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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur odometriebasierten Positionsbestimmung für ein Fahrzeug nach den Merkmalen des Oberbegriffs des Anspruchs 1.
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Aus dem Stand der Technik ist es allgemein bekannt, eine jeweilige Position des Fahrzeugs mittels dessen Odometrie zu bestimmen.
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Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein gegenüber dem Stand der Technik verbessertes Verfahren zur odometriebasierten Positionsbestimmung für ein Fahrzeug anzugeben.
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Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren zur odometriebasierten Positionsbestimmung für ein Fahrzeug mit den Merkmalen des Anspruchs 1.
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Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
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In einem erfindungsgemäßen Verfahren zur odometriebasierten Positionsbestimmung für ein Fahrzeug bestimmen zwei gleich aufgebaute Kalman-Filter aus einer ermittelten Geschwindigkeit des Fahrzeugs mit unsicherer Richtungsinformation jeweils einen Fahrweg des Fahrzeugs, wobei die beiden Kalman-Filter für diese Bestimmung des Fahrwegs entgegengesetzte Fahrtrichtungen des Fahrzeugs annehmen und verwenden und wobei, wenn die Fahrtrichtung bekannt ist, Zustände und Kovarianzen der beiden Kalman-Filter abgeglichen werden.
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Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht eine Echtzeitfähigkeit der Odometrie und somit der odometriebasierten Positionsbestimmung des Fahrzeugs, obwohl wahrscheinlichkeitsbehaftete Annahmen bezüglich einer jeweiligen Fahrtrichtung des Fahrzeugs getroffen werden, wobei von diesen jeweils zwei Annahmen bezüglich der jeweiligen Fahrtrichtung eine falsch ist, denn durch die Berechnung des Fahrwegs und somit der jeweiligen Position des Fahrzeugs mit beiden angenommenen Fahrtrichtungen und durch den Abgleich bei bekannter Fahrtrichtung wird eine richtige Berechnung des Fahrweges und der Position mittels eines der Berechnung zugrunde liegenden Systemmodells ermöglicht. Insbesondere treten keine Sprünge im Systemmodell aufgrund einer festgestellten Abweichung der Fahrtrichtung von der angenommenen Fahrtrichtung auf, obwohl bei unsicherer Richtungsinformation verschiedene Fahrtrichtungen möglich waren und die angenommene Fahrtrichtung eventuell rückwirkend geändert werden muss.
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Das Verfahren ermöglicht somit eine hohe Robustheit, Schnelligkeit und Echtzeitfähigkeit der odometriebasierten Positionsbestimmung. Insbesondere kann die Geschwindigkeitsinformation, beispielsweise von Raddrehzahlsensoren, bereits zur Positionsbestimmung des Fahrzeugs genutzt werden, wenn die zugehörige Richtungsinformation noch unsicher ist. Die Geschwindigkeitsinformation wird beispielsweise anhand von so genannten Ticks der Raddrehzahlsensoren ermittelt. Diese Ticks sind Radimpulse für ein Weginkrement, beispielsweise 96 Weginkremente für 2090 m.
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Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden anhand von Zeichnungen näher erläutert.
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Dabei zeigen:
- 1 schematisch ein Weg-Zeit-Diagramm mit einem realen Fahrweg und einem mittels eines Kalman-Filters ermittelten Fahrweg eines Fahrzeugs, und
- 2 schematisch ein Weg-Zeit-Diagramm mit einem realen Fahrweg und zwei mittels jeweils eines Kalman-Filters ermittelten Fahrwegen eines Fahrzeugs.
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Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
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Anhand der 1 und 2 wird ein Verfahren beschrieben, welches eine robuste und schnelle Lokalisierung, d. h. Positionsbestimmung, eines Fahrzeugs mittels Odometrie zulässt. Das Verfahren wird beispielsweise in Kombination mit anderen Verfahren zur Fahrtrichtungserkennung des Fahrzeugs verwendet, um diese Verfahren mit dem hier beschriebenen Verfahren zur Robustheitssteigerung zu erweitern.
