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Stand der Technik
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In der Druckschrift
DE 44 15 993 A1 ist ein Korrekturverfahren für ein kartengestütztes Navigationssystem bzw. ein Navigationssystem für die Koppelortung eines Kraftfahrzeuges vorgeschlagen, bei dem die durch Koppelortung gefundene Position eines Kraftfahrzeugs überprüft und korrigiert wird. Zur Korrektur der mitgekoppelten Position wird zunächst ein Fehlerbereich aufgestellt, dessen Größe durch die Toleranzen der Fahrzeugsensoren oder der Messfehler eines Navigationssystems bestimmt ist. Innerhalb dieses Fehlerbereiches werden alle Fahrstraßen als mögliche Fahrzeugposition in Betracht gezogen. Für die wahrscheinlichste Position des Kraftfahrzeugs wird ein Hauptpfad gewählt, auf dem das Fahrzeug fährt. Die anderen Positionen werden als Parallelpfade weiterverwendet. Ergibt sich aus Plausibilitätsbetrachtungen, dass ein Parallelpfad eine größere Wahrscheinlichkeit für die Fahrzeugposition hat als der jetzige Hauptpfad, dann wird der Parallelpfad zum neuen Hauptpfad bestimmt. Mit Hilfe einer Hysterese wird verhindert, dass die aktuelle Fahrzeugposition ständig zwischen mehreren Straßen hin- und herspringt.
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Wie weiterhin aus der Internet-Enzyklopädie "Wikipedia" – vgl. den Internetauftritt
"http://de.wikipedia.org/wiki/Sequenzielle_Monte-Carlo-Methode", Eintrag gelesen am 05.11.2013 um 15:16 Uhr – entnehmbar ist, gehören Sequenzielle Monte-Carlo-Methoden zur Klasse der stochastischen Verfahren zur Zustandsschätzung in einem dynamischen Prozess, dessen Dynamik nur im statistischen Mittel bekannt ist und der nur unvollständig beobachtet werden kann. Ein Anwendungsbeispiel ist die genaue und kontinuierlich aktualisierte Bestimmung des Ortes und der Geschwindigkeit eines Objekts aufgrund einer ungenauen und fehlerhaften Messung des Ortes. Mit diesen Methoden arbeitende Filter werden auch als Partikelfilter bezeichnet. Ziel der Sequenziellen Monte-Carlo-Methoden ist es, die gerade aktuelle, aber unbekannte Wahrscheinlichkeitsdichte auf dem Zustandsraum zu schätzen, um daraus Aussagen über den wahrscheinlichsten Systemzustand des dynamischen Systems abzuleiten. Dazu wird eine Wolke sogenannter Partikel erzeugt, die Paare aus einem Gewicht und einem Punkt im Zustandsraum sind. Dabei soll die Wolke als Ganzes die Wahrscheinlichkeitsdichte in einem Anfangszustand repräsentieren. Jedem einzelnen Partikel werden nun mittels des stochastischen Modells der Systemdynamik eine oder mehrere Lösungskurven zugeordnet. Je nachdem, wie die aus dieser Lösungskurve abgeleiteten Vorhersagen der Messwerte mit den tatsächlichen übereinstimmen, kann das Gewicht der Partikel angepasst werden, woraus sich in sequenzieller Weise eine verbesserte Schätzung der Evolution der Wahrscheinlichkeitsdichte im Zustandsraum ergibt. Der Übergang von der gewichteten Partikelwolke zur Wahrscheinlichkeitsdichte kann mit Methoden der nichtparametrischen Dichteschätzung erfolgen.
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Die bekannten Verfahren und Systeme führen eine Ortsbestimmung nur entlang eines Straßennetzwerks durch. Auch bedingen sie einen hohen Rechenaufwand, wie z.B. die Partikelfilter, bei denen eine hohe Zahl an Partikeln gepflegt und verfolgt werden muss.
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Offenbarung der Erfindung
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Die Erfindung hat die Aufgabe, ein Verfahren zu schaffen, bei dem der Rechenaufwand verringert ist.
