EP2771713A1 - Sensorsystem zur eigenständigen bewertung der genauigkeit seiner daten - Google Patents

Sensorsystem zur eigenständigen bewertung der genauigkeit seiner daten

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EP2771713A1
EP2771713A1 EP12787661.3A EP12787661A EP2771713A1 EP 2771713 A1 EP2771713 A1 EP 2771713A1 EP 12787661 A EP12787661 A EP 12787661A EP 2771713 A1 EP2771713 A1 EP 2771713A1
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EP
European Patent Office
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signal processing
accuracy
sensor system
designed
parameter
Prior art date
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Ceased
Application number
EP12787661.3A
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English (en)
French (fr)
Inventor
Nico Steinhardt
Hermann Winner
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Continental Automotive Technologies GmbH
Original Assignee
Continental Teves AG and Co OHG
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Filing date
Publication date
Application filed by Continental Teves AG and Co OHG filed Critical Continental Teves AG and Co OHG
Publication of EP2771713A1 publication Critical patent/EP2771713A1/de
Ceased legal-status Critical Current

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    • G01S19/47—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement the supplementary measurement being an inertial measurement, e.g. tightly coupled inertial

Definitions

  • the signal processing means is preferably adapted to the at least one parameter or the parameters set in each case to a date of a physical quantity, providing at successive Signalverabeitungsuzeen the signal processing device and, in particular assigns particular in each case, after, or and the Da ⁇ th the at least one characteristic or the characteristics set depend on how the assigned or the preceding ⁇ signal processing step, the processed date of the physical quantity to which the at least one Characteristic or the characteristic quantity set, influenced.
  • the signal processing means is configured such that the at least one parameter as min ⁇ least one of the following sizes, in particular for loading ⁇ a write-data quality, defined or can be defined, namely
  • the signal processing device is designed such that it provides the at least one parameter or the parameter set for each datum of a defined physical variable after or at each and every significant signal processing step.
  • the measure of accuracy is expediently not a single value but results from defined data or values of the at least one parameter or the parameter set.
  • the measure of accuracy or the information on the Wegig ⁇ ness is preferably to all output values of all the variables, in particular of all physical quantities, the outputs of the sensor system are provided.
  • the strapdown algorithm unit directly or indirectly provide its computed navigation data and / or vehicle dynamics data to the fusion filter.
  • the vehicle model unit forms so out ⁇ is that the steering angle of each wheel, in particular by the steering ⁇ angle sensor for the two front wheels detected in its calculation at least follow ⁇ de physical variables and / or parameters taken into consideration a), wherein the Model assumption is made that the steering angle of Hin ⁇ tergan is equal to zero or that the steering angle of the rear wheels is additionally detected,
  • the signal processing device of the sensor system also includes a fusion filter 5.
  • the fusion filter 5 is in the course of the joint evaluation of at least the sensor signals and / or derived signals of the sensor elements 3, so the odometry, and the output signals of the satellite navigation system ⁇ 4 and / or derived signals a defined fusion data set 6 ready.
  • This fusion data set in each case has data on defined physical variables, the fusion data set 6 being at least one physical size includes a value of this physical quantity and information about its data quality, this information about the data quality is exemplarily pronounced as a variance.
  • Rate of rotation in each case based on the vehicle coordinate system, ie in each case the three components of these variables with respect to this coordinate system, and IMU orientation or the IMU orientation angle between the vehicle coordinate system and the coordinate system or the installation orientation of the Inertialsensoran Aunt 1 and the position relative to the World coordinate system transmitted to the strapdown algorithm unit.
  • the predetermined condition is a maximum allowable error between the measurement data and the reference position data
  • the sensor system and the signal processing device also includes a stall detection unit 8, wel ⁇ surface is formed so that it can detect a stoppage of the driving ⁇ zeugs and in the case of a detected stoppage of the vehicle at least the fusion filter provides 5 information from a standstill model, in particular have the information that the rate of rotation about all three axes have the value zero and at least one Positionsände- also approximately zero size and having insbeson ⁇ particular, the velocities along all three axes of the value zero.
  • the standstill detection unit 8 is, for example as designed is that it uses asriesda ⁇ th wheel speeds and wheel speed as well as the "raw" or direct outputs of the
  • the angle of orientation between theierekoordinatensys ⁇ system and the world coordinate system is calculated according to the example in the alignment model unit 9 additionally comprises at least on the basis of one or more of the following variables:
  • Noise change of characteristic, weighting of power density with f ⁇ 2 .
  • Delay / delay time persists, arrears of Integ ⁇ ralsumme

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Abstract

Sensorsystem, umfassend mehrere Sensorelemente, die so ausgebildet sind, dass sie zumindest teilweise unterschiedliche primäre Messgrößen erfassen und/oder zumindest teilweise unterschiedliche Messprinzipien nutzen, des Weiteren umfassend eine Signalverarbeitungseinrichtung, wobei die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass sie die Sensorsignale der Sensorelemente zumindest teilweise gemeinsam auswertet und die Informationsqualität der Sensorsignale bewertet, wobei die Signalverarbeitungseinrichtung eine Information über die Genauigkeit wenigstens eines Datums einer physikalischen Größe bereitstellt, wobei die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass die Information über die Genauigkeit in wenigstens einer Kenngröße oder einem Kenngrößensatz beschrieben ist.

