CN102032913A - 借助导航装置获得路线的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及用于借助导航装置获得行驶路线的方法，其中由加速度传感器(29)获取加速度。为了提供自动实现驾驶员-车辆组合的识别的方法，本发明提出，将在所述导航装置中存储的加速度分布图与通过所述导航装置新接收的加速度分布图进行比较。

Description

借助导航装置获得路线的方法

技术领域

本发明涉及一种借助导航装置获得行驶路线的方法，其中由加速度传感器获取加速度。此外，本发明还涉及用于执行所述方法的装置以及计算机程序产品

背景技术

开篇提及的类型的方法在现有技术中已知，并例如在DE 102007 049 761 A1中公开。该方法基于自学习PNA(个人导航助理)，即，基于移动导航系统，通过所述移动导航系统不仅能够执行地点确定，还能导航。所述PNA为此根据GPS数据获得使用者的当前位置以及根据地图数据推荐合适的路线。现代PNA此外包括压力传感器、转动速度传感器、以及加速度传感器。所述压力传感器用于得到迅速准确的高度变化信息。在GPS失灵、例如在隧道中的情况下，现代PNA能够借助所述转动速度传感器估计速度并识别行驶方向的变化。所述加速度传感器能够是微机械的传感器，对于所述加速度传感器，质块被悬挂在弹簧上，所述质块通过出现的加速度而偏转。各种的方法分析所述偏转，以致加速度能够被电测量。此外，对于借助PNA的路线计算和到达时间预报，还获得各种街道类型上的平均期望速度。

在这里，对于本领域技术人员来说内含的且显而易见的是，该提供信息的在街道类型和平均速度之间的联系在计算路线和到达时间预报时，考虑在各种街道类型上的平均期望速度，并且以使用者资料中的数据的形式存储，即存储在能够存储使用者的资料的存储器中，以致能够根据所述导航系统中的被存储的使用者资料借助计算算法得出对车辆在各种街道类型上的平均速度的推断。在此PNA自动学习，在何种街道类型上驾驶员达到何种平均速度。

然而在这里必不可少的是，在启动导航系统时执行问询，由所述问询完成使用者-车辆组合的识别。

存储的使用者资料是指存储的驾驶员个人的数据，以致如果不同的驾驶员或者导航系统的使用者使用相同的车辆或者在移动的PNA情况下使用相同的PNA，并且导航系统自动地追溯使用者资料，则作为计算的基础的计算算法在驾驶员的驾驶风格上的适应会导致错误。

实现使用者-车辆组合识别的、在启动导航系统时的问询意味着，一开始就确定驾驶员，然而导航系统的使用者通常觉得这是繁琐和干扰的。

因此，本发明的任务在于，提供开篇提及的类型的方法，由其自动地实现驾驶员-车辆组合的识别。

该任务通过权利要求1所述的特征解决。本发明有利的改进在从属权利要求中说明。

发明内容

依据本发明，为了通过导航装置自动地识别驾驶员-车辆-组合，将在导航装置中存储的加速度分布图与通过导航装置新取得的加速度分布图相比较。

基本的想法是通过加速度分布图的比较自动识别使用者-车辆组合。为此，在本发明的范围内，产生驾驶员特定的加速度分布图，并将其与已经存储的加速度分布图相比较，以致加速度分布图相符合意味着自动识别出使用者-车辆-组合。

该加速度分布图，即加速度相对于时间的图形绘图能够通过所谓的加速度传感器以测量技术获取，通过例如确定作用在测试质块上的惯性力。以这种方式例如能够确定，在用车辆启动时是否发生某种程度的速度增加或速度减少。所获得的加速度被转换成电信号，以致形成表征每个驾驶员的加速度分布图。

在开始时，导航系统根据关于导航器已经获得的起始点的加速度分布图的比较，确定存在哪种使用者-车辆组合。

通过依据本发明的方法由此保证了，导航系统基于测得的加速度或者从中获得的加速度分布图来确定，要以已知的驾驶员资料中的哪个作为基础。随后利用驾驶员资料能够计算另外的预测，例如到达时间预报。

将在导航系统中存储的加速度分布图与通过导航系统新取得的加速度分布图相比较，优选地通过获得在所存储的加速度分布图和新取得的加速度分布图之间的相似度。通过这种方式能够实现在单独的加速度分布图相互之间的分配并由此通过所比较的加速度分布图得出对在各种街道类型上的期望的平均速度的推断。

在本发明的优选的设计方案中，获得在所存储的加速度分布图和新取得的加速度分布图之间的相似度。在此相关，即对在多个加速度分布图中的加速度值之间的线性关系的描述，能够作为用于计算相似度的有效的工具来使用。如果应用在加速度分布图与第二加速度分布图上，所述相关因此是用于描述待检查的加速度分布图有多相似的值。另外，已知的相似度也适于标记所述相关，所述已知的相似度例如相关系数或者信息理论的相似度。

本发明的一个实用的变型如此设计，即存储不相似的当前取得的加速度分布图。这保证了，在依据本发明的方法的范围内，加速度分布图方面的储备是可用的。所述储备可供与之后取得的加速度分布图的比较使用。

