CN111267912A - 基于多源信息融合的列车定位方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多源信息融合的列车定位方法和系统,其中,基于多源信息融合的列车定位方法,包括:获取定位信息,所述定位信息包括卫星定位信息、通信基站的定位信息、列车行进的里程信息和列车运动状态信息;基于所述列车运动状态信息对所述列车行进的里程信息进行校准,得到校准后的列车行进的里程信息;将所述卫星定位信息、通信基站的定位信息和校准后的列车行进的里程信息两两融合,得到三组融合后的位置信息;对三组融合后的位置信息进行处理得到列车定位信息。以实现提高系统定位精度和环境适应性的目的。
Description
技术领域
本发明涉及铁路定位领域,具体地,涉及一种基于多源信息融合的列车定位方法及系统。
背景技术
轨道交通作为当下最普遍常用的交通工具,与人们的出行密不可分;由此可见列车在交通运输系统中担负着越来越重要的角色,同时随着通信技术和人工智能的不断发展,轨道交通领域也慢慢地配设相应的智能设备辅助列车运行。实时、精确地确定列车在线路中的位置是轨道交通列车调配、提高交通效率、保证交通安全、提供最佳服务的前提,现在很多定位技术都是无法提供列车的精确位置,不能做到对列车连续且实时的精确定位,这种局限性对列车的调度和提速、轨道交通的效率和安全、精准数据的分析和处理带来一定的困难。
目前,铁路行业广泛使用的定位方式为:人工对标、记轴器、轨道电路、辅助修正等。具体如下:
(1)在始发车站发车时,人工设定好当前车站、车次等行车参数后,在规定的开车对标地点,进行人工开车对标操作,确定列车发车位置;
(2)在列车运行途中,依据速度传感器的速度信息,进行测距计算,实时定位列车当前所在位置;
(3)在列车运行途中,依据接收到的轨道电路信息进行处理,基于轨道电路绝缘节位置进行列车位置修正;
(4)在列车运行途中,当定位误差较大时,通过人工操作辅助修正列车位置。
这些方式不仅定位精度较低,还需要在轨道沿线预先铺设大量设备;由于人工操作介入,不仅误操作率较高,而且在列车运行速度较高时,操作时机将直接影响到定位精度;由于列车运行存在空转、轮滑、轮径磨损、轮廓形变等因素,由此产生的测速及累积误差将直接导致定位误差加大;轨旁设备的种类和数量繁杂容易出现故障和问题,产生较大的建设和维护费用。
导航定位领域的方法和系统多种多样、层出不穷。目前常用的方法主要有三种:基于电子信号的定位、航迹推算定位和环境特征匹配定位。广泛应用于导航与定位信息检测的传感器有GNSS、加速度计、里程计、陀螺仪、地磁传感器、超声波传感器、多普勒雷达、RFID等。随着5G技术的逐渐成熟和大数据时代的到来,移动无线设备呈现爆炸式增长,这也为列车的导航定位提供了便利可靠的平台。
综上所述,现有列车定位技术中存在定位精度不足、鲁棒性差、场景覆盖单一且对某一设备依赖性较大等问题,还存在因列车定位在铁路沿线铺设大量设备而造成的基建和维护成本高的问题。
发明内容
本发明的目的在于,针对上述问题,提出一种基于多源信息融合的列车定位方法及系统,以实现提高列车定位精度和列车定位环境适应性的目的。
为实现上述目的,本发明实施例采用的技术方案是:
一种基于多源信息融合的列车定位方法,包括:
获取定位信息,所述定位信息包括卫星定位信息、通信基站的定位信息、列车行进的里程信息和列车运动状态信息;
基于所述列车运动状态信息对所述列车行进的里程信息进行校准,得到校准后的列车行进的里程信息;
将所述卫星定位信息、通信基站的定位信息和校准后的列车行进的里程信息两两融合,得到三组融合后的位置信息;
对三组融合后的位置信息进行处理得到列车定位信息。
可选的,所述对三组融合后的位置信息进行处理得到列车定位信息,包括:
对所述三组融合后的位置信息进行对比验证,从而选取接近的两组融合后的位置信息;
对选取的两组融合后的位置信息进行均值处理,从而得到列车定位信息。
可选的,所述卫星定位信息、通信基站的定位信息和校准后的列车行进的里程信息两两融合中,采用扩展卡尔曼滤波融合算法进行融合。
可选的,基于所述列车运动状态信息对所述列车行进的里程信息进行校准的步骤之前,还包括:
对获取的定位信息进行预处理,所述预处理包括对所述定位信息进行格式转换、截取和拼接。
可选的,所述获取定位信息为:
采用逻辑门阵列对所述定位信息并行实时采集。
