用于无人驾驶车辆的定位系统的制作方法

无人驾驶车辆需要尽可能静态的环境，以便能够可靠地进行自行定位并且随后进行对应的导航。在内部区域中，定位是在环境传感器的帮助下进行的；而在外部区域中，定位是在GNSS的帮助下进行的。

尤其在内部区域(例如大厅)中，基于基础设施的取向来进行定位，例如借助于传感器和SLAM方法来创建环境的本地地图。在外部区域中，定位是通过GNSS进行的，即是基于卫星的，因为通常不存在或者不存在足够的可供车辆自行定向的静态基础设施。问题在于外部区域与内部区域之间或者内部区域与外部区域之间的过渡，即两种定位方法之间的可靠切换。

因此，本发明的目的是提供一种用于无人驾驶车辆的定位系统，该定位系统能够在外部区域中的定位方法与内部区域中的定位方法之间(或相反情况)执行可靠的切换。即，目的是在内部区域与外部区域之间(或相反情况)的过渡区域中实现无人驾驶车辆的可靠定位。

对于在内部区域(Indoor)中应用的情况，在无人驾驶(即，从自动化的直至自主的)车辆中例如使用激光扫描仪来进行车辆的定位和导航并进行环境检测。由此，确定从出发点到目的点的、可以进行无碰撞行驶的适合的行驶路线。针对内部区域使用的传感器组由于其对脏污和天气影响的敏感性通常只可用于在室内(Indoor，即，例如在大厅里)使用。

对于在外部区域(Outdoor)中应用的情况，在无人驾驶(即，从自动化的直至自主的)车辆中有利地使用基于卫星的系统GNSS来进行定位。但是，这不能在内部区域中使用，因为信号接收通常太弱或不可靠。

在内部区域中使用的系统和在外部区域中使用的系统相互独立地工作，以便可以很好地在相应区域中定位车辆。问题在于：可靠地识别这些区域之间(即，内部区域与外部区域之间或相反情况)的过渡，并对应地快速切换定位方法。这个问题通过下面描述的系统来解决。

提出一种用于无人驾驶车辆的定位系统，所述车辆以无人驾驶的方式从出发点向目的点行驶，其中，所述定位系统具有用于在内部区域中定位所述车辆的传感器组并且还具有用于在外部区域中定位所述车辆的至少一个检测装置。此外，定位系统在外部区域与内部区域之间(或相反情况)的过渡区域处提供至少一个定向点，其中，当所述至少一个定向点被传感器组和/或检测装置检测到时，将用于在内部区域中定位车辆的定位方法切换成用于在外部区域中定位车辆的定位方法，或者反之亦然。

无人驾驶车辆是从自动化驾驶直至自主驾驶(对应于SAE J3016自主分级中的级别2及更高级别)。可以由一个或多个控制器来实现控制，这些控制器对用于提供对应的无碰撞轨迹所需的数据进行处理，并向车辆的执行器输出对应的控制信号以执行驾驶任务。所需的数据由安装在车辆上的传感器组和/或检测装置来确定，它们接收有关车辆环境的信息，例如关于车辆所在地的信息。根据车辆的位置或所在地，通过对应的定位方法对该车辆进行定位。基于此信息，然后可以进行从出发点到目的点的导航。

如果无人驾驶车辆从内部区域移动到外部区域或相反情况，则可能的是：针对相应区域使用的定位装置(即，传感器组或检测装置)不再提供可靠的定位，因为这些定位装置例如不再接收稳定的信号或者不存在用于定向的基础设施。因此需要改变定位方法。必须可靠地进行对这些区域之间的过渡(也被称为过渡区域)的识别，以便可以实现在这些区域之间的无缝驾驶。然而，无论是用于在内部区域中进行定位的传感器组、还是用于在外部区域中进行定位的检测装置都不能令人满意地执行该任务。为此在过渡区域处提供至少一个定向点(也被称为界标)，该定向点将对应区域标记为过渡区域。

定位的目的是：确定车辆的确切位置，并使其随时可供使用。车辆位置在此始终包括车辆在坐标系X、Y、Z(全球的或本地的)中的位置以及作为方位角或欧拉角(滚动、俯仰、偏航)的车辆的取向。为了精确定向和定位，可以使用预先保存的地图、或者例如借助于SLAM实时确定的地图。

通过提供至少一个定向点，可以进行从借助于GNSS进行车辆定位到通过传感器组进行定位的切换，并且/或者反之亦然。在外部区域中仅存在非常有限的定向点，因此通常基于卫星进行导航。可以通过该或这些定向点在全球地图和本地地图中记录车辆的位置，以便将过渡标记在两个地图中，并且在控制无人驾驶车辆时可以动用此信息。因此，当检测到接近或(即将)进入过渡区域时，可以准备进行切换，并且然后在通过过渡区域时执行切换。

