WO2021008971A1 - Verfahren zum generieren eines dreidimensionalen umfeldmodells unter verwendung von gnss-messungen - Google Patents

Verfahren zum generieren eines dreidimensionalen umfeldmodells unter verwendung von gnss-messungen Download PDF

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WO2021008971A1
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gnss
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selection criterion
satellite
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Nikolay Mikhaylov
Wen REN
Andreas Hinrichs
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Robert Bosch Gmbh
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    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/05—Geographic models

Definitions

  • the invention relates to a method for generating a three-dimensional model of the surroundings using GNSS measurements
  • the invention can be used in particular in autonomous driving.
  • 3D environment models are used in a variety of ways, for example as 3D ray tracing, for example for calculating signal propagation in vehicle-to-vehicle communication or GNSS-based positioning.
  • OS M maps Open Street Map maps
  • the accuracy of which varies greatly and quality control is currently difficult to implement due to the openness to processing by users.
  • the building models are mostly simplified by having a flat building height.
  • More precise 3D models, which are created, for example, from aerial photographs or with laser measuring devices, are not openly available and must be created or acquired in a complex and expensive manner. Disclosure of the invention
  • the selection criterion is characteristic of the presence of an object boundary along the propagation path of the GNSS signal
  • GNSS stands for Global Navigation Satellite System, such as GPS (Global Positioning System) or Galileo.
  • the specified sequence of steps a), b) and c) can be established during a regular operating sequence of the method or run at least once in the specified sequence.
  • at least steps a), b) and c) can also be carried out at least partially in parallel or simultaneously.
  • step a a large number of measurement data records are received, each of which describes a propagation path or the reception situation of a GNSS signal between a GNSS satellite and a GNSS receiver.
  • measurement data can be recorded from which the measurement data records are formed.
  • the measurement data from one or more (motor) vehicles,
  • the vehicles are preferably automobiles which are particularly preferably set up for automated or autonomous operations.
  • the measurement data sets usually include the following (signal-specific) measurement data:
  • the (actual) position of the GNSS receiver (for example a
  • Receiving antenna can, for example (even in the event of interference with the
  • Two-frequency receivers are GNSS receivers that can analyze the radio signals arriving from the GNSS satellites on both coded frequencies (LI and L2).
  • the measuring principle is - beyond the normal pseudoranging (in which only LI is received) - the phase measurement of the
  • Carrier waves can be installed in or on (motor) vehicles, for example.
  • the vehicles can be, for example, those that are intended to travel specific routes in a targeted manner in order to create the measurement data records.
  • an environment sensor system can help determine the (actual) position of the GNSS receiver. Measurement data from the environment sensors can be combined with GNSS measurement data or used alone.
  • the environment sensor system can be installed in or on (motor) vehicles, for example. In this context, the position of the GNSS receiver can, for example, coincide with a vehicle position.
  • the environment sensor system can be, for example, an optical sensor (for example a Camera), an ultrasonic sensor, a RADAR sensor, a LIDAR sensor or the like.
  • Period for example over at least ten days and / or collected using crowdsourcing.
  • crowdsourcing can also be described in such a way that the measurements from various measurement entities are brought together.
  • the measurement data of various vehicles that have been in an observation area (of which the 3D environment model is to be created) over an observation period for example ten days or more
  • an observation period for example ten days or more
  • step b) individual measurement data records that meet a first selection criterion are selected from the plurality of measurement data records, the first selection criterion being characteristic of the presence of one
  • the object boundary is located along the propagation path of the GNSS signal. In other words, this can in particular also be described in such a way that the object boundary is located in or directly next to the propagation path of the GNSS signal. For this purpose, a borderline case in particular can be considered, which is described in more detail below.
  • an object boundary of an object in the vicinity of at least one GNSS receiver is detected using the selected measurement data records.
  • the detection can in particular be a recognition or a determination of the object boundary.
  • the object boundary is in particular an object edge, preferably an object boundary or Object edge that limits an object such as a building towards the top. This can be described in summary and in other words, in particular, as a detection of edge hypotheses of reflecting and / or shading objects such as buildings.
  • the first selection criterion is that the measurement data set to be selected is the first or last measurement data set within a sorted sequence of measurement data sets in which disturbed signal propagation (in particular multipath propagation) can be determined.
  • disturbed signal propagation in particular multipath propagation
  • Object boundary usually at a point along the propagation path of the GNSS signal.
  • the propagation path corresponds to a connecting line between the satellite and the receiving antenna. This applies at least if the GNSS signal on the way from the satellite to the receiving antenna does not exist
  • the first selection criterion is that the measurement data set to be selected is the first or last measurement data set within a sorted sequence of measurement data sets in which no disturbed signal propagation (in particular no multipath propagation) can be determined.
  • the object boundary is at the transition from undisturbed and disturbed signal propagation.
  • the object boundary is usually at a point along the path of propagation of the GNSS signal.
  • the object boundary especially in certain situations, can run through a point on the connecting line between the satellite and the receiving antenna.
  • the described detection of the object boundary using the first selection criterion can also be understood to mean that a
  • Borderline consideration is made.
  • the borderline case is considered in which there is just or just no longer a disruption of the Signal propagation (through reflection on a building wall) comes.
  • the hypothesis also described here as an edge hypothesis
  • a satellite relating to the borderline case can in particular be understood to mean that satellite from which (within the sorted sequence) the first or last undisturbed signal was received.
  • Line of sight between the satellite and the receiving antenna also called line-of-sight or LOS situation
  • the angle of elevation between the satellite and the receiving antenna incident on the receiver from below the building edges are usually reflected at least on a building facade and are therefore disturbed.
  • a disturbed signal propagation is understood here as one that has been reflected at least once (for example from an object) and in which there is no LOS situation.
  • Other interfering influences on signal propagation such as errors caused by the satellite (especially clock errors or changes in orbit), atmospheric disturbances (especially deflections in the ionosphere) and errors caused by the receiver (especially clock errors or noise) are essentially neglected here.
  • GNSS correction data e.g. SS R corrections
  • the sorted sequence of measurement data records is sorted according to elevation angle.
  • the measurement data records can be sorted according to ascending or descending elevation angle.
  • the sorted sequence of measurement data records is sorted according to time stamp.
  • the measurement data records can be sorted by ascending or descending time stamp or by ascending or descending time series.
  • the measurement data sets be filtered according to the position of the GNSS receiver.
  • this can also be described in such a way that the
  • Measurement data sets related to certain GNSS receiver positions or areas around certain GNSS receiver positions are evaluated. Alternatively or additionally, it can be provided that the measurement data sets are filtered according to azimuth angle.
  • step b) in this context can be described as follows:
  • the measurement data records are first filtered according to the position of the GNSS receiver (for example by using a quantization of one meter).
  • the measurement data sets are filtered according to azimuth angle for each GNSS receiver position.
  • the measurement data records can be quantized according to azimuth and elevation angle (for example with an angular degree).
  • Measurement data sets with the same or very similar azimuth and elevation angles are statistically combined (e.g. averaging).
  • the measurement data sets are now sorted according to elevation angle (starting with a high elevation angle).
  • the search is made for the elevation angle at which the following properties occur for the first time: Checking of the pseudorange and / or signal strength for a significant change when decreasing
  • Elevation angle and / or whether the PR error exceeds a sensitivity limit i.e. the status of whether a PR error can be measured changes from negative to positive.
  • Measurement data that have been positively checked are "marked” accordingly. They are used as a hypothesis that at a point along the path or the connecting line (see above
  • the corresponding offsets can also be calibrated in advance under LOS conditions.
  • the offsets can also be calculated from the known satellite orbits and known transmission powers of the individual GNSS satellites.
  • the sensitivity limit describes a threshold value (e.g. the standard deviation of the noise of the PR measurement) above which a PR error can be considered measurable.
  • step b An alternative to this exemplary embodiment variant of step b), which can also be described as an evaluation based on varying GNSS satellite position, can be described as follows:
  • the measurement data records are first filtered according to the position of the receiving antenna or the GNSS receiver (for example by using a quantization of one meter).
