DE102018205430A1 - Verfahren zur satellitengestützten Ermittlung einer Fahrzeugposition - Google Patents

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur satellitengestützten Ermittlung einer Fahrzeugposition, umfassend folgende Schritte:a) Empfangen von GNSS-Satellitendaten,b) Ermitteln einer Fahrzeugposition mit den in Schritt a) empfangenen GNSS-Satellitendaten,c) Bereitstellen von Eingangsgrößen, die einen Einfluss auf die Genauigkeit der in Schritt b) ermittelten Fahrzeugposition haben können,d) Ermitteln einer Positionsgenauigkeit der in Schritt b) ermittelten Fahrzeugposition unter Verwendung eines Algorithmus, der einer Fahrzeugposition eine Positionsgenauigkeit zuordnet,e) Anpassen des Algorithmus.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur satellitengestützten Ermittlung einer Fahrzeugposition, ein Verfahren zur Verbesserung der Genauigkeitsabschätzung einer satellitengestützt ermittelten Fahrzeugposition, ein Computerprogramm, ein maschinenlesbares Speichermedium und einen Bewegungs- und Positionssensor. Die Erfindung ist insbesondere geeignet beim autonomen Fahren zur Anwendung zu kommen.
  • Stand der Technik
  • Ein autonomes Fahrzeug ist ein Fahrzeug, das ohne Fahrer auskommt. Das Fahrzeug fährt dabei autonom, indem es beispielsweise den Straßenverlauf, andere Verkehrsteilnehmer oder Hindernisse selbständig erkennt und die entsprechenden Steuerbefehle im Fahrzeug berechnet sowie diese an die Aktuatoren im Fahrzeug weiterleitet, wodurch der Fahrverlauf des Fahrzeugs korrekt beeinflusst wird. Der Fahrer ist bei einem vollautonomen Fahrzeug nicht am Fahrgeschehen beteiligt.
  • Gegenwärtig verfügbare Fahrzeuge sind noch nicht in der Lage autonom zu agieren. Zum einen, weil die entsprechende Technik noch nicht voll ausgereift ist. Zum anderen, weil es heutzutage noch gesetzlich vorgeschrieben ist, dass der Fahrzeugführer jederzeit selbst in das Fahrgeschehen eingreifen können muss. Dies erschwert die Umsetzung von autonomen Fahrzeugen. Jedoch gibt es bereits Systeme verschiedener Hersteller, die ein autonomes oder teilautonomes Fahren darstellen. Diese Systeme befinden sich in der intensiven Testphase. Bereits heute ist absehbar, dass in einigen Jahren vollautonome Fahrzeugsysteme auf den Markt kommen werden, sobald die oben genannten Hürden aus dem Weg geräumt wurden.
  • Unter anderem benötigt ein Fahrzeug für einen autonomen Betrieb eine Sensorik, die in der Lage ist eine hochgenaue Fahrzeugposition, insbesondere mit Hilfe von Navigationssatellitendaten (GPS, GLONASS, Beidou, Galileo), zu ermitteln. Hierzu werden gegenwärtig GNSS(Globales Navigationssatellitensystem)-Signale über eine GNSS-Antenne auf dem Fahrzeugdach empfangen und mittels eines GNSS-Sensors verarbeitet. Hierbei können zusätzlich GNSS-Korrekturdaten zur Steigerung des Ortungsergebnisses berücksichtigt werden. Besonders vorteilhafte GNSS-Sensoren sind sog. Bewegungs- und Positionssensoren, die unter Verwendung von GNSS-Daten zumindest eine Fahrzeugposition oder einer Fahrzeugausrichtung bzw. Fahrzeugbewegung ermitteln können.
  • Mit dem Bewegungs- und Positionssensor kann eine hochgenaue Bestimmung der eigenen Fahrzeugposition ermöglicht werden. Neben den GNSS-Daten werden hierzu auch GNSS-Korrekturdaten sowie Fahrzeugraddrehzahlen und Fahrzeuglenkwinkel im Bewegungs- und Positionssensor verwendet, um die Fahrzeugposition hochgenau zu bestimmen. Die einzelnen Eingangsdaten werden innerhalb eines Kalmanfilters zu einer (Gesamt-) Fahrzeugposition fusioniert. Das Ergebnis ist eine geschätzte (Eigen-)Position des Fahrzeugs in der Welt beispielsweise in GNSS-Koordinaten.
  • Wie beschrieben erfolgt mithilfe eines Bewegungs- und Positionssensors die Bestimmung einer fusionierten Fahrzeugposition (GNSS, GNSS-Korrekturdaten, Raddrehzahlen, Lenkwinkel, Beschleunigungsdaten, Drehratendaten, usw.). Diese hochgenaue Fahrzeugposition des Bewegungs- und Positionssensors unterliegt jedoch Genauigkeitsschwankungen. Erstrebenswert ist daher, dass aus dem Bewegungs- und Positionssensor heraus auch eine statistische Angabe der momentan verfügbaren Positionsgenauigkeit erfolgt. Bei dieser statistischen Angabe handelt es sich um eine statistische Positionsgenauigkeit, die in der Fachwelt auch als sog. Protection Limit (PL) bezeichnet wird. Beispielsweise darf die Positionsabweichung des Fahrzeugs nicht größer als eine bestimmte Anzahl in Metern in Fahrtrichtung, nicht größer als eine bestimmte Anzahl in Metern in Querrichtung und nicht größer als eine bestimmte Anzahl in Metern in der Höhe sein. Bei einer Überschreitung des Protection Limit wird beispielsweise eine Warnung aus dem Bewegungs- und Positionssensor ausgegeben. Weitere Steuergerät des Fahrzeugs, welche auf die Bewegungs- und Positionssensor-Position zugreifen, können mit Hilfe dieser Information eine weitere Verarbeitung der Bewegungs- und Positionssensor-Daten zulassen oder unterbinden.
