停車場中車輛的組合定位方法
【專利摘要】一種室內(nèi)停車場精確的組合定位方法，由DR（Dead?Reckoning，航位推算）模塊和室內(nèi)停車場電子地圖匹配模塊構(gòu)成，DR模塊使用車載的傳感器，包括加速計、里程計、陀螺儀，坡度檢測儀等，進(jìn)行車輛位置和狀態(tài)的推斷，室內(nèi)停車場電子地圖進(jìn)過道路分段和折線化處理，能夠更精確的描述停車場內(nèi)的行駛路線，將航位推算得到的估計位置，送到地圖匹配器進(jìn)行位置匹配，得到的匹配位置和實(shí)時車輛速度、位置信息輸入卡爾曼濾波器，再次得到車輛的估計位置，輸入到地圖匹配器中進(jìn)行匹配，在地圖匹配器和卡爾曼濾波器之間的增益回路中循環(huán)定位過程，濾波器的估計位置和地圖匹配器的匹配位置重合，地圖分段和折線化提高了地圖的精確度，循環(huán)定位提高了室內(nèi)定位的準(zhǔn)確性。
【專利說明】停車場中車輛的組合定位方法【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于車輛導(dǎo)航領(lǐng)域，具體涉及航位推算和地圖匹配領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，近年來，我國汽車保有量急劇增長，2012年底，達(dá)到1.25億輛，正式進(jìn)入汽車時代。導(dǎo)致了傳統(tǒng)的中小型停車場已無法滿足實(shí)際泊車需求，因此，很多地方修建了大型停車場，比如飛機(jī)場、大型展覽中心、大型購物中心等地。盡管大型停車場有效地緩解了汽車對泊位的需求，但是，人們卻產(chǎn)生了新的苦惱，即難以獲取停車場內(nèi)空閑泊位的信息，取車時難以記起車輛的準(zhǔn)確?？课恢?，取車后難以找到準(zhǔn)確的停車場出口。
[0003]所以室內(nèi)車輛定位系統(tǒng)越來越受到關(guān)注，為了提高室內(nèi)車輛管理的效率，精確的室內(nèi)定位方法就顯得尤為重要。
[0004]傳統(tǒng)的車輛定位 導(dǎo)航系統(tǒng)一般包括兩個步驟，第一歩，將車載傳感器(如加速計、陀螺儀、里程計等)收集的數(shù)據(jù)和GNSS (Global Navigation Satellite System,全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng))接收器收集的數(shù)據(jù)通過卡爾曼濾波器算法進(jìn)行融合，鑒于卡爾曼濾波器的迭代特性，它很容易在實(shí)時環(huán)境中實(shí)現(xiàn)，輸出的位置估計信息包含了車輛的經(jīng)度、緯度、高度和航向角等。
[0005]第二步，地圖匹配器將第一歩中估計的車輛位置通過地圖匹配方法投影到數(shù)字地圖中的路段，匹配的結(jié)果會顯示給駕駛員，這將成為導(dǎo)航和定位的基礎(chǔ)。
[0006]但是GNSS接收器容易受到道路和環(huán)境的影響，在高大建筑物密布的市區(qū)，GNSS的可用性急劇下降到60%，GNSS估計位置的準(zhǔn)確性和精度受到嚴(yán)重的影響，需要提出新的室內(nèi)定位算法，為室內(nèi)車輛提供準(zhǔn)確的定位服務(wù)。
[0007]目前的地圖匹配算法主要有基于幾何信息的匹配和基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系的匹配兩種思想，具體算法有基于卡爾曼濾波、基于曲線擬合和基于權(quán)重度量值等匹配算法?；谇€擬合的匹配算法，能充分利用歷史數(shù)據(jù)，穩(wěn)定性好，但是比較復(fù)雜；基于權(quán)重度量值的匹配算法，實(shí)時性好，但在復(fù)雜道路網(wǎng)絡(luò)下匹配準(zhǔn)確度較低；基于卡爾曼濾波的匹配算法，能迭代預(yù)測，修正處理結(jié)果，并且在求解時不需要存儲大量的觀測數(shù)據(jù)，但是要求觀測方程具有線性特性，同時要求噪聲是白噪聲。
