DE102019000492A1

DE102019000492A1 - Method for determining the position of a vehicle

Info

Publication number: DE102019000492A1
Application number: DE102019000492.2A
Authority: DE
Inventors: Florian RIES; Isabell Wayand; Frank Schuster; Florian Geiß
Original assignee: Daimler AG
Current assignee: Mercedes Benz Group AG
Priority date: 2019-01-23
Filing date: 2019-01-23
Publication date: 2019-06-13

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Positionsbestimmung eines Fahrzeugs (1).Erfindungsgemäß wird die Position (pX) des Fahrzeugs (1) mit mehreren unabhängigen landmarkenbasierten Lokalisierungsverfahren und korrespondierenden Karten (MX) ermittelt. Mittels eines Map Shift Matrix Filters (MSMF) wird ein jeweiliger Abweichungsvektor zwischen den Karten (MX) geschätzt. Die mittels der Lokalisierungsverfahren ermittelten Positionen (pX) des Fahrzeugs (1) werden in ein Referenzkoordinatensystem (Ref) übertragen und dort fusioniert. Durch die Karten (MX) bereitgestellte Planungsdaten (PDX) werden aneinander angeglichen und im Referenzkoordinatensystem (Ref) zur Verfügung gestellt.The invention relates to a method for determining the position of a vehicle (1). According to the invention, the position (pX) of the vehicle (1) is determined using a plurality of independent landmark-based localization methods and corresponding maps (MX). By means of a Map Shift Matrix Filter (MSMF), a respective deviation vector between the maps (MX) is estimated. The positions (pX) of the vehicle (1) determined by means of the localization methods are transmitted to a reference coordinate system (Ref) and fused there. Planning data (PDX) provided by the maps (MX) are matched to one another and made available in the reference coordinate system (Ref).

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Positionsbestimmung eines Fahrzeugs nach den Merkmalen des Oberbegriffs des Anspruchs 1.The invention relates to a method for determining the position of a vehicle according to the features of the preamble of claim 1.

Im Stand der Technik gemäß US 2011/0118979 A1 wird ein Verfahren zur Positionsbestimmung eines Fahrzeugs beschrieben. Durch eine Kombination von Daten eines Navigationssystems und Daten einer Koppelnavigation erfolgt eine Abschätzung der Position. Die Bestimmung einer Map-Matching-Position erfolgt unter Verwendung wenigstens einer satellitenbasierten Position und der Position aus der Koppelnavigation in Verbindung mit einer Vielzahl von Elementen aus einer Karte. Eine Bestimmung der Integrität, also der Korrektheit, der Positionsabschätzung erfolgt durch einen Vergleich einer statistischen Berechnung der „Map-Matching“ Position und der Positionsabschätzung.In the prior art according to US 2011/0118979 A1 A method for determining the position of a vehicle is described. By a combination of data of a navigation system and data of a dead reckoning an estimation of the position takes place. The determination of a map-matching position is performed using at least one satellite-based position and the position from the dead reckoning in conjunction with a plurality of elements from a map. A determination of the integrity, ie the correctness, of the position estimation is made by a comparison of a statistical calculation of the "map-matching" position and the position estimation.

In der noch nicht veröffentlichten DE 10 2018 005 005.0 der Anmelderin, deren vollständiger Inhalt hiermit durch Referenz aufgenommen wird, wird ein Verfahren zur Positionsbestimmung eines Fahrzeugs beschrieben. Durch einen Vergleich mittels einer Sensorik des Fahrzeugs erfasster Landmarkenobjekte mit in einer Karte, insbesondere in einem Kartenausschnitt, hinterlegten Landmarkenobjekten werden eine Mehrzahl von Positionshypothesen ermittelt. Durch eine Analyse aller Positionshypothesen und ein Ausfiltern aller Falschinformationen mittels einer probabilistischen Analyse wird eine Positionshypothese mit einem Integritätswert ermittelt. Durch eine Filterung nach vorgegebenen Grenzwerten wird eine Positionshypothese mit einer auf vorgegebene Weise ausreichenden Positionsgenauigkeit für die Positionsbestimmung des Fahrzeugs ermittelt.In the not yet published DE 10 2018 005 005.0 The applicant, the entire contents of which is hereby incorporated by reference, a method for determining the position of a vehicle will be described. By comparison by means of a sensor system of the vehicle detected landmark objects with stored in a map, in particular in a map section, landmark objects a plurality of position hypotheses are determined. By analyzing all position hypotheses and filtering out all false information by means of a probabilistic analysis, a position hypothesis with an integrity value is determined. By filtering according to predetermined limits, a positional hypothesis is determined with a position accuracy sufficient in a predetermined manner for the position determination of the vehicle.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein gegenüber dem Stand der Technik verbessertes Verfahren zur Positionsbestimmung eines Fahrzeugs anzugeben..The invention is based on the object to provide a comparison with the prior art improved method for determining the position of a vehicle.

Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren zur Positionsbestimmung eines Fahrzeugs mit den Merkmalen des Anspruchs 1.
Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.The object is achieved by a method for determining the position of a vehicle with the features of claim 1.
Advantageous embodiments of the invention are the subject of the dependent claims.

