reference sources. Reference sources may include commercial data from municipal sources, such as roadworks, or derived data, e.g. B. vehicle fleet based, via video-based environment detection or by inference from the actual driving speed determined speed limits, his.

Es werden zwei Berechnungsmethoden angewendet. Die erste ist die vollständige Bewertung der Subkriterien und die zweite ist die statistische Bewertung der Subkriterien. Die vollständige Bewertung setzt alle vorhandenen Elemente der Testdaten zur Bewertung an, hier also alle Straßenabschnitte. Diese Methode ist je nach Umfang der zu bewertenden Region und dem anwendungsabhängigen, zu bewertenden Umfang an Testdaten sehr aufwändig. Dies wird am Beispiel des Straßennetzes in Deutschland erläutert. Das überörtliche Straßennetz in Deutschland umfasst rund 231.000 km. Davon sind rund 13.000 km Autobahn, was einem Anteil von 5,6% entspricht. Ein Straßenabschnitt kann eine beliebige Länge aufweisen und richtet sich nach den örtlichen Gegebenheiten. Wenn es keine Geschwindigkeitsbegrenzungen oder andere verkehrsregelungsrelevanten Merkmale auf einer Autobahn gibt, kann ein Straßenabschnitt beispielsweise durch zwei Anschlussstellen begrenzt werden. Diese sind zumeist mehrere Kilometer entfernt. in einer digitalen Karte können also unter Umständen weniger als 13.000 Autobahn-Straßenabschnitte vorhanden sein. Die örtlichen Gegebenheiten anderer überörtlicher Straßen, wie Bundesstraßen, Landstraßen und Kreisstraßen, erfordern eine stärkere Differenzierung, wodurch ein Straßenabschnitt im Durchschnitt kürzer als 1 km ist. Es werden also im Schnitt deutlich mehr als 218.000 Straßenabschnitte benötigt. Die vollständige Bewertung von Autobahn-Straßenabschnitten scheint möglich, die vollständige Bewertung der sonstigen überörtlichen Straßen scheint sehr aufwändig. Werden nun noch 413.000 km Gemeindestraßen in die Bewertung einbezogen mit Millionen von Straßenabschnitten, wird die vollständige Bewertung sehr zeit- und kostenintensiv. Daher wird die statistische Bewertung spätestens vom Übergang der überörtlichen Straßen zu den Gemeindestraßen bevorzugt. Dabei wird nach bekannten statistischen Methoden anhand eines Stichprobenumfangs, der wenigstens die Zusammensetzung der Grundgesamtheit repräsentiert, auf die Gesamtverteilung geschlossen. Es wird also von den vorhandenen Elementen lediglich eine gewisse Anzahl zu untersuchender Elemente ausgewählt. Stichprobengröße und Stichprobenumfang richten sich nach dem beabsichtigten Vertrauensmaß in die Stichprobe.Two calculation methods are used. The first is the full evaluation of the subcriteria and the second is the statistical evaluation of the subcriteria. The complete rating applies all existing elements of the test data for evaluation, in this case all road sections. Depending on the size of the region to be evaluated and the application-dependent scope of test data to be evaluated, this method is very complicated. This is explained using the example of the road network in Germany. The supra-regional road network in Germany covers approximately 231,000 km. Of these, around 13,000 km are freeways, which corresponds to a share of 5.6%. A road section can have any length and depends on the local conditions. If there are no speed limits or other traffic control-relevant features on a highway, a road section can be limited, for example, by two connection points. These are usually several kilometers away. So, in a digital map, there may be less than 13,000 highway road sections. The local conditions of other supra-regional roads, such as federal highways, highways and county roads, require a stronger differentiation, whereby a road section is shorter than 1 km on average. On average, significantly more than 218,000 road sections are needed. The full assessment of highway intersections seems possible, but the full evaluation of other trans-urban roads seems very complex. If 413,000 km of municipal roads are now included in the assessment, with millions of road sections, the complete assessment becomes very time-consuming and cost-intensive. Therefore, the statistical assessment is preferred at the latest by the transition from the local roads to the municipal roads. In this case, it is concluded from known statistical methods on the basis of a sample size, which represents at least the composition of the population, on the overall distribution. Thus, only a certain number of elements to be examined is selected from the existing elements. Sample size and sample size are based on the intended confidence level in the sample.

