CN103781687B - 底盘传感器数据和行驶动力学数据的融合 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于处理机动车(2)中的传感器数据(8,16,26,28)的方法,包括:检测(14,22,24)机动车(2)的行驶动力学数据(16)和底盘传感器数据(26,28),基于所述底盘传感器数据(26,28)过滤(30)所述行驶动力学数据(16)或基于行驶动力学数据(16)过滤(30)底盘传感器数据(26,28)。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于处理机动车中的传感器数据的方法,一种用于执行该方法的控制装置以及一种带有该控制装置的机动车。
背景技术
由WO2011/098333A1已知的是,在机动车中考虑各个传感器参数,以便改进已经存在的传感器参数或者产生新的传感器参数并因此提升可检测的信息。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是改善多个传感器参数的使用以提高信息。
该技术问题通过独立权利要求的特征解决。优选的扩展设计是从属权利要求的主题。
按照本发明的一个方面,一种用于处理机动车中的传感器数据的方法包括以下步骤:
-检测机动车的行驶动力学数据和底盘传感器数据,
-基于底盘传感器数据过滤行驶动力学数据或基于行驶动力学数据过滤底盘传感器数据。
本发明基于这样的构思,即,底盘传感器检测机动车在车道上的位置数据。在此,位置数据在下文应当涉及以任何方式包括定位数据、速度数据和/或加速度数据的所有数据。因此其尤其应当与定位数据区分开,定位数据仅仅包括路程信息并且在完全特定的时间点在空间上相对或绝对地定位机动车。
本发明基于这样的构思,即,可以使用来自底盘传感器以及行驶动态传感器的位置数据,以便提高数据的信息量,所述数据包括机动车的垂直位置数据并因此包括机动车在车道上的位置数据。
在此,可以基于底盘数据过滤行驶动力学数据或反之。过滤在此是指各种期望的模拟或数字的信号处理措施,通过所述信号处理措施能够对比两种数据类型,以便提高其信息量。因此在此可以不考虑其他因素如噪声干扰进行纯粹的求平均值。如果应该一并考虑噪声干扰,则考虑状态观测器或卡尔曼滤波器作为滤波器。如果还应当考虑噪声的形式,则必要时可以考虑粒子滤波器,其具有基本量的可用的噪声情形并且在消除时例如通过蒙特卡罗模拟选择待考虑的噪声情境。
在所述方法的一种扩展设计中,为了过滤机动车的行驶动力学数据或垂直的行驶动力学数据,对比来自底盘传感器的机动车的垂直位置数据。如上所述,可以以这种方式发现两种数据类型之间的区别并因此发现数据测量技术的检测中的错误,所述数据涉及机动车在车道上的垂直位置。
垂直的行驶动力学数据优选包括机动车的侧倾角速度和俯仰角速度以及垂直加速度,因此能够以更高的可靠性提供这些数据。
在一种特别的扩展设计中,底盘传感器数据包括高度数据和/或结构加速度数据。
这种扩展设计基于这样的构思,即,高度传感器通常安装在机动车的底盘上的不同点上,以便检测地面之上的这些点的垂直位置。然后,从所有点的全部情况得出,机动车的底盘是否平行于地面,以便因此例如在带有氙灯的机动车中实现用于机动车的迎面车流的防目眩装置。通过底盘传感器检测的机动车的垂直位置然后可以被用于,例如在所述位置对时间二次求导数之后对通过行驶动态传感器检测的机动车的垂直动态进行可信度测试。另一方面,可以通过垂直动态再次改善由高度传感器获得的数据,例如机动车质量和其分布。
与此相对,结构加速度传感器通常安装在机动车的底盘的多个点上,以便检测这些点相对于机动车的底盘上的其他点的垂直运动,以便当机动车从其相对于车道地面平行的位置运动出时,主动底盘例如可以立即起反应。垂直的运动可以直接与来自行驶动态传感器的垂直动态比较。另外,可以改善由结构加速度传感器进行的重力场补偿。
在此,以特别有利的方式提供高度传感器和结构加速度传感器与惯性传感器三种不同传感器类型的组合来检测机动车的垂直动态,这些传感器彼此间为了提高可检测的信息相对于彼此过滤。
在一种特别的设计中,所述的方法包括以下步骤:
-例如通过GNSS-信号,如GPS-信号检测机动车的绝对位置,并且
