CN112505626A - 一种基于无人机的三维立体交通车辆定位方法 - Google Patents

一种基于无人机的三维立体交通车辆定位方法 Download PDF

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段续庭
赵文笙
田大新
周建山
韩旭
郎平
林椿眄
赵元昊
郑坤贤
闫慧文
黄米琪
王奇
徐世魁
郝威
龙科军
刘赫
拱印生
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    • G01S19/46—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement the supplementary measurement being of a radio-wave signal type

Abstract

一种基于无人机的三维立体交通车辆定位方法。首先，选取一卫星信号较弱或者无卫星信号的区域，目标车辆位于该区域。车辆向无人机发送起飞指令，无人机收到起飞指令后起飞并飞行至该空域，保持无人机悬停在位于目标车辆以通信距离为半径的通信网络覆盖范围内并保证无人机的位置关系是非线性的；其次，无人机通过自身定位模块获取在地球坐标系下的位置信息，并通过V2X通信向目标车辆广播自身的位置信息；最后，目标车辆接收无人机的位置信息并计算到无人机的距离，从而计算出目标车辆的位置，在卫星定位系统无法取得良好定位效果的情况下，满足目标车辆的定位需求。

Description

一种基于无人机的三维立体交通车辆定位方法
技术领域：
本发明专利涉及车联网定位领域，尤其涉及一种基于无人机的三维立体交通车辆定位方法。
背景技术：
随着互联网信息技术的迅速发展，智能化、网联化趋势愈加凸显。受此影响，车联网技术日益兴起，发展速度不断加快，我国已将车联网和智能网联汽车的发展上升至国家战略层面。智能网联汽车是通过一些先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与人、车、路、后台等智能信息交换共享，实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车。在车联网系统中，位置信息是保证智能网联汽车安全、高效行驶的最为重要的信息之一。
伴随着定位技术的不断发展和卫星星座系统的不断完善，卫星定位系统因其具有高效率、全天候、易操作等特点得到了广泛的应用，目前，最为常见的定位系统是以北斗、GPS等为代表的全球卫星定位系统。但是随着人们对车辆定位精度的需求越来越高，卫星定位系统的局限性也慢慢暴露了出来。卫星定位系统能够完成定位的前提是接收机可以接收到卫星发射的信号，而接收到信号的质量直接影响着定位的精度。祖国经济发展愈发迅速，一座座高楼大厦拔地而起，各大城市在展现一片繁荣景象的同时，还带来了一些的问题。在一些特殊的地区，例如在高楼密集的“城市峡谷”中，由于信号受到遮挡，并且存在严重的多径效应，定位的结果与实际位置会产生较大的偏差，甚至会导致定位工作无法进行。本发明主要针对卫星信号较弱甚至无法收到卫星信号的区域，以无人机作为空基平台并向目标车辆广播自身位置信息，目标车辆接收无人机的位置信息并计算到无人机的距离，从而计算出目标车辆的位置，在卫星定位系统无法取得良好定位效果的情况下，满足目标车辆的定位需求。
发明内容：
本发明是通过部署无人机作为空基平台，无人机通过V2X通信向目标车辆广播自身位置信息，目标车辆接收到无人机的位置信息并计算出无人机到目标车辆的距离，最终计算出目标车辆的位置。在卫星信号较弱甚至无法收到卫星信号的区域，通过无人机进行辅助定位，从而达到提高定位精度，满足定位需求的目的，通过以下步骤实现：
步骤一、选取一卫星信号较弱的区域，该区域中的目标车辆包括：V2X通信模块，用于完成车辆与无人机之间的通信。目标车辆标识为Nv，目标车辆的位置记为Xv。无人机装配在目标车辆上且无人机的数量不少于三台，车辆向无人机发送起飞指令，无人机收到起飞指令后起飞并飞行至该空域，保持无人机悬停在位于目标车辆以通信距离L＝300m为半径的通信网络覆盖范围内并保证无人机的位置关系是非线性的。无人机包括：通信模块，用于完成无人机和车辆之间的通信；定位模块，用于通过惯性导航、匹配导航、天文导航等不依赖卫星的定位方法来获取自身位置。无人机标识为Nu，无人机在地球坐标系下的位置记为Xu， u＝1，2，…，n。
步骤二、无人机Nu通过自身定位模块获取在地球坐标系下的位置信息，记为 Xu＝(xu yu zu)，此处获取位置信息的方法选用惯性导航、匹配导航、天文导航等不依赖卫星的定位方法。