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Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren zum Ermitteln einer Position eines Objekts in einer Kartenelemente umfassenden digitalen Karte, auf der eine Landschaft abgebildet ist, in der sich das Objekt befindet, mit den Verfahrensschritten:
- i. Festlegen einer durch wenigstens eine einem der Kartenelemente zugeordnete, eine Wahrscheinlichkeitsverteilung bildende erste Hypothese beschriebenen ersten Kartenposition des Objekts in der digitalen Karte zu einem ersten Zeitpunkt,
- ii. Messen einer aktuellen zweiten realen Position des Objekts in der Landschaft durch von einer ersten realen Position des Objekts ausgehende Koppelortung zu einem zweiten Zeitpunkt, wobei die zweite reale Position durch eine Wahrscheinlichkeitsverteilung beschrieben ist,
- iii. Ermitteln eines durch eine Wahrscheinlichkeitsverteilung beschriebenen Schiebevektors zwischen der ersten realen Position und der zweiten realen Position,
- iv. Schieben der ersten Kartenposition um den Schiebevektor und dadurch Gewinnen einer durch eine verschobene erste Hypothese beschriebenen verschobenen ersten Kartenposition,
- v. Abbilden der verschobenen ersten Kartenposition auf alle in der verschobenen ersten Kartenposition befindlichen Kartenelemente und dadurch
- vi. Aufteilen der die verschobene erste Kartenposition beschreibenden verschobenen ersten Hypothese auf alle in der verschobenen ersten Kartenposition befindlichen Kartenelemente und dadurch Bilden je einer je eine Wahrscheinlichkeitsverteilung bildenden Tochterhypothese der verschobenen ersten Hypothese für jedes der in der verschobenen ersten Kartenposition befindlichen Kartenelemente,
- vii. Aktualisieren der Wahrscheinlichkeitsverteilungen aller Tochterhypothesen durch Vergleichen mit der zweiten realen Position und dadurch Bestimmen einer Wahrscheinlichkeit dafür, dass die jeweilige Tochterhypothese die zweite reale Position beschreibt,
- viii. Auswählen des Kartenelements, dem die Tochterhypothese mit der höchsten der im Verfahrensschritt vii ermittelten Wahrscheinlichkeiten zugeordnet ist, als aktuelle zweite Kartenposition,
- ix. Festlegen der aktuellen zweiten Kartenposition als erste Kartenposition unter Beibehalten aller bis hierher vorhandenen Hypothesen, und
- x. erneutes Ausführen der Verfahrensschritte ii bis x.
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Das Objekt ist dabei ein Nutzer des Verfahrens, z.B. ein Fahrzeug, ein Fußgänger oder dergleichen. Die Landschaft, in der sich das Objekt bewegt und in der es eine reale Position einnimmt, ist eine reale Umgebung bzw. ein reales Gelände mit Straßen, Wald und anderen realen Landschaftselementen. Die digitale Karte, in der das Objekt eine Kartenposition einnimmt, ist ein Abbild der Landschaft, in dem Abbilder der realen Landschaftselemente als Kartenelemente enthalten sind. Kartenelemente sind z.B. Abbilder von Straßen, Wäldern und dergleichen. Insbesondere sind in der digitalen Karte Daten umfasst, welche Straßen in Form von Linien oder Polygonen mit zusätzlichen Attributen enthalten.
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Neben dieser Straßeninformation enthält die digitale Karte auch Daten über die Umgebung der Straßen, wie z.B. Flüsse, Seen, Häuser, d.h. über Gebiete, die nicht befahren werden können bzw. dürfen, sowie über Gebiete, die grundsätzlich befahren werden dürfen, die aber keine Straßen sind, z.B. private Plätze, Felder, Wälder, und dergleichen. Jedes derart auf der Karte zusammengehörende Element, z.B. eine konkrete Straße, ein Parkplatz und dergleichen, wird als Kartenelement bezeichnet. Jedes Kartenelement hat folgende Eigenschaften, die als Attribute zu diesem Kartenelement gespeichert sind:
- • eine Übergangswahrscheinlichkeit, die die Wahrscheinlichkeit beschreibt, mit der das Objekt von diesem Kartenelement auf ein in der digitalen Karte benachbart angeordnetes Kartenelement wechseln kann;
- • einen maximalen absoluten Kartenfehler für dieses Kartenelement, der beschreibt, mit welcher Genauigkeit bzw. Abweichung gegenüber den Landschaftselementen das Kartenelement in der digitalen Karte verzeichnet ist. Z.B. sind Straßen evtl. genauer erhoben als Wälder und andere, eine Umgebung einer Straße darstellende Kartenelemente;
- • einen relativen Kartenfehler für dieses Kartenelement, der den Fehler beschreibt, der beim Messen von Abständen zwischen Kartenelementen auftritt. Der relative Kartenfehler ist typischerweise wesentlich geringer als der absolute Kartenfehler;
- • Abmessungen dieses Kartenelements. Diese können außer durch genaue Maßangaben auch durch eine Wahrscheinlichkeitsverteilung angegeben werden. So ist eine Straße oder ein Wald nicht scharf begrenzt;
- • zu jedem Punkt der digitalen Karte eine Angabe der Wahrscheinlichkeit, mit der dieser Punkt zu diesem Kartenelement gehört. Insbesondere an Rändern der Kartenelemente, z.B. Straßen, Wälder, ist die Zuordnung dortiger Punkte zu den Kartenelementen nicht eindeutig. Z.B. ist am Rand einer Straße nicht sicher, ob sich das Objekt noch auf der Straße oder schon im Graben befindet.
