KR20140057662A

KR20140057662A - 위성을 선택하기 위한 방법

Info

Publication number: KR20140057662A
Application number: KR1020147009713A
Authority: KR
Inventors: 니코 슈타인하르트
Original assignee: 콘티넨탈 테베스 아게 운트 코. 오하게
Priority date: 2011-09-12
Filing date: 2012-09-12
Publication date: 2014-05-13
Also published as: EP2756332A2; US10830901B2; EP2756332B1; CN103797380A; US9903956B2; DE102012216211A1; WO2013037844A3; WO2013037844A2; US20180203128A1; US20140333479A1

Abstract

본 발명은 GNSS-신호 (12) 라고도 알려진 글로벌 내비게이션 위성 시스템 신호를 차량 (2) 에 송신하도록 설계되는 위성 (44) 을 선택하기 위한 방법에 관한 것으로, GNSS 신호 (12) 에 기초하여 위성 (44) 에 대하여 차량의 측정 위치 데이터 (50, 52) 를 측정하는 단계; GNSS 신호 (12) 에 따라 결정되는 측정 위치 데이터 (50, 52) 에 대하여 중복적인 상기 차량 (12) 에 대한 기준 위치 데이터를 결정하는 단계; 및 측정 위치 데이터 (50, 52) 와 기준 위치 데이터의 비교가 미리 결정된 조건을 충족할 때, 위성 (44) 을 선택하는 단계를 포함한다.

Description

위성을 선택하기 위한 방법{METHOD FOR SELECTING A SATELLITE}

본 발명은 GNSS 신호를 차량에 송신하도록 설계되어 있는 위성을 선택하기 위한 방법, 상기 방법을 수행하기 위한 제어 장치, 및 상기 제어 장치를 갖는 차량에 관한 것이다.

WO 2011/098333 A1 은 이미 존재하는 센서 변수들을 개선시키기 위하여, 또는 새로운 센서 변수들을 발생시키고 이에 따라 기록가능한 정보를 증대시키기 위하여, 차량 내의 상이한 센서 변수들을 이용하는 관례를 개시한다.

본 발명의 목적은 정보를 증대시키기 위하여 복수의 센서 변수들의 이용을 개선시키는 것이다.

상기 목적은 독립항들의 특징들에 의해 달성된다. 바람직한 개발예들은 종속항들의 요지이다.

발명의 하나의 양상에 따르면, 이하에서 GNSS 신호라고 지칭되는, 글로벌 내비게이션 위성 시스템 (global navigation satellite system) 신호를 차량에 송신하도록 설계되는 위성을 선택하기 위한 방법은:

- GNSS 신호에 기초하여 위성에 대하여 차량에 대한 측정 위치 데이터를 측정하는 단계,

- GNSS 신호에 기초하여 결정된 측정 위치 데이터에 대해 중복적인 (redundant) 차량에 대한 기준 위치 데이터를 결정하는 단계, 및

- 측정 위치 데이터와 기준 위치 데이터의 병치 (juxtaposition) 가 미리 결정된 조건을 충족할 때, 위성을 선택하는 단계를 포함한다.

명시된 방법은 차량에 대한 위치 정보가 GNSS 신호로부터 도출될 수 있다는 고려사항에 기초하고 있다. 그러나, 이 고려사항에 기초하여, 명시된 방법은 GNSS 신호가 차량에 수신되기 전에, GNSS 신호에 잡음을 추가할 수 있는 상이한 간섭의 소스들 (sources of interference) 을 통과할 수 있고, 그 결과로, GNSS 신호는 차량의 진짜 위치를 더 이상 표시하지 않는다는 것을 인식하는 단계를 포함한다. 이러한 간섭의 소스들은 다중경로 (multipath) 수신, 섀도잉 (shadowing) 또는 반사들일 수 있다.

이 고려사항들에 기초하여, GNSS 신호의 품질에 대한 기준이 충분히 정밀하게 도출될 수 있도록 하는 예상된 값을 GNSS 신호에 대해 규정하는 것이 명시된 방법의 개념이다. GNSS 신호와 기준으로서 이용되는 예상된 값 사이의 편차 (deviation) 가 충분히 작은 경우, 위성은 GNSS 신호의 소스로서 선택된다.

하나의 개발예에서, 측정 위치 데이터와 기준 위치 데이터의 병치는 측정 위치 데이터와 기준 위치 데이터 사이에 형성되는 차이를 포함한다. 이 개발예는, 병치가 임의의 희망된 필터에 기초하여 수행될 수 있지만, 2 개의 위치 데이터 사이의 차이가 서로에 대한 그 편차를 즉시 나타내며, 이것은 GNSS 신호의 통계적 설명을 제공하며 이에 따라 그 품질이 평가되는 것을 즉시 허용한다는 고려사항에 기초하고 있다.

이와 관련하여, 허용되는 미리 결정된 조건은, 결국 위성의 선택을 위한 품질 제어인, 측정 위치 데이터와 기준 위치 데이터 사이의 최대 용인가능 에러인 것이 바람직할 수도 있다.

