阅读说明：本技术 用于沿着虚拟的轨系统自动地导向车辆的方法 (Method for automatically guiding a vehicle along a virtual rail system ) 是由 S·西蒙 于 2018-09-14 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种用于沿着虚拟的轨系统自动地导向车辆的方法,其中,感测地表的特征,所述车辆在所述地表上运动或者将要在所述地表上运动,并且将所述特征转化为至少一个工作签名(A*-O*),其中,检查,所述至少一个工作签名(A*-O*)是否与所述虚拟的轨系统的至少一个参考签名(A-O)一致,其中,所述至少一个参考签名(A-O)配属有在所述虚拟的轨系统上的位置,并且,如果所述至少一个工作签名(A*-O*)和所述至少一个参考签名(A-O)一致,则推断出所述车辆在所述虚拟的轨系统上的位置。(The invention relates to a method for automatically guiding a vehicle along a virtual rail system, wherein a feature of a ground surface on which the vehicle is moving or is about to move is sensed and converted into at least one operating signature (A-O), wherein it is checked whether the at least one operating signature (A-O) corresponds to at least one reference signature (A-O) of the virtual rail system, wherein a position of the vehicle on the virtual rail system is associated with the at least one reference signature (A-O), and the position of the vehicle on the virtual rail system is inferred if the at least one operating signature (A-O) and the at least one reference signature (A-O) correspond.)

用于沿着虚拟的轨系统自动地导向车辆的方法

技术领域

本发明涉及一种用于沿着虚拟的轨系统自动地导向车辆的方法。此外，本发明涉及一种计算机程序，当该计算机程序在计算机上运行时，所述计算机程序实施所述方法的每个步骤；以及一种机器可读的存储介质，所述机器可读的存储介质存储该计算机程序；和一种电子控制器，所述电子控制器设置为用于，实施根据本发明的方法。最后，本发明涉及一种车辆，所述车辆设置为用于，沿着虚拟的轨系统被自动地导向。

背景技术

现今，在多种状况下使用自动行驶的车辆或机器人，所述车辆或机器人依赖于自定位。典型地，在具有图像感测装置、例如摄像机的车辆中，探测在图像中的特征，这些特征配属有描述符并且然后将在图像中的实时特征与数据库的特征相比较并且与位置相配属。在特征和位置进行配属时，通常还应注意距离测量。在这方面所使用的方法是“即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)”。在这种方法中，设置，车辆能在每个位置上构建一个地图、在该地图内给自身定位并且准确地追踪其位置。

通常，将结构的突出特征(salient features)用于定位，所述突出特征也能在其它观察角度下和其它距离下再次找出，并且这些突出特征配属有描述词。作为示例，列举出支柱、树木或者树木的部分、建筑物部分、壁、拐角等。这些结构大多位于车辆的远距场中。这些结构通常不是耐久的或者在特定的光线条件下不能被感知。则不能再次找出这些特征。也可能发生：可再次找出的突出特征不能被车辆感测到，因为在环境中不存在合适的结构，例如因为该环境缺少结构并且远距场例如由于低摄像机高度而较差地可见。

自动行驶的车辆通常应在可预给定的线路上运动。例如，自动行驶的机动车应在道路上(并且向停车场)运动，自动行驶的运输车辆例如在厂房中应在取货位置和卸货位置之间的规划线路上运动。

发明内容

提出一种用于沿着虚拟的轨系统自动地导向车辆的方法。概念车辆在这里除了包括机动车之外也包括商用车、运输器具、自行驶的移动机器人、地表输送工具，还有靠近地面运动的飞行器、例如无人机或者降落的飞机。

感测这种地表的特征：车辆在所述地表上运动和/或将来将在所述地表上运动。从传感器信号获得这些特征，其中，传感器信号例如是车辆的图像感测单元、例如摄像机的二维灰度等级信号或者二维彩色图像信号。当车辆朝第二方向运动时，该传感器信号也可以由一维图像感测单元的信号构成。所述特征是从信号提取的中间阶段，用所述中间阶段可以表征在地表上的位置。为此，观察信号的配属于该位置的本地片段。例如，可以用一个或者多个小波进行该片段的卷积或者滤波，由该片段得知用于该特征的N维向量。优选，在每个位置上以相同方式求出特征。

地表可以是各种类型的人造的或者自然的地表，所述地表具有可区分的特征，所述可区分的特征在一个时间段上至少部分地保持不变。尤其是，该方法可以在具有随机图案的地面的情况下使用。典型的随机图案提供在其表面结构、亮度或者颜色方面的充足变化，以便在不同位置上可以感测可区分的特征。以下地面类型尤其适用于此：

-沥青；

-自然石子地面或者人造石子地面或者具有随机表面的铺石路；

-混凝土地面或者找平层地面；

-用颜色涂漆的硬地面，其中，在还潮湿的颜料中撒入具有其它颜色的所谓的颜色片；

-毛毡地面；

-软木地面；

-地毯；

-油毡地面；

-具有随机表面的、工业化制造的塑料地面；

-耕地地面或者农田地面；或者

-草地、草坪或者绿化带。

最先提到的新的地表类型主要对工业机器人和运输机器人而言是重要的，而尤其最后提到的地表类型、即草地、草坪或绿化带对割草机器人而言非常重要。在此，应注意，在感测地表的特征时也感测到在地表上生长的植物、例如草。如果在地表的所有层上的特征连同植物一起被感测，则地表的所感测的特征由于植物在相关的时间区段以内、例如在割草机器人的两个割草周期之间的生长而显著地改变。

可以设置，仅对地表的预给定区段、尤其是仅对地表的特定层感测地表的特征。与草地、草坪和绿化带相关地，可以有利地将草皮、因此有植物生长的最上面的地面层用于感测特征。在此，特殊地，地面结构、小的石块和/或枯萎的植物可以被用作特征。

地表的特征被转化为至少一个工作签名。签名是特征的编码或属于该特征的传感器信号的编码，所述编码表征在地表上的位置。签名可以被电子式地存储并且继续处理。在将特征转化为信号时，典型地发生由于编码引起的信息损失。在此，首先将信息的对于表征位置来说不必要的部分摒弃。例如，签名可以构成为二进制地编码的数字的级联，所述级联以量化的形式体现特征的向量。优选地，可以给特征到签名的转化加权，其中，可以由使用者或者例如由神经元网络在训练的意义下进行加权。替代地，可以由一个特征构成多个工作签名或者一个签名由多个特征构成或者多个签名由多个特征构成。

