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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bestimmung eines Knickwinkels zwischen einer Anhängerlängsachse einer Anhängerdeichsel eines Anhängers und einer Fahrzeuglängsachse eines Fahrzeugs.
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Die Bestimmung des Knickwinkels zwischen einer Anhängerlängsachse einer Anhängerdeichsel eines Anhängers und einer Fahrzeuglängsachse eines Fahrzeugs ist Voraussetzung für Fahrerassistenzsysteme zum Rückwärtsmanövrieren, Erkennen von Schlingern des Anhängers bei hohen Geschwindigkeiten, Vermeidung von Scherung des Anhängers und Beschädigung des Fahrzeugs beim Rückwärtsfahren.
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Gemäß der
DE 10 2017 125 662 A1 ist bekannt, den gemessenen Knickwinkel basierend auf einem Eingang einer Kamera, die am hinteren Ende eines Fahrzeugs montiert ist, zu bestimmen. Dabei kann ein korrigierter Ausgabeknickwinkel basierend auf dem geschätzten und gemessenen Knickwinkel bestimmt werden. Der korrigierte Ausgabeknickwinkel kann basierend auf den geschätzten und gemessenen Knickwinkeln mit einem Kalman-Filter bestimmt werden. Das Kalman-Filter ist eine Optimierungstechnik zum Minimieren von Fehlern, die durch Modellabweichungen und Rauschen verursacht werden. So kann beispielsweise der geschätzte Knickwinkel Fehler aufgrund einer Modellfehlanpassung aufweisen, wenn die Räder des Fahrzeugs rutschen, da das kinematische Modell davon ausgeht, dass die Räder nicht rutschen. In einem anderen Beispiel kann der gemessene Knickwinkel durch Rauschen in Signalen der Ultraschallsensoren, die die von den Ultraschallsensoren gemessenen Perioden anzeigen, einen Fehler aufweisen. Das Kalman-Filter minimiert diese Fehler. Somit ist die Differenz zwischen dem korrigierten Knickwinkel und dem Istwert des Knickwinkels geringer als die Differenz zwischen dem geschätzten Knickwinkel und dem tatsächlichen Knickwinkel und kleiner als die Differenz zwischen dem gemessenen Knickwinkel und dem tatsächlichen Knickwinkel.
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Es gibt somit Verfahren, die den Knickwinkel des Anhängers mit einem Kalman-Filter beispielsweise aus Kameradaten bestimmen. Das Kalman-Filter wird verwendet, um diese Messdaten mit Hilfe eines physikalischen Modells und Odometriedaten zu glätten.
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Jedoch setzt ein Kalman-Filter gaußverteilte Abweichungen des Winkels voraus, wie es zum Beispiel bei Messrauschen vorliegt. Bedingt durch den optischen Algorithmus zur Winkelbestimmung kann es passieren, dass für einige Sekunden bis Minuten eine konstante starke Abweichung zum tatsächlichen Winkel auftritt. Dies kann ein Kalman-Filter nicht korrigieren.
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Ausgehend von dem oben genannten Stand der Technik liegt der Erfindung somit die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Bestimmung eines Knickwinkels zwischen einer Anhängerlängsachse einer Anhängerdeichsel eines Anhängers und einer Fahrzeuglängsachse eines Fahrzeugs anzugeben, das die vorgenannten Nachteile beseitigt.
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Die Lösung der Aufgabe erfolgt erfindungsgemäß durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen angegeben.