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In Summe wird die gesamte digitale Karte vollflächig durch solche Kartenelemente bedeckt. Dabei sind als eindimensionale Polygonzüge gegebene Straßen unter Verwendung einer gegebenen Straßenbreite leicht in zweidimensionale Kartenelemente umwandelbar.
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Die Position eines Objekts insbesondere in der digitalen Karte, aber auch in der Landschaft, kann nie exakt angegeben werden, sondern nur durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Während beim eingangs genannten Partikelfilter die Position durch eine sehr hohe Anzahl an Partikeln simuliert wird, von denen jedes an einer Punktposition sitzt und als Information seine Wahrscheinlichkeit trägt, wird erfindungsgemäß stattdessen die Position des Objekts durch Hypothesen angegeben. Eine Hypothese beschreibt eine mögliche Position des Objekts in der digitalen Karte, d.h. eine mögliche Kartenposition, und nimmt in der digitalen Karte eine bestimmte Verteilung ein. Außerdem ist eine Hypothese immer nur einem bestimmten Kartenelement, z.B. einer bestimmten Straße, zugeordnet. Diese Zuordnung wird dadurch gegeben, dass die Hypothese in ihren Eigenschaften das zugehörige Kartenelement direkt angibt bzw. referenziert. Einem Kartenelement, z.B. einem Straßenabschnitt, können aber beliebig viele Hypothesen zugeordnet sein, wie nachfolgend noch erläutert wird. Jede Hypothese trägt noch die Wahrscheinlichkeit, mit der sie die richtige Position repräsentiert. Das Objekt muss eine Position in der digitalen Karte haben. Die möglichen Kartenpositionen werden durch Hypothesen beschrieben. Jede Hypothese besitzt eine Wahrscheinlichkeit, die richtige Position zu beschreiben. Jede Hypothese für sich beschreibt eine Aufenthaltsverteilung in der digitalen Karte, d.h. eine Verteilung der Wahrscheinlichkeiten, mit denen sich die Kartenposition des Objekts an unterschiedlichen Punkten in der digitalen Karte befindet. Dies ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, deren Träger das jeweilige Kartenelement bildet. Die Hypothese besitzt somit zum einen die Wahrscheinlichkeit, die richtige Position zu repräsentieren, und zum anderen eine Verteilung, wo in der digitalen Karte diese Position zu finden ist. Die digitale Karte umfasst wie beschrieben verschiedene Kartenelemente, z.B. Wälder, Straßen und dergleichen. Diese Kartenelemente sind Träger der Hypothesen. Die Kartenelemente selbst sind nicht scharf begrenzt, sondern durch Wahrscheinlichkeiten definiert. Besonders in Übergangszonen zwischen Kartenelementen, z.B. zwischen einem Wald und einer Straße, kann nicht genau bestimmt werden, zu welchem der Kartenelemente ein Punkt in der digitalen Karte zugeordnet ist, z.B. zu der Straße oder zu dem Wald.
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Beispielsweise existiert in einer Wüste ohne Straßen und ohne Oasen eine einzige Hypothese, die genau einer durch eine im nachfolgenden noch näher erläuterte Koppelortung ermittelten und durch eine Wahrscheinlichkeitsverteilung beschriebenen realen Position entspricht und eine Wahrscheinlichkeit von 100% hat. Die gesamte digitale Karte besteht hier nur aus dem Wüstengebiet, und die digitale Karte kann keine weiteren Informationen zur Positionsverbesserung liefern. In einem Gebiet mit Straßen dagegen gibt es den Straßen zugeordnete Hypothesen, aber auch Kartenelementen neben den Straßen zugeordnete Hypothesen usw. Obgleich dabei ein viel größeres Gebiet untersucht wird als lediglich die als Straßennetz bezeichnete Gesamtheit aller Straßen, bleibt die Anzahl an Hypothesen im Vergleich zur Anzahl der Partikel bei einem Partikelfilter gering. Damit ist der Rechenaufwand vorteilhaft gering.
