DE102022205457A1

DE102022205457A1 - Verfahren zum Auswerten von Sensordaten, Recheneinheit zum Auswerten von Sensordaten und Sensorsystem

Info

Publication number: DE102022205457A1
Application number: DE102022205457.1A
Authority: DE
Inventors: Rui Zhang; Timo Heikkilae
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2022-05-31
Filing date: 2022-05-31
Publication date: 2023-11-30
Also published as: US20230384341A1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Auswerten von Sensordaten, bei dem zunächst Sensorrohdaten und/oder verarbeitete Sensordaten von zumindest einem Sensor eingelesen und Messdaten aus den Sensorrohdaten und/oder den verarbeiteten Sensordaten ermittelt werden. Anschließend werden die Messdaten anhand eines mathematischen Modells korrigiert, wobei bei der Korrektur eine Drift der Sensorrohdaten und/oder der verarbeiteten Sensordaten ermittelt und aus den Messdaten entfernt wird. Ferner werden die korrigierten Messdaten ausgegeben.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Auswerten von Sensordaten, eine Recheneinheit eingerichtet zur Durchführung des Verfahrens sowie ein Sensorsystem.
Stand der Technik
Aus dem Stand der Technik sind Verfahren bekannt, bei denen Sensorrohdaten in korrigierte Messdaten umgesetzt werden. Die korrigierten Messdaten werden aus mittels eines mathematischen Modells erzeugt, in dem aus den Sensorrohdaten erzeugte Messdaten verarbeitet werden. Das mathematische Modell kann dabei insbesondere einen Filter wie beispielsweise einen Kalman-Filter umfassen. Insbesondere kann ein solches Verfahren zur Auswertung von Beschleunigungssensordaten und Drehratensensordaten verwendet werden. In weiteren Ausgestaltungen umfassen die verwendbaren Sensoren Magnetfeldsensoren, Sensoren für Satellitenpositionierungssysteme wie beispielsweise GPS und/oder Galileo, Drucksensoren, Kameras, Radar- oder Lidar-Sensoren.
Offenbarung der Erfindung
Eine Aufgabe der Erfindung ist es, ein verbessertes Verfahren zum Auswerten von Sensordaten, eine Recheneinheit zur Durchführung des Verfahrens sowie ein verbesserstes Sensorsystem bereitzustellen. Diese Aufgaben werden mit den Gegenständen der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen sind in den abhängigen Patentansprüchen angegeben.
Die Erfindung umfasst ein Verfahren zum Auswerten von Sensordaten, bei dem zunächst Sensorrohdaten und/oder verarbeitete Sensordaten von zumindest einem Sensor eingelesen und Messdaten aus den Sensorrohdaten und/oder den verarbeiteten Sensordaten ermittelt werden. Anschließend werden die Messdaten anhand eines mathematischen Modells korrigiert, wobei bei der Korrektur eine Drift der Sensorrohdaten und/oder der verarbeiteten Sensordaten ermittelt und aus den Messdaten entfernt wird. Ferner werden die korrigierten Messdaten ausgegeben.
Es kann sein, dass die Drift der Sensorrohdaten und/oder der verarbeiteten Sensordaten dadurch verursacht oder vergrößert wird, dass ein Sensorfehler bei einer Integration der Sensordaten einen immer größeren Einfluss erlangt oder dadurch, dass ein inkorrekter Ausgangswert (Beispielsweise eine Orientierung, die mittels einer fehlerbehafteten Messung eines Beschleunigungssensors abgeschätzt wird) aufgrund einer Bewegung in einem Bereich mit einem vorgegebenen Radius oder einer Ortsveränderung ebenfalls einen fehlerhaften Sensorwert zur Folge hat. Die Sensorrohdaten und/oder die verarbeiteten Sensordaten können dabei mittels eines oder mehrerer Sensoren erzeugt worden sein, wobei die Sensoren Magnetfeldsensoren, Sensoren für Satellitenpositionierungssysteme wie beispielsweise GPS und/oder Galileo, Drucksensoren, Kameras, Radar- oder Lidar-Sensoren umfassen können. Ferner können die Sensoren Beschleunigungssensoren und/oder Drehratensensoren umfassen. Beispielsweise können ein Beschleunigungssensor und ein Gyroskop als Sensoren verwendet werden. Die Sensorrohdaten und/oder die verarbeiteten Sensordaten können entweder als Analogsignal, beispielsweise in Form einer Spannung ausgegeben werden oder bereits in den Sensoren mittels Elektronik und A/D-Wandler in ein Digitalsignal umgewandelt worden sein. Die verarbeiteten Sensordaten können derart ausgestaltet sein, dass mittels des Sensors eine erste Größe ermittelt und aus der ersten Größe eine zweite Größe berechnet wird. Beispielsweise können Sensorrohdaten eines Beschleunigungssensors (Beschleunigungsdaten) zu Geschwindigkeitsdaten verarbeitet werden, indem die Beschleunigungsdaten integriert werden und so Geschwindigkeiten ermittelt werden. Das Verarbeiten der Sensorrohdaten kann dabei innerhalb des Sensors erfolgen. Ferner kann das Verarbeiten der Sensorrohdaten auch in einer Recheneinheit, die das Verfahren durchführt, erfolgen. Insbesondere bei verarbeiteten Sensordaten können kleine Messfehler beziehungsweise Abweichungen in den Sensorrohdaten aufgrund der Verarbeitung, insbesondere aufgrund der Integration, zu großen Abweichungen beziehungsweise zu einer großen Drift der verarbeiteten Sensordaten führen. Das erfindungsgemäße Verfahren erlaubt, diese Drift deutlich zu reduzieren.
