CN102607575B - 一种基于多信息源的加权地图匹配方法 - Google Patents

Abstract

本发明的目的在于提供一种基于多信息源的加权地图匹配方法，通过扩展Kalman滤波在观测量域融合来自GPS的伪距观测量、DR输出的速度观测量v和航向角观测量θ，实现紧组合导航系统的信息融合，从而获取定位解，利用该定位结果和地图数据进行地图匹配：首先搜索备选路径，然后选择正确备选路径，最后采用垂直投影的方法进行定位点到所选择路径上的投影，从而完成地图匹配。本发明在路径选择确定的情况下，由于采用多导航信息源的紧组合导航系统，对地图匹配的性能影响被相对减弱，因此，提高了路径选择效率。

Description

一种基于多信息源的加权地图匹配方法

技术领域

本发明涉及的是一种导航领域的地图匹配方法。

背景技术

地图匹配的效率主要取决于两个方面：作为地图匹配算法输入的原始定位结果精度以及地图匹配算法本身。单一导航源难以满足多种应用环境的要求，例如，在市区环境下，由于各种遮挡物的影响，单一GPS提供定位信息的连续性难以得到保证，因此，有必要采用多导航信息源以保证地图匹配的性能。

目前传统广泛应用的地图匹配技术包括基于模糊规则的地图匹配，以及基于加权函数的地图匹配技术。基于模糊规则的地图匹配受限于专家经验，在不同的应用环境下(如市区、郊区)就需要改变相应的模糊规则，适用性受到限制。基于加权函数的地图匹配技术虽然实现较为简单，但是其中多个参数，例如搜索区域半径，加权函数中各个加权值等通常选为经验值，这需要通过大量的实测数据加以确定。

发明内容

本发明的目的在于提供可提高路径正确识别率的一种基于多信息源的加权地图匹配方法。

本发明的目的是这样实现的：

本发明一种基于多信息源的加权地图匹配方法，其特征是：通过扩展Kalman滤波在观测量域融合来自GPS的伪距观测量、DR输出的速度观测量v和航向角观测量θ，实现紧组合导航系统的信息融合，从而获取定位解，利用该定位结果和地图数据进行地图匹配：

(1)搜索备选路径：

定位结果在当地坐标系下水平面内的不确定性表示为

${\mathrm{\σ}}_E^2=P_{11},$

${\mathrm{\σ}}_N^2=P_{22},$

东向定位误差和北向定位误差的相关性σ_EN＝P₁₂，因此平面定位误差区域将构成一个椭圆区域，其中P代表Kalman滤波过程中的状态预测协方差矩阵，A_ij代表矩阵A的第i行第j列个元素，采用正方形搜索区域代替椭圆搜索区域，矩阵的中心点为定位点(x₀，y₀)，正方形搜索区域边长为2a，其中a为椭圆区域的长半轴：

$a=\sqrt{\frac{1}{2}({\mathrm{\σ}}_E^2+{\mathrm{\σ}}_N^2+\sqrt{{({\mathrm{\σ}}_E^2-{\mathrm{\σ}}_N^2)}^2+{4\mathrm{\σ}}_{\mathrm{EN}}^2}),}$

设路径在当地坐标系内的坐标最值分别为min_x，min_y，max_x，max_y，如下式成立，则判定该路径为备选路径，否则，该路径不是备选路径：(min_x≤x₀+a)&(max_x≥x₀-a)&(min_y≤y0+a)&(max_y≥y₀-a)；

(2)选择正确备选路径：

加权函数F取为：

F_i＝F_c(w_pf_p+w_hf_h)

式中i为备选路径的条数，连接性函数f_c表征上一个历元的载体行驶的路径与备选路径的连接性，投影距离差函数f_p表征定位点到备选路径投影点的距离，航向误差函数f_h表征了载体实际行驶方向与备选路径方向的一致性，w_p和w_h为对应投影距离差和航向误差的加权系数，满足w_p+w_h＝1，三种函数分别表示为：

f_h＝cosΔθ

式中Δd为原始定位点到备选路径投影点的距离，Δθ为载体航向角与路径实际可行使方向的角度差，TH为定位误差最大值，取TH＝6a，w_p的选取为：

w_h＝1-w_p

式中C为新息协方差矩阵，Q代表系统过程噪声方差矩阵，R为观测噪声方差矩阵[1，2]，A_ii代表矩阵A的第i个对角线元素，C_θ为C中对应航向角的对角线元素，选取使得F_i最大的备选路径为正确路径；

