DE19757333C1 - Selbsttätige, schnelle Kalibrierung einer bordautonomen Messung eines Geschwindigkeitsvektors - Google Patents

Abstract

Die hier beschriebene Erfindung behandelt ein Verfahren, das es ermöglicht, die mit groben Fehlern behaftete, bordautonome Messung des Geschwindigkeitsvektors eines Fahrzeugs mit Hilfe von unabhängigen, jedoch verrauschten und nur eingeschränkt verfügbaren Messungen desselben automatisch, schnell und zuverlässig zu kalibrieren. DOLLAR A Neben der bordautonomen und der unabhängigen Messung des Geschwindigkeitsvektors des Fahrzeugs verwendet das Verfahren die Messungen eines bordautonomen Navigationssystems mit inertialen Sensoren. DOLLAR A Das erfindungsgemäße Verfahren benötigt keine Vorkenntnisse über die bzw. keine Näherungswerte der Kalibrationsparameter. DOLLAR A Die Kalibrationsparameter werden anhand eines optimalen Schätzfilters berechnet. DOLLAR A Das Verfahren beinhaltet die Schätzung des Synchronisationsfehlers zwischen der bordautonomen und der unabhängigen, externen Messung des Geschwindigkeitsvektors. DOLLAR A Vorzugsweise werden die Kalibrationsergebnisse des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Initialisierung eines nachgeschalteten, um einen Arbeitspunkt linearisierten und auf genaue Navigationsergebnisse ausgelegten Optimalfilters eingesetzt.

Description

Die Erfindung bezieht sich auf Verfahren zur Kalibration bordautonomer Ge­ schwindigkeitsmessungen in Navigationssystemen mit inertialen Sensoren.

Das nachfolgend beschriebene Verfahren ist auf beliebige Ausführungen von iner­ tialen Navigationssystemen anwendbar.

Häufig verwenden bordautonome Navigations- und Orientierungsanlagen zusätz­ lich zu Messungen inertialer Sensoren wie Beschleunigungsmesser und Kreisel auch eine bordautonome Geschwindigkeitsmessung. Dazu sind auf dem Träger­ fahrzeug geeignete Sensoren angebracht, die in Abhängigkeit der Umgebungsbe­ dingungen des Trägers die Geschwindigkeitsmessung ermöglichen.

In der JP 61-247916 (A) ist ein aus einer inertialen Navigationseinheit und einem GPS-System bestehendes Schiffsnavigationssystem gezeigt, bei dem der Steuer­ kurs des Schiffs über einen das Schiffsmodell der Bewegung des Schiffs mathema­ tisch beschreibenden Kalmanfilter korrigiert wird, der als Eingangsdaten die je­ weiligen Vergleichsergebnisse der Geschwindigkeitsinformation und der Positi­ onsinformation von inertialer Navigationseinheit und GPS-System erhält. Das Ausgangssignal des Kalmanfilters wird zur Korrektur der Ausgangssignale eines in der inertialen Navigationseinheit vorhandenen Beschleunigungsmessers und ei­ ner ebenfalls darin enthaltenen Plattformkorrektur herangezogen.

Die JP 09196691 A beschreibt eine Navigationseinrichtung, bei der auf Grundlage von Ausgangsdaten eines Beschleunigungsmessers und eines Kreiselsensors eine inertiale Position ermittelt wird, wobei eine über den Beschleunigungsmesser er­ haltene Geschwindigkeit durch eine von einem GPS-Empfänger erhaltene Ge­ schwindigkeit ersetzt wird, wenn die letztere als hoch zuverlässig eingestuft wur­ de. Diese Verfahren dient der genaueren Positionsbestimmung durch Reduzierung der aufsummierten Fehler des Beschleunigungsmessers.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren anzugeben, mit dem die mit groben Fehlern behaftete, bordautonome Messung des Geschwindigkeitsvek­ tors mit Hilfe von externen und unabhängigen, jedoch verrauschten und lediglich eingeschränkt verfügbaren Geschwindigkeitsmessungen automatisch, schnell und zuverlässig kalibriert werden kann.

