CN113703023B - 基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位方法及系统，所述定位方法利用车载GPS、北斗及惯性导航定位系统测量的导航定位坐标确定初步定位坐标；实时采集环境区域图像及测量车辆距离环境标志物的距离，识别环境区域图像中环境标志物的位置坐标；利用测量的距离和环境标志物的位置坐标，计算修正初步定位坐标得到精准轨道车辆定位坐标，实时更新轨道车辆的位置信息。并通过自定义协议的10Gbits实时工业以太网传输定位与图像数据，提高多源信息融合处理速度。本发明能够自主完成轨道车辆厘米级高精度实时定位，减少轨旁设备，解决轨道车辆无卫星信号覆盖导航定位盲区，提高轨道车辆的定位精度、定位实时性及车辆环境适应性。
Description
技术领域
本发明属于轨道交通技术领域，涉及轨道车辆定位技术，具体地说，涉及一种基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位方法及系统。
背景技术
轨道车辆定位技术在整个轨道交通领域起着重要的作用，尤其是随着基于通信的轨道车辆控制系统（简称：CBCT）技术在我国轨道交通中的广泛应用与发展，对轨道车辆的定位精度与实时性提出了更高的要求。轨道车辆位置和速度信息是移动闭塞、轨道车辆运行控制系统的重要参数，精准的轨道车辆位置和速度信息能有效地提高行车效率和安全系数。
传统的轨道定位技术主要是采用人工对标、记轴器、轨道电路、辅助修正等。高铁及城际列车主要采用轨道电路、应答器及车轮速度传感器的形式进行定位，地铁、轻轨、有轨电车等列车采用信标+车轮速度传感器的形式进行定位。随着定位技术的发展，卫星定位导航技术也逐渐应用到轨道车辆中，目前全球导航卫星系统GNSS有美国的GPS系统，俄罗斯的GLONASS系统，欧洲的Galileo系统，中国的北斗系统等。但使用卫星定位系统也存在一定的问题，如使用普通GPS模式定位时，定位误差能达到米级，且GPS信号受美国军方控制，在特殊时期美国完全可以根据需要随意更改系统的精度和可用性，甚至关闭信号。而当车辆进入卫星信号较差路段（比如隧道内）时，卫星定位信号容易丢失，从而失去定位信息。目前，国内外对轨道定位技术进行了一些研究，以解决轨道车辆的高精度定位问题。例如：
授权公告号为CN104076382B的中国专利公开了一种基于多源信息融合的车辆无缝定位方法，该方法采用卡尔曼滤波器对基于超带宽的短距离高精度无线信息、BDS+GPS的双模GNSS定位信息、SINS+CAN融合推算航位信息三类不同信号源定位数据不断融合、逐步求精，并对定位结果进行反馈、校正，实现车辆的高精度、无缝定位。
公开号CN111267912A的中国专利申请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的定位信息。
公开号为CN111071304A的中国专利申请公开了一种基于卫星的轨道车辆车载测速定位系统及方法，其中，定位系统包括卫星定位接收机、轮速传感器和车载主机，所述的卫星定位接收机负责接收空中的卫星信号，进行差分修正并输出速度及位置信息；所述的轮速传感器安装在车辆的行走轴上，负责测量车轮的转动角度，并且通过周期性采样获得车轮旋转角速度，再通过车轮直径换算得到车辆行驶速度；所述的车载主机负责接收卫星定位接收机和轮速传感器的数据并进行处理，最后输出测速定位结果。该定位方法采用车载卫星和轮轴传感器并行处理数据，提高定位精度。
授权公告号为CN106767853B的中国专利公开了一种基于多信息融合的无人驾驶车辆高精度定位方法，可以应用在无人驾驶车辆的环境感知和智能决策当中。该方法利用离线地图和在线感知信息的配合实现高精度实时定位。离线地图记录无人驾驶车辆行驶区域的道路交通信息。在线感知信息包括车道线和道路边界。无人驾驶车辆在地图区域中行驶时，根据惯性组合导航系统给出的定位信息确定车辆的大概位置，获取位置附近的局部地图，通过车载传感器检测车辆前方的车道线和车辆两边的道路边界，确定车辆与车道线及道路边界的相对位置，对比车辆在地图中的位置，计算偏差，修正定位误差，实现高精度定位。
