Titel

Verfahren zum adaptiven Ermitteln eines Integritätsbereichs einer

Parameterschätzung

Beschreibung

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum adaptiven Ermitteln eines

Integritätsbereichs einer Parameterschätzung, ein Computerprogramm, ein maschinenlesbares Speichermedium sowie ein Steuergerät für ein Kraftfahrzeug. Die Erfindung ist insbesondere dazu geeignet im Zusammenhang mit dem autonomen Fahren zur Anwendung zu kommen.

Stand der Technik

Eine der wichtigsten Herausforderungen für ein autonomes Fahren ist die möglichst genaue und zuverlässige Bestimmung der Eigenposition des autonomen Fahrzeugs. Das autonome Fahrzeug verfügt in der Regel über Sensoren, wie beispielsweise Inertialsensoren, Radsensoren,

Umgebungssensoren, GNSS-Sensoren, optische und/oder akustische Sensoren, mittels welcher das Fahrzeug seine Eigenposition schätzen kann. In diesem Zusammenhang ist es hilfreich, wenn zu einer ermittelten Eigenposition auch eine Information über deren (zu erwartende) Schätzgenauigkeit ausgegeben wird. In diesem Zusammenhang kann zum Beispiel die Konfidenz der ermittelten Eigenposition durch ein sogenanntes„Protection Level“ (kurz:„PL“) dargestellt werden. Das PL kann dabei eine statistische Fehlergrenze beschreiben, deren Berechnung in der Regel auf statistischen Überlegungen und ggf. zusätzlich auf einer geeigneten Abstimmung der Schätzalgorithmen basiert.

Insbesondere in der Luftfahrt ist das Konzept der Bereitstellung des Protection Levels verbreitet. Die dabei entwickelten Lösungen sind jedoch auf den

Anwendungsbereich des autonomen Fahrens nicht ohne weiteres übertragbar. Insbesondere stellen zum Beispiel Häuserschluchten und deren Beeinflussung von Satellitensignalen Probleme dar, die bei Luftfahrtanwendungen nicht auftreten. Es sind daher verbesserte Methoden zur Berechnung eines möglichst zuverlässigen Protection Levels wünschenswert, die insbesondere auch in schwierigen Umgebungen, wie beispielsweise in städtischen Gebieten zuverlässige Ergebnisse liefern können.

Offenbarung der Erfindung

Hier vorgeschlagen wird gemäß Anspruch 1 ein Verfahren zum adaptiven Ermitteln eines Integritätsbereichs einer Parameterschätzung, wobei der Integritätsbereich den Bereich beschreibt, in dem ein geschätzter Parameter mit einer Mindestwahrscheinlichkeit liegt, wobei das Verfahren zumindest folgende Schritte umfasst:

a) Ermitteln einer Basis-Integritätsinformation mittels eines Basis-Moduls eines modularen Systems,

b) Ermitteln einer ersten Zusatz-Integritätsinformation mittels eines ersten Zusatz-Moduls des modularen Systems, wenn mindestens eine

Voraussetzung für das Ermitteln der ersten Zusatz-Integritätsinformation erfüllt ist,

c) Ermitteln des Integritätsbereichs unter Verwendung zumindest der Basis- Integritätsinformation oder zumindest der Basis-Integritätsinformation und der ersten Zusatz-Integritätsinformation, wenn die erste Zusatz- Integritätsinformation ermittelt wurde.

Die Schritte a) und b) können vorzugsweise zumindest teilweise parallel oder sogar gleichzeitig durchgeführt werden. Weiterhin bevorzugt werden die Schritte a) und b) zumindest teilweise vor Schritt c) durchgeführt.

Der Integritätsbereich beschreibt den Bereich, in dem ein geschätzter

Parameter(-wert) mit einer Mindestwahrscheinlichkeit (tatsächlich) liegt. Der geschätzte Parameter(-wert) beschreibt dabei grundsätzlich ein (einzelnes, insbesondere momentanes) Schätzergebnis der Parameterschätzung. Dies bedeutet mit anderen Worten insbesondere, dass der Integritätsbereich den Bereich beschreibt, in dem ein realer bzw. tatsächlicher Wert eines geschätzten Parameters mit einer Mindestwahrscheinlichkeit liegt. Ein solcher

Integritätsbereich kann auch als sogenanntes„Protection Level“ bezeichnet werden. Bei der Mindestwahrscheinlichkeit handelt es sich in der Regel um eine vordefinierte Mindestwahrscheinlichkeit. Bevorzugt beträgt die

Mindestwahrscheinlichkeit 90 %, besonders bevorzugt 95 % oder sogar 99 %.

Vorzugsweise ist der Integritätsbereich ein Protection Level. Das Protection Level beschreibt dabei in der Regel den (räumlichen, insbesondere zwei- oder dreidimensionalen) Bereich, in dem ein geschätzter Parameter(-wert) mit einer Mindestwahrscheinlichkeit (tatsächlich) liegt. Der geschätzte Parameter(-wert) beschreibt dabei grundsätzlich ein (einzelnes, insbesondere momentanes) Schätzergebnis der Parameterschätzung. Dies bedeutet mit anderen Worten insbesondere, dass das Protection Level den Bereich beschreibt, in dem ein realer bzw. tatsächlicher Wert eines geschätzten Parameters mit einer

Mindestwahrscheinlichkeit liegt.

