CN110361763B 卫星支持地测定车辆位置的方法 （罗伯特·博世有限公司）

US2009043495A1,2009.0本发明涉及一种卫星支持地测定车辆位置利用步骤a)中接收到的GNSS卫星数据测定车辆辆位置的算法测定在步骤b)中测定的车辆位置2使用来自接收到的所述GNSS卫星信号的数据测定使用所述测定的车辆位置，通过使用将位置精度分配给所述测定的车辆位置的算法，4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述和影响所述测定的测量位置的精度的输入变量中的至少一个通过考虑检测到的基于GNSS的所述车辆位置与检测到的所述参考位置之间的比较和检测到基于GNSS的所述车辆位置与接收到的所述输入变量中的至少一个的比较中的至少将被分配的位置精度和至少一个检测到的基于GNSS的所述车辆位置以及检测到的所9.根据权利要求5至7中任一项所述的方法，其中机程序用于执行根据权利要求1至12中任一项34[0012]d)使用将位置精度分配给车辆位置的算法测定在步骤b)中测定的车辆位置的位[0014]该方法尤其用于借助于一个或本身车辆的运动和位置传感器来卫星支持地测定卫星系统。GNSS是用于通过接收来自导航卫星的信号在地球上和/或在空中进行位置确定5[0029]·至少一个GNSS校正服务的可用性和/或数据内容(通过L波段或车辆到X通信连步骤c)中提供的输入变量来测定或计算在步骤b)中测定的车辆位置的(统计的)位置精度。在步骤c)中提供的输入变量或在步骤c)中提供的至少一个输入变量和/或考虑参考位置或[0034]该算法优选地是所谓的学习算法。算法的调整优选地在学习阶段期间或之后进6骤c)中提供的输入变量中的至少一个来测定或计算在步骤b)中测定的车辆位置的(统计)[0039]根据另一方面，提出了一种用于改善卫星支持地测定车辆位置的精度估计的方[0043]iv)考虑在步骤i)中检测到的车辆位置与在步骤iii)中检测到的参考位置之间的至少一个比较或考虑在步骤ii)中接收的输入变量中的至少一个，调整将位置精度分配给[0046]在步骤ii)中实现输入参数的接收，该输入参数对在步骤i)中检测到的车辆位置7[0050]在步骤iv)中，考虑到在步骤i)中检测到的车辆位置与在步骤iii)中检测到的参考位置之间的至少一个比较或者考虑到在步骤ii)中接收到的输入参量中的至少一个来调在一时间点存在的和/或被确定的或者被测量的变量，在该时间点时测定基于GNSS的车辆间的比较和至少一个输入变量来调整。该比较通的调整(改善)现在优选在云中或者HIL中通过来位置精度的算法能够以优选的方式尽可能快地位置传感器上特别是借助于几个新的场景学习的各8在处理单元内，相应车辆的高度精确的定位例如借助于用于确定参考位置的车辆到X通信骤i)至iv)特别是在测试车辆的情况中在车习)算法通过使用人工智能(KI)来提供(运上述的输入变量和/或参考位置可被用作该神经网[0056]根据一个有利的设计方案提出，该算法是具有至少权重或阈值的(人工)神经网经网络或AI优选地为(内部)权重和/或阈值的设置而使用(在步骤iii)中测定的参考位置。或者KI能够以有利的方式涉及车辆的替代位置。这里如可以由车辆到X通信信号的渡越时间计算出来(例如相对于基础设施点和/或相邻的车辆)和/或由借助于在(数字)地图上的[0058]用于定位精度(保护限制)的网络或者KI的(自)学习优选通过参考位置与(实际)由运动和位置传感器计算出的(基于GNSS的)(车辆)位置或者基于GNSS的合并的(车辆)位器)相对于参考系统的瞬时位置偏差并且在上面所习用于确定(在运动和位置传感器中的保护限制配，特别是用于位置精度(保护极限)的神经网络或KI的权重和/或阈值例如可以通过将已有的算法，特别是现有的网络或现有的KI存储在运动和位置传感器的影子存储器中来实9有特别的优点，即算法(网络或KI)可以行驶期间以已经存在的知识实时地计算位置精度[0067]图1示出了在此提出的用于卫星支持地测定车辆位置的方法在常规运行中的流[0068]图2示出了改善在此提出的用于卫星支持地测定车辆位置的精度估计的方法在常[0069]图1示意性示出了在此提出的用于卫星支持地测定车辆位置的方法在常规运行中[0071]图2示意性地示出了在此提出的改善用于卫星支持地测定车辆位置的精度估计的测到的车辆位置与在步骤iii)中检测到的参考位置之间的至少一个比较和/或在步骤ii)[0074]·通过引入用于学习位置