借助至少两种彼此不同的测量方法来确定测量值的方法及其用途

摘要

本发明涉及一种用于借助至少两种彼此不同的测量方法(MV1，MV2)来确定测量值(MW1，MW2，KMW)的方法。根据本发明，利用每种所述测量方法(MV1，MV2)确定初步测量值(MW1，MW2)并提供关于所确定的初步测量值(MW1，MW2)的完整性(IMW1，IMW2)的信息。将所确定的初步测量值(MW1，MW2)融合成组合测量值(KMW)并确定关于组合测量值(KMW)的完整性(KIMW)的信息。依据关于所确定的初步测量值(MW1，MW2)和组合测量值(KMW)的完整性(IMW1，IMW2，KIMW)的信息并且依据如下的持续时间来判断其中哪些测量值(MW1，MW2，KMW)被提供用于进一步处理，在所述持续时间内，所确定的初步测量值(MW1，MW2)和组合测量值(KMW)分别满足关于其完整性的规定要求。

说明书

本发明涉及一种根据权利要求1的前序部分特征的用于借助至少两种彼此不同的测量方法来确定测量值的方法及其用途。

从如DE 10 2016 009 117 A1所述的现有技术中知道了一种用于确定车辆位置的方法。在此方法中，基于环境检测的定位与借助全球导航卫星系统的定位被融合。

在DE 10 2018 004 229.5中描述了一种用于控制车辆的设置用于执行自动化驾驶操作的车辆系统的方法和一种用于执行该方法的装置。在该方法中，所述车辆以至少两种不同的定位方法被定位，其中，所述至少两个定位方法包括至少一种基于地标的位置确定方法和一种基于至少一个全球导航卫星系统的定位方法。该车辆系统依据定位结果被允许激活。在此，仅当利用每种所用的定位方法确认车辆位于被允许自动化驾驶操作的路段上时，车辆系统才被允许激活。

本发明基于的任务是指出一种相比于现有技术有所改进的用于借助至少两种彼此不同的测量方法来确定测量值的方法以及一种该方法的用途。

根据本发明，该任务通过具有权利要求1的特征的用于借助至少两种彼此不同的测量方法来确定测量值的方法以及具有权利要求9的特征的方法用途完成。

本发明的有利设计方案是从属权利要求的主题。

根据本发明，在一种用于借助至少两种彼此不同的测量方法确定测量值的方法中，利用每种所述测量方法来确定初步测量值，并且提供关于所确定的初步测量值的完整性的信息。完整性在此尤其是表明相应测量值可靠度的质量尺度。所确定的初步测量值融合成组合测量值，并且确定关于组合测量值的完整性的信息。依据关于所确定的初步测量值和组合测量值的完整性的信息并依据如下的持续时间，所确定的初步测量值和组合测量值在所述持续时间内分别满足关于其完整性的规定要求，判断其中哪些测量值被提供用于进一步处理。因此，有利地依据所做判断来提供组合测量值用于进一步处理，或者选择其中一个所述测量方法并将所选测量方法的所确定的初步测量值提供用于进一步处理。

该方法允许提高用于进一步处理的测量值的可用性，因为借助该方法不仅提供组合测量值，也在满足上述前提条件时提供所确定的初步测量值用于进一步处理。

该方法尤其可被用在车辆中，尤其可用于执行车辆自动化或自主驾驶操作和/或用于控制车辆的设置用于车辆自动化或自主驾驶操作的车辆系统。通过借助该方法得以改善的测量值可用性，自动化驾驶或自主驾驶的可用性也得以提升，即，车辆的驾驶操作在很大程度上能作为自动化或自主驾驶操作来执行。于是，该测量方法尤其涉及车辆定位方法、即尤其是用于确定相应车辆位置的方法，因为这种定位是执行自动化或自主驾驶操作所需要的。在该方法的一个可能实施方式中，该测量方法因此例如包括基于地标的测量方法和卫星辅助的、尤其基于至少一个全球导航卫星系统的测量方法。

在该方法的另一个可能实施方式中，该测量方法例如包括至少两种彼此不同的用于对象识别和/或距离测定的测量方法，尤其是至少一种基于雷达的测量方法和/或至少一种基于激光雷达的测量方法和/或至少一种基于摄像头的测量方法，用以代替或补充上述的基于地标的测量方法和卫星辅助的、尤其基于至少一个全球导航卫星系统的测量方法。该方法的实施方式也尤其适合用在车辆中，以便由此提高基于该测量方法的相应车辆功能的可用性，即，可借助该方法提升其应用时间。

