DE102022000823B3 - Verfahren zur Kalibrierung zumindest eines Sensors einer Umgebungssensorik einer Vielzahl von Fahrzeugen - Google Patents

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Kalibrierung von Sensoren (S) von Umgebungssensoriken einer Vielzahl von Fahrzeugen (1, 4), wobei mittels der Sensoren (S) Umgebungsdaten der Fahrzeuge (1, 4) erfasst werden. Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass- die erfassten Umgebungsdaten der Vielzahl von Fahrzeugen (1, 4) an eine mit den Fahrzeugen (1, 4) datentechnisch verbundene zentrale Rechnereinheit (3) übermittelt werden,- die Umgebungsdaten Positionsdaten von Verkehrsteilnehmern (2), die von den Fahrzeugen (1, 4) in ihrer jeweiligen Umgebung detektiert werden, sowie einen zugehörigen Zeitstempel umfassen,- mittels der zentralen Rechnereinheit (3) anhand der übermittelten Positionsdaten mittels statistischer Methoden eine tatsächliche Position einzelner Verkehrsteilnehmer (2) in der Umgebung der Fahrzeuge (1, 4) zu einem bestimmten Zeitpunkt ermittelt wird,- anhand der Positionsdaten der Umgebungsdaten und der ermittelten tatsächlichen Position ein Lokalisierungsfehler (L) zumindest eines der Sensoren (S) zumindest eines der Fahrzeuge (1, 4) ermittelt wird,- der ermittelte Lokalisierungsfehler (L) des zumindest einen Sensors (S) des zumindest einen Fahrzeuges (1, 4) von der zentralen Rechnereinheit (3) an das entsprechende Fahrzeug (1, 4) übermittelt wird und- der ermittelte Lokalisierungsfehler (L) zur Kalibrierung des zumindest einen Sensors (S) des zumindest einen Fahrzeuges (1, 4) herangezogen wird.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Kalibrierung von Sensoren von Umgebungssensoriken einer Vielzahl von Fahrzeugen, wobei mittels der Sensoren Umgebungsdaten der Fahrzeuge erfasst werden.
  • Die unveröffentlichte DE 10 2020 006 719 A1 beschreibt ein Verfahren zur Bereitstellung von mittels fahrzeugeigenen Sensoren erfassten Informationen über Verkehrsteilnehmer in einem Fahrzeugumfeld und ein Verfahren zum Betrieb eines automatisiert betreibbaren Fahrzeuges. Das Verfahren zur Bereitstellung von Informationen über Verkehrsteilnehmer sieht vor, dass die erfassten Informationen als Vektoren repräsentierende Datenstrukturen bereitgestellt werden. Jeder Vektor wird dabei einer Zelle eines vorgegebenen fahrzeugfesten Belegungsgitters, in welcher sich ein von den jeweiligen Informationen beschriebener Verkehrsteilnehmer befindet, zugeordnet. Jeder Vektor umfasst zumindest Koordinaten einer zugeordneten Zelle, in welcher sich der jeweilige Verkehrsteilnehmer befindet, einen Geschwindigkeitsvektor, welcher eine Geschwindigkeit des jeweiligen Verkehrsteilnehmers repräsentiert, einen Zeitstempel, welcher einen Zeitpunkt einer Erfassung des jeweiligen Verkehrsteilnehmers repräsentiert, und eine Objektklasse, welche einen Typ des jeweiligen Verkehrsteilnehmers repräsentiert.
  • Darüber hinaus offenbart die DE 10 2019 002 487 A1 ein Verfahren zur Überprüfung eines Umfelderfassungssensors eines Fahrzeuges und ein Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeuges. Dabei wird das Fahrzeug in einer digitalen Karte lokalisiert und in der digitalen Karte werden Merkmale von hinterlegten stationären Objekten in einer Umgebung des Fahrzeuges identifiziert, von denen erwartet wird, dass sie vom Umfelderfassungssensor erkannt werden. Die Umgebung des Fahrzeuges wird mit dem Umfelderfassungssensor erfasst und es wird auf eine Degradation geschlossen, wenn die erwartungsgemäß zu erkennenden Merkmale nicht vom Umfelderfassungssensor erkannt werden oder wenn vom Umfelderfassungssensor tatsächlich erkannte Merkmale von den erwartungsgemäß zu erkennende Merkmalen stark abweichen. Die digitale Karte wird mit den hinterlegten Merkmalen der stationären Objekte für einen vorgegebenen Vorausschauhorizont von einer fahrzeugexternen zentralen Speichereinheit abgerufen.
