本發(fā)明涉及按照權(quán)利要求1的前序部分所述的用于對測量數(shù)據(jù)進行驗證的方法、按照權(quán)利要求10的前序部分所述的用于對導航系統(tǒng)進行調(diào)整的系統(tǒng)以及所述系統(tǒng)的應用。

背景技術(shù)：

所有測量數(shù)據(jù)原則上都帶有誤差并且此外在許多情況中不能提供測量數(shù)據(jù)的持續(xù)可用性。除了測量數(shù)據(jù)與傳感器固有的特性的依賴關系之外，所述測量數(shù)據(jù)除此以外也經(jīng)常取決于環(huán)境條件。傳感器誤差或者測量誤差在此可以劃分為準靜態(tài)的、在多個測量范圍內(nèi)恒定的份額，例如所謂的偏移和統(tǒng)計的測量之間的隨機份額、例如噪聲。所述隨機份額原則上不能確定地來校正，而準靜態(tài)的誤差一般來說可以在已有的可觀測性的情況下來校正。不能校正的顯著的誤差在已有的可識別性的情況下通常至少可以加以避免。

在現(xiàn)有技術(shù)中，在這個方面已經(jīng)公開了傳感器融合方法，所述傳感器融合方法一般來說也適合于對不同的傳感器或者傳感器系統(tǒng)的測量數(shù)據(jù)進行校正或者濾波。尤其在汽車領域內(nèi)，在此應該考慮到特殊的要求，因為大量不同的傳感器借助于不同的測量原理來檢測共同的環(huán)境情況或者機動車狀態(tài)并且借助于大量不同的測量數(shù)據(jù)來描述這種環(huán)境情況或者這種機動車狀態(tài)。對于能夠在汽車領域內(nèi)應用的傳感器融合來說，由此要求盡可能大的、防止偶然干擾的穩(wěn)健性以及對于系統(tǒng)性的誤差的識別和補償。同樣，應該校正對測量數(shù)據(jù)的時間上的影響并且克服傳感器的暫時失靈或者不可用性。

DE 10 2012 216 211 A1介紹了一種用于選擇衛(wèi)星的方法，其中所述衛(wèi)星是全球?qū)Ш较到y(tǒng)的衛(wèi)星。在這樣的衛(wèi)星在此用于例如對車輛進行定位之前，通過不同的方式對所接收的GNSS信號進行核實。對于這種驗證來說，要相應地充分利用不同的冗余或者已知的關聯(lián)。因此，DE 10 2012 216 211 A1例如公開了，從衛(wèi)星的信號中不僅確定車輛相對于衛(wèi)星的間距而且確定車輛相對于衛(wèi)星的相對速度。所述間距在此可以借助于所述信號的傳播時間來確定，而所述相對速度則可以借助于所述信號的相位測量來確定。因為所述間距和所述相對速度依賴于彼此，所以可以對它們進行彼此驗證。此外，可以針對已知的邊界條件來對從所述信號中確定的數(shù)值進行驗證，因為車輛一般來說在特定的速度范圍內(nèi)前行。同樣介紹了，在從不同的衛(wèi)星處接收多個信號時確定相對于多個衛(wèi)星的間距并且同時借助于三角關系和衛(wèi)星彼此間的已知的間距來驗證這些間距。最后，也可以借助于同樣允許定位或者定速的其他傳感器來對從信號中確定的間距或者從信號中確定的速度進行驗證。如果一顆衛(wèi)星的信號不能得到驗證，那么這顆衛(wèi)星就不用于進行定位或者定速。

從DE 10 2010 063 984 A1中公開了一種包括多個傳感器元件的傳感器系統(tǒng)。所述傳感器元件如此構(gòu)成，使得其檢測至少部分地不同的初級的測量變量并且至少部分地利用不同的測量原理。然后從所述傳感器元件的初級的測量變量中至少部分地推導出其他測量變量。此外，所述傳感器系統(tǒng)包括信號處理裝置、接口裝置以及多個功能裝置。所述傳感器元件以及所有的功能裝置在此與所述信號處理裝置相連接。所述初級的測量變量因而提供冗余的信息，所述冗余的信息可以在所述信號處理裝置中彼此進行比較或者相互支持。從所述通過不同的方式計算的可觀察量的比較中可以推斷出所述可觀察量的可靠性和精度。所述信號處理裝置對所述可觀察量的精度進行評定并且將所述可觀察量與精度說明一起通過接口裝置來提供給不同的功能裝置。

DE 10 2012 219 478 A1公開了一種傳感器系統(tǒng)，該傳感器系統(tǒng)用于獨立地對其數(shù)據(jù)的完備性進行評估。所述傳感器系統(tǒng)優(yōu)選用在機動車中并且包括多個傳感器元件，所述傳感器元件如此構(gòu)成，使得其檢測至少部分地不同的初級的測量變量或者利用至少部分地不同的測量原理。所述傳感器系統(tǒng)此外包括信號處理裝置，該信號處理裝置至少部分地共同地對所述傳感器信號進行分析并且同時對所述傳感器信號的信息質(zhì)量進行評估。所述信號處理裝置此外提供關于物理參量的至少一個數(shù)據(jù)的無矛盾性的信息，其中所述物理參量的數(shù)據(jù)在傳感器元件的傳感器信號的基礎上來計算，所述傳感器元件要么直接檢測出所述物理參量要么能夠從所述傳感器元件的傳感器信號中計算出所述物理參量。現(xiàn)在在直接或者間接冗余地存在的傳感器信息的基礎上計算關于數(shù)據(jù)的無矛盾性的信息。

但是，在現(xiàn)有技術(shù)中已知的所述類型的方法和傳感器系統(tǒng)帶有缺點，因為沒有考慮到校正測量的取決于環(huán)境的或者取決于情況的可用性。甚至特定的系統(tǒng)的完全失靈經(jīng)常未得到考慮。這導致被融合的和經(jīng)過校正的數(shù)據(jù)并非是最佳的結(jié)果。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

