WO2015189183A1 - Verfahren und system zur korrektur von ausgabedaten eines sensorbasissystems - Google Patents

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WO2015189183A1
WO2015189183A1 PCT/EP2015/062797 EP2015062797W WO2015189183A1 WO 2015189183 A1 WO2015189183 A1 WO 2015189183A1 EP 2015062797 W EP2015062797 W EP 2015062797W WO 2015189183 A1 WO2015189183 A1 WO 2015189183A1
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error
sensor
sensor base
data
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PCT/EP2015/062797
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French (fr)
Inventor
Jens Martin
Nico Steinhardt
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Continental Teves Ag & Co. Ohg
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/165—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation combined with non-inertial navigation instruments

Definitions

  • the invention relates to a method for correcting output data of a sensor based system according to the preamble of claim 1.
  • An ⁇ a system for correcting output data of a sensor based system according to the preamble of claim 9 and a use of the system.
  • All output data are in principle subject to error and in many cases a continuous availability of Ausga ⁇ bequel is also not given.
  • the output data are often also dependent on environmental conditions.
  • Sensor errors or measurement errors can be subdivided into quasi-stationary components that are constant over several measurements, such as a so-called offset error, as well as a so-called scale factor error, and statistical components that are random from measurement to measurement, such as noise.
  • the scale factor error is a multiplicative error, ie a slope error in the sensor characteristic.
  • the random parts are not deterministically correctable in principle, quasi-stationary errors can generally be corrected with a given observability. Uncorrectable significant errors can usually be avoided, given the detectability.
  • a sensor system comprising several sensor elements.
  • the sensor elements are formed so that they cover at least partially different primary measured variables and at least partially under use ⁇ Kunststoffliche measuring principles. From the primary measured variable of the sensor elements, at least in part further measured quantities are derived.
  • the sensor system comprises a signal processing device, an interface device and a plurality of functional devices. The sensor elements 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 accuracy of the observable and provides the observables together with an accuracy specification via an interface device to various functional devices.
  • DE 10 2012 216 215 A1 describes a sensor system which comprises a plurality of sensor elements and a signal processing device.
  • the signal processing device is designed so that it evaluates the sensor signals of the sensor elements at least partially together.
  • the signal processing device is designed so that the output data of physical quantities are each assigned a time information which directly or indirectly includes information about the time of the respective measurement, wherein the signal processing device at least this time information taken into account in the generation of a fusion record in a fusion ⁇ filter.
  • output data are used which either have matching time information or-if there are no output data with matching time information-a corresponding measured value with the required time information is created by means of interpolation.
  • the fusion filter assumes that error values from ⁇ with output data change only negligibly over a defined period of time.
  • the sensor system is preferably used in motor vehicles and comprises a plurality of sensor elements which are designed such that they cover at least partially different primary measurement parameters, or at least partially utilize different Messprin ⁇ ciples.
  • the sensor system further comprises a signal processing device which evaluates the sensor signals at least partially jointly and simultaneously assessing the Informa tion ⁇ quality of the sensor signals.
  • the Signalverar ⁇ processing device also provides information about the consistency of at least one date of a physi ⁇ cal size, wherein the date of the physical quantity is calculated based on the sensor signals from sensor elements that either directly detect the physical quantity or from their sensor signals, the physical size is calculable. The information about the consistency of the date is now calculated on the basis of directly or indirectly redundant sensor information.
  • the invention relates to a method for correcting output data of a sensor base system, wherein the sensor base system and at least one further sensor system detect input data and output this as output data,
  • the output data of the at least one further sensor system is used to determine error values of the output data of the sensor base system, wherein the error values are corrected by applying corrections, and wherein the determination of the error values comprises a determination of an error value of a slope of a characteristic of the sensor base system, wherein the characteristic curve describes a dependence of the output data of the sensor base system of the input data of the sensor base system.
  • the invention thus proposes to monitor the slope of a characteristic curve or to determine an error value of the slope of the characteristic curve.
  • This type of error value is also known as so-called.
  • At least two input data of the at least one further sensor system are required for the scale factor error.
  • the so-called correction system are required for the scale factor error.
  • the slope is calculated for the characteristic of the basic system or for their error value.
  • the corrections preferably correspond to the negative error values.
  • the dependence of the output data of the sensor system based on the input data of the sensor base system is preferably a function of the error value of the output data of the Sensorba ⁇ sissystems from the input data of the sensor base system.
  • the error values are determined as such, but also their variances and, alternatively or additionally, also the variances of the output data.
  • the input data in the sense of the invention are the physical quantities which are detected by the sensor base system or by the at least one further sensor system.
  • the output data describe the detected physical quantities and are generally associated with error values that are caused by the sensor base system or by at least one other sensor system.
  • the output data directly and / or indirectly describe navigation information, whereby indirectly described navigation information is calculated from the output data and / or from known physical and / or mathematical contexts.
  • indirectly described navigation information is calculated from the output data and / or from known physical and / or mathematical contexts.
  • the navigation information comprising at least position information, a speed ⁇ information and orientation information. These Navigation information generally enables a comparatively good navigation guidance.
  • the output data of at least output data of an inertial navigation system, output data of a global satellite navigation system and / or Ausga ⁇ beoire are a Odometrienavigationssystems.
  • the present invention is particularly suitable for navigation purposes and for navigation systems, preferably in motor vehicles.
  • Odometrienavigationssystem so therefore determine the position, in particular the position of a motor vehicle, with output data from the off ⁇ .
  • the global navigation satellite system may be, for example, a so-called GPS navigation system.
  • the odometry navigation system first determines the speed, for example, over the known rolling circumference of the
  • the Sa ⁇ tellitennavigationssystem comprises at least two satellite signal receiver. 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 is the sensor base system.
  • the inertial navigation system as a sensor base system has the advantage that it has the comparatively highest availability, since it has a comparatively high output rate of the acquired input data and, moreover, operates largely independently of external disturbing influences.
  • the navigation information is merged into a fusion data record.
  • a common fusion data set is usually more reliable and precise than the individual navigation information, and in particular it allows by means of an error estimate, a comparatively reliable evaluation of the accuracy or reliability of the merged input data or navigation information.
  • the error values are determined by means of an error-state-space filter, in particular by means of an eror-state-space Kalman filter.
  • the Eror State Space Filter represents a fusion filter for the fusion of the output data or navigation information, in particular for the fusion of normally distributed output data or
  • the error state-space filters the error values to ⁇ least the base system.
  • the at least one Cor ⁇ rektursystems the error values and possibly also un- known quantities of the inertial navigation system can then be estimated or determined.
  • a special feature of He ⁇ ror state-space filter it is then that estimated or instead of Sen ⁇ sorsignale or the input data only error values domestic krementell determined and subsequently corrected.
  • the error values have a signi ⁇ fikant lower temporal dynamics than the output data itself, whereby a substantial decoupling of the dynamics of the error-state space filter of the properties of the base system and the at least one correction system
  • the invention further relates to a system for correcting output data of a sensor based system comprising a sensor ⁇ base system, at least one further sensor system, and a Fusion filter, wherein the sensor base system and a further sensor system being adapted at least to detect input data and output them as output data, wherein the fusion filter is designed to be read by means of the output data of the vorzu ⁇ take at least one further sensor system, a determination of error values of the output data of the sensor base system, wherein the fusion filter is adapted when attempting to correct by means of an application of corrections, the error values, and wherein the fusion filter is adapted, in determining the error values and a determination an error value of a slope of a characteristic of the sensor base ⁇ system make
  • the system according to the invention thus comprises all devices necessary for carrying out the method according to the invention. It is preferably provided that the system is designed to carry out the method according to the invention. This leads to the advantages already described.
  • the invention relates to a use of the inventive system in a motor vehicle.
  • Fig. 1 by way of example a possible embodiment of a system according to the invention, which is designed for position ⁇ determination, in a motor vehicle and
  • FIG. 2 shows by way of example a further possible embodiment of a system according to the invention, which is likewise designed for position determination, in a motor vehicle.
  • the illustrated system is designed according to the example for the correction of output data of a sensor base system and is suitable for determining the position of the motor vehicle.
  • the system illustrated elements or components or sensor systems as function blocks and their together ⁇ men breathe shown with one another.
  • the navigation system includes inertial navigation system 101 configured to sense at least the accelerations along first, second, and third axes and at least the yaw rates about the first, second, and third axes.
  • the first axis corresponds, for example according to the longitudinal axis of the motor vehicle
  • the second axis corresponds to the transverse axis of the motor vehicle
  • the third axis corresponds to the vertical axis of the motor vehicle.
  • These three axes form a Cartesian coordinate system, the so-called motor vehicle coordinate system.
  • 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 odometry navigation system 103 and satellite navigation systems 104.
  • 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 of inertial navigation system 101, among others, are converted into position data. For this purpose, the input data of inertial navigation system 101, which naturally describe accelerations, are integrated twice over time. By means of a simple integration over time, the orientation and the speed of the motor vehicle are further determined. In addition, strapdown algorithm unit 102 compensates for a coriolis force acting on inertial navigation system 101. The output data from strapdown algorithm unit 102 to ⁇ therefore consider the following physical quantities:
  • the named world coordinate system is a
  • the output data from the strapdown algorithm unit 102. ⁇ clearly includes the position with respect to the vehicle coordinate system and the orientation of the world coordinate system.
  • the output data of strapdown algorithm unit 102 has the variances as information about the data quality of the above-mentioned navigation information. These variances are such as not be ⁇ expects strap-down algorithm unit 102, but only used by this and forwarded.
  • the above-mentioned navigation information calculated by strapdown algorithm unit 102 is output via output module 112 and made available to other motor 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.
  • Fusion filter 105 provides a fusion data set 106 as the input data from odometry navigation system 103, satellite navigation system 104, and inertial navigation system 101 are shared.