  • Aus der DE 10 2019 213 776 A1 ist ein Verfahren zum Kalibrieren eines Sensors eines Fahrzeugs bekannt, wobei das Fahrzeug mit zwei unterschiedlichen Lokalisierungsverfahren lokalisiert wird und die Kalibrierung auf einem Vergleich der Ergebnisse der beiden Lokalisierungsverfahren beruht. Dabei werden bei dem einen der beiden Lokalisierungsverfahrenen Merkmale aus Messdaten des Sensors extrahiert und mit Landmarken abgeglichen, die in einer Merkmalskarte hinterlegt sind.
  • Aus der DE 10 2015 206 605 A1 ist ein Verfahren zum Kalibrieren eines Sensors eines Fahrzeugs bekannt, bei dem mit dem Sensor eine Position eines Objekts in einer Fahrzeugumgebung erfasst wird und mit einer in einer digitalen Karte hinterlegten Position des Objekts verglichen wird und bei dem der Sensor kalibriert wird, wenn bei dem Vergleich ein Unterschied festgestellt wird.
  • Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Kalibrierung von Sensoren von Umgebungssensoriken einer Vielzahl von Fahrzeugen anzugeben.
  • Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren gelöst, welches die in Anspruch 1 angegebenen Merkmale aufweist.
  • Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
  • Ein Verfahren zur Kalibrierung von Sensoren von Umgebungssensoriken einer Vielzahl von Fahrzeugen, wobei mittels der Sensoren Umgebungsdaten der Fahrzeuge erfasst werden, sieht erfindungsgemäß vor, dass die erfassten Umgebungsdaten der Vielzahl von Fahrzeugen an eine mit den Fahrzeugen datentechnisch verbundene zentrale Rechnereinheit übermittelt werden. Die Umgebungsdaten umfassen Positionsdaten von Verkehrsteilnehmern, die von den Fahrzeugen in ihrer jeweiligen Umgebung detektiert werden, sowie einen zugehörigen Zeitstempel. Mittels der zentralen Rechnereinheit wird anhand der übermittelten Positionsdaten mittels statistischer Methoden eine tatsächliche Position einzelner Verkehrsteilnehmer in der Umgebung der Fahrzeuge zu einem bestimmten Zeitpunkt ermittelt und anhand der Positionsdaten der Umgebungsdaten und der ermittelten tatsächlichen Position wird ein Lokalisierungsfehler zumindest eines der Sensoren zumindest eines der Fahrzeuge ermittelt. Der ermittelte Lokalisierungsfehler des zumindest einen Sensors des zumindest einen Fahrzeuges wird von der zentralen Rechnereinheit an das entsprechende Fahrzeug übermittelt und der ermittelte Lokalisierungsfehler wird zur Kalibrierung des zumindest einen Sensors des zumindest einen Fahrzeuges herangezogen.
  • Durch Anwendung des Verfahrens kann eine Kalibrierung des zumindest einen Sensors der Umgebungssensorik der Vielzahl von Fahrzeugen, die insbesondere einer Fahrzeugflotte angehören, auf welche nicht oder nur limitiert zugegriffen werden kann, ermöglicht werden. Die Kalibrierung des zumindest einen Sensors kann dabei kontinuierlich erfolgen.
  • Das Verfahren nutzt die erfassten Umgebungsdaten der Vielzahl von Fahrzeugen, insbesondere einer Fahrzeugflotte, und ein daraus gewonnenes Wissen, wobei eine vergleichsweise aufwändige Einzelkalibrierung des zumindest einen Sensors der Umgebungssensorik des jeweiligen Fahrzeuges entfallen kann. Dadurch ist ein solcher Ansatz skalierbar und es bedarf keiner aktuell hochauflösenden Karte.
  • In einer Ausführung des Verfahrens wird als jeweilige tatsächliche Position eine ermittelte wahrscheinlichste Position des jeweiligen Verkehrsteilnehmers, insbesondere relativ zu dem jeweiligen Fahrzeug, ermittelt. Dabei dient die ermittelte tatsächliche Position des jeweiligen Verkehrsteilnehmers relativ zu dem jeweiligen Fahrzeug zur Bildung einer sogenannten Ground Truth, welche eine Basis zur Ermittlung einer Abweichung zwischen der erfassten jeweiligen Position der Verkehrsteilnehmer und der tatsächlichen Position darstellt. Darauf basierend kann dann ein Lokalisierungsfehler ermittelt werden.
