KR20140067108A - 시간 정정 센서 시스템 - Google Patents

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니코 슈타인하르트
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콘티넨탈 테베스 아게 운트 코. 오하게
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Abstract

본 발명은 여러 개의 센서 소자들 (1, 3, 5) 및 신호 처리 디바이스를 포함하는 센서 시스템에 관한 것이다. 상기 신호 처리 디바이스는 센서 소자들의 센서 신호들의 적어도 일부를 함께 평가하고, 시간 정보가 물리적 변수들의 측정 데이터에 각각 할당되도록 설계되며, 상기 정보는 직접적으로 또는 간접적으로 각각의 측정의 시간과 관련되는 정보를 포함한다. 상기 시간 처리 디바이스는 융합 필터 (5) 에서 융합 데이터의 생성 동안 적어도 상기 시간 정보를 고려한다.

Description

시간 정정 센서 시스템{TIME-CORRECTED SENSOR SYSTEM}
본 발명은 청구항 제1항의 전제부에 따른 센서 시스템 및 자동차들, 특히 오토모빌 (automobile) 들에서의 그 이용에 관한 것이다.
공개된 명세서 DE 10 2010 063 984 A1 은 복수의 센서 소자들 및 신호 처리 디바이스를 포함하는 센서 시스템을 설명하고, 신호 처리 디바이스는 센서 소자들로부터의 출력 신호들이 공동으로 평가되도록 구성된다.
본 발명은 센서 소자들로부터 출력된 신호들 및/또는 데이터의 평가 및/또는 처리에 대한 상대적으로 높은 수준의 정확도를 가능하게 하는 센서 시스템을 제안하는 목적에 기초하고 있다.
이 목적은 청구항 1 에서 청구된 바와 같은 센서 시스템에 의해 달성된다.
센서 소자들이 적어도 부분적으로 상이한 주요 측정된 변수들을 검출하고 적어도 부분적으로 상이한 측정 원리들을 이용하는 방식으로 센서 소자들이 설계되는 것이 바람직하다.
적절하게는, 센서 시스템은 차량, 특히 자동차, 특히 바람직하게는 오토모빌 내에 배치된다.
기능 단계들이 연속적으로 구현되는 방식으로 융합 필터가 설계되는 것이 바람직하며, 각각의 기능 단계에는 시간 정보가 할당되며, 여기서, 기능 단계들에서, 각각의 경우에, 물리적 변수들에 대한 데이터/값들이 처리되고, 정의된 시간들에서, 물리적 변수의 상대 값, 및 융합 필터에 의해 처리되고/되거나 계산되는 각각의 물리적 변수에 대한 데이터 품질에 관한 정보가 각각 제공하는, 융합 데이터 세트들이 제공된다.
바람직하게는, 융합 필터는, 적어도 물리적 변수들 중 하나의 물리적 변수에 대해, 내부적으로, 이러한 물리적 변수의 절대 값 및/또는 내부 값을 가지며, 여기서 하나 이상의 물리적 변수들에 대한 이전 기능 단계들의 절대 값들 및/또는 내부 값들은 저장되고 정의된 시간 기간 동안 준비상태로 유지된다.
융합 필터의 물리적 변수인 입력 값들의 시간 정보에 따라, 이러한 입력 값들이, 동일한 물리적 변수의 절대 값 및/또는 내부 값과 비교 및/또는 계산됨으로써 융합 필터에서 계산되는 것이 적절하며, 그 시간 정보, 즉, 절대 값 및/또는 내부 값의 시간 정보는 입력 값의 시간 정보에 실질적으로 대응한다.
동일한 물리적 변수의 절대 값 및/또는 내부 값이 입력 값과 비교되고/되거나 시간 정보와 관련하여, 2 개의 시간적으로 다음의 것으로부터 계산되며, 절대 값들 및/또는 내부 값들은 저장되고 준비상태로 유지되며, 이는 특히 절대 값 및/또는 내부 값이 약간 더 최신인 시간 정보로 보간되고, 절대 값 및/또는 내부 값이 할당된 입력 값의 시간 정보보다 약간 더 오래된 시간 정보로 보간되는 것이 바람직한다.
융합 필터의 입력 값들의 각각에 할당될 시간 정보에 있어서, 그 결과로서, 물리적 변수들의 이러한 입력 값들이 우선순위를 각각 갖는 것이 적절하며, 여기서, 보류 중인 기능 단계의 일부로서, 융합 필터의 물리적 변수들의 입력 값들이 동일한 물리적 변수들의 융합 필터의 내부 값들과 비교되며, 동일한 물리적 변수들은 우선순위의 면에서 그리고/또는 시간 정보에 대해 실질적으로 각각의 시간 정보 및/또는 각각의 입력 변수의 우선순위에 대응한다.
바람직하게는, 신호 처리 디바이스는 현재 보류 중인 기능 단계의 우선순위가 가장 최신의 시간 정보를 갖는 물리적 변수의 입력 값의 시간 정보에 의해 정의되는 방식으로 설계되며, 여기서 시간 정보가 보다 오래된 물리적 변수들의 입력 값들은 가장 최신의 시간 정보의 우선순위에 외삽되고 그 다음에 융합 필터의 내부 값들과 계산된다.
데이터/정보/값들이 저장되고 준비상태로 유지되는 정의된 시간 기간이 융합 필터의 입력 데이터의 최대 지연에 의해 정의되는 방식으로 신호 처리 디바이스가 설계되는 것이 바람직하며, 최대 지연은 물리적 변수의 측정의 시간 정보와 융합 필터의 현재 보류 중인 기능 단계의 시간 정보 사이의 최대 차이로부터 결정되며, 여기서 최대 지연은 특히 센서 시스템의 일부인 위성 네비게이션 시스템의 측정의 최대 예상 지연 이상인 것으로 정의된다.
데이터/정보/값들이 저장되고 준비상태로 유지되는 정의된 시간 기간이 일부 또는 각각의 물리적 변수에 대해 상이한 정의된 시간 기간에 의해 정의되는 방식으로 신호 처리 디바이스가 설계되는 것이 적절하다.
바람직하게는, 센서 시스템은 동기화 펄스 및/또는 동기화 방법을 제공하는 위성 네비게이션 시스템을 포함하며, 동기화 펄스 및/또는 동기화 방법으로 융합 필터의 시간 정보가 위성 네비게이션 시스템의 시간 정보와 동기화된다.
위성 네비게이션 시스템이, 각각의 경우에, 할당된 위성과 차량 사이의 거리 데이터 혹은 거리 데이터에 종속적인 변수, 및 각각의 경우에, 할당된 위성과 차량 사이의 속도 정보 데이터 혹은 속도 정보 데이터에 종속적인 변수를 제공하는 것이 적절하며, 거리 데이터 및 속도 정보 데이터는 융합 필터에 입력 값들로서 송신되며, 여기서 위성 네비게이션 시스템의 물리적 변수들의 이러한 입력 값들은, 입력 값들의 시간 정보에 의존함으로써, 융합 필터의 내부 값들과 시간 정정 방식으로 계산되며, 이러한 물리적 변수들의 입력 값들의 시간 정보가 융합 필터의 현재 보류 중인 기능 단계의 시간 정보보다 오래된 경우 이러한 물리적 변수들의 내부 값들이 외삽되며, 여기서, 외삽에 있어서, 특히, 이러한 2 개의 값들이 동일한 측정된 변수의 측정 사이에 실패가 없는 2 개의 연속적인 측정들에 기초하는 경우 이러한 물리적 변수의 마지막 2 개의 값들의 그래디언트가 이용된다.
적어도 하나의 모델 가정을 고려하는 방식으로 융합 필터가 설계되는 것이 바람직하며, 이는 융합 필터의 하나 이상의 기능 단계들 사이의 오프셋 값들 및/또는 변화 값들 및/또는 보정 값들 및/또는 에러 값들이, 특히, 물리적 변수들의 절대 값들 및/또는 내부 값들이 저장되는 정의된 시간 기간 내에서만 제한된 정도로 또는 무시할 수 있게 변화한다는 사실에 기초한다.
바람직하게는, 본 발명은 융합 필터에서 서로 상이한 시간들에서 측정되는 다양한 센서들 또는 센서 소자들 또는 선택적으로 추가적인 위성 네비게이션 시스템의 리던던트 측정 데이터를 계산하고 따라서 센서 융합에서의 이점의 이용을 가능하게 하는 개념에 기초하며, 융합 필터의 입력 값들을 형성하는 기한이 지난 측정 데이터와 현재 측정 데이터, 즉, 융합 필터의 보류 중인 기능 단계에서의 시간에 존재하는 측정 데이터에 대한 값들 사이의 에러가 가능한 한 작게 유지되도록, 동일한 측정 시간에 속하는, 존재하는 융합 필터의 측정된 변수들 및/또는 내부 값들을 계산하는 것이 유리하다.
