车辆在停车设施中的自定位的制作方法

1.本发明涉及一种用于车辆在停车设施中进行自定位/自主定位/自动定位的方法，其中，在存储于存储介质上的数字地图的地图坐标系中确定车辆的第一位姿，借助于车辆的环境传感器装置产生展现车辆环境的环境传感器数据，基于环境传感器数据对在环境中的地标进行探测，在地图坐标系中确定地标的位置，在地图坐标系中根据地标的位置确定车辆的第二位姿。本发明还涉及一种相应的用于车辆的传感器设备。
背景技术：
：2.自主驾驶车辆借助合适的传感器和算法连续地确定其位置和方位，并且能通过与数字地图的比较确保其处于无静态障碍物的可通行区域内。为此，可在驾驶期间通过合适的环境传感器系统、例如摄像机、雷达系统以及激光雷达系统连续地对环境进行探测。可以借助于合适的算法对所得到的数字图像或数据进行分析，以识别突出的图像内容、所谓的特征或地标，例如表面、墙壁、边缘、地面标记线以及地面标记线的交点，并且确定它们的位置。3.在给定边界条件的情况下，分析结果的质量可能随着传感器类型的不同而不同，因而通常会同时使用多种传感器类型。其优点在于，即使在与公共道路和高速公路不同地视线经常受限的停车设施、例如停车楼中，也始终能够计算车辆位置和方位。4.可以利用一个或多个、必要时传感器所独有的定位算法将探测结果与数字地图的信息进行比较，该信息说明地标的地标类型及其在数字地图的地图坐标系中、即尤其在停车设施内的位置。基于所探测到的地标的从数字地图读取的位置并且在考虑所测得的在车辆与探测到的地标之间的距离确定在地图坐标系中的车辆位置和车辆方位。5.环境传感器系统和定位算法的运行使车辆的车载网络必须提供的能耗提高，并且对计算资源的需求很高。6.文献us2020/0200545a1公开了一种用于探测地标的方法，其中确定地标类型的探测仅限于所探测的环境数据的一部分。因此，例如在识别到静止车辆的图像区域中，放弃对地面标记线等的搜索。技术实现要素：7.本发明要解决的技术问题是，在车辆的自定位中借助环境传感器数据降低对计算资源的需求。8.该技术问题通过独立权利要求的相应的主题解决。有利的改进方案和优选的实施方式为从属权利要求的主题。9.本发明基于如下思想：基于车辆的第一位姿读取先前存储的对应规则，该对应规则使第一位姿对应于一种传感器类型或地标类型。基于该对应关系，选择环境传感器数据的第一部分，该第一部分借助于按照第一传感器类型构造的第一环境传感器系统产生。应用相应的第一地标探测算法来基于环境传感器数据的第一部分探测地标。10.根据本发明的一方面，提供了一种用于车辆在停车设施中进行自定位的方法，其中，在存储于尤其车辆的存储介质上的数字地图的地图坐标系中确定车辆的第一位姿。尤其借助于至少一个计算单元读取存储于存储介质上的对应规则，其中，对应规则使第一位姿对应于至少一种优选的传感器类型或至少一种主要的地标类型，尤其在第一位姿的环境中主要的地标类型。借助于车辆的环境传感器装置产生展现车辆环境的环境传感器数据。尤其借助于至少一个计算单元根据读取的对应规则、即尤其根据第一位姿与至少一种优选的传感器类型或至少一种主要的地标类型的对应关系，选择出借助于环境传感器装置的根据第一传感器类型形成的第一环境传感器系统产生的、环境传感器数据的第一部分。尤其借助于至少一个计算单元基于环境传感器数据来探测在车辆环境中的地标，并且确定地标在地图坐标系中的位置。在此，为了探测地标，对环境传感器数据的第一部分使用第一地标探测算法。尤其借助于至少一个计算单元根据地标的位置并且可选地根据第一位姿，确定车辆在地图坐标系中的第二位姿。车辆尤其是机动车，例如是汽车。11.自定位尤其可以理解为：车辆本身、尤其是至少一个计算单元对第二位姿的确定。第一位姿可以在此之前例如由车辆、尤其是由至少一个计算单元确定。在此，以已知的方式确定第一位姿，即，例如在使用车辆的第一环境传感器系统和/或第二环境传感器系统和/或其他的环境传感器系统的情况下确定第一位姿。第一位姿还可基于地理坐标来确定，该地理坐标借助于用于全球导航卫星系统(gnss，诸如gps、glonass、伽利略和/或北斗)的信号的接收器来确定。替代地，第一位姿也可以以不同的方式指定并且被提供给至少一个计算单元。12.在此处以及下文中，除非另有说明，位姿包括位置，其是对于车辆位姿的情况，可附加地包括方位，尤其是在地图坐标系中。