  • Hierzu muss das Protection Limit statistisch möglichst genau bestimmt werden. Beispielsweise wird die momentan verfügbare Positionsgenauigkeit in derzeitigen Bewegungs- und Positionssensoren anhand eines momentan im Fahrzeug herrschenden Szenarios und einer Lookup-Tabelle bestimmt. Diese Lookup-Tabelle wird mit möglichst vielen Szenarien bezüglich der vorhandenen Parameter kalibriert. Hierzu sind Unmengen an Fahrszenarien notwendig, welche beispielsweise unterschiedliche Fahrt-Trajektorien bzw. unterschiedliche GNSS Satellitenkonstellation-Daten enthalten. Daher ist es in der Praxis nicht möglich eine derartige Lookup-Tabelle vollständig für alle in einem Fahrzeug jemals vorhandenen Szenarien zu parametrisieren. Beispielsweise müsste jedes erdenkliche Fahrszenario zu jeder Uhrzeit an jeder Position auf der Welt einmal aufgezeichnet werden und für die Parametrierung der Statistik einer Positionsangabe aus dem Bewegungs- und Positionssensor anhand unterschiedlicher Szenarien verwendet werden. Dies ist in der Praxis nicht möglich, da beispielsweise die Anzahl an Szenarien während einer Testfahrt begrenzt ist. Darüber hinaus ist auch die Anzahl der Fahrzeuge, die für diese Datenaufzeichnung verwendet werden begrenzt.
  • Offenbarung der Erfindung
  • Hier vorgeschlagen wird gemäß Anspruch 1 ein Verfahren zur satellitengestützten Ermittlung einer Fahrzeugposition, umfassend folgende Schritte:
    1. a) Empfangen von GNSS-Satellitendaten,
    2. b) Ermitteln einer Fahrzeugposition mit den in Schritt a) empfangenen GNSS-Satellitendaten,
    3. c) Bereitstellen von Eingangsgrößen, die einen Einfluss auf die Genauigkeit der in Schritt b) ermittelten Fahrzeugposition haben können,
    4. d) Ermitteln einer Positionsgenauigkeit der in Schritt b) ermittelten Fahrzeugposition unter Verwendung eines Algorithmus, der einer Fahrzeugposition eine Positionsgenauigkeit zuordnet,
    5. e) Anpassen des Algorithmus .
  • Das Verfahren dient insbesondere zur satellitengestützten Ermittlung einer Fahrzeugposition mittels eines Bewegungs- und Positionssensors eines bzw. des eigenen Fahrzeugs. Bei dem (eigenen) Fahrzeug handelt es sich vorzugsweise um ein autonomes Fahrzeug, insbesondere ein autonom operierendes Automobil. GNSS steht für globales Navigationssatellitensystem. GNSS ist ein System zur Positionsbestimmung und/oder Navigation auf der Erde und/oder in der Luft durch den Empfang der Signale von Navigationssatelliten, hier als Satellitendaten bezeichnet. GNSS ist dabei ein Sammelbegriff für die Verwendung bestehender und künftiger globaler Satellitensysteme, wie GPS (NAVSTRAR GPS), GLONASS, Beidou und Galileo. Damit handelt es sich bei einem GNSS-Sensor um eine Sensorik, die geeignet ist Navigationssatellitendaten zu empfangen und zu verarbeiten, etwa auszuwerten. Vorzugsweise ist der GNSS-Sensor in der Lage, eine hochgenaue Fahrzeugposition mit Hilfe von Navigationssatellitendaten (GPS, GLONASS, Beidou, Galileo) zu ermitteln. GNSS-Daten sind insbesondere Daten, die von einem Navigationssatelliten empfangen werden, GNSS-Daten können auch als „Navigationssatellitendaten“ bezeichnet werden.
  • In Schritt a) erfolgt ein Empfangen von GNSS-Satellitendaten. Bevorzugt empfängt ein Bewegungs- und Positionssensor des eigenen Fahrzeugs die GNSS-Satellitendaten von mindestens einer GNSS-Empfangseinheit (des Fahrzeugs), etwa einer insbesondere fahrzeugseitigen GNSS-Antenne, die ihrerseits (direkt) mit den Navigationssatelliten kommuniziert bzw. die Satellitensignale (direkt) empfängt. In Schritt b) wird eine Fahrzeugposition (des eigenen Fahrzeugs) mit den in Schritt a) empfangenen GNSS-Satellitendaten ermittelt. Bevorzugt wird in Schritt b) die eigene Fahrzeugposition mittels des Bewegungs- und Positionssensor des eigenen Fahrzeugs ermittelt. Zumindest in Schritt a) oder b) können Laufzeitmessungen von Navigationssatellitensignalen erfolgen.
  • In Schritt c) erfolgt ein Bereitstellen von Eingangsgrößen, die einen Einfluss auf die Genauigkeit der in Schritt b) ermittelten Fahrzeugposition haben können. Als Eingangsgrößen können hierbei unter anderem eine oder mehrere der nachfolgenden Größen bzw. Daten verwendet werden:
    • • Datum und Uhrzeit an einer Fahrzeugposition,
    • • Satellitenkonstellation (Ephemeridendaten) bzw. Anzahl der an dieser Position verfügbaren Satelliten mit Satellitennummer,
    • • Signalstärke bzw. Träger-zu-Rausch Verhältnis (Carrier-to-Noise Ratio) der verfügbaren Satelliten an dieser Position zu diesem Datum in diesem Szenario,
    • • Daten von Umfeldsensoren des Fahrzeugs, die Rückschlüsse auf weitere Strukturen um das Fahrzeug herum bzw. der Verkehrsteilnehmer um das Fahrzeug herum geben (zum Beispiel, ob sich ein Lkw um das eigene Fahrzeug herum befindet, welcher beispielsweise gerade bestimmte Satelliten verdeckt),
    • • Positionsdaten weiterer Verkehrsteilnehmer,
    • • Daten der weiteren Verkehrsteilnehmer, wie etwa deren Länge, Breite und/oder Höhe,
    • • Geschwindigkeit der weiteren Verkehrsteilnehmer, insbesondere relativ zum eigenen Fahrzeug,
    • • Geschwindigkeit des eigenen Fahrzeugs,
    • • Strukturen bzw. Merkmale wie etwa Infrastrukturpunkte (Gebäude, Schilder, Ampelanlagen) um das eigene Fahrzeug herum,
    • • Momentane Beschleunigung und/oder Drehrate des eigenen Fahrzeugs,
    • • Radgeschwindigkeiten und/oder Drehrichtung der Räder des eigenen Fahrzeugs,
    • • Lenkwinkel des eigenen Fahrzeugs,
    • • Verfügbarkeit und/oder Daten-Inhalt mindestens eines GNSS-Korrekturservices (über L-Band oder Fahrzeug-zu-X Kommunikationsverbindung).
