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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erstellen einer digitalen Karte. Die Erfindung betrifft ferner ein System zum Erstellen einer digitalen Karte. Die Erfindung betrifft ferner ein Computerprogrammprodukt.
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Stand der Technik
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Aktuelle und zukünftige automatisierte (AD-Systeme) und assistierte (DA-Systeme) Fahrzeugsysteme sind in einem hohen Ausmaß auf zusätzliche Informationen aus digitalen Karten angewiesen. Auf diese Weise können immer komplexere automatisierte Fahraufgaben, basierend auf einem reduzierten Sensorsatz der Fahrzeuge ausgeführt werden. Eine Verwendung von Karteninformationen erfordert die Fahrzeuglokalisierung (Position und Orientierung) relativ zur verwendeten digitalen Planungskarte.
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Aus
WO 2018/001670 A1 ist ein Verfahren zum Aktualisieren einer elektronischen Landkarte bekannt, bei dem Sensoren eines Fahrzeuges ein Objekt erfassen, die Position des Fahrzeuges erfassen und mit diesen Daten die Landkarte aktualisieren.
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Offenbarung der Erfindung
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Eine Aufgabe der Erfindung ist es, ein verbessertes Verfahren zum Erstellen einer digitalen Karte bereitzustellen.
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Die Aufgabe wird mit folgendem Verfahren gelöst:
- Verfahren zum Bereitstellen von Umgebungsdaten für eine digitale Karte mithilfe eines Fahrzeuges, aufweisend die Schritte:
- Fahren des Fahrzeuges in einen vorbestimmten Bereich, der in oder angrenzend an einen Kartenbereich angeordnet ist, für den insbesondere ungenügende Umgebungsdaten in der digitalen Karte vorhanden sind;
- Bestimmen einer Pose des Fahrzeuges im vorbestimmten Bereich, wobei als Pose eine Ortsposition des Fahrzeuges und eine Winkelposition einer Ausrichtung des Fahrzeuges bestimmt werden,
- Erfassen von Umgebungsdaten mithilfe wenigstens eines Sensors des Fahrzeuges; Bereitstellen der Pose des geparkten Fahrzeuges und der Umgebungsdaten zum Erstellen und/oder Ergänzen der digitalen Karte.
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Auf diese Weise wird ein definierter Zusatzaufwand für das Bereitstellen von Kartierungsdaten in Problembereichen betrieben. In derartigen Problembereichen können Merkmale fehlen und/oder doppel- bzw. mehrdeutig sein. Vorteilhaft kann mit dem vorgeschlagenen Verfahren eine Genauigkeit der Kartierung signifikant dadurch erhöht werden, dass Messfahrzeuge in die genannten Problembereiche geschickt werden und dort Daten für eine vollständige Erstellung der digitalen Karte erfassen.
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Dies ist insbesondere vorteilhaft, weil Sensorik von Flottenfahrzeugen üblicherweise Consumer-Sensorik ist, die eine im Vergleich zu Sensorik von Messfahrzeugen begrenzte Leistungsfähigkeit aufweist.
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Im Ergebnis wird dadurch eine hohe Genauigkeit einer Kartenerstellung über einen „angereicherten Crowdsourcing-Ansatz“ erreicht.
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Es wird ein Verfahren zum Erstellen und/oder Ergänzen einer digitalen Karte mit Umgebungsdaten, wobei von einer zentralen Recheneinheit eine Pose eines Fahrzeuges und Umgebungsdaten relativ zur Pose des Fahrzeuges empfangen werden, wobei die zentrale Recheneinheit die Umgebungsdaten entsprechend der Pose des Fahrzeuges wenigstens teilweise in eine digitale Karte aufnimmt, und wobei die ergänzte digitale Karte wenigstens teilweise an Fahrzeuge ausgegeben wird, wobei die zentrale Recheneinheit einen Kartenbereich der digitalen Karte ermittelt, für den ungenügende Umgebungsdaten vorhanden sind, wobei die zentrale Recheneinheit eine Anweisung an ein Fahrzeug ausgibt, in einen vorbestimmten Bereich, der in oder an den Kartenbereich angrenzt, zu fahren, Umgebungsdaten aufzunehmen und an die zentrale Recheneinheit zu senden.