특히 바람직하게는, 최대 용인가능 에러는 기준 위치 데이터에 대한 기준 변동량 (reference variance) 및 측정 위치 데이터에 대한 측정 변동량 (measurement variance) 을 포함하는 합에 기초하여 계산되는 표준 편차에 종속적일 수 있다. 이 개발예는 이 경우에, 2개의 통계적 값들이 위성의 선택을 위하여 동시에 이용된다는 고려사항에 기초하고 있다. 기준 값은 반복적으로 결정될 수 있고, 그 품질은 상승하는 반복 단계들과 함께 더 높아질 수 있다. 그러나, 이것은 기준 값 자체가 높은 잡음 레벨을 가질 수도 있고 처음에는 에러들을 포함할 수도 있다는 것을 의미하며, 이것은 매우 높은 품질을 갖는 GNSS 신호를 선택하는 것이 이때에는 적절하지 않을 것이라는 것의 이유이다. 최대 용인가능 에러 및 이에 따라 용인가능 편차는 변동량들과, 이에 따라 2 개의 위치 데이터에서의 잡음에 기초하여 선택되므로, 위치 데이터와 위치 데이터 자체에서의 잡음 사이의 최대 용인가능 에러는 선택을 위하여 상관 (correlate) 된다. 이것은 선택될 위성으로부터의 잡음이 GNSS 신호에 의해 나타내어진 측정된 값과 예상된 값 사이의 편차와 일치하는 것을 보장한다.

명시된 방법의 추가적인 개발예에서는, 측정 위치 데이터가 표준 편차에 종속적인 산포 범위 (scatter range) 에서의 미리 결정된 임계값 미만일 가능성이 있도록, 최대 용인가능 에러가 표준 편차의 배수에 대응한다. 이것은 기준 위치 데이터, 즉 예상된 값과, 측정된 위치 데이터, 즉 측정된 값 사이의 편차들에 있어서의 불가피한 산포가 실제로 적당한 위성을 비-무작위 (non-random) 에 기초하여 선택하지 않는 것을 보장한다.

명시된 발명의 또 다른 양상에 따르면, 이하에서 GNSS 신호라고 지칭되는 글로벌 내비게이션 위성 시스템 신호를 차량에 송신하도록 설계되는 위성을 선택하기 위한 방법은:

- 측정 위치 데이터가 미리 결정된 조건을 충족할 때, 위성을 선택하는 단계를 포함한다.

명시된 방법은, GNSS 신호를 이용하는 차량이 특별한 물리적 제약들을 받고 있기 때문에, 위성은 경판정 기초 (hard decision base) 들을 단지 이용하여 선택될 수 있다는 고려사항에 기초하고 있다. 예를 들면, 차량은 임의로 가속하지 않아야 하고, 임의의 속도로 이동할 수도 없다. 이 물리적 제약들은 GNSS 신호의 품질을 검사하기 위하여 또 다른 비교 측정들을 필요로 하지 않으면서 위성을 선택하기 위한 기초로서 이용될 수 있다.

그러므로, 미리 결정된 조건은 바람직하게는 차량이 받는 물리적 제약일 수 있다.

특히 바람직하게는, 물리적 제약은 차량에 대한 한계 가속도 및/또는 한계 속도일 수 있다.

명시된 방법의 하나의 특별한 개발예에서는, 측정 위치 데이터가 예를 들어, GNSS 신호로부터 도출되는 속도 및/또는 가속도를 포함할 수도 있다. 이러한 방식으로, 상기한 물리적 제약들이 충족되는지 여부를 직접적으로 검사하는 것이 가능하다.

- 선택될 위성들을 포함하는 적어도 3 개의 위성들에 대한 서로 간의 위치를 기록하는 단계,

- 선택될 위성으로부터의 GNSS 신호에 기초하여 위성에 대하여 차량에 대한 측정 위치 데이터를 측정하는 단계,

- 3 개의 위성들의 서로에 대한 위치와 측정 위치 데이터의 병치에 기초하여 선택될 위성을 선택하는 단계를 포함한다.

명시된 방법은 선택될 위성을 갖는 3 개의 위성들이 서로에 대한 본래 알려진 위치를 가질 수 있다는 고려사항에 기초하고 있다. 이 알려진 위치에 기초하여, 차량은 이 3 개의 위성들에 대하여 예상될 방식으로 또한 이동해야 한다. 예상될 이 이동은 GNSS 신호 및 이에 따라 선택될 위성을 선택하기 위한 판정 기초로서 이용될 수 있다.

이 경우, 명시된 방법은 3 개의 위성들의 서로에 대한 위치가 상대적인 위치 스테이트먼트 (statement) 들을 포함하는 것으로 인식하는 것을 포함한다. GNSS 신호가 에러 없는 것으로서 부정확하게 해독되도록 하기 위해서는, 모든 3 개의 GNSS 위성들로부터의 GNSS 신호들이 섀도잉 (shadowing), 다수의 반사들, 등에 의해 정확히 동일한 방식으로 오류가 발생되도록 할 필요가 있을 것이고, 이것은 그러나, 완전히 상이한 신호 전파 경로들로 인해 배제되는 것과 마찬가지이다. 그러므로, 명시된 방법은 위성의 선택을 위한 매우 신뢰성 있는 판정 기초를 산출한다.

명시된 방법의 하나의 개발예에서는, 3 개의 위성들의 서로에 대한 위치와 측정 위치 데이터의 병치는 3 개의 위성들에 대한 차량의 거리들의 병치를 포함한다. 이 개발예는 3 개의 위성들로부터의 GNSS 신호들이 위성들의 서로에 대한 위치에 기초하여 임의의 불일치들에 대해 검사될 수 있다는 고려사항에 기초하고 있다. 모든 3 개의 위성들이 예를 들어, 차량의 이동 방향의 관점으로부터 차량의 전방에 있을 경우, 모든 3 개의 거리들은 더 짧아야 한다. 또한, 삼각 투시 (trigonometric perspective) 들로부터, 차량으로부터 관련 위성까지의 개별적인 거리들이 얼마나 신속하게 더 짧아질 수 있는지를 결정하는 것이 가능하다. 위성들의 서로에 대한 거리들은 위성들에 의해 전송된 정보로부터 도출될 수 있다.