  • Die obigen Eingangsgrößen sind insbesondere nicht abschließend. Bereits hier wird ersichtlich, dass eine Lookup-Tabelle, welche all die genannten Eingangsgrößen verwendet wollte, unglaublich viel Speicher innerhalb des (autonomen) Fahrzeugs bzw. innerhalb des Bewegungs- und Positionssensors benötigen würde. Selbst bei einer Hinterlegung aller möglichen Szenarien wäre die Lookup-Tabelle in der Praxis niemals vollständig. Es hat sich überraschenderweise heraus gestellt, dass hier ein Algorithmus und insbesondere ein lernender Lernalgorithmus für den Ersatz der bis dato verwendeten Lookup-Tabelle sehr vorteilhaft ist, weil hierdurch einerseits massive Einsparungen an Speicherplatz möglich sind und überraschenderweise zusätzlich gegebenenfalls auch eine vollständigere Abdeckung aller möglichen Szenarien als mit einer Lookup-Tabelle.
  • In Schritt d) erfolgt ein Ermitteln einer (statistischen) Positionsgenauigkeit der in Schritt b) ermittelten Fahrzeugposition unter Verwendung eines Algorithmus, der einer (ermittelten) Fahrzeugposition eine Positionsgenauigkeit zuordnet. Bevorzugt ordnet der Algorithmus einer (ermittelten) Fahrzeugposition unter Berücksichtigung zumindest einer der Eingangsgrößen eine Positionsgenauigkeit zu. Besonders bevorzugt ermittelt bzw. berechnet der Algorithmus die (statistische) Positionsgenauigkeit der in Schritt b) ermittelten Fahrzeugposition in Abhängigkeit der in Schritt b) ermittelten Fahrzeugposition und zumindest einer der in Schritt c) bereitgestellten Eingangsgrößen. Beispielsweise kann der Algorithmus als Ausgangswert eine Abweichung von beispielhaft +/- 1 Meter bzw. beispielhaft 2% (zur tatsächlichen Fahrzeugposition) ausgeben, wenn ihm als Eingangswerte eine ermittelte Fahrzeugposition und eine Zeit (Datum und Uhrzeit), zu der diese Fahrzeugposition ermittelt wurde, zugeführt werden. Dieses Beispiel bedeutet mit anderen Worten insbesondere, dass in dem Algorithmus (in der Art eines funktionalen Zusammenhangs) hinterlegt ist, dass an einer bestimmten ermittelten Position zu einer bestimmten Zeit mit einer bestimmten Ungenauigkeit der Ermittlung zu rechnen ist. Mit noch anderen Worten ausgedrückt beschreibt der Algorithmus in dem hier beschriebenen Beispiel die Positionsgenauigkeit als Funktion der ermittelten Fahrzeugposition und der Zeit.
  • Zwischen den Schritten d) und e) kann ein Zuordnen der in Schritt d) ermittelten Positionsgenauigkeit zu der in Schritt b) ermittelten Fahrzeugposition erfolgen. Dies erlaubt in vorteilhafter Weise, dass eine Komponente, beispielsweise ein Steuergerät für das autonome Fahren eines Fahrzeugs, der ein hier beispielhaft durch die Zuordnung entstandenes Wertepaar zugeführt wird, entscheiden kann, ob und ggf. wie es diese Fahrzeugposition verwenden möchte.
  • In Schritt e) erfolgt ein Anpassen des Algorithmus. Dies dient insbesondere für die Ermittlung des Protection Limit. Vorzugsweise erfolgt das Anpassen des Algorithmus unter Berücksichtigung der in Schritt c) bereitgestellten Eingangsgrößen bzw. zumindest einer der in Schritt c) bereitgestellten Eingangsgrößen und/oder unter Berücksichtigung einer Referenzposition bzw. eines Vergleichs zwischen der ermittelten Fahrzeugposition und einer zugehörigen Referenzposition. Auf das obige Beispiel zurückkommend könnte, wenn beispielsweise auf Basis des Vergleichs der ermittelten Fahrzeugposition mit der Referenzposition erkannt wurde, dass an der ermittelten Fahrzeugposition zu einer bestimmten Zeit eine Abweichung von beispielhaft +/-1 Meter bzw. beispielhaft 2% (zur tatsächlichen Fahrzeugposition) vorliegt, der Algorithmus für die Ermittlung des Protection Limit so angepasst werden, dass er diesen Zusammenhang abbilden kann.
  • Bei dem Algorithmus handelt es sich bevorzugt um einen sog. Lernalgorithmus. Das Anpassen des Algorithmus erfolgt vorzugsweise während oder nach einer Lernphase. Ein besonderer Aspekt der hier vorgestellten Lösung kann darin gesehen werden, die bis dato verwendete Lookup-Tabelle durch einen Algorithmus, insbesondere Lernalgorithmus zu ersetzen. Der Algorithmus ist insbesondere für die Berechnung der statistischen Genauigkeit (Protection Limit) einer verfügbaren bzw. mittels eines Bewegungs- und Positionssensors ermittelten Fahrzeugposition eingerichtet. Dies bedeutet mit anderen Worten insbesondere, dass der Algorithmus einen funktionalen Zusammenhang für die Positionsgenauigkeit eines Bewegungs- und Positionssensors angibt.
  • Nach einer vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die Schritte a) bis e) fahrzeugseitig durchgeführt werden. Das bedeutet mit anderen Worten insbesondere, dass alle Schritte a) bis e) von Sensoren und/oder Steuergeräten des eigenen Fahrzeugs durchgeführt werden. Das Anpassen gemäß Schritt e) kann hierbei beispielsweise während einer Lernphase erfolgen. Darüber hinaus kann vorgesehen sein, dass der Algorithmus fahrzeugextern weiterentwickelt bzw. angepasst wird. Das Anpassen gemäß Schritt e) kann sich in diesem Fall beispielsweise derart darstellen, dass der fahrzeugseitig hinterlegte Algorithmus durch den fahrzeugextern weiterentwickelten bzw. angepassten Algorithmus ersetzt bzw. aktualisiert wird oder dass eine Fusion dieser Algorithmen erfolgt.
  • Bevorzugt ist auch bereits vor einer ersten Anpassung in Schritt e) ein Algorithmus vorgesehen, der in Schritt d) für die Ermittlung der Positionsgenauigkeit verwendet wird. Dieser Algorithmus kann als „initialer“ Algorithmus bezeichnet werden. Er kann beispielsweise in einem Steuergerät bzw. einem Speicher hinterlegt sind.
  • Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass zumindest Schritt e) fahrzeugextern durchgeführt und mindestens eine Information zur Anpassung eines fahrzeugseitig hinterlegten Algorithmus mindestens einem Fahrzeug bereitgestellt wird. Schritt e) kann hierzu von einer zentralen Verarbeitungseinrichtung durchgeführt werden, die Daten und/oder Algorithmen von einer Vielzahl von Fahrzeugen empfangen kann. Darüber hinaus ist es vorteilhaft, wenn der fahrzeugextern angepasste Algorithmus einer Vielzahl von Fahrzeugen zur Verfügung gestellt wird.