  • Fusion data set 106 comprises the acquired input data of the different sensor systems, wherein fusion data set 106 includes, for example, additional error values and variances associated with the error values which describe the data quality.
  • inertial navigation system 101 The input data of inertial navigation system 101 are stored during operation of the motor vehicle in a dedicated electronic data storage 113 of fusion filter 105 for a predetermined period of time. Inertial navigation system 101 provides thereby the so-called. Base system, whereas Odometrienavigationssystem represent 103 and Satellitennaviga ⁇ tion system 104, the so-called. Correcting systems, whose output data are used to correct the output data of the basic system. This ensures that values that were at least apparently captured at an identical time can always be subjected to comparison.
  • fusion data set 106 provided by fusion filter 105 includes the quantitative errors of the base 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 basic system.
  • Fusion data set 106 is output from fusion filter 105
  • Input data from the odometry navigation system 103, satellite navigation system 104 and inertial navigation system 101 is calculated.
  • Fusion filter 105 is designed, for example, as an Eror-State-Space-Kalman filter, that is to say as a Kalman filter, which in particular has a linearization of the output. performs beoire and in which the quantitative error values of the output data are calculated or estimated and which se ⁇ quentiell operates and thereby corrects the available in each function ⁇ ons intimid the sequence of output data.
  • Fusion filter 105 is designed to always be asynchronous to the most recent ones of inertial navigation system 101,
  • Odometry navigation system 103 and satellite navigation system 104 detected available output data.
  • the output data is thereby passed over the motor vehicle model unit 107 and the alignment model unit 109.
  • Motor vehicle model unit 107 is adapted to calculate from the input DataN of Odometrienavigationssystem 103 at least the speed along a first axis, the Ge ⁇ speed along a second axis as well as the rate of rotation about a third axis and this fusion filter be riding provides ⁇ 105th
  • 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 example according to inputs from ReifenparameterMt- wetting unit 110 are the wheel speeds and the steering angle describing input data, at least partially, from the output values of ⁇ strapdown algorithm unit 102 as well as the particular fusion filter 105 variances.
  • the exemplary system also includes
  • GPS error detection and plausibility unit 111 which is designed such that it can be used as input data, for example Output data from satellite navigation system 104 as well as at least partial output data from
  • Strapdown algorithm unit 102 receives and considered in their Be ⁇ calculations.
  • GPS error detection and validation unit 111 checks the output data against a stochastic model adapted to satellite navigation system 104. If the output data corresponds to the model within the framework of a noise tolerance, they will be made plausible.
  • 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 predetermined condition is a maximum permissible deviation of the position data from the reference position data
  • the maximum allowable deviation from a standard deviation depends ⁇ , which is calculated based on a sum of a reference variance for the reference position data and a measurement variance for the position data, and - Where the maximum allowable deviation corresponds to a multiple of the standard deviation such that a probability that the position data fall in a dependent of the Standardab ⁇ scattering interval falls below a predetermined threshold.
  • the exemplary system also has
  • 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 a standstill model describes that the rotation rates around all three axes have the value zero and the velocities along all three axes have the value zero.
  • Standstill detection unit 108 is, for example, designed in such a way that it uses the output data of the wheel speed sensors of odometry navigation system 103 and the input data of inertial navigation system 101 as input data.
  • 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.
  • Alignment model unit 109 uses all of the output data from strapdown algorithm unit 102.
  • 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 detects the output data from inertial navigation system 101, the base system, as well as from
  • Odometry navigation system 103 and satellite navigation system 104 the correction systems.
  • the scale factor error is next to the offset error of significant systematic error of inertial navigation system 101 and leads therefore if it is not corrected to acceleration and rotation-rate-dependent drift of direction and speed, and in addition to significant Feh ⁇ ler79 the position. In particular, if no corrections of orientation, speed and position are available by, for example, satellite navigation system 104, a rapid increase in the error values is observable.
  • Odometer navigation system 103 and satellite navigation system 104 a characteristic used, which describes the vehicle dynamics-dependent error value of the inertial navigation system 101. This improves accuracy and reliability determining the respective error value of inertial navigation system 101.
  • the scale factor error is a relatively slowly varying error value relative to the driving dynamics of the vehicle.
  • a steady state estimation of these two error values is therefore capable, in a system according to the invention, even if temporary corrections (e.g.
  • the method according to the invention achieves generally lower deviations (residuals) in fusion filter 105 and a clearer assignment of error values to the respective output data, whereby the quality of fusion data set 106 is improved even with available correction measurements or correction systems.
  • FIG. 2 shows, by way of example, a further possible embodiment of a system according to the invention, which is likewise designed to correct output data of a sensor base system, in a motor vehicle (not shown).
  • the system according to the example includes inertial navigation system 201, Satellitenna ⁇ vigationssystem Odometrienavigationssystem 204 and 203 as different sensor systems.
  • Odometry navigation system 203 outputs output data directly and indirectly describing navigation information, namely, position, velocity, acceleration, orientation, yaw rate, and yaw acceleration to fusion filter 205.
  • the output of the output data is carried out via a vehicle data bus, for example via a so-called CAN bus.
  • satellite navigation system 204 outputs its raw data output data.
  • 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 Radcardgschwindtechnik their associated wheel and the steering angle sensor determines the chosen steering angle.
  • Inertial navigation system 201 outputs its output data to preprocessing unit 206 of inertial navigation system 201.
  • Pre-processing unit 206 now corrects the output data or the navigation information described therein by means of corrections, which pre-processing unit 206 receives from fusion filter 205.
  • the thus corrected output data or the navigation information described therein are passed on to strapdown algorithm unit 207.
  • Strapdown algorithm unit 207 takes on the basis of the corrected output data from preprocessing unit 206 before a Posi ⁇ tion determination. This position determination is a so-called. Dead reckoning based on inertial navigation system 201. For this, the pre-processing unit 206 by being passed ⁇ corrected output data or the navigation information described therein are continuously over time
  • Strapdown algorithm unit 207 further compensates for a Coriolis force acting on inertial navigation system 201, which may affect the output data of inertial navigation system 201.
  • Strapdown algorithm unit 207 performs a two-fold integration over time of input data acquired by inertial navigation system 201 describing accelerations. This allows an updating of a previously known position as well as an updating of a previously known orientation of the motor vehicle.
  • strapdown algorithm unit 207 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 executed by strapdown algorithm unit 207 is only comparatively computationally complex and can therefore be realized as a real-time capable basic system. It represents a procedure for integrating the input data of inertial navigation system 201 to speed, orientation and position and does not include any Filtering, resulting in an approximately constant latency and group delay.
  • the term basic system describes the one sensor system whose input data by means of the output data of the other
  • correction systems to be corrected.
  • the correction systems are odometry navigation system 203 and satellite navigation system 204.
  • Inertial navigation system 201 preprocessing unit 206 of inertial navigation system 201 and
  • Strapdown algorithm unit 207 form, for example, to ⁇ together the so-called.
  • Basic system to which in addition proportionally and fusion filter 205 is counted.
  • Output module 212 relays the navigation information determined and corrected by strapdown algorithm unit 207 to any other systems of the motor vehicle.
  • the input data acquired by satellite navigation system 204 are, for example, initially forwarded to preprocessing unit 208 of satellite navigation system 204 in the form of sensor signals via a so-called UART data connection.
  • Preprocessing beitungstician 208 is now determined from the output from satnav ⁇ gationssystem 204 output data
  • GPS raw data and also include a description of the orbit of each GPS satellite transmitting the GPS signals, a position and a speed of the vehicle in the GPS coordinate system.
  • satellite navigation system 204 determines a relative speed of the motor vehicle to the GPS satellites from which GPS signals are received.
  • preprocessing unit 208 corrects a time error of a receiver clock of satellite navigation system 204 contained in the output data, which is caused by a drift of the receiver clock, and by means of a correction model caused by atmospheric influences on the GPS signals transmitted by the GPS satellites Changes in signal transit time and signal path.
  • 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 the input data output from preprocessing ⁇ unit 208 of the navigation information, so the position and the speed of the
  • the input data plausibilized by plausibility module 209 are then output to fusion filter 205.
  • the system further comprises preprocessing unit 210 of odometry navigation system 203, which receives via the CAN bus the input data acquired by odometry navigation system 203 as output data.
  • the detected input data in this case are the output data of the individual wheel speed sensors and the input data of the steering angle sensor.
  • Preprocessing unit 210 now determines the position and orientation of the motor vehicle in the motor vehicle coordinate system from the input data output by odometry navigation system 203 in accordance with a so-called dead reckoning method. Furthermore, the speed, the acceleration, the rate of rotation and the rotational acceleration of the motor vehicle are determined, also in the motor vehicle coordinate system.
  • pre-processing unit 210 corrects the output data obtained from odometry navigation system 203 by means of correction values obtained by fusion filter 205.
  • Odometrienavigationssystem 203 remains approximately feasibility check module assigned 211 which plausibility check the output from the preprocessing unit 210 ⁇ output data, that is, the position, orientation, velocity, acceleration, the rate of rotation and the rotational acceleration of the motor vehicle.
  • the error values of the output data of odometry navigation system 203 are often random, environmental disturbances that do not correspond to white noise, eg at comparatively large wheel slip is that utilized by Träg ⁇ integrated navigation system 201 and by means of Satellitennavigati ⁇ onssystem 204 determined output data in order to check the plausibility of the output data from Odometrienavigationssystem 203rd First of all, however, the output data are also compared with a sensor-individual model assigned to them which takes into account measurement uncertainties such as noise influences. If the output data corresponds to the model within the given limit values or tolerance ranges, a first plausibility check is carried out here and the values that have been checked for such a degree are further processed. The plausibilized values are then forwarded to fusion filter 205. If one
  • 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 output data of the base system, ie of inertial navigation system 201, by means of output data from odometry navigation system 203 and satellite navigation system 204, which represent the correction systems, or output corresponding correction values to strapdown algorithm unit 207.