此外，授权公告号为CN111114593B 的中国专利公开了一种基于多元信息融合的地铁列车自主定位装置、系统及方法，该方法通过监测设置在地铁线路轨旁固定位置的二维码图像信标，计算视觉定位信息。公开号为CN110765224A的中国专利申请公开了一种电子地图的处理方法、车辆视觉重定位的方法和车载设备，车辆视觉重定位的方法，该方法对于具有字符语义唯一性的场景，通过识别场景图像中的字符，并将字符和多个关键特征的全局坐标插入到电子地图中，通过识别图像中的字符，匹配预先插入的字符，实现重定位。公开号为CN111624593A的中国专利申请公开了一种用于轨道车辆的定位系统和定位方法，融合多种定位技术对轨道车辆进行定位。授权公告号为CN109446973B的中国专利公开了一种基于深度神经网络图像识别的车辆定位方法，以及该深度神经网络的训练方法，该方法中，图像样本采集过程在不同光照及天气条件下的多个时段内进行，且在车辆前进方向和与前进方向垂直的方向上每隔一定角度拍摄一张采样图像。
上述各方法目前均存在局限性，尤其是在定位实时性和精度上，大多仅利用卫星组合导航定位，基于图像识别的方法主要在车站中识别停车标志及二维码、RFID信标等，虽然在一定程度上提高了定位精度，但目前的图像识别方法依赖轨道设备，不仅成本高，可靠性差，且未考虑对轨道两侧环境标志物的物理坐标进行实时采集、识别与修正，仍存在定位实时性差、定位精度相对较低的问题。由于轨道车辆运行环境比较复杂，单独依靠一种测速定位技术很难获得高精度、实时的轨道车辆位置和速度信息，因此，研究多信息融合技术以提高轨道车辆的实时精准定位具有重要的意义。
发明内容
本发明针对现有存在的实时性差、定位精度低等上述问题，提供一种基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位方法及系统，能够自主完成轨道车辆厘米级高精度的实时定位，减少轨旁设备，解决轨道车辆过隧道等无卫星信号覆盖导航定位盲区，提高轨道车辆的定位精度、定位实时性及车辆环境适应性。
为了达到上述目的，本发明提供了一种基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位方法，其具体步骤为：
初步定位坐标获取步骤：根据车载GPS定位系统、北斗定位系统及惯性导航定位系统实时采集的三组导航定位坐标的均值、标准差确定初步定位坐标；
环境图像及距离获取步骤：实时拍摄白天和夜晚的环境区域图像，实时测量轨道车辆距离环境标志物的距离；
环境标志物位置识别步骤：识别环境区域图像中环境标志物的位置坐标；
位置修正步骤：利用测量的距离和环境标志物的位置坐标，计算修正初步定位坐标得到精准轨道车辆定位坐标；计算修正初步定位坐标得到精准轨道车辆定位坐标的具体步骤为：
设位置点A为初步定位坐标（x1,y1）的坐标点，位置点B为环境标志物的位置坐标（x2,y2）的坐标点，轨道车辆的实际位置点为C点，其坐标为（x3,y3）；位置点B与位置点C的距离为S1，即环境图像及距离获取步骤中测量的距离；
利用两点距离公式求出位置点A与位置点B之间的距离S2，表示为：
（1）
利用余弦定理根据公式（2）求出位置点A与位置点C的距离为S3，及在电子地图上需要修正的距离，公式（2）表示为：
（2）
式中，为距离S1与距离S2之间的角度，由电子地图与惯性导航定位系统测得；
利用联立方程组求得位置点C的坐标值x3与y3，联立方程组表示为：
（3）
由公式（3）求得的位置点C的坐标（x3,y3）即为修正得到的精准轨道车辆定位坐标。
位置更新步骤：周期性重复上述各步骤，实时更新轨道车辆的位置信息。
进一步的，还包括数据传输步骤：将初步定位坐标、环境区域图像及测量的距离自定义协议的10Gbits实时工业以太网传输至车载控制器终端。
优选的，数据传输步骤中，数据传输的具体步骤为：
对初步定位坐标、环境区域图像及测量的距离进行数据格式转化与打包，转换为统一格式的十六进数据；
将统一格式的十六进数据采用自定义协议的10Gbits实时工业以太网传输至车载控制器终端。
优选的，所述自定义协议采用的数据帧结构大小为1500字节结构，该数据帧结构包括2字节的起始位、6字节的目的地址、6字节的源地址、2字节的类型、2字节的标志位、1474字节的数据位、2字节的长度位、4字节的校验位、2字节的结束位；其中，1474字节的数据位包括100字节的车载GPS定位数据、100字节的北斗定位数据、150字节的惯性导航定位数据、100字节的距离数据及1024字节的环境区域图像数据。
进一步的，还包括数据处理步骤，其具体步骤为：
对环境区域图像进行数据清洗；
对清洗后的环境区域图像进行图像畸变校正、图像滤波、图像增强及边缘检测处理；
对环境区域图像中环境标志物所在区域进行切割。
优选的，初步定位坐标获取步骤中，确定初步定位坐标的具体步骤为：
根据公式（4）求取三组导航定位坐标的均值，公式（4）的表达式为：
（4）