在一个实施方式中，所述至少一个定向点是来自QR码、基础设施的经限定的结构中的一者、一个或多个固定安装的物体、一个或多个车道或它们的组合。

QR码可以贴在过渡区域处，并由布置在车辆上的传感器组来检测。该检测有利地作为光学检测来进行，即，例如借助于摄像头来进行。可以使用传感器组中的不同传感装置来进行对经限定的基础设施的检测。下述各项可以用作表征基础设施的定向点：大厅的屋顶或其存在与否、用作过渡区域的门或入口门/出口门、通往内部区域或外部区域的开口的边框、房屋边缘、或者还有独特的建筑物群。固定安装的物体同样可以被用作定位点。这种固定安装的物体例如是一个或多个柱子、屏障、固定在建筑物或过渡区域处的牌子、或其他固定安装的物体。固定安装的物体处的车道也可以用作定位点。这些固定安装的物体的存在与否可以指示内部区域与外部区域之间的过渡。然而，线路类型或颜色的变化也可以指示这种过渡。也可以通过线路布局的变化(例如通过横向线)来指明过渡区域。

在一个实施方式中，通过光学检测或者通过3D检测来进行对所述定向点的检测。可以根据定向点的类型来选择检测类型并相应地选择传感器组的类型。对于边框或门的检测而言可能很有意义的是，将例如借助于3D雷达或3D激光雷达进行的3D检测与SLAM结合。当进行以下检测时，借助于摄像头进行光学检测可以是很有意义的：检测是存在大厅屋顶，即车辆在内部区域中；还是只位于天空下，即车辆在外部区域中。

在一个实施方式中，借助于通过GNSS(即，基于卫星)的检测装置来在外部区域中进行定位。此外，定位也可以借助于惯性传感装置(即所谓的IMU)来进行。该惯性传感装置是多个惯性传感器在空间上的组合，这些惯性传感器尤其具有加速传感器和转速传感器并且检测物体的固有运动。通过使用IMU可以支持通过GNSS进行的定位。

在一个实施方式中，用于在内部区域中进行定位的所述传感器组包括激光雷达、雷达、摄像头、超声波、WLAN、UWB(超宽带)、无线电、摄像头中的至少一者或它们的组合。可以借助于SLAM进行定位，因为在这种情况下始终提供当前环境地图。借助于刚刚提到的系统进行的这种定位当然也可以被用于外部区域中。

术语“SLAM”，其来源于英文“Simultaneous Localization and Mapping”并且德文中称之为“Simultane Positionsbestimmung und Kartenerstellung(同时定位与地图创建)”，可以被理解为如下方法，其中移动车辆同时进行其环境地图的创建和对其在该地图中的位置(位姿)的估计。例如，在进行SLAM定位的情况下，使用“Scanmatching(扫描匹配)”方法来在先前保存的地图内找出与当前测量到的点云的匹配。

例如，车辆是无人驾驶运输车辆。在物流领域中，运输车辆被用于运输货物、将货物装载到所提供的储藏装置中、以及从储藏装置卸载货物。最新的发展可以实现使得许多此类工作能够以无人驾驶(即自动化或甚至自主)的方式来执行。为了可以实现无人驾驶，车辆上需要对应的传感器系统或传感器组。还需要对应的控制装置，这些控制装置处理传感器数据并且随后给车辆预先设定要行驶的行驶路线。

无人驾驶运输车辆(简称FTF，或其英文为Automated Guided Vehicle，自动导引车辆，简称AGV)是一种落地式输送机或简称地面输送机，其用于水平的和/或竖直的物料运输。该车辆的驱动由控制装置通过对应的控制信号进行控制，从而可以使该车辆自动化地或自主地行驶。物料运输可以被理解为将物料从启程地运送至目的地，但也可以被理解为装载和/或卸载物料(例如，从高架上)。在此，后续的运输可以由同一台FTF或者由其他车辆来进行。

利用所提出的定位系统，这种无人驾驶运输车辆还可以以无人驾驶的方式将物料从内部区域运输到外部区域，或者反之亦然。

外部区域可以是工厂场地或封闭的物流场地。特别是在存在大厅和不存在大厅的封闭的场地内的物流交通中，在外部区域和内部区域中都使用无人驾驶车辆或运输车辆，因此需要识别过渡区域以实现无缝物料运输和无碰撞移动。封闭的场地应理解为仅允许经限定的交通工具(即，仅经授权的车辆)在其上行驶的场地。此外，在这些场地中，专门针对此场地预先设定交通规则。

在一个实施方式中，所述定位系统还具有用于与在所述过渡区域处额外(任选地)提供的引导系统进行通信的通信装置，其中，所述引导系统被形成为用于与多辆无人驾驶车辆进行通信并对所述车辆进行控制。

