DE102009003181B4

DE102009003181B4 - Locating method and locating device

Info

Publication number: DE102009003181B4
Application number: DE102009003181.2A
Authority: DE
Inventors: Christoph Brueggenolte; Stefan Weiss; Wolfgang Schmitt
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2008-06-06
Filing date: 2009-05-18
Publication date: 2024-07-04
Anticipated expiration: 2029-05-19
Also published as: DE102009003181A1

Abstract

Ortungsverfahren mit den folgenden Schritten:- Empfangen eines ersten Sensorsignals (S1);- Bestimmen von einer Translationskoordinate auf Basis des ersten Sensorsignals unter Verwendung einer ersten Formel (S6) ; gekennzeichnet durch die folgenden weiteren Schritte:- Empfangen eines zweiten Sensorsignals (S1);- Bestimmen von einer entsprechende Translationskoordinate auf Basis des zweiten Sensorsignals unter Verwendung einer zweiten Formel (S6); und- Berechnen einer Koordinate auf Basis der Translationskoordinate und der entsprechenden Translationskoordinate (S7, S8) .Location method with the following steps:- receiving a first sensor signal (S1);- determining a translation coordinate based on the first sensor signal using a first formula (S6); characterized by the following further steps:- receiving a second sensor signal (S1);- determining a corresponding translation coordinate based on the second sensor signal using a second formula (S6); and- calculating a coordinate based on the translation coordinate and the corresponding translation coordinate (S7, S8).

Description

Stand der TechnikState of the art

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Ortungsverfahren gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruchs 1 und eine Ortungsvorrichtung gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruchs 9.The present invention relates to a locating method according to the preamble of patent claim 1 and a locating device according to the preamble of patent claim 9.

Eine solches Ortungsverfahren und eine solche Ortungsvorrichtung sind aus der DE 101 29 444 A1 bekannt. Das Ortungsverfahren ist ein sogenanntes Koppelungsverfahren (Dead-Reckoning-Verfahren) und umfasst die folgenden Schritte: Empfangen eines ersten Sensorsignals; und Bestimmen von einer Translationskoordinate auf Basis des ersten Sensorsignals unter Verwendung einer ersten Formel. Die Translationskoordinate gibt die Translation eines Gegenstands, in der Regel der Ortungsvorrichtung, entlang einer Koordinatenachse in einem Zeitintervall an. Die Koordinate des Gegenstands am Ende des Zeitintervalls ist folglich die Summe der Koordinate am Anfang des Zeitintervalls und der Translationskoordinate. Speziell sind das Ortungsverfahren bzw. die Ortungsvorrichtung in einem Navigationsverfahren bzw. einer Navigationsvorrichtung implementiert. Die Navigationsvorrichtung ist in einem Kraftfahrzeug eingebaut. Der oder die weiteren Translationskoordinaten werden ebenfalls auf Basis des ersten Sensorsignals bestimmt. Das erste Sensorsignal ist ein Gyrosensorsignal eines Gyrosensors. Zusätzlich wird ein zweites Signal, ein Tachometersignal eines Tachometers, zur Bestimmung der Translationskoordinaten verwendet. Diese Translationskoordinaten, welche durch das Koppelungsverfahren bestimmt wurden, werden von der Navigationsvorrichtung jedoch nur in den Ausnahmefällen verwendet, wenn keine Funksignale empfangen werden, die für die Ortung geeignet sind. Im Normalbetrieb hingegen empfängt die Navigationsvorrichtung kontinuierlich Funksignale und berechnet die Koordinaten des Gegenstands auf Basis dieser Funksignale. Die Funksignale werden von den Satelliten eines GPS-Systems ausgesendet. Gleichzeitig nutzt die Navigationsvorrichtung die Funksignale, um den Gyrosensor und das Tachometer fortwährend zu eichen, so dass die Position des Gegenstands sehr genau bestimmt werden kann, wenn keine Funksignale oder ungeeignete Funksignale empfangen werden.Such a locating method and such a locating device are known from DE 101 29 444 A1 known. The locating method is a so-called dead reckoning method and comprises the following steps: receiving a first sensor signal; and determining a translation coordinate based on the first sensor signal using a first formula. The translation coordinate indicates the translation of an object, usually the locating device, along a coordinate axis in a time interval. The coordinate of the object at the end of the time interval is therefore the sum of the coordinate at the beginning of the time interval and the translation coordinate. Specifically, the locating method or the locating device is implemented in a navigation method or a navigation device. The navigation device is installed in a motor vehicle. The other translation coordinate(s) are also determined based on the first sensor signal. The first sensor signal is a gyro sensor signal from a gyro sensor. In addition, a second signal, a speedometer signal from a speedometer, is used to determine the translation coordinates. However, these translation coordinates, which were determined by the coupling process, are only used by the navigation device in exceptional cases when no radio signals are received that are suitable for positioning. In normal operation, however, the navigation device continuously receives radio signals and calculates the coordinates of the object based on these radio signals. The radio signals are sent out by the satellites of a GPS system. At the same time, the navigation device uses the radio signals to continuously calibrate the gyro sensor and the speedometer so that the position of the object can be determined very precisely when no radio signals or unsuitable radio signals are received.

Ein solches Koppelungsverfahren kann speziell in Verbindung mit einem Kraftfahrzeug präzise Ergebnisse liefern. Ein Nachteil eines solchen Koppelungsverfahrens liegt jedoch darin, dass es bei der Implementierung in tragbaren Navigationsvorrichtungen, die von Fußgängern verwendet werden, keine präzisen Ergebnisse liefern kann, da ein Signal, welches so genau ist wie das Tachometersignal fehlt, und sich vorhandene Fehler im Laufe der Zeit akkumulieren.Such a coupling method can provide precise results, especially in conjunction with a motor vehicle. However, a disadvantage of such a coupling method is that it cannot provide precise results when implemented in portable navigation devices used by pedestrians, since a signal as accurate as the speedometer signal is missing and existing errors accumulate over time.

Aus der Druckschrift US 6 305 221 B1 ist ein Verfahren zum Ermitteln einer Rotation mit einem Magnetfeldsensor, einem Beschleunigungssensor und einem Drehwinkelsensor bekannt. Dabei werden inkrementale Rotationselemente zwischen einem ortsfesten Koordinatensystem und einem mit dem Beschleunigungssensor mitbewegten Koordinatensystem ermittelt. Das zugrundeliegende Sensorsystem wird mit einem globalen Positionierungssystem (GPS) gekoppelt, um einen Standort zu bestimmen. Es wird vorgeschlagen, in periodischen Abständen eine neue GPS-Position zu ermitteln und die Genauigkeit durch die Aktualisierung der ermittelten Navigationsposition zu verbessern.From the publication US 6 305 221 B1 A method for determining a rotation using a magnetic field sensor, an acceleration sensor and a rotation angle sensor is known. Incremental rotation elements are determined between a stationary coordinate system and a coordinate system that moves with the acceleration sensor. The underlying sensor system is coupled to a global positioning system (GPS) to determine a location. It is proposed to determine a new GPS position at periodic intervals and to improve the accuracy by updating the determined navigation position.