Description

Sensorsystem zur eigenständigen Bewertung der Genauigkeit seiner Daten
Die Erfindung betrifft ein Sensorsystem gemäß Oberbegriff von Anspruch 1 sowie dessen Verwendung in Kraftfahrzeugen, insbesondere in Automobilen.
Offenlegungsschrift DE 10 2010 063 984 AI beschreibt ein Sensorsystem, umfassend mehrere Sensorelemente und eine Sig¬ nalverarbeitungseinrichtung, wobei die Signalverarbeitungs¬ einrichtung so ausgelegt ist, dass die Ausgangssignale der Sensorelemente gemeinsam ausgewertet werden.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein Sensorsystem vorzuschlagen, welches eine relativ hohe Eigensicherheit be¬ züglich seiner Signalverarbeitung bietet bzw. ermöglicht und/oder welches für sicherheitskritische Anwendungen bzw. einen sicherheitskritischen Einsatz geeignet ist.
Diese Aufgabe wird gelöst durch das Sensorsystem gemäß An¬ spruch 1.
Unter dem Begriff Datum wird zweckmäßigerweise der Singular des Begriffs Daten verstanden. Unter einer primären Messgröße wird vorzugsweise die Mess¬ größe verstanden, für deren Erfassung das Sensorelement hauptsächlich ausgelegt ist und die insbesondere direkt er- fasst wird.
Die Information über die Genauigkeit ist zweckmäßigerweise in wenigstens einer Kenngröße oder einem Kenngrößensatz enthalten und/oder codiert und/oder wird durch die Kenngröße bzw. den Kenngrößensatz bzw. deren Werte bzw. Daten gebildet .
Es ist bevorzugt, dass die Information über die Genauigkeit in wenigstens einem Datum bzw. in Daten einer Kenngröße oder eines Kenngrößensatzes beschrieben ist bzw. in diesem Datum bzw. diesen Daten definiert oder definierbar sind.
Es ist bevorzugt, dass die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass sie wenigstens einen Sensorinformati¬ onsquellkanal aufweist, der zumindest ein Ausgangssignal ei¬ nes Sensorelements weiterleitet und verarbeitet.
Die Signalverarbeitungseinrichtung ist vorzugsweise so ausgebildet, dass sie die wenigstens eine Kenngröße oder den Kenngrößensatz jeweils zu einem Datum einer physikalischen Größe, insbesondere jeweils, nach oder an aufeinanderfolgenden Signalverabeitungsschritten der Signalverarbeitungseinrichtung bereitstellt und insbesondere zuordnet und die Da¬ ten der mindestens einen Kenngröße oder des Kenngrößensatzes davon abhängig sind, wie die zugeordnete oder der vorange¬ hende Signalverarbeitungsschritt das verarbeitete Datum der physikalischen Größe, auf welches sich die wenigstens eine Kenngröße oder der Kenngrößensatz bezieht, beeinflusst.
Es ist bevorzugt, dass die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass die wenigstens eine Kenngröße als min¬ destens eine der folgenden Größen, insbesondere zur Be¬ schreibung einer Datenqualität, definiert oder definierbar ist, nämlich
eine Rauschkenngröße,
eine Offset-/ Bias-Kenngröße,
eine Skalenfaktorkenngröße,
eine Nichtlinearitätskenngröße,
eine Offset- und/oder Skalenfaktordriftkenngröße,
eine Bandbreite-/ Grenzfrequenzkenngröße, und/oder
eine Verzögerungs-/ Totzeitkenngröße .
Alternativ vorzugsweise ist die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet, dass der Kenngrößensatz wenigstens drei oder sämtliche der folgenden Größen, insbesondere zur Beschreibung einer Datenqualität, umfasst, nämlich
eine Rauschkenngröße,
eine Offset-/ Bias-Kenngröße,
eine Skalenfaktorkenngröße,
eine Nichtlinearitätskenngröße,
eine Offset- und/oder Skalenfaktordriftkenngröße,
eine Bandbreite-/ Grenzfrequenzkenngröße, und/oder
eine Verzögerungs-/ Totzeitkenngröße .
Unter Rauschen bzw. einer Rauschkenngröße wird bevorzugt verstanden, eine bandbegrenzte, mittelwertfreie statistische Verteilung der Messwerte um den Erwartungswert. Rauschen ist vom Arbeitspunkt unabhängig und nähert sich bei unendlich langer Mittelung dem Erwartungswert an. Das Rauschen bzw. die Rauschkenngröße ist insbesondere definiert als stochas- tischer, mittelwertfreier Fehler.
Unter Offset / Bias bzw. einer Offset-/ Bias-Kenngröße wird bevorzugt ein vom Arbeitspunkt unabhängiger, bei unveränderten Umgebungsbedingungen als konstant angenommener Wert, der den Messergebnissen additiv überlagert wird, verstanden. Das Offset / Bias bzw. die Offset-/ Bias-Kenngröße ist insbeson¬ dere additiver Fehler.
Unter einem Skalenfaktorfehler bzw. einer
Skalenfaktorkenngröße wird vorzugsweise ein vom Arbeitspunkt abhängiger, bei unveränderten Umgebungsbedingungen als konstant angenommener Wert verstanden, der mit dem gemessenen Wert nach Abzug des Offsets multipliziert wird. Der
Skalenfaktorfehler bzw. die Skalenfaktorkenngröße ist insbe¬ sondere ein multiplikativer Fehler.
Unter einem Offset- / Skalenfaktordrift bzw. einer Offset- und/oder Skalenfaktordriftkenngröße wird bevorzugt eine zeitliche Veränderung von Offset oder Skalenfaktorfehler verstanden, die auf ändernde Umweltbedingungen zurückzuführen ist, z.B. Temperaturänderungen, Schwankungen der Versorgungsspannung. Der Offset- / Skalenfaktordrift bzw. die Offset- und/oder Skalenfaktordriftkenngröße entspricht insbe¬ sondere einer maximalen zeitlichen Änderungsrate.
Unter einer Bandbreite / einer Grenzfrequenz bzw. einer Bandbreite-/ Grenzfrequenzkenngröße wird bevorzugt ein Fre- quenzbereich des Nutzsignals, ggf. der Störunterdrückung verstanden .
Unter einer Verzögerungs- / Totzeit bzw. einer Verzögerungs- / Totzeitkenngröße wird vorzugsweise eine durchschnittliche Gruppenlaufzeit innerhalb der Bandbreite verstanden.
Es ist bevorzugt, dass die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass sie die wenigstens eine Kenngröße oder den Kenngrößensatz zu jedem Datum einer definierten physikalischen Größe nach oder an jedem bzw. jedem Wesentlichen Signalverarbeitungsschritt bereitstellt.
Die Signalverarbeitungseinrichtung ist vorzugsweise so ausgebildet, dass sie an oder nach jedem wesentlichen Signalverarbeitungsschritt und zu jeder Signalquelle, insbesondere zum Ausgang eines Sensorelements, die wenigstens eine Kenn¬ größe oder den Kenngrößensatz zu jedem Datum mehrerer definierter physikalischer Größen, insbesondere aller wesentlicher physikalischer Größen, die Ausgangsgrößen des Sensorsystems sind, bereitstellt.
Es ist bevorzugt, dass die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass der Kenngrößensatz direkt ein Genauig¬ keitsmaß bildet oder indirekt in Abhängigkeit mehrerer Kenn¬ größen des Kenngrößensatzes ein Genauigkeitsmaß beschrieben wird. Insbesondere ist die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet, dass das Genauigkeitsmaß hinsichtlich bzw. auf Basis eines Schwellwerts bewertet wird und danach wenigstens einem Datum einer physikalischen Größe eine Bewertung hinsichtlich der Genauigkeit zugeordnet wird, insbesondere ob das entsprechende Datum der physikalischen Größe mit hinrei¬ chender oder nicht hinreichender Genauigkeit bereitgestellt wird und dass diese Bewertung der Genauigkeit in wenigstens einem der nachfolgenden Signalverarbeitungsschritte berücksichtigt wird.
Unter einer Bewertung des/eines Genauigkeitsmaßes hinsicht¬ lich eines Schwellwerts wird zweckmäßigerweise ein Unter- und/oder Überschreiten eines oder mehrerer Schwellwerte oder einer Kombination verschiedener definierter Schwellwerte verstanden, welche bezogen auf eine oder mehrere einzelne oder kombinierte und/oder abgeleitete Kenngrößen definiert sind .
Das Genauigkeitsmaß ist zweckmäßigerweise kein einzelner Wert sondern ergibt sich aus definierten Daten bzw. Werten der wenigstens einen Kenngröße bzw. des Kenngrößensatzes.
Es ist bevorzugt, dass die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass sie eine vorausschauende und/oder prä- diktive Berechnung und/oder Schätzung mindestens eines Genauigkeitsmaßes zu wenigstens einem Wert einer physikali¬ schen Größe durchführt, wobei dieser Wert der physikalischen Größe und das zugeordnete Genauigkeitsmaß bezogen sind auf deren voraussichtliches und/oder prädiktives Vorliegen an oder nach einem oder mehrere Signalverarbeitungsschritten, bevor dieser eine oder die mehreren Signalverarbeitungs¬ schritte selbst durchgeführt werden. Insbesondere ist die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass sie im Zuge der vorausschauenden und/oder prädiktiven Berechnung und/oder Schätzung das voraussichtliche und/oder prädikative Vorliegen des Genauigkeitsmaßes auf ein definiertes Zeitin¬ tervall ausgehend vom aktuellen Zeitpunkt zu einem definier¬ ten Zeitpunkt in der Zukunft bezieht, wobei dieser definier¬ te Zeitpunkt in der Zukunft insbesondere an oder nach einem Signalverarbeitungsschritt auftritt .