虚拟的轨系统是在至少一个起点和至少一个终点之间的区域，在所述区域中，车辆在预给定的线路(虚拟的轨)上运动。在此，车辆可以在预给定的虚拟的轨上向两个方向运动。对于车辆为运输机器人的示例性情况，虚拟的轨反映用于运输机器人的运输线路。对于车辆为割草机器人的另一示例性情况，虚拟的轨反映这样的轨道：割草机器人沿着所述轨道割草。优选地，这些轨道蛇形地延伸并且考虑割草工具的工作宽度。

虚拟的轨系统作为地表的位置的数据组被存储，车辆应在所述地表上运动。在虚拟的轨系统上的这些位置配属有参考签名。因此，参考签名构成虚拟的轨系统的地图。在此，参考签名可以配属有在虚拟的轨系统上的恰好一个位置，该位置可以由一个参考签名单义地求取。参考签名也可以配属有在虚拟的轨系统上的多个位置。则该位置不能从仅一个参考签名求取，而是需要多个参考签名，这些参考签名配属于相同的位置或者相邻的位置。优选地，参考签名和位置的配属关系保存在对应关系表格中，所述对应关系表格设计为查找表格。给在轨系统上的位置分配在对应关系表格内的地址。签名被视为指明对应关系表格的地址的数字，并且因此被用于在对应关系表格中确定地址。因此，可以省去存储签名本身。如果接下来与对应关系表格相关联地谈到参考签名的存储或清除，则可以将这种简化的表述理解为：存储或清除属于该签名的参考位置。

签名不必是单义的，使得在虚拟的轨系统上的多个位置可以具有相同的签名并且因此可以参考在对应关系表格中的相同地址。因此，有利地设置，在对应关系表格中可以对每个参考签名存储多个位置。在此，应注意，被虚拟的轨系统覆盖的面、因而其长度和其宽度对签名在对应关系表格中的这种多次出现的概率具有影响。如以上所说明的那样，对应关系表格有利地设立为，使得每个表格区可以保存多个位置。在此，每个表格区可以固定地配属有存储容量或者可以将整个可用的存储器例如借助于动态列表灵活地划分给所述表格区。作为结果，可以将多个位置保存在较小的对应关系表格中、即以地址或签名的较小值域进行保存。每个表格区可以保存的位置的最大数量或平均数量取决于特征的转化和虚拟的轨系统的长度，因此也取决于车辆的所设置的使用区域。

虚拟的轨系统优选可以划分为多个区段。则优选，虚拟的轨系统的每个区段可以配属有对应关系表格的一部分。这也可以理解为：虚拟的轨系统的每个区段可以配属有自身的对应关系表格，其中，不同的对应关系表格有利地则相互兼容，其方式是，它们具有相同的地址范围并且以相同类型的签名构成为前提。车辆的电子控制器可以有利地调用配属于虚拟的轨系统的当前区段的对应关系表格的部分，车辆位于所述当前区段上或在所述当前区段上运动，以及可以调用配属于虚拟的轨系统的相邻区段的对应关系表格的部分。对应关系表格的不需要的部分则可以被移出并且例如将其存储在闪存器中或者“数据云”中。作为结果，电子控制器用较小的内存就可以应对，所述较小的内存仅必须维持对应关系表格的刚刚所提及的部分。

能够以与对工作签名所阐述的那样相同的方式得到参考签名。换言之，参考签名构成虚拟的轨系统的地图。为了得到参考签名，可以选择以下方法中的一个或者多个。

在车辆被自动地导向之前，车辆可以完成“学习行驶”。在学习行驶时，车辆由使用者或者由已经学习过的其它车辆来控制或者导向。车辆沿着后来应构成虚拟的轨系统的线路运动。在学习行驶期间，或者在后面自动导向之前的一个时间点，以前面所说明的方式由特征构成用于虚拟的轨系统的参考签名。然后，优选可以将由此所得到的参考签名保存在前面提到的对应关系表格中，其方式是，将所配属的位置存储在对应关系表格中。由此，可以在每个新的周围环境中紧接着学习行驶自动地导向车辆。对于车辆为割草机器人的示例性情况，可以设置，沿着待割草区域的边界实施学习行驶。换言之，沿着草地面的棱边对学习行驶进行导向。在此，不应进行割草的区域、例如花坛或通道在学习行驶时可以被忽略，或者如之后再次所描述那样被特别地标明。通过这种学习行驶可以省去以传统方式用于导向割草机器人的边界线。

根据一个方面，对应关系表格和因此还有参考签名可以由至少一个发送器传输。因此，车辆可以立刻在新的周围环境中自动地被导向。该传输无线地或者有线地进行并且可以直接在发送器和车辆的电子控制器之间进行或者通过服务器引导，也就是说，换言之，从“数据云”调取，其中，电子控制器优选与接收装置连接。在此，对应关系表格可以整体地或仅部分地传输，其中，对应关系表格的该部分与在轨系统上的可达到位置相关联。发送器例如可以集成在另外的车辆中。当车辆例如在道路上的由机动车或者载重车组成的车队中或者在作为多个移动运输器具的运输车队的车队中跟随其它车辆时，这是适宜的。替代地，发送器可以固定地安置。在这种情况下，尤其可以设置多个无线电信标，这些无线电信标分别传输对应关系表格的配属于虚拟的轨系统的以下区段的部分：在所述区段上，车辆可以在发送器的发送半径以内运动。

可选地，也可以用为此设计的传感机构、例如地面扫描器与车辆无关地事先感测地面。有利地，传感器装置有利地设置为用于，有效地感测虚拟的轨系统的较大区段。然后，可以由所感测的传感器信号，如已经说明的那样，通过特征求取参考签名并且将其存储在中央服务器中。最后，将参考签名优选以对应关系表格的形式，如前面所阐明的那样，通过无线电连接传送给车辆。在这种情况下，可以在PC工作站规划虚拟的轨系统并且在此确定所期望的轨线路、弯道半径和/或螺旋线弯道。尤其可以以此遵守安全距离。在厂房中的运输器具的情况下，可以由此避免与人、对象、基础设施的碰撞和/或这些运输器具相互间的碰撞。在道路交通中，可以通过这种规划确保遵守交通规则。