Aus der Druckschrift DE 197 30 483 A1 ist ein Verfahren zum Festlegen einer Drehlage einer autonomen mobilen Einheit bekannt, bei dem mittels Wegmessung an einem ersten Ort und an einem zweiten Ort der Einheit in Abhängigkeit von einer ersten Bewegung der Einheit eine vom ersten Ort zurückgelegte erste Fahrstrecke und eine vom zweiten Ort zurückgelegte zweite Fahrstrecke in Form von ersten und zweiten Wegmessdaten gemessen und aus der bekannten Lage der Orte an der Einheit und einer bekannten Winkelfunktion eine erste Drehlagenänderung der Einheit ermittelt wird. Außerdem wird mittels eines mit der Einheit verbundenen Gyroskops in Abhängigkeit der ersten Bewegung der Einheit eine zweite Drehlagenänderung der Einheit ermittelt.From the publication DE 197 30 483 A1 A method for determining a rotational position of an autonomous mobile unit is known in which, by means of path measurement at a first location and at a second location of the unit, a first distance traveled by the first location and a second distance traveled by the second location are measured in the form of first and second path measurement data as a function of a first movement of the unit, and a first rotational position change of the unit is determined from the known position of the locations on the unit and a known angular function. In addition, a second rotational position change of the unit is determined by means of a gyroscope connected to the unit as a function of the first movement of the unit.

Aus der Druckschrift US 7 308 432 B2 ist ein Verfahren zum Erzeugen eines Fahrzeugbewegungsmodells mittels neuronaler Netze bekannt. Zwei rekurrente neuronale Netzwerke werden durch die Verbindung mehrerer Knoten gebildet, sind jedoch unterschiedlich konstruiert. Die Ausgabe eines Knoten wird jeweils gemäß einem vorgegebenen Kopplungsgewichtungskoeffizienten in einen weiteren Knoten eingegeben. Eine Optimierungseinheit ist dazu ausgebildet, eine optimale Lösung für die Kopplungsgewichtskoeffizienten der neuronalen Netzwerke basierend auf einer Lernregel zu ermitteln.From the publication US 7 308 432 B2 A method for generating a vehicle motion model using neural networks is known. Two recurrent neural networks are formed by connecting several nodes, but are constructed differently. The output of a node is input to another node in accordance with a predetermined coupling weight coefficient. An optimization unit is designed to determine an optimal solution for the coupling weight coefficients of the neural networks based on a learning rule.

Aus der Druckschrift US 2006 / 0 184 320 A1 ist ein schrittbasiertes Routenführungsverfahren bekannt, bei dem einem Fußgänger eine schrittbasierte Route bereitgestellt wird. Das Verfahren umfasst das Erkennen einer Schrittlänge des Fußgängers auf der Grundlage einer Geschwindigkeit des Fußgängers und das Umwandeln einer verbleibenden Entfernung von einer aktuellen Position zu einem Ziel in eine Anzahl von erforderlichen Schritten.From the publication US 2006 / 0 184 320 A1 A step-based route guidance method is known in which a step-based route is provided to a pedestrian. The method includes detecting a step length of the pedestrian based on a speed of the pedestrian and converting a remaining distance from a current position to a destination into a number of required steps.

Aus der Druckschrift DE 10 2008 054 739 A1 ist ein Navigationsverfahren für eine Navigationsvorrichtung mit einem dreiachsigen Beschleunigungssensor bekannt, wobei eine von dem Beschleunigungssensor gemessene Beschleunigung detektiert und die Beschleunigung in eine Vertikalbeschleunigung parallel zum Schwerefeld und eine zur Vertikalbeschleunigung senkrechte Horizontalbeschleunigung zerlegt wird. Ein Schrittsignal wird in Abhängigkeit der Vertikalbeschleunigung ermittelt und ein Richtungssignal wird in Abhängigkeit der Horizontalbeschleunigung ermittelt. Ferner wird eine Positionsveränderung in Abhängigkeit des Schrittsignals und des Richtungssignals bestimmt.From the publication EN 10 2008 054 739 A1 A navigation method for a navigation device with a three-axis acceleration sensor is known, wherein an acceleration measured by the acceleration sensor is detected and the acceleration is broken down into a vertical acceleration parallel to the gravitational field and a horizontal acceleration perpendicular to the vertical acceleration. A step signal is determined depending on the vertical acceleration and a direction signal is determined depending on the horizontal acceleration. Furthermore, a change in position is determined depending on the step signal and the direction signal.

Aus der Druckschrift US 7 057 551 B1 ein elektronisches Gerät zur Bestimmung einer von einem Benutzer zurückgelegten Distanz mit einem Schrittzähler, einer Standortbestimmungskomponente (GPS) und einer Auswerteeinrichtung zum kontinuierlichen Berechnen einer genauen Schrittlänge des Benutzers bekannt. Wenn die Standortbestimmungskomponente zur Verfügung steht, kann sie einen Abstand zwischen zwei Positionen bestimmen und diese Informationen an der Auswerteeinrichtung bereitstellen, um eine kontinuierliche Berechnung einer genauen Schrittlänge des Benutzers zu ermöglichen. Wenn die Standortbestimmungskomponente nicht zur Verfügung steht, ermittelt die Auswerteeinrichtung die zurückgelegte Distanz anhand der genauen Schrittlängeninformationen.From the publication US 7 057 551 B1 an electronic device for determining a distance covered by a user, comprising a pedometer, a location determination component (GPS) and an evaluation device for continuously calculating an accurate stride length of the user. If the location determination component is available, it can determine a distance between two positions and provide this information to the evaluation device to enable a continuous calculation of an accurate stride length of the user. If the location determination component is not available, the evaluation device determines the distance covered based on the accurate stride length information.

Aus der Druckschrift US 6 539 336 B1 ist ein Sportüberwachungssystem bekannt, das dazu ausgebildet ist, eine Aufenthaltsdauer in der Luft, eine Geschwindigkeit, eine Leistung und/oder eine Fallstrecke eines Fahrzeugs, beispielsweise eines Sportfahrzeugs, während Aktivitäten des Bewegens und Springens zu ermitteln. Ein Bodensensor erkennt, wann das Fahrzeug den Boden verlässt und wieder auf den Boden zurückkehrt.From the publication US 6 539 336 B1 A sports monitoring system is known which is designed to determine a time spent in the air, a speed, a power and/or a fall distance of a vehicle, for example a sports vehicle, during activities of moving and jumping. A ground sensor detects when the vehicle leaves the ground and returns to the ground.