例如，为了进一步处理而提供相应测量值的持续时间被测知。有利地，为了进一步处理而提供相应测量值的持续时间被限制。由此保证错误率、尤其是可供进一步处理的测量值的假阳性错误率总体上不超过规定值。当根据完整性相关信息该相关的测量值应当良好、但这并不属实时，出现假阳性错误。

在该方法的一个可能实施方式中，依据关于所确定的初步测量值和组合测量值的完整性的信息并依据如下的持续时间，所确定的初步测量值和组合测量值在所述持续时间内分别满足关于其完整性的规定要求，针对多个进一步处理装置分别判断其中哪些测量值被提供用于相应的进一步处理。由此能够调整关于所确定的初步测量值和组合测量值的完整性的设定条件、针对“所确定的初步测量值和组合测量值能够分别满足关于其完整性的规定要求”的持续时间的设定条件以及关于相应进一步处理装置要满足的要求及其相应需求的设定条件，从而或许针对其中一部分提供关于涉及测量值的参数的更少设定条件的进一步处理装置还能提供测量值用于进一步处理，而对于具有更高设定条件的其它进一步处理装置无法提供测量值。因此，代替所有进一步处理装置的功能的统一可用性而可以做到，其中一部分的提供更少设定条件的进一步处理装置的功能可用性还可被进一步提高。

以下，结合图来详述本发明的实施例，其中：

图1示意性示出单独的测量方法和用于进一步处理由该测量方法提供的测量值的进一步处理装置，

图2示意性示出根据ISO26262标准所允许的做法，

图3示意性示出两种彼此不同的测量方法的结果和组合结果的图示，

图4示意性示出由三种测量方法组成的最佳选择，

图5示意性示出用于借助至少两种彼此不同的测量方法来确定测量值的方法，

图6示意性示出相应测量方法的结果或融合结果的提供状态，

图7示意性示出用于借助至少两种彼此不同的测量方法来确定测量值的方法的另一个实施方式，

图8示意性示出借助两种测量方法所确定的车辆位置和误差上限，

图9以车辆定位为例示意性示出用于借助至少两种彼此不同的测量方法来确定测量值的方法，

图10以车辆定位和附加舒适功能为例示意性示出用于借助至少两种彼此不同的测量方法来确定测量值的方法。

彼此对应的部分在所有的图中带有相同的附图标记。

以下，依据图1-10来说明一种用于借助至少两种彼此不同的测量方法MV1、MV2来确定测量值MW1、MW2、KMW的方法，例如借助用于车辆定位的卫星辅助测量方法和基于地标的测量方法，或者借助基于雷达的、基于激光雷达的和/或基于摄像头的用于对象识别或距离测定的测量方法。

每种所述测量方法MV1、MV2提供初步测量值MW1、MW2和完整性数据，即关于所提供的初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的信息。在此，完整性IMW1、IMW2是表明测量值MW1、MW2可靠性的质量尺度。

初步测量值MW1、MW2被融合成组合测量值KMW，并且组合的完整性数据被确定，即，确定关于组合测量值KMW的完整性KIMW的信息。

依据关于测量值MW1、MW2、KMW的完整性IMW1、IMW2、KIMW的信息并依据如下的持续时间，测量值MW1、MW2、KMW在所述持续时间内分别满足关于其完整性IMW1、IMW2、KIMW的规定要求，来判断其中哪些测量值MW1、MW2、KMW应被提供用于进一步处理。因此依据该判断，要么将组合测量值KMW提供用于进一步处理，要么是选择其中一种所述测量方法MV1、MV2并将所选测量方法MV1、MV2的初步测量值MW1、MW2提供用于进一步处理。

该方法尤其适用于安全关键系统，因为它们在功能安全性和使用安全性方面都具有对前置测量功能的严格要求。通常，在此除了测量参数和统计精度估算(标准偏差)外，测量功能还应该输出有关“测量参数在规定标准范围内(完整性)”的指示。尤其在可能出现比之单纯干扰噪声更为复杂的误差图像时就是如此情况。作为示例性实施例，以下说明用于高度自动化驾驶、即自动化且尤其是高度自动化或自主驾驶操作的完整定位。

从现有技术中知道了ISO26262标准，其允许将关键的测量功能分解成两个彼此不同的子组成部分，它们相互独立地冗余估算测量参数和元数据。对于每个子组成部分的功能安全性要求于是分别大幅降低。使用安全性也受益于此，因为当完整性指标被“整合”、即形成组合完整性指标时，组合完整性指标具有比单独组成部分明显更低的假阳性错误率(当根据完整性相关信息相关测量值应该是良好的、但这并不属实时，出现假阳性错误)。这种做法实际上流传广泛，因为这两个子组成部分在大多数情况下可被设计成比达成相同要求的单独解决方案明显更有利。但此时的缺点是“整合”降低了测量功能的可用性，这通常体现在使用者可感知的限制条件。