为了进行自定位，检查，在当前运行中所得到的工作签名中的至少一个是否与虚拟的轨系统的参考签名中的至少一个一致。这尤其对于这种情况是重要的：在所述情况中，参考签名配属有恰好一个位置。如果所述至少一个工作签名和虚拟的轨系统的至少一个参考签名一致，则推断出车辆在虚拟的轨系统上的所述位置。如果将唯一的工作签名与唯一的参考签名相比较，则不用像与类似性度量或距离度量相关联地通常所实施的那样搜索一个尽可能良好的一致性，而是搜索两个签名的完美的一致性、即同一性。由此产生以下优点：对一致性的检查能够以比借助于类似性度量或距离度量对类似性或差异性的检查明显更小的计算耗费来实施。

在使用已经阐述的对应关系表格时，工作签名也被看作指明对应关系表格的地址的数字。因为不但工作签名而且虚拟的轨系统的参考签名指明相同的地址并且因此指向相同的表格区，所以这两者被视为相应的、相同的签名。从两个签名所指向的表格区推断出车辆在虚拟的轨系统上的所述位置。

签名优选具有在8位和32位之间的长度，由此可以在太短的签名和太长的签名之间找到折衷，在太短的签名的情况下仅可以在少量位置之间进行区分，太长的签名导致大的对应关系表格，大的对应关系表格以大的存储容量为前提并且附带地提高在一致性中有错误的概率。根据一个方面，可以合并太短的签名，其方式是，观察具有固定的几何布置的组，例如在两个相对彼此错开的位置上的相同长度的两个签名。此外，应注意，签名不必选择为这样长，使得在虚拟的轨系统上或者在虚拟的轨系统的当前区段上的所有位置都单义地配属，因为如已经提及的那样，允许签名多次出现。

根据一个方面，检查，多个工作签名是否与多个参考签名一致。这尤其对于一个参考签名配属有多个位置的情况是重要的。给工作签名和参考签名之间的一致性计数并且一致性的数量配属于车辆在虚拟的轨系统上的对应位置。最后，推断出车辆在虚拟的轨系统上的一致性数量最高的位置。可选地，在此，可以进行一致性的加权。在此，充分利用以下特性：根据工作签名和参考签名之间的一致性出现通过对应关系表格所求得的位置的积累，所述积累能够实现对在轨系统上的实际位置的推断。换言之，工作签名和参考签名之间的每个一致性体现对配属于参考签名的那个位置或那些位置的判断。由此，不是被转化为工作签名的所有特征都必须与已被转化为参考签名的特征一致。作为结果，一方面可以补偿测量不确定性和不精确性。另一方面，可以使特征本身中例如由污物、损坏、磨损和/或其它影响导致的改变被隐没。

根据一个方面，由一致性的至少一个直方图求取工作签名和参考签名之间的一致性的最高数量。每个一致性配属于一个相应的直方图直条，其中，直方图直条又配属有在轨系统上的位置。接着，搜索这种直方图直条：所述直方图直条具有最多的一致性并且由此推断出所搜索的位置。替代地，也可以求取相邻的直方图直条的总计具有最多一致性的组。如果使用多个对应关系表格或者对应关系表格被划分为多个部分，则可以针对每个对应关系表格或针对对应关系表格的每个部分如前面所说明那样地创建直方图并且最后求取在所有直方图上具有最多一致性的直方图直条。可选地，可以将具有不同的局部分辨率的多个直方图用于对应关系表格或用于对应关系表格的一部分，其中，如果针对具有低分辨率的直方图已经找到直方图直条，则在下一个步骤中使用具有较高分辨率的、针对所属面积/长度的直方图。直方图可以是一维的和/或二维的。例如，在两个步骤的方法中，第一直方图是一维的并且具有每直方图直条1m的分辨率，而第二直方图是二维的并且具有每直方图直条1cm×1cm的分辨率。这提供以下优点：一方面所使用的直方图可以需要少的存储容量并且另一方面可以简单地找到最大的值。

如果已经求得车辆在轨系统上的位置，则可以实施以下的步骤：如果实施位置追踪、也被称作“追踪(Tracking)”，在所述位置追踪中，在初始位置已知的情况下求取对应的下一个位置，则可以将在求取下一个位置时用于比较的参考签名限于这种参考签名：所述参考签名位于搜索区以内，所述搜索区由围绕所求得的位置的搜索区域产生或者在围绕下一个位置的搜索区域周围产生。通过将参考签名限于位于搜索区内的这些参考签名，可以降低计算耗费和/或存储容量，因为不必考虑完整的虚拟的轨系统。

此外，对于已经求得车辆在轨系统上的位置的情况，可以至少部分地借助于工作签名来更新参考签名。由此，可以对例如由于老化、损耗、污染、轮胎磨损、修补等已经改变的特征的参考签名进行适配。优选，当多个其它参考签名还指向一个位置时，这种更新已经进行了。特别优选地，在运行期间持久地进行所述更新。有利地，参考签名在更新时不被替代，而是多次地被保存。由此，可以考虑不同的短期状态，例如地表的干燥状态和潮湿状态。然而，为了清除实际上由于前面提到的效应而过时的参考签名并且因此清空存储器，可以对每个参考签名设置附加信息，所述附加信息适用于探测过时的参考签名。例如，可以为每个存储在对应关系表格中的位置设置一个计数器作为附加信息，当在所求得的位置上工作签名与参考签名一致并且所求得的位置与所存储的位置充分精确地一致时，所述计数器增加。最后，在清理过程中，可以清除配属于参考签名的这种位置：所述位置的计数器位于阈值以下。在所配属的其余位置中，计数器可以被复位。以这种方式或者以类似的方式也可以减少或者合并多个指向相同位置的参考签名。计数器可以存储在对应关系表格中。在此，每个存储在对应关系表格中的位置可以配属有一个计数器。

根据一个方面，设置，与车辆在虚拟的轨系统上的位置有关地提供用于车辆的控制信号，用所述控制信号控制车辆的运动。用所述控制信号尤其可以控制车辆的驱动机构和/或转向机构。由此，能使车辆这样运动，使得该车辆在虚拟的轨系统上被导向。优选地，设置用于相对于虚拟的轨系统的横向方向的控制信号，该控制信号控制车辆的转向机构，并且设置用于相对于虚拟的轨系统的纵向方向的控制信号，该控制信号控制车辆的驱动机构。

