WO2011085426A1 - Verfahren und system zum erfassen der position eines fahrzeuges - Google Patents

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stationary
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Alec Essati
Horst Wildenauer
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Zeno Track GmbH
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/005—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 with correlation of navigation data from several sources, e.g. map or contour matching
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
    • G05D1/0274—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device

Definitions

  • the invention relates to a method and a system for detecting the position of a vehicle in a defined area.
  • the detection of the current position of a vehicle in a defined range is of great importance in a wide variety of applications. For example, determining the position of industrial trucks (e.g., forklifts) in the field of warehouse logistics (management of, e.g., manufacturing, distribution warehouses) is of great importance, as it provides e.g. an optimization of logistics processes and an automatic batch tracking of goods is made possible.
  • a variety of methods and devices are known, it is particularly known to detect an absolute reference position of the vehicle as well as the relative movement of the vehicle and thus to determine the current position of the vehicle using a dead reckoning system.
  • a method for determining the position of a transport vehicle within an effective range is known in the movable, transported by the transport vehicle first objects (transport units, lattice boxes, crates or the like.) And stationary second objects (eg. Walls, buttresses) available are.
  • the effective range is stored in the form of a digital map containing the positions of the objects.
  • the LADAR scans an outline of the environment and thereby detects the stored goods in the immediate vicinity, after which the result of this scan is compared with the digital map stored in a central computer; Based on this comparison, the on-board computer or the central computer can determine a position of the forklift within the effective range.
  • the LADAR also records the distance between the forklift and the known objects to create an image of the surroundings of the forklift truck. From the measured values determined, the position of the forklift is compared with the data of the digital map determined by trigonometric calculations and procedures. In order to improve the position determination, data from movable third objects can also be stored in the digital map, which are acquired during the sampling and used to update the data.
  • These third objects may include other transport vehicles and / or unknown obstacles.
  • the objects used for position detection must have a measurable contour in order to enable a position determination via the laser scanning. Therefore, the same objects (eg buttresses, Euro pallets, etc.) can not be clearly identified.
  • the well-known position determination by laser radar scanning encounters its limits, especially when the environment is similar or the distances prevent scanning or restrict (eg in the case of an empty warehouse with buttresses, empty storage bins or warehouses with stored goods, which a have identical structure, or in the outdoor area).
  • a system for tracking goods is known, with a fixed base system and mobile systems that are connected to vehicles.
  • the mobile system has an identification sensor for detecting objects with a coding.
  • the monitored room is also equipped with individually different position markings which are arranged in the ceiling area.
  • the vehicle has an optical position sensor unit with an upward-facing camera that takes pictures of the surroundings to detect position marks in the field of view and to determine their identity. The position of the position markers in the captured image is used to detect position and angle ⁇ orientation of the vehicle. When a position marker is detected, the data in the memory of a mo- updated bilen computer system of the vehicle.
  • this system has the disadvantage that no position determination is possible if no marker in the field of view of the camera, ie there is no other system that can perform a position determination.
  • a marker must be in the field of vision.
  • a position survey is required everywhere and at any time in order to track the parking of goods in unintended storage locations. This in turn means that the bearing has to be equipped with a large number of markers, which leads to a very great effort, especially in large camps.
  • the known system is disadvantageously limited to the interior due to the attachment of markers on the ceiling.
  • a navigation system of driverless vehicles in particular of transport systems in halls, known, which by means of a moving with the vehicle imaging sensor high-contrast objects in the environment, especially ceiling lights record. From the location of these ceiling lights then position and angle of the vehicle are determined. By using the high-contrast ceiling lights for the detection of an absolute reference position, the costs of the navigation system should be kept low.
  • a follower wheel is provided for detecting the relative movement of the driverless vehicle, which is connected via a vertical axis and about this rotatably connected to the vehicle. From the angle of rotation of the wheel about its axis and from the angle of rotation of the horizontal offset about the vertical axis, the position of the vehicle is thus to be determined via dead reckoning. In practice, however, such trailing wheels have proved to be extremely inaccurate (in particular due to problems with slippage and drift).
  • WO 01/13192 AI further a method and a device for detecting the position of a vehicle is known, in which on the ceiling of a warehouse previously reflective markings must be attached, which can be detected by the vehicle when driving under a marker, so that thereby a reference position can be detected and stored at this time.
  • a wheel encoder is provided which detects the distance traveled by the vehicle at intervals; Furthermore, the angle of rotation of the vehicle is detected by means of a gyroscope. The current position of the vehicle can then be determined by means of dead reckoning from the reference position and the relative distance determined by means of vector addition.
  • EP 1 916 504 A2 proposes to acquire digital image data of a reference surface of successive discrete frames, then to divide the first of two consecutive frames into a plurality of macroblocks around these macroblocks following in the second frame to be determined, wherein the relative displacement of the vehicle can be determined depending on the displacement vectors of the positions of the macroblocks.
  • the measurement inaccuracies that occur when determining the relative movement by means of a wheel encoder and a gyroscope can be eliminated. Due to the necessary ground-mounting of the camera pollution of the camera optics is given to a high degree, which can lead to a high degree of inaccuracy or a failure of the detection of the relative movement.
  • EP 1 916 504 the very complex and expensive installation of reflective markings in the ceiling area is still required to detect the absolute reference position.
  • a similar method or a similar device for detecting a reference position of a vehicle in a warehouse is further known from US 2007/10143006 AI. Here who the attached a variety of transponders on the hall floor, with the help then a reference position of the vehicle to be determined. Again, this is a technically complex system with a large number of sensors that cause extremely high installation and investment costs, especially in area-large defined areas.
  • the method and the system should be used both indoors and outdoors.
  • this is achieved by a method in which a digital map of the defined area having a defined coordinate system is created, wherein the digital map contains stationary reference features with a unique identification feature, before at least a portion of the defined area, preferably the entire defined area, digital images are recorded for detecting and detecting further reference features, wherein also stationary and / or temporary reference features are detected and detected without unique identification feature and the digital map and / or an associated buffer are added, so that subsequently the absolute position of a vehicle in the defined range can be determined by taking a digital image of part of the defined area from the vehicle and detecting and optionally identifying reference features in the digital image The absolute position determination takes place on the basis of the detected and optionally identified stationary and / or temporary reference features.
  • the inventive method thus has two temporal sections.
  • reference features in the defined environment are first recognized and the position of these reference features is detected on the basis of reference features already known prior to the start of the method and their coordinates are stored in the digital map or a buffer.
  • the absolute position of the vehicle ie the coordinate pair x, y or the orientation of the vehicle in the defined environment
  • the absolute position of the vehicle is then determined on the basis of the stationary reference features and any temporary reference features.
  • a relative position determination ie a pure change in position, is thus not necessary and it can be advantageously carried out continuously. Hend a based on absolute, ie global, coordinate values position determination can be performed.
  • Type 1 Stationary reference features with a fixed design, a unique identifier and a variable size.
  • Examples are floor, wall or pole markings (e.g., storage bin or yardage markings) or signage.
  • the size of these objects may vary depending on the environmental conditions.
  • Tags at storage locations may e.g. 40 x 30 cm in size
  • markings in storage aisles are associated with e.g. 80 x 60 cm slightly larger
  • signs on walls or masts can e.g. also be 200 x 150 cm tall.
  • Type 2 Stationary reference features with a fixed design, no unique identifier and variable size.
  • any stationary high-contrast objects in the defined environment eg fire extinguisher, Re ⁇ gale, poles, etc.
  • Another example would be a right win ⁇ angle, which results in two marking lines on the ground, which are approximately 90 degrees to each other.
  • Type 3 Stationary reference features with no fixed design, unique identifier, and variable size.
  • These reference features are all contrastive features of any size and shape (e.g., edges of goods or labels, soil, vehicles, etc.) that are mostly stationary for a certain period of time in one place. These do not have their own unique identifier (e.g., in the form of a character combination).
  • the digital map of the defined area (e.g., warehouse) has a defined (global) coordinate system, includes the reference features and their characteristics (e.g., coordinates, identification, etc.), and may be used for electronic data processing.
  • a defined (global) coordinate system includes the reference features and their characteristics (e.g., coordinates, identification, etc.), and may be used for electronic data processing.
  • the digital storage card may include other specific characteristics of the defined environment (e.g., global coordinates and dimensions of storage locations, etc.).
  • the parking of an identification feature having goods in the defined area the coordinates of the goods, preferably the vertices of the goods, be added to the cache.
  • the means of the identification feature ie in particular a barcode and / or a plain text, eg EAN 128, uniquely identifiable goods whose coordinates are known, can also be used for the absolute position determination of the vehicle and thus the position determination can be made even more robust and accurate, Especially in those places where a high accuracy is required, it is' favorable, if upon detection of an identification feature of a product and at least one corner of the goods by means of the coordinates contained in the cache an absolute position determination of the vehicle takes place. In addition, a plausibility check of the item can be carried out by using the goods information.
  • the system of the initially cited kind is characterized in that a memory is provided for storing a digital map having a defined coordinate system of the defined area, the digital map containing stationary reference features with a unique identification feature, and an imaging sensor device for detecting and detecting further stationary and / or temporary reference features is provided without a unique identification feature associated with the digital map and / or an associated cache, wherein the imaging sensor device also for detecting a digital image of a portion of the defined area and for detection and optionally identification of in the digital Image provided reference features is provided so that an absolute position determination of a with the imaging sensor device ver seen vehicle based on the detected and optionally identified stationary and / or temporary reference features.
  • FIG. 1 is a perspective view of a floor vehicle with an imaging sensor device.
