本发明专利技术涉及一种方法，其中，借助车辆(102)的传感器组(104)确定车辆(102)在道路网络中的位置，道路网络包括多个边缘(202a至202f)，这些边缘分别与道路区段(106)或道路区段上的车道相关联，其中，借助传感器组(104)检测第一传感器数据，基于第一传感器数据为道路网络的多个第一边缘中的每个边缘相应分配第一概率，车辆(102)以该第一概率位于相应分配给第一边缘的道路区段(106)或相应分配给第一边缘的车道中，借助传感器组(104)检测第二传感器数据，基于第二传感器数据和相应分配给第一边缘的概率为道路网络的多个第二边缘中的每个边缘相应分配第二概率，车辆(102)以该第二概率位于相应分配给第二边缘的道路区段(106)或相应分配给第二边缘的车道中，并且将具有最高分配的概率的第二边缘确定为车辆(102)的位置。的概率的第二边缘确定为车辆(102)的位置。的概率的第二边缘确定为车辆(102)的位置。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于确定车辆在道路网络中的位置的方法和装置
[0001]1.本专利技术涉及一种用于借助车辆的传感器组确定车辆在道路网络中的位置的方法。本专利技术还涉及一种用于借助车辆的传感器组确定车辆在道路网络中的位置的装置。
技术介绍
[0002]2.在自动驾驶领域以及驾驶辅助系统或导航系统中要确定车辆的位置。尤其在自动驾驶系统以及驾驶辅助系统和导航系统中，必须高精度地确定位置，以便能够确保系统的高的功能安全。位置确定的精度主要取决于位置确定所基于的传感器数据的质量。不精确的传感器数据可以导致不精确或甚至不正确的位置确定和灾难性的后果。因此，希望即使利用不精确的传感器数据也能够执行尽可能精确的位置确定。
[0003]3.Aly等人的文献“LaneQuest.An Accurate and Energy
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Efficient Lane Detection System”(预印本,arXiv:1502.03038v1)公开了一种用于借助车辆的传感器组确定车辆的车道的方法。关于现有技术，还参考Zhang,M.的文献“Methods and Implementations of Road
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Network Matching”(论文,慕尼黑工业大学,2009),其公开了一种用于通过语义方法尤其比较道路地图的方法。
技术实现思路
[0004]4.本专利技术的目的在于说明一种用于确定车辆的位置的方法和装置，其允许即使利用不精确的传感器数据也能确定位置。
[0005]5.该目的通过具有权利要求1的特征的方法和具有独立装置权利要求的特征的装置来实现。有利的改进方案在从属权利要求中进行了说明。
[0006]6.在根据权利要求1所述的方法中，借助车辆的传感器组确定车辆在包括多个边缘的道路网络中的位置，这些边缘分别与道路区段或道路区段上的车道相关联。通过传感器组检测第一传感器数据。基于第一传感器数据，为道路网络的多个第一边缘中的每个边缘相应分配第一概率，车辆以该第一概率处于相应分配给第一边缘的道路区段中或相应分配给第一边缘的车道中。通过传感器组检测第二传感器数据。基于第二传感器数据和相应分配给第一边缘的概率，为道路网络的多个第二边缘中的每个边缘相应分配第二概率，车辆以该第二概率处于相应分配给第二边缘的道路区段中或相应分配给第二边缘的车道中。将具有最高的所分配概率的第二边缘确定为车辆的位置。
[0007]7.道路网络是以下图形，即它的边缘分别与道路区段或分别与在道路区段上的车道相对应。道路区段例如是道路在两个交叉口、即道路与至少一个另外的道路交叉或通入至少一个另外的道路中的地方之间或在交叉口和道路结束的地方之间的区段。然而，优选选择较短的、例如比具有固定长度的区段短的道路区段。可以为道路区段分配不同的属性、例如车道编号、行驶方向、定位点、地标、道路名等。
[0008]8.在有利的改进方案中，边缘直接与在道路区段上的车道相关联。如果存在更详细的地图，那么这例如是可能的。
[0009]9.传感器组包括车辆的至少一个传感器。第一传感器数据和第二传感器数据的检测可以在时间上相继地进行。如果传感器组包括多于一个的传感器，那么也可以同时检测第一传感器数据和第二传感器数据。多个第二边缘尤其是多个第一边缘的子集。
[0010]10.多个第二边缘还可以包括不包含在多个第一边缘中的边缘。
[0011]11.基于第一传感器数据，通过以下方式进行车辆在道路网络内的位置的粗略确定，即为每个第一边缘分配第一概率，车辆以该第一概率位于相应分配给第一边缘的道路区段中。第一概率与第二概率一起用作确定第二概率的基础。由此，借助第二传感器数据来改进和/或更新道路网络内的位置确定。
[0012]12.因为发生车辆在比例如世界坐标系具有更高的抽象级别的道路网络内的位置的确定，所以该方法可以比其他的例如确定车辆在世界坐标系内的位置的方法更好地处理不精确的传感器数据。因为通过该方法确定车辆在道路网络中的所有可能的位置的概率分布，所以还总是可以确定当前确定的位置的可靠程度。该方法还允许多重的位置确定，即在该位置确定中两个或更多边缘被分配相同或相似大小的最高概率。
[0013]13.不言而喻，第二传感器数据的检测和第二概率的确定可以在时间上相继的步骤中重复。在此，在第一步骤中确定的第二概率尤其可以作为第一概率在时间上随后的第二步骤中用作确定另外的第二概率的基础。换言之：在第二步骤中，基于在第一步骤中确定的第二概率和在第二步骤中检测的第二传感器数据来确定第二概率。由此实现在道路网络内的位置确定的递归的改进。
