CN110914639B - 产生和更新至少一个建筑物的至少一个空间的拓扑地图的数据生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于通过至少一个车辆产生和更新车辆环境中的至少一个建筑物中的至少一个空间的至少一个拓扑地图的数据生成方法,其中,通过随后可用的GPS数据修正无GPS接收的自身运动估计,并将自身运动估计用于至少一个建筑物的至少一个空间的至少一个拓扑地图。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于通过至少一个车辆产生和更新车辆环境中的至少一个建筑物中的至少一个空间的至少一个拓扑地图的数据生成方法,其中,通过随后可用的GPS数据修正无GPS接收的自身运动估计并将自身运动估计用于至少一个建筑物的至少一个空间的至少一个拓扑地图。
背景技术
当前,为了产生拓扑地图或为了更新拓扑地图首先应用GPS数据。该数据包含前后连续的GPS位置,由这些GPS位置可以自动产生和更新位于建筑物外部的路网。由于在建筑物内部、例如在停车楼内部缺少GPS信号和较频繁的机动动作而不能使用这种技术,这是因为需要卫星连接。
建筑物的拓扑地图当今通常由方位图数字化。然而该方位图经常具有高度误差、比例误差以及缺少更新。此外,在楼层、行驶方向限制等之间的转换可以主要手动地在拓扑地图中实施。
另一用于创建建筑物内部空间的拓扑地图的可能性是利用激光扫描器手动测量以及随后手动地对数据后续处理。该激光扫描方法虽然是精确的、但也是昂贵且费时的。在此问题在于拓扑地图的定期更新。
文献DE 10 2015 203 016 A1公开了一种相对于所确定的独特的路标绘制地图的方法。路标通过附加的传感器识别。
文献EP 3 136 128 A1描述了一种用于根据基于人群的轨迹数据自动确定行车道形状的方法。在不同的轨迹数据中,根据旋转信息和平动信息搜索一致性并根据一致性合并轨迹数据。
文献WO 2014/026338 A1公开了一种用于由移动终端设备的自身运动估计的数据创建内部空间地图的方法。
发明内容
本发明的目的是,提出一种用于通过至少一个车辆自动化地创建空间的拓扑地图的方法。
本发明的主题是一种通过至少一个车辆产生和更新车辆环境中的至少一个建筑物中的至少一个空间的至少一个拓扑地图的数据生成方法。在此,在驶入建筑物之前借助于当前的GPS数据确定至少一个车辆的位置。在此之后,通过至少一个车辆的自身运动估计来估计该至少一个车辆在至少一个建筑物的至少一个空间中的轨迹。随后,在至少一个车辆离开至少一个建筑物时,通过与当前的GPS数据进行比较来确定自身运动误差。然后可以用自身运动误差修正至少一个车辆的被估计的轨迹。
在驶入停车楼之前,可以通过使用GPS数据确定车辆的位置。由此可以在驶入建筑物中时确定车辆的位置。然而在驶入停车楼时,所确定的GPS位置由于在建筑物内部GPS信号被屏蔽而退化。通过GPS大多时候仅能偶尔地或完全不能进一步确定在建筑物内部的位置。由于在建筑物中不能可靠使用GPS来确定位置,因此车辆在建筑物中仅还能使用自身运动估计。然而,自身运动估计受到越来越高的不精确性的影响。通常,车辆在驶过建筑物、例如停车楼之后具有前进方向误差和位置误差。可以应用车辆的现有的传感器,例如加速度传感器、角速度传感器、转向执行器或转向助力器的驱控装置和里程表,以便基于最后接收到的GPS数据确定车辆的位置。一旦质量足够好的GPS信号重新可供使用,就可以确定停车楼中的由于持续地对加速度、角速度和里程表数据进行积分而造成的自身运动误差。为此,可以例如将车辆在从停车楼中驶出时的由自身运动估计确定的车辆位置与在驶出之后的当前GPS数据进行比较。可以随后根据自身运动误差修正在停车楼内部确定的轨迹或内部空间轨迹,从而能借助于在停车楼内部的修正的轨迹获取/检测建筑物的空间的至少一个部分区域的情况。特别可以由此确定在建筑物、例如停车楼或车库内部的可通行的路径。为此需要对车辆的传感器***提出的技术要求较低。特别在许多车辆中不需要附加的传感器。
根据一个实施方式,在车辆内部修正估计的轨迹,将被修正的轨迹传输到外部的服务器单元。所获得的GPS数据和自身运动估计的数据可以被连续地或在确定的时间间隔内从至少一个车辆传输到外部的服务器单元。外部的服务器单元可以例如是云服务器。外部的服务器单元可以从传输的数据中接收在建筑物内部的、已经通过至少一个车辆修正的轨迹。由于外部的服务器单元也可以具有比车辆内部的计算单元高的计算功率,因此也可以同时计算多个车辆的数据,以便快速产生或更新至少一个地图。在后端或外部的服务器单元中由所收集的数据自动生成的地图可以随后被提供给其它车辆。由此可以例如在停车楼中提供扩展的导航功能和辅助功能。
