CN105242294B - 基于无线车联物联网的车辆定位系统 - Google Patents

基于无线车联物联网的车辆定位系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及基于无线车联物联网的车辆定位系统，其特征在于，包括车辆和若干设置在路边的路灯，各路灯中设存储路灯地理位置的存储器、信号调制器、第一扩频码发生器、扩频调制器、第一光电信号转换器和LED光源，LED光源中均匀地设置若干独立编号的方形LED发光晶格；LED发光晶格内设有黑光LED、蓝光LED、绿光LED和红光LED，车辆设中央处理器、速度检测器、GPS定位模块、光信号强度检测器、光信号接收器、第二光电信号转换器、扩频解调器、第二扩频码发生器、信号解调器、摄像头和显示屏。路灯地理位置经电信号转为光信号和多维彩码后，由中央处理器根据GPS定位信号、车辆速度和各路灯的光信号强度完成车辆最终定位。

Description

基于无线车联物联网的车辆定位系统
技术领域
本发明涉及无线车联物联网领域，尤其涉及一种基于无线车联物联网的车辆定位系统。
背景技术
随着通信技术以及传感器技术的不断发展，物与物之间的通信逐渐得以体现，“物联网”也成为人们研究的新趋势。伴随着物联网技术的日益成熟，车联物联网逐渐在现代交通中得以不断普及。
在车联物联网中，针对车辆的定位是车联物联网发展的关键技术之一。目前，在车辆定位中，基于GPS定位或北斗定位或基站定位的方法和系统是当前的主流定位技术。然而，由于受到建筑物或林木的遮挡影响，GPS定位信号或北斗定位信号较弱，不能很好的发挥其定位优势，尤其是在建筑物密集的城市环境中。同时，基站定位则依赖于基站布置数量密集度的影响，一旦基站布置稀疏，则定位效果极差。如何提供一种具有较好的定位性能，又受建筑物或基站布置密集度影响小的车辆定位系统成为当前车联物联网研究的重要课题之一。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种既能对车辆当前位置进行准确定位，又能避免受建筑物或基站布置密集度影响的基于无线车联物联网的车辆定位系统。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：基于无线车联物联网的车辆定位系统，其特征在于，包括车辆和若干设置在路边的路灯，其中：
所述各路灯均包括微处理器以及分别连接微处理器的第一LTE通信模块、存储路灯地理位置数据的存储器、信号调制器、第一扩频码发生器、扩频调制器、第一光电信号转换器、LED光源、蓄电模块、光电转换器和太阳能电池；第一LTE通信模块与外网连接；第一扩频码发生器分别连接信号调制器和扩频调制器，扩频调制器连接第一光电信号转换器；LED光源上均匀地设置若干具有独立编号的方形LED发光晶格；每个LED发光晶格内均设置有黑光LED、蓝光LED、绿光LED和红光LED，黑光LED、蓝光LED、绿光LED和红光LED分别连接微处理器；蓄电模块连接光电转换器，LED光源分别连接蓄电模块和太阳能电池；其中，
所述微处理器，读取存储器内保存的路灯地理位置数据，并将路灯地理位置数据分别转换为光信息和多维彩码信息，并命令LED发光晶格执行发光；
所述信号调制器，用以将路灯地理位置数据进行信号调制，得到包含路灯地理位置信息的调制信号；
所述第一扩频码发生器，用以产生扩频码序列，并发送扩频码序列给扩频调制器；
所述扩频调制器，接收扩频码，以扩展包含路灯地理位置信息的调制信号频谱，得到扩频调制信号；
所述第一光电信号转换器，根据微处理器的调制命令，将扩频调制信号由电信号转换为光信号；
所述LED光源，在路灯地理位置数据转换为多维彩码信息后，根据微处理器分别对黑光LED、蓝光LED、绿光LED和红光LED发光或闭光命令，发出由不同颜色组成的多维彩码图像；
所述车辆上设置有中央处理器以及分别连接中央处理器的第二LTE通信模块、速度检测器、GPS定位模块、光信号强度检测器、光信号接收器、滤噪器、信号比较器、第二光电信号转换器、扩频解调器、第二扩频码发生器、信号解调器、摄像头和显示屏；光信号接收器连接滤噪器，信号比较器连接滤噪器和第二光电信号转换器，扩频解调器分别连接第二光电信号转换器、第二扩频码发生器和信号解调器；GPS定位模块分别连接第二LTE通信模块和显示屏；显示屏连接摄像头；其中，