Mit noch anderen Worten ausgedrückt, beschreibt ein Protection Level insbesondere ein Konfidenzintervall oder einen (räumlichen) Konfidenzbereich, in dem sich der wahre Wert eines geschätzten Parameters mit einer

Mindestwahrscheinlichkeit befindet. Dabei befindet sich der geschätzte Wert des Parameters üblicherweise in der Mitte bzw. dem Zentrum des Konfidenzintervalls bzw. Konfidenzbereichs.

Die Mindestwahrscheinlichkeit mit der ein realer bzw. tatsächlicher Wert eines geschätzten Parameters tatsächlich in einem Protection Level liegt ist noch sehr viel höher als bei„üblichen“ Integritätsbereichen. Die Mindestwahrscheinlichkeit liegt hier üblicherweise über 99.99 %, besonders bevorzugt über 99.999 % oder sogar über 99.9999 %. Die Mindestwahrscheinlichkeit kann bei dem Protection- Level auch nicht in Prozent, sondern in möglichen Fehlern in einem bestimmten Zeitintervall ausgedrückt werden. Ein Protection-Level kann beispielswiese so definiert sein, dass der fragliche Parameter maximal einmal in 10 Jahren außerhalb des Protection-Levels liegt. Das Protection Level kann beispielsweise entweder als einheitslose Wahrscheinlichkeit oder als Rate, d.h. als

Fehlerauftretenswahrscheinlichkeit über einem Zeitintervall, ausgedrückt werden.

Bevorzugt dient das Verfahren zum Ermitteln eines Integritätsbereichs einer Parameterschätzung eines Fahrbetriebsparameters eines Kraftfahrzeugs. Bei dem Fahrbetriebsparameter handelt es sich in der Regel um einen

sicherheitskritischen bzw. sicherheitsrelevanten Parameter des Fährbetriebs eines Kraftfahrzeugs. Vorzugsweise handelt es sich bei dem

Fahrbetriebsparameter um einen (sicherheitskritischen bzw.

sicherheitsrelevanten) Parameter des Fährbetriebs eines zumindest teilweise automatisiert oder sogar autonom operierenden (bzw. betriebenen)

Kraftfahrzeugs.

Unter einem Fahrbetriebsparameter wird hier insbesondere ein solcher

Parameter verstanden, der dazu beiträgt den räumlichen Fährbetrieb eines Kraftfahrzeugs bzw. die Operation eines Kraftfahrzeugs im Raum zu

beschreiben. Insbesondere trägt der Fahrbetriebsparameter zumindest dazu bei eine Eigenbewegung und/oder Eigenposition eines Kraftfahrzeugs zu beschreiben. Bei dem Fahrbetriebsparameter kann es sich beispielsweise um eine (Eigen-) Position, eine (Eigen-)Geschwindigkeit, (Eigen-)Beschleunigung oder eine Lage (bzw. Orientierung) des Kraftfahrzeugs handeln. Vorzugsweise handelt es sich bei dem Fahrbetriebsparameter um eine Eigenposition des Kraftfahrzeugs.

Vorzugsweise dient das Verfahren zum Ermitteln eines Integritätsbereichs, welcher die Integrität einer Schätzung einer Eigenposition eines Fahrzeugs beschreibt. Dies bedeutet mit anderen Worten insbesondere, dass es sich bei dem Parameter vorzugsweise um eine Eigenposition eines Fahrzeugs handelt. Das Verfahren kann (somit) beispielsweise zum Ermitteln eines

Integritätsbereichs einer Positionsschätzung einer Fahrzeugposition dienen. Dabei kann der Integritätsbereich den Bereich beschreiben, in dem eine geschätzte Eigenposition eines Fahrzeugs mit einer Mindestwahrscheinlichkeit (tatsächlich) liegt. Alternativ oder kumulativ zu der Schätzung der Eigenposition des Fahrzeugs kann das Verfahren auch zur Schätzung der

Eigengeschwindigkeit, Orientierung, Eigenbewegung oder dergleichen des Fahrzeugs genutzt werden.

Die Parameterschätzung kann grundsätzlich eine oder mehrere Methoden zur Schätzung eines (desselben) Parameters umfassen. Beispielsweise kann die Parameterschätzung mindestens zwei voneinander verschiedene Methoden, etwa eine erste Methode und eine von der ersten Methode verschiedene zweite Methode zur Schätzung des Parameters umfassen. Vorzugsweise werden Methoden zur Schätzung des Parameters verwendet, die darüber hinaus auch eine Integritätsinformation über die Integrität der Schätzung bereitstellen und/oder bestimmen können.

Die hier vorgeschlagene Lösung erlaubt in vorteilhafter Weise eine dynamischere Ermittlung des Integritätsbereichs, insbesondere durch eine mögliche Adaption des Ermittlungsverfahrens an äußere Einflüsse und/oder die gegebenen

Anwendungen. Gegenüber Methoden zur Berechnung des Integritätsbereichs, die entweder rein auf empirischen Modellen oder rein auf stochastischen Modellen beruhen, erlaubt die hier vorgeschlagene Lösung erstmals eine adaptive und dadurch insbesondere dynamischere und/oder effizientere

Ermittlung des Integritätsbereichs.

