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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Optimierung von Kartendaten, wobei die Kartendaten für mehrere Merkmale jeweils wenigstens eine zugeordnete Positionsinformation vorgeben, die näherungsweise die Position des Merkmals angibt. Daneben betrifft die Erfindung eine Verarbeitungseinrichtung und ein Kraftfahrzeug.
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Zur Bereitstellung von Kartendaten, die eine Vielzahl von Merkmalen mit hoher Genauigkeit zeigen, kann es erforderlich sein, Daten aus verschiedenen Datenquellen oder Teilstücke von Karten in gemeinsamen Kartendaten zusammenzufassen. Die Zusammenfassung von Teilstücken einer digitalen Karte ist beispielsweise aus der Druckschrift
DE 10 2016 205 436 A1 bekannt. Hierbei können zum einen die Positionen von durch entsprechende Kartendaten beschriebenen Merkmalen fehlerbehaftet sein. Zum anderen kann bei einer Nutzung von mehreren Datenquellen oder bei einem Zusammensetzen von mehreren Teilstücken ein geringfügiger Fehler bezüglich der relativen Orientierung und Position der genutzten Koordinatensysteme beziehungsweise eine geringfügig unterschiedliche Verzerrung von Kartendaten auftreten. Dies kann dazu führen, dass für die fusionierten Kartendaten keine ausreichende Genauigkeit erreicht werden kann, um beispielsweise die Position einzelner Merkmale in einer in einem Kraftfahrzeug genutzten Karte spurgenau angeben zu können. Dies ist nachteilig, da beispielsweise für Kartendaten, die im Rahmen einer automatisierten Führung eines Kraftfahrzeugs genutzt werden sollen, eine hohe Genauigkeit, beispielsweise ein Fehler von weniger als 10 cm, wünschenswert ist.
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Prinzipiell ist es bekannt, für entsprechende Kartendaten Optimierungsverfahren zu nutzen, um Fehler zu minimieren. Ein entsprechendes Vorgehen ist beispielsweise aus der Druckschrift
DE 10 2013 208 521 A1 bekannt. Hierbei sind Beobachtungsdaten bestimmten Trajektorienpunkten zugeordnet und die Trajektorien werden anhand der Beobachtungsdaten über eine Graphenoptimierung korrigiert, um die Modellbildung und Kartenerstellung zu verbessern. Hierbei wird eine lokale Optimierung genutzt, die aufeinanderfolgende Trajektorienabschnitte jeweils unter Berücksichtigung des vorangehend optimierten Trajektorienabschnitts optimiert.
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Problematisch an Verfahren zur Graphenoptimierung ist es, dass die Komplexität und somit der Rechenaufwand der Optimierung mit zunehmender Anzahl der Kanten im Graphen steigt. Dies ist insbesondere problematisch, wenn eine Graphenoptimierung im Rahmen der Optimierung von zweidimensionalen oder dreidimensionalen Datensätzen, also beispielsweise zur Optimierung von zweidimensionalen Kartendaten, genutzt werden soll, da einzelne Merkmale hierbei mit einer Vielzahl von umliegenden Merkmalen verknüpft sein können. Sollen komplexe Graphen optimiert werden, tritt zudem das Problem auf, dass eine Parallelisierung der Lösung typischerweise nicht ohne weiteres möglich ist. Eine Beschleunigung einer solchen Optimierung kann somit nicht durch Parallelisierung, sondern ausschließlich durch Erhöhung der Rechengeschwindigkeit, beispielsweise durch eine Erhöhung der Taktrate, erreicht werden. Einer Erhöhung von Rechentakten sind jedoch typischerweise enge Grenzen gesetzt und eine derartige Beschleunigung eines Systems erhöht typischerweise deutlich die Abwärme.
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Der Erfindung liegt somit die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Optimierung von Kartendaten anzugeben, das eine höhere Effizienz der Optimierung ermöglicht beziehungsweise das vorhandene Hardwareressourcen besser nutzen kann.
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Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren der eingangs genannten Art gelöst, wobei die Merkmale in Abhängigkeit ihrer jeweiligen zugeordneten vorgegebenen Positionsinformation verschiedenen Teildatensätzen zugeordnet werden, wobei für wenigstens ein Merkmal jedes Teildatensatzes eine aktualisierte Positionsinformation ermittelt wird, die von der vorgegebenen Positionsinformation dieses Merkmals und der vorgegebenen Positionsinformation wenigstens eines weiteren Merkmals, das dem gleichen Teildatensatz zugeordnet ist, abhängt, wobei die Ermittlung der aktualisierten Positionsinformation für die verschiedenen Teildatensätze unabhängig voneinander und/oder parallel zueinander erfolgt.
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Das erfindungsgemäße Verfahren geht davon aus, dass die Positionsinformationen die Positionen der einzelnen Merkmale nur näherungsweise angeben. Mit anderen Worten ist die Angabe der Position durch die Positionsinformation für zumindest Teile der Merkmale fehlerbehaftet. Dieser Fehler soll reduziert werden. Im Rahmen der Erfindung wurde erkannt, dass einzelne Merkmale in Kartendaten einen starken räumlichen Bezug zueinander haben, das heißt insbesondere, dass es häufig ausreichend ist, im Rahmen einer Optimierung beziehungsweise Fehlerkorrektur von Kartendaten das unmittelbare Umfeld um einzelne Merkmale zu berücksichtigen. Dies könnte beispielsweise dadurch erreicht werden, dass im Rahmen des Verfahrens für einzelne Merkmale nur ihre relative Lage zu anderen Merkmalen berücksichtigt wird, die in einem gewissen Umkreis um dieses jeweilige Merkmal liegen. Alleine dieser Ansatz ist jedoch typischerweise nicht ausreichend, um eine Unabhängigkeit von Teildatensätzen zu erreichen, da bei ausreichend dicht mit Merkmalen bestückten Kartendaten typischerweise ein durchgängiger Pfad von miteinander verknüpften Merkmalen von jedem Merkmal zu jedem anderen Merkmal laufen kann. Erfindungsgemäß wird daher vorgeschlagen, die Kartendaten in mehrere Teildatensätze aufzuteilen, wodurch die Anzahl der Beziehungen zwischen den verschiedenen Merkmalen, die im Rahmen einer Ermittlung von aktualisierten Positionsinformation zu berücksichtigen sind, deutlich reduziert werden kann.
