用于獲取機動車在大地坐標系中的實際位置的方法以及機動車的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種用于獲取機動車在大地坐標系中的實際位置的方法，所述實際位 置從一一特別是通過被分配給全球導航衛星系統的位置傳感器采集的一一第一測地學位 置數據的時間序列并且通過至少一個自身移動傳感器采集的自身移動數據獲取。此外，本 發明還涉及一種機動車。
【背景技術】
[0002] 盡可能精確的位置信息在現代機動車中對于多種車輛系統而言，尤其是對于其中 可能包含部分高度精確的信息、例如路障信息的導航系統而言是很實用的。由此力圖盡可 能精確地確定機動車的位置。對此提出使用位置傳感器，這些位置傳感器能夠基于全球導 航衛星系統(GNSS )、例如GPS (全球定位系統)來定位機動車。在大地坐標系中確定位置的其 他可能性在于探測其確切位置是已知的指路牌和/或通過外部傳感器、例如攝像機拍攝機 動車，該攝像機例如通過車對X通信傳送大地坐標系中的相應的位置數據，因為至少該外部 傳感器的確切位置是已知的。但這種位置確定系統卻常常不具備必需的精確性并且尤其還 顯現出偏差于高斯誤差分布的不精確性。
[0003] 因此提出，可以使用機動車中采集的其他的傳感器數據來確定機動車的精確的實 際位置。在此情況下尤其是提供至少一個自身移動傳感器的自身移動數據，這種自身移動 傳感器允許例如通過預設的時間窗來追蹤機動車的全部移動。自身移動數據通常包括位置 增量，由此包括在利用自身移動傳感器兩次采集傳感器數據之間矢量的方向和大小。自身 移動傳感器可以是例如可通過假定的或同樣已知的車輪周長測量經過的行程的車輪轉速 傳感器或包括慣性傳感機構。
[0004] 現有技術中已經提出了一種將GNSS與自身移動評估裝置相連接以允許尤其是在 城區中更好地定位機動車的方法。在該方法中使用了狀態評估裝置、例如卡爾曼濾波器以 及狀態評估裝置的派生裝置，對此可以參考以下權威著作例如，J.Wendel"Integrierte Navigationssysteme:Sensordaten,GPS und Inertiale Navigation"，Oldenbourg Wissenschafts Verlag，2007(奧爾登堡經濟出版社于2007年出版的作者為J.Wendel的著 作"集成導航系統：傳感器數據、GPS以及慣性導航"）以及J. Farrell，"The Global Positioning System&Inertial Navigation"，McGraw-Hill Companies，Inc ·，1998(麥格 勞希爾股份有限公司出版的作者為J.Farrell的著作"全球定位系統&慣性導航"）。但這種 狀態評估裝置的應用存在許多缺陷。其一就是由于歷史數據(Historie)僅涉及狀態-協方 差矩陣，所以幾乎沒有考慮到自身移動評估裝置的內部統一性，由此也幾乎沒有考慮到自 身移動軌跡(Ego-Trajektorie)。此外，公知的方法與通常由GNSS的位置傳感器提供的置信 性質量沒有太大關聯。使用狀態評估裝置的前提條件是存在高斯分布誤差，這在GNSS中并 非總能適用。在處理位置數據、尤其是GPS數據時必然要費力地補償等待時間。必要時要靜 態地進行離群值檢測。
【發明內容】
[0005] 因此，本發明的目的在于提供一種更好地、尤其是更為精確地獲取機動車的實際 位置的方法，這種方法尤其還考慮到了數據來源的特別特征。
[0006] 為了實現上述目的，按照本發明在開頭所述類型的方法中提出：從參考時間點開 始通過對由當前的自身移動數據得出的機動車位移向量應用變換到大地坐標系的變換來 獲取所述位置，所述參考時間點與所述變換相關，其中，在回歸分析的范圍內所述變換被確 定為根據在限定的時間段內獲取的位置數據曲線在同一時間段內獲取的位移向量曲線的 最優的圖形。
[0007] 由此提出：將變換應用于與自參考時間點開始求積分(aufintegrieren)的自身移 動數據相對應的位移向量，并由此得出機動車自參考時間點起(并且由此以參考位置為起 點)實際朝向什么方向移動了多遠。例如，可以計算出從參考時間點開始時測量到的位置增 量之和，但該參考時間點也并非必須是固定不變的，因為為了改變變換作為平移 (Trans lat ion)僅需要添加從舊參考時間點到新參考時間點（或所屬的位置）的位移向量。 而且本來也無需始終提供所有的自身移動數據，因為僅需要向在最后的時間步時所使用的 位移向量中添加一個新的附加的位置增量即可。
[0008] 在回歸分析的范圍內確定變換。在此所提供的方法通過借助回歸分析使得自身移 動軌跡與位置數據、尤其是GPS測量點相配合來解決傳感器數據融合的問題。根據這種配合 可以優化地推測對于變換的規定。在此充分利用了以下情況，即通過自身移動數據描述的 自身移動軌跡在短時間內是準確的，也就是說，誤差隨著時間緩慢增長。大地坐標系中的位 置數據、尤其是GPS位置數據被視為是長期穩定的，也就是說，認為位置數據的預期值與實 際值相對應。
[0009] 這種借助回歸來描述的傳感器數據融合與公知的方法相比具有諸多優勢。相對于 沒有進行高斯分布的誤差而言它提供了更大的穩定性(Robustheit)，因為這種誤差并不被 作為前提條件。該穩定性還會相對于不準確的置信性而升高。這種方式由此實現了一種需 更詳盡地論證的適應性的離群值/異常值檢測，其中，變換的每個優選地周期性地實現的重 新計算均可能是一種新的選擇。此外，內在地包含自身移動軌跡的內部統一性。
[0010]在此也可以將變換的參數理解為描述實際位置模型的參數。由此定期地匯集描述 機動車軌跡的位置數據和自身移動數據，以便從模型評估中獲取變換的參數，當存在新的 自身移動數據時始終可以將變換的參數應用于實際的位移向量中，從而可以獲取更好的、 更精確的測地學位置。
[0011] 可以使用GPS傳感器作為用于獲取位置數據的位置傳感器，其中，當然也可以使用 用于其他全球導航衛星系統(GNSS)的其他位置傳感器。還可以從其他來源獲取位置數據， 例如通過探測其測地學位置是已知的指路牌或另外的物體，但或者通過可以利用例如車對 X通信將其觀察結果傳輸給機動車的外部傳感器。因此，按照本發明的方法通過利用回歸進 行自身移動聯接來改善確定的位置數據。在此，正如所描述的那樣以位置數據確定變換，可 以通過該變換將位移向量傳輸到大地坐標系中。
[0012] 還可以將至少一個車輪的轉速傳感器用作為用于獲取自身移動數據的自身移動 傳感器，其中，可以額外地通過不同的其他傳感器和/或機動車系統來獲取移動方向。采集 自身移動數據的方法基本上都已被現有技術公知并且也可以使用在本發明的范圍內。
[0013] 適宜的是使用包括至少一個旋轉(Drehung)和至少一個平移(Translation)的變 換。此時優選的是自身移動數據的曲線盡可能保持不變，也就是說，將相同角度的唯一的旋 轉作為變換參數應用于曲線的所有位移向量并且將相同的平移應用于曲線的所有位移向 量，其中，輸入平移向量代表其他的變換參數。變換的部分也就是總平移和總旋轉。
[0014] 在本發明的一個特別有利的方案中規定，所述變換額外地包括位移向量的縮放。 這種也可以直接應用于位置增量的縮放因