Способ и система верификации данных измерений
METHOD AND SYSTEM FOR VERIFICATION OF MEASUREMENT DATA

Настоящее изобретение относится к способу верификации данных измерений согласно ограничительной части п. 1 формулы изобретения, к системе верификации данных измерений согласно ограничительной части п. 11 формулы изобретения, а также к использованию системы.
Все данные измерений, по существу, содержат ошибки и в большинстве случаев постоянной возможности доступа к данным измерений нет. Помимо этого, данные измерений зачастую зависят от условий внешней среды. Далее, различные датчики или же системы датчиков, как правило, имеют различную во времени скорость сбора данных, не синхронизированы с другими датчиками или же системами датчиков и обладают временем задержки между измерением и выдачей результатов измерений. Погрешности датчика или же погрешности измерений подразделяются при этом на квазистационарные - константные составляющие на протяжении многих измерений, как, например, так называемый offset, и статистические - случайные от измерения к измерению составляющие, как например шум. Тогда как случайные составляющие, по существу, невозможно исправить детерминированным путем, квазистационарные погрешности при возможности наблюдения обычно исправить можно. Не поддающиеся исправлению существенные погрешности, как правило, можно, по меньшей мере, при распознаваемости избежать.
Из уровня техники в этой связи известны способы сочетания датчиков, которые, как правило, пригодны для того, чтобы исправлять или фильтровать данные измерений различных датчиков или также систем датчиков. В особенности в автомобильной области при этом должны соблюдаться особенные требования, т.к. множество различных датчиков фиксируют общую окружающую ситуацию или состояние автотранспортного средства посредством различных принципов измерений и описывают эту окружающую ситуацию или состояние автотранспортного средства посредством множества различных данных измерений. Для сочетания датчиков, применимого в автомобильной области, необходимы, таким образом, как можно большая устойчивость к случайным помехам, а также распознавание и компенсация систематических погрешностей. Также должны быть исправлены временные воздействия на результаты измерений и заполнены временные выпадения или состояние неготовности датчиков.
Из DE 10 2010 063 984 А1 известна система датчиков, включающая в себя многие элементы датчиков. Элементы датчиков выполнены таким образом, что они охватывают, по меньшей мере частично, различные первичные измеряемые величины и применяют, по меньшей мере частично, различные принципы измерений. Из первичных измеряемых величин элементов датчиков выводятся затем, по меньшей мере частично, последующие измеряемые величины. Далее, система датчиков включает в себя блок обработки сигналов, блок интерфейса, а также многие функциональные устройства. При этом элементы датчиков, а также все функциональные устройства связаны с блоком обработки сигналов. Таким образом, первичные измеряемые величины поставляют избыточную информацию, которая сравнивается между собой в блоке обработки сигналов или также может подкрепить друг друга. Из сравнения наблюдаемых величин, рассчитанных различным путем, можно сделать выводы по поводу надежности и точности наблюдаемых величин. Блок обработки сигналов характеризует точность наблюдаемых величин и предоставляет наблюдаемые величины с указанием точности через блок интерфейса различным функциональным устройствам.
В DE 10 2012 216 211 А1 описан способ выбора спутника, причем спутник является одним из спутников глобальной спутниковой системы навигации. Прежде чем такой спутник при этом будет привлечен к определению местоположения, в частности какого-либо транспортного средства, различными способами оценивается правдоподобие полученных сигналов GNSS. Для этой верификации используются различная от случая к случаю избыточность информации или также известные взаимосвязи. Так, например, DE 10 2012 216 211 А1 раскрывает возможность определять на основании сигнала спутника как расстояние транспортного средства до спутника, так и относительную скорость транспортного средства в отношении спутника. При этом расстояние может определяться по времени прохождения сигнала, тогда как относительная скорость может определяться по фазовым измерениям сигнала. Поскольку расстояние и относительная скорость зависят друг от друга, они могут верифицировать друг друга. Далее верификация значений, определенных по сигналу, может проводиться в отношении к известным граничным условиям, поскольку транспортное средство, как правило, движется в рамках определенной скорости. Также описывается, что при приеме многих сигналов от различных спутников определяются расстояния к нескольким спутникам, и эти расстояния одновременно верифицируют друг друга посредством тригонометрических зависимостей и известного расстояния к спутникам.
В завершение, верификация расстояния, определенного по сигналу, или также скорости, определенной по сигналу, возможна посредством других датчиков, которые также позволяют определить местоположение или определить скорость. В случае, если сигналы какого-либо спутника не могут быть верифицированы, этот спутник к определению местоположения или также определению скорости не привлекается.
Однако, известные из уровня техники, соответствующие данной области способы и системы датчиков недостаточны в том плане, что для обнаружения ошибок и взаимной верификации результатов измерений они не используют в оптимальной мере имеющуюся избыточность информации.
В связи с этим, задачей настоящего изобретения является предложение улучшенного способа верификации данных измерений.
Эта задача решается, согласно изобретению, за счет способа верификации данных измерений одной или нескольких систем датчиков по п. 1 формулы изобретения.
Настоящее изобретение относится к способу верификации данных измерений, по меньшей мере, одной системы датчиков (103, 104, 203, 204), причем данные измерений описывают прямо или косвенно значения физических величин, при этом значения косвенно описанных физических величин вычисляются из данных измерений и/или из известных физических и/или математических зависимостей, причем, по меньшей мере, три значения, описывающих идентичную величину сравниваются между собой попарно и, по меньшей мере, два из, по меньшей мере, трех описывающих идентичную величину значений определяются независимо друг от друга по меньшей мере одной системой датчиков (103, 104, 203, 204) и третье описывающее идентичную величину значение определяется базовой системой датчиков (101, 201).
Отсюда вытекает преимущество, заключающееся в том, что имеющуюся избыточность информации можно использовать в максимально оптимальной мере, т.к. используется как параллельная избыточность (т.е. значения, описывающие идентичную величину, зафиксированные системой датчиков и базовой системой датчиков), так и аналитическая избыточность (т.е. значения системы датчиков, описывающие идентичные величины, не зависящие друг от друга).
Следующее преимущество способа, согласно данному изобретению, заключается в максимальной независимости от алгоритма слияния, часто используемого на уровне техники, вследствие чего чувствительность обнаружения или также верификации больше не зависят от его стохастической модели или также учитывающегося моделью шума и учитывающихся моделью погрешностей измерений. Следовательно, чувствительность способа, согласно данному изобретению, максимально независима от шума системы, часто используемого на уровне техники так называемого фильтра слияния. Благодаря этому, способ, согласно данному изобретению, сравнительно надежней, в особенности, в сценариях с сильными помехами.
Предпочтительно предусмотрено, чтобы при каждом попарном сравнении, приводящем к несоответствию, сопряженный со сравниваемыми значениями показатель качества повышался на заданное регулирующее значение, и чтобы верифицировались те значения, показатель качества которых не превышает пороговое значение качества. Отсюда вытекает преимущество, заключающееся в том, что на основании регулирующего значения показателя качества, в конце процедуры, сравнительно точно определяется качество соответствующих данных измерений или же качество значений данных измерений. Затем, в зависимости от превышения порогового значения качества, верифицируются соответствующие данные измерений или же значения данных измерений. Таким образом, можно легко распознать значение с погрешностью при помощи его показателя качества. Это также позволяет провести четкое различие между значением с погрешностью и правильным значением или же четкое распознавание значения с погрешностью как такового в конце сравнения. В случае, если показатель качества какого-то значения в конце сравнения превышает пороговое значение качества, соответствующее значение помечается как ошибочное. Это означает, к примеру, что соответствующее значение дальше не обрабатывается или же отбрасывается и стирается.
