Vorrichtung und Verfahren zum Zuordnen eines aktuellen

Messwerts für eine geographische Position zu einem Kartenobjekt

Beschreibung

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Konzept zum Zuordnen von geographischen Positionsmesswerten zu geographischen Karten bzw. zu Objekten derartiger Karten, wie es beispielsweise zur Verbesserung einer Genauigkeit solcher Positionsmesswerte eingesetzt werden kann.

Werden beim Abfahren oder Durchlaufen von Straßen bzw. Wegen intervallweise Messwerte für jeweilige geographische Positionen ermittelt, so ergeben sich dabei, je nach eingesetztem Verfahren, mehr oder weniger große Ungenauigkeiten . Das derzeit wohl am weitesten verbreitete Navigationssystem ist das globale Positionsbestimmungssystem (GPS = Global Positioning System) . Nachdem vor einigen Jahren die Abschaltung einer künstlichen Signalverzerrung erfolgte, sind seitdem ohne größeren Aufwand Ortungsgenauigkeiten von 10 bis 15 Metern erreichbar. Dabei hängt die Ortungsgenauig- keit auch von der Anzahl der Satelliten ab, die zum Messzeitpunkt „gesehen" werden. Generell kann man sagen, dass die Messgenauigkeit mit der An7ah1 von empfangenen Satelliten steigt.

Bewegt man sich jedoch in Stadtgebieten mit teilweise seitlich hoch bebauten Straßen oder engen Gassen, so kann es dazu kommen, dass Gebäude eine Sichtverbindung zu Satelliten abschatten und somit die durch GPS erreichbare Messgenauigkeit abnimmt. Werden per Satellitenpositionsbestim- mungssystem gemessene geographische Rohdaten in geographische Stadt- oder Landkarten gelegt, so kann es zu relativ unplausiblen Ortsangaben kommen, die mit der tatsächlichen geographischen Position des Navigationsgeräts nur wenig zu

tun haben. Insbesondere gilt dies, wenn es sich um enge Gassen und Fußwege handelt, wo selbst eine Genauigkeit von 10 bis 15 Metern schon zu unplausiblen Ergebnissen führen kann. Speziell bei Straßenkreuzungen kann es dann schwierig sein, zu entscheiden, welcher Straße ein ungenau gemessener Punkt zuzuordnen ist.

Daher werden oft mit Navigationssystemen gemessene geographische Rohdaten an Kartendaten angeglichen, damit bei- spielsweise ein Fahrer auf einem Display seines Fahrzeug- Navigationsgeräts plausible Positionsanzeigen erhält. Liegt die Genauigkeit der Positionsbestimmung beispielsweise gerade bei ca. 50 Metern und bewegt sich ein Fahrer mit seinem Fahrzeug gerade entlang einer Straße an einem Seeufer, so wäre es doch sehr verwirrend, wenn auf dem Display des Navigationsgeräts die Position des Fahrzeugs nicht auf der Straße, sondern im See angezeigt würde - auch wenn die Rohmesswerte eine (falsche) Position im See liefern. In solchen Fällen erkennt ein Navigationssystem, dass eine derar- tige Position für Anwendungen als Straßennavigationssystem äußerst unwahrscheinlich ist und korrigiert die gemessene geographische Position zur Anzeige in der geographischen Karte so, dass sie einer plausiblen Position beispielsweise auf einer Straße entspricht.

Aufgrund einer zunehmenden Verbreitung von drahtlosen Funknetzen, die beispielsweise auf dem WLAN-Standard (Wireless Local Area Network) basieren, bieten sich diese drahtlosen Netze als Basis für neue Lokalisierungsverfahren an. Bei WLAN-basierten Ortungssystemen kommt als Basisverfahren oft ein sogenanntes Received-Signal-Strength- (RSS-) Fin- gerprinting zum Einsatz. Dieses Verfahren basiert auf der Annahme, dass an einem aktuellen Ort empfangene bzw. empfangbare Signalstärken von Funksignalen mehrere Funkstatio- nen den aktuellen Ort bzw. die aktuelle geographische Position eindeutig charakterisieren. Existiert eine Referenzdatenbasis, die für eine Anzahl von geographischen Referenzorten bzw. Referenzpositionen Senderkennungen von dort zu

Referenzzeitpunkten empfangenen bzw. empfangbaren Funkstationen sowie die Signalstärken der entsprechenden Funksignale enthält, so kann aus einem Satz aktueller Messwerte (Senderkennungen und zugehörige Signalstärkewerte) auf die aktuelle Position geschlossen werden, indem ein Abgleich zwischen aktuell gemessenen Messwerten und den Referenzwerten der Datenbasis erfolgt. Dieser Abgleich bewertet für jeden Referenzpunkt, wie ähnlich dessen vorher aufgezeichnete Messwerte bzw. Referenzwerte zu den aktuellen Messwer- ten der aktuellen Position sind. Der oder die ähnlichsten Referenzpositionen bilden dann eine Basis für einen Schätzwert für den aktuellen Aufenthaltsort des mobilen Endgeräts .

Daraus wird klar, dass die Genauigkeit solcher WLAN- basierter Ortungssysteme u.a. von der Qualität der Referenzpositionen in der Referenzdatenbasis abhängt. Für eine Referenzdatenbasis wird durch eine Referenzmessung die Signalstärke von einem zu einem Referenzmesszeitpunkt an einer Referenzposition empfangbaren Funksender experimentell ermittelt. Dadurch entsteht eine Datenbasis, die zu jeder Referenzposition, an der eine Referenzmessung durchgeführt wurde, eine Liste von Funksendern (Access Points) mit der jeweilig zugeordneten Empfangsfeldstärke und -Qualität ent- hält. Dabei werden die Referenzpositionen beispielsweise durch GPS-Geräte ermittelt. Die Genauigkeit solcher Messungen wurde oben bereits diskutiert:.

Daher ist es die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die Genauigkeit von Positionsmesswerten zu erhöhen, indem die gemessenen Positionsmesswerte durch Plausibilitätsbetrach- tungen mit geographischen Karten abgeglichen werden.

Diese Aufgabe wird gelöst durch Vorrichtungen und Verfahren mit Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche.

Die Erkenntnis der vorliegenden Erfindung besteht darin, dass zum Abgleich gemessener Positionswerte mit (digitalen)

Kartendaten bzw. Kartenobjekten, wie z. B. Straßen oder Wegen, Wahrscheinlichkeitsmaße eingeführt werden, um aus den ungenauen Rohmesswerten erkennen zu können, wann beispielsweise ein Straßenwechsel von einer ersten Straße in eine zweite Straße erfolgt. Die Straßen stellen dabei Kartenobjekte dar. Zu den Kartenobjekten existieren natürlich genaue geographische Koordinaten. Wird nach dem erfindungsgemäßen Konzept ein geographischer Positionsrohmesswert einem Kartenobjekt zugeordnet, so bedeutet dies im Allgemeinen auch eine Aufwertung des Positionsrohmesswerts, dahingehend, dass seine Genauigkeit verbessert wird. Somit ist der verbesserte Positionsmesswert im Anschluss als Referenzposition eines Referenzmesspakets deutlich wertvoller für WLAN-basierte Ortung.