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Diese anderen Verfahren zur Fahrtrichtungserkennung sind beispielsweise ein Verfahren zur Fahrtrichtungserkennung und/oder Odometriedatenermittlung mittels Raddrehzahlsensoren, welches in der noch nicht veröffentlichten
DE 10 2017 003 442.7 der Anmelderin beschrieben ist, deren vollständiger Inhalt hiermit durch Referenz aufgenommen wird, und ein Verfahren zur Fahrtrichtungserkennung, bei welchem eine jeweilige Fahrtrichtung oder ein Stillstand des Fahrzeugs anhand einer Kräftebilanz am Fahrzeug angreifender Kräfte ermittelt wird, beschrieben in der noch nicht veröffentlichten
DE 10 2017 007 122.5 der Anmelderin, deren vollständiger Inhalt hiermit durch Referenz aufgenommen wird.
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Falls eine aktuelle Fahrtrichtung, beispielsweise mittels eines solchen Verfahrens zur Fahrtrichtungserkennung, falsch angenommen wurde und ein Fahrtrichtungssignal, beispielsweise ein Flexraysignal vom entsprechenden Datenbus, zum Beispiel ein Signal eines Hall-Verfahrens mit robuster Absicherung, in eine andere Fahrtrichtung zeigt, entstehen Probleme bei Lokalisierungsansätzen mit Fusions-Odometrie-Kalman-Filtern, da Zeit erforderlich ist, bis ein Bewegungsmodell des Kalman-Filters einen Bogen fährt und dann in die richtige Fahrtrichtung fährt. Ein Lokalisierungsansatz zur Positionsbestimmung ist beispielsweise in der
DE 10 2016 005 739 A1 der Anmelderin beschrieben, deren vollständiger Inhalt hiermit durch Referenz aufgenommen wird. Ein weiterer Lokalisierungsansatz zur Positionsbestimmung ist beispielsweise ein Verfahren für die Fusion von Inputs in einem Odometrie-Fusions-Filter, beschrieben in der noch nicht veröffentlichten
DE 10 2017 002 637 der Anmelderin, deren vollständiger Inhalt hiermit durch Referenz aufgenommen wird.
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1 zeigt anhand eines Weg s - Zeit t - Diagramms ein Beispiel einer Fahrwegermittlung und somit Positionsermittlung, bei welcher nur ein Kalman-Filter verwendet wird. Dabei ist mittels einer durchgezogenen Linie ein real gefahrener Fahrweg RFW des Fahrzeugs dargestellt und mittels einer gestrichelten Linie ist ein mittels des Kalman-Filters ermittelter Fahrweg KFW dargestellt.
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Der Kalman-Filter, der den Fahrweg KFW aus dem Integral der Geschwindigkeit des Fahrzeugs bestimmt, hat ein Problem, wenn das Vorzeichen der Geschwindigkeit, d. h. die Fahrtrichtung, insbesondere ob das Fahrzeug vorwärts oder rückwärts fährt, unbekannt ist. Falls die vom Kalman-Filter angenommene Fahrtrichtung von der realen Fahrtrichtung abweicht, entsteht ein Fehler F zwischen Kalman-Filter und Realität, d. h. zwischen dem real gefahrenen Fahrweg RFW und dem mittels des Kalman-Filters ermittelten Fahrweg KFW, wie aus 1 ersichtlich.
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Das Diagramm ist in mehrere Abschnitte A1, B1, C1, D1, E1 unterteilt.
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Im Abschnitt A1 kennt der Kalman-Filter einen Stillstand des Fahrzeugs und bestimmt daher den richtigen Fahrweg KFW, d. h. das Fahrzeug bewegt sich nicht. Der real gefahrene Fahrweg RFW und der mittels des Kalman-Filters ermittelte Fahrweg KFW verlaufen im Diagramm gleich.
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Im Abschnitt B1 ist die Fahrtrichtung für den Kalman-Filter nicht bekannt. Der Kalman-Filter nimmt an, dass die Fahrtrichtung positiv ist, jedoch ist die tatsächliche Fahrtrichtung negativ, wie anhand des real gefahrenen Fahrwegs RFW des Fahrzeugs ersichtlich. Dadurch läuft der Kalman-Filter in die falsche Richtung, d. h. er ermittelt einen falschen Fahrweg KFW.
