DE102021110449A1

DE102021110449A1 - Verfahren und System zum Navigieren einer mobilen Plattform in einer Umgebung

Info

Publication number: DE102021110449A1
Application number: DE102021110449.1A
Authority: DE
Inventors: Brent N. Bacchus; Rakesh Kumar
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2020-09-28
Filing date: 2021-04-23
Publication date: 2022-03-31
Also published as: US20220097730A1; US11702107B2; CN114279454A

Abstract

Es werden Verfahren und Systeme zum Navigieren einer mobilen Plattform in einer Umgebung bereitgestellt. Ein Prozessor erhält Informationen über ein Objekt in der Umgebung, erhält Informationen über einen ersten Satelliten und schätzt einen Wahrscheinlichkeitsindikator für eine Nicht-Sichtlinien-Signalübertragung zwischen einem aktuellen Satellitenstandort des ersten Satelliten und einem aktuellen Standort der mobilen Plattform unter Verwendung der Informationen über den ersten Satelliten und der Informationen über das Objekt. Der Prozessor bestimmt ferner einen Diskrepanzindikator unter Verwendung einer Bewegungsinformation der mobilen Plattform und einer Bewegungsinformation des ersten Satelliten, so dass ein Gewichtungsindikator unter Verwendung des geschätzten Wahrscheinlichkeitsindikators und des bestimmten Diskrepanzindikators bestimmt werden kann. Der Prozessor ordnet dann einen Gewichtungsindikator einem vom ersten Satelliten übertragenen Satellitensignal zu, um ein erstes gewichtetes Signal für die Navigation der mobilen Plattform bereitzustellen.