Zur Steigerung der Dynamik und/oder Effizienz trägt insbesondere der modulare Aufbau des Systems bei, der ein bedarfsweises Zuschalten von einem oder mehreren Zusatz-Modulen, beispielsweise zur Steigerung der Genauigkeit der Ermittlung des Integritätsbereichs (beispielsweise durch Berücksichtigung von Qualitätsindikatoren) und/oder zur Kompensation von (absehbaren)

Einschränkungen der Methodik des Basis-Moduls ermöglicht. Zum Beispiel könnte ein maßgeblich mit GNSS-Informationen arbeitendes Basis-Modul in bestimmten Szenarien, wie etwa einer Häuserschlucht (d.h. Abschattung des Satellitenempfangs) nur eingeschränkt funktionieren. In diesem Fall könnte ein Zusatz-Modul zugeschaltet werden, welches überwiegend mit Umfeldsensoren des Fahrzeugs arbeitet.

In Schritt a) erfolgt ein Ermitteln einer Basis-Integritätsinformation, insbesondere über die Parameterschätzung bzw. zu einem geschätzten Parameter, mittels eines Basis-Moduls eines modularen Systems. Dies bedeutet mit anderen Worten insbesondere, dass in Schritt a) eine Basis-Integritätsinformation über ein Schätzergebnis der Parameterschätzung bzw. über die Integrität der

Parameterschätzung mittels eines Basis-Moduls eines modularen Systems ermittelt wird.

Das System kann dabei grundsätzlich als physisches System oder als

Computerprogramm implementiert sein. Bei der Basis-Integritätsinformation kann es sich beispielsweise um eine Varianz und/oder ein Residuum der

Parameterschätzung handeln. Darüber hinaus kann es sich bei der Basis- Integritätsinformation (alternativ) auch um eine Information handeln, die in Abhängigkeit einer Varianz und/oder eines Residuums und/oder eines (anderen) Indikators für die Vertrauenswürdigkeit der Schätzung ermittelt wird.

Die Parameterschätzung und/oder die Ermittlung der Basis-Integritätsinformation kann dabei beispielsweise auf Basis von Daten eines Sensors eines

Kraftfahrzeugs erfolgen. Vorzugsweise erfolgt die Ermittlung der Basis- Integritätsinformation zumindest auch auf Basis von GNSS-(Globales- Navigations-Satelliten-System)Daten (wie beispielsweise GNSS-Korrekturdaten oder Daten, umfassend sowohl GNSS-Positionsdaten als auch GNSS- Korrekturdaten) eines GNSS-Sensors eines Kraftfahrzeugs.

In Schritt b) erfolgt ein Ermitteln einer ersten Zusatz-Integritätsinformation, insbesondere über die Parameterschätzung bzw. zu einem geschätzten

Parameter, mittels eines (sich von dem Basis-Modul unterscheidenden) ersten Zusatz-Moduls des modularen Systems, wenn mindestens eine Voraussetzung für das Ermitteln der ersten Zusatz- Integritätsinformation erfüllt ist. Dies bedeutet mit anderen Worten insbesondere, dass in Schritt b) eine erste Zusatz- Integritätsinformation über ein Schätzergebnis der Parameterschätzung bzw. über die Integrität der Parameterschätzung mittels eines ersten Zusatz-Moduls eines modularen Systems ermittelt wird.

Die Parameterschätzung und/oder die Ermittlung der ersten Zusatz- Integritätsinformation kann dabei beispielsweise auf Basis von Daten eines Sensors eines Kraftfahrzeugs erfolgen. Vorzugsweise erfolgt die Ermittlung der ersten Zusatz-Integritätsinformation zumindest auch auf Basis von Daten eines Umfeld-Sensors eines Kraftfahrzeugs. Bei dem Umfeld-Sensor kann es sich beispielsweise um eine Kamera, einen RADAR-Sensor, einen LIDAR-Sensor und/oder einen Ultraschallsensor handeln.

Eine Voraussetzung für das Ermitteln der ersten Zusatz-Integritätsinformation kann beispielsweise sein, dass die Genauigkeit der Ermittlung des

Integritätsbereichs momentan bzw. für eine bestimmte zeitliche Dauer gesteigert werden soll und/oder momentan von einer eingeschränkten Genauigkeit des Basis-Moduls auszugehen ist. Eine weitere (alternative oder kumulative) Voraussetzung kann z.B. sein, dass sich das Kraftfahrzeug (bezüglich dessen die Parameterschätzung erfolgt), momentan in einem bestimmten Szenario (wie etwa einer Häuserschlucht, einem Tunnel, einer Nachtfahrt) befindet. Als Voraussetzung kann (alternativ oder kumulativ) auch eine Freigabe des ersten Zusatz-Moduls dienen oder der Umstand, dass das erste Zusatz-Modul vorhanden ist. Dass das Ermitteln der ersten Zusatz-Integritätsinformation von einer Voraussetzung abhängt, erlaubt in vorteilhafter Weise eine adaptive Ermittlung des Integritätsbereichs, bei welcher das erste Zusatz-Modul bedarfsweise zugeschaltet werden kann.

In Schritt c) erfolgt ein Ermitteln des Integritätsbereichs unter Verwendung zumindest der Basis-Integritätsinformation oder zumindest der Basis- Integritätsinformation und der ersten Zusatz-Integritätsinformation, wenn die erste Zusatz-Integritätsinformation (in einem unmittelbar vorhergehenden Schritt b) ermittelt wurde. Hierbei kann beispielsweise eine gegebenenfalls gewichtete Überlagerung der Basis-Integritätsinformation mit zumindest der ersten Zusatz- Integritätsinformation (und/oder ggf. einer weiteren (beispielsweise zweiten, dritten, usw.) Zusatz-Integritätsinformation) erfolgen.