융합 필터는, 바람직하게는, 융합 필터의 물리적 변수들의 비교 값들 또는 내부 값들이 소정의 시간 또는 정의된 시간 기간에 걸쳐 버퍼에 저장되고 (소정의 시간 또는 정의된 시간 기간은 특히 입력 데이터 모두의 지연 시간들 모두를 커버해야 한다), 그 다음에 과거로부터의 적절한 내부 값이 데이터 융합을 위한 비교를 위해 선택되고 입력 값과 계산되는 방식으로 설계된다. 구체적으로, 이는, 예를 들어, 샘플링/샘플 레이트/측정 시간들에 의해 제한될 수 있고, 특히 바람직하게는 소정의 시간 간격은 필터 및 측정 데이터의 내부 값들 사이에 계속 있다. 대안으로, 값들은, 측정 데이터의 시간에 대해 적절한 유효한 측정된 값이 존재하는 범위까지, 필터의 2 개의 샘플링 동작들 사이에서 바람직하게 미세 보간된다. 동일한 물리적 변수의 각각의 경우에, 융합 및 측정 데이터로부터의 내부 값들 또는 입력 값들이 지금 동시에 또는 실질적으로 동일한 할당된 시간 정보로 존재하는 경우, 쉽게 서로 계산/융합될 수 있다. 적절하게는, 측정 데이터의 것과 융합으로부터의 데이터의 비교가 수행되고, 그 다음에, 이로부터 융합 필터의 값들을 업데이트하는 보정된 값들이 결정된다.
융합 필터의 입력 값들의 모두가 정의된 시간 기간에 대해 할당된 시간 정보와 함께 각각 저장되고, 하나 이상의 물리적 변수들에 대한 융합 필터의 이전 기능 단계들의 절대 값들 및/또는 내부 값들이 정의된 시간 기간에 대한 각각의 할당된 시간 정보와 함께 저장되는 방식으로 신호 처리 디바이스가 설계되는 것이 바람직하다. 현재 보류 중인 기능 단계의 우선순위가 가장 최신 시간 정보를 갖는 물리적 변수의 입력 값의 시간 정보에 의해 정의되는 것이 적절하다. 적절하게는, 융합 필터의 물리적 변수인 입력 값들의 시간 정보에 따라, 이러한 입력 값들이, 동일한 물리적 변수의 절대 값 및/또는 내부 값과 비교 및/또는 계산됨으로써 융합 필터에서 계산되는 것이 적절하며, 그 시간 정보, 즉, 절대 값 및/또는 내부 값의 시간 정보는 실질적으로 입력 값의 시간 정보에 대응한다. 이러한 계산의 결과는 우선순위를 가지거나, 입력 변수 및 절대 값이나 내부 값에 할당된 시간 정보의 시간과 관련된다. 이러한 결과에 기초하여, 하나 이상의 기능 단계들이 융합 필터에 의해 구현되며, 융합 필터로 각각의 경우에 일 기능 단계만큼 보다 최신인 입력 데이터 및 절대 값들이나 내부 값들이 각각의 경우에 우선순위를 갖는 기능 단계의 이벤트가 있을 때까지 적시에 계산되어 포워딩되거나, 이러한 계산 처리의 시작에서 현재 보류 중인 기능 단계의 우선순위에 대응하는 것에 시간 정보가 할당되며, 이는 가장 최신 시간 정보를 갖는 물리적 변수의 입력 값의 시간 정보에 의해 정의되었다.
바람직하게는, 우선순위는 절대 혹은 상대 시간 정보, 또는 대안으로 바람직하게는 시간적 시퀀스에서의 위치, 대안으로 특히 이 둘의 조합을 의미하는 것으로 이해된다.
융합 필터는 바람직하게는 칼만 필터 (Kalman filter) 의 형태이고, 대안적으로 바람직하게는 입자 필터 (particle filter) 또는 대안적으로 정보 필터 또는 대안적으로 "분산점 (unscented)" 칼만 필터의 형태이다.
융합 필터는 융합 데이터 세트가 적어도 하나의 물리적 변수의 값으로서, 상대 값, 특히 오프셋 값 및/또는 변화 값 및/또는 보정 값 및/또는 에러 값을 포함하도록 설계되는 것이 바람직하다.
융합 데이터 세트의 각각의 물리적 변수들의 상대 값들은 보정 값들이고, 보정 값들의 각각에는, 상기 보정 값들의 데이터 품질에 관한 정보로서 산포 (scattering) 정보 또는 산포 또는 산포도 (scattering degree), 특히 변동량 (variance) 이 할당되는 것이 적절하다.
융합 필터는 융합 데이터 세트의 적어도 하나의 물리적 변수의 값이 복수의 센서 소자들로부터 센서 신호들로부터 직접적으로 또는 간접적으로 계산되도록 설계되고, 이 센서 소자들은 이 적어도 하나의 물리적 변수를 중복성 (redundancy) 을 갖고 직접적인 또는 간접적인 방식으로 검출하는 것이 바람직하다. 이 중복적인 검출은 연산적으로 유도된 또는 추론된 변수들/값들 및/또는 모델 가정들로부터 직접 또는 병렬 중복성으로서 및/또는 분석적 중복성으로서 특히 바람직하게 구현된다.
융합 필터는 바람직하게는, 적어도 예측 단계들 및 보정 단계들을 반복적으로 이행하고 융합 데이터 세트를 적어도 부분적으로 제공하는 칼만 필터의 형태이다. 특히, 융합 필터는 에러 상태 공간 확장된 순차 칼만 필터의 형태, 즉, 특히 바람직하게 선형화를 포함하고, 에러 상태 정보가 계산 및/또는 추정되고, 및/또는 순차적으로 동작하여 처리 시에 시퀀스 (sequence) 의 각각의 기능 단계에서 이용가능한 입력 데이터를 이용/고려하는 칼만 필터의 형태이다.
센서 시스템은 적어도 하나의 가속도 센서 소자 및 적어도 하나의 회전 레이트 센서 소자를 포함하는 관성 센서 장치를 가지고, 센서 시스템은, 스트랩다운 알고리즘이 이행되고, 스트랩다운 알고리즘으로, 특히 보정된 내비게이션 데이터 및/또는 주행 동역학 데이터에 관한 관성 센서 장치의 적어도 센서 신호들이 특히 센서 시스템이 배치되는 차량에 기초하여 특히 보정된 네비게이션 데이터 및/또는 주행 동역학 데이터로 처리되는 스트랩다운 알고리즘 유닛을 포함하는 것이 적절하다.
스트랩다운 알고리즘 유닛은 그 계산된 내비게이션 데이터 및/또는 주행 동역학 데이터를 융합 필터에 직접적으로 또는 간접적으로 제공하는 것이 특히 바람직하다.
센서 시스템은 바람직하게는 제 2 정의된 축, 특히 차량의 횡축을 따르는 적어도 가속도와, 제 3 정의된 축, 특히 차량의 수직축 주위의 적어도 회전 레이트를 검출할 수 있도록 설계되는 관성 센서 장치를 가지고, 제 1 및 제 3 정의된 축들은 생성계 (generating system) 를 형성하고, 처리 시에 특히 서로에 대해 수직으로 방위가 정해지고, 센서 시스템은, 휠의 휠 회전 속력 또는 차량의 휠들 중 하나의 각각의 경우에 있어서의 휠 회전 속력들을 검출하며 특히 센서 시스템이 배치되는 차량의 할당된 휠의 회전 방향을 또한 검출하는, 적어도 하나의 휠 회전 속력 센서 소자, 특히 적어도 또는 정확하게는 4 개의 휠 회전 속력 센서 소자들을 또한 가지고, 센서 시스템은, 차량의 조향 각도를 검출하는 적어도 하나의 조향 각도 센서 소자를 또한 포함하고, 센서 시스템은, 할당된 위성과 차량 사이의 각각의 경우에 있어서의 거리 데이터 또는 그 종속적인 변수와, 할당된 위성과 차량 사이의 각각의 경우에 있어서의 속도 정보 데이터 또는 그 종속적인 변수를 검출 및/또는 제공하도록 특히 설계되는 위성 내비게이션 시스템을 더 포함한다.
특히 바람직하게는, 관성 센서 장치는 제 1, 제 2 및 제 3 정의된 축을 따르는 적어도 가속도들과, 이 제 1, 제 2 및 제 3 정의된 축들 주위의 적어도 회전 레이트들을 검출할 수 있도록 설계되고, 이 제 1 , 제 2 및 제 3 정의된 축들은 생성계를 형성하고, 처리 시에 특히 각각의 경우에 서로에 대해 수직으로 방위가 정해진다.
관성 센서 장치는 그 센서 신호들을 스트랩다운 알고리즘 유닛에 제공하고, 스트랩다운 알고리즘 유닛은 관성 센서 장치의 센서 신호들과, 특히 센서 신호 또는 물리적 변수에 할당되며 융합 필터에 의해 제공되는 적어도 고장 상태 정보 및/또는 변동량 및/또는 데이터 품질에 대한 정보로부터, 측정된 변수들 및/또는 내비게이션 데이터 및/또는 주행 동역학 데이터로서, 제 1, 제 2 및 제 3 정의된 축들을 따르는 적어도 보정된 가속도들, 이 3 개의 정의된 축들 주위의 적어도 보정된 회전 레이트들, 이 3 개의 정의된 축들에 대한 적어도 속도, 및 적어도 하나의 위치 변수를 적어도 계산 및/또는 제공하도록 설계되는 것이 바람직하다.