Das erfindungsgemäße Verfahren zur Kalibration einer bordautonomen Messung eines Geschwindigkeitsvektors in einem Navigationssystem mit einer inertialen Meßeinheit (1), ist dadurch gekennzeichnet, daß die bordautonome Messung des Geschwindigkeitsvektors mit einer externen und unabhängigen Messung des Ge­ schwindigkeitsvektors eines unabhängigen Geschwindigkeitssensors (5) vergli­ chen wird, und mittels des Vergleichs sowie einem dynamischen Modell Kalibrati­ onsparameter für mindestens die Anfangsausrichtung der bordautonomen Messung des Geschwindigkeitsvektors und einen Synchronisationsfehler zwi­ schen der bordautonomen und der unabhängigen, externen Messung des Ge­ schwindigkeitsvektors berechnet werden.

Das Verfahren ist insbesondere dadurch gekennzeichnet, daß keine Vorkenntnisse über die bzw. keine Näherungswerte von den Kalibrationswerten benötigt werden.

Besonders vorteilhaft bei dem Verfahren ist, daß die bordautonome und die unab­ hängige, externe Messung des Geschwindigkeitsvektors keine Zeitsynchronisation benötigen.

Vorteilhafte Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Verfahrens sind in den Un­ teransprüchen definiert.

Das erfindungsgemäße Verfahren läßt sich besonders vorteilhaft einsetzen, wenn seine Ergebnisse zur Initialisierung eines nachgeschalteten, einen linearen Arbeits­ bereich benötigenden und sehr genaue Navigationsergebnisse ermittelnden Opti­ malfilters benutzt werden.

Ausgangsgrößen des erfindungsgemäßen Verfahrens sind mindestens der Anfangs­ kurswinkel des Fahrzeugs als dominante Fehlerquelle der bordautonomen Ge­ schwindigkeitsmessung sowie der Synchronisationsfehler zwischen der bordauto­ nomen und der unabhängigen, externen Messung des Geschwindigkeitsvektors.

Die Erfindung und vorteilhafte Einzelheiten werden nachfolgend unter Bezug auf Fig. 1 erläutert.

Eine bevorzugte Anwendung der Erfindung sind z. B. Koppelnavigationssysteme in Landfahrzeugen, die durch einen Weggeber über eine zur Fahrzeuglängs­ geschwindigkeit proportionale Messung verfügen und mit inertialen Sensoren die Änderung der Geschwindigkeitsrichtung erfassen. Für diesen Fall beinhaltet die Kalibrationsaufgabe zusätzlich zur Bestimmung des Anfangswertes des Kurswin­ kels (Anfangsausrichtung), sowie des Synchronisationsfehlers zwischen der bor­ dautonomen und der unabhängigen externen Messung noch die Bestimmung des Skalenfaktors des Weggebers.

Eine genaue externe, unabhängige Geschwindigkeitsmessung hierfür liefern z. B. Satellitennavigationsempfänger.

Zielsetzung der Kalibration der Messung des bordautonomen Geschwindigkeits­ vektors ist es dann, auch für den Fall von zeitweisen Störungen und Verfälschungen der externen Geschwindigkeitsmessung wie dies z. B. bei Verwendung eines Satelli­ tennavigationsempfängers häufig der Fall ist, eine schnelle, zuverlässige und auto­ matische Berechnung der Kalibrationsgrößen zu gewährleisten.

Das nachfolgend beschriebene erfindungsgemäße Schätzverfahren stellt keine ein­ schränkenden Forderungen bezüglich Vorkenntnisse der Kalibration des bordauto­ nomen Geschwindigkeitsvektors. Vielmehr ist das Schätzfilter derart ausgelegt, daß die Kalibration schnell, zuverlässig und mit einer ausreichenden Genauigkeit er­ folgt, so daß die geschätzten Kalibrationsparameter als zuverlässige Initialisie­ rungswerte für ein nachgeschaltetes lineares Optimalfilters geeignet sind, das höchstmögliche Navigationsgenauigkeiten liefert.

Folgende Fehlerquellen sind bei Verwendung der Messung eines Geschwindigkeits­ vektors durch z. B. einen Satellitennavigationsempfänger als externe unabhängige Messung zu beachten:

• - Zeitbezugsfehler zwischen beiden Geschwindigkeitsmessungen;
• - "Ortsbezugsfehler" zwischen beiden Geschwindigkeitsmessungen, d. h. beide Geschwindigkeiten können sich auf unterschiedliche Referenzpunkte des Fahrzeugs beziehen. (Der Abstand zwischen beiden Bezugspunkten des Ge­ schwindigkeitsvektors wird nachfolgend als "Hebelarm" bezeichnet.)

