CN115278513A - 车辆定位系统、方法及路侧装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种车辆定位系统、方法及路侧装置，其中车辆定位系统包括：路侧单元，其进一步包括：路侧传感器部，其检测进入检测范围内的车辆；路侧计算部，其计算检测到的车辆的位置信息；路侧定位部，其根据路侧传感器部的高精度位置信息及检测到的车辆的位置信息计算检测到的车辆的高精度绝对位置信息；以及路侧通信部，其将包含检测到的车辆的高精度绝对位置信息的广播信息进行广播，系统还包括车载单元，车载单元进一步包括：车载定位部，其通过车载传感器记录自车位置信息；车载通信部，其接收广播信息；以及车载计算部，其从接收到的广播信息中获取自车的高精度绝对位置信息，并将自车位置信息替换为自车的高精度绝对位置信息。

Description

车辆定位系统、方法及路侧装置
技术领域
本发明涉及车辆定位系统、方法及路侧装置，特别涉及基于路侧传感器与车路协同实现的车辆定位系统、方法及路侧装置。
背景技术
广泛应用于普通车辆的GPS设备，其定位精度仅能够达到几米，甚至近10米。在普通的导航中，这样的精度没有问题，但对于自动驾驶等应用来说却远远不能满足要求。且在GPS的定位中，存在三部分误差：第一部分误差是卫星轨道误差等；第二部分误差是信号电离层，对流层等引起的传输误差；第三部分误差是接收机的固有误差。
目前，在自动驾驶中较多使用差分GPS来实现高精度定位。差分GPS首先利用已知精确三维坐标的差分GPS基准台，求得伪距修正量或位置修正量，再将该修正量实时或事后发送给用户，并利用该修正量对用户的测量数据进行修正，以提高GPS定位精度。
专利文献1中公开了一种通过路侧单元获取差分定位修正参数，并将所述差分定位修正参数广播至预设范围内的车载单元；通过车载单元获取所述车载单元的原始定位数据，并基于所述差分定位修正参数，对所述原始定位数据进行修正，得到所述车载单元的最终定位数据的基于智能车路协同系统的差分定位方法及智能车路协同系统的技术。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：中国专利申请CN105974453A
发明内容
发明要解决的问题
在专利文献1中，路侧单元计算的差分定位修正参数可以对GPS定位中存在的第一部分误差及第二部分误差进行修正，但对于第三部分误差无法修正。由于在很多实际应用中第三部分误差是更为主要的误差，差分GPS系统提供商不但需要提供差分GPS信息，还需要提供相应接收芯片，用以对上述第三部分的误差进行纠正。此外，测量专利文献1中的GPS差分信息需要复杂的设备,且该设备需要设置在能同时观测多颗卫星的视野开阔的位置，在城市道路中由于高大建筑物的遮挡不能精确测量GPS差分信息。
因此，本发明的目的在于提出一种基于简单的路侧设备及普通定位精度车载定位设备，即使在周围有高大建筑物遮挡的道路中也能对车辆进行高精度定位的车辆定位系统、方法及路侧装置。
解决问题的技术手段
本发明涉及一种车辆定位系统，包括：路侧单元，路侧单元进一步包括路侧传感器部、路侧计算部、路侧定位部以及路侧通信部，其中路侧传感器部，其检测进入检测范围内的车辆；路侧计算部，其计算检测到的车辆的位置信息；路侧定位部，其根据路侧传感器部的高精度位置信息及检测到的车辆的位置信息计算检测到的车辆的高精度绝对位置信息；以及路侧通信部，其将包含检测到的车辆的高精度绝对位置信息的广播信息进行广播，系统还包括车载单元，车载单元进一步包括车载定位部、车载通信部以及车载计算部，其中车载定位部，其通过车载传感器记录自车位置信息；车载通信部，其接收广播信息；以及车载计算部，其从接收到的广播信息中获取自车的高精度绝对位置信息，并将自车位置信息替换为自车的高精度绝对位置信息。
发明的效果
根据本发明，能够基于简单的路侧设备及普通定位精度车载定位设备，即使在周围有高大建筑物遮挡的道路中也能对车辆进行高精度定位。
附图说明
图1为表示第1实施方式的车辆定位系统的构成图。
图2为表示第1实施方式的路侧单元的构成图。
图3为表示第1实施方式的车载单元的构成图。
图4为表示第1实施方式的路侧单元的处理流程图。
图5为表示第1实施方式的车载单元的处理流程图。
