KR20230073272A - 차량 작동을 위한 파라미터의 추정의 신뢰도에 대한 정보를 제공하는 방법 - Google Patents

차량 작동을 위한 파라미터의 추정의 신뢰도에 대한 정보를 제공하는 방법 Download PDF

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레나 쉰들러
마르코 림베르거
엘레나 스가르츠
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로베르트 보쉬 게엠베하
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Abstract

본 발명은 차량(3)의 작동을 위한 파라미터의 추정의 신뢰도에 대한 정보(1, 2)를 제공하는 방법에 관한 것이며, 상기 방법은 적어도 다음 단계들을 포함한다: a) 파라미터 추정을 위한 무결성 범위(1)를 결정하는 단계로서, 상기 무결성 범위(1)는 추정된 파라미터가 최소 확률을 갖는 범위를 나타내는, 상기 결정하는 단계, b) 단계 a)에서 결정된 무결성 범위(1)의 유효성을 나타내는 유효성 지표(2)를 결정하는 단계, c) 단계 a)에서 결정된 무결성 범위(1) 및 단계 b)에서 결정된 유효성 지표(2)를 제공하는 단계.

Description

차량 작동을 위한 파라미터의 추정의 신뢰도에 대한 정보를 제공하는 방법
본 발명은 차량 작동을 위한 파라미터의 추정의 신뢰도에 대한 정보를 제공하는 방법, 상기 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램, 기계 판독 가능한 저장 매체 및 차량용 제어 장치에 관한 것이다. 본 발명은 자율 주행과 관련하여 사용하기에 특히 적합하다.
자율주행의 가장 중요한 과제 중 하나는 자율주행 차량의 위치를 최대한 정확하고 신뢰할 수 있게 결정하는 것이다. 자율주행 차량은 일반적으로 관성 센서들, 휠 센서들, 환경 센서들, GNSS 센서들, 광학 및/또는 음향 센서들과 같은 센서들을 포함하며 이를 통해 차량은 자신의 위치를 추정할 수 있다. 이러한 맥락에서, 결정된 자신의 위치에 대한 (예상) 추정 정확도에 대한 정보도 출력되면 도움이 된다. 이러한 맥락에서, 예를 들어 결정된 자신의 위치에 대한 신뢰는 소위 "보호 레벨"(약칭: "PL")로 나타낼 수 있다. PL은 통계적 에러 한계를 나타낼 수 있으며, 그 계산은 일반적으로 통계적 고려 사항과 필요한 경우 추가로 추정 알고리즘의 적절한 조정을 기반으로 한다.
보호 레벨을 제공한다는 개념은 특히 항공 분야에서 널리 퍼져 있다. 하지만 이렇게 개발된 솔루션들은 자율주행의 응용분야로 쉽게 옮겨갈 수 없다. 특히, 예를 들어 도시 협곡과 위성 신호에 미치는 그 영향은 항공 응용 분야에서는 발생하지 않는 문제를 나타낸다. 따라서 가능한 한 신뢰할 수 있는 보호 레벨을 계산하기 위한 개선된 방법들이 바람직하며, 이 방법들은 예를 들어 도시 지역과 같은 어려운 환경에서도 신뢰할 수 있는 결과들을 제공할 수 있다.
청구항 제 1 항에 따르면, 차량(자동차)의 작동을 위한 파라미터의 추정의 신뢰도에 대한 정보를 제공하기 위한 방법이 여기에서 설명되며, 이 방법은 적어도
a) 파라미터 추정을 위한 무결성 범위를 결정하는 단계로서, 상기 무결성 범위는 추정된 파라미터가 최소 확률을 갖는 범위를 나타내는, 상기 결정하는 단계,
b) 단계 a)에서 결정된 무결성 범위의 유효성을 나타내는 유효성 지표를 결정하는 단계,
c) 단계 a)에서 결정된 무결성 범위 및 단계 b)에서 결정된 유효성 지표를 제공하는 단계를 포함한다.
방법을 수행하기 위해, 단계들 a) 내지 c)는 제시된 순서대로 연속적으로 적어도 한 번 또는 여러 번 수행될 수 있다. 또한, 단계 a) 및 b)는 적어도 부분적으로 병행해서 또는 심지어 동시에 수행될 수 있다.
