CN113811743A - 用于确定运输工具位置的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于确定运输工具(10)位置的方法，其中，测定运输工具(10)的道路高度轮廓，并且采集该道路上的图像特征作为地标并将其与存储在数字地图中的地标相比较，其中，为了比较该地标而将所测知和/或所存储的地标变换到共同的视角。在此，所述变换是基于道路高度轮廓的参数模型的模型参数和运输工具倾斜度的参数模型的模型参数来完成的，其中，如此确定模型参数，即，从所述高度轮廓的参数模型和运输工具倾斜度的参数模型确定预期的道路高度轮廓，并且通过改变模型参数来将预期高度轮廓与所测高度轮廓之差最小化。

Description

用于确定运输工具位置的方法和装置
技术领域
本发明涉及一种用于确定运输工具位置的方法、一种用于确定运输工具位置的装置以及一种具有这种装置的运输工具。
背景技术
从现有技术中知道了将用传感器测得的关于运输工具环境内对象的数据与存储在数字地图中的信息(它包含对象本身特征和对应于相应对象的位置信息)相比较并且相互对应配属，以借助数字地图来确定运输工具的位置。因此，WO 2018/059735 A1涉及一种用于运输工具自定位的方法，在此，运输工具的环境图像借助至少一个图像采集单元来采集，从环境图像中提取出图像特征并将其叠加在存储于数字环境地图中的环境特征上。
发明内容
本发明的任务是以改善的方式来测定运输工具位置、即确定运输工具位置。
本发明来自独立权利要求的特征。有利的改进方案和设计方案是从属权利要求的主题。
在本发明的用于确定运输工具位置的方法中，测定运输工具所在道路的高度轮廓/立视轮廓。为了确定位置，该道路上的图像特征作为地标被采集并且与存储在数字地图中的地标相比较。为了使地标可比较，将所测得的和/或所存的地标变换到共同的视角中。
有利地，存储在数字地图中的地标被变换到所测地标的视角，即，被变换到运输工具的视角。通过所述变换，存储在地图中的地标被虚拟投影到道路上。虚拟意味着所投影的地标仅是计算的。通过投影，所存地标因此被换算成如从运输工具角度看的形式且因此可以与所测地标相比较。
或者，所测地标也可以被变换到所存地标的视角、即数字地图的视角。数字地图的视角在此是俯视视角，即鸟瞰视角。因此通过所述变换，所测地标被虚拟投影到数字地图的平面内。所测地标因此被换算成如被存储在数字地图中的形式且因此可以与存储在地图中的地标相比较。
根据本发明，所测知和/或所存储的地标的变换是基于运输工具的道路高度轮廓的参数模型的模型参数和运输工具倾斜度的参数模型的模型参数来进行的。在此，模型参数被如此确定，即，从高度轮廓的参数模型和运输工具倾斜度的参数模型中确定预期的道路高度轮廓，并且通过改变模型参数来将预期高度轮廓与所测高度轮廓之差最小化。
优选地，本发明方法设计成具有以下步骤：
-利用运输工具的第一传感器单元检测运输工具环境中的道路，
-基于第一传感器单元的第一数据来确定所测知的道路高度轮廓，
-确定道路高度轮廓的参数模型的模型参数和运输工具倾斜度的参数模型的模型参数，
-通过第一传感器单元或第二传感器单元采集代表所测地标的第二数据，
-在将所测知和/或所存储的地标变换到共同视角之后，将所测地标与存储在数字地图中的地标相比较，并且
-从地标比较中确定运输工具的位置。
运输工具可以是轿车、货车、公共汽车、轨道车辆或飞机。
优选地，运输工具倾斜度的参数模型被如此限定，即，它描绘运输工具的纵轴线和横轴线关于参考平面、尤其是水平面的偏转。
在这里，运输工具倾斜度的参数模型优选基于运输工具横向俯仰角正切函数和运输工具纵向翻滚角正切函数来产生。俯仰角和翻滚角在此是运输工具倾斜度的参数模型的模型参数。
纵向和横向尤其在如下的坐标系中被限定，该坐标系随运输工具的重心移动，纵向和横向位于一水平面内，并且该纵向随运输工具的航向角、即相对于地球的方位角而动，而横向始终垂直于纵向。运输工具的相应的翻滚角以及俯仰角因此分别尤其相对于该水平面来限定。
在确定模型参数时优选采用来自第一传感器数据的多个测量点，以便测算高度轮廓的在道路测量点处的相应高度。多个相应高度与预期高度轮廓上的多个点相比较，从而得到方程组，其中，所测高度轮廓与预期高度轮廓之差以求最小值的方式被减小，并且在理想情况下变为零，做法是该模型参数被相应调整。这相当于搜索使所测高度轮廓与预期高度轮廓之差基于多个观察测量点被最小化的模型参数。
从道路高度轮廓的参数模型和运输工具倾斜度的参数模型中产生预期高度轮廓的原因在于参数模型相对于道路被限定，其中，运输工具倾斜度、即俯仰角和翻滚角影响由道路上相应点的由第一传感器单元当前测知的高度。因此，表明第一传感器单元的测量结果的预期的理论预期高度轮廓考虑了俯仰角和翻滚角的影响。因此，不仅要调整该模型参数，也要确定翻滚角和俯仰角，使得预期高度轮廓和实际测知的高度轮廓尽量一致。
道路上的图像特征尤其是设立在运输工具环境内的道路上的标记，例如道标、停止线、方向箭头、字符等。但也可以想到采集存在于道路上的其它特征且将其用作所测地标。
本发明的有利效果是，在通过地标比较测定运输工具位置时，即在确定运输工具位置时，考虑：街道并非总是平的。尤其是，街道可以具有相对于地球基准椭圆体弯曲的或扭曲或扭弯的表面。作为其补充，由于运输工具的弹动支承，故运输工具可以具有相对于基准椭圆体的俯仰角或翻滚角，其中，这些航向角也在该变换中被一并考虑。通过将所测的和/或所存的地标变换到共同视角，确保了所测的和所存的地标可相互比较(因为存储在地图中的地标一般通过从上方看向环境来限定，而所测地标从运输工具角度、尤其是从第一或第二传感器单元的角度来测得)。地标比较需要修正如下误差，该误差由道路弯曲表面和运输工具倾角(俯仰角和翻滚角)引起。所测地标因此能以更高精度被配属于存储在数字地图中的地标，由此有利地借助存储在数字地图中的地标来更精确地测定运输工具位置。
