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TECHNISCHES GEBIET
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Die vorliegende Offenbarung betrifft das Gebiet der Fahrerassistenzsysteme, bzw. autonomen bzw. teilautonomen Fahrzeuge, insbesondere einen Sensor zur Umfelderfassung bei einem Fahrzeug, sowie ein Verfahren zur Kalibrierung des Sensors und eine Steuereinheit zur Durchführung dieses Verfahrens.
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TECHNISCHER HINTERGRUND
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Sensoren zur Umfelderfassung sind wichtig für das korrekte Funktionieren von Fahrerassistenzsystemen wie Spurhalte-Assistenten, Abstandsregeltempomat, Bremsassistent, Totwinkel-Überwachung oder automatischer Abstandswarner. Auch Systeme zum Zweck des autonomen Fahrens benötigen korrekt funktionierende Sensoren zur Umfelderfassung.
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Ein Problem der bekannten Sensoren besteht in der gegebenenfalls schwer zu vermeidenden Fehlausrichtung eines Sensors in Azimut- und Elevationsrichtung, welche die Umfelderfassung verfälscht.
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GEGENSTAND DER ERFINDUNG
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Hiervon ausgehend liegt der Erfindung die Aufgabe zu Grunde, eine elektronische Vorrichtung und ein Verfahren für eine Sensorarchitektur bereitzustellen, womit das Verhalten der Radarsensorarchitektur optimiert wird.
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Diese Aufgabe wird durch den elektronische Steuereinheit nach Anspruch 1 und das Verfahren nach Anspruch 12 gelöst. Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen und der folgenden Beschreibung bevorzugter Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung.
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Die Ausführungsbeispiele zeigen eine elektronische Steuereinheit, die konfiguriert ist zum Empfangen, von einem Umfeldsensor, gemessener Orte und gemessener Scheingeschwindigkeiten mehrerer Dopplersimulatoren, zum Abrufen vorgegebener Orte und vorgegebener Scheingeschwindigkeiten der Dopplersimulatoren; und zum Ermitteln einer Fehleinstellung der Umfeldsensoren aus den empfangenen Orten, den gemessenen Orten, den gemessenen Scheingeschwindigkeiten und den empfangenen Scheingeschwindigkeiten.
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Dopplersimulatoren sind dem Fachmann bekannte Geräte, die in der Lage sind mittels künstlicher Doppler-Verschiebung einem Radar- oder Lidar-Sensor ein bewegtes Objekt mit einstellbarer Geschwindigkeit zu simulieren. Ein Radar- bzw. Lidarsensor erkennt nicht die tatsächliche Geschwindigkeit des Dopplersimulators sondern die von diesem simulierte Scheingeschwindigkeit.
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Die elektronische Steuereinheit kann beispielsweise in einem Fahrzeug eingesetzt werden. Bei dem Fahrzeug kann es sich beispielsweise um. Es kann sich beispielsweise um ein Kraftfahrzeug, ein Land-, Luft- oder Wasserfahrzeug handeln, beispielsweise um ein fahrerloses Transportsystem (FTS), einen autonomen PKW, ein Schienenfahrzeug, eine Drohne oder ein Boot.
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Die elektronische Steuereinheit weist beispielsweise einen Prozessor auf, der dazu ausgelegt ist, die hier beschriebenen Funktionen auszuführen. Bei dem Prozessor kann es sich beispielsweise um eine Recheneinheit wie eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU = central processing unit) handeln, die Programminstruktionen ausführt.
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Die elektronische Steuereinheit kann beispielsweise verwendet werden, um die ermittelte Fehleinstellung zur Kalibrierung des Umfeldsensoren zu verwenden. Auf diese Weise können Messfehler des Umfeldsensoren aufgrund der Fehlstellung vermieden werden.
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Das Abrufen vorgegebener Positionsdaten der Reflektoren kann beispielsweise durch Auslesen der vorgegebenen Positionsdaten aus einem Speicher erfolgen. Die Positionsdaten können der elektronischen Vorrichtung beispielsweise zugeführt werden, indem diese über eine Benutzerschnittstelle oder ein Netzwerk-Interface eingegeben werden. Die vorgebebenen Positionsdaten sind Kalibrierungsdaten die mittels anderer Positionsbestimmungsmethoden bestimmt werden, also nicht mit dem Umfeldsensor, den es zu kalibrieren gilt.
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Vorzugsweise ist die elektronische Steuereinheit ferner konfiguriert, um basierend auf den gemessenen Scheingeschwindigkeiten und den empfangenen Scheingeschwindigkeiten die gemessenen Orte den vorgegebenen Orten zuzuordnen.
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Da die erfindungsgemäße Steuereinheit die gemessenen Orte den vorgegebenen Orten zuordnet, ermöglicht sie eine „Beschriftung“ der Ziele und ermöglicht eine korrekte Zuordnung der beobachteten Ziele zu den bekannten Positionen. Damit wird eine korrekte Trennung der Dopplersimulatoren-Ziele möglich von der Umgebung gewährleistet. Gemäß den Ausführungsbeispielen dieser Erfindung werden Dopplersimulatoren als Ziele verwendet, wobei die einstellbare Geschwindigkeit eines bestimmten Ziels als „Label“ verwendet werden kann, um das Ziel eindeutig zu identifizieren.
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Vorzugsweise ist die elektronische Steuereinheit ferner konfiguriert, um einem gemessenen Ort jenem vorgegebenen Ort zuzuordnen, dessen vorgegebene Scheingeschwindigkeit der gemessenen Scheingeschwindigkeit am ähnlichsten ist.