Die Erfindung umfasst ferner eine Recheneinheit mit einem Eingang, einem Ausgang und einem Prozessor. Die Recheneinheit ist eingerichtet, über den Eingang Sensorrohdaten und/oder verarbeitete Sensordaten zu empfangen, anschließend mittels des Prozessors das erfindungsgemäße Verfahren durchzuführen und daran anschließend die korrigierten Messdaten über den Ausgang auszugeben. Die Recheneinheit kann dabei eingerichtet sein, verarbeitete Sensordaten aus den Sensorrohdaten zu erzeugen. Beispielsweise können Sensorrohdaten eines Beschleunigungssensors (Beschleunigungsdaten) von der Recheneinheit zu Geschwindigkeitsdaten verarbeitet werden, indem die Beschleunigungsdaten integriert werden und so Geschwindigkeiten ermittelt werden.
Die Erfindung umfasst ferner ein Sensorsystem mit einer erfindungsgemäßen Recheneinheit und einem Sensor, wobei der Sensor eingerichtet ist, eine physikalische Messgröße in Sensorrohdaten und/oder verarbeitete Sensordaten umzusetzen und an den Eingang der Recheneinheit auszugeben. Insbesondere kann das Sensorsystem auch mehrere Sensoren umfassen, deren Sensorrohdaten und/oder verarbeitete Sensordaten an den Eingang der Recheneinheit ausgegeben werden. Beispielsweise kann das Sensorsystem einen Beschleunigungssensor und ein Gyroskop umfassen. Insbesondere kann vorgesehen sein, dass der Sensor oder die Sensoren zusammen mit der Recheneinheit innerhalb eines Bauteils, beispielsweise innerhalb eines ASIC, untergebracht sind. Der Sensor kann dabei eingerichtet sein, verarbeitete Sensordaten aus den Sensorrohdaten zu erzeugen. Beispielsweise können Sensorrohdaten eines Beschleunigungssensors (Beschleunigungsdaten) zu Geschwindigkeitsdaten verarbeitet werden, indem die Beschleunigungsdaten integriert werden und so Geschwindigkeiten ermittelt werden.
Durch die Ermittlung und Entfernung der Drift der Sensorrohdaten und/oder der verarbeiteten Sensordaten können wesentlich genauere Messdaten ausgeben werden als mittels den im Stand der Technik bekannten Verfahren. Dadurch wird die Messgenauigkeit des Sensorsystems deutlich verbessert. Werden als Sensoren ein Beschleunigungssensor und ein Gyroskop verwendet, kann so eine Messgenauigkeit erzielt werden, die bisher ohne weitere Information beziehungsweise ohne weitere Sensordaten nicht erreichbar war.
In einer Ausführungsform des Verfahrens wird eine Geschwindigkeit der Bewegung des Sensors aus den Sensorrohdaten und/oder den verarbeiteten Sensordaten ermittelt. Dies kann beispielsweise dann erfolgen, wenn als Sensoren ein Beschleunigungssensor und ein Gyroskop verwendet werden, da die mittels Beschleunigungssensor und Gyroskop ermittelten Messdaten ermöglichen, eine Geschwindigkeit zu bestimmen. Ferner kann dies auch beispielsweise für Sensoren für ein Satellitenpositionierungssystem vorgesehen sein. In anderen Ausgestaltungen kann alternativ oder zusätzlich vorgesehen sein, dass eine Geschwindigkeit der Bewegung des Sensors über weitere Information oder mittels weiterer Sensoren bereitgestellt wird. Beispielsweise könnte bei einem in einem Fahrzeug eingesetzter Radar- oder Lidar-Sensor eine Geschwindigkeit des Fahrzeugs und damit auch des Radar- oder Lidar-Sensors über ein Fahrzeugsteuergerät bereitgestellt werden.