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Es wird eine Recheneinheit bereitgestellt, die ausgebildet ist, das beschriebene Verfahren auszuführen.
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Es wird ein Computerprogrammprodukt mit Programmcodemitteln zur Durchführung des Verfahrens bereitgestellt, wenn es auf einer Recheneinheit abläuft oder auf einem computerlesbaren Datenträger gespeichert ist.
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Vorteilhafte Weiterbildungen des vorgeschlagenen Verfahrens sind Gegenstand von jeweils abhängigen Ansprüchen.
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In einer Ausführung wird das Fahrzeug zuerst in dem vorbestimmten Bereich geparkt. Anschließend wird die Pose des geparkten Fahrzeuges bestimmt. Dadurch wird die Genauigkeit der Bestimmung der Pose verbessert.
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In einer weiteren Ausführung wird die Pose des Fahrzeuges mithilfe eines GNSS Signals, insbesondere mithilfe eines differentiellen GNSS Signals ermittelt wird. Dadurch wird eine weitere Erhöhung der Genauigkeit der Bestimmung der Pose erreicht.
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In einer weiteren Ausführung wird die Pose des Fahrzeuges mithilfe mehrerer Messzyklen ermittelt wird, und/oder wobei ein Korrekturverfahren zur Präzisierung der Pose des Fahrzeuges verwendet werden. Dadurch wird eine weitere Erhöhung der Genauigkeit der Bestimmung der Pose erreicht.
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In einer weiteren Ausführung wird die Pose des Fahrzeuges auf eine Genauigkeit von wenigen Zentimeter und/oder von unter einem Winkelgrad ermittelt wird.
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In einer weiteren Ausführung werden als Umgebungsdaten eine lokale Umgebungskarte erfasst.
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In einer weiteren Ausführung ermittelt ein weiteres Fahrzeug eine eigene Position relativ zu dem Fahrzeug, wobei das weitere Fahrzeug weitere Umgebungsdaten mithilfe wenigstens eines weiteren Sensors erfasst, wobei das weitere Fahrzeug die relative Position, insbesondere die relative Pose, zu dem Fahrzeug und die weiteren Umgebungsdaten zum Erstellen und/oder Ergänzen der digitalen Karte bereitstellt. Die Umgebungsdaten und die Pose des weiteren Fahrzeuges können zu der zentralen Recheneinheit übermittelt werden. Somit wird die Menge der Umgebungsdaten erhöht. Zudem können Umgebungsdaten von Fahrzeugen verwendet werden, die eine geringe Qualität der Positionsbestimmung über ein GNSS System aufweisen.
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In einer Ausführung ist das Fahrzeug oder das weitere Fahrzeug ein autonom fahrendes Fahrzeug, insbesondere ein Robotaxi. Das autonome Fahrzeug insbesondere dann in den vorbestimmten Bereich fährt und die Umgebungsdaten erfasst, wenn keine Person im Fahrzeug ist. Somit können Robotaxis, wenn sie keine Passagiere befördern, zur Ermittlung von genauen Karten eingesetzt werden.
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Eine Weiterbildung des vorgeschlagenen Verfahrens sieht vor, dass eine konsolidierte Liste von identifizierten Bereichen erzeugt wird. Das Konsolidieren der Bereiche kann zum Beispiel durch Zusammenfassung von Doppel- oder Mehrfachdetektionen erfolgen. Vorteilhaft wird dadurch eine minimale Anzahl von Problembereichen definiert, in die nachfolgend die Messfahrzeuge geschickt werden. Vorteilhaft kann dadurch ein Aufwand und Kosten für die Messfahrzeuge geringgehalten werden.
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Eine Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass das Erstellen der definiert hochgenauen lokalen Karte in einer Cloud durchgeführt wird. Vorteilhaft wird dadurch die hohe Leistungsfähigkeit der Cloud für die Erstellung der definiert hochgenauen lokalen Karte genutzt.
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Eine Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass das Erstellen der definiert hochgenauen lokalen Karte wenigstens teilweise am Messfahrzeug durchgeführt wird. Dadurch kann die definiert hochgenauen Karte bereits teilweise am Messfahrzeug erstellt werden, welche diese dann an die Cloud zur weiteren Kartierung übermittelt.