该缺点通过在此所述的方法得以避免。在此，该方法优选是一种系统扩展，其不同于上述的且迄今执行的分解而允许将该测量功能“软”分解，因为在此所述的方法允许输出受到不同强度保护的测量参数和元数据的变型。

如上所述，在此要测量所述持续时间或者尤其在该方法用在车辆中时例如替代地或附加地测量路程，例如从运算周期开始之后、例如从点火起动后，两个子组成部分、即两种测量方法MV1、MV2可供使用。“整合”的完整性指示的假阳性错误率此时很低。于是通过上述方式，尤其根据度量标准，在测量输出的一个变型中允许其中一种所述子组成部分、即其中一种所述测量方法MV1、MV2的不可用性暂时持续，此时其它的可用的子组成部分、即相应其它的测量方法MV2、MV1直接占据测量输出。持续时间和/或持续路程、即提供相应测量值MW1、MW2以便进一步处理的持续时间和/或路程优选被测量并且根据度量标准被限制。

该方法有以下优点，即，当测量参数的系统侧接收方、即进一步处理装置1能将比通过上述硬“整合”在迄今实践做法中所得到的更高的假阳性错误率纳入考虑时，则可以通过这种方式提升用于所述接收方的测量参数可用性。它于是获得测量参数变型，其正好对应于其假阳性错误率要求，但具有最大的对此可能的可用性。

具有各不同的假阳性错误率要求的各不同接收方、即各不同的进一步处理装置1a、1b、1c此时可以并行地被供给以测量值MW1、MW2、KMW。这体现到所有下游系统部件的更高的可用性，甚至于用户可经历的功能。因此在自动化或自主驾驶功能的实施例中，其可用性被提升，即，使用者、在此是车辆的司机或乘客享有更高的可用性、即自动化或自主驾驶功能的更高的可能使用时间。在此维持遵守ISO26262指南。

根据对在此所述的方法和先前做法的基本说明，以下依据图1-10首先再次详细说明先前做法、随后是在此所述的方法、接着是用于自动化或自主驾驶功能的实施例。

图1示出单独测量方法MV和安全关键系统，作为接收方和用于进一步处理由测量方法MV提供的测量值MW的进一步处理装置1。

在此所述方法所基于的问题在于，这种安全关键系统(例如是用于执行自动化或自主驾驶操作的车辆系统)就功能安全性和使用安全性二者而言对其测量方法MV有严格要求。通常需要关于测量值MW的完整性IMW的附加信息，例如关于最大误差、质量、有效性和/或不精确性的附加信息。因此进行完整性检查IP，即检查关于测量值MW的完整性IMW的信息是否充分。当关于完整性IMW的信息不充分时，例如因为质量标志处于低位并且也称为保护极限的误差上限过高，安全关键系统切换至安全状态，例如停用并通知或警告使用者。这不利地影响使用者经历。因此将力求完整性IMW的高可用性。关于完整性IMW的信息的可接受的假阳性错误率一般是很低的并且需要昂贵的错误识别机制。

此外，大多数测量方法MV如图1所示也提供测量值MW的标准偏差SA，但其大多仅涉及线性优化或线性化优化的余值。由此未推导出完整性，并且它在比简单噪声更复杂的错误状态下是不好的质量尺度。它例如还可以被用于确定噪声量，以便如下所述地融合各不同测量方法MV1、MV2的初步测量值MW1、MW2，尤其前提是其它机制评价数据完整性。

上述关于功能安全性的ISO 26262标准如图2所示允许将一种测量方法MV分解、即拆分成两个子组成部分、即两种彼此不同的测量方法MV1、MV2，它们以彼此无关的方式按照彼此不同的输入数据和方法来测量，并且分别提供初步测量值MW1、MW2、关于初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的信息和相应的标准偏差SA1、SA2。此时关于功能安全性有帮助的是避免高的ASIL测量功能，因为所述子组成部分、即两种彼此不同的测量方法MV1、MV2能相互监测(ASIL＝汽车安全完整性等级，ISO 26262所规定的用于机动车内安全相关系统的安全性要求等级)。