根据一个方面，设置，与车辆在虚拟的轨系统上的位置有关地提供用于车辆的控制信号，用所述控制信号控制车辆的至少一个工作器具。由此，可以以所期望的方式在预给定的位置处操控车辆的工作器具并且实施或者中断所设置的加工。割草机器人的割草工具应被用作对于这种工作器具的示例。可以设置不应被割草的区域，例如花坛或者通道。如果割草机器人位于这些区域以外的位置上，则提供这样的控制信号：割草工具基于所述控制信号运行。如果割草机器人在这样的位置上行驶：所述位置优选通过对应关系表格配属于这种区域，则提供用于关断割草工具的控制信号。此外，可以借助于控制信号来控制例如割草工具的转速或者功率。

可选地，可以将附加特征存储在对应关系表格中。属于这些附加特征的尤其有：

-关于弯道半径的信息，通过所述弯道半径一方面适配在弯道中的速度并且另一方面预先控制转向机构；

-所建议的速度和/或速度限制；

-用于在对应关系表格之间或者对应关系表格的各部分之间进行切换的信息；

-在岔路处的方向选择；

-功能的控制；

-工作器具的控制；

-关于保存参考签名或保存配属于其的位置的信息，例如日期/时间、干燥的或潮湿的状态、(日)光或者黑暗、另外的环境条件。

根据另一方面，可以借助于方向传感器这样操控车辆的照明装置，所述照明装置用于与环境(白天时间、天气)无关地以相同方式照明地表，使得照明光线或者照明颜色从预先确定的方向照射被照明的面，更确切地说，与车辆当时相对于其周围环境具有哪个取向无关。通过这种定向，地表总是以相同方式被拍摄。由于所限定的照明方向，被照明装置所拍摄的图像的图像内容也在很大程度上与车辆的取向无关，因为所述图像可以借助于方向传感器来定向。

计算机程序设置为用于，尤其当在计算机或控制器上执行该计算机程序时，实施所述方法的每个步骤。能够使所述方法在传统的电子控制器中执行，而不必在其上进行结构上的改变。为此，将该计算机程序存储在机器可读的存储介质上。

通过在传统的电子控制器上安装所述计算机程序，得到设置为用于沿着虚拟的轨系统自动地导向车辆的电子控制器。替代地，可以设置现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)或专用集成电路(anwendungsspezifische integrierteSchaltung，ASIC)，以便实施用于沿着虚拟的轨系统自动地导向车辆的方法。

此外，提出一种车辆，所述车辆具有用于识别地表的特征的感测装置，并且所述车辆设置为用于，用前面所阐述的方法沿着虚拟的轨系统自动地被导向。为此，所述车辆可以具有前面所说明的电子控制器。下面，列举对于所述车辆和其应用领域的三个示例。所述车辆可以是工业机器人，所述工业机器人主要在工业设施内运动并且在那里自主地实施动作。此外，所述车辆可以是运输机器人，所述运输机器人在相当于虚拟的轨系统的可预给定的线路上自主地运输货物。此外，所述车辆可以是割草机器人，所述割草机器人自主地给草地、草坪或者绿地割草。然而，本发明不限于所提到的示例。

根据一个方面，感测装置具有光学的图像感测装置、尤其是摄像机或者摄像机系统，所述光学的图像感测装置拍摄地表的图像。则可以直接从所拍摄的图像感测特征。因此，可以将光学的图像感测装置用于所有类型的地表，在所述地表处，能够光学地区分特征。用于此的示例在前面例举出。有利地，感测区域竖直向下地对准地表。

优选地，所述车辆在这种情况下具有照明装置，所述照明装置配属于图像感测装置并且照明地表的被图像感测装置感测的区域。在此，照明装置可以具有带有不同颜色的多个光源。优选，以不同颜色从不同方向照明地表，使得可以更好地识别出特征。优选，照明装置可以脉冲激发式地运行，以避免在图像中的运动模糊。在此，可以使照明装置的脉冲持续时间和图像感测装置的拍摄持续时间同步。

此外，光学的图像感测装置提供这样的优点：可以选择地表的由焦点确定的层用于观察。有利地，对于光学的图像感测装置而言，使用具有小的深度清晰范围的摄像机或者摄像机系统，其中，清晰地成像的层大致位于应感测特征的高度上。在深度清晰范围以外的干扰性对象被模糊地成像并且因此不作为特征被考虑。这种干扰性对象例如为植物。

根据一个方面，感测装置具有至少一个触碰式传感器，所述触碰式传感器在每个位置上测量坚固地表的、在地表和类似物上的沉积物的高度和性质、尤其是挠度，其方式是，将传感器用与这些参数有关的力压入。触碰式传感器例如可以以测量指的形式构造。销每秒多次地上下运动并且在此以小的力碰到坚固的地表上。行程和在必要情况下的其它参量例如阻尼、延迟或者产生的谐波与高度和性质有关地变化。替代地，触碰式传感器例如可以以具有弹簧的测量轮的形式构造。测量轮带有小的力地在坚固的地表上滚动。与地表的高度和性质有关地将测量轮压抵弹簧。可选地，多个触碰式传感器可以垂直于车辆的运动方向在车道的宽度上布置成一行。触碰式传感器适用于不平的地表，在所述不平的地表的情况下，高度和/或性质与位置有关地以对于构成签名而言重要的区域(模型或子模型)的数量级变化。作为对此的示例，主要列举草地、草坪和绿化带但是也要列举耕地和农田。因为触碰式传感器感测坚固的地表，所以测量草皮的高度并且不会感知到在其上生长的植物。

根据一个方面，感测装置具有至少一个空气脉冲传感器或者空气阻滞传感器、也被称作地面效应传感器。空气(或者其它气体)从开口朝地表的方向、优选竖直向下地排出。这不但可以脉冲式地进行而且可以连续地进行。则空气与地表的高度和性质、在地表和类似物上的沉积物的高度和性质有关地逸出。与此有关地产生反作用力，所述反作用力由空气脉冲传感器或空气阻滞传感器借助于反作用力传感器来测量并且由所述反作用力求取地表的高度和性质、在地表和地表的类似物上的沉积物的高度和性质。可选地，多个空气脉冲传感器或者空气阻滞传感器可以垂直于运动方向地在车道的宽度上布置成一行。空气脉冲传感器或空气阻滞传感器适用于不平的地表，在所述不平的地表的情况下，高度和/或性质与位置有关地以对于构成签名而言重要的区域(模型或子模型)的数量级变化。作为对此的示例，主要列举草地、草坪和绿化带但是也要列举耕地和农田。在草地、草坪和绿化带的情况下，空气朝地表的方向排出的开口优选布置在空气直接碰到草皮并且不碰到植物的高度上。

