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WO2018054579A1 - Positionsbestimmungssystem für eine mobile einheit, fahrzeug und verfahren zum betreiben eines positionsbestimmungssystems - Google Patents

Positionsbestimmungssystem für eine mobile einheit, fahrzeug und verfahren zum betreiben eines positionsbestimmungssystems Download PDF

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Publication number
WO2018054579A1
WO2018054579A1 PCT/EP2017/068680 EP2017068680W WO2018054579A1 WO 2018054579 A1 WO2018054579 A1 WO 2018054579A1 EP 2017068680 W EP2017068680 W EP 2017068680W WO 2018054579 A1 WO2018054579 A1 WO 2018054579A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
calculated
unit
mobile unit
vehicle
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/EP2017/068680
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Malte ROTHHÄMEL
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Volkswagen AG
Original Assignee
Volkswagen AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Volkswagen AG filed Critical Volkswagen AG
Priority to US16/335,788 priority Critical patent/US11415996B2/en
Publication of WO2018054579A1 publication Critical patent/WO2018054579A1/de
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/165—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation combined with non-inertial navigation instruments
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/45—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement
    • G01S19/47—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement the supplementary measurement being an inertial measurement, e.g. tightly coupled inertial
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/0499—Feedforward networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G06N3/09—Supervised learning

Definitions

  • the present invention relates to a mobile unit positioning system and a vehicle having a positioning system. It further relates to a method for operating a positioning system for a mobile unit.
  • Mobile user devices such as mobile phones and vehicles with corresponding
  • Facilities are increasingly providing functions for which accurate knowledge of the location of the mobile unit is of high importance. For example, you can
  • Navigation systems provide a user with instructions for navigating along a particular route and provide information that can be used for a partially or completely autonomous control of, for example, a vehicle.
  • Performing motion cycle wherein sensor data are obtained.
  • the sensor data is repeatedly input to a neural network in a learning phase and the motion cycle is repeated until a predetermined global error is passed and the learning phase is completed. There is a transition to a subsequent
  • Motion cycle performs autonomously or corrects erroneous driving behavior.
  • US 2013/0231824 A1 describes a system in which a neural network is used to avoid a collision with an object or to initiate another reaction.
  • the position of the mobile unit is known as precisely as possible.
  • the known systems are often susceptible to disturbances, which may occur, for example, if the position of the mobile unit can not be determined or can not be determined with sufficient accuracy. This may be the case, for example, when reception of signals necessary for position determination is restricted due to unfavorable conditions in the environment or when individual system components fail.
  • markers can be used, for example, magnetic markers in the roadway or special optical markers in the vicinity of the roadway, which can be detected by corresponding sensors and used for localization.
  • the mobile unit positioning system of the present invention includes a reference locating unit, through which a first location is determined at a first time
  • Reference position and at a later second time a second reference position of the mobile unit is detected. It also comprises a detection unit, through which
  • Movement data of the mobile unit can be detected, and a computing unit, by means of a neural network based on the first reference position and the detected Motion data a calculated second position of the mobile unit to the second
  • Time is determinable.
  • at least one parameter of the neural network can be adapted.
  • the "position” of the mobile unit is understood as a localization in a coordinate system
  • Formed world coordinate system such as a global coordinate system. It may also be determined relative to a reference point, for example relative to a landmark.
  • the position further comprises a direction information, in particular an orientation of the mobile unit within the coordinate system.
  • the positioning system according to the invention, the
  • Navigation satellite system detectable. This can advantageously be a widely
  • the first and second reference position can be determined in a manner known per se, for example by means of GPS, possibly supported by correction methods (for example DGPS), or by means of a comparable system. Alternatively or additionally, further methods for determining the reference positions can be used, for example based on landmarks.
  • the reference localization unit comprises known sensors, for example a GPS sensor and, alternatively or additionally, optical
  • Sensors radar sensors and / or other sensors.
  • All positions can be determined relative to different coordinate systems, for example a global coordinate system, as is usual, for example, for GPS methods known per se.
  • a relative coordinate system may be used, the positions being determined in particular relative to a particular coordinate origin.
  • the positions relative to the course of a roadway be given, for example, as a lateral position relative to the width of the road or as a position along the course of the roadway, which can be assumed, for example, from a virtual center line of the roadway.
  • time points are assigned to the positions, the mobile unit being at an actual position at a specific point in time.
  • the reference position and the calculated position for the time correspond to measurements or determinations of the actual position and are accordingly typically associated with statistical errors.
  • the first and the second time are different in time by a certain period of time, the second time follows after the first time.
  • the second reference position at the second time may also be determined from further data, for example, by interpolation based on data at a third time, such as when no detected reference position is available for a particular time. The detection of the reference position and the determination of the calculated position can thus be synchronized.
  • the movement data of the mobile unit comprises a
  • a position determination can advantageously be determined on the basis of an evaluation of the proper motion of the mobile unit.
  • the acquisition of the movement data is carried out in a known manner, in particular data about the position and the change in the position of the mobile unit as a function of time are detected. This can be about the amount of one
  • the velocity can be represented as a vector, that is, with an amount and a direction.
  • the vector may also be associated with a position and / or a temporal information, for example the speed at a specific time and / or at a specific position.
  • the direction information may further comprise a change of the direction of movement, for example in an acceleration, a steering operation or other indicators for a change of direction.
  • the movement data can be detected by sensors of known type.
  • the movement data may further comprise further acquired data, for example image data, data from lidar and radar sensors, information about a spatial orientation of the mobile unit and / or data further devices, in particular the mobile unit.
  • the determination of the calculated second position is based on the first detected
  • Dead reckoning can be performed, for example, based on the self-motion of the mobile unit, a current position can be determined relative to a first position.
  • its current position in particular at the second time, can thus be determined starting from the first reference position.
  • an EgoMotion method can be used.
  • the calculated second position can also be determined on the basis of further data, for example on the basis of information about the means by which the movement of the mobile unit is conveyed, for example via a vehicle and properties relevant for its movement, such as
  • Wheelbase mass, suspension and more.
  • further sensor data may be used in stepwise optical, radar or otherwise detected data, with relative positions being determinable based on the further sensor data.
  • the neural network is used in a known manner to determine the calculated second position.
  • the adjustment can take place in fixed or variable temporal or spatial distances.
  • a quantitative measure of the difference between the two positions is determined. In particular, the amount and the direction of a deviation can be determined.
  • the neural network has at least one parameter which can be adapted on the basis of the comparison.
  • a learning process of the neural network is carried out, for example by means of a ⁇ ac / i propagation algorithm.
  • the learning process can be performed continuously repeatedly, so that a continuous learning of the neural network during operation of the inventive
  • Positioning system takes place.
  • a continuous improvement of the position determination by the neural network can be achieved by the comparison between the second reference position and the calculated second position.
  • the parameter is provided at the beginning of the method according to the invention such that the determination of the calculated second position already at the beginning with a predetermined quality is feasible.
  • the parameter may be predetermined such that the calculated second position at the beginning of the method can already be determined so reliably that a failure of the reference localization unit based on the neural network can be compensated for a predetermined short duration.
  • the parameter can be predetermined so that a
  • Position determination met predetermined minimum conditions for the confidence of certain position values met.
  • a pre-trained neural network is provided, that is, the parameter of the neural network has already been adapted by means of a learning process. This can be done, for example, such that the parameter for a pre-trained neural network is determined and provided by the manufacturer of the mobile unit. This can do that
  • methods according to the invention are used from the outset for determining the position, although a further adaptation of the parameter is provided by the method at the same time, so that the parameter can be further improved and / or adapted to changed circumstances.
  • Determination of the calculated second position by the neural network can be steadily improved by continuously recording the results of the calculation
  • Reference positions are compared. This can also be taken into account continuously when there is a gradual change in circumstances of the movement. For example, wear or irregularities in means for moving the mobile unit may mean that the determination of the calculated second position can not be carried out permanently on exactly the same model. By learning the neural network, such changes can be advantageously understood without the need for a complex model.
  • an operating status can be determined for the reference localization unit and, depending on the operating status, either the second reference position or the calculated second position can be output.
  • the operational status may include, for example, information as to whether the reference locating unit is malfunctioning. With such a malfunction, in particular the second reference position can not be determined or only inaccurately.
  • the operating status can be recorded in various ways known per se. For example, it can be detected whether the required signals can be received in a satellite-based localization. Furthermore, an operation of sensors can be monitored, are detected by the data for localization, such as optical sensors, radar sensors or other sensors.
  • system-inherent complications in the localization can also be taken into account, for example if no position is present in a tunnel
  • Satellite signals can be received.
  • components of the reference locating unit may be monitored, such as detecting an interruption or instability of the power supply of a component.
  • the particular operating status may include information about whether there is a permanent or temporary malfunction.
  • the reference localization unit can output an uncertainty for the detected second reference position, for example a standard deviation or a confidence interval.
  • the uncertainty can be evaluated, it being possible, for example, to determine from a threshold value whether the second reference position has been detected with sufficient certainty and / or accuracy.
  • Reference position or the calculated second position to be output is made, in particular, to another device that can perform further functions based on the output position.
  • the output can be on
  • Navigation system and / or to a system for a partially or completely autonomous motion control for the mobile unit.
  • an output can be generated which can be detected by a user, for example by means of a display.
  • the calculated second position can be used as a redundant system, that is, it can be a Substitute for data provided by a partially or completely failed reference localization unit.
  • the operating status can be determined by means of a plausibility check for the second reference position.
  • the operating status can advantageously be made dependent on whether the results of the detection of the second reference position are suitable for further processing. For example, it can be detected whether a change in position from the first to the second time in view of the detected
  • Movement data of the mobile unit seems plausible or whether the data of the reference localization unit suggest an implausible, abrupt change in the movement.
  • other methods may be used to determine the operating status and, in particular, to detect malfunctions of the reference locating unit.