有利地由三轴的加速度传感器获取加速度分布图。该三轴的加速度传感器是导航装置的组成部分，并且例如由三个正交设置的单轴加速度传感器组成，或者由单块振动器(Einmassenschwinger)组成，所述单块振动器在全部三个方向上的偏转均被检测。采用三轴加速度传感器的优点在于，获取加速度分布图中尽可能多的加速度数据。

依据本发明的另一个有利的设计方案如此设计，即通过处理器获得相似度。为此处理器以时间顺序针对每个轴从所述加速度信号中获得各种特征参数，例如冲击(急冲，加速度的导数)、加速度最大值、加速度最小值。由此与已获得的加速度分布图相比而计算相似度。

替代地，在本发明的范围内能够借助神经元网络获得所述相似度。为此，导航系统附加地包括已知的神经元网络处理器以及加速度传感器。在本发明的这一有利的设计方案中，导航系统在学习阶段被主动告知，是谁开车。神经元网络处理器在此学习，多个驾驶员之间在由加速度传感器产生的加速度信号上的区别在哪。关于所述学习阶段给出各种选择。一方面，所述学习阶段能够如此设计，即在启动导航系统时通过问询确定驾驶员，以使导航系统从此刻起获得特征数据。也存在这样的可能性，即导航系统首先接受加速度数据，以致在存在加速度数据的多个数据记录的情况下分析在同一地点的加速度分布图。由此最终获得，哪些数据记录相似。为了在技术上实现，在学习阶段将驾驶员主动告知给导航系统，在本发明的范围内设置，导航系统具有显示单元，优选LCD，并具有输入装置，优选具有触摸屏。在该导航系统中在此优选有这样的可能性，即添加不同的使用者并将相应的不同的驾驶行为、行驶预测等指派给所述使用者。随后，在导航系统启动时，询问使用者，应当加载哪个分布图。

为了尽可能准确地确定驾驶员，有利的是，取得驾驶员的多个加速度分布图，以便用这种方式得到关于驾驶员的驾驶行为的尽可能准确的描绘。因此，按此目的为导航系统的一个使用者取得多个加速度分布图。

此外，本发明设计用于执行所述方法的导航装置、计算机程序、机器可读的数据结构以及机器可读的数据载体。

附图说明

下面将在实施例中根据所附的附图进一步解释本发明。

附图中：

图1示出了依据本发明方法的流程图，

图2示出了依据本发明的加速度分布图，且

图3示出了导航系统。

具体实施方式

在图1中示意性示出的方法用于自动地识别驾驶员-车辆组合。

所述方法始于借助导航系统和用于定位的全球导航卫星系统(全球定位系统)确定车辆的位置10。

全球导航系统是非常著名的用于定位的工具，所述定位用于导航，例如车辆的导航。在依据本发明的方法的范围内有利的是，将位置10确定在经常接触的地方。对此，家里的停车位尤其适合。

由此在图1中示出的依据本发明的方法的流程图从驾驶员开始，所述驾驶员通过例如倒出停车位而离开他家的停车位，在此向右转并随后制动停下，并且摆直车轮以及向前加速。这些驾驶机动动作或者由此得到的运动学数据，如出发、制动以及车辆的曲线半径，表征驾驶员和车辆的组合。

导航系统通过用于定位的全球导航卫星系统能够精确到几米地确定位置10。然而，为了通过车辆的相对短的距离推定加速度，该精确度不够。此外，GPS数据的精确度在打开导航系统的第一时间就明显受到限制了。

为了在此得到补偿，在依据本发明的方法的范围内如此设置，即通过加速度传感器记录加速度数据11。有利的是，在全部三个方向上取得加速度数据，也就是说，使用三轴的加速度传感器。所述加速度传感器记录关于在位置10的附近出现的加速度的加速度分布图。同时借助集成在导航装置中的表格在另一个方法步骤中通过措施13检验，关于位置10已经记录加速度分布图18、19、20到何种程度。如果所述检验通过措施14得出关于位置10在过去取得了加速度分布图18、19、20，则提供该加速度分布图，以便在另一个方法步骤通过措施15确定在当前加速度分布图12和加速度分布图18、19、20之间的相似度。如果另一个检验通过措施21得出，所述加速度分布图12与已知的驾驶员相似，也就是说与所述加速度分布图18、19、20中的一个相似，则将该已知的驾驶员的特性，例如所计算的期望的平均速度，以使用者资料的形式加载，也就是说，存储在数据存储器16中。存储在数据存储器16中的数据随后用于进一步的路线计算以及到达时间预报。

如果基于集成在所述导航装置中的表格得出，关于位置10在过去没有收集关于驾驶员的加速度的数据，则首先将加速度分布图12存储在数据库17中。如果通过措施15证实，不存在与已知分布图的相似性，也就是说如果所述加速度分布图12与加速度分布图18、19、20中的任意一个都不相似，或者过去在位置10没有收集数据，则所述加速度分布图12也被存储在数据库17中。数据库17除了有加速度分布图12之外还有不同的驾驶员18、驾驶员19和驾驶员20的已经记录的使用者资料以及关于驾驶员18、19、20在确定的位置处的特征加速度分布图，以便在追溯这些在数据库存储的使用者资料以及加速度分布图的情况下，有为确定相似度而潜在可以考虑的资料的更大的储备以供使用。在此数据库17还提供并包含给出关于有多少过去收集的数据可用的说明的数据。

