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Die vorliegende Erfindung betrifft die Bestimmung einer Referenztrajektorie ausgehend von einem Posen-Graphen.
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Die
EP 2 045 577 B1 beschreibt eine Positionierungsvorrichtung und ein Navigationssystem. Dabei sind in
1A zur Darstellung einer Straße Knoten und Verbindungen zwischen diesen Knoten dargestellt. Eine Referenztrajektorie wird nicht erwähnt.
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Die
DE 10 2011 119 762 A1 beschreibt die Positionsbestimmung eines Kraftfahrzeugs. Durch eine kombinierte Nutzung von Landmarken zur Positionsbestimmung und einer Inertialsensorik des Fahrzeugs ist eine hochexakte Positionsbestimmung des Fahrzeugs ohne satellitengestützte Navigation möglich. Weder eine Referenztrajektorie noch ein Posen-Graph werden erwähnt.
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Die
US 7,499,949 B2 bestimmt mit Hilfe eines Navigationssystems Daten von wiederkehrenden Verkehrsverzögerungen. Dazu werden Positionsdaten, Geschwindigkeitsdaten und Richtungsdaten eines Fahrzeugs erfasst. Eine Referenztrajektorie oder ein Posen-Graphen werden nicht erwähnt.
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Eine Referenztrajektorie stellt den genauen Fahrverlauf eines Fahrzeugs dar. Dieser genaue Fahrverlauf bzw. die Referenztrajektorie ist beispielsweise für folgende Anwendungen wichtig:
- • Zur Evaluierung von automatischen Fahrfunktionen.
- • Zur Evaluierung neuer Lokalisierungslösungen.
- • Zum Erstellen von Wegenetzen für Navigationskarten.
- • Zum Erlernen von menschlichem Fahrverhalten. Anhand der Referenztrajektorie kann das menschliche Fahrverhalten maschinell erlernt werden, was zur Realisierung von automatischen Fahrfunktionen wichtig ist, damit das Fahrzeug in gleicher Weise automatisch geführt werden kann wie von einem menschlichen Fahrer.
- • Zur Rekonstruktion von Fahrszenarien, so dass diese anschließend zum Evaluieren von automatischen Fahrfunktionen genutzt werden können. Die Rekonstruktion von Fahrszenarien und die Evaluierung automatischer Fahrfunktionen sind zur Erstellung digitaler Straßenmodelle und Fahrsituationen erforderlich.
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Nach dem Stand der Technik wird zur Bestimmung einer Referenztrajektorie in der Regel eine sehr teure spezielle Hardware und Software eingesetzt, um die Referenztrajektorie mit Hilfe hochgenauer GPS-Systeme zu erstellen.
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Die vorliegende Erfindung stellt sich die Aufgabe, eine Referenztrajektorie kostengünstig zu bestimmen.
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Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch ein Verfahren zum Bestimmen einer Referenztrajektorie für ein Fahrzeug nach Anspruch 1, durch ein Computerprogramm nach Anspruch 9 und durch ein Steuergerät nach Anspruch 10 gelöst. Die abhängigen Ansprüche definieren bevorzugte und vorteilhafte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung.
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Im Rahmen der vorliegenden Erfindung wird ein Verfahren zum Bestimmen einer Referenztrajektorie für ein Fahrzeug bereitgestellt. Dieses Verfahren umfasst folgende Schritte:
- • Erfassen von Odometrie-Positionsdaten des Fahrzeugs. Die Odometrie-Positionsdaten indizieren eine Eigenbewegung bzw. Relativbewegung des Fahrzeugs, zum Beispiel in einem willkürlich festgelegten Referenzkoordinatensystem oder im sogenannten Fahrzeugkoordinatensystem („body frame“). Dabei wird die Eigenbewegung des Fahrzeugs insbesondere jeweils relativ in Bezug auf eine vorangegangene Position des Fahrzeugs indiziert bzw. bestimmt.