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Eine weitere vorteilhafte Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass das Identifizieren von wenigstens einem Bereich mit ungenügendem Datenmaterial zum Erstellen der digitalen Karte automatisiert durchgeführt wird. Erreicht kann dies z.B. dadurch werden, dass im gesamten Kartierungsframework Optimierungsschritte fehlschlagen, Datenassoziationen nicht funktionieren, usw. Ein Aufwand für die Ermittlung der genannten problematischen Bereiche kann auf diese Weise geringgehalten werden.
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Eine Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass für das geparkte Messfahrzeug eine Position hochgenau bestimmt wird und entsprechende Daten generiert werden. Vorteilhaft macht man sich dabei die Tatsache zunutze, dass das Messfahrzeug über eine hochgenaue GNSS-Sensorik verfügt, mit der eine Positionierungsgenauigkeit im niedrigen einstelligen cm-Bereich realisierbar ist. Vorteilhaft lässt sich dadurch in Kombination mit einer langen Messdauer eine derart hohe Positionierungsgenauigkeit erreichen.
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Eine Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass das Messfahrzeug derart geparkt wird, dass es zumindest einen Bereich sensorisch erfasst, der auch von Flottenfahrzeugen sensorisch erfasst werden kann. Auf diese Weise ergibt sich ein Überlapp zwischen den Umgebungsdaten, die das Messfahrzeug erfasst, und den Umgebungsdaten, die ein Flottenfahrzeug erfasst, der effektiv verarbeitet werden kann.
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Eine Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass im Falle, dass das geparkte Messfahrzeug mit GNSS nicht verortet werden kann, die Position des Messfahrzeugs aus Flottendaten rekonstruiert wird. Das Messfahrzeug muss in diesem Fall stehen, um von Flottenfahrzeugen sensorisch erfasst werden zu können. Dadurch lässt sich zumindest ein vorteilhafter temporärer Effekt realisieren, solange das Messfahrzeug geparkt ist.
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Eine Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass die ermittelten Umgebungsdaten des wenigstens einen Messfahrzeugs in der digitalen Karte hinterlegt und nicht modifiziert werden und als Umgebungsdaten eines Messfahrzeugs gekennzeichnet werden. Somit werden hochgenaue GNSS Positionen, die von Messfahrzeugen aufwendig und hochgenau bestimmt wurden, als solche gekennzeichnet. Die Umgebungsdaten eines Messfahrzeugs können eine höhere Priorität als Umgebungsdaten von Flottenfahrzeugen aufweisen. Beispielsweise kann eine Veränderung oder ein Überschreiben der Umgebungsdaten eines Messfahrzeugs durch Umgebungsdaten von Flottenfahrzeugen verboten werden. Potentiell könnten derartig hochgenaue Referenzpunkte in Form der gemessenen Posen der Messfahrzeuge von Daten von Flottenfahrzeugen nur verschlechtert werden.
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Die Erfindung wird im Folgenden mit weiteren Merkmalen und Vorteilen anhand von zwei Figuren detailliert beschrieben. Dabei bilden alle beschriebenen oder dargestellten Merkmale für sich oder in beliebiger Kombination den Gegenstand der Erfindung, unabhängig von ihrer Zusammenfassung in den Patentansprüchen oder deren Rückbeziehung, sowie unabhängig von ihrer Formulierung bzw. Darstellung in der Beschreibung bzw. in den Figuren.
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Offenbarte Merkmale und Vorteile des Verfahrens ergeben sich in analoger Weise aus offenbaren Merkmalen und Vorteilen des Systems und umgekehrt.
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In den Figuren zeigt:
- 1 eine Darstellung eines für das Verfahren verwendeten Datensammlungsprozesses;
- 2 einen prinzipiellen Ablauf einer Ausführungsform des vorgeschlagenen Verfahrens,
- 3 ein Messfahrzeug und eine zentrale Recheneinheit.