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Erfindungsgemäß ist somit ein Verfahren zur Bestimmung eines Ausgabeknickwinkels zwischen einer Anhängerlängsachse einer Anhängerdeichsel eines Anhängers und einer Fahrzeuglängsachse eines Fahrzeugs angegeben. Dabei weist das Verfahren folgende aufeinanderfolgende Schritte auf, nämlich Detektieren von Sensordaten mit einem Sensorsystem, aufweisend mindestens eine Sensoreinheit, anschließendes Berechnen von mindestens zwei Werten eines Knickwinkels anhand der detektierten Sensordaten, mit mindestens zwei unterschiedlichen Algorithmen, sodass der Knickwinkel mindestens zweifach berechnet wird, und zusätzliches Schätzen des Knickwinkels anhand von Odometriedaten, sowie ein folgendes Berechnen des Ausgabeknickwinkels anhand des zweifach mit den unterschiedlichen Algorithmen bestimmten Knickwinkels und des geschätzten Knickwinkels. Es wird dabei stets derselbe Knickwinkel mit unterschiedlichen Methoden bestimmt und zu einem Ausgabeknickwinkel zusammengeführt. Mit anderen Worten bedeutet dies, dass der Knickwinkel zwischen Anhängerdeichsel und Fahrzeuglängsachse eingangs mit verschiedenen Algorithmen aus Sensordaten bestimmt wird. Die Eingabedaten für diese Algorithmen können von einem oder mehreren Sensoren kommen. Diese unterschiedlich bestimmten Werte des einen Knickwinkels werden insbesondere gleichzeitig in eine Recheneinheit mit einem Kalman-Filter geleitet, allerdings ist auch eine aufeinanderfolgende Einleitung möglich. Ein darin implementiertes physikalisches Modell berechnet aus den Odometriedaten den geschätzten Knickwinkel. Das Berechnen des Knickwinkels kann vor, gleichzeitig oder nach dem Schätzen des Knickwinkels erfolgen. Der geschätzte Knickwinkel wird zusammen mit den beiden aus den Sensordaten berechneten Werten des Knickwinkels vom Kalman-Filter zu dem Ausgabeknickwinkel verrechnet. Im Sinne der Erfindung ist vorgesehen, dass die Anhängerdeichsel starr mit dem Anhänger verbunden ist.
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Odometrie bezeichnet eine Methode der Schätzung von Position und Orientierung, beziehungsweise der Lageschätzung, des Fahrzeugs anhand der Daten seines Vortriebsystems. Die Odometriedaten können hinsichtlich des Fahrzeugs beispielhaft den Lenkwinkel seines Lenkrads sowie seine Geschwindigkeit umfassen.
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Das Sensorsystem kann mehr als eine Sensoreinheit aufweisen. Das Berechnen des Knickwinkels, des Ausgabeknickwinkels und das Schätzen des Knickwinkels können durch eine gemeinsame oder jeweils durch eine separate Recheneinheit erfolgen.
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Insbesondere kann gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ein Anpassen einer jeweiligen Varianz für Knickwinkel mit einem Varianzbestimmungssystem vor dem Berechnen des Ausgabeknickwinkels vorgesehen sein. Unterschiedliche Varianzen der unterschiedlich bestimmten Werte des Knickwinkels können die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Knickwinkelbestimmung in diversen Fahrsituationen erhöhen.
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Die Anzahl der anzupassenden Varianzen kann insbesondere der Anzahl der für den Ausgabeknickwinkel zu berücksichtigenden Knickwinkelwerte entsprechen, sodass jedem Knickwinkel eine eigene angepasste Varianz zugeordnet ist. Daher kann insbesondere vorgesehen sein, die Anzahl der Werte der Knickwinkel bei der Anpassung der Varianzen zu berücksichtigen.
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Bevorzugt Verfahren zur Bestimmung eines Ausgabeknickwinkels vorgesehen sein, dass das Varianzbestimmungssystem die jeweilige Varianz für Knickwinkel zum Berechnen des Ausgabeknickwinkels umgebungssituationsbedingt anpasst. Die Werte des unterschiedlich bestimmten Knickwinkels haben in diversen Umgebungssituationen, beispielsweise bei unregelmäßigem Untergrund, schwankenden Lichtverhältnissen oder bei geometrischen Besonderheiten der Anhängerdeichsel, unterschiedliche Genauigkeiten.
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Zusätzlich oder alternativ kann vorgesehen sein, dass das Varianzbestimmungssystem die jeweilige Varianz für Knickwinkel zum Berechnen des Ausgabeknickwinkels situativ anpasst. Dies kann beispielhaft einen Vorteil haben, weil der geschätzte Knickwinkel für die Vorwärtsfahrt zuverlässiger bestimmt werden kann als für Rückwärtsfahrt. Es hat sich zudem herausgestellt, dass der geschätzte Knickwinkel bei schlechten Lichtverhältnissen generell besser bestimmt werden kann als ein beispielsweise aus optischen Sensordaten berechneter Knickwinkel. Durch die situative Beeinflussung der Gewichtung des theoretischen Modells kann auch ein negativer Einfluss berechneter Knickwinkel mit konstanter Abweichung im Sinne eines systematischen Messfehlers gemindert werden, sodass systematische Messfehler den Ausgabeknickwinkel möglichst nicht beeinflussen.