센서 시스템은, 관성 센서 장치 및/또는 스트랩다운 알고리즘 유닛의, 특히 차량 모델 유닛을 통해 간접적으로 휠 회전 속력 센서 소자들 및 조향 각도 센서 소자의, 그리고 위성 내비게이션 시스템의 직접 또는 유도된 변수로서, 각각의 경우에 있어서 적어도 하나의 센서 신호 및/또는 물리적 변수가, 이 경우 특히 할당된 위성과 차량 사이의 각각의 경우에 있어서의 거리 데이터 또는 그 종속적인 변수와, 할당된 위성과 차량 사이의 각각의 경우에 있어서의 속도 정보 데이터 또는 그 종속적인 변수가 융합 필터에 제공되고 융합 필터가 수행하는 계산들에서 융합 필터에 의해 고려되도록 설계되는 것이 적절하다.
차량 모델 유닛은 제 1 정의된 축에 따른 속력, 제 2 정의된 축에 따른 속력, 및 제 3 정의된 축 주위의 회전 속력이 회전 속력 센서 소자들 및 조향 각도 센서 소자의 센서 신호들로부터 계산되도록 설계되는 것이 특히 바람직하다.
차량 모델 유닛이 계산에 있어서, 과잉 결정된 수식의 시스템을 해결하기 위해 최소 제곱 에러 방빕이 이용되도록 설계되는 것이 매우 특히 바람직하다.
차량 모델 유닛은 그 계산 시에, 적어도 다음의 물리적 변수들 및/또는 파라미터들을 고려하도록 설계되는 것이 적절하다.
a) 특히 2 개의 전방 휠들에 대한 조향 각도 센서에 의해 검출되는 각각의 휠의 조향 각도, 이에 따라, 후방 휠들의 조향 각도가 0 과 동일하거나 후방 휠들의 조향 각도가 추가적으로 검출된다는 모델 가정이 이용됨,
b) 각각의 휠에 대한 휠 회전 속력 또는 그 종속적인 변수,
c) 각각의 휠의 회전 방향,
d) 각각의 휠의 동적 반경 및/또는 휠 직경, 및
e) 차량의 각각의 차축의 차폭 (track width) 및/또는 차량의 차축들 사이의 휠베이스 (wheelbase).
신호 처리 디바이스는, 바람직하게는 융합 필터가 정의된 시간들에서 융합 데이터 세트를 계산 및/또는 제공 및/또는 출력하도록 설계된다.
융합 필터는 바람직하게는 센서 소자들, 특히 휠 회전 속력 센서 소자들 및 조향 각도 센서 소자의 샘플링 레이트들 및/또는 센서 신호 출력 시간들에 관계없이, 그리고 위성 내비게이션 시스템의 임시 신호 또는 측정된 변수 또는 정보 출력 시간들에 관계없이 융합 데이터 세트를 계산 및/또는 제공 및/또는 출력하도록 설계된다.
신호 처리 디바이스는 융합 필터의 기능 단계 동안에, 센서 소자들의 융합 필터, 특히 휠 회전 속력 센서 소자들 및 조향 각도 센서 소자의 융합 필터에 의해 이용가능한 최신 정보 및/또는 신호들 및/또는 데이터가 특히 비동기식으로, 직접적으로 또는 간접적으로, 특히 직접적으로 또는 간접적으로 차량 모델 유닛 및 위성 내비게이션 시스템의 도움으로, 항상 순차적으로 업데이트되고, 및/또는 융합 필터에 의해 기록되며 융합 필터의 할당된 기능 단계의 계산에서 고려되도록 설계되는 것이 적절하다.
센서 시스템은, 차량의 정지 (standstill) 를 식별할 수 있고, 식별된 차량의 정지 시에는, 정지 모델로부터 적어도 융합 필터로 정보, 이 경우에는 특히 모든 3 개의 축들 주위의 회전 레이트들이 값 0 을 가지고 적어도 하나의 위치 변화 변수가 마찬가지로 값 0 을 가지며 특히 모든 3 개의 축들을 따르는 속도들이 값 0 을 가진다는 정보를 제공하도록 설계되는 정지 식별 유닛을 가지는 것이 바람직하다.
신호 처리 디바이스는 그 값들이 차량 좌표계와 관련되는 물리적 변수들의 제 1 그룹의 데이터를 계산 및/또는 이용하고, 신호 처리 디바이스는 그 값들이 세계 좌표계와 관련되는 물리적 변수들의 제 2 그룹의 데이터를 또한 계산 및/또는 이용하는 것이 바람직하고, 이 세계 좌표계는 특히 세계에서 차량의 방위 및/또는 동적 변수들을 적어도 설명하기에 적당하고, 센서 시스템은 차량 좌표계와 세계 좌표계 사이의 방위 각도가 계산되도록 하는 방위 모델 유닛을 가지고, 차량 좌표계와 세계 좌표계 사이의 방위 각도는 다음의 변수들에 적어도 기초하여 방위 모델 유닛에서 계산된다:
차량 좌표계에 대한 속도,
세계 좌표계에 대한 속도 및 특히 조향 각도들.
다음의 용어들은 동의어로 이용되고, 즉, 기술적으로 구현될 때에 동일한 의미를 가지는 것이 적절하다: 오프셋 값, 변화 값, 보정 값 및 에러 값.
에러 상태 정보는 바람직하게는 에러 정보 및/또는 에러 보정 정보 및/또는 산포 정보 및/또는 변동량 정보 및/또는 정확도 정보를 의미하는 것으로 이해된다.
용어 변동량은 바람직하게는 산포를 의미하는 것으로 이해되고, 특히 일반적인 융합 필터의 경우, 상기 필터는 각각의 경우에 있어서 산포 또는 산포 값을 융합 필터의 물리적 변수의 각각의 값에 할당하고, 융합 필터로서 칼만 필터의 경우, 각각의 경우에 있어서 변동량은 융합 필터의 물리적 변수의 각각의 값에 할당된다.
센서 시스템이 구현되는 차량의 좌표계에 기초한 제 1, 제 2 및 제 3 정의된 축들은 다음과 같이 정의되는 것이 적절하다:
제 1 정의된 축은 차량의 종축에 대응하고,
제 2 정의된 축은 차량의 횡축에 대응하고,
제 3 정의된 축은 차량의 수직축에 대응한다. 이 3 개의 축들은 특히 데카르트 좌표계를 형성한다.
융합 필터는 그 데이터, 특히 융합 데이터 세트의 물리적 변수들 또는 물리적 변수들의 데이터가, 항상 일정한 크기를 가지며 융합 필터에서 임의의 희망되는 순서로 반복적으로 처리되는 블록들로 분할되고, 즉, 융합 필터가 그 입력 데이터에 대해 순차적인 업데이트를 이행하도록 설계되는 것이 바람직하다. 이 경우, 융합 필터는 특히 바람직하게는, 융합 필터의 각각의 단계에서의 순차적인 업데이트의 연산 결과가 융합 필터의 입력 데이터의 모든 측정된 변수들에 대한 업데이트, 즉, 데이터 업데이트가 되는 결과로, 필터 수식들이 일치되도록 설계된다.
센서 시스템은 적절하게는 차량 내에, 특히 자동차 내에, 특히 바람직하게는 오토모빌 내에 배치된다.
센서 시스템은 바람직하게는, 위성 내비게이션 시스템의 데이터, 특히 위치 데이터에 이 데이터의 측정 시간을 실질적으로 설명하는 타임스탬프 정보 (timestamp information) 가 할당되도록 설계된다. 위성 내비게이션 시스템의 각각의 데이터의 타임스탬프 정보는 이 각각의 데이터와 공동으로 융합 필터에 제공되고 융합 필터에서의 내부 계산에서 고려된다.
바람직하게는, 또한 이러한 타임스탬프 정보는 또 다른 또는 모든 센서 소자들 및/또는 관성 센서 장치의 데이터에 마찬가지로 할당되고, 이 타임스탬프 정보는 각각의 데이터와 함께 융합 필터에 마찬가지로 제공되며 융합 필터에서의 그 내부 계산에서 고려된다. 적절하게는, 각각의 타임스탬프 정보가 위성 내비게이션 시스템의 데이터에 대하여 위성 내비게이션 시스템 자체에 의해 생성된다.
각각의 타임스탬프 정보는 또 다른 센서 소자들 및/또는 관성 센서 장치의 추가적인 타임스탬프 정보의 경우에, 특히 위성 내비게이션 시스템의 시간 측정에 따라, 신호 처리 디바이스에 의해 생성되는 것이 바람직하다.
바람직하게는, 융합 필터의 기능 단계가 적어도 하나의 예측 단계 및 보정 단계를 포함한다. 융합 필터는 이 경우에 반복적으로 형성되고 반복적으로 기능 단계들을 교대로 수행한다. 특히, 데이터 또는 값들 또는 신호들은 융합 필터의 각각의 기능 단계 내에서 입력되고, 즉, 입력 데이터가 고려되고, 즉, 데이터 또는 값들 또는 신호들이 또한 출력되고, 즉, 출력 데이터로서 제공된다.