根据一个有利实施方式，第一传感器单元与第二传感器单元彼此相同，即，道路和地标用彼此相同的传感器单元来测知。优选地，立体摄像头单元将被用于第一传感器单元和第二传感器单元二者。还有利的是，借助于由第一数据和第二数据组成的共同数据组，由此能够在同一步骤中基于第一数据来计算所测道路高度轮廓并且将第二数据与存储在数字地图中的地标相比较。即，如果第一数据与第二数据彼此相同，则立体摄像头单元的图像数据组可被用于两个目的。这有以下优点，即，能以相对少的传感器数据和相对低的计算成本来实现该方法。
根据另一个有利实施方式，道路高度轮廓的参数模型包括用于纵向的可参数化曲线和用于横向的可参数化曲线。
根据另一个有利实施方式，用于纵向的可参数化曲线是具有两个模型参数的二阶多项式，用于横向的可参数化曲线是具有四个模型参数的四阶多项式。
二阶多项式优选表示为：
H(x)＝ex2+fx，
其中，e和f是待确定的用于纵向的多项式的模型参数，其中，x是纵向坐标。
四阶多项式优选表示为：
H(y)＝ay4+by3+cy2+dy，
其中，a、b、c和d是待确定的用于横向的多项式的模型参数，其中，y是横向坐标。
运输工具倾斜度的参数模型基于俯仰角正切函数和翻滚角正切函数作为He优选表示如下：
He＝x*tan(俯仰角)+y*tan(翻滚角)，
其中，俯仰角和翻滚角是待确定的模型参数，x是纵向坐标，y是横向坐标。
根据另一个有利实施方式，借助以下方法和算法之一来将预期高度轮廓与所测高度轮廓之差最小化以确定模型参数：
-高斯-牛顿方法，
-列文伯格-马夸尔特方法，
-基于梯度的搜索方法，
-平方根优化，
-训练神经元网络，
-遗传算法或进化算法。
根据另一个有利实施方式，该俯仰角和/或翻滚角的时间序列分别被用来校准第一传感器单元和/或第二传感器单元。
根据另一个有利实施方式，对于第一传感器单元和/或第二传感器单元采用以下各项中的至少一个：激光雷达单元，雷达单元，立体摄像头单元，超声波传感器单元。
本发明的另一方面涉及一种用于确定运输工具位置的装置，具有：
-运输工具的第一传感器单元，其中，第一传感器单元设计用于测知运输工具环境中的道路，
-计算单元，其设计用于基于第一传感器单元的第一数据来确定所测知的道路高度轮廓，并设计用于通过将预期高度轮廓与所测高度轮廓之差最小化来确定道路高度轮廓的参数模型的模型参数和运输工具倾斜度的参数模型的模型参数，其中，从所述高度轮廓的参数模型和运输工具倾斜度的参数模型产生该预期高度轮廓，
-第二传感器单元，其设计用于采集代表所测地标的第二数据，
-其中，该计算单元还设计用于将所测地标与数字地图中所存的地标相比较，其中，所测地标和/或所存地标通过换算从而变换到共同视角以保证地标可比较性，并且其中，所述变换是基于所确定的所述高度轮廓和运输工具倾斜度的参数模型的模型参数来进行的，并且其中，该计算单元设计用于从地标比较中确定运输工具的位置。
本发明的另一个方面涉及一种具有如上和如下所述的装置的运输工具。
通过以相似且可比照的方式套用以上关于所提出的方法所做的说明而得到所提出的装置的优点和优选改进方案。
附图说明
其它的优点、特征和细节来自以下或许参照附图来详细描述至少一个实施例的说明。相同的、相似的和/或功能相同的零部件带有相同的附图标记，其中：
图1示意性示出根据本发明的一个实施例的用于确定运输工具位置的方法；
图2示出与根据图1的实施例的方法实施相关的道路和位于其上的运输工具；
图3示出与根据图1的实施例的方法实施相关的道路上的测量点网格；
图4示出根据本发明的另一个实施例的运输工具和装置。
附图中的图示是示意性的并且未按比例。
具体实施方式
图1示出用于测定运输工具10位置的、即用于确定运输工具位置的方法。可以从图2和图3中看到该方法或采用该方法的状况的某些细节，这些图也涉及图1的实施方式。
在该方法的第一步骤中，使用运输工具10的设计成立体摄像头单元的第一传感器单元3来测知S1在运输工具10的环境中的道路。依据由立体摄像头单元3提供的第一数据，计算S2所测得的道路高度轮廓。这是针对来自立体摄像头单元3的图像的多个测量点进行的，如图3所示。道路在此情况下以道路中心线为中心弯曲，从而在道路右侧的标记似乎下扭曲。针对多个测量点，通过将预期高度轮廓Hthe与所测高度轮廓之差最小化来确定S3道路高度轮廓的参数模型Hxy的模型参数和运输工具10的运输工具倾斜度He的模型参数。预期高度轮廓Hthe在此通过将道路高度轮廓的参数模型Hxy与运输工具倾斜度的参数模型He相加来产生：
Hthe＝Hxy+He。
道路高度轮廓的参数模型由用于纵向x的具有两个模型参数e、f的二阶多项式H(x)和用于横向y的具有四个模型参数a、b、c和d的四阶多项式H(y)组成：
H(y)＝ay4+by3+cy2+dy；
H(x)＝ex2+fx。
运输工具倾斜度的参数模型描绘运输工具相对于参考平面例如相对于水平平面的倾斜。基于运输工具围绕横向方向的俯仰角的正切函数和运输工具围绕纵向方向的翻滚角的正切函数来限定参数He：
He＝x*tan(俯仰角)+y*tan(翻滚角)。
在此，俯仰角和翻滚角是指运输工具倾角参数模型的模型参数，x表示纵向坐标，y表示横向坐标。
预期高度轮廓Hthe是基于参数模型Hxy、He通过模型相加来构成的：
Hthe＝Hxy+He＝H(x)+H(y)+He。
针对多个配属于道路的点和所测高度轮廓的在相应测量点上的相应所测高度Hsen，因此获得：
r1＝Hthe(x1,y1)–Hsen(x1,y1)
