街外区域中的地图的创建和更新

技术领域

本发明涉及一种用于通过服务器单元来创建至少一个停车基础设施的地图的方法、一种外部服务器单元以及一种系统。

背景技术

在汽车工业中，基于众包的服务在地图和用户界面领域的变得越来越重要。这种发展例如基于在车辆中越来越多地使用传感器而产生。目前已知的、基于众包方案的服务针对于泊车过程、摩擦系数地图的创建和用于高度自动化行驶功能的地图创建。

在这些服务中，传感器数据经由所谓的发送车辆的车辆传感装置来收集并且被传输给服务器单元或云。接下来，处理这些传感器数据，以提供所述服务。车辆或驾驶员能够调用所提供的服务。所述服务的用户被归类为接收车辆。

该领域中的至今为止的解决方案主要涉及所谓的街上(On-Street)区域。由此，车辆的位置大部分情况下能够通过GPS传感器来精确地确定并且例如用于创建路边停车位的停车空间地图。在所谓的街外(Off-Street)区域中，一般不能使用GPS传感器，由此，地点精确地配属传感器数据可能是有问题的。

发明内容

本发明所基于的任务可以视为，提出一种用于创建街外区域中的地图的方法。

该任务借助于独立权利要求的相应主题来解决。本发明的有利构型是各个从属权利要求的内容。

根据本发明的一个方面，提供一种用于通过服务器单元来创建至少一个停车基础设施的地图的方法。记录在停车基础设施内的未占用的停车位，其中，通过外部服务器单元来接收由至少一个车辆的车辆传感装置所求取的路径信息和周围环境信息。所述路径信息被划分为路径区段。在另一步骤中，通过外部服务器单元来矫正这些路径区段，以补偿误差。将经矫正的路径区段用于创建或者更新停车场基础设施的几何地图。借助所述周围环境信息并且借助经矫正的路径区段，沿着路径感测已占用的和未占用的停车位，以求取停车基础设施内的未占用的停车位。

根据一种有利构型，提供一种用于通过至少一个车辆来收集传感器数据的方法。该车辆具有控制器和车辆传感装置。通过车辆传感装置求取传感器数据，该传感器数据具有该车辆的路径的路径信息和周围环境信息。所述路径信息和周围环境信息被发送给外部服务器单元。根据一种有利构型，提供一种用于接收和分析评价车辆传感装置的传感器数据的控制器，其中，该控制器设置为用于实施用于收集传感器数据的所述方法。

根据本发明的另一方面，提供一种外部服务器单元，其中，该外部服务器单元设置为用于，实施用于创建至少一个停车基础设施的地图的方法的所有步骤。

根据本发明的另一方面，提供一种具有至少一个车辆并且具有至少一个服务器单元的系统。该至少一个车辆具有车辆传感装置，该车辆传感装置具有至少一个环境传感器并且具有至少一个测距装置。该至少一个车辆具有控制器，该控制器以传递数据的方式与车辆传感装置连接并且设置为用于分析评价车辆传感装置的传感器数据。

尤其在城市中，对停车位的寻找造成高交通流量并且可能延长用于所经过路线的时间。相应的停车寻找交通可以划分为在街上区域中或者说在道路边缘和在街外区域中或者说停车楼中。至今为止，基于社区的泊车的主要应用情况在于市区的街上区域中。街外区域被部分数字化，使得例如能够通过栅栏系统(Schrankensystem)、自动付款机以及相应的传感装置来求取占用数据。

通过该方法，能够求取停车基础设施(例如停车楼、车库、地下车库和类似物)的占用状态并且能够同时求取基础设施的以及停车基础设施的占用状态的地图。尤其，能够通过车辆在驶过对应的基础设施时的传感器数据来求取静态的和动态的基础设施数据。静态的基础设施数据例如可以具有该基础设施的几何造形(Formgebung)。动态的基础设施数据相当于发生变化的占用状态并且可以具有可变的数据，例如工地或者路障(Sperrung)。

通过用于创建至少一个停车基础设施的地图的方法和用于通过至少一个车辆收集传感器数据的方法能够省去在当地安装基础设施并联网。由此，能够使用于建造和运行停车基础设施的成本降低。尤其，可以由服务供应商提供占用状态和停车基础设施地图。因此，能够提供在停车基础设施与驾驶员之间的接口。这类解决方案也能在没有附加耗费的情况下适应变化，例如停车基础设施的新建或者停车基础设施的拆除。