파라미터는 안전 관련 파라미터 및/또는 적어도 부분적으로 자동화된 및/또는 자율 주행 작동에 관련되거나 필요한 파라미터일 수 있다. 파라미터는 차량의 운전 조작과 관련된 정보를 제공할 수 있고 및/또는 차량의 운전 조작을 설명하는데 기여하거나 적합할 수 있다. 원칙적으로 하나 이상의 (다양한) 파라미터가 추정될 수 있다. 파라미터는 예를 들어 자신의 위치, 자신의 속도, 자신의 가속도 등일 수 있다. 파라미터는 바람직하게 차량 자신의 위치와 관련된다.
파라미터는 차량(자동차)의 운전 조작 파라미터일 수 있다. 여기서 운전 조작 파라미터는 특히 차량의 공간적 운전 조작 또는 공간에서의 차량 조작을 나타내는데 기여하는 파라미터를 의미하는 것으로 이해된다. 특히, 운전 조작 파라미터는 적어도 차량 자신의 움직임 및/또는 자신의 위치를 나타내는데 기여한다. 운전 조작 파라미터는 예를 들어 차량 (자신의) 위치, (자신의) 속도, (자신의) 가속도 또는 자세(또는 방향)일 수 있다. 운전 조작 파라미터는 차량 자신의 위치인 것이 바람직하다. (따라서) 이 방법은 예를 들어 차량 위치의 위치 추정과 관련하여 사용될 수 있다. 무결성 범위는 추정된 차량 자신의 위치가 최소 확률(실제)을 갖는 영역을 나타낼 수 있다.
파라미터 추정의 신뢰도에 대한 정보는 예를 들어 적어도 두 가지 정보를 포함할 수 있다. 정보는 바람직하게는 파라미터 추정을 위한 적어도 하나의 무결성 범위 및 유효성 지표를 포함한다. 적어도 이들 2개의 정보의 제공은 (특히 적어도 부분적으로 자동화되거나 자율 주행 가능한) 차량 자신의 위치 결정의 신뢰도를 향상시키는데 바람직하게 기여할 수 있다. 이 방법의 또 다른 장점은 무결성 범위 형태의 무결성 정보에 추가하여 유효성 정보가 유효성 지표의 형태로 제공된다는 점에 있다. 이는 무결성 범위 자체를 변경하지 않고도 무결성 범위에 의해 주어지는 정보를 풍부하게 할 수 있다. 결과적으로, 상이한 맥락에서 사용하기 위한 무결성 범위의 결정에 대한 해석은 유리하게 변경되지 않고 유지되거나 유효성 지표의 형태인 유효성 정보와 독립적으로 유지될 수 있다. 따라서 무결성 범위는 수학적으로 정의된 통계 에러 정보 또는 에러 한계로 계속 출력될 수 있다. 이는 무결성 범위의 원래 의미/정의를 변경할 필요가 없기 때문에 특히 통합 인터페이스의 관점에서 유리한 유용성을 제공한다. 결과적으로 모듈식 설계의 가능성도 향상될 수 있다. 또한, 제공되는 무결성 범위도 유효성 지표와 독립적으로 사용될 수 있어 활용 가능성을 높일 수 있다는 장점이 있다.
단계 a)에서, 파라미터 추정을 위한 무결성 범위가 결정되고, 상기 무결성 범위는 추정된 파라미터(값)가 최소 확률(실제)을 갖는 범위를 나타낸다. 추정된 파라미터(값)는 기본적으로 파라미터 추정의 (단일, 특히 순간적인) 추정 결과를 나타낸다. 즉, 이는 특히 무결성 범위가 추정된 파라미터의 실제 값이 최소 확률을 갖는 범위를 나타냄을 의미한다. 이러한 무결성 범위는 소위 "보호 레벨"이라고도 한다.
최소 확률은 일반적으로 미리 정의된 최소 확률이다. 최소 확률은 바람직하게는 90%, 특히 바람직하게는 95% 또는 심지어 99%이다.
