本发明涉及用于使车辆(304)运动到目标定位(307)中的横向转向方法(300)和横向转向设备(317)，根据本发明，通过以传感器和标记实现的测量推导出地点和方位数据(313)并且对其进行滤波得到当前值(311、312)。调节器(303)从当前值(311、312)导出给定转向角度(310)，该给定转向角度借助车辆(304)的主动转向器(107)来实现。在改进方案中，滤波被构造为卡尔曼滤波(505、605)，其中，在考虑到车辆上测量的驾驶特性(514、614)、品质因数值(519、619)和车辆(504、604)的运动模型(518、618)的情况下，将地点和方位数据(513、613)加工成当前值(511、512、611、612)。
1.用于使包括主动转向器(107)的车辆(101、207、304、404、504、604)运动到目标定位(104、205、307、407、507、607)中的横向转向方法(300、400、500、600)，所述横向转向方法包括：‑执行在所述车辆(101、207、304、404、504、604、604)和所述目标定位(104、205、307、
407、507、607)之间的能够实现推导出地点和方位数据的距离和/或角度测量(108、315、
‑推导出所述地点和方位数据(313、413、513、613)，‑对所述地点和方位数据(313、413、513、613)进行滤波(306、406、506、606)而得到当前值(311、312、411、412、511、512、611、612)，所述当前值包括当前地点值(311、411、511、611)和当前方位值(312、412、512、612)，‑执行调节(303、402、403、503、602、603)，所述调节从所述当前值(311、312、411、412、
511，512、611、612)推导出给定转向角度(310、410、510、610)，并且‑通过对所述车辆(101、207、304、404、504、604)的主动转向器(107)产生影响来实现所述给定转向角度(310、410、510、610)，‑对所述地点和方位数据(313、413、513、613)进行的滤波(305、405、505、605)包括卡尔曼滤波(505、605)，在其中，在考虑到车辆上测量的驾驶特性(514、614)、品质因数值(519、
619)和所述车辆(101、207、304、404、504、604)的运动模型(518、618)的情况下，将所述地点和方位数据(513、613)加工成所述当前值(511、512、611、612)，所述卡尔曼滤波包括测量步骤和更新步骤，从而在所述测量步骤中，通过具有权重w的加权求平均分别由最新的传感器数据和先前计算出的定位数据推导出新的计算出的定位数据，所述权重根据w＝1/(q·vm+1)
依赖于传感器测量的品质因数q和传感器测量的方差vm，
并且在所述更新步骤中，根据利用测量的转向角度和测量的速度作为驾驶特性(514、
614)来参数化的运动模型(518)，将计算出的定位数据外推得到当前定位数据。
‑所述调节(303、402、403、503、602、603)包括级联式调节(416、616)，在其中，在外调节回路(402、602)中由所述当前地点值(411、611)推导出给定方位(409、609)，并且在内调节回路(403、603)中由所述给定方位(409、609)和所述当前方位值(412、612)推导出所述给定转向角度(410、610)。
当存在相应的新的传感器数据时激活所述测量步骤，而当存在相应的新的驾驶特性时激活所述更新步骤。
在测量步骤之后，由每个旧的品质因数值q旧、配属的最小品质因数值q最小和配属的测量品质因数值q测量根据如下公式确定新的品质因数值q新：q新＝max(q最小，q旧/(q旧+q测量))，
其中，分别针对定位数据和方位数据固定地设定q最小和q测量，
并且在更新步骤之后，由每个旧的品质因数值q旧、配属的比例常数Cp、速度v和自最后的测量步骤起的时间tMS根据如下公式确定新的品质因数值q新：q新＝q旧+Cp·v·tMS，
