[发明专利]基于通信传感异步数据融合的协作邻居车辆定位方法

说明书

本发明公开了一种基于通信传感异步数据融合的协作邻居车辆定位方法，包括：(1)车辆利用通信和传感等技术获得邻居车辆的多源异步状态测量信息；(2)车辆根据粒子滤波方法实现多源异步数据融合，提高对邻居车辆的定位精度。本发明考虑具备通信能力的车辆在道路上行驶时对所有邻居车辆进行定位评估的场景，结合了通信和传感器的优点，测量范围广、可靠性强，考虑了通信和传感失败的可能性，适应性强；同时，本发明通过多源异步数据融合明显提高了定位精度，保障车辆行驶安全。

技术领域

本发明属于车辆定位技术领域，具体涉及一种基于通信传感异步数据融合的协作邻居车辆定位方法。

背景技术

在智能交通领域，对邻居车辆的定位误差会造成车辆的控制误差和安全隐患，对于车辆安全和协作驾驶的高效性有着关键的影响作用。传统的邻居车辆定位方法主要利用雷达、摄像头等传感器进行测量，但传感器测量范围有限、受视距和天气影响严重等缺点使得利用传感器对邻居车辆定位的方法不稳定且误差较大。车联网技术的发展使得车辆之间能够交换状态信息，促进了协作式车辆定位技术的发展，然而通信也会有丢包、时延等问题，而且通信传输的车辆自身的位置、速度等状态的测量信息也可能存在一定的误差；因此，提高邻居车辆的定位精度仍是一个待解决的问题。

在车辆定位领域，公开号为US2019346860的美国专利提出了一种车辆自动定位方法，车辆通过至少两个5G传输点发出的毫米波信号来计算与两个传输点的相对方位和自身速度，然后对自身车辆进行定位。公开号为CN110657812的中国专利提出了一种车辆定位方法和装置，该方法利用摄像头采集的图像提取道路特征，与导航地图进行匹配，从而确定自身车辆的信息。M.Brambilla等人在文献《Precise vehicle positioning by cooperativefeature association and tracking in vehicular networks，IEEE StatisticalSignal Processing Workshop，2018》中提出了分布式的贝叶斯数据关联和定位方法，车辆通过V2V(Vehicle-to-Vehicle)通信和邻居车辆协作，先对一系列被动特征目标(路边行人等)进行定位，进而提高对自身的定位精度，但是上述现有技术都是对自身车辆进行定位，没有考虑对邻居车辆进行定位。S.Nam等人在文献《CNVPS:Cooperative neighboringvehicle positioning system based on vehicle-to-vehicle communication，IEEEAccess，January 2019》中提出了一种协作式邻居车辆定位系统，在该系统中每辆车会测量其邻居车辆的定位信息，然后通过V2V通信分享给所有邻居车辆，车辆在获得邻居车辆的多个定位测量信息后，利用最大似然估计对邻居车辆进行定位，提高定位精度，但是该方法没有考虑不同车辆之间传感测量时间异步带来的问题。

发明内容

鉴于上述，本发明提出了一种基于通信传感异步数据融合的协作邻居车辆定位方法，能够明显提升邻居车辆的定位精度。

一种基于通信传感异步数据融合的协作邻居车辆定位方法，包括如下步骤：

(1)周期性地测量自身及邻居车辆包括位置、速度在内的运动状态信息，将自身状态信息通过V2V广播给所有邻居车辆，同时接收邻居车辆通信广播的状态测量信息；

(2)从获得的邻居车辆信息中提取车辆ID、信息采集时间以及位置和速度，并根据邻居车辆ID和信息采集时间来判断是否需要为该邻居车辆新建滤波进程；

(3)采用通信传感异步数据融合算法对邻居车辆进行定位估计，即根据滤波进程中上一时刻粒子状态预测当前时刻粒子状态，然后利用获得的邻居车辆状态测量信息进行粒子权重更新，最后完成邻居车辆运动状态估计并对粒子进行重采样。

进一步地，所述步骤(1)中将自身车辆记做i，其任一邻居车辆记做j，则车辆i和j在t时刻的运动状态表达如下：