DE102016220593A1

DE102016220593A1 - Kompensation von Fehlern in Absolut-Positionsdaten bei der Schätzung der Eigenposition

Info

Publication number: DE102016220593A1
Application number: DE102016220593.5A
Authority: DE
Inventors: Christian Merfels
Original assignee: Volkswagen AG
Current assignee: Volkswagen AG
Priority date: 2016-10-20
Filing date: 2016-10-20
Publication date: 2018-04-26
Anticipated expiration: 2036-10-21
Also published as: DE102016220593B4

Abstract

Es werden erste Absolut-Positionsdaten (201) von einem ersten Positioniersystem empfangen und zweite Absolut-Positionsdaten (202) von einem zweiten Positioniersystem empfangen. Dann werden mehrere in einem Zeitintervall (320) angeordnete Datenpunkte der ersten Absolut-Positionsdaten zum Erhalten eines Referenzwerts (301) kombiniert. Dann werden Fehler in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten (202) basierend auf dem Referenzwert (301) kompensiert. Anschließend wird eine Eigenposition zumindest basierend auf den kompensierten zweiten Absolut-Positionsdaten (202) geschätzt.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Schätzung der Eigenposition einer Maschine. Die Erfindung betrifft auch eine entsprechende Vorrichtung. Insbesondere betreffen verschiedene Ausführungsformen der Erfindung das Kompensieren von Fehlern in Datenpunkten von Absolut-Positionsdaten basierend auf unterschiedlichen Zeitintervallen entsprechenden Referenzwerten.
HINTERGRUND
Es sind verschiedene Positioniersysteme bekannt. Solche Positioniersysteme können beispielsweise Absolut-Positionsdaten oder Odometrie-Positionsdaten (manchmal auch als Eigenbewegungs-Positionsdaten bezeichnet) ermitteln. Basierend auf solchen Positioniersystemen ist es möglich, die Eigenposition einer entsprechenden Maschine zu schätzen. Es kann auch möglich sein, eine Fusion der verschiedenen Positionsdaten (manchmal als Ortungsfusion bezeichnet) durchzuführen. Dann kann beispielsweise im Zusammenhang mit automatischen Fahrfunktionen eine Position als Schätzung der Eigenposition an ein Fahrerassistenzsystem übergeben werden, welche die tatsächliche Eigenposition der Maschine besonders genau beschreibt.
Oftmals treten Szenarien auf, bei denen einzelne Positioniersysteme lediglich in bestimmten Situationen funktionieren, beispielsweise im Parkhaus, oder in bestimmten Situationen nicht funktionieren, beispielsweise ein Satelliten-gestütztes Positioniersystem im Tunnel. In einem solchen Fall übernimmt die Ortungsfusion dann oftmals unter anderem die Aufgabe, den Übergang zwischen der Schätzung der Eigenposition basierend auf den Positionsdaten der unterschiedlichen Positioniersysteme zu gewährleisten.
Durch das Verwenden einer Ortungsfusion ist es oftmals möglich, die Positionsdaten einer großen Anzahl verschiedener Positioniersysteme zu berücksichtigen. Dadurch kann typischerweise die Ausfallsicherheit und Robustheit gesteigert werden. Im Zusammenhang mit solchen Techniken kann es oftmals erstrebenswert sein, möglichst genaue Positionsdaten zu erhalten. Insbesondere kann es erstrebenswert sein, statistische und systematische Fehler der Positionsdaten zu reduzieren.
Beispielsweise sind aus DE 10 2013 213 067 A1 Techniken bekannt, eine Zustandsgröße der Eigenbewegung, insbesondere eine Eigenposition des Fahrzeugs, unabhängig von einer erfassten oder bestimmten Referenzgröße zu bestimmen. Ist diese Referenzgröße beispielsweise in Abhängigkeit eines Satellitennavigationssignals bestimmt worden, so wirken sich in vorteilhafter Weise Unzulänglichkeiten in einem solchen Signal, zum Beispiel Sprünge in der Position oder Signalausfälle, nicht auf die Bestimmung der Zustandsgröße aus. Ein solches Verfahren weist den Nachteil auf, dass die Bestimmung der Zustandsgröße nicht von einer zusätzlichen Genauigkeit, die grundsätzlich durch die Referenzgröße bereitgestellt wird, profitieren kann.
Aus DE 10 2014 007 794 A1 sind Verfahren zum Betrieb eines Fahrzeugleitsystems bekannt, wobei zumindest in Bereichen ohne verfügbares satellitengestütztes Navigationssignal eine Positionsbestimmung des Fahrzeugs mittels einer Koppelnavigation anhand einer Bewegungsrichtung des Fahrzeugs und einer Geschwindigkeit des Fahrzeugs durchgeführt wird. Dabei werden die Ergebnisse der Koppelnavigation mit einem Referenzspurverlauf verglichen. Eine Abweichung vom Referenzspurverlauf bestimmt einen Richtungskorrekturwert. Ändert sich der Richtungskorrekturwert dabei kontinuierlich, wird von einem systematischen Messwertfehler, einem sogenannten Bias, der Sensorik zur Ermittlung der Fahrtrichtung ausgegangen. Durch Bildung einer mittleren Richtungskorrekturwertänderung wird ein Bias-Korrekturwert bestimmt. Die Fahrtrichtungsänderung kann somit bei jedem neuen Messsignal der Sensorik um den Bias-Korrekturwert korrigiert werden. Solche Techniken weisen bestimmte Einschränkungen und Nachteile auf. Beispielsweise kann es in solchen Techniken erforderlich sein, die Bias-Korrektur auch basierend auf Odometrie-Positionsdaten zu bestimmen. Dies kann eine inhärente Ungenauigkeit bewirken. Außerdem kann es in solchen Techniken erforderlich sein, den Referenzspurverlauf zu bestimmen. Dies kann oftmals lediglich mit einer eingeschränkten Genauigkeit möglich sein.
Aus US 2006/0106533 A1 ist ein Navigationsgerät zum Bestimmen der Position und der Bewegungsrichtung eines Objekts bekannt. Das Navigationssystem umfasst eine Navigationsberechnungsvorrichtung, die eingerichtet ist, um die Position und die Bewegungsrichtung des Objekts basierend auf einer Ausgabe einer Geschwindigkeitsdetektionsvorrichtung und einer Ausgabe einer Gierratendetektionsvorrichtung zu berechnen. Ein Schätzer ist eingerichtet, um eine Trägerphase und eine Pseudoentfernung, die von einem Satelliten eines globalen Positioniersystems empfangen wird, abzuschätzen. Darauf basierend können Fehler in der Position und der Bewegungsrichtung abgeschätzt werden. Ein solches Verfahren weist den Nachteil auf, dass auch das Bestimmen einer Pseudoentfernung basierend auf den Satellitensignalen mit einer gewissen systematischen Ungenauigkeit behaftet sein kann. Deshalb kann eine Kompensation von Fehlern in der Schätzung der Position und der Schätzung der Geschwindigkeit eine lediglich eingeschränkte Genauigkeit aufweisen.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Deshalb besteht ein Bedarf für verbesserte Techniken zur Schätzung der Eigenposition einer Maschine. Insbesondere besteht ein Bedarf für solche Techniken, welche zumindest einige der oben genannten Nachteile und Einschränkungen beheben.
Diese Aufgabe wird von den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Die Merkmale der abhängigen Patentansprüche definieren Ausführungsformen.
Gemäß einem Aspekt betrifft die Erfindung ein Verfahren zur Schätzung der Eigenposition einer Maschine. Das Verfahren umfasst das Empfangen von ersten Absolut-Positionsdaten von einem ersten Positioniersystem der Maschine. Das Verfahren umfasst auch das Empfangen von zweiten Absolut-Positionsdaten von einem zweiten Positioniersystem der Maschine. Das Verfahren umfasst auch das Kombinieren von mehreren in einem ersten Zeitintervall angeordneten Datenpunkten der ersten Absolut-Positionsdaten zum Erhalten eines ersten Referenzwerts. Das Verfahren umfasst weiterhin das Kombinieren von mehreren in einem zweiten Zeitintervall angeordneten Datenpunkten der ersten Absolut-Positionsdaten zum Erhalten eines zweiten Referenzwerts. Das Verfahren umfasst auch das Kompensieren von Fehlern in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten basierend auf dem ersten Referenzwert und dem zweiten Referenzwert zum Erhalten von kompensierten zweiten Absolut-Positionsdaten. Ferner umfasst das Verfahren das Schätzen einer Eigenposition zumindest basierend auf den kompensierten zweiten Absolut-Positionsdaten.
