本发明涉及一种在一车辆中选择定位算法的方法。
背景技术：
了解车辆的位置对车辆中的众多功能非常重要。确定位置也被称为定位。尤其可借助一卫星导航系统，也被称为gnss(全球导航卫星系统)确定车辆的相应位置。
最新技术现状中已知，通过合并卫星导航数据与车辆行驶动力学数据实施定位。这方面的范例有航位推测系统(dead-reckoning-systems)或导航系统，同样还已知基于车辆行驶动力学传感器实现停车状态识别。这例如被应用于电子稳定控制系统(esc)中。
确定车辆位置或例如基于卫星导航或基于车辆行驶动力学传感器协同确定车辆位置有许多的算法。典型情况下，此类定位算法独立于车辆行驶情形，致力于优化整体性能，由此可确定一个平均的最佳位置。但在此对不同行驶情形下各相应传感器的不同优点不作详细讨论。
技术实现要素：
因此，本发明的任务是，提供一种籍此能改进定位的方法。根据本发明所述，这一任务是通过一种根据权利要求1所述的方法解决的。有益的实施方式例如可参见从属权利要求中的说明。相关权利要求的内容通过明确引用而成为说明的内容。
本发明涉及一种在一车辆中选择定位算法的方法。该方法具有下列步骤：
-识别车辆的一种行驶状态，和
-基于行驶状态从规定范围的定位算法中至少选择一个定位算法。
根据本发明所述方法能分别根据当前行驶状态对定位算法进行匹配。在此，可专门应用各相应定位算法中的优点。总的来说，该方法可实施明显更准确、更不容易出错的定位。
行驶状态尤其可借助卫星导航和/或一定数量的车辆行驶动力学传感器识别。行驶状态也可借助尤其在一电子稳定控制系统中执行的静止状态识别装置来辨别。典型情况下，大量车辆中已有这类装置，因此几乎不需要这方面的附加投资。
优选将下列行驶状态清单中的一项识别作为行驶状态：
-停车状态，
-在车辆行驶动力学方面不敏感区域中正常行驶状态，
-以受控的恒定速度行驶，尤其是使用恒速控制器行驶，
-在车辆行驶动力学极限区域行驶，尤其是加速行驶。
但也可考虑其他的行驶状态。
这些行驶状态或相应行驶状态的一种选择或一种选择或全部这些行驶状态与其他行驶状态的组合，例如可作为可能的选项保存在执行本方法的模块中。根据例如卫星导航模块、车辆行驶动力学传感器或停车状态识别装置等的不同信息，可选择这些行驶状态中的一种，以便以合适的方式使眼前瞬时行驶状态特征化。
一种停车状态尤其可被理解为一种车辆不在地面上移动的状况。例如，手制动器拉起或挂入变速箱的驻车档位就是这种情况。但即使例如遇到红灯时，仅几秒钟无车轮运动或车轮记号就足够了。例如当加速度值、横向加速度值和/或速度值低于相应的特定极限值时，可识别到车辆行驶动力学方面不敏感区域中的正常行驶。
如果保持车辆恒速的恒速控制器被投入使用，则可识别例如以受控的恒定速度行驶。
如果规定值，尤其是横向加速的规定值超过了各相应的规定阈值，则尤其可识别在车辆行驶动力学极限区域的行驶。
优选至少选择一种用于卫星导航系统的定位算法。用于卫星导航系统的定位算法尤其可从下列范围的定位算法中选取：
-单点定位(spp)，
-精密单点定位(ppp)，
-速度定位。
此类定位算法是已知的，并且已被证实适合车辆定位。但也可考虑使用其他定位算法。
优选至少选择一种用于车辆行驶动力学传感器的定位算法。用于车辆行驶动力学传感器的定位算法尤其可从下列范围的定位算法中选取：
-单车道模型，
-自适应单车道模型，
-双车道模型，
-自适应双车道模型。
