CN117388898B - 一种融合多源数据分析的北斗定位系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能定位领域，尤其涉及一种融合多源数据分析的北斗定位系统，包括：数据获取单元；图像生成单元，用以生成虚拟拟合路线，并对虚拟拟合路线进行分类；定位分析单元，用以在二类路线上根据目标车辆的数量所处的数量范围进行定位模式的选择以及根据关联聚集度对关联车辆和定位车辆采用不同的定位方法；周期分析单元，用以根据拥挤度确定定位周期以及根据路线状态和人为控制车辆数量进行周期调节；使得在实际应用过程中由于距离较近的多个运输车同时使用北斗定位引起信号发生交叉干扰导致定位信号不准确的现象得以解决，避免了由于定位精度差导致相关车辆发生拥挤堵塞或运输资源的浪费。

Description

一种融合多源数据分析的北斗定位系统

技术领域

本发明涉及智能定位领域，尤其涉及一种融合多源数据分析的北斗定位系统。

背景技术

随着物流行业的快速发展，港口物流也正朝着大规模、大流量、高速度的方向发展，智能港口是采用信息化、自动化和智能技术运营和管理的新一代港口，其中，智能港口利用北斗为自动引导运输车提供实时精确定位，实现货物自动快速送达指定区域，并且依靠北斗定位技术提供运力及作业区域资源的配置管理，以节约港口成本并提高运营效率，但是多个运输车同时使用北斗定位，信号可能发生交叉干扰并且定位信号在多个集装箱或建筑之间反射，可能产生多路径效应导致定位不准确，因此，如何提高北斗定位系统针对多个自动引导运输车进行定位时的定位精度，是当下技术人员亟待解决的问题。

中国专利公开号CN204331790U公布了一种港口车辆定位管理系统，包括定位系统、控制中心、监控终端和终端查看设备，所述定位系统包括GPS车载主机、GPS卫星、北斗卫星、GPS基准站和GSM发射塔，所述GPS车载主机通过信号分别与所述GPS卫星、所述北斗卫星和所述GSM发射塔连接，所述GPS卫星和所述北斗卫星分别通过信号与所述GPS基准站连接，所述GPS基准站和所述监控终端分别和所述控制中心连接，所述控制中心与终端查看设备连接。另外，中国专利公开号CN114442132A公布了一种港口平板智能搬运车的多传感器融合定位装置，包括前车头、后车头、第一左移动夹持机构、第二左移动夹持机构、第一右移动夹持机构和第二右移动夹持机构；前车头设置在车体的前端，所述前车头的上端面设置有控制面板，且前车头的左侧面设置有惯性导航器件，并且前车头的底部安装有称重传感器。利用无人驾驶车辆搭载的多种传感器，实现环境感知，基于高精度定位，针对重载车辆的特性，实现对重载车辆的控制。由此可见，上述技术方案虽然公开了利用北斗卫星定位以及多传感器定位实现无人驾驶车的高精度定位的技术手段，但是未考虑到实际应用过程中距离较近的多个运输车同时使用北斗定位引起信号发生交叉干扰导致定位信号不准确的现象，从而由于定位精度差导致相关车辆发生拥挤堵塞或运输资源的浪费。

发明内容

为此，本发明提供一种融合多源数据分析的北斗定位系统，用以克服现有技术中港口无人运输车采用北斗定位时，距离较近的多个运输车同时使用北斗定位引起信号发生交叉干扰导致定位信号不准确的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种融合多源数据分析的北斗定位系统，包括：数据获取单元，用以获取需求信息；

图像生成单元，其与所述数据获取单元相连，用以根据各目标车辆的规划路线生成虚拟拟合路线，并根据相交路线对应的相交车辆数量以及车辆交叉时间对虚拟拟合路线进行划分以获得一类路线和二类路线；

定位分析单元，其与所述数据获取单元以及所述图像生成单元相连，用以根据各二类路线上的目标车辆的数量所处的数量范围选择定位模式，定位模式包括专一定位和混合定位；

其中，混合定位中定位分析单元根据目标车辆的关联聚集度确定定位车辆和关联车辆，定位车辆和关联车辆采用不同的定位方法；

周期分析单元，其与所述数据获取单元、所述图像生成单元以及所述定位分析单元相连，用以根据各路线对应的卸货点的拥挤度确定定位周期，以及根据路线状态调节定位周期和/或根据人为控制车辆数量调节定位周期；