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Zusammengefasst weist eine derartige Hypothese folgende Eigenschaften auf:
- • sie beschreibt eine mögliche Kartenposition des Objekts;
- • sie nimmt in der digitalen Karte eine bestimmte Wahrscheinlichkeitsverteilung ein;
- • sie ist immer einem bestimmten Kartenelement zugeordnet;
- • einem Kartenelement können beliebig viele Hypothesen zugeordnet sein;
- • sie weist einen Träger auf;
- • sie trägt die Wahrscheinlichkeit, mit der sie die echte Position repräsentiert.
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Die Hypothese bildet eine Verteilungsfunktion der Wahrscheinlichkeit, mit der die Kartenposition des Objekts beschrieben wird. Diese Kartenposition ist nicht punktförmig, weil sie sich aufgrund von Messfehlern nicht exakt bestimmen lässt. Wie nachfolgend noch näher erläutert wird, kann eine Hypothese geschnitten werden.
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Die im ersten erfindungsgemäßen Verfahrensschritt als Anfangsposition zum Durchführen der nachfolgenden Verfahrensschritte festgelegte Kartenposition kann eine Kartenposition sein, die zu Beginn des gesamten Verfahrensablaufs, d.h. zu Beginn der gesamten Bewegung des Objekts ermittelt wurde oder – allgemein – die aus einer insbesondere unmittelbar voraufgehenden Messung ermittelte aktuelle Kartenposition sein, im Verfahrensablauf als aktuelle zweite Kartenposition bezeichnet. Von der festgelegten Kartenposition gehen die obigen, schleifenartig wiederholt durchlaufenen Verfahrensschritte ii bis x aus.
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Der zweite Zeitpunkt ist um ein vorgebbares Zeitintervall später gewählt als der erste Zeitpunkt, wobei vorteilhaft dieses Zeitintervall für alle schleifenartig wiederholten Durchläufe der obigen Verfahrensschritte ii bis x identisch ist und z.B. eine Sekunde beträgt.
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Das Messen der aktuellen zweiten realen Position des Objekts in der Landschaft erfolgt im Verfahrensschritt ii durch Koppelortung, die hier ausgebildet ist als eine wahlweise Kombination von Messergebnissen je nach Ausgestaltung des Objekts unterschiedlicher Sensoren, bevorzugt eines globalen Navigationssatellitensystems, kurz: GNSS, eines Gyroskops, d.h. Kreiselinstruments, von Radpulssensoren, eines Kompasses und dergleichen. Diese Kombination, auch als Sensordatenfusion bezeichnet, liefert als Ergebnis eine Wahrscheinlichkeitsverteilung der zweiten realen Position, einer Bewegungsrichtung und einer Geschwindigkeit des Objekts. Dabei wird durch die Koppelortung eine relative Änderung der Position des Objekts von der ersten realen Position zur zweiten realen Position bestimmt. Daraus wird im Verfahrensschritt iii weiter der Schiebevektor zwischen der ersten realen Position und der zweiten realen Position ermittelt, der ebenfalls durch eine Wahrscheinlichkeitsverteilung beschrieben wird und Daten über Änderungen in Position, Bewegungsrichtung und Geschwindigkeit des Objekts von einer Position zur nächsten umfasst. Diese Daten haben dazu ihren jeweiligen Fehler. In den meisten Fällen weisen die Daten des Schiebevektors eine Gaußverteilung auf, die durch ihren Erwartungswert und ihre Varianz beschrieben werden kann.
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Bei einer Bewegung des Objekts in der Landschaft wird somit die aktuelle zweite reale Position des Objekts wiederholt in regelmäßigen Zeitabständen durch Koppelortung mit verschiedenen, einander ergänzenden Mitteln gemessen. Zwischen zwei derartigen Messungen ändert sich die aktuelle Position des Objekts. Die Änderung zwischen einer ermittelten ersten Kartenposition und der darauf folgend gemessenen zweiten aktuellen Position wird durch den Schiebevektor beschrieben, der Angaben zu einer Veränderung der Position des Objekts, einer Richtungsänderung der Bewegung des Objekts und einer Geschwindigkeit des Objekts sowie einem diesen Größen anhaftenden Fehler umfasst.
