[发明专利]基于车路协同的高精度定位系统及定位方法

说明书

本发明公开了基于车路协同的高精度定位系统，车载定位终端，所述车载定位终端包括UWB模块、IMU模块、无线通信模块、运算与处理模块，所述车载定位终端用于处理来自UWB模块、IMU模块输出的本地信号，以及接收来自场端部分的远程信号，并进行相应的位置解算、融合和输出。本发明中，车端最小系统仅包含UWB、IMU、无线通信、运算与处理等核心模块，成本远低于采用激光或视觉SLAM的高精度定位系统。

技术领域

本发明属于智能网联汽车技术领域，具体涉及基于车路协同的高精度定位系统及定位方 法。

背景技术

机场、物流园区，以及工厂等特定场景的载运无人化是近年来自动驾驶及相关技术最有 可能实现产业化的方向之一。上述场景中所涉及的业务流程，往往都需要载运车辆能够实现 在室内和室外相关区域的自动驾驶，而这也相应地对车辆的定位技术提出了较高的要求。

针对上述自动驾驶应用场景的高精度定位技术通常分为两大类，一类是通过差分GPS(或 其他GNSS系统)和UWB来实现车辆在室外和室内的定位，另一类则是基于激光或视觉 SLAM(同步定位与建图)来实现车辆的高精度定位。

第一类定位技术目前主要面临的挑战是如何应对室外GNSS卫星信号较差甚至被遮挡的 情况。如果被遮挡区域的面积较小，那么可以通过部署一定数量的UWB基站来解决，但如 果被遮挡区域的面积较大或较为分散，那么在该区域实现UWB信号全覆盖所需要的设备和 工程成本将大幅度增加。

因此，现阶段需要提供可用于解决上述问题的高精度定位系统及定位方法。

发明内容

本发明目的在于提供基于车路协同的高精度定位系统及定位方法，用于解决现有技术中 存在的技术问题，比如：自动驾驶车辆在室外GNSS卫星信号较差甚至被遮挡的情况下无法 精确定位，而如果在室外大面积部署UWB基站又会导致设备和工程成本较高。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：

基于车路协同的高精度定位方法，包括以下步骤：

S1：基于车辆第k-1时刻输出的车辆位置IMU模块的第k时刻的输出信号u_k， 以及车辆位置预测模型P计算第k时刻车辆位置的预测值

S2：读取车辆当前所在路段设置的网络摄像头的实时视频信号，进一步基于计算机视觉 确定车辆当前所处的区域，然后根据车辆当前所处的区域选择对应的车辆位置观测方法，进 而获得第k时刻车辆位置的观测值，并根据车辆位置观测模型U对第k时刻车辆位置的预测 值进行修正，输出第k时刻车辆位置的最终估测结果：

优选的，在步骤S2中，所述车辆位置观测方法具体内容如下：

第一阶段：

当车辆位于第i个路网节点所属UWB基站信号的覆盖范围，此时车辆位置的观测值可以 通过基于UWB的三点定位法获得，具体地，第k时刻车辆位置的观测值可表示为：

Z_k＝M_UWB(u_i，1，u_i，2，u_i，3，u_i，4)；

其中，u_i，1，u_i，2，u_i，3，u_i，4为距离车辆最近的四个UWB基站，M_UWB为 基于UWB的车辆位置解算模型。

第二阶段：