Es wird ein Ansatz vorgestellt, der aus Daten der Elektronischen Stabilitätsregelung von Kraftfahrzeugen und GPS-Daten eine fahrstreifengenaue Ortung ermöglicht. Dazu werden die dabei anfallenden Sensordaten zentral fusioniert und bewertet. Eingesetzt werden Standard-Serien- bzw. seriennahe MEMS-Beschleunigungs- und Drehratensensoren, die in einer Inertial Measurement Unit (IMU) integriert sind, Raddrehzahl- und Lenkradwinkelmesser sowie GPS-Empfänger mit Ausgabe von Code- und Phasenmessungen. Ein Fusionsfilter (Kalman-Filter) mit der IMU als Basissystem schätzt und korrigiert die Sensorfehler unter Ausnutzung von redundanten Beobachtungsgrößen. Dabei kommt ein Ansatz mit enger Kopplung zum Einsatz, der sich auf die Daten des GPS, der Odometrie, sowie auf kraftfahrzeugspezifische Modellannahmen stützt. Die Odometrie basiert auf einem erweiterten Einspurmodell, das aus einem weiteren, dedizierten Kalman-Filter Schätzungen von Reifenparametern erhält. Der neuartige Ansatz basiert damit auf einer mehrfachredundanten Messung von Fahrdynamikdaten, die direkt gemessene, messmodellbasierte sowie fahrzeugtechnisch- basierte Daten verwendet. Externe Hilfsmittel wie DGPS oder Kartendaten sind dabei nicht vorgesehen, um eine Unabhängigkeit von externen Informationen und Daten von Drittanbietern zu erreichen. Durch Sensorfehlermodelle wird die Genauigkeit geschätzt, und bei Wegfall von Signalen, beispielsweise abgeschattetem GPS im Tunnel, wird die resultierende Zunahme der Unsicherheit berechnet und in der Fusion berücksichtigt. Es ergibt sich sowohl eine Steigerung der Genauigkeit als auch die Überprüfbarkeit der redundanten Daten gegeneinander. Ziel ist eine fahrstreifengenaue Ortung sowie eine verbesserte Erkennbarkeit von Sensorfehlern.
Fahrstreifengenaue Ortung von Kraftfahrzeugen durch Datenfusion und Fehlerkompensation von Standard-Seriensensoren
2011
21 Seiten, 6 Bilder, 11 Quellen
Aufsatz (Konferenz)
Datenträger
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