借助姿态图的位置数据融合制造技术

对于多个时间点（t.1、t.3、t.5、t.8、t.11）其中的每个时间点分别确定机器的绝对位置数据（605）；此外确定机器的测程位置数据。生成姿态图（661），其中姿态图（661）的连结线（672）与测程位置数据相应并且姿态图（661）的节点（671）与绝对位置数据（605）相应。姿态图（661）被优化用于获得所估计的位置。可选地，也可以估计测程。机器的、例如机动车的驾驶员辅助功能性可以可选地基于所估计的位置来被控制。例如，驾驶员辅助功能性可以涉及自动行驶。

Position data fusion with the aid of attitude map

For multiple time points (t.1, T.3, T.5, t.8, t.11), the absolute position data (605) of the machine is determined at each time point, and the location data of the machine is also determined. The attitude diagram (661) is generated, in which the connection line (672) of the attitude map (661) corresponds to the range position data and the node (671) of the attitude graph (661) is corresponding to the absolute position data (605). The attitude map (661) is optimized for obtaining the estimated position. Alternatively, the measurement range can also be estimated. The auxiliary function of a driver, such as a motor vehicle, can be selectively controlled based on the estimated position. For example, driver auxiliary function can involve automatic driving.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】借助姿态图的位置数据融合
本专利技术涉及一种方法和控制设备。尤其是不同的实施方式涉及如下技术，以便在获得所估计的机器位置时考虑到机器的测程位置数据和绝对位置数据。在此，使用姿态图（Posen-Graph）。尤其是，不同实施方式涉及具有链条几何形状的姿态图。
技术介绍
已知用来创建区域的地图的技术。例如，从DE102013208521A1中已知用于以收集方式学会和创建数字街道模型的方法。在此，针对一个或多个车辆的多个轨迹来检测轨迹数据和感知数据。信息图被形成，其中多个轨迹的轨迹点形成信息图的节点并且基于测程测量和位置测量来形成在信息图的节点之间的或节点处的连结线。信息图被优化。这种技术具有的缺点是：模型形成是耗费的并且需要许多时间。实时应用，例如用于控制驾驶员辅助功能性的实时应用典型地是不可能的。另一方面，也已知用于与驾驶员辅助功能性相关联来确定机动车的所估计的位置（位置确定）的技术。尤其是已知如下位置确定技术，其在确定机动车的所估计的位置时考虑到绝对位置数据和测程位置数据。为了保证驾驶员辅助功能性，这以实时的方式进行。在此，绝对位置数据以绝对值、例如在UTM或WGS84参考坐标系统中的绝对值来指示机动车在确定时间点时的所测量的位置。可选地，绝对位置数据也可以配备有定向，所述定向例如指示机动车的当前运动方向。由位置和定向组成的组合常常也被称为姿态。相反，所述测程位置数据指示机动车的自运动或相对运动，例如在任意规定的参考坐标系统中或者在所谓的车辆坐标系统（英文：bodyframe（体坐标系统））中。在此，所述固有运动例如分别相对地关于机动车的前面的位置来指明。例如，从US2014/0078258A1中已知在周围环境中借助视觉3D点的视觉测程的方法。也已知其他测程定位系统，其例如基于加速传感器等。为了在确定机动车的所估计的位置时考虑到最不同的位置数据，已知位置确定的技术，其将一个或多个测程位置数据与一个或多个绝对位置数据相互结合（传感器融合）。可以由不同定位系统输出不同位置数据。这些定位系统可以将不同技术用于位置确定，使得不同定位系统的位置数据可以表示对位置的彼此无关的估计。从DE102013218043A1中已知用于对于融合传感器提供相对测量数据的方法。该融合传感器被设立用于，通过过滤与相对测量数据对应的绝对测量数据来生成用于物理参量的输出值。可以使用Kalman（卡尔曼）滤波器，以便考虑到噪音。从DE102014211178A1中已知用于修正第一传感器系统的测量数据的方法。第一传感器系统和/或第二传感器系统分别检测不同的测量数据，这些测量数据分别直接和/或间接地描述导航数据。当误差值能够被观察时，这些误差值被修正并且当误差值不能被观察时，则这些误差值被假设为恒定的。误差值可以借助Kalman滤波器的误差状态空间来被确定。从DE102014211166A1中已知一种方法和相应的融合滤波器，用于将传感器信号与不同的时间上的信号输出延迟融合。传感器信号分别包括时间戳，该时间戳描述测量值的检测时间点。误差值和/或测量值持久地借助于此(mittels)来被修正。误差值可以借助于误差状态空间Kalman滤波器来被确定。通过考虑到多个相互独立的位置数据，能够针对机动车的位置来提供更准确并且更故障安全的估计，其中所述位置数据作为不同定位系统的输出来被获得。尤其是，对于在自动行驶的范围中的应用必要的是，能够以高故障安全性（Ausfallsicherheit）来提供对机动车的位置的尽可能准确的估计。在此，之前已知的用于借助传感器融合的位置确定的技术（尤其是基于上述技术在使用Kalman滤波器的情况下）具有确定的限制和缺点。例如，可能出现如下情境，在这些情境中，相应的定位系统并不均匀地在机动车的所有驾驶情况中以故障安全的方式工作，其中该定位系统提供位置数据作为输出。例如，已知如下定位系统，所述定位系统只是在相对天然的地形中无缺陷地工作（例如基于卫星的技术，诸如GPS）。其他定位系统例如被限制于地点上受限的、预先测量的周围环境（例如用于停车楼的本地定位系统等）。例如基于Kalman滤波器借助传感器融合进行位置确定的常规的技术可能具有如下缺点：在中断各个定位系统的输出时或在可用的位置数据之间过渡时可能并不对于机动车的位置来提供估计或不提供特别准确的估计。例如，在基于Kalman滤波器的技术情况下可能的是：只能够考虑到固定数目的固定地预先给定的定位系统；已知的实现方案被确定为：存在来自固定地预先给定的来源的测程位置数据与来自另一固定地预先给定的来源的绝对位置数据的结合。此外，借助传感器融合的位置确定的常规技术具有如下缺点：仅能以较小的灵活性考虑到不同的定位系统。尤其是，不可能或者仅以受限的方式可能的是：例如以另外的、新的定位系统来扩展现存的算法或者在确定机动车的所估计的位置时考虑到最不同的定位系统的位置数据的可变组合。
