DE102017002637A1

DE102017002637A1 - Method for determining the proper motion of a vehicle, in particular a motor vehicle

Info

Publication number: DE102017002637A1
Application number: DE102017002637.8A
Authority: DE
Inventors: Alexander Brunker
Original assignee: Daimler AG
Current assignee: Mercedes Benz Group AG
Priority date: 2017-03-17
Filing date: 2017-03-17
Publication date: 2017-10-19

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung der Eigenbewegung eines Fahrzeugs (10), wobei mittels wenigstens zweier voneinander unterschiedlicher Sensoren jeweilige Messwerte unterschiedlicher Messgrößen erfasst und die erfassten Messwerte charakterisierende Messdaten bereitgestellt werden, welche mittels einer elektronische Recheneinrichtung auf eine gemeinsame Basis transformiert, mittels eines Fusions-Filters der elektronischen Recheneinrichtung fusioniert und zur Bestimmung der Eigenbewegung des Fahrzeugs (10) verwendet werden, wobei mittels des Fusions-Filters ein jeweiliger, die Bestimmung der Eigenbewegung aus den Messdaten beeinträchtigender Messfehler der Messwerte minimiert wird.The invention relates to a method for determining the intrinsic motion of a vehicle (10), wherein measured values of different measured variables are detected by means of at least two mutually different sensors and the measured values characterizing measured values are provided which are transformed by means of an electronic computing device to a common base by means of a fusion -Filters the electronic computing device merged and used to determine the intrinsic motion of the vehicle (10), wherein by means of the fusion filter a respective, the determination of the intrinsic motion from the measurement data impairing measurement error of the measured values is minimized.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung der Eigenbewegung eines Fahrzeugs, insbesondere eines Kraftfahrzeugs, gemäß dem Oberbegriff von Patentanspruch 1.The invention relates to a method for determining the intrinsic motion of a vehicle, in particular a motor vehicle, according to the preamble of patent claim 1.

Beispielsweise aus der DE 10 2016 005 739 A1 ist ein Verfahren zur Ermittlung der Eigenbewegung eines Fahrzeugs bekannt. In diesem Verfahren wird die Eigenbewegung des Fahrzeugs über die jeweiligen Radgeschwindigkeiten und Radwinkel bzw. Einlenkwinkel der jeweiligen Räder mittels aller möglichen Kombinationen von jeweils zwei der vier Räder des Fahrzeugs ermittelt. Durch die jeweilige Information der Messwerte eines Räderpaars kann durch Odometrie die Trajektorie, auf der sich das Fahrzeug bewegt, bzw. seine Position, bestimmt werden. Werden alle möglichen Radkombinationen zu einem Bewegungsmodell vereinigt, kann mittels eines geeigneten Filters eine Beschreibung der Bewegung des Fahrzeugs gegeben werden.For example, from the DE 10 2016 005 739 A1 is a method for determining the intrinsic motion of a vehicle known. In this method, the proper motion of the vehicle over the respective wheel speeds and wheel angles or Einlenkwinkel the respective wheels by means of all possible combinations of each two of the four wheels of the vehicle is determined. By means of the respective information of the measured values of a pair of wheels, the trajectory on which the vehicle moves or its position can be determined by odometry. If all possible wheel combinations combined to form a movement model, a description of the movement of the vehicle can be given by means of a suitable filter.

Nachteil bisheriger Odometrieverfahren ist eine Unsicherheit in der Bestimmungen der Bewegung teilweise aufgrund beispielsweise von Fahrbahnunebenheiten und/oder Schlupf der Reifen, d. h. von nicht vorhersagbaren Einflüssen.Disadvantage of previous Odometrieverfahren is an uncertainty in the provisions of the movement partly due to, for example, road bumps and / or slippage of the tires, d. H. of unpredictable influences.

Aufgabe der vorliegen Erfindung ist es daher, ein verbessertes Verfahren zur Bestimmung der Eigenbewegung des Fahrzeugs bereitzustellen.The object of the present invention is therefore to provide an improved method for determining the proper motion of the vehicle.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen mit zweckmäßigen Weiterbildungen der Erfindung sind in den übrigen Ansprüchen gegeben.This object is achieved by a method having the features of patent claim 1. Advantageous embodiments with expedient developments of the invention are given in the remaining claims.

Um ein Verfahren der eingangs genannten Art derart weiterzuentwickeln, dass die Eigenbewegung des Fahrzeugs besonders vorteilhaft ermittelt werden kann, ist es erfindungsgemäß vorgesehen, dass mittels wenigstens zweier voneinander unterschiedlicher Sensoren des Fahrzeugs jeweilige Messwerte unterschiedlicher Messgrößen erfasst und die erfasstem Messwerte charakterisierende Messdaten bereitgestellt werden, welche zur Positionsbestimmung bzw. zur Ermittlung der Eigenbewegung des Fahrzeugs herangezogen werden können bzw. geeignet sind. Dazu werden die Messdaten mittels einer elektronischen Recheneinrichtung des Fahrzeugs auf eine gemeinsame Basis transformiert und mittels eines geeigneten Fusion-Filters der elektronischen Recheneinrichtung fusioniert. Dieser Fusion-Filter bzw. Odometrie-Fusions-Filter, kurz Filter, ist so aus gelegt, dass unter Verwendung geeigneter Modelle, welche Bewegungsgleichungen entsprechen, die Eigenbewegung bzw. Position des Fahrzeugs mit einem möglichst geringen Fehler bestimmt werden kann. Mittels des Filters wird somit ein jeweiliger, die Bestimmung der Eigenbewegung aus den Messdaten beeinträchtigender Messfehler der Messwerte minimiert.In order to further develop a method of the type mentioned above in such a way that the proper motion of the vehicle can be determined particularly advantageously, it is provided that respective measured values of different measured variables are detected by means of at least two mutually different sensors of the vehicle and if the measured data characterizing measured values are provided can be used or are suitable for determining the position or for determining the intrinsic motion of the vehicle. For this purpose, the measured data are transformed by means of an electronic computing device of the vehicle on a common basis and fused by means of a suitable fusion filter of the electronic computing device. This fusion filter or odometry-fusion filter, or filter for short, is designed such that, using suitable models which correspond to equations of motion, the proper motion or position of the vehicle can be determined with the least possible error. By means of the filter, a respective measurement error of the measured values which impairs the determination of the proper motion from the measured data is thus minimized.