In einem erfindungsgemäßen Verfahren zur Positionsbestimmung eines Fahrzeugs wird die Position des Fahrzeugs mit mehreren unabhängigen landmarkenbasierten Lokalisierungsverfahren und korrespondierenden Karten, auch als Planungskarten bezeichnet, ermittelt. Mittels eines Map Shift Matrix Filters wird ein jeweiliger Abweichungsvektor zwischen den Karten geschätzt. Die mittels der Lokalisierungsverfahren ermittelten Positionen des Fahrzeugs werden in ein Referenzkoordinatensystem übertragen und dort fusioniert, um eine fusionierte Position des Fahrzeugs zu erhalten. Durch die Karten bereitgestellte Planungsdaten werden aneinander angeglichen und im Referenzkoordinatensystem zur Verfügung gestellt.In a method according to the invention for determining the position of a vehicle, the position of the vehicle is determined using a plurality of independent landmark-based localization methods and corresponding maps, also referred to as planning maps. By means of a Map Shift Matrix Filter, a respective deviation vector between the maps is estimated. The positions of the vehicle determined by the localization methods are transmitted to a reference coordinate system and fused there to obtain a fused position of the vehicle. Planning data provided by the maps are aligned and made available in the reference coordinate system.

Die hier vorgeschlagene Lösung ist somit eine „Plug-and-Play Fusion“ mehrerer unabhängiger Lokalisierungsverfahren. Mittels dieses erfindungsgemäßen Verfahrens werden somit verschiedene unabhängige Lokalisierungsverfahren und Planungskarten, insbesondere auch von Drittanbietern, kombiniert, um die Stärken dieser einzelnen unabhängigen Komponenten auszunutzen. Da alle Lokalisierungsverfahren in verschiedenen Koordinatensystemen arbeiten, wird mit Hilfe des Map Shift Matrix Filters der Abweichungsvektor zwischen den jeweiligen Karten geschätzt. Die separat berechneten Positionen des Fahrzeugs, welche mit den unabhängigen Lokalisierungsverfahren ermittelt wurden, werden dann zweckmäßigerweise in das Referenzkoordinatensystem übertragen und dort, insbesondere mathematisch ideal, fusioniert, um auf diese Weise eine fusionierte Position des Fahrzeugs zu erhalten. Auch die Planungsdaten, die von den Anbietern der jeweiligen Lokalisierungsverfahren zur Verfügung gestellt werden, werden vorteilhafterweise auf diese Weise justiert, d. h. insbesondere aneinander angeglichen, und in dem Referenzkoordinatensystem zur Verfügung gestellt.The solution proposed here is thus a plug-and-play fusion of several independent localization methods. By means of this method according to the invention, various independent localization methods and planning cards, in particular also by third-party suppliers, are thus combined in order to exploit the strengths of these individual independent components. Since all localization methods work in different coordinate systems, the deviation vector between the respective maps is estimated using the Map Shift Matrix Filter. The separately calculated positions of the vehicle, which were determined using the independent localization methods, are then expediently transmitted to the reference coordinate system and fused there, in particular mathematically ideal, so as to obtain a fused position of the vehicle. Also, the planning data provided by the providers of the respective localization methods are advantageously adjusted in this way, i. H. in particular aligned with each other, and provided in the reference coordinate system.

Das erfindungsgemäße Verfahren ist insbesondere vorteilhaft zur Durchführung eines autonomen oder zumindest hochautomatisierten Fahrbetriebs des Fahrzeugs. Ein solches autonomes oder hochautomatisiertes Fahren, beispielsweise auf einer Autobahn, erfordert hochgenaue Karten zur Ergänzung von Informationen einer Fahrzeugsensorik, insbesondere einer Umgebungserfassungssensorik des Fahrzeugs. Eine robuste und hochgenaue Lokalisierung bestimmt die genaue Position des Fahrzeugs in einer solchen Karte, welche beispielsweise von Drittanbietern bereitgestellt wird, durch Nutzung von Kartenattributen. Solche Karten sind jedoch nie vollständig und enthalten Fehler. Diese haben direkte Auswirkungen auf die Positionsbestimmung und können zu fehlerhaften Ergebnissen führen. Oft bleiben diese Fehler allerdings unentdeckt, was fatale Konsequenzen haben kann.The method according to the invention is particularly advantageous for carrying out an autonomous or at least highly automated driving operation of the vehicle. Such autonomous or highly automated driving, for example on a motorway, requires highly accurate maps to supplement information from a vehicle sensor system, in particular an environment detection sensor system of the vehicle. Robust and highly accurate location determines the exact location of the vehicle in such a map, which is provided, for example, by third parties, by using map attributes. However, such cards are never complete and contain errors. These have a direct impact on positioning and can lead to erroneous results. Often these mistakes remain undetected, which can have fatal consequences.