Заданное регулирующее значение, на которое повышается при несоответствии показатель качества задействованных в сравнении значений, может равняться, к примеру, "1". Но также возможно и предпочтительно, чтобы значение регулирующего значения задавалось в зависимости от степени несоответствия. Так, например, при лишь незначительном отклонении или же несоответствии регулирующее значение может равняться "0,1", в то время как при экстремальном отклонении или же несоответствии регулирующее значение может равняться "2". Последнее содействует также одновременному распознаванию двух сравненных между собой попарно значений, оба из которых являются ошибочными.
В случае, если способ верификации, согласно данному изобретению, выполняется, к примеру, с тремя значениями, тогда проводятся три попарных сравнения. Вследствие того, что три значения описывают идентичную физическую величину, например, скорость, они должны совпадать, если все значения свободны от погрешностей. В случае, если все же одно из значений содержит погрешность, это распознается при двух из трех сравнениях для обнаружения несоответствия, а именно при обоих сравнениях, в которых в каждом случае задействовано значение с погрешностью. Если показатель качества каждого из трех значений при несоответствии повысить на "1", в итоге показатели качества значений без погрешности в каждом случае будут иметь значение "1", тогда как значение с погрешностью будет иметь значение "2". В случае, если пороговое значение качества теперь составляет "1,5", значения без погрешности верифицируются, в то время как значение с погрешностью отбрасывается.
Далее приводится еще общий пример верификации данных измерений при помощи показателя качества. При наличии данных измерений или же значений n и повышении показателя качества при несоответствии двух значений во время попарного сравнения на регулирующее значение "1", пороговое значение качества по суммарной формуле Гаусса составляет [(n-1)*n]/2. Следовательно, это означает, что значение, сопряженный показатель качества которого достиг значения n-1, отбрасывается. Значение n может быть при этом предпочтительным образом поставлено в зависимость от вида систем датчиков или же базовой системы датчиков, к примеру, в случае так называемой системы навигации GPS - от количества доступных спутников GPS. Способ, согласно данному изобретению, предпочтительно используется в автотранспортном средстве для верификации данных местоположения или также верификации данных скорости.
Далее предпочтительно, чтобы данные измерений после верификации предоставлялись известному процессу слияния данных датчиков, создающему из различных данных измерений объединенный набор данных.
Предпочтительно, чтобы сравнение производилось по индивидуальной для системы датчиков стохастической модели, причем стохастическая модель учитывала индивидуальные для системы датчиков неточности измерений. Отсюда вытекает преимущество, заключающееся в том, что для сравнения учитываются также индивидуальные для системы датчиков свойства и, в особенности, шум в данных измерений или также значениях. Это улучшает надежность и устойчивость верификации, согласно данному изобретению, т.к. при сравнении допускаются несоответствия в рамках индивидуальных для систем датчиков свойств или также шума.
Далее предпочтительно, чтобы показатель качества, сопряженный с базовой системой датчиков, никогда не повышался. Но в контексте изобретения это не означает, что значения данных измерений базовой системы датчиков являются точными, а всего лишь, что они соответствуют стохастической модели в пределах статистического диапазона допустимых отклонений, учитывающего, к примеру, воздействие шума. Следовательно, таким образом, принято исходить из того, что базовая система датчиков, в отличие от других систем датчиков, не находится под влиянием внешних помех и подвержена лишь белому шуму. По этой причине значения базовой системы датчиков всегда верифицируются. В связи с этим, при сравнении, в ходе которого распознается несоответствие, всегда повышаются только показатели качества значений данных измерений других систем датчиков.
Предпочтительно, чтобы инерциальная навигационная система являлась базовой системой датчиков.
Предпочтительно предусмотрено, чтобы подвергнутые сравнению значения были зафиксированы в один и тот же момент времени. Отсюда вытекает преимущество, заключающееся в том, что, по меньшей мере, при свободном от погрешности измерении все подвергнутые сравнению значения совпадают, т.к. они описывают одну и ту же физическую величину в один и тот же момент времени. Это упрощает распознавание значений с погрешностью, т.к. причиной несоответствия в этом случае неизбежно должно быть значение с погрешностью.
Особенно предпочтительно предусмотрено, чтобы подвергнутые сравнению значения генерировались посредством интерполяции, в случае, если не предоставлены значения, зафиксированные в один и тот же момент времени. Ввиду того, что данные измерений вследствие различных задержек выдачи сигнала и, как правило, вследствие того, что системы датчиков обычно не синхронизированы между собой, фиксируются в различные моменты времени или, по меньшей мере, выводятся системами датчиков в различные моменты времени, необходимые значения могут быть вычислены посредством интерполяции. Предпочтительно предусмотрено при этом генерировать посредством интерполяции данные измерений или же показатели системы датчиков с наименьшей задержкой вывода сигнала, т.е., следовательно, чтобы эти данные измерений или показатели генерировались в зависимости от момента времени регистрации данных измерений или показателей других систем датчиков. Целесообразным образом, для генерирования значения посредством интерполяции привлекаются оба значения системы датчиков с наименьшей задержкой вывода сигнала, которые во времени находятся ближе всего к генерируемому значению и включают его в себя. Затем сгенерированное посредством интерполяции значение, как описано, подвергается сравнению. При этом системой датчиков с наименьшей задержкой вывода сигнала наиболее предпочтительно является базовая система датчиков.
Далее особенно предпочтительно предусмотрено, чтобы изменения значений для интерполяции предполагались пропорциональными времени. Т.е. таким образом проводится линейная интерполяция. Отсюда вытекает преимущество, заключающееся в том, что интерполяция выполняется сравнительно просто и, соответственно, с лишь небольшим объемом вычислений.
Также предпочитается, чтобы при сравнении для обнаружения несоответствия распознавалось, отклоняются ли значения друг от друга больше, чем неточности их измерений. При этом неточности измерений устанавливаются посредством стохастической модели, которой должны соответствовать значения. Такой стохастической моделью может служить, к примеру, обычное распределение Гаусса, причем соответствие или же несоответствие проверяется, к примеру, посредством так называемого теста NIS ("Normalized Innovation Squared"). Специалистам в этой связи известен ряд подходящих стохастических моделей. Предпочтительно предусмотрено выбирать для каждой системы датчиков индивидуальную стохастическую модель, соответствующую лучше всего статистической сущности данной системы датчиков. Отсюда вытекает преимущество, заключающееся в том, что отклонения значений, вызванные лишь шумом или другими незначительными воздействиями помех, не приводят к распознаванию несоответствия и, таким образом, значение, по сути, свободное от погрешности не распознается ошибочно как значение с погрешностью и, соответственно, не верифицируется.
Далее предпочтительно, чтобы верифицированные значения сливались в объединенный набор данных. Верифицированные и слитые в объединенный набор данных значения являются особенно надежными и точными. В особенности слияние верифицированных значений в объединенный набор данных производится посредством так называемого фильтра Калмана error state space. Фильтр Калмана error state space представляет собой при этом фильтр слияния, предназначенный для объединения результатов измерений, в особенности для объединения результатов измерений, имеющих нормальное распределение. В то же время фильтр Калмана error state space оценивает или также определяет предпочтительно количественные погрешности значений, по меньшей мере, одной системы датчиков. Особенностью фильтра Калмана error state space является то, что вместо значений пошагово оцениваются или определяются и вслед за этим исправляются посредством исправлений лишь количественные погрешности значений. Дело в том, что значения погрешности имеют существенно более низкую временную динамику, чем сами результаты измерений, вследствие чего достигается значительное отделение динамики фильтра Калмана error state space от свойств датчиков и дополнительно сокращаются задержки или же уменьшаются погрешности, вызванные различным групповым временем задержки единичных сигналов пакета сигналов.
