CN109084793B - 一种基于北斗的网格增强自动驾驶多级告警方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提一种基于北斗的网格增强自动驾驶多级告警方法步骤：将中国大陆国土网格化并在网格节点安装北斗高精度卫星导航接收机；汽车接收北斗以及其他星座的卫星导航信号，根据周围环境的复杂度，进行不同时间的双路伪距平滑滤波并得到修正伪距；车载接收机接收北斗基地增强系统的差分数据，确定综合定位误差；其中，在误差计算过程中，汽车通过车辆网系统输出当前自身范围内汽车和行人的数量和相对距离，综合计算得到一个包含环境复杂度的σ值；汽车计算自身保护级，在保护级的计算过程中引入速度因子；确定多级告警限，在保护级超过相应警限时，发出相应警告。能够减少交通事故的发生，降低生命财产损失。

Description

一种基于北斗的网格增强自动驾驶多级告警方法
技术领域
本发明涉及卫星导航技术中的完好性监测技术领域，特别涉及一种基于北斗的网格增强自动驾驶多级告警方法。
背景技术
全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)技术可给全世界各地的用户提供稳定的、精确的位置信息，已在众多领域得到了广泛的应用。如图1所示北斗地基增强系统的原理图，北斗地基增强系统(BDS Ground-Based AugmentationSystem,BDS GBAS)是北斗卫星导航系统服务精度和完好性的增强系统，通过将中国大陆国土网格化，在网格节点安装北斗高精度卫星导航接收机，接收北斗信号，并通过通信网络实时传输到国家数据综合处理系统，经处理后生成卫星精密轨道、钟差、电离层、综合改正数和完好性等数据产品。利用卫星、数字广播、移动通信等进行播发，用户利用北斗高精度接收机/应用终端接受修正数据产品后进行计算，即可获得实时米级、分米级、厘米级、甚至毫米级的定位服务。
自动驾驶技术是一种依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球卫星导航系统协同合作，让电脑可以在没有人主动操作的情况下自动安全地操纵机动车辆的技术，在21世纪呈现出实用化的趋势，有很好的前景。汽车的驾驶环境复杂多样，汽车的运动状态也有很高的不确定性，它对自动驾驶的安全性能提出了很高的要求。
因此，为了解决上述问题，需要一种基于北斗的网格增强自动驾驶多级告警方法，以实现自动驾驶中的防碰撞。
发明内容
为了解决现有技术中的问题，本发明提出一种基于北斗的网格增强自动驾驶多级告警方法，首先，汽车接收北斗以及其他星座的卫星导航信号，根据周围环境的复杂度，进行不同时间的双路伪距平滑滤波并得到修正伪距；然后，车载接收机接受BDS GBAS差分数据确定综合定位误差，在误差的计算过程中，本发明加入了“环境复杂度”这一概念，汽车通过车辆网系统当前自身范围内汽车和行人的数量和相对距离，综合计算得到一个包含环境复杂度的σ值；其次，汽车会计算自身保护级，与机载用户不同的是，车载用户的速度变化幅度快、没有规律，并且汽车速度的快慢直接影响自动驾驶的安全性，本发明在保护级的计算过程中引入速度因子，过快或者过慢的速度都会导致汽车保护级的增大；最后，确定三级告警限，在保护级超过一级告警限时，发出警告，提醒车主注意观察情况；保护级超过二级告警限时，提醒车主伺机关闭自动驾驶并手动接管汽车；超过三级告警限时，在进行二级告警操作的同时，加入安全辅助反馈，汽车主动鸣笛，打开双闪灯提醒周围车辆及行人避让，直至驾驶员安全停车，或者直至驾驶员将汽车的行驶状态重新转为正常。
本发明提供一种基于北斗的网格增强自动驾驶多级告警方法，所述方法包括如下方法步骤：
将中国大陆国土网格化并在网格节点安装北斗高精度卫星导航接收机；
汽车接收北斗以及其他星座的卫星导航信号，根据周围环境的复杂度，进行不同时间的双路伪距平滑滤波并得到修正伪距；
车载接收机接收北斗基地增强系统的差分数据，确定综合定位误差；其中，在误差计算过程中，汽车通过车辆网系统输出当前自身范围内汽车和行人的数量和相对距离，综合计算得到一个包含环境复杂度的σ值；
