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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Vorhersage einer Lage eines Fahrzeugs, wobei Daten von mindestens einem Sensor eines ersten Sensortyps, der zumindest eine Komponente der Lage des Fahrzeugs erfassen kann, genutzt werden.
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Bei der kontaktanalogen Darstellung beispielsweise von Navigationshinweisen in einem Augmented Reality (AR) Headup-Display (HUD) ist es notwendig, dass die dargestellten Inhalte in Echtzeit an die aktuelle Fahrzeugbewegung angepasst werden. Dies betrifft insbesondere das Nicken des Fahrzeugs, das z. B. durch Bodenwellen verursacht wird. Der Ausgleich dieser Nickbewegung im Headup-Display ist sehr schwierig, da die Nickbewegung bereits abläuft, wenn ein Sensor diese erfasst. Zudem benötigt die Bilderstellung für das Headup-Display eine gewisse Zeit, so dass beim Anzeigezeitpunkt die zugrundeliegenden Sensordaten bereits veraltet sind. Folglich werden die Augmented Reality-Inhalte versetzt zur Realität dargestellt.
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Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde ein Verfahren zur Vorhersage einer Lage eines Fahrzeugs bereitzustellen.
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Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch den Gegenstand des unabhängigen Anspruchs 1 gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
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Die Erfindung beruht auf dem allgemeinen Gedanken zusätzlich zu den Sensoren, die die aktuelle Lage des Fahrzeugs erfassen können, Sensoren, die eine Anregung des Fahrzeugs erfassen können, und Sensoren zu verwenden, die den Fahrweg vor dem Fahrzeug beobachten können, und anhand dieser gesammelten Daten mittels eines Fahrzeugmodels eine Vorhersage für die Lage des Fahrzeugs zu treffen. Zweckmäßig ist es, dass zusätzlich zu den Daten von dem mindestens einen ersten Sensor des ersten Sensortyps, Daten von mindestens einem zweiten Sensor eines zweiten Sensortyps, der zumindest eine Komponente einer Anregung des Fahrzeug erfassen kann, die zu einer Änderung zumindest einer Komponente der Lage des Fahrzeugs führt, und Daten von mindestens einem dritten Sensor eines dritten Sensortyps genutzt werden, der zumindest eine Eigenschaft einer Umgebung des Fahrzeugs erfassen kann, wobei mit Hilfe der Daten der Sensoren und einem Fahrzeugmodell die aktuelle und/oder eine zukünftige Lage des Fahrzeugs geschätzt wird. Beispielsweise kann das Straßenprofil vor dem Auto gemessen werden. Dadurch kann mit Hilfe der Geschwindigkeit des Fahrzeugs vorhergesagt werden, in welcher Form das Fahrzeug über den oder durch den Fahrweg angeregt wird. Durch das Fahrzeugmodell kann entsprechend die Reaktion des Fahrzeugs auf diese Anregung durch den Fahrweg berechnet werden, so dass eine Schätzung der Lage des Fahrzeugs verbessert werden kann. Des Weiteren können Daten des zweiten Sensortyps, wie beispielsweise ein Einfederweg der Stoßdämpfer genutzt werden, um mit Hilfe des Fahrzeugmodells eine zukünftige Bewegung des Fahrzeugs vorherzusagen. Dadurch ist es möglich, die Lage des Fahrzeugs über einen gewissen Zeitraum vorherzusagen, so dass beispielsweise die Augmented Reality Daten so auf dem Headup-Display dargestellt werden können, dass der Versatz der Augmented Reality Daten zur Realität verringert wird. Die Zeitspanne, die mit der Vorhersage überbrückt werden muss, entspricht in etwa der Berechnungsdauer für die Positionierung der Augmented Reality Daten auf dem Headup-Display. Folglich ist diese Zeitspanne relativ kurz, so dass der Fehler durch die Vorhersage klein genug ist, um störende Verschiebungen, Versatze oder Wackeleffekte zu verhindern.
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In der Beschreibung und den beigefügten Ansprüchen wird unter der Lage eines Fahrzeugs, insbesondere die Position des Fahrzeugs, welche beispielsweise mittels eines Satellitennavigationsempfängers bestimmt werden kann, eine Neigung des Fahrzeugs zum Fahrweg bzw. zur Schwerkraftrichtung, insbesondere ein Fahrzeugnickwinkel und/oder ein Schaukelwinkel des Fahrzeugs, eine Geschwindigkeit des Fahrzeugs und/oder eine Rotationsgeschwindigkeit um die drei Achsen des Fahrzeugs, verstanden.