r2＝Hthe(x2,y2)–Hsen(x2,y2)
r3＝Hthe(x3,y3)–Hsen(x3,y3)
…
借助列文伯格-马夸尔特算法对预期高度轮廓与所测高度轮廓之差求最小值，由残差r1、r2、r3表示，以便确定模型参数，从而获得模型参数a、b、c、d、e、f、俯仰角和翻滚角。通过这种方式，获得有关当前高度轮廓和当前运输工具倾斜度的数学描绘。
随后是用与第一传感器单元3彼此一致的第二传感器单元5、即立体摄像头单元来采集S4来自运输工具10环境的对象的第二数据。第二数据代表所测地标。此外，随后是将第二数据即所测地标与存储在数字地图中的地标进行比较S5，其中，该存储地标在比较之前被变换到所测地标的视角。所述变换在此基于高度轮廓的和运输工具倾斜度的参数模型的所确定的模型参数来进行。其目的是使存储地标成为可以与所测地标相比较的形式。最后从所测地标与变换至共同视角的存储地标的比较中确定S6运输工具10的位置。也可以想到，在步骤S5中在比较之前将所测地标变换到存储地标的视角。接着，相应地在步骤6中从变换后的所测地标与存储地标的比较中确定该位置。
图2作为图1的补充示出了道路的弯曲走向，沿着该走向，所测地标从立体摄像头单元3的角度看似乎向下弯曲。
图3示出包含用于将预期高度轮廓和测得高度轮廓相比较的多个测量点的可能网格以及纵向x和横向y的取向。
图4示出具有装置1的运输工具10，其中，该装置1用于确定运输工具10的位置，具有：
-运输工具10的第一传感器单元3，其中，该第一传感器单元3设计用于检测运输工具10环境中的道路，
-计算单元7，其设计用于基于第一传感器单元3的第一数据来确定测得的道路高度轮廓，并且设计用于通过对预期高度轮廓与所测高度轮廓之差求最小值来确定道路高度轮廓的参数模型的模型参数和运输工具倾斜度的参数模型的模型参数，其中，从所述高度轮廓的参数模型和运输工具倾斜度的参数模型中产生该预期高度轮廓，
-第二传感器单元5，其设计用于采集关于来自运输工具10环境的对象的第二数据，所述第二数据代表所测地标，
其中，计算单元7还设计用于将所测地标与存储在数字地图中的地标相比较，其中，所测知或所存储的地标通过换算从而变换到共同视角以允许地标比较，并且其中，该变换是基于所确定的高度轮廓和运输工具倾斜度的模型参数来进行的，并且其中，该计算单元7设计用于从地标比较中确定运输工具10的位置。
尽管已经通过优选实施例详细表明和描述了本发明细节，但本发明不受所公开的例子的限制并且本领域技术人员可以从中推导出其它变化，而没有脱离本发明的保护范围。因此显而易见的是存在许多变化可能方式。也显而易见的是所例举的实施方式实际上仅作例子，其绝不应被理解为比如对本发明的保护范围、应用可能性或配置的限制。相反，以上描述和附图说明使得本领域技术人员能够具体实现示例性实施方式，其中，技术人员在知晓所公开的发明构思情况下能完成例如关于在示例性实施方式中提到的各个元件的功能或布置的各种各样的改变，而没有脱离由权利要求书及其合法等同比如像说明书中的详述所限定的保护范围。

Claims (10)

1.一种用于确定运输工具(10)位置的方法，其中，测定该运输工具(10)的道路高度轮廓，并且采集该道路上的图像特征作为地标并将其与存储在数字地图中的地标相比较，其中，为了比较地标而将所测知和/或所存储的地标变换到共同的视角，
其特征是，
所述变换是基于该道路高度轮廓的参数模型的模型参数和运输工具倾斜度的参数模型的模型参数来完成的，其中，如此确定所述模型参数，即，从该道路高度轮廓的参数模型和该运输工具倾斜度的参数模型确定预期的道路高度轮廓，并且通过改变模型参数来将该预期高度轮廓与所测高度轮廓之差最小化。
2.根据权利要求1所述的方法，具有以下步骤：
-利用该运输工具(10)的第一传感器单元(3)检测(S1)该运输工具(10)环境中的道路，
-基于该第一传感器单元(3)的第一数据来确定(S2)所测知的道路高度轮廓，
-确定(S3)该道路高度轮廓的参数模型的模型参数和该运输工具倾斜度的参数模型的模型参数，
-通过该第一传感器单元(3)或通过第二传感器单元(5)采集(S4)代表所测地标的第二数据，
-在将所测知和/或所存储的地标变换到共同的视角之后，将所测地标与存储在该数字地图中的地标相比较(S5)，
-从地标比较中确定(S6)该运输工具(10)的位置。
3.根据前述权利要求之一所述的方法，其中，该道路高度轮廓的参数模型包含用于纵向(x)的可参数化曲线和用于横向(y)的可参数化曲线。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述用于纵向的可参数化曲线是具有两个模型参数的二阶多项式，并且其中，所述用于横向的可参数化曲线是具有四个模型参数的四阶多项式。
5.根据前述权利要求之一所述的方法，其中，该运输工具倾斜度的参数模型描绘该运输工具(10)的纵轴线和横轴线关于该运输工具(10)的支承面的偏转。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，该运输工具倾斜度的参数模型是基于该运输工具(10)的俯仰角的正切函数和该运输工具(1)的翻滚角的正切函数来产生的。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，该俯仰角的和/或该翻滚角的时间序列分别被用来校准该第一传感器单元(3)和/或该第二传感器单元(5)。
8.根据前述权利要求之一所述的方法，其中，对于该第一传感器单元(3)和/或该第二传感器单元(5)采用以下各项中的至少一个：激光雷达单元，雷达单元，立体摄像头单元，超声波传感器单元。
9.一种用于确定运输工具(10)位置的装置(1)，具有：
