[发明专利]卫星支持地测定车辆位置的方法

说明书

本发明涉及一种卫星支持地测定车辆位置的方法，包括以下步骤：a)接收GNSS卫星数据，b)利用步骤a)中接收到的GNSS卫星数据测定车辆位置，c)提供可能影响步骤b)中测定的车辆位置的精度的输入变量，d)使用将位置精度分配给车辆位置的算法测定在步骤b)中测定的车辆位置的位置精度，e)调整算法。

技术领域

本发明涉及一种卫星支持地测定车辆位置的方法，一种用于改进卫星支持地测定车辆位置的精度估计的方法，一种计算机程序，一种机器可读存储介质以及一种运动和位置传感器。本发明特别适合在自动驾驶中使用。

背景技术

自主驾驶车辆是没有驾驶员管理的车辆。车辆自主驾驶，例如，通过独立地识别道路走向、其他交通参与者或障碍物并计算车辆中的相应控制命令并将它们转发到车辆中的致动器，从而正确地影响车辆的行驶路线。驾驶员在全自动车辆中并不参与驾驶活动。

目前可用的车辆还不能自主行动。首先，因为该技术尚未完全开发。另一方面，因为当今的法律仍然要求驾驶员必须能够随时干预驾驶活动。这使自主驾驶车辆的实施变得复杂。然而，已经有各种制造商的系统展示出自主驾驶或半自主驾驶。这些系统正在进行密集测试。即使在今天，可以预见，一旦上述障碍被消除，全自主车辆系统将在几年内进入市场。

此外，用于自主运行的车辆需要能够确定高度精确的车辆位置的传感器系统，特别是通过导航卫星数据(GPS，格洛纳斯(GLONASS)，北斗，伽利略(Galileo))。为此目的，GNSS(全球导航卫星系统)信号当前通过车顶上的GNSS天线接收并通过GNSS传感器处理。此外，可以考虑GNSS校正数据以增加定位结果。特别有利的GNSS传感器是所谓的运动和位置传感器，其可以使用GNSS数据确定至少一个车辆位置或车辆指向或车辆运动。

通过运动和位置传感器，可以高度准确地确定自己的车辆位置。除了GNSS数据之外，在运动和位置传感器中使用GNSS校正数据以及车轮速度和车辆转向角以高度准确地确定车辆位置。各个输入数据在卡尔曼滤波器内融合成(总)车辆位置。该结果是车辆在世界中，例如在GNSS坐标中估计的(本身)位置。

如上所述，使用运动和位置传感器来实现合并的车辆位置(GNSS，GNSS校正数据，车轮转速，转向角，加速度数据，旋转率数据等)的确定。然而，运动和位置传感器的这种高度精确的车辆位置受精度波动的影响。因此，期望由运动和位置传感器也实现当前可用位置精度的统计说明。该统计说明是统计的位置精度，在专业领域中也称为所谓的保护极限(PL)。例如，车辆的位置偏差在行进方向上可以不大于确定几米，在横向上不大于确定几米，并且在高度上不大于确定几米。在超过保护极限时，例如由运动和位置传感器输出警告。对运动和位置传感器位置进行访问的车辆的其他控制设备可以借助于该信息来允许或中断对运动和位置传感器数据的进一步处理。

为此，必须在统计上尽可能准确地确定保护极限。例如，在当前运动和位置传感器中的当前可用的位置精度是根据当前在车辆中占主导地位的场景和查找表确定的。该查找表使用尽可能多的关于现有参数的场景进行校准。为此目的，需要大量的驾驶场景，其包含例如不同的行驶轨迹或不同的GNSS卫星定位分布数据。因此，在实践中不可能完全针对车辆中存在的所有场景参数化这样的查找表。例如，每个可想到的驾驶场景将必须在每个时间在世界上的每个位置处记录一次，并且为来自运动和位置传感器的位置说明的统计的参数根据不同的场景来使用。这在实践中是不可能的，因为例如测试行驶期间的场景的数量是有限的。此外，用于该数据记录的车辆数量也是有限的。

发明内容

在此，根据权利要求1提出了一种用于卫星支持地测定车辆位置的方法，包括以下步骤：

a)接收GNSS卫星数据，

b)利用在步骤a)中接收到的GNSS卫星数据测定车辆位置，

c)提供可能影响步骤b)中测定的车辆位置的精度的输入变量，