Bisher bekannte Lösungsansätze nutzen nur ein einzelnes Sensor-basiertes Lokalisierungsverfahren oder fusionieren dieses mit einem GNSS-basierten Verfahren, d. h. mit einer Positionsbestimmung auf Basis eines globalen Navigationssatellitensystems. Im ersten Fall führt dies zu einer deutlich reduzierten Genauigkeit und Verfügbarkeit, da die Möglichkeiten der Umgebungserfassung begrenzt sind und hohe Restfehlerraten durch Ambiguitäten bestehen bleiben. Im Falle einer Fusion mit einem GNSS-basierten Verfahren ist ebenfalls mit einer reduzierten Genauigkeit zu rechnen, da GNSS-Fehler und Kartenfehler sich aufsummieren.Previously known approaches use only a single sensor-based localization method or merge this with a GNSS-based method, ie with a position determination based on a global navigation satellite system. In the first case, this leads to a significantly reduced accuracy and availability, since the possibilities of environmental detection are limited and high residual error rates due to ambiguities remain. In the case of a fusion with a GNSS-based method, reduced accuracy is also to be expected since GNSS errors and card errors accumulate.

Die erfindungsgemäße Lösung vermeidet diese Fehler durch die Kombination mehrerer unabhängiger landmarkenbasierter Lokalisierungsverfahren, inklusive deren jeweils verwendeter Karten, und durch die Fusion der durch diese unabhängigen landmarkenbasierten Lokalisierungsverfahren jeweils ermittelten Positionen des Fahrzeugs zu einer fusionierten Position des Fahrzeugs. Dadurch wird eine höhere Genauigkeit erreicht, da die Position des Fahrzeugs mit mehreren unabhängigen Lokalisierungsverfahren ermittelt wird. Zudem wird eine höhere Verfügbarkeit erreicht, da sich mehrere parallel arbeitende unabhängige Lokalisierungsverfahren ergänzen können. Des Weiteren wird durch Redundanz eine geringere Falsch-Positiv-Rate erzielt, denn die Wahrscheinlichkeit, dass alle Lokalisierungsverfahren denselben Fehler erzeugen, ist gering. Durch das erfindungsgemäße Verfahren wird des Weiteren eine vollständigere, weniger fehlerbehaftete Planungskarte im Referenzkoordinatensystem aus den einzelnen Planungskarten erstellt. Die erfindungsgemäße Lösung ermöglicht es zudem, dass Integritätsaussagen über die Positionsbestimmung aufgrund der Redundanz getroffen werden können, da sich die einzelnen Lokalisierungsverfahren gegenseitig bestätigen, so dass eine hohe Wahrscheinlichkeit einer integren Position gegeben ist.The solution according to the invention avoids these errors by the combination of several independent landmark-based localization methods, including their respective used maps, and by the fusion of each of these independent landmark-based localization method determined positions of the vehicle to a fused position of the vehicle. This achieves greater accuracy because the position of the vehicle is determined using several independent localization methods. In addition, a higher availability is achieved, since several parallel independent localization methods can complement each other. Furthermore, redundancy provides a lower false-positive rate because the likelihood of all localization methods producing the same error is low. Furthermore, a more complete, less faulty planning map in the reference coordinate system from the individual planning maps is created by the method according to the invention. The solution according to the invention also makes it possible to make integrity statements about the position determination on account of the redundancy, since the individual localization methods mutually confirm each other, so that a high probability of an integral position is given.

Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden anhand von Zeichnungen näher erläutert.Embodiments of the invention are explained in more detail below with reference to drawings.

Dabei zeigen:

1 schematisch eine Prinzipdarstellung eines Verfahrens zur Positionsbestimmung eines Fahrzeugs,
2 schematisch eine detaillierte Darstellung eines Verfahrens zur Positionsbestimmung eines Fahrzeugs,
3 schematisch eine weiter detaillierte Darstellung eines Verfahrens zur Positionsbestimmung eines Fahrzeugs,
4 schematisch eine Begrenzungsbox um eine Position eines Fahrzeugs, und
5 schematisch Verteilungen von Positionsinformationen.

Showing:

1 schematically a schematic diagram of a method for determining the position of a vehicle,
2 1 is a schematic representation of a method for determining the position of a vehicle;
3 1 is a schematic of a further detailed illustration of a method for determining the position of a vehicle;
4 schematically a bounding box about a position of a vehicle, and
5 schematically distributions of position information.

Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen.Corresponding parts are provided in all figures with the same reference numerals.

Anhand der 1 bis 5 wird im Folgenden ein Verfahren zur Positionsbestimmung eines Fahrzeugs 1 beschrieben, in welchem, wie im Folgenden noch näher erläutert wird, die Position pX des Fahrzeugs 1 mit mehreren unabhängigen landmarkenbasierten Lokalisierungsverfahren und korrespondierenden Karten MX, auch als Planungskarten bezeichnet, ermittelt wird, mittels eines Map Shift Matrix Filters MSMF ein jeweiliger Abweichungsvektor zwischen den Karten MX geschätzt wird, die mittels der Lokalisierungsverfahren ermittelten Positionen pX des Fahrzeugs 1 in ein Referenzkoordinatensystem Ref übertragen und dort fusioniert werden und durch die Karten MX bereitgestellte Planungsdaten PDX aneinander angeglichen und im Referenzkoordinatensystem Ref zur Verfügung gestellt werden.Based on 1 to 5 The following is a method for determining the position of a vehicle 1 described in which, as will be explained in more detail below, the position pX of the vehicle 1 with several independent landmark-based localization methods and corresponding maps MX , also referred to as planning maps, is determined by means of a Map Shift Matrix Filter MSMF a respective deviation vector between the cards MX estimated by the localization methods pX of the vehicle 1 in a reference coordinate system Ref transferred and fused there and through the cards MX provided planning data PDX aligned with each other and in the reference coordinate system Ref to provide.