因此，本發(fā)明的任務是，建議一種得到改進的、用于對導航數(shù)據(jù)進行校正的方法。

該任務按照本發(fā)明通過按照權(quán)利要求1所述的、用于對導航系統(tǒng)進行調(diào)整的方法得到解決。

本發(fā)明涉及一種用于對導航系統(tǒng)進行調(diào)整的方法，其中所述導航系統(tǒng)包括基礎系統(tǒng)和至少一個校正系統(tǒng)，

其中由所述基礎系統(tǒng)并且由所述至少一個校正系統(tǒng)分別采集測量值，其中所述測量值描述了導航數(shù)據(jù)，其中所述測量值相應地帶有誤差值，其中所述誤差值描述了所述測量值偏離所描述的導航數(shù)據(jù)的偏差，其中借助于所述至少一個校正系統(tǒng)的測量值來至少識別所述基礎系統(tǒng)的測量值的誤差值，

其中在考慮到所述至少一個校正系統(tǒng)的采集不可靠性的情況下進行所述識別，其中所述考慮代表著對于隨機噪聲模型的參數(shù)的調(diào)整，

其中所述隨機噪聲模型按照所述參數(shù)來預先給定所述至少一個校正系統(tǒng)的測量值相對于所述基礎系統(tǒng)的測量值的權(quán)重（Gewichtung），并且其中根據(jù)所述采集不可靠性按照特性曲線或者組合特性曲線（Kennfeld）來選擇對于所述參數(shù)的調(diào)整。

從中產(chǎn)生以下優(yōu)點：能夠以對于所述隨機噪聲模型的參數(shù)進行調(diào)整的形式實現(xiàn)在很大程度上最佳地與所述至少一個校正系統(tǒng)的相應的采集不可靠性相匹配的權(quán)重。這又能夠?qū)崿F(xiàn)對于所述基礎系統(tǒng)的測量值的誤差值的、得到改進的并且可靠的識別并且由此在總體上能夠?qū)崿F(xiàn)對所述基礎系統(tǒng)的測量值的可靠性的改進。

按照特性曲線或者組合特性曲線進行的調(diào)整在此能夠?qū)崿F(xiàn)一種比較簡單的、但是盡管如此仍然可靠的處理方式。

所述采集不可靠性按照本發(fā)明優(yōu)選描述了所述至少一個校正系統(tǒng)的測量值的所謂的噪聲。所述噪聲通常對所采集的測量值的精度或者可靠性產(chǎn)生影響。應該將系統(tǒng)狀態(tài)的、在這里不應詳細探討的噪聲與所述測量值的噪聲的區(qū)分開來。

所述隨機噪聲模型也作為所謂的噪聲矩陣為人所知，其中所述噪聲矩陣優(yōu)選作為算法在融合濾波器中來實現(xiàn)。

優(yōu)選地，在通過所述至少一個校正系統(tǒng)對所述測量值進行預處理的范圍內(nèi)優(yōu)選進行誤差依賴性計算、尤其是高斯誤差依賴性計算。這已經(jīng)允許對采集可靠性進行自身評估或者識別。

例如可以在用于所述至少一個校正系統(tǒng)的三種狀態(tài)或者采集不可靠性之間進行區(qū)分。如果所述至少一個校正系統(tǒng)能夠無限制地可用，那么所述采集不可靠性就處于常見的范圍內(nèi)并且所述導航系統(tǒng)在沒有進一步調(diào)整的情況下在很大程度上可以最佳地運行。而如果所述至少一個校正系統(tǒng)僅僅受限制地可用，那么所述參數(shù)——以及由此所述導航系統(tǒng)——相應地與這種僅僅部分的可用性相匹配?！翱捎眯曰蛘呖捎玫摹边@個概念在本發(fā)明的意義上描述了所述校正系統(tǒng)或者導航系統(tǒng)取決于所述采集不可靠性的功能能力。受限制的可用性在此覆蓋了可用性等級在不可用與完全可用之間的全部可能的帶寬。因此優(yōu)選的是，區(qū)分部分可用性的不同等級并且相應地對所述參數(shù)進行調(diào)整。例如在緊密耦聯(lián)的傳感器的情況下、也就是在進行所謂的緊密耦聯(lián)時，在存在僅僅受限制的可用性時在這種情況下經(jīng)常還可以在較長的時間間隔里用不變的參數(shù)繼續(xù)進行工作，因為所述緊密的耦聯(lián)還允許在一些時間內(nèi)在預處理的范圍內(nèi)對所述至少一個校正系統(tǒng)的測量值進行校正。在所述至少一個校正系統(tǒng)不可用時存在著第三種可能的狀態(tài)。在這種情況下，優(yōu)選已經(jīng)在所述預處理的范圍內(nèi)拋棄了所述測量值。

優(yōu)選規(guī)定，額外地借助于所述至少一個校正系統(tǒng)的測量值來至少對所述基礎系統(tǒng)的測量值的誤差值進行校正，其中在考慮到所述至少一個校正系統(tǒng)的采集不可靠性的情況下進行所述校正。從中產(chǎn)生以下優(yōu)點：對于所述誤差值的識別具有具體的意義，也就是下面至少對于所述基礎系統(tǒng)的測量值的誤差值的校正。這改進并且準確地說明了由所述導航系統(tǒng)確定的導航信息、例如位置或者速度。尤其也識別所述至少一個校正系統(tǒng)的測量值的誤差值并且對其進行校正，其中所述至少一個校正系統(tǒng)的測量值的誤差值特別優(yōu)選借助于所述基礎系統(tǒng)的測量值或者另一個校正系統(tǒng)的測量值來識別和校正。但是，同樣也可以并且優(yōu)選對合適的隨機模型的誤差值進行識別和校正，其中所述模型將相應的傳感器系統(tǒng)的個性化的特性考慮在內(nèi)。

