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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erzeugen einer digitalen Karte, in welcher ortsabhängig Schätzwerte einer physikalischen Messgröße, beispielsweise einer Umgebungstemperatur oder einer Straßenglätte, verzeichnet sind. Es werden hierzu Messwerte der Messgröße aus mehreren Kraftfahrzeugen empfangen. Zu der Erfindung gehört auch eine Servervorrichtung zum Erzeugen der digitalen Karte. Die Servervorrichtung ist stationär, das heißt außerhalb der Kraftfahrzeuge angeordnet. Die Servervorrichtung kann hierdurch beispielsweise ein sogenanntes Backend bilden, welches beispielsweise über das Internet Daten mit Kraftfahrzeugen austauschen kann.
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Kraftfahrzeuge können über eine Vielzahl von Sensordaten verfügen, deren Backend-seitige Aggregation neue, die Fahrer der Kraftfahrzeuge unterstützende Funktionen ermöglicht. Die aggregierten Sensordaten können hierzu als digitale Karte in einem jeweiligen Fahrerassistenzsystem der Kraftfahrzeuge bereitgestellt werden. Bei der Backend-seitigen Aggregation kann hierbei zwischen zwei Aufgaben differenziert werden, der Interpolation zwischen einzelnen Messpositionen, um die Schätzwerte für die Messgröße auch an Orten zwischen den Messpositionen zu erhalten, und der Fusion von kollektiven Fahrzeugflottendaten.
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Aus der
DE 10 2008 021 952 A1 ist hierzu ein Verfahren zum Betrieb eines Navigationssystems bekannt. In dem Navigationssystem ist eine Straßenkarte gespeichert, die in mehrere Teilbereiche aufgeteilt ist, die auch als Kacheln bezeichnet werden. Jede Kachel wird dabei in der Datenbank durch eine separate Datensatzgruppe repräsentiert, die alle notwendigen Daten zur Beschreibung des Datennetzes in der Kachel enthält. Hierdurch kann ein benötigter Arbeitsspeicher bei der Routendarstellung gering gehalten werden.
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Aus der
DE 100 41 277 A1 ist ein System zum Entwickeln geospatialer Informationen über ein bestimmtes Gebiet mit einer Vielzahl von unkoordinierten, sich in diesem Gebiet bewegenden Messfahrzeugen beschrieben. Bei dem System ist eine große Anzahl von Messfahrzeugen mit einem Positionssensor und einem Zeitsensor ausgerüstet, um ihre Position und Zeitpunkte immer dann aufzuzeichnen, wenn das Fahrzeug in Bewegung ist. Andere Sensoren und Datentypen können auch mit diesen Daten kombiniert werden.
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Aus der
DE 10 2011 116 245 A1 ist ein Verfahren zur Ermittlung aktueller Streckeninformationen einer digitalen Karte bekannt. Mehrere Kraftfahrzeuge erzeugen jeweils mittels eines jeweiligen Sensors Sensordaten, die drahtlos an eine zentrale Datenverarbeitungseinrichtung übermittelt werden, welche die Sensordaten plausibilisiert und gegebenenfalls in die digitale Karte als neue Messdaten einträgt.
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Ein Problem beim Zusammenfassen von Sensordaten unterschiedlicher Kraftfahrzeuge besteht darin, dass die Positionserfassung bei jedem Kraftfahrzeug einer Streuung unterliegt. Mit anderen Worten kann beispielsweise die Lokalisierung basierend auf einem GPS-Sensor (GPS - Global Positioning System) durch eine Streuung verfälscht sein, sodass die Positionsangabe, um einen zufälligen Versatzwert verfälscht ist. Hierdurch kann der Messwert fälschlicherweise eine Messposition aufweisen, an welcher andere Kraftfahrzeuge einen anderen Messwert ermitteln. Dieser Widerspruch in den Messwerten an einer bestimmten Position führt zu dem Problem, dass der Server nicht entscheiden kann, welche Messwerte richtig sind.
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In der
DE 10 2013 009 856 A1 ist ein Verfahren zum Lokalisieren von Verkehrsschildern und anderen stationären Verkehrsobjekten beschrieben, wobei diese Verkehrsobjekte durch Kraftfahrzeuge erkannt werden und die Erkennungsposition an eine zentrale Serveranordnung übermittelt wird, welche auf Grundlage der Detektionsorte die Position des Verkehrsobjekts ermittelt. Da die Positionsmessung bei Kraftfahrzeugen mit einer Streuung behaftet ist, wird jede Positionsangabe durch eine Gaußverteilung als Ortsverteilung modelliert und die einzelnen Positionsangaben der Kraftfahrzeuge werden durch Kombinieren der Ortsverteilungen zu einer Gesamtverteilung kombiniert, um dann auf Grundlage der Gesamtverteilung die eindeutige Position des Verkehrsobjekts als die durch die Gesamtverteilung angegebene wahrscheinlichste Position zu verwenden.
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In der
EP 2 757 539 A1 ist ein Verfahren zum Sammeln von Umgebungsdaten in einem zentralen Server beschrieben, wobei über Sensoren von Kraftfahrzeugen Umgebungsdaten, wie beispielsweise die Lufttemperatur oder eine Windstärke, erfasst werden und diese Messwerte zentral in dem Server für eine Wettervorhersage genutzt werden.
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Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, Messwerte einer Messgröße, beispielsweise einer Temperatur, aus mehreren Kraftfahrzeugen in einer digitalen Karte zu kombinieren.
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Die Aufgabe wird durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind durch die Merkmale der abhängigen Patentansprüche gegeben.