所述速度检测器，检测车辆的当前速度，并发送速度数据给中央处理器处理；
所述GPS定位模块，获取车辆的当前GPS位置数据和GPS信号强度，并发送获取的GPS位置数据和GPS信号强度值给中央处理器；
所述光信号接收器，接收路灯发出的光信号，并发送给滤噪器处理；
所述光信号强度检测器，用以分别检测附近各路灯发送来的光信号强度值，并发送给中央处理器；
所述滤噪器，根据中央处理器的命令，对接收的光信号滤噪，然后发送给信号比较器作出判断：当光信号强度超过预设阈值时，则将判断结果发送给第二光电信号转换器启动光电转换；
所述第二光电信号转换器，将接收的光信号转换为含有路灯地理位置的电信号，并发送给中央处理器；
所述摄像头，读取路灯发出的多维彩码图像，并由中央处理器提取多维彩码图像中的路灯地理位置信息；
所述中央处理器，根据接收的车辆速度数据、GPS位置数据、GPS信号强度值以及第二光电信号转换器发送的电信号进行融合计算，以获取车辆当前的定位数据；其中，中央处理器获取车辆当前的定位数据的过程依次包括如下步骤：
(1)设获取的GPS定位数据为(xGPS,yGPS,zGPS)，GPS信号强度值为pGPS，GPS信号强度预设阈值为pGPS_door；各路灯分别为L1、L2、L3、L4、…、LN，L1、L2、L3、L4、…、LN的坐标分别为(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)、(x4,y4,z4)、…、(xN,yN,zN)，在时间段T内接收到的光信号强度值分别为p11,p12,p13,…,p1M；p21,p22,p23,…,p2M；p31,p32,p33,…,p3M；…；pN1,pN2,pN3,…,pNM；车辆在t时刻的速度为vt，车辆的定位数据为(xR,yR,zR)，N≥4，M≥1，且M∈N+；
(2)当GPS信号强度值pGPS高于GPS信号强度预设阈值pGPS_door时，则以获取的GPS定位数据(xGPS,yGPS,zGPS)为车辆最终的定位数据；否则，执行步骤(3)；
(3)根据车辆的当前速度vt，判断当前速度vt低于预设速度阈值v'时，则以获取的GPS定位数据(x'GPS,y'GPS,z'GPS)为车辆最终的定位数据；否则，执行步骤(4)；
(4)根据在时间段T内接收到的各路灯的光信号强度值，计算每个路灯发出的光信号强度值的信号强度均方根值pi：
其中，pi表示路灯Li发出的光信号强度值的均方根值，pij表示路灯Li发出的某一个光信号强度值；
(5)根据接收到的各路灯的光信号强度均方根值的降序序列p1、p2、p3、p4、…、pN，选取光信号强度均方根值大小位于前四位的值p1、p2、p3和p4；
(6)根据接收的各路灯的光信号强度均方根值p1、p2、p3和p4，分别获取路灯L1、L2、L3和L4到车辆的距离d1、d2、d3和d4：
其中，pi为路灯Li发出的光信号强度均方根值，n是路径损耗指数，ξ为满足高斯分布的随机数，di为路灯Li到车辆的距离，d0为参考距离，p0为距离车辆d0处的光信号强度值，δ为距离估计误差，且
(7)根据路灯L1、L2、L3和L4的坐标(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)和(x4,y4,z4)，以及获取的距离d1、d2、d3和d4，计算车辆最终的定位数据(x,y,z)：
(7-1)以三个为一组，对路灯L1、L2、L3和L4进行分组，获得四组路灯组合：L1(x1,y1,z1)、L2(x2,y2,z2)和L3(x3,y3,z3)，L1(x1,y1,z1)、L2(x2,y2,z2)和L4(x4,y4,z4)，L1(x1,y1,z1)、L3(x3,y3,z3)和L4(x4,y4,z4)，L2(x2,y2,z2)、L3(x3,y3,z3)和L4(x4,y4,z4)；
(7-2)根据路灯L1、L2、L3和L4的坐标(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)、(x4,y4,z4)及距离d1、d2、d3和d4，分别计算车辆的第一坐标(x′,y′,z′)、第二坐标(x″,y″z″)、第三坐标(x″′,y″′,z″′)和第四坐标(x″″,y″″,z″″)以及各距离对应的权重系数ω1、ω2、ω3和ω4，其中，
