DE102016106294A1

DE102016106294A1 - Betriebssichere Fahrzeuggeschwindigkeitsabschätzung durch Datenfusion von 6-DOF-IMU, GPS und Radar

Info

Publication number: DE102016106294A1
Application number: DE102016106294.4A
Authority: DE
Inventors: Shuqing Zeng; David M. Sidlosky; David W. Doerr
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2015-04-07
Filing date: 2016-04-06
Publication date: 2016-10-13
Also published as: CN106053879A; US9645250B2; CN106053879B; US20160299234A1

Abstract

Ein Verfahren zum Bereitstellen einer redundanten Abschätzung einer Fahrzeuggeschwindigkeit. Das Verfahren umfasst ein Bereitstellen von Sensorausgangssignalen von einer Vielzahl von primären Sensoren und ein Bereitstellen von Trägheitsmesssignalen von einer Trägheitsmesseinheit. Das Verfahren umfasst auch ein Abschätzen der Fahrzeuggeschwindigkeit in einem primären Modul unter Verwenden der primären Sensorsignale und ein Puffern der geschätzten Fahrzeuggeschwindigkeitswerte von dem primären Modul während eines vorbestimmten Zeitraums. Das Verfahren umfasst weiter ein Bestimmen, dass einer oder mehrere der primären Sensoren oder das primäre Modul ausgefallen ist bzw. sind, und wenn ja, ein Abschätzen der Fahrzeuggeschwindigkeit in einem sekundären Modul unter Verwenden der gepufferten Fahrzeuggeschwindigkeitswerte und der Trägheitsmesssignale. Wenn diese verfügbar sind, kann das Verfahren GPS-Signaldaten und/oder Entfernungsdaten von statischen Objekten verwenden, um die geschätzte Fahrzeuggeschwindigkeit in dem sekundären Modul zu verbessern.

Description

Hintergrund der Erfindung
Gebiet der Erfindung
Die vorliegende Erfindung betrifft im Allgemeinen ein System und Verfahren zum Abschätzen einer Fahrzeuggeschwindigkeit und genauer gesagt ein System und Verfahren für eine sekundäre oder redundante Abschätzung einer Fahrzeuggeschwindigkeit für den Fall, dass ein primäres Geschwindigkeitsschätzmodul ausfällt, wobei ein sekundäres Geschwindigkeitsschätzmodul Sensoreingaben von einer Trägheitsmesseinheit (IMU) mit 6 Freiheitsgraden (DOF), einem GPS-Empfänger und Entfernungssensoren verwendet.
Diskussion der verwandten Technik
Fahrzeuge werden immer autonomer oder kognitiver mit dem Ziel, eines völlig autonom gefahrenen Fahrzeuges, d. h. Fahrzeuge, welche in der Lage sind, eine Fahrsteuerung mit minimalem Eingriff oder ohne Eingriff eines Fahrers bereitzustellen. Seit einigen Jahren sind adaptive Geschwindigkeitsregelungssysteme verfügbar, bei denen das System nicht nur eine Sollgeschwindigkeit einhält sondern das Fahrzeug auch automatisch für den Fall abbremst, dass ein langsamer fahrendes Fahrzeug vor dem betreffenden Fahrzeug detektiert wird. Derzeit gibt es Fahrzeugsteuerungssysteme, welche autonomes Einparken umfassen, bei denen das Fahrzeug automatisch die Lenksteuerung bereitstellt, um das Fahrzeug einzuparken. Auch gibt es Steuerungssysteme, welche eingreifen können, falls der Fahrer scharfe Lenkänderungen vornimmt, welche sich auf die Stabilität und die Spurzentrierfähigkeit des Fahrzeugs auswirken können, wobei das Fahrzeugsystem versucht, das Fahrzeug nahe an der Mitte der Fahrspur zu halten. Zukünftige Fahrzeuge werden wahrscheinlich autonome Systeme für Spurwechsel, Überholmanöver, Abbiegen aus dem Verkehr, Einbiegen in den Verkehr, Fahren im Verkehr, Überfahren von oder Abbiegen an Kreuzungen usw. verwenden.
Diverse aktive Sicherheitssteuerungssysteme, Fahrerunterstützungssysteme und autonome Fahrvorgänge an Fahrzeugen, wie etwa elektronische Stabilitätskontrolle (ECS), adaptive Geschwindigkeitsregelung (ACC), Spureinhaltung (LK), Spurwechsel (LC) usw., erfordern sehr robuste und präzise Module zum Abschätzen diverser Fahrzeugdynamiken. Solche Module sind notwendig, um die Kenntnis der Fahrzeugposition und Geschwindigkeit bereitzustellen, um das Fahrzeug zu steuern.