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Erfindungsgemäß bereitgestellt wird ein Verfahren zum Erzeugen der genannten digitalen Karte, in welcher ortsabhängig Schätzwerte der physikalischen Messgröße verzeichnet sind. Das Verfahren kann durch eine Servervorrichtung durchgeführt werden. Unter einer Servervorrichtung ist im Zusammenhang mit der Erfindung ein Computer oder eine Anordnung aus mehreren Computern zu verstehen. Die Servervorrichtung kann beispielsweise an das Internet angeschlossen sein und beispielsweise über eine Mobilfunkverbindung und/oder WLAN-Router (WLAN - Wireless Local Area Network) Daten mit Kraftfahrzeugen austauschen.
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Durch die Servervorrichtung werden Messwerte der Messgröße aus mehreren Kraftfahrzeugen empfangen. Es wird eine jeweilige Messposition zu jedem Messwert ermittelt. Die Messposition gibt dabei an, wo der Messwert gemessen worden sein könnte. Des Weiteren wird eine jeweilige Streuung, durch welche jede Messposition verfälscht ist, ermittelt. Die Streuung kann beispielsweise durch ein Rauschen beim Erfassen der Kraftfahrzeugposition erzeugt worden sein. Insbesondere kann die Streuung im Zusammenhang mit einem globalen Navigationssatellitensystem (GNSS) in der an sich bekannten Weise durch die Messungenauigkeit beim Ermitteln einer aktuellen Position verursacht sein. Durch die Servervorrichtung wird auf der Grundlage der Streuung zu jedem Messwert eine jeweilige Ortsverteilung des Messwerts erzeugt. Die Ortsverteilung gibt zu unterschiedlichen Orten an, mit welcher Wahrscheinlichkeit der jeweilige Messwert dort tatsächlich gemessen wurde. Bei der Ortsverteilung handelt es sich also um eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, insbesondere eine Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung. Ein Mittelwert oder eine Mode der Ortsverteilung kann beispielsweise durch die Messposition selbst gegeben sein. Ausgehend von dem Mittelwert kann dann in Abhängigkeit von der Streuung für eine Umgebung der Messposition ein Wahrscheinlichkeitswert oder ein Wahrscheinlichkeitsdichtewert angeben, wie wahrscheinlich es ist, dass der Messwert an diesem jeweiligen Ort in der Umgebung gemessen worden ist.
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Entsprechend wird durch die Servervorrichtung zu mehreren Flächenbereichen oder Pixelbereichen der Karte jeweils einer der genannten Schätzwerte der digitalen Karte ermittelt, also z.B. ein Temperaturschätzwert. Hierzu werden für jeden Pixelbereich jeweils gewichtete Messwerte ermittelt. Die gewichteten Messwerte werden jeweils ermittelt, indem die empfangenen Messwerte mit ihrer jeweiligen für den Pixelbereich durch die jeweilige Ortsverteilung angegebenen Wahrscheinlichkeit gewichtetet werden. Mit anderen Worten wird zu jedem empfangenen Messwert überprüft, mit welcher Wahrscheinlichkeit dieser Messwert in dem Pixelbereich gemessen worden ist. Mit dieser Wahrscheinlichkeit wird dann der Messwert gewichtet oder multipliziert. Dies ergibt jeweils den gewichteten Messwert. Alle gewichteten Messwerte des Pixelbereichs können dann beispielsweise aufsummiert werden. Es ist vorgesehen, den sich ergebenden Wert noch durch die Gesamtwahrscheinlichkeit oder die Summe der Wahrscheinlichkeiten zu dividieren, um einen genormten Schätzwert zu erhalten. Insgesamt ergibt sich somit für die Pixelbereiche jeweils ein einzelner Schätzwert, also beispielsweise ein Temperaturwert. Ein Pixelbereich kann dabei beispielsweise einen quadratischen Bereich mit einer Kantenlänge in einem Bereich von 0,5 Meter bis 30 Meter repräsentieren. Die erzeugte digitale Karte kann dann durch die Servervorrichtung an eines der Kraftfahrzeuge aus der Fahrzeugflotte oder auch ein anderes Kraftfahrzeug ausgesendet werden. In diesem Kraftfahrzeug kann dann in Abhängigkeit von der empfangenen digitalen Karte eine Fahrerassistenzfunktion bereitgestellt werden. Mit anderen Worten kann ein Fahrerassistenzsystem des Kraftfahrzeugs mit der digitalen Karte konfiguriert werden.
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Durch die Erfindung ergibt sich der Vorteil, dass Messwerte umso weniger beim Erzeugen der digitalen Karte berücksichtigt werden, je stärker die Streuung beim Ermitteln ihrer Messposition war. Hierdurch werden unplausible Messwerte von allein unterdrückt oder gedämpft, ohne dass es einer expliziten Erkennung einer fehlerhaften Messposition bedarf.
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Zu der Erfindung gehören auch Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens, die im Folgenden beschrieben sind.
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In einer Weiterbildung ist die Messgröße eine aus den folgenden: Temperatur, Lichtintensität, Nässe, Straßenreibwert, Verkehrsdichte, Empfangsstärke eines Funksignals (zum Beispiel für den Mobilfunk). Das Kartographieren von Schätzwerten zu einer dieser Messgröße weist den Vorteil auf, dass in Kraftfahrzeugen, die in ein durch die digitale Karte erfasstes oder kartographiertes Gebiet fahren, anhand der digitalen Karte bereits Werte zu der jeweiligen Messgröße prognostizieren können und somit eine Fahrassistenzfunktion im Voraus oder vorausschauend angepasst oder verändert werden kann.