Beispielsweise könnte die Maschine ein Personenkraftfahrzeug sein oder ein Lastkraftfahrzeug sein. Beispielsweise könnte die Maschine ein autonomes Fahrzeug sein. Beispielsweise könnte die Maschine eine Drone sein. Es wäre auch möglich, dass die Maschine ein Flugzeug oder ein Schiff ist.
Die Absolut-Positionsdaten können indikativ für die Eigenposition der Maschine in einem bestimmten Koordinatensystem sein, beispielsweise in einem globalen Koordinatensystem oder aber einem Koordinatensystem des jeweiligen Positioniersystems. Ggf. hat eine Koordinatentransformation zu erfolgen. Die Absolut-Positionsdaten können Datenpunkte umfassen, welche die Eigenposition der Maschine zu unterschiedlichen Zeiten beschreiben. Die Datenpunkte könnten einen Zeitstempel aufweisen. Die Absolut-Positionsdaten können insbesondere abgegrenzt sein gegenüber von Odometrie-Positionsdaten, welche die Bewegung der Maschine in einem bestimmten Zeitraum beschreiben können, also z.B. Geschwindigkeit und/oder Richtung.
Dabei können die hierin beschriebenen Beispiele für unterschiedliche Positioniersysteme eingesetzt werden. Beispiele für Positioniersysteme umfassen: ein Satellitennavigations-Positioniersystem, welches basierend auf Satellitensignalen Absolut-Positionsdaten bereitstellt; Techniken basieren auf der Umfelderkennung, zum Beispiel Bild-basiert; etc. In DE 10 2011 119762 A1 wird z.B. ein System beschrieben, wie mittels Kameraerkennungen und einer digitalen Karte die Position bestimmt werden kann. Ähnliche Verfahren gibt es auch für LIDAR.
Das erste Positioniersystem und das zweite Positioniersystem können also unterschiedliche Schätzungen für die Eigenposition der Maschine bereitstellen. Insbesondere ist es möglich, dass die ersten Absolut-Positionsdaten und die zweiten Absolut-Positionsdaten zunächst keine oder keine signifikante Korrelation zueinander aufweisen. Durch diese zwei unabhängigen Messwerte für die Eigenposition der Maschine ist es möglich, die Eigenposition der Maschine zum Beispiel basierend auf einer Ortungsfusion, die die ersten Absolut-Positionsdaten sowie die zweiten Absolut-Positionsdaten berücksichtigt, besonders genau zu bestimmen. Grundsätzlich ist es möglich, mehr als zwei Typen von Positionsdaten zu berücksichtigen.
Das Kombinieren der ersten Absolut-Positionsdaten in den Zeitintervallen kann zum Beispiel eine Mittelung, eine gewichtete Mittelung, eine Addition, eine Subtraktion und/oder eine Tiefpassfilterung umfassen. Durch das Kombinieren mehrerer Datenpunkte der Absolut-Positionsdaten können statistische Fehler der ersten Absolut-Positionsdaten reduziert werden.
Das Kompensieren von Fehlern in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten kann eine Reduktion eines systematischen Fehlers der zweiten Absolut-Positionsdaten bewirken. Beispielsweise wäre es möglich, dass das Kompensieren von Fehlern in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten einmal für in dem ersten Zeitintervall angeordnete Datenpunkte der zweiten Absolut-Positionsdaten basierend auf dem ersten Referenzwert erfolgt; und weiterhin für in dem zweiten Zeitintervall angeordnete Datenpunkte der zweiten Absolut-Positionsdaten basierend auf dem zweiten Referenzwert erfolgt. In anderen Worten kann es möglich sein, jeweils einen zeitaktuellen Referenzwert für das Kompensieren von Fehlern in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten zu verwenden.
Beispielsweise kann das Kompensieren von Fehlern in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten umfassen: Bilden einer Differenz zwischen Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten und einem jeweiligen Referenzwert zum Erhalten der kompensierten zweiten Absolut-Positionsdaten. Beispielsweise ist es also möglich, die aus den ersten Absolut-Positionsdaten erhaltenen Referenzwerte als Bezugsgröße zur Reduktion des systematischen Fehlers (engl. „Bias“) zu berücksichtigen.
Verschiedene Beispiele der Erfindung beruhen auf der Erkenntnis, dass es oftmals möglich sein kann, den systematischen Fehler der zweiten Absolut-Positionsdaten auf Grundlage der ersten Absolut-Positionsdaten zu reduzieren bzw. zu minimieren. Dies kann möglich sein, indem das erste Positioniersystem die ersten Absolut-Positionsdaten ohne bzw. ohne signifikanten systematischen Fehler bereitstellt. Das erste Positioniersystem kann also als Referenzgröße für einen systematischen Fehler der zweiten Absolut-Positionsdaten berücksichtigt werden. Es wurde beobachtet, dass oftmals Positioniersysteme verfügbar sind, die eine solche Spezifikation in guter Näherung erfüllen.
Weiterhin basieren verschiedene Beispiele der vorliegenden Erfindung auf der Erkenntnis, dass der systematische Fehler der zweiten Absolut-Positionsdaten als Funktion der Zeit variieren kann. Deshalb kann es oftmals erstrebenswert sein, das Kompensieren von Fehlern in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten basierend auf unterschiedlichen Referenzwerten für die verschiedenen Zeitintervalle durchzuführen. Beispielsweise wäre es möglich, dass das Kompensieren von Fehlern in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten wiederholt für unterschiedliche Referenzwerte durchgeführt wird, beispielsweise periodisch oder gemäß einem Zeitplan. Derart kann eine zeitliche Variation des systematischen Fehlers der zweiten Absolut-Positionsdaten online - d.h. während der Fahrt - erkannt und kompensiert werden. Beispielsweise wäre es in den verschiedenen hierin beschriebenen Beispielen möglich, dass das Kompensieren in Echtzeit durchgeführt wird.
Das Verfahren kann vorzugsweise das Verwerfen von Datenpunkten der ersten Absolut-Positionsdaten und/oder von Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten basierend auf einer jeweiligen Unsicherheit der Datenpunkte umfassen.
Beispielsweise wäre es möglich, dass das erste Positioniersystem und/oder das zweite Positioniersystem einen Indikator für die Unsicherheit der Datenpunkte bereitstellen. Beispielsweise könnte dieser Indikator einer Kovarianz der jeweiligen Positionsdaten entsprechen. In weiteren Beispielen wäre es möglich, die Unsicherheit der Datenpunkte basierend auf a-priori-Wissen zu bestimmen.
Beispielsweise wäre es möglich, dass solche Datenpunkte verworfen werden, welche eine Unsicherheit aufweisen, die einen bestimmten vorgegebenen Schwellenwert überschreitet.
Vorzugsweise kann es möglich sein, dass Datenpunkte mit einer besonders großen Unsicherheit bereits frühzeitig in der Verarbeitungsabfolge verworfen werden. Beispielsweise wäre es möglich, dass Datenpunkte mit einer vergleichsweise großen Unsicherheit bereits vor dem Kombinieren der ersten Absolut-Positionsdaten bzw. vor dem Kompensieren verworfen werden.
Durch das Verwerfen von Datenpunkten der ersten Absolut-Positionsdaten und/oder von Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten basierend auf einer jeweiligen Unsicherheit der Datenpunkte kann erreicht werden, dass die Kompensation von Fehlern in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten nicht durch lediglich ungenau bekannte Datenpunkte der ersten Absolut-Positionsdaten verfälscht wird.
