用于识别环境传感器的功能能力的方法、控制仪和车辆
阅读说明：本技术 用于识别环境传感器的功能能力的方法、控制仪和车辆 (Method for detecting the functional capability of an environmental sensor, control unit and vehicle ) 是由 M·R·埃韦特 于 2020-03-25 设计创作，主要内容包括：一种用于识别出车辆(100)的环境传感器的功能能力的方法,包括以下步骤：求取(220)车辆(100)的当前坐标(X,Y)；求取(240)车辆(100)的当前定向根据所求取的坐标(X,Y)、所求取的定向在车辆(100)上的环境传感器的预先确定的位置和环境(190)的地图(300)来确定(250)在车辆(100)的环境(190)中的至少一个对象(310)和所述对象(310)相对于车辆(100)的设定位置(Z1,Z2),地图(300)至少包括对象(310)和对象(310)的位置；借助于环境传感器检测(260)车辆(100)的环境(190)；根据所检测的环境(190)产生(270)环境数据；根据环境数据识别(280)所确定的对象(310)在车辆(100)的环境(190)中的实际位置(W1,W2)；和通过对象(310)的实际位置(W1,W2)与对象(310)的设定位置(Z1,Z2)的比较来识别(290)环境传感器的功能能力；和/或根据实际位置(W1,W2)和设定位置(Z1,Z2)校准(291)环境传感器。(A method for identifying a functional capability of an environmental sensor of a vehicle (100), comprising the steps of: -finding (220) current coordinates (X, Y) of the vehicle (100); determining (240) a current orientation of the vehicle (100) Based on the determined coordinates (X, Y), the determined orientation -a predetermined location of an environmental sensor on the vehicle (100) and a map (300) of the environment (190) to determine (250) at least one object (310) in the environment (190) of the vehicle (100) and a set position (Z1, Z2) of the object (310) relative to the vehicle (100), the map (300) comprising at least the object (310) and the position of the object (310); detecting (260) an environment (190) of the vehicle (100) by means of an environment sensor; generating (270) context data from the detected context (190); identifying (280) the determined actual position (W1, W2) of the object (310) in the environment (190) of the vehicle (100) from the environment data; and identifying (290) the functional capability of the environmental sensor by comparing the actual position (W1, W2) of the object (310) with the set position (Z1, Z2) of the object (310); and/or calibrating (291) the ambient sensor based on the actual position (W1, W2) and the set position (Z1, Z2).)
技术领域
本发明涉及一种用于识别环境传感器的功能能力的方法、一种用于执行该方法的控制仪以及一种具有该控制仪的车辆。
背景技术
为了在基于传感器数据自动地或者半自动地驾驶车辆时实现足够的可靠性，用于产生传感器数据的那个或者那些传感器应具有预先确定的精度。附加地，传感器的安装位置和传感器的定向应是足够精确地已知的或者应执行传感器的相应的校准。校准可能是费事的并且因此在车辆生产时已经造成高的成本。
