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Stand der Technik
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Der Ansatz geht aus von einer Vorrichtung oder einem Verfahren nach Gattung der unabhängigen Ansprüche. Gegenstand des vorliegenden Ansatzes ist auch ein Computerprogramm.
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Moderne Fahrerassistenzsysteme, engl. Advanced Driver Assistance Systems, kurz ADAS, und hochautomatisierte Fahrzeugsysteme für UAD, engl. urban automated driving, setzen in steigendem Maße detailliertes Wissen über das Fahrzeugumfeld und Situationsbewusstsein voraus. Zu diesem Zweck ist eine genaue Lokalisierung notwendig. Es gibt Vorrichtungen zur Extraktion von Landmarken aus Luftaufnahmen von Straßen. Diese Landmarken werden in einer Lokalisierungskarte gespeichert und anschließend zur Fahrzeuglokalisierung verwendet. Weiterhin können durch Satelliten bereitgestellte Radarkarten zur Optimierung der Lokalisierungskarten verwendet werden.
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Offenbarung der Erfindung
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Vor diesem Hintergrund werden mit dem hier vorgestellten Ansatz ein Verfahren zum Entfernen von zumindest einer Landmarkenposition einer Landmarke in einer Radarkarte, weiterhin eine Vorrichtung zum Entfernen von zumindest einer Landmarkenposition einer Landmarke in einer Radarkarte, sowie schließlich ein entsprechendes Computerprogramm gemäß den Hauptansprüchen vorgestellt. Durch die in den abhängigen Ansprüchen aufgeführten Maßnahmen sind vorteilhafte Weiterbildungen und Verbesserungen der im unabhängigen Anspruch angegebenen Vorrichtung möglich.
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Die mit dem vorgestellten Ansatz erreichbaren Vorteile bestehen darin, dass in Radarkarten angezeigte Landmarkenpositionen von Landmarken, die zur Lokalisierung von Fahrzeugen unnötig sind, entfernt, das heißt, aus der Radarkarte gelöscht werden können, um eine veränderte Radarkarte bereitstellen zu können, die lediglich Landmarkenpositionen von Landmarken umfasst, die im Bereich von Straßen angeordnet sind.
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Es wird ein Verfahren zum Entfernen von zumindest einer Landmarkenposition einer Landmarke in einer Radarkarte vorgestellt, wobei das Verfahren zumindest die folgenden Schritte umfasst:
- Einlesen zumindest einer in der Radarkarte abgebildeten Straßenposition zumindest eines Straßenabschnitts einer Straße; und
- Entfernen der Landmarkenposition aus der Radarkarte, wenn die Landmarkenposition zumindest einen vorbestimmten Abstand zu der Straßenposition aufweist. Die Straßenpositionen können beispielsweise aus einer herkömmlichen Navigationskarte entnommen werden.
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Als Landmarke kann jegliches statische Objekt verstanden werden, welches im Bereich einer Straße einer Fahrzeuglokalisierung und/oder Navigation eines Fahrzeugs dienen kann, so zum Beispiel Infrastrukturelemente wie Verkehrsschilder oder Masten von Straßenlaternen oder Verkehrszeichenbrücken. Diese für die Fahrzeuglokalisierung und/oder Navigation nützlichen Landmarken werden im Folgenden beispielsweise als Pfeiler bezeichnet. Als Landmarken können aber auch Artefakte wie Bäume oder andere Einrichtungen verstanden werden, die von einem auf einer Straße fahrenden Fahrzeug nicht wahrnehmbar sind und somit einer Fahrzeuglokalisierung und/oder Navigation nicht dienen.
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Die Radarkarte kann eine durch einen Satelliten bereitgestellte Radarkarte sein, die hochgenaue Landmarkenpositionen von Landmarken aufweist oder abbildet.
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Ein hier vorgestelltes Verfahren ermöglicht ein Bereitstellen einer veränderten Radarkarte, die vorteilhafterweise lediglich Landmarkenpositionen von Landmarken abbildet, die bis zu dem vorbestimmten Abstand zu der Straße angeordnet sind, da weiter entfernte Landmarken für die Lokalisierung von Fahrzeugen nicht relevant sind. Der vorbestimmte Abstand kann beispielsweise einen Abstand von 5 bis 10 Metern repräsentieren.