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In einer Weiterbildung werden die Messwerte zusammen mit einem jeweiligen Zeitstempel empfangen. Der Zeitstempel gibt insbesondere an, zu welchem Zeitpunkt der Messwert erzeugt oder gebildet worden ist. Des Weiteren werden aus den Kraftfahrzeugen auch Positionswerte mit einem jeweiligen Zeitstempel empfangen. Die Positionswerte geben eine Position an, die zu dem jeweiligen, durch den Zeitstempel angegebenen Zeitpunkt im Kraftfahrzeug ermittelt worden ist. Beispielsweise können die Positionswerte durch einen GPS-Sensor oder einen anderen Sensor für ein GNSS oder allgemein einer Positionserfassungseinrichtung ermittelt worden sein. Die Messwerte zu der Messgröße werden durch einen anderen Messsensor unter Umständen zu anderen Zeitpunkten ermittelt als die Positionswerte der Position des Kraftfahrzeugs. Beispielsweise kann ein GPS-Sensor Positionswerte mit einer Messrate im Bereich von 1 Hertz bis 20 Hertz erzeugen. Dagegen kann beispielsweise ein Messsensor für die Messgröße Messwerte mit einer Messrate von 0,1 Hertz bis 1 Hertz erzeugen. Dennoch muss zu jedem Messwert die jeweilige Messposition ermittelt werden. Hierfür werden für jedes Kraftfahrzeug dessen Messpositionen der Messwerte aus den (GPS-)Positionswerten auf der Grundlage der Zeitstempel durch Interpolieren ermittelt. Beispielsweise kann also eine Fahrtrajektorie des Kraftfahrzeugs aus den Positionswerten gebildet werden. Anhand der Fahrtrajektorie kann auch für andere Positionen als diejenigen, die durch die Positionswerte beschrieben sind, der jeweilige Zeitpunkt ermittelt werden, wann sich das Kraftfahrzeug dort befunden hat. Dann kann anhand des Zeitstempels jedes Messwerts ermittelt werden, wo entlang der Fahrtrajektorie sich das Kraftfahrzeug beim Erzeugen des Messwerts befunden hat. Durch diese Weiterbildung ergibt sich der Vorteil, dass bei den Kraftfahrzeugen keine Synchronisation des Sensors für die Messgröße einerseits und des Sensors zum Erfassen der Position, z.B. des GPS-Sensors, andererseits nötig ist.
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In einer Weiterbildung werden die Streuungen jeweils als eine Kovarianzmatrix einer Gaußverteilung ermittelt. Insbesondere handelt es sich bei der Kovarianzmatrix um eine mehrvariate Kovarianzmatrix. Insbesondere liegt keine reine Diagonalmatrix vor, sondern die Kovarianzmatrix weist Kreuzkovarianzwerte ungleich Null auf. Insbesondere ist also beispielsweise eine Drei-Sigma-Grenze elliptisch, also insbesondere nicht kreisförmig. Sie bildet somit Unsicherheitsellipsen. Die jeweilige Ortsverteilung der Messwerte wird dann jeweils als eine multivariate Gaußverteilung bereitgestellt. Hierdurch ergibt sich der Vorteil, dass die Form von Lokalisierungs- und Observations-Unsicherheiten (Kovarianzen) akkurater abgebildet werden können.
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In einer Weiterbildung wird die jeweilige Ortsverteilung zumindest eines Messwerts mittels eines Gewichtungswerts gewichtet. Mit anderen Worten wird die Ortsverteilung beispielsweise mittels des Gewichtungswerts multipliziert. Der Gewichtungswert wird dabei abhängig von einem Alter des Messwerts festgelegt. Beispielsweise kann ein neuer Messwert mit einem Gewichtungswert 1 erhalten und mit zunehmendem Alter der Gewichtungswert verkleinert werden, bis er einen Gewichtungswert 0 erreicht. Eine Gesamtwahrscheinlichkeit dieser Ortsverteilung wird hierdurch auf einen Wert ungleich 1 eingestellt. Die Gesamtwahrscheinlichkeit ist hierbei insbesondere das Integral über der Ortsfläche. Es handelt sich also um das Volumen unter der Ortsverteilung. Hierdurch ergibt sich eine zeitliche Gewichtung der Ortsverteilung, wodurch beispielsweise alte oder sogar veraltete Werte bei einer Neuberechnung der digitalen Karte weniger Einfluss erhalten als neuere Messwerte.
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In einer Weiterbildung wird zu jedem Pixelbereich eine Anzahl derjenigen Messwerte ermittelt, die einen vorbestimmten Mindestbeitrag zu dem Schätzwert liefern. Beispielsweise kann die Anzahl derjenigen Messwerte ermittelt werden, für die sich ein Wahrscheinlichkeitswert im Pixelbereich ergibt, der größer als ein vorbestimmter Schwellenwert ist, wobei der Schwellenwert beispielsweise in einem Bereich größer als 1 Prozent oder größer als 10 Prozent liegen kann. In Abhängigkeit von der ermittelten Anzahl wird ein Konfidenzwert des Pixelbereichs festgelegt. Durch den Konfidenzwert wird in vorteilhafter Weise signalisiert, ob für den Pixelbereich genügend Messwerte vorhanden sind.
