测定车辆的速度和/或位置的方法和装置与流程

本发明涉及一种测定车辆的速度的方法以及用于执行该方法的一种装置，该车辆配有至少一个环境传感器，所述环境传感器测定车辆相对于至少一个不运动物体的环境数据。

背景技术：
环境传感器可以理解为检测装置，其通过测量来测定车辆的周边环境并将其再现。这些通过环境传感器给出的环境数据描绘了通过测量检测出的、相对于自有车辆的物体。这里说的环境数据尤其是指车辆和被检测的物体间的相对间距的数据，也可能是关于通过车辆限定的预牵引方面的定向的相对间距的形式。这些通过计算得出的环境数据因此也可以是与车辆的相对距离、径向速度和在车辆与不运动物体之间的角度、或者通过测量得到的其他参数，这些参数可以表示出物体相对于车辆的位置。为了确定自有车辆的速度已经已知的是，通过车辆中的行驶动力传感器的测量估测出当前速度。在这种应用中所使用的传感器例如测量车轮转数、偏转比率、横向加速度、转向加速度或者方向盘角度，并且自动工作。可替代地，车辆的速度也可以根据位置信息来测定，位置信息利用优选的基于卫星的导航系统、例如Galileo、Glonass或者GPS确定。同样已知的是，利用使用相应的传感器来监控车辆的周边环境。在US2010/0017128A1中提出了一种用于估算车辆动力的系统。在该系统中，为此设置在车辆中的环境传感器、如雷达传感器、激光雷达传感器或者摄像传感器检测车辆周围环境中的某个静止物体，并且跟踪其运动。然后由此数据估算出车辆的速度和位置，其中能附加地应用车辆运动传感器，如加速传感器或者车轮转动传感器。然而，车辆的速度和位置只能相对于分别关注的静止物体被估算。WO2006/063546A1描述了一种由至少两个图像测定车辆速度的方法和装置，这些图像通过车辆的摄像头按实际依次被拍摄。在此评估保护在这些图像中的一个物体的位置及/或大小的变化。由此确定了测量关于该物体的速度。该物体例如可以是行车道标示物的一部分。US2006/0020389A1说明了一种用于为了指示车辆的行车道而产生数字轨迹标记的系统，其具有摄像机、GPS-坐标接收器和陀螺传感器。这些数据被组合以便确定车辆在行驶轨迹上的确切的位置。由于确定了车辆相对于借助于传感器获取的在车辆周围环境中的物体的位置和/或速度，这些测定的值仅仅是相对于车辆已知的，并且存在缺陷。另外，由于必须进行物体追踪并且随后对该追踪进行评估，因此确定这些值的时间相对比较长。此外，通常不能可靠地提供那些定位恰恰在高楼林立的城市环境中的运动的物体的卫星数据，因此很难特别地确定位置值，并且该确定具有很大误差。

技术实现要素：
本发明的目的在于，更简单更可靠地估算出自有车辆的位置和/或速度。根据本发明，该目的通过一种测定车辆的速度的方法来实现。车辆配有至少一个环境传感器，环境传感器测定车辆相对于至少一个不运动的物体的环境数据。至少一个不运动的物体和车辆参与无线的车辆与环境通讯，并且至少不运动的物体发出关于不运动的物体的不运动状态的信息，信息被车辆所接收，并且由车辆相对于不运动的物体的环境数据可以测定车辆对于不运动的物体的相对运动，并且由此测定车辆的速度和/或车辆对于不运动的物体的相对位置。对此提出，至少一个不运动的物体和车辆参与无线的车辆至与环境通讯，并且至少该不运动物体发出关于其不运动的信息。在此例如涉及速度信息，其在标准化的车辆与环境通讯范围内由物体发出。可替代地，通过物体的传输类型能测定运动状态。在此例如涉及信号灯、信息标牌或者路旁设备，由此必然得出物体并不运动。这些信息由车辆接收，优选地是通过为车辆与环境通讯设置的天线来接收。接着，由事先检测的车辆对于不运动物体的环境数据测定出车辆对于不运动的物体的相对运动，并且由此测定车辆的速度。附加地或可替代地，也可以测定车辆对于不运动的物体的相对位置。环境数据例如是指在车辆和不运动的物体之间的角度以及相对距离、径向速度。为了可以测定相对运动、即位置随时间的变化，可以在至少两个不同的时间执行测量。