-该运输工具(10)的第一传感器单元(3)，其中，该第一传感器单元(3)设计用于检测该运输工具(10)环境中的道路，
-计算单元(7)，其设计用于基于该第一传感器单元(3)的第一数据来确定所测知的道路高度轮廓，并且该计算单元设计用于通过将预期高度轮廓与所测高度轮廓之差最小化来确定该道路高度轮廓的参数模型的模型参数和该运输工具(10)的运输工具倾斜度的参数模型的模型参数，其中，从该高度轮廓的参数模型和该运输工具倾斜度的参数模型产生该预期高度轮廓，
-第二传感器单元(5)，其设计用于采集关于来自该运输工具(10)环境的对象的第二数据，其中，所述第二数据代表测知的地标，
-其中，该计算单元(7)还设计用于将所测地标与数字地图中所存的地标相比较，其中，所测的和/或所存的地标通过换算从而变换到共同的视角以保证地标可比较性，并且其中，所述变换是基于所确定的该高度轮廓和该运输工具倾斜度的参数模型的模型参数来进行的，并且其中，该计算单元(7)设计用于从地标比较中确定该运输工具(10)的位置。
10.一种运输工具(10)，具有根据权利要求9的装置(1)。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102019003238B4 (de) * 2019-05-08 2023-04-20 Mercedes-Benz Group AG Fahrzeugortung durch Kartenabgleich unter Berücksichtigung eines Straßenprofils

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5790403A (en) * 1994-07-12 1998-08-04 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha Lane image processing system for vehicle
CN102292249A (zh) * 2009-01-23 2011-12-21 戴姆勒股份公司 用于获得处于车辆前方的行车道的道路轮廓的方法
CA2787856A1 (en) * 2012-05-12 2013-11-12 University Of Florida Research Foundation, Inc. Systems and methods for estimating the geographic location at which image data was captured
CN105393084A (zh) * 2014-07-03 2016-03-09 华为技术有限公司 确定位置信息的方法、装置及用户设备
WO2018059735A1 (de) * 2016-10-01 2018-04-05 Daimler Ag Verfahren zur selbstlokalisierung eines fahrzeugs

Family Cites Families (78)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3580978A (en) * 1968-06-06 1971-05-25 Singer General Precision Visual display method and apparatus
DE69510493T2 (de) * 1994-04-15 1999-10-28 Nissan Motor Co., Ltd. Fahrzeug-Navigationssystem
JP3633063B2 (ja) * 1995-11-07 2005-03-30 マツダ株式会社 自動変速機の制御装置
JPH10267685A (ja) * 1997-03-21 1998-10-09 Unisia Jecs Corp 車両の横滑り角推定方法
JP3271952B2 (ja) * 1999-07-30 2002-04-08 富士重工業株式会社 車両の路面摩擦係数推定装置
DE60022737T8 (de) * 2000-04-17 2006-06-08 Robert Bosch Gmbh Vorrichung und Verfahren zur Bestimmung von Fahrzeugbetriebs-und Dynamikparametern
JP4019813B2 (ja) * 2001-07-12 2007-12-12 株式会社豊田中央研究所 物理量推定装置、路面摩擦状態推定装置、操舵角中立点推定装置、及び空気圧低下推定装置
US6804584B2 (en) * 2002-03-20 2004-10-12 Ford Global Technologies, Llc Method for determining the roll angle of a vehicle using an estimation of road bank angle
JP4213994B2 (ja) * 2003-05-28 2009-01-28 株式会社豊田中央研究所 タイヤグリップ度推定装置及び方法、走行状態制御方法
US20070129873A1 (en) * 2003-12-23 2007-06-07 Daimlerchrysler Ag Method and apparatus for influencing a motor torque
IL159893A (en) * 2004-01-15 2008-11-26 Rafael Advanced Defense Sys Method for performing a ground-following flight