In der nachfolgend beschriebenen Ausführung des Kalibrationsverfahrens ist nur der Zeitbezugsfehler berücksichtigt. Bezüglich des Hebelarmfehlers wird vorausge­ setzt, daß dieser bekannt und in einer der beiden Geschwindigkeitsmessungen kompensiert ist. Dies bedeutet, daß das beschriebene erfindungsgemäße Schätzfil­ ter Geschwindigkeitsmessungen verwendet, die im Rahmen der geforderten Kalibra­ tionsgenauigkeit auf einen gemeinsamen Bezugspunkt transformiert sind. Obwohl Satellitennavigationsempfänger häufig Synchronisationssignale für den Zeitbezug der Messung zur Verfügung stellen, wird der Zeitbezugsfehler als Modellparameter und damit als zu schätzende Größe berücksichtigt. Denn in vielen Anwendungs­ fällen besteht die Forderung, den Schnittstellenaufwand für die Integration des Synchronisationssignals zu vermeiden.

Fig. 1 zeigt eine bordautonome inertiale Meßeinheit 1. Die am meisten verbreiteten Sensorkonfigurationen bestehen aus je drei orthogonal angeordneten Beschleuni­ gungsmessern und Kreiseln, die entweder auf raumfest stabilisierten Plattformen angeordnet oder gehäusefest montiert sind. Letztere Ausführungsform bezeichnet man als Strapdown-System. Bei à priori bekannter, eingeschränkter Dynamik des Trägerfahrzeugs wird oft nur eine reduzierte Anzahl von Sensoren benötigt. In bestimmten Anwendungen für Landfahrzeuge werden beispielsweise nur zwei Be­ schleunigungsmesser in der horizontalen Fahrzeugebene und ein Kreisel mit Meß­ achse um die Fahrzeughochachse verwendet.

Die inertiale Meßeinheit liefert Änderungen in der Orientierung des Trägerfahr­ zeugs, auf dem die inertiale Meßeinheit angebracht ist.

Der bordautonome Geschwindigkeitssensor 2 mißt den Geschwindigkeitsvektor des Trägerfahrzeugs in fahrzeugfesten Koordinaten.

Die Navigationsgleichungen 3 integrieren fortlaufend die von der inertialen Meßein­ heit 1 gelieferten Änderungen in der Orientierung des Trägerfahrzeugs zu Orientie­ rungswinkeln, häufig als Kurs- und Lagewinkel bezeichnet, deren Bezug zum wah­ ren Referenzkoordinatensystem Abweichungen aufweist. Die derart berechneten Orientierungswinkel beziehen sich somit auf ein fehlerhaftes Referenzkoordinaten­ system, das als Pseudo-Referenzkoordinatensystem bezeichnet wird.

Die Navigationsgleichungen 3 berechnen weiter fortlaufend den bordautonomen Geschwindigkeitsvektor im Pseudo-Referenzkoordinatensystem auf Grundlage des vom bordautonomen Geschwindigkeitssensor 2 gelieferten Geschwindigkeitsvek­ tors. Dazu benutzen die Navigationsgleichungen 3 die Orientierungswinkel. Dieser berechnete bordautonome Geschwindigkeitsvektor, der im Pseudo-Referenzkoor­ dinatensystem vorliegt, wird an einen Schätzalgorithmus 4 ausgegeben.

Der Schätzalgorithmus 4 benutzt als Eingangsgrößen den im Pseudo-Referenzkoor­ dinatensystem dargestellten bordautonomen Geschwindigkeitsvektor sowie den im tatsächlichen Referenzkoordinatensystem ermittelten unabhängigen Geschwindig­ keitsvektor eines unabhängigen Geschwindigkeitssensors 5, z. B. eines Satelliten­ navigationsempfängers. Eine bevorzugte Ausführung des Schätzalgorithmus 4 wird mittels eines optimalen Schätzfilters 6, eines Abbruchtests 8 und eines stochasti­ schen Kompatibilitätstests 7 realisiert.