무결성 범위는 보호 레벨인 것이 바람직하다. 보호 레벨은 일반적으로 추정된 파라미터(값)가 최소 확률(실제)을 갖는 (공간적, 특히 2차원 또는 3차원) 영역을 나타낸다. 추정된 파라미터(값)는 기본적으로 파라미터 추정의 (단일, 특히 순간적인) 추정 결과를 나타낸다. 즉, 이것은 특히 보호 레벨이 추정된 파라미터의 실제 값이 최소 확률을 갖는 범위를 나타낸다는 것을 의미한다.
즉, 보호 레벨은 특히 추정된 파라미터의 실제 값이 최소 확률을 갖는 신뢰 구간 또는 (공간적) 신뢰 범위를 나타낸다. 파라미터의 추정된 값은 일반적으로 신뢰 구간 또는 신뢰 범위의 중간 또는 중앙에 있다.
추정된 파라미터의 실제 값이 실제로 보호 레벨에 있을 최소 확률은 "일반적인" 무결성 범위보다 훨씬 높다. 여기서 최소 확률은 일반적으로 99.99% 이상, 특히 바람직하게는 99.999% 이상 또는 심지어 99.9999% 이상입니다. 보호 레벨의 경우 최소 확률은 백분율로 표시될 수 없지만 특정 시간 간격에서 가능한 에러로 표시될 수 있다. 보호 레벨은 예를 들어 문제의 파라미터가 최대 10년에 한 번 보호 레벨을 벗어나는 것으로 정의될 수 있다. 보호 레벨은 예를 들어 단위 없는 확률 또는 속도, 즉 시간 간격에 걸쳐 발생하는 에러 확률로 표시될 수 있다.
원칙적으로, 파라미터 추정은 하나의 (동일한) 파라미터를 추정하기 위한 하나 이상의 방법을 포함할 수 있다. 추정의 무결성에 대한 무결성 정보 또는 추정 결과의 신뢰도에 대한 신뢰 정보를 제공 및/또는 결정할 수 있는 적어도 하나의 파라미터 추정 방법이 바람직하게 사용된다. 예를 들어 칼만(Kalman) 필터를 사용하여 파라미터 추정이 수행될 수 있다. 이것은 (실제) 추정 결과 외에도 일반적으로 무결성 범위를 결정하는데 사용될 수 있는 파라미터 추정에 대한 신뢰 정보(예: 공분산 행렬)도 제공한다.
단계 b)에서, 단계 a)에서 결정된 무결성 범위의 유효성을 나타내는 유효성 지표가 결정된다. 유효성 지표는 바이너리(유효/유효하지 않음)이거나 다양한 "디지털 중간 상태"들을 포함할 수 있다. 예를 들어 가능한 "중간 상태"들은 특정 무결성 위험 수가 현재 적용 가능함을 나타낼 수 있다(예: 도시 시나리오의 경우 1e-3, 고속도로의 경우 1e-5). 유효성 지표는 또한 예를 들어 결정된 무결성 범위의 유효성 또는 신뢰성을 나타내는 값(수치)을 포함할 수 있다. 결정은 예를 들어 상이한 (입력) 정보, 특히 상이한 센서 정보 및/또는 상태 정보(예를 들어, 차량의 안전 관련 시스템에 대한 정보 및/또는 차량의 진단 장치로부터의 정보)를 결합하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 (입력) 정보를 사용할 수 없음은 유효성 지표에 (특히 부정적인) 영향을 미칠 수 있다.
유효성 지표는 예를 들어, 특히 차량측 상태들 또는 정보들 및/또는 차량 외부 상태들 또는 정보들 및/또는 무결성 범위에 대한 정보들에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 차량측 상태들 및/또는 차량 외부 상태들은 결정된 무결성 범위를 어느 정도 신뢰할 수 있다는 사실에 기여할 수 있다. 차량측 상태들 또는 정보들은 예를 들어 정의된 한계를 벗어난 길이방향 및/또는 횡방향 가속과 같은 특정 운전 상황에 대한 것 및/또는 특정(안전 관련) 차량 상태들 및/또는 적어도 부분적인 시스템 고장 및/또는 센서 고장과 같은 차량 시스템 상태에 대한 것일 수 있다. 차량 외부 상태들 또는 정보들은 예를 들어 날씨 조건 및/또는 센서 음영과 같은 환경적 영향일 수 있다. 예를 들어, 해당 상태들 또는 정보들에 값(수치)이 할당될 수 있으며, 상기 값은 해당 상태가 존재할 경우 유효성 지표의 결정에 포함될 수 있다. 여러 상태들 또는 정보들이 존재하는 경우 이들은 예를 들어 유효성 지표를 계산하기 위해 서로 곱해지고 및/또는 가산되거나 논리적으로 연결될 수 있다.