5.用于使包括主动转向器(107)的车辆(101、207、304、404、504、604)运动到目标定位(104、205、307、407、507、607)中的横向转向设备(317、417、517、617)，所述横向转向设备包括：‑传感器(103)和标记(105)，所述传感器和标记置放和分布到所述车辆(101、207、304、
404、504、604)和所述目标定位(104、205、307、407、507、607)上，使得能够由在所述车辆(101、207、304、404、504、604)与所述目标定位(104、205、307、407、507、607)之间的距离和/或角度测量(108、315、415、515、615)推导出地点和方位数据(313、413、513、613)，‑测量设备(306、406、506、606)，所述测量设备被设立成使得所述测量设备借助所述传感器(103)和标记(105)来执行在上述车辆(101、207、304、404、504、604)和所述目标定位(104、205、307、407、507、607)之间的距离和/或角度测量(315、415、515、615)并且从中推导出所述车辆(101、207、304、404、504、604)的地点和方位数据(313、413、513、613)，‑测量值滤波器(305、405、505、605)，所述测量值滤波器被设立成使得所述测量值滤波器由所述地点和方位数据(313、413、513、613)推导出当前值(311、312、411、412、511、512、
611、612)，所述当前值包括当前地点值(311、411、511、611)和当前方位值(312、412、512、
‑调节器(303、402、403、503、602、603)，所述调节器被设立成使得由所述当前值(311、
312、411、412、511、512、611、612)推导出给定转向角度(310、410、510、610)并且通过对主动转向器(107)的作用来实现所述给定转向角度，其特征在于，
‑所述测量值滤波器(305、405、505、605)构造为卡尔曼滤波器(505、605)，因此被设立成使得在考虑到车辆上测量的驾驶特性(514、614)、品质因数值(519、619)和车辆(101、
207、304、404、504、604)的运动模型(518、618)的情况下将所述地点和方位数据(513、613)加工成所述当前值(511、512、611、612)，所述卡尔曼滤波器被设立成执行测量步骤和更新步骤，从而在所述测量步骤中，通过具有权重w的加权求平均分别由最新的传感器数据和先前计算出的定位数据推导出新的计算出的定位数据，所述权重根据w＝1/(q·vm+1)依赖于传感器测量的品质因数q和传感器测量的方差vm，并且在所述更新步骤中，根据利用测量的转向角度和测量的速度作为驾驶特性(514、
614)来参数化的运动模型(518)，将计算出的定位数据外推得到当前定位数据。
6.根据权利要求5所述的横向转向设备(417、617)，
所述调节器(303、402、403、503、602、603)构造为具有横向偏移调节器(402、602)和方位调节器(403、603)的级联式调节器(416、616)，所述横向偏移调节器被设立成由所述当前地点值(411、611)推导出给定方位(409、609)，并且所述方位调节器被设立成由所述给定方位(409、609)和所述当前方位值(412、612)推导出所述给定转向角度(410、610)。
7.根据权利要求5所述的横向转向设备(417、617)，
所述卡尔曼滤波器被设立成：当存在相应的新的传感器数据时激活所述测量步骤，而当存在相应的新的驾驶特性时激活所述更新步骤。
8.根据权利要求7所述的横向转向设备(417、617)，
所述卡尔曼滤波器被设立成：在测量步骤之后，由每个旧的品质因数值q旧、配属的最小品质因数值q最小和配属的测量品质因数值q测量根据如下公式确定新的品质因数值q新：q新＝max(q最小,q旧/(q旧+q测量))，