In die Bestimmung der Wahrscheinlichkeitsmaße geht beispielsweise eine Veränderung eines aktuell betrachteten Messpunkts zu wenigstens zwei letzten Messpunkten ein. Genauer gesagt wird beispielsweise eine Abweichung des aktu- eil betrachteten Messpunkts von einer (Ausgleichs-) Gerade betrachtet, die durch die wenigstens letzten beiden, bereits einem Kartenobjekt zugeordneten, Messpunkte gelegt wird. Dabei bedeuten die wenigstens letzten beiden zugeordneten Messpunkte also Messpunkte, die einem Kartenobjekt, wie beispielsweise einer Straße, einem Weg oder einem Gebäude, zugeordnet wurden.

Des Weiteren geht in die Bestimmung des Wahrscheinlichkeitsmaßes ein Abstand des aktuell betrachteten Positions- messwerts zu dem in Frage kommenden Kartenobjekt, wie also z. B. einer Straße, ein.

Da es ja fraglich ist, ob der aktuell betrachtete Messwert einem ersten Kartenobjekt (z. B. Straße) oder einem zweiten Kartenobjekt (z. B. Querstraße) zugeordnet werden soll, geht in die Bestimmung der Wahrscheinlichkeitsmaße auch ein Abstand des aktuellen Messwerts zu einem nächst möglichen

Schnittpunkt (z. B. Straßenkreuzung) des ersten Kartenobjekts mit dem zweiten Kartenobjekt ein.

Dazu schaffen Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfin- düng eine Vorrichtung zum Zuordnen eines aktuellen Messwerts für eine geographische Position zu einem Kartenobjekt einer geographischen Karte, wobei der aktuelle Messwert aus einer Reihe benachbarter Messwerte für benachbarte geographische Positionen stammt, mit einem Prozessor zum Bestim- men eines ersten Wahrscheinlichkeitsmaßes, das angibt, ob der aktuelle Messwert einem ersten Kartenobjekt, dem vorhergehend bereits wenigstens ein benachbarter Messwert aus der Reihe zugeordnet wurde, zugeordnet werden kann, und zum Bestimmen eines zweiten Wahrscheinlichkeitsmaßes, das an- gibt, ob der aktuelle Messwert einem zweiten Kartenobjekt, welches einen Schnittpunkt mit dem ersten Kartenobjekt aufweist, zugeordnet werden kann, falls das erste Wahrscheinlichkeitsmaß angibt, dass eine Zuordnung des aktuellen Messwerts zu dem ersten Kartenobjekt unwahrscheinlich ist.

Dabei können Messpunkte verschiedenen Kartenobjekten zugeordnet werden. Im Outdoor-Bereich werden beispielsweise Straßen, Plätze, Gassen und im Indoor-Bereich Gänge, Räume, Stockwerke, Wände usw. als Polygone, bestehend aus ab- schnittsweise definierten Geraden, modelliert. Das heißt, sämtliche Kartenobjekte umfassen wiederum zumindest abschnittsweise geradenförmige Kartenobjekte.

Des weiteren schaffen Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung eine Vorrichtung zum Verbessern von Referenzdaten, die gemessene Koordinaten einer geografischen Referenzposition und ein der Referenzposition zugeordnetes Referenzmesspaket aufweisen, welches eine an der geographischen Referenzposition ermittelte Referenzsenderkennung und eine elektromagnetische Signaleigenschaft von einem an der Referenzposition zu einem Referenzzeitpunkt empfangbaren Funksender aufweist, mit einem Prozessor zum Anpassen der gemessenen Koordinaten, die tatsächliche Koordinaten der

geografischen Referenzposition annähern, an Koordinaten von Kartenobjekten einer geografischen Karte, um verbesserte Koordinaten zu erhalten, die den tatsächlichen Koordinaten der geografischen Referenzposition besser entsprechen als die gemessenen Koordinaten, und zum Zuordnen der verbesserten Koordinaten zu dem Referenzmesspaket.

Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung erlauben also eine Zuordnung von geographischen Rohmesswerten, die beispielsweise mit einem GPS-System gemessen wurden, zu Kartenobjekten einer digitalen Karte, wobei die Kartenobjekte wiederum mit exakten Positionsangaben versehen sind. Somit können die ungenauen Rohmesswerte korrigiert und Messfehler kompensiert werden. Die korrigierten Messwerte können dann beispielsweise als Referenzpositionen für eine eingangs bereits beschriebene Datenbasis für WLAN-basierte Lokalisations- bzw. Navigationssysteme verwendet werden.

Bevorzugte Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden nachfolgend Bezug nehmend auf die beiliegenden Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:

Fig. 1 eine Vorrichtung zum Zuordnen eines aktuellen Messwerts für eine geographische Position zu ei- nem Kartenobjekt gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung;

Fig. 2 ein Verfahren zum Zuordnen eines aktuellen Messwerts gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorlie- genden Erfindung;

Fig. 3 beispielhafte Wahrscheinlichkeitsfunktionen von Teilwahrscheinlichkeiten zur Bestimmung des ersten Wahrscheinlichkeitsmaßes;

Fig. 4 ein schematisches Flussdiagramm eines Verfahrens zur Bestimmung des ersten Wahrscheinlichkeitsmaßes;

Fig. 5 Beispiele für Wahrscheinlichkeitsfunktionen von Teilwahrscheinlichkeiten zur Bestimmung des zweiten Wahrscheinlichkeitsmaßes;

Fig. 6 ein schematisches Flussdiagramm eines Verfahrens zur Bestimmung des zweiten Wahrscheinlichkeitsmaßes gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung;

Fig. 7 eine Darstellung einer Möglichkeit, ein richtiges Kartenobjekt zu finden, wenn ein vorhergehender Zuordnungsversuch fehlgeschlagen ist; und ^•

Fig. 8 eine Vorrichtung Verbessern von Referenzdaten gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung.

Fig. 1 zeigt einen (stark vergrößerten) Bereich einer digi- talen Karte 10.

In der Karte 10 ist eine Reihe benachbarter Rohmesswerte 12 für geographische Positionen gezeigt. Diese Messwerte 12 wurden entlang eines tatsächlich begangenen Weges bestimmt, der in Fig. 1 durch die gepunkteten Pfeile gekennzeichnet ist. Tatsächlich wurden die Messwerte 12 also entlang von Straßenabschnitten aufgezeichnet, die in der Karte 10 als abschnittsweise geradenförmige Kartenobjekte 14 dargestellt sind. Die Straßenabschnitte schneiden sich in Schnittpunk- ten 18-1, 18-2. Es lässt sich gut erkennen, dass die gemessenen Positionen 12 den tatsächlichen geographischen Positionen, die sich ja schließlich auf den Straßenabschnitten 14 befinden, nur sehr ungenau entsprechen. Daher ist es für verschiedene Anwendungen erforderlich, jeden der gemessenen Punkte 12 einer jeweils richtigen Straße 14-1, 14-2 oder 14-3 zuzuordnen.

Würde man auf naheliegende Weise bezüglich eines kürzesten Abstands eines Messpunkts zur jeweiligen Straße eine senkrechte Projektion durchführen, so würde man nur ein recht unzureichendes Abgleich- bzw. Matching-Ergebnis erhalten, wie es durch die projizierten Punkte 16 auf den zumindest abschnittsweise geradenförmigen Kartenobjekten 14-1, 14-2 und 14-3 dargestellt ist.

Daher werden gemäß Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung Regeln aufgestellt, um den Messpunkten 12 jeweils die richtigen Kartenobjekte 14 zuzuordnen, wie es im Nachfolgenden anhand der Fig. 2 - 8 näher beschrieben wird.