단계 c)에서는, 단계 a)에서 결정된 무결성 범위와 단계 b)에서 결정된 유효성 지표가 제공된다. 이 경우, 결정된 무결성 범위와 결정된 유효성 지표는 함께 제공되는 것이 바람직하다. 이러한 맥락에서 이러한 두 가지 정보들은 예를 들어 값 쌍의 형태로 제공될 수 있다. 이 정보는 예를 들어 차량 자신의 로컬리제이션를 위해 설계된 차량의 시스템에 제공될 수 있다. 그러한 시스템의 예는 차량의 이동 및 위치 센서 및/또는 차량의 적어도 부분적으로 자동화된 또는 자율 주행을 위한 제어 장치일 수 있다. 상기 시스템은 결정된 무결성 범위 및/또는 결정된 유효성 지표에 따라, 위치 결정을 위해 관련 파라미터 추정이 사용되는지 여부 및 특히 필요한 경우 어떤 가중치로 사용되는지를 결정할 수 있다.
바람직한 실시예에 따르면, 차량의 적어도 하나의 센서로부터의 센서 데이터에 기초하여 단계 a)에 따라 무결성 범위가 결정되고 및/또는 단계 b)에 따라 유효성 지표가 결정되는 것이 제안된다. 적어도 하나의 센서는 GNSS(Global Navigation Satellite System) 데이터(GNSS 보정 데이터 및/또는 GNSS 위치 데이터 등)를 수신하여 필요에 따라 (전)처리하여 제공할 수 있는 GNSS 센서를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 센서는 대안적으로 또는 추가적으로 적어도 하나의 환경 센서를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 환경 센서는 예를 들어 카메라, RADAR 센서, LIDAR 센서 및/또는 초음파 센서일 수 있다. 또한, 추가(또는 대안적) 센서 데이터 및/또는 입력 데이터는 예를 들어 추가 구성 요소들, 예를 들어 트레일러, 자전거 랙 등이 차량에 연결되는지 여부에 대해, 예를 들어 차량 파라미터에 대한 센서 데이터(예: 속도, 가속도, 조향 각도 등) 및/또는 차량 상태를 나타내는 입력 데이터와 같이 단계 a)에 따라 무결성 범위를 결정할 때 및/또는 단계 b)에 따라 유효성 지표를 결정할 때 고려될 수 있다.
또 다른 바람직한 실시예에 따르면, 단계 a)에서 무결성 범위는 파라미터 추정을 통해 통계적 신뢰 정보를 기반으로 결정된다. 통계적 신뢰 정보는 예를 들어 파라미터 추정치의 분산 및/또는 잔차일 수 있다. 또한, 신뢰 정보는 (대안적으로) 분산 및/또는 잔차 및/또는 추정치의 신뢰도에 대한 (기타) 지표에 따라 결정되는 정보일 수도 있다. 신뢰 정보로는 특히 잔차, 분산, 공분산 등이 고려된다. 예를 들어 신뢰 정보는 공분산 행렬의 형태로 또는 공분산 행렬로부터 제공될 수 있다.
특히 이러한 맥락에서 무결성 범위는 예를 들어 신뢰 구간일 수 있다. 신뢰 구간(신뢰 범위 또는 신뢰 구간 및 기대 범위라고도 함)은 파라미터의 위치 추정(예: 평균값)의 정확도를 나타내기 위한 통계 구간이다. 신뢰 구간은 무작위 실험을 무한반복했을 때 파라미터의 실제 위치를 일정 확률(신뢰 레벨)로 포함하는 범위를 나타낸다.