융합 필터는, 바람직하게는 융합 필터가 기능 단계 내에서 복수의 업데이트 단계들을 이행하고, 이 업데이트 단계들이 입력 데이터 또는 신호들의 로딩 (loading) 또는 이용 또는 업데이팅 (updating) 에 관련되도록 설계된다. 융합 필터는 입력 변수들 또는 입력 신호들의 전부를 통해 특히 순차적으로 실행되고, 각각의 경우에 새로운 정보/데이터가 존재하는지를 검사한다. 새로운 정보/데이터가 존재하는 경우, 이 정보 또는 데이터는 필터로 전달되거나 정보/데이터는 필터에서 업데이트되고, 새로운 정보/데이터가 존재하지 않는 경우, 현재의 값이 유지되고 필터는 다음 입력 또는 다음 입력 변수 또는 다음 입력 신호를 검사한다.
스트랩다운 알고리즘 유닛은 바람직하게는 적어도 물리적 변수들의 절대 값들, 특히 이 경우에는 각각의 경우에 3 개의 축들, 차량 및/또는 세계 좌표계에 관한 가속도, 회전 레이트, 속도, 그리고 위치 및 방위 각도에 대한 절대 값들을 제공한다. 이 변수들에 대한 값들은 이 경우에 특히 바람직하게는 모두 스트랩다운 알고리즘 유닛에 의해 보정된 값들/변수들로서 제공된다.
관성 센서 장치는 융합 필터를 클록 (clock) 및/또는 트리거 (trigger) 하는 것이 적절하고, 특히 융합 필터에 의해 이행되는 각각의 융합 단계는 관성 센서 장치 또는 적어도 하나의 출력 신호 또는 출력 데이터에 의해 트리거된다.
스트랩다운 알고리즘 유닛은 특히 센서 시스템의 시작에 대하여, 특히 바람직하게는 센서 시스템이 스위칭 온 (switched on) 될 때마다 그 후에, 물리적 변수들의 시작 벡터 및/또는 위치의 시작 값을 가지도록 설계되는 것이 바람직하다. 스트랩다운 알고리즘 유닛은 특히 바람직하게는 위성 내비게이션 시스템으로부터 융합 필터를 통해 이 시작 벡터 및/또는 이 시작 위치를 수신한다.
융합 필터의 데이터, 특히 그 융합 데이터 세트는 가상 센서를 표현하거나 이러한 가상 센서에 대응하는 것이 적절하다.
용어 센서 소자들은 바람직하게는 휠 회전 속력 센서 소자들, 적어도 하나의 조향 각도 센서 소자, 관성 센서 장치의 센서 소자들 및 특히 추가적으로 또한 위성 내비게이션 시스템을 의미하는 것으로 이해된다.
일반적으로, 변수 및/또는 값이 3 개의 정의된 축들에 대해 명시되는 경우, 이것은 차량 좌표계 및/또는 세계 좌표계에 대해 의도되는 것이 바람직하다.
물리적 변수들의 값들을 포함하는 융합 데이터 세트는 상대 값, 예를 들어 오프셋 값이라고도 지칭되는 보정 값을 포함하고, 특히 스트랩다운 알고리즘 유닛에 제공되는 것이 적절하다. 예에 따르면, 이 각각의 보정 값은 각각의 경우에 있어서 융합 필터에 의해 제공되는 누적된 에러 값들 또는 변화 값들로부터 나온다.
또한, 본 발명은 차량들, 특히 자동차들, 특히 바람직하게는 오토모빌들에서의 센서 시스템의 이용에 관한 것이다.
또 다른 바람직한 실시형태들은 도 1 을 참조한 예시적인 실시형태에 관한 아래의 설명 및 종속항들로부터 나온다.
도 1 은 차량에서의 배치 및 이용을 위해 의도된 센서 시스템의 예시적인 실시형태의 개략도를 도시한다. 이 경우, 신호 처리 디바이스의 가장 중요한 신호 처리 유닛들뿐 아니라 센서 소자들 및 위성 내비게이션 시스템은 기능 블록들로서 예시되고 상기 블록들의 서로 간의 상호작용이 또한 예시된다.
센서 시스템은, 제 1, 제 2 및 제 3 정의된 축을 따르는 적어도 가속도들과, 이 제 1, 제 2 및 제 3 정의된 축들 주위의 적어도 회전 레이트들을 검출할 수 있도록 설계되는 관성 센서 장치 (1), IMU, "관성 측정 유닛 (inertial measurement unit)" 을 포함하고, 제 1 정의된 축은 차량의 종축에 대응하고, 제 2 정의된 축은 차량의 횡축에 대응하고, 제 3 정의된 축은 차량의 수직축에 대응한다. 이 3 개의 축들은 데카르트 좌표계, 즉, 차량 좌표계를 형성한다.
센서 시스템은, 스트랩다운 알고리즘이 이행되고, 스트랩다운 알고리즘으로, 관성 센서 장치 (1) 의 적어도 센서 신호들이 처리되어 보정된 내비게이션 데이터 및/또는 주행 동역학 데이터를 제공하는 스트랩다운 알고리즘 유닛 (2) 을 가진다. 스트랩다운 알고리즘 유닛 (2) 의 이 출력 데이터는 다음의 물리적 변수들의 데이터를 포함한다: 예를 들어, 차량 좌표계의 3 개의 축들에 대하여, 그리고 그 예에 따라, 추가적으로 각각의 경우에 있어서, 세계에서 차량의 방위 및/또는 동적 변수들을 설명하기에 적당한 세계 좌표계와 관련하여, 차량의 각각의 경우에 있어서 속도, 가속도 및 회전 레이트. 또한, 스트랩다운 알고리즘 유닛 (2) 의 출력 데이터는 차량 좌표계에 대한 위치와, 세계 좌표계에 대한 방위를 포함한다. 또한, 스트랩다운 알고리즘 유닛의 출력 데이터는 상기한 물리적 변수들, 즉, 상기 변수들의 적어도 일부의 데이터 품질에 대한 정보로서 변동량들을 가진다. 예에 따르면, 이 변동량들은 스트랩다운 알고리즘 유닛에서 계산되는 것이 아니라, 상기 스트랩다운 알고리즘 유닛에 의해 이용되기만 하고 전달된다.
스트랩다운 알고리즘 유닛의 출력 데이터는 추가적으로, 예를 들어, 전체 센서 시스템의 출력 데이터 또는 신호들 (12) 이다.
센서 시스템은, 차량의 휠들 중의 하나의 각각의 경우에 있어서의 휠 회전 속력들을 검출하며 각각의 경우에 있어서 회전의 방향을 추가적으로 검출하는, 예에 따르면 4 개인, 차량의 각각의 휠에 대한 휠 회전 속력 센서 소자들 (3) 을 추가적으로 포함하고, 차량의 조향 각도를 검출하는 조향 각도 센서 소자 (3) 를 추가적으로 포함한다. 휠 회전 속력 센서 소자 및 조향 각도 센서 소자는 주행거리계 검출 (odometry detection) 을 위한 센서 장치 (3) 를 형성한다.
또한, 센서 시스템은, 할당된 위성과 차량 사이의 각각의 경우에 있어서의 거리 데이터 또는 그 종속적인 변수와, 할당된 위성과 차량 사이의 각각의 경우에 있어서의 속도 정보 데이터 또는 그 종속적인 변수를 검출 및/또는 제공하도록 설계되는 위성 내비게이션 시스템 (4) 을 가진다. 또한, 예에 따르면, 위성 내비게이션 시스템 (4) 은 적어도 센서 시스템을 시작 또는 스위칭 온하기 위한 시작 위치 또는 시작 위치 정보를 융합 필터에 제공한다.
센서 시스템의 신호 처리 디바이스는 또한 융합 필터 (5) 를 포함한다. 융합 필터 (5) 는 센서 소자들 (3), 즉, 주행거리계의 적어도 센서 신호들 및 그로부터 유도된 신호들과, 위성 내비게이션 시스템 (4) 의 출력 신호들 및/또는 그로부터 유도된 신호들의 공동 평가 동안에, 정의된 융합 데이터 세트 (6) 를 제공한다. 이 융합 데이터 세트는 각각의 경우에 있어서 정의된 물리적 변수들에 대한 데이터를 가지고, 적어도 하나의 물리적 변수에 대한 융합 데이터 세트 (6) 는 이 물리적 변수의 값 및 그 데이터 품질에 대한 정보를 포함하고, 이 데이터 품질에 대한 정보는 예에 따라 변동량으로서 표현된다.
융합 데이터 세트 (6) 는 적어도 하나의 물리적 변수의 값으로서, 상대 값, 예를 들어, 오프셋 값이라고 또한 지칭되는 보정 값을 포함한다. 예에 따르면, 보정 값은 각각의 경우에 있어서 융합 필터 (5) 에 의해 제공되는 누적된 에러 값들 또는 변화 값들로부터 나온다.