另一方面,本发明实施例还公开了一种基于多源信息融合的列车定位系统,包括:电源板卡、数据采集板卡、数据处理板卡、数据融合板卡、背板板卡和计算机,所述背板板卡与数据采集板卡、数据处理板卡以及数据融合板卡分别通过CPCI连接器连接,所述电源板卡为数据采集板卡、数据处理板卡以及数据融合板卡提供电源,定位信息依次通过数据采集板卡、数据处理板卡以及数据融合板卡后传输至计算机。
可选的,所述数据采集板卡包括,里程计、卫星板卡、通信模块和惯性模块。
可选的,所述数据处理板卡包括逻辑门阵列,所述逻辑门阵列,用于对数据的采集、截取、拼接和存储。
可选的,所述数据融合板卡包括DSP,所述DSP对接收的来自数据处理板卡的数据进行数值解算、数据融合、数据比较和数据输出。
可选的,还包括机箱,所述机箱内设置两套定位设备,一套定位设备为实时运行主设备,另外一套设备为实时热备设备。
本发明技术方案,通过采集四路定位信息,通过列车运动状态信息对列车行进的里程信息进行校准,然后将数据进行融合后对比,得到相近的融合数据,并对融合数据进行处理后,得到定位信息,达到提高列车定位精度和列车定位环境适应性的目的。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明实施例所述的基于多源信息融合的列车定位方法的流程图;
图2为本发明实施例所述的基于多源信息融合的列车定位系统的原理框图;
图3为本发明实施例所述的机箱的原理框图;
图4为本发明实施例所述的基于多源信息融合的列车定位系统的工作流程图;
图5a至图5e为本发明实施例所述的静态定位比较示意图;
图6为本发明实施例所述的直线运动轨迹比较示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
里程计是一种位置传感器,可以用来测量车轮的速度信息,从而计算出列车的位置,但是存在累计误差;GNSS具有高精度、全球性、全天候等特点,但其信号容易在峡谷、隧道、高楼林立等环境中受到干扰,常作为辅助导航系统;通信基站定位可以在网络覆盖范围内实现定位,但是由于通信链路存在多径效应而影响定位精度。由此可见,每一种导航定位系统都有其自身的独特性和局限性,很难独立地去完成精确的定位任务。
如图1所示,一种基于多源信息融合的列车定位方法,包括:
步骤S101:获取定位信息,所述定位信息包括卫星定位信息、通信基站的定位信息、列车行进的里程信息和列车运动状态信息;
多源信息采集,其中包含了GNSS接收机采集卫星定位信息,移动通信模块接收通信基站的定位信息,里程计获取列车行进的里程信息,惯导器件感知列车运动状态信息;
可选的,所述获取定位信息为:
采用逻辑门阵列对所述定位信息并行实时采集。
多源数据的预处理采用逻辑门阵列(FPGA)进行所述四路数据的并行实时采集,并进行四路数据的预处理。
列车定位系统中,FPGA系统电路设计串行通信接收模块,实现多路串行数据的接收。在每一个串行接收模块之后通过数据预处理模块,实现对每一路原始数据的预处理,包括数据格式的转换,数据字段的截取。每一路数据在预处理完毕之后即为系统所需的参与定位的信息,将同时传输到数据合并模块,进行多路数据的拼接合并及存储到FPGA的双口RAM中。
可选的,基于所述列车运动状态信息对所述列车行进的里程信息进行校准的步骤之前,还包括:
对获取的定位信息进行预处理,所述预处理包括对所述定位信息进行格式转换、截取和拼接。
多源数据预处理,其中包含了卫星数据、通信基站数据、里程计数据和惯导数据的预处理,包括数据的格式转换、截取、拼接及发送。
步骤S102:基于所述列车运动状态信息对所述列车行进的里程信息进行校准,得到校准后的列车行进的里程信息;
里程计补偿校准,通过惯性器件对列车的运行状态进行监测,对车轮空转、打滑导致的里程计误差进行补偿校准,同时对车轮的轮径进行每千米的检测更新。
里程计是根据记录车轮的累计转数,再乘车轮的周长而计算出列车行驶过的里程。由于列车的轨道线路具有一维性的特点,即根据列车在线路上行驶的里程数,可以确定列车在当前行驶线路上的具体位置。所以,列车定位系统可以引入里程计作为列车定位数据的来源之一。目前轨道交通中使用的里程计大多为轮轴脉冲传感器。根据脉冲计数的方式进行测速、测距,列车速度和行驶距离增量的计算公式为:
式中:为车轮转一圈传感器发出的脉冲个数;为车轮直径;为本周期脉冲计数;为测速周期。由式(1)、(2)可知,通过里程计测量列车速度和行驶距离时,车轮直径是基本的计算参数。随着列车运行里程增长,车轮会逐渐磨损导致轮径变小,如果一直不对设定的轮径值进行修正,则会导致列车速度和行驶距离的计算误差增大,而且测距误差会累积增加。另外,由于里程计测量的是车轮转速,当列车正常运行时,车轮转速和列车行驶速度相同;但当车轮发生空转/滑行时,车轮转速和列车实际行驶速度之间会出现较大偏差,导致测速、测距误差显著增大。为提高里程计的测速、测距精度,在对列车行驶距离解算并进行定位之前需要通过惯性传感器对列车的空转/滑行进行检测并补偿脉冲计数误差,解算过程中需要对预先设定的轮径值进行校正更新。
步骤S103:将所述卫星定位信息、通信基站的定位信息和校准后的列车行进的里程信息两两融合,得到三组融合后的位置信息;
多源信息融合,将系统获取的卫星定位数据、通信基站定位数据和里程计数据采用扩展卡尔曼滤波融合算法进行两两融合,产生三组融合后的位置信息。
采用多源信息融合的方式进行自主筛选数据实现无缝定位,此定位方法可以根据列车行驶环境选择相对准确的定位信息实现列车追踪定位。
步骤S104:对三组融合后的位置信息进行处理得到列车定位信息。
数据三取二,上述步骤S103在同一时刻将产生三组融合后的位置信息,在三组数据中进行对比验证的方式选取彼此最接近的两组数据做均值处理;
可选的,所述对三组融合后的位置信息进行处理得到列车定位信息,包括:
对所述三组融合后的位置信息进行对比验证,从而选取接近的两组融合后的位置信息;
对选取的两组融合后的位置信息进行均值处理,从而得到列车定位信息。
另一方面,如图2所示,本发明实施例还公开了一种基于多源信息融合的列车定位系统,包括:电源板卡、数据采集板卡、数据处理板卡、数据融合板卡、背板板卡和计算机,所述背板板卡与数据采集板卡、数据处理板卡以及数据融合板卡分别通过CPCI连接器连接,所述电源板卡为数据采集板卡、数据处理板卡以及数据融合板卡提供电源,定位信息依次通过数据采集板卡、数据处理板卡以及数据融合板卡后传输至计算机。
电源板卡、数据采集板卡、数据处理板卡、数据融合板卡、背板板卡和车载计算机组成。背板板卡通过CPCI连接器将其余各板卡连接为一个整体,数据采集板卡采用航空插头连接外围器件,数据处理板卡通过背板板卡的CPCI连接器接入和送出数据,数据融合板卡通过背板板卡的CPCI 连接器接入数据,并通过串口输出系统定位数据。
列车定位系统使用的定位方法:使用里程计+卫星定位+无线定位相结合的方式进行列车定位。针对轨道交通线路一维性的特点里程计可以根据计数里程判断列车位置;卫星定位可以在卫星条件良好的环境下提供全天候的实时定位;通信基站可以在城市“峡谷”中提供可靠的定位数据。三种异构数据来源,两两融合即产生三个融合后的定位数据,数据之间进行两两比较取其中相近的两组数据,做中值滤波处理实现系统根据环境自主选择最优数据定位,扩大定位场景,实现无缝组合定位。列车运行期间系统中配备的惯性器件将实时对列车车轮的打滑、空转进行检测判断,并对里程计的脉冲计数进行补偿校准,同时每千米会对列车的轮径进行检测更新,以此提升里程计在系统中的定位精度。
可选的,所述数据采集板卡包括,里程计、卫星板卡、通信模块和惯性模块。
可选的,所述数据处理板卡包括逻辑门阵列,所述逻辑门阵列,用于对数据的采集、截取、拼接和存储。
可选的,所述数据融合板卡包括DSP,所述DSP对接收的来自数据处理板卡的数据进行数值解算、数据融合、数据比较和数据输出。
电源板卡采用1路12V的电源输入,提供4路5V的电源输出,并通过CPCI连接器为系统中各个模块提供可靠的电源保障;数据采集板卡主要是将里程计、卫星板卡、通信模块、惯性模块集成到一个板卡上,并通过连接器向数据处理板卡输送各路数据;数据处理板卡进行原始数据的处理,包括FPGA对各路数据的采集、截取、拼接以及存储数据到例化的双口RAM中;数据融合板卡中DSP通过并行通信接口读取FPGA例化的RAM 中的数据并进行数值解算、数据融合、数据比较和数据输出。最终输出的数据通过上位机进行实时显示。
可选的,还包括机箱,所述机箱内设置两套定位设备,一套定位设备为实时运行主设备,另外一套设备为实时热备设备。
采用一个机箱两套设备的方式进行工作,其中一套设备为实时运行主设备,另外一套设备为实时热备设备。整套系统机箱采用标准铝合金型材机箱,可插入标准3U板卡,型材横梁,钣金侧壁,上下盖均进行加固,抗振动冲击能力强,能够保证此定位系统长时间安全可靠工作。主备两套设备的各板卡在机箱中的结构布局如图3所示。