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Vorzugsweise ist die elektronische Steuereinheit ferner konfiguriert, um aus wenigstens drei der gemessenen Orten der Reflektoren gemessene Relativkoordinaten zu ermitteln und um die Fehleinstellung des Umfeldsensoren aus den gemessenen Relativkoordinaten der gemessenen Orte zu ermitteln, und/oder um aus wenigstens zwei der vorgegebenen Positionsdaten der Reflektoren vorgegebene Relativkoordinaten zu ermitteln und um die Fehleinstellung des Umfeldsensoren aus den vorgegebenen Relativkoordinaten der vorgegebenen Positionsdaten zu ermitteln. Durch Verwendung von Relativkoordinaten kann eine Abhängigkeit von der Position des Sensors bzw. des Fahrzeugs vermieden werden.
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Gemäß einer Ausführungsform ist die elektronische Steuereinheit ferner konfiguriert zum Ermitteln einer Rotationsmatrix aus den bestimmten Orten und den vorgegebenen Orten, wobei die Rotationsmatrix die Fehleinstellung des Umfeldsensoren beschreibt.
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Vorzugsweise ist die elektronische Steuereinheit ferner konfiguriert, um eine Fehleinstellung des Umfeldsensoren in azimutaler Richtung und/oder eine Fehleinstellung in Elevationsrichtung zu berechnen.
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Gemäß einer Ausführungsform ist die elektronische Steuereinheit ferner konfiguriert um, ein Gleichungssystem zu lösen, wobei für mehrere Paare der Reflektoren jeweils die gemessenen Relativkoordinaten und die vorgegebenen Relativkoordinaten über die Rotationsmatrix in Beziehung gesetzt werden, um das Gleichungssystem aufzustellen. Das Gleichungssystem wird insbesondere gelöst, um die Einträge der Rotationsmatrix zu berechnen. Zur Lösung des Gleichungssystems kann beispielsweise auf dem Gaußsche Eliminationsverfahren, Matrixinvertierung oder auf dem endlichen Abbrechen der Neumann-Reihe. Durch Lösen des Gleichungssystems kann die Fehlstellung des Umfeldsensoren berechnet werden.
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Vorzugsweise beruht das Gleichungssystem auf wenigstens drei Paaren der Reflektoren. Auf diese Weise können neun unabhängige Paare von Reflektoren ausgewählt werden, um neu Gleichungen aufzustellen, aus denen das Gleichungssystem gebildet wird.
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Die Ausführungsbeispiele zeigen auch ein Verfahren, umfassend ein Empfangen, von einem Umfeldsensor, gemessener Orte und gemessener Scheingeschwindigkeiten mehrerer Dopplersimulatoren, Abrufen vorgegebener Orte und vorgegebener Scheingeschwindigkeiten der Dopplersimulatoren und Ermitteln einer Fehleinstellung des Umfeldsensoren aus den empfangenen Orten den gemessenen Orten den gemessenen Scheingeschwindigkeiten und den empfangenen Scheingeschwindigkeiten.
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Figurenliste
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Ausführungsformen werden nun beispielhaft und unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben, in denen:
- 1 ein Blockdiagramm zeigt, das schematisch die KonFiguration eines Fahrzeugs gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung darstellt,
- 2 ein Blockdiagramm ist, das eine beispielhafte KonFiguration einer Steuereinheit innerhalb eines Fahrzeugs zeigt,
- 3 eine typische Fahrsituation eines autonom fahrenden Fahrzeugs zeigt,
- 4 einen beispielhaften Aufbau für ein Kalibrationsverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung zeigt.
- 5 eine Vergrößerung des in 4 gezeigten Aufbaus zeigt.
- 6 die Zuordnung der gemessenen Orte zu den bekannten Orten basierend auf den gemessenen Scheingeschwindigkeiten der Dopplersimulatoren.
- 7 ein Flussdiagramm zeigt, das schematisch das in 4, 5 und 6 gezeigte Kalibrationsverfahren darstellt.
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Wir schlagen einen Algorithmus zur Bestimmung der Ausrichtung und Einbauposition eines Radarsensors in Bezug auf ein absolutes Koordinatensystem vor, das mit einem Festpunkt im Fahrzeug verbunden ist, in dem der Sensor montiert ist. Der Algorithmus verwendet Geräte, die auf dem Markt verfügbar sind, die bewegliche Ziele simulieren, wobei das Radar die Position und Geschwindigkeit der genannten Ziele genau messen kann. Das Verfahren verwendet mehrere solcher Ziele, wobei jedem eine eindeutige Geschwindigkeit zugewiesen wird, die als Markierung in der Erkennung und Zuordnung verwendet werden kann. Die Ausrichtung und Position des Sensors wird durch den Vergleich der erfassten Ziele mit den bereits bekannten Positionen bestimmt.
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Im Folgenden wird nun das erfindungsgemäße Verfahren anhand einer ausführlichen Beschreibung der einzelnen Figuren beschrieben:
- 1 zeigt ein Blockdiagramm, das schematisch die KonFiguration eines Fahrzeugs 1 mit einer Steuereinheit für autonomes oder teilautonomes Fahren gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung darstellt. Das Fahrzeug 1 umfasst mehrere elektronische Komponenten, welche via ein Fahrzeugkommunikationsnetzwerk 19 miteinander verbunden sind. Das Fahrzeugkommunikationsnetzwerk 19 kann beispielsweise ein im Fahrzeug eingebautes standardgemäßes Fahrzeugkommunikationsnetzwerk wie etwa ein CAN-Bus (controller area network), ein LIN-Bus (local interconnect network), ein LAN-Bus (local area network), ein MOST-Bus und/oder ein FlexRay-Bus (registered trademark) oder dergleichen sein.
