EP3155372A1 - Verfahren und system zur korrektur von messdaten und/oder navigationsdaten eines sensorbasissystems - Google Patents

Verfahren und system zur korrektur von messdaten und/oder navigationsdaten eines sensorbasissystems

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Publication number
EP3155372A1
EP3155372A1 EP15728488.6A EP15728488A EP3155372A1 EP 3155372 A1 EP3155372 A1 EP 3155372A1 EP 15728488 A EP15728488 A EP 15728488A EP 3155372 A1 EP3155372 A1 EP 3155372A1
Authority
EP
European Patent Office
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data
measurement data
navigation
vehicle
sensor
Prior art date
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Ceased
Application number
EP15728488.6A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Nico Steinhardt
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Continental Teves AG and Co OHG
Original Assignee
Continental Teves AG and Co OHG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Continental Teves AG and Co OHG filed Critical Continental Teves AG and Co OHG
Publication of EP3155372A1 publication Critical patent/EP3155372A1/de
Ceased legal-status Critical Current

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/165—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation combined with non-inertial navigation instruments
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/45—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement
    • 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 invention relates to a method for the correction of measurement data and / or navigation data of a sensor base system according to the preamble of claim 1, a system for the correction of measurement data and / or navigation data of a sensor base system according to the preamble of claim 11 and a use of the system.
  • sensor fusion methods are already known in this context, which are usually also suitable for correcting or filtering measurement data from different sensors or sensor systems.
  • automotive sector in particular, special requirements have to be taken into account, since a large number of different sensors have a common environment or situation. detects a motor vehicle condition by means of different measuring principles and this environment situation or this motor vehicle state by means of a Variety of different measurement data describes.
  • sensor fusion applicable in the automotive sector the greatest possible robustness against incidental disturbances and identification and compensation of systematic errors is required.
  • temporal influences on the measured data must be corrected and temporary failures or the unavailability of sensors bridged.
  • DE 10 2012 216 215 A1 describes a sensor system which comprises a plurality of sensor elements and a signal processing device.
  • the signal processing device is designed so that it evaluates the sensor signals of the sensor elements at least partially together. Furthermore, the signal processing device is designed such that the
  • Measurement data of physical quantities each time information is assigned, which includes information about the time of each measurement directly or indirectly, wherein the signal processing device takes into account this time information at least in the generation of a fusion data set in a fusion filter.
  • measurement data are used which either have matching time information or-if no measurement data with matching time information is available-a corresponding measured value with the required time information is created by means of interpolation.
  • the fusion filter assumes that error values of the measured data change only negligibly over a defined period of time.
  • a sensor system comprising several sensor elements.
  • the sensor elements are formed so that they cover at least partially different primary measured variables and at least partially under use ⁇ Kunststoffliche measuring principles. From the primary measured variable of the sensor elements, at least in part further measured quantities are derived.
  • the sensor system comprises a signal processing device, an interface device and a plurality of functional devices.
  • the sensor elements as well as all functional devices are connected to the signal Processing device connected.
  • the primary measured variables thus provide redundant information that can be compared with one another in the signal processing device or can support one another. From the comparison of the observables calculated on different ways, conclusions can be drawn on the reliability and accuracy of the observables.
  • the signal processing device qualifies the accuracy of the observables and makes the observables, together with an accuracy specification, available to various functional devices via an interface device.
  • DE 10 2012 216 211 A1 describes a method for selecting a satellite, wherein the satellite is a satellite of a global navigation system. Before such a satellite is used to determine the position or of a vehicle, the received GNSS signals are plausibilized in different ways. Each un ⁇ ter Kunststofferie redundancies or known relationships from ⁇ be used for this verification.
  • DE 10 2012 216 211 A1 discloses, for example, determining from the signal of a satellite both the distance of the vehicle to the satellite and the relative speed of the vehicle to the satellite. The distance can be determined by means of the transit time of the signal, while the Relativge ⁇ speed can be determined by means of a phase measurement of the signal.
  • the distance and the relative speed depend on each other, they can be verified against each other. Furthermore, a verification of the values determined from the signal can take place against known boundary conditions, since a vehicle usually travels within a certain speed frame. It is also described that when several signals from different satellites are received, the distances to several satellites are determined and these distances are simultaneously verified by means of trigonometric correlations and the known distance of the satellites from one another. Finally, a verification of the distance determined from the signal or the speed determined from the signal by means of other sensors, which likewise permit a position determination or speed determination, is also possible. possible. Provided that the signals of a satellite can not be verified, this satellite is not used for Positionsbe ⁇ humor or to the velocity determination.
  • the invention relates to a method for correcting measurement data and / or navigation data of a sensor-based system
  • the sensor base system and at least another Sen ⁇ sorsystem Measurement data acquisition wherein the measurement data describe directly and / or indirectly navigation data, the navigation data from the measurement data and / or from known physical and / or mathematical relationships indirectly described are calculated, wherein the navigation data of at least a Speed, wherein by means of the measurement data and / or the navigation data of the at least one further sensor system a determination of error values of the measurement data and / or the navigation data of the sensor base system takes place, the error values being corrected by applying corrections,
  • the at least one further sensor system also detected in vehicle-fixed or in topocentric coordinates and wherein the determination of the error values of at least the speed takes place in vehicle-fixed coordinates.
  • vehicle-fixed coordinates means that an orientation-independent attachment of speeds measured in vehicle-fixed coordinates becomes possible and the uncertainties of the measured data or navigation data are still correctly described.
  • Ver ⁇ applicability of fixed to the vehicle measured and measured in topocentric corrections j edem operating state is reached.
  • a particular advantage of the invention is thus in particular that error values for a speed can be determined better and more reliable and corrections for the speed or be ⁇ can be taken within more reliable.
  • Topocentric coordinates are understood to mean coordinates that correspond to a given surface, e.g. the whole world, are fixed.
  • Vehicle-fixed coordinates are understood to mean coordinates that always have the observer in their origin.
  • the vehicle-fixed coordinates represent a Cartesian coordinate system.
  • the corrections preferably correspond to the negative error values.
  • the variances of the error values are also calculated.
  • the attachment of the corrections of the error values of at least the speed takes place in vehicle-fixed coordinates.
  • the topocentric coordinates are local topocentric coordinates aligned along the geographic directions.
  • the sensor base system comprises an inertia navigation system
  • the inertial navigation system as a sensor base system has the advantage that it has the comparatively highest availability, since it has a ver ⁇ comparatively high output rate of the detected input data and also works largely independently of external disturbances.
  • the at least one further sensor system is an odometry navigation system which detects the speed in vehicle-fixed coordinates.
  • Odometry navigation system determines the speed e.g. About the known rolling circumference of the motor vehicle tires and thus enables a position determination taking into account the steering angle in the context of a dead reckoning.
  • a second further sensor system is a global satellite navigation system which outputs the speed in topocentric coordinates.
  • Satellite navigation system may be, for example, a so-called GPS navigation system, which detects the speed in earth-fixed Cartesian coordinates and converts them into topocentric coordinates in a multistage method known to those skilled in the art. It is particularly expedient that the satellite navigation system comprises at least two satellite signal receivers. Thus it improves the quality of the acquired satellite signals and thus the reliability and accuracy of the satellite navigation system.
  • the navigation data further comprise at least one position and one orientation.
  • This navigation information generally allows a comparatively good navigation guidance.
  • a speed can also be included, which allows a further improved navigation guidance.
  • the navigation data of the sensor base system and of the at least one further sensor system are merged to form a fusion data set.
  • a common merger record is relative to the individual navigation information is generally reliable and accurate, and in particular it allows using an error estimate a ver ⁇ tively reliable assessment of the accuracy or reliability ⁇ to the merged input data or navigation information.
  • the error values are determined by means of an eror-state-space filter, in particular by means of an eror-state-space Kalman filter.
  • the erorr State-space filter represents a fusion filter for the fusion of the output data or navigation information, in particular for the fusion of normally distributed output data or navigation information.
  • a special feature of ER- ror state-space filter is to be estimated, or instead of Sen ⁇ sorsignale and the input data only error values domestic krementell determined and then corrected.
  • the error values namely have a signi ficantly lower ⁇ temporal dynamics than the output data itself, whereby a significant decoupling of the dynamics of the ER- ror state-space filter on the characteristics of Sensorba ⁇ sissystems or the at least one correction system
  • the invention further relates to a system for correcting measurement data and / or navigation data of a sensor base system comprising a sensor base system, at least one further sensor system and a fusion filter, wherein the sensor base system and the at least one further sensor system are designed to acquire measurement data.
  • the measurement data directly and / or indirectly describe navigation data
  • the fusion filter is configured to calculate indirectly described navigation data from the measurement data and / or from known physical and / or mathematical relationships, the navigation data comprising at least one speed
  • the Fusion filter is adapted to make a determination of error values of the measured data and / or the navigation data of the sensor base system by means of the measurement data and / or the Na ⁇ vigationsteil the at least one further sensor system
  • the fusion filter is adapted to the error values by means of a mounting corrections to correct
  • the sensor base system is adapted to detect in vehicle-fixed or in topocentric coordinates
  • the at least one further sensor system is adapted to also detect in vehicle-fixed or in topocentric coordinates
  • the Fusio nsfilter is designed to make the determination of the error values of at least the speed in vehicle-fixed coordinates.
  • the system according to the invention thus comprises all devices necessary for carrying out the method according to the invention.
  • the invention relates to a use of the system according to the invention in a motor vehicle. 1
  • Fig. 1 by way of example a possible embodiment of a system according to the invention, which is designed for position ⁇ determination, in a motor vehicle and
  • FIG. 2 shows by way of example a further possible embodiment of a system according to the invention, which is likewise designed for position determination, in a motor vehicle.
  • Fig. 1 shows a schematic representation of an embodiment of the system according to the invention, which is provided for arrangement and use in a motor vehicle (not shown).
  • the illustrated system is designed, for example according to the positi ⁇ onsbetician of the motor vehicle.
  • the system includes inertial navigation system 101 configured to sense at least the accelerations along first, second, and third axes and at least the yaw rates about the first, second, and third axes.
  • the first axis corresponds, for example according to the longitudinal axis of the motor vehicle
  • the second axis corresponds to the transverse axis of the motor vehicle
  • the third axis corresponds to the vertical axis of the motor vehicle.
  • Inertial navigation system 101 forms, for example, the so-called sensor-based system, the measured data of which are described below be corrected described further sensor systems or the so-called. Correction systems.
  • the correction systems are Odometrienavigationssystem 103 and Satellitennavigationssys ⁇ tems 104th
  • the system also has a so-called.
  • Strapdown algorithm unit 102 in which a so-called. Strapdown algorithm is performed, by means of which the measurement data of inertial navigation system 101, among other things, in position data are converted. For this, the measurement data from inertial navigation system 101, which naturally describe Accelerat ⁇ fixing certificates, integrated twice over time. Also, an alignment of the motor vehicle is determined by means of simple Integ ⁇ ration of the respective measurement data of Trägheitsnavigati- onssystem 101 over time. By means of a single ⁇ integration over time, the orientation and speed of the motor vehicle can be further determined. In addition, strap-down algorithm unit 102 compensates for acting on Träg ⁇ integrated navigation system 101 Coriolis force.
  • the speed, the acceleration and the rate of rotation of the motor vehicle for example according to said three axes of the motor vehicle coordinate system and, for example, additionally in each case based on a topocentric Koordina ⁇ tensystem, which is suitable for describing the orientation or of dynamic variables of the motor vehicle in the world.
  • the said topocentric coordinate system is a GPS coordinate system.
  • the output data from strapdown algorithm unit 102 includes the position with respect to the vehicle coordinate system and the orientation with respect to the topocentric coordinate system.
  • Strapdown algorithm unit 102 the variances as information about the data quality of the above physical quantities or navigation information. For example, these variances are not included in strapdown algorithm unit 102. but only used by this and forwarded.
  • the values calculated by the strapdown algorithm unit 102 og phy sical ⁇ sizes or navigation information is output via output module 112 and provided to other vehicle systems.
  • the system also includes odometry navigation system 103 in the form of wheel speed sensors for each wheel of the motor vehicle.
  • odometry navigation system 103 is a four-wheeled motor vehicle with four wheel speed sensors, each detecting the speed of their associated wheel and its direction of rotation.
  • odometry navigation system 103 comprises a steering angle sensor element which detects the steering angle of the motor vehicle.
  • Satellite navigation system 104 which is designed so that it determines the distance between each associated satellite and the vehicle and the speed between the associated satellite and the vehicle.
  • satellite navigation system 104 for example according ⁇ fusion filter 105, a start position or start position information providing, or at least at the start. Turn on the system.
  • the system also includes fusion filter 105.
  • Fusion filter 105 provides a fusion data set 106 as the measurement data from the odometry navigation system 103, satellite navigation system 104, and inertial navigation system 101 are shared. Fusion data set 106 has the acquired measurement data of the different sensor systems, wherein fusion data set 106 includes, for example, additional error values and variances associated with the error values which describe the data quality.
  • Inertial navigation system 101 represents the so-called sorbase system, while odometry navigation system 103 and satellite navigation system 104 represent the so-called correction systems whose measurement data or navigation information is used to correct the values of the sensor-based system, provided they have been made plausible.