这类定位算法已被证明适合基于车辆行驶动力学传感器的定位功能。但也可考虑使用其他定位算法。
用于车辆行驶动力学传感器的定位算法尤其可与例如从下列范围中选择的模型组合使用：
-burckhardt(布尔克哈特)轮胎模型，
-pacejka(帕采卡)轮胎模型。
这些模型已被证明是合适的。但也可使用其他模型，尤其是轮胎模型。原则上还可选择其他模型，尤其是轮胎模型。特别是根据行驶状态选择相应模型。
根据一种实施方式，识别到停车时，可关闭基于车辆行驶动力学传感器的位置计算。这样尤其可减小车内电子系统的计算负荷，因为在停车时，不需要计算位置变化。优选可同时选择精密单点定位(ppp)作为卫星导航的定位算法。这种定位算法较为复杂并需要很高的计算负荷。通过车辆停车状态时执行的运算，可计算出一个非常精确的车辆位置。它可为车辆的后续行驶提供一个极佳的起算值。通过关闭基于车辆行驶动力学传感器的位置计算，为实施精密单点定位(ppp)的定位算法提供极大的计算功率。
在识别停车状态时优选实施下列步骤：
-特别是为了能转换模型，尤其在一卫星导航模式或在一车辆行驶动力学模式中，将停车状态通知定位算法。
这可实现在定位过程中使用被识别的停车状态，例如可关闭在停车时不需要的功能，以进行复杂的计算，如果车辆重新行驶，这种做法可能会有优势。
尤其在停车状态时，可对位置进行过滤、计算传感器噪声、计算位置测定和速度的噪声或计算通过卫星导航而确定位置的噪声。例如可为卫星导航，但也可为其他传感器实施此类测定。例如：可计算一个惯性传感器或与其相关单元的偏置或噪声。
例如相对通常的“零速校正(zero-velocity-update)”，在此，停车状态不仅被用于计算应用错误和偏置，而且还通过一个明确的模型切换，将这种行驶状态与已知的参数一起用于例如否则无法或很难观察到的噪声值。所依据的计算模型还可切换为一个更精确但计算更密集的模型，这种模型在正常运行中可能会超越系统的计算功率，但现在可使用空余出来的计算功率。同时，暂时实现了一种高精度/高性能，它能在不依赖额外的硬件或性能更强大的中央处理器(cpu)资源情况下，在此时以及在一定时间内改善整个系统。由此可在相同成本费用下，获得更好的性能。
在识别车辆运动时，作为卫星导航的定位算法优选速度定位或单点定位(spp)。这类卫星导航用的定位算法能在行驶期间提供典型情况下所需的信息并不需要诸如精密单点定位(ppp)般的计算密集程度。由此保留更多计算功能用于行驶期间所需的其他功能。
在识别以受控的恒定速度行驶，尤其是使用恒速控制器行驶时，优选单点定位(spp)作为卫星导航的定位算法。此外，还优选估算卫星导航的数值分散。该数值分散被保存用于在另一行驶状态中稍后的随机过滤。例如可在一卡尔曼滤波器中使用噪声矩阵。
在车辆行驶期间，优选对卫星数据进行监控，但不进行分析评估或至少不进行复杂的分析评估，尤其是不借助精密单点定位(ppp)进行分析评估。在车辆停车期间，为了借助精密单点定位(ppp)确定位置，优选使用源于监控卫星数据中的信息，亦即尤其是为了快速初始化，特别是不经过长时间的、复杂的初始化阶段。
通过所述行驶期间对卫星数据的监控，在停车过程中，可明显更快、更高效地执行精密单点定位(ppp)的定位算法。例如如上所述，可跳过初始化阶段。由此，算法可更快地得到一个特别准确的位置，并因此可将仅持续15秒的红绿灯停车时间用于确定精确的精密单点定位(ppp)位置，而无须在停车时进行几分钟之久的初始化。