  • the measurement data are then sorted as a time series or by time stamp for each GNSS satellite.
  • the pseudorange and / or signal strength is checked in the time series for significant changes / jumps and / or whether the PR error is above or below the sensitivity limit (i.e. the state of whether a PR error can be measured changes from negative to positive or vice versa versa).
  • Measurement data that have been checked positively e.g. because they show a significant change in the time series, are "marked” accordingly. They are used as a hypothesis that there is an edge of a building at a point along the path or the connecting line (cf. above explanation of borderline consideration) between the GNSS receiver and the GNSS satellite.
  • the measurement data sets be filtered according to the position of the GNSS satellite. In other words, this can also be described in such a way that the
  • Measurement data sets based on specific GNSS satellite positions or areas around specific GNSS satellite positions are evaluated.
  • step b) in this context which can also be described as an evaluation based on varying GNSS receiver position, can be described as follows:
  • Measurement datasets are filtered according to the position of the GNSS satellite (for Example using quantized ephemeris data). The following measurement data sets from neighboring positions of the GNSS receiver or the receiving antenna are compared. In this context, the pseudorange and / or signal strength are checked for significant
  • the sensitivity limit falls below or exceeds (i.e. the state whether a PR error can be measured changes from negative to positive or vice versa). Measurement data from neighboring positions of the GNSS receiver or the receiving antenna that show a significant change are “marked” accordingly. They are used as a hypothesis that there is an edge of a building at a point along the path or the connecting line (cf. above explanation of the borderline consideration) between the receiving antenna and the GNSS satellite.
  • the second selection criterion being characteristic of the presence of the same object boundary (in particular the same object edge) along the propagation paths of the at least two GNSS signals,
  • the second selection criterion can in particular be characteristic of the presence of the same object boundary (in particular the same object edge) along the connecting lines between the satellite and the receiver position of at least two measurement data records “marked” in b).
  • the plane can be formed from the connecting lines selected in intermediate step i).
  • the level can in particular also be understood to mean that it forms a so-called hypothesis area, for which it is assumed that a building edge runs within this level / area.
  • an exemplary embodiment variant of step c) can be such as are described as follows:
  • the elevation and azimuth angles of the marked measured values (hypothesis for the building edge along the connecting line between satellite and receiving antenna) are now further processed and can be referred to as hypothesis vectors.
  • a hypothesis vector usually forms a straight line between the GNSS receiver position and the GNSS satellite whose measurement data is currently being viewed
  • Neighboring hypothesis vectors are connected to surface elements (whereby they span the plane) if the following properties (1) and (2) are given (representing an example of the second selection criterion):
  • the marked measured values corresponding to the hypothesis vectors come from measurements that are adjacent in the azimuth direction (i.e. there are, for example, between the two azimuth angles of the two considered
  • At least two different, non-parallel planes are formed, in each of which the propagation paths of at least two GNSS signals, whose measurement data records each meet the second selection criterion, run at least in sections and where the intersection line of at least two levels, an at least section-wise course of the
  • the two planes are in particular those consisting of the azimuths and
  • an exemplary embodiment variant in this context can be described as follows:
  • the surface elements of two adjacent hypothesis vectors can be referred to as hypothesis surfaces for which it is assumed that within this area one Building edge runs.
  • An edge hypothesis is formed from the line of intersection of at least two intersecting hypothesis surfaces.
  • the edge hypothesis represents the assumed course of a building edge.
  • Intersection lines are interpreted as building edges. They represent the position and height of the building facade.
  • intersection lines can be further filtered, for example through
  • a distance between the object and the GNSS receiver be determined. This particularly applies to the horizontal distance between the object and the GNSS receiver.
  • a computer program is also used
  • this relates in particular to a computer program (product), comprising commands which, when the program is executed by a computer, cause the computer to execute a method described here.
  • a machine-readable storage medium is also proposed on which the computer program is stored.
  • the machine-readable storage medium is usually a computer-readable data carrier.
  • a position sensor which is set up to carry out a method described here is also to be described here.
  • the storage medium described above can be part of the position sensor or be connected to it.
  • the position sensor is preferably arranged in or on a (motor) vehicle or provided and set up for mounting in or on such a vehicle.
  • the position sensor is preferably a GNSS sensor.
  • the position sensor is also preferably provided and set up for autonomous operation of the vehicle.
  • the position sensor can be a combined movement and position sensor. This is particularly advantageous for autonomous vehicles.
  • a computing unit (processor) of the position sensor can, for example, access the computer program described here in order to carry out a method described here.
  • Fig. 2 Vehicles in an urban environment where one here
  • 3 is an exemplary graphic illustration of the occurrence of a pseudorange error. 1 shows a schematic flow diagram of the method described.
  • the method is used to generate a three-dimensional model of the environment using GNSS measurements.
  • the sequence of steps a), b) and c) shown with blocks 110, 120 and 130 is only an example and can thus arise, for example, in a regular operating sequence.
  • Measurement data sets each describing a propagation path 1 (not shown here, cf. FIG. 2) of a GNSS signal between a GNSS satellite 2 and a GNSS receiver 3.
  • step b individual ones of the measurement data records that meet a first selection criterion are selected from the plurality of measurement data records, the first
  • Selection criterion is characteristic of the presence of an object boundary 4 along the propagation path 1 of the GNSS signal.
  • an object boundary 4 of an object 5 in the vicinity of at least one GNSS receiver 3 is detected using the selected measurement data sets.
  • FIG. 2 schematically shows vehicles 10 in an urban environment in which a method described here is used.
  • the measurement data records recorded and then received, for example, by a central data processing device each include: the actual position of the receiving antenna or of the GNSS receiver 3, which can be determined, for example, by means of the vehicle's surroundings sensors (not shown here) via the position of the respective vehicle 10; the
  • Satellite position of GNSS satellite 2 the measured pseudorange (cf.
  • Measurement data sets are initially used here as an example over a longer period of time
  • Time period e.g. 10 days and collected using crowdsourcing (i.e. the measurements from different measurement entities are compiled).
  • crowdsourcing i.e. the measurements from different measurement entities are compiled.
  • three vehicles 10 are shown here by way of example.
  • the first selection criterion here is, for example, that the
  • Measurement datasets is the first or last measurement dataset in which a disturbed Signal propagation can be determined.
  • the sorted sequence of measurement data records is here sorted according to elevation angle 6, for example. Alternatively, however, it is also conceivable that the sorted sequence of measurement data records is sorted according to time stamp.
  • the measurement data sets are filtered according to the position of the GNSS receiver 3, for example. Alternatively, however, it is also conceivable that the measurement data sets are filtered according to the position of the GNSS satellite 2.
  • step b) implemented here as an example can be described as follows:
  • the measurement data sets are first filtered according to the position of the GNSS receiver 3 (for example by using a
  • the measurement data sets are filtered according to azimuth angle 11.
  • the measurement data sets can be quantized according to azimuth angle 11 and elevation angle 6 (for example with an angular degree).
  • the measurement data sets can have the same or very similar azimuth angles 11 and
  • Elevation angle 6 can be summarized statistically (for example
  • the measurement data sets are now sorted according to elevation angle 6 (beginning with high elevation angle 6).
  • the elevation angle 6 is searched for in the data sorted according to elevation angle 6, at which the following properties occur for the first time: Checking the pseudorange and / or signal strength for a significant change in
  • the “pseudorange” here describes the total length of the propagation path 1 (possibly reflected at least once) from satellite 2 to receiver 3, which is determined on the basis of time of flight measurement.
  • Measurement data that have been positively checked are "marked” accordingly. They are used as a hypothesis that there is a building edge 4 at a point along path 1 (the connecting line) between receiving antenna or GNSS receiver 3 and GNSS satellite 2. This is also referred to here as the “edge hypothesis”.
  • the described search in the data sorted by elevation angle 6 can then be carried out for all other azimuth angles 11
  • the corresponding offsets can be calibrated in advance under LOS conditions.
  • the offsets can also be calculated from the known satellite orbits and known transmission powers of the individual GNSS satellites 2.