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In dem in 1 dargestellten Beispiel umfasst das Fahrzeug 1 eine Steuereinheit 12 (ECU 1). Diese Steuereinheit 12 steuert ein Lenksystem. Das Lenksystem bezieht sich dabei auf die Komponenten, die eine Richtungssteuerung des Fahrzeugs ermöglichen.
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Das Fahrzeug 1 umfasst ferner eine Steuereinheit 14 (ECU 2), die ein Bremssystem steuert. Das Bremssystem bezieht sich dabei auf die Komponenten, die ein Bremsen des Fahrzeugs ermöglichen.
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Das Fahrzeug 1 umfasst ferner eine Steuereinheit 16 (ECU 3), die einen Antriebsstrang steuert. Der Antriebsstrang bezieht sich dabei auf die Antriebskomponenten des Fahrzeugs. Der Antriebsstrang kann einen Motor, ein Getriebe, eine Antriebs-/Propellerwelle, ein Differential und einen Achsantrieb umfassen.
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Das Fahrzeug 1 umfasst ferner einen oder mehrere Umfeldsensoren 20, die dazu ausgelegt sind, das Umfeld des Fahrzeugs 1 zu erfassen, wobei die Umfeldsensoren 20 am Fahrzeug 1 montiert sind und ggf. autark, d. h. ohne Informationssignale von außen, Objekte oder Zustände im Umfeld des Fahrzeugs erfassen. Hierzu zählen insbesondere Kameras, Radar-Sensoren, Lidar-Sensoren, Ultraschall-Sensoren oder dergleichen. Die Umfeldsensoren 20 können innerhalb des Fahrzeugs oder außerhalb des Fahrzeugs (z. B. an der Außenseite des Fahrzeugs) angeordnet sein. Beispielsweise kann eine Kamera in einem vorderen Bereich des Fahrzeugs 1 zur Aufnahme von Bildern eines vor dem Fahrzeug befindlichen Bereichs eingebaut sein.
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Fahrzeugsensorik des autonomen Fahrzeugs 1 umfasst auch eine Satellitennavigationseinheit 24 (GPS-Einheit). Es sei darauf hingewiesen, dass im Kontext der vorliegenden Erfindung GPS beispielhaft für sämtliche Globale Navigationssatellitensysteme (GNSS) steht, wie z.B. GPS, A-GPS, Galileo, GLONASS (Russland), Compass (China), IRNSS (Indien) und dergleichen.
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Das Fahrzeug 1 umfasst ferner eine Steuereinheit für autonomes Fahren 18 (ECU 4). Die Steuereinheit für autonomes Fahren 18 ist dazu ausgelegt, das Fahrzeug 1 so zu steuern, dass dieses ganz oder teilweise ohne Einfluss eines menschlichen Fahrers im Straßenverkehr agieren kann. Die Steuereinheit 18 (ECU 4) ist dazu eingerichtet, Informationen der Umfeldsensorik 20 auszuwerten bzw. die Umfeldsensorik zu steuern. Wenn steuerungsseitig oder fahrerseitig ein Betriebszustand für das autonome Fahren aktiviert ist, bestimmt die Steuereinheit für autonomes Fahren 18, auf Grundlage von zur Verfügung stehenden Daten über eine vorgegebene Fahrtstrecke, von den Umweltsensoren 20 aufgenommenen Umgebungsdaten, sowie von mittels den Fahrzeugsensoren erfassten Fahrzeugbetriebsparametern, die der Steuereinheit 18 von den Steuereinheiten 12, 14 und 16 zugeleitet werden, Parameter für den autonomen Betrieb des Fahrzeugs (beispielsweise Soll-Geschwindigkeit, Soll-Moment, Abstand zum Vorausfahrzeug, Abstand zum Fahrbahnrand, Lenkvorgang und dergleichen).
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Die Steuereinheit für autonomes Fahren 18 kann beispielsweise für eine Adaptive Geschwindigkeitsregelung (ACC) über die Umfeldsensoren 20 die Position und die Geschwindigkeit des vorausfahrenden Fahrzeugs messen und die Geschwindigkeit des Fahrzeugs sowie den Abstand zu dem Vorausfahrzeug via Antriebs- und Bremseingriff entsprechend anpassen.
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Das Fahrzeug 1 umfasst ferner eine Benutzerschnittstelle 26 (HMI = Human-Machine-Interface), die einem Fahrzeuginsassen ermöglicht, mit einem oder mehreren Fahrzeugsystemen in Interaktion zu stehen. Diese Benutzerschnittstelle 26 kann eine elektronische Anzeige (beispielsweise eine GUI = graphical user interface) zum Ausgeben einer Graphik, von Symbolen und/oder Inhalt in Textform, und eine Eingabeschnittstelle zum Empfangen einer Eingabe (beispielsweise manuelle Eingabe, Spracheingabe und Eingabe durch Gesten, Kopf- oder Augenbewegungen) umfassen. Die Eingabeschnittstelle kann beispielsweise Tastaturen, Schalter, berührungsempfindliche Bildschirme (Touchscreen), Eye-Tracker und dergleichen umfassen.