图6为表示第2实施方式的路侧单元的处理流程图。
图7为表示第2实施方式的车载单元的处理流程图。
图8为表示第3实施方式的路侧单元的处理流程图。
图9为表示第3实施方式的坐标示意图。
图10表示广播信息的格式的示意图。
具体实施方式
下面，参照附图，说明用于实施本发明的实施方式。此外，本发明不限定于以下的实施方式，在本发明的技术概念中还将各种变形例、应用例包含在该范围内。
图1为表示第1实施方式的车辆定位系统的构成图。路侧单元一般安装在交叉路口或道路的关键路段部分。本实施例以路侧单元安装在交叉路口，有两辆车进入传感器检测范围为例说明本车辆定位系统。车辆定位系统主要包含路侧单元1，车辆2、车辆3等车辆等。车辆2、车辆3等车辆在行驶过程中通过通用GPS(全球定位系统)等传感器接收GNSS(全球导航卫星系统)信号记录自车位置信息。此时记录的自车位置信息为普通定位精度位置信息。路侧单元1通过传感器检测进入检测范围内的车辆2、车辆3等车辆的位置信息，利用所检测到的数据计算车辆2、车辆3等车辆的高精度位置信息，并将计算结果打包后通过V2X(vehicle to everything，即车路云协同技术)通信广播。搭载于车辆2、车辆3等车辆的车载单元接收路侧单元1广播的广播信息，并从该广播信息中获取属于自车的高精度位置信息。车载单元利用来自路侧单元的属于自车的高精度位置信息更新自车车载单元记录的普通定位精度位置信息。
图2为表示第1实施方式的路侧单元的构成图。路侧单元包括路侧传感器部、路侧计算部、路侧定位部以及路侧通信部。路侧传感器部检测进入检测范围内的车辆。路侧计算部计算路侧传感器部检测到的车辆信息。路侧定位部根据路侧传感器部的高精度位置信息及检测到的车辆的位置信息计算检测到的车辆的高精度绝对位置信息。路侧传感器部的高精度位置信息可以通过相应硬件或通过外部设置等软件形式来实现。路侧通信部将包含检测到的车辆的高精度绝对位置信息的广播信息进行广播。
图3为表示第1实施方式的车载单元的构成图。车载单元包括车载定位部、车载通信部以及车载计算部。车载定位部通过车载传感器记录自车的普通定位精度位置信息。车载定位部通过普通定位精度的GPS系统或北斗系统，即普通定位精度的定位系统实现。车载通信部接收路侧通信部广播的广播信息。车载计算部从车载通信部接收到的广播信息中获取自车的高精度绝对位置信息，并将自车的普通定位精度位置信息替换为所获取的自车的高精度绝对位置信息。
通过本系统，基于简单的路侧设备及普通定位精度车载定位设备，即使在周围有高大建筑物遮挡的道路中也能对车辆进行高精度定位。
图4为表示第1实施方式的路侧单元的处理流程图。步骤S401表示路侧单元开始工作。步骤S402为车辆检测步骤，其通过路侧传感器部检测进入检测范围内的车辆。步骤S403为路侧计算步骤，其计算路侧传感器部检测到的车辆的位置信息。步骤S404为路侧定位步骤，其根据路侧传感器部的高精度位置信息及路侧计算步骤中计算得的路侧传感器部检测到的车辆的位置信息，计算路侧传感器部检测到的车辆的高精度绝对位置信息。路侧传感器部的高精度位置信息可以通过相应硬件或通过外部设置等软件形式来实现。步骤S405为路侧通信步骤，其将包含车辆的高精度绝对位置信息的广播信息进行广播。步骤S406表示路侧单元结束工作。
图5为表示第1实施方式的车载单元的处理流程图。步骤S501表示车载单元开始工作。步骤S502为车载定位步骤，其通过例如通用GPS(全球定位系统)等车载传感器记录自车位置信息。此时记录的自车位置信息为普通定位精度位置信息。步骤S503为车载通信步骤，其接收路侧通信步骤广播的广播信息。步骤S504为车载计算步骤，其从车载通信步骤中所接收到的广播信息中获取自车的高精度绝对位置信息，并将自车位置信息替换为自车的高精度绝对位置信息。步骤S505表示车载单元结束工作。
图6为表示第2实施方式的路侧单元的处理流程图。图7为表示第2实施方式的车载单元的处理流程图。
在本实施方式中利用激光雷达作为路侧传感器。激光雷达向周围发射激光束，通过分析激光束遇到障碍物被反射的光束信息，能够确定障碍物的位置，速度等信息。