式中，为三组导航定位坐标x轴坐标的均值，/>为三组导航定位坐标y轴坐标的均值；
根据三组导航定位坐标的均值通过公式（5）求取三组导航定位坐标的标准差，公式（5）表示为：
（5）
式中，为三组导航定位坐标x轴坐标的标准差，/>为三组导航定位坐标y轴坐标的标准差；
判断标准差的大小，选出标准差最小的定位坐标作为初步定位坐标。
优选的，所述环境标志物设于轨道板上，环境标志物为数字坐标与里程数字，数字坐标代表该环境标志物所处位置的位置坐标，里程数字代表与距离起点的里程数值。
为了达到上述目的，本发明还提供了一种轨道车辆实时定位系统，包括：
车载GPS定位系统，用于实时采集轨道车辆的导航定位坐标；
北斗定位系统，用于实时采集轨道车辆的导航定位坐标；
惯性导航定位系统，用于实时采集轨道车辆的导航定位坐标；
初步定位坐标确定模块，用于根据车载GPS定位系统、北斗定位系统及惯性导航定位系统实时采集的三组导航定位坐标的均值、标准差确定初步定位坐标；
高频摄像机，安装于轨道车辆的车头一侧，用于实时拍摄白天的环境区域图像；
高频夜视相机，安装于轨道车辆的车头一侧，用于实时拍摄夜晚的环境区域图像；
激光雷达，安装于轨道车辆的车头两侧，用于实时测量轨道车辆距离环境标志物的距离；
以太网传输模块，用于传输初步定位坐标、环境区域图像及测量的距离；
车载控制器终端，内设：
数据处理模块，用于对环境区域图像进行预处理；
环境标志物位置识别模块，用于识别环境区域图像中环境标志物的位置坐标；
电子地图，设有位置修正模块和位置更新模块，所述位置修正模块用于利用测量的距离和环境标志物的位置坐标计算修正初步定位坐标得到精准轨道车辆定位坐标，并在电子地图中实时显示；所述位置更新模块用于根据位置修正模块得到的精准轨道车辆定位坐标实时更新轨道车辆的位置信息。
优选的，以太网传输模块采用自定义协议的10Gbits实时工业以太网，所述自定义协议采用的数据帧结构大小为1500字节结构，该数据帧结构包括2字节的起始位、6字节的目的地址、6字节的源地址、2字节的类型、2字节的标志位、1474字节的数据位、2字节的长度位、4字节的校验位、2字节的结束位；其中，1474字节的数据位包括100字节的车载GPS定位数据、100字节的北斗定位数据、150字节的惯性导航定位数据、100字节的距离数据及1024字节的环境区域图像数据。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
（1）本发明利用车载GPS、北斗及惯性导航定位系统的导航定位坐标确定初步定位坐标；实时拍摄环境区域图像，实时测量车辆距离环境标志物的距离，识别环境区域图像中环境标志物的位置坐标；利用测量的距离和环境标志物的位置坐标，计算修正初步定位坐标得到精准轨道车辆定位坐标，实时更新轨道车辆的位置信息。本发明基于图像识别的环境区域图像信息与测距信息，实施修正卫星组合导航定位误差，能够自主完成轨道车辆的实时高精度定位，减少轨旁设备，解决轨道车辆过隧道等无卫星信号覆盖导航定位盲区，提高轨道车辆的定位精度、定位实时性及车辆环境适应性。
（2）本发明采用自定义协议的10Gbits实时工业以太网传输大流量的定位数据，该以太网带宽大、时延低，且自定义协议采用特殊的数据帧结构，提高多源信息融合处理速度，提高轨道车辆定位数据的刷新速率和实时性，实现轨道车辆厘米级高精度实时定位。
附图说明
图1为本发明实施例所述基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位方法的流程图；
图2为本发明实施例修正初步定位坐标时定位坐标点的示意图；
图3-图4为发明实施例所述基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位方法其他实施方式的流程图；
图5为本发明实施例所述基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位方法一优选实施方式的流程图；
图6为本发明实施例所述自定义协议的10Gbits实时工业以太网的自定义协议采用的数据帧结构示意图；
图7为本发明实施例所述基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位系统的结构框图；
图8为本发明实施例所述环境标志物的位置示意图；
图9为本发明实施例所述基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位系统的工作流程图；