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2 zeigt ein Blockdiagramm, das eine beispielhafte KonFiguration einer Steuereinheit für autonomes Fahren 18 (ECU 4) darstellt. Bei der Steuereinheit für autonomes Fahren 18 kann es sich beispielsweise um ein Steuergerät (electronic control unit ECU oder electronic control module ECM) handeln. Die Steuereinheit für autonomes Fahren 18 (ECU 4) umfasst einen Prozessor 40. Bei dem Prozessor 40 kann es sich beispielsweise um eine Recheneinheit wie eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU = central processing unit) handeln, die Programminstruktionen ausführt.
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Der Prozessor der Steuereinheit für autonomes Fahren 18 ist dazu ausgelegt, in Abhängigkeit von einem geplanten Fahrmanöver, basierend auf den Informationen des sensorbasierten Umfeldmodells, eine optimale Fahrposition (Folgeabstand, Lateralversatz) unter Berücksichtigung des zulässigen Fahrspurbereichs zu berechnen. Die errechnete optimale Fahrposition wird zur Steuerung von Aktuatoren der Fahrzeugsubsysteme 12, 14 und 16, beispielsweise von Brems-, Antriebs- und/oder Lenkaktuatoren, verwendet.
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Die Steuereinheit für autonomes Fahren 18 umfasst ferner einen Speicher und eine Eingabe/ Ausgabe-Schnittstelle. Der Speicher kann aus einem oder mehreren nichtflüchtigen computerlesbaren Medien bestehen und umfasst mindestens einen Programmspeicherbereich und einen Datenspeicherbereich. Der Programmspeicherbereich und der Datenspeicherbereich können Kombinationen von verschiedenen Arten von Speicher umfassen, beispielsweise von einem Nur-Lese-Speicher 43 (ROM = Read-only memory) und einem Direktzugriffsspeicher 42 (RAM = Random Access Memory) (z. B. dynamischer RAM („DRAM“), synchron DRAM („SDRAM“) usw.). Ferner kann die Steuereinheit für autonomes Fahren 18 ein externes Speicherlaufwerk 44, wie beispielsweise ein externes Festplattenlaufwerk (hard disk drive: HDD), ein Flashspeicher-Laufwerk oder ein nicht flüchtiges Festkörperlaufwerk (solid state drive: SSD) umfassen.
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Die Steuereinheit für autonomes Fahren 18 umfasst ferner eine Kommunikationsschnittstelle 45, über welche die Steuereinheit mit dem Fahrzeugkommunikationsnetzwerk (19 in 1) kommunizieren kann, beispielsweise um Daten von den Umfeldsensoren (20 in 1) zu erhalten.
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3 zeigt eine typische Fahrsituation eines autonom oder auch teilautonom fahrenden Fahrzeugs. Ein autonom oder teilautonom fahrendes Fahrzeug 1 fährt auf der rechten Fahrspur 4 einer Straße 5. Das autonome Fahrzeug 1 umfasst eine Steuereinheit für autonomes Fahren (18 in 1), welche auf Grundlage von zur Verfügung stehenden Daten über eine vorgegebene Fahrtstrecke, von Umweltsensoren 20 aufgenommenen Umgebungsdaten, sowie von mittels den Fahrzeugsensoren erfassten Fahrzeugbetriebsparametern, die der Steuereinheit 18 von den Steuereinheiten 12, 14 und 16 zugeleitet werden, Parameter für den autonomen Betrieb des Fahrzeugs (beispielsweise Soll-Geschwindigkeit, Soll-Moment, Abstand zum Vorausfahrzeug, Abstand zum Fahrbahnrand, Lenkvorgang und dergleichen) bestimmt. Wie aus 3 ersichtlich, fährt das autonome Fahrzeug 1 hinter einem Vorausfahrzeug, hier einem LKW 2, das einen Bereich 10 des Erfassungsbereichs 8 der Umfeldsensoren (20 in 1) des Fahrzeugs 1, hier insbesondere einer Frontkamera, verdeckt. Die Steuereinheit für autonomes Fahren (18 in 1) des Fahrzeugs 1 umfasst einen Prozessor, der dazu ausgelegt ist, in Abhängigkeit von einem geplanten Fahrmanöver, basierend auf Informationen eines sensorbasierten Umfeldmodells eine optimale Fahrposition unter Berücksichtigung des zulässigen Fahrspurbereichs zu berechnen, von welcher ein zu erfassender Bereich mit den eingebauten Umfeldsensoren (20 in 1) bestmöglich abgedeckt wird.
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4 zeigt schematisch das Prinzip eines Kalibrationsverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung. Das Verfahren dient dazu, eine Umfeldsensorik 20 eines Fahrzeugs 1 zu kalibrieren. Das Prinzip des Kalibrationsverfahren wird zur Vereinfachung der Darstellung in zwei Dimensionen, hier x und y dargestellt, so dass 4 einer Draufsicht entspricht. Das Prinzip kann gleichermaßen auch in drei Dimensionen (x, y, z) angewandt werden. Beispielhaft handelt es sich hier bei der Umfeldsensorik um einen Radar-Sensor, oder einen Lidar-Sensor. Das Kalibrationsverfahren basiert auf einem absoluten Koordinatensystem KS (Umfeldkoordinatensystem). Für die Kalibrierung werden beispielhaft zehn Dopplersimulatoren DS1-DS10, deren Positionen im absoluten Koordinatensystem KS bekannt sind, vorgesehen.