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Weiter wird, bevorzugt für eine Darstellung der aktuellen zweiten realen Position des Objekts sowie als Anfangsposition für einen nachfolgenden Durchlauf der Verfahrensschritte ii bis x, bestimmt, auf welchem der Kartenelemente der digitalen Karte sich das Objekt in dieser aktuellen zweiten realen Position befindet. Dazu wird im Verfahrensschritt iv die erste Kartenposition um den Schiebevektor in die verschobene erste Kartenposition verschoben, die durch eine verschobene erste Hypothese beschrieben wird. Liegt zum ersten Zeitpunkt eine Mehrzahl an Hypothesen vor, wird der Schiebevektor auf alle diese Hypothesen angewandt, d.h. im Sinne einer Addition von Wahrscheinlichkeitsvariablen auf die Hypothesen addiert, da es sich bei den Hypothesen sowie dem Schiebevektor um Wahrscheinlichkeitsverteilungen handelt. Dadurch werden die Hypothesen verschoben, und da der Schiebevektor mit einem Fehler behaftet ist, wird der Träger der Hypothesen im allgemeinen verbreitert. An dieser Stelle sei angemerkt, dass Hypothesen, Schiebevektor, Kartenpositionen und reale Positionen durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen dargestellt werden. Der Vereinfachung halber ist dies in der Beschreibung nicht überall ausdrücklich genannt.
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Durch das Verschieben kann der Fall eintreten, dass der Träger einer Hypothese von einem Kartenelement auf ein anderes ganz oder teilweise verschoben wird. Die verschobene erste Kartenposition wird auf alle in der verschobenen ersten Kartenposition befindlichen Kartenelemente abgebildet. Dabei wird die Zuordnung der Hypothesen zu den Kartenelementen neu bestimmt. Bei dieser Zuordnung ist der relative Kartenfehler der Kartenelemente zu berücksichtigen. Da eine Hypothese immer nur einem bestimmten Kartenelement zugeordnet ist, kann es im Ergebnis der Zuordnung erforderlich sein, eine Hypothese auf alle in der verschobenen ersten Kartenposition befindlichen Kartenelemente aufzuteilen. Dies wird auch als Schneiden bezeichnet. Gemäß der Gliederung der digitalen Karte in die einzelnen Kartenelemente wird bei dieser Aufteilung jedem der in der verschobenen ersten Kartenposition befindlichen Kartenelemente zugeordnet eine Tochterhypothese der verschobenen ersten Hypothese gebildet. Das Aufteilen bzw. Schneiden geschieht durch Multiplikation einer Trägerfunktion der Hypothese mit jeweiligen Trägerfunktionen der betroffenen Kartenelemente. Aus einer Hypothese entstehen also nach dem Schieben die Tochterhypothesen als eine Anzahl neuer Hypothesen. Werden auf diese Weise mehrere Hypothesen verschoben und in Tochterhypothesen aufgeteilt, können Tochterhypothesen verschiedener Hypothesen demselben Kartenelement zugeordnet werden. Hypothesen, die in Tochterhypothesen aufgeteilt werden, können auch als Elternhypothesen bezeichnet werden. Dadurch entsteht als Ergebnis des Schiebens eine Zuordnung mehrerer (Tochter-)Hypothesen zu einem Kartenelement. Für die Tochterhypothesen berechnet sich eine Wahrscheinlichkeit einmal aus einem Integral einer Wahrscheinlichkeitsverteilung der Tochterhypothesen über die Fläche des zugehörigen Kartenelements, zum anderen aus der Übergangswahrscheinlichkeit von dem Kartenelement, dem die erste Hypothese zugeordnet ist, auf das Kartenelement, dem die Tochterhypothese zugeordnet ist. Als Beispiel ist die Übergangswahrscheinlichkeit von einem Tunnel in ein unmittelbar benachbartes Gebiet null, von einer Straße auf andere Straßen an einer Kreuzung z.B. proportional zu Straßenklassen der anderen Straßen. Zum Abschluss werden die Wahrscheinlichkeiten der Tochterhypothesen so normiert, dass sie in Summe die Wahrscheinlichkeit der ersten Hypothese ergeben. Damit sind die Wahrscheinlichkeiten der Hypothesen vor dem Schieben auf die Tochterhypothesen nach dem Schieben verteilt. Tochterhypothesen, die sich überlappen und zu demselben Kartenelement gehören, werden bevorzugt zu einer Hypothese zusammengefasst. Damit bleibt die Anzahl an Hypothesen stets recht klein, d.h. in der Größenordnung der betroffenen Kartenelemente.