Es ist zweckmäßig, dass die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass sie im Zuge der vorausschauenden und/oder prädiktiven Berechnung und/oder Schätzung Daten und/oder Messdaten verwendet, die, insbesondere bis zum ak¬ tuellen Zeitpunkt, im Sensorsystem bereits verfügbar sind. Dadurch dass eine Berechnung/ Schätzung in die Zukunft erfolgt wird ein „worst-case"-Szenario zur Berechnung angenom¬ men, dass davon ausgeht, dass keine neuen Messdaten Sensorinformationsquellkanälen verfügbar sind, da diese Messdaten ja noch nicht bereitstehen. Das Ergebnis der Berechnung betrifft deshalb aber insbesondere eine Genauigkeitsmaß, wel¬ ches zustande kommen würde beim Ausfall aller Sensorelemente, daher „worst-case"-Szenario .
Es ist bevorzugt, dass die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass die vorausschauende und/oder prädikti- ve Berechnung und/oder Schätzung wiederholt oder mindestens zweimal aufeinanderfolgend durchgeführt wird, wobei diese Wiederholung oder Folge bezogen ist auf aufeinanderfolgenden Signalverarbeitungsschritte und wobei diese wiederholte oder mindestens zweimal aufeinanderfolgende prädiktive Berechnung und/oder Schätzung sich auf denselben Zeitpunkt oder Signalverarbeitungsschritt in der Zukunft bezieht, an oder nach welchem das prädizierte Genauigkeitsmaß vorliegt, wobei im Zuge der wiederholten Berechnung und/oder Schätzung insbe- sondere potentiell neu dazugekommene Messdaten aus einem oder mehreren Sensorinformationsquellkanälen berücksichtigt werden und/oder die Berechnung und/oder die Schätzung oder deren entsprechenden Ergebniss/e korrigiert werden.
Dabei bedeuten potentiell neu dazugekommene Messdaten zweck¬ mäßigerweise neu verfügbare Messdaten, deren Verfügbarkeit noch nicht feststeht.
Es ist zweckmäßig, dass die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass im Zuge der vorausschauenden und/oder prädiktiven Berechnung und/oder Schätzung
das definierte Zeitintervall ausgehend vom aktuellen Zeit¬ punkt zu einem definierten Zeitpunkt in der Zukunft und/oder eine definierte Anzahl von Signalverarbeitungsschritten, bevor diese Signalverarbeitungsschritte selbst durchgeführt werden, vorgegeben sind und davon abhängig das Genauigkeitsmaß zu einem Wert einer physikalischen Größe an diesem Zeitpunkt in der Zukunft oder an oder nach diesem zukünftigen Signalverarbeitungsschritt berechnet und/oder geschätzt wird und dabei oder danach insbesondere dieses Genauigkeitsmaß hinsichtlich eines Schwellwerts bewertet wird.
Die Signalverarbeitungseinrichtung ist vorzugsweise so ausgebildet, dass im Zuge einer vorausschauenden und/oder prädiktiven Berechnung und/oder Schätzung das Genauigkeitsmaß zu einem zukünftig vorliegenden Wert einer physikalischen Größe vorgegeben ist und davon abhängig das definierte Zeit¬ intervall ausgehend vom aktuellen Zeitpunkt zu einem defi¬ nierten Zeitpunkt in der Zukunft berechnet bzw. geschätzt wird und/oder eine definierte Anzahl zukünftiger Signalver- arbeitungsschritte berechnet und/oder geschätzt werden, ins¬ besondere bis das Genauigkeitsmaß einen definierten Schwell¬ wert unter- oder überschreitet, besonders bevorzugt wobei die Unter- oder Überschreitung des definierten Schwellwerts mit einer definierten Wahrscheinlichkeit eintritt, welche besonders bevorzugt ebenfalls vorgegeben ist.
Die Signalverarbeitungseinrichtung ist bevorzugt so ausgebildet, dass das Genauigkeitsmaß in Form wenigstens einer Kenngröße oder eines Kenngrößensatze bzw. entsprechender Da¬ ten und/oder Werte oder daraus abgeleiteter und/oder berechneter Werte zumindest einer physikalischer Größe gespeichert werden für eine definierte Anzahl an Signalverarbeitungs¬ schritten und/oder für ein definierte Speicherungszeitinter- vall. Dabei bzw. danach erfolgt die vorausschauende und/oder prädiktive Berechnung und/oder Schätzung des voraussichtli¬ chen und/oder prädikativen Genauigkeitsmaßes oder die vorausschauende und/oder prädiktive Berechnung und/oder Schät¬ zung eines Zeitintervalls oder definierte Anzahl von Signal¬ verarbeitungsschritten in die Zukunft, in Abhängigkeit eines vorgegebenen Genauigkeitsmaßes oder eines vorgegebenen
Schwellwerts eines Genauigkeitsmaßes unter Berücksichtigung des zeitlichen Verlaufs bzw. eines Trends bzw. der Änderungen des gespeicherten Daten und/oder Werte zu physikalischen Größen und/oder Kenngrößen bzw. Kenngrößensätze. Dabei geht man insbesondere davon aus, das neue Messdaten bzw. Daten dem bisherigen Verlauf bzw. Trend folgen und/oder dass die Systemeigenschaften, besonders bevorzugt bezogen auf die Messdaten, sich nicht wesentlich ändern.
Es ist zweckmäßig, dass eine definierte Mindestgenauigkeit als Genauigkeitsmaß geschätzt bzw. berechnet wird.
Das Genauigkeitsmaß ist insbesondere umrechenbar bzw. wird von der Signalverarbeitungseinrichtung umgerechnet ist ein Unsicherheitsmaß .
Es ist bevorzugt, dass die Signalverarbeitungseinrichtung ein Fusionsfilter aufweist, welches im Zuge der gemeinsamen Auswertung zumindest der Sensorsignale und/oder daraus abge¬ leiteter Signale der Sensorelemente einen definierten Fusionsdatensatz bereitstellt, wobei dieser Fusionsdatensatz jeweils Daten zu definierten physikalischen Größen aufweist, wobei der Fusionsdatensatz zu wenigstens einer physikali¬ schen Größe einen Wert dieser physikalischen Größe und eine Information über deren Datenqualität umfasst.
Das Genauigkeitsmaß bzw. die Information über die Genauig¬ keit wird zweckmäßigerweise zu wenigstens einem Wert einer oder mehreren oder aller physikalischen Größen des Fusionsdatensatzes bereitgestellt.
Das Genauigkeitsmaß bzw. die Information über die Genauig¬ keit wird vorzugsweise zu allen Ausgangswerten aller Größen, insbesondere aller physikalischer Größen, die Ausgangsgrößen des Sensorsystems sind, bereitgestellt.
Unter Messdaten werden zweckmäßigerweise die Ausgangssignale bzw. - daten der Sensorelemente bzw. Sensorinformations¬ quellkanäle verstanden.
Das Fusionsfilter ist bevorzugt als Kaimanfilter ausgebil- det, alternativ vorzugsweise als Partikelfilter, oder alternativ als Informationsfilter oder alternativ als „Unscented" Kaimanfilter .
Es ist bevorzugt, dass das Fusionsfilter so ausgebildet ist, dass der Fusionsdatensatz als Wert der wenigstens einen physikalischen Größe einen relativen Wert umfasst, insbesondere einen Offsetwert und/oder Änderungswert und/oder Korrekturwert und/oder Fehlerwert.
Es ist zweckmäßig, dass der die relativen Werte der jeweili¬ gen physikalischen Größen des Fusionsdatensatzes Korrekturwerte sind, denen jeweils eine Streuungsinformation bzw. Streuung bzw. Streuungsmaß, insbesondere eine Varianz, als Information über deren Datenqualität zugeordnet sind.
Es ist bevorzugt, dass das Fusionsfilter so ausgebildet ist, dass der Wert wenigstens einer physikalischen Größe des Fu¬ sionsdatensatzes auf direkter oder indirekter Basis von Sensorsignalen mehrerer Sensorelemente berechnet wird, wobei diese Sensorelemente diese wenigstens eine physikalische Größe redundant in direkter oder indirekter Weise erfassen. Diese redundante Erfassung ist besonders bevorzugt direkte bzw. parallele Redundanz verwirklicht und/oder als analyti¬ sche Redundanz verwirklicht, aus rechnerisch abgeleiteten bzw. hergeleiteten Größen/Werten und/oder Modellannahmen.
Das Fusionsfilter ist bevorzugt als Kaimanfilter ausgebil¬ det, das iterativ wenigstens Prädiktionsschritte sowie Kor¬ rekturschritte durchführt und zumindest teilweise den Fusi¬ onsdatensatz bereitstellt. Insbesondere ist das Fusionsfil- ter als Error State Space Extended Sequential Kaiman Filter ausgebildet, also als Kaiman Filter, das besonders bevorzugt eine Linearisierung umfasst und in welchem Fehlerzustands- informationen berechnet und/oder geschätzt werden und/oder welches sequentiell arbeitet und dabei die in dem jeweiligen Funktionsschritt der Sequenz verfügbaren Eingangsdaten verwendet/berücksichtigt .
Es ist zweckmäßig, dass das Sensorsystem eine
Inertialsensoranordnung aufweist, umfassend wenigstens ein Beschleunigungssensorelement und zumindest ein Drehratensen- sorelement, und dass das Sensorsystem eine Strapdown- Algorithmus-Einheit umfasst, in welcher ein Strapdown- Algorithmus durchgeführt wird, mit dem wenigstens die Sen¬ sorsignale der Inertialsensoranordnung zu, insbesondere korrigierten, Navigationsdaten und/oder Fahrdynamikdaten verarbeitet werden, bezogen auf das Fahrzeug, in welchem das Sensorsystem angeordnet ist.