汽车计算自身保护级，在保护级的计算过程中引入速度因子；
确定多级告警限，在保护级超过相应警限时，发出相应警告。
优选地，将中国大陆国土分级网格化，全国范围内实行广域划分，以5°×5°划分；在城市范围内实行区域划分，以1°×1°进行划分；在全国重点城市进行0.5°×0.5°的区域划分。
优选地，车载端和基准站同时进行150s和50s的双路滤波，滤波后得到平滑伪距和差分信息，在差分信息修正后可得到修正伪距，载入观测方程求出车辆的位置。
优选地，用户接收到网格4个节点分别播发的差分信息后，根据自身在网格中的位置对差分信息进行加权。
优选地，在相同大小的网格间进行切换时，用户在切换边缘5km范围内同时接收来自于两个网格的差分信息并进行平均处理；在从大网格区域切换到小网格区域时，立即使用小网格区域的差分信息；
在从小网格区域切换到大网格区域时，若用户到小区域4个站的距离之和小于到大区域每个站的距离之和，在刚进入大网格区域的一定范围内，用户依然接收并使用小网格区域的差分信息。
优选地，通过车联网系统统计以r为半径圆形范围内汽车和行人的数量以及和自身车辆的相对距离，以距离加权的方式计算平均误差，最终输出一个包含环境误差值的σ值。
优选地，根据车联网输出的自动驾驶车辆一定范围内汽车和行人的数量以及各自的速度，计算环境复杂度不确定度。
优选地，定义车辆伪距定位不确定度包括网格节点4个基准站的总无故障噪声、对流层残差、电离层延迟不确定度、接收机误差以及环境复杂度不确定度。
优选地，在保护级的计算过程中引入速度因子，其中速度因子定义为：
Figure BDA0001745516440000031
其中vaver为基准速度，v为汽车行驶速度，kv为速度因子。
优选地，确定三级告警限，在保护级超过一级告警限时，发出警告，提醒车主注意观察情况；保护级超过二级告警限时，提醒车主伺机关闭自动驾驶并手动接管汽车；超过三级告警限时，在进行二级告警操作的同时，加入安全辅助反馈，汽车主动鸣笛，打开双闪灯提醒周围车辆及行人避让，直至驾驶员安全停车，或者直至驾驶员将汽车的行驶状态重新转为正常。
本发明提供的一种基于北斗的网格增强自动驾驶多级告警方法，具有如下有益效果：
提出了北斗地基增强系统网格的划分方法，并规定了网格间越区切换的规则，推动了北斗地基增强系统的发展。
提出了汽车自动驾驶保护级的算法，为卫星导航应用于自动驾驶提出可行性方案，可以加速自动驾驶技术的普及和发展。
规定了汽车的三级告警限，为以后汽车自动驾驶完好性的标准化提供参考。
通过多级告警提醒驾驶员或者采取措施避免交通事故的发生，能够减少交通事故的发生，降低生命财产损失。
应当理解，前述大体的描述和后续详尽的描述均为示例性说明和解释，并不应当用作对本发明所要求保护内容的限制。
附图说明
参考随附的附图，本发明更多的目的、功能和优点将通过本发明实施方式的如下描述得以阐明，其中：
图1示意性示出了北斗地基增强系统的原理图。
图2示出了北斗基地增强系统网格划分示意图。
图3示出了本发明计算综合差分信息的示意图。
图4示出了本发明用户在不同的网格区域之间切换的示意图。
图5示出了本发明车辆与基准站联动的双路滤波示意图。
图6示出了本发明自动驾驶完好性风险分配的示意图。
图7示出了本发明自动驾驶多级告警流程图。
具体实施方式
通过参考示范性实施例，本发明的目的和功能以及用于实现这些目的和功能的方法将得以阐明。然而，本发明并不受限于以下所公开的示范性实施例；可以通过不同形式来对其加以实现。说明书的实质仅仅是帮助相关领域技术人员综合理解本发明的具体细节。
在下文中，将参考附图描述本发明的实施例，相关技术术语应当是本领域技术人员所熟知的。在附图中，相同的附图标记代表相同或类似的部件，或者相同或类似的步骤，除非另有说明。下面结合具体的实施例，对本发明的内容进行说明。
下面通过实施例对本发明的内容给出详细说明，以中国大陆为例，将中国大陆国土网格化并在网格节点安装北斗高精度卫星导航接收机。全国范围内实行广域划分，以5°×5°划分；在城市范围内实行区域划分，以1°×1°进行划分；在全国重点城市(北京、上海、深圳、广州等)进行0.5°×0.5°的区域划分。划分后全国范围内形成一张疏密不同的网格，用户(车辆、汽车)在网格中不同的位置会收到来自于节点的不同的差分信息，用于自身的差分修正，最终可实现精度高达毫米级的定位。