  • the measured data or Navigation information of the sensor base system ie the measurement data or navigation information of the inertial navigation system 101, stored for 25 measurement periods.
  • the required measurement data or navigation information is interpolated from the stored measurement data or navigation information.
  • the measurement data or navigation information of the correction systems ie of satellite navigation system 104 and of
  • Odometry navigation system 103 are not stored.
  • fusion data set 106 provided by fusion filter 105 includes that which has been checked for plausibility
  • Measurement data or navigation information of the correction systems determined quantitative error of the sensor base system, by means of the measurement data or navigation information of the sensor base system.
  • Strapdown algorithm unit 102 is now corrected by Fu ⁇ sion data record 106, the measurement data or navigation information of the sensor base system.
  • Fusion data set 106 is calculated by fusion filter 105 from the measurement data or navigation information from odometry navigation system 103, satellite navigation system 104 and inertial navigation system 101.
  • fusion filter 105 is embodied as an Errator-State-Space Kalman filter, that is to say as a Kalman filter, which in particular carries out a linearization of the measured data or navigation information and in which the quantitative error values of the measured data or navigation information are calculated or estimated and which operates se ⁇ quentiell and thereby the measurement data or values available in the respective functi ⁇ onsön the sequence.
  • Fusion filter 105 is designed to always be asynchronously the most recent of inertial navigation system 101,
  • Odometrium navigation system 103 and satellite navigation system 104 available measured data or values.
  • the measured data or values are thereby routed via motor vehicle model unit 107 and alignment model unit 109.
  • the motor vehicle model unit 107 is configured to derive from the measurement data or navigation information of
  • At least the velocity along a first axis, the velocity along a second axis and the rate of rotation about a third axis calculates and provides these fusion filters 105.
  • the system also includes tire parameter estimation unit 110, which is designed such that it calculates at least the semia ⁇ knife, for example, the dynamic radius of all wheels and additionally calculates the slip stiffness and the slip stiffness of all wheels and this Kraft ⁇ vehicle model unit 107 beit Rail as additional input variables , Tire parameter estimation unit 110 is further configured to use a substantially linear Rei ⁇ fenmodell for calculating the tire sizes.
  • the example according to inputs from ReifenparameterMt- wetting unit 110 are the wheel speeds and the steering angle descriptive data, at least partially, the output values of the strapdown algorithm unit 102, as well as certain of fusion ⁇ filter 105 variances.
  • the system also includes
  • GPS error detection and plausibility unit 111 which is designed such that, for example, it receives as input data the measurement data or navigation information from satellite navigation system 104 as well as at least partial measurement data or
  • GPS error detection and-plausibilization 111 examines the measurement data or navigation information to a tellitennavigationssystem to Sa- 104 adapted stochastic Mo ⁇ dell. If the measured data or navigation information corresponds to the model within the framework of a tolerance that takes account of the noise, then it is checked for plausibility. In this case, GPS error detection and plausibility check unit 111 is additionally connected to data-level fusion filter 105 and transmits the plausible measured data or navigation information to fusion filter 105. GPS error detection and plausibility check unit 111 is configured by way of example to provide a method for selecting a satellite inter alia by means of the following method steps:
  • the predetermined condition is a maximum permissible deviation of the position data from the reference position data
  • - the maximum allowable deviation from a standard deviation depends ⁇ , which is calculated based on a sum of a reference variance for the reference position data and a measurement variance for the position data
  • the maximum allowable deviation corresponds to a multiple of the standard deviation such that a probability that the position data fall in a dependent of the Standardab ⁇ scattering interval falls below a predetermined threshold.
  • the system also has standstill detection unit 108, which is designed such that it can detect a stoppage of the motor vehicle and, in the event of a detected standstill of the motor vehicle, at least fusion filter 5 provides information from a standstill model.
  • standstill detection unit 108 which is designed such that it can detect a stoppage of the motor vehicle and, in the event of a detected standstill of the motor vehicle, at least fusion filter 5 provides information from a standstill model.
  • the standstill detection unit 108 is designed in such a way that it uses as input data the sensor signals of the wheel speed sensors of
  • Odometry navigation system 103 and the sensor signals of inertial navigation system 101 uses.
  • the system uses a first group of measurement data or navigation information relating to a motor vehicle coordinate system, ie vehicle-fixed coordinates, and additionally a second group of measurement data or navigation information relating to a topocentric coordinate system.
  • topocentric coordinates are determinable.
  • an independent, but also a simultaneous, usability of vehicle-measured and in topocentrically measured corrections in each operating state is achieved.
  • the uncertainty of the orientation angles and the resulting increase in the uncertainty of the position is determined correctly and can be applied as a correction.
  • Alignment model unit 109 uses all of the output data from strapdown algorithm unit 102.
  • Alignment model unit 109 is, for example according formed so that they have an in ⁇ formation calculated in addition to the orientation angle on the quality of the orientation angle in the form of a variance and provides fusion filter 105th
  • Fusion filter 105 uses the orientation angle and the variance of the orientation angle in its calculations, which it passes via fusion data set 106 to strapdown algorithm unit 102.
  • Fusion filter 105 thus acquires the measurement data or navigation information from inertial navigation system 101, the
  • Fig. 2 shows an example of another possible embodiment of a system according to the invention, which is also designed for Posi ⁇ tion determination, in a motor vehicle (not shown).
  • the system comprises, for example according to Trägheitsna ⁇ vigationssystem 201, GPS 204, and 203 Odometrienavigationssystem as different sensor systems.
  • Inertial navigation system 201, Satellitennavigati ⁇ onssystem Odometrienavigationssystem 204 and 203 provide data that describe, directly or indirectly navigation data, namely a position, a speed, a Accelerat ⁇ n Trent, an orientation, a yaw rate or a
  • the output of the measurement data or navigation information takes place via a vehicle data bus.
  • satellite navigation system 204 outputs its measurement data or navigation information in raw data form.
  • Motor vehicle inertial navigation system 201 which is a so-called MEMS IMU
  • Inertial navigation system 201 comprises three yaw rate sensors which mutually register orthogonally and three acceleration sensors which detect each other orthogonally in each case.
  • Sa ⁇ tellitennavigationssystem 204 includes a GPS receiver, which initially carries out over the satellite signal propagation time Entfer ⁇ voltage measurements to the receivable GPS satellites and also stretch out the change of the satellite signal transit time as well as additionally from the change in the number of wavelengths of the satellite signals, a distance traveled by the vehicle path ⁇ certainly.
  • Odometrienavigationssystem 203 includes depending ⁇ wells a wheel speed sensor at each wheel of the motor vehicle, and a Lenwinkelsensor. The wheel speed sensors each determine the Radcardgschwindmaschine their associated wheel and the steering angle sensor determines the chosen steering angle.
  • Inertial navigation system 201 outputs its measurement data or navigation information to preprocessing unit 206 of inertial navigation system 201.
  • Pre-processing unit 206 now corrects the measurement data or navigation information by means of correction values, which pre-processing unit 206 receives from fusion filter 205.
  • Strapdown algorithm module 207 now makes a position determination based on the corrected measurement data or navigation information from preprocessing unit 206.
  • This Po ⁇ sitionsbetician is a so-called.
  • Dead reckoning based on inertial navigation system 201.
  • Strapdown algorithm module 207 further compensates for a Coriolis force acting on inertial navigation system 201, which affects the measurement data or Navigation information from inertial navigation system 201. To determine the position leads
  • Strapdown algorithm module 207 a two-fold integration of the measurement data captured by the inertial navigation system 201 or navigation information that describe accelerations over time. This allows an updating of a previously known position as well as an updating of a previously known orientation of the motor vehicle. To determine a speed or a rotation rate of the motor vehicle, strapdown algorithm module 207 performs a simple integration over time of the measurement data or navigation information acquired by inertial navigation system 201. Furthermore, strapdown algorithm module 207 also corrects the determined position by means of corresponding correction values of fusion filter 205. Fusion filter 205 in this example performs the
  • the so-called strapdown algorithm module 207 performs.
  • Strapdown algorithm is computationally only slightly complex and can therefore be realized as a real-time capable sensor base system. It represents a procedure for integrating the measurement data or navigation information from inertial navigation system 201 into speed, orientation and position and contains no filtering, so that an approximately constant latency and group delay result.
  • sensor base system describes the one sensor system whose measurement data or navigation information is corrected by means of the measurement data or navigation information of the other sensor systems, the so-called correction systems.
  • the correction systems are Odometrienavigationssystem 203 and to satellite navigation system ⁇ 204th
  • Inertial navigation system 201, preprocessing unit 206 of inertial navigation system 201 and strapdown algorithm module 207 form, by way of example, the so-called sensor-based system, to which fractionally also fusion filter 205 is counted.
  • Output module 212 relays the measured data or navigation information determined and corrected by strapdown algorithm module 207 to any other systems of the motor vehicle.
  • the measurement data acquired by satellite navigation system 204 are, for example, in the form of sensor signals via a so-called UART data connection, first forwarded to preprocessing unit 208 of satellite navigation system 204.
  • Pre-processing unit 208 determines from the output from satnav ⁇ gationssystem 204 measuring data representing raw GPS data, and also include a description of the orbit of each GPS signal transmitting GPS satellite, a position and a speed of the motor vehicle
  • satellite navigation system 204 determines a relative speed of the motor vehicle to the GPS satellites from which GPS signals are received.
  • preprocessing unit 208 corrects a time error of a receiver clock of satellite navigation system 204 caused by drift of the receiver clock contained in the measurement data, and by means of a correction model, the changes in the signal propagation time and the caused by atmospheric influences on the GPS signals transmitted by the GPS satellites pathway.
  • the correction of the time error as well as the atmospheric influences take place by means of correction values obtained by fusion filter 205.
  • Satellite navigation system 204 is still approximately feasibility check module 209 associated with which the measurement data or Navigationsinforma- output by preprocessing unit 208 ⁇ tions, ie the position and the speed of the vehicle ⁇ , plausibilinstrument.
  • the plausibility data or navigation information plausibilized by plausibility module 209 are then output to fusion filter 205.
  • the system further comprises preprocessing unit 210 of odometry navigation system 203, which includes those of
  • Odometrienavigationssystem 203 receives recorded measurement data or navigation information.
  • the acquired measurement data or navigation information are the measurement data or navigation information of the individual wheel speed sensors as well as the measurement data or navigation information of the steering angle sensor.
  • Pre-processing unit 210 now determines the position and orientation of the motor vehicle in the motor vehicle coordinate system from the measured data or navigation information output by odometry navigation system 203 in accordance with a so-called coupling navigation method . Furthermore, the speed, the acceleration, the yaw rate and the
  • Pre-processing unit 210 corrects the measurement data or navigation information obtained by odometry navigation system 203 by means of correction values obtained by fusion filter 205.
  • Odometrienavigationssystem 203 is associated with further plausibility check 211 which plausibility check the measurement data output from preprocessing ⁇ unit 210 or navigation Informa ⁇ functions, that is, the position, orientation, velocity, acceleration, the rate of rotation and the rotational acceleration of the motor vehicle. Since the error values of
  • Odometrienavigationssystem often random 203, environmental disturbances that do not correspond white noise, for example when a comparatively large wheel slip are used, the integrated navigation system by means of inertia 201, and by means Satellitennavigati ⁇ onssystem 204 specific measurement data or navigation information to the measured data and navigation information from Odometrienavigationssystem 203 to make it plausible.
  • the measured data or navigation information is compared with a sensor-specific model assigned to it, which takes into account measurement uncertainties such as noise influences. If the measurement data or navigation information corresponds to the model within the given limit values or tolerance ranges, one takes place here
  • Plausibilization and the plausibility-related measurement data or navigation information are further processed.
  • the plausibility measurement data or navigation information is then forwarded to fusion filter 205. If a plausibility check of these measurement data or navigation information can not take place, the corresponding measurement data or navigation information is rejected and not further processed.
  • Fusion filter 205 is embodied, for example, as an Eror State Space Kalman filter.
  • the main task of fusion filter 205 is such as, measurement data or Na ⁇ vigations on the sensor base system, ie from
  • Inertial navigation system 201 by means of measurement data or
  • Odometrienavigationssystem 203 and satellite navigation system 204 which represent the correction systems, or output corresponding correction values to strapdown algorithm module 207. Since inertial navigation system 201, for example, as free of random
  • the measurement data or navigation information from inertial navigation system 201 subject exclusively to white noise. Due to the different signal output delays of inertial navigation system 201, odometry navigation system 203 and satellite navigation system 204, the measurement data or navigation information from inertial navigation system 201 is stored over a period of 25 measurement periods in an electronic data memory, not shown. It is thus ensured that measured data or navigation information from inertial navigation system 201 is always used for the measurement data or navigation information from odometry navigation system 203 and also from navigation satellite system 204 There are comparisons that have been recorded, for example, at an identical point in time.
  • Odometry navigation system 203 and satellite navigation system 204 to a common fusion data set.
  • a real-time capable position determination and correction of the position determination is possible.
  • FIG. 2 represents a so-called virtual sensor, wherein inertial navigation system 201,
  • Odometry navigation system 203 and satellite navigation system 204 are not components of the virtual sensor.