车辆的第一位姿尤其包括车辆在地图坐标系中的第一位置和第一方位。车辆的第二位姿尤其包括车辆在地图坐标系中的第二位置和第二方位。在此，车辆在第一时间点具有第一位姿，在第二时间点具有第二位姿，第二时间点在第一时间点之后。13.停车设施例如可以是停车楼、停车场或其他停车区。停车设施具有多个停车位，车辆，尤其机动车，例如汽车，可停放在该停车位中。例如，它可是用于代客泊车的停车设施，其中，车辆由人类驾驶员或用户带入停车设施的入口区域。然后，驾驶员或用户可离开车辆，然后车辆可自主泊车。14.因此，该方法是一种用于完全自主驾驶车辆(也被称为自动驾驶车辆)的自定位的方法。然而，在其他实施例中，车辆不必配置为完全自主驾驶。于是，例如，自定位可用于半自主驾驶功能或辅助驾驶。15.地标可以理解为表示环境中的特征和/或图案，其可被识别并且可以对应于至少一条地点信息或位置信息。例如，地标可以是布置在环境中特定位置处的特征点或对象。16.一个地标可以对应于一种地标类型，尤其是借助地标的一个或多个几何特性和/或语义特性对应于地标类型。因此，例如，道路标记、车道标记、其他地面标记线、建筑物边缘或角、桅杆、柱子、交通标志、指示标志或其他标志、建筑物、植被元素、建筑物或其部分、交通控制系统的部分、二维码(例如qr码或条形码)、字母数字表达等都可相应被定义为地标类型。在此，一个地标也可以对应于多个地标类型。17.使第一位姿对应于至少一种优选的传感器类型或至少一种主要的地标类型可被理解为：当车辆处于第一位姿的第一位置时，使车辆的环境对应于至少一种优选的传感器类型或至少一种主要的传感器类型。18.环境传感器装置包含至少两个环境传感器系统，即，第一环境传感器系统和第二环境传感器系统。第二环境传感器系统根据第二传感器类型构造，第二传感器类型不同于第一传感器类型。19.一般而言，在产生环境传感器数据时可激活环境传感器装置的第一环境传感器系统和第二环境传感器系统，必要时还激活另外的环境传感器系统。因此，除了第一部分，环境传感器数据通常还包含借助于第二环境传感器系统产生的第二部分。20.然而，环境传感器数据的第二部分不被用于探测地标。换言之，地标的确定独立于环境传感器数据的第二部分。21.至少一个计算单元含有第一探测模块，其为软件模块，并且实现和/或存储第一地标探测算法。因此，激活第一探测模块，以探测地标。22.至少一个计算单元尤其还含有第二探测模块，其为软件模块，并且实现或存储第二地标探测算法。第二地标探测算法设计成基于借助于环境传感器装置的按照第二传感器类型构造的第二环境传感器系统产生的环境传感器数据的第二部分进行地标探测。然而，第二探测模块并未被激活以探测地标，或者说就探测地标的目的而言停用第二探测模块。23.地标探测算法通常可以被理解成如下的算法：其基于尤其一个或多个环境传感器系统的传感器数据识别一个或多个地标，并且确定地标相对于相应的环境传感器系统、尤其相对于车辆的位置，可选地对地标进行分类。地标探测算法可尤其设计为用于自动感知的算法，例如设计为用于自动视觉感知的算法。24.第一地标探测算法和第二地标探测算法的不同之处在于，它们设计成基于不同的传感器数据、即尤其基于按照不同的传感器类型构造的环境传感器系统的传感器数据探测地标。第一地标探测算法例如可设计成基于摄像机图像或激光雷达点云进行地标探测，而第二地标探测算法例如可设计成基于雷达数据进行地标探测，或者反之。然而，其他的情况和传感器类型或传感器数据类型也是可能的。25.也可以被称为计算机视觉算法或机器视觉算法的自动视觉感知算法可被视为用于自动执行视觉感知任务的计算机算法。还被称为计算机视觉任务的视觉感知任务例如可被理解为：用于从图像数据提取信息的任务。视觉感知任务原则上尤其可以由能够视觉感知与图像数据对应的图像的人实施。然而，在当前的情况下，视觉感知任务同样自动执行，无需人工辅助。26.计算机视觉算法例如可包含图像处理算法或用于图像分析的算法，其通过或已通过机器学习训练，并且例如可基于人工神经网络，尤其是卷积神经网络。计算机视觉算法例如可包括对象识别算法、障碍物识别算法、对象跟踪算法、分类算法和/或分割算法。27.相应的算法还可类似地基于与人类视觉可感知的图像不同的输入数据来实现。