In einer Ausführungsform des Verfahrens wird die Geschwindigkeit der Bewegung des Sensors bei der Korrektur der Messdaten korrigiert, indem ein Gradient der Geschwindigkeit gleich Null gesetzt wird. Dies kann insbesondere dann vorgesehen sein, wenn der Sensor zur Bestimmung von Bewegungen eines Menschen oder eines Tieres oder auch eines Roboters eingesetzt werden soll. Setzen sich Menschen oder Tiere in Bewegung, kann nach einer relativ kurzen Zeit angenommen werden, dass die Bewegung mit konstanter Geschwindigkeit erfolgt, so dass keine Änderung der Geschwindigkeit mehr vorliegt. In einer weiteren Ausgestaltung kann vorgesehen sein, mittels der Sensorrohdaten und/oder der verarbeiteten Sensordaten zu ermitteln, ab wann sich die Geschwindigkeit nicht mehr ändert.
In einer Ausführungsform des Verfahrens wird eine Änderung einer Geschwindigkeit des Sensors negiert, wenn der Sensor seinen Ort nicht verändert oder wenn die Änderung der Geschwindigkeit eine Bewegung mit einem vorgegebenen Maximalradius von wenigen Zentimetern bis zu einem Meter umfasst und sich der Sensor nur in dem durch diese Angaben definierten Bereich bewegt, insbesondere periodisch oder zufällig. Dies kann ebenfalls dadurch erfolgen, dass der Gradient der Geschwindigkeit gleich Null gesetzt wird. Auch dies ermöglicht eine mathematisch einfache Umsetzung.
In einer Ausführungsform des Verfahrens wird der Gradient der Geschwindigkeit als Quotient aus einer ersten Kreuzkorrelation aus der Geschwindigkeit der Bewegung des Sensors und einer Zeit und einer zweiten Kreuzkorrelation der Zeit mit sich selbst berechnet. Dies ermöglicht eine einfache mathematische Umsetzung des Korrigierens der Geschwindigkeit der Bewegung des Sensors.
In einer Ausführungsform des Verfahrens umfasst das mathematische Modell einen probabilistischen Filter. Der Filter kann als H-unendlich-Filter, als sequenzieller Monte-Carlo-Filter (SMC-Filter) oder als Kalman-Filterausgestaltet sein. Der Kalman-Filter kann beispielsweise als nichtlinearer Kalman-Filter, also unter anderem als erweiterter Kalman-Filter oder als Cubature Kalman-Filter, insbesondere als Quadratwurzel Cubature Kalman-Filter (square-root cubature Kalman filter), ausgestaltet sein.
In einer Ausführungsform des Verfahrens ist die erste Kreuzkorrelation ein Zustand des probabilistischen Filters. Dies ermöglicht ebenfalls eine einfache mathematische Umsetzung des probabilistischen Filters und der durch das Korrigieren der Geschwindigkeit der Bewegung des Sensors zu berücksichtigenden Berechnungen.
In einer Ausführungsform des Verfahrens wird die Korrektur der Messdaten durchgeführt, wenn entweder eine Überprüfung einer Änderung einer Sensorausrichtung ergibt, dass sich die Sensorausrichtung geändert hat oder wenn eine Überprüfung einer Intensität einer Sensorbewegung ergibt, dass die Intensität der Sensorbewegung einen vorgegebenen Wert übersteigt. Diese beiden Konditionen haben sich als gut geeignet gezeigt, zu bestätigen, dass die aktuell vorliegende Bewegung eine zur Anwendung des Verfahrens geeignete Charakteristik aufweist. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn die Korrektur der Messdaten dadurch erfolgt, dass die erste Kreuzkorrelation ein Zustand eines probabilistischen Filters, insbesondere eines Kalman-Filters, ist.
In einer Ausführungsform des Verfahrens werden ferner die Sensorrohdaten und/oder die verarbeiteten Sensordaten dahingehend überprüft, ob eine zeitlich andauernde Beschleunigung der Bewegung des Sensors vorliegt. Die Korrektur der Messdaten wird durchgeführt, wenn keine zeitlich andauernde Beschleunigung der Bewegung des Sensors vorliegt.
Ausführungsbeispiele der Erfindung werden anhand der folgenden Zeichnungen erläutert. In der schematischen Zeichnung zeigen:

1 ein Ablaufdiagramm des Verfahrens;
2 ein weiteres Ablaufdiagramm des Verfahrens;
3 ein Ablaufdiagramm einer Überprüfung einer Positionsänderung eines Sensors;
4 ein Ablaufdiagramm einer Überprüfung einer Bewegungsintensität;
5 eine Recheneinheit; und
6 ein Sensorsystem.

1 zeigt ein Ablaufdiagramm 100 eines Verfahrens zum Auswerten von Sensordaten. In einem ersten Verfahrensschritt 110 werden Sensorrohdaten und/oder verarbeitete Sensordaten von zumindest einem Sensor eingelesen. In einem zweiten Verfahrensschritt werden Messdaten aus den Sensorrohdaten und/oder den verarbeiteten Sensordaten ermittelt. In einem dritten Verfahrensschritt 130 werden die Messdaten anhand eines mathematischen Modells korrigiert. Dabei wird eine Drift der Sensorrohdaten und/oder der verarbeiteten Sensordaten ermittelt und aus den Messdaten entfernt. In einem vierten Verfahrensschritt 140 werden die korrigierten Messdaten ausgegeben.