Vorzugsweise wäre es möglich, dass das Kombinieren von Datenpunkten der ersten Absolut-Positionsdaten Gewichte von Datenpunkten der ersten Absolut-Positionsdaten berücksichtigt. Beispielsweise können diese Gewichte den Unsicherheiten der Datenpunkte entsprechen. Zum Beispiel wäre es also möglich, dass das Kombinieren eine gewichtete Mittelwertbildung umfasst. Durch solche Techniken kann es möglich sein, solche Datenpunkte der ersten Absolut-Positionsdaten mit einer großen (kleinen) Unsicherheit vergleichsweise schwach (stark) im Rahmen der Kompensation von Fehlern in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten zu berücksichtigen. Dadurch kann eine Genauigkeit der Schätzung der Eigenposition erhöht werden.
Grundsätzlich ist es in den verschiedenen hierin beschriebenen Beispielen möglich, unterschiedliche Längen für die Zeitintervalle zu wählen. Einerseits kann es erstrebenswert sein, die Zeitintervalle vergleichsweise klein zu dimensionieren. Derart kann nämlich eine aufgrund der Kompensation bewirkte Korrelation zwischen den ersten Absolut-Positionsdaten und den zweiten Absolut-Positionsdaten reduziert werden. Andererseits kann es jedoch erstrebenswert sein, dass die Zeitintervalle vergleichsweise groß dimensioniert werden. Derart kann nämlich erreicht werden, dass statistische Fehler in den ersten Absolut-Positionsdaten beim Kompensieren von Fehlern in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten weniger stark berücksichtigt werden. Weiterhin kann aufgrund der zeitvariablen Eigenposition der Maschine die Länge der Zeitfenster tendenziell kürzer gewählt werden, als eine Zeitskala, auf der sich die Eigenposition der Maschine typischerweise ändert.
Es wurde beobachtet, dass besonders genaue Ergebnisse für die Eigenposition der Maschine basierend auf einer Länge der Zeitintervalle im Bereich von 5-50 Sekunden, optional im Bereich von 10-30 Sekunden erhalten werden.
Vorzugsweise wäre es möglich, dass die Zeitintervalle basierend auf einer Schiebefenster-Technik (englisch „Sliding Window“) bestimmt werden. Dies bedeutet, dass die Zeitintervalle als Fenster der Schiebefenster-Technik bestimmt werden können. Bei der Schiebefenster-Technik ist es möglich, dass mit voranschreitender Zeit die Zeitintervalle kontinuierlich verschoben werden. Mittels der Schiebefenster-Technik kann es möglich sein, die zeitvariable Veränderung der Eigenposition der Maschine, zum Beispiel aufgrund der Eigenbewegung der Maschine, besonders genau zu berücksichtigen. Insbesondere können immer zeitaktuelle Datenpunkte der ersten Positionsdaten für die Kompensation verwendet werden.
In manchen Beispielen wäre es möglich, dass die Fenstergröße der Schiebefenster-Technik, d.h. die Länge der Zeitintervalle, basierend auf a-priori-Wissen über das erste Positioniersystem und über das zweite Positioniersystem bestimmt werden. Beispielsweise wäre es möglich, dass eine entsprechende Fenstergröße in einem Speicher einer entsprechenden Vorrichtung hinterlegt ist. Es wäre möglich, dass unterschiedliche Fenstergrößen mit unterschiedlichen Positioniersystemen assoziiert sind: dann können unterschiedliche Fenstergrößen verwendet werden, je nachdem welches erste Positioniersystem konkret zur Bestimmung der Referenzwerte verwendet wird.
Das Bestimmen der Fenstergröße basierend auf a-priori-Wissen kann den Vorteil aufweisen, dass zum Beispiel in einem Offlineverfahren mit besonders exakt bekannter Eigenposition der Maschine eine optimale Fenstergröße ermittelt werden kann. Dadurch können Ungenauigkeiten in der Schätzung der Eigenposition der Maschine aufgrund einer falsch dimensionierten Fenstergröße reduziert werden.
Es wäre aber auch möglich, die Fenstergröße aktiv zu bestimmen. Beispielsweise wäre es möglich, dass das Verfahren das Durchführen einer Optimierung der Fenstergröße basierend auf Kalibrations-Absolut-Positionsdaten, den ersten Absolut-Positionsdaten sowie den zweiten Absolut-Positionsdaten umfasst. Die Optimierung kann mindestens eine Zielgröße aufweisen. Die Zielgröße könnte beispielsweise aus folgender Gruppe ausgewählt sein: ein Fehler der Eigenpositionsschätzung; und eine Korrelation zwischen den ersten Absolut-Positionsdaten und den zweiten Absolut-Positionsdaten.
Vorzugsweise wäre es möglich, dass die Kalibrations-Absolut-Positionsdaten die Eigenposition der Maschine mit einer besonders hohen Genauigkeit indizieren. Beispielsweise können die Kalibrations-Absolut-Positionsdaten lediglich temporär vorhanden sein, zum Beispiel in einer Kalibrationsphase. Basierend auf den Kalibrations-Absolut-Positionsdaten ist es dann möglich, den Fehler der Eigenpositionsschätzung basierend auf den kompensierten zweiten Absolut-Positionsdaten zu ermitteln. Durch solche Techniken können bestimmte zeitvariable Einflüsse auf die optimale Fenstergröße berücksichtigt werden. Beispielsweise könnte die Optimierung der Fenstergröße wiederholt durchgeführt werden, immer dann wenn die Kalibrations-Absolut-Positionsdaten verfügbar sind. Beispielsweise könnten die Kalibrations-Absolut-Positionsdaten in einem Offline-Verfahren unter Laborbedingungen verfügbar sein. Es wäre aber alternativ oder zusätzlich auch möglich, dass die Kalibrations-Absolut-Positionsdaten zum Beispiel bei bestimmten Landmarken zur Verfügung stehen, beispielsweise wenn die Maschine eine wohldefinierte Landmarke passiert.
Vorzugsweise umfasst das Verfahren weiterhin das Überwachen von Sprüngen in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten. Das Verfahren umfasst dann weiterhin das Neuinitialisieren des Schiebefensters der Schiebefenster-Technik basierend auf dem Überwachen. Beispielsweise wäre es möglich, immer dann eine Initialisierung des Schiebefensters durchzuführen, wenn ein Sprung in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten erkannt wird. Beispielsweise kann ein Sprung definiert sein als eine Änderung zwischen einer Abfolge von benachbarten Datenpunkten, die einen bestimmten Schwellenwert überschreitet. Beispielsweise könnte der Schwellenwert in Bezug auf eine Unsicherheit bzw. Kovarianz von Daten der zweiten Absolut-Positionsdaten definiert sein.
Die Initialisierung des Schiebefensters kann zum Beispiel das Verwerfen von im Schiebefenster befindlichen Datenpunkten der ersten Absolut-Positionsdaten umfassen. Beispielsweise könnte die Initialisierung das Setzen der Unterkante des Schiebefensters auf einen Zeitpunkt, der mit einem erkannten Sprung in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten entspricht, umfassen.
Durch eine solche situationsabhängige Initialisierung des Schiebefensters kann erreicht werden, dass bestimmte zeitabhängige Änderungen im systematischen Fehler der zweiten Absolut-Positionsdaten besonders zügig berücksichtigt werden können. Beispielsweise können Sprünge in den zweiten Absolut-Positionsdaten aufgrund von veränderten Umgebungsparametern der Maschine - zum Beispiel aufgrund einer Eigengeschwindigkeit der Maschine - hervorgerufen werden. Durch die Initialisierung kann die Latenz bis zum berücksichtigen solcher Änderungen herabgesetzt werden, beispielsweise im Vergleich zu der Latenz, die aufgrund der Fensterlänge des Schiebefensters definiert ist.
Vorzugsweise umfasst das Verfahren eine Initialisierungsphase. Beispielsweise könnte das Verfahren in der Initialisierungsphase das Empfangen einer Vielzahl von Absolut-Positionsdaten von einer Vielzahl von Positioniersystemen der Maschine umfassen. Dann wäre es möglich, dass für jede der Vielzahl von Absolut-Positionsdaten entsprechende Datenpunkte kombiniert werden, um einen jeweiligen Referenzwert zu erhalten. In der Initialisierungsphase könnten weiterhin Abweichungen zwischen den Referenzwerten der Vielzahl von Absolut-Positionsdaten identifiziert werden. Dann wäre es möglich, dass das erste Positioniersystem aus der Vielzahl von Positioniersystemen basierend auf den identifizierten Abweichungen ausgewählt wird.