Другой особенностью фильтра Калмана error state space является то, что вследствие внесения исправления, оцененные или также определенные количественные погрешности значений, после каждого цикла работы фильтра Калмана error state space равны нулю, вследствие чего в следующем цикле работы выпадает шаг прогнозирования для предсказания количественных погрешностей, вследствие чего сокращается объем вычислений фильтра Калмана error state space.
Помимо этого, предпочитается, чтобы данные измерений являлись, по меньшей мере, данными измерений инерциальной навигационной системы, данными измерений глобальной спутниковой системы навигации, и/или данными измерений одометрической навигационной системы. Таким образом, настоящее изобретение пригодно, в особенности, для навигации и для использования в навигационных системах, в особенности, в автотранспортных средствах. Способ, согласно данному изобретению, определяет таким образом из данных измерений, помимо прочего, местоположение, скорость и направление, предпочтительно для автотранспортного средства. В случае глобальной спутниковой системы навигации речь может идти, к примеру, о так называемой системе навигации GPS. Особенно целесообразным является оснащение спутниковой системы навигации, по меньшей мере, двумя приемниками спутникового сигнала. Благодаря этому улучшается качество приятных сигналов спутника и, вместе с тем, надежность и точность спутниковой системы навигации. Одометрическая навигационная система сначала определяет скорость, например, посредством угловой скорости, а также известного отрезка пути, проходимого шиной автотранспортного средства за один оборот и, отсюда - актуальное местонахождение из продолжения записи известного местоположения с учетом угла поворота. Инерциальная навигационная система может включать, к примеру, по три зафиксированных по отношению друг к другу ортогонально инерционных датчика для поступательных движений и для вращательных движений во все направления в пространстве, которые, так же, как и одометрическая навигационная система, позволяют продолжить запись известного местоположения.
В завершение предпочитается, чтобы для расчета значений косвенно описанных величин, траектории полета спутников спутниковой системы навигации предполагались свободными от погрешностей. Траектории полета спутников представляют для некоторых косвенно описанных величин необходимые физические или же математические взаимосвязи для их расчета. Отсюда вытекает преимущество, заключающееся в том, что стохастическая модель, возможно взятая за основу для соответствующего косвенно описанного значения, не должна учитывать никаких влияний погрешностей траектории полета спутников и может иметь, соответственно, жесткий допуск для значений при отклонениях от стохастической модели. Это повышает требования к значениям, правдоподобие которых предстоит оценить, и улучшает качество оценки правдоподобия.
Настоящее изобретение относится далее к системе верификации данных измерений, по меньшей мере, одной системы датчиков, включающей в себя, по меньшей мере, одну систему датчиков, одну базовую систему датчиков и один модуль верификации, причем, по меньшей мере, одна система датчиков и базовая система датчиков выполнены для вывода значений данных измерений, описывающих прямо или косвенно физические величины, причем модуль верификации выполнен для расчета значений косвенно описанных физических величин из данных измерений и/или из известных физических и/или из математических зависимостей и при этом модуль верификации выполнен для сравнения между собой попарно, по меньшей мере, трех значений, описывающих идентичную величину и причем, по меньшей мере, одна система датчиков выполнена для определения независимо друг от друга, по меньшей мере, двух из, по меньшей мере, трех описывающих идентичную величину значений и что базовая система датчиков выполнена для определения третьего значения, описывающего идентичную величину. Следовательно, вследствие того, что система, согласно данному изобретению, выполнена для исполнения способа согласно данному изобретению и, в особенности, его также осуществляет в сочетании с указанными системами датчиков, это приводит к уже описанным преимуществам. Система согласно данному изобретению включает в себя, таким образом, все устройства, необходимые для исполнения способа согласно данному изобретению.
В особенности модуль оценки правдоподобия может состоять из нескольких субмодулей.
Предпочтительно предусмотрено, чтобы система была выполнена для осуществления способа согласно данному изобретению.
Помимо этого, настоящее изобретение относится к использованию системы согласно данному изобретению в автотранспортном средстве.
Дальнейшие предпочтительные формы осуществления следуют из дополнительных пунктов патентной формулы и следующего описания примера осуществления со ссылкой на чертежи,
на которых изображено:
На Фиг. 1 приведено схематическое изображение варианта осуществления системы согласно данному изобретению, предназначенной для размещения и использования в автотранспортном средстве (не изображено). Представленная система, согласно примеру, выполнена для определения местоположения автотранспортного средства. При этом наглядно показаны в качестве функциональных блоков все включенные в систему элементы или также составные части, или также системы датчиков и представлено их взаимодействие между собой.
Система включает в себя инерциальную навигационную систему 101, выполненную таким образом, что она может регистрировать, по меньшей мере, ускорения вдоль первой, второй и третьей оси, а также, по меньшей мере, частоту вращений вокруг первой, второй и третьей оси. Первая ось соответствует при этом, согласно примеру, продольной оси автотранспортного средства, вторая ось соответствует поперечной оси автотранспортного средства, и третья ось соответствует вертикальной оси автотранспортного средства. Эти три оси составляют декартову систему координат, так называемую декартову систему координат автотранспортного средства. Инерциальная навигационная система 101 включает в себя, согласно примеру, исключительно сенсорную технику, необходимую для регистрации ускорений и частоты вращений. Электронная техника, необходимая для обработки или же анализа сигналов датчиков, согласно примеру, не включена в навигационную систему с инерциальными датчиками 101.
Инерциальная навигационная система 101 представляет собой, согласно примеру, вместе с далее описанным блоком алгоритма strap-down 102 так называемую базовую систему, результаты измерений которой исправляются посредством описанных далее так называемых корректирующих систем. Корректирующими системами при этом являются одометрическая навигационная система 103 и спутниковая система навигации 104.
Система обладает также так называемым блоком алгоритма strap-down 102, в котором осуществляется так называемый алгоритм strap-down, с помощью которого данные измерений инерциальной навигационной системы 101 пересчитываются, помимо прочего, в параметры скорости и параметры местоположения. Для этого один или два раза за время интегрируются данные измерений инерциальной навигационной системы 101, описывающие, в соответствии со своими свойствами, ускорения. Также определяется направление автотранспортного средства, посредством проведенной один раз за время интеграции соответствующих данных измерений инерциальной навигационной системы 101. Помимо этого, блок алгоритма strap-down 102 компенсирует кориолисово ускорение, действующее на инерциальную навигационную систему 101, а также ускорение силы тяжести, так называемую частоту вращения наземного транспорта и частоту вращения земли.
Исходные данные блока алгоритма strap-down 102 включают, следовательно, следующие физические величины: скорость, ускорение, а также частоту вращения автотранспортного средства, согласно примеру, относительно названных трех осей системы координат автотранспортного средства и, согласно примеру, дополнительно в каждом случае по отношению к мировой системе координат, пригодной для описания направления или также динамических величин автотранспортного средства в мире. Согласно примеру, названной мировой системой координат является система координат GPS. Помимо этого, исходные данные блока алгоритма strap-down 102 включают в себя местоположение относительно системы координат автотранспортного средства и направление по отношению к мировой системе координат. Вышеуказанные физические величины, вычисленные блоком алгоритма strap-down 102, выводятся через модуль вывода 112 и предоставляются другим системам автотранспортного средства.
Система включает в себя, помимо этого, одометрическую навигационную систему 103 в форме датчиков частоты вращения колес для каждого колеса автотранспортного средства. Согласно примеру, речь идет о четырехколесном транспортном средстве с четырьмя датчиками частоты вращения колес, регистрирующих в каждом случае скорость, сопряженного с ним колеса, а также направление его вращения. Далее, одометрическая навигационная система 103 включает в себя элемент датчика угла поворота рулевого колеса, который фиксирует угол поворота автотранспортного средства.