与之相似地，假阳性完整性评价可以通过关于初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的信息的完整性组合IK(例如通过有效标志即所谓旗标的“与”运算和/或通过误差上限的统一)被明显降低。因此，单独子组成部分、即两种彼此不同的测量方法MV1、MV2能够在其关于完整性IMW1、IMW2的信息中产生更多的假阳性错误并且需要更少的耗费成本的错误识别和排除机制。通常，比之具有高ASIL值的很可靠的单独组成部分、即很可靠的单独测量方法MV，这种拆分的解决方案更廉价。由此，该做法流传广泛。

图2示出根据ISO 26262所允许的做法的示意图。两种彼此不同的测量方法MV1、MV2分别提供初步测量值MW1、MW2、关于初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的信息和相应的标准偏差SA1、SA2。这例如借助估算算法进行。关于初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的信息包括例如误差上限或有效标志即有效旗标和进而相应的初步测量值MW1、MW2的所保证的误差上限。

在一个关联步骤(以下称为硬关联步骤HVS，用以与基于在此两种测量方法MV1、MV2的强制关联的下面详细描述的做法相区分)中进行测量值融合MF，即，由两种彼此不同的测量方法MV1、MV2提供的初步测量值MW1、MW2融合成具有组合标准偏差KSA的组合测量值KMW。组合测量值KMW例如是加权平均值，其例如按照标准偏差SA1、SA2被加权。关于初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的信息的完整性组合IK提供关于组合测量值KMW的完整性KIMW的信息，例如两个误差上限FG1、FG2的合集或两个有效标志、即两个有效旗标应该是可行的。

关于初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的信息的完整性组合IK可以在个别情况下是“逻辑与”，例如有效标志、即所谓的旗标，但一般可以是关于初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的独立信息的任何组合，其允许更可靠的完整性评价，例如两种测量方法MV1、MV2的误差上限FG1、FG2的合集。

该完整性尤其是可靠标准，用以衡量相应测量值MW1、MW2、KMW有多好，例如人们是否当前能信赖测量值MW1、MW2、KMW，人们是否能排除测量值MW1、MW2、KMW的误差当前不大于规定值。完整性是用于测量值MW1、MW2、KMW的质量的保证，例如“是/否”标志或“保证测量值MW1、MW2、KMW仅在特定范围内”的说明，例如保证对于距离值的要求质量仅在不超过30米的范围内。

图3以车辆定位为例示出两种彼此不同的测量方法MV1、MV1的结果EMV1、EMV2和组合结果EF。第一测量方法MV1提供作为定位结果的第一车辆位置FP1和第一误差上限FG1。要保证第一车辆位置FP1以低于要求值的假阳性错误率位于该范围内。第二测量方法MV2提供作为定位结果的第二车辆位置FP2和第二误差上限FG2。要保证第二车辆位置FP2以低于要求值的假阳性错误率位于该范围内。两个误差上限FG1、FG2的交集对应于关于组合测量值KMW的完整性KIMW的信息。

只有当通过关于所确定的初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2所引入的所有附加条件得到满足时，关于组合测量值KMW的完整性KIMW的信息的评价才是阳性的。当例如关于所确定的初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的两个信息包含最大误差估值、即最大误差上限时，仅较大的误差跨度满足两个限制条件。两个质量评价中，仅较差评价被考虑，即在好的质量评价和中等的质量评价中仅考虑中等的质量评价。只有当两个有效旗标、即有效标志都为“真”、即都为肯定的时，它们被评估为阳性。假阳性假阳性完整性评价意味着，完整性信息的数据质量比其实际情况被更好地估算。

总之可以说，关于组合测量值KMW的完整性KIMW的信息允许更可靠评估完整性，即较低的假阳性错误率，因为它只有当两个关于所确定的初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的单独信息同时是假阳性时，才导致假阳性。但所述评估也更倾向于阴性，因此当前能力较差的测量方法MV1、MV2总是限制可用性。

从现有技术中知道的用于提高可用性的唯一方法在于添加更多冗余的子组成部分、即更多种彼此不同的测量方法MV1、MV2、MV3并做出最佳选择BA，例如在三种测量方法MV1、MV2、MV3的情况下针对这三种测量方法MV1、MV2、MV3中的最好的两种，如图4所示。在此采用三种彼此不同的测量方法MV1、MV2、MV3。针对三种测量方法MV1、MV2、MV3中的两种做出最佳选择BA且随后执行如图2所示的上述硬关联步骤HVS。由此获得的结果EF、尤其是组合测量值KMW接着被提供给进一步处理装置1。但这显著提高系统成本，因为需要更多种测量方法MV1、MV2、MV3和相应的对此所需的测量装置，因此只有当高可用性很关键、即是必要的时，例如在对象识别中，才能够进行。

