DE4432208A1 - Navigationsverfahren mit Hilfe einer vektorisierten Geländekarte - Google Patents

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Navigation an Bord eines Fahrzeugs, bei welchem man, in Kenntnis der Ausgangspo­ sition eines Fahrzeugs, Standortdaten des Fahrzeugs ausgehend von Werten errechnet, die von an Bord des Fahrzeugs befindli­ chen Navigationsfühlern geliefert werden, und diese errechne­ ten Daten mit einer vektorisierten elektronischen Karte von einer geographischen Zone, in der sich das Fahrzeug bewegt, vergleicht, um einen Wegabschnitt auszuwählen, der den wahr­ scheinlichsten Standort des Fahrzeugs enthält.

Die Navigation und insbesondere die Bodennavigation hat die Aufgabe, eine Angabe über den Standort eines Fahrzeugs zu liefern. Da dieses sich im allgemeinen in einem System von Verkehrswegen bewegt, kann sich die Angabe dieses Standorts auf eine Karte dieses Systems beziehen, was es dem Fahrer des Fahrzeugs ermöglicht, über eine sehr konkrete visuelle Infor­ mation zu verfügen, die es ihm erlaubt, an den charakteristi­ schen Punkten dieses Systems Entscheidungen zur Richtungsän­ derung zu treffen.

An Bord des Fahrzeugs gestatten Meßergebnisse, die von Füh­ lern, beispielsweise Bewegungsfühlern, wie z. B. einem Weg­ streckenmesser und einem Magnetometer, die die zurückgelegte Entfernung und den Kurs liefern, angegeben werden, wenn man die Ausgangsposition kennt, die rechnerische Bestimmung der folgenden Standorte.

Der errechnete Standort befindet sich jedoch häufig außerhalb eines Wegabschnitts, da er Fehlern unterliegt, die auf die begrenzte Präzision der Fühler zurückzuführen sind, und zwar um so mehr, als die Karte, die informatisiert ist bzw. eine für Rechner verarbeitbare Form hat, ebenfalls eine begrenzte Genauigkeit besitzt. Man kann nun aus den Rechenelementen einen neuen Standort ableiten, der näher bei dem realen Standort des Fahrzeugs liegt und mehr Kohärenz mit der vekto­ risierten Karte hat. Es sind vier Methoden bekannt, mit denen dies versucht werden kann.

Nach der ersten Methode der statischen "kartographischen An­ passung" (map matching) wählt man den Wegabschnitt aus, der dem errechneten Standort am nächsten ist, oder geht vor, in­ dem man das Verhalten des Fahrers berücksichtigt. Diese Me­ thode kann zu offensichtlich unkorrekten Wahlen führen, die sich in "Sprüngen" zwischen benachbarten Abschnitten bemerk­ bar machen.

Bei der zweiten Methode der Hypothesenverfolgung korreliert man jeden der möglichen Wege mit den Messungen der Fühler und scheidet fortschreitend die Wege aus, die mit einer Wahr­ scheinlichkeit behaftet sind, die nach der Berücksichtigung der letzten Messungen zu gering geworden ist. Diese Methode kann zu einem unkontrollierten Anwachsen der Rechenzeit oder einem rapiden Anwachsen der Kombinationen der verschiedenen mit dem Fahrzeugweg zusammenhängenden Ereignisse führen, was den betreffenden Rechner blockieren könnte.

Bei der dritten Methode, die mit einer Bewegungsbahnkorrela­ tion oder mit einer Profilkorrelation arbeitet, vergleicht man die gespeicherte Bewegungsbahn des Fahrzeugs oder ihre synthetische Darstellung mit der Topologie des Wegenetzes. Die Bewegungsbahn muß jedoch ausreichend charakterisiert sein, d. h. sie muß Richtungsänderungen oder charakteristische Punkte besitzen, die für die Fühler feststellbar sind. Außer­ dem erfordert diese Methode viel Rechenzeit.

Bei der vierten Methode schließlich, die eine Methode der "dynamischen kartographischen Anpassung" ist, zieht man er­ gänzend zu den kartographischen Daten ein Modell heran, das die maximalen dynamischen Eigenschaften des Fahrzeugs, wie z. B. Beschleunigung und Kursänderungsgeschwindigkeit und die Genauigkeit der Fühler angibt, um manche wahrscheinliche Standorte als unwahrscheinliche Positionen auszuscheiden.