Eine aktive Sicherheitssteuerung für die zuvor besprochenen Systeme und dergleichen beruht auf einer genauen Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit, um eine angemessene Leistungsfähigkeit zur erreichen. Derzeit beruhen diese Arten von vorgeschlagenen Systemen auf Radgeschwindigkeitssensoren und anderen Eingaben über die Fahrzeugkinematik, um die Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit bereitzustellen. Es kann jedoch sein, dass die Sensoren und Steuermodule, welche die Fahrzeuggeschwindigkeit bestimmen, ausfallen oder fehlerhaft funktionieren, wenn der Verlust der Fahrzeuggeschwindigkeit schwerwiegend sein könnte. Bestimmte Kraftfahrzeug-Sicherheitsauflagen, wie etwa ASIL-D, verlangen redundante Prozesse zur Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit für den Fall eines Ausfalls des primären Abschätzungsprozessors. Beispielsweise für Systeme, welche eine aktive Steuerung erfordern, müssen die Steuerungssysteme eine genaue Geschwindigkeitsabschätzung fünf Sekunden lang nach dem Ausfallereignis bereitstellen, um dem Fahrer Zeit zu lassen, die Kontrolle über das Fahrzeug zu übernehmen. Es wäre wünschenswert, solche redundanten Prozesse zur Geschwindigkeitsabschätzung unter Verwenden vorhandener Hardware an Bord des Fahrzeugs bereitzustellen, um die Fahrzeugkosten zu reduzieren.
Zusammenfassung der Erfindung
Die vorliegende Offenbarung beschreibt ein System und Verfahren zum Bereitstellen einer redundanten Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit. Das Verfahren umfasst ein Bereitstellen von Sensorausgangssignalen von einer Vielzahl von primären Sensoren und das Bereitstellen von Trägheitsmesssignalen von einer Trägheitsmesseinheit. Das Verfahren umfasst auch ein Abschätzen der Fahrzeuggeschwindigkeit in einem primären Modul unter Verwenden der primären Sensorsignale und ein Puffern der geschätzten Fahrzeuggeschwindigkeitswerte von dem primären Modul während eines vorbestimmten Zeitraums. Das Verfahren umfasst weiter ein Bestimmen, dass einer oder mehrere der primären Sensoren oder das primäre Modul ausgefallen ist bzw. sind, und wenn ja, ein Abschätzen der Fahrzeuggeschwindigkeit in einem sekundären Modul unter Verwenden der gepufferten Fahrzeuggeschwindigkeitswerte und der Trägheitsmesssignale. Wenn sie verfügbar sind, kann das Verfahren GPS-Signaldaten und/oder Geschwindigkeitsdaten, welche von Entfernungssensoren, wie etwa Radar-, Lidar- und Sichtsystemen von statischen Objekten, bereitgestellt werden, verwenden, um die geschätzte Fahrzeuggeschwindigkeit in dem sekundären Modul zu verbessern.
Zusätzliche Merkmale der vorliegenden Erfindung werden aus der folgenden Beschreibung und den beiliegenden Ansprüchen hervorgehen, wenn sie in Verbindung mit den beiliegenden Zeichnungen gesehen werden.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
1 ist eine einfache Abbildung eines Fahrzeugs, welches ein redundantes System zum Abschätzen der Fahrzeuggeschwindigkeit umfasst;
2 ist ein Blockdiagramm eines Steuerungssystems, welches ein primäres Modul zum Abschätzen der Fahrzeuggeschwindigkeit und ein sekundäres Modul zum Abschätzen der Fahrzeuggeschwindigkeit umfasst;
3 ist ein Flussdiagramm, welches die Fahrzeugkinematik zeigt, welche zum Abschätzen der Fahrzeuggeschwindigkeit verwendet wird;
4 ist ein Flussdiagramm, welches einen Prozess zum Abschätzen einer Fahrzeuglage vor dem Ausfall des primären Moduls zeigt;
5 ist eine Abbildung eines Fahrzeugs, welches auf einer Fahrbahn fährt, welche die Variablen zeigt, welche bei einer Technik zum Verbessern der Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit unter Verwenden von Entfernungsdaten verwendet werden; und
6 ist ein Flussdiagramm, welches einen Prozess zum Verwenden von GPS-Signalen oder Entfernungsdaten zum Messen der Längsgeschwindigkeit des Fahrzeugs zeigt.
Ausführliche Beschreibung der Ausführungsbeispiele
Die folgende Diskussion der Ausführungsbeispiele der Erfindung bezüglich einer sekundären Technik zum Abschätzen der Fahrzeuggeschwindigkeit für den Fall eines Ausfalls der primären Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit ist rein beispielhafter Art und ist keineswegs dazu gedacht, die Erfindung oder ihre Anwendungen oder Verwendungen einzuschränken. Beispielsweise weisen das System und Verfahren wie besprochen eine bestimmte Anwendung zum Abschätzen der Fahrzeuggeschwindigkeit auf. Wie der Fachmann jedoch verstehen wird, können das System und Verfahren eine Anwendung für andere mobile Plattformen, wie etwa Züge, Maschinen, Zugfahrzeuge, Schiffe, Reisemobile usw., aufweisen.