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Um die Qualität beziehungsweise die Genauigkeit des letztlichen Ausgabeknickwinkels zu erhöhen kann insbesondere vorgesehen sein, dass der erste Algorithmus zusätzlich ein erstes Gütemaß zu den Sensordaten und der zweite Algorithmus zusätzlich ein zweites Gütemaß zu den Sensordaten berechnet, wobei die jeweiligen Gütemaße zum Anpassen der jeweiligen Varianz der Knickwinkel verwendet werden. Besonders bevorzugt ist vorgesehen, dass bei mehr als zwei Algorithmen jeweils ein Gütemaß, wie vorgenannt beschrieben, vorgesehen ist. Ein Gütemaß kann beispielsweise die Anzahl detektierter Kanten bei einer Kantenerkennung sein. Diese Gütemaße können zusammen mit Odometriedaten zur Auswertung in eine Recheneinheit einfließen. Diese Recheneinheit kann basierend auf den Odometriedaten und den Gütemaßen eine jeweilige Varianz für die Werte des Knickwinkels der Algorithmen und eine Varianz für den geschätzten Knickwinkel bestimmen.
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Eine bevorzugte Maßnahme, um die Genauigkeit des letztlichen Ausgabeknickwinkels zu erhöhen ist, dass die Varianz der berechneten Knickwinkel mit zunehmender Dunkelheit um das Fahrzeug angepasst wird, insbesondere erhöht wird. Alternativ oder zusätzlich ist möglich, dass mit zunehmender Helligkeit um das Fahrzeug die Varianz des geschätzten Knickwinkels angepasst wird, insbesondere erhöht wird, wobei Dunkelheit beziehungsweise Helligkeit mit dem Sensorsystem detektiert werden.
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Eine weitere oder alternative Maßnahme, um die Genauigkeit des letztlichen Ausgabeknickwinkels zu erhöhen ist, dass die jeweilige Varianz der mindestens drei Knickwinkel abhängig vom Gang des Fahrzeugs und/oder von seiner Geschwindigkeit eingestellt wird.
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Als besonders geeignete Maßnahme zur Bestimmung des Ausgabeknickwinkels kann vorgesehen sein, dass zum Berechnen des Ausgabeknickwinkels ein Kalman-Filter verwendet wird. Es hat sich herausgestellt, dass die Methode eines Kalman-Filters einen besonders genauen Ausgabeknickwinkel generiert.
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Die mindestens beiden berechneten Werte des Knickwinkels können sich daraus ergeben, dass mindestens zwei Sensoreinheiten Sensordaten derselben Art detektieren. Somit können Sensordaten derselben Art, beispielsweise optische Detektionsdaten, mit unterschiedlichen Algorithmen verwertet werden, die situationsabhängige Vorteile aufweisen.
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Es kann alternativ oder zusätzlich vorgesehen sein, dass mindestens zwei Sensoreinheiten Sensordaten unterschiedlicher Art detektieren. Dies erlaubt eine genauere Bestimmung des Ausgabeknickwinkels bei abweichenden Messbedingungen. Beispielsweise sind nachts gemessene optische Sensordaten zu ungenauen Messergebnissen führen, wohingegen resistiv erfasste Sensordaten genauere Messergebnisse erzeugen.
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Besonders bevorzugt kann vorgesehen sein, dass das Sensorsystem resistive, induktive, magnetische, und/oder optische Sensordaten erfasst. Das Wirkprinzip resistiver Sensoreinheiten ist, dass sich in Abhängigkeit von den Messgrößen, beispielsweise Länge oder Temperatur, der ohmsche Widerstand der Sensoreinheit ändert. Diese Widerstandsänderung führt zu einem veränderten Spannungsabfall an der Sensoreinheit, der dann beispielsweise mit einem Spannungsteiler oder einer Brückenschaltung erfasst werden kann. Ein Beispiel ist ein Dehnungsmessstreifen. Hier beruht die Messung auf dem Effekt der Änderung des elektrischen Widerstandes aufgrund mechanischer Dehnung. Induktive Sensoreinheiten beruhen auf elektromagnetischer Induktion, der Dämpfung oder der Frequenzänderung eines Schwingkreises beziehungsweise einer Spule. Beispiele hierfür können Abtastsysteme sein, die nach einem elektrodynamischen oder elektromagnetischen Prinzip funktionieren. Magnetfeldsensoreinheiten beruhen auf Wirkungen des magnetischen Feldes in hart- oder weichmagnetischen Werkstoffen, Halbleitern, ultradünnen Schichten, Lichtleitern, Flüssigkeiten oder deren Oberflächen. Optische Sensoreinheiten haben die Aufgabe, optische Informationen in elektrisch auswertbare Signale umzuwandeln. Häufig verwendetes Licht ist sichtbares Licht, sowie Infrarotstrahlung und ultraviolettes Licht. Grundlage der optischen Sensoreinheiten ist die Wandlung der Signale durch quantenmechanische Effekte von Licht, dem sogenannten Photoeffekt.