Es ist besonders bevorzugt, dass die Strapdown-Algorithmus- Einheit ihre berechneten Navigationsdaten und/oder Fahrdynamikdaten dem Fusionsfilter direkt oder indirekt bereitstellt.
Das Sensorsystem weist vorzugsweise eine
Inertialsensoranordnung auf, welche so ausgebildet ist, dass sie zumindest die Beschleunigung entlang einer zweiten definierten Achse, insbesondere der Querachse des Fahrzeugs, und wenigstens die Drehrate um eine dritte definierte Achse, insbesondere der Hochsachse des Fahrzeugs, erfassen kann, wobei die erste und die dritte definierte Achse ein Erzeugendensystem bilden, und dabei insbesondere senkrecht zueinander ausgerichtet sind,
wobei das Sensorsystem außerdem mindestens ein Raddrehzahlsensorelement, insbesondere zumindest oder genau vier Rad¬ drehzahlsensorelemente aufweist, welche die Raddrehzahl ei¬ nes Rades oder die Raddrehzahlen jeweils eines der Räder des Fahrzeugs erfassen und insbesondere zusätzlich die Drehrich¬ tung des zugeordneten Rades des Fahrzeugs erfassen, in dem das Sensorsystem angeordnet ist,
wobei das Sensorsystem zusätzlich wenigstens ein Lenkwinkel- sensorelement umfasst, welches den Lenkwinkel des Fahrzeugs erfasst und
wobei das Sensorsystem darüber hinaus ein Satellitennaviga¬ tionssystem umfasst, welches insbesondere so ausgebildet ist, dass es die Entfernungsdaten jeweils zwischen dem zugeordneten Satelliten und dem Fahrzeug oder eine davon abhängige Größe sowie Geschwindigkeitsinformationsdaten jeweils zwischen dem zugeordneten Satelliten und dem Fahrzeug oder eine davon abhängige Größe erfasst und/oder bereit¬ stellt.
Besonders bevorzugt ist die Inertialsensoranordnung so aus¬ gebildet, dass sie zumindest die Beschleunigungen entlang einer ersten, einer zweiten und einer dritten definierte Achse und wenigstens die Drehraten um diese erste, um diese zweite und um diese dritte definierte Achse erfassen kann, wobei diese erste, zweite und dritte definierte Achse ein Erzeugendensystem bilden, und dabei insbesondere jeweils senkrecht zueinander ausgerichtet sind.
Es ist bevorzugt, dass die Inertialsensoranordnung ihre Sen- sorsignale der Strapdown-Algorithmus-Einheit bereitstellt und die Strapdown-Algorithmus-Einheit so ausgebildet ist, dass sie zumindest
aus den Sensorsignalen der Inertialsensoranordnung sowie insbesondere wenigstens einer Fehlerzustandsinformation und/oder Varianz und/oder Information über die Datenqualität, die einem Sensorsignal oder einer physikalischen Größe zugeordnet ist und von dem Fusionsfilter bereitgestellt wird,
als Messgrößen und/oder Navigationsdaten und/oder Fahrdynamikdaten
mindestens korrigierte Beschleunigungen entlang der ersten, der zweiten und der dritten definierten Achse,
wenigstens korrigierte Drehraten um diese drei definierten
Achsen,
wenigstens eine Geschwindigkeit bezüglich dieser drei defi¬ nierten Achsen
sowie zumindest eine Positionsgröße
berechnet und/oder bereitstellt.
Es ist zweckmäßig, dass das Sensorsystem so ausgebildet ist, dass jeweils zumindest ein Sensorsignal und/oder eine physi¬ kalische Größe als direkte oder abgeleitete Größe
der Inertialsensoranordnung und/oder der Strapdown- Algorithmus-Einheit,
der Raddrehzahlsensorelemente und des Lenkwinkelsensorele- ments, insbesondere indirekt über eine Fahrzeugmodellein¬ heit,
sowie des Satellitennavigationssystems, dabei insbesondere Entfernungsdaten jeweils zwischen dem zugeordneten Satelliten und dem Fahrzeug oder eine davon abhängige Größe sowie Geschwindigkeitsinformationsdaten jeweils zwischen dem zugeordneten Satelliten und dem Fahrzeug oder eine davon abhängige Größe,
dem Fusionsfilter bereitstellt und vom Fusionsfilter bei dessen Berechnungen berücksichtigt werden.
Es ist besonders bevorzugt, dass die Fahrzeugmodelleinheit so ausgebildet ist, dass aus den Sensorsignalen der Raddrehzahlsensorelemente und des Lenkwinkelsensorelements
die Geschwindigkeit entlang der ersten definierten Achse, die Geschwindigkeit entlang der zweiten definierten Achse sowie die Drehrate um die dritte definierte Achse
berechnet werden.
Es ist ganz besonders bevorzugt, dass die Fahrzeugmodellein¬ heit so ausgebildet ist, dass sie zur Berechnung ein Verfah¬ ren der kleinsten Fehlerquadrate zur Lösung eines überbe¬ stimmten Gleichungssystems, insbesondere als Least-Squared- Error-Verfahren bekannt, verwendet.
Es ist zweckmäßig, dass die Fahrzeugmodelleinheit so ausge¬ bildet ist, dass sie bei ihrer Berechnung mindestens folgen¬ de physikalische Größen und/oder Parameter berücksichtigt a) den Lenkwinkel jedes Rades, insbesondere durch den Lenk¬ winkelsensor für die beiden Vorderräder erfasst, wobei die Modellannahme getroffen wird, dass der Lenkwinkel der Hin¬ terräder gleich Null ist oder dass der Lenkwinkel der Hinterräder zusätzlich erfasst wird,
b) die Raddrehzahl oder eine davon abhängige Größe jeden Ra¬ des,
c) die Drehrichtung jeden Rades, d) der dynamische Halbmesser und/oder Raddurchmesser jeden Rades und
e) die Spurbreite jeder Achse des Fahrzeugs und/oder den Radstand zwischen den Achsen des Fahrzeugs.
Die Signalverarbeitungseinrichtung ist vorzugsweise so ausgebildet, dass das Fusionsfilter den Fusionsdatensatz zu definierten Zeitpunkten berechnet und/oder bereitstellt und/oder ausgibt.
Das Fusionsfilter ist bevorzugt so ausgebildet, dass es den Fusionsdatensatz unabhängig von den Abtastraten und/oder Sensorsignalausgabezeitpunkten der Sensorelemente, insbesondere der Raddrehzahlsensorelemente und des Lenkwinkelsensor- elements, und unabhängig von zeitlichen Signal- oder
Messgrößen-/ oder Informationsausgabezeitpunkten des Satellitennavigationssystems, berechnet und/oder bereitstellt und/oder ausgibt.
Es ist zweckmäßig, dass die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass im Zuge eines Funktionsschritts des Fusionsfilters stets, insbesondere asynchron, die neuesten, dem Fusionsfilter verfügbaren Informationen und/oder Signale und/oder Daten
der Sensorelemente, insbesondere der Raddrehzahlsensorele¬ mente und des Lenkwinkelsensorelements , direkt oder indi¬ rekt, insbesondere mittels der Fahrzeugmodelleinheit und des Satellitennavigationssystems direkt oder indirekt, sequenziell aktualisiert und/oder in das Fusionsfilter auf¬ genommen werden und bei der Berechnung des zugeordneten Funktionsschritts des Fusionsfilters berücksichtigt werden. Die Erfindung bezieht sich außerdem auf die Verwendung des Sensorsystems in Fahrzeugen, insbesondere Kraftfahrzeugen, besonders bevorzugt in Automobilen.
Die Erfindung bezieht sich zusätzlich insbesondere auf ein Verfahren, welches in dem Sensorsystem abgearbeitet bzw. durchgeführt wird und durch die obigen
Ausgestaltungenoptionen -/möglichkeiten des Sensorsystems hinsichtlich der möglichen Verfahrensvarianten offenbart ist .
Weitere bevorzugte Ausführungsformen ergeben sich aus den Unteransprüchen und der nachfolgenden Beschreibung eines Ausführungsbeispiels an Hand von Fig. 1.
Fig. 1 zeigt in schematischer Darstellung ein Ausführungsbeispiel des Sensorsystems, das zur Anordnung und Verwendung in einem Fahrzeug vorgesehen ist. Dabei sind die Sensorele¬ mente und das Satellitennavigationssystem sowie die wichtigsten Signalverarbeitungseinheiten der Signalverarbeitungseinrichtung als Funktionsblöcke veranschaulicht und de¬ ren Zusammenwirken untereinander.
Das Sensorsystem umfasst eine Inertialsensoranordnung 1, IMU, „inertial measurement unit", die so ausgebildet ist, dass sie zumindest die Beschleunigungen entlang einer ersten, einer zweiten und einer dritten definierte Achse und wenigstens die Drehraten um diese erste, um diese zweite und um die dritte definierte Achse erfassen kann, wobei die ers¬ te definierte Achse der Längsachse des Fahrzeugs entspricht, die zweite definierte Achse der Querachse des Fahrzeugs ent¬ spricht und die dritte definierte Achse der Hochachse des Fahrzeugs entspricht. Diese drei Achsen bilden ein kartesi- sches Koordinatensystem, das Fahrzeugkoordinatensystem.
Das Sensorsystem weist eine Strapdown-Algorithmus-Einheit 2 auf, in welcher ein Strapdown-Algorithmus durchgeführt wird, mit dem wenigstens die Sensorsignale der
Inertialsensoranordnung 1 zu korrigierten, Navigationsdaten und/oder Fahrdynamikdaten verarbeitet werden. Diese Ausgangsdaten der Strapdown-Algorithmus-Einheit 2 umfassen die Daten folgender physikalischer Größen:
die Geschwindigkeit, die Beschleunigung sowie die Drehrate jeweils des Fahrzeugs, beispielhaft bezüglich der drei Ach¬ sen des Fahrzeugkoordinatensystems und beispielgemäß zusätz¬ lich jeweils bezogen auf ein Weltkoordinatensystem, das zur Beschreibung der Ausrichtung und/oder von dynamischen Größen des Fahrzeugs auf der Welt geeignet ist. Außerdem umfassen die Ausgangsdaten der Strapdown-Algorithmus-Einheit 2 die Position bezüglich des Fahrzeugkoordinatensystems und die Ausrichtung hinsichtlich des Weltkoordinatensystems. Zusätzlich weisen die Ausgangsdaten der Strapdown-Algorithmus- Einheit die Varianzen als Information über die Datenqualität der obig genannten physikalischen Größen auf, zumindest einiger davon. Diese Varianzen werden beispielgemäß nicht in der Strapdown-Algorithmus-Einheit berechnet, sondern nur von dieser verwendet und weitergeleitet.
Die Ausgangsdaten der Strapdown-Algorithmus-Einheit sind beispielhaft außerdem die Ausgangsdaten bzw. -signale bzw. Ausgabedaten 12 des gesamten Sensorsystems. Das Sensorsystem umfasst außerdem Raddrehzahlsensorelemente 3 für jedes Rad des Fahrzeugs, beispielgemäß vier, welche die Raddrehzahlen jeweils eines der Räder des Fahrzeugs er¬ fassen und jeweils zusätzlich die Drehrichtung erfassen, und zusätzlich ein Lenkwinkelsensorelement 3, das den Lenkwinkel des Fahrzeugs erfasst. Die Raddrehzahlsensorelement und das Lenkwinkelsensorelement bilden eine Sensoranordnung 3 zur Erfassung der Odometrie.
Darüber hinaus weist das Sensorsystem ein Satellitennaviga¬ tionssystem 4 auf, welches so ausgebildet ist, dass es die Entfernungsdaten jeweils zwischen dem zugeordneten Satelliten und dem Fahrzeug oder eine davon abhängige Größe sowie Geschwindigkeitsinformationsdaten jeweils zwischen dem zugeordneten Satelliten und dem Fahrzeug oder eine davon abhängige Größe erfasst und/oder bereitstellt. Zusätzlich stellt das Satellitennavigationssystem 4 beispielgemäß dem Fusionsfilter eine Startposition bzw. Startpositionsinformation bereit, zumindest zum Start oder Einschalten des Sensorsystems .
Die Signalverarbeitungseinrichtung des Sensorsystems umfasst außerdem ein Fusionsfilter 5. Das Fusionsfilter 5 stellt im Zuge der gemeinsamen Auswertung zumindest der Sensorsignale und/oder daraus abgeleiteter Signale der Sensorelemente 3, also der Odometrie, und der Ausgangssignale des Satelliten¬ navigationssystems 4 und/oder daraus abgeleiteter Signale einen definierten Fusionsdatensatz 6 bereit. Dieser Fusionsdatensatz weist jeweils Daten zu definierten physikalischen Größen auf, wobei der Fusionsdatensatz 6 zu wenigstens einer physikalischen Größe einen Wert dieser physikalischen Größe und eine Information über deren Datenqualität umfasst, wobei diese Information über die Datenqualität beispielgemäß als Varianz ausgeprägt ist.
Der Fusionsdatensatz 6 umfasst als Wert der wenigstens einen physikalischen Größe einen relativen Wert, beispielhaft einen Korrekturwert, auch Offsetwert genannt. Beispielgemäß ergibt sich der Korrekturwert jeweils aus den kumulierten Fehlerwerten bzw. Änderungswerten, die vom Fusionsfilter 5 bereitgestellt werden.
Die relativen Werte der jeweiligen physikalischen Größen des Fusionsdatensatzes 6 sind also beispielgemäß Korrekturwerte und Varianzen. Der Fusionsdatensatz 6 berechnet beispielgemäß, anders formuliert, einen Fehlerhaushalt, welcher als Eingangsgröße bzw. Eingangsdatensatz der Strapdown- Algorithmus-Einheit bereitgestellt wird und von dieser bei ihren Berechnungen zumindest teilweise berücksichtigt wird. Dieser Fehlerhaushalt umfasst als Datensatz bzw. Ausgangsda¬ ten zumindest Korrekturwerte bzw. Fehlerwerte physikalischer Größen sowie jeweils eine Varianz, als Information über die Datenqualität, zu jedem Wert. Hierbei werden vom Fusionsfil¬ ter zumindest die Korrekturwerte und Varianzen zu den physi¬ kalischen Größen Geschwindigkeit, Beschleunigung und
Drehrate, jeweils bezogen auf das Fahrzeugkoordinatensystem, also jeweils die drei Komponenten dieser Größen bezüglich dieses Koordinatensystems, sowie IMU-Ausrichtung bzw. der IMU-Ausrichtungswinkel zwischen Fahrzeugkoordinatensystem und dem Koordinatensystem bzw. der Einbauausrichtung der Inertialsensoranordnung 1 sowie die Position bezogen auf das Weltkoordinatensystem an die Strapdown-Algorithmus-Einheit übertragen .
Die Werte der physikalischen Größen des Fusionsdatensatzes werden auf direkter bzw. indirekter Basis der Sensorsignale der Sensorelemente 3 und des Satellitennavigationssystems 4 berechnet, wobei wenigstens einige Größen, beispielsweise die Geschwindigkeit und die Position des Fahrzeugs bezüglich der Fahrzeugkoordinaten redundant zu den Daten der
Strapdown-Algorithmus-Einheit 2 erfasst werden und verwertet werden .
Das Fusionsfilter 5 ist als beispielgemäß als Error State Space Extended Sequential Kaiman Filter ausgebildet ist, al¬ so als Kaiman Filter, das insbesondere eine Linearisierung umfasst und in welchem die Korrekturwerte berechnet und/oder geschätzt werden und welches sequentiell arbeitet und dabei die in dem jeweiligen Funktionsschritt der Sequenz verfügba¬ ren Eingangsdaten verwendet/berücksichtigt .
Das Fusionsfilter 5 ist so ausgebildet, dass im Zuge eines Funktionsschritts des Fusionsfilters stets, asynchron, die neuesten, dem Fusionsfilter verfügbaren Informationen und/oder Signale und/oder Daten
der Sensorelemente 3, also der Raddrehzahlsensorelemente und des Lenkwinkelsensorelements indirekt mittels einer Fahr¬ zeugmodelleinheit 7 und
des Satellitennavigationssystems 4 direkt oder indirekt, sequenziell aktualisiert und/oder in das Fusionsfilter auf¬ genommen werden und bei der Berechnung des zugeordneten Funktionsschritts des Fusionsfilters 5 berücksichtigt wer- den .
Die Fahrzeugmodelleinheit 7 ist so ausgebildet, dass sie aus den Sensorsignalen der Raddrehzahlsensorelemente 3 und des Lenkwinkelsensorelements 3 zumindest
die Geschwindigkeit entlang einer ersten definierten Achse, die Geschwindigkeit entlang einer zweiten definierten Achse sowie die Drehrate um eine dritte definierte Achse
berechnet und dem Fusionsfilter 5 bereitstellt.
Das Sensorsystem weist beispielgemäß vier Raddrehzahlsensorelemente 3 auf, wobei jeweils eins der Raddrehzahlsensorele¬ mente jedem Rad des Fahrzeugs zugeordnet ist, wobei
die Fahrzeugmodelleinheit 7 so ausgebildet ist, dass sie aus den Sensorsignalen der Raddrehzahlsensorelemente und dem Lenkwinkel, bereitgestellt durch die Lenkwinkelsensorein- heit, und/oder dem Lenkwinkel jeden Rades, insbesondere er- fasst durch das Lenkwinkelsensorelement für die Vorderräder und mittels wenigstens eines weiteren Lenkwinkelsensorele¬ ments für die Hinterräder oder zumindest aus einer Modellannahme für die Hinterräder,
die Geschwindigkeitskompenenten und/oder die Geschwindigkeit, jedes Rades, entlang/bezüglich der ersten und der zweiten definierten Achse direkt oder indirekt berechnet, wobei aus diesen acht Geschwindigkeitskomponenten und/oder den vier Geschwindigkeiten jeweils bezüglich der ersten und zweiten definierten Achse,
die Geschwindigkeit entlang einer ersten definierten Achse, die Geschwindigkeit entlang einer zweiten definierten Achse sowie die Drehrate um eine dritte definierte Achse
berechnet wird. Das Sensorsystem bzw. dessen Signalverarbeitungseinrichtung umfasst außerdem eine Reifenparameterschätzungseinheit 10, welche so ausgebildet ist, dass sie zumindest den Halbmes¬ ser, beispielgemäß den dynamischen Halbmesser, jeden Rades berechnet und zusätzlich die Schräglaufsteifigkeit und die Schlupfsteifigkeit jeden Rades berechnet und der Fahr¬ zeugmodelleinheit 7 als zusätzliche Eingangsgrößen bereit¬ stellt, wobei die Reifenparameterschätzungseinheit 10 so ausgebildet ist, dass sie ein im Wesentlichen lineares Rei¬ fenmodell zur Berechnung der Rad-/Reifengrößen verwendet. Die beispielgemäßen Eingangsgrößen der Reifenparameterschät- zungseinheit sind dabei die Raddrehzahlen 3 und der Lenkwin¬ kel 3, zumindest teilweise oder vollständig die Ausgangsgrö¬ ßen bzw. -werte der Strapdown-Algorithmus-Einheit 2, insbe¬ sondere die von ihr bereitgestellten Varianzen zusätzlich zu den Werten der physikalischen Größen, sowie die Varianzen des Fusionsfilters 5, zu den physikalischen Größen, welche die Eingangsgrößen der Reifenparameterschätzungseinheit 10 sind .
Das Sensorsystem bzw. dessen Signalverarbeitungseinrichtung umfasst außerdem eine GPS-Fehlererkennungs-und- Plausibilisierungseinheit 11, welche so ausgebildet ist, dass sie beispielgemäß als Eingangsdaten die Ausgangsdaten bzw. Ausgangssignale des Satellitennavigationssystem 4 sowie zumindest teilweise die Ausgangsdaten bzw. Ausgangssignale der Strapdown-Algorithmus-Einheit 2 erhält und in ihren Be¬ rechnungen berücksichtigt
