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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Verarbeiten von Sensordaten für ein Fahrerassistenzsystem eines Fahrzeugs, bei dem ein erster Sensor einen Messwert aufnimmt und an eine Verarbeitungseinheit überträgt, wobei dem Messwert ein Fehlerwert zugeordnet wird. Ferner betrifft die Erfindung eine Vorrichtung zum Verarbeiten solcher Sensordaten mit einem ersten Sensor zur Aufnahme eines Messwerts und einer mit dem ersten Sensor gekoppelten Verarbeitungseinheit zum Empfang des Messwerts, wobei dem Messwert ein Fehlerwert zugeordnet ist.
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Moderne Kraftfahrzeuge verfügen über eine Vielzahl von Sensoren für verschiedene Fahrerassistenzsysteme. Beispielsweise wird für ein Navigationssystem die Position des Fahrzeugs mittels verschiedener Sensoren erfasst. Für die Bestimmung der Relativbewegung des Fahrzeugs werden dabei Sensoren für Raddrehzahlen, die Gierrate und die Querbeschleunigung verwendet. Zur Bestimmung der Absolutposition des Fahrzeugs werden Satellitennavigationssysteme wie das Global Positioning System (GPS) und insbesondere das differenzielle GPS (DGPS) verwendet. Zur Detektion anderer Verkehrsteilnehmer und Hindernisse in der Umgebung des Fahrzeugs werden Radar-, Laser- und/oder Ultraschallsensoren verwendet.
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Bei der Verarbeitung der Daten in einem Fahrerassistenzsystem, ist es bekannt, ein heterogenes Sensornetzwerk zu verwenden, in dem unterschiedliche Sensoren für die Bestimmung einer bestimmten Größe zum Einsatz kommen, um etwaige Schwächen eines Sensors durch die Stärken eines andersartigen Sensors ausgleichen zu können. Um den zu einer Größe gehörigen Fehler zu reduzieren, wird bei der Sensordatenfusion z. B. ein Kalman-Filter eingesetzt. Auf diese Weise kann beispielsweise mittels mehrerer Sensoren sowohl die Eigenbewegung des Fahrzeugs als auch die Bewegung anderer Verkehrsteilnehmer geschätzt werden. Die Gewichtung der Informationen von verschiedenen Sensoren erfolgt dabei an Hand statistischer Unsicherheiten, welche z. B. von den Sensoren selbst geliefert werden. Die Sensordatenfusion ist beispielsweise in folgender Veröffentlichung beschrieben:
- Dirk Stüker: „Heterogene Sensordatenfusion zur robusten Objektverfolgung im automobilen Straßenverkehr“, Dissertation an der Fakultät II - Informatik, Wirtschafts- und Rechtswissenschaften der Carl von Ossietzky Universität (vgl. auch http://docserver.bis.uni-oldenburg.de/publikationen/dissertation/2004/stuhet04/stuhet04.html; Zugriff 12.07.2006).
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Aus der
DE 10 2005 002 719 A1 ist ein Verfahren zur Kursprädikation in Fahrerassistenzsystemen für Kraftfahrzeuge bekannt, bei dem an Hand von Informationen aus unterschiedlichen Informationsquellen eine Kurshypothese erstellt wird, indem je ein Satz von Rohdaten für die Kurshypothese aus jeder Informationsquelle extrahiert wird, eine Repräsentation der verschiedenen Sätze von Rohdaten in einem einheitlichen Beschreibungssystem erstellt wird und die Rohdaten zur Bildung der Kurshypothese fusioniert werden. Dabei wird durch die verbreiterte Informationsbasis, auf Grund der verschiedenen Quellen für die Rohdaten eine größere Robustheit der Kursprädikation in außergewöhnlichen Situationen erreicht.
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Aus der
DE 199 45 124 A1 ist ein Verfahren zum Navigieren eines Fahrzeugs bekannt, bei dem eine Ist-Position des Fahrzeugs mit Hilfe von Länge und Richtung zurückgelegter Strecken ermittelt wird, in zeitlichen Abständen eine Kontrollposition mit Hilfe von externen Hilfsmitteln ermittelt wird und die Ist-Position auf die Kontrollposition zurückgesetzt wird, wenn der Abstand zwischen Ist-Position und Kontrollposition einen Fehlerwert überschreitet. Dabei wird der Fehlerwert in Abhängigkeit von einer Zuverlässigkeitsprüfung verändert. Die externen Hilfsmittel werden beispielsweise von einem Satellitennavigationssystem gebildet, welches die Ist-Position des Fahrzeugs auf andere Weise bestimmt als die Positionsbestimmung mittels zurückgelegter Strecken.