  • the position determination system further comprises a
  • the quality signal of the calculated second position can in particular include information about the certainty with which the calculated second position of the mobile unit can be determined, wherein the quality signal depends on a period between the first and the second time.
  • the calculated second position for the second time provides sufficient security in the localization.
  • a control of safety-related functions such as an autonomous or semi-autonomous motion control of the mobile unit, be carried out in dependence on the quality signal, for example, a threshold may be determined, the falling below by the quality signal, the safety-relevant function is no longer running.
  • information can be provided about the certainty with which the calculated second position can be determined at a specific time and / or spatial distance to the first reference position.
  • safety depends on the Determining the calculated second position from the time that elapses between the first and second times. Typically, the longer the second time the mobile unit is in the second position, the less the calculated second position is determined from the first time the first reference position is detected from the determination of the calculated second position becomes. responsible for this, for example, phenomena in the
  • Be detection unit It can thus be determined, for example, how long after the occurrence of a malfunction or a failure of the reference localization unit a reliable determination of the calculated second position can take place based on the neural network.
  • either the second reference position or the calculated second position can be output. This can be any combination of the quality signal.
  • the calculated second position is used. This allows a redundant design of the positioning system, so that the functionality of other devices in particular can be hedged in case of failure of a component.
  • a trajectory of the mobile unit by means of a trajectory planning unit on the basis of the calculated second position.
  • an at least partially autonomous control of the movement of the mobile unit can be carried out.
  • the output of the calculated second position can be used to carry out further functions in addition to the determination of the position.
  • Movement of the mobile unit based on the current position to a desired position is possible.
  • the vehicle according to the invention has a position determination system as described above.
  • the movement data of the vehicle may in particular comprise a speed and / or a link angle.
  • the movement data may further include further data of the operation of the vehicle.
  • the vehicle is at least partially automatically controllable.
  • a safe driving mode of the vehicle can be activated, wherein the vehicle can be controlled in the activated safe driving mode on the basis of the calculated second position is.
  • the safe driving mode is activated when a safety-relevant system can no longer be operated with the required redundancy.
  • the movement of the vehicle is controlled in such a way that collisions with objects, for example other road users, are reliably avoided, the driving being done with particular care, for example to compensate for a failure or malfunction of a position-determining unit.
  • a manual control can be activated.
  • the calculated second position is further based on
  • the operating data of the vehicle may include about an operation of the pedal, in particular the brake or accelerator pedal, settings of a chassis of the vehicle, a tire pressure, a measure of a friction of a mechanical component of the vehicle, a wheelbase and / or the mass of the vehicle. It can be ensured by the positioning system according to the invention that can be done by comparing the second reference position with the calculated second position, in particular by continuously performing this comparison, a continuous adaptation to relevant for the position determination parameters. For example, tire pressure may vary over time for different tires, which may not be considered in conventional position determination models, such as typical EgoMotion methods, as this would require overly complex modeling. Through the neural network such changes can be considered without their explicit knowledge, since here the
  • Determining the calculated second position is adjusted gradually based on the adjusted parameter, even without the need to determine the exact cause of a change based on measurements.
  • a first reference position of the mobile unit is detected at a first time. Movement data of the mobile unit is detected and by means of a neural network is determined by the first reference position and the detected
  • Motion data determines a calculated second position of the mobile unit at a second time.
  • a second reference position of the mobile unit is detected at the second time, wherein a parameter of the neural network is adjusted on the basis of a comparison of the second reference position with the calculated second position.
  • the inventive method is in particular designed for operating a
  • the parameter is adapted on the basis of a learning process of the neural network. This can advantageously a
  • Reference positions are detected, determines an operating status, depending on the operating status, either the second reference position or the calculated second position can be output.
  • the calculated second position can advantageously be used if the detection of the second reference position by the reference localization unit is, for example, uncertain, erroneous or not possible.
  • the operating status includes information about the quality with which data can be detected by the reference localization unit or with which security the localization of the mobile unit can be based on this data.
  • Localization can be provided with sufficiently high accuracy and or security.
  • Controlling the movement of the mobile unit performed can be done, for example, a partial or complete automatic control of a vehicle, the second Reference position and / or the calculated second position can be used. It can be decided, for example, based on the operating mode of the reference localization unit, which position is used primarily.
  • the autonomous control comprises a comparison of an actual position of the mobile unit at a time with a desired position along a trajectory, wherein the mobile unit is to be controlled along the trajectory. If the actual position and the desired position are different from one another, a correction can take place by the autonomous control, wherein in particular means for moving the mobile unit are used.
  • the actual position can be determined based on the second reference position and / or the calculated second position at the second time. In particular, depending on the operating status of the reference locating unit, the second reference position or the calculated second position is used as the actual position, the calculated second position being used in particular when the operating status indicates a reduced quality of detection of the second reference position.
  • Figure 1 shows an embodiment of a vehicle according to the invention
  • FIG. 2 shows an embodiment of the method according to the invention.
  • a vehicle 1 comprises a control unit 5 to which a reference location unit 2, a detection unit 3, a calculation unit 4 and a trajectory planning unit 7 are coupled.
  • the control unit 5 further comprises a valuation unit 6.
  • the reference localization unit 2 can be used to produce a separable data-technical connection to a navigation satellite system 10, with particular signals of the
  • Navigation satellite system 10 are receivable. Based on the received signals, a position of the vehicle 1 can be determined by the reference locating unit 2.
  • a GPS system is used.
  • other systems may be provided, wherein, for example, detects the position in a global coordinate system or in a relative coordinate system can be. In this case, systems can be used which the
  • the reference locating unit 2 further determines an operational status which includes information as to whether the reference locating unit 2 is functioning optimally and in particular takes into account whether and with what quality satellite signals of the satellite navigation system 10 are received.
  • the operating status is determined alternatively or additionally by the unit 5, wherein a plausibility check for the data output by the reference locating unit 2 can be carried out, for example.
  • the vehicle 1 moves along a road 21 which passes through a tunnel 22.
  • 2 shows a first actual vehicle position 23 at a first time T1 and a second actual vehicle position 24 at a later second time T2 and a third actual vehicle position 25 at an even later third time T3.
  • the vehicle 1 is in the tunnel 22 at the third time T3.
  • the position of the vehicle 1 at the times T1, T2, T3 is determined in various ways.
  • a first reference position is determined by the reference locating unit 2, using the navigation satellite system 10.
  • the reference location unit 2 receives signals from
  • Navigation satellites and determines based on the signals a first reference position.
  • the first reference position agrees well with the first actual vehicle position 23 at the first time T1.
  • the accuracy for example a standard deviation or a confidence value, is determined and output together with the first reference position
  • the specific position of the vehicle 1, in this case the first reference position, is output to the trajectory planning unit 7.
  • a planned trajectory of the vehicle 1 is determined, in the present case along the road 21 - and by the control unit 5 control means of the vehicle 1 are controlled so that a partially or completely autonomous movement of the vehicle 1 along the planned trajectory takes place. If a specific position of the vehicle 1 deviates from the planned trajectory, interferences into the movement of the vehicle 1 take place, for example, through which the planned trajectory is again achieved.
  • the vehicle 1 moves from the first actual vehicle position 23 to the second actual vehicle position 24.
  • movement data of the vehicle 1 are detected by the detection unit 3. These movement data include in particular the speed of the vehicle 1 and the yaw rate and / or the steering angle. In further embodiments, it may be provided that further data is acquired,
  • the mass For example, via an inclination, the mass, the wheelbase and / or other data of the vehicle. 1
  • the computing unit 4 can now use a neural network to calculate the position of the vehicle at a further time, in particular at the second time T2, on the basis of the first reference position for the first time T1 and the detected movement data.
  • the calculation is carried out in the manner of an EgoMotion localization and / or a dead reckoning.
  • other methods may alternatively or additionally be used, but always using a neural network for the calculation.
  • the neural network has at least one parameter, wherein the accuracy and security of the calculation can be improved by optimizing the parameter.
  • the optimization of the parameter takes place on the basis of a ⁇ ac / i propagation algorithm for learning in neural networks, wherein the calculated position for one time point is compared with a detected reference position for the same point in time. Based on the comparison, an adjustment of the parameter is made.
  • other methods of learning the neural network may be used.
  • a second reference position is detected by the reference locating unit 2 at the second time point T2 when the vehicle 1 is at the second actual vehicle position 24. Furthermore, a calculated second position for the time T2 is determined by the arithmetic unit 4 by means of the neural network. The second reference position and the calculated second position are compared with each other and in case of deviations an adjustment of the parameter of the neural network is made. On the basis of the comparison, a quality signal is also determined by the evaluation unit 6.
  • the quality signal comprises information about the safety with which the position of the vehicle 1 can be calculated by the neural network, starting from a reference position at a specific time and calculating the calculated position at a later time on the basis of the movement data. This is especially
  • the calculated position for later times can be determined safely.
  • the calculated position is typically more reliably determinable the shorter the time interval between the time of the reference position and the time of the calculated position.
  • the quality signal indicates at which time interval from the detection of a reference position the position of the vehicle 1 can be determined by the neural network with what certainty.
  • an operating status is detected, which in particular includes information about the certainty with which the reference positions can be determined.
  • an operating status is detected, which in particular includes information about the certainty with which the reference positions can be determined.
  • Reference position or determined by the neural network calculated position is output to the trajectory planning unit 7.
  • the output of the calculated position takes place when the detection of the reference position can not be done with sufficient certainty. For example, a comparison of the operating status with a
  • Threshold with higher or lower demands on the secure function of the reference locating unit 2 depending on the threshold.
  • the reference locating unit 2 functions smoothly and the second determined thereby
  • Reference position is output to the trajectory planning unit 7.
  • the vehicle 1 moves between the second time point T2 and the third time point T3 to the third actual vehicle position 25 in the tunnel 22.
  • the operational status of the reference locating unit 2 is formed to include information about the reception problems and the non-reliable function of the reference locating unit 2, respectively.