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Wenn die veränderte Radarkarte im Folgenden beispielsweise für ein Verfahren zum Optimieren einer durch ein Fahrzeugsystem mit einer Onboard-Sensorik eingelesenen Umfeldkarte genutzt wird, kann dies einen damit verbundenen Abgleich zwischen der nun veränderten Radarkarte und der Umfeldkarte erleichtern bzw. verkürzen. Eine Umfeldkarte, welche mittels herkömmlicher Fahrzeugsensorsignale von Fahrzeugeinleseeinheiten an Fahrzeugen oder Sensorsystemen in Fahrzeugen generiert wurde, ist zumeist zu ungenau zur Verwendung als Lokalisierungskarte. Solche Umfeldkarten sollen durch das System gemäß dem hier vorgestellten Ansatz unter Verwendung der Radarkarte optimiert werden und anschließend als hochgenaue Lokalisierungskarte verwendet werden können. Auf diese Weise kann die Erforderlichkeit des Einsatzes teurer Kartierungssensorik/-fahrzeugsysteme beschränkt werden. In Kombination mit den bereits sehr genauen Umfeldkarten auf Basis der Kartierungssensorikmessungen bietet das hier vorgestellte Verfahren und/oder System eine weitere Möglichkeit zur vorteilhaften Beeinflussung von Kartierungsergebnissen.
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Da Straßen bzw. Straßenverläufe auf Radarkarten oft nicht gut erkennbar dargestellt sind, ist es von Vorteil, wenn das hier vorgestellte Verfahren gemäß einer Ausführungsform einen vor dem Schritt des Einlesens ausgeführten Schritt des Erkennens aufweist, in dem die Straßenposition durch ein Matchingverfahren der Radarkarte mit einer topologischen Straßenkarte erkannt wird, die zumindest eine weitere Straßenposition des Straßenabschnitts der Straße aufweist oder abbildet. Unter einem Matchningverfahren kann ein Verfahren verstanden werden, bei dem eine Überlagerung von zwei Karten oder ein Vergleich von zwei Karten vorgenommen wird, insbesondere wobei übereinstimmende Merkmale herausgehoben oder extrahiert werden. Bei dem Matchingverfahren können die Radarkarte und die topologische Straßenkarte, auf der Straßen gut erkennbar sind, beispielsweise überlagert werden. Im Schritt des Erkennens kann die Straßenposition erkannt werden, wenn die bei dem Matchingverfahren auf der topologischen Straßenkarte abgebildete weitere Straßenposition innerhalb eines Toleranzbereichs der Straßenposition auf der Radarkarte entspricht, insbesondere wobei die Straßenposition dunkel dargestellt ist. Unter einem Toleranzbereich kann beispielsweise ein Bereich von einer doppelten bis fünffachen Breite der Straße verstanden werden. So können schnell und einfach die Straßenverläufe aus der topologischen Straßenkarte zum Erkennen der Straßen in der Radarkarte dienen. Geteerte Straßen sind auf Radarkarten oft dunkel dargestellt, beispielsweise schwarz, ein dunkler Bereich auf der Radarkarte kann demnach eine durch die topologische Straßenkarte angezeigte Straßenposition der Straße verifizieren.