其中，分别针对定位数据和方位数据固定地设定q最小和q测量，
并且在更新步骤之后，由每个旧的品质因数值q旧、配属的比例常数Cp，速度v和自最后的测量步骤起的时间tMS根据如下公式确定新的品质因数值q新：q新＝q旧+Cp·v·tMS，
9.具有主动转向器(107)的车辆(101、207、304、404、504、604)，其特征在于，所述车辆被设立成执行根据权利要求1至4中任一项所述的横向转向方法(300、400、500、600)，和/或所述车辆具有根据权利要求5至8中任一项所述的横向转向设备(317、417、517、617)。
10.根据权利要求9所述的具有主动转向器(107)的车辆(101、207、304、404、504、604)，其特征在于，所述车辆是被驱动的牵引车(101、207)。
用于使车辆运动到目标定位中的横向转向方法和横向转向设
备及其车辆
技术领域
[0001] 本发明涉及一种用于将被驱动的车辆运动到包括目标地点和给定方位的目标定位中的横向转向方法和横向转向设备，以及为此设立的车辆。
背景技术
[0002] 从DE 10 2016 011 324 A1中已知一种用于在牵引车接近并联接到挂车上时控制牵引车的方法。牵引车后方的区域例如通过摄像机记录；根据记录的数据评估牵引车和挂车之间的偏移距离和偏移角度；计算至少一个行驶轨迹，借助该行驶轨迹可以使牵引车自主地行驶至联接地点，并且根据该行驶轨迹使牵引车自主地前行和联接。
[0003] 在现有技术的方法的情况下可以被认为不利的是，在运动过程开始时计算出的行驶轨迹可能明显不正确，这是因为通常起始定位仅不精确地已知。尤其是在所测量的起始方位中的误差导致较大的侧向偏移，尤其是在所行进的距离较大的情况下。
[0004] 同样不利的是，定位测量的测量值通常受干扰，换言之包含误差分量。
发明内容
[0005] 本发明的任务是，提供用于使车辆运动到目标定位中的横向转向方法和横向转向设备，其中避免了这些缺点。同样，提供如下车辆，其设立成执行这些横向转向方法。
[0006] 该任务通过根据本发明的方法，根据本发明的设备以及根据本发明的车辆来解决。
[0007] 根据本发明，用于使车辆运动到目标定位中的横向转向方法包括：
[0008] ‑执行在车辆和目标定位之间的距离和/或角度测量，该距离和/或角度测量可以实现推导地点和方位数据，
[0009] ‑对推导出的地点和方位数据进行滤波而得到当前值，其包括当前地点值和当前方位值，
[0010] ‑执行调节，该调节从当前值推导出给定转向角度，
[0011] ‑并且通过对车辆的主动转向器产生影响来实现给定转向角度。
[0012] 在有利的改进方案中，根据本发明的横向转向方法包括，将对地点和方位数据进行的滤波构造为卡尔曼滤波，其中，在考虑到车辆上测量的驾驶特性、品质因数值和车辆的运动模型的情况下，将地点和方位数据加工成当前值。
[0013] 在另一种有利的改进方案中，根据本发明的横向转向方法包括，将调节构造为级联式调节，其中，在外调节回路中由当前地点值推导出给定方位，并且在内调节回路中由给定方位和当前方位值推导出给定转向角度。
[0014] 在另一有利的改进方案中，根据本发明的横向转向方法包括，卡尔曼滤波包括测量步骤和更新步骤，使得：
[0015] 在测量步骤中，通过具有权重的加权求平均，分别由最新的传感器数据和先前计算出的定位数据推导出新的计算出的定位数据，该权重依赖于传感器测量的品质因数和传感器测量的方差，
[0016] 并且在更新步骤中，根据利用测量的转向角度和测量的速度作为驾驶特性来参数化的运动模型，将计算出的定位数据外推得到当前定位数据。
[0017] 在另一有利的改进方案中，根据本发明的横向转向方法包括，当相应存在新的传感器数据时激活测量步骤；并且当相应存在新的驾驶特性时激活更新步骤。
[0018] 在另一有利的改进方案中，根据本发明的横向转向方法包括，在测量步骤之后，由每个旧的品质因数值q旧、配属的最小品质因数值q最小和配属的测量品质因数值q测量根据如下公式确定出新的品质因数值q新：