Die Sensorrohdaten und/oder die verarbeiteten Sensordaten können dabei mittels eines oder mehrerer Sensoren erzeugt worden sein, wobei die Sensoren Magnetfeldsensoren, Sensoren für Satellitenpositionierungssysteme wie beispielsweise GPS und/oder Galileo, Drucksensoren, Kameras, Radar- oder Lidar-Sensoren umfassen können. Ferner können die Sensoren Beschleunigungssensoren und/oder Drehratensensoren umfassen. Beispielsweise können ein Beschleunigungssensor und ein Gyroskop als Sensoren verwendet werden. Die Sensorrohdaten können entweder als Analogsignal, beispielsweise in Form einer Spannung ausgegeben werden oder bereits in den Sensoren mittels Elektronik und A/D-Wandler in ein Digitalsignal umgewandelt worden sein. Im ersten Verfahrensschritt 110 werden die Sensorrohdaten also entweder als Analog- oder als Digitalsignal eingelesen. Die verarbeiteten Sensordaten können derart ausgestaltet sein, dass mittels des Sensors eine erste Größe ermittelt und aus der ersten Größe eine zweite Größe berechnet wird. Beispielsweise können Sensorrohdaten eines Beschleunigungssensors (Beschleunigungsdaten) zu Geschwindigkeitsdaten verarbeitet werden, indem die Beschleunigungsdaten integriert werden und so Geschwindigkeiten ermittelt werden. Das Verarbeiten der Sensorrohdaten kann dabei innerhalb des Sensors erfolgen. Ferner kann das Verarbeiten der Sensorrohdaten auch in einer Recheneinheit, die das Verfahren durchführt, erfolgen. Insbesondere bei verarbeiteten Sensordaten können kleine Messfehler beziehungsweise Abweichungen in den Sensorrohdaten aufgrund der Verarbeitung, insbesondere aufgrund der Integration, zu großen Abweichungen beziehungsweise zu einer großen Drift der verarbeiteten Sensordaten führen. Das erfindungsgemäße Verfahren erlaubt, diese Drift deutlich zu reduzieren
In einem Ausführungsbeispiel wird eine Geschwindigkeit der Bewegung des Sensors aus den Sensorrohdaten und/oder den verarbeiteten Sensordaten ermittelt. Dies kann insbesondere Teil des zweiten Verfahrensschritts 120 sein. In alternativen Ausführungsbeispielen kann die Geschwindigkeit der Bewegung des Sensors unabhängig von der Ermittlung der Messdaten aus den Sensorrohdaten und/oder den verarbeiteten Sensordaten bereitgestellt werden, beispielsweise dadurch, dass im zweiten Verfahrensschritt 120 oder im dritten Verfahrensschritt 130 eine Geschwindigkeitsinformation eingelesen wird.
In einem Ausführungsbeispiel wird die Geschwindigkeit der Bewegung des Sensors bei der Korrektur der Messdaten korrigiert, indem ein Gradient der Geschwindigkeit gleich Null gesetzt wird. Dabei kann insbesondere vorgesehen sein, dass ein gleitender Durchschnitt der Geschwindigkeit beziehungsweise eine gefilterte Geschwindigkeit verwendet wird, um kleinere Geschwindigkeitsspitzen und/oder periodische Veränderungen der Geschwindigkeit zu vernachlässigen. Der Gradient der Geschwindigkeit kann dabei insbesondere mittels der Formel $s_{v} = \frac{n \cdot \sum_{i = 1}^{n} v_{i} \cdot t_{i} - \sum_{i = 1}^{n} t_{i} \cdot \sum_{i = 1}^{n} v_{i}}{n \cdot \sum_{i = 1}^{n} t_{i}^{2} - {(\sum_{i = 1}^{n} t_{i})}^{2}}$
berechnet werden. Dabei ist v die tatsächliche Geschwindigkeit, t ist die zugehörige gemittelte beziehungsweise gefilterte Zeit und n gibt die Zahl des betreffenden Datenpunkts an. Diese Gleichung kann dann umgeschrieben werden in $s_{v} = \frac{(n \cdot \sum_{i = 1}^{n} v_{i} \cdot t_{i} - \sum_{i = 1}^{n} t_{i} \cdot \sum_{i = 1}^{n} v_{i}) \cdot \frac{1}{n^{2}}}{(n \cdot {\sum_{i = 1}^{n} t_{i}}^{2} - {(\sum_{i = 1}^{n} t_{i})}^{2}) \cdot \frac{1}{n^{2}}}$
beziehungsweise mittels der Formel $s_{v} = \frac{\frac{1}{n} \cdot (\sum_{i = 1}^{n} v_{i} \cdot t_{i}) - \frac{1}{n} \cdot (\sum_{i = 1}^{n} t_{i}) \cdot \frac{1}{n} \cdot (\sum_{i = 1}^{n} v_{i})}{\frac{1}{n} \cdot ({\sum_{i = 1}^{n} t_{i}}^{2}) - {(\frac{1}{2} \cdot \sum_{i = 1}^{n} t_{i})}^{2}}$
beschrieben werden. Eine alternative Darstellung dieser Gleichung kann als $s_{v} = \frac{E [v \cdot t] - E [v] \cdot E [t]}{E [t \cdot t] - E [t] \cdot E [t]}$
geschrieben werden.