Помимо этого, система, представленная в качестве примера, обладает спутниковой системой навигации 104, выполненной таким образом, что она определяет расстояние в каждом случае между сопряженным с ним сателлитом и автотранспортным средством, а также скорость в каждом случае между сопряженным с ним сателлитом и автотранспортным средством. Дополнительно спутниковая система навигации 104, согласно примеру, предоставляет фильтру слияния 105 стартовое положение или также информацию о стартовом положении, по меньшей мере, при старте, или также включении системы.
Система включает в себя, помимо этого, фильтр слияния 105. Фильтр слияния 105 предоставляет в ходе совместной обработки данных измерений одометрической навигационной системы 103, спутниковой системы навигации 104 и инерциальной навигационной системы 101 объединенный набор данных 106. Объединенный набор данных 106 включает в себя, согласно примеру, значения погрешности или также исправления для различных зафиксированных данных измерений или же значений.
Данные измерений или также значения инерциальной навигационной системы 101 сохраняются затем на заданный период времени в предназначенном для этих целей электронном запоминающем устройстве 113 фильтром слияния 105. Инерциальная навигационная система 101 представляет собой при этом вместе с блоком алгоритма strap-down 102 так называемую базовую систему, тогда как одометрическая навигационная система 103 и спутниковая система навигации 104 представляют собой так называемые корректирующие системы, значения которых привлекаются для исправления значений базовой системы, в случае если их правдоподобие подтверждено. Согласно примеру, данные измерений или же значения базовой системы, т.е. данные измерений или же значения инерциальной навигационной системы 101 сохраняются в 25 периодов измерения. При необходимости, т.е. если сохраненные данные измерений или же значения зафиксированы в другой момент времени, чем данные измерений или же значения корректирующих систем, из сохраненных данных измерений или же значений интерполируются необходимые данные измерений или же значения. Данные измерений или же значения корректирующих систем, т.е. спутниковой системы навигации 104 и одометрической навигационной системы 103, напротив, не сохраняются.
Таким образом обеспечивается надежность того, что значения, которые по меньшей мере предположительно зафиксированы в один и тот же момент времени, всегда могут быть подвергнуты сравнению.
Предоставленный фильтром слияния 105 объединенный набор данных 106 включает в себя, согласно примеру, количественные погрешности базовой системы, определенные посредством верифицированных значений корректирующих систем.
Блок алгоритма strap-down 102 исправляет теперь результаты измерений базовой системы посредством объединенного набора данных 106.
Объединенный набор данных 106 вычисляется фильтром слияния 105 из данных измерений или же значений одометрической навигационной системы 103, спутниковой системы навигации 104 и инерциальной навигационной системы 101.
Фильтр слияния 105, согласно примеру, выполнен как фильтр Калмана error state space, т.е. как фильтр Калмана, который, в особенности, осуществляет линеаризацию значений и в котором вычисляются или также оцениваются количественные погрешности значений и который работает последовательно и при этом (исправляет) данные измерений или же значения, доступные в соответствующем шаге операции последовательности.
Фильтр слияния 105 выполнен таким образом, что он асинхронно фиксирует самые новые доступные данные измерений или же значения инерциальной навигационной системы 101, одометрической навигационной системы 103 и спутниковой системы навигации 104. Согласно примеру, данные измерений или же значения проводятся при этом через блок модели транспортного средства 107 и блок модели направления 109.
Блок модели транспортного средства 107 выполнен таким образом, что он вычисляет из данных измерений одометрической навигационной системы 103, по меньшей мере, скорость вдоль первой оси, скорость вдоль второй оси, а также частоту вращения вокруг третьей оси и предоставляет это фильтру слияния 105.
Система включает в себя, помимо этого, блок расчета параметров шин ПО, выполненный таким образом, что он вычисляет по меньшей мере радиус, согласно примеру, динамический радиус всех колес и дополнительно вычисляет жесткость колеса при боковом уводе и жесткость скольжения всех колес и предоставляет это блоку модели транспортного средства 107 в качестве дополнительных исходных величин. Блок расчета параметров шин ПО выполнен далее таким образом, что для расчета размера шины он использует главным образом линейную модель шины.
Исходными величинами блока расчета параметров шин ПО, согласно примеру, являются частота вращения колес и описанные для угла поворота рулевого колеса данные измерений, по меньшей мере частично, начальные значения блока алгоритма strap-down 102, а также дисперсии, определенные фильтром слияния 105.
Система включает в себя, помимо этого, блок обнаружения погрешностей и оценки правдоподобия GPS 111, выполненный таким образом, что он, согласно примеру, получает в качестве исходных данных и учитывает при расчетах данные измерений или же значения спутниковой системы навигации 104, а также, по меньшей мере частично, данные измерений или же значения блока алгоритма strap-down 102. Блок обнаружения погрешностей и оценки правдоподобия GPS 111 проверяет данные измерений или же значения по стохастической модели, согласованной со спутниковой системой навигации 104. В случае, если данные измерений или же значения в рамках допустимых отклонений с учетом шумовых помех соответствуют модели, они верифицируются или также подтверждаются.
При этом блок обнаружения погрешностей и оценки правдоподобия GPS 111 дополнительно связан на уровне данных с фильтром слияния 105 и передает данные измерений или же значения, правдоподобие которых подтверждено, фильтру слияния 105.
Блок обнаружения погрешностей и оценки правдоподобия GPS 111 выполнен таким образом, что он, согласно примеру, для выбора спутника выполняет процедуру, состоящую, в том числе, из следующих приемов:
- измерение параметров местоположения автотранспортного средства по отношению к спутнику на основе сигналов датчика спутниковой системы навигации 104,
- определение избыточных для измеренных на основе сигналов датчика спутниковой системы навигации 104 параметров местоположения исходных параметров местоположения автотранспортного средства,
- выбор спутника, если сопоставление параметров местоположения и исходных параметров местоположения удовлетворяет предопределенному условию,
- причем для сопоставления параметров местоположения и исходных параметров местоположения создается разность между параметрами местоположения и исходными параметров местоположения,
- причем предопределенное условие является максимально допустимым отклонением параметров местоположения от исходных параметров местоположения,
- причем максимально допустимое отклонение зависит от стандартного отклонения, которое вычисляется на основе суммы из исходной дисперсии для исходных параметров местоположения и дисперсии измерения для параметров местоположения и
- причем максимально допустимое отклонение, таким образом, соответствует кратному стандартного отклонения, что вероятность того, что параметры местоположения попадают в зависящий от стандартного отклонения интервал рассеяния, не достигает предопределенного порогового значения.
Система обладает, помимо этого, блоком распознавания неподвижного состояния 108, выполненным таким образом, что он может распознать неподвижное состояние автотранспортного средства и предоставляет, в случае распознанного неподвижного состояния автотранспортного средства, по меньшей мере фильтру слияния 5 информацию из модели в неподвижном состоянии. При этом, информация из модели в неподвижном состоянии описывает, что частота вращения по всем трем осям равна нулю и скорость вдоль всех трех осей равна нулю. Блок распознавания неподвижного состояния 108 при этом выполнен, согласно примеру, таким образом, что он пользуется в качестве исходных данных сигналами датчиков частоты вращения колес одометрической навигационной системы 103, а также сигналами датчиков инерциальной навигационной системы 101.