车载端和基准站同时进行150s和50s的双路滤波，滤波后可得到平滑伪距和差分信息，在差分信息修正后可得到修正伪距，载入观测方程即可求出车辆的位置。
通过车联网系统统计以r为半径圆形范围内汽车和行人的数量以及和自身车辆的相对距离，以距离加权的方式计算平均误差。最终输出一个包含环境误差值的σ值。
计算汽车的保护级，在水平行驶的路段上，汽车垂直方向的保护级没有太大的意义，防碰撞算法只需要考虑水平方向的汽车保护级。汽车的保护级算法需考虑汽车的速度，汽车以范围内所有其他汽车的平均速度为基准，比此基准速度过大或者过小都会增大汽车的保护级。
确定三级告警限，告警限和汽车的速度有关。正常状态下，人的反应时间约为0.3秒，对于复杂的选择性反应时间达到1秒，要进行复杂判断和认识的反应时间达3秒，分别取三者乘以当前车速作为三级告警限，其中告警限不得低于10m(约为两倍车长)。
一种基于北斗的网格增强自动驾驶多级告警方法，所述方法包括如下方法步骤：
多级网格增强
将中国大陆国土网格化并在网格节点安装北斗高精度卫星导航接收机。如图2所示北斗基地增强系统网格划分示意图，将中国大陆国土分级网格化，全国范围内实行广域划分，以5°×5°划分；在城市范围内实行区域划分，以1°×1°进行划分；在全国重点城市进行0.5°×0.5°的区域划分。
在全国范围内实行广域划分，以5°×5°划分；在城市范围内实行区域划分，以1°×1°进行划分；在全国重点城市(北京、上海、深圳、广州等)进行0.5°×0.5°的区域划分。在每个节点作为一个地基增强站，每个站M台接收机。
用户(车辆、汽车)接收到网格4个节点分别播发的差分信息后，根据自身在网格中的位置对差分信息进行加权。
在网格内，用户(车辆、汽车)接收4个网格节点上地基增强站的差分信息。差分信息有很强的地域性，能够体现网格点的导航电离层、对流层等误差，用户接收到4个节点分别播发的差分信息后，根据自身在网格中的位置对差分信息进行加权，最终得到自身位置的综合差分信息。如图3所示本发明计算综合差分信息的示意图，用户(车辆、汽车)与基准站的距离越近，误差的相关性就越强，规定用户的综合差分信息为：
Figure BDA0001745516440000061
ri是第i个站和用户距离，
Figure BDA0001745516440000062
是用户距离4个的总距离，Δni是差分误差中的某一项，它可能是电离层误差、对流层误差等。Δn是用户最终计算出来的某一项的综合差分信息。
根据本发明，用户在不同的网格区域之间进行切换时，所用的网格基准站和差分信息也会随之切换。如图4所示本发明用户在不同的网格区域之间切换的示意图，其中(a)为同等网格区域越区切换示意图，(b)为小到大网格区域越区切示意图。如图4中的(a)所示，在相同大小的网格间进行切换时，用户在切换边缘5km(约5分钟行驶距离)范围内同时接收来自于两个网格的差分信息，同时使用两个网格内的差分信息并平均处理：
Figure BDA0001745516440000071
其中，Δn和Δn'分别是两个网格区域的综合差分信息。
在从大网格区域切换到小网格区域时，立即使用小网格区域的差分信息。在从大网格区域切换到小网格区域时，因为小网格区域的差分信息有更高的精度，立即使用小网格区域的差分信息。
如图4中的(b)所示，在从小网格区域切换到大网格区域时，小区域的差分信息有可能优于大区域的差分信息。
若用户到小区域4个站的距离之和小于到大区域每个站的距离之和，在刚进入大网格区域的一定范围内，用户依然接收并使用小网格区域的差分信息在刚进入大网格区域的一定范围内。
满足上述条件时，用户依然接收并使用小网格区域的差分信息。上述条件通过如下方式表达：
Figure BDA0001745516440000072
其中rm是用户到大网格区域每个站的距离，rn是用户到小网格区域每个站的距离。
直到到小区域4个站的距离之和超过了到大区域每个站的距离之和，就意味着用户与大网格的相关性超过了与小网格区域的相关性，大网格区域的差分信息更加准确，用户开始切换使用大网格区域的差分信息。