Bevorzugt handelt es sich bei dem Integritätsbereich um ein Konfidenzintervall. Ein Konfidenzintervall (auch Vertrauensbereich oder Vertrauensintervall und Erwartungsbereich genannt) ist ein Intervall aus der Statistik, das die Präzision der Lageschätzung eines Parameters (zum Beispiel eines Mittelwerts) angeben soll. Das Konfidenzintervall gibt den Bereich an, der bei unendlicher

Wiederholung eines Zufallsexperiments mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit (dem Konfidenzniveau) die wahre Lage des Parameters einschließt.

Nach einer vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die Basis- Integritätsinformation auf Basis mindestens eines Stochastik- Parameters ermittelt wird. Als Stochastik- Parameter kommen insbesondere Residuen, Varianzen, Kovarianzen oder dergleichen in Betracht. Beispielsweise die Basis- Integritätsinformation auf Basis einer Analyse von Beobachtungsresiduen aus einer Parameterschätzung oder auf Basis einer Analyse der geschätzten

Varianzen (z.B. aus einer kleinsten Quadrate Ausgleichung oder Kalman

Filterung) ermittelt werden.

Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass in dem Basis-Modul ein mathematisches Grundmodell hinterlegt ist. Bei dem Grundmodell kann es sich beispielsweise um ein Filter-Modell, wie

beispielsweise einen Kalman-Filter handeln. Darüber hinaus sind grundsätzlich zustandsbeschreibende Funktionen denkbar, insbesondere so genannte „Zustandsbeobachter“, beispielsweiche umfassend Fuzzy-Methoden oder dergleichen.

Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die erste Zusatz- Integritätsinformation auf Basis mindestens eines

Qualitätsindikators für eine Datenqualität von Sensordaten ermittelt wird. In diesem Zusammenhang kann die erste Zusatz-Integritätsinformation auf Basis mindestens eines Qualitätsindikators für eine Datenqualität von Sensordaten mindestens eines Sensors eines (des) Kraftfahrzeugs erfolgen. Bei dem mindestens einen Sensor handelt es sich in der Regle um einen solchen, welcher auch (ggf. fehlerbehaftete) Daten für die Parameterschätzung zur Verfügung stellt.

Bevorzugt wird die erste Zusatz-Integritätsinformation auf Basis mindestens zweier verschiedener, ggf. zueinander gewichteter Qualitätsindikatoren für die Datenqualität von Sensordaten von einem oder mehreren (verschiedenen) Sensoren (des Kraftfahrzeugs) ermittelt. Darüber hinaus kann vorgesehen sein, dass die erste Zusatz-Integritätsinformation einen oder mehrere, insbesondere zueinander gewichtete und/oder voneinander verschiedene Qualitätsindikatoren umfasst.

Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass in Schritt c) eine Gewichtung zumindest der Basis-Integritätsinformation und der ersten Zusatz-Integritätsinformation erfolgt, wenn die erste Zusatz- Integritätsinformation ermittelt wurde. Die Gewichtung kann beispielsweise in Abhängigkeit der Häufigkeit des Auftretens von Fehlern, Wichtigkeit,

Schweregrad usw. erfolgen.

Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass eine Gewichtung in Abhängigkeit mindestens eines Qualitätsindikators erfolgt. In diesem Zusammenhang kann eine Gewichtung in Abhängigkeit mindestens eines Qualitätsindikators für eine Datenqualität von Sensordaten eines Sensors eines Kraftfahrzeugs erfolgen. Insbesondere kann die Gewichtung in Schritt c) in Abhängigkeit mindestens eines Qualitätsindikators erfolgen. Alternativ oder kumulativ kann in einem der Module eine Gewichtung in Abhängigkeit mindestens eines Qualitätsindikators erfolgen. Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass mindestens eine zweite Zusatz-Integritätsinformation insbesondere über die Parameterschätzung bzw. zu einem geschätzten Parameter, mittels eines (sich von dem Basis-Modul und/oder dem ersten Zusatz-Modul unterscheidenden) zweiten Zusatz-Moduls des modularen Systems bestimmt wird, wenn mindestens eine Voraussetzung für das Ermitteln der zweiten Zusatz-Integritätsinformation erfüllt ist. Dies bedeutet mit anderen Worten insbesondere, dass eine zweite Zusatz-Integritätsinformation über ein Schätzergebnis der Parameterschätzung bzw. über die Integrität der Parameterschätzung mittels eines zweiten Zusatz- Moduls eines modularen Systems ermittelt werden kann.

Eine Voraussetzung für das Ermitteln der zweiten Zusatz-Integritätsinformation kann beispielsweise sein, dass die Genauigkeit der Ermittlung des

Integritätsbereichs momentan bzw. für eine bestimmte zeitliche Dauer gesteigert werden soll und/oder momentan von einer eingeschränkten Genauigkeit des Basis-Moduls und/oder ersten Zusatz-Moduls auszugehen ist. Eine weitere (alternative oder kumulative) Voraussetzung kann z.B. sein, dass sich das Kraftfahrzeug (bezüglich dessen die Parameterschätzung erfolgt), momentan in einem bestimmten Szenario (wie etwa einer Häuserschlucht, einem Tunnel, einer Nachtfahrt) befindet. Als Voraussetzung kann (alternativ oder kumulativ) auch eine Freigabe des zweiten Zusatz-Moduls dienen oder der Umstand, dass das zweite Zusatz-Modul vorhanden ist. Dass das Ermitteln der zweiten Zusatz- Integritätsinformation von einer Voraussetzung abhängt, erlaubt in vorteilhafter Weise eine adaptive Ermittlung des Integritätsbereichs, bei welcher das zweite Zusatz-Model bedarfsweise zugeschaltet werden kann.