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Dopplersimulatoren sind dem Fachmann bekannte Geräte, die in der Lage sind mittels künstlicher Doppler-Verschiebung einem Radar- oder Lidar-Sensor ein bewegtes Objekt mit einstellbarer Geschwindigkeit zu simulieren. Ein Radar- bzw. Lidarsensor erkennt nicht die tatsächliche Geschwindigkeit des Dopplersimulators sondern die von diesem simulierte Scheingeschwindigkeit.
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Im vorliegenden Verfahren wird für jeden der zehn Dopplersimulatoren DS1-DS10 jeweils eine eigene, von den anderen Scheingeschwindigkeiten gut unterscheidbare Scheingeschwindigkeit voreingestellt, zum Beispiel 10 km/h für Dopplersimulator DS1, 20 km/h für Dopplersimulator DS2, usw. Im weiteren kann die einem Dopplersimulatoren DS1-DS1 0 zugeordnete Scheingeschwindigkeit als vorbekannt angesehen werden. Die Scheingeschwindigkeiten und deren Zuordnung zu den Dopplersimulatoren DS1-DS10 kann beispielsweise in als Look-Up Tabelle in einem Speicher der Steuereinheit 18 (ECU 4 in 1) hinterlegt werden. Die Steuereinheit 18 kann diese Zuordnung somit jederzeit abrufen.
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Um die Umfeldsensorik 20 gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren zu kalibrieren, wird das Fahrzeug 1 an einer beliebigen Position des absoluten Koordinatensystems KS positioniert, wobei die Umfeldsensorik 20 von der Position des Fahrzeugs 1 aus die zehn platzierten Dopplersimulatoren DS1-DS10 sehen kann.
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5 zeigt einen Ausschnitt des in 4 gezeigten Aufbaus, welcher zur Vereinfachung der Darstellung lediglich die Dopplersimulatoren DS1 und DS2 umfasst. Die Darstellung kann entsprechend auf den hier beispielhaft angenommen Fall von zehn Dopplersimulatoren DS1 bis DS10 erweitert werden. Um die Umfeldsensorik 20 gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren zu kalibrieren, wird das Fahrzeug 1, wie oben bereits erwähnt, an einem beliebigen Punkt im absoluten Koordinatensystem KS platziert, so dass sich das Ego-Fahrzeug bzw. die Umfeldsensorik 20 am Punkt pS befindet, von dem aus die Umfeldsensorik 20 zehn Dopplersimulatoren DS1 bis DS10 (hier dargestellt nur DS1 und DS2) sehen kann. Die absoluten Positionen xw,1 bis xw,10 der Dopplersimulatoren DS1 bis DS10 im absoluten Koordinatensystem KS werden in der Kalibrierungsphase als bekannt vorausgesetzt, d.h. sie wurden mittels externer Mittel bestimmt und sie werden dem Prozess als vorbestimmte, bekannte Parameter zugeführt, beispielsweise über die Benutzerschnittstelle (26 in 1) eingegeben.
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Nun bestimmt die Umfeldsensorik 20 die relativen Positionen xs,1 bis xs,10 der Dopplersimulatoren DS1 bis DS10 im Relativkoordinatensystem des Sensors. Wie in 5 gezeigt, sind diese Positionsbestimmungen fehlerbehaftet, da die Sensorik 20 eine produktionsbedingte Fehleinstellung aufweisen kann, hier beispielhaft einen Winkelfehler ϕ0 in azimutaler Richtung. Aus diesem Grund weicht der relative Ort xs,1 des Dopplersimulators R1 von seinem wahren relativen Ort x's,1 ab. Die Fehleinstellung ϕ0 in azimutaler Richtung wird hier als ein systematischer Fehler der Messung angenommen und ist folglich für alle Messungen gleich. Gleiches gilt für die übrigen Dopplersimulatoren. Zusätzlich zum Ort der Dopplersimulatoren täuschen diese außerdem der Sensorik 20 eine Scheingeschwindigkeit v1 bis v10 (hier nur v1 und v2 gezeigt) vor, die für jeden der Dopplersimulatoren unterschiedlich und bekannt ist. Im Folgenden ist es also möglich, jeden der Dopplersimulatoren eindeutig auf Basis der gemessenen Scheingeschwindigkeiten vi zu identifizieren. Die Zuordnung, welcher Dopplersimulator über welche Scheingeschwindigkeit verfügt, muss ebenfalls dem Verfahren als externer Paramater zugeführt werden, beispielsweise über die Benutzerschnittstelle (26 in 1).
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Die 6a zeigt gemessenen Orte und bekannte (vorgegebene) Orten von Dopplersimulatoren, wie sie von der erfindungsgemäßen Steuereinheit verarbeitet werden. 6a zeigt als Quadrate die wahren Orte der Dopplersimulatoren DS1 und DS2 im absoluten Koordinatensystem (gezeigt, wie in 5 durch die x- und y-Achse), die bekannten und damit vorgegeben sind. Ferner zeigt 6a als Kreise die Scheinorte SP1 und SP2 der beiden Dopplersimulatoren, wie sie von der am Fahrzeug F1 verbauten Sensorik S1 gemessen werden. Diese Scheinorte SP1 und SP2 entstehen aufgrund dem produktionsbedingten, systematischen Messfehler der Sensorik S1. Die Doppelpfeile in 6a zeigen, dass jeder Scheinort SP1 und SP2 einem wahren Ort der Dopplersimulatoren DS1 und DS2 zugeordnet ist, d.h. dass jeder Scheinort SP1 und SP2 auf einen der Dopplersimulatoren DS1 und DS2 zurückgeht. So geht im Beispiel der 6a der Scheinort SP1 auf den Dopplersimulator DS1 zurück und der Scheinort SP2 geht auf den Dopplersimulator DS2 zurück.
