Eine Architektur zur Schätzung kinematischer Fahrzeuggrößen mit integrierter Qualitätsbewertung durch Sensordatenfusion

In aktuellen Kraftfahrzeugen kommen zunehmend redundante Sensoren mit heterogenen Messprinzipien zum Einsatz. Zur Nutzung der vorhandenen Redundanzen wird das Konzept eines zentralen virtuellen Sensors zur Schätzung von kinematischen Fahrzeuggrößen umgesetzt. Hierfür wird ein Satz an seriennahen Sensoren, bestehend aus einer MEMS-Inertialmesseinheit, einem GPS-Empfänger und Odometriesensorik, verwendet. Es erfolgt eine echtzeitfähige Implementierung dieser Architektur in Form eines linearisieren Error-State-Space-Kalmanfilters. Das Fusionsfilter wird um eine multisensor-taugliche Korrektur von Latenzzeiten und eine zweistufige Plausibilisierung der Rohmessdaten erweitert. Weiterhin erfolgt die Umsetzung einer integrierten Bewertung der Datenqualität. Die Beschreibung der Konsistenz der Daten erfolgt dabei in Form eines Integritätsmaßes, die Genauigkeit wird in Form eines virtuellen Datenblattes ausgegeben.

In current vehicles, redundant sensors with heterogeneous measurement principles are applied in increasing numbers. Taking the advantage of these already existing redundancies, the concept of a central virtual sensor for the estimation of kinematic vehicle properties is created, based on a set of close-to-series sensors, consisting of a MEMS inertial measurement unit, a GPS receiver and odometry sensors. Furthermore, a real-time capable implementation of this architecture is realized, using a linearized Error-State-Space-Kalman-Filter. This fusion filter is enhanced by a correction algorithm for measurement latencies of multiple sensors and a two-step plausibilization of raw measurement data. In addition, an integrated assessment of the data quality is implemented. It describes data consistency using an integrity measure, and data accuracy with a virtual data sheet.