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DE102021206178A1 - Verfahren zur GNSS-basierten Lokalisierung eines Fahrzeugs - Google Patents

Verfahren zur GNSS-basierten Lokalisierung eines Fahrzeugs Download PDF

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DE102021206178A1
DE102021206178A1 DE102021206178.8A DE102021206178A DE102021206178A1 DE 102021206178 A1 DE102021206178 A1 DE 102021206178A1 DE 102021206178 A DE102021206178 A DE 102021206178A DE 102021206178 A1 DE102021206178 A1 DE 102021206178A1
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vehicle
gnss
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piece
distance
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Christian Skupin
Wen Ren
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Robert Bosch GmbH
Original Assignee
Robert Bosch GmbH
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Publication date
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Priority to US17/806,555 priority patent/US12313749B2/en
Priority to CN202210680832.7A priority patent/CN115494532A/zh
Priority to JP2022097062A priority patent/JP2023001075A/ja
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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur GNSS-basierten Lokalisierung eines Fahrzeugs (1), umfassend zumindest folgende Schritte:a) Empfangen von GNSS-Satellitensignalen (2) von GNSS-Satelliten (3) und Ermitteln von mindestens einer Abstandsinformation über den Abstand (4) zwischen dem Fahrzeug (1) und dem das betreffende GNSS-Satellitensignal (2) aussendenden GNSS-Satelliten (3),b) Ermitteln mindestens einer Umgebungsinformation über die Umgebung um das Fahrzeug (1) unter Verwendung von Bildinformationen, die unter Verwendung mindestens eines Umfeldsensors (5) des Fahrzeugs (1) ermittelt werden, der Abbildungen zumindest eines Teils der Umgebung um das Fahrzeug (1) aus verschiedenen Perspektiven erfassen kann,c) Ermitteln mindestens einer Korrekturinformation unter Verwendung der mindestens einen Umgebungsinformation,d) Korrigieren der mindestens einen Abstandsinformation mittels der mindestens einen Korrekturinformation.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur GNSS-basierten Lokalisierung eines Fahrzeugs. Darüber hinaus werden ein Computerprogramm zur Durchführung des Verfahrens, ein maschinenlesbares Speichermedium sowie eine Lokalisierungseinrichtung für ein Fahrzeug angegeben. Das Verfahren kann insbesondere im Zusammenhang mit dem zumindest teilweise autonomen oder automatisierten Fahren zum Einsatz kommen.
  • Stand der Technik
  • Zur Ermöglichung eines hochautomatisierten Fahrens trägt die Bereitstellung einer präzisen und zuverlässigen Ortung durch unter anderem das GNSS-System bei. Im urbanen Umfeld, besonders in engen Straßenschluchten, kann es jedoch zu Beeinträchtigungen des GNSS-Empfangs kommen. Hier können Satellitensignale an Gebäudewänden reflektiert werden und somit zeitlich versetzt beim Empfänger ankommen. Dies hat in der Regel zur Folge, dass die betreffende Pseudorange überschätzt und somit eine fehlerbehaftete Position berechnet wird. Bei diesen sogenannten Mehrwegeffekten unterscheidet man insbesondere zwischen zwei verschiedenen Fällen. Im ersten Fall hat der Empfänger weiterhin Sichtverbindung zum Satelliten (LOS) und empfängt sowohl das direkte Satellitensignal als auch das reflektierte Signal. Im zweiten Fall hat der Empfänger keine Sichtverbindung zum Satelliten (NLOS), da dieser z.B. durch ein Gebäude blockiert wird, und empfängt ausschließlich das reflektierte Signal. Da reflektierte Signale üblicherweise gedämpfte Amplituden und/oder verzögerte Laufzeiten aufweisen, können diese im LOS-Fall von den direkt empfangenen Satellitensignalen unterschieden und der Fehler durch eine geeignete Korrelation im Empfänger (zu einem gewissen Maß) kompensiert werden. Der im NLOS-Fall verursachte Mehrwegeffekt ist dagegen üblicherweise schwerer zu erfassen und kann daher zu einem deutlich größeren Positionierungsfehler führen.
  • Vor diesem Hintergrund besteht das Bestreben, die Kompensation bzw. Korrektur von Mehrwegeffekten insbesondere im NLOS-Fall zu verbessern.
