CN108180921A - 利用gps数据的ar-hud导航系统及其导航方法 - Google Patents

利用gps数据的ar-hud导航系统及其导航方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种利用GPS数据的AR‑HUD导航系统，该系统将GPS的火星坐标转化为路径点；形成路径规划曲线并获取关键节点；将GPS映射到路径规划曲线上，得出车辆的当前位置；计算获得每一时刻的GPS车辆位置；根据实时的车速信息预测出每一时刻的车辆位置；获得每一时刻最优的车辆位置；每当获取新的GPS定位数据时，将车辆的当前位置与最优车辆位置比较，当差异超过阈值，则重置最优车辆位置，使其等于当前位置；将获得的位置数据映射到路径规划曲线上判定路径种类以及至下一个关键节点的距离；将结果输出，生成导航动画。本发明还公开了一种用GPS数据的AR‑HUD导航方法。本发明对GPS误差、低刷新频率、低实时性做补偿优化，本发明具连续性、高精度以及高实时性。

Description

利用GPS数据的AR-HUD导航系统及其导航方法
技术领域
本发明涉及汽车领域，特别是涉及一种利用GPS数据的AR-HUD导航系统。本发明还涉及一种利用GPS数据的AR-HUD导航方法。
背景技术
AR-HUD即增强现实抬头显示系统，该AR-HUD系统需要根据GPS实时定位数据，生成导航用的AR动画，显示在驾驶员的可视区域内，动画需要与真实的道路曲线、方向等贴合，为驾驶员提供准确的行驶方向指引。
因此，AR-HUD系统对信号的实时性、连续性、以及精度具有很高的要求。而传统的车载导航(GPS)主要存在以下几大缺陷：
1.GPS数据无法直接给出完成的规划路径，只能提供许多离散的点；
2.这些离散点，是火星坐标的经纬度坐标值，无法直接用于空间立体图像的制作；
3.GPS无法给出每个路段的直行、转弯、掉头的区分信号；
4.GPS实时定位只能给出当前时刻车辆的经纬度坐标，无法与规划路径关联起来；
5.GPS定位的车辆位置偏差较大，目前的车载GPS系统误差一般在1米到10米之间，这样的误差会很大程度上减弱导航提示动画的准确性与稳定性；
6.GPS信号的更新频率较低，车载GPS信号的更新频率一般在1次/秒左右，远达不到显示动画的实时性需求，对于显示系统而言，其画面的更新频率至少需要在20次/秒以上；
7.导航会有各种特殊场景，例如车辆偏航、失去GPS信号等等，现有AR-HUD系统缺少能适应各种特殊情况的导航场景；
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种利用GPS数据实时生成导航路径，并且在利用GPS数据实时生成导航路径时能对GPS数据进行实时定位误差补偿的AR-HUD导航系统。
为解决上述技术问题，本发明提供一种利用GPS数据的AR-HUD导航系统，采用以下步骤利用GPS数据导航：
1)将GPS提供的路径规划离散点的火星坐标，转换为三维立体场景中的坐标点，称之为路径点；
2)对路径点做筛选，删除一些过密的点，留下有效的路径点。
所谓“过密”是指点与点之间的距离过近的情况，至于多么近才算过密，这是个自定义的参数，可调整，这样可在不影响最终结果的基础上减少计算量；
3)根据GPS给出的每个路径点的位置以及其前后两个相邻的路径点进行平滑处理从而将折线段变为平滑的曲线段，并且根据转向角大小划分出不同的路径节点类型；
4)将路径点拟合为多个曲线段后，将多个曲线段连接形成路径规划曲线；
比如将3个路径点连接形成一个曲线段，形成多个曲线段后将多个曲线段连接形成路径规划曲线。
5)当接收到GPS定位数据时，将GPS提供的实时定位的火星坐标转换为三维立体场景中的坐标点，并将其映射到路径规划曲线上，得出车辆的当前位置；