[0019] q新＝max(q最小,q旧/(q旧+q测量))，
[0020] 其中，分别针对定位数据和方位数据固定地设定q最小和q测量，
[0021] 并且在更新步骤之后，由每个旧的品质因数值q旧、配属的比例常数Cp，速度v和自最后的测量步骤后的时间tMS根据如下确定新的品质因数值q新：
[0022] q新＝q旧+Cp·v·tMS，
[0023] 其中，分别针对定位数据和方位数据固定地设定Cp。
[0024] 根据本发明，用于使包括主动转向器的车辆运动到目标定位中的横向转向设备包括：
[0025] ‑传感器和标记，传感器和标记置放和分布到车辆和目标定位上，使得可以由在车辆与目标定位之间的距离和/或角度测量推导出地点和方位数据，
[0026] ‑测量设备，测量设备被设立成使得测量设备借助传感器和标记来执行车辆和目标定位之间的距离和/或角度测量并且从中推导出车辆的地点和方位数据，
[0027] ‑测量值滤波器，测量值滤波器被设立成使得测量值滤波器由地点和方位数据推导出当前值，当前值包括当前地点值和当前方位值，和
[0028] ‑调节器，调节器被设立成由当前值推导出给定转向角度并且通过对主动转向器产生影响来实现给定转向角度。
[0029] 在有利的改进方案中，根据本发明的横向转向设备包括，测量值滤波器构造为卡尔曼滤波器，因此被设立成使得在考虑到车辆上测量的驾驶特性、品质因数值和车辆的运动模型的情况下将地点和方位数据加工成当前值。
[0030] 在另一有利的改进方案中，根据本发明的横向转向设备包括，调节器构造为具有横向偏移调节器和方位调节器的级联式调节器，横向偏移调节器被设立成由当前地点值推导出给定方位，并且方位调节器被设立成由给定方位和当前方位值推导出给定转向角度。
[0031] 在另一有利的改进方案中，根据本发明的横向转向设备包括，卡尔曼滤波器被设立成执行测量步骤和更新步骤，其方式为：在测量步骤中，通过具有权重的加权求平均分别由最新的传感器数据和先前计算出的定位数据推导出新的计算出的定位数据，该权重依赖于传感器测量的品质因数和传感器测量的方差，并且在更新步骤中，根据利用测量的转向角度和测量的速度作为驾驶特性来参数化的运动模型，将计算出的定位数据外推得到当前定位数据。
[0032] 在另一有利的改进方案中，根据本发明的横向转向设备包括，卡尔曼滤波器被设立成：当相应存在新的传感器数据时激活测量步骤，而当相应存在新的驾驶特性时激活更新步骤。
[0033] 在另一有利的改进方案中，根据本发明的横向转向设备包括，卡尔曼滤波器被设立成：在测量步骤之后由每个旧的品质因数值q旧、配属的最小品质因数值q最小和配属的测量品质因数值q测量根据如下公式确定出新的品质因数值q新：
[0034] q新＝max(q最小,q旧/(q旧+q测量))，
[0035] 其中，分别针对定位数据和方位数据固定地设定q最小和q测量，
[0036] 并且在更新步骤之后，由每个旧的品质因数值q旧、配属的比例常数Cp，自最后的测量步骤后的速度v和时间tMS根据如下公式确定新的品质因数值q新：
[0037] q新＝q旧+Cp·v·tMS，
[0038] 其中，分别针对定位数据和方位数据固定地设定Cp。
[0039] 根据本发明的车辆，特别是被驱动的牵引车被设立成执行根据本发明的横向转向方法，和/或具有根据本发明的横向转向设备。
附图说明
[0040] 本发明的有利的实施方式从权利要求和借助附图更详细地阐述的实施例中推导出。其中：
[0041] 图1以侧视图示意性示出应用情景，其中目标定位是联接定位；
[0042] 图2以俯视图示意性示出例如在鞍式挂车前面的鞍式牵引车的在此应用的几何关系、定义和尺寸；
[0043] 图3示出用于阐述根据本发明的第一横向转向方法的框图；
[0044] 图4示出用于阐述根据本发明的第二横向转向方法的框图；
[0045] 图5示出用于阐述根据本发明的第三横向转向方法的框图；
[0046] 图6示出用于阐述根据本发明的第四横向转向方法的框图。
具体实施方式
