CN109991632A - 定位系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及定位系统，包括：自动驾驶车辆，其用作移动式参考站以提供RTK位置校正所需的数据；和网络服务器，其用于接收来自自动驾驶车辆的所述数据以向终端用户提供RTK位置校正数据。本发明还涉及利用该系统实现的定位方法。本发明通过利用AD车提供TRK位置校正所需的数据，与传统的网络RTK相比能够大大降低成本，并且能够扩大服务范围。

Description

定位系统和方法
技术领域
本发明涉及定位系统和方法。
背景技术
随着卫星定位技术的快速发展，人们对快速高精度位置信息的需求也日益强烈。目前使用最为广泛的高精度定位技术就是RTK(实时动态定位：Real-Time Kinematic)，RTK技术的关键在于使用了GPS的载波相位观测量，并利用了参考站和移动站之间观测误差的空间相关性，通过差分的方式除去移动站观测数据中的大部分误差，从而实现高精度(分米甚至厘米级)的定位，如图1所示。
RTK技术在应用中遇到的最大问题就是参考站校正数据的有效作用距离。GPS误差的空间相关性随参考站和移动站距离的增加而逐渐失去线性，因此在较长距离下，经过差分处理后的用户数据仍然含有很大的观测误差，从而导致定位精度的降低和无法解算载波相位的整周模糊。所以，为了保证得到满意的定位精度，传统的单机RTK的作业距离都非常有限，只覆盖大约几公里。
为了克服传统RTK技术的缺陷，在20世纪90年代中期，人们提出了网络RTK技术。在网络RTK技术中，线性衰减的单点GPS误差模型被区域型的GPS网络误差模型所取代，即用多个广泛分布的固定参考站组成的GPS网络来估计一个地区的GPS误差模型，并为网络覆盖地区的用户提供校正数据，如图2所示。来自固定参考站的定位数据被周期性通讯到中央处理站。中央处理站计算校正信息或校正位置并将其传递至RTK用户终端。
然而，这种网络RTK技术需要采用多个传统的静态RTK参考站，每个参考站仅能覆盖一定的范围，并且参考站的成本非常高。而且，还需要专用的用户终端，即RTK GPS接收器。
发明内容
为克服现有技术中的至少一个缺陷，本发明提供了一种高精度定位系统和方法，与传统的网络RTK技术相比能够降低成本。
根据一方面，本发明提供了一种定位系统，自动驾驶车辆，其用作移动式参考站以提供RTK位置校正所需的数据；和网络服务器，其用于接收来自自动驾驶车辆的所述数据以向终端用户提供RTK位置校正数据。
本发明通过利用自动驾驶车辆提供位置校正所需的数据，能够大大扩大服务范围，并且能够显著降低成本。
优选地，自动驾驶车辆提供的数据为RTK位置校正数据。
优选地，自动驾驶车辆包括：用于确定车辆当前位置的车辆定位器；和用于从卫星接收信号来确定车辆卫星位置的GNSS接收器；其中，自动驾驶车辆提供的数据为车辆当前位置和车辆卫星位置。
优选地，自动驾驶车辆利用RTK技术比较车辆当前位置和车辆卫星位置来确定RTK位置校正数据。
优选地，所述车辆定位器包括用于感测车辆周围路况的传感器，并通过将来自传感器的路况信息和高精度地图数据匹配来获得车辆当前位置。
优选地，所述网络服务器为RTK云端服务器。
优选地，所述网络服务器将来自一辆或多辆自动驾驶车辆的位置校正数据融合以获得调整后的位置校正数据。
优选地，所述终端用户利用电子设备上安装的App从网络服务器下载RTK位置校正数据。
优选地，所述定位系统仅由所述自动驾驶车辆提供RTK位置校正所需的数据。
根据另一方面，本发明还提供一种定位方法，包括以下步骤：从自动驾驶车辆获得RTK位置校正所需的数据；将该数据发送至网络服务器以向终端用户提供RTK位置校正数据。
优选地，从自动驾驶车辆获得的数据为RTK位置校正数据。
优选地，自动驾驶车辆自身获知其当前位置并从卫星接收信号确定卫星位置。
优选地，自动驾驶车辆利用RTK技术比较其当前位置和卫星位置来提供RTK位置校正数据。
优选地，自动驾驶车辆通过将传感器感测的周围路况和高精度地图数据匹配来获知车辆的当前位置。
优选地，所述网络服务器为RTK云端服务器。
优选地，所述网络服务器将来自一辆或多辆自动驾驶车辆的位置校正数据融合以获得调整后的位置校正数据。
优选地，所述终端用户利用电子设备上安装的App从网络服务器下载所述RTK位置校正数据。
优选地，所述定位方法仅由所述自动驾驶车辆提供RTK位置校正所需的数据。
附图说明
图1是传统的单机RTK技术定位系统的示意图；
图2是传统的网络RTK技术定位系统的示意图；