  • a calculated position of the vehicle 1 is determined by the arithmetic unit 4 on the basis of the neural network, wherein in particular from the second reference position detected for the second time T2 as well as movement data of the vehicle 1 via the movement between the second time T2 and third time T3 is assumed. The determination also takes place on the basis of the adapted parameter of the neural network.
  • a safe driving mode of the vehicle 1 is activated in the embodiment.
  • the vehicle 1 In a completely autonomous driving, the vehicle 1 is controlled in the safe driving mode by the trajectory planning unit 7 and the control unit 5 so that it is safely stopped when no manual control of a driver takes place. This responds to the failure of the reference location unit.
  • a warning may be issued to a driver or another user. For example, in the activated safe driving mode, the speed of the vehicle 1
  • Vehicle 1 can be reduced, overtaking operations can be avoided, the vehicle 1 can be controlled to a stop position and / or a warm lighting can be activated.
  • the quality signal generated by the evaluation unit 6 is used to determine how long a determination of the calculated position by the evaluation unit 6
  • Arithmetic unit 4 with sufficient accuracy and security for automatic control of the vehicle 1 is possible.
  • the control can in particular be such that the vehicle 1 is brought into a safe state, that is
  • Reception of satellite signals is possible again. This can be done, for example, by data a navigation system on the busy road 21 and the location of the tunnel 22 are determined and taken into account.
  • the operating status is determined so that a malfunction of the reference localization unit 2 is distinguished from a system-related change in the quality of the specific position. For example, it can be taken into account that when entering the tunnel 22 no signals from a
  • Navigation satellite system are receivable, but is expected in the exit from the tunnel 22 within a certain time so that the signals are reliably received again.
  • the activation of the safe driving mode can be suppressed, so that a passage through the tunnel 22 is made possible.
  • this can be done in dependence on the quality signal, wherein it is determined whether the
  • the vehicle 1 does not change into a safe driving mode or that another driving mode is activated, for example with control characteristics changed in another way, for example a particularly defensive driving style and / or avoidance of certain driving maneuvers.
  • the determination of the position by the reference localization unit 2 takes place alternatively or additionally on the basis of further sensors, for example by means of a laser scanner, a radar sensor, an ultrasound sensor and / or a camera.
  • the position relative to landmarks in an environment of the vehicle 1 is determined, for example a lateral position relative to the edges and / or lane markings of the road 21.
  • the operating status may include information about whether the sensors are fully functional and whether the determination of the position of the vehicle 1 based on the
  • the movement data may also include data from these sensors and be used to determine the calculated second position. For example, in the event of a satellite failure
  • Localization can be accessed by the neural network on the other sensor data. Furthermore, a failure of one or more sensors or sensor systems can be compensated by resorting to a position calculated by the neural network. LIST OF REFERENCE NUMBERS
  • GPS Navigation Satellite System

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Positionsbestimmungssystem für eine mobile Einheit (1) mit einer Referenz-Lokalisierungseinheit (2), durch die zu einem ersten Zeitpunkt (T1) eine erste Referenzposition und zu einem späteren zweiten Zeitpunkt (T2) eine zweite Referenzposition der mobilen Einheit (1) erfassbar ist; einer Erfassungseinheit (3), durch die Bewegungsdaten der mobilen Einheit (1) erfassbar sind; und einer Recheneinheit (4), durch die mittels eines neuronalen Netzes anhand der ersten Referenzposition und der erfassten Bewegungsdaten eine berechnete zweite Position der mobilen Einheit (1) zu dem zweiten Zeitpunkt (T2) bestimmbar ist. Dabei ist anhand eines Vergleichs der zweiten Referenzposition mit der berechneten zweiten Position zumindest ein Parameter des neuronalen Netzes anpassbar. Die Erfindung betrifft zudem ein Verfahren zum Betreiben eines Positionsbestimmungssystems für eine mobile Einheit (1), bei dem eine erste Referenzposition der mobilen Einheit (1) zu einem ersten Zeitpunkt (T1) erfasst wird. Ferner werden Bewegungsdaten der mobilen Einheit (1) erfasst und mittels eines neuronalen Netzes wird anhand der ersten Referenzposition und der erfassten Bewegungsdaten eine berechnete zweite Position der mobilen Einheit (1) zu einem zweiten Zeitpunkt (T2) bestimmt. Eine zweite Referenzposition der mobilen Einheit (1) wird zum zweiten Zeitpunkt (T2) erfasst, wobei anhand eines Vergleichs der zweiten Referenzposition mit der berechneten zweiten Position ein Parameter des neuronalen Netzes angepasst wird.

Description

Beschreibung
Positionsbestimmungssystem für eine mobile Einheit, Fahrzeug und Verfahren zum Betreiben eines Positionsbestimmungssystems
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Positionsbestimmungssystem für eine mobile Einheit sowie ein Fahrzeug mit einem Positionsbestimmungssystem. Sie betrifft ferner ein Verfahren zum Betreiben eines Positionsbestimmungssystems für eine mobile Einheit.
Mobile Nutzergeräte, beispielsweise Mobiltelefone und Fahrzeuge mit entsprechenden
Einrichtungen, bieten in zunehmendem Maße Funktionen, für die genaue Kenntnisse der Position der mobilen Einheit von hoher Wichtigkeit sind. Zum Beispiel können
Navigationssysteme einem Nutzer Anweisungen zum Navigieren entlang einer bestimmten Route ausgeben sowie Informationen bereitstellen, die für eine teilweise oder vollständig autonome Steuerung etwa eines Fahrzeugs genutzt werden können.
Im Bereich der autonomen Steuerung von Fahrzeugen ist es beispielsweise aus der
DE 40 01 493 A1 bekannt, dass ein Gerät selbstgesteuert einen vorgegebenen
Bewegungsablaufzyklus ausführt, wobei Sensordaten gewonnen werden. Die Sensordaten werden in einer Lernphase einem neuronalen Netzwerk wiederholt eingegeben und der Bewegungsablaufzyklus wird wiederholt, bis ein vorgegebener globaler Fehler unterschritten und die Lernphase abgeschlossen wird. Es erfolgt ein Übergang in eine anschließende
Kannphase, in welcher das Gerät anhand des neuronalen Netzwerks den gelernten
Bewegungsablaufzyklus autonom ausführt oder fehlerhaftes Fahrverhalten korrigiert.
Ferner beschreibt Dean A. Pomerlau (NIPS-3 Proceedings of the 1990 Conference on
Advances in neural Information processing Systems 3; Seiten 429-435) ein Verfahren, bei dem während einer Lernphase eines neuronalen Netzes ein Fahrzeug manuell gesteuert wird. Dabei werden durch eine Kamera Daten erfasst. Anhand der erfassten Daten werden durch seitliches Verschieben weitere virtuelle Beispiele der Fahrt erzeugt, durch die das neuronale Netz trainiert wird. Zudem ist aus der DE 101 49 206 A1 ein Verfahren zum Kartographieren einer Straße bekannt, bei dem mittels eines neuronalen Fuzzy-Logik-Systems eine Reaktion erfasst und Systeme eines Fahrzeugs gesteuert werden können.
Die US 2013/0231824 A1 beschreibt schließlich ein System, bei dem ein neuronales Netz genutzt wird, um einer Kollision mit einem Objekt auszuweichen oder eine andere Reaktion einzuleiten.
Von besonderer Bedeutung für eine (teil-)autonome Fahrt ist, dass die Position der mobilen Einheit möglichst präzise bekannt ist. Die bekannten Systeme sind allerdings häufig anfällig für Störungen, die beispielsweise auftreten können, wenn die Position der mobilen Einheit nicht oder nicht ausreichend genau bestimmt werden kann. Dies kann etwa der Fall sein, wenn der Empfang von Signalen, die für die Positionsbestimmung notwendig sind, aufgrund ungünstiger Bedingungen in der Umgebung eingeschränkt ist oder wenn einzelne Systemkomponenten ausfallen.
Zudem können Marker verwendet werden, beispielsweise magnetische Marker in der Fahrbahn oder besondere optische Marker in der Umgebung der Fahrbahn, die durch entsprechende Sensoren erkannt und für eine Lokalisierung genutzt werden können.
Es ist daher die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Positionsbestimmungssystem, ein Fahrzeug und ein Verfahren zum Betreiben eines Positionsbestimmungssystems
bereitzustellen, die eine besonders sichere und robuste Bestimmung der Position der mobilen Einheit erlauben.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Positionsbestimmungssystem mit den
Merkmalen des Anspruchs 1 , ein Fahrzeug mit den Merkmalen des Anspruchs 9 und ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 12 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen.
Das erfindungsgemäße Positionsbestimmungssystem für eine mobile Einheit umfasst eine Referenz-Lokalisierungseinheit, durch die zu einem ersten Zeitpunkt eine erste
Referenzposition und zu einem späteren zweiten Zeitpunkt eine zweite Referenzposition der mobilen Einheit erfassbar ist. Es umfasst ferner eine Erfassungseinheit, durch die
Bewegungsdaten der mobilen Einheit erfassbar sind, sowie eine Recheneinheit, durch die mittels eines neuronalen Netzes anhand der ersten Referenzposition und der erfassten Bewegungsdaten eine berechnete zweite Position der mobilen Einheit zu dem zweiten
Zeitpunkt bestimmbar ist. Dabei ist anhand eines Vergleichs der zweiten Referenzposition mit der berechneten zweiten Position zumindest ein Parameter des neuronalen Netzes anpassbar.
Dadurch kann vorteilhafterweise eine besonders gute Lokalisierung bereitgestellt werden, wobei insbesondere eine verbesserte Redundanz des System zur Verfügung gestellt werden kann, um einen vollständigen oder teilweisen Ausfall einer Lokalisierungseinheit ausgleichen zu können. Insbesondere ist dies für eine vollständig oder teilweise autonome
Bewegungssteuerung der mobilen Einheit von Vorteil.
