Integrierte Echtzeit-Positionierung von Fahrzeugen in GNSS-abgeschatteten Umgebungen

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Description

Globale Satellitennavigationssysteme (GNSS) ermöglichen heutzutage die Positionierung von Fahrzeugen in Echtzeit mit einer für viele Anwendungen ausreichenden Genauigkeit. Trotz der globalen Verfügbarkeit dieser Systeme gibt es Verkehrssituationen (z.B. Tunnel, Parkhäuser), in denen eine GNSS-Positionierung nicht möglich ist. Speziell im Hinblick auf autonomes Fahren und die Anwendung eines vollautomatischen Einparksystems ist es jedoch auch in abgeschatteten Bereichen wichtig, die Position des Fahrzeugs zuverlässig bestimmen zu können.
Eine weitverbreitete Indoor-Positionierungsmethode ist das sogenannte Fingerprinting. Fingerprinting ist ein merkmalsbasiertes Verfahren zur Positionsbestimmung und besteht aus zwei Phasen. In der offline-Phase wird eine Merkmalskarte aufgenommen, indem an Referenzpunkten gemessene Signalstärken von umliegenden Signalgebern (hier: Bluetooth Low Energy Beacons) gespeichert werden. In der online- oder Positionierungsphase werden die vom Benutzer gemessenen Signalstärken mit den gespeicherten Signalstärken in der Merkmalskarte verglichen und dadurch eine Position geschätzt.
Die Erstellung der Merkmalskarten ist ein zeitaufwendiger Prozess; insbesondere in größeren Parkgaragen kann dieses Verfahren viel Zeit in Anspruch nehmen. Zudem müssen Merkmalskarten regelmäßig aktualisiert werden, damit die Qualität der Positionslösungen nicht abnimmt. In Anbetracht dieser Umstände wurde untersucht, inwiefern das klassische Fingerprinting optimiert werden kann. Bei der Optimierung wurde nicht nur Rücksicht auf die ökonomischen Aspekte genommen, vielmehr wurden auch unterschiedliche potentielle algorithmische Verbesserungen zur Steigerung der Positionsgenauigkeit untersucht.
Wenn zusätzliche Signalquellen vorliegen, können diese zur Stützung der Fingerprinting-Lösung verwendet werden. Moderne Fahrzeuge sind mit einer Vielzahl an Sensoren ausgestattet, von denen einige zur relativen Positionierung verwendet werden können. Es wurde ein Filteralgorithmus entwickelt, welcher eine integrierte Positionierungslösung von Fingerprinting und Fahrzeugtelemetriedaten (Geschwindigkeit, Gierrate) in Echtzeit ermöglicht. Das entwickelte System wurde umfangreich in einer Parkgarage in der Nähe von Graz getestet.
Speziell im Alpenraum gibt es viele Anwendungsszenarien für die integrierte Indoor-Positionslösung für Fahrzeuge. In Tiefgaragen von Hotels in Schigebieten können Kunden zu freien Parkplätzen navigiert werden. Auch in Gebieten mit großer Abschattung oder in Tunneln kann Fingerprinting mit Fahrzeugtelemetriedaten kombiniert werden, um eine durchgängige Positionierung zu gewährleisten. Eine breite Palette an Anwendungsmöglichkeiten ergibt sich, wenn man im Algorithmus Fingerprinting durch GNSS-Positionen ersetzt, um so in Gebieten mit unzuverlässigem GNSS-Empfang (z.B. im bewaldeten Gebiet) eine stabile und unterbrechungsfreie Position zu erhalten.
Period2017
Held atAHORN 2017
Event typeConference
LocationSchladming, Austria