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In Abschnitt C1 ist die Fahrtrichtung des Fahrzeugs für den Kalman-Filter wieder bekannt. Der Kalman-Filter läuft jetzt in die richtige Richtung, d. h. er verwendet jetzt die richtige Fahrtrichtung zur Bestimmung des Fahrwegs KFW. Durch die falsche Fahrtrichtungsannahme im vorherigen Abschnitt B1 wurde jedoch bereits ein Fehler F aufgebaut, den der Kalman-Filter nun nicht mehr kompensieren kann.
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In Abschnitt D1 ist die Fahrtrichtung für den Kalman-Filter wieder unbekannt. Der Kalman-Filter nimmt an, dass die Fahrtrichtung positiv ist. Diese Annahme ist richtig, wie anhand des real gefahrenen Fahrwegs RFW ersichtlich. Der im Abschnitt B1 aufgebaute Fehler F wird dadurch nicht abgebaut.
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Im Abschnitt E1 ist die Fahrtrichtung für den Kalman-Filter wieder bekannt. Der Kalman-Filter bestimmt dadurch zwar den richtigen relativen Weg s, der im Abschnitt B1 aufgebaute Fehler F zwischen real gefahrenem Fahrweg RFW und mittels des Kalman-Filters ermitteltem Fahrweg KFW bleibt jedoch erhalten.
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Dieser Fehler F zwischen Kalman-Filter und Realität, d. h. zwischen real gefahrenem Fahrweg RFW und mittels des Kalman-Filters ermitteltem Fahrweg KFW, kann mit dem hier beschriebenen Verfahren zur odometriebasierten Positionsbestimmung eliminiert werden, wie in 2 gezeigt. In diesem Verfahren bestimmen zwei Kalman-Filter, d. h. ein primärer Kalman-Filter und ein sekundärer Kalman-Filter, die den gleichen Aufbau haben, jeweils den Fahrweg KFW1, KFW2 aus einer Geschwindigkeit mit unsicherer Richtungsinformation des Fahrzeugs.
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Diese Kalman-Filter laufen entgegengesetzt, wenn die Fahrtrichtung unbekannt ist, d. h. die beiden Kalman-Filter nehmen für diese Bestimmung des Fahrwegs KFW1, KFW2 entgegengesetzte Fahrtrichtungen des Fahrzeugs an und verwenden diese. Falls die Fahrtrichtung bekannt ist, werden beide Kalman-Filter mit ihren Zuständen und Kovarianzen abgeglichen.
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2 zeigt anhand eines Weg s - Zeit t - Diagramms ein Beispiel einer Fahrwegermittlung und somit Positionsermittlung, bei welcher die beiden Kalman-Filter, d. h. der primäre und der sekundäre Kalman-Filter, verwendet wird. Dabei ist mittels der durchgezogenen Linie der real gefahrene Fahrweg RFW des Fahrzeugs dargestellt, mittels einer eng gestrichelten Linie ist der mittels des primären Kalman-Filters ermittelte Fahrweg KFW1 dargestellt und mittels der weit gestrichelten Linie ist der mittels des sekundären Kalman-Filters ermittelte Fahrweg KFW2 dargestellt. Auch hier bestimmen die Kalman-Filter den jeweiligen Fahrweg KFW1, KFW2 aus dem Integral der Geschwindigkeit des Fahrzeugs.
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Das Diagramm ist auch hier in mehrere Abschnitte A2, B2, C2, D2, E2 unterteilt.
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Im Abschnitt A2 kennen beide Kalman-Filter den Stillstand und bestimmen den gleichen Fahrweg KFW1, KFW2, welcher dem real gefahrenen Fahrweg RFW entspricht, so dass die Graphen im Diagramm den gleichen Verlauf aufweisen.
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Im Abschnitt B2 ist die Fahrtrichtung des Fahrzeugs für die beiden Kalman-Filter unbekannt. Der primäre Kalman-Filter nimmt an, dass die Fahrtrichtung positiv ist und somit der Fahrweg KFW1 positiv wird und der sekundäre Kalman-Filter nimmt an, dass die Fahrtrichtung negativ ist und somit der Fahrweg KFW2 negativ wird.