  • Nach einer vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass der Algorithmus die Positionsgenauigkeit in Abhängigkeit der (ermittelten bzw. GNSS-basierten) Fahrzeugposition und zumindest einer der Eingangsgrößen ermittelt. Besonders bevorzugt ermittelt bzw. berechnet der Algorithmus die (statistische) Positionsgenauigkeit der in Schritt b) ermittelten Fahrzeugposition in Abhängigkeit der in Schritt b) ermittelten Fahrzeugposition und zumindest einer der in Schritt c) bereitgestellten Eingangsgrößen. Auf das obige Beispiel zurückkommend könnte der Algorithmus als Ausgangswert eine Abweichung von beispielhaft +/- 1 Meter bzw. beispielhaft 2% (zur tatsächlichen Fahrzeugposition) ausgeben, wenn ihm als Eingangswerte eine ermittelte Fahrzeugposition und eine Zeit (Datum und Uhrzeit), zu der diese Fahrzeugposition ermittelt wurde, zugeführt werden.
  • Nach einem weiteren Aspekt wird ein Verfahren zur Verbesserung der Genauigkeitsabschätzung einer satellitengestützt ermittelten Fahrzeugposition vorgeschlagen, umfassend folgende Schritte:
    • i) Erfassen einer GNSS-basierten Fahrzeugposition,
    • ii) Empfangen von Eingangsgrößen, die einen Einfluss auf die Genauigkeit der in Schritt i) erfassten Fahrzeugposition haben können,
    • iii) Erfassen einer Referenzposition für die in Schritt i) erfasste Fahrzeugposition,
    • iv) Anpassen eines Algorithmus, der einer [ermittelten] Fahrzeugposition eine Positionsgenauigkeit zuordnet, unter Berücksichtigung [in Abhängigkeit] zumindest eines Vergleichs zwischen der in Schritt i) erfassten Fahrzeugposition und der in Schritt iii) erfassten Referenzposition oder zumindest einer der in Schritt ii) empfangenen Eingangsgrößen.
  • Bevorzugt dient das Verfahren zum automatisierten Bestimmen eines sog. Protection Limits in einem Bewegungs- und Positionssensor. Weiterhin bevorzugt trägt das Verfahren zum Bereitstellen eines (Lern-)Algorithmus bei, der in vorteilhafter Weise eine bis dato verwendete Lookup-Tabelle (durch funktionale Zusammenhänge) ersetzten kann.
  • In Schritt i) erfolgt ein Erfassen einer GNSS-basierten Fahrzeugposition. Hierzu kann die GNSS-basierte Fahrzeugposition beispielhaft mittels eines Bewegungs- und Positionssensors des Fahrzeugs ermittelt werden. Weiterhin kann die (ermittelte) GNSS-basierte Fahrzeugposition, beispielsweise von einem Steuergerät des Fahrzeugs, empfangen werden. Darüber hinaus kann die (ermittelte) GNSS-basierte Fahrzeugposition von einer (fahrzeugexternen) zentralen Verarbeitungseinrichtung empfangen werden.
  • In Schritt ii) erfolgt ein Empfangen von Eingangsgrößen, die einen Einfluss auf die Genauigkeit der in Schritt i) erfassten Fahrzeugposition haben können. Hinsichtlich der Eingangsgrößen wird auf die oben im Zusammenhang mit dem Verfahren zur satellitengestützten Ermittlung einer Fahrzeugposition genannten Eingangsgrößen Bezug genommen. Die Eingangsgrößen können beispielsweise von entsprechenden Sensoren des (eigenen) Fahrzeugs bereitgestellt werden. Weiterhin können die Eingangsgrößen beispielsweise von einem Steuergerät und/oder einem Bewegungs- und Positionssensor des Fahrzeugs empfangen werden. Darüber hinaus können die Eingangsgrößen von einer (fahrzeugexternen) zentralen Verarbeitungseinrichtung empfangen werden.
  • In Schritt iii) erfolgt ein Erfassen einer Referenzposition für die in Schritt i) erfasste Fahrzeugposition. Die Referenzposition ist in der Regel eine (hochgenaue) Fahrzeugposition aus einem (zu dem Bewegungs- und Positionssensor des eigenen Fahrzeugs) alternativen Ortungssystem. Das alternative Ortungssystem befindet sich insbesondere innerhalb des eigenen Fahrzeugs. Beispielsweise kann die Referenzposition aus einer Ortung des Fahrzeugs auf einer (digitalen) Karte (sog. Feature Map), beispielsweise mittels eines Kartensteuergeräts, mittels Umfeldsensordaten oder mittels der Laufzeit von Fahrzeug-zu-X Kommunikationssignalen ermittelt werden. Die Referenzposition betrifft insbesondere die tatsächliche bzw. eine genauere als die (GNSS-basiert bzw. mit dem Bewegungs- und Positionssensor) ermittelte Fahrzeugposition an dem Zeitpunkt, an dem die ermittelte bzw. GNSS-basierte Fahrzeugposition ermittelt wird. Die Referenzposition kann beispielsweise von einem Steuergerät und/oder einem Bewegungs- und Positionssensor des Fahrzeugs empfangen werden. Darüber hinaus kann die Referenzposition von einer (fahrzeugexternen) zentralen Verarbeitungseinrichtung empfangen werden.
  • Unter Fahrzeug-zu-Fahrzeug Kommunikation (engl.: Car-to-Car Communication, oder kurz: Car2Car oder C2C) wird der Austausch von Informationen und Daten zwischen (Kraft-) Fahrzeugen verstanden. Ziel dieses Datenaustausches ist es, dem Fahrer frühzeitig kritische und gefährliche Situationen zu melden. Die betreffenden Fahrzeuge sammeln Daten, wie ABS-Eingriffe, Lenkwinkel, Position, Richtung und Geschwindigkeit, und senden diese Daten über Funk (WLAN, UMTS, etc.) an die anderen Verkehrsteilnehmer. Dabei soll die „Sichtweite“ des Fahrers mit elektronischen Mitteln verlängert werden. Unter Fahrzeug-zu-Infrastruktur Kommunikation (engl.: Car-to-Infrastructure, oder kurz: C2I) wird der Austausch von Daten zwischen einem Fahrzeug und der umliegenden Infrastruktur (z.B. Lichtzeichenanlagen) verstanden. Die genannten Technologien basieren auf dem Zusammenwirken von Sensoren der verschiedenen Verkehrspartner und verwenden neueste Verfahren der Kommunikationstechnologie zum Austausch dieser Informationen. Fahrzeug-zu-X ist hierbei ein Oberbegriff für die verschiedenen Kommunikationsverbindungen, wie Fahrzeug-zu-Fahrzeug und Fahrzeug-zu-Infrastruktur.