根据角度信息可以描述在物体和车辆之间的相对坐标系中的运动。通过两个不同的时间测得的相对运动，然后可以测定位置值之间的差，也无需对定义的坐标系中的位置数据的明确认识。由此结合测量之间的时间区间得出速度。速度因此是根据数量的并且相对于不运动的物体的。因为已知了物体不运动，也就是其静止，因此相对于这个物体测量的速度在数字上等于绝对速度。假设通过连续测量测定了多个值，则可以确定位置关于时间的轨迹。由此通过对时间求导得出某一时间点的速度。假设例如已知了检测的物体的大小数据，例如因为其能包含在通过无线的车辆与环境通讯接收的信息中或者由此推倒出，则能够可能通过三角测量方法估算出车辆相对于该物体的位置。由此，不论是对速度还是对位置的估算精确度都会由此改进，即从车辆与环境通讯中作为关于物体的附加信息已知了涉及不运动的物体并且并不出现源自物体运动的估算错误。如果环境传感器能够直接测量出相对速度，那么避免了从距离信息计算中对速度进行所述的推导。这些传感器例如可以是雷达传感器。在根据本发明的理念的一个改进方案中提出，不运动的物体也发出关于其位置的信息，该信息被车辆接收，并且由车辆对于不运动的物体的环境数据和由关于不运动的物体的位置信息测定出车辆的(绝对)位置。不运动的物体的位置信息特别是在绝对坐标系中，例如通过长度和宽度标识发送出。根据这些信息，可以将通过环境数据测定出的在车辆和该物体之间的相对位置和方位通过坐标转换作为长度和宽度转换到绝对坐标系中，其中该相对位置和方位例如作为X和Y坐标存在于相对坐标系中。由于不运动的物体静止，因此其位置通常比运动的物体更准确地获得。这所基于的原因是测量的类型，例如在通过全球导航系统定位的情况，该定位在物体运动时具有较大的误差。此外，在物体静止时，对多个测量的位置值求平均。另外，例如通过在设置物体、例如信号灯时非常精确的测量，也可以另外已知不运动的物体的位置。通过根据本发明的方法，在此将对运动的物体在绝对坐标系中的绝对位置的确定分为两个部分。在第一部分中，借助于在车辆中自动工作的环境传感器测定车辆相对于某个静止物体的相对位置。在第二部分中，将该相对位置归类到绝对坐标系中。由于所执行的在静止物体中的绝对位置确定的精确度能高于在运动物体中的绝对位置确定，因此该方法允许比至今可能的方法更准确地测定绝对位置。另外，该方法也很少出现错误，因为绝对位置确定仅需执行一次。借助于卫星导航系统来确定位置需要至卫星的自由的可视连接，由此引起的误差可以因此被降低。然而这在城市交通中基于周围的建筑物或在天空被遮盖时而很难实现，并且因而延长了传输时间或者导致不准确。在该思想的一个改进方案中，由车辆和不运动的物体的位置、以及车辆对于不运动的物体的相对运动来测定车辆的定向速度。在此，根据数值和在坐标系中的方向确定该速度，在该坐标系中已知了车辆和物体的位置。特别是因此能在绝对坐标系中将速度视为矢量。在优选的实施方案中，测定车辆相对于多个不运动的物体的环境数据。这里特别优选使用两个、但特别优选的是在三个和五至20个之间的不运动的物体。附加地，所有不运动的物体发送关于其不运动的信息，该信息被车辆接收。接着，由车辆相对于多个不运动的物体的不同的环境数据测定车辆相对于不运动的物体的相对运动，并且由此测定车辆的速度。如此获得的各个速度被平均成车辆的单个速度值，其中可能考虑不同的运动方向。这种平均在此可以作为数学平均值或以加权平均值的形式被确定。如果由各个测量中数学地测定该平均值，那么在平均中同样考虑各个测量。对此可替代地，可以由利用带有加权因数加权的各个测量来确定速度。加权例如可以根据在物体与车辆之间的间距来实现。加权因数的选择依赖于环境传感器测量各个值时所具有的精确度。因此一些雷达传感器比对在近区域内的物体更准确地测量在远区域内的物体的速度。因此在此情况下可以提出，以比近对物体更高的加权因数对远物体进行平均。由此力明显更高的精确度来实现测定车辆的速度。