图10为本发明实施例所述环境区域图像识别定位处理过程示意图。
图中，1、车载GPS定位系统，2、北斗定位系统，3、惯性导航定位系统，4、初步定位坐标确定模块，5、高频摄像机，6、高频夜视相机，7、激光雷达，8、以太网传输模块，9、车载控制器终端，901、数据处理模块，902、环境标志物位置识别模块，903、电子地图，9031、位置修正模块，9032、位置更新模块，10、轨道车辆，11、环境标志物，12、轨道板，13、轨道扣件，14、轨道。
具体实施方式
下面，通过示例性的实施方式对本发明进行具体描述。然而应当理解，在没有进一步叙述的情况下，一个实施方式中的元件、结构和特征也可以有益地结合到其他实施方式中。
实施例1：参见图1，本发明实施例提供了一种轨道车辆实时定位方法，其具体步骤为：
S1、初步定位坐标获取步骤：根据车载GPS定位系统、北斗定位系统及惯性导航定位系统实时采集的三组导航定位坐标的均值、标准差确定初步定位坐标。
具体地，确定初步定位坐标的具体步骤为：
根据公式（1）求取三组导航定位坐标的均值，公式（1）的表达式为：
（1）
式中，为三组导航定位坐标x轴坐标的均值，/>为三组导航定位坐标y轴坐标的均值；
根据三组导航定位坐标的均值通过公式（2）求取三组导航定位坐标的标准差，公式（2）表示为：
（2）
式中，为三组导航定位坐标x轴坐标的标准差，/>为三组导航定位坐标y轴坐标的标准差；
判断标准差的大小，选出标准差最小的定位坐标作为初步定位坐标。
S2、环境图像及距离获取步骤：实时拍摄白天和夜晚的环境区域图像，实时测量轨道车辆距离环境标志物的距离。
具体地，利用安装在轨道车辆一侧的高频摄像机拍摄白天的环境区域图像，利用安装在轨道车辆一侧的高频夜视相机拍摄夜晚的环境区域图像，利用安装在轨道车辆两侧的激光雷达测量轨道车辆距离环境标志物的距离。需要说明的是，由于要实现环境标志物的识别和定位，车辆需获取清晰的线路图像，且满足高速状态下实时性的要求，图像采集频率要满足轨道车辆的速度要求且不失真。以复兴号高速动车组为例，当时速为350km/h时，车辆每秒通过的距离为83米，要获得25厘米以内的运动差异，拍摄频率需达到330帧/秒，以获得清晰的图像。
S3、环境标志物位置识别步骤：识别环境区域图像中环境标志物的位置坐标。
S4、位置修正步骤：利用测量的距离和环境标志物的位置坐标，计算修正初步定位坐标得到精准轨道车辆定位坐标。
具体地，计算修正初步定位坐标得到精准轨道车辆定位坐标的具体步骤为：
参见图2（图中箭头为行驶方向），设位置点A为初步定位坐标（x1,y1）的坐标点，位置点B为环境标志物的位置坐标（x2,y2）的坐标点，轨道车辆的实际位置点为C点，其坐标为（x3,y3）；位置点B与位置点C的距离为S1，即环境图像及距离获取步骤中测量的距离；
利用两点距离公式求出位置点A与位置点B之间的距离S2，表示为：
（3）
利用余弦定理根据公式（4）求出位置点A与位置点C的距离为S3，及在电子地图上需要修正的距离，公式（4）表示为：
（4）
式中，为距离S1与距离S2之间的角度，由电子地图与惯性导航定位系统测得；
利用联立方程组求得位置点C的坐标值x3与y3，联立方程组表示为：
（5）
由公式（5）求得的位置点C的坐标（x3,y3）即为修正得到的精准轨道车辆定位坐标。
S5、位置更新步骤：周期性重复步骤S1至S4，实时更新轨道车辆的位置信息。
需要说明的是，上述步骤S1和步骤S2可以同时进行，还可以顺序互换。则有同时进行时，可以将步骤S1和步骤S2并列，具体参见图2。顺序互换时，顺序互换后的步骤为：S1、环境图像及距离获取步骤：实时拍摄白天和夜晚的环境区域图像，实时测量轨道车辆距离环境标志物的距离。S2、初步定位坐标获取步骤：根据车载GPS定位系统、北斗定位系统及惯性导航定位系统实时采集的三组导航定位坐标的均值、标准差确定初步定位坐标，具体参见图3。
参见图5，在一具体实施方式中，上述定位方法还包括数据传输步骤：将初步定位坐标、环境区域图像及测量的距离自定义协议的10Gbits实时工业以太网传输至车载控制器终端。该步骤在上述步骤S2与步骤S3之间。需要说明的是，将初步定位坐标、环境区域图像及测量的距离传输至车载控制器终端，则步骤S3至步骤S5在车载控制器终端内完成，其中，步骤S4、S5在车载控制器终端的电子地图中完成，并在电子地图中显示步骤S4得到的精准轨道车辆定位坐标。
具体地，数据传输的具体步骤为：
对初步定位坐标、环境区域图像及测量的距离进行数据格式转化与打包，转换为统一格式的十六进数据；
将统一格式的十六进数据采用自定义协议的10Gbits实时工业以太网传输至车载控制器终端。