US7590481B2 (en) * 2005-09-19 2009-09-15 Ford Global Technologies, Llc Integrated vehicle control system using dynamically determined vehicle conditions
US8164628B2 (en) * 2006-01-04 2012-04-24 Mobileye Technologies Ltd. Estimating distance to an object using a sequence of images recorded by a monocular camera
DE102006049118B4 (de) * 2006-10-18 2008-12-18 Continental Automotive Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln eines Signalversatzes eines Nickratensensors
DE102007004606A1 (de) * 2007-01-30 2008-07-31 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln eines Signalversatzes eines Rollratensensors
JP4506790B2 (ja) * 2007-07-05 2010-07-21 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 道路情報生成装置、道路情報生成方法および道路情報生成プログラム
WO2009103692A1 (de) * 2008-02-20 2009-08-27 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und assistenzsystem zum erfassen von objekten im umfeld eines fahrzeugs
US9520064B2 (en) * 2008-07-10 2016-12-13 Mitsubishi Electric Corporation Train-of-vehicle travel support device, control system and processor unit
US20100209881A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 Gm Global Technology Operations, Inc. Driving skill recognition based on behavioral diagnosis
US20100209891A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 Gm Global Technology Operations, Inc. Driving skill recognition based on stop-and-go driving behavior
US8170725B2 (en) * 2009-02-18 2012-05-01 GM Global Technology Operations LLC Vehicle stability enhancement control adaptation to driving skill based on highway on/off ramp maneuver
US20100209888A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 Gm Global Technology Operations, Inc. Vehicle stability enhancement control adaptation to driving skill based on curve-handling maneuvers
US20100209882A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 Gm Global Technology Operations, Inc. Driving skill recognition based on straight-line driving behavior
US20100209883A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 Gm Global Technology Operations, Inc. Vehicle stability enhancement control adaptation to driving skill based on passing maneuver
US20100209886A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 Gm Global Technology Operations, Inc. Driving skill recognition based on u-turn performance
