CN111551976A - 一种结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法，结合行驶轨迹、车联网终端上报数据、环境图像信息实现对异常定位进行自动补全，有效的实现了对地理位置信号较弱的区域实现定位误差的补偿，提高特殊区域的定位精度,实现异常定位的自动补全。

Description

一种结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法
技术领域
本发明属于精确定位技术领域，尤其是涉及一种结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法。
背景技术
现有的定位系统包括GPS定位系统和北斗定位系统，虽然目前的定位精度很很高，由于特殊区域或者磁场干扰，但是并不能实现全球得全方位覆盖，有许多地方位置信号较弱，并不能实现精准定位。
发明内容
有鉴于此，为了克服上述缺陷，本发明旨在提出一种结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法，结合行驶轨迹、车联网终端上报数据、环境图像信息实现对异常定位进行自动补全。
进一步的，包括以下步骤：
S1、结合定位系统获取车辆行驶轨迹；
S2、利用车载车联网终端获取车辆信息；
S3、获取车辆周围的环境图像信息；
S4、结合图像处理技术、数据融合技术、以及补偿算法实现异常定位的补偿。
进一步的，所述步骤S1中，所述定位系统为GPS定位系统或者北斗定位系统。
进一步的，所述步骤S1中获取车辆行驶轨迹还包括陀螺仪传感器检测到的惯性轨迹补偿。
进一步的，所述步骤S2中车载车联网终端用于获取车辆的速度信息，结合位置信号较弱的时间，得到该时间内车辆行驶的距离。
进一步的，所述步骤S3中，对获得周围环境图像信息经过采集、拼接、融合处理，得到该图像位置的地理位置。
进一步的，所述补偿算法为卡尔曼滤波算法。
相对于现有技术，本发明所述的结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法具有以下优势：
本发明所述的结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法行驶轨迹、车联网终端上报数据、环境图像信息，利用数据融合技术实现对异常定位进行自动补全。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法流程图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
如图1所示，一种结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法，结合行驶轨迹、车联网终端上报数据、环境图像信息实现对异常定位进行自动补全。
包括以下步骤：
S1、结合定位系统获取车辆行驶轨迹；
S2、利用车载车联网终端获取车辆信息；
S3、获取车辆周围的环境图像信息；
S4、结合图像处理技术、数据融合技术、以及补偿算法实现异常定位的补偿。
所述步骤S1中，所述定位系统为GPS定位系统或者北斗定位系统。
所述步骤S1中获取车辆行驶轨迹还包括陀螺仪传感器检测到的惯性轨迹补偿。
所述步骤S2中车载车联网终端用于获取车辆的速度信息，结合位置信号较弱的时间，得到该时间内车辆行驶的距离。
所述步骤S3中，对获得周围环境图像信息经过采集、拼接、融合处理，得到该图像位置的地理位置。
所述补偿算法为卡尔曼滤波算法。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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 (7)

1.一种结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法，其特征在于：结合行驶轨迹、车联网终端上报数据、环境图像信息实现对异常定位进行自动补全。
2.根据权利要求1所述的结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、结合定位系统获取车辆行驶轨迹；
S2、利用车载车联网终端获取车辆信息；
S3、获取车辆周围的环境图像信息；
S4、结合图像处理技术、数据融合技术、以及补偿算法实现异常定位的补偿。
3.根据权利要求1所述的结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述定位系统为GPS定位系统或者北斗定位系统。
4.根据权利要求1所述的结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法，其特征在于：所述步骤S1中获取车辆行驶轨迹还包括陀螺仪传感器检测到的惯性轨迹补偿。
5.根据权利要求1所述的结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法，其特征在于：所述步骤S2中车载车联网终端用于获取车辆的速度信息，结合位置信号较弱的时间，得到该时间内车辆行驶的距离。
6.根据权利要求1所述的结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法，其特征在于：所述步骤S3中，对获得周围环境图像信息经过采集、拼接、融合处理，得到该图像位置的地理位置。
7.根据权利要求1所述的结合多种数据对异常定位进行自动补全的方法，其特征在于：所述补偿算法为卡尔曼滤波算法。
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