Fig. 2 zeigt schematisch ein Blockdiagramm einer Vorrich- tung 20 zum Zuordnen eines aktuellen Messwerts 12-n für eine geographische Position zu einem Kartenobjekt 14 einer geographischen Karte, wobei der aktuelle Messwert 12-n aus einer Reihe benachbarter Messwerte 12-1, ..., 12-N für benachbarte geographische Positionen stammt, d.h. n = 1,2,..., N. Der Index n bedeutet also quasi Zuordnungszeitpunkte .

Die Vorrichtung 20 weist einen Prozessor 22 auf zum Bestimmen eines ersten Wahrscheinlichkeitsmaßes Pi, das angibt, ob der aktuelle Messwert 12-n zu einem ersten zumindest abschnittsweise geradenförmigen Kartenobjekt 14-1, dem vorhergehend bereits wenigstens ein benachbarter bzw. vorhergehender Messwert 12-1, ... , 12- (n-1) aus der Reihe zugeordnet wurde, zugeordnet werden kann. Der Prozessor 22 dient ferner zum Bestimmen eines zweiten Wahrscheinlichkeitsmaßes P ₂ , das angibt, ob der aktuelle Messwert 12-n einem zweiten zumindest abschnittsweise geradenförmigen Kartenobjekt, welches einen Schnittpunkt 18 mit dem ersten Kartenobjekt 14-1 aufweist, zugeordnet werden kann, falls das erste Wahrscheinlichkeitsmaß Pi angibt, dass eine Zuordnung des aktuellen Messwerts 12-n zu dem ersten Kartenobjekt 14-1 unwahrscheinlich ist.

Das erste Wahrscheinlichkeitsmaß Pi, welches also dem ersten Kartenobjekt 14-1 zugeordnet ist, gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass der aktuelle Messpunkt 12-n tatsächlich dem ersten Kartenobjekt 14-1 (z. B. eine erste Straße) zugeordnet werden kann. Das zweite Wahrscheinlichkeitsmaß P ₂ ist dem zweiten Kartenobjekt 14-2, d. h. also beispielsweise einer zweiten Straße, zugeordnet und gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass der aktuelle Messpunkt 12-n diesem zweiten Kartenobjekt 14-2 zugeordnet werden kann. Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung lassen sich also bevorzugt dazu einsetzen, um an kritischen Positionen, wie z. B. Straßenkreuzungen, zu bestimmen, ob eine Wegänderung (z. B. Straßenwechsel), und wenn ja, wohin, erfolgt ist. Dazu werden erfindungsgemäß Regeln aufge- stellt, um das erste und/oder das zweite Wahrscheinlichkeitsmaß Pi, P ₂ zu bestimmen. Pi und P ₂ können dann einer Auswahleinrichtung 24 zugeführt werden, die basierend auf den Wahrscheinlichkeitsmaßen P _x und P ₂ letztlich ein Kartenobjekt auswählt, welchem der aktuelle Messpunkt 12-n zu- geordnet wird.

Zunächst soll die Bestimmung des ersten Wahrscheinlichkeitsmaßes Pi näher beleuchtet werden.

Gemäß Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung werden zur Bestimmung des ersten Wahrscheinlichkeitsmaßes Pi verschiedene Teilwahrscheinlichkeitsmaße bzw. Zuordnungswahrscheinlichkeiten bestimmt, die dann zum Wahrscheinlichkeitsmaß Pi verknüpft werden.

Die Ermittlung einer ersten Zuordnungswahrscheinlichkeit Pi, i wird anhand von Fig. 3a verdeutlicht.

In Fig. 3a dargestellt sind ein aktueller Messpunkt 12-n und zwei benachbarte, vorhergehende Messwerte 12-(n-l) und 12-(n-2). Es wird davon ausgegangen, dass die beiden benachbarten Messwerte bereits dem ersten Kartenobjekt 14-1, z. B. in Form einer Straße, zugeordnet wurden. Nun gilt es

zu entscheiden, ob der aktuelle Messwert 12-n, d. h. der Messwert, der aktuell einem Kartenobjekt zugeordnet werden soll, ebenfalls dem ersten Kartenobjekt 14-1 zugeordnet wird, oder ob er einem zweiten zumindest abschnittsweise geradenförmigen Kartenobjekt 14-2, das das erste Kartenobjekt 14-1 schneidet, zugeordnet wird. Diese Frage stellt sich beispielsweise bei Querstraßen oder Straßenkreuzungen in der Nähe des aktuellen Messpunktes 12-n, aber auch bei anderen durch Polygone modellierten Kartenobjekten.

Der Prozessor 22 ist gemäß Ausführungsbeispielen ausgebildet, um für den aktuellen Messwert 12-n die erste Zuordnungswahrscheinlichkeit Pi,i hinsichtlich des ersten Kartenobjektes 14-1 derart zu ermitteln, dass sie abhängig davon ist, wie stark der aktuelle Messwert 12-n von einer durch die wenigstens zwei vorhergehenden Messwerte 12-(n-2), 12- (n-1) definierten (Ausgleichs-) Gerade 32 abweicht. Dazu kann gemäß Fig. 3a eine Gerade 34 durch den aktuellen Messwert 12-n und den vorhergehenden Messwert 12-(n-l) gelegt werden, die die Gerade 32 unter einem Winkel α schneidet. Je kleiner der Winkel α zwischen den beiden Geraden 32 und 34 ausfällt, d.h. je kleiner die Abweichung des aktuellen Messwerts 12-n von dem durch die vorhergehenden Messwerte 12-(n-2), 12-(n-l) prädizierten Weges ist, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass der aktuelle Messwert 12-n, ebenso wie die vorhergehenden Messwerte 12-(n-2) und 12- (n- 1), dem ersten zumindest abschnittsweise geradenförmigen Kartenobjekt 14-1 zugeordnet werden kann. Dabei werden hier lediglich exemplarisch nur zwei benachbarte Messwerte 12- (n-2), 12-(n-l) betrachtet. Eine größere Anzahl benachbarter Messwerte ist ein Designparameter und damit ebenso möglich.

D.h., je kleiner der Zwischenwinkel α bzw. die Abweichung von der Geraden 32, desto größer wird die erste Zuordnungswahrscheinlichkeit Pi, i ausfallen. Dies ist schematisch durch die exemplarische Wahrscheinlichkeitsfunktion (WK- Funktion) bzw. Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion 36 ge-

zeigt. Die erste Zuordnungswahrscheinlichkeit Pi, i kann dabei (wie hier gezeigt) entweder direkt über dem Zwischenwinkel α aufgetragen sein, so dass sich deren Wert direkt ablesen lässt. Im Falle einer Wahrscheinlichkeitsdichte- funktion kann sich die erste Zuordnungswahrscheinlichkeit Pi, i, aber durch Integration einer Wahrscheinlichkeitsdichte über einen in Frage kommenden Winkelbereich ergeben. Die Bestimmung des Zwischenwinkels α setzt natürlich voraus, dass Koordinaten aufeinanderfolgender Messwerte 12-(n~2), 12-(n-l), 12-n voneinander verschieden sind, d.h., dass aufeinanderfolgende Messwerte eine ständige Bewegung reflektieren. Des Weiteren sollten für die Bestimmung des Zwischenwinkels α auch nur aufeinanderfolgende Messwerte herangezogen werden, die einen gewissen Mindestabstand von- einander aufweisen, da es sonst zu unplausiblen Ergebnissen kommen kann. Dazu kann gemäß Ausführungsbeispielen vorgesehen sein, Bewegungsstillstände oder zu langsame Bewegungen im Hinblick auf die Zuordnung eines aktuellen Messwerts zu erkennen und entsprechend ähnliche aufeinanderfolgende Messwerte für die Bestimmung der ersten Zuordnungswahrscheinlichkeit Pi, i auszuklammern oder entsprechend zu berücksichtigen.

