CN114964280A - 基于多元异构传感器的车内手机定位导航技术 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及车辆导航领域，特别是涉及基于多元异构的传感器的车内手机定位导航技术。本发明在车载控制装置中安装定位导航传感器，通过定位导航传感器获取车辆在行驶过程中的导航数据，根据导航数据建立基于各定位导航传感器的局部环境地图，并将各定位导航传感器的局部环境地图进行环境地图匹配与多传感器数据融合，获取车辆在局部环境地图中的定位信息，根据车辆的定位信息生成局部路径规划信息。本发明使得在车辆内部通过手机即可进行实时的导航与路径规划功能，有效缓解了传统的室外安装传感器的方式，导致定位信号薄弱，信号漂移的问题。
Description
技术领域
本发明涉及车辆导航领域，IPC分类号为：G08G1/0968，特别是涉及基于多元异构的传感器的车内手机定位导航技术。
背景技术
现阶段，随着计算机通信与传感器地发展，车载导航系统越发成熟。但是当前的室内定位导航技术，主要是针对手机裸露在空气中的应用场景，如反向寻车等功能，其实现的方式也主要是通过蓝牙、UWB等场端布置传感器与手机相关传感器进行通信，并计算得出手机实时所在位置。但是当用户在地下车库，同时在车内进行手机导航时，由于信号屏蔽与遮挡的问题，导致手机定位导航精度较低同时出现卡顿的情况，主要原因是车体挡住了蓝牙、UWB等场端布置传感器与手机之间的通信信号衰减，导致实时定位点不准、定位信号漂移等现象，无法更好地匹配用户在室内的定位导航。
专利CN202010846585提出了一种用于车库的车辆车位自动导航方法和系统，通过在地下车库建立服务器，并通过服务器采集摄像头录制的车辆信息，通过获取车辆信息为车辆找到合适的车库位置并规划处最佳路线。但是此专利单独使用摄像头进行车辆的信息采集与路径规划，识别采集的信息收到摄像头自身定位误差地影响，可能会存在一定的偏差，造成定位导航不准确的问题。
专利CN201711238859提供了一种融合导航信息的泊车位视觉检测方法与系统，通过将GPS与摄像头传感器，并融合摄像头采集的多种环境信息，进行自动泊车过程中的车道线检测与泊车视角的全方位观察探测。但是此专利所述的视觉检测方法只针对于泊车过程中的规划问题，并不涉及整体停车过程中的信号薄弱的问题处理。
因此，针对现阶段室内停车与导航中存在的问题，急需推出一种基于多元异构传感器的车内手机定位导航技术，通过在室内停车区域内建立基于多传感器融合的环境建模，定位与路径规划系统，提高车内手机定位导航的精度。
发明内容
针对上述问题，本发明提出了一种基于多元异构传感器的车内手机定位导航技术，所述的技术包括：
S1、在车载控制装置中安装定位导航传感器，所述的定位导航传感器包括视觉传感器，地磁导航装置，声呐传感器与蓝牙传感器；
S2、通过定位导航传感器获取车辆在行驶过程中的导航数据；
S3、根据导航数据建立基于各定位导航传感器的局部环境地图，并将各定位导航传感器的局部环境地图进行环境地图匹配与多传感器数据融合；
S4、获取车辆在局部环境地图中的定位信息；
S5、根据车辆的定位信息生成局部路径规划信息，并将局部路径规划信息传送至手机控制终端与车载显示端。
优选的，所述的视觉传感器主要进行三维局部环境地图搭建，多目标识别跟踪方法与前车车牌识别。
优选的，所述的三维局部环境地图搭建的构建方法为：
S01、通过视觉传感器拍摄局部环境图片，所述的局部环境图片中具有深度信息；
S02、提取局部环境图片中的特征值信息，并根据特征值信息建立基于局部环境图片拼接的点云重建模型；
S03、使用基于PCL点云库优化点云重建模型得到可视化三维环境地图。
优选的，所述的地磁导航装置，通过在车载控制装置安装三轴磁力计获取局部环境的地磁基准图，并将地磁基准图传送至车载控制装置。
优选的，所述的声呐传感器采用超声波测距仪，通过将超声波测距仪安装于车辆保险杠两侧，通过超声波测距探测局部环境中距离障碍物的距离信息后，生成与具有距离矢量值的局部环境地图，并将局部环境地图传输至车载控制装置中。
优选的，所述的多传感器融合采用自适应匹配算法。
优选的，所述的自适应匹配算法获取各传感器采集的导航数据，并对导航数据进行解码，之后提取出导航数据中的位置，速度与加速度信息建立矢量矩阵，针对每个传感器的矢量矩阵赋予一个权重因子，通过对带有权重因子的矢量矩阵地计算得到初级融合数据信息。