此外優(yōu)選的是，所述基礎系統(tǒng)是慣性導航系統(tǒng)并且所述至少一個校正系統(tǒng)是全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)。由此，本發(fā)明特別好地適合于導航用途并且適合于優(yōu)選在機動車中的導航系統(tǒng)。所述導航系統(tǒng)由此尤其、也就是說從所述測量值中確定位置、尤其是機動車的位置。所述全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)例如可以是所謂的GPS導航系統(tǒng)。特別有用的是，所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)包括至少兩個衛(wèi)星信號接收器。由此它改進了所采集到的衛(wèi)星信號的質(zhì)量并且由此改進了所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)的可靠性和精度。所述慣性導航系統(tǒng)作為基礎系統(tǒng)提供了以下優(yōu)點：它具有相對極高的可用性，因為它具有所采集到的測量值的較高的輸出率并且此外在很大程度上在與外部干擾影響無關的情況下工作。

附加地優(yōu)選的是，所述導航系統(tǒng)此外包括測程法導航系統(tǒng)。所述測程法導航系統(tǒng)在此首先例如通過機動車輪胎的已知的滾動周長來確定速度，并且由此能夠在考慮到轉(zhuǎn)向角的情況下在耦合導航的范圍內(nèi)進行定位。這在總體上改進了所述導航系統(tǒng)的精度和可靠性。

有利地規(guī)定，所述特性曲線或者所述組合特性曲線借助于理論上的建?；蛘呓柚谙盗袦y量（Messreihe）來確定。所述理論上的建模在此例如可以為所述全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)描述導航衛(wèi)星、例如GPS衛(wèi)星的能夠從星座數(shù)據(jù)中算出的仰角以及取決于相應的仰角的信噪比、所謂的SNR。但是，同樣也可以在系列測量或者系列試驗的范圍內(nèi)確定這種關聯(lián)。借助于所述特性曲線或者組合特性曲線，由此始終以簡單的方式在測量噪聲的意義上提供預期的SNR或者預期的采集不可靠性。當然，本發(fā)明不局限于根據(jù)所述仰角來提供衛(wèi)星導航系統(tǒng)的SNR這個方面。借助于其他特性曲線或者組合特性曲線或者將多條特性曲線組合成一條相應的組合特性曲線這個方式，也可以考慮對所述測量噪聲或者SNR或者采集不可靠性的其他影響、例如街道峽谷、隧道行車等等。此外，當然也可以以特性曲線或者組合特性曲線的形式來描繪所述采集不可靠性或者所述測量噪聲或者測程法導航系統(tǒng)的SNR。所述采集不可靠性或者所述測量噪聲或者測程法導航系統(tǒng)的SNR在此例如可以根據(jù)公路路面、例如瀝青或者碎石、溫度或者濕度來描繪。

特別有用的是，所述采集不可靠性通過在所述全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)的信號的信號傳播路徑中的電離層影響和/或電磁干擾和/或電磁的折射效應和/或電磁的衍射效應和/或電磁的反射效應而受到影響。這是典型的噪聲影響，所述噪聲影響一般來說影響所述采集不可靠性。通過對所述噪聲影響的考慮，由此可以將大量影響到所述采集不可靠性的噪聲影響考慮在內(nèi)。

此外，優(yōu)選的是，借助于環(huán)境傳感裝置來確定所述采集不可靠性。借助于環(huán)境傳感裝置可以比較容易地確定許多對所述采集不可靠性產(chǎn)生影響的影響。例如可以借助于攝像頭傳感器來識別街道峽谷或者隧道。同樣借助于攝像頭傳感器也可以識別公路路面。溫度傳感器和雨水傳感器也可以識別對所述采集不可靠性產(chǎn)生影響的影響，其中例如雨水不僅會影響衛(wèi)星導航系統(tǒng)的采集不可靠性而且會影響測程法導航系統(tǒng)的采集不可靠性。

此外優(yōu)選的是，借助于數(shù)字地圖來確定所述至少一個校正系統(tǒng)的采集不可靠性。借助于數(shù)字地圖例如可以確定街道峽谷、隧道行車和公路路面，至少如果它們被保存在所述數(shù)字地圖中的話。借助于所述車輛或者導航系統(tǒng)的定位，由此已經(jīng)可以以簡單的方式確定大量對所述采集不可靠性產(chǎn)生影響的影響。

此外規(guī)定，將所述測量值融合成一個共同的融合數(shù)據(jù)記錄。共同的融合數(shù)據(jù)記錄相對于各個測量值通常更加可靠并且更加精確，并且它尤其允許借助于誤差估計來對所融合的測量值或者導航數(shù)據(jù)的精度或者可靠性進行比較可靠的評估。

優(yōu)選規(guī)定，為了編制共同的融合數(shù)據(jù)記錄僅僅考慮具有同一時間戳的測量值。所述測量值因此描述了在相同時刻的同樣的物理參量。由此，所考慮的測量值理想地是相同的或者理想地必須是相同的。從中產(chǎn)生以下優(yōu)點：所述測量值的誤差值能夠更好地并且更加可靠地識別。由此也改進了所述融合數(shù)據(jù)記錄的精度或者可靠性。

有用的是，借助于誤差狀態(tài)空間濾波器、尤其是借助于誤差狀態(tài)空間卡爾曼濾波器來進行所述識別和/或所述校正。所述誤差狀態(tài)空間濾波器在此代表著用于對所述測量值進行融合、尤其是用于對正態(tài)分布的測量值進行融合的融合濾波器。同時所述誤差狀態(tài)空間濾波器優(yōu)選估計或者確定至少所述基礎系統(tǒng)的誤差值。然后，借助于所述至少一個校正系統(tǒng)可以估計或者確定所述誤差值并且必要時也可以估計或者確定所述慣性導航系統(tǒng)的未知的參量。所述誤差狀態(tài)空間濾波器的特點因此是，取代所述傳感器信號或者所述測量值而一步一步地僅僅對誤差值進行估計或者確定并且隨后對其進行校正。也就是說所述誤差值具有比所述測量值本身低得多的時間動態(tài)，由此實現(xiàn)所述誤差狀態(tài)空間濾波器的動態(tài)在很大程度上與所述基礎系統(tǒng)或者所述至少一個校正系統(tǒng)的特性去除耦聯(lián)。