图3是根据本发明一个实施例的网络RTK技术定位系统的示意图；以及
图4是根据本发明另一个实施例的网络RTK技术定位系统的示意图。
具体实施方式
下面结合附图详细描述根据本发明优选实施例的高精度定位系统和方法。
本发明至少部分地利用AD(自动驾驶)车辆来提供RTK位置校正所需的数据或者RTK位置校正数据本身，并将这些数据提供给网络服务器，以向位于有效作用距离内的终端用户提供最终的RTK位置校正数据，从而该终端用户根据该RTK位置校正数据调整当前位置，从而实现高精度定位。本发明通过将现有技术中的至少部分静态参考站由AD车替代，能够大大降低成本。
本发明可以仅仅利用AD车来提供RTK位置校正所需的数据，并优选利用多辆AD车来扩大RTK定位服务的范围。
本发明的终端用户不仅可以是AD车，也可以是非AD车，还可以是其它普通用户。终端用户不需专用的RTK终端，而只需在车内导航、PND(便携式自动导航系统)、移动智能手表、手机等电子设备上安装App来从网络服务器下载校正位置信息进行校正即可，从而简化操作、降低成本。
在根据本发明的一个实施例中，如图3所示，现有技术中的部分静态参考站被AD车替代。AD车在此用作移动式参考站。当在定位系统内存在静态参考站时，系统仍优选采用来自静态参考站的数据，然而也可以采用来自AD车的数据。
AD车能够通过车身定位器获知其自身的当前位置。在一种实施方式中，AD车通过自身安装的摄像头、激光雷达等传感器获知周围路况比如道路、交通标识、障碍物等信息，并通过车载终端将获知的周围路况与HAD(高度自动驾驶)地图数据或云端流媒体数据等高精度地图数据进行地形匹配，从而获知其精确的绝对位置(经度和纬度)，同时AD车还具有精确的时间/时钟。
另外，AD车安装有GNSS(全球导航卫星系统)接收器，如GPS接收器，用于从卫星接收由卫星确定的卫星位置信息。AD车利用车载终端基于其精确的绝对位置和卫星位置来利用RTK技术计算RTK位置校正数据，并将该校正数据(如T、HAP、RTK参数等RTK校准参数)通过发送器反馈至网络服务器。
系统中的静态参考站同样基于其自身的精确位置和卫星位置计算并输出RTK位置校正数据至网络服务器。
然而，可以设想的是，AD车和静态参考站也可以自身不进行任何RTK计算，而是将自身获知的绝对位置和卫星位置发送到网络服务器，由网络服务器进行RTK计算来获得位置校正数据。
网络服务器接收来自静态参考站和/或AD车的用于RTK位置校正的数据或RTK位置校正数据自身并将其根据需要计算或存储，以将RTK参数公布给终端用户。对于AD车发送的大量数据，考虑到AD车的移动状态，尤其是在数据不连续的情况下，定位系统可以基于现有RTK算法，并基于一辆或多辆AD车发送数据的时效性、数据采集的指标和/或每次发送数据的最大距离间隔及时间间隔等，对这些数据进行融合来调整RTK参数，以将调整后的RTK参数公布给终端用户。网络服务器优选是RTK云端服务器。
终端用户可以从网络服务器下载这些调整后的位置校正数据，并利用这些校正数据调整当前的GNSS如GPS位置，从而获得更高精度的定位。如前所述，优选地，终端用户可以通过在电子设备上安装App来从网络服务器下载校正数据。
由于基于每个静态参考站和每辆AD车的校正数据仅能覆盖有限的作用区域，因此，为了覆盖更多的RTK用户，优选使用多辆AD车。由于AD车处于移动状态，所以能够弥补传统静态参考站覆盖范围小的不足。随着越来越多的AD车加入该RTK网络，RTK服务将覆盖更多的区域。
该定位系统能够应用于汽车行业、勘测制图、用户电子设备等。也即，该定位系统不仅可以用于AD车或非AD车的定位，也可以用于野外作业、其它用户的定位等场合。
图4示出了根据本发明另一实施例的网络RTK定位系统，其与图3所示实施例的不同仅在于省略了所有的静态参考站。也即，在该实施例中，该定位系统的位置校正所需的数据均由AD车提供。从而，进一步降低了定位系统的成本，并且定位系统的覆盖范围更加灵活。该实施例中利用AD车提供数据的原理与图3所示实施例相同，在此不再赘述。
本发明的定位系统采用的定位方法包括从自动驾驶车辆获得RTK位置校正所需的数据以及将该RTK位置校正所需的数据发送至网络服务器以向位于有效作用距离内的终端用户提供最终的RTK位置校正数据。
在一种实施方式中，从自动驾驶车辆获得RTK位置校正所需的数据包括自动驾驶车辆将由车身定位器获知的当前位置与从卫星接收的卫星位置提供给网络服务器。优选地，自动驾驶车辆利用RTK技术比较其当前位置和卫星位置来提供RTK位置校正数据。