在允许所谓的Car2X或V2X通信的通信装置的帮助下，可能例如在建筑物入口(即过渡区域)处安装虚拟交通灯。该交通灯可能通过引导系统来授权车辆驶入或驶出，或者预先设定和/或控制这些车辆的进一步的行为。这样，可以额外地通过引导系统来协调对各车辆的导航。通信系统可以布置在无人驾驶车辆中。

还提出了一种借助于定位系统来定位无人驾驶车辆的方法。该定位系统已经在前面的描述中进行了描述。定位系统具有用于在内部区域中定位车辆的传感器组并且还具有用于在外部区域中定位车辆的至少一个检测装置，其中，当检测到车辆接近或进入外部区域与内部区域之间(或相反情况)的过渡区域时，在无人驾驶车辆的在外部区域中的定位方法与在内部区域中的定位方法之间进行切换，或者反之亦然。

有利地，通过布置在过渡区域处的引导系统来控制多辆无人驾驶车辆，其方式为对该多辆车辆的导航进行协调。由此，可以控制交通流，即例如使多辆无人驾驶车辆驶入和/或驶出内部区域。

在下文中借助附图来详细阐述本发明的优选实施方式。

图1示出了根据本发明实施方式的用于控制无人驾驶车辆从出发点到目的点的定位系统。

图1示出了示例性场景，其中示出了无人驾驶车辆1从出发点或出发地S去往目的点或目的地Z的行驶路线P。出发地S位于外部区域“Outdoor”。无人驾驶车辆1必须先通过外部区域“Outdoor”中的一个区域，然后驶过大厅(即内部区域“Indoor”)，以便然后再次在外部区域“Outdoor”于目的地Z结束其行程。

无人驾驶车辆1可以在外部区域“Outdoor”通过GNSS 10动用基于卫星的定位方法，以便定位其所在地。因此，该车辆可以确定其在相关区域的全球地图内的位置，该区域在图1中显示为云。外部区域“Outdoor”通常具有不断再次改变的基础设施，即可用于传感器自行定向的固定定向点很少或者不存在。此外，安装在车辆1上的传感装置或传感器组通常对诸如脏污等外部影响敏感。此外，借助于GNSS 10进行定位明显更可靠且更精确，尤其当信号足够强时，这在外部区域“Outdoor”通常是这种情况。出于这个原因，通常基于卫星来进行定位。然而，仍然可以设有定向点11，例如，以便可以实现在没有理想地被卫星信号覆盖的区域中进行定位。如果定向点是固定点，例如房屋边缘或在其形状方面经明确限定的且固定的结构，则可以将这些固定点存储在全球地图中并用于导航。

图1中的内部区域“Indoor”是矩形内的区域，并且可以是大厅或其他(通常封顶的)设施。内部区域“Indoor”的特征在于本地地图中展示的现有基础设施，该本地地图要么是预先创建的，要么借助于SLAM一直实时创建。内部区域“Indoor”与外部区域“Outdoor”之间的过渡区域20由至少一个、有利地两个定向点12、13来标记。有利的是，在过渡部20(其通常是门或大门或另外的通道)的各侧分别布置有定向点12、13，使得还由此来标记并限定通道的宽度。

一旦车辆1的行驶路线P进入外部区域“Outdoor”与内部区域“Indoor”之间的、由定向点12标记的过渡区域20，定向点12就被传感器组或检测装置或这两者检测到，并且将定位方法从通过GNSS 100工作的检测装置切换到传感器组，该传感器组借助于已经描述的、车辆内部的传感装置(例如激光雷达、雷达、摄像头等)工作。

在内部区域“Indoor”内，例如借助于无人驾驶车辆1的传感器组来控制无人驾驶车辆，例如借助于来自激光雷达、雷达、摄像头、无线电、WLAN的组合或它们的组合，如已描述的那样。有利地，借助于SLAM进行定位。在图1中，虚线30标记出借助于激光扫描或扫描匹配确定的、无人驾驶车辆1的行驶路线P。

一旦车辆1的行驶路线P到达由定向点13标记的、内部区域“Indoor”与外部区域“Outdoor”之间的过渡区域20，就检测定向点13，并且将定位方法从传感器组切换到检测装置，以使无人驾驶车辆1可以再次借助于GNSS 10在外部区域“Outdoor”中进行定位并被导航到目的地Z。

在存在多辆无人驾驶车辆1的情况下，可以设有布置在过渡区域20处的引导系统21，该引导系统可以与对应装备的车辆1通信。引导系统21用于对驶入和驶出内部区域“Indoor”或外部区域“Outdoor”进行协调。此外，该引导系统还可以完成其他任务，例如协调车辆1及其任务。

附图标记清单

1 无人驾驶车辆

11；12，13 定向点

20 过渡区域

21 引导系统

10 GNSS(卫星)

Indoor 内部区域

Outdoor 外部区域

S 出发点

Z 目的点

P 行驶路线