  • inertial navigation system 201 is assumed to be free from accidental errors and external disturbances, the output data from inertial navigation system 201 is exclusively subject to white noise.
  • Fusion Filter 205 is a so-called Eror State Space Kalman Filter, only the quantitative error values of the output data are determined and corresponding corrections are made. This simplifies and speeds up the merger of the output data from inertial navigation system 201 made by fusion filter 205,
  • Odometry navigation system 203 and satellite navigation system 204 to a common fusion data set.
  • a Real-time capable position determination and correction of the position determination allows.
  • FIG. 2 represents a so-called virtual sensor, wherein inertial navigation system 201,
  • Odometry navigation system 203 and satellite navigation system 204 are not components of the virtual sensor.
  • a virtual sensor is a system which 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 scale factor error represents the most significant systematic error value of the inertial navigation system 201.
  • the size of the scale factor error or the error value of the scale factor error is dependent on the respective driving dynamic state of the vehicle.
  • a characteristic is stored which describes a dependence of the Ausga ⁇ bechrist from inertial navigation system 201 from the input data from inertial navigation system 201. According to the invention, this characteristic describes the error value of the output data of the inertial navigation system 201 as a function of the input data of the inertial navigation system 201.
  • Satellite navigation system 204 the characteristic used to determine the error values of the output data of inertial navigation ⁇ system 201.
  • the fusion filter determines the states or physical quantities alignment errors, velocity errors, position errors, intercept errors Gyroscopes, intercept error
  • Gyroscopes scale factor error accelerometer
  • GPS receiver clock error and GPS receiver clock error drift The intersection error is also known as so-called offset error.
  • accelerometer refers to acceleration sensors or inertial sensors. The following table exemplifies an overview of some of the fusion ⁇ filter error values, the commonly used symbols, the measuring unit commonly used as well as the coordinate system commonly used:
  • the cross-product-forming matrix [px] of a 3x1 vector p is defined as:
  • Partial derivative alignment error rate according to axial section error of the gyroscope:
  • Partial derivative alignment error rate according to axial section error of the accelerometer: dib
  • the C / A code is a pseudorandom digital code. In reality, it is repeated a thousand times per second. In this way, the receiver can determine the duration of the signal travel.
  • z PSR is the pseudo orange measured by the GPS and z PSR is the computational pseudo orange from the strapdown algorithm:
  • pseudoranges describe distances, which are used for location determination. They deviate from the true distances by a constant, but for the time being unknown amount. First, therefore, the duration of the radio signals from the satellite used to the receiver of the observer measured. This results in the current distances to the satellites, which are still associated with errors of the clocks (satellite, receiver) and other influences. However, if the satellite clocks are exactly synchronized with each other, then all measured transit times are practically only affected by the synchronization error of the receiver clock - ie all falsified by almost the same amount. These distances, which are too long or too short by a constant, are called pseudo ranges (pseudo ranges).
  • unit vector in navigation coordinates pointing from the antenna toward the respective satellite is defined as:
  • H P s R [hg 0 / ⁇ ⁇ 0 0 0 0 / ⁇ ⁇ 0]
  • the carrier phase measurement is a purely geodetic method with which a very high resolution accuracy in the millimeter range can be achieved.
  • This measurement requires a high-quality receiver, which can measure at least the carrier phase LI and possibly also the carrier phase L2.
  • the carrier phase measurement is much more complex and time consuming.
  • the codes but the carrier waves are compared.
  • the phase ambiguity the number of whole waves between satellite and receiver can be determined.
  • the wavelength of the L1 signal is 19.05 cm and the L2 signal is 24.45. But since the signal does not arrive at the receiver with a whole wavelength, the length of this phase remainder piece still has to be determined.
  • Geodetic receivers can do this down to the millimeter.
  • z DPH is the differential velocity measured by the GPS to the satellite and z DPH is the differential speed calculated from the strapdown algorithm:
  • H DPH [h s K 0 0 ⁇ ⁇ 0 h Ai 0] Furthermore, will be described below by way of example a model for Na ⁇ vigieren by means of odometry.
  • the ancillary variables WM and v ⁇ o d o are both combined in the prediction vector z odo , and the measurement vector z odo is set to zero:
  • Measurement model Axis error of the accelerometer for odometry measurements
  • H 0D0 [o K o ⁇ ⁇ 0 ⁇ ⁇ ooh rdyn ]

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Korrektur von Ausgabedaten eines Sensorbasissystems (101, 201), wobei das Sensorbasissystem (101, 201) und mindestens ein weiteres Sensorsystem (103, 104, 203, 204) Eingangsdaten erfassen und diese als Ausgabedaten ausgeben, wobei mittels der Ausgabedaten desmindestens einen weiteren Sensorsystems(103, 104, 203, 204) eine Bestimmung von Fehlerwerten der Ausgabedaten des Sensorbasissystems (101, 201) erfolgt, wobei die Fehlerwerte mittels einer Anbringung von Korrekturen korrigiert werden und wobei die Bestimmung der Fehlerwerte eine Bestimmung eines Fehlerwerts einer Steigung einer Kennlinie des Sensorbasissystems (101, 201) umfasst, wobei die Kennlinie eine Abhängigkeit der Ausgabedaten des Sensorbasissystems (101, 201) von den Eingangsdaten des Sensorbasissystems (101, 201) beschreibt. Die Erfindung betrifft weiterhin ein entsprechendes System sowie eine Verwendung des Systems.

Description

Verfahren und System zur Korrektur von Ausgabedaten eines Sensorbasissystems
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Korrektur von Aus- gabedaten eines Sensorbasissystems gemäß Oberbegriff von An¬ spruch 1, ein System zur Korrektur von Ausgabedaten eines Sensorbasissystems gemäß Oberbegriff von Anspruch 9 sowie eine Verwendung des Systems. Alle Ausgabedaten sind prinzipiell fehlerbehaftet und in vielen Fällen ist zudem eine durchgängige Verfügbarkeit der Ausga¬ bedaten nicht gegeben. Neben der Abhängigkeit der Ausgabedaten von sensorinhärenten Eigenschaften sind die Ausgabedaten darüber hinaus oftmals auch von Umgebungsbedingungen abhängig. Sen- sorfehler bzw. Messfehler lassen sich dabei in quasistationäre, über mehrere Messungen konstante Anteile, wie z.B. einen sog. Offsetfehler ebenso wie einen sog. Skalenfaktorfehler, und statistische, von Messung zu Messung zufällige Anteile, wie z.B. Rauschen, unterteilen. Insbesondere beim Skalenfaktorfehler handelt es sich um einen multiplikativen Fehler, also um einen Steigungsfehler in der Sensorkennlinie. Während die zufälligen Anteile prinzipiell nicht deterministisch korrigierbar sind, lassen sich quasistationäre Fehler im Allgemeinen bei gegebener Beobachtbarkeit korrigieren. Nicht korrigierbare signifikante Fehler lassen sich bei gegebener Erkennbarkeit üblicherweise zumindest vermeiden.
Im Stand der Technik sind in diesem Zusammenhang bereits Sensorfusionsverfahren bekannt, welche üblicherweise auch dazu geeignet sind, Ausgabedaten von unterschiedlichen Sensoren bzw. Sensorsystemen zu korrigieren bzw. zu filtern. Insbesondere im Automotive-Bereich sind dabei besondere Anforderungen zu berücksichtigen, da eine Vielzahl von unterschiedlichen Sensoren eine gemeinsame Umfeldsituation bzw. einen Kraftfahrzeugzustand mittels unterschiedlicher Messprinzipien erfasst und diese
Umfeldsituation bzw. diesen Kraftfahrzeugzustand mittels einer Vielzahl unterschiedlicher Ausgabedaten beschreibt. Für eine im ^
Automotive-Bereich anwendbare Sensorfusion ist somit eine möglichst große Robustheit gegen zufällige Störungen sowie eine Erkennung und Kompensation von systematischen Fehlern gefordert . Ebenso sind zeitliche Einflüsse auf die Ausgabedaten zu kor- rigieren und temporäre Ausfälle oder die Nichtverfügbarkeit von Sensoren zu überbrücken.
Aus der DE 10 2010 063 984 AI ist ein mehrere Sensorelemente umfassendes Sensorsystem bekannt. Die Sensorelemente sind so ausgebildet, dass sie zumindest teilweise unterschiedliche primäre Messgrößen erfassen und zumindest teilweise unter¬ schiedliche Messprinzipien nutzen. Aus der primären Messgröße der Sensorelemente werden dann zumindest teilweise weitere Messgrößen abgeleitet. Weiterhin umfasst das Sensorsystem eine Signalverarbeitungseinrichtung, eine Schnittstelleneinrichtung sowie mehrere Funktionseinrichtungen. Die Sensorelemente sowie sämtliche Funktionseinrichtungen sind dabei mit der Signal¬ verarbeitungseinrichtung verbunden. Die primären Messgrößen liefern also redundante Informationen, die in der Signalverarbeitungseinrichtung miteinander verglichen werden bzw. sich gegenseitig stützen können. Aus dem Vergleich der auf 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.
Die DE 10 2012 216 215 AI beschreibt ein Sensorsystem, welches mehrere Sensorelemente und eine Signalverarbeitungseinrichtung umfasst. Die Signalverarbeitungseinrichtung ist dabei so ausgebildet, dass sie die Sensorsignale der Sensorelemente zumindest teilweise gemeinsam auswertet. Weiterhin ist die Signalverarbeitungseinrichtung so ausgebildet, dass den Aus- gabedaten physikalischer Größen jeweils eine Zeitinformation zugeordnet wird, welche eine Information über den Zeitpunkt der jeweiligen Messung direkt oder indirekt umfasst, wobei die Signalverarbeitungseinrichtung diese Zeitinformation zumindest bei der Erzeugung eines Fusionsdatensatzes in einem Fusions¬ filter berücksichtigt. Für die Erzeugung des Fusionsdatensatzes werden Ausgabedaten herangezogen, die entweder eine übereinstimmende Zeitinformation aufweisen oder aber - sofern keine Ausgabedaten mit übereinstimmenden Zeitinformationen vorliegen - es wird ein entsprechender Messwert mit der benötigten Zeitinformation mittels Interpolation erstellt. Weiterhin geht das Fusionsfilter davon aus, dass sich Fehlerwerte der Aus¬ gabedaten über eine definierte Zeitspanne nur vernachlässigbar ändern.