其中，车辆定位器通过自身安装的摄像头、激光雷达等传感器感测车辆周围路况，比如道路、交通标识、障碍物等信息，然后将这些信息和高度自动驾驶地图或云端流媒体数据等高精度地图数据进行匹配来获知车辆的当前位置。
另外，AD车安装有GNSS(全球导航卫星系统)接收器，如GPS接收器，用于从卫星接收由卫星确定的卫星位置信息。AD车利用处理器基于其精确的绝对当前位置和卫星位置来利用RTK技术计算RTK位置校正数据，并将该校正数据(如T、HAP、RTK参数等)通过发送器反馈至网络服务器。
网络服务器接收来自AD车的RTK位置校正数据并将其存储，可以通过融合这些校正数据来调整RTK参数，以将调整后的RTK参数公布给终端用户。网络服务器优选是RTK云端服务器。
终端用户可以从网络服务器下载位置校正数据，并利用这些校正数据调整当前的GNNS如GPS位置，从而获得更高精度的定位。终端用户可以不采用专用的RTK终端，而可以在车内导航、PND(便携式自动导航系统)、移动智能手表、手机等电子设备上安装App从网络服务器下载RTK位置校正数据，从而降低成本。
为了扩大RTK服务范围，自动驾驶车辆优选为多辆，网络服务器将来自不同的自动驾驶车辆的位置校正数据融合以获得调整后的位置校正数据。
该定位方法能够应用于汽车行业、勘测制图、用户电子设备等。也即，该定位方法不仅可以用于AD车或非AD车的定位，也可以用于野外作业、其它用户的定位等场合。

Claims (18)

1.一种定位系统，包括：
自动驾驶车辆，其用作移动式参考站以提供RTK位置校正所需的数据；和
网络服务器，其用于接收来自自动驾驶车辆的所述数据以向终端用户提供RTK位置校正数据。
2.根据权利要求1所述的定位系统，其中，自动驾驶车辆提供的数据为RTK位置校正数据。
3.根据权利要求1或2所述的定位系统，其中，自动驾驶车辆包括：
用于确定车辆当前位置的车辆定位器；和
用于从卫星接收信号来确定车辆卫星位置的GNSS接收器；
其中，自动驾驶车辆提供的数据为车辆当前位置和车辆卫星位置。
4.根据权利要求3所述的定位系统，其中，自动驾驶车辆利用RTK技术比较车辆当前位置和车辆卫星位置来确定RTK位置校正数据。
5.根据权利要求3或4所述的定位系统，其中，所述车辆定位器包括用于感测车辆周围路况的传感器，并通过将来自传感器的路况信息和高精度地图数据匹配来获得车辆当前位置。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的定位系统，其中，所述网络服务器为RTK云端服务器。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的定位系统，其中，所述网络服务器将来自一辆或多辆自动驾驶车辆的位置校正数据融合以获得调整后的位置校正数据。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的定位系统，其中，所述终端用户利用电子设备上安装的App从网络服务器下载RTK位置校正数据。
9.根据权利要求1-8中任一项所述的定位系统，其中，所述定位系统仅由所述自动驾驶车辆提供RTK位置校正所需的数据。
10.一种定位方法，包括以下步骤：
从自动驾驶车辆获得RTK位置校正所需的数据；
将该数据发送至网络服务器以向终端用户提供RTK位置校正数据。
11.根据权利要求10所述的定位方法，其中，从自动驾驶车辆获得的数据为RTK位置校正数据。
12.根据权利要求10或11所述的定位方法，其中，自动驾驶车辆自身获知其当前位置并从卫星接收信号确定卫星位置。
13.根据权利要求12所述的定位方法，其中，自动驾驶车辆利用RTK技术比较其当前位置和卫星位置来提供RTK位置校正数据。
14.根据权利要求12或13所述的定位方法，其中，自动驾驶车辆通过将传感器感测的周围路况和高精度地图数据匹配来获知车辆的当前位置。
15.根据权利要求10-14中任一项所述的定位方法，其中，所述网络服务器为RTK云端服务器。
16.根据权利要求10-15中任一项所述的定位方法，其中，所述网络服务器将来自一辆或多辆自动驾驶车辆的位置校正数据融合以获得调整后的位置校正数据。
17.根据权利要求10-16中任一项所述的定位方法，其中，所述终端用户利用电子设备上安装的App从网络服务器下载所述RTK位置校正数据。
18.根据权利要求10-17中任一项所述的定位方法，其中，所述定位方法仅由所述自动驾驶车辆提供RTK位置校正所需的数据。
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