例如，来自红外摄像机、激光雷达系统等的点云或图像同样可借助于相应匹配的计算机算法进行评估。严格来说，相应的算法不是用于视觉感知的算法，因为相应的传感器可以在视觉无法感知、即肉眼无法感知的区域中工作，例如在红外范围内工作。因此，在本发明的范围内，这种算法被称为自动感知算法。因此，自动感知算法包括自动视觉感知算法，但不限于人类感知。因此，根据这种理解，自动感知算法可包含用于自动执行感知任务的计算机算法，该计算机算法例如通过或已通过机器学习训练，并且尤其可基于人工神经网络。这样的广义自动感知算法也可以包括对象探测算法、对象跟踪算法、分类算法和/或分割算法，例如语义分割算法。28.在使用人工神经网络来实现自动视觉感知算法时，常用的架构是卷积神经网络cnn。二维cnn尤其可应用于对应的二维摄像机图像。cnn同样可用于其他自动感知算法。例如，三维cnn、二维cnn或一维cnn可应用于点云，具体取决于点云的空间维度和处理的细节。29.自动感知算法的结果或输出取决于特定的底层感知任务。例如，对象识别算法的输出可包括一个或多个边界框，该边界框定义了一个或多个相应对象在环境中的空间位置、以及可选的方位，和/或定义了一个或多个对象的相应对象类别。应用于摄像机图像的语义分割算法可包含用于摄像机图像的每个像素的像素平面的类别。类似地，应用于点云的语义分割算法可包含用于每个点的对应的点平面的类别。例如，像素平面或点平面的类别可定义相应的像素或点所属的对象类型。30.至少一种优选的传感器类型尤其包括第一传感器类型而不是第二传感器类型。至少一种传感器类型对应于一种或多种传感器类型，根据经验，如例如借助先前的分析行驶确定，其特别适合于在第一位姿或第一位置的相应的周围区域中进行自定位。在此，例如可通过以下方式预先确定具体涉及哪些传感器类型，即，对停车设施中的地标和各种其他地标进行探测和分类，从而可以使地标分别对应于相应的地标类型及与其关联的优选的传感器类型。尤其使每个地标类型对应于至少一种传感器类型。这样，当从存储介质读取的对应规则使第一位姿对应于至少一种主要的地标类型时，至少一个计算单元可导出相应的优选的传感器类型或至少一种相应的优选传感器类型。31.在此，对应规则例如可作为数字地图的一部分被存储起来，尤其是作为附加地图层或附加的地图图层。因此，例如对于停车设施的整个区域，可以为任意的位置或位姿预设相应的对应关系。32.激活第一探测模块可以理解为：它还包含在第一探测模块在相应的时间点已经被激活的情况下保持第一探测模块的激活。类似地，停用第二探测模块同样可包含，在第二探测模块在相应的时间点已经停用的情况下保持第二探测模块的停用。33.环境传感器系统可以一般地理解为：能够产生环境传感器数据或传感器信号的传感器系统，该环境传感器数据或传感器信号描绘、展现或以其他方式再现车辆或环境传感器系统的环境。例如，摄像机、雷达系统、激光雷达系统或超声波传感器系统可被理解为环境传感器系统。34.相应地，传感器类型可以理解为相应的环境传感器系统的具体设计，例如设计为摄像机、雷达系统、激光雷达系统或超声波传感器系统。根据方法的实施方式不同，也可以有更详细的、不同传感器类型的区分，例如，区分不同的摄像机(诸如在可见光范围或红外范围内工作的摄像机等)、区分例如在近距离或远距离特别敏感的不同的雷达系统、区分不同的激光雷达系统(诸如激光扫描仪或闪光激光雷达系统等)。在其他的实施方式中，也可以考虑在不同传感器类型之间进行更粗略的分类，例如根据探测到的物理现象进行分类。因此，例如，可以将光学传感器系统与对无线电波敏感的传感器系统或对超声波敏感的传感器系统等区别开来。不同分类的组合同样是可行的。35.第一探测模块的激活和/或第二探测模块的停用不必突然地或同时地发生。更确切地说，还可设置叠化，从而在过渡时段中两个探测模块、即第一探测模块和第二探测模块都被激活并被用于自定位。第一探测模块的激活和/或第二探测模块的停用或叠化同样不必在读取对应规则之后立即发生。例如，也可以在较早的时间点主动读取对应规则，从而使车辆计算单元有更多的时间来用于计划激活、停用或叠化。36.最后，对应规则同样并非必须是激活第一探测模块或停用第二探测模块的唯一条件和/或唯一基础。其他边界条件、例如车辆的瞬时速度或自定位所需的精度或最小精度尤其可以被包含在判断中。