作为对从现有技术中知道的解决方案的改进，上述的且如图5所示的用于借助至少两种彼此不同的测量方法MV1、MV2确定测量值MW1、MW2、KMW的方法规定了扩展从现有技术中知道的二元分解，以智能方式在允许设计范围内使系统可用性最大化。在此充分利用以下事实，即，通过与完整性数据、即关于组合测量值KMW的完整性KIMW的信息相结合，完整性评价的假阳性错误率一般低到足以使其超过实际系统要求。因此，具有基本上无误差的工作时间的预算可以累计，前提是两种子组成部分即两种测量方法MV1、MV2的完整性数据、即关于所确定的初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的信息足够好。于是，可以采用该预算来允许短暂间歇期，在短暂间歇期中仅一个子组成部分、即仅两种不同测量方法MV1、MV2之一提供用于进一步处理装置1的结果EMV1、EMV2，以便度过如下时间，此时其它子组成部分、即其它测量方法MV2、MV1的工作不够好。在所述短暂间歇期中，假阳性错误率增大，但监测单元2不仅控制过度安全的工作时间的时间分量，也控制不太安全的工作时间的时间分量，因此还遵守预先规定的假阳性错误率。

该方法包括如图2所示的如上所述的做法。两种彼此不同的测量方法MV1、MV2分别提供初步测量值MW1、MW2、关于初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的信息和相应的标准偏差SA1、SA2。这例如借助估算算法进行。关于初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的信息包括例如该误差上限或有效标志、即有效旗标和进而相应的初步测量值MW1、MW2的所保证的误差上限。

在硬关联步骤HVS中进行测量值融合MF，即，由两种彼此不同的测量方法MV1、MV2提供的初步测量值MW1、MW2融合成具有组合标准偏差KSA的组合测量值KMW。组合测量值KMW例如是加权平均值，其例如按照标准偏差SA1、SA2被加权。关于初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的信息的完整性组合IK提供关于组合测量值KMW的完整性KIMW的信息，例如两个误差上限FG1、FG2的合集或两个有效标记、即两个有效旗标应该是可行的。

关于初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的信息的完整性组合IK可以在个别情况中是“逻辑与”，例如有效标志，即所谓的旗标，但概括地讲可以是关于初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的单独信息的任何组合，其允许更可靠的完整性评价，例如两种测量方法MV1、MV2的误差上限FG1、FG2的合集。

完整性尤其是可靠标准，用以衡量相应测量值MW1、MW2、KMW有多好，例如人们是否当前能信赖测量值MW1、MW2、KMW，人们是否能排除测量值MW1、MW2、KMW的误差当前不大于规定值。

该完整性是测量值MW1、MW2、KMW的质量保证，例如“是/否”标记或有关“保证测量值MW1、MW2、KMW仅在规定范围内”的说明，例如保证针对距离值所要求的质量仅在高达30米的范围内。

此外，进行软关联步骤WVS。它包括乘法器3，组合测量值KMW、组合标准偏差KSA、关于组合测量值KMW的完整性KIMW的信息以及这两种测量方法MV1、MV2中的初步测量值MW1、MW2、关于初步测量值MW1、MW2的完整性IMW1、IMW2的信息以及相应的标准偏差SA1、SA2被输入到乘法器。另外在此加入了监测单元2的控制信号SS，它向乘法器3通报以下哪个值分别应该被输出以便进一步处理：融合值，即组合测量值KMW、组合标准偏差KSA和关于组合测量值KMW的完整性KIMW的信息；或者第一测量方法MV1的值，即其初步测量值MW1、标准偏差SA1和关于所确定的初步测量值MW1的完整性IMW1信息；或者第二测量方法MV2的值，即其初步测量值MW2、标准偏差SA2和关于所确定的初步测量值MW2的完整性IMW2的信息。对此，在监测单元2中针对关于组合测量值KMW的完整性KIMW的信息、关于第一测量方法MV1的所确定的初步测量值MW1的完整性IMW1的信息和关于第二测量方法MV2的所确定的初步测量值MW2的完整性IMW2的信息进行完整性检查IP。另外，计数器Z0、Z1、Z2工作，它们检测提供相应值以便进一步处理的持续时间，即，当融合值、即组合测量值KMW、组合标准偏差KSA和关于组合测量值KMW的完整性KIMW的信息由乘法器3提供以便进一步处理时，计数器Z0工作和/或表明它们在多长时间内被提供；当第一测量方法MV1的值、即其初步测量值MW1、标准偏差SA1和关于所确定的初步测量值MW1的完整性IMW1的信息由乘法器3提供以便进一步处理时，计数器Z1工作和/或表明它们在多长时间内被提供；并且当第二测量方法MV2的值、即其初步测量值MW2、标准偏差SA2和关于所确定的初步测量值MW2的完整性IMW2的信息由乘法器3提供以便进一步处理时，计数器Z2工作和/或表明它们在多长时间内被提供。由此确定的提供相应值以便进一步处理的持续时间被输入到监测单元2，从而尤其是第一测量方法MV1和第二测量方法MV2的值的提供通过监测单元2被限制。计数器Z0此时表明在多长时间内以很小的错误率尤其是假阳性错误率提供所述值以便进一步处理。

