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Eine Architektur zur Schätzung kinematischer Fahrzeuggrößen mit integrierter Qualitätsbewertung durch Sensordatenfusion

Steinhardt, Nico (2014)
Eine Architektur zur Schätzung kinematischer Fahrzeuggrößen mit integrierter Qualitätsbewertung durch Sensordatenfusion.
Technische Universität Darmstadt
Dissertation, Erstveröffentlichung

Kurzbeschreibung (Abstract)

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.

Typ des Eintrags: Dissertation
Erschienen: 2014
Autor(en): Steinhardt, Nico
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Eine Architektur zur Schätzung kinematischer Fahrzeuggrößen mit integrierter Qualitätsbewertung durch Sensordatenfusion
Sprache: Deutsch
Referenten: Winner, Prof. Dr. Hermann ; Becker, Prof. Dr. Matthias
Publikationsjahr: 2014
Ort: Düsseldorf
Verlag: VDI-Verlag
(Heft-)Nummer: 781
Reihe: 12
Datum der mündlichen Prüfung: 8 Juli 2014
URL / URN: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/4204
Kurzbeschreibung (Abstract):

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.
Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

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.

Englisch
Freie Schlagworte: Sensorfusion, Fehlerschätzung, Tightly Coupling, Plausibilisierung, Integrierte Navigation, Inertialmesseinheit, Satellitennavigation, Odometrie, Integrität, Genauigkeit
Schlagworte:
Einzelne SchlagworteSprache
sensor fusion, error estimation, tightly coupling, plausibilization, integrated navigation, inertial measurement unit, satellite navigation, odometry, integrity, accuracyEnglisch
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-42046
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 550 Geowissenschaften
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften > Institut für Geodäsie > Physikalische Geodäsie und Satellitengeodäsie
16 Fachbereich Maschinenbau > Fachgebiet Fahrzeugtechnik (FZD)
13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften > Institut für Geodäsie
13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften
16 Fachbereich Maschinenbau
Hinterlegungsdatum: 26 Okt 2014 20:55
Letzte Änderung: 26 Okt 2014 20:55
PPN:
Referenten: Winner, Prof. Dr. Hermann ; Becker, Prof. Dr. Matthias
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 8 Juli 2014
Schlagworte:
Einzelne SchlagworteSprache
sensor fusion, error estimation, tightly coupling, plausibilization, integrated navigation, inertial measurement unit, satellite navigation, odometry, integrity, accuracyEnglisch
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