CN108885113A - 用于借助地标确定周围环境中的至少部分自动化行驶的车辆的姿态的方法 - Google Patents
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Abstract
一种用于借助地标(10)来确定周围环境中的至少部分自动化行驶的车辆(1)的姿态的方法，其中，使所述车辆(1)在周围环境中运动并且由此产生定位场景(A)的序列，其中，为了确定所述车辆(1)的姿态，至少由车辆控制***(100)数字式地处理所述地标数据。根据本发明，根据所述定位场景按照需求增加或减少所述地标数据的量。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于借助地标来确定周围环境中的至少部分自动化行驶的车辆的姿态的方法，其中，使车辆在周围环境中运动并且由此产生定位场景的序列，其中，为了确定车辆的姿态，至少由车辆控制***数字式地处理地标数据。
背景技术
在技术领域中，“姿态”可以理解为对象的空间位态——即对象在二维空间中或三维空间中的位置和定向。
在此，用于确定车辆的姿态的方法至少附加地基于车辆的周围环境中的地标，其中，姿态基础(Posenbasis)例如可以是GPS数据。在此，可以借助由识别地标生成的数据来丰富车辆的基于GPS数据的姿态数据。尤其可以借助地标在很大程度上确定取向——例如车辆的行驶方向。在此，基于地标确定车辆姿态的准确度大于借助GPS数据进行确定的准确度。对于部分自动化行驶的车辆，尤其对于未来完全自动化行驶的车辆，在此纯GPS导航不再足以引导车辆，并且必须应用如下***：所述***检测车辆紧邻的周围环境并且尤其在识别地标的情况下对车辆进行引导。在此，概念“车辆控制***”基本上包括用于检测姿态、分析处理数据和最终控制车辆所需的所有部件。
DE 10 2014 206 901 A1例如公开一种用于确定在待行驶或待驶过的周围环境中至少部分自动化行驶的车辆的姿态的方法。在此，情况识别一方面基于借助环境传感装置的环境检测，该环境传感装置包括：超声传感器、激光传感器、雷达传感器、红外传感器、电容式传感器、激光雷达传感器和/或视频图像检测装置。在此，在车辆在交通中运动的情况下，情况识别应该基于对车辆外部的对象的探测，其中，指示确定情况的指示物(Hinweisgeber)是重要相关的。这些指示物例如可以是光学的标记物、对象或边界。附加地或替代地，为了改善情况识别的准确度，可以使用用于定位的其他技术，因此，可以借助GPS***来求取地理数据，或者，可以借助地标与里程计(Odometrie)相结合地来求取数字地图。用于跟踪定位(spurgenaue Lokalisierung)的替代技术是所谓的“紧耦合GNSS/INS”、协作GNSS(全球导航卫星***)或具有两个参考发射器的三角测量法。
DE 10 2010 042 063A1描述了基于视频的地标检测，并且不仅为了车辆的粗略的精确位置确定(feinpositionsbestimmung)而且为了车辆的更准确的精确位置确定，将地标数据与GPS数据或伽利略数据耦合。为此，位置确定装置构造用于基于车辆的位置执行自身定位(Egolokalisierung)，并且附加地或替代地基于地标执行自身定位。最后，为了控制车辆设置车辆控制***，并且为了确定车辆的姿态，在车辆控制***中数字式地处理关于地标的数据。
尤其为了在城市环境中定位高度自动化的车辆，经常使用度量图(metrischeKarte)。所述公制地图允许：根据其中所包含的周围环境信息的细节内容和准确度实现非常精确的定位。对此的方案是：在很大程度上恒定的、与场景无关的尤其通过地标的定位检测。在此已知如下方案：所述方案例如能够实现平均约0.1m的恒定的定位准确度。对于城市环境中的高度自动化驾驶来说，0.1m的准确度是足够的。然而，取决于对于定位得到的场景(以下称为定位场景)，不太准确的定位可能就是足够的。因此，为了车辆控制***中的处理产生了如下数据：所述数据对于可靠地引导至少部分自动化行驶的车辆来说是多余的。尤其当还必须通过车辆控制***与后端进行数据交换时，产生了如下数据量：所述数据量给***造成不必要的负担并且在可用资源方面过度占用(binden)***的数据存储器。
为了在计算开销和数据存储方面高效地使用所需资源，已知如下方案：所述方案能够实现以最少的数据开销来生成周围环境的地图并且随后在该地图中进行定位。在此，这种算法的计算开销与地图中所包含的地标数量的二次方有关。在此，地标数量的减少会实现所需计算能力的显著降低。
此外，已知用于选择人造地标的位置的所谓的离线算法。由于这种方案的高计算复杂性，这种方案不适用于在车辆运行期间进行地标选择。此外，与对部分自动化行驶的车辆的需求相反，车辆即将发生的轨迹也是必要的并且是假定已知的，使得例如无法借助这种方案来自发地引导具有变化的行驶目标的车辆。
发明内容