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Bevorzugt ist vorgesehen, die digitale Karte regelmäßig zu aktualisieren. Insbesondere ist vorgesehen, bei Empfangen eines neuen Messwerts die digitale Karte zu aktualisieren oder anzupassen. Es findet also insbesondere keine Batch-Verarbeitung der digitalen Karte statt, sondern eine Verarbeitung On-Demand (auf Aufforderung). Insbesondere bei der Berücksichtigung von Ortsverteilungen und bei der Verwendung einer verhältnismäßig großen digitalen Karte, die beispielsweise ein ganzes Bundesland oder ein ganzes Land abdeckt, kann durch Hinzufügen eines Messwerts ein unerwünscht großer Rechenaufwand entstehen. Eine vorteilhafte Weiterbildung sieht hierzu vor, dass die Karte aus mehreren, jeweils mehrere der Pixelbereiche umfassenden Kacheln gebildet wird. Eine Kachel kann beispielsweise ein quadratisches Areal beschreiben, das eine Kantenlänge aufweist, die beispielsweise in einem Bereich von 20 Metern bis 1 Kilometer, beispielsweise in einem Bereich von 50 Metern bis 200 Metern, liegen kann. Bei Empfangen eines neuen Messwerts wird in Abhängigkeit von dessen Messposition und dessen Streuung eine Hüll-Form, insbesondere ein Rechteck oder eine Bounding-Box, definiert. Es wird dann zumindest eine von der Bounding-Box überschnittene Kachel ermittelt. Dann werden nur für die zumindest eine ermittelte Kachel die Schätzwerte auf der Grundlage des neuen Messwerts neu ermittelt. Hierdurch werden in vorteilhafter Weise unnötige Berechnungsschritte vermieden und hierdurch Rechenressourcen der Servervorrichtung geschont.
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Bei einer Weiterbildung werden beim neuen Ermitteln der Schätzwerte jeder ermittelten Kachel jeweils die Messwerte der angrenzenden Nachbarkacheln mit berücksichtigt. Hierdurch ergibt sich der Vorteil, dass sich an den Kachelgrenzen übergangsfreie Verläufe der Schätzwerte ergeben. Mit anderen Worten sind die Kachelgrenzen in der digitalen Karte nicht erkennbar.
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In einer Weiterbildung geht es um das Ermitteln der gewichteten Messwerte. Zum Gewichten wird eine Wahrscheinlichkeit berechnet, die angibt, dass die Messposition des Messwerts in dem Pixelbereich liegt. Diese Wahrscheinlichkeit wird anhand der jeweiligen Ortsverteilung des Messwerts ermittelt. Da es sich hierbei beispielsweise in einer Kachel um eine große Anzahl an Messwerten handeln kann, beispielsweise mehr als 100 oder mehr als 1 000, müssten entsprechend viele Ortsverteilungen aufaddiert werden. Die Ortsverteilungen werden hierzu bevorzugt jeweils in mehrere univariate Gaußverteilungen aufgeteilt. Die univariaten Gaußverteilungen können dann mittels eines an sich bekannten FIGtree-Algorithmus aufsummiert werden. Mit anderen Worten werden die Ortsverteilungen zunächst in jeweils mehrere univariate Gaußverteilungen aufgeteilt und die univariaten Gaußverteilungen durch eine sogenannte schnelle Gaußtransformation kombiniert. Hierdurch ergibt sich der Vorteil, dass nur ein Bruchteil der Rechenoperationen nötig ist im Vergleich zu einer direkten Aufsummierung aller Ortsverteilungen.
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Wie bereits ausgeführt, gehört zu der Erfindung auch eine Servervorrichtung, die beispielsweise im Internet betrieben werden kann. Die Servervorrichtung ist zum Erzeugen einer digitalen Karte für ein Fahrerassistenzsystem eines Kraftfahrzeugs ausgelegt. Die Servervorrichtung weist hierzu eine Prozessoreinrichtung auf, die dazu ausgelegt wird, die Karte durch Durchführen einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens zu erzeugen. Des Weiteren ist die Servervorrichtung dazu ausgelegt, die erzeugte Karte an das Kraftfahrzeug auszusenden. Beispielsweise kann die digitale Karte über das Internet und ein Mobilfunknetz an das Kraftfahrzeug ausgesendet werden.
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Zu der Erfindung gehört auch ein System, das eine Ausführungsform der erfindungsgemäßen Servervorrichtung sowie eine Fahrzeugflotte aufweist. Die Fahrzeugflotte umfasst mehrere Kraftfahrzeuge. Die Kraftfahrzeuge erzeugen mittels einer jeweiligen Sensoreinrichtung Messwerte zu einer Messgröße beispielsweise aus einer Temperatur oder eines Straßenreibwerts. Des Weiteren erzeugen die Kraftfahrzeuge Positionswerte zu einer jeweils aktuellen Position des Kraftfahrzeugs. Die Servervorrichtung empfängt die Messwerte und die Positionswerte von den Kraftfahrzeugen und erzeugt daraus in der beschriebenen Weise die digitale Karte. Des Weiteren umfasst das System ein weiteres Fahrzeug, das hier als Empfangsfahrzeug benannt ist. Das Empfangsfahrzeug empfängt die digitale Karte von der Servervorrichtung und konfiguriert ein Fahrerassistenzsystem mit der digitalen Karte. Hierdurch ist das Empfangsfahrzeug mittels des Systems dazu ertüchtigt, zumindest eine Fahrassistenzfunktion für einen vorausliegenden Fahrabschnitt des Empfangsfahrzeugs auf der Grundlage der Schätzwerte aus der digitalen Karte zu konfigurieren oder anzupassen oder zu parametrieren.
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Im Folgenden ist ein Ausführungsbeispiel der Erfindung beschrieben. Hierzu zeigen:
- 1 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform der erfindungsgemäßen Servervorrichtung sowie eine Kraftfahrzeugflotte,
- 2 eine Skizze zur Veranschaulichung eines Messwerts und mehrerer Positionswerte, die von demselben Kraftfahrzeug der Kraftfahrzeugflotte erzeugt worden sein können,
- 3 eine Skizze zu einem durch die Servervorrichtung von 1 durchgeführten Verfahrensschritt zum Erzeugen einer Ortsverteilung eines Messwerts,
- 4 eine schematische Darstellung eines Akkumulator-Rasters der Servervorrichtung,
- 5 eine schematische Darstellung einer Kachel einer digitalen Karte,
- 6 eine schematische Darstellung der digitalen Karte,
- 7 eine schematische Darstellung eines Ausschnitts der digitalen Karte mit Bounding-Boxen neuer Messwerte, und
- 8 eine Skizze zur Veranschaulichung einer Gaußtransformation.