此外，因此减小了速度测定的出错率，该出错率例如可以通过单个的有错测量而引起。根据上述构造的实施方式可选择地提出，不运动的物体发出关于其位置的信息，该信息被车辆接收，并且由车辆对于不运动的物体的环境数据并且由不运动的物体的位置信息来测定车辆的位置。由此可以根据上述方法通过平均单个值来获得车辆的位置。在平均时可以应用加权的平均值或数学平均值。在加权平均时，物体确定其位置所依据的精确度和/或物体的尺寸也会考虑在加权因数中。除了位置信息以外的这些信息在车辆与环境通讯的范畴中被发出。这允许的是，对具有较小尺寸或准确地已知了其位置的物体的加权高于对其他物体的加权。这样大大提高了精确度，特别是定位测定的情况下。在该思想的一个改进方案中，可以在应用统计方法的情况下执行测定车辆的速度和/或位置。由此可能的是，通过适合的选择统计方法，速度和位置例如具有减小的出错率。例如对于统计方法而言，在此可以是期望值、卡尔曼滤波(在应用测量的时间变化曲线的情况下)或类似物。在另一个改进的实施方案中，车辆的测定的速度和/或位置与来自车辆内部的传感器合并，特别是针对车辆动力的测量值。测量车辆的动态特性的车辆动力传感器例如是加速度传感器或者偏转率传感器。通过传感器合并来将不同传感器技术的数据进行组合。由此改进了总传感装置和位置以及速度估算的精确度。以理想的方式，为此应用基于卡尔曼滤波的方法或者粒子过滤或类似技术。此外在一个改进方案中提出，将雷达传感器、摄像传感器、激光扫描器、激光雷达及超声波传感器作为环境传感器。雷达传感器可以在单个测量中测出在物体和车辆之间的距离，并且在相应的角度解法中同样测出角度关系和径向速度，由此可以直接测定出相对速度。为此，雷达传感器发出雷达信号，并且在较远的物体上反射之后再次获取该雷达信号。由此测定了雷达信号的传输时间并且进而测定了在物体和车辆之间的距离以及两者之间的角度。另外，通过分析雷达信号发射前后的频率可以测定雷达信号的多普勒频移，以便关注车辆的运动。根据在此无需详细阐述的已知方法，由此直接得出在车辆和物体之间的径向速度。在将摄像传感器用作环境传感器时拍摄至少两幅图像，并且借助于相应的方法、例如三角测量方法确定图像上可见的物体的位置改变。假定已知了物体的至少单个特征的大小，那么单个的拍摄也足以用于位置确定。这提供了在车辆和物体之间的相对速度以及角度。此外，本发明涉及一种用于测定车辆的速度和/或位置的装置，其中车辆配有：用于参与无线的车辆与环境通讯的通讯单元；至少一个环境传感器，其测定车辆相对于至少一个不运动的物体的环境数据；和计算单元。计算单元设置用于执行上述方法或者其中的一部分。附图说明本发明的其他优点、特征和使用可能性也由以下对实施例的说明和附图得出。在此，所说明的和/或图形示出的特征自身或以任意组合的方式构成了本发明的内容。在此示出：图1示意性示出十字路口处的交通状况；图2是在较晚的时间点时图1中的交通状况；图3示意性示出某个直行车道上交通状况；图4是根据本发明的方法的一个实施例的流程图。具体实施方式图1示出车辆1，其位于行车道2上。该车辆朝向十字路口3运动，在此处有不运动的物体4。不运动的物体4是信号灯，其静止地布置在十字路口3的远离车辆的一侧。车辆1和信号灯4都参与了车辆与环境通讯。在这个标准化的车辆与环境通讯的范畴中，信号灯4发出消息。该消息包括信号灯4的速度、位置和尺寸。因为信号灯4是静态的物体，因此速度等于零。车辆1利用其天线接收到这些消息。在车辆1的计算单元中对这些消息进行分析，并且确定该物体是周围环境中的不运动的物体。接着车辆1的环境传感器会检测信号灯4。环境传感器涉及雷达传感器和摄像传感器。雷达传感器通过计算时间、角度以及频率的测量检测出在车辆1和信号灯4之间的距离、角度和相对速度。与通过雷达传感器检测信号灯4并行地，也由摄像传感器来检测信号灯4。摄像机在至少两个不同的时间拍摄图像。