  • the sensitivity limit describes a threshold value (for example the standard deviation of the noise of the PR measurement) above which a PR error 12 (cf. FIG. 3) can be regarded as measurable.
  • FIG. 2 illustrates that at least the following intermediate steps can be carried out in step c):
  • Measurement data sets the second selection criterion being characteristic of the presence of the same object boundary 4 along the
  • step c) implemented here as an example can be described as follows:
  • the elevation angles 6 and azimuth angle 11 of the marked measured values (hypothesis for building edge 4) are now
  • a hypothesis vector 1 generally forms a straight line between the GNSS receiver position 3 and the GNSS satellite 2, the measurement data of which have been marked from the receiver position currently being considered.
  • Two hypothesis vectors 1 adjacent in azimuth direction 11 become
  • FIG. 2 illustrates that at least two different, non-parallel planes 7 are formed, in each of which the propagation paths 1 of at least two GNSS signals, their
  • Measurement data records each meet the second selection criterion, run at least in sections and an at least section of the object boundary 4 is determined from the intersection 8 of the at least two planes 7.
  • the connected surface elements of two adjacent hypothesis vectors 1 can be referred to as hypothesis surfaces 7 in the following.
  • the search for edge hypotheses is repeated for different receiving antenna positions or GNSS receiver positions. This takes place, for example, until the measurement data for a defined area (for example for a street) have been examined.
  • the different hypothesis areas 7 for the examined measurement data are processed further.
  • the hypothesis surfaces 7 of different positions 3 are examined on intersection lines 8. Intersection lines 8 are interpreted as building edges 4. They represent the position and height of the building facade.
  • FIG. 3 schematically shows an exemplary graphic illustration of the occurrence of a pseudorange error 12.
  • FIG. 3 also illustrates that a distance 9 between the object 5 and the GNSS receiver 3 can be determined.
  • Receiving antenna or the GNSS receiver 3 can be obtained.
  • Q is the elevation angle.
  • the distance 9 obtained from the PR error 12 can be used to adjust the position of the generated building wall (e.g. by moving).

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Generieren eines dreidimensionalen Umfeldmodells unter Verwendung von GNSS-Messungen, umfassend zumindest folgende Schritte: a) Empfangen einer Vielzahl von Messdatensätzen, die jeweils einen Ausbreitungspfad (1) eines GNSS-Signals zwischen einem GNSS-Satelliten (2) und einem GNSS-Empfänger (3) beschreiben, b) Auswählen einzelner der Messdatensätze, die ein erstes Auswahlkriterium erfüllen, aus der Vielzahl von Messdatensätzen, wobei das erste Auswahlkriterium charakteristisch für das Vorhandensein einer Objektgrenze (4) entlang des Ausbreitungspfads (1) des GNSS-Signals ist, c) Erfassen einer Objektgrenze (4) eines Objekts (5) im Umfeld mindestens eines GNSS-Empfängers (3) unter Verwendung der ausgewählten Messdatensätze.

Description

Beschreibung
Titel
Verfahren zum Generieren eines dreidimensionalen Umfeldmodells unter
Verwendung von GNSS-Messungen
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Generieren eines dreidimensionalen Umfeldmodells unter Verwendung von GNSS-Messungen, ein
Computerprogramm zur Durchführung des Verfahrens sowie ein
maschinenlesbares Speichermedium, auf dem das Computerprogramm gespeichert ist. Die Erfindung kann insbesondere beim autonomen Fahren zur Anwendung kommen.
Stand der Technik
Für das autonome Fahren sind möglichst präzise Informationen über die Eigenposition des Fahrzeugs wichtig. In diesem Zusammenhang finden 3D- Umfeldmodelle vielseitig Anwendung, etwa als 3D-Raytracing zum Beispiel zur Berechnung von Signalausbreitung bei der Fahrzeug-zu- Fahrzeug- Kommunikation oder der GNSS-basierten Positionierung.
Dreidimensionale Umfeldmodelle werden heute typischerweise in sogenannten OS M- Karten (Open Street Map- Karten) bereitgestellt, wobei deren Genauigkeit sehr stark variiert und eine Qualitätskontrolle aufgrund der Offenheit zur Bearbeitung durch Nutzer derzeit nur schwer zu realisieren ist. Insbesondere werden in heutigen Umfeldmodellen die Gebäudemodelle meist vereinfacht, indem sie eine pauschale Gebäudehöhe aufweisen. Genauere 3D-Modelle, die zum Beispiel aus Luftbildern oder mit Lasermessgeräten erstellt werden sind nicht offen verfügbar und müssen aufwendig und teuer erstellt bzw. erworben werden. Offenbarung der Erfindung
Hier vorgeschlagen wird gemäß Anspruch 1 ein Verfahren zum Generieren eines dreidimensionalen Umfeldmodells unter Verwendung von GNSS-Messungen, umfassend zumindest folgende Schritte:
a) Empfangen einer Vielzahl von Messdatensätzen, die jeweils einen
Ausbreitungspfad eines GNSS-Signals zwischen einem GNSS-Satelliten und einem GNSS-Empfänger beschreiben,
b) Auswählen einzelner der Messdatensätze, die ein erstes Auswahlkriterium erfüllen, aus der Vielzahl von Messdatensätzen, wobei das erste
Auswahlkriterium charakteristisch für das Vorhandensein einer Objektgrenze entlang des Ausbreitungspfads des GNSS-Signals ist,
c) Erfassen einer Objektgrenze eines Objekts im Umfeld mindestens eines GNSS-Empfängers unter Verwendung der ausgewählten Messdatensätze.
Dies betrifft mit anderen Worten ein Verfahren zur Umfeldmodellierung unter Verwendung von GNSS-Messungen. GNSS steht in diesem Zusammenhang für Globales Navigationssatellitensystem, wie zum Beispiel GPS (Global Positioning System) oder Galileo. Die angegebene Reihenfolge der Schritte a), b) und c) kann sich so bei einem regulären Betriebsablauf des Verfahrens einstellen bzw. zumindest einmal in der angegebenen Reihenfolge ablaufen. Darüber hinaus können zumindest die Schritte a), b) und c) auch zumindest teilweise parallel bzw. gleichzeitig durchgeführt werden.
Hiermit kann ein gänzlich neuer Ansatz angegeben werden, durch welchen ein 3D-Umfeldmodell bzw. Gebäudemodell auf Grundlage von GNSS-Messungen, insbesondere unter Kenntnis der Ego-Position (bzw. der Eigenposition des GNSS-Empfängers), erzeugt werden kann. Dies erlaubt in vorteilhafter Weise 3D-Umfeldmodelle bereitzustellen, die zuverlässig und nicht sehr teuer in der Anschaffung sind, insbesondere auch dann, wenn man diese für ein größeres Gebiet erstellen möchte. In besonders vorteilhafter Weise lassen sich aus den Messdatensätzen großräumige Gebäudemodelle inklusive Höhenangaben (durch weitere Datenverarbeitung als Mehrwert) generieren.
In Schritt a) erfolgt ein Empfangen einer Vielzahl von Messdatensätzen, die jeweils einen Ausbreitungspfad bzw. die Empfangssituation eines GNSS-Signals zwischen einem GNSS-Satelliten und einem GNSS-Empfänger beschreiben. Dazu (ggf. zuvor) kann eine Aufnahme von Messdaten erfolgen, aus denen die Messdatensätze gebildet werden. In diesem Zusammenhang ist es bevorzugt, wenn die Messdaten von einem oder mehreren (Kraft-) Fahrzeugen,
beispielsweise über GNSS-Empfänger und/oder Umfeldsensorik der Fahrzeuge aufgenommen werden. Bei den Fahrzeugen handelt es sich vorzugsweise um Automobile, die besonders bevorzugt für den automatisierte oder autonome Operationen eingerichtet sind.