In einem Ausführungsbeispiel kann der Gradient der Geschwindigkeit als Quotient aus einer ersten Kreuzkorrelation aus der Geschwindigkeit der Bewegung des Sensors und einer Zeit und einer zweiten Kreuzkorrelation der Zeit mit sich selbst berechnet werden. Dazu kann die Gleichung in die Darstellung $s_{v} = \frac{cov (v \cdot t)}{cov (t \cdot t)}$
gebracht werden. Die erste Kreuzkorrelation cov (vt) ist dabei die Kreuzkorrelation aus der Geschwindigkeit der Bewegung des Sensors und einer Zeit. Die zweite Kreuzkorrelation cov (tt) ist eine Kreuzkorrelation der Zeit mit sich selbst und kann auch als Autokorrelation der Zeit mit sich selbst bezeichnet werden.
In einem Ausführungsbeispiel umfasst das mathematische Modell einen Filter, insbesondere einen Kalman-Filter. Dabei kann die erste Kreuzkorrelation cov (vt) ein Zustand des Filters sein. Der Wert der ersten Kreuzkorrelation kann dabei für jede Iteration des Filters mittels der Gleichungen ${\bar{v}}_{k + 1} = (1 - α) \cdot {\bar{v}}_{k} + α \cdot v_{k}$
$cov {(v \cdot t)}_{k + 1} = (1 - α) \cdot cov {(v \cdot t)}_{k} + α \cdot Δ t_{k + 1} \cdot (v_{k + 1} - {\bar{v}}_{k + 1})$
berechnet werden. Dabei ist v_k die real bestimmte oder mittels Information zur Verfügung gestellte Geschwindigkeit des Sensors beim k-ten Iterationsschritt, v_k+1 eine Vorhersage der Geschwindigkeit und v̅_k eine Abschätzung der gewichteten Durchschnittsgeschwindigkeit. Die Zeitdifferenz kann mittels der Formel $Δ t_{k + 1} = t_{real, k + 1} - t_{mittel, k}$
berechnet werden, wobei t_mittel,k der gleitende Durchschnitt der realen Zeit t_real ist.
Sobald das Zeitupdate berechnet ist, kann im Filter ein Update der Messwerte erfolgen. Die Autokorrelation der Zeit kann dabei außerhalb des Filters berechnet werden und $s_{v} = \frac{cov (v \cdot t)}{cov (t \cdot t)} = 0$
als Randbedingung verwendet werden. Dies entspricht einem Gradienten der Geschwindigkeit von Null. Sind alle Sensorfehler und eine Sensororientierung ebenfalls Teil der Filterzustände, werden diese mit durch das Nullsetzen des Gradienten ebenfalls entsprechend angepasst, so dass auch die Orientierung und die Sensorfehler besser abgeschätzt werden können und somit die Genauigkeit der Messdaten steigt.
2 zeigt ein Ablaufdiagramm 100 eines entsprechenden Filterverfahrens. Dabei weisen verglichen mit dem Ablaufdiagramm 100 der 1 vor allem der zweite Verfahrensschritt 120 und der dritte Verfahrensschritt 130 Unterschritte auf. Ferner sind weitere Unterschritte außerhalb des zweiten Verfahrensschritts 120 und des dritten Verfahrensschritts 130 gezeigt. Im Folgenden werden die Unterschritte für ein Ausführungsbeispiel des Verfahrens erklärt, bei dem als Sensordaten Gyroskopdaten und Beschleunigungssensordaten verwendet werden, das Verfahren ist aber prinzipiell auch für andere Sensoren durchführbar.
Im ersten Verfahrensschritt 110 werden Sensorrohdaten des Gyroskops und des Beschleunigungssensors eingelesen. Dies werden im zweiten Verfahrensschritt 120 zunächst in einem Trägheitsnavigationsschritt 121 zu Messdaten umgesetzt, die einer Ausrichtung und einer Orientierung des Sensors entsprechen. In einem Geschwindigkeitsbestimmungsschritt 122 wird aus den Messdaten ferner eine Geschwindigkeit des Sensors ermittelt. Nun erfolgt ein erster Updateschritt 123 mit den ermittelten Sensordaten und es wird in einer ersten Durchschnittsbildung 124 ein gleitender Durchschnitt der Sensordaten gebildet.