发明内容
本发明的任务在于，更好地识别车辆上的环境传感器的功能，尤其用于校准环境传感器。
上述任务通过根据权利要求1所述的方法以及通过根据权利要求14所述的控制仪和根据权利要求15所述的车辆解决。
本发明涉及一种用于识别车辆的环境传感器的功能能力的方法。该方法包括车辆的当前坐标的求取。车辆的所述当前坐标为例如基于卫星的导航系统的坐标，所述当前坐标借助于传感器检测。本方法还具有对车辆在当前坐标处的当前定向的求取。车辆的所述当前定向为例如偏航角或者车辆在罗盘意义下的取向。接着，根据所求取的坐标、所求取的定向、环境传感器在车辆上的预先确定的位置和环境的地图来确定车辆的环境中的至少一个对象和所述对象相对于车辆的设定位置。例如，对于在行驶方向上在右边布置在车辆上的摄像机(所述摄像机用作镜替代物)，基于车辆的所求取的定向求取地图的对于摄像机可见的局部，并且在该地图局部中识别或者说确定对象以及对象相对于车辆的设定位置，其中，所述对象优选地可容易识别或者辨认和/或位于到车辆预先确定的间距区域中。地图至少包括对象和对象的位置。优选地，对象的确定和所确定的对象在车辆的环境中的设定位置的确定至少部分地借助于受训练的机器识别、优选借助于神经网络进行。有利地，该地图是具有小于1米的分辨率的高精地图。此外，借助于车辆的环境传感器、例如借助于在行驶方向上在右边布置在车辆上的摄像机执行对车辆的环境的检测。根据所检测的环境产生环境数据。优选地，环境数据能够根据至少两个环境传感器产生，其中，使用相同的或者替代地不同的传感器型式的环境传感器，例如根据摄像机和/或激光雷达传感器和/或雷达传感器和/或超声传感器产生环境数据。接着，根据环境数据识别或者求取确定的对象在车辆的环境中的实际位置。例如，通过人工智能或者受训练的机器识别方法或者神经网络识别在摄像机图像中的对象，并且基于环境数据求取所述对象到车辆的间距，其中，环境数据优选包括在车辆的环境中的对象和车辆之间的间距数据。接着，通过对象的所识别的或者所求取的实际位置与对象的所求取的设定位置的比较来识别或者确定环境传感器的功能能力。替代于功能能力的识别或者附加于功能能力的识别，根据实际位置和设定位置校准环境传感器。通过该方法产生以下优点：环境传感器的功能能力能够快速且成本便宜地执行和/或环境传感器的校准能够在正在进行的运行中执行，其中，不必在固定地限定的地点处安装人工标记。有利地，车辆的环境传感器、例如摄像机和/或立体摄像机和/或激光雷达传感器和/或雷达传感器和/或超声传感器的校准至少足够精确地进行，以便直观地和没有假象地展示环境模型和/或根据环境传感器至少足够可靠地实现部分自动化或者完全自动化的驾驶功能。
在一种优选的构型中，车辆的坐标的求取根据所检测的信号(所述信号借助于用于全球卫星导航系统的地点传感器接收)和/或根据车辆摄像机的至少一个摄像机图像和/或根据在车辆和车辆的环境中的对象之间的所检测的间距数据和/或根据车辆的里程计数据进行。有利地，尤其是在这些依赖关系组合的情况下的这种构型允许高精度地求取车辆的坐标。替代地或附加地，车辆的坐标的求取根据在车辆和地点固定的基础设施装置之间所检测的汽车对X通信信号(Car-to-X通信信号)的至少一个确定的传播时间进行。
在另一优选的实施方案中，根据磁力计的信号和/或根据至少一个惯性测量单元的信号和/或根据车辆的尤其在预先给定的时段上所求取的坐标的变化曲线进行车辆的定向的求取。有利地，尤其是在这些依赖关系组合的情况下的这种实施方案允许高度精度地求取车辆的定向的。
在一种扩展方案中，坐标的求取和/或车辆的定向的求取附加地根据所接收的位置信息进行，其中，所接收的位置信息由在车辆的环境中的基础设施监控装置发送或者传送。例如，位置信息借助于基础设施监控装置的间距传感装置检测，其中，在一种可选的构型中，位置信息附加地包括关于车辆的定向的信息。基础设施监控装置地点固定地布置或者说基础设施监控装置的位置是精确地已知的。将借助于间距传感装置检测的数据或者所检测的基础设施信息或者所检测的位置信息向车辆发送或者说传送。例如，基础设施监控装置具有激光雷达传感器和/或带有相应的评估电子装置的立体摄像机作为间距传感装置。因此，在该扩展方案中，有利地，根据所传送的位置信息的坐标求取和/或定向求取是特别精确的。
在一种构型中，对象的在地图中所标明的位置具有小于1米的精度。优选地，对象在地图中的位置精度优选小于10厘米并且特别优选小于或等于1厘米。由于地图或者对象的位置的高精度，能够有利地精确地和快速地以及可靠地识别环境传感器的功能能力。
在一种优选的扩展方案中，所确定的对象的设定位置不低于对象到车辆的预先确定的间距。因此，地图或者对象的位置的精度有利地与环境传感器的功能能力的识别或者求取不太相关。在这种扩展方案中，该方法因此变得鲁棒得多。此外，由此有利地产生下述技术效果：能够非常精确地识别环境传感器的功能能力。