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Bei dem im Folgenden erläuterten Ausführungsbeispiel handelt es sich um eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung. Bei dem Ausführungsbeispiel stellen aber die beschriebenen Komponenten der Ausführungsform jeweils einzelne, unabhängig voneinander zu betrachtende Merkmale der Erfindung dar, welche die Erfindung jeweils auch unabhängig voneinander weiterbilden und damit auch einzeln oder in einer anderen als der gezeigten Kombination als Bestandteil der Erfindung anzusehen sind. Des Weiteren ist die beschriebene Ausführungsform auch durch weitere der bereits beschriebenen Merkmale der Erfindung ergänzbar.
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In den Figuren sind funktionsgleiche Elemente jeweils mit denselben Bezugszeichen versehen.
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1 zeigt ein Verkehrswegenetz oder Straßennetz 1, auf dem Kraftfahrzeuge 2, 3 fahren können. Des Weiteren ist ein GNSS 4 dargestellt, das beispielsweise das GPS sein kann. Des Weiteren sind ein Mobilfunknetz 5, das Internet 6 und eine Servervorrichtung 7 dargestellt. Die Kraftfahrzeuge 2 können eine Fahrzeugflotte 8 darstellen.
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Das Kraftfahrzeug 3 kann eine Fahrassistenzeinrichtung 9 aufweisen, bei der es sich beispielsweise um ESP (elektronisches Stabilitätsprogramm) oder eine Spurhalteassistenz oder ein autonomes Fahrsystem oder ein Navigationssystem handeln kann. Eine Fahrroute 10 des Kraftfahrzeugs 3 kann sich entlang einer Fahrstrecke 11 erstrecken, auf welcher zuvor die Kraftfahrzeuge 2 entlanggefahren sind. Bei dem Kraftfahrzeug 3 kann vorgesehen sein, dass die Fahrerassistenzeinrichtung 9 für die Fahrt auf dem Streckenabschnitt 11 im Voraus konfiguriert wird. Hierzu kann eine digitale Karte 12 bereitgestellt sein, in welcher ortsabhängig Schätzwerte einer physikalischen Messgröße, beispielsweise eines Reibwerts der Straßen im Streckenabschnitt 11, verzeichnet oder kartographiert sein können. Hierdurch sind für den Streckenabschnitt 11 in dem Kraftfahrzeug 3 die Reibwerte bekannt und es kann beispielsweise ein ESP entsprechend konfiguriert werden, wie es an sich aus dem Stand der Technik bekannt ist.
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Die Karte 12 kann das Kraftfahrzeug 3 über eine Funkeinrichtung 13 empfangen haben, mittels welcher eine Funkverbindung 14 beispielsweise mit dem Mobilfunknetz 5 aufgebaut worden sein kann. Die Funkeinrichtung 13 kann beispielsweise ein UMTS-Modul (UMTS - Universal Mobile Telecommunication System) oder ein LTE-Funkmodul (LTE - Long Term Evolution) sein.
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Die digitale Karte 12 kann das Kraftfahrzeug 3 von der Servervorrichtung 7 empfangen haben. Die Servervorrichtung 7 kann die digitale Karte auf der Grundlage von Messwerten M und Positionswerten P der Fahrzeuge 2 der Fahrzeugflotte 8 gebildet haben. Hierzu kann jedes Kraftfahrzeug 2 eine Funkeinrichtung 13 aufweisen, die in ihrer Funktionalität der Funkeinrichtung 13 des Kraftfahrzeugs 3 entsprechen kann, also beispielsweise ein UMTS-Funkmodul oder ein LTE-Funkmodul sein kann. Des Weiteren kann jedes Kraftfahrzeug 2 eine Sensoreinrichtung 15 zum Erzeugen der Messwerte M aufweisen. Beispielsweise kann die Sensoreinrichtung 15 einen Temperatursensor und/oder eine Erfassungseinrichtung für den Reibwert der Straßen im Streckenabschnitt 11 und/oder einen Lichtsensor und/oder einen Regensensor aufweisen. Des Weiteren kann jedes Kraftfahrzeug 2 eine Positionserfassungseinrichtung 16 aufweisen, die beispielsweise ein GPS-Modul sein kann. Mittels der Positionserfassungseinrichtung 16 kann jedes Kraftfahrzeug 2 die Positionswerte P erzeugen. Hierzu kann beispielsweise die relative Lage zu dem GNSS 4 ermittelt werden. Die Kraftfahrzeuge 2 können die Messwerte M und die Positionswerte P über jeweilige Funkverbindungen 17 beispielsweise über das Mobilfunknetz 5 und das Internet 6 an die Servervorrichtung 7 übertragen. Die Servervorrichtung 7 kann zu den Positionswerten P ermitteln, wie genau, das heißt mit welcher Messtoleranz die Positionswerte P ermittelt worden sind.