  • Offenbarung der Erfindung
  • Hier vorgeschlagen wird gemäß Anspruch 1 ein Verfahren zur GNSS-basierten Lokalisierung eines Fahrzeugs, umfassend zumindest folgende Schritte:
    1. a) Empfangen von GNSS-Satellitensignalen von GNSS-Satelliten und Ermitteln von mindestens einer Abstandsinformation über den Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem das betreffende GNSS-Satellitensignal aussendenden GNSS-Satelliten,
    2. b) Ermitteln mindestens einer Umgebungsinformation über die Umgebung um das Fahrzeug unter Verwendung von Bildinformationen, die unter Verwendung mindestens eines Umfeldsensors des Fahrzeugs ermittelt werden, der Abbildungen zumindest eines Teils der Umgebung um das Fahrzeug aus verschiedenen Perspektiven erfassen kann,
    3. c) Ermitteln mindestens einer Korrekturinformation unter Verwendung der mindestens einen Umgebungsinformation,
    4. d) Korrigieren der mindestens einen Abstandsinformation mittels der mindestens einen Korrekturinformation.
  • GNSS steht in diesem Zusammenhang für Globales Navigationssatellitensystem, wie zum Beispiel GPS (Global Positioning System) oder Galileo. Die angegebene Reihenfolge der Schritte a), b), c) und d) ist beispielhaft und kann sich so bei einem regulären Betriebsablauf des Verfahrens einstellen bzw. zumindest einmal in der angegebenen Reihenfolge ablaufen. Darüber hinaus können zumindest die Schritte a) und b) auch zumindest teilweise parallel bzw. gleichzeitig durchgeführt werden. Das Verfahren kann beispielsweise mittels einer (hier auch beschriebenen) Lokalisierungseinrichtung für ein Fahrzeug durchgeführt werden.
  • Mit dem hier beschriebenen Verfahren kann in vorteilhafter Weise die fehlerbehaftete Pseudorange reflektierter GNSS-Satellitensignale von GNSS-Satelliten, zu denen keine direkte Sichtverbindung existiert (NLOS-Satelliten), durch einen zusätzlichen Wert korrigiert werden, welcher mithilfe einer oder mehrerer Kameras bestimmt wird. Besonders vorteilhaft ist in diesem Zusammenhang der Einsatz einer sogenannten Structure-from-Motion-Methode zur Auswertung der erfassten Bildinformationen. Bei dem Fahrzeug kann es sich beispielsweise um ein Kraftfahrzeug, wie etwa ein Automobil handeln. Weiterhin kann das Fahrzeug für einen zumindest teilweise automatisiert und/oder autonomen Fahrbetrieb eingerichtet sein.
  • In Schritt a) erfolgt ein Empfangen von GNSS-Satellitensignalen von GNSS-Satelliten und Ermitteln von mindestens einer Abstandsinformation über den Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem das betreffende GNSS-Satellitensignal aussendenden GNSS-Satelliten. Das Empfangen kann über mindestens eine GNSS-Antenne des Fahrzeugs erfolgen, welche das empfangene Signal roh oder vorverarbeitet an eine Lokalisierungseinrichtung des Fahrzeugs übermitteln kann. Die mindestens eine Abstandsinformation kann über eine Laufzeitmessung des Signals ermittelt werden. Die Abstandsinformation kann über den tatsächlichen Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem GNSS-Satelliten hinaus gegebenenfalls auch einen Anteil umfassen, der auf mindestens eine Reflexion des betreffenden GNSS-Satellitensignals zurückzuführen ist. Mit anderen Worten kann die Abstandsinformation eine ggf. zu lange und/oder noch nicht korrigierte Pseudorange betreffen bzw. beschreiben.
  • In Schritt b) erfolgt ein Ermitteln mindestens einer Umgebungsinformation über die Umgebung um das Fahrzeug unter Verwendung von Bildinformationen, die unter Verwendung mindestens eines Umfeldsensors des Fahrzeugs ermittelt werden, der Abbildungen zumindest eines Teils der Umgebung um das Fahrzeug aus verschiedenen Perspektiven erfassen kann. Der mindestens eine Umfeldsensor kann beispielsweise mindestens einen optischen Sensor und/oder mindestens einen akustischen Sensor umfassen. Beispielhaft kann der mindestens eine Umfeldsensor mindestens eine Kamera, einen Radar-Sensor, Lidar-Sensor, Ultraschallsensor oder dergleichen umfassen. Bevorzugt umfasst der mindestens eine Umfeldsensor mindestens eine Kamera. Der mindestens eine Umfeldsensor kann zum Beispiel (kontrolliert) bewegbar an dem Fahrzeug angeordnet sein, um zumindest einen Teil der Umgebung aus verschiedenen Perspektiven erfassen zu können. Vorzugsweise kann der mindestens eine Umfeldsensor derart (ggf. auch fest) an dem Fahrzeug montiert sein, dass er aufgrund einer Bewegung des Fahrzeugs relativ zur Umgebung zumindest einen Teil der Umgebung aus verschiedenen Perspektiven erfassen kann. Weiterhin können mindestens zwei Umfeldsensoren vorhanden und derart an dem Fahrzeug angeordnet und/oder relativ zueinander ausgerichtet sein, dass sie insgesamt zumindest einen Teil der Umgebung aus verschiedenen Perspektiven erfassen können.