[0047] 定位，例如目标定位，在此应理解为分别包括地点说明和方位说明。例如，可以通过二维或三维坐标系中的坐标(绝对坐标或相对坐标)来实现地点说明。可以由二维或三维角度说明以及关于参考点和参考角度的约定实现方位说明。
[0048] 在此，横向转向是指对车辆转向桥的车轮角度的作用。对于具有多个转向桥的车辆，这也可以包括对除主转向桥以外的其他车桥施加适当的作用。
[0049] 目标定位可以是联接定位，即，在地点和方位意义上的定位，在该定位处可以将车辆联接至挂车或鞍式挂车。
[0050] 目标定位也可以是装载定位，即，使得车辆能够被装载或卸载的在装载坡道上的定位。相对于目标定位地点固定的坐标系的x轴优选位于必须接近装载定位的方向上，例如与装载坡道的边缘成直角。
[0051] 目标定位也可以是填充定位，即，可以通过联接至供应装置向车辆供应工作介质(诸如燃料、电池充电或液压液)的定位。相对于目标定位地点固定的坐标系的x轴优选地位于必须接近填充定位的方向上，例如以适当距离纵向地在供给装置旁边。
[0052] 目标定位也可以是为局部自动化准备的车辆停车位中的驻车定位。相对于目标定位地点固定的坐标系的x轴在此优选位于如下方向上，即，必须沿该方向驶入驻车定位中。
[0053] 车辆的传感器例如可以是激光扫描仪或激光雷达、静态相机或摄像机。
[0054] 图1示出了应用情况的示意性侧视图，其中目标定位是联接定位。在此，车辆是鞍式牵引车101并且包括主动转向器107、两个横向于纵轴线且水平间隔开的传感器103和鞍式连接座102。鞍式牵引车101以一定距离处于鞍式挂车106前方，鞍式挂车包括中心立轴104和可折叠的支撑部109。当在平面图中鞍式连接座102居中地定位在中心立轴104下方时，实现到达目标定位。支撑部109包括反射器105，该反射器105放置和施装成使得它们可以在它们的方向和/或它们的距离方面通过传感器103的测量108被感测。
[0055] 图2以俯视图示意性地示出了在局部示出的未运动的鞍式挂车208(具有中心立轴205)之前的例如作为车辆的鞍式牵引车的在此应用的几何关系、定义和尺寸。由x方向201和y方向211构成的地点固定的直角的坐标系的坐标原点在被设定为目标地点的中心立轴
205。x方向对应于鞍式挂车208的纵轴线。鞍式牵引车207包括未转向的后轴206和转向的前轴210，并具有参考点209、定位、方位，转向角beta204和纵轴线212。其鞍式连接座102的中心在此处用作描述鞍式牵引车207的参考点209。鞍式牵引车207的定位由该参考点209的x坐标和y坐标定义。具体地说，参考点209的y坐标也称为横向偏移202。鞍式牵引车207的方位被定义为鞍式牵引车207的纵轴线212与x方向201所夹出的角度alpha 203。鞍式牵引车
207的转向角beta 204被定义为前轴210的车轮与鞍式牵引车207的纵轴线212的平行线所夹出的角度。
[0056] 图3示出了用于说明根据本发明的第一横向转向方法300和第一横向转向设备317的框图。横向转向方法300包括给定偏移预定值301、作用在车辆304上的调节器303、测量设备306和测量值滤波器305。
[0057] 调节器303从给定偏移预定值301获得给定横向偏移或给定偏移308，以及从测量值滤波器305获得用于车辆304的当前横向偏移311和当前方位312的值。通过输入数据调节器303推导出给定转向角度310，然后在车辆304中通过对主动转向器107产生影响实现该给定转向角度。给定偏移308，即在运动结束时要实现的横向偏移202，在大多数实际情况下是零；在特殊情况下，非零的值也可以是有利的。测量设备306执行车辆304与目标定位307之间的距离和/或角度测量，该距离测量和/或角度测量被设计为使得可以从中推导出车辆304的地点和方位数据313，并且对其推导。测量值滤波器305处理地点和方位数据313，并从中推导出车辆304的当前横向偏移311和当前方位312的值。