  • FIG. 2 shows a further perspective view of the floor vehicle according to FIG. 1;
  • FIG. 3 shows a bearing having a plurality of storage locations with different reference features
  • FIG. 4 is a schematic perspective view of a product in the warehouse
  • FIG. 5 shows a flow chart of both steps of a method for detecting the position of the vehicle
  • FIG. 6 shows a flowchart of a method section for the detection and measurement of reference features
  • FIG. 8 shows a flow chart of the absolute position determination by means of a continuous tracking of temporary reference features without a fixed design and without a clear identification. fication feature.
  • FIGS. 1 and 2 show an example of a vehicle 1 whose position is defined in a defined area 3 shown in FIG. a warehouse, to be determined. It can be seen that the vehicle 1 several imaging
  • Sensor devices preferably digital cameras 2 has.
  • the attachment to the vehicle 1 is such that the detected by the digital camera 2 field of view is directed towards the rear of the vehicle 1. This is advantageous because in corridor vehicles often a restricted field of view in the direction of the front of the vehicle 1 occurs in the transport of goods.
  • the attachment can be made such that the field of view of the cameras 2 is directed both rear direction and front, with the cameras 2 of course, the lateral environment of the vehicle. 1 is detected.
  • the cameras 2 may have a different resolution and frame rate depending on the infrastructural conditions of the environment (e.g., size of the bins, size of the reference marks, size of the labels for merchandising, etc.). It is conceivable to use a digital camera 2 of the type Grainy Research GRAS-20S4M-C BW Grasshopper with a resolution of 1624 x 1224 pixels and a frame rate of up to 30 fps (frames per second).
  • the digital cameras 2 are equipped for industrial use and are connected either wirelessly (with replaceable battery and wireless data transmission) or wired to a computer unit (industrial PC) inside the vehicle.
  • the processing unit processes the image data supplied by the digital cameras 2.
  • the defined area 3 which is designed as a storage space, can be seen.
  • two different types of reference features of type 1 (T1) and type 2 (T2) are shown.
  • Reference features T1 are stationary reference features a fixed design, a unique identification ⁇ feature and a variable size.
  • Examples are floor, wall or pole markings (e.g., storage or yardage markings) or signage.
  • the size of these objects may vary depending on the environmental conditions.
  • Tags at storage locations may e.g. 40 x 30 cm in size
  • markings in storage aisles are associated with e.g. 80 x 60 cm slightly larger
  • signs on walls or masts can e.g. also be 200 x 150 cm tall.
  • Stationary reference features T2 are those with a fixed design, no unique identifier, and variable size. These reference features T2 may be any stationary high-contrast objects in the defined environment (e.g., fire extinguishers, racks, masts, etc.). Another example would be a right angle, which results from two marking lines on the ground, which are approximately 90 degrees to each other (see Fig. 3: A18 / 2 corner point of a storage area). These reference features T2 do not have their own unique identification feature (e.g., in the form of a character combination).
  • Stationary reference features T3 are those with no fixed design, ID, and variable size. These reference features T3 are all high-contrast features of any size and shape (e.g., edges of goods or labels, soil soils, vehicles, etc.) that are mostly stationary in place for only a certain period of time. These do not have their own unique identifier (e.g., in the form of a character combination).
  • the digital map of the defined area 3 or the defined environment has a defined (global) coordinate system, includes the reference features Tl, T2, T3 and their properties (eg coordinates, identification feature, etc.) and can be used for electronic data processing.
  • the digital storage card can contain further specific properties of the defined environment (eg global coordinates and dimensions of storage bins, etc.).
  • a schematic example of a product 4 is ge shows ⁇ , in particular the corners 5 of the goods 4 used as a temporary reference features for the purpose of absolute position determination.
  • the goods 4 may have a goods label 6, which in turn may have a unique identification feature, such as a bar code or a clear identification number, eg EAN 128.
  • FIG. 5 schematically shows a flow chart of a method according to the invention, which comprises a total of 18 method steps.
  • reference is made in total to four different types of reference features, which are defined as follows:
  • A is a reference feature of type 1 and initially, that is stored before 'start of the method, already with its properties (-measured coordinates, a unique identifier) in the digital map
  • V is a reference feature of type 1 or type 2, which is stored by the method with its properties (measured coordinates, unique identification feature) in the digital map and initial, i. before the start of the procedure in the digital map, is not stored
  • R is a reference feature of type 1, type 2 or type 3, which is not stored in the digital map
  • Z is a reference feature of type 1, type 2 or type 3, which is temporarily stored in the digital map
  • the individual method steps 1a-18a can be summarized as follows. la - taking at least one digital image at a time t.
  • Method steps 7a to 9a thus represent an absolute position determination by means of marker tracking.
  • the position is determined by camera position at time t and a previous time t-1.
  • Method steps 15a and 16a thus represent a further absolute position determination by means of the goods labels.
  • FIG. 6 shows in detail a method section for detecting and measuring reference features in the defined area 3.
  • the digital storage card of the defined environment is created in a simple, effortless and cost-saving manner.
  • This digital map serves as a basic database for the described method of continuously detecting the position of vehicles 1.
  • a vehicle or vehicles carries out (s) journeys in the defined environment in the form that all relevant areas of the defined environment are captured by means of digital images.
  • 2b detection means the detection (but not the unique identification) of all type A, V and R RMs using image processing algorithms.
  • RMs in the digital map. At least two digital images with different viewing angles (sufficiently large parallax) are necessary for determining the position of an RM of the type R (query for intermediate storage of the RM of type R, ie RM was already recognized in a preceding image).
  • identification means the unique recognition of the characteristics (identification feature) of RMs of type A, V and R by means of image processing algorithms.
  • a storage of the RM type R in the digital map occurs only under the condition of meeting minimum conditions (e.g., sufficiently large parallax for two different images with different angles of view) at the absolute position calculated in 11.
  • FIG. 7 shows in detail a method section for absolute position determination by means of the continuous tracking of type 1 and 2 reference features.
  • the ROI (Region of interest) represents the section of the digital image in which the reference feature is located.
  • the ROI is first initialized upon identification of a Type A or Type V RM, and only reinitialized at a later time when needed (e.g., too great a distance between the current global and that camera position on initial initialization of the ROI).
  • the image section and the initial transformation of this image section are stored, which is calculated in relation to the current image.
  • the ROI is projected by transformation (e.g., homography, ...) from the image at the previous time t-1 into the image at the subsequent time. From the image difference, the transformation change (and thus the position change) is recalculated using optimization methods.
  • transformation e.g., homography,
  • the method steps can be described as follows: lc - Recording of digital images by digital cameras installed on the vehicle (s) in a defined environment.
  • 3c - detection means to detect (but not the eindeu ⁇ term identification) processing algorithms all RMs of type A and type V by means of image ⁇ .
  • identification means the unique recognition of the characteristics (identification feature) of type A and type V RMs using image processing algorithms.
  • 9c - transformation calculation i. the search for the relationship between the cached ROI and the RM in a temporally subsequent digital image.
  • An identification of the reference feature is thus advantageously only once necessary and by a much more robust and also allows for longer distances feasible position determination.
  • a position determination against contamination in the defined area 3 is insensitive.
  • FIG. 8 shows in detail the absolute position determination by means of the continuous tracking of reference features of type 3: Id - acquisition of digital images by digital cameras installed on vehicle (s). A vehicle or vehicles carries out (s) journeys in the defined environment in the form that all relevant areas of the defined environment are captured by means of digital images.
  • 2d - detection means the detection (but not the unique identification) of all type A, V, R and Z RMs using image processing algorithms.
  • identification means the unique recognition of the characteristics (identification feature) of RMs of the type A, V, Z and R by means of image processing algorithms. 7d - Only if there is at least one RM of the type A, V or Z in this picture and this has been uniquely identified, an absolute position calculation can be carried out, otherwise the temporally following picture must be analyzed.
  • a position determination using the RMs of the type R is carried out only under the condition of the fulfillment of minimum conditions (eg sufficiently large parallax for two different images with different viewing angles) 17d -
  • minimum conditions eg sufficiently large parallax for two different images with different viewing angles
  • 17d - By means of image processing algorithms, a global position is calculated by means of camera position (determined under point 12) at time t and t-1 for each and the same type R RM.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zum Erfassen der Position eines Fahrzeuges (1) in einem definierten Bereich (3), wobei eine ein definiertes Koordinatensystem aufweisende digitale Karte des definierten Bereichs (3) erstellt wird, wobei die digitale Karte stationäre Referenzmerkmale (T1) mit einem eindeutigen Identifikationsmerkmal beinhaltet, bevor von zumindest einem Teilbereich des definierten Bereichs (3), vorzugsweise dem gesamten definierten Bereich (3), digitale Bilder zum Erfassen und zur Detektion weiterer Referenzmerkmale (T1, T2, T3) aufgenommen werden, wobei auch stationäre und/oder temporäre Referenzmerkmale (T2, T3) ohne eindeutiges Identifikationsmerkmal erfasst und detektiert werden und der digitalen Karte und/oder einem zugeordneten Zwischenspeicher hinzugefügt werden, so dass darauf folgend die absolute Position des Fahrzeuges (1) in dem definierten Bereich (3) bestimmbar ist, indem von dem Fahrzeug (1) aus ein digitales Bild von einem Teil des definierten Bereichs (3) aufgenommen wird und in dem digitalen Bild Referenzmerkmale (T1, T2, T3) detektiert und gegebenenfalls identifiziert werden, wobei die absolute Positionsbestimmung auf Basis der detektierten und gegebenenfalls identifizierten stationären und/oder temporärer Referenzmerkmale (T1, T2, T3) erfolgt.