优选的，将所述的权重因子添加至基于卡尔曼滤波的后验概率模型中，通过对权重因此的迭代计算，修正由于先验经验设定的权重因子值，得到融合数据信息。
优选的，所述的多目标识别跟踪方法，通过对视觉传感器采集的图像信息的特征值信息建立特征匹配与特征分类，得到识别到的局部区域内的前车信息与前车辆行驶路径，根据前车辆在局部环境中的行驶路径进行局部路径规划与车辆的智能调度，将调度路径显示于多传感器融合地图中，并发送至车载控制装置。
优选的，所述的车载控制装置与车载显示屏和手机终端相互连通，车辆驶入局部环境后，可通过启动局部导航控制指令，进行局部环境内的车辆导航。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
(1)本发明建立了一种基于多元异构传感器融合的车辆局部环境导航方式，通过安装多个车载传感器，进行车辆的实时建图定位与路径规划，并将导航信号传送至手机终端与车载显示屏，使得在车辆内部通过手机即可进行实时的导航与路径规划功能，有效缓解了传统的室外安装传感器的方式，导致定位信号薄弱，信号漂移的问题。
(2)本发明优化了基于视觉，地磁，蓝牙，声呐多传感器的数据融合方法，在建立加权因子进行多传感器融合的基础上对加权因此进行了基于卡尔曼滤波地迭代计算，使得设计的加权因子更加偏向于局部环境值，有效地提高了地图的精度。
附图说明
图1为基于多元异构传感器的车内手机定位导航技术方法流程图。
具体实施方式
基于多元异构传感器的车内手机定位导航技术，所述的技术包括：
S1、在车载控制装置中安装定位导航传感器，所述的定位导航传感器包括视觉传感器，地磁导航装置，声呐传感器与蓝牙传感器；
S2、通过定位导航传感器获取车辆在行驶过程中的导航数据；
S3、根据导航数据建立基于各定位导航传感器的局部环境地图，并将各定位导航传感器的局部环境地图进行环境地图匹配与多传感器数据融合；
S4、获取车辆在局部环境地图中的定位信息；
S5、根据车辆的定位信息生成局部路径规划信息，并将局部路径规划信息传送至手机控制终端与车载显示端。
在一种优选的实施方式中，所述的定位导航技术可应用于室内停车场，所述的室内停车场包括地上停车场与地下停车场；室外停车场等局部环境下的车辆导航，其中本发明所述的局部环境包括但是不限于本发明所述的范围。
在一种实施方式中，所述的视觉传感器主要进行三维局部环境地图搭建，多目标识别跟踪方法与前车车牌识别。
在一种实施方式中，所述的三维局部环境地图搭建地构建方法为：
S01、通过视觉传感器拍摄局部环境图片，所述的局部环境图片中具有深度信息；
S02、提取局部环境图片中的特征值信息，并根据特征值信息建立基于局部环境图片拼接的点云重建模型；
S03、使用基于PCL点云库优化点云重建模型得到可视化三维环境地图，具体的，所述的视觉传感器采用深度相机。
在一种实施方式中，所述的地磁导航装置，通过在车载控制装置安装三轴磁力计获取局部环境的地磁基准图，并将地磁基准图传送至车载控制装置。
在一种实施方式中，所述的声呐传感器采用超声波测距仪，通过将超声波测距仪安装于车辆保险杠两侧，通过超声波测距探测局部环境中距离障碍物的距离信息后，生成与具有距离矢量值的局部环境地图，并将局部环境地图传输至车载控制装置中。
在一种优选的实施方式中，所述的蓝牙传感器需要在局部环境中部署蓝牙发射器，并在车载装置中安装蓝牙接收机，当车辆驶入具有蓝牙发射器的局部环境中，通过三点定位原理，蓝牙传感器将会对行驶的车辆进行定位，通过获取局部车辆的位置信息，用以与车载传感器的位置信息进行融合，对车载传感器定位进行偏差矫正。
在一种实施方式中，所述的S3中的多传感器融合具体融合地磁导航装置中的地磁基准图，声呐传感器中的具有距离矢量值的局部环境地图与视觉传感器中的三维局部环境地图，并生成多传感器融合地图传送至车载控制装置。
在一种实施方式中，所述的多传感器融合采用自适应匹配算法；所述的自适应匹配算法获取各传感器采集的导航数据，并对导航数据进行解码，之后提取出导航数据中的位置，速度与加速度信息建立矢量矩阵，针对每个传感器的矢量矩阵赋予一个权重因子，通过对带有权重因子的矢量矩阵地计算得到初级融合数据信息。
在一种实施方式中，将所述的权重因子添加至基于卡尔曼滤波的后验概率模型中，通过对权重因此的迭代计算，修正由于先验经验设定的权重因子值，得到融合数据信息。
在一种实施方式中，所述的多目标识别跟踪方法，通过对视觉传感器采集的图像信息的特征值信息建立特征匹配与特征分类，得到识别到的局部区域内的前车信息与前车辆行驶路径，根据前车辆在局部环境中的行驶路径进行局部路径规划与车辆的智能调度，将调度路径显示于多传感器融合地图中，并发送至车载控制装置。