Die Messdatensätze umfassen in der Regel jeweils folgende (signalspezifische) Messdaten:
- die (tatsächliche) Position des GNSS-Empfängers (an der das GNSS-Signal empfangen wurde),
- die Satellitenposition des GNSS-Satelliten (der das GNSS-Signal
ausgesendet hat),
- die gemessene Pseudorange (PR) des GNSS-Signals, und
- die gemessene Signalstärke des GNSS-Signals.
Die (tatsächliche) Position des GNSS-Empfängers (zum Beispiel einer
Empfangsantenne) kann beispielsweise (auch bei Störungen der
Signalausbreitung des GNSS-Signals) mittels Zweifrequenz- Empfängern ermittelt werden. Zweifrequenz- Empfängern sind GNSS-Empfänger, welche die von den GNSS-Satelliten eintreffenden Funksignale auf beiden kodierten Frequenzen (LI und L2) analysieren können. Messprinzip ist - über das normale Pseudoranging hinaus (bei dem nur LI empfangen wird) - die Phasenmessung der
Trägerwellen. Entsprechende Zweifrequenz- Empfänger können beispielsweise in oder an (Kraft-) Fahrzeugen installiert sein. In diesem Zusammenhang kann es sich bei den Fahrzeugen beispielsweise um solche handeln, die gezielt zum Erstellen der Messdatensätze bestimmte Routen abfahren sollen.
Alternativ oder zusätzlich kann zur Ermittlung der (tatsächlichen) Position des GNSS-Empfängers eine Umfeldsensorik beitragen. Dabei können Messdaten der Umfeldsensorik mit GNSS-Messdaten kombiniert oder alleine verwendet werden. Die Umfeldsensorik kann beispielsweise in oder an (Kraft-) Fahrzeugen installiert sein. In diesem Zusammenhang kann die Position des GNSS-Empfängers beispielhaft mit einer Fahrzeugposition zusammenfallen. Bei der Umfeldsensorik kann es sich beispielsweise um einen optischen Sensor (zum Beispiel um eine Kamera), einen Ultraschallsensor, einen RADAR-Sensor, einen LIDAR-Sensor oder dergleichen handeln.
Mit der Position des GNSS-Empfängers und der Satellitenposition ist in der Regel auch die LOS (Line Of Sight)-Distanz bzw. die direkte (kürzeste)
Verbindungslinie zwischen GNSS-Satellit und GNSS-Empfänger bekannt. Die Pseudorange (PR) wird in der Regel über eine Laufzeitmessung (zum Beispiel der LI Frequenz) des GNSS-Signals gemessen. Mit den Punkten Position des GNSS-Empfängers, der Satellitenposition und der Pseudorange ist auch der Pseudorangefehler (PR-Fehler) bekannt (zum Beispiel über die Gleichung: PR- Fehler = gemessene PR - LOS-Distanz).
Vorteilhafterweise werden die Messdaten zunächst über einen längeren
Zeitraum, zum Beispiel über mindestens zehn Tage und/oder unter Verwendung von Crowdsourcing erhoben. Crowdsourcing kann in diesem Zusammenhang auch so beschrieben werden, dass die Messungen verschiedener Mess- Instanzen zusammengetragen werden. Hierzu können beispielsweise die Messdaten verschiedener Fahrzeuge zusammengetragen werden, die sich über einen Beobachtungszeitraum (zum Beispiel zehn Tage oder mehr) in einem Beobachtungsgebiet (von dem das 3D-Umfeldmodell erstellt werden soll) aufgehalten haben.
In Schritt b) erfolgt ein Auswählen einzelner der Messdatensätze, die ein erstes Auswahlkriterium erfüllen, aus der Vielzahl von Messdatensätzen, wobei das erste Auswahlkriterium charakteristisch für das Vorhandensein einer
Objektgrenze entlang des Ausbreitungspfads des GNSS-Signals ist. Die Objektgrenze befindet sich dabei entlang des Ausbreitungspfads des GNSS- Signals. Dies kann mit anderen Worten insbesondere auch so beschrieben werden, dass die Objektgrenze sich dabei in oder unmittelbar neben dem Ausbreitungspfads des GNSS-Signals befindet. Hierzu kann insbesondere ein Grenzfall betrachtet werden, der unten noch detaillierter beschrieben wird.
In Schritt c) erfolgt ein Erfassen einer Objektgrenze eines Objekts im Umfeld mindestens eines GNSS-Empfängers unter Verwendung der ausgewählten Messdatensätze. Bei dem Erfassen kann es sich insbesondere um ein Erkennen oder ein Ermitteln der Objektgrenze handeln. Bei der Objektgrenze handelt es sich insbesondere um eine Objektkante, bevorzugt um eine Objektgrenze bzw. Objektkante, die ein Objekt wie etwa ein Gebäude nach oben hin begrenzt. Dies kann zusammenfassend und mit anderen Worten insbesondere auch als eine Detektion von Kanten- Hypothesen reflektierender und/oder abschattender Objekte wie etwa Gebäude beschrieben werden.
Nach einer vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass das erste Auswahlkriterium darin besteht, dass der auszuwählende Messdatensatz innerhalb einer sortierten Abfolge von Messdatensätzen der erste oder letzte Messdatensatz ist, bei dem eine gestörte Signalausbreitung (insbesondere Mehrwegeausbreitung) festgestellt werden kann. In diesem Zusammenhang kann angenommen werden, dass sich die Objektgrenze beim Übergang von ungestörter und gestörter Signalausbreitung befindet. Hierbei liegt die
Objektgrenze in der Regel auf einem Punkt entlang des Ausbreitungspfades des GNSS-Signals.
In vielen Situationen entspricht der Ausbreitungspfad einer Verbindungslinie zwischen Satellit und Empfangsantenne. Dies gilt zumindest sofern das GNSS- Signal auf dem Weg vom Satellit zur Empfangsantenne keine
Richtungsänderung erfährt. Insbesondere in einem Grenzfall (näher beschrieben im übernächsten Absatz) kann ein Punkt, der die Objektgrenze definiert auf dieser Verbindungslinie liegen.
Alternativ kann auch vorgesehen sein, dass das erste Auswahlkriterium darin besteht, dass der auszuwählende Messdatensatz innerhalb einer sortierten Abfolge von Messdatensätzen der erste oder letzte Messdatensatz ist, bei dem keine gestörte Signalausbreitung (insbesondere keine Mehrwegeausbreitung) festgestellt werden kann. In diesem Zusammenhang kann angenommen werden, dass sich die Objektgrenze beim Übergang von ungestörter und gestörter Signalausbreitung befindet. Hierbei liegt die Objektgrenze in der Regel auf einem Punkt entlang des Ausbreitungspfades des GNSS-Signals. Auch hier kann die Objektgrenze, insbesondere in bestimmten Situationen, durch einen Punkt auf der Verbindungslinie zwischen Satellit und Empfangsantenne verlaufen.
Insbesondere kann die beschriebene Detektion der Objektgrenze über das erste Auswahlkriterium auch so verstanden werden, dass dabei eine
Grenzfallbetrachtung vorgenommen wird. Insbesondere wird der Grenzfall betrachtet, bei dem es gerade noch oder gerade nicht mehr zu einer Störung der Signalausbreitung (durch Reflexion an einer Gebäudewand) kommt. Weiterhin kann dabei die Hypothese (hier auch als Kantenhypothese beschrieben) aufgestellt werden, dass die Objektgrenze durch einen Punkt verläuft, der auf einer Verbindungslinie zwischen der Empfangsantenne (dem GNSS- Empfänger) und dem Satelliten liegt, der den Grenzfall betrifft. Unter einem den Grenzfall betreffenden Satelliten kann dabei insbesondere derjenige Satellit verstanden werden, von dem (innerhalb der sortierten Abfolge) das erste oder letzte ungestörte Signal empfangen wurde.