37.因此，通过考虑至少一种优选的传感器类型的对应关系，直接地通过借助对应规则使第一位姿对应于至少一种优选的传感器类型或间接地通过使第一位姿对应于至少一种主要的地标类型，可以尤其在自定位期间仅激活如下的探测模块：该探测模块能够以更高的可能性为自定位提供相对很大的可用性，因为对应的地标或特征存在于第一位姿的相应的环境中。与所有可用的探测模块的连续并行运行相比，根据本发明的方法节省了计算资源。这些节省的计算资源可有利地用于其他计算任务。因此，恰恰是对于自动驾驶车辆或高度自动化的车辆以及其中经常使用的嵌入式系统的有限计算能力而言，本发明具有特别有利的效果。38.根据方法的至少一种实施方式，设计成用于基于环境传感器数据的第二部分进行地标探测的第二地标探测算法根据对应规则被停用。换言之，根据对应规则停用第二探测模块。39.第二探测模块的停用并非必须意味着第二环境传感器系统的停用。尤其是，可以激活第一环境传感器系统和第二环境传感器系统，以及可选地必要时激活环境传感器装置的另外的环境传感器系统，以便产生环境传感器数据。换言之，既产生环境传感器数据的第一部分、也产生第二部分。第一部分用于探测地标，但第二部分不用于探测地标。然而，环境传感器数据的第二部分可替代地用于其他目的，例如用于一个或多个安全功能，例如紧急制动功能、距离控制功能、车道保持辅助功能等。40.例如，可以根据环境传感器数据的第二部分执行用于全自动或半自动地引导车辆的驾驶功能或辅助驾驶功能。41.环境传感器数据的第一部分和第二部分也可被解释为相应的数据流。于是，在一定程度上连续地或者在相继的单个图像或帧的意义上准连续地产生数据流。42.尤其是，可以将其他算法、例如其他自动感知算法应用于环境传感器数据的第二部分。根据其他算法的结果，至少一个计算单元可以产生至少一个控制信号，以用于车辆的至少半自动的引导。至少一个控制信号例如可以被传输到车辆的一个或多个执行器，其可实现车辆的至少半自动的引导。43.根据至少一种实施方式，第一环境传感器系统含有光学传感器系统或由光学传感器系统构成。例如，第二环境传感器系统含有雷达系统或由雷达系统构成。44.在此，光学传感器系统可以理解成如下的传感器系统：其基于光的探测，其中，光可包括可见光以及在红外或紫外光谱范围中的电磁波。换言之，光学传感器系统含有至少一个光学探测器。尤其摄像机或激光雷达系统是光学传感器系统。45.如果在第一位姿的环境中存在可见地标或可用红外光探测的地标，这样的实施方式是尤其有利的，上述地标可用于自定位并且尤其可用于确定第二位姿，然而，上述地标无法或无法以足够的可靠性借助雷达系统探测到。例如，这通常适用于车道标记、停车场标记或其他标记线、或车道标记线的交点等。此外，这也适用于如下的地标：需要其语义内容才能定义或单义地识别该地标。例如，交通标志或指示标志或警告标志等的含义可使用摄像机或其他光学传感器系统来确定，必要时通过后续的分割或探测算法来确定，而这几乎不可能或根本不可能通过雷达系统实现。46.因此，根据本发明的这样的实施方式，基于雷达系统数据进行地标探测的第二探测模块被停用，因为它不会为自定位提供显著优势。47.根据至少一种实施方式，在其中，第一环境传感器系统含有光学传感器系统或由光学传感器系统构成，地标包含至少一个地面标记线或至少一个地面标记线的至少一个交点。换言之，至少一个地面标记线或至少一个地面标记线的至少一个交点被探测为地标。48.根据至少一种实施方式，第一环境传感器系统含有雷达系统或由雷达系统构成。例如，第二环境传感器系统含有光学传感器系统或由光学传感器系统构成。49.如果在第一位姿的环境中主要存在不能被光学传感器系统探测到或不能被光学传感器系统可靠地探测到、但能被雷达系统探测到的地标，则这样的实施方式特别适合。例如，可能会被其他对象完全或部分覆盖的金属结构能被雷达系统可靠地探测到，而光学传感器系统则不能。例如，这种金属结构可以集成在墙壁或其他的建筑物部分中或其上。50.根据至少一种实施方式，其中，第一环境传感器系统含有雷达系统或由雷达系统构成，地标包含至少一个金属结构或建筑物墙壁或建筑物墙壁的一部分。换言之，至少一个金属结构或建筑物墙壁或建筑物墙壁的一部分被探测为地标。51.根据至少一种实施方式，例如借助于车辆的速度传感器确定车辆的瞬时速度。