Es soll betont werden, dass die in Fig. 3a dargestellte Wahrscheinlichkeitsfunktion 36, ebenso wie die noch folgenden Wahrscheinlichkeitsfunktionen, lediglich exemplarisch gemeint sind und demnach natürlich auch anders verlaufen können. Sie sollen lediglich qualitativ skizzieren, wie die einzelnen Zuordnungswahrscheinlichkeiten gebildet werden können.

Gemäß Ausführungsbeispielen ist der Prozessor 22 ferner ausgebildet, um für den aktuellen Messwert 12-n eine zweite Zuordnungswahrscheinlichkeit Pi, ₂ hinsichtlich des ersten Kartenobjekts 14-1 zu ermitteln, die abhängig davon ist, wie weit der aktuelle Messwert 12-n von dem ersten Kartenobjekt 14-1 entfernt ist. Dazu kann eine Entfernung d ₂ durch eine orthogonale Projektion des aktuellen Messwerts

12-n, d.h. dessen Koordinaten, auf das geradenförmige erste Kartenobjekt 14-1 durchgeführt werden. Der Abstand d ₂ zwischen dem auf das Kartenobjekt projizierten Messwert und dem aktuellen Messwert 12-n bedeutet dann den besagten Ab- stand zwischen aktuellem Messwert 12-n und erstem Kartenobjekt 14-1. Ob der Abstand d ₂ durch Heranziehen von geographischen Längen- und Breitenangaben oder mittels beispielsweise kartesischer Koordinaten bestimmt wird, ist dabei unerheblich.

Eine mögliche Wahrscheinlichkeitsfunktion 37 bezüglich der zweiten Zuordnungswahrscheinlichkeit Pi, ₂ ist beispielhaft in. Fig. 3b gezeigt. Prinzipiell lässt sich erkennen, dass die Zuordnungswahrscheinlichkeit Pi, 2 um so größer ist, je näher, der aktuelle Messwert 12-n an dem ersten Kartenobjekt 14-1 bzw. der ersten Straße ist, welcher auch schon die letzten Messwerte zugeordnet wurden. Auch hier kann die tatsächlich verwendete Wahrscheinlichkeits- (Dichte-) Funktion wieder anders aussehen.

Bei Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung wird das erste Wahrscheinlichkeitsmaß Pi durch Hinzuziehen einer weiteren, dritten Zuordnungswahrscheinlichkeit Pi _/3 ermittelt. Dazu ist der Prozessor 22 ausgebildet, um für den ak- tuellen Messwert 12-n die dritte Zuordnungswahrscheinlichkeit Pi, ₃ hinsichtlich des ersten Kartenobjekts 14-1 derart zu ermitteln, dass sie davon abhängt, wie weit der aktuelle Messwert 12-n von dem Schnittpunkt 18 des ersten Kartenobjekts 14-1 mit dem zweiten Kartenobjekt 14-2 entfernt ist. Diese Entfernung sei nachfolgend mit d ₃ bezeichnet. d ₃ bedeutet also beispielsweise den Abstand zum nächstmöglichen Straßeneck. Je weiter der aktuelle Messwert 12-n bzw. dessen zugehörige geographische Position von dem Schnittpunkt 18 entfernt ist, desto unwahrscheinlicher ist es, dass der aktuelle Messwert 12-n dem zweiten Kartenobjekt 14-2 zuzuordnen ist. Umgekehrt bedeutet dies, dass es umso wahrscheinlicher ist, dass der aktuelle Messwert 12-n dem ersten Kartenobjekt 14-1 zuzuordnen ist, je größer d ₃ ist.

Dieser Zusammenhang ist exemplarisch anhand der in Fig. 3c dargestellten Wahrscheinlichkeitsfunktion 38, die natürlich wieder anders aussehen könnte, gezeigt.

Aus den drei Zuordnungswahrscheinlichkeiten Pi, i, Pi, ₂ und Pi, ₃ kann nun das erste Wahrscheinlichkeitsmaß Pi bestimmt werden, beispielsweise gemäß Pi = f(Pi,i, Pi,2, Pi, ₃ ) Pi,i'Pi,2 ^' Pi,3 • Da jede der Zuordnungswahrscheinlichkeiten zwischen 0 und 1 liegt, wird auch das erste Wahrscheinlich- keitsmaß Pi zwischen 0 und 1 liegen, d.h. 0 < Pi < 1. Im Falle eine Stillstandsdetektion, d.h. für den Fall dass der aktuelle Messpunkt sehr ähnlich bzw. gleich vorhergehenden Messpunkten ist, könnte beispielsweise Pi, ₁ = 1 gewählt werden, um die in diesem Falle unzuverlässige erste Zuord- nungswahrscheinlichkeit Pi, ₁ auszuklammern (da Zwischenwinkel α nicht zuverlässig bestimmt werden kann) .

Ist das erste Wahrscheinlichkeitsmaß Pi ermittelt worden, so kann es mit einem ersten Schwellwert X ₁ verglichen wer- den. Liegt das erste Wahrscheinlichkeitsmaß oberhalb des ersten Schwellwerts (z.B. X ₁ < P ₁ ), so wird der aktuelle Messwert dem ersten Kartenobjekt 14-1 zugeordnet. Dies kann beispielsweise ebenfalls durch eine orthogonale Projektion der gemessenen Koordinaten auf das geradenförmige erste Kartenobjekt 14-1 geschehen. Andere Abbildungsvorschriften sind natürlich ebenfalls denkbar.

Liegt das erste Wahrscheinlichkeitsmaß Pi unterhalb des ersten Schwellwerts Xi (z.B. Pi < Xi), so ist davon auszuge- hen, dass der aktuelle Messwert 12-n eher nicht dem ersten Kartenobjekt 14-1 zuzuordnen ist, sondern vielmehr dem zweiten Kartenobjekt 14-2. Es hat in dem Fall also beispielsweise ein Straßenwechsel von der ersten Straße auf eine zweite Straße (Querstraße) stattgefunden.

Bevor anhand der Fig. 5 und 6 erläutert wird, wie die Zuordnung des aktuellen Messwerts 12-n zu dem zweiten Kartenobjekt wahrscheinlichkeitsmäßig abgesichert werden kann,

soll nachfolgend anhand der Fig. 4 noch einmal die Regel zur Bestimmung des ersten Wahrscheinlichkeitsmaßes Pi zu- sammengefasst werden.

In einem Schritt 40 wird das erste Wahrscheinlichkeitsmaß Pi bestimmt, das angibt, ob der aktuelle Messwert 12-n einem ersten zumindest abschnittsweise geradenförmigen Kartenobjekt 14-1, dem vorhergehend bereits wenigstens ein benachbarter Messwert aus der Reihe zugeordnet wurde, zuge- ordnet werden kann. Wie vorhergehend bereits erläutert wurde, kann der Schritt 40 eingeteilt werden in drei Unterschritte .

In einem ersten Unterschritt 41 wird die erste Zuordnungs- Wahrscheinlichkeit Pi, i, wie oben erklärt wurde, ermittelt. In darauffolgenden Unterschritten 42, 43 werden weiterhin die zweite und die dritte Zuordnungswahrscheinlichkeit Pi, ₂ und Pi, 3 bestimmt, so wie es bereits erklärt wurde.