Description

Verfahren und System zum Erfassen der Position eines Fahrzeuges
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zum Erfassen der Position eines Fahrzeuges in einem definierten Bereich.
Die Erfassung der aktuellen Position eines Fahrzeuges in einem definierten Bereich ist in den verschiedensten Anwendungen von hoher Bedeutung. Beispielsweise ist die Positionsbestimmung von Flurförderfahrzeugen (z.B. von Gabelstaplern) im Bereich der Lagerlogistik (Verwaltung von z.B. Produktions-, Distributionslager) von großer Bedeutung, da hierdurch z.B. eine Optimierung von logistischen Prozessen sowie eine automatische Chargenverfolgung von Waren ermöglicht wird. Hierzu sind verschiedenste Verfahren bzw. Vorrichtungen bekannt, wobei es insbesondere bekannt ist, eine absolute Referenzposition des Fahrzeuges zu erfassen ebenso wie die Relativbewegung des Fahrzeuges und somit die aktuelle Position des Fahrzeuges mit Hilfe eines Koppelnavigationssystems zu bestimmen.
Aus der DE 102 34 730 AI ist ein Verfahren zur Positionsbestimmung eines Transportfahrzeuges innerhalb eines Wirkbereichs bekannt, in dem bewegliche, vom Transportfahrzeug transportierte erste Objekte (Transporteinheiten, Gitterboxen, Getränkekisten oder dergl.) und ortsfeste zweite Objekte (bspw. Wände, Stützpfeiler) vorhanden sind. Der Wirkbereich ist in Form einer digitalen Karte gespeichert, welche die Positionen der Objekte enthält. Der Gabelstapler weist ein mit einem Bordrechner verbundenes Laserradar (=LADAR) , einen elektronischen Kompass, und ein kinematisches GPS auf, welche essdaten an den Bordrechner liefern. Zur Positionsbestimmung des Gabelstaplers tastet das LADAR eine Kontur der Umgebung ab und erfasst dabei das in der unmittelbaren Umgebung befindliche Lagergut, woraufhin das Ergebnis dieser Abtastung mit der in einem Zentralrechner gespeicherten digitalen Karte verglichen wird; auf Grundlage dieses Vergleichs kann der Bordrechner oder der Zentralrechner eine Position des Gabelstaplers innerhalb des Wirkbereiches bestimmen. Das LADAR erfasst zudem den Abstand zwischen dem Gabelstapler und den bekannten Objekten, um ein Bild der Umgebung des Gabelstaplers zu erstellen. Aus den ermittelten Messwerten wird durch Vergleich mit den Daten der digitalen Karte die Position des Gabelstaplers mittels trigonometrischen Berechnungen und Verfahren bestimmt. Zur Verbesserung der Positionsbestimmung können zudem Daten von beweglichen dritten Objekten in der digitalen Karte vorgehalten sein, die bei der Abtastung erfasst und zur Aktualisierung des Datenbestands genutzt werden. Diese dritten Objekte können andere Transportfahrzeuge und/oder unbekannte Hindernisse umfassen. Nachteiligerweise müssen die zur Positionserfassung herangezogenen Objekte eine vermessbare Kontur aufweisen, um eine Positionsbestimmung über die Laser-Abtastung zu ermöglichen. Daher können gleiche Objekte (z.B. Stützpfeiler, Europaletten, etc.) nicht eindeutig identifiziert werden. Zudem ist es gemäß der DE 102 34 730 AI erforderlich, Unterschiede zwischen den Abtastungen des Fahrzeuges und der zentral verwalteten Karte zu bestimmen, um daraus die exakte Position zu bestimmen. Dies bedeutet, dass eine exakte absolute Positionsbestimmung nicht möglich ist, sondern über ein Ausschließungsverfahren eine wahrscheinliche Position ermittelt wird, welche zwar bestenfalls der tatsächlichen absoluten Position entspricht, hiervon jedoch auch signifikant abweichen kann. Die bekannte Positionsbestimmung durch Laserradar-Abtastung stößt vor allem dann an ihre Grenzen, wenn sich die Umgebung ähnelt oder die Distanzen eine Abtastung verhindern bzw. einschränken (z.B. im Fall einer leeren Lagerhalle mit Stützpfeilern, bei leeren Lagerplätzen oder Lagerplätzen mit gelagerten Waren, welche eine identische Struktur aufweisen, oder im Außenbereich) .
Aus der US 2009/0198371 AI ist weiters ein System zur Warenverfolgung bekannt, mit einem ortsfesten Basissystem und mobilen Systemen, die mit Fahrzeugen verbunden sind. Das mobile System weist einen Identifikationssensor zum Erfassen von Gegenständen mit einer Codierung auf. Der überwachte Raum ist zudem mit individuell unterschiedlichen Positionsmarkierungen ausgestattet, welche' im Deckenbereich angeordnet sind. Das Fahrzeug weist eine optische Positionssensoreinheit mit einer nach oben gerichteten Kamera auf, die Bilder von der Umgebung aufnimmt, um im Sichtfeld vorhandene Positionsmarkierungen zu erfassen und deren Identität festzustellen. Die Position der Positionsmarkierungen im aufgenommenen Bild wird dazu verwendet, Position und Winkel¬ orientierung des Fahrzeuges zu erfassen. Bei Erfassung eines Po- sitionsmarkers wird zudem der Datenbestand im Speicher eines mo- bilen Computersystems des Fahrzeuges aktualisiert. Dieses System weist jedoch den Nachteil auf, dass keine Positionsbestimmung möglich ist, wenn kein Marker im Blickfeld der Kamera ist, d.h. es gibt kein weiteres System, welches eine Positionsbestimmung durchführen kann. Demzufolge muss überall dort, wo eine Position benötigt wird, ein Marker im Blickfeld sein. In Lagern wird allerdings überall und zu jedem Zeitpunkt eine Positionserfassung benötigt, um auch ein Abstellen von Waren auf nicht vorgesehenen Lagerplätzen zu verfolgen. Dies wiederum bedeutet, dass das Lager mit sehr vielen Markern ausgestattet werden muss, was zu einem äußerst großen Aufwand führt, insbesondere bei großen Lagern. Zudem ist das bekannte System aufgrund der Anbringung von Markern an der Decke nachteiligerweise auf den Innenbereich beschränkt .
Aus der DE 44 29 016 AI ist ein Navigationssystem von fahrerlosen Fahrzeugen, insbesondere von Transportsystemen in Hallen, bekannt, welche mittels eines mit dem Fahrzeug bewegten bildgebenden Sensors kontrastreiche Objekte in der Umgebung, insbesondere Deckenleuchten, aufnehmen. Aus der Lage dieser Deckenleuchten werden sodann Position und Lagewinkel des Fahrzeuges bestimmt. Durch die Verwendung der kontrastreichen Deckenleuchten für die Erfassung einer absoluten Referenzposition sollen die Kosten des Navigationssystems gering gehalten werden.
Abgesehen davon, dass die Unterscheidung - üblicherweise gleich ausgestalteter - Deckenleuchten über einen optischen Sensor, z.B. bei einer CCD-Kamera oder Photodioden-Arrays , tatsächlich nicht bzw. jedenfalls nur mit einer hohen Fehlerquote machbar ist, ist zum Erfassen der Relativbewegung des fahrerlosen Fahrzeuges ein Nachlaufrad vorgesehen, das über eine vertikale Achse und um diese drehbar mit dem Fahrzeug verbunden ist. Aus dem Drehwinkel des Rades um seine Achse und aus dem Drehwinkel des horizontalen Versatzes um die vertikale Achse soll somit über eine Koppelnavigation die Position des Fahrzeuges bestimmt werden. In der Praxis haben sich derartige Nachlaufräder jedoch (insbesondere aufgrund von Problemen mit Schlupf und Drift) als äußerst ungenau erwiesen.
Aus der WO 01/13192 AI ist weiters ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Erfassen der Position eines Fahrzeuges bekannt, bei welchem an der Decke einer Lagerhalle zuvor reflektierende Markierungen angebracht werden müssen, welche von dem Fahrzeug beim Unterfahren einer Markierung erfasst werden können, so dass hierdurch zu diesem Zeitpunkt eine Referenzposition erfasst und gespeichert werden kann. Zudem ist gemäß der WO-Schrift ein Rad- Encoder vorgesehen, der in zeitlichen Abständen die vom Fahrzeug zurückgelegte Strecke erfasst; weiters wird mittels eines Gyroskops der Drehwinkel des Fahrzeuges erfasst. Die aktuelle Position des Fahrzeuges kann sodann mittels Koppelnavigation aus Referenzposition und der mittels Vektoraddition ermittelten relativen Wegstrecke bestimmt werden. Nachteilig ist hier insbesondere, dass die Montage der reflektierenden Markierungen im Deckenbereich einer Lagerhalle sehr aufwändig und kostenintensiv ist und zudem das Erfassen der Referenzposition nicht immer zuverlässig gewährleistet ist. Weiters ergeben sich bei der Messung der Relativbewegung mittels des Rad-Encoders und eines Gyroskops Probleme bei Schlupf und Drift (z.B. Durchdrehen der Räder) des Fahrzeuges, so dass häufig eine unrichtige relative Wegstrecke ermittelt wird. Eine Anwendung dieses Verfahrens im Außenbereich (nicht überdacht) eines Lagers ist nicht oder nur mit erheblichem Installations- und Kostenaufwand verbunden.