Description

EINLEITUNG
Das technische Gebiet bezieht sich allgemein auf die Satellitennavigation von beweglichen Plattformen, zum Beispiel Fahrzeugen, innerhalb einer Umgebung. Insbesondere geht es um ein Verfahren und ein System zur Navigation einer mobilen Plattform in einer Umgebung, um die Lokalisierung der mobilen Plattform zu verbessern, insbesondere in Mehrwege-Umgebungen.
In den letzten Jahren haben Satellitennavigationssysteme aufgrund der steigenden Nachfrage nach Personentransportsystemen eine große Bedeutung erlangt. Solche Satellitennavigationssysteme liefern Positionsinformationen für Fahrzeuge, die sich durch eine Umgebung auf der Erdoberfläche bewegen. Die Positionsinformationen werden insbesondere zur Navigation der Fahrzeuge oder zur Bereitstellung von Informationen über die Verkehrssituation in bestimmten Regionen genutzt. Die Satellitennavigation und die Positionsinformationen sind abhängig von der Signalqualität zwischen den Satelliten des Satellitennavigationssystems und dem Bodenfahrzeug. Die Anforderung an genaue Positionsinformationen ist für die Navigation wichtig und wird noch wichtiger für Navigationsszenarien, in denen das Fahrzeug durch dicht besiedelte Gebiete, z. B. Großstädte, navigiert. In einer Stadt, insbesondere in Regionen mit hohen Gebäuden, kann die Signalqualität durch Blockierung und Reflexionen der von den Satelliten gesendeten Signale verschlechtert werden. Dies kann zu Ungenauigkeiten in den Positionsinformationen führen.
Entsprechend ist es wünschenswert, Objekte in der Umgebung eines Fahrzeugs zu berücksichtigen, die eine Signalübertragung zwischen einem Satelliten und einer mobilen Plattform während der Navigation der mobilen Plattform durch die Umgebung verschlechtern können. Darüber hinaus ist es wünschenswert, die Informationen einer solchen verschlechterten Signalübertragung zu nutzen, um die der mobilen Plattform zur Verfügung zu stellenden Positionsinformationen zu verbessern. Darüber hinaus werden andere wünschenswerte Merkmale und Eigenschaften der vorliegenden Erfindung aus der nachfolgenden detaillierten Beschreibung und den beigefügten Ansprüchen ersichtlich, die in Verbindung mit den begleitenden Figuren und dem vorstehenden technischen Gebiet und Hintergrund betrachtet werden.
BESCHREIBUNG
Ein computerimplementiertes Verfahren zum Navigieren einer mobilen Plattform, zum Beispiel eines Fahrzeugs, in einer Umgebung wird bereitgestellt. Das Verfahren umfasst das Erhalten von Informationen über ein Objekt in der Umgebung durch einen Prozessor, basierend auf empfangenen Daten aus der Umgebung. Das Verfahren umfasst ferner das Erhalten von Informationen über einen ersten Satelliten durch den Prozessor, zum Beispiel über einen Empfänger an Bord des Fahrzeugs. Das Verfahren umfasst ferner das Schätzen eines Wahrscheinlichkeitsindikators für eine Nicht-Sichtlinien-Signalübertragung zwischen einem aktuellen Satellitenstandort des ersten Satelliten und einem aktuellen Standort der mobilen Plattform durch den Prozessor, wobei der Wahrscheinlichkeitsindikator unter Verwendung der Informationen über den ersten Satelliten und der Informationen über das Objekt geschätzt wird. Das Verfahren umfasst ferner das Bestimmen, durch den Prozessor, eines Diskrepanzindikators unter Verwendung einer Bewegungsinformation der mobilen Plattform und einer Bewegungsinformation des ersten Satelliten, wobei der Diskrepanzindikator repräsentativ für eine Ungenauigkeit in der Signalübertragung zwischen dem ersten Satelliten und der mobilen Plattform ist. Das Verfahren umfasst ferner das Bestimmen eines Gewichtungsindikators durch den Prozessor unter Verwendung des geschätzten Wahrscheinlichkeitsindikators und des bestimmten Diskrepanzindikators. Das Verfahren umfasst ferner das Zuordnen des ermittelten Gewichtungsindikators zu einem vom ersten Satelliten übertragenen Satellitensignal durch den Prozessor, um ein erstes gewichtetes Signal zur Navigation der mobilen Plattform bereitzustellen.
In einer beispielhaften Ausführungsform ist das Objekt in der Umgebung ein dynamisches Objekt, das sich innerhalb der Umgebung bewegt, oder ein statisches Objekt, das in Bezug auf die Umgebung fixiert ist.
In einer beispielhaften Ausführungsform basiert die Gewinnung der empfangenen Daten aus der Umgebung auf Bilddaten von einer Onboard-Kamera der mobilen Plattform.
In einer beispielhaften Ausführungsform wird der Wahrscheinlichkeitsindikator unter Verwendung der Bilddaten der Umgebung geschätzt, wobei die Bilddaten die Informationen über das Objekt in der Umgebung enthalten.
In einer beispielhaften Ausführungsform erhält der Prozessor die Informationen über das Objekt in der Umgebung ferner auf der Grundlage gespeicherter Kartendaten, die für die Umgebung repräsentativ sind.
In einer beispielhaften Ausführungsform umfasst das Erhalten von Informationen über den ersten Satelliten die Verarbeitung von Informationen über einen bestimmten Standort des ersten Satelliten. Der Prozessor bestimmt eine Vielzahl von Beispielstandorten der mobilen Plattform in der Umgebung. Der Wahrscheinlichkeitsindikator wird unter Verwendung des ermittelten Standorts des ersten Satelliten und der Vielzahl von Abtaststandorten der mobilen Plattform geschätzt.
In einer beispielhaften Ausführungsform umfasst das Schätzen des Wahrscheinlichkeitsindikators das Erhalten eines Bildes der Umgebung der mobilen Plattform durch eine Kamera, wobei das Bild das Objekt enthält. Der Prozessor bestimmt eine Vielzahl von Abtastpositionen des ersten Satelliten unter Verwendung der Abtastpositionen der mobilen Plattform in der Umgebung und einer Kameracharakteristik, z. B. einer Kamerametrik, der mobilen Plattform. Der Prozessor projiziert die Vielzahl von Abtastpositionen des ersten Satelliten in das Bild und schätzt den Wahrscheinlichkeitsindikator basierend auf einer relativen Position der Vielzahl von Abtastpositionen des ersten Satelliten in Bezug auf das Objekt innerhalb des Bildes. Der in dieser Ausführungsform beschriebene Prozess kann zum Beispiel für alle Satelliten durchgeführt werden, von denen der Empfänger ein Signal empfängt.
In einer beispielhaften Ausführungsform identifiziert der Prozessor einen ersten Bereich innerhalb des Bildes, der das Objekt darstellt, und einen zweiten Bereich innerhalb des Bildes, der einen Himmel darstellt. Der Prozessor schätzt den Wahrscheinlichkeitsindikator, indem er eine Teilmenge von Abtastpositionen des ersten Satelliten bestimmt, die sich mit dem zweiten Bereich innerhalb des Bildes überschneiden.
In einer beispielhaften Ausführungsform wird der Wahrscheinlichkeitsindikator geschätzt, indem ein Verhältnis zwischen der Teilmenge der Abtastorte des ersten Satelliten, die sich mit dem zweiten Bereich überschneiden, und der Vielzahl der Abtastorte des ersten Satelliten ermittelt wird.
In einer beispielhaften Ausführungsform wird der Wahrscheinlichkeitsindikator unter Verwendung einer Lidar-Information und/oder einer Radar-Information weiter geschätzt.
In einer beispielhaften Ausführungsform tritt die Nicht-Sichtlinien-Signalübertragung zwischen dem aktuellen Satellitenstandort des ersten Satelliten und dem aktuellen Standort der mobilen Plattform als Folge einer Blockierung einer direkten Signalübertragung zwischen dem ersten Satelliten und der mobilen Plattform auf.
In einer beispielhaften Ausführungsform verwendet der Prozessor das gewichtete Satellitensignal zur Bestimmung des aktuellen Standorts der mobilen Plattform.
In einer beispielhaften Ausführungsform kombiniert der Prozessor das gewichtete Satellitensignal mit einem weiteren Satellitensignal eines globalen Navigationssatellitensystems zur Bestimmung des aktuellen Standorts der mobilen Plattform.
In einer beispielhaften Ausführungsform wird der Wahrscheinlichkeitsindikator als Wahrscheinlichkeitswert geschätzt und der Gewichtungsindikator als Gewichtungsfaktor bestimmt. Der Prozessor ermittelt den Gewichtungsfaktor in Abhängigkeit vom Wahrscheinlichkeitswert.
In einer beispielhaften Ausführungsform bestimmt der Prozessor den Diskrepanzindikator basierend auf einer Messung einer Dopplerverschiebung (z. B. Pseudoentfernungsrate) zwischen dem ersten Satelliten und der mobilen Plattform.
In einer beispielhaften Ausführungsform bestimmt der Prozessor den Diskrepanzindikator basierend auf einer Messung einer Pseudo-Entfernung zwischen dem ersten Satelliten und der mobilen Plattform.
In einer beispielhaften Ausführungsform ist die mobile Plattform ein Bodenfahrzeug, ein Wasserfahrzeug, ein Flugzeug oder ein tragbares mobiles Gerät wie ein Mobiltelefon oder Tablet.
In einer beispielhaften Ausführungsform erhält der Prozessor Informationen über einen zweiten Satelliten und schätzt einen zweiten Wahrscheinlichkeitsindikator für eine Nicht-Sichtliniensignalübertragung zwischen einer aktuellen Satellitenposition des zweiten Satelliten und einer aktuellen Position der mobilen Plattform, wobei der zweite Wahrscheinlichkeitsindikator unter Verwendung der Informationen über den zweiten Satelliten und der Informationen über das Objekt geschätzt wird. Der Prozessor bestimmt einen zweiten Diskrepanzindikator unter Verwendung einer Bewegungsinformation der mobilen Plattform und einer Bewegungsinformation des zweiten Satelliten, wobei der zweite Diskrepanzindikator repräsentativ für eine Ungenauigkeit in der Signalübertragung zwischen dem zweiten Satelliten und der mobilen Plattform ist. Der Prozessor bestimmt einen zweiten Gewichtungsindikator unter Verwendung des geschätzten zweiten Wahrscheinlichkeitsindikators und des ermittelten zweiten Diskrepanzindikators. Der Prozessor ordnet den ermittelten zweiten Gewichtungsindikator einem vom zweiten Satelliten übertragenen Satellitensignal zu, um ein zweites gewichtetes Signal zur Navigation der mobilen Plattform bereitzustellen.
Ein Fahrzeug wird bereitgestellt. Das Fahrzeug enthält einen Sensor, der so konfiguriert ist, dass er Kameradaten erzeugt, und einen Prozessor, der so konfiguriert ist, dass er Informationen über ein Objekt in der Umgebung auf der Grundlage von empfangenen Kameradaten aus der Umgebung erhält. Der Prozessor ist ferner konfiguriert, um Informationen über einen ersten Satelliten zu erhalten und einen Wahrscheinlichkeitsindikator für eine Nicht-Sichtlinien-Signalübertragung zwischen einer aktuellen Satellitenposition des ersten Satelliten und einer aktuellen Position des Fahrzeugs zu schätzen, wobei der Wahrscheinlichkeitsindikator unter Verwendung der Informationen über den ersten Satelliten und der Informationen über das Objekt geschätzt wird. Der Prozessor ist ferner konfiguriert, um einen Diskrepanzindikator unter Verwendung einer Bewegungsinformation des Fahrzeugs und einer Bewegungsinformation des ersten Satelliten zu bestimmen, wobei der Diskrepanzindikator repräsentativ für eine Ungenauigkeit in der Signalübertragung zwischen dem ersten Satelliten und dem Fahrzeug ist. Der Prozessor ist ferner konfiguriert, um einen Gewichtungsindikator unter Verwendung des geschätzten Wahrscheinlichkeitsindikators und des ermittelten Diskrepanzindikators zu bestimmen. Der Prozessor ist ferner so konfiguriert, dass er den ermittelten Gewichtungsindikator einem vom ersten Satelliten übertragenen Satellitensignal zuordnet, um ein gewichtetes Signal für die Navigation des Fahrzeugs bereitzustellen.
Ein System zum Navigieren eines Fahrzeugs in einer Umgebung ist vorgesehen. Das System umfasst einen ersten Satelliten und ein Fahrzeug. Das Fahrzeug enthält einen Prozessor, der so konfiguriert ist, dass er Informationen über ein Objekt in der Umgebung basierend auf empfangenen Daten aus der Umgebung erhält. Der Prozessor ist ferner konfiguriert, um Informationen über den ersten Satelliten zu erhalten und einen Wahrscheinlichkeitsindikator für eine Nicht-Sichtlinien-Signalübertragung zwischen einer aktuellen Satellitenposition des ersten Satelliten und einer aktuellen Position des Fahrzeugs zu schätzen, wobei der Wahrscheinlichkeitsindikator unter Verwendung der Informationen über den ersten Satelliten und der Informationen über das Objekt geschätzt wird. Der Prozessor ist ferner konfiguriert, um einen Diskrepanzindikator unter Verwendung einer Bewegungsinformation des Fahrzeugs und einer Bewegungsinformation des ersten Satelliten zu bestimmen, wobei der Diskrepanzindikator repräsentativ für eine Ungenauigkeit in der Signalübertragung zwischen dem ersten Satelliten und dem Fahrzeug ist. Der Prozessor ist ferner konfiguriert, um einen Gewichtungsindikator unter Verwendung des geschätzten Wahrscheinlichkeitsindikators und des ermittelten Diskrepanzindikators zu bestimmen. Der Prozessor ist ferner so konfiguriert, dass er den ermittelten Gewichtungsindikator einem vom ersten Satelliten übertragenen Satellitensignal zuordnet, um ein gewichtetes Signal für die Navigation des Fahrzeugs bereitzustellen.
In einer beispielhaften Ausführungsform umfasst das System außerdem eine Vielzahl von Satelliten. Der Prozessor ist so konfiguriert, dass er Informationen über die Vielzahl von Satelliten erhält. Der Prozessor ist ferner so konfiguriert, dass er Wahrscheinlichkeitsindikatoren schätzt, wobei jeder Wahrscheinlichkeitsindikator eine Nicht-Sichtlinien-Signalübertragung zwischen einer aktuellen Satellitenposition eines jeweiligen der mehreren Satelliten und einer aktuellen Position des Fahrzeugs angibt, wobei der Wahrscheinlichkeitsindikator unter Verwendung der Informationen über die mehreren Satelliten und der Informationen über das Objekt geschätzt wird. Der Prozessor ist ferner konfiguriert, um Gewichtungsindikatoren unter Verwendung der geschätzten Wahrscheinlichkeitsindikatoren zu bestimmen und jeden bestimmten Gewichtungsindikator einem jeweiligen Satellitensignal zuzuordnen, das von einem jeweiligen der Vielzahl von Satelliten übertragen wird, um mehrere gewichtete Signale für die Navigation des Fahrzeugs bereitzustellen.
Figurenliste
Die beispielhaften Ausführungsformen werden im Folgenden in Verbindung mit den folgenden Figuren beschrieben, wobei gleiche Bezugsziffern gleiche Elemente bezeichnen und wobei:

1 ist ein Fahrzeug mit einem Prozessor, der ein Verfahren zum Navigieren des Fahrzeugs in einer Umgebung gemäß einer Ausführungsform ausführt;
2 ist eine Illustration, die ein System zum Navigieren eines Fahrzeugs in einer Umgebung gemäß einer Ausführungsform zeigt;
3 ist ein Blockdiagramm eines Verfahrens zum Navigieren einer mobilen Plattform in einer Umgebung gemäß einer Ausführungsform;
4 ist ein Blockdiagramm, das Details der Schätzung des Wahrscheinlichkeitsindikators des Verfahrens von 3 gemäß einer Ausführungsform zeigt;
5 ist ein Blockdiagramm, das Details der Bestimmung des Diskrepanzindikators des Verfahrens von 3 gemäß einer Ausführungsform zeigt;
6 ist ein Blockdiagramm, das eine Integration des Verfahrens von 3 in einen Satellitennavigationsprozess gemäß einer Ausführungsform zeigt; und
7 zeigt ein schematisches Diagramm einer Softwarearchitektur des Systems von 2.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Die folgende detaillierte Beschreibung hat lediglich beispielhaften Charakter und soll die Anwendung und Verwendungen nicht einschränken. Darüber hinaus besteht keine Absicht, an irgendwelche ausdrücklichen oder impliziten Theorien gebunden zu sein, die in dem vorangehenden technischen Gebiet, dem Hintergrund, der kurzen Zusammenfassung oder der folgenden detaillierten Beschreibung dargestellt sind. Wie hierin verwendet, bezieht sich der Begriff Modul und/oder System auf jegliche Hardware, Software, Firmware, elektronische Steuerkomponente, Verarbeitungslogik und/oder Prozessorgerät, einzeln oder in beliebiger Kombination, einschließlich und ohne Einschränkung: anwendungsspezifischer integrierter Schaltkreis (ASIC), ein elektronischer Schaltkreis, ein Prozessor (gemeinsam, dediziert oder Gruppe) und Speicher, der ein oder mehrere Software- oder Firmware-Programme ausführt, eine kombinatorische Logikschaltung und/oder andere geeignete Komponenten, die die beschriebene Funktionalität bereitstellen.
Ausführungsformen der vorliegenden Offenlegung können hier in Form von funktionalen und/oder logischen Blockkomponenten und verschiedenen Verarbeitungsschritten beschrieben werden. Es ist zu beachten, dass solche Blockkomponenten durch eine beliebige Anzahl von Hardware-, Software- und/oder Firmware-Komponenten realisiert werden können, die so konfiguriert sind, dass sie die angegebenen Funktionen ausführen. Zum Beispiel kann eine Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung verschiedene integrierte Schaltungskomponenten verwenden, z. B. Speicherelemente, digitale Signalverarbeitungselemente, Logikelemente, Nachschlagetabellen oder ähnliches, die eine Vielzahl von Funktionen unter der Steuerung eines oder mehrerer Mikroprozessoren oder anderer Steuergeräte ausführen können. Darüber hinaus wird der Fachmann verstehen, dass Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung in Verbindung mit einer beliebigen Anzahl von Systemen praktiziert werden können, und dass die hier beschriebenen Systeme lediglich beispielhafte Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung sind.
Der Kürze halber werden konventionelle Techniken in Bezug auf Signalverarbeitung, Datenübertragung, Signalisierung, Steuerung und andere funktionale Aspekte der Systeme (und der einzelnen Betriebskomponenten der Systeme) hier nicht im Detail beschrieben. Darüber hinaus sollen die in den verschiedenen hier enthaltenen Abbildungen dargestellten Verbindungslinien beispielhafte funktionale Beziehungen und/oder physikalische Kopplungen zwischen den verschiedenen Elementen darstellen. Es ist zu beachten, dass viele alternative oder zusätzliche funktionale Beziehungen oder physikalische Verbindungen in einer Ausführungsform der vorliegenden Offenlegung vorhanden sein können.
Mit Bezug auf 1 ist ein Fahrzeug 10 gemäß verschiedener Ausführungsformen dargestellt. Das Fahrzeug 10 umfasst im Allgemeinen eine Karosserie 14, Vorderräder 16 und Hinterräder 18. Das Fahrzeug 10 umfasst im Allgemeinen ein Antriebssystem 20, ein Getriebesystem 22, ein Lenksystem 24, ein Bremssystem 26, ein Sensorsystem 28, ein Aktuatorsystem 30, mindestens eine Datenspeichereinrichtung 32, mindestens ein Steuergerät 34, eine Eingabeeinheit 35 und ein Kommunikationssystem 36. Das Antriebssystem 20 kann in verschiedenen Ausführungsformen einen Verbrennungsmotor, eine elektrische Maschine, wie z. B. einen Fahrmotor, und/oder ein Brennstoffzellenantriebssystem umfassen.
Das Sensorsystem 28 umfasst eine oder mehrere Erfassungsvorrichtungen 40a-40n, die beobachtbare Bedingungen der äußeren Umgebung 50 und/oder der inneren Umgebung des Fahrzeugs 10 erfassen, das beispielsweise ein autonomes Fahrzeug 10 ist. Eine oder mehrere der Erfassungsvorrichtungen 40a-40n können beispielsweise Objekte in der äußeren Umgebung 50 des Fahrzeugs 10 erfassen. Die Erfassungsvorrichtungen 40a-40n können Radare, Lidare, globale Positionierungssysteme, optische Kameras, Wärmekameras, Ultraschallsensoren, Temperatursensoren und/oder andere Sensoren umfassen, sind aber nicht darauf beschränkt. Beispielsweise kann eine Erfassungsvorrichtung 40a eine Kamera umfassen, die zum Empfangen von Bilddaten aus der Umgebung 50, d. h. der Umgebung des Fahrzeugs 10, konfiguriert ist. Die Bilddaten können Informationen über mindestens ein Objekt 50a-50c (2) enthalten, das sich in der Umgebung 50 des Fahrzeugs 10 befindet. Das Aktuatorsystem 30 umfasst eine oder mehrere Aktuatorvorrichtungen 42a-42n, die eine oder mehrere Fahrzeugfunktionen steuern, wie z. B., aber nicht beschränkt auf, die Sensorvorrichtung 40a-40n, das Antriebssystem 20, das Getriebesystem 22, das Lenksystem 24 und das Bremssystem 26.
Das Kommunikationssystem 36 ist so konfiguriert, dass es drahtlos Informationen an und von anderen Einheiten 48 übermittelt, wie z. B., aber nicht beschränkt auf ein Satellitennavigationssystem 60 ( 2), andere Fahrzeuge („V2V“-Kommunikation), Infrastruktur („V2I“-Kommunikation), entfernte Systeme und/oder persönliche Geräte.
In einer beispielhaften Ausführungsform ist das Kommunikationssystem 36 so konfiguriert, dass es Satellitensignale von dem Satellitennavigationssystem 60 empfängt.
In einer beispielhaften Ausführungsform ist das Kommunikationssystem 36 ein drahtloses Kommunikationssystem, das so konfiguriert ist, dass es über ein drahtloses lokales Netzwerk (WLAN) unter Verwendung von IEEE 802.11-Standards oder unter Verwendung von zellularer Datenkommunikation kommuniziert. Zusätzliche oder alternative Kommunikationsverfahren, wie z. B. ein dedizierter Kurzstrecken-Kommunikationskanal (DSRC), werden jedoch ebenfalls im Rahmen der vorliegenden Offenbarung berücksichtigt. DSRC-Kanäle beziehen sich auf ein- oder zweiseitige drahtlose Kommunikationskanäle mit kurzer bis mittlerer Reichweite, die speziell für den Einsatz im Automobilbereich entwickelt wurden, sowie auf einen entsprechenden Satz von Protokollen und Standards.
In verschiedenen Ausführungsformen speichert die Datenspeichervorrichtung 32 definierte Karten der navigierbaren Umgebung 50. Insbesondere kann die Datenspeichervorrichtung 32 Kartendaten bereitstellen, die für eine Umgebung 50 des Fahrzeugs 10 repräsentativ sind. Die Kartendaten können kontinuierlich, d.h. in Echtzeit, aktualisiert werden, um Kartendaten bereitzustellen, die einer Umgebung 50 entsprechen, die das Fahrzeug 10 gerade durchfährt. In verschiedenen Ausführungsformen können die definierten Karten von einer entfernten Einheit 48, wie z. B. einem entfernten Datenserver, vordefiniert und bezogen werden. Zum Beispiel können die definierten Karten von dem entfernten System zusammengestellt und an das autonome Fahrzeug 10 (drahtlos und/oder drahtgebunden) übermittelt und in der Datenspeichereinrichtung 32 gespeichert werden. Die Datenspeichervorrichtung 32 kann Bilddaten einer Umgebung 50 gespeichert haben. Beispielsweise können die gespeicherten Bilddaten Erscheinungen von Objekten enthalten, die bestimmten Orten in der Umgebung 50 zugeordnet sind. Wie zu erkennen ist, kann die Datenspeichervorrichtung 32 Teil des Steuergeräts 34, getrennt vom Steuergerät 34 oder Teil eines vom Fahrzeug 10 getrennten Systems sein.