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Wie später noch genauer erläutert werden wird, können Teildatensätze bestimmten Bereichen der Kartendaten zugeordnet sein. Für Merkmale, die ausreichend weit von den Rändern eines solchen Bereichs entfernt sind, können die resultierenden aktualisierten Positionsinformationen mit guter Genauigkeit entsprechenden Positionsinformationen entsprechen, die bei einer Lösung des Optimierungsproblems für die gesamten Kartendaten ermittelt werden können. Wie später noch genauer erläutert werden wird, können Ungenauigkeiten in Randbereichen der den Teildatensätzen zugeordneten Bereichen durch ein iteratives Vorgehen beseitigt werden, bei dem in den verschiedenen Iterationen verschiedene Aufteilungen in Teildatensätze genutzt werden, vorzugsweise derart, dass kein Merkmal verbleibt, das in allen Iterationen in einem Randbereich lag.
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Das erfindungsgemäße Verfahren kann insbesondere genutzt werden, wenn Kartendaten, die aus verschiedenen Quellen stammen beziehungsweise die auf verschiedene Weise erfasst wurden, kombiniert werden sollen. Dies kann beispielsweise der Fall sein, wenn verschiedene Kartenabschnitte zu einer größeren Karte zusammengefügt werden sollen. Insbesondere ist das Verfahren aber vorteilhaft, wenn die verschiedenen Quellen unterschiedliche Merkmale bereitstellen, also beispielsweise wenn aus einer Quelle eine Position von Schlaglöchern und aus einer anderen Quelle Verkehrsinformationen bekannt sind und diese in einer gemeinsame Karte zusammengefasst werden sollen. Hierbei können die verschiedenen Kartendatensätze jeweils geringfügig rotiert, verschoben und/oder verzerrt sein, so dass bei der Zusammenführung der Kartendaten ohne Optimierung der Kartendaten größere Fehler auftreten können, die beispielsweise ausreichend groß sein können, dass eine Zuordnung bestimmter Merkmale zu einzelnen Spuren eines Stra-ßennetzes nicht mehr möglich ist. Die Nutzung des erfindungsgemäßen Verfahrens kann jedoch auch dann vorteilhaft sein, wenn die Kartendaten derart erfasst wurden beziehungsweise vorliegen, dass Abstände von relativ nahe beieinanderliegenden Merkmalen mit hoher Genauigkeit bekannt sind, die absoluten Positionen jedoch stärker fehlerbehaftet sind. Ansätze zur Ermittlung von aktualisierten Positionsinformationen, insbesondere anhand einer Graphenoptimierung, werden später noch im Detail erläutert werden.
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Die Kartendaten können beliebige ortsbezogene Informationen als Merkmale beschreiben. Beispielsweise können sie Straßen, topographische Merkmale, Umgebungsobjekte beziehungsweise -bebauungen oder Ähnliches als Merkmale beschreiben. Die Merkmale können jedoch auch Wegpunkte einer Trajektorie, Sensordaten mit zugeordneter Lokalisierung oder Ähnliches beschreiben. Insbesondere durch Fusion von Karten aus unterschiedlichen Quellen können auch verschiedenartige Merkmale kombiniert werden, also beispielsweise ein Trajektorienverlauf beziehungsweise Merkmale, die Trajektorienpunkte beschreiben, kann beziehungsweise können mit Topographiedaten oder Straßendaten fusioniert werden. Die optimierten Kartendaten können nach Abschluss des erfindungsgemäßen Verfahrens unmittelbar genutzt werden, beispielsweise wenn das Verfahren lokal in einem Kraftfahrzeug durchgeführt wird. Alternativ können die optimierten Kartendaten insbesondere gekachelt in einer Kartendatenbank gespeichert werden und bedarfsgerecht, beispielsweise drahtlos, an Nutzer bereitgestellt werden.
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Das erfindungsgemäße Verfahren kann auch außerhalb von Kraftfahrzeugen genutzt werden. Insbesondere kann ein Backend-Server oder können mehrere Backend-Server gemeinsam das erfindungsgemäße Verfahren durchführen. Die optimierten Kartendaten oder einzelne Kacheln dieser Kartendaten können anschließend beispielsweise, insbesondere drahtlos, an Kraftfahrzeuge bereitgestellt werden. Bei einer serverseitigen Kartenoptimierung kann beispielsweise eine zusammenhängende Karte einer Region optimiert werden. Das erfindungsgemäße Verfahren ist hierbei besonders vorteilhaft, da solche Karten ganzer Regionen eine sehr große Anzahl von Merkmalen aufweisen. Würde ein gemeinsamer Graph mit Knoten, die den einzelnen Merkmalen zugeordnet sind, aufgebaut, wäre dieser sehr aufwändig zu optimieren. Die erfindungsgemäße Zerlegung in Teildatensätze ermöglicht es, die Teildatensätze parallel auf verschiedenen Recheneinrichtungen zu verarbeiten, womit das Optimierungsproblem auf beliebig viele Server verteilt werden kann. Hierdurch kann der Zeitaufwand für die Berechnung erheblich reduziert werden. Die Aufteilung in Teildatensätze ermöglicht es auch, einzelne Bereiche der Kartendaten gezielt neu zu optimieren, wenn sich nur einige Merkmale aufgrund eines Kartenupdates geändert haben.
