用于控制自动化车辆的方法、控制设备和存储介质与流程

本发明涉及一种用于控制自动化车辆的方法。本发明还涉及一种用于执行该方法的控制设备以及一种存储介质。

背景技术：

1、目前的高级驾驶员辅助系统(adas，advanced driver assistance systems)以及用于自主驾驶(ad)的高度自动化的车辆系统需要具有关于该车辆的环境的以及关于当前交通状况的详细知识。为能够以足够的精度规划和执行适当的驾驶机动动作，必须不仅已知车辆本身的位置或位姿并且必须已知相对位置并且必要时还必须已知相邻的交通参与者的速度。定位车辆可以基于地图进行，其中，为此通过借助环境传感装置检测车辆环境并随后提取特定环境信息来生成周围环境模型，比较该周围环境模型与数字定位地图。例如可以将基于车辆车队中的车辆的静态雷达测量的雷达特征地图(crowd-sourced radarfeature map，众包雷达特征地图)用作数字定位地图。以这种方式求取到的本车辆在导航地图内的位置还被用于导航设备用于创建路线并用于沿该路线为该车辆导航。

2、此外，一些基于雷达的adas应用(例如距离调节巡航控制acc(adaptive cruisecontrol)、拥堵领航tjp(traffic jam pilot)、高速公路领航(highway pilot hands-free)等)将动态对象跟踪用于探测车辆周围环境中的动态对象(例如周围的车辆或行人)。区别于基于雷达的定位功能，基于雷达的adas应用主要将动态雷达测量用于求取周围的动态对象的相对位置。

3、因此，定位和动态对象跟踪是adas/ad架构中的两个独立部件。静态雷达测量和雷达特征地图被用于求取车辆位置(自身位置)，而独立于此进行的动态雷达测量被用于确定位置并在必要时也用于确定相邻的动态对象相对于本车辆的速度。随后，将由定位部件提供的信息和由动态对象跟踪部件提供的信息组合作为行为生成和车辆运动控制的输入。由于这两个部件(定位和动态对象跟踪)彼此独立地具有估计误差，所以导致这些估计误差在行为生成和车辆运动控制中的积累，与此伴随着在行为生成和车辆运动控制中的更大的不确定性。此外，这两个部件(定位和动态对象跟踪)不使用雷达传感器的所有测量数据而是仅分别使用其中的一部分的事实导致这两个部件所提供的信息的附加的不确定性。因此，该错误也涉及仅仅使用这两个部件之一(定位或动态对象跟踪)的信息的应用。

技术实现思路

1、因此，本发明所基于的任务可以视为，提供一种用于改善定位和/或动态对象跟踪的精度的可能性。该任务借助根据本发明的一种用于控制自动化车辆的方法、一种用于执行该方法的控制设备、一种计算机程序和一种计算机可读的存储介质来解决。本发明的有利构型能够通过在优选实施方式中所列举的措施实现。

2、根据本发明，设置一种用于控制自动化车辆的方法，在该方法中，提供至少一个车辆自身的环境传感器的静态测量数据和动态测量数据，其中，所述静态测量数据配属于在该自动化车辆的周围环境中的静态对象而所述动态测量数据配属于在该自动化车辆的周围环境中的动态对象。随后执行定位，在该定位中，比较在该自动化车辆的周围环境中的该静态对象的根据所述静态测量数据求取到的特征与来自所提供的数字定位地图的特征，以便求取该自动化车辆的全球(globale)位姿。此外还执行动态对象跟踪，在该动态对象跟踪中，根据所述动态测量数据求取在该自动化车辆的周围环境中的该动态对象及其相对位置。在共同的分析处理过程中并且在使用静态测量数据以及动态测量数据的情况下求取该定位的结果和该动态对象跟踪的结果。最后，将该定位的结果和/或该动态对象跟踪的结果用于规划该自动化车辆的行为和/或运动。通过对静态测量数据和动态测量数据的共同处理能够改善因此实现的、定位的结果和动态对象跟踪的结果的精度。对测量数据的共同的处理和优化主要能够补偿伴随各个测量方法的各种各样的误差和干扰。因此例如能够通过将hd定位地图用作参考来更好地识别并减少各个传感器的系统测量误差。此外，在使用静态测量数据和动态测量数据的情况下在总体上能够有更多的测量数据供使用，在统计学上来看已经实现测量精度的改善。在此，自动化车辆的仅仅利用定位结果或仅仅利用动态对象跟踪结果的那些功能也从这样的精度改善中获益。通过使用车辆周围环境中的静态对象和动态对象的测量数据不仅定位而且动态对象跟踪都能够得到改善。对于不以定位运行方式需要定位地图的应用。能够通过考虑静态雷达测量和地图信息来改善动态对象跟踪。另一方面，也能够通过一并考虑动态对象并在必要时一并考虑未被建图的静态对象——例如停放的车辆来改善定位的精度。因此，包含分类的扩展对象跟踪能够辅助定位。这两个问题(定位和动态对象跟踪)的组合式解决方案不仅导致因此实现的结果(车辆位姿和周围动态对象的相对位置)的精度的改善，并且还导致比独立解决这两个问题更高效。

3、在一种实施方式中设置，借助于基于图的优化方法来求取定位的结果和动态对象跟踪的结果，在该优化方法中，将从静态测量数据导出的边界条件和从动态测量数据导出的边界条件相加成共同的优化问题。这种基于图的优化方法是用于借助于动态测量数据和hd定位地图来求取自身位姿和用于求取相邻动态对象的相对位置的非常高效的方法。

4、在另一实施方式中设置，借助于基于滤波器的状态估计方法求取定位的结果和动态对象跟踪的结果。在此，在该状态估计方法中所使用的滤波器的滤波器状态不仅包括所述定位的未知状态，而且包括所述动态对象跟踪的未知状态。基于滤波器的状态估计方法同样是用于求取本车辆和相邻动态对象的未知状态的特别高效的方法。

5、在另一实施方式中设置，基于滤波器的优化过程使用卡尔曼滤波器或粒子滤波器。在此涉及的是特别高效的基于滤波器的方法，借助这些方法也能够高效且准确地处理更大量的测量数据。

6、在另一实施方式中设置，除了所述静态对象和动态对象之外，还将未建图的静态对象用于定位和/或动态对象跟踪。未建图的静态对象、例如可以是停放的车辆，也适合用于提高所使用的统计方法的单个测量的数量。其结果是，该方法能够导致提高对自身位姿或相邻车辆位置所进行的估计或优化的精度。

7、在另一实施方式中设置，仅将定位的结果或仅将动态对象跟踪的结果用于规划自动化车辆的行为和/或运动。在一种配置中仅仅需要将定位的结果或动态对象跟踪的结果用于相应的功能，在这种配置中也能够通过对静态测量数据和动态测量数据的共同分析处理实现提高分别所需的结果的精度。

8、在另一实施方式中设置，使用至少一个雷达传感器、激光雷达传感器和/或视频摄像机作为环境传感器。这些传感器提供关于静态对象和动态对象的特别可靠的测量数据而因此特别良好地适合用于感知车辆周围环境。

9、根据另一方面，设还置有一种用于自动化车辆的控制设备，该控制设备设置为用于执行上述方法的步骤中的至少一部分。对于该控制设备也得出结合该方法已经提及的优点。

10、根据另一方面，设置有一种包括指令的计算机程序，当在计算机上执行该计算机程序时，所述指令促使该计算机实施上述方法之一。以计算机程序的形式实现上述方法提供了特别高的灵活性。

11、最后，根据另一方面设置有一种计算机可读的存储介质，在该存储介质上存储有上述计算机程序。