Als Odometrie wird eine Methode zur Schätzung von Position und/oder Orientierung und/oder Bewegung bzw. Trajektorie eines mobilen Systems, insbesondere eines Fahrzeugs, anhand der Daten beispielsweise seines Vortriebssystems, d. h. durch die Anzahl der Radumdrehungen und/oder Einlenkwinkel der Räder bezeichnet. Eine weitere Möglichkeit zur Schätzung von Position und/oder Orientierung und/oder Bewegung eines Fahrzeugs kann auch die visuelle Odometrie sein, bei welcher beispielsweise die Fahrzeugroute anhand einer Analyse von Bildern von der Umgebung des Fahrzeugs erfolgt.Odometry is a method for estimating the position and / or orientation and / or movement or trajectory of a mobile system, in particular a vehicle, based on the data of, for example, its propulsion system, i. H. denoted by the number of wheel revolutions and / or Einlenkwinkel the wheels. Another possibility for estimating the position and / or orientation and / or movement of a vehicle may also be the visual odometry, in which, for example, the vehicle route is based on an analysis of images of the surroundings of the vehicle.

Um Odometrie durchführen zu können, sind geeignete Modelle bzw. Messmodelle nötig, welche anhand der von den Sensoren gelieferten Sensorwerte bzw. Messwerte der Messgrößen unter Berücksichtigung ihrer physikalischen Beziehung zur Fahrzeuggeschwindigkeit und/oder -Orientierung und/oder -position eben diese bestimmen können. Damit die Messwerte eines Sensors zur Bestimmung der Fahrzeugposition als zusätzliche Eingangs- bzw. Hilfsgröße im Bezug zu den Ergebnissen der anderen Messwerte der jeweils anderen Sensoren verwendet werden können, werden diese auf ein gemeinsames Koordinatensystem bzw. einen gemeinsamen Bezugspunkt gebracht. Dies geschieht mittels einer geeigneten Transformation, welche die jeweiligen Sensordaten bzw. Messwerte auf eine gemeinsame Standardeingangsform transformiert und somit die Messgrößen als Eingangsgrößen für den Filter verwendet werden können.In order to be able to perform odometry, suitable models or measurement models are required which can precisely determine these from the sensor values or measured values of the measured variables supplied by the sensors taking into account their physical relationship to the vehicle speed and / or orientation and / or position. In order that the measured values of one sensor for determining the vehicle position can be used as an additional input or auxiliary variable in relation to the results of the other measured values of the respective other sensors, these are brought to a common coordinate system or a common reference point. This is done by means of a suitable transformation, which transforms the respective sensor data or measured values to a common standard input form and thus the measured variables can be used as input variables for the filter.

Der Filter, welcher beispielsweise als Kalman-Filter ausgebildet sein kann, liefert für die Beschreibung der Bewegung bzw. Position des Fahrzeugs immer einen aktuellen Zustand der Fahrzeugbewegung und/oder -position und verwendet diese zusätzlich für eine neue, aktualisierte Berechnung der Fahrzeugbewegung und/oder -position. Die Eingangswerte des Modells liefern die Sensoren durch jeweilige Messung der Messwerte ihrer Messgrößen zu einem Zeitpunkt k, mittels welcher die Bewegungsbeschreibung für einen späteren Zeitpunkt k + 1 erfolgen kann. Dazu werden auf die jeweiligen Sensormessungen, d. h. auf die Messergebnisse der einzelnen Sensoren die jeweilig benötigten, physikalischen Formeln, welche das jeweilige Messergebnis in Geschwindigkeit bzw. Position des Fahrzeugs umrechnen können, angewandt. Dadurch erhalten die Messergebnisse, d. h. die Messwerte der Sensoren eine gemeinsame Basis, welche beispielsweise ein relativ zum Fahrzeug festes Koordinatensystem mit einer Drehachse, welche auch Drehpol genannt wird und meist mit der Gierachse des Fahrzeugs zusammen fällt, sein kann. Diese transformierten Messergebnisse werden im Anschluss in einem Filter fusioniert. In anderen Worten, die Messdaten werden zu einem gemeinsamen Datenpaket zusammengefasst bzw. dienen in ihrer Gesamtheit dem Zwecke der Bestimmung der Eigenbewegung des Fahrzeugs und zwar in der Form, dass sie gleichwertige, vereinheitlichte Eingangsgrößen des Filters darstellen. Dadurch ist ein einfacher und standardisierter Aufbau des Filters, also des Odometrie-Fusion-Filters möglich und es ist besonders einfach, Messdaten neuer Sensoren mit diesem Filter zu verarbeiten, d. h. neue Eingangsgrößen einfach hinzuzunehmen. Die Verarbeitung der Messdaten findet bevorzugt in einer elektronischen Recheneinrichtung statt, welche in der Lage ist, die von den Sensoren bereitgestellten elektronischen Signale zu empfangen und aufzuzeichnen bzw. zu speichern und zu verarbeiten. Die Transformation und/oder Verarbeitung im Filter findet ebenfalls in dieser Recheneinrichtung und/oder einer weiteren, mit der ersten Recheneinrichtung, zumindest zum Datenaustausch, verbundenen zweiten Recheneinrichtung statt.The filter, which may be designed, for example, as a Kalman filter, always supplies a current state of the vehicle movement and / or position for the description of the movement or position of the vehicle and additionally uses this for a new, updated calculation of the vehicle movement and / or -position. The input values of the model are supplied by the sensors by respective measurement of the measured values of their measured variables at a point in time k, by means of which the motion description can take place for a later time k + 1. For this purpose, the particular required physical measurements, which the respective measurement results on the respective sensor measurements, ie on the measurement results of the individual sensors convert into speed or position of the vehicle, applied. As a result, the measurement results, ie the measured values of the sensors, are given a common basis, which may be, for example, a coordinate system fixed relative to the vehicle with an axis of rotation, which is also called the pole of rotation and usually coincides with the yaw axis of the vehicle. These transformed measurement results are then fused in a filter. In other words, the measurement data are combined into a common data packet or serve in their entirety for the purpose of determining the intrinsic motion of the vehicle, namely in the form that they represent equivalent, unified input variables of the filter. This allows a simple and standardized structure of the filter, ie the odometry-fusion filter, and it is particularly easy to process measured data of new sensors with this filter, ie to simply add new input variables. The processing of the measurement data preferably takes place in an electronic computing device which is capable of receiving and recording or storing and processing the electronic signals provided by the sensors. The transformation and / or processing in the filter also takes place in this computing device and / or another, connected to the first computing device, at least for data exchange, second computing device.