또 다른 바람직한 실시예에 따르면, 차량 주변 환경에 대한 적어도 하나의 환경 정보를 사용하여 유효성 지표를 결정하는 것이 제안된다. 환경 정보는 특히 차량의 환경 센서로부터의 데이터의 형태로 제공될 수 있다. 환경 센서는 예를 들어 카메라, RADAR 센서, LIDAR 센서 및/또는 초음파 센서일 수 있다.
또 다른 바람직한 실시예에 따르면, 차량 또는 그 구성 요소의 상태에 대한 적어도 하나의 상태 정보를 사용하여 유효성 지표를 결정하는 것이 제안된다. 상태 정보는 특히 정의된 한계를 벗어난, 길이방향 및/또는 횡방향 가속과 같은 특정 운전 상황의 존재에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상태 정보는 예를 들어 특정(안전 관련) 차량 상태 및/또는 적어도 부분적인 시스템 고장 및/또는 센서 고장과 같은 차량 시스템 상태의 존재에 대한 정보를 포함할 수 있다.
또 다른 바람직한 실시예에 따르면, 단계 a)에서 결정된 무결성 범위를 사용하여 유효성 지표를 결정하는 것이 제안된다. 따라서 무결성 범위는 예를 들어 유효성 지표에 영향을 미칠 수도 있다.
또 다른 바람직한 실시예에 따르면, 유효성 지표가 소정의 값 집합로부터의 하나의 값으로서 제공되는 것이 제안된다. 따라서, 예를 들어 특정 유효성 레벨들이 지정될 수 있고, 유효성 레벨 중 어느 것이 현재 또는 관련 무결성 범위에 존재하는지가 결정될 수 있다. 값 집합이 예를 들어 2개일 수 있으므로 유효성 지표는 바이너리이다.
추가 양태에 따르면, 여기에 설명된 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 제안된다. 즉, 이것은 특히 프로그램이 컴퓨터에 의해 실행될 때 컴퓨터가 여기에 설명된 방법을 수행하게 하는 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램(제품)에 관한 것이다.
또 다른 양태에 따르면, 여기에 설명된 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있는 기계 판독 가능한 저장 매체가 제안된다. 기계 판독 가능한 저장 매체는 일반적으로 컴퓨터 판독 가능한 데이터 매체이다.
또 다른 양태에 따르면, 차량(자동차)용 제어 장치가 제안되며, 이 제어 장치는 여기서 설명된 방법을 수행하도록 설계된다. 제어 장치는 예를 들어 차량 자신의 로컬리제이션을 위한 장치(또는 컴퓨터)일 수 있다.
제어 장치는 예를 들어 무결성 범위를 결정하기 위한 무결성 모듈 및 유효성 지표를 결정하기 위한 유효성 모듈을 포함할 수 있다. 모듈들은 원칙적으로 제어 장치의 물리적 구성 요소 또는 컴퓨터 프로그램의 일부로 구현될 수 있다. 무결성 모듈은 예를 들어 적어도 하나의 신뢰 정보에 따라 무결성 범위를 결정하도록 설계될 수 있다. 신뢰 정보는 예를 들어 칼만 필터 추정으로부터 발생할 수 있다. 유효성 모듈은 예를 들어 특히 차량측 상태들 또는 정보들 및/또는 차량 외부 상태들 또는 정보들 및/또는 무결성 범위에 따라 유효성 지표를 결정하도록 설계될 수 있다. 이를 위해 유효성 모듈은 예를 들어 차량측 상태들 또는 정보들 및/또는 차량 외부 상태들 또는 정보들 및/또는 무결성 범위에 대한 정보와 같은 다양한 정보를 조합하여 유효성 지표를 형성하거나 (전)처리한 다음 처리된 정보들을 조합하여 유효성 지표를 형성하는 컴바이너를 포함할 수 있다. 다양한 정보들는 예를 들어 센서 데이터, 적어도 하나의 환경 정보 및/또는 적어도 하나의 상태 정보 및/또는 무결성 범위에 대한 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.
또한 여기에 설명된 제어 장치를 포함하는 자동차도 제공될 수 있다. 자동차는 기본적으로 자동차, 바람직하게는 적어도 부분적으로 자동화된 및/또는 자율적으로 동작하는 자동차, 특히 자율주행 자동차이다.