  • Weiterhin umfassen die erfassten Umgebungsdaten Geschwindigkeitsdaten der Verkehrsteilnehmer, welche bei der Erfassung der Positionsdaten und bei der Ermittlung der Lokalisierungsfehler berücksichtigt werden. Somit kann ermittelt werden, ob sich der jeweilige Verkehrsteilnehmer, bei welchem es sich auch um ein messendes Fahrzeug derselben Fahrzeugflotte handeln kann, bewegt oder nicht.
  • In einer Weiterbildung des Verfahrens werden die Umgebungsdaten in ein zweidimensionales Belegungsgitter der Umgebung mit dem jeweiligen Fahrzeug übertragen. In dem Belegungsgitter werden das jeweilige Fahrzeug und die Verkehrsteilnehmer jeweils als Belegung einer Zelle mit entsprechenden Koordinaten in dem Belegungsgitter dargestellt. Somit kann anhand belegter Zellen ermittelt werden, wo sich das jeweilige Fahrzeug relativ zu dem jeweiligen Verkehrsteilnehmer befindet.
  • In einer Ausbildung wird ein relativer Abstand zwischen dem jeweiligen Fahrzeug und den Verkehrsteilnehmern sowie zwischen den Verkehrsteilnehmern in einem jeweiligen lokalen Koordinatensystem beschrieben, wobei das jeweilige Fahrzeug einen Koordinatenursprung des jeweiligen lokalen Koordinatensystems in dem Belegungsgitter bildet.
  • In einer weiteren Ausbildung werden die erfassten Umgebungsdaten in Bezug auf einen Verkehrsteilnehmer mittels eines Vektors beschrieben und ein relativer Abstand zwischen den Verkehrsteilnehmern zueinander und zu dem jeweiligen Fahrzeug wird in dem Belegungsgitter dargestellt.
  • Die erfassten Umgebungsdaten des jeweiligen Fahrzeuges werden in einer weiteren Ausführungsform als Matrix gespeichert.
  • Darüber hinaus sieht eine mögliche Ausführung des Verfahrens vor, dass die Umgebungsdaten mittels der zentralen Rechnereinheit in ein globales Koordinatensystem transformiert werden und ein Lokalisierungsfehler ermittelt wird. Dieser Lokalisierungsfehler wird dann als Bezugsgröße zur Kalibrierung des Sensors des entsprechenden Fahrzeuges berücksichtigt.
  • Insbesondere erfolgt die Transformation in das globale Koordinatensystem für eine vorgegebene Operational Design Domain und/oder in lokale Cluster, wobei somit ermittelt werden kann, welche Messungen zur Kalibrierung des zumindest einen Sensors der Umgebungssensorik des jeweils messenden Fahrzeuges herangezogen werden.
  • Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden anhand von Zeichnungen näher erläutert.
  • Dabei zeigen:
    • 1 schematisch eine Erfassung einer Umgebung mittels zumindest eines Sensors einer Umgebungssensorik eines Fahrzeuges und die erfasste Verkehrssituation in einem zweidimensionalen Belegungsgitter mit Abstands- und Geschwindigkeitsvektoren,
    • 2 schematisch eine Verkehrssituation mit zwei Fahrzeugen einer Fahrzeugflotte mit jeweils erfassten Verkehrsteilnehmern und eine mit den beiden Fahrzeugen datentechnisch gekoppelte zentrale Rechnereinheit,
    • 3 schematisch eine Verkehrssituation mit zwei Fahrzeugen, die mittels zumindest eines Sensors einen und denselben Verkehrsteilnehmer erfassen und einen vergrößerten Ausschnitt der Erfassung des Verkehrsteilnehmers,
    • 4 schematisch die zentrale Rechnereinheit und die beiden Fahrzeuge.
  • Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
  • 1 zeigt zwei Abbildungen A1, A2 einer Verkehrssituation. Dabei ist in einer Abbildung A1 eine Erfassung einer Umgebung mittels zumindest eines Sensors S einer Umgebungssensorik eines Fahrzeuges 1 dargestellt, wobei in einer weiteren Abbildung A2 die erfasste Verkehrssituation in einem Belegungsgitter B mit Abstands- und Geschwindigkeitsvektoren (x1,y1,v1) bis (xn,yn,vn) erfasster Verkehrsteilnehmer 2 in einer Umgebung des Fahrzeuges 1 dargestellt ist.
  • Das Fahrzeug 1, welches im automatisierten Fahrbetrieb, insbesondere im teilautomatisierten oder autonomen Fahrbetrieb bewegt werden kann, weist eine Umgebungssensorik mit zumindest einem Sensors S auf, mittels dessen die Umgebung des Fahrzeuges 1 erfasst und vermessen wird. Dabei kann der zumindest eine Sensor S beispielsweise als ein radarbasierter, ein lidarbasierter, ein ultraschallbasierter, ein kamerabasierter Sensor und/oder als eine inertiale Messeinheit ausgeführt sein.
  • Mittels des zumindest einen Sensors S wird ein Verkehrsgeschehen rund um das Fahrzeug 1 anhand von Umgebungsdaten erfasst, d. h. gemessen und abstrahiert, beispielsweise mittels Sensorfusion etc. Basierend auf den erfassten Umgebungsdaten werden in dem Fahrzeug 1, insbesondere im automatisierten Fahrbetrieb, Entscheidungen bezüglich eines weiteren Vorgehens des Fahrzeuges 1 getroffen.
  • Eine Umfelderkennung basierend auf den erfassten Umgebungsdaten ermöglicht eine vergleichsweise hochgenaue Positions- und Geschwindigkeitsbestimmung der Verkehrsteilnehmer 2 in der Umgebung des Fahrzeuges 1. Erfasste Rohsensordaten und Messungen der Umgebungssensorik werden für eine optimierte Verarbeitung abstrahiert, zum Beispiel über die Sensorfusion in ein in der weiteren Abbildung A2 gezeigtes zweidimensionales Belegungsgitter B der Umgebung und der Verkehrssituation mit einem auf dem Fahrzeug 1 abgebildeten Koordinatenursprung eines lokalen Koordinatensystems, insbesondere eines fahrzeugfesten Koordinatensystems.
  • In der Abstraktion, d. h. in dem Belegungsgitter B, werden die Verkehrsteilnehmer 2 mittels Zellbelegung dargestellt, wobei eine Zelle mit fixen Koordinaten x, y entsprechend durch einen Verkehrsteilnehmer 2 belegt oder unbelegt ist.
  • In einer weiteren Ausführung wird ein erfasster Verkehrsteilnehmer 2 durch eine Datenstruktur beschrieben, die einen Vektor (x1,y1,v1) bis (xn,yn,vn) repräsentiert. Der den jeweiligen Verkehrsteilnehmer 2 repräsentierende Vektor (x1,y1,v1) bis (xn,yn,vn) wird anhand erfasster Umgebungsdaten des zumindest einen Sensors S des Fahrzeuges 1 gebildet. Jeder Vektor (x1,y1,v1) bis (xn,yn,vn) umfasst dabei eine erfasste Position des jeweiligen Verkehrsteilnehmers 2 relativ zu dem Fahrzeug 1 in Form von x- und y Koordinaten x, y einer von dem jeweiligen Verkehrsteilnehmer 2 belegten Zelle des Belegungsgitters B. Zudem umfasst der Vektor (x1,y1,v1) bis (xn,yn,vn) einen Geschwindigkeitsvektor, welcher die Geschwindigkeit v des jeweiligen Verkehrsteilnehmers 2 repräsentiert und einen zugehörigen Zeitstempel.
  • Mittels der Abstraktion, insbesondere der Vektoren (x1,y1,V1) bis (xn,yn,vn) kann nun ein relativer Abstand zwischen den Verkehrsteilnehmern 2 zueinander und zu dem Fahrzeug 1 in einem lokalen Koordinatensystem beschrieben werden. Die jeweiligen erfassten Umgebungsdaten in Bezug auf die erfassten Verkehrsteilnehmer 2 können in einer Matrix gespeichert werden: ( x 1 y 1 ⋯ v 1 ⋮ ⋱ ⋮ x n y n ⋯ v n )
    Figure DE102022000823B3_0001
  • Die Umgebungsdaten in dem lokalen Koordinatensystem werden an eine mit dem Fahrzeug 1 datentechnisch gekoppelte, in 2 beispielhaft und stark vereinfacht dargestellte zentrale Rechnereinheit 3 gesendet. Insbesondere ist das Fahrzeug 1 bzw. sind weitere Fahrzeuge 4 einer Fahrzeugflotte, beispielsweise eines Fahrzeugherstellers, zugehörig und datentechnisch mit der zentralen Rechnereinheit 3 koppelbar oder gekoppelt.