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Die Kartendaten können mehrere separate Kartendatensätze umfassen, wobei jeder der Kartendatensätze Positionsinformationen für eine jeweilige Untergruppe der Merkmale vorgibt und/oder wobei für wenigstens eines der Merkmale jeweils wenigstens zwei Positionsinformationen durch verschiedene der Kartendatensätze vorgegeben werden. Vorzugsweise umfassen die einzelnen Untergruppen nicht alle Merkmale, das heißt die Kartendatensätze beschreiben zumindest zum Teil unterschiedliche Merkmale. Eine Fusion der separaten Kartendatensätze beziehungsweise die Optimierung von Kartendaten dieser Kartendatensätze ist insbesondere dann möglich, wenn die Schnittmenge der Untergruppen der Merkmale nicht leer ist, das heißt wenn zumindest Teile der Merkmale in mehreren der Kartendatensätze, insbesondere allen Kartendatensätzen, vorhanden sind. In diesem Fall können diese gleichen Merkmale beziehungsweise Merkmale, die das gleiche Objekt beziehungsweise die gleiche Position betreffen, ermittelt werden und die Optimierung kann dann derart erfolgen, dass für ein derartiges Merkmal nur eine Positionsinformation ermittelt, das heißt beispielsweise, dass einem durch mehrere Kartendatensätze beschriebenen Objekt eine eindeutige Position zugeordnet wird. Durch eine Zuordnung von Merkmalen, die in mehreren der Kartensätze enthalten sind, zueinander können beispielsweise relative Rotationen, Verschiebungen und/oder Verzerrungen zwischen den Kartendatensätzen erkannt und zumindest weitgehend korrigiert werden.
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Die Kartendatensätze entstammen insbesondere unterschiedlichen Datenquellen und können beispielsweise von mehreren Servern beziehungsweise Anbietern bezogen werden beziehungsweise bei einer Nutzung im Kraftfahrzeug beispielsweise teilweise kraftfahrzeugintern vorliegen und teilweise aus einer kraftfahrzeugexternen Datenquelle bezogen werden. Wird das Verfahren auf einem Backend-Server genutzt, können beispielsweise Kartendatensätze von verschiedenen Anbietern kombiniert werden bzw. eine serverseitig vorliegende hochgenaue Karte kann mit Zusatzdaten ergänzt werden, die insbesondere bestimmte Kartenmerkmale, beispielsweise Schlaglöcher, oder zeitlich Veränderliche Informationen, z.B. bezüglich eines Verkehrsflusses, beschreiben. Die resultierenden gemeinsamen Kartendaten können gekachelt und beispielsweise an Kraftfahrzeuge bereitgestellt werden.
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Die Merkmale können den verschiedenen Teildatensätzen derart zugeordnet werden, dass wenigstens ein Teildatensatz, vorzugsweise alle Teildatensätze, Merkmale aus verschiedenen Kartendatensätzen umfasst bzw. umfassen. Hierdurch kann eine Registrierung zwischen den Kartendatensätzen, also insbesondere eine Ermittlung einer relativen Rotation, Verschiebung und/oder Verzerrung verbessert werden.
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Zueinander identische Merkmale in den Kartendatensätzen können erkannt werden, indem aus den Kartendatensätzen jeweils mehrere Gruppen von Merkmalen gewählt werden, wobei ein Maß für die Ähnlichkeit für Paare von Gruppen aus verschiedenen Kartendatensätzen bezüglich der relativen Positionen der jeweiligen Merkmale der Gruppe zueinander ermittelt wird, um ähnliche Gruppen und somit die zueinander identischen Merkmale zu ermitteln. Hierbei wird ausgenutzt, dass zueinander identische Merkmale beziehungsweise Merkmale, die den gleichen realen Gegenstand betreffen, in allen Kartendatensätzen im Wesentlichen die gleiche Lage zueinander aufweisen sollten. Somit resultieren für solche Merkmale ähnliche Gruppen. Sind einzelne Merkmale der Gruppe jedoch nur in einem der Kartendatensätze enthalten, werden diese Gruppen unähnlich. Die Gruppen von Merkmalen können hierbei zunächst zufällig gewählt werden, wobei vorzugsweise die Ähnlichkeit für Paare von Gruppen mit gleicher Merkmalzahl ermittelt wird.
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Eine Gruppe von Merkmalen kann in dem jeweiligen Kartendatensatz jeweils einen Linienzug beziehungsweise ein Polygon bilden. Insbesondere werden die Merkmale der Gruppe derart sortiert, dass ein einfaches Polygon resultiert, dessen Seitenlinien sich nicht überschneiden. Für Polygone beziehungsweise Gruppen aus verschiedenen Kartendatensätzen kann nun ein Maß für die Ähnlichkeit ermittelt werden. Hierzu kann beispielsweise eine Kostenfunktion aufgestellt werden, die jeweilige Kosten für eine relative Rotation, Skalierung und/oder Stauchung der Polygone und für verbleibende Abstände der Merkmale nach dieser Vorverarbeitung definiert. Diese Kostenfunktion kann minimiert werden, um die Gruppen zueinander zu registrieren und Gruppen können beispielsweise dann als ausreichend ähnlich betrachtet werden, wenn das Minimum der Kostenfunktion einen Grenzwert unterschreitet. Hinreichend ähnliche Gruppen werden miteinander identifiziert, so dass die einzelnen Merkmale dieser Gruppe beziehungsweise die einzelnen Ecken des jeweiligen Polygons als identische Merkmale identifiziert werden können. Anders ausgedrückt werden Gruppen von Merkmalen aufgefunden, deren lokale Anordnung in den verschiedenen Kartendatensätzen zueinander ausreichend ähnlich ist, wonach davon ausgegangen wird, dass es sich in allen Kartendatensätzen um die identischen Merkmale handelt. Hierbei können zusätzlich weitere bekannte Eigenschaften der Merkmale, beispielsweise eine Reflektivität, wenn die Merkmale beispielsweise sensorisch erfasst werden, oder ein bestimmter Merkmalstyp, berücksichtigt werden.