由图2得知各种通过三轴加速度传感器获得的加速度分布图，其在图2中用字母a)至e)标注。加速度分布图a)至d)是存储在导航系统中的分布图，而加速度分布图e)是新取得的分布图。曲线23、32示出了随时间t推移的加速度，即在图1中所示的加速度分布图中，车辆的加速度是相对于时间而绘制的。曲线23、32通过示出不同的加速度曲线来反映驾驶员的特别的驾驶行为。

驾驶机动动作构成在图2中示出的加速度分布图a)至e)中的曲线23、32的基础，该驾驶机动动作由在各自车辆中的两个驾驶员在短程路段上表现为：倒出停车位，倒车转向左，径直进入交通环岛，并在270°之后又离开该交通环岛，随后在大约50米之后在有先行权的道路前面制动停下，其中在通过交通环岛的情况下，出现直至0.5g(g＝9.81m/s²)的附加的离心加速度，所述离心加速度只在曲线23中显现。加速度分布图a)和b)示出驾驶员A的相应的加速度曲线，而关于驾驶员B的相应的加速度曲线由分布图c)和d)得出。通过在取得的加速度分布图e)与所述已经存储的加速度分布图a)至d)之间的比较，能够基于曲线23的曲线形状将所述加速度分布图e)明确地分配给驾驶员A。在此系统已知，加速度分布图a)和b)源自驾驶员A，加速度分布图c)和d)源自驾驶员B。在确定所述相似度的范围内得出，加速度分布图a)和b)与加速度分布图c)和d)相比更相似于加速度曲线e)。不同的曲线形状在此由驾驶员A和B的不同的驾驶行为产生。

图3示出了用附图标记100标注的导航装置，所述导航装置以已知的方式包括用于自定位并由此用于确定当前车辆位置的措施24。措施24例如能够是用于接收GPS卫星定位信号的接收器。此外导航装置100包括传统的服务装置25，通过其能够由车辆的使用者输入行驶目的地。主处理器26是中央控制装置28的组成部分，该主处理器26计算从当前车辆位置经由交通路线网到达所输入的行驶目的地的路线，所述交通路线网以地图数据的形式存在，所述地图数据被存储在存储器22中。这些已知的导航系统100的组件将附加地通过优选为三轴加速度传感器的加速度传感器29补充。主处理器26在此能够如此地处理由所述加速度传感器29产生的加速度信号，即作为处理器26以时间顺序针对每个轴从所述加速度信号中获得各种特征参数，例如冲击(急冲，加速度的导数)、最大值、最小值。针对这些特征参数记录，与同样存储在存储器22中的加速度分布图30相比而计算相似度，所述加速度分布图30以数据记录的形式存在。在本发明的范围内也有可能的是，所述存储的加速度分布图30被存储在另一个存储器31中。

此外在本发明的范围内，设置了用于所述导航系统100的计算机程序产品。所述计算机程序产品包含由处理器26完成、并包括依据本发明的方法的路线计算算法。

Claims (8)

1.一种借助导航装置获得行驶路线的方法，其中由加速度传感器(29)获取加速度，其特征在于，为了通过所述导航装置自动地识别驾驶员-车辆-组合，将在所述导航装置中所存储的加速度分布图(18，19，20)与通过所述导航装置新取得的加速度分布图相比较。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得在所述所存储的加速度分布图(18，19，20)与所述新取得的加速度分布图(12)之间的相似度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，不相似的新取得加速度分布图(12)被存储在数据库(17)中。

4.根据前述权利要求中任意一项所述的方法，其特征在于，为所述导航装置的一个使用者取得多个加速度分布图(12)。

5.导航装置(100)，具有存储器(27，31)和处理器(26)以及具有加速度传感器(29)，所述加速度传感器产生的加速度信号在处理器(26)中被处理，其特征在于，在所述存储器(27，31)中存储加速度分布图(30)，以致为了通过所述导航装置(100)识别驾驶员-车辆-组合，能够将所述存储的加速度分布图与通过所述加速度传感器(29)新取得的加速度分布图相比较。

6.用于根据权利要求5所述的装置(100)的计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包含路线计算算法，所述路线计算方法由所述处理器(26)完成，其中所述路线计算算法包括依据权利要求1至4中任一项所述的方法。

7.机器可读、尤其是计算机可读的数据结构，所述数据结构通过根据权利要求1至4中至少一项所述的方法和/或通过至少一个按照权利要求5所述的计算机程序产品而产生。

8.机器可读、尤其是计算机可读的数据载体，在所述数据载体上记录和/或存储至少一个按照权利要求6所述的计算机程序产品和/或在所述数据载体上为调用而准备好至少一个根据权利要求7所述的数据结构。

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