步骤S601表示路侧单元开始工作。步骤S602为从辅助定位设备读取激光雷达的高精度位置信息或从特定服务器获取激光雷达的高精度位置信息。步骤S603为获取背景信息即环境信息。激光雷达获取背景即环境的点云信息有利于提高后续检测精度。步骤S604为获取激光雷达的点云数据。步骤S605为去除激光雷达点云中的背景数据与噪声。步骤S606为对激光雷达的点云进行聚类处理。通过聚类算法，可以得到障碍物的种类，位置等信息。步骤S607为测量检测范围内的车辆的信息并对车辆进行追踪。对车辆进行追踪能够提高检测精度。车辆的追踪可以通过如DeepSORT算法等现有算法实现。步骤S608为计算车辆位置及车速。由于激光雷达检测的障碍物信息是以激光雷达为中心的位置，在发送给车辆之前需要转换成车辆的绝对位置信息。通过激光雷达的高精度位置信息以及雷达距离地面的高度计算车辆的高精度绝对位置信息。雷达的安装高度作为已知信息存储于激光雷达的设置信息中。通过计算可得所检测车辆的中心坐标等位置信息。步骤S609为提取车辆的高精度绝对位置信息、车速信息等信息作为广播信息，并通过V2X通信将广播信息进行广播。步骤S610为判断路侧单元的处理流程是否结束。步骤S611表示结束路侧单元的处理流程。
步骤S701表示车载单元开始工作。步骤S702为车辆从GNSS系统获取自车位置信息。步骤S703为根据从GNSS系统获取的自车位置信息记录自车的运行轨迹。步骤S704为判断是否有来自路侧单元的广播信息。判断结果为存在来自路侧单元的广播信息时，进入步骤S705。判断结果为不存在来自路侧单元的广播信息时，进入步骤S708结束车载单元的处理流程。步骤S705为当车辆接收到路侧单元发送的信息后，从广播信息中判断属于自身车辆的车辆信息。在本实施例中，车辆号码为路端模块设置的识别信息，并不能直接关联到实际车辆，车辆端通过如下方式判断属于自身车辆的车辆信息。
如前所述，车辆自身根据从GNSS系统获取的自车位置信息记录自车的运行轨迹，根据路侧单元发送的检测信息中相同车辆号码的位置信息得到多条相同车辆号码的轨迹。
通过如下算法计算车辆GPS记录轨迹与多条相同车辆号码的轨迹中各轨迹的距离，找到多条相同车辆号码的轨迹中与车辆GPS轨迹距离最近的车辆号码的轨迹，即为广播信息中属于自身车辆的车辆信息。
对于两条轨迹tr1和tr2，定义两条轨迹的DTW(Dynamic Time Warping即动态时间规整)距离如下：
tr1＝{(x1，y1),(x2，y2)，······,(xn,yn)},
tr2＝{(x1′,y1′),(x2′,y2′),······，(xm′,ym′)}，
Figure BDA0003048129560000051
Figure BDA0003048129560000052
其中(xi,yi)为tr1和tr2轨迹上各点的位置坐标，Head(tr)表示该轨迹的第一个点；Rest(tr)表示除第一个点之外的所有点组成的子序列；other表示其他，指前面以外的条件。n，m分别为轨迹tr1和tr2中点的数目。
步骤S706为确定了广播信息中属于自身车辆的车辆信息后，利用路侧单元检测的自身车辆的高精度绝对位置信息对车辆从GNSS系统获取自车位置信息进行融合修正。融合修正的过程举例如下：
(1)计算激光雷达检测的车辆速度误差。由于车辆传感器的检测精度较高，该误差例如通过激光雷达检测结果与车辆传感器检测结果的差值除以车速得出。
Figure BDA0003048129560000061
其中，Er为车辆速度误差比，v为车辆传感器检测的车辆速度，v’为路侧传感器检测的车辆速度。
(2)通过速度检测误差比确定路侧数据的可信度。误差越大，可信度越小；误差越小，可信度越大。例如可信度可通过如下计算得出：
P＝1-Er
其中，P为可信度。
(3)对激光传感器的测量结果进行加权修正。
U＝U′+P*Δ
其中，U为修正后的测量结果，U′为测量结果，Δ为加权修正的常数，该常数可通过试验得到。
步骤S707为将车辆从GNSS系统获取的自车位置信息更新为上述修正后的测量结果U。
步骤S708表示结束车载单元的处理。
通过如上的路侧信息与车载信息的融合，能够实现通过与路侧信息的融合来提高定位精度。且通过路侧单元中包含激光雷达的构成可实现通过较少的路侧硬件设备及普通定位精度车载定位设备，即使在周围有高大建筑物遮挡的道路中也能对车辆进行高精度定位。