6)在GPS更新间隔内，根据前一次的GPS定位数据与实时的车速信息，计算获得每一时刻的GPS车辆位置；
7)根据实时的车速信息预测出每一时刻的车辆位置；
8)结合卡尔曼滤波与高斯分布算法，对步骤6)、步骤7)得出的2种车辆位置做加权，获得每一时刻最优的车辆位置；
9)每当获取新的GPS定位数据时，将步骤8)、步骤5)取得的位置数据作比较，当差异超过阈值，则重置步骤8)取得的最优车辆位置数据，使其等于步骤5)的取得的位置数据；
10)将步骤5)获得的位置数据映射到路径规划曲线上；
11)判定当前车辆所处位置的路径种类，以及至下一个关键节点的距离；
根据当前车辆映射到规划路径上的位置，以及该位置至下一个关键节点(关键节点为左转弯、右转弯或者掉头)的距离，判断当前车辆是否处于直行阶段、直行待转阶段还是正在转弯阶段或掉头。若该车辆的位置距离下一个关键节点的距离大于设定阈值则认为车辆处于直行阶段；若小于设定阈值则认为车辆进入直行待转阶段，车辆即将转弯或者掉头；若车辆已经处于关键节点前后一定距离内(同样为事先设定的阈值)，则车辆处于转弯或掉头过程中。
12)生成与步骤11)对应的实时AR导航动画输出显示。
其中，步骤3)中所述路径规划曲线符合下述要求：
a)整条曲线不存在折线段；
b)整条曲线能按一定的规则划分为多个曲线段；
c)能将每条曲线段中的参数量化；
其中，步骤c)中所述参数包括长度、角度和方向。
其中，步骤4)中所述关键节点包括直行节点、转弯节点和掉头节点；
本发明提供一种利用GPS数据的AR-HUD导航方法，包括以下步骤：
1)将GPS提供的路径规划离散点的火星坐标，转换为三维立体场景中的坐标点，称之为路径点；
2)对路径点做筛选，删除一些过密的点，留下有效的路径点,过密的判断条件是一个自由定义的距离参数；
3)根据GPS给出的每个路径点的位置以及其前后两个相邻的路径点进行平滑处理从而将折线段变为平滑的曲线段，并且根据转向角大小划分出不同的路径节点类型；
4)将路径点拟合为多个曲线段后，将多个曲线段连接形成路径规划曲线；
5)当接收到GPS定位数据时，将GPS提供的实时定位的火星坐标转换为三维立体场景中的坐标点，并将其映射到路径规划曲线上，得出车辆的当前位置；
6)在GPS更新间隔内，根据前一次的GPS定位数据与实时的车速信息，计算获得每一时刻的GPS车辆位置；
7)根据实时的车速信息预测出每一时刻的车辆位置；
8)结合卡尔曼滤波与高斯分布算法，对步骤6)、步骤7)得出的2种车辆位置做加权，获得每一时刻最优的车辆位置；
9)每当获取新的GPS定位数据时，将步骤8)、步骤5)取得的位置数据作比较，当差异超过阈值，则重置步骤8)取得的最优车辆位置数据，使其等于步骤5)的取得的位置数据；
10)将步骤5)获得的位置数据映射到路径规划曲线上；
11)判定当前车辆所处位置的路径种类，以及至下一个关键节点的距离；
12)生成与步骤11)对应的实时AR导航动画。
其中，步骤3)中所述路径规划曲线符合下述要求：
a)整条曲线不存在折线段；
b)整条曲线能按一定的规则划分为多个曲线段；
c)能将每条曲线段中的参数量化；
其中，步骤c)中所述参数包括长度、角度和方向。
其中，步骤4)中所述关键节点包括直行节点、转弯节点和掉头节点；
本发明将车载GPS发送过来的经纬度坐标，转换成可供AR-HUD导航功能使用的数据。本发明一直在能以0.05秒/次(获取实时车速的时间间隔)的高频率对车辆做实时位置计算，由于结合了实际的车速信息，对GPS的误差做了一定程度的补偿；此外，由于每一时刻都能精确的计算得出车辆在规划路径曲线上的位置，所以车辆实时所处的路段特征、距离下一个转弯/掉头路口的距离，等信息都能够精确的获得；能满足正常导航、车辆偏航、以及暂时性失去GPS信号(例如在隧道行驶过程中)等场景下的导航提示功能；本发明对GPS的误差、低刷新频率、低实时性做补偿优化，使得最终的导航动画能够具有更好的连续性、高精度以及高实时性。本发明得到的实时输出信号能够很好的配合AR-HUD的导航动画显示，给驾驶者提供及时、准确、连贯的导航提示动画。