(7-3)根据分别获取的车辆的第一坐标(x',y',z')、第二坐标(x″,y″,z″)、第三坐标(x″′,y″′,z″′)和第四坐标(x″″,y″″,z″″)、以及各距离对应的权重系数，计算车辆最终的定位数据(x,y,z)；其中，
与现有技术相比，本发明的优点在于：路灯地理位置经第一光电转换器由电信号转为光信号，并由微处理器命令LED发光晶格内的黑光LED、蓝光LED、绿光LED和红光LED发光，以照射出含有路灯地理位置的多维彩码；车辆接收到路灯发送的光信号后，则将光信号转换为电信号，并提取其中的地理位置，而摄像头则获取多维彩码中的路灯地理位置，并由显示屏显示粗略位置；车辆中的中央处理器则根据GPS定位模块获取的GPS定位信号以及检测到的GPS定位信号强度、车辆速度和各路灯的光信号强度进行定位融合，以完成车辆的最终定位，从而减少了建筑物和基站布置密度对车辆定位的影响，提供了车辆的定位效果。
附图说明
图1为本发明实施例中基于无线车联物联网的车辆定位系统的结构示意图；
图2为本发明实施例中方形LED发光晶格的示意图；
图3为本发明实施例中车辆定位方法的仿真定位性能示意图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
如图1所示，本实施例的基于无线车联物联网的车辆定位系统，包括若干设置在路边的路灯1以及车辆2，其中：
各路灯1均包括微处理器100以及分别连接微处理器100的第一LTE通信模块101、存储路灯1地理位置数据的存储器102、信号调制器103、第一扩频码发生器104、扩频调制器105、第一光电信号转换器106、LED光源107、蓄电模块108、光电转换器109和太阳能电池110；第一LTE通信模块101与外网连接；第一扩频码发生器104分别连接信号调制器103和扩频调制器105，扩频调制器105连接第一光电信号转换器106；LED光源107上均匀地设置若干具有独立编号的方形LED发光晶格，方形LED发光晶格结构参见图2所示；每个LED发光晶格内均设置有黑光LED1071、蓝光LED1072、绿光LED1073和红光LED1074，黑光LED1071、蓝光LED1072、绿光LED1073和红光LED1074分别连接微处理器100；蓄电模块108连接光电转换器109，LED光源107分别连接蓄电模块108和太阳能电池110。其中，
微处理器100，读取存储器102内保存的路灯地理位置数据，并将路灯地理位置数据分别转换为光信息和多维彩码信息，并命令LED发光晶格执行发光；
信号调制器103，用以将路灯地理位置数据进行信号调制，得到包含路灯地理位置信息的调制信号；
第一扩频码发生器104，用以产生扩频码序列，并发送扩频码序列给扩频调制器105；
扩频调制器105，接收扩频码，以扩展包含路灯地理位置信息的调制信号频谱，得到扩频调制信号；
第一光电信号转换器106，根据微处理器100的调制命令，将扩频调制信号由电信号转换为光信号；
LED光源107，在路灯地理位置数据转换为多维彩码信息后，根据微处理器100分别对黑光LED1071、蓝光LED1072、绿光LED1073和红光LED1074发光或闭光命令，发出由不同颜色组成的多维彩码图像；其中，多维彩码由黑色、蓝夜、绿色和红色组合而成；
光电转换器109，负责将LED光源107发出的光线或者路灯1周围的光线转换为电能，以为路灯1正常发光提供充足的电能；
车辆2上设置有中央处理器200以及分别连接中央处理器200的第二LTE通信模块201、速度检测器202、GPS定位模块203、光信号强度检测器204、光信号接收器205、滤噪器206、信号比较器207、第二光电信号转换器208、扩频解调器209、第二扩频码发生器210、信号解调器211、摄像头212和显示屏213；光信号接收器205连接滤噪器206，信号比较器207连接滤噪器206和第二光电信号转换器208，扩频解调器209分别连接第二光电信号转换器208、第二扩频码发生器210和信号解调器207；GPS定位模块203分别连接第二LTE通信模块201和显示屏213；显示屏213连接摄像头212；其中，
速度检测器202，检测车辆的当前速度，并发送速度数据给中央处理器200处理；
GPS定位模块203，获取车辆的当前GPS位置数据和GPS信号强度，并发送获取的GPS位置数据和GPS信号强度值给中央处理器200；