  • In Schritt c) erfolgt ein Ermitteln mindestens einer Korrekturinformation unter Verwendung der mindestens einen Umgebungsinformation. Die Umgebungsinformation kann beispielweise eine räumliche Distanz zu einem Objekt, wie etwa einem Gebäude bzw. einer Gebäudewand im Umfeld des Fahrzeugs beschreiben. Es können in diesem Zusammenhang auch mehrere, wie etwa mindestens zwei räumliche Distanzen, zu zwei Objekten, wie etwa (einander gegenüberliegender) Gebäude bzw. Gebäudewände im Umfeld des Fahrzeugs zur Ermittlung der Korrekturinformation verwendet werden. Die Korrekturinformation kann beispielsweise in der Form eines Skalierungsfaktor oder eines Korrekturwertes bereitgestellt werden. Der Korrekturwert kann vorzugsweise eine überschätzte Distanz beschreiben.
  • In Schritt d) erfolgt ein Korrigieren der mindestens einen Abstandsinformation mittels der mindestens einen Korrekturinformation. Beispielsweise kann die Abstandsinformation zum Erhalten des tatsächlichen Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem das betreffende GNSS-Satellitensignal aussendenden GNSS-Satelliten mit der Korrekturinformation skaliert oder um den Korrekturwert reduziert werden.
  • Nach einer vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass weiterhin ein Prüfen erfolgt, ob es sich bei einem oder mehreren der GNSS-Satellitensignale um reflektierte GNSS-Satellitensignale von GNSS-Satelliten handelt, zu denen keine direkte Sichtverbindung existiert (NLOS-Satelliten). In diesem Zusammenhang können beispielsweise reflektierte Satellitensignale an einem geringen Träger-Rauschverhältnis (Carrier to Noise Ratio; C/NO) und/oder einem signifikanten Pseudorange Residuum erkannt werden. Insbesondere im Falle eines bewegten Fahrzeuges können diese Werte auch zeitlich beobachtet werden. So können zum Beispiel Sprünge in den C/NO und/oder Residuen (z.B. C/NO wird kleiner, Residuum wird größer) einen Rückschluss auf reflektierte Signale erlauben. Alternativ oder zusätzlich können GNSS-Satelliten, zu denen keine direkte Sichtverbindung existiert, mithilfe von mindestens einer Kamera des Fahrzeugs identifiziert werden. Hierfür können in den Kamerabildern umliegende Gebäude durch eine Bildverarbeitungsmethode, wie etwa einer Semantischen Segmentierung detektiert werden. Unter bekannten Azimut- und Elevationswinkeln der Satelliten kann beispielhaft eine Art Raytracing durchgeführt werden, um zu erkennen, ob eine direkte Sichtverbindung zum entsprechenden Satelliten verfügbar ist. Ein Raytracing-Verfahren kann vorteilhaft eingesetzt werden, um die Berechnung von Reflexionen durchzuführen. Hier kann in besonders vorteilhafter Weise eine Prüfung genügen, ob der direkte Pfad vorhanden ist, insbesondere auch ohne Berechnung der Reflexionen. Dies ist vorteilhaft mit sehr geringem Rechenaufwand möglich.
  • Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass der Umfeldsensor mindestens eine Kamera umfasst. Beispielsweise kann der Umfeldsensor zwei oder mehr Kameras umfassen. Die Kameras können derart an dem Fahrzeug angeordnet und/oder relativ zueinander ausgerichtet sein, dass sie insgesamt zumindest einen Teil der Umgebung aus verschiedenen Perspektiven erfassen können. Besonders bevorzugt umfasst der Umfeldsensor ein rundumsichtfähiges Kamerasystem.
  • Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die mindestens eine Umgebungsinformation unter Verwendung einer Structure-from-Motion-Methode ermittelt wird. Structure from Motion (SfM) bezeichnet üblicherweise eine Methode, um 3D-Informationen durch die Überlappung zeitversetzter Bilder zu gewinnen, wobei insbesondere die sogenannte Parallaxe genutzt wird. Ein besonderer Vorteil der Structure-from-Motion-Methode kann darin gesehen werden, dass im Gegensatz zur herkömmlichen Photogrammetrie zuvor keine Zielobjekte angegeben werden müssen, von welchen die 3D-Position bekannt ist. Mit anderen Worten beschreibt Structure-from-Motion eine Methode der 3D-Oberflächenberechnung mit 2D-Bildinformationen aus unterschiedlichen Perspektiven. So kann zum Beispiel die Distanz zu Pixeln und/oder Objekten ermittelt werden, in dem man diese durch eine Kamera zeitversetzt aus unterschiedlichen Winkeln betrachtet. Ein Fahrzeug, welches mit einer oder mehreren Kameras ausgestattet ist, ist dadurch in vorteilhafter Weise in der Lage die Distanz zu umliegenden Objekten, wie insbesondere Gebäuden zu bestimmen. Mit Hilfe eines rundumsichtfähigen Kamerasystems kann auf diese Weise sogar vorteilhaft ein 3D-Modell der Umgebung erstellt werden. Dieses Model kann besonders vorteilhaft zur Ermittlung der mindestens einen Umgebungsinformation und/oder der mindestens einer Korrekturinformation beitragen.
  • Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die mindestens eine Umgebungsinformation mindestens einen räumlichen Abstand zu einem Objekt im Umfeld des Fahrzeugs umfasst. Der räumliche Abstand kann beispielsweise einen horizontalen Abstand betreffen. Bei dem Objekt kann es sich zum Beispiel um ein Gebäude bzw. eine Gebäudewand handeln.
  • Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die mindestens eine Korrekturinformation ein Maß für einen Anteil der Abstandsinformation beschreibt, der auf mindestens eine Reflexion des betreffenden GNSS-Satellitensignals zurückzuführen ist. Dies kann mit anderen Worten insbesondere auch als eine sogenannte überschätzte Distanz bezeichnet werden.
  • Nach einer besonders vorteilhaften Ausgestaltung erfolgt bei dem Verfahren eine GNSS-Pseudorange-Korrektur durch Anwendung einer Structure-from-Motion-Methode. Das Verfahren kann somit einen besonders vorteilhaften Ansatz für das hochautomatisierte Fahren bereitstellen, um die Genauigkeit GNSS-basierter Lokalisierung im urbanen Umfeld vorteilhaft zu erhöhen. In diesem Zusammenhang kann die vom Empfänger zum Satelliten gemessene Pseudorange von reflektierten Satellitensignalen durch einen zusätzlichen Wert korrigiert werden, welcher mithilfe von Kameras und der 3D-Rekonstruktionsmethode Structure-from-Motion bestimmt wird.
  • Nach einem weiteren Aspekt wird auch ein Computerprogramm zur Durchführung eines hier beschriebenen Verfahrens vorgeschlagen. Dies betrifft mit anderen Worten insbesondere ein Computerprogramm(-produkt), umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, ein hier beschriebenes Verfahren auszuführen.
  • Nach einem weiteren Aspekt wird auch ein maschinenlesbares Speichermedium vorgeschlagen, auf dem das Computerprogramm gespeichert ist. Regelmäßig handelt es sich bei dem maschinenlesbaren Speichermedium um einen computerlesbaren Datenträger.
  • Nach einem weiteren Aspekt wird eine Lokalisierungseinrichtung für ein Fahrzeug angegeben, eingerichtet zur Durchführung eines hier beschriebenen Verfahrens. Dies betrifft mit anderen Worten eine Lokalisierungseinrichtung für ein Fahrzeug, welche zur Durchführung eines hier beschriebenen Verfahrens eingerichtet ist. Beispielsweise kann das zuvor beschriebene Speichermedium Bestandteil der Lokalisierungseinrichtung oder mit dieser verbunden sein. Vorzugsweise ist die Lokalisierungseinrichtung in oder an einem (Kraft-)Fahrzeug angeordnet oder zur Montage in oder an einem solchen vorgesehen und eingerichtet. Bevorzugt bildet die Lokalisierungseinrichtung einen GNSS-Sensor oder umfasst zumindest einen solchen. Die Lokalisierungseinrichtung kann weiterhin bevorzugt für einen autonomen Betrieb des Fahrzeugs vorgesehen und eingerichtet sein. Weiterhin kann es sich bei der Lokalisierungseinrichtung um einen kombinierten Bewegungs- und Positionssensor handeln. Ein solcher ist für autonome Fahrzeuge besonders vorteilhaft. Die Lokalisierungseinrichtung beziehungsweise eine Recheneinheit (Prozessor) der Lokalisierungseinrichtung kann beispielsweise auf das hier beschriebene Computerprogramm zugreifen, um ein hier beschriebenes Verfahren auszuführen.