  • a virtual sensor is a system which, regardless of the type of integrated sensor systems - always produces the same output data or outputs - here so Trägheitsnaviga ⁇ tion system 201, Odometrienavigationssystem 203 and satellite navigation system 204th On the basis of the output data or outputs is not clear what sensor systems are powered ⁇ connected into the system.
  • the system exemplified in FIG. 2 also uses a first group of measurement data or navigation information relating to a motor vehicle coordinate system, ie vehicle-fixed coordinates, and additionally a second group of measurement data or navigation information relating to a topocentric coordinate system, ie topocentric Coordinates, refer.
  • the measurement data or navigation information relating to the motor vehicle coordinate system is measurement data or navigation information of the inertial navigation system 201 and of the measurement data or navigation information relating to the vehicle
  • the determination according to the invention of the error values of the velocity in vehicle-fixed coordinates makes it possible for an orientation-independent application of corrections to speeds measured in vehicle-fixed coordinates to be made possible and the uncertainties of the Measurement data or navigation data of inertial navigation system 201 will continue to be described correctly.
  • the fusion filter determines the states or physical variables alignment errors, velocity errors, position errors, intercept errors, gyroscopes, intercept errors, accelerometers, scale factor errors
  • Gyroscopes scale factor error accelerometer
  • GPS receiver clock error and GPS receiver clock error drift The intersection error is also known as so-called offset error.
  • accelerometer refers to acceleration sensors. Inertial sensors. The following table shows by way of example an overview of error values determined by the fusion filter, their commonly used symbolism, the commonly used measuring unit as well as the commonly used coordinate system:
  • the cross-product-forming matrix [p x] of a 3x1 vector p is defined as:
  • Partial derivative alignment error rate according to axial section error of the gyroscope:
  • Partial derivative alignment error rate according to axial section error of the accelerometer:
  • Partial derivative position error rate according to axial section error of the gyroscope:
  • Partial derivative position error rate according to axial section error of the accelerometer:
  • the great advantage of the code measurement is quick and un ⁇ complicated calculation which is why it is especially used in the navigation of the position.
  • To determine the time of the signal travel he must know when the radio signal left the satellite, the signal being modulated by two codes, the C / A code and the P code
  • the satellite sends the C / A signal with help the highly accurate atomic clocks.
  • the receiver also has a clock with which it can generate its own C / a code. the receiver now shifts both codes (received and self-produced code) until they are de ⁇ congruent addition, they must each other.
  • the C / A code is a pseudorandom digital code. In reality, it is repeated a thousand times per second. In this way, the receiver can determine the duration of the signal travel.
  • z PSR is the pseudo orange measured by the GPS and z PSR is the computational pseudo orange from the strapdown algorithm:
  • the so-called pseudoranges describe distances, which are used for location determination. They deviate from the true distances by a constant, but for the time being unknown amount. First, therefore, the duration of the radio signals from the satellite used to the receiver of the observer measured. This results in the current distances to the satellites, which are still associated with errors of the clocks (satellite, receiver) and other influences. However, if the satellite clocks are exactly synchronized with each other, then all measured transit times are practically only affected by the synchronization error of the receiver clock - ie all falsified by almost the same amount. These distances, which are too long or too short by a constant, are called pseudo ranges (pseudo ranges).
  • GPS antenna phase center
  • Receiver clock error already converted over the speed of light to a distance
  • unit vector in navigation coordinates pointing from the antenna toward the respective satellite is defined as:
  • the carrier phase measurement is a purely geodetic method with which a very high resolution accuracy in the millimeter range can be achieved.
  • This measurement requires a high-quality receiver, which can measure at least the carrier phase LI and possibly also the carrier phase L2.
  • the carrier phase measurement is much more complex and time-intensive. In this observation, not the codes, but the carrier waves are compared. By determining the phase ambiguity, the number of whole waves between satellite and receiver can be determined.
  • the wavelength of the LI Signal is 19.05 cm and the L2 signal is 24.45. But since the signal does not arrive at the receiver with a whole wavelength, the length of this phase remainder piece still has to be determined.
  • Geodetic receivers can do this down to the millimeter.
  • z DPH is the differential velocity measured by the GPS to the satellite and z DPH is the differential speed calculated from the strapdown algorithm:
  • Measuring model Gyroscope intersection error for GPS carrier phase measurement Measurement model intercept error of accelerometer for GPS carrier phase measurement:
  • Measuring model Speed error for odometry measurements Measuring model position error for odometry measurements:

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Korrektur von Messdaten und/oder Navigationsdaten eines Sensorbasissystems, wobei das Sensorbasissystem und mindestens ein weiteres Sensorsystem Messdaten erfassen, wobei die Messdaten direkt und/oder indirekt Navigationsdaten beschreiben,wobei indirekt beschriebene Navigationsdaten aus den Messdaten und/oder aus bekannten physikalischen und/oder mathematischen Zusammenhängen berechnet werden, wobei die Navigationsdaten mindestens eine Geschwindigkeit umfassen, wobei mittels der Messdaten und/oder der Navigationsdaten desmindestens einen weiteren Sensorsystems eine Bestimmung von Fehlerwerten der Messdaten und/oder der Navigationsdaten des Sensorbasissystems erfolgt, wobei die Fehlerwerte mittels einer Anbringung von Korrekturen korrigiert werden, wobei das Sensorbasissystem in fahrzeugfesten oder in topozentrischen Koordinaten erfasst, wobei das mindestens eine weitere Sensorsystem ebenfalls in fahrzeugfesten oder in topozentrischen Koordinaten erfasst und wobei die Bestimmung der Fehlerwerte zumindest der Geschwindigkeit in fahrzeugfesten Koordinaten erfolgt. Die Erfindung betrifft weiterhin ein entsprechendes System sowie eine Verwendung des Systems.

Description

Verfahren und System zur Korrektur von Messdaten und/oder Navigationsdaten eines Sensorbasissystems
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Korrektur von Messdaten und/oder Navigationsdaten eines Sensorbasissystems gemäß Oberbegriff von Anspruch 1, ein System zur Korrektur von Messdaten und/oder Navigationsdaten eines Sensorbasissystems gemäß Oberbegriff von Anspruch 11 sowie eine Verwendung des Systems .
Alle Messdaten sind prinzipiell fehlerbehaftet und in vielen Fällen ist eine durchgängige Verfügbarkeit der Messdaten nicht gegeben. Zusätzlich sind die Messdaten häufig abhängig von Umgebungsbedingungen. Weiterhin haben unterschiedliche Sensoren bzw. Sensorsysteme im Allgemeinen unterschiedliche zeitliche Erfassungsraten, sind nicht mit anderen Sensoren bzw. Sensorsystemen synchronisiert und besitzen eine Latenzzeit zwischen der Messung und der Ausgabe der Messdaten. Sensorfehler bzw. Messfehler lassen sich dabei in quasistationäre, über mehrere Messungen konstante Anteile, wie z.B. einen Offset, und sto- chastische, von Messung zu Messung zufällige Anteile, wie z.B. Rauschen, unterteilen. Während die zufälligen Anteile prinzipiell nicht deterministisch korrigierbar sind, lassen sich quasistationäre Fehler im Allgemeinen bei gegebener
Beobachtbarkeit korrigieren. Nicht korrigierbare signifikante Fehler lassen sich bei gegebener Erkennbarkeit üblicherweise zumindest vermeiden.
Im Stand der Technik sind in diesem Zusammenhang bereits Sensorfusionsverfahren bekannt, welche üblicherweise auch dazu geeignet sind, Messdaten von unterschiedlichen Sensoren bzw. Sensorsystemen zu korrigieren bzw. zu filtern. Insbesondere im Automotive-Bereich sind dabei besondere Anforderungen zu berücksichtigen, da eine Vielzahl von unterschiedlichen Sensoren eine gemeinsame Umfeldsituation bzw . einen Kraftfahrzeugzustand mittels unterschiedlicher Messprinzipien erfasst und diese Umfeldsituation bzw. diesen Kraftfahrzeugzustand mittels einer Vielzahl unterschiedlicher Messdaten beschreibt. Für eine im Automotive-Bereich anwendbare Sensorfusion ist somit eine möglichst große Robustheit gegen zufällige Störungen sowie eine Erkennung und Kompensation von systematischen Fehlern gefordert . Ebenso sind zeitliche Einflüsse auf die Messdaten zu korrigieren und temporäre Ausfälle oder die Nichtverfügbarkeit von Sensoren zu überbrücken.
Die DE 10 2012 216 215 AI beschreibt ein Sensorsystem, welches mehrere Sensorelemente und eine Signalverarbeitungseinrichtung umfasst. Die Signalverarbeitungseinrichtung ist dabei so ausgebildet, dass sie die Sensorsignale der Sensorelemente zumindest teilweise gemeinsam auswertet. Weiterhin ist die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet, dass den
Messdaten physikalischer Größen jeweils eine Zeitinformation zugeordnet wird, welche eine Information über den Zeitpunkt der jeweiligen Messung direkt oder indirekt umfasst, wobei die Signalverarbeitungseinrichtung diese Zeitinformation zumindest bei der Erzeugung eines Fusionsdatensatzes in einem Fusions- filter berücksichtigt. Für die Erzeugung des Fusionsdatensatzes werden Messdaten herangezogen, die entweder eine übereinstimmende Zeitinformation aufweisen oder aber - sofern keine Messdaten mit übereinstimmenden Zeitinformationen vorliegen - es wird ein entsprechender Messwert mit der benötigten Zeitin- formation mittels Interpolation erstellt. Weiterhin geht das Fusionsfilter davon aus, dass sich Fehlerwerte der Messdaten über eine definierte Zeitspanne nur vernachlässigbar ändern.
Aus der DE 10 2010 063 984 AI ist ein mehrere Sensorelemente umfassendes Sensorsystem bekannt. Die Sensorelemente sind so ausgebildet, dass sie zumindest teilweise unterschiedliche primäre Messgrößen erfassen und zumindest teilweise unter¬ schiedliche Messprinzipien nutzen. Aus der primären Messgröße der Sensorelemente werden dann zumindest teilweise weitere Messgrößen abgeleitet. Weiterhin umfasst das Sensorsystem eine Signalverarbeitungseinrichtung, eine Schnittstelleneinrichtung sowie mehrere Funktionseinrichtungen. Die Sensorelemente sowie sämtliche Funktionseinrichtungen sind dabei mit der Signal- Verarbeitungseinrichtung verbunden. Die primären Messgrößen liefern also redundante Informationen, die in der Signalverarbeitungseinrichtung miteinander verglichen werden bzw. sich gegenseitig stützen können. Aus dem Vergleich der auf ver- schiedenem Weg berechneten Observablen können Rückschlüsse auf die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Observablen gezogen werden. Die Signalverarbeitungseinrichtung qualifiziert die Genauigkeit der Observablen und stellt die Observablen zusammen mit einer Genauigkeitsangabe über eine Schnittstellenein- richtung verschiedenen Funktionseinrichtungen zur Verfügung.
Die DE 10 2012 216 211 AI beschreibt ein Verfahren zum Auswählen eines Satelliten, wobei der Satellit ein Satellit eines globalen Navigationssystems ist. Bevor ein derartiger Satellit dabei zur Positionsbestimmung bzw. eines Fahrzeugs herangezogen wird, werden die empfangenen GNSS-Signale auf unterschiedliche Arten plausibilisiert . Für diese Verifizierung werden jeweils un¬ terschiedliche Redundanzen bzw. bekannte Zusammenhänge aus¬ genutzt. So offenbart die DE 10 2012 216 211 AI etwa, aus dem Signal eines Satelliten sowohl den Abstand des Fahrzeugs zum Satelliten als auch die Relativgeschwindigkeit des Fahrzeugs zum Satelliten zu bestimmen. Der Abstand kann dabei mittels der Laufzeit des Signals bestimmt werden, während die Relativge¬ schwindigkeit mittels einer Phasenmessung des Signals bestimmt werden kann. Da der Abstand und die Relativgeschwindigkeit voneinander abhängen, können sie gegeneinander verifiziert werden. Weiterhin kann eine Verifizierung der aus dem Signal bestimmten Werte gegen bekannte Randbedingungen erfolgen, da ein Fahrzeug sich üblicherweise innerhalb eines bestimmten Ge- schwindigkeitsrahmens fortbewegt. Ebenso wird beschrieben, dass bei Empfang mehrerer Signale von unterschiedlichen Satelliten die Abstände zu mehreren Satelliten bestimmt werden und diese Abstände gleichzeitig mittels trigonometrischer Zusammenhänge und dem bekannten Abstand der Satelliten gegeneinander veri- fiziert werden. Schließlich ist auch eine Verifizierung des aus dem Signal bestimmten Abstands bzw. der aus dem Signal bestimmten Geschwindigkeit mittels anderer Sensoren, welche ebenfalls eine Positionsbestimmung bzw. Geschwindigkeitsbestimmung zulassen, möglich. Sofern die Signale eines Satelliten nicht verifiziert werden können, wird dieser Satellit nicht zur Positionsbe¬ stimmung bzw. zur Geschwindigkeitsbestimmung herangezogen. Die im Stand der Technik bekannten, gattungsgemäßen Verfahren und Sensorsysteme sind jedoch insofern nachteilbehaftet, als dass sich Korrekturen der bestimmten physikalischen Größen des sog. Sensorbasissystems nur dann ohne Verfälschung der Filterzustände des verwendeten Fusionsfilters bzw. des verwendeten stochas- tischen Modells anbringen lassen, wenn alle damit in Verbindung stehenden Zustände bekannt sind. Beispielsweise ist eine Korrektur der in sog. Body-Koordinaten (z.B. über Odometrie) gemessenen Geschwindigkeit in Navigationskoordinaten nur möglich, wenn auch gleichzeitig die Ausrichtungswinkel zwischen den unterschiedlichen Koordinatensystemen bekannt sind . Wird die Geschwindigkeit alleine in fahrzeugfesten Koordinaten gemessen, wäre es zwar auch bei einem Ausrichtungswinkel mit beliebig großem Fehler durch Transformationen möglich, die Korrektur der Geschwindigkeit im Strapdown Algorithmus anzubringen, jedoch entsprechen die durch die Messung verbesserten Systemunsicherheiten (Varianzen) der Geschwindigkeit in diesem Fall nicht mehr dem tatsächlichen Fehler, da sie den Ausrichtungswinkelfehler nicht berücksichtigen. Dies führt dazu, dass bei Hinzunahme von weiteren Messungen, die den Ausrichtungsfehler korrigieren können (z.B. GPS), die in die falsche Richtung zeigende Geschwindigkeit als zu sicher angenommen und Kor¬ rekturen fälschlicherweise an anderen Zuständen angebracht werden. Instabiles, unplausibles Verhalten des Fusionsfilters bzw. des stochastischen Modells ist die Folge.