Um diese Nachteile bei der Erfassung der Relativbewegung zu beseitigen, wird in der EP 1 916 504 A2 vorgeschlagen, digitale Bilddaten einer Referenzfläche von aufeinander folgenden diskreten Frames zu erfassen, sodann den ersten von zwei aufeinander folgenden Frames in mehrere Makroblöcke zu unterteilen, um diese Makroblöcke darauf folgend im zweiten Frame zu ermitteln, wobei in Abhängigkeit der Verschiebungsvektoren der Positionen der Makroblöcke die Relativverschiebung des Fahrzeuges bestimmt werden kann. Hierdurch können zwar die Messungenauigkeiten, die beim Ermitteln der Relativbewegung mittels eines Rad-Encoders und eines Gyroskops auftreten, beseitigt werden. Durch die notwendige bodennahe Anbringung der Kamera ist eine Verschmutzung der Kameraoptik in hohem Maße gegeben, was zu einer hohen Ungenauigkeit bzw. einem Ausfall der Erfassung der Relativbewegung führen kann. Nachteilig ist jedoch insbesondere, dass zur Erfassung der absoluten Referenzposition auch gemäß der EP 1 916 504 nach wie vor die sehr aufwändige und kostenintensive Montage von reflektierenden Markierungen im Deckenbereich erforderlich ist. Ein ähnliches Verfahren bzw. eine ähnliche Vorrichtung zur Erfassung einer Referenzposition eines Fahrzeuges in einer Lagerhalle ist weiters aus der US 2007/10143006 AI bekannt. Hier wer den eine Vielzahl von Transpondern am Hallenboden angebracht, mit deren Hilfe sodann eine Referenzposition des Fahrzeuges ermittelt werden soll. Auch hierbei handelt es sich um ein technisch komplexes System mit einer Vielzahl von Sensoren, die vor allem bei flächenmäßig großen definierten Bereichen einen äußerst hohen Installations- und Investitionsaufwand verursachen. Nachteilig ist jedoch insbesondere, dass die Erfassung einer Re ferenzposition eines Fahrzeuges nur bei Überfahren eines Transponders möglich ist und somit keine kontinuierliche Erfassung einer Referenzposition eines Fahrzeuges erfolgt, was sich insbe sondere z.B. beim Abstellen von Waren an nicht mit Transpondern versehenen Lagerbereichen nachteilig auswirkt.
In der DE 103 46 596 AI wird ebenfalls die Erfassung einer abso luten Referenzposition mit Hilfe von zuvor verlegten Messstreifen vorgeschlagen. Weiters wird mit Hilfe einer Inkrementalposi tions-Erfassungseinheit durch vektorielle Summation inkrementa- ler Bewegungsvektoren eine relative Positionsbestimmung vorgenommen, wobei ein Parameter zum Anzeigen der Qualität der er- fassten Absolutposition ermittelt wird. In Abhängigkeit von der Qualität dieses Parameters wird die Position des Fahrzeuges im vorgegebenen Bereich entweder im Absolutmodus oder jedoch im In krementalmodus ausgegeben, d.h. nachteiligerweise werden hier die absoluten und relativen Messergebnisse nicht miteinander verschmolzen, sondern es wird die Messung schlechterer Qualität zur Gänze verworfen.
Aus der US 2007/0150111 AI ist noch ein omnidirektionaler Roboter bekannt, der bodenseitig einen so genannten „Optical flow"- Sensor aufweist, mit welchem die Relativbewegung des Roboters erfasst wird. Die Erfassung einer Referenzposition in einem vor definierten Bereich ist hierbei jedoch nicht vorgesehen.
Ziel der vorliegenden Erfindung ist demzufolge, ein Verfahren und ein System der eingangs angeführten Art zu schaffen, wobei der Installations- und Investitionsaufwand zum Erfassen der Po- sition des Fahrzeuges gering gehalten werden soll, zugleich jedoch eine genaue und robuste Positionsbestimmung ohne die nachteilige Erfassung einer reinen Relativbewegung des Fahrzeuges gewährleistet ist, wobei das Verfahren und das System sowohl im Innen- als auch im Außenbereich einsetzbar sein soll.
Erfindungsgemäß wird dies mit einem Verfahren erzielt, bei dem eine ein definiertes Koordinatensystem aufweisende digitale Karte des definierten Bereichs erstellt wird, wobei die digitale Karte stationäre Referenzmerkmale mit einem eindeutigen Identifikationsmerkmal beinhaltet, bevor von zumindest einem Teilbereich des definierten Bereichs, vorzugsweise dem gesamten definierten Bereich, digitale Bilder zum Erfassen und zur Detektion weiterer Referenzmerkmale aufgenommen werden, wobei auch stationäre und/oder temporäre Referenzmerkmale ohne eindeutiges Identifikationsmerkmal erfasst und detektiert werden und der digitalen Karte und/oder einem zugeordneten Zwischenspeicher hinzugefügt werden, so dass darauf folgend die absolute Position eines Fahrzeuges in dem definierten Bereich bestimmbar ist, indem von dem Fahrzeug aus ein digitales Bild von einem Teil des definierten Bereichs aufgenommen wird und in dem digitalen Bild Referenzmerkmale detektiert und gegebenenfalls identifiziert werden, wobei die absolute Positionsbestimmung auf Basis der detektier- ten und gegebenenfalls identifizierten stationären und/oder temporären Referenzmerkmale erfolgt.
Das erfindungsgemäße Verfahren weist somit zwei zeitliche Abschnitte auf. Zunächst werden in einem ersten Verfahrensschritt Referenzmerkmale in der definierten Umgebung erkannt und die Position dieser Referenzmerkmale auf Grundlage von bereits vor Verfahrensbeginn bekannten Referenzmerkmalen erfasst und deren Koordinaten in der digitalen Karte bzw. einem Zwischenspeicher abgelegt. In einem zweiten Verfahrensabschnitt wird sodann auf Basis der stationären Referenzmerkmale sowie etwaiger temporärer Referenzmerkmale jeweils die absolute Position des Fahrzeuges, d.h. das Koordinatenpaar x,y bzw. die Orientierung des Fahrzeuges in der definierten Umgebung, bestimmt. Mit Hilfe der stationären und der temporären Referenzmerkmale ist somit eine relative Positionsbestimmung, d.h. eine reine Positionsveränderung, nicht erforderlich und es kann vorteilhafterweise durchge- hend eine auf absoluten, d.h. globalen, Koordinatenwerten basierende Positionsbestimmung durchgeführt werden. Aufgrund der automatischen Ein- bzw. Vermessung von Referenzmerkmalen können aufwändige geodätische Vermessungen vermieden werden und ist zudem vorteilhafterweise auf einfache Art und Weise möglich die digitale Karte des definierten Bereichs bei etwaigen Veränderungen oder Erweiterungen des definierten Bereichs (z.B. Änderungen der Lagerplätze, Erweiterung der Lagerfläche etc.) anzupassen.
Hinsichtlich der Typen von Referenzmerkmalen können hierbei insbesondere drei Typen unterschieden werden.
Typ 1: Stationäre Referenzmerkmale mit einem festgelegten Design, einem eindeutigen Identifikationsmerkmal und variabler Größe.
Diese besitzen z.B. eine viereckige Form (4 Eckpunkte) und können aus einem schwarzen Rand, einer weißen Fläche und schwarzen Zeichen (Buchstaben, Ziffern, Symbolen) bestehen. Die Zeichenkombination stellt ein eindeutiges Identifikationsmerkmal dar.
Beispiele sind am Boden, an Wänden oder Masten befindliche Markierungen (z.B. Lagerplatz- oder Lagergangmarkierung) oder Beschilderungen. Die Größe dieser Objekte kann je nach Umgebungsbedingung variieren. Markierungen bei Lagerplätzen können z.B. 40 x 30 cm groß sein, Markierungen in Lagergängen sind mit z.B. 80 x 60 cm etwas größer, Beschilderungen an Wänden oder Masten können z.B. auch 200 x 150 cm groß sein.
Typ 2: Stationäre Referenzmerkmale mit einem festgelegten Design, keinem eindeutigen Identifikationsmerkmal und variabler Größe.
Diese Referenzmerkmale können jegliche stationäre kontrastreiche Objekte in der definierten Umgebung sein (z.B. Feuerlöscher, Re¬ gale, Masten, etc.). Ein weiteres Beispiel wäre ein rechter Win¬ kel, welcher sich durch zwei Markierungslinien am Boden, welche sich ca. 90 Grad zueinander befinden, ergibt.
Diese Referenzmerkmale besitzen kein eigenes eindeutiges Identi¬ fikationsmerkmal (z.B. in Form einer Zeichenkombination). Typ 3: Stationäre Referenzmerkmale mit keinem festgelegten Design, keinem eindeutigen Identifikationsmerkmal und variabler Größe .
Diese Referenzmerkmale sind alle kontrastreichen Merkmale jegli eher Größe und Form (z.B. Kanten von Waren oder Etiketten, Verschmutzungen am Boden, Fahrzeuge, etc.), welche sich zumeist nu für eine bestimmte Zeitdauer stationär an einem Ort befinden. Diese besitzen kein eigenes eindeutiges Identifikationsmerkmal (z.B. in Form einer Zeichenkombination).
Die digitale Karte des definierten Bereichs bzw. der definierten Umgebung (z.B. Lager) besitzt ein definiertes (globales) Koordinatensystem, beinhaltet die Referenzmerkmale und deren Eigenschaften (z.B. Koordinaten, Identifikationsmerkmal, etc.) und kann zur elektronischen Datenverarbeitung verwendet werden.
Darüber hinaus kann die digitale Lagerkarte weitere spezifische Eigenschaften der definierten Umgebung beinhalten (z.B. globale Koordinaten und Abmessungen von Lagerplätzen, etc.).