需要时，尤其是定位精度太差时，在行驶期间也可切换到借助精密单点定位(ppp)进行位置计算。此时，尤其可使用从监控中得到的信息。因此，可放弃复杂的，尤其是耗时的初始化阶段。典型情况下，初始化阶段与停车状态相关联，因此在行驶期间需要大量的时间和计算功率。
优选监控基于车辆运动信息的卫星载波相位，并对相位多义性进行跟踪和校正。由此可实现特殊的功能。
对识别到的特定行驶状态，尤其是停车状态或以受控恒定速度行驶状态做出的反应是优选测定偏置和/或模型参数。对识别到的特定行驶状态做出的反应还可是对输入信号或安全信息进行检测和/或可信度测试。由此可得到在其他行驶状态中可用于改善定位的特殊信息。
尤其是为了对错误和/或操控进行识别和/或进行可信度测试，还可在不同模型或定位算法之间进行模型切换和/或结果比较。为此，例如可将一个安全传感器、一个防护传感器或一个周围环境传感器以雷达、摄像机或车对x通讯的形式，用作可信度测试的定位模块或类似模块。可计算出是否所有定位算法均提供了相同结果或相互之间存在偏差。如果相互之间有偏差，则可计算出偏差的原因。潜在的原因及待检测原因可能是例如操控、传感器干扰、因为在错误行驶状态中使用或模型的不同精度导致的模型错误。
通过模型切换可分别根据识别到的不同行驶情形对计算功率进行优化。为了实现最佳性能，可选择与行驶情形或行驶状况最佳匹配的算法。在困难的行驶情形中，例如可使用复杂的模型，在较简单的情形中，可使用更简单、计算起来更方便的模型，这样可减小计算功率和电能消耗。相关算法参数，如轮胎半径、传感器偏置或传感器噪声等的计算可与各相应行驶情形相匹配。这能充分利用现有的计算功率。
尤其是为了实现在模型之间快速切换或能实现没有长初始化阶段的定位算法，可优选监控各种不同的算法参数，如卫星的相位多义性或传感器漂移。
例如，当其他因素显示已识别到的行驶情形时，也可在识别到的行驶情形之外，进行模型切换或定位算法之间的切换。例如当一定位精度过差或一个传感器偏置过长时间没有调整时，可进行这类切换。
本发明另外还涉及一种设置用于执行本发明所述方法的电子控制模块。此外，本发明还涉及一种含有程序代码的、稳定的、计算机可读取的存储介质。这类存储介质中，一个处理器执行本发明所述方法。在此，本发明所述方法可应用所述的全部实施方式和变化形式。
附图说明
下面，专业人员可从附图所描述的实施例中获取其他特征和优势。其中，图1以示意图的方式展示了一辆采用本发明所述方法的车辆。
具体实施方式
图1展示了一车辆10。该车10共有四个轮子20、22、24和26。每个轮子20、22、24和26分别分配有一个轮速传感器30、32、34和36。由此可确定各轮子20、22、24和26的转速。
此外，车辆10还有一个卫星导航模块40。卫星导航模块40用于接收卫星信号，以确定车辆10的位置和速度。
此外，图10展示了一种电子控制模块50，它通过图中未展示的can总线与车轮转速传感器30、32、34、36以及与卫星导航模块40相连。在控制装置50中执行用于测定车辆位置的定位算法，其中，既可使用基于也可被称为车辆行驶动力学传感器的车轮转速传感器的定位算法，也可使用基于卫星导航的定位算法。
下列定位算法可用作车辆行驶动力学传感器的定位算法：
-单车道模型，
-自适应单车道模型，
-双车道模型，
-自适应双车道模型。
下列轮胎模型可用作与此协同使用的轮胎模型：
-burckhardt(布尔克哈特)轮胎模型，
-pacejka(帕采卡)轮胎模型。
下列定位算法可用作卫星导航的定位算法：