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Bei dem im Verfahrensschritt vii durchgeführten Aktualisieren werden die Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Tochterhypothesen bzw. der daraus durch Zusammenfassen entstandenen Hypothesen gemäß der Wahrscheinlichkeit, zu der zweiten realen Position zu passen, überprüft, d.h. anhand der zweiten realen Position plausibilisiert. In diesem Schritt ist es bereits unerheblich, aus welcher ursprünglichen, d.h. ersten, Hypothese die jeweils überprüfte Hypothese entstanden ist. Zu jeder zu prüfenden Hypothese wird die Frage beantwortet, wie wahrscheinlich es ist, dass unter der Annahme, dass die aktuelle Hypothese die richtige Position des Objekts ist, genau diese zweite reale Position gemessen wird, d.h. das Objekt diese gemessene zweite reale Position einnimmt. Bei der Beantwortung dieser Frage ist der absolute Kartenfehler der Kartenelemente und damit der Hypothesen zu beachten. Zur Berechnung dieser Wahrscheinlichkeit bei der Beantwortung dieser Frage werden die Daten über Position, Bewegungsrichtung und Geschwindigkeit des Objekts sowie ggf. weitere, von den Hypothesen umfasste und in der zweiten realen Position verfügbare Daten verwendet. Das ist z.B. ein Abstand der zu plausibilisierenden Hypothese von der durch Koppelortung ermittelten zweiten realen Position unter Beachtung ihrer Varianzen, die aktuelle Geschwindigkeit des Objekts zur Abschätzung, wie wahrscheinlich diese in der zweiten realen Position ist – z.B. mit welcher Wahrscheinlichkeit das Objekt, z.B. ein Fahrzeug, mit 100km/h eine Fußgängerzone befährt – oder eine Betätigung eines Fahrtrichtungsanzeigers, und dergleichen. Danach werden alle Wahrscheinlichkeiten wieder so normiert, dass ihre Summe 100% ergibt.
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Im Verfahrensschritt viii wird dasjenige Kartenelement, dem die Tochterhypothese mit der höchsten der zuvor ermittelten Wahrscheinlichkeiten zugeordnet ist, als aktuelle zweite Kartenposition ausgewählt. Als diese wird somit die Hypothese genommen, deren Produkt aus höchster Wahrscheinlichkeitsdichte multipliziert mit ihrer Hypothesenwahrscheinlichkeit am größten ist, d.h. es wird die Hypothese ausgewählt, welche die höchste Wahrscheinlichkeit besitzt und davon wiederum die Stelle, an der die Verteilungsfunktion die höchste Dichte besitzt. Das ist die Hypothese, bei der sich die Wahrscheinlichkeit am dichtesten konzentriert. Dieses ausgewählte Kartenelement bildet als neue aktuelle Position des Objekts zugleich die Grundlage für eine Darstellung in der digitalen Karte und Anfangsposition für eine weitere Bewegung des Objekts. Zum Ermitteln weiterer durch diese Bewegung hervorgerufener Positionsänderungen des Objekts wird die aktuelle zweite Kartenposition als erste Kartenposition festgelegt, wobei alle bis hierher vorhandenen Hypothesen beibehalten werden, und werden die vorstehenden Verfahrensschritte erneut ausgeführt.
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Mit dem vorgestellten Verfahren wird eine Bestimmung einer Position eines Objektes in einer digitalen Karte außer in einem Straßennetzwerk auch in allen anderen Kartenelementen möglich. Das Verfahren verwendet eine Multihypothesentechnik, die den Rechenaufwand im Vergleich zu z.B. Partikelfiltern drastisch reduziert.
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Vorteilhafte Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Verfahrens sind in den darauf rückbezogenen Unteransprüchen gekennzeichnet.
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Eine bevorzugte Weiterbildung des erfindungsgemäßen Verfahrens umfasst folgende Verfahrensschritte zum Initialisieren des Verfahrensablaufs:
- • Messen einer ersten realen Position des in der Landschaft befindlichen Objekts als Wahrscheinlichkeitsverteilung,
- • Abbilden dieser die erste reale Position beschreibenden Wahrscheinlichkeitsverteilung auf die Kartenelemente der digitalen Karte,
- • Aufteilen der die erste reale Position beschreibenden Wahrscheinlichkeitsverteilung auf die Kartenelemente und dadurch Bilden je einer eine Wahrscheinlichkeitsverteilung bildenden Hypothese zu jedem Kartenelement.