- • Erfassen von Absolut-Positionsdaten des Fahrzeugs. Die Absolut-Positionsdaten geben die gemessene Position des Fahrzeugs zu einem bestimmten Zeitpunkt in absoluten Werten, beispielsweise in einem UTM- oder WGS 84-Referenzkoordinatensystem, an. Optional können die Absolut-Positionsdaten auch eine Orientierung bzw. Richtung aufweisen, welche eine aktuelle Bewegungsrichtung des Fahrzeugs anzeigt. Eine Kombination aus Position und Orientierung wird häufig als Pose bezeichnet. Die zu einem bestimmten Zeitpunkt ermittelten Absolut-Positionsdaten können demnach ausreichen, um eine Pose zu diesem bestimmten Zeitpunkt zu bestimmen. Diese Pose gibt dann zu dem bestimmten Zeitpunkt die Position und die Fahrrichtung des Fahrzeugs an. Während also die Odometrie-Positionsdaten angeben, wie sich das Fahrzeug (relativ) bewegt, geben die Absolut-Positionsdaten eine absolute Positionsangabe und insbesondere Richtungsangabe des Fahrzeugs an. Daher kann aus den Absolut-Positionsdaten direkt eine Pose bestimmt werden, während aus den Odometrie-Positionsdaten nur dann eine Pose bestimmt werden kann, wenn die Ausgangs-Pose (von der die Odometrie-Positionsdaten ausgehen) bekannt ist.
- • Erzeugen eines Posen-Graphen, bei welchem die Kanten und die Knoten des Posen-Graphen abhängig von den Odometrie-Positionsdaten und den Absolut-Positionsdaten erzeugt werden. Dabei wird unter einem Posen-Graphen ein Graph verstanden, dessen Knoten Posen und dessen Kanten Bedingungen entsprechen, welche zwischen denjenigen Knoten, die von der jeweiligen Kante verbunden werden, existiert. Ein Knoten des Posen-Graphen kann entweder ein Fixknoten oder ein Optimierungsknoten sein. Ein Fixknoten repräsentiert dabei eine absolute Positionsschätzung oder Positionsmessung. D.h. die Pose des Fixknotens entspricht der Position und der Richtung, die bei der entsprechenden Positionsschätzung bzw. Positionsmessung geschätzt bzw. gemessen wurden. Ein Optimierungsknoten entspricht einer Pose zu einem beliebigen Zeitpunkt, zu dem es keinen Fixknoten geben muss. Häufig ist jedoch ein Optimierungsknoten direkt mit einem oder mit mehreren Fixknoten verbunden.
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Der Posen-Graph fusioniert die erfassten Odometrie-Positionsdaten und Absolut-Positionsdaten. Zur Erstellung des Posen-Graphen können mehrere Odometrieschätzer bzw. Odometrie-Positioniersysteme und auch mehrere Absolut-Positioniersysteme eingesetzt werden. Falls mehrere Odometrieschätzer eingesetzt werden, kann es zwischen zwei Optimierungsknoten auch der Anzahl der Odometrieschätzer entsprechend viele Kanten geben.
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Die Fixknoten werden ausgehend von den Absolut-Positionsdaten bestimmt. Anhand der Odometrie-Positionsdaten werden die Kanten bestimmt, welche zwei Optimierungsknoten oder einen Optimierungsknoten mit einem Fixknoten verbinden.
- • Optimieren des Posen-Graphen abhängig von den Odometrie-Positionsdaten und den Absolut-Positionsdaten. Bei der Optimierung des Posen-Graphen werden die Optimierungsknoten (genauer die Posen der Optimierungsknoten) bestimmt. Dagegen werden die Fixknoten (genauer die Posen der Fixknoten) durch die Optimierung nicht beeinflusst. Zur Optimierung werden insbesondere Fehlerterme definiert, welche durch die Optimierung möglichst klein gehalten werden. Dabei beschreibt eine Art von Fehlerterm beispielsweise den Unterschied der Pose des Optimierungsknoten von einer Pose eines mit diesem Optimierungsknoten verbundenen Fixknotens. Eine andere Art eines Fehlerterms beschreibt den Unterschied zwischen den Posen der Optimierungsknoten und Odometriedaten (z.B. den Odometrie-Positionsdaten), welche anhand eines Odometrieschätzers zum Zeitpunkt eines Optimierungsknotens bestimmt werden. Durch die Optimierung des Posen-Graphen wird insbesondere versucht, einen möglichst guten Kompromiss zwischen den Absolut-Positionsdaten und den Odometrie-Positionsdaten zu finden.
- • Bestimmen der Referenztrajektorie abhängig von dem Posen-Graphen. Mit anderen Worten stellt der optimierte Posen-Graph die bestmögliche Schätzung der gefahrenen Trajektorie, die der Referenztrajektorie entspricht, dar. Mit dieser Referenztrajektorie kann zu jedem beliebigen Zeitpunkt eine Referenzposition des Fahrzeugs (mit zugehöriger Unsicherheit) bestimmt werden.