站车联动的双路滤波
汽车接收北斗以及其他星座的卫星导航信号，根据周围环境的复杂度，进行不同时间的双路伪距平滑滤波并得到修正伪距。
车载端和基准站同时进行150s和50s的双路滤波，滤波后得到平滑伪距和差分信息，在差分信息修正后可得到修正伪距，载入观测方程求出车辆的位置。
汽车自动驾驶的环境极其复杂，城市环境有为严重的遮挡，也有更严重的多径效应。接收机在观测伪距和载波相位的过程中容易受到各种噪声源的影响。其中伪距存在随机噪声过大的问题，载波相位存在整周模糊度的问题，因此可以用载波相位观测值对伪距观测值进行双路平滑滤波，从而提高伪距观测值的精度。Hatch滤波就是一种典型的载波相位平滑伪距的方法：
Figure BDA0001745516440000081
其中，P是伪距观测值，Pn和Pn-1分别为平滑伪距和之前时刻的伪距；λ为载波波长；φn和φn-1分别为当前载波相位和之前时刻的载波相位；α为滤波器权重系数，等于采样间隔除以滤波器时间常数τ。
考虑到汽车驾驶环境的复杂性，规定车载接收机同时进行150s和50s的双路滤波，滤波后得到平滑伪距，在差分修正后得到修正伪距，代入观测方程求出车辆位置。同时，基准站也对自身接收的伪距进行双路滤波以获得更精确的差分修正量，如图5所示本发明车辆与基准站联动的双路滤波示意图，站车联动的双路滤波分别进行150s和50s的载波相位平滑滤波，最终输出定位解等信息，可以用于保护级的计算。
误差估计
车载接收机接收北斗基地增强系统的差分数据，确定综合定位误差；其中，在误差计算过程中，汽车通过车辆网系统输出当前自身范围内汽车和行人的数量和相对距离，综合计算得到一个包含环境复杂度的σ值。
通过车联网系统统计以r为半径圆形范围内汽车和行人的数量以及和自身车辆的相对距离，以距离加权的方式计算平均误差，最终输出一个包含环境误差值的σ值。
车载接收机在计算伪距域噪声时，本发明加入了“环境复杂度”这一概念。理论上，车辆周围的其他车辆和行人越多，环境复杂度就可能越高，车辆很可能处于人口密集的城市地段，可能面对着更严重的多径效应和电磁干扰，最终可能导致更大的伪距域定位误差。
根据车联网输出的自动驾驶车辆一定范围内汽车和行人的数量以及各自的速度，计算环境复杂度不确定度。为了计算环境复杂度，首先，汽车通过车联网系统输出当前自身半径为r的圆形范围内汽车的数量m和行人的数量n、车辆p的速度vp和相对距离dp，以及行人q的速度vq和相对距离dq。定义：
r＝10·v
其中，v为目标车辆自身的行驶速度，单位为m/s，规定r的最小值为100m(驾驶员视野范围)。定义：
Figure BDA0001745516440000091
式中分别计算了其他车辆和行人可能对自动驾驶车辆所处环境的影响，其中速度越快的目标对车辆环境的影响越大，距离越近的目标对车辆环境的影响越大；其中kcar和kpeople为常数系数，用于区别车辆和行人对环境影响程度地不同，本专利取kcar＝10-2；由于行人的运动速度一般较慢，取kpeople＝10-1。σenvir只与目标车辆的驾驶环境有关，与定位卫星无关。
定义车辆伪距定位不确定度包括网格节点4个基准站的总无故障噪声、对流层残差、电离层延迟不确定度、接收机误差以及环境复杂度不确定度。
伪距域总误差定义为：
Figure BDA0001745516440000092
其中：
Figure BDA0001745516440000093
为第i颗卫星对网格4个基准站的总无故障总噪声
Figure BDA0001745516440000094
M和N分别是基准站的参考接收机数量和卫星数，
Figure BDA0001745516440000095
是第m个基准站的B值方差。
Figure BDA0001745516440000096
为四个参考站对第i颗卫星的综合对流层残差，对第m个基准站有：
Figure BDA0001745516440000097
σN为基准站的折射不确定度，Δh为用户和基准站的高度差，h0为大气标高，θ为参考接收机对卫星i的仰角。
Figure BDA0001745516440000098