Aus der Diplomarbeit von Harald von Rosenberg mit dem Titel „Sensorfusion zur Navigation eines Fahrzeugs mit low-cost Inertialsensorik“ (Universität Stuttgart, Juli 2006) ist eine Fusion von Sensordaten mittels neuronaler Netze bekannt. Dabei werden Messwerte von Gyroskopen und Beschleunigungssensoren in einem neuronalen Netz gefiltert und korrigiert, wobei gleichzeitig die Signale von einem Kompass und odometrische Signale berücksichtigt werden. Am Ausgang stellt ein neuronales Netz die bereinigten Drehraten und Beschleunigungen bereit, die einem Algorithmus zugeführt werden.Harald von Rosenberg's thesis entitled "Sensor fusion for navigating a vehicle with low-cost inertial sensors" (University of Stuttgart, July 2006) describes the fusion of sensor data using neural networks. Measurement values from gyroscopes and acceleration sensors are filtered and corrected in a neural network, while simultaneously taking into account the signals from a compass and odometric signals. At the output, a neural network provides the corrected rotation rates and accelerations, which are fed into an algorithm.

Offenbarung der ErfindungDisclosure of the invention

Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein präzises Ortungsverfahren und eine präzise Ortungsvorrichtung zu schaffen, die insbesondere für eine tragbare Navigationsvorrichtung geeignet sind.The present invention is based on the object of creating a precise positioning method and a precise positioning device which are particularly suitable for a portable navigation device.

Die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe wird durch ein Ortungsverfahren mit den Merkmalen des kennzeichnenden Teils des Patentanspruchs 1 und eine Ortungsvorrichtung mit den Merkmalen des kennzeichnenden Teils des Patentanspruchs 9 gelöst.The object underlying the invention is achieved by a locating method having the features of the characterizing part of patent claim 1 and a locating device having the features of the characterizing part of patent claim 9.

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Ortungsverfahren mit den folgenden weiteren Schritten: Empfangen eines zweiten Sensorsignals; Bestimmen von einer entsprechende Translationskoordinate auf Basis des zweiten Sensorsignals unter Verwendung einer zweiten Formel; und Berechnen einer Koordinate auf Basis der Translationskoordinate und der entsprechenden Translationskoordinate. Die erste Formel und zweite Formel können irgendeine Form haben und sind in der Regel unterschiedlich. Die entsprechende Translationskoordinate ist in diesem Zusammenhang eine Translationskoordinate, die sich auf die gleiche Position des Gegenstands wie die Translationskoordinate bezieht. Jedoch wird sich die entsprechende Translationskoordinate betragsmäßig von der Translationskoordinate allgemein unterscheiden, weil sie auf unterschiedliche Weise bestimmt wurde und die Koordinatensysteme für die Translationskoordinate und die entsprechende Translationskoordinate voneinander abweichen können. Die Koordinate bezieht sich allgemein auf einen Gegenstand, der eine Translationsbewegung in einem Zeitintervall durchgeführt hat, an Ende des Zeitintervalls. Die Koordinate ist die Summe der Koordinate am Anfang des Zeitintervalls und einer gewichteten Translationskoordinate. Die gewichtete Translationskoordinate ist in diesem Zusammenhang eine Translationskoordinate, die sich als Summe eines ersten Produkts und eines zweiten Produkts ergibt. Das erste Produkt ist die Translationskoordinate multipliziert mit einem ersten Gewichtungsfaktor. Das zweite Produkt ist die entsprechende Translationskoordinate multipliziert mit einem zweiten Gewichtungsfaktor. Eventuell kommen weitere Summanden hinzu, die ebenfalls das Produkt aus einer Translationskoordinate und einem Gewichtungsfaktor sind. Die gewichtete Translationskoordinate kann meistens genauer bestimmt werden als die Translationskoordinate und die entsprechende Translationskoordinate. Beispielsweise kann in manchen Fällen das erste Sensorsignal ungenau sein, und kann in anderen Fällen das zweite Sensorsignal ungenau sein. Anhand von Merkmalen der Sensorsignale kann eventuell erkannt werden, welches Sensorsignal ungenau ist. Dies wird dann bei der Gewichtung der Translationskoordinate und der entsprechenden Translationskoordinate berücksichtigt.The present invention relates to a location method with the following further steps: receiving a second sensor signal; determining a corresponding translation coordinate based on the second sensor signal using a second formula; and calculating a coordinate based on the translation coordinate and the corresponding translation coordinate. The first formula and second formula can have any form and are usually different. The corresponding translation coordinate in this context is a translation coordinate that refers to the same position of the object as the translation coordinate. However, the corresponding translation coordinate will differ in magnitude from the translation coordinate in general because it was determined in a different way and the coordinate systems for the translation coordinate and the corresponding translation coordinate can differ from each other. The coordinate generally refers to an object that has performed a translational movement in a time interval, at the end of the time interval. The coordinate is the sum of the coordinate at the beginning of the time interval and a weighted translation coordinate. In this context, the weighted translation coordinate is a translation coordinate that results from the sum of a first product and a second product. The first product is the translation coordinate multiplied by a first weighting factor. The second product is the corresponding translation coordinate multiplied by a second weighting factor. Additional summands may be added, which are also the product of a translation coordinate and a weighting factor. The weighted translation coordinate can usually be determined more precisely than the translation coordinate and the corresponding translation coordinate. For example, in some cases the first sensor signal may be inaccurate, and in other cases the second sensor signal may be inaccurate. Based on characteristics of the sensor signals, it may be possible to identify which sensor signal is inaccurate. This is then taken into account when weighting the translation coordinate and the corresponding translation coordinate.

In einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das Ortungsverfahren die folgenden weiteren Schritte: Bestimmen mindestens einer weiteren Translationskoordinate auf Basis des ersten Sensorsignals unter Verwendung einer dritten Formel und mindestens einer entsprechenden weiteren Translationskoordinate auf Basis des zweiten Sensorsignals unter Verwendung einer vierten Formel; und Berechnen einer weiteren Koordinate auf Basis der Translationskoordinate und der entsprechenden Translationskoordinate. Die Translationskoordinaten und die entsprechenden Translationskoordinaten bilden jeweils einen vollständigen Translationsvektor.In a preferred embodiment, the locating method comprises the following further steps: determining at least one further translation coordinate based on the first sensor signal using a third formula and at least one corresponding further translation coordinate based on the second sensor signal using a fourth formula; and calculating a further coordinate based on the translation coordinate and the corresponding translation coordinate. The translation coordinates and the corresponding translation coordinates each form a complete translation vector.

