EP3155380A1 - Verfahren und system zur echtzeitfähigen bereitstellung von dynamischen fehlerwerten dynamischer messwerte - Google Patents

Verfahren und system zur echtzeitfähigen bereitstellung von dynamischen fehlerwerten dynamischer messwerte

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EP3155380A1
EP3155380A1 EP15731530.0A EP15731530A EP3155380A1 EP 3155380 A1 EP3155380 A1 EP 3155380A1 EP 15731530 A EP15731530 A EP 15731530A EP 3155380 A1 EP3155380 A1 EP 3155380A1
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EP
European Patent Office
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values
measured values
error
fusion
physical quantities
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EP15731530.0A
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English (en)
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Nico Steinhardt
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Continental Teves AG and Co OHG
Original Assignee
Continental Teves AG and Co OHG
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Filing date
Publication date
Application filed by Continental Teves AG and Co OHG filed Critical Continental Teves AG and Co OHG
Publication of EP3155380A1 publication Critical patent/EP3155380A1/de
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    • G01C22/00—Measuring distance traversed on the ground by vehicles, persons, animals or other moving solid bodies, e.g. using odometers, using pedometers
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/10—Path keeping
    • B60W30/12—Lane keeping

Definitions

  • the invention relates to a method for real-time provision of dynamic error values of dynamic measured values according to the preamble of claim 1, a system for real-time capable provision of dynamic error values of dynamic
  • DE 10 2012 219 478 A1 describes a sensor system for independently assessing the integrity of its data.
  • the sensor system is preferably used in motor vehicles and comprises a plurality of sensor elements which are designed such that they at least partially detect different primary measured variables or at least partially use different measuring principles.
  • the sensor system further comprises a signal processing device which at least partially jointly evaluates the sensor signals and ⁇
  • the signal processing means also provides information about the consistency of at least a date of a physical quantity ready, the date of the physical quantity is calculated based on the sensor signals from Sensorele ⁇ elements that detect the physical quantity, either directly or from the sensor signals, the physical quantity is calculable.
  • the information about the consistency of the date is now calculated on the basis of directly or indirectly redundant sensor information.
  • the sensor system comprises a plurality of sensor elements that are formed from ⁇ such that they at least partially detect different primary measurements or at least partially use different measurement principles.
  • the sensor system further comprises a signal processing device which evaluates the sensor signals at least partially together and simultaneously be ⁇ evaluates the quality of information of the sensor signals.
  • the signal processing device also provides information about the accuracy of at least one date of a physical variable in the form of a characteristic or a
  • Characteristic set ready. This characteristic or these characteristics ⁇ size set is in this case provided by or on consecutive signal processing steps, the data of the parameter or of the parameters set are dependent on how the associated or foregoing signal processing step affects the processed date of the physical quantity.
  • DE 10 2010 063 984 A1 discloses a sensor system comprising a plurality of sensor elements.
  • the sensor elements are positioned so ⁇ forms that they cover at least partially different primary measured variables and at least partially using different measurement 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 and all functional devices are connected to the signal ⁇ processing device.
  • 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 observables calculated in different ways, conclusions can be drawn about the reliability and accuracy of the observables.
  • the signal processing device qualifies the
  • To control or regulate user functions e.g. In a lane-accurate navigation system for motor vehicles, based on the dynamic quality of a data fusion, the information about the total uncertainty of the total fused data, as known from the prior art, is not sufficient. Rather, there is a need for a virtual sensor to output information about various individual characteristics and individual accuracies of sensor signals in real time and thus provide the functions with a so-called dynamic data sheet. It is therefore an object of the invention to propose a method for real-time-capable provision of dynamic error values of dynamic measured values.
  • the invention relates to a method for real-time providing dynamic error values of dynamic measurements, the measured values are recorded by means of at least one sensor ⁇ system, wherein the measured values directly or indirectly describe values of physical quantities, wherein the values of indirectly described physical quantities are calculated from the measured values and / or from known physical and / or mathematical relationships, wherein the error values of the measured values of the at least one sensor system are determined and
  • each function block may include the error propagation calculation of one or more arbitrary calculation steps of the system to be described.
  • the input variables and output variables of each function block that is to say the incoming measured values and the resulting measured values or error values, are preferably parameters required for a theoretical model.
  • the inventive structure in function blocks also allows a flexible, branching and customizable course of the signal path. A preferably existing attachment of correction measurements and of different parameters from the sensor system described by the reproductive calculation is preferably also modeled here.
  • the function blocks are interactive with each other, so do not affect each other. Nor do they influence a possibly existing fusion filter.
  • the division according to the invention into one or more rows of function blocks thus allows an uncomplicated and flexible change of the processing steps.
  • the so-called "data sheet description" of the processed measured values can be used after each individual calculation step or after each individual function block, thus the entire data processing by the stringing together of the individual function blocks in the Essentially completely described.
  • the data or measured values or error values output are useful for example as a ⁇ gait parameters for filtering or control. So that's it
  • Measured values or the error values at almost arbitrary times during processing This also makes it easier for different user functions to provide the respectively required measured values or error values in a respectively required or appropriate stage.
  • the method according to the invention makes it possible to detect both disturbances and inconsistencies of the measured values or of the error values or the physical variables in the shortest possible time and to output them as a clear statement.
  • information on the stochastic uncertainty and sharpness of this statement can be relatively easily calculated and these are particularly preferred passed as Integri ⁇ tiquessbeêt of user functions.
  • the quality assessment preferably integrated into the criteria of "integrity" and "Ge ⁇ accuracy”. Integrity means the degree of confidence in the correctness of measured values or. Error values resp. physical quantities, as part of their measurement accuracy, and the stochastic evaluation of specific measured value properties over the entire series of processing or series of function blocks. Another requirement for both parts is that the algorithms consistency and accuracy evaluation consistent and real-time capable, eg in a fusion filter, are integrable.
  • the physical quantities are normally distributed or Gaussian distributed.
  • the function blocks each execute an error propagation calculation.
  • Error values are determined incrementally by the function blocks and in particular independently of the processing in other function blocks.
  • the error propagation calculation in each function block is individually characterized by the respective sensor systems and / or individually by the respective physi ⁇ cal sizes. This allows an individualized and specific treatment of the measured values or of the incorrect values or the physical variables, which ultimately leads to an improved integrity and an improved accuracy of the determined individual error values.
  • the error values in the function blocks are handled as mathematical matrices. This allows a simple as well as comprehensive and efficient handling of the error values.
  • the error values are allocated at least proportionally to the values of physical quantities in the fusion data set. This has the advantage that a connection between the error values and the physical variables can be provided for the user functions. Not only the variances, but the actual error values are determined.
  • static error properties of the sensor systems each represent a first functional block of a row, wherein at least one row of each first functional block originates. This makes it comparatively easy to determine the inaccuracy of a sensor system. Based on the static error properties, the dynamic error properties of the sensor systems, such as temperature influences and temperature compensations, are then preferably carried out in the further course of the series of function blocks.
  • the function blocks each of the output data for further functional blocks and / or for on the
  • the error values include a measurement noise and / or a zero-point error and / or a scale factor error.
  • the measurement noise, the zero error and the scale factor error are the only errors that mainly contribute to the generation of errors. By being taken into account in the determination of the error values or by the error values including these errors, the error values are more reliable and more accurate.
  • At least one row of switched functional blocks picks up. This allows the off ⁇ output data of a function block in different ways, namely by different functional blocks to resell work.
  • the measured values and / or the error values are merged by means of a data fusion to form a fusion data record.
  • a common fusion data set is generally more reliable and more precise than the individual measured values and / or the individual error values, and in particular allows a comparatively reliable evaluation of the accuracy or reliability of the fused measured values and / or the fused error values by determining the error values.
  • the measured values and / or the error values that are fused to a fusion data set are corrected.
  • the measured values are at least measured values of an inertial sensor system, measured values of a global satellite sensor system and / or measured values of an odometry sensor system.
  • the present invention is particularly suitable for navigation purposes and for navigation systems, preferably in motor vehicles.
  • the sensor systems ie the inertial sensor system or satellite navigation system or the
  • Odometrienavigationssystem determine the position, in particular the position of a motor vehicle, as physika ⁇ metallic size from the measured values.
  • the global Satelli ⁇ tennavigationssystem it may be a so-called. GPS navigation system, for example.
  • the odometry navigation system initially determines the speed, for example, over the known rolling circumference of the motor vehicle tires and thus enables a position determination taking into account the steering angle in the Frame of a dead reckoning.
  • 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 inertial navigation system as a sensor based system offers the advantage that it has comparatively high availability, since it has a ver ⁇ tively high output rate of the detected input data and also largely independent from external influences.
  • the invention further relates to a system for real-time provision of dynamic error values of dynamic
  • Measured values comprising at least one sensor system and a fusion filter, wherein the at least one sensor system is designed to record measured values
  • the measured values describe, directly or indirectly, values of physical quantities
  • the fusion filter is designed to calculate the values of indirectly described physical quantities from the measured values and / or from known physical and / or mathematical relationships
  • the fusion filter is designed to the measured values of fusing by means of a data fusion in a fusion record and wherein the system is adapted not mutually loading inflow end and connected to rows of function blocks be ⁇ riding see
  • system according to the invention comprises thus all necessary for carrying out the method according to the invention devices.
  • the system according to the invention may comprise a processor and electronic storage means on which a corresponding computer program product is stored and executable.
  • the invention relates to a use of the system according to the invention in a motor vehicle.
  • FIG. 1 an example of a possible embodiment of a system according to the invention, which is designed to position ⁇ determination, in a motor vehicle,
  • 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, and
  • FIG. 3 shows by way of example a structure of a series of switched functional blocks .