  • In Schritt iv) erfolgt ein Anpassen eines Algorithmus, der einer (ermittelten bzw. GNSS-basierten) Fahrzeugposition eine Positionsgenauigkeit zuordnet, unter Berücksichtigung zumindest eines Vergleichs zwischen der in Schritt i) erfassten Fahrzeugposition und der in Schritt iii) erfassten Referenzposition oder zumindest einer der in Schritt ii) empfangenen Eingangsgrößen. Bei den Eingangsgrößen handelt es sich dabei in der Regel um solche, die an dem Zeitpunkt, an dem die ermittelte bzw. GNSS-basierte Fahrzeugposition und/oder die Referenzposition ermittelt wurden, vorgelegen haben und/oder bestimmt bzw. gemessen wurden. Mit anderen Worten ausgedrückt haben die Eingangsgrößen, die (ermittelte bzw. GNSS-basierte) Fahrzeugposition und die Referenzposition in der Regel denselben Zeitstempel. Bevorzugt wird der Algorithmus in Abhängigkeit des Vergleichs zwischen (ermittelter bzw. GNSS-basierter) Fahrzeugposition und Referenzposition sowie zumindest einer der Eingangsgrößen angepasst. Der Vergleich liefert in der Regel eine Positionsabweichung bzw. Positionsgenauigkeit (des Bewegungs- und Positionssensors) an der betreffenden Fahrzeugposition. Dies bedeutet mit anderen Worten insbesondere, dass der Vergleich die momentane Positionsabweichung des Bewegungs- und Positionssensors zu einem Referenzsystem beschreibt. Die Positionsabweichung ist in der Regel durch mindestens eine der Eingangsgrößen bedingt. Auf das obige Beispiel zurückkommend kann z. B. an einer bestimmten Fahrzeugposition zu einem bestimmten Zeitpunkt (Eingangsgröße) eine Positionsabweichung auftreten, beispielsweise aufgrund einer zeitabhängigen Störung und/oder Abschattung des GNSS-Signals. Diese Abweichung kann durch den Vergleich von Fahrzeugposition zu Referenzposition zu dem Zeitpunkt ermittelt werden. Der Algorithmus kann dann so angepasst werden, dass er diesen Zusammenhang abbilden kann.
  • Nach einer vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die Schritte i) bis iv) fahrzeugextern durchgeführt werden. Bevorzugt werden die Schritte i) bis iv) von einer zentralen und/oder übergeordneten Verarbeitungseinrichtung durchgeführt. Die Fahrzeugposition(en), die Referenzposition(en) sowie die Eingangsgrößen können beispielsweise mittels einer Funkverbindung, insbesondere Fahrzeug-zu-X Kommunikationsverbindung zu der Verarbeitungseinrichtung übertragen werden. Darüber hinaus kann der angepasste Algorithmus beispielsweise mittels einer Funkverbindung, insbesondere Fahrzeug-zu-X Kommunikationsverbindung von der Verarbeitungseinrichtung zu dem (eigenen) Fahrzeug und/oder einer Vielzahl von Fahrzeugen übertragen werden. Die Verarbeitungseinrichtung kann in der Art einer sog. Cloud oder in der Art eines sog. HIL-(Hardware in the Loop)-Systems gebildet sein.
  • Vorzugsweise erfolgt die Übertragung der Eingangsdaten zusammen mit einer momentanen Positionsabweichung des Bewegungs- und Positionssensors zu einem Referenzsystem in eine Cloud oder in ein HIL-(Hardware in the Loop)-System (beispielsweise mithilfe einer Fahrzeug-zu-X Kommunikationsverbindung). Die Anpassung (Verbesserung) des Algorithmus erfolgt nun bevorzugt in der Cloud oder dem HIL mit Hilfe der Eingangsdaten bzw. Positionsabweichungen aus mindestens einem Fahrzeug. Vorzugsweise werden jedoch auch die Eingangsdaten bzw. Positionsabweichungen weiterer Fahrzeuge verwendet. Die Cloud bzw. der HIL verfügen in der Regel über eine deutlich höhere Rechenkapazität als der Bewegungs- und Positionssensor. Auf diese Weise kann der Algorithmus für die Ausgabe der Positionsgenauigkeit (des Protection Limit) in vorteilhafter Weise schnellstmöglich angepasst (verbessert) werden und insbesondere über eine Fahrzeug-zu-X Kommunikationsverbindung auf die mit einem Bewegungs- und Positionssensor ausgestatteten Fahrzeuge zurück übertragen werden. Weiterhin ist es vorteilhaft, wenn die einzelnen Algorithmen, welche auf mehreren Bewegungs- und Positionssensoren mehrerer Fahrzeuge insbesondere mit Hilfe mehrerer neuer Szenarien gelernt wurden (bezüglich der Gewichte) in die Cloud oder auf den HIL übertragen werden und dort zu einem gesamten Algorithmus kombiniert bzw. fusioniert werden. Beispielsweise kann eine Mittelung von Gewichten der Einzel-Algorithmen (Einzel-Kl's) erfolgen. Darüber hinaus können die Gewichte der einzelnen Algorithmen vorteilhafterweise statistisch kombiniert werden. Weiterhin können die Gewichte der einzelnen Algorithmen anhand der vorhandenen Szenarien gewichtet und/oder dominiert werden.
  • Weiterhin kann vorgesehen sein, dass (nur) die Fahrzeugposition und die Eingangsgrößen von dem Fahrzeug an die zentrale und/oder übergeordnete Verarbeitungseinrichtung übertragen und von dieser empfangen werden. Die Referenzposition kann dabei von der zentralen und/oder übergeordneten Verarbeitungseinrichtung selbst ermittelt werden. Bevorzugt übertragt der Bewegungs- und Positionssensor (nur) seine momentan berechnete Position und/oder die momentan herrschenden Eingangsgrößen an die zentrale und/oder übergeordnete Verarbeitungseinrichtung. Innerhalb der Verarbeitungseinheit kann eine hochgenaue Ortung des entsprechenden Fahrzeugs beispielsweise mit Hilfe einer Fahrzeug-zu-X Kommunikationsverbindung (Laufzeit der Signale) zur Bestimmung der Referenzposition erfolgen.
  • Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die Schritte i) bis iv) fahrzeugseitig durchgeführt werden. Beispielsweise können die Schritte i) bis iv) von einem Bewegungs- und Positionssensor und/oder einem Steuergerät, insbesondere einem Steuergerät für das autonome Fahren des Fahrzeugs durchgeführt werden. Die Schritte i) bis iv) werden insbesondere bei einem Testfahrzeug fahrzeugseitig durchgeführt.
  • Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass das Anpassen des Algorithmus automatisiert erfolgt. Bevorzugt ist der Algorithmus ein selbstständig lernender Algorithmus. Vorzugsweise wird dabei ein Ansatz verfolgt, der auf Künstliche-Intelligenz-(KI)-Verfahren basiert bzw. diese anwendet. Dies bedeutet mit anderen worten insbesondere, dass der (Lern-)Algorithmus die Berechnung der Positionsungenauigkeit (des Protection Limits) (des Bewegungs- und Positionssensors) durch Einsatz einer künstlichen Intelligenz (KI) bereitstellt. Bei diesem Lernalgorithmus kann es sich beispielsweise um eine künstliche Intelligenz (Kl) wie beispielsweise einem neuronalen Netz mit Gewichten handeln. Als Eingangsdaten in dieses neuronale Netz, können (unter anderem) eine oder mehrere der oben beschriebenen Eingangsgrößen und/oder die Referenzposition verwendet werden.
  • Nach einer vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass es sich bei dem Algorithmus um ein (künstliches) neuronales Netz mit zumindest Gewichten oder Schwellenwerten handelt. Das neuronale Netz bzw. die KI verwendet die obigen Eingangsgrößen als Eingänge und berechnet mit Hilfe von gelernten Gewichten und/oder Schwellenwerten innerhalb des Netzes bzw. der KI die statistische Positionsgenauigkeit einer (ermittelten) Fahrzeugposition bzw. einer im Bewegungs- und Positionssensor berechneten (GNSS-)Position.
  • Nach einer vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass in Schritt d) zumindest ein Gewicht oder ein Schwellenwert des Algorithmus angepasst wird. Das neuronale Netz bzw. die KI verwendet für das Setzen der (internen) Gewichte und/oder Schwellenwerte vorzugsweise eine (in Schritt iii) erfasste) Referenzposition. Diese Referenzposition kann aus einem weiteren Ortungssystem stammen. Insbesondere bei einem Testfahrzeug, kann es sich beispielsweise um ein (hochgenaues) GNSS-Referenzsystem handeln, welches im Fahrzeug verbaut ist. Insbesondere bei einem Serienfahrzeug kann in vorteilhafter Weist für die ständige Anpassung (Verbesserung) des Netzes bzw. der KI auf eine alternative Position des Fahrzeugs zurückgegriffen werden. Diese kann beispielsweise aus der Laufzeit von Fahrzeug-zu-X Kommunikationssignalen berechnet werden (zum Beispiel relativ zu Infrastrukturpunkten und/oder benachbarten Fahrzeugen) und/oder aus einer (hochgenauen) Ortung des Fahrzeugs mit Hilfe von Merkmalen auf einer (digitalen) Karte und/oder unter Zuhilfenahme von Umfeldsensordaten ermittelt werden.
  • Ein (eigentliches) Erlernen des Netzes bzw. der KI für die Positionsgenauigkeit (das Protection Limit) erfolgt bevorzugt durch einen Vergleich der Referenzposition mit einer (tatsächlich) vom Bewegungs- und Positionssensor berechneten (GNSS-basierten) (Fahrzeug-)Position bzw. GNSS-basierten, fusionierten (Fahrzeug-)Position. Die GNSS-basierte fusionierte Position ist dabei in der Regel eine durch einen Kalman Filter berechnete GNSS-Position, wobei nicht nur Satellitendaten, sondern auch Korrektur-Servicedaten und/oder Raddrehzahlen, Lenkwinkel, Beschleunigungen und/oder Drehraten verwendet werden. Eine Abweichung der vom Bewegungs- und Positionssensor berechneten GNSS-(Fahrzeug-)Position von der Referenzposition kann ebenfalls als Eingang in das Netz bzw. die KI zurückgeführt werden. Der Algorithmus, d.h. hier das Netz bzw. die KI, kann somit anhand der momentanen Positionsabweichung (des Bewegungs- und Positionssensors) zu einem Referenzsystem und unter Zuhilfenahme der oben genannten (sowie weiteren) Eingangsgrößen die Gewichte und/oder Schwellenwerte für die Bestimmung der Positionsgenauigkeit (des Protection Limit im Bewegungs- und Positionssensor) lernen. Dies kann beispielsweise innerhalb von Testfahrten online im Bewegungs- und Positionssensor erfolgen oder innerhalb einer bereits im Feld befindlichen Fahrzeugflotte, wobei das Netz bzw. die KI für die Positionsgenauigkeit hier immer weiter verbessert werden kann, insbesondere je mehr Szenarien von einem Fahrzeugtyp befahren werden. Das neuronale Netz bzw. die KI für die Positionsgenauigkeit (das Protection Limit) kann somit in vorteilhafter Weise hochgenau gelernt werden, kann eine möglichst große Anzahl an Szenarien abdecken und kann auch dynamisch auf neue Szenarien reagieren.
  • Nach einer vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass das Anpassen des Algorithmus bei oder nach einem Abstellen eines Fahrzeugs erfolgt. Die Anpassung des Algorithmus, insbesondere der Gewichte und/oder Schwellenwerte des neuronalen Netzes bzw. der KI für die Positionsgenauigkeit (das Protection Limit) kann beispielsweise erfolgen, indem ein bereits vorhandener Algorithmus, insbesondere ein bereits vorhandenes Netz bzw. eine bereits vorhandene Kl, in einem Schattenspeicher des Bewegungs- und Positionssensors abgelegt wird. Während einer Fahrzeugfahrt kann der Algorithmus, insbesondere das neuronale Netz bzw. die Kl, beispielsweise nur in diesem Schattenspeicher insbesondere bezüglich der Gewichte und/oder der Schwellenwerte weiter angepasst (verbessert) werden. Bei oder nach einem Abstellen des Fahrzeugs kann der (während der Fahrt) neugelernte (Teil des) Algorithmus, insbesondere das neugelernte neuronale Netz bzw. die neugelernte KI, aus dem Schattenspeicher beispielsweise als Ersatz für den bereits auf dem Bewegungs- und Positionssensor verwendeten Algorithmus (Netz bzw. KI) für die Positionsgenauigkeit (das Protection Limit) verwendet werden. Dabei kann regelmäßig der Speicherinhalt aus dem Schattenspeicher in den normalen Bewegungs- und Positionssensor-Speicher übertragen werden. Dies hat den besonderen Vorteil, dass der Algorithmus (Netz bzw. KI) während einer Fahrt mit einem bereits vorhandenen Wissen eine Positionsgenauigkeit (ein Protection Limit) in Echtzeit berechnen kann, jedoch gleichzeitig (im Schattenspeicher) mit Hilfe neuer Szenarien im Hintergrund weiter angepasst (verbessert) werden kann.