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Den Teildatensätzen kann jeweils ein zusammenhängender Bereich eines Koordinatensystems, in dem die vorgegebenen Positionsinformationen die Positionen der Merkmale näherungsweise beschreiben, zugeordnet werden, wobei die Merkmale dem Teildatensatz oder den Teildatensätzen zugeordnet werden, innerhalb deren zugeordnetem Bereich die näherungsweise Position des jeweiligen Merkmals oder eine in Abhängigkeit hiervon ermittelte Position liegt. Die Bereiche können insbesondere so gewählt werden, dass sie das Koordinatensystem zumindest in jenem Bereich, innerhalb dem die Merkmale liegen, dicht abdecken, das heißt, dass keine Zwischenräume zwischen den Bereichen liegen, die keinem der Bereiche zugeordnet sind. Vorzugsweise überlappen die Bereiche nicht, wobei auch überlappende Bereiche genutzt werden können. Die genutzten Bereich können insbesondere rechteckig sein, jedoch auch die Form eines anderen Polygons, eines Kreises, einer Ellipse, oder andere Formen aufweisen.
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Bei einer ersten Ermittlung von aktualisierten Positionsinformationen aus vorgegebenen Positionsinformationen erfolgt die Aufteilung in Teildatensätze typischerweise unmittelbar in Abhängigkeit der vorgegebenen Positionsinformation. Hiervon kann insbesondere abgewichen werden, wenn für ein Merkmal verschiedene Positionsinformationen vorliegen, beispielsweise aus unterschiedlichen Kartendatensätzen. In diesem Fall kann die Zuordnung zu einem Bereich beispielsweise anhand eines Mittelwertes der durch die vorgegebenen Positionsinformationen beschriebenen Positionen erfolgen. Eine Zuordnung in Abhängigkeit einer Position, die in Abhängigkeit der vorgegebenen Positionsinformation ermittelt wurde, kann auch dann vorteilhaft sein, wenn bereits vorangehend Schritte zur Optimierung der Kartendaten durchgeführt wurden, die die Ausgangsdaten potentiell verbessern.
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Die Positionsinformationen können im Rahmen der Optimierung mehrmals aktualisiert werden, wobei bei wenigstens einer Wiederholung der Aktualisierung die Merkmale auf eine andere Weise Teildatensätzen zugeordnet werden als bei der ersten Ermittlung aktualisierter Positionsinformationen und/oder bei einer vorangehenden Wiederholung der Ermittlung aktualisierter Positionsinformationen, wonach für wenigstens ein Merkmal jedes Teildatensatzes die Positionsinformation in Abhängigkeit der bisherigen aktualisierten Positionsinformation dieses Merkmals und der bisherigen aktualisierten Positionsinformation wenigstens eines weiteren Merkmals, das dem gleichen Teildatensatz zugeordnet ist, aktualisiert wird. Die Ermittlung der aktuellen aktualisierten Positionsinformation erfolgt hierbei in verschiedenen Teildatensätzen vorzugsweise wiederum voneinander unabhängig und/oder parallel zueinander. Dadurch, dass die Aufteilung der Merkmale in die Teildatensätze bei aufeinanderfolgenden Aktualisierungen auf unterschiedliche Weise erfolgt, wird erreicht, dass die eingangs erwähnten Artefakte beziehungsweise Positionsfehler für Merkmale, die sich am Rand eines jeweiligen Bereiches befinden, dadurch minimiert werden, dass ein einmal am Rand befindliches Merkmal bei einer Änderung der Aufteilung auf die Teildatensätze typischerweise nicht erneut am Rand liegt.
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Den Teildatensätzen kann bei der Wiederholung der Aktualisierung jeweils ein zusammenhängender Bereich des Koordinatensystems zugeordnet werden, der sich von den den Teildatensätzen bei wenigstens einer vorangehenden Aktualisierung zugeordneten Bereichen unterscheidet, wobei die Merkmale dem Teildatensatz oder den Teildatensätzen zugeordnet werden, innerhalb dessen oder deren jeweiligem zugeordneten Bereich das jeweilige Merkmal gemäß der bisherigen aktualisierten Positionsinformation des Merkmals liegt. Die Bereiche für die aktuelle Aktualisierung könne insbesondere so gewählt werden, dass wenigstens ein Abschnitt des Koordinatensystems, der für eine vorangehende Aktualisierung in einem Randabschnitt eines Bereichs lag, nun mittig in einem Bereich liegt. Beispielsweise kann ein Rechteckraster zur Aufteilung des Koordinatensystems in die Bereiche zwischen den verschiedenen Aktualisierungsschritten schrittweise verschoben werden oder Ähnliches.
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Die Positionsinformationen können im Rahmen der Optimierung solange aktualisiert werden, bis eine Abbruchbedingung erfüllt ist, deren Erfüllung davon abhängt, ob für jedes Merkmal eine Positionsbedingung, deren Erfüllung von einer Position des Merkmals bezüglich des dem zugeordneten Teildatensatz zugeordneten Bereichs abhängt, bei einer vorgegebenen Anzahl von bereits erfolgten Aktualisierungen erfüllt war. Die berücksichtigte Position des Merkmals kann hierbei insbesondere bei der ersten Aktualisierung die vorgegebene Position des Merkmals und/oder bei den Wiederholungen die jeweils in vorangehenden Wiederholungsschritt aktualisierte Positionsinformation des jeweiligen Merkmals sein.
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Die Positionsbedingung kann erfüllt sein, wenn der Abstand der Position von einem Mittelpunkt des dem zugeordneten Teildatensatz zugeordneten Bereichs einen Grenzwert erreicht oder unterschreitet und/oder wenn der Abstand von einem Rand dieses Bereichs einen Grenzwert erreicht oder überschreitet. Anders ausgedrückt kann die Positionsbedingung von einem Merkmal erfüllt sein, wenn es bei der aktuellen Aktualisierung in einem mittleren Abschnitt des dem Teildatensatz zugeordneten Bereichs liegt. Die Abbruchbedingung kann somit insbesondere dann erfüllt sein, wenn jedes der Merkmale für eine vorgegebene Anzahl erfolgter Aktualisierungen jeweils mittig in dem entsprechenden Bereich lag, der dem Teildatensatz zugeordnet ist, dem das Merkmal angehört.