  • 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 real-time-capable provision of dynamic error values of an inertial navigation system and is suitable for determining the position of the motor vehicle.
  • the example contemporary system includes the inertial navigation system 101 is configured such that it at least the Accelerat ⁇ fixing certificates along a first, a second and a third axis, and at least the rate of rotation about the first to the second and detect the third axis can.
  • 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 according to the so-called.
  • Sensor base system whose output data by means of the so-called described below further sensor systems,.
  • Korrektursys ⁇ systems can be corrected.
  • the correction systems are Odometrienavigationssystem 103 and Satellitennavigationssys ⁇ tems 104th
  • the system according to the invention also has a so-called.
  • Strapdown algorithm unit 102 in which a so-called. Strapdown algorithm is performed, by means of which the
  • Input data or measured values of inertial navigation system 101 i.a. be converted into position data.
  • the input data or measured values of inertial navigation system 101 which naturally describe accelerations, are integrated twice over time.
  • the orientation and the speed of the motor vehicle are further determined. Also compensated
  • Strapdown algorithm unit 102 a force acting on Trägheitsnaviga ⁇ tion system 101 Coriolis force.
  • the named world coordinate system is a
  • 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 world coordinate system.
  • the output data from the strapdown algorithm unit 102 have the Va ⁇ rianzen to as an information on the quality of the above navigation information. For example, these variances are not calculated in strapdown algorithm unit 102, but only used and forwarded by the latter.
  • the values calculated by the strapdown algorithm unit 102 og Navi ⁇ gations may be output via output module 112 and provided to other vehicle systems.
  • the system according to the invention also comprises
  • Odometry navigation system 103 in the form of wheel speed sensors for each wheel of the motor vehicle.
  • it 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 in the form of wheel speed sensors for each wheel of the motor vehicle.
  • it is a four-wheeled motor vehicle with four wheel speed sensors, each detecting the speed of their associated wheel and its direction of rotation.
  • Odometrienavigationssystem 103 a steering angle sensor element that detects the steering angle of the motor vehicle.
  • the exemplary system includes satellite navigation system 104, which is configured to determine the distance between an associated satellite and the vehicle and the speed between the associated satellite and the motor vehicle, respectively.
  • the system also includes fusion filter 105.
  • satellite filter 105 represents navigation system 104 and inertial navigation system 101 provides a fusion data set 106.
  • Fusion record 106 has acquired input data from the different sensor systems, where fusion data set 106 according to the example also associated error values and the error values Va ⁇ rianzen that describe the data quality comprises.
  • the input data or measured values of inertial navigation system 101 are stored in an electronic data memory 113 of FIG.
  • Fusion filter 105 stored for a predetermined period.
  • Inertial navigation system 101 provides thereby the so-called.
  • Correcting systems the output data for correcting the measurement values or physical dimensions of the sensor base system are used. Thus, it is ensured that measured values or values of physical quantities which were at least apparently acquired at an identical point in time are used to correct the
  • Measured values or values of the physical quantities can be used.
  • fusion data set 106 provided by fusion filter 105 comprises the quantitative errors of the sensor-based system determined by means of the plausibilized output data of the correction systems.
  • Strapdown algorithm unit 102 is now corrected by Fu ⁇ sion data set 106, the output data of the sensor base system.
  • Fusion data set 106 is calculated by fusion filter 105 from the input data or readings from Odometrienavigationssystem 103, the satellite navigation system 104 and inertial ⁇ system one hundred and first
  • fusion filter 105 is embodied as an eror-state-space Kalman filter, that is to say as a Kalman filter, which in particular linearises the measured values or values of the physical quantities and in which the quantitative error values of the measured values or values of the physical quantities are calculated or estimated and which operates sequentially and thereby corrects the output data available in the respective functional step of the sequence.
  • Fusion filter 105 is designed to always be asynchronous to the most recent ones of inertial navigation system 101,
  • Odometer navigation system 103 and satellite navigation system 104 detected measured values or values of the physical variables.
  • the measured values or values of the physical quantities are guided via the motor vehicle model unit 107 and the alignment model unit 109.
  • Motor vehicle model unit 107 is designed such that it calculates at least the speed along a first axis, the speed along a second axis and the rotation rate about a third axis from the measured values or values of the physical variables of odometry navigation system 103, and makes these fusion filters 105 available.
  • the exemplary system also includes tire parameter estimation unit 110, which is configured to include at least the radius, for example, the dynamic
  • Tire parameter estimation unit 110 is further configured to use a substantially linear tire model to calculate tire sizes.
  • the exemplary input variables of the tire parameter estimation unit 110 are input data describing the wheel speeds and the steering angle, at least partially the output values of the strapdown algorithm unit 102 and the variances determined by the fusion filter 105.
  • the exemplary system also includes GPS error detection and plausibility unit 111, which is designed such that, for example, it receives as input data the measurements or values of the physical variables of satellite navigation system 104 and at least partial output data from strapdown algorithm unit 102 and takes these into account in their calculations.
  • GPS error detection and plausibility unit 111 which is designed such that, for example, it receives as input data the measurements or values of the physical variables of satellite navigation system 104 and at least partial output data from strapdown algorithm unit 102 and takes these into account in their calculations.
  • GPS error detection and plausibility check unit 111 checks the measured values or values of the physical quantities against a stochastic model adapted to satellite navigation system 104. If the measured values or Values of the physical quantities in the context of a noise-bearing tolerance correspond to the model, they are plausibility.
  • GPS error detection and plausibility check unit 111 is additionally connected to data-level fusion filter 105 and transmits the plausibilized input data to fusion filter 105.
  • GPS error detection and validation unit 111 is exemplified to provide a method for selecting a satellite, and the like. by means of the following method steps:
  • 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.
  • Standstill detection unit 108 which is designed so that it can detect a stoppage of the motor vehicle and in the case of a detected stoppage of the motor vehicle to ⁇ at least fusion filter 105 information from a
  • Stability model provides. The information from one
  • the standstill detection unit 108 is designed, for example, such that it receives as input data the measured values or values of the physical variables of the wheel speed sensors
  • Odometrium navigation system 103 and the input data of inertial navigation system 101 uses.
  • the example contemporary system used for example in accordance with a first set of input data relating to a Kraft povertyko ⁇ ordinate system and additionally a second group of input data relating to a world coordinate system, the world coordinate system is used to describe the orientation and dynamic variables of the motor vehicle.
  • alignment model unit 109 is determined ⁇ an alignment angle between the motor vehicle coordinate system and the world coordinate system.
  • the particular orientation of the model unit 109, Reg ⁇ tung angle between the motor vehicle coordinate system and the world coordinate system is determined on the basis of the following physical quantities: - the vectorial speed with respect to the
  • Alignment model unit 109 accesses all of the measured values or values of the physical quantities of
  • Alignment model unit 109 is designed, for example, such that it additionally calculates information about the data quality of the orientation angle in the form of a variance and provides fusion filter 105 in addition to the orientation angle.
  • Fusion filter 105 uses the orientation angle and the variance of the orientation angle in its calculations, the results of which it provides via fusion data set 106
  • Strapdown algorithm unit 102 forwards.
  • Fusion filter 105 thus acquires the measured values or values of the physical quantities from the inertial navigation system 101, the sensor base system, as well as from the odometry navigation system 103 and from the satellite navigation system 104, the correction systems.
  • Each individual functional block includes the error propagation calculation of one or more arbitrary computing steps of the example system. This structure allows a flexible, branching and customizable course of the signal path. The application of correction values as well as parameters from the reproductive calculation is also modeled here.
  • 2 shows, by way of example, a further possible embodiment of a system according to the invention, which is likewise designed for the provision of dynamic error values in real time, in a motor vehicle (not shown).
  • the system includes, for example, inertial navigation system 201, satellite navigation system 204, and odometry navigation system 203 as different sensor systems. Trägheitsnavigati ⁇ onssystem 201, GPS 204, and
  • Odometrienavigationssystem 203 describe give measured values or values of the physical quantities that directly or indirectly ⁇ navigation information, namely, a position, a velocity, an acceleration, an orientation, a yaw rate or a yaw acceleration of fusion filter 205.
  • the output of the measured values or values of the physical quantities takes place via a vehicle data bus, for example via a so-called CAN bus.
  • Example According Satellitennavigati ⁇ onssystem 204 its measured values or values of the physical quantities are made in raw 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.
  • Satellite navigation system 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 from 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 ⁇ distance determined.
  • 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 measured values or values of the physical quantities to preprocessing unit 206 of inertial navigation system 201.
  • Pre-processing unit 206 now corrects the measured values or values of the physical quantities or the navigation information described therein by means of corrections received by preprocessing unit 206 from fusion filter 205. The thus corrected measured values or values of the physical quantities or the navigation information described therein are continued
  • Strapdown algorithm unit 207 now makes a position determination based on the corrected measurements or values of the physical quantities of preprocessing unit 206. In this case, this position determination is a so-called dead reckoning navigation on the basis of the inertial navigation system 201. For this purpose, the corrected measured values or values of the physical quantities or the navigation information described therein are continuously processed over time by the pre-processing unit 206
  • Strapdown algorithm unit 207 further compensates for a Coriolis force acting on inertial navigation system 201, which may affect the measurements of the physical quantities of inertial navigation system 201. To determine the position leads
  • Strapdown Algorithm Unit 207 a two-fold integration the input data acquired by the inertial navigation system 201 describing 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. For determining a speed of the motor vehicle, strapdown algorithm unit 207 performs a simple integration of the input data acquired by inertial navigation system 201 over time. Further corrected strapdown algorithm unit 207 and the specific position by means of corresponding correction values from fusion ⁇ filter 205. Fusion filter 205 thus performs the correction in this example, only indirectly via strapdown algorithm unit 207.