Dies erlaubt in vorteilhafter Weise, dass ein Übergang von gestörter zu ungestörter Signalausbreitung detektiert wird, der häufig, insbesondere in Häuserschluchten und/oder in urbanen Gebieten repräsentativ für die obere Kante eines Gebäudes ist. Signale, die von oberhalb der Gebäudekante auf den Empfänger einfallen, sind in der Regel ungestört (d.h. es liegt eine
Sichtverbindung zwischen Satellit und Empfangsantenne vor, auch Line-Of- Sight- oder LOS-Situation genannt), wohingegen Signale, die bzgl. des
Elevationswinkels zwischen Satellit und Empfangsantenne von unterhalb der Gebäudekanten auf den Empfänger einfallen in der Regel mindestens an einer Gebäudefassade reflektiert wurden und mithin gestört sind.
Unter einer gestörten Signalausbreitung wird hier eine solche verstanden, die mindestens einmal (zum Beispiel ein einem Objekt) reflektiert wurde und bei der keine LOS-Situation vorliegt. Andere Störeinflüsse auf die Signalausbreitung, wie etwa Fehler durch den Satelliten (insbesondere Uhrenfehler oder Änderungen der Umlaufbahn), atmosphärische Störungen (insbesondere Ablenkungen in der Ionosphäre) und Fehler durch den Empfänger (insbesondere Uhrenfehler oder Rauschen) werden hier im Wesentlichen vernachlässigt. Diese anderen
Störeinflüsse können jedoch durch die Anwendung von GNSS- Korrekturdaten (z.B. SS R- Korrekturen) reduziert werden.
Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die sortierte Abfolge von Messdatensätzen nach Elevationswinkel sortiert ist.
Beispielsweise können die Messdatensätze nach aufsteigendem oder absteigendem Elevationswinkel sortiert sein.
Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die sortierte Abfolge von Messdatensätzen nach Zeitstempel sortiert ist. Beispielsweise können die Messdatensätze nach aufsteigenden oder absteigendem Zeitstempel bzw. nach aufsteigender oder absteigender Zeitreihe sortiert sein.
Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die Messdatensätze nach der Position des GNSS-Empfängers gefiltert werden. Dies kann mit anderen Worten auch so beschrieben werden, dass die
Messdatensätze bezogen auf bestimmte GNSS-Empfänger-Positionen oder Bereiche um bestimmte GNSS-Empfänger-Positionen ausgewertet werden. Alternativ oder zusätzlich kann vorgesehen sein, dass die Messdatensätze nach Azimutwinkel gefiltert werden.
Eine in diesem Zusammenhang beispielhafte Ausführungsvariante des Schritts b) lässt sich wie folgt beschreiben: Die Messdatensätze werden zunächst nach Position des GNSS-Empfängers gefiltert (zum Beispiel mittels Anwendung einer Quantisierung von einem Meter). Pro GNSS-Empfänger-Position werden die Messdatensätze nach Azimutwinkel gefiltert. Zur Vereinfachung können dazu die Messdatensätze nach Azimut- und Elevationswinkel quantisiert werden (zum Beispiel mit einem Winkelgrad). Bei der Quantisierung können die
Messdatensätze gleichen oder sehr ähnlichen Azimut- und Elevationswinkels statistisch zusammengefasst werden (zum Beispiel Mittelwertbildung).
Pro Azimutwinkel werden die Messdatensätze in diesem Zusammenhang nun nach Elevationswinkel sortiert (beginnend mit hohem Elevationswinkel). Es wird in den nach Elevationswinkel sortierten Daten der Elevationswinkel gesucht, bei welchem erstmalig folgende Eigenschaften auftreten: Prüfung der Pseudorange und/oder Signalstärke auf signifikante Änderung bei abnehmendem
Elevationswinkel und/oder ob der PR-Fehler eine Empfindlichkeitsgrenze überschreitet (d.h. der Zustand ob ein PR-Fehler gemessen werden kann wechselt von negativ nach positiv). Messdaten, die positiv geprüft sind, werden entsprechend„markiert“. Sie werden als Hypothese dafür verwendet, dass sich an einem Punkt entlang des Pfads bzw. der Verbindungslinie (vgl. obige
Erläuterung zur Grenzfallbetrachtung) zwischen GNSS-Empfänger und GNSS- Satellit eine Gebäudekante befindet. Dies wird hier auch als„Kanten-Hypothese“ bezeichnet. Die beschriebene Suche in den nach Elevationswinkel sortierten Daten kann anschließend für alle übrigen Azimutwinkel durchgeführt bzw.
wiederholt werden. In diesem Zusammenhang können weiterhin, um ggf. auch die Pseudorange und Signalleistungen verschiedener GNSS-Satelliten vergleichbar zu machen, die entsprechenden Offsets vorab bei LOS-Bedingungen kalibriert werden. Alternativ können die Offsets auch aus den bekannten Satellitenbahnen und bekannten Sendeleistungen der einzelnen GNSS-Satelliten berechnet werden. Die
Empfindlichkeitsgrenze beschreibt in diesem Beispiel einen Schwellwert (z.B. die Standardabweichung des Rauschens der PR-Messung), oberhalb welchem ein PR-Fehler als messbar betrachtet werden kann.
Eine zu dieser beispielhaften Ausführungsvariante alternative beispielhafte Ausführungsvariante des Schritts b), die auch als Auswertung auf Grundlage variierender GNSS-Satelliten-Position beschrieben werden kann, lässt sich wie folgt beschreiben: Die Messdatensätze werden zunächst nach Position der Empfangsantenne bzw. des GNSS-Empfängers gefiltert (zum Beispiel mittels Anwendung einer Quantisierung von einem Meter). Die Messdaten werden dann pro GNSS-Satellit als Zeitreihe bzw. nach Zeitstempel sortiert. In diesem
Zusammenhang erfolgt in der Zeitreihe eine Prüfung der Pseudorange und/oder Signalstärke auf signifikante Änderung/Sprünge und/oder ob der PR-Fehler die Empfindlichkeitsgrenze über oder unterschreitet (d.h. der Zustand ob ein PR- Fehler gemessen werden kann wechselt von negativ nach positiv oder vice versa). Messdaten, die positiv geprüft sind, weil sie in der Zeitreihe z.B. eine signifikante Änderung aufweisen, werden entsprechend„markiert“. Sie werden als Hypothese verwendet dafür, dass sich an einem Punkt entlang des Pfads bzw. der Verbindungslinie (vgl. obige Erläuterung zur Grenzfallbetrachtung) zwischen GNSS-Empfänger und GNSS-Satellit eine Gebäudekante befindet.
Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die Messdatensätze nach der Position des GNSS-Satelliten gefiltert werden. Dies kann mit anderen Worten auch so beschrieben werden, dass die
Messdatensätze bezogen auf bestimmte GNSS-Satelliten-Positionen oder Bereiche um bestimmte GNSS-Satelliten-Positionen ausgewertet werden.
Eine in diesem Zusammenhang beispielhafte Ausführungsvariante des Schritts b), die auch als Auswertung auf Grundlage variierender GNSS-Empfänger- Position beschrieben werden kann, lässt sich wie folgt beschreiben: Die
Messdatensätze werden nach Position des GNSS-Satelliten gefiltert (zum Beispiel unter Verwendung von quantisierten Ephemeridendaten). Es werden folgend Messdatensätze benachbarter Positionen des GNSS-Empfängers bzw. der Empfangsantenne verglichen. In diesem Zusammenhang erfolgt eine Prüfung der Pseudorange und/oder Signalstärke auf signifikante
Änderung/Sprünge und/oder ob der ermittelte PR-Fehler die
Empfindlichkeitsgrenze unter- oder überschreitet (d.h. der Zustand ob ein PR- Fehler gemessen werden kann wechselt von negativ nach positiv oder vice versa). Messdaten benachbarter Positionen des GNSS-Empfängers bzw. der Empfangsantenne, die eine signifikante Änderung aufweisen, werden entsprechend„markiert“. Sie werden als Hypothese verwendet, dass sich an einem Punkt entlang des Pfads bzw. der Verbindungslinie (vgl. obige Erläuterung zur Grenzfallbetrachtung) zwischen Empfangsantenne und GNSS-Satellit eine Gebäudekante befindet.
Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass in Schritt c) zumindest folgende Zwischenschritte durchgeführt werden:
i) Auswählen von mindestens zwei der Messdatensätze, die ein zweites
Auswahlkriterium erfüllen, aus den in Schritt b) ausgewählten
Messdatensätzen, wobei das zweite Auswahlkriterium charakteristisch für das Vorhandensein derselben Objektgrenze (insbesondere derselben Objektkante) entlang der Ausbreitungspfade der mindestens zwei GNSS- Signale ist,
ii) Bilden einer Ebene, in der die Ausbreitungspfade der mindestens zwei GNSS-Signale zumindest abschnittsweise verlaufen.
Das zweite Auswahlkriterium kann insbesondere charakteristisch für das Vorhandensein derselben Objektgrenze (insbesondere derselben Objektkante) entlang der Verbindungslinien zwischen Satellit und Empfängerposition mindestens zweier in b)„markierter“ Messdatensätze sein. In Zwischenschritt ii) kann in diesem Zusammenhang die Ebene aus den in Zwischenschritt i) ausgewählten Verbindungslinien gebildet werden.
Die Ebene kann insbesondere auch so verstanden werden, dass diese eine sogenannte Hypothesen- Fläche bildet, für die angenommen wird, dass innerhalb dieser Ebene/Fläche eine Gebäudekante verläuft.
Anknüpfend an die oben beschriebenen, beispielhaften Ausführungsvarianten des Schritts b), kann eine beispielhafte Ausführungsvariante des Schritts c) wie folgt beschrieben werden: Die Elevations- und Azimutwinkel der markierten Messwerte (Hypothese für Gebäudekante entlang Verbindungslinie zwischen Satellit und Empfangsantenne) werden nun weiterbearbeitet und können folgend als Hypothesen-Vektoren bezeichnet werden. Ein Hypothesenvektor bildet dabei in der Regel eine Gerade zwischen der GNSS-Empfänger-Position und dem GNSS-Satelliten, dessen Messdaten von der aktuell betrachteten
Empfängerposition aus markiert worden sind. Zwei in Azimutrichtung
benachbarte Hypothesen-Vektoren werden zu Flächenelementen verbunden (wodurch diese die Ebene aufspannen), wenn folgende (ein Beispiel für das zweite Auswahlkriterium darstellende) Eigenschaften (1) und (2) gegeben sind:
(1) Die den Hypothesen-Vektoren entsprechenden markierten Messwerte stammen aus in Azimutrichtung benachbarten Messungen (d.h. gibt es zum Beispiel zwischen den beiden Azimutwinkeln der beiden betrachteten
Hypothesen-Vektoren einen Azimutwinkel für den zwar Messdaten vorliegen, für diese jedoch keine Markierung erfolgte, werden die beiden betrachteten
Hypothesen-Vektoren nicht zu einem Flächenelement verbunden). (2) Die beiden betreffenden Hypothesen-Vektoren weisen einen Elevationswinkelunterschied < Ethr (mit zum Beispiel Ethr = 5°) auf. Hiermit soll Sorge getragen werden, dass Gebäude ab gewissen Höhen- oder Positionsunterschieden einfacher separiert werden können.
Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass mindestens zwei voneinander verschiedene, nicht parallele Ebenen gebildet werden, in denen jeweils die Ausbreitungspfade von mindestens zwei GNSS- Signalen, deren Messdatensätze jeweils das zweite Auswahlkriterium erfüllen, zumindest abschnittsweise verlaufen und wobei aus der Schnittlinie der mindestens zwei Ebenen ein zumindest abschnittsweiser Verlauf der
Objektgrenze ermittelt wird. In diesem Zusammenhang handelt es sich bei den zwei Ebenen insbesondere um solche, die jeweils aus den Azimut und
Elevationswinkeln zweier Messdatensätze, die das erste und zweite
Auswahlkriterium erfüllen, aufgespannt werden.
Anknüpfend an die oben beschriebenen, beispielhaften Ausführungsvarianten der Schritte b) und c), kann eine beispielhafte Ausführungsvariante in diesem Zusammenhang wie folgt beschrieben werden: Die Flächenelemente zweier benachbarten Hypothesen-Vektoren können folgend als Hypothesen- Flächen bezeichnet werden, für die angenommen wird, dass innerhalb dieser Fläche eine Gebäudekante verläuft. Eine Kanten- Hypothese wird aus der Schnittgerade mindestens zweier sich schneidenden Hypothesen- Flächen gebildet. Die Kanten- Hypothese repräsentiert den angenommenen Verlauf einer Gebäudekante.
Die Bildung von Flächen-Hypothesen wird für verschiedene
Empfangsantennenpositionen bzw. GNSS-Empfänger-Positionen wiederholt.
Dies erfolgt zum Beispiel solange bis die Messdaten für ein definiertes Gebiet (zum Beispiel für eine Straße) untersucht sind. Die verschiedenen Hypothesen- Flächen für die untersuchten Messdaten werden weiterbearbeitet. Die
Hypothesen- Flächen verschiedener Positionen werden auf Schnittgeraden untersucht. Schnittgeraden werden als Gebäudekanten interpretiert. Sie repräsentieren damit die Position und Höhe der Gebäudefassade.
Die Schnittgeraden können weiter gefiltert werden, zum Beispiel durch
Anwendung einer abschnittweisen linearen Regression. Die beschriebenen Schritte können so oft wiederholt werden bis das Gesamte zu untersuchende räumliche Gebiet prozessiert ist.
Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass ein Abstand zwischen dem Objekt und dem GNSS-Empfänger ermittelt wird. Dies betrifft insbesondere den horizontalen Abstand zwischen dem Objekt und dem GNSS-Empfänger. Hierzu kann der Abstand beispielsweise nach der Formel X = /(2cos(0)) berechnet werden. Dabei beschreit X den horizontalen Abstand, e den Pseudorangefehler und Q den Elevationswinkel.
Nach einem weiteren Aspekt wird auch ein Computerprogramm zur
Durchführung eines hier beschriebenen Verfahrens vorgeschlagen. Dies betrifft mit anderen Worten insbesondere ein Computerprogramm(-produkt), umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, ein hier beschriebenes Verfahren auszuführen.
Nach einem weiteren Aspekt wird auch ein maschinenlesbares Speichermedium vorgeschlagen, auf dem das Computerprogramm gespeichert ist. Regelmäßig handelt es sich bei dem maschinenlesbaren Speichermedium um einen computerlesbaren Datenträger.
Hier außerdem beschrieben werden soll ein Positionssensor, welcher zur Durchführung eines hier beschriebenen Verfahrens eingerichtet ist. Beispielsweise kann das zuvor beschriebene Speichermedium Bestandteil des Positionssensors oder mit diesem verbunden sein. Vorzugsweise ist der Positionssensor in oder an einem (Kraft-) Fahrzeug angeordnet oder zur Montage in oder an einem solchen vorgesehen und eingerichtet. Bevorzugt handelt es sich bei dem Positionssensor um einen GNSS-Sensor. Der Positionssensor ist weiterhin bevorzugt für einen autonomen Betrieb des Fahrzeugs vorgesehen und eingerichtet. Weiterhin kann es sich bei dem Positionssensor um einen kombinierten Bewegungs- und Positionssensor handeln. Ein solcher ist für autonome Fahrzeuge besonders vorteilhaft. Der Positionssensor
beziehungsweise eine Recheneinheit (Prozessor) des Positionssensors kann beispielsweise auf das hier beschriebene Computerprogramm zugreifen, um ein hier beschriebenes Verfahren auszuführen.
Die im Zusammenhang mit dem Verfahren erörterten Details, Merkmale und vorteilhaften Ausgestaltungen können entsprechend auch bei dem hier vorgestellten Positionssensor, dem Computerprogram und/oder dem
Speichermedium auftreten und umgekehrt. Insoweit wird auf die dortigen Ausführungen zur näheren Charakterisierung der Merkmale vollumfänglich Bezug genommen.