此外，本發(fā)明涉及一種用于對導航系統(tǒng)進行調(diào)整的系統(tǒng)，其中所述導航系統(tǒng)包括基礎系統(tǒng)和至少一個校正系統(tǒng)，其中所述基礎系統(tǒng)和所述至少一個校正系統(tǒng)分別被構(gòu)造用于采集測量值，其中所述測量值描述了導航數(shù)據(jù)，其中所述測量值相應地帶有誤差值，其中所述誤差值描述了所述測量值偏離所描述的導航數(shù)據(jù)的偏差，其中所述系統(tǒng)被構(gòu)造用于：借助于所述至少一個校正系統(tǒng)的測量值來實施至少對于所述基礎系統(tǒng)的測量值的誤差值的識別，其中所述系統(tǒng)被構(gòu)造用于：在考慮到所述至少一個校正系統(tǒng)的采集不可靠性的情況下來實施所述識別，其中所述考慮代表著對于隨機噪聲模型的參數(shù)的調(diào)整，其中所述隨機噪聲模型按照所述參數(shù)預先給定了所述至少一個校正系統(tǒng)的測量值相對于所述基礎系統(tǒng)的測量值的權(quán)重，并且其中所述系統(tǒng)被構(gòu)造用于：根據(jù)所述采集不可靠性按照特性曲線或者組合特性曲線來選擇對于所述參數(shù)的調(diào)整。按照本發(fā)明的系統(tǒng)由此包括所有為了執(zhí)行按照本發(fā)明的方法所必要的裝置。

優(yōu)選規(guī)定，所述系統(tǒng)被構(gòu)造用于執(zhí)行按照本發(fā)明的方法。這引起了已經(jīng)描述過的優(yōu)點。

此外，本發(fā)明涉及按照本發(fā)明的系統(tǒng)在機動車中的應用。

附圖說明

其他優(yōu)選的實施方式從從屬權(quán)利要求和以下借助于附圖對一種實施例所作的描述中產(chǎn)生。

其中：

圖1示范性地示出了在機動車中的按照本發(fā)明的系統(tǒng)的一種可能的構(gòu)造方式，所述系統(tǒng)被構(gòu)造用于進行定位；并且

圖2示范性地示出了在機動車中的按照本發(fā)明的系統(tǒng)的另一種可能的構(gòu)造方式，所述系統(tǒng)同樣被構(gòu)造用于進行定位。

具體實施方式

圖1以示意圖示出了按照本發(fā)明的系統(tǒng)的一種實施例，該系統(tǒng)被設置用于布置并且用在機動車（未示出）中。在此，作為功能框示出了所有被所述系統(tǒng)所包括的元件或者組成部分或者基礎系統(tǒng)或者校正系統(tǒng)并且示出了其彼此間的共同作用。

所述導航系統(tǒng)包括慣性導航系統(tǒng)101，該慣性導航系統(tǒng)如此構(gòu)成，使得其至少可以采集沿著第一、第二和第三軸線的加速度以及至少圍繞著第一、第二和第三軸線的旋轉(zhuǎn)速率。在此根據(jù)實例，所述第一軸線相當于所述機動車的縱軸線、所述第二軸線相當于所述機動車的橫軸線并且所述第三軸線相當于所述機動車的豎軸線。這三條軸線形成笛卡爾坐標系、所謂的機動車坐標系。

慣性導航系統(tǒng)101根據(jù)實例形成所謂的基礎系統(tǒng)，其測量值可以借助于在下面所描述的所謂的校正系統(tǒng)來校正。所述校正系統(tǒng)在此是測程法導航系統(tǒng)103和衛(wèi)星導航系統(tǒng)104。

按照本發(fā)明的系統(tǒng)此外具有所謂的捷聯(lián)算法單元102，在該捷聯(lián)算法單元中實施所謂的捷聯(lián)算法，借助于所述捷聯(lián)算法來將慣性導航系統(tǒng)101的測量值尤其換算為位置數(shù)據(jù)。為此，關于時間對所述慣性導航系統(tǒng)101的、自然描述了加速度的測量值進行二次積分。此外，借助于關于時間的一次積分來確定所述機動車的定向和速度。此外，所述捷聯(lián)算法單元102對作用于所述慣性導航系統(tǒng)101的科氏力進行補償。

所述捷聯(lián)算法單元102的原始數(shù)據(jù)因此包括下面的物理參量：所述機動車根據(jù)實例關于機動車坐標系的所提到的三條軸線的并且根據(jù)實例額外地相應地相對于世界坐標系的速度、加速度和旋轉(zhuǎn)速率，所述世界坐標系適合于描述所述機動車在世界上的定向或者動態(tài)參量。所提到的世界坐標系根據(jù)實例是GPS坐標系。此外，所述捷聯(lián)算法單元102的原始數(shù)據(jù)包括關于所述機動車坐標系的位置和關于所述世界坐標系的定向。所述捷聯(lián)算法單元102的原始數(shù)據(jù)額外地具有方差作為關于上面所提到的導航數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量的信息。這些方差根據(jù)實例不是在所述捷聯(lián)算法單元102中來計算，而是僅僅由其來使用和傳輸。由捷聯(lián)算法單元102計算的、上面所提到的導航數(shù)據(jù)通過輸出模塊112來輸出并且提供給其他的機動車系統(tǒng)。

此外，所述導航系統(tǒng)包括以用于機動車的每個車輪的車輪轉(zhuǎn)速傳感器的形式構(gòu)成的測程法導航系統(tǒng)103。根據(jù)實例涉及一種具有四個車輪轉(zhuǎn)速傳感器的四輪機動車，所述車輪轉(zhuǎn)速傳感器分別檢測為其分配的車輪的轉(zhuǎn)速及其旋轉(zhuǎn)方向。此外，所述測程法導航系統(tǒng)103包括轉(zhuǎn)向角傳感器元件，所述轉(zhuǎn)向角傳感器元件檢測所述機動車的轉(zhuǎn)向角。