  • Insbesondere werden die erfassten Umgebungsdaten des Fahrzeuges 1 um eine hochgenaue Zeitmessung in Form eines Zeitstempels ergänzt. Alle mit der zentralen Rechnereinheit 3 gekoppelten Fahrzeuge 1, 4 übermitteln die erfassten Umgebungsdaten, insbesondere in Bezug auf einen jeweiligen erfassten Verkehrsteilnehmer 2 an die zentrale Rechnereinheit 3.
  • Alle Messungen, d. h. alle Umgebungsdaten der Verkehrsteilnehmer 2 werden dann mittels der zentralen Rechnereinheit 3 in ein globales Koordinatensystem transformiert, d. h. es werden alle von den Fahrzeugen 1, 4 erhaltenen Umgebungsdaten umgerechnet. Die zentrale Rechnereinheit 3 führt also eine Koordinatentransformation durch, wobei die empfangenen Vektoren (x1,y1,v1) bis (xn,yn,vn) aus dem Belegungsgitter B in ein globales Koordinatensystem transformiert werden. Hierbei kann die Umrechnung auf ein globales Koordinatensystem für eine gesamte „Operational Design Domain“, kurz ODD bezeichnet, erfolgen. Alternativ dazu kann die Umrechnung in einem Rastermodell erfolgen, in welchem jede belegte Zelle eines Rasters einen Wert erhält. Dabei wird über die gesamte ODD ein Raster gelegt, wobei eine Zelle belegt oder unbelegt sein kann.
  • Ist eine Zelle durch einen Verkehrsteilnehmer 2 belegt, ist seine Position durch eine Zellennummer bekannt und kann durch die Geschwindigkeit v des Verkehrsteilnehmers 2 ergänzt werden. Alternativ dazu kann auch der jeweilige Vektor (x1,y1,v1) bis (xn,yn,vn) aller Verkehrsteilnehmer 2 in einer Matrix gespeichert werden. Eine Zuordnung basiert auf den Koordinaten x, y des globalen Koordinatensystems.
  • Eine weitere Möglichkeit ist ein Führen einer Objektliste, in welcher jedes Objekt, also jeder Verkehrsteilnehmer 2, eine eindeutige Identifikation erhält. Das Objekt, also der Verkehrsteilnehmer 2, kann mittels der Umgebungssensorik des jeweiligen Fahrzeuges 1, 4 erfasst worden sein, wie in 2 näher gezeigt ist. Eine Zuordnung einer Messung erfolgt über die Raster und/oder Koordinaten x, y. Ein Abstand zwischen einem Verkehrsteilnehmer 2 als Objekt und dem erfassten Fahrzeug 1, 4 kann mitgespeichert werden, wodurch eine spätere Zuordnung möglich ist.
  • Jeder der Verkehrsteilnehmer 2 wird aufgrund verschiedener Messungen durch mehrere Fahrzeuge 1, 4 mehrere voneinander abweichende Koordinaten x, y in dem globalen Koordinatensystem aufweisen, wie in 3 gezeigt ist. Dabei kann eines der Fahrzeuge 1, 4 gleichzeitig ein erfasstes Objekt für das jeweils andere Fahrzeug 4, 1 sein. In 3 ist beispielhaft eine Erfassung, also Messung, eines Verkehrsteilnehmers 2 mittels der beiden Fahrzeuge 1, 4 gezeigt. Die Messung erfolgt aus verschiedenen Winkeln und mit stark vereinfacht dargestellter Ungenauigkeit.