此外，规定配置K被输入到监测单元2，例如第一和第二测量方法MV1、MV2的最大时间分量max_time_share_1、max_time_share_2和最小连续性min_continuity。

在此适用的是：

max_time_share_1＝(FP

max_time_share_2＝(FP

其中，

FP

FP

FP

FP

最小连续性min_continuity是最小持续时间或距离，此时的控制可以通过监测单元2保持在具有唯一来源且尤其是唯一测量方法MV1、MV2的模式中，而不必来回切换。它有利地被如此设定，即，其覆盖组合完整性数据的、即关于组合测量值KMW的完整性KIMW的信息的不可用性的典型长度。

基本构思是，当两种测量方法MV1、MV2已经提供比所要求更好的结果EMV1、EMV2时，建立预算，该预算随后可被解除，即当这两种测量方法MV1、MV2在规定的持续时间内曾经比所要求的更好时，也可以暂时采用未达要求的结果EMV1、EMV2尤其是初步测量值MW1、MW2。于是，经过较长的持续时间还是达到所要求的精度。

图6示出状态S1、S2、SF，在所述状态下提供相应测量方法MV1、MV2的结果EMV1、EMV2或者通过乘法器3融合的、即组合的结果EF以便进一步处理。在开始S之后，首先将所有的计数器Z0、Z1、Z2回零，并且首先切换到提供组合结果EF的状态SF。选择器A被设定为“提供组合结果EF”。计数器Z0将递增计数。

当情况K1a和情况K1b适用时，切换到“提供第一测量方法MV1的结果EMV1”的状态S1，其选择器A被调节至“提供第一测量方法MV1的结果EMV1”，并且计数器Z1递增计数。当情况K1a不再适用时，切换回“提供组合结果EF”的状态SF。

当情况K2a和情况K2b适用时，切换到“提供第二测量方法MV2的结果EMV2”的状态S2，其选择器A被调节至“提供第二测量方法MV2的结果EMV2”，并且计数器Z2将递增计数。当情况K2a不再适用时，切换回“提供组合结果EF”的状态SF。

情况1a在以下条件适用：关于组合测量值KMW的完整性KIMW的信息不充分，关于第一测量方法MV1的所确定的初步测量值MW1的完整性IMW1的信息充分，关于第二测量方法MV2的所确定的初步测量值MW2的完整性IMW2的信息不充分，以及由计数器Z1与三个计数器Z0、Z1、Z2之和所得的商小于第一测量方法MV1的最大时间分量max_time_share_1。

情况1b在以下条件适用，即，由计数器Z1与最小连续性min_continuity之和与所有三个计数器Z0、Z1、Z2之和所得的商小于第一测量方法MV1的最大时间分量max_time_share_1。

情况2a在以下条件适用：关于组合测量值KMW的完整性KIMW的信息不充分，关于第一测量方法MV1的所确定的初步测量值MW1的完整性IMW1的信息不充分，关于第二测量方法MV2的所确定的初步测量值MW2的完整性IMW2的信息充分，并且由计数器Z2与三个计数器Z0、Z1、Z2之和所得的商小于第二测量方法MV1的最大时间分量max_time_share_2。

情况2b在以下条件适用，即，由计数器Z2与最小连续性min_continuity之和与所有三个计数器Z0、Z1、Z2之和所得的商小于第一测量方法MV2的最大时间分量max_time_share_2。

在该方法的另一个实施方式中，可以使用超过两种彼此不同的测量方法MV1、MV2。测量值融合MF、监测单元2和乘法器3由此获得附加输入值。每种附加测量方法MV3需要附加计数器和附加状态。能够以简单方式实现所需的改动。