本发明公开的一种基于多源信息融合的列车定位方法及系统进行了长时间的推车测试工作,系统工作稳定,数据输出正常。系统核心部分由 DSP和FPGA双芯片搭建而成,整套系统由主备两套完全相同的设备组成,当主设备工作异常时,备用设备可继续提供服务。在静态定点测试中,图5a和图5b两组图展示的是静态定点定位的经度对比图和经度差值对比图, (经度差值为选取的高精度组合导航定位系统作为参考定位数据,分别与单数据源定位系统和本发明的基于多源信息融合的列车定位系统定位数据的经度值作差),图5c和图5d两组图展示的是静态定点定位纬度对比图和纬度差值对比图,(纬度差值为选取的高精度诺瓦泰组合导航定位系统作为参考定位数据,分别与单数据源定位系统和本发明的基于多源信息融合的列车定位系统定位数据的纬度值作差),图5e图展示的是单数据源定位系统和本发明基于多源信息融合的列车定位系统静态定点定位的经纬度坐标点图,通过图5a至图5e可以看出,单数据源的定位数据比较离散,定位精度略低,这是由于单数据源的定位系统定位精度不足且得不到辅助校准导致的,与传统的单数据源定位系统相比,本发明的定位测试结果收敛性更好,数据更加集中,能够准确的进行静态定点定位;动态测试中,通过图6可以看出,在直线测试中单数据源的定位数据波动较大,与传统的单数据源定位系统相比,本发明的定位测试结果更加平滑稳定,数据过渡性更好,能够在卫星信号不好的情况下有效的抑制定位数据发散,因而定位精度更高,定位效果更好,场景适应性更强。
本发明实施例具有如下效果和优点:
1.本发明提出的一种基于多源信息融合的列车定位方法及系统采用DSP-FPGA双芯片协同工作的方式,充分发挥FPGA并行通信能力和DSP 强大的数据处理能力,通过FPGA实现多路数据采集,DSP实现数据处理融合,使系统工作更加稳定可靠、实时性更高。
2.本发明提出的一种基于多源信息融合的列车定位方法及系统中外围器件与系统的电连接采用航空插头,航空插头往往用金属壳体封闭起来,以阻止内部电磁能辐射或受到外界电磁场的干扰,提高系统通信可靠性和鲁棒性。
3.本发明采用多源信息融合的方式进行列车定位,一方面杜绝了因为定位方式单一导致的定位中断,另一方面采用异构数据源融合的定位方式提高了定位能力和系统的鲁棒性;
4.本发明采用多源数据两两融合的方式进行自对比的验证性定位,使系统能够根据环境自主的选择相对准确的定位方式进行实时定位,扩展了定位场景,使系统的环境适应能力更强。
5.本发明是针对轨道交通中的列车进行定位,这种场景下的定位具有一维性的特点,因此里程计可以进行列车定位,使用惯性传感器对列车的空转/滑行进行检测并补偿脉冲计数误差,实现里程计的数据校准。
6.本发明中采用的里程计还通过卫星定位测距和惯性器件测距的方式对列车轮径进行检测更新,从而去除由于列车轮径磨损带来的计程误差。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于多源信息融合的列车定位方法,其特征在于,包括:
获取定位信息,所述定位信息包括卫星定位信息、通信基站的定位信息、列车行进的里程信息和列车运动状态信息;
基于所述列车运动状态信息对所述列车行进的里程信息进行校准,得到校准后的列车行进的里程信息;
将所述卫星定位信息、通信基站的定位信息和校准后的列车行进的里程信息两两融合,得到三组融合后的位置信息;
对三组融合后的位置信息进行处理得到列车定位信息。
2.根据权利要求1所述的基于多源信息融合的列车定位方法,其特征在于,所述对三组融合后的位置信息进行处理得到列车定位信息,包括:
对所述三组融合后的位置信息进行对比验证,从而选取接近的两组融合后的位置信息;
对选取的两组融合后的位置信息进行均值处理,从而得到列车定位信息。
3.根据权利要求1所述的基于多源信息融合的列车定位方法,其特征在于,所述卫星定位信息、通信基站的定位信息和校准后的列车行进的里程信息两两融合中,采用扩展卡尔曼滤波融合算法进行融合。
4.根据权利要求1所述的基于多源信息融合的列车定位方法,其特征在于,所述列车运动状态信息对所述列车行进的里程信息进行校准的步骤之前,还包括:
对获取的定位信息进行预处理,所述预处理包括对所述定位信息进行格式转换、截取和拼接。
5.根据权利要求1所述的基于多源信息融合的列车定位方法,其特征在于,所述获取定位信息为:
采用逻辑门阵列对所述定位信息并行实时采集。
6.一种基于多源信息融合的列车定位系统,其特征在于,包括:电源板卡、数据采集板卡、数据处理板卡、数据融合板卡、背板板卡和计算机,所述背板板卡与数据采集板卡、数据处理板卡以及数据融合板卡分别通过CPCI连接器连接,所述电源板卡为数据采集板卡、数据处理板卡以及数据融合板卡提供电源,定位信息依次通过数据采集板卡、数据处理板卡以及数据融合板卡后传输至计算机。
