CN107976198B - 利用云端结合的道路匹配提升惯导性能的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种利用云端结合的道路匹配提升惯导性能的方法，包括以下步骤：步骤1，提取GPS定位精度较差区域的地图数据；步骤2，初始化设备端地图数据；步骤3，进行本地模式判别；步骤4，进行服务端道路匹配。本发明采用云、端结合的道路匹配模式，减少端上地图数据装载占用空间较大的问题，同时利用服务端数据帮助设备端在VDR推算过程中决策是否需要重新初始化推算过程，从而提升VDR性能。

Description

利用云端结合的道路匹配提升惯导性能的方法
技术领域
本发明涉及导航定位技术领域，具体涉及一种利用云端结合的道路匹配提升惯导性能的方法。
背景技术
GPS(Global Positioning System，全球定位系统)定位精度与环境密切相关，在城市复杂环境下，由于遮挡、多径效应等不可避免的因素存在，GPS定位精度往往达到10-20m甚至更多，而使用VDR(Vehicle Dead Reckoning，车载航位推算)做航位推算，可在一定距离内修复GPS定位偏差；使用道路匹配(Map Matching，将行车轨迹的经纬度采样序列与数字地图路网匹配的过程)也可以在行车状态下将GPS定位点纠正至道路所在经纬度点。然而VDR推算精度误差随时间推移会不断发散直至不可用状态。
在现有技术方案中，设备端存储空间有限，不能存储大量的地图数据，在某些区域无法有效进行道路匹配过程，若纯粹请求服务端得到道路匹配结果则会消耗端上数据流量并在网络不佳情况下影响性能，同时道路匹配结果并不作为VDR推算中的决策因素而影响推算初始化过程。
发明内容
本发明在VDR推算过程中，使用道路匹配得出纠正后经纬度与VDR推算出的经纬度二者偏差较大，超过一定阈值(例如大于30m，具体数值可做上下浮动调整)，则能帮助VDR加快判断不可用状态，从而重新初始化VDR推算状态，提升惯导性能。同时，本发明通过云、端结合的道路匹配算法，解决了设备端存储空间不足与流量限制对道路匹配性能的影响的技术问题。
本发明采用的技术方案如下：
一种利用云端结合的道路匹配提升惯导性能的方法，包括以下步骤：
步骤1，提取GPS定位精度较差区域的地图数据；
步骤2，初始化设备端地图数据；
步骤3，进行本地模式判别；
步骤4，进行服务端道路匹配。
进一步地，所述步骤1中GPS定位精度较差区域包括遮挡严重的区域或者特殊区域。
进一步地，所述遮挡严重的区域包括隧道或者高架。
进一步地，所述特殊区域是通过对城市3D模型进行分析，得出楼宇密集区域或者定位点漂移较大区域。
进一步地，所述步骤2具体包括以下步骤：
初始化设备端地图数据时，根据用户请求的经纬度，得到用户所在省市，更新用户所在省市地图数据。
进一步地，所述步骤3具体包括以下步骤：
对设备端地图数据经纬度做GeoHash索引，如果当前经纬度在设备端地图数据内，且设备端道路匹配算法对当前经纬度进行纠偏后的经纬度落在设备端地图数据对应的道路上，可信度在阈值范围内，则进行本地道路匹配。
进一步地，如果可信度超出阈值或者当前经纬度不在设备端地图数据内，则请求服务端，进行服务端道路匹配。
进一步地，所述步骤4具体包括以下步骤：
服务端进行道路匹配返回纠偏后的经纬度，同时记录请求经纬度、原始GPS经纬度与纠偏后的经纬度距离误差，提取定位点漂移较大的区域，加入到特殊区域的地图中，等待下次设备启动后更新至设备端地图数据。
进一步地，通过道路匹配帮助设备端VDR推算决策是否重置，具体步骤如下：
原始GPS经纬度Pgps，设备端进行VDR推算得到经纬度Pvdr，道路匹配得到经纬度Pmm，Dgps-vdr与Dgps-mm分别表示Pgps到Pvdr的绝对平面误差和Pgps到Pmm的绝对平面误差，可得：
d＝Max(Dgps-vdr，Dgps-mm)
设置阈值α，当d＞α时，进行服务端请求，得到以Pgps为圆心，γ为半径的区域内所有的道路匹配请求误差RMSE值σ，平均值μ，其中σ和μ满足正态分布：
Figure BDA0001461704640000031
如果d＞3σ，则设备端重置VDR推算决策；若重置后不满足推算条件，则停止推算，使用道路匹配结果作为纠偏后的经纬度值。
进一步地，所述道路匹配为本地道路匹配或者服务端道路匹配。
本发明的有益效果在于，平衡了设备端存储空间与流量的制约影响，并将道路匹配结果作为VDR推算的输入参数，帮助决策是否重置推算状态，有效提升了定位体验。
附图说明
图1是本发明云、端结合的道路匹配模式流程图。
具体实施方式
本发明提供了一种利用云端结合的道路匹配提升惯导性能的方法，即采用云(服务端)、端(设备端)结合的道路匹配模式，减少端上地图数据装载占用空间较大的问题，同时利用服务端数据帮助设备端在VDR推算过程中决策是否需要重新初始化推算过程，从而提升VDR性能。下文中，结合附图和实施例对本发明作进一步阐述。
图1是本发明云、端结合的道路匹配模式流程图，包括以下步骤：
步骤1，按省市提取隧道、高架、特殊区域地图数据：
VDR主要在GPS定位精度较差(根据GPS定位自带的指标，比如HDOP(水平位置精度因子)大于10、信噪比小于20db、卫星数少于4颗判断，或VDR推算位置与GPS位置残差大于200)时体现效果，通过推算对GPS位置纠偏，隧道、高架属于遮挡严重的区域，特殊区域则是通过对城市3D模型进行分析，得出楼宇密集区域或根据用户历史道路匹配请求、众包等方式得出的定位点漂移较大(大于30m)区域。仅仅提取这些区域的地图数据，可满足绝大部分道路匹配应用场景，并大大减少设备端地图数据大小。
步骤2，初始化设备地图数据
设备出厂时有不集成地图数据、集成全部地图数据、集成部分省市地图数据三种选择，进行地图更新时，根据用户请求经纬度，得到用户所在省市，可只更新该省市地图，减少数据传输量。
步骤3，本地模式判别方法
对设备端地图数据经纬度(坐标点)点做GeoHash(一种地理信息编码方式)索引，若当前坐标点在本地地图范围内，且设备端道路匹配算法对当前经纬度进行纠偏后的坐标点可落在本地地图对应的道路上、可信度在阈值范围(大于0.75，可信度范围为[0，1]，其中0位绝对不可信，1为绝对可信)内，则进行本地道路匹配，直至可信度超出阈值或当前坐标点不在本地地图范围内，则请求服务端，进行服务端道路匹配。
其中可信度计算公式为：
纠偏后经纬度与GPS经纬度残差区间(0，1000]，记1000为Δ，当前残差为ε，可信度θ为：
Figure BDA0001461704640000041
若ε＞1000时，θ为0。
步骤4，服务端道路匹配：
服务端进行道路匹配返回纠偏后的经纬度信息，同时记录请求经纬度、原始GPS经纬度与纠偏后经纬度距离误差，积累大量设备请求后，提取漂移较大(例如大于30m)区域，加入特殊区域的地图中，等待下次设备启动后更新至设备端地图数据集。
道路匹配帮助设备端VDR推算决策是否进行重置步骤如下：
原始GPS坐标点(经纬度)Pgps，设备端进行VDR推算得到坐标点Pvdr，道路匹配得到坐标点(本地模式或服务端模式)Pmm，Dgps-vdr与Dgps-mm分别表示Pgps到Pvdr的绝对平面误差和Pgps到Pmm的绝对平面误差，可得：
d＝Max(Dgps-vdr，Dgps-mm)
设置阈值α(大于10m)，当d＞α时，进行服务端请求，得到以Pgps为圆心，γ(1km)为半径的区域内所有的道路匹配请求误差RMSE(均方根误差)值σ，平均值μ，请求次数n，其中σ和μ满足正态分布：
Figure BDA0001461704640000051
若d＞3σ则设备端重置VDR推算状态，若重置后不满足推算条件，则停止推算，使用道路匹配结果作为纠偏后的经纬度值。
优选地，本发明在具体实施过程采用Java语言。
本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (6)