In noch einer bevorzugten Ausführungsform sind das erste Sensorsignal und das zweite Sensorsignal das Signal eines Beschleunigungssensors, eines Drehratensensors, eines Magnetfeldsensors oder eines Drucksensors. Derartige Sensoren sind für tragbare Navigationsvorrichtungen besonders geeignet.In another preferred embodiment, the first sensor signal and the second sensor signal are the signal of an acceleration sensor, a rotation rate sensor, a magnetic field sensor or a pressure sensor. Such sensors are particularly suitable for portable navigation devices.

In noch einer bevorzugten Ausführungsform wird zum Bestimmen von der Translationskoordinate auf Basis des ersten Sensorsignals unter Verwendung der ersten Formel ein drittes Sensorsignal verwendet wird. Bei dem ersten Signal handelt es sich bevorzugt um ein Signal wie das Magnetfeldsignal, welches die Bestimmung der Richtung erlaubt, in welcher sich die Navigationsvorrichtung fortbewegt. Bei dem dritten Signal handelt es sich bevorzugt um ein Signal wie das Beschleunigungssignal, welches die Berechnung der Geschwindigkeit erlaubt, mit der sich die Navigationsvorrichtung fortbewegt.In a further preferred embodiment, a third sensor signal is used to determine the translation coordinate on the basis of the first sensor signal using the first formula. The first signal is preferably a signal such as the magnetic field signal, which allows the direction in which the navigation device is moving to be determined. The third signal is preferably a signal such as the acceleration signal, which allows the speed at which the navigation device is moving to be calculated.

In noch einer bevorzugten Ausführungsform wird die Koordinate für die Ortung verwendet, wenn keine Funksignale empfangen werden, die für die Ortung geeignet sind. Ansonsten werden die Funksignale für die Ortung verwendet. Es erfolgt somit grundsätzlich eine möglichst genaue Ortung, da die Funksignale genauer sind als die Sensorsignale.In another preferred embodiment, the coordinate is used for locating if no radio signals are received that are suitable for locating. Otherwise, the radio signals are used for locating. This basically results in the most accurate locating possible, since the radio signals are more accurate than the sensor signals.

In noch einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das Ortungsverfahren die folgenden weiteren Schritte: Empfangen von Funksignalen; Berechnen einer entsprechenden Funkkoordinate auf Basis der Funksignale; und Anpassen der ersten Formel und der zweiten Formel unter Verwendung der Funkkoordinate. Bevorzugt werden sämtliche Funkkoordinaten auf Basis der Funksignale berechnet. In diesem Zusammenhang ist die Funkkoordinate allgemein eine Koordinate, die auf Basis der Funksignale berechnet wurde. Die Funksignale werden bevorzugt von den Satelliten eines GPS-Systems ausgesendet.In a further preferred embodiment, the location method comprises the following further steps: receiving radio signals; calculating a corresponding radio coordinate based on the radio signals; and adapting the first formula and the second formula using the radio coordinate. Preferably, all radio coordinates are calculated based on the radio signals. In this context, the radio coordinate is generally a coordinate that was calculated based on the radio signals. The radio signals are preferably transmitted by the satellites of a GPS system.

In noch einer bevorzugten Ausführungsform basiert das Ortungsverfahren auf einem neuronalen Netz. Durch ein neuronales Netz lassen sich verfälschende Einflüsse schnell, präzise und einfach modellieren und komplexe Zusammenhänge erkennen. Das neuronale Netz ist zudem selbstlernend, so dass sich seine Genauigkeit immer weiter erhöht.In another preferred embodiment, the location method is based on a neural network. A neural network allows distorting influences to be modeled quickly, precisely and easily and complex relationships to be recognized. The neural network is also self-learning, so that its accuracy is constantly increasing.

In einer Weiterbildung der letztgenannten bevorzugten Ausführungsform ist das neuronale Netz ein rekurrentes Netz, insbesondere ein Simple Recurrent Network. Dies ermöglicht es zeitlich kodierte Informationen in den Sensorsignalen zu erkennen, wobei ein Simple Recurrent Network eine besonders einfache Form hat.In a further development of the last-mentioned preferred embodiment, the neural network is a recurrent network, in particular a simple recurrent network. This makes it possible to recognize time-coded information in the sensor signals, whereby a simple recurrent network has a particularly simple form.

Die vorliegende Erfindung betrifft ferner eine Ortungsvorrichtung, die außerdem aufweist: eine Einrichtung zum Empfangen eines zweiten Sensorsignals; eine Einrichtung zum Berechnen einer entsprechenden Translationskoordinate auf Basis des zweiten Sensorsignals unter Verwendung einer zweiten Formel; und eine Einrichtung zum Berechnen einer Koordinate auf Basis der Translationskoordinate und der entsprechenden Translationskoordinate. Für die Ortungsvorrichtung und deren bevorzugte Ausführungsformen gelten die gleichen Definitionen, Vorteile und Ergänzungen wie für die korrespondierenden Ansprüche des Ortungsverfahrens. Die verschiedenen Einheiten können abhängig von der Ausbildung der Ortungsvorrichtung miteinander identisch oder voneinander unterschiedlich sein.The present invention further relates to a locating device, which also has: a device for receiving a second sensor signal; a device for calculating a corresponding translation coordinate based on the second sensor signal using a second formula; and a device for calculating a coordinate based on the translation coordinate and the corresponding translation coordinate. The same definitions, advantages and additions apply to the locating device and its preferred embodiments as to the corresponding claims of the locating method. The various units can be identical to one another or different from one another depending on the design of the locating device.

In einer bevorzugten Ausführungsform weist die Ortungsvorrichtung außerdem auf: eine Einrichtung zum Berechnen einer weiteren Translationskoordinate auf Basis des ersten Sensorsignals unter Verwendung einer dritten Formel; eine Einrichtung zum Berechnen einer entsprechenden weiteren Translationskoordinate auf Basis des zweiten Sensorsignals unter Verwendung einer vierten Formel; und eine Einrichtung zum Berechnen einer weiteren Koordinate auf Basis der Translationskoordinate und der weiteren entsprechenden Translationskoordinate.In a preferred embodiment, the locating device further comprises: means for calculating a further translation coordinate on the basis of the first sensor signal using a third formula; means for calculating a corresponding further translation coordinate on the basis of the second sensor signal using a fourth formula; and means for calculating a further coordinate on the basis of the translation coordinate and the further corresponding translation coordinate.

In noch einer bevorzugten Ausführungsform weist die Ortungsvorrichtung außerdem auf: eine Einrichtung zum Empfangen eines Funksignals; eine Einrichtung zum Berechnen einer dritten Koordinate auf Basis des Funksignals; und eine Einrichtung zum Anpassen der ersten Formel und der zweiten Formel unter Verwendung der Funkkoordinate.In a further preferred embodiment, the locating device further comprises: means for receiving a radio signal; means for calculating a third coordinate based on the radio signal; and means for adapting the first formula and the second formula using the radio coordinate.