Wie nachstehend ausführlich besprochen wird, schlägt die vorliegende Erfindung ein sekundäres System und ein Verfahren zum Abschätzen der Fahrzeuggeschwindigkeit für den Fall, dass das primäre System zum Abschätzen der Fahrzeuggeschwindigkeit ausfällt, vor. Bei einem Ausführungsbeispiel weist das sekundäre Geschwindigkeitsschätzsystem eine Anwendung zum Bereitstellen der Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit während eines gewissen Zeitraums, wie etwa fünf Sekunden, nachdem die primäre Technik ausgefallen ist, auf, wie von Kraftfahrzeugnormen für autonome und teilautonome Fahrsteuerungssysteme von Fahrzeugen verlangt wird, um dem Fahrer Zeit zu lassen, die Kontrolle über das Fahrzeug zu übernehmen. Die Technik der sekundären Geschwindigkeitsabschätzung verwendet Daten von vorhandenen Fahrzeugsensoren, welche nicht verwendet werden, um die Fahrzeuggeschwindigkeit in dem primären Geschwindigkeitsabschätzungssystem abzuschätzen. Bei einem Ausführungsbeispiel verwendet das sekundäre Geschwindigkeitsabschätzungssystem Signale von einer 6-DOF-IMU, einem GPS-Empfänger und Entfernungssensoren, wie etwa Radar-, Lidar-, Sichtsystemen usw., welche zusammengelegt werden können, um die Fahrzeuggeschwindigkeit zu bestimmen. Während der Zeit, in der das primäre Geschwindigkeitsabschätzungssystem betriebsfähig ist, wird die berechnete Fahrzeuggeschwindigkeit für eine gewisse Anzahl von Abtastpunkten gepuffert, wobei die gepufferten Geschwindigkeitsinformationen für jede Abtastperiode ständig aktualisiert werden. Die Sensordaten der 6-DOF-IMU werden verwendet, um die Fahrzeuggeschwindigkeit während eines gewissen Zeitraums nach dem Ausfall des primären Geschwindigkeitsabschätzungssystems unter Verwenden der gepufferten Fahrzeuggeschwindigkeitsdaten, welche von dem primären System berechnet wurden, zu extrapolieren. Diese Daten der 6-DOF-IMU können in Verbindung mit den GPS-Signalen, wenn diese verfügbar sind, verwendet werden. Weiter können Geschwindigkeitsmessdaten von ortsfesten Objekten um das Fahrzeug herum zusammen mit einem oder beiden von den extrapolierten 6-DOF-IMU-Daten und den GPS-Signalen verwendet werden.
1 ist eine vereinfachte Abbildung eines Fahrzeugs 10, welches ein redundantes System 12 zur Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit umfasst. Das System 12 umfasst ein primäres Modul 14 zur Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit und ein sekundäres Modul 16 zur Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit, welche jeweils in der Lage sind, Abschätzungen der Quer- und Längsgeschwindigkeiten des Fahrzeugs zu generieren. Die Quer- und Längsgeschwindigkeiten des Fahrzeugs, welche von den Modulen 14 und 16 berechnet werden, werden einem oder mehreren Controllern 18 bereitgestellt, welcher bzw. welche einen Aspekt des Fahrzeugs, wie etwa autonome Fahrsysteme, ein aktives Sicherheitssteuerungssystem, ein Stabilitätssystem usw., steuert bzw. steuern. Das primäre Modul 14 empfängt Signale von einer gewissen Anzahl von kinematischen Sensoren, welche allgemein in dem Kästchen 20 dargestellt sind und die es verwendet, um die Fahrzeuggeschwindigkeit abzuschätzen. Diese Sensoren können Radgeschwindigkeitssensoren, einen Lenkradwinkelsensor, einen Gierratensensor, Längs- und Querbeschleunigungssensoren usw. umfassen. Wenn einer oder mehrere dieser Sensoren ausfällt bzw. ausfallen oder das Modul 14 selber ausfällt, dann detektiert das System 12 diesen Ausfall und verwendet das Signal der Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit von dem sekundären Modul 16 anstelle des primären Moduls 14. Das sekundäre Modul 16 verwendet andere Sensoren als das primäre Modul 14, wie etwa eine 6-DOF-IMU, einen GPS-Empfänger, Entfernungssensoren usw., welche allgemein in dem Kästchen 22 dargestellt sind.
2 ist ein schematisches Blockdiagramm eines Systems 30 zur Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit ähnlich wie das System 12. Das System 30 umfasst ein primäres Modul 32 zur Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit und ein sekundäres Modul 34 zur Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit, die Signale für die geschätzte Quer- und Längsgeschwindigkeit des Fahrzeugs für einen aktiven Sicherheits-Controller 36 bereitstellen. Das Modul 32 umfasst einen primären Funktionsprozessor 38, welcher die Signale der Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit berechnet, und einen eigensicheren Entscheidungsprozessor 40, welcher bestimmt, ob ein Teil des Moduls 32 oder seine Eingaben ausgefallen sind. Ebenso umfasst das sekundäre Modul 34 einen sekundären Funktionsprozessor 42, welcher das Signal zur Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit berechnet, welcher nur verwendet wird, wenn das primäre Modul 32 ausfällt. Das sekundäre Modul 34 umfasst auch einen eigensicheren Entscheidungsprozessor 44, welcher bestimmt, ob das sekundäre Modul 34 richtig funktioniert. Das primäre Modul 32 und das sekundäre Modul 34 empfangen Sensorsignale von einem Fahrzeugkommunikationskanal oder Bus 48. Eine gewisse Anzahl von Sensoren 46, wie etwa Radgeschwindigkeitssensoren, Lenkwinkelsensoren, Gierratensensoren, Sensoren für Längs- und Querbeschleunigung usw., stellen Sensorsignale auf dem Bus 48 bereit, welche durch das primäre Modul 32 erzielt werden. Weiter umfasst das System 30 eine 6-DOF-IMU 50, einen GPS-Empfänger 52 und Entfernungssensoren 54, welche ihre Signale ebenfalls auf den Kommunikationsbus 48 setzen und die für das sekundäre Modul 34 zur Verfügung stehen.