Darüber hinaus können weitere Zusatz-Module, wie etwa ein drittes Zusatz- Modul, ein viertes Zusatz-Modul, usw. vorgesehen sein. Die verschiedenen Module können verschiedene Funktionen bei der Ermittlung des

Integritätsbereichs übernehmen. Zudem können die verschiedenen Module bedarfsweise an der Ermittlung des Integritätsbereichs teilnehmen.

Weiterhin kann vorgesehen sein, dass eines oder mehrere der Module (z.B. Basis-Modul und/oder erstes Zusatz-Modul) fehlerspezifisch an der Ermittlung des Integritätsbereichs teilnehmen. Hierzu kann das System beispielsweise so konzipiert sein, dass bei einem bestimmten (zu erwartenden) Fehlerfall der Parameterschätzung ein bestimmtes Modul in die Ermittlung des

Integritätsbereichs mit einbezogen wird. Dies kann in vorteilhafter Weise dazu beitragen, dass ein bestimmter Fehlerfall oder eine Reihe von Fehlern behoben werden können.

Nach einem weiteren Aspekt wird auch ein Computerprogramm zur

Durchführung eines hier vorgestellten 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 hier vorgestellte Computerprogramm gespeichert ist. Regelmäßig handelt es sich bei dem maschinenlesbaren Speichermedium um einen computerlesbaren Datenträger.

Nach einem weiteren Aspekt wird auch ein Steuergerät für ein Kraftfahrzeug vorgeschlagen, wobei das Steuergerät zur Durchführung eines hier vorgestellten Verfahrens eingerichtet ist. Bei dem Steuergerät handelt es sich vorzugsweise um ein Gerät (bzw. einen Rechner) zur Eigenlokalisierung.

Darüber hinaus kann auch ein Kraftfahrzeug angegeben werden, welches ein hier vorgestelltes Steuergerät aufweist. Bei dem Kraftfahrzeug handelt es sich vorzugsweise um ein automatisiert und/oder autonom operierendes Fahrzeug, insbesondere um ein autonomes Automobil.

Weiterhin kann auch ein adaptives, modulares System zum Ermitteln eines Integritätsbereichs einer Parameterschätzung angegeben werden, welches zur Durchführung des hier vorgestellten Verfahrens eingerichtet ist. Das System kann dazu insbesondere ein Basis-Modul und mindestens ein (erstes, zweites, drittes, usw.) Zusatz-Modul umfassen.

Die im Zusammenhang mit dem Verfahren erörterten Details, Merkmale und vorteilhaften Ausgestaltungen können entsprechend auch bei dem hier vorgestellten Computerprogramm, dem Speichermedium, dem Steuergerät, dem Fahrzeug und/oder dem System 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 schematisch:

Fig. 1: einen beispielhaften Ablauf eines hier vorgeschlagenen Verfahrens,

Fig. 2: einen beispielhaften Aufbau des modularen Systems,

Fig. 3: eine beispielhafte Ausgestaltung des ersten Zusatz-Moduls, und

Fig. 4: ein Kraftfahrzeug mit einer beispielhaften Ausführungsform eines hier vorgeschlagenen Steuergeräts.

Fig. 1 zeigt schematisch einen beispielhaften Ablauf eines hier vorgeschlagenen Verfahrens. Das Verfahren dient zum adaptiven Ermitteln eines

Integritätsbereichs 1 einer Parameterschätzung, wobei der Integritätsbereich 1 den Bereich beschreibt, in dem ein geschätzter Parameter mit einer

Mindestwahrscheinlichkeit liegt. Die mit den Blöcken 110, 120 und 130 dargestellte Reihenfolge der Verfahrensschritte a), b) und c) stellt sich in der Regel bei einem regulären Betriebsablauf ein. Insbesondere können die Schritte a) und b) zumindest teilweise parallel oder sogar gleichzeitig durchgeführt werden.

In Block 110 erfolgt ein Ermitteln einer Basis- Integritätsinformation 2 mittels eines Basis-Moduls 3 eines modularen Systems 4. In Block 120 erfolgt ein Ermitteln einer ersten Zusatz-Integritätsinformation 5 mittels eines ersten Zusatz-Moduls 6 des modularen Systems 4, wenn mindestens eine Voraussetzung für das Ermitteln der ersten Zusatz-Integritätsinformation 5 erfüllt ist. In Block 130 erfolgt ein Ermitteln des Integritätsbereichs 1 unter Verwendung zumindest der Basis- Integritätsinformation 2 oder zumindest der Basis-Integritätsinformation 2 und der ersten Zusatz-Integritätsinformation 5, wenn die erste Zusatz- Integritätsinformation 5 ermittelt wurde.