环境传感器数据的第一部分根据瞬时速度来确定，尤其根据瞬时速度激活第一探测模块。52.例如，根据瞬时速度停用第二探测模块。53.通过附加地考虑瞬时速度，可考虑以下情况：确定的传感器系统或由其产生的环境传感器数据在车辆静止或在低车速的情况下特别可靠，而在较高速度时可能不是这样。因此可以进一步提高自定位的可靠性。54.根据至少一种实施方式，环境传感器数据的第一部分根据预设的定位精度来确定。尤其根据预设的定位精度激活第一探测模块。55.例如根据预设的定位精度停用第二环境传感器系统。56.定位精度例如可以是用于定位的目标精度或用于确定第二位姿的目标精度，或者为第二位姿的定位而预设的最小精度。57.在这种实施方式中，可避免停用环境传感器系统、尤其第二环境传感器系统，这是因为：该第二环境传感器系统可能仅对自定位做出很小的贡献、但是它能引起更高的总体定位精度。因此，这些实施方式能够实现功耗与定位精度之间的权衡。58.根据至少一种实施方式，借助于车辆在停车设施中执行分析行驶，以便确定对应规则，其中，在分析行驶期间，激活第一探测模块，并且激活第二探测模块。59.在此，分析行驶尤其在确定第一位姿和第二位姿之前进行。因此，在分析行驶期间，车辆能确定在停车设施中的地标和可能存在的其他地标的类型和位置，并且因此产生或更新对应规则。换言之，以这种方式产生具有对应规则的附加的地图层。分析行驶并非必须是特意为了确定对应规则而执行的行驶过程，而是可以是车辆在停车设施中的正常使用。这样，通过分析行驶，或者必要时通过多个分析行驶，具有对应规则的地图层可通过其他的对应规则进行补充，并逐步建立起来，从而使本发明能得到越来越广泛的应用。60.分析行驶还可以附加地或替代地通过停车设施中的另外的车辆来执行。此时，在分析行驶期间，尤其激活另外的车辆的相应的另外的第一探测模块以及相应的另外的第二探测模块。关于环境传感器装置、第一环境传感器系统和第二环境传感器系统以及第一探测模块和第二探测模块的以上阐述可类似地转移到另外的车辆的对应的另外的环境传感器装置、另外的环境传感器装置的对应的第一探测模块和第二环境传感器系统、以及另外的第一探测模块和第二探测模块。61.尤其是，在车辆的分析行驶期间借助于环境传感器装置产生另外的环境传感器数据。对该另外的环境传感器数据应用第一地标探测算法以及第二地标探测算法，以确定对应规则。62.在替代的实施方式中，在车辆的分析行驶期间，借助于环境传感器装置产生另外的环境传感器数据。对该另外的环境传感器数据应用第一地标探测算法以及第二地标探测算法，以确定对应规则。63.代替借助于至少一个计算单元或至少一个另外的计算单元确定对应规则，对应规则也可以由车外的计算单元、例如云计算单元或云服务器基于另外的环境传感器数据来确定，并且进行存储，以及尤其传输给车辆。64.根据至少一种实施方式，根据对应规则激活第一环境传感器系统，并且根据对应规则停用第二环境传感器系统。环境传感器数据借助于第一环境传感器系统并且尤其独立于第二环境传感器系统产生。换言之，环境传感器数据包含第一部分但不包含第二部分。65.因此，可以省去用于运行第二环境传感器系统的能量。66.需要指出的是，在不同的实施方式中，除了第一环境传感器系统和第二环境传感器系统之外，环境传感器装置可以还包含一个或多个另外的环境传感器系统。例如，当第二环境传感器系统被停用时，一个或多个另外的环境传感器系统可保持激活。换言之，如果第二环境传感器系统已被停用，则环境传感器数据不必仅由第一部分组成。更确切地说，环境传感器数据可包含一个或多个另外的部分，其借助于一个或多个另外的环境传感器系统产生。根据对应规则，一个或多个另外的部分可用于探测地标。替代地，也可以仅基于环境传感器数据的第一部分来探测地标。67.根据本发明的另一方面，提供了一种用于车辆的传感器设备，所述车辆尤其是机动车，例如自动驾驶车辆。传感器设备具有：环境传感器装置，该环境传感器装置构造用于产生展现车辆环境的环境传感器数据；存储介质，该存储介质存储数字地图；以及控制系统。控制系统构造用于，在数字地图的地图坐标系中确定车辆的第一位姿。控制系统构造用于，基于环境传感器数据探测环境中的地标，并且在地图坐标系中确定地标的位置。控制系统构造用于，在地图坐标系中根据地标的位置确定车辆的第二位姿。