Die DE 10 2012 219 478 AI beschreibt ein Sensorsystem 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 Messprin¬ zipien nutzen. Das Sensorsystem umfasst weiterhin eine Signalverarbeitungseinrichtung, welche die Sensorsignale zumindest teilweise gemeinsam auswertet und gleichzeitig die Informa¬ tionsqualität der Sensorsignale bewertet. Die Signalverar¬ beitungseinrichtung stellt außerdem eine Information über die Widerspruchsfreiheit zumindest eines Datums einer physikali¬ schen Größe bereit, wobei das Datum der physikalischen Größe auf Basis der Sensorsignale von Sensorelementen 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.
Die im Stand der Technik bekannten, gattungsgemäßen Verfahren und Sensorsysteme sind jedoch insofern nachteilbehaftet, als dass sie Skalenfaktorfehler als solche nicht erkennen und ent- sprechend nicht berücksichtigen.
Es ist daher eine Aufgabe der Erfindung, ein verbessertes Verfahren zur Korrektur von Ausgabedaten, insbesondere zur Korrektur von mit Skalenfaktorfehlern behafteten Ausgabedaten, vorzuschlagen .
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch das Verfahren zur Korrektur von Ausgabedaten eines Sensorbasissystems gemäß Anspruch 1 gelöst.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Korrektur von Ausgabedaten eines Sensorbasissystems, wobei das Sensorbasissystem und mindestens ein weiteres Sensorsystem Eingangsdaten erfassen und diese als Ausgabedaten ausgeben,
wobei mittels der Ausgabedaten des mindestens einen weiteren Sensorsystems eine Bestimmung von Fehlerwerten der Ausgabedaten des Sensorbasissystems erfolgt, wobei die Fehlerwerte mittels einer Anbringung von Korrekturen korrigiert werden und wobei die Bestimmung der Fehlerwerte eine Bestimmung eines Fehlerwerts einer Steigung einer Kennlinie des Sensorbasissystems umfasst, wobei die Kennlinie eine Abhängigkeit der Ausgabedaten des Sensorbasissystems von den Eingangsdaten des Sensorbasissystems beschreibt.
Die Erfindung schlägt also vor, die Steigung einer Kennlinie zu überwachen bzw. einen Fehlerwert der Steigung der Kennlinie zu bestimmen. Diese Art von Fehlerwert ist auch als sog.
Skalenfaktorfehler bekannt. Somit wird also ein vom jeweiligen Betriebspunkt des Sensorbasissystems abhängiger Fehlerwert des Skalenfaktorfehlers bestimmt. Zur Bestimmung des
Skalenfaktorfehlers werden daher zumindest zwei Eingangsdaten des mindestens einen weiteren Sensorsystems, des sog. Kor- rektursystems , benötigt. Somit wird also für die Kennlinie des Basissystems bzw. für deren Fehlerwert, nicht nur der Ach¬ senabschnitt, sondern auch die Steigung berechnet. Damit ist ein nur wenig komplexes, rechenzeiteffizientes Modell realisierbar. Dies ermöglicht wiederum eine einfache und praxistaugliche Implementierung in unterschiedliche Messvorrichtungen. Die Korrekturen entsprechen dabei bevorzugt den negativen Fehlerwerten .
Die Abhängigkeit der Ausgabedaten des Sensorbasissystems von den Eingangsdaten des Sensorbasissystems ist dabei bevorzugt eine Abhängigkeit des Fehlerwerts der Ausgabedaten des Sensorba¬ sissystems von den Eingangsdaten des Sensorbasissystems.
Bevorzugt werden nicht nur die Fehlerwerte als solche bestimmt, sondern auch deren Varianzen sowie alternativ oder zusätzlich auch die Varianzen der Ausgabedaten.
Andere bekannte Fehlerwerte wie etwa der sog. Offsetfehler, der durch eine Nullpunktverschiebung des Sensorbasissystems ver- ursacht wird, werden vorteilhafterweise ebenfalls bestimmt und korrigiert. Im Gegensatz zum Skalenfaktorfehler beschreibt der Offsetfehler einen rein additiven Fehler.
Die Eingangsdaten im Sinne der Erfindung sind die physikalischen Größen, die vom Sensorbasissystem bzw. vom mindestens einen weiteren Sensorsystem erfasst werden. Die Ausgangsdaten beschreiben die erfassten physikalischen Größen und sind in der Regel mit Fehlerwerten behaftet, die durch das Sensorbasissystem bzw. durch das mindestens eine weitere Sensorsystem verursacht werden.
Bevorzugt ist es vorgesehen, dass die Ausgabedaten direkt und/oder indirekt Navigationsinformationen beschreiben, wobei indirekt beschriebene Navigationsinformationen aus den Aus- gabedaten und/oder aus bekannten physikalischen und/oder mathematischen Zusammenhängen berechnet werden. Somit können also die bereits beschriebenen Vorteile auf Navigationsinformationen übertragen werden, was eine verbesserte Genauigkeit eines entsprechenden Navigationssystems ermöglicht.
Weiterhin ist es bevorzugt, dass die Navigationsinformationen mindestens eine Positionsinformation, eine Geschwindigkeits¬ information und eine Ausrichtungsinformation umfassen. Diese Navigationsinformationen ermöglichen im Allgemeinen eine vergleichsweise gute Navigationsführung.
Außerdem ist es bevorzugt, dass die Ausgabedaten zumindest Ausgabedaten eines Trägheitsnavigationssystems , Ausgabedaten eines globalen Satellitennavigationssystems und/oder Ausga¬ bedaten eines Odometrienavigationssystems sind. Damit ist die vorliegende Erfindung insbesondere zu Navigationszwecken und für Navigationssysteme, bevorzugt in Kraftfahrzeugen, geeignet. Das Sensorbasissystem und die weiteren Sensorsysteme, also das Satellitennavigationssystem bzw. das
Odometrienavigationssystem, bestimmen somit also die Position, insbesondere die Position eines Kraftfahrzeugs, aus den Aus¬ gabedaten. Bei dem globalen Satellitennavigationssystem 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 Positionsbe¬ stimmung unter Berücksichtigung des Lenkwinkels im Rahmen einer Koppelnavigation. Besonders zweckmäßig ist es, dass das Sa¬ tellitennavigationssystem mindestens zwei Satellitensignal- empfänger umfasst. Dadurch verbessert sie die Qualität der erfassten Satellitensignale und somit die Zuverlässigkeit und Genauigkeit des Satellitennavigationssystems.
Außerdem ist es insbesondere bevorzugt, dass das Trägheits- navigationssystem das Sensorbasissystem ist. Das Trägheits- navigationssystem als Sensorbasissystem bietet den Vorteil, dass es die vergleichsweise höchste Verfügbarkeit aufweist, da es eine vergleichsweise hohe Ausgaberate der erfassten Eingangsdaten aufweist und zudem weitgehend unabhängig von äußeren Störeinflüssen arbeitet.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform ist es vor- gesehen, dass die Navigationsinformationen zu einem Fusionsdatensatz fusioniert werden. Ein gemeinsamer Fusionsdatensatz ist gegenüber den einzelnen Navigationsinformationen in der Regel zuverlässiger und präziser und insbesondere erlaubt er mittels einer Fehlerschätzung eine vergleichsweise zuverlässige Bewertung der Genauigkeit bzw. Zuverlässigkeit der fusionierten Eingangsdaten bzw. Navigationsinformationen. Weiterhin ist es vorgesehen, dass die Fehlerwerte mittels eines Error-State-Space-Filters , insbesondere mittels eines Er- ror-State-Space-Kalman-Filters , bestimmt werden. Das Er- ror-State-Space-Filter stellt dabei ein Fusionsfilter zur Fusion der Ausgabedaten bzw. Navigationsinformationen dar, insbe- sondere zur Fusion von normalverteilten Ausgabedaten bzw.
Navigationsinformationen. Gleichzeitig schätzt bzw. bestimmt das Error-State-Space-Filter bevorzugt die Fehlerwerte zu¬ mindest des Basissystems. Mittels des mindestens einen Kor¬ rektursystems können dann die Fehlerwerte und ggf. auch un- bekannte Größen des Trägheitsnavigationssystems geschätzt bzw. bestimmt werden. Eine Besonderheit des Er¬ ror-State-Space-Filters ist es also, dass anstelle der Sen¬ sorsignale bzw. der Eingangsdaten lediglich Fehlerwerte in- krementell geschätzt bzw. bestimmt werden und anschließend korrigiert werden. Die Fehlerwerte haben nämlich eine signi¬ fikant niedrigere zeitliche Dynamik als die Ausgabedaten selbst, wodurch eine weitgehende Entkopplung der Dynamik des Error-State-Space-Filters von den Eigenschaften des Basissystems bzw. des mindestens einen Korrektursystems
erreicht wird.
Es ist zweckmäßig, dass die Korrekturen fortlaufend aufaddiert werden. Daraus ergibt sich der Vorteil, dass die jeweils korrigierten Ausgabedaten bzw. Navigationsinformationen einfach weiterkorrigiert werden können.