为四个参考站对第i颗卫星的综合电离层延迟不确定度，对第m个基准站有：
σiono,i_m＝Fpp×σvert_iono_gradient×(xcar+2×τ×vcar)
Fpp为卫星i的倾斜因子，σvert_iono_gradient为电离层垂直梯度，xcar为车辆和参考站的距离，vcar为车辆的速度，τ为滤波常数。
Figure BDA0001745516440000101
为四个参考站对第i颗卫星的综合接收机误差；对第m个基准站有：
Figure BDA0001745516440000102
Figure BDA0001745516440000103
和
Figure BDA0001745516440000104
分别为接收机热噪声和多径噪声。
50s滤波和150s滤波的
Figure BDA0001745516440000105
有所区别，其中
Figure BDA0001745516440000106
Figure BDA0001745516440000107
为上文定义的环境复杂度不确定度。
在计算保护级的过程中，用户同时接收来自网格4个基准站的差分信息，并按照上文中的方法加权计算出最后的某一项的综合差分信息，相加得到伪距域的总噪声，即可计算车辆保护级。
保护级计算
汽车计算自身保护级，在保护级的计算过程中引入速度因子。
车载用户的速度直接影响安全性能，本发明在保护级的计算过程中加入速度因子，过快或者过慢的速度都会导致汽车保护级的增大。在航空领域中，以水平方向保护级为例，它的值是在H0(无故障假设，即假设GBAS参考接收机都没有故障)下计算的HPLH0和在H1(单一接收机故障假设，即假设GBAS参考接收机中的某一个发生故障)下的HPLH1的最大值。即：
HPL＝max{HPLH0,HPLH1}
其中：
Figure BDA0001745516440000108
HPLH1＝max(LPLH1,j)+DL
Figure BDA0001745516440000109
式中，Kffmd和Kmd分别为无故障漏检因子和单一故障漏检因子，飞机的漏检因子由参考接收机的数目和进近等级决定。定义150s滤波时，DL为0；50s滤波时，DL为50s滤波和150s滤波定位结果在伪距域水平方向上的投影的差。Bi,j是第i颗卫星对于第j个参考接收机的B值。
Figure BDA0001745516440000111
是排除单故障接收机后地面站的总误差，anum_fault为网格点n上的参考站的故障接收机个数，但故障的参考站anum_fault为1，无故障参考站anum_fault为0：
Figure BDA0001745516440000112
本发明对自动驾驶车辆保护级的计算进行如下改进：
(1)漏检因子
考虑到自动驾驶对安全性能的要求，对自动驾驶的完好性风险进行分配，规定自动驾驶的完好性风险为1×10‐7/小时，如图6所示本发明自动驾驶完好性风险分配的示意图，按照图6所示的完好性风险分配，漏检概率PMD＝5.8×10-8，由于漏检概率可以计算出漏检系数：
Figure BDA0001745516440000113
Kmd＝Q-1(PMD_FF)
Q是零均值高斯分布的累积分布函数：
Figure BDA0001745516440000114
同理，规定由此计算出漏检概率。如表1所示自动驾驶漏检系数。
表1：自动驾驶漏检系数
K<sub>ffmd</sub> K<sub>md</sub>
10 5.3
上述自动驾驶漏检系数只与滤波时间有关。
(2)定义速度因子H1
在保护级的计算过程中引入速度因子，其中速度因子定义为：
Figure BDA0001745516440000115
其中vaver为基准速度，v为汽车行驶速度，kv为速度因子。
本发明进一步考虑车辆速度对汽车安全性能的影响。不管是在高速公路路段还是城市公路路段，过快的速度会导致刹车制动距离增大，从而造成交通事故的发生；较小的速度可能会造成追尾事故，即超速或者失速都可能造成危险，但理论上，超速的潜在危险要高于失速带来的危险。
取半径为r的圆形范围内汽车的平均速度为基准速度，假设范围内有m辆汽车，第i辆汽车的速度为vi，定义范围内汽车的平均速度为目标车辆的基准速度vaver，即：