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Die
DE 198 12 426 A1 beschreibt ein Verfahren zur Berechnung der Systemgrößen Ort, Kurswinkel und Geschwindigkeit eines Fahrzeugs mittels eines unabhängigen und eines bordeigenen Navigationssystems, wobei letzteres einen Geschwindigkeitssensor und einen Beschleunigungssensor aufweist. Die von beiden Navigationssystemen ermittelten Systemgrößen werden einem Filtermodul zugeführt, welches Korrekturwerte für die Systemgrößen und Korrekturwerte für die Parameter der Fehlermodelle des bordeigenen Navigationssystems ermittelt.
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Die
DE 101 53 212 A1 betrifft ein Navigationssystem zur Kursbestimmung eines Fahrzeugs. Dieses Navigationssystem umfasst eine Hauptsensorik zur Messung der den Fahrzeugzustand beschreibenden Zustandsgrößen, eine Hilfssensorik, die mindestens einen Sensor zur Messung einer weiteren Zustandsgröße umfasst, und einen Navigationskern, der fehlerminimierte Statusvariablen auf Basis der gemessenen Statusvariablen schätzt. Der Navigationskern umfasst ein Fahrzeugmodell, um eine höhere Allgemeingültigkeit und Robustheit gegenüber Sensorfehlern des Systems zu erreichen. Das Fahrzeugmodell sagt auf Basis der Messdaten des Hauptsensorsystems die Statusvariablen des Fahrzeugs vorher. Der Navigationskern enthält ferner einen Fehlerschätzer zum Vorhersagen der Schätzfehler des Fahrzeugmodells und ein Korrekturelement, das die vorhergesagten Zustandsvariablen mittels der vorhergesagten Schätzfehler korrigiert.
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Die
DE 196 36 425 C1 zeigt ein Verfahren, welches das Erfassen von Sensorsignalen unter Verwendung von zwei komplementären Verfahren umfasst, die die verfügbaren Messdaten bzw. die Genauigkeit ausnutzen. Die Messsignale der Bewegungen eines Objekts eines ersten Sensors werden in einer Simulation verwendet und entsprechende Daten erfasst. Die Bewegungsdaten werden in eine Simulation des zweiten Messverfahrens zur Erzeugung simulierter Messsignale der zweiten Sensoranordnung eingespeist. Die simulierten Signale werden mit den tatsächlichen Messsignalen der zweiten Sensoranordnung verglichen. Die Bewegungssimulation wird entsprechend den Vergleichsergebnissen korrigiert und ihre Ausgangssignale werden als Ausgangsdaten des Navigationsverfahrens verwendet.
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In der
DE 103 44 120 A1 wird die Zuverlässigkeit von Positionsdaten für ein satellitengestütztes Navigationssystem bestimmt.
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Die
EP 1 705 458 A1 bezieht sich auf robuste Navigationslösungen für Flugzeuge und Fahrzeuge. Dabei werden aus geschätzten Navigationsdaten und mindestens einem adaptiven Modell basierend auf einem Modellvektor, der die Fahrzeugdynamik beschreibt, ein erstes und ein zweites Navigationsfehlersignal erzeugt, wobei das erste Fehlersignal die geschätzten Navigationsdaten anpasst und das zweite Fehlersignal das mindestens eine adaptive Modell aktualisiert.
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Die
EP 0 602 013 A2 zeigt ein eigenständiges Navigationssystem, bei dem der Ort und die Fahrtrichtung eines Fahrzeugs erfasst werden. Es wird eine Kalibrierungsvorrichtung eines Winkelgeschwindigkeitssensors offenbart, der in dem eigenständigen Navigationssystem verwendet wird. Mittels der Kalibrierungsvorrichtung kann ein ermittelter Kurswert korrigiert werden.
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Die Sensordatenfusion in Fahrerassistenzsystemen bietet zwar den Vorteil, dass der zu einem Messwert gehörige Fehlerwert verringert werden kann. Bestimmte Störungen, die vom Sensor selbst oder von anderen Sensoren, die für die Sensordatenfusion verwendet werden, können jedoch nicht detektiert werden. Diese Störungen können zu einem Fehlerwert führen, der sehr viel größer ist als der von dem Sensor gelieferte Fehlerwert, der voreingestellte Fehlerwert oder der zu der Sensordatenfusion gehörige Fehlerwert.