Fig. 2 zeigt schematisch einen beispielhaften Aufbau des modularen Systems 4. Das (adaptive) modulare System 4 umfasst ein Basis-Moduls 3 und mindestens ein weiteres Zusatz-Modul, hier beispielhaft ein erstes Zusatz-Modul 6, ein zweites Zusatz-Modul 9 und ein drittes Zusatz-Modul 14. Darüber hinaus umfasst das modulare System 4 hier beispielhaft auch einen Kombinierer 12, welcher Ergebnisse aus dem Basis-Modul 3 mit Ergebnissen aus mindestens einem der Zusatz-Module zu einem Integritätsbereich 1 kombiniert. Bei dem

Integritätsbereich 1 handelt es sich hier beispielhaft um ein sogenanntes „Protection Level“.

Das Basis-Modul 3 empfängt Basis- Eingangsdaten 15 und ermittelt daraus mindestens eine Basis-Integritätsinformation 2. In diesem Zusammenhang kann die Basis-Integritätsinformation 2 zum Beispiel auf Basis mindestens eines Stochastik- Parameters oder Schätzfehlers ermittelt werden. Darüber hinaus kann in dem Basis-Modul 3 ein mathematisches Grundmodell hinterlegt sein.

Das Basis-Modul 3 kann zum Beispiel Basis- Eingangsdaten 15 empfangen, die beispielsweise von einer Kovarianzmatrix abgeleitet bzw. entnommen werden, die zu den Zuständen gehört, für die ein Integritätsbereich (Protection Level) berechnet werden soll. Das Basis-Modul 3 ist insbesondere universell gültig für hypergeometrische Repräsentationen, unabhängig vom Dimensionsgrad.

So kann das Basis-Modul 3 beispielsweise Basis- Eingangsdaten 15 aus einer Kovarianzmatrix empfangen und daraus die Basis-Integritätsinformation 2, wie etwa einen Basis- Konfidenzbereich berechnen. Dies stellt ein Beispiel dafür dar, dass und wie die Basis-Integritätsinformation 2 auf Basis mindestens eines Stochastik- Parameters bzw. Schätzfehlers ermittelt werden kann. Die

Kovarianzmatrix stellt hierbei lediglich ein Beispiel für eine Darstellung möglicher Stochastik- Parameter bzw. Schätzfehler (dabei in Form von Varianzen und Kovarianzen) dar.

Darüber hinaus kann in dem Basis-Modul 3 ein mathematisches Grundmodell hinterlegt sein, welches beispielsweise aus Daten aus der beispielhaft angeführten Kovarianzmatrix in die Basis-Integritätsinformation 2, wie etwa einen Basis- Konfidenzbereich umrechnet. Das mathematische Grundmodell kann beispielsweise aus einer Kovarianzinformation eine geometrische Form, wie beispielsweise einen Kreis berechnen. Diese geometrische Form kann dabei den Integritätsbereich beschreiben bzw. umschließen. Diese geometrische Form kann anschließend skaliert (insbesondere vergrößert) werden, etwa um die Mindestwahrscheinlichkeit zu erhöhen oder auf einen bestimmten Wert einzustellen. Der so skalierte Integritätsbereich bildet dann einen

Konfidenzbereich.

Das erste Zusatz-Modul 6 kann erste Zusatz- Eingangsdaten 16 empfangen und daraus mindestens eine erste Zusatz-Integritätsinformation 5 ermitteln. In diesem Zusammenhang kann die erste Zusatz- Integritätsinformation 5 zum Beispiel auf Basis mindestens eines Qualitätsindikators 7 (hier nicht dargestellt, vgl. Fig. 3) für eine Datenqualität von (unter anderem) Sensordaten ermittelt werden.

Das erste Zusatz-Modul 6 könnte beispielsweise eine oder mehrere Funktionen enthalten, die in Abhängigkeit mindestens eines Qualitätsindikators 7 die erste Zusatz-Integritätsinformation 5, wie etwa einen ersten Zusatz- Konfidenzbereich berechnen. Die Qualitätsindikatoren 7 können dabei aktuelle Szenarien und/oder Signaleigenschaften (von Sensoren) darstellen.

Das zweite Zusatz-Modul 9 kann zweite Zusatz- Eingangsdaten 17 empfangen und daraus mindestens eine zweite Zusatz-Integritätsinformation 8 ermitteln. Das zweite Zusatz-Modul 9 könnte als zweite Zusatz- Eingangsdaten 17

beispielsweise Informationen, wie etwa Residuen enthalten, die aus einem Anpassungsproblem (zum Beispiel Methode der kleinsten Quadrate,

insbesondere sogenannte„snapshot least squares solution” (instantane

Kleinste-Quadrate-Schätzlösung)) resultieren.

Das dritte Zusatz-Modul 14 kann dritte Zusatz- Eingangsdaten 18 empfangen und daraus mindestens eine dritte Zusatz-Integritätsinformation 13 ermitteln. Dabei könnte das dritte Zusatz-Modul 14 beispielsweise statistische Verteilungen berücksichtigen. Zum Beispiel könnte das dritte Zusatz-Modul 14 eine Funktion enthalten, die statistische Verteilungen als dritte Zusatz- Eingangsdaten 18 empfängt und diesen mindestens eine dritte Zusatz- Integritätsinformation 13 zuordnet. Beispiel für Zusatz- Eingangsdaten 18 können die Quantile einer statistischen Verteilung sein. Auf Basis dieser Quantile können Faktoren ermittelt werden, die als Zusatz-Integritätsinformation 13 betrachtet werden können.