Die hier vorgestellte Lösung sowie deren technisches Umfeld werden
nachfolgend anhand der Figuren näher erläutert. Es ist darauf hinzuweisen, dass die Erfindung durch die gezeigten Ausführungsbeispiele nicht beschränkt werden soll. Insbesondere ist es, soweit nicht explizit anders dargestellt, auch möglich, Teilaspekte der in den Figuren erläuterten Sachverhalte zu extrahieren und mit anderen Bestandteilen und/oder Erkenntnissen aus anderen Figuren und/oder der vorliegenden Beschreibung zu kombinieren. Es zeigen schematisch:
Fig. 1: ein Ablaufdiagramm des beschriebenen Verfahrens,
Fig. 2: Fahrzeuge in einer urbanen Umgebung, bei denen ein hier
beschriebenes Verfahren zum Einsatz kommt, und
Fig. 3 eine beispielhafte grafischen Veranschaulichung des Auftretens eines Pseudorangefehlers. Fig. 1 zeigt schematisch ein Ablaufdiagramm des beschriebenen Verfahrens.
Das Verfahren dient zum Generieren eines dreidimensionalen Umfeldmodells unter Verwendung von GNSS-Messungen. Die mit den Blöcken 110, 120 und 130 dargestellte Reihenfolge der Schritte a), b) und c) ist lediglich beispielhaft und kann sich so zum Beispiel bei einem regulären Betriebsablauf einstellen.
In Block 110 erfolgt gemäß Schritt a) ein Empfangen einer Vielzahl von
Messdatensätzen, die jeweils einen Ausbreitungspfad 1 (hier nicht dargestellt, vgl. Fig. 2) eines GNSS-Signals zwischen einem GNSS-Satelliten 2 und einem GNSS-Empfänger 3 beschreiben. In Block 120 erfolgt gemäß Schritt b) ein Auswählen einzelner der Messdatensätze, die ein erstes Auswahlkriterium erfüllen, aus der Vielzahl von Messdatensätzen, wobei das erste
Auswahlkriterium charakteristisch für das Vorhandensein einer Objektgrenze 4 entlang des Ausbreitungspfads 1 des GNSS-Signals ist. In Block 130 erfolgt gemäß Schritt c) ein Erfassen einer Objektgrenze 4 eines Objekts 5 im Umfeld mindestens eines GNSS-Empfängers 3 unter Verwendung der ausgewählten Messdatensätze.
Fig. 2 zeigt schematisch Fahrzeuge 10 in einer urbanen Umgebung, bei denen ein hier beschriebenes Verfahren zum Einsatz kommt.
Die aufgenommenen und anschließend zum Beispiel von einer zentralen Datenverarbeitungseinrichtung empfangenen Messdatensätze umfassen jeweils: die tatsächliche Position der Empfangsantenne bzw. des GNSS-Empfängers 3, die zum Beispiel mittels fahrzeugseitiger Umfeldsensorik (hier nicht dargestellt) über die Position des jeweiligen Fahrzeugs 10 ermittelt werden kann; die
Satellitenposition des GNSS-Satelliten 2; die gemessene Pseudorange (vgl.
Fig. 3); und die gemessene Signalstärke des GNSS-Signals. Die
Messdatensätze werden hier beispielhaft zunächst über einen längeren
Zeitraum, z.B. 10 Tage und unter Verwendung von Crowdsourcing erhoben (d.h. die Messungen verschiedener Mess-Instanzen werden zusammengetragen). Als Beispiel für verschiedene Mess-Instanzen für das Crowdsourcing sind hier beispielhaft drei Fahrzeuge 10 gezeigt.
Das erste Auswahlkriterium besteht hier beispielhaft darin, dass der
auszuwählende Messdatensatz innerhalb einer sortierten Abfolge von
Messdatensätzen der erste oder letzte Messdatensatz ist, bei dem eine gestörte Signalausbreitung festgestellt werden kann. Dabei wird die sortierte Abfolge von Messdatensätzen hier beispielhaft nach Elevationswinkel 6 sortiert ist. Alternativ ist jedoch auch denkbar, dass die sortierte Abfolge von Messdatensätzen nach Zeitstempel sortiert ist. Zudem werden die Messdatensätze hier beispielhaft nach der Position des GNSS- Empfängers 3 gefiltert. Alternativ ist jedoch auch denkbar, dass die Messdatensätze nach der Position des GNSS-Satelliten 2 gefiltert werden.
Die hier beispielhaft realisierte Ausführungsvariante des Schritts b) lässt sich wie folgt beschreiben: Die Messdatensätze werden zunächst nach Position des GNSS-Empfängers 3 gefiltert (zum Beispiel mittels Anwendung einer
Quantisierung von einem Meter). Pro GNSS-Empfänger-Position werden die Messdatensätze nach Azimutwinkel 11 gefiltert. Zur Vereinfachung können dazu die Messdatensätze nach Azimutwinkel 11 und Elevationswinkel 6 quantisiert werden (zum Beispiel mit einem Winkelgrad). Bei der Quantisierung können die Messdatensätze gleichen oder sehr ähnlichen Azimutwinkels 11 und
Elevationswinkels 6 statistisch zusammengefasst werden (zum Beispiel
Mittelwertbildung).
Pro Azimutwinkel 11 werden die Messdatensätze in diesem Zusammenhang nun nach Elevationswinkel 6 sortiert (beginnend mit hohem Elevationswinkel 6). Es wird in den nach Elevationswinkel 6 sortierten Daten der Elevationswinkel 6 gesucht, bei welchem erstmalig folgende Eigenschaften auftreten: Prüfung der Pseudorange und/oder Signalstärke auf signifikante Änderung bei
abnehmendem Elevationswinkel und/oder ob PR-Fehler Empfindlichkeitsgrenze überschreitet (d.h. der Zustand ob ein PR-Fehler gemessen werden kann wechselt von negativ nach positiv). Die„Pseudorange“ beschreibt hierbei die auf Basis von Laufzeitmessung ermittelte, gesamte Länge des (ggf. mindestens einmal reflektierten) Ausbreitungspfads 1 von Satellit 2 zu Empfänger 3.
Messdaten, die positiv geprüft sind, werden entsprechend„markiert“. Sie werden als Hypothese dafür verwendet, dass sich an einem Punkt entlang des Pfads 1 (der Verbindungslinie) zwischen Empfangsantenne bzw. GNSS-Empfänger 3 und GNSS-Satellit 2 eine Gebäudekante 4 befindet. Dies wird hier auch als„Kanten- Hypothese“ bezeichnet. Die beschriebene Suche in den nach Elevationswinkel 6 sortierten Daten kann anschließend für alle übrigen Azimutwinkel 11
durchgeführt bzw. wiederholt werden. In diesem Zusammenhang können weiterhin, um ggf. auch die Pseudorange und Signalleistungen verschiedener GNSS-Satelliten 2 vergleichbar zu machen, die entsprechenden Offsets vorab bei LOS-Bedingungen kalibriert werden. Alternativ können die Offsets auch aus den bekannten Satellitenbahnen und bekannten Sendeleistungen der einzelnen GNSS-Satelliten 2 berechnet werden. Die Empfindlichkeitsgrenze beschreibt in diesem Beispiel einen Schwellwert (z.B. die Standardabweichung des Rauschens der PR-Messung), oberhalb welchem ein PR-Fehler 12 (vgl. Fig. 3) als messbar betrachtet werden kann.
Weiterhin wird anhand von Fig. 2 veranschaulicht, dass in Schritt c) zumindest folgende Zwischenschritte durchgeführt werden können:
i) Auswählen von mindestens zwei der Messdatensätze, die ein zweites
Auswahlkriterium erfüllen, aus den in Schritt b) ausgewählten
Messdatensätzen, wobei das zweite Auswahlkriterium charakteristisch für das Vorhandensein derselben Objektgrenze 4 entlang der
Ausbreitungspfade 1 der mindestens zwei GNSS-Signale ist,
ii) Bilden einer Ebene 7, in der die Ausbreitungspfade 1 der mindestens zwei GNSS-Signale zumindest abschnittsweise verlaufen.