具体地，参见图6，自定义协议采用的数据帧结构大小为1500字节结构，该数据帧结构包括2字节的起始位、6字节的目的地址、6字节的源地址、2字节的类型、2字节的标志位、1474字节的数据位、2字节的长度位、4字节的校验位、2字节的结束位；其中，1474字节的数据位包括100字节的车载GPS定位数据、100字节的北斗定位数据、150字节的惯性导航定位数据、100字节的距离数据及1024字节的环境区域图像数据。
起始位的功能为：数据传输开始，告知车载控制器终端，数据帧要发送，并同步发送和接收时钟频率。
目的地址位的功能为：代表车载控制器终端的物理地址，用于识别车载控制器终端的网络适配器的物理地址。
源地址位的功能为：代表发送设备的物理地址，用于识别发送设备的身份。
类型位的功能为：代表数据帧的数据类型，分为控制类型、数据类型、地址类型。
标志位的功能为：代表数据的标志，用于区分数据的种类，该数据是GPS导航定位数据、北斗导航定位数据、惯性导航定位数据、激光雷达距离数据、环境图像数据中的哪一类。
数据位的功能为：所传输的数据包括GPS导航定位数据、北斗导航定位数据、惯性导航定位数据、激光雷达距离数据、环境图像数据五类数据。
长度位的功能为：代表一帧数据的总长度。
校验位的功能为：校验数据帧结构的顺序、该帧是否出现差错，传输过程中数据是否丢失或改变，是否需要重新传输这一帧等。
结束位的功能为：代表该帧数据成功发送完成。
需要说明的是，采用自定义协议的10Gbits实时工业以太网传输大流量的定位数据，该以太网带宽大、时延低，且采用自定义协议采用特殊的数据帧结构，提高多源信息融合处理速度，提高轨道车辆定位数据的刷新速率和实时性，实现轨道车辆厘米级高精度实时定位。
继续参见图5，上述定位方法还包括数据处理步骤，其具体步骤为：
对环境区域图像进行数据清洗；
对清洗后的环境区域图像进行图像畸变校正、图像滤波、图像增强及边缘检测处理；
对环境区域图像中环境标志物所在区域进行切割。
需要注意的是，数据处理步骤在步骤S3之前，在数据传输步骤之后，传输至车载控制器终端的环境区域图像进行上述数据处理，使环境区域图像中环境标志物所在区域更加清晰明显，便于后续识别。
具体地，参见图7（图中箭头为行驶方向），本发明实施例定位方法中，环境标志物11位于轨道板12上，环境标志物为数字坐标与里程数字，分别代表该处精确的位置坐标与距离起点的里程数值。环境标志物为防水防晒的油漆喷嵌在轨道板上，环境标志物为蓝底黑字；环境标志物图像区域内带有该处精确的位置坐标与距离起点的里程；环境标志物在轨道板上每隔200米设置一处，按照复兴号时速350km/h计算，每秒列车运行的距离为83米，即图像采集周期最小为2秒。
本发明上述实施例所述定位方法，基于图像识别的环境区域图像信息与测距信息，实施修正卫星组合导航定位误差，能够自主完成轨道车辆的实时高精度定位，减少轨旁设备，解决轨道车辆过隧道等无卫星信号覆盖导航定位盲区，提高轨道车辆的定位精度、定位实时性及车辆环境适应性。
实施例2：参见图8，本发明实施例提供了一种轨道车辆实时定位系统，包括：
车载GPS定位系统1，用于实时采集轨道车辆的导航定位坐标；
北斗定位系统2，用于实时采集轨道车辆的导航定位坐标；
惯性导航定位系统3，用于实时采集轨道车辆的导航定位坐标；
初步定位坐标确定模块4，用于根据车载GPS定位系统1、北斗定位系统2及惯性导航定位系统3实时采集的三组导航定位坐标的均值、标准差确定初步定位坐标；
高频摄像机5，安装于轨道车辆的车头一侧，用于实时拍摄白天的环境区域图像；
高频夜视相机6，安装于轨道车辆的车头一侧，用于实时拍摄夜晚的环境区域图像；
激光雷达7，安装于轨道车辆的车头两侧，用于实时测量轨道车辆距离环境标志物的距离；
以太网传输模块8，用于传输初步定位坐标、环境区域图像及测量的距离；
车载控制器终端9，内设：
数据处理模块901，用于对环境区域图像进行预处理；
环境标志物位置识别模块902，用于识别环境区域图像中环境标志物的位置坐标；
电子地图903，设有位置修正模块9031和位置更新模块9032，所述位置修正模块9031用于利用测量的距离和环境标志物的位置坐标计算修正初步定位坐标得到精准轨道车辆定位坐标，并在电子地图903中实时显示；所述位置更新模块9032用于根据位置修正模块9031得到的精准轨道车辆定位坐标实时更新轨道车辆的位置信息。
具体地，初步定位坐标确定模块确定初步定位坐标的具体步骤为：
根据公式（1）求取三组导航定位坐标的均值，公式（1）的表达式为：