Diese letzte Methode bringt jedoch nur wenig Einschränkungen in der Wahl des realen Standorts mit sich, so daß die Mehr­ deutigkeit zwischen benachbarten Wegen häufig bestehen bleibt.

Ziel der vorliegenden Erfindung ist es, diese letzte Methode zu verbessern.

Zu diesem Zweck betrifft die Erfindung ein Verfahren des oben beschriebenen Typs, das dadurch gekennzeichnet ist, daß man für den Vergleich die errechneten Standortdaten durch Daten ergänzt, die eine den errechneten Standort umgebende Unbe­ stimmtheitsfläche darstellen, daß man mindestens einen Wegab­ schnitt sucht, der im Inneren der Unbestimmtheitsfläche gele­ gen ist, und daß man dann, wenn nur einer vorhanden ist, die Unbestimmtheitsfläche in eine Nachstellfläche umwandelt, die der Fläche einbeschrieben und auf diesen Abschnitt zentriert ist.

So entspricht der gelieferte Standort einem wahrscheinlichen Standort. Beim Fehlen eines Wegabschnitts in der Unbestimmt­ heitsfläche, was beispielsweise auf einen Fehler in der Ak­ tualisierung der Karte zurückzuführen sein kann, kann man den Standort der Unbestimmtheitsfläche angeben, indem man gleich­ zeitig vermeidet, den Wegabschnitt zu wählen, der dem errech­ neten Standort am nächsten ist, jedoch offensichtlich nicht zutreffend ist, da er außerhalb der Unbestimmtheitsfläche ge­ legen ist.

Umgekehrt, im Fall von mehreren Abschnitten, kann man denje­ nigen Abschnitt wählen, der für den wahrscheinlichsten gehal­ ten wird, indem man gleichzeitig angibt, daß provisorisch eine Mehrdeutigkeit besteht, die später beseitigt wird, wenn der oder die nicht zutreffenden Abschnitte die sich bewegende Unbestimmtheitsfläche "verlassen".

Im Fall des Fehlens oder einer Vielzahl von Abschnitten in der Unbestimmtheitsfläche nimmt man in vorteilhafter Weise eine Koppelnavigation vor.

In diesem Fall wächst die Unbestimmtheitsfläche weiter bis zu dem Zeitpunkt, in dem sie wieder umgewandelt wird und kleiner wird, wenn die Mehrdeutigkeit verschwindet.

Im Fall von mehreren Abschnitten in der Unbestimmtheitsfläche wandelt man diese vorteilhafterweise um, indem man Abschnitte ausscheidet, die Navigationskursen entsprechen, die mit den von den Fühlern gelieferten Werten inkompatibel sind.

Man scheidet so die Mehrzahl der Mehrdeutigkeiten aus.

Vorteilhafterweise bestimmt man die Unbestimmtheitsfläche durch eine Kalman-Filtrierung der von den Fühlern gelieferten Werte.

Die Kalman-Filtrierung ist in den Veröffentlichungen "Navigation inertielle optimale et filtrage statistique", P. FAURRE et al., Ed. DUNOD, PARIS, und "Le filtrage et ses applications", Labarrère, Ed. CEPADUES, TOULOUSE, FRANKREICH, erläutert.

So nimmt die scheinbare Genauigkeit der Fühler allmählich zu, was die Bestimmung von immer feineren Korrekturen gestattet. Das Anwachsen der Unbestimmtheitsfläche zwischen zwei ihrer Umwandlungen oder Nachstellungen wird auf diese Weise verrin­ gert.

Die Erfindung wird nachstehend, auch hinsichtlich weiterer Merkmale und Vorteile, anhand der Beschreibung von Ausfüh­ rungsbeispielen und unter Bezugnahme auf die beiliegenden Zeichnungen näher erläutert. Die Zeichnungen zeigen in

Fig. 1 ein Diagramm, das die Schritte des Verfahrens ver­ anschaulicht,

Fig. 2 ein Diagramm, das schematisch die Elemente für die Durchführung des Verfahrens darstellt, und

Fig. 3 eine Karte eines Verkehrswegenetzes, das zur Ortung eines das erfindungsgemäße Verfahren benutzenden Fahrzeugs dient.