光信号接收器205，接收路灯发出的光信号，并发送给滤噪器206处理；
光信号强度检测器204，用以分别检测附近各路灯发送来的光信号强度值，并发送给中央处理器200；
滤噪器206，根据中央处理器200的命令，对接收的光信号滤噪，然后发送给信号比较器207作出判断：当光信号强度超过预设阈值时，则将判断结果发送给第二光电信号转换器208启动光电转换；
第二光电信号转换器208，将接收的光信号转换为含有路灯地理位置的电信号，并发送给中央处理器200；
摄像头212，读取路灯发出的多维彩码图像，并由中央处理器200提取多维彩码图像中的路灯地理位置信息；
中央处理器200，根据接收的车辆速度数据、GPS位置数据、GPS信号强度值以及第二光电信号转换器208发送的电信号进行融合计算，以获取车辆2当前的定位数据。其中，中央处理器200利用如下定位方法获取车辆2当前的定位数据，该定位方法依次包括如下步骤：
(1)设获取的GPS定位数据为(xGPS,yGPS,zGPS)，GPS信号强度值为pGPS，GPS信号强度预设阈值为pGPS_door；各路灯分别为L1、L2、L3、L4、…、LN，L1、L2、L3、L4、…、LN的坐标分别为(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)、(x4,y4,z4)、···、(xN,yN,zN)，在时间段T内接收到的光信号强度值分别为p11,p12,p13,…,p1M；p21,p22,p23,…,p2M；p31,p32,p33,…,p3M；···；pN1,pN2,pN3,…,pNM；车辆在t时刻的速度为vt，车辆的定位数据为(xR,yR,zR)，N≥4，M≥1，且M∈N+；
(2)当GPS信号强度值pGPS高于GPS信号强度预设阈值pGPS_door时，表示当前GPS信号较好，该状态下的定位精度可靠，则以获取的GPS定位数据(xGPS,yGPS,zGPS)为车辆最终的定位数据；否则，表示该状态下的定位精度不可信，则不予考虑GPS定位数据，直接执行步骤(3)；
(3)根据车辆的当前速度vt，判断当前速度vt低于预设速度阈值v'时，表示车辆当前行驶状态稳定，车辆接收的GPS定位信号稳定，GPS定位精度可信，则以获取的GPS定位数据(x'GPS,y'GPS,z'GPS)为车辆最终的定位数据；否则，执行步骤(4)；
(4)根据在时间段T内接收到的各路灯的光信号强度值，计算每个路灯发出的光信号强度值的信号强度均方根值pi：
其中，pi表示路灯Li发出的光信号强度值的均方根值，pij表示路灯Li发出的某一个光信号强度值；
(5)根据接收到的各路灯的光信号强度均方根值的降序序列p1、p2、p3、p4、…、pN，选取光信号强度均方根值大小位于前四位的值p1、p2、p3和p4；
(6)根据接收的各路灯的光信号强度均方根值p1、p2、p3和p4，分别获取路灯L1、L2、L3和L4到车辆的距离d1、d2、d3和d4：
其中，pi为路灯Li发出的光信号强度均方根值，n是路径损耗指数，ξ为满足高斯分布的随机数，di为路灯Li到车辆的距离，d0为参考距离，p0为距离车辆d0处的光信号强度值，δ为距离估计误差，且
(7)根据路灯L1、L2、L3和L4的坐标(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)和(x4,y4,z4)，以及获取的距离d1、d2、d3和d4，计算车辆最终的定位数据(x,y,z)：
(7-1)以三个为一组，对路灯L1、L2、L3和L4进行分组，获得四组路灯组合：L1(x1,y1,z1)、L2(x2,y2,z2)和L3(x3,y3,z3)，L1(x1,y1,z1)、L2(x2,y2,z2)和L4(x4,y4,z4)，L1(x1,y1,z1)、L3(x3,y3,z3)和L4(x4,y4,z4)，L2(x2,y2,z2)、L3(x3,y3,z3)和L4(x4,y4,z4)；
(7-2)根据路灯L1、L2、L3和L4的坐标(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)、(x4,y4,z4)及距离d1、d2、d3和d4，分别计算车辆的第一坐标(x′,y′z′)、第二坐标(x″,y″,z″)、第三坐标(x″′,y″′,z″′)和第四坐标(x″″,y″″,z″″)以及各距离对应的权重系数ω1、ω2、ω3和ω4，其中，