Das innere und äußere Qualitätsmaß für das Subkriterium Geschwindigkeitsbeschränkung lautet (konstruiertes Beispiel):
QM_In,Vmax: 90% aller in der digitalen Karte vorhandenen/untersuchten Straßenabschnitte weisen eine Geschwindigkeitsbeschränkung auf.
QM_Ex,Vmax: 98% aller in der digitalen Karte vorhandenen/untersuchten Straßenabschnitte mit Geschwindigkeitsbeschränkung weisen eine korrekt zugeordnete Geschwindigkeitsbeschränkung auf.The inner and outer quality measure for the Subcriterion Speed Limit is (constructed example):
QM _{In, Vmax} : 90% of all road sections present / examined in the digital map have a speed limit.
QM _{Ex, Vmax} : 98% of all speed-restricted road sections on the digital map have a correctly assigned speed limit.

Inneres und äußeres Qualitätsmaß werden nun verrechnet, um ein Gesamtqualitätsmaß für das Subkriterium „Geschwindigkeitsbeschränkungen” zu bilden. Aus der anwendungsspezifischen Überlegung heraus, dass es für einen Anwender der Navigationsdaten besser ist, keine Geschwindigkeitsbeschränkung angezeigt zu bekommen, als eine falsche, wird zur Bildung des Gesamtqualitätsmaßes ein gewichteter Mittelwert verwendet, wobei das innere Maß geringer gewichtet wird als das äußere Maß, z. B. 0,4 zu 0,6.Inner and outer quality measures are now calculated to form an overall quality measure for the sub-criterion "speed restrictions". From the application-specific consideration that it is better for a user of the navigation data not to be presented with a speed limit than a wrong one, a weighted average is used to form the overall quality measure, the inner measure being weighted less than the outer measure, e.g. B. 0.4 to 0.6.

Das Gesamtqualitätsmaß für das Subkriterium Geschwindigkeitsbeschränkung wird wie folgt berechnet: GQM_Vmax = g_In,Vmax·QM_In,Vmax + g_Ex,Vmax·QM_Ex,Vmax GQM_Vmax = 0,4·90% + 0,6·98% = 94,8%. The overall quality measure for the subcriterion Speed Limit is calculated as follows: GQM _Vmax = g _{In, Vmax} · QM _{In, Vmax} + g _{Ex, Vmax} · QM _{Ex, Vmax} GQM _Vmax = 0.4 x 90% + 0.6 x 98% = 94.8%.

Analog werden die in nachstehender Tabelle (2) dargestellten Gesamtqualitätsmaße GQM für Kurvenradius, Straßenneigung und POI berechnet.Similarly, the overall quality measures GQM for curve radius, road gradient and POI shown in table (2) below are calculated.

Die dargestellten Formeln zur Berechnung der Qualitätsmaße sind nur beispielhaft. In Abhängigkeit anderer Anwendungen oder anderer Ausgangs-Testdaten können unterschiedliche Qualitätsmaße ermittelt werden und diese unterschiedlich zusammengeführt werden. Beispielsweise kann die Straßenneigung in Grad pro Straßenabschnitt oder in Grad pro Längeneinheit (LE) angegeben werden. Dabei können die Mittel, die Maximal- oder die Minimalabweichungen pro Längeneinheit (LE) oder pro Straßenabschnitt in die Berechnung eingehen. The illustrated formulas for calculating the quality measures are only examples. Depending on other applications or other output test data, different quality measures can be determined and these can be combined differently. For example, the road grade may be given in degrees per road segment or in degrees per unit length (LE). The means, the maximum or the minimum deviations per unit length (LE) or per section of road can be included in the calculation.