US20100209887A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 Gm Global Technology Operation, Inc. Vehicle stability enhancement control adaptation to driving skill based on vehicle backup maneuver
US20100209889A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 Gm Global Technology Operations, Inc. Vehicle stability enhancement control adaptation to driving skill based on multiple types of maneuvers
US20100209890A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 Gm Global Technology Operations, Inc. Vehicle stability enhancement control adaptation to driving skill with integrated driving skill recognition
US20100209885A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 Gm Global Technology Operations, Inc. Vehicle stability enhancement control adaptation to driving skill based on lane change maneuver
US20100209892A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 Gm Global Technology Operations, Inc. Driving skill recognition based on manual transmission shift behavior
US20100209884A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 Gm Global Technology Operations, Inc. Driving skill recognition based on vehicle left and right turns
WO2010113799A1 (ja) * 2009-03-30 2010-10-07 本田技研工業株式会社 車両横滑り運動状態量推定装置
DE102009027547A1 (de) * 2009-07-08 2011-01-13 Robert Bosch Gmbh Assistenzsystem für ein Kraftfahrzeug
US9403415B2 (en) * 2009-10-12 2016-08-02 Ford Global Technologies GPS based pitch sensing for an integrated stability control system
GB2480852A (en) * 2010-06-03 2011-12-07 Mira Ltd Yaw motion control of a vehicle
US9357208B2 (en) * 2011-04-25 2016-05-31 Magna Electronics Inc. Method and system for dynamically calibrating vehicular cameras
US8775006B2 (en) * 2011-07-14 2014-07-08 GM Global Technology Operations LLC System and method for enhanced vehicle control
JP5773206B2 (ja) * 2011-12-13 2015-09-02 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 標高信頼度判定システム、データ整備システム、走行支援システム、走行支援プログラム及び方法、データ整備プログラム及び方法、並びに標高信頼度判定プログラム及び方法
JP6019630B2 (ja) * 2012-03-12 2016-11-02 日産自動車株式会社 路面勾配推定装置
US9109907B2 (en) * 2012-07-24 2015-08-18 Plk Technologies Co., Ltd. Vehicle position recognition apparatus and method using image recognition information
KR101209062B1 (ko) * 2012-07-24 2012-12-06 주식회사 피엘케이 테크놀로지 영상인식 정보를 이용한 ｇｐｓ 보정 시스템 및 방법
US9517774B2 (en) * 2012-08-31 2016-12-13 Ford Global Technologies, Llc Static road gradient estimation
US9454508B2 (en) * 2012-08-31 2016-09-27 Ford Global Technologies, Llc Kinematic road gradient estimation