Der Controller 34 umfasst mindestens einen Prozessor 44 und ein computerlesbares Speichergerät oder Medium 46, auf dem Kartendaten, d. h. Bilddaten, gespeichert werden können. Der Prozessor 44 kann ein beliebiger kundenspezifischer oder handelsüblicher Prozessor sein, eine Zentraleinheit (CPU), eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU), ein Hilfsprozessor unter mehreren Prozessoren, die dem Steuergerät 34 zugeordnet sind, ein Mikroprozessor auf Halbleiterbasis (in Form eines Mikrochips oder Chipsatzes), ein Makroprozessor, eine beliebige Kombination davon oder allgemein eine beliebige Vorrichtung zur Ausführung von Befehlen. Die computerlesbare Speichereinrichtung oder -medien 46 können flüchtige und nichtflüchtige Speicher umfassen, z. B. Festwertspeicher (ROM), Direktzugriffsspeicher (RAM) und Keep-Alive-Speicher (KAM). KAM ist ein dauerhafter oder nichtflüchtiger Speicher, der zum Speichern verschiedener Betriebsvariablen verwendet werden kann, während der Prozessor 44 ausgeschaltet ist. Die computerlesbare(n) Speichervorrichtung(en) 46 kann/können unter Verwendung einer beliebigen Anzahl bekannter Speichervorrichtungen wie PROMs (programmierbarer Festwertspeicher), EPROMs (elektrisch löschbare PROMs), EEPROMs (elektrisch löschbare PROMs), Flash-Speicher oder anderer elektrischer, magnetischer, optischer oder kombinierter Speichervorrichtungen implementiert werden, die in der Lage sind, Daten zu speichern, von denen einige ausführbare Befehle darstellen, die von der Steuereinheit 34 bei der Steuerung des Fahrzeugs 10 verwendet werden, insbesondere zur Navigation des Fahrzeugs 10 in der Umgebung.
Die Anweisungen können ein oder mehrere separate Programme umfassen, von denen jedes eine geordnete Auflistung von ausführbaren Anweisungen zur Implementierung logischer Funktionen enthält. Die Anweisungen, wenn sie vom Prozessor 44 ausgeführt werden, empfangen und verarbeiten Signale vom Sensorsystem 28, führen Logik, Berechnungen, Verfahren und/oder Algorithmen zur Navigation des Fahrzeugs 10 innerhalb der Umgebung 50 aus, um die Komponenten des autonomen Fahrzeugs 10 automatisch zu steuern, und erzeugen Steuersignale für das Aktuatorsystem 30, um die Komponenten des autonomen Fahrzeugs 10 basierend auf der Logik, den Berechnungen, Verfahren und/oder Algorithmen automatisch zu steuern. Obwohl in 1 nur ein Steuergerät 34 dargestellt ist, können Ausführungsformen des autonomen Fahrzeugs 10 eine beliebige Anzahl von Steuergeräten 34 umfassen, die über ein beliebiges geeignetes Kommunikationsmedium oder eine Kombination von Kommunikationsmedien kommunizieren und die zusammenarbeiten, um die Sensorsignale zu verarbeiten, Logik, Berechnungen, Verfahren und/oder Algorithmen durchzuführen und Steuersignale zu erzeugen, um Merkmale des Fahrzeugs 10 automatisch zu steuern.
In verschiedenen Ausführungsformen implementiert das Steuergerät 34 und/oder der Prozessor 44 maschinelle Lerntechniken, um die Funktionalität des Steuergeräts 34 und/oder des Prozessors 44 zu unterstützen, wie z. B. Merkmalserkennung/-klassifizierung, Hindernisvermeidung, Routendurchquerung, Kartierung, Sensorintegration, Bestimmung der Bodenwahrheit und Ähnliches.
In verschiedenen Ausführungsformen implementiert das Steuergerät 34 Verfahren und Systeme für die Navigation in einer Umgebung, wie hier im Einzelnen erläutert wird.
Mit Bezug auf 2 wird ein System 60 zur Navigation des Fahrzeugs 10 in einer Umgebung 50 gezeigt. Die Umgebung 50 umfasst mindestens ein Objekt 51-53. Die Objekte 51-53 in 2 sind Gebäude, die eine Straße (nicht dargestellt) umgeben, auf der sich das Fahrzeug 10 befindet. Das System 60 umfasst einen ersten Satelliten 61, der ein erstes Satellitensignal 71 in Richtung der Umgebung 50 sendet. Wie aus 2 ersichtlich ist, wird das erste Satellitensignal 71 zwischen dem ersten Satelliten 61 und dem Fahrzeug 10 durch das Objekt 53 blockiert. Das Fahrzeug empfängt jedoch noch eine Reflexion 83, nachdem es an einem anderen Objekt 51 abprallt. Eine solche Reflexion wird als eine Nicht-Sichtlinien-Signalübertragung (NLOS) zwischen einem Satelliten und dem Fahrzeug 10 bezeichnet. Ebenfalls dargestellt ist ein Mehrwegesignal 84 und 72 zwischen einem zweiten Satelliten 62 und dem Fahrzeug 10, das aufgrund von Reflexionen am Objekt 53 entsteht. Das vom Satelliten 61 gesendete Satellitensignal 71 wird blockiert und erreicht das Fahrzeug 10 nicht.
Das Signal desselben Satelliten wird nach dem Abprallen am Objekt 51 als Mehrwegesignal 83 vom Fahrzeug/Empfänger empfangen. Wie aus 2 ersichtlich ist, kann das zweite Satellitensignal 72 des zweiten Satelliten 62 auf einem direkten Weg zum Fahrzeug 10 übertragen werden. Eine solche direkte Signalübertragung wird als Sichtliniensignalübertragung (LOS) zwischen einem Satelliten und dem Fahrzeug 10 bezeichnet. In einem Beispiel kann das Fahrzeug 10 seinen Standort ohne Verwendung der Mehrwegsignale 81, 83, 82, 84 bestimmen. Das Fahrzeug 10 kann sich dann nur auf die NLOS-Signalübertragungen und/oder die LOS-Signalübertragungen zwischen dem Fahrzeug 10 und einem jeweiligen Satelliten verlassen.
In einer beispielhaften Ausführungsform erhält der Prozessor 44 des Fahrzeugs 10 Informationen über mindestens ein Objekt 51-53 in der Umgebung 50 basierend auf empfangenen Daten aus der Umgebung 50. Das Fahrzeug 10 kann die Sensorik 28, insbesondere die Erfassungseinrichtungen 40a-40n (1), verwenden, um die Informationen über mindestens ein Objekt 51-53 in der Umgebung 50 wahrzunehmen oder zu empfangen. In einem Beispiel empfangen eine oder mehrere Kameras die Daten als Bilddaten von Bildern der Umgebung 50. Die Bilddaten der Umgebung 50 können ein Erscheinungsbild des mindestens einen Objekts 51-53 enthalten, insbesondere Umrisse oder Konturen des mindestens einen Objekts 51-53.
Der Prozessor 44 ist so konfiguriert, dass er die Bilder oder Bilddaten verarbeitet, indem er einen Segmentierungsprozess anwendet, um einen ersten Bereich, der das mindestens eine Objekt 51-53 definiert, und einen zweiten Bereich, der einen freien Himmel definiert, zu unterscheiden, wie im Folgenden näher beschrieben wird. Mit Hilfe dieser Segmentierung kann der Prozessor 44 des Fahrzeugs 10 statische Objekte 51-53, z. B. Gebäude, und dynamische Objekte, z. B. andere Fahrzeuge oder Busse, erkennen, die möglicherweise die Satelliten 61, 62 aus Sicht des Fahrzeugs 10 verdecken. Mit anderen Worten, die bordeigene Wahrnehmung wird verwendet, um zu bestimmen, ob eine Blockierung der direkten Signalübertragung 71, 72 zwischen dem Fahrzeug 10 und den Satelliten 61, 62 wahrscheinlich auftreten könnte oder nicht. Optional können zusätzlich zu den wahrgenommenen Daten der Umgebung 50 auch vorherige Modelle in einer Karte, insbesondere Kartendaten, der Umgebung 50 verwendet werden. Das Ergebnis der Bestimmung wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit einer NLOS-Signalübertragung zwischen dem Satelliten 61 und dem Fahrzeug 10 und/oder zwischen dem Satelliten 62 und dem Fahrzeug 10 und/oder zwischen weiteren Satelliten (nicht dargestellt) und dem Fahrzeug 10 zu bewerten. Zusätzlich berechnet der Prozessor 44 eine Diskrepanz basierend auf dem GPS (Global Positioning System) Signaldoppler und der Wirtskinematik. Basierend auf der ausgewerteten Wahrscheinlichkeit und der berechneten Diskrepanz kann eine Gewichtung für jedes Satellitenübertragungssignal ermittelt und diesem zugewiesen werden. Auf diese Weise kann der Prozessor 44 Ungenauigkeiten aufgrund von NLOS-Signalübertragungen berücksichtigen und die Informationen nutzen, um den Einfluss von wahrscheinlich verdeckten Satelliten 61, 62 zu reduzieren. Dieser Ansatz wird im Folgenden im Detail beschrieben.
3 ist ein Blockdiagramm eines computerimplementierten Verfahrens zum Navigieren einer mobilen Plattform, z. B. eines Fahrzeugs, in einer Umgebung. In verschiedenen Ausführungsformen kann das beschriebene computerimplementierte Verfahren durch den Prozessor 44 des in den 1 und 2 dargestellten Fahrzeugs 10 ausgeführt werden. In verschiedenen Ausführungsformen unterstützt das computerimplementierte Verfahren das Fahrzeug 10 beim Navigieren durch eine Umgebung 50, wie in 2 dargestellt.