本发明的任务是开发一种用于确定至少一个部分自动化行驶的车辆的姿态的方法，其中，该方法应该如此设计，使得必要的计算能力和待处理的数据量减少。在此，应该能够保持可靠地引导部分自动化行驶的车辆。
该任务从根据权利要求1的前序部分的方法出发来解决，并且该任务从根据权利要求10的具有相应特征的车辆控制***出发来解决。在从属权利要求中说明本发明的有利扩展方案。
本发明包括如下技术教导(technische Lehre)：根据定位场景按照需求增加或减少地标数据的量。
本发明的优点在于：用于确定至少部分自动化行驶的车辆的姿态的数据量(Datenaufkommen)在总体上更少，其中，减少了用于在车辆控制***中处理的数据量，此外，减少了待传输的、例如与后端服务器进行交换的数据量。
根据定位场景按照需求来匹配地标数据的所检测的量导致：通过更大的细节内容，产生地标数据的更多的量用于确定姿态，并且通过更小的细节内容，产生地标数据的更少的量用于确定姿态。根据本发明的方法也导致：在地标数据的量更多的情况下，处理更多数量的地标用于确定姿态，并且在地标数据的量更少的情况下，处理更少数量的地标用于确定姿态。
例如可以通过如下方式来实现地标数据的减少：从一定量的可供用于确定姿态的地标中选择出如下地标：所述地标在总体上能够以最小的数量实现车辆姿态的充分确定。
进一步有利的是，设置数据存储器，该数据存储器尤其设置成车辆控制***的组成部分，其中，根据定位场景，仅将地标数据的按照需求的量存储在数据存储器中，和/或，仅从数据存储器中调用地标数据的按照需求的量。
例如尤其可以借助数据存储器来提供待行驶的周围环境的二维地图，在该地图中存在关于地标的信息，其中，该地图被划分成代表相应定位场景的区域。地标例如可以是交通牌、信号灯设备、路灯柱、路缘石或行车道标记。其他地标是周围环境中的对象(例如房屋)，其中，地标通常选自不动的对象。
地图被划分成反映场景情境(Szenen-Kontext)的区域，使得例如可以从数据存储器中提取场景情境“不带有行车道标记的交叉路口”。以这种方式，可以由高度自动化的车辆***调用关于粗略的基于GPS的全局姿态(globale Pose)的场景情境。
该方法进一步有利地设置：尤其为了求取以部分自动化行驶的车辆启动自动化行驶时的里程计偏差(Odometrie-Offset)，激活里程计误差模型和/或通用表达(generische)。换句话说，在激活里程计误差模型或相应的通用表达的情况下实现：为了求取高度自动化的车辆***启动时的里程计偏差，可以启动车辆，并且当已经产生相应的误差累积时，在相应的时刻添加关于地标的数据分析处理。在此，基于地标来定向车辆用于校正误差影响，尤其能够实现车辆以便在城市环境中的高度自动化行驶。
进一步有利的是，在多个地标之间使用三角测量法，使得更少数量的待检测和待处理的地标就是足够的。
为了启动用于引导车辆的引导***设置：首先将定位准确度置于如下准确度上：该准确度是在考虑车载传感装置的情况下可以通过能够从静止状态观察到的地标所实现的。该定位准确度的确定基于统计学方法实现。如果在***启动时没有地标是可见的，则要么可以选择具有所属定位准确度的上一次确定的定位，要么可以将GPS坐标用作粗略的位置估计。由于在初始不确定性中加入了由里程计误差模型的应用所引起的误差，所以从行驶的起点出发就开始产生定位准确度方面的误差传播(Fehlerfortpflanzung)。如果总误差达到根据当前驶过的场景的确定阈值，则借助车载传感装置搜索具有确定分布和数量的地标。在此，根据本发明仅搜索如此多的地标：这些地标是根据定位场景所需的。因此，地标的数量和分布与待实现的定位准确度相关并且通过根据本发明的方法被相应地选择。由从数据存储器下载的地图已知可能地标的量以及这些地标相对于车辆的位置。根据匹配算法，借助地图中的地标来登记所探测的地标。再次借助上面阐述的算法来检查定位准确度并且重置里程计误差。尤其选择如下地标：这些地标尽可能围绕车辆分布式地布置。因此，尤其能够通过三角测量法借助已经很少数量的地标来实现相对较高的定位准确度。
此外，本发明涉及一种车辆控制***，该车辆控制***用于实施用于借助地标来确定周围环境中的至少部分自动化行驶的车辆的姿态的方法，其中，该车辆能够在周围环境中运动，其中，产生定位场景的序列，其中，为了确定车辆的姿态，可以借助车辆控制***数字式地处理地标数据。根据本发明，车辆控制***在此如此构造，使得根据定位场景按照需求增大或减小地标数据的长度。根据本发明的方法的其他特征和所属优点相应地应用于车辆控制***。
附图说明
此外，以下结合根据附图对本发明的优选实施例的描述来进一步描述改善本发明的措施。附图示出：
图1示出车辆在道路交叉路口的定位场景，其中，检测三个地标；
图2示出根据图1的定位场景，其中，仅检测两个地标；
图3示出道路交通中的具有被遮挡的地标的定位场景；
图4示出具有根据本发明的车辆控制***的车辆的示意图。
具体实施方式