  • Nach einer vorteilhaften Ausgestaltung des Verfahrens zur satellitengestützten Ermittlung einer Fahrzeugposition wird vorgeschlagen, dass zum Anpassen des Algorithmus, insbesondere in Schritt e), ein hier vorgeschlagenes Verfahren zur Verbesserung der Genauigkeitsabschätzung einer satellitengestützt ermittelten Fahrzeugposition durchgeführt wird.
  • Nach einem weiteren Aspekt wird ein Computerprogramm zur Durchführung eines hier vorgestellten Verfahrens vorgeschlagen. Dies betrifft mit anderen Worten insbesondere ein Computerprogramm(-produkt), umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, ein hier beschriebenes Verfahren auszuführen.
  • Nach einem weiteren Aspekt wird ein Maschinenlesbares Speichermedium vorgeschlagen, auf dem das hier vorgeschlagene Computerprogramm gespeichert ist. Regelmäßig handelt es sich bei dem maschinenlesbaren Speichermedium um einen computerlesbaren Datenträger.
  • Nach einem weiteren Aspekt wird ein Bewegungs- und Positionssensor vorgeschlagen, eingerichtet zur Durchführung eines hier vorgeschlagenen Verfahrens. Beispielsweise kann das zuvor beschriebene Speichermedium Bestandteil des Bewegungs- und Positionssensors oder mit diesem verbunden sein. Vorzugsweise ist der Bewegungs- und Positionssensor in oder an dem Fahrzeug angeordnet oder zur Montage in oder an einem solchen vorgesehen und eingerichtet. Der Bewegungs- und Positionssensor ist weiterhin bevorzugt für einen autonomen Betrieb des Fahrzeugs, insbesondere eines Automobils vorgesehen und eingerichtet. Der Bewegungs- und Positionssensor beziehungsweise eine Recheneinheit (Prozessor) des Bewegungs- und Positionssensors kann beispielsweise auf das hier beschriebene Computerprogramm zugreifen, um ein hier beschriebenes Verfahren auszuführen.
  • Bei dem Bewegungs- und Positionssensoren handelt es sich bevorzugt um einen GNSS-Sensor. Der Bewegungs- und Positionssensor kann ein Positions- und Ausrichtungssensor sein. Darüber hinaus kann der GNSS-Sensor als GNSS basierter Positions- und Ausrichtungssensor ausgestaltet sein. GNSS- bzw. (Fahrzeug-)Bewegungs- und Positionssensoren werden für das automatisierte bzw. autonome Fahren benötigt und berechnen eine hochgenaue Fahrzeugposition mit Hilfe von Navigationssatellitendaten (GPS, GLONASS, Beidou, Galileo), die auch als Navigationssatellitensystem- bzw. GNSS-Daten bezeichnet werden. Die Berechnung basiert hierbei im Grunde auf einer Laufzeitmessung der (elektromagnetischen) GNSS-Signale von mindestens vier Satelliten. Darüber hinaus können Korrekturdaten von so genannten Korrekturdiensten im Sensor mitverwendet werden, um die Position des Fahrzeugs noch genauer zu berechnen. Zusammen mit den empfangenen GNSS-Daten wird im Sensor regelmäßig auch eine hochgenaue Zeit (wie Universal Time) eingelesen und für die genaue Positionsbestimmung verwendet. Weitere Eingangsdaten in den Positionssensor können Raddrehzahlen, Lenkwinkel, sowie Beschleunigungs- und Drehratendaten sein. Bevorzugt ist der Bewegungs- und Positionssensor dazu eingerichtet, eine Eigenposition, Eigenorientierung und Eigengeschwindigkeit auf Basis von GNSS-Daten zu ermitteln.
  • Die im Zusammenhang mit dem Verfahren zur satellitengestützten Ermittlung einer Fahrzeugposition erörterten Details, Merkmale und vorteilhaften Ausgestaltungen können entsprechend auch bei dem hier vorgestellten Verfahren zur Verbesserung der Genauigkeitsabschätzung einer satellitengestützt ermittelten Fahrzeugposition, dem Bewegungs- und Positionssensor, dem Computerprogram und/oder dem Speichermedium auftreten und umgekehrt. Insoweit wird auf die dortigen Ausführungen zur näheren Charakterisierung der Merkmale vollumfänglich Bezug genommen.
  • Die hier vorgestellte Lösung sowie deren technisches Umfeld werden nachfolgend anhand der Figuren näher erläutert. Es ist darauf hinzuweisen, dass die Erfindung durch die gezeigten Ausführungsbeispiele nicht beschränkt werden soll. Insbesondere ist es, soweit nicht explizit anders dargestellt, auch möglich, Teilaspekte der in den Figuren erläuterten Sachverhalte zu extrahieren und mit anderen Bestandteilen und/oder Erkenntnissen aus anderen Figuren und/oder der vorliegenden Beschreibung zu kombinieren. Es zeigt schematisch:
    • 1: einen Ablauf eines hier vorgestellten Verfahrens zur satellitengestützten Ermittlung einer Fahrzeugposition bei einem regulären Betriebsablauf, und
    • 2: einen Ablauf eines hier vorgestellten Verfahrens zur Verbesserung der Genauigkeitsabschätzung einer satellitengestützt ermittelten Fahrzeugposition bei einem regulären Betriebsablauf.
  • 1 zeigt schematisch einen Ablauf eines hier vorgestellten Verfahrens zur satellitengestützten Ermittlung einer Fahrzeugposition bei einem regulären Betriebsablauf. Die dargestellte Reihenfolge der Verfahrensschritte a), b), c), d) und e) mit den Blöcken 110, 120, 130, 140 und 150 ist lediglich beispielhaft. In Block 110 erfolgt ein Empfangen von GNSS-Satellitendaten. In Block 120 erfolgt ein Ermitteln einer Fahrzeugposition mit den in Schritt a) empfangenen GNSS-Satellitendaten. In Block 130 erfolgt ein Bereitstellen von Eingangsgrößen, die einen Einfluss auf die Genauigkeit der in Schritt b) ermittelten Fahrzeugposition haben können. In Block 140 erfolgt ein Ermitteln einer Positionsgenauigkeit der in Schritt b) ermittelten Fahrzeugposition unter Verwendung eines Algorithmus, der einer Fahrzeugposition eine Positionsgenauigkeit zuordnet. In Block 150 erfolgt ein Anpassen des Algorithmus.