  • Die im Zusammenhang mit dem Verfahren erörterten Details, Merkmale und vorteilhaften Ausgestaltungen können entsprechend auch bei dem hier vorgestellten Computerprogram und/oder dem Speichermedium und/oder der Lokalisierungseinrichtung auftreten und umgekehrt. Insoweit wird auf die dortigen Ausführungen zur näheren Charakterisierung der Merkmale vollumfänglich Bezug genommen.
  • Die hier vorgestellte Lösung sowie deren technisches Umfeld werden nachfolgend anhand der Figuren näher erläutert. Es ist darauf hinzuweisen, dass die Erfindung durch die gezeigten Ausführungsbeispiele nicht beschränkt werden soll. Insbesondere ist es, soweit nicht explizit anders dargestellt, auch möglich, Teilaspekte der in den Figuren erläuterten Sachverhalte zu extrahieren und mit anderen Bestandteilen und/oder Erkenntnissen aus anderen Figuren und/oder der vorliegenden Beschreibung zu kombinieren. Es zeigen beispielhaft und schematisch:
    • 1: ein Ablaufdiagramm des hier beschriebenen Verfahrens,
    • 2: eine Anwendungsmöglichkeit des beschriebenen Verfahrens mit Ansicht in einer Straßenschluchtrichtung,
    • 3: die Anwendungsmöglichkeit aus 2 mit Ansicht auf die Straßenschlucht,
    • 4: eine Anwendungsmöglichkeit des beschriebenen Verfahrens bei Mehrfachreflektion, und
    • 5: ein Fahrzeug mit einer hier beschriebenen Lokalisierungseinrichtung.
  • 1 zeigt beispielhaft und schematisch ein Ablaufdiagramm des hier beschriebenen Verfahrens. Das Verfahren dient zur GNSS-basierten Lokalisierung eines Fahrzeugs 1 (vgl. 2). Die mit den Blöcken 110, 120 und 130 dargestellte Reihenfolge der Schritte a), b) und c) ist beispielhaft und kann sich so bei einem regulären Betriebsablauf einstellen.
  • In Block 110 erfolgt gemäß Schritt a) ein Empfangen von GNSS-Satellitensignalen 2 von GNSS-Satelliten 3 und Ermitteln von mindestens einer Abstandsinformation über den Abstand 4 zwischen dem Fahrzeug 1 und dem das betreffende GNSS-Satellitensignal 2 aussendenden GNSS-Satelliten 3. In Block 120 erfolgt gemäß Schritt b) ein Ermitteln mindestens einer Umgebungsinformation über die Umgebung um das Fahrzeug 1 unter Verwendung von Bildinformationen, die unter Verwendung mindestens eines Umfeldsensors 5 des Fahrzeugs 1 ermittelt werden, der Abbildungen zumindest eines Teils der Umgebung um das Fahrzeug 1 aus verschiedenen Perspektiven erfassen kann. In Block 130 erfolgt gemäß Schritt c) ein Ermitteln mindestens einer Korrekturinformation unter Verwendung der mindestens einen Umgebungsinformation. In Block 140 erfolgt gemäß Schritt d) ein Korrigieren der mindestens einen Abstandsinformation mittels der mindestens einen Korrekturinformation.
  • Das globale Navigationssatellitensystem oder auch GNSS ist ein System zur Positionsbestimmung und Navigation. Dabei handelt es sich um einen Sammelbegriff für unterschiedliche Satellitensysteme, zu denen NAVSTAR GPS, GLONASS, Galileo sowie Beidou gehören. Zur Positionsbestimmung teilen die Satelliten über Funkcodes ihre genaue Position (Elevation und Azimut) sowie Uhrzeit mit. Im Empfänger werden die Pseudoranges, d.h. die aus den Signallaufzeiten inklusive Uhrenfehler zwischen Satellit und Empfänger bestimmten Abstände zwischen Satellit und Empfänger ermittelt. Werden vier oder mehr Satelliten gleichzeitig empfangen, kann der Uhrenfehler kompensiert und die aktuelle Position des Empfängers bestimmt werden.