방법과 관련하여 설명된 세부 사항들, 특징들 및 바람직한 구성들은 여기에 제시된 컴퓨터 프로그램, 저장 매체, 제어 장치 및/또는 차량에서도 상응하게 발생할 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지이다. 이와 관련하여 특징들의 보다 상세한 특성화를 위해 거기에 있는 설명들이 충분히 참조된다.
여기에 제시된 솔루션과 해당 기술 환경은 도면들을 참조하여 아래에서 상세히 설명된다. 본 발명은 도시된 실시예에 의해 제한되어서는 안된다는 점이 지적되어야 한다. 특히, 명시적으로 달리 언급되지 않는 한, 도면들에서 설명된 사실의 부분적 측면을 추출하여 다른 구성요소들 및/또는 다른 도면들 및/또는 본 설명으로부터의 지식과 결합하는 것도 가능하다.
도 1은 여기에 설명된 방법의 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 2는 여기에 설명된 제어 장치의 예시적인 구조를 도시한다.
도 3은 여기에 설명된 제어 장치를 구비한 차량의 예시적인 도면을 도시한다.
도 1은 여기에 설명된 방법의 예시적인 흐름도를 개략적으로 도시한다. 이 방법은 차량(3)의 작동을 위한 파라미터의 추정의 신뢰도에 대한 정보(1, 2)를 제공하는데 사용된다. 블록(110, 120 및 130)에 도시된 방법 단계 a), b) 및 c)의 순서는 일반적으로 정규 작동 중에 발생한다. 특히, 단계 a) 및 b)는 적어도 부분적으로 병행해서 또는 심지어 동시에 수행될 수 있다.
블록(110)에서, 단계 a)에 따라, 파라미터 추정을 위한 무결성 범위(1)가 결정되고, 상기 무결성 범위(1)는 추정된 파라미터가 최소 확률을 갖는 있는 범위를 나타낸다. 블록(120)에서는, 단계 b)에 따라, 단계 a)에서 결정된 무결성 범위(1)의 유효성을 나타내는 유효성 지표(2)가 결정된다. 블록(130)에서는, 단계 c)에 따라, 단계 a)에서 결정된 무결성 범위(1) 및 단계 b)에서 결정된 유효성 지표(2)가 제공된다.
도 2는 여기에 설명된 제어 장치(8)의 예시적인 구조를 개략적으로 도시한다. 제어 장치(8)는 여기에 설명된 방법을 수행하도록 설계된다. 제어 장치(8)는 예를 들어 무결성 범위(1)(여기서는 보호 레벨)을 결정하기 위한 무결성 모듈(9) 및 유효성 지표(2)를 결정하기 위한 유효성 모듈(10)을 포함한다. 모듈들은 기본적으로 제어 장치(8)의 물리적 구성 요소로서 또는 컴퓨터 프로그램의 일부로서 구현될 수 있다.
무결성 모듈(9)은 예를 들어 적어도 하나의 신뢰 정보(5)에 따라 무결성 범위(1)를 결정하도록 설계된다. 신뢰 정보(5)는 예를 들어 칼만 필터 추정으로부터 얻어질 수 있다. 이러한 맥락에서, 신뢰 정보(5)는 예를 들어 공분산 행렬의 형태로 또는 그로부터 제공될 수 있다. 칼만 필터 추정은 차량 센서의 센서 데이터를 기반으로 할 수 있다. 따라서, 도 2는 또한 무결성 범위(1)가 파라미터 추정을 통해 통계적 신뢰 정보(5)에 기초하여 단계 a)에서 결정될 수 있는지 그리고 필요한 경우 어떻게 결정될 수 있는지에 대한 예를 도시한다.
유효성 모듈(10)은 예를 들어 특히 차량측 상태들 또는 정보들 및/또는 차량 외부 상태들 또는 정보들 및/또는 무결성 범위(1)에 대한 정보에 따라 유효성 지표를 결정하도록 설계된다. 이를 위해 유효성 모듈(10)은 예를 들어 컴바이너(combiner)(11)를 포함하며, 이 컴바이너(11)를 통해 차량측 상태들 또는 정보들 및/또는 차량 외부 상태들 또는 정보들 및/또는 무결성 범위(1)에 대한 정보들이 유효성 지표(2)에 조합되거나 (전) 처리된 후, 유효성 지표(2)에 처리된 정보가 조합될 수 있다. 다양한 정보들은 예를 들어 센서 데이터(4), 적어도 하나의 환경 정보(6) 및/또는 적어도 하나의 상태 정보(7)를 포함할 수 있다. 물론 다른 정보들도 고려될 수 있다. 정보들은 센서들(12)(도 3 참조) 및/또는 무결성 모듈(9)에 의해 제공될 수 있다.