在另一个实施方式中，可以如图7所示地规定具有彼此不同的错误率的提供用级联。在个别系统中，各种不同的进一步处理装置1a、1b、1c具有对错误率、尤其是假阳性错误率的彼此不同的要求。该方法于是可以并行地通过使用各种具有彼此不同配置K1、K2、K3的实例来执行。于是，每个进一步处理装置1a、1b、1c获得其具有最大可能可用性的、为之定制的测量变型方案。该实施方式也是互不相关的(orthogonal)并且可以与先前实施方式组合。

图7示出这两种测量方法MV1、MV2、三个进一步处理装置1a、1b、1c和用于第一进一步处理装置1a的具有高安全性的配置K1、用于第二进一步处理装置1b的平衡配置K2和用于第三进一步处理装置1c的具有高可用性的配置K3。于是，针对相应的进一步处理装置1a、1b、1c与相应的配置K1、K2、K3以对应的方式执行软关联步骤WVS。

在此所述方法相对于现有技术的优点是使完整性评价的假阳性错误率适配于进一步处理装置1的实际要求，由此获得针对假阳性错误率要求最佳的可用性。各种不同的进一步处理装置1a、1b、1c能被供给以测量值MW1、MW2、KMW的专用变型，其分别最佳匹配于安全性与可用性之间的协调。可用性提升通过该系统的功能链来传达，因此也体现在最终用户功能，在这里，可用性的提升直接改善最终用户功能的用户经历。所述方法的研发和实现变得简单，因为现有的解决方案能略微重新调整，以满足关于安全性或可用性的要求。这允许研发成本的降低。

以下，结合图8-10来描述将车辆定位方法用于执行自动化或自主驾驶操作。安全关键系统于是是自动化且尤其是高度自动化或自主驾驶功能。测量方法MV1、MV2在高分辨率数字地图(它提供重要的用于自动化且尤其是高度自动化或自主驾驶功能的环境数据)中确定车辆位置。测量值MW1、MW2、KMW和标准偏差SA1、SA2、KSA是在高分辨率数字地图中的车辆位置PLM、PGNSS、PK及其不可靠性。完整性数据、即关于所确定的初步测量值MW1、MW2和组合测量值KMW的完整性IMW1、IMW2的信息是作为车辆周围的边界范围的以米为单位的最大位置误差的实况计算，在此，要保证实际车辆位置位于其内。这将被称为误差上限。

只要误差上限低于所谓的10米报警极限，完整性数据、即关于所确定的初步测量值MW1、MW2和组合测量值KMW的完整性IMW1、IMW2的信息就视为充分。

在当前的定位误差超过误差上限时，完整性数据、即关于所确定的初步测量值MW1、MW2和组合测量值KMW的完整性IMW1、IMW2的信息是假阳性。

当完整性数据、即关于所确定的初步测量值MW1、MW2和组合测量值KMW的完整性IMW1、IMW2的信息不充分时，将自动化且尤其是高度自动化或自主驾驶功能切换到安全的停用状态或者保持在停用状态下，并且向使用者告知不可用性。可用性越高，使用者体验越好。

假定所要求的假阳性错误率为<＝1e-6/km并且所要求的ASIL归类为“C”。这很难利用单独的廉价定位方法来达成。这因此利用两种彼此不同的测量方法MV1、MV2来实现。

第一测量方法MV1是卫星辅助的、尤其基于至少一个全球导航卫星系统的测量方法，也被称为基于GNSS的测量方法，其ASIL分类为A(C)，它在假阳性状态长度不到100米的情况下达到假阳性错误率<＝1e-5/km，即，每100000km出现最多一次错误的状态持续到下一个100米。

第二测量方法MV2是基于地标的测量方法，其ASIL分类为B(C)，它在假阳性状态长度不到200米的情况下达到假阳性错误率<＝1e-4/km，即，每10000km出现最多一次错误的状态持续到下一个200米。

对于组合完整性状态的假阳性率，两种测量方法MV1、MV2的误差状态应该重叠。鉴于这两种彼此独立的测量方法MV1、MV2，这是不太可能的。组合的假阳性错误率于是小于1e-10/km。

但所述组合要求误差上限在较大的极限范围内被统一。统一的极限范围远超过报警极限，使得完整性数据、即关于组合测量值KMW的完整性KIMW的信息针对自动化且尤其是高度自动化或自主驾驶功能的系统而言是不充分的。由此造成自动化且尤其是高度自动化或自主驾驶功能的更高的不可用性。

图8示出借助基于地标的测量方法所确定的车辆位置PLM及其误差上限PLLM、借助尤其基于至少一个全球导航卫星系统的卫星辅助测量方法所确定的车辆位置PLGNSS及其误差上限PLGNSS和通过组合测量值KMW确定的车辆位置PK及其误差上限PLK。