  • Der mindestens eine Umfeldsensor 5 kann mindestens eine Kamera umfassen. Weiterhin kann die mindestens eine Umgebungsinformation unter Verwendung einer sogenannten Structure-from-Motion-Methode ermittelt werden. Es kann somit ein besonders vorteilhafter Ansatz für das vorzugsweise hochautomatisierte Fahren angegeben werden, um die Genauigkeit GNSS-basierter Lokalisierung im urbanen Umfeld zu erhöhen. Die vom Empfänger zum Satelliten gemessene Pseudorange von reflektierten Satellitensignalen kann vorteilhaft durch einen zusätzlichen Wert korrigiert werden, welcher mithilfe der mindestens einen Kamera und der 3D Rekonstruktionsmethode Structure-from-Motion bestimmt wird.
  • 2 zeigt beispielhaft und schematisch eine Anwendungsmöglichkeit des beschriebenen Verfahrens mit Ansicht in einer Straßenschluchtrichtung. Die Straßenschlucht ist hier beispielhaft durch zwei Objekte 7 in Form von Gebäuden bzw. Hochhäusern veranschaulicht.
  • Bei dem Verfahren kann (zunächst) eine Prüfen erfolgt, ob es sich bei einem oder mehreren der GNSS-Satellitensignale 2 um reflektierte GNSS-Satellitensignale 2 von GNSS-Satelliten 3 handelt, zu denen keine direkte Sichtverbindung existiert. Dies kann mit anderen Worten insbesondere auch so beschrieben werden, dass (zunächst) entschieden wird, auf welche Pseudoranges die Korrektur angewandt wird. Dabei wird insbesondere geprüft, bei welchem bzw. welchen der empfangenen Satellitensignale es sich tatsächlich um reflektierte Signale von Satelliten handelt, zu denen keine direkte Sichtverbindung existiert. Dazu können grundsätzlich unterschiedliche Ansätze zur Anwendung kommen. Zum Beispiel können reflektierte Satellitensignale an einem geringen Träger-Rausch-Verhältnis (C/NO) und/oder einem signifikanten Pseudorange Residuum erkannt werden. Insbesondere im Falle eines bewegten Fahrzeuges können diese Werte auch zeitlich beobachtet werden. So können Sprünge in den C/NO und/oder Residuen (z.B. C/NO wird kleiner, Residuum wird größer) ebenfalls auf neu reflektierte Signale hinweisen.
  • Alternativ oder zusätzlich können NLOS-Satelliten (d.h. GNSS-Satelliten, zu denen keine direkte Sichtverbindung existiert) auch (direkt) mithilfe von Kameras (des Fahrzeugs) identifiziert werden. Hierfür können in den Kamerabildern umliegende Gebäude durch beispielsweise die Bildverarbeitungsmethode der Semantischen Segmentierung detektiert werden. Unter bekannten Azimut- und Elevationswinkeln der Satelliten kann zum Beispiel ein Raytracing durchgeführt werden, um zu erkennen, ob eine direkte Sichtverbindung zum entsprechenden Satelliten verfügbar ist.
  • Insbesondere wenn die NLOS-Satelliten bekannt sind, deren Pseudoranges korrigiert werden sollen, kann vorteilhaft in einem nächsten Schritt die (durch die Reflektion) überschätzte Distanz als Korrekturwert berechnet werden. Dazu zeigt 2 beispielhaft einen Schnitt vertikal zur Straßenschluchtrichtung. Hier empfängt das Fahrzeug 1 ein reflektiertes Signal 2 eines NLOS Satelliten 3, welches unter dem Elevationswinkel θ steht. Aufgrund der Reflektion wird die Position des Fahrzeugs 1 fälschlicherweise auf der linken Seite des in 2 links dargestellten Gebäudes 7 angenommen.