  • the measured values or values of the physical quantities or navigation information determined by strapdown algorithm unit 207 ie the position, the speed, the acceleration, the orientation, the rotation rate and the rotational acceleration of the motor vehicle, are now displayed on output module 212 and on fusion filters 205 led.
  • the so-called strapdown algorithm unit 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 measured values or values of the physical quantities of the inertial navigation system 201 with respect to speed, orientation and position and contains no filtering, so that an approximately constant latency and group delay result.
  • the term sensor-based system describes the sensor system whose measured values or values of the physical quantities are corrected by means of the measured values or values of the physical parameters of the other sensor systems, the so-called correction systems.
  • the correction systems are odometry navigation system 203 and satellite navigation system 204.
  • Output module 212 relays the navigation information determined and corrected by strapdown algorithm unit 207 to any other systems of the motor vehicle.
  • the measured values or values of the physical quantities acquired by satellite navigation system 204 are, for example, first forwarded to preprocessing unit 208 of satellite navigation system 204 in the form of sensor signals via a so-called UART data connection.
  • Preprocessing unit 208 now determines from the satellite navigation system 204 measured values of the physical quantities representing GPS raw data and also a description of the orbit of the respective GPS satellite transmitting the GPS signals, a position and a speed of the motor vehicle in FIG.
  • 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 timing error of a receiver clock of satellite navigation system 204 caused by a drift of the receiver clock contained in the output 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 are carried out by means of correction filters obtained by means of Fusionsfilter 205 via the CAN bus.
  • Satellite navigation system 204 is still approximately feasibility check module 209 associated with which plausibility check the measured values or values of the physical sizes of the navigation information, so the position and the speed of the vehicle output from the preprocessing unit 208 ⁇ .
  • the plausibilized input data from plausibility module 209 are then output to fusion filter 205.
  • the system further comprises preprocessing unit 210 of the odometry navigation system 203, which receives the measured values or values of the physical variables acquired by the odometry navigation system 203 via the CAN bus. The acquired measured values or values of the physical variables, the output data of the individual wheel speed sensors and the output data of the steering angle sensor.
  • Pre-processing unit 210 now determines the position and the orientation of the data output from odometry navigation system 203 measured values or values of the physical quantities according to a so-called
  • preprocessing unit 210 corrects the measured values or physical value values obtained by odometry navigation system 203 by means of correction values obtained by fusion filter 205.
  • Odometrienavigationssystem 203 is further feasibility check approximately module assigned 211 which plausibility check the measured values or values of the physical quantities, that is, the position, orientation, velocity, acceleration, the rate of rotation and the rotational acceleration of the motor vehicle output from preprocessing ⁇ unit 210.
  • the tellitennavigationssystem means of inertial navigation system 201 and by means of Sa- 204 specific measurement values or values of the physical quantities, to make the measured values or values of the physical quantities of the odometry navigation system 203 plausible.
  • the measured values or values of the physical quantities are also calibrated against a sensor-individual model assigned to them
  • Fusion filter 205 is embodied, for example, as an Eror State Space Kalman filter.
  • the main task of fusion filter 205 is, for example, to correct the measured values or values of the physical quantities of the sensor base system, ie of inertial navigation system 201, by means of measured values or values of the physical variables n of odometry navigation system 203 and satellite navigation system 204, which represent the correction systems to output corresponding correction values to strapdown algorithm unit 207.
  • inertial navigation system 201 is assumed to be free from random errors and external disturbances, the measurements of the physical quantities of inertial navigation system 201 are exclusively white noise.
  • Fusion Filter 205 is a so-called Eror State Space Kalman Filter, only the quantitative error values of the measured values or values of the physical quantities are determined and corresponding corrections are carried out.
  • the system shown in FIG. 2 represents a so-called virtual sensor, wherein inertial navigation system 201, Odometry navigation system 203 and satellite navigation system 204, however, are not components of the virtual sensor.
  • a virtual sensor is a system which always generates the same output data or outputs regardless of the type of sensor systems involved - in this case inertial navigation system 201, odometry navigation system 203 and satellite navigation system 204. On the basis of the output data or outputs is not clear what sensor systems are powered ⁇ connected into the system.
  • the error propagation calculation is formed as a series of function blocks connected in series. This division into a series of function blocks allows an uncomplicated and flexible adaptation of the error propagation calculation at any time. Furthermore, the interim results at the output can use any functi ⁇ onsblocks. Branches and the influence of other parameters and corrections, eg of filter 205 filters, can also be supplemented without changes to the overall modeling.
  • the output data are used, for example, as input parameters for filtering.
  • Fig. 3 shows an exemplary structure of a series-connected to function blocks 31, 32, 33 and 34. According to the example is carried out a classification in different Def lertypen ⁇ . Thus, a division of the total error is achieved in single error.
  • the accuracies assigned to these individual error types are referred to below as description variables.
  • the calculation and passing on of the description variables to user functions enable the functionally individual evaluation of the measured values or values of the physical quantities.
  • the classification into description variables provides additional information, the sum of the individual errors in turn gives the total uncertainty or the total error.
  • measured values or values of the physical quantities occurs stepwise, but always based on basic operations.
  • measured values or values of the physical quantities are also output from intermediate steps.
  • a concept for the measure of accuracy as a datasheet calculated in real time for the virtual sensor goes beyond mere modeling as variances in fusion filter 35 itself.
  • the physical quantities are calculated in the form of error propagation, with known dependencies of physical quantities also being taken into account in the form of an error propagation law.
  • the physical quantities are considered simplistic as independent and mutually independent of each other.
  • all uncertainties already modeled in another description quantity and assumed to be independent are set to zero.
  • other parameters such as corrections from fusion filter 35, are used to calculate the physical quantities.
  • the error propagation is for this purpose attributed to the basic operations of the data processing system used.
  • the modeling of the signal path starts with the sensor systems as source, the physical quantities are used as starting values according to the specifications of the sensors in their real data sheets. Assuming the correct modeling of the uncertainties in fusion filter 35, a specification of the signal properties corresponding to the current operating state is thus achieved for each process step of the signal processing.
  • the continuity risk of fusion filter 35 is consistent with the continuity risk of the IMU sensor system and strapdown algorithm, as their availability and compliance with the specifications are, by example, the smallest necessary basis for the operation of fusion filter 35.
  • the physical quantities are determined, these are determined by the Non-reaction to fusion filter 35 arbitrary selectable.
  • an error propagation law specific to each property is selected.
  • the error propagation calculation can be realized with any distribution functions that are individual for the physical variables.
  • the basic operations for the fusion filter 35 implemented by way of example in the form of a digital, time and value-discrete system are:
  • the method according to the invention is exemplified for the correction of zero and scale factor errors of an acceleration measurement 31 by fusion filters 35, their rotation 33 in navigation coordinates by the rotation matrix 36 and their summation in a velocity 34 with simultaneous correction 32 of the absolute value by fusion filter 35.
  • These basic equations form the Function blocks for describing the signal path. For clarity, in this example, it is assumed that errors of the rotary matrix 36 and a sampling interval, as well as general influences and errors of the Coriolis acceleration and the estimated gravitational acceleration are negligible. For a complete However, these assumptions are not allowed for 36 as the filter-corrected physical quantity.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur echtzeitfähigen Bereitstellung von dynamischen Fehlerwerten dynamischer Messwerte, wobei die Messwerte mittels mindestens eines Sensorsystems (101, 103, 104, 201, 203, 204) erfasst werden, wobei die Messwerte direkt oder indirekt Werte von physikalischen Größen beschreiben, wobei die Werte von indirekt beschriebenen physikalischen Größen aus den Messwerten und/oder aus bekannten physikalischen und/oder mathematischen Zusammenhängen berechnet werden, wobei die Fehlerwerte der Messwerte des mindestens einen Sensorsystems (101, 103, 104, 201, 203, 204) bestimmt werden und wobei die Fehlerwerte in sich gegenseitig nicht beeinflussenden und zu Reihen geschalteten Funktionsblöcken (31, 32, 33, 34, 35, 36) schrittweise bestimmt werden. Die Erfindung betrifft weiterhin ein entsprechendes System sowie eine Verwendung des Systems.

Description

Verfahren und System zur echtzeitfähigen Bereitstellung von dynamischen Fehlerwerten dynamischer Messwerte
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur echtzeitfähigen Be- reitstellung von dynamischen Fehlerwerten dynamischer Messwerte gemäß Oberbegriff von Anspruch 1, ein System zur echtzeitfähigen Bereitstellung von dynamischen Fehlerwerten dynamischer
Messwerte gemäß Oberbegriff von Anspruch 13 sowie eine Verwendung des Systems.