Das optimale Schätzfilter 6 enthält ein mathematisches Modell, das das dynamische Verhalten des Unterschieds zwischen der bordautonomen und der externen, unabhängigen Messung des Geschwindigkeitsvektors beschreibt. Dieses mathematische Modell enthält mindestens den Fehler des Anfangskurswinkels als dominanten Fehler der bordautonomen Geschwindigkeitsmessung sowie den Syn­ chronisationsfehler zwischen dem bordautonomen und dem externen, unabhängi­ gen Geschwindigkeitssensor als Unbekannte.

Das optimale Schätzfilter 6 benutzt das mathematische Modell, den fortlaufend ge­ messenen unabhängigen Geschwindigkeitsvektor sowie den aktualisierten, bord­ autonomen Geschwindigkeitsvektor, um die Unbekannte des mathematischen . Modells zu schätzen.

Das optimale Schätzfilter 6 berechnet Zahlenwerte, die Maße für die Schätzgenauig­ keiten sowie Abhängigkeiten zwischen den Kalibrationsparametern darstellen.

Der Abbruchtest 8 benutzt die Maßzahlen für die Schätzgenauigkeit der Kalibrati­ onsparameter, um zu verifizieren, ob einzelne Kalibrationsparameter mit der jeweils geforderten Genauigkeit geschätzt sind. Im statistischen Sinne ist dies dann erfüllt, wenn die entsprechenden Maßzahlen kleiner sind als vorgegebene Schwellenwerte. Die Zuverlässigkeit der Schätzung wird durch die Berücksichtigung von Mindestka­ librationszeiten erhöht.

Der Schätzalgorithmus 4 ist derart ausgelegt, daß, wenn einzelne Kalibrationspara­ meter hinreichend genau und zuverlässig geschätzt sind, das Schätzfilter 6 nur noch die verbleibenden Kalibrationsparameter bestimmt und die hierfür nicht mehr benötigten Komponenten des externen, unabhängigen sowie des bordautonomen Geschwindigkeitsvektors unberücksichtigt läßt.

Der stochastische Kompatibilitätstest 7 überprüft, ob die bisher vorliegenden Schätzwerte für die Kalibrationsparameter mit dem Unterschied zwischen dem un­ abhängigen, externen und dem bordautonomen Geschwindigkeitsvektor überein­ stimmen. Dies erfolgt anhand der vom unabhängigen Geschwindigkeitssensor 5 ausgegebenen Gütemaße sowie der im optimalen Schätzfilter 6 berechneten Maß­ zahlen für die Schätzgenauigkeiten sowie Abhängigkeiten zwischen den Kalibrati­ onsparametern.

Bei Nichtbestehen des stochastischen Kompatibilitätstests werden entsprechende Komponenten des vom unabhängigen Geschwindigkeitssensor 5 ausgegebenen Ge­ schwindigkeitsvektors verworfen. Liegt ein Nichtbestehen mehrmals hintereinan­ der vor, so wird das optimale Schätzfilter 6 entsprechend den Testergebnissen teil­ weise oder vollständig neu initialisiert. Damit erhält das optimale Schätzfilter 6 die Möglichkeit, neu zu lernen, indem wahrscheinlich zuvor fehlerhaft geschätzte Kali­ brationsparameter verworfen werden.

Anhand der stochastisch übereinstimmenden Komponenten der Geschwindigkeits­ vektoren werden die Schätzwerte für die Kalibrationsparameter verbessert und die Schätzgenauigkeiten erhöht.

Das optimale Schätzfilter 6 besitzt die Eigenschaft, fehlende oder uneindeutige Be­ obachtbarkeiten der Kalibrationsparameter selbständig bzw. automatisch zu er­ kennen. Diese äußern sich dadurch, daß sich die entsprechenden Maßzahlen für die Schätzgenauigkeiten sowie Abhängigkeiten zwischen den Kalibrationsparametern nicht verringern bzw. die vorgegebenen Schwellenwerte nicht unterschritten werden.

Das optimale Schätzfilter 6 zeichnet sich außerdem dadurch aus, daß es die Zeiten, die benötigt werden, bis einzelne Kalibrationsparameter mit einer vorgegebenen Ge­ nauigkeit beschätzt sind, automatisch selbst festlegt.