替代地或者附加地，感测装置可以具有另外的传感器。接下来所说明的传感器也分别测量地表的高度并且产生地表的深度图像。例如，可以设置声波传感器、尤其是超声波传感器。作为另外的示例，可以设置电磁式传感器，例如超宽频带传感器或者雷达传感器。后者可以具有到地表中在厘米范围内的进入深度。尤其是，可以使用例如基于传感器阵列或者传感器行的图像产生的方法。所提到的传感器尤其适用于不平的地表、主要适用于草地、草坪和绿化带。声波或电磁波穿透植物并且可以拍摄草皮的深度图像。

根据一个方面，车辆可以具有方向传感器，借助于所述方向传感器可以定向参考信号和工作信号。这导致在自定位时在工作签名和参考签名的一致性方面的优点。此外，可以与交叉的虚拟的轨相关联地选择出适合于朝所期望的方向继续行驶的那个轨。

根据另一方面，方向传感器可以被用于，这样操控照明装置，使得照明光线或者照明颜色从预先确定的方向照射被照明的面，更确切地说，与车辆当时相对于其周围环境具有哪种取向无关。

除了至少一个虚拟的轨之外，虚拟的轨系统可以具有不同的虚拟的部件，例如岔路、道岔、交叉路口、T字路口、停车位置、避让位置等。由此，车辆在虚拟的轨系统上与在例如用于火车的实际的轨系统中类似地被导向。

虚拟的轨系统自身至少对于人来说是不可见的或与周围环境不可区分的。可以设置，在虚拟的轨系统的实际地点上安装可见的标志。通过可见的标志向人说明，在该区域中存在虚拟的轨系统并且与此相应地要考虑到自行驶的车辆。在自行驶的机动车的情况下，这可以发出信号：驾驶员可以置换到自动化行驶。存在实现这种可见标志的多种可能性。作为示例，除了多个另外的可能性之外，尤其在铺地毯的地面的情况下，还要列举颜色点的安置、颜色片的撒入、具有其它图案或者其它颜色的带。

同时，通过安装这种可见的标志也可以辅助合适的签名的构成，例如当在自身无纹理或者少纹理的地面上在应置入虚拟的轨系统的位置处施加具有撒入的颜色片的颜色带。

附图说明

在附图中示出并且在接下来的说明中详细地阐明本发明的实施例。

图1示出根据本发明的一个实施例的车辆的横截面视图。

图2示出根据本发明的另一个实施例的车辆的斜视图。

图3示出在虚拟的轨上的、根据图1的车辆的从下方的视图。

图4示出根据本发明的另一个实施例的车辆的从下方的视图，所述车辆构造为割草机器人。

图5示出呈测量指形式的触碰式传感器的示意图。

图6示出呈测量轮形式的触碰式传感器的示意图。

图7示出多个图5的触碰式传感器的布置的示意图。

图8示出空气阻滞传感器的示意图。

图9示出多个图8的空气阻滞传感器的布置的示意图。

图10示出光学的图像感测装置的示意性横截面视图。

图11示出根据本发明的一个实施方式的所拍摄的传感器信号测量点、特征构成和工作签名的示意图。

图12示出根据本发明的一个实施方式的虚拟的轨系统、多个感测区域和共同的特征构成的示意图。

图13示出根据本发明的一个实施方式的对应关系表格。

图14示出根据本发明的一个实施方式的工作签名和参考签名和两者的一致性的示意图。

具体实施方式

在图1至3中示出根据本发明的两个实施方式的车辆1的不同的视图。车辆1例如可以被用作工业机器人或者作为运输机器人。车辆1在地表2上沿着虚拟的轨系统3(在图1中未示出)运动。虚拟的轨系统3例如是行驶线路或者运输线路，车辆1沿着所述行驶线路或者运输线路运动。车辆1分别具有图像感测装置4、例如摄像机和照明装置5，所述图像感测装置和所述照明装置与电子控制器20连接。图像感测装置4可以包括以下传感器中的一个或者多个：

-单目的图像传感器；

-一维的单列传感器，所述一维的单列传感器横向于车辆1的运动方向布置或者进行横向于运动方向的感测；由车辆1的运动得到第二维度；

-传统的图像传感器，所述传统的图像传感器或者以灰度等级或者以彩色图像来提供二维的传感器信号；理想地，该传统的图像传感器以短曝光时间和小光圈数(也就是大光圈孔)运行，由此同时实现在行驶期间的小运动模糊度和充足的光输出；

-例如基于超声波、雷达或光传播时间测量的距离测量传感器，或者立体摄像机或者具有摄像机的结构化照明装置；

-测量取向的传感器，例如基于单目摄像机和多色照明装置，通过所述单目摄像机和多色照明装置可以确定表面取向并且例如可以将其作为法向量的图像提供。

图像感测装置4具有用于地表2的(未详细示出)特征的感测区域6。对于图像感测装置4或传感器的布置存在多种可能性。在具有转向节转向机构的三轮的或四轮的车辆1中，图像感测装置4居中地布置在不转向的轴上。在全轮转向、滑移转向或铰接式转向的情况下，图像感测装置4布置为靠近车辆1的中心。由此，实现在转向机动动作时感测区域6相对于虚拟的轨的尽可能小的错位。

在图1中示出本发明的一个实施方式，在该实施方式中，图像感测装置4布置在车辆1下方。在此，图像感测装置4向车辆1内部的方向错位，以便一方面实现较大的感测区域6并且另一方面保护图像感测装置4以防污物、磨损等。此外，不同的太阳位置和/或雨对图像感测或者说图像感测装置4没有直接影响。照明装置5环形地围绕图像感测装置4布置并且至少照明感测区域6。此外，车辆1包括方向传感器9，所述方向传感器也与电子控制器20连接，用所述方向传感器可以求取车辆1相对于地表2的取向。与车辆1的由方向传感器9求取的取向有关地控制照明装置5的照明方向。

在图2中示出本发明的另一实施方式，在该实施方式中，图像感测装置4布置在车辆1的沿行驶方向的前侧上。在此，图像感测装置4可以附加地用于避免碰撞，其中，用于避免碰撞的感测区域7比用于地表2的特征的感测区域6设计得更大。照明装置5也布置在车辆1的前侧上并且至少照明用于特征的感测区域6。