Bei einem im Stand der Technik bekannten, sog. virtuellen Sensor besteht bekanntermaßen eine Trennung der ansonsten direkten Verbindung zwischen Sensoren und Nutzerfunktionen . Dies stellt eine Zwischenebene in der Systemarchitektur dar. Insbesondere sicherheitskritische Funktionen sind auf die schnellstmögliche und zuverlässige Erkennung von Fehlern und Widersprüchen der Messdaten angewiesen, um ihre Funktion und ihr spezifiziertes Sicherheitsniveau, z.B. entsprechend dem sog . Automotive Safety Integrity Level (ASIL) , zu gewährleisten. Die beschriebene Trennung der Funktionen von den ihnen zugeordneten Sensoren lässt eine solche bisher übliche Prüfung durch die Funktion in der Regel jedoch nicht mehr zu, bietet andererseits aber durch den Zugriff auf mehrere redundante Sensoren das Potential einer schnelleren Erkennung und einer besseren Qualität der Erkennung von Fehlern. Weiterhin ist die Qualität sowohl der fusionierten Daten als auch der Fehlererkennung bekanntermaßen abhängig von der aktuellen Verfügbarkeit und der Messqualität der in die Fusion eingebundenen Sensoren. In diesem Zusammenhang beschreibt die DE 10 2012 219 478 AI ein Sensorsystem in zur eigenständigen Bewertung der Integrität seiner Daten. Das Sensorsystem wird bevorzugt in Kraftfahrzeugen verwendet und umfasst mehrere Sensorelemente, die derart ausgebildet sind, dass sie zumindest teilweise unterschiedliche primäre Messgrößen erfassen bzw. zumindest teilweise unterschiedliche Messprinzipien nutzen. Das Sensorsystem umfasst weiterhin eine Signalverarbeitungseinrichtung, welche die Sensorsignale zumindest teilweise gemeinsam auswertet und ^
gleichzeitig die Informationsqualität der Sensorsignale be¬ wertet. Die Signalverarbeitungseinrichtung stellt außerdem eine Information über die Widerspruchsfreiheit zumindest eines Datums einer physikalischen Größe bereit, wobei das Datum der phy- sikalischen Größe auf Basis der Sensorsignale von Sensorele¬ menten berechnet wird, welche die physikalische Größe entweder direkt erfassen oder aus deren Sensorsignalen die physikalische Größe berechenbar ist. Die Information über die Widerspruchsfreiheit des Datums wird nun auf Basis von direkt oder indirekt redundant vorliegenden Sensorinformationen berechnet.
Aus der DE 10 2012 219 475 AI ist ein Sensorsystem zur eigenständigen Bewertung der Genauigkeit seiner Daten bekannt, welches bevorzugt in Kraftfahrzeugen verwendet wird. Das Sensorsystem umfasst mehrere Sensorelemente, die derart aus¬ gebildet sind, dass sie zumindest teilweise unterschiedliche primäre Messgrößen erfassen bzw. zumindest teilweise unterschiedliche Messprinzipien nutzen. Das Sensorsystem umfasst weiterhin eine Signalverarbeitungseinrichtung, welche die Sensorsignale zumindest teilweise gemeinsam auswertet und gleichzeitig die Informationsqualität der Sensorsignale be¬ wertet. Die Signalverarbeitungseinrichtung stellt außerdem eine Information über die Genauigkeit zumindest eines Datums einer physikalischen Größe in Form einer Kenngröße oder eines
Kenngrößensatzes bereit. Diese Kenngröße oder dieser Kenn¬ größensatz wird dabei nach oder an aufeinanderfolgenden Signalverarbeitungsschritten bereitgestellt, wobei die Daten der Kenngröße oder des Kenngrößensatzes davon abhängig sind, wie der zugeordnete bzw. vorangehende Signalverarbeitungsschritt das verarbeitete Datum der physikalischen Größe beeinflusst.
Die DE 10 2010 063 984 AI offenbart ein mehrere Sensorelemente umfassendes Sensorsystem. Die Sensorelemente sind so ausge¬ bildet, dass sie zumindest teilweise unterschiedliche primäre Messgrößen erfassen und zumindest teilweise unterschiedliche Messprinzipien nutzen. Aus der primären Messgröße der Sensorelemente werden dann zumindest teilweise weitere Messgrößen abgeleitet. Weiterhin umfasst das Sensorsystem eine Signal- Verarbeitungseinrichtung, 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 verschiedenem 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 Schnittstelleneinrichtung verschiedenen Funktionseinrichtungen zur Verfügung. Um Steuerungen oder Regelungen in Nutzerfunktionen, wie z.B. einem fahrspurgenauen Navigationssystem für Kraftfahrzeuge, auf Basis der dynamischen Qualität einer Datenfusion aufzubauen, ist die Information über die Gesamtunsicherheit der insgesamt fusionierten Daten, wie sie aus dem Stand der Technik bekannt ist, nicht ausreichend. Es besteht vielmehr der Bedarf, dass ein virtueller Sensor Informationen über verschiedene individuelle Kennwerte und individuelle Genauigkeiten von Sensorsignalen in Echtzeit ausgibt und den Funktionen damit ein sog. dynamisches Datenblatt zur Verfügung stellt. Es ist daher eine Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren zur echtzeitfähigen Bereitstellung von dynamischen Fehlerwerten dynamischer Messwerte vorzuschlagen.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch das Verfahren zur echtzeitfähigen Bereitstellung von dynamischen Fehlerwerten dynamischer Messwerte gemäß Anspruch 1 gelöst.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur echtzeitfähigen Bereitstellung von dynamischen Fehlerwerten dynamischer Mess- werte, wobei die Messwerte mittels mindestens eines Sensor¬ systems erfasst werden, wobei die Messwerte direkt oder indirekt Werte von physikalischen Größen beschreiben, wobei die Werte von indirekt beschriebenen physikalischen Größen aus den Messwerten und/oder aus bekannten physikalischen und/oder mathematischen Zusammenhängen berechnet werden, wobei die Fehlerwerte der Messwerte des mindestens einen Sensorsystems bestimmt werden und wobei
die Fehlerwerte in sich gegenseitig nicht beeinflussenden und zu Reihen geschalteten Funktionsblöcken schrittweise bestimmt werden . Daraus ergibt sich der Vorteil, dass eine Genauigkeitsberechnung mit Unterteilung der Fehlerwerte in datenblatttypische Kenn¬ größen wie Rauschen, Offset bzw. Skalenfaktorfehler durch voneinander unabhängige, bevorzugt als sog. Black Box model¬ lierte, Funktionsblöcke ermöglicht wird. Jeder Funktionsblock kann dabei die Fehlerfortpflanzungsrechnung von einem oder mehreren beliebigen Rechenschritten des zu beschreibenden Systems beinhalten. Die Eingangsgrößen und Ausgabegrößen jedes Funktionsblocks, also die eingehenden Messwerte und die aus¬ gehenden Messwerte bzw. Fehlerwerte, sind bevorzugt für ein theoretisches Modell benötigte Kenngrößen. Der erfindungsgemäße Aufbau in Funktionsblöcken erlaubt darüber hinaus einen flexiblen, verzweigenden und anpassbaren Verlauf des Signalpfades. Eine bevorzugt vorhandene Anbringung von Korrekturmessungen sowie von unterschiedlichen Parametern aus dem von der Fort- pflanzungsrechnung beschriebenen Sensorsystem wird dabei bevorzugt ebenso modelliert.
Die Funktionsblöcke sind untereinander wechselwirkungsfrei, beeinflussen sich also nicht gegenseitig. Ebensowenig beein- flussen sie ein ggf. vorhandenes Fusionsfilter.
Die erfindungsgemäße Aufteilung in eine oder mehrere Reihen aus Funktionsblöcken erlaubt also eine unkomplizierte und flexible Änderung der Verarbeitungsschritte. Weiterhin lässt sich die sog. „Datenblatt-Beschreibung" der verarbeiteten Messwerte nach jedem individuellen Rechenschritt bzw. nach jedem individuellen Funktionsblock nutzen, somit ist die gesamte Datenverarbeitung durch die Aneinanderreihung der einzelnen Funktionsblöcke im Wesentlichen vollständig beschrieben. Auch Verzweigungen der Reihe bzw. der Reihen von Funktionsblöcken und ggf. der Einfluss anderer Parameter und Messwerte, wie z.B. Korrekturwerte eines Fusionsfilters, sind ohne Änderungen an der Gesamtmodellierung vergleichsweise einfach einzubringen. Die ausgegebenen Daten bzw. Messwerte bzw. Fehlerwerte sind beispielsweise als Ein¬ gangsparameter für eine Filterung oder Regelung verwendbar. Somit ist also
eine Fortpflanzungsrechnung für eine vollständige Signalver- arbeitungs-Modellierung durch die tatsächliche physikalische Verbindung der Datenbusse erreichbar, ohne dass weitere Ab¬ stimmungen notwendig sind.
Mit anderen Worten ermöglicht das erfindungsgemäße Verfahren also eine vergleichsweise detailliertere Beschreibung der
Messwerte bzw. der Fehlerwerte zu nahezu beliebigen Zeitpunkten während der Verarbeitung. Dies vereinfacht es auch, unterschiedlichen Nutzerfunktionen die jeweils benötigten Messwerte bzw. Fehlerwerte in einem jeweils benötigten bzw. zweckdien- liehen Stadium zur Verfügung zu stellen.