[0058] 为了由测量设备306执行车辆304和目标定位307之间的测量315，传感器和可检测的标记协调作用，传感器和可检测的标记可以以不同的方式布置。例如图1所示的应用情况中，传感器103可以固定地布置在车辆101、304上，标记105可以固定地布置在距目标定位104已知的距离处。在此有利的是，传感器信号已经存在于车辆101、304中并且不必首先仍向该处传输。
[0059] 替选地，可以使用相反的布置，即，传感器固定地布置在距目标定位已知的距离处，并且标记固定地布置在车辆上。在此有利的是，直接在坐标系中相对于目标定位创建传感器的测量，并且因此不必进行转换。
[0060] 传感器和标记的数量以及要执行的测量类型(例如角度测量或距离测量)基于三角测量的已知原理。一种可能的配置包括在车辆上的两个间隔开的传感器和固定地在距目标定位已知距离处的两个间隔开的标记。对于每个单独的标记，任一个距离或角度测量都足以被其中每个传感器实现，以确定相对于传感器地点的地点标记。然后可以从两个标记的地点推导出车辆和目标定位之间的相对方位。
[0061] 可以使用已知方程将相对于第一坐标系确定的地点和方位值转换为任意其他的经移动和/或经旋转的坐标系。
[0062] 为了减少测量的不准确性或增加系统可使用性，可以有利的是，使用另外的附加传感器和/或另外的附加标记。
[0063] 图4示出了用于说明阐述根据本发明的第二横向转向方法400和第二横向转向设备417的框图。横向转向方法400包括给定偏移预定值401、横向偏移调节器402、作用在车辆404上的方位调节器403、测量设备406和测量值滤波器405。横向偏移调节器402和方位调节器403一起形成级联式调节器416。
[0064] 横向偏移调节器402获得由给定偏移预定值401提供的给定横向偏移或给定偏移408减去由测量值滤波器405提供的当前横向偏移411作为输入参量，横向偏移调节器402从中推导出给定方位409。方位调节器403获得给定方位409减去由测量值滤波器405提供的当前方位412作为输入参量，方位调节器403从中推导出给定转向角度410，然后在车辆404中通过对主动转向器107产生影响实现给定转向角度。
[0065] 对于给定偏移408、测量设备406、地点和方位数据413、和测量值滤波器405以及对于传感器和标记，上面针对第一横向转向方法300所述的内容相应地适用。
[0066] 图5示出了用于阐述根据本发明的第三横向转向方法500和第三横向转向设备517的框图。横向转向方法500包括给定偏移预定值501、作用在车辆504上的调节器503、测量设备506和测量值滤波器505。有意义的是，对于给定偏移预定值501、调节器503、给定转向角度510和测量设备506同样适用于第一横向转向方法300的内容。测量值滤波器505在此是卡尔曼滤波器，其不仅从测量设备506获得地点和方位数据513，而且从车辆504获得测量的速度和测量的转向角度作为驾驶特性514。卡尔曼滤波器包括车辆504的运动模型518，并借助运动模型518根据地点和方位数据513和驾驶特性514计算出当前横向偏移511和当前方位512。
[0067] 图6示出了用于阐述根据本发明的第四横向转向方法600和第四横向转向设备617的框图。横向转向方法600包括给定偏移预定值601、横向偏移调节器602、作用在车辆604上的方位调节器603、测量设备606和测量值滤波器605。有意义的是，对于横向偏移调节器602和方位调节器603同样适用于上面第二横向转向方法400的内容，横向偏移调节器602和方位调节器603一起构成级联式调节器616。有意义的是，对于卡尔曼滤波器形式的测量值滤波器605同样适用于上面第三横向转向方法500的内容。
[0068] 在此使用的卡尔曼滤波包括两个处理步骤，即所谓的“测量步骤”和所谓的“更新步骤”。
[0069] 在卡尔曼滤波器的这种应用中要处理的参量是计算出的定位数据，其包括计算出的地点数据xk和yk以及计算出的方位数据alphak。下标表示这些数据是时间上离散的序列。“k”代表各自的最新值，相应地“k‑1”代表时间上早于它的值。计算出的定位数据在卡尔曼滤波器中进行递归处理。卡尔曼滤波器接收通过以传感器和标记进行的测量而推导出的地点和方位数据，地点和方位数据包括地点数据xs、ys和方位数据alphas。