优选地，根据环境数据至少部分地借助于受训练的机器识别、优选借助于神经网络进行所确定的对象在车辆的环境中的实际位置的识别。通过受训练的机器识别或者人工智能能够快速和可靠地识别对象。然后，所识别的对象的实际位置能够有利地简单地从环境数据中读出。
在另一构型中，在识别环境传感器的功能能力之后，根据所识别的功能能力来停用环境传感器。由此，有利地避免例如具有图像假象的环境模型的不精确的显示和/或避免根据环境传感器的有错误的运行产生的不可靠的部分自动化或者全自动化的驾驶功能。
在另一实施方案中，根据识别的功能能力、尤其有错误的功能能力进行车辆的安全传感器和/或替代的环境监测系统的激活，其中，安全传感器至少部分地替代环境传感器。由此，有利地避免了具有图像假象的环境模型的不精确的显示和/或避免根据环境传感器的有错误的运行产生的不可靠的部分自动化或者全自动化的驾驶功能，其中，环境模型根据车辆的借助于安全传感器和/或替代的环境监测系统所检测的环境来显示，和/或部分自动化或者全自动化的驾驶功能根据车辆的借助于安全传感器和/或替代的环境监测系统所检测的环境来至少足够令人满意地执行。
此外，可选地，在识别环境传感器的功能能力之后，根据所识别的功能能力进行用于车辆的使用者的环境模型显示的调整。由此，环境模型的显示有利地与识别的功能能力相适应。例如，在识别出故障功能的情况下，通过该步骤有利地提高环境模型的所显示的抽象化程度。
此外能够设置：在识别环境传感器的功能能力之后，根据识别的功能能力调整车辆的转向装置和/或车辆的驱动电机或者说车辆的速度的控制。由此例如产生下述优点：车辆的全自动的控制变为部分自动化的控制，其中，例如确定的驾驶机动性(如车辆的停放，所述停放尤其与环境传感器的功能能力有关)必须手动地执行。
在该方法的一种可选构型中，在识别车辆的事故之后立即执行该方法。事故的识别优选地借助于布置在车辆上的加速度传感器和/或压力传感器进行。由此有利地在事故之后通过该方法对每个环境传感器检验完全的功能能力和/或对其校准。
本发明还涉及一种包括计算单元的控制仪。控制仪或者计算单元设置用于与环境传感器连接，其中，环境传感器设置用于布置在车辆的预先确定的位置处。环境传感器尤其为摄像机(单目摄像机或者立体摄像机)、超声传感器、雷达传感器或者激光雷达传感器。计算单元设置用于根据车辆的地点传感器的信号求取车辆的当前坐标并且求取车辆的当前定向。此外，计算单元设置用于根据所求取的坐标、所求取的定向、环境传感器在车辆上的预先确定的位置和环境的地图至少确定在车辆的环境中的对象和对象相对于车辆的设定位置。此外，计算单元设置用于根据借助于环境传感器检测的环境产生环境数据并且根据环境数据求取所确定的对象在车辆的环境中的实际位置。计算单元也设置用于通过对象的实际位置与对象的设定位置的比较来识别环境传感器的功能能力。
本发明也涉及一种车辆，该车辆包括用于全球导航卫星系统的至少一个位置传感器和布置在车辆的预先确定的位置上的环境传感器。此外，该车辆包括根据本发明的控制仪。
有利地，所述车辆设置用于从服务器装置接收地图，其中，这种接收尤其根据车辆的当前坐标进行并且对象在地图中所标明的位置具有小于1米的精度，尤其是，对象在地图中的位置的精度小于10厘米并且特别优选地小于1厘米。
在本发明的一种扩展方案中，车辆包括里程计传感器、尤其转数传感器和/或加速度传感器和/或转动速率传感器。替代地或附加地，车辆包括通信单元，所述通信单元设置用于通过无线电与基础设施监控装置交换数据或者从基础设施监控装置接收位置信息，和/或车辆包括Car-to-X通信单元，所述Car-to-X通信单元设置用于从地点固定的基础设施装置接收Car-to-X通信信号或数据。由此，车辆有利地设置用于非常精确地求取车辆的当前坐标和/或车辆的当前定向。
附图说明
从下述参照附图对实施例的说明得出另外的优点。
图1a：车辆。
图1b：在俯视图中的车辆。
图2：用于识别环境传感器的功能能力的方法。
图3a：用于确定环境中的至少一个对象的可视化显示。
图3b：具有语义学信息的环境数据的可视化显示。
具体实施方式
在图1a和图1b中示意性地示出具有多个环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130和140和控制仪150的车辆100。图1a涉及车辆100的侧视图，而图1b涉及车辆100的俯视图。在该实施例中，环境传感器110，111，112，113，114，115和116实施为单目摄像机，其中，环境传感器111，112，113，114，115，116实施为广角摄像机。环境传感器120，121，122，123，124，125，126，127，128，129和130实施为超声传感器。环境传感器140实施为雷达传感器。环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130和140分别检测检测区域或者车辆100的环境190的部分区域。