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Beschreibung von Ausführungsformen
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Eine digitale HD-Karte kann drei Hauptschichten von Karteninformationen unterschieden:
- a) Planungsschicht: Enthält Informationen wie genaue Fahrspurgeometrie, Fahrspurtopologie und Konnektivitätsinformationen zwischen Fahrspuren (z.B. Abbiegeinformationen), Informationen zu Geschwindigkeitsbegrenzungen, Informationen zur Befahrbarkeit oder Nutzung verschiedener Flächen, usw. Wird verwendet, um das Fahrzeug in der Spur zu halten und bei der Manöverplanung zu helfen.
- b) Lokalisierungsschicht: Enthält detektierbare Objekte verschiedener Sensortypen. Aktuelle Sensorinformationen werden gegen diese Schicht abgeglichen, um die Fahrzeugpose abzuschätzen.
- c) Dynamische Schicht: Enthält dynamisch wechselnde Informationen, wie z.B. Straßenzustand, Verkehr, Wetter, Informationen zum Parken, usw. Wird hauptsächlich für Komfortfunktionen des automatisierten Fahrzeugs verwendet.
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Neben der erhöhten Genauigkeit im Vergleich zu SD-Karten sollten HD-Karten in der Regel auch sehr aktuell sein, d.h. eine hohe zeitliche und räumliche Präzision aufweisen.
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Während die Lokalisierungsschicht geometrische Informationen enthält, die zur Bestimmung der Position eines Fahrzeugs verwendet werden, enthält eine Planungsschicht semantische Informationen, die für das Fahrzeug erforderlich sind, um Fahrmanöver planen und ausführen zu können. Typische Inhalte von Planungskarten sind beispielsweise:
- - Fahrbahngeometrie, Fahrbahn-Berandungen, Mittellinie
- - Ampeln, Stopplinien, Verkehrszeichen, Vorfahrtsregelungen
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Da es sich bei der Lokalisierungskarte bzw. -schicht im Grunde um eine geometrisch korrekte Darstellung der Fahrzeugumgebung handelt, die aus der Wahrnehmung mehrerer Sensoren bzw. Fahrzeuge bzw. Antriebe konstruiert wird, kann sie als Grundlage für die Erstellung einer Planungskarte dienen. Die Schritte, die beim Aufbau einer Lokalisierungskarte ausgeführt werden, können eigentlich als Voraussetzung für die Ableitung einer Planungskarte angesehen werden.
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Aufgrund von potentiellen Sensorbeschränkungen (z.B. Sensorsichtfeld, Messgenauigkeit, usw.) kann eine Kartierung möglicherweise nicht in allen zu kartierenden Bereichen durchgeführt werden. Und selbst wenn eine Kartierung zwar prinzipiell möglich ist, kann deren Genauigkeit in einigen Bereichen z.B. deutlich geringer sein als in anderen Bereichen.
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Es können verschiedene Umfeldsensoren (z.B. Video, Radar, Lidar, usw.) verwendet, um Umgebungsmerkmale während der Fahrt sensorisch zu erfassen und mit Merkmalen aus der Lokalisierungsschicht der digitalen Karte abzugleichen. Daraus kann die aktuelle Fahrzeugpose (d.h. Position und Orientierung des Fahrzeugs) geschätzt werden. Als Umgebungsdaten und Lokalisierungsmerkmale können z.B. 3D-Punktwolken oder semantische Landmarken (Straßenmarkierungen, Verkehrsschilder, Laternenmasten, usw.) verwendet werden.
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Eine Genauigkeitsanforderung an die Lokalisierung ist typischerweise sehr hoch (bis zu 10 cm max. Lokalisierungsfehler relativ zur Karte), wodurch Anforderungen an die Kartengenauigkeit entsprechend hoch sind. Zur Erstellung der HD-Karten können Messfahrzeuge mit teurer Sensorik verwendet werden, um die erforderliche Genauigkeit der Karten zu ermöglichen.
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Karten aus mittels Crowdsourcing-Daten erstellten Mapping-Techniken können verwendet werden, um Umgebungskarten aus Sensorbeobachtungen für einzelne Messfahrzeuge oder große Flotten zu generieren. Anwendungen finden sich in den Bereichen Robotik, Logistik, Automotive, Luft- und Raumfahrt, Konsumgüter, usw.