예에 따르면, 융합 데이터 세트 (6) 의 각각의 물리적 변수들의 상대 값들은 그러므로 보정 값들 및 변동량들이다. 다시 말해서, 예에 따르면, 융합 데이터 세트 (6) 는, 입력 변수 또는 입력 데이터 세트로서 스트랩다운 알고리즘 유닛에 제공되며 그 계산들에서 상기 스트랩다운 알고리즘 유닛에 의해 적어도 부분적으로 고려되는 에러 버짓 (error budget) 을 계산한다. 이 에러 버짓은 데이터 세트 또는 출력 데이터로서, 물리적 변수들의 적어도 보정 값들 또는 에러 값들과, 각각의 경우에 있어서, 각각의 값에 대한 데이터 품질에 대한 정보로서, 변동량을 포함한다. 이 경우, 각각의 경우에 있어서 차량 좌표계에 관한 물리적 변수들인, 속도, 가속도 및 회전 레이트에 대한 적어도 보정 값들 및 변동량들, 즉, 각각의 경우에 있어서 이 좌표계에 대한 이 변수들의 3 개의 성분들과, 차량 좌표계와 좌표계 사이의 IMU 방위 또는 IMU 방위 각도, 또는 관성 센서 장치 (1) 의 설치 방위 및 세계 좌표계에 관한 위치가 융합 필터에 의해 스트랩다운 알고리즘 유닛에 송신된다.
융합 데이터 세트의 물리적 변수들의 값들은 센서 소자들 (3) 및 위성 내비게이션 시스템 (4) 의 센서 신호들에 직접적으로 또는 간접적으로 기초하여 계산되고, 적어도 일부 변수들, 예를 들어 차량 좌표들에 대한 차량의 속도 및 위치가 검출되고 스트랩다운 알고리즘 유닛 (2) 의 데이터에 대하여 중복적으로 이용된다.
예에 따르면, 융합 필터 (5) 는 에러 상태 공간 확장된 순차 칼만 필터의 형태, 즉, 특히 선형화를 포함하고, 보정 값들이 계산 및/또는 추정되고, 순차적으로 동작하여 처리 시에 시퀀스의 각각의 기능 단계에서 이용가능한 입력 데이터를 이용/고려하는 칼만 필터의 형태이다.
융합 필터 (5) 는 융합 필터의 기능 단계 동안에, 센서 소자들 (3) 의 융합 필터, 즉, 휠 회전 속력 센서 소자들 및 조향 각도 센서 소자의 융합 필터에 의해 이용가능한 최신 정보 및/또는 신호들 및/또는 데이터가 차량 모델 유닛 (7) 의 도움으로 간접적으로 그리고 위성 내비게이션 시스템 (4) 의 도움으로 직접적으로 또는 간접적으로, 비동기식으로 항상 순차적으로 업데이트되고, 및/또는 융합 필터에 기록되며 융합 필터 (5) 의 할당된 기능 단계의 계산에서 고려되도록 설계된다.
차량 모델 유닛 (7) 은 휠 회전 속력 센서 소자들 (3) 및 조향 각도 센서 소자 (3) 의 센서 신호들로부터, 적어도 제 1 정의된 축을 따르는 속도, 제 2 정의된 축을 따르는 속도, 및 제 3 정의된 축 주위의 회전 레이트를 계산하고 이들을 융합 필터 (5) 에 제공하도록 설계된다.
예에 따르면, 센서 시스템은 4 개의 휠 회전 속력 센서 소자들 (3) 을 가지고, 휠 회전 속력 센서 소자들의 하나는 각각의 경우에 있어서 차량의 각각의 휠에 할당되고, 차량 모델 유닛 (7) 은, 휠 회전 속력 센서 소자들의 센서 신호들과, 조향 각도 센서 유닛에 의해 제공된 조향 각도, 및/또는, 특히 전방 휠들에 대한 조향 각도 센서 소자에 의해 그리고 후방 휠들에 대한 적어도 하나의 또 다른 조향 각도 센서 소자의 도움으로 또는 적어도 후방 휠들에 대한 모델 가정으로부터 검출된 각각의 휠의 조향 각도로부터, 제 1 및 제 2 정의된 축들을 따라/제 1 및 제 2 정의된 축들에 대하여 직접적으로 또는 간접적으로, 각각의 휠의 속도 성분들 및/또는 속도를 계산하도록 설계되고, 이 8 개의 속도 성분들 및/또는 4 개의 속도들로부터, 각각의 경우에 있어서 제 1 및 제 2 정의된 축들에 대하여, 제 1 정의된 축을 따르는 속도, 제 2 정의된 축을 따르는 속도, 및 제 3 정의된 축 주위의 회전 레이트가 계산된다.
센서 시스템 또는 상기 센서 시스템의 신호 처리 디바이스는, 각각의 휠의 적어도 반경, 예에 따르면 동적 반경을 계산하고, 각각의 휠의 코너링 스티프니스 (cornering stiffness) 및 슬립 스티프니스 (slip stiffness) 를 추가적으로 계산하며 이들을 추가적인 입력 변수들로서 차량 모델 유닛 (7) 에 제공하도록 설계되는 타이어 파라미터 추정 유닛 (10) 을 또한 포함하고, 타이어 파라미터 추정 유닛 (10) 은 휠/타이어 변수들을 계산하기 위하여 실질적으로 선형의 타이어 모델을 이용하도록 설계된다. 예에 따른 타이어 파라미터 추정 유닛의 입력 변수들은 이 경우에 있어서 휠 회전 속력들 (3) 및 조향 각도 (3), 적어도 부분적으로 또는 완전히 스트랩다운 알고리즘 유닛 (2) 의 출력 변수들 또는 값들, 특히 물리적인 변수들의 값들에 부가하여 이에 따라 제공된 변동량들, 및 타이어 파라미터 추정 유닛 (10) 의 입력 변수들인 물리적 변수들에 대한 융합 필터 (5) 의 변동량들이다.
센서 시스템 또는 그 신호 처리 디바이스는, 예에 따르면, 입력 데이터로서, 위성 내비게이션 시스템 (4) 의 출력 데이터 또는 출력 신호들과, 적어도 부분적으로 스트랩다운 알고리즘 유닛 (2) 의 출력 데이터 또는 출력 신호들을 수신하고, 이들을 그 계산들에서 고려하도록 설계되는 GPS 에러 식별 (identification) 및 적정화 (plausibilization) 유닛 (11) 을 또한 포함한다.
이 경우, GPS 에러 식별 및 적정화 유닛 (11) 은 융합 필터 (5) 에 추가적으로 연결되고 그것과 데이터를 교환한다.
GPS 에러 식별 및 적정화 유닛 (11) 은 예를 들어, 다음의 방법을 이행하도록 설계된다:
위성을 선택하기 위한 방법으로서,
- GNSS 신호, 즉, 글로벌 내비게이션 위성 시스템 신호, 위성 내비게이션 시스템 (4) 의 출력 신호 또는 출력 데이터에 기초하여 위성에 대한 차량의 측정 위치 데이터를 측정하는 단계,
- GNSS 신호에 기초하여 결정된 측정 위치 데이터에 대해 중복적인 차량의 기준 위치 데이터를 결정하는 단계, 및
- 측정 위치 데이터 및 기준 위치 데이터의 비교가 미리 결정된 조건을 충족하면, 위성을 선택하는 단계를 포함하고,
- 측정 위치 데이터와 기준 위치 데이터를 비교하기 위하여, 측정 위치 데이터와 기준 위치 데이터 사이의 차이가 형성되고,
- 미리 결정된 조건은 측정 위치 데이터와 기준 위치 데이터 사이의 최대 허용가능한 에러이고,
- 최대 허용가능한 에러는 기준 위치 데이터에 대한 기준 변동량 및 측정 위치 데이터에 대한 측정 변동량의 합에 기초하여 계산되는 표준 편차에 종속적이고,
- 최대 허용가능한 에러는 측정 위치 데이터가 표준 편차에 종속적인 산포 간격 내의 미리 결정된 임계값 미만에 속할 가능성이 있도록 표준 편차의 배수에 대응한다.
센서 시스템 또는 그 신호 처리 디바이스는, 차량의 정지를 식별할 수 있고, 식별된 차량의 정지 시에는, 정지 모델로부터 적어도 융합 필터 (5) 로 정보, 이 경우에는 특히 모든 3 개의 축들 주위의 회전 레이트들이 값 0 을 가지고 적어도 하나의 위치 변화 변수가 마찬가지로 값 0 을 가지며 특히 모든 3 개의 축들을 따르는 속도들이 값 0 을 가진다는 정보를 제공하도록 설계되는 정지 식별 유닛 (8) 을 또한 가진다. 예에 따르면, 정지 식별 유닛 (8) 은 이 경우에 입력 데이터로서 휠 회전 속력들 또는 휠 회전 속력 신호들과, 관성 센서 장치 (1) 의 "미처리 (raw)" 또는 직접 출력 신호들을 이용하도록 설계된다.
예에 따르면, 신호 처리 디바이스는 그 값들이 차량 좌표계와 관련되는 물리적 변수들의 제 1 그룹의 데이터를 계산 및/또는 이용하고, 그 값들이 세계 좌표계와 관련되는 물리적 변수들의 제 2 그룹의 데이터를 또한 계산 및/또는 이용하고, 이 세계 좌표계는 특히 세계에서 차량의 방위 및/또는 동적 변수들을 적어도 설명하기에 적당하고, 센서 시스템은 차량 좌표계와 세계 좌표계 사이의 방위 각도가 계산되도록 하는 방위 모델 유닛 (9) 을 가진다.