在一种实施方式中，所述的车载控制装置与车载显示屏和手机终端相互连通，车辆驶入局部环境后，可通过启动局部导航控制指令，进行局部环境内的车辆导航。
在一种优选的实施方式中，所述的多元异构传感器为基于信息融合的多传感器共同导航系统，用以有效避免单一传感器在导航的过程中产生的定位误差造成导航精度较低，定位不准确的问题，同时相比于实时在线导航模式，建立局部地图的导航模式可缩小数据采集的范围，从而加快控制器对信息处理的速度，避免由于数据量过大造成的导航卡顿问题。
Claims (10)
1.基于多元异构传感器的车内手机定位导航技术，其特征在于，所述的技术包括：
S1、在车载控制装置中安装定位导航传感器，所述的定位导航传感器包括视觉传感器，地磁导航装置，声呐传感器与蓝牙传感器；
S2、通过定位导航传感器获取车辆在行驶过程中的导航数据；
S3、根据导航数据建立基于各定位导航传感器的局部环境地图，并将各定位导航传感器的局部环境地图进行环境地图匹配与多传感器数据融合；
S4、获取车辆在局部环境地图中的定位信息；
S5、根据车辆的定位信息生成局部路径规划信息，并将局部路径规划信息传送至手机控制终端与车载显示端。
2.根据权利要求1所述的基于多元异构传感器的车内手机定位导航技术，其特征在于，所述的视觉传感器主要进行三维局部环境地图搭建，多目标识别跟踪方法与前车车牌识别。
3.根据权利要求1或2所述的基于多元异构传感器的车内手机定位导航技术，其特征在于，所述的三维局部环境地图搭建地构建方法为：
S01、通过视觉传感器拍摄局部环境图片，所述的局部环境图片中具有深度信息；
S02、提取局部环境图片中的特征值信息，并根据特征值信息建立基于局部环境图片拼接的点云重建模型；
S03、使用基于PCL点云库优化点云重建模型得到可视化三维环境地图。
4.根据权利要求1所述的基于多元异构传感器的车内手机定位导航技术，其特征在于，所述的地磁导航装置，通过在车载控制装置安装三轴磁力计获取局部环境的地磁基准图，并将地磁基准图传送至车载控制装置。
5.根据权利要求1所述的基于多元异构传感器的车内手机定位导航技术，其特征在于，所述的声呐传感器采用超声波测距仪，通过将超声波测距仪安装于车辆保险杠两侧，通过超声波测距探测局部环境中距离障碍物的距离信息后，生成与具有距离矢量值的局部环境地图，并将局部环境地图传输至车载控制装置中。
6.根据权利要求1所述的基于多元异构传感器的车内手机定位导航技术，其特征在于，所述的多传感器数据融合采用自适应匹配算法。
7.根据权利要求6所述的基于多元异构传感器的车内手机定位导航技术，其特征在于，所述的自适应匹配算法获取各传感器采集的导航数据，并对导航数据进行解码，之后提取出导航数据中的位置，速度与加速度信息建立矢量矩阵，针对每个传感器的矢量矩阵赋予一个权重因子，通过对带有权重因子的矢量矩阵的计算得到初级融合数据信息。
8.根据权利要求7所述的基于多元异构的传感器的车内手机定位导航技术，其特征在于，将所述的权重因子添加至基于卡尔曼滤波的后验概率模型中，通过对权重因此地迭代计算，修正由于先验经验设定的权重因子值，得到融合数据信息。
9.根据权利要求2所述的基于多元异构传感器的车内手机定位导航技术，其特征在于，所述的多目标识别跟踪方法，通过对视觉传感器采集的图像信息的特征值信息建立特征匹配与特征分类，得到识别到的局部区域内的前车信息与前车辆行驶路径，根据前车辆在局部环境中的行驶路径进行局部路径规划与车辆的智能调度，将调度路径显示于多传感器融合地图中，并发送至车载控制装置。
10.根据权利要求1所述的基于多元异构的传感器的车内手机定位导航技术，其特征在于，所述的车载控制装置与车载显示屏和手机终端相互连通，车辆驶入局部环境后，可通过启动局部导航控制指令，进行局部环境内的车辆导航。
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Applications Claiming Priority (1)
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Publications (1)
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2021
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