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Es ist daher die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren und eine Vorrichtung der eingangs genannten Art bereitzustellen, mit denen der zu einem Messwert gehörige Fehlerwert besser bestimmt werden kann.
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Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 und eine Vorrichtung mit den Merkmalen des Anspruchs 12 gelöst. Vorteilhafte Aus- und Weiterbildungen ergeben sich aus den Unteransprüchen.
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Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren nimmt ein zweiter Sensor einen Messwert zu einer Größe auf, die mit dem ersten Sensor nicht messbar ist, und der zu dem Messwert des ersten Sensors gehörige Fehlerwert wird mittels des Messwerts des zweiten Sensors angepasst.
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Mit dem zweiten Sensor wird eine Größe gemessen, die einen Einfluss auf den Fehlerwert des Messwerts des ersten Sensors hat. Da die von dem zweiten Sensor aufgenommene Größe mit dem ersten Sensor nicht messbar ist, kann der erste Sensor oder die Verarbeitungseinheit diese Größe auch nicht bei der Bestimmung des Fehlerwerts für den Messwerts des ersten Sensors berücksichtigen. Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren handelt es sich somit nicht um eine Verringerung des Fehlerwerts eines Messwerts durch die Verwendung mehrerer Sensoren oder einer größeren Datenbasis. Vielmehr wird durch Informationen aus einer anderen Quelle ein Hintergrundwissen erlangt, um den Fehlerwert eines Messwerts eines anderen Sensors zu ermitteln. Der zweite Sensor liefert dabei zum ersten Sensor komplementäre Informationen, d. h. Informationen, die vom ersten Sensor selbst nicht bestimmt werden können.
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Unter einem Sensor wird im Sinne der vorliegenden Erfindung jede Datenquelle verstanden, welche für das Fahrerassistenzsystem relevante Daten liefert. Der Sensor kann somit einerseits physikalische Größen im oder in der Umgebung des Fahrzeugs messen. Andererseits kann der Sensor auch Daten aus Datenträgern auslesen oder von anderen Datenquellen empfangen.
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Das erfindungsgemäße Verfahrens ist dadurch gekennzeichnet, dass die Aufnahme des Messwerts des ersten Sensors durch einen dritten Sensor erfolgt, der den Messwert auf andere Weise als der erste Sensor misst, wenn der angepasste Fehlerwert des ersten Sensors einen Grenzwert überschreitet. Wenn sich somit durch die Anpassung des Fehlerwerts auf Grund des Messwerts des zweiten Sensors ergibt, dass der zu dem Messwert des ersten Sensors gehörige Fehlerwert zu groß wird, greift das erfindungsgemäße Verfahren auf einen andersartigen Sensor zurück, um den Messwert für das Fahrerassistenzsystem aufzunehmen.
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Der Fehlerwert des Messwerts des ersten Sensors kann die statistische Unsicherheit bei der Messung mit dem ersten Sensor und/oder die Detektionsgüte des ersten Sensors berücksichtigen. Unter der Detektionsgüte des ersten Sensors wird die Wahrscheinlichkeit verstanden, dass eine Größe, z. B. ein Objekt, detektiert wird.
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Gemäß einem Ausführungsbeispiel des Verfahrens bestimmt der erste Sensor die Position des Fahrzeugs mittels Satellitennavigation und der zweite Sensor erfasst Objekte, welche zu einer Beeinträchtigung des Empfangs der Satellitensignale für die Satellitennavigation führen. Beispielsweise können die Signale der Satelliten durch eine Brücke oder einen Tunnel vollständig abgeschattet werden. Dies kann zwar von dem ersten Sensor für die Satellitennavigation selbst erkannt werden. Jedoch ergeben sich bei der Bestimmung der Position des Fahrzeugs mittels Satellitennavigation nach dem Durchfahren eines Tunnels oder dem Unterfahren einer Brücke Messungenauigkeiten, die von dem Sensor für die Satellitennavigation nicht erkannt werden können. Des Weiteren können Schallschutzwände, Lkws in direkter Nachbarschaft zu dem Fahrzeug oder ähnliche Objekte zu Abschattungen von Satellitensignalen oder zu Reflektionen führen, welche die Messungenauigkeit des Sensors für die Satellitennavigation erhöhen, ohne dass dies von diesem Sensor selbst festgestellt werden könnte.