7.根据权利要求6所述的其特征在于基于多源信息融合的列车定位系统,其特征在于,所述数据采集板卡包括,里程计、卫星板卡、通信模块和惯性模块。
8.根据权利要求6所述的其特征在于基于多源信息融合的列车定位系统,其特征在于,所述数据处理板卡包括逻辑门阵列,所述逻辑门阵列,用于对数据的采集、截取、拼接和存储。
9.根据权利要求6所述的其特征在于基于多源信息融合的列车定位系统,其特征在于,所述数据融合板卡包括DSP,所述DSP对接收的来自数据处理板卡的数据进行数值解算、数据融合、数据比较和数据输出。
10.根据权利要求6所述的其特征在于基于多源信息融合的列车定位系统,其特征在于,还包括机箱,所述机箱内设置两套定位设备,一套定位设备为实时运行主设备,另外一套设备为实时热备设备。
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---|---|
CN (1) | CN111267912B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112224240A (zh) * | 2020-10-28 | 2021-01-15 | 重庆交通大学 | 高速列车定位系统及定位方法 |
WO2022237187A1 (zh) * | 2021-05-08 | 2022-11-17 | 海南易乐物联科技有限公司 | 一种基于融合异构定位数据的车辆跟踪方法和系统 |
GB2611832A (en) * | 2021-05-08 | 2023-04-19 | Hainan Yile Iot Tech Co Ltd | Fused heterogeneous positioning data-based vehicle tracking method and system |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010163118A (ja) * | 2009-01-19 | 2010-07-29 | Toshiba Corp | 列車位置検知システム |
CN104076382A (zh) * | 2014-07-22 | 2014-10-01 | 中国石油大学(华东) | 一种基于多源信息融合的车辆无缝定位方法 |
US20150175178A1 (en) * | 2013-12-19 | 2015-06-25 | Thales Canada Inc | Fusion sensor arrangement for guideway mounted vehicle and method of using the same |
CN107180534A (zh) * | 2017-07-03 | 2017-09-19 | 华南理工大学 | 支持向量回归机融合的高速公路路段平均速度估计方法 |
CN107656301A (zh) * | 2017-09-20 | 2018-02-02 | 北京航天发射技术研究所 | 一种基于多源信息融合的车载定位方法 |
CN108873038A (zh) * | 2018-09-10 | 2018-11-23 | 芜湖盟博科技有限公司 | 自主泊车定位方法及定位系统 |
CN108860224A (zh) * | 2018-05-07 | 2018-11-23 | 成都九壹通智能科技股份有限公司 | 基于精确定位的列车自动控制系统 |
CN108983270A (zh) * | 2018-06-14 | 2018-12-11 | 兰州晨阳启创信息科技有限公司 | 一种基于多传感器融合的列车安全定位系统及方法 |
CN108974054A (zh) * | 2018-07-18 | 2018-12-11 | 兰州交通大学 | 无缝列车定位方法及其系统 |
CN109579853A (zh) * | 2019-01-24 | 2019-04-05 | 燕山大学 | 基于bp神经网络的惯性导航室内定位方法 |
US10351150B1 (en) * | 2015-05-29 | 2019-07-16 | Carnegie Mellon University | System to enable rail infrastructure monitoring through the dynamic response of an operational train |