In einem weiteren Schritt 44 wird das erste Wahrschein-lich- keitsmaß P ₁ , zusammengesetzt aus den drei Zuordnungswahrscheinlichkeiten Pi, ₁ , Pi, 2 und Pi, 3, gegen den ersten Schwellwert Xi verglichen.

Ergibt der Vergleich 44, dass das erste Wahrscheinlichkeitsmaß Pi größer ist als der erste Schwellwert Xi, so wird der aktuelle Messwert 12-n beispielsweise der aktuellen Straße, d. h. dem ersten geradenförmigen Kartenobjekt 14-1, in einem Schritt 45 zugeordnet.

Ergibt der Vergleich 44 hingegen, dass das erste Wahrscheinlichkeitsmaß Pi nicht ausreichend hoch ist, so gehört das aktuelle Messwert 12-n wahrscheinlich nicht zu dem ersten Kartenobjekt 14-1, sondern es wird geprüft, ob es dem zweiten Kartenobjekt 14-2 zugeordnet werden kann (Schritt 46). Dies erfolgt durch Bestimmung des zweiten Wahrscheinlichkeitsmaßes P ₂ , welche im Folgenden näher erläutert wird.

Fig. 5a zeigt eine Anordnung von benachbarten Messpunkten 12-(n-2), 12-(n-l), 12-n, wie Fig. 3a.

Eine vierte Zuordnungswahrscheinlichkeit P ₂ , i hinsichtlich des zweiten Kartenobjekts 14-2 kann gemäß Ausführungsbeispielen abhängig von einem Zwischenwinkel ß zwischen der Geraden 34 und dem zweiten zumindest abschnittsweise gera- denförmigen Kartenobjekt 14-2 gemacht werden. Je kleiner dieser Zwischenwinkel ß ist, desto „paralleler" sind Kartenobjekt 14-2 und Gerade 34 und desto größer ist die vierte Zuordnungswahrscheinlichkeit P ₂ , i hinsichtlich der Zuordnung des aktuellen Messpunkts zu dem zweiten Kartenobjekt. Dieser Zusammenhang ist exemplarisch durch die schematische Wahrscheinlichkeitsfunktion 52b verdeutlicht.

Des weiteren kann der Prozessor 22 ausgebildet sein, um für den aktuellen Messwert 12-n eine fünfte Zuordnungswahrscheinlichkeit P ₂ , ₂ hinsichtlich des zweiten Kartenobjekts 14-2 zu ermitteln, die beispielsweise abhängig davon sein kann, wie weit der aktuelle Messwert 12-n von dem ersten Kartenobjekt 14-1 entfernt ist (di) . Die fünfte Zuordnungswahrscheinlichkeit P ₂ , ₂ kann insbesondere dann auf diese Art bestimmt werden, wenn das erste Kartenobjekt 14-1 in einem interessierenden Umkreis von dem aktuellen Messwert 12-n von lediglich einem zweiten zumindest abschnittsweise gera- denförmigen Kartenobjekt 14-2 geschnitten wird. Bei mehreren infrage kommenden zweiten zumindest abschnittsweise ge- radenförmigen Kartenobjekten 14-2 liefert diese Vorgehens- weise jedoch keine vernünftigen Aussagen. Eine zu der eben beschriebenen fünften Zuordnungswahrscheinlichkeit P ₂ ,2 führende Wahrscheinlichkeitsfunktion 54a ist schematisch in Fig. 5b gezeigt. Aus der Wahrscheinlichkeitsfunktion 54a wird deutlich, dass die fünfte Zuordnungswahrscheinlichkeit P ₂ , ₂ um so größer ist, je größer die Entfernung di des aktuellen Messwerts von dem ersten Kartenobjekt 14-1 ist.

Gemäß einem bevorzugten Ausführungsbeispiel ist der Prozessor 22 ausgebildet, um für den aktuellen Messwert 12-n die fünfte Zuordnungswahrscheinlichkeit P ₂ ,2 hinsichtlich des zweiten Kartenobjekts 14-2 zu ermitteln, die davon abhängig ist, wie weit der aktuelle Messwert 12-n von dem zweiten Kartenobjekt 14-2 entfernt ist (d ₂ ) . Dies ist gegenüber der oben beschriebenen Alternative insbesondere bei mehreren infrage kommenden zweiten zumindest abschnittsweise gera- denförmigen Kartenobjekten 14-2 vorteilhaft. Entsprechend ist dann die fünfte Zuordnungswahrscheinlichkeit P ₂ , ₂ (Bezugszeichen 54b) um so größer, je kleiner die Entfernung d ₂ des aktuellen Messwerts 12-n von dem jeweils zweiten Kartenobjekt 14-2 ist. Eine Kombination der beiden zuvor be- schriebenen Methoden zur Bestimmung von P ₂ , ₂ ist natürlich ebenfalls möglich, so dass P ₂ , ₂ direkt proportional zu di und gleichzeitig indirekt proportional zu d ₂ ist.

Gemäß Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung wird das zweite Wahrscheinlichkeitsmaß P ₂ basierend auf der vierten und fünften Zuordnungswahrscheinlichkeit bestimmt, d. h. P ₂ = f (P ₂ , 1, P2, ₂ ) • Insbesondere kann P ₂ gemäß P2 = P2,i ^' P2,2 ermittelt werden.

Da es zu einer Straße in Form des ersten Kartenobjekts 14-1 für gewöhnlich nicht nur eine Querstraße (in Form des zweiten Kartenobjekts 14-2), sondern davon eine Mehrzahl gibt, wird das zweite Wahrscheinlichkeitsmaß P ₂ für jede in Frage kommende Querstraße zu der aktuellen Straße bestimmt. In Frage kommende Querstraßen, d. h. zweite Kartenobjekte, können dabei in einen vorbestimmten geographischen Umkreis, der von der zu erwartenden Messgenauigkeit des aktuellen Messpunkts abhängt, um die aktuelle Messposition 12-n bestimmt werden. Für den Fall, dass K zweite Kartenobjekte in Frage kommen, werden also K zweite Wahrscheinlichkeitsmaße P ₂ ^k (k=l,...,K) jeweils für jedes der K zweiten Kartenobjekte bestimmt. Das wahrscheinlichste zweite Kartenobjekt ergibt sich gemäß Ausführungsbeispielen durch eine Maximal-

wertbildung über die K zweiten Wahrscheinlichkeitsmaße P ₂ ^k (k=l,...,K). D.h., es wird das k-te zweite Kartenobjekt ausgewählt, für das gilt: maxP ₂ = P ₂ ^k = HIaX(P ₂ ¹ , ... P ₂ ^K ) •

Falls nun das ausgewählte zweite Wahrscheinlichkeitsmaß maxP ₂ größer ist als ein zweiter Schwellwert X ₂ / so wird davon ausgegangen, dass der aktuelle Messwert 12-n dem ausgewählten zweiten Kartenobjekt, welches zu maxP ₂ gehört, zuzuordnen ist. Fällt maxP ₂ jedoch unter den zweiten Schwellwert X ₂ , so wird für den aktuellen Messwert 12-n noch einmal das erste Wahrscheinlichkeitsmaß Pi betrachtet. Ist das erste Wahrscheinlichkeitsmaß Pi über einem dritten Schwellwert X ₃ , der kleiner ist als der erste Schwellwert Xi, so wird der aktuelle Messwert 12-n trotzdem dem ersten Kartenobjekt 14-1 zugeordnet. Liegt das erste Wahrscheinlichkeitsmaß Pi jedoch unterhalb des dritten Schwellwerts X ₃ , so wird davon ausgegangen, dass unter Umständen bereits bei der Zuordnung der letzten Messwerte 12-(n-l), 12-(n-2) etwas „schief" gelaufen ist. In diesem Fall muss eine Plat- zierung bzw. Zuordnung des aktuellen Messwerts 12-n von Neuem erfolgen.