- GNSS 신호로부터, 위성에 대한 차량의 거리와, 위성의 시선 방향 (visual direction) 에서의 위성에 대한 차량의 상대 속도를 기록하는 단계,

- 기록된 거리와 기록된 상대 속도의 병치에 기초하여 위성을 선택하는 단계를 포함한다.

명시된 방법은 차량으로부터 위성까지의 거리와, 위성에 대한 차량의 상대 속도가 서로에 종속적, 즉 상관되어 있다는 고려사항에 기초하고 있다. 또한, 명시된 방법은, 상대 속도가 예를 들어 도플러 효과들에 기초하여 GNSS 신호로부터 기록될 수 있는 반면, 차량으로부터 위성까지의 거리는 예를 들어, GNSS 신호의 전파 시간에 기초하여, 그리고 이에 따라 상대 속도를 기록하기 위한 측정에 관계없이 기록될 수 있다는 고려사항에 기초하고 있다. 명시된 방법의 개념은 이와 같이, 2 개의 측정들이 일치하는 것이 그럼에도 불구하고 필요하고, 기록되어야 할 측정된 변수들, 즉 상대 속도 및 거리가 서로에 대해 종속적이라는 것이다.

병치는 차이 형성 또는 다른 필터링에 기초하여 임의로 실시될 수 있다. 차이 형성은 최소의 연산 시간으로 위성을 선택하기 위한 판정 기초를 즉시 나타낸다.

위에서 명시된 모든 방법들에 대하여, 다음의 개발예들이 또한 구현될 수 있다:

차량에 대한 측정 위치 데이터 및 차량에 대한 기준 위치 데이터는 위성으로부터의 거리 및/또는 위성의 시선 방향에서의 상대 속도를 각각 포함할 수 있다. 즉, 발명의 최종 양상에 따라 명시된 방법은 원래 측정 위치 데이터의 분석에 기초하여 위성을 선택하고, 이것은 GNSS 신호가 2 개의 상이한 방식들의 측정에 의해 기록될 수 있는 원리들을 이용하여 측정 위치 데이터를 전송한다는 장점을 이용한다.

명시된 방법들 중의 하나에 대한 바람직한 개발예에서는, 위성으로부터의 거리 및/또는 위성의 시선 방향에서의 상대 속도가 GNSS 신호에 대한 코드 측정 및 위상 측정으로부터 적절한 것으로서 확인될 수 있다.

이용되는 GNSS 신호는 예를 들어, 글로벌 위치결정 시스템 (global positioning system) 신호, 요약해서 GPS 신호, 글로벌 내비게이션 위성 시스템 신호, 요약해서 GLONASS 신호, 또는 갈릴레오 (Galileo) 신호일 수 있다. 이에 따라, 차량 종방향 속도에 대한 대안적인 또는 추가적인 비교 변수가 이용가능할 것이고, 이것에 기초하여, 기록되어야 할 타이어 반경의 정보 내용은 개선될 수 있다. 예를 들면, GNSS 신호는 센서들과 같은, 차량 상의 온보드 (onboard) 네트워크 내의 네트워크 가입자들이 상기 신호의 고정밀 타임스탬프 (high-precision timestamp) 로 인해 대응하는 높은 정밀도 레벨과 동기화된 그들의 타이밍을 가지도록 한다. 이러한 동기화는 현재, Car2X 통신, 즉 차량으로부터 다른 차량들, 또는 교통 신호들들 또는 다른 기반구조 구성요소들과 같은 주변의 시스템들로의 데이터 교환에 속하는 현재의 개발예의 초점이 된다. 사고들과, 도로의 상태, 도로 표지들 및 그 밖에 많은 것들에 대한 다른 위험 장소들에 대한 정보의 교환은 안전 및 편리성에 있어서의 증가에 도달하는 것을 가능하게 한다. 많은 경우들에 있어서, 이것은 실시간으로 제공되고 있는 정보를 포함할 필요가 있다. 이 실시간을 보장하기 위하여, 예를 들어, 각각의 네트워크 가입자에 의해 정보에 링크되는 고정밀 타임스탬프가 정보에 제공될 수 있다. 그러나, 이 타임스탬프는 오류가 발생하지 않은 GNSS 신호의 선택에 의해 보장되는 대응하는 높은 정밀도 레벨을 가질 필요가 있다.

명시된 방법들 중의 하나에 대한 또 다른 개발예에서는, 기준 위치 데이터가 차량에 대한 주행 동역학 데이터 (driving dynamics data) 및/또는 주행거리계 데이터 (odometry data) 에 종속적이다. 이 개발예는 예를 들어, 융합 필터에서, 기준 위치 데이터가 GNSS 신호에 기초하여 더 정밀하게 정의될 수 있다는 고려사항에 기초하고 있다. 이것은 기준 위치 데이터를, 예를 들어, 관측기 (observer) 에서 측정 위치 데이터와 같은, GNSS 신호로부터 도출된 위치 데이터 또는 GNSS 신호 자체와 병치함으로써 달성될 수 있다. 이러한 관측기는 차량의 아날로그 또는 디지털 상태 관찰을 허용하는 임의의 필터를 포함할 수 있다. 따라서, 예를 들어, 루엔버거 (Luenberger) 관측기를 이용하는 것이 가능하다. 잡음이 또한 고려될 필요가 있을 경우, 칼만 필터 (Kalman filter) 가 적당할 것이다. 잡음의 형상 (shape) 이 또한 고려될 필요가 있을 경우, 필요하다면, 이용가능한 잡음 시나리오들의 기본적인 세트를 가지며, 예를 들어, 몬테카를로 시뮬레이션 (Monte Carlo simulation) 을 이용한 제거를 고려해야 할 잡음 시나리오를 선택하는 입자 필터 (particle filter) 를 이용하는 것이 가능할 것이다. 관측기는 바람직하게는, 요구하는 연산 자원들에 관해 최적의 결과를 제공하는 칼만 필터이다. 관측은 기준 위치 데이터를 시간에 걸쳐 훨씬 더 정밀하게 하고, 그러므로, 상기 데이터는 또한 훨씬 더 정밀한 GNSS 신호들이 선택되도록 한다.