Um zugleich mit der Positionsbestimmung des Fahrzeuges auch eine kontinuierliche Verfolgung von etwaigen in dem definierten Bereich aufbewahrten Waren zu ermöglichen, ist es von Vorteil, wenn beim Abstellen einer ein Identifikationsmerkmal aufweisenden Ware in dem definierten Bereich die Koordinaten der Ware, vorzugsweise der Eckpunkte der Ware, dem Zwischenspeicher hinzugefügt werden. Da die mittels des Identifikationsmerkmals, d.h. insbesondere eines Barcodes und/oder einer Klarschrift, z.B. EAN 128, eindeutig identifizierbare Ware, deren Koordinaten bekannt sind, ebenso zur absoluten Positionsbestimmung des Fahrzeuges herangezogen werden kann und somit die Positionsbestimmung noch robuster und genauer gemacht werden kann, besonders an jenen Stellen, wo eine hohe Genauigkeit gefordert ist, ist es 'günstig, wenn bei Detektion eines Identifikationsmerkmals einer Ware und zumindest eines Eckpunkts der Ware mittels der im Zwischenspeicher enthaltenen Koordinaten eine absolute Positionsbestimmung des Fahrzeuges erfolgt. Darüber hinaus kann eine Plausibilitäts- kontrolle der Postion durch die Nutzung der Wareninformation durchgeführt werden. Hinsichtlich eines besonders robusten Systems ist- es demzufolge von Vorteil, wenn die Informationen von mehreren absoluten Positionsbestimmungen, d.h. insbesondere jene in Abhängigkeit der stationären Referenzmerkmale sowie unter Berücksichtigung der temporären Referenzmerkmale und/oder der Positionsbestimmung auf Grundlage der Wareninformation, verwendet werden. Demzufolge ist es vorteilhaft, wenn eine absolute Positionsbestimmung mittels Verfolgung von stationären Referenzmerkmalen und eine absolute Positionsbestimmung mittels Verfolgung von temporären Referenzmerkmalen und/oder der Identifikation einer Ware erfolgt und die absolute Position des Fahrzeuges über eine Fusion von mittels der absoluten Positionsbestimmungen ermittelten Koordinaten erfolgt. Diesbezüglich ist anzumerken, dass Zustandsmessungen prinzipiell immer fehlerbehaftet sind, d.h. im Allgemeinen geben die Messungen den wahren Zustand nicht exakt und völlig korrekt wieder. Aufgrund der Messungen ist es jedoch möglich den exakten Zustand zu schätzen bzw. anzunähern. Durch die Fusion der geschätzten Koordinaten von mehreren absoluten Positionsbestimmungen kann somit über ein stochastisches Verfahren der Zustands- schätzung in einem dynamischen Prozess basierend auf einem Filtersystem, z.B. bekannten Partikelfilter, ein gesamthaftes Regelwerk für Vorwissen hinterlegt werden. Über die Sammlung von einer hohen Anzahl an Stichproben (Partikel) nähert sich die Positionsbestimmung somit dem tatsächlichen exakten Wert an.
Hinsichtlich einer Positionsbestimmung auf Grundlage eines sogenannten Markertrackings ist es von Vorteil, wenn nach Aufnahme eines digitalen Bildes zwecks Positionsbestimmung zumindest ein Bildausschnitt, in welchem sich zumindest ein stationäres Referenzmerkmal befindet, ausgewählt und gespeichert wird, und der Bildausschnitt zur absoluten Positionsbestimmung des Fahrzeuges mittels Transformation in ein nachfolgend aufgenommenes digitales Bild projiziert wird.
Zusätzlich und unabhängig von dem Tracking stationärer Referenzmerkmale ist es günstig, wenn zugleich hierzu eine weitere absolute Positionsbestimmung mittels dreidimensionaler Merkmale er¬ folgt, wobei es hier von Vorteil ist, wenn vorzugsweise jedes in einem aufgenommenen digitalen Bild identifizierte Referenzmerk- mal, das nicht in der digitalen Karte gespeichert ist, zwischengespeichert wird und das zwischengespeicherte Referenzmerkmal zur absoluten Positionsbestimmung verwendet wird, sofern das zwischengespeicherte Referenzmerkmal in einem nachfolgend aufgenommenen digitalen Bild identifiziert wird.
Zur weiteren Verbesserung der Genauigkeit der Positionsbestimmung bzw. der Robustheit des Verfahrens zur Positionsbestimmung ist es günstig, wenn bei der Bestimmung der absoluten Position nicht be-/durchfahrbare bzw. erreichbare Teilbereiche des definierten Bereichs bzw. maximal mögliche Positionsveränderungen innerhalb einer Zeitspanne aufgrund von Leistungsdaten des Fahrzeuges in Kombination mit einer Bewegungshistorie berücksichtigt werden. Hierbei kann insbesondere berücksichtigt werden, dass z.B. Masten, Wände, Tore, Regale, Waren etc. von dem Fahrzeug, dessen Position zu bestimmen ist, nicht be- bzw. durchfahren werden können. Ebenso können Teilbereiche ausgeschlossen werden, welche das Fahrzeug aufgrund z.B. dessen Geometrie (Länge, Breite, Höhe) nicht befahren bzw. erreichen kann. Darüber hinaus kann in Abhängigkeit der maximalen Geschwindigkeit, des minimalen Wendekreises, der maximalen Beschleunigung bzw. Verzögerung etc. in Kombination mit dem zuvor zurückgelegten Weg, der Geschwindigkeit, Beschleunigung und Rotation eine maximal mögliche Positionsveränderung berücksichtigt werden.
Das System der eingangs angeführten Art ist dadurch gekennzeichnet, dass ein Speichern zur Speicherung einer ein definiertes Koordinatensystem des definierten Bereichs aufweisenden digitalen Karte vorgesehen ist, wobei die digitale Karte stationäre Referenzmerkmale mit einem eindeutigen Identifikationsmerkmal beinhaltet, und eine bildgebende Sensoreinrichtung zum Erfassen und zur Detektion weiterer stationärer und/oder temporärer Referenzmerkmale ohne eindeutiges Identifikationsmerkmal vorgesehen ist, die der digitalen Karte und/oder einem zugeordneten Zwischenspeicher zugeordnet sind, wobei die bildgebende Sensoreinrichtung zudem zum Erfassen eines digitalen Bildes eines Teil des definierten Bereichs und zur Detektion und gegebenenfalls Identifikation von in dem digitalen Bild enthaltenen Referenzmerkmalen vorgesehen ist, so dass eine absolute Positionsbestimmung eines mit der bildgebenden Sensoreinrichtung ver- sehenen Fahrzeuges auf Basis der detektierten und gegebenenfalls identifizierten stationären und/oder temporären Referenzmerkmale erfolgt .
Die mit der erfindungsgemäßen Vorrichtung einhergehenden vorteilhaften Effekte sind vorstehend bereits im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren beschrieben, sodass zwecks Vermeidung von Wiederholungen auf vorstehende Ausführung verwiesen wird.
Die Erfindung wird nachstehend anhand eines in den Zeichnungen dargestellten bevorzugten Ausführungsbeispiels, auf das sie jedoch nicht beschränkt sein soll, noch näher erläutert. Im Einzelnen zeigen in den Zeichnungen:
Fig. 1 eine perspektivische Ansicht eines Flurfahrzeuges mit einer bildgebenden Sensoreinrichtung;
Fig. 2 eine weitere perspektivische Ansicht des Flurfahrzeuges gemäß Fig. 1;
Fig. 3 ein eine Vielzahl von Lagerplätzen aufweisendes Lager mit verschiedenen Referenzmerkmalen;
Fig. 4 schematisch eine perspektivische Ansicht einer in dem Lager befindlichen Ware;
Fig. 5 ein Flussdiagramm beider Schritte eines Verfahrens zur Erfassung der Position des Fahrzeuges;
Fig. 6 ein Flussdiagramm eines Verfahrensabschnitts zur Erkennung und Vermessung von Referenzmerkmalen;
Fig. 7 ein Flussdiagramm zur absoluten Positionsbestimmung mittels einer kontinuierlichen Verfolgung von stationären Referenzmerkmalen mit festgelegtem Design; und
Fig. 8 ein Flussdiagramm der absoluten Positionsbestimmung mittels einer kontinuierlichen Verfolgung von temporären Referenzmerkmalen ohne festgelegtes Design und ohne eindeutiges Indenti- fikationsmerkmal .
In den Figuren 1 und 2 ist ein Beispiel für ein Fahrzeug 1 dargestellt, dessen Position in einem in Fig. 3 dargestellten definierten Bereich 3, z.B. einem Lager, zu bestimmen ist. Hierbei ist ersichtlich, dass das Fahrzeug 1 mehrere bildgebende
Sensoreinrichtungen, vorzugsweise digitale Kameras 2, aufweist. Vorzugsweise erfolgt die Anbringung am Fahrzeug 1 derart, dass das durch die digitale Kamera 2 erfasste Blickfeld in Richtung Heck des Fahrzeuges 1 gerichtet ist. Dies ist vorteilhaft, da bei Flurfahrzeugen häufig ein eingeschränktes Bildfeld in Richtung Front des Fahrzeuges 1 bei Transport von Waren auftritt. Bei Anwendung von mehreren digitalen Kameras 2 kann - wie in Fig. 1 ersichtlich - die Anbringung derart erfolgen, dass das Blickfeld der Kameras 2 sowohl Richtung Heck als auch Richtung Front gerichtet ist, wobei mit den Kameras 2 selbstverständlich auch die seitliche Umgebung des Fahrzeuges 1 erfasst wird.