Das sekundäre Modul 34 empfängt auch die Geschwindigkeitssignale von dem primären Funktionsprozessor 38 und puffert diese Geschwindigkeitssignale mindestens während eines gewissen gleitenden Zeitraums, wie etwa fünf Sekunden. Wenn ein Fehler in dem primären Modul 32 detektiert wird, dann liest das sekundäre Modul 34 die gepufferten Daten und extrapoliert diese Daten unter Verwenden der Drehraten- und Beschleunigungssignale von der 6-DOF-IMU 50, um die Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit bereitzustellen. Die 6-DOF-IMU 50 ist ein wohlbekannter Sensor, welcher an Bord bestimmter Fahrzeuge verfügbar ist und sechs Messungen von Änderungsraten, insbesondere Drehratenmessungen ω für Roll-, Nick- und Gierbewegung des Fahrzeugs, und Beschleunigungsmessungen f der Längsbeschleunigung, der Querbeschleunigung und der Auf/Ab-Beschleunigung bereitstellt. Die Extrapolation der Fahrzeuggeschwindigkeit unter Verwenden der gespeicherten Geschwindigkeitswerte und der 6-DOF-IMU-Daten in dem sekundären Modul 34 kann unter Verwenden der GPS-Daten von dem GPS-Empfänger 52 und/oder der Daten von den Entfernungssensoren 54, welche ortsfeste Objekte detektieren, soweit diese vorhanden sind, korrigiert oder erweitert werden, wobei die Änderungsrate des Abstands zwischen dem Fahrzeug und dem detektierten ortsfesten Objekt verwendet werden kann, um dazu beizutragen, die Fahrzeuggeschwindigkeit zu bestimmen. Falls sich das primäre Modul 32 von dem Ausfall oder Fehler erholt, kehrt der Betrieb des Systems 30 zu dem primären Modul 32 zurück, wobei die Zustandsvariablen des primären Moduls 32, wie etwa die Fahrzeuglängsgeschwindigkeit, die Fahrzeugquergeschwindigkeit, der Rollwinkel und der Nickwinkel, über den Kommunikationsbus 48 mit den neuesten Zustandsvariablen des sekundären Moduls 34 initialisiert werden.
Die folgende Diskussion beschreibt, wie man die Daten der Änderungsraten von der 6-DOF-IMU 50 verwenden kann, um die Fahrzeuggeschwindigkeit während eines gewissen Zeitraums, nachdem das primäre Modul 32 ausgefallen ist, unter Verwenden der gepufferten Fahrzeuggeschwindigkeitsdaten vorhersagen zu können. Die Fahrzeugkinematik der gewöhnlichen Differenzialgleichung (ODE) für die Fahrzeuggeschwindigkeit im Fahrzeugkarosserierahmen b ist folgendermaßen definiert: v ·^b = –ΩV^b + R b / ag^a + f^b (1) wobei v^b die Fahrzeuggeschwindigkeit in der Mitte der IMU 50 im Fahrzeugkarosserierahmen b ist, welche der Längs-, Quer-, Auf/Ab-Geschwindigkeit des Fahrzeugs entspricht, d. h. v^b = [v_lon, v_lat, v_up]^T, wobei vorausgesetzt wird, dass die Räder des Fahrzeugs immer den Boden berühren, insbesondere eine „virtuelle” Messung v_up = 0 beim Kalman-Filtern; Ω eine schiefsymmetrische Matrix der Winkelgeschwindigkeit ω im b-System ist; g^a der Gravitationsvektor der Erde im Inertialsystem a ist, insbesondere (0, 0, –9,80665)^T m/s²; R b / a, die Rotationsmatrix aus dem b-System für das Inertialsystem a ist; f^b die Fahrzeugbeschleunigung ist, welche von Beschleunigungsmessern im b-System gemessen wird (IMU-Daten), und ω die Drehraten sind, welche von Gyroskopen im b-System (IMU-Daten) gemessen werden, und wobei die schiefsymmetrische Matrix Ω folgende ist:
und die Drehraten ω folgende sind: ω = (ϕ ·, θ ·, ψ ·)^T (3) wobei Φ der Rollwinkel ist, θ der Nickwinkel ist, und ψ der Gierwinkel ist.
Falls der Wert v^a die Geschwindigkeit des Schwerpunkts (CG) des Fahrzeugs im Inertialsystem (a-System) ist, gilt nach den Newtonschen Gesetzen: v ·^a = g^a + f^a (4) da: v^a = R a / bv^b (5) v ·^a = R a / bv ·^b + R · a / bv^b = R a / bv ·^b + R a / bΩv^b = g^a + f^a (6)
Es sei zu beachten, dass die Eigenschaft der Rotationsmatrix R a / b und der Beschleunigungsvektor im Fahrzeugkarosserierahmen beobachtet werden. Das Multiplizieren der Gleichung (6) mit der Rotationsmatrix R b / a leitet die ODE der Fahrzeuggeschwindigkeit im Fahrzeugkarosserierahmen b ab.