발명의 또 다른 양상에 따르면, 제어 장치는 명시된 방법들 중의 하나를 수행하도록 설정된다.

명시된 제어 장치의 하나의 개발예에서는, 명시된 장치가 메모리 및 프로세서를 가진다. 이 경우, 명시된 방법은 컴퓨터 프로그램의 형태로 메모리에 저장되고, 프로세서는, 컴퓨터 프로그램이 메모리로부터 프로세서로 로딩될 때, 방법을 실행하기 위한 목적으로 제공된다.

발명의 또 다른 양상에 따르면, 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터 또는 명시된 장치들 중의 하나 상에서 실행될 때, 명시된 방법들 중의 하나에 대한 모든 단계들을 수행하기 위하여 프로그램 코드 수단을 포함한다.

발명의 또 다른 양상에 따르면, 컴퓨터 프로그램 제품은, 컴퓨터-판독가능 데이터 저장 매체 상에 저장되며, 데이터 처리 디바이스 상에서 실행될 때, 명시된 방법들 중의 하나를 수행하는 프로그램 코드를 포함한다.

발명의 또 다른 양상에 따르면, 차량은 명시된 제어 장치를 포함한다.

위에서 설명되어 있는 본 발명의 속성들, 특징들 및 장점들과, 또한 이들이 달성되는 방식은 도면들과 관련하여 보다 상세히 설명되는, 예시적인 실시예들의 아래의 설명과 관련하여 더 명료하게 그리고 더 분명하게 이해할 수 있게 된다:
도 1 은 융합 센서를 갖는 차량의 기본적인 예시도를 도시한다.
도 2 는 도 1 로부터의 융합 센서의 기본적인 예시도를 도시한다.
도 5 는 GNSS 신호를 수신하는 차량의 제 1 개략적인 예시도를 도시한다.
그리고, 도 6 은 GNSS 신호를 수신하는 차량의 제 2 개략적인 예시도를 도시한다.

도면들에서, 동일한 기술적 요소들에는 동일한 참조 기호들이 제공되고 한 번만 설명된다.

융합 센서 (4) 를 갖는 차량 (2) 의 기본적인 예시도를 도시하는 도 1 을 참조한다.

본 실시예에서, 융합 센서 (4) 는, 도로 (10) 상의 차량 (2) 에 대한 절대 위치를 포함하는, 차량 (2) 에 대한 위치 데이터 (8) 를 수신하기 위하여 본래 알려진 GNSS 수신기 (6) 를 이용한다. 절대 위치 외에도, GNSS 수신기 (6) 로부터의 위치 데이터 (8) 는 차량 (2) 에 대한 속도를 또한 포함한다. 본 실시예에서, GNSS 수신기 (6) 로부터의 위치 데이터 (8) 는, GNSS 안테나 (13) 를 통해 수신되며 따라서 이하에서 GNSS 위치 데이터 (8) 라고 지칭되는 GNSS 신호 (12) 로부터 GNSS 수신기 (6) 에서 - 당해 기술의 당업자에게 알려져 있는 방식으로 - 도출된다. 이와 관련한 세부 사항들에 대해서는, 이와 관련하여 관련 전문가 문헌을 참조한다.

융합 센서 (4) 는 GNSS 신호 (12) 로부터 도출된 GNSS 위치 데이터 (8) 의 정보 내용을 증대시키도록 - 아직 설명되어야 할 방식으로 - 설계되어 있다. 첫째로, 이것은 GNSS 신호 (12) 가 매우 높은 신호-대-잡음 (signal-to-noise) 대역 비율을 가질 수 있고 이에 따라 매우 부정확할 수 있기 때문에 필요하다. 둘째로, GNSS 신호 (12) 는 항상 이용가능한 것이 아니다.

본 실시예에서, 차량 (2) 은 차량 (2) 에 대한 주행 동역학 데이터 (16) 를 캡쳐 (capture) 하는 관성 센서 (14) 를 또한 가진다. 이들은 차량 (2) 에 대한 종방향 가속도 (longitudinal acceleration), 측방향 가속도 (lateral acceleration) 및 또한 수직방향 가속도 (vertical acceleration) 와, 롤 레이트 (roll rate), 피치 레이트 (pitch rate) 및 또한 요 레이트 (yaw rate) 를 포함하는 것으로 알려져 있다. 본 실시예에서, 이 주행 동역학 데이터 (16) 는 GNSS 위치 데이터 (8) 의 정보 내용을 증대시키기 위하여, 그리고 예를 들면, 도로 (10) 상의 차량 (2) 의 위치 및 속도를 더 정밀하게 정의하기 위하여 이용된다. 따라서, 더 정밀하게 정의된 위치 데이터 (18) 는 예를 들어, 터널에서, GNSS 신호 (12) 가 전혀 이용가능하지 않더라도 내비게이션 기기 (20) 자체에 의해 이용될 수 있다.