In einem Beispiel empfängt eine Kamera in Schritt 110 ein oder mehrere Bilder aus der Umgebung. Die Kamera kann eine Onboard-Kamera sein, die Teil des Sensorsystems 28 des Fahrzeugs 10 ist. Die ein oder mehreren Bilder enthalten Bildinformationen, wie z. B. eine Darstellung eines Teils der Umgebung, wie sie von der Kamera gesehen wird. In Schritt 120 erhält der Prozessor 44 Informationen über mindestens ein Objekt in der Umgebung auf der Grundlage der empfangenen Daten aus der Umgebung, indem er das mindestens eine Objekt in dem einen oder den mehreren Bildern erkennt. Die Informationen über das mindestens eine Objekt können Daten über einen Ort und/oder ein Aussehen des mindestens einen Objekts enthalten. Das mindestens eine Objekt kann ein dynamisches Objekt sein, wie z. B. ein Fahrzeug oder eine Person, die sich in der Umgebung bewegt, oder ein statisches Objekt, wie z. B. ein Gebäude oder ein Baum, das in Bezug auf die Umgebung fixiert ist.
In Schritt 130 liefert ein Satellitennavigationssystem, z. B. ein globales Satellitennavigationssystem (GNSS), Informationen über einen ersten Satelliten an ein Empfangssystem des Fahrzeugs, das z. B. das oben beschriebene Kommunikationssystem oder Erfassungssystem des Fahrzeugs umfasst. Hierin wird das Empfangssystem des Fahrzeugs auch als GNSS-Empfänger bezeichnet. Der erste Satellit kann ein Satellit des Satellitennavigationssystems sein. Die Informationen über den ersten Satelliten werden von dem Prozessor 44 in Schritt 140 ermittelt. Insbesondere werden dem Prozessor 44 Ephemeridendaten des ersten Satelliten zur Verfügung gestellt. Die Ephemeridendaten können Informationen über einen Standort, eine Flugbahn und/oder eine Bewegung des ersten Satelliten enthalten.
In Schritt 150 schätzt der Prozessor einen Wahrscheinlichkeitsindikator für eine Nicht-Sichtlinien-Signalübertragung zwischen einer aktuellen Satellitenposition des ersten Satelliten und einer aktuellen Position des Fahrzeugs, wobei der Wahrscheinlichkeitsindikator unter Verwendung der Informationen über den ersten Satelliten und der Informationen über das mindestens eine Objekt geschätzt wird. Der in Schritt 150 geschätzte Wahrscheinlichkeitsindikator ist repräsentativ für eine Wahrscheinlichkeit, mit der die Signalübertragung zwischen dem aktuellen Standort des ersten Satelliten und dem aktuellen Standort des Fahrzeugs durch das mindestens eine Objekt, zum Beispiel ein hohes Gebäude in der Umgebung des Fahrzeugs, blockiert wird. Die Schätzung des Wahrscheinlichkeitsindikators wird unter Bezugnahme auf 4 näher beschrieben.
Der erste Satellit oder das Satellitennavigationssystem stellt in Schritt 160 Bewegungsinformationen über den ersten Satelliten für das Empfangssystem des Fahrzeugs, d. h. den GNSS-Empfänger, bereit, wobei in Schritt 170 Messungen bezüglich der Bewegungsinformationen vorgenommen werden. Die Bereitstellung der Messungen bezüglich der Bewegungsinformationen an das Fahrzeug kann kontinuierlich erfolgen. In Schritt 180 kann eine Geschwindigkeit des ersten Satelliten bestimmt und als Teil der Bewegungsinformation des ersten Satelliten bereitgestellt werden. Zusätzlich wird in Schritt 190 eine Bewegungsinformation über das Fahrzeug bereitgestellt. Die Bewegungsinformation über das Fahrzeug kann aus kinematischen Eigenschaften (sog. Ego-Kinematik) des Fahrzeugs ermittelt werden, wobei die kinematischen Eigenschaften des Fahrzeugs durch das Erfassungssystem des Fahrzeugs gewonnen werden können. Der Prozessor ermittelt dann in Schritt 200 einen Diskrepanzindikator anhand der Bewegungsinformation des Fahrzeugs und der Bewegungsinformation des ersten Satelliten. Der Diskrepanzindikator ist repräsentativ für eine Ungenauigkeit in der Signalübertragung zwischen dem ersten Satelliten und dem Fahrzeug, die auf deren relative Bewegung zurückzuführen ist. Da der Diskrepanzindikator auf der Grundlage kinematischer Eigenschaften in Bezug auf das Fahrzeug und/oder in Bezug auf den ersten Satelliten ermittelt wird, kann der Diskrepanzindikator auch als kinematische Diskrepanz bezeichnet werden. Das Bestimmen des Diskrepanzindikators wird unter Bezugnahme auf 5 näher beschrieben.
In Schritt 210 bestimmt der Prozessor einen Gewichtungsindikator unter Verwendung des geschätzten Wahrscheinlichkeitsindikators und des ermittelten Diskrepanzindikators. In Schritt 220 weist der Prozessor ferner den ermittelten Gewichtungsindikator einem Satellitensignal zu, das in Schritt 220 von dem ersten Satelliten an den GNSS-Empfänger des Fahrzeugs übertragen wird, um ein erstes gewichtetes Signal für die Navigation des Fahrzeugs bereitzustellen.
In einer beispielhaften Ausführungsform kann der Prozessor das gewichtete Satellitensignal zur Bestimmung des aktuellen Standorts der mobilen Plattform verwenden. Insbesondere kann der Prozessor das gewichtete Satellitensignal des ersten Satelliten mit einem weiteren Satellitensignal eines anderen Satelliten des globalen Navigationssatellitensystems zur Bestimmung des aktuellen Standorts der mobilen Plattform kombinieren.
Obwohl das Verfahren von 3 nur mit Bezug auf den ersten Satelliten beschrieben wird, versteht es sich, dass das Verfahren auch unter Verwendung einer Vielzahl von Satelliten eines Satellitennavigationssystems angewendet werden kann, so dass eine Vielzahl von Gewichtungsindikatoren bestimmt werden kann, wobei jeder Gewichtungsindikator einem Übertragungssignal eines jeweiligen Satelliten der Vielzahl von Satelliten zugeordnet ist.
Beispielsweise erhält der Prozessor Informationen über einen zweiten Satelliten und schätzt einen zweiten Wahrscheinlichkeitsindikator für eine Nicht-Sichtlinien-Signalübertragung zwischen einer aktuellen Satellitenposition des zweiten Satelliten und einer aktuellen Position des Fahrzeugs, wobei der zweite Wahrscheinlichkeitsindikator unter Verwendung der Informationen über den zweiten Satelliten und der bereits in Schritt 120 erhaltenen Informationen über das mindestens eine Objekt geschätzt wird. Der Prozessor bestimmt dann einen zweiten Diskrepanzindikator unter Verwendung einer Bewegungsinformation der mobilen Plattform und einer Bewegungsinformation des zweiten Satelliten, wobei der zweite Diskrepanzindikator repräsentativ für eine Ungenauigkeit in der Signalübertragung zwischen dem zweiten Satelliten und der mobilen Plattform ist. Der Prozessor bestimmt dann einen zweiten Gewichtungsindikator unter Verwendung des geschätzten zweiten Wahrscheinlichkeitsindikators und des ermittelten zweiten Diskrepanzindikators. Der Prozessor ordnet dann den ermittelten zweiten Gewichtungsindikator einem vom zweiten Satelliten übertragenen Satellitensignal zu, um ein zweites gewichtetes Signal für die Navigation der mobilen Plattform bereitzustellen. Insbesondere verwendet der Prozessor das erste gewichtete Signal und das zweite gewichtete Signal, um den Standort auf der Grundlage der von den jeweiligen Satelliten empfangenen gewichteten Satellitensignale zu bestimmen.
Schritt 130 stellt also eine Filterung der einzelnen übertragenen Satellitensignale entsprechend ihrer Gewichtung dar. Die gewichteten Satellitenübertragungssignale werden dann in Schritt 140 verwendet, um die Position und/oder die Pose des Fahrzeugs zu Navigationszwecken zu bestimmen. Je höher die Gewichtung eines gewichteten Satellitensignals ist, desto größer ist sein Einfluss auf das Bestimmen der Position und/oder Pose des Fahrzeugs. Je niedriger die Gewichtung eines gewichteten Satellitensignals ist, desto geringer ist sein Einfluss auf das Bestimmen der Position und/oder Pose des Fahrzeugs.
In einer beispielhaften Ausführungsform wird die in Schritt 140 ermittelte Position und/oder Lage des Fahrzeugs für die in Schritt 150 durchgeführte Schätzung des Wahrscheinlichkeitsindikators bereitgestellt. So kann ein iterativer Prozess bereitgestellt werden, der die Schätzung des Wahrscheinlichkeitsindikators, d. h. die Schätzung der Wahrscheinlichkeit einer Nicht-Sichtlinien-Signalübertragung, verbessert.
In einer beispielhaften Ausführungsform können der Wahrscheinlichkeitsindikator und der Diskrepanzindikator Werte enthalten.
In einer beispielhaften Ausführungsform wird der Gewichtungsfaktor anhand einer Funktion des Wahrscheinlichkeitswerts bestimmt. Zum Beispiel werden die beiden Faktoren NLOS-Wahrscheinlichkeit und kinematische Diskrepanz kombiniert, um die Gewichtungen zu bestimmen. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen, z. B. logistische Regression, kann verwendet werden, um die Gewichtungen online oder offline zu bestimmen. Die folgende Gleichung ist eine Beispielgleichung zur Bestimmung der Gewichtung: $w (x_{1}, x_{2}) = \frac{1}{1 + e^{- (β_{0} + β_{1} x_{1} + β_{2} x_{2})}}$
wobei:

w stellt die Gewichtung für einen bestimmten Satelliten dar;
x₁ stellt die NLOS-Wahrscheinlichkeit dar;
x₁ stellt die kinematische Diskrepanz dar;
b₀, b₁, b₂ stellen Koeffizienten dar, die über einen Trainingsprozess gelernt wurden.

In einer beispielhaften Ausführungsform können Schwellenwerte festgelegt werden, oder die ermittelten Wahrscheinlichkeitswerte und der Diskrepanzwert werden als Mengen ausgedrückt. Zum Beispiel würde eine Verdeckung durch das Objekt größer als 0,7 eine hohe Wahrscheinlichkeitsanzeige ergeben. In einem anderen Beispiel würde ein Wert von 0,1 eine niedrige Gewichtung ergeben, die dem Satellitensignal zugeordnet werden muss. Die folgende Tabelle stellt verschiedene Beispielkombinationen von Größen für den Wahrscheinlichkeitsindikator und für den Diskrepanzindikator dar, die zu bestimmten Gewichtungen führen, die dem jeweiligen Satellitensignal zuzuordnen sind, wobei „niedrig“ Werte von 0 (einschließlich) bis 0,33 (ausschließlich), „mittel“ Werte von 0,33 (einschließlich) bis 0,66 (ausschließlich) und „hoch“ Werte von 0,66 (einschließlich) bis 1,0 (einschließlich) angeben kann: Tabelle 1