相应的环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130和140的检测区域与其他的环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130和140中的一个的检测区域部分地重叠。环境的重叠的检测区域产生冗余度和/或提高的安全性和/或用于不同的技术目的，例如环境模型的显示或者车辆100的部分自动化地驾驶。控制仪150设置用于执行用于识别至少一个环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130和/或140的功能能力的方法。附加地，控制仪150能够设置用于控制车辆以便部分自动化地或者完全自动化地驾驶车辆100。尤其是，控制仪150设置用于根据环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130和/或140控制车辆的转向装置160和/或车辆的驱动单元170、例如电动机。基于大量的环境传感器，在环境传感器安装在车辆上之后对环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130和/或140的位置和/或定向的校准或者说确定是费事的，尤其是因为对确定环境传感器的位置和定向的准确性的要求部分地是高的。此外会发生，例如在事故之后，例如环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130和/或140中的一个环境传感器的定向改变。由此会发生，环境190的环境模型在显示设备上所产生的展示是有错误的，也就是说，不再对应于环境，和/或借助于控制仪150对车辆100的部分自动化或者完全自动化地控制变得不可靠。因此，尤其在行驶运行期间对环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130和/或140的功能能力的检验和/或对其轻微的校准是有利的。
在图2中作为方框图示出用于识别至少一个环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130和/或140的功能能力的方法的流程图。该方法以借助于传感器系统可选地检测210传感器数据用于求取220车辆的当前坐标开始。传感器系统能够与环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130和/或140中的一个或多个连接或者说包括所述环境传感器。有利地，传感器系统具有地点传感器(在图1中未示出)，所述地点传感器设置用于从至少一个全球卫星导航系统接收信号。替代地或附加地，传感器系统能够包括摄像机110，111，112，113，114，115和/或116中的至少一个摄像机(例如向前定向的前部摄像机110)，所述至少一个摄像机设置用于检测环境的摄像机图像。替代地或者附加地，传感器系统能够包括至少一个间距传感器，尤其雷达传感器140和/或超声传感器120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130，所述间距传感器分别设置用于检测在车辆100和车辆100的环境中的对象310之间的间距。优选地，传感器系统替代地或者附加地包括至少一个里程计传感器，其中，该里程计传感器尤其具有转数传感器(所述转数传感器有利地布置在车辆100的传动系上或者轮轴中的一个上)和/或车辆100的加速度传感器和/或转动速率传感器(在图1中未示出)。至少一个里程计传感器设置用于检测车辆的里程计数据，也就是说，例如直接和/或间接地检测车辆100的运动，优选车辆100的速度和/或车辆100的传动系的转数和/或车辆100的车轮的转数和/或车辆100的转向角。在可选的步骤210中，替代地或附加地，从车辆100的环境190中的基础设施监控装置接收基础设施信息或位置信息。这个可选地接收的位置信息代表车辆100的位置，所述位置由基础设施监控装置求取。为了接收位置信息，传感器系统可选地包括通信单元(在图1中未示出)。替代地或附加地，在步骤210中检测在车辆和地点固定的基础设施装置之间的Car-to-X通信信号，其中，所述Car-to-X通信信号尤其包括信号由地点固定的基础设施装置发送的时间点。在步骤220中，进行求取220车辆100的当前坐标。所述求取220尤其根据传感器系统的所检测的参量进行。优选地，所述求取220根据车辆100的地点传感器在可选步骤210中所检测的(用于全球卫星导航系统的)数据和/或根据车辆100的至少一个摄像机110，111，112，113，114，115，116在可选步骤210中所检测的至少一个摄像机图像进行。替代地或附加地，根据在可选步骤210中所检测的、在车辆100和车辆100的环境中的对象之间的间距数据和/或根据在车辆100在可选的步骤210中所检测的里程计数据进行车辆100的当前坐标的求取220，所述里程计数据包括例如车辆100的加速度信号和/或转动速率信号。