Die Kameras 2 können je nach den infrastrukturellen Gegebenheiten der Umgebung (z.B. Größe der Lagerplätze, Größe der Referenzmarkierungen, Größe der Etiketten zur Warenauszeichnung, etc.) eine unterschiedliche Auflösung und Framerate aufweisen. Denkbar ist der Einsatz einer digitalen Kamera 2 vom Typ Point- grey Research GRAS-20S4M-C BW Grasshopper mit einer Auflösung von 1624 x 1224 Bildpunkten und einer Framerate bis zu 30 fps (Frames per Second) .
Die digitalen Kameras 2 sind für den industriellen Einsatz ausgestattet und werden entweder kabellos (mit austauschbarem Akku und drahtloser Datenübertragung) oder kabelgebunden mit einer Recheneinheit (Industrie-PC) im Inneren des Fahrzeuges verbunden. Auf der Recheneinheit erfolgt die Verarbeitung der von den digitalen Kameras 2 gelieferten Bilddaten.
In der schematischen Ansicht gemäß Fig. 3 ist der als Lagerraum ausgebildete definierte Bereich 3 ersichtlich. Hierbei sind insbesondere zwei verschiedene Typen von Referenzmerkmalen von Typ 1 (Tl) und von Typ 2 (T2) gezeigt.
Referenzmerkmale Tl sind hierbei stationäre Referenzmerkmale mit einem festgelegten Design, einem eindeutigen Identifikations¬ merkmal und einer variablen Größe.
Diese besitzen z.B. eine viereckige Form (4 Eckpunkte) und können aus einem schwarzen Rand, einer weißen Fläche und schwarzen Zeichen (Buchstaben, Ziffern, Symbolen) bestehen. Die Zeichenkombination stellt ein eindeutiges Identifikationsmerkmal dar.
Beispiele sind am Boden, an Wänden oder Masten befindliche Markierungen (z.B. Lager- oder Lagergangmarkierung) oder Beschilderungen. Die Größe dieser Objekte kann je nach Umgebungsbedingung variieren. Markierungen bei Lagerplätzen können z.B. 40 x 30 cm groß sein, Markierungen in Lagergängen sind mit z.B. 80 x 60 cm etwas größer, Beschilderungen an Wänden oder Masten können z.B. auch 200 x 150 cm groß sein.
Stationäre Referenzmerkmale T2 sind jene mit einem festgelegten Design, keinem eindeutigen Identifikationsmerkmal und variabler Größe. Diese Referenzmerkmale T2 können jegliche stationäre kontrastreiche Objekte in der definierten Umgebung sein (z.B. Feuerlöscher, Regale, Masten, etc.). Ein weiteres Beispiel wäre ein rechter Winkel, welcher sich durch zwei Markierungslinien am Boden, welche sich ca. 90 Grad zueinander befinden, ergibt (siehe Fig. 3: A18/2 Eckpunkt eines Lagerplatzes). Diese Referenzmerkmale T2 besitzen kein eigenes eindeutiges Identifikationsmerkmal (z.B. in Form einer Zeichenkombination).
Stationäre Referenzmerkmale T3 sind jene mit keinem festgelegten Design, keinem eindeutigen Identifikationsmerkmal und variabler Größe. Diese Referenzmerkmale T3 sind alle kontrastreichen Merkmale jeglicher Größe und Form (z.B. Kanten von Waren oder Etiketten, Verschmutzungen am Boden, Fahrzeuge, etc.), welche sich zumeist nur für eine bestimmte Zeitdauer stationär an einem Ort befinden. Diese besitzen kein eigenes eindeutiges Identifikationsmerkmal (z.B. in Form einer Zeichenkombination).
Die digitale Karte des definierten Bereichs 3 bzw. der definierten Umgebung (z.B. Lager) besitzt ein definiertes (globales) Koordinatensystem, beinhaltet die Referenzmerkmale Tl, T2, T3 und deren Eigenschaften (z.B. Koordinaten, Identifikationsmerkmal, etc.) und kann zur elektronischen Datenverarbeitung verwendet werden. Darüber hinaus kann die digitale Lagerkarte weitere spezifische Eigenschaften der definierten Umgebung beinhalten (z.B. globale Koordinaten und Abmessungen von Lagerplätzen, etc.).
In Fig. 4 ist ein schematisches Beispiel für eine Ware 4 ge¬ zeigt, wobei insbesondere die Eckpunkte 5 der Ware 4 als temporäre Referenzmerkmale zwecks absoluter Positionsbestimmung herangezogen werden. Zudem kann die Ware 4 ein Warenetikett 6 aufweisen, welches wiederum ein eindeutiges Identifikationsmerkmal wie beispielsweise einen Barcode oder eine in Klarschrift ausgeführte eindeutige Identifikationsnummer, z.B. EAN 128, aufweisen kann .
In Fig. 5 ist schematisch ein Flussdiagramm eines erfindungsgemäßen Verfahrens gezeigt, welches insgesamt 18 Verfahrensschritte umfasst. Hierbei wird insgesamt auf vier verschiedene Arten von Referenzmerkmalen Bezug genommen, welche wie folgt definiert sind:
A: ist ein Referenzmerkmal vom Typ 1 und initial, d.h. vor' Verfahrensbeginn, bereits mit seinen Eigenschaften (vermessene Koordinaten, eindeutiges Identifikationsmerkmal) in der digitalen Karte gespeichert
V: ist ein Referenzmerkmal vom Typ 1 oder Typ 2, welches durch das Verfahren mit seinen Eigenschaften (vermessene Koordinaten, eindeutiges Indentifikationsmerkmal ) in der digitalen Karte gespeichert wird und initial, d.h. vor Verfahrensbeginn in der digitalen Karte, nicht gespeichert ist
R: ist ein Referenzmerkmal vom Typ 1, Typ 2 oder Typ 3, welches nicht in der digitalen Karte gespeichert wird
Z: ist ein Referenzmerkmal vom Typ 1, Typ 2 oder Typ 3, welches temporär in der digitalen Karte gespeichert wird
Die einzelnen Verfahrensschritte la - 18a können wie folgt zu- sammengefasst werden. la - Aufnahme zumindest eines digitalen Bildes zu einem Zeitpunkt t .
2a - Detektion sämtlicher Referenzmerkmale der verschiedenen Typen sowie Detektion eines Ausschnitts des digitalen Bildes, in welchem sich ein Referenzmerkmal befindet (sogenannte Region of interest - ROI) .
3a - Identifikation sämtlicher Referenzmerkmals-Typen und ROIs.
4a - Bestimmung der globalen, d.h. absoluten Kameraposition, und somit Position des Fahrzeuges pro Referenzmerkmal.
5a - Berechnung der Koordinaten pro Referenzmerkmal-Typ mittels bekannter Bildverarbeitungsalgorithmen .
6a - Speicherung der globalen Koordinaten pro Referenzmerkmal- Typ in der digitalen Karte. Damit ist die Erfassung und die Vermessung von ReferenzmerkmalTypen abgeschlossen und es können in einem weiteren Verfahrensschritt 3a die Referenzmerkmalstypen identifiziert werden.
7a - Initialisierung der ROI, d.h. Selektion und Zwischenspei- cherung der ROI für jedes Referenzmerkmal plus Bildposition.
8a - Berechnung der Transformation und der Bilddifferenz mittels bekannter Bildverarbeitungsalgorithmen
9a - Bestimmung der globalen Kameraposition pro Referenzmerkmal- Typ mittels bekannter Bildverarbeitungsalgorithmen.
Verfahrensschritte 7a bis 9a stellen somit eine absolute Positionsbestimmung mittels Markertracking dar.
10a - Für jedes gleiche Referenzmerkmal wird die Position mittels Kameraposition zum Zeitpunkt t und einem davorliegenden Zeitpunkt t-1 bestimmt.
IIa - Zwischenspeicherung der Referenzmerkmale vom Typ R in der digitalen Karte. 12a - Bestimmung der globalen Kameraposition pro Referenzmerkmal-Typ mittels bekannter Bildverarbeitungsalgorithmen.
Mit den Verfahrensschritten 10a bis 12a wird somit eine Positionsbestimmung mittels dreidimensionaler Merkmale durchgeführt.
13a - Detektion sämtlicher Waren, Etiketten und der Eckpunkte der korrespondierenden Ware.
14a - Identifikation der Ware mittels Barcode und/oder Klarschrift auf den Warenetiketten.
15a - Ermittlung der globalen Koordinaten oder zumindest eines Eckpunkts der Waren.
16a - Bestimmung der globalen Kameraposition mittels Bildverarbeitungsalgorithmen .
Verfahrensschritte 15a und 16a stellen somit eine weitere absolute Positionsbestimmung mittels der Warenetiketten dar.
17a - Zusammenführung der Ergebnisse der einzelnen Verfahren zur Positionsbestimmung und von weiteren Informationen, d.h. Vorwissen, dies kann insbesondere Folgendes sein:
- Globale Koordination von Bereichen in der definierten Umgebung, welche vom Fahrzeug nicht be-/durchfahren werden können (z.B. Masten, Wände, Tore, Regale, Ware, etc.)