Wie bereits oben stehend erläutert, können die verschiedenen hierin beschriebenen Beispiele auf der Annahme aufbauen, dass das erste Positioniersystem die ersten Absolut-Positionsdaten mit einem besonders geringen systematischen Fehler bereitstellt. Manchmal kann es erstrebenswert sein, dasjenige Positioniersystem aus der Vielzahl von Positioniersystemen, die grundsätzlich zur Verfügung stehen (Kandidaten-Positioniersysteme), auszuwählen, welches diese Annahme besonders gut erfüllt. Die oben stehend beschriebene Technik ermöglicht einen besonders einfachen Test dieser Annahme. Die oben beschriebene Technik kann dabei wiederum unter der Annahme funktionieren, dass die systematischen Fehler der verschiedenen Positioniersysteme der Vielzahl von Positioniersystemen statistisch um einen Mittelwert streuen.
Es könnten auch andere statistische Tests zum Auffinden des ersten Positioniersystems mit besonders geringem statistischen Fehler verwendet werden. Im Allgemeinen können zum Beispiel statistische Tests der Klasse „Übereinstimmung mit einer zufälligen Stichprobe“ (englisch „Random Sample Consensus, RANSAC“) verwendet werden.
Vorzugsweise kann das Verfahren weiterhin das Durchführen einer Ortungsfusion basierend auf den ersten Absolut-Positionsdaten und den zweiten Absolut-Positionsdaten und das Schätzen der Eigenposition basierend auf der Ortungsfusion umfassen. Durch das Durchführen der Ortungsfusion ist es möglich, dass die Eigenposition besonders genau geschätzt wird, weil sowohl die ersten Absolut-Positionsdaten, als auch die zweiten Absolut-Positionsdaten berücksichtigt werden. Gleichzeitig kann es jedoch erforderlich sein, zu berücksichtigen, dass das Kompensieren von Fehler in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten keine besonders starke Korrelation zwischen den ersten Absolut-Positionsdaten und den zweiten Absolut-Positionsdaten bewirkt, d.h. keinen besonders großen Informationsverlust über das Entfernen des systematischen Fehlers hinaus verursacht.
Gemäß einem weiteren Aspekt umfasst eine Vorrichtung eine Schnittstelle. Die Schnittstelle ist eingerichtet, um die folgenden Schritte durchzuführen: Empfangen von ersten Absolut-Positionsdaten von einem ersten Positioniersystem einer Maschine; und Empfangen von zweiten Absolut-Positionsdaten von einem zweiten Positioniersystem der Maschine. Die Vorrichtung umfasst auch mindestens einen Prozessor. Der mindestens eine Prozessor ist eingerichtet, um die folgenden Schritte durchzuführen: Kombinieren von mehreren in einem ersten Zeitintervall angeordneten Datenpunkten der ersten Absolut-Positionsdaten zum Erhalten eines ersten Referenzwerts; und Kombinieren von mehreren in einem zweiten Zeitintervall angeordneten Datenpunkten der ersten Absolut-Positionsdaten zum Erhalten eines zweiten Referenzwerts; und Kompensieren von Fehlern in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten basierend auf dem ersten Referenzwert und dem zweiten Referenzwert zum Erhalten von kompensierten zweiten Absolut-Positionsdaten; und Schätzen einer Eigenposition zumindest basierend auf den kompensierten zweiten Absolut-Positionsdaten.
Beispielsweise kann die Vorrichtung gemäß dem gegenwärtig diskutierten Aspekt eingerichtet sein, um das Verfahren zur Schätzung der Eigenposition einer Maschine gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Erfindung auszuführen.
Für eine solche Vorrichtung können Effekte erzielt werden, die vergleichbar sind mit den Effekten, die für das Verfahren zur Schätzung der Eigenposition einer Maschine gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Erfindung erzielt werden können.
Die oben dargelegten Merkmale und Merkmale, die nachfolgend beschrieben werden, können nicht nur in den entsprechenden explizit dargelegten Kombinationen verwendet werden, sondern auch in weiteren Kombinationen oder isoliert, ohne den Schutzumfang der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
Figurenliste

1 illustriert schematisch eine Vorrichtung zum Schätzen einer Eigenposition einer Maschine zumindest basierend auf Absolut-Positionsdaten.
2 illustriert schematisch eine Trajektorie der Maschine, sowie Absolut-Positionsdaten ohne systematischen Fehler und weitere Absolut-Positionsdaten mit systematischem Fehler gemäß verschiedener Ausführungsformen.
3 illustriert schematisch einen Fehler von Datenpunkten der Absolut-Positionsdaten gemäß dem Beispiel der 2 als Funktion der Zeit.
4 illustriert schematisch das Kompensieren von Fehlern in Datenpunkten der Absolut-Positionsdaten mit systematischem Fehler basierend auf einer Kombination von mehreren Datenpunkten der Absolut-Positionsdaten ohne systematischen Fehler gemäß dem Beispiel der 2.
5 illustriert schematisch den Fehler verschiedener Größen in Abhängigkeit einer Fenstergröße eines Fensters einer Schiebefenster-Technik gemäß verschiedener Ausführungsformen.
6 illustriert schematisch die Genauigkeit der geschätzten Eigenposition als Funktion der Zeit gemäß verschiedener Ausführungsbeispiele.
7 illustriert schematisch die Vorrichtung zur Schätzung der Eigenposition einer Maschine gemäß verschiedener Ausführungsformen.
8 ist ein Flussdiagramm eines Verfahrens gemäß verschiedener Ausführungsformen.

Detaillierte Beschreibung von Ausführungsformen
Die oben beschriebenen Eigenschaften, Merkmale und Vorteile dieser Erfindung sowie die Art und Weise, wie diese erreicht werden, werden klarer und deutlicher verständlich im Zusammenhang mit der folgenden Beschreibung der Ausführungsbeispiele, die im Zusammenhang mit den Zeichnungen näher erläutert werden.
Nachfolgend wird die vorliegende Erfindung anhand bevorzugter Ausführungsformen unter Bezugnahme auf die Zeichnungen näher erläutert. In den Figuren bezeichnen gleiche Bezugszeichen gleiche oder ähnliche Elemente. Die Figuren sind schematische Repräsentationen verschiedener Ausführungsformen der Erfindung. In den Figuren dargestellte Elemente sind nicht notwendigerweise maßstabsgetreu dargestellt. Vielmehr sind die verschiedenen in den Figuren dargestellten Elemente derart wiedergegeben, dass ihre Funktion und genereller Zweck dem Fachmann verständlich wird. In den Figuren dargestellte Verbindungen und Kopplungen zwischen funktionellen Einheiten und Elementen können auch als indirekte Verbindung oder Kopplung implementiert werden. Eine Verbindung oder Kopplung kann drahtgebunden oder drahtlos implementiert sein. Funktionelle Einheiten können als Hardware, Software oder eine Kombination aus Hardware und Software implementiert werden.
Nachfolgend werden verschiedene Techniken zur Schätzung der Eigenposition einer Maschine beschrieben. Dabei werden Absolut-Positionsdaten von mehreren Positioniersystemen der Maschine empfangen.
Der Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass Fehler der Absolut-Positionsdaten nicht lediglich auf weißes Rauschen, d.h. statistische Fehler beschränkt sind, die einer nullzentrierten Normalverteilung folgen. Häufig weisen konkrete Implementierungen von Positioniersystemen auch systematische Fehler auf. Nachfolgend werden Techniken beschrieben, um systematische Fehler zu kompensieren. Insbesondere werden nachfolgend Techniken beschrieben, um zeitabhängige systematische Fehler zu kompensieren. Solche systematischen Fehler können sich beispielsweise als Verschiebung der Fehlerverteilung weg vom Nullpunkt ausdrücken. Mittels der hierin beschriebenen Techniken ist es möglich, solche systematischen Fehler zu kompensieren, d.h. in der Stärke zu reduzieren oder zu minimieren.