Unter der„Position" der mobilen Einheit wird eine Lokalisierung in einem Koordinatensystem verstanden. Das Koordinatensystem kann dabei absolut nach Art eines
Weltkoordinatensystems gebildet sein, etwa als globales Koordinatensystem. Es kann ferner relativ zu einem Referenzpunkt bestimmt sein, beispielsweise relativ zu einer Landmarke. Im weiteren Sinne umfasst die Position ferner eine Richtungsinformation, insbesondere eine Ausrichtung der mobilen Einheit innerhalb des Koordinatensystems.
Bei einer Ausbildung des erfindungsgemäßen Positionsbestimmungssystems sind die
Referenzpositionen durch die Referenz-Lokalisierungseinheit anhand eines
Navigationssatellitensystems erfassbar. Dadurch kann vorteilhafterweise ein weithin
verfügbares System zum Erfassen der Referenzpositionen verwendet werden.
Die erste und zweite Referenzposition kann dabei auf an sich bekannte Weise bestimmt werden, beispielsweise mittels GPS, gegebenenfalls unterstützt durch Korrekturverfahren (zum Beispiel DGPS), oder anhand eines vergleichbaren Systems. Alternativ oder zusätzlich können weitere Verfahren zur Bestimmung der Referenzpositionen verwendet werden, beispielsweise anhand von Landmarken. Dabei umfasst die Referenz-Lokalisierungseinheit an sich bekannte Sensoren, beispielsweise einen GPS-Sensor sowie alternativ oder zusätzlich optische
Sensoren, Radarsensoren und/oder andere Sensoren.
Sämtliche Positionen, das heißt die erste und zweite Referenzposition sowie die zweite berechnete Position, können dabei relativ zu verschiedenen Koordinatensystem bestimmt werden, beispielsweise einem globalen Koordinatensystem, wie es etwa für an sich bekannte GPS-Verfahren gebräuchlich ist. Ferner kann ein relatives Koordinatensystem verwendet werden, wobei die Positionen insbesondere relativ zu einem bestimmten Koordinatenursprung bestimmt werden. Beispielsweise können die Positionen relativ zum Verlauf einer Fahrbahn angegeben werden, beispielsweise als laterale Position relativ zur Breite der Fahrbahn oder als Position längs dem Verlauf der Fahrbahn, wobei beispielsweise von einer virtuellen Mittellinie der Fahrbahn ausgegangen werden kann.
Dabei sind den Positionen jeweils Zeitpunkte zugeordnet, wobei sich die mobile Einheit zu einem bestimmten Zeitpunkt an einer tatsächlichen Position befindet. Die erfasste
Referenzposition und die berechnete Position für den Zeitpunkt entsprechen Messungen oder Bestimmungen der tatsächlichen Position und sind entsprechend typischerweise mit statistischen Fehlern behaftet. Der erste und der zweite Zeitpunkt sind dabei zeitlich durch eine bestimmte Zeitdauer voneinander unterschiedlich, wobei der zweite Zeitpunkt nach dem ersten Zeitpunkt folgt. Bei einer Ausführungsform kann die zweite Referenzposition zu dem zweiten Zeitpunkt ferner anhand weiterer Daten bestimmt werden, beispielsweise durch Interpolation anhand von Daten zu einem dritten Zeitpunkt, etwa wenn für einen bestimmten Zeitpunkt keine erfasste Referenzposition zur Verfügung steht. Die Erfassung der Referenzposition und die Bestimmung der berechneten Position können somit synchronisiert werden.
Bei einer weiteren Ausbildung umfassen die Bewegungsdaten der mobilen Einheit eine
Geschwindigkeit und/oder eine Richtungsinformation. Dadurch kann vorteilhafterweise eine Positionsbestimmung anhand einer Auswertung der Eigenbewegung der mobilen Einheit bestimmt werden.
Die Erfassung der Bewegungsdaten erfolgt dabei auf an sich bekannte Weise, wobei insbesondere Daten über die Position sowie über die Veränderung der Position der mobilen Einheit in Abhängigkeit von der Zeit erfasst werden. Dies kann etwa der Betrag einer
Geschwindigkeit sein sowie eine Bewegungsrichtung. Insbesondere kann die Geschwindigkeit als Vektor repräsentiert werden, das heißt mit einem Betrag und einer Richtung. Der Vektor kann ferner einer Position und/oder einer zeitlichen Information zugeordnet sein, beispielsweise die Geschwindigkeit zu einem bestimmten Zeitpunkt und/oder an einer bestimmten Position. Die Richtungsinformation kann ferner eine Änderung der Bewegungsrichtung umfassen, beispielsweise bei einer Beschleunigung, einem Lenkvorgang oder anderen Indikatoren für eine Richtungsänderung.
Die Bewegungsdaten können anhand von Sensoren an sich bekannter Art erfasst werden. Die Bewegungsdaten können ferner weitere erfasste Daten umfassen, beispielsweise Bilddaten, Daten von Lidar- und Radarsensoren, Informationen über eine räumliche Ausrichtung der mobilen Einheit und/oder Daten weitere Einrichtungen, insbesondere der mobilen Einheit. Die Bestimmung der berechneten zweiten Position erfolgt anhand der ersten erfassten
Referenzposition und der erfassten Bewegungsdaten. Dabei kann beispielsweise eine
Koppelnavigation durchgeführt werden, wobei etwa anhand der Eigenbewegung der mobilen Einheit eine aktuelle Position relativ zu einer ersten Position bestimmt werden kann. Bei dem Verfahren kann also ausgehend von der ersten Referenzposition anhand der Eigenbewegung der mobilen Einheit seine aktuelle Position, insbesondere zu dem zweiten Zeitpunkt, bestimmt werden. Dabei kann insbesondere ein EgoMotion-Verfahren verwendet werden. Die berechnete zweite Position kann ferner anhand weiterer Daten bestimmt werden, beispielsweise anhand von Informationen über die Mittel, durch welche die Bewegung der mobilen Einheit vermittelt wird, etwa über ein Fahrzeug und für seine Fortbewegung relevante Eigenschaften wie
Radstand, Masse, Fahrwerk und weitere.
Alternativ oder zusätzlich können weitere Sensordaten, bei schrittweise optische, Radar- oder auf andere Weise erfasste Daten verwendet werden, wobei anhand der weiteren Sensordaten insbesondere Relativpositionen bestimmbar sind.
Das neuronale Netz wird dabei auf an sich bekannte Weise genutzt, um die berechnete zweite Position zu bestimmen. Dabei erfolgt insbesondere ein fortlaufender Abgleich der berechneten zweiten Position mit der erfassten zweiten Referenzposition. Der Abgleich kann dabei in festen oder variablen zeitlichen oder räumlichen Abständen erfolgen. Bei dem Vergleich zwischen der berechneten zweiten Position und der zweiten Referenzposition zum zweiten Zeitpunkt wird ein quantitatives Maß für den Unterschied zwischen den beiden Positionen bestimmt. Insbesondere können dabei der Betrag und die Richtung einer Abweichung bestimmt werden.
Das neuronale Netz weist dabei zumindest einem Parameter auf, der anhand des Vergleichs anpassbar ist. Dabei wird insbesondere ein Lernvorgang des neuronalen Netzes durchgeführt, beispielsweise mittels eines ßac/i-Propagaf/on-Algorithmus. Dabei kann der Lernvorgang kontinuierlich wiederholt durchgeführt werden, sodass ein kontinuierliches Lernen des neuronalen Netzes während des Betriebs des erfindungsgemäßen
Positionsbestimmungssystems erfolgt. Insbesondere kann dadurch eine kontinuierliche Verbesserung der Positionsbestimmung durch das neuronale Netz durch den Vergleich zwischen der zweiten Referenzposition und der berechneten zweiten Position erreicht werden.
Bei einer Ausbildung der Erfindung ist vorgesehen, dass der Parameter zu Beginn des erfindungsgemäßen Verfahrens so bereitgestellt wird, dass die Bestimmung der berechneten zweiten Position bereits zu Beginn mit einer vorgegebenen Güte durchführbar ist. Der
Parameter kann beispielsweise so vorgegeben sein, dass die berechnete zweite Position zu Beginn des Verfahrens bereits so sicher bestimmt werden kann, dass für eine vorgegebene kurze Dauer ein Ausfall der Referenz-Lokalisierungseinheit anhand des neuronalen Netzes ausgeglichen werden kann. Ferner kann der Parameter so vorgegeben sein, dass eine
Positionsbestimmung vorgegebene Mindestbedingungen für die Konfidenz der bestimmten Positionswerte erfüllt.
Insbesondere wird ein vortrainiertes neuronales Netz bereitgestellt, das heißt, der Parameter des neuronalen Netzes wurde bereits zuvor anhand eines Lernvorgangs angepasst. Dies kann beispielsweise so erfolgen, dass der Parameter für ein vortrainiertes neuronales Netz durch den Hersteller der mobilen Einheit bestimmt und bereitgestellt wird. Dadurch kann das
erfindungsgemäße Verfahren vorteilhafterweise von Anfang an zur Positionsbestimmung genutzt werden, wobei allerdings durch das Verfahren zugleich eine weitere Anpassung des Parameters vorgesehen ist, sodass der Parameter weiter verbessert und/oder an veränderte Gegebenheiten angepasst werden kann.
Bei dem erfindungsgemäßen Positionsbestimmungssystem kann vorteilhafterweise die
Bestimmung der berechneten zweiten Position durch das neuronale Netz stetig verbessert werden, indem die Ergebnisse der Berechnung kontinuierlich mit den erfassten
Referenzpositionen verglichen werden. Dadurch kann ferner fortlaufend berücksichtigt werden, wenn eine allmähliche Veränderung von Umständen der Bewegung stattfindet. Beispielsweise können Abnutzungen oder Unregelmäßigkeiten bei Mitteln zur Fortbewegung der mobilen Einheit dazu führen, dass die Bestimmung der berechneten zweiten Position nicht dauerhaft nach exakt dem gleichen Modell durchgeführt werden kann. Durch das Lernen des neuronalen Netzes können solche Veränderungen vorteilhafterweise nachvollzogen werden, ohne dass dazu ein komplexes Modell bereitgestellt werden muss.