卫星辅助的、尤其是基于至少一个全球导航卫星系统的测量方法的误差上限PLGNSS在4％的行驶期间内超过10米报警极限。基于地标的测量方法的误差上限PLLM在8％的行驶期间内超过10米报警极限。因此，通过组合测量值KMW所确定的车辆位置PK的误差上限PLK在超过12％的行驶期间内超过10米报警极限，这是因为所确定的车辆位置PLM、PGNSS之差一般在融合之前给组合误差上限PLK添加附加余量。即，自动化且尤其是高度自动化或自主驾驶功能在12％的时间里是不可用的。但当其可用时，定位结果比所要求的更可靠。因此存在自动化且尤其是高度自动化或自主驾驶功能的高不可用性和进而差的用户满意度。

在使用在此所述的具有软关联步骤WVS的方法时，利用：

FP

FPc＝1e-10/km

FP

FP

以及公式(1)和(2)，获得用于测量方法MV1、MV2的最大时间分量max_time_share_1、max_time_share_1的以下值：

max_time_share_1＝(FP

max_time_share_2＝(FP

最小连续性min_continuity可以约等于1000米，在这里能可靠假定检测到新地标或卫星以实现完整性再建。

图9示出两种测量方法、即作为尤其基于至少一个全球导航卫星系统的卫星辅助测量方法的第一测量方法MV1和作为基于地标的测量方法的第二测量方法MV2连同其上述假阳性错误率以及具有软关联步骤WVS的和由此造成的上述假阳性错误率的所述方法的执行以及呈用于自动化且尤其是高度自动化或自主驾驶功能的系统形式的进一步处理装置1。配置K包括：第一测量方法MV1的如在公式(3)中计算的等于0.1的最大时间分量max_time_share_1、第二测量方法MV2的如在公式(4)中计算的等于0.01的最大时间分量max_time_share_2和如上所述的等于1000的最小连续性min_continuity。

由此出现如下效果，即，针对88％的时间可采用融合的、即组合的结果EF、尤其是组合测量值KMW。自动化且尤其是高度自动化或自主的驾驶功能是可用的。在第一测量方法MV1的所确定的初步测量值MW1的完整性IMW1不充分时，在达到第二测量方法MV2的最大时间分量max_time_share_2之前，都能维持该可用性，直至1％可用性。当第二测量方法MV2的所确定的初步测量值MW2的完整性IMW2不充分时，在达到第一测量方法MV1的最大时间分量max_time_share_1之前，都能维持可用性，直至8％可用性。因为几乎不可能达到第一测量方法MV1的最大时间分量max_time_share_1，故可以基本维持可用性。在实践中有可能有个别限制，但可以假定一开始的不可用性(即12％)减小了约1/2至1/3。

图10示出该方法的一个实施方式，其具有两个彼此不同的包含彼此不同的安全性要求(利用定位)的进一步处理装置1a、1b，其中，在这里，进一步处理装置1a是用于自动化且尤其是高度自动化或自主驾驶功能的系统，而进一步处理装置1b是用于舒适功能的系统，并且测量方法MV1、MV2如图9所示是卫星辅助的、尤其基于至少一个全球导航卫星系统的测量方法MV1和基于地标的测量方法MV2。作为舒适性功能系统的进一步处理装置1b具有较低的安全性要求。例如其假阳性错误率为1e-5/h.

在此，对于每个进一步处理装置1a、1b按照彼此不同的配置K1、K2以并行方式进行软关联步骤WVS，针对用于自动化且尤其是高度自动化或自主驾驶功能的系统的进一步处理装置1a，重新依照的是第一测量方法MV1的如在公式(3)中计算的等于0.1的最大时间分量max_time_share_1、第二测量方法MV2的如在公式(4)中计算的等于0.01的最大时间分量max_time_share_2以及如上所述的等于1000的最小连续性min_continuity，以及针对舒适功能系统的进一步处理装置1b，依照的是第一测量方法MV1的等于1的最大时间分量max_time_share_1、第二测量方法MV2的等于0.1的最大时间分量max_time_share_2以及等于1000的最小连续性min_continuity。

第一测量方法MV1的假阳性错误率等于1e-5/km，第二测量方法MV2的假阳性错误率等于1e-4/km，用于自动化且尤其是高度自动化或自主驾驶功能的系统的进一步处理装置1a的软关联步骤WVS的假阳性错误率等于1e-6/km，并且用于舒适功能系统的进一步处理装置1b的软关联步骤WVS的假阳性错误率等于1e-5/km。

所造成的可用性大于99％，在这里，遵守单独设定的安全性要求。