Die hierin beschriebenen Techniken können beispielsweise als Onlineverfahren verwendet werden, d.h. während des Betriebs der Maschine unter tatsächlichen Bedingungen und ohne verfügbare Kalibrations-Positionsdaten, die die tatsächliche Eigenposition der Maschine mit besonders hoher Genauigkeit abbilden. Die hierin beschriebenen Techniken können Echtzeit-Anwendungen ermöglichen.
1 illustriert Aspekte in Bezug auf die Schätzung der Eigenposition einer Maschine. In 1 ist ein Beispiel dargestellt, bei dem die Maschine 99 ein Positioniersystem 101 aufweist, welches Absolut-Positionsdaten 201 an eine Vorrichtung 1000 überträgt. Die Maschine 99 weist weiterhin ein Positioniersystem 102 auf, welches eingerichtet ist, um Absolut-Positionsdaten 202 an die Vorrichtung 1000 zu übertragen. Im Allgemeinen ist es möglich, dass die Positioniersysteme 101, 102 unabhängige d.h. unkorrelierte Absolut-Positionsdaten 201, 202 an die Vorrichtung 1000 übergeben.
Die Maschine 99 weist weiterhin Positioniersysteme 111, 112 auf, die jeweils Odometrie-Positionsdaten 211, 212 an die Vorrichtung 1000 übergeben. Die Odometrie-Positionsdaten 211, 212 beschreiben eine Änderung der Position der Maschine 99 als Funktion der Zeit.
Nachfolgend werden insbesondere Techniken beschrieben, um systematische Fehler in den Absolut-Positionsdaten 201, 202 zu kompensieren. Es wäre aber grundsätzlich auch möglich, entsprechende Techniken in Bezug auf die Odometrie-Positionsdaten 211, 212 anzuwenden.
Die Vorrichtung 1000 ist eingerichtet, um die Eigenposition der Maschine 99 zu schätzen. Dazu kann die Vorrichtung 1000 beispielsweise die verschiedenen Positionsdaten 201, 202, 211, 212 berücksichtigen. Beispielsweise könnte die Vorrichtung 1000 eingerichtet sein, um eine Ortungsfusion basierend auf den Positionsdaten 201, 202, 211, 212 durchzuführen und dann die Eigenposition basierend auf der Ortungsfusion zu schätzen.
Die Vorrichtung 1000 ist dann eingerichtet, um ein Signal 190 auszugeben, welches indikativ für die geschätzte Eigenposition der Maschine 99 ist. Beispielsweise könnte das Signal 190 von einem Fahrerassistenzsystem eines Kraftfahrzeugs als Maschine 99 verwendet werden, um eine Fahrerassistenzfunktionalität bereitzustellen. Beispielsweise könnte das Signal 190 für eine Fahrerassistenzfunktionalität im Bereich des autonomen Fahrens verwendet werden.
Die Vorrichtung 1000 ist insbesondere eingerichtet, um einen systematischen Fehler der Absolut-Positionsdaten 202 basierend auf den Absolut-Positionsdaten 201 zu kompensieren. Dazu ist es zum Beispiel möglich, die Messungen z^b mit Informationsmatrix Ω^b - manchmal entsprechend der inversen Kovarianz-Matrix - der mit systematischen fehlerbehafteten Absolut-Positionsdaten 202 mit den Absolut-Positionsdaten 201 zu vergleichen. Dabei ist es möglich, dass sowohl die Absolut-Positionsdaten 201, als auch die Absolut-Positionsdaten 202 statistische Fehler aufweisen; jedoch wird angenommen, dass die Absolut-Positionsdaten 201 keinen signifikanten systematischen Fehler aufweisen. Die Absolut-Positionsdaten 201 definieren Messungen z^k mit Informationsmatrix Ω^k.
Mathematisch ausgedrückt wird normalerweise folgende Fehlerannahme für die i-te globale, bias-freie Positionsmessung gemacht: $z_{i}^{k} = p_{i} + v_{i}^{k}$
Hier ist p_i die „wahre“ Position für die i-te Messung von ν^k ist weißes Rauschen mit ν^k~N(0, (Ω^k)^-1). Häufig treten in der Praxis jedoch wie erwähnt Fälle auf, bei denen gilt $z_{i}^{b} = p_{i} + v_{i}^{b} + c_{i}^{b}$
Der systematische Fehler $c_{i}^{b}$ verschiebt die Positionsdaten um einen konstanten Wert. $c_{i}^{b}$ hängt außerdem von der Messung i ab, da der systematische Offset sich häufig mit der Zeit langsam verschiebt (z.B. aufgrund von Ionosphäre-Änderungen bei GPS, geänderten Mehrwegeausbreitungen, etc.).
2 zeigt eine Referenztrajektorie 299 (durchgezogene Linie), Datenpunkte von mit systematischem Fehler behafteten Absolut-Positionsdaten 202, sowie Datenpunkte der Absolut-Positionsdaten 201 ohne systematischen Fehler. Aus 2 ist ersichtlich, dass die Trajektorie der Absolut-Positionsdaten 202 im Mittel sichtbar gegenüber der tatsächlichen Trajektorie 299 verschoben ist. Deshalb kann es zu Fehlern in der Schätzung der Eigenposition kommen, wenn der entsprechende systematische Fehler der Absolut-Positionsdaten 202 nicht kompensiert wird.
3 illustriert diese Verschiebung, indem jeweils der Fehler der Absolut-Positionsdaten 201, 202 gegenüber der tatsächlichen Trajektorie 299 als Funktion der Zeit dargestellt ist. Aus 3 ist ersichtlich, dass der Fehler der Absolut-Positionsdaten 202 als Funktion der Zeit systematisch variiert. Dahingegen ist der Fehler der Absolut-Positionsdaten 201 im Mittel Null. Dieser Befund wird in verschiedenen Beispielen ausgenutzt, um den systematischen Fehler der Absolut-Positionsdaten 202 zu kompensieren.
2 und 3 stellen eine Labor-Situation dar. Dies ist der Fall, da Wissen über die Referenztrajektorie 299 vorhanden ist und deshalb der Fehler gemäß 3 genau quantifiziert werden kann. In den verschiedenen hierin beschriebenen Beispielen ist es jedoch möglich, entsprechende Techniken als Online-Verfahren auszubilden, so dass keine Referenztrajektorie 299 vorhanden ist. Darüber hinaus ist es in den verschiedenen hierin beschriebenen Beispielen möglich, die Eigenposition der Maschine flexibel basierend auf unterschiedlichsten Arten und Typen von Positioniersystemen zu schätzen. Solche Techniken werden manchmal auch als generische Ortungsfusion bezeichnet. Bei der generischen Ortungsfusion ist es im Vorfeld nicht bekannt, welche konkreten Absolut-Positionsdaten zur Schätzung der Eigenposition verfügbar sein werden. Deshalb ist es im Allgemeinen auch bei der generischen Ortungsfusion nicht oder nur eingeschränkt möglich, die Ursachen der systematischen Fehler beispielsweise durch Kalibration im Vorfeld zu korrigieren. Vielmehr kann eine generische Behandlung der systematischen Fehler anzustreben sein.
Verschiedene Beispiele beruhen darauf, dass die Absolut-Positionsdaten 201 keine bzw. keinen systematischen Fehler aufweisen, d.h. dass für die Absolut-Positionsdaten 201 die Gleichung 1 gilt. Basierend auf den Absolut-Positionsdaten 201, 202 kann dann der Wert $c_{i}^{b}$ geschätzt werden. Dies ist in 4 dargestellt.
