CN110187374A - 一种智能驾驶性能检测多目标协同定位系统及方法 - Google Patents

一种智能驾驶性能检测多目标协同定位系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能驾驶性能检测多目标协同定位系统及方法，首先把主车安装的主POS(位置和姿态测量系统，Position and Orientation System)子系统、目标车安装的目标POS子系统、单人头盔佩戴的便携式POS子系统的高精度导航数据通过无线通讯模块进行点对点透传到主车搭载的主控子系统；然后根据主控子系统传输的实时同步导航数据，解算输出相对位置、速度、航向测量信息；同时在预先加载高精度地图的基础上，显示主车、目标车、单人的高精度导航数据信息，并解算输出相对于车道线的位置、速度、航向信息。本发明1)适用于“车车/车人/多车多人/车路”等多种模式下的多目标协同定位；系统精度高，时延少，计算量小，功耗低；便于智能驾驶性能监控、检测和评估分析。

Description

一种智能驾驶性能检测多目标协同定位系统及方法
技术领域
本发明属于车联网技术领域，涉及一种适用于智能驾驶性能检测的多目标协同定位系统及方法，具体涉及一种智能网联汽车(车联网)产业功能性能检测中的高精度定位定姿系统及方法。
背景技术
车联网产业是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态。发展车联网产业，有利于提升汽车网联化、智能化水平，实现智能驾驶，发展智能交通，促进信息消费，对我国推进供给侧结构性改革、推动制造强国和网络强国建设、实现高质量发展具有重要意义。当前，我国车联网产业进入快车道，技术创新日益活跃，新型应用蓬勃发展，产业规模不断扩大，但也存在关键核心技术有待突破、测试验证系统需要健全以及产业生态亟待完善等问题。
目前，国内已有十余个省市级地方政府依据《智能网联汽车道路测试管理规范》制定实施了相关实施细则，部分地方开始发放测试牌照。但从整体来看，各地方对智能驾驶功能测试项目的场景设置、测试规程及功能要求等繁简、难易程度差别较大，给测试主体多地开展智能驾驶测试造成了一定障碍，尤其是第三方测试机构进行“人-车-路-云”协同交互的智能驾驶功能、性能检测验证方面，迫切需要一种多目标协同定位技术用于测试机构的智能驾驶性能检测。
发明内容
为了解决上述的技术问题，本发明提供一种适用于智能驾驶性能检测的多目标协同定位系统及方法。
本发明的系统所采用的技术方案是：一种智能驾驶性能检测多目标协同定位系统，其特征在于：主控子系统、主POS子系统、目标POS子系统、便携式POS子系统、计算机；
所述主POS子系统、目标POS子系统、便携式POS子系统，主要由GNSS(卫星导航定位系统，Global Navigation Satellite System)板卡、差分数据接收模块、IMU(惯性测量单元，Inertial Measurement Unit)设备、信息处理单元等构成，其中差分数据模块接收RTCM差分数据，并提供给GNSS板卡进行GNSS定位、速度解算，IMU提供设备瞬间的速度、加速度和方向信息，在导航解算模块通过卡尔曼滤波技术进行GNSS/IMU数据融合，以解算得到位置、速度、姿态等高精度导航数据；
所述主控子系统和主POS子系统均安装在主车上，所述目标POS子系统安装在目标车上，所述便携式POS子系统安装在单人头盔上；
所述主POS子系统、目标POS子系统、便携式POS子系统将采集的高精度位置、速度、姿态导航数据通过无线通讯模块进行点对点透传到所述主控子系统；
所述主控子系统主要由无线通讯模块、嵌入式ARM处理器、WiFi模块等构成，嵌入式ARM处理器对无线通讯模块接收到主POS子系统、目标POS子系统、便携式POS子系统的高精度导航数据进行时间同步和存储，通过有线网线或WiFi模块传输高精度导航数据给所述计算机，所述计算机进行相对位置、速度、航向测量解算，并能实时输出和存储车与车之间的相对测量信息、车与人之间的相对测量信息。
本发明的方法所采用的技术方案是：一种智能驾驶性能检测多目标协同定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：主POS子系统和目标POS子系统的初始化；
步骤2：主车和目标车进行机动跑车，促使航向角快速收敛；所述机动跑车包括加减速、拐弯；