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In 2 ist hierzu veranschaulicht, wie sich beispielhaft für eines der Kraftfahrzeuge 2 im Streckenabschnitt 11 eine Fahrtrajektorie 18 ergibt, entlang welcher das Kraftfahrzeug 2 fährt. Zu unterschiedlichen Messzeitpunkten wird jeweils mittels der Positionserfassungseinrichtung ein Positionswert P1, P2 und ein zugehöriger Zeitstempel T1, T2 erzeugt. Die Positionswerte P1, P2, und allgemein die Positionswerte P, können jeweils Koordinaten X, Y umfassen. Des Weiteren kann beispielsweise von der Positionsmesseinrichtung 16 ein Streuungswert einer Streuung S1, S2 betreffend die Messgenauigkeit oder Messtoleranz erzeugt und an die Servervorrichtung 7 ausgesendet werden. Alternativ dazu kann durch die Servervorrichtung 7 selbst beispielsweise auf der Grundlage von GPS-Rohdaten die Streuung S1, S2 ermittelt werden. In 2 ist die jeweilige Streuung S1, S2 beispielhaft als Unsicherheitsellipse oder Drei-Sigma-Grenze veranschaulicht. Durch das Kraftfahrzeug 2 kann zu einem Zeitpunkt während der Fahrt auf der Fahrtrajektorie 18 ein Messwert M erzeugt worden sein, der zusammen mit einem Zeitstempel Tm als einer der Messwerte M an die Servervorrichtung 7 übertragen worden sein kann. Der Zeitstempel Tm kann von den Zeitstempeln T1, T2 unterschiedlich sein. Durch die Servervorrichtung 7 können nun eine Messposition Pm und eine Streuung S12 des Messwerts M ermittelt werden.
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3 zeigt hierzu in vereinfachter Darstellung eine Projektion der Darstellung von 2 auf die X-Achse. Die Ordinate des Diagramms von 3 kann z.B. eine Wahrscheinlichkeitsdichte sein. Durch die Streuungen S1, S2 ist für jeden Positionswert P1, P2 eine Wahrscheinlichkeitsverteilung 20, 21 definiert, beispielsweise eine multivariate (X, Y) Gaußverteilung. Für den Messwert M muss ebenfalls eine solche Ortsverteilung 22 mit der Streuung S12 ermittelt werden. Hierzu können beispielsweise als ein Mittelwert oder eine Messposition PM der Ortsverteilung 22 aus den Positionswerten P1, P2 und den Zeitstempeln T1, T2, Tm ermittelt werden. Beispielsweise kann auf der Grundlage der Positionswerte P1, P2 und der Zeitstempel T1, T2 die Fahrgeschwindigkeit des Kraftfahrzeugs ermittelt werden und zum Zeitpunkt, der durch den Zeitstempel Tm angegeben ist, die Messposition PM ermittelt werden. Als Streuung S12 kann ein Mittelwert der Streuungen S1, S2 oder allgemein eine gewichtete Summe der Streuungen S1, S2 zugrunde gelegt werden. Hieraus ergibt sich die Ortsverteilung 22 beispielsweise als multivariate Gaußverteilung.
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In 4 ist veranschaulicht, wie für den Streckenabschnitt 11 für zwei Fahrspuren 23, 24 aus Messwerten M und Positionswerten P eine Vielzahl von Ortsverteilungen 22 mit zugehörigen Messpositionen Pm mittels der Fahrzeugflotte 8 ermittelt werden kann. Diese können beispielsweise in die Karte 12 eingetragen werden. Die Karte 12 kann dabei in einzelne Flächenbereiche oder Areale oder Pixelbereiche 25 unterteilt sein, von denen in 4 nur zwei mit einem Bezugszeichen versehen sind, um die Übersichtlichkeit zu wahren. Die Ortsverteilungen 22 können nun in an sich bekannter Weise aufaddiert werden, das heißt es werden Wahrscheinlichkeitsdichteverteilungen akkumuliert oder aufaddiert. Hierbei können die Ortsverteilungen 22 mit dem jeweiligen Messwert M kombiniert werden, beispielsweise gewichtet werden.
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In 5 ist veranschaulicht, wie sich hierdurch für jeden Pixelbereich 25 ein Schätzwert 26 ergibt. In 5 sind durch unterschiedliche Schraffierungen beispielhaft drei unterschiedliche Werte E1, E2, E3 für den Schätzwert 26 veranschaulicht. Beispielsweise kann es sich bei den Schätzwerten um Temperaturwerte handeln, beispielsweise eine Außentemperatur oder Lufttemperatur, oder um Reibwerte. Für jeden Pixelbereich 25 kann hierbei überprüft werden, ob eine vorbestimmte Mindestanzahl an Messwerten M mit einer ausreichend hohen Wahrscheinlichkeit für die Messposition PM im jeweiligen Pixelbereich 25 vorliegt. Beispielsweise kann der Mindestwert der Anzahl in einem Bereich von 10 bis 100 Messwerten liegen. Nur für einen solchen Pixelbereich 25, für welchen die Anzahl der Messwerte größer als die Mindestanzahl ist, wird durch einen Konfidenzwert signalisiert, dass es sich um einen vertrauenswürdigen oder verlässlichen Schätzwert 26 handelt. Hierdurch ergibt sich für die häufig befahrenen Bereiche ein Konfidenzbereich oder Konfidenzstreifen 27.