In noch einer bevorzugten Ausführungsform basieren die erste Formel, die zweite Formel und die Koordinate auf einem neuronalen Netz.In another preferred embodiment, the first formula, the second formula and the coordinate are based on a neural network.

Kurze Beschreibung der ZeichnungenShort description of the drawings

Im Folgenden wird die Erfindung mit Bezugnahme auf die Zeichnungen näher beschrieben. Es zeigen:

1 eine schematische Ansicht eines Navigationssystems;
2 eine Flußdiagramm eines Navigationsverfahrens; und
3 ein neuronales Netz, auf dem das Navigationsverfahren basiert.

The invention is described in more detail below with reference to the drawings.

1 a schematic view of a navigation system;
2 a flow chart of a navigation procedure; and
3 a neural network on which the navigation process is based.

1 zeigt eine schematische Ansicht eines Navigationssystems mit einer Navigationsvorrichtung 1, einer Anzeigeeinrichtung 2, einer Eingabeeinrichtung 3, einer GPS-Empfangseinrichtung 4, einer Kartenspeichereinrichtung 5, einem Beschleunigungssensor 6, einem Drehratensensor 7, einem Magnetfeldsensor 8, und einem Drucksensor 9. Die Navigationsvorrichtung 1 ist als eine Von-Neumann-Maschine ausgebildet. Die Navigationsvorrichtung 1 umfaßt einen zentralen Prozessor 10, einen Arbeitsspeicher 11, einen Eingabe/Ausgabe-Prozessor 12 und Verbindungswege (Bus) 13. Der zentrale Prozessor 10 arbeitet ein Maschinenprogramm ab, das im dem Arbeitsspeicher 11 gespeichert ist. Das Maschinenprogramm unterscheidet sich von den typischen Maschinenprogrammen dadurch, dass es ausgebildet ist, zur Ortung die Signale der angegebenen Sensoren 6 bis 9 zu verarbeiten. Diese Ortung wird mit Bezug auf 2 und 3 näher beschrieben. Die weitere Verarbeitung und Darstellung einer georteten Position läuft hingegen wie bei den typischen Maschinenprogrammen ab. Der Eingabe/ Ausgabe-Prozessor 12 greift über eine Anzeigeeinrichtungsschnittstelle 14, eine Eingabeeinrichtungsschnittstelle 15, eine GPS-Empfangseinrichtungsschnittstelle 16, eine Kartenspeichereinrichtungsschnittstelle 17, eine Beschleunigungssensorsschnittstelle 18, eine Drehratensensorsschnittstelle 19, eine Magnetfeldsensorsschnittstelle 20 und eine Drucksensorsschnittstelle 21 auf die Anzeigeeinrichtung 2, die Eingabeeinrichtung 3, die GPS-Empfangseinrichtung 4, die Kartenspeichereinrichtung 5, den Beschleunigungssensor 6, den Drehratensensor 7, den Magnetfeldsensor 8 bzw. den Drucksensor 9 zu. Die Anzeigeeinrichtung 2 umfaßt einen LCD-Bildschirm, um einen Karte mit der Position der Verwenders und die Route anzuzeigen. Über die Eingabeeinrichtung 3 gibt der Verwender Eingaben wie einen Zielort, Routenoptionen und Darstellungsoptionen usw. ein. Bei der Eingabeeinrichtung 3 kann es sich um eine Tastatur oder einen Sensorbildschirm (Touchscreen) handeln, der in der Anzeigeeinrichtung 2 integriert ist. Die GPS-Empfangseinrichtung 4 umfaßt eine Empfangsantenne, die GPS-Signale von mehreren Satelliten empfängt, aus denen die Navigationsvorrichtung 1 die Position des Verwenders berechnet. Die Kartenspeichereinrichtung 5 enthält geographische Information wie Straßenverläufe usw.. Der Beschleunigungssensor 6 erfaßt Beschleunigungen in allen drei unabhängigen Raumrichtungen. Der Drehratensensor 7 erfaßt Drehungen um drei Achsen, die entlang jeweils einer der drei unabhängigen Raumrichtungen verlaufen. Der Magnetfeldsensor 8 erfaßt das Erdmagnetfeld entlang aller drei unabhängiger Raumrichtungen. Der Drucksensor 9 mißt den Druck des Atmosphäre. Diese Navigationssystem ist speziell als tragbares Navigationssystem ausgebildet, welches ein Fußgänger zur Navigation mit sich führt. Bei der Verwendung in einem Kraftfahrzeug kann die Navigationsvorrichtung zusätzlich ein Tachometersignal empfangen. Das Navigationssystem kann noch beliebige weitere Sensoren umfassen, die abhängig von der Verwendung für die Ortung sinnvoll eingesetzt werden können. 1 shows a schematic view of a navigation system with a navigation device 1, a display device 2, an input device 3, a GPS receiver device 4, a map storage device 5, an acceleration sensor 6, a rotation rate sensor 7, a magnetic field sensor 8, and a pressure sensor 9. The navigation device 1 is designed as a Von Neumann machine. The navigation device 1 comprises a central processor 10, a working memory 11, an input/output processor 12 and connection paths (bus) 13. The central processor 10 processes a machine program that is stored in the working memory 11. The machine program differs from the typical machine programs in that it is designed to process the signals of the specified sensors 6 to 9 for locating. This locating is carried out with reference to 2 and 3 described in more detail. The further processing and display of a located position, however, runs as in the typical machine programs. The input/output processor 12 accesses the display device 2, the input device 3, the GPS receiver device 4, the map storage device 5, the acceleration sensor 6, the yaw rate sensor 7, the magnetic field sensor 8 and the pressure sensor 9 via a display device interface 14, an input device interface 15, a GPS receiver device interface 16, a map storage device interface 17, an acceleration sensor interface 18, a yaw rate sensor interface 19, a magnetic field sensor interface 20 and a pressure sensor interface 21. The display device 2 comprises an LCD screen in order to display a map with the user's position and the route. The user enters inputs such as a destination, route options and display options etc. via the input device 3. The input device 3 can be a keyboard or a sensor screen (touch screen) that is integrated in the display device 2. The GPS receiving device 4 comprises a receiving antenna that receives GPS signals from several satellites, from which the navigation device 1 calculates the position of the user. The map storage device 5 contains geographical information such as road courses, etc. The acceleration sensor 6 detects accelerations in all three independent spatial directions. The yaw rate sensor 7 detects rotations around three axes that run along one of the three independent spatial directions. The magnetic field sensor 8 detects the earth's magnetic field along all three independent spatial directions. The pressure sensor 9 measures the pressure of the atmosphere. This navigation system is specially designed as a portable navigation system that a pedestrian carries with them for navigation. When used in a motor vehicle, the navigation device can also receive a speedometer signal. The navigation system can also comprise any other sensors that can be used sensibly for location depending on the use.