  • Dabei handelt es sich bei εv um die überschätzte Distanz der Pseudorange. Aufgrund des rechtwinkligen Dreieckes kann dieser Wert zu εv = 2d ∗ cos(θ) berechnet werden, mit d als die unbekannte Distanz zur Gebäudewand. Sind im Fahrzeug 1 beispielswiese Kameras als Umfeldsensoren 5 verbaut, welche die Gebäudewand erfassen, kann diese Distanz besonders vorteilhaft durch die 3D-Rekonstruktionsmethode Structure-from-Motion bestimmt werden. Hierfür werden Pixel und/oder Objekte aus dem bewegten Fahrzeug 1 zeitlich versetzt aus unterschiedlichen Winkeln betrachtet. Die Distanz d zu den Objekten 7, in diesem Fall zur Gebäudewand, kann anschließend mit einer Triangulation bestimmt werden.
  • Die Distanz d stellt in diesem Zusammenhang ein Beispiel dafür dar, dass und ggf. wie die mindestens eine Umgebungsinformation mindestens einen räumlichen Abstand 6 zu einem Objekt 7 im Umfeld des Fahrzeugs 1 umfassen kann. Weiterhin stellt die überschätzte Distanz εv der Pseudorange ein Beispiel dafür dar, dass und ggf. wie die mindestens eine Korrekturinformation (hier beispielhaft εv) ein Maß für einen Anteil der Abstandsinformation (hier Pseudorange) beschreibt, der auf mindestens eine Reflexion des betreffenden (NLOS-)GNSS-Satellitensignals 2 zurückzuführen ist.
  • 3 zeigt beispielhaft und schematisch die Anwendungsmöglichkeit aus 2 mit Ansicht auf die Straßenschlucht. Anhand der Darstellung nach 3 wird beispielhaft erläutert, wie der im Zusammenhang mit 2 erläuterte, insbesondere für den 2-dimensionalen Fall ermittelte Korrekturwert εv um die fehlende Komponente für den 3-dimensionalen Fall ergänzt werden kann. Hierzu wird in 3 die Situation aus einer Perspektive betrachtet, die in 2 durch den Pfeil 9 links oben angedeutet ist (Draufsicht auf eine mit dem Elevationswinkel θ geneigte Ebene durch das Satellitensignal 2). Auch hier lässt sich der (neue) Korrekturwert ε durch ein rechtwinkliges Dreieck berechnen, dieses Mal mit dem bereits ermitteltem Wert εv als Hypotenuse. Für den 3-dimensionalen Fall ergibt sich der endgültige Korrekturwert zu ε = εv ∗ |sin(β)| = 2d ∗ cos(θ) ∗ |sin(β)|. Dabei handelt es sich bei dem Winkel β um die Differenz zwischen dem Azimutwinkel des Satelliten 3 und der Straßenschluchtrichtung. Der entsprechend ermittelte Korrekturwert zu ε stellt eine besonders bevorzugte Korrekturinformation im Sinne des hier beschriebenen Verfahrens dar, die mit Hilfe der erfassten Umgebungsinformation d (räumlicher Abstand 6) ermittelt wird.
  • Um schließlich die neue Pseudorange (tatsächlicher Abstand 4 zwischen dem Fahrzeug 1 und dem GNSS-Satelliten 3) zu erhalten, wird hier der Korrekturwert ε von der ursprünglich gemessenen Pseudorange (Abstandsinformation aus Schritt a)) abgezogen. Dies stellt ein Beispiel für das Korrigieren der mindestens einen Abstandsinformation mittels der mindestens einen Korrekturinformation dar.
  • 4 zeigt beispielhaft und schematisch eine Anwendungsmöglichkeit des beschriebenen Verfahrens bei Mehrfachreflektion. Mit anderen Worten wird in 4 veranschaulicht, dass und ggf. wie das beschriebene Verfahren auch vorteilhaft für die Korrektur von Mehrfachreflektionen angewandt werden kann. So kann für den Fall einer Doppelreflektion beispielhaft zusätzlich der Fehler ausgehend von der Distanz d2 zum Gebäude 7, bei dem die zweite Reflektion auftritt (hier dem rechts dargestellten Gebäude 7), berücksichtigt werden.
  • Damit ergibt sich der Korrekturwert in vorteilhafter Weise zu εm = ε1 + ε2 = 2d1 ∗ cos(θ) ∗ |sin(β)| + 2d2 ∗ cos(θ) ∗ |sin(β)| = 2(d1 + d2) ∗ cos(θ) ∗ |sin(β)|. Hierbei bezeichnet ε1 den Korrekturwert zugehörig der ersten Reflektion, ε2 den Korrekturwert zugehörig der zweiten Reflektion, d1 die Distanz zur Gebäudewand zugehörig der ersten Reflektion sowie d2 die Distanz zur Gebäudewand zugehörig der zweiten Reflektion. Der entsprechend ermittelte Korrekturwert zu εm stellt eine besonders bevorzugte Korrekturinformation im Sinne des hier beschriebenen Verfahrens dar, die mit Hilfe der erfassten Umgebungsinformation d1 und d2 (räumliche Abstände 6) ermittelt wird.