换言之，车辆100的当前坐标的求取220基于车辆100的传感器系统所检测的数据进行，其中，使用该传感器系统的至少一个传感器；优选地，车辆100的当前坐标基于传感器系统的不同的传感器型式的组合求取，从而有利地更精确地求取所述当前坐标。替代地或附加地，车辆的坐标的求取根据至少一个所检测的、在车辆和地点固定的基础设施装置之间的Car-to-X通信信号的传播时间进行。如果例如分别检测在车辆和至少一个地点固定的基础设施装置之间的至少三种所检测的不同的Car-to-X通信信号的传播时间，则车辆的当前坐标的求取能够通过三角方程根据所检测的三种传播时间进行。替代地或附加地，当前坐标的求取根据所接收的基础设施信息进行。可选地接收的基础设施信息由在车辆100的环境190中的基础设施监控装置发出，并且在可选步骤210中被传感器系统检测或者接收。可选地接收的基础设施信息优选地包括车辆100的非常精确的当前坐标。在可选步骤230中，检测用于车辆100的定向的求取240的数据。在可选步骤230中，优选地进行至少一个惯性测量单元和/或磁力计的信号的检测230，其中，有利地，车辆100的传感器系统有利地包括惯性测量单元和/或磁力计。替代地或附加地，在步骤230中，进行车辆100的尤其在预先给定的时段上所求取的坐标的变化曲线的检测，所述检测在步骤210中或者在过去求取并且存储在车辆的存储器中或者存储在云中或者存储在服务器系统上。预先给定的时段例如相对于当前时间点小于10秒。替代地或者附加地，在步骤230中进行基础设施信息的接收，其中，所接收的基础设施信息由在车辆100的环境中的基础设施监控装置发出。在这种可选的构型中，替代于或者附加于车辆100的位置，基础设施信息代表车辆100的定向，所述定向已由基础设施监控装置求取。在随后的步骤中，在车辆100的当前坐标上进行车辆100的当前定向的求取240。根据磁力计的信号和/或根据惯性测量单元的信号和/或根据车辆100的所求取的坐标的所检测的变化曲线和/或根据所接收的基础设施信息进行车辆100的定向的求取240。接着，执行对在车辆100的环境中的至少一个对象310和对象相对于车辆100的设定位置的确定250。根据所求取的坐标、所求取的定向、环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130，140在车辆100上的预先确定的位置和该环境的地图进行对象310和对象310的设定位置的确定250。环境的地图至少包括对象310和对象310的位置。例如，作为中间步骤，对于相应的设置用于功能求取的环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130或者140，根据相应的环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130或者140的检测区域、根据车辆100的所求取的坐标和根据车辆100的所求取的定向以及根据地图来辨认或者求取地图的所检测的子区域。在地图的这个检测的子区域中，搜索或者确定一个或者那个对象310和对象310的设定位置。对象310的确定优选根据预先给定的标准进行。对象310的确定优选根据对象310的类型、对象310的大小和/或对象310到车辆100的预先确定的间距进行，从而例如所确定的对象310的设定位置不低于对象310到车辆100的预先确定的间距。接着，车辆100的环境的检测310借助于至少一个环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130和/或140进行。在步骤260中，尤其检测摄像机图像和/或在车辆100和车辆100的环境中的对象之间的间距，其中，间距能够例如借助于超声传感器120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130和/或雷达传感器140和/或根据借助于摄像机110，111，112，113，114，115，116和/或借助于立体摄像机的摄像机图像的次序来检测。然后，在步骤270中，根据在步骤260中所检测的环境产生环境数据。环境数据代表例如在步骤260中所检测的、在车辆100的环境190中的对象与车辆100之间的间距以及在车辆100的环境中所识别出的对象，所述对象优选根据摄像机110，111，112，113，114，115和/或116的所检测的摄像机图像识别，其中，尤其给所识别出的对象分派这些间距。根据所产生的环境数据，在步骤280中，根据环境数据识别或者求取在步骤240中所确定的对象310在车辆100的环境190中的实际位置。接着，环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130或者140的功能能力的识别290通过对象310的所识别的或者所求取的实际位置与对象310的基于地图所确定的设定位置的比较进行。