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Ergänzend oder alternativ kann die Positionsinformation im Rahmen der Optimierung solange aktualisiert werden, bis die oder eine Abbruchbedingung erfüllt ist, wobei die Erfüllung der Abbruchbedingung von einem Maß für die Abweichung zwischen den bei der zuletzt durchgeführten Aktualisierung ermittelten aktualisierten Positionsinformationen und den bei der unmittelbar vor dieser durchgeführten Aktualisierung ermittelten aktualisierten Positionsinformationen abhängt. Anders ausgedrückt wird überprüft, ob sich die Positionsinformationen bei aufeinanderfolgenden Aktualisierungen nur noch wenig ändern, das heißt, ob die Aktualisierung der Positionsinformation, insbesondere trotz einer Änderung der Aufteilung der Bereiche, konvergiert.
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Die Positionsinformation kann Abstände der Positionen der Merkmale zueinander beschreiben, wobei innerhalb jedes Teildatensatzes mehrere Paare von Merkmalen gebildet werden, deren Abstand einen vorgegebenen Grenzwert unterschreitet, wobei die aktualisierten Positionsinformationen durch Lösen eines Optimierungsproblems ermittelt werden, das von den Abständen und den aktualisierten Positionsinformationen abhängt. Die Positionsinformationen können die Abstände unmittelbar beschreiben. Vorzugsweise beschreiben die Positionsinformationen jedoch Koordinaten der Merkmale in einem Koordinatensystem, aus denen die Abstände ermittelt werden können.
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Als Randbedingung des Optimierungsproblems kann berücksichtigt werden, dass für Merkmale, für die mehrere Positionsinformationen vorgegeben werden, beispielsweise durch verschiedene Kartendatensätze, die das gleiche Merkmal beschreiben, nur eine aktualisierte Positionsinformation ermittelt wird. Eine Erkennung von identischen Merkmalen in verschiedenen Kartendatensätzen wurde bereits vorangehend erläutert. Durch das beschriebene Vorgehen wird für die einzelnen Teildatensätze jeweils wenigstens ein Graph aufgebaut, der die Zusammenhänge zwischen den diesen Teildatensätzen zugeordneten Merkmalen beschreibt. Die Knoten des Graphen werden durch die einzelnen Merkmale beziehungsweise durch die zugeordneten Positionsinformationen, also beispielsweise durch Koordinaten des Merkmals, gebildet. Durch die Paare von Merkmalen wird jeweils eine Kante gebildet, die insbesondere durch den Abstand zwischen den Merkmalen genauer beschrieben wird. Dieser Abstand kann als feste Messgröße in das Optimierungsproblem eingehen und die Positionsinformationen beziehungsweise die Koordinaten der einzelnen Merkmale können nun derart variiert werden, dass ein Maß für den Unterschied zwischen einem aus den aktualisierten Positionsinformationen ermittelten Abstand und dem zuvor für das Paar ermittelten Abstand gemeinsam für alle Paare minimiert wird.
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Durch die Aufteilung der Merkmale in unterschiedliche Teildatensätze wird die maximale Anzahl von Knoten in einem zu optimierenden Graphen begrenzt und auch die Anzahl von Kanten kann gegenüber einer gemeinsamen Optimierung der gesamten Kartendaten reduziert werden. Hierdurch sind die Optimierungsprobleme für die einzelnen Teildatensätze mit relativ geringem Aufwand zu lösen. Die Optimierungsprobleme für verschiedene Teildatensätze sind zudem unabhängig, so dass sie parallel gelöst werden können.
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Neben dem erfindungsgemäßen Verfahren betrifft die Erfindung eine Verarbeitungseinrichtung, die insbesondere eine Verarbeitungsrichtung eines Kraftfahrzeugs sein kann, die zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens eingerichtet ist. Die Verarbeitungseinrichtung kann beispielsweise einem Fahrerassistenzsystem eines Kraftfahrzeugs, beispielsweise ein Navigationssystem, eine zumindest teilautomatisierte Fahrfunktionen oder Ähnliches, implementieren. Die Verarbeitungseinrichtung kann derart programmiert oder aufgebaut sein, dass sie bei ihrem Betrieb das erfindungsgemäße Verfahren durchführt. Die Verarbeitungseinrichtung kann insbesondere zur parallelen Ermittlung der aktualisierten Positionsinformationen, insbesondere zur parallelen Lösung des oben genannten Optimierungsproblems, für verschiedene Teildatensätze eingerichtet sein. Dies kann beispielsweise dadurch realisiert werden, dass die Verarbeitungseinrichtung mehrere Prozessoren und/oder mehrere Prozessorkerne umfasst und/oder dass eine andere Form der Parallelisierung, beispielsweise durch „single instruction multiple data“-Strukturen, erfolgt. Wie bereits erläutert, kann die Verarbeitungseinrichtung auch ein Backend-Server sein und insbesondere zusammenhängende Kartendaten ausgedehnter Regionen optimieren. Die Verarbeitungseinrichtung kann in diesem Fall mehrere Server umfassen, z.B. mehrere Server eines Rechenzentrums oder auch Server, die voneinander beabstandet, z.B. in verschiedenen Rechenzentren, angeordnet sind und beispielsweise über das Internet kommunizieren.
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Zudem betrifft die Erfindung ein Kraftfahrzeug, das eine erfindungsgemäße Verarbeitungseinrichtung umfasst. Das Kraftfahrzeug kann beispielsweise Kartendatensätze lokal speichern und/oder von einer oder mehreren Servereinrichtungen, beispielsweise Backend-Servern, abrufen. Hierbei kann es gewünscht sein, verschiedene Kartendatensätze zu gemeinsamen Kartendaten zu fusionieren, beispielsweise um aus verschiedenen Quellen bezogene Informationen über einen Verkehrsfluss, über Streckenbedingungen, beispielsweise Schlaglöcher, Vereisungen oder Ähnliches, Witterungsbedingungen und/oder das Streckennetz an sich zusammenzuführen. Verarbeitungseinrichtungen in Kraftfahrzeugen sollen typischerweise energiesparend und kleinbauend implementiert werden, so dass eine Nutzung des erfindungsgemäßen Verfahren, das den technischen Aufwand zur Optimierung von Kartendaten reduzieren kann, hier besonders vorteilhaft ist.