GNSS 위치 데이터 (8) 의 정보 내용을 더욱 증대시키기 위하여, 본 실시예는 선택적으로 차량 (2) 의 개별적인 휠들 (26) 의 휠 속도들 (24) 을 기록하는 휠 속도 센서들 (22) 을 또한 이용할 수도 있다.

도 1 로부터의 융합 센서 (4) 의 기본적인 예시도를 도시하는 도 2 를 참조한다.

융합 센서 (4) 는 도 1 에 이미 언급된 측정 데이터를 수신한다. 융합 센서 (4) 는 더 정밀하게 정의된 위치 데이터 (18) 를 출력하도록 의도된다. 이에 관한 기본적인 개념은 GNSS 위치 데이터 (8) 로부터의 정보를 관성 센서 (14) 로부터 필터 (30) 로의 주행 동역학 데이터 (16) 와 병치시키고, 이에 따라 GNSS 수신기 (6) 로부터의 위치 데이터 또는 관성 센서 (14) 로부터의 주행 동역학 데이터 (16) 에 있어서의 신호-대-잡음 대역 비율을 증가시키는 것이다. 이를 위하여, 필터는 임의의 형태일 수 있지만, 칼만 필터 (Kalman filter) 가 이 목적을 비교적 낮은 연산 자원 요건으로 가장 효과적으로 달성한다. 그러므로, 이하의 필터 (30) 는 바람직하게는 칼만 필터 (30) 일 것이다.

칼만 필터 (30) 는 차량 (2) 에 대한 더 정밀하게 정의된 위치 데이터 (18) 및 차량 (2) 에 대한 비교 위치 데이터 (34) 를 수신한다. 본 실시예에서, 더 정밀하게 정의된 위치 데이터 (18) 는 예를 들어, DE 10 2006 029 148 A1 으로부터 알려져 있는 스트랩다운 알고리즘 (strapdown algorithm) (36) 을 이용하여 주행 동역학 데이터 (16) 로부터 발생된다. 상기 데이터는 차량에 대한 더 정밀하게 정의된 위치 데이터를 포함하지만, 그 속도, 그 가속도 및 그 진로 (heading) 와 같은, 차량 (2) 에 대한 다른 위치 데이터도 포함한다. 대조적으로, 비교 위치 데이터 (34) 는 GNSS 수신기 (6) 로부터의 GNSS 위치 데이터 (8) 가 우선 공급되는 차량 (2) 의 모델 (38) 로부터 얻어진다. 다음으로, 이 GNSS 위치 데이터 (8) 는, 더 정밀하게 정의된 위치 데이터 (18) 와 동일한 정보를 포함하는 비교 위치 데이터 (34) 를 결정하기 위하여 모델 (38) 에서 이용된다. 더 정밀하게 정의된 위치 데이터 (18) 및 비교 위치 데이터 (34) 는 그 값들의 측면에서만 상이하다.

칼만 필터 (30) 는 더 정밀하게 정의된 위치 데이터 (18) 에 대한 에러 버짓 (error budget) (40) 과, 비교 위치 데이터 (34) 에 대한 에러 버짓 (42) 을 계산하기 위한 기초로서, 비교 위치 데이터 (34) 에서 더 정밀하게 정의된 위치 데이터 (18) 를 취한다. 에러 버짓은 신호의 기록 및 전송 동안에 다양한 개별적인 에러들로 구성되는, 신호에서의 전체 에러를 의미하는 것으로 이하에서 이해되도록 의도된다. GNSS 신호 (12) 의 경우, 그리고 이에 따라 GNSS 위치 데이터 (8) 의 경우에는, 대응하는 에러 버짓이 위성 궤도, 위성 클록, 잔여 굴절 효과 (residual refraction effect) 들에서의 에러들과, GNSS 수신기 (6) 에서의 에러들로 구성될 수 있다.

다음으로, 더 정밀하게 정의된 위치 데이터 (18) 에 대한 에러 버짓 (40) 및 비교 위치 데이터 (34) 에 대한 에러 버짓 (42) 은 더 정밀하게 정의된 위치 데이터 (18) 또는 비교 위치 데이터 (34) 를 수정하기 위한 목적으로 스트랩다운 알고리즘 (36) 및 모델 (38) 에 적절한 것으로서 공급된다. 이것은 더 정밀하게 정의된 위치 데이터 (18) 및 비교 위치 데이터 (34) 가 반복적으로 그 에러들이 제거된다는 것을 의미한다.

본 개발예에서는, GNS 수신기 (6) 가 도 3 에 도시되어 있는 GNSS 위성 (44) 으로부터 GNSS 신호 (12) 를 수신한다. 이 GNSS 위성 (44) 에 의해 송신된 GNSS 신호 (12) 는 더 크거나 더 작은 잡음의 레벨을 받을 수 있고, 이러한 이유로, 본 실시예에서의 모델 (38) 은, GNSS 신호 (12) 자체 또는 GNSS 신호 (12) 에 기초하여 도출된 GNSS 위치 데이터 (8) 를 평가하고 그 다음으로, 평가에 기초하여 GNSS 위성 (44) 을 GNSS 신호 (12) 에 대한 소스 (source) 로서 선택하는 함수에 의해 확장된다.