Система использует, согласно примеру, первую группу данных измерений или же значений, относящихся к системе координат автотранспортного средства и дополнительно вторую группу данных измерений или же значений, относящихся к мировой системе координат, причем мировая система координат используется для описания направления и динамических величин автотранспортного средства. Посредством блока модели направления 109 определяется угол направления между системой координат автотранспортного средства и мировой системой координат.
Угол направления между системой координат автотранспортного средства и мировой системой координат, определенный блоком модели направления 109, определяется при этом на основе следующих физических величин:
- векторной скорости относительно мировой системы координат,
- векторной скорости относительно системы координат автотранспортного средства,
- угла поворота и
- соответствующих количественных погрешностей, описывающих названные величины данных измерений или значений.
Блок модели направления 109 пользуется при этом всеми исходными данными блока алгоритма strap-down 102.
Блок модели направления 109 выполнен, согласно примеру, таким образом, что он вычисляет и предоставляет фильтру слияния 105 дополнительно к углу направления еще и информацию о качестве данных угла направления в форме дисперсии.
Фильтр слияния 105 использует угол направления и дисперсию угла направления в своих расчетах, которые он передает через объединенный набор данных 106 блоку алгоритма strap-down 102.
Фильтр слияния 105 фиксирует, таким образом, данные измерений инерциальной навигационной системы 101, базовой системы, а также одометрической навигационной системы 103 и спутниковой системы навигации 104, корректирующих систем. Модуль оценки правдоподобия, согласно данному изобретению, в соответствии с примером, не зависит от фильтра слияния 105. По этой причине фильтр слияния 105 выполняет попарные сравнения значений трех в каждом случае идентичных физических величин. Согласно примеру, в случае физических величин речь идет о местоположении и скорости автотранспортного средства, которые, как описано, содержатся в каждом случае прямо или же косвенно в данных измерений инерциальной навигационной системы 101, одометрической навигационной системы 103 и спутниковой системы навигации 104. При этом попарные сравнения проводятся, согласно примеру, в каждом случае в так называемой форме исходных данных, т.е. сравниваются исходные данные соответствующих систем датчиков. В случае, если исходные данные описывают подлежащее сравнению значение лишь косвенно, это обстоятельство учитывается посредством соответствующей стохастической модели. В каждом случае несоответствия при сравнении сопряженный с соответствующим значением показатель качества повышается на регулирующее значение "1". Согласно примеру, подвергнутые сравнению значения получены в тот момент времени, когда на левом переднем колесе возникало чрезмерное проскальзывание колеса. Таким образом, значения данных измерений одометрической навигационной системы 103 обнаруживают по отношению к левому переднему колесу количественную погрешность. По этой причине, при сравнении с соответствующими значениями инерциальной навигационной системы 101 и с установленными одометрической навигационной системой 103 скоростями трех других колес транспортного средства, в каждом случае распознается несоответствие, и показатель качества соответствующих значений повышается на регулирующее значение "1". Соответственно, показатель качества значения для скорости левого переднего колеса одометрической навигационной системы 103 имеет в итоге значение качества "3", в то время как показатель качества значений для скорости трех оставшихся колес транспортного средства одометрической навигационной системы 103 имеет в каждом случае значение "1", так же, как и показатель качества для скорости всего транспортного средства инерциальной навигационной системы 101 имеет значение качества "1".
Вследствие того, что, согласно примеру, пороговое значение верификации составляет "2", верифицируются значения для скорости для всего транспортного средства инерциальной навигационной системой 101 и для скорости для трех оставшихся колес транспортного средства спутниковой системой навигации 104 и привлекаются фильтром слияния 105 для составления объединенного набора данных 106. Значения для левого переднего колеса одометрической навигационной системы 103, напротив, не верифицируются и отбрасываются.
На Фиг. 2 представлена, в качестве примера, другая возможная форма выполнения системы, согласно данному изобретению, которая также выполнена для определения местоположения, в автотранспортном средстве (не изображено). Система включает в себя, согласно примеру, инерциальную навигационную систему 201, спутниковую систему навигации 204 и одометрическую навигационную систему 203 в качестве различных систем датчиков. Инерциальная навигационная система 201, спутниковая система навигации 204 и одометрическая навигационная система 203 выдают фильтру слияния 205, в форме предварительно обработанных исходных данных, данные измерений, описывающие прямо или также косвенно значения физических величин, а именно значение местоположения, скорости, ускорения, направления, степень рыскания или также ускорение рыскания. Выдача данных измерений осуществляется при этом через шину данных транспортного средства, согласно примеру, через так называемую CAN-шину. Согласно примеру, спутниковая система навигации 204 выдает результаты своих измерений в форме исходных данных.
В качестве центрального элемента при определении местоположения автотранспортного средства используется инерциальная навигационная система 201, так называемая MEMS-IMU (Micro-Electro-Mechanical-System-Inertial Measurement Unit) в комбинации с блоком алгоритма strap-down 207, так как она считается безошибочной, т.е. предполагается, что значения инерциальной навигационной системы 201 всегда соответствуют своей стохастической модели и подвержены лишь влиянию шумов и, таким образом, не зависят от внешних и случайных погрешностей или также помех. Шум, а также постоянные, не моделируемые погрешности инерциальной навигационной системы 201, как например, нелинейность, принимаются при этом через диапазон измерений как не имеющие среднего значения, постоянные и распределенные по нормальному закону (так называемый белый гауссовский шум).
Инерциальная навигационная система 201 включает в себя три, зафиксированные по отношению друг к другу в каждом случае ортогонально, датчика частоты вращения и три, зафиксированные по отношению друг к другу в каждом случае ортогонально, датчика ускорения. Спутниковая система навигации 204 включает в себя GPS-приемник, который сначала по времени прохождения сигнала от спутника производит измерения расстояния до спутника GPS, сигнал которого он принимает, и, помимо этого, определяет из изменений времени прохождения сигнала от спутника, а также, дополнительно из изменений количества длины волны сигналов спутника между антенной передатчика и приемника, отрезок пути, который преодолело автотранспортное средство. Одометрическая навигационная система 203 включает в себя в каждом случае один датчик частоты вращения колес на каждом колесе автотранспортного средства, а также датчик угла поворота рулевого колеса. Датчики частоты вращения колес определяют в каждом случае скорость вращения колес, сопряженного с ними колеса, и датчик угла поворота рулевого колеса определяет угол заданного поворота.
Инерциальная навигационная система 201 выдает данные своих измерений или же значения блоку предварительной обработки 206 инерциальной навигационной системы 201. Блок предварительной обработки 206 исправляет затем данные измерений или же значения посредством значений поправки, которые содержатся в блоке предварительной обработки 206 фильтра слияния 205. Исправленные таким образом данные измерений или же значения передаются дальше блоку алгоритма strap-down 207. Вследствие того, что, согласно примеру, блок предварительной обработки 206, блок алгоритма strap-down 207 и фильтр слияния 205 являются модулями программного обеспечения, выполняемыми в различных разделах одного и того же процессора, исправленные результаты измерений или также сигналы датчиков могут просто и быстро передаваться дальше.
Теперь блок алгоритма strap-down 207 производит на основании исправленных данных измерений или же значений блока предварительной обработки 206 определение местоположения. Это определение местоположения является при этом так называемой навигацией по счислению пути на основе инерциальной навигационной системы 201. Для этого выданные блоком предварительной обработки 206 исправленные данные измерений или же значения интегрируются в непрерывном режиме или также суммируются. Блок алгоритма strap-down 207 продолжает компенсировать кориолисово ускорение, действующее на инерциальную навигационную систему 201, а также ускорение силы тяжести, так называемую частоту вращения транспорта и частоту вращения земли, которые в каждом случае могут повлиять на данные измерений инерциальной навигационной системы 201. Система обладает также так называемым блоком алгоритма strap-down 207, в котором осуществляется так называемый алгоритм strap-down, с помощью которого результаты измерений инерциальной навигационной системы 201 пересчитываются, помимо прочего, в параметры скорости и параметры местоположения. Для этого один или два раза за время интегрируются сигналы датчиков инерциальной навигационной системы 201, описывающие, в соответствии со своими свойствами, ускорения и частоту вращений. Также определяется направление автотранспортного средства, посредством проведенной один раз за время интеграции соответствующих сигналов датчиков навигационной системы с инерциальными датчиками 101. Это позволяет продолжить запись уже известного местоположения, а также продолжить запись уже известного направления автотранспортного средства.