Das erfindungsgemäße Verfahren bezieht sich auf die Naviga­ tion eines Fahrzeugs in einem Straßensystem, wobei das Fahr­ zeug im vorliegenden Fall einen Entfernungsfühler (beispiels­ weise einen Wegstreckenmesser) 1 und eine Fühlereinheit 3 besitzt, das die Richtung und den Standort liefert und im vorliegenden Fall aus einem Richtungsfühler (beispielsweise einem Magnetometer) und einem Standortfühler (beispielsweise einem Meßfühler für ein GPS-Navigations-System) besteht, die in den Fig. 1 und 2 dargestellt sind und Signale 2 bzw. 4 liefern, die insbesondere die zurückgelegte Strecke und den Kurs des Fahrzeugs angeben. Die Signale 2 und 4 werden an ein Kalman-Filter 7 angelegt, von dem ein Eingang mit einer Ta­ statur 5 verbunden ist, mittels der der Fahrer des Fahrzeugs dem Kalman-Filter ein Signal 6 für die Ausgangsposition des Fahrzeugs eingeben kann (Schritt 40).

Das Kalman-Filter 7 errechnet zyklisch in einem Schritt 41 Daten 8, die einen neuen errechneten Standort 31 (Fig. 3) des Wagens definieren, indem es von einem Zyklus zum anderen ei­ nen Bewegungsvektor 22 errechnet, der der Summierung von Ein­ zelbewegungen entspricht, d. h. von Geradensegmenten, die von dem Wegstreckenmesser 1 geliefert und dem entsprechenden Kurs zugeordnet werden, wobei dieser Vektor von dem vorhergehenden errechneten Standort 21 ausgeht und zu dem neuen errechneten Standort 31 führt. Wie später erläutert wird, geht der Bewe­ gungsvektor tatsächlich manchmal (32) von einem Standort aus, der ausgehend von dem errechneten Standort bestimmt worden ist, nachdem er in Abhängigkeit von den Messungen der Fühler nachgestellt wurde, und der somit näher bei dem tatsächlichen Standort ist.

So kann das Kalman-Filter 7 in einem Schritt 42, wie im nach­ stehenden erläutert wird, signifikante Daten 8a einer Unbe­ stimmtheitsfläche 33 errechnen, die im vorliegenden Fall durch eine Ellipse dargestellt ist, die den neuen errechneten Standort 31 umgibt. Diese Fläche entspricht Standorten, die angesichts der zuvor festgestellten Standortfehler möglich sind, jedoch von vornherein eine geringere Wahrscheinlichkeit als der neue errechnete Standort 31 haben, wobei sie jedoch über einer bestimmten Wahrscheinlichkeitsschwelle liegt. So ist die Fläche 33, ebenso wie eine Unbestimmtheitsfläche 23 dem vorhergehenden Standort 21 zugeordnet ist, dem Standort 31 vor der Nachstellung zugeordnet, und die Fläche 34 ist dem Standort 35 zugeordnet.

Bei diesem Beispiel nahm das Fahrzeug einen geradlinigen Weg von Norden (Pfeil ND) nach Süden, bevor in einem Kreisverkehr 20 nach Westen abbog (gestrichelte Pfeile), so daß die Unbe­ stimmtheitszone 13a, 13b und 13c der vorhergehenden Standorte in der Richtung Nord-Süd zugenommen hat (Unbestimmtheit in der Messung des Wegstreckenmessers 1), während die Ost-West- Unbestimmtheit quasi konstant geblieben ist, da bekannt ist, daß das Fahrzeug sich auf der Straße befindet.

Die Daten 8 und 8A, die den neu errechneten Standort 31 und die Unbestimmtheitsfläche 33 liefern, werden als Eingangsi­ gnal an Vergleichsmittel 10 einer vektorisierten elektroni­ schen Karte 9 angelegt, die einen Deskriptor bzw. Beschreiber für die Wege des Straßensystems besitzt.

Nach einem unter bestimmten Umständen stattfindenden Schritt 43, der im nachstehenden erläutert wird, bestimmen die Ver­ gleichsmittel 10 der Karte 9 nun in einem Schritt 44 den Standort von innerhalb der Unbestimmtheitsfläche 33 gelegenen Wegabschnitten N (N positive ganze Zahl), die nun potentiell den realen Standort 35a des Wagens enthalten können. Der er­ rechnete Standort liegt nämlich im allgemeinen - wie im vor­ liegenden Fall der errechnete Standort 31 - außerhalb jedes Wegs, und selbst wenn er auf einem Weg läge, könnte dieser Weg der falsche sein.