步骤三、无人机Nu通过V2X通信向目标车辆Nv广播自身位置信息，在非常短的时延内，目标车辆会接收到无人机广播的位置信息，此处的时延通常为纳秒级，故在本方法应用中不考虑该时延。
步骤四、计算目标车辆Nv到无人机Nu的距离du′；
A、在无人机的通信网络覆盖范围L内，随机选取若干距无人机Nu距离为da的测试点TPa，测试点TPa接收到无人机发出信号的信号强度记为
Figure BDA0002601388570000029
a＝1，2，...，m，对信号强度
Figure BDA00026013885700000210
求平均值得到
Figure BDA0002601388570000021
这里我们把
Figure BDA0002601388570000022
记为测试点在距无人机Nu距离为da处接收到的信号强度；再随机选取若干距无人机Nu距离为db的测试点TPb，且da≠db，测试点接收到无人机发出信号的信号强度记为
Figure BDA00026013885700000211
b＝1，2，...，m，对信号强度
Figure BDA00026013885700000212
求平均值得到
Figure BDA0002601388570000023
这里我们把
Figure BDA0002601388570000024
记为测试点在距无人机Nu距离为db处接收到的信号强度。
Figure BDA0002601388570000025
和
Figure BDA0002601388570000026
满足如下关系：
Figure BDA0002601388570000027
其中β表示路径损耗参数，由(1)式可得路径损耗参数β表达式为：
Figure BDA0002601388570000028
B、用Pv(dv)表示目标车辆接收到无人机发出的信号时的信号强度，将Pv(dv)替换(1)式中的
Figure BDA0002601388570000031
dv′替换db，并与(2)式联立可得：
Figure BDA0002601388570000032
解得目标车辆到无人机的距离du′为：
Figure BDA0002601388570000033
步骤五、计算目标车辆位置信息Xv；
A、此处我们假设目标车辆Nv在地球坐标系下的位置为Xv＝(xv yv zv)，无人机Nu在地球坐标系下的位置为Xu＝(xu yu zu)，u＝1，2，…，n，du表示目标车辆Nv与无人机Nu之间的实际欧氏距离，其定义如式(5)所示：
du 2＝(xu-xv)2+(yu-yv)2+(zu-zv)2 (5)
B、在实际应用中，距离测量必然存在误差，该误差可表示为：ev＝du′-du，本发明通过最小化
Figure BDA0002601388570000034
的值来确定目标车辆的位置信息Xv＝(xv yv zv)。
C、根据式(5)，分别用u＝2，…，n的式子减去u＝1的式子，整理成矩阵形式后得到：
Figure BDA0002601388570000035
进一步将矩阵简写为AuLv＝Bu，其中
Figure BDA0002601388570000036
Lv＝[xv yv zv ev]T
Figure BDA0002601388570000041
式(6)求解得
Figure BDA0002601388570000042
由(7)求解出矩阵Lv＝[xv yv zv ev]T，其中Xv＝(xv yv zv)即为所求目标车辆在地球坐标系下的位置信息。
步骤六、当目标车辆Nv处于卫星信号较弱或者无卫星信号区域时，无法通过卫星定位系统获取定位信息，步骤五中得到的Xv＝(xv yv zv)即可作为目标车辆Nv的位置信息；当目标车辆Nv所处的区域卫星信号良好时，通过卫星定位系统可以获取到的目标车辆位置信息记为 Xv′＝(xv′ yv′ zv′)，对这两组位置信息进行加权，假设通过步骤五计算出的目标车辆位置信息权重为∈，通过卫星定位系统获取到的目标车辆位置信息权重为1-∈，此处的权重取决于目标车辆定位信息的准确程度，准确程度的影响因素包括：卫星信号的强弱程度、所使用V2X 通信的抗干扰能力以及测距误差等。加权融合后的目标车辆定位信息记为
Figure BDA0002601388570000044
加权融合过程如(8)式：
Figure BDA0002601388570000043