(3)采用垂直投影的方法进行定位点到步骤(2)所选择路径上的投影，从而完成地图匹配。

本发明还可以包括：

1、利用路径长度属性提高地图匹配的效率：

如果前一个历元的投影点为所选择路径上的第一个投影点，路径满足：

$\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{d}_k\≤L$

则可判定当前历元仍在前一历元所选择的路径上，式中L为备选路径长度，n表示第n个历元，即为当前历元时刻，k表示该条路径上的第k个定位点，当DR输出速度v为零，令d_k＝0以抑制定位算法引入的误差。

2、采用一致性检测的技术：如果定位点到投影点的距离D满足：

$D\≥3\sqrt{P_{11}+P_{22}+{2P}_{12}},$

则此时采用加权法重新进行备选路径的选择。

本发明的优势在于：在路径选择确定的情况下，由于本设计采用多导航信息源的紧组合导航系统，对地图匹配的性能影响被相对减弱，因此，本设计提高了路径选择的效率。

附图说明

图1为本发明的路径长度准则示意图；

图2为本发明的原始定位点到备选路径投影示意图；

图3为本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合附图举例对本发明做更详细地描述：

结合图1～3，首先，通过扩展Kalman滤波融合来自GPS的伪距观测量、DR输出的速度观测量v和航向角观测量θ，利用基于文献(Liang Li，MohammedQuddus，Lin Zhao.A high accuracy tightly-coupled integrity monitoring algorithm formap-matching.Paper Accepted for presentation to the 91th Annual Meeting of the TransportationResearch Board，Washington DC，2011.)的研究成果实现紧组合导航系统的信息融合，从而获取具有足够精度和连续性的定位解。利用该定位结果即可进行地图匹配。地图匹配三个步骤介绍如下：

步骤一：搜索备选路径；

定位结果在当地坐标系下水平面内的不确定性可表示为

${\mathrm{\σ}}_E^2=P_{11}---\left(1\right)$

${\mathrm{\σ}}_N^2=P_{22}---\left(2\right)$

由于东向定位误差和北向定位误差的相关性σ_EN＝P₁₂，因此平面定位误差区域将构成一个椭圆区域。为保证地图匹配的实时性，采用正方形搜索区域代替椭圆搜索区域以提高搜索效率。矩阵的中心点为定位点(x₀，y₀)，正方形搜索区域边长为2a，其中a为椭圆区域的长半轴，可表示为

$a=\sqrt{\frac{1}{2}({\mathrm{\σ}}_E^2+{\mathrm{\σ}}_N^2+\sqrt{{({\mathrm{\σ}}_E^2-{\mathrm{\σ}}_N^2)}^2+{4\mathrm{\σ}}_{\mathrm{EN}}^2})}---\left(3\right)$

设某条路径在当地坐标系内的坐标最值分别为min_x，min_y，max_x，max_y。如式(4)成立，则判定该路径为备选路径，否则，该路径不是备选路径。

(min_x≤x₀+a)&(max_x≥x₀-a)&(min_y≤y₀+a)&(max_y≥y₀-a) (4)

步骤二：选择正确备选路径；

正确备选路径的选择就是各备选路径属性和导航信息源信息拟合的过程。实现拟合的方法之一为设计对应各拟合因素的加权函数。需要拟合的主要因素包括：链接性、投影距离和航向角。本设计中的加权函数F取为：

F_i＝f_c(w_pf_p+w_hf_h)              (5)

式中，i为备选路径的条数。连接性函数f_c表征上一个历元的载体行驶的路径与备选路径的连接性。投影距离差函数f_p表征了定位点到备选路径投影点的距离，这里采用投影方式为垂直映射。航向误差函数f_h表征了载体实际行驶方向与备选路径方向的一致性。w_p和w_h为对应投影距离差和航向误差的加权系数，满足w_p+w_h＝1。三种函数分别表示为：

f_h＝cosΔθ                     (8)

式中，Δd为原始定位点到备选路径投影点的距离，Δθ为载体航向角与路径实际可行使方向的角度差，TH为定位误差最大值，考虑到各备选路径的非理想性，保守起见取TH＝6a。加权系数的选取直接决定了地图匹配的性能，一般是通过大量的测试优化而得，或者根据模糊规则获得。在本设计中，利用Kalman滤波本身所具有的优势，w_p的选取为：

w_h＝1-w_p        (9)