Es ist daher eine Aufgabe der Erfindung, ein verbessertes Verfahren zur Korrektur von Messdaten vorzuschlagen.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch das Verfahren zur Korrektur von Messdaten und/oder Navigationsdaten eines Sensorbasissystems gemäß Anspruch 1 gelöst. Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Korrektur von Messdaten und/oder Navigationsdaten eines Sensorbasissystems,
wobei das Sensorbasissystem und mindestens ein weiteres Sen¬ sorsystem Messdaten erfassen, wobei die Messdaten direkt und/oder indirekt Navigationsdaten beschreiben, wobei indirekt beschriebene Navigationsdaten aus den Messdaten und/oder aus bekannten physikalischen und/oder mathematischen Zusammenhängen berechnet werden, wobei die Navigationsdaten mindestens eine Geschwindigkeit umfassen, wobei mittels der Messdaten und/oder der Navigationsdaten des mindestens einen weiteren Sensorsystems eine Bestimmung von Fehlerwerten der Messdaten und/oder der Navigationsdaten des Sensorbasissystems erfolgt, wobei die Fehlerwerte mittels einer Anbringung von Korrekturen korrigiert werden,
wobei das Sensorbasissystem in fahrzeugfesten oder in
topozentrischen Koordinaten erfasst, wobei das mindestens eine weitere Sensorsystem ebenfalls in fahrzeugfesten oder in topozentrischen Koordinaten erfasst und wobei die Bestimmung der Fehlerwerte zumindest der Geschwindigkeit in fahrzeugfesten Koordinaten erfolgt.
Die erfindungsgemäße Verwendung von fahrzeugfesten Koordinaten führt dazu, dass eine ausrichtungsunabhängige Anbringung von in fahrzeugfesten Koordinaten gemessenen Geschwindigkeiten möglich wird und die Unsicherheiten der Messdaten bzw. Navigationsdaten weiterhin korrekt beschrieben werden. Es entsteht darüber hinaus keine Einschränkung, falls nur in topozentrischen Koordinaten gemessene Korrekturen verfügbar sind, da das Sensorbasissystem selbst in fahrzeugfesten Koordinaten erfasst und daher die Ausrichtungswinkel zwischen fahrzeugfesten Koordinaten und topozentrischen Koordinaten bestimmbar sind. Somit ist eine voneinander unabhängige, aber auch eine gleichzeitige Ver¬ wendbarkeit von fahrzeugfest gemessenen und in topozentrisch gemessenen Korrekturen in j edem Betriebszustand erreicht . Selbst wenn im Falle unbekannter Ausrichtungswinkel mit der Ge¬ schwindigkeit in topozentrischen Koordinaten gerechnet wird, wird durch die Rücktransformation in fahrzeugfeste Koordinaten dieser Fehler eliminiert und damit die korrekte Geschwindigkeit in fahrzeugfesten Koordinaten erhalten. Dabei wird die Unsicherheit der Ausrichtungswinkel und die daraus auch über die Geschwindigkeit anwachsende Unsicherheit der Position korrekt bestimmt und kann als Korrektur angebracht werden.
Ein besonderer Vorteil der Erfindung liegt somit insbesondere darin, dass Fehlerwerte für eine Geschwindigkeit besser bzw. zuverlässiger bestimmt werden können und Korrekturen für die Geschwindigkeit entsprechend besser bzw. zuverlässiger ange¬ bracht werden können.
Unter topozentrischen Koordinaten werden Koordinaten verstanden, die für eine gegebene Oberfläche, z.B. die gesamte Welt, fest vorgegeben sind.
Unter fahrzeugfesten Koordinaten werden Koordinaten verstanden, die in ihrem Ursprung stets den Beobachter aufweisen. Insbesondere stellen die fahrzeugfesten Koordinaten ein kartesisches Koordinatensystem dar.
Die Korrekturen entsprechen dabei bevorzugt den negativen Fehlerwerten . Bevorzugt werden auch die Varianzen der Fehlerwerte berechnet.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass die Anbringung der Korrekturen der Fehlerwerte zumindest der Geschwindigkeit in fahrzeugfesten Koordinaten erfolgt.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass die topozentrischen Koordinaten lokale topozentrische Koordinaten sind, die entlang der geographischen Himmelsrichtungen ausgerichtet sind.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass das Sensorbasissystem ein Trägheits- navigationssystem ist Das Trägheitsnavigationssystem als Sensorbasissystem bietet den Vorteil, dass es die vergleichsweise höchste Verfügbarkeit aufweist, da es eine ver¬ gleichsweise hohe Ausgaberate der erfassten Eingangsdaten aufweist und zudem weitgehend unabhängig von äußeren Störeinflüssen arbeitet.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass das mindestens eine weitere Sensorsystem ein die Geschwindigkeit in fahrzeugfesten Koordinaten erfassendes Odometrienavigationssystems ist. Das
Odometrienavigationssystem bestimmt die Geschwindigkeit z.B. über den bekannten Abrollumfang der Kraftfahrzeugreifen und ermöglicht somit eine Positionsbestimmung unter Berücksich- tigung des Lenkwinkels im Rahmen einer Koppelnavigation.
Gemäß einer besonders bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass ein zweites weiteres Sensorsystem ein die Geschwindigkeit in topozentrischen Koordinaten ausgebendes globales Satellitennavigationssystem ist. Bei dem globalen
Satellitennavigationssystem kann es sich beispielsweise um ein sog. GPS-Navigationssystem handeln, welches die Geschwindigkeit in erdfesten kartesischen Koordinaten erfasst und in einem mehrstufigen, dem Fachmann bekannten Verfahren in topozentrische Koordinaten umrechnet. Besonders zweckmäßig ist es, dass das Satellitennavigationssystem mindestens zwei Satellitensig- nalempfänger umfasst. Dadurch verbessert sie die Qualität der erfassten Satellitensignale und somit die Zuverlässigkeit und Genauigkeit des Satellitennavigationssystems.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass die Navigationsdaten weiterhin mindestens eine Position und eine Ausrichtung umfassen. Diese Navigationsinformationen ermöglichen im Allgemeinen eine vergleichsweise gute Navigationsführung. Zusätzlich kann auch eine Geschwindigkeit umfasst sein, was eine weiter verbesserte Navigationsführung erlaubt. Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass die Navigationsdaten des Sensorbasissystems und des mindestens einen weiteren Sensorsystems zu einem Fusionsdatensatz fusioniert werden. Ein gemeinsamer Fusionsdatensatz ist gegenüber den einzelnen Navigationsinformationen in der Regel zuverlässiger und präziser und insbesondere erlaubt er mittels einer Fehlerschätzung eine ver¬ gleichsweise zuverlässige Bewertung der Genauigkeit bzw. Zu¬ verlässigkeit der fusionierten Eingangsdaten bzw. Navigati- onsinformationen .
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass die Fehlerwerte mittels eines Er- ror-State-Space-Filters , insbesondere mittels eines Er- ror-State-Space-Kalman-Filters , bestimmt werden. Das Er- ror-State-Space-Filter stellt dabei ein Fusionsfilter zur Fusion der Ausgabedaten bzw. Navigationsinformationen dar, insbesondere zur Fusion von normalverteilten Ausgabedaten bzw. Navigationsinformationen. Gleichzeitig schätzt bzw. bestimmt das Error-State-Space-Filter bevorzugt die Fehlerwerte zu¬ mindest des Sensorbasissystems. Mittels des mindestens einen Korrektursystems können dann die Fehlerwerte und ggf. auch unbekannte Größen des Trägheitsnavigationssystems geschätzt bzw. bestimmt werden. Eine Besonderheit des Er- ror-State-Space-Filters ist es also, dass anstelle der Sen¬ sorsignale bzw. der Eingangsdaten lediglich Fehlerwerte in- krementell geschätzt bzw. bestimmt werden und anschließend korrigiert werden. Die Fehlerwerte haben nämlich eine signi¬ fikant niedrigere zeitliche Dynamik als die Ausgabedaten selbst, wodurch eine weitgehende Entkopplung der Dynamik des Er- ror-State-Space-Filters von den Eigenschaften des Sensorba¬ sissystems bzw. des mindestens einen Korrektursystems
erreicht wird. Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass die Korrekturen fortlaufend aufaddiert werden. Daraus ergibt sich der Vorteil, dass die jeweils korrigierten Ausgabedaten bzw. Navigationsinformationen einfach weiterkorrigiert werden können, sofern neuerliche Korrekturen notwendig werden.
Die Erfindung betrifft weiterhin ein System zur Korrektur von Messdaten und/oder Navigationsdaten eines Sensorbasissystems, umfassend ein Sensorbasissystem, mindestens ein weiteres Sensorsystem und ein Fusionsfilter, wobei das Sensorbasissystems und das mindestens eine weitere Sensorsystem dazu ausgebildet sind, Messdaten zu erfassen,
wobei die Messdaten direkt und/oder indirekt Navigationsdaten beschreiben, wobei das Fusionsfilter dazu ausgebildet ist, indirekt beschriebene Navigationsdaten aus den Messdaten und/oder aus bekannten physikalischen und/oder mathematischen Zusammenhängen zu berechnen, wobei die Navigationsdaten min- destens eine Geschwindigkeit umfassen, wobei das Fusionsfilter dazu ausgebildet ist, mittels der Messdaten und/oder der Na¬ vigationsdaten des mindestens einen weiteren Sensorsystems eine Bestimmung von Fehlerwerten der Messdaten und/oder der Navigationsdaten des Sensorbasissystems vorzunehmen, wobei das Fusionsfilter dazu ausgebildet ist, die Fehlerwerte mittels einer Anbringung von Korrekturen zu korrigieren, wobei das Sensorbasissystem dazu ausgebildet ist, in fahrzeugfesten oder in topozentrischen Koordinaten zu erfassen, wobei das mindestens eine weitere Sensorsystem dazu ausgebildet ist, ebenfalls in fahrzeugfesten oder in topozentrischen Koordinaten zu erfassen und wobei das Fusionsfilter dazu ausgebildet ist, die Bestimmung der Fehlerwerte zumindest der Geschwindigkeit in fahrzeugfesten Koordinaten vorzunehmen. Das erfindungsgemäße System umfasst somit alle zur Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens notwendigen Vorrichtungen.
Bevorzugt ist es vorgesehen, dass das System dazu ausgebildet ist, das erfindungsgemäße Verfahren auszuführen. Dies führt zu den bereits beschriebenen Vorteilen.
Außerdem betrifft die Erfindung eine Verwendung des erfindungsgemäßen Systems in einem Kraftfahrzeug. 1
Weitere bevorzugte Ausführungsformen ergeben sich aus den Unteransprüchen und der nachfolgenden Beschreibung eines Ausführungsbeispiels an Hand von Figuren. Es zeigen
Fig. 1 beispielhaft eine mögliche Ausbildungsform eines erfindungsgemäßen Systems, welches zur Positions¬ bestimmung ausgebildet ist, in einem Kraftfahrzeug und
Fig. 2 beispielhaft eine weitere mögliche Ausbildungsform eines erfindungsgemäßen Systems, welches ebenfalls zur Positionsbestimmung ausgebildet ist, in einem Kraftfahrzeug .