Hintergrund dieses Verfahrens ist die Tatsache, dass Fahrzeuge 1 in hochautomatisierten Fahrsituationen (HAD) oder autonomen Fahrsituationen detaillierte Kenntnisse einer jeweils befahrenen Straße 2 benötigen, um Fahrmanöver entsprechend planen zu können. Entsprechende Umgebungsinformationen von Sensoren S, insbesondere einer Umgebungserfassungssensorik des Fahrzeugs 1, sind in ihrer Reichweite jedoch sehr begrenzt.Background of this procedure is the fact that vehicles 1 in highly automated driving situations (HAD) or autonomous driving situations, detailed knowledge of a particular traffic route 2 need to be able to plan driving maneuvers accordingly. Corresponding environmental information from sensors S , in particular an environment detection sensor system of the vehicle 1 but are very limited in their range.

Eine hochauflösende Karte MX kann diese Umgebungsinformationen bereitstellen, sofern das Fahrzeug 1 auch korrekt in der Karte MX positioniert werden kann. GNSS, d. h. eine Lokalisierung des Fahrzeugs 1 mittels eines globalen Navigationssattelitensystems, reicht jedoch nicht aus, um die Anforderungen an die Positionierung in der Karte MX zu erfüllen, und muss daher durch eine Positionierung auf Basis von Landmarken, d. h. mittels mindestens eines landmarkenbasierten Lokalisierungsverfahrens, zumindest unterstützt werden. Dabei vergleicht das Fahrzeug 1 die lokalen Merkmale in der Karte MX mit von den Sensoren S der Umgebungserfassungssensorik des Fahrzeugs 1 erfassten Informationen und leitet aus sich ergebenden Übereinstimmungen die wahrscheinlichste Position pX des Fahrzeugs 1 ab.A high-resolution map MX can provide this environment information if the vehicle 1 also correct in the map MX can be positioned. GNSS ie a localization of the vehicle 1 using a global navigation satellite system, however, is not enough to meet the positioning requirements in the map MX Therefore, it must be supported by positioning based on landmarks, ie at least one landmark-based localization method. The vehicle compares 1 the local characteristics in the map MX with from the sensors S the vehicle's environment detection sensor 1 collected information and derives the most likely position from resulting matches pX of the vehicle 1 from.

Ein Verfahren zur Verbesserung einer derartigen Positionsbestimmung mittels einer landmarkenbasierten Lokalisierung wurde bereits in der noch nicht veröffentlichten DE 10 2018 005 005.0 der Anmelderin beschrieben, deren vollständiger Inhalt, insbesondere deren Inhalt der gesamten Beschreibung, insbesondere deren Inhalt der Figuren und Figurenbeschreibung, hiermit durch Referenz aufgenommen wird. Dieses Verfahren kann beispielsweise auch mit dem hier beschriebenen Verfahren kombiniert werden, beispielsweise bei der Ermittlung der Position pX des Fahrzeugs 1 mit den einzelnen Lokalisierungsverfahren und/oder bei der Ermittlung der fusionierten Position pf des Fahrzeugs 1 verwendet werden.A method for improving such a position determination by means of a landmark-based localization has already been disclosed in the not yet published DE 10 2018 005 005.0 the applicant whose complete content, in particular the content of the entire description, in particular the content of the figures and figure description, is hereby incorporated by reference. This method can, for example, also be combined with the method described here, for example when determining the position pX of the vehicle 1 with the individual localization procedures and / or in the determination of the merged position pf of the vehicle 1 be used.

Das Problem landmarkenbasierter Lokalisierungsverfahren besteht darin, dass sie sehr stark von der Karte MX und den in der Karte MX gespeicherten Merkmalen, d. h. Landmarken, abhängen. Karten MX können sich in Anzahl und Art der Landmarken stark unterscheiden. Zudem ist es schwierig, die Karten MX auf dem neuesten Stand und fehlerfrei zu halten. Dies hat direkte Auswirkungen auf die Lokalisierung und führt zu fehlerhaften Positionsschätzungen, die möglicherweise sogar unentdeckt bleiben.The problem with landmark-based localization methods is that they are very much dependent on the map MX and in the map MX depend on stored features, ie landmarks. cards MX can vary greatly in number and type of landmarks. Besides, it is difficult to get the cards MX to keep up to date and error-free. This has a direct impact on localization and leads to erroneous position estimates that may even go undetected.

Die Lösung des Problems, welche in 1 in einer Prinzipdarstellung schematisch gezeigt ist, ist das Verfahren zur Positionsbestimmung des Fahrzeugs 1, welches mehrere bereits verfügbare landmarkenbasierte Lokalisierungsverfahren mit entsprechenden Karten MX verwendet und miteinander kombiniert. Diese Lokalisierungsverfahren mit entsprechenden Karten MX, in 1 als Komponenten C1, C2, C3 bezeichnet, können beispielsweise von Drittanbietern bereitgestellt werden, d. h. nicht unbedingt von einem Hersteller des Fahrzeugs 1. The solution of the problem, which in 1 is shown schematically in a schematic diagram, the method for determining the position of the vehicle 1 which contains several landmark-based localization methods already available with corresponding maps MX used and combined with each other. This localization method with appropriate maps MX , in 1 as components C1 . C2 . C3 may be provided, for example, by third parties, ie not necessarily from a manufacturer of the vehicle 1 ,

Beispielsweise kann auch vorgesehen sein, dass ein vom Hersteller bereitgestelltes landmarkenbasiertes Lokalisierungsverfahren mit mindestens einem weiteren, vorteilhafterweise mit mehreren weiteren, landmarkenbasierten Lokalisierungsverfahren von Drittanbietern kombiniert wird.For example, it can also be provided that a landmark-based localization method provided by the manufacturer is combined with at least one further, advantageously with a plurality of further, landmark-based localization methods from third-party providers.