（1）
式中，为三组导航定位坐标x轴坐标的均值，/>为三组导航定位坐标y轴坐标的均值；
根据三组导航定位坐标的均值通过公式（2）求取三组导航定位坐标的标准差，公式（2）表示为：
（2）
式中，为三组导航定位坐标x轴坐标的标准差，/>为三组导航定位坐标y轴坐标的标准差；
判断标准差的大小，选出标准差最小的定位坐标作为初步定位坐标。
具体地，位置修正模块计算修正初步定位坐标得到精准轨道车辆定位坐标的具体步骤为：
参见图2，设位置点A为初步定位坐标（x1,y1）的坐标点，位置点B为环境标志物的位置坐标（x2,y2）的坐标点，轨道车辆的实际位置点为C点，其坐标为（x3,y3）；位置点B与位置点C的距离为S1，即环境图像及距离获取步骤中测量的距离；
利用两点距离公式求出位置点A与位置点B之间的距离S2，表示为：
（3）
利用余弦定理根据公式（4）求出位置点A与位置点C的距离为S3，及在电子地图上需要修正的距离，公式（4）表示为：
（4）
式中，为距离S1与距离S2之间的角度，由电子地图与惯性导航定位系统测得；
利用联立方程组求得位置点C的坐标值x3与y3，联立方程组表示为：
（5）
由公式（5）求得的位置点C的坐标（x3,y3）即为修正得到的精准轨道车辆定位坐标。
本发明实施例上述定位系统中，以太网传输模块采用自定义协议10Gbits实时工业以太网传输至车载控制器终端。具体地，参见图6，自定义协议采用的数据帧结构大小为1500字节结构，该数据帧结构包括2字节的起始位、6字节的目的地址、6字节的源地址、2字节的类型、2字节的标志位、1474字节的数据位、2字节的长度位、4字节的校验位、2字节的结束位；其中，1474字节的数据位包括100字节的车载GPS定位数据、100字节的北斗定位数据、150字节的惯性导航定位数据、100字节的距离数据及1024字节的环境区域图像数据。
起始位的功能为：数据传输开始，告知车载控制器终端，数据帧要发送，并同步发送和接收时钟频率。
目的地址位的功能为：代表车载控制器终端的物理地址，用于识别车载控制器终端的网络适配器的物理地址。
源地址位的功能为：代表发送设备的物理地址，用于识别发送设备的身份。
类型位的功能为：代表数据帧的数据类型，分为控制类型、数据类型、地址类型。
标志位的功能为：代表数据的标志，用于区分数据的种类，该数据是GPS导航定位数据、北斗导航定位数据、惯性导航定位数据、激光雷达距离数据、环境图像数据中的哪一类。
数据位的功能为：所传输的数据包括GPS导航定位数据、北斗导航定位数据、惯性导航定位数据、激光雷达距离数据、环境图像数据五类数据。
长度位的功能为：代表一帧数据的总长度。
校验位的功能为：校验数据帧结构的顺序、该帧是否出现差错，传输过程中数据是否丢失或改变，是否需要重新传输这一帧等。
结束位的功能为：代表该帧数据成功发送完成。
需要说明的是，采用10Gbits实时工业以太网传输大流量的定位数据，该以太网带宽大、时延低，且采用自主定义的通信协议数据帧结构，提高多源信息融合处理速度，提高轨道车辆定位数据的刷新速率和实时性，实现轨道车辆厘米级高精度实时定位。
具体地，继续参见图7，本发明实施例所述环境标志物11位于轨道板12上，环境标志物为数字坐标与里程数字，分别代表该处精确的位置坐标与距离起点的里程数值。环境标志物为防水防晒的油漆喷嵌在轨道板上，环境标志物为蓝底黑字；环境标志物图像区域内带有该处精确的位置坐标与距离起点的里程；环境标志物在轨道板上每隔200米设置一处，按照复兴号时速350km/h计算，每秒列车运行的距离为83米，即图像采集周期最小为2秒。
参见图9，本实施例上述定位系统进行轨道车辆定位的过程为：
通过车载GPS定位系统实时采集轨道车辆的GPS导航定位坐标、北斗定位系统实时采集轨道车辆的北斗导航定位坐标及惯性导航定位系统实时采集的惯性导航定位坐标，通过高频摄像机实时拍摄白天的环境区域图像，通过高频夜视相机实时拍摄夜晚的环境区域图像，通过激光雷达实时测量轨道车辆距离环境标志物的距离；通过初步定位坐标确定模块根据GPS导航定位坐标、北斗导航定位坐标及惯性导航定位坐标的均值、标准差确定初步定位坐标；然后通过以太网传输模块将初步定位坐标、环境区域图像及测量的距离传输至车载控制器终端；通过数据处理模块对环境图像进行预处理后，由环境标志物位置识别模块识别环境区域图像中环境标志物的位置坐标；位置修正模块利用测量的距离和环境标志物的位置坐标计算修正初步定位坐标得到精准轨道车辆定位坐标，并在电子地图中实时显示；位置更新模块根据位置修正模块得到的精准轨道车辆定位坐标实时更新轨道车辆的位置信息。