도 3 을 참조하여 예시된 이하의 방법들은 이들이 홀로 개별적으로 설명되어 있더라도, 희망하는 바에 따라 서로 조합될 수 있다. 따라서, 위성을 선택하기 위한 방법들 중의 단지 하나를 수행하는 것이 필연적인 것은 아니다. 순서 또한 초기에는 중요하지 않다.

GNSS 신호 (12) 를 수신하는 차량 (2) 의 제 1 개략적인 예시도를 도시하는 도 3 을 참조한다.

차량 (2) 은 도로 (10) 상에서 속도 (46) 및 가속도 (48) 로 이동하고 있다. 이 경우, 차량 (2) 이 감속하고 있고, 그 결과로, 속도 (46) 및 가속도 (48) 가 반대인 것으로 가정되도록 의도된다. 속도 (46) 및 가속도 (48) 는 GNSS 신호 (12) 로부터 결정될 수 있다.

이것은 예를 들어, GNSS 신호 (12) 에 대한 차동 반송파 위상 측정 (carrier phase measurement) 에 의해 달성될 수 있다. 이것은 시간에 걸쳐 GNSS 신호 (12) 의 반송파 위상에 있어서의 변경을 고려하는 것을 포함하며, 상기 변경은 이동하는 차량 (2) 에 의해 야기된 도플러 효과 (Doppler effect) 에 기초하여 얻어진다. 차동 위상 측정에 대하여 얻어진 결과는 당해 기술의 당업자에게 알려져 있는 방식으로 속도 (46) 및 가속도 (48) 로 변환될 수 있는 시선 방향 속도 (visual direction speed) (50) 이다.

대안적으로 또는 추가적으로, 코드 측정 (code measurement) 에 기초하여 차량의 위치를 고려하는 것도 가능하고, 이 코드 측정으로부터, 차량 (2) 과 위성 (44) 사이의 거리 (52) 가 GNSS 신호 (12) 에 대한 전파 시간 검출의 도움으로 검출되고, 이 거리로부터, 속도 (46) 및 가속도 (48) 가 당해 기술의 당업자에게 알려져 있는 방식으로 마찬가지로 계산될 수 있다.

4 개의 방법들 중의 제 1 방법이 이하에 설명된다:

제 1 방법의 핵심 개념은, 속도 (46) 및 가속도 (48) 가 침해될 수 없는 어떤 물리적 제약들을 충족시켜야 한다는 것이다. 스포츠 주행을 위해 설계되지 않은 보통의 자동차는 300 km/h 보다 더 빨리 이동하지 않을 것이다. 또한, 그 자동차는 중력 가속도의 1.2 배보다 크게 감속될 수 없다. GNSS 신호 (12) 가 이 제약을 침해하는 값들을 산출하는 경우, 적절하게는, 위성 (44) 은 GNSS 위치 데이터 (8) 에 대한 정보의 소스로서 제거될 수 있거나 무시될 수 있다.

제 2 방법이 이하에 설명된다:

제 2 방법은 시선 속도 (visual speed) (50), 즉, 위성의 방향에서의 차량의 이동과, 위성 (44) 까지의 거리 (52) 가 GNSS 신호 (12) 로부터 직접적으로 기록될 수 있다는 고려사항에 기초하고 있다. 시선 속도 (50) 및 거리 (52) 는 대안적인 측정 원리들을 이용하여 더 정밀하게 정의된 위치 데이터 (18) 에 기초하여 재구성될 수 있고, 이것은 GNSS 신호 (12) 로부터 도출되는 시선 속도 및 위성 (44) 까지의 거리가 GNSS 신호 (12) 와 함께 전송되는 시선 속도 (50) 및 거리 (52) 에 대한 예상된 값들로서 간주될 수 있다는 것을 의미한다.

제 2 방법의 핵심 개념은 따라서, 예상된 값들과, GNSS 신호 (12) 로부터의 대응하는 정보 사이의 편차들이 전체 잡음, 즉, 상기한 실제 편차에 대응하는 전체 잡음을 이용하여 계산될 수 있는 편차에 대응해야 한다는 것이다.

이 개념은 GNSS 신호 (12) 로부터 얻어진 시선 속도 (50) 의 비교를 참조하여 비제한적인 방식으로 이하에 설명될 것이다. 제 2 방법은 대안적으로 또는 추가적으로 위성 (44) 까지의 거리 (52) 에 기초하여 동일한 방식으로 수행될 수 있다.

GNSS 신호로부터의 시선 속도 (50), 및 더 정밀하게 정의된 위치 데이터 (18) 에 대한 불확실성, 그리고 또한 재구성된 시선 속도 (50) 에서 이용되는 모든 다른 측정 데이터의 불확실성에 대한 측정된 잡음 (

) 과, 이에 따라, 예상된 값에 대한 측정된 잡음 (

) 은 합산되어 전체 측정된 잡음 (

) 을 형성한다. 또한, 편차 (

) 는 시선 속도 (50) 과 재구성된 시선 속도, 즉 예상된 값 사이에서 결정될 수 있다. 위성의 선택을 위하여, 전체 측정된 잡음으로부터 얻어진 표준 정규 편차 (standard normal deviation) 가:

예상된 값, 즉 GNSS 신호 (12) 로부터 측정된 시선 속도 (50) 에 대한 재구성된 시선 속도에서 편차 (

) 로부터 이탈하는 정도에 대하여 지금부터 임계값이 규정된다.

이것은 GNSS 신호 (12) 와 함께 전송된 측정된 값들 (50, 52) 의 정밀도가 예상된 값, 즉 융합 센서 (4) 로부터의 더 정밀하게 정의된 위치 데이터 (18) 로부터 재구성된 시선 속도 및/또는 재구성된 위성까지의 거리의 정밀도와 일치되는 것을 보장한다.

