EP3388307B1 - Fusion von infrastrukturbezogenen daten, insbesondere von infrastrukturbezogenen daten für schienenfahrzeuge - Google Patents

Fusion von infrastrukturbezogenen daten, insbesondere von infrastrukturbezogenen daten für schienenfahrzeuge Download PDF

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EP3388307B1
EP3388307B1 EP18166626.4A EP18166626A EP3388307B1 EP 3388307 B1 EP3388307 B1 EP 3388307B1 EP 18166626 A EP18166626 A EP 18166626A EP 3388307 B1 EP3388307 B1 EP 3388307B1
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EP
European Patent Office
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data
dataset
vehicles
infrastructure
existing
Prior art date
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EP18166626.4A
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French (fr)
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EP3388307A3 (de
EP3388307A2 (de
Inventor
Bernd Foißner
Martin Deuter
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Knorr Bremse Systeme fuer Schienenfahrzeuge GmbH
Original Assignee
Knorr Bremse Systeme fuer Schienenfahrzeuge GmbH
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Publication date
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Application filed by Knorr Bremse Systeme fuer Schienenfahrzeuge GmbH filed Critical Knorr Bremse Systeme fuer Schienenfahrzeuge GmbH
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Publication of EP3388307A3 publication Critical patent/EP3388307A3/de
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L15/00—Indicators provided on the vehicle or train for signalling purposes
    • B61L15/0058—On-board optimisation of vehicle or vehicle train operation
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L27/00—Central railway traffic control systems; Trackside control; Communication systems specially adapted therefor
    • B61L27/40—Handling position reports or trackside vehicle data
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L27/00—Central railway traffic control systems; Trackside control; Communication systems specially adapted therefor
    • B61L27/50—Trackside diagnosis or maintenance, e.g. software upgrades
    • B61L27/53—Trackside diagnosis or maintenance, e.g. software upgrades for trackside elements or systems, e.g. trackside supervision of trackside control system conditions

Definitions

  • the present invention relates to a method for merging infrastructure-related data, in particular infrastructure-related data for vehicles, in particular rail vehicles, a computer program product for carrying out this method and a device for carrying out this method.
  • Such infrastructure-related data typically contain information on route characteristics, such as the gradient, information on maximum permissible speeds or the positions of stops and the like. Information on the maintenance intervals or the general condition of the route is also conceivable.
  • track-bound vehicles are to be understood as vehicles which follow a fixed lane and cannot leave it or can only leave it under certain conditions, such as magnetic levitation trains or driverless transport vehicles.
  • the WO 2004/028 881 A1 shows a monitoring of a route of an autonomous mobile unit, such as a driverless lane-bound vehicle, using a multi-sensor system in which three different types of sensors, a laser sensor, a radar sensor and a video sensor, are merged and the route is monitored with the result of the fusion.
  • This invention is based on the object of generating new data records from existing infrastructure-related data records that are present consistently, completely, with a corresponding level of detail and with a corresponding data quality.
  • the creation of the new data record is essentially carried out by first reading in at least one existing data record from at least one source and then converting it to at least one new data record with a uniform format, the at least one existing data record containing data that describe an infrastructure section , wherein the uniform format is suitable for making the new data record accessible to a driver assistance system of a vehicle, whereby the operation of such a driver assistance system is made possible.
  • a uniform format is suitable for making the new data record accessible to a driver assistance system of a vehicle, whereby the operation of such a driver assistance system is made possible.
  • a new data record is created by means of a data fusion of at least two existing data records, whereby the information content of the new data record is at least as high as the information content of the at least two existing data records.
  • the merged, new data set now contains the data and information of both data sets, whereby the information content of this data set is higher than that of the two individual data sets.
  • the quality of the data records is also assessed, with certain data being identified as trustworthy data records for further fusion on the basis of the quality.
  • the quality of a data record preferably describes how suitable the data record is for describing an infrastructure section and for further processing.
  • the quality can be assessed by analyzing a data record with regard to its information content. If there are two data sets evaluated as plausible, which describe the course of the same route, which is characterized by a strongly changing gradient, the data set with the higher quality is to be evaluated, which has the higher resolution, i.e. has more interpolation points. As a result, this data record describes the route in much more detail than the other data record. A high level of detail, i.e. a high number of support points, can thus mean a measure of high data quality.
  • the evaluation of the quality can preferably also be carried out or influenced by the user by allowing his own evaluation of the quality to flow into the method.
  • Data from both data sets are preferably identified which describe the same infrastructure section in order to avoid duplication of the data in the data set that is merged later.
  • certain trustworthy data records are preferably determined which serve as the data basis in the further process if other data records supply contradicting data.
  • Such a trustworthy data record is preferably a data record which was previously read in from the sources, or it was created specifically for this purpose and made available for further processing of the method.
  • connecting points of the at least two data records are also identified in order to merge them in accordance with the infrastructure.
  • the at least two data records are preferably checked before and / or after the merger with regard to existing data gaps and / or further inconsistencies, these being identified for further processing.
  • the source from which the data records are read in can preferably be existing data records which have a static character, that is to say which cannot be changed.
  • Data records generated dynamically which are generated, for example, during the operation of the vehicles or by the driver, can preferably be read in from other sources. These dynamically generated data sets are preferably used to supplement the already existing static data sets.
  • At least one existing data record is preferably defined as a trustworthy data record as a reference for the plausibility check.
  • This trustworthy data set then serves as the only data source when several data sets describe one and the same route section, but provide different or even contradicting information.
  • the selection of the trustworthy data source can preferably take place via a weighting or evaluation of the quality between the individual data sets which serve as data sources.
  • a plausibility check preferably also includes a check with regard to the data consistency.
  • the height information is preferably checked, especially at the transition points between individual data records, thereby avoiding discontinuities.
  • the driver assistance systems located in the vehicles are preferably designed to carry out the autonomous or also partially autonomous operation of the vehicles on the basis of the newly generated data sets.