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Automatisierte Fahrzeuge sind sehr auf kartenbasierte Informationen angewiesen, um sie vor allem bei der Wegplanung, Wahrnehmung und dem Situationsverständnis zu unterstützen. Diese Karten werden oft als HD-Karten bezeichnet (im Gegensatz zu SD-Karten für herkömmliche Navigationsaufgaben).
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Vorgeschlagen wird ein Verfahren, bei dem eine Erstellung einer digitalen Karte verbessert durchgeführt werden kann.
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Das vorgeschlagene Verfahren stellt vorteilhaft Daten in Form von „Referenzpunkten“ für herausfordernde Bereiche eines digitalen Kartierungsprozesses bereit.
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Eine beispielhafte Implementierung des vorgeschlagenen Verfahrens wird im Folgenden anhand von 1 näher beschrieben.
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Ausgangspunkt des vorgeschlagenen Verfahrens ist ein Kartenerstellungsprozess 1.
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In einem optionalen Schritt 10 werden besondere Bereiche einer digitalen Karte beispielsweise von einer zentralen Recheneinheit oder einer Recheneinheit eines Fahrzeuges identifiziert. Derartige Bereiche können z.B. anspruchsvolle Kreuzungen und/oder besonders breite Straßen mit wenigen Strukturen am Straßenrand und/oder Bereiche mit spärlichen Umgebungsmerkmalen und/oder Bereiche mit schlechtem GNSS-Empfang sein. Zur Identifikation sind entsprechende Vergleichswerte für eine anspruchsvolle Kreuzung und/oder eine besonders breite Straße mit wenigen Strukturen am Straßenrand und/oder Bereiche mit spärlichen Umgebungsmerkmalen und/oder Bereiche mit schlechtem GNSS-Empfang in einem Datenspeicher abgelegt, auf den die zentrale Recheneinheit oder die Recheneinheit des Fahrzeuges zugreifen kann. Derartige besondere Bereiche weisen z.B. nur ungenügende und/oder nicht eindeutige Daten, insbesondere Umgebungsdaten auf, mit denen eine Erstellung einer digitalen Karte nicht vollständig oder nicht ausreichend genau möglich ist.
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In einem weiteren optionalen Schritt 20 werden die im optionalen Schritt 10 identifizierten Bereiche konsolidiert, d.h. es z.B. werden Bereiche (z.B. Doppel- oder Mehrdeutigkeiten) bereinigt und können damit in ihrer Anzahl reduziert sein, sodass ein Aufwand für ein nachfolgendes Ausfahren von Messfahrzeugen möglichst gering gehalten werden kann. Im Ergebnis liegt eine konsolidierte Liste von besonderen Bereichen vor, in denen von einer geringen Kartenqualität ausgegangen werden kann.
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In einem Schritt 30 fährt ein Fahrzeug, im folgenden Messfahrzeug genannt, mit einem geeigneten Sensor und/oder einem dGPS-Modul in einen vorgehend identifizierten Bereich. Beispielsweise kann die zentrale Recheneinheit an das Fahrzeug die Ortskoordinaten des identifizierten Bereiches übermitteln. Zu diesem Zweck können z.B. sogenannte Robotaxis ausgesendet werden, die keine Fahrgäste befördern.
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Zusätzlich oder alternativ kann von der zentralen Recheneinheit auch eine zusätzliche Fahrzeugflotte ausgesendet werden, wodurch eine Kombination von Vorteilen aus Crowdsourcing-basiertem Mapping und Kartierungs-Fahrzeugflotten-basiertem Mapping geniert wird. Ein Fahrzeug der genannten Kartierungs-Fahrzeugflotte wird im Folgenden als „Messfahrzeug“ bezeichnet.
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Die erwähnten Messfahrzeuge sind mit einer im Vergleich zu Flottenfahrzeugen hochwertigeren Umfeldsensorik ausgerüstet und können z.B. auch zusätzliche Sensorik (z.B. Lidar, Radar, Kamera, usw.) aufweisen. Auf diese Weise sind die Messfahrzeuge in der Lage, im Vergleich zu Crowdsourcing-basierten Flottenfahrzeugen hochwertigere, d.h. genauere Umgebungsdaten einer Umgebung des Fahrzeuges zu erfassen und für Kartierungszwecke bereitzustellen, z.B. per drahtloser Übermittlung an die zentrale Recheneinheit übermittelt wird. Die zentrale Recheneinheit kann eine Kartierungs-Cloud darstellen. Eine „Kartierungs-Cloud“ kann z.B. ein hochleistungsfähiges elektronisches Rechnersystem sein, das unter anderem auch oder ausschließlich für Kartierungszwecke zur Erstellung und/oder Ergänzung einer digitalen Karte insbesondere für autonome Fahrzeuge genutzt wird.