附图说明
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：
图1是本发明AR-HUD导航系统的工作流程示意图。
图2-图4是路径节点处理示意图。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供一种利用GPS数据的AR-HUD导航系统，采用以下步骤利用GPS数据导航：
1)将GPS提供的路径规划离散点的火星坐标，转换为三维立体场景中的坐标点，称之为路径点；
参考图2所示，转换过程如下：
a)已知每个坐标点的经纬度，通过Android系统内自带的距离计算函数计算出每一个点与第一个点的距离；
b)将第一个点作为三维坐标系内的原点，即它的坐标为(0,0,0)；
c)随后，利用每个点与原点的经纬度坐标以及与原点的距离，通过一定的算法计算出每个点在三维坐标系内的坐标值，具体计算过程如下；
d)假设原点的经度坐标为Jref，纬度坐标为Wref；除原点之外的路径点的经度坐标为Jp，纬度坐标是Wp，距离原点的距离为Dp，这些值都已知，要计算求得每个点在三维坐标系内的坐标为(xp,0,zp)；(y轴代表高度，可忽略不计，值始终是0)
e)首先，计算得出路径点与原点的经度差ΔJp、纬度差ΔWp；
ΔJp＝Jp-Jref
ΔWp＝Wp-Wref
f)计算出路径点所在纬线长度与赤道长度的比例Rp；
Rp＝Cos(Wp)
g)计算出路径点与原点的连线所对应的夹角角度Ap；
h)由此，便可计算出每个路径点、该路径点所在纬圈的圆心以及原点所组成的扇形，该扇形的单位角度下的的弧度长度Sp；
i)将所有路径点的Rp与Sp做一个加权平均值得到与
j)最后，可计算得出每个路径点的坐标值为：
k)至此，火星坐标到三维立体坐标系内的坐标转换就结束了。
2)对路径点做筛选，删除一些过密的点，留下有效的路径点,过密的判断条件是一个自由定义的距离参数；
3)根据GPS给出的每个路径点的位置以及其前后两个相邻的路径点进行平滑处理从而将折线段变为平滑的曲线段，并且根据转向角大小划分出不同的路径节点类型；参考3所示，将图中的三个路径点Pn-1、Pn和Pn+1称为一个路径节点并且采用内切圆弧的方式消除路径点即拐点Pn，然后根据路径点Pn-1与路径点Pn+1之间的夹角即转向角确定该路径节点的类型。若转向角小于设定的转弯角度阈值，则该节点类型为直行节点，若大于设定的转弯角度阈值而小于掉头转弯角度阈值则该节点称为转弯节点，再根据转弯的方向分为左转弯节点和右转弯节点，而大于掉头转弯角度阈值的路径节点则为掉头节点；
4)将路径点拟合为多个曲线段后，将多个曲线段连接形成路径规划曲线；
5)当接收到GPS定位数据时，将GPS提供的实时定位的火星坐标转换为三维立体场景中的坐标点，并将其映射到路径规划曲线上，得出车辆的当前位置；
6)在GPS更新间隔内，根据前一次的GPS定位数据与实时的车速信息，计算获得每一时刻的GPS车辆位置；
7)根据实时的车速信息预测出每一时刻的车辆位置；
8)结合卡尔曼滤波与高斯分布算法，对步骤6)、步骤7)得出的2种车辆位置做加权，获得每一时刻最优的车辆位置；