Fig. 1 zeigt in schematischer Darstellung ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Systems, das zur Anordnung und Verwendung in einem Kraftfahrzeug (nicht dargestellt) vorgesehen ist. Das dargestellte System ist beispielsgemäß zur Positi¬ onsbestimmung des Kraftfahrzeugs ausgebildet. Dabei sind alle vom System umfassten Elemente bzw. Bestandteile bzw. Sensorsysteme als Funktionsblöcke veranschaulicht und deren Zusam¬ menwirken untereinander dargestellt. Das System umfasst Trägheitsnavigationssystem 101, das so ausgebildet ist, dass es zumindest die Beschleunigungen entlang einer ersten, einer zweiten und einer dritten Achse sowie wenigstens die Drehraten um die erste, um die zweite und um die dritte Achse erfassen kann. Die erste Achse entspricht dabei beispielsgemäß der Längsachse des Kraftfahrzeugs, die zweite Achse entspricht der Querachse des Kraftfahrzeugs und die dritte Achse entspricht der Hochachse des Kraftfahrzeugs. Diese drei Achsen bilden ein kartesisches Koordinatensystem, das sog. Kraftfahrzeugkoordinatensystem, welches in fahrzeugfesten Koordinaten misst.
Trägheitsnavigationssystem 101 bildet beispielsgemäß das sog. Sensorbasissystem, dessen Messdaten mittels der im Folgenden beschriebenen weiteren Sensorsysteme bzw. der sog. Korrektursysteme korrigiert werden. Die Korrektursysteme sind dabei Odometrienavigationssystem 103 und Satellitennavigationssys¬ tems 104.
Das System weist weiterhin eine sog.
Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 auf, in welcher ein sog. Strapdown-Algorithmus durchgeführt wird, mittels dessen die Messdaten von Trägheitsnavigationssystem 101 u.a. in Positi- onsdaten umgerechnet werden. Dazu werden die Messdaten von Trägheitsnavigationssystem 101, welche naturgemäß Beschleu¬ nigungen beschreiben, zweimal über die Zeit integriert. Auch eine Ausrichtung des Kraftfahrzeugs wird mittels einfacher Integ¬ ration der entsprechenden Messdaten von Trägheitsnavigati- onssystem 101 über die Zeit bestimmt. Mittels einer Einfach¬ integration über die Zeit werden weiterhin die Ausrichtung und die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs bestimmt. Außerdem kompensiert Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 eine auf Träg¬ heitsnavigationssystem 101 wirkende Corioliskraft .
Die Ausgangsdaten von Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 um¬ fassen folglich die folgenden physikalischen Größen:
die Geschwindigkeit, die Beschleunigung sowie die Drehrate des Kraftfahrzeugs, beispielsgemäß bezüglich der genannten drei Achsen des Kraftfahrzeugkoordinatensystems und beispielsgemäß zusätzlich jeweils bezogen auf ein topozentrisches Koordina¬ tensystem, das zur Beschreibung der Ausrichtung bzw. von dynamischen Größen des Kraftfahrzeugs auf der Welt geeignet ist. Beispielsgemäß handelt es sich bei dem genannten topozentrischen Koordinatensystem um ein GPS-Koordinatensystem. Außerdem umfassen die Ausgangsdaten von Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 die Position bezüglich des Kraftfahrzeugkoordinatensystems und die Ausrichtung hinsichtlich des topozentrischen Koordinatensystems. Zusätzlich weisen die Ausgangsdaten von
Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 die Varianzen als Information über die Datenqualität der oben genannten physikalischen Größen bzw. Navigationsinformationen auf. Diese Varianzen werden beispielgemäß nicht in Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 be- rechnet, sondern nur von dieser verwendet und weitergeleitet . Die von Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 berechneten o.g. phy¬ sikalischen Größen bzw. Navigationsinformationen werden über Ausgabemodul 112 ausgegeben und anderen Kraftfahrzeugsystemen zur Verfügung gestellt.
Das System umfasst außerdem Odometrienavigationssystem 103 in Form von Raddrehzahlsensoren für jedes Rad des Kraftahrzeugs. Beispielgemäß handelt es sich um ein vierrädriges Kraftfahrzeug mit vier Raddrehzahlsensoren, die jeweils die Drehzahl des ihnen zugeordneten Rads sowie dessen Drehrichtung erfassen. Weiterhin umfasst Odometrienavigationssystem 103 ein Lenkwinkelsensor- element, das den Lenkwinkel des Kraftfahrzeugs erfasst. Darüber hinaus weist das beispielhaft dargestellte System
Satellitennavigationssystem 104 auf, welches so ausgebildet ist, dass es die Entfernung jeweils zwischen einem zugeordneten Satelliten und dem Kraftahrzeug sowie die Geschwindigkeit jeweils zwischen dem zugeordneten Satelliten und dem Kraft- fahrzeug bestimmt. Zusätzlich stellt Satellitennavigations¬ system 104 beispielsgemäß Fusionsfilter 105 eine Startposition bzw. Startpositionsinformation bereit , zumindest beim Start bzw . Einschalten des Systems. Das System umfasst außerdem Fusionsfilter 105. Fusionsfilter 105 stellt im Zuge der gemeinsamen Auswertung der Messdaten von Odometrienavigationssystem 103, von Satellitennavigationssystems 104 und von Trägheitsnavigationssystem 101 einen Fusionsdatensatz 106 bereit. Fusionsdatensatz 106 weist die erfassten Messdaten der unterschiedlichen Sensorsysteme auf, wobei Fusionsdatensatz 106 beispielsgemäß zusätzlich Fehlerwerte und den Fehlerwerten zugeordnete Varianzen, welche die Datenqualität beschreiben, umfasst. Die Messdaten von Trägheitsnavigationssystem 101 werden nun in einem hierfür vorgesehenen elektronischen Datenspeicher 113 von Fusionsfilter 105 für einen vorgegebenen Zeitraum gespeichert. Trägheitsnavigationssystems 101 stellt dabei das sog. Sen- sorbasissystem dar, während Odometrienavigationssystem 103 und Satellitennavigationssystem 104 die sog. Korrektursysteme darstellen, deren Messdaten bzw. Navigationsinformationen zur Korrektur der Werte des Sensorbasissystems herangezogen werden, sofern sie plausibilisiert wurden. Beispielsgemäß werden die Messdaten bzw . Navigationsinformationendes Sensorbasissystems, also die Messdaten bzw. Navigationsinformationen von Träg- heitsnavigationssystems 101, für 25 Messepochen gespeichert . Bei Bedarf, d.h., wenn die gespeicherten Messdaten zu einem anderen Zeitpunkt erfasst wurden als die Messdaten bzw. Navigations¬ informationen der Korrektursysteme, werden aus den gespeicherten Messdaten bzw. Navigationsinformationen die benötigten Messdaten bzw. Navigationsinformationen interpoliert . Die Messdaten bzw. Navigationsinformationen der Korrektursysteme, also von Satellitennavigationssystem 104 und von
Odometrienavigationssystem 103, werden hingegen nicht gespeichert .
Somit ist sichergestellt, dass stets Messdaten bzw. Naviga- tionsinformationen, die zumindest scheinbar zu einem identischen Zeitpunkt erfasst wurden, dem Vergleich unterworfen werden können .
Von Fusionsfilter 105 bereitgestellter Fusionsdatensatz 106 umfasst beispielsgemäß die mittels der plausibilisierten
Messdaten bzw. Navigationsinformationen der Korrektursysteme bestimmten quantitativen Fehler des Sensorbasissystems, die mittels der Messdaten bzw. Navigationsinformationen des Sensorbasissystems .
Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 korrigiert nun mittels Fu¬ sionsdatensatz 106 die Messdaten bzw. Navigationsinformationen des Sensorbasissystems. Fusionsdatensatz 106 wird von Fusionsfilter 105 aus den Messdaten bzw. Navigationsinformationen von Odometrienavigationssystem 103, Satellitennavigationssystems 104 und Trägheitsnavigati- onssystem 101 berechnet. Fusionsfilter 105 ist beispielsgemäß als Er- ror-State-Space-Kalman Filter ausgebildet ist, also als Kaiman-Filter, das insbesondere eine Linearisierung der Messdaten bzw. Navigationsinformationen ausführt und in welchem die quantitativen Fehlerwerte der Messdaten bzw. Navigationsinformationen berechnet bzw. geschätzt werden und welches se¬ quentiell arbeitet und dabei die in dem jeweiligen Funkti¬ onsschritt der Sequenz verfügbaren Messdaten bzw. Werte. Fusionsfilter 105 ist so ausgebildet, dass es stets asynchron die neuesten von Trägheitsnavigationssystem 101,
Odometrienavigationssystem 103 und Satellitennavigationssystem 104 verfügbaren Messdaten bzw. Werte erfasst. Beispielsgemäß werden die Messdaten bzw. Werte dabei über Kraftfahrzeugmo- delleinheit 107 und Ausrichtungsmodelleinheit 109 geführt.
Kraftfahrzeugmodelleinheit 107 ist so ausgebildet, dass sie aus den Messdaten bzw. Navigationsinformationen von
Odometrienavigationssystem 103 zumindest die Geschwindigkeit entlang einer ersten Achse, die Geschwindigkeit entlang einer zweiten Achse sowie die Drehrate um eine dritte Achse berechnet und diese Fusionsfilter 105 bereitstellt.
Das System umfasst außerdem Reifenparameterschätzungseinheit 110, welche so ausgebildet ist, dass sie zumindest den Halb¬ messer, beispielgemäß den dynamischen Halbmesser, aller Räder berechnet und zusätzlich die Schräglaufsteifigkeit und die Schlupfsteifigkeit aller Räder berechnet und diese Kraft¬ fahrzeugmodelleinheit 107 als zusätzliche Eingangsgrößen be- reitstellt. Reifenparameterschätzungseinheit 110 ist weiterhin so ausgebildet, dass sie ein im Wesentlichen lineares Rei¬ fenmodell zur Berechnung der Reifengrößen verwendet.
Die beispielgemäßen Eingangsgrößen von Reifenparameterschät- zungseinheit 110 sind dabei die Raddrehzahlen und den Lenkwinkel beschreibende Messdaten, zumindest teilweise die Ausgangswerte von Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 sowie die von Fusions¬ filter 105 bestimmten Varianzen. Das System umfasst außerdem
GPS-Fehlererkennungs-und-Plausibilisierungseinheit 111, welche so ausgebildet ist, dass sie beispielgemäß als Eingangsdaten die Messdaten bzw. Navigationsinformationen von Satellitennavi- gationssystem 104 sowie zumindest teilweise Messdaten bzw.
Navigationsinformationen von Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 erhält und in ihren Berechnungen berücksichtigt.
GPS-Fehlererkennungs-und-Plausibilisierungseinheit 111 prüft die Messdaten bzw. Navigationsinformationen gegen ein an Sa- tellitennavigationssystem 104 angepasstes stochastisches Mo¬ dell. Sofern die Messdaten bzw. Navigationsinformationen im Rahmen einer dem Rauschen Rechnung tragenden Toleranz dem Modell entsprechen, werden sie plausibilisiert . Dabei ist GPS-Fehlererkennungs-und-Plausibilisierungseinheit 111 zusätzlich mit Fusionsfilter 105 auf Datenebene verbunden und übermittelt die plausibilisierten Messdaten bzw. Navigationsinformationen an Fusionsfilter 105. GPS-Fehlererkennungs-und-Plausibilisierungseinheit 111 ist beispielhaft so ausgebildet, dass sie ein Verfahren zum Auswählen eines Satelliten u.a. mittels der folgenden Verfahrensschritte durchführt :
- Messen von Positionsdaten des Kraftfahrzeugs gegenüber dem Satelliten basierend auf den Sensorsignalen von Satellitennavigationssystems 104,
- Bestimmen von zu den basierend auf den Sensorsignalen von Satellitennavigationssystems 104 bestimmten Positionsda¬ ten redundanten Referenzpositionsdaten des Kraftfahrzeugs, - Auswählen des Satelliten, wenn eine Gegenüberstellung der Positionsdaten und der Referenzpositionsdaten einer vorbestimmten Bedingung genügt,
- wobei zur Gegenüberstellung der Positionsdaten und der Referenzpositionsdaten eine Differenz zwischen den Positions- daten und den Referenzpositionsdaten gebildet wird,
- wobei die vorbestimmte Bedingung eine maximal zulässige Abweichung der Positionsdaten von den Referenzpositionsdaten ist, - wobei die maximal zulässige Abweichung von einer Standard¬ abweichung abhängig ist, die basierend auf einer Summe aus einer Referenzvarianz für die Referenzpositionsdaten und einer Messvarianz für die Positionsdaten berechnet wird und
- wobei die maximal zulässige Abweichung einem Vielfachen der Standardabweichung derart entspricht, dass eine Wahrscheinlichkeit, dass die Positionsdaten in ein von der Standardab¬ weichung abhängiges Streuintervall fallen, einen vorbestimmten Schwellwert unterschreitet.
