Leistungsfähigkeit fahrzeugautonomer Ortungsverfahren auf der Basis von Map-Matching-Techniken

Abstract

Autonome Fahrzeugnavigationssysteme, die die gesamte Ortungssensorik und das auf CD gespeicherte Straßennetz im Fahrzeug mitführen, erfordern die straßengenaue Kenntnis der Fahrzeugposition auf dem Straßennetz. Der logische Bezug zwischen Fahrzeugposition und digitaler Karte wird durch eine Karteneinpassung (map matching) hergestellt. Die beschränkte Verfügbarkeit der Satellitenverfahren in bebauten Gebieten, Reifenschlupf und die ungünstige Fehlerfortpflanzung der Koppelortung führen immer wieder zu Ortungsverlusten. Abhilfe soll durch eine Karteneinpassung geschaffen werden, die das typische Fehlerverhalten der Sensoren kompensiert. Mit den Fehlermodellen für die Sensoren Odometer (Radsensor), Magnetfeldsonde, Kreisel, Beschleunigungsmesser, GPS und DGPS werden fünf Verfahren zur Karteneinpassung entwickelt, die im Krümmungsbild, im Winkelbild oder mit ebenen Koordinaten angesetzt werden. Mit Simulationen für die Sensorsysteme Kreisel/Odometer und Kreisel/Beschleunigungsmesser und realen Messungen mit GPS, DGPS, Kreisel und Radsensoren werden diese fünf Verfahren hinsichtlich Empfindlichkeit auf Sensorfehler, Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Trassenidentifikation analysiert und bewertet. D/GPS Abschattungen erfordern eine Stützung durch Radsensoren. Messungen mit den Sensorkombinationen Kreisel mit Radsensor und Differentialodometer (mit und ohne D/GPS) können auf die Karte eingepaßt werden, wenn mindestens zwei Kurven durchfahren wurden. Die Verfahren im Winkel- oder Krümmungsbild berücksichtigen systematische Sensorfehler deutlich besser und werden mit längerer Fahrt immer genauer. Bordautonome Navigationssysteme mit Odometer und Kreisel erreichen durch die Karteneinpassung mit einer Genauigkeit von 70cm günstigere Ergebnisse als reines DGPS, so daß im Ballungsraum eine zuverlässige Karteneinpassung ohne DGPS möglich ist. Die Integration von DGPS verbessert die Genauigkeit kaum, allerdings wird die Integrität durch hybride Systeme verbessert.

Autonomous car navigation systems with on-board positioning sensors and CD-road network require a road accurate positioning relatively to the road network. The logical location of the vehicle relatively to the digital map is determined by map matching. Little availability of satellite methods due to masking and second way effects in urban areas, magnetic disturbances, wheel slips and unfavourable error propagation of dead reckoning lead again and again to loss of position. This can be avoided by map matching which compensates the sensor typical error behaviour of positioning sensors. Based on the error models of the positioning sensors odometer (wheel sensors), magnetic field sensors, gyros, accelerometers, GPS and DGPS five map matching methods were developed, estimated in curvature pattern, in angular pattern, or with two-dimensional cartesian coordinates. Based on simulations for the sensor systems gyro/odometer and gyro/accelerometers and real observations with GPS, DGPS, gyro and wheel sensors these five map matching methods were analysed and valued in terms of sensivity to sensor errors, accuracies and reliability of identification of the track. D/GPS need a support by wheel sensors to bridge masking effects. Measurements by sensor combinations such as gyro with wheel sensors, differential odometer (with or without D/GPS) can be matched onto the map, if at least two turns are contained within the data material. The orientation and curvature matching compensate systematic sensor errors considerably better and increase accuracy with growing distance. Autonomous navigation systems based on odometers, gyros and map matching onto the road net reach more favourable positioning results at an accuracy of 70cm than pure DGPS measurements so that in urban areas a reliable map matching without DGPS is possible. The integration of DGPS does not show a considerable increase in accuracy, nevertheless the integrity of hybrid systems is increased.