Bei einer Weiterbildung ist für die Referenz-Lokalisierungseinheit ein Betriebsstatus bestimmbar und in Abhängigkeit von dem Betriebsstatus ist entweder die zweite Referenzposition oder die berechnete zweite Position ausgebbar. Dadurch stehen vorteilhafterweise auf verschiedene Weise bestimmte Positionen zur Verfügung, wobei auf einen als besonders zuverlässig identifizierten Wert zurückgegriffen werden kann, um beispielsweise eine verbesserte
Redundanz des Positionsbestimmungssystems zu ermöglichen. Der Betriebsstatus kann zum Beispiel Informationen darüber umfassen, ob die Referenz- Lokalisierungseinheit eine Fehlfunktion aufweist. Bei einer solchen Fehlfunktion kann insbesondere die zweite Referenzposition nicht oder nur ungenau bestimmt werden. Der Betriebsstatus kann dabei auf verschiedene an sich bekannte Weisen erfasst werden. Zum Beispiel kann erfasst werden, ob bei einer satellitengestützten Lokalisierung die benötigten Signale empfangen werden können. Ferner kann eine Funktionsweise von Sensoren überwacht werden, durch die Daten zur Lokalisierung erfasst werden, beispielsweise optische Sensoren, Radarsensoren oder andere Sensoren.
Dabei können insbesondere auch systemimmanente Komplikationen bei der Lokalisierung berücksichtigt werden, beispielsweise wenn bei einer Position in einem Tunnel keine
Satellitensignale empfangen werden können. Ferner können beispielsweise Komponenten der Referenz-Lokalisierungseinheit überwacht werden, wobei etwa eine Unterbrechung oder Instabilität der Stromversorgung einer Komponente erfasst werden kann. Insbesondere kann der bestimmte Betriebsstatus Informationen darüber umfassen, ob eine dauerhafte oder vorübergehende Störung vorliegt.
Ferner kann durch die Referenz-Lokalisierungseinheit eine Unsicherheit für die erfasste zweite Referenzposition ausgegeben werden, beispielsweise eine Standardabweichung oder ein Konfidenzintervall. Die Unsicherheit kann ausgewertet werden, wobei beispielsweise anhand eines Schwellenwerts bestimmt werden kann, ob die zweite Referenzposition mit ausreichender Sicherheit und/oder Genauigkeit erfasst wurde.
In Abhängigkeit von dem Betriebsstatus kann entschieden werden, ob die zweite
Referenzposition oder die berechnete zweite Position ausgegeben werden soll. Die Ausgabe erfolgt insbesondere an eine weitere Einrichtung, die anhand der ausgegebenen Position weitere Funktionen ausführen kann. Beispielsweise kann die Ausgabe an ein
Navigationssystem und/oder an ein System für eine teilweise oder vollständig autonome Bewegungssteuerung für die mobile Einheit erfolgen. Ferner kann eine Ausgabe erzeugt werden, die durch einen Nutzer erfassbar ist, beispielsweise mittels einer Anzeige.
Dadurch kann beispielsweise sichergestellt werden, dass im Falle einer Fehlfunktion der Referenz-Lokalisierungseinheit nicht die womöglich mit einem signifikanten Fehler behaftete zweite Referenzposition ausgegeben wird, sondern die berechnete zweite Position, um insbesondere anderen Einrichtungen eine fortgesetzte Funktion zu ermöglichen. Dabei kann die berechnete zweite Position als redundantes System verwendet werden, das heißt, es kann ein Ersatz für Daten einer teilweise oder vollständig ausgefallenen Referenz-Lokalisierungseinheit bereitgestellt werden.
Bei einer weiteren Ausbildung ist der Betriebsstatus anhand einer Plausibilitätsprüfung für die zweite Referenzposition bestimmbar. Dadurch kann vorteilhafterweise der Betriebsstatus davon abhängig gemacht werden, ob die Ergebnisse der Erfassung der zweiten Referenzposition für eine weitere Verarbeitung geeignet sind. Beispielsweise kann dabei erfasst werden, ob eine Veränderung der Position vom ersten zum zweiten Zeitpunkt angesichts der erfassten
Bewegungsdaten der mobilen Einheit plausibel erscheint oder ob die Daten der Referenz- Lokalisierungseinheit eine unplausible, sprunghafte Veränderung der Bewegung nahelegen. Bei weiteren Ausführungsbeispielen können alternativ oder zusätzlich andere Verfahren verwendet werden, um den Betriebsstatus zu bestimmen und insbesondere Fehlfunktionen der Referenz- Lokalisierungseinheit zu erfassen.
Bei einer Weiterbildung umfasst das Positionsbestimmungssystem ferner eine
Bewertungseinheit, durch die anhand eines Vergleichs der zweiten Referenzposition mit der berechneten zweiten Position ferner ein Gütesignal für die berechnete zweite Position bestimmbar ist. Dabei kann das Gütesignal der berechneten zweiten Position insbesondere eine Information darüber umfassen, mit welcher Sicherheit die berechnete zweite Position der mobilen Einheit bestimmbar ist, wobei das Gütesignal von einem Zeitraum zwischen dem ersten und dem zweiten Zeitpunkt abhängt. Dadurch kann vorteilhafterweise eine Informationen darüber bereitgestellt werden, wie verlässlich die berechnete zweite Position bestimmt werden kann und für welchen zeitlichen Abstand die berechnete zweite Position mit welcher Sicherheit bestimmt werden kann.
Ferner kann anhand des Gütesignals beispielsweise bestimmt werden, für welche
Einrichtungen die berechnete zweite Position für den zweiten Zeitpunkt eine ausreichende Sicherheit bei der Lokalisierung bietet. Insbesondere kann eine Steuerung sicherheitsrelevanter Funktionen, etwa einer autonomen oder teilautonomen Bewegungssteuerung der mobilen Einheit, in Abhängigkeit von dem Gütesignal ausgeführt werden, wobei beispielsweise ein Schwellenwert bestimmt sein kann, bei dessen Unterschreiten durch das Gütesignal die sicherheitsrelevante Funktion nicht mehr ausgeführt wird.
Zudem kann eine Information darüber bereitgestellt werden, mit welcher Sicherheit die berechnete zweite Position in einem bestimmten zeitlichen und/oder räumlichen Abstand zur ersten Referenzposition bestimmt werden kann. Insbesondere hängt die Sicherheit bei der Bestimmung der berechneten zweiten Position von der Zeitdauer ab, die zwischen dem ersten und zweiten Zeitpunkt vergeht. Typischerweise ist die berechnete zweite Position umso weniger sicher bestimmbar, je länger der zweite Zeitpunkt, zu dem sich die mobile Einheit bei der zweiten Position befindet, entfernt ist von dem ersten Zeitpunkt der Erfassung der ersten Referenzposition von der ausgehend die Bestimmung der berechneten zweiten Position vorgenommen wird. Verantwortlich hierfür können beispielsweise Phänomene bei der
Erfassung der Bewegungsdaten wie Drift und technisch bedingte Unsicherheiten der
Erfassungseinheit sein. Es kann also etwa bestimmt werden, wie lange nach dem Auftreten einer Fehlfunktion oder einem Ausfall der Referenz-Lokalisierungseinheit eine zuverlässige Bestimmung der berechneten zweiten Position anhand des neuronalen Netzes erfolgen kann.
Bei einer Ausbildung der Erfindung ist in Abhängigkeit von dem Gütesignal entweder die zweite Referenzposition oder die berechnete zweite Position ausgebbar. Dadurch kann
vorteilhafterweise beispielsweise bei einer Fehlfunktion der Referenz-Lokalisierungseinheit auf die berechnete zweite Position zurückgegriffen werden. Dies ermöglicht eine redundante Gestaltung des Positionsbestimmungssystems, sodass die Funktionsfähigkeit insbesondere weiterer Einrichtungen auch bei Ausfall einer Komponente abgesichert werden kann.
Bei einer weiteren Ausbildung ist durch eine Trajektorien-Planungseinheit anhand der berechneten zweiten Position einer Trajektorie der mobilen Einheit bestimmbar. Insbesondere kann anhand der bestimmten Trajektorie eine zumindest teilweise autonome Steuerung der Bewegung der mobilen Einheit vorgenommen werden. Dadurch kann vorteilhafterweise die Ausgabe der berechneten zweiten Position genutzt werden, um neben der Bestimmung der Position weitere Funktionen auszuführen. Insbesondere kann dabei eine Korrektur der
Bewegung der mobilen Einheit ausgehend von der aktuellen Position zu einer Soll-Position erfolgen.
Das erfindungsgemäße Fahrzeug weist ein Positionsbestimmungssystem wie oben beschrieben auf. Dabei können die Bewegungsdaten des Fahrzeugs insbesondere eine Geschwindigkeit und/oder einen Linkwinkel umfassen. Die Bewegungsdaten können ferner weitere Daten des Betriebs des Fahrzeugs umfassen.
Bei einer Weiterbildung des erfindungsgemäßen Fahrzeugs ist das Fahrzeug zumindest teilweise automatisch steuerbar. Dabei ist in Abhängigkeit von den Betriebsstatus der Referenz- Lokalisierungseinheit ein sicherer Fahrmodus des Fahrzeugs aktivierbar, wobei das Fahrzeug bei dem aktivierten sicheren Fahrmodus anhand der berechneten zweiten Position steuerbar ist. Dadurch kann vorteilhafterweise in Abhängigkeit von dem Betrieb der Referenz- Lokalisierungseinheit, beispielsweise in Abhängigkeit von ihrer Funktionsfähigkeit, ein sicherer Fahrmodus aktiviert werden.