具体地，参见图10，上述定位系统车载控制器终端基于环境区域图像识别定位的具体过程如下：
获取当前环境区域图像，对环境区域图像进行图像畸变校正、图像滤波、图像增强及边缘检测处理，对环境区域图像中环境标志物所在区域进行切割；识别环境标志物的位置坐标，若位置无效，继续获取当前环境区域图像，重新识别；若位置坐标有效，则与获取的当前激光雷达测距信息一起导入电子地图，利用测量的距离和环境标志物的位置坐标在电子地图中计算修正初步定位坐标得到精准轨道车辆定位坐标，并在电子地图中实时显示，根据修正初步定位坐标得到的精准轨道车辆定位坐标更新轨道车辆的位置信息，得到精确定位的位置信息。
上述实施例用来解释本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明做出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位方法，其特征在于，其具体步骤为：
初步定位坐标获取步骤：根据车载GPS定位系统、北斗定位系统及惯性导航定位系统实时采集的三组导航定位坐标的均值、标准差确定初步定位坐标；
环境图像及距离获取步骤：实时拍摄环境区域图像，实时测量轨道车辆距离环境标志物的距离；
环境标志物位置识别步骤：识别环境区域图像中环境标志物的位置坐标；
位置修正步骤：利用测量的距离和环境标志物的位置坐标，计算修正初步定位坐标得到精准轨道车辆定位坐标；计算修正初步定位坐标得到精准轨道车辆定位坐标的具体步骤为：
设位置点A为初步定位坐标（x1,y1）的坐标点，位置点B为环境标志物的位置坐标（x2,y2）的坐标点，轨道车辆的实际位置点为C点，其坐标为（x3,y3）；位置点B与位置点C的距离为S1，即环境图像及距离获取步骤中测量的距离；
利用两点距离公式求出位置点A与位置点B之间的距离S2，表示为：
（1）
利用余弦定理根据公式（2）求出位置点A与位置点C的距离为S3，及在电子地图上需要修正的距离，公式（2）表示为：
（2）
式中，为距离S1与距离S2之间的角度，由电子地图与惯性导航定位系统测得；
利用联立方程组求得位置点C的坐标值x3与y3，联立方程组表示为：
（3）
由公式（3）求得的位置点C的坐标（x3,y3）即为修正得到的精准轨道车辆定位坐标；
位置更新步骤：周期性重复上述各步骤，实时更新轨道车辆的位置信息。
2.如权利要求1所述的基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位方法，其特征在于，还包括数据传输步骤：将初步定位坐标、环境区域图像及测量的距离采用自定义协议的10Gbits实时工业以太网传输至车载控制器终端。
3.如权利要求2所述的基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位方法，其特征在于，数据传输步骤中，数据传输的具体步骤为：
对初步定位坐标、环境区域图像及测量的距离进行数据格式转化与打包，转换为统一格式的十六进数据；
将统一格式的十六进数据采用自定义协议的10Gbits实时工业以太网传输至车载控制器终端。
4.如权利要求2或3所述的基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位方法，其特征在于，所述自定义协议采用的数据帧结构大小为1500字节结构，该数据帧结构包括2字节的起始位、6字节的目的地址、6字节的源地址、2字节的类型、2字节的标志位、1474字节的数据位、2字节的长度位、4字节的校验位、2字节的结束位；其中，1474字节的数据位包括100字节的车载GPS定位数据、100字节的北斗定位数据、150字节的惯性导航定位数据、100字节的距离数据及1024字节的环境区域图像数据。
5.如权利要求2所述的基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位方法，其特征在于，还包括数据预处理步骤，其具体步骤为：
对环境区域图像进行数据清洗；
对清洗后的环境区域图像进行图像畸变校正、图像滤波、图像增强及边缘检测处理；
对环境区域图像中环境标志物所在区域进行切割。
6.如权利要求1或2或5所述的基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位方法，其特征在于，初步定位坐标获取步骤中，确定初步定位坐标的具体步骤为：
根据公式（4）求取三组导航定位坐标的均值，公式（4）的表达式为：
（4）