Ein weiterer Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens besteht ferner darin, einen defekten Sensor bzw. ein defektes Sensorsystem aus dem Messmodell, also Bewegungsgleichungen, welche den Fahrzeugzustand bezüglich seiner Fahrrichtung, Geschwindigkeit und Position beschreiben, einfach austragen zu können und somit die Odometrie durch diesen Defekt nicht unnötig zu verschlechtern. Dies könnte sowohl manuell, als auch durch den Filter automatisiert erfolgen.A further advantage of the method according to the invention consists in being able to simply discharge a defective sensor or a defective sensor system from the measurement model, that is to say equations of motion which describe the vehicle condition with respect to its direction of travel, speed and position, and thus make the odometry due to this defect unnecessary to worsen. This could be done both manually, as well as through the filter automated.

Bei einer vorteilhaften Ausgestaltungsform der Erfindung ist der Filter bzw. Fusions-Filter als Kalman-Filter ausgebildet. Ist beispielweise x_k und y_k die Position des Fahrzeugs in einem Koordinatensystem, dessen xy-Ebene parallel zur Fahrbahnfläche verläuft, und Θ_k der Winkel zwischen Fahrrichtung des Fahrzeugs und x-Achse, v_k die Geschwindigkeit des Fahrzeugs und ω_k die Winkelgeschwindigkeit mit welcher sich Θ_k ändert, kann eine Bewegungsgleichung des Fahrzeugs lauten:

In an advantageous embodiment of the invention, the filter or fusion filter is designed as a Kalman filter. For example, x _k and y _{k is} the position of the vehicle in a coordinate system whose xy plane is parallel to the road surface, and Θ _{k is} the angle between the direction of travel of the vehicle and x-axis, v _k the speed of the vehicle and ω _k the angular velocity which changes, _k , can be an equation of motion of the vehicle:

Dabei ist der linke Term der Gleichung ein Vektor, bzw. Zustandsvektor

welcher den Zustand des Fahrzeugs zum Zeitpunkt k angibt, welcher aus einem früheren Zustand

vom Zeitpunkt k – 1 berechnet wird. Die Berechnung erfolgt mittels einer Bewegungsgleichung, welche im Beispiel dem zweiten Term auf der rechten Seite der obigen Gleichung entspricht. Die rechte Seite der Gleichung wird als

bezeichnet.The left term of the equation is a vector or state vector

which indicates the state of the vehicle at time k, which is from an earlier state

from the time k-1 is calculated. The calculation is done by means of a motion equation, which in the example corresponds to the second term on the right side of the above equation. The right side of the equation is called

designated.

Die Kovarianzmatrix P, d. h. das Maß des Zusammenhangs zweier statistischer Werte, insbesondere der Messwerte, lautet: P_k = J_xP_k-1J T / x + Q The covariance matrix P, ie the measure of the relationship between two statistical values, in particular the measured values, is: P _k = J _x P _k-1 JT / x + Q

Wobei Q eine externe, stochastische Unsicherheit ist, welche einer Streuung der Messwerte des Modells entspricht, und die Komponenten von J_x lauten:

Where Q is an external, stochastic uncertainty corresponding to a spread of the model's measurements, and the components of J _x are:

Der dazugehörige Kaiman-Filter K_k ist: K_k = P_kH^T[HP_kH^T + R]^–1 The associated Kalman filter K _k is: K _k = P _k H ^T [HP _k H ^T + R] ^-1

H ist die Sensormatrix und R ist das statistische Rauschen der Sensoren. Mittels H werden hier beispielweise die Transformationen auf das gemeinsame Bezugssystem durchgeführt.H is the sensor matrix and R is the statistical noise of the sensors. By means of H, for example, the transformations to the common frame of reference are carried out here.

Der beste Wert für die Schätzung der Eigenbewegung, bzw. den Zustand x ' / k des Fahrzeugs, zum Zeitpunkt k ist: x ' / k = x_k + K_k[z'_k – z_k] The best value for estimating proper motion, or state x '/ k of the vehicle, at time k is: x '/ k = _xk + _Kk [ _z'k - _zk ]

Mit den Messwerten der Sensoren z'_k = [A B C ...]^T, wobei A, B, C usw. die Messwerte der einzelnen Sensoren sind.With the measured values of the sensors z ' _k = [ABC ...] ^T , where A, B, C, etc. are the measured values of the individual sensors.