4 illustriert Aspekte in Bezug auf das Kompensieren von Fehlern in Datenpunkten der Absolut-Positionsdaten 202 basierend auf den Datenpunkten der Absolut-Positionsdaten 201. In dem Beispiel der 4 ist ein Mittelwert 301 der Datenpunkte der Absolut-Positionsdaten 201, der über ein Zeitintervall 320 ermittelt ist, dargestellt (durchgezogene Linie). Anstatt des Mittelwerts 301 wäre es in den verschiedenen hierin beschriebenen Beispielen auch möglich, die Datenpunkte der Absolut-Positionsdaten 201 auf eine andere Art und Weise zu kombinieren, beispielsweise unter Verwendung eines Tiefpassfilters oder einer gewichteten Mittelung
Es ist dann möglich, die Fehler von Datenpunkten der Absolut-Positionsdaten 202 basierend auf dem Mittelwert 301 zu kompensieren. Insbesondere wäre es zum Beispiel möglich, den Mittelwert 302 der Absolut-Positionsdaten 202 während des Zeitintervalls 320 zu bestimmen und von diesem Mittelwert 302 den Mittelwert 301 abzuziehen (die entsprechende Differenz 310 ist in dem Beispiel der 4 durch den vertikalen Pfeil dargestellt). Durch diese Subtraktion ist es möglich, die Absolut-Positionsdaten 202 und den systematischen Fehler zu bereinigen. Basierend auf den derart kompensierten Absolut-Positionsdaten 202 ist es dann möglich, die Eigenposition der Maschine 99 zu schätzen.
Solchen Techniken liegt die folgende Erkenntnis zugrunde: über ein genügend langes Zeitintervall 320 ist der Mittelwert 301 der Datenpunkte der Absolut-Positionsdaten 201 nahe bei 0 und der Mittelwert 302 der Datenpunkte der Absolut-Positionsdaten 202 nahe bei $c_{i}^{b}$ Die Differenz 310 zwischen den Mittelwerten 301, 302 beträgt dann ${\hat{c}}_{i}^{b} \approx c_{i}^{b} .$
Oftmals ist es möglich, dass die Absolut-Positionsdaten 201, 202 auch eine Kovarianzmatrix für die verschiedenen Datenpunkte beinhalten. Alternativ oder zusätzlich ist es möglich, dass die Absolut-Positionsdaten 201, 202 eine empirische Messvarianz aufweisen. Die entsprechenden Unsicherheiten können dazu verwendet werden, um Datenpunkte der Absolut-Positionsdaten 201, 202 zu verwerfen. Beispielsweise könnten alle solchen Datenpunkte verworfen werden, deren Kovarianzmatrix-Einträge einen Schwellenwert überschreiten.
Solche Unsicherheiten der verschiedenen Datenpunkte der Absolut-Positionsdaten 201, 202 können alternative oder zusätzlich auf eine weitere Art und Weise verwendet werden. Beispielsweise wäre es möglich, das das Kombinieren von Datenpunkten der Absolut-Positionsdaten 201 zum Ermitteln des Mittelwerts 301 den Unsicherheiten entsprechende Gewichte berücksichtigt. Dies bedeutet, dass der Mittelwert 301 basierend auf einer gewichteten Mittelung bestimmt werden kann. Entsprechendes gilt auch für den Mittelwert 302 der Absolut-Positionsdaten 202. Derart ist es möglich, unsichere Datenpunkte weniger stark in die Schätzung der Eigenposition bzw. die Kompensation der Absolut-Positionsdaten 202 einfließen zu lassen. Damit ergibt sich für die Schätzung von ${\hat{c}}_{i}^{b}$ bzw. von $c_{i}^{b} :$ $\begin{array}{l} {\hat{c}}_{i}^{b} (s) & = \frac{1}{8} \frac{1}{\sum_{j = i - s}^{i} Ω_{j}^{k}} \sum_{j = i - s}^{i} Ω_{j}^{k} Z_{j}^{k} - \frac{1}{s} \frac{1}{\sum_{j = i - s}^{i} Ω_{j}^{k}} \sum_{j = i - s}^{1} Ω_{j}^{k} z_{j}^{b} & (3) \\ = \frac{1}{s} \frac{1}{\sum_{j = i - s}^{i} Ω_{j}^{k}} \sum_{j = i - s}^{i} Ω_{j}^{k} (z_{j}^{k} - z_{j}^{b}) & (4) \end{array}$
Dabei bezeichnet s die Größe des Zeitintervalls 320 bzw. indiziert die Menge aller Datenpunkte der Absolut-Positionsdaten 201, 202 im Zeitintervall 320. Es wurde gefunden, dass besonders gute Ergebnisse für die Schätzung des systematischen Fehlers erhalten werden können, wenn die Länge des Zeitintervalls 320 im Bereich von 5-50 Sekunden liegt, optional im Bereich von 10-30 Sekunden.
Grundsätzlich ist es möglich, die Fehler in Datenpunkten der Absolut-Positionsdaten 202 in verschiedenen Zeitintervallen jeweils basierend auf den Datenpunkten der Absolut-Positionsdaten 201 im selben Zeitintervall zu kompensieren. Dazu wäre es insbesondere möglich, die Zeitintervalle basierend auf einer Schiebefenster-Technik zu bestimmen. Mittels der Schiebefenster-Technik ist es möglich, den Wert für den systematischen Fehler als Funktion der Zeit anzupassen und damit eine entsprechende Zeitabhängigkeit (vgl. 4) akkurat zu berücksichtigen.
Es wurde beobachtet, dass manche Positioniersysteme nicht ausschließlich langsame, kontinuierliche Änderung des systematischen Fehlers der entsprechenden Absolut-Positionsdaten aufweisen. Oftmals kann es vorkommen, dass sich der systematische Fehler der Absolut-Positionsdaten schlagartig ändert. In verschiedenen Beispielen kann es möglich sein, einen solchen Sprung in den Datenpunkten der Absolut-Positionsdaten 202 mit systematischem Fehler zu überwachen. Beispielsweise kann man mittels Heuristiken feststellen, ob ein solcher Sprung in den Werten der Datenpunkte stattgefunden hat, die auf einen Sprung des systematischen Fehlers zurückzuführen ist. Dazu kann man beispielsweise die letzten Datenpunkte betrachten und auf deren Basis bestimmen, wie die aktuelle Eigenposition in etwa aussieht. Daraus kann man anschließend die präzidierte Eigenposition zum aktuellen Zeitschritt bestimmen. Falls die präzidierte Eigenposition signifikant von dem entsprechenden Datenpunkt abweicht, kann ein entsprechender Sprung erkannt werden. Dabei kann eine signifikante Abweichung zum Beispiel eine Abweichung größer als ein Schwellenwert bezeichnen. Beispielsweise könnte der Schwellenwert einer 3-Sigma-Ellipse des aktuellen Datenpunkts entsprechen.
Wenn ein Sprung in den Datenpunkten bzw. ein Sprung im systematischen Fehler der Absolut-Positionsdaten erkannt wird, ist es möglich, das Schiebefenster der Schiebefenster-Technik neu zu initialisieren. Dies kann bedeuten, dass alle Datenpunkte aus dem Schiebefenster gelöscht werden und die Kompensation lediglich basierend auf Datenpunkten nach dem Sprung durchgeführt wird. Alternativ oder zusätzlich wäre es auch möglich, dass der aktuell berechnete Kompensationsfaktor 310 um die Größe des Sprungs korrigiert wird.
Die Wahl der Fenstergröße - d.h. der Länge des Zeitintervalls 320 - kann einen signifikanten Einfluss auf die Genauigkeit der Kompensation der Absolut-Positionsdaten 202 aufweisen und damit auch einen signifikanten Einfluss auf die Genauigkeit der Schätzung der Eigenposition der Maschine 99. Zum Beispiel kann ein zu großes Fenster dazu führen, dass sich die Schätzung für den systematischen Fehler ${\hat{c}}_{i}^{b}$ nicht schnell genug dem wahren Wert $c_{i}^{b}$ annähert.
Ein zu kleines Fenster kann häufig eine starke Korrelation zwischen den Absolut-Positionsdaten 201 und den Absolut-Positionsdaten 202 bewirken. Korrelierte Absolut-Positionsdaten 201, 202 stellen ein Problem für die Ortungsfusion dar, da die Ortungsfunktion typischerweise unkorrelierte Messungen benötigt. Korrelierte Absolut-Positionsdaten 201, 202 können stärker in die Schätzung der Eigenposition der Maschine 99 im Rahmen der Ordnungsfunktion eingehen, als gewünscht. Ein intuitives Beispiel ist eine Fenstergröße von 1 - d.h. eine Fenstergröße, die lediglich einen einzelnen Datenpunkt umfasst. In einem solchen Szenario wird der Datenpunkt der Absolut-Positionsdaten 202 gleich dem Datenpunkt der Absolut-Positionsdaten 201 gesetzt, d.h. die Absolut-Positionsdaten 202 werden direkt auf die Absolut-Positionsdaten 202 „korrigiert“. Dies kann eine Verfälschung der Absolut-Positionsdaten 202 aufgrund zu großer Korrelation bewirken.