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Das Erfassen von Odometrie-Positionsdaten und Absolut-Positionsdaten kann vorteilhafterweise mit einfachen Odometrie-Positioniersystemen (z.B. einer Kamera des Fahrzeugs) und einfachen Absolut-Positioniersystemen (z.B. einem auf GPS basierenden Navigationssystem) durchgeführt werden. Daher ist mit der vorliegenden Erfindung eine kostengünstige Bestimmung oder Erstellung einer Referenztrajektorie möglich.
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Der Schritt der Optimierung des Posen-Graphen erfolgt dabei in der Regel offline in einer Nachbearbeitung. Daher können aktuelle Fahreigenschaften des Fahrzeugs nicht mehr abhängig von der aktuell erstellten Referenztrajektorie beeinflusst werden.
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Indem die Optimierung des Posen-Graphen offline in Form einer Nachbearbeitung erfolgt, kann die Größe des Posen-Graphen (d.h. insbesondere die Anzahl der Knoten und Kanten) größer gewählt werden, als es bei einer Erstellung der Referenztrajektorie in Echtzeit möglich wäre. Durch die offline-Optimierung kann die Zeitdauer der Optimierung beliebig lang gewählt werden, so dass man beispielsweise eine numerische Optimierung iterieren kann, bis das Ergebnis (d.h. die Referenztrajektorie) zur bestmöglichen Schätzung konvergiert.
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Da die Optimierungsknoten zu beliebigen Zeitpunkten definiert werden können, kann durch den zeitlichen Abstand zwischen den Optimierungsknoten die zeitliche Auflösung (d.h. der zeitliche Abstand zwischen den Knoten) der Referenztrajektorie eingestellt werden. Wenn der zeitliche Abstand zwischen zwei zeitlich benachbarten Optimierungsknoten konstant ist, definiert dieser zeitliche Abstand quasi die Anzahl der Optimierungsknoten im Posen-Graphen. Je geringer dieser zeitliche Abstand ist, desto größer ist die Anzahl der Optimierungsknoten und desto länger dauert in der Regel die Optimierung des Posen-Graphen.
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Gemäß einer bevorzugten erfindungsgemäßen Ausführungsform umfassen die erfassten Absolut-Positionsdaten so genannte stützende Absolut-Positionsdaten. Diese stützenden Absolut-Positionsdaten zeichnen sich dadurch von den übrigen Absolut-Positionsdaten aus, dass bei ihnen die zugehörige Messunsicherheit geringer ist. Mit anderen Worten kann die jeweilige Pose aus den stützenden Absolut-Positionsdaten mit einer größeren Genauigkeit bestimmt werden, als es bei den übrigen Absolut-Positionsdaten der Fall ist.
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Anhand der stützenden Absolut-Positionsdaten kann demnach auch die Genauigkeit der Referenztrajektorie insgesamt verbessert werden. Eine mögliche Variante dieser Ausführungsform besteht darin, nur die stützenden Absolut-Positionsdaten zur Erzeugung des Posen-Graphen zu verwenden und die übrigen Absolut-Positionsdaten zu verwerfen. Diese Variante wird dann eingesetzt, wenn die stützenden Absolut-Positionsdaten in einer ausreichenden Menge zur Erzeugung des Posen-Graphen vorhanden sind.
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Auch die Kanten des Posen-Graphen können eine Messunsicherheit aufweisen. Beispielsweise kann eine Kante neben einer Information über eine Delta-Bewegung (mit Angaben in x-Richtung, y-Richtung und einer Richtungsinformation (heading)) eine zugehörige 3*3-Kovarianzmatrix aufweisen. Die Inverse dieser Kovarianzmatrix dient zum Gewichten der Information der jeweiligen Kante während der Optimierung des Posen-Graphen.
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Zum Erfassen der vorab beschriebenen stützenden Absolut-Positionsdaten werden erfindungsgemäß folgende ausführungsformen bereitgestellt.
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Stützende Absolut-Positionsdaten können beispielsweise durch GPS-Messungen mit einer sehr niedrigen Varianz (d.h. die Varianz der GPS-Messung liegt unterhalb eines vorbestimmten Schwellenwerts) erfasst werden. Solche GPS-Messungen mit einer sehr niedrigen Varianz sind bereits mit normalen GPS-Empfängern (wie sie beispielsweise bei handelsüblichen Navigationssystemen eingesetzt werden) möglich. Dabei bestimmt sich die Varianz beispielsweise aus der Satellitenverfügbarkeit (z.B. anhand der DOP-Werte, insbesondere anhand der HDOP- und PDOP-Werte).