Mit z_k = h(x_k, u_k-1) = [M_A M_B M_C ...]^T wobei M_A, M_B, M_C usw. den Modellen bzw. Bewegungsgleichungen für die Messwerte A, B, C usw. entsprechen, u sind dabei die Zustände bekannter, externer Einflüsse. Die zum besten geschätzten Zustand x ' / k gehörende Kovarianz ist: P ' / k = P_k – K_kH_kP_k Somit geben x ' / k und P ' / k die bestmöglichen, durch den Kalman-Filter erreichbaren, Ergebnisse der Odometrie wieder.With z _k = h (x _k , u _k-1 ) = [M _A M _B M _C ...] ^T where M _A , M _B , M _C etc. are the models or equations of motion for the measured values A, B, C, etc., u are the states of known, external influences. The best estimated condition x '/ k belonging covariance is: P '/ k = P _k - K _k H _k P _k Thus give x '/ k and P' / k the best possible, by the Kalman filter achievable, results of odometry again.

Eine weitere Ausführungsform zeichnet sich dadurch aus, dass wenigsten einer der Sensoren als Drehzahlsensor ausgebildet ist, welcher als eine der Messgrößen einen Messwert für die Drehzahl eines der Räder des Fahrzeugs bzw. Radgeschwindigkeit aufnehmen kann. Solch ein Sensor kann jeweils für jedes der Räder des Fahrzeugs vorhanden sein. Mittels der Bestimmung der Radgeschwindigkeit, unter der Voraussetzung, dass der Raddurchmesser bzw. die Lauffläche bzw. Lauflänge bzw. der Abrollumfang des Rads bekannt ist, ist Odometrie, zumindest für die Fahrzeuggeschwindigkeit, und darüber die zurückgelegte Distanz, möglich. Fehler, welche sich hierbei ergeben können, liegen zum Teil beispielweise daran, dass der Raddurchmesser nicht exakt bekannt ist, beispielweise aufgrund des Reifendrucks und/oder wegen Abrieb des Reifenmaterials. Weitere Fehlerquellen sind beispielweise unebener Boden und/oder Schlupf des Rades auf dem Untergrund. Eine Verbesserung der Odometrie kann dadurch erreicht werden, dass zusätzlich zur Radgeschwindigkeit noch der Lenkwinkel des Rades vermessen wird, dadurch kann zusätzlich zur Geschwindigkeit und/oder zurückgelegter Strecke auch noch die Fahrtrichtung bestimmt werden, also somit die Eigenbewegung des Fahrzeugs. Werden diese Sensordaten in den Odometrie-Fusions-Filter beispielweise als Hilfsmessungen eingebracht ist eine Verbesserung der Odometrieergebnisse möglich.A further embodiment is characterized in that at least one of the sensors is designed as a rotational speed sensor, which can record as one of the measured variables a measured value for the rotational speed of one of the wheels of the vehicle or wheel speed. Such a sensor may be provided for each of the wheels of the vehicle, respectively. By means of determining the wheel speed, provided that the wheel diameter or the running surface or the rolling circumference or the rolling circumference of the wheel is known, odometry is possible, at least for the vehicle speed, and above this the distance traveled. Errors that may arise here are partly due, for example, to the fact that the wheel diameter is not known exactly, for example due to the tire pressure and / or due to abrasion of the tire material. Other sources of error are, for example, uneven ground and / or slippage of the wheel on the ground. An improvement of the odometry can be achieved that in addition to the wheel speed nor the steering angle of the wheel is measured, thus in addition to the speed and / or covered distance also the direction of travel can be determined, thus the proper motion of the vehicle. If these sensor data are introduced into the odometry-fusion filter, for example as auxiliary measurements, an improvement of the odometry results is possible.

In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist wenigstens einer der Sensoren als Kamerasensor ausgebildet, welcher als eine der Messgrößen Bilder der Umgebung des Fahrzeugs erfasst und die Bilder als Messdaten bereitstellen kann. Mit Hilfe der Bilder kann durch vergleichen einzelner Aufnahmen von unterschiedlichen Zeitpunkten Odometrie, sogenannte visuelle Odometrie durchgeführt werden. Beispielweise werden durch Bilderkennung, welche beispielweise mittels der elektronischen Recheneinrichtung durchgeführt wird, bestimmte Merkmale bzw. Muster im Bild erkannt bzw. bestimmt und/oder lokalisiert und/oder charakterisiert. Diese Muster bzw. Merkmale werden zwischen den einzelnen Aufnahmen, d. h. in der Bildsequenz verglichen und anhand der Unterschiede zwischen den Bildern wird der optische Fluss dieser Bildsequenz bestimmt. Mittels des optischen Flusses kann die Bewegung des Kamerasensors bzw. der Kamera und des Fahrzeugs geschätzt werden. Dies geschieht in vorteilhafter Weise bereits im Filter und verbessert die Odometrie.In an advantageous embodiment of the invention, at least one of the sensors is designed as a camera sensor, which detects as one of the measured variables images of the surroundings of the vehicle and can provide the images as measured data. Using the images, odometry, so-called visual odometry, can be performed by comparing individual recordings from different points in time. For example, certain features or patterns in the image are recognized or determined and / or localized and / or characterized by image recognition, which is carried out, for example, by means of the electronic computing device. These patterns or features are between the individual shots, d. H. in the image sequence and based on the differences between the images, the optical flow of this image sequence is determined. By means of the optical flow, the movement of the camera sensor or the camera and of the vehicle can be estimated. This is done advantageously already in the filter and improves odometry.