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Weitere Vorteile und Einzelheiten der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus den folgenden Ausführungsbeispielen sowie den zugehörigen Zeichnungen. Hierbei zeigen schematisch:
- 1 ein Beispiel für Kartendaten, die im Rahmen eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens optimiert werden können,
- 2 ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens, und
- 3 ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs, das ein Ausführungsbeispiel einer erfindungsgemäßen Verarbeitungseinrichtung umfasst.
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1 zeigt schematisch zu optimierende Kartendaten 1, die für mehrere Merkmale 2 bis 19 jeweils eine zugeordnete Positionsinformation vorgeben, die näherungsweise die Position des jeweiligen Merkmals in einem definierten Koordinatensystem angibt. Die Merkmale 2 bis 19 können beispielsweise Referenzpunkte eines Straßennetzes, bestimmte Eigenschaften von Fahrbahnen, beispielsweise spurgenaue Informationen über Schlaglöcher, Informationen über positionsbezogene Witterungsbedingungen, Verkehrsflüsse und/oder Unfälle, Baustellen oder Ähnliches sein. Aus Übersichtlichkeitsgründen sind nur 18 Merkmale dargestellt, wobei Kartendaten typischerweise eine wesentliche höhere Zahl von Merkmalen umfassen.
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Die Merkmale 2 bis 19 entstammen zwei verschiedenen Kartendatensätzen. Die Merkmale 2 bis 10, die als Kreuze dargestellt sind, entstammen einem ersten Kartendatensatz und die Merkmale 11 bis 19, die als Kreise dargestellt sind, entstammen einem zweiten Kartendatensatz. Die Merkmale 2 und 11, 3 und 12, 4 und 13, 5 und 14 und 6 und 15 sind hierbei paarweise identisch, wobei aufgrund eines Offsets zwischen den Kartendatensätzen diese zueinander versetzt dargestellt sind. Werden Kartendatensätze aus verschiedenen Datenquellen genutzt bzw. Kartendatensätze auf verschiedene Weise erfasst, können zusätzlich zu der dargestellten Verschiebung auch noch relative Rotationen und/oder Verzerrungen zwischen den Kartendatensätzen auftreten, die aus Übersichtlichkeitsgründen nicht dargestellt sind.
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Würden die Merkmale 2 bis 19 von den Kartendatensätzen direkt in ein gemeinsames Koordinatensystem kopiert, so könnten diese relativen Fehlorientierungen bzw. Verschiebungen der Kartendatensätze bzw. verschiedene Verzerrungen zwischen den Kartendatensätzen nicht kompensiert werden, so dass die resultierenden Kartendaten insgesamt eine geringe Genauigkeit aufweisen würden, die beispielsweise keine spurgenaue Zuordnung von Merkmalen, beispielsweise Schlaglöchern oder Verkehrsflüssen, erlauben würde.
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Daher erfolgt eine Optimierung der Kartendaten 1, die im Folgenden mit Bezug auf das in 2 dargestellte Ablaufdiagramm erläutert wird. In den Schritten S1 und S2 werden die vorangehend erläuterten Kartendatensätze an eine Verarbeitungseinrichtung, die beispielsweise ein Fahrerassistenzsystem in einem Kraftfahrzeug implementiert, bereitgestellt. Alternativ könnte die Verarbeitungseinrichtung auch ein Backend-Server sein bzw. mehrere Server umfassen, insbesondere wenn zusammenhängende Kartendaten größerer Regionen optimiert werden sollen. In diesem Fall können die optimierten Kartendaten anschließend in Kacheln unterteilt werden, die beispielsweise bedarfsgerecht drahtlos an Kraftfahrzeuge bereitgestellt werden.
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Beispielsweise können die Kartendatensätze von unterschiedlichen Servern abgerufen werden oder einer der Kartendatensätze kann lokal im Kraftfahrzeug gespeichert sein und ein weiterer kann von einem externen Server abgerufen werden.
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In Schritt S3 werden anschließend identische Merkmale in den Kartendatensätzen erkannt, also Merkmale, die beispielsweise das gleiche Objekt beschreiben oder denen aus anderen Gründen die gleiche Positionsinformation zugeordnet sein sollte. Hierbei wird davon ausgegangen, dass die relative Position solcher Merkmale zueinander in beiden Kartendatensätzen gleich oder zumindest sehr ähnlich sein sollte. Zwar können bei der absoluten Position aufgrund einer relativen Verschiebung oder Fehlorientierung zwischen den Kartendatensätzen relativ große Fehler auftreten, diese können jedoch, wie im Folgenden erläutert, leicht erkannt werden.
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Um dies zu erreichen werden aus den Kartendatensätzen jeweils Gruppen 26, 27 von Merkmalen 2 bis 6 bzw. 11 bis 15 ausgewählt. Diese Gruppen von Merkmalen bilden in den Kartendaten aufgrund der ihnen zugeordneten Positionsinformationen jeweils ein Polygon. Entsprechende Gruppen können zunächst zufällig ausgewählt werden, wobei vorzugsweise jede der Gruppen eine feste Anzahl von Merkmalen umfasst. Anschließend wird ein Maß für eine Ähnlichkeit zwischen den Gruppen von Punkten berechnet, die den verschiedenen Kartendatensätzen zugeordnet sind. Beispielsweise wird versucht, die den verschiedenen Kartendatensätzen zugeordneten Gruppen durch Translationen und/oder Rotationen und/oder Verzerrungen ineinander überzuführen, um zu erkennen, ob sich die Gruppen ähnlich sind.