技术实现思路
因此，存在对于用于位置确定的经改善的技术的需求。尤其是，存在对于如下位置确定的技术的需求，其实现：对最不同的定位系统的位置数据的灵活的传感器融合。所述任务由独立专利权利要求的特征解决。从属专利权利要求限定实施方式。按照一方面，本专利技术涉及一种方法，该方法对于多个时间点其中的每个时间点分别包括：基于至少一个测程定位系统的至少一个输出来确定可移动的机器的测程位置数据。该方法对于多个时间点其中的每个时间点此外包括：基于至少一个绝对定位系统的至少一个输出来确定机器的绝对定位数据。该方法此外包括：生成具有连结线和节点的姿态图。在此，这些连结线与测程位置数据相应，并且这些节点在此与绝对位置数据相应。该方法此外包括：优化姿态图，用于获得机器的所估计的位置。例如，该姿态图可以优选地针对多个时间点其中的每个具有节点。所述多个时间点因此可以覆盖从实际时间到过去的时间窗口（英文：slidingwindow（滑动窗口））。相应地，在产生姿态图时可以考虑到至少一个测程定位系统和至少一个绝对定位系统的输出，所述输出指示该机器的当前状态以及在最接近的过去中的状态。例如，可以在生成姿态图时优选考虑到固定地预先给定的数目的时间点。姿态图的应用可以是对于之前已知的用于传感器融合的Kalman滤波器的应用的替代方案。关于姿态图的基础和相应的优化例如从Kümmerle,R.等人的，g2o:2011年发布在ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)中的AGeneralFrameworkforGraphOptimization中已知。在那里也描述了相应的系统矩阵的构造。姿态图包括：节点,所述节点与待优化的状态变量（在这里：机器在确定时间点的绝对位置）相应；和连结线，所述连结线与通过相应的连结线所连接的节点的状态的逐对链接相应。例如可能的是：姿态图的节点与方向（英文：heading（航向））相关联；就此而言这些节点能够表示姿态。根据在这方面所公开的不同情境的姿态图包括至少一个测程定位系统的输出和至少一个绝对定位系统的输出。例如，在有利的实施方式中，例如对于机器的位置的估计、如其由至少一个绝对定位系统所提供的那样，可以以与姿态图的节点相关联的方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种方法，所述方法包括：‑ 对于多个时间点（t.1‑t.12）其中的每个时间点：基于至少一个测程定位系统（111、112）的输出来分别确定机器的测程位置数据（615）；‑ 对于多个时间点（t.1‑t.12）其中的每个时间点：基于至少一个绝对定位系统（101、102）的输出来分别确定所述机器的绝对位置数据（605、606）；‑ 生成（152）姿态图（661），其中所述姿态图（661）的连结线（672）相应于所述测程位置数据（615），其中所述姿态图（661）的节点（671）相应于所述绝对位置数据（605、606）；‑ 优化（153）所述姿态图（661），用于获得所述机器的所估计的位置（190）。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.10.09 DE 102015219577.5;2016.06.30 DE 10201621.一种方法，所述方法包括：-对于多个时间点（t.1-t.12）其中的每个时间点：基于至少一个测程定位系统（111、112）的输出来分别确定机器的测程位置数据（615）；-对于多个时间点（t.1-t.12）其中的每个时间点：基于至少一个绝对定位系统（101、102）的输出来分别确定所述机器的绝对位置数据（605、606）；-生成（152）姿态图（661），其中所述姿态图（661）的连结线（672）相应于所述测程位置数据（615），其中所述姿态图（661）的节点（671）相应于所述绝对位置数据（605、606）；-优化（153）所述姿态图（661），用于获得所述机器的所估计的位置（190）。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述机器是机动车，其中所述方法进一步包括：-基于所述机动车的所述所估计的位置（190）来控制驾驶员辅助功能性（129）。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述姿态图（661）具有链条几何形状。4.根据以上权利要求之一所述的方法，其中所述方法进一步包括：-接收原始测程位置数据（115、116）作为所述至少一个测程定位系统（111、112）的至少一个所述输出；-接收原始绝对位置数据（105、106）作为所述至少一个绝对定位系统（101、102）的至少一个所述输出，-基于预先给定的时钟速率来内插所述原始绝对位置数据（105、106），用于确定所述绝对位置数据（605、606）；-基于所述预先给定的时钟速率来内插所述原始测程位置数据（115、116），用于确定所述测程位置数据（615、616）。5.按照权利要求4所述的方法，其中所述原始测程位置数据（115、116）的所述内插与相对相应的所述原始测程位置数据（115、116）而言这样所确定的所述测程位置数据（615、616）其中的至少一些测程位置数据的时间分辨率的减小相应。6.按照以上权利要求之一所述的方法，其中所述绝对位置数据（605、606）基于第一绝对定位系统（101、102）的所述输出分别针对在第一时间间隔（201）中的多个时间点（t.1-t.12）来被确定，其中，所述绝对位置数据（605、606）...

【专利技术属性】
技术研发人员：C默费尔斯，
申请(专利权)人：大众汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：德国,DE