Romy Labahn

Entwurf eines Kalman-Filters zur Integration von DGPS- und Radsensordaten

Aufgabenstellung
Ein Fahrzeug bewegt sich im zweidimensionalen kartesischen Koordinatensystem und erhält während des Bewegungsvorganges geometrische Informationen und Positionsinformationen aus Radsenor- bzw. DGPS- Daten.
Gemeinsam sollen diese im Kalman- Filter zur Ortung des Fahrzeuges in Echtzeit dienen.

Zielstellung

    * Echtzeitfähigkeit des Filters und damit robust gegenüber Ausreißern im Beobachtungsmaterial sowie sensorspezifischem Fehlverhalten
    * Glatter Verlauf und Formtreue der gefilterten Trasse für Anwendungen in Map-Matching-Technologien
    * Verbesserte Ortungsgenauigkeit

Vorgehensweise
Der Entwurf des hybriden Kalman- Filters basiert auf geometrischen Zusammenhängen und physikalischen Modellvorstellungen. Es wird eine gleichförmige Kreisbewegung implementiert, wobei das Bewegungsverhalten durch eine Mischung aus kartesischen und bahnbegleitenden Parametern repräsentiert wird.

Ergebnis
Die Mitführung der Maßstäbe im Systemmodell sowie die rekursive Orientierungsbestimmung im Kalman- Filter bewirkt eine formtreue Wiedergabe der DGPS- Trasse. Aufgrund fehlender Referenz ist nur ein Soll- Ist- Vergleich zwischen gefilterter Trasse und DGPS- Trasse möglich. Die absolute Lage der gefilterten Trasse bestimmt sich ausschließlich aus den DGPS- Daten. Die relative Positionsgenauigkeit wird durch Radsensoren verbessert, was zusammen mit der hohen Abtastrate (50Hz) zu einer formtreueren Repräsentation der inneren Geometrie der Trajektorie führt. Maßstabsfehler in den Radsensoren bewirken vor allem in Kurven "Aufschwingeffekte", die im ungünstigsten Fall im Bereich mehrerer Meter liegen können. Eine Minimierung dieser Einflüsse ist mit dem zugrunde liegendem Datenmaterial nicht möglich. Hier ist der Ansatz für eine weitere Optimierungsstufe im Filterdesign zu sehen.
Die Datenverarbeitung in Echtzeit im Vergleich zum Post Processing birgt aufgrund der Unkenntnis zukünftiger DGPS- und Radsensordaten die Hauptproblematik darin, dass das System nicht in der Lage ist, grob fehlerhafte Sensorinformationen bereits vor dem Eintreffen zu erkennen und den Zustand des Systems glättend anzupassen.