替代于环境传感器的功能能力的识别290或者在识别290环境传感器的功能能力之后，根据实际位置和设定位置执行环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130或者140的校准291。在可选步骤292中，在识别环境传感器的功能能力之后，能够根据识别的功能能力执行环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130或者140的停用292。在另一可选步骤293中，在识别环境传感器的功能能力之后，能够根据所识别出的功能能力设置车辆100的安全传感器和/或替代的环境监测系统的激活293，其中，安全传感器至少部分地替代环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130或者140。在进一步的可选步骤294中，在识别环境传感器的功能能力之后，能够根据所识别的功能能力执行用于车辆100的使用者的环境模型显示的调整294。在进一步的可选步骤295中，在识别环境传感器的功能能力之后，能够根据所识别的功能能力调整对车辆100的转向装置的控制和/或对车辆100的速度的控制。
在图3a中示意性地示出所述方法在到根据环境190的地图300确定250在环境190中的至少一个对象310和其设定位置为止的重要步骤的可视化显示。图3a以俯视图示出环境190的地图300。在求取220车辆100的当前坐标X、Y之后，已知车辆在地图300上的位置，参见在图3a中简化的、车辆100在地图300上的展示。在求取220车辆100的当前的定向(例如，车辆100的偏航角)之后，已知车辆100在地图300上的取向，参见在图3a中简化的、车辆100在地图300上的展示。因此，对于预先确定的或者待检验的或者待校准的环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130或者140，已知其在车辆100上的预先确定的位置，其检测区域或者地图300的能够被环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130或者140检测到的子区域320也是已知的。环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130或者140的环境190的检测区域由地图300的子区域320代表。在地图300的这个子区域(环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130或者140检测所述子区域)中，搜索或者确定合适的对象以便检验或者说以便识别相应的环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130或者140的功能能力和/或以便对其进行校准。优选地，对象310的确定根据预先确定的标准进行。如果已经找到或者辨认出或者确定了对象310，则能够根据车辆100的当前坐标X，Y来求取相对于车辆的设定位置或者设定坐标Z1，Z2。
在图3b中示意性地示出预先确定的或者待检验的或者待校准的环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130或者140的检测区域或者对所产生的环境数据的可视化显示，其中，环境数据包括语义的信息。换言之，例如在摄像机110，111，112，113，114，115，116的摄像机图像中识别确定的对象310和可选地另外的对象330并且将距离数据作为语义的信息给其分派。在图3b中示出包括这些语义的信息的环境数据。在车辆与车辆190的环境中的对象之间的间距数据中部分地检测对象310，参见图3b。在(优选通过受训练的机器识别方法或者人工智能、例如神经网络根据借助于摄像机110，111，112，113，114，115，116所检测的摄像机图像)识别对象310之后，将对象信息分派给存在于环境数据中的间距数据。因此，根据环境数据能够求取或者识别对象310相对于车辆100的实际位置W1，W2。在步骤290中，通过实际位置W1，W2与设定位置Z1，Z2的比较求取或者识别环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130或者140的功能能力。替代地或附加地，在步骤291中，通过实际位置W1，W2与设定位置Z1，Z2的比较来校准环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130或者140。除了所确定的对象310之外不考虑其他的对象330用于识别290环境传感器110，111，112，113，114，115，116，120，121，122，123，124，125，126，127，128，129，130或者140的功能能力和/或其校准291。所确定的对象310优选是大的和地点固定的，例如为交通灯、广告柱或者建筑物。