차량 좌표계와 세계 좌표계 사이의 방위 각도는 다음의 변수들에 적어도 기초하여 방위 모델 유닛 (9) 에서 계산된다: 차량 좌표계에 대한 속도, 세계 좌표계에 대한 속도 및 조향 각도.
예에 따르면, 차량 좌표계와 세계 좌표계 사이의 방위 각도는, 또한 다음의 변수들 중의 하나 이상에 적어도 기초하여 방위 모델 유닛 (9) 에서 계산된다:
세계 좌표계에 기초한 차량의 방위 정보,
융합 필터의 보정 값들 및/또는 변동량들 중의 일부 또는 전부, 및/또는
차량 좌표계 및/또는 세계 좌표계에 관한 차량의 가속도.
방위 모델 유닛 (9) 은 계산을 위하여 스트랩다운 알고리즘 유닛 (2) 의 출력 데이터 및/또는 출력 신호들의 일부 또는 전부를 이용한다.
예에 따르면, 방위 모델 유닛 (9) 은 방위 각도에 부가하여, 이 변수의 데이터 품질에 대한 정보, 특히 방위 각도의 변동량을 또한 계산 및 제공하도록 설계되고, 방위 모델 유닛 (9) 은 차량 좌표계와 세계 좌표계 사이의 방위 각도와, 이 변수의 데이터 품질에 대한 정보를 융합 필터 (5) 에 제공하고, 융합 필터는 그 계산들에서 이 방위 각도를 이용하며, 특히 바람직하게는 이 변수의 데이터 품질에 대한 정보, 특히 방위 각도의 변동량을 스트랩다운 알고리즘 유닛 (2) 에 전달한다.

Claims (12)

  1. 센서 시스템으로서,
    복수의 센서 소자들 (1, 3, 4) 및 신호 처리 디바이스를 포함하며, 상기 신호 처리 디바이스는 적어도 부분적으로 공동으로 상기 센서 소자들로부터의 센서 신호들을 평가하는 방식으로 구성되고,
    상기 신호 처리 디바이스는 각각의 측정의 시간에 대한 정보를 직접적으로 또는 간접적으로 포함하는 시간 정보가 물리적 변수들의 측정 데이터에 각각의 경우에 할당되는 방식으로 구성되며, 상기 신호 처리 디바이스는 적어도 융합 필터 (5) 에서의 융합 데이터 세트의 생성 동안 이러한 시간 정보를 고려하는 것을 특징으로 하는 센서 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 융합 필터는 기능 단계들이 연속적으로 실시되는 방식으로 구성되며, 각각의 기능 단계에는 시간 정보가 할당되고, 상기 기능 단계들에서, 각각의 경우에, 상기 물리적 변수들에 대한 데이터/값들이 처리되고, 정의된 시간들에서, 상기 물리적 변수의 상대 값, 및 상기 융합 필터에 의해 처리되고/되거나 계산되는 각각의 물리적 변수에 대한 데이터 품질에 관한 정보를 각각 제공하는 융합 데이터 세트들이 제공되는 것을 특징으로 하는 센서 시스템.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 융합 필터는, 적어도 상기 물리적 변수들 중 하나의 물리적 변수에 대해, 내부적으로, 이러한 물리적 변수의 절대 값 및/또는 내부 값을 가지고, 하나 이상의 물리적 변수들에 대한 이전의 기능 단계들의 상기 절대 값들 및/또는 내부 값들은 저장되고, 정의된 시간 기간 동안 준비상태로 유지되는 것을 특징으로 하는 센서 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 융합 필터의 상기 물리적 변수인 상기 입력 값들의 상기 시간 정보에 따라, 이러한 입력 값들이 동일한 물리적 변수의 상기 절대 값 및/또는 내부 값과 비교 및/또는 계산됨으로써 상기 융합 필터에서 계산되며, 그 시간 정보, 즉, 상기 절대 값 및/또는 상기 내부 값의 시간 정보는 상기 입력 값의 시간 정보에 실질적으로 대응하는 것을 특징으로 하는 센서 시스템.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 시간 정보와 관련하여, 저장되고 준비상태로 유지되는 2 개의 시간적으로 다음에 오는 절대 값들 및/또는 내부 값들로부터 상기 입력 값이 비교 및/또는 계산되는 상기 동일한 물리적 변수의, 특히 시간 정보를 갖는, 상기 절대 값 및/또는 내부 값은, 할당된 입력 값의 시간 정보보다 약간 오래된 시간 정보를 갖는 상기 절대 값 및/또는 내부 값 그리고 약간 더 최신인 시간 정보로 보간되는 것을 특징으로 하는 센서 시스템.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    시간 정보가 상기 융합 필터의 상기 입력 값들의 각각에 할당되며, 그 결과 물리적 변수들의 이러한 입력 값들이 우선순위를 각각 가지며, 보류 중인 기능 단계의 일부로서, 상기 융합 필터의 물리적 변수들의 입력 값들이 상기 동일한 물리적 변수들의 상기 융합 필터의 내부 값들과 계산되며, 내부 값은 우선순위의 면에서 및/또는 상기 시간 정보와 관련하여 각각의 시간 정보 및/또는 각각의 입력 변수의 우선순위에 실질적으로 대응하는 것을 특징으로 하는 센서 시스템.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 신호 처리 디바이스는 현재 보류 중인 기능 단계의 상기 우선순위가 가장 최신 시간 정보를 갖는 상기 물리적 변수의 입력 값의 시간 정보에 의해 정의되는 방식으로 구성되며, 시간 정보가 보다 오래된 상기 물리적 변수들의 입력 값들은 상기 가장 최신 시간 정보의 우선순위로 외삽되고 그 다음에 상기 융합 필터의 내부 값들과 계산되는 것을 특징으로 하는 센서 시스템.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 신호 처리 디바이스는 데이터/정보/값들이 저장되고 준비상태로 유지되는 상기 정의된 시간 기간이 상기 융합 필터의 상기 입력 데이터의 최대 지연에 의해 정의되는 방식으로 구성되며, 최대 지연은 상기 물리적 변수의 측정들의 시간 정보와 상기 융합 필터의 현재 보류 중인 기능 단계의 시간 정보 사이의 최대 차이로부터 결정되며, 상기 최대 지연은 특히 상기 센서 시스템의 일부인 위성 네비게이션 시스템의 측정의 최대 예상 지연 이상인 것으로 정의되는 것을 특징으로 하는 센서 시스템.
  9. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 신호 처리 디바이스는 데이터/정보/값들이 저장되고 준비상태로 유지되는 상기 정의된 시간 기간이 일부 또는 각각의 물리적 변수에 대해 상이한 정의된 시간 기간에 의해 정의되는 방식으로 구성되는 것을 특징으로 하는 센서 시스템.
  10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 센서 시스템은 동기화 펄스 및/또는 동기화 방법을 제공하는 위성 네비게이션 시스템을 포함하며, 동기화 펄스 및/또는 동기화 방법으로 상기 융합 필터의 시간 정보가 상기 위성 네비게이션 시스템의 시간 정보와 동기화되는 것을 특징으로 하는 센서 시스템.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 위성 네비게이션 시스템은 할당된 위성과 차량 사이의 각각의 경우에서의 거리 데이터 혹은 거리 데이터 종속적인 변수, 및 상기 할당된 위성과 상기 차량 사이의 각각의 경우에서의 속도 정보 데이터 혹은 속도 정보 데이터에 종속적인 변수를 제공하며, 거리 데이터 및 속도 정보 데이터는 상기 융합 필터에 입력 변수들로서 송신되며, 상기 위성 네비게이션 시스템의 물리적 변수들의 이러한 입력 값들은, 상기 입력 값들의 시간 정보에 종속함으로써 상기 융합 필터의 내부 값들과 시간 정정 방식으로 계산되고, 이러한 상기 물리적 변수들의 입력 값들의 시간 정보가 상기 융합 필터의 상기 현재 보류 중인 기능 단계의 시간 정보보다 오래된 경우, 이러한 물리적 변수들의 내부 값들이 외삽되며, 상기 외삽에 있어서, 특히, 이러한 2 개의 값들이 2 개의 값들 사이에서 동일한 측정된 변수의 측정이 실패되지 않은 2 개의 연속적인 측정들에 기초하는 경우, 이러한 물리적 변수의 마지막 2 개의 값들의 그래디언트가 이용되는 것을 특징으로 하는 센서 시스템.