In einem Beispiel wäre es möglich, dass die Fenstergröße der Schiebefenster-Technik basierend auf a-priori-Wissen über die Positioniersysteme 101, 102 bestimmt wird. Solches a-priori-Wissen könnte zum Beispiel in einer Laborumgebung ermittelt werden und fest in einem Speicher der Vorrichtung 1000 hinterlegt werden. Beispielsweise könnte ein solches a-priori-Wissen basierend in einem Offline-Verfahren ermittelt werden, sodass die beste Fenstergröße verwendet werden kann. Ein Beispiel für ein Verfahren setzt eine extensive Suche ein. Dazu wird beispielsweise ein Datensatz mit s Messungen verwendet, wobei der Datensatz mindestens die Absolut-Positionsdaten 201 und die Absolut-Positionsdaten 202, sowie Kalibrations-Absolut-Positionsdaten als Referenz aufweist. Solche Datensätze werden typischerweise in der Forschung und Entwicklung auf täglicher Basis erhoben. s* als optimale Fenstergröße ist vorzugsweise bestimmbar unter Berücksichtigung von: $s * = {argmin}_{s} \frac{1}{L} \sum_{i = 1}^{L} ‖ (z_{i}^{b} - {\hat{c}}_{i}^{b} (s)) - p_{i} ‖$ $s . t . p (z^{b} - p, z^{k} - p) \leq ρ_{t o l}$ $s . t . τ (z^{k}, p, s) \leq τ_{t o l}$
Diese Gleichungen definieren eine Optimierung der Fenstergröße basierend auf den Kalibrations-Absolut-Positionsdaten, sowie den Absolut-Positionsdaten 201, 202.
Beispielsweise ist die erste in Gleichung 6 definierte Bedingung wahr, falls die Fehler der Absolut-Positionsdaten 201, 202 geringer korreliert sind als ein entsprechender Korrelations-Schwellenwert klein ρ_tol. Zu diesem Zweck kann beispielsweise die Hilfsfunktion ρ definiert werden, die die Korrelation zweier Vektoren berechnet. In 5 ist ein aus der Korrelation 503 resultierender Fehler als Funktion der Fenstergröße 320 dargestellt. Aus 5 ist ersichtlich, dass die Korrelation 320 mit zunehmender Fenstergröße abnimmt.
Eine zweite in Gleichung 7 definierte Bedingung ist wahr, falls die Fenstergröße 320 groß genug ist, um die Annahme zu rechtfertigen, dass die Absolut-Positionsdaten 201 ohne systematischen Fehler in den verschiedenen Fenstern - d.h. für verschiedene Mittelwerte 301, die über der Zeit verschoben werden - nahe bei Null liegen. Zu diesem Zweck kann beispielsweise die Hilfsfunktion τ definiert werden. Diese Hilfsfunktion τ ist in 5 durch Kurve 502 dargestellt. Die Hilfsfunktion τ berechnet den Wert, so dass 95 % aller Terme $\frac{1}{s} \sum_{j = i - w}^{i} ‖ Ω_{j}^{k} z_{j}^{k} - p_{j} ‖ f ü r i = 1,..., s$ kleiner oder gleich diesem Wert sind.
Eine weitere Zielgröße kann der Fehler der Eigenpositionsschätzung aufgrund von Latenz sein. Beispielsweise können größere Fenstergrößen 320 bewirken, dass aufgrund der Kombination der entsprechenden Datenpunkte der Absolut-Positionsdaten 201, 202 eine gewisse Latenz in die Messung eingeführt wird. Diese Latenz kann unter Umständen in der Größenordnung der Änderung der Eigenposition der Maschine 99 liegen. Deshalb können größere Fenstergrößen 320 die Genauigkeit der Schätzung der Eigenposition herabsetzen. Dieser Wert ist in 5 durch die Kurve 501 illustriert.
Aus 5 ist ersichtlich, dass sich die verschiedenen Zielgrößen, beispielsweise geringe Fehler der Eigenpositionsschätzung nach Kompensation, geringe Korrelation der Absolut-Positionsdaten 201, 202 und Unterdrückung des statistischen Fehlers in den Absolut-Positionsdaten 201 widersprechen und man typischerweise einen Zielkonflikt erhält. Basierend auf diesem Zielkonflikt kann man einen optimalen Wert für die Fenstergröße 320 wählen.
6 illustriert schematisch den Fehler der Schätzung der Eigenposition als Funktion der Zeit. In 6 illustriert die Kurve 602 die Schätzung der Eigenposition basierend auf den hierin beschriebenen Techniken, die eine Kompensation von Fehlern in Datenpunkten der Absolut-Positionsdaten 202 basierend auf den kombinierten Datenpunkten der Absolut-Positionsdaten 201 umfassen. In dem Beispiel der 6 ist auch die Schätzung für den systematischen Fehler 310 dargestellt. Aus einem Vergleich der Datenpunkte 202 mit der Kurve 602 ist ersichtlich, dass der Fehler der Schätzung der Eigenposition durch die Kompensation reduziert werden kann.
7 illustriert Aspekte in Bezug auf die Vorrichtung 1000. Die Vorrichtung 1000 umfasst einen Prozessor 1002 und einen Speicher 1003. Zum Beispiel kann der Speicher 1003 als nichtflüchtiger Speicher ausgebildet sein. Die Vorrichtung 1000 umfasst noch eine Schnittstelle 1004. Die Schnittstelle 1004 ist eingerichtet, um die verschiedenen Positionsdaten 201, 202, 211, 212 von den Positioniersystemen 101, 102, 111, 112 zu empfangen.
Der Prozessor 1002 ist eingerichtet, Steueranweisungen, die in dem Speicher 1003 gespeichert sind, auszuführen. Das Ausführen der Steueranweisungen bewirkt, dass der Prozessor 1002 verschiedene Techniken in Bezug auf das Kompensieren von mit einem systematischen fehlerbehafteten Absolut-Positionsdaten wie hierin beschrieben ausführt.
8 ist ein Flussdiagramm eines Verfahrens gemäß verschiedener Beispiele. Zum Beispiel könnte das Verfahren gemäß dem Beispiel der 8 von dem Prozessor 1002 ausgeführt werden.
Zunächst werden in Schritt 5001 erste Absolut-Positionsdaten von einem Positioniersystem empfangen. Es ist dabei bekannt, dass die ersten Absolut-Positionsdaten keinen oder keinen signifikanten systematischen Fehler aufweisen.
Zum Beispiel kann es dazu erforderlich sein, dass die ersten Absolut-Positionsdaten bereitstellende Positioniersystem aus einer Vielzahl von Positioniersystemen zu identifizieren. Dazu wäre es beispielsweise möglich, von der Vielzahl von Positioniersystemen Absolut-Positionsdaten zu empfangen und eine Streuung von Mittelwerten der Vielzahl von Absolut-Positionsdaten zu betrachten. Dann können Abweichungen zwischen den jeweiligen Mittelwerten bzw. Referenzwerten betrachtet werden. Zum Beispiel können solche Absolut-Positionsdaten, die besonders nahe bei einem Maximum der entsprechenden Verteilung liegen, als mit geringem systematischen Fehler behaftet identifiziert werden. Es ist dann möglich, das erste Positioniersystem, dass die ersten Absolut-Positionsdaten in Schritt 5001 bereitstellt, basierend auf dem identifizierten Abweichungen aus der Vielzahl von Positioniersystemen auszuwählen.
Anschließend werden in Schritt 5002 zweite Absolut-Positionsdaten von einem zweiten Positioniersystem empfangen. Die zweiten Absolut-Positionierdaten können einen systematischen Fehler aufweisen.
