CN106708052A - 一种基于磁导航的多传感器融合智能车 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于磁导航的多传感器融合智能车,包括车载传感器系统、运行车道和快速通信系统,所述车载传感器包括磁传感器、激光传感器、超声波传感器、激光雷达和摄像头,所述运行车道上埋设有磁钉,智能车通过快速通信系统与地面进行通信。本发明的有益效果为:结构简单、建设成本低,成功将磁导航应用于智能车。
Description
技术领域
本发明涉及智能车技术领域,具体涉及一种基于磁导航的多传感器融合智能车。
背景技术
磁导航感知预先埋设在道路中的磁钉的磁信号或者电线产生的电磁信号。磁导航相对于其他种类的导航方式,虽然对基础交通设施要求比较高,需要预先铺设特定的道路,并在道路沿线埋设磁钉或者电线,实施过程相比上述其他几种导航方式稍显繁琐,但是其技术更加成熟可靠,且不受风沙、大雪等自然条件的影响,
发明内容
针对上述问题,本发明旨在提供一种基于磁导航的多传感器融合智能车。
本发明的目的采用以下技术方案来实现:
提供了一种基于磁导航的多传感器融合智能车,包括车载传感器系统、运行车道和快速通信系统,所述车载传感器包括磁传感器、激光传感器、超声波传感器、激光雷达和摄像头,所述运行车道上埋设有磁钉,智能车通过快速通信系统与地面进行通信。
本发明的有益效果为:结构简单、建设成本低,成功将磁导航应用于智能车。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构连接示意图。
附图标记:
车载传感器系统1、运行车道2、快速通信系统3。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1,一种基于磁导航的多传感器融合智能车,包括车载传感器系统1、运行车道2和快速通信系统3,所述车载传感器1包括磁传感器、激光传感器、超声波传感器、激光雷达和摄像头,所述运行车道2上埋设有磁钉,智能车通过快速通信系统3与地面进行通信。
本实施例结构简单、建设成本低,成功将磁导航应用于智能车。
优选地,所述磁传感器分为前后两组,每组磁传感器分别等间距安装在智能车的前端和后端。
本优选实施例实现了智能车精确导航。
优选地,快速通信系统3包括车载天线、分布式基站子系统和小区切换子系统,每个基站子系统包括一个基带处理单元和多个射频处理单元,基带处理单元和射频处理单元通过光纤进行连接,射频处理单元沿公路线设置,信号通过光纤从基带处理单元到达射频处理单元,车载天线与射频处理单元进行无线通信,所述小区切换子系统用于实现基站之间的通信切换。
本优选实施例构建了适用于多传感器融合智能车高速移动时的通信系统,其中基带处理单元和射频处理单元通过光纤进行连接,提高了多传感器融合智能车在获取信息过程中的传输错误,提高了智能车和外界的通信能力。
优选地,所述车载天线与射频处理单元的无线通信,包括建立信道模型,计算有效吞吐量和确定链路自适应传输方式;
所述建立信道模型,同时考虑信道中的大尺度路径衰落和小尺度多径衰落,车地链路之间接收信噪比的概率密度函数f(γ)可表示为:
公式中,γ为车地链路的接收信噪比,l为小尺度多径衰落因子,l∈[5dB,7dB],I0[·]为第一类第n阶修正贝塞尔函数,P为射频处理单元的发射功率,QE(d)为大尺度路径损耗,N为仅考虑大尺度损耗下的噪声功率,P、QE(d)、N单位均为dB,其中,QE(d)=150+20ln(fc)+22ln(d),
公式中,d为车载天线与射频处理单元距离,单位是m,fc为载波频率,单位是Hz。
本优选实施例同时考虑了多传感器统合智能车在通信过程中信道中的大尺度路径衰落和小尺度多径衰落,获取了更为准确的信道模型,保证了多传感器融合智能车的行驶稳定性,提高了多传感器融合智能车的生存能力。
优选的,计算有效吞吐量,通过在车地通信链路两端采用MIMO技术实现,假定车地链路的接收信噪比为γ,则系统的有效传输速率为:
公式中,k1为常数,m为复用增益,Lt+w为通信协议中链路层帧头和帧尾的总长,Lz为链路层的帧长;
对应的帧错误率表示为:
公式中,Mf为发射天线数目,Mj为接收天线数目;
现在假定系统初始传输的接收信噪比γ1,第n次传输的接收信噪比为γn,那么当系统最大允许传输次数为Nm时,系统有效吞吐量的期望可表示为:
公式中,是经过n次传输之后系统可获得的最大有效吞吐量;
是一个帧在前n-1次没有传输成功,而在第n次传输成功的概率,其中,
本优选实施例采用MIMO技术,有效提升了多传感器统合智能车的通信能力和整体性能,通过选择合适的帧长度,能够有效降低多传感器融合智能车在通信过程中的帧错误率和增加系统的吞吐量,保证了多传感器融合智能车的通信效率。
优选的,所述确定自适应传输方式,包括:基于部分可观测马尔可夫判决模型,以有效吞吐量为优化目标,在给定的目标误帧率GKtar下,选择合适的自适应传输参数{m,Lz}以最大化系统的收益,最佳链路自适应传输问题建模为:使得,
公式中,T为总的决策时期,XD(m(t),Lz(t))为决策时刻t的瞬时收益函数。