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Erfindungsgemäß ist außerdem ein System zur Bestimmung eines Ausgabeknickwinkels zwischen einer Anhängerlängsachse einer Anhängerdeichsel eines Anhängers und einer Fahrzeuglängsachse eines Fahrzeugs angegeben. Dieses System umfasst ein Sensorsystem zum Detektieren von Sensordaten mit mindestens einer Sensoreinheit, mindestens eine Recheneinheit zum Berechnen mindestens eines Knickwinkels anhand der detektierten Sensordaten, mit mindestens zwei unterschiedlichen Algorithmen, sodass der Knickwinkel mindestens zweifach berechnet werden kann, und zum zusätzlichen Schätzen des Knickwinkels anhand von Odometriedaten, optional zum Berechnen des Ausgabeknickwinkels anhand des zweifach mit den unterschiedlichen Algorithmen bestimmten Knickwinkels und des geschätzten Knickwinkels.
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Insbesondere eignet sich das System zur Durchführung mindestens einer vorgenannten Maßnahme.
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Ebenso betrifft die Erfindung ein Fahrzeug mit dem vorgenannten System, ein Computerprogrammprodukt zur Durchführung des vorgenannten Verfahrens und ein Computerprogramm, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, das vorgenannte Verfahren auszuführen.
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Es kann vorgesehen sein, Algorithmen zur Bestimmung des Deichselwinkels anhand von optischen Sensordaten selbstständig verbessern zu lassen.
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Außerdem könnte man das physikalische Modell zur Berechnung des Knickwinkels ausbauen, indem man zum Beispiel die Beschleunigung, Traktionsverlust, Driften und ähnliche Einflüsse berücksichtigt.
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Nachfolgend wird die Erfindung unter Bezugnahme auf die anliegende Zeichnung anhand bevorzugter Ausführungsformen näher erläutert. Die dargestellten Merkmale können sowohl jeweils einzeln als auch in Kombination einen Aspekt der Erfindung darstellen. Merkmale verschiedener Ausführungsbeispiele sind übertragbar von einem Ausführungsbeispiel auf ein anderes.
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Es zeigt
- 1 eine schematische Ansicht eines Fahrzeugs und eines mit dem Fahrzeug verbundenen Anhängers, wobei deren jeweilige Längsachse gewinkelt zueinander ausgerichtet sind und
- 2 ein Ablaufdiagramm für ein Verfahren nach eine bevorzugten Ausführungsform der Erfindung.
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Die 1 zeigt gemäß einer beispielhaften Ausführungsform der Erfindung ein Fahrzeug 14 mit einem System zur Bestimmung eines Ausgabeknickwinkels K zwischen einer Anhängerlängsachse AL einer Anhängerdeichsel 10 eines Anhängers 12 und einer Fahrzeuglängsachse F eines Fahrzeugs 14. Hierzu umfasst das Fahrzeug 14 ein Sensorsystem 16 zum Detektieren von Sensordaten S mit mindestens einer Sensoreinheit. Insbesondere kann das Fahrzeug mehrere Sensoreinheiten aufweisen. Die Position des Sensorsystems 16 am Fahrzeug 14 ist nicht festgeschrieben und kann abhängig von der Art der Sensoreinheit variieren. Es kann vorgesehen sein, dass mindestens zwei Sensoreinheiten Sensordaten S derselben Art detektieren. Dies kann den Vorteil aufweisen, dass Sensordaten S derselben Art mit zwei unterschiedlichen Algorithmen A1, A2 ausgewertet werden und somit einen genaueren Knickwert K1, K2 bezogen auf diese Sensordaten S ermöglichen. Alternativ oder zusätzlich kann eine Maßnahme darin bestehen, dass mindestens zwei Sensoreinheiten Sensordaten S unterschiedlicher Art detektieren. Somit können unterschiedliche Umgebungsbedingungen, beispielsweise Dunkelheit oder unregelmäßiger Untergrund, berücksichtigt und gegebenenfalls durch die Detektion anderer Parameter ausgeglichen werden. Aus können Sensordaten S unterschiedlicher Art jeweils mit mehreren Algorithmen A1, A2 ausgewertet werden. Bevorzugte erfassen Sensorsysteme 16 resistive, induktive, magnetische, und/oder optische Sensordaten S.