环境传感器装置含有按照第一传感器类型构造的第一环境传感器系统，其构造用于产生环境传感器数据的第一部分。控制系统构造用于，读取存储在存储介质上的对应规则，该对应规则使第一位姿对应于至少一种优选的传感器类型或至少一种主要的地标类型。控制系统构造用于，根据对应规则选择环境传感器数据的第一部分以探测地标，并对环境传感器数据的第一部分应用第一地标探测算法。68.在此，控制系统可含有一个或多个计算单元。控制系统尤其可含有车辆的至少一个计算单元，其已经参照根据本发明的方法的不同的实施方式进行了说明，反之亦然。69.根据本发明的传感器设备的其他实施方式直接参照根据本发明的方法的不同实施方式，反之亦然。根据本发明的传感器设备尤其可构造用于执行根据本发明的方法或传感器设备执行这种方法。70.根据本发明的另一方面，提出了一种用于车辆的电子车辆引导系统，其包括根据本发明的传感器设备。71.电子车辆引导系统可被理解为如下的电子系统：其构造用于全自动或完全自主地引导车辆，尤其是不需要驾驶员对控制进行干预。车辆自动执行所有必要的功能，例如转向、制动和/或加速操作、观察和探测道路交通以及相应的响应。电子的车辆引导系统尤其可实现根据按照saej3016的分类的5级的全自动或全自主的机动车驾驶模式。电子的车辆引导系统也可以被理解为辅助驾驶系统(英文：advanceddriverassistantsystem，adas)，其在半自动或半自主的驾驶中为驾驶员提供支持。电子的车辆引导系统尤其可以实现根据按照saej3016分类的1至4级的半自动或半自主的驾驶模式。此处及下文中，“saej3016”指的是2018年6月版本中的相应标准。72.因此，至少半自动的车辆引导可包括，根据按照saej3016的5级的全自动或完全自主的驾驶模式来引导车辆。至少半自动的车辆引导也可以包括，根据按照saej3016的1至4级的半自动或半自主的驾驶模式来引导车辆。73.计算单元尤其可被理解为数据处理器，因此计算单元尤其可处理数据以执行计算操作。这还可以包括对数据结构执行索引访问的操作，例如查找表lut(英文：look-uptable)。74.计算单元尤其可以包含有一个或多个计算机、一个或多个微控制器和/或一个或多个集成电路，例如一个或多个专用集成电路asic(英文：application-specificintegratedcircuit)、一个或多个现场可编程门阵列fpga和/或一个或多个单芯片系统soc(英文：systemonachip)。计算单元还可以包含有一个或多个处理器(例如一个或多个微处理器)、一个或多个中央处理单元、cpu(英文：centralprocessingunit)、一个或多个图形处理器单元gpu(英文：graphicsprocessingunit)和/或一个或多个信号处理器，尤其一个或多个数字信号处理器dsp。计算单元还可以包含计算机或其它的上述单元的物理组合或虚拟的组合。75.在各种实施方式中，计算单元包括一个或多个硬件接口和/或软件接口和/或一个或多个存储器单元。根据本发明的另一方面，还提出了具有根据本发明的传感器设备和/或根据本发明的电子车辆引导系统的机动车。76.本发明还包括所述实施方式的特征的组合。附图说明77.下面说明本发明的实施方式。其中：78.图1示出了根据本发明的传感器设备的示例性的实施方式的示意图。具体实施方式79.下文中阐述的实施方式为本发明的优选的实施方式。在这些实施方式中所描述的组成部分相应地构成本发明的可彼此独立地考虑的单独特征，它们也相应彼此独立地改进本发明，因此也可以单独地或以不同于所示组合的方式形成本发明的组成部分。此外，所说明的实施方式还可通过本发明的已经说明的特征中的其他特征来补充。80.在图1中示意性地示出了机动车2，尤其是自动驾驶机动车，其具有根据本发明的传感器设备1的示例性的实施方式。81.传感器设备1含有至少两个根据不同的传感器类型构造的环境传感器系统4a、4b。例如，第一环境传感器系统4a可以是光学传感器系统，例如摄像机，第二环境传感器系统4b为雷达系统。然而，本发明不限于上述的这两种传感器类型的组合，而是可以使用任何不同的传感器类型。82.传感器设备1还具有控制系统3，其具有存储介质5。