Im folgenden Schritt S4 des erfindungsgemäßen Verfahrens werden die Gesamtqualitätsmaße der Subkriterien anwendungsspezifisch erst zu Gesamtqualitätsmaßen der Qualitätskriterien und anschließend zu einem Gesamtqualitätsmaß der digitalen Karte zusammengeführt. Dies geschieht hierarchisch entsprechend der Gliederung aus Tabelle (1), wobei die Sub- bzw. Qualitätskriterien jeweils einer Ordnung zusammengeführt werden. Dies erfolgt anwendungsspezifisch, z. B. über eine Gewichtungsmatrix D2. In Tabelle (3a) ist die Gewichtungsmatrix mit den zugehörigen Objekten und Attributen zu sehen. Tabelle (3a)

In the following step S4 of the method according to the invention, the overall quality measures of the subcriteria are combined application-specifically first to overall quality measures of the quality criteria and then to an overall quality measure of the digital map. This is done hierarchically according to the structure of Table (1), whereby the sub- or quality criteria are combined in one order. This is done application specific, z. B. via a weighting matrix D2. Table (3a) shows the weighting matrix with the associated objects and attributes. Table (3a)

Tabelle (3b) zeigt eine mit beispielhaften Gewichtungsfaktoren gefüllte Gewichtungsmatrix mit derselben Struktur wie Tabelle (3a). Tabelle (3b)

Table (3b) shows a weighting matrix filled with exemplary weighting factors having the same structure as Table (3a). Table (3b)

Zur Verdeutlichung der Anwendungsabhängigkeit sind Gewichtungsfaktoren für eine Eco-Routing-Anwendung (und in Klammern für eine Lichtassistenzsystem Scheinwerfersteuerung) aufgezeigt. Entsprechend der Gliederung der Subkriterien ist die Berechnung der Gesamtqualitätsmaße selbsterklärend. Das Subkriterium ADAS-Daten bildet sich aus der Summe des Produktes des Gewichtungsfaktors Straßenneigung, hier 0,7 (0,2), und dem Gesamtqualitätsmaß Straßenneigung sowie des Produktes des Gewichtungsfaktors Kurvenradius, hier 0,3 (0,8), und dem Gesamtqualitätsmaß Kurvenradius.To illustrate application dependency, weighting factors for an eco-routing application (and in brackets for a headlight control light assist system) are shown. According to the subcriteria, the calculation of the overall quality measures is self-explanatory. The subcriterion ADAS data is formed from the sum of the product of the weighting factor road gradient, here 0.7 (0.2), and the total quality measure road gradient and the product of the weighting factor curve radius, here 0.3 (0.8), and the overall quality measure turning radius.

Das Zustandekommen der Gewichtung ist durch technische Gegebenheiten der Assistenzsysteme und der Fahrzeugumgebung, in der diese bestimmungsgemäß eingesetzt werden, geprägt. Dies wird am plakativen Beispiel der Straßenneigung und des Kurvenradius verdeutlicht. Eine Eco-Routing-Anwendung eines Fahrzeugnavigationssystems benötigt für die hinreichend genaue Berechnung bzw. Vorhersage der Routeneffizienz neben fahrzeugspezifischen Parametern auch Daten einer digitalen Karte, um die Genauigkeit der Effizienzberechnung zu steigern. Der Kurvenradius bestimmt die mögliche Fahrgeschwindigkeit. Dieser wird daher bei der Effizienzberechnung indirekt einbezogen. Dabei ist die Genauigkeit der in einer digitalen Karte erfassten Kurvenradien im Vergleich zu den realen Kurvenradien nicht so entscheidend, da über den Kurvenradius lediglich die maximale Geschwindigkeit bestimmt wird. Aus diesem Grund wird eine entsprechend niedrige Gewichtung vorgesehen (hier 0,3). Die Straßenneigung hingegen wirkt direkt als unterstützende Kraft bei Bergabfahrten oder als Gegenkraft bei Berganfahrten. Daher erfordert die Straßenneigung bei der Berechnung der Routeneffizienz eine wesentlich höhere Genauigkeit, was wiederum in einer höheren Gewichtung des berechneten Gesamtqualitätsmaßes mündet (hier 0,7). Die Gewichtungsfaktoren von Subkriterien einer Ordnung müssen in Summe 1 ergeben. Es sind auch Gewichtungsfaktoren von Null möglich, vor allem, wenn alle Subkriterien vollständig bewertet werden und erst beim Zusammenführen die Anwendungsspezifikation hinzugezogen wird. Vorteilhafterweise wird die Anwendungsspezifikation bereits beim Hinterlegen des Satzes von Objekten, deren Attributen und Beziehungen beachtet und es werden lediglich relevante Subkriterien in die Bewertung der digitalen Karte einbezogen. Im Beispiel werden für die Berechnung der ADAS-Daten lediglich die Subkriterien Kurvenradius und Straßenneigung verwendet. In der Realität können weitere Subkriterien verwendet werden, z. B. die Art des Straßenbelags o. ä. Beide Gewichtungsfaktoren müssen entsprechend in Summe 1 ergeben. Aufgrund der hohen Bedeutung der Genauigkeit der Straßenneigung für die Eco-Routing-Anwendung wird das Gesamtqualitätsmaß dieses Subkriteriums Straßenneigung (GQM_Neigung) mit 0,7 gewichtet und das Gesamtqualitätsmaß des Subkriteriums Kurvenradius (GQM_R-Kurve) mit 0,3. Bei der Anwendung Lichtassistent, welcher insbesondere eine Ausleuchtung einer zu befahrenden Kurve steuert, liegt die Anforderung an die Genauigkeit an den in der digitalen Karte gespeicherten Kurvenradius wesentlich höher als an die in der digitalen Karte gespeicherte Straßenneigung. Wir bereits erwähnt, handelt es sich um ein plakatives Beispiel zur Verdeutlichung der anwendungsspezifischen Bewertung. Umfasst die Anwendung Lichtassistent eine Leuchtweitenregulierung, kann die Straßenneigung eine höhere Bedeutung erlangen, weil Blendungseffekte an Bergkuppen oder nichtausgeleuchtete Bereiche in Talsenken einbezogen werden können. Die höhere Bedeutung geht wiederum durch eine höhere Gewichtung in die Berechnung des jeweiligen Gesamtqualitätsmaßes ein. Die Gewichtungsfaktoren verteilen sich entsprechend dem Beispiel mit 0,8 auf GQM_R-Kurve und 0,2 auf GQM_Neigung. Tabelle (4)