Алгоритм strap-down - далее блок алгоритма strap-down 207- исправляет посредством соответствующих значений поправок фильтра слияния 205 также определенное местоположение, определенную скорость и определенное направление. Фильтр слияния 205 производит в этом примере проверку лишь косвенно через блок алгоритма strap-down 207. Определенные и исправленные блоком алгоритма strap-down 207 значения или также физические величины, т.е. местоположение, скорость, ускорение, направление, частота вращения и ускорение вращения автотранспортного средства передаются теперь модулю вывода 212 и фильтру слияния 205.
Проведенный блоком алгоритма strap-down 207 так называемый алгоритм strap-down является при этом не очень комплексным для вычислений и поэтому может быть выполнен как базовая система, пригодная в реальном времени. Он представляет последовательность действий для интеграции данных измерений или значений инерциальной навигационной системы 201 для скорости, направления и местоположения и не содержит фильтрации, таким образом следует приблизительно константное время задержки и групповое время задержки.
Понятие "базовая система" описывает при этом такую систему датчиков, данные измерений которой или также показатели посредством данных измерений или также показатели других систем датчиков, так называемых корректирующих систем, исправляются. Согласно примеру, корректирующими системами являются одометрическая навигационная система 203 и спутниковая система навигации 204. Инерциальная навигационная система 201, блок предварительной обработки 206 инерциальной навигационной системы 201 и блок алгоритма strap-down 207, согласно примеру, вместе составляют так называемую базовую систему, к которой частично относится дополнительно и фильтр слияния 205.
Модуль вывода 212 передает любым другим системам автотранспортного средства определенные и исправленные блоком алгоритма strap-down 207 значения физических величин.
Данные измерений, зафиксированные спутниковой системой навигации 204, согласно примеру, передаются сперва блоку предварительной обработки 208 спутниковой системы навигации 204. Блок предварительной обработки 208 исправляет теперь посредством значений погрешности или же исправлений, полученных от фильтра слияния 205, данные измерений, так называемые исходные данные GPS, спутниковой системы навигации 204 и продолжает вычислять параметры траектории спутников GPS, от которых принимаются сигналы GPS. Помимо этого, спутниковая система навигации 204 определяет относительную скорость автотранспортного средства в отношении спутников GPS, от которых принимаются сигналы GPS. Далее блок предварительной обработки 208 исправляет содержащуюся в данных измерений погрешность времени часов приемника спутниковой системы навигации 204, которая появляется вследствие дрейфа часов приемника, а также, посредством модели коррекции, изменения во времени прохождения сигнала и пути сигнала, вызванные атмосферными воздействиями на посланные спутниками GPS сигналы GPS. Также и исправление погрешности времени, а также атмосферных воздействий производятся посредством значений поправки, полученных от фильтра слияния 205.
Далее со спутниковой системой навигации 204 сопряжен модуль оценки правдоподобия 209, который оценивает правдоподобие выданных блоком предварительной обработки 208 значений физических величин, т.е. исходные данные GPS, описывающие значения местоположения и скорости автотранспортного средства. Для оценки правдоподобия применяется, согласно данному изобретению, концепция оценки правдоподобия и верификации. Эта концепция предусматривает для оценки правдоподобия значений, зафиксированных или также определенных спутниковой системой навигации 204, использование дальнейшей имеющейся избыточности информации. Сначала соответствующие данные измерений или же значения сопоставляются с сопряженной с ними индивидуальной моделью датчика, учитывающей такие неточности в измерении, как воздействие шума. Для этого сравниваются между собой исходные данные GPS всех спутников GPS, от которых принимаются сигналы. Согласно примеру, транспортное средство принимает пять спутников GPS. В случае, если данные измерений или же значения соответствуют модели в пределах заданных предельных значений или также диапазона допустимых отклонений, тут происходит первая верификация, и верифицированные таким образом значения обрабатываются дальше. После этого, данные измерений или же значения, определенные инерциальной навигационной системой 201, используются для оценки правдоподобия или для оценки правдоподобия значений спутниковой системы навигации 204. В случае, если верификация или также оценка правдоподобия этих данных измерений не может быть проведена, соответствующие данные измерений отбрасываются и дальше не обрабатываются. Оценка правдоподобия производится при этом в каждом случае посредством попарного сравнения значений, правдоподобие которых следует оценить, т.е. местоположения и скорость, определенные спутниковой системой навигации 204, с местоположением и скоростью, определенными инерциальной навигационной системой 201. В случае, если при попарном сравнении распознается несоответствие, сопряженный с соответствующим значением показатель качества повышается на "1". В случае, если показатель качества не превышает значение "2", правдоподобие соответствующего сопряженного значения, в итоге, подтверждается. Эти попарные сравнения проводятся как для местоположения, определенного спутниковой системой навигации 204, так и для скорости, определенной спутниковой системой навигации 204. Местоположения и скорости, определенные инерциальной навигационной системой 201 и необходимые для попарных сравнений, передаются модулю оценки правдоподобия 209, при этом, фильтром слияния 205. Верифицированные модулем оценки правдоподобия 209 данные измерений или также показатели, предаются затем фильтру слияния 205.
Далее система включает в себя блок предварительной обработки 210 одометрической навигационной системы 203, получающей через CAN-шину данные измерений или же значения, зафиксированные одометрической навигационной системой 203. Зафиксированными данными измерений или же значениями в этом случае являются данные измерений или же значения отдельных датчиков частоты вращения колес, а также данные измерений или же значения датчика угла поворота рулевого колеса. Блок предварительной обработки 210 теперь определяет из выданных одометрической навигационной системой 203 данных измерений или же значений, в соответствии с процедурой навигации по счислению пути, местоположение и направление автотранспортного средства в системе координат автотранспортного средства. Помимо этого, блок предварительной обработки 210 исправляет полученные от одометрической навигационной системы 203 данные измерений или также показатели посредством значений поправки, полученных от фильтра слияния 205.
Далее с одометрической навигационной системой 203 сопряжен модуль оценки правдоподобия 211, который оценивает правдоподобие выданных блоком предварительной обработки 210, согласно примеру, в форме исходных данных, данных измерений или же значений, т.е. местоположение, направление, скорость, ускорение, частота вращения и ускорение вращения автотранспортного средства. Вследствие того, что помехи в данных измерений или же значениях одометрической навигационной системы 203 часто являются случайными помехами, обусловленными влиянием окружающей среды, которые не соответствуют белому шуму, например, при сравнительно большом проскальзывании, по меньшей мере, одного колеса транспортного средства, также и здесь применяется, согласно данному изобретению, концепция верификации и оценки правдоподобия, а именно использование, по возможности, большего количества избыточности информации. По этой причине данные измерений или же значения, определенные инерциальной навигационной системой 201, используются для оценки правдоподобия данных измерений или же значений одометрической навигационной системы 203. Но сначала и тут данные измерений или же значения сравниваются в рамках сопряженной с ними индивидуальной для системы датчиков моделью, учитывающей такие неточности в измерении, как воздействие шума. Согласно примеру, сравниваются между собой посредством модели исходные данные датчиков частоты вращения колес, сопряженные с четырьмя колесами транспортного средства. В случае, если данные измерений или же значения соответствуют друг другу в рамках модели в пределах заданных предельных значений или также диапазона допустимых отклонений, совершается следующее сравнение в отношении соответствующих данных измерений или же значений инерциальной навигационной системы 201. В случае, если при попарном сравнении распознается несоответствие, сопряженный со сравниваемыми значениями показатель качества повышается на значение "1". В итоге, верифицируются все значения, показатель качества которых не превышает, согласно примеру, пороговое значение качества "2". Верифицированные показатели предаются затем дальше фильтру слияния 205. В случае, если верификация этих данных измерений или же значений не может быть проведена, соответствующие данные измерений или же значения отбрасываются и дальше не обрабатываются.