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Weiterhin umfasst das Fahrzeug 14 mindestens eine Recheneinheit 20 zum Berechnen mindestens zweier Werte eines Knickwinkels K1, K2 100 anhand der detektierten Sensordaten S, mit mindestens zwei unterschiedlichen Algorithmen A1, A2, sodass der Knickwinkel K1, K2 mindestens zweifach berechnet werden kann. Dies führt letztlich zu einem erheblich genaueren Ausgabeknickwinkel K.
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Diese Recheneinheit 20 oder eine zusätzliche Recheneinheit kann oder können darüber hinaus zum zusätzlichen Schätzen des Knickwinkels K3 200 anhand von Odometriedaten O verwendet werden. Die Odometriedaten ergeben sich bei dem Fahrzeug 14 beispielhaft aus dem Lenkwinkel seines Lenkrads, vorliegend nicht dargestellt, und aus der Fahrgeschwindigkeit des Fahrzeugs 14.
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Weiterhin kann diese Recheneinheit 20 oder eine zusätzliche Recheneinheit zum Berechnen des Ausgabeknickwinkels K 400 anhand des zweifach mit den unterschiedlichen Algorithmen bestimmten Knickwinkels K1, K2 und des geschätzten Knickwinkels K3 verwendet werden.
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Es bietet sich aus wirtschaftlichen Gründen an, für alle Rechenoperationen eine einzige Recheneinheit 20 zu verwenden, allerdings kann die Rechengeschwindigkeit bei mehreren Recheneinheiten gegebenenfalls erhöht werden.
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Die 2 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zur Bestimmung eines Ausgabeknickwinkels K gemäß 1, aufweisend folgende aufeinanderfolgende Schritte: Detektieren von Sensordaten S mit einem Sensorsystem 16, aufweisend mindestens eine Sensoreinheit, wobei dieser Schritt nicht im Detail dargestellt ist. Allerdings sind die eingehenden Sensordaten S und eingehende Odometriedaten O dargestellt. Anschließend erfolgt anhand der detektierten Sensordaten S ein Berechnen von mindestens zwei Werten eines Knickwinkels K1, K2 100. Hierzu werden vorliegend zwei unterschiedlichen Algorithmen A1, A2 verwendet, sodass der Knickwinkel K1, K2 beispielhaft zweifach berechnet wird. Es handelt sich somit um einen einzigen Knickwinkel, der detektiert wird und mittels zweier unterschiedlicher Algorithmen A1, A2 berechnet wird, wobei jeder Algorithmus A1, A2 als Ergebnis einen Betrag des Knickwerts K1, K2 erzeugt.
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Wie in 2 dargestellt, kann ein Anpassen einer jeweiligen Varianz V1, V2, V3 für Knickwinkel K1, K2, K3 250 mit einem Varianzbestimmungssystem 18 vor dem Berechnen des Ausgabeknickwinkels K 300 erfolgen, wobei das Varianzbestimmungssystem 18 nach 1 insbesondere Bestandteil des Fahrzeugs 14 sein kann.
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Die Anzahl der anzupassenden Varianzen V1, V2, V3 kann insbesondere der Anzahl der für den Ausgabeknickwinkel K zu berücksichtigenden Knickwinkelwerte K1, K2, K3 entsprechen, sodass jedem Knickwinkel K1, K2, K3 eine eigene angepasste Varianz V1, V2, V3 zugeordnet ist. Daher kann insbesondere vorgesehen sein, die Anzahl der Werte der Knickwinkel K1, K2, K3 bei der Anpassung der Varianzen V1, V2, V3 zu berücksichtigen.
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Vorzugsweise kann das Varianzbestimmungssystem 18 die jeweilige Varianz V1, V2, V3 für Knickwinkel K1, K2, K3 zum Berechnen des Ausgabeknickwinkels K 300 umgebungssituationsbedingt anpassen.