2 zeigt eine Flußdiagramm eines Navigationsverfahrens. Im Schritt S1 empfängt die Navigationsvorrichtung 1 die GPS-Signale, falls diese vorhanden sind, und Sensorsignale von dem Beschleunigungssensor 6, dem Drehratensensor 7, dem Magnetfeldsensor 8 und dem Drucksensor 9 simultan in vorgegebenen Zeitintervallen. Im Schritt S2 erkennt die Navigationsvorrichtung 1, ob die GPS-Signale vorhanden und verwertbar sind. Wenn die GPS-Signale wie im Normalbetrieb üblich vorhanden und verwertbar sind, berechnet die Navigationsvorrichtung 1 im Schritt S3 auf Basis der GPS-Signale ihre gegenwärtige Position. Anschließend verwendet die Navigationsvorrichtung 1 im Schritt S4 die gegenwärtige Position, um das Ortungsverfahren anhand der Sensorsignale der Sensoren 6 bis 9 zu verbessern. Konkret bestimmt die Navigationsvorrichtung noch genauere Gewichtungsfaktoren gemäß einem bekannten Verfahren wie dem Gradientenabstiegsverfahren für das neuronale Netz, das weiter unten mit Bezugnahme auf 3 beschrieben wird. Das neuronale Netz wird also trainiert. Dabei können zum Trainieren des neuronalen Netzes auch jeweils unterschiedliche Ortpunkte verwendet werden, welche die Position der Navigationsvorrichtung zu Zeitpunkten angeben, zwischen denen mehrere Zeitintervalle liegen. Dadurch kann der Fehler bei der relativen Ortsbestimmung verringert werden, und kann das Training somit verbessert werden. Im Schritt S5 wird die gegenwärtige Position schließlich zusammen mit einem zugehörigen Kartenausschnitt auf der Anzeigeeinrichtung 2 angezeigt. Diese weitere Verarbeitung und Darstellung des georteten Position läuft wie bei den typischen Navigationsverfahren ab und wird nicht näher dargestellt. Wenn die Navigationsvorrichtung 1 im Schritt S2 erkennt, dass die GPS-Signale nicht vorhanden oder zumindest nicht verwertbar sind, fährt die Navigationsvorrichtung 1 mit dem Koppelungsverfahren fort. Im Schritt S6 bestimmt die Navigationsvorrichtung 1 Translationskoordinaten auf Basis des ersten Sensorsignals und entsprechende Translationskoordinaten auf Basis des zweiten Sensorsignals. Im Schritt S7 berechnet die Navigationsvorrichtung gewichtete Translationskoordinaten. Die gewichtete Translationskoordinaten sind in diesem Zusammenhang eine Translationskoordinaten, die sich jeweils als Summe eines ersten Produkts und eines zweiten Produkts ergibt. Das erste Produkt ist die jeweilige Translationskoordinate auf Basis des ersten Sensorsignals multipliziert mit einem ersten Gewichtungsfaktor. Das zweite Produkt ist die jeweilige entsprechende Translationskoordinate auf Basis des zweiten Sensorsignals multipliziert mit einem zweiten Gewichtungsfaktor. Zur Bestimmung einer jeden Translationskoordinate und der gewichteten Translationskoordinate verwendet die Navigationsvorrichtung Formeln, welche in dem neuronalen Netz implementiert sind. Im Schritt S8 bestimmt die Navigationsvorrichtung 1 die Koordinaten ihrer gegenwärtigen Position am Ende des vorhergehenden Zeitintervalls als Summe der Position am Anfang der vorhergehenden Zeitintervalls und eines Translationsvektors, dessen Koordinaten die gewichteten Translationskoordinaten sind. Im Schritt S5 wird die gegenwärtige Position, die auf Basis des Koppelungsverfahrens berechnet ist, wiederum zusammen mit einem zugehörigen Kartenausschnitt auf der Anzeigeeinrichtung 2 angezeigt. Das Verfahren wird in jedem Zeitintervall einmal durchgeführt. 2 shows a flow chart of a navigation method. In step S1, the navigation device 1 receives the GPS signals, if they are present, and sensor signals from the acceleration sensor 6, the rotation rate sensor 7, the magnetic field sensor 8 and the pressure sensor 9 simultaneously at predetermined time intervals. In step S2, the navigation device 1 detects whether the GPS signals are present and usable. If the GPS signals are present and usable, as is usual in normal operation, the navigation device 1 calculates its current position in step S3 on the basis of the GPS signals. Then, in step S4, the navigation device 1 uses the current position to improve the positioning method based on the sensor signals from the sensors 6 to 9. Specifically, the navigation device determines even more precise weighting factors according to a known method such as the gradient descent method for the neural network, which is described below with reference to 3 is described. The neural network is thus trained. In this case, different location points can be used to train the neural network, which indicate the position of the navigation device at points in time between which there are several time intervals. This can reduce the error in the relative location determination and thus improve the training. In step S5, the current position is finally displayed on the display device 2 together with an associated map section. This further processing and display of the located position takes place as in the typical navigation methods and is not shown in more detail. If the navigation device 1 recognizes in step S2 that the GPS signals are not present or at least not usable, the navigation device 1 continues with the coupling process. In step S6, the navigation device 1 determines translation coordinates based on the first sensor signal and corresponding translation coordinates based on the second sensor signal. In step S7, the navigation device calculates weighted translation coordinates. The weighted In this context, translation coordinates are translation coordinates that are the sum of a first product and a second product. The first product is the respective translation coordinate based on the first sensor signal multiplied by a first weighting factor. The second product is the respective corresponding translation coordinate based on the second sensor signal multiplied by a second weighting factor. To determine each translation coordinate and the weighted translation coordinate, the navigation device uses formulas that are implemented in the neural network. In step S8, the navigation device 1 determines the coordinates of its current position at the end of the previous time interval as the sum of the position at the beginning of the previous time interval and a translation vector whose coordinates are the weighted translation coordinates. In step S5, the current position, which is calculated on the basis of the coupling method, is again displayed on the display device 2 together with an associated map section. The method is carried out once in each time interval.