Единичные модули - модуль оценки правдоподобия 209 и модуль оценки правдоподобия 211 - составляют при этом, при частичном вовлечении фильтра слияния 205, в каждом случае независимый модуль оценки правдоподобия в контексте изобретения.
Фильтр слияния 205, согласно примеру, выполнен как фильтр Калмана error state space. Основной задачей фильтра слияния 205, согласно примеру, является исправление или также вывод на блок алгоритма strap-down 207 соответствующих значений поправок данных измерений или же значений базовой системы, т.е. инерциальной навигационной системы 201, посредством данных измерений или же значений одометрической навигационной системы 203 и спутниковой системы навигации 204, являющимися корректирующими системами. Для этого фильтр слияния 205 определяет на основании результатов измерений одометрической навигационной системы 203 скорости отдельно для каждого колеса, автотранспортного средства в системе координат транспортного средства. Помимо этого, фильтр слияния 205 определяет на основании результатов измерений спутниковой системы навигации 204 местонахождение и скорость в системе координат GPS, причем система координат GPS является так называемой мировой системой координат.
Вследствие того, что инерциальная навигационная система 201, являющаяся согласно примеру базовой системой, предполагается свободной от случайных погрешностей и внешних помех, данные измерений или же значения инерциальной навигационной системы 201 подвержены исключительно белому шуму. Вследствие различных задержек выдачи сигнала инерциальной навигационной системы 201, одометрической навигационной системы 203 и спутниковой системы навигации 204, данные измерений или же значения инерциальной навигационной системы 201 сохраняются в не представленном здесь электронном запоминающем устройстве за промежуток времени в 25 периодов измерения. Таким образом, обеспечивается надежность того, что как для данных измерений или же значений одометрической навигационной системы 203, так и спутниковой системы навигации 204 всегда имеются для сравнения данные измерений или же значения инерциальной навигационной системы 201, зафиксированные в один и тот же момент времени.
Вследствие того, что фильтр слияния 205 является так называемым фильтром Калмана error state space, определяются исключительно количественные погрешности значений и производятся соответствующие исправления. Это упрощает и ускоряет слияние фильтром слияния 205 в объединенный набор данных значений инерциальной навигационной системы 201, одометрической навигационной системы 203 и спутниковой системы навигации 204. Таким образом обеспечивается возможность определения местоположения и исправления определения местоположения в реальном времени.
Система, показанная на Фиг. 2, представляет так называемый виртуальный датчик, причем инерциальная навигационная система 201, одометрическая навигационная система 203 и спутниковая система навигации 204 все же не являются составными частями виртуального датчика. Виртуальный датчик - это система, которая независимо от вида присоединенных систем датчиков - здесь инерциальная навигационная система 201, одометрическая навигационная система 203 и спутниковая система навигации 204 - всегда создает одни и те же исходные данные или также данные вывода. Опираясь на исходные данные или также данные вывода, нельзя определить какие системы датчиков присоединены к системе.
В соответствии со следующим, не представленном здесь вариантом осуществления, инерциальная навигационная система, представляющая собой базовую систему, которую предстоит исправить, предполагается не подверженной влиянию внешних помех, тогда как корректирующие системы, одометрическая навигационная система и спутниковая система навигации находятся под влиянием случайных помех, обусловленных влиянием окружающей среды. Пока эти помехи соответствуют в отношении своих размеров и частоты своего моделирования белому шуму, согласно примеру, никаких ограничений при исправлении базовой системы, слияния значений в объединенный набор данных не возникает. Вследствие того, что это, однако, как правило, не дано для использованных корректирующих систем, к примеру, при многолучевом распространении GPS или при сильном скольжении одного из колес, применяется способ согласно данному изобретению.
Вследствие требования к способу оценки правдоподобия, заключающегося в максимизации вероятности обнаружения и скорости обнаружения количественных погрешностей значений, для способа согласно данному изобретению, согласно примеру, привлекается как можно больше избыточности информации.
Вследствие того, что качество исправлений фильтра слияния выигрывает за счет данных измерений или же значений, соответствующих своей стохастической модели, способ, согласно данному изобретению, в соответствии с примером, выполняется только при отклонениях данных измерений или же значений от своей стохастической модели, в остальном фильтру слияния передается максимально возможное количество измерений без изменений.
Далее приводится, в качестве примера, сопоставление значений спутниковой системы навигации с индивидуальной для системы датчиков стохастической моделью. При этом, данными измерений спутниковой системы навигации, согласно примеру, являются так называемые кодовые измерения GPS. Значениями, правдоподобие которых предстоит оценить для кодового измерения, являются разности между геометрически вычисленными и измеренными так называемыми псевдодальностями Δρ (известными также как так называемое ограниченное наблюдение). Псевдодальности Δρ описывают разность между определенным следующим образом расстоянием между антенной приемника и спутником:
1. геометрически из собственного местоположения и местоположения спутника,
2. измерение времени прохождения (псевдодальность).
PSR,Mess
Роs
Clk
PSR
По этой причине максимальное ожидаемое для базовой системы с корректирующим измерением стандартное отклонение σ этой физической величины вычисляется из "погрешности местоположения" со стандартным отклонением σ и "ошибки часов приемника в единице m'' со стандартным отклонением σ, а также из замеренного уровня шума σ измерения псевдодальности. Считается, что:
Трехмерная проекция погрешности местоположения на линию визирования спутника, согласно примеру, не проводится, чтобы избежать сочетания направления автотранспортного средства с пороговым значением стохастической модели, превышение которого приводит к отбрасыванию соответствующего значения. Такое сочетание ведет, в особенности, во время фазы инициализации системы, которая часто совершается при неподвижном состоянии, к ложным обнаружениям ошибок, вследствие, в данном случае, еще неопределенного направления.