3 ist ein Flussdiagramm 60, welches zeigt, wie die Gleichung (1) verwendet wird, um den Fahrzeuggeschwindigkeitswert v_b vorherzusagen. Der letzte gepufferte Fahrzeuggeschwindigkeitswert v b / 0 von dem primären Modul 32 wird in dem Kästchen 62, welches drei Komponenten aufweist, nämlich die Längsgeschwindigkeit v ^_lon, die Quergeschwindigkeit v ^_lat und die Auf/Ab-Geschwindigkeit v_up des Fahrzeugs, folgendermaßen bereitgestellt: v b / 0 = [v ^_lon, v ^_lat, 0]^T (7)
Die Fahrzeuggeschwindigkeit im Karosserierahmen wird in dem Kästchen 64 integriert, um den Fahrzeuggeschwindigkeitswert v^b zu erzielen. Der Geschwindigkeitswert v^b wird verwendet, um in dem Kästchen 66 die Auf-Geschwindigkeitsabweichung –v_up zu erzielen, welche mit einer Kalman-Filterverstärkung K multipliziert wird, welche in dem Kästchen 68 in einem Multiplikator 70 bereitgestellt wird, um –Kv_up zu erzielen. Die gefilterte Auf-Geschwindigkeitsabweichung –Kv_up wird dann von dem Fahrzeuggeschwindigkeitswert v^b in einem Subtraktor 72 subtrahiert, um das geschätzte Signal der Längs- und Quergeschwindigkeit des Fahrzeugs auf der Leitung 74 als Ausgabe des sekundären Funktionsprozessors 42 zu erzielen.
Eine Diskussion darüber, wie der Geschwindigkeitswert v ·^b erzielt wird, wird nachstehend bereitgestellt. Die Nick-, Roll- und Gierwinkelraten ω von der 6-DOF-IMU 50 werden in dem Kästchen 76 bereitgestellt und werden verwendet, um die schiefsymmetrische Matrix Ω in dem Kästchen 78 zu erzielen. Die schiefsymmetrische Matrix Ω wird multipliziert mit dem Fahrzeuggeschwindigkeitswert v^b in dem Multiplikator 80 multipliziert und wird von dem Inverter 82 umgekehrt, um den Wert –Ωv^b als erste Komponente der Gleichung (1) zu erzielen.
Die Vorhersage der Fahrzeuggeschwindigkeit durch den sekundären Funktionsprozessor 42 in dem sekundären Modul 34 erfordert einen Anfangswert der Fahrzeuglage, d. h. einen Roll-, Nick- und Gierwert, welcher die Rotationsmatrix R b / a von dem Inertialkoodinatensystem (a-System) zu dem Fahrzeugkoordinatensystem (b-System) bestimmt. Bei diesem Beispiel ist der Wert R b / ag^a gegenüber der Azimutrotation invariant, und somit werden nur die Roll- und Nickwinkel des Fahrzeugs benötigt, wobei der Gierwinkel auf null gesetzt wird. Für ein stehendes Fahrzeug kann die Roll- und Nicklage des Fahrzeugs aus zweidimensionalen Winkeln zwischen dem Schwerkraftvektor und der von der IMU gemessenen Beschleunigung berechnet werden. Für ein fahrendes Fahrzeug kann die Lage für die Roll- und Nickbewegung jedoch unter Verwenden des Vektorwertes v^b der Fahrzeuggeschwindigkeit von dem primären Modul 32 berechnet werden. Die schiefsymmetrische Matrix Ω aus dem Kästchen 78 wird von einem Umkehrer 58 umgekehrt, um den Kehrwert der schiefsymmetrischen Matrix –Ω zu erzielen, welcher mit einer Abschätzung der Rotationsmatrix R b / a, welche auf der Leitung 56 bereitgestellt wird, in einem Multiplikator 98 multipliziert wird, um den Wert –ΩR b / a zu erzielen. Die letzte gepufferte Rotationsmatrix R b / a, welche in dem Kästchen 84 vor dem detektierten Fehler des primären Moduls 32 bereitgestellt wird, und der Wert –ΩR b / a von dem Multiplikator 98 werden einem Integraloperator 86 zugeführt, um eine neue Rotationsmatrix R b / a zu generieren. 4 und die nachstehende Diskussion zeigen, wie diese gepufferten Rotationsmatrizen R b / a bestimmt werden, wenn das primäre Modul 32 funktioniert.
Der Raum, welcher durch die Rotationsmatrizen gebildet wird, ist nicht euklidisch, und somit ist besondere Vorsicht geboten, wenn Abschätzungen der Fahrzeuglage gehandhabt werden.
Beispielsweise ist der Wert R b / a von dem Integraloperator 86 vielleicht keine Rotationsmatrix. Eine Projektion einer Singläwertzerlegung (SVD) wird benötigt, um eine Normalisierung des Wertes R b / a bereitzustellen, um ihn als Rotationsmatrix zu identifizieren. Die SVD-Matrizen U, S und V werden derart berechnet, dass: USV^T = R ^ b / a (8)
Die normalisierte Rotationsmatrix R b / a wird in dem Kästchen 88 erzielt durch Berechnen von: R b / a = USV^T (10)
Die Fahrzeuglage, welche die Roll- Φ, Nick- θ und Gier- ψ Winkel umfasst, wird aus der Rotationsmatrix R b / a erzielt. Das Fahrzeugkoordinatensystem (b-System) ist mit der Karosserie des Fahrzeugs verbunden, und das a-System ist das Inertialkordinatensystem.