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In 6 ist in einem kleineren Maßstab die Straßenkarte oder Karte 12 noch einmal veranschaulicht. Dargestellt ist, wie die Straßenkarte 12 in eine Mehrzahl von Kacheln oder Rasterareale 28 aufgeteilt sein kann, von denen der Anschaulichkeit halber nur zwei mit einem Bezugszeichen versehen sind. Die Kacheln 28 können bedarfsweise angelegt werden, nämlich immer dann, wenn eine Messposition Pm eines empfangenen Messwerts M in einem Bereich der Karte 12 liegt, zu dem noch keine Kachel 28 angelegt oder erzeugt worden ist. Für jede Kachel 28 kann eine Kantenlänge 29 vorgesehen sein, die beispielsweise in einem Bereich von 30 Meter bis 1 Kilometer liegen kann. Jede Kachel 28 kann mehrere Pixelbereiche 25 aufweisen oder umfassen. Die beschriebene Akkumulation oder Aggregation oder Addition der Ortsverteilungen 22 kann jeweils für eine der Kacheln 28 durchgeführt werden. Hierbei können auch Messwerte und Ortsverteilungen 22 angrenzender Kacheln berücksichtigt werden. Dies ist in 6 für eine zu aktualisierende Kachel 30 veranschaulicht, an welche acht zu berücksichtigende Nachbarkacheln 31 angrenzen. Hierdurch ist es möglich, innerhalb jeder Kachel 28, insbesondere in der zu aktualisierenden Kachel 30, eine schnelle Gaußtransformation der Ortsverteilungen 22 durchzuführen.
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Welche Kachel zu aktualisieren ist, um also die zu aktualisierende Kachel 30 zu ermitteln, kann, wie in 7 veranschaulicht, zu jedem neuen Messwert 32 dessen Streuung 33 ermittelt werden und für die Streuung 33 eine Hüllform, insbesondere eine Bounding-Box 34, definiert werden. Die Bounding-Box 34 ist die kleinstmögliche Rechteckform, welche schnittfrei oder tangierend um die Streuung 33 gelegt werden kann. Es kann dann überprüft werden, welche der Kacheln 28 die jeweilige Bounding-Box 34 geschnitten oder überlagert wird. In dem in 7 veranschaulichten Beispiel ergeben sich somit insgesamt sieben zu aktualisierende Kacheln 28. Lediglich die Kacheln 35 sind schnittfrei.
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In
8 ist veranschaulicht, wie mittels der schnellen Gaußtransformation zu einzelnen Mittelwerten
PM mehrerer Ortsverteilungen ein Entwicklungspunkt
36 in einer Kachel
28 definiert werden kann und mittels z.B. einer Hermite-Taylor-Expansion zu dem Entwicklungspunkt
36 für diese Kachel
28 zu unterschiedlichen Pixelbereichpositionen
37 jeweiliger Pixelbereiche
25 jeweils ein Wahrscheinlichkeitswert für die akkumulierten oder aggregierten Ortsverteilungen
22 berechnet werden kann. Die Berechnungsschritte hierzu sind an sich aus dem Stand der Technik bekannt und können beispielsweise in der wissenschaftlichen Veröffentlichung von Morariu et al nachgelesen werden (
Vlad I. Morariu and Balaji V. Srinivasan and Raykar, Vikas C and Ramani Duraiswami and Davis, Larry S , „Automatic online tuning for fast Gaussian summation", in „Advances in Neural Information Processing Systems 21", Eds. D. Koller and D. Schuurmans and Y. Bengio and L. Bottou, pp. 1113-1120, 2009, Curran Associates, Inc., http://papers.nips.cc/paper/3420-automatic-online-tuning-for-fast-gaussian-summation.pdf). Ein entsprechender Algorithmus und die genannten Informationen sind auch unter der folgenden Internetadresse erhältlich: http://www.umiacs.umd.edu/~morariu/fiqtree/.
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Durch die Servervorrichtung 7 wird somit eine Inter- beziehungsweise Extrapolation von kollektiven Fahrzeugflottendaten einer Fahrzeugflotte 8 ermöglicht. Das heißt, bei den im Fokus stehenden Fahrzeugflottendaten handelt es sich um Daten wie Temperaturen, Lichtintensitäten, Nässe, Reibwerte, Verkehrsdichten, Empfangsstärken oder andere Messwerte. Alle diese Daten haben gemeinsam, dass ihre Backend-seitige Fusion, das heißt ihre Fusion in der Servervorrichtung 7, eine Inter- beziehungsweise Extrapolation erfordert. Hierbei sind aus der Literatur bekannte Verfahren wie zum Beispiel die Inter- beziehungsweise Extrapolation mittels Formulierung eines linearen Optimierungsproblems unter Verwendung radialer Basisfunktionen für die Ortsverteilungen nutzbar. Diese haben jedoch gemeinsam, dass sie bei großen Datenmengen nicht mehr skalieren und somit für Big-Data-Anwendungen, bei welchen beispielsweise mehr als 1.000 Messwerte, insbesondere mehr als 10.000 Messwerte, bevorzugt mehr als 100.000 Messwerte, nicht anwendbar sind. Aus diesem Grund wird durch die Servervorrichtung bevorzugt mit eingeschränkter Lokalität gearbeitet, was durch das Einteilen der Karte 12 in die Kacheln 28 ermöglicht ist. Hierdurch ergibt sich auch der Vorteil, dass die Algorithmen zum Kombinieren der Ortsverteilungen 22 inkrementell appliziert werden können.
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Die Segmentierung der Flottendaten in Kacheln kann aber tief erfolgen, das heißt immer bei Bedarf wird eine Kachel für die jeweiligen Areale erzeugt. Sie Segmentierung wird bezüglich eines globalen Koordinatensystems und adaptiv für jedes neue Flottendatum durchgeführt. Für Berechnungen in einer Kachel, beispielsweise der zu berechnenden Kachel 30, wird stets auch die direkte Nachbarschaft 31 berücksichtigt, wie dies in 6 veranschaulicht ist.
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Dabei ergibt sich ein zweischrittiges Inter- beziehungsweise Extrapolationsverfahren. Im ersten Schritt, wie er in 4 veranschaulicht ist, ergibt sich ein Akkumulator-Raster, das heißt die Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Beobachtungswerte oder Messwerte oder Observationen werden berechnet. Im zweiten Schritt, wie er in 5 veranschaulicht ist, wird die Interpolation der Observationen auf Basis des Akkumulator-Rasters berechnet.