式中，为三组导航定位坐标x轴坐标的均值，/>为三组导航定位坐标y轴坐标的均值；
根据三组导航定位坐标的均值通过公式（5）求取三组导航定位坐标的标准差，公式（5）表示为：
（5）
式中，为三组导航定位坐标x轴坐标的标准差，/>为三组导航定位坐标y轴坐标的标准差；
判断标准差的大小，选出标准差最小的定位坐标作为初步定位坐标。
7.如权利要求1所述的基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位方法，其特征在于，所述环境标志物设于轨道板上，环境标志物为数字坐标与里程数字，数字坐标代表该环境标志物所处位置的位置坐标，里程数字代表与距离起点的里程数值。
8.一种基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位系统，用于实现权利要求1所述基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位方法，其特征在于，包括：
车载GPS定位系统，用于实时采集轨道车辆的导航定位坐标；
北斗定位系统，用于实时采集轨道车辆的导航定位坐标；
惯性导航定位系统，用于实时采集轨道车辆的导航定位坐标；
初步定位坐标确定模块，用于根据车载GPS定位系统、北斗定位系统及实时采集的三组导航定位坐标的均值、标准差确定初步定位坐标；
高频摄像机，安装于轨道车辆的车头一侧，用于实时拍摄白天的环境区域图像；
高频夜视相机，安装于轨道车辆的车头一侧，用于实时拍摄夜晚的环境区域图像；
激光雷达，安装于轨道车辆的车头两侧，用于实时测量轨道车辆距离环境标志物的距离；
以太网传输模块，用于传输初步定位坐标、环境区域图像及测量的距离；
车载控制器终端，内设：
数据处理模块，用于对环境区域图像进行预处理；
环境标志物位置识别模块，用于识别环境区域图像中环境标志物的位置坐标；
电子地图，设有位置修正模块和位置更新模块，所述位置修正模块用于利用测量的距离和环境标志物的位置坐标计算修正初步定位坐标得到精准轨道车辆定位坐标，并在电子地图中实时显示；所述位置更新模块用于根据位置修正模块得到的精准轨道车辆定位坐标实时更新轨道车辆的位置信息。
9.如权利要求8所述的基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位系统，其特征在于，以太网传输模块采用自定义协议的10Gbits实时工业以太网，所述自定义协议采用的数据帧结构大小为1500字节结构，该数据帧结构包括2字节的起始位、6字节的目的地址、6字节的源地址、2字节的类型、2字节的标志位、1474字节的数据位、2字节的长度位、4字节的校验位、2字节的结束位；其中，1474字节的数据位包括100字节的车载GPS定位数据、100字节的北斗定位数据、150字节的惯性导航定位数据、100字节的距离数据及1024字节的环境区域图像数据。
10.如权利要求8所述的基于环境图像识别修正的轨道车辆实时定位系统，其特征在于，所述环境标志物设于轨道板上，环境标志物为数字坐标与里程数字，数字坐标代表该环境标志物所处位置的位置坐标，里程数字代表与距离起点的里程数值。
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Citations (2)
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|---|---|---|---|---|
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| EP4060288A3 (en) * | 2016-08-31 | 2023-02-01 | Topcon Positioning Systems, Inc. | Apparatus and method for providing vehicular positioning |
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| CN109581449A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-04-05 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 一种自动驾驶汽车的定位方法及系统 |
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