除此以外，示范性地示出的導航系統(tǒng)具有衛(wèi)星導航系統(tǒng)104，該衛(wèi)星導航系統(tǒng)如此構(gòu)成，使得其確定相應地在所分配的衛(wèi)星與所述機動車之間的間距以及相應地在所分配的衛(wèi)星與所述機動車之間的速度。

所述系統(tǒng)此外包括融合濾波器105。該融合濾波器105在對測程法導航系統(tǒng)103、衛(wèi)星導航系統(tǒng)104和慣性導航系統(tǒng)101的測量數(shù)據(jù)進行共同分析的過程中提供融合數(shù)據(jù)記錄106。所述融合數(shù)據(jù)記錄106具有不同的傳感器系統(tǒng)的所檢測到的測量數(shù)據(jù)，其中所述融合數(shù)據(jù)記錄106根據(jù)實例額外地包括誤差值和為所述誤差值所分配的、描述數(shù)據(jù)質(zhì)量的方差。

所述慣性導航系統(tǒng)101的測量值在所述機動車的運行過程中在預先給定的時間間隔里保存在所述融合濾波器105的為此而設置的電子數(shù)據(jù)存儲器113中。所述慣性導航系統(tǒng)101在此代表著所謂的基礎系統(tǒng)，而所述測程法導航系統(tǒng)103和所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)104則代表著所謂的校正系統(tǒng)，所述校正系統(tǒng)的測量值用于對所述基礎系統(tǒng)的測量值進行校正。由此保證，始終可以對至少看起來是在同一時刻所采集到的數(shù)值進行比較。

由融合濾波器105提供的融合數(shù)據(jù)記錄106根據(jù)實例包括所述基礎系統(tǒng)的、借助于所述校正系統(tǒng)的經(jīng)過核實的測量值來確定的在量方面的誤差。

所述捷聯(lián)算法單元102現(xiàn)在借助于所述融合數(shù)據(jù)記錄106對所述基礎系統(tǒng)的測量值進行校正。

所述融合數(shù)據(jù)記錄106由所述融合濾波器105從所述測程法導航系統(tǒng)103、衛(wèi)星導航系統(tǒng)104和慣性導航系統(tǒng)101的測量數(shù)據(jù)中來計算。

所述融合濾波器105根據(jù)實例構(gòu)造為誤差狀態(tài)空間卡爾曼濾波器，也就是構(gòu)造為卡爾曼濾波器，所述卡爾曼濾波器尤其執(zhí)行對所述測量值的線性化并且在所述卡爾曼濾波器中計算或者估計所述測量值的、在量方面的誤差值，并且所述卡爾曼濾波器連續(xù)地工作并且在此對在所述次序的相應的功能步驟中可供使用的測量值進行校正。

所述融合濾波器105如此構(gòu)成，使得其始終異步地采集最新的、可由所述慣性導航系統(tǒng)101、測程法導航系統(tǒng)103和衛(wèi)星導航系統(tǒng)104使用的測量值。根據(jù)實例所述測量值在此通過機動車模型單元107和定向模型單元109來傳送。

所述機動車模型單元107如此構(gòu)成，使得其從所述測程法導航系統(tǒng)103的測量值中至少計算沿著第一軸線的速度、沿著第二軸線的速度以及圍繞著第三軸線的旋轉(zhuǎn)速率并且將其提供所述融合濾波器105。

根據(jù)實例的系統(tǒng)此外包括輪胎參數(shù)估計單元110，該輪胎參數(shù)估計單元如此構(gòu)成，使得其至少計算所有車輪的半徑、根據(jù)實例是動態(tài)的半徑并且額外地計算所有車輪的側(cè)向偏離剛度和滑轉(zhuǎn)剛度，并且作為額外的輸入?yún)⒘繉⑵涮峁┙o所述機動車模型單元107。此外，所述輪胎參數(shù)估計單元110如此構(gòu)成，使得其將基本上線性的輪胎模型用于計算輪胎參量。

所述輪胎參數(shù)估計單元110的根據(jù)實例的輸入?yún)⒘吭诖耸敲枋鲕囕嗈D(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)向角的測量值，至少部分地是所述捷聯(lián)算法單元102的原始數(shù)值以及由所述融合濾波器105確定的方差。

所述根據(jù)實例的系統(tǒng)此外包括GPS故障識別及核實單元111，該GPS故障識別及核實單元如此構(gòu)成，使得其根據(jù)實例獲得所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)104的測量值和所述捷聯(lián)算法單元102的至少部分的測量值來作為輸入數(shù)據(jù)并且在其計算中加以考慮。所述GPS故障識別及核實單元111根據(jù)與所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)104相匹配的隨機模型來檢查所述測量值。如果所述測量值在對所述噪聲加以考慮的公差的范圍內(nèi)與所述模型相符，那么其就得到核實。

在此，所述GPS故障識別及核實單元111額外地與所述融合濾波器105在數(shù)據(jù)層面上相聯(lián)系并且將經(jīng)過核實的測量值傳輸給所述融合濾波器105。

所述GPS故障識別及核實單元111示范性地如此構(gòu)成，使得其尤其借助于以下方法步驟來實施一種用于選擇衛(wèi)星的方法：

—在所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)104的傳感器信號的基礎上測量所述機動車相對于衛(wèi)星的位置數(shù)據(jù)；

—確定所述機動車的、相對于在所述傳感器信號的基礎上由所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)104確定的位置數(shù)據(jù)冗余的參考位置數(shù)據(jù)；

—如果所述位置數(shù)據(jù)與所述參考位置數(shù)據(jù)的比較符合預先確定的條件，則選擇衛(wèi)星；

—其中為了對所述位置數(shù)據(jù)和所述參考位置數(shù)據(jù)進行比較而構(gòu)造所述位置數(shù)據(jù)與所述參考位置數(shù)據(jù)之間的差；