Der Schätzalgorithmus 4 arbeitet bei beliebigen möglichen Bewegungszuständen des Trägerfahrzeugs mit Ausnahme des Fahrzeugstillstands, der vom Schätzalgo­ rithmus automatisch erkannt wird. Während solcher Phasen wird das optimale Schätzfilter 6 angehalten. Dies gilt ebenso, wenn der externe, unabhängige Ge­ schwindigkeitssensor zeitweilig keine gültigen Meßwerte oder solche von schlechter Güte zur Verfügung stellt.

Die vorliegende Erfindung läßt sich auf beliebige Ausführungen von inertialen Navi­ gationssystemen anwenden. Bei Landanwendungen werden häufig inertiale Naviga­ tionssysteme eingesetzt, die lediglich zwei Beschleunigungsmesser in der horizon­ talen Fahrzeugebene und einen Kreisel mit Meßachse um die Fahrzeughochachse besitzen. Als bordautonomer Geschwindigkeitssensor dient ein Weggeber, der ein zur Fahrzeuglängsgeschwindigkeit proportionales Signal mißt. Bei diesem Unterfall bestehen die Kalibrationsparameter aus dem Skalenfaktor des Odometers, dem Synchronisationsfehler zwischen der bordautonomen und der externen, unabhän­ gigen Messung des Geschwindigkeitsvektors sowie dem Anfangskurswinkelfehler, der den Unterschied zwischen dem tatsächlichen und dem Pseudo-Referenzkoordi­ natenssytem darstellt.

Ein Sonderfall dieses Unterfalls ergibt sich durch unterschiedliche Notwendigkeiten der Kalibration des Anfangskurswinkelfehlers und des Skalenfaktors des Wegge­ bers. Während die Bestimmung der Anfangsrichtung häufiger nötig ist (z. B. nach Fahrzeugtransporten oder Fahrten mit ausgeschalteter Navigationsanlage, also po­ tentiell nach jedem Einschalten der Anlage), ist die Kalibrierung des Skalenfaktors nur bei Erstinbetriebnahme in einem Fahrzeug sinnvoll. Somit kann ein- und die­ selbe Navigationsanlage ohne weiteres in einer Vielzahl von Fahrzeugtypen einge­ setzt werden, die Weggeber mit stark unterschiedlichen Skalenfaktoren besitzen.

Der Schätzalgorithmus 4 wird dann in zwei Teile zerlegt, wobei der eine Teil die Schätzung des Skalenfaktors des Odometers übernimmt und der andere die Bestim­ mung des Anfangskurswinkel- und des Synchronisationsfehlers als Aufgabe hat.

Diese Zerlegung in zwei Teile und damit Teilsysteme ist durch positive Eigenschaf­ ten charakterisiert. Hier ist der algorithmische Aufwand geringer, da anstelle eines Systems dritter Ordnung nun ein System erster und ein System zweiter Ordnung zu behandeln sind.

In der Fahrzeugnavigation ist es üblich, daß der Kurswinkel immer auf die positive Fahrzeuglängsachse bezogen wird. Um den Kurswinkel bezüglich der positiven Fahrzeuglängsachse festlegen zu können, benötigt der Schätzalgorithmus 4 Infor­ mation darüber, ob sich das Fahrzeug vorwärts oder rückwärts bewegt. Diese Infor­ mation kann wie folgt erhalten werden:

• 1. 1.) Definition der Fahrtrichtung vor einer Kalibrationsfahrt durch Parameter­ eingabe.
• 2. 2.) Auswertung einer Beschleunigungsfahrt bei etwa konstanter Steigung des Fahrtprofils durch Analyse:
  • a) des Beschleunigungsmessers in Fahrtrichtung
  • b) des im Stillstand ermittelten Nickwinkels und
  • c) der aus dem Weggeber ermittelten Geschwindigkeitsdifferenz.
• 3. 3.) Auswertung der Gangsschaltung.