Nach einem unter bestimmten Umständen stattfindenden Schritt 45, der im nachstehenden erläutert wird, und im Falle des Vorhandenseins nur eines Wegabschnitts in der Unbestimmt­ heitsfläche (33), was in einem Schritt 46 (N = 1) nachgeprüft wird, bestimmt man, ob der reale Standort 35a sich auf diesem Abschnitt (36) befindet. Ein den abgeleiteten Standort 35 darstellendes Signal 11 wird an ein die betreffende Region der Karte 9 darstellendes Anzeigegerät 12 angelegt, um in ei­ nem Schritt 47 den abgeleiteten Standort 35 auf dem Bild der Karte 9 zu markieren. Das Signal 11 wird auch zu einem Ein­ gang des Kalman-Filters 7 zurückgeführt. Das Kalman-Filter 7 schränkt nun in dem Nachstellschritt 43 die Unbestimmtheits­ fläche 33 auf eine, nun Nachstellfläche genannte, Unbestimmt­ heitsfläche 34 mit abgeflachter Form ein, die durch den oben gewählten Abschnitt 36 bestimmt wird, und zwar vermehrt um seitliche Margen, um der bekannten Genauigkeit der Karte 9 Rechnung zu tragen.

Die Anfangsunbestimmtheit bei der Durchführung des Verfahrens wird a priori nach dem Abstand des betreffenden punktuellen Standorts von dem realen Standort aufgestellt.

Wenn die Unbestimmtheitsfläche 33 auf die Fläche 34 be­ schränkt ist, stellt das Kalman-Filter 7 nun den errechneten Standort 31 auf den Standort (35) ein, der auf dem gewählten Abschnitt 36 liegt und der die a priori höchste Wahrschein­ lichkeit besitzt. Der neue Bewegungsvektor 32 wird nun nach­ gestellt und geht, wie im vorstehenden angegeben wurde, von dem abgeleiteten Standort 35 und nicht von dem nun offenkun­ dig unrichtigen errechneten Standort 31 aus.

Außerdem führt das Kalman-Filter 7 eine Rechnung zur Abschät­ zung eines Fehlermodells und damit der Fehler der Fühler 1 und 3 durch, d. h. in Kenntnis des Werts der durchgeführten Standortnachstellung (31, 35) leitet es für jeden Fühler 1, 3 eine Korrekturgesetzmäßigkeit ab, die Bewegungs- und Kurs­ werte liefert, die zum wahrscheinlichsten Standort 35 führen, und die in der Folge wiederverwendet wird. Da bei einer ein­ zigen Nachstellung im allgemeinen mehrere Bewegungs- und Kurskorrekturpaare angebracht sind und da andere Variable ebenfalls mit Fehlern behaftet sind, ist es zu verstehen, daß die Korrekturgesetzmäßigkeit jedes Fühlers nur allmählich un­ ter Berücksichtigung der Gesamtheit der durch das Kalman-Fil­ ter hindurchgegangenen Nachstellungen erstellt wird.

Wenn in einem Schritt 48 festgestellt wird, daß sich kein Wegabschnitt in der Unbestimmtheitsfläche 33 befindet, ist bei diesem Ausführungsbeispiel vorgesehen, daß auf dem Anzei­ gegerät 12 die ganze Unbestimmtheitsfläche 33 sowie der wahr­ scheinlichste Standort markiert werden und daß eine Koppelna­ vigation vorgenommen wird (vom Schritt 49 die Schleife zurück zum Schritt 41), indem man auf eine spätere Standortnachstel­ lung wartet. Man kann auch eine Vergrößerung der Ausdehnung der Unbestimmtheitsfläche 33 vorsehen, indem man die Wahr­ scheinlichkeitsschwelle von vornherein senkt, bis sie einen Straßen- oder Wegabschnitt umfaßt, und die zugeordnete Wahr­ scheinlichkeit anzeigen.