通过由现有技术已知的方法由这些图像测定出在两个物体之间的相对速度和角度。在随后的传感器合并中，将这些值组合成一个单个的速度和位置值。因此，环境传感器提供了在车辆1与信号灯4之间的距离d1、角度a1以及速度。环境数据可以在相对坐标系中表示出来，其原点例如与信号灯的位置一致。在此信号灯4在相对坐标系中具有坐标(0，0)。可替代地，车辆1的坐标系也作为相对坐标系出现。在车辆与环境通讯的范畴中，车辆1接收到信号灯4在全球坐标系中的位置信息，例如作为长度和宽度。车辆1同样接收到信号灯4的尺寸。在信号灯4中，该位置信息可以通过卫星定位系统检测出，该卫星定位系统为此接收来自卫星5的数据。依据信号灯4的绝对位置，相对坐标系可以通过简单的坐标转换转入绝对(全球)坐标系中。由此测定了绝对速度和行驶方向。然后速度在已知的全球坐标系中作为矢量存在，并且因此作为定向速度存在。同样地，在该坐标系中存在车辆的位置信息。在此，信号灯4的尺寸在位置检测中作为误差被说明。图2示出了在稍晚的时间点的图1中的状态。车辆1已经进一步向十字路口3并且也向信号灯4运动。由此缩短了在车辆1与信号灯4之间的距离d2，而在信号灯4与车辆1之间的角度a2增大了。在图3中可以看到车辆1在直行双车道6上。在行车道6的道旁分别在行驶方向上有停靠的、即不运动的车辆7和8。在此也可以是其他物体，例如信号灯或者路旁设备，只要他们是静止的并且在车辆与环境通讯的范畴中发出其位置信息。在行车道6的相对的车道上，车辆9迎面驶向车辆1。车辆7，8，9例如在车辆与环境通讯的范畴中发出DENM消息(“DecentralizedEnvironmentalNotificationMessages”分散环境通知信息)。这些消息包括关于物体7，8，9位置的信息，并且这些消息被车辆1接收和处理。在此，车辆内部的计算单元的分析装置确定车辆7和8是静止的，车辆9是运动的。车辆7和8也会被车辆1的作为环境传感器工作的雷达和摄像传感器组成识别和检测。环境传感器测定在车辆1和不运动的车辆7，8的之间的环境数据，也就是其相对速度、彼此的距离d3，d4、以及角度a3，a4或相对运动。这些数据作为位置和方向值被分别输入到相对坐标系中。这里总是这样选择坐标系的原点，即相应的不运动的物体位于原点。由于车辆9不是静止的，因此其并不被考虑。根据来自于DENM消息的信息，相对坐标系的原点对应于一个新的值，即相应的车辆7，8的绝对位置。相对坐标系因此转化成绝对坐标系，由此绝对地描述了车辆1的方位和位置。该测定对于不运动的物体来说是独立进行的。因此在自有车辆1中存在一个绝对坐标系中的两组无关的速度数值和位置数值。在一个加权平均值中考虑这些组。车辆7位于车辆1的雷达传感器的近区域中，而车辆8位于远区域中。因为雷达传感器在远区域中的精确度更高，因此基于车辆8测定的值组在构成平均值时被更高地加权。在根据图3的实施例的一个变体中，车辆1仅仅考虑停靠的车辆7，以便计算速度和位置。这是有利的，原因在于，车辆8位于车辆1的行驶车道的另一侧车道旁，并且其有可能会被迎面驶来的通过车辆9表示的交通工具给隔离。如果被隔离，利用环境传感器的测量会明显有错误或完全不能测量。接下来根据图4再一次总结上述方法。在可以通过相应设置的计算单元执行的该方法的范畴中，因此通过车辆1来评估由物体4，7，8和9接收的信息。在分析保护在其中的信息并确定物体4，7，8不运动之后，环境传感器检测物体4，7，8。因此确定了其环境数据。通过合适的计算根据已知的方法，由这些环境数据测定相对于不运动的物体的位置和相对速度。综合来自不运动的物体4，7，8的消息中的信息，可以由此确定车辆的绝对速度和位置。假定存在来自多个物体4，7，8的消息，则分别对应每个对象重复上述方法步骤。由此获得的、可能的多组位置和速度值在下一个步骤中被平均或合并。在此可以根据状态来应用进行平均的不同的统计方法。由此在绝对坐标系中得出根据数值和方法的速度以及位置。