Eine weitere Ausführungsform zeichnet sich dadurch aus, dass einer der Sensoren als Radarsensor ausgebildet ist, welcher als Messgröße Radarechos aufnehmen kann. Bei einem Radarsystem bzw. einem Radar mit einem Radarsensor, wird vom Radar eine elektromagnetische Welle, insbesondere gebündelt, als Primärstrahl, bzw. Primärsignal in die Umgebung ausgesendet. Dort wird dieser Strahl an Objekten in Abhängigkeit von Geometrie, Orientierung und Material reflektiert. Diese Reflexion der Welle wird von dem Radar bzw. Radarsensor als sogenanntes Radarecho aufgenommen. Eine Auswertung des empfangen Radarechos bzw. Radarsignals liefert eine Information über die Objekte in der Umgebung bzw. die Position des Fahrzeugs relativ zu ihnen. Dieses Radarsignal kann nach geeigneter Transformation in den Filter eingespeist werden und dieser damit die Genauigkeit der Odometetrie verbessern.Another embodiment is characterized in that one of the sensors is designed as a radar sensor, which can record radar echoes as a measured variable. In a radar system or a radar with a radar sensor, the radar emits an electromagnetic wave, in particular bundled, as a primary beam or primary signal into the environment. There, this beam is reflected on objects as a function of geometry, orientation and material. This reflection of the wave is recorded by the radar or radar sensor as a so-called radar echo. An evaluation of the received radar echo or radar signal provides information about the objects in the environment or the position of the vehicle relative to them. This radar signal can be fed into the filter after suitable transformation and thus improve the accuracy of the Odometetrie.

In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist einer der Sensoren als korrelationsoptischer Sensor ausgebildet, welcher als Messgröße optische Signale aufnehmen kann, welche zur Bestimmung der Bewegung des Fahrzeugs geeignet sind. Mit Hilfe eines korrelationsoptischen Sensors, eines sogenannten Correvitsensor wird Licht erfasst, welches von der Fahrbahn reflektiert wird, welches davor von dem korrelationsoptischen System beispielweise als Gitter, insbesondere durch Laserstrahlen, auf den Fahrbahngrund gestrahlt wurde. Die Form bzw. Formänderung des aufgezeichneten bzw. detektierten Signals, welches das reflektierte Gitter erzeugt ermöglicht durch geeignete Signalverarbeitung eine Bestimmung der Bewegung des Correvitsensor und somit des Fahrzeugs, relativ zum Untergrund. Diese Daten dienen als Eingangssignal des erfindungsgemäßen Filters, genauer des Odometrie-Fusions-Filters.In an advantageous embodiment of the invention, one of the sensors is designed as a correlation-optical sensor, which can receive optical signals as a measured variable, which are suitable for determining the movement of the vehicle. With the help of a correlation optical sensor, a so-called Correvitsensor light is detected, which is reflected from the road, which was previously irradiated by the correlation optical system, for example, as a grid, in particular by laser beams on the roadway. The shape or change in shape of the recorded or detected signal which generates the reflected grating makes it possible, by means of suitable signal processing, to determine the movement of the Correvit sensor and thus of the vehicle relative to the background. These data serve as the input signal of the filter according to the invention, more precisely of the odometry-fusion filter.

Eine weitere Ausführungsform zeichnet sich dadurch aus, dass einer der Sensoren als Tachometer ausgebildet ist, welcher als eine der Messgrößen die Geschwindigkeit des Fahrzeugs aufnehmen kann. Mittels eines Tachometers kann die Geschwindigkeit eines Fahrzeugs bestimmt werden, dies erfolgt beispielweise durch eine Drehzahlmessung, insbesondere der Räder des Fahrzeugs. Durch geeignete Transformation auf die gemeinsame Basis aller Messwerte der jeweiligen Sensoren, werden die Ergebnisse der Messungen des Tachometers, also dessen Messwerte als Signal in den Filter eingespeist und können als Hilfsmessungen die Odometrie verbessern. A further embodiment is characterized in that one of the sensors is designed as a speedometer, which can record the speed of the vehicle as one of the measured variables. By means of a speedometer, the speed of a vehicle can be determined, this is done for example by a speed measurement, in particular the wheels of the vehicle. By suitable transformation to the common basis of all measured values of the respective sensors, the results of the measurements of the tachometer, ie its measured values, are fed as a signal into the filter and can improve the odometry as auxiliary measurements.

Eine weitere Ausführungsform zeichnet sich dadurch aus, dass einer der Sensoren ein von Satelliten für die Satellitennavigation ausgesendetes Signal empfangen kann. Beispielweise kann der Sensor als GPS-Sensor ausgebildet sein. Empfängt der GPS-Sensor elektrische Signale von mindestens drei, sich in einer Umlaufbahn um die Erde befindenden GPS-Satelliten kann der GPS-Sensors bzw. GPS-Empfänger aus den empfangenen Signalen seine Position bestimmen. Besonders vorteilhaft wäre die Verwendung eines GPS-Empfängers, welcher als Differential-GPS-Empfänger, insbesondere als Dual-Differential-GPS-Empfänger, ausgebildet ist. Solch ein Differential-GPS-Empfänger wertet zusätzlich zu den empfangenen Signalen, welche zur Positionsbestimmung seines Standorts nötig sind, die Signale einer Referenzempfangsstation aus. Diese Referenzempfangsstation ist ortsfest auf der Erdoberfläche und ihre Position genau bekannt, mittels der durch sie empfangenen Signale, welche beispielweise je nach Atmosphärenbeschaffenheit eine Position abweichend von ihrem tatsächlichen Standort liefern können, ist eine Verbesserung der Standortbestimmung des Fahrzeugs, welches den GPS-Sensor enthält möglich. Anstelle von GPS-Signalen könnte der Sensor auch die Signale von Galileo, GLONASS und/oder Beidou empfangen und zur Positionsbestimmung nutzen. Die Positionsdaten gehen als weitere transformierte Messwerte in den Filter, zur Verbesserung der Odometrie ein.Another embodiment is characterized in that one of the sensors can receive a signal transmitted by satellites for satellite navigation. For example, the sensor may be designed as a GPS sensor. If the GPS sensor receives electrical signals from at least three GPS satellites in orbit around the earth, the GPS sensor or GPS receiver can determine its position from the received signals. Particularly advantageous would be the use of a GPS receiver, which is designed as a differential GPS receiver, in particular as a dual-differential GPS receiver. Such a differential GPS receiver evaluates the signals of a reference receiving station in addition to the received signals needed to locate its location. This reference receiving station is stationary on the earth's surface and their position exactly known, by means of the signals received by them, which can deliver, for example, depending on the nature of the atmosphere a position different from their actual location, an improvement of the location of the vehicle, which includes the GPS sensor is possible , Instead of GPS signals, the sensor could also receive the signals from Galileo, GLONASS and / or Beidou and use them for position determination. The position data enter the filter as further transformed measured values to improve the odometry.