In dem hier beschriebenen Verfahren wird die Position p1, p2, p3 des Fahrzeugs 1 mit jedem dieser unabhängigen landmarkenbasierten Lokalisierungsverfahren ermittelt, insbesondere geschätzt, und anschließend wird eine Fusion HLF dieser mittels der einzelnen Lokalisierungsverfahren ermittelten Positionen p1, p2, p3 auf hohem Niveau durchgeführt sowie eine Angleichung, insbesondere Justierung, der in einer jeweiligen Planungsebene der Karten M1, M2, M3 bereitgestellten Planungsdaten PDX, auch als Planungsinformationen bezeichnet, vorgenommen. Somit ermittelt jedes der Lokalisierungsverfahren eine Position p1, p2, p3 des Fahrzeugs 1 und stellt diese zusammen mit seiner Karte M1, M2, M3, insbesondere den Planungsdaten PDX der Karte M1, M2, M3, für die Fusion HLF bereit. Das Ergebnis ist die Ausgabe einer genaueren Positionsschätzung in Form der ermittelten fusionierten Position pf des Fahrzeugs 1 und der angeglichenen Planungsdaten aPD in einer Referenzkarte Mr.In the method described here, the position becomes p1 . p2 . p3 of the vehicle 1 determined with each of these independent landmark-based localization methods, in particular estimated, and then a merger HLF this determined by the individual localization methods positions p1 . p2 . p3 carried out at a high level and an alignment, in particular adjustment, in the respective planning level of the cards M1 . M2 . M3 provided planning data PDX , also referred to as planning information made. Thus, each of the locating methods determines a position p1 . p2 . p3 of the vehicle 1 and put these together with his card M1 . M2 . M3 , in particular the planning data PDX the map M1 . M2 . M3 , for the merger HLF ready. The result is the output of a more accurate position estimate in the form of the determined merged position pf of the vehicle 1 and the aligned planning data APD in a reference card mr ,

Mittels dieses Verfahrens wird somit eine skalierbare Plug-and-Play-Fusionsschnittstelle für eine beliebige Anzahl von Lokalisierungsverfahren geschaffen. Dabei ist unter Plug-and-Play insbesondere zu verstehen, dass die Lokalisierungsverfahren selbst nicht angepasst werden müssen, sondern wie jeweils vorgesehen verwendet werden. Fusioniert werden insbesondere die Ergebnisse dieser Lokalisierungsverfahren und ihre Planungsdaten PDX. Es ist somit insbesondere kein zusätzlicher von den Drittanbietern zu erbringender Aufwand erforderlich.Thus, this method provides a scalable plug-and-play fusion interface for any number of localization methods. In particular, plug-and-play means that the localization methods themselves do not have to be adapted, but are used as intended. In particular, the results of these localization procedures and their planning data are merged PDX , In particular, no additional effort is required from the third-party providers.

Durch die Verwendung dieser Lokalisierungsverfahren, insbesondere von Drittanbietern, kann jedoch das Wissen und Können dieser Drittanbieter vorteilhaft für das hier beschriebene Verfahren zur Positionsbestimmung des Fahrzeugs 1 genutzt werden. Das Verfahren ist insbesondere auch derart flexibel, dass auch Lokalisierungsverfahren, die erst zukünftig, insbesondere in naher Zukunft, auf den Markt kommen, auf die beschriebene Weise integriert werden können, d. h. als Lokalisierungsverfahren in diesem Verfahren zur Positionsbestimmung des Fahrzeugs 1 verwendet werden können. Durch die Verwendung mehrerer, insbesondere auch verschiedener, Lokalisierungsverfahren werden insbesondere die Stärken dieser Lokalisierungsverfahren kombiniert. Des Weiteren werden die Planungsdaten PDX verschiedener Karten MX kombiniert, welche von diesen verschiedenen Lokalisierungsverfahren bereitgestellt und verwendet werden. Zudem können Redundanzen, welche sich durch die Verwendung mehrerer Lokalisierungsverfahren ergeben, für Integritätsbewertungen verwendet werden. Das Verfahren ermöglicht somit eine höhere Genauigkeit, eine höhere Verfügbarkeit, eine geringere Falsch-Positiv-Rate und eine höhere Integrität.However, by using these localization methods, especially third-party vendors, the knowledge and skill of these third party vendors may be beneficial to the vehicle positioning method described herein 1 be used. In particular, the method is also so flexible that localization methods, which only come to market in the future, especially in the near future, can be integrated in the described manner, ie as a localization method in this method for determining the position of the vehicle 1 can be used. The use of several, in particular also different, localization methods particularly combines the strengths of these localization methods. Furthermore, the planning data PDX different maps MX which are provided and used by these various localization methods. In addition, redundancies resulting from the use of multiple localization techniques can be used for integrity assessments. The method thus enables higher accuracy, higher availability, a lower false positive rate and a higher integrity.