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Bei diesem Ausführungsbeispiel kann beispielsweise der zweite Sensor eine elektronische geografische Karte auslesen, in der Objekte verzeichnet sind, welche zu einer Beeinträchtigung des Empfangs der Satellitensignale für die Satellitennavigation führen. Die Information, dass sich solche Objekte in der Nähe des Fahrzeugs befinden, kann dafür verwendet werden, den Fehlerwert der Positionsbestimmung mittels Satellitennavigation zu vergrößern.
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Ferner kann der zweite Sensor ein Umfeldsensor wie z. B. eine Kamera, ein Laser- und/oder ein Radarsensor sein. Solche Umfeldsensoren können z. B. Schallschutzwände, Brücken und Lkws in der Umgebung des Fahrzeugs detektieren.
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Gemäß einem anderen Ausführungsbeispiel des Verfahrens erfasst der erste Sensor das Umfeld des Fahrzeugs und der zweite Sensor liest eine elektronische geografische Karte aus. Die Daten des Umfeldsensors können beispielsweise Fahrspurinformationen für ein Fahrerassistenzsystem liefern. Bei der Einfahrt in einen Tunnel und bei der Ausfahrt aus einem Tunnel treten jedoch sehr starke Hell-Dunkel-Unterschiede auf, welche die Bildverarbeitung eines optischen Umfeldsensors wie z. B. einer Kamera erschweren. Wenn sich aus der elektronischen geografischen Karte ergibt, dass das Fahrzeug unmittelbar vor einer Tunneleinfahrt oder Tunnelausfahrt steht, kann diese Information dazu verwendet werden, den Fehlerwert des Umfeldsensors zu erhöhen. Dies kann beispielsweise dazu führen, dass in diesen Bereichen die Fahrspurinformation unberücksichtigt bleibt oder andere Sensoren für die Fahrspurinformation verwendet werden.
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Gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel erfasst der erste Sensor die Raddrehzahl des Fahrzeugs und der zweite Sensor ist ein Nässesensor. Der Nässesensor kann beispielsweise ein Regensensor sein. Ferner kann mittels einer Kamera eine nasse oder schneebedeckte Fahrbahn detektiert werden. Derartige Straßenverhältnisse führen zu einem Schlupf der Räder, so dass sich der Messwert des Raddrehzahlsensors für die Bestimmung der Geschwindigkeit oder der zurückgelegten Strecke erhöht.
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Gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel ist der erste Sensor eine Kamera zur Fahrspur- und Objekterkennung. Der zweite Sensor ist bei diesem Ausführungsbeispiel ein Sensor, der die Sichtverhältnisse in Fahrtrichtung erfasst. Die Sichtverhältnisse können beispielsweise mittels einer optischen Sichtweitenmessung mittels Sensor ermittelt werden. Ferner kann ein Regensensor verwendet werden, um Rückschlüsse auf die Sichtverhältnisse in Fahrtrichtung zu ziehen. Ergeben sich aus den Messwerten des zweiten Sensors schlechte Sichtverhältnisse, kann der Messfehler, der sich aus der Bildverarbeitung des Bildes der Kamera ergibt, erhöht werden.
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Des Weiteren kann auf Grund des Messwerts des zweiten Sensors eine Neuinitialisierung des ersten Sensors durchgeführt werden. Diese Neuinitialisierung kann dazu führen, dass sich der Fehlerwert der Messwerte des ersten Sensors in bestimmten Fällen verringert.
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Gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel kann der erste Sensor eine Kamera sein, welche Bilder der Umgebung des Fahrzeugs aufnimmt. Diese Kamera kann z. B. auch zur Fahrspur und Objekterkennung verwendet werden. Der zweite Sensor ist auch in diesem Ausführungsbeispiel ein Sensor, der die Sichtverhältnisse erfasst und zwar in den Bereichen, in denen die Kamera Bilder aufnimmt. Bei dem zweiten Sensor zum Erfassen der Sichtverhältnisse handelt es sich in diesem Fall jedoch um einen Sensor zum Erfassen der Position des Fahrzeugs mittels Satellitennavigation, z. B. um einen GPS-Sender. Ein solcher Sensor liefert die Information, wo sich das Fahrzeug befindet. Ferner liefert ein solcher Sensor die aktuelle Tageszeit. Aus diesen Informationen wird abgeleitet, wie hoch die Wahrscheinlichkeit für Schattenbildung in den Bereichen ist, in denen die Kamera Bilder aufnimmt. Ist eine Schattenbildung z. B. bei sehr tief stehender Sonne sehr wahrscheinlich, kann der Messfehler, der sich aus der Bildverarbeitung des Bildes der Kamera ergibt, erhöht werden.