—其中所述預先確定的條件是所述位置數(shù)據(jù)偏離所述參考位置數(shù)據(jù)的最大允許的偏差；

—其中所述最大允許的偏差取決于標準偏差，所述標準偏差根據(jù)由用于所述參考位置數(shù)據(jù)的參考方差和用于所述位置數(shù)據(jù)的測量方差構(gòu)成的總和來計算；并且

—其中所述最大允許的偏差如此相當于所述標準偏差的許多倍，使得所述位置數(shù)據(jù)落到取決于所述標準偏差的離散間隔中的可能性低于預先確定的閾值。

所述根據(jù)實例的系統(tǒng)此外具有停車狀態(tài)識別單元108，該停車狀態(tài)識別單元如此構(gòu)成，使得其可以識別所述機動車的停車狀態(tài)并且在識別出所述機動車的停車狀態(tài)的情況下至少向所述融合濾波器105提供來自停車狀態(tài)模型的信息。所述來自停車狀態(tài)模型的信息在此描述：圍繞著全部三條軸線的旋轉(zhuǎn)速率具有數(shù)值零并且沿著全部三條軸線的速度具有數(shù)值零。所述停車狀態(tài)識別單元108在此根據(jù)實例如此構(gòu)成，使得其利用所述測程法導航系統(tǒng)103的車輪轉(zhuǎn)速傳感器的測量值以及所述慣性導航系統(tǒng)101的測量值作為輸入數(shù)據(jù)。

所述傳感器融合系統(tǒng)根據(jù)實例使用第一組與機動車坐標系相關的測量值并且額外地使得第二組與世界坐標系相關的測量值，其中所述世界坐標系用于描述所述機動車的定向和動態(tài)參量。借助于所述定向模型單元109來確定機動車坐標系與世界坐標系之間的定向角度。

所述機動車坐標系與所述世界坐標系之間的、由定向模型單元109確定的定向角度在此在以下物理參量的基礎上來確定：

—相對于世界坐標系的矢量速度；

—相對于機動車坐標系的矢量速度；

—轉(zhuǎn)向角；以及

—描述所提到的參量的測量數(shù)據(jù)或者數(shù)值的相應的在量方面的誤差。

所述定向模型單元109在此動用所述捷聯(lián)算法單元102的全部原始數(shù)據(jù)。

所述定向模型單元109根據(jù)實例如此構(gòu)成，使得其作為所述定向角度的補充還以方差的形式計算關于所述定向角度的數(shù)據(jù)質(zhì)量的信息并且將其提供給所述融合濾波器105。

所述融合濾波器105在其計算中使用所述定向角度以及所述定向角度的方差，所述融合濾波器將所述計算的結(jié)果通過所述融合數(shù)據(jù)記錄106來傳送給所述捷聯(lián)算法單元102。

所述融合濾波器105因此采集慣性導航系統(tǒng)101、基礎系統(tǒng)以及測程法導航系統(tǒng)103和衛(wèi)星導航系統(tǒng)104、校正系統(tǒng)的測量值。

所述根據(jù)實例的系統(tǒng)連續(xù)地檢查所述兩個校正系統(tǒng)、也就是測程法導航系統(tǒng)103和衛(wèi)星導航系統(tǒng)104的采集不可靠性。為此要不斷地確定所能夠接收的導航衛(wèi)星的仰角。此外，借助于雨水傳感器、溫度傳感器、攝像頭傳感器和光傳感器來確定天氣情況。隨后根據(jù)所識別的采集不可靠性、也就是根據(jù)所述仰角和天氣情況、按照組合特性曲線來對所述隨機噪聲模型的參數(shù)進行調(diào)整，所述隨機噪聲模型根據(jù)所采集的測量值的測量噪聲權(quán)衡所述基礎系統(tǒng)的測量值對所采集的測量值的權(quán)重。所述組合特性曲線以數(shù)字方式保存在車輛內(nèi)的未示出的電子存儲器中。

圖2示范性地示出了在機動車（未示出）中的按照本發(fā)明的系統(tǒng)的另一種可能的構(gòu)造方式，該系統(tǒng)同樣被構(gòu)造用于對導航系統(tǒng)進行調(diào)整。所述系統(tǒng)根據(jù)實例包括慣性導航系統(tǒng)201、衛(wèi)星導航系統(tǒng)204和測程法導航系統(tǒng)203作為不同的傳感器系統(tǒng)。慣性導航系統(tǒng)201、衛(wèi)星導航系統(tǒng)204和測程法導航系統(tǒng)203將測量值輸出給融合濾波器205，所述測量值直接地或者間接地描述了導航數(shù)據(jù)、也就是位置、速度、加速度、定向、偏轉(zhuǎn)速率或者偏轉(zhuǎn)加速度。所述測量值的輸出在此通過車輛數(shù)據(jù)總線，根據(jù)實例通過所謂的CAN總線來進行。根據(jù)實例所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)204將其測量數(shù)據(jù)以原始數(shù)據(jù)形式來輸出。

在對機動車進行定位時，使用慣性導航系統(tǒng)201結(jié)合捷聯(lián)算法單元207作為中心元件，所述慣性導航系統(tǒng)是所謂的MEMS-IMU（Mictro-Electro-Mechanical-System-Inertial Measurement Unit，微機電系統(tǒng)慣性測量單元），因為這個慣性導航系統(tǒng)被假定無誤差，也就是說假定所述慣性導航系統(tǒng)201的數(shù)值始終與其隨機模型相符，所述數(shù)值僅僅具有噪聲影響并且由此免于外部的或者偶然的誤差或者干擾。所述噪聲以及所述慣性導航系統(tǒng)201的余下的未建模的誤差、例如非線性在此在測量范圍內(nèi)被假定是無平均值的、穩(wěn)定的并且正態(tài)分布的（所謂的高斯白噪聲）。