1、本发明是一种基于无人机的三维立体交通车辆定位方法，解决了当目标车辆处于卫星信号弱甚至无卫星信号区域，卫星定位系统不可用的问题，满足目标车辆的定位需求。利用 V2X通信，使用专用频段，避免了由于各种广播、手机、蓝牙、视频设备等干扰源引起的同频干扰现象，保证了目标车辆与无人机之间的可靠通信。
2、本发明是一种基于无人机的三维立体交通车辆定位方法，通过投放无人机到指定空域作为空基平台并向目标车辆广播自身位置信息，目标车辆接收无人机的位置信息并计算到无人机的距离，从而计算出目标车辆的位置。相较于传统的基站定位方法，本发明采用无人机作为空中基站的形式，具有更高的部署灵活性，可以在任意区域，完成对车辆的定位工作。同时相较于部署固定基站，本发明更加充分地利用了资源，节约了经济成本。
3、本发明是一种基于无人机的三维立体交通车辆定位方法，在卫星信号受到遮挡或者多径效应严重的地方，通过无人机自身装配的定位模块，利用惯性导航、匹配导航、天文导航等不依赖卫星的定位方法获取无人机的位置信息，再利用几何多边测量计算出目标车辆的具体位置信息，使车辆不管在有卫星信号还是没有卫星信号的环境下都可以获得准确的定位信息，摆脱了车辆卫星定位受卫星信号影响的限制，当卫星信号较好时，也可以对计算出的目标车辆定位信息与卫星定位信息进行加权实现协同定位，极大程度地提高了定位精度。
附图说明
图1为本发明流程图
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
本发明是一种基于无人机的三维立体交通车辆定位方法，如图1所示，通过下述步骤实现：
步骤一、选取一卫星信号较弱的区域，该区域中的目标车辆包括：V2X通信模块，用于完成车辆与无人机之间的通信。目标车辆标识为Nv，目标车辆的位置记为Xv。无人机装配在目标车辆上且无人机的数量不少于三台，车辆向无人机发送起飞指令，无人机收到起飞指令后起飞并飞行至该空域，保持无人机悬停在位于目标车辆以通信距离L＝300m为半径的通信网络覆盖范围内并保证无人机的位置关系是非线性的。无人机包括：通信模块，用于完成无人机和车辆之间的通信；定位模块，用于通过惯性导航、匹配导航、天文导航等不依赖卫星的定位方法来获取自身位置。无人机标识为Nu，无人机在地球坐标系下的位置记为Xu， u＝1，2，…，n。
步骤二、无人机Nu通过自身定位模块获取在地球坐标系下的位置信息，记为 Xu＝(xu yu zu)，此处获取位置信息的方法选用惯性导航、匹配导航、天文导航等不依赖卫星的定位方法。
步骤三、无人机Nu通过V2X通信向目标车辆Nv广播自身位置信息，在非常短的时延内，目标车辆会接收到无人机广播的位置信息，此处的时延通常为纳秒级，故在本方法应用中不考虑该时延。
步骤四、计算目标车辆Nv到无人机Nu的距离du′；
A、在无人机的通信网络覆盖范围L内，随机选取若干距无人机Nu距离为da的测试点TPa，测试点TPa接收到无人机发出信号的信号强度记为
Figure BDA0002601388570000061
a＝1，2，...，m，对信号强度
Figure BDA0002601388570000062
求平均值得到
Figure BDA0002601388570000063
这里我们把
Figure BDA0002601388570000064
记为测试点在距无人机Nu距离为da处接收到的信号强度；再随机选取若干距无人机Nu距离为db的测试点TPb，且da≠db，测试点接收到无人机发出信号的信号强度记为
Figure BDA0002601388570000065
b＝1，2，...，m，对信号强度
Figure BDA0002601388570000066
求平均值得到
Figure BDA0002601388570000067
这里我们把
Figure BDA0002601388570000068
记为测试点在距无人机Nu距离为db处接收到的信号强度。
Figure BDA0002601388570000069
和
Figure BDA00026013885700000610
满足如下关系：
Figure BDA00026013885700000611
其中β表示路径损耗参数，由(1)式可得路径损耗参数β表达式为：
Figure BDA00026013885700000612
B、用Pv(dv)表示目标车辆接收到无人机发出的信号时的信号强度，将Pv(dv)替换(1)式中的
Figure BDA00026013885700000613
dv′替换db，并与(2)式联立可得：
Figure BDA00026013885700000614
解得目标车辆到无人机的距离du′为：
Figure BDA00026013885700000615