[0070] 此外，已知的卡尔曼滤波器在内部为其中每个要处理的参量处理所谓的品质因数值。
[0071] 由于卡尔曼滤波从概念上讲是递归过程，因此必须适当地初始化所有涉及的参量。例如，可以使用第一测量值或合适的典型值来初始化地点和方位数据。例如，可以使用合适的典型值来初始化品质因数值。
[0072] 在此所设定的应用的测量步骤中，通过加权求平均根据如下公式分别从最新的地点和方位数据xs、ys、alphas和先前计算出的定位数据xk‑1、yk‑1、alphak‑1中推导出新的计算出的定位数据xk，yk，alphak：
[0073] xk＝(1‑w)·xk‑1+w·xs＝xk‑1+w·(xs‑xk‑1)
[0074] yk＝(1‑w)·yk‑1+w·ys＝yk‑1+w·(ys‑yk‑1)
[0075] alphak＝(1‑w)·alphak‑1+w·alphas＝alphak‑1+w·(alphas‑alphak‑1)。
[0076] 在此，始终在0到1的范围内的权重w根据如下公式由传感器测量的品质因数q和传感器测量的方差vm推导出：
[0077] w＝1/(q·vm+1)。
[0078] 对于高品质因数值q，w接近0，并且几乎不包括从传感器测量中推导出的地点和方位数据。对于低品质因数值q，w接近1，即，加权平均在很大程度上对应于地点和方位数据。
[0079] 传感器测量值的方差vm例如可以有利地设定为定位数据是0.5m并且方位数据是5°。
[0080] 优选地，只要有新的地点和方位数据存在或出现，就执行测量步骤。
[0081] 在每个测量步骤之后降低品质因数值q。有利地，根据
[0082] q新＝max(q最小,q旧/(q旧+q测量))。
[0083] 分别针对定位数据或方位数据的品质因数值固定地预给定q最小和q测量。对于地点数据，q最小＝0.1m并且q测量＝0.5m是有利的，对于方位数据q最小＝2°和q测量＝5°是有利的。
[0084] 在更新步骤中，将计算出的定位数据与在车辆上测量的递增的驾驶特性合并。驾驶特性包括测量的速度v实际和测量的转向角beta实际。
[0085] 在此存在的应用的更新步骤中，根据车辆的运动模型518，将计算出的定位数据x旧、y旧、alpha旧外推得到当前定位数据中，根据如下：
[0086] x新＝x旧+v实际·dt·cos(alpha旧)，
[0087] y新＝y旧+v实际·dt·sin(alpha旧)和
[0088] alpha新＝alpha旧+v实际·dt·tan(beta实际)/z。
[0089] 在这种情况下，测量的转向角beta实际和测量的速度v实际的行驶特性代表运动模型518的参量，并且z是轴距，即，对应于前轮到后轮的距离。因此，术语“/z”清楚地描述了在相同的时间间隔dt上，在相同的速度v实际且相同的转向角beta实际下导致在短车辆中比在长车辆中更强烈的转动alpha新‑alpha旧。
[0090] 优选地，当存在新的驾驶特性beta实际、v实际或从车辆上的测量中出现新的驾驶特性时，总是执行更新步骤。这些时间点通常与传感器测量得出的新地点和方位数据不同步。通常，新的驾驶特性比新的地点和方位数据明显更频繁地出现。
[0091] 在每个更新步骤之后增加品质因数值q。有利地，根据如下：
[0092] q新＝q旧+Cp·v·tMS，
[0093] 在此，Cp是分别配属的比例常数，v是速度，并且tMS是自最后的测量步骤后的时间，其中，分别针对地点数据或方位数据的品质因数值固定地设定Cp。对于地点数据，Cp＝0.1是有利的，对于方位数据，Cp＝2°/m是有利的。