Dabei ist die GPS-Fehlererkennungs-und- Plausibilisierungseinheit 11 zusätzlich mit dem Fusionsfil¬ ter 5 verbunden und tauscht mit diesem Daten aus.
Die GPS-Fehlererkennungs-und-Plausibilisierungseinheit 11 ist beispielhaft so ausgebildet, dass sie folgendes Verfah¬ ren durchführt :
Verfahren zum Auswählen eines Satelliten, umfassend:
- Messen von Messlagedaten des Fahrzeuges gegenüber dem Satelliten basierend auf dem GNSS-Signal, also dem Globalen Navigationssatellitensystem-Signal, dem Ausgangssignal bzw. den Ausgangsdaten des Satellitennavigationssystems 4,
- Bestimmen von zu den basierend auf dem GNSS-Signal be¬ stimmten Messlagedaten redundanten Referenzlagedaten des Fahrzeuges; und
- Auswählen des Satelliten, wenn eine Gegenüberstellung der Messlagedaten und der Referenzlagedaten einer vorbestimmten Bedingung genügt,
- wobei zur Gegenüberstellung der Messlagedaten und der Referenzlagedaten eine Differenz zwischen den Messlagedaten und den Referenzlagedaten gebildet wird,
- wobei die vorbestimmte Bedingung ein maximal zulässiger Fehler zwischen den Messlagedaten und den Referenzlagedaten ist,
- wobei der maximal zulässige Fehler von einer Standardab¬ weichung abhängig ist, die basierend auf einer Summe aus ei¬ ner Referenzvarianz für die Referenzlagedaten und einer Messvarianz für die Messlagedaten berechnet wird,
- wobei der maximal zulässige Fehler einem Vielfachen der Standardabweichung derart entspricht, dass eine Wahrscheinlichkeit, dass die Messlagedaten in ein von der Standardab¬ weichung abhängiges Streuintervall einen vorbestimmten Schwellwert unterschreiten.
Das Sensorsystem bzw. dessen Signalverarbeitungseinrichtung weist außerdem eine Stillstandserkennungseinheit 8 auf, wel¬ che so ausgebildet ist, dass sie einen Stillstand des Fahr¬ zeugs erkennen kann und im Fall eines erkannten Stillstands des Fahrzeugs zumindest dem Fusionsfilter 5 Informationen aus einem Stillstandsmodell bereitstellt, dabei insbesondere die Informationen, dass die Drehraten um alle drei Achsen den Wert Null aufweisen und wenigstens eine Positionsände- rungsgröße ebenfalls den Wert Null aufweist sowie insbeson¬ dere die Geschwindigkeiten entlang aller drei Achsen den Wert Null aufweisen. Die Stillstandserkennungseinheit 8 ist dabei beispielgemäß so ausgebildet, dass sie als Eingangsda¬ ten die Raddrehzahlen bzw. Raddrehzahlsignale nutzt sowie die „rohen" bzw. direkten Ausgangssignale der
Inertialsensoranordnung 1.
Die Signalverarbeitungseinrichtung berechnet und/oder verwendet beispielgemäß eine erste Gruppe von Daten physikali¬ scher Größen, deren Werte sich auf ein Fahrzeugkoordinatensystem beziehen und zusätzlich eine zweite Gruppe von Daten physikalischer Größen berechnet und/oder verwendet, deren Werte sich auf ein Weltkoordinatensystem beziehen, wobei dieses Weltkoordinatensystem insbesondere zumindest zur Be¬ schreibung der Ausrichtung und/oder von dynamischen Größen des Fahrzeugs auf der Welt geeignet ist, wobei
das Sensorsystem eine Ausrichtungsmodelleinheit 9 aufweist, mit welcher der Ausrichtungswinkel zwischen dem Fahrzeugko¬ ordinatensystem und dem Weltkoordinatensystem berechnet wird . Der Ausrichtungswinkel zwischen dem Fahrzeugkoordinatensys¬ tem und dem Weltkoordinatensystem in der Ausrichtungsmodelleinheit 9 wird berechnet zumindest auf Basis folgender Grö¬ ßen :
die Geschwindigkeit bezüglich des Fahrzeugkoordinatensys¬ tems, die Geschwindigkeit bezüglich des Weltkoordinatensys¬ tems und den Lenkwinkel.
Der Ausrichtungswinkel zwischen dem Fahrzeugkoordinatensys¬ tem und dem Weltkoordinatensystem wird beispielgemäß in der Ausrichtungsmodelleinheit 9 zusätzlich zumindest auf Basis einer oder mehrerer der folgenden Größen berechnet:
eine Ausrichtungsinformation des Fahrzeugs bezogen auf das Weltkoordinatensystem,
einige oder sämtliche der Korrekturwerte und/oder Varianzen des Fusionsfilters und/oder
die Beschleunigung des Fahrzeugs bezogen auf das Fahrzeugko¬ ordinatensystem und/oder das Weltkoordinatensystem.
Die Ausrichtungsmodelleinheit 9 verwendet einige oder sämt¬ liche der Ausgangsdaten und/oder Ausgangssignale der
Strapdown-Algorithmus-Einheit 2 zur Berechnung.
Die Ausrichtungsmodelleinheit 9 ist beispielgemäß so ausge¬ bildet, dass sie zusätzlich zu dem Ausrichtungswinkel noch eine Information über die Datenqualität dieser Größe berechnet und bereitstellt, insbesondere die Varianz des Ausrich¬ tungswinkels, wobei die Ausrichtungsmodelleinheit 9 den Aus¬ richtungswinkel zwischen dem Fahrzeugkoordinatensystem und dem Weltkoordinatensystem sowie die Information über die Da- tenqualität dieser Größe dem Fusionsfilter 5 bereitstellt und der Fusionsfilter diesen Ausrichtungswinkel bei seinen Berechnungen verwendet und besonders bevorzugt die die In¬ formation über die Datenqualität dieser Größe, insbesondere die Varianz des Ausrichtungswinkels, an die Strapdown- Algorithmus-Einheit 2 weiterleitet.
Die Information über die Genauigkeit bzw. die Kenngröße oder der Kenngrößensatz werden beispielgemäß zu jedem Wert jeder physikalischen Größe an bzw. nach jedem bzw. jedem Wesentlichen Signalverarbeitungsschritt und zur jeder Signalquelle bereitgestellt. Dies ist beispielgemäß parallel zur Signal¬ verarbeitung der Werte der physikalischen Größen von den Sensorelementen bis zu den Ausgangssignalen des Sensorsystems .
Die unverarbeiteten Rohwerte bzw. Messwerte der Sensorele¬ mente bilden dabei beispielgemäß die Quelle der Beschreibung der Kenngrößen bzw. des Kenngrößensatzes. Diese werden bei der Weiterverarbeitung von Signalen pro Signalverarbeitungsschritt modifiziert.
Die Weiterverarbeitung wird beispielsweise in drei Operatio¬ nen eingeteilt: Integration, Differentiation und Filterung. Eine Berechnung entsprechend der Fehlerklasse und die Feh¬ lerfortpflanzungsrechnung sind anzuwenden; die Auswirkungen auf die Kenngrößen sind beispielhaft im Folgenden beschrie¬ ben .
Fehlerfortpflanzung bei Integration als Signalverarbeitungsschritt des Signals: Rauschen: Änderung der Charakteristik, Gewichtung der Leistungsdichte mit f ~2.
Offset / Bias: wird zu einer Drift über die Integrationszeit Skalenfaktor: bleibt ein Faktor des integrierten Signals Nichtlinearität : hebt sich im langfristigen Mittel über den gesamten Messbereich auf
Drift: wird zu quadratischer Drift über die Integrationszeit Bandbreite / Grenzfrequenz: keine Änderung, aber andere Charakteristik: - f
Verzögerungs- / Totzeit: bleibt bestehen, Verzug der Integ¬ ralsumme
Fehlerfortpflanzung bei Differentiation als Signalverarbeitungsschritt des Signals:
Rauschen: Änderung der Charakteristik, Gewichtung der Leistungsdichte mit f 2.
Offset / Bias: verschwindet durch Differentiation
Skalenfaktor: bleibt ein Faktor des differenzierten Signals Nichtlinearität: wird zu einem arbeitspunktabhängigem Offset Drift: wird zu einem Offset
Bandbreite / Grenzfrequenz: Änderung der Charakteristik (Hochpasscharakter: )
Verzögerungs- / Totzeit: bleibt bestehen
Fehlerfortpflanzung bei allgemeiner Filterung als Signalverarbeitungsschritt des Signals:
Rauschcharakteristik wird verändert
Änderung der Bandbreite / Grenzfrequenzen entsprechend der Filterung
Verzögerungs- / Totzeit wird verlängert durch Gruppenlaufzeit innerhalb der Bandbreite
Verarbeitungszeit des digitalen Filters
Die Genauigkeitsaussage über das Genauigkeitsmaß in Form der Kenngrößen bzw. des Kenngrößensatzes ermöglicht beispiels¬ weise in einer an Datenblätter angelehnten Beschreibung die Charakterisierung von Messdaten von ihrer Quelle durch die Signalverarbeitungskette der Signalverarbeitungseinrichtung bis hin zu ihrer Senke also den Ausgangsdaten des Sensorsys¬ tems. Bei der Genauigkeitsbeschreibung werden beispielgemäß die tatsächlichen Eigenschaften individueller Messdaten bzw. Daten physikalischer Größen adressiert, indem durch die Genauigkeitsbewertung in Anlehnung an eine Beschreibung beispielsweise aus Datenblättern deren dynamische Spezifikation fortlaufend berechnet wird.
Diese Beschreibungsdaten bzw. Kenngrößen lassen sich für mindestens eine Benutzerfunktion des Sensorsystems oder ei¬ nes mit dem Sensorsystem verbundenen Regelungssystems bzw. Steuerungssystems nutzen. So ist beispielsweise eine adapti¬ ve Regelung oder das genauigkeitsabhängige Angebot von Zu- satzfunktionen von Fahrerassistenzsystemen möglich.