따라서, 도 2는 또한 유효성 지표(2)가 차량(3) 주변 환경에 대한 적어도 하나의 환경 정보(6)를 사용하여 결정될 수 있는지 그리고 필요한 경우 어떻게 결정될 수 있는지에 대한 예를 도시한다. 또한, 도 2는 차량(3) 또는 그 구성요소의 상태에 대한 적어도 하나의 상태 정보(7)를 사용하여 유효성 지표(2)가 결정될 수 있는지 그리고 필요한 경우 어떻게 결정될 수 있는지에 대한 예를 도시한다. 또한, 도 2는 단계 a)에서 결정된 무결성 범위(1)를 사용하여 유효성 지표(2)가 결정될 수 있는지 그리고 필요한 경우 어떻게 결정될 수 있는지에 대한 예를 도시한다.
도 3은 여기에 설명된 제어 장치(8)을 구비한 차량(3)의 개략도를 도시한다. 차량(3)은 또한 예를 들어 제어 장치(8)에 데이터 또는 정보를 제공할 수 있는 다수의 센서(12)를 포함한다. 정보는 예를 들어 차량(3) 주변 환경에 대한 환경 정보(6) 및/또는 차량(3)의 상태에 대한 상태 정보(7)일 수 있다. 따라서, 도 3은 차량(3)의 적어도 하나의 센서(12)의 센서 데이터(4)에 기초하여 단계 a)에 따라 무결성 범위(1) 및/또는 단계 b)에 따라 유효성 지표(2)가 결정될 수 있는지 그리고 필요한 경우 어떻게 결정될 수 있는지에 대한 예를 도시한다. 특히, 유효성 지표(2)는 소정의 값 집합으로부터 하나의 값으로서 제공될 수 있다.
3: 차량
4: 센서 데이터
8: 제어 장치
12: 센서

Claims (10)

  1. 차량(3)의 작동을 위한 파라미터의 추정의 신뢰도에 대한 정보(1, 2)를 제공하는 방법으로서, 적어도
    a) 파라미터 추정을 위한 무결성 범위(1)를 결정하는 단계로서, 상기 무결성 범위(1)는 추정된 파라미터가 최소 확률을 갖는 범위를 나타내는, 상기 결정하는 단계,
    b) 단계 a)에서 결정된 상기 무결성 범위(1)의 유효성을 나타내는 유효성 지표(2)를 결정하는 단계,
    c) 단계 a)에서 결정된 상기 무결성 범위(1) 및 단계 b)에서 결정된 상기 유효성 지표(2)를 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 차량(3)의 적어도 하나의 센서(12)로부터의 센서 데이터(4)에 기초하여 단계 a)에 따라 상기 무결성 범위(1)가 결정되고 및/또는 단계 b)에 따라 상기 유효성 지표(2)가 결정되는, 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 단계 a)에서 상기 무결성 범위는 상기 파라미터 추정을 통해 통계적 신뢰 정보(5)에 기초하여 결정되는, 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유효성 지표(2)는 상기 차량(3) 주변 환경에 대한 적어도 하나의 환경 정보(6)를 사용하여 결정되는, 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유효성 지표(2)는 상기 차량(3) 또는 그 구성요소의 상태에 대한 적어도 하나의 상태 정보(7)를 사용하여 결정되는, 방법.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유효성 지표(2)는 단계 a)에서 결정된 상기 무결성 범위(1)를 사용하여 결정되는, 방법.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유효성 지표(2)는 소정의 값 집합으로부터의 하나의 값으로 제공되는, 방법.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램.
  9. 제 8 항에 따른 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있는 기계 판독 가능한 저장 매체.
  10. 차량(3)용 제어 장치(8)로서, 상기 제어 장치(8)는 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 설계되는, 제어 장치(8).
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