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Ziel des erfindungsgemäßen Verfahrens ist es, eine Korrektur zu finden, sodass wahrer Ort (Quadrat), der über ein externes Verfahren ermittelt wurde, und scheinbarer Ort (Kreis) übereinanderliegen. Jeder gemessenen Scheinposition (Kreis) wird der korrekte wahre Ort (Quadrat) zugeordnet. Auch wenn der produktionsbedingte Fehler groß ist kann das erfindungsgemäße Verfahren beispielsweise entscheiden, ob der scheinbare Ort SP1 zum wahren Ort des Dopplersimulators DS1 oder zum wahren Ort des Dopplersimulators DS2 gehört. Dadurch werden fehlerhafte Zuordnungen vermieden, die bei der Bestimmung deiner Korrekturmatrix, wie er im folgenden detaillierter beschrieben wird, zu einer fehlerhaften Korrektur führen würde und somit das Ergebnis des Korrekturverfahrens unbrauchbar machen könnte.
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Die 6b zeigt eine Zuordnung der gemessenen Orte zu den bekannten Orten basierend auf den gemessenen Scheingeschwindigkeiten der Dopplersimulatoren, wie sie von der erfindungsgemäßen Steuereinheit ermittelt wird. Zu diesem Zweck wird zusätzlich zum Ort der Dopplersimulatoren DS1 und DS2 noch deren jeweilige Scheingeschwindigkeit v1 bzw. v2 bestimmt. Da nun vorab bekannt ist, welcher der Dopplersimulatoren DS1 und DS2 welche der Scheingeschwindigkeiten v1 bzw. v2 simuliert, kann nun entschieden werden, ob der Scheinort SP1 zum bekannten wahren Ort des Dopplersimulators DS1 oder zum bekannten wahren Ort des Dopplersimulators DS2 zuzuordnen ist. Da der erste gemessene Scheinort SP1 sich scheinbar mit der Scheingeschwindigkeit v1 und der zweite gemessene Scheinort SP2 sich scheinbar mit der Scheingeschwindigkeit v2 bewegt, kann der Scheinort SP1 dem Dopplersimulator DS1 und dessen bekanntem Ort xs,1' zugeordnet werden, wie dies in 6b durch die gepunktete Musterung verdeutlicht wird, und der Scheinort SP2 dem Dopplersimulator DS2 und dessen bekanntem Ort xs,2' zugeordnet werden wie dies in 6b durch die gestrichelte Musterung verdeutlicht.
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Eine erfindungsgemäße Zuordnung der gemessenen Orte (Scheinorte) zu den bekannten wahren Orten der Dopplersimulatoren kann, zum Beispiel wie im Folgenden beschrieben, erreicht werden.
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Zunächst werden Orte x
s,i und deren Geschwindigkeit v
i der Dopplersimulatoren durch den Radar/Lidar-Sensor (S1 in
6a, b) gemessen, die als Objekte bzw. Ziele der Sensorerfassung erscheinen. Der Index i bezeichnet hierbei eine Laufvariable, die über alle gemessenen Dopplersimulatoren läuft. Da die Ortsmessungen fehlerbehaftet sind und die Dopplersimulatoren nur vorgeben, ein bewegtes Objekt zu sein, wie dies oben näher beschrieben wurde, sind diese Orte x
s,i und Geschwindigkeiten v
i Scheinorte bzw. Scheingeschwindigkeiten und werden im Folgenden deshalb als Scheinorte x
s,i und Scheingeschwindigkeiten v
i bezeichnet. Der Messprozess liefert folglich eine Liste aller gemessenen Scheinorte x
s,i und deren zugehörigen gemessenen Scheingeschwindigkeiten v
i:
wobei N die Gesamtzahl der Dopplersimulatoren bezeichnet.
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Die wahren Orte x
w,j im absoluten Koordinatensystem (
KS siehe
5) und zugeordneten Scheingeschwindigkeiten v
j' der Dopplersimulatoren sind vorab bekannt und können beispielsweise einer Look-Up-Liste
entnommen werden. Der Index j bezeichnet hierbei eine Laufvariable, die wiederum über die Menge aller Dopplersimulatoren läuft, wobei N die Gesamtzahl der Dopplersimulatoren angibt.
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Um die gemessenen Scheinorte x
s,i der Dopplersimulatoren den hinterlegten wahren Orten x
w,j der Dopplersimulatoren zuzuordnen, werden nun die gemessenen Scheingeschwindigkeiten v
i mit den hinterlegten Scheingeschwindigkeiten v
j' verglichen. Es ergibt sich durch den Vergleich eine eindeutige Zuordnungsliste, die beispielsweise folgende Form haben kann
und welche die gemessenen Scheinorte x
s,i den hinterlegten wahren Orten x
w,j zuordnet.