需求信息包括目标车辆的经纬度高程数据、行驶距离、姿态变量、各卸货点的待卸货量、各卸货点的面积、各卸货点的当前车辆数量以及人为控制车辆位置坐标。

进一步地，数据获取单元包括设置在各目标车辆上的定位信号接收装置、里程计、陀螺仪以及通信装置；

其中，定位信号接收装置用以获取北斗定位装置提供的经纬度高程数据；

里程计，用以测量目标车辆的行驶距离；

陀螺仪，用以测量目标车辆的姿态变量。

进一步地，数据获取单元持续检测各二类路线上的目标车辆的数量并传送至定位分析单元，定位分析单元根据各二类路线上的目标车辆的数量所处的数量范围选择定位模式，定位模式包括针对目标车辆的数量处于第一预设数量范围的二类路线采用专一定位，

以及，针对目标车辆的数量处于第二预设数量范围的二类路线采用混合定位。

进一步地，定位分析单元在混合定位中，针对目标车辆进行聚集度分析，依次检测各目标车辆的关联聚集度，将对应的关联聚集度处于预设关联聚集度范围内的目标车辆记为定位车辆，定位车辆对应的搜索范围内的目标车辆记为关联车辆；

其中，混合定位中针对定位车辆采用专一定位，针对关联车辆采用关联定位。

进一步地，定位分析单元计算关联车辆与定位车辆的速度参考差值，并将速度参考差值处于预设差值范围内的关联车辆进行剔除，记为剔除车辆，针对剔除车辆采用专一定位。

进一步地，图像生成单元根据各目标车辆的规划路线生成虚拟拟合路线，虚拟拟合路线上包括各目标车辆的规划路线、相交路线以及相交车辆数量。

进一步地，图像生成单元根据相交路线对应的相交车辆数量以及车辆交叉时间对虚拟拟合路线进行划分，划分完成的虚拟拟合路线包括一类路线和二类路线；

其中，一类路线对应的相交车辆数量处于第一预设相交数量范围或相交车辆数量处于第二预设相交数量范围且车辆交叉时间处于第一预设车辆交叉时间范围，二类路线对应的相交车辆数量处于第二预设相交数量范围且车辆交叉时间处于第二预设车辆交叉时间范围。

进一步地，周期分析单元周期性地检测各路线对应的卸货点的拥挤度，并根据拥挤度确定对应的路线的定位周期；

所述拥挤度与所述定位周期的时长为负相关关系；

其中，单条路线对应的拥挤度与该路线的卸货点的待卸车辆数量以及对应的允许车辆数量有关。

进一步地，周期分析单元针对各定位车辆对应的路线状态进行分析，且根据定位车辆对应的路线状态所处的预设路线状态是否对定位周期时长进行调节；

其中，若路线状态处于第一预设路线状态，周期分析单元判定针对定位车辆的定位周期的时长进行减小调节；

若路线状态处于第二预设路线状态，周期分析单元判定针对定位车辆的定位周期的时长进行增大调节。

进一步地，周期分析单元针对各定位车辆对应的路线上的人为控制车辆数量进行检测，且针对人为控制车辆数量处于预设人为控制车辆数量范围的定位车辆的定位周期的时长进行减小调节；

所述定位周期的时长的减小量与所述人为控制车辆数量为正相关关系。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明技术方案中定位分析单元根据目标车辆数量所处的数量范围选择定位模式，使得定位模式的选择更加准确，依据实际目标车辆数量进行定位模式的判定使得本发明更加符合实际工作场景，并且，在混合定位中，根据目标车辆的聚集度进行车辆之间的关联，对于关联车辆采用关联定位，减少了北斗定位的车辆数量，提高了定位分析单元的信息处理效率，提高了自动引导车辆的工作效率，进而避免了定位系统冗余定位导致的资源浪费。

进一步地，本发明中定位分析单元根据关联车辆与定位车辆的速度参考差值进行关联车辆剔除，针对剔除车辆采用专一定位，提高了对于关联车辆定位的精准度，避免由于速度偏差导致关联车辆脱离定位车辆的搜索范围，进而提高了对关联车辆的定位效果。

进一步地，图像生成单元对各目标车辆的规划路线生成虚拟拟合路线，并根据相交车辆的数量和车辆交叉时间对虚拟拟合路线进行划分，考虑到了路线状态对于目标车辆的影响，进行路线划分降低了在多个目标车辆在距离较近时，定位信号的干扰程度，进而提高了系统的定位精准度。

进一步地，周期分析单元可以根据拥挤度、路线状态以及人为控制车辆数量调节对应的路线的定位周期，使得本发明能够在不同的影响因素下对定位周期进行调整，使得本发明更加符合实际工作场景，进而提高了目标车辆的工作效率。

附图说明

图1为本发明实施例融合多源数据分析的北斗定位系统的单元连接图；

图2为本发明实施例根据各二类路线上的目标车辆的数量所处的数量范围选择定位模式的流程图；

图3为本发明实施例根据定位车辆对应的路线状态所处的预设路线状态是否对定位周期时长进行调节的流程图

图4为本发明实施例虚拟拟合路线的示意图；

图中：自动引导运输车辆1，相交路线2，卸货点3，规划路线4。

具体实施方式

为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述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，还需要说明的是，在本发明的描述中，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。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