本优选实施例中多传感器统合智能车上的车载天线处于高速运动中,车地链路的信道状态不断变化,自适应传输方式中,链路自适应传输参数能够不断进行调整以适应实际需求,提升了多传感器融合智能车的适应能力。
优选的,所述小区切换子系统用于采用改进的切换方式实现基站之间的通信切换。所述改进的切换方式包括:
步骤一:测量当前服务小区和各临近小区的接收信号强度RSRP值和信道质量RSRQ值;
步骤二:选择符合判定条件的各临近小区,所述判定条件的判定公式为:
min{-maxTE(i),RSRP(ψ)i-RSRP(D)i+LG}>0
式中,ΔRSRP(i)ψD表示i时刻的临近小区ψ的RSRP值与当前服务小区D的RSRP值的差值,其中TE(i)为i时刻的切换迟滞门限值,RSRP(ψ)i为i时刻的符合判定条件的临近小区的接收信号强度RSRP值,RSRP(D)i为i时刻的当前服务小区D的RSRP值;
步骤三:在符合判定条件的各临近小区中选择最优的临近小区触发切换。
本优选实施例保证了多传感器融合智能车连续通信,采用改进的切换方式实现基站之间的通信切换,设定判定条件选择符合的临近小区,再从中选择最优的临近小区触发切换减少了切换次数,提高了多传感器融合智能车在基站切换过程中的切换成功率,保证了多传感器融合智能车通信性能。
优选的,所述在符合判定条件的各临近小区中选择最优的临近小区触发切换,包括:
步骤一:测量符合判定条件的各临近小区的资源变化率及各临近小区到当前服务小区的距离;
步骤二:按照下列公式计算符合判定条件的临近小区的切换可靠度NZ(ψ):
其中,A、B为设定的权值,为符合判定条件的临近小区的资源变化率,为i时刻的符合判定条件的临近小区的接收信号强度RSRP值,为符合判定条件的临近小区到当前服务小区的距离,B1、B2为设定的权值,B1+B2=1;
步骤三:选取切换可靠度Γ(ψ)最大的临近小区触发切换。
本优选实施例能够使多传感器统合智能车获取最优的通信能力,具体地,通过切换可靠度的计算选择最优的临近小区触发切换,考虑了小区资源变化率和与当前服务小区之间的距离,从而能够实现最优的临近小区的选择,进一步提高了多传感器融合智能车在基站切换过程中的切换成功率,保证了多传感器融合智能车通信性能。
优选的,设定所述i时刻的切换迟滞门限值TE(i)的计算公式设定为:
公式中,α和β为TE(i)值的上限和下限,υ为TE(i)达到上限α时的RSRQ值,当RSRQ值小于υ值时TE(i)开始减小,η和n为调整TE(i)值随RSRQ值减小而减小的速度和轨迹参数。
本优选实施例能够增强多传感器统合智能车的环境适应能力,对i时刻的切换迟滞门限值TE(i)进行设定,使TE(i)值与RSRP(D)i值相互联系,从而可以根据每个基站所处环境的不同和基站本身的硬件设施更加灵活地配置TE(i),提高了所述符合判定条件的各临近小区对不同环境的适应能力。
将本发明基于磁导航的多传感器融合智能车的导航时间、导航精度和导航成本同现有智能车进行对比,本发明有益效果如下表所示:
导航时间降低 | 导航精度提高 | 导航成本降低 |
15% | 25% | 27% |
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (4)
1.一种基于磁导航的多传感器融合智能车,其特征是,包括车载传感器系统、运行车道和快速通信系统,所述车载传感器包括磁传感器、激光传感器、超声波传感器、激光雷达和摄像头,所述运行车道上埋设有磁钉,智能车通过快速通信系统与地面进行通信。
2.根据权利要求1所述的一种基于磁导航的多传感器融合智能车,其特征是,所述磁传感器分为前后两组,每组磁传感器分别等间距安装在智能车的前端和后端。
3.根据权利要求2所述的一种基于磁导航的多传感器融合智能车,其特征是,快速通信系统包括车载天线、分布式基站子系统和小区切换子系统,每个基站子系统包括一个基带处理单元和多个射频处理单元,基带处理单元和射频处理单元通过光纤进行连接,射频处理单元沿公路线设置,信号通过光纤从基带处理单元到达射频处理单元,车载天线与射频处理单元进行无线通信,所述小区切换子系统用于实现基站之间的通信切换。
4.根据权利要求3所述的一种基于磁导航的多传感器融合智能车,其特征是,所述车载天线与射频处理单元的无线通信,包括建立信道模型,计算有效吞吐量和确定链路自适应传输方式;
所述建立信道模型,同时考虑信道中的大尺度路径衰落和小尺度多径衰落,车地链路之间接收信噪比的概率密度函数f(γ)可表示为:
公式中,γ为车地链路的接收信噪比,l为小尺度多径衰落因子,l∈[5dB,7dB],I0[·]为第一类第n阶修正贝塞尔函数,P为射频处理单元的发射功率,QE(d)为大尺度路径损耗,N为仅考虑大尺度损耗下的噪声功率,P、QE(d)、N单位均为dB,其中,QE(d)=150+20ln(fc)+22ln(d),
公式中,d为车载天线与射频处理单元距离,单位是m,fc为载波频率,单位是Hz。
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