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Im Idealfall kann der Sensor S1 die von den Dopplersimulatoren simulierte Scheingeschwindigkeiten v
i ideal bestimmen, so dass diese genau mit den hinterlegten Scheingeschwindigkeiten v
j' übereinstimmen, so dass die Zuordnung durch einen trivialen Vergleich der Geschwindigkeiten realisiert werden kann. In der Realität werden jedoch Messfehler auftreten, sodass gemessene und hinterlegte Geschwindigkeiten nicht genau übereinstimmen. In diesem Fall werden Geschwindigkeitenpaare gesucht, für die Werte der gemessenen und der hinterlegten Scheingeschwindigkeiten am besten übereinstimmen. Es gilt also, Paare
(k und l beschreiben hier feste Indizes) zu finden, für die gilt:
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Gesucht werden also Geschwindigkeitspaare
deren Differenz minimal im Vergleich zu allen anderen denkbaren Paaren liegt. Auf diese Weise kann nun jedem gemessenen Ort x
s,k ein bekannter Ort x
w,l zugeordnet werden für den gilt
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Die in den Dopplersimulatoren voreingestellten Scheingeschwindigkeiten
sind im Hinblick auf die recht hohe Geschwindigkeitsauflösung des Radarsensors, wie oben beschrieben, so gewählt, dass Messfehler bei der Geschwindigkeitsmessung keine Rolle spielen.
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Die wahren Orte x
w,j im absoluten Koordinatensystem (
KS in
5) sind bekannt und können mit Hilfe des Positionsvektors
(siehe
5) ins Koordinatensystem des Sensors S1 umgerechnet werden, gemäß
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Im Folgenden wird ein Algorithmus auf Grundlage der oben beschriebenen Figuren 5 und 6b algorithmisch beschrieben, wie mit Hilfe der eindeutig einander zugeordneten Paare wahrer und gemessener Orte (xs,k, xw,l), der Sensorfehler in Form einer Rotationsmatrix R bestimmt werden kann. Zu diesem Zweck werden die einander zugeordneten Paare aus gemessenem und wahrem Ort gemeinsam indiziert.
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Im Folgenden bezeichnen xs,i, xs,i' und xw,i den gemessen Ort des i-ten Dopplersimulators, den entsprechenden wahren Ort im Sensorkoordinatensystem, bzw. den wahren Ort im absoluten Koordinatensystem (KS in 5), wie sie gemäß obiger Beschreibung einander korrekt zugeordnete wurden.
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Nachdem die relativen Orte aller Dopplersimulatoren xs,i bestimmt und basierend auf ihrer Scheingeschwindigkeit vi den bekannten Orten xw,i zugeordnet wurden, soll der Messfehler des Sensorik 20 bestimmt werden. Wie in 5 gezeigt, äußert sich dieser Fehler in einem Winkel-Messfehler in azimutaler Richtung ϕ0.
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Zu diesem in 5 gezeigten Fehler in azimutaler Richtung ϕ0 kommt in drei Dimensionen ggf. noch ein Fehler θ0 in Elevations-Richtung hinzu, der in 5 nicht abgebildet ist, aber in der folgenden algorithmischen Darstellung mitberücksichtigt wird.
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Wie aus
5 ersichtlich wird, gilt die geometrische Gleichung
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Die Fehleinstellung der Umfeldsensorik
20 kann durch eine 3x3 Rotationsmatrix R beschrieben werden, die von den Fehleinstellungen in Azimut-Richtung ϕ
0 und in Elevations-Richtung
θ0 abhängt, welche hier genutzt werden, um die Rotationsmatrix R zu parametrisieren (vgl. „Euler-Winkel“):
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Eingesetzt in Gleichung (1) ergibt sich:
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Woraus sich umgestellt für die Relativposition ergibt
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Um eine Unabhängigkeit vom Ort
pS des Fahrzeugs zu erreichen, wird
pS aus der Gleichung eliminiert. Dies gelingt durch die Verwendung von Relativkoordinaten. Beispielhaft werden hier alle Relativkoordinaten relativ zum Ort des ersten Dopplersimulators (
xs,1 bzw.
xw,1 ) ermittelt:
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Der Einfachheit halber können wir schreiben:
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Nun kann eine 3x3 Matrix M definiert werden:
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Numerisch kann diese Matrix M in ihre Singulärwertzerlegung U∑V
T zerlegt werden:
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Aus dieser Singulärwertzerlegung kann die gesuchte Rotationsmatrix R berechnet werden:
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Für den Fall von genau drei Dopplersimulatoren und unter Berücksichtigung der Tatsache, dass der Ort des ersten Dopplersimulators bereits zur Bestimmung der Relativkoordinaten verwendet wurde
x s,1 =
x w,1 = 0 (siehe Gleichung (5)) verbleiben zur Konstruktion der Matrix M
ij = (
x s,i x s,j) lediglich die beiden verbleibenden Dopplersimulatoren i,j ∈ {2,3}. Da für die Bestimmung der Rotationsmatrix gelten muss i ≠ j, ergibt sich in diesem Fall von drei Dopplersimulatoren genau eine mögliche Matrix M
ij, nämlich:
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Im Falle von mehr als drei Dopplersimulatoren ergibt sich kombinatorisch eine Anzahl an möglichen Matrizen Mij, aus denen dann eine entsprechende Anzahl an möglichen Rotationsmatrizen Rij berechnet werden kann. In diesem Fall kann dann die zu bestimmende Rotationsmatrix R als Durchschnitt, Median, quadratischem Mittel, o.ä. aller oder einer Auswahl der Rotationsmatrizen Rij bestimmt werden. Auch die Anwendung eines Least-Square Verfahrens zur Bestimmung der Rotationsmatrix R ist denkbar.