Außerhalb des zweiten Verfahrensschritts 120 wird parallel ein Zeitstempel 151 erzeigt, in einer zweiten Durchschnittsbildung 152 ein gleitender Durchschnitt der Zeitstempel erzeugt und in einem Differenzbildungsschritt 153 die oben erläuterte Zeitdifferenz gebildet werden.
Die Zeitdifferenz, das Ergebnis des Geschwindigkeitsbestimmungsschritts 122 und der ersten Durchschnittsbildung 124 sowie ein Ergebnis einer ersten Kreuzkorrelierung 125 werden in einem zweiten Updateschritt 126 verarbeitet. Die erste Kreuzkorrelierung 125 entspricht dabei der weiter oben bereits erläuterten Bestimmung von cov (vt). Die im zweiten Updateschritt 126 dabei erzeugten Messdaten stellen dann das Ergebnis des zweiten Verfahrensschritts 120 dar.
Im dritten Verfahrensschritt 130 erfolgt ein Nullsetzen 131 des Gradienten wie weiter oben bereits erläutert. Dabei kann, wie weiter oben bereits erläutert, eine Zeitdifferenz aus dem Differenzbildungsschritt 153 zusammen mit einer zweiten Kreuzkorrelierung 155 in einem dritten Updateschritt 156 als Eingabe für das Nullsetzen 131 außerhalb des dritten Verfahrensschritts 130 berechnet werden.
Insbesondere kann die zweite Kreuzkorrelierung 155 eine Autokorrelation der Zeit umfassen.
Nach dem Nullsetzen 131 erfolgt ein Korrekturschritt 132, in dem insbesondere Geschwindigkeit, Orientierung und Ausrichtung des Sensors korrigiert und so korrigierte Sensordaten erzeugt werden. Dies erfolgt, da Sensorfehler (die gegebenenfalls Filterzuständen entsprechen) korrigiert werden. Die korrigierten Sensordaten werden dann im vierten Verfahrensschritt 140 ausgegeben.
Optional in 2 dargestellt ist ein Geschwindigkeitseinleseschritt 157. Mit diesem kann zusätzlich zu der aus den Sensorrohdaten ermittelten Geschwindigkeit des Sensors eine Geschwindigkeit des Sensors eingelesen werden, beispielsweise über ein Satellitennavigationssignal oder als Signal einer Fahrzeugsteuerung.
Das im Zusammenhang mit den 1 und 2 erläuterte Verfahren kann gegebenenfalls nicht immer angewendet werden oder es kann Situationen geben, in denen eine Anwendung nicht sinnvoll ist. Deshalb kann vorgesehen sein, dass das Verfahren nur bei Vorliegen bestimmter Bedingungen verwendet wird.
In einem Ausführungsbeispiel wird die Korrektur der Messdaten durchgeführt, wenn entweder eine Überprüfung einer Änderung einer Sensorausrichtung ergibt, dass sich die Sensorausrichtung geändert hat oder wenn eine Überprüfung einer Intensität einer Sensorbewegung ergibt, dass die Intensität der Sensorbewegung einen vorgegebenen Wert übersteigt.
3 zeigt ein Ablaufdiagramm 100 einer Überprüfung einer Änderung einer Sensorausrichtung. In einem ersten Einleseschritt 161 werden Beschleunigungssensorrohdaten eingelesen. In einem zweiten Einleseschritt 162 werden Gyroskoprohdaten eingelesen. Aus den Beschleunigungssensorrohdaten und den Gyroskoprohdaten wird in einem Orientierungsbestimmungsschritt 163 eine Orientierung des Sensors ermittelt. Aus dieser wird in einem Ausrichtungsbestimmungsschritt 164 eine Ausrichtung des Sensors bestimmt. Diese werden dann in einer gleitenden Durchschnittsbildung 165 verarbeitet und einem Überprüfungsschritt 166 zugeführt. Die gleitende Durchschnittsbildung 165 kann dabei ein Zeitfenster von einigen Sekunden umfassen. Anstelle der gleitenden Durchschnittbildung 165 kann auch ein anderer Tiefpass-Filter vorgesehen sein. Ergibt sich im Überprüfungsschritt 166, dass eine Statistik der Orientierung beziehungsweise der Ausrichtung stabil ist, kann von einer Ausrichtungsbeibehaltung 167 ausgegangen werden. Ergibt sich im Überprüfungsschritt 166, dass eine Statistik der Orientierung beziehungsweise der Ausrichtung nicht stabil ist, kann von einer Ausrichtungsänderungsdetektion 168 ausgegangen werden. In letzterem Fall kann sich dann das Verfahren nach 1 und 2 anschließen.