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In dem Schritt 30 fährt wenigstens ein Messfahrzeug in den oder die in Schritt 20 konsolidierten Bereiche und parkt dort z.B. an wenigstens einer Stelle, an der Signale zur Positionsbestimmung vom Fahrzeug empfangen werden können. Die Signale zur Positionsbestimmung können z.B. GNSS-Signale darstellen. Zusätzlich oder alternativ fährt das wenigstens eine Messfahrzeug in Bereiche, in denen eine Überlappung zwischen einem Sensor-Sichtfeld des Messfahrzeugs und einem Sensor-Sichtfeld eines Flottenfahrzeugs verfügbar ist.
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Nach dem Parken des Messfahrzeug, wird von einer Recheneinheit des Fahrzeuges in einem Schritt 40 eine Initialisierung der Fahrzeugpose (Position und Winkelstellung der Längsachse des Messfahrzeuges) des Messfahrzeugs durchgeführt. Die Bestimmung der Orientierung der Fahrzeugpose erfolgt z.B. mit mehreren GNSS Antennen. Die Positionen der Antennen relativ zum Fahrzeug-Koordinatensystem, insbesondere zur Längsachse des Fahrzeuges ist bekannt bzw. kann getrennt voneinander bestimmt werden. Aus den Positionen der Antennen relativ zum Fahrzeug-Koordinatensystem und deren absoluten Positionen kann dann eine globale Orientierung des Fahrzeugs bestimmt werden. Beispielsweise können über mehrere Messzyklen GNSS-Signale und Korrekturdaten verarbeitet werden, um eine cm- bzw. Subgradgenauigkeit der Fahrzeugpose zu erreichen.
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Nach erfolgter Initialisierung der Fahrzeugpose werden von dem Fahrzeug mit wenigstens einem Sensor Umgebungsdaten aufgenommen. Die Fahrzeugpose stellt einen Referenzpunkt für die später gemessenen Umgebungsdaten dar.
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Die Umgebungsdaten werden zusammen mit der Fahrzeugpose in einem Schritt 50 verwendet, um eine digitale Karte mit Umgebungsdaten zu erstellen und/oder zu ergänzen. Somit kann aus den Messungen des Messfahrzeugs eine hochgenaue lokale digitale Karte der Umgebung des Messfahrzeuges und damit des identifizierten Bereiches erstellt werden. Die Umgebungsdaten können z.B. von der Recheneinheit des Fahrzeuges für Erstellung der hochgenauen digitalen Karte verwendet werden. In einer weiteren Ausführung wird die Fahrzeugpose des Messfahrzeuges mit den erfassten Umgebungsdaten vom Messfahrzeug an die zentrale Recheneinheit ausgegeben. Die zentrale Recheneinheit verwendet die hochgenaue Fahrzeugpose und die relativ zur Fahrzeugpose erfassten Umgebungsdaten, um die hochgenaue digitale Karte zu erstellen und/oder wenigstens in dem identifizierten Bereich zu ergänzen. Dies kann vorzugsweise mittels der zentralen Recheneinheit (Kartierungs-Cloud) erfolgen, oder alternativ oder zusätzlich auch wenigstens teilweise von der Recheneinheit des Messfahrzeuges durchgeführt werden.
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Die im Messfahrzeug erstellte hochgenaue lokale Karte kann dann zusammen mit der hochgenau ermittelten Pose an die zentrale Recheneinheit (Kartierungs-Cloud) übermittelt werden. In der zentralen Recheneinheit können die Umgebungsdaten und/oder die lokale Karte verwendet werden, um sie mit eingehenden Crowdsourcing basierten Daten auszurichten und einen Bereich der digitalen Karte zu optimieren, wobei die Referenzpunkte dabei nicht verändert werden.