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Eine weitere Möglichkeit zum Erfassen von stützenden Absolut-Positionsdaten besteht darin, nur diejenigen Absolut-Positionsdaten zu verwenden, bei welchen die entsprechende anhand der Absolut-Positionsdaten ermittelte Position mit einer Position in einem georeferenzierten Luftbild (einem mit Positionsdaten versehenen aus der Luft aufgenommenen Bild) zusammenfällt. Wenn beispielsweise die Position einer bestimmten Stelle in dem Bild sehr genau bekannt ist und das Fahrzeug sicher diese Stelle passiert, dann handelt es sich bei diese Stelle messenden Absolut-Positionsdaten um stützende Absolut-Positionsdaten. Beispiele für eine solche Stelle sind Ein- und Ausfahrten zu bzw. von einem Parkplatz.
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Stützende Absolut-Positionsdaten können darüber hinaus erfasst werden, indem Positionsdaten (beispielsweise anhand von GPS-Messungen) erfasst werden, während sich das Fahrzeug eine vorbestimmte Zeitdauer lang im Stillstand befindet. Die stützenden Absolut-Positionsdaten werden dann anhand einer Mittelwertbildung aus diesen Positionsdaten ermittelt. Die während dieser Zeitdauer erfassten Positionsdaten schwanken normalerweise um die wahre Position des Fahrzeugs, so dass durch die Mittelwertbildung vorteilhafterweise eine Pose bestimmt wird, welche der wahren Pose sehr ähnlich ist.
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Eine weitere Variante zum Erfassen von stützenden Absolut-Positionsdaten besteht darin, unter den erfassten Absolut-Positionsdaten diejenigen Daten zu bestimmen, welche mit einem markanten Punkt des Fahrverlaufs des Fahrzeugs zusammenfallen. Die exakte Position dieser markanten Orte kann beispielsweise mit einer georeferenzierten Karte oder mit einem georeferenzierten Luftbild ermittelt werden. Wenn die von erfassten Absolut-Positionsdaten definierte Position mit einem solchen markanten Ort zusammenfällt, über welchen das Fahrzeug sicher gefahren ist, können die entsprechenden Absolut-Positionsdaten als stützende Absolut-Positionsdaten angesehen werden. Beispiele solcher markanter Orte sind Kreuzungen, Parkplätze oder Ein- und Ausfahrten von Parkhäusern, Kontrollstationen usw..
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Wie bereits vorab beschrieben ist, können im Zusammenhang mit dem Posen-Graphen Fehlerterme definiert werden. Diese sind in der Regel umso größer (kleiner), umso weiter (weniger weit) sich die durch das Optimieren geschätzten Positionen (der Optimierungsknoten) von den Ausgaben der eingesetzten Positioniersysteme entfernen und je kleiner (größer) die Varianz der entsprechenden Ausgaben der Positioniersysteme ist. Durch die Optimierung kann der Posen-Graph derart geändert werden, dass die Fehlerterme möglichst klein sind. Mit anderen Worten ist es das Ziel der Optimierung, unter Randbedingungen eine entsprechende Fehlerfunktion global zu minimieren. Die Optimierung kann dabei numerisch erfolgen. Darüber hinaus kann die Optimierung iterativ erfolgen und somit mehrere Optimierungsiterationen umfassen. Die Optimierung kann beispielsweise eine Technik nichtlinearer minimaler Quadrate („nonlinear least-squares“) umfassen. Darüber hinaus kann die Optimierung mittels einer Gauß-Newton-Technik erfolgen und/oder mittels einer Levenberg-Marquardt-Technik erfolgen.