2 zeigt schematisch eine detailliertere Darstellung des Verfahrens mit mehreren Komponenten C1, C2, C3 für die landmarkenbasierte Lokalisierung und zusätzlich mit einer satellitengestützten Lokalisierung GNSS auf Basis eines globalen Navigationssatellitensystems. Ergebnisse dieser Lokalisierungsverfahren sowie Planungsdaten PDX aus den korrespondierenden Karten MX der landmarkenbasierten Lokalisierungsverfahren fließen in eine Fusionsschicht FL des Verfahrens zur Positionsbestimmung des Fahrzeugs 1 ein. Diese Fusionsschicht FL umfasst das Map Shift Matrix Filter MSMF, d. h. ein Kartenabweichungsfilter, welches Abweichungsvektoren zwischen den verfügbaren Karten MX ermittelt, eine Lokalisierungsfusion LF, vorteilhafterweise inklusive einer Integritätsbewertung, zur Ermittlung der fusionierten Position pf und einen Planungsebenenangleich PLA zum Angleichen von Planungsebenen und somit Planungsdaten PDX der Karten M1, M2, M3. 2 schematically shows a more detailed representation of the method with multiple components C1 . C2 . C3 for the landmark-based localization and additionally with a satellite-based localization GNSS based on a global navigation satellite system. Results of these localization procedures as well as planning data PDX from the corresponding cards MX The landmark-based localization process flows into a fusion layer FL the method for determining the position of the vehicle 1 on. This fusion layer FL includes the Map Shift Matrix Filter MSMF ie a map deviation filter, which deviation vectors between the available maps MX determines a localization merge LF , advantageously including an integrity score, to determine the merged position pf and a planning level equal PLA for aligning planning levels and thus planning data PDX the cards M1 . M2 . M3 ,

Das Ergebnis umfasst die ermittelte, insbesondere geschätzte, fusionierte Position pf und die angeglichenen Planungsdaten aPD in der Referenzkarte Mr. Dieses Ergebnis kann in einen Kartenlernalgorithmus ML1, ML2, ML3 der jeweiligen Komponente C1, C2, C3 zurückfließen, um ein so genanntes Map Learning durchzuführen, d. h. die Karte M1, M2, M3 des jeweiligen Lokalisierungsverfahrens zu verbessern. In diesen Rückfluss fließen ebenfalls die Informationen aus dem Map Shift Matrix Filter MSMF bezüglich der Abweichungsvektoren ein, um mittels der Abweichung zwischen der Referenzkarte Mr und der Karte M1, M2, M3 des jeweiligen Lokalisierungsverfahrens die fusionierte Position pf aus der Referenzkarte Mr in die Karte M1, M2, M3 des jeweiligen Lokalisierungsverfahrens zurückzutransformieren.The result includes the calculated, in particular estimated, merged position pf and the aligned planning data APD in the reference card mr , This result may be in a card learning algorithm ML1 . ML2 . ML3 the respective component C1 . C2 . C3 flow back to perform a so-called map learning, ie the map M1 . M2 . M3 to improve the respective localization process. The information from the Map Shift Matrix Filter also flows into this return flow MSMF with respect to the deviation vectors, by means of the deviation between the reference map mr and the card M1 . M2 . M3 of the respective Localization procedure the merged position pf from the reference card mr into the card M1 . M2 . M3 to transform back the respective localization process.

3 zeigt das Konzept des Verfahrens im Detail. Eine beispielsweise zufällige Anzahl von separaten Lokalisierungsverfahren und deren Karten MX, oben bereits als Komponenten CX bezeichnet, werden für das Verfahren verwendet. Beispielsweise ist jede Komponente CX, bereitgestellt von einem jeweiligen Anbieter X, d. h. beispielsweise von einem Drittanbieter oder vom Fahrzeughersteller selbst, von einer anderen Sensorkombination und/oder Sensoreinstellung und/oder von einem oder mehreren anderen Sensoren S der Umgebungserfassungssensorik des Fahrzeugs 1 abhängig und weist hierfür ein entsprechendes Sensorinterface SI auf. 3 shows the concept of the procedure in detail. For example, a random number of separate localization methods and their maps MX , already above as components CX are used for the process. For example, every component CX , provided by a respective provider X that is, for example, from a third party vendor or the vehicle manufacturer itself, from another sensor combination and / or sensor setting, and / or from one or more other sensors S the vehicle's environment detection sensor 1 dependent and has a corresponding sensor interface for this purpose SI on.