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Um die Skalierbarkeit der Inter- beziehungsweise Extrapolation zu gewährleisten, wird eine adaptive Segmentierung der Fahrzeugflottendaten bezüglich eines festen Bezugssystems durchgeführt. Die Inkrementalität des vorgestellten Algorithmus wird durch eine auf Kachel-Basis zweischrittige Berechnung erreicht. Hierbei wird zwischen dem Akkumulator-Raster (4) und dem Interpolations-Raster (5) differenziert.
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Das Akkumulator-Raster enthält hierbei die akkumulierte Wahrscheinlichkeitsverteilung der Observationen. Die Interpolation beziehungsweise Extrapolation der Observationen erfolgt auf Basis der Wahrscheinlichkeitsverteilung aus dem Akkumulator-Raster. Die Berechnung der Interpolation auf Basis der akkumulierten Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Observationen ist möglich, da kerndichte Schätzungen und Interpolationen mittels radialer Basisfunktionen ineinander überführt werden können. Es wird darauf hingewiesen, dass im beschriebenen Algorithmus statt der radialen Basisfunktionen elliptische Basisfunktionen verwendet werden. Dies ändert jedoch nichts am Zusammenhang zwischen dem KDEs und den RBFs.
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Die Expansion beziehungsweise Kontraktion der Kovarianzen kann, wie bei der Interpolation mittels radialer Basisfunktionen, als Optimierungsproblem formuliert werden. Es empfiehlt sich hierbei, Randbedingungen für die maximalen/minimalen Skalenfaktoren der Basisfunktionen einzuführen.
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Observationen können zum Akkumulator- und Interpolations-Raster ohne großflächige Neuberechnung hinzugefügt werden. Bevorzugt wird stets nur der betroffene Bereich neu berechnet. Die Gewichtung (zum Beispiel zeitlich) einer einzelnen Observation kann über das Entfernen und erneute Hinzufügen de Observationen geändert werden.
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Zusätzlich kann das Akkumulator-Raster dazu genutzt werden, um die Konfidenz der Interpolation zu bestimmen. Hierbei kann eine untere Schranke für die Konfidenz definiert werden; sofern diese Schranke unterschritten wird, gilt die Interpolation an dieser Stelle als zu unsicher, da sie entweder zu weit von tatsächlichen Observationen entfernt oder die zugrundeliegenden Lokalisationen beziehungsweise Observationen zu ungenau sind (große Kovarianz, geringer lokaler Einfluss).
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Um für die Aktualisierung einzelner Kacheln diese zu identifizieren, werden betroffene Bereiche mittels Bounding-Box-basierten Schnitttests durchgeführt, wie dies in 7 veranschaulicht ist.
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Für die Identifikation von aktualisierten betroffenen Bereichen kann für die Unsicherheits-Ellipsen also ein Bounding-Box-basierter Schnitttest verwendet werden. Alle von der zu aktualisierenden Observation geschnittenen Observationen müssen ebenfalls neu berechnet werden.
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Die Berechnung des Akkumulator-Rasters kann mittels einer schnellen multivariaten Gaußtransformation beschleunigt werden, wie dies in 8 veranschaulicht ist. Aus der genannten Literatur ist zwar die schnelle Gaußtransformation bekannt, diese berücksichtigt jedoch keine Kreuzkorrelationen innerhalb der Kovarianzen. Deshalb kann die schnelle Gaußtransformation zur schnellen multivariaten Gaußtransformation erweitert werden, indem eine Gaußverteilung mit Kreuzkorrelationen in der Kovarianz, das heißt eine multivariate Gaußverteilung mit Kovarianzmatrix, die Kreuzkorrelationen aufweist, durch eine 2D-Expansion aufgeteilt werden. Hierzu wird zunächst die multivariate Gaußverteilung durch eine Doppelsumme in Exponenten ausgedrückt. Auf Grundlage der Doppelsummen kann dann die Exponentialverteilung aufgeteilt werden in ein Produkt mehrerer Exponentialverteilungen. Durch Umsortieren der Exponenten dieser Exponentialverteilungen ergeben sich zwei Fälle. Ein Fall drückt Exponentialverteilungen aus, die die diagonalen Elemente der Kovarianzmatrix umfassen. Ein zweiter Fall umfasst diejenigen Exponenten, die sich aus den Kreuzkorrelationskoeffizienten ergeben. Da die Kreuzkorrelationskoeffizienten in der Kovarianzmatrix symmetrisch sind, lassen sich diese Exponentialfunktionen zusammenfassen. Somit ergeben sich insgesamt Exponentialfunktionen, die denjenigen einer Gaußverteilung mit Kovarianzmatrix entsprechen, die ausschließlich auf der Hauptdiagonalen Koeffizienten ungleich 0 aufweist. Damit kann die an sich bekannte schnelle Gaußtransformation angewendet werden.
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Hierdurch kann, wie in 8 veranschaulicht, in jeder Kachel um einen Entwicklungspunkt 36 herum zu den einzelnen Pixelbereichen 25 jeweils ein Wert für die überlagerten Ortsverteilungen berechnet werden. Jeder Pixelbereich 25 stellt dabei einen Entwicklungspunkt 37 dieser Expansion dar. Hierbei kann eine Glättung mittels der an sich bekannten Hermite-Taylor-Expansion erreicht werden.
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Insgesamt zeigt das Beispiel, wie durch die Erfindung eine Inter- bzw. Extrapolation von kollektiven Fahrzeugflottendaten für Groß-Areale bereitgestellt.