所述慣性導航系統(tǒng)201包括三個相對于彼此分別正交地進行檢測的旋轉(zhuǎn)速率傳感器和三個相對于彼此分別正交地進行檢測的加速度傳感器。

所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)204包括GPS接收器，該GPS接收器在衛(wèi)星信號傳播時間的范圍內(nèi)首先相對于能夠接收的GPS衛(wèi)星進行距離測量并且此外從所述衛(wèi)星信號傳播時間的變化并且額外地從衛(wèi)星信號的波長的數(shù)目的變化中確定由所述機動車所駛過的路程。所述測程法導航系統(tǒng)203相應地包括在機動車的每個車輪上的車輪轉(zhuǎn)速傳感器并且包括轉(zhuǎn)向角傳感器。所述車輪轉(zhuǎn)速傳感器相應地確定為其分配的車輪的車輪轉(zhuǎn)速并且所述轉(zhuǎn)向角傳感器確定所打的轉(zhuǎn)向角。

所述慣性導航系統(tǒng)201將其測量值輸出給所述慣性導航系統(tǒng)201的預處理單元206。預處理單元206現(xiàn)在借助于校正值對所述測量值或者在其中所描述的導航數(shù)據(jù)進行校正，預處理單元206從所述融合濾波器205處獲得所述校正值。將如此經(jīng)過校正的測量值或者在其中所描述的導航數(shù)據(jù)傳輸給所述捷聯(lián)算法單元207。

所述捷聯(lián)算法單元207現(xiàn)在根據(jù)所述預處理單元206的經(jīng)過校正的測量值進行定位。這種定位在此是在所述慣性導航系統(tǒng)201的基礎上進行的所謂的耦合導航。為此，連續(xù)地關于時間對由預處理單元206輸出的經(jīng)過校正的測量值或者在其中所描述的導航數(shù)據(jù)進行積分或者相加。所述捷聯(lián)算法單元207此外對作用于慣性導航系統(tǒng)201上的科氏力進行補償，所述科氏力可能影響到所述慣性導航系統(tǒng)201的測量數(shù)據(jù)。為了進行定位，捷聯(lián)算法單元207關于時間對由慣性導航系統(tǒng)201所采集到的、描述加速度的測量值進行二次積分。這能夠?qū)崿F(xiàn)機動車的前面已知的位置的更新以及機動車的前面已知的定向的更新。為了確定所述機動車的速度或者旋轉(zhuǎn)速率，所述捷聯(lián)算法單元207關于時間對由所述慣性導航系統(tǒng)201所采集的測量值實施一次積分。此外，所述捷聯(lián)算法單元207也借助于所述融合濾波器205的相應的校正數(shù)值來對特定的位置進行校正。融合濾波器205在該實例中因此僅僅間接地通過所述捷聯(lián)算法單元207來執(zhí)行校正?，F(xiàn)在將由所述捷聯(lián)算法單元207確定并且校正的測量值或者導航數(shù)據(jù)、也就是所述機動車的位置、速度、加速度、定向、旋轉(zhuǎn)速率和旋轉(zhuǎn)加速度傳輸給輸出模塊212并且傳輸給所述融合濾波器205。

由所述捷聯(lián)算法單元207執(zhí)行的所謂的捷聯(lián)算法在此在計算上不太復雜，并且因此可以作為能實時處理的基礎系統(tǒng)來實現(xiàn)。所述捷聯(lián)算法代表著用于對所述慣性導航系統(tǒng)201關于速度、定向和位置的測量值進行積分的方法流程并且不包含濾波，因而產(chǎn)生差不多恒定的等待時間和群時延。

“基礎系統(tǒng)”這個概念在此描述了一種傳感器系統(tǒng)，該傳感器系統(tǒng)的測量值借助于其他傳感器系統(tǒng)、所謂的校正系統(tǒng)的測量值來校正。根據(jù)實例，如已經(jīng)解釋的那樣，所述校正系統(tǒng)是所述測程法導航系統(tǒng)203和所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)204。

所述慣性導航系統(tǒng)201、所述慣性導航系統(tǒng)201的預處理單元206和所述捷聯(lián)算法單元207根據(jù)實例一起構(gòu)成所謂的基礎系統(tǒng)，所述融合濾波器205也額外地按份額地屬于所述基礎系統(tǒng)。

輸出模塊212將由捷聯(lián)算法單元207確定的并且校正的導航數(shù)據(jù)傳輸給機動車的任意的其他系統(tǒng)。

由衛(wèi)星導航系統(tǒng)204采集的測量值根據(jù)實例以傳感器信號的形式通過所謂的UART數(shù)據(jù)連接首先傳輸給所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)204的預處理單元208。所述預處理單元208現(xiàn)在從由衛(wèi)星導航系統(tǒng)204輸出的測量值——該測量值代表著GPS原始數(shù)據(jù)并且也包括對相應地發(fā)送GPS信號的GPS衛(wèi)星的運行軌道的描述——中確定機動車在GPS坐標系中的位置和速度。此外，所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)204確定所述機動車相對于所述GPS衛(wèi)星的相對速度，其中從所述GPS衛(wèi)星處接收GPS信號。此外，所述預處理單元208對衛(wèi)星導航系統(tǒng)204的接收器時鐘的、在所述測量值中所包含的時間誤差——該時間誤差由于所述接收器時鐘的偏移而產(chǎn)生——進行校正，并且借助于校正模型來對信號傳播時間和信號路徑的變化——所述變化通過對由所述GPS衛(wèi)星所發(fā)送的GPS信號的大氣影響而引起——進行校正。對于所述時間誤差及大氣影響的校正借助于由融合濾波器205通過CAN總線得到的校正值來進行。

此外，為衛(wèi)星導航系統(tǒng)204分配了核實模塊209，該核實模塊對所述導航數(shù)據(jù)的由預處理單元208輸出的測量值、也就是機動車的位置和速度進行核實。然后將由核實模塊209核實的測量值輸出給所述融合濾波器205。