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Beispielsweise kann die Varianz V1, V2 der berechneten Knickwinkel K1, K2 mit zunehmender Dunkelheit um das Fahrzeug 14 angepasst werden, insbesondere erhöht werden, und/oder mit zunehmender Helligkeit um das Fahrzeug 14 kann die Varianz V3 des geschätzten Knickwinkels K3 angepasst werden, insbesondere erhöht werden, wobei Dunkelheit beziehungsweise Helligkeit mit dem Sensorsystem 16 detektiert werden.
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Alternativ oder zusätzlich kann die jeweilige Varianz V1, V2, V3 der mindestens drei Knickwinkel K1, K2, K3 abhängig vom Gang des Fahrzeugs 14 und/oder von seiner Geschwindigkeit eingestellt werden.
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So kann allgemein vorzugsweise vorgesehen sein, dass das Varianzbestimmungssystem 18 die jeweilige Varianz V1, V2, V3 für Knickwinkel K1, K2, K3 zum Berechnen des Ausgabeknickwinkels K 300 situativ anpasst. Dadurch wird berücksichtigt, dass der geschätzte Knickwinkel K3 für die Vorwärtsfahrt zuverlässiger ist als für die Rückwärtsfahrt, oder dass der geschätzte Knickwinkel K3 bei schlechten Lichtverhältnissen besser geeignet ist als ein zum Beispiel aus einer optischen Detektion berechneter Knickwinkel K1, K2. Durch die situative Beeinflussung der Gewichtung des theoretischen Modells kann auch der Einfluss berechneter Knickwinkel K1, K2 mit systematischen Messfehlern vermindert werden, sodass der Ausgabeknickwinkel K eine höhere Genauigkeit aufweist.
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Weiterhin kann vorgesehen sein, dass der erste Algorithmus A1 zusätzlich ein erstes Gütemaß G1 zu den Sensordaten S und der zweite Algorithmus A1 zusätzlich ein zweites Gütemaß G1 zu den Sensordaten S berechnet, wobei die jeweiligen Gütemaße G1, G2 zum Anpassen 350 der jeweiligen Varianz V1, V2, V3 der Knickwinkel K1, K2, K3 verwendet werden. Sofern mehr Algorithmen als die beiden Algorithmen A1, A2 verwendet werden, kann analog auch die Anzahl der Gütemaße ansteigen. Ein Gütemaß kann beispielsweise die Anzahl detektierter Kanten bei einer Kantenerkennung sein. Erkennbar fehlerhafte Messwerte sollten insbesondere schwächer gewichtet werden als offensichtlich gute Messwerte.
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Gleichzeitig oder zeitlich versetzt zum Berechnen der mindestens beiden Werte des Knickwinkels K1, K2 100 erfolgt ein Schätzen des Knickwinkels K3 200 anhand der Odometriedaten O.
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Abschließend erfolgt gemäß 2 ein Berechnen des Ausgabeknickwinkels K 300 anhand des zweifach mit den unterschiedlichen Algorithmen bestimmten Knickwinkels K1, K2 und des geschätzten Knickwinkels K3, sowie anhand der zu jedem Knickwinkel K1, K2, K3 zugeordneten Varianzen V1, V2, V3.
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Insbesondere wird zum Berechnen des Ausgabeknickwinkels K 300 ein Kalman-Filter verwendet.
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Bezugszeichenliste
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- 10
- Anhängerdeichsel
- 12
- Anhänger
- 14
- Fahrzeug
- 16
- Sensorsystem
- 18
- Varianzbestimmungssystem
- 20
- Recheneinheit
- 100
- Berechnen mindestens eines ersten und eines zweiten Knickwinkels
- 200
- Schätzen des Knickwinkels
- 250
- Anpassen einer jeweiligen Varianz der Knickwinkel
- 300
- Berechnen des Ausgabeknickwinkels
- K
- Ausgabeknickwinkel
- K1
- Erster, berechneter Knickwinkel
- K2
- Zweiter, berechneter Knickwinkel
- K3
- Dritter, geschätzter Knickwinkel
- A1
- Erster Algorithmus
- A2
- Zweiter Algorithmus
- G1
- Erstes, berechnetes Gütemaß
- G2
- Zweites, berechnetes Gütemaß
- S
- Sensordaten
- O
- Odometriedaten
- V1
- Varianz des ersten Knickwinkels
- V2
- Varianz des zweiten Knickwinkels
- V3
- Varianz des dritten Knickwinkels
- AL
- Anhängerlängsachse
- F
- Fahrzeuglängsachse
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102017125662 A1 [0003]