  • Insbesondere die Verfahrensschritte a) und c) oder b) und c) können auch zumindest teilweise parallel oder zeitgleich ablaufen.
  • 2 zeigt schematisch einen Ablauf eines hier vorgestellten Verfahrens zur Verbesserung der Genauigkeitsabschätzung einer satellitengestützt ermittelten Fahrzeugposition bei einem regulären Betriebsablauf. Die dargestellte Reihenfolge der Verfahrensschritte i), ii), iii), und iv) mit den Blöcken 210, 220, 230 und 240 ist lediglich beispielhaft. In Block 210 erfolgt ein Erfassen einer GNSS-basierten Fahrzeugposition. In Block 220 erfolgt ein Empfangen von Eingangsgrößen, die einen Einfluss auf die Genauigkeit der in Schritt i) erfassten Fahrzeugposition haben können. In Block 230 erfolgt ein Erfassen einer Referenzposition für die in Schritt i) erfasste Fahrzeugposition. In Block 240 erfolgt ein Anpassen eines Algorithmus, der einer Fahrzeugposition eine Positionsgenauigkeit zuordnet, unter Berücksichtigung zumindest eines Vergleichs zwischen der in Schritt i) erfassten Fahrzeugposition und der in Schritt iii) erfassten Referenzposition und/oder zumindest einer der in Schritt ii) empfangenen Eingangsgrößen.
  • Insbesondere die Verfahrensschritte i), ii) und iii) können auch zumindest teilweise parallel oder zeitgleich ablaufen.
  • Die hier vorgestellte Lösung ermöglich insbesondere einen oder mehrere der nachfolgenden Vorteile:
    • • Durch die Einführung einer KI bzw. eines neuronalen Netzes für das Erlernen einer Funktion für die Bestimmung einer Positionsgenauigkeit, kann Speicher auf dem Bewegungs- und Positionssensor gespart werden.
    • • Diese neue KI kann eine Positionsgenauigkeit innerhalb eines Bewegungs- und Positionssensors noch genauer anhand von vorhandenen Szenarien berechnen.
    • • Der dafür benötigte Speicher innerhalb des Bewegungs- und Positionssensors fällt dabei deutlich kleiner aus, als die Verwendung einer Lookup-Tabelle.
    • • Die Verwendung eines Referenzpositionssystems innerhalb eines autonomen Fahrzeugs für das Erlernen der KI (Abweichung der satellitengestützt ermittelten Position zum Referenzpositionssystem) stellt eine Möglichkeit zur Verfügung, die KI für die Positionsgenauigkeit auf dem Bewegungs- und Positionssensor kontinuierlich anhand neuer Szenarien von bereits im Feld vorhandenen Fahrzeugen zu verbessern.
    • • Die genauere Berechnung der Positionsgenauigkeit bzw. der Ausgabe dieser verbesserten Positionsgenauigkeit aus dem Bewegungs- und Positionssensor heraus führt zu einer Steigerung der Verkehrssicherheit bei Fahrzeugen, welche einen Bewegungs- und Positionssensor verwenden, da die weiteren Steuergeräte genau wissen ob sie der Bewegungs- und Positionssensor-Position momentan vertrauen können.

Claims (15)

  1. Verfahren zur satellitengestützten Ermittlung einer Fahrzeugposition, umfassend folgende Schritte: a) Empfangen von GNSS-Satellitendaten, b) Ermitteln einer Fahrzeugposition mit den in Schritt a) empfangenen GNSS-Satellitendaten, c) Bereitstellen von Eingangsgrößen, die einen Einfluss auf die Genauigkeit der in Schritt b) ermittelten Fahrzeugposition haben können, d) Ermitteln einer Positionsgenauigkeit der in Schritt b) ermittelten Fahrzeugposition unter Verwendung eines Algorithmus, der einer Fahrzeugposition eine Positionsgenauigkeit zuordnet, e) Anpassen des Algorithmus.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Schritte a) bis e) fahrzeugseitig durchgeführt werden.
  3. Verfahren nach Anspruch 1, wobei zumindest Schritt e) fahrzeugextern durchgeführt und mindestens eine Information zur Anpassung eines fahrzeugseitig hinterlegten Algorithmus mindestens einem Fahrzeug bereitgestellt wird.
  4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Algorithmus die Positionsgenauigkeit in Abhängigkeit der Fahrzeugposition und zumindest einer der Eingangsgrößen ermittelt.
  5. Verfahren zur Verbesserung der Genauigkeitsabschätzung einer satellitengestützt ermittelten Fahrzeugposition, umfassend folgende Schritte: i) Erfassen einer GNSS-basierten Fahrzeugposition, ii) Empfangen von Eingangsgrößen, die einen Einfluss auf die Genauigkeit der in Schritt i) erfassten Fahrzeugposition haben können, iii) Erfassen einer Referenzposition für die in Schritt i) erfasste Fahrzeugposition, iv) Anpassen eines Algorithmus, der einer Fahrzeugposition eine Positionsgenauigkeit zuordnet, unter Berücksichtigung zumindest eines Vergleichs zwischen der in Schritt i) erfassten Fahrzeugposition und der in Schritt iii) erfassten Referenzposition und/oder zumindest einer der in Schritt ii) empfangenen Eingangsgrößen.
  6. Verfahren nach Anspruch 5, wobei die Schritte i) bis iv) fahrzeugextern durchgeführt werden.
  7. Verfahren nach Anspruch 5, wobei die Schritte i) bis iv) fahrzeugseitig durchgeführt werden.
  8. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 7, wobei das Anpassen des Algorithmus automatisiert erfolgt.
  9. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 8, wobei es sich bei dem Algorithmus um ein neuronales Netz mit zumindest Gewichten oder Schwellenwerten handelt.
  10. Verfahren nach Anspruch 9, wobei in Schritt d) zumindest ein Gewicht oder ein Schwellenwert des Algorithmus angepasst wird.
  11. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 10, wobei das Anpassen des Algorithmus bei oder nach einem Abstellen eines Fahrzeugs erfolgt.
  12. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei zum Anpassen des Algorithmus das Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 11 durchgeführt wird.
  13. Computerprogramm zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 12.
  14. Maschinenlesbares Speichermedium, auf dem das Computerprogramm nach Anspruch 13 gespeichert ist.
  15. Bewegungs- und Positionssensor, eingerichtet zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 12.
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