- Maximal mögliche Positionsveränderung innerhalb einer Zeitspanne aufgrund der Leistungsdaten des jeweilig eingesetzten Fahrzeuges (max. Geschwindigkeit, min. Wendekreis, max. Beschleunigung/Verzögerung) in Kombination mit dem Vorwissen über die Bewegungshistorie (zurückgelegter Weg, Ge-
• schwindigkeit , Beschleunigung und Rotation)
- Für das Fahrzeug nicht erreichbare Bereiche der definierten Umgebung bestimmt aus der Geometrie des Fahrzeuges (Länge/ Breite/Höhe)
18a - Bestimmung der finalen, globalen Kameraposition mittels Zustandsschätzungen in einem dynamischen Prozess basierend auf einem Filtersystem (z.B. Partikelfilter)
In Fig. 6 ist im Detail ein Verfahrensabschnitt zur Erkennung und Vermessung von Referenzmerkmalen im definierten Bereich 3 ersichtlich. Mit Hilfe dieses Verfahrensabschnitts wird auf einfache, aufwand- und kostensparende Weise die digitale Lagerkarte der definierten Umgebung erstellt. Diese digitale Karte dient als grundlegende Datenbasis für das beschriebene Verfahren zur kontinuierlichen Erfassung der Position von Fahrzeugen 1. In der definierten Umgebung 3 befinden sich an passenden Stellen einzelne Referenzmerkmale vom Typ A, d.h. z.B. ein Kreuzungspunkt des internen Lagergangs etc..
Im Einzelnen können die Verfahrensschritte wie folgt zusammenge- fasst werden:
1b - Aufnahme von digitalen Bildern durch auf Fahrzeug (en) installierten digitalen Kameras. Ein Fahrzeug bzw. mehrere Fahrzeuge führt (en) Fahrten in der definierten Umgebung in der Form durch, dass sämtliche relevante Bereiche der definierten Umgebung mittels digitaler Bilder erfasst werden.
2b - Detektion bedeutet die Erkennung (jedoch nicht die eindeutige Indentifikation) aller RMs vom Typ A, V und R mittels Bildverarbeitungsalgorithmen .
3b - Nur für den Fall, dass sich in diesem Bild zumindest ein RM vom Typ A oder V befindet, kann grundsätzlich eine absolute Positionsberechnung durchgeführt werden, ansonsten muss das zeitlich nachfolgende Bild analysiert werden.
Nur für den Fall, dass sich in diesem Bild zumindest ein RM vom Typ R befindet, kann die Bestimmung der absoluten Position die¬ ses RMs durchgeführt werden, ansonsten muss das zeitlich nachfolgende Bild analysiert werden.
4b - Nur für den Fall, dass sich in diesem Bild zumindest ein RM vom Typ R befindet, kann das Ziel des Verfahrens, nämlich die Erkennung, Positionsbestimmung und Speicherung bis dato unbe- kannter RMs, in der digitalen Karte erfolgen. Für die Positionsbestimmung eines RMs vom Typ R sind zumindest zwei digitale Bilder mit unterschiedlichen Blickwinkeln (ausreichend große Parallaxe) notwendig (Abfrage auf Zwischenspeicherung des RMs vom Typ R, d.h. RM wurde in einem vorangegangen Bild bereits erkannt).
5b - Spezifikation bedeutet die Bestimmung der Eigenschaften (z.B. Form) für alle RMs vom Typ R mittels Bildverarbeitungsalgorithmen und deren Zwischenspeicherung.
6b - Identifikation bedeutet die eindeutige Wiedererkennung der Eigenschaften (Identifikationsmerkmal) von RMs vom Typ A, V und R mittels Bildverarbeitungsalgorithmen.
7b - Nur für den Fall, dass sich in diesem Bild zumindest ein RM vom Typ A oder V befindet und dieser eindeutig identifiziert wurde, kann eine absolute Positionsberechnung durchgeführt werden, ansonsten muss das zeitlich nachfolgende Bild analysiert werden .
8b - Berechnung der globalen Kameraposition mittels Bildverarbeitungsalgorithmen unter Berücksichtigung aller unter Punkt 6 identifizierten RMs vom Typ A oder V.
9b-llb - Nur für den Fall, dass sich in diesem Bild zumindest ein RM vom Typ R befindet, dieser eindeutig identifiziert und bereits zwischengespeichert wurde, kann eine absolute Positionsberechnung des RMs vom Typ R und Anwendung der unter Punkt 8 berechneten globalen Kameraposition mittels Bildverarbeitungsalgorithmen durchgeführt werden, ansonsten muss das zeitlich nachfolgende Bild analysiert werden.
12b-13b - Eine Speicherung des RMs vom Typ R in der digitalen Karte erfolgt nur unter der Voraussetzung der Erfüllung von Mindestbedingungen (z.B. ausreichend großer Parallaxe bei zwei unterschiedlichen Bildern mit unterschiedlichen Blickwinkeln) bei der unter Punkt 11 berechneten absoluten Position.
14b-17b - Kontinuierlich stattfindendes Optimierungsverfahren der Genauigkeit der in der digitalen Karte hinterlegten globalen Position von RMs vom Typ V mittels der Anwendung der unter Punkt 11-12 beschriebenen Algorithmen.
In Fig. 7 ist im Detail ein Verfahrensabschnitt zur absoluten Positionsbestimmung mittels der kontinuierlichen Verfolgung von Referenzmerkmalen vom Typ 1 und 2 gezeigt. Die ROI (Region of interest) stellt hierbei jenen Ausschnitt des digitalen Bildes dar, in welchem sich das Referenzmerkmal befindet.
Die ROI wird bei Identifikation eines RMs des Typs A oder Typs V erstmals initialisiert und nur im Bedarfsfall (z.B. zu große Distanz zwischen der aktuellen globalen und jener Kameraposition bei der erstmaligen Initialisierung der ROI) zu einem späteren Zeitpunkt neu initialisiert. Bei der Initialisierung erfolgt die Speicherung des Bildausschnittes und der Initialtransformation dieses Bildausschnittes, welche in Bezug auf das jeweils aktuelle Bild berechnet wird.
Die ROI wird mittels Transformation (z.B. Homographie, ... ) vom Bild zum vorherigen Zeitpunkt t-1 in das Bild zum nachfolgenden Zeitpunkt projiziert. Aus der Bilddifferenz wird die Transformationsveränderung (und damit die Positionsveränderung) mittels Optimierungsmethoden neu berechnet.
Im Einzelnen können die Verfahrensschritte wie folgt beschrieben werden : lc - Aufnahme von digitalen Bildern durch auf Fahrzeug (en) installierten digitalen Kameras in einer definierten Umgebung.
2c - Suche nach zwischengespeicherten ROIs, welche als Grundlage für die Transformationsberechnung fungieren.
3c - Detektion bedeutet die Erkennung (jedoch nicht die eindeu¬ tige Identifikation) aller RMs vom Typ A und Typ V mittels Bild¬ verarbeitungsalgorithmen .
4c - Nur für den Fall, dass sich in diesem Bild zumindest ein RM vom Typ A oder Typ V befindet, kann grundsätzlich eine absolute Positionsberechnung durchgeführt werden, ansonsten muss das zeitlich nachfolgende Bild analysiert werden.
5c - Identifikation bedeutet die eindeutige Wiedererkennung der Eigenschaften (Identifikationsmerkmal) von RMs vom Typ A und Typ V mittels Bildverarbeitungsalgorithmen.
6c - Für den Fall, dass sich in diesem Bild zumindest ein RM vom Typ A oder Typ V befindet und dieser eindeutig identifiziert wurde, kann eine absolute Positionsberechnung durchgeführt werden, ansonsten muss das zeitlich nachfolgende Bild analysiert werden .
7c - Berechnung der globalen Kameraposition mittels Bildverarbeitungsalgorithmen unter Berücksichtigung aller unter Punkt 5 identifizierten RMs vom Typ A oder Typ V.
8c - Initialisierung der ROI, d.h. Selektion und Zwischenspei- cherung der ROI für jedes RM mit deren Bildposition.
9c - Transformationsberechnung, d.h. die Suche nach dem Zusammenhang zwischen der zwischengespeicherten ROI und dem RM in einem zeitlich nachfolgenden digitalen Bild.
10c - Berechnung der Positionsveränderung mittels Bildverarbeitungsalgorithmen auf Basis der Ergebnisse von Punkt 9.
11c - Berechnung der globalen Kameraposition mittels Bildverarbeitungsalgorithmen unter Berücksichtigung aller unter Punkt 10 ermittelten Positionsveränderungen .
12c - Prüfung, in wie vielen, der Initialisierung der ROI nachgelagerten Bildern keine Zusammenhänge laut Punkt 9 gefunden werden konnten.
13c - Wird ein definierter Schwellwert gemäß der in Punkt 12 beschriebenen Prüfung überschritten, wird die zwischengespeicherte ROI gelöscht.
Eine Identifikation des Referenzmerkmales ist somit vorteilhaf- terweise nur einmal nötig und durch eine wesentlich robustere und auch auf größere Distanzen durchführbare Positionsbestimmung ermöglicht. Darüber hinaus ist eine derartige Positionsbestimmung gegen Verschmutzungen im definierten Bereich 3 unempfindlich.
In Fig. 8 ist im Detail die absolute Positionsbestimmung mittels der kontinuierlichen Verfolgung von Referenzmerkmalen vom Typ 3 dargestellt : ld - Aufnahme von digitalen Bildern durch auf Fahrzeug (en) installierten digitalen Kameras. Ein Fahrzeug bzw. mehrere Fahrzeuge führt (en) Fahrten in der definierten Umgebung in der Form durch, dass sämtliche relevante Bereiche der definierten Umgebung mittels digitaler Bilder erfasst werden.
2d - Detektion bedeutet die Erkennung (jedoch nicht die eindeutige Identifikation) aller RMs vom Typ A, V, R und Z mittels Bildverarbeitungsalgorithmen.