Insbesondere wird dabei der sichere Fahrmodus aktiviert, wenn ein sicherheitsrelevantes System nicht mehr mit der erforderlichen Redundanz betrieben werden kann. Bei dem sicheren Fahrmodus wird insbesondere die Bewegung des Fahrzeugs so gesteuert, dass Kollisionen mit Objekten, zum Beispiel anderen Verkehrsteilnehmern, zuverlässig vermieden werden, wobei die Fahrweise besonders vorsichtig erfolgt, um beispielsweise einen Ausfall oder eine Fehlfunktion einer Einheit zur Positionsbestimmung zu kompensieren. Beispielsweise kann beim Ausfall der Referenz-Lokalisierungseinheit sichergestellt werden, dass das Fahrzeug abgebremst, auf sichere Weise zum Halt gebracht oder in einen anderen sicheren Zustand gebracht wird, wobei ersatzweise auf die berechnete zweite Position für die Steuerung zurückgegriffen wird. Dabei kann alternativ oder zusätzlich eine manuelle Steuerung aktiviert werden.
Bei einer weiteren Ausbildung ist die berechnete zweite Position ferner anhand von
Betriebsdaten des Fahrzeugs bestimmbar. Dadurch kann vorteilhafterweise eine genauere Positionsbestimmung erreicht werden.
Die Betriebsdaten des Fahrzeugs können etwa eine Betätigung der Pedalerie, insbesondere des Brems- oder Gaspedals, Einstellungen eines Fahrwerks des Fahrzeugs, ein Reifendruck, ein Maß für eine Reibung einer mechanischen Komponente des Fahrzeugs, ein Radstand und/oder die Masse des Fahrzeugs umfassen. Dabei kann durch das erfindungsgemäße Positionsbestimmungssystem sichergestellt werden, dass durch den Vergleich der zweiten Referenzposition mit der berechneten zweiten Position, insbesondere durch das kontinuierliche Durchführen dieses Vergleichs, eine kontinuierliche Anpassung an für die Positionsbestimmung relevante Parameter erfolgen kann. Beispielsweise kann sich der Reifendruck für verschiedene Reifen mit der Zeit verändern, was bei herkömmlichen Modellen für die Positionsbestimmung, etwa bei typischen EgoMotion-Verfahren, nicht berücksichtigt werden kann, da dies eine übermäßig aufwändige Modellierung erfordern würde. Durch das neuronale Netz können solche Veränderungen auch ohne ihre explizite Kenntnis berücksichtigt werden, da hier die
Bestimmung der berechneten zweiten Position anhand des angepassten Parameters allmählich angepasst wird, auch ohne dass die genaue Ursache für eine Veränderung anhand von Messungen bestimmt werden muss. Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zum Betreiben eines Positionsbestimmungssystems für eine mobile Einheit wird eine erste Referenzposition der mobilen Einheit zu einem ersten Zeitpunkt erfasst. Es werden Bewegungsdaten der mobilen Einheit erfasst und mittels eines neuronalen Netzes wird anhand der ersten Referenzposition und der erfassten
Bewegungsdaten eine berechnete zweite Position der mobilen Einheit zu einem zweiten Zeitpunkt bestimmt. Es wird eine zweite Referenzposition der mobilen Einheit zu dem zweiten Zeitpunkt erfasst, wobei anhand eines Vergleichs der zweiten Referenzposition mit der berechneten zweiten Position ein Parameter des neuronalen Netzes angepasst wird.
Das erfindungsgemäße Verfahren ist insbesondere ausgebildet zum Betreiben eines
Positionsbestimmungssystems wie oben beschrieben. Das Verfahren weist daher dieselben Vorteile auf wie das erfindungsgemäße Positionsbestimmungssystem.
Bei einer Ausbildung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird der Parameter anhand eines Lernvorgangs des neuronalen Netzes angepasst. Dadurch kann vorteilhafterweise eine
Verbesserung der Berechnung der berechneten zweiten Position erfolgen, insbesondere für zukünftige Berechnungen. Dabei werden an sich bekannte Verfahren zum Lernen für neuronale Netze verwendet, zum Beispiel ein ßac/i-Propagaf/on-Algorithmus.
Bei einer Weiterbildung wird für eine Referenz-Lokalisierungseinheit, durch welche die
Referenzpositionen erfassbar sind, ein Betriebsstatus bestimmt, wobei in Abhängigkeit von dem Betriebsstatus entweder die zweite Referenzposition oder die berechnete zweite Position ausgebbar ist. Dadurch kann vorteilhafterweise die berechnete zweite Position verwendet werden, wenn die Erfassung der zweiten Referenzposition durch die Referenz- Lokalisierungseinheit beispielsweise unsicher, fehlerhaft oder nicht möglich ist.
Insbesondere umfasst der Betriebsstatus Informationen darüber, mit welcher Güte Daten durch die Referenz-Lokalisierungseinheit erfassbar sind beziehungsweise mit welcher Sicherheit die Lokalisierung der mobilen Einheit anhand dieser Daten erfolgen kann. Dadurch kann beispielsweise für sicherheitsrelevante Fahrfunktionen sichergestellt werden, dass die
Lokalisierung mit hinreichend hoher Genauigkeit und oder Sicherheit bereitgestellt werden kann.
Bei einer weiteren Ausbildung wird anhand der ausgegebenen Position eine autonome
Steuerung der Bewegung der mobilen Einheit durchgeführt. Dadurch kann beispielsweise eine teilweise oder vollständig automatische Steuerung eines Fahrzeugs erfolgen, wobei die zweite Referenzposition und/oder die berechnete zweite Position genutzt werden kann. Dabei kann beispielsweise anhand des Betriebsmodus der Referenz-Lokalisierungseinheit entschieden werden, welche Position vorrangig genutzt wird.
Insbesondere umfasst die autonome Steuerung einen Abgleich einer Ist-Position der mobilen Einheit zu einem Zeitpunkt mit einer Soll-Position entlang einer Trajektorie, wobei die mobile Einheit entlang der Trajektorie gesteuert werden soll. Unterscheiden sich die Ist-Position und die Soll-Position voneinander, so kann durch die autonome Steuerung eine Korrektur erfolgen, wobei insbesondere Mittel zur Bewegung der mobilen Einheit genutzt werden. Dabei kann zu dem zweiten Zeitpunkt die Ist-Position anhand der zweiten Referenzposition und/oder der berechneten zweiten Position bestimmt werden. Insbesondere wird in Abhängigkeit von dem Betriebsstatus der Referenz-Lokalisierungseinheit die zweite Referenzposition oder die berechnete zweite Position als Ist-Position verwendet, wobei die berechnete zweite Position insbesondere dann verwendet wird, wenn der Betriebsstatus auf eine verminderte Qualität der Erfassung der zweiten Referenzposition hindeutet.
Die Erfindung wird nun anhand von Ausführungsbeispielen mit Bezug zu den Zeichnungen erläutert.
Figur 1 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Fahrzeugs und
Figur 2 zeigt ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens.
Mit Bezug zu Figur 1 wird ein Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Fahrzeugs erläutert.
Ein Fahrzeug 1 umfasst eine Steuereinheit 5, mit der eine Referenz-Lokalisierungseinheit 2, eine Erfassungseinheit 3, eine Recheneinheit 4 sowie eine Trajektorien-Planungseinheit 7 gekoppelt sind. Die Steuereinheit 5 umfasst ferner eine Bewertungseinheit 6.
Durch die Referenz-Lokalisierungseinheit 2 ist eine trennbare datentechnische Verbindung zu einem Navigationssatellitensystems 10 herstellbar, wobei insbesondere Signale des
Navigationssatellitensystems 10 empfangbar sind. Anhand der empfangenen Signale ist durch die Referenz-Lokalisierungseinheit 2 eine Position des Fahrzeugs 1 bestimmbar. Bei dem Ausführungsbeispiel wird ein GPS-System verwendet. In weiteren Ausführungsbeispielen können alternativ oder zusätzlich andere Systeme vorgesehen sein, wobei beispielsweise die Position in einem globalen Koordinatensystem oder in einem Relativkoordinatensystem erfasst werden kann. Dabei können auch Systeme verwendet werden, welche die
Positionsbestimmung durch zusätzliche Maßnahmen verbessern.
Die Referenz-Lokalisierungseinheit 2 bestimmt ferner einen Betriebsstatus, welcher eine Information darüber umfasst, ob die Referenz-Lokalisierungseinheit 2 optimal funktioniert und insbesondere wird dabei berücksichtigt, ob und mit welcher Qualität Satellitensignale des Satellitennavigationssystems 10 empfangen werden. Bei einem weiteren Ausführungsbeispiel kann vorgesehen sein, dass der Betriebsstatus alternativ oder zusätzlich durch die Einheit 5 bestimmt wird, wobei etwa eine Plausibilitätsprüfung für die von der Referenz- Lokalisierungseinheit 2 ausgegebenen Daten durchgeführt werden kann.
Mit Bezug zu Figur 2 wird ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens erläutert. Dabei wird von dem oben mit Bezug zu Figur 1 erläuterten Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Fahrzeugs 1 ausgegangen.
Das Fahrzeug 1 bewegt sich entlang einer Straße 21 , die durch einen Tunnel 22 verläuft. Dabei ist in Figur 2 eine erste tatsächliche Fahrzeugposition 23 zu einem ersten Zeitpunkt T1 dargestellt sowie eine zweite tatsächliche Fahrzeugposition 24 zu einem späteren zweiten Zeitpunkt T2 und eine dritte tatsächliche Fahrzeugposition 25 zu einem noch späteren dritten Zeitpunkt T3. Dabei befindet sich das Fahrzeug 1 zum dritten Zeitpunkt T3 im Tunnel 22.