[0094] 在所有横向转向方法300、400、500、600中附加的影响因素是纵向控制，即，对车辆的传动系和制动系统的影响。这影响了车辆速度随时间的变化，并且可以完全独立地预给定，例如自动地、半自动地、通过下车的车辆驾驶员的遥控器手动地或由车辆中的驾驶员手动地预给定。纵向控制的作用一方面反映在随时间变化的地点数据中，另一方面也反映在具有测量速度的行驶特性514、614中，并以此方式包括在横向转向方法中。
[0095] 车辆101、207、304、404、504、604的用于测量306、406、506、606的传感器103可以例如是激光扫描仪、激光雷达、或静态相机或摄像机。
[0096] 附图标记列表
[0097] 101 鞍式牵引车
[0098] 102 鞍式连接座
[0099] 103 传感器
[0100] 104 中心立轴
[0101] 105 反射器
[0102] 106 鞍式挂车
[0103] 107 主动转向器
[0104] 108 测量
[0105] 109 支撑部
[0106] 201 x方向
[0107] 202 横向偏移
[0108] 203 地点角alpha
[0109] 204 转向角beta
[0110] 205 中心立轴＝坐标原点
[0111] 206 后桥
[0112] 207 鞍式牵引车
[0113] 208 鞍式挂车
[0114] 209 参考点
[0115] 210 前桥
[0116] 211 y方向
[0117] 212 鞍式牵引车的纵轴线
[0118] 300 横向转向方法
[0119] 301 给定偏移预定值
[0120] 303 调节器
[0121] 304 车辆
[0122] 305 测量值滤波器
[0123] 306 测量设备
[0124] 307 目标定位
[0125] 308 给定偏移
[0126] 310 给定转向角度
[0127] 311 当前横向偏移
[0128] 312 当前方位
[0129] 313 地点和方位数据
[0130] 315 测量
[0131] 317 横向转向设备
[0132] 400 横向转向方法
[0133] 401 给定偏移预定值
[0134] 402 横向偏移调节器
[0135] 403 方位调节器
[0136] 404 车辆
[0137] 405 测量值滤波器
[0138] 406 测量设备
[0139] 407 目标定位
[0140] 408 给定偏移
[0141] 409 给定方位
[0142] 410 给定转向角度
[0143] 411 当前横向偏移
[0144] 412 当前方位
[0145] 413 地点和方位数据
[0146] 415 测量
[0147] 416 级联式调节器
[0148] 417 横向转向设备
[0149] 500 横向转向方法
[0150] 501 给定偏移预定值
[0151] 503 调节器
[0152] 504 车辆
[0153] 505 作为测量值滤波器的卡尔曼滤波器
[0154] 506 测量设备
[0155] 507 目标定位
[0156] 508 给定偏移
[0157] 510 给定转向角度
[0158] 511 当前横向偏移
[0159] 512 当前方位
[0160] 513 地点和方位数据
[0161] 514 驾驶特性
[0162] 515 测量
[0163] 517 横向转向设备
[0164] 518 运动模型
[0165] 519 品质因数值
[0166] 600 横向转向方法
[0167] 601 给定偏移预定值
[0168] 602 横向偏移调节器
[0169] 603 方位调节器
[0170] 604 车辆
[0171] 605 作为测量值滤波器的卡尔曼滤波器
[0172] 606 测量设备
[0173] 607 目标定位
[0174] 608 给定偏移
[0175] 609 给定方位
[0176] 610 给定转向角度
[0177] 611 当前横向偏移
[0178] 612 当前方位
[0179] 613 地点和方位数据
[0180] 614 驾驶特性
[0181] 615 测量
[0182] 616 级联式调节器
[0183] 617 横向转向设备
[0184] 618 运动模型
[0185] 619 品质因数值