In der Unbestimmtheitsfläche können sich mehrere Wegabschnit­ te befinden (N < 1 im Schritt 48), was bei der Fläche 23 der Fall ist. Obwohl man auf die Gefahr hin, daß man sich täuscht, einen anzuzeigenden Standort 25a auf dem nächstgele­ genen Wegabschnitt 27 wählen kann, ist hier vorgesehen, den Vergleichsmitteln der Karte 9 die den Kurs des Wagens ab­ schätzende Zustandsvariable 11 des Kalman-Filters 7 zu lie­ fern. Dieser Kurs (11), der auch von den früheren, in dem Schritt 44 gelieferten Ergebnissen abgeleitet werden kann, wird im Schritt 45 mit Merkmalen der kandidierenden Wegab­ schnitte der vektorisierten Karte, d. h. der Richtung des Wegabschnitts und ggf. seine Einbahnrichtung, verglichen.

Außerdem prüfen die Vergleichsmittel 10, ob ein Zusammenhang, d. h. eine Verbindung zwischen dem vorhergehenden tatsächli­ chen Standort (13c) und jedem der kandidierenden Wegabschnit­ te 26, 27 durch Wege besteht. Die Wegabschnitte mit Merkma­ len, die nicht gleichzeitig die mit dem Kurs und der Verbin­ dung zusammenhängenden Kriterien erfüllen, werden ausgeschie­ den, so daß häufig die Anzahl kandidierender Wegabschnitte auf N = 1 reduziert werden (Schritt 46).

Unter "kandidierenden" Wegabschnitten werden hier Wegab­ schnitte verstanden, die potentiell den tatsächlichen Stand­ ort des Fahrzeugs enthalten können. Die Entscheidung erfolgt dann im der beschriebenen Weise, wenn die Unbestimmtheit be­ seitigt worden ist.

Bei Weiterbestehen einer Mehrdeutigkeit, wie es in diesem Beispiel bei der Fläche 23 der Fall ist, wird im vorliegenden Fall die Unbestimmtheitsfläche 23 angezeigt (unterbrochen ge­ zeichneter Pfeil zum Anzeigegerät 12 in Fig. 1) sowie der Standort 25a auf dem wahrscheinlichsten Wegabschnitt 27.

Man erkennt, wenn die Unbestimmtheitsfläche 23 also den Standort 23a einnehmen würde, würde der Kurs eines Abschnitts 27a zeitlich nach dem Abschnitt 27 die Beseitigung der Mehr­ deutigkeit gestatten, indem die getroffene Wahl rückgängig gemacht wird und ein Abschnitt 26a nach dem Abschnitt 26 ge­ wählt wird.

Im Fall einer noch größeren Unbestimmtheitsfläche liefern die Vergleichsmittel 10 ein Datenverarbeitungsausgangsignal, das die Form des zurückgelegten Wegs und die relativen Standorte signifikanter Richtungsänderungen synthetisiert. Diese Daten­ verarbeitungsausgangssignale können eine Ableitung eines ab­ soluten Standorts des Fahrzeugs gestatten, indem eine Methode der Bewegungsbahnkorrelation, wie sie oben erwähnt wurde, verwendet wird.

Um die Positions- und Formänderungen der Kreuzungen, wie z. B. des Kreisverkehrs 20 oder die Unbestimmtheit, die damit verbunden ist, daß die Kurven eng oder weit "genommen" wer­ den, unberücksichtigt zu lassen, nimmt das beschriebene System keine Nachstellung an den Stellen vor, an denen der Wegverlauf sich schnell ändern kann, wie z. B. an Kreuzungen. Zu diesem Zweck läßt die Kurs-Zustandsvariable 11 den Ver­ gleich mit der Karte 9 nur zu, wenn der Wagen einen im we­ sentlichen konstanten Kurs auf einer bestimmten Strecke ein­ gehalten hat, die in Form einer anderen (nicht dargestellten) Zustandsvariablen geliefert wird, die vom Kalman-Filter 7 kommt, und zwar ausgehend vom Signal 2 des Wegstreckenmessers 1. Man vermeidet auf diese Weise eine Interpretation der Weg­ längenänderungen, die z. B. mit der Ausbildung bzw. Strecken­ führung eines Kreisverkehrs (20) verbunden sind. Eine Kreu­ zung kann dann durch Extrapolation der zu ihr führenden Wege mit genau definierten Richtungen definiert werden.

Obwohl das vorliegende Beispiel einen in einem Straßensystem fahrenden Wagen betrifft, kann das erfindungsgemäße Verfahren auf jedes Fahrzeug angewandt werden, das sich auf Boden-, Luft-, oder Seeverkehrswegen bewegt, wie Flüssen oder gekenn­ zeichneten Navigationsfahrrinnen im Meer, die markiert sein können, damit das Fahrzeug ihnen folgt. Im Fall der Naviga­ tion auf Seewegen kann außerdem ein Relativgeschwindigkeits­ fühler (Log) verwendet werden.