  • the newly generated data sets preferably have infrastructure-related information on a road network in which the vehicles are moving.
  • these are rail vehicles which move on a rail network.
  • the invention is a computer program product with program code stored on a machine-readable carrier for performing the method described above, wherein the carrier can be, for example, a USB stick or the like, or the computer program product via a server using a suitable data connection can be made available.
  • the invention is in the form of a device which processes the method described above.
  • Devices of this type are preferably to be understood as meaning devices that are designed for installation in vehicles, for example in the form of an on-board unit, or devices on the side of the road, such as signal boxes or control centers.
  • the device When installed in a vehicle, the device is preferably used to process the data records present on the vehicle, so that no new data records have to be generated.
  • the device is preferably provided in a planning center which takes care of long-term maintenance of the data which serve as the basis for the operation of the vehicles on a road network which is formed from several infrastructure sections.
  • the device preferably has at least one suitable interface to the vehicle or the path-side device which is adapted to determine the data required for the method described above.
  • the device preferably has at least one interface accessible to a user, so that the user can transmit additional information and / or static or dynamic data to the device via this interface.
  • the user can transmit data from a measurement run, which was undertaken to supplement existing data sets, to the device via this interface.
  • the option transferring unforeseen events directly to the device while driving.
  • the device is preferably designed to be installed in a track-bound vehicle, in particular a rail vehicle, and to interact with it.
  • Fig. 1 shows a flow chart of an embodiment of the method according to the invention with the essential steps of the method.
  • Static data is understood to mean all infrastructure-related data that is essentially static, i.e. unchangeable.
  • An example of static data is information about the gradient of a route section, as this does not change during normal operation.
  • Dynamic data are preferably to be understood as data that were generated during operation of the vehicles or by special measurement drives. These dynamic data represent a possibility of supplementing or closing existing data gaps in the static data, but they can also be used to enrich the static data with further information, such as the position of a temporary construction site.
  • a plausibility check S3 of the imported data takes place.
  • implausible data such as negative maximum speeds or height information that do not correspond to the typical terrain, are sorted out or at least marked as faulty for further processing.
  • a comparison with other data classified as correct or plausible, such as map data can take place.
  • the evaluation S4 of a quality of the data records that were previously read takes place.
  • the quality of a data record describes how suitable the data record is for describing an infrastructure section and further processing.
  • the quality of the data is weighted in such a way that at least one data source is defined or recognized as more trustworthy or more accurate than the other data sources and its data parameters are adopted in case of doubt or, in the case of several data sources that provide the same data parameters, a majority decision can be made. It is also conceivable to define different trustworthy data for different route sections. In this way, a first data record for a first route section can be defined as trustworthy. However, this turns out to be bad or unsuitable for a subsequent second route section. Instead, a second data set is defined as trustworthy and used as a possible data basis.
  • This weighting is not only done on a data source-specific basis, but can also be changed on a data-parameter-specific basis by means of exception regulations. For example, in case of doubt, the data from a data source should be used, if specifically the data parameter "direction indicator" is inconsistent, this should be taken over from another data source.
  • the data records defined as trustworthy are also referred to as support points or anchor points. As described above, they are used to allow you to withdraw to these data records if implausible or incorrect information comes from other data records.
  • the now prepared data sets are merged in a further step by means of data fusion S5 to form a data set in a standard format.
  • filters and compensation calculations are used to identify data gaps or implausible points that are not due to the anchor points could be resolved to eliminate.
  • the compensation calculations can also be used to correct the resolution of the data records in order to obtain a desired support point resolution for the new data record.
  • a routing mechanism can be used to use nearby routes (see above In one case, for example, the route data measured by GPS are prioritized higher than the timetable data for a route section).
  • the result of the data fusion S5 is a data record in the standard format, which is subjected to a further plausibility check S6 in a further step in order to ensure that the transition points of this data record to the next, subsequent data record, which is already available in the standard format, are consistent and plausible.
  • This plausibility check S6 runs essentially according to the same steps as those during the data fusion S5, only that a check is now carried out against neighboring data records.
  • the new data record is then made available for further processing at the END of the procedure.
  • This method has the advantage that, to a large extent, a number of consistent, complete data records are automatically generated which have at least the same or a higher level of detail and at least the same or a higher data quality.
  • Fig. 2 shows a further flowchart of an embodiment of the method according to the invention with a detailed representation of individual processing steps up to the completion of the merged new data record 60.
  • a conversion 12 is used to standardize the format of individual data records 10a, 10b, 10c, 10d from several data sources 10.
  • the individual data records 10a, 10b, 10c, 10d are available in different formats before conversion by individually adapted converters 12a, 12b, 12c, 12d. This means that they describe certain sections of the route in different ways. For example, the data record 10a describes a distance on the basis of absolute route kilometers, whereas data record 10b describes distances only relatively between two stops.
  • the converters 12a, 12b, 12c, 12d fulfill the task of converting all data records to a desired, uniform format.
  • the data records 10a, 10b, 10c, 10d standardized in this way are then merged by means of the data fusion 14 to form a data record in the standard format, as a result of which a data pool 16 is obtained in the standard format.
  • the consolidation 18 of the data pool 16 takes place, redundancies, that is to say overlaps and duplications of data in the data pool 16, being determined and / or corrected.
  • the data pool 20 obtained in this way is then subjected to a general plausibility check 22, which basically checks whether the data records 10a, 10b, 10c, 10d are now linked to a data pool 20 in the correct format and in a suitable form. If necessary, corrections to the data pool 20 are made at this point and / or method steps are carried out again and / or messages are output to a user.
  • a general plausibility check 22 basically checks whether the data records 10a, 10b, 10c, 10d are now linked to a data pool 20 in the correct format and in a suitable form. If necessary, corrections to the data pool 20 are made at this point and / or method steps are carried out again and / or messages are output to a user.
  • the data pool 24 obtained in this way is now linked by means of an application-dependent link 26 with further application-dependent data such as vehicle-specific or route-specific data or specific routes.