通过车辆传感器能够得到关于基础设施的静态信息和动态信息的对应传感器数据，而无需调用基础设施(例如栅栏系统、支付系统、地板传感器或者天花板传感器)自身的数据。

此外，该方法可以利用来自超声波系统的、针对街上区域已经确定的数据集或传感器数据。

在所述方法中，在可能的第一步骤中，通过传感器数据所求取的、与时间相关的路径信息被按地点归一化。由此，路径信息的时间信息被去除，由此，仅产生二维空间中的、所驶过的坐标。

基于经归一化的路径信息，确定具有最大曲率的点。这可以通过扫描整个路径来实现。由此，辨识出拐弯过程。这些最大曲率点被用作截点，用以将路径划分为多个路径区段。由此，能够简化对路径信息的进一步处理或适配。

接下来，进行路径区段的矫正。同时可以实施回环识别，因为车辆一般在相同的或者相似的地点驶过并且又离开停车基础设施。因此，可以将停车楼入口定义为路径的起始和目标。可以借助空间变换来实施路径区段的矫正，其中，尤其补偿测距法数据的不符合规则性

基于已安装在车辆中的传感器可以在车辆驶过停车场基础设施内的路径时扫描该车辆的环境。由此，能够获得除具有静态数据以外也具有动态数据(例如进行泊车的车辆)的周围环境信息。由此，能够辨识出布置在该车辆的环境周围且静止的车辆。借助这些车辆的大小，可以确定已经被占用的或者未被占用的停车位。因此，能够提供用于灵活且独立于基础设施地求取停车基础设施的占用状态的可能性。替代或附加地，可以在回环识别的范畴内实施占用状态的求取。

所求取的空闲的和占用的停车位可以与停车基础设施的几何地图一起存储在车辆内部控制器的存储器中或者车辆外部的服务器单元中。所存储的数据随后被提供给其他交通参与者或者被进一步处理。

根据一种实施方式，在路径信息中求取具有最大曲率的点，并且将路径信息划分为由最大曲率点限界的、近似线性的路径区段。由此，各个路径能够被划分为限定的路径区段，由此，路径信息的进一步分析评价和优化得到简化。因此，能够按区段地计算或实施例如用于路径信息的矫正或者归一化的对应步骤。

根据一种实施方式，求取停车基础设施的入口的位置，其中，使路径信息这样相称于该入口的位置：使得路径信息在入口的位置处起始。通过传感器数据的这种归一化或标准化，能够就多个车辆所经过的路径来建立传感器测量数据的可比性。通过这种标准化能够使多个车辆的传感器测量数据用于，通过冗余测量以更高的精度来创建基础设施地图和占用地图。所述标准化可以在时间上和/或空间上进行。

尤其，停车基础设施的入口的和/或出口的位置能够被确定并且相称于入口和/或出口的绝对位置或者说例如通过GPS传感器冗余地求取的位置。在此，位置信息也可以按照端点相称地来进行适配，所述端点是入口位置和出口位置。

根据另一实施方式，通过借助圆来扫描路径信息来实施最大曲率，其中，该路径信息的路径被引导穿过圆心，并且将该路径进入到圆中的进入点与圆心之间的和圆心与该路径从圆离开的离开点之间的两个矢量用于求取最大曲率。该曲率可以基于这两个矢量之间的角度来确定。在整个路径长度上所求取的曲率在限定的点、例如转弯处构成最大值，所述点能用于将该路径划分为路径区段。

根据另一种实施方式，借助多个路径信息的几何规则性实施路径区段的矫正，其中，将最大曲率点定义为带有角度的拐弯点并且将所述点用于矫正路径区段。路径信息的失真尤其可能产生于车辆的车轮不均衡地转动的转弯处。在此，可以将相邻路径区段的定向相互比较。在所述路径区段相对彼此正交布置和平行布置方面进行该比较，由此，以适配于环境的地理条件的方式来校正路径区段的定向。

根据另一实施方式，基于沿着至少一个车辆的路径所求取的、已占用的和未占用的停车位来确定停车位层的变化并且在地图的创建或更新中考虑该变化。一般地，停车位和因此车辆在停车基础设施内的可能分布在停车基础设施的竖直层上规则地构型。通过确定这种规则性能够辨识出周围环境信息中的层变化并因此构成车辆的路径走向中的高度变化。