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Im Falle, dass für das Messfahrzeug im angefahrenen Bereich weder ein GNSS-Empfang noch eine Parkmöglichkeit vorhanden ist, erfasst das Messfahrzug sensorisch Umgebungsdaten und erstellt mit diesen Daten eine lokale Karte, die zur Weiterverarbeitung weiter an die Kartierungs-Cloud übermittelt werden.
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Ein Vorteil der mittels des vorgeschlagenen Verfahrens generierten „mobilen Referenzpunkte“ im Vergleich zu Daten der Flottenfahrzeuge ist, das der übergeordnete Ansatz zur Erstellung der digitalen Karte nach wie vor crowdbasiert ist und dass eine Größe der zusätzlich benötigten Fahrzeugflotte mit Messfahrzeugen im Vergleich zu einer dedizierten Kartierungsflotte klein sein kann (z.B. werden nur verfügbare Robotaxis verwendet).
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Vorteilhaft kann das vorgeschlagene Verfahren neben einer Planungskarte bzw. -schicht für jegliche Arten von digitalen Karten bzw. Schichten verwendet werden, z.B. zur Erstellung von Lokalisierungskarten bzw. -schichten.
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Wenn das Messfahrzeug an einer Stelle parkt, die von einem Sensor eines weiteren Fahrzeuges, insbesondere eines Flottenfahrzeuges erfasst werden kann, kann eine weitere Recheneinheit des weiteren Flottenfahrzeuges eine eigene Position und/oder eigene Pose relativ zu dem Messfahrzeug mit dem Sensor messen. Dadurch kann das weitere Fahrzeug die eigene Position und/oder Pose genauer bestimmen. Diese Position oder Pose kann dann im Kartierungsprozess verwendet werden. Dieser Ansatz kann z.B. für Bereiche mit schlechtem GNSS-Empfang sinnvoll sein. Auf diese Weise kann aus dem Messfahrzeug temporär ein Nutzen gezogen werden, solange es geparkt ist und für Flottenfahrzeuge ein identifizierbares Objekt darstellt.
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Vorteilhaft kann das vorgeschlagene Verfahren als ein Softwareprogramm ausgeführt werden, welches dezentral in der zentralen Recheneinheit (Kartierungs-Cloud) oder wenigstens teilweise auf einer Recheneinheit des Messfahrzeugs abläuft. Eine einfache Adaptierbarkeit des Verfahrens ist auf diese Weise gegeben.
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2 zeigt stark schematisch einen prinzipiellen Ablauf eines vorgeschlagenen Verfahrens zum Erstellen einer digitalen Karte.
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In einem optionalen Schritt 100 erfolgt ein Identifizieren von wenigstens einem Bereich mit ungenügendem Datenmaterial zum Erstellen der digitalen Karte, insbesondere der hochgenauen digitalen Karte.
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In einem Schritt 110 erfolgt ein Bereitstellen von Datenmaterial zum Erstellen der digitalen Karte von den in Schritt a) identifizierten Bereichen mittels Messungen von wenigstens einem Messfahrzeug. Dazu kann das Datenmaterial, das Umgebungsdaten darstellt, an die zentrale Recheneinheit übermittelt werden.
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In einem Schritt 120 erfolgt ein Erstellen einer definiert hochgenauen lokalen Karte aus den Daten des wenigstens einen Messfahrzeugs durch die Recheneinheit des Messfahrzeuges oder die zentrale Recheneinheit.
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In einem Schritt 130 erfolgt ein Verwenden der erstellten lokalen Karte für das Erstellen der digitalen Karte.