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Hierbei kann beispielsweise eine Kostenfunktion definiert werden, die Kosten für eine relative Rotation von Gruppen, für eine relative Verschiebung von Gruppen und/oder für eine relative Verzerrung, also beispielsweise eine Stauchung oder Streckung in eine Richtung, angibt und zudem Kosten für nach diesen Operationen verbleibende Abstände zwischen den Merkmalen der verschiedenen Gruppen definiert. Diese Kostenfunktion kann minimiert werden, um die relative Lage, Orientierung und Verzerrung der Gruppen zueinander zu ermitteln und das Minimum der Kostenfunktion kann als Maß für die Unähnlichkeit der Gruppen betrachtet werden.
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In dem in 1 gezeigten Ausführungsbeispiel können die Gruppen 26, 27 bereits durch eine einfache Verschiebung im Wesentlichen identisch ineinander überführt werden, so dass die gezeigten Polygone hochgradig ähnlich sind. Somit können die vorangehend erläuterten Paare von identischen Merkmalen aufgefunden werden.
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Würde beispielsweise in der Gruppe 26 das Merkmal 4 hingegen durch das Merkmal 10 ersetzt, so würde erkannt, dass das resultierende Polygon sehr unähnlich zu dem durch die Gruppe 27 gebildeten Polygon ist, da eine starke Verzerrung erforderlich wäre bzw. ein starker Positionsfehler für eines der Merkmale verbleiben würde. Für eine Gruppe, die beispielsweise das Merkmal 10 enthält, wird keine hochähnliche Gruppe aus den Merkmalen 11 bis 19 aufgefunden, so dass leicht erkannt werden kann, das Merkmal 10 nur in einem der Kartendatensätze vorhanden ist.
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Für die in Schritt S3 aufgefundenen Merkmale sollte nur eine Position vorhanden sein, so dass aus den mehreren vorhandenen Positionsinformationen für jedes dieser Merkmale beispielsweise durch Durchschnittsbildung eine mittlere Position bestimmt werden kann oder jene Position als korrekte Position angenommen wird, die dem Kartendatensatz entstammt, für den eine höhere Genauigkeit angenommen wird. Die Positionsinformation für das entsprechende Merkmal kann jedoch im weiteren Verfahrensverlauf aktualisiert werden, um Fehler zu minimieren.
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Prinzipiell wäre es nun möglich, einen Graphen zu bilden, der alle Merkmale 2 bis 19 umfasst, indem beispielsweise die einzelnen Merkmale 2 bis 19 bzw. ihre Positionsinformationen als Knoten angenommen werden und Abstände beispielsweise von Merkmalspaaren, die einen ausreichend geringen Abstand aufweisen, als Kanten definiert werden. Durch das Festlegen der identischen Merkmale auf eine einzige Position resultieren hierbei Abstandsfehler, die durch ein anschließendes Optimierungsverfahren minimiert werden können. Problematisch an diesem Ansatz wäre es jedoch, dass alle Merkmale 2 bis 19 Knoten in einem einzigen Graphen bilden können, wodurch eine typischerweise nicht auflösbare Abhängigkeit zwischen den einzelnen Positionsinformation resultiert. Dies verhindert eine parallele Berechnung aktualisiert Positionsinformationen. Da in realen Anwendungsfällen häufig eine wesentlich größere Anzahl an Merkmalen, beispielsweise einige Hundert oder einige Tausende Merkmale, berücksichtigt werden sollen, wäre es hingegen wünschenswert, dass zu lösenden Optimierungsproblem in mehrere parallel lösbare Probleme zu zerlegen.
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Hierzu werden die Merkmale 2 bis 19 in Schritt S4 in mehrere Teildatensätze aufgeteilt und die Verarbeitung erfolgt in diesem Schritt sowie in den folgenden Schritten S5 und S6 für die verschiedenen Teildatensätze parallel und unabhängig voneinander. In dem in 2 gezeigten Ablaufdiagramm ist dies schematisch durch drei parallele Verarbeitungszweige gezeigt, es können jedoch in Abhängigkeit der Anzahl der generierten Teildatensätze auch mehr oder weniger Verarbeitungszweige genutzt werden.
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In dem in 1 gezeigten Ausführungsbeispiel kann die Aufteilung in Teildatensätze zunächst dadurch erfolgen, dass die Kartendaten, wie durch die gestrichelten Linien 21, 22 dargestellt ist, zunächst in vier Quadranten aufgeteilt werden. In Abhängigkeit davon, in welchem dieser Quadranten bzw. Bereiche die einzelnen Merkmale 2 bis 19 liegen, werden sie anschließend einem Teildatensatz zugeordnet. Der Teildatensatz, der dem Bereich 20, also dem rechten oberen Quadranten zugeordnet ist, umfasst beispielsweise die Merkmale 8, 9 und 18 sowie das durch die identischen Merkmale 3 und 12 beschriebene Merkmal. Wie vorangehend erläutert, umfassen die Kartendaten in realen Anwendungsfällen eine wesentlich größere Anzahl von Merkmalen, so dass auch die einzelnen Teildatensätze typischerweise deutlich umfangreicher sind.
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In Schritt S5 werden nun für jeden der Teildatensätze mehrere Paare von Merkmalen gebildet, wobei insbesondere Paare von Merkmalen berücksichtigt werden, deren Abstand einen vorgegebenen Grenzwert unterschreitet. Beispielsweise können für den Bereich 20 bzw. dessen zugeordneten Teildatensatz ein Paar aus dem Merkmal 18 und dem Merkmal 12 bzw. dem zu diesem identischen Merkmal 3, ein Paar aus den Merkmalen 9 und 18, ein Paar aus den Merkmalen 8 und 18 und ein Paar aus den Merkmalen 8 und 9 gebildet werden.