图1和图2示出一种用于借助地标10来确定周围环境中的部分自动化行驶的车辆1的姿态的定位场景的示例。定位场景A是处于道路交叉路口处的车辆1，并且示例性地示出三个地标10，检测这些地标中的所有地标10。在此，通过三角测量法改善测量误差对定位准确度的影响。如果如图2中所示那样仅检测两个地标10，则产生如下姿态准确度30b：该姿态准确度小于根据图1的定位准确度30a，在图1中，检测三个地标，并且通过三角测量法实现将姿态准确度限于姿态准确度30a。由此，也降低了由其他交通参与者遮挡所有地标10的风险。此外，图1和图2的示例示出，通过三角测量法改善了测量误差对定位准确度的影响，并且，降低了由其他交通参与者(例如相邻行车道上的载重货车)遮挡所有地标10的风险。
为此，图3示出车辆1的示例，另一车辆1向该车辆迎面驶来。由此，两个地标10被遮挡，尽管两个地标10由另一车辆1所遮挡，但是通过尽可能分布式地检测其他地标10，可以实现充分的定位。
从十个地标10起，通过使用更多的其他地标10，通常不会再出现定位准确度的显著改善。如上所示，用于解决定位问题的计算开销具有与地标数量的强相关性。基于该事实，考虑到计算开销的降低，即使在对定位准确度的要求最高的情况下，也应该将每个时间段一定的地标数量—(即根据定位场景)用于定位。在对定位准确度要求较低的场景中，可以将数量选择得相应较低。考虑到可能的错误探测和遮挡，使用略多于理论上所需的地标10。
图4示例性地示出一种具有车辆控制***100的车辆1，该车辆控制***包括数据存储器20和地标传感器40。在此，地标传感器40用于检测地标10并且例如构造成雷达扫描仪、激光雷达扫描仪等。
本发明在其实施方面不局限于上述优选实施例。更确切地说，能够设想许多变型方案，这些变型方案即使在完全不同类型的实施方案中也可以使用所示的解决方案。所有从权利要求、说明书或附图中得出的特征和/或优点(包括结构细节、空间布置和方法步骤)不仅以单独的形式而且也以不同组合的形式是对于本发明重要的。
Claims (10)
1.一种用于借助地标(10)来确定周围环境中的至少部分自动化行驶的车辆(1)的姿态的方法，其中，使所述车辆(1)在所述周围环境中运动并且由此产生定位场景(A)的序列，其中，为了确定所述车辆(1)的姿态，至少由车辆控制***(100)数字式地处理地标数据，其特征在于，根据所述定位场景按照需求增加或减少所述地标数据的量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过更大的细节内容，产生所述地标数据更多的量用于确定姿态，并且通过更小的细节内容，产生所述地标数据的更少的量用于确定姿态。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述地标数据的量更多的情况下，处理更多数量的地标(10)用于确定姿态，并且在所述地标数据的量更少的情况下，处理更少数量的地标(10)用于确定姿态。
4.根据以上权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，从一定量的可供用于确定姿态的地标(10)中选择出如下地标(10)：所述地标在总体上能够以最小的数量实现所述车辆(1)的姿态的充分确定。
5.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，设置数据存储器(20)，其中，根据所述定位场景(A)，仅将所述地标数据的按照需求的量存储在所述数据存储器(20)中，和/或，仅从所述数据存储器(20)中调用所述地标数据的按照需求的量。
6.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，尤其借助所述数据存储器(20)来提供待行驶的周围环境的至少二维的地图，在所述地图中存在关于所述地标(10)的信息，其中，所述地图被划分成代表相应的定位场景(A)的区域。
7.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，尤其为了求取以所述部分自动化行驶的车辆(1)启动自动化行驶时的里程计偏差，激活里程计误差模型和/或通用表达。
8.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在多个地标(10)之间使用三角测量法，使得更少数量的待检测的和待处理的地标(10)就是足够的。
9.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，选择如下地标(10)：所述地标(10)尽可能围绕所述车辆(1)分布式地布置。
10.一种车辆控制***(100)，其用于实施根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
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