The weighting is determined by the technical conditions of the assistance systems and the vehicle environment in which they are used as intended. This is illustrated by the striking example of the road gradient and the curve radius. An eco-routing application of a The vehicle navigation system also requires data from a digital map in order to increase the accuracy of the efficiency calculation in addition to vehicle-specific parameters for sufficiently accurate calculation or prediction of the route efficiency. The curve radius determines the possible driving speed. This is therefore included indirectly in the efficiency calculation. In this case, the accuracy of the curve radii detected in a digital map is not so decisive in comparison to the actual curve radii, since only the maximum speed is determined via the curve radius. For this reason, a correspondingly low weighting is provided (here 0.3). The road incline, however, acts directly as a supportive force when driving downhill or as a counterforce on mountain rides. Therefore, the road slope requires a much higher accuracy when calculating the route efficiency, which in turn results in a higher weighting of the calculated total quality measure (here 0.7). The weighting factors of subcriteria of an order must sum to 1. Weighting factors of zero are also possible, especially if all subcriteria are fully evaluated and the application specification is not used until the merge. Advantageously, the application specification is already taken into account when depositing the set of objects, their attributes and relationships, and only relevant subcriteria are included in the evaluation of the digital map. In the example, only the sub-criteria curve radius and road gradient are used to calculate the ADAS data. In reality, further subcriteria can be used, e.g. B. the type of road surface o. Ä. Both weighting factors must be equal to 1 result. Due to the high importance of road grade accuracy for the eco-routing application, the overall quality measure of this subcriterion road gradient (GQM _slope ) is weighted at 0.7 and the overall quality measure of the subcriterion curve radius (GQM _{R curve} ) at 0.3. In the application lighting assistant, which controls in particular an illumination of a curve to be traveled, the requirement for the accuracy of the stored in the digital map curve radius is much higher than the road slope stored in the digital map. As already mentioned, this is a striking example to clarify the application-specific assessment. If the Light Assistant application includes headlamp leveling, roadside slope may become more important because dazzling effects may be included on hilltops or unexposed areas in valleys. The higher significance is in turn due to a higher weighting in the calculation of the respective total quality measure. The weighting factors are distributed according to the example with 0.8 on GQM _R-curve and 0.2 on GQM _slope . Table (4)