  • Durch das Zusammenführen der erfassten Umgebungsdaten der Fahrzeuge 1, 4 kann eine tatsächliche Position des jeweiligen Verkehrsteilnehmers 2 und der Fahrzeuge 1, 4 in dem globalen Koordinatensystem bestimmen. Somit wird eine sogenannte Ground Truth gebildet. Eine Abweichung der mittels des zumindest einen Sensors S des Fahrzeuges 1, 4 gemessenen Positionsdaten von dieser Ground Truth bestimmt einen Lokalisierungsfehler L in der mittels des Sensors S durchgeführten Messung des jeweiligen Fahrzeuges 1, 4 in Bezug auf einen entsprechenden Verkehrsteilnehmer 2, wie in 4 dargestellt. Hierbei kann zwischen zwei Lokalisierungsfehlern L, also Messungenauigkeiten, unterschieden werden. Ein erster Lokalisierungsfehler L resultiert aus einer Selbstlokalisierung des messenden Fahrzeuges 1, 4, d. h. einer Positionsbestimmung in einer digitalen Karte beziehungsweise im globalen Koordinatensystem. Ein zweiter Lokalisierungsfehler L basiert auf einer Messung der Verkehrsteilnehmer 2 und deren Ungenauigkeit. Da die Abweichung der erfassten Positionsdaten von der Ground Truth bekannt ist, kann diese in zukünftigen Messungen berücksichtigt werden und zu einer genaueren, kalibrierten Umgebungserfassung beitragen.
  • Eine Bestimmung einer sogenannten Sensordrift, also einer Sensorabweichung, eines Kalibrierungsfehlers etc. können so verhältnismäßig präzise bestimmt werden. Wird ein oben beschriebenes Verfahren für mehrere Objekte, also Verkehrsteilnehmer 2 und mehrere Messungen verschiedener Fahrzeuge 1, 4 der Fahrzeugflotte über eine vorgebbare Zeitspanne angewendet, können potentielle Fehler in Bezug auf die Erfassung von Verkehrsteilnehmern 2 und derer Positionsdaten minimiert werden.
  • Eine mögliche Umsetzung zur Minimierung ist eine Mittelwertbildung der verschiedenen Messungen der Fahrzeuge 1, 4 in Bezug auf einen Verkehrsteilnehmer 2. Dabei können Maximalwerte und Minimalwerte unberücksichtigt bleiben, so dass diese potentiell falschen Messungen nicht in die Mittelwertbildung einfließen und somit eine Verzerrung eines Ergebnisses der Mittelwertbildung weitestgehend vermieden werden kann.
  • Ein weiteres statistisches Verfahren ist, die Messungen der Fahrzeuge 1, 4 der Fahrzeugflotte über eine Normalverteilung darzustellen und nur die Messungen zu berücksichtigen, welche innerhalb einer Standardabweichung beziehungsweise einer Varianz liegen. Eine Verfeinerung dieser Berechnung kann über Filter, wie zum Beispiel einen Kalman-Filter erfolgen, der über mehrere Zeitschritte die Position des jeweiligen Verkehrsteilnehmers 2 prognostiziert. Des Weiteren können Cluster-Algorithmen verwendet werden, wie beispielsweise einen K-Means-Algorithmus und/oder DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). Eine Zugehörigkeit zu einem Cluster bestimmt, welche Messungen zur Kalibrierung des zumindest einen Sensors S der Umgebungssensorik messender Fahrzeuge 1, 4 herangezogen werden können.
  • Ist die Position eines Verkehrsteilnehmers 2 so zuverlässig bestimmt, insbesondere durch die Messung mehrerer Fahrzeuge 1, 4 der Fahrzeugflotte, wird eine Abweichung zwischen den gemessenen Positionsdaten und der ermittelten tatsächlichen Position auf alle gemessenen Objekte, d. h. Verkehrsteilnehmer 2, des Fahrzeuges 1, 4 angewendet. Eine Ausbaustufe des Verfahrens stellt eine Detaillierung auf Sensorebene dar. Hierbei wird nicht nur eine Objektliste geführt, sondern auch eine sensorspezifische Objektliste. So kann jedem erfassten Objekt, insbesondere Verkehrsteilnehmer 2, der Sensor S zugeordnet werden, mittels dessen der Verkehrsteilnehmer 2 erfasst, also gemessen wurde. Eine solche Fragmentierung ermöglicht den erkannten Lokalisierungsfehler L, also die Messungenauigkeit, nicht nur auf einer Ebene der Sensorfusion anzuwenden, sondern eine präzise Zuordnung der Messungenauigkeit zu einem jeweiligen spezifischen Sensor S.