Die Rotationsmatrix R b / a kann folgendermaßen mit drei Euler-Winkeln ausgedrückt werden: θ = (ϕ, θ, ψ)^T (11)
Die Rotationsmatrix R b / a von dem a-System zu dem b-System wird folgendermaßen bereitgestellt:
wobei c_θ = cos(θ) und s_θ = sin(θ).
Die Ableitung der Rotationsmatrix R b / a von dem b-System zu dem a-System wird folgendermaßen bestimmt. Unter Berücksichtigung der Infinitesimalwinkel δθ = (δϕ, δθ, δψ)^T für die Roll- Φ, Nick- θ und Gier- ψ Bewegung des Fahrzeugs kann die entsprechende Rotationsmatrix R mit R a / b ≈ I₃ + ΔΘ, wobei ΔΘ = [δθx] die schiefsymmetrische Matrixdarstellung der Rotationswinkel θ a / b ist, wie folgt genähert werden:
wobei x einen Operator der schiefsymmetrischen Matrix, nämlich axb ≡ [ax]b darstellt.
Zu dem Zeitpunkt t kann ein Vektor p im b-System im a-System mit q(t) = R a / b(t)p ausgedrückt werden. Man betrachte nun zu einem Zeitpunkt t + Δt, dass: q(t + Δt) = R a / b(t + Δt)p = (I₃ + ΔΘ)R a / b(t)p (14)
Die Zeitableitung der Rotationsmatrix R b / a wird folgendermaßen definiert:

wobei Ω = lim_Δt→0 ΔΘ / Δt die Drehrate ω = (ϕ ·, θ ·, ψ ·)^T der schiefsymmetrischen Matrix ist, d. h. Ω = [x]. Es sei zu beachten, dass Gleichung (15) der Fahrzeuglage entspricht: θ ·(t) = ω (16)
Die Rotationsmatrix R b / a aus dem Kästchen 88 und der Gravitationsvektor g^a aus dem Kästchen 90 werden von dem Multiplikator 92 multipliziert, um die zweite Komponente von Gleichung (1) zu erzielen, insbesondere R b / ag^a. Die drei Beschleunigungswerte f^b der 6-DOF-IMU 50 werden in dem Kästchen 94 für die dritte Komponente von (1) bereitgestellt, und alle Komponenten –Ωv^b, R b / a, g^a und f^b werden von dem Addierer 96 zusammengerechnet, um den Geschwindigkeitswert v ·^b zu erzielen, welcher an das Integralkästchen 64 gesendet wird.
4 ist ein Flussdiagramm 100, welches einen Prozess zum Bestimmen oder Abschätzen der Fahrzeuglage θ vor einem Ausfall unter Verwenden des Geschwindigkeitsvektors v^b zeigt, welcher von dem primären Modul 32 in dem Kästchen 102 bereitgestellt wird. Der Geschwindigkeitsvektor v^b wird in dem Kästchen 104 tiefpassgefiltert und seine Änderungsrate wird von dem Ableitungskästchen 106 bereitgestellt, um die Änderungsrate des Geschwindigkeitsvektorwerts v ·^b zu erzielen. Die IMU-Drehraten ω werden in dem Kästchen 108 bereitgestellt, und die IMU-Beschleunigungsraten f^b werden in dem Kästchen 110 bereitgestellt. Die schiefsymmetrische Matrix Ω wird in dem Kästchen 112 unter Verwenden der Drehraten ω wie in dem zuvor beschriebenen Kästchen 78 berechnet. Die schiefsymmetrische Matrix Ω wird dann mit dem Geschwindigkeitswert v^b in dem Multiplikator 114 multipliziert, um den Wert Ωv^b zu erzielen. Die Beschleunigungsraten f^b werden von dem Umkehrer 116 umgekehrt, und die Werte v ·^b, Ωv^b und –f^b werden von dem Addierer 118 zusammengerechnet, um v ·^b + Ωv^b – f^b zu erzielen, woraus in dem Kästchen 120 die Rotationsmatrix R b / a unter Verwenden des Roll-/Nick-Winkels β und des Gravitationsvektors g^a aus dem Kästchen 122 wie folgt geschätzt wird: R b / ag^a = β (17) wobei: β = v ·^b + Ωv^b – f^b (18)
Die SVD-Matrizen U, S und V werden folgendermaßen berechnet: USV^T = β(g^a)^T (19) wobei:
Die Abschätzung für die Rotationsmatrix R b / a ist: R_e = UCV^T (21)
Die Fahrzeuglage θ für den Rollwinkel Φ und den Nickwinkel θ wird folgendermaßen berechnet: ϕ = –sin^–1(R(1, 3)) (22) θ = sin^–1( R(2, 3) / cos(θ)) (23)
Wie zuvor erwähnt, falls die GPS-Daten von dem GPS-Empfänger 52 verfügbar sind, können sie verwendet werden, um die vorhergesagte Fahrzeuggeschwindigkeit kombiniert mit den Daten, welche von der IMU 50 bereitgestellt werden, zu verbessern, weil sich die Vorhersageleistung in dem Maße verschlechtert, wie sich die Fehler häufen. Das GPS-Signal wird als Messung der Längsgeschwindigkeit des Fahrzeugs mit
verwendet, wobei v_lon die Längsgeschwindigkeit des Fahrzeugs ist, v_lat die Quergeschwindigkeit des Fahrzeugs ist, und ε die Abweichung einer Gaußschen Normalverteilung ist. Ein Kalman-Bucy-Filter wird angewendet, um die Abschätzung der Fahrzeuggeschwindigkeit zu korrigieren, wenn die GPS-Korrekturen erfolgen, wenn neue GPS-Daten ankommen und der Signalempfang über einem vorbestimmten Signal-Rausch-Verhältnis liegt.