  12. 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 융합 필터는 적어도 하나의 모델 추측을 고려하는 방식으로 구성되며, 적어도 하나의 모델 추측은 상기 융합 필터의 하나 이상의 기능 단계들 사이의 오프셋 값들 및/또는 변화 값들 및/또는 보정 값들 및/또는 에러 값들이 오직 상기 정의된 시간 기간 내에서 제한된 정도 또는 무시할 수 있게 변화한다는 사실에 기초하며, 정의된 시간 기간 동안, 특히, 물리적 변수들의 절대 값들 및/또는 내부 값들이 저장되는 것을 특징으로 하는 센서 시스템.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170108098A (ko) * 2015-03-06 2017-09-26 도시바 미쓰비시덴키 산교시스템 가부시키가이샤 데이터 수집 시스템
KR20210152394A (ko) * 2020-06-05 2021-12-15 폭스바겐 악티엔게젤샤프트 차량 주변에 있는 하나 이상의 객체에 관한 객체 정보를 병합하기 위한 차량, 방법, 컴퓨터 프로그램 및 장치

Families Citing this family (66)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012167367A1 (en) * 2011-06-09 2012-12-13 Trusted Positioning Inc. Method and apparatus for real-time positioning and navigation of a moving platform
DE102012219475A1 (de) * 2011-10-24 2013-04-25 Continental Teves Ag & Co. Ohg Sensorsystem zur eigenständigen Bewertung der Genauigkeit seiner Daten
FR2996302B1 (fr) * 2012-10-01 2014-10-17 Snecma Procede et systeme de mesure a capteurs multiples
DE102013210361A1 (de) 2013-06-04 2014-12-04 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Ermittlung zumindest einer Geschwindigkeit bei einem Schienenfahrzeug
US20160360697A1 (en) * 2013-09-03 2016-12-15 Agco Corporation System and method for automatically changing machine control state
DE102013218043B4 (de) * 2013-09-10 2024-06-20 Continental Automotive Technologies GmbH Verfahren zum Bereitstellen relativer Messdaten für einen Fusionssensor
DE102013016547A1 (de) * 2013-10-04 2015-04-09 Brose Fahrzeugteile Gmbh & Co. Kommanditgesellschaft, Hallstadt Kollisionsschutzvorrichtung für ein bewegliches Fahrzeugteil
CN104567918A (zh) * 2013-10-12 2015-04-29 北京航天计量测试技术研究所 基于角度传感器的动态角度采集装置
WO2015057623A2 (en) 2013-10-14 2015-04-23 Nike Innovate C.V. Fitness training system for merging energy expenditure calculations from multiple devices
DE102014211166A1 (de) * 2013-11-20 2015-05-21 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren, Fusionsfilter und System zur Fusion von Sensorsignalen mit unterschiedlichen zeitlichen Signalausgabeverzügen zu einem Fusionsdatensatz
DE102014211178A1 (de) * 2013-11-20 2015-06-25 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur Korrektur von Messdaten eines ersten Sensorsystems
FR3013834B1 (fr) * 2013-11-28 2015-12-25 Airbus Operations Sas Methode de fusion de donnees de capteurs utilisant un critere de coherence
US9290069B2 (en) * 2014-02-03 2016-03-22 The Goodyear Tire & Rubber Company Tire innerliner-based parameter estimation system and method
US9983020B2 (en) * 2014-03-12 2018-05-29 Nissan Motor Co., Ltd. Vehicle operation device and method
DE102014211164A1 (de) * 2014-06-11 2015-12-17 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur Anpassung eines Navigationssystems
DE102014211175A1 (de) * 2014-06-11 2015-12-17 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur Initialisierung eines Sensorfusionssystems
DE102014211180A1 (de) 2014-06-11 2015-12-17 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur verbesserten Erkennung und/oder Kompensation von Fehlerwerten
DE102014211172A1 (de) * 2014-06-11 2015-12-17 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur Korrektur von Ausgabedaten eines Sensorbasissystems
DE102014211168A1 (de) 2014-06-11 2015-12-17 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur Verifizierung von Messdaten
DE102014211177A1 (de) * 2014-06-11 2015-12-17 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur echtzeitfähigen Bereitstellung von dynamischen Fehlerwerten dynamischer Messwerte
DE102014211176A1 (de) * 2014-06-11 2015-12-17 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur Korrektur von Messdaten und/oder Navigationsdaten eines Sensorbasissystems
DE102014211171A1 (de) * 2014-06-11 2015-12-17 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren und System zur Anpassung eines Navigationssystems
GB201411298D0 (en) * 2014-06-25 2014-08-06 Trw Ltd An electric power assisted steering system
DE102014011410A1 (de) 2014-07-31 2016-02-04 Daimler Ag Verfahren zum Betreiben eines Netzwerks eines Fahrzeugs
US9880013B2 (en) * 2014-08-01 2018-01-30 Ford Global Technologies, Llc Method and system for vehicle refueling
US20160097861A1 (en) * 2014-10-01 2016-04-07 Illinois Institute Of Technology Method and apparatus for location determination
KR101624185B1 (ko) * 2014-12-09 2016-05-25 현대자동차주식회사 단말기, 그와 통신하는 차량 및 그의 제어 방법
US9939532B2 (en) * 2015-01-09 2018-04-10 Honeywell International Inc. Heading for a hybrid navigation solution based on magnetically calibrated measurements
CN104713555A (zh) * 2015-03-03 2015-06-17 南昌大学 应用全天域中性点辅助定向的车辆自主导航方法
US9846040B2 (en) 2015-05-08 2017-12-19 Sharp Laboratories Of America, Inc. System and method for determining the orientation of an inertial measurement unit (IMU)
US9995654B2 (en) * 2015-07-08 2018-06-12 The Goodyear Tire & Rubber Company Tire and vehicle sensor-based vehicle state estimation system and method
CN105241453A (zh) * 2015-10-18 2016-01-13 上海圣尧智能科技有限公司 一种无人机导航***及无人机
DE102016201980A1 (de) * 2015-11-12 2017-05-18 Continental Teves Ag & Co. Ohg System zum Plausibilisieren von Satellitensignalen globaler Navigationssysteme
US9915947B1 (en) * 2016-02-26 2018-03-13 Waymo Llc System and method for determining pose data for a vehicle
JP7232048B2 (ja) * 2016-03-04 2023-03-02 コンティネンタル・テーベス・アクチエンゲゼルシヤフト・ウント・コンパニー・オッフェネ・ハンデルスゲゼルシヤフト 車両のロール角を測定するための方法及び装置
EP3236210B1 (en) 2016-04-20 2020-08-05 Honda Research Institute Europe GmbH Navigation system and method for error correction
DE102016212326A1 (de) * 2016-07-06 2018-01-11 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Verarbeitung von Sensordaten für eine Position und/oder Orientierung eines Fahrzeugs
DE102016213893A1 (de) * 2016-07-28 2018-02-01 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen der Absolutposition eines Kraftfahrzeugs, Ortsbestimmungssystem, Kraftfahrzeug
DE102016215241A1 (de) * 2016-08-16 2018-02-22 Continental Automotive Gmbh Verfahren zum Ermitteln einer Fahrzeuggeschwindigkeit, Steuerungsmodul und Speichermedium
US10077982B2 (en) * 2016-09-26 2018-09-18 Nxp Usa, Inc. Calibrating inertial navigation data using tire pressure monitoring system signals
US10386792B2 (en) * 2016-10-19 2019-08-20 Ants Technology (Hk) Limited Sensory systems for autonomous devices
DE102016222501A1 (de) * 2016-11-16 2018-05-17 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Bewerten einer Beschleunigung
CN108254775A (zh) * 2016-12-29 2018-07-06 联创汽车电子有限公司 车载导航***及其实现方法
US11248908B2 (en) * 2017-02-24 2022-02-15 Here Global B.V. Precise altitude estimation for indoor positioning
JP6889057B2 (ja) * 2017-07-14 2021-06-18 株式会社東芝 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム
US10442257B2 (en) * 2017-07-21 2019-10-15 GM Global Technology Operations LLC Determining tire leak rate
US20190054915A1 (en) * 2017-08-16 2019-02-21 Deere & Company Service Brake Assist Steering
EP3470861B1 (en) * 2017-10-10 2019-11-27 Melexis Technologies SA Redundant sensor fault detection
DE102017222290A1 (de) * 2017-12-08 2019-06-13 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren zum Bestimmen von Korrekturwerten, Verfahren zum Bestimmen einer Position eines Kraftfahrzeugs, elektronische Steuerungsvorrichtung und Speichermedium
FR3075356B1 (fr) * 2017-12-14 2020-07-17 Safran Electronics & Defense Systeme de navigation adapte pour mettre en oeuvre un traitement de fusion ou de consolidation
DE102018212249A1 (de) 2018-07-24 2020-01-30 Audi Ag Verfahren, System und elektronische Recheneinrichtung zum Überprüfen von Sensoreinrichtungen von Fahrzeugen, insbesondere von Kraftfahrzeugen
US11353872B2 (en) 2018-07-30 2022-06-07 Pony Ai Inc. Systems and methods for selectively capturing and filtering sensor data of an autonomous vehicle
DE102018222152A1 (de) * 2018-12-18 2020-06-18 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln eines dynamischen Reifenumfangs eines Fortbewegungsmittels