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Zusätzlich zu den Daten der Sensoren kann für die Vorhersage der Lage des Fahrzeugs zusätzliche Daten wie beispielsweise die Gaspedalstellung, Bremspedalstellung oder ein Lenkeinschlag genutzt werden, da anhand dieser ebenfalls die Lage des Fahrzeugs beeinflusst wird. Insbesondere die Effekte durch den Lenkeinschlag und durch die Gaspedalstellung treten mit einer gewissen Verzögerung ein, so dass diese Wirkungen sehr gut mit Hilfe der Vorhersage vorhergesagt werden können.
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Eine günstige Möglichkeit sieht vor, dass der erste Sensortyp Neigungssensoren, Gyroskope, Beschleunigungssensoren, Geschwindigkeitssensoren, Positionssensoren, wie GPS-Empfänger und/oder Kompasse umfasst. Solche Sensoren bestimmen einzelne Komponenten der Lage des Fahrzeugs, wobei die von diesen Sensoren gelieferten Daten aufgrund der Auswertung nie aktuell sind, sondern dem Zeitpunkt der Messung entsprechen, wobei die tatsächlichen Daten erst nach der Auswertung der Messung, also nach einem gewissen Zeitversatz vorliegen. Allerdings sind die Daten des ersten Sensortyps genau und können zur Entwicklung des Fahrzeugmodells genutzt werden.
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Eine vorteilhafte Lösung sieht vor, dass der zweite Sensortyp Federwegsensoren und/oder Luftdrucksensoren in Reifen umfasst. Wenn das Fahrzeug einfedert, werden die Federn gespannt und dadurch wird das Fahrzeug wieder in die entgegengesetzte Richtung beschleunigt. Folglich kann mit Hilfe der Daten der Federwegssensoren eine zu erwartende Beschleunigung des Fahrzeugs bestimmt werden, die zur Vorhersage der Lage des Fahrzeugs genutzt werden kann. Entsprechendes gilt für die Luftdrucksensoren im Reifen. Der Luftdruck in den Reifen gibt Aufschluss darüber, ob das Fahrzeug durch den Fahrweg nach oben gedrückt wird oder nicht.
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Eine günstige Variante sieht vor, dass Sensoren des dritten Sensortyps ein Profil einer Fahrbahnoberfläche vor dem Fahrzeug erfassen können. Dadurch kann der Einfluss der Fahrbahnoberfläche auf das Fahrzeug sehr gut vorhergesagt werden.
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Eine weitere günstige Variante sieht vor, dass der dritte Sensortyp Stereokameras, Ultraschallsensoren, Lidar-Systeme und/oder Lasertriangulationssensoren umfasst. All diese Sensoren ermöglichen es, das Profil der Fahrbahnoberfläche zu bestimmen.
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In der Beschreibung und den beigefügten Ansprüchen wird unter Lidar-System ein System zur optische Abstands- und Geschwindigkeitsmessung verstanden. Dabei werden Laserimpulse ausgesandt und die Laufzeit der reflektierten Laserpulse gemessen, um mit Hilfe der Lichtgeschwindigkeit den Abstand des Objekts, an welchem der Laserimpuls reflektiert wurde, zu bestimmen. Zusätzlich kann die Frequenzverschiebung, die durch den Dopplereffekt verursacht ist, genutzt werden um eine Relativgeschwindigkeit zwischen dem Systems und dem reflektierenden Objekt zu bestimmen.
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Eine vorteilhafte Möglichkeit sieht vor, dass das Fahrzeugmodell adaptiv ist und während des Betriebs des Fahrzeugs angepasst wird, insbesondere mit Hilfe der Daten der Sensoren. Es ist aufgrund der komplexen Fahrwerksgeometrie der Fahrzeuge nicht einem vertretbaren Aufwand möglich ein exaktes Model zu erstellen. Des Weiteren führen veränderliche Größen, wie beispielsweise die Zuladung des Fahrzeugs dazu, dass das Fahrzeug nicht mit einem einheitlichen Modell modelliert werden kann. Aus diesem Grund wird ein adaptives Fahrzeugmodel verwendet, das selbst lernend ist. Insbesondere wird mit Hilfe der Daten der Sensoren das Model im Betrieb des Fahrzeugs angepasst. So kann insbesondere durch die Sensoren des ersten Typs, welche die Lage des Fahrzeugs messen mit der vergangenen Vorhersage der Lage des Fahrzeugs für Zeitpunkt verglichen werden und mittels der Abweichungen das Fahrzeugmodell angepasst werden.