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Da, wie weiter oben bereits erwähnt, die Rotationsmatrix R im dreidimensionalen Raum über R = R(ϕ
0)R(
θ0 ) von den Fehleinstellungen des Sensors
20 in azimutaler Richtung ϕ
0 und in Elevations-Richtung
θ0 abhängt, können diese beiden nun aus der Rotationsmatrix R bestimmt werden. Über euklidische Geometrie werden somit die Fehleinstellungen wie folgt ermittelt:
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Hierbei bezeichnen r11, r12 und r31 die Einträge der Rotationsmatrix R (siehe Gleichung (2) weiter oben) und arctan2 bezeichnet die dem Fachmann bekannte Erweiterung der inversen Winkelfunktion Arkustangens.
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Dieses Ergebnis kann nun verwendet werden, um den Sensor 20 zu kalibrieren. Beispielsweise können die durch Kalibrierung nun bekannten Fehleinstellungen ϕ0 und θ0 in einem Speicher abgelegt werden und auf dieser Grundlage dann jede nachfolgende Messung durch Subtraktion der Fehleinstellungen ϕ0 und θ0 korrigiert werden.
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Vorteilhafter Weise werden, wie oben dargestellt wenigstens zehn Dopplersimulatoren für das erfindungsgemäße Verfahren genutzt. Mit weniger als zehn Dopplersimulatoren wäre das Gleichungssystem unterbestimmt und die Einträge der Rotationsmatrix R könnten nicht eindeutig bestimmt werden. Im Falle von mehr als zehn Dopplersimulatoren ist das Gleichungssystem überbestimmt. In diesem Fall kann das Gleichungssystem mittels statistischer Methoden auf neun linear unabhängige Gleichungen reduziert werden. Die Verwendung von mehr als zehn Dopplersimulatoren verbessert das Ergebnis, da sich statistische Messungenauigkeiten im Kalibrierungsprozess herausmittelt.
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7 zeigt ein Flussdiagramm, dass schematisch das in 4, 5 und 6 gezeigte Kalibrationsverfahren darstellt. Bei Schritt ST1 ruft die elektronische Steuerung vorgegebene Positionsdaten und deren simulierte Scheingeschwindigkeiten der Dopplersimulatoren von einer externen Quelle ab. Bei Schritt ST2 empfängt die elektronische Steuerung von einem Umfeldsensor 20 gemessene Orte und Scheingeschwindigkeiten der Dopplersimulatoren. In Schritt ST3 ordnet die elektronische Steuerung die gemessenen Orte den vorgegebenen Orten basierend auf den gemessenen und bekannten Scheingeschwindigkeiten der Dopplersimulatoren zu (bei welchen Orten xs,i und xw,j gilt jeweils vi ≈ vj' ?). Bei Schritt ST4 ermittelt die elektronische Steuerung gemessene Relativkoordinaten und vorgegebene Relativkoordinaten aus wenigstens zwei der vorgegebenen Orte der Dopplersimulatoren bzw. gemessenen Orte der Dopplersimulatoren. Bei Schritt ST5 berechnet die elektronische Steuerung eine Rotationsmatrix durch lösen eines Gleichungssystems, wobei für mehrere Paare der Dopplersimulatoren jeweils die gemessenen Relativkoordinaten und die vorgegebenen Relativkoordinaten über eine Rotationsmatrix in Beziehung gesetzt werden, um das Gleichungssystem aufzustellen. Bei Schritt ST6 berechnet die elektronische Steuerung eine Fehleinstellung (Korrekturwinkel ϕ0 und ψ0) der Umfeldsensorik 20 aus den Elementen der Rotationsmatrix.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Fahrzeug
- 2
- Vorausfahrzeug
- 4
- Fahrspur
- 5
- Straße
- 6
- Fahrbahnmittelmarkierung
- 7
- Linkskurve
- 8
- Erfassungsbereich
- 10
- verdeckter Bereich
- 12
- Steuereinheit für Lenksystem
- 14
- Steuereinheit für Bremssystem
- 16
- Steuereinheit für Antriebstrang
- 18
- Steuereinheit für Umfeldsensorik
- 19
- Fahrzeugkommunikationsnetzwerk
- 20
- Umfeldsensoren
- 22
- Bildverarbeitungssystem
- 24
- Satellitennavigationseinheit
- 26
- Benutzerschnittstelle
- 40
- Prozessor
- 42
- RAM-Speicher
- 43
- ROM-Speicher
- 44
- Speicherlaufwerk
- 45
- Benutzerschnittstelle
- 941
- Interfaceschnittstelle
- KS
- absolutes Koordinatensystem
- 1
- Fahrzeug mit Sensor
- 20
- Sensor
- R1
- erster Dopplersimulator
- R2
- zweiter Dopplersimulator
- R3
- dritter Dopplersimulator
- R4
- vierter Dopplersimulator
- R5
- fünfter Dopplersimulator
- R6
- sechster Dopplersimulator
- R7
- siebter Dopplersimulator
- R8
- achter Dopplersimulator
- R9
- neunter Dopplersimulator
- R10
- zehnter Dopplersimulator
- pS
- absolute Position des Sensors
- xw,1
- absolute Position des ersten Dopplersimulators
- xw,2
- absolute Position des zweiten Dopplersimulators
- xs,1
- gemessene Position des ersten Dopplersimulators
- xs,2
- gemessene Position des zweiten Dopplersimulators
- ϕ0
- Azimuth-Winkelfehler des Sensors
- θ0
- Elevationswinkelfehler des Sensors