Kinematische Diskrepanz NLOS Gewichtung

hoch hoch niedrig

hoch niedrig mittel

hoch niedrig niedrig

niedrig niedrig hoch

niedrig hoch mittel

hoch niedrig niedrig
In einer beispielhaften Ausführungsform stellt das oben beschriebene Verfahren einen Algorithmus zur Verbesserung der Leistung eines GNSS-Empfängers bereit, der in Mehrwegeumgebungen mit Nicht-Sichtquellen arbeitet und ein Wahrnehmungssystem, d. h. ein Kamerasystem, verwendet, das Gebäude und andere Objekte in der Umgebung des Fahrzeugs wahrnehmen kann.
In einer beispielhaften Ausführungsform passt das Verfahren die jedem Satelliten zugewiesene Gewichtung auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Nicht-Sichtliniensignals zwischen dem Fahrzeug und dem Satelliten an. Auf diese Weise kann einem Satellitensignal, das wahrscheinlich als Nicht-Sichtliniensignal auftritt, eine niedrigere Gewichtung zugewiesen werden und einem Satellitensignal, das wahrscheinlich als Sichtliniensignal auftritt, eine höhere Gewichtung zugewiesen werden. Dadurch werden die Positionsdaten des Satellitennavigationssystems korrigiert, um die Position eines Fahrzeugs in einer Mehrwegeumgebung, z. B. einer Stadtschlucht, genauer zu bestimmen. Insbesondere die GPS-Leistung in städtischen Umgebungen ist aufgrund von Nicht-Sichtlinien-Signalreflexionen und Mehrwegsignalen sowie aufgrund von Szenarien, in denen weniger als vier Satelliten eines Satellitennavigationssystems verfügbar sind, beeinträchtigt.
Das Verfahren ermöglicht eine Online-Erkennung einer NLOS-Quelle ohne Verwendung von lokalen Offline-Karten oder 3D-Modellen der Umgebung. Es wird jedoch deutlich, dass lokale Karten oder 3D-Modelle der Umgebung zusätzlich zu dem oben beschriebenen Verfahren verwendet werden können. Insbesondere kann die Gewinnung der empfangenen Daten aus der Umgebung auf den Bilddaten von der Kamera des Fahrzeugs und ferner auf gespeicherten, die Umgebung repräsentierenden Kartendaten basieren, wobei die gespeicherten Kartendaten die lokalen Karten oder 3D-Modelle enthalten.
In einer beispielhaften Ausführungsform vermeidet das Verfahren die Verwendung von Raytracing und Mehrwegsignalen zwischen dem Satelliten und dem Fahrzeug, indem nur NLOS-Signale verwendet werden, was den Rechenaufwand reduziert.
4 ist ein Blockdiagramm, das Details der Schätzung des Wahrscheinlichkeitsindikators von Schritt 150 des Verfahrens von 3 zeigt. Insbesondere wird der Wahrscheinlichkeitsindikator unter Verwendung der Bilddaten der Umgebung geschätzt. In verschiedenen Ausführungsformen kann das beschriebene computerimplementierte Verfahren durch den Prozessor 44 des in 1 und 2 dargestellten Fahrzeugs 10 ausgeführt werden.
In einem Beispiel erzeugt eine Kamera in Schritt 151 Bilder von der Umgebung, in der sich das Fahrzeug befindet. Die Bilderzeugung wird von der Kamera in Echtzeit ausgeführt, wenn sich das Fahrzeug durch die Umgebung bewegt. Das Bild enthält eine Darstellung des mindestens einen Objekts. In Schritt 152 wird eine semantische Segmentierung des Bildes durchgeführt, um verschiedene Segmente, d. h. Regionen, innerhalb des Bildes zu erhalten. Ein Beispiel für diese Segmentierung wird in Bezug auf das in 4 gezeigte Bild 100 beschrieben. Es ist möglich, dass die Kamerabilder auf ein neuronales Netzwerk angewendet werden, um die Segmentierung durchzuführen, wobei ein offener Himmel in einer bestimmten Region innerhalb der Bilder identifiziert wird. In Schritt 153 wird der Himmel im Bild 100 herausgefiltert. Messungen von einem Lidar, einem Radar oder anderen Sensoren des Fahrzeugs können für den Segmentierungsprozess kombiniert werden, um die Tiefengenauigkeit bei der Verarbeitung der Bilder zu verbessern. Ein erster Bereich 101 innerhalb des Bildes 100 definiert das mindestens eine Objekt, wie es von der Kamera des Fahrzeugs gesehen wird, und ein zweiter Bereich 102 innerhalb des Bildes 100 definiert einen Himmel, wie er von der Kamera des Fahrzeugs gesehen wird. Der erste Bereich 101 innerhalb des Bildes 100 kann mehrere Objekte enthalten, z.B. Bäume, andere Fahrzeuge, Gebäude, etc. Es wird darauf hingewiesen, dass das mindestens eine Objekt ein statisches Objekt wie ein Gebäude oder ein sich bewegendes Objekt wie andere Fahrzeuge oder Busse in der Nähe sein kann. Das Ergebnis der Ausführung der Segmentierung innerhalb des Bildes 100 ist ein segmentiertes Bild, wie in 4 dargestellt.
Zusätzlich werden in Schritt 154 Informationen über einen Standort, d. h. eine Ego-Pose, des Fahrzeugs ermittelt. Bei dieser Standortbestimmung des Fahrzeugs besteht eine Unsicherheit, so dass mehrere Stichproben für mögliche Fahrzeugstandorte ermittelt werden. Insbesondere werden in Schritt 155 Zufallsstichproben für den Fahrzeugstandort erzeugt, um eine Stichprobenverteilung für mögliche Standorte des Fahrzeugs in der Umgebung zu erhalten. Darüber hinaus wird in Schritt 156 ein Standort des ersten Satelliten bestimmt. Basierend auf der ermittelten Stichprobenverteilung für mögliche Standorte des Fahrzeugs und dem ermittelten Standort des ersten Satelliten werden Stichproben für mögliche Satellitenstandorte ermittelt. Mit anderen Worten, es wird eine Umwandlung der Stichprobenverteilung der möglichen Fahrzeugstandorte in Stichproben möglicher Satellitenstandorte durchgeführt. Kamerametriken können berücksichtigt und mit den Beispielstandorten des Fahrzeugs kombiniert werden, um die Beispielstandorte des ersten Satelliten zu bestimmen.
In Schritt 157 werden die Muster möglicher Satellitenstandorte 103 in das Bild 100 projiziert.
Außerdem werden der erste Bereich 101 innerhalb des Bildes 100, der das mindestens eine Objekt darstellt, und ein zweiter Bereich 102 innerhalb des Bildes 100, der den freien Himmel darstellt, identifiziert. Eine erste Mehrzahl der Muster 104 möglicher Satellitenstandorte überschneidet sich mit dem ersten Bereich 101, der durch das mindestens eine Objekt definiert ist. Dementsprechend überschneidet sich eine zweite Vielzahl der Muster 105 möglicher Satellitenstandorte mit dem zweiten Bereich 102, der durch den freien Himmel definiert ist.
In Schritt 158 wird die zweite Vielzahl der Stichproben 105 möglicher Satellitenstandorte identifiziert, die sich mit der zweiten Region 102 überschneiden, die durch den freien Himmel definiert ist. Einige oder alle der Schritte 155, 157 und 158 können einen Monte-Carlo-Ansatz verwenden, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden. In Schritt 150 wird der Wahrscheinlichkeitsindikator geschätzt, indem eine Teilmenge von Abtastpositionen 105 des ersten Satelliten bestimmt wird, die sich mit dem zweiten Bereich 102 innerhalb des Bildes 100 überlappen. Mit anderen Worten, der Wahrscheinlichkeitsindikator wird auf der Grundlage zumindest der zweiten Vielzahl der Abtastwerte 105 geschätzt. Beispielsweise wird der Wahrscheinlichkeitsindikator geschätzt, indem ein Verhältnis zwischen der Anzahl der Abtastwerte 105 möglicher Satellitenpositionen, die sich mit dem zweiten Bereich 102 überlappen, und der Gesamtzahl der Abtastwerte 103 möglicher Satellitenpositionen berechnet wird. Mit anderen Worten, der Wahrscheinlichkeitsindikator kann geschätzt werden, indem ein Verhältnis zwischen einer Anzahl von Abtastungen, die innerhalb der zweiten Region 102 identifiziert wurden, und einer Anzahl von Abtastungen, die sowohl innerhalb der ersten Region 101 als auch der zweiten Region 102 identifiziert wurden, ermittelt wird. Der geschätzte Wahrscheinlichkeitsindikator liefert eine Wahrscheinlichkeit, mit der es eine Nicht-Sichtlinien-Signalübertragung zwischen einer aktuellen Satellitenposition des ersten Satelliten und einer aktuellen Position der mobilen Plattform gibt, die als Ergebnis einer Blockierung einer direkten Signalübertragung zwischen dem ersten Satelliten und der mobilen Plattform aufgrund der Anwesenheit des mindestens einen Objekts in der Umgebung auftreten könnte.
5 ist ein Blockdiagramm, das Details der Bestimmung des Diskrepanzindikators von Schritt 200 des Verfahrens von 3 zeigt. In verschiedenen Ausführungsformen kann das beschriebene computerimplementierte Verfahren durch den Prozessor 44 des in 1 und 2 dargestellten Fahrzeugs 10 ausgeführt werden.
In Schritt 201 werden Bewegungsinformationen des ersten Satelliten an die Empfangsanlage, d. h. an den GNSS-Empfänger, des Fahrzeugs übermittelt. In Schritt 202 werden Messungen bezüglich der Bewegung des ersten Satelliten durchgeführt. Die Messungen können kontinuierlich vom ersten Satelliten selbst durchgeführt und dem Fahrzeug kontinuierlich zur Verfügung gestellt werden. In Schritt 203 wird zum Beispiel die Flugbahn und die Geschwindigkeit des ersten Satelliten ermittelt. Darüber hinaus werden in Schritt 204 kinematische Eigenschaften des Fahrzeugs bereitgestellt. Die kinematischen Eigenschaften können den Ort, die Geschwindigkeit und/oder die Trajektorie umfassen, auf der sich das Fahrzeug durch die Umgebung bewegt. Basierend auf den Messungen bezüglich der Bewegung des ersten Satelliten und den kinematischen Eigenschaften des Fahrzeugs kann in Schritt 200 der Diskrepanzindikator bestimmt werden. Insbesondere können die Messungen, auf deren Grundlage der Diskrepanzindikator bestimmt wird, die Messung einer Pseudoentfernung, die den Abstand zwischen einem ersten Satelliten definiert, und/oder einer Pseudoentfernungsrate und/oder einer Dopplerverschiebung zwischen dem ersten Satelliten und dem Fahrzeug umfassen. Der Diskrepanzindikator kann eine Ungenauigkeit in der Positionsinformation darstellen, die durch die relative Bewegung des ersten Satelliten und des Fahrzeugs verursacht wird. Somit kann der Diskrepanzindikator bis zu einem gewissen Grad die Zuverlässigkeit der Signalübertragung zwischen dem ersten Satelliten und dem Fahrzeug in Bezug auf die Genauigkeit anzeigen.
6 ist ein Blockdiagramm, das eine Integration des Verfahrens von 3 in ein Satellitennavigationssystem zeigt. In Schritt 400 werden GNSS-Daten, d. h. Positionsdaten vom Satellitennavigationssystem, dem Prozessor des Fahrzeugs zur Verfügung gestellt. Die GNSS-Daten werden dann in Schritt 210 zur Bestimmung des Gewichtungsindikators verwendet, wie in den 3, 4 und 5 beschrieben. Auf diese Weise kann jedem Satellitensignal, das von den Satelliten des Satellitennavigationssystems empfangen wird, ein Gewichtungsindikator zugeordnet werden. Die Zuordnung dieser Gewichtungsindikatoren zu den Satellitensignalen führt zu einer Korrektur der für das Fahrzeug gewonnenen Positionsdaten, da denjenigen Signalen, die wahrscheinlich eine Nicht-Sichtverbindung zwischen dem jeweiligen Satelliten und dem Fahrzeug herstellen, eine geringere Gewichtung zugeordnet wird als denjenigen Signalen, die wahrscheinlich eine Sichtverbindung zwischen dem jeweiligen Satelliten und dem Fahrzeug herstellen. Der Gewichtungsindikator kann einen Faktor darstellen, der zur Korrektur des Einflusses eines empfangenen Signals für jeden Satelliten des Satellitennavigationssystems verwendet wird. Das Ergebnis sind korrigierte GNSS-Daten, die als Positionsinformationen verwendet werden, auf deren Grundlage die aktuelle Position des Fahrzeugs für Navigationszwecke bestimmt werden kann.
In Schritt 410 werden Kilometerzählerdaten vom Fahrzeug ermittelt und dem Prozessor bereitgestellt, der die Kilometerzählerdaten in Schritt 440 mit den korrigierten GNSS-Daten kombiniert. Außerdem kann eine Inertialmesseinheit des Fahrzeugs in Schritt 420 IMU-Daten (Inertial Measurement Unit) liefern. IMU-Daten können Beschleunigungsdaten und/oder Rotationsbewegungsinformationen des Fahrzeugs enthalten. In Schritt 430 werden die IMU-Daten in mechanische Daten des Fahrzeugs umgewandelt, die in Schritt 440 mit den Kilometerzählerdaten und den korrigierten GNSS-Daten kombiniert werden. Auf diese Weise kann die Genauigkeit bei der Bestimmung der Position des Fahrzeugs verbessert werden, was eine höhere Genauigkeit in Szenarien unter freiem Himmel und auch in städtischen Szenarien ermöglicht, in denen die Signalübertragung zwischen dem Fahrzeug und einem Satelliten eines Satellitennavigationssystems möglicherweise durch Objekte in der Umgebung des Fahrzeugs blockiert wird.
7 zeigt ein schematisches Diagramm einer Softwarearchitektur des in 2 gezeigten Systems 60, wie es vom Prozessor 44 des Fahrzeugs 10 ausgeführt wird. Insbesondere umfasst der Prozessor 44 verschiedene Verarbeitungsmodule, wie im Folgenden beschrieben wird.
In einer beispielhaften Ausführungsform wird eine Information 500 über mindestens ein Objekt in einer Umgebung durch ein Objektinformationserfassungsmodul 510 erfasst, das die Objektinformation 500 über mindestens ein Objekt als Bildinformation 520 des mindestens einen Objekts an ein Wahrscheinlichkeitsindikatorschätzungsmodul 800 liefert.
In einer beispielhaften Ausführungsform wird eine Information 600 über den ersten Satelliten von einem Satelliteninformations-Erfassungsmodul 610 erfasst. Das Satelliteninformations-Erfassungsmodul 610 verarbeitet die Informationen 600 über den ersten Satelliten, um Standortinformationen 620 des ersten Satelliten zu erhalten. Die Standortinformationen 620 des ersten Satelliten werden auch dem Wahrscheinlichkeitsindikator-Schätzmodul 800 zur Verfügung gestellt.
In einer beispielhaften Ausführungsform können zusätzliche Kartendaten 700 der Umgebung optional durch das Kartendatenerfassungsmodul 710 erfasst werden, um Standortinformationen 720 der Umgebung bereitzustellen. Die Standortinformationen 720 der Umgebung können dann auch dem Wahrscheinlichkeitsindikator-Schätzmodul 800 zur Verfügung gestellt werden.
In einer beispielhaften Ausführungsform schätzt das Wahrscheinlichkeitsindikator-Schätzmodul 800 einen Wahrscheinlichkeitsindikator für eine Nicht-Sichtlinien-Signalübertragung zwischen einem aktuellen Satellitenstandort des ersten Satelliten und einem aktuellen Standort des Fahrzeugs, wobei der Wahrscheinlichkeitsindikator unter Verwendung der Informationen über den ersten Satelliten, d. h. der Standortinformationen des ersten Satelliten, und der Informationen über das mindestens eine Objekt, d. h. der Bildinformationen über das mindestens eine Objekt, geschätzt wird. Es wird darauf hingewiesen, dass die mit Bezug auf 4 beschriebenen Schritte 152, 153, 155, 157 und 158 von dem Wahrscheinlichkeitsindikator-Schätzmodul 800 ausgeführt werden, um den Wahrscheinlichkeitsindikator zu schätzen.
In einer beispielhaften Ausführungsform bestimmt ein Diskrepanzindikator-Bestimmungsmodul 900 einen Diskrepanzindikator basierend auf einer Bewegungsinformation des Fahrzeugs und einer Bewegungsinformation des ersten Satelliten, wobei der Diskrepanzindikator repräsentativ für eine Ungenauigkeit bei der Signalübertragung zwischen dem ersten Satelliten und dem Fahrzeug ist. Es wird darauf hingewiesen, dass die mit Bezug auf 5 beschriebenen Schritte 201 bis 203 von dem Diskrepanzindikator-Bestimmungsmodul 900 ausgeführt werden, um den Diskrepanzindikator zu schätzen.
In einer beispielhaften Ausführungsform bestimmt das Gewichtungsindikator-Bestimmungsmodul 1000 einen Gewichtungsindikator 1100 unter Verwendung des geschätzten Wahrscheinlichkeitsindikators und des ermittelten Diskrepanzindikators aus den Modulen 800 und 900.
In einer beispielhaften Ausführungsform ordnet das Gewichtungsindikator-Zuordnungsmodul 1200 den ermittelten Gewichtungsindikator 1100 von Modul 1000 einem vom ersten Satelliten übertragenen Satellitensignal zu, um ein gewichtetes Signal 1300 für die Navigation des Fahrzeugs bereitzustellen.
Obwohl in der vorangegangenen detaillierten Beschreibung mindestens eine beispielhafte Ausführungsform vorgestellt wurde, sollte man sich darüber im Klaren sein, dass es eine große Anzahl von Variationen gibt. Es sollte auch gewürdigt werden, dass die beispielhafte Ausführungsform oder die beispielhaften Ausführungsformen nur Beispiele sind und nicht dazu gedacht sind, den Umfang, die Anwendbarkeit oder die Konfiguration der Offenbarung in irgendeiner Weise zu begrenzen. Vielmehr soll die vorstehende detaillierte Beschreibung dem Fachmann eine praktische Anleitung zur Umsetzung der beispielhaften Ausführungsform oder der beispielhaften Ausführungsformen geben. Es sollte verstanden werden, dass verschiedene Änderungen in der Funktion und Anordnung der Elemente vorgenommen werden können, ohne vom Umfang der Offenbarung, wie in den beigefügten Ansprüchen und den gesetzlichen Äquivalenten davon dargelegt, abzuweichen.