通过卡尔曼滤波与高斯分布算法可将车速信号、GPS车辆位置信号与推算得出的车速以及车辆位置结合起来，达到优化其精度的效果，于此同时由于车速信息的引入，提高了数据的更新频率，从原来的1次/秒(GPS的更新频率)提高到了至少20次/秒(车速的更新频率)，不但提高了数据的更新频率与精度，还使得处理后的数据更适用于AR动画的绘制，保证了数据的持续性，使得在某些情况下即便丢失GPS信号，系统依然能够保持正常的运行；
9)每当获取新的GPS定位数据时，将步骤8)、步骤5)取得的位置数据作比较，当差异超过阈值，则重置步骤8)取得的最优车辆位置数据，使其等于步骤5)的取得的位置数据；
10)将步骤5)获得的位置数据映射到路径规划曲线上；
11)判定当前车辆所处位置的路径种类，以及至下一个关键节点的距离；
12)生成与步骤11)对应的实时AR导航动画输出显示。
其中，步骤3)中所述路径规划曲线符合下述要求：
a)整条曲线不存在折线段；
b)整条曲线能按一定的规则划分为多个曲线段；
c)能将每条曲线段中的参数量化，中所述参数包括长度、角度和方向；
本发明提供一种利用GPS数据的AR-HUD导航方法，包括以下步骤：
1)将GPS提供的路径规划离散点的火星坐标，转换为三维立体场景中的坐标点，称之为路径点；
转换过程如下：
a)已知每个坐标点的经纬度，通过Android系统内自带的距离计算函数计算出每一个点与第一个点的距离；
b)将第一个点作为三维坐标系内的原点，即它的坐标为(0,0,0)；
c)随后，利用每个点与原点的经纬度坐标以及与原点的距离，通过一定的算法计算出每个点在三维坐标系内的坐标值，具体计算过程如下；
d)假设原点的经度坐标为Jref，纬度坐标为Wref；除原点之外的路径点的经度坐标为Jp，纬度坐标是Wp，距离原点的距离为Dp，这些值都已知，要计算求得每个点在三维坐标系内的坐标为(xp,0,zp)；(y轴代表高度，可忽略不计，值始终是0)
e)首先，计算得出路径点与原点的经度差ΔJp、纬度差ΔWp；
ΔJp＝Jp-Jref
ΔWp＝Wp-Wref
f)计算出路径点所在纬线长度与赤道长度的比例Rp；
Rp＝Cos(Wp)
g)计算出路径点与原点的连线所对应的夹角角度Ap；
h)由此，便可计算出每个路径点、该路径点所在纬圈的圆心以及原点所组成的扇形，该扇形的单位角度下的的弧度长度Sp；
i)将所有路径点的Rp与Sp做一个加权平均值得到与
j)最后，可计算得出每个路径点的坐标值为：
k)至此，火星坐标到三维立体坐标系内的坐标转换就结束了。
2)对路径点做筛选，删除一些过密的点，留下有效的路径点,过密的判断条件是一个自由定义的距离参数；
2)对路径点做筛选，删除一些过密的点，留下有效的路径点,过密的判断条件是一个自由定义的距离参数；
3)根据GPS给出的每个路径点的位置以及其前后两个相邻的路径点进行平滑处理从而将折线段变为平滑的曲线段，并且根据转向角大小划分出不同的路径节点类型；
参考图2-4所示，将图中的三个路径点Pn-1、Pn和Pn+1称为一个路径节点并且采用内切圆弧的方式消除路径点即拐点Pn，然后根据路径点Pn-1与路径点Pn+1之间的夹角即转向角确定该路径节点的类型。若转向角小于设定的转弯角度阈值，则该节点类型为直行节点，若大于设定的转弯角度阈值而小于掉头转弯角度阈值则该节点称为转弯节点，再根据转弯的方向分为左转弯节点和右转弯节点，而大于掉头转弯角度阈值的路径节点则为掉头节点；
4)将路径点拟合为多个曲线段后，将多个曲线段连接形成路径规划曲线；
5)当接收到GPS定位数据时，将GPS提供的实时定位的火星坐标转换为三维立体场景中的坐标点，并将其映射到路径规划曲线上，得出车辆的当前位置；
6)在GPS更新间隔内，根据前一次的GPS定位数据与实时的车速信息，计算获得每一时刻的GPS车辆位置；
7)根据实时的车速信息预测出每一时刻的车辆位置；
8)结合卡尔曼滤波与高斯分布算法，对步骤6)、步骤7)得出的2种车辆位置做加权，获得每一时刻最优的车辆位置；