步骤五、计算目标车辆位置信息Xv；
A、此处我们假设目标车辆Nv在地球坐标系下的位置为Xv＝(xv yv zv)，无人机Nu在地球坐标系下的位置为Xu＝(xu yu zu)，u＝1，2，…，n，du表示目标车辆Nv与无人机Nu之间的实际欧氏距离，其定义如式(5)所示：
du 2＝(xu-xv)2+(yu-yv)2+(zu-zv)2 (5)
B、在实际应用中，距离测量必然存在误差，该误差可表示为：ev＝du′-du，本发明通过最小化
Figure BDA0002601388570000071
的值来确定目标车辆的位置信息Xv＝(xv yv zv)。
C、根据式(5)，分别用u＝2，…，n的式子减去u＝1的式子，整理成矩阵形式后得到：
Figure BDA0002601388570000072
进一步将矩阵简写为AuLv＝Bu，其中
Figure BDA0002601388570000073
Lv＝[xv yv zv ev]T
Figure BDA0002601388570000074
式(6)求解得
Figure BDA0002601388570000075
Figure BDA0002601388570000081
由(7)求解出矩阵Lv＝[xv yv zv ev]T，其中Xv＝(xv yv zv)即为所求目标车辆在地球坐标系下的位置信息。
步骤六、当目标车辆Nv处于卫星信号较弱或者无卫星信号区域时，无法通过卫星定位系统获取定位信息，步骤五中得到的Xv＝(xv yv zv)即可作为目标车辆Nv的位置信息；当目标车辆Nv所处的区域卫星信号良好时，通过卫星定位系统可以获取到的目标车辆位置信息记为 Xv′＝(xv′ yv′ zv′)，对这两组位置信息进行加权，假设通过步骤五计算出的目标车辆位置信息权重为∈，通过卫星定位系统获取到的目标车辆位置信息权重为1-∈，此处的权重取决于目标车辆定位信息的准确程度，准确程度的影响因素包括：卫星信号的强弱程度、所使用V2X 通信的抗干扰能力以及测距误差等。加权融合后的目标车辆定位信息记为
Figure BDA0002601388570000083
加权融合过程如(8)式：
Figure BDA0002601388570000082
。

Claims (3)

1.一种基于无人机的三维立体交通车辆定位方法，其特征在于，具体包括以下步骤：首先，选取一卫星信号较弱或者无卫星信号的区域，目标车辆位于该区域，无人机装配在目标车辆上且无人机的数量不少于三台，车辆向无人机发送起飞指令，无人机收到起飞指令后起飞并飞行至该空域，保持无人机悬停在位于目标车辆以通信距离为半径的通信网络覆盖范围内并保证无人机的位置关系是非线性的；其次，无人机通过自身定位模块获取在地球坐标系下的位置信息，并通过V2X通信向目标车辆广播自身的位置信息；最后，目标车辆接收无人机的位置信息并计算到无人机的距离，从而计算出目标车辆的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机包括：通信模块，用于完成无人机和车辆之间的通信；定位模块，用于通过惯性导航、匹配导航、天文导航在内的不依赖卫星的定位方法来获取自身位置，无人机标识为Nu，无人机在地球坐标系下的位置记为Xu，u＝1，2，…，n，无人机Nu通过自身定位模块获取在地球坐标系下的位置信息，记为Xu＝(xu yuzu)，此处获取位置信息的方法选用惯性导航、匹配导航、天文导航在内的不依赖卫星的定位方法，无人机Nu通过V2X通信向目标车辆Nv广播自身位置信息，在非常短的时延内，目标车辆会接收到无人机广播的位置信息之后计算目标车辆Nv到无人机Nu的距离du′。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算目标车辆Nv到无人机Nu的距离du′的具体步骤为：
A、在无人机的通信网络覆盖范围L内，随机选取若干距无人机Nu距离为da的测试点TPa，测试点TPa接收到无人机发出信号的信号强度记为
Figure FDA0002601388560000011
a＝1，2，...，m，对信号强度
Figure FDA0002601388560000012
求平均值得到
Figure FDA0002601388560000013
Figure FDA0002601388560000014
记为测试点在距无人机Nu距离为da处接收到的信号强度；再随机选取若干距无人机Nu距离为db的测试点TPb，且da≠db，测试点接收到无人机发出信号的信号强度记为
Figure FDA0002601388560000015