Die Erfindung betrifft weiterhin ein System zur Korrektur von Ausgabedaten eines Sensorbasissystems, umfassend ein Sensor¬ basissystem, mindestens ein weiteres Sensorsystem und ein Fusionsfilter, wobei das Sensorbasissystems und das mindestens eine weitere Sensorsystem dazu ausgebildet sind, Eingangsdaten zu erfassen und diese als Ausgabedaten auszugeben, wobei das Fusionsfilter dazu ausgebildet ist, mittels der Ausgabedaten des mindestens einen weiteren Sensorsystems eine Bestimmung von Fehlerwerten der Ausgabedaten des Sensorbasissystems vorzu¬ nehmen, wobei das Fusionsfilter dazu ausgebildet ist, die Fehlerwerte mittels einer Anbringung von Korrekturen zu kor- rigieren und wobei das Fusionsfilter dazu ausgebildet ist, bei der Bestimmung der Fehlerwerte auch eine Bestimmung eines Fehlerwerts einer Steigung einer Kennlinie des Sensorbasis¬ systems vorzunehmen,
wobei die Kennlinie eine Abhängigkeit der Ausgabedaten des Sensorbasissystems von den Eingangsdaten des Sensorbasissystems beschreibt. Das erfindungsgemäße System umfasst somit alle zur Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens notwendigen Vorrichtungen . Bevorzugt ist es vorgesehen, dass das System dazu ausgebildet ist, das erfindungsgemäße Verfahren auszuführen. Dies führt zu den bereits beschriebenen Vorteilen.
Außerdem betrifft die Erfindung eine Verwendung des erfin- dungsgemäßen Systems in einem Kraftfahrzeug.
Weitere bevorzugte Ausführungsformen ergeben sich aus den Unteransprüchen und der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen anhand von Figuren.
Es zeigen
Fig. 1 beispielhaft eine mögliche Ausbildungsform eines erfindungsgemäßen Systems, welches zur Positions¬ bestimmung ausgebildet ist, in einem Kraftfahrzeug und
Fig. 2 beispielhaft eine weitere mögliche Ausbildungsform eines erfindungsgemäßen Systems, welches ebenfalls zur Positionsbestimmung ausgebildet ist, in einem Kraftfahrzeug .
1 zeigt in schematischer Darstellung ein Ausführungspiel des erfindungsgemäßen Systems, das zur Anordnung und _
y
Verwendung in einem Kraftfahrzeug (nicht dargestellt) vorgesehen ist. Das dargestellte System ist beispielsgemäß zur Korrektur von Ausgabedaten eines Sensorbasissystems ausgebildet und eignet sich zur Positionsbestimmung des Kraftfahrzeugs. Dabei sind alle vom System umfassten Elemente bzw. Bestandteile bzw. Sensorsysteme als Funktionsblöcke veranschaulicht und deren Zusam¬ menwirken untereinander dargestellt.
Das Navigationssystem umfasst Trägheitsnavigationssystem 101, das so ausgebildet ist, dass es zumindest die Beschleunigungen entlang einer ersten, einer zweiten und einer dritten Achse sowie wenigstens die Drehraten um die erste, um die zweite und um die dritte Achse erfassen kann. Die erste Achse entspricht dabei beispielsgemäß der Längsachse des Kraftfahrzeugs, die zweite Achse entspricht der Querachse des Kraftfahrzeugs und die dritte Achse entspricht der Hochachse des Kraftfahrzeugs. Diese drei Achsen bilden ein kartesisches Koordinatensystem, das sog. Kraftfahrzeugkoordinatensystem. 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 von Trägheitsnavigationssystem 101 u.a. in Positionsdaten umgerechnet werden. Dazu werden die Eingangsdaten 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 Trägheitsnavigationssystem 101 wirkende Corio- liskraft . 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 von Odometrienavigationssystem 103, von Satellitennavigationssystems 104 und von Trägheitsnavigationssystem 101 einen Fu- sionsdatensatz 106 bereit. Fusionsdatensatz 106 weist die erfassten Eingangsdaten der unterschiedlichen Sensorsysteme auf, wobei Fusionsdatensatz 106 beispielsgemäß zusätzlich Fehlerwerte und den Fehlerwerten zugeordnete Varianzen, welche die Datenqualität beschreiben, umfasst.
Die Eingangsdaten von Trägheitsnavigationssystem 101 werden während des Betriebs des Kraftfahrzeugs in einem hierfür vorgesehenen elektronischen Datenspeicher 113 von Fusionsfilter 105 für einen vorgegebenen Zeitraum gespeichert. Trägheits- navigationssystems 101 stellt dabei das sog. Basissystem dar, während Odometrienavigationssystem 103 und Satellitennaviga¬ tionssystem 104 die sog. Korrektursysteme darstellen, deren Ausgabedaten zur Korrektur der Ausgabedaten des Basissystems herangezogen werden. Somit ist sichergestellt, dass stets Werte, die zumindest scheinbar zu einem identischen Zeitpunkt erfasst wurden, dem Vergleich unterworfen werden können.
Von Fusionsfilter 105 bereitgestellter Fusionsdatensatz 106 umfasst beispielsgemäß die mittels der plausibilisierten Ausgabedaten der Korrektursysteme bestimmten quantitativen Fehler des Basissystems.
Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 korrigiert nun mittels Fu¬ sionsdatensatz 106 die Ausgabedaten des Basissystems.
Fusionsdatensatz 106 wird von Fusionsfilter 105 aus den
Eingangsdatenn von Odometrienavigationssystem 103, Satellitennavigationssystems 104 und Trägheitsnavigationssystem 101 berechnet .
Fusionsfilter 105 ist beispielsgemäß als Er- ror-State-Space-Kalman Filter ausgebildet ist, also als Kaiman-Filter, das insbesondere eine Linearisierung der Ausga- bedaten ausführt und in welchem die quantitativen Fehlerwerte der Ausgabedaten berechnet bzw. geschätzt werden und welches se¬ quentiell 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 Ausgabedaten erfasst. Beispielsgemäß werden die Ausgabedaten dabei über Kraftfahrzeugmodelleinheit 107 und Ausrichtungsmodelleinheit 109 geführt.
Kraftfahrzeugmodelleinheit 107 ist so ausgebildet, dass sie aus den Eingangsdatenn von Odometrienavigationssystem 103 zumindest die Geschwindigkeit entlang einer ersten Achse, die Ge¬ schwindigkeit entlang einer zweiten Achse sowie die Drehrate um eine dritte Achse berechnet und diese Fusionsfilter 105 be¬ reitstellt. 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 Ausgabedaten von Satellitennavigationssystem 104 sowie zumindest teilweise Ausgabedaten von
Strapdown-Algorithmus-Einheit 102 erhält und in ihren Be¬ rechnungen berücksichtigt.
GPS-Fehlererkennungs-und-Plausibilisierungseinheit 111 prüft die Ausgabedaten gegen ein an Satellitennavigationssystem 104 angepasstes stochastisches Modell. Sofern die Ausgabedaten 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 Satellitennavigationssystems 104,
- Bestimmen von zu den basierend auf den Sensorsignalen von Satellitennavigationssystems 104 bestimmten Positionsda- ten redundanten Referenzpositionsdaten des Kraftfahrzeugs,
- Auswählen des Satelliten, wenn eine Gegenüberstellung der Positionsdaten und der Referenzpositionsdaten einer vorbestimmten Bedingung genügt,
- wobei zur Gegenüberstellung der Positionsdaten und der Re- ferenzpositionsdaten 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 Ausgabedaten 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 Ausgabedaten 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 Ausgabedaten von Trägheitsnavigationssystem 101, dem Basissystem, sowie von
Odometrienavigationssystem 103 und von Satellitennavigationssystem 104, den Korrektursystemen.
Der Skalenfaktorfehler ist neben dem Offsetfehler der bedeutendste systematische Fehlerwert von Trägheitsnavigationssystem 101 und führt daher, falls er nicht korrigiert wird, zu be- schleunigungs- und drehratenabhängigen Driften von Ausrichtung und Geschwindigkeit und darüber hinaus zu signifikanten Feh¬ lerwerten der Position. Insbesondere wenn keine Korrekturen von Ausrichtung, Geschwindigkeit und Position durch z.B. Satel- litennavigationssystem 104 verfügbar sind, ist ein schneller Anstieg der Fehlerwerte beobachtbar.
Erfindungsgemäß wird daher zusätzlich zu den Ausgangsdaten der Korrektursysteme, also zu den Ausgangsdaten von
Odometrienavigationssystem 103 und von Satellitennavigationssystem 104, eine Kennlinie herangezogen, die den fahrdy- namikabhängigen Fehlerwert von Trägheitsnavigationssystem 101 beschreibt. Dies verbessert die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Bestimmung des jeweiligen Fehlerwerts von Trägheitsnavigationssystem 101.
Wie auch der Offsetfehler ist der Skalenfaktorfehler ein relativ zur Fahrdynamik des Fahrzeuges nur langsam veränderlicher Fehlerwert. Eine eingeschwungene Schätzung dieser beiden Fehlerwerte ist daher in einem erfindungsgemäßen System in der Lage, auch bei temporärem Wegfall von Korrekturen (z.B.
GPS-Abschattung im Tunnel) für begrenzte Zeit diesen Ausfall ohne signifikante Fehlerwerte in der Navigationsrechnung zu überbrücken. Auch werden durch das erfindungsgemäße Verfahren insgesamt niedrigere Abweichungen (Residuen) in Fusionsfilter 105 und eine eindeutigere Zuordnung von Fehlerwerten zu den jeweiligen Ausgabedaten erzielt, wodurch auch bei verfügbaren Korrekturmessungen bzw. Korrekursystemen die Güte von Fusionsdatensatz 106 verbessert wird.