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Die erfindungsgemäße Vorrichtung weist einen zweiten Sensor zur Aufnahme eines Messwerts zu einer Größe auf, die mit dem ersten Sensor nicht messbar ist. Die Verarbeitungseinheit ist dabei so ausgebildet, dass der zu dem Messwert des ersten Sensors gehörige Fehlerwert mittels des Messwerts des zweiten Sensors anpassbar ist.
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Die Vorrichtung zeichnet sich dadurch aus, dass die Verarbeitungseinheit mit zumindest einem dritten Sensor gekoppelt ist, mit dem die Aufnahme des Messwerts des ersten Sensors auf andere Weise durchführbar ist, wenn der angepasste Fehlerwert des ersten Sensors einen Grenzwert überschreitet.
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Der Fehlerwert kann insbesondere die statistische Unsicherheit bei der Messung mit dem ersten Sensor und/oder die Detektionsgüte des ersten Sensors berücksichtigen.
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Der erste Sensor kann bei der Vorrichtung ausgewählt sein unter einem Satellitennavigationssystem zum Bestimmen der Position, einem Sensor zum Erfassen des Umfelds des Fahrzeugs, einer Kamera zur Fahrspur- und Objekterkennung und einem Raddrehzahlsensor oder Kombinationen eines oder mehrerer dieser Sensoren.
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Der zweite Sensor kann bei der Vorrichtung ausgewählt sein unter einem Umfeldsensor, einer Kamera, einem Lasersensor, einem Radarsensor, einem Ultraschallsensor, einem Sensor für die Sichtverhältnisse in Fahrtrichtung, einem Nässesensor und einem Sensor zum Auslesen einer elektronischen geografischen Karte oder Kombinationen eines oder mehrerer dieser Sensoren. Dabei erfasst der Umfeldsensor insbesondere Objekte, welche zu einer Beeinträchtigung des Empfangs der Satellitensignale für die Satellitennavigation führen, wenn der erste Sensor die Position mittels eines Satellitennavigationssystems bestimmt. Ferner können in diesem Fall in einer geografischen Karte Objekte verzeichnet sein, welche zu einer Beeinträchtigung des Empfangs der Satellitensignale für die Satellitennavigation führen.
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Die Erfindung wird nun an Hand von Ausführungsbeispielen mit Bezug zu den Zeichnungen erläutert.
- 1 zeigt den prinzipiellen Aufbau der erfindungsgemäßen Vorrichtung und die Koppelung dieser Vorrichtung mit anderen Einrichtungen des Fahrzeugs gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung und
- 2 veranschaulicht eine Situation, bei welcher ein Ausführungsbeispiel des Verfahrens zum Einsatz kommt.
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Die erfindungsgemäße Vorrichtung umfasst insgesamt drei Sensoren 1, 2 und 3. Der erste Sensor 1 nimmt einen Messwert M1 auf und überträgt diesen an eine Verarbeitungseinheit 4. Ferner überträgt der erste Sensor 1 eine Fehlerwert ΔM1 an die Verarbeitungseinrichtung 4. Dieser Fehlerwert ΔM1 umfasst die statistische Unsicherheit der Messung und die Detektionsgüte des ersten Sensors 1.
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Der zweite Sensor 2 nimmt einen Messwert M2 zu einer Größe auf, die mit dem ersten Sensor 1 nicht messbar ist. Der zweite Sensor 2 liefert zu dem ersten Sensor 1 komplementäre Informationen, d. h. Informationen, die von dem ersten Sensor 1 selbst nicht bestimmt werden können. Es wird somit nicht dasselbe Messmerkmal von mehreren, möglicherweise heterogenen Sensoren vermessen, um den Fehler eines einzelnen Sensors zu bestimmen. Vielmehr wird von dem zweiten Sensor 2 eine Größe bestimmt, welche Einfluss auf den Fehlerwert ΔM1 des Messwerts M1 des ersten Sensors 1 hat.