Anknüpfend an die oben beschriebene, beispielhaften Ausführungsvariante des Schritts b), kann die hier beispielhaft realisierte Ausführungsvariante des Schritts c) wie folgt beschrieben werden: Die Elevationswinkel 6 und Azimutwinkel 11 der markierten Messwerte (Hypothese für Gebäudekante 4) werden nun
weiterbearbeitet und können folgend als Hypothesen-Vektoren 1 bezeichnet werden. Ein Hypothesenvektor 1 bildet dabei in der Regel eine Gerade zwischen der GNSS-Empfänger-Position 3 und dem GNSS-Satelliten 2, dessen Messdaten von der aktuell betrachteten Empfängerposition aus markiert worden sind. Zwei in Azimutrichtung 11 benachbarte Hypothesen-Vektoren 1 werden zu
Flächenelementen 7 verbunden (wodurch diese die Ebene 7 aufspannen), wenn folgende Eigenschaften (1) und (2) gegeben sind: (1) Die den Hypothesen- Vektoren 1 entsprechenden markierten Messwerte stammen aus in
Azimutrichtung 11 benachbarten Messungen (d.h. gibt es zum Beispiel zwischen den beiden Azimutwinkeln 11 der beiden betrachteten Hypothesen-Vektoren 1 einen Azimutwinkel 11 für den zwar Messdaten vorliegen, für diese jedoch keine Markierung erfolgte, werden die beiden betrachteten Hypothesen-Vektoren 1 nicht zu einem Flächenelement 7 verbunden). (2) Die beiden betreffenden Hypothesen-Vektoren 1 weisen einen Elevationswinkelunterschied < Ethr (mit zum Beispiel Ethr = 5°) auf. Hiermit soll Sorge getragen werden, dass Gebäude 5 ab gewissen Höhen- oder Positionsunterschieden einfacher separiert werden können.
Weiterhin ist in Fig. 2 veranschaulicht, dass mindestens zwei voneinander verschiedene, nicht parallele Ebenen 7 gebildet werden, in denen jeweils die Ausbreitungspfade 1 von mindestens zwei GNSS-Signalen, deren
Messdatensätze jeweils das zweite Auswahlkriterium erfüllen, zumindest abschnittsweise verlaufen und wobei aus der Schnittlinie 8 der mindestens zwei Ebenen 7 ein zumindest abschnittsweiser Verlauf der Objektgrenze 4 ermittelt wird.
Anknüpfend an die oben beschriebenen, beispielhaften Ausführungsvarianten der Schritte b) und c), kann die die hier beispielhaft realisierte
Ausführungsvariante in diesem Zusammenhang wie folgt beschrieben werden: Die verbundenen Flächenelemente zweier benachbarten Hypothesen-Vektoren 1 können folgend als Hypothesen- Flächen 7 bezeichnet werden. Die Suche nach Kanten- Hypothesen wird für verschiedene Empfangsantennenpositionen bzw. GNSS-Empfänger-Positionen wiederholt. Dies erfolgt zum Beispiel solange bis die Messdaten für ein definiertes Gebiet (zum Beispiel für eine Straße) untersucht sind. Die verschiedenen Hypothesen- Flächen 7 für die untersuchten Messdaten werden weiterbearbeitet. Die Hypothesen- Flächen 7 verschiedener Positionen 3 werden auf Schnittgeraden 8 untersucht. Schnittgeraden 8 werden als Gebäudekanten 4 interpretiert. Sie repräsentieren damit die Position und Höhe der Gebäudefassade.
Fig. 3 zeigt schematisch eine beispielhafte grafischen Veranschaulichung des Auftretens eines Pseudorangefehlers 12. Anhand von Fig. 3 wird auch veranschaulicht dass ein Abstand 9 zwischen dem Objekt 5 und dem GNSS- Empfänger 3 ermittelt werden kann.
Aus den erhobenen Messdaten, können in diesem Zusammenhang
beispielsweise Aussagen zum Abstand 9 einer Gebäudewand von der
Empfangsantenne bzw. dem GNSS-Empfänger 3 gewonnen werden. Wie in Fig. 3 veranschaulicht ergibt sich der PR-Fehler 12 (Formelzeichen: e) in Abhängigkeit des Abstand 9 (Formelzeichen: X) (Kollinear zum Normalenvektor der reflektierenden Fläche) zwischen Empfangsantenne und reflektierender Wand zu =2*X*cos(0) bzw. X= /(2cos(0)). Q ist dabei der Elevationswinkel.
Der aus dem PR- Fehler 12 erhobene Abstand 9 kann genutzt werden um die Position der Generierten Gebäudewand anzupassen (z.B. durch Verschieben).
Dies kann optional in einer Nachverarbeitung erfolgen (also nach den Schritten a) bis c)). Alternativ kann auch schon während der Berechnung der
Gebäudewände (also während der Schritte a) bis c)) der Abstand zwischen Empfängerposition und reflektierendem Objekt berücksichtigt werden.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zum Generieren eines dreidimensionalen Umfeldmodells unter Verwendung von GNSS-Messungen, umfassend zumindest folgende Schritte:
a) Empfangen einer Vielzahl von Messdatensätzen, die jeweils einen Ausbreitungspfad (1) eines GNSS-Signals zwischen einem GNSS- Satelliten (2) und einem GNSS-Empfänger (3) beschreiben, b) Auswählen einzelner der Messdatensätze, die ein erstes
Auswahlkriterium erfüllen, aus der Vielzahl von Messdatensätzen, wobei das erste Auswahlkriterium charakteristisch für das
Vorhandensein einer Objektgrenze (4) entlang des Ausbreitungspfads (1) des GNSS-Signals ist,
c) Erfassen einer Objektgrenze (4) eines Objekts (5) im Umfeld
mindestens eines GNSS-Empfängers (3) unter Verwendung der ausgewählten Messdatensätze.
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei das erste Auswahlkriterium darin
besteht, dass der auszuwählende Messdatensatz innerhalb einer sortierten Abfolge von Messdatensätzen der erste oder letzte Messdatensatz ist, bei dem eine gestörte Signalausbreitung festgestellt werden kann.
3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei die sortierte Abfolge von
Messdatensätzen nach Elevationswinkel (6) sortiert ist.
4. Verfahren nach Anspruch 2, wobei die sortierte Abfolge von
Messdatensätzen nach Zeitstempel sortiert ist.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die
Messdatensätze nach der Position des GNSS-Empfängers (3) gefiltert werden.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die
Messdatensätze nach der Position des GNSS-Satelliten (2) gefiltert werden.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei in Schritt c) zumindest folgende Zwischenschritte durchgeführt werden:
i) Auswählen von mindestens zwei der Messdatensätze, die ein zweites Auswahlkriterium erfüllen, aus den in Schritt b) ausgewählten Messdatensätzen, wobei das zweite Auswahlkriterium charakteristisch für das Vorhandensein derselben Objektgrenze (4) entlang der Ausbreitungspfade (1) der mindestens zwei GNSS-Signale ist, ii) Bilden einer Ebene (7), in der die Ausbreitungspfade (1) der
mindestens zwei GNSS-Signale zumindest abschnittsweise verlaufen.
8. Verfahren nach Anspruch 7, wobei mindestens zwei voneinander
verschiedene, nicht parallele Ebenen (7) gebildet werden, in denen jeweils die Ausbreitungspfade (1) von mindestens zwei GNSS-Signalen, deren Messdatensätze jeweils das zweite Auswahlkriterium erfüllen, zumindest abschnittsweise verlaufen und wobei aus der Schnittlinie (8) der mindestens zwei Ebenen (7) ein zumindest abschnittsweiser Verlauf der Objektgrenze (4) ermittelt wird.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei ein Abstand (9) zwischen dem Objekt (5) und dem GNSS-Empfänger (3) ermittelt wird.
10. Computerprogramm zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
11. Maschinenlesbares Speichermedium, auf dem das Computerprogramm nach Anspruch 10 gespeichert ist.
PCT/EP2020/069256 2019-07-18 2020-07-08 Verfahren zum generieren eines dreidimensionalen umfeldmodells unter verwendung von gnss-messungen WO2021008971A1 (de)

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