通过卡尔曼滤波与高斯分布算法可将车速信号、GPS车辆位置信号与推算得出的车速以及车辆位置结合起来，达到优化其精度的效果，于此同时由于车速信息的引入，提高了数据的更新频率，从原来的1次/秒(GPS的更新频率)提高到了至少20次/秒(车速的更新频率)，不但提高了数据的更新频率与精度，还使得处理后的数据更适用于AR动画的绘制，保证了数据的持续性，使得在某些情况下即便丢失GPS信号，系统依然能够保持正常的运行；
9)每当获取新的GPS定位数据时，将步骤8)、步骤5)取得的位置数据作比较，当差异超过阈值，则重置步骤8)取得的最优车辆位置数据，使其等于步骤5)的取得的位置数据；
10)将步骤5)获得的位置数据映射到路径规划曲线上；
11)判定当前车辆所处位置的路径种类，以及至下一个关键节点的距离；
12)生成与步骤11)对应的实时AR导航动画。
其中，步骤3)中所述路径规划曲线符合下述要求：
a)整条曲线不存在折线段；
b)整条曲线能按一定的规则划分为多个曲线段；
c)能将每条曲线段中的参数量化，所述参数包括长度、角度和方向。
假设从导航起点为A，终点为B，从起点A开始会经过5秒钟的直行路段，接着一个左转弯，再经过2秒钟的直行路段，到达终点B。针对这一导航场景，本发明的实现过程如下：
1、导航开始前的路径规划：
1-1)从车载导航模块获取路径规划的离散点；
1-2)将这些离散点的经纬度坐标转换成三维空间坐标系内的坐标点(路径点)。
1-3)筛选路径点，将相邻距离过近的路径点去除；
1-4)将剩下的路径点，把相邻的3个点作为一组(如9个点则有3组)，作为一段曲线段(曲线段的划分可根据实际情况灵活设置)，每段曲线段都由一条直线加一条圆弧组成，其直线、圆弧的长度、方向、角度、半径等都可通过计算得出；
1-5)通过以上4步得到的曲线，可以清楚地知道其每一段直线段与圆弧的转换节点、每个弯道的角度、方向，由此判断出直行路段、弯道、左转节点、右转节点、掉头节点等等。
2、导航过程中的实时定位：
在0时刻：
2-1)通过GPS获得车辆在起点A处的经纬度坐标，通过步骤1-2)的方式可获得A处对应三维空间坐标系内的坐标点；
2-2)把A处坐标点映射到规划路径曲线上；(此刻，显示前方直行的导航提示)
每当获取车速信息的时刻(假设时间间隔0.05秒/次)：
2-3)根据上一时刻的车辆位置、此刻的车速，利用卡尔曼滤波与高斯算法，计算得出此刻最优的车辆位置，将其映射到规划路径曲线上的某一点；
每当通过GPS获取新的车辆经纬度坐标时(假设时间间隔为1秒/次):
2-4)执行步骤2-1)、2-2)获得了GPS信号对应的规划路径曲线上的某个点；
2-5)步骤2-3)、2-4)同时执行可能得到2个不同的点，计算2个点之间的差异，当超过阈值时，重置步骤2-3)计算出来的点，使之等于步骤2-4)计算出的点。
当车辆偏航时：
重新执行步骤1-1)到1-5)的过程，拟合出新的规划路径曲线。
当到达终点B处时：
终止以上所有计算过程，导航结束。
以上通过具体实施方式和实施例对本发明进行了详细的说明，但这些并非构成对本发明的限制。在不脱离本发明原理的情况下，本领域的技术人员还可做出许多变形和改进，这些也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种利用GPS数据的AR-HUD导航系统，其特征在于，采用以下步骤利用GPS数据导航：
1)将GPS提供的路径规划离散点的火星坐标，转换为三维立体场景中的坐标点，称之为路径点；
2)对路径点做筛选，删除一些过密的点，留下有效的路径点,过密的判断条件是一个自由定义的距离参数；
3)根据GPS给出的每个路径点的位置以及其前后两个相邻的路径点进行平滑处理从而将折线段变为平滑的曲线段，并且根据转向角大小划分出不同的路径节点类型；