Der Kombinierer 12 kann beispielswiese dazu eingerichtet sein, eine Gewichtung zumindest der Basis-Integritätsinformation 2, der ersten Zusatz- Integritätsinformation 5, der zweiten Zusatz-Integritätsinformation 8 und der dritten Zusatz-Integritätsinformation 13 (jeweils soweit vorhanden)

durchzuführen. In diesem Zusammenhang kann der Kombinierer 12

beispielsweise dazu eingerichtet sein eine Gewichtung in Abhängigkeit mindestens eines Qualitätsindikators 7 durchzuführen.

Darüber hinaus können weitere (vierte, fünfte, usw.) Zusatz-Module zum Einsatz kommen. Eines der Module könnte beispielsweise zur Berücksichtigung der aktuellen Dynamik der Zielplattform eingerichtet sein. Die Module können grundsätzlich bedarfsweise bzw. entsprechend dem jeweiligen

Anwendungsgebiet gegeneinander ausgetauscht und/oder angepasst werden.

Fig. 3 zeigt schematisch eine beispielhafte Ausgestaltung des ersten Zusatz- Moduls 6. Ein entsprechend aufgebautes erstes Zusatz-Modul 6 könnte beispielsweise in dem System 4 nach Fig. 2 zur Anwendung kommen. Die Bezugszeichen werden einheitlich verwendet, sodass auf die vorhergehenden Erläuterungen, insbesondere zu den Figuren 1 und 2 vollumfänglich Bezug genommen werden kann.

Gemäß der beispielhaften Darstellung nach Fig. 3 empfängt das erste Zusatz- Modul 6 als erste Zusatz- Eingangsdaten 16 eine Vielzahl von

Qualitätsindikatoren 7. Das erste Zusatz-Modul 6 ist dazu eingerichtet aus zumindest einem Teil der empfangenen Qualitätsindikatoren 7 mindestens eine erste Zusatz-Integritätsinformation 5 zu ermitteln. Hierzu kann beispielsweise in einem Verarbeitungsglied 25 des ersten Zusatz-Moduls 6 eine Verarbeitung, insbesondere umfassend eine Gewichtung von Qualitätsindikatoren 7 erfolgen.

Zur Verarbeitung können in dem Verarbeitungsglied 25 beispielsweise

Funktionen hinterlegt sein, die einem bestimmten Wert oder Wertebereich eines Qualitätsindikators 7 eine bestimmte Integritätsinformation oder einen

bestimmten Wert oder Wertebereich einer Integritätsinformation zuordnen. Die einzelnen Resultate dieser Zuordnungen können anschließend gewichtet und kombiniert (fusioniert) werden. Das daraus resultierende Ergebnis kann von dem Verarbeitungsglied 25 als erste Zusatz-Integritätsinformation 5 ausgegeben werden.

Eine Selektierung welche der Qualitätsindikatoren 7 hierbei berücksichtigt werden sollen kann beispielsweise mittels eines Selektierers 24 des ersten Zusatz-Moduls 6 erfolgen. Darüber hinaus kann der Selektierer 24 die

Qualitätsindikatoren 7 auch nach deren Priorität auswählen oder sortieren.

Bei den Qualitätsindikatoren 7 handelt es sich um solche für eine Datenqualität. Dies bedeutet mit anderen Worten insbesondere, dass die Qualitätsindikatoren 7 eine Qualität von Daten, wie etwa deren Alter, Signalrauschen, Signalfrequenz und/oder Signifikanz bzw. Einfluss für ein spezifisches Anwendungsszenario. Wenn es sich bei einem Qualitätsindikatoren 7 um einen solchen für eine Datenqualität von Sensordaten handelt, kann dieser Qualitätsindikatoren 7 darüber hinaus (alternativ oder kumulativ) auch (generell) das Vertrauen in den die Sensordaten bereitstellenden Sensor bzw. das Vertrauen in die Art der Sensordaten beschreiben.

Die Parameterschätzung zu welcher der Integritätsbereich ermittelt werden soll beruht in der Regel auf verschiedenen Daten, wie beispielsweise Sensordaten und/oder Kartendaten. Zu den Sensordaten, die beispielsweise in einem

Kraftfahrzeug zur Verfügung stehen können, zählen insbesondere

Navigationssatellitendaten 19, Inertialsensordaten 20 und Umfeldsensordaten 21. Darüber hinaus sind weitere Sensordaten 23 denkbar. Die hier verwendeten Qualitätsindikatoren 7 beziehen sich insbesondere auf zumindest einen Teil dieser Daten.

Fig. 3 veranschaulicht in diesem Zusammenhang auch, dass die erste Zusatz- Integritätsinformation 5 hier vorzugsweise auf Basis mindestens zweier verschiedener, ggf. zueinander gewichteter Qualitätsindikatoren 7 für die Datenqualität von Sensordaten von einem oder mehreren (verschiedenen) Sensoren 19, 20, 21, 22 ermittelt wird. Dies erlaubt in vorteilhafter Weise, der Ermittlung des Integritätsbereichs 1 möglichst heterogene Eingangsinformationen zugrunde legen zu können. Insbesondere wird hier ein Ansatz zur Berücksichtigung und Gewichtung ausgewählter Signale als Qualitätsindikatoren 7 beschrieben, um zum einen den Integritätsbereich 1 (insbesondere das Protection Level) vorteilhafterweise basierend auf heterogenen Eingangsinformationen berechnen zu können und zum anderen insbesondere eine Konfiguration zur Priorisierung der

Qualitätsindikatoren 7 unter Berücksichtigung unterschiedlicher Merkmale zu ermöglichen.