Eine jeweilige Karte MX wird vom jeweiligen Anbieter X, beispielsweise über einen Kartenservice MSX des jeweiligen Anbieters X, bereitgestellt und bietet, jeweils in einem eigenen Koordinatensystem, unterschiedliche Kartenebenen für die Lokalisierung und Planung, d. h. jeweils eine Lokalisierungsebene LL und eine Planungsebene PL. Des Weiteren sieht der jeweilige Anbieter X einen Kartenlernalgorithmus MLX zur Verbesserung seiner Karte MX vor. In diesen Kartenlernalgorithmus MLX fließen beispielsweise vom Sensorinterface SI bereitgestellte Sensorinformationen ein. Die mittels des Kartenlernalgorithmus MLX erreichten Verbesserungen werden dann vom Kartenservice MSX als verbesserte Karte MX bereitgestellt.A respective card MX is from the respective provider X for example via a ticket service MSX of the respective provider X , Provides and offers, each in its own coordinate system, different map levels for localization and planning, ie each a localization level LL and a planning level PL , Furthermore, the respective provider sees X a card learning algorithm MLX to improve his card MX in front. In this card learning algorithm MLX for example, flow from the sensor interface SI provided sensor information. The means of the card learning algorithm MLX Improvements achieved are then made by the ticket service MSX as an improved map MX provided.

Jede Komponente CX führt eine Lokalisierung L durch und ermittelt, insbesondere schätzt, somit eine Position pX und Kovarianz, vorteilhafterweise zusätzlich eine Integritätsinformation, in ihrer eigenen Karte MX mit einem Abweichungsvektor zum Referenzkoordinatensystem Ref und somit zur Referenzkarte Mr und leitet sie über einen Interfacebereich IB zwischen den Komponenten CX und der Fusionsschicht FL an die Fusionsschicht FL weiter. Des Weiteren werden die Planungsdaten PDX der Karte MX mit dem Abweichungsvektor zum Referenzkoordinatensystem Ref und somit zur Referenzkarte Mr über diesen Interfacebereich IB an die Fusionsschicht FL weitergeleitet.Every component CX performs a localization L through and determines, in particular, thus estimates a position pX and covariance, advantageously additional integrity information, in their own map MX with a deviation vector to the reference coordinate system Ref and thus to the reference card mr and directs them through an interface area IB between the components CX and the fusion layer FL to the fusion layer FL continue. Furthermore, the planning data PDX the map MX with the deviation vector to the reference coordinate system Ref and thus to the reference card mr over this interface area IB to the fusion layer FL forwarded.

In der Fusionsschicht FL wird mit dem jeweiligen Abweichungsvektor eine Aktualisierung AMSMF des Map Shift Matrix Filters MSMF durchgeführt. Der Map Shift Matrix Filter MSMF ermittelt, insbesondere schätzt, Abweichungsvektoren zwischen allen verfügbaren Karten MX und überträgt die ermittelten, insbesondere geschätzten, Positionen pX in das Referenzkoordinatensystem Ref. Dort wird eine mathematisch ideale Fusion FpX der verschiedenen ermittelten, insbesondere geschätzten, Positionen pX durchgeführt, woraus eine einzige qualitativ hochwertige fusionierte Position pf in der Referenzkarte Mr resultiert. Des Weiteren werden die Planungsdaten PDX, die von jeder Komponente CX zur Verfügung gestellt werden, in demselben Referenzkoordinatensystem Ref einander angeglichen. Hierzu werden sie in das Referenzkoordinatensystem Ref übertragen und danach wird der Planungsdatenangleich PDA durchgeführt. Das Ergebnis sind angeglichene Planungsdaten aPD in der Referenzkarte Mr.In the fusion layer FL becomes an update with the respective deviation vector AMSMF the Map Shift Matrix Filter MSMF carried out. The map Shift matrix filter MSMF determines, in particular, estimates deviation vectors between all available maps MX and transmits the determined, in particular estimated, positions pX in the reference coordinate system Ref , There will be a mathematically ideal fusion FPX the various identified, in particular estimated, positions pX resulting in a single high-quality merged position pf in the reference card mr results. Furthermore, the planning data PDX that of each component CX provided in the same reference coordinate system Ref aligned. For this they are in the reference coordinate system Ref and then the planning data match PDA carried out. The result is aligned planning data APD in the reference card mr ,

Das Verfahren gibt die fusionierte Position pf und Kovarianz und vorteilhafterweise die Integritätsinformation zusammen mit den angeglichenen Planungsdaten aPD in der Referenzkarte Mr aus. Die fusionierte Position pf kann aus Gründen des Kartenlernens, d. h. für den Lernprozess zur Verbesserung der jeweiligen Karte MX, in die ursprünglichen Koordinatensysteme der Lokalisierungsverfahren zurücktransformiert und an jede Komponente CX zurückgegeben werden. Es wird dann durch die Fusionsschicht FL über den Interfacebereich IB jeder Komponente CX bzw. deren Kartenlernalgorithmus MLX und/oder Kartenservice MSX die in das jeweilige ursprüngliche Koordinatensystem zurücktransformierte fusionierte Position pfx zur Verfügung gestellt.The procedure gives the merged position pf and covariance and, advantageously, the integrity information along with the aligned scheduling data APD in the reference card mr out. The merged position pf may be for card learning purposes, ie for the learning process to improve the particular card MX , transformed back into the original coordinate systems of the localization methods and to each component CX be returned. It is then passed through the fusion layer FL over the interface area IB every component CX or their card learning algorithm MLX and / or card service MSX the transformed into the respective original coordinate system merged position pfx made available.