(7-3)根据分别获取的车辆的第一坐标(x′,y′,z′)、第二坐标(x″,y″,z″)、第三坐标(x″′,y″′,z″′)和第四坐标(x″″,y″″,z″″)、以及各距离对应的权重系数，计算车辆最终的定位数据(x,y,z)；其中，
图3给出了本实施例中定位方法的仿真结果示意图。其中，在本实施例中，同时对传统的基于信号强度(RSSI)的定位方法也作了仿真比较。由图3可以看出，在路灯数目一定的情况下，本实施例中采用的定位方法的定位估计误差比传统基于RSSI定位方法更低，这说明本实施例中采用的定位方法具有更好的定位性能。另外，可以看出，随着路灯数目的不断增加，本实施例中采用的定位方法的定位性能逐渐提高。这充分表明，本实施例中采用的定位方法具有比传统基于RSSI定位方法更好的定位性能。
本实施例中车辆定位系统的工作过程如下：路灯地理位置经第一光电信号转换器106由电信号转为光信号，并由微处理器100命令LED发光晶格内的黑光LED1071、蓝光LED1072、绿光LED1073和红光LED1074发光，以照射出含有路灯地理位置的多维彩码；车辆经光信号接收器205接收到路灯发送的光信号后，则利用第二光电信号转换器208将光信号转换为电信号，并提取其中的地理位置，而摄像头212则获取多维彩码中的路灯地理位置，并由显示屏213显示车辆2当前的粗略位置；车辆2中的中央处理器200则根据GPS定位模块203获取的GPS定位信号以及检测到的GPS定位信号强度、车辆速度和各路灯的光信号强度进行定位融合，以完成车辆2的最终定位，从而减少了建筑物和基站布置密度对车辆定位的影响，提高了车辆的定位效果。

Claims (1)

1.基于无线车联物联网的车辆定位系统，其特征在于，包括车辆和若干设置在路边的路灯，其中：
所述各路灯均包括微处理器以及分别连接微处理器的第一LTE通信模块、存储路灯地理位置数据的存储器、信号调制器、第一扩频码发生器、扩频调制器、第一光电信号转换器、LED光源、蓄电模块、光电转换器和太阳能电池；第一LTE通信模块与外网连接；第一扩频码发生器分别连接信号调制器和扩频调制器，扩频调制器连接第一光电信号转换器；LED光源上均匀地设置若干具有独立编号的方形LED发光晶格；每个LED发光晶格内均设置有黑光LED、蓝光LED、绿光LED和红光LED，黑光LED、蓝光LED、绿光LED和红光LED分别连接微处理器；蓄电模块连接光电转换器，LED光源分别连接蓄电模块和太阳能电池；其中，
所述微处理器，读取存储器内保存的路灯地理位置数据，并将路灯地理位置数据分别转换为光信息和多维彩码信息，并命令LED发光晶格执行发光；
所述信号调制器，用以将路灯地理位置数据进行信号调制，得到包含路灯地理位置信息的调制信号；
所述第一扩频码发生器，用以产生扩频码序列，并发送扩频码序列给扩频调制器；
所述扩频调制器，接收扩频码，以扩展包含路灯地理位置信息的调制信号频谱，得到扩频调制信号；
所述第一光电信号转换器，根据微处理器的调制命令，将扩频调制信号由电信号转换为光信号；
所述LED光源，在路灯地理位置数据转换为多维彩码信息后，根据微处理器分别对黑光LED、蓝光LED、绿光LED和红光LED发光或闭光命令，发出由不同颜色组成的多维彩码图像；
所述车辆上设置有中央处理器以及分别连接中央处理器的第二LTE通信模块、速度检测器、GPS定位模块、光信号强度检测器、光信号接收器、滤噪器、信号比较器、第二光电信号转换器、扩频解调器、第二扩频码发生器、信号解调器、摄像头和显示屏；光信号接收器连接滤噪器，信号比较器连接滤噪器和第二光电信号转换器，扩频解调器分别连接第二光电信号转换器、第二扩频码发生器和信号解调器；GPS定位模块分别连接第二LTE通信模块和显示屏；显示屏连接摄像头；其中，
所述速度检测器，检测车辆的当前速度，并发送速度数据给中央处理器处理；
所述GPS定位模块，获取车辆的当前GPS位置数据和GPS信号强度，并发送获取的GPS位置数据和GPS信号强度值给中央处理器；
所述光信号接收器，接收路灯发出的光信号，并发送给滤噪器处理；
所述光信号强度检测器，用以分别检测附近各路灯发送来的光信号强度值，并发送给中央处理器；