[0008]傳統(tǒng)的車輛定位導(dǎo)航技術(shù)一般包括兩個步驟，首先，將車載傳感器(如加速計、陀螺儀、里程計等)收集的數(shù)據(jù)和GNSS (全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng))接收器收集的數(shù)據(jù)通過卡爾曼濾波器算法進(jìn)行融合，鑒于卡爾曼濾波器的迭代特性，卡爾曼濾波器方法算法很容易在實(shí)時環(huán)境中實(shí)現(xiàn)，產(chǎn)生的位置估計信息包括經(jīng)度、緯度、高度和航向角等。
[0009]然后，地圖匹配器將第一歩中估計的位置通過地圖匹配方法投影到道路交通網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字地圖上，匹配的結(jié)果會顯示給駕駛員，匹配結(jié)果也將成為定位和導(dǎo)航的基礎(chǔ)。
[0010]該方案中GNSS定位精確性較高，但是GNSS接收器要求能夠同時看到四顆衛(wèi)星，才能準(zhǔn)確的計算出接收器的估計位置，而在城市環(huán)境中，高大的建筑物遮蔽了大部分的天空，構(gòu)成了密集的“城市峽谷”，這種環(huán)境下，由于GNSS信號無法穿透墻壁等障礙物，信號就會因?yàn)檎系K物的阻擋而受到嚴(yán)重的損害，使GNSS信號的可用性嚴(yán)重下降。在室內(nèi)停車場環(huán)境下，信號衰減的更厲害，無法為室內(nèi)停車場中的車輛定位提供可靠的位置信息。
[0011]而通過車牌識別技術(shù)進(jìn)行車輛定位的方案，需要為停車場內(nèi)的所有車位都安裝攝像頭，通過攝像頭獲取泊位的相關(guān)信息，如是否有車輛停泊、停泊車輛的車牌。停泊車輛的車牌信息通關(guān)對視頻信息進(jìn)行車牌識別算法獲取，將獲取的車牌號碼輸入到數(shù)據(jù)庫，停車場的管理人員可以通過搜索數(shù)據(jù)庫，對目標(biāo)車輛進(jìn)行定位，統(tǒng)計空閑泊車位，車輛?？繒r間，計費(fèi)以及車輛導(dǎo)航等。
[0012]該方案需要在每個車位上安裝獲取視頻信息的攝像頭，這些攝像頭的安裝導(dǎo)致了停車場需要支付較高的管理成本，且相應(yīng)的能耗高，體積大，布線復(fù)雜等問題也隨之而來。從大量的視頻信息中獲取車輛信息，需要處理大量的數(shù)據(jù)，設(shè)計高效的算法以及使用高性能的計算機(jī)等。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0013]發(fā)明目的:本發(fā)明提出了一種基于DR (Dead Reckoning,航位推算)和停車場精確
地圖的自主循環(huán)定位方法-DR (Dead Reckoning,航位推算)使用車載的傳感器,包括加
速計、里程計、陀螺儀，坡度檢測儀等，進(jìn)行車輛位置和狀態(tài)的推斷。由于DR具有處處可用，測量誤差小，穩(wěn)定性高的優(yōu)點(diǎn)，它成為運(yùn)動車輛定位的首選；本發(fā)明使用的停車場地圖，由路線和節(jié)點(diǎn)組成，路線代表了道路數(shù)量和車輛行駛方向等信息，節(jié)點(diǎn)表示線路終點(diǎn)的連接點(diǎn)，并且曲線型的線路可以進(jìn)一歩劃分為一系列的直線路段，路段除了含有道路數(shù)量和行駛方向的信息，還包括了道路寬度以及道路限速的信息。
[0014]技術(shù)方案:原理為采用道路分段和地圖投影算法在候選路段中選擇最匹配的路段進(jìn)行地圖匹配，利用誤差概率準(zhǔn)則計算地圖匹配觀測噪聲，使得沿路段縱向的地圖匹配噪聲可觀測，在此基礎(chǔ)上建立卡爾曼濾波方程，將停車場電子地圖匹配器輸出的匹配位置為Xmap、車輛的實(shí)時速度V以及偏航速度ψ輸入到卡爾曼濾波器II中，根據(jù)輸入中的車速V和偏航速度Ψ進(jìn)行DR位置估計得到S.，然后以輸入的匹配位置Xmap和DR估計位置S'在東向、北向的位置偏差和航向偏差為觀測值，估計車輛的定位誤差，提高DR位置估計的精確度。獲取的精確地車輛估計位置言，再次輸入到地圖匹配器中進(jìn)行位置匹配，得到新的地圖匹配位置，然后重復(fù)上述定位過程，直到車輛估計位置定位到地圖上的選定路段為止。本發(fā)明力求在復(fù)雜環(huán)境下，如大型交通路ロ、飛機(jī)場、展覽中心、大型購物中心等，為駕駛員提供更加精確的室內(nèi)車輛定位方法。