4 zeigt ein Ablaufdiagramm 100 einer Überprüfung einer Intensität der Sensorbewegung. In einem ersten Einleseschritt 171 werden Beschleunigungssensorrohdaten eingelesen. In einem zweiten Einleseschritt 172 werden Gyroskoprohdaten eingelesen. Mittels dieser eingelesenen Sensorrohdaten wird eine Beschleunigungsbestimmung 173, eine Drehratenbestimmung 174 und eine Orientierungsbestimmung 175 durchgeführt. Die in der Beschleunigungsbestimmung 173 und der Drehratenbestimmung 174 gewonnen Werte werden in einem Verarbeitungsschritt 176 weiterverarbeitet. Mittels der in der Orientierungsbestimmung 175 ermittelten Werte wird ein Ausrichtungsbestimmungsschritt 177 durchgeführt. In diesem kann insbesondere eine Ausrichtung des Sensors bestimmt werden. Nun kann einerseits in einer Merkmalsanalyse 178 und in einer gleitenden Durchschnittsbildung 179 eine Weiterverarbeitung erfolgen. Die gleitende Durchschnittsbildung 179 kann dabei ein Zeitfenster von weniger als eine Sekunde umfassen. Anstelle der gleitenden Durchschnittbildung 179 kann auch ein anderer Tiefpass-Filter vorgesehen sein. Mittels der Merkmalsanalyse 178 können Bewegungsmerkmale wie beispielsweise periodische Bewegungen erkannt und Merkmale der periodischen Bewegung wie Auslenkung, Abstand der Maxima, Peakhöhe, Peakbreite, Hauptfrequenz oder andere ermittelt werden. Diese können anschließend ausgefiltert werden. Ferner kann in einem ersten Überprüfungsschritt 181 aufgrund dieser erkannten und gegebenfalls ausgefilterten Merkmale eine erste Erkennung einer Bewegung mit hoher Intensität in einem ersten Überprüfungsschritt 181 erkannt werden. In einem zweiten Überprüfungsschritt 182 kann der gleitende Durchschnitt aus der gleitenden Durchschnittsbildung 179 bewertet werden und beispielsweise eine Standardabweichung der Bewegung, ein Bewegungsintervall oder eine Änderung der Orientierung ausgewertet werden und ebenfalls bei Vorliegen von entsprechenden Kriterien eine Bewegung mit hoher Intensität erkannt werden. Der gleitende Durchschnitt (oder eine andere Art eines Tiefpasses) ermöglicht hierbei, insbesondere dauerhafte Veränderungen der Ausrichtung des Sensors zu berücksichtigen. Ergibt sich im ersten Überprüfungsschritt 181 oder im zweiten Überprüfungsschritt 182 eine entsprechende Detektion, kann also eine Bewegungsdetektion 183 erfolgen. In diesem Fall kann sich dann ebenfalls das Verfahren nach 1 und 2 anschließen.
In einem Ausführungsbeispiel werden ferner die Sensorrohdaten und/oder die verarbeiteten Sensordaten dahingehend überprüft, ob eine Beschleunigung der Bewegung des Sensors vorliegt., Die Korrektur der Messdaten wird durchgeführt, wenn keine signifikante Beschleunigung der Bewegung des Sensors vorliegt. Signifikante Beschleunigung des Sensors bedeutet in diesem Zusammenhang, dass die Beschleunigung groß genug ist, eine Durchschnittsgeschwindigkeit des Sensors zu ändern.
5 zeigt eine Recheneinheit 200 mit einem Eingang 201, einem Ausgang 202 und einem Prozessor 203. Die Recheneinheit 200 ist eingerichtet, über den Eingang 201 Sensorrohdaten und/oder verarbeitete Sensordaten zu empfangen, anschließend mittels des Prozessors 203 das erfindungsgemäße und im Zusammenhang mit den 1 bis 4 beschriebene Verfahren durchzuführen und daran anschließend die korrigierten Messdaten über den Ausgang 203 auszugeben. Ferner ist eine optionale weitere Schnittstelle 204 dargestellt, mittels derer beispielsweise eine Geschwindigkeit des Sensors empfangen werden kann, wenn die über den Eingang 201 empfangenen Sensorrohdaten und/oder verarbeitenden Sensordaten keine Aussage über eine Geschwindigkeit des Sensors zulassen. Die Recheneinheit 200 kann dabei eingerichtet sein, verarbeitete Sensordaten aus den Sensorrohdaten zu erzeugen. Beispielsweise können Sensorrohdaten eines Beschleunigungssensors (Beschleunigungsdaten) von der Recheneinheit 210 zu Geschwindigkeitsdaten verarbeitet werden, indem die Beschleunigungsdaten integriert werden und so Geschwindigkeiten ermittelt werden.