명시된 방법이 너무 많은 위성들 (44) 을 제거하지 않도록, 편차 (

) 에 대하여 이용된 임계값은 표준 편차 (

) 의 배수일 수 있고, 배수는 선택을 위하여 희망된 확산 (spread) 으로 지향될 수 있다.

제 3 방법이 이하에 설명된다.

제 4 방법의 기본적인 개념은 시선 속도 (50) 및 거리 (52) 에 관계없이, 즉 예를 들어, GNSS 신호 (12) 와 함께 전송되는 정보를 이용하여, 서로에 대한 그리고 차량의 관점으로부터의 위성 (44) 및 또 다른 위성들 (54, 56) 의 위치를 결정할 수 있다는 것이다.

위성들 (44, 54, 56) 의 서로에 대한 위치가 알려질 때, 시선 속도 (50) 및 개별적인 위성들 (44, 54, 56) 까지의 거리 (52) 는 임의로 변화할 수 없다. 모든 위성들이 예를 들어, 이동 방향 (46) 에서 차량 (2) 의 전방에 있을 경우, 개별적인 위성들 (44, 54, 56) 까지의 모든 거리들 (52) 은 이에 대응하여 더 짧아져야 한다.

실제로, 이것은 예를 들어, 삼각 비교 (trigonometric comparison) 를 이용하여 수행될 수 있다. 위성들의 서로로부터의 거리들 (58) 과, 차량 (2) 으로부터 위성들 중의 적어도 2개 (54, 56) 까지의 거리들이 알려져 있는 경우, 거리 (52) 는 이전의 정보로부터 재구성될 수 있으므로 과결정되는 (overdetermined) 것이다. 그럼에도 불구하고, 재구성된 거리는 실제 거리 (52) 에 대응해야 하고, 위성 (44) 으로부터의 GNSS 신호 (12) 의 품질은 이에 따라 융합 센서 (4) 를 위해 충분한 것으로 가정될 수 있다.

궁극적으로, 일관되게 해결될 수 있을 필요가 있는 과결정된 수식 시스템 (overdetermined equation system) 은 위성들 (44, 54, 56) 및 차량 (2) 의 서로에 대한 알려진 삼각 의존성들을 이용하여 수학적으로, 위성들 (44, 54, 56) 과 측정된 거리들 (52) 사이의 전체 거리들 (58), 또는 위성들 (44, 54, 56) 에 대한 차량 (2) 의 시선 속도들 (50) 로부터 설정될 수 있다. 이 수식 시스템의 장점은 불일치가 위치될 수 있고 이에 따라, 이 불일치는 특별한 위성 (44, 54, 56) 에 기인될 수 있고, 그 결과로, 관련 위성 (44, 54, 56) 및 이에 따라, 그로부터의 GNSS 신호 (12) 가 제거될 수 있다는 것이다.

제 4 방법의 체계 내에서는, 시선 방향 속도 (50), 및 차량 (2) 과 위성 (44) 사이의 거리 (52) 가 상이한 측정 방법들 (반송파 위상 측정 및 코드 측정) 을 이용하여 기록된다는 것이 기본적인 개념이다. 이들은 그럼에도 불구하고 서로 대응할 필요가 있다. 즉, 거리 (52) 가 시간에 기초하여 도출되는 경우, 시선 방향 속도 (50) 가 얻어져야 한다. 그렇지 않을 경우, 위성 (44) 을 제거하기 위한 기초로서 취해질 수 있는 에러가 있다.

바람직하게는, 첫째로, 명시된 방법들에 의해 검사된 정밀도와, 둘째로, 명시된 방법을 수행하기 위한 것이 제 1 방법으로부터 제 4 방법까지 증가하므로, 위성 (44) 을 선택하기 위한 방법들은 명시된 순서로 수행된다. 그러므로, 제 3 방법의 수식 시스템에서 제 1 방법을 이용하여 이미 제거될 수 있는 위성들로서, 물리적 제약들에 기초하여 완전히 타당하지 않은 위성들을 포함하는 것은 연산의 관점으로부터 적절하지 않다.