Bei dem Verfahren wird die Position des Fahrzeugs 1 zu den Zeitpunkten T1 , T2, T3 auf verschiedene Weise bestimmt. Zu dem ersten Zeitpunkt T1 wird eine erste Referenzposition durch die Referenz-Lokalisierungseinheit 2 bestimmt, wobei das Navigationssatellitensystem 10 genutzt wird. Dabei empfängt die Referenz-Lokalisierungseinheit 2 Signale von
Navigationssatelliten und bestimmt anhand der Signale eine erste Referenzposition. Bei dem Ausführungsbeispiel wird davon ausgegangen, dass die erste Referenzposition mit der ersten tatsächlichen Fahrzeugposition 23 zum ersten Zeitpunkt T1 gut übereinstimmt. Insbesondere wird die Genauigkeit, beispielsweise eine Standardabweichung oder ein Konfidenzwert, bestimmt und zusammen mit der ersten Referenzposition ausgegeben
Bei dem Ausführungsbeispiel wird die bestimmte Position des Fahrzeugs 1 , in diesem Fall die erste Referenzposition, an die Trajektorien-Planungseinheit 7 ausgegeben. Durch diese wird eine geplante Trajektorie des Fahrzeugs 1 bestimmt , im vorliegenden Fall entlang der Straße 21 - und durch die Steuereinheit 5 werden Steuerungsmittel des Fahrzeugs 1 so gesteuert, dass eine teilweise oder vollständig autonome Bewegung des Fahrzeugs 1 entlang der geplanten Trajektorie erfolgt. Weicht eine bestimmte Position des Fahrzeugs 1 von der geplanten Trajektorie ab, so erfolgen beispielsweise Eingriffe in die Bewegung des Fahrzeugs 1 , durch welche die geplante Trajektorie wieder erreicht wird.
In dem Zeitintervall zwischen dem ersten Zeitpunkt T1 und dem zweiten Zeitpunkt T2 bewegt sich das Fahrzeug 1 von der ersten tatsächlichen Fahrzeugposition 23 zu zweiten tatsächlichen Fahrzeugposition 24. Während dieser Bewegung werden durch die Erfassungseinheit 3 Bewegungsdaten des Fahrzeugs 1 erfasst. Diese Bewegungsdaten umfassen insbesondere die Geschwindigkeit des Fahrzeugs 1 sowie die Gierrate und/oder den Lenkwinkel. Bei weiteren Ausführungsbeispielen kann vorgesehen sein, dass weitere Daten erfasst werden,
beispielsweise über eine Neigung, die Masse, den Radstand und/oder weitere Daten des Fahrzeugs 1.
Durch die Recheneinheit 4 kann nun mittels eines neuronalen Netzes anhand der ersten Referenzposition zum ersten Zeitpunkt T1 und der erfassten Bewegungsdaten die Position des Fahrzeugs zu einem weiteren Zeitpunkt, insbesondere zum zweiten Zeitpunkt T2, berechnet werden. Insbesondere erfolgt die Berechnung nach Art einer EgoMotion-Lokalisierung und/oder einer Koppelnavigation. In weiteren Ausführungsbeispielen können andere Verfahren alternativ oder zusätzlich verwendet werden, wobei jedoch stets ein neuronales Netz für die Berechnung verwendet wird.
Das neuronale Netz weist dabei zumindest einen Parameter auf, wobei die Genauigkeit und Sicherheit der Berechnung durch Optimieren des Parameters verbessert werden kann. Dabei erfolgt das Optimieren des Parameters anhand eines ßac/i-Propagaf/on-Algorithmus zum Lernen in neuronalen Netzen, wobei die berechnete Position für einen Zeitpunkt mit einer erfassten Referenzposition für den gleichen Zeitpunkt verglichen wird. Anhand des Vergleichs wird eine Anpassung des Parameters vorgenommen. Alternativ oder zusätzlich können andere Verfahren zum Lernen des neuronalen Netzes verwendet werden.
Bei dem Ausführungsbeispiel wird zu dem zweiten Zeitpunkt T2, zu dem sich das Fahrzeug 1 an der zweiten tatsächlichen Fahrzeugposition 24 befindet, eine zweite Referenzposition durch die Referenz-Lokalisierungseinheit 2 erfasst. Ferner wird durch die Recheneinheit 4 mittels des neuronalen Netzes eine berechnete zweite Position für den Zeitpunkt T2 bestimmt. Die zweite Referenzposition und die berechnete zweite Position werden miteinander verglichen und bei Abweichungen wird eine Anpassung des Parameters des neuronalen Netzes vorgenommen. Anhand des Vergleichs wird ferner durch die Bewertungseinheit 6 ein Gütesignal bestimmt. Das Gütesignal umfasst Information darüber, mit welcher Sicherheit durch das neuronale Netz die Position des Fahrzeugs 1 berechenbar ist, wobei von einer Referenzposition zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgegangen wird und die berechnete Position zu einem späteren Zeitpunkt anhand der Bewegungsdaten berechnet wird. Dabei wird insbesondere
berücksichtigt, mit welcher Sicherheit in einem bestimmten zeitlichen Abstand von dem
Zeitpunkt der Referenzposition die berechnete Position für spätere Zeitpunkte sicher bestimmbar ist. Dabei ist die berechnete Position typischerweise umso sicherer bestimmbar, je kürzer das Zeitintervall zwischen dem Zeitpunkt der Referenzposition und dem Zeitpunkt der berechneten Position ist. Insbesondere gibt das Gütesignal bei dem Ausführungsbeispiel an, bei welchem zeitlichen Abstand von dem Erfassen einer Referenzposition die Position des Fahrzeugs 1 durch das neuronale Netz mit welcher Sicherheit bestimmbar ist.
Für die Referenz-Lokalisierungseinheit 2 wird, wie oben beschrieben, ein Betriebsstatus erfasst, der insbesondere Informationen darüber umfasst, mit welcher Sicherheit die Referenzpositionen bestimmbar sind. Bei dem Ausführungsbeispiel ist vorgesehen, dass in Abhängigkeit von dem Betriebsstatus entweder die durch die Referenz-Lokalisierungseinheit 2 erfasste
Referenzposition oder die durch das neuronale Netz bestimmte berechnete Position an die Trajektorien-Planungseinheit 7 ausgegeben wird. Dabei erfolgt die Ausgabe der berechneten Position dann, wenn die Erfassung der Referenzposition nicht mit hinreichender Sicherheit erfolgen kann. Dazu kann beispielsweise ein Vergleich des Betriebsstatus mit einem
Schwellenwert durchgeführt werden, wobei in Abhängigkeit von dem Schwellenwert höhere oder niedrigere Anforderungen an die sichere Funktion der Referenz-Lokalisierungseinheit 2 gestellt werden. Hier wird davon ausgegangen, dass zum zweiten Zeitpunkt T2 die Referenz- Lokalisierungseinheit 2 problemlos funktioniert und die dadurch bestimmte zweite
Referenzposition an die Trajektorien-Planungseinheit 7 ausgegeben wird.
Bei dem Ausführungsbeispiel bewegt sich das Fahrzeug 1 zwischen dem zweiten Zeitpunkt T2 und dem dritten Zeitpunkt T3 zu der dritten tatsächlichen Fahrzeugposition 25 im Tunnel 22. Dabei bricht die Verbindung zwischen der Referenz-Lokalisierungseinheit 2 und dem
Navigationssatellitensystems 10 ab und es können keine Satellitensignale mehr empfangen werden. Folglich ist zum dritten Zeitpunkt T3 keine zuverlässige Erfassung der Referenzposition des Fahrzeugs 1 möglich. Der Betriebsstatus der Referenz-Lokalisierungseinheit 2 wird so gebildet, dass er eine Information über die Empfangsprobleme beziehungsweise die nicht zuverlässige Funktion der Referenz-Lokalisierungseinheit 2 umfasst. Für den dritten Zeitpunkt T3 wird durch die Recheneinheit 4 anhand des neuronalen Netzes eine berechnete Position des Fahrzeugs 1 bestimmt, wobei insbesondere von der für den zweiten Zeitpunkt T2 erfassten zweiten Referenzposition sowie von Bewegungsdaten des Fahrzeugs 1 über die Bewegung zwischen dem zweiten Zeitpunkt T2 und dem dritten Zeitpunkt T3 ausgegangen wird. Die Bestimmung erfolgt ferner anhand des angepassten Parameters des neuronalen Netzes.
Nach einer Auswertung des Betriebsstatus der Referenz-Lokalisierungseinheit 2 wird entschieden, statt einer durch die Referenz-Lokalisierungseinheit 2 erfassten Referenzposition die durch die Recheneinheit 4 bestimmte berechnete Position an die Trajektorien- Planungseinheit 7 auszugeben. Es erfolgt eine weitere Steuerung des Fahrzeugs 1 anhand der durch die Recheneinheit 4 bestimmten berechneten Position.
Dabei wird bei dem Ausführungsbeispiel ein sicherer Fahrmodus des Fahrzeugs 1 aktiviert. Bei einer vollständig autonomen Fahrt wird das Fahrzeug 1 in dem sicheren Fahrmodus durch die Trajektorien-Planungseinheit 7 und die Steuereinheit 5 so gesteuert, dass es sicher zum Stehen gebracht wird, wenn keine manuelle Übernahme der Steuerung durch einen Fahrer erfolgt. Dadurch wird auf den Ausfall der Referenz-Lokalisierungseinheit reagiert. Alternativ oder zusätzlich kann eine Warnung an einen Fahrer oder einen anderen Nutzer ausgegeben werden. Bei dem aktivierten sicheren Fahrmodus kann beispielsweise die Geschwindigkeit des
Fahrzeugs 1 verringert werden, Überholvorgänge können vermieden werden, das Fahrzeug 1 kann zu einer Halteposition gesteuert werden und/oder eine Warmbeleuchtung kann aktiviert werden.