Der Messwert M2 des zweiten Sensors 2 wird auch an die Verarbeitungseinrichtung 4 übertragen. Die Verarbeitungseinrichtung 4 passt mittels des Messwerts M2 des zweiten Sensors 2 den zu dem Messwert M1 des ersten Sensors 1 gehörigen Fehlerwert ΔM1 an. Überschreitet der angepasste Fehlerwert ΔM1 einen bestimmten, in der Verarbeitungseinrichtung 4 gespeicherten Grenzwert, verwendet die Verarbeitungseinrichtung 4 nicht mehr den ersten Sensor 1 zur Aufnahme des Messwerts M1, sondern einen dritten Sensor 3, welcher den Messwert M1 auf andere Weise bestimmt, als der erste Sensor 1.
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Die Verarbeitungseinrichtung 4 überträgt den Messwert M1 mit dem ermittelten Fehlerwert ΔM1 an das Fahrerassistenzsystem zur weiteren Verarbeitung. Das Fahrerassistenzsystem 5 zeigt dem Fahrer die Assistenzdaten visuell mittels der Anzeigevorrichtung 6 an.
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Im Folgenden werden mehrere Beispiele für den ersten und zweiten Sensor 1 und 2 beschrieben:
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1. Anpassung des Fehlerwerts eines DGPS-Sensors
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Bei dem ersten Sensor 1 handelt es sich in diesem Fall um ein Satellitennavigationssystem, mit dem die Position des Fahrzeugs bestimmt wird. Es wird insbesondere ein differenzieller GPS-Sensor eingesetzt. Mit diesem kann hochpräzise die Position des Fahrzeugs in globalen Koordinaten bestimmt werden. Dies ermöglicht die Positionierung des Fahrzeugs auf einer hochgenauen Karte, mit deren Hilfe die laterale und longitudinale Position des Fahrzeugs innerhalb einer Fahrspur bestimmt werden kann. Während der Durchfahrt unter einer Brücke wird der Empfang der GPS-Satelliten unterbrochen. Eine hochpräzise Ortung ist hier nicht möglich. Dies beeinträchtigt somit die Verfügbarkeit des Sensors. Der GPS-Sensor kann jedoch von sich aus eindeutig feststellen, dass auf Grund ausbleibender Satellitensignale keine Positionsbestimmung möglich ist. Die Zuverlässigkeit der Sensordaten ist somit gegeben, da der GPS-Sensor der Verarbeitungseinheit 4 einen korrekten Fehlerwert überträgt. In diesem Bereich kann die Verarbeitungseinrichtung somit auf den dritten Sensor 3 zurückgreifen, um die Position des Fahrzeugs zu bestimmen. Der dritte Sensor 3 kann in diesem Fall auf die Raddrehzahlen, die Gierrate und die Querbeschleunigung des Fahrzeugs zur Bestimmung einer Relativbewegung zurückgreifen.
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Nach der Brückendurchfahrt beginnt der DGPS-Sensor die Position des Fahrzeugs neu zu berechnen. Hierbei besteht die Gefahr, dass er sich auf eine falsche Phasenlösung einschwingt und somit fehlerhafte Positionsdaten liefert. Es besteht also die Gefahr, dass der DGPS-Sensor nach dem Unterfahren einer Brücke Unsicherheiten ausgibt, die nicht zu der tatsächlichen Positionsabweichung passen.
Als zweiter Sensor 2 ist ein Sensor zum Auslesen einer digitalen Karte vorgesehen. In der digitalen Karte sind alle Brücken verzeichnet, welche zu einer Beeinträchtigung des Empfangs der Satellitensignale des Satellitennavigationssystems führen. Die Bereiche nach dem Unterfahren der Brücke sind in der digitalen Karte so vermerkt, dass in diesen Bereichen die Messwerte des DGPS-Sensors weniger vertrauenswürdig sind. Diese Situation ist in 2 dargestellt. Das Fahrzeug 7 fährt auf der rechten Fahrspur 8 unter einer Brücke 9 hindurch. In der digitalen Karte ist der Bereich 10 auf der rechten Fahrspur 8 unmittelbar hinter der Brücke 9 so gekennzeichnet, dass der Sensor zum Auslesen der digitalen Karte erfassen kann, dass dieser Bereich 10 zu einem höheren Fehlerwert des Messwerts des DGPS-Sensors führt. Für Messwerte des DGPS-Sensors, welche in diesem Bereich 10 aufgenommen wurden, kann die Verarbeitungseinheit 4 somit den zugehörigen Fehlerwert entsprechend erhöhen. Des Weiteren kann die Verarbeitungseinheit 4 gegebenenfalls auf den dritten Sensor 3 zur Positionsbestimmung zurückgreifen, mit welchem die Positionsbestimmung des Fahrzeugs auf der digitalen Kamera beispielsweise mittels Landmarken oder Fahrzeugdaten durchgeführt wird.