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Um verschiedene Landmarken, die durch das Verfahren nicht entfernt wurden, weil sie nahe genug an der Straße angeordnet sind, untereinander unterscheidbar zu machen, ist es von Vorteil, wenn das Verfahren einen Schritt des Klassifizierens aufweist, in dem zumindest die an der Landmarkenposition oder eine an einer weiteren Landmarkenposition auf der Radarkarte abgebildete weitere Landmarke durch einen Klassifikator klassifiziert wird. Ein Klassifizieren (welches auch als Klassieren verstanden werden kann) ermöglicht beispielsweise ein weiteres Entfernen von Landmarkenpositionen, die zwar nahe an der Straße angeordnet sind, jedoch nicht in eine gewünschte Kategorie fallen, beispielsweise keine Pfeiler sind, und/oder lediglich ein Zuordnen der Landmarken unterschiedliche Kategorien. So kann im Schritt des Klassifizierens die Landmarke unter Verwendung eines Klassifikators (bzw. Klassierers) klassifiziert bzw. klassiert werden, der durch ein Erstellen einer Laserpunktwolken-Karte, die zumindest eine Laserpunktwolke umfasst, angelernt wurde. Bei der Laserpunktwolken-Karte kann es sich beispielsweise um eine durch einen Laserscanner bereitgestellte Velodyne-Laserpunktwolken-Karte handeln. Im Schritt des Klassifizierens kann dann die an der Landmarkenposition oder die an der weiteren Landmarkenposition angeordnete Landmarke durch ein weiteres Matchingverfahren der Radarkarte mit der Laserpunktwolken-Karte klassifiziert werden, insbesondere wobei die oder die weitere Landmarke als ein Pfeiler klassifiziert werden kann, wenn die oder die weitere Landmarkenposition innerhalb eines Toleranzbereichs im Bereich der einen Pfeiler repräsentierenden Laserpunktwolke oder einer weiteren Laserpunktwolkenposition einer weiteren einen Pfeiler repräsentierenden Laserpunktwolke in der Laserpunktwolken-Karte angeordnet ist. Als ein Pfeiler kann wie bereist erwähnt, eine für das Fahrzeug relevante Infrastruktureinrichtung verstanden werden, beispielsweise eine Laterne, eine Ampel und/oder ein Verkehrsschild. So kann anhand von charakterisierenden Laserpunktwolken im Bereich der oder der weiteren Landmarkenposition, auf Pfeiler geschlossen werden.
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Das Verfahren kann auch einen Schritt des Bereitstellens aufweisen, in dem zumindest die oder die weitere Landmarkenposition für eine Lokalisierungskarte eines Fahrzeugs bereitgestellt wird, wenn die Landmarke im Schritt des Klassifizierens als nicht zuordenbar klassifiziert wurde. Im Schritt des Bereitstellens kann die als nicht zuordenbar klassifizierte Landmarkenposition auch direkt in die Lokalisierungskarte des Fahrzeugs gespeichert werden. Dieser Schritt kann einer späteren Zuordnung der Landmarke durch beispielsweise das Fahrzeug selbst oder weitere verknüpfte Fahrzeuge oder Backend-Server dienen.
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Von Vorteil ist es weiterhin, wenn das Verfahren einen Schritt des Löschens umfasst, in dem die oder die weitere Landmarkenposition aus der Radarkarte gelöscht wird, wenn die oder die weitere an der Landmarkenposition angeordnete Landmarke im Schritt des Klassifizierens als nicht zuordenbar klassifiziert wurde. So können in der Radarkarte lediglich die relevanten Pfeiler enthalten bleiben.
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Dieses Verfahren kann beispielsweise in Software oder Hardware oder in einer Mischform aus Software und Hardware beispielsweise in einem Steuergerät implementiert sein.
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Der hier vorgestellte Ansatz schafft ferner eine Vorrichtung, die ausgebildet ist, um die Schritte einer Variante eines hier vorgestellten Verfahrens in entsprechenden Einrichtungen durchzuführen, anzusteuern bzw. umzusetzen. Auch durch diese Ausführungsvariante des Ansatzes in Form einer Vorrichtung kann die dem Ansatz zugrunde liegende Aufgabe schnell und effizient gelöst werden.
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Hierzu kann die Vorrichtung zumindest eine Recheneinheit zum Verarbeiten von Signalen oder Daten, zumindest eine Speichereinheit zum Speichern von Signalen oder Daten, zumindest eine Schnittstelle zu einem Sensor oder einem Aktor zum Einlesen von Sensorsignalen von dem Sensor oder zum Ausgeben von Daten- oder Steuersignalen an den Aktor und/oder zumindest eine Kommunikationsschnittstelle zum Einlesen oder Ausgeben von Daten aufweisen, die in ein Kommunikationsprotokoll eingebettet sind. Die Recheneinheit kann beispielsweise ein Signalprozessor, ein Mikrocontroller oder dergleichen sein, wobei die Speichereinheit ein Flash-Speicher, ein EPROM oder eine magnetische Speichereinheit sein kann. Die Kommunikationsschnittstelle kann ausgebildet sein, um Daten drahtlos und/oder leitungsgebunden einzulesen oder auszugeben, wobei eine Kommunikationsschnittstelle, die leitungsgebundene Daten einlesen oder ausgeben kann, diese Daten beispielsweise elektrisch oder optisch aus einer entsprechenden Datenübertragungsleitung einlesen oder in eine entsprechende Datenübertragungsleitung ausgeben kann.