Das System weist außerdem Stillstandserkennungseinheit 108 auf, welche so ausgebildet ist, dass sie einen Stillstand des Kraftfahrzeugs erkennen kann und im Falle eines erkannten Stillstands des Kraftfahrzeugs zumindest Fusionsfilter 5 In- formationen aus einem Stillstandsmodell bereitstellt. Die
Informationen aus einem Stillstandsmodell beschreiben dabei, dass die Drehraten um alle drei Achsen den Wert Null aufweisen und die Geschwindigkeiten entlang aller drei Achsen den Wert Null aufweisen. Stillstandserkennungseinheit 108 ist dabei bei- spielgemäß so ausgebildet, dass sie als Eingangsdaten die Sensorsignale der Raddrehzahlsensoren von
Odometrienavigationssystem 103 sowie die Sensorsignale von Trägheitsnavigationssystem 101 nutzt. Das System verwendet beispielgemäß eine erste Gruppe von Messdaten bzw. Navigationsinformationen, die sich auf ein Kraftfahrzeugkoordinatensystem, also fahrzeugfeste Koordinaten, beziehen und zusätzlich eine zweite Gruppe von Messdaten bzw. Navigationsinformationen, die sich auf ein topozentrisches Koordinatensystem, beziehen. Durch die erfindungsgemäße Bestimmung der Fehlerwerte der Geschwindigkeit in fahrzeugfesten Koordinaten wird es möglich, dass eine ausrichtungsunabhängige Anbringung von Korrekturen an in fahrzeugfesten Koordinaten gemessenen Geschwindigkeiten möglich wird und die Unsicherheiten der Messdaten bzw. Navigationsdaten weiterhin korrekt beschrieben werden. Es entsteht darüber hinaus keine Einschränkung, falls nur in topozentrischen Koordinaten gemessene Korrekturen verfügbar sind, da das Sensorbasissystem selbst in fahrzeugfesten Koordinaten erfasst und daher die Ausrichtungswinkel zwischen fahrzeugfesten Koordinaten und
topozentrischen Koordinaten bestimmbar sind. Somit ist eine voneinander unabhängige, aber auch eine gleichzeitige Ver- wendbarkeit von fahrzeugfest gemessenen und in topozentrisch gemessenen Korrekturen inj edem Betriebs zustand erreicht . Selbst wenn im Falle unbekannter Ausrichtungswinkel mit der Ge¬ schwindigkeit in topozentrischen Koordinaten gerechnet wird, wird durch die Rücktransformation in fahrzeugfeste Koordinaten dieser Fehler eliminiert und damit die korrekte Geschwindigkeit in fahrzeugfesten Koordinaten erhalten. Dabei wird die Unsicherheit der Ausrichtungswinkel und die daraus auch über die Geschwindigkeit anwachsende Unsicherheit der Position korrekt bestimmt und kann als Korrektur angebracht werden.
Der von Ausrichtungsmodelleinheit 109 bestimmte Ausrich¬ tungswinkel zwischen dem Kraftfahrzeugkoordinatensystem und dem topozentrischen Koordinatensystem wird dabei bestimmt auf Basis folgender physikalischer Größen:
- der vektoriellen Geschwindigkeit bezüglich des
topozentrischen Koordinatensystems ,
- der vektoriellen Geschwindigkeit bezüglich des
Kraftfahrzeugkoordinatensystems ,
- des Lenkwinkels und
- der jeweiligen quantitativen Fehler der die genannten
Größen beschreibenden Messdaten bzw. Werte.
Ausrichtungsmodelleinheit 109 greift dabei auf sämtliche der Ausgangsdaten von Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 zurück.
Ausrichtungsmodelleinheit 109 ist beispielgemäß so ausgebildet, dass sie zusätzlich zu dem Ausrichtungswinkel noch eine In¬ formation über die Datenqualität des Ausrichtungswinkels in Form einer Varianz berechnet und Fusionsfilter 105 bereitstellt.
Fusionsfilter 105 verwendet den Ausrichtungswinkel und die Varianz des Ausrichtungswinkels bei seinen Berechnungen, welche er über Fusionsdatensatz 106 an Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 weiterleitet.
Fusionsfilter 105 erfasst also die Messdaten bzw. Navigati- onsinformationen von Trägheitsnavigationssystem 101, dem
Sensorbasissystem, sowie von Odometrienavigationssystem 103 und von Satellitennavigationssystem 104, den Korrektursystemen.
Fig. 2 zeigt beispielhaft eine weitere mögliche Ausbildungsform eines erfindungsgemäßen Systems, welches ebenfalls zur Posi¬ tionsbestimmung ausgebildet ist, in einem Kraftfahrzeug (nicht dargestellt) . Das System umfasst beispielsgemäß Trägheitsna¬ vigationssystem 201, Satellitennavigationssystem 204 und Odometrienavigationssystem 203 als unterschiedliche Sensor- Systeme. Trägheitsnavigationssystem 201, Satellitennavigati¬ onssystem 204 und Odometrienavigationssystem 203 geben Messdaten, die direkt bzw. indirekt Navigationsdaten beschreiben, nämlich eine Position, eine Geschwindigkeit, eine Beschleu¬ nigung, eine Ausrichtung, eine Gierrate bzw. eine
Gierbeschleunigung, an Fusionsfilter 205 aus. Die Ausgabe der Messdaten bzw. Navigationsinformationen erfolgt dabei über einen Fahrzeugdatenbus. Beispielsgemäß gibt Satellitennavigations¬ system 204 seine Messdaten bzw. Navigationsinformationen in Rohdatenform an aus .
Als zentrales Element bei einer Positionsbestimmung des
Kraftfahrzeugs wird Trägheitsnavigationssystem 201, bei dem es sich um eine sog. MEMS-IMU
(Micro-Electro-Mechanical-System-Inertial Measurement Unit) handelt in Kombination mit Strapdown-Algorithmus-Modul 207 verwendet, da dieses als fehlerfrei angenommen wird, d.h., es wird angenommen, dass die Messdaten bzw. Navigationsinforma¬ tionen von Trägheitsnavigationssystem 201 stets ihrem sto- chastischen Modell entsprechen, dass sie lediglich Rausch- einflüsse aufweisen und somit frei von äußeren bzw. zufälligen Fehlern bzw. Störungen sind. Das Rauschen sowie verbleibende, nicht modellierte Fehler von Trägheitsnavigationssystem 201, wie z.B. Nichtlinearität , werden dabei über den Messbereich als mittelwertfrei, stationär und normalverteilt (sog. Gaußsches Weißes Rauschen) angenommen.
Trägheitsnavigationssystem 201 umfasst drei zueinander jeweils orthogonal erfassende Drehratensensoren und drei zueinander jeweils orthogonal erfassende Beschleunigungssensoren. Sa¬ tellitennavigationssystem 204 umfasst einen GPS-Empfänger, welcher über die Satellitensignallaufzeit zunächst Entfer¬ nungsmessungen zu den empfangbaren GPS-Satelliten vornimmt und außerdem aus der Änderung der Satellitensignallaufzeit sowie zusätzlich aus der Änderung der Anzahl der Wellenlängen der Satellitensignale eine vom Kraftfahrzeug zurückgelegte Weg¬ strecke bestimmt. Odometrienavigationssystem 203 umfasst je¬ weils einen Raddrehzahlsensor an jedem Rad des Kraftfahrzeugs sowie einen Lenwinkelsensor . Die Raddrehzahlsensoren bestimmen jeweils die Raddrehgschwindigkeit des ihnen zugeordneten Rads und der Lenkwinkelsensor bestimmt den eingeschlagenen Lenkwinkel . Trägheitsnavigationssystem 201 gibt seine Messdaten bzw. Navigationsinformationen an Vorverarbeitungseinheit 206 von Trägheitsnavigationssystem 201 aus. Vorverarbeitungseinheit 206 korrigiert nun die Messdaten bzw. Navigationsinformationen mittels Korrekturwerten, die Vorverarbeitungseinheit 206 von Fusionsfilter 205 erhält. Die solcherart korrigierten Ausga¬ bedaten bzw. die darin beschriebenen Navigationsinformationen werden weitergeführt an Strapdown-Algorithmus-Einheit 207.
Strapdown-Algorithmus-Modul 207 nimmt anhand der korrigierten Messdaten bzw. Navigationsinformationen von Vorverarbeitungseinheit 206 nun eine Positionsbestimmung vor. Diese Po¬ sitionsbestimmung ist dabei eine sog. Koppelnavigation auf Basis von Trägheitsnavigationssystem 201. Dazu werden die von Vorverarbeitungseinheit 206 ausgegebenen korrigierten Messdaten bzw. Navigationsinformationen fortlaufend über die Zeit aufintegriert bzw. aufaddiert. Strapdown-Algorithmus-Modul 207 kompensiert weiterhin eine auf Trägheitsnavigationssystem 201 wirkende Corioliskraft , welche sich auf die Messdaten bzw. Navigationsinformationen von Trägheitsnavigationssystem 201 auswirken kann. Zur Positionsbestimmung führt
Strapdown-Algorithmus-Modul 207 eine zweifache Integration der von Trägheitsnavigationssystem 201 erfassten Messdaten bzw. Navigationsinformationen, welche Beschleunigungen beschreiben, über die Zeit durch. Dies ermöglicht eine Fortschreibung einer zuvor bekannten Position sowie eine Fortschreibung einer zuvor bekannten Ausrichtung des Kraftfahrzeugs. Zur Bestimmung einer Geschwindigkeit bzw. einer Drehrate des Kraftfahrzeugs führt Strapdown-Algorithmus-Modul 207 eine einfache Integration der von Trägheitsnavigationssystem 201 erfassten Messdaten bzw. Navigationsinformationen über die Zeit durch. Weiterhin korrigiert Strapdown-Algorithmus-Modul 207 auch die bestimmte Position mittels entsprechender Korrekturwerte von Fusions- filter 205. Fusionsfilter 205 führt in diesem Beispiel die
Korrektur also nur mittelbar über Strapdown-Algorithmus-Modul 207 aus. Die von Strapdown-Algorithmus-Modul 207 bestimmten und korrigierten Messdaten bzw. Navigationsinformationen, also die Position, die Geschwindigkeit, die Beschleunigung, die Aus- richtung, die Drehrate und die Drehbeschleunigung des Kraft¬ fahrzeugs werden nun an Ausgabemodul 212 und an Fusionsfilter 205 geführt .
Der von Strapdown-Algorithmus-Modul 207 ausgeführte sog.
Strapdown-Algorithmus ist dabei rechnerisch nur wenig komplex und lässt sich daher als echtzeitfähiges Sensorbasissystem realisieren. Er stellt einen Verfahrensablauf zur Integration der Messdaten bzw. Navigationsinformationen von Trägheitsnavigationssystem 201 zu Geschwindigkeit, Ausrichtung und Position dar und beinhaltet keine Filterung, so dass sich eine annähernd konstante Latenzzeit und Gruppenlaufzeit ergibt.
Der Begriff Sensorbasissystem beschreibt dabei dasjenige Sensorsystem, dessen Messdaten bzw. Navigationsinformationen mittels der Messdaten bzw. Navigationsinformationen der anderen Sensorsysteme, der sog. Korrektursysteme, korrigiert werden. Beispielsgemäß handelt es sich bei den Korrektursystemen um Odometrienavigationssystem 203 und um Satellitennavigations¬ system 204.
Trägheitsnavigationssystem 201, Vorverarbeitungseinheit 206 von Trägheitsnavigationssystem 201 und Strapdown-Algorithmus-Modul 207 bilden beispielsgemäß zusammen das sog. Sensorbasissystem, zu welchem zusätzlich anteilig auch Fusionsfilter 205 gezählt wird . Ausgabemodul 212 gibt die von Strapdown-Algorithmus-Modul 207 bestimmten und korrigierten Messdaten bzw. Navigationsinformationen an beliebige weitere Systeme des Kraftfahrzeugs weiter.
Die von Satellitennavigationssystem 204 erfassten Messdaten werden beispielsgemäß in Form von Sensorsignalen über eine sog. UART-Datenverbindung zunächst an Vorverarbeitungseinheit 208 von Satellitennavigationssystem 204 weitergeführt. Vorverarbeitungseinheit 208 bestimmt nun aus den von Satellitennavi¬ gationssystem 204 ausgegebenen Messdaten, welche GPS-Rohdaten darstellen und auch eine Beschreibung der Umlaufbahn des jeweils die GPS-Signale sendenden GPS-Satelliten umfassen, eine Position und eine Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs im
GPS-Koordinatensystem. Außerdem bestimmt Satellitennavigationssystem 204 eine relative Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs zu den GPS-Satelliten, von denen GPS-Signale empfangen werden. Weiterhin korrigiert Vorverarbeitungseinheit 208 einen in den Messdaten enthaltenen Zeitfehler einer Empfängeruhr von Satellitennavigationssystem 204, welcher durch eine Drift der Empfängeruhr entsteht, sowie mittels eines Korrekturmodells die durch atmosphärische Einwirkungen auf die von den GPS-Satelliten gesendeten GPS-Signale verursachten Veränderungen in der Signallaufzeit und dem Signalweg. Die Korrektur des Zeitfehlers sowie der atmosphärischen Einwirkungen erfolgen mittels von Fusionsfilter 205 erhalten Korrekturwerten.
Satellitennavigationssystem 204 ist weiterhin Plausibilisie- rungsmodul 209 zugeordnet, welches die von Vorverarbeitungs¬ einheit 208 ausgegebenen Messdaten bzw. Navigationsinforma- tionen, also die Position und die Geschwindigkeit des Kraft¬ fahrzeugs, plausibilisiert . Die von Plausibilisierungsmodul 209 plausibilisierten Messdaten bzw. Navigationsinformationen werden dann an Fusionsfilter 205 ausgegeben.