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Diese Verfahrensschritte erfolgen beim erstmaligen Durchführen des Verfahrens in einer bis dahin unbekannten Landschaft, in der sich das Objekt erstmalig bewegt und für die daher das Verfahren erstmalig durchgeführt wird, und – daher auch – ohne Historie, d.h. es liegen noch keine Resultate von Messungen einer Position oder gespeicherte Verläufe früherer Aufenthalte bzw. Bewegungen des Objekts in dieser Landschaft vor, nur die digitale Karte ist vorgegeben. Es wird eine Anfangsverteilung an Hypothesen erzeugt, die eine Grundlage für das weitere Durchführen des Verfahrens bildet. Beim ersten Start des Systems in einer unbekannten Umgebung und ohne eine Bewegungshistorie eines Objekts wird die als Wahrscheinlichkeitsverteilung gemessene erste reale Position auf die Kartenelemente abgebildet und ggf. aufgeteilt. Die so bestimmten anfänglichen Wahrscheinlichkeiten ergeben sich aus dem Integral der Wahrscheinlichkeitsverteilung der ersten realen Position über die jeweiligen Kartenelemente. Nur unbefahrbare Kartenelemente, z.B. Gewässer, werden vom Abbilden ausgenommen.
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Bei einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird für eine Mehrzahl von Bewegungsvorgängen des Objekts für jede der dabei gebildeten Hypothesen ein Fehler als Abweichung zwischen der jeweils durch Koppelortung gemessenen aktuellen zweiten realen Position des Objekts in der Landschaft und dem dazu jeweils als aktuelle zweite Kartenposition ausgewählten Kartenelement ermittelt und gespeichert, wird ein Mittelwert aller zu je einem dieser Kartenelemente ermittelten Fehler gebildet und zu diesem Kartenelement gespeichert und wird mit diesem Mittelwert das als zweite Kartenposition ausgewählte Kartenelement korrigiert, d.h. korrigiert wird die Wahrscheinlichkeitsverteilung, durch die das Kartenelement beschrieben wird, z.B. Angaben zu dessen Position, d.h. deren Ortskoordinaten in der digitalen Karte. Liegt die Bewegungshistorie des Objekts vor, kann im Nachhinein mit hoher Sicherheit der tatsächlich zurückgelegte Weg des Objekts rekonstruiert werden. Damit ist hinterher eindeutig, welche Hypothese tatsächlich die Position des Objekts repräsentierte. Zu allen Hypothesen kann der Fehler als Differenz zwischen gemessener realer Position und Kartenelement gespeichert werden. Somit kann im nachhinein der Fehler für die tatsächlich benutzten Kartenelemente gelernt und die digitale Karte korrigiert und verbessert werden.
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Gemäß einer bevorzugten Weiterbildung des erfindungsgemäßen Verfahrens werden die Hypothesen und/ oder die Tochterhypothesen durch eine Summe von Normalverteilungen modelliert. Da im Verfahrensablauf die Hypothesen wiederholt geschoben, aufgeteilt und mit anderen Hypothesen zusammengefasst werden, ergeben sich im Ergebnis sehr komplexe Verteilungsfunktionen für die Wahrscheinlichkeitsdichte einer Hypothese, die analytisch nicht handhabbar sind. Zu einer numerischen Umsetzung lassen sich die Hypothesen bevorzugt durch eine Summe von Normalverteilungen beliebig gut annähern. Die einzelnen Normalverteilungen werden an die jeweiligen Kartenelemente und die gewünschte Genauigkeit angepasst, so dass mit einer überschaubaren Anzahl von Normalverteilungen auszukommen ist. Der große Vorteil von Normalverteilungen ist der, dass die oben beschriebenen Operationen des Schiebens, Aufteilens usw. mit Normalverteilungen sehr leicht durchführbar sind.
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Die Aufgabe wird ferner vorteilhaft gelöst durch ein Computerprogrammprodukt, aufweisend Programmteile zum Ausführen eines Verfahrens der vorstehend beschriebenen Art, eine maschinenlesbare, insbesondere computerlesbare, Datenstruktur, erzeugt durch ein derartiges Verfahren und/oder durch mindestens ein derartiges Computerprogrammprodukt, sowie durch einen maschinenlesbaren, insbesondere computerlesbaren, Datenträger, auf dem mindestens ein derartiges Computerprogrammprodukt aufgezeichnet und/oder gespeichert ist und/oder auf dem mindestens eine derartige Datenstruktur zum Abruf bereit gehalten ist.