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Unter einer Vorrichtung kann vorliegend ein elektrisches Gerät verstanden werden, das Sensorsignale verarbeitet und in Abhängigkeit davon Steuer- und/oder Datensignale ausgibt. Die Vorrichtung kann eine Schnittstelle aufweisen, die hard- und/oder softwaremäßig ausgebildet sein kann. Bei einer hardwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen beispielsweise Teil eines sogenannten System-ASICs sein, der verschiedenste Funktionen der Vorrichtung beinhaltet. Es ist jedoch auch möglich, dass die Schnittstellen eigene, integrierte Schaltkreise sind oder zumindest teilweise aus diskreten Bauelementen bestehen. Bei einer softwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen Softwaremodule sein, die beispielsweise auf einem Mikrocontroller neben anderen Softwaremodulen vorhanden sind.
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In einer vorteilhaften Ausgestaltung erfolgt durch die Vorrichtung eine Steuerung eines Entfernsignals zum Entfernen zumindest einer Landmarkenposition aus einer Radarkarte. Hierzu kann die Vorrichtung beispielsweise auf Sensorsignale wie ein Straßenpositionssignal, das zumindest eine Straßenposition aufweist, zugreifen. Die Ansteuerung erfolgt über Aktoren wie eine Einleseeinrichtung zum Einlesen des Straßenpositionssignals und eine Entferneinrichtung zum Ausgeben des Entfernsignals.
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Von Vorteil ist auch ein Computerprogrammprodukt oder Computerprogramm mit Programmcode, der auf einem maschinenlesbaren Träger oder Speichermedium wie einem Halbleiterspeicher, einem Festplattenspeicher oder einem optischen Speicher gespeichert sein kann und zur Durchführung, Umsetzung und/oder Ansteuerung der Schritte des Verfahrens nach einer der vorstehend beschriebenen Ausführungsformen verwendet wird, insbesondere wenn das Programmprodukt oder Programm auf einem Computer oder einer Vorrichtung ausgeführt wird.
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Ausführungsbeispiele des hier vorgestellten Ansatzes sind in den Zeichnungen dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigt:
- 1 eine schematische Darstellung einer Vorrichtung zum Entfernen von zumindest einer Landmarkenposition einer Landmarke in einer Radarkarte gemäß einem Ausführungsbeispiel;
- 2 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Entfernen von zumindest einer Landmarkenposition einer Landmarke in einer Radarkarte gemäß einem Ausführungsbeispiel;
- 3 eine schematische Darstellung eines Matchingverfahrens einer Radarkarte mit einer topologischen Straßenkarte gemäß einem Ausführungsbeispiel;
- 4 eine schematische Darstellung einer Anwendung eines Klassifikators auf der Radarkarte gemäß einem Ausführungsbeispiel;
- 5 eine schematische Darstellung einer Radarkarte; und
- 6 eine schematische Darstellung einer topologischen Straßenkarte.
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In der nachfolgenden Beschreibung günstiger Ausführungsbeispiele des vorliegenden Ansatzes werden für die in den verschiedenen Figuren dargestellten und ähnlich wirkenden Elemente gleiche oder ähnliche Bezugszeichen verwendet, wobei auf eine wiederholte Beschreibung dieser Elemente verzichtet wird.
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1 zeigt eine schematische Darstellung einer Vorrichtung 100 zum Entfernen von zumindest einer Landmarkenposition 102 einer Landmarke 105 in einer Radarkarte 110 gemäß einem Ausführungsbeispiel.