Figure BDA0001745516440000121
其中m≥5，即范围的车辆数至少为5辆时，计算出的平均速度才被认为是有意义的，当m≤5时，根据定位结果和车辆网确定车辆当前行驶路段，近似以各个路段的平均限速为基准速度，如表2所示各个路段的基准速度。
表2：各行驶路段基准速度
行驶路段 基准速度(km/h)
市区道路 30
郊区公路 50
高速公路 100
超速的危险要远远大于失速的危险，且超速越多发生危险的可能性越大，可以用指数函数计算速度因子，定义速度因子：
Figure BDA0001745516440000122
Figure BDA0001745516440000123
计算汽车保护级时：
LPLcar＝kv·LPLenvir
即当自动驾驶车辆速度和范围内车辆的平均速度相等时，速度因子等于1，汽车保护级没有变化；当自动驾驶车辆的速度与车辆的平均速度差别不大时，速度因子较小，在超速到基准速度的2倍时，保护级变为原来的二倍，当速度比更大时，保护级指数增长；当汽车失速时，速度因子的值保持在比较小的范围内，其对保护级的影响相比于超速对保护级的影响较小。
确定多级告警限
在上文中，根据本发明已经进行汽车自动驾驶的保护级计算。通过确定多级告警限，在保护级超过相应警限时，发出相应警告。
当前自动驾驶技术的主要用处是作为人工驾驶的辅助，而不是真真意义上的无人驾驶。作为与生命安全密切相关的技术，系统必须有在自动驾驶面临的风险过大时给出警报的能力，提醒驾驶员观察车辆驾驶情况并伺机关闭自动驾驶，手动接管汽车；当风险非常大时，汽车主动采取某些措施对周围环境发出警告，以降低发生的风险的可能性。出于以上考虑，本发明定义三级告警限。
实施例中，如图7所示自动驾驶多级告警流程图，确定三级告警限，在保护级超过一级告警限时，发出警告，提醒车主注意观察情况；保护级超过二级告警限时，提醒车主伺机关闭自动驾驶并手动接管汽车；超过三级告警限时，在进行二级告警操作的同时，加入安全辅助反馈，汽车主动鸣笛，打开双闪灯提醒周围车辆及行人避让，直至驾驶员安全停车，或者直至驾驶员将汽车的行驶状态重新转为正常。
自动驾驶设置告警限的意义是当汽车保护级超限时，若采取正确的操作，可以完全避免事故的发生。所以汽车告警限的设定和速度以及驾驶员的反应时间有关。正常状态下，人的反应时间约为0.3秒，对于复杂的选择性反应时间达到1秒，要进行复杂判断和认识的反应时间达3秒，分别取三者乘以当前车速作为三级告警限。其中在较为复杂的环境下，如堵车和车流行进较慢时，车速可能较慢甚至为0，所以规定其中告警限不得低于10m(约为两倍车长)，如表3所示。
告警级别 告警限
1级告警 0.3v
2级告警 v
3级告警 3v
根据保护级和告警限的关系，在保护级超过1级告警限时，自动驾驶系统发出警告，提醒驾驶员观察驾驶环境；保护级超过二级告警限时，系统系统车主伺机关闭自动驾驶系统并手动接管汽车，直至风险排除；保护级超过三级告警限时，在进行二级告警措施的同时，加入安全辅助反馈，汽车主动鸣笛，打开双闪灯提醒周围车辆及行人避让，直至驾驶员安全停车，或者直至驾驶员将汽车的行驶状态重新转为正常。在以后汽车制动系统与卫星导航系统进行合理地耦合之后，甚至可以直接驱动制动系统进行紧急停车操作。
本发明提供的一种基于北斗的网格增强自动驾驶多级告警方法，具有如下有益效果：
提出了北斗地基增强系统网格的划分方法，并规定了网格间越区切换的规则，推动了北斗地基增强系统的发展。
提出了汽车自动驾驶保护级的算法，为卫星导航应用于自动驾驶提出可行性方案，可以加速自动驾驶技术的普及和发展。
规定了汽车的三级告警限，为以后汽车自动驾驶完好性的标准化提供参考。
通过多级告警提醒驾驶员或者采取措施避免交通事故的发生，能够减少交通事故的发生，降低生命财产损失。
本发明提出了一种北斗地基增系统网格划分方法以及网格的越区切换方式。并提出了汽车自动驾驶保护级的算法，在汽车保护级的计算中加入了汽车驾驶特有的因素，包括环境复杂度噪声和车速，并规定了汽车的三级告警限，通过三级告警提醒驾驶员或者采取措施避免交通事故的发生，降低了生命财产损失。为以后汽车自动驾驶完好性的标准化提供参考。在北斗3号组网完成后，北斗导航系统的功能更加完善，北斗地基增强系统组网项目也在实施建设，本专利为北斗地基增强系统应用于自动驾驶提出可行性方案，并有利于加速自动驾驶技术的普及和发展。