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Des Weiteren beschreibt die vorliegende Erfindung ein Computerprogramm oder eine Software, welche man in einen Speicher einer programmierbaren Steuerung bzw. einer Recheneinheit laden kann. Mit diesem Computerprogramm können alle oder verschiedene vorab beschriebene Ausführungsformen des erfindungsgemäßen Verfahrens ausgeführt werden, wenn das Computerprogramm in der Steuerung oder Steuereinrichtung läuft. Dabei benötigt das Computerprogramm eventuell Programmmittel, z.B. Bibliotheken und Hilfsfunktionen, um die entsprechenden Ausführungsformen der Verfahren zu realisieren. Mit anderen Worten soll mit dem auf das Computerprogramm gerichteten Anspruch insbesondere eine Software unter Schutz gestellt werden, mit welcher eine der oben beschriebenen Ausführungsformen des erfindungsgemäßen Verfahrens ausgeführt werden kann bzw. welche diese Ausführungsform ausführt. Dabei kann es sich bei der Software um einen Quellcode (z.B. C++), der noch compiliert (übersetzt) und gebunden oder der nur interpretiert werden muss, oder um einen ausführbaren Softwarecode handeln, der zur Ausführung nur noch in die entsprechende Recheneinheit bzw. Steuereinrichtung zu laden ist.
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Im Rahmen der vorliegenden Erfindung wird auch ein Steuergerät bereitgestellt, welches eine Schnittstelle und einen Prozessor umfasst. Dabei ist die Schnittstelle ausgestaltet, um Odometrie-Positionsdaten eines Fahrzeugs von einem Odometrie-Positioniersystem des Fahrzeugs zu erfassen und um Absolut-Positionsdaten des Fahrzeugs von einem Absolut-Positioniersystem des Fahrzeugs zu erfassen. Der Prozessor ist ausgestaltet, um einen Posen-Graphen zu erzeugen, bei welchem Kanten des Posen-Graphen abhängig von den Odometrie-Positionsdaten und Knoten des Posen-Graphen abhängig von den Absolut-Positionsdaten erzeugt werden. Zusätzlich optimiert der Prozessor den Posen-Graphen abhängig von den Odometrie-Positionsdaten und den Absolut-Positionsdaten und bestimmt die Referenztrajektorie abhängig von dem Posen-Graphen.
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Die Vorteile des erfindungsgemäßen Steuergeräts entsprechen im Wesentlichen den Vorteilen des erfindungsgemäßen Verfahrens, welche vorab im Detail ausgeführt sind, so dass hier auf eine Wiederholung verzichtet wird.
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Zum Beispiel können die Absolut-Positionsdaten und/oder die Odometrie-Positionsdaten anhand einer Laser-basierten Abstandsmessung („Light Detection and Ranging“; LIDAR) erfasst werden. Die Odometrie-Positionsdaten können auch basierend auf Unterschieden in sequenziell aufgenommenen Bildern, die eine Landmarke abbilden, bereitgestellt werden. Auch Informationen aus der Fahrwerk-Odometrie können zum Bereitstellen der Odometrie-Positionsdaten verwendet werden. In diesem Zusammenhang können ein Lenkwinkel und/oder eine Drehgeschwindigkeit der Räder des Fahrzeugs zur Bestimmung der Odometrie-Positionsdaten berücksichtigt werden. Schließlich können die Odometrie-Positionsdaten über Beschleunigungssensoren, wie sie beispielsweise in elektronischen Stabilitätssystemen (ESP) des Fahrzeugs eingesetzt werden, bereitgestellt werden.
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Gemäß einer erfindungsgemäßen Ausführungsform ist das Steuergerät ausgestaltet, um irgendeine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen.
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Im Rahmen der vorliegenden Erfindung wird auch ein Fahrzeug bereitgestellt, welches das erfindungsgemäße Steuergerät umfasst.
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Erfindungsgemäß ist es allerdings auch möglich, dass das Steuergerät Teil eines Rechnersystems ist, welches sich außerhalb des Fahrzeugs befindet. In diesem Fall erfasst das Steuergerät die Odometrie-Positionsdaten des Fahrzeugs und die Absolut-Positionsdaten des Fahrzeugs mit seiner Schnittstelle, die drahtgestützt oder drahtlos mit dem Fahrzeug in Verbindung steht, und erzeugt daraus den Posen-Graphen.
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Die vorliegende Erfindung stellt die preiswerte Bestimmung einer Referenztrajektorie dar. Eine solche Referenztrajektorie kann zur Evaluierung von automatischen Fahrfunktionen, zur Evaluierung neuer Lokalisierungslösungen, zum Erstellen von Wegenetzen für Navigationskarten, zum Erlernen von menschlichem Fahrverhalten und zur Rekonstruktion von Fahrszenarien eingesetzt werden, wie es vorab beschrieben ist.
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Im Folgenden wird die vorliegende Erfindung anhand bevorzugter erfindungsgemäßer Ausführungsformen im Detail mit Bezug zu den Figuren beschrieben.