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Die Vorrichtung 100 weist gemäß diesem Ausführungsbeispiel eine Einleseeinrichtung 115 und eine Entferneinrichtung 120 auf. Die Einleseeinrichtung 115 ist dazu ausgebildet, um zumindest eine in der Radarkarte 110 abgebildete Straßenposition 125 zumindest eines Straßenabschnitts einer Straße 130 einzulesen. Die Entferneinrichtung 120 ist dazu ausgebildet, um zumindest die Landmarkenposition 102 der Landmarke 105 in der Radarkarte 110 zu entfernen, wenn die Landmarkenposition 102 zumindest einen vorbestimmten Abstand 135 zu der Straßenposition 125 aufweist.
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Die Landmarke 105 ist gemäß diesem Ausführungsbeispiel als ein Baum ausgeformt. Gemäß diesem Ausführungsbeispiel entfernt die Entferneinrichtung 120 die Landmarkenposition 102 des Baums in der Radarkarte 110, da die Landmarkenposition 102 des Baums einen größeren Abstand als den vorbestimmten Abstand 135 zu der Straßenposition 125 der Straße 130 aufweist.
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Gemäß diesem Ausführungsbeispiel wird die Radarkarte 110 durch einen Satelliten 140 bereitgestellt und umfasst zumindest eine weitere Landmarkenposition 142 einer weiteren Landmarke 145, die als ein Verkehrsschild ausgeformt ist. Gemäß diesem Ausführungsbeispiel entfernt die Entferneinrichtung 120 die weitere Landmarkenposition 142 des Verkehrsschilds in der Radarkarte 110 nicht, da die weitere Landmarkenposition 142 des Verkehrsschilds einen geringeren Abstand als den vorbestimmten Abstand 135 zu der Straßenposition 125 aufweist. Die durch das Entfernen der Landmarkenposition 102 veränderte Radarkarte ist gemäß diesem Ausführungsbeispiel dazu ausgeformt, um durch ein Fahrzeug 150 eingelesen zu werden.
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Im Folgenden werden Merkmale der Vorrichtung 100 noch einmal eingehender beschreiben:
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Hochgenaue oder optimierte Lokalisierungskarten sind ein entscheidender Bestandteil auf dem Weg zu einer hinreichend genauen und robusten Lokalisierung für hochautomatisierte Fahrzeugsysteme für Fahrzeuge 150. Eine kosteneffiziente Erstellung sowie Aktualisierung dieser hochgenauen Lokalisierungskarten stellt eine wesentliche Hürde zu einer gewinnbringenden Markteinführung dar. Zur kostenoptimierten Erstellung solcher hochgenauen Lokalisierungskarten können klassifizierte Landmarkenmessungen, beispielsweise Fußpunkte von Pfeilern, hier in Form der Landmarkenposition 142, von Radarsatelliten, hier dem Satelliten 140, verwendet werden.
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Eine erhebliche Herausforderung besteht dabei jedoch in einer Durchführung einer Klassifizierung, um Satellitendaten für die Erstellung von hochgenauen Lokalisierungskarten nutzbar zu machen. Die hier vorgestellte Vorrichtung 100 verwendet Radarmessungen des Satelliten 140 in Form der Radarkarte 110 mit den Landmarkenpositionen 125; 142 und gemäß einem alternativen Ausführungsbeispiel weiterhin eine topologische Straßenkarte als Eingangssignale und erzeugt aus diesen eine veränderte Radarkarte mit klassifizierten, hochgenauen Pfeilerpositionen aus den Satellitenmessungen. Diese veränderte Radarkarte kann anschließend für eine kostenoptimierte Herstellung von hochgenauen Lokalisierungskarten verwendet werden.
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Anders als bekannte Satellitensysteme, welche es erlauben, Radarkarten mit hochgenauen Fußpunkten von bevorzugt metallischen Pfeiler-Objekten zu erstellen, kann die hier beschriebene Vorrichtung 100 durch das Entfernen von Landmarkenpositionen 102 mit zumindest einem bestimmten Abstand 135 die veränderte Radarkarte 110 bereitstellen, die vorteilhafterweise nicht mehr mit Artefakten behaftet ist und somit direkt zur Optimierung von globalen Lokalisierungskarten verwendet werden kann. Eine spätere Selektion von Fußpunkten von Pfeiler-Objekten wie Laternen, Ampeln und/oder Verkehrsschildern erfolgt hierbei automatisch, was zu geringen Kosten bei einem geringen Zeitaufwand führt.