6 zeigt ein Sensorsystem 210 mit einer Recheneinheit 200 wie im Zusammenhang mit 5 erläutert, einem ersten Sensor 211 und einem zweiten Sensor 212. Es kann auch eine andere Anzahl an Sensoren 211, 212 vorgesehen sein. Die Sensoren 211, 212 sind eingerichtet, eine physikalische Messgröße in Sensorrohdaten und/oder verarbeitete Sensordaten umzusetzen und an den Eingang 201 der Recheneinheit 200 auszugeben. Der erste Sensor 211 kann beispielsweise ein Beschleunigungssensor sein. Der zweite Sensor 212 kann beispielsweise ein Gyroskop sein. Ferner können die Sensoren 211, 212 auch Magnetfeldsensoren, Sensoren für Satellitenpositionierungssysteme wie beispielsweise GPS und/oder Galileo, Drucksensoren, Kameras, Radar- oder Lidar-Sensoren umfassen. Der erste Sensor 211 und/oder der zweite Sensor 212 können dabei eingerichtet sein, verarbeitete Sensordaten aus den Sensorrohdaten zu erzeugen. Beispielsweise können Sensorrohdaten eines Beschleunigungssensors (Beschleunigungsdaten) zu Geschwindigkeitsdaten verarbeitet werden, indem die Beschleunigungsdaten integriert werden und so Geschwindigkeiten ermittelt werden.
Obwohl die Erfindung im Detail durch die bevorzugten Ausführungsbeispiele beschrieben wurde, ist die Erfindung nicht auf die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen hieraus können vom Fachmann abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen.

Claims

Verfahren (100) zum Auswerten von Sensordaten, mit den folgenden Schritten: - Einlesen (101) von Sensorrohdaten und/oder von verarbeiteten Sensordaten von zumindest einem Sensor (211, 212); - Ermittlung (102) von Messdaten aus den Sensorrohdaten und/oder den verarbeiteten Sensordaten; - Korrektur (103) der Messdaten anhand eines mathematischen Modells, wobei bei der Korrektur eine Drift der Sensorrohdaten und/oder der verarbeiteten Sensordaten ermittelt und aus den Messdaten entfernt wird; - Ausgeben (104) der korrigierten Messdaten.
Verfahren (100) nach Anspruch 1, wobei eine Geschwindigkeit der Bewegung des Sensors (211, 212) aus den Sensorrohdaten und/oder den verarbeiteten Sensordaten ermittelt wird.
Verfahren (100) nach Anspruch 2, wobei die Geschwindigkeit der Bewegung des Sensors (211, 212) bei der Korrektur der Messdaten korrigiert wird, indem ein Gradient der Geschwindigkeit gleich Null gesetzt wird.
Verfahren (100) nach Anspruch 3, wobei der Gradient der Geschwindigkeit als Quotient aus einer ersten Kreuzkorrelation aus der Geschwindigkeit der Bewegung des Sensors (211, 212) und einer Zeit und einer zweiten Kreuzkorrelation der Zeit mit sich selbst berechnet wird.
Verfahren (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei das mathematische Modell einen probabilistischen Filter, insbesondere einen Kalman-Filter, umfasst.
Verfahren (100) nach Anspruch 4 und 5, wobei die erste Kreuzkorrelation ein Zustand des probabilistischen Filters ist.
Verfahren (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei die Korrektur der Messdaten durchgeführt wird, wenn entweder eine Überprüfung einer Änderung einer Sensorausrichtung ergibt, dass sich die Sensorausrichtung geändert hat oder wenn eine Überprüfung einer Intensität einer Sensorbewegung ergibt, dass die Intensität der Sensorbewegung einen vorgegebenen Wert übersteigt.
Verfahren (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei ferner die Sensorrohdaten und/oder die verarbeiteten Sensordaten dahingehend überprüft werden, ob eine zeitlich andauernde Beschleunigung der Bewegung des Sensors (211, 212) vorliegt und die Korrektur der Messdaten durchgeführt wird, wenn keine zeitlich andauernde Beschleunigung der Bewegung des Sensors (211, 212) vorliegt.
Recheneinheit (200) mit einem Eingang (201), einem Ausgang (202) und einem Prozessor (203), wobei die Recheneinheit (200) eingerichtet ist, über den Eingang (201) Sensorrohdaten und/oder verarbeitete Sensordaten zu empfangen, anschließend mittels des Prozessors (203) das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 durchzuführen und daran anschließend die korrigierten Messdaten über den Ausgang (202) auszugeben.
Sensorsystem (210) mit einer Recheneinheit (200) nach Anspruch 9 und einem Sensor (211, 212), wobei der Sensor (211, 212) eingerichtet ist, eine physikalische Messgröße in Sensorrohdaten und/oder verarbeiteten Sensordaten umzusetzen und an den Eingang (201) der Recheneinheit (200) auszugeben.