1.一种利用云端结合的道路匹配提升惯导性能的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，提取GPS定位精度较差区域的地图数据；
步骤2，初始化设备端地图数据；
对设备端地图数据经纬度做GeoHash索引，如果当前经纬度在设备端地图数据内，且设备端道路匹配算法对当前经纬度进行纠偏后的经纬度落在设备端地图数据对应的道路上，可信度在阈值范围内，则进行本地道路匹配；
如果可信度超出阈值或者当前经纬度不在设备端地图数据内，则请求服务端，进行服务端道路匹配；
所述的服务端进行道路匹配返回纠偏后的经纬度，同时记录请求经纬度、原始GPS经纬度与纠偏后的经纬度距离误差，提取定位点漂移较大的区域，加入到特殊区域的地图中，等待下次设备启动后更新至设备端地图数据；
通过道路匹配帮助设备端VDR推算决策是否重置，具体步骤如下：
原始GPS经纬度Pgps，设备端进行VDR推算得到经纬度Pvdr，道路匹配得到经纬度Pmm，Dgps-vdr与Dgps-mm分别表示Pgps到Pvdr的绝对平面误差和Pgps到Pmm的绝对平面误差，可得：
d＝Max(Dgps-vdr,Dgps-mm)
设置阈值α，当d＞α时，进行服务端请求，得到以Pgps为圆心，γ为半径的区域内所有的道路匹配请求误差RMSE值σ，平均值μ，其中σ和μ满足正态分布：
Figure FDA0002821575830000011
如果d＞3σ，则设备端重置VDR推算决策；若重置后不满足推算条件，则停止推算，使用道路匹配结果作为纠偏后的经纬度值。
2.如权利要求1所述的一种利用云端结合的道路匹配提升惯导性能的方法，其特征在于，所述步骤1中GPS定位精度较差区域包括遮挡严重的区域或者特殊区域。
3.如权利要求2所述的一种利用云端结合的道路匹配提升惯导性能的方法，其特征在于，所述遮挡严重的区域包括隧道或者高架。
4.如权利要求2所述的一种利用云端结合的道路匹配提升惯导性能的方法，其特征在于，所述特殊区域是通过对城市3D模型进行分析，得出楼宇密集区域或者定位点漂移较大区域。
5.如权利要求1所述的一种利用云端结合的道路匹配提升惯导性能的方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤：
初始化设备端地图数据时，根据用户请求的经纬度，得到用户所在省市，更新用户所在省市地图数据。
6.如权利要求1所述的一种利用云端结合的道路匹配提升惯导性能的方法，其特征在于，所述道路匹配为本地道路匹配或者服务端道路匹配。
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