3d - Nur für den Fall, dass sich in diesem Bild zumindest ein RM vom Typ A, V oder Z befindet, kann grundsätzlich eine absolute Positionsberechnung durchgeführt werden, ansonsten muss das zeitlich nachfolgende Bild analysiert werden. Nur für den Fall, dass sich in diesem Bild zumindest ein RM vom Typ R befindet, kann die Bestimmung der absoluten Position dieses RMs durchgeführt werden, ansonsten muss das zeitlich nachfolgende Bild analysiert werden.
4d - Nur für den Fall, dass es zu einem detektierten RM vom Typ R eine zwischengespeicherte ROI gibt, kann das Ziel des Verfahrens, nämlich die Positionsbestimmung der Kameraposition durch RMs vom Typ R erreicht werden.
5d - Löschung aller zwischengespeicherten ROIs, für die das korrespondierende RM vom Typ R nicht detektiert wurde.
6d - Identifikation bedeutet die eindeutige Wiedererkennung der Eigenschaften (Identifikationsmerkmal) von RMs vom Typ A, V, Z und R mittels Bildverarbeitungsalgorithmen. 7d - Nur für den Fall, dass sich in diesem Bild zumindest ein RM vom Typ A, V oder Z befindet und dieses eindeutig identifiziert wurde, kann eine absolute Positionsberechnung durchgeführt werden, ansonsten muss das zeitlich nachfolgende Bild analysiert werden .
8d-9d - Wird ein definierter Schwellwert gemäß der in Punkt 6 beschriebenen Identifikation überschritten, wird die zwischengespeicherte RM vom Typ Z gelöscht.
9d siehe 8d. lOd - Nur für den Fall, dass sich in diesem Bild zumindest ein RM vom Typ R befindet und dieses eindeutig identifiziert wurde, kann eine Bestimmung der Position mittels Kameraposition zum Zeitpunkt t und t-1 durchgeführt werden, ansonsten muss das zeitlich nachfolgende Bild analysiert werden. lld - Berechnung der globalen Kamerapostion mittels Bildverarbeitungsalgorithmen unter Berücksichtigung aller unter Punkt 6 identifizierten RMs vom Typ Ά und/oder V und/oder Z, jedoch ohne eine Identifikation eines RMs vom Typ R.
12d - Berechnung der globalen Kameraposition mittels Bildverarbeitungsalgorithmen unter Berücksichtigung aller unter Punkt 6 identifizierten RMs vom Typ A und/oder V und/oder Z, jedoch mit einer Identifikation eines RMs vom Typ R.
13d - Suche nach zwischengespeicherten ROIs und Bildpositionen der RMs vom Typ R, welche als Grundlage für die Positionsbestimmung mittels Bildverarbeitungsalgorithmen fungieren.
14d - Speicherung der globalen Kameraposition.
15d - Speicherung der ROI und Bildposition von RM Typ R.
16d - Eine Positionsbestimmung unter der Verwendung der RMs vom Typ R erfolgt nur unter der Voraussetzung der Erfüllung von Min- destbedingungen (z.B. ausreichend großer Parallaxe bei zwei un- terschiedlichen Bildern mit unterschiedlichen Blickwinkeln) 17d - Mittels Bildverarbeitungsalgorithmen wird für jedes gleiche RM vom Typ R eine globale Position mittels Kameraposition (ermittelt unter Punkt 12) zum Zeitpunkt t und t-1 berechnet.
18d - Die unter Punkt 17d ermittelte Position der RMs vom Typ R wird in der digitalen Karte zwischengespeichert und damit das RM Typ R in das RM Typ Z umgewandelt.
19d-20d - Wird die unter Punkt 16d beschriebene Mindestbedingung nicht erfüllt, erfolgt die Speicherung der aktuellen globalen Kameraposition und Bildposition der RMs vom Typ R.
Mit Hilfe einer derartigen Positionsbestimmung ist somit keine Berechnung einer reinen Relativbewegung (relative Positionsbestimmung) erforderlich, sondern es kann zu jedem Zeitpunkt auf absolute Koordinaten zurückgegriffen werden, wodurch das Verfahren zur Positionsbestimmung robuster wird und zugleich gegenüber bekannten Verfahren eine genauere und robustere Positionsbestimmung erzielt wird.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Erfassen der Position eines Fahrzeuges (1) in einem definierten Bereich (3) , dadurch gekennzeichnet, dass eine ein definiertes Koordinatensystem aufweisende digitale Karte des definierten Bereichs (3) erstellt wird, wobei die digitale Karte stationäre Referenzmerkmale (Tl) mit einem eindeutigen Identifikationsmerkmal beinhaltet, bevor von zumindest einem Teilbereich des definierten Bereichs (3) , vorzugsweise dem gesamten definierten Bereich (3) , digitale Bilder zum Erfassen und zur Detek- tion weiterer Referenzmerkmale (Tl, T2, T3) aufgenommen werden, wobei auch stationäre und/oder temporäre Referenzmerkmale (T2, T3) ohne eindeutiges Identifikationsmerkmal erfasst und detek- tiert werden und der digitalen Karte und/oder einem zugeordneten Zwischenspeicher hinzugefügt werden, so dass darauf folgend die absolute Position des Fahrzeuges (1) in dem definierten Bereich (3) bestimmbar ist, indem von dem Fahrzeug (1) aus ein digitales Bild von einem Teil des definierten Bereichs (3) aufgenommen wird und in dem digitalen Bild Referenzmerkmale (Tl, T2, T3) de- tektiert und gegebenenfalls identifiziert werden, wobei die ab¬ solute Positionsbestimmung auf Basis der detektierten und gegebenenfalls identifizierten stationären und/oder temporären Referenzmerkmale (Tl, T2, T3) erfolgt.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass beim Abstellen bzw. dem Vorbeifahren mit dem Fahrzeug (1) an einer ein Identifikationsmerkmal aufweisenden Ware (4) in dem definierten Bereich (3) die Koordinaten der Ware (4), vorzugsweise der Eckpunkte (5) der Ware, dem Zwischenspeicher hinzugefügt werden .
3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass bei Detektion eines Identifikationsmerkmals einer Ware (4) und zu¬ mindest eines Eckpunkts (5) der Ware (4) mittels der im Zwischenspeicher enthaltenen Koordinaten eine absolute Positionsbestimmung des Fahrzeuges (1) erfolgt.
4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass eine absolute Positionsbestimmung mittels Verfolgung von stationären Referenzmerkmalen (Tl, T2) und eine absolute Positionsbestimmung mittels Verfolgung von temporären Referenzmerkmalen (T3) und/oder der Identifikation einer Ware (4) erfolgt und die abso- lute Position des Fahrzeuges über eine Fusion von mittels der absoluten Positionsbestimmungen e mittelten Koordinaten erfolgt.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass nach Aufnahme eines digitalen Bildes zwecks Positionsbestimmung zumindest ein Bildausschnitt, in welchem sich zumindest ein stationäres Referenzmerkmal (Tl, T2) befindet, ausgewählt und gespeichert wird, und der Bildausschnitt zur absoluten Positionsbestimmung des Fahrzeuges (1) mittels Transformation in ein nachfolgend aufgenommenes digitales Bild projiziert wird.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass vorzugsweise jedes in einem aufgenommenen digitalen Bild identifizierte Referenzmerkmal (Tl, T2, T3) , das nicht in der digitalen Karte gespeichert ist, zwischengespeichert wird und das zwischengespeicherte Referenzmerkmal (Tl, T2, T3) zur absoluten Positionsbestimmung verwendet wird, sofern das zwischengespeicherte Referenzmerkmal (Tl, T2, T3) in einem nachfolgend aufgenommenen digitalen Bild identifiziert wird.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Bestimmung der absoluten Position nicht be-/durchfahrbare bzw. erreichbare Teilbereiche des definierten Bereichs (3) bzw. maximal mögliche Positionsveränderungen innerhalb einer Zeitspanne aufgrund von Leistungsdaten des Fahrzeuges (1) in Kombination mit einer Bewegungshistorie berücksichtigt werden .
8. System zum Erfassen der Position eines Fahrzeuges (1) in ei¬ nem definierten Bereich (3), dadurch gekennzeichnet, dass ein Speichern zur Speicherung einer ein definiertes Koordinatensystem des definierten Bereichs aufweisenden digitalen Karte vorgesehen ist, wobei die digitale Karte stationäre Referenzmerkmale (Tl) mit einem eindeutigen Identifikationsmerkmal beinhaltet, und eine bildgebende Sensoreinrichtung (2) zum Erfassen und zur Detektion weiterer stationärer und/oder temporärer Referenzmerkmale (Tl, T2, T3) mit bzw. ohne eindeutigem Identifikationsmerk- mal vorgesehen ist, die der digitalen Karte und/oder einem zugeordneten Zwischenspeicher zugeordnet sind, wobei die bildgebende Sensoreinrichtung (2) zudem zum Erfassen eines digitalen Bildes eines Teil des definierten Bereichs (3) und zur Detektion und gegebenenfalls Identifikation von in dem digitalen Bild enthaltenen Referenzmerkmalen (Tl, T2, T3) vorgesehen ist, so dass eine absolute Positionsbestimmung eines mit der bildgebenden Sensoreinrichtung (2) versehenen Fahrzeuges (1) auf Basis der detektierten und gegebenenfalls identifizierten stationären und/oder temporären Referenzmerkmale (Tl, T2, T3) erfolgt.
9. System nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass als bildgebende Sensoreinrichtung (2) zumindest eine digitale Kamera vorgesehen ist.
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