  • the data pool 28 linked in this way is then subjected to several checks in order to finally obtain a finished, error-free new data record 60.
  • steps 30, 34, 38, 42 route characteristics are checked in order to ensure that special information has not been changed or deleted by the data fusion 14 to a standard format.
  • the data pool 44 obtained in this way in the standard format is then examined in further checks with regard to peculiarities of the infrastructure.
  • step 46, 50, 54 starting from the data pool 44 in the standard format, the speed limits 46 are first checked, so that it is ensured that the data pool 48 in the standard format contains the necessary and safety-critical speed limits.
  • the correction or addition thereof takes place, for example, by the user, or by the automatic setting of the speed limits using data classified as trustworthy.
  • the height profiles of both route sections can be used to determine whether these two route sections actually cross, or whether there is an underpass through which both route sections run independently of one another .
  • level crossings or bridges are recognized or corrected in this step.
  • This information is corrected or supplemented, for example, by the user, or by automatically setting the transitions, crossing points or stops using the data classified as trustworthy.
  • the generation 58 of application data takes place from the previously created data pool 56 in the standard format.
  • the general information of the data pool 56 is transferred to vehicle-specific new data records 60 in order to be able to transfer them to any vehicles.

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Description

  • Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Fusion von infrastrukturbezogenen Daten, insbesondere von infrastrukturbezogenen Daten für Fahrzeuge, insbesondere Schienenfahrzeuge, ein Computerprogrammprodukt zur Durchführung dieses Verfahrens sowie eine Vorrichtung zur Durchführung dieses Verfahrens.
  • Für den Betrieb von Schienenfahrzeugen auf Eisenbahnstrecken und auch für die Verwaltung, Instandhaltung und Instandsetzung streckenseitiger Infrastruktur wird eine datenbasierte Übersicht über die gesamte infrastruktur-und streckenbezogene Information benötigt.
  • Heute gibt es für Streckennetze für Schienenfahrzeuge eine Vielzahl von infrastrukturbezogenen Daten, die historisch gewachsen, aus unterschiedlichen Quellen mit unterschiedlicher Genauigkeit und Zielrichtung, mitunter auch fehlerbehaftet und unvollständig sind.
  • Typischerweise enthalten derartige infrastrukturbezogenen Daten Informationen zur Streckencharakteristik, wie der Steigung, Informationen zu maximal zulässigen Geschwindigkeiten oder den Positionen von Haltestellen und dergleichen. Auch Informationen bezüglich der Wartungsintervalle oder dem allgemeinen Zustand der Strecke sind denkbar.
  • Bisher wurden spezielle Datensätze für bestimmte Aufgaben verwendet, die aber auch in den jeweiligen Datenbanken in sich nicht konsistent, unvollständig sind und auch teilweise nur vereinfachte Darstellungen der Realität widerspiegeln.
  • Diese verfügbaren Datensätze sind für die heutigen und zukünftigen Anforderungen an den Betrieb von Schienenfahrzeugen und an Verwaltung, Instandhaltung und Instandsetzung ungenügend, da die Daten konsistent, vollständig, mit entsprechendem Detailgrad und mit entsprechender Datenqualität benötigt werden.
  • Bislang waren die separat existierenden Datensätze für ein Streckennetz für den jeweiligen Zweck wie Verwaltung der Strecke für Betrieb und Wartung ausreichend. Die Anwendung eines Fahrassistenzsystems erfordert nun jedoch die Fusion und Vereinheitlichung mehrerer bisher existierender Datensätze.
  • Diese Überlegungen gelten nicht nur für moderne Schienenfahrzeuge, sondern können in gleicher Weise auf andere spurgebundene Fahrzeuge übertragen werden. Unter spurgebundenen Fahrzeugen sind im Weiteren Fahrzeuge zu verstehen, welche einer festen Spur folgen und diese nicht, oder nur unter bestimmten Bedingungen verlassen können, wie zum Beispiel Magnetschwebebahnen oder fahrerlose Transportfahrzeuge.
  • Aus der DE 10 2009 006 085 A1 ist ein Verfahren zur Erfassung von Streckendaten für Streckennetze bekannt, wobei Streckendaten in Rasterpunkten mit entsprechenden Höheninformationen übertragen werden.
  • Die WO 2004 / 028 881 A1 zeigt eine Überwachung eines Fahrwegs einer autonomen mobilen Einheit, wie beispielsweise eines fahrerlosen spurgebundenen Verkehrsmittels, unter Verwendung eines Multisensorsystems, bei dem drei verschiedene Sensortypen, ein Lasersensor, ein Radarsensor und ein Videosensor, fusioniert werden und mit dem Fusionsergebnis der Fahrweg überwacht wird.
  • Aus dem Fachartikel Groos et al. "Zustandsüberwachung im regulären Betrieb" (Der Eisenbahningenieur, 01. September 2016, Seiten 114 ― 120, XP055487093) ist der Einsatz von Multisensorsystemen und automatischer Verfahren zur zuverlässigen Gewinnung der relevanten Informationen aus den umfangreichen Sensordaten bekannt.
  • Dieser Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, aus bestehenden infrastrukturbezogenen Datensätzen neue Datensätze zu generieren, die konsistent, vollständig, mit entsprechendem Detailgrad und mit entsprechender Datenqualität vorliegen.
  • Diese Aufgabe wird mittels der unabhängigen Ansprüche 1, 9 und 10 gelöst, vorteilhafte Weiterbildungen sind Gegenstand der Unteransprüche.
  • Erfindungsgemäß liegt ein Verfahren vor, welches mindestens einen neuen Datensatz erstellt, welcher Infrastrukturdaten für Fahrzeuge enthält.