-单点定位(spp)，
-精密单点定位(ppp)，
-速度定位。
控制装置50用于基于车轮转速传感器30、32、34、36以及卫星导航模块40的数据识别一种行驶状态，其中，基于所提供的各行驶状态数据分类为下列行驶状态之一：
-停车状态，
-在车辆行驶动力学方面不敏感区域中的正常行驶状态，
-以受控的恒定速度行驶，
-在车辆行驶动力学极限区域行驶。
基于所识别的行驶状态选择卫星导航和车辆行驶动力学传感器的定位算法，以及选择一种轮胎模型。这可优化定位并对充分使用现有计算性能很有益处。
下面给出可在控制装置50中有益实施的总共7个示例。
例1：
如果识别到一种停车状态，则不必基于车辆行驶动力学传感器计算位置(停车状态车辆不动)。换句话说，现有计算性能可被用于借助精密单点定位(ppp)基于卫星导航对一位置进行计算。由此可通过持续较长时间的停车为接下来的后续行驶确定日益精确的初始位置。随后，一旦车辆重新运动，则卫星导航切换到速度测定，并基于车辆行驶动力学数据，例如基于由卫星导航数据匹配的车辆行驶动力学模型(双车道模型等)对车辆运动进行估算。
相对于纯粹的卫星导航传感器，由于处理算法或定位算法已知车辆处于停车状态，即：车辆位置不变，基于这一认知可将计算算法用于精密单点定位(ppp)并对其进行优化。以此方式可将借助精密单点定位(ppp)的定位初始化时间从几分钟缩短为几秒钟。
例2：
如例1中所示，在停车状态时使用精密单点定位(ppp)。但在继续行驶时，从全球卫星导航系统(gnss)中计算出一个单点定位(spp)，并通过车辆行驶动力学数据计算车辆运动。为了达到尽可能高的绝对精度，以此方式，每次停车可执行计算复杂的精密单点定位(ppp)。基于精确的位置，随后可以“较简单”的单点定位(spp)算法和车辆行驶动力学数据支持高精度的定位。
以此方式，为了保持高精度定位，可在各停车状态，主要致力于精密单点定位(ppp)的计算，在行驶期间，主要致力于车辆行驶动力学数据的计算。通过这种优化，与使用单一方法相比，它以更小的计算负荷获得更高的精度。
例3：
在以受控的恒定速度行驶期间(例如使用恒速控制器行驶时)，借助全球卫星导航系统(gnss)执行单点定位(spp)。由于已知车辆以恒定速度行驶，此时，对源于全球卫星导航系统(gnss)以及所用其他传感器的数值分散进行估算。并随后例如在正常行驶时，用于相应的随机过滤器(例如用于卡尔曼滤波器的噪声矩阵)。
例4：
使用车辆信息时，通过对所实施运动的认知，在行驶期间也可进行精密单点定位(ppp)，精密单点定位(ppp)的初始化不与停车状态相结合。
如果定位精度不再符合要求，也可在行驶期间(前提是具有良好的卫星接收功能)切换到精密单点定位(ppp)，基于对数据的全面观察，达到快速精密单点定位固定(ppp-fix)，以提高精度。随后可重新切换到单点定位(spp)。
例5：
此外，为了在停车过程中，能通过提供跟踪/或所计算的卫星数据(例如高分辨率载波相位信息、消除载波相位多义性、高精度星历表数据以及数据校准服务中的电离层数据[dgps/sbas/等])实施快速的精密单点定位(ppp)(无须所有数据都从头开始计算或从头开始接收)，在行驶过程中还可借助单点定位(spp)监控相位和附加服务。
如果将车辆的运动信息用作载波相位的跟踪依据(消除载波相位多义性是精密单点定位(ppp)的基础)，在相位草图中通过遮暗、反射、多路径或其他效果可非常精确地估算出相位多义性将如何进一步发展。因此可减少相位草图上的精密单点定位(ppp)干扰敏感性。这解决了在切换到单点定位(spp)(标准，无跟踪)并重新返回时的主要缺点。