-基于行驶动态传感器刷新检测到的绝对位置。
这种扩展设计是特别有利的,因为现在通过改善的垂直动态数据也可以检测机动车在没有GNSS-信号的地方,如在停车楼或地下停车场中的垂直位置。
在所述方法的另一种扩展设计中,为了过滤,基于底盘传感器数据确定车道倾斜度,其中,行驶动力学数据基于车道倾斜度被过滤。
所述的扩展设计基于这样的认知,即,通过底盘传感器数据不仅能够检测机动车在车道上的位置,而且也可以反过来检测车道相对于机动车的位置。因此可以发现,车道什么时候开始朝山坡向上或向下倾斜。该额外的信息同样可以用于传感器数据的可信度测试。
当基于车道倾斜度通过行驶动力学数据执行机动车的静止状态平衡时,尤其可以在过滤行驶动力学数据时考虑这一点。如果机动车位于斜坡上,行驶动力学数据可能错误地得出机动车的运动,然而这可以根据测得的车道倾斜度进行可信度测试。
按照本发明的另一方面,控制装置设置用于执行所述的方法。
在所述装置的一种扩展设计中,所述的装置具有存储器和处理器。在此,所述的方法以计算机程序的形式存储在存储器中,并且当来自存储器的计算机程序被加载到处理器中时,处理器设计用于执行所述方法。
按照本发明的另一方面,计算机程序包括程序代码工具,以便当在计算机或所述装置之一上执行该计算机程序时执行所述方法的所有步骤。
按照本发明的另一个方面,计算机程序产品包括程序代码,该程序代码存储在计算机可读的数据载体上,并且当该程序代码在数据处理装置上被执行时,该程序代码执行所述方法。
按照本发明的另一方面,机动车包括所述的控制装置。
附图说明
本发明的上述特性、特征和优点以及类型和方式,这些是如何实现的,将结合以下对实施例的描述更清楚地被理解,所述实施例将结合附图详细说明,其中:
图1是带有融合传感器(Fusionssensor)的机动车的原理图,以及
图2是图1所示的融合传感器的原理图。
在附图中,相同的技术元件配有相同的附图标记并且仅描述一次。
具体实施方式
参照图1,其示出了带有融合传感器4的机动车2的原理图。
在当前的实施形式中,融合传感器4通过GNSS-接收器6接收机动车2的定位数据8,该定位数据提供在车道10上的机动车2的绝对位置。该定位数据8在当前的实施形式中以本领域技术人员已知的方式从GNSS-接收器6的GNSS-信号12得出,该GNSS-信号通过GNSS-天线13接收。有关于此的具体内容请参考相关的专业文献。
融合传感器4以还将描述的方式构造为,提高从GNSS-信号12得出的定位数据8的信息量。一方面这是必须的,因为GNSS-信号12具有非常高的信号/噪声带隙并因此可能非常不精确。另一方面,GNSS-信号12不总是可用。
在当前的实施形式中,机动车2为此具有惯性传感器14,该惯性传感器检测机动车2的行驶动力学数据16。行驶动力学数据众所周知地包括机动车2的纵向加速度、横向加速度以及垂直加速度和侧倾率、俯仰率以及横摆率或者这6个参数值的子集。行驶动力学数据16在当前的实施形式中被考虑,以便提高定位数据8的信息量并且精确表示机动车2在车道10上的位置。即便例如在隧道下面GNSS-信号12完全不可用,精确表示的位置18还能被导航设备20使用。
为了进一步提高定位数据8的信息量,在当前的实施形式中还使用高度传感器22和结构加速度传感器24,其固定在机动车2的底盘上并且检测相对于车道10的相应垂直间距26和相对于车道10的垂直加速度28。
通过由高度传感器22检测的相对于车道10的垂直间距26例如可以确定机动车2相对于车道的平均垂直间距、车道10的倾斜度和坡度,机动车2的质量和其分布以及机动车2的侧倾率和俯仰率。
通过由结构加速度传感器24检测到的垂直加速度28可以确定机动车2的总垂直加速度、机动车2相对于重力场的位置以及机动车2的侧倾率和俯仰率。
参照图2,其示出了图1中的融合传感器4的原理图。
在融合传感器4中接受在图1中已经提及的测量数据。融合传感器4应当发出精确表示的定位数据18。有关于此的基本构思是,在滤波器30中对比来自GNSS-接收器6的定位数据8的信息和来自惯性传感器14的行驶动力学数据16,并且因此增加来自GNSS-接收器6的定位数据8中的或来自惯性传感器14的行驶动力学数据16中的信号/噪声带隙。为此,尽管滤波器可以任意地构造,但是卡尔曼滤波器以较小的计算资源要求最有效地解决了该技术问题。因此,该滤波器30在下文优选是卡尔曼滤波器30。