Weiterhin ermöglicht es das erfindungsgemäße Verfahren, sowohl Störungen als auch Inkonsistenzen der Messwerte bzw. der Fehlerwerte bzw. der physikalischen Größen in möglichst kurzer Zeit zu detektieren und als eindeutige Aussage auszugeben. Zusätzlich können auch Informationen über die stochastische Unsicherheit und Schärfe dieser Aussage vergleichsweise einfach berechnet werden und diese besonders bevorzugt als Integri¬ tätsbewertung an Nutzerfunktionen weitergegeben werden. Zur Erfüllung dieser Anforderungen gliedert sich die Qualitätsbewertung bevorzugt in die Kriterien „Integrität" und „Ge¬ nauigkeit". Dabei bedeutet Integrität das Maß an Vertrauen in die Korrektheit von Messwerten bzw . Fehlerwerten bzw . physikalischen Größen, im Rahmen ihrer Messgenauigkeit, und die stochastische Bewertung spezifischer Messwerteigenschaften über die gesamte Verarbeitungsreihe bzw. Reihe von Funktionsblöcken. Eine weitere Anforderung an beide Teile ist, dass die Algorithmen zur In- tegritäts- und Genauigkeitsbewertung konsistent und echt- zeitfähig, z.B. in ein Fusionsfilter, integrierbar sind.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass die physikalischen Größen normalverteilt bzw. gaußverteilt sind.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass die Funktionsblöcke jeweils eine Fehlerfortpflanzungsrechnung ausführen. Somit werden die
Fehlerwerte schrittweise durch die Funktionsblöcke und ins¬ besondere unabhängig von der Verarbeitung in anderen Funktionsblöcken bestimmt. Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass die Fehlerfortpflanzungsrechnung in jedem Funktionsblock individuell durch die jeweiligen Sensorsysteme und/oder individuell durch die jeweiligen physi¬ kalischen Größen geprägt ist. Das ermöglicht eine individuell angepasste und spezifische Behandlung der Messwerte bzw. der fehlerwerte bzw. der physikalischen Größen, was schließlich zu einer verbesserten Integrität und einer verbesserten Genauigkeit der bestimmten individuellen Fehlerwerte führt. Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass die Fehlerwerte in den Funktionsblöcken als mathematische Matrizen gehandhabt werden. Dies ermöglicht eine ebenso einfache wie umfassende und effiziente Handhabung der Fehlerwerte .
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass die Fehlerwerte zumindest anteilig den Werten von physikalischen Größen im Fusionsdatensatz zugeordnet werden. Daraus ergibt sich der Vorteil, dass für die Nutzer- funktionen ein Zusammenhang zwischen den Fehlerwerten und den physikalischen Größen bereitgestellt werden kann. Es werden also nicht nur die Varianzen, sondern die tatsächlichen Fehlerwerte bestimmt . Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass statische Fehlereigenschaften der Sensorsysteme jeweils einen ersten Funktionsblock einer Reihe darstellen, wobei von jedem ersten Funktionsblock mindestens eine Reihe ausgeht. Damit lässt sich vergleichsweise einfach die Ungenauigkeit eines Sensorsystems bestimmen. Ausgehend von den statischen Fehlereigenschaften werden im weiteren Verlauf der Reihe von Funktionsblöcken dann bevorzugt die dynamischen Fehlereigenschaften der Sensorsysteme, wie z.B. Temperatureinflüsse und Temperaturkompensationen, ausgeführt.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass die Funktionsblöcke die Ausgangsdaten jeweils für weitere Funktionsblöcke und/oder für auf den
Sensorsystemen basierende Anwendungen bereitstellen. Somit lässt sich auf einfache Weise eine beliebig lange Reihe mit einer beliebigen Zahl von Verzweigungen der Funktionsblöcke darstellen .
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass die Fehlerwerte ein Messrauschen und/oder einen Nullpunktfehler und/oder einen Skalenfaktorfehler umfassen. Das ein Messrauschen, der Nullpunktfehler und der Skalenfaktorfehler sind diej enigen Fehler, die hauptsächlich zum Entstehen von Fehlern beitragen. Indem sie bei der Bestimmung der Fehlerwerte berücksichtigt werden bzw. indem die Fehlerwerte diese Fehler umfassen, sind die Fehlerwerte zuverlässiger und genauer .
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass mindestens eine Reihe von geschalteten Funktionsblöcken aufgabelt. Dies ermöglicht es, die Aus¬ gangsdaten eines Funktionsblocks auf unterschiedliche Arten, nämlich durch unterschiedliche Funktionsblöcke, weiterzuver- arbeiten . Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass die Messwerte und/oder die Fehlerwerte mittels einer Datenfusion zu einem Fusionsdatensatz fusioniert werden. Ein gemeinsamer Fusionsdatensatz ist gegenüber den einzelnen Messwerten und/oder den einzelnen Fehlerwerten in der Regel zuverlässiger und präziser und insbesondere erlaubt er mittels der Bestimmung der Fehlerwerte eine vergleichsweise zuverlässige Bewertung der Genauigkeit bzw. Zuverlässigkeit der fusionierten Messwerte und/oder der fusionierten Fehlerwerte.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass die Messwerte und/oder die Fehlerwerte, die zu einem Fusionsdatensatz fusioniert werden, korrigiert werden. Daraus ergibt sich der Vorteil, dass der Bestimmung der Fehlerwerte eine konkrete Bedeutung zukommt, nämlich nachfolgend die Korrektur dieser Fehlerwerte. Dies verbessert und präzisiert die vom Sensorsystem bestimmten Messwerte. Ebenso ist aber auch ein Erkennen und Korrigieren der Fehlerwerte eines geeigneten stochastischen Modells möglich und bevorzugt, wobei das Modell den individuellen Eigenschaften des jeweiligen Sensorsystems Rechnung trägt.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass die Messwerte zumindest Messwerte eines Trägheitssensorsystems, Messwerte eines globalen Satelliten- sensorsystems und/oder Messwerte eines Odometriesensorsystems sind. Damit ist die vorliegende Erfindung insbesondere zu Navigationszwecken und für Navigationssysteme, bevorzugt in Kraftfahrzeugen, geeignet. Die Sensorsysteme, also das Träg- heitssensorsystem bzw. Satellitennavigationssystem bzw. das
Odometrienavigationssystem bestimmen somit also die Position, insbesondere die Position eines Kraftfahrzeugs, als physika¬ lische Größe aus den Messwerten. Bei dem globalen Satelli¬ tennavigationssystem kann es sich beispielsweise um ein sog. GPS-Navigationssystem handeln. Das Odometrienavigationssystem bestimmt zunächst die Geschwindigkeit z.B. über den bekannten Abrollumfang der Kraftfahrzeugreifen und ermöglicht somit eine Positionsbestimmung unter Berücksichtigung des Lenkwinkels im Rahmen einer Koppelnavigation. Besonders zweckmäßig ist es, dass das Satellitennavigationssystem mindestens zwei Satelliten- signalempfänger umfasst. Dadurch verbessert sie die Qualität der erfassten Satellitensignale und somit die Zuverlässigkeit und Genauigkeit des Satellitennavigationssystems.
Gemäß einer besonders bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass zur Berechnung von Werten von indirekt beschriebenen physikalischen Größen die Umlaufbahnen von Sa- telliten des Satellitennavigationssystems als fehlerfrei an¬ genommen werden.
Gemäß einer weiteren besonders bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist es vorgesehen, dass das Trägheitsnavigationssystem das Sensorbasissystem 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 Stör- einflüssen arbeitet.
Die Erfindung betrifft weiterhin ein System zur echtzeitfähigen Bereitstellung von dynamischen Fehlerwerten dynamischer
Messwerte, umfassend mindestens ein Sensorsystem sowie ein Fusionsfilter, wobei das mindestens eine Sensorsystem dazu ausgebildet ist, Messwerte zu erfassen,
wobei die Messwerte direkt oder indirekt Werte von physikalischen Größen beschreiben, wobei das Fusionsfilter dazu ausgebildet ist, die Werte von indirekt beschriebenen physikalischen Größen aus den Messwerten und/oder aus bekannten physikalischen und/oder mathematischen Zusammenhängen zu berechnen, wobei das Fusionsfilter dazu ausgebildet ist, die Messwerte mittels einer Datenfusion zu einem Fusionsdatensatz zu fusionieren und wobei das System dazu ausgebildet ist, sich gegenseitig nicht be- einflussende und zu Reihen geschaltete Funktionsblöcke be¬ reitzustellen,
wobei die Funktionsblöcke dazu ausgebildet sind, die Fehlerwerte schrittweise zu bestimmen. Das erfindungsgemäße System umfasst somit alle zur Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens notwendigen Vorrichtungen . Z.B. kann das erfindungsgemäße System einen Prozessor und elektronische Speichermittel umfassen, auf denen ein entsprechendes Computerprogrammprodukt abgelegt und ausführbar ist.
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.
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,
Fig. 2 beispielhaft eine weitere mögliche Ausbildungsform eines erfindungsgemäßen Systems, welches ebenfalls zur Positionsbestimmung ausgebildet ist, in einem Kraftfahrzeug, und
Fig. 3 beispielhaft einen Aufbau von zu einer Reihe ge¬ schalteten Funktionsblöcken.
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 echt- zeitfähigen Bereitstellung von dynamischen Fehlerwerten eines Trägheitsnavigationssystems ausgebildet und eignet sich zur Positionsbestimmung des Kraftfahrzeugs. Dabei sind alle vom System umfassten Elemente bzw. Bestandteile bzw. Sensorsysteme als Funktionsblöcke veranschaulicht und deren Zusammenwirken untereinander dargestellt. Das beispielsgemäße System umfasst Trägheitsnavigationssystem 101, das so ausgebildet ist, dass es zumindest die Beschleu¬ nigungen 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.
Trägheitsnavigationssystem 101 bildet beispielsgemäß das sog. Sensorbasissystem, dessen Ausgabedaten mittels der im Folgenden beschriebenen weiteren Sensorsysteme, der sog. Korrektursys¬ teme, korrigiert werden. Die Korrektursysteme sind dabei Odometrienavigationssystem 103 und Satellitennavigationssys¬ tems 104.
Das erfindungsgemäße System weist weiterhin eine sog.
Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 auf, in welcher ein sog. Strapdown-Algorithmus durchgeführt wird, mittels dessen die
Eingangsdaten bzw. Messwerte von Trägheitsnavigationssystem 101 u.a. in Positionsdaten umgerechnet werden. Dazu werden die Eingangsdaten bzw. Messwerte von Trägheitsnavigationssystem 101, welche naturgemäß Beschleunigungen beschreiben, zweimal über die Zeit integriert. Mittels einer Einfachintegration über die Zeit werden weiterhin die Ausrichtung und die Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs bestimmt. Außerdem kompensiert
Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 eine auf Trägheitsnaviga¬ tionssystem 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 Weltkoordinatensystem, das zur Beschreibung der Ausrichtung bzw. von dynamischen Größen des Kraftfahrzeugs auf der Welt geeignet ist. Beispielsgemäß handelt es sich bei dem genannten Weltkoordinatensystem um ein
GPS-Koordinatensystem. Außerdem umfassen die Ausgangsdaten von Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 die Position bezüglich des Kraftfahrzeugkoordinatensystems und die Ausrichtung hin- sichtlich des Weltkoordinatensystems. Zusätzlich weisen die Ausgangsdaten von Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 die Va¬ rianzen als Information über die Datenqualität der oben genannten 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. Navi¬ gationsinformationen werden über Ausgabemodul 112 ausgegeben und anderen Kraftfahrzeugsystemen zur Verfügung gestellt. Das erfindungsgemäße 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 Lenkwinkelsensorelement , 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 Kraftfahrzeug bestimmt.
Das System umfasst außerdem Fusionsfilter 105. Fusionsfilter 105 stellt im Zuge der gemeinsamen Auswertung der Eingangsdaten bzw. Messwerte von Odometrienavigationssystem 103, von Satelli- tennavigationssystems 104 und von Trägheitsnavigationssystem 101 einen Fusionsdatensatz 106 bereit. Fusionsdatensatz 106 weist die erfassten Eingangsdaten der unterschiedlichen Sensorsysteme auf, wobei Fusionsdatensatz 106 beispielsgemäß zusätzlich Fehlerwerte und den Fehlerwerten zugeordnete Va¬ rianzen, welche die Datenqualität beschreiben, umfasst.
Die Eingangsdaten bzw. Messwerte von Trägheitsnavigationssystem 101 werden während des Betriebs des Kraftfahrzeugs 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 Ausgabedaten zur Korrektur der Messwerte bzw. physikalischen Größen des Sensorbasissystems herangezogen werden. Somit ist sichergestellt, dass stets Messwerte bzw. Werte von physikalischen Größen, die zumindest scheinbar zu einem identischen Zeitpunkt erfasst wurden, zur Korrektur der
Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen herangezogen werden können.
Von Fusionsfilter 105 bereitgestellter Fusionsdatensatz 106 umfasst beispielsgemäß die mittels der plausibilisierten Ausgabedaten der Korrektursysteme bestimmten quantitativen Fehler des Sensorbasissystems.
Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 korrigiert nun mittels Fu¬ sionsdatensatz 106 die Ausgabedaten des Sensorbasissystems.
Fusionsdatensatz 106 wird von Fusionsfilter 105 aus den Eingangsdaten bzw. Messwerten von Odometrienavigationssystem 103, Satellitennavigationssystems 104 und Trägheitsnavigations¬ system 101 berechnet.
Fusionsfilter 105 ist beispielsgemäß als Er- ror-State-Space-Kalman Filter ausgebildet, also als Kaiman-Filter, das insbesondere eine Linearisierung der Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen ausführt und in welchem die quantitativen Fehlerwerte der Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen berechnet bzw. geschätzt werden und welches sequentiell arbeitet und dabei die in dem jeweiligen Funkti- onsschritt der Sequenz verfügbaren Ausgabedaten korrigiert.
Fusionsfilter 105 ist so ausgebildet, dass es stets asynchron die aktuellsten von Trägheitsnavigationssystem 101,
Odometrienavigationssystem 103 und Satellitennavigationssystem 104 verfügbaren Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen erfasst. Beispielsgemäß werden die Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen dabei über Kraftfahrzeugmodelleinheit 107 und Ausrichtungsmodelleinheit 109 geführt. Kraftfahrzeugmodelleinheit 107 ist so ausgebildet, dass sie aus den Messwerten bzw. Werten der physikalischen Größen 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 beispielsgemäße System umfasst außerdem Reifenparameter- schätzungseinheit 110, welche so ausgebildet ist, dass sie zumindest den Halbmesser, beispielgemäß den dynamischen
Halbmesser, aller Räder berechnet und zusätzlich die Schräglaufsteifigkeit und die Schlupfsteifigkeit aller Räder berechnet und diese Kraftfahrzeugmodelleinheit 107 als zusätzliche Eingangsgrößen bereitstellt. Reifenparameterschätzungseinheit 110 ist weiterhin so ausgebildet, dass sie ein im Wesentlichen lineares Reifenmodell zur Berechnung der Reifengrößen verwendet.
Die beispielgemäßen Eingangsgrößen von Reifenparameterschät- zungseinheit 110 sind dabei die Raddrehzahlen und den Lenkwinkel beschreibende Eingangsdaten, zumindest teilweise die Aus- gangswerte von Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 sowie die von Fusionsfilter 105 bestimmten Varianzen.
Das beispielsgemäße System umfasst außerdem GPS-Fehlererkennungs-und-Plausibilisierungseinheit 111, welche so ausgebildet ist, dass sie beispielsgemäß als Eingangsdaten die Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen von Satellitennavigationssystem 104 sowie zumindest teilweise Ausgabedaten von Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 erhält und in ihren Berechnungen berücksichtigt.
GPS-Fehlererkennungs-und-Plausibilisierungseinheit 111 prüft die Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen gegen ein an Satellitennavigationssystem 104 angepasstes stochastisches Modell. Sofern die Messwerte bzw . Werte der physikalischen Größen 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 Eingangsdaten 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 Satelliten- navigationssystems 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 Positionsdaten 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 beispielsgemäße 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 zu¬ mindest Fusionsfilter 105 Informationen 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 beispielgemäß so ausgebildet, dass sie als Eingangsdaten die Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen der Raddrehzahlsensoren von
Odometrienavigationssystem 103 sowie die Eingangsdaten von Trägheitsnavigationssystem 101 nutzt. Das beispielsgemäße System verwendet beispielgemäß eine erste Gruppe von Eingangsdaten, die sich auf ein Kraftfahrzeugko¬ ordinatensystem beziehen und zusätzlich eine zweite Gruppe von Eingangsdaten, die sich auf ein Weltkoordinatensystem beziehen, wobei das Weltkoordinatensystem zur Beschreibung der Ausrichtung und von dynamischen Größen des Kraftfahrzeugs verwendet wird. Mittels Ausrichtungsmodelleinheit 109 wird ein Ausrichtungs¬ winkel zwischen dem Kraftfahrzeugkoordinatensystem und dem Weltkoordinatensystem bestimmt. Der von Ausrichtungsmodelleinheit 109 bestimmte Ausrich¬ tungswinkel zwischen dem Kraftfahrzeugkoordinatensystem und dem Weltkoordinatensystem wird dabei bestimmt auf Basis folgender physikalischer Größen: - der vektoriellen Geschwindigkeit bezüglich des
Weltkoordinatensystems ,
- der vektoriellen Geschwindigkeit bezüglich des
Kraftfahrzeugkoordinatensystems ,
- des Lenkwinkels und
- der jeweiligen quantitativen Fehler der die genannten Größen beschreibenden Ausgabedaten.
Ausrichtungsmodelleinheit 109 greift dabei auf sämtliche der Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen 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, deren Ergebnisse er über Fusionsdatensatz 106 an
Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 weiterleitet.
Fusionsfilter 105 erfasst also die Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen von Trägheitsnavigationssystem 101, dem Sensorbasissystem, sowie von Odometrienavigationssystem 103 und von Satellitennavigationssystem 104, den Korrektursystemen.