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Ferner wird die oben genannte Aufgabe durch ein System zur Vorhersage einer Lage eines Fahrzeugs gelöst, das ein Verfahren gemäß der vorstehenden Beschreibung durchführt, wobei das System mindestens einen Sensor eines ersten Sensortyps, mindestens einen Sensor eines zweiten Sensortyps und mindestens einen Sensor eines dritten Sensortyps umfasst und eine Vorhersageeinrichtung, welche derart mit den Sensoren gekoppelt ist, dass sie die Daten der Sensoren empfangen und auswerten kann und wobei die Vorhersageeinrichtung mittels eines Fahrzeugmodells und der Daten der Sensoren eine aktuelle und/oder eine zukünftige Lage des Fahrzeugs schätzt.
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Weitere wichtige Merkmale und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen, aus den Zeichnungen und aus der zugehörigen Figurenbeschreibung anhand der Zeichnungen.
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Es versteht sich, dass die vorstehend genannten und die nachstehend noch zu erläuternden Merkmale nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
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Bevorzugte Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und werden in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert, wobei sich gleiche Bezugszeichen auf gleiche oder ähnliche oder funktional gleiche Bauteile beziehen.
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Dabei zeigen, jeweils schematisch:
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1 eine Prinzipskizze eines Systems zur Vorhersage einer Lage eines Fahrzeugs,
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2 ein Ablaufdiagramm einer Anpassung eines Fahrzeugmodells und
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3 ein Ablaufdiagramm der Vorhersage der Lage des Fahrzeugs.
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Ein in 1 dargestelltes System 10 zur Vorhersage einer Lage eines Fahrzeugs umfasst eine Vorhersageeinrichtung 12 und mehrere Sensoren 14, wobei das System 10 mindestens einen ersten Sensor 16 eines ersten Sensortyps 18, mindestens einen zweiten Sensor 20 eines zweiten Sensortyps 22 und mindestens einen dritten Sensor 24 eines dritten Sensortyps 26 umfasst. Die Sensoren sind mit der Vorhersageeinrichtung 12 gekoppelt, so dass die Vorhersageeinrichtung 12 die Daten der Sensoren 14 auswerten kann. In der Vorhersageeinrichtung 12 ist ein Fahrwerksmodel 28 hinterlegt, mit welchem die Vorhersageeinrichtung 12 eine zukünftige Lage 30 des Fahrzeugs vorhersagen kann.
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Sensoren 14 vom ersten Sensortyp 18 sind derart ausgebildet, dass zumindest eine Komponente 31 der Lage 30 des Fahrzeugs gemessen werden kann. Komponenten 31 der Lage 30 des Fahrzeugs, die mit Hilfe der Sensoren 14 des ersten Sensortyps 18 gemessen werden können, können beispielsweise eine Position des Fahrzeugs, eine Neigung des Fahrzeugs, insbesondere Fahrzeugnickwinkel und/oder Fahrzeugschaukelwinkel, eine Geschwindigkeit und/oder eine Rotationsgeschwindigkeit sein. Eine Nickbewegung des Fahrzeugs ist dabei eine Rotation um eine Achse quer zur Fahrtrichtung und eine Schaukelbewegung des Fahrzeugs ist dabei eine Rotation des Fahrzeugs um eine Achse längs der Fahrtrichtung. Sensoren 14 des ersten Sensortyps 18 können beispielsweise Gyrosensoren, Beschleunigungssensoren, Neigungssensoren, Geschwindigkeitssensoren, Positionssensoren und/oder Kompasse sein. Dadurch kann zum Einen genau die Lage des Fahrzeugs zu dem Fahrweg bestimmt werden, welche beispielsweise für Augmented Reality von Bedeutung ist. Des Weiteren können dadurch Geschwindigkeiten, Schaukel und Nickwinkel zu dem Fahrweg bestimmt werden. Die Messungen der Sensoren 14 des ersten Sensortyps 18 weisen jedoch immer eine gewisse Latenz auf, so dass der Wert zwar präzise aber stets veraltet ist.