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Des Weiteren werden die Messwerte eines DGPS-Empfängers durch höhere Objekte in der Nähe des Fahrzeugs beeinträchtigt. Es kann sich hierbei beispielsweise um Schallschutzwände oder einen Lkw, der sich in unmittelbarer Nähe des Fahrzeugs befindet, handeln. Die DGPS-Korrektursignale werden üblicherweise mittels GSM-Modulen empfangen. In der Nähe von Schallschutzwänden wird der Empfang des Korrektursignals dadurch gestört, dass die Sicht auf einzelne Satelliten in Folge von Abschattungen durch die Wände unterbunden ist und/oder durch Reflektionen an den Schallschutzwänden das Signal verfälscht wird. Kommt es sogar zu einer Unterbrechung des Empfangs der Signale der Satelliten, so beginnt der DGPS-Sensor wiederum die Neuberechnung der Fahrzeugposition nachdem die Satellitensignale wieder empfangen werden. Wie vorstehend erläutert, besteht in diesem Falle die Gefahr, dass der DGPS-Sensor sich auf eine falsche Phasenlösung einschwingt, und daher sich der Fehlerwert für die Fahrzeugposition erhöht, ohne dass dies der DGPS-Sensor von sich aus feststellen könnte.
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Auch in diesem Fall kann der zweite Sensor 2 ein Sensor zum Auslesen einer digitalen Karte sein, in der die Positionen der Schallschutzwände vermerkt sind. In Abhängigkeit von den Informationen aus der digitalen Karte kann der Fehlerwert der Messwerte des DGPS-Sensors entsprechend angepasst werden, und ferner kann sich die Verarbeitungseinheit 4 gegebenenfalls stärker auf andere Verfahren zur Positionsbestimmung auf der digitalen Karte stützen.
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Um Lkws, die sich in unmittelbarer Nähe des eigenen Fahrzeugs befinden, und die wie Schallschutzwände den Empfang des DGPS-Korrektursignals stören oder unterbrechen können, zu detektieren, kann alternativ oder zusätzlich als zweiter Sensor 2 ein Umfeldsensor vorgesehen sein, welcher einen Lkw unmittelbar links oder rechts neben dem eigenen Fahrzeug detektieren kann. Detektiert dieser Umfeldsensor einen Lkw neben dem Fahrzeug, kann die Verarbeitungseinheit 4 den Fehlerwert der Messwerte des DGPS-Sensors anpassen, d. h. in diesem Fall vergrößern.
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2. Korrektur des Messfehlers der Daten, die sich aus der Verarbeitung eines Kamerabildes ergeben
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In diesem Fall wird als erster Sensor 1 eine Kamera mit zugeordneter Bildverarbeitungseinheit verwendet, um die Fahrspur und die Objekte in der Umgebung des Fahrzeugs für ein Fahrerassistenzsystem zu erfassen. Bei der Ein- und Ausfahrt in und aus einem Tunnel muss die Kamera sehr große Helligkeitsunterschiede ausregeln. Bei der Einfahrt in den Tunnel muss sie sich an die Dunkelheit im Tunnel adaptieren, bei der Ausfahrt aus dem Tunnel wird sie zunächst geblendet. Für einen kurzen Zeitraum bei der Einfahrt in und der Ausfahrt aus dem Tunnel, ist der Fehler, welcher bei der Verarbeitung der Bilder der Kamera, z. B. für die Erkennung der Fahrspur und von Objekten wie anderen Verkehrsteilnehmern auftritt, sehr viel größer. Gegebenenfalls können die Kamerabilder überhaupt nicht zum Erkennen der Fahrspur und anderer Objekte verwendet werden.
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In diesem Fall wird erneut als zweiter Sensor 2 ein Sensor zum Auslesen einer digitalen Karte verwendet. In dieser digitalen Karte sind die Tunnelein- und -ausfahrten vermerkt. Für diese Bereiche kann die Verarbeitungseinrichtung 4 den Fehlerwert für die Messwerte, welche sich aus den Kamerabildern ergeben, vergrößern oder sich für die Fahrspurerkennung oder die Erkennung von anderen Objekten auf andere Datenquellen wie den dritten Sensor 3 stützen.