式中，P代表Kalman滤波过程中的状态预测协方差矩阵；C为新息协方差矩阵，Q代表系统过程噪声方差矩阵；R为观测噪声方差矩阵[1，2]。A_ii代表矩阵A的第i个对角线元素，C_θ为C中对应航向角的对角线元素。上述权值的选取充分考虑到实时定位误差和航向角误差两者的影响，即当定位误差较小或航向角误差较大时应选取较大的权值。选取使得F_i最大的备选路径为正确路径。

为提高路径选择的效率，利用路径长度属性(包含在地图数据中)可以提高地图匹配的效率。如图1所示，如果前一个历元的投影点为所选择路径上的第一个投影点，如果路径满足：

$\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{d}_k\≤L---\left(10\right)$

即可判定当前历元仍在前一历元所选择的路径上。式中L为备选路径长度；n表示第n个历元，即为当前历元时刻。当DR输出速度v为零，令d_k＝0以抑制定位算法引入的误差。

步骤三：定位点到所选择路径上的投影。

定位点到所选择路径上的投影采用垂直投影的办法。具体投影规则如图2所示。需要特别说明的是，当投影点在路径的延长线上时，投影点应选取为离其最近的一个路径节点上。

由于在路径选择阶段采用路径长度辅助备选路径的选择，然而，即使在较高定位精度的情况下(例如CEP 95％＝2m)，由于实际中路径线型的非理想性，以及初始投影点映射的正确将极大影响后续定位点的匹配成功率，因此非常有必要引入一定的监测措施，在本设计中采用一致性检测的技术，如果定位点到投影点的距离D满足：

$D\≥3\sqrt{P_{11}+P_{22}+{2P}_{12}}---\left(11\right)$

则此时必须采用加权法重新进行备选路径的选择。

整个设计的流程图如图3所示。

Claims (3)

1.一种基于多信息源的加权地图匹配方法，其特征是：通过扩展Kalman滤波在观测量域融合来自GPS的伪距观测量、DR输出的速度观测量v和航向角观测量θ，实现紧组合导航系统的信息融合，从而获取定位解，利用该定位解和地图数据进行地图匹配： 

（1）搜索备选路径： 

定位结果在当地坐标系下水平面内的不确定性表示为 

东向定位误差和北向定位误差的相关性σ_EN=P₁₂，因此平面定位误差区域将构成一个椭圆区域，其中P代表Kalman滤波过程中的状态预测协方差矩阵，采用正方形搜索区域代替椭圆搜索区域，矩阵的中心点为定位点(x₀，y₀)，正方形搜索区域边长为2a，其中a为椭圆区域的长半轴： 

设路径在当地坐标系内的坐标最值分别为min_x，min_y，max_x，max_y，如下式成立，则判定该路径为备选路径，否则，该路径不是备选路径：(min_x≤x₀+a)&(max_x≥x₀-a)&(min_y≤y₀+a)&(max_y≥y₀-a)； 

（2）选择正确备选路径： 

加权函数F取为： 

F_i=f_c(w_pf_p+w_hf_h) 

式中i为备选路径的条数，连接性函数f_c表征上一个历元的载体行驶的路径与备选路径的连接性，投影距离差函数f_p表征定位点到备选路径投影点的距离，航向误差函数f_h表征了载体实际行驶方向与备选路径方向的一致性，w_p和w_h 为对应投影距离差和航向误差的加权系数，满足w_p+w_h=1，三种函数分别表示为： 

f_h=cosΔθ 

式中Δd为原始定位点到备选路径投影点的距离，Δθ为载体航向角与路径实际可行驶方向的角度差，取TH=6a，w_p的选取为： 

式中C为新息协方差矩阵，Q代表系统过程噪声方差矩阵，R为观测噪声方差矩阵[1,2]，C_θ为C中对应航向角的对角线元素，选取使得F_i最大的备选路径为正确路径； 

（3）采用垂直投影的方法进行定位点到步骤（2）所选择路径上的投影，从而完成地图匹配。 

2.根据权利要求1所述的一种基于多信息源的加权地图匹配方法，其特征是：利用路径长度属性提高地图匹配的效率： 

如果前一个历元的投影点为所选择路径上的第一个投影点，路径满足： 

则可判定当前历元仍在前一历元所选择的路径上，式中L为备选路径长度，n表示第n个历元，即为当前历元时刻，k表示该条路径上的第k个定位点，当 DR输出速度v为零，令d_k=0以抑制定位算法引入的误差。 

3.根据权利要求1或2所述的一种基于多信息源的加权地图匹配方法，其特征是：采用一致性检测的技术：如果定位点到投影点的距离D满足： 

则此时采用加权法重新进行备选路径的选择。 

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