[0015]ー種室內(nèi)停車場精確的組合定位方法，DR即航位推算模塊和室內(nèi)停車場電子地圖匹配模塊兩者組合運(yùn)用，結(jié)合地圖匹配器和卡爾曼濾波器，進(jìn)行DR估計位置和地圖匹配位置的循環(huán)匹配，從而實(shí)現(xiàn)室內(nèi)停車場環(huán)境下對車輛的精確定位；其中:
[0016]停車場電子地圖模塊中，將路線劃分為鏈路和節(jié)點(diǎn)，鏈路中包含了某一段道路的靜態(tài)信息；節(jié)點(diǎn)是鏈路的終點(diǎn)，也是鏈路之間的連接點(diǎn)；電子地圖中有弧度的鏈路可以進(jìn)一步劃分為更短的直線路段，每一條直線路段都含有相應(yīng)的道路信息；例子不要在權(quán)利要求中列明，應(yīng)放在【具體實(shí)施方式】的實(shí)施例中。
[0017]DR模塊中，使用車載的傳感器即DR，進(jìn)行車輛位置和狀態(tài)的推斷；[0018]地圖匹配位置以及DR模塊獲取的車輛實(shí)時速度和偏航速度，三者共同輸入到卡爾曼濾波器中，計算車輛在東向、北向的位置誤差和航向誤差，以誤差作為觀測值，經(jīng)卡爾曼濾波器計算出更加精確地車輛估計位置，從而提高DR位置估計的準(zhǔn)確性；
[0019]本發(fā)明中的卡爾曼濾波器和地圖匹配器構(gòu)成了一個反饋回路，回路中的正反饋引起了鏈路親和(Link Affinity)的現(xiàn)象:一旦地圖匹配器選擇了某一路段，接下來循環(huán)發(fā)生的車輛位置估計和地圖匹配過程，將會持續(xù)地把車輛估計位置“拉”向選定路段；這種親和現(xiàn)象逐漸將車輛的估計位置和行駛方向角逼近選定路段，増大選定路段在下一次車輛位置估計的循環(huán)中被選中的概率；所以，鏈路匹配一旦建立后，就會保持穩(wěn)定，并且位置估計會跟選定的鏈路保持親和，這種正反饋循環(huán)會一直持續(xù)，直到車輛估計位置到達(dá)選定鏈路。
[0020]使用車載的傳感器，包括加速計、里程計、陀螺儀，坡度檢測儀等，進(jìn)行車輛位置和狀態(tài)的推斷，結(jié)合精確地室內(nèi)停車場電子地圖，通過地圖匹配器和卡爾曼濾波器循環(huán)定位。
[0021]DR定位模塊采用慣性件和里程傳感器。使用加速計、陀螺儀、坡度檢測儀實(shí)時測量和記錄車輛的移動速度和移動方向，使用里程傳感器可以實(shí)時獲取車輛的位移量，通過這些信息可以計算出任意時刻車輛的位置，從而在停車場內(nèi)對車輛進(jìn)行DR定位。
[0022]有益效果
[0023]1)本發(fā)明提出了行車路線折線化和節(jié)點(diǎn)化的地圖結(jié)構(gòu)，將室內(nèi)停車場的路線劃分為不同的鏈路段，在鏈路的兩端用節(jié)點(diǎn)表示，節(jié)點(diǎn)又是不同鏈路的連接點(diǎn)。曲線的鏈路內(nèi)部采用直線路段，多個直線路段共同構(gòu)成曲線鏈路。
[0024]2)本發(fā)明采用DR和電子地圖組合定位的方法，避免了在停車場內(nèi)進(jìn)行車輛定位時，使用額外的硬件或者基礎(chǔ)設(shè)施，節(jié)省開支。
[0025]3)采用循環(huán)定位方法，將車輛傳感器獲取的車輛速度、偏航速度和地圖匹配位置共同作為卡爾曼濾波器II的輸入，進(jìn)行循環(huán)定位，直到獲取穩(wěn)定的、準(zhǔn)確的車輛估計位置。
[0026]4)本發(fā)明中的卡爾曼濾波器和地圖匹配器構(gòu)成了一個反饋回路，回路中的正反饋引起了鏈路親和(Link Affinity)的現(xiàn)象:鏈路匹配一旦建立后，就會保持穩(wěn)定，并且位置估計會跟選定的鏈路保持親和，這種正反饋循環(huán)會一直持續(xù)，直到車輛估計位置到達(dá)選定鏈路。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0027]圖1是停車場電子地圖結(jié)構(gòu)化和航位推算位置投影的示意圖
[0028]圖2是地圖匹配的觀測噪聲
[0029]圖3是航位推算和停車場地圖組合定位的示意圖
【具體實(shí)施方式】:
[0030]本發(fā)明的車輛定位算法分為兩步:第一歩、車輪轉(zhuǎn)速傳感器獲取的車輛重心的速度V通過CAN總線輸出；轉(zhuǎn)向角傳感器和陀螺儀傳感器的數(shù)據(jù)，經(jīng)卡爾曼濾波器I整合在一起，得到車輛的航向速度Ψ。這ー步驟中獲取的兩個速度共同實(shí)現(xiàn)DR (Dead Reckoning,