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Des Weiteren kann die Bildverarbeitung der Bilder der Kamera durch schlechte Witterungsverhältnisse wie Nebel, Starkregen oder starken Schneefall beeinträchtigt werden. Solche Witterungsverhältnisse erhöhen den Fehlerwert der Messwerte, welche sich aus der Verarbeitung der Bilddaten der Kamera ergeben. Aus diesem Grund kann, alternativ oder zusätzlich, als zweiter Sensor 2 ein Sensor, der die Sichtverhältnisse in Fahrtrichtung erfasst, vorgesehen sein. Eine Sichtweitenmessung kann beispielsweise durch einen Laser durchgeführt werden. Ferner kann ein Regensensor verwendet werden, welcher Starkregen detektieren kann, woraus Rückschlüsse auf die Sichtverhältnisse gezogen werden können. Werden schlechte Sichtverhältnisse in Fahrtrichtung detektiert, kann die Verarbeitungseinheit 4 den Fehlerwert für die Messwerte, welche sich aus der Verarbeitung der Bilddaten der Kamera ergeben, erhöhen. Gegebenenfalls kann bei der Ermittlung von Fahrspurdaten und Objektdaten nicht mehr auf die Kamera zurückgegriffen werden sondern auf andere Sensoren.
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Schließlich kann die Bildverarbeitung der Bilder der Kamera durch Schattenbildung beeinträchtigt werden. Auch die Schattenbildung erhöht somit den Fehlerwert der Messwerte, welche sich aus der Verarbeitung der Bilddaten der Kamera ergeben. Aus diesem Grund kann alternativ oder zusätzlich als zweiter Sensor 2 ein Sensor vorgesehen sein, der als Information die geographische Position sowie die Tageszeit liefert. Hierfür kann als zweiter Sensor beispielsweise ein Satellitennavigationssystem, insbesondere ein GPS-Sensor, bevorzugt ein differentieller GPS-Sensor, verwendet werden. Dieser liefert nämlich neben der geographischen Position auch die Tageszeit. Aus diesen Informationen kann eine Wahrscheinlichkeit dafür berechnet werden, dass im Bereich der Bilder der Kamera Schatten auftreten, welche die weitere Bildverarbeitung beeinträchtigen. Ist die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten von Schatten in den Bildern der Kamera hoch, kann die Verarbeitungseinheit 4 den Fehlerwert für die Messwerte, welche sich aus der Verarbeitung der Bilddaten der Kamera ergeben, erhöhen.
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3. Anpassung des Fehlerwerts eines Raddrehzahlmessers
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Die Position des eigenen Fahrzeugs auf einer digitalen Karte kann auch über Daten erfolgen, die sich im Fahrzeug selbst ergeben. Beispielsweise kann die Relativbewegung des Fahrzeugs an Hand der Raddrehzahlen, der Gierrate und der Querbeschleunigung bestimmt werden. Bei dem Raddrehzahlsensor ergibt sich das Problem, dass bei einem Schlupf der Räder die Positionsbestimmung mit einem Fehler behaftet ist. Je stärker der Schlupf ist, desto größer ist der Fehler in der Positionsbestimmung. Insbesondere, wenn sich stehendes Wasser, Schnee oder gar Eis auf der Fahrbahn befindet, ist mit einem hohen Schlupf der Räder zu rechnen. Aus diesem Grund ist als zweiter Sensor 2 ein Nässesensor vorgesehen, welcher Messwerte liefert, mit denen Rückschlüsse auf solche Straßenverhältnisse gezogen werden können. Beispielsweise kann ein Regensensor starken Regen messen, oder eine Kamera Schnee oder Eis auf der Fahrbahn erfassen. Werden entsprechende Straßenverhältnisse von dem Nässesensor erfasst, wird der Fehlerwert der Messwerte des Raddrehzahlsensors vergrößert.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Erster Sensor
- 2
- Zweiter Sensor
- 3
- Dritter Sensor
- 4
- Verarbeitungseinheit
- 5
- Fahrerassistenzsystem
- 6
- Anzeigevorrichtung
- 7
- Fahrzeug
- 8
- Fahrspur
- 9
- Brücke
- 10
- Bereich hinter der Brücke