Eine weitere Ausführungsform zeichnet sich dadurch aus, dass einer der Sensoren ein Lidar-Sensor ist, welcher die Laufzeit und Charakteristika eines reflektierten Laserstrahls als Messgröße bestimmen kann. Ein Lidar-Sensor bzw. ein Lidar-System funktioniert im Prinzip wie ein Radarsystem. Statt der Radiowellen welche beim Radar ausgesendet und empfangen werden, kommen bei Lidar Laserstrahlen zum Einsatz. Eine Auswertung des empfangen Laserstrahls, bzw. Laserpuls liefert eine Information über die Objekte in der Umgebung bzw. die Position des Fahrzeugs relativ zu ihnen. Dieses Lidarsignal kann nach geeigneter Transformation in den Filter eingespeist werden und dieser damit die Genauigkeit der Odometerie verbessern.Another embodiment is characterized in that one of the sensors is a lidar sensor, which can determine the transit time and characteristics of a reflected laser beam as a measured variable. A lidar sensor or a lidar system works in principle like a radar system. Instead of the radio waves emitted and received by the radar, laser beams are used at Lidar. An evaluation of the received laser beam or laser pulse provides information about the objects in the environment or the position of the vehicle relative to them. This lidar signal can be fed into the filter after suitable transformation, thus improving the accuracy of the odometer.

Durch die Verwendung möglichst vieler unterschiedlicher Sensoren, welche unterschiedliche Messgrößen aufnehmen, welche jeweils zur Bestimmung der Position und/oder Geschwindigkeit des Fahrzeugs herangezogen werden können, kann mittels eines geeigneten erfindungsmäßen Verfahrens die Eigenbewegung eines Fahrzeugs besonders gut bestimmt werden. Dazu werden die Messsignale bzw. Messwerte der einzelnen Sensoren jeweils mittels eines geeigneten physikalischen Modells, welches den Messwert in Relation zur Eigenbewegung des Fahrzeugs stellt, auf eine gemeinsame Basis transformiert. Dadurch können die Messwerte besonders einfach dem Filter, einem sogenannten Odometrie-Fusions-Filter zugeführt werden. In diesem Filter werden die Messwerte bzw. Messsignale fusioniert, daher kann man auch von einem Fusionsfilter sprechen. Durch diese Fusionierung dienen alle Messsignale einer möglichst präzisen Bestimmung der Eigenbewegung des Fahrzeugs, d. h. also seine Bewegungsrichtung, Position und/oder Geschwindigkeit wird besonders gut gemessen. Das der Bestimmung der Eigenbewegung des Fahrzeugs zugrunde liegende Prinzip wird als Odometrie bezeichnet.By using as many different sensors as possible, which record different measured variables, which can each be used to determine the position and / or speed of the vehicle, the proper motion of a vehicle can be determined particularly well by means of a suitable method according to the invention. For this purpose, the measurement signals or measured values of the individual sensors are respectively transformed to a common base by means of a suitable physical model which sets the measured value in relation to the intrinsic movement of the vehicle. As a result, the measured values can be fed particularly easily to the filter, a so-called odometry-fusion filter. In this filter, the measured values or measurement signals are fused, so you can also speak of a fusion filter. Through this fusion, all measurement signals are used to determine the proper motion of the vehicle as precisely as possible, ie. H. So his direction of movement, position and / or speed is particularly well measured. The principle underlying the determination of the vehicle's own motion is called odometry.

Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung eines bevorzugten Ausführungsbeispiels sowie anhand der Zeichnung. Die vorstehend in der Beschreibung genannten Merkmale und Merkmalskombinationen sowie die nachfolgend in der Figurenbeschreibung genannten und/oder in den Figuren alleine gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen sind nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen.Further advantages, features and details of the invention will become apparent from the following description of a preferred embodiment and from the drawing. The features and feature combinations mentioned above in the description as well as the features and feature combinations mentioned below in the description of the figures and / or in the figures alone can be used not only in the respectively specified combination but also in other combinations or in isolation, without the scope of To leave invention.

Dabei zeigt:Showing:

1 eine schematische Draufsicht eines Fahrzeugs mit Darstellung seines Bezugskoordinatensystems und zweier Vektoren von Sensormesswerten; und 1 a schematic plan view of a vehicle showing its reference coordinate system and two vectors of sensor readings; and

2 eine schematische Darstellung eines Verfahrens zur Koordinatentransformation. 2 a schematic representation of a method for coordinate transformation.