Wenn man über ausreichend leistungsfähige Recheneinrichtungen in den Vergleichsmitteln 10 verfügt, kann man außerdem im Fall des Vorhandenseins von mehreren Wegabschnitten in der Unbestimmtheitsfläche vorsehen, daß das Verfahren auf jeden der Abschnitte angewendet wird, als wenn er der einzige wäre, und daß anschließend allmählich die Abschnitte ausgeschieden werden, die Navigationsdaten entsprechen, die mit den von den Fühlern 1, 3 gelieferten Werten 2, 4 inkompatibel sind.

Man kann auf diese Weise eine begrenzte Anzahl von potentiel­ len Bewegungsbahnen rechnerisch verfolgen und sie ausschei­ den, wenn die Wahrscheinlichkeit, daß sich das Fahrzeug auf ihnen befindet, kleiner als eine bestimmte Schwelle wird.

Claims (7)

1. Navigationsverfahren an Bord eines Fahrzeugs, in wel­ chem man in Kenntnis des Ausgangsstandorts (6) des Fahrzeugs Standortdaten (8) des Fahrzeugs ausgehend von Werten (2, 4) errechnet (31, 41), die von an Bord des Fahrzeugs befindlichen Navigationsfühlern (1, 3) gelie­ fert werden, diese errechneten Daten (8) mit einer vek­ torisierten elektronischen Karte (9) für eine geogra­ phischen Zone, in der sich das Fahrzeug bewegt, ver­ gleicht, um einen Wegabschnitt (36) zu wählen, der den wahrscheinlichsten Standort (35) des Fahrzeugs enthält,
dadurch gekennzeichnet,
daß man für den Vergleich die errechneten Standortdaten (8) durch Daten (8A) ergänzt (42), die für eine den er­ rechneten Standort (31) umgebende Unbestimmtheitsfläche (23; 33) repräsentativ sind,
daß man mindestens einen Wegabschnitt (26, 27; 36) sucht (44), der im Inneren der Unbestimmtheitsfläche (23; 33) liegt,
und daß man dann, wenn nur ein Wegabschnitt (36; 46) vorhanden ist, die Unbestimmtheitsfläche in eine Nach­ stellfläche (34) umwandelt, die der Unbestimmtheitsflä­ che (23; 33) eingeschrieben ist und die auf diesen Wegabschnitt (36) eingestellt ist.

2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem man im Fall des Fehlens oder einer Mehrzahl (48) von Wegabschnitten (26, 27; 36) in der Unbestimmt­ heitsfläche (23; 33) eine Koppelnavigation (49) durch­ führt.

3. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem man im Fall einer Vielzahl von Wegabschnitten (26, 27, 27a; 36) in der Unbestimmtheitsfläche (23, 33) das Verfahren auf jeden der Wegabschnitte (26, 27, 27a; 36) anwendet, als wenn nur einer vorhanden wäre, und anschließend allmählich diejenigen Wegabschnitte (27a) ausscheidet, die Navigationsdaten (11) entsprechen, die mit den von den Fühlern (1, 3) gelieferten Werten (2, 4) inkompatibel sind.

4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, bei dem man im Fall einer Vielzahl (48) von Wegab­ schnitten (26, 27; 36) in der Unbestimmtheitsfläche (23; 33) diese umwandelt (45), indem man Wegabschnitte (27a) ausscheidet, die Navigationsdaten (11) entspre­ chen, die mit den von den Fühlern (1, 3) gelieferten Werten (2, 4) inkompatibel sind.

5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, bei dem man den Vergleich mit der Karte (9) nur zuläßt, wenn das Fahrzeug auf einer bestimmten Strecke einen im wesentlichen konstanten Navigationsparameter (4; 11) eingehalten hat.

6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, bei dem man die Unbestimmtheitsfläche (23; 33) durch eine Kalman-Filtrierung (7) bestimmt, die von den Füh­ lern (1, 3) gelieferte Werte (2, 4) verwendet.

7. Verfahren nach Anspruch 6, bei dem man nach der Kalman-Filtrierung daraus systema­ tische Korrekturen der Kalibrierung der Fühler (1, 3) bestimmt.