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Mit dem Differential Global Positioning System (DGPS) können Genauigkeiten für die Positionsbestimmung von zwei bis fünf Zentimeter erreichen werden. Dabei wird mit Referenzstationen gearbeitet: Man ermittelt die Position für eine eingemessene Station zu einer gegebenen Zeit und überträgt die dabei aufgetretene Abweichung auf die eigentlich zu messende Position, den sogenannten Rover. Das kann per Funk oder via Internet geschehen. Die Entfernung zwischen Basis und Rover bezeichnet man als Baseline und sie sollte nicht größer als zehn Kilometer sein. Die Korrektur der Position mit den Referenzdaten lässt sich auch im Nachgang der Messung erledigen; man spricht dann von Postprocessing. Das bietet sich an, wenn zwar genaue Positionen erwünscht sind, diese
aber nicht in Echtzeit benötigt werden. Ein weiteres leistungsfähiges Korrekturverfahren ist Real Time Kinetics (RTK). Es reduziert Messungenauigkeiten auf weniger als einen Zentimeter in der Horizontalen. Erreicht wird dies durch die Kombination zweier Optimierungen: RTK nutzt sowohl die Entfernungsbestimmung über die Trägerphase als auch die Korrektursignale von Referenzstationen. Voraussetzung ist ein Empfänger, der nicht nur eine Position über
eine Schnittstelle ausgibt, sondern Zugriff auf die Rohdaten hat. In Verbindung mit der Open Source-Software RTKLIB lassen sich schon mit herkömmlichen günstigen Einfrequenzempfängern zentimetergenaue GPS-Auflösungen erzielen. Die erforderlichen Referenzdaten könnte man sich selbst erzeugen, indem man einen zweiten Empfänger an einer exakt bestimmten Position aufstellt, also ganz ähnlich wie beim Differential-GPS.
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3 zeigt schematisch ein Fahrzeug 1, das eine Recheneinheit 5 aufweist, die mit einem Sensor 6, einem Ortungssystem 8 und einer Sende-/Empfangseinheit 7 verbunden ist. Der Sensor 6 kann als Lidarsensor und/oder als Radarsensor und/oder als Videosensor ausgebildet sein. Der wenigstens eine Sensor ist ausgebildet, um Umgebungsdaten in einem vorgegebenen Bereich in der Nähe des Fahrzeuges zu erfassen. Videosensoren erkennen Objekte wie zum Beispiel Fahrspuren, Gebäude, Brücken, Ampeln, Bäume, Verkehrszeichen, andere Fahrzeuge aber auch Radfahrer und Fußgänger. Eine Stereo-Videokamera im Dachansatz erfasst die Umgebung auf bis zu 50 Metern Entfernung in dreidimensionaler Sicht. Radarsensoren erkennen Objekte auf eine Distanz von bis zu 250 Metern. Sie stellen deren Position fest und messen auch deren Geschwindigkeit im Vergleich zur Bewegung des eigenen Fahrzeugs. Dadurch liefern sie den Assistenzsystemen wichtige Informationen zum Straßenverkehr. Lidarsensoren liefern ähnliche Umgebungsdaten wie Radarsensoren. Somit können mit den Sensoren Objekte und deren relative Position zu dem Fahrzeug erfasst werden.
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Die Sende-/Empfangseinheit kann z.B. ein Mobiltelefon oder eine WLAN-Sende-/Empfangseinheit darstellen. Zudem ist eine zentrale Recheneinheit 4 vorgesehen, die beispielsweise in einer Cloud als Servereinheit ausgebildet ist. Das Ortungssystem kann ein z.B. ein GNSS-Ortungssystem darstellen, mit dem eine Pose des Fahrzeuges ermittelt werden kann. Die Recheneinheit 5 verfügt über einen Datenspeicher, in dem Daten des Sensors gespeichert werden können. Zudem können im Datenspeicher Daten einer digitalen Karte, insbesondere einer Straßen- und Umgebungskarte abgespeichert sein.
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Die zentrale Recheneinheit verfügt über einen Datenspeicher, in dem Daten einer digitalen Karte, d.h. einer Straßen- und Umgebungskarte abgespeichert sind. Zudem ist ein weiteres Fahrzeug 3 vorgesehen, das ebenfalls eine Recheneinheit, einen Sensor, ein Ortungssystem und eine Sende-/Empfangseinheit aufweist. Der Sensor und/oder das Ortungssystem des weiteren Fahrzeugs können eine geringere Qualität als der Sensor und/oder das Ortungssystem des Fahrzeuges 2 aufweisen. Somit stellt das Fahrzeug 2 ein Messfahrzeug und das weitere Fahrzeug ein Fahrzeug einer Fahrzeugflotte dar.
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Zudem ist in 3 ein Computerprogrammprodukt dargestellt, mit Programmcodemitteln zur Durchführung des beschriebenen Verfahrens aufweist.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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