根据另一实施方式，通过车辆的测距法测量来求取路径信息。一般地，GPS传感器的使用在街外区域中受限制，所以可以基于测距法数据来求取由车辆所经过的路程或路径信息。由此，能够给周围环境信息配属空间相对信息。

根据另一实施例，通过计算相似度来融合多个车辆传感器所求取的周围环境信息。由此，能够确认这些测量并且补偿测量不可靠性。例如，为了评估多个周围环境信息，例如进行泊车的车辆的位置和尺寸，能够求取雅卡尔系数。

根据另一实施例，使多个路径信息在最大曲率点处相互组合。路径区段的区段式组合可以更精准且更快速地实施。由此，停车基础设施的所创建的地图的精度能够随着由车辆进行的测量的数量增加而提高。

根据一种构型，提供所求取的地理地图和所求取的空闲的停车位，用以被其他交通参与者调用。由此，所述信息能够在服务的范畴内被存储并且可供用于接收车辆以及停车基础设施的运营商。

附图说明

下面，根据强烈简化的示意图详细阐述本发明的优选实施例。在此示出：

图1根据一种实施方式的系统的示意图；

图2用于说明路径信息的空间归一化的示意性曲线图；

图3：用于说明最大曲率点的空间上经归一化且经矫正的路径的示意图；

图4：用于求取曲率的圆的示意图；

图5：具有沿着多个路径所求取的曲率和空间上经归一化的路径上的最大曲率点的位置的示意性曲线图；

图6-8：用于说明路径区段的矫正的工作方式的示意图；

图9：用于比较多个传感器的周围环境信息的示意图；

图10：用于说明路径信息的空间归一化的示意性曲线图，和

图11：用于说明多个所求取的路径的组合的示图，所述路径在最大曲率点处区段式地相互组合。

具体实施方式

图1中根据一种实施方式示出系统1的示意图。

系统1具有至少一个车辆2，该车辆实施为发送车辆并且用于收集传感器数据。根据该实施例，车辆2具有车辆传感装置，该车辆传感装置具有两个所示出的超声波传感器4、6。此外，车辆2具有用于收集路径信息的测距装置8。此外，车辆传感装置可以具有激光雷达传感器、雷达传感器、摄像机传感器和类似物。

车辆2可以经由通信单元10与外部服务器单元12通信并且传输所求取的传感器数据。外部服务器单元12能够基于所传送的传感器数据创建停车基础设施14的几何地图和占用地图。在图1中示例性地示出街上状况，在该街上状况中，已由车辆2求取到空闲的停车位16。通过外部服务器单元12将空闲的停车位16提供给其他车辆18，即所谓的接收车辆。

此外，车辆2具有控制器20，该控制器构型为用于读取超声波传感器4、6的和测距装置8的传感器数据并且至少暂时地缓存这些传感器数据。视构型而定，在经由通信单元10将传感器数据发送给服务器单元12之前，控制器20可以部分地或者完全地分析评价这些传感器数据。

下面，说明图2至11以阐明根据本发明的方法。本方法的各步骤可以按照所说明的顺序相继地实施或者相互独立地实施。

图2示出用于说明通过测距装置8所求取的路径信息22的空间归一化的示意性曲线图。原始路径信息22以x-y平面中的坐标的形式存在并且具有时间信息t，该时间信息确定对应的曲线图的高度。路径信息22在一个步骤中经归一化，由此去除时间信息t。由此，产生存在于二维x-y平面中的经归一化的路径信息24。

通过归一化能够补偿时间跳跃23，该时间跳跃例如由于车辆2的停止而产生。

在图3中以空间上经归一化且经矫正的路径24的示意图示出该方法的另一步骤以说明最大曲率点26。点26被用作分割点，用以将路径24分为单独的、近似直的路径区段28，所述路径区段在点26处相互连接。

图4示出用于在沿着路径24的任意位置处求取曲率Kr的圆K的示意图。圆K具有中心点M，从该中心点出发示出指向圆边缘R1、R2的两个矢量V1和V2。点R1、R2由路径24进入圆K的进入点R1和离开该圆的离开点R2来确定。通过以下关系式可以将这两个矢量V1、V2之间的角度a用于计算曲率Kr：