Claims

Patentansprüche
1. Sensorsystem, umfassend mehrere Sensorelemente, die so ausgebildet sind, dass sie zumindest teilweise unter¬ schiedliche primäre Messgrößen erfassen und/oder zumindest teilweise unterschiedliche Messprinzipien nutzen, des Weiteren umfassend eine Signalverarbeitungseinrichtung, wobei
die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass sie die Sensorsignale der Sensorelemente zumindest teilweise gemeinsam auswertet und die Informationsquali¬ tät der Sensorsignale bewertet, wobei die Signalverar¬ beitungseinrichtung eine Information über die Genauigkeit wenigstens eines Datums einer physikalischen Größe bereitstellt, dadurch gekennzeichnet, dass
die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass die Information über die Genauigkeit in wenigstens einer Kenngröße oder einem Kenngrößensatz beschrieben ist .
2. Sensorsystem nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass sie wenigstens einen Sensorinformationsquell¬ kanal aufweist, der zumindest ein Ausgangssignal eines Sensorelements weiterleitet und verarbeitet.
3. Sensorsystem nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass sie die wenigstens eine Kenngröße oder den Kenngrößensatz jeweils zu einem Datum einer physikalischen Größe nach oder an aufeinanderfolgenden Signalverabeitungsschritten der Signalverarbeitungseinrichtung bereitstellt und die Daten der mindestens einen Kenngröße oder des Kenngrößensatzes davon abhängig sind, wie die zugeordnete oder der vorangehende Signalverar¬ beitungsschritt das verarbeitete Datum der physikali¬ schen Größe beeinflusst, auf welches sich die wenigstens eine Kenngröße oder der Kenngrößensatz bezieht.
4. Sensorsystem nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalverarbeitungs¬ einrichtung so ausgebildet ist, dass die wenigstens eine Kenngröße als mindestens eine der folgenden Größen, ins¬ besondere zur Beschreibung einer Datenqualität, defi¬ niert ist, nämlich
eine Rauschkenngröße,
eine Offset-/ Bias-Kenngröße,
eine Skalenfaktorkenngröße,
eine Nichtlinearitätskenngröße,
eine Offset- und/oder Skalenfaktordriftkenngröße, eine Bandbreite-/ Grenzfrequenzkenngröße, und/oder eine Verzögerungs-/ Totzeitkenngröße .
5. Sensorsystem nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalverarbeitungs¬ einrichtung so ausgebildet ist, dass der Kenngrößensatz wenigstens drei oder sämtliche der folgenden Größen, insbesondere zur Beschreibung einer Datenqualität, um- fasst ,
eine Rauschkenngröße,
eine Offset-/ Bias-Kenngröße,
eine Skalenfaktorkenngröße, eine Nichtlinearitätskenngröße,
eine Offset- und/oder Skalenfaktordriftkenngröße, eine Bandbreite-/ Grenzfrequenzkenngröße, und/oder eine Verzögerungs-/ Totzeitkenngröße .
Sensorsystem nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis
5, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalverarbeitungs¬ einrichtung so ausgebildet ist, dass sie die wenigstens eine Kenngröße oder den Kenngrößensatz zu jedem Datum einer definierten physikalischen Größe nach oder an jedem Signalverabeitungsschritt bereitstellt.
Sensorsystem nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis
6, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalverarbeitungs¬ einrichtung so ausgebildet ist, dass an oder nach jedem wesentlichen Signalverarbeitungsschritt und zu jeder Signalquelle, insbesondere zum Ausgang eines Sensorele¬ ments, die wenigstens eine Kenngröße oder den Kenngrö¬ ßensatz zu jedem Datum mehrerer definierter physikalischer Größen, insbesondere aller wesentlicher physikalischer Größen, die Ausgangsgrößen des Sensorsystems sind, bereitstellt .
Sensorsystem nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis
7, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalverarbeitungs¬ einrichtung so ausgebildet ist, dass der Kenngrößensatz direkt ein Genauigkeitsmaß bildet oder indirekt in Ab¬ hängigkeit mehrerer Kenngrößen des Kenngrößensatzes ein Genauigkeitsmaß beschrieben wird.
Sensorsystem nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass das Genauigkeitsmaß hinsichtlich eines
Schwellwerts bewertet wird und danach wenigstens einem Datum einer physikalischen Größe eine Bewertung hinsichtlich der Genauigkeit zugeordnet wird, insbesondere ob das entsprechende Datum der physikalischen Größe mit hinreichender oder nicht hinreichender Genauigkeit bereitgestellt wird und dass diese Bewertung der Genauig¬ keit in wenigstens einem der nachfolgenden Signalverarbeitungsschritte berücksichtigt wird.
10. Sensorsystem nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalverarbeitungs¬ einrichtung so ausgebildet ist, dass sie eine voraus¬ schauende und/oder prädiktive Berechnung mindestens ei¬ nes Genauigkeitsmaßes zu wenigstens einem Wert einer physikalischen Größe durchführt, wobei dieser Wert der physikalischen Größe und das zugeordnete Genauigkeitsmaß bezogen sind auf deren voraussichtliches und/oder prä- diktives Vorliegen an oder nach einem oder mehrere Signalverarbeitungsschritten, bevor dieser eine oder die mehreren Signalverarbeitungsschritte selbst durchgeführt werden .
11. Sensorsystem nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass sie im Zuge der vorausschauenden und/oder prädikativen Berechnung das voraussichtliche und/oder prädikative Vorliegen des Genauigkeitsmaßes auf ein defi¬ niertes Zeitintervall ausgehend vom aktuellen Zeitpunkt zu einem definierten Zeitpunkt in der Zukunft bezieht, wobei dieser definierte Zeitpunkt in der Zukunft insbe¬ sondere an oder nach einem Signalverarbeitungsschritt auftritt .
12. Sensorsystem nach Anspruch 10 oder 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet ist, dass sie im Zuge der vorausschauenden und/oder prädiktiven Berechnung Daten und/oder Messdaten verwendet, die im Sensorsystem bereits verfügbar sind.
13. Sensorsystem nach mindestens einem der Ansprüche 10 bis
12, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalverarbei¬ tungseinrichtung so ausgebildet ist, dass die voraus¬ schauende und/oder prädiktive Berechnung wiederholt oder mindestens zweimal aufeinanderfolgend durchgeführt wird, wobei diese Wiederholung oder Folge bezogen ist auf auf¬ einanderfolgenden Signalverarbeitungsschritte und wobei diese wiederholte oder mindestens zweimal aufeinander¬ folgende prädiktive Berechnung sich auf denselben Zeit¬ punkt oder Signalverarbeitungsschritt in der Zukunft be¬ zieht, an oder nach welchem das prädizierte Genauig¬ keitsmaß vorliegt, wobei im Zuge der wiederholten Be¬ rechnung insbesondere potentiell neu dazugekommene Mess¬ daten aus einem oder mehreren Sensorinformationsquellka¬ nälen berücksichtigt werden.
14. Sensorsystem nach mindestens einem der Ansprüche 10 bis
13, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalverarbei¬ tungseinrichtung so ausgebildet ist, dass im Zuge der vorausschauenden und/oder prädiktiven Berechnung
das definierte Zeitintervall ausgehend vom aktuellen Zeitpunkt zu einem definierten Zeitpunkt in der Zukunft und/oder eine definierte Anzahl von Signalverarbeitungs¬ schritten, bevor diese Signalverarbeitungsschritte selbst durchgeführt werden, vorgegeben sind und davon abhängig das Genauigkeitsmaß zu einem Wert einer physi¬ kalischen Größe an diesem in der Zukunft liegenden Zeitpunkt oder an oder nach diesem zukünftigen Signalverarbeitungsschritt berechnet wird
und dabei oder danach insbesondere dieses Genauigkeits¬ maß hinsichtlich eines Schwellwerts bewertet wird.
Sensorsystem nach mindestens einem der Ansprüche 10 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalverarbei¬ tungseinrichtung so ausgebildet ist, dass im Zuge einer vorausschauenden und/oder prädiktiven Berechnung das Genauigkeitsmaß zu einem zukünftig vorliegenden Wert einer physikalischen Größe vorgegeben ist und davon abhängig das definierte Zeitintervall ausgehend vom aktuellen Zeitpunkt zu einem definierten Zeitpunkt in der Zukunft berechnet wird und/oder eine definierte Anzahl zukünfti¬ ger Signalverarbeitungsschritte berechnet werden, insbe¬ sondere bis das Genauigkeitsmaß einen definierten
Schwellwert unter- oder überschreitet.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140070722A (ko) * 2012-11-26 2014-06-11 한국전자통신연구원 다중속도시스템 결합 장치 및 운용 방법
US20150102955A1 (en) * 2013-10-14 2015-04-16 GM Global Technology Operations LLC Measurement association in vehicles
DE102014211178A1 (de) 2013-11-20 2015-06-25 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur Korrektur von Messdaten eines ersten Sensorsystems
DE102014211177A1 (de) 2014-06-11 2015-12-17 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur echtzeitfähigen Bereitstellung von dynamischen Fehlerwerten dynamischer Messwerte
DE102014211172A1 (de) * 2014-06-11 2015-12-17 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur Korrektur von Ausgabedaten eines Sensorbasissystems
DE102014211175A1 (de) 2014-06-11 2015-12-17 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur Initialisierung eines Sensorfusionssystems
DE102014211171A1 (de) 2014-06-11 2015-12-17 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur Anpassung eines Navigationssystems
DE102014211180A1 (de) 2014-06-11 2015-12-17 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur verbesserten Erkennung und/oder Kompensation von Fehlerwerten
DE102014211168A1 (de) 2014-06-11 2015-12-17 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur Verifizierung von Messdaten
DE102014211164A1 (de) 2014-06-11 2015-12-17 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur Anpassung eines Navigationssystems
CN104061928B (zh) * 2014-06-26 2017-05-03 北京控制工程研究所 一种自主择优使用星敏感器信息的方法
DE102014212703A1 (de) * 2014-07-01 2016-01-07 Continental Teves Ag & Co. Ohg M2XPro-Überwachung durch Integritätsmaßspeicherung
JP6269566B2 (ja) 2015-05-08 2018-01-31 トヨタ自動車株式会社 誤認識判定装置
DE102015209467A1 (de) * 2015-05-22 2016-11-24 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren zur Schätzung von Fahrstreifen
US11501867B2 (en) * 2015-10-19 2022-11-15 Medtronic Minimed, Inc. Medical devices and related event pattern presentation methods
US11666702B2 (en) 2015-10-19 2023-06-06 Medtronic Minimed, Inc. Medical devices and related event pattern treatment recommendation methods
DE102016217079A1 (de) * 2016-09-08 2018-03-08 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines ersten Fahrzeugs
JP6885781B2 (ja) 2017-05-11 2021-06-16 日立Astemo株式会社 車両制御装置、車両制御方法および車両制御システム
DE102017213577A1 (de) 2017-08-04 2019-02-07 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Lagebestimmung eines Roboters, Lagebestimmungsvorrichtung eines Roboters und Roboter
US20190054915A1 (en) * 2017-08-16 2019-02-21 Deere & Company Service Brake Assist Steering
DE102017216755A1 (de) * 2017-09-21 2019-03-21 Continental Automotive Gmbh Verfahren zur Bestimmung einer Fehlerfortpflanzung von Steuersignalen
DE102017216749A1 (de) * 2017-09-21 2019-03-21 Continental Automotive Gmbh Verfahren zur Bereitstellung eines Steuersignals
EP3470861B1 (de) * 2017-10-10 2019-11-27 Melexis Technologies SA Redundante sensorfehlerdetektion
DE102018206829A1 (de) * 2018-05-03 2019-11-07 Continental Automotive Gmbh Adaption eines Steuersignals anhand von der Signalgenauigkeit
EP3653428A1 (de) * 2018-11-19 2020-05-20 B&R Industrial Automation GmbH Verfahren zum sicheren überwachen der funktion eines langstatorlinearmotors
DE102018220936A1 (de) * 2018-12-04 2020-06-04 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Überprüfung eines Sensorwertes eines MEMS-Sensors
DE102018222166A1 (de) * 2018-12-18 2020-06-18 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Ermitteln eines Integritätsbereichs
DE102020203511A1 (de) 2020-03-19 2021-09-23 Zf Friedrichshafen Ag Verfahren zum Feststellen einer sicheren Position eines Fahrzeugs
CN111965390B (zh) * 2020-07-13 2022-06-21 江苏大学 一种轮速传感器故障检测方法
US11789110B2 (en) 2020-09-03 2023-10-17 Honeywell International Inc. Fault detection, exclusion, isolation, and re-configuration of navigation sensors using an abstraction layer
US11529973B1 (en) 2020-11-09 2022-12-20 Waymo Llc Software application for sensor analysis
US20230027369A1 (en) * 2021-07-26 2023-01-26 Motional Ad Llc Vehicle location using combined inputs of redundant localization pipelines
CN117056326B (zh) * 2023-08-11 2024-05-03 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) 基于灰色关联自适应确权的gnss数据质量评价方法及系统