  • Die Erstellung des neuen Datensatzes verläuft dabei im Wesentlichen dadurch, dass zunächst mindestens ein bestehender Datensatz aus mindestens einer Quelle eingelesen wird und dieser anschließend zu mindestens einem neuen Datensatz mit einheitlichem Format konvertiert wird, wobei der mindestens eine bestehende Datensatz Daten enthält, welche einen Infrastrukturabschnitt beschreiben, wobei das einheitliche Format geeignet ist, um den neuen Datensatz einem Fahrerassistenzsystem eines Fahrzeugs zugänglich zu machen, wodurch der Betrieb eines solchen Fahrerassistenzsystems ermöglicht wird. Somit sind unter der Weiterverarbeitung vor allem Umrechnungen von infrastrukturbezogenen Koordinaten, Plausibilitätsprüfungen bezüglich der Datenkonsistenz sowie weitere Verarbeitungsschritte zu verstehen.
  • In einem weiteren Schritt wird ein neuer Datensatz mittels einer Datenfusion von mindestens zwei bestehenden Datensätzen erstellt, wodurch der Informationsgehalt des neuen Datensatzes gegenüber dem Informationsgehalt der mindestens zwei bestehenden Datensätzen mindestens genauso hoch ist.
  • Beispielsweise werden so zwei Datensätze zusammengeführt, wobei beide Datensätze nur einen separaten Teil eines Infrastrukturabschnittes beschreiben. Der fusionierte, neue Datensatz enthält nun die Daten und Informationen beider Datensätze, wodurch der Informationsgehalt dieses Datensatzes höher ist als der der beiden einzelnen Datensätze.
  • Ferner findet eine Bewertung einer Güte der Datensätze statt, wobei bestimmte Daten anhand der Güte als vertrauenswürdige Datensätze für die weitere Fusion identifiziert werden.
  • Vorzugsweise beschreibt die Güte eines Datensatzes, wie sehr sich der Datensatz für die Beschreibung eines Infrastrukturabschnittes und der weiteren Verarbeitung eignet.
  • Beispielsweise kann die Bewertung der Güte dadurch erfolgen, dass ein Datensatz hinsichtlich seines Informationsgehalts analysiert wird. Liegen zwei als plausibel bewertete Datensätze vor, die den Verlauf derselben Strecke beschreiben, welche sich durch stark wechselnde Steigung auszeichnet, so ist der Datensatz mit der höheren Güte zu bewerten, welcher die höhere Auflösung aufweist, also mehr Stützstellen besitzt. Dadurch beschreibt dieser Datensatz die Strecke im Vergleich zu dem anderen Datensatz wesentlich detaillierter. Ein hoher Detaillegrad, also eine hohe Anzahl an Stützstellen kann somit ein Maß für eine hohe Datenqualität bedeuten.
  • Vorzugsweise kann die Bewertung der Güte auch durch den Anwender vorgenommen oder beeinflusst werden, indem er eine eigene Bewertung der Güte in das Verfahren einfließen lässt.
  • Vorzugsweise findet eine Identifizierung von Daten beider Datensätze statt, welche denselben Infrastrukturabschnitt beschreiben, um eine Doppelung der Daten im später fusionierten Datensatz zu vermeiden.
  • Vorzugsweise werden aufgrund der Bewertung der Güte der Datensätze bestimmte vertrauenswürdige Datensätze bestimmt, die im weiteren Verfahren als Datengrundlage dienen, falls andere Datensätze widersprüchliche Daten liefern.
  • Vorzugsweise ist ein solcher vertrauenswürdiger Datensatz ein Datensatz, welcher zuvor aus den Quellen eingelesen wurde, oder er wurde speziell zu diesem Zweck erstellt und für die weitere Abarbeitung des Verfahrens bereitgestellt.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung werden zudem Anknüpfungspunkte der mindestens zwei Datensätze identifiziert, um diese, der Infrastruktur entsprechend, zu fusionieren.
  • Vorzugsweise werden die mindestens zwei Datensätze vor und/oder nach der Fusion hinsichtlich bestehender Datenlücken und/oder weiterer Inkonsistenzen überprüft, wobei diese für die weitere Verarbeitung kenntlich gemacht werden.
  • Bei der Quelle, aus der die Datensätze eingelesen werden, kann es sich vorzugsweise um bestehende Datensätze handeln, welche statischen Charakter besitzen, also unveränderlich sind.
  • Vorzugsweise können aus weiteren Quellen dynamisch erzeugte Datensätze eingelesen werden, welche beispielsweise während des Betriebs der Fahrzeuge, bzw. durch den Fahrer erzeugt werden. Diese dynamisch erzeugten Datensätze dienen vorzugsweise der Ergänzung der bereits vorhandenen statischen Datensätze.
  • Vorzugsweise findet bei der Fusion der mindestens zwei Datensätze zu mindestens einem neuen Datensatz eine Plausibilitätsprüfung der bestehenden Datensätze und/oder des mindestens einen neuen Datensatzes statt.
  • Vorzugsweise wird als Referenz für die Plausibilitätsprüfung mindestens ein bestehender Datensatz als vertrauenswürdiger Datensatz definiert. Dieser vertrauenswürdige Datensatz dient dann als einzige Datenquelle, wenn mehrere Datensätze ein und denselben Streckenabschnitt beschreiben, hierbei jedoch unterschiedliche oder auch widersprüchliche Informationen liefern.
  • Die Auswahl der vertrauenswürdigen Datenquelle kann vorzugsweise über eine Gewichtung bzw. Bewertung der Güte zwischen den einzelnen Datensätzen, welche als Datenquellen dienen, erfolgen.
  • Vorzugsweise schließt eine Plausibilisierung zu dem eine Überprüfung hinsichtlich der Datenkonsistenz mit ein. Vorzugsweise erfolgt dabei eine Überprüfung der Höhenangaben vor allem an den Übergangsstellen zwischen einzelnen Datensätzen, wodurch Unstetigkeiten vermieden werden.
  • Vorzugsweise sind die sich in den Fahrzeugen befindlichen Fahrerassistenzsysteme dazu ausgebildet, den autonomen oder auch teilautonomen Betrieb der Fahrzeuge auf Basis der neu erzeugten Datensätze durchzuführen.