Kr＝0.5*(cos(a)+1)

基于该关系，可以关于最大曲率点26来扫描所有由车辆2所求取的路径24。除了相应最大值26的存在以外，曲率最大值26的分布也可能是重要的。这由图5得知，该图示出具有沿着多个路径24所求取的曲率Kr的示意性曲线图和空间上经归一化的路径24上的最大曲率点26的位置。

在图6-8中示出用于说明路径区段28的矫正的工作方式的示意图。该矫正是该方法的另一可能步骤。

基于测距装置8与车轮转动的相关性，这种测距装置8可能在转弯时产生可测量的偏差，该偏差导致对路径24的失真描述。为了矫正这种偏差，分别将至少两个路径区段28的定向相互比较。在此假设，通过几何规则性、例如90°角将所述路径区段28相互相关。一般地，相对置的路径区段28相互平行地定向。借助这些规则性可以实施路径区段28的定向相对彼此的校正。由此得到经矫正或者说经校正的路径区段29。该过程通过在图6-8中所示出的示例来阐明。在此，所述点是各个最大曲率点26，这些最大曲率点对对应的路径区段28、29在端侧限界。

在图9中示出用于比较多个传感器4、6的周围环境信息的示意图。根据该实施例，由传感器4、6探测到布置在左侧的车辆或障碍物30和布置在车辆2的右侧的障碍物32。在该曲线图中，沿着路径24在对应的探测地点示出这些障碍物30、32。

在此，经矫正的路径区段29已经被合并成回环34。基于该步骤，能够基于所探测到的障碍物30、32确定关于可能的停车位16的规则性。根据该实施例，每个回环34构成停车基础设施14的一个层z。在曲线图中示出被障碍物32、34占用的停车位的分布。

此外，可以通过具有连续的障碍物30、32的区段或不具有障碍物的区段来估计停车基础设施14的各个层z。

下面说明规则性的求取和来自车辆2的多个测量序列或者说多个行驶的周围环境信息的融合。

基于上述矫正步骤来求取由回环特定的规则性或标记并且所述规则性或标记例如可以具有可能的停车位16的分布。借助所求取的最大曲率点26，可以将路径24分成多个不同的闭合回环34，这些回环可以分别由多个区段29组成。

在此，点26的局部最大值可以是对应回环34的进入点36和离开点38。这可以在多个行驶或路径信息24的情况下实施，所述多个行驶或路径信息在图10中示例性示出。在此，替代或附加地，可以实施个体的、针对回环特定的矫正。

可以收集沿着多个路径回环34的障碍物30、32并且将这些障碍物用于识别空闲的停车位16。被障碍物30、32占用的停车位与空闲的停车位16互补地突显出，所以生成停车基础设施14的占用情况，以便能够作出关于空闲的停车位16的结论。

针对每个识别到的障碍物30、32可以使用一个占位符，该占位符用作对于车辆的参照或者对于停车基础设施14的静态构型、例如立柱的参照。基于所求取的、障碍物30、32相对于进行测量的车辆2的距离，也可以考虑障碍物30、32之间的横向间距。

对由不同的传感器4、6或者由不同的车辆2求取到的障碍物30、32的多个测量的整合可以基于求取所谓的并交比单元(Intersection-over-Union-Einheit)或雅卡尔系数来进行。由此，能够在生成占用地图时考虑强烈地相互关联的测量结果或者说障碍物40。具有低相似度或小雅卡尔系数的其他障碍物42可以被去除。

为了实施整合，可以将各个障碍物30、32线性地沿着路径长度L绘制到一个曲线图中。接下来可以将不同曲线图的障碍物30、32叠加并且进行相互比较。这些步骤由图10阐明。

图11示出的示图用于阐明多个所求取的路径的组合，所述路径按区段在最大曲率点处相互组合。各个路径24已被不同的车辆2记录并且传送给服务器单元12。在求取到最大曲率点26之后，使基础设施14的各个路径区段28在其长度d方面相互适配。接下来，可以将这各个路径区段28进行叠加或求平均。

在附图中分别示出的信息和路径可以通过车辆2的一次或多次测量来求取。在多次测量的情况下，可以将各个信息相互耦合并因此得到完善。