Dabei wird insbesondere das durch die Bewertungseinheit 6 erzeugte Gütesignal verwendet, um zu bestimmen, wie lange eine Bestimmung der berechneten Position durch die
Recheneinheit 4 mit ausreichender Genauigkeit und Sicherheit für eine automatische Steuerung des Fahrzeugs 1 möglich ist. In dem sicheren Fahrmodus kann die Steuerung insbesondere so erfolgen, dass das Fahrzeug 1 in einen sicheren Zustand gebracht wird, das heißt
beispielsweise zum Stehen oder unter vollständige manuelle Kontrolle eines Fahrers, bis zu dem Zeitpunkt, bis zu dem die berechnete Position mit hinreichender Sicherheit bestimmbar ist.
Dabei kann ferner berücksichtigt werden, ob sich vor dem Erreichen dieses Zeitpunktes der Betriebsstatus der Referenz-Lokalisierungseinheit 2 wieder verbessert, beispielsweise weil das Fahrzeug 1 den Tunnel 22 bis zu diesem Zeitpunkt bereits wieder verlassen hat und ein
Empfang von Satellitensignalen wieder möglich ist. Dieses kann beispielsweise durch Daten eines Navigationssystems über die befahrene Straße 21 und die Lage des Tunnels 22 bestimmt und berücksichtigt werden.
Insbesondere kann vorgesehen sein, dass der Betriebsstatus so bestimmt wird, dass eine Fehlfunktion der Referenz-Lokalisierungseinheit 2 von einer systembedingten Veränderung der Qualität der bestimmten Position unterschieden wird. Beispielsweise kann dabei berücksichtigt werden, dass bei der Einfahrt in den Tunnel 22 keine Signale von einem
Navigationssatellitensystem empfangbar sind, wobei aber bei der Ausfahrt aus dem Tunnel 22 innerhalb einer bestimmten Zeit damit zu rechnen ist, dass die Signale wieder zuverlässig empfangbar sind. In einem solchen Fall kann die Aktivierung des sicheren Fahrmodus unterdrückt werden, sodass eine Durchfahrt durch den Tunnel 22 ermöglicht wird. Insbesondere kann dies in Abhängigkeit von dem Gütesignal erfolgen, wobei bestimmt wird, ob die
Positionsbestimmung anhand des neuronalen Netzes mit ausreichender Sicherheit
gewährleistet ist. Auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass eine Weiterfahrt auch bei temporär eingeschränkter Funktion der Referenz-Lokalisierungseinheit 2 möglich ist, wobei hilfsweise das neuronale Netz zur Positionsbestimmung genutzt wird.
In weiteren Ausführungsbeispielen kann vorgesehen sein, dass das Fahrzeug 1 nicht in einen sicheren Fahrmodus übergeht oder dass ein anderer Fahrmodus aktiviert wird, etwa mit in anderer Weise veränderten Steuerungseigenschaften, beispielsweise eine besonders defensive Fahrweise und/oder eine Vermeidung bestimmten Fahrmanöver.
In weiteren Ausführungsbeispielen erfolgt die Bestimmung der Position durch die Referenz- Lokalisierungseinheit 2 alternativ oder zusätzlich anhand weitere Sensoren, beispielsweise anhand eines Laserscanners, eines Radarsensors, eines Ultraschallsensors und/oder einer Kamera. Dabei wird insbesondere die Position relativ zu Landmarken in einer Umgebung des Fahrzeugs 1 bestimmt, beispielsweise eine laterale Position relativ zu den Rändern und/oder Fahrbahnmarkierungen der Straße 21 . Der Betriebsstatus kann dabei analog zu den oben beschriebenen Ausführungsbeispielen Informationen darüber umfassen, ob die Sensoren voll funktionsfähig sind und ob die Bestimmung der Position des Fahrzeugs 1 anhand der
Sensordaten mit ausreichender Genauigkeit möglich ist. Ferner können die Bewegungsdaten auch Daten dieser Sensoren umfassen und zur Bestimmung der berechneten zweiten Position verwendet werden. Beispielsweise kann bei einem Ausfall einer satellitengestützten
Lokalisierung durch das neuronale Netz auf die weiteren Sensordaten zurückgegriffen werden. Ferner kann ein Ausfall eines oder mehrerer Sensoren oder Sensorsysteme durch Rückgriff auf eine durch das neuronale Netz berechnete Position kompensiert werden. Bezugszeichenliste
1 Mobile Einheit; Fahrzeug
2 Referenz-Lokalisierungseinheit
3 Erfassungseinheit
4 Recheneinheit
5 Steuereinheit
6 Bewertungseinheit
7 Trajektorien-Planungseinheit
10 Navigationssatellitensystem (GPS)
21 Straße
22 Tunnel
23 Erste tatsächliche Fahrzeugposition (zum ersten Zeitpunkt)
24 Zweite tatsächliche Fahrzeugposition (zum zweiten Zeitpunkt)
25 Dritte tatsächliche Fahrzeugposition (zum dritten Zeitpunkt) T1 Erster Zeitpunkt
T2 Zweiter Zeitpunkt
T3 Dritter Zeitpunkt

Claims

Patentansprüche
Positionsbestimmungssystem für eine mobile Einheit (1 ) mit
einer Referenz-Lokalisierungseinheit (2), durch die zu einem ersten Zeitpunkt (T1 ) eine erste Referenzposition und zu einem späteren zweiten Zeitpunkt (T2) eine zweite Referenzposition der mobilen Einheit (1 ) erfassbar ist;
einer Erfassungseinheit (3), durch die Bewegungsdaten der mobilen Einheit (1 ) erfassbar sind; und
einer Recheneinheit (4), durch die mittels eines neuronalen Netzes anhand der ersten Referenzposition und der erfassten Bewegungsdaten eine berechnete zweite Position der mobilen Einheit (1 ) zu dem zweiten Zeitpunkt (T2) bestimmbar ist; wobei anhand eines Vergleichs der zweiten Referenzposition mit der berechneten zweiten Position zumindest ein Parameter des neuronalen Netzes anpassbar ist.
Positionsbestimmungssystem gemäß Anspruch 1 ,
dadurch gekennzeichnet, dass
die Referenzpositionen durch die Referenz-Lokalisierungseinheit anhand eines Navigationssatellitensystems (10) erfassbar sind.
Positionsbestimmungssystem gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
die Bewegungsdaten der mobilen Einheit (1 ) eine Geschwindigkeit und/oder eine Richtungsinformation umfassen.
Positionsbestimmungssystem gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
für die Referenz-Lokalisierungseinheit (2) ein Betriebsstatus bestimmbar ist und in Abhängigkeit von dem Betriebsstatus entweder die zweite Referenzposition oder die berechnete zweite Position ausgebbar ist.
Positionsbestimmungssystem gemäß Anspruch 4,
dadurch gekennzeichnet, dass
der Betriebsstatus anhand einer Plausibilitätsprüfung für die zweite Referenzposition bestimmbar ist.
6. Positionsbestimmungssystem gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass
ferner eine Bewertungseinheit (6) umfasst ist, durch die anhand eines Vergleichs der zweiten Referenzposition mit der berechneten zweiten Position ferner ein Gütesignal für die berechnete zweite Position bestimmbar ist.
7. Positionsbestimmungssystem gemäß Anspruch 6,
dadurch gekennzeichnet, dass
in Abhängigkeit von dem Gütesignal entweder die zweite Referenzposition oder die berechnete zweite Position ausgebbar ist.
8. Positionsbestimmungssystem gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
durch eine Trajektorien-Planungseinheit (7) anhand der berechneten zweiten Position eine Trajektorie der mobilen Einheit (1 ) bestimmbar ist.
9. Fahrzeug (1 ) mit einem Positionsbestimmungssystem gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche.
10. Fahrzeug (1 ) gemäß Anspruch 9,
dadurch gekennzeichnet, dass
das Fahrzeug (1 ) zumindest teilweise automatisch steuerbar ist; wobei in Abhängigkeit von dem Betriebsstatus der Referenz-Lokalisierungseinheit (2) ein sicherer Fahrmodus des Fahrzeugs (1 ) aktivierbar ist; wobei
das Fahrzeug (1 ) bei dem aktivierten sicheren Fahrmodus anhand der berechneten zweiten Position steuerbar ist.
1 1. Fahrzeug gemäß Anspruch 9 oder 10,
dadurch gekennzeichnet, dass
die berechnete zweite Position ferner anhand von Betriebsdaten des Fahrzeugs (1 ) bestimmbar ist.
12. Verfahren zum Betreiben eines Positionsbestimmungssystems für eine mobile Einheit (1 ), bei dem eine erste Referenzposition der mobilen Einheit (1 ) zu einem ersten Zeitpunkt (T1 ) erfasst wird;
Bewegungsdaten der mobilen Einheit (1 ) erfasst werden;
mittels eines neuronalen Netzes anhand der ersten Referenzposition und der erfassten Bewegungsdaten eine berechnete zweite Position der mobilen Einheit (1 ) zu einem zweiten Zeitpunkt (T2) bestimmt wird; und
eine zweite Referenzposition der mobilen Einheit (1 ) zu dem zweiten Zeitpunkt (T2) erfasst wird; wobei
anhand eines Vergleichs der zweiten Referenzposition mit der berechneten zweiten Position ein Parameter des neuronalen Netzes angepasst wird.
13. Verfahren gemäß Anspruch 12,
dadurch gekennzeichnet, dass
der Parameter anhand eines Lernvorgangs des neuronalen Netzes angepasst wird.
14. Verfahren gemäß Anspruch 12 oder 13,
dadurch gekennzeichnet, dass
für eine Referenz-Lokalisierungseinheit (2), durch welche die Referenzpositionen erfassbar sind, ein Betriebsstatus bestimmt wird, wobei
in Abhängigkeit von dem Betriebsstatus entweder die zweite Referenzposition oder die berechnete zweite Position ausgebbar ist.
15. Verfahren gemäß Anspruch 14,
dadurch gekennzeichnet, dass
anhand der ausgegebenen Position eine autonome Steuerung der Bewegung der mobilen Einheit (1 ) durchgeführt wird.
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