步骤3：采集主POS子系统、目标POS子系统和便携式POS子系统的实时高精度位置、速度、姿态导航数据，通过无线通讯模块传输给主控子系统；
步骤4：根据主车、目标车、单人便携式高精度导航数据，实时计算输出主车与目标车之间的相对位置、速度、航向、主车与单人之间的相对测量信息。
本发明具有以下有益效果：
1)适用于“车车/车人/多车多人/车路”等多种模式下的多目标协同定位；
2)系统精度高，时延少，计算量小，功耗低；
3)可以实时显示或者事后处理多目标高精度相对测量信息，便于智能驾驶性能监控、检测和评估分析。
附图说明
图1为本发明实施例的POS子系统拓扑图；
图2本发明实施例的方法流程图；
图3为本发明实施例的主车与从车相对测量关系图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
多目标协同定位技术是保证“人-车-路-云”协同交互智能驾驶性能检测中的重要技术，针对这一技术难题，本发明在高精度定位定姿技术的基础上，提出了一种适用于“车车/车人/多车多人/车路”等多种模式下的高精度多目标协同定位方法。
本发明提供的一种智能驾驶性能检测多目标协同定位系统，主控子系统、主POS子系统、目标POS子系统、便携式POS子系统、计算机；
请见图1，本实施例的主POS子系统、目标POS子系统、便携式POS子系统，主要由GNSS(卫星导航定位系统，Global Navigation Satellite System)板卡、差分数据接收模块、IMU(惯性测量单元，Inertial Measurement Unit)设备、信息处理单元等构成，其中差分数据模块接收RTCM差分数据，并提供给GNSS板卡进行GNSS定位、速度解算，IMU提供设备瞬间的速度、加速度和方向信息，在导航解算模块通过卡尔曼滤波技术进行GNSS/IMU数据融合，以解算得到位置、速度、姿态等高精度导航数据；
主控子系统和主POS子系统均安装在主车上，目标POS子系统安装在目标车上，便携式POS子系统安装在单人头盔上；
主POS子系统、目标POS子系统、便携式POS子系统将采集的高精度位置、速度、姿态导航数据通过无线通讯模块进行点对点透传到主控子系统；
本实施例的主控子系统主要由无线通讯模块、嵌入式ARM处理器、WiFi模块等构成，嵌入式ARM处理器对无线通讯模块接收到主POS子系统、目标POS子系统、便携式POS子系统的高精度导航数据进行时间同步和存储，通过有线网线或WiFi模块传输高精度导航数据给计算机，计算机进行相对位置、速度、航向测量解算，并能实时输出和存储车与车之间的相对测量信息、车与人之间的相对测量信息。与此同时，实时监控软件在预先加载的高精度地图上显示主车、目标车、单人的高精度位置、速度、姿态信息，并计算主车与高精度地图中车道线的相对测量信息。
本系统还可以对实时存储主车、目标车、单人的高精度位置、速度、姿态信息进行事后相对测量分析，以便于智能驾驶性能检测和评估。本技术最多可同时支持1个主POS子系统与4个目标POS子系统或单人便携式POS子系统，即进行“车车/车人/多车多人/车路”高精度多目标协同定位。
请见图2，本发明提供的一种智能驾驶性能检测多目标协同定位方法，包括以下步骤：
1)安装设备，包括主车安装的主POS子系统和主控子系统、目标车安装的目标POS子系统、单人头盔佩戴的便携式POS子系统，同时在实时监控软件中加载高精度地图文件，并识别高精度地图中车道线相关信息；
2)对整个系统供电，在GNSS信号开阔处进行主POS子系统和目标POS子系统的初始化；
3)主车和目标车进行机动跑车，促使航向角快速收敛(一般加减速或转弯跑车3-5分钟，可以使航向角快速收敛)；
4)根据实际性能检测需求，采集主POS子系统、目标POS子系统和便携式POS子系统的实时高精度位置、速度、姿态导航数据，通过无线通讯模块进行点对点透传到主控子系统和实时监控软件；
5)实时监控软件根据主车、目标车、单人便携式高精度导肮数据，实时计算输出主车与目标车之间的相对横向距离rlat和纵向距离rlon、相对横向速度vlat和纵向速度vlon、相对航向角度α等测量信息、主车与单人之间的相对距离、速度测量信息；请见图3，各个参数计算公式为：
其中，r为主车与目标车的距离，vT为目标车合速度，vH为主车合速度，ψH为主车航向角，α1为主车到目标车基线的航向角，E1、E2为主车和目标车的东向坐标，N1、N2为主车和目标车的北向坐标。