  • Ist eine Korrektur auf Ebene der Sensorfusion oder eines spezifischen Sensors S des jeweiligen Fahrzeuges 1, 4 erforderlich, wird eine Information über die zentrale Rechnereinheit 3 an die entsprechenden messenden Fahrzeuge 1, 4 gesendet, wie in 4 gezeigt ist. Dadurch ist es möglich, den jeweiligen Sensor S lokal im System, insbesondere der Umgebungssensorik, zu kalibrieren.

Claims (10)

  1. Verfahren zur Kalibrierung von Sensoren (S) von Umgebungssensoriken einer Vielzahl von Fahrzeugen (1, 4), wobei mittels der Sensoren (S) Umgebungsdaten der Fahrzeuge (1, 4) erfasst werden, dadurch gekennzeichnet, dass - die erfassten Umgebungsdaten der Vielzahl von Fahrzeugen (1, 4) an eine mit den Fahrzeugen (1, 4) datentechnisch verbundene zentrale Rechnereinheit (3) übermittelt werden, - die Umgebungsdaten Positionsdaten von Verkehrsteilnehmern (2), die von den Fahrzeugen (1, 4) in ihrer jeweiligen Umgebung detektiert werden, sowie einen zugehörigen Zeitstempel umfassen, - mittels der zentralen Rechnereinheit (3) anhand der übermittelten Positionsdaten mittels statistischer Methoden eine tatsächliche Position einzelner Verkehrsteilnehmer (2) in der Umgebung der Fahrzeuge (1, 4) zu einem bestimmten Zeitpunkt ermittelt wird, - anhand der Positionsdaten der Umgebungsdaten und der ermittelten tatsächlichen Position ein Lokalisierungsfehler (L) zumindest eines der Sensoren (S) zumindest eines der Fahrzeuge (1, 4) ermittelt wird, - der ermittelte Lokalisierungsfehler (L) des zumindest einen Sensors (S) des zumindest einen Fahrzeuges (1, 4) von der zentralen Rechnereinheit (3) an das entsprechende Fahrzeug (1, 4) übermittelt wird und - der ermittelte Lokalisierungsfehler (L) zur Kalibrierung des zumindest einen Sensors (S) des zumindest einen Fahrzeuges (1, 4) herangezogen wird.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass als jeweilige tatsächliche Position eine ermittelte wahrscheinlichste Position des jeweiligen Verkehrsteilnehmers (2) mittels der zentralen Rechnereinheit (3) ermittelt wird.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die erfassten Umgebungsdaten Geschwindigkeitsdaten der Verkehrsteilnehmer (2) umfassen.
  4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Umgebungsdaten in ein zweidimensionales Belegungsgitter (B) der Umgebung mit dem jeweiligen Fahrzeug (1, 4) übertragen werden.
  5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass das jeweilige Fahrzeug (1, 4) und die Verkehrsteilnehmer (2) jeweils als Belegung einer Zelle mit entsprechenden Koordinaten (x, y) in dem Belegungsgitter (B) dargestellt werden.
  6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein relativer Abstand zwischen dem jeweiligen Fahrzeug (1, 4) und den Verkehrsteilnehmern (2) sowie zwischen den Verkehrsteilnehmern (2) in einem jeweiligen lokalen Koordinatensystem beschrieben werden, wobei das jeweilige Fahrzeug (1, 4) einen Koordinatenursprung des jeweiligen lokalen Koordinatensystems in dem Belegungsgitter (B) bildet.
  7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die erfassten Umgebungsdaten in Bezug auf einen Verkehrsteilnehmer (2) mittels eines Vektors (x1,y1,v1) bis (xn,yn,vn) beschrieben werden und ein relativer Abstand zwischen den Verkehrsteilnehmern (2) zueinander und zu dem jeweiligen Fahrzeug (1, 4) in dem Belegungsgitter (B) dargestellt wird.
  8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die erfassten Umgebungsdaten als Matrix gespeichert werden.
  9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Umgebungsdaten mittels der zentralen Rechnereinheit (3) in ein globales Koordinatensystem transformiert werden und ein Lokalisierungsfehler (L) ermittelt wird.
  10. Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Transformation in das globale Koordinatensystem für eine vorgegebene Operational Design Domain und/oder in lokalen Clustern erfolgt.
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