Claims (11)

1. Verfahren zur Kalibration einer bordautonomen Messung eines Geschwin­ digkeitsvektors in einem Navigationssystem mit einer inertialen Meßeinheit (1), dadurch gekennzeichnet, daß die bordautonome Messung des Geschwindigkeits­ vektors mit einer externen und unabhängigen Messung des Geschwindigkeitsvek­ tors eines unabhängigen Geschwindigkeitssensors (5) verglichen wird, und mittels des Vergleichs sowie einem dynamischen Modell Kalibrationsparameter für minde­ stens

• 1. die Anfangsausrichtung der bordautonomen Messung des Geschwindigkeitsvek­ tors und
• 2. einen Synchronisationsfehler zwischen der bordautonomen und der unabhängi­ gen, externen Messung des Geschwindigkeitsvektors berechnet werden.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß mittels Navigati­ onsgleichungen (3) fortlaufend die von der inertialen Meßeinheit (1) gelieferten Än­ derungen der Orientierung eines die inertiale Meßeinheit tragenden Trägerfahr­ zeugs zu Orientierungswinkeln integriert werden und aus den Messungen eines bordautonomen Geschwindigkeitssensors (2) ein sich auf die Orientierungswinkel beziehender bordautonomer Geschwindigkeitsvektor errechnet wird.

3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, daß sich die Orien­ tierungswinkel auf ein Koordinatensystem beziehen, das Pseudo-Referenz­ koordinatensystem genannt wird und vom wahren Referenzkoordinatensystem abweicht.

4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, daß die bordautonome Messung des Geschwindigkeitsvektors und die externe unabhän­ gige Messung des Geschwindigkeitsvektors als Eingangsgrößen eines Schätzalgo­ rithmus (4) dienen, der den Synchronisationsfehler zwischen der bordautonomen und der unabhängigen externen Messung des Geschwindigkeitsvektors schätzt und die bordautonome Messung des Geschwindigkeitsvektors kalibriert.

5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, daß der Schätzalgorithmus (4) ein optimales Schätzfilter (6) beinhaltet, das ein mathematisches Modell enthält, das mindestens das dynamische Verhalten des Unterschieds zwischen der bordautonomen und der externen, unabhängigen Messung des Geschwindigkeitsvektors als dominanten Fehler der bordautonomen Geschwindigkeitsmessung sowie den Synchronisationsfehler zwischen der bordautonomen und der externen unabhängigen Messung des Geschwindigkeits­ vektors beschreibt, um mittels der beiden gemessenen Geschwindigkeitsvektoren Kalibrationsparameter für die bordautonome Geschwindigkeitsmessung zu schätzen.

6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, daß das optimale Schätzfilter (6) Zahlenwerte berechnet, die Maße für die Schätzgenauigkeiten sowie Abhängigkeiten zwischen den Kalibrationsparametern darstellen.

7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß ein Abbruch­ test (8) die von dem optimalen Schätzfilter (6) berechneten Zahlenwerte benutzt, um die Schätzung einzelner Kalibrationsparameter abzubrechen, die mit einer jeweils geforderten Genauigkeit geschätzt sind.

8. Verfahren nach Anspruch 6 oder 7, dadurch gekennzeichnet, daß ein stocha­ stischer Kompatibilitätstest (7) anhand von Gütemaßen, die von dem unabhängigen Geschwindigkeitssensor (5) ausgegeben werden, und der durch den optimalen Schätzfilter (6) berechneten Zahlenwerte überprüft, ob die bisher vorliegenden Schätzwerte für die Kalibrationsparameter mit dem Unterschied zwischen dem un­ abhängigen, externen und dem bordautonomen Geschwindigkeitsvektor überein­ stimmen,

9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß bei Nichtbeste­ hen des stochastischen Kompatibilitätstests entsprechende Komponenten des vom unabhängigen Geschwindigkeitssensor (5) ausgegebenen Geschwindigkeitsvektors verworfen werden.

10. Verfahren nach Anspruch 8 oder 9, dadurch gekennzeichnet, daß das op­ timale Schätzfilter (6) bei mehrmaligem aufeinanderfolgendem Nichtbestehen des stochastischen Kompatibilitätstests neu initialisiert wird.

11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, daß es u. a. zur Initialisierung eines nachgeschalteten, einen linearen Arbeitsbereich benötigenden und hohe Navigationsgenauigkeiten liefernden Optimalfilters einge­ setzt wird.