CN110307836B (zh) * 2019-07-10 2021-05-07 北京智行者科技有限公司 一种用于无人清扫车辆贴边清扫的精确定位方法
CN110422175B (zh) * 2019-07-31 2021-04-02 上海智驾汽车科技有限公司 车辆状态估计方法以及装置、电子设备、存储介质、车辆
CN112817301B (zh) * 2019-10-30 2023-05-16 北京魔门塔科技有限公司 一种多传感器数据的融合方法、装置及***
EP3851806B1 (de) 2020-01-15 2023-01-11 Leuze electronic GmbH + Co. KG Sensoranordnung und ein verfahren zum betrieb einer sensoranordnung
CN111590558B (zh) * 2020-02-05 2022-06-14 季华实验室 机器人振动抑制方法、装置、终端及存储介质
US11993256B2 (en) 2020-05-22 2024-05-28 Cnh Industrial America Llc Dynamic perception zone estimation
US11572074B2 (en) 2020-05-22 2023-02-07 Cnh Industrial America Llc Estimation of terramechanical properties
CN112729370A (zh) * 2020-12-31 2021-04-30 交通运输部公路科学研究所 桥梁动态应变监测***校准方法
CN113428095A (zh) * 2021-07-19 2021-09-24 安徽安凯汽车股份有限公司 一种新能源客车方向盘安全控制***
US11872994B2 (en) * 2021-10-30 2024-01-16 Zoox, Inc. Estimating vehicle velocity
CN114114369B (zh) * 2022-01-27 2022-07-15 智道网联科技(北京)有限公司 自动驾驶车辆定位方法和装置、电子设备和存储介质
DE102022118215A1 (de) * 2022-07-21 2024-02-01 Sick Ag Datenbereitstellungsvorrichtung
CN116718153B (zh) * 2023-08-07 2023-10-27 成都云智北斗科技有限公司 一种基于gnss和ins的形变监测方法及***

Family Cites Families (49)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06104455B2 (ja) * 1985-03-15 1994-12-21 日産自動車株式会社 車両運動状態推定装置
DE4325413C2 (de) * 1993-07-29 1995-05-18 Daimler Benz Ag Verfahren zur Bestimmung des Fahrverhalten charakterisierender Größen
DE69420418T2 (de) * 1994-11-29 2000-05-25 Zanavy Informatics Kk Navigationssystem mit Umschaltung, wenn ein Radiosignal nicht empfangen werden kann
US5928309A (en) * 1996-02-05 1999-07-27 Korver; Kelvin Navigation/guidance system for a land-based vehicle
US6246960B1 (en) 1998-11-06 2001-06-12 Ching-Fang Lin Enhanced integrated positioning method and system thereof for vehicle
US6240367B1 (en) 1998-11-27 2001-05-29 Ching-Fang Lin Full fusion positioning method for vehicle
DE20023781U1 (de) 2000-07-20 2006-06-14 Frie, Werner, Dr. Vorrichtung zur Fahrdynamikregelung
EP1258408B1 (de) * 2001-05-16 2008-10-01 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung für die Bestimmung von Offsetwerten durch ein Regressionsverfahren
US6516271B2 (en) * 2001-06-29 2003-02-04 The Regents Of The University Of California Method and apparatus for ultra precise GPS-based mapping of seeds or vegetation during planting
US20040024505A1 (en) * 2002-08-05 2004-02-05 Salib Albert Chenouda System and method for operating a rollover control system in a transition to a rollover condition
AU2003264048A1 (en) * 2002-08-09 2004-02-25 Intersense, Inc. Motion tracking system and method
US6907347B2 (en) 2002-11-21 2005-06-14 Ford Global Technologies, Llc Systems and method for estimating speed and pitch sensor errors
JP4990629B2 (ja) 2003-12-24 2012-08-01 オートモーティブ システムズ ラボラトリー インコーポレーテッド 道路曲率推定システム
US7451032B2 (en) * 2004-06-02 2008-11-11 Ford Global Technologies, Llc System and method for determining desired yaw rate and lateral velocity for use in a vehicle dynamic control system
DE102005004568A1 (de) 2005-02-01 2006-08-10 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Berücksichtigung von Messwerten von kalibrierten Sensoren in einme Kalmanfilter
US7451033B2 (en) 2005-06-10 2008-11-11 Ford Global Technologies, Llc Lateral and longitudinal velocity determination for an automotive vehicle
DE102005029217B3 (de) * 2005-06-22 2007-01-18 Eads Deutschland Gmbh Verfahren zur Bestimmung einer Navigationslösung eines Navigationssystems mit einem Terrain-Navigationsmodul sowie Navigations-System
US7376499B2 (en) 2005-09-16 2008-05-20 Gm Global Technology Operations, Inc. State-of-health monitoring and fault diagnosis with adaptive thresholds for integrated vehicle stability system
AU2006304838B2 (en) * 2005-10-21 2011-07-28 Deere & Company Systems and methods for obstacle avoidance
US7539557B2 (en) * 2005-12-30 2009-05-26 Irobot Corporation Autonomous mobile robot
DE102006009682A1 (de) * 2006-03-02 2007-09-06 Bayerische Motoren Werke Ag Verfahren zum Bestimmen des Fahrzustands eines zweispurigen Fahrzeugs durch Schwimmwinkel-Schätzung
DE102006017177A1 (de) * 2006-04-12 2007-10-18 Robert Bosch Gmbh Fahrerassistenzsystem mit Anfahrhinweisfunktion
US7415354B2 (en) 2006-04-28 2008-08-19 L-3 Communications Corporation System and method for GPS acquisition using advanced tight coupling
US7792617B2 (en) * 2006-05-08 2010-09-07 Ford Global Technologies Wheel speed sensing system for electronic stability control
US20100019963A1 (en) * 2006-06-15 2010-01-28 Uti Limited Partnership Vehicular navigation and positioning system
DE102006029148B4 (de) * 2006-06-24 2010-08-05 Lfk-Lenkflugkörpersysteme Gmbh Verfahren zur Überprüfung einer inertialen Messeinheit von Fahrzeugen, insbesondere von Luftfahrzeugen, im stationären Zustand
US7801644B2 (en) * 2006-07-05 2010-09-21 Battelle Energy Alliance, Llc Generic robot architecture
US7970512B2 (en) * 2006-08-30 2011-06-28 Ford Global Technologies Integrated control system for stability control of yaw, roll and lateral motion of a driving vehicle using an integrated sensing system with pitch information
JP5113407B2 (ja) 2007-03-22 2013-01-09 古野電気株式会社 Ｇｐｓ複合航法装置
US20100011441A1 (en) * 2007-05-01 2010-01-14 Mihai Christodorescu System for malware normalization and detection
US8095309B2 (en) * 2007-06-05 2012-01-10 GM Global Technology Operations LLC GPS assisted vehicular longitudinal velocity determination
US8131462B2 (en) * 2008-02-28 2012-03-06 Leica Geosystems Ag Vehicle guidance and sensor bias determination
US7956805B2 (en) * 2008-04-11 2011-06-07 Qualcomm Incorporated System and/or method for obtaining a time reference for a received SPS signal
DE102008002576A1 (de) 2008-06-23 2009-12-24 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Plausibilisierung von Objekten in einem Fahrerassistenzsystem
WO2010003437A1 (de) * 2008-07-09 2010-01-14 Pascal Munnix Vorrichtung und verfahren zur bestimmung des fahrzustandes eines fahrzeugs
US8126642B2 (en) * 2008-10-24 2012-02-28 Gray & Company, Inc. Control and systems for autonomously driven vehicles
US8364334B2 (en) * 2008-10-30 2013-01-29 Honeywell International Inc. System and method for navigating an autonomous vehicle using laser detection and ranging
US8412456B2 (en) 2008-11-06 2013-04-02 Texas Instruments Incorporated Loosely-coupled integration of global navigation satellite system and inertial navigation system: speed scale-factor and heading bias calibration
JP2010197238A (ja) 2009-02-25 2010-09-09 Sumitomo Rubber Ind Ltd 回転速度情報検出装置、方法及びプログラム、並びに、タイヤ空気圧低下検出装置、方法及びプログラム
JP4920054B2 (ja) * 2009-03-30 2012-04-18 株式会社日立製作所 車両運動制御装置
US8912978B2 (en) * 2009-04-02 2014-12-16 GM Global Technology Operations LLC Dynamic vehicle system information on full windshield head-up display
US20110153266A1 (en) 2009-12-23 2011-06-23 Regents Of The University Of Minnesota Augmented vehicle location system
DE102010063984A1 (de) * 2010-02-11 2011-08-11 Continental Teves AG & Co. OHG, 60488 Fahrzeug-Sensor-Knoten
GB2480852A (en) * 2010-06-03 2011-12-07 Mira Ltd Yaw motion control of a vehicle
CN101907714B (zh) * 2010-06-25 2013-04-03 陶洋 基于多传感器数据融合的gps辅助定位方法
CN101902688A (zh) * 2010-07-09 2010-12-01 中兴通讯股份有限公司 导航信息的统计获取***及方法
RU2566175C1 (ru) * 2011-08-31 2015-10-20 Ниссан Мотор Ко., Лтд. Устройство помощи при вождении транспортного средства
US20130052614A1 (en) * 2011-08-31 2013-02-28 Pulsar Informatics, Inc. Driver Performance Metric
US9026263B2 (en) * 2011-11-30 2015-05-05 Alpine Electronics, Inc. Automotive navigation system and method to utilize internal geometry of sensor position with respect to rear wheel axis

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170108098A (ko) * 2015-03-06 2017-09-26 도시바 미쓰비시덴키 산교시스템 가부시키가이샤 데이터 수집 시스템
KR20210152394A (ko) * 2020-06-05 2021-12-15 폭스바겐 악티엔게젤샤프트 차량 주변에 있는 하나 이상의 객체에 관한 객체 정보를 병합하기 위한 차량, 방법, 컴퓨터 프로그램 및 장치

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