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Anders als bei bekannten Systemen, welche aus Luftaufnahmen Fahrbahnmarkierungen extrahieren und diese zur Lokalisierung nutzten und welche außerdem Standard-Verfahren aus der Bildverarbeitung zur Detektion von gut sichtbaren Fahrbahnmarkierungen verwenden, ermöglicht die hier vorgestellte Vorrichtung 100 aufgrund eines geringen Rauschanteils in den Radarkarten 110 sowie klar erkennbarer Unterschiede zwischen Pfeilern wie Fußpunkten und sonstigen Landmarken wie Artefakten zielführende Ergebnisse. Die Vorrichtung 100 ermöglicht eine automatisierte Klassifikation von Pfeilern in Radarkarten 110. Nach der Klassifikation können Landmarken, welche keine Fußpunkte von Pfeilern darstellen, aus der Radarkarte 100 entfernt und die Optimierung von Lokalisierungskarten durchgeführt werden.
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Ein Ziel der Vorrichtung 100 ist es ist es, eine Klassifizierung von hochgenauen Stützstellen in der gegebenen Radarkarte 110 des Satelliten 140 durchzuführen. Die Klassifizierung ist eine fundamentale Voraussetzung, um die im Folgenden beabsichtigte Optimierung einer Lokalisierungskarte eines Fahrzeugs durchführen zu können.
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2 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Entfernen von zumindest einer Landmarkenposition einer Landmarke in einer Radarkarte gemäß einem Ausführungsbeispiel. Dabei kann es sich um die ein Verfahren 200 handeln, das von der anhand von 1 beschriebenen Vorrichtung ausführbar oder ansteuerbar ist.
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Das Verfahren 200 umfasst zumindest einen Schritt 205 des Einlesens und einen Schritt 210 des Entfernens. Im Schritt 205 des Einlesens wird zumindest eine in der Radarkarte abgebildete Straßenposition zumindest eines Straßenabschnitts einer Straße eingelesen. Im Schritt 210 des Entfernens wird die Landmarkenposition aus der Radarkarte entfernt, wenn die Landmarkenposition zumindest einen vorbestimmten Abstand zu der Straßenposition aufweist. Optional weist das Verfahren 200 weiterhin einen Schritt 215 des Erkennens, einen Schritt 220 des Klassifizierens, einen Schritt 225 des Bereitstellens und einen Schritt 230 des Löschens auf.
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Der Schritt 215 des Erkennens wird vor dem Schritt 205 des Einlesens ausgeführt. Im Schritt 215 des Erkennens wird die Straßenposition durch ein Matchingverfahren der Radarkarte mit einer topologischen Straßenkarte erkannt, die zumindest eine weitere Straßenposition des Straßenabschnitts der Straße aufweist oder abbildet. Gemäß diesem Ausführungsbeispiel wird die Straßenposition im Schritt 215 des Erkennens erkannt, wenn die bei dem Matchingverfahren auf der topologischen Straßenkarte abgebildete weitere Straßenposition innerhalb eines Toleranzbereichs der Straßenposition auf der Radarkarte entspricht, insbesondere wobei die Straßenposition dunkel dargestellt ist.
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Im Schritt 220 des Klassifizierens wird zumindest die an der Landmarkenposition oder eine an einer weiteren Landmarkenposition auf der Radarkarte abgebildete weitere Landmarke durch einen Klassifikator klassifiziert. Gemäß diesem Ausführungsbeispiel wird im Schritt 220 des Klassifizierens die Landmarke unter Verwendung eines Klassifikators klassifiziert, der durch ein Erstellen einer Laserpunktwolken-Karte, die zumindest eine Laserpunktwolke umfasst, angelernt wurde. Hierbei wird im Schritt 220 des Klassifizierens die an der Landmarkenposition oder die an der weiteren Landmarkenposition angeordnete Landmarke durch ein weiteres Matchingverfahren der Radarkarte mit der Laserpunktwolken-Karte klassifiziert, insbesondere wobei die oder die weitere Landmarke als ein Pfeiler klassifiziert wird, wenn die oder die weitere Landmarkenposition innerhalb eines Toleranzbereichs im Bereich der einen Pfeiler repräsentierenden Laserpunktwolke oder einer weiteren Laserpunktwolkenposition einer weiteren einen Pfeiler repräsentierenden Laserpunktwolke in der Laserpunktwolken-Karte angeordnet ist.