  • Vorzugsweise verfügen die neu erzeugten Datensätze über infrastrukturbezogene Informationen zu einem Wegenetz, in dem sich die Fahrzeuge bewegen.
  • In einer speziellen Ausführungsform der Erfindung handelt es sich dabei um Schienenfahrzeuge welche sich auf einem Schienennetz bewegen.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung liegt die Erfindung als Computerprogrammprodukt mit auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichertem Programmcode zur Durchführung des zuvor beschriebenen Verfahrens vor, wobei der Träger beispielsweise ein USB-Stick oder dergleichen sein kann, oder das Computerprogrammprodukt über einen Server mittels einer geeigneten Datenverbindung zur Verfügung gestellt werden kann.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung liegt die Erfindung in Form einer Vorrichtung vor, welche das oben beschriebene Verfahren abarbeitet.
  • Unter derartigen Vorrichtungen sind vorzugsweise Vorrichtungen zu verstehen, die zum Verbau in Fahrzeugen, beispielsweise in Form einer On-Board-Unit, oder wegseitigen Einrichtungen, wie Stellwerken oder Leitständen, ausgebildet sind.
  • Vorzugsweise dient die Vorrichtung beim Einbau in einem Fahrzeug dazu, die auf dem Fahrzeug vorhandenen Datensätze zu verarbeiten, so dass keine neuen Datensätze erzeugt werden müssen.
  • Vorzugsweise ist die Vorrichtung in einer Planungsstelle vorgesehen, welche langfristig eine Pflege der Daten vornimmt, welche als Grundlage für den Betrieb der Fahrzeuge auf einem Wegenetz dienen, welches aus mehreren Infrastrukturabschnitten gebildet wird.
  • Vorzugsweise weist die Vorrichtung mindestens eine geeignete Schnittstelle zum Fahrzeug oder der wegseitigen Einrichtung auf, die dazu angepasst ist, die benötigten Daten für das zuvor beschriebene Verfahren ermitteln.
  • Dadurch erhält die Vorrichtung die Möglichkeit, beispielsweise über Datenträger oder Datenverbindungen die benötigten Daten zur Durchführung des Verfahrens zu erschließen.
  • Vorzugsweise weist die Vorrichtung mindestens eine, einem Anwender zugängliche Schnittstelle auf, so dass der Anwender über diese Schnittstelle zusätzliche Informationen und/oder statische oder dynamische Daten an die Vorrichtung übertragen kann.
  • So kann der Anwender beispielsweise Daten aus einer Messfahrt, welche zur Ergänzung bestehender Datensätze unternommen wurde, über diese Schnittstelle an die Vorrichtung übertragen. Es besteht vorzugsweise auch die Möglichkeit unvorhergesehene Ereignisse während einer Fahrt direkt an die Vorrichtung zu übertragen.
  • Vorzugsweise ist die Vorrichtung derart ausgebildet, um in einem spurgebundenen Fahrzeug, insbesondere einem Schienenfahrzeug, verbaut zu werden und mit diesem zu interagieren.
  • Die Erfindung ist nicht nur auf die zuvor beschriebenen Ausführungsformen beschränkt. Vielmehr sind weitere Ausführungsformen denkbar, welche sich im Rahmen der Ansprüche aus einer Kombination von mindestens zwei der zuvor beschriebenen Ausführungsformen ergibt.
  • Im Folgenden erfolgt die Beschreibung der Erfindung anhand bevorzugter Ausführungsbeispiele unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen.
  • Im Einzelnen zeigt:
    • Fig. 1
    ein Flussdiagramm einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens mit den wesentlichen Schritten des Verfahrens.
    Fig. 2
    ein weiteres Flussdiagramm einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens mit einer detaillierten Darstellung einzelner Verarbeitungsschritte bis hin zur Fertigstellung des fusionierten Datensatzes.
  • Fig. 1 zeigt ein Flussdiagramm einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens mit den wesentlichen Schritten des Verfahrens.
  • Nach dem Beginn START der Datenfusion wird in einem ersten Schritt das Einlesen S1 statischer Daten vorgenommen. Unter statischen Daten sind dabei alle infrastrukturbezogenen Daten zu verstehen, welche im Wesentlichen statisch, also unveränderbar sind. Ein Beispiel für statische Daten ist eine Information über die Steigung eines Streckenabschnitts, da diese sich nicht weiter während des normalen Betriebs ändert.
  • In einem weiteren Schritt wird im Anschluss das Einlesen S2 dynamischer Daten vorgenommen. Unter dynamischen Daten sind vorzugsweise Daten zu verstehen, welche während des Betriebs der Fahrzeuge oder durch spezielle Messfahrten erzeugt wurden. Diese dynamischen Daten stellen dabei eine Möglichkeit dar, bestehende Datenlücken der statischen Daten zu ergänzen, bzw. zu schließen, sie können aber auch zur Anreicherung der statischen Daten mit weiteren Informationen, wie beispielsweise der Position einer temporären Baustelle, genutzt werden.
  • In einem dritten Schritt erfolgt eine Plausibilitätsprüfung S3 der eingelesenen Daten. Dabei werden offensichtlich nicht plausible Daten, wie beispielsweise negative Maximalgeschwindigkeiten, oder Höhenangaben, die nicht dem typischen Geländeverlauf entsprechen, aussortiert, oder zumindest als fehlerhaft für die weitere Verarbeitung markiert. Zur Plausibilitätsprüfung S3 kann beispielsweise ein Abgleich mit anderen, als richtig bzw. plausibel, eingestuften Daten wie beispielsweise Landkartendaten erfolgen.
  • In einem weiteren Schritt erfolgt die Bewertung S4 einer Güte der Datensätze, die zuvor eingelesen wurden.
  • Die Güte eines Datensatzes beschreibt dabei wie sehr sich der Datensatz für die Beschreibung eines Infrastrukturabschnittes und der weiteren Verarbeitung eignet.