图3示出图1的车辆的从下方的视图，在该视图中，图像感测装置4居中地布置在车辆1下方，其中，车辆1在虚拟的轨系统3上运动。照明装置5包括多个发光模块8，所述发光模块从不同方向发送具有不同颜色(在这里四种不同颜色)的光。因此，在纹理弱的、但结构化的表面中也可以区分特征。照明装置5实施为可转动的，或者是机械式可转动的或者是通过使用多色的发光模块8电子式可转动的。通过使用方向传感器9以控制照明装置5的转动来确保，用于各颜色的照明方向与车辆相对于其周围环境或者相对于虚拟的轨系统3在车辆1位置处的取向的当前取向无关。

此外，照明装置5可以脉冲激发式地运行，以避免图像中的运动模糊。在此，使照明装置5的脉冲持续时间和图像感测装置4的拍摄持续时间同步。在图3中也示出，虚拟的轨系统3在至少一个虚拟的轨10旁边具有道岔11。在这里未详细示出的岔路、交叉路口、T字路口、停车位置、避让位置等也是可行的。可以使虚拟的轨系统3是对人可见的，其方式是，借助于不同的颜色和/或形状来标记地表2。

图4示出根据本发明的另一实施方式的车辆1的从下方看的视图，在该实施方式中，车辆1构造为割草机器人。车辆1具有呈割草工具21形式的工作器具，该割草工具布置在车辆1的下侧上。车辆1在虚拟的轨系统3上运动，其中，虚拟的轨系统3是轨道，割草机器人沿着所述轨道割草。此外，在图4中设置传感器装置22，所述传感器装置与在图1至3中所说明的图像感测装置4不同。如在图10中示出并且与其相关联地所说明的那样，也可以将如在图1至3中示出的光学的图像感测装置4用于割草机器人。下面说明在传感器装置22中所使用的传感器。

图5示出触碰式传感器23的第一实施方式，该触碰式传感器以测量指的形式构造。销24布置在壳体25中并且从该壳体伸出。在壳体25内设置有未示出的驱动装置，所述驱动装置使销24每秒多次地上下运动。在此，销24的端部以小的力碰到坚固的地表2上。行程和在必要情况下其它参量例如阻尼、延迟或产生的谐波与地表2的高度和挠度有关地变化。

图6示出触碰式传感器26的呈测量轮形式的第二实施方式。测量轮27以小的力在坚固的地表2上滚动。测量轮27的位置与地表的高度和挠度有关地变化并且通过悬挂杆28压弹簧29。通过悬挂杆28在弹簧29处的摆幅、例如借助于弹簧行程传感器推断出地表2的高度。

图7示出根据图5的第一实施方式的多个触碰式传感器23针对在将草地作为地表2的情况下的用途的布置方式。草类植物30在草皮31上生长，所述草皮代表到坚固的土地的过渡，其中，草类植物30的根部位于草皮31中。这些草类植物30的生长在短时间内、尤其在两个割草周期之间使特征发生改变。因此，在感测特征时不应感知这些草类植物30(通常是所有植物)。这些触碰式传感器23垂直于车辆1的运动方向布置成一行，更确切地说，这样布置，使得销24到达坚固的土地或草皮31。因此，仅感测土地的特征、沉积物、例如石块和草类植物(通常所有植物)的准永久部分、例如根部。通过车辆1的运动将一维的传感器装置22的测量扩展为二维的测量。该布置也可以转用到根据第二实施方式的触碰式传感器26上。则多个测量轮27垂直于车辆1的运动方向布置成一行并且沿运动方向在草皮31上滚动。

图8示出空气阻滞传感器32的一个实施方式，所述空气阻滞传感器也可以使用在传感器装置22中。空气从在空气阻滞传感器32的下侧上的开口33竖直向下地朝地表2的方向(参见图9)排出。这不但可以脉冲式地进行而且可以连续地进行。则空气与地表2的高度和性质、与在地表2和类似物上的沉积物、例如石块有关地逸出。与此有关地产生反作用力，所述反作用力借助于反作用力传感器34来测量并且由所述反作用力求取地表2的特征。

图9示出根据图8的实施方式的多个空气阻滞传感器32针对在草地作为地表2的情况下的用途的布置方式。空气阻滞传感器32垂直于车辆1的运动方向布置成一行。在此，由此朝地表2的方向排出空气的开口33布置在位于植物30的平面内的高度上，使得空气直接碰到草皮31。

如已经说明的那样，在另外的实施方式中，传感器装置22可以具有另外的传感器。例如，可以设置声波传感器、尤其是超声波传感器。作为另外的示例，可以设置电磁式传感器、例如超宽频带传感器或者雷达传感器。这些传感器也可以垂直于车辆1的运动方向布置成一行或者以阵列形式布置。声波或电磁波穿透草类植物30并且可以拍摄草皮31的深度图像。

图10示出根据图1和3的车辆1的第一实施方式的光学图像感测装置4在用作用于草地、草坪或者绿化带的割草机器人的情况下的一个特别的扩展方案。因为这些草类植物30的生长在短时间内、尤其是在两个割草周期之间改变特征，所以在感测特征时不应感知到这些草类植物30(通常为所有植物)。在光学图像感测装置4布置在车辆1的下侧上并且所述图像感测装置的感测区域6竖直向下地位于地表2上(参见图1)的情况下，以及由条件决定地在光学图像感测装置4布置在车辆1的前侧上的情况下(参见图2)，可以使用具有小的深度清晰范围的摄像机。光学图像感测装置4就聚焦在围绕草皮31的狭窄区域33处。由此，草类植物30部分地不被感知。在这里，也可以使用已经说明的照明装置5。

在图11中示出，如何从图像感测装置4的二维传感器信号获得特征并且构成签名。信号测量点12代表由图像感测装置4所感测的测量值、也就是例如灰度值、距离值或者高度值，或者代表测量向量、也就是例如颜色向量或法向量，或者代表测量值和/测量向量之间的组合。信号测量点12构成在图11中所示出的带，所述带为虚拟的轨系统3的片段。在这里未示出的车辆1应沿箭头13的方向从下向上地运动。即使在车辆1的每个位置处都实施接下来所阐明的步骤，这些步骤也被相互分开地单独描述。为了能够跟随步骤的顺序，应从下向上地阅读图11。信号测量点12通常不是同时被拍摄的，而是随车辆1的运动在时间上连续地被拍摄。信号测量点12相互间的水平距离和竖直距离在该实施例中被描绘为大约相等的，但所述水平距离和竖直距离在其它实施例中也可以是不同的。由图像感测装置4感测的车道14的宽度可以由车辆1的宽度限制，或者由图像感测装置4的宽度或用于特征的感测区域6的延伸尺度限制。在图11中，车道14在该实施例中包括25个信号测量点12。在实践中，信号测量点12的数量明显更高。优选地，一个信号测量点12相应于一个图像点(像素)。