图8为表示第3实施方式的路侧单元的处理流程图。图9为表示第3实施方式的坐标示意图。
在本实施方式中利用摄像头与毫米波雷达的组合作为路侧传感器。
步骤S801表示路侧单元开始工作。步骤S802为从辅助定位设备读取该传感器组合自身的高精度位置信息或从特定服务器获取该传感器组合的高精度位置信息及相关安装信息。其后，相机与毫米波雷达分别各自检测信息。步骤S803为摄像头采集图像。步骤S804为检测所采集图像中的车辆图像并进行追踪。步骤S805为检测车辆图像中的车牌信息。对于车辆及车牌信息的检测例如通过现有的深度学习算法，如Yolo算法等实现。
步骤S806为通过图像对检测的车辆进行位置估计。如图10所示，摄像头的成像原理例如被简化为小孔成像模型。其中OC-XCYCZc为摄像头坐标系，O’-X’Y’为图像物理坐标系，O-uv为图像像素坐标系。点Q在摄像头坐标系下的坐标为(Xc,Yc,Zc)，点q为点Q在成像平面的投影，在图像物理坐标系下的坐标为(Xc’,Yc’)，在图像像素坐标系下的坐标为(u,v)。通过相似三角形可知：
Figure BDA0003048129560000071
图像像素坐标系和图像物理坐标系之间存在缩放和平移，即
Figure BDA0003048129560000072
结合上述两式可以得到摄像头坐标系向图像像素坐标系的转换关系为：
Figure BDA0003048129560000073
式中，fx，fy，u0和v0为摄像头的内部参数、f为相机焦距。
进一步，利用传感器安装信息中摄像头的安装高度及仰俯角等信息可计算出图像中物体的位置信息为[idi,xi,yi,vxi,vyi]。
步骤S807为毫米波雷达获取雷达点云。步骤S808为对毫米波雷达点云进行降噪滤波。步骤S809为测量进入其测量范围的车辆的位置信息。步骤S810为计算车辆的距离与速度信息。利用多普勒效应，毫米波雷达可以准确测量出检测车辆的距离与速度信息。
步骤S811为计算检测各检测物距离，即计算摄像头检测到的车辆集合A中各车辆与毫米波雷达检测到的车辆集合B中所有车辆的距离。步骤S812为将车辆的位置速度信息[idj，xj,yj,vxj,vyj]，与摄像头数据进行融合。距离车辆集合A中某车辆最近的点，就是毫米波检测的相同车辆的信息，即可关联同一车辆摄像头的检测信息与毫米波雷达的检测信息并对同一车辆的位置速度信息与摄像头数据进行融合。由于毫米波雷达无法对车辆进行识别，采用摄像头的检测到的车牌信息；同时，由于毫米波雷达检测到的速度、位置、车辆朝向角等精度远高于摄像头，故采用毫米波雷达检测到的位置与车速信息等信息，得到摄像头与毫米波雷达检测的融合结果为：[idk,xk,yk,vxk,vyk,θk]。步骤S813为提取的车辆高精度位置信息、车速等信息。
步骤S813为提取对同一车辆的位置速度信息与摄像头数据进行融合后的信息中的车辆的高精度绝对位置信息、车速信息等信息作为广播信息。步骤S814为将提取的信息作为广播信息进行广播。步骤815为判断路侧单元的处理流程是否结束。步骤S816表示结束路侧单元的处理流程。
本实施例中，通过路侧单元中包含的摄像头直接获取车牌信息作为车辆号码，并将包含车辆号码的广播信息进行广播。车载单元获取该广播信息后，可利用广播信息中所包含的车牌信息容易地判别其中属于自身车辆的车辆信息，并利用对应的路侧单元检测的自身车辆的高精度绝对位置信息对车辆从GNSS系统获取自车位置信息进行融合修正。
通过如上的路侧信息与车载信息的融合，能够实现通过与路侧信息的融合来提高检测精度。且通过路侧单元中包含摄像头与毫米波雷达的组合作为路侧传感器的构成可实现通过成本低廉的路侧硬件设备及普通定位精度车载定位设备，即使在周围有高大建筑物遮挡的道路中也能对车辆进行高精度定位。