[0014]14.根据权利要求1所述的方法尤其可以结合用于以测量方式确定位置、即确定车辆在坐标系、例如世界坐标系中的位置的方法来执行。两种方法基于不同的功能，并且因此相互补充。由此，可以显著提高用于确定车辆位置的系统的功能安全。
[0015]15.在有利的改进方案中，借助用于传感器组的卫星导航系统的信号的接收器，检测车辆在世界坐标系中的传感器坐标作为第一传感器数据的至少一部分和/或第二传感器数据的至少一部分。接收器尤其是GPS天线。凭借卫星导航系统，可以以不超过几米的精度确定车辆的位置。这对于将车辆的位置限制到道路网络的几个边缘上通常是足够准确的。此外，可以借助卫星导航系统确定车辆的行驶方向。替代地或附加地，可以借助里程数据确定车辆的行驶方向。
[0016]16.替代地或附加地，车辆在世界坐标系中的传感器坐标可以借助用于传感器组的移动通信信号的接收器确定。刚好在具有高密度的移动通信天线的区域中，借助移动通信信号确定位置通常比借助卫星导航系统确定位置更准确。
[0017]17.在另一有利的改进方案中，为道路网络的每个边缘分配相应关联的道路区段在世界坐标系中的坐标。通过以下方式确定第一概率，即，将车辆的传感器坐标与相应分配给第一边缘的坐标的至少一部分进行比较。例如，根据相应分配给第一边缘的坐标与传感器坐标的距离，为每个第一边缘分配第一概率。分配给第一边缘的坐标与传感器坐标相距越远，那么分配给第一边缘的第一概率越小。在此尤其可以假设，车辆的实际坐标在世界坐标系中的概率分布是围绕传感器坐标的正态分布。这使得可快速地将车辆在道路网络内的位置限制到几个边缘上，并且因此减少用于确定第二概率的耗费。
[0018]18.在另一有利的改进方案中，借助传感器组的摄像机检测图像数据作为第一传感器数据的至少一部分和/或第二传感器数据的至少一部分。图像数据对应于车辆前方或
后方的检测区域的图像。从图像数据中可以获得大量的定性数据，其允许精确确定车辆的位置。因为根据本专利技术的方法利用不精确的传感器数据来运作，所以尤其不必校准摄像机。
[0019]19.在另一有利的改进方案中，给道路网络的边缘的至少一个子集相应分配定位点。基于图像数据并且在使用对象识别方法的情况下确定在摄像机的检测区域中是否存在定位点。如果在摄像机的检测区域中存在定位点，那么还基于定位点确定第一概率。定位点的存在(或不存在)是定本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于借助车辆(102)的传感器组(104)确定车辆(102)在道路网络中的位置的方法，该道路网络包括多个边缘(202a至202f)，该边缘分别与道路区段(106)或道路区段上的车道相关联，其中，借助所述传感器组(104)检测第一传感器数据，基于所述第一传感器数据为所述道路网络的多个第一边缘中的每个边缘相应分配第一概率，该第一概率是所述车辆(102)位于相应分配给第一边缘的道路区段(106)中或相应分配给第一边缘的车道中的概率，借助所述传感器组(104)检测第二传感器数据，基于所述第二传感器数据和相应分配给第一边缘的概率为所述道路网络的多个第二边缘中的每个边缘相应分配第二概率，该第二概率是所述车辆(102)位于相应分配给第二边缘的道路区段(106)中或相应分配给第二边缘的车道中的概率，将所分配的概率最高的第二边缘确定为所述车辆(102)的位置。2.根据权利要求1所述的方法，其中，借助用于所述传感器组(104)的卫星导航系统的信号的接收器，检测所述车辆(102)在世界坐标系中的传感器坐标(206)作为所述第一传感器数据的至少一部分和/或所述第二传感器数据的至少一部分。3.根据权利要求2所述的方法，其中，为所述道路网络的每个边缘分配相应关联的道路区段(106)在所述世界坐标系中的坐标，其中，通过以下方式确定第一概率，即，比较所述车辆(102)的传感器坐标(206)与相应分配给第一边缘的坐标的至少一部分。4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，借助所述传感器组(104)的摄像机检测图像数据作为所述第一传感器数据的至少一部分和/或所述第二传感器数据的至少一部分，其中，所述图像数据对应于在所述车辆(102)之前或之后的检测区域(108)的图像。5.根据权利要求4所述的方法，其中，给所述道路网络的边缘(202a至202f)的至少一个子集相应分配定位点，其中，基于所述图像数据并且在使用对象识别方法的情况下确定在所述摄像机的检测区域中是否存在定位点，如果在所述摄像机的检测区域中存在定位点，那么还基于所述定位点确定第一概率。6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，给所述道路网络的边缘(202a至202f)的至少一个子集相应分配地标、尤其交通信号灯或交通标志，其中，基于所述图像数据确定在所述检测区域(108)的图像中是否存在地标，如果在所述检测区域(108)的图像中存在地标，那么还基于所述地标确定所述第二概率。7.根据权利要求4至6中任一项所述的方法，其中，借助所述图像数据检测所述车辆(102)的自运动数据作为所述第二传感器数据的至少一部分。8.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述道路网络包括多个结点(204a至204c)，该结点相应与在至少两个道路区段(106)之间或在至少两条车道之间的连接部相关联，其中...
【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：凯瑞达欧洲公司，
类型：发明
国别省市：
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