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Sensoren des zweiten Sensortyps 22 sind derart ausgebildet, dass sie zumindest eine Komponente 33 eine Anregung 35 des Fahrzeugs messen können. Als Anregung 35 des Fahrzeugs wird insbesondere eine Auslenkung aus einer Ruhelage des Fahrzeugs, beispielsweise wie ein Einfedern des Fahrwerks des Fahrzeugs verstanden. Beispielsweise sind Sensoren 14 des zweiten Sensortyps 22 Federwegssensoren oder hochfrequent abgetastete Luftdrucksensoren in den Reifen. Die Messung der Anregung 35 des Fahrzeugs erlaubt mit Hilfe des Fahrzeugmodells 28 eine gewisse Vorhersage, wie sich das Fahrzeug verhalten wird.
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Die Sensoren des dritten Sensortyps 26 sind derart ausgebildet, dass eine Umgebung des Fahrzeugs erfasst werden kann, insbesondere wird ein Profil der Fahrbahnoberfläche vor dem Fahrzeug gemessen. Aufgrund der durch die Sensoren des ersten Sensortyps bekannten Geschwindigkeit des Fahrzeugs kann ermittelt werden, wann sich eine Bodenunebenheit direkt unter dem Fahrzeug befindet, so dass diese Information von der Vorhersageeinrichtung 12 vorteilhaft zur latenzfreien Bestimmung der Lage 30 verwendet werden kann. Sensoren des dritten Sensortyps 26 sind beispielsweise Stereokameras, Ultraschallsensoren, LIDAR-Systeme und/oder Lasertriangulationssensoren.
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Um die Lage 30 des Fahrzeugs vorhersagen zu können, wird das Fahrzeugmodel 28, das insbesondere das Verhalten eines Fahrwerks des Fahrzeugs modelliert, benötigt. Das Fahrzeugmodell 28 wird durch einen Lernalgorithmus 32 bestimmt. Dieser Lernalgorithmus 32 kann kontinuierlich ablaufen, um das Fahrzeugmodel 28 beispielsweise an eine Änderung der Beladung, des Luftdrucks oder eine Änderung eines Fahrwerkprogramms anzupassen. Als Eingangsgrößen für den Lernalgorithmus 32 werden Daten der Sensoren 14 aller drei Typen 18, 22 und 26 verwendet. Mit Hilfe der Daten des ersten Sensortyps 18 kann überprüft werden, ob die von der Vorhersageeinrichtung 12 getroffene Vorhersage der Lage 30 des Fahrzeugs richtig war und gegebenenfalls Änderungen des Fahrzeugmodells 28 vornehmen. Der Lernalgorithmus 32 basiert darauf, dass die Lage 30 des Fahrzeugs durch einen Zustandsvektor u = u(t) beschrieben wird, der einer Differenzialgleichung der Form u'' = F(u, u', s) aufweist, wobei der Vektor s = s(t) externe Einflüsse beschreibt. F ist dabei die zu erlernende Vorschrift, also das Fahrzeugmodell 28. Die externen Einflüsse umfassen eine Leistung eines Antriebs des Fahrzeugs, einem Lenkeinschlag und/oder dem Profil der Fahrbahn. Diese Daten können aus den Daten der Sensoren 14 gewonnen werden.
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Die Funktion F also das Fahrzeugmodell 28 kann mittels maschinellen Lernens aus Messungen von u, u', u'' und s erlernt werden. Des Weiteren kann auf diese Weise das Fahrzeugmodell 28 flexibel an unterschiedliche Situationen, insbesondere Beladungen des Fahrzeugs angepasst werden. Die für den Lernalgorithmus 32 benötigten Größen u, u', u'' und s werden aus den Sensoren des Fahrzeugs bestimmt.
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Bei der Vorhersage 34 der Lage 30 des Fahrzeugs wird nun das derart bestimmte Fahrzeugmodell 28 genutzt, um die Lage 30 des Fahrzeugs zu bestimmen. Dazu weist die Vorhersageeinrichtung 12 einen Differenzialgleichungslöser 34 auf, welchem die Werte für u, u', u'' und s und das Fahrzeugmodel 28 bereitgestellt werden.
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Auf diese Weise kann die Vorhersageeinrichtung die Lage 30 des Fahrzeugs über einen gewissen Zeitraum vorhersagen. Diese Informationen können dann genutzt werden, um Augmented Reality Inhalte, beispielsweise auf einem Headup-Display des Fahrzeugs ohne Versatz zur Realität anzuzeigen.