请参阅图1至图3所示，本发明提供一种融合多源数据分析的北斗定位系统，包括：

数据获取单元，用以获取需求信息；

图像生成单元，其与所述数据获取单元相连，用以根据各目标车辆的规划路线生成虚拟拟合路线，并根据相交路线对应的相交车辆数量以及车辆交叉时间对虚拟拟合路线进行划分以获得一类路线和二类路线；

定位分析单元，其与所述数据获取单元以及所述图像生成单元相连，用以根据各二类路线上的目标车辆的数量所处的数量范围选择定位模式，定位模式包括专一定位和混合定位；

其中，混合定位中定位分析单元根据目标车辆的关联聚集度确定定位车辆和关联车辆，定位车辆和关联车辆采用不同的定位方法；

周期分析单元，其与所述数据获取单元、所述图像生成单元以及所述定位分析单元相连，用以根据各路线对应的卸货点的拥挤度确定定位周期，以及根据路线状态调节定位周期和/或根据人为控制车辆数量调节定位周期；

需求信息包括目标车辆的经纬度高程数据、行驶距离、姿态变量、各卸货点的待卸货量、各卸货点的面积、各卸货点的当前车辆数量以及人为控制车辆位置坐标。

本发明应用场景为智能港口，智能港口包括若干用以自动运输货物的目标车辆、用以通过人工驾驶实现运输货物的人为控制车辆以及各用以堆放货物的卸货点；

其中，目标车辆为车身长度为5米的自动引导运输车。

具体而言，数据获取单元包括设置在各目标车辆上的定位信号接收装置、里程计、陀螺仪以及通信装置；

其中，定位信号接收装置用以获取北斗定位装置提供的经纬度高程数据；

里程计，用以测量目标车辆的行驶距离；

陀螺仪，用以测量目标车辆的姿态变量。

具体而言，采用卡尔曼滤波算法将获得的经纬度高程数据与里程计记录的目标车辆的行驶距离的位移数据和陀螺仪反馈的目标车辆的姿态变量数据进行融合计算，不断调整和修正目标车辆的实时位置，从而实现目标车辆的北斗导航定位，此为本领域技术人员易理解的内容，在此不做赘述。

具体而言，数据获取单元持续检测各二类路线上的目标车辆的数量并传送至定位分析单元，定位分析单元根据各二类路线上的目标车辆的数量所处的数量范围选择定位模式，定位模式包括针对目标车辆的数量处于第一预设数量范围的二类路线采用专一定位，

以及，针对目标车辆的数量处于第二预设数量范围的二类路线采用混合定位。

具体而言，所述第一预设数量范围内的数值均小于预设数量，所述第二预设数量范围内的数值均大于或等于预设数量，所述预设数量与所述定位系统的数据处理能力，数据处理能力越强，所述预设数量越大，用户能够根据实验获取在60m长度的半径的圆中检测不同数量的目标车辆对应定位精度的影响，将定位精度满足用户需求的最大的目标车辆记为预设数量，提供一种预设数量的取值，预设数量为5。

具体而言，专一定位为采用北斗定位装置对定位车辆以及剔除车辆进行定位，关联定位为根据关联车辆与对应的专一定位的车辆之间的位置关系进行定位，其中，专一定位的车辆的位置已通过北斗定位获取，在专一定位的车辆的位置已知时，通过惯性导航技术确定关联车辆的位置为本领域技术人员已掌握的公知常识，在此不做赘述。

具体而言，定位分析单元在混合定位中，针对目标车辆进行聚集度分析，依次检测各目标车辆的关联聚集度，将对应的关联聚集度处于预设关联聚集度范围内的目标车辆记为定位车辆，定位车辆对应的搜索范围内的目标车辆记为关联车辆；

其中，混合定位中针对定位车辆采用专一定位，针对关联车辆采用关联定位。

具体而言，单个目标车辆对应的搜索范围为以各目标车辆为圆心，以60m长度为半径的圆形区域，关联聚集度为目标车辆所在的搜索范围内的目标车辆的数量，预设关联聚集度范围的取值为[3,5]，单位为辆，其中，若关联聚集度小于预设关联聚集度范围内的任一数值，所述定位分析单元判定针对目标车辆所在搜索范围内的全部目标车辆进行专一定位，若关联聚集度大于预设关联聚集度范围内的任一数值，所述定位分析单元判定向用户端发送预警车辆碰撞的提醒信息。