-
2020
- 2020-03-12 CN CN202010169702.8A patent/CN111267912B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010163118A (ja) * | 2009-01-19 | 2010-07-29 | Toshiba Corp | 列車位置検知システム |
US20150175178A1 (en) * | 2013-12-19 | 2015-06-25 | Thales Canada Inc | Fusion sensor arrangement for guideway mounted vehicle and method of using the same |
CN104076382A (zh) * | 2014-07-22 | 2014-10-01 | 中国石油大学(华东) | 一种基于多源信息融合的车辆无缝定位方法 |
US10351150B1 (en) * | 2015-05-29 | 2019-07-16 | Carnegie Mellon University | System to enable rail infrastructure monitoring through the dynamic response of an operational train |
CN107180534A (zh) * | 2017-07-03 | 2017-09-19 | 华南理工大学 | 支持向量回归机融合的高速公路路段平均速度估计方法 |
CN107656301A (zh) * | 2017-09-20 | 2018-02-02 | 北京航天发射技术研究所 | 一种基于多源信息融合的车载定位方法 |
CN108860224A (zh) * | 2018-05-07 | 2018-11-23 | 成都九壹通智能科技股份有限公司 | 基于精确定位的列车自动控制系统 |
CN108983270A (zh) * | 2018-06-14 | 2018-12-11 | 兰州晨阳启创信息科技有限公司 | 一种基于多传感器融合的列车安全定位系统及方法 |
CN108974054A (zh) * | 2018-07-18 | 2018-12-11 | 兰州交通大学 | 无缝列车定位方法及其系统 |
CN108873038A (zh) * | 2018-09-10 | 2018-11-23 | 芜湖盟博科技有限公司 | 自主泊车定位方法及定位系统 |
CN109579853A (zh) * | 2019-01-24 | 2019-04-05 | 燕山大学 | 基于bp神经网络的惯性导航室内定位方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
张靖等: "一种基于联邦卡尔曼滤波器的多源信息融合定位算法", 《导弹与航天运载技术》 * |
沈继睿等: "基于FPGA的高速导航解算硬件实现", 《电子设计工程》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112224240A (zh) * | 2020-10-28 | 2021-01-15 | 重庆交通大学 | 高速列车定位系统及定位方法 |
WO2022237187A1 (zh) * | 2021-05-08 | 2022-11-17 | 海南易乐物联科技有限公司 | 一种基于融合异构定位数据的车辆跟踪方法和系统 |
GB2611832A (en) * | 2021-05-08 | 2023-04-19 | Hainan Yile Iot Tech Co Ltd | Fused heterogeneous positioning data-based vehicle tracking method and system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111267912B (zh) | 2022-03-11 |
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