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In Schritt S6 werden für die einzelnen Teildatensätze parallel und unabhängig voneinander Optimierungsprobleme gelöst, um aktualisierte Positionen für die jeweiligen Merkmale 2 bis 19 zu ermitteln. Dies wird wiederum am Beispiel des Teildatensatzes erläutert, der dem Bereich 20 zugeordnet ist. Da die Merkmale 3 und 12 identische Merkmale sind und daher die Position eines dieser Merkmale oder beide dieser Merkmale variiert werden muss, um zu einer gemeinsamen Position zu gelangen, entspricht der Abstand 28 zwischen den durch die vorgegebenen Positionsinformationen beschriebenen Koordinaten der Merkmale 12 und 18 nicht dem Abstand des Merkmals 18 zu der gemeinsamen Position für die Merkmale 3 und 12. Wird somit ein Maß für eine Abweichung des Abstands der durch die aktualisierten Positionsinformationen beschriebenen Positionen der Merkmale von einem Maß für den Abstand der durch die vorgegebenen Positionsinformationen vorgegebenen Abstände der Merkmale unter der Randbedingung minimiert, dass die Merkmale 3, 12 die gleiche aktualisierte Abstandsposition aufweisen, so führt dies dazu, dass zumindest Teile der aktualisierten Positionsinformationen von den vorgegebenen Positionsinformationen abweichen. Hierbei entsprechen die aktualisierten Positionsinformationen für Merkmale, die relativ mittig im jeweiligen Bereich liegen, typischerweise mit guter Genauigkeit einer aktualisierten Positionsinformation, die ermittelt würde, wenn ein entsprechendes Optimierungsproblem für die gesamten Kartendaten 1, also ohne eine vorangehende Aufteilung in die Bereiche bzw. Teildatensätze gelöst würde. Für Merkmale, die relativ nahe am Rand eines solchen Bereiches liegen, also beispielsweise für die unmittelbar benachbart zu der Linie 21 liegenden Merkmale 3 und 12, resultieren jedoch typischerweise starke Abweichungen.
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Daher wird in Schritt S7 für alle Merkmale 2 bis 19 überprüft, ob sie für ausreichend viele Aktualisierungen der Positionsinformationen ausreichend weit vom Rand des jeweiligen Bereichs beabstandet waren. Zudem kann in Schritt S7 überprüft werden, ob das Verfahren konvergiert, das heißt, ob ein Maß für die Abweichung der in Schritt S6 der unmittelbar vorangehenden Aktualisierung ermittelten Positionsinformationen von den in einem vorangehenden Durchgang ermittelten aktualisierten Positionsinformation unterhalb eines Grenzwertes liegt. Ist zumindest eine dieser Bedingungen nicht erfüllt, so kann die Aktualisierung der Positionsinformationen, also die Schritte S4 bis S6 wiederholt werden. Hierbei soll jedoch die Aufteilung der Merkmale 2 bis 19 auf die Teildatensätze geändert werden, um beispielsweise zu erreichen, dass Merkmale, die zuvor nahe am Rande eines Bereichs lagen, nun im Wesentlichen mittig in einem Bereich liegen können. Daher werden in Schritt S8 zunächst die Grenzen der Bereiche angepasst. Im gezeigten Ausführungsbeispiel wird der Kartendatensatz bei der Wiederholung der Aktualisierung der Positionsinformationen in drei Bereiche eingeteilt, wie durch die gepunktstrichten Linien 24, 25 dargestellt ist. Die Merkmale 3, 12 liegen somit nun relativ mittig im Bereich 23.
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Aus Übersichtlichkeitsgründen und aufgrund einer einfachen Darstellbarkeit wurde für die Wiederholung der Ermittlung der aktualisierten Positionsinformationen eine andere Struktur der Aufteilung gewählt. Alternativ wäre es beispielsweise auch möglich, schlicht die Ränder, das heißt die Linie 21, 22 der vorangehenden Aufteilung der Kartendaten zu verschieben, um zu einer anderen Aufteilung zu gelangen oder Ähnliches.
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Wird bei einer späteren Wiederholung in Schritt S7 festgestellt, dass die Merkmale 2 bis 19 jeweils wenigstens einmal oder für eine vorgegebene Anzahl von Malen ausreichend weit von den jeweiligen Rändern der Bereich entfernt waren und wurde ermittelt, dass die Positionsinformationen konvergieren, so wird das Verfahren mit Schritt S9 fortgesetzt, in dem die optimierten Kartendaten beispielsweise durch ein Fahrerassistenzsystem genutzt werden können oder gekachelt und an externe Benutzer bereitgestellt werden können.
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Das beschriebene Verfahren kann beispielsweise in einem Kraftfahrzeug 29 genutzt werden, das in 3 dargestellt ist. Das Kraftfahrzeug 29 weist eine Verarbeitungseinrichtung 30 auf, die das beschriebene Verfahren implementiert. Hierbei werden zwei Kartendatensätze fusioniert, um Kartendaten für ein Fahrerassistenzsystem, beispielsweise ein Navigationssystem oder ein System zur automatisierten Führung des Kraftfahrzeugs, bereitzustellen. Der Verarbeitungseinrichtung 30 werden hierbei zwei Kartendatensätze bereitgestellt, die zumindest teilweise unterschiedliche Merkmale beschreiben. Einer der Kartendatensätze entstammt einem kraftfahrzeugseitigen Speicher 31 und beschreibt beispielsweise spurgenau Streckendaten, die beispielsweise Informationen über Fahrtrichtungen, Navigationsinformationen und/oder Schlaglöcher umfassen können. Über eine Kommunikationseinrichtung 32 des Kraftfahrzeugs 29 wird zudem ein zweiter Kartendatensatz von einer fahrzeugexternen Einrichtung 33, beispielsweise einem Back-End-Server abgerufen, der beispielsweise Verkehrsinformationen, Witterungsinformationen oder ähnliche ortsaufgelöste Informationen umfassen kann. Die beiden Kartendatensätze werden, wie vorangehend erläutert, durch die Verarbeitungseinrichtung 30 fusioniert.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102016205436 A1 [0002]
- DE 102013208521 A1 [0003]
