[发明专利]借助姿态图的位置数据融合

说明书

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。

技术领域

本发明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。

背景技术

已知用来创建区域的地图的技术。例如，从DE 10 2013 208 521 A1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：body frame（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US2014/0078258 A1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DE 10 2013 218 043 A1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DE 10 2014 211 178 A1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 DE 10 2014 211 166 A1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。