1 zeigt eine schematische Draufsicht eines Fahrzeugs 10 mit einem zum Fahrzeug 10 gehörendem Koordinatensystem, seinem Ruhesystem 12. Die xy-Ebene des Koordinatensystems 12 verläuft parallel zur Oberfläche, auf welcher sich das Fahrzeug bewegt, d. h. parallel zur Fahrbahnfläche. Die z-Achse des Koordinatensystems zeigt senkrecht aus der Zeichenebene, d. h. aus der Fahrbahnebene heraus. Die z-Achse wird auch als Gierachse 14 bezeichnet und kann mit dem Drehpol des Fahrzeugs 10 zusammenfallen. In 1 gezeigte Vektoren 16 und 18 zeigen beispielweise die Geschwindigkeit des Fahrzeugs 10, welches beispielsweise als Kraftfahrzeug, insbesondere als Personenkraftwagen, ausgebildet ist. Dabei repräsentiert jeweils einer der Vektoren 16 und 18 den Geschwindigkeitsvektor, welcher jeweils von einem Sensor, welche nicht in der Figur zu sehen ist, ermittelt wurde. Dabei sind die jeweiligen Vektoren 16 und 18 noch in jeweils einem vom Bezugssystem des Fahrzeugs verschiedenen Koordinatensystem. Ein Vektor wird definiert über seine Länge und seine Orientierung bzw. seine Richtung. Für den vorliegenden Fall zur Durchführung der Odometetrie ist zusätzlich seine Lage im Raum, also seine Position im jeweiligen Bezugssystem entscheidend. 1 shows a schematic plan view of a vehicle 10 with one to the vehicle 10 belonging coordinate system, his rest system 12 , The xy plane of the coordinate system 12 runs parallel to the surface on which the vehicle is moving, ie parallel to the road surface. The z-axis of the coordinate system points vertically out of the plane of the drawing, ie out of the plane of the road. The z-axis is also called yaw axis 14 designated and can with the Drehpol of the vehicle 10 coincide. In 1 shown vectors 16 and 18 show, for example, the speed of the vehicle 10 , which is designed for example as a motor vehicle, in particular as a passenger car. Each represents one of the vectors 16 and 18 the velocity vector, which was determined in each case by a sensor which can not be seen in the figure. Here are the respective vectors 16 and 18 still in each case one of the reference system of the vehicle different coordinate system. A vector is defined by its length and its orientation or direction. In addition, its position in space, ie its position in the respective reference system, is decisive for the present case for carrying out the domestication.

Wie im Folgenden noch näher erläutert wird, dienen die Fig. zur Veranschaulichung eines Verfahrens zur Ermittlung der Eigenbewegung des Fahrzeugs 10. Dabei werden mittels wenigsten zweier voneinander unterschiedlicher Sensoren jeweilige Messwerte unterschiedlicher Messgrößen erfasst und die erfassten Messwerte charakterisierende Messdaten bereitgestellt, welche mittels einer elektronische Recheneinrichtung, insbesondere des Fahrzeugs 10, auf eine gemeinsame Basis transformiert, mittels eines Fusions-Filters der elektronischen Recheneinrichtung fusioniert und zur Bestimmung der Eigenbewegung des Fahrzeugs verwendet werden, wobei mittels des Fusions-Filters ein jeweiliger, die Bestimmung der Eigenbewegung aus den Messdaten beeinträchtigender Messfehler der Messwerte minimiert wird. Der Fusions-Filter wird auch einfach als Filter oder Odometrie-Fusions-Filter bezeichnet.As will be explained in more detail below, the figures serve to illustrate a method for determining the proper motion of the vehicle 10 , In this case, by means of at least two mutually different sensors, respective measured values of different measured variables are detected and the measured values characterizing measuring data are provided, which are determined by means of an electronic computing device, in particular of the vehicle 10 , Transformed on a common basis, fused by means of a fusion filter of the electronic computing device and used to determine the intrinsic motion of the vehicle, wherein by means of the fusion filter a respective, the determination of the intrinsic motion from the measurement data impairing measurement error of the measured values is minimized. The fusion filter is also referred to simply as a filter or odometry-fusion filter.

Für den Filter, welcher der Odometrie zugrunde liegt, also den Odometrie-Fusions-Filter müssen die Vektoren auf eine gemeinsame Basis, d. h. in ein gemeinsames Bezugssystem übertragen, d. h. transformiert werden, vorteilhafterweise ist dieses Bezugssystem das Ruhesystem 12 des Fahrzeugs 10. In 1 weist der Vektor 16 einen x-Achsenabstand 20 bezüglich der x-Achse des Ruhesystems 12 und einen y-Achsenabstand 22 bezüglich der y-Achse des Ruhesystems 12. Der Vektor 18 hat einen x-Achsenabstand 24 bezüglich der x-Achse des Ruhesystems 12 und einen y-Achsenabstand 26 bezüglich der y-Achse des Ruhesystems 12. Aufgabe einer Transformation ist es die jeweiligen Sensordaten bzw. Messwerte auf eine gemeinsame Standardeingangsform zu transformieren und somit die Messgrößen als Eingangsgrößen für den Filter verwendet werden können. Im gezeigten Bespiel sollen die Vektoren 16 und 18 ihren jeweiligen Ursprung in den Koordinatenursprung des Ruhesystems 12 verlagern und dabei entsprechend ihre einzelnen Vektorkomponenten durch die Basisvektoren des Ruhesystems 12 ausgedrückt werden.For the filter on which the odometry is based, ie the odometry-fusion filter, the vectors must be transferred to a common basis, ie into a common reference system, ie transformed, advantageously this reference system is the rest system 12 of the vehicle 10 , In 1 points the vector 16 an x-axis distance 20 with respect to the x-axis of the rest system 12 and a y-axis distance 22 with respect to the y-axis of the rest system 12 , The vector 18 has an x-axis distance 24 with respect to the x-axis of the rest system 12 and a y-axis distance 26 with respect to the y-axis of the rest system 12 , The task of a transformation is to transform the respective sensor data or measured values to a common standard input form and thus the measured variables can be used as input variables for the filter. In the example shown are the vectors 16 and 18 their respective origin in the coordinate origin of the rest system 12 shift and thereby their individual vector components through the basis vectors of the rest system 12 be expressed.