3 zeigt ein neuronales Netz, auf dem das Navigationsverfahren basiert, welches das Ortungsverfahren einschließt. Bei diesem neuronalen Netz handelt es sich um ein sogenanntes Simple Recurrent Network (SRN). Die Beschleunigungssignale eines Beschleunigungssensors 6, die Drehratensignale eines Drehratensensors 7, die Magnetfeldsignale eines Magnetfeldsensors 8 und die Drucksignale eines Drucksensors 9 werden in vorgegebenen Zeitintervallen gleichzeitig abgetastet. An den Input-Units I1, I1 und I3 werden die Beschleunigungssignale für jeweils eine von drei unterschiedliche Richtungen empfangen, die im Idealfall von einander unabhängig sind. An den Input-Units 14, 15 und I6 werden die Drehratensignale für jeweils eine von drei unterschiedliche Richtungen empfangen, die im Idealfall von einander unabhängig sind. An den Input-Units I7, I8 und I9 werden die Magnetfeldsignale für jeweils eine von drei unterschiedliche Richtungen empfangen, die im Idealfall von einander unabhängig sind. Die Richtungen für die unterschiedlichen Sensoren 6, 7 und 8 müssen dabei nicht übereinstimmen. An der Input-Unit I10 wird das Drucksignal empfangen. Die Input-Units I1 bis I10 sind mit den Hidden-Units H1 bis H7 über Kanten verbunden. Im vorliegenden Fall werden die Beschleunigungssignale von den Input-Units I1, I2 und I3 nach einer Gewichtung (Multiplikation mit einem zugehörigen Gewichtungsfaktor) jeweils zu sämtlichen Hidden-Units H1 bis H7 zugeführt. Zu den Hidden-Units H1 bis H3 werden nach einer Gewichtung jeweils zusätzlich die Drehratensignale von den Input-Units I4, I5 und I6 zugeführt. Zu den Hidden-Units H4 bis H6 werden nach einer Gewichtung jeweils zusätzlich die Magnetfeldsignale von den Input-Units I7, I8 und I9 zugeführt. Zu der Hidden-Unit H7 wird nach einer Gewichtung zusätzlich das Drucksignal von der Input-Unit I10 zugeführt. Jede der Hidden-Units H1 bis H7 ist mit einer zugehörigen Context-Unit C1 bis C7 über eine Kante verbunden. Von der zugehörigen Context-Unit C1 bis C7 wird der Hidden-Unit H1 bis H7 nach einer Gewichtung ein Ausgabewert zugeführt. Bei diesen Kanten von den Context-Units C1 bis C7 zu den Hidden-Units H1 bis H7 handelt es sich um Rückkopplungen, da die Hidden-Units H1 bis H7 jeweils über eine weitere Kante mit der zugehörigen Context-Unit C1 bis C7 verbunden sind, wie es weiter unten beschrieben wird. Aus den gewichteten Werten, die von den Input-Units I1 bis I10 und den Context-Units C1 bis C7 zu den Hidden-Units C1 bis C7 zugeführt wurden, wird in jeder der Hidden-Units H1 bis H7 jeweils ein Translationsintervall, welches in dem vorangegangenen Zeitintervall zurückgelegt wurde, für eine von drei voneinander unabhängigen Richtungen gemäß einer Formel berechnet, welche einen funktionalen Zusammenhang zwischen den zugeführten gewichteten Sensorsignalen und dem Translationsintervall herstellt. Die Hidden-Units H1 bis H7 sind jeweils über eine weitere Kante mit der zugehörigen Context-Unit C1 bis C7 verbunden. Über diese weiteren Kanten führen die Hidden-Units H1 bis H7 ihre Ausgabewerte jeweils zu der zugehörigen Context-Unit C1 bis C7 zu. Dabei sind alle Gewichte von den Hidden-Units H1 bis H7 zu den Context-Units C1 bis C7 permanent auf +1 fixiert, so daß die Context-Units C1 bis C7 jeweils eine exakte Kopie der Ausgabewerte der Hidden-Units H1 bis H7 erhalten. Die Context-Units C1 bis C7 enthalten daher sämtliche Ausgabewerte der jeweiligen Hidden-Unit H1 bis H7 für alle vorangegangenen 3 shows a neural network on which the navigation method is based, which includes the location method. This neural network is a so-called Simple Recurrent Network (SRN). The acceleration signals of an acceleration sensor 6, the rotation rate signals of a rotation rate sensor 7, the magnetic field signals of a magnetic field sensor 8 and the pressure signals of a pressure sensor 9 are sampled simultaneously at predetermined time intervals. The acceleration signals for one of three different directions, which are ideally independent of one another, are received at the input units I1, I1 and I3. The rotation rate signals for one of three different directions, which are ideally independent of one another, are received at the input units 14, 15 and I6. The magnetic field signals for one of three different directions, which are ideally independent of one another, are received at the input units I7, I8 and I9. The directions for the different sensors 6, 7 and 8 do not have to match. The pressure signal is received at the input unit I10. The input units I1 to I10 are connected to the hidden units H1 to H7 via edges. In this case, the acceleration signals from the input units I1, I2 and I3 are fed to all of the hidden units H1 to H7 after weighting (multiplication by an associated weighting factor). The rotation rate signals from the input units I4, I5 and I6 are also fed to the hidden units H1 to H3 after weighting. The magnetic field signals from the input units I7, I8 and I9 are also fed to the hidden units H4 to H6 after weighting. The pressure signal from the input unit I10 is also fed to the hidden unit H7 after weighting. Each of the hidden units H1 to H7 is connected to an associated context unit C1 to C7 via an edge. After weighting, an output value is fed from the associated context unit C1 to C7 to the hidden unit H1 to H7. These edges from the context units C1 to C7 to the hidden units H1 to H7 are feedback loops, since the hidden units H1 to H7 are each connected to the associated context unit C1 to C7 via another edge, as described below. From the weighted values that were fed from the input units I1 to I10 and the context units C1 to C7 to the hidden units C1 to C7, a translation interval that was covered in the previous time interval is calculated in each of the hidden units H1 to H7 for one of three independent directions according to a formula that creates a functional relationship between the supplied weighted sensor signals and the translation interval. The hidden units H1 to H7 are each connected to the associated context unit C1 to C7 via an additional edge. The hidden units H1 to H7 feed their output values to the associated context unit C1 to C7 via these additional edges. All weights from the hidden units H1 to H7 to the context units C1 to C7 are permanently fixed at +1, so that the context units C1 to C7 each receive an exact copy of the output values of the hidden units H1 to H7. The context units C1 to C7 therefore contain all output values of the respective hidden unit H1 to H7 for all previous