b＝1，2，...，m，对信号强度
Figure FDA0002601388560000016
求平均值得到
Figure FDA0002601388560000017
把
Figure FDA0002601388560000018
记为测试点在距无人机Nu距离为db处接收到的信号强度，
Figure FDA0002601388560000019
和
Figure FDA00026013885600000110
满足如下关系：
Figure FDA00026013885600000111
其中β表示路径损耗参数，由(1)式可得路径损耗参数β表达式为：
Figure FDA0002601388560000021
B、用Pv(dv)表示目标车辆接收到无人机发出的信号时的信号强度，将Pv(dv)替换(1)式中的
Figure FDA0002601388560000022
dv′替换db，并与(2)式联立可得：
Figure FDA0002601388560000023
解得目标车辆到无人机的距离du′为：
Figure FDA0002601388560000024
步骤五、计算目标车辆位置信息Xv；
A、此处我们假设目标车辆Nv在地球坐标系下的位置为Xv＝(xv yv zv)，无人机Nu在地球坐标系下的位置为Xu＝(xu yu zu)，u＝1，2，…，n，du表示目标车辆Nv与无人机Nu之间的实际欧氏距离，其定义如式(5)所示：
du 2＝(xu-xv)2+(yu-yv)2+(zu-zv)2 (5)
B、在实际应用中，距离测量必然存在误差，该误差可表示为：ev＝du′-du，通过最小化
Figure FDA0002601388560000025
的值来确定目标车辆的位置信息Xv＝(xv yv zv)；
C、根据式(5)，分别用u＝2，…，n的式子减去u＝1的式子，整理成矩阵形式后得到：
Figure FDA0002601388560000026
进一步将矩阵简写为AuLv＝Bu，其中
Figure FDA0002601388560000027
Lv＝[xv yv zv ev]T
Figure FDA0002601388560000031
式(6)求解得
Figure FDA0002601388560000032
由(7)求解出矩阵Lv＝[xv yv zv ev]T，其中Xv＝(xv yv zv)即为所求目标车辆在地球坐标系下的位置信息；
步骤六、当目标车辆Nv处于卫星信号较弱或者无卫星信号区域时，无法通过卫星定位系统获取定位信息，步骤五中得到的Xv＝(xv yv zv)即可作为目标车辆Nv的位置信息；当目标车辆Nv所处的区域卫星信号良好时，通过卫星定位系统可以获取到的目标车辆位置信息记为Xv′＝(xv′ yv′ zv′)，对这两组位置信息进行加权，假设通过步骤五计算出的目标车辆位置信息权重为∈，通过卫星定位系统获取到的目标车辆位置信息权重为1-∈，此处的权重取决于目标车辆定位信息的准确程度，准确程度的影响因素包括：卫星信号的强弱程度、所使用V2X通信的抗干扰能力以及测距误差等。加权融合后的目标车辆定位信息记为
Figure FDA0002601388560000033
加权融合过程如(8)式：
Figure FDA0002601388560000034
。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114221727A (zh) * 2021-12-16 2022-03-22 浙江建德通用航空研究院 一种无人机与互联车辆wlan系统的同频干扰表征方法
CN114449440A (zh) * 2021-12-27 2022-05-06 上海集度汽车有限公司 测量方法、装置及系统
CN115021800A (zh) * 2022-07-19 2022-09-06 国家无线电监测中心福建监测站 使用无人机查找Ka频段卫星终端的方法、装置和电子设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170301234A1 (en) * 2016-04-18 2017-10-19 Mando Corporation System for supporting emergency vehicle using drone
US20180356532A1 (en) * 2015-11-18 2018-12-13 Korea Aerospace Research Institute Apparatus for determining precise location and method for determining precise location in woodlands