在另外的实施例中，可以以类似的方式从传感器装置22的二维的传感器信号获得特征并且构成签名。则优选，一个信号测量点12相应于一个传感器测量值。

在该实施例中示出模型15，在该模型内，从信号测量点12获得特征。模型15在二维的面上延伸，所述二维的面包括多个信号测量点12。该模型15不必覆盖车道14的整个宽度。在该实施例中，该模型勉强覆盖车道14的一半，在其它实施例中也可以更多地或更少地覆盖。模型15在这里具有八边形的形状，但是其它形状也是可行的，例如圆、椭圆、蛋形、正方形、矩形、多边形或者线形。在模型15内设置多个子模型16，所述子模型在这里体现为37个圆。在这里，其它形状和/或其它数量也是可行的。这些子模型16在这里不重叠地布置在模型15中并且很大程度上填满该模型。在其它实施例中，这些子模型16重叠地布置。对于每个子模型16，由至少部分地被对应的子模型16覆盖或者位于该子模型的环境中的信号测量点12的值和/或向量构成子模型测量值或者子模型向量。例如，通过四个最近的信号测量点12的值和/或向量求出加权平均，其中，例如与信号测量点12和子模型16的中心之间的距离有关地选择权重并且权重的总和为1。该步骤也可以被理解为内插法步骤。

也设置有对于子模型16来说无效的值/向量，所述无效的值/向量在图像感测单元4有缺陷的情况下、尤其在像素有缺陷或者传感器信号不可信的情况下使用，或者在因为模型15超出车道14而缺少测量值/测量向量之处使用。对于该无效的值/向量，选择权重为零，由此不考虑该无效的值。

如果对于模型15有子模型测量值或子模型测量向量可供使用，则在该实施例中实施子模型测量值/子模型测量向量的预处理，例如对数据的标准化或者“均衡”。这种预处理用于，(例如用单应性成像)在几何上矫正图像，使得该图像接下来相当于地表2的正平行投影的成像。由此，补偿车辆相对于地表2的在必要情况下存在的倾斜位态。如果图像感测单元4相对于地表2的距离是可改变的并且使用非远心的光具，则可以有利的是，信号测量点12的图像或者模型15相应地缩放，以便补偿距离差并因此确保，所构成的签名不与该距离有关。在此，为了求取距离可以使用各种类型的高度传感机构。

接下来，由经预处理的子模型测量值/子模型测量向量求出特征，该特征应表征该位置。该特征例如可以是数字的向量，其中，每个数字体现一子特征，所述子特征例如是用小波对信号片段进行卷积或者滤波的结果。在此，尤其使用不同的小波并且所述片段例如在其大小方面有变化。接下来，示出对于本领域技术人员而言原则上已知的这种子特征的求出方式的多个可能性中的两个示例：

-用小波对灰度值的图像片段进行卷积，所述小波沿预先确定的方向(与方向传感器9有关地或者与其无关地相对于车辆坐标系具有固定关系)实施经平滑的二阶导数。

-用第一小波对第一颜色通道进行卷积，所述第一小波沿第一预先确定的方向实施经平滑的一阶导数，并且用第二小波对第二颜色通道进行卷积，所述第二小波沿第二预先确定的方向实施经平滑的一阶导数，并且最后对两个卷积的结果求差。

特征的求得(除了预处理之外)是不随地点变化的，也就是说，所述特征的求得可以在每个位置上以相同的方式实施。

示出5个重叠的模型15a-e，最后，由所述模型的所属特征构成签名E，L，J，G或者D。例如，这可以是16位宽的签名E，L，J，G或者D，其中，16个二进制值可以单个地计算，例如通过37个子模型值/子模型向量的16个不同的加权关联，接着分别进行阈值决策。由此，得出通过签名表达不同位置的2¹⁶种可能性。加权关联的确定和所属阈值的确定例如由使用者或者由神经元网络借助训练数据进行并且也可以在运行期间自动地适配，以便与不同的地表2相适应。也可以由一个特征求出多个签名E，L，J，G或D，或者一个签名E，L，J，G或D由多个特征求出，或者多个签名E，L，J，G或D由多个特征求出。

每个签名E，L，J，G或D配属于一个位置、例如求出该签名的模型15a-e的中心。因为在这里对平行的5个模型15a-e进行分析评价，所以作为结果，产生5个签名E，L，J，G和D，这5个签名配属于5个相邻的位置。所述位置可以用坐标说明：坐标x横向于虚拟的轨系统3，该坐标具有正的和负的符号并且在所述坐标中值零相当于虚拟的轨系统3的中心，以及坐标s沿虚拟的轨系统3延伸并且在起点以零开始。在这里应注意，虚拟的轨系统3可以是弯曲的。在此，两个坐标x和s的缩放可以是不同的并且以米为单位地构成，或者与图像感测装置4(例如像素)有关地构成或在另外的实施例中与传感器装置22有关地构成。在车辆1继续运动了一段之后，总是再次重新实施签名E，L，J，G和D的这种构成。因而，产生由随机的地表而通常不同的签名组成的带17，所述签名在这里仅用S标明。区域18包括为了求取一个位置而一起被观察到的签名。在图6中对这些不同的签名进行详细探讨。

在图12中示出，当所述特征在相继进行的测量中被感测到时，(这些测量在这里通过两个感测区域6a和6b来标明，其中，6a配属于第一测量并且6b配属于第二测量)，模型15位于两个感测区域6a和6b的重叠区域中。与此相应地，考虑来自两次测量的信号测量点12用于求出特征。则由此求出的签名具有冗余度，当特征视车辆1的位置而定地改变(即使本来认为不是这种情况)时可能有意义。