控制系统3可含有车辆的一个或多个计算单元，并且可以用于操控环境传感器系统4a、4b以及用于评估由环境传感器系统4a、4b产生的环境传感器数据。83.机动车2尤其处在停车设施中。示例性地示出了在停车设施中的多种不同的地标6a、6b、6c、6d、7、8、9a，9c、9d。在此，地标6a、6b、6c、6d、7、8、9a、9b、9c可以对应于不同的地标类型。例如，地标6a、6b、6c、6d例如可以是地面标记线等，例如用于界定停车位。地标7例如可以是柱子、交通标志等。地标8可以是墙壁或其他建筑物部分或其他建筑结构。地标9a、9b、9c例如可以是集成到墙壁中的金属结构，例如钢梁等。84.根据地标类型，对相应地标6a、6b、6c、6d、7、8、9a、9b、9c进行探测而言，不同环境传感器系统4a、4b的适应性不同，因此对于车辆2的自定位而言不同环境传感器系统或多或少地适应性不同或价值不同。85.借助于传感器设备1例如可以执行根据本发明的用于车辆2在停车设施中进行自定位的方法。为此，可首先在存储于存储介质5上的数字地图的地图坐标系中确定车辆2的第一位姿。这例如可基于借助于两个环境传感器系统4a、4b产生的环境传感器数据实现。可将环境传感器数据与数字地图进行比较，使得可在地图坐标系中确定车辆2的位置和/或方位。为此，控制系统3尤其可评估环境传感器数据，以便探测地标6a、6b、6c、6d、7、8、9a、9b、9c中的一个或多个。因为地标6a、6b、6c、6d、7、8、9a、9b、9c的位置同样存储在数字地图中，所以可相应地定位机动车2。86.在控制系统3中设置有与第一环境传感器系统4a对应的第一探测模块，该第一探测模块实施第一地标探测算法。同样，在控制系统3中设置有与第二环境传感器系统4a对应的第二探测模块，该第二探测模块实施第二地标探测算法。在此，第一地标探测算法设计成能基于如下的环境传感器数据探测地标：该环境传感器数据借助于第一环境传感器系统4a产生，即，例如基于摄像机图像。第二地标探测算法设计成能基于如下的环境传感器数据探测地标：该环境传感器数据借助于第二环境传感器系统4b产生，即，例如基于雷达数据。87.除了关于地标6a、6b、6c、6d、7、8、9a、9b、9c的位置信息之外，数字地图还具有关于地标6a、6b、6c、6d、7、8、9a、9b、9c的相应的地标类型的信息。例如可存在附加的地图层，其为停车设施中的每个位置存储对应的对应规则，该对应规则使相应的位置对应于在相应位置周围的环境中主要的地标类型。基于车辆2的确定的第一位姿，控制系统3可相应地从地图中读取对应规则，然后可根据对应规则例如激活第一探测模块，而第二探测模块则根据对应规则被停用。88.因此，控制系统3例如可根据对应规则选择环境传感器数据的第一部分，该第一部分借助于第一环境传感器系统4a产生。然后，第一探测模块可将环境传感器数据的第一部分用于探测地标，并且基于地标确定车辆2的第二位姿。89.在上面概述的示例中，其中，第一环境传感器系统4a是摄像机，而第二环境传感器系统4b为雷达系统，对应规则例如可以使车辆2的确定的位姿对应于地标6a、6b、6c、6d的地标类型，即，例如地面标记线。因为地面标记线能借助于光学传感器系统、例如摄像机以高可靠性被探测并借助于第一地标探测算法被识别出，而凭借雷达数据很难或不可能探测到地面标记线，所以可以相应地停用第二探测模块，而不会导致定位精度的明显损失。以这种方式可将腾出的计算资源用于其他用途。90.应该强调的是，所说明的场景只是示例场景，在其他情况下可以做出激活和/或停用相应探测模块的其他决定。91.因此，尤其在车辆2行驶通过停车设施期间，可通过与附加的地图层进行比较来连续地检查：在停车设施的哪个区域中哪些探测模块应该被有利地激活或应该保持激活，以及哪些探测模块可以被停用。92.自主驾驶车辆必须借助合适的传感器和算法来持续地确定其位置和方位，并通过将所述位置和方位与数字地图进行比较，确保车辆处在无静态障碍物的可通行区域内。为此，在驾驶期间通过适当的传感器(如摄像机、雷达和激光)持续探测环境。借助合适的算法对生成的数字图像进行分析，以识别突出的图像内容，即所谓的特征或地标，例如墙壁表面、边缘、线条和线条交点，并确定它们的位置。93.因为在给定的边界条件下，分析结果的质量因传感器类型而异，所以在自主驾驶车辆中通常使用多种传感器类型。