JP5923422B2 (ja) * 2012-09-24 2016-05-24 クラリオン株式会社 カメラのキャリブレーション方法及び装置
US8788146B1 (en) * 2013-01-08 2014-07-22 Ford Global Technologies, Llc Adaptive active suspension system with road preview
DE102013002889A1 (de) * 2013-02-19 2014-08-21 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Modellierung eines Fahrbahnrandes und Fahrzeug mit einer solchen Vorrichtung
GB2511830B (en) * 2013-03-14 2015-12-30 Jaguar Land Rover Ltd Ride height control unit and method
DE112014001807B4 (de) * 2013-05-02 2022-08-04 GM Global Technology Operations LLC (n. d. Ges. d. Staates Delaware) Integrierte Gefälle- und Neigungsschätzung unter Verwendung einer Trägheitsmessvorrichtung mit drei Achsen
DE102013018924A1 (de) * 2013-11-13 2015-05-13 Audi Ag Verfahren zum Kontrollieren eines Aktors
CN111380545A (zh) * 2015-02-10 2020-07-07 御眼视觉技术有限公司 用于自主车辆导航的方法、服务器、自主车辆以及介质
US9753144B1 (en) * 2016-02-12 2017-09-05 GM Global Technology Operations LLC Bias and misalignment compensation for 6-DOF IMU using GNSS/INS data
US10189472B2 (en) * 2016-04-13 2019-01-29 Ford Global Technologies, Llc Smart trailer classification system
CN109476316B (zh) * 2016-07-19 2022-02-22 沃尔沃卡车集团 用于确定道路倾斜度的方法和装置
KR101969030B1 (ko) * 2017-09-13 2019-04-16 (주)베이다스 차량용 카메라 캘리브레이션 장치 및 그 방법
DE102017216238A1 (de) * 2017-09-14 2019-03-14 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren zum Ermitteln einer Position eines Kraftfahrzeugs in einer Umgebung sowie Steuervorrichtung für ein Kraftfahrzeug und Recheneinrichtung zum Betreiben an einem Datennetzwerk
US10922969B2 (en) * 2018-06-04 2021-02-16 GM Global Technology Operations LLC Systems, methods and apparatuses for detecting elevated freeways to prevent engaging cruise features
CN109353276B (zh) * 2018-09-21 2022-02-11 上海豫兴电子科技有限公司 一种车载摄像头角度标定方法和标定装置
US20200180692A1 (en) * 2018-12-07 2020-06-11 GM Global Technology Operations LLC System and method to model steering characteristics
CN111366164B (zh) * 2018-12-26 2023-12-29 华为技术有限公司 定位方法及电子设备
US11119482B2 (en) * 2019-02-07 2021-09-14 GM Global Technology Operations LLC System and method for control of an autonomous vehicle
JP7036080B2 (ja) * 2019-04-02 2022-03-15 株式会社豊田中央研究所 慣性航法装置
DE102019003238B4 (de) * 2019-05-08 2023-04-20 Mercedes-Benz Group AG Fahrzeugortung durch Kartenabgleich unter Berücksichtigung eines Straßenprofils
JP7344044B2 (ja) * 2019-08-13 2023-09-13 株式会社Subaru 車両用運転支援装置