  • Hierbei erfolgt eine Gewichtung der Güte der Daten derart, dass mindestens eine Datenquelle als vertrauenswürdiger oder akkurater als die anderen Datenquellen definiert bzw. erkannt wird und deren Daten-Parameter im Zweifelsfall übernommen werden bzw. bei mehreren Datenquellen, welche die gleichen Daten-Parameter liefern, kann eine Mehrheitsentscheidung getroffen werden. Zudem ist denkbar, für verschiedene Streckenabschnitte unterschiedliche vertrauenswürdige Daten zu definieren. So kann ein erster Datensatz für einen ersten Streckenabschnitt als vertrauenswürdig definiert werden. Dieser stellt sich jedoch für einen folgenden zweiten Streckenabschnitt als schlecht, bzw. ungeeignet heraus. Hier wird stattdessen ein zweiter Datensatz als vertrauenswürdig definiert und als mögliche Datengrundlage verwendet.
  • Diese Gewichtung geschieht fallweise nicht nur datenquellenspezifisch, sondern kann durch Ausnahmeregelungen auch datenparameterspezifisch geändert werden. Beispielsweise sollen im Zweifelsfall die Daten einer Datenquelle verwendet werden, falls speziell der Daten-Parameter "Richtungskennzeichen" widersprüchlich ist, soll dieser von einer anderen Datenquelle übernommen werden.
  • Die als vertrauenswürdig definierten Datensätze werden auch als Stützstellen oder Ankerpunkte bezeichnet. Sie dienen, wie zuvor beschrieben, der Rückzugsmöglichkeit auf diese Datensätze, sollten aus anderen Datensätzen nicht plausible oder fehlerhafte Informationen kommen.
  • Die nun vorbereiteten Datensätze werden ein einem weiteren Schritt mittels Datenfusion S5 zu einem Datensatz im Einheitsformat zusammengeführt.
  • Bei der Datenfusion S5 selbst werden Filter und Ausgleichsberechnungen (FFT-Analyse, Hoch-/Tiefpass-Filter, Abgleich mit Durchschnittswerten, gleitender Mittelwert, Extra-/lnterpolation, etc.) angewandt, um Datenlücken oder nicht plausible Stellen, welche durch die Ankerpunkte nicht geklärt werden konnten, zu beseitigen.
  • Zudem kann über die Ausgleichsberechnungen auch eine Korrektur der Auflösung der Datensätze erfolgen, um eine gewünschte Stützstellenauflösung des neuen Datensatzes zu erhalten.
  • Beispielsweise wird überprüft, ob ein Höhensprung, also eine Differenz des Wertes Höhe, eng beieinander liegender Streckenpunkte überhaupt möglich ist, da es für Schienenfahrzeuge eine maximal zulässige Steigung gibt. Wird diese maximal zulässige Steigung in der Prüfung überschritten, ist so ein Höhensprung als nicht plausibel erkannt. Derartige intrinsische Widersprüche können bis zu einem gewissen Grad in einen plausiblen Bereich gerechnet werden.
  • Sollten diese Maßnahmen zu keinen plausiblen Datensätzen führen, kann ein Routing-Mechanismus verwendet werden, um nah benachbarte Strecken zu verwenden (in so einem Fall werden z.B. die GPS gemessenen Streckendaten höher priorisiert, als die Fahrplandaten zu einem Streckenabschnitt).
  • Nützen all diese Maßnahmen nicht und kann eine derartige Stelle weder extra-, noch interpoliert werden, wird diese gekennzeichnet und kann anschließend von einem Anwender manuell bearbeitet werden. Alternativ erfolgt die Bearbeitung über manuell definierte Regeln, welche entweder spezifisch für einzelne oder mehrere Stellen, oder generell für ein ganzes Streckennetz Anwendung finden. Über diese Regeln können nicht plausiblen Stellen bzw. Daten-Lücken in den Datenquellen berichtigt oder ergänzt werden, so dass eine höhere Netzabdeckung erzielt werden kann.
  • Ergebnis der Datenfusion S5 ist ein Datensatz im Einheitsformat, welcher in einem weiteren Schritt einer weiteren Plausibilitätsprüfung S6 unterzogen wird, um sicherzustellen, dass die Übergangsstellen dieses Datensatzes zu einem nächsten, anschließenden Datensatz, welcher schon im Einheitsformat vorliegt, konsistent und plausibel sind.
  • Diese Plausibilitätsprüfung S6 läuft im Wesentlichen nach den gleichen Schritten wie die während der Datenfusion S5 ab, nur dass nun eine Überprüfung gegenüber benachbarten Datensätzen erfolgt.
  • Anschließend wird bei Abschluss ENDE des Verfahrens der neue Datensatz für die weitere Verarbeitung zur Verfügung gestellt.
  • Dieses Verfahren hat den Vorteil, dass in weiten Teilen automatisiert eine Menge von konsistent, vollständigen Datensätzen erzeugt werden, die mindestens den gleichen oder einen höheren Detailierungsgrad und mindestens die gleiche oder eine höhere Datenqualität aufweisen.
  • Fig. 2 zeigt ein weiteres Flussdiagramm einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens mit einer detaillierten Darstellung einzelner Verarbeitungsschritte bis hin zur Fertigstellung des fusionierten neuen Datensatzes 60.
  • Aus mehreren Datenquellen 10 wird über eine Konvertierung 12 eine Vereinheitlichung des Formats einzelner Datensätze 10a, 10b, 10c, 10d vorgenommen. Die einzelnen Datensätze 10a, 10b, 10c, 10d liegen vor der Konvertierung durch individuell angepasste Konverter 12a, 12b, 12c, 12d in verschiedenen Formaten vor. D.h. sie beschreiben bestimmte Streckenabschnitte auf verschiedene Arten. Beispielsweise beschreibt der Datensatz 10a eine Entfernung anhand absoluter Streckenkilometer, wohingegen Datensatz 10b Entfernungen nur relativ zwischen zwei Haltestellen beschreibt. Die Konverter 12a, 12b, 12c, 12d erfüllen die Aufgabe, alle Datensätze auf ein gewünschtes, einheitliches Format zu konvertieren.