Mathematische Algorithmen zur Berechnung einer Integritätsinformation einer Parameterschätzung, wie diese beispielsweise in einem der anderen Module, insbesondere dem Basis-Modul 3 implementiert sein können, nutzen zumeist die (Ko-) Varianzen oder Residuen welche aus der Parametereschätzung (z.B.

Kalman Filter, kleinste Quadrate) resultieren und berechnen aus diesen eine Integritätsinformation, oder ggf. sogar ein Protection Level.

Ein Nachteil einer alleinigen Anwendung entsprechender mathematischer Lösungen könnte jedoch darin gesehen werden, dass dabei in der Regel nur solche Fehler abgebildet werden können, welche in der stochastischen

Modellbildung bzw. in dem (mathematischen) Fehlermodell auch berücksichtigt wurden. Die hier vorgestellte Berücksichtigung der insbesondere verschiedenen Qualitätsindikatoren 7 erlaubt demgegenüber den Vorteil, dass (auch) unterschiedliche Latenzen, Auflösungen und Qualitäten der Eingangssignale unterschiedlicher Sensoren in der Berechnung des Integritätsbereichs

berücksichtigt werden können.

Eine Parameterschätzung (Berechnung einer geschätzten Ausgangsinformation), wie beispielweise der Fahrzeugposition wird in der Regel mit Hilfe verschiedener Sensoren/Eingangsparameter (GNSS Signale, Korrekturdaten, Inertialsensorik, Drucksensorik, Radsensorik, Video, usw.) durchgeführt. Jeder dieser Eingänge, aber auch die Ansätze und Modelle zur Durchführung der Schätzung

(Berechnung jener geschätzten Ausgangsinformation), können verschiedene Informationen liefern, die zur Einstufung der Qualität genutzt werden können. Qualitätsindikatoren können beispielsweise sein: Signalrauschen eines GNSS Receivers, Alter von GNSS Korrekturdaten, aber auch einfach die ermittelte Geschwindigkeit oder Lage des Fahrzeugs. Dabei sind diverse Indikatoren denkbar und können abhängig von der Anwendung gewählt werden. Ein weiterer Vorteil der hier vorgestellten Ausführungsvariante ist die Nutzung von Qualitätsindikatoren für eine gewichtete Bestimmung des Integritätsbereichs (Protection Levels), wobei die Gewichtung insbesondere auf Basis

unterschiedlicher Merkmale, wie beispielsweise Datenalter, Signalfrequenz, Signalrauschen, Signifikanz bzw. Einfluss für ein spezifisches

Anwendungsszenario oder generell auf dem Vertrauen in spezifische Sensoren durchgeführt werden kann.

Bevorzugt werden verschiedene Qualitätsindikatoren genutzt und/oder

(insbesondere basierend auf einer definierten Priorisierung entsprechend) gewichtet. In Schritt b) (bzw. Block 120) kann beispielsweise in einem ersten Teilschritt eine Auswahl an relevanten Qualitätsindikatoren erfolgen. Diese können anschließend beispielsweise in einem zweiten Teilschritt in einem

Verarbeitungs- und/oder Gewichtungsglied gesammelt werden. In diesem

Zusammenhang können die Qualitätsindikatoren, insbesondere entsprechend einer Konfiguration für deren Priorisierung, eine Information erhalten, mit welchem Gewicht die Indikatoren in die Berechnung des Integritätsbereichs eingehen sollen. Einige Möglichkeiten hierzu sind beispielsweise: Datenalter, Signalfrequenz, Signalrauschen, Signifikanz bzw. Einfluss für ein spezifisches Anwendungsszenario oder generell das Vertrauen in spezifische Sensoren.

Darüber hinaus kann eine Gewichtung von Signalen mittels Qualitätsindikatoren in der Berechnung des Integritätsbereichs durchgeführt werden. Unterschiedliche Szenarien sind denkbar und lediglich ein Beispiel für die Priorisierung des Alters soll beschrieben werden: In diesem Fall könnte die Gewichtung der

Sensorsignale in der Berechnung des Integritätsbereichs (Protection Levels) in Abhängigkeit des Sensordatenalters erfolgen. Der eingehende Qualitätsindikator wäre damit das Datenalter und bezieht sich auf den Zeitpunkt der letzten

Messung eines Sensors. Je älter die Eingangsdaten, desto weniger stark würde die Komponente in der Gesamtberechnung des Integritätsbereichs miteinfließen.

Die Anzahl und Art der Qualitätsindikatoren kann je nach Anwendung und Anzahl der (Eingangs-)Sensoren gewählt werden. Die hier aufgezeigte

Ausführungsvariante ist lediglich als ein Beispiel zu verstehen.

Fig. 4 zeigt schematisch ein Kraftfahrzeug 11 mit einer beispielhaften

Ausführungsform eines hier vorgeschlagenen Steuergeräts 10. Das Steuergerät 10 ist zur Durchführung eines hier vorgestellten Verfahrens zum adaptiven Ermitteln eines Integritätsbereichs 1 einer Parameterschätzung eingerichtet.