Family Cites Families (46)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05231938A (ja) * 1991-02-07 1993-09-07 Res Dev Corp Of Japan 高感度多波長分光装置
US5216611A (en) 1991-02-08 1993-06-01 Rockwell International Corporation Integrated enroute and approach guidance system for aircraft
US5482314A (en) * 1994-04-12 1996-01-09 Aerojet General Corporation Automotive occupant sensor system and method of operation by sensor fusion
US5451960A (en) * 1994-06-10 1995-09-19 Unisys Corporation Method of optimizing the allocation of sensors to targets
US5583774A (en) * 1994-06-16 1996-12-10 Litton Systems, Inc. Assured-integrity monitored-extrapolation navigation apparatus
CN1180413A (zh) * 1995-03-30 1998-04-29 西门子公司 高分辨率分析信号进行一维或二维方向或频率评估的方法
US5902351A (en) * 1995-08-24 1999-05-11 The Penn State Research Foundation Apparatus and method for tracking a vehicle
US5626140A (en) * 1995-11-01 1997-05-06 Spacelabs Medical, Inc. System and method of multi-sensor fusion of physiological measurements
GB9608953D0 (en) * 1996-04-29 1996-07-03 Pulp Paper Res Inst Automatic control loop monitoring and diagnostics
DE69713600T2 (de) * 1996-04-29 2003-02-27 Pulp Paper Res Inst System zur überwachung und diagnose von automatischen regelschleifen
US6026340A (en) * 1998-09-30 2000-02-15 The Robert Bosch Corporation Automotive occupant sensor system and method of operation by sensor fusion
US6240367B1 (en) * 1998-11-27 2001-05-29 Ching-Fang Lin Full fusion positioning method for vehicle
SE523023C2 (sv) * 2000-04-12 2004-03-23 Nira Dynamics Ab Metod och anordning för att med rekursiv filtrering bestämma en fysikalisk parameter hos ett hjulfordon
US6681159B2 (en) * 2001-10-28 2004-01-20 The Boeing Company Spacecraft methods and structures with enhanced attitude control that facilitates gyroscope substitutions
US6654685B2 (en) * 2002-01-04 2003-11-25 The Boeing Company Apparatus and method for navigation of an aircraft
US6909997B2 (en) * 2002-03-26 2005-06-21 Lockheed Martin Corporation Method and system for data fusion using spatial and temporal diversity between sensors
US6829568B2 (en) * 2002-04-26 2004-12-07 Simon Justin Julier Method and apparatus for fusing signals with partially known independent error components
AU2003264048A1 (en) * 2002-08-09 2004-02-25 Intersense, Inc. Motion tracking system and method
US6907347B2 (en) 2002-11-21 2005-06-14 Ford Global Technologies, Llc Systems and method for estimating speed and pitch sensor errors
US8131463B2 (en) * 2003-12-02 2012-03-06 Gmv Aerospace And Defence, S.A. GNSS navigation solution integrity in non-controlled environments
DE102005030296A1 (de) * 2005-06-24 2006-12-28 Siemens Ag Verfahren zur Erhöhung der Genauigkeit eines Dopplerradarsensors
DE102005033237B4 (de) * 2005-07-15 2007-09-20 Siemens Ag Verfahren zur Bestimmung und Korrektur von Fehlorientierungen und Offsets der Sensoren einer Inertial Measurement Unit in einem Landfahrzeug
US7376499B2 (en) 2005-09-16 2008-05-20 Gm Global Technology Operations, Inc. State-of-health monitoring and fault diagnosis with adaptive thresholds for integrated vehicle stability system
JP4796400B2 (ja) * 2006-02-01 2011-10-19 クラリオン株式会社 車両速度制御装置および同装置における目標速度設定方法ならびにプログラム
US20100019963A1 (en) * 2006-06-15 2010-01-28 Uti Limited Partnership Vehicular navigation and positioning system
US7702460B2 (en) * 2006-06-17 2010-04-20 Northrop Grumman Guidance And Electronics Company, Inc. Estimate of relative position between navigation units
JP4600357B2 (ja) * 2006-06-21 2010-12-15 トヨタ自動車株式会社 測位装置
DE102006029148B4 (de) 2006-06-24 2010-08-05 Lfk-Lenkflugkörpersysteme Gmbh Verfahren zur Überprüfung einer inertialen Messeinheit von Fahrzeugen, insbesondere von Luftfahrzeugen, im stationären Zustand
JP4914689B2 (ja) * 2006-09-29 2012-04-11 本田技研工業株式会社 車両位置検出システム
US7629889B2 (en) * 2006-12-27 2009-12-08 Cardiac Pacemakers, Inc. Within-patient algorithm to predict heart failure decompensation
JP5113407B2 (ja) 2007-03-22 2013-01-09 古野電気株式会社 Ｇｐｓ複合航法装置
US20090043447A1 (en) * 2007-08-07 2009-02-12 General Electric Company Systems and Methods for Model-Based Sensor Fault Detection and Isolation
CN101809409B (zh) * 2007-09-10 2012-06-13 三菱电机株式会社 导航装置
GB0901685D0 (en) * 2009-01-31 2009-03-11 Qinetiq Ltd Navigation system integrity
US8417490B1 (en) * 2009-05-11 2013-04-09 Eagle Harbor Holdings, Llc System and method for the configuration of an automotive vehicle with modeled sensors
US20110118979A1 (en) * 2009-11-19 2011-05-19 Robert Bosch Gmbh Automotive location data integrity
US20110190972A1 (en) * 2010-02-02 2011-08-04 Gm Global Technology Operations, Inc. Grid unlock
DE102010063984A1 (de) 2010-02-11 2011-08-11 Continental Teves AG & Co. OHG, 60488 Fahrzeug-Sensor-Knoten
US8380447B2 (en) * 2010-04-14 2013-02-19 Simmonds Precision Products, Inc. Quantification of condition indicators in the presence of synchronous noise
DE102010028510A1 (de) * 2010-04-19 2011-12-01 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Vorrichtung und Verfahren zum Ermitteln einer physikalischen Größe
US9568321B2 (en) * 2010-04-19 2017-02-14 Honeywell International Inc. Systems and methods for determining inertial navigation system faults
WO2012050473A1 (en) * 2010-10-11 2012-04-19 General Electric Company Systems, methods, and apparatus for detecting agreement for individual channels among redundant sensor signals
JP5306389B2 (ja) * 2011-02-25 2013-10-02 株式会社東芝 目標追跡装置
WO2013037854A1 (de) * 2011-09-12 2013-03-21 Continental Teves Ag & Co. Ohg Sensorsystem umfassend ein fusionsfilter zur gemeinsamen signalverarbeitung
US9471722B2 (en) * 2013-02-05 2016-10-18 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for evaluating a fault condition in a building
DE102014211175A1 (de) * 2014-06-11 2015-12-17 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur Initialisierung eines Sensorfusionssystems

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
None *
See also references of WO2013060749A1 *

Also Published As

Publication number Publication date
EP2771714B1 (de) 2018-08-08
DE102012219475A1 (de) 2013-04-25
US9558157B2 (en) 2017-01-31
US20140336983A1 (en) 2014-11-13
WO2013060750A1 (de) 2013-05-02
WO2013060749A1 (de) 2013-05-02
KR20140093961A (ko) 2014-07-29
CN104011563A (zh) 2014-08-27
EP2771714B8 (de) 2018-10-24
US20140300512A1 (en) 2014-10-09
CN104011563B (zh) 2016-08-17
CN104081222A (zh) 2014-10-01
DE102012219478A1 (de) 2013-04-25
US11255676B2 (en) 2022-02-22
CN104081222B (zh) 2016-10-12
KR20140082848A (ko) 2014-07-02
EP2771714A1 (de) 2014-09-03

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