2 zeigt Schritte, welche für eine Vektortransformation im Rahmen des Verfahrens durchgeführt werden. 2 zeigt einen Ausgangszustand S1, bei welchem ein Vektor 28 die Geschwindigkeit als Messwert eines beliebigen zum Verfahren gehörenden Sensors vor der Transformation wiedergibt. Das Folgende gilt genauso für die Vektoren 16 und 18. Der Vektor 28 soll so transformiert werden, dass er die Geschwindigkeit des Autos im Ruhesystem 12 bzw. bezüglich eines Drehpols 30 welcher auf der positiven x-Achse des Ruhesystems 12 liegt, wiedergibt. Eine Drehachse 32 welche parallel zur y-Achse des Ruhesystems 12 verläuft und die x-Achse im Punkt Drehpol 30 schneidet, charakterisiert diesen. Der Vektor 28 hat aktuelle Komponenten welche Bezugnehmen auf einen Momentanpol 34, welcher als Bezugsystem des nicht transformierten Vektors 18 anzusehen ist. 2 shows steps which are performed for a vector transformation in the context of the method. 2 shows an initial state S1, in which a vector 28 represents the velocity as the measure of any process associated sensor prior to transformation. The following also applies to the vectors 16 and 18 , The vector 28 should be transformed so that it is the speed of the car in the rest system 12 or with respect to a Drehpols 30 which on the positive x-axis of the rest system 12 lies, reflects. A rotation axis 32 which parallel to the y-axis of the rest system 12 runs and the x-axis in the point Drehpol 30 cuts, characterizes this. The vector 28 has current components which refer to a current pole 34 , which as a reference system of the untransformed vector 18 is to be considered.

Bei einem ersten Schritt S2 wird der Vektor 28 translatorisch von seinem Ursprungsort auf die Drehachse 32 bewegt. Bei einem zweiten Schritt S3 wird der Vektor 18 auf den Drehpol 30 translatiert und seine Komponenten welche nicht entlang der x-Achse, also der einzig möglichen Bewegungsrichtung des Fahrzeugs 10 in seinem Ruhesystem 12, verlaufen, sind verschwunden. Dafür enthält er ein zusätzliche Komponente und zwar einen Winkelgeschwindigkeit 36 mit einem Drehsinn bezüglich einer zur Gierachse 14 parallel verlaufenden Drehachse, welche durch den Drehpol 30 verläuft. Diese Winkelgeschwindigkeit 36 ist ein Maß für die Richtungsänderung des Fahrzeugs 10 während seiner Eigenbewegung.At a first step S2, the vector becomes 28 translationally from its place of origin to the axis of rotation 32 emotional. At a second step S3, the vector becomes 18 on the pole 30 which translates and its components not along the x-axis, so the only possible direction of movement of the vehicle 10 in his rest system 12 , are lost, have disappeared. For this, it contains an additional component, namely an angular velocity 36 with a sense of rotation with respect to a yaw axis 14 parallel axis of rotation, which by the Drehpol 30 runs. This angular velocity 36 is a measure of the change in direction of the vehicle 10 during his own movement.

Der Sensor-Messwert, welche durch den transformierten Vektor 28 repräsentiert wird, ist nun auf eine gemeinsame Basis transformiert, auf welche alle jeweiligen, unterschiedlichen Sensormesswerte transformiert werden. Diese Basis dient als Standardeingangsform, um mittels eines Fusions-Filters fusioniert zu werden um im Anschluss zur Bestimmung der Eigenbewegung des Fahrzeugs verwendet werden zu können. Dabei ist der Filter als Teil des Verfahrens, also auch das Verfahren selbst, so ausgelegt, dass die Eigenbewegung bzw. Position des Fahrzeugs mit einem möglichst geringem Fehler bestimmt wird.The sensor reading taken by the transformed vector 28 is now transformed to a common base to which all respective different sensor readings are transformed. This base serves as a standard input form to be fused by means of a fusion filter in order to be used subsequently for determining the proper motion of the vehicle can. In this case, the filter as part of the method, including the method itself, is designed so that the proper motion or position of the vehicle is determined with the least possible error.

Bezugszeichenliste LIST OF REFERENCE NUMBERS

1010: Fahrzeugvehicle
1212: Koordinatensystemscoordinate system
1212: Ruhesystemrest frame
1414: Gierachseyaw axis
1616: Vektorvector
1818: Vektorvector
2020: x-Achsenabstandx-axis distance
2222: y-Achsenabstandy-axis distance
2424: x-Achsenabstandx-axis distance
2626: y-Achsenabstandy-axis distance
2828: Vektorvector
3030: Drehpolcenter of rotation
3232: Drehachseaxis of rotation
3434: Momentanpolinstantaneous
3636: Winkelgeschwindigkeitangular velocity

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Zitierte PatentliteraturCited patent literature

DE 102016005739 A1 [0002]

Claims

Method for determining the proper motion of a vehicle ( 10 ), characterized in that by means of at least two mutually different sensors, respective measured values of different measured variables are detected and the measured values characterizing measured data are provided, which are transformed by means of an electronic computing device to a common base, fused by means of a fusion filter of the electronic computing device and used to determine the Proper movement of the vehicle ( 10 ), wherein by means of the fusion filter, a respective measuring error of the measured values which impairs the determination of the proper motion from the measured data is minimized.

A method according to claim 1, characterized in that the fusion filter is designed as a Kalman filter.

A method according to claim 1 or 2, characterized in that at least one of the sensors is designed as a speed sensor, by means of which a speed of at least one wheel of the vehicle is detected as one of the measured variables.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that at least one of the sensors is designed as a camera sensor, by means of which as one of the measured variables images, in particular at least a portion of the surroundings of the vehicle, are detected.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that one of the sensors is designed as a radar sensor.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that one of the sensors is designed as a correlation optical sensor.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that one of the sensors is designed as a speedometer.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that one of the sensors is designed as a receiver, by means of which at least one signal transmitted by a satellite for satellite navigation is received as the measured variable.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that one of the sensors is a lidar sensor.