Claims

GNSS 신호 (12) 라고 지칭되는, 글로벌 내비게이션 위성 시스템 신호를 차량 (2) 에 송신하도록 구성되는 위성 (44) 을 선택하기 위한 방법으로서,
- 상기 GNSS 신호 (12) 에 기초하여 상기 위성 (44) 에 대하여 상기 차량에 대한 측정 위치 데이터 (50, 52) 를 측정하는 단계,
- 상기 GNSS 신호 (12) 에 기초하여 결정된 상기 측정 위치 데이터 (50, 52) 에 대하여 중복적인 (redundant) 상기 차량 (12) 에 대한 기준 위치 데이터를 결정하는 단계, 및
- 상기 측정 위치 데이터 (50, 52) 와 상기 기준 위치 데이터의 병치 (juxtaposition) 가 미리 결정된 조건을 충족할 때, 상기 위성 (44) 을 선택하는 단계를 포함하는, 위성을 선택하기 위한 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 측정 위치 데이터 (50, 52) 와 상기 기준 위치 데이터의 병치는 상기 측정 위치 데이터 (50, 52) 와 상기 기준 위치 데이터 사이에 형성되는 차이
를 포함하는, 위성을 선택하기 위한 방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 미리 결정된 조건은 상기 측정 위치 데이터 (50, 52) 와 상기 기준 위치 데이터 사이의 최대 용인가능 에러
인, 위성을 선택하기 위한 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 최대 용인가능 에러
는 상기 기준 위치 데이터에 대한 기준 변동량
및 상기 측정 위치 데이터 (50, 52) 에 대한 측정 변동량
을 포함하는 합에 기초하여 계산되는 표준 편차에 종속적인, 위성을 선택하기 위한 방법.
제 4 항에 있어서,
상기 측정 위치 데이터 (50, 52) 가 상기 표준 편차에 종속적인 산포 범위에서의 미리 결정된 임계값 미만일 가능성이 있도록, 상기 최대 용인가능 에러
는 상기 표준 편차의 배수에 대응하는, 위성을 선택하기 위한 방법.
GNSS 신호 (12) 라고 지칭되는 글로벌 내비게이션 위성 시스템 신호를 차량 (2) 에 송신하도록 구성되는 위성 (44) 을 선택하기 위한 방법으로서,
- 상기 GNSS 신호 (12) 에 기초하여 상기 위성 (44) 에 대하여 상기 차량 (2) 에 대한 측정 위치 데이터 (50, 52) 를 측정하는 단계, 및
- 상기 측정 위치 데이터 (50, 52) 가 미리 결정된 조건을 충족할 때, 상기 위성을 선택하는 단계를 포함하는, 위성을 선택하기 위한 방법.
제 6 항에 있어서,
물리적 제약은 상기 차량 (2) 에 대한 한계 가속도 및/또는 한계 속도인, 위성을 선택하기 위한 방법.
제 6 항 또는 제 7 항에 있어서,
상기 측정 위치 데이터 (50, 52) 는 상기 GNSS 신호 (12) 로부터 도출되는 속도 및/또는 가속도를 포함하는, 위성을 선택하기 위한 방법.
GNSS 신호 (12) 라고 지칭되는 글로벌 내비게이션 위성 시스템 신호를 차량 (2) 에 송신하도록 구성되는 위성 (44) 을 선택하기 위한 방법으로서,
- 선택될 위성 (44) 을 포함하는 적어도 3 개의 위성들 (44, 54, 56) 에 대한 서로 간의 위치를 기록하는 단계,
- 상기 선택될 위성 (44) 으로부터의 상기 GNSS 신호 (12) 에 기초하여 상기 위성 (44) 에 대하여 상기 차량에 대한 측정 위치 데이터 (50, 52) 를 측정하는 단계, 및
- 상기 3 개의 위성들 (44, 54, 56) 의 서로에 대한 위치 (58) 와 상기 측정 위치 데이터 (50, 52) 의 병치에 기초하여 상기 선택될 위성 (44) 을 선택하는 단계를 포함하는, 위성을 선택하기 위한 방법.
제 9 항에 있어서,
상기 3 개의 위성들 (44, 54, 56) 의 서로에 대한 위치 (58) 와 상기 측정 위치 데이터 (50, 52) 의 병치는 상기 3 개의 위성들 (44, 54, 56) 에 대한 상기 차량 (2) 의 시선 속도들 (52) 및/또는 거리들 (52) 의 병치를 포함하는, 위성을 선택하기 위한 방법.
GNSS 신호 (12) 라고 지칭되는 글로벌 내비게이션 위성 시스템 신호를 차량 (2) 에 송신하도록 구성되는 위성 (44) 을 선택하기 위한 방법으로서,
- 상기 GNSS 신호 (12) 로부터, 상기 위성 (44) 에 대한 상기 차량 (2) 의 거리 (52) 와, 상기 위성 (44) 의 시선 방향에서의 상기 위성 (44) 에 대한 상기 차량 (2) 의 상대 속도 (50) 를 기록하는 단계, 및
- 기록된 거리 (52) 와 기록된 상대 속도 (50) 의 병치에 기초하여 상기 위성 (44) 을 선택하는 단계를 포함하는, 위성을 선택하기 위한 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 병치는 차이 형성에 기초하여 실시되는, 위성을 선택하기 위한 방법.
GNSS 신호 (12) 라고 지칭되는 글로벌 내비게이션 위성 시스템 신호를 차량 (2) 에 송신하도록 구성되는 위성 (44) 을 선택하기 위한 방법으로서,
- 제 6 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 기재된 방법,
- 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 기재된 방법,
- 제 9 항 또는 제 10 항에 기재된 방법, 및
- 제 11 항 또는 제 12 항에 기재된 방법을 포함하는, 위성을 선택하기 위한 방법.
제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 차량 (2) 에 대한 상기 측정 위치 데이터 (50, 52) 및 상기 차량 (2) 에 대한 상기 기준 위치 데이터는 각각 상기 위성 (44) 으로부터의 거리 (52) 및/또는 상기 위성 (44) 의 시선 방향에서의 상대 속도 (50) 를 포함하는, 위성을 선택하기 위한 방법.
제 14 항에 있어서,
상기 위성 (44) 으로부터의 거리 (52) 및/또는 상기 위성 (44) 의 시선 방향에서의 상대 속도 (50) 는 상기 GNSS 신호 (12) 에 대한 코드 측정 및 위상 측정으로부터 적절한 것으로서 확인되는, 위성을 선택하기 위한 방법.
제 1 항 내지 제 15 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 기준 위치 데이터는 상기 차량에 대한 주행 동역학 데이터 및/또는 주행거리계 데이터에 종속적인, 위성을 선택하기 위한 방법.
제 1 항 내지 제 16 항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하도록 설정되는 제어 장치 (4).