航位推算)初始位置估計(即圖3中的X' )。第二步、將停車場內(nèi)的路線折線化和點(diǎn)化處理，根據(jù)第一歩得到的DR初始位置估計(即圖3中的董*)以及地圖匹配位置Xmap經(jīng)卡爾曼濾波器II得到更加精確地車輛估計位置:?。然后，根據(jù)上文提到的投影定位算法，將得到的車輛估計位置S輸入到地圖匹配器中，獲得地圖測定位置xmap。注意到地圖匹配器和卡爾曼濾波器II構(gòu)成ー個反饋回路，該回路中，卡爾曼濾波器II不斷的接收實(shí)時更新的ψ，V，和xmap，根據(jù)這些參數(shù)計算得到地圖匹配點(diǎn)(即圖3中的X_P)與DR定位點(diǎn)(即圖3中的f*)在東向、北向的位置偏差和航向偏差，以誤差作為觀測值，估計定位偏差，不斷將車輛估計位置進(jìn)行修正，得到精確地車輛估計位置?。反饋回路不斷的循環(huán)，直到車輛的估計位置S和選定的路段重合。
[0031]系統(tǒng)模型
[0032]停車場電子地圖的結(jié)構(gòu)和DR估計位置在路段上的投影方案，如圖1所示，該圖為停車場的地圖結(jié)構(gòu)和估計位置投影的示意圖，地圖由鏈路和節(jié)點(diǎn)組成，鏈路中包含了某一段道路的靜態(tài)信息，如車道數(shù)量、行駛方向等；節(jié)點(diǎn)是鏈路的終點(diǎn)，也是鏈路之間的連接點(diǎn)。地圖中有弧度的鏈路可以進(jìn)ー步劃分為更短的直線路段，每一條直線路段都含有相應(yīng)的道路信息，如車道數(shù)量，行駛方向，車道寬度以及限速等。
[0033]本發(fā)明中使用的地圖匹配算法，可以劃分為兩個步驟:1、確定誤差區(qū)域范圍，捜索候選路段，并進(jìn)行路段選擇。2、使用迭代定位的方法將車輛定位到選定路段上的某一點(diǎn)。
[0034]在步驟1中，地圖匹配首先確定候選道路的捜索范圍，選擇適當(dāng)大小的區(qū)域很重要，過大的誤差區(qū)域會増加道路捜索和道路匹配的計算量，而區(qū)域過小則可能遺漏正確的道路。一般按照概率準(zhǔn)則定義誤差區(qū)域，即誤差區(qū)域以一定的概率包括車輛的實(shí)際位置。假設(shè)定位系統(tǒng)的協(xié)方差矩陣定義為
[0035]
【權(quán)利要求】
1.ー種室內(nèi)停車場精確的組合定位方法，，其特征在干，DR即航位推算模塊和室內(nèi)停車場電子地圖匹配模塊兩者組合運(yùn)用，結(jié)合地圖匹配器和卡爾曼濾波器，進(jìn)行DR估計位置和地圖匹配位置的循環(huán)匹配，從而實(shí)現(xiàn)室內(nèi)停車場環(huán)境下對車輛的精確定位；其中: 停車場電子地圖模塊中，將路線劃分為鏈路和節(jié)點(diǎn)，鏈路中包含了某一段道路的靜態(tài)信息；節(jié)點(diǎn)是鏈路的終點(diǎn)，也是鏈路之間的連接點(diǎn)；電子地圖中有弧度的鏈路可以進(jìn)一歩劃分為更短的直線路段，每一條直線路段都含有相應(yīng)的道路信息，在進(jìn)行地圖匹配的時候，采用投影算法: 若選定路段兩端點(diǎn)的坐標(biāo)分別為A(xl，yl)，B(x2, y2)，地圖匹配初始確定的車輛估計位置X(es，ns)，則在選定路段AB上的投影點(diǎn)的坐標(biāo)為Xmap(e2，n2)，計算公式如下:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的室內(nèi)停車場精確的組合定位方法，其特征在于，使用車載的傳感器，包括加速計、里程計、陀螺儀，坡度檢測儀等，進(jìn)行車輛位置和狀態(tài)的推斷，結(jié)合精確地室內(nèi)停車場電子地圖，通過地圖匹配器和卡爾曼濾波器循環(huán)定位。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的室內(nèi)停車場精確的組合定位方法,其特征在于，DR定位模塊采用慣性件和 里程傳感器。
【文檔編號】G01C21/30GK103453913SQ201310386287
【公開日】2013年12月18日 申請日期:2013年8月29日 優(yōu)先權(quán)日:2013年8月29日
【發(fā)明者】宋文廣, 王寧, 趙海濤, 李大鵬 申請人:鎮(zhèn)江青思網(wǎng)絡(luò)科技有限公司