Die Zusammenführung oben genannter Beispiele und Gewichtungsfaktoren führt zu einem anwendungsspezifischen Gesamtqualitätsmaß für das Qualitätskriterium Vollständigkeit von 91,6% für eine Eco-Routing-Anwendung und 93,3% für einen Lichtassistenten (siehe Tabelle (4)). Im vorliegenden Beispiel wurde aus Gründen der Übersichtlichkeit nur das Qualitätskriterium Vollständigkeit betrachtet. Für weitere Qualitätskriterien, wie thematische Genauigkeit, Aktualität, Konsistenz oder Metadaten, werden entsprechend der Schritte S1 bis S4 Gesamtqualitätsmaße berechnet und analog anwendungsspezifisch zu einem Gesamtqualitätsmaß der digitalen Karte zusammengeführt. Das Gesamtqualitätsmaß der digitalen Karte für die Anwendung Eco-Routing könnte beispielsweise bei 92,3% und für die Anwendung Lichtassistent bei 95,1% liegen.The combination of the above-mentioned examples and weighting factors leads to an overall application quality measure for the quality criterion completeness of 91.6% for an eco-routing application and 93.3% for a light assistant (see Table (4)). In the present example, for reasons of clarity, only the quality criterion completeness was considered. For further quality criteria, such as thematic accuracy, topicality, consistency or metadata, total quality measures are calculated in accordance with steps S1 to S4 and combined in an application-specific manner into an overall quality measure of the digital map. For example, the overall quality measure of the digital map for the eco-routing application could be 92.3% and for the light assist application it could be 95.1%.

Dieses anwendungsspezifisch ermittelte Gesamtqualitätsmaß der digitalen Karte wird nun in Schritt S5 anhand von Schwellenwerten D3 bewertet, um deren Eignung für die jeweilige Anwendung darzustellen. Diese Schwellenwerte können vorteilhafterweise für alle Anwendungen gleich sein und eine Vergleichbarkeit der anwendungsspezifischen Bewertung untereinander ermöglichen. Das Ergebnis der anwendungsspezifischen Bewertung ist die Einordnung des jeweiligen Gesamtqualitätsmaßes in Verwendbarkeitskategorien. Die Kategorien selbst können nach dem Schulnotenprinzip von 1 bis 3 gegliedert sein, je nachdem wie viele Schwellenwerte vorgegeben werden. Bei mehr Schwellenwerten werden entsprechend mehr Kategorien möglich. Selbstverständlich können die Kategorien nach Buchstaben (A, B, C, ...) oder anderen qualitativen Unterscheidungsmerkmalen bzw. -symbolen benannt werden. In Tabelle (5) ist eine beispielhafte Darstellung von Schwellenwerten mit den zugehörigen Kategorien zu erkennen. Tabelle (5) Schwellenwert Kategorie 95% A 90% B < 90% C This application-specific overall quality measure of the digital map is now evaluated in step S5 on the basis of threshold values D3 in order to illustrate their suitability for the respective application. These thresholds may advantageously be the same for all applications and allow comparability of the application-specific evaluation with each other. The result of the application-specific evaluation is the classification of the respective overall quality measure into usability categories. The categories themselves can be classified according to the school grade principle from 1 to 3, depending on how many thresholds are given. With more thresholds, more categories become possible. Of course, the categories can be sorted by letters (A, B, C, ...) or other qualitative Be called distinguishing features or symbols. Table (5) shows an example of thresholds with the corresponding categories. Table (5) threshold category 95% A 90% B <90% C

Demzufolge ist im vorliegenden Beispiel die digitale Karte für die Eco-Routing-Anwendung bei einem Gesamtqualitätsmaß von 92,3% mit Kategorie B und für die Lichtassistent-Anwendung bei einem Gesamtqualitätsmaß von 95,1% mit Kategorie A bewertet worden.Thus, in the present example, the digital map for the eco-routing application has been rated category B for a total quality measure of 92.3% and category A for the light assistant application for a total quality measure of 95.1%.