在图13中示出对应关系表格。给如与图11相关联地所说明的那样在车辆1的学习行驶期间已经创建的参考签名A-O指派相应的位置。参考签名A-O和位置之间的这种配属关系被录入到对应关系表格中。在将坐标值(x，s)配属给参考签名A-O时，相同的位置在求出签名A-O时也导致相同的地点参数(x，s)。为此，可能必要的是，考虑在2维的传感器信号中的坐标，例如模型15的中心点的图像坐标。每个如此构成的位置(x，s)相当于在虚拟的轨系统上的一个位置。在此，签名仅用于一次性地确定在对应关系表格中的地址。在该地址上存储所述位置。即，签名自身不被存储。签名可能多次地出现，其中，签名多次出现的概率随着(在对应关系表格中)所存储的路段并且随着带17的宽度提高。在对应关系表格中，每个表格区保存多个位置。在此，每个表格区可以固定地配属有一定数量的存储器，或者在其它实施例中，可用的存储器可以例如借助于动态的列表灵活地分配到表格区下方。

在对应关系表格中可以存储在这里未示出的附加特征。属于这些附加特征的还有：

-关于弯道半径的信息，通过所述弯道半径一方面适配在弯道中的速度并且另一方面预先控制转向；

-所建议的速度和/或速度限制；

-用于在对应关系表格之间或者对应关系表格的各部分之间进行切换的信息；

-在岔路处的方向选择；

-功能的控制；

-关于参考签名A-O的保存的信息，例如日期/时间、干燥的或潮湿的状态、(日)光或者黑暗、另外的环境条件。

图14借助示意图说明按照根据本发明的方法的一个实施例进行定位时的做法。参考签名A-O已经通过学习行驶求取出并且与所属的位置一起保存在图13中所示出的对应关系表格中。参考签名在图14中在右侧在其各自的位置上示出，其中，这些参考签名参照参考坐标系(x，s)。

在这里，附图标记A-O总共示出15个不同的签名。在该示例中，感测了100个参考签名，在实践中，一般感测明显更多的参考签名。因为可能的签名量的基数超过不同的参考签名A-O的数量，所以一些特定的参考签名A-O一般多次出现。

在左侧示出工作签名A*-O*，所述工作签名当前已经从被车辆1的图像感测装置4所拍摄的特征转化出来。现在，根据这15个最新被拍摄的工作签名A*-O*和它们相对于随着车辆1一起运动的工作坐标系x_A，s_A的原点的相对位置，通过借助于对应关系表格与参考签名A-O的一致性求取车辆1的位置。如果例如察看工作签名E*，则可以确定，相应的参考签名E出现7次。与此相应地，将7个不同的位置保存在图13的对应关系表格中。即，对于工作签名E*，存在将该工作签名配属于一个参考签名E并因此配属于一个位置的7种可能性。这7种可能性在图14中用7个连接线标出。因此，所述配属是多义的，因为在这7种可能性中最多的一种可以是正确的。为了解开多义性，察看另外的工作签名A*-O*、尤其是所有15个工作签名A*-O*。为了清晰起见，对于这些另外的工作签名A*-O*，在图14中没有画入所有的连接线，而是仅画入正确的连接线。该被突出的对应关系相对于所有其它可能性的特征在于，所述工作签名和所述参考签名相互确认。如果在这种配属中确定有错误，则设置，借助于工作签名A*-O*更新参考签名A-O。

如果对于所确认的这些对应关系中的任意一个对应关系根据公式1求出坐标的差，则在这里一致地找到车辆的位置(x_F，s_F)

以此，求取到车辆1在虚拟的轨系统3上的位置。因此，在该实施例中，车辆1当前位于从虚拟的轨系统3的中心向左偏移两个单位、路程坐标为75处。

在多个可能的配属关系下，在这里，突显出在图14中用正方形标明的、9个工作签名A*-O*的组19*。在这个组19*中，全部9个工作签名A*-O*指向具有相邻位置的参考签名A-O的组19。对于任何其它位置不能找到类似多的一致性。一致性的数量可以用多级直方图求取。下面，应对此简短地描述：

-第一直方图是一维的并且具有每直方图直条1m的分辨率、即粗大的分辨率。向直方图中录入车辆的所有路程位置s_F，所述路程位置在构成可能的对应关系时产生。在此，将每个一致性录入到相应位置的相应直方图直条中

-接着，求取具有最多一致性的直方图直条。替代地，也可以求取相邻直方图直条的具有最多一致性的组。由此，沿着坐标s_A的位置已经精确地已知到约1m。

-可以多次地重复这两个步骤，尤其是当虚拟的轨系统3被划分为区段并且对于每个区段设置单独的对应关系表格时。则对每个对应关系表格创建直方图并且最后求取这样的直方图直条：所述直方图直条在总体上具有最多的一致性；所属的直方图可以推断出所属的对应关系表格并因此推断出虚拟的轨系统3的所属区段。

-在下一个步骤中，精确地求取位置。为此，使用二维的、具有1cm×1cm的分辨率的第二直方图。仅这样的对应关系参与在第二次协调：所述对应关系在第一直方图中具有与针对该位置所求取的直方图直条的一致性或者在地点上位于附近。

-在第二直方图中重新求取具有最多一致性的直方图直条或直方图直条的组。在直方图直条的组的情况下，可以附加地设置平均或者加权。与这个/这些直方图直条一致的位置相当于车辆1的位置。

如果求得车辆1的位置，则基于已经找到的位置求取在位置追踪(Tracking)的过程中所搜索的下一个位置。据此，将参考签名A-O限制在这样的搜索区域：所述搜索区域从围绕所求得的位置的搜索区域产生或者在围绕下一个位置的搜索区域周围产生。

此外，设置车辆1的控制。对于在横向方向上的控制，使用侧向位置x_F的已知参数。转向这样进行，使得该侧向位置x_F变小。这是一种本领域技术人员从调节技术已知的任务。如果该参量例如为正，则意味着，车辆1沿行驶方向位于虚拟的轨系统3的中心的右边。则转向干预应向左进行，所述转向干预至少选择为这样大，使得该侧向位置x_F变小，但为了不产生过量的摆动也不能太大。

在沿纵方向控制时首先涉及行驶方向。所述行驶方向已经在对应关系表格中隐含地确定：在该实施例中，车辆1沿路程位置s_F的值增大的方向行驶。在位置追踪时使用关于行驶方向的该认知，以便预测下一个位置并且预给定搜索区。同样，车辆也可以沿相反方向行驶。如果车辆为此掉头，则这一般来说意味着，传感器转动了180°。这通过二维传感器信号的相应转动或者通过在构成工作签名A*-O*时适当地考虑转动来补偿。在对车辆进行车道导向和控制时，考虑已经阐述过的、保存在对应关系表格中的附加特征。