4)将路径点拟合为多个曲线段后，将多个曲线段连接形成路径规划曲线；
5)当接收到GPS定位数据时，将GPS提供的实时定位的火星坐标转换为三维立体场景中的坐标点，并将其映射到路径规划曲线上，得出车辆的当前位置；
6)在GPS更新间隔内，根据前一次的GPS定位数据与实时的车速信息，计算获得每一时刻的GPS车辆位置；
7)根据实时的车速信息预测出每一时刻的车辆位置；
8)结合卡尔曼滤波与高斯分布算法，对步骤6)、步骤7)得出的2种车辆位置做加权，获得每一时刻最优的车辆位置；
9)每当获取新的GPS定位数据时，将步骤8)、步骤5)取得的位置数据作比较，当差异超过阈值，则重置步骤8)取得的最优车辆位置数据，使其等于步骤5)的取得的位置数据；
10)将步骤5)获得的位置数据映射到路径规划曲线上；
11)判定当前车辆所处位置的路径种类，以及至下一个关键节点的距离；
12)生成与步骤11)对应的实时AR导航动画输出显示。
2.如权利要求1所述利用GPS数据的AR-HUD的导航系统，其特征在于：步骤3)中所述路径规划曲线符合下述要求：
a)整条曲线不存在折线段；
b)整条曲线能按划分为多个曲线段；
c)能将每条曲线段中的参数量化。
3.如权利要求2所述利用GPS数据的AR-HUD的导航系统，其特征在于：步骤c)中所述参数包括长度、角度和方向。
4.如权利要求1所述利用GPS数据的AR-HUD的导航系统，其特征在于：步骤3)中所述关键节点包括左转节点、右转节点和掉头节点。
5.一种利用GPS数据的AR-HUD导航方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)将GPS提供的路径规划离散点的火星坐标，转换为三维立体场景中的坐标点，称之为路径点；
2)对路径点做筛选，删除一些过密的点，留下有效的路径点,过密的判断条件是一个自由定义的距离参数；
3)根据GPS给出的每个路径点的位置以及其前后两个相邻的路径点进行平滑处理从而将折线段变为平滑的曲线段，并且根据转向角大小划分出不同的路径节点类型；
4)将路径点拟合为多个曲线段后，将多个曲线段连接形成路径规划曲线；
5)当接收到GPS定位数据时，将GPS提供的实时定位的火星坐标转换为三维立体场景中的坐标点，并将其映射到路径规划曲线上，得出车辆的当前位置；
6)在GPS更新间隔内，根据前一次的GPS定位数据与实时的车速信息，计算获得每一时刻的GPS车辆位置；
7)根据实时的车速信息预测出每一时刻的车辆位置；
8)结合卡尔曼滤波与高斯分布算法，对步骤6)、步骤7)得出的2种车辆位置做加权，获得每一时刻最优的车辆位置；
9)每当获取新的GPS定位数据时，将步骤8)、步骤5)取得的位置数据作比较，当差异超过阈值，则重置步骤8)取得的最优车辆位置数据，使其等于步骤5)的取得的位置数据；
10)将步骤5)获得的位置数据映射到路径规划曲线上；
11)判定当前车辆所处位置的路径种类，以及至下一个关键节点的距离；
12)生成与步骤11)对应的实时AR导航动画。
6.如权利要求5所述利用GPS数据的AR-HUD导航方法，其特征在于：步骤3)中所述路径规划曲线符合下述要求：
a)整条曲线不存在折线段；
b)整条曲线能按划分为多个曲线段；
c)能将每条曲线段中的参数量化。
7.如权利要求6所述利用GPS数据的AR-HUD导航方法，其特征在于：步骤c)中所述参数包括长度、角度和方向。
8.如权利要求5所述利用GPS数据的AR-HUD导航方法，其特征在于：步骤3)中所述关键节点包括左转节点、右转节点和掉头节点。
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