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Am Ende von Abschnitt B2, d. h. am Übergang B2C2 vom Abschnitt B2 zum Abschnitt C2, kann festgestellt werden, dass die Zustände und Kovarianzen vom sekundären Kalman-Filter sicher richtig gewesen sind. Daher übernimmt der primäre Kalman-Filter die Zustände und Kovarianzen vom sekundären Kalman-Filter, wie durch einen Pfeil P dargestellt. D. h. im Abschnitt B2 hat der primäre Kalman-Filter den falschen Fahrweg KFW1 ermittelt, welcher vom real gefahrenen Fahrweg RFW abweicht. Dies wird jedoch am Übergang B2C2 festgestellt und korrigiert.
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Im Abschnitt C2 ist die Fahrtrichtung bekannt, so dass beide Kalman-Filter denselben Fahrweg KFW1, KFW2 bestimmen, welcher dem real gefahrenen Fahrweg RFW entspricht.
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Im Abschnitt D2 ist die Fahrtrichtung unbekannt. Der primäre Kalman-Filter nimmt an, dass die Fahrtrichtung positiv ist und der Fahrweg KFW1 somit in positive Richtung verlaufen wird, und der sekundäre Kalman-Filter nimmt an, dass die Fahrtrichtung negativ ist und der Fahrweg KFW2 somit weiter in negative Richtung verlaufen wird.
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Am Ende von Abschnitt D2, d. h. am Übergang D2E2 vom Abschnitt D2 zum Abschnitt E2, kann festgestellt werden, dass die Zustände und Kovarianzen vom primären Kaiman-Filter sicher richtig gewesen sind. Daher übernimmt der sekundäre Kalman-Filter die Zustände und Kovarianzen vom primären Kalman-Filter, wie durch den Pfeil P dargestellt. D. h. im Abschnitt D2 hat der sekundäre Kalman-Filter den falschen Fahrweg KFW2 ermittelt, welcher vom real gefahrenen Fahrweg RFW abweicht. Dies wird jedoch am Übergang D2E2 festgestellt und korrigiert.
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Im Abschnitt E2 ist die Fahrtrichtung bekannt, so dass beide Kalman-Filter denselben Fahrweg KFW1, KFW2 bestimmen, welcher dem real gefahrenen Fahrweg RFW entspricht.
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Beispielsweise ist in diesem Verfahren vorgesehen, dass der primäre Kalman-Filter stets die Fahrtrichtung annimmt und verwendet, die am wahrscheinlichsten ist. Diese Fahrtrichtung wird beispielsweise durch den oben erwähnten Kraftansatz bestimmt, d. h. durch das Verfahren zur Fahrtrichtungserkennung, bei welchem eine jeweilige Fahrtrichtung oder ein Stillstand des Fahrzeugs anhand einer Kräftebilanz am Fahrzeug angreifender Kräfte ermittelt wird, beschrieben in der noch nicht veröffentlichten
DE 10 2017 007 122.5 der Anmelderin, deren vollständiger Inhalt hiermit durch Referenz aufgenommen wird, oder diese Fahrtrichtung wird bestimmt durch eine Mustererkennung gemäß dem Verfahren zur Fahrtrichtungserkennung und/oder Odometriedatenermittlung mittels Raddrehzahlsensoren, welches in der noch nicht veröffentlichten
DE 10 2017 003 442.7 der Anmelderin beschrieben ist, deren vollständiger Inhalt hiermit durch Referenz aufgenommen wird.
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Der sekundäre Kalman-Filter nimmt die entgegengesetzte Fahrtrichtung an und verwendet diese.
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Bezugszeichenliste
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- A1 - E1, A2 - E2
- Abschnitt
- B2C2, D2E2
- Übergang
- F
- Fehler
- KFW
- Fahrweg mittels Kalman-Filter
- KFW1
- Fahrweg mittels primärem Kalman-Filter
- KFW2
- Fahrweg mittels sekundärem Kalman-Filter
- RFW
- real gefahrener Fahrweg
- P
- Pfeil
- s
- Weg
- t
- Zeit
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102017003442 [0013, 0034]
- DE 102017007122 [0013, 0034]
- DE 102016005739 A1 [0014]
- DE 102017002637 [0014]