Eine jeweilige Qualität der Lokalisierung wird durch die Integritätsinformation angegeben. Sigma-Werte, d. h. Werte einer üblichen Genauigkeitsschätzung, spiegeln nur eine aktuelle Passgenauigkeit der Daten wider, aber Positionierungsinformationen sind oft zweideutig und/oder multimodal und falsche Ergebnisse können beliebig weit vom geschätzten Wert abweichen. Daher wird eine sichere Begrenzungsbox BB um eine geschätzte Position gP benötigt, die mit Sicherheit die wahre Position enthält, zumindest bis zu einer definierten Falschmeldungsrate, wie in 4 gezeigt. Hier sind das Fahrzeug 1, die geschätzte Position gP des Fahrzeugs 1, die geschätzten Sigma-Werte gSW und die sichere Begrenzungsbox BB dargestellt.A particular quality of localization is indicated by the integrity information. Sigma values, that is, values of a common accuracy estimate, only reflect current fit of the data, but positioning information is often ambiguous and / or multimodal, and incorrect results may deviate arbitrarily far from the estimated value. Therefore, a safe bounding box BB an estimated position gp required, which certainly contains the true position, at least up to a defined false reporting rate, as in 4 shown. Here are the vehicle 1 , the estimated position gp of the vehicle 1 , the estimated sigma values GSW and the safe bounding box BB shown.

5 zeigt die Fusion der ermittelten, insbesondere geschätzten, Positionen p1, p2 bezüglich einer Wegstrecke s in der Referenzkarte Mr. Es wird eine mathematisch ideale Fusion der ermittelten, insbesondere geschätzten, Positionen p1, p2 durchgeführt. Dies ist möglich, da alle Positionsschätzungen unabhängig sind. Die fusionierte Wegposition sf ist ein Mittelwert der Wegpositionen s1, s2, gewichtet mit ihren inversen Varianzen. Die fusionierte sichere Begrenzungsbox BBf, als Integritätsmaß, wird als Vereinigung aller separaten Begrenzungsboxen BB1, BB2 gewählt. 5 shows the merger of the identified, in particular estimated, positions p1 . p2 regarding a route s in the reference card mr , It becomes a mathematically ideal fusion of the determined, in particular estimated, positions p1 . p2 carried out. This is possible because all position estimates are independent. The merged path position sf is an average of the path positions s1 . s2 , weighted with their inverse variances. The merged secure bounding box BBF , as integrity measure, is called union of all separate bounding boxes BB1 . BB2 selected.

Bezugszeichenliste LIST OF REFERENCE NUMBERS

11: Fahrzeugvehicle
22: Straße Street
aPDAPD: angeglichene Planungsdatenadapted planning data
AMSMFAMSMF: AktualisierungUpdate
BB, BB1, BB2BB, BB1, BB2: Begrenzungsboxbounding
BBfBBF: fusionierte Begrenzungsboxfused bounding box
C1, C2, C3, CXC1, C2, C3, CX: Komponentecomponent
FLFL: Fusionsschichtfusion layer
FpXFPX: Fusion der PositionenMerger of positions
GNSSGNSS: satellitengestützten Lokalisierungsatellite-based localization
gPgp: geschätzte Positionestimated position
gSWGSW: geschätzte Sigma-Werteestimated sigma values
HLFHLF: Fusionfusion
IBIB: Interfacebereichinterface area
LL: Lokalisierunglocalization
LFLF: Lokalisierungsfusionlocalization merger
LLLL: Lokalisierungsebenelocalization level
M1, M2, M3, MXM1, M2, M3, MX: Kartemap
Mrmr: Referenzkartereference card
ML1, ML2, ML3, MLXML1, ML2, ML3, MLX: KartenlernalgorithmusMaps learning algorithm
MSMF MapMSMF map: Shift Matrix FilterShift matrix filter
MSXMSX: Kartenservicecard service
p1, p2, p3, pXp1, p2, p3, pX: Positionposition
PDXPDX: Planungsdatenplanning data
pfpf: fusionierte Positionmerged position
pfxpfx: zurücktransformierte fusionierte Positionretransformed fused position
PLPL: Planungsebeneplanning level
PDAPDA: PlanungsdatenangleichPlanungsdatenangleich
PLAPLA: PlanungsebenenangleichPlanungsebenenangleich
RefRef: ReferenzkoordinatensystemReference coordinate system
ss: Wegstreckepath
s1, s2s1, s2: Wegpositiontravel position
sfsf: fusionierte Wegpositionmerged path position
SS: Sensorsensor
SISI: Sensorinterfacesensor interface
XX: Anbieterproviders

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturCited patent literature

US 2011/0118979 A1 [0002]
DE 102018005005 [0003, 0017]

Claims

Method for determining the position of a vehicle (1), characterized in that - the position (pX) of the vehicle (1) is determined using a plurality of independent landmark-based localization methods and corresponding maps (MX), - a respective one by means of a Map Shift Matrix Filter (MSMF) Deviation vector between the maps (MX) is estimated, - the positions (pX) of the vehicle (1) determined by the localization methods are transmitted and fused into a reference coordinate system (Ref), and - planning data (PDX) provided by the maps (MX) matched and provided in the reference coordinate system (Ref).

Method according to Claim 1 , characterized in that a determined fused position (pf) of the vehicle (1) is transformed back into a coordinate system of the respective localization method and is used for a learning process of the respective localization method.