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Im Schritt 225 des Bereitstellens wird zumindest die oder die weitere Landmarkenposition für eine Lokalisierungskarte eines Fahrzeugs bereitgestellt, wenn die Landmarke im Schritt 220 des Klassifizierens als nicht zuordenbar klassifiziert wurde.
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Im Schritt 230 des Löschens wird die oder die weitere Landmarkenposition aus der Radarkarte entfernt, wenn die oder die weitere an der Landmarkenposition angeordnete Landmarke im Schritt des Klassifizierens als nicht zuordenbar klassifiziert wurde.
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Im Folgenden wird das vorgestellte Verfahren 200 noch einmal detaillierter beschrieben:
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Das hier vorgestellte Verfahren 200 kann als ein Verfahren zur Extraktion von Pfeiler-Fußpunkten aus hochgenauen Radarsatelliten-Messungen zur kosteneffizienten Erstellung von hochgenauen Lokalisierungskarten bezeichnet werden. Hierbei ist Extraktion im Sinne von Bereitstellen oder Hervorheben zu verstehen.
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Die hier vorgestellten Verfahrensschritte oder Verarbeitungsschritte dienen dazu, hochgenaue globale Positionen von Pfeiler-Objekten aus Radarkarten zu extrahieren, also bereitzustellen. Dazu werden gemäß diesem Ausführungsbeispiel in dem Schritt 215 des Erkennens dunkle Bereiche, hauptsächlich geteerte Straßen, in der Radarkarte mit den Fahrbahnverläufen aus der topologischen Straßenkarte gematcht. Als Ergebnis sind die ungefähren Straßenverläufe in der Radarkarte bekannt. Landmarken, welche zu weit von einer Straße entfernt liegen, werden in dem nachfolgenden Schritt 210 des Entfernens aus der Radarkarte gelöscht. Es bleibt damit eine deutlich kleinere Menge von Landmarken in Fahrbahnnähe übrig, welche mit hoher Wahrscheinlichkeit von einem Fahrzeug aus sichtbaren Landmarken zugeordnet werden können. Nun wird eine Segmentierung der Radarkarte durchgeführt und auf die resultierenden Bereiche im Schritt 220 des Klassifizierens der Klassifikator angewendet. Ein Trainingsset zum Anlernen des Klassifikators erfolgt gemäß diesem Ausführungsbeispiel durch die Erstellung einer Karte aus Velodyne-Laserpunktwolken. Aus der resultierenden Laserpunktwolken-Karte werden die Positionen von Pfeilern bereitgestellt. Der Kartenausschnitt der Laserpunktwolken-Karte wird mit der Radarkarte des Satelliten gematcht. Kompakte Punkte aus der Radarkarte, welche nach der Registrierung im Umfeld der Pfeilerpositionen liegen, werden als Pfeiler markiert. Das Ergebnis ist eine Radarkarte, welche für einen kleinen Bereich gelabelte Pfeilerpositionen enthält. Aus den gelabelten Daten kann anschließend mit einem bekannten Machine-Learning-Verfahren, wie z. B. Deep Learning, der Klassifikator angelernt werden. Als Endergebnis gibt das Verfahren 200 eine Radarkarte mit hochgenauen Pfeilerpositionen aus, welche im Folgenden zur Optimierung von globalen Lokalisierungskarten verwendet werden kann.