  • Zur Identifikation des Vorliegens einer Zweifachreflektion können in vorteilhafter Weise umliegenden Gebäudehöhen (ebenfalls) durch Structure-from-Motion bestimmt werden. Eine Zweifachreflektion wird dabei insbesondere dann identifiziert, wenn die Gebäudewand zugehörig der ersten Reflektion höher ist als hmin,1 = (d1 + 2d2) ∗ tan(θ) /sin(β) und (gleichzeitig) die Höhe h2 der Gebäudewand zugehörig der zweiten Reflektion eine minimale Höhe von hmin,2 = d2 ∗ tan(θ)/|sin(β)| und eine maximale Höhe von hmax,2 = (2d1 + 3d2) ∗ tan(θ) /|sin(β)| aufweisen (bzw. hmin,2 < h2 < hmax,2).
  • Doppel- oder Mehrfachreflektionen müssen jedoch nicht zwangsweise auf diese Art (d.h. mit dem Korrekturwert εm) korrigiert werden. Denn bereits mit dem hier allgemeiner beschriebenen Vorgehen zur Korrektur von Einfachreflektionen können in diesen Fällen bereits Verbesserungen in der Pseudorange und somit auch der Positionsgenauigkeit erzielt werden.
  • 5 zeigt beispielhaft und schematisch ein Fahrzeug 1 mit einer hier beschriebenen Lokalisierungseinrichtung 8. Die Lokalisierungseinrichtung 8 ist zur Durchführung des hier beschriebenen Verfahrens eingerichtet. Die Lokalisierungseinrichtung 8 kann Daten von einem Umfeldsensor 5 des Fahrzeugs 1 erhalten.
  • Mit dem beschriebenen Verfahren kann in vorteilhafter Weise die Kompensation bzw. Korrektur von Mehrwegeffekten insbesondere im NLOS-Fall verbessert werden.

Claims (9)

  1. Verfahren zur GNSS-basierten Lokalisierung eines Fahrzeugs (1), umfassend zumindest folgende Schritte: a) Empfangen von GNSS-Satellitensignalen (2) von GNSS-Satelliten (3) und Ermitteln von mindestens einer Abstandsinformation über den Abstand (4) zwischen dem Fahrzeug (1) und dem das betreffende GNSS-Satellitensignal (2) aussendenden GNSS-Satelliten (3), b) Ermitteln mindestens einer Umgebungsinformation über die Umgebung um das Fahrzeug (1) unter Verwendung von Bildinformationen, die unter Verwendung mindestens eines Umfeldsensors (5) des Fahrzeugs (1) ermittelt werden, der Abbildungen zumindest eines Teils der Umgebung um das Fahrzeug (1) aus verschiedenen Perspektiven erfassen kann, c) Ermitteln mindestens einer Korrekturinformation unter Verwendung der mindestens einen Umgebungsinformation, d) Korrigieren der mindestens einen Abstandsinformation mittels der mindestens einen Korrekturinformation.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei weiterhin ein Prüfen erfolgt, ob es sich bei einem oder mehreren der GNSS-Satellitensignale (2) um reflektierte GNSS-Satellitensignale (2) von GNSS-Satelliten (3) handelt, zu denen keine direkte Sichtverbindung existiert.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei der mindestens eine Umfeldsensor (5) mindestens eine Kamera umfasst.
  4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die mindestens eine Umgebungsinformation unter Verwendung einer Structure-from-Motion-Methode ermittelt wird.
  5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die mindestens eine Umgebungsinformation mindestens einen räumlichen Abstand (6) zu einem Objekt (7) im Umfeld des Fahrzeugs (1) umfasst.
  6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die mindestens eine Korrekturinformation ein Maß für einen Anteil der Abstandsinformation beschreibt, der auf mindestens eine Reflexion des betreffenden GNSS-Satellitensignals (2) zurückzuführen ist.
  7. Computerprogramm zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
  8. Maschinenlesbares Speichermedium, auf dem das Computerprogramm nach Anspruch 7 gespeichert ist.
  9. Lokalisierungseinrichtung (8) für ein Fahrzeug (1), eingerichtet zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 6.
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