Fig. 2 zeigt beispielhaft eine weitere mögliche Ausbildungsform eines erfindungsgemäßen Systems, welches ebenfalls zur Korrektur von Ausgangsdaten eines Sensorbasissystems ausgebildet ist, in einem Kraftfahrzeug (nicht dargestellt) . Das System umfasst beispielsgemäß Trägheitsnavigationssystem 201, Satellitenna¬ vigationssystem 204 und Odometrienavigationssystem 203 als unterschiedliche Sensorsysteme. Trägheitsnavigationssystem 201, Satellitennavigationssystem 204 und
Odometrienavigationssystem 203 geben Ausgabedaten, die direkt bzw. indirekt Navigationsinformationen, nämlich eine Position, eine Geschwindigkeit, eine Beschleunigung, eine Ausrichtung, eine Gierrate bzw. eine Gierbeschleunigung beschreiben, an Fusionsfilter 205 aus . Die Ausgabe der Ausgabedaten erfolgt dabei über einen Fahrzeugdatenbus, beispielsgemäß über einen sog. CAN-Bus . Beispielsgemäß gibt Satellitennavigationssystem 204 seine Ausgabedaten 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 Werte von Trägheitsnavigationssystem 201 stets ihrem stochastischen 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 Trägheitsnaviga¬ tionssystem 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 Ausgabedaten an Vorverarbeitungseinheit 206 von Trägheitsnavigationssystem 201 aus. Vorverarbeitungseinheit 206 korrigiert nun die Ausgabedaten bzw. die darin beschriebenen Navigationsinformationen mittels Korrekturen, die Vorverarbeitungseinheit 206 von Fusionsfilter 205 erhält. Die solcherart korrigierten Ausgabedaten bzw. die darin beschriebenen Navigationsinformationen werden weitergeführt an Strapdown-Algorithmus-Einheit 207. Strapdown-Algorithmus-Einheit 207 nimmt anhand der korrigierten Ausgabedaten von Vorverarbeitungseinheit 206 nun eine Posi¬ tionsbestimmung vor. Diese Positionsbestimmung ist dabei eine sog. Koppelnavigation auf Basis von Trägheitsnavigationssystem 201. Dazu werden die von Vorverarbeitungseinheit 206 ausge¬ gebenen korrigierten Ausgabedaten 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 Ausgabedaten 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 Fusionsfilter 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 Ausgabedaten 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 Basissystem reali- sieren. Er stellt einen Verfahrensablauf zur Integration der Eingangsdaten von Trägheitsnavigationssystem 201 zu Geschwindigkeit, Ausrichtung und Position dar und beinhaltet keine Filterung, so dass sich eine annähernd konstante Latenzzeit und Gruppenlaufzeit ergibt.
Der Begriff Basissystem beschreibt dabei dasjenige Sensorsystem, dessen Eingangsdaten mittels der Ausgabedaten 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. Basissystem, 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 Eingangsdaten werden beispielsgemäß in Form von Sensorsignalen über eine sog. UART-Datenverbindung zunächst an Vorverarbeitungseinheit 208 von Satellitennavigationssystem 204 weitergeführt. Vorverar- beitungseinheit 208 bestimmt nun aus den von Satellitennavi¬ gationssystem 204 ausgegebenen Ausgabedaten, 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 Kraft- fahrzeugs im GPS-Koordinatensystem. Außerdem bestimmt Satellitennavigationssystem 204 eine relative Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs zu den GPS-Satelliten, von denen GPS-Signale empfangen werden. Weiterhin korrigiert Vorverarbeitungseinheit 208 einen in den 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 Eingangsdaten der Navigationsinformationen, also der Position und der Geschwindigkeit des
Kraftfahrzeugs, plausibilisiert . Die von Plausibilisierungs- modul 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 Eingangsdaten als Ausgabedaten erhält. Die erfassten Eingangsdaten sind in diesem Fall die Ausgabedaten der einzelnen Raddrehzahlsensoren sowie die Eingangsdaten des Lenkwinkelsensors. Vorverarbeitungs- einheit 210 bestimmt nun aus den von Odometrienavigationssystem 203 ausgegebenen Eingangsdatenn 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 Ausgabedaten mittels von Fusionsfilter 205 erhaltenen Korrekturwerten .
Odometrienavigationssystem 203 ist weiterhin Plausibilisie- rungsmodul 211 zugeordnet, welches die von Vorverarbeitungs¬ einheit 210 ausgegebenen Ausgabedaten, also die Position, die Ausrichtung, die Geschwindigkeit, die Beschleunigung, die Drehrate und die Drehbeschleunigung des Kraftfahrzeugs, plausibilisiert. Da die Fehlerwerte der Ausgabedaten von Odometrienavigationssystem 203 häufig zufällige, umweltbedingte Störungen sind, die nicht Weißem Rauschen entsprechen, z.B. bei vergleichsweise großem Radschlupf, werden die mittels Träg¬ heitsnavigationssystem 201 und mittels Satellitennavigati¬ onssystem 204 bestimmten Ausgabedaten genutzt, um die Ausgabedaten von Odometrienavigationssystem 203 zu plausibilisieren . Zunächst werden auch hier aber die Ausgabedaten gegen ein ihnen zugeordnetes, sensorindividuelles Modell abgeglichen, welches Messunsicherheiten wie Rauscheinflüsse berücksichtigt. Sofern die Ausgabedaten dem Modell innerhalb der gegebenen Grenzwerte bzw. Toleranzbereiche entsprechen, erfolgt hier eine erste Plausibilisierung und die solcherart plausibilisierten Werte werden weiterverarbeitet. Die plausibilisierten Werte werden dann an Fusionsfilter 205 weitergeführt. Sofern eine
Plausibilisierung dieser Ausgabedaten nicht erfolgen kann, werden die entsprechenden Ausgabedaten 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 Ausgabedaten des Basissystems, also von Trägheitsnavigationssystem 201, mittels aus Ausgabedaten von Odometrienavigationssystem 203 und Satellitennavigationssystem 204, welche die Korrektursysteme darstellen, zu korrigieren, bzw. entsprechende Korrekturwerte an Strapdown-Algorithmus-Einheit 207 auszugeben. Da Trägheits- navigationssystem 201 beispielsgemäß als frei von zufälligen Fehlern und äußeren Störungen angenommen wird, unterliegen die Ausgabedaten 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 Ausgabedaten bestimmt und entsprechende Korrekturen ausgeführt. Dies vereinfacht und beschleunigt die von Fusionsfilter 205 vorgenommene Fusion der Ausgabedaten von Trägheitsnavigationssystem 201,
Odometrienavigationssystem 203 und Satellitennavigationssystem 204 zu einem gemeinsamen Fusionsdatensatz. Somit wird eine echtzeitfähige Positionsbestimmung und Korrektur der Positionsbestimmung ermöglicht.
Das in Fig. 2 dargestellte System stellt einen sog. virtuellen Sensor dar, wobei Trägheitsnavigationssystem 201,
Odometrienavigationssystem 203 und Satellitennavigationssystem 204 jedoch nicht Bestandteile des virtuellen Sensors sind. Ein virtueller Sensor ist ein System, welches unabhängig von der Art der eingebundenen Sensorsysteme - hier also Trägheitsnaviga- tionssystem 201, Odometrienavigationssystem 203 und Satellitennavigationssystem 204 - stets die gleichen Ausgangsdaten bzw. Ausgaben erzeugt. Anhand der Ausgangsdaten bzw. Ausgaben ist nicht ersichtlich, welche Sensorsysteme in das System einge¬ bunden sind.
Auch beim in Fig. 2 dargestellten System stellt der
Skalenfaktorfehler neben dem Offsetfehler den bedeutendsten systematischen Fehlerwert von Trägheitsnavigationssystem 201 dar. Die Größe des Skalenfaktorfehlers bzw. der Fehlerwert des Skalenfaktorfehlers ist dabei abhängig vom jeweiligen Fahr- dynamikzustand des Fahrzeugs. In einem nicht dargestellten Speicherelement des in Fig. 2 beispielhaft gezeigten Systems ist eine Kennlinie hinterlegt, die eine Abhängigkeit der Ausga¬ bedaten von Trägheitsnavigationssystem 201 von den Eingangsdaten von Trägheitsnavigationssystem 201 beschreibt. Diese Kennlinie beschreibt erfindungsgemäß den Fehlerwert der Ausgabedaten von Trägheitsnavigationssystem 201 in Abhängigkeit der Eingangsdaten von Trägheitsnavigationssystem 201. Während des Betriebs des Fahrzeugs bzw. des beispielhaften Systems wird nun zusätzlich zu den Ausgangsdaten von Odometrienavigationssystem 203 und
Satellitennavigationssystem 204 die Kennlinie herangezogen, um die Fehlerwerte der Ausgangsdaten von Trägheitsnavigations¬ system 201 zu bestimmen. Gemäß einem weiteren, nicht dargestellten Ausführungsbeispiel bestimmt das Fusionsfilter die Zustände bzw. physikalischen Größen Ausrichtungsfehler, Geschwindigkeitsfehler, Positionsfehler, Achsenabschnittsfehler Gyroskope, Achsenabschnittsfehler
Accelerometer, Skalenfaktorfehler
Gyroskope, Skalenfaktorfehler Accelerometer,
GPS-Empfängeruhrfehler und GPS-Empfänger- uhrfehlerdrift . Der Achsenabschnittsfehler ist dabei auch als sog. Offsetfehler bekannt. Der Begriff Accelerometer bezeichnet Beschleunigungssensoren bzw. Trägheitssensoren. Die folgende Tabelle zeigt beispielhaft einen Überblick über vom Fusions¬ filter bestimmte Fehlerwerte, deren üblicherweise verwendete Symbolik, die üblicherweise verwendete Messeinheit sowie das üblicherweise verwendete Koordinatensystem:
Figure imgf000025_0001
Daraus ergibt sich beispielhaft der resultierende Zustands vektor : Αςαύ
^TRec
Definitionen :
C : wahre Ausrichtungsmatrix (Richtungskosinusmatrix) zwischen Navigations- und fahrzeugfesten Koordinaten
: Lagefehler zwischen wahrer und geschätzter
Richtungskosinusmatrix
C : geschätzter Richtungskosinusmatrix zwischen Navigationsund fahrzeugfesten Koordinaten
Beispielhaft gilt:
^b
Die Kreuzproduktbildende Matrix [p x] eines 3x1 Vektors p ist definiert als:
Figure imgf000026_0001
mit der Eigenschaft: [p x]■ q = p x q
Somit kann beispielhaft das folgende Systemmodell erstellt werden, bei dem die an sich bekannte Grundgleichungen durch Multiplikation mit der Richtungskosinusmatrix C bzw. ihrer Transponierten in das fahrzeugfeste Koordinatensystem transformiert werden:
Definition / Substitution:
1
Ne + <Pe,H
1
Mh =
Me + <Pe,H
-- Nh ■ vUiE
£φ — cos (ΦβιΒ)
3φ ~ sin (ΦβιΒ) tan (ΦβιΒ)
Figure imgf000027_0001
Ausrichtungsfehler :
7* r ^Craft . —>P\ 7* . f ^Craft MU , -^e,IMU\ f -^Craft.IST .