其优点在于，在任何地点、任何时间都能计算车辆的位置和方位，即使在与公共道路和高速公路相比视线经常受限的停车空间也是如此。因此，例如在具有许多地面标记的区域中可借助摄像机系统视觉探测足够的线和线交点，并在此基础上计算车辆位置和/或车辆方位。然而，在地面标记较少但金属结构较多的区域中，例如，它们的边缘和表面可通过雷达很好地探测到，并被定位算法用于确定当前的车辆位置和/或车辆方位。94.定位算法可将探测结果与数字地图的信息进行比较，该信息说明在停车空间内的地标类型及其位置。基于从数字地图读取的、所探测地标的位置，在考虑车辆与所探测地标之间的测量距离的情况下，确定停车空间内的车辆位置和方位。95.根据不同的实施方式提出，在自主驾驶或辅助驾驶通过停车设施期间，基于数字地图中的地标条目，从数字地图中读出在前方的路段中的主要预期类型的地图条目，并且在驶入该路段中时例如仅仅运行相应的用于探测视觉特征或地标的地标探测算法，而用于雷达探测金属结构的边缘和表面的地标探测算法被关闭。96.于是如果前方路段是视觉地标少但金属结构多的路段，则在从前方路段切换到下一个路段后，应关闭用于视觉探测特征或地标的地标探测算法，并激活用于在雷达信号的帮助下识别金属结构的边缘和表面的地标探测算法。97.如果为主要是视觉地标的路段附加地确定预期的主要视觉地标类型，而为主要是雷达地标的路段对应地确定预期的主要雷达地标类型，则相比于连续地并行运行两个地标探测算法已经降低的计算能力要求可被进一步降低。98.例如可能得到的结果是，预期存在非常多的、呈停车位界线或相应线交点形式的地面标记，而竖直柱和立柱仅少量出现。对于以雷达地标为主的路段，例如可能会出现大量的边缘清晰的小面积金属结构，而只有少数没有清晰边界的大面积金属结构。如果这些信息同样存在于数字地图中，则可以在以视觉特征或地标为主的路段中，不仅关闭雷达地标探测，而且可以关闭用于非预期的视觉地标的探测算法。与之相应地，可在以金属结构为主的路段中，不仅关闭视觉地标探测，而且关闭用于非预期的雷达地标的探测算法。在此，激活和停用基于视觉和雷达的定位以及探测模块可不仅以硬性的参与和退出的方式进行，而且可以以存在柔和叠化的方式实现。为了避免在定位结果和因此计算的车辆位置中存在跳跃，硬性切换或替代的柔和的叠化可发生在这样的点或区域内，其中仍然存在有足够的当前使用类型的地标，但同样已经存在足够的在下一路段中应用的类型的地标。切换点以及叠化区域的开始和结束同样可从数字地图中获取。99.本发明的不同的实施方式还包括自动生成数字地图或为数字地图补充以关于相关地标类型或传感器类型的附加信息，例如基于云。100.为此，在给定车队的车辆行驶通过停车设施期间，可首先探测主要的特征和地标，然后确定相应的地标类型以及相应的地标位置。然后，例如在离开停车设施之后可分析，哪些地标类型频繁出现在停车设施的哪些区域中或哪些地标类型是主要的部分。101.作为另一方面提出，在离开停车设施之后分析，在哪些地点可以假设，在之后使用自动生成的扩展的数字地图进行自定位时，激活和停用相应的环境传感器系统在车辆位置和方位的计算中引起的跳跃可忽略。为了还能够实现相应的环境传感器系统的柔和地引入和切断，而不是硬性地参与和退出，还可以在离开停车设施之后分析，在哪些位置开始和结束叠化过程，以便在以后的使用中在车辆位置和方位的计算中的可能的跳跃都很低。102.因此，可以在数字停车场地图中利用附加的信息实现例如基于云的附加的元数据层生成。在此，附加的信息可以涉及在确定区域内的主要的地标类型、关于区域边界的说明、前方部分区域中环境传感器系统的有利的激活点、经过的部分区域中环境传感器系统的有利的停用点和/或用于环境传感器系统的有利的叠化区域的开始和结束。103.例如可以实现自主地行驶通过停车场的车辆，其在雷达地标为主的区域中仅仅激活雷达系统和/或用于探测雷达地标的算法，而在视觉地标集聚的区域中仅仅激活光学传感器系统和/或用于探测视觉地标的算法。因此可降低所需的计算能力、成本和/或能量。104.附图标记列表105.1传感器设备106.2机动车107.3控制系统108.4a、4b环境传感器系统109.5存储介质110.6a、6b、6c、6d地标111.7、8地标112.9a、9b、9c地标。当前第1页12