Die Bestimmung der Fehlerwerte erfolgt dabei stets in Form von zu Reihen geschalteten Funktionsblöcken, die sich untereinander nicht beeinflussen. Ebensowenig beeinflussen die Funktionsblöcke Fusionsfilter 105. Jeder einzelne Funktionsblock beinhaltet die Fehlerfortpflanzungrechnung von einem oder mehreren beliebigen Rechenschritten des beispielhaften Systems. Diese Struktur erlaubt einen flexiblen, verzweigenden und anpassbaren Verlauf des Signalpfades. Die Anbringung von Korrekturwerten sowie von Parametern aus der Fortpflanzungsrechnung wird dabei ebenso modelliert. Fig. 2 zeigt beispielhaft eine weitere mögliche Ausbildungsform eines erfindungsgemäßen Systems, welches ebenfalls zur echt- zeitfähigen Bereitstellung von dynamischen Fehlerwerten ausgebildet ist, in einem Kraftfahrzeug (nicht dargestellt) . Das System umfasst beispielsgemäß Trägheitsnavigationssystem 201, Satellitennavigationssystem 204 und Odometrienavigationssystem 203 als unterschiedliche Sensorsysteme. Trägheitsnavigati¬ onssystem 201, Satellitennavigationssystem 204 und
Odometrienavigationssystem 203 geben Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen, die direkt bzw. indirekt Navigations¬ informationen, nämlich eine Position, eine Geschwindigkeit, eine Beschleunigung, eine Ausrichtung, eine Gierrate bzw. eine Gierbeschleunigung beschreiben, an Fusionsfilter 205 aus. Die Ausgabe der Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen erfolgt dabei über einen Fahrzeugdatenbus, beispielsgemäß über einen sog. CAN-Bus . Beispielsgemäß gibt Satellitennavigati¬ onssystem 204 seine Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen 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-Einheit 207 verwendet, da dieses als fehlerfrei angenommen wird, d.h., es wird angenommen, dass die Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen von Trägheitsnavigationssystem 201 stets ihrem sto- chastischen Modell entsprechen, dass sie lediglich Rauscheinflüsse 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. Satellitennavigationssystem 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 Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen an Vorverarbeitungseinheit 206 von Trägheitsnavigationssystem 201 aus. Vorverarbeitungseinheit 206 korrigiert nun die Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen bzw. die darin beschriebenen Navigationsinformationen mittels Korrekturen, die Vorverarbeitungseinheit 206 von Fusionsfilter 205 erhält. Die solcherart korrigierten Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen bzw. die darin beschriebenen Navigationsinformationen werden weitergeführt an
Strapdown-Algorithmus-Einheit 207. Strapdown-Algorithmus-Einheit 207 nimmt anhand der korrigierten Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen von Vorverarbeitungseinheit 206 nun eine Positionsbestimmung vor. Diese Positionsbestimmung ist dabei eine sog. Koppelnavigation auf Basis von Trägheitsnavigationssystem 201. Dazu werden die von Vorverarbeitungseinheit 206 ausgegebenen korrigierten Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen bzw. die darin beschriebenen Navigationsinformationen fortlaufend über die Zeit
aufintegriert bzw. aufaddiert. Strapdown-Algorithmus-Einheit 207 kompensiert weiterhin eine auf Trägheitsnavigationssystem 201 wirkende Corioliskraft , welche sich auf die Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen von Trägheitsnavigationssystem 201 auswirken kann. Zur Positionsbestimmung führt
Strapdown-Algorithmus-Einheit 207 eine zweifache Integration der von Trägheitsnavigationssystem 201 erfassten Eingangsdaten, 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-Einheit 207 eine einfache Integration der von Trägheitsnavigationssystem 201 erfassten Eingangsdaten über die Zeit durch. Weiterhin korrigiert Strapdown-Algorithmus-Einheit 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-Einheit 207 aus. Die von Strapdown-Algorithmus-Einheit 207 bestimmten und korrigierten Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen bzw. Navigationsinformationen, also die Position, die Geschwindigkeit, die Beschleunigung, die Ausrichtung, die Drehrate und die Drehbeschleunigung des Kraftfahrzeugs werden nun an Ausgabemodul 212 und an Fusionsfilter 205 geführt. Der von Strapdown-Algorithmus-Einheit 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 Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen von Träg- heitsnavigationssystem 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 Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen mittels der Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen der anderen Sensorsysteme, der sog. Korrektursysteme, korrigiert werden. Beispielsgemäß handelt es sich, wie bereits ausgeführt, bei den Korrektursystemen um Odometrienavigationssystem 203 und um Satellitennavigationssystem 204.
Trägheitsnavigationssystem 201, Vorverarbeitungseinheit 206 von Trägheitsnavigationssystem 201 und Strapdown-Algorithmus-Einheit 207 bilden beispielsgemäß zu¬ sammen das sog. Sensorbasissystem, zu welchem zusätzlich anteilig auch Fusionsfilter 205 gezählt wird. Ausgabemodul 212 gibt die von Strapdown-Algorithmus-Einheit 207 bestimmten und korrigierten Navigationsinformationen an beliebige weitere Systeme des Kraftfahrzeugs weiter.
Die von Satellitennavigationssystem 204 erfassten Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen 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 Satellitennavigationssystem 204 ausgegebenen Messwerten bzw. Werten der physikalischen Größen, 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 Satellitennavigati- onssystem 204 eine relative Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs zu den GPS-Satelliten, von denen GPS-Signale empfangen werden. Weiterhin korrigiert Vorverarbeitungseinheit 208 einen in den Ausgabedaten 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 über den CAN-Bus erhalten Korrekturwerten.
Satellitennavigationssystem 204 ist weiterhin Plausibilisie- rungsmodul 209 zugeordnet, welches die von Vorverarbeitungs¬ einheit 208 ausgegebenen Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen der Navigationsinformationen, also der Position und der Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs, plausibilisiert . Die von Plausibilisierungsmodul 209 plausibilisierten Eingangsdaten werden dann an Fusionsfilter 205 ausgegeben. Das System umfasst weiterhin Vorverarbeitungseinheit 210 von Odometrienavigationssystem 203, welche über den CAN-Bus die von Odometrienavigationssystem 203 erfassten Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen erhält. Die erfassten Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen die Ausgabedaten der einzelnen Raddrehzahlsensoren sowie die Ausgabedaten des Lenkwinkelsensors. Vorverarbeitungseinheit 210 bestimmt nun aus den von Odometrienavigationssystem 203 ausgegebenen Messwerten bzw. Werten der physikalischen Größen gemäß einem sog. Koppelnavigationsverfahren 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 Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen mittels von Fusionsfilter 205 erhaltenen Korrekturwerten. Odometrienavigationssystem 203 ist weiterhin Plausibilisie- rungsmodul 211 zugeordnet, welches die von Vorverarbeitungs¬ einheit 210 ausgegebenen Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen, also die Position, die Ausrichtung, die Geschwindigkeit, die Beschleunigung, die Drehrate und die Drehbeschleunigung des Kraftfahrzeugs, plausibilisiert . Da die Fehlerwerte der Aus¬ gabedaten von Odometrienavigationssystem 203 häufig zufällige, umweltbedingte Störungen sind, die nicht Weißem Rauschen entsprechen, z.B. bei vergleichsweise großem Radschlupf, werden die mittels Trägheitsnavigationssystem 201 und mittels Sa- tellitennavigationssystem 204 bestimmten Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen genutzt, um die Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen von Odometrienavigationssystem 203 zu plausibilisieren . Zunächst werden auch hier aber die Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen gegen ein ihnen zu- geordnetes, sensorindividuelles Modell abgeglichen, welches
Messunsicherheiten wie Rauscheinflüsse berücksichtigt. Sofern die Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen dem Modell innerhalb der gegebenen Grenzwerte bzw. Toleranzbereiche entsprechen, erfolgt hier eine erste Plausibilisierung und die solcherart plausibilisierten Werte werden weiterverarbeitet. Die plausibilisierten Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen werden dann an Fusionsfilter 205 weitergeführt. Sofern eine Plausibilisierung dieser Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen nicht erfolgen kann, werden die entsprechenden Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen 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, die Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen des Sensorbasissystems, also von Trägheitsnavigationssystem 201, mittels Messwerten bzw. Wertne der physikalischen Größen n von Odometrienavigationssystem 203 und Satellitennavigationssystem 204, welche die Korrektursysteme darstellen, zu korrigieren, bzw. entsprechende Korrekturwerte an Strapdown-Algorithmus-Einheit 207 auszugeben. Da Trägheitsnavigationssystem 201 beispielsgemäß als frei von zufälligen Fehlern und äußeren Störungen angenommen wird, unterliegen die Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen von Trägheitsnavigationssystem 201 ausschließlich Weißem Rauschen . Da es sich bei Fusionsfilter 205 um einen sog. Er- ror-State-Space-Kalman-Filter handelt, werden ausschließlich die quantitativen Fehlerwerte der Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen bestimmt und entsprechende Korrekturen ausgeführt. Dies vereinfacht und beschleunigt die von Fusi- onsfilter 205 vorgenommene Fusion der Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen bzw. Fehlerwerte von Trägheitsnaviga¬ tionssystem 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 beim in Fig. 2 dargestellten System ist die Fehlerfortpflanzungsrechnung als Reihe von hintereinander geschalteten Funktionsblöcken ausgebildet. Diese Aufteilung in eine Reihe aus Funktionsblöcken erlaubt jederzeit eine unkomplizierte und flexible Anpassung der Fehlerfortpflanzungsrechnung. Weiterhin lassen sich die Zwischenergebnisse am Ausgang jedes Funkti¬ onsblocks nutzen. Auch Verzweigungen und der Einfluss anderer Parameter und Korrekturen, z.B. von Funktionsfilter 205 Filter, sind ohne Änderungen an der Gesamtmodellierung ergänzbar. Die ausgegebenen Daten werden beispielsgemäß als Eingangsparameter für eine Filterung verwendet.
Fig. 3 zeigt einen beispielhaften Aufbau von zu einer Reihe geschalteten Funktionsblöcken 31, 32, 33 und 34. Beispielsgemäß erfolgt dabei eine Klassifikation in unterschiedliche Feh¬ lertypen. Somit wird eine Aufteilung des Gesamtfehlers in Einzelfehler erreicht. Die diesen einzelnen Fehlertypen zugeordneten Genauigkeiten werden im Folgenden als Beschreibungsgrößen bezeichnet. Die Berechnung und Weitergabe der Beschreibungsgrößen an Nutzerfunktionen ermöglichen die funktionsindividuelle Bewertung der Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen. Die Klassifikation in Beschreibungsgrößen liefert dabei Zusatzinformationen, die Summe der Einzelfehler ergibt wiederum die Gesamtunsicherheit bzw. den Gesamtfehler.