- 1 stellt schematisch ein erfindungsgemäßes Steuergerät in einem erfindungsgemäßen Fahrzeug dar.
- In 2 ist der Flussplan eines erfindungsgemäßen Verfahrens dargestellt.
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Das in 1 schematisch dargestellte erfindungsgemäße Fahrzeug 10 umfasst neben einem Odometrie-Positioniersystem 1 (z.B. einer Kamera) und einem Absolut-Positioniersystem 2 (z.B. einem Navigationssystem) ein erfindungsgemäßes Steuergerät 20. Das erfindungsgemäße Steuergerät 20 umfasst seinerseits eine Schnittstelle 3, um die Odometrie-Positionsdaten von dem Odometrie-Positioniersystem 1 und um Absolut-Positionsdaten von dem Absolut-Positioniersystem 2 zu erfassen. Zusätzlich umfasst das Steuergerät 20 einen Prozessor 4, um stützende Absolut-Positionsdaten zu bestimmen und einen Posen-Graphen zu erzeugen. Der optimierte Posen-Graph entspricht der zu bestimmenden Referenztrajektorie.
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2 zeigt den Flussplan eines erfindungsgemäßen Verfahrens, welches durch das Steuergerät 20 ausgeführt werden kann..
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Im Schritt S1 werden Odometrie-Positionsdaten des Fahrzeugs erfasst. Die Odometrie-Positionsdaten zeigen eine Eigenbewegung des Fahrzeugs an, indem die Eigenbewegung in Bezug auf eine vorangegangene Position des Fahrzeugs bestimmt wird. Im Schritt S2 werden Absolut-Positionsdaten des Fahrzeugs erfasst. Die Absolut-Positionsdaten geben die gemessene Position des Fahrzeugs zu einem bestimmten Zeitpunkt in Absolut-Werten an. Dabei können die Absolut-Positionsdaten auch eine Orientierung aufweisen, mit welcher eine aktuelle Bewegungsrichtung des Fahrzeugs angezeigt wird. Unter den Absolut-Positionsdaten werden im Schritt S3 die besten (d.h. deren Angaben am genausten sind) ermittelt, welche auch als stützende Absolut-Positionsdaten bezeichnet werden. Stützende Absolut-Positionsdaten können beispielsweise durch GPS-Messungen mit einer sehr niedrigen Varianz erfasst werden, was bereits mit einem normalen GPS-Empfänger möglich ist. Unter den stützenden Absolut-Positionsdaten können auch diejenigen Absolut-Positionsdaten verstanden werden, bei welchen die entsprechende anhand der Absolut-Positionsdaten ermittelte Position mit einer Position in einem georeferenzierten Luftbild zusammenfällt. Wenn Absolut-Positionsdaten erfasst werden, während sich das Fahrzeug eine vorbestimmte Zeitdauer lang im Stillstand befindet, können diese Absolut-Positionsdaten als stützende Absolut-Positionsdaten eingesetzt werden. Eine weitere Möglichkeit zur Bestimmung von stützenden Absolut-Positionsdaten besteht darin, unter den erfassten Absolut-Positionsdaten diejenigen zu bestimmen, welche mit einem markanten Punkt des Fahrverlaufs des Fahrzeugs zusammenfallen.
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Anhand der stützenden Absolut-Positionsdaten wird dann der Posen-Graph erzeugt und im Schritt S4 optimiert. Bei dieser Optimierung werden Optimierungsknoten bestimmt, während Fixknoten nicht beeinflusst werden. Die Optimierung des Posen-Graphen versucht, einen möglichst guten Kompromiss zwischen den Absolut-Positionsdaten und den Odometrie-Positionsdaten zu finden. Schließlich wird im Schritt S5 die Referenztrajektorie in Form des optimierten Posen-Graphen bestimmt. Der optimierte Posen-Graf entspricht damit der besten Schätzung der gefahrenen Trajektorie oder Referenztrajektorie. Anhand dieser Referenztrajektorie kann dann zu jedem beliebigen Zeitpunkt, welcher durch die Referenztrajektorie beschrieben wird, eine Referenzposition des Fahrzeugs bestimmt werden.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Odometrie-Positioniersystem
- 2
- Absolut-Positioniersystem
- 3
- Schnittstelle
- 4
- Prozessor
- 10
- Fahrzeug
- 20
- Steuergerät
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- EP 2045577 B1 [0002]
- DE 102011119762 A1 [0003]
- US 7499949 B2 [0004]