此外，所述系統(tǒng)包括測程法導航系統(tǒng)203的預處理單元210，所述預處理單元通過所述CAN總線來獲得由測程法導航系統(tǒng)203所采集的測量值。所采集的測量值在這種情況下是各個車輪轉(zhuǎn)速傳感器的測量值以及所述轉(zhuǎn)向角傳感器的測量值。所述預處理單元210現(xiàn)在從由測程法導航系統(tǒng)203輸出的測量值中按照所謂的耦合導航方法來確定機動車在機動車坐標系中的位置和定向。此外，確定機動車同樣在機動車坐標系中的速度、加速度、旋轉(zhuǎn)速率和旋轉(zhuǎn)加速度。此外，所述預處理單元210借助于由融合濾波器205獲得的校正值對由測程法導航系統(tǒng)203獲得的測量值進行校正。

此外，為測程法導航系統(tǒng)203分配了核實模塊211，該核實模塊對由預處理單元210輸出的測量值、也就是所述機動車的位置、定向、速度、加速度、旋轉(zhuǎn)速率和旋轉(zhuǎn)加速度進行核實。因為例如在出現(xiàn)較大的車輪滑轉(zhuǎn)時所述測程法導航系統(tǒng)203的測量值的干擾經(jīng)常是偶然的、由環(huán)境引起的、與白噪聲不相符的干擾，所以將借助于慣性導航系統(tǒng)201并且借助于衛(wèi)星導航系統(tǒng)204確定的測量值用于對所述測程法導航系統(tǒng)203的測量值進行核實。但是，首先在這里也針對為所述測量值分配的傳感器所特有的模型對所述測量值進行調(diào)準，所述傳感器所特有的模型考慮到測量不可靠性、例如噪聲影響。如果所述測量值在給定的極限值或者公差范圍之內(nèi)與所述模型相符，那么在這里就進行第一次核實并且對如此經(jīng)過核實的數(shù)值繼續(xù)進行處理。然后將所述經(jīng)過核實的數(shù)值傳輸給所述融合濾波器205。如果不能對這些測量值進行核實，那就拋棄所述相應的測量值并且不對其進行進一步處理。

所述融合濾波器205根據(jù)實例構(gòu)造為誤差狀態(tài)空間卡爾曼濾波器。所述融合濾波器205的主要任務根據(jù)實例是：借助于代表著校正系統(tǒng)的測程法導航系統(tǒng)203和衛(wèi)星導航系統(tǒng)204的測量值對所述基礎系統(tǒng)、也就是慣性導航系統(tǒng)201的測量值進行校正，或者將相應的校正值輸出給所述捷聯(lián)算法單元207。因為所述慣性導航系統(tǒng)201根據(jù)實例被假設免于偶然的誤差和外部的干擾，所以所述慣性導航系統(tǒng)201的測量值僅僅經(jīng)受白噪聲的影響。

因為所述融合濾波器205是所謂的誤差狀態(tài)空間卡爾曼濾波器，所以僅僅確定所述測量值的在量方面的誤差值并且執(zhí)行相應的校正。這簡化并且加速了由所述融合濾波器205將所述慣性導航系統(tǒng)201、測程法導航系統(tǒng)203和衛(wèi)星導航系統(tǒng)204的測量值融合成一個共同的融合數(shù)據(jù)記錄的過程。由此能夠進行實時的定位并且對所述定位進行校正。

在圖2中示出的系統(tǒng)代表著所謂的虛擬傳感器，但是其中所述慣性導航系統(tǒng)201、所述測程法導航系統(tǒng)203和所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)204不是所述虛擬傳感器的組成部分。虛擬傳感器是一種系統(tǒng)，該系統(tǒng)在不取決于所整合的傳感器系統(tǒng)——在這里也就是所述慣性導航系統(tǒng)201、所述測程法導航系統(tǒng)203和所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)204——的類型的情況下始終產(chǎn)生相同的原始數(shù)據(jù)或者輸出。根據(jù)所述原始數(shù)據(jù)或者輸出看不出，哪些傳感器系統(tǒng)被整合到所述系統(tǒng)中。

在圖2中根據(jù)實例示出的系統(tǒng)也連續(xù)地檢查所述兩個校正系統(tǒng)、也就是所述測程法導航系統(tǒng)203和所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)204的采集不可靠性。為此，一方面不斷地確定能夠接收的導航衛(wèi)星的仰角。此外，借助于雨水傳感器、溫度傳感器、攝像頭傳感器和光傳感器來確定天氣情況。此外，借助于所述攝像頭傳感器并且借助于車輛內(nèi)的數(shù)字地圖來確定環(huán)境情況。所有這些因素都影響到所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)204的采集不可靠性。隨后根據(jù)所識別的采集不可靠性、也就是根據(jù)所述仰角和所述天氣情況按照組合特性曲線來對所述隨機噪聲模型的參數(shù)進行調(diào)整，所述隨機噪聲模型根據(jù)所采集的測量值的測量噪聲權(quán)衡所述基礎系統(tǒng)的測量值對所采集的測量值的權(quán)重。所述組合特性曲線在此為由仰角、天氣情況和環(huán)境情況構(gòu)成的相應特定的組合分配了所述衛(wèi)星導航系統(tǒng)204的采集不可靠性。

同樣獲取所述測程法導航系統(tǒng)203的采集不可靠性，方法是：首先借助于所述攝像頭傳感器來確定公路路面、借助于所述溫度傳感器來確定溫度并且借助于所述雨水傳感器來確定降水情況。優(yōu)選額外地從所述數(shù)字地圖中讀出對于所述公路路面的確定情況。隨后根據(jù)所識別的采集不可靠性、也就是根據(jù)所述公路路面、溫度和降水情況按照另一條組合特性曲線來對隨機噪聲模型的參數(shù)進行調(diào)整，所述隨機噪聲模型根據(jù)所采集的測量值的測量噪聲權(quán)衡所述基礎系統(tǒng)的測量值對所采集的測量值的權(quán)重。所述另一條組合特性曲線在此為由公路路面、溫度和降水情況構(gòu)成的相應特定的組合分配了所述測程法導航系統(tǒng)203的采集不可靠性。

所提到的兩條組合特性曲線彼此獨立并且以數(shù)字方式被保存在車輛內(nèi)的未示出的電子存儲器中。