在卡尔曼滤波器30中接收机动车2的位置数据32和机动车2的比较位置数据34。位置数据32在当前的实施形式中以例如由DE102006029148A1公开的捷联算法36由行驶动力学数据16产生。其包括精确表示的位置信息18,但是也包括关于机动车2的其它位置数据,例如其速度、加速度和方向。另一方面,从机动车2的模型38获得比较位置数据34,该模型首先由GNSS-接收器6被供给定位数据8。然后,由该定位数据8在模块38中确定比较位置数据34,该比较位置数据包括与位置数据32一样的信息。位置数据32和比较位置数据34仅仅在其值上有区别。
卡尔曼滤波器30基于位置数据32和比较位置数据34计算位置数据32的误差预算(误差估计,Fehlerhaushalt)40和比较位置数据的误差预算42。误差预算在下文应当理解为信号中的总误差,该总误差由在信号检测和传输时的各个单个误差组成。在GNSS-信号12并因此在定位数据8中,相应的误差预算由卫星轨道的误差、卫星时钟的误差、其余折射效应的误差和GNSS-接收器6中的误差组成。信号的误差预算可包括与信号的期望值的偏差和信号的方差。
位置数据32的误差预算40和比较位置数据34的误差预算42然后相应被输送给捷联算法36和模型38,用于修正位置数据32或者比较位置数据34。也就是说,位置数据32和比较位置数据34通过迭代方式消除其误差。
在当前的实施形式中,为了产生比较位置数据34,除了定位数据8也接收垂直间距26和垂直加速度28。这具有这样的优点,即,比较位置数据中的垂直位置数据和与垂直位置数据相关的位置数据,如垂直加速度、俯仰率和侧倾率能够通过垂直间距26和垂直加速度28精确计算出。
如果GNSS-信号12例如在停车场消失,则还可以通过垂直间距26和垂直加速度28一直收集机动车2的垂直位置数据,以便计算出机动车2的垂直位置,也就是例如计算出在停车场的某一楼层中的特定位置。
反之,也可以在模型38中通过高度传感器22和结构加速度传感器24通过计算误差预算42可靠地计算总归可计算的数据,如车道倾斜度44、车道坡度46、机动车质量48、机动车质量48的分布50和机动车2相对于重力场的位置52。
Claims (8)
1.一种用于处理机动车(2)中的传感器数据(8,16,26,28)的方法,包括:
-检测(14,22,24)机动车(2)的行驶动力学数据(16)和底盘传感器数据(26,28),
-基于所述底盘传感器数据(26,28)过滤(30)所述行驶动力学数据(16)或基于所述行驶动力学数据(16)过滤所述底盘传感器数据(26,28),
其中,所述底盘传感器数据(26,28)包括垂直位置数据(26),
所述方法包括基于底盘传感器数据(26,28)计算车道倾斜度(44)和/或车道坡度(46),其中,为了进行过滤,基于行驶动力学数据(16)过滤车道倾斜度(44)和/或车道坡度(46)。
2.如权利要求1所述的方法,
其中,为了过滤(30)行驶动力学数据(16)或底盘传感器数据(26,28),将来自行驶动力学数据(16)的机动车(2)的垂直行驶动力学数据与来自底盘传感器数据(26,28)的机动车的垂直位置数据进行对比。
3.如权利要求2所述的方法,
其中,垂直行驶动力学数据包括机动车(2)的侧倾角速度和俯仰角速度以及垂直加速度。
4.如前述权利要求之一所述的方法,
其中,所述底盘传感器数据(26,28)包括结构加速度数据(28)。
5.如权利要求1所述的方法,
包括基于过滤的车道倾斜度(44)和/或车道坡度(46)平衡机动车的停止状态。
6.一种控制装置(4),其设置用于执行如前述权利要求之一所述的方法。
7.如权利要求6所述的控制装置(4),
包括处理器和存储器,在该存储器中存储有形式为计算机程序的、如权利要求1至5之一所述的方法,其中,处理器设计用于在所述计算机程序从存储器加载到处理器中时执行该方法。
8.一种包括如权利要求6或7所述的控制装置(4)的机动车(2)。
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