In Schritt S6 erfolgt die Ausgabe der Bewertung. Erfindungsgemäß bevorzugt wird die Ausgabe direkt in der digitalen Karte. Dabei kann für jedes Subkriterium und/oder Qualitätskriterium und/oder die digitale Karte selbst die anwendungsspezifische Bewertung als Tabelle in den Metadaten hinterlegt werden. Dabei ist ein standardisiertes Format der Metadaten mit der Kategorie Bewertung sinnvoll. Weiterhin sinnvoll wäre die Standardisierung der Schwellenwerte oder der Gewichtungsfaktoren für verschiedene Anwendungen von Navigations- und Fahrerassistenzsystemen. Bei FAS könnten gesetzliche Regelungen greifen, bei Navigationssystemen wohl nur eine freiwillige Einigung aller Anwendungshersteller. Aktuell legt jeder Anwendungshersteller (z. B. OEM für FAS) seine Anwendungen nach eigenen Bewertungsgrundlagen aus. Das vorliegende erfindungsgemäße Verfahren leistet einen Beitrag zur Standardisierung, weil das Verfahren unabhängig von Anwendungsherstellern verwendet werden kann und die Bewertung und deren Ausgabe dennoch anwendungsspezifisch (und damit auch anwendungsherstellerspezifisch) erfolgt. Die in den Metadaten hinterlegte Bewertung kann nun direkt von der Anwendung genutzt werden. Zum Beispiel kann eine Eco-Routing-Anwendung auf Basis der Bewertung mit Kategorie B bei der Effizienzberechnung Parameter ausblenden, die nur durch eine hohe Genauigkeit eine bessere Aussage zur Effizienz zulassen. Alternativ kann der verwendete Parameter mit einem Sicherheitsfaktor beaufschlagt werden. Konkret könnte bei der Einbeziehung der Straßenneigung ein Sicherheitsfaktor von 10% auf den Anstieg der Straße pro Längeneinheit der in der digitalen Karte gespeicherten Straßenneigung bei Bergauffahrt hinzugezogen und bei Bergabfahrt abgezogen werden. Die Einbeziehung des Kurvenradius zur Effizienzberechnung kann dabei weiterhin in dem Maße erfolgen, wie sie es bei der Bewertung von Kategorie A getan hätte. Erst eine Abstufung der Bewertung der digitalen Karte für Eco-Routen-Anwendungen auf Kategorie C könnte die Beaufschlagung der Kurvenradien mit einem Sicherheitsfaktor auslösen. In diesem Fall könnte die Nutzung der Straßenneigung komplett entfallen. Die konkrete Anpassung der Nutzung einzelner Subkriterien kann auf zwei Wegen erfolgen. Zum einen können die Gesamtqualitätsmaße der Subkriterien bereits mit anwendungsspezifischen Schwellenwerten verglichen werden, um die Subkriterien selbst anwendungsspezifisch zu bewerten. Jede Anwendung könnte darauf aufbauend das Subkriterium als Parameter nutzen, einen Sicherheitsfaktor einrechnen oder nicht nutzen. Zum anderen kann der Anwendung eine Tabelle zugeordnet sein, in der je nach Bewertung der digitalen Karte die zu verwendenden Parameter aufgelistet und eventuell mit Sicherheitsfaktoren hinterlegt sind.In step S6, the evaluation is output. According to the invention, the output is preferred directly in the digital map. In this case, for each subcriterion and / or quality criterion and / or the digital map itself, the application-specific evaluation can be stored as a table in the metadata. A standardized format of the metadata with the category valuation makes sense. It would also make sense to standardize the threshold values or the weighting factors for different applications of navigation and driver assistance systems. Legal regulations might apply to FAS, with navigation systems probably only a voluntary agreement of all application manufacturers. Currently, every application manufacturer (eg OEM for FAS) designs their applications according to their own evaluation basics. The present inventive method contributes to the standardization, because the method can be used independently of application manufacturers and the evaluation and its output nevertheless application-specific (and thus also application-specific). The rating stored in the metadata can now be used directly by the application. For example, an eco-routing application based on the category B rating can hide parameters that allow better predictions of efficiency only through high accuracy in the efficiency calculation. Alternatively, the parameter used can be subjected to a safety factor. Specifically, the inclusion of road grade could include a safety factor of 10% on the increase in road per unit length of the road grade slope stored in the digital map when driving uphill and off when traveling downhill. The inclusion of the radius of curvature for the efficiency calculation can continue to be done to the extent that it would have done in the assessment of category A. Only a grading of the rating of the digital map for eco-route applications to category C could trigger the application of the curve radii with a safety factor. In this case, the use of the road inclination could be completely eliminated. The concrete adaptation of the use of individual subcriteria can be done in two ways. On the one hand, the overall quality measures of the subcriteria can already be compared with application-specific thresholds in order to evaluate the subcriteria on an application-specific basis. Based on this, each application could use the subcriterion as a parameter, calculate a safety factor or not use it. On the other hand, the application can be assigned a table in which, depending on the evaluation of the digital map, the parameters to be used are listed and possibly stored with safety factors.