6)实时监控软件在预先加载的高精度地图上显示主车、目标车、单人的高精度位置、速度、姿态信息，并实时计算主车与高精度地图中车道线的相对横向距离rlat、相对横向速度vlat、相对航向角度α测量信息；
其中，rH_line为主车到车道线的距离，vH为主车合速度，ψH为主车航向角，αline为车道线航向角。
7)若需要事后处理分析，可以把实时存储主车、目标车、单人的高精度位置、速度、姿态信息加载到实时监控软件中，进行事后相对测量和分析。
应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (7)

1.一种智能驾驶性能检测多目标协同定位系统，其特征在于：主控子系统、主POS子系统、目标POS子系统、便携式POS子系统、计算机；
所述主POS子系统、目标POS子系统、便携式POS子系统，均包括GNSS板卡、差分数据接收模块、IMU设备、信息处理单元，其中差分数据模块接收RTCM差分数据，并提供给GNSS板卡进行GNSS定位、速度解算，IMU设备提供设备瞬间的速度、加速度和方向信息，在信息处理单元通过卡尔曼滤波技术进行GNSS/IMU数据融合，以解算得到位置、速度、姿态等高精度导航数据；
所述主控子系统和主POS子系统均安装在主车上，所述目标POS子系统安装在目标车上，所述便携式POS子系统安装在单人头盔上；
所述主POS子系统、目标POS子系统、便携式POS子系统将采集的高精度位置、速度、姿态导航数据通过无线通讯模块进行点对点透传到所述主控子系统；
所述主控子系统包括无线通讯模块、嵌入式ARM处理器、WiFi模块；嵌入式ARM处理器对无线通讯模块接收到主POS子系统、目标POS子系统、便携式POS子系统的高精度导航数据进行时间同步和存储，通过有线网线或WiFi模块传输高精度导航数据给所述计算机，所述计算机进行相对位置、速度、航向测量解算，并能实时输出和存储车与车之间的相对测量信息、车与人之间的相对测量信息。
2.根据权利要求1所述的智能驾驶性能检测多目标协同定位系统，其特征在于：所述计算机用于在预先加载的高精度地图上显示主车、目标车、单人的高精度位置、速度、姿态信息，并计算主车与高精度地图中车道线的相对测量信息。
3.根据权利要求1所述的智能驾驶性能检测多目标协同定位系统，其特征在于：所述计算机对实时存储主车、目标车、单人的高精度位置、速度、姿态信息进行事后相对测量分析，进行智能驾驶性能检测和评估。
4.一种智能驾驶性能检测多目标协同定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：主POS子系统和目标POS子系统的初始化；
步骤2：主车和目标车进行机动跑车，促使航向角快速收敛；所述机动跑车包括加减速、拐弯；
步骤3：采集主POS子系统、目标POS子系统和便携式POS子系统的实时高精度位置、速度、姿态导航数据，通过无线通讯模块传输给主控子系统；
步骤4：根据主车、目标车、单人便携式高精度导航数据，实时计算输出主车与目标车之间的相对位置、速度、航向、主车与单人之间的相对测量信息。
5.根据权利要求4所述的智能驾驶性能检测多目标协同定位方法，其特征在于：步骤4中，实时计算输出主车与目标车之间的相对横向距离rlat和纵向距离rlon、相对横向速度vlat和纵向速度vlon、相对航向角度α、主车与单人之间的相对距离、速度测量信息；
其中，r为主车与目标车的距离，vT为目标车合速度，vH为主车合速度，ψH为主车航向角，α1为主车到目标车基线的航向角，E1、E2为主车和目标车的东向坐标，N1、N2为主车和目标车的北向坐标。
6.根据权利要求4或5所述的智能驾驶性能检测多目标协同定位方法，其特征在于：所述计算在预先加载的高精度地图上显示主车、目标车、单人的高精度位置、速度、姿态信息，并实时计算主车与高精度地图中车道线的相对横向距离rlat、相对横向速度vlat、相对航向角度α测量信息；
其中，rH_line为主车到车道线的距离，vH为主车合速度，ψH为主车航向角，αline为车道线航向角。
7.根据权利要求4或5所述的智能驾驶性能检测多目标协同定位方法，其特征在于：所述计算机把实时存储主车、目标车、单人的高精度位置、速度、姿态信息加载到实时监控软件中，进行事后相对测量和分析。
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