[发明专利]一种高精度高速列车实时定位系统方法有效

专利信息
申请号: 201310367630.8 申请日: 2013-08-21
公开(公告)号: CN103395435A 公开(公告)日: 2013-11-20
发明(设计)人: 宋永端;康轶非 申请(专利权)人: 重庆大学
主分类号: B61L25/02 分类号: B61L25/02
代理公司: 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 代理人: 穆祥维
地址: 400044 *** 国省代码: 重庆;85
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明公开了一种高精度高速列车实时定位系统方法,步骤如下:1)初始化步骤:1.1)列车初始位置1.2)初始化中需要设定粒子的个数N,并且初始化每一个粒子的坐标;1.3)初始化系统噪声Q和观测噪声R;2)采集里程计信息;3)根据列车运动模型预测列车位置;4)记录新特征点位置;5)根据特征点位置计算粒子权重;6)计算列车位置,加权平均。本方法通过激光雷达探测列车两旁的反射物(电线杆,隧道中的墙壁)等,通过反射物的位置修正列车自身位置,从而最大限度降低累积误差对于列车定位的影响。
搜索关键词: 一种 高精度 高速 列车 实时 定位 系统 方法
【主权项】:
1.一种高精度高速列车实时定位系统方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:1)初始化步骤:1.1)列车初始位置该列车的初始位置由2维坐标系下的列车位置(x0,y0)T和2维坐标系下的列车朝向角θ组成,T为转置符号;1.2)初始化中需要设定粒子的个数N,并且初始化每一个粒子的坐标这里[i]为第i个粒子表示的列车位置;每个粒子表征一个列车位置和朝向角;1.3)初始化系统噪声Q和观测噪声R,系统噪声Q值表示里程计的误差,观测噪声R值表示激光雷达的观测误差;2)采集里程计信息:使用车轮里程计信息vk和电子罗盘方向θk,k为时刻;3)根据列车运动模型预测列车位置:列车运动模型为:sk[i]=f(sk-1[i],uk,n)=sk-1[i]+(v+δv)·cos(θk)(v+δv)·sin(θk)θv+δθ·dt]]>其中:表示k时刻第i个粒子估计的列车位置;uk=(vk,θk)T为k时刻的里程计信息;n=(δv,δθ)T为噪声,服从均值为0,方差为Q的正态分布;表示k-1时刻第i个粒子估计的列车位置;v表示列车运行速度;dv和dq分别表示列车速度的误差和列车运行角度的误差;θv列车当前运动的方向;dt表示采样时间;3.1)是否获得激光雷达信息,激光雷达安装在列车的最前方,用于探测列车前面的环境;3.2)判断是否有环境特征点:每个粒子有机器人的位置信息,存储环境特征信息;环境特征可以用点表示;激光雷达的信息为z=ρvT,其中ρ表示激光雷达到特征点的距离,v为特征点与列车运行方向的夹角;3.3)判断环境特征点是否被观测过用激光雷达观测的值和列车位置估算该特征点是否被观测过;4)记录新特征点位置:记录新特征点的位置和方差,返回步骤2)进行计算;新特征点的位置和方差由μ[i]=h-1(sk[i],znk)]]>Σnk[i]=[(Hθ,nk[i])TR-1Hθ,nk[i]]-1]]>其中znk=ρυnk=h(sk[i],μnk)=(xnk-xk[i])2+(ynk-yk[i])2tan-1(ynk-yk[i]xnk-xk[i])-θ]]>μ[i]=h-1(sk[i],znk)=xk[i]+ρnk·sin(θk[i]+υnk)xk[i]+ρnk·cos(θk[i]+υnk)]]>Hθ,nk[i]=sh(s,θ)|s=sk|k-1[i],θ=μnk,k-1[i]]]>公式中:表示观测方程的逆,μ[i]为列车位置和观测信息计算环境中特征点的位置;的雅克比矩阵;表示k时刻第[i]个粒子估计的列车位置,为第nk个特征点激光雷达返回信息;h表示通过列车的位置和环境特征点的位置计算激光雷达返回信息的方程;表示估计结果的协方差;R为激光雷达传感器的误差;ρk表示列车位置到特征点的距离;μi表示特征点在空间中的位置;表示k时刻第i个粒子的估计列车的角度;激光雷达的观测角度;为计算雅克比矩阵的运算符号;xiyi表示第i个特征点的x方向坐标和y方向坐标;5)根据特征点位置计算粒子权重:当第nk个特征点被重新观测到,对每一个粒子的位姿进行更新;计算每一个粒子的权重并更新特征点位置;z^k,nk=h(sk[i],μnk,k-1[i])]]>Hθ,nk[i]=θh(s,θ)|s=sk|[i],θ=μnk,k-1[i]]]>Hs,nk[i]=sh(s,θ)|s=sk|[i],θ=μnk,k-1[i]]]>Sf[i]=Hθ,nk[i]·Σnk,k-1[i]·(Hθ,nk[i])T+R]]>Kk,nk[i]=Σnk,k-1[i]·Hs,nk[i]·(Sf[i])-1]]>μnk,k[i]=μnk,k-1[i]+Kk,nk[i](znk,k-z^nk,k[m])]]>Σk[i]=(I-Kk,nt[i]Hθ,nk[i])Σnk,k-1[i]]]>wk[i]=12πSf[i]exp{-12(zk-z^nk,k)T(Sf[i])-1(zk-z^nk,k)}]]>公式中:表示k时刻第i个粒子估计的特征点位置;为以中间变量;列车对第nk个特征点的观测结果;对第nk个特征点的观测值的估计结果;I为单位矩阵;表示k-1时刻第i个粒子估计的特征点位置;表示对q求雅克比矩阵;表示对s求雅克比矩阵;为一中间变量符号;表示k时刻第i个粒子;表示k时刻对第nk个特征点的估计结果;6)计算列车位置,加权平均:s^k=Σi=1Nwk[i]·sk[i]]]>表示k时刻对列车位置的估计结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆大学,未经重庆大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201310367630.8/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top