Wie zuvor erwähnt, können auch die Geschwindigkeitsdaten von Entfernungssensoren verwendet werden, um die Schätzfunktion der Fahrzeuggeschwindigkeit zu verbessern. Als Ausführungsbeispiel wird nachstehend mit Bezug auf 5 die Korrektur unter Verwenden der Radardaten besprochen, welche eine Abbildung 126 eines Fahrzeugs 128 zeigt, welches auf einer Fahrbahn 130 fährt. Das Fahrzeug 128 umfasst einen vorderen Radarsensor 132 und einen hinteren Radarsensor 134, die Objekte entlang der Fahrbahn 132 detektieren, wie etwa jeweils die Straßenschilder 136 und 138. Unter Verwenden der Zustandsvariablen der Längs- und Quergeschwindigkeit des Fahrzeugs v_H = (v_lon, v_lat)^T, der Fahrzeug-Gierrate von der IMU 50, einer zweidimensionalen schiefsymmetrischen Matrix [ψx], des i. Objekts, welches von dem Radarsensor 132 detektiert wird, welcher sich an dem Punkt p_i in dem Fahrzeugsystem befindet, der Entfernungsrate r ·_i, des j. Objekts, welches von dem Radarsensor 134 detektiert wird, welcher sich an dem Punkt p_j in dem Fahrzeugsystem befindet, und der Entfernungsrate r ·_j können zwei Messgleichungen folgendermaßen erzielt werden:
wobei ε_i und ε_j Abweichungsterme der Gaußschen Normalverteilung sind, welche durch Radar-Doppler-Messungen eingeführt werden. Daher kann ein Kalman-Bucy-Filter ausgelegt sein, um die Vorhersage der Fahrzeuggeschwindigkeit basierend auf den Messgleichungen zu korrigieren.
6 ist ein Flussdiagramm 140, welches einen Prozess zum Verwenden der GPS-Daten und/oder der Radardaten zeigt, falls diese verfügbar sind, um dazu beizutragen, die geschätzte Fahrzeuggeschwindigkeit zu bestimmen. Der Algorithmus beginnt in dem Kästchen 142 und bestimmt, ob neue GPS-Daten oder Radardaten an der Entscheidungsraute 144 verfügbar sind. Falls keine neuen GPS- oder Radardaten an der Entscheidungsraute 144 verfügbar sind, dann verwendet der Algorithmus die vorhergesagte Fahrzeuggeschwindigkeit aus den IMU-Daten in dem Kästchen 146, wie zuvor besprochen. Falls neue GPS-Signale oder Radardaten an der Entscheidungsraute 144 verfügbar sind, bestimmt der Algorithmus an der Entscheidungsraute 148, ob der Signalempfang gut genug ist oder ob statische Radarobjekte vorhanden sind. Falls an der Entscheidungsraute 148 der GPS-Signalempfang nicht zufriedenstellend ist oder keine statischen Radarobjekte vorhanden sind, dann fährt der Algorithmus mit dem Kästchen 146 fort, um die Vorhersagedaten für die Fahrzeuggeschwindigkeit zu verwenden. Falls an der Entscheidungsraute 148 das GPS-Signal gut ist oder die Radarsensoren statische Objekte erfassen, dann verwendet der Algorithmus einen oder beide dieser Werte in dem Kästchen 150, um Abweichungen aus dem vorhergesagten Fahrzeuggeschwindigkeitssignal zu entfernen. Die Korrektur auf Kalman-Bucy-Filterbasis, welche von dem Kästchen 150 bereitgestellt wird, wird in dem Kästchen 68 als Abweichungskorrektur bereitgestellt.
Wie der Fachmann verstehen wird, können sich die mehreren und diversen Schritte und Prozesse, welche hier besprochen werden, um die Erfindung zu beschreiben, auf Operationen beziehen, welche von einem Computer, einem Prozessor oder einer anderen elektronischen Rechenvorrichtung ausgeführt werden, welche unter Verwenden eines elektrischen Phänomens Daten manipulieren und/oder umformen. Diese Computer und elektronischen Vorrichtungen können diverse flüchtige und/oder nicht flüchtige Speicher verwenden, welche ein nicht vorübergehendes computerlesbares Medium umfassen, auf dem ein ausführbares Programm gespeichert ist, welches diversen Code oder ausführbare Anweisungen umfasst, welche von dem Computer oder Prozessor ausgeführt werden können, wobei der Speicher und/oder das computerlesbare Medium alle Formen und Arten von Speichern und anderen computerlesbaren Medien umfasst bzw. umfassen.