Schließlich kann die Bewertung der digitalen Karte auch angezeigt werden. Dies kann durch ein die Bewertung durchführendes Computersystem erfolgen, z. B. auf einem Monitor. Zusätzlich oder alternativ kann die Anzeige der anwendungsspezifischen Bewertung auch durch ein die Daten der digitalen Karte verwendendes Anwendungssystem, z. B. ein Fahrzeugnavigationssystem, erfolgen. Dadurch erfahren die Benutzer der jeweiligen Anwendungssysteme von dem Bewertungssystem. Dieses kann als Gütesiegel bzw. Qualitätsurteil, wie z. B. das Urteil der Stiftung Warentest, etabliert werden.Finally, the rating of the digital map can also be displayed. This can be done by a computer system performing the evaluation, e.g. B. on a monitor. Additionally or alternatively, the indication of the application-specific rating may also be provided by an application system using the data of the digital map, e.g. As a vehicle navigation system, take place. As a result, users of the respective application systems learn about the rating system. This can as a seal of approval or quality judgment, such. B. the judgment of the Stiftung Warentest, be established.

BezugszeichenlisteLIST OF REFERENCE NUMBERS

S1

Provide a set of quality criteria with subcriteria

S2a

Calculation of internal quality measure per subcriterion

S2b

Calculation of external quality measure per subcriterion

S3

Calculation of total quality measure per subcriterion

S4

application-specific merging of the overall quality measures of the subcriteria and quality criteria

S5

Application-specific rating of the digital map

S6

Output of the application-specific rating

D1

external reference data

D2

application-specific weighting matrix

D3

application specific thresholds

Claims

A method of computer-aided testing and rating of data in a digital format digitally stored digital map, the data entering applications of navigation systems and / or driver assistance systems comprising the steps Providing a set of quality criteria describing the quality of the digital map, having associated sub-criteria subdivided at one level or at several levels, Calculating at least one inner and / or outer quality measure for each subcriterion of the digital map, the inner quality measure including the data of the digital map and the outer quality measure the accuracy of the data of the digital map compared to external reference data, Forming an overall quality measure from the at least one inner and / or outer quality measure for each subcriterion, - summarizing the overall quality measures of the subcriteria into a total quality measure of the digital map and Evaluating the overall quality measure of the digital map based on thresholds and outputting an application specific rating of the digital map, - wherein the output of the application-specific evaluation of the digital map in the digital map and / or in the form of a test protocol and / or in the form of a seal of approval takes place, and depending on the evaluation results, these are used by digital map-based navigation applications or driving safety applications, or where technical systems perform tasks and decisions based on that rating.

The method of claim 1, wherein the quality criteria include at least the completeness or the thematic accuracy or the location accuracy or the actuality or the consistency or the metadata or the supplier reliability of the data of the digital map.

Method according to one of the preceding claims, wherein the inner and / or outer quality measure is calculated on the basis of a sample of data of the digital map, the sample having at least the distribution of the population of the data to be tested of the digital map.

Method according to one of the preceding claims, wherein the formation of the overall quality measure of the subcriteria from the at least one inner and / or outer quality measure is a weighted averaging.

Method according to one of the preceding claims, wherein the external reference data are at least partially data of a high-precision digital map.

The method of claim 5, wherein the at least partial data of the high-accuracy map is formed by merging a plurality of digital map data sources.

The method of claim 6, wherein the data sources include remote sensing data and / or commercial data and / or official data and / or free data and / or measurement data from test drives.

Method according to one of the preceding claims, wherein the output of the application-specific evaluation of the digital map as a property of the digital map in the digital map itself and / or on an imaging unit of an application system comprising the digital map and / or on an imaging unit of the digital map testing and evaluation system.

Method according to one of the preceding claims, wherein on the basis of the overall quality measures of the subcriteria an application-specific overall quality measure per quality criteria, and on the basis of the overall quality measures of the quality criteria an application-specific overall quality measure of the digital map is formed.