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Gemäß diesem Ausführungsbeispiel werden im Schritt 225 des Bereitstellens zusätzlich Landmarken oder Objekte, welche nicht klassifiziert werden konnten, als Objekte vom Typ Void für die zu optimierende globale Lokalisierungskarte bereitgestellt oder in die Lokalisierungskarte übernommen. Werden diese nicht klassifizierten Landmarken durch verschiedene Fahrzeuge detektiert und klassifiziert, so können diese Informationen in einem Backend-Server aggregiert werden und nachträglich der betreffenden Landmarke ein Typ zugeordnet werden. Diese nun klassifizierten Landmarken können im Anschluss wiederum verwendet werden, um die globale Lokalisierungskarte weiter in ihrer Genauigkeit zu optimieren. Zudem ist es möglich, Landmarken, welche von einer Fahrzeugsensorik eines Fahrzeugs nicht gesehen werden können, wieder aus der Karte zu entfernen, sowie Landmarkentypen anzupassen.
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Das hier vorgestellte Verfahren 200 ermöglicht zusammengefasst eine automatisierte Extraktion von hochgenauen Pfeiler-Fußpunkten aus Radarsatelliten-Messungen zur kostenoptimierten Herstellung von Lokalisierungskarten sowie ein einfaches Verfahren zum Anlernen des benötigten Klassifikators.
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Die hier vorgestellten Verfahrensschritte können wiederholt sowie in einer anderen als in der beschriebenen Reihenfolge ausgeführt werden.
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3 zeigt eine schematische Darstellung eines Matchingverfahrens einer Radarkarte 110 mit einer topologischen Straßenkarte 300 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Hierbei kann es sich um eine schematische Darstellung des anhand von 2 beschriebenen Schritts des Entfernens handeln.
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Die topologische Karte 300 wird mit der Radarkarte 110, die eine Radarrohkarte ist, gematcht, um die Straße 130 zu erkennen und zusammenhängende Landmarkenpositionen 102 von Landmarken, welche außerhalb des maximalen Abstands 135 von der Straße 130 liegen, werden verworfen. Die zusammenhängenden Landmarkenpositionen 102 der Landmarken, die außerhalb des Abstands 135 liegen, können auch als Blobs oder Radar-Blobs bezeichnet werden.
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4 zeigt eine schematische Darstellung einer Anwendung eines Klassifikators auf der Radarkarte 110 gemäß einem Ausführungsbeispiel. Dabei kann es sich um eine schematische Darstellung des anhand von 2 beschriebenen Schritts des Klassifizierens handeln, in dem die Radarkarte 110 durch das weitere Matchingverfahren mit der Laserpunktwolken-Karte 400 gematcht wird.
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Auf die verbleibende Menge an Landmarkenpositionen, also die weiteren Landmarkenpositionen 142 der weiteren Landmarke, die nicht außerhalb des Abstands angeordnet sind, wird der zuvor angelernte Klassifikator angewandt. Die weiteren Landmarkenpositionen, die beim weiteren Matchingverfahren im Bereich von Laserpunktwolken liegen, die einen Pfeiler repräsentieren, werden als Pfeiler 405 klassifiziert, diese Pfeiler 405 können auch als klassifizierte Radar-Blobs bezeichnet werden.
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5 zeigt eine schematische Darstellung einer Radarkarte 110. In der unbearbeiteten Radarkarte 110, welche neben hochgenauen Stützstellen wie den Pfeilern auch noch viele Artefakte enthält, sind Straßen 130 dunkel abgebildet.
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6 zeigt eine schematische Darstellung einer topologischen Straßenkarte 300. Dabei kann es sich um die in 3 gezeigte topologische Straßenkarte 300 handeln. Die hinsichtlich Landmarken im Vergleich zu der in 5 gezeigten Radarkarte ungenauere topologische Straßenkarte 300 dient der Überlagerung mit der Radarkarte, um in der Radarkarte Straßen 130 zu erkennen.
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Umfasst ein Ausführungsbeispiel eine „und/oder“-Verknüpfung zwischen einem ersten Merkmal und einem zweiten Merkmal, so ist dies so zu lesen, dass das Ausführungsbeispiel gemäß einer Ausführungsform sowohl das erste Merkmal als auch das zweite Merkmal und gemäß einer weiteren Ausführungsform entweder nur das erste Merkmal oder nur das zweite Merkmal aufweist.