~ ω0 )
Geschwindigkeitsfehler :
vb = ab - C£ vn] - C£'
Positionsfehler :
Figure imgf000027_0002
Systemmodell :
Annahme: Unabhängigkeit der GPS-Uhrenfehler-States von den anderen Fehlern.
Partielle Ableitung: Ausrichtungsfehlerrate nach Drehraten:
All = - d = - [c x]-[S- vn x]+S- [vn x]
dxp
Partielle Ableitung: Ausrichtungsfehlerrate nach Bo- dy-Geschwindigkeit :
dxp
A12
Partielle Ableitung: Ausrichtungsfehlerrate nach Position:
Figure imgf000027_0003
Partielle Ableitung: Ausrichtungsfehlerrate nach Achsenab¬ schnittsfehler der Gyroskope:
dxp
A14 = — Cn
Partielle Ableitung: Ausrichtungsfehlerrate nach Achsenab¬ schnittsfehler der Beschleunigungsmesser: dib
A15 = ^- = 0
d5ab
Partielle Ableitung: Ausrichtungsfehlerrate nach
Skalenfaktorfehler der Gyroskope:
Figure imgf000028_0001
Partielle Ableitung: Ausrichtungsfehlerrate nach
Skalenfaktorfehler der Beschleunigungsmesser:
dxp
A17 = -=r- = 0
3ςαύ
Partielle Ableitung: Geschwindigkeitsfehlerrate nach Drehraten
dvb
A21 =— = C£
dxp
■ [2■ [ω x]■ [dn x] - 2■ [([ω£ x]■ ΰη) x] - [([(S■ ΰη) x]■ dn) x] - [vn x]■ S■ [vn x] + [(S■ vn) x]■ [vn x] - [gn e x]]
Partielle Ableitung: Geschwindigkeitsfehlerrate nach Bo- dy-Geschwindigkeit :
A22 = ^ = C£'■ [[ΰη x]■ S - [(2■ ω* + S■ x]]■ C£
Partielle Ableitung: Geschwindigkeitsfehlerrate nach Position dvb
A23 =
Figure imgf000028_0002
Partielle Ableitung: Geschwindigkeitsfehlerrate nach Achsen¬ abschnittsfehler der Gyroskope:
Figure imgf000028_0003
Partielle Ableitung: Geschwindigkeitsfehlerrate nach Achsen¬ abschnittsfehler der Beschleunigungsmesser:
dvb
A25 = ^r = I
Partielle Ableitung: Geschwindigkeitsfehlerrate nach
Skalenfaktorfehler der Gyroskope: Partielle Ableitung: Geschwindigkeitsfehlerrate nach Skalenfaktorfehler der Beschleunigungsmesser:
Figure imgf000029_0001
Partielle Ableitung: Positionsfehlerrate nach Drehraten
3Φ r~ ,
A31 =— = -\ vn x
3ψ 1 1
Partielle Ableitung: Positionsfehlerrate nach Bo- dy-Geschwindigkeit :
3Φ
Partielle Ableitung: Positionsfehlerrate nach Position
"0 Mh ■ Vn>E ■ ίφ —N — Mh ■ Vn E ■ ΐφ ■ ΦβιΒ
3Φ
A33 =— 0 0 -Mh - vUiN
3Φ
0 0 0
Partielle Ableitung: Positionsfehlerrate nach Achsenab schnittsfehler der Gyroskope:
Figure imgf000029_0002
Partielle Ableitung: Positionsfehlerrate nach Achsenab schnittsfehler der Beschleunigungsmesser:
3Φ
A35 0
35ab
Partielle Ableitung: Positionsfehlerrate nach
Skalenfaktorfehler der Beschleunigungsmesser:
3Φ
A36 = = 0
3ςωύ
Partielle Ableitung: Positionsfehlerrate nach
Skalenfaktorfehler der Gyroskope:
3Φ
A37 0
3ςαύ
Modell des GPS-Empfängeruhrfehlers und dessen Drift
ro li
-0 oJ
Partielle Ableitung: Reifenhalbmesser: '71
A99 = = 0
dyn
Resultierendes Systemmodell :
Figure imgf000030_0001
Weiterhin wird im Folgenden beispielhaft ein Modell zum Navigieren mittels des Bestimmens des GPS-Codes beschrieben. Der große Vorteil der Codemessung ist die schnelle und un¬ komplizierte Berechnung der Position, weshalb sie besonders in der Navigation eingesetzt wird. Die Entfernung wird mit Hilfe des „Newton' sehen Gesetzes der Kinematik" berechnet: Weg = Geschwindigkeit x Zeit. Die Geschwindigkeit, mit der sich das Funksignal ausbreitet, ist die Lichtgeschwindigkeit, also ca. 290.00 Kilometer in der Sekunde. Damit der Empfänger die Zeit der Signalreise bestimmen kann, muss er wissen, wann das Funksignal den Satelliten verlassen hat. Dem Signal sind dazu zwei Codes aufmoduliert, der C/A-Code und der P-Code. Der Satellit sendet das C/A-Signal mit Hilfe der hochgenauen Atomuhren. Der Empfänger besitzt ebenfalls eine Uhr, mit der er einen eigenen C/A-Code erzeugen kann. Der Empfänger verschiebt jetzt beide Codes (empfangenen und selbst produzierten Code) , bis sie de¬ ckungsgleich sind. Zusätzlich müssen sie miteinander in
Wechselbeziehung gebracht werden. Der C/A- Code ist ein pseudo-zufälliger digitaler Code. In Wirklichkeit wird er aber pro Sekunde etwa tausendmal wiederholt. Auf diese Art und Weise kann der Empfänger die Dauer der Signalreise bestimmen.
Messgleichung für GPS Code °PSR — ZPSR ZPSR
hierbei ist zPSR die vom GPS gemessene Pseudorange und zPSR die rechnerische Pseudorange aus dem Strapdown Algorithmus:
Figure imgf000031_0001
Die sog. Pseudoranges beschreiben dabei Entfernungen, die zur Ortsbestimmung herangezogen werden. Sie weichen von den wahren Distanzen um einen konstanten, aber vorerst unbekannten Betrag ab. Zunächst werden daher die Laufzeit der Funksignale von den verwendeten Satelliten zum Empfänger des Beobachters gemessen. Daraus ergeben sich die momentanen Entfernungen zu den Satelliten, die jedoch noch mit Fehlern der Uhren (Satellit, Empfänger) und anderen Einflüssen behaftet sind. Sind jedoch die Satellitenuhren untereinander genau synchronisiert, so sind alle gemessenen Laufzeiten praktisch nur mehr vom Synchronisationsfehler der Empfängeruhr betroffen - d.h. alle um nahezu denselben Betrag verfälscht. Diese um eine Konstante zu langen oder zu kurzen Distanzen werden PseudoStrecken (Pseudo Ranges) genannt .
Figure imgf000031_0002
mit
i„Sat : Position des Satelliten in Navigationskoordinaten
S^NT : Hebelarm von IMU (Koordinatenursprung Nav-Koordinaten) zur GPS-Antenne (Phasenzentrum)
Δτ: Empfängeruhrfehler, bereits über die Lichtgeschwindigkeit zu einer Strecke umgerechnet
Weiterhin ist der Einheitsvektor in Navigationskoordinaten, der von der Antenne in Richtung des jeweiligen Satelliten zeigt, definiert als:
rfoSat Ant
p ^AASi> __ Ψη Jn
ffoSat A
Messmodell Ausrichtungsfehler für GPS:
Figure imgf000031_0003
Messmodell Geschwindigkeitsfehler für GPS Codemessung: dzPSR δΦ,Ant
h = = 0
3Φ*
Messmodell Positionsfehler für GPS Codemessung:
Figure imgf000032_0001
Messmodell Offset Gyroskope für GPS Codemessung:
dzPSR δΦ
hScü =—; = 0
δΦ 3δωύ
Messmodell Offset Beschleunigungsmesser für GPS Codemessung:
Figure imgf000032_0002
Messmodell Skalenfaktorfehler Gyroskope für GPS Codemessung:
dzPSR δΦ
ω = =^— = 0
σΨη οςω1}
Messmodell Skalenfaktorfehler Beschleunigungsmesser für GPS Codemessung :
Figure imgf000032_0003
Messmodell Empfängeruhrfehler und -drift für GPS Codemessung:
Figure imgf000032_0004
Messmodell Reifenhalbmesser für GPS Codemessung:
h =A9^= Q .1)
Tdyn drdyn
Resultierende Beobachtungsmatrix für GPS Codemessungen:
HPsR = [hg 0 /ιφ 0 0 0 0 /ιΔτ 0]
Weiterhin wird im Folgenden beispielhaft ein Modell zum Navigieren mittels des Bestimmens von differenzierten
GPS-Trägerphasen beschrieben.