  • Die so vereinheitlichten Datensätze 10a, 10b, 10c, 10d werden im Anschluss mittels der Datenfusion 14 zu einem Datensatz im Einheitsformat fusioniert, wodurch ein Datenpool 16 im Einheitsformat erhalten wird.
  • Nachfolgend wird die weitere Verarbeitung und Überprüfung der fusionierten Daten beschrieben.
  • Zunächst erfolgt das Konsolidieren 18 des Datenpools 16, wobei Redundanzen, also Überschneidungen und Dopplungen von Daten des Datenpools 16 ermittelt und/oder korrigiert werden.
  • Der so erhaltene Datenpool 20 wird danach einer allgemeinen Plausibilitätsprüfung 22 unterzogen, welche grundsätzlich prüft, ob die Datensätze 10a, 10b, 10c, 10d nun im richtigen Format und in geeigneter Form zu einem Datenpool 20 verknüpft sind. Falls nötig, werden an dieser Stelle Korrekturen des Datenpools 20 vorgenommen und/oder Verfahrensschritte erneut durchgeführt und/oder Meldungen an einen Anwender ausgegeben.
  • Der so erhaltene Datenpool 24 wird nun mittels einer applikationsabhängigen Verknüpfung 26 mit weiteren applikationsabhängigen Daten wie beispielsweise fahrzeug- oder streckenindividuellen Daten, oder bestimmten Routen verknüpft.
  • So wird sichergestellt, dass weitere bestehende applikationsabhängige Daten, die für den Betrieb von Schienenfahrzeugen benötigt werden, mit den Informationen des Datenpools 24 angereichert und ergänzt werden, so dass der letztlich neue Datensatz 60 mit zusätzlichen, für den Betrieb wichtigen Informationen, wie beispielsweise maximal zulässigen Geschwindigkeiten, oder vorhandenen Haltestellen, versehen ist.
  • Der derart verknüpfte Datenpool 28 wird im Anschluss mehreren Überprüfungen unterzogen, um schlussendlich einen fertigen, fehlerfreien neuen Datensatz 60 zu erhalten.
  • In den Schritten 30, 34, 38, 42 erfolgt die Überprüfung von Streckencharakteristiken, um sicherzustellen, dass spezielle Informationen durch die Datenfusion 14 auf Einheitsformat nicht verändert oder gelöscht wurden.
  • So erfolgt die Ermittlung und Korrektur vorhandener Weichen 30, und die Ermittlung von Stützpunkten 34 für weitere Verarbeitungsschritte. Zudem erfolgt eine Höhenüberprüfung 38 sowie eine Gradientenermittlung 42 um die Konsistenz des vorhandenen Datenpools 32, 36, 40, 44 sicherzustellen und gegebenenfalls zu korrigieren.
  • Werden beispielsweise unrealistische Höhensprünge zwischen zwei benachbarten Datenpunkten festgestellt, so erfolgt die Korrektur dieser Höhensprünge beispielsweise durch den Anwender, oder das Ersetzen der Höhenwerte durch als vertrauenswürdig eingestufte Daten.
  • In gleicher Weise wird bei der Gradientenermittlung 42 überprüft, ob eine vorhandene Steigung plausibel ist, oder ob sich durch die Fusion ein Steigungswert ergeben hat, welcher für den Betrieb eines Schienenfahrzeugs zu hoch ist.
  • Auch hier erfolgt die Korrektur dieser Gradientensprünge beispielsweise durch den Anwender, oder das Ersetzen der Höhenwerte durch als vertrauenswürdig eingestufte Daten, wodurch sich plausible Gradienten einstellen sollten.
  • Der so erhaltene Datenpool 44 im Einheitsformat wird anschließend in weiteren Überprüfungen bzgl. Besonderheiten der Infrastruktur untersucht.
  • In den Schritten 46, 50, 54 wird, ausgehend vom Datenpool 44 im Einheitsformat, zunächst eine Überprüfung der Geschwindigkeitsbegrenzungen 46 vorgenommen, so dass sichergestellt ist, dass der Datenpool 48 im Einheitsformat die nötigen und sicherheitskritischen Geschwindigkeitsbeschränkungen enthält.
  • Werden beispielsweise unrealistische oder fehlende Geschwindigkeitsbegrenzungen festgestellt, erfolgt die Korrektur bzw. Ergänzung derselben beispielsweise durch den Anwender, oder durch das automatische Setzen der Geschwindigkeitsbegrenzungen durch als vertrauenswürdig eingestufte Daten.
  • In gleicher Weise wird auch bei der Überprüfung 54 von Streckenübergängen bzw. verbotenen Streckenübergängen vorgegangen.
  • Wird beispielsweise ein Kreuzungspunkt aus zwei sich kreuzenden Streckenabschnitten in dem Datenpool 52 im Einheitsformat ermittelt, so kann anhand der Höhenverläufe beider Streckenabschnitte festgestellt werden, ob sich diese beiden Streckenabschnitte tatsächlich kreuzen, oder ob vielmehr eine Unterführung vorhanden ist, durch welche beide Streckenabschnitte unabhängig voneinander verlaufen.
  • Zudem werden in diesem Schritt Bahnübergänge oder Brücken erkannt bzw. korrigiert.
  • Zudem erfolgt eine Überprüfung 50 der Haltestellen und sonstigen Signale und infrastrukturbedingten Einrichtungen, so dass speziell bei autonomen Fahrbetrieb jede Haltemöglichkeit als Information in dem Datenpool 52 im Einheitsformat vorliegt.
  • Die Korrektur bzw. Ergänzung dieser Informationen erfolgt beispielsweise durch den Anwender, oder durch das automatische Setzen der Übergänge, Kreuzungspunkte oder Haltestellen durch die, als vertrauenswürdig eingestuften Daten.