In Schritt 5003 werden Datenpunkte der ersten Absolut-Positionsdaten in einem ersten Zeitintervall kombiniert. Daraus wird ein erster Referenzwert erhalten. Beispielsweise könnte das erste Zeitintervall basierend auf einem Fenster einer Schiebefenster-Technik bestimmt werden. Beispielsweise könnte das erste Zeitintervall eine Zeitdauer im Bereich von 5-50 Sekunden aufweisen. Beispielsweise könnte die Kombination in Block 5003 eine Mittelwertbildung, eine Tiefpassfilterung etc. umfassen.
Dann werden in Schritt 5004 Datenpunkte der ersten Absolut-Positionsdaten in einem zweiten Zeitintervall kombiniert. Daraus wird ein zweiter Referenzwert erhalten. Das zweite Zeitintervall ist verschieden von dem ersten Zeitintervall. Es wäre jedoch möglich, dass gemäß der Schiebefenster-Technik, das erste Zeitintervall und das zweite Zeitintervall zumindest teilweise überlappen. Das Kombinieren in Block 5004 kann entsprechend dem Kombinieren in Block 5003 konfiguriert sein.
Aus den Schritten 5003 rund 5004 werden jeweils ein erster und ein zweiter Referenzwert erhalten. Basierend auf diesen Referenzwerten wird in Schritt 5005 eine Kompensation der zweiten Absolut-Positionsdaten vorgenommen, d.h. eine Kompensation von Fehlern in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten. Beispielsweise könnte in Schritt 5005 ein entsprechender Mittelwert von Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten in dem ersten Zeitintervall subtrahiert werden von dem ersten Referenzwert und ein entsprechender Mittelwert von Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten in dem zweiten Zeitintervall subtrahiert werden von den zweiten Referenzwert. Dadurch ist es möglich, den statistischen Fehler in den zweiten Positionsdaten zu reduzieren.
Anschließend kann in Schritt 5006 die Eigenposition des Fahrzeugs geschätzt werden. Beispielsweise könnte in Schritt 5006 die Eigenposition des Fahrzeugs basierend sowohl auf den ersten Absolut-Positionsdaten, als auch basierend auf den zweiten Absolut-Positionsdaten geschätzt werden. Beispielsweise könnte in Schritt 5006 eine Ortungsfusion für die ersten Absolut-Positionsdaten und die zweiten Absolut-Positionsdaten durchgeführt werden.
Selbstverständlich können die Merkmale der vorab beschriebenen Ausführungsformen und Aspekte der Erfindung miteinander kombiniert werden. Insbesondere können die Merkmale nicht nur in den beschriebenen Kombinationen, sondern auch in anderen Kombinationen oder für sich genommen verwendet werden, ohne das Gebiet der Erfindung zu verlassen.
Bezugszeichenliste

99: Maschine
101: Positioniersystem
102: Positioniersystem
111: Positioniersystem
112: Positioniersystem
190: Signal
201: Absolut-Positionsdaten
202: Absolut-Positionsdaten
211: Odometrie-Positionsdaten
212: Odometrie-Positionsdaten
299: Referenztrajektorie
301: Mittelwert
302: Mittelwert
310: Differenz
320: Zeitintervall
501: Kurve
502: Kurve
503: Korrelation
602: Kurve
603: Kurve
1000: Vorrichtung
1002: Prozessor
1003: Speicher
1004: Schnittstelle

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

DE 102013213067 A1 [0005]
DE 102014007794 A1 [0006]
US 2006/0106533 A1 [0007]
DE 102011119762 A1 [0013]

Claims

Verfahren zur Schätzung der Eigenposition einer Maschine, das umfasst: - Empfangen von ersten Absolut-Positionsdaten (201) von einem ersten Positioniersystem (101) der Maschine (99), - Empfangen von zweiten Absolut-Positionsdaten (202) von einem zweiten Positioniersystem (102) der Maschine, - Kombinieren von mehreren in einem ersten Zeitintervall (320) angeordneten Datenpunkten der ersten Absolut-Positionsdaten zum Erhalten eines ersten Referenzwerts (301), - Kombinieren von mehreren in einem zweiten Zeitintervall angeordneten Datenpunkten der ersten Absolut-Positionsdaten zum Erhalten eines zweiten Referenzwerts, - Kompensieren von Fehlern in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten basierend auf dem ersten Referenzwert und dem zweiten Referenzwert zum Erhalten von kompensierten zweiten Absolut-Positionsdaten, und - Schätzen einer Eigenposition (299) zumindest basierend auf den kompensierten zweiten Absolut-Positionsdaten.
Verfahren nach Anspruch 1, das weiterhin umfasst: - Verwerfen von Datenpunkten der ersten Absolut-Positionsdaten und/oder von Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten basierend auf einer jeweiligen Unsicherheit der Datenpunkte.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Kombinieren von Datenpunkten der ersten Absolut-Positionsdaten den Unsicherheiten entsprechende Gewichte von Datenpunkten der ersten Absolut-Positionsdaten berücksichtigt.
Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, wobei die Länge des ersten Zeitintervalls und/oder des zweiten Zeitintervalls im Bereich von 5-50 Sekunden liegt, optional im Bereich von 10-30 Sekunden.
Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, das weiterhin umfasst: - Bestimmen des ersten Zeitintervalls und des zweiten Zeitintervalls als Schiebefenster einer Schiebefenster-Technik.
Verfahren nach Anspruch 5, das weiterhin umfasst: - Bestimmen einer Fenstergröße der Schiebefenster-Technik basierend auf a-priori-Wissen über das erste Positioniersystem und über das zweite Positioniersystem.
Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, das weiterhin umfasst: - Durchführen einer Optimierung der Fenstergröße basierend auf Kalibrations-Absolut-Positionsdaten, den ersten Absolut-Positionsdaten und den zweiten Absolut-Positionsdaten, wobei die Optimierung mindestens eine Zielgröße aufweist, die aus folgender Gruppe ausgewählt ist: ein Fehler der Eigenpositionsschätzung; und eine Korrelation zwischen den ersten Absolut-Positionsdaten und den zweiten Absolut-Positionsdaten.
Verfahren nach einem der Ansprüche 5-7, das weiterhin umfasst: - Überwachen von Sprüngen in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten, und - Neuinitialisieren des Schiebefensters der Schiebefenster-Technik basierend auf dem Überwachen.
Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, das in einer Initialisierungsphase weiterhin umfasst: - Empfangen einer Vielzahl von Absolut-Positionsdaten von einer Vielzahl von Positioniersystemen der Maschine, - für jede der Vielzahl von Absolut-Positionsdaten: Kombinieren von Datenpunkten der jeweiligen Absolut-Positionsdaten zum Erhalten eines jeweiligen Referenzwerts, - Identifizieren von Abweichungen zwischen den Referenzwerten der Vielzahl von Absolut-Positionsdaten, und - Auswählen des ersten Positioniersystems aus der Vielzahl von Positioniersystemen basierend auf den identifizierten Abweichungen.
Vorrichtung (1000), die umfasst: - eine Schnittstelle (1004), die eingerichtet ist, um die folgenden Schritte durchzuführen: - Empfangen von ersten Absolut-Positionsdaten von einem ersten Positioniersystem einer Maschine, und - Empfangen von zweiten Absolut-Positionsdaten von einem zweiten Positioniersystem der Maschine, - mindestens einen Prozessor (1002), der eingerichtet ist, um die folgenden Schritte durchzuführen: - Kombinieren von mehreren in einem ersten Zeitintervall angeordneten Datenpunkten der ersten Absolut-Positionsdaten zum Erhalten eines ersten Referenzwerts, - Kombinieren von mehreren in einem zweiten Zeitintervall angeordneten Datenpunkten der ersten Absolut-Positionsdaten zum Erhalten eines zweiten Referenzwerts, - Kompensieren von Fehlern in Datenpunkten der zweiten Absolut-Positionsdaten basierend auf dem ersten Referenzwert und dem zweiten Referenzwert zum Erhalten von kompensierten zweiten Absolut-Positionsdaten, und - Schätzen einer Eigenposition zumindest basierend auf den kompensierten zweiten Absolut-Positionsdaten.