通过优化相关数据的观察，在行驶过程中可避免复杂的计算，并在切换到精密单点定位(ppp)时不必放弃重要的信息。
例6：
如果一辆车正好处于一个有利于补偿车辆行驶动力学数值(在停车/恒速行驶中测定传感器偏置，在卫星信号接收良好和直线行驶时测定轮胎半径等)的状态，定位算法可切换到相应的计算模型。
例7：
模型切换除了可切换为定位算法之外，还可扩展到输入信号和安全防护信息的检测/可信度测试上。例如：正如以上内容所述，可在不同的算法或模型之间进行补偿。例如当已非常准确地知道位置和运动时，可对输入信号进行比较，以便识别操控或干扰。为了避免错误以及节省计算时间，在一“未知“状态中可放弃此类检测。
此类模型切换还可循环实施，或与特定条件(利用来自例如周围环境传感器、其他car2x(网联汽车技术)参与者等周围环境中偶尔可用的信息调整本身位置)相关联。
例8：
如果一车辆正好处于车辆行驶动力学方面不敏感区域中，则可使用计算密度较小的计算算法，例如单车道模型，因为这种算法的精度在此区域足够了。例如当车辆切换到急转弯行驶时，或在车辆行驶动力学极限区域内出现高要求的情形时，则可切换到一种例如双车道模型等更精确、但计算密度更大的模型。
同样，所应用的轮胎模型
-burckhardt(布尔克哈特)轮胎模型，
-pacejka(帕采卡)轮胎模型，
也可与相应的行驶情形相匹配，在此所使用的参数或模型也可分别进行相应切换。
通常应注意，车对x(网联汽车技术)通讯特别是指车辆之间和/或车辆对基础设备之间的直接通讯。它可是例如车对车通讯，或车与基础设施的通讯。只要在本专利申请框架内涉及的是一种车辆之间的通讯，原则上例如可在车对车通讯范围内实现，通常不需要通过一个移动无线网络或类似的外部基础设施进行调制解调，因此可有别于例如基于一移动无线网络的其他解决方案。例如，一个车对x(网联汽车技术)通讯可根据ieee802.11p标准或ieee1609.4标准实现。一车对x(网联汽车技术)通讯也可被称为c2x通讯。部分范围内可被称为c2c(车对车)通讯或c2i(车对基础设施)通讯。然而，本发明不明确排除例如通过一移动通讯网络带调制解调功能的车对x通讯。
根据本发明所提供方法的所述步骤可按照给定的顺序执行。但也可以另一种顺序来执行。根据本发明所提供方法可根据其实施方式，例如使用特定步骤，在不执行其他步骤的情况下来实施。但原则上也可使用这里没提到的其他步骤。
专利申请中包括的权利要求不放弃实现进一步的防护。
如果在对专利申请进行处理的过程中，发现某项特征或某组特征已无必要，须由申请人立即重新编写某个不再包含该特征或该组特征的、独立的权利要求。这可能会涉及例如在申报日呈交的权利要求的从属组合，或申报日呈交的权利要求被其他特征限定的从属组合。这类重新编写的权利要求或特征组合属于专利申请范畴。
此外还须注意，本发明的不同实施方式或实施例中所述的和/或图示中展示的形式、特征和变异应可任意组合。单项特征或多个特征可任意替换。由此构成的特征组合属于本专利申请的范畴。
在关联的权利要求中参照的内容并不放弃对所参照从属权利要求的特征进行保护。这些特征也可与其他特征任意组合。
仅在说明部分公布的，且在说明中或某项权利要求中只与其他特征一起联合公布的特征，原则上都拥有自身的发明意义。因此也可单一收录到权利要求中，以作为最新技术现状的界定。