  • Anschließend erfolgt die Generierung 58 von Applikationsdaten aus dem zuvor erstellten Datenpool 56 im Einheitsformat. Dabei werden die allgemeinen Informationen des Datenpools 56 in fahrzeugindividuelle neue Datensätze 60 überführt, um diese auf beliebige Fahrzeuge übertragen zu können.
    • BEZUGSZEICHENLISTE
    • 10
    Datenquellen
    10a
    erste Datenquelle
    10b
    zweite Datenquelle
    10c
    dritte Datenquelle
    10d
    vierte Datenquelle
    12
    Konvertierung
    12a
    erster Konverter
    12b
    zweiter Konverter
    12c
    dritter Konverter
    12d
    vierter Konverter
    14
    Datenfusion
    16
    Datenpool
    18
    Konsolidieren
    20
    Datenpool
    22
    Plausibilitätsprüfung
    24
    Datenpool
    26
    applikationsabhängige Verknüpfung
    28
    Datenpool
    30
    Ermittlung von Weichen
    32
    Datenpool
    34
    Stützpunkte erstellen
    36
    Datenpool
    38
    Höhenüberprüfung
    40
    Datenpool
    42
    Gradientenermittlung
    44
    Datenpool
    46
    Überprüfung Geschwindigkeitsbegrenzung
    48
    Datenpool
    50
    Überprüfung Haltestellen
    52
    Datenpool
    54
    Überprüfung Übergänge
    56
    Datenpool
    58
    Generierung Applikationsdaten
    60
    neuer Datensatz
    START
    Beginn der Datenfusion
    S1
    Einlesen statischer Daten
    S2
    Einlesen dynamischer Daten
    S3
    Plausibilitätsprüfung
    S4
    Bewertung
    S5
    Datenfusion
    S6
    Plausibilitätsprüfung
    ENDE
    Abschluss der Datenfusion

Claims (12)

  1. Verfahren zur Erstellung von mindestens einem neuen Datensatz (60), insbesondere aufweisend Infrastrukturdaten für Fahrzeuge, wobei
    das Verfahren folgende Schritte aufweist:
    Einlesen (S1, S2) mindestens eines bestehenden Datensatzes aus mindestens einer Quelle (10, 10a, 10b, 10c, 10d), wobei
    der mindestens eine bestehende Datensatz Daten enthält, welche einen Infrastrukturabschnitt beschreiben,
    Konvertierung (12, 12a, 12b, 12c, 12d) des mindestens einen Datensatzes zu mindestens einem neuen Datensatz (60) mit einem einheitlichen Format, wobei
    der mindestens eine neue Datensatz (60) geeignet ist, den Betrieb von Fahrzeugen insbesondere mittels Unterstützung durch Fahrerassistenzsysteme zu ermöglichen, wobei
    eine Datenfusion (S5, 14) von mindestens zwei bestehenden Datensätzen zu mindestens einem neuen Datensatz durchgeführt wird, und
    dadurch gekennzeichnet, dass
    eine Bewertung (S4) einer Güte der Datensätze, durchgeführt wird, wobei
    bestimmte Daten anhand der Güte als vertrauenswürdige Datensätze für die weitere Fusion identifiziert werden.
  2. Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei
    Datenlücken vor und/oder nach der Datenfusion (S5, 14) mindestens zweier bestehender Datensätze oder des mindestens einen neuen Datensatzes (60) identifiziert werden, und/oder
    für die weitere Verarbeitung markiert werden, und/oder
    im Weiteren durch Ausgleichsrechnung beseitigt werden.
  3. Verfahren gemäß mindestens einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei die mindestens eine Quelle (10, 10a, 10b, 10c, 10d)
    ein bestehender statischer Datensatz, und/oder
    ein dynamisch erzeugter Datensatz ist.
  4. Verfahren gemäß mindestens einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei
    eine Plausibilitätsprüfung (S3) mindestens zweier bestehender Datensätze oder eine Plausibilitätsprüfung (S6) des mindestens einen neuen Datensatzes (60) durchgeführt wird, wobei
    die Prüfung zudem gegen mindestens einen vertrauenswürdigen Datensatz durchgeführt wird, wobei
    der mindestens eine vertrauenswürdige Datensatz aus einer Quelle (10, 10a, 10b, 10c, 10d) der eingelesenen Datensätze stammt, und/oder
    speziell zum Zweck dieser Prüfung zugänglich gemacht wurde.
  5. Verfahren gemäß mindestens einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei
    die Unterstützung durch Fahrerassistenzsysteme den autonomen Betrieb der Fahrzeuge einschließt.
  6. Verfahren gemäß mindestens einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei
    die Infrastrukturdaten Informationen zu einem Wegenetz beinhalten.
  7. Verfahren gemäß Anspruch 6, wobei
    die Fahrzeuge spurgebundene Fahrzeuge sind.
  8. Verfahren gemäß Anspruch 6 oder 7, wobei
    die Fahrzeuge Schienenfahrzeuge sind und
    das Wegenetz ein Schienennetz ist.
  9. Computerprogrammprodukt mit auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichertem Programmcode zur Durchführung des Verfahrens gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8.
  10. Vorrichtung zum Einbau in einem Fahrzeug oder einer wegseitigen Einrichtung, welche dazu ausgebildet ist, das Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8 durchzuführen.
  11. Vorrichtung gemäß Anspruch 10, wobei
    die Vorrichtung mindestens eine geeignete Schnittstelle zum Fahrzeug oder der wegseitigen Einrichtung aufweist, die dazu angepasst ist, die benötigten Daten für das Verfahren gemäß Anspruch 1 bis 8 zu ermitteln.
  12. Vorrichtung gemäß Anspruch 10 oder 11, wobei
    die Vorrichtung mindestens eine einem Anwender zugängliche Schnittstelle aufweist, so dass
    der Anwender über diese Schnittstelle zusätzliche Informationen und/oder statische oder dynamische Daten an die Vorrichtung übertragen kann.
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