CN110221326A (zh) * 2019-05-29 2019-09-10 中国第一汽车股份有限公司 车辆定位方法、装置、设备和存储介质
US10531240B1 (en) * 2018-10-29 2020-01-07 Nec Corporation User localization process leveraging UAVs equipped with lightweight base station to provide a moving mobile network
CN110716222A (zh) * 2019-11-11 2020-01-21 北京航空航天大学 一种基于无人机的无人车导航方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180356532A1 (en) * 2015-11-18 2018-12-13 Korea Aerospace Research Institute Apparatus for determining precise location and method for determining precise location in woodlands
US20170301234A1 (en) * 2016-04-18 2017-10-19 Mando Corporation System for supporting emergency vehicle using drone
US10531240B1 (en) * 2018-10-29 2020-01-07 Nec Corporation User localization process leveraging UAVs equipped with lightweight base station to provide a moving mobile network
CN110221326A (zh) * 2019-05-29 2019-09-10 中国第一汽车股份有限公司 车辆定位方法、装置、设备和存储介质
CN110716222A (zh) * 2019-11-11 2020-01-21 北京航空航天大学 一种基于无人机的无人车导航方法及系统

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DANG XIAOCHAO，ET AL: "Indoor localization algorithm based on feedback correction of dynamic nearest neighbors", JOURNAL OF COMPUTER APPLICATIONS, vol. 38, no. 2, pages 516 - 521 *
李彬;吕晓军;贾新春;杨波;: "无线传感器网络三维节点的插值规划定位", 北京邮电大学学报, no. 05, pages 94 - 98 *
许建新;熊智;陈明星;刘建业;: "多无人机辅助定位信标的区域导航定位算法", 航空学报, no. 10, pages 217 - 228 *
郭立志;: "基于RSS的WLAN定位技术研究", 科技展望, vol. 26, no. 32, pages 12 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114221727A (zh) * 2021-12-16 2022-03-22 浙江建德通用航空研究院 一种无人机与互联车辆wlan系统的同频干扰表征方法
CN114449440A (zh) * 2021-12-27 2022-05-06 上海集度汽车有限公司 测量方法、装置及系统
CN114449440B (zh) * 2021-12-27 2023-11-17 上海集度汽车有限公司 测量方法、装置及系统
CN115021800A (zh) * 2022-07-19 2022-09-06 国家无线电监测中心福建监测站 使用无人机查找Ka频段卫星终端的方法、装置和电子设备
CN115021800B (zh) * 2022-07-19 2023-03-31 国家无线电监测中心福建监测站 使用无人机查找Ka频段卫星终端的方法、装置和电子设备

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