Die vorstehende Diskussion offenbart und beschreibt nur Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung. Der Fachmann wird ohne Weiteres aus dieser Diskussion und aus den beiliegenden Zeichnungen und Ansprüchen erkennen, dass diverse Änderungen, Modifikationen und Variationen daran vorgenommen werden können, ohne Geist und Umfang der Erfindung, wie sie in den folgenden Ansprüchen definiert sind, zu verlassen.

Claims

Ein Verfahren zum Bereitstellen einer redundanten Abschätzung einer Geschwindigkeit einer mobilen Plattform, wobei das genannte Verfahren folgende Schritte umfasst: – Bereitstellen von Sensorausgangssignalen von einer Vielzahl von primären Sensoren; – Bereitstellen von Trägheitsmesssignalen von einer Trägheitsmesseinheit; – Schätzen der Geschwindigkeit in einem primären Modul unter Verwenden der primären Sensorsignale; – Puffern von geschätzten Geschwindigkeitswerten von dem primären Modus während eines vorbestimmten Zeitraums; – Bestimmen, dass einer oder mehrere der primären Sensoren oder das primäre Modul ausgefallen ist bzw. sind; und – Abschätzen der Geschwindigkeit in einem sekundären Modul unter Verwenden der gepufferten Geschwindigkeitswerte und der Trägheitsmesssignale, falls die primären Sensoren oder das primäre Modul ausgefallen sind bzw. ist.
Das Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bereitstellen von Sensorausgangssignalen ein Bereitstellen von Sensorausgangssignalen von Radgeschwindigkeitssensoren, einem Lenkwinkelsensor, einem Gierratensensor oder einem Längsbeschleunigungssensor umfasst.
Das Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Bereitstellen von Trägheitsmesssignalen von einer Trägheitsmesseinheit ein Bereitstellen von Trägheitsmesssignalen von einer Trägheitsmesseinheit mit 6 Freiheitsgraden, welche drei Beschleunigungswerte, welche Quer-, Längs- und Auf/Ab-Beschleunigungswerte umfassen, und drei Drehratenwerte, welche Roll-, Nick- und Gierwerte umfassen, umfassen.
Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, weiter umfassend ein Bereitstellen von GPS-Signalen, welche den Standort der mobilen Plattform identifizieren, wobei das Abschätzen der Geschwindigkeit in einem sekundären Modul ein Verwenden von Standortdaten der mobilen Plattform aus den GPS-Signalen umfasst, um die Abschätzung der Geschwindigkeit zu verbessern.
Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, weiter umfassend ein Bereitstellen von Entfernungssensorinformationen von der mobilen Plattform an detektierte statische Objekte, wobei das Abschätzen der Geschwindigkeit in einem sekundären Modul ein Verwenden der Entfernungssensorinformationen umfasst, um die Abschätzung der Geschwindigkeit zu verbessern.
Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei das Abschätzen der Geschwindigkeit in einem sekundären Modul ein Verwenden von Kinematik in einem Karosserierahmen umfasst.
Das Verfahren nach Anspruch 6, wobei das Verwenden von Kinematik in einem Karosserierahmen ein Verwenden der folgenden Gleichung umfasst: v ·^b = –ΩV^b + R b / ag^a + f^b (1) wobei v^b die Geschwindigkeit in der Mitte der Trägheitsmesseinheit in dem Fahrzeugkarosserierahmen b ist, welche der Längs-, Quer-, Auf/Ab-Geschwindigkeit entspricht, d. h. v^b = [v_lon, v_lat, v_up]^T, wobei vorausgesetzt wird, dass die mobile Plattform immer den Boden berührt, insbesondere eine „virtuelle” Messung v_up = 0 beim Kalman-Filtern; Ω eine schiefsymmetrische Matrix der Winkelgeschwindigkeit ω im b-System ist; g^a der Gravitationsvektor der Erde im Inertialsystem a ist, insbesondere (0, 0, –9,80665)^T m/s²; R b / a, die Rotationsmatrix von dem b-System zu dem Inertialsystem a ist; f^b die Beschleunigung im b-System ist, und ω die Drehraten im b-System sind, und wobei die schiefsymmetrische Matrix Ω folgende ist:
und die Drehraten ω folgende sind: ω = (ϕ ·, θ ·, ψ ·)^T, und wobei Φ der Rollwinkel ist, θ der Nickwinkel ist, und ψ der Gierwinkel ist.
Das Verfahren nach Anspruch 6 oder 7, wobei das Abschätzen der Geschwindigkeit in dem sekundären Modul ein Entfernen von Daten aus den Trägheitsmesssignalen ein Plattformbewegung in Auf/Ab-Richtung umfasst.
Das Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 8, wobei das Abschätzen der Geschwindigkeit in dem sekundären Modul ein Entfernen von Gierdaten aus den Trägheitsmesssignalen umfasst.
Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, wobei der vorbestimmte Zeitraum fünf Sekunden beträgt.