Pos
По этой причине неопределенность местоположения σ дисперсия местоположения, как отклонение наихудшего случая вычисляется как сумма квадратов неопределенностей местоположения в трех используемых в модели системы фильтра слияния постоянных для транспортного средства осей X, Y и Z:
IMU,Code
PSR,Mess
Окружение n⋅σ, и вместе с тем пороговое значение ξ⋅= n⋅σ стохастической модели, отсюда следует как:
IMU,Code
PSR,Mess
ξ⋅= n⋅σ
Выбор параметра n влияет вместе с тем на максимальное отклонение сравненных значений, которое принимается еще как белый шум и, таким образом, также определяет вероятность ошибки проверки. Значение параметра n для функции фильтра слияния - это настройка на оптимальный компромисс между более высокой возможностью доступа данных измерения (n больше) и более сильным подавлением погрешностей (n меньше). Вытекающее отсюда сравнение оценивает значение как неправдоподобное, если
IMU,Code
Δρ >.
n
m
Еph
Mess
В случае, если в рамках сопоставления со стохастической моделью одно из значений категоризируется как неправдоподобное, его подвергают попарному сравнению со значениями других измерений псевдодальности того же периода измерения. При этом за основу берется, что погрешность местоположения, наблюдаемая в Δρ имеет геометрически обусловленные корреляции во всех других не ортогональных к ее радиус-вектору погрешностях местоположения Δρ, m≠n. Вследствие того, что единичное наблюдаемое несоответствие при этом не идентифицирует однозначно значение с погрешностью как таковое, проверяются по отношению друг друга все доступные спутники. Согласно примеру, при этом вычисляется расстояние между двумя спутниками с одной стороны как l из предполагаемых точными траекторий полета, с другой стороны как l, посредством теоремы косинусов из угла рассогласования радиус-векторов по отношению к спутникам « и измерений псевдодальности:
m
n
Вследствие того, что координаты спутников и транспортного средства, и вместе с тем также векторов между ними, известны, упрощается терм ρ⋅ρ⋅cos(α) скалярного произведения векторов между антенной приемника и спутником:
где  единичные радиус-векторы от антенны-приемника в направлении спутников.
Таким образом, получаем определенное посредством данных измерений расстояние между двумя спутниками:
При этом, согласно примеру, далее предполагается, что погрешность местоположения используемого алгоритма strap-down пренебрежимо мала в сравнении с общей длинной псевдодальности (в среднем примерно 22.000 км) и, таким образом, погрешность угла обзора также является пренебрежимо малой.
Расстояние, вычисленное из траекторий полета между двумя спутниками, исходит из величины векторной разности местоположений спутников:
Разность длины Δl расстояния до спутника из обоих вычислений служит при этом в качестве первого оценочного параметра стохастической модели:
l
l
Из гауссовского распространения погрешности шума псевдодальности  и , а также неопределенности траекторий полета σ исходит для стандартного отклонения σ для σl:
Ерh
Code,Code
Погрешность траекторий полета при этом предполагается пренебрегаемой, так что для 1 следует дисперсия . Пороговое значение ξ, превышение которого приводит к отбрасыванию соответствующего значения, вычисляется как:
Code,Code
Δl
ξ=n⋅σ
l
Геометрически обусловленные, различные по силе, воздействия погрешностей псевдодальности на оценочный параметр Δ учитываются и компенсируются посредством расчета порогового значения, тем самым придается не зависящая от условий чувствительность проверки к распознаванию погрешностей. Математически критическими являются условия в отношении чувствительности к распознаванию погрешностей и особенностей:
- Критическая, некомпенсируемая для маленьких погрешностей, чувствительность для измерения псевдодальности спутника имела бы место, в случае, если со стороны первого спутника угол между радиус-векторами к антенне-приемнику и ко второму спутнику составлял бы 90° и в то же время расстояние к другому спутнику было бы намного больше, чем погрешность данных измерений. Такое условие геометрически невозможно вследствие того, что траектории полета спутников почти кругообразные.
m
n
- Особенность имела бы место в случае, если ρ=ρ и α=0. Это означает, что два спутника находились бы точно в одном месте, что также невозможно. Несоответствие с учетом неточности измерений распознается в случае, если условие
Code,Code
Δl > ξ
выполнено. Таким образом, эффективным является сравнение расстояния, определенного из известных траекторий полета привлеченных к сравнению спутников с расстоянием к спутникам, определенным из данных измерений, с учетом неточности измерений. Эта проверка проводится для всех сопряженных парами спутников, данные измерений которых имеются в наличии. При этом, для данных измерений или же значений каждого спутника показатель качества повышается, индивидуально для каждого спутника, на заданное регулирующее значение.
При этом, показатель качества в случае несоответствия повышается для обоих в каждом случае задействованных в сравнении спутников. Если значение имеет показатель качества, превышающий пороговое значение правдоподобия, такое значение рассматривается как ошибочное и не используется в последующем слиянии данных датчиков или также исправлении базовой системы.
Odo,Mess
Vel,xy
v_w,z
Odo
Далее приводится, в качестве примера, описание оценки правдоподобия значений одометрической навигационной системы. Для этого значения сначала сравниваются с индивидуальной для системы датчиков моделью, согласованной со специфическими свойствами одометрической навигационной системы. Для этого, согласно примеру, из данных измерений одометрической навигационной системы выражена разность скоростей на плоскости . Она следует из разности между скоростью на плоскости постоянной для транспортного средства плоскости х-у в позиции колеса, определенной посредством базовой системы, инерциальной навигационной системы и измерения одометрии. Максимальное в рамках сопоставления с моделью допустимое стандартное отклонение σ скорости вычисляется из "погрешности определения скорости" со стандартным отклонением σ и "погрешности определения степени рыскания" со стандартным отклонением, преобразованным через известное плечо рычага между колесом и местом размещения инерционных датчиков инерциальной навигационной системы на транспортном средстве на скорость в позиции колеса σ, а также замеренного шума σ измерения одометрии:
Критерии для выбора параметров n для оценки правдоподобия значений одометрической навигационной системы соответствуют, согласно примеру, критериям оценки правдоподобия значений псевдодальности спутниковой системы навигации.
IMU,Odo
Окружение n⋅σ, и вместе с тем пороговое значение ξ, таким образом, следует как:
IMU,Odo
Odo,Mess
ξ=n⋅σ
При сопоставлении с лежащей в основе стохастической моделью, значение отбрасывается, если:
p,q
Продолжается, согласно изобретению, сравнение значений одометрической навигационной системы с другими значениями одометрической навигационной системы того же периода измерения. При этом используется физическое взаимодействие, заключающееся в том, что колеса транспортного средства неподвижно закреплены друг с другом и разность скорости v между одним колесом р в направлении радиуса-вектора  к другому колесу q:
v_mn
в рамках неточности в измерении σ равна нулю. Эта неточность в измерении вычисляется из:
Nutz
Как и при проверке кодового измерения GPS, теперь между собой сравниваются попарно значения каждого колеса со значениями всех других колес и, при распознавании несоответствия, индивидуально для каждого колеса повышается регулирующее значение, сопряженного с соответствующим колесом или же соответствующим показателем, показателя качества. При превышении предельного значения правдоподобия, правдоподобие соответствующего значения не подтверждается и оно отбрасывается. При этом следует обратить внимание на наличие случая, при котором радиус-вектора расположен ортогонально по направлению измерения колеса к другому колесу, при котором нет взаимной возможности наблюдения несоответствия. Такое случается, к примеру, статически на неуправляемом заднем мосте двухколейного транспортного средства, но и динамически при движении по прямой на переднем мосте. Для того, чтобы провести тождественно истинную оценку правдоподобия, предельное значение правдоподобия согласовывается с направлением измерения. Наблюдаемые совместно и, таким образом, пригодные для оценки правдоподобия данные измерений или же значения ξ двух датчиков частоты вращения колес соответствуют величине проекции направлений их измерения  и  радиус-вектора :
L
Единичный вектор направления измерения датчика проходит в координатах колеса в направлении оси х, преобразование в направлении измерения в координатах транспортного средства  проходит через угол поворота рулевого колеса δ, который предполагается чистым вращением вокруг оси колеса z:
Odo,Odo
Nutz
Пороговое значение ξ, лежащей в основе стохастической модели, для проверки оценивается с полезным составляющим ξ, окружение n⋅σ следует отсюда как:
Odo,Odo
Nutz
v_pq
ξ=ξ⋅n⋅σ
Вытекающая из этого проверка по стохастической модели, оценивает измерение как недействительное, если
Следовательно, таким образом, эффективно сравнивается скорость первого колеса со скоростью второго колеса с учетом неточности измерений.