Bevor jedoch darauf eingegangen wird, soll anhand von Fig. 6 noch einmal die Bestimmung des zweiten Wahrscheinlich- keitsmaßes P ₂ zusammengefasst werden.

Fig. 6 zeigt einen Schritt 60 des Bestimmens des zweiten Wahrscheinlichkeitsmaßes P ₂ , das angibt, ob der aktuelle Messwert 12-n dem zweiten, zumindest abschnittsweise gera- denförmigen Kartenobjekt 14-2, welches einen Schnittpunkt 18 mit dem ersten Kartenobjekt 14-1 aufweist, zugeordnet werden kann, falls das erste Wahrscheinlichkeitsmaß Pi angibt, dass eine Zuordnung des aktuellen Messwerts 12-n zu dem ersten Kartenobjekt 14-1 unwahrscheinlich ist.

Der Schritt 60 kann, wie vorhergehend beschrieben wurde, für eine Mehrzahl von in Frage kommenden zweiten Kartenobjekten durchgeführt werden, wie es durch den Rückführungs-

pfad angedeutet ist. Des weiteren kann der Schritt 60 in Unterschritte 61, 62 und 63 untergliedert werden. In einem ersten Unterschritt 61 wird die vierte Zuordnungswahrscheinlichkeit P ₂ ,i ^k für jedes der in Frage kommenden zwei- ten Kartenobjekte bestimmt. In dem Unterschritt 62 wird gemäß Ausführungsbeispielen die fünfte Zuordnungswahrscheinlichkeit P ₂ , ₂ ^k ermittelt.

Aus der vierten und fünften Zuordnungswahrscheinlichkeit P2,2 ^k wird in dem dritten Unterschritt 63 das zweite Wahrscheinlichkeitsmaß P ₂ ^k errechnet. Die Schritte 61, 62 und 63 werden, wie gesagt, für jedes in Frage kommende zweite Kartenobjekt k (k=l,...,K) durchgeführt, so dass einem Schritt 64 K zweite Wahrscheinlichkeitsmaße zur Maxi- malwertbildung zugeführt werden können. Ist der Maximalwert maxP ₂ bestimmt, so wird dieser in einem Schritt 65 mit dem zweiten Schwellwert X ₂ verglichen. Liegt der maximale Wahrscheinlichkeitswert maxP2 oberhalb des zweiten Schwellwerts X ₂ , so kann in einem Schritt 66 der aktuelle Messwert 12-n demjenigen zweiten Kartenobjekt 14-2 zugeordnet werden, zu dem maxP2 gehört.

Liegt der maximale Wahrscheinlichkeitswert maxP ₂ jedoch unterhalb des zweiten Schwellwerts X ₂ , so wird für den aktu- eilen Messwert 12-n noch einmal eine Betrachtung des ersten Wahrscheinlichkeitsmaßes Pi durchgeführt, wobei das erste Wahrscheinlichkeitsmaß Pi gegen einen dritten Schwellwert X ₃ < Xi verglichen wird. Ergibt dieser Vergleich 67, dass das erste Wahrscheinlichkeitsmaß Pi oberhalb des dritten Schwellwerts X ₃ liegt, so kann der aktuelle Messwert 12-n dem ersten Kartenobjekt 14-1 zugeordnet werden (Schritt 68) .

Ergibt der Vergleich 67 jedoch, dass das erste Wahrschein- lichkeitsmaß Pi unterhalb des dritten Schwellwerts X ₃ liegt, so ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass bei der Zuordnung der letzten Messwerte 12-(n-l), 12-(n-2) bereits eine Falschaussage gemacht wurde. In diesem Fall findet gemäß

Ausführungsbeispielen eine Neuzuordnung 69 für den aktuellen Messwert 12-n statt. Diese Neuzuordnung 69 soll im Nachfolgenden beschrieben werden.

Eine Möglichkeit für eine Neuzuordnung ist schematisch in Fig. 7 gezeigt.

Für den aktuellen Messpunkt 12-n könnte eine Umkreissuche stattfinden. Dazu können in einem vordefinierten geographi- sehen Umkreis 72 um den aktuellen Messwert 12-n Kartenobjekte (z. B. Straßen) abgesucht werden. Dazu könnte der aktuelle Messwert 12-n beispielsweise auf jede Straße in dem Umkreis 72 orthogonal auf die jeweilige Straße abgebildet werden, um eine Entfernung zu der jeweiligen Straße heraus- zufinden. Diejenige Straße, zu der der aktuelle Messwert 12-n die kleinste Entfernung aufweist, könnte als dasjenige Kartenobjekt ausgewählt werden, welchem der aktuelle Messwert 12-n zugeordnet wird.

Daraufhin wird für die Neuzuordnung des aktuellen Messwerts 12-n ein Wahrscheinlichkeitsmaß entsprechend dem zweiten Wahrscheinlichkeitsmaß P ₂ bestimmt, dessen Berechnung bereits anhand der Fign. 5a, 5b und 6 erläutert wurde. D.h., die Gerade 34 durch die Messwerte 12-n, 12-(n-l) wird mit dem neu zuzuordnenden, abschnittsweise geradenförmigen Kartenobjekt 14-2, zu dem der aktuelle Messwert 12-n die kleinste Entfernung aufweist, in Beziehung gesetzt, dahingehend, dass der Zwischenwinkel ß zwischen der Geraden 34 durch die Messwerte 12-n, 12-(n-l) und dem neu zuzuordneten Kartenobjekt betrachtet wird. Je kleiner dieser Zwischenwinkel ß ist, desto „paralleler" sind neu zugeordnetes Kartenobjekt und Gerade und desto größer ist die Zuordnungswahrscheinlichkeit P ₂ , _l hinsichtlich der richtigen Zuordnung des aktuellen Messpunkts 12-n zu dem neu zugeordneten Kar- tenobjekt. Wie es im Vorhergehenden bereits beschieben wurde, kann für den aktuellen Messwert 12-n eine Zuordnungswahrscheinlichkeit P ₂ , ₂ hinsichtlich des neu zugeordneten Kartenobjekts ermittelt werden, die abhängig davon ist, wie

weit der aktuelle Messwert 12-n von dem neu zuzuordnenden Kartenobjekt entfernt ist. Gemäß Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung wird das Wahrscheinlichkeitsmaß P ₂ für die Neuzuordnung basierend auf der Zuordnungswahr- scheinlichkeit P ₂ , i und der Zuordnungswahrscheinlichkeit P ₂ , ₂ bestimmt, d. h. P ₂ = f(P ₂ ,i, P ₂ , ₂ ) . Insbesondere kann P ₂ gemäß P ₂ = P ₂ ,i"P ₂ , ₂ ermittelt werden.

Das hier vorgestellte Konzept kann beispielsweise sowohl für Echtzeit- bzw. Quasi-Echtzeit-Navigation verwendet werden, als auch zum nachträglichen Abgleich einer abgefahrenen bzw. abgegangenen Route mit geographischen Referenzdaten (Kartendaten) . So kann man sich mit Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung beispielsweise anzeigen las- sen, welchen Weg man durch eine Stadt, ein Gebäude oder ähnliches genommen hat.

Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung lassen sich aber ebenso gut anwenden, um Referenzdaten, die für ein WLAN-basiertes Lokalisations- bzw. Navigationssystem verwendet werden sollen, zu verbessern. Eingangs wurde bereits beschrieben, dass für WLAN-basierte Navigationssysteme Referenzdaten in Form von Referenzmesspaketen, die RF- Fingerabdrücke für geographische Referenzpositionen aufwei- sen, bestimmt werden müssen. Bei den hier betrachteten WLAN-basierten Ortungssystemen kommt als Basisverfahren das Received-Signal-Strength (RSS) Fingerprinting zum Einsatz. Dieses Verfahren basiert auf der Annahme, dass an einem aktuellen Ort empfangene bzw. empfangbare Signalstärken von Funksignalen mehrerer Funkstationen den aktuellen Ort bzw. die aktuelle Position eindeutig charakterisieren. Existiert eine Referenzdatenbasis, die für eine Anzahl von Referenzorten bzw. Referenzpositionen Senderkennungen von dort zu Referenzzeitpunkten empfangenen bzw. empfangbaren Funksta- tionen sowie die Signalstärken der entsprechenden Funksignale enthält, so kann aus einem Satz aktueller Messwerte (Senderkennungen und zugehörige Signalstärkenwerte) auf die aktuelle Position geschlossen werden, indem ein Abgleich

zwischen aktuell gemessenen Messwerten und den Referenzwerten der Datenbasis erfolgt. Dieser Abgleich - auch Matching bezeichnet- bewertet für jeden Referenzpunkt, wie ähnlich dessen vorher aufgezeichnete Messwerte bzw. Referenzwerte zu den aktuellen Messwerten der aktuellen Position sind. Der oder die ähnlichsten Referenzpunkte bilden dann eine Basis für einen Schätzwert für den aktuellen Aufenthaltsort des mobilen Endgeräts.

Für eine Referenzdatenbasis wird durch eine Referenzmessung die Signalstärke von einem zu einem Referenzmesszeitpunkt an einer Referenzposition empfangbaren Funksender experimentell ermittelt. Dadurch entsteht eine Datenbasis, die zu jeder Referenzposition, an der eine Referenzmessung durch- geführt wurde, eine Liste von Funksendern (Access Points) mit der jeweilig zugeordneten Empfangsfeldstärke und qualität enthält. Diese Liste kann auch als Referenzpaket bezeichnet werden. Bei einer WLAN-Implementierung kann eine solche Referenzdatenbasis beispielsweise die folgenden Pa- rameter enthalten:

Dabei enthält die Tabelle die folgenden Informationen:

- die Referenzposition-Identifikation (RID) ,

- die MAC-Adressen (MAC = Media Access Control) der empfangenen Stationen,

- die Empfangsfeldstärken der Funksender (RSSI (Received Signal Strength Indicator) ; 46560 bedeutet -46, 560 dBm) ,

- die Referenzposition in kartesischen, metrischen Koordinaten (x, y, z; 24583 bedeutet 245,83 m) , sowie

- den Zeitpunkt der Messwertaufnahme.

Die Spalte PGS („Percentage Seen") gibt an, wie häufig diese Station bei der Messwertaufnahme prozentual gesehen wurde (d. h. PGS = 90 bedeutet, dass im Schnitt die Station bei 9 von 10 Messungen gemessen wurde).

In der oben dargestellten Tabelle entsprechen sämtliche Informationen, die einer Referenzposition-Identifikation (RID) zugeordnet sind, einem Referenzmesspaket. D.h. die obige, exemplarische Tabelle umfasst drei Referenzmesspakete entsprechend drei verschiedenen geografischen Referenz- Positionen.

Für die Lokalisierung werden aktuell empfangene Funksender mit ihrer jeweilig zugeordneten Empfangsfeldstärke (Messpaket) mit Referenzpaketen aus der Referenzdatenbasis in einer Abgleichphase verglichen. Referenzpakte mit einer kleinen Distanz zu dem aktuellen Messpaket, d.h. vielen gemeinsamen Funksendern und wenig unterschiedlichen Empfangsfeldstärken, passen gut dem aktuellen Messpaket. Die zu den gut passenden Referenzpakten gehörigen Referenzpositionen sind sehr wahrscheinlich und gehen in eine Positionsberech- nungsphase ein. Die Positionsberechnungsphase berechnet aus den Kandidatenpositionen die Position des mobilen Endgeräts. Das Ergebnis dieser Phase ist ein Schätzwert für die Posi-

tion des Endgeräts. Die Qualität des Schätzwerts ist u.a. abhängig von der Qualität der Referenzpakete, insbesondere der Referenzpositionen.

Die Referenzpositionen werden dabei beispielsweise mit GPS- Empfängern ermittelt. Wie es ebenfalls beschrieben wurde, sind solche GPS-Empfänger nur bedingt genau. Durch das beschriebene Konzept lassen sich nachträglich die aufgezeichneten Referenzpositionen der gespeicherten Messpakete kor- rigieren und Kartenobjekten zuordnen, so dass die Genauigkeit der gespeicherten Referenzpositionen in der Datenbank erheblich erhöht werden kann.

Das heißt, Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung schaffen also ein Konzept zum Verbessern von Referenzdaten, die gemessene Koordinaten einer geographischen Referenzposition und ein den gemessenen Koordinaten zugeordnetes Referenzmesspaket aufweisen, welches eine an der geographischen Referenzposition ermittelte Referenzsenderkennung und eine elektromagnetische Signaleigenschaft von einem an der Referenzposition zu einem Referenzzeitpunkt empfangbaren Funksender aufweist. Dazu werden die gemessenen Koordinaten, die tatsächlichen Koordinaten der geographischen Referenzposition nur ungenau entsprechen, an Koordinaten von in einer Nähe der gemessenen Koordinaten befindlichen . Kartenobjekten einer geographischen Karte angepasst, um verbesserte Koordinaten zu erhalten, die den tatsächlichen Koordinaten der geographischen Referenzposition besser entsprechen als die gemessenen Koordinaten. Anschließend werden die verbesserten Koordinaten dem Referenzmesspaket zugeordnet.

Fig. 8 zeigt dazu einen Prozessor 82, der mit einer Datenbasis 84 gekoppelt ist, um von der Datenbasis 84 Referenz- messpakete, insbesondere Koordinaten (x,y,z) einer geographischen Referenzposition, empfangen zu können.

Der Prozessor 82, der gemäß Ausführungsbeispielen den vorher beschriebenen Prozessor 22 umfasst, ist also angepasst, um die gemessenen Koordinaten (x,y,z), die tatsächlichen Koordinaten der geografischen Referenzposition nur ungenau entsprechen, an Koordinaten von in einer Nähe der gemessenen Koordinaten befindlichen Kartenobjekten 14 einer geo- grafischen Karte anzupassen, um verbesserte Koordinaten (x',y',z') zu erhalten, die den tatsächlichen Koordinaten der geografischen Referenzposition besser entsprechen als die gemessenen Koordinaten, und um die verbesserten Koordinaten (x',y',z') dem Referenzmesspaket zuzuordnen bzw. die gemessenen Koordinaten (x,y,z) durch die verbesserten Koordinaten (x',y',z') zu ersetzen.