所述滤噪器，根据中央处理器的命令，对接收的光信号滤噪，然后发送给信号比较器作出判断：当光信号强度超过预设阈值时，则将判断结果发送给第二光电信号转换器启动光电转换；
所述第二光电信号转换器，将接收的光信号转换为含有路灯地理位置的电信号，并发送给中央处理器；
所述摄像头，读取路灯发出的多维彩码图像，并由中央处理器提取多维彩码图像中的路灯地理位置信息；
所述中央处理器，根据接收的车辆速度数据、GPS位置数据、GPS信号强度值以及第二光电信号转换器发送的电信号进行融合计算，以获取车辆当前的定位数据；其中，中央处理器获取车辆当前的定位数据的过程依次包括如下步骤：
(1)设获取的GPS定位数据为(xGPS,yGPS,zGPS)，GPS信号强度值为pGPS，GPS信号强度预设阈值为pGPS_door；各路灯分别为L1、L2、L3、L4、...、LN，L1、L2、L3、L4、...、LN的坐标分别为(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)、(x4,y4,z4)、...、(xN,yN,zN)，在时间段T内接收到的光信号强度值分别为p11,p12,p13,…,p1M；p21,p22,p23,…,p2M；p31,p32,p33,…,p3M；…；pN1,pN2,pN3,…,pNM；车辆在t时刻的速度为vt，车辆的定位数据为(xR,yR,zR)，N≥4，M≥1，且M∈N+；
(2)当GPS信号强度值pGPS高于GPS信号强度预设阈值pGPS_door时，则以获取的GPS定位数据(xGPS,yGPS,zGPS)为车辆最终的定位数据；否则，执行步骤(3)；
(3)根据车辆的当前速度vt，判断当前速度vt低于预设速度阈值v'时，则以获取的GPS定位数据(x′GPS,y′GPS,z′GPS)为车辆最终的定位数据；否则，执行步骤(4)；
(4)根据在时间段T内接收到的各路灯的光信号强度值，计算每个路灯发出的光信号强度值的信号强度均方根值pi：
其中，pi表示路灯Li发出的光信号强度值的均方根值，pij表示路灯Li发出的某一个光信号强度值；
(5)根据接收到的各路灯的光信号强度均方根值的降序序列p1、p2、p3、p4、...、pN，选取光信号强度均方根值大小位于前四位的值p1、p2、p3和p4；
(6)根据接收的各路灯的光信号强度均方根值p1、p2、p3和p4，分别获取路灯L1、L2、L3和L4到车辆的距离d1、d2、d3和d4：
其中，pi为路灯Li发出的光信号强度均方根值，n是路径损耗指数，ξ为满足高斯分布的随机数，di为路灯Li到车辆的距离，d0为参考距离，p0为距离车辆d0处的光信号强度值，δ为距离估计误差，且i＝1,2,3,4；
(7)根据路灯L1、L2、L3和L4的坐标(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)和(x4,y4,z4)，以及获取的距离d1、d2、d3和d4，计算车辆最终的定位数据(x,y,z)：
(7-1)以三个为一组，对路灯L1、L2、L3和L4进行分组，获得四组路灯组合：L1(x1,y1,z1)、L2(x2,y2,z2)和L3(x3,y3,z3)，L1(x1,y1,z1)、L2(x2,y2,z2)和L4(x4,y4,z4)，L1(x1,y1,z1)、L3(x3,y3,z3)和L4(x4,y4,z4)，L2(x2,y2,z2)、L3(x3,y3,z3)和L4(x4,y4,z4)；
(7-2)根据路灯L1、L2、L3和L4的坐标(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)、(x3,y3,z3)、(x4,y4,z4)及距离d1、d2、d3和d4，分别计算车辆的第一坐标(x′,y′,z′)、第二坐标(x″,y″,z″)、第三坐标(x″′,y″′,z″′)和第四坐标(x″″,y″″,z″″)以及各距离对应的权重系数ω1、ω2、ω3和ω4，其中，
(7-3)根据分别获取的车辆的第一坐标(x′,y′,z′)、第二坐标(x″,y″,z″)、第三坐标(x″′,y″′,z″′)和第四坐标(x″″,y″″,z″″)、以及各距离对应的权重系数，计算车辆最终的定位数据(x,y,z)；其中，
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