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In einem stark vereinfachenden Ausführungsbeispiel der Erfindung bewegt sich ein Objekt in einer digitalen Karte, die als Kartenelemente, d.h. Träger je einer Hypothese, eine Straße und einen benachbarten Wald umfasst, die nicht scharf begrenzt, sondern durch Wahrscheinlichkeiten definiert sind. Besonders an der Übergangszone zwischen Wald und Straße kann nicht genau angegeben werden, ob ein Punkt auf der digitalen Karte zur Straße oder zum Wald gehört.
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Zum ersten Zeitpunkt sei eine Hypothese auf der Straße gegeben. Sie hat eine Wahrscheinlichkeit von x, und die Verteilungsfunktion der Hypothese auf der Straße in der ersten Kartenposition sei eine durch Koppelortung erhaltene Ellipse. Das Integral der Hypothese über die Straße ist auf Eins normiert. Im Schiebeschritt wird die Hypothese durch Addieren des fehlerbehafteten Schiebevektors auf die Verteilungsfunktion der Hypothese geschoben. Dadurch wächst der Träger der Verteilungsfunktion an und überlappt jetzt die Straße, ragt aber auch in den Wald neben der Straße hinein. Im nächsten Schritt wird die Hypothese aufgeteilt. Gemäß der Zerlegung der digitalen Karte in Straße und Wald entstehen zwei Tochterhypothesen, von denen eine der Straße und die andere dem Wald zugeordnet ist. Das Zerschneiden wird durch Multiplizieren der Trägerfunktion der Hypothese mit den jeweiligen Trägerfunktionen der Kartenelemente vorgenommen. Nach dem Schieben und Aufteilen ist ein Teil der Hypothese dem Wald und ein Teil der Straße zugeordnet. Das Integral über die Straße sei 70% und über den Wald 30%. Die Übergangswahrscheinlichkeit von der Straße in den Wald sei 5%. Also bleibt mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% die Position auf der Straße. Durch Multiplikation ergibt sich, dass als Tochterhypothesen von der Hypothese ein Anteil von 0.3·0.05 dem Wald zugeordnet werden und ein Anteil von 0.7·0.95 auf der Straße verbleiben. Dies wird auf Eins normiert, wodurch sich ergibt, dass 2% dem Wald und 98% der Straße zugeordnet werden. Im Ergebnis wurde also die Hypothese mit der Wahrscheinlichkeit x in zwei Tochterhypothesen aufgeteilt, wobei die dem Wald zugeordnete Tochterhypothese eine Wahrscheinlichkeit von x·0,02 und die der Straße zugeordnete Tochterhypothese eine Wahrscheinlichkeit von x·0,98 hat. Die Verteilung der Tochterhypothesen auf dem jeweiligen Kartenelement ist das Ergebnis der Multiplikation der geschobenen Hypothese mit dem jeweiligen Träger des Kartenelements.
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Eine zweite Hypothese zum ersten Zeitpunkt ist dem Wald zugeordnet und hat eine Wahrscheinlichkeit von 1 – x. Durch das Schieben wird auch diese Hypothese in zwei Tochterhypothesen aufgeteilt, von der eine dem Wald, die andere der Straße zugeordnet wird. Die zugehörigen Wahrscheinlichkeiten ergeben sich wieder aus dem Integral über die Trägerfunktion und die Übergangswahrscheinlichkeit vom Wald auf die Straße. Im Ergebnis des Schiebens entstehen vier Tochterhypothesen. Davon werden die der Straße zugeordneten Tochterhypothesen einerseits und die dem Wald zugeordneten Tochterhypothesen andererseits durch Addieren der Wahrscheinlichkeiten der Tochterhypothesen und Zusammenfassen der Trägerfunktionen der Tochterhypothesen zu einer neuen Trägerfunktion zu je einer Hypothese zusammengefasst, so dass das Integral über das zugehörige Kartenelement wieder Eins ergibt.
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Zur Aktualisierung wird z.B. eine Geschwindigkeit des Objekts von 100 km/h herangezogen. Zu jeder Tochterhypothese wird bewertet, wie wahrscheinlich an der durch Koppelortung gemessenen Position diese Geschwindigkeit ist. Für die der Straße zugeordneten Hypothesen kann mit einer Wahrscheinlichkeit von z.B. 100% diese Geschwindigkeit angenommen werden. Für die Position im Wald ist diese Geschwindigkeit aber mit einer Wahrscheinlichkeit von nur 2% zu erreichen.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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Zitierte Nicht-Patentliteratur
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