Das System umfasst weiterhin Vorverarbeitungseinheit 210 von Odometrienavigationssystem 203, welche die von
Odometrienavigationssystem 203 erfassten Messdaten bzw. Navigationsinformationen erhält. Die erfassten Messdaten bzw. Navigationsinformationen sind in diesem Fall die Messdaten bzw. Navigationsinformationen der einzelnen Raddrehzahlsensoren sowie die Messdaten bzw. Navigationsinformationen des Lenkwinkelsensors. Vorverarbeitungseinheit 210 bestimmt nun aus den von Odometrienavigationssystem 203 ausgegebenen Messdaten bzw. Navigationsinformationen gemäß einem sog. Koppelnavigations¬ verfahren die Position und die Ausrichtung des Kraftfahrzeugs im Kraftfahrzeugkoordinatensystem. Weiterhin werden die Geschwindigkeit, die Beschleunigung, die Drehrate und die
Drehbeschleunigung des Kraftfahrzeugs bestimmt, ebenfalls im Kraftfahrzeugkoordinatensystem. Außerdem korrigiert Vorverarbeitungseinheit 210 die von Odometrienavigationssystem 203 erhaltenen Messdaten bzw. Navigationsinformationen mittels von Fusionsfilter 205 erhaltenen Korrekturwerten. Odometrienavigationssystem 203 ist weiterhin Plausibilisierungsmodul 211 zugeordnet, welches die von Vorverarbeitungs¬ einheit 210 ausgegebenen Messdaten bzw. Navigationsinforma¬ tionen, also die Position, die Ausrichtung, die Geschwindigkeit, die Beschleunigung, die Drehrate und die Drehbeschleunigung des Kraftfahrzeugs, plausibilisiert. Da die Fehlerwerte der
Messdaten bzw. Navigationsinformationen von
Odometrienavigationssystem 203 häufig zufällige, umweltbedingte Störungen sind, die nicht Weißem Rauschen entsprechen, z.B. bei vergleichsweise großem Radschlupf, werden die mittels Träg- heitsnavigationssystem 201 und mittels Satellitennavigati¬ onssystem 204 bestimmten Messdaten bzw. Navigationsinformationen genutzt, um die Messdaten bzw. Navigationsinformationen von Odometrienavigationssystem 203 zu plausibilisieren . Zu- nächst werden auch hier aber die Messdaten bzw. Navigationsinformationen gegen ein ihnen zugeordnetes, sensorindividuelles Modell abgeglichen, welches Messunsicherheiten wie Rauscheinflüsse berücksichtigt. Sofern die Messdaten bzw. Naviga- tionsinformationen dem Modell innerhalb der gegebenen Grenzwerte bzw. Toleranzbereiche entsprechen, erfolgt hier eine
Plausibilisierung und die solcherart plausibilisierten Messdaten bzw. Navigationsinformationen werden weiterverarbeitet. Die plausibilisierten Messdaten bzw. Navigationsinformationen werden dann an Fusionsfilter 205 weitergeführt. Sofern eine Plausibilisierung dieser Messdaten bzw. Navigationsinformationen nicht erfolgen kann, werden die entsprechenden Messdaten bzw. Navigationsinformationen verworfen und nicht weiter verarbeitet .
Fusionsfilter 205 ist beispielsgemäß als Er- ror-State-Space-Kalman-Filter ausgebildet. Die Hauptaufgabe von Fusionsfilter 205 ist es beispielsgemäß, Messdaten bzw. Na¬ vigationsinformationen des Sensorbasissystems, also von
Trägheitsnavigationssystem 201, mittels aus Messdaten bzw.
Navigationsinformationen von Odometrienavigationssystem 203 und Satellitennavigationssystem 204, welche die Korrektursysteme darstellen, zu korrigieren, bzw. entsprechende Korrekturwerte an Strapdown-Algorithmus-Modul 207 auszugeben. Da Trägheitsna- vigationssystem 201 beispielsgemäß als frei von zufälligen
Fehlern und äußeren Störungen angenommen wird, unterliegen die Messdaten bzw. Navigationsinformationen von Trägheitsnavigationssystem 201 ausschließlich Weißem Rauschen. Aufgrund der unterschiedlichen Signalausgabeverzüge von Trägheitsnaviga- tionssystem 201, Odometrienavigationssystem 203 und Satellitennavigationssystem 204 werden die Messdaten bzw. Navigationsinformationen von Trägheitsnavigationssystem 201 über einen Zeitraum von 25 Messepochen in einem nicht dargestellten elektronischen Datenspeicher gespeichert. Somit ist sicher- gestellt, dass sowohl für die Messdaten bzw. Navigationsinformationen von Odometrienavigationssystem 203 als auch von Satellitennavigationssystem 204 stets Messdaten bzw. Navigationsinformationen von Trägheitsnavigationssystem 201 zum Vergleichen vorliegen, die beipielsgemäß zu einem identischen Zeitpunkt erfasst wurden.
Da es sich bei Fusionsfilter 205 um einen sog. Er- ror-State-Space-Kalman-Filter handelt, werden ausschließlich die quantitativen Fehlerwerte der Messdaten bzw. Navigationsinformationen bestimmt und entsprechende Korrekturen aus¬ geführt. Dies vereinfacht und beschleunigt die von Fusionsfilter 205 vorgenommene Fusion der Messdaten bzw. Navigationsinfor- mationen von Trägheitsnavigationssystem 201,
Odometrienavigationssystem 203 und Satellitennavigationssystem 204 zu einem gemeinsamen Fusionsdatensatz. Somit wird eine echtzeitfähige Positionsbestimmung und Korrektur der Positionsbestimmung ermöglicht.
Das in Fig. 2 dargestellte System stellt einen sog. virtuellen Sensor dar, wobei Trägheitsnavigationssystem 201,
Odometrienavigationssystem 203 und Satellitennavigationssystem 204 jedoch nicht Bestandteile des virtuellen Sensors sind. Ein virtueller Sensor ist ein System, welches unabhängig von der Art der eingebundenen Sensorsysteme - hier also Trägheitsnaviga¬ tionssystem 201, Odometrienavigationssystem 203 und Satellitennavigationssystem 204 - stets die gleichen Ausgangsdaten bzw. Ausgaben erzeugt. Anhand der Ausgangsdaten bzw. Ausgaben ist nicht ersichtlich, welche Sensorsysteme in das System einge¬ bunden sind.
Auch das in Fig. 2 beispielhaft dargestellte System verwendet eine erste Gruppe von Messdaten bzw. Navigationsinformationen, die sich auf ein Kraftfahrzeugkoordinatensystem, also fahrzeugfeste Koordinaten, beziehen und zusätzlich eine zweite Gruppe von Messdaten bzw. Navigationsinformationen, die sich auf ein topozentrisches Koordinatensystem, also topozentrische Koordinaten, beziehen. Bei den von Messdaten bzw. Navigati- onsinformationen, die sich auf das Kraftfahrzeugkoordinatensystem beziehen, handelt es sich um Messdaten bzw. Navigationsinformationen von Trägheitsnavigationssystem 201 und bei den von Messdaten bzw. Navigationsinformationen, die sich auf das topozentrische Koordinatensystem, beziehen, handelt es sich um Messdaten bzw. Navigationsinformationen von Satellitennavigationssystem 204. Durch die erfindungsgemäße Bestimmung der Fehlerwerte der Geschwindigkeit in fahrzeugfesten Koordinaten wird es möglich, dass eine ausrichtungsunabhängige Anbringung von Korrekturen an in fahrzeugfesten Koordinaten gemessenen Geschwindigkeiten möglich wird und die Unsicherheiten der Messdaten bzw. Navigationsdaten von Trägheitsnavigationssystem 201 weiterhin korrekt beschrieben werden. Es entsteht darüber hinaus keine Einschränkung, falls nur in topozentrischen Koordinaten gemessene Korrekturen verfügbar sind, da das Sensorbasissystem selbst in fahrzeugfesten Koordinaten erfasst und daher die Ausrichtungswinkel zwischen fahrzeugfesten Koordi¬ naten und topozentrischen Koordinaten bestimmbar sind. Somit ist eine voneinander unabhängige, aber auch eine gleichzeitige
Verwendbarkeit von fahrzeugfest gemessenen und in topozentrisch gemessenen Korrekturen in jedem Betriebs zustand erreicht . Selbst wenn im Falle unbekannter Ausrichtungswinkel mit der Ge¬ schwindigkeit in topozentrischen Koordinaten gerechnet wird, wird durch die Rücktransformation in fahrzeugfeste Koordinaten dieser Fehler eliminiert und damit die korrekte Geschwindigkeit in fahrzeugfesten Koordinaten erhalten. Dabei wird die Unsicherheit der Ausrichtungswinkel und die daraus auch über die Geschwindigkeit anwachsende Unsicherheit der Position korrekt bestimmt und kann als Korrektur angebracht werden.
Gemäß einem weiteren, nicht dargestellten Ausführungsbeispiel bestimmt das Fusionsfilter die Zustände bzw. physikalischen Größen Ausrichtungsfehler, Geschwindigkeitsfehler, Positi- onsfehler, Achsenabschnittsfehler, Gyroskope, Achsenabschnittsfehler, Accelerometer, Skalenfaktorfehler
Gyroskope, Skalenfaktorfehler Accelerometer,
GPS-Empfängeruhrfehler und GPS-Empfängeruhrfehlerdrift . Der Achsenabschnittsfehler ist dabei auch als sog. Offsetfehler bekannt. Der Begriff Accelerometer bezeichnet Beschleunigungssensorenbzw. Trägheitssensoren. Die folgende Tabelle zeigt beispielhaft einen Überblick über vom Fusionsfilter bestimmte Fehlerwerte, deren üblicherweise verwendete Symbolik, die üblicherweise verwendete Messeinheit sowie das üblicherweise verwendete Koordinatensystem:
Daraus ergibt sich beispielhaft der resultierende Zustands- vektor :
X
Definitionen :
wahre Ausrichtungsmatrix (Richtungskosinusmatrix) zwischen Navigations- und fahrzeugfesten Koordinaten
Lagefehler zwischen wahrer und geschätzter
Richtungskosinusmatrix
geschätzter Richtungskosinusmatrix zwischen Navigationsund fahrzeugfesten Koordinaten
Beispielhaft gilt:
Die Kreuzproduktbildende Matrix [p x] eines 3x1 Vektors p ist definiert als:
mit der Eigenschaft:
Somit kann beispielhaft das folgende Systemmodell erstellt werden, bei dem die an sich bekannte Grundgleichungen durch Multiplikation mit der Richtungskosinusmatrix bzw. ihrer
Transponierten in das fahrzeugfeste Koordinatensystem transformiert werden:
Definition / Substitution
Ausrichtungsfehler : Geschwindigkeitsfehler :
Positionsfehler :
Systemmodell :
Annahme: Unabhängigkeit der GPS-Uhrenfehler-States von den anderen Fehlern.
Partielle Ableitung: Ausrichtungsfehlerrate nach Drehraten:
Partielle Ableitung: Ausrichtungsfehlerrate nach Bo- dy-Geschwindigkeit :
Partielle Ableitung: Ausrichtungsfehlerrate nach Position:
Partielle Ableitung: Ausrichtungsfehlerrate nach Achsenab¬ schnittsfehler der Gyroskope:
Partielle Ableitung: Ausrichtungsfehlerrate nach Achsenab¬ schnittsfehler der Beschleunigungsmesser:
Partielle Ableitung: Ausrichtungsfehlerrate nach
Skalenfaktorfehler der Gyroskope: ς ύ
Partielle Ableitung: Ausrichtungsfehlerrate nach
Skalenfaktorfehler der Beschleunigungsmesser:
Partielle Ableitung: Geschwindigkeitsfehlerrate nach Drehraten:
Partielle Ableitung: Geschwindigkeitsfehlerrate nach Bo- dy-Geschwindigkeit :
Partielle Ableitung: Geschwindigkeitsfehlerrate nach Position
Partielle Ableitung: Geschwindigkeitsfehlerrate nach Achsen¬ abschnittsfehler der Gyroskope:
Partielle Ableitung: Geschwindigkeitsfehlerrate nach Achsen¬ abschnittsfehler der Beschleunigungsmesser:
Partielle Ableitung: Geschwindigkeitsfehlerrate nach
Skalenfaktorfehler der Gyroskope:
Partielle Ableitung: Geschwindigkeitsfehlerrate nach
Skalenfaktorfehler der Beschleunigungsmesser:
Partielle Ableitung: Positionsfehlerrate nach Drehraten
Partielle Ableitung: Positionsfehlerrate nach Bo- dy-Geschwindigkeit :
Partielle Ableitung: Positionsfehlerrate nach Position:
Partielle Ableitung: Positionsfehlerrate nach Achsenab¬ schnittsfehler der Gyroskope:
Partielle Ableitung: Positionsfehlerrate nach Achsenab¬ schnittsfehler der Beschleunigungsmesser:
Partielle Ableitung: Positionsfehlerrate nach
Skalenfaktorfehler der Beschleunigungsmesser:
Partielle Ableitung: Positionsfehlerrate nach
Skalenfaktorfehler der Gyroskope:
Modell des GPS-Empfängeruhrfehlers und dessen Drift:
Partielle Ableitung: Reifenhalbmesser:
Resultierendes Systemmodell:
Weiterhin wird im Folgenden beispielhaft ein Modell zum Na- vigieren mittels des Bestimmens des GPS-Codes beschrieben.