Die Trägerphasenmessung ist dabei eine rein geodätische Methode, mit der eine sehr hohe Auflösegenauigkeit im Millimeterbereich erreicht werden kann. Diese Messung setzt einen hochwertigen Empfänger voraus, der zumindest die Trägerphase LI und ggf. auch die Trägerphase L2 messen kann. Im Vergleich zur Codemessung ist die Trägerphasenmessung wesentlich komplexer und zeitintensiver. Bei dieser Beobachtung werden nicht die Codes, sondern die Trägerwellen miteinander verglichen. Durch Bestimmung der Phasenmehrdeutigkeit kann die Anzahl der ganzen Wellen zwischen Satelliten und Empfänger bestimmt werden. Die Wellenlänge des Ll- Signals beträgt 19,05 cm und des L2- Signals beträgt 24,45. Da aber das Signal nicht mit einer ganzen Wellenlänge am Empfänger ankommt, muss noch die Länge dieses Phasenreststückes bestimmt werden. Geodätische Empfänger können dies bis auf den Millimeter genau .
Messgleichung für GPS Trägerphase:
Figure imgf000033_0001
hierbei ist zDPH die vom GPS gemessene Differenzgeschwindigkeit zum Satelliten und zDPH die rechnerische Differenzgeschwindigkeit aus dem Strapdown Al orithmus:
Figure imgf000033_0002
ZDPH = ■ {ΰξαί - C£■ (vb + cob corr x S*nt)) + Δτ
mit
v^at : Geschwindigkeit des Satelliten in Navigationskoordinaten Δτ: Empfängeruhrfehlerdrift, bereits über die Lichtgeschwin¬ digkeit zu einer Geschwindigkeit umgerechnet
Messmodell Ausrichtungsfehler für GPS Trägerphasenmessung:
dzDPH dv£nt
Messmodell Geschwindigkeitsfehler für GPS Trägerphasenmessung:
dzDPH dv£nl
dv nt dvh
Messmodell Positionsfehler für GPS Trägerphasenmessung:
dzDPH dv nt Messmodell Achsenabschnittsfehler der Gyroskope für GPS Trägerphasenmessung :
, _ d -z -DDPPHH _ d "v».nAnt _ _pAS . cn . v rAnt ν Π
dv£nt 3δω
Messmodell Achsenabschnittsfehler der Beschleunigungsmesser für GPS Trägerphasenmessung:
dzppH dv nt
hSa Λ.-iAnt ' a T^ U
a vn ooab
Messmodell Skalenfaktorfehler der Gyroskope für GPS Trägerphasenmessung :
dznpu dv. Ant
σ νη o<;ab
Messmodell Skalenfaktorfehler der Beschleunigungsmesser für GPS Trägerphasenmessung :
dzDPH dv£nt
hrn =—-r—■ _^ = 0
ςα dv£nt 3ςαύ
Messmodell Empfängeruhrfehler und -drift für GPS Trägerpha¬ senmessung :
Messmodell Reifenhalbmesser für GPS Codemessung:
dzDPH
dyn = ^drdyn = 0
Resultierende Beobachtungsmatrix für GPS Trägerphasenmessungen
HDPH = [he K 0 δω 0 ςω 0 hAi 0] Weiterhin wird im Folgenden beispielhaft ein Modell zum Na¬ vigieren mittels Odometrie beschrieben.
Messgleichung für Odometrie:
δθάο = zOdo ~ zOdo hierbei ist v^Qd l o die von der Odometrie gemessene Bewegungs¬ geschwindigkeit des RadaufStandspunktes in fahrzeugfesten Koordinaten und v^hl d <a rechnerische Bewegungsgeschwindigkeit aus dem Strapdown Algorithmus:
'WM _ = vb + ( b corr x "WM
Sj
Figure imgf000035_0001
Zur Bildung der partiellen Differentiale der Messgleichungen zur Korrektur von sowohl der Größen des Strapdown Algorithmus, wie auch der Reifenhalbmesser, werden die beihnaltenden Größen WM und v^odo beide im Prädiktionsvektor zodo vereint, und der Messvektor zodo zu Null gesetzt:
zOdo = 0 WM WM
zOdo — V b.Odo
Damit ergeben sich alle partiellen Differentiale aus zodo , Einsetzen in
Figure imgf000035_0002
ergibt :
X _ .WM _ WM
°Odo — ub,Odo ub
mit
ωνν Μ '· gemessene Winkelgeschwindigkeit des Rades
: Drehmatrix um den Winkel zwischen Body-Koordinaten und Radkoordinaten
Sb vhl : Hebelarm zwischen IMU (Koordinatenursprung) und
RadaufStandspunkt
rdyn: dynamischer Reifenhalbmesser
Messmodell Ausrichtungsfehler für Odometriemessungen:
Ö£o^o = 0
0Θ Messmodell Geschwindigkeitsfehler für Odometriemessungen:
, 9zodo
dvb
Messmodell Positionsfehler für Odometriemessungen:
h =-d^ = o
3Φ
Messmodell Achsenabschnittsfehler der Gyroskope für
Odometriemessungen :
Figure imgf000036_0001
Messmodell Achsenabschnittsfehler der Beschleunigungsmesser für Odometrie-messungen :
ftäa= ^ = o
oöab
Messmodell Skalenfaktorfehler der Gyroskope für
Odometriemessungen :
Figure imgf000036_0002
0ςωι
Messmodell Skalenfaktorfehler der Beschleunigungsmesser für Odometriemessungen :
3ςαύ
Messmodell Empfängeruhrfehler und -drift für
Odometriemessungen : tf = °
Messmodell Reifenhalbmesser für Odometriemessungen:
WM
dzOdo w
b '
rdyn dr, -c, 0
dyn 0
Resultierende Beobachtungsmatrix für Odometrie:
H0D0 = [o K o Κδω 0 κςω o o hrdyn]

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Korrektur von Ausgabedaten eines Sensorbasissystems (101, 201), wobei das Sensorbasissystem (101, 201) und mindestens ein weiteres Sensorsystem (103, 104, 203, 204) Eingangsdaten erfassen und diese als Ausgabedaten ausgeben, wobei mittels der Ausgabedaten des mindestens einen weiteren Sensorsystems (103, 104, 203, 204) eine Bestimmung von Feh¬ lerwerten der Ausgabedaten des Sensorbasissystems (101, 201) erfolgt und wobei die Fehlerwerte mittels einer Anbringung von Korrekturen korrigiert werden,
dadurch gekennzeichnet, dass die Bestimmung der Fehlerwerte eine Bestimmung eines Fehlerwerts einer Steigung einer Kennlinie des Sensorbasissystems (101, 201) umfasst,
wobei die Kennlinie eine Abhängigkeit der Ausgabedaten des
Sensorbasissystems (101, 201) von den Eingangsdaten des Sen¬ sorbasissystems (101, 201) beschreibt.
2. Verfahren nach Anspruch 1,
dadurch gekennzeichnet, dass die Ausgabedaten direkt und/oder indirekt Navigationsinformationen beschreiben, wobei indirekt beschriebene Navigationsinformationen aus den Ausgabedaten und/oder aus bekannten physikalischen und/oder mathematischen Zusammenhängen berechnet werden.
3. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 und 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Navigationsinformationen mindestens eine Positionsinformation, eine Geschwindigkeits¬ information und eine Ausrichtungsinformation umfassen.
4. Verfahren mindestens einem der Ansprüche 1 bis 3,
dadurch gekennzeichnet, dass die Ausgabedaten zumindest Aus¬ gabedaten eines Trägheitsnavigationssystems (101, 201), Aus¬ gabedaten eines globalen Satellitennavigationssystems (104, 204) und/oder Ausgabedaten eines Odometrienavigationssystems (103, 203) sind.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass das Trägheitsnavigationssystem (101, 201) das Sensorbasissystem (101, 201) ist.
6. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 2 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Navigationsinformationen zu einem Fusionsdatensatz fusioniert werden.
7. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Fehlerwerte mittels eines Error-State-Space-Filters , insbesondere mittels eines Er- ror-State-Space-Kalman-Filters (105, 205), bestimmt werden.
8. Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Korrekturen fortlaufend aufaddiert werden.
9. System zur Korrektur von Ausgabedaten eines Sensorbasissystems (101, 201), umfassend ein Sensorbasissystem, (101, 201) mindestens ein weiteres Sensorsystem (103, 104, 203, 204) und ein Fusionsfilter (105, 205), wobei das Sensorbasissystem (101, 201) und das mindestens eine weitere Sensorsystem (103, 104, 203, 204) dazu ausgebildet sind, Eingangsdaten zu erfassen und diese als Ausgabedaten auszugeben, wobei das Fusionsfilter (105, 205) dazu ausgebildet ist, mittels der Ausgabedaten des mindestens einen weiteren Sensorsystems (103, 104, 203, 204) eine Bestimmung von Fehlerwerten der Ausgabedaten des Sensorbasissystems (101, 201) vorzunehmen und wobei das Fusionsfilter (105, 205) dazu aus¬ gebildet ist, die Fehlerwerte mittels einer Anbringung von Korrekturen zu korrigieren,
dadurch gekennzeichnet, dass das Fusionsfilter (105, 205) dazu ausgebildet ist, bei der Bestimmung der Fehlerwerte auch eine Bestimmung eines Fehlerwerts einer Steigung einer Kennlinie des Sensorbasissystems (101, 201) vorzunehmen,
wobei die Kennlinie eine Abhängigkeit der Ausgabedaten des Sensorbasissystems (101, 201) von den Eingangsdaten des Sen¬ sorbasissystems (101, 201) beschreibt.
10. System nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass das System dazu ausgebildet ist, ein Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 8 auszu¬ führen .
11. Verwendung des Systems nach mindestens einem der Ansprüche 9 und 10 in einem Kraftfahrzeug.
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