Die Verarbeitung von Messwerten bzw. Werten der physikalischen Größen erfolgt schrittweise, jedoch stets basierend auf grundlegenden Operationen. Dazu werden auch Messwerte bzw. Werte der physikalischen Größen aus Zwischenschritten ausgegeben. Ein Konzept für das Genauigkeitsmaß als ein für den virtuellen Sensor in Echtzeit berechnetes Datenblatt geht über die alleinige Modellierung als Varianzen in Fusionsfilter 35 selbst hinaus. Dies führt zur Verwendung von mehreren Kennwerten zur Beschreibung der Eigenschaften von Messwerten bzw. Werten der physikalischen Größen. Daraus ergibt sich, wie dargestellt, die Motivation zur Unterteilung der vorgenommenen Signalverarbeitung in abgeschlossene, als Black Box modellierte Funktionsblöcke 31, 32, 33 und 34, die stets den gleichen Ein- und Ausgangsvektor der physikalischen Größen besitzen. Innerhalb von Funktionsblöcken 31, 32, 33 und 34 werden die physikalischen Größen in Form einer Fehlerfortpflanzung berechnet, wobei auch bekannte Abhängigkeiten von physikalischen Größen untereinander in Form eines Fehlerfortpflanzungsgesetztes berücksichtigt werden. Ansonsten werden die physikalischen Größen vereinfachend als unabhängig und untereinander rückwirkungsfrei betrachtet. Damit werden bei der Fehlerfortpflanzungsrechnung einer einzelnen physikalischen Größen alle bereits in einer anderen Beschreibungsgröße modellierten und als unabhängig angenommenen Unsicherheiten zu Null gesetzt. Optional werden weitere Parameter, beispielsweise durch Korrekturen von Fusionsfilter 35, zur Berechnung der physikalischen Größen verwendet. Die Fehlerfortpflanzung wird hierfür auf die verwendeten Basisoperationen des Datenverarbeitungssystems zurückgeführt. Die Modellierung des Signalpfades beginnt mit den Sensorsystemen als Quelle, die physikalischen Größen werden entsprechend der Spezifikationen der Sensoren in ihren realen Datenblättern als Startwerte verwendet. Die korrekte Modellierung der Unsicherheiten in Fusionsfilter 35 vorausgesetzt, ist somit eine stets dem aktuellen Betriebszustand entsprechende Spezifikation der Signaleigenschaften zu jedem Prozessschritt der Signalverarbeitung erreicht. Bezogen auf die Einhaltung dieser Spezifikationen ergibt sich das Kontinuitätsrisiko von Fusionsfilter 35 entsprechend dem Kontinuitätsrisiko des Sensorbasissystems aus IMU und Strapdown-Algorithmus , da deren Verfügbarkeit und Einhaltung der Spezifikationen beispielsgemäß die kleinste, notwendige Grundlage für den Betrieb von Fusionsfilter 35 darstellen.
Anhand der Anforderungen der Nutzerfunktionen werden die physikalischen Größen ermittelt, diese sind durch die Rückwirkungsfreiheit zu Fusionsfilter 35 beliebig wählbar. Für das Berechnungsverfahren wird ein für jede Eigenschaft spezifisches Fehlerfortpflanzungsgesetz ausgewählt.
Prinzipiell lässt sich die Fehlerfortpflanzungsrechnung mit beliebigen, für die physikalischen Größen individuellen Verteilungsfunktionen realisieren.
Zur beispielhaften Umsetzung eines Genauigkeitsmaßes in Fusionsfilter 35, das die beispielsgemäß notwendigen Kriterien erfüllt, werden hier die Fehlerwerte Messrauschen, Nullpunktfehler (Offset) und Steigungsfehler
( Skalenfaktorfehler) ausgewählt.
Die Basisoperationen für das beispielsgemäß in Form eines digitalen, zeit- und wertediskreten Systems umgesetzte Fusionsfilter 35 sind hierbei:
· Addition / Subtraktion
• Multiplikation / Division
• Verzögerung um einen Abtastschritt / Speicherung
In der hier beispielhaft gezeigten Anwendung wird weiterhin die Annahme getroffen, dass die physikalischen Größen normalverteilt sind. Dadurch vereinfacht sich die gemeinsame Verwendbarkeit mit dem stochastischen Modell von Fusionsfilter 35. Die Fortpflanzungsrechnung ist bei unkorrelierten physikalischen Größen für lineare Funktionen und Transformationen durch einfache Varianzfortpflanzung darstellbar. Für korrelierte physikalischen Größen ist dagegen ein
Varianzfortpflanzungsgesetz mit einer vollbesetzten Varianz-Kovarianz-Matrix anzuwenden .
Das erfindungsgemäße Verfahren wird beispielhaft für die Korrektur von Nullpunkt- und Skalenfaktorfehler einer Beschleunigungsmessung 31 durch Fusionsfilter 35, deren Drehung 33 in Navigationskoordinaten durch die Drehmatrix 36 und deren Summation in eine Geschwindigkeit 34 bei gleichzeitiger Korrektur 32 des Absolutwertes durch Fusionsfilter 35. Diese Basisgleichungen bilden die Funktionsblöcke zur Beschreibung des Signalpfades. Zur besseren Anschaulichkeit wird in diesem Beispiel angenommen, dass Fehler von Drehmatrix 36 und eines Abtastintervalls, sowie allgemeine Einflüsse und Fehler der Coriolisbeschleunigung und der geschätzten Erdbeschleunigung vernachlässigbar sind. Für eine vollständige Genauigkeitsbeschreibung des Sensorbasissystems sind diese Annahmen für 36 als vom Filter korrigierte physikalische Größe jedoch nicht zulässig.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur echtzeitfähigen Bereitstellung von dynamischen Fehlerwerten dynamischer Messwerte, wobei die Messwerte mittels mindestens eines Sensorsystems (101, 103, 104, 201, 203, 204) erfasst werden, wobei die Messwerte direkt oder indirekt Werte von physikalischen Größen beschreiben, wobei die Werte von indirekt beschriebenen physikalischen Größen aus den Messwerten und/oder aus bekannten physikalischen und/oder mathematischen Zusammenhängen berechnet werden und wobei die Fehlerwerte der Messwerte des mindestens einen Sensorsystems (101, 103, 104, 201, 203, 204) bestimmt werden,
dadurch gekennzeichnet, dass die Fehlerwerte in sich gegenseitig nicht beeinflussenden und zu Reihen geschalteten Funktions- blocken (31, 32, 33, 34, 35, 36) schrittweise bestimmt werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1,
dadurch gekennzeichnet, dass die Funktionsblöcke (31, 32, 33, 34,
35, 36) jeweils eine Fehlerfortpflanzungsrechnung ausführen.
3. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 und 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Fehlerfortpflanzungsrechnung in j edem Funktionsblock (31, 32, 33, 34, 35, 36) individuell durch die jeweiligen Sensorsysteme (101, 103, 104, 201, 203, 204) und/oder individuell durch die jeweiligen physikalischen Größen geprägt ist.
4. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Fehlerwerte in den Funkti- onsblöcken (31, 32, 33, 34, 35, 36) als mathematische Matrizen gehandhabt werden.
5. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Fehlerwerte zumindest anteilig den Werten von physikalischen Größen im Fusionsdatensatz zugeordnet werden.
6. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass statische Fehlereigenschaften der Sensorsysteme (101, 103, 104, 201, 203, 204) j eweils einen ersten Funktionsblock (31, 32, 33, 34, 35, 36) einer Reihe darstellen, wobei von jedem ersten Funktionsblock (31, 32, 33, 34, 35, 36) mindestens eine Reihe ausgeht.
7. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Funktionsblöcke die Aus¬ gangsdaten jeweils für weitere Funktionsblöcke (31, 32, 33, 34, 35, 36) und/oder für auf den Sensorsystemen (101, 103, 104, 201, 203, 204) basierende Anwendungen bereitstellen.
8. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Fehlerwerte ein Messrauschen und/oder einen Nullpunktfehler und/oder einen
Skalenfaktorfehler umfassen.
9. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens eine Reihe von ge¬ schalteten Funktionsblöcken (31, 32, 33, 34, 35, 36) aufgabelt.
10. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Messwerte und/oder die Feh¬ lerwerte mittels einer Datenfusion zu einem Fusionsdatensatz fusioniert werden.
11. Verfahren nach Anspruch 10,
dadurch gekennzeichnet, dass die Messwerte und/oder die Feh¬ lerwerte, die zu einem Fusionsdatensatz fusioniert werden, korrigiert werden.
12. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Messwerte zumindest Messwerte eines Trägheitssensorsystems (101, 201), Messwerte eines globalen Satellitensensorsystems (104, 204) und/oder Messwerte eines Odometriesensorsystems (103, 202) sind.
13. System zur echtzeitfähigen Bereitstellung von dynamischen Fehlerwerten dynamischer Messwerte, umfassend mindestens ein Sensorsystem sowie ein Fusionsfilter, wobei das mindestens eine Sensorsystem (101, 103, 104, 201, 203, 204) dazu ausgebildet ist, Messwerte zu erfassen, wobei die Messwerte direkt oder indirekt Werte von physikalischen Größen beschreiben, wobei das Fusionsfilter (105, 205, 35) dazu ausgebildet ist, die Werte von indirekt beschriebenen physikalischen Größen aus den Messwerten und/oder aus bekannten physikalischen und/oder mathematischen Zusammenhängen zu berechnen und wobei das Fusionsfilter (105, 205, 35) dazu ausgebildet ist, die Messwerte mittels einer Datenfusion zu einem Fusionsdatensatz zu fusionieren,
dadurch gekennzeichnet, dass das System dazu ausgebildet ist, sich gegenseitig nicht beeinflussende und zu Reihen geschaltete Funktionsblöcke (31, 32, 33, 34, 35, 36) bereitzustellen, wobei die Funktionsblöcke dazu ausgebildet sind, die Fehlerwerte schrittweise zu bestimmen.
14. System nach Anspruch 13,
dadurch gekennzeichnet, dass das System dazu ausgebildet ist, ein Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 12 aus¬ zuführen .
15. Verwendung des Systems nach mindestens einem der Ansprüche 13 und 14 in einem Kraftfahrzeug.
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