结合这里披露的本发明的说明和实践，本发明的其他实施例对于本领域技术人员都是易于想到和理解的。说明和实施例仅被认为是示例性的，本发明的真正范围和主旨均由权利要求所限定。

Claims (8)

1.一种基于北斗的网格增强自动驾驶多级告警方法，其特征在于，所述方法包括如下方法步骤：
将中国大陆国土网格化并在网格节点安装北斗高精度卫星导航接收机；
汽车接收北斗以及其他星座的卫星导航信号，根据周围环境的复杂度，进行不同时间的双路伪距平滑滤波并得到修正伪距；
车载接收机接收北斗地基增强系统的差分数据，确定综合定位误差；其中，
汽车接收到网格4个节点分别播发的差分信息后，根据自身在网格中的位置对差分信息进行加权，其中
在相同大小的网格间进行切换时，汽车在切换边缘5km范围内同时接收来自于两个网格的差分信息并进行平均处理；在从大网格区域切换到小网格区域时，立即使用小网格区域的差分信息；
在从小网格区域切换到大网格区域时，若汽车到小区域4个站的距离之和小于到大区域每个站的距离之和，在刚进入大网格区域的一定范围内，汽车依然接收并使用小网格区域的差分信息；
在误差计算过程中，汽车通过车辆网系统输出当前自身范围内汽车和行人的数量和相对距离，综合计算得到一个包含环境复杂度的σ值；
汽车计算自身保护级，在保护级的计算过程中引入速度因子；
确定多级告警限，在保护级超过相应警限时，发出相应警告。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将中国大陆国土分级网格化，全国范围内实行广域划分，以5°×5°划分；在城市范围内实行区域划分，以1°×1°进行划分；在全国重点城市进行0.5°×0.5°的区域划分。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，车载端和基准站同时进行150s和50s的双路滤波，滤波后得到平滑伪距和差分信息，在差分信息修正后可得到修正伪距，载入观测方程求出车辆的位置。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过车联网系统统计以r为半径圆形范围内汽车和行人的数量以及和自身车辆的相对距离，以距离加权的方式计算平均误差，最终输出一个包含环境误差值的σ值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据车联网输出的自动驾驶车辆一定范围内汽车和行人的数量以及各自的速度，计算环境复杂度不确定度。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，定义车辆伪距定位不确定度包括网格节点4个基准站的总无故障噪声、对流层残差、电离层延迟不确定度、接收机误差以及环境复杂度不确定度。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在保护级的计算过程中引入速度因子，其中速度因子定义为：
Figure FDA0002503738010000021
v≥vaver，
Figure FDA0002503738010000022
v＜vaver；
其中vaver为基准速度，v为汽车行驶速度，kv为速度因子。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定三级告警限，在保护级超过一级告警限时，发出警告，提醒车主注意观察情况；保护级超过二级告警限时，提醒车主伺机关闭自动驾驶并手动接管汽车；超过三级告警限时，在进行二级告警操作的同时，加入安全辅助反馈，汽车主动鸣笛，打开双闪灯提醒周围车辆及行人避让，直至驾驶员安全停车，或者直至驾驶员将汽车的行驶状态重新转为正常。
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