根据另一个实施方式,将由至少一个车辆确定的GPS数据和自身运动数据传输到外部的服务器单元,在外部的服务器单元中修正估计的轨迹。在后端中或在外部的服务器单元中可以收集一个或多个车辆的多个轨迹,并且首先根据在停车楼外部所确定的GPS位置将多个轨迹彼此校准。基于外部的服务器单元相对于车辆内部的服务器的通常较高的计算功率,可以更快地并以更复杂的算法进一步处理所传输的数据。
根据另一个实施例,建筑物是停车楼,其中,通过至少一个车辆的自身运动估计来获取停车楼的区域和空间。可以例如通过相应明显的轨迹确定在建筑物中的斜坡和独特的、被至少一个车辆绕行的点。由此可以产生并且连续地更新建筑物的准确的拓扑地图。也可以在数据更新和由此产生的建筑物地图的范围内考虑后续的变化、例如建设施工或持久的障碍物。
根据另一个实施方式,通过自身运动估计和/或GPS数据来获取建筑物的至少一个楼层。可以获取建筑物的一个或多个楼层。例如可以通过识别坡度或者说斜坡来记录高度变化。由此也可以根据地图学获取例如车库的多个楼层或者说层级。例如可以为此应用3轴加速度传感器。
根据另一个实施例,通过车辆的自身运动估计来获取建筑物的至少一个结构特征。独特的驾驶机动、例如由于斜坡而导致的驾驶机动可以利用显著的俯仰角变化结合在轨迹内的随后的横摆角变化来确定。根据轨迹的这种独特的区域,可以使通过不同车辆确定的不同轨迹彼此之间实现精密校准。由此,可以由多个彼此独立地确定的轨迹计算出可能的整体轨迹。特别可以从多个、通过车辆驶过的建筑物部分区域确定包括多个轨迹的建筑物整体图。
根据另一个实施方式,基于惯性导航***和/或里程表和/或GPS导航***实现车辆的自身运动估计。由此可以将所有能在车辆中使用的传感器用于检测数据,这些数据可以在后续分析的范围内被换算成轨迹。特别地,该传感器已经被集成在多个当前车辆中,从而不需要后续安装其它传感器***。由此可以减少用于产生和更新拓扑地图的成本。
根据另一个实施例,由多次行驶穿越至少一个建筑物的至少一个空间来生成或更新至少一个地图。在聚类分析方法的范围内可以考虑多个轨迹。由此可以提高至少一个地图的准确性。例如可以在多个彼此独立地确定的轨迹中搜索空间的例如独特的点,并且根据这些点将多个轨迹彼此校准和连接。因此可以例如确定并提供在建筑物内部的可通行的道路。
根据另一个实施例,通过误差模型以自身运动误差修正至少一个车辆的通过自身运动估计所创建的至少一个轨迹。可以在此借助于误差模型从整体的轨迹中减去自身运动误差。可以例如根据所实施的驾驶机动追溯地确定沿轨迹的各个部分误差。随后可以基于所确定的部分误差连续地修正轨迹。误差模型可以被连续地优化和改进,并且随后再重新应用于已经修正的轨迹。由此可以最佳地使用并更新已经获得的数据。
根据另一个实施方式,通过光学的和/或电磁的至少一个传感器确定用于至少一个地图的至少一个信息。可以由车辆通过附加的传感器***沿轨迹检测其它信息,例如停车位、窄位、斜坡、交通标志等,并且记入到拓扑地图中,由此可以为用户或驾驶辅助***提供附加的信息。例如也可以确定交通指示牌和障碍物指示牌并且位置准确地集成到至少一个地图中。
根据另一个实施方式,确定至少一个建筑物的至少一个空间中的至少一个停车位。通过根据本发明的方法可以识别和记录在建筑物内部的停车过程和转弯机动。例如可以通过车辆的规定的、按时间的停放以及缺失的运动估计来识别停车位并且在地图上标记为可能的停车位。由此可以确定平行于和横向于行车道定向的停车位。因此可以根据多个车辆的轨迹依次确定停车楼或车库的所有停车位,并且在地图创建的范围内传输到外部的服务器单元。
附图说明
根据附图中的实施方式示意性说明并且参考附图进一步描述本发明。图1示出车辆的示意性轨迹的俯视图以便说明根据本发明的方法。
具体实施方式