Der große Vorteil der Codemessung ist die schnelle und un¬ komplizierte Berechnung der Position, weshalb sie besonders in der Navigation eingesetzt wird. Die Entfernung wird mit Hilfe des „Newton' sehen Gesetzes der Kinematik" berechnet: Weg = Ge¬ schwindigkeit x Zeit. Die Geschwindigkeit, mit der sich das Funksignal ausbreitet, ist die Lichtgeschwindigkeit, also ca. 290.00 Kilometer in der Sekunde. Damit der Empfänger die Zeit der Signalreise bestimmen kann, muss er wissen, wann das Funksignal den Satelliten verlassen hat. Dem Signal sind dazu zwei Codes aufmoduliert, der C/A-Code und der P-Code. Der Satellit sendet das C/A-Signal mit Hilfe der hochgenauen Atomuhren. Der Empfänger besitzt ebenfalls eine Uhr, mit der er einen eigenen C/A-Code erzeugen kann. Der Empfänger verschiebt jetzt beide Codes (empfangenen und selbst produzierten Code) , bis sie de¬ ckungsgleich sind. Zusätzlich müssen sie miteinander in
Wechselbeziehung gebracht werden. Der C/A- Code ist ein pseudo-zufälliger digitaler Code. In Wirklichkeit wird er aber pro Sekunde etwa tausendmal wiederholt. Auf diese Art und Weise kann der Empfänger die Dauer der Signalreise bestimmen.
Messgleichung für GPS Code:
hierbei ist zPSR die vom GPS gemessene Pseudorange und zPSR die rechnerische Pseudorange aus dem Strapdown Algorithmus: Die sog. Pseudoranges beschreiben dabei Entfernungen, die zur Ortsbestimmung herangezogen werden. Sie weichen von den wahren Distanzen um einen konstanten, aber vorerst unbekannten Betrag ab. Zunächst werden daher die Laufzeit der Funksignale von den verwendeten Satelliten zum Empfänger des Beobachters gemessen. Daraus ergeben sich die momentanen Entfernungen zu den Satelliten, die jedoch noch mit Fehlern der Uhren (Satellit, Empfänger) und anderen Einflüssen behaftet sind. Sind jedoch die Satellitenuhren untereinander genau synchronisiert, so sind alle gemessenen Laufzeiten praktisch nur mehr vom Synchronisationsfehler der Empfängeruhr betroffen - d.h. alle um nahezu denselben Betrag verfälscht. Diese um eine Konstante zu langen oder zu kurzen Distanzen werden PseudoStrecken (Pseudo Ranges) genannt .
mit
Position des Satelliten in Navigationskoordinaten
Hebelarm von IMU (Koordinatenursprung Nav-Koordinaten) zur
GPS-Antenne (Phasenzentrum)
Empfängeruhrfehler, bereits über die Lichtgeschwindigkeit zu einer Strecke umgerechnet
Weiterhin ist der Einheitsvektor in Navigationskoordinaten, der von der Antenne in Richtung des jeweiligen Satelliten zeigt, definiert als:
Messmodell Ausrichtungsfehler für GPS
Messmodell Geschwindigkeitsfehler für GPS Codemessung:
Messmodell Positionsfehler für GPS Codemessung:
Messmodell Offset Gyroskope für GPS Codemessung:
Messmodell Offset Beschleunigungsmesser für GPS Codemessung:
Messmodell Skalenfaktorfehler Gyroskope für GPS Codemessung:
Messmodell Skalenfaktorfehler Beschleunigungsmesser für GPS Codemessung:
Messmodell Empfängeruhrfehler und -drift für GPS Codemessung:
Messmodell Reifenhalbmesser für GPS Codemessung:
.1)
Resultierende Beobachtungsmatrix für GPS Codemessungen: Weiterhin wird im Folgenden beispielhaft ein Modell zum Na¬ vigieren mittels des Bestimmens von differenzierten
GPS-Trägerphasen beschrieben.
Die Trägerphasenmessung ist dabei eine rein geodätische Methode, mit der eine sehr hohe Auflösegenauigkeit im Millimeterbereich erreicht werden kann. Diese Messung setzt einen hochwertigen Empfänger voraus, der zumindest die Trägerphase LI und ggf. auch die Trägerphase L2 messen kann. Im Vergleich zur Codemessung ist die Trägerphasenmessung wesentlich komplexer und zeitinten- siver. Bei dieser Beobachtung werden nicht die Codes, sondern die Trägerwellen miteinander verglichen. Durch Bestimmung der Phasenmehrdeutigkeit kann die Anzahl der ganzen Wellen zwischen Satelliten und Empfänger bestimmt werden. Die Wellenlänge des LI- Signals beträgt 19,05 cm und des L2- Signals beträgt 24,45. Da aber das Signal nicht mit einer ganzen Wellenlänge am Empfänger ankommt, muss noch die Länge dieses Phasenreststückes bestimmt werden. Geodätische Empfänger können dies bis auf den Millimeter genau .
Messgleichung für GPS Trägerphase: hierbei ist zDPH die vom GPS gemessene Differenzgeschwindigkeit zum Satelliten und zDPH die rechnerische Differenzgeschwindigkeit aus dem Strapdown Al orithmus:
mit
Geschwindigkeit des Satelliten in Navigationskoordinaten Empfängeruhrfehlerdrift, bereits über die Lichtgeschwin¬ digkeit zu einer Geschwindigkeit umgerechnet
Messmodell Ausrichtungsfehler für GPS Trägerphasenmessung:
Messmodell Geschwindigkeitsfehler für GPS Trägerphasenmessung:
Messmodell Positionsfehler für GPS Trägerphasenmessung:
Messmodell Achsenabschnittsfehler der Gyroskope für GPS Trägerphasenmessung : Messmodell Achsenabschnittsfehler der Beschleunigungsmesser für GPS Trägerphasenmessung:
Messmodell Skalenfaktorfehler der Gyroskope für GPS Träger- phasenmessung:
Messmodell Skalenfaktorfehler der Beschleunigungsmesser für GPS Trägerphasenmessung :
Messmodell Empfängeruhrfehler und -drift für GPS Trägerpha¬ senmessung :
Messmodell Reifenhalbmesser für GPS Codemessung:
Resultierende Beobachtungsmatrix für GPS Trägerphasenmessungen:
Weiterhin wird im Folgenden beispielhaft ein Modell zum Navigieren mittels Odometrie beschrieben. Messgleichung für Odometrie: hierbei ist die von der Odometrie gemessene Bewegungs¬ geschwindigkeit des RadaufStandspunktes in fahrzeugfesten Koordinaten und die rechnerische Bewegungsgeschwindigkeit aus dem Strapdown Algorithmus: M
Zur Bildung der partiellen Differentiale der Messgleichungen zur Korrektur von sowohl der Größen des Strapdown Algorithmus, wie auch der Reifenhalbmesser, werden die beihnaltenden Größen und beide im Prädiktionsvektor vereint, und der Messvektor zodo zu Null gesetzt:
Damit ergeben sich alle partiellen Differentiale aus zodo , Einsetzen in
ergibt :
mit
gemessene Winkelgeschwindigkeit des Rades
Drehmatrix um den Winkel zwischen Body-Koordinaten und Radkoordinaten
Hebelarm zwischen IMU (Koordinatenursprung) und
RadaufStandspunkt
dynamischer Reifenhalbmesser
Messmodell Ausrichtungsfehler für Odometriemessungen:
Messmodell Geschwindigkeitsfehler für Odometriemessungen: Messmodell Positionsfehler für Odometriemessungen :
Messmodell Achsenabschnittsfehler der Gyroskope für
Odometriemessungen :
Messmodell Achsenabschnittsfehler der Beschleunigungsmesser fü Odometrie-messungen :
Messmodell Skalenfaktorfehler der Gyroskope für
Odometriemessungen :
Messmodell Skalenfaktorfehler der Beschleunigungsmesser für Odometriemessungen :
Messmodell Empfängeruhrfehler und -drift für
Odometriemessungen :
Messmodell Reifenhalbmesser für Odometriemessungen
Resultierende Beobachtungsmatrix für Odometrie:

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Korrektur von Messdaten und/oder Navigationsdaten eines Sensorbasissystems, wobei das Sensorbasissystem und mindestens ein weiteres Sensorsystem Messdaten erfassen, wobei die Messdaten direkt und/oder indirekt Navigationsdaten beschreiben, wobei indirekt beschriebene Navigationsdaten aus den Messdaten und/oder aus bekannten physikalischen und/oder mathematischen Zusammenhängen berechnet werden, wobei die Navigationsdaten mindestens eine Geschwindigkeit umfassen, wobei mittels der Messdaten und/oder der Navigationsdaten des mindestens einen weiteren Sensorsystems eine Bestimmung von Fehlerwerten der Messdaten und/oder der Navigationsdaten des Sensorbasissystems erfolgt, wobei die Fehlerwerte mittels einer Anbringung von Korrekturen korrigiert werden, wobei das Sensorbasissystem in fahrzeugfesten oder in topozentrischen Koordinaten erfasst und wobei das mindestens eine weitere Sen¬ sorsystem ebenfalls in fahrzeugfesten oder in topozentrischen Koordinaten erfasst,
dadurch gekennzeichnet, dass die Bestimmung der Fehlerwerte zumindest der Geschwindigkeit in fahrzeugfesten Koordinaten erfolgt .
2. Verfahren nach Anspruch 1,
dadurch gekennzeichnet, dass die Anbringung der Korrekturen der Fehlerwerte zumindest der Geschwindigkeit in fahrzeugfesten Koordinaten erfolgt.
3. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 und 2, dadurch gekennzeichnet, dass die topozentrischen Koordinaten lokale topozentrische Koordinaten sind, die entlang der geo¬ graphischen Himmelsrichtungen ausgerichtet sind.
4. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass das Sensorbasissystem (101, 201) ein Trägheitsnavigationssystem (101, 201) ist.
5. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass das mindestens eine weitere Sensorsystem ein die Geschwindigkeit in fahrzeugfesten Koordinaten erfassendes Odometrienavigationssystems (103, 203) ist.
6. Verfahren nach Anspruch 5,
dadurch gekennzeichnet, dass ein zweites weiteres Sensorsystem ein die Geschwindigkeit in topozentrischen Koordinaten ausgebendes globales Satellitennavigationssystem (104, 204) ist.
7. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Navigationsdaten weiterhin mindestens eine Position und eine Ausrichtung umfassen.
8. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Navigationsdaten des Sensorbasissystems und des mindestens einen weiteren Sensorsystems zu einem Fusionsdatensatz fusioniert werden.
9. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Fehlerwerte mittels eines Error-State-Space-Filters , insbesondere mittels eines Er- ror-State-Space-Kalman-Filters (105, 205), bestimmt werden.
10. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Korrekturen fortlaufend aufaddiert werden.
11. System zur Korrektur von Messdaten und/oder Navigationsdaten eines Sensorbasissystems,
umfassend ein Sensorbasissystem, mindestens ein weiteres Sensorsystem und ein Fusionsfilter, wobei das Sensorbasissystems und das mindestens eine weitere Sensorsystem dazu ausgebildet sind, Messdaten zu erfassen,
wobei die Messdaten direkt und/oder indirekt Navigationsdaten beschreiben, wobei das Fusionsfilter dazu ausgebildet ist, indirekt beschriebene Navigationsdaten aus den Messdaten und/oder aus bekannten physikalischen und/oder mathematischen Zusammenhängen zu berechnen, wobei die Navigationsdaten min- destens eine Geschwindigkeit umfassen, wobei das Fusionsfilter dazu ausgebildet ist, mittels der Messdaten und/oder der Na¬ vigationsdaten des mindestens einen weiteren Sensorsystems eine Bestimmung von Fehlerwerten der Messdaten und/oder der Navigationsdaten des Sensorbasissystems vorzunehmen, wobei das Fusionsfilter dazu ausgebildet ist, die Fehlerwerte mittels einer Anbringung von Korrekturen zu korrigieren, wobei das Sensorbasissystem dazu ausgebildet ist, in fahrzeugfesten oder in topozentrischen Koordinaten zu erfassen und wobei das mindestens eine weitere Sensorsystem dazu ausgebildet ist, ebenfalls in fahrzeugfesten oder in topozentrischen Koordinaten zu erfassen,
dadurch gekennzeichnet, dass das Fusionsfilter dazu ausgebildet ist, die Bestimmung der Fehlerwerte zumindest der Geschwin¬ digkeit in fahrzeugfesten Koordinaten vorzunehmen.
12. System nach Anspruch 11,
dadurch gekennzeichnet, dass das System dazu ausgebildet ist, ein Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 10 aus¬ zuführen .
13. Verwendung des Systems nach mindestens einem der Ansprüche 11 und 12 in einem Kraftfahrzeug.
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