DE102019216722A1 (de) * 2019-10-30 2021-05-06 Zf Friedrichshafen Ag Verfahren zum Lokalisieren eines Fahrzeugs in einer digitalen Karte
US20220390239A1 (en) * 2019-11-04 2022-12-08 ClearMotion, Inc. Multi-lane road characterization and tracking algorithms
DE102020100943A1 (de) * 2020-01-16 2021-07-22 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Verfahren zur Bestimmung des aktuellen Querneigungswinkels einer Fahrbahn
JP7487994B2 (ja) * 2020-04-17 2024-05-21 株式会社Subaru 車両の運転支援装置。
US11332152B2 (en) * 2020-05-29 2022-05-17 GM Global Technology Operations LLC Method and apparatus for determining a velocity of a vehicle
KR20210149547A (ko) * 2020-06-02 2021-12-09 현대모비스 주식회사 차량의 전방 충돌 방지 제어 시스템 및 방법
CN111688715B (zh) * 2020-06-24 2021-05-18 长春工业大学 四轮驱动电动汽车基于融合技术的质心侧偏角观测方法
KR20220039038A (ko) * 2020-09-21 2022-03-29 현대모비스 주식회사 도로의 경사도 추정 시스템 및 방법
US11707952B2 (en) * 2020-11-19 2023-07-25 GM Global Technology Operations LLC Method and system for determining tire effective radius
US11872989B2 (en) * 2020-12-18 2024-01-16 GM Global Technology Operations LLC Method and system for controlling vehicle operation
KR20230124662A (ko) * 2020-12-23 2023-08-25 클리어모션, 아이엔씨. 첨단 운전자 보조 시스템용 지형 기반 인사이트용 시스템및 방법
WO2022140657A1 (en) * 2020-12-23 2022-06-30 Clearmotion,Inc. Systems and methods for vehicle control using terrain-based localization
US11794751B2 (en) * 2021-02-26 2023-10-24 GM Global Technology Operations LLC Pro-active trajectory tracking control for automated driving during elevation transitions
CN113442932B (zh) * 2021-07-28 2022-10-14 广州小鹏汽车科技有限公司 估算路面坡度的方法、装置、车辆和计算机可读存储介质
JP2023053707A (ja) * 2021-10-01 2023-04-13 三菱重工業株式会社 走行制御装置、車両、走行制御方法及びプログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5790403A (en) * 1994-07-12 1998-08-04 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha Lane image processing system for vehicle
CN102292249A (zh) * 2009-01-23 2011-12-21 戴姆勒股份公司 用于获得处于车辆前方的行车道的道路轮廓的方法
CA2787856A1 (en) * 2012-05-12 2013-11-12 University Of Florida Research Foundation, Inc. Systems and methods for estimating the geographic location at which image data was captured
CN105393084A (zh) * 2014-07-03 2016-03-09 华为技术有限公司 确定位置信息的方法、装置及用户设备
WO2018059735A1 (de) * 2016-10-01 2018-04-05 Daimler Ag Verfahren zur selbstlokalisierung eines fahrzeugs

Also Published As

Publication number Publication date
US11851069B2 (en) 2023-12-26
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