Digitale Kartendaten entsprechend den Kartenobjekten können beispielsweise aus einer Kartendatenbank 86 bezogen werden. Dazu kann der Prozessor 82 mit der Kartendatenbank 86 gekoppelt sein, wie es in Fig. 8 angedeutet ist.

Die in der Nähe der gemessenen Koordinaten (x,y,z) befindlichen Kartenobjekte können beispielsweise durch eine Umkreissuche um die gemessenen Koordinaten ermittelt werden. Der Radius des Umkreises ist dabei natürlich von der jeweiligen Anwendung und der Messgenauigkeit abhängig und kann beispielsweise kleiner als 100 m, aber insbesondere kleiner als 30 m sein.

Bei den elektromagnetische Eigenschaften der Funksignale handelt es sich um mit einer Empfangsfeldstärke in Bezie- hung stehende Signaleigenschaften, wie z. B. Empfangsfeldstärke, Empfangsleistungsspektrum, Signal-zu- Rauschleistungs-Verhältnis (SNR = Signal-to-Noise Ratio) , Einfallswinkel, Laufzeit, Polarisation oder Phasenlage der Funksignale. Bei den Referenzsenderkennung handelt es sich beispielsweise um MAC-Adressen der an der Referenzposition empfangbaren Funksender.

Somit können Referenzpositionen, an denen zugeordnete Referenzmesspakete, d.h. Radiofingerabdrücke von empfangbaren WLAN-Sendern, aufgezeichnet werden, relativ ungenau gemessen werden. Die Messung findet dabei beispielsweise durch Abfahren bzw. Ablaufen beliebiger Wege und durch intervallweise Aufzeichnung der Messpakete entlang dieser Wege statt. Beispielsweise könnte ein Messpaket aller zwei bis 30 Sekunden, je nach Anwendung, aufgezeichnet und in der Datenbank 84 abgelegt werden. Für das Abfahren bzw. Ablau- fen könnten beispielsweise Berufskraftfahrer (z.B. Taxifahrer, Busfahrer, etc.) bzw. Postboten oder Fahrradikuriere eingesetzt werden, d.h. Leute, die sowieso täglich in einem bestimmten Areal unterwegs sind, für das es gilt Referenzdaten aufzuzeichnen. Das erlaubt eine relativ unkomplizier- te und kostengünstige Erstellung der Referenzdatenbasis 84.

Im Anschluss können die gemessenen Referenzpositionen durch eine Nachbearbeitung (Map-Matching) mittels der vorgestellten Methodik durch den Prozessor 82 an hochgenaue Kartenda- ten entsprechend der abgefahrenen bzw. abgelaufenen Wege angeglichen werden. Dazu braucht der Prozessor lediglich Zugang zu der Datenbasis 84, in der die Referenzmesspakete samt der gemessenen Referenzpositionen gespeichert sind. Ebenso ist ein Zugang zu entsprechendem hochgenauen Karten- material notwendig, damit der nachträgliche Abgleich erfolgen kann. Die Kartendaten können dazu ebenfalls aus geeigneten Kartendatenbanken 86 abgerufen werden. Dazu kann der Prozessor 82 eine geeignete Schnittstelle, wie z.B. eine Internet-Schnittstelle, aufweisen, um Kartendaten von ex- ternen Datenbanken 86 abzurufen. Auch die Referenzdatenbasis 84 kann mittels einer solchen Schnittstelle an den Prozessor 82 koppelbar sein.

über die Schnittstelle können die gemessenen Koordinaten (x,y,z) von Referenzpositionen der in der Datenbasis 84 gespeicherten Messpakete empfangen werden. Anhand der empfangenen Koordinaten kann eine Bewertung vorgenommen werden, in welchem geographischen Gebiet sich die gemessenen Koor-

dinaten (x,y,z) befinden. Dies ermöglicht den Prozessor 82, von einer mit diesem gekoppelten Kartendatenbasis 86 geographisches Kartenmaterial anhand der gemessenen Koordinaten anzufordern. Derartige Kartendatenbanken 86 sind viel- fältig und sogar meist kostenlos verfügbar. Die Kartendaten der (digitalen) Kartendatenbank 86 umfassen dabei hochgenaue geographische Koordinaten der Kartenobjekte, wie z.B. Straßen, Wege oder Gebäude. Aus diesem Grund ist es möglich, die gemessenen Koordinaten mittels des erfindungsge- mäßen Konzepts an die hochgenauen Kartendaten durch das hier beschriebene Map-Matching anzupassen. Dieser Abgleich der gemessenen Koordinaten (x,y,z) mit den hochgenauen Kartendaten erfolgt für jede gemessene Position eines Referenzmesspakets. Nach dem erfolgen Abgleich (Map-Matching) können die verbesserten Koordinaten (x',y',z') der Referenzpositionen wieder zurück in die Datenbasis 84 geschrieben werden. Vorzugsweise werden dabei die alten, gemessenen Koordinaten (x,y,z) eines Referenzmesspakets durch die neuen, verbesserten Koordinaten (x',y',z ^f ) ersetzt.

D.h., Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung können helfen, eine hochgenaue Referenzdatenbasis für Finger- abdruck-basierte Ortungssysteme, wie z.B. WLAN-basierte Ortungssysteme, zu schaffen. Dabei braucht eine Positionsge- nauigkeit bei einem Einmessvorgang nicht hochgenau zu sein, so dass dabei auf komplizierte und teure GPS-Empfangsgeräte verzichtet werden kann. Die Genauigkeit der gemessenen Referenzpositionen wird in einem anschließenden Post- Processing durch Abgleich der gemessenen Positionen mit hochgenauen Kartendaten erzielt. Somit schaffen Ausführungsbeispiele eine Möglichkeit zur Nachverarbeitung von gemessenen geographischen Positionen, welche als Referenzpositionen für WLAN-basierte Ortungs- bzw. Navigationgeräte verwendet werden. Durch die geschilderte Nachverarbeitung kann die Qualität der gemessenen geographischen Positionen deutlich verbessert werden und somit auch die Qualität der Positionsangaben, die durch einen Radiofingerabdruckableich bei einem WLAN-basierten System erreicht werden können.

Dort werden schließlich aktuell bestimmte Radiofingerabdrü- cke mit gespeicherten Radiofingerabdrücken an den Referenzpositionen verglichen und basierend darauf, anhand der Referenzpositionen ein Schätzwert für eine aktuelle geogra- phische Position ermittelt.

Abschließend soll noch darauf hingewiesen werden, dass abhängig von den Gegebenheiten die erfindungsgemäßen Verfahren in Hardware oder in Software implementiert werden kön- nen. Die Implementierung kann auf einem digitalen Speichermedium, insbesondere einer Diskette, CD oder DVD mit elektronisch auslesbaren Steuersignalen erfolgen, die so mit einem programmierbaren Computersystem zusammenwirken können, dass das erfindungsgemäße Verfahren ausgeführt wird. Allge- mein besteht die Erfindung somit auch in einem Computerprogrammprodukt mit einem auf einem maschinenlesbaren Träger gespeicherten Programmcode zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens, wenn das Computerprogrammprodukt auf einem Computer und/oder Mikrocontroller abläuft. In anderen Worten ausgedrückt kann die Erfindung somit als ein Computerprogramm mit einem Programmcode zur Durchführung des Verfahrens zum Zuordnen eines aktuellen Messwerts realisiert werden, wenn das Computerprogramm auf einem Computer und/oder Mikrocontroller abläuft.