Claims

Ein computerimplementiertes Verfahren zum Navigieren einer mobilen Plattform in einer Umgebung, umfassend: Erhalten, durch einen Prozessor, von Informationen über mindestens ein Objekt in der Umgebung, basierend auf empfangenen Daten aus der Umgebung; Erhalten, durch den Prozessor, von Informationen über einen ersten Satelliten; Schätzen, durch den Prozessor, eines Wahrscheinlichkeitsindikators für eine Nicht-Sichtlinien-Signalübertragung zwischen einem aktuellen Satellitenstandort des ersten Satelliten und einem aktuellen Standort der mobilen Plattform, wobei der Wahrscheinlichkeitsindikator unter Verwendung der Informationen über den ersten Satelliten und der Informationen über das mindestens eine Objekt geschätzt wird; Bestimmen, durch den Prozessor, eines Diskrepanzindikators unter Verwendung einer Bewegungsinformation der mobilen Plattform und einer Bewegungsinformation des ersten Satelliten, wobei der Diskrepanzindikator repräsentativ für eine Ungenauigkeit in der Signalübertragung zwischen dem ersten Satelliten und der mobilen Plattform ist; Bestimmen, durch den Prozessor, eines Gewichtungsindikators unter Verwendung des geschätzten Wahrscheinlichkeitsindikators und des ermittelten Diskrepanzindikators; Zuordnen, durch den Prozessor, des ermittelten Gewichtungsindikators zu einem vom ersten Satelliten gesendeten Satellitensignal, um ein erstes gewichtetes Signal für die Navigation der mobilen Plattform bereitzustellen.
Das Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Erhalten von Informationen über den ersten Satelliten die Verarbeitung von Informationen über einen bestimmten Standort des ersten Satelliten beinhaltet; wobei das Verfahren weiterhin umfasst: Bestimmen, durch den Prozessor, einer Vielzahl von Abtastpositionen der mobilen Plattform in der Umgebung, wobei der Wahrscheinlichkeitsindikator unter Verwendung des ermittelten Standorts des ersten Satelliten und der Vielzahl von Abtaststandorten der mobilen Plattform geschätzt wird.
Das Verfahren nach Anspruch 2, wobei das Schätzen des Wahrscheinlichkeitsindikators umfasst: Erhalten, durch eine Kamera, eines Bildes der Umgebung der mobilen Plattform, wobei das Bild das mindestens eine Objekt enthält; Bestimmen, durch den Prozessor, einer Vielzahl von Abtastpositionen des ersten Satelliten unter Verwendung der Abtastpositionen der mobilen Plattform in der Umgebung und einer Charakteristik der Kamera; Projizieren, durch den Prozessor, der Vielzahl von Abtastpositionen des ersten Satelliten in das Bild; und Schätzen, durch den Prozessor, des Wahrscheinlichkeitsindikators, basierend auf einer relativen Position der Vielzahl von Abtastpositionen des ersten Satelliten in Bezug auf das mindestens eine Objekt innerhalb des Bildes.
Das Verfahren nach Anspruch 3, umfassend: Identifizieren, durch den Prozessor, eines ersten Bereichs innerhalb des Bildes, der das mindestens eine Objekt darstellt, und eines zweiten Bereichs innerhalb des Bildes, der einen Himmel darstellt; und Schätzen des Wahrscheinlichkeitsindikators durch Bestimmen einer Teilmenge von Abtastpositionen des ersten Satelliten, die sich mit dem zweiten Bereich innerhalb des Bildes überschneiden.
Das Verfahren nach Anspruch 4, wobei der Wahrscheinlichkeitsindikator durch Bereitstellen eines Verhältnisses zwischen der Teilmenge von Abtaststellen des ersten Satelliten, die sich mit dem zweiten Bereich überlappen, und der Vielzahl von Abtaststellen des ersten Satelliten geschätzt wird.
Das Verfahren nach Anspruch 1, umfassend: Verwendung, durch den Prozessor, des gewichteten Satellitensignals zum Bestimmen des aktuellen Standorts der mobilen Plattform.
Das Verfahren nach Anspruch 1, umfassend: Kombinieren, durch den Prozessor, des gewichteten Satellitensignals mit einem weiteren Satellitensignal eines globalen Navigationssatellitensystems zur Bestimmung des aktuellen Standorts der mobilen Plattform.
Das Verfahren nach Anspruch 1, umfassend: wobei der Wahrscheinlichkeitsindikator als Wahrscheinlichkeitswert geschätzt wird, wobei der Gewichtungsindikator als Gewichtungsfaktor bestimmt wird, und wobei der Gewichtungsfaktor durch den Prozessor als Funktion des Wahrscheinlichkeitswertes bestimmt wird.
Das Verfahren nach Anspruch 1, umfassend: Erhalten, durch den Prozessor, von Informationen über einen zweiten Satelliten; Schätzen, durch den Prozessor, eines zweiten Wahrscheinlichkeitsindikators für eine Nicht-Sichtlinien-Signalübertragung zwischen einem aktuellen Satellitenstandort des zweiten Satelliten und einem aktuellen Standort der mobilen Plattform, wobei der zweite Wahrscheinlichkeitsindikator unter Verwendung der Informationen über den zweiten Satelliten und der Informationen über das mindestens eine Objekt geschätzt wird; Bestimmen, durch den Prozessor, eines zweiten Diskrepanzindikators unter Verwendung einer Bewegungsinformation der mobilen Plattform und einer Bewegungsinformation des zweiten Satelliten, wobei der zweite Diskrepanzindikator repräsentativ für eine Ungenauigkeit in der Signalübertragung zwischen dem zweiten Satelliten und der mobilen Plattform ist; Bestimmen, durch den Prozessor, eines zweiten Gewichtungsindikators unter Verwendung des geschätzten zweiten Wahrscheinlichkeitsindikators und des bestimmten zweiten Diskrepanzindikators; und Zuordnen, durch den Prozessor, des ermittelten zweiten Gewichtungsindikators zu einem von dem zweiten Satelliten gesendeten Satellitensignal, um ein zweites gewichtetes Signal für die Navigation der mobilen Plattform bereitzustellen.
Ein Fahrzeug, umfassend: einen Sensor, der so konfiguriert ist, dass er Kameradaten erzeugt; und einen Prozessor, der konfiguriert ist zum: Erhalten von Informationen über mindestens ein Objekt in der Umgebung, basierend auf empfangenen Kameradaten aus der Umgebung; Erhalten von Informationen über einen ersten Satelliten; Schätzen eines Wahrscheinlichkeitsindikators für eine Nicht-Sichtlinien-Signalübertragung zwischen einem aktuellen Satellitenstandort des ersten Satelliten und einem aktuellen Standort des Fahrzeugs, wobei der Wahrscheinlichkeitsindikator unter Verwendung der Informationen über den ersten Satelliten und der Informationen über das mindestens eine Objekt geschätzt wird; Bestimmen eines Diskrepanzindikators unter Verwendung einer Bewegungsinformation des Fahrzeugs und einer Bewegungsinformation des ersten Satelliten, wobei der Diskrepanzindikator repräsentativ für eine Ungenauigkeit in der Signalübertragung zwischen dem ersten Satelliten und dem Fahrzeug ist; Bestimmen eines Gewichtungsindikators unter Verwendung des geschätzten Wahrscheinlichkeitsindikators und des ermittelten Diskrepanzindikators; und Zuordnen des ermittelten Gewichtungsindikator einem vom ersten Satelliten übertragenen Satellitensignal, um ein gewichtetes Signal für die Navigation des Fahrzeugs bereitzustellen.