图1特别示出车库1的平面图。在车库1的平面图中示出车辆的轨迹2、4的示意性俯视图。在驶入6车库1之前,车辆可以最后一次获得当前的GPS信号并且因此相对准确地得出其在GPS准确性的范围内的位置。在驶入车库1之后,根据车辆本身的传感机构进行车辆的定位。特别将车辆内部的加速度传感器、角速度传感器和里程表用于自身运动估计。通过自身运动估计确定的轨迹2在此具有连续增大的误差并且随着在车库1内部的路程增加而逐渐更多地偏离于实际轨迹4。在此可以识别停车过程8,进而识别停车位10。车辆在此进行转向并且在规定的时间段内不加速。如果车辆通过驶出12离开车库1,则车辆可以重新接收当前的GPS信号。在此,如果通过自身运动估计确定的在驶出14时的车辆位置偏离于车辆的GPS位置,则可以确定误差14。根据偏差或者说误差14可以反作用于修正的轨迹4来修改通过车辆的自身运动估计确定的轨迹2。根据不同车辆的或一个车辆的不同的通行路线的多个被修正的轨迹4可以确定车库1的所有可通行的路线和停车位10,并且以拓扑地图的形式存储。
下面根据一个实施方式详细说明根据本发明的数据生成方法的步骤。在第一个步骤中收集至少一个车辆的数据。其特别可以是多个车辆的轨迹,该轨迹包括关于所检测的俯仰角和横摆角的数据以及GPS数据,所述数据被传输到外部的服务器单元。在另一个步骤中处理数据。例如可以确定或提取出斜坡并进行高度校正。由此也可以获取具有多个楼层的停车楼。斜坡例如可以被用于聚类分析方法并且被用作连接多个轨迹的独特的点。为此可以叠加多个轨迹的斜坡或斜坡中点。斜坡高度可以例如在最小二乘法的范围内由多个轨迹实现。对此也可以考虑其它参数、例如倾斜角。相应的轨迹可以彼此独立地根据相应的斜坡高度或楼层高度适配或修正。在另一个步骤中,被修正的轨迹可以例如通过聚类分析方法相连接。在此可以例如考虑停车过程和转弯机动。在聚类分析方法中,不同的特征可以具有各自的权重。例如与识别的临时障碍物、例如错误停放的车辆相比可以对识别的停车位更大地加权。此外,聚类分析方法的特征的权重可以被用于不同方向、如x-方向、y-方向、z-方向以及用于俯仰角和横摆角和用于行驶方向。
附图标记列表:
1 车库
2 通过自身运动估计确定的轨迹
4 被修正的轨迹
6 驶入
8 停车过程
10 停车位
12 驶出
14 误差/偏差
Claims (9)
1.一种用于通过至少一个车辆产生和更新车辆环境中的至少一个建筑物中的至少一个空间(1)的至少一个拓扑地图的数据生成方法,所述方法包括以下步骤:
-在驶入(6)建筑物之前借助于当前的GPS数据确定至少一个车辆的位置,
-通过至少一个车辆的基于车辆内部的加速度传感器、角速度传感器和里程表的数据的自身运动估计来估计至少一个车辆在至少一个建筑物的至少一个空间(1)中的轨迹,
-在至少一个车辆离开(12)至少一个建筑物时,通过与当前的GPS数据进行比较来确定自身运动误差(14),和
-借助于误差模型以由于持续对加速度、角速度和里程表数据的积分而造成的自身运动误差(14)修正至少一个车辆的估计的轨迹(2),该误差模型根据所实施的驾驶机动追溯地确定沿轨迹的各个部分误差,随后基于所确定的部分误差连续地修正轨迹。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在车辆内部修正估计的轨迹(2),将被修正的轨迹(4)从至少一个车辆传输到外部的服务器单元。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将至少一个车辆的自身运动数据和GPS数据传输到外部的服务器单元,在外部的服务器单元中修正估计的轨迹(2)。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,建筑物是停车楼,通过自身运动估计来获取停车楼的区域和空间。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过自身运动估计和/或GPS数据来获取建筑物的至少一个楼层。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过车辆的自身运动估计来获取建筑物的至少一个结构特征。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,由多次行驶穿越至少一个建筑物的至少一个空间(1) 来生成或更新至少一个拓扑地图。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过至少一个光学的和/或电磁的传感器获得用于至少一个拓扑地图的至少一个信息。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过车辆的规定的、按时间的停放以及缺失的运动估计确定至少一个建筑物的至少一个空间(1)中的至少一个停车位(10)。
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