[发明专利]停车场中车辆的组合定位方法

摘要

一种室内停车场精确的组合定位方法，由DR（Dead Reckoning，航位推算）模块和室内停车场电子地图匹配模块构成，DR模块使用车载的传感器，包括加速计、里程计、陀螺仪，坡度检测仪等，进行车辆位置和状态的推断，室内停车场电子地图进过道路分段和折线化处理，能够更精确的描述停车场内的行驶路线，将航位推算得到的估计位置，送到地图匹配器进行位置匹配，得到的匹配位置和实时车辆速度、位置信息输入卡尔曼滤波器，再次得到车辆的估计位置，输入到地图匹配器中进行匹配，在地图匹配器和卡尔曼滤波器之间的增益回路中循环定位过程，滤波器的估计位置和地图匹配器的匹配位置重合，地图分段和折线化提高了地图的精确度，循环定位提高了室内定位的准确性。

主权项

一种室内停车场精确的组合定位方法，其特征在于，DR即航位推算模块和室内停车场电子地图匹配模块两者组合运用，结合地图匹配器和卡尔曼滤波器，进行DR估计位置和地图匹配位置的循环匹配，从而实现室内停车场环境下对车辆的精确定位；其中：停车场电子地图模块中，将路线划分为链路和节点，链路中包含了某一段道路的静态信息；节点是链路的终点，也是链路之间的连接点；电子地图中有弧度的链路可以进一步划分为更短的直线路段，每一条直线路段都含有相应的道路信息，在进行地图匹配的时候，采用投影算法：若选定路段两端点的坐标分别为A(x1，y1)，B(x2，y2)，地图匹配初始确定的车辆估计位置X(es，ns)，则在选定路段AB上的投影点的坐标为Xmap(e2，n2)，计算公式如下：                                                   式(1)DR模块中，使用车载的传感器即DR，进行车辆位置和状态的推断；地图匹配位置以及DR模块获取的车辆实时速度和偏航速度，三者共同输入到卡尔曼滤波器中，计算车辆在东向、北向的位置误差和航向误差，X＝{λ_e，λ_n，λ_θ}T     式(6)以误差作为观测值式(10)式中，地图匹配点P′(即图1中的X_map)与DR定位点P(即图1中的)离散观测方程为Z(k)＝HX(k)+W_z(k)   式(21)其中H＝diag(1，1，1)，W_z(k)为观测噪声；假设电子地图上位置噪声与航向噪声不相关，观测噪声协方差阵R为式(32)式中其中，为道路与东向的夹角；卡尔曼滤波器结合观测噪声，计算出更加精确地车辆估计位置，从而提高DR位置估计的准确性；所述方法分为两步：第一步，车轮转速传感器获取的车辆重心的速度V通过CAN总线输出；转向角传感器和陀螺仪传感器的数据，经卡尔曼滤波器Ⅰ整合在一起，得到车辆的航向速度Ψ，所述步骤中获取的两个速度共同实现DR(Dead Reckoning，航位推算)初始位置估计；第二步，将停车场内的路线折线化和点化处理，根据第一步得到的DR初始位置估计以及地图匹配位置X_map经卡尔曼滤波器Ⅱ得到更加精确地车辆估计位置然后，根据投影定位算法，将得到的车辆估计位置输入到地图匹，其中，获得地图测定位置X_map，注意到地图匹配器和卡尔曼滤波器Ⅱ构成一个反馈回路，所述回路中，卡尔曼滤波器Ⅱ不断的接收实时更新的Ψ，V，和X_map，根据这些参数计算得到地图匹配点，与DR定位点在东向、北向的位置偏差和航向偏差，以误差作为观测值，估计定位偏差，不断将车辆估计位置进行修正，得到精确地车辆估计位置反馈回路不断的循环，直到车辆的估计位置和选定的路段重合。