Zeitintervalle und werden als dynamisches Gedächtnis bezeichnet. Aus diesen Ausgabewerten berechnen die Context-Units C1 bis C7 jeweils ihren Ausgabewert gemäß einer bestimmten Formel. Die Hidden-Units H1 bis H7 sind außerdem über Kanten mit den Output-Units O1 bis O3 verbunden. Ausgabewerte der Hidden-Units H1 bis H7, die Translationsintervalle darstellen, die entlang der gleichen der drei voneinander unabhängigen Richtungen verlaufen, werden nach einer Gewichtung zu der selben Output-Units O1 bis O3 weitergegeben. Dabei wird die Gewichtung so gewählt, dass die Summe der Gewichte für sämtliche Eingabewerte einer jeden Output-Unit O1 bis O3 1 beträgt. In den Output-Units O1 bis O3 werden die gewichteten Translationsintervalle entlang der gleichen Richtung addiert. Die Navigationsvorrichtung 1 bestimmt die gegenwärtige Position am Ende des vorhergehenden Zeitintervalls, indem sie die gewichteten Translationsintervalle jeweils zu der entsprechenden Koordinaten der Navigationsvorrichtung am Anfang des vorhergehenden Zeitintervalls addiert. Wie bereits mit Bezug auf 1 angemerkt kann das Navigationssystem noch beliebige weitere Sensoren umfassen, die für die Ortung sinnvoll verwendet werden können, und deren Sensorsignale zur Berechnung der Translationsintervalle eingesetzt werden. Es kann somit eine beliebige Anzahl von Translationsintervallen berechnet werden. Die Sensorsignale können ebenfalls beliebig kombiniert werden, um die einzelnen Translationsintervalle zu berechnen. Dabei ist zu berücksichtigen, dass ein Fußgänger beim Laufen eine Vielzahl von Bewegungen ausführt, die miteinander verknüpft sind. Wenn der Fußgänger beispielsweise geradeaus läuft, führt er Drehbewegungen um seine Gelenke aus, welche die Position der Navigationsvorrichtung relativ zu dem Erdmagnetfeld beeinflussen. Dies führt dazu, dass ein bestimmter Wechsel des Erdmagnetfelds für eine Vorwärtsbewegung charakteristisch ist. Aus einem charakteristischen Wechsel des Erdmagnetfelds kann daher auf eine Vorwärtsgeschwindigkeit geschlossen werden. Dieser Wechsel des Erdmagnetfelds lässt sich mit Hilfe der Context-Units berücksichtigen. Aufgrund der menschlichen Bewegungsabläufe gibt es darüber hinaus viele solche Zusammenhänge, die nicht offensichtlich sind, sich nicht bei einer oberflächlichen mathematischen Modellierung berücksichtigen lassen und für ein Kraftfahrzeug überhaupt nicht auftreten. Diese Zusammenhänge kann das neuronale Netz erkennen.Time intervals and are referred to as dynamic memory. From these output values, the context units C1 to C7 each calculate their output value according to a specific formula. The hidden units H1 to H7 are also connected to the output units O1 to O3 via edges. Output values of the hidden units H1 to H7, which represent translation intervals that run along the same of the three independent directions, are passed on to the same output units O1 to O3 after weighting. The weighting is chosen so that the sum of the weights for all input values of each output unit O1 to O3 is 1. In the output units O1 to O3, the weighted translation intervals are added along the same direction. The navigation device 1 determines the current position at the end of the previous time interval by adding the weighted translation intervals to the corresponding coordinates of the navigation device at the beginning of the previous time interval. As already mentioned with in reference to 1 It should be noted that the navigation system can include any other sensors that can be used for positioning, and whose sensor signals are used to calculate the translation intervals. Any number of translation intervals can therefore be calculated. The sensor signals can also be combined as desired to calculate the individual translation intervals. It must be taken into account that a pedestrian performs a large number of movements when walking that are linked to one another. For example, when the pedestrian walks straight ahead, he performs rotational movements around his joints, which influence the position of the navigation device relative to the earth's magnetic field. This means that a certain change in the earth's magnetic field is characteristic of forward movement. A forward speed can therefore be deduced from a characteristic change in the earth's magnetic field. This change in the earth's magnetic field can be taken into account using the context units. Due to human movement sequences, there are also many such relationships that are not obvious, cannot be taken into account in a superficial mathematical model, and do not occur at all for a motor vehicle. The neural network can recognize these relationships.

Claims

Location method with the following steps: - receiving a first sensor signal (S1); - determining a translation coordinate on the basis of the first sensor signal using a first formula (S6); characterized by the following further steps: - receiving a second sensor signal (S1); - determining a corresponding translation coordinate on the basis of the second sensor signal using a second formula (S6); and - calculating a coordinate on the basis of the translation coordinate and the corresponding translation coordinate (S7, S8).

Location procedure according to Claim 1 characterized by the following further steps: - determining at least one further translation coordinate on the basis of the first sensor signal using a third formula and at least one corresponding further translation coordinate on the basis of the second sensor signal using a fourth formula (S6); and - calculating a further coordinate on the basis of the translation coordinate and the corresponding translation coordinate (S7, S8).

Location procedure according to Claim 1 or Claim 2 , characterized in that the first sensor signal and the second sensor signal are the signal of an acceleration sensor (6), a rotation rate sensor (7), a magnetic field sensor (8) or a pressure sensor (9).

Locating method according to one of the preceding claims, characterized in that a third sensor signal is used to determine a translation coordinate on the basis of the first sensor signal using the first formula.

Locating method according to one of the preceding claims, characterized in that the coordinate is used for locating when no radio signals are received that are suitable for locating.

Locating method according to one of the preceding claims , characterized by the following further steps: - receiving radio signals (S1); - calculating a corresponding radio coordinate on the basis of the radio signals (S3); and - adapting the first formula and the second formula using the radio coordinate (S4).

Locating method according to one of the preceding claims, characterized in that the locating method is based on a neural network.

Location procedure according to Claim 5 , characterized in that the neural network is a recurrent network, in particular a simple recurrent network.

Locating device (1) with: a device for receiving a first sensor signal (18, 19, 20, 21); a device (10) for calculating a translation coordinate based on the first sensor signal using a first formula; characterized in that the locating device (1) also has: a device for receiving a second sensor signal (18, 19, 20, 21); a device (10) for calculating a corresponding translation coordinate based on the second sensor signal using a second formula; and a device (10) for calculating a coordinate based on the translation coordinate and the corresponding translation coordinate.

Locating device according to Claim 9 , characterized in that the locating device further comprises: a device (10) for calculating a further translation coordinate on the basis of the first sensor signal using a third formula; a device (10) for calculating a corresponding further translation coordinate on the basis of the second sensor signal using a fourth formula; and a device (10) for calculating a further coordinate on the basis of the translation coordinate and the further corresponding translation coordinate.

Locating device according to Claim 9 or Claim 10 , characterized in that the locating device further comprises: means (16) for receiving a radio signal; means (10) for calculating a third translation coordinate based on the radio signal; and means (10) for adapting the first formula and the second formula using the radio coordinate.