图10为表示广播信息的格式的示意图。广播信息分为头部信息与车辆信息两部分，其中车辆信息根据检测到的车辆数目可以为多项。头部信息中包括消息编号、时间戳、检测到的车辆数量及预留项。消息编号随路侧单元的广播信息的数量单调递增。时间戳为消息发送时的时刻。车辆数量为当前广播信息中所包含的车辆数量，通过该项信息可以确定车辆信息部分的长度。每项车辆信息包含车辆编号、车辆横向尺寸、车辆纵向尺寸、车辆中心坐标、车速、车辆行进方向及预留项等。车辆号码为车辆的识别号。在路侧单元中包含激光雷达时，车辆号码为系统定义的编号，如7位字符串等。检测到的同一车辆使用同一编号，不同车辆使用不同编号。同一车辆的判别可以通过已知的签署的车辆跟踪算法来实现。在路侧单元中包含摄像部和毫米波雷达时，车辆号码可以为车牌号。通过将车牌号码作为车辆号码可使车辆更容易地提取自车信息。车辆横向尺寸、车辆纵向尺寸、车辆中心坐标、车速、车辆行进方向等车辆相关信息为路端传感器的检测与计算结果。
以上说明了本发明的各种实施方式以及变形例，但本发明不限定于这些内容。在本发明的技术思想的范围内考虑到的其他方式也包括在本发明的范围内。
符号说明
1：路侧单元，2：车辆1，3：车辆2，4：GNSS。

Claims (8)

1.一种车辆定位系统，其特征在于，所述系统包括：
路侧单元，所述路侧单元进一步包括路侧传感器部、路侧计算部、路侧定位部以及路侧通信部，其中
所述路侧传感器部，其检测进入检测范围内的车辆；
所述路侧计算部，其计算检测到的车辆的位置信息；
所述路侧定位部，其根据所述路侧传感器部的高精度位置信息及所述检测到的车辆的位置信息计算所述检测到的车辆的高精度绝对位置信息；以及
所述路侧通信部，其将包含所述检测到的车辆的高精度绝对位置信息的广播信息进行广播，
所述系统还包括车载单元，所述车载单元进一步包括车载定位部、车载通信部以及车载计算部，其中
所述车载定位部，其通过车载传感器记录自车位置信息；
所述车载通信部，其接收所述广播信息；以及
所述车载计算部，其从接收到的所述广播信息中获取自车的高精度绝对位置信息，并将所述自车位置信息替换为所述自车的高精度绝对位置信息。
2.根据权利要求1所述的车辆定位系统，其特征在于，
所述路侧传感器部进一步包含摄像部及毫米波雷达，其中
所述摄像部，其采集图像并检测所述图像中的车辆图像与所述车辆图像中的车牌信息；以及
所述毫米波雷达，其测量进入其测量范围的车辆的距离与速度信息。
3.根据权利要求2所述的车辆定位系统，其特征在于，
所述路侧计算部融合所述车牌信息与所述车辆的距离与速度信息，得到与所述车牌信息对应的车辆的距离与速度信息，并根据所述车辆的距离与速度信息进一步计算得与所述车牌信息对应的车辆的位置信息。
4.根据权利要求1所述的车辆定位系统，其特征在于，
所述路侧传感器部进一步包含激光雷达，所述激光雷达测量检测范围内的车辆的信息，
所述路侧计算部根据所述车辆的信息计算所述检测范围内的车辆的位置信息。
5.根据权利要求4所述的车辆定位系统，其特征在于，
所述车载计算部根据所述车载通信部接收的所述广播信息得到多条接收轨迹，从所述多条接收轨迹中判别自车的轨迹，并将所述自车的轨迹作为所述自车的高精度绝对位置信息。
6.根据权利要求5所述的车辆定位系统，其特征在于，
所述车载计算部根据所述车载定位部记录的自车位置信息得到自车记录轨迹，通过计算所述自车记录轨迹与所述多条接收轨迹的距离来从所述多条接收轨迹中判别自车的轨迹。
7.一种车辆定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
车辆检测步骤，其通过路侧传感器部检测进入检测范围内的车辆；
路侧计算步骤，其计算检测到的车辆的位置信息；
路侧定位步骤，其根据所述路侧传感器部的高精度位置信息及所述车辆的位置信息计算所述车辆的高精度绝对位置信息；
路侧通信步骤，其将包含所述车辆的高精度绝对位置信息的广播信息进行广播；
车载定位步骤，其通过车载传感器记录自车位置信息；
车载通信步骤，其接收所述广播信息；以及
车载计算步骤，其从接收到的所述广播信息中获取自车的高精度绝对位置信息，并将所述自车位置信息替换为所述自车的高精度绝对位置信息。
8.一种用于车辆定位的路侧装置，其特征在于，所述路侧装置包括：
路侧传感器部，其检测进入检测范围内的车辆；
路侧计算部，其计算检测到的车辆的位置信息；
路侧定位部，其根据所述路侧传感器部的高精度位置信息及所述车辆的位置信息计算所述车辆的高精度绝对位置信息；以及
路侧通信部，其将包含所述车辆的高精度绝对位置信息的广播信息进行广播。
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