具体而言，定位分析单元计算关联车辆与定位车辆的速度参考差值，并将速度参考差值处于预设差值范围内的关联车辆进行剔除，记为剔除车辆，针对剔除车辆采用专一定位。

具体而言，所述速度参考差值为定位车辆与其所在搜索范围内的关联车辆的速度差值的绝对值，预设差值范围内的数值均大于1m/s。

具体而言，图像生成单元根据各目标车辆的规划路线生成虚拟拟合路线，虚拟拟合路线上包括各目标车辆的规划路线、相交路线以及相交车辆数量。

请参阅图4所示，其为本发明实施例虚拟拟合路线的示意图，本领域技术人员可以理解的是，自动引导运输车1在接收到移动指令时，能够根据应用场景的虚拟地图通过自动规划路线功能实现移动路径的规划，本发明中，目标车辆接收到移动指令时将规划的移动路线传送至图像生成单元，图像生成单元将该移动路线记为规划路线4，图像生成单元统计所有正在移动的目标车辆的规划路线4，以及规划路线对应的卸货点3，并投射于应用场景的虚拟地图，并将不同的目标车辆对应的规划路线4相重合的路线段落记为相交路线2，将相交路线2对应的不同的目标车辆均记为相交车辆，每段相交路线2均分别对应有一相交车辆数量，相交车辆数量为对应的相交路线2对应的目标车辆数量，值得注意的是，相交路线2对应的目标车辆数量为该相交路线2对应的规划路线4相重合的目标车辆数量，并非当前行驶在该相交路线上的目标车辆数量。

请继续参阅图1至图3所示，图像生成单元根据相交路线对应的相交车辆数量以及车辆交叉时间对虚拟拟合路线进行划分，划分完成的虚拟拟合路线包括一类路线和二类路线；

其中，一类路线对应的相交车辆数量处于第一预设相交数量范围或相交车辆数量处于第二预设相交数量范围且车辆交叉时间处于第一预设车辆交叉时间范围，二类路线对应的相交车辆数量处于第二预设相交数量范围且车辆交叉时间处于第二预设车辆交叉时间范围。

具体而言，所述车辆交叉时间的确定方法为，将相交路线对应的相交车辆按照到达相交路线的时间先后顺序进行排列，依次计算到达顺序相邻的两相交车辆之间的到达时间的差值，将各到达时间的差值的均值记为该相交路线对应的车辆交叉时间，所述第一预设相交数量范围内的数值均小于5，第二预设相交数量范围内的数值均大于或等于5，所述第一预设车辆交叉时间范围内的数值均大于3min，第二预设车辆交叉时间范围内的数值均小于或等于3min，用户能够根据针对定位精度的需求确定预设相交数量范围以及预设车辆交叉时间范围，定位精度需求越大，第一预设相交数量范围的最大值越小，第一预设车辆交叉时间范围的最大值越大。

具体而言，周期分析单元周期性地检测各路线对应的卸货点的拥挤度，并根据拥挤度确定对应的路线的定位周期；

所述拥挤度与所述定位周期的时长为负相关关系；

其中，单条路线对应的拥挤度与该路线的卸货点的待卸车辆数量以及对应的允许车辆数量有关；周期分析单元每5min检测各路线对应的卸货点的拥挤度。

具体而言，单条路线对应的拥挤度为单个目标车辆对应的规划路线的拥挤度S，S的计算公式为：

S＝M/M0

其中，M为目标车辆对应的规划路线的卸货点的待卸车辆数量，M0为目标车辆对应的规划路线的卸货点的允许车辆数量，其中，所述M0的取值与卸货点的面积有关，卸货点的面积越大，M0的取值越大，提供一种M0的取值，M0＝5辆。

具体而言，周期分析单元针对各定位车辆对应的路线状态进行分析，且根据定位车辆对应的路线状态所处的预设路线状态是否对定位周期时长进行调节；

其中，若路线状态处于第一预设路线状态，周期分析单元判定针对定位车辆的定位周期的时长进行减小调节；

若路线状态处于第二预设路线状态，周期分析单元判定针对定位车辆的定位周期的时长进行增大调节。

具体而言，第一预设路线状态为定位车辆当前位置上后续行驶距离100米的路线均为直线，第二预设路线状态为定位车辆当前位置上后续行驶距离100米的路线不均为直线。

具体而言，周期分析单元针对各定位车辆对应的路线上的人为控制车辆数量进行检测，且针对人为控制车辆数量处于预设人为控制车辆数量范围的定位车辆的定位周期的时长进行减小调节；

所述定位周期的时长的减小量与所述人为控制车辆数量为正相关关系。

具体而言，所述预设人为控制车辆数量范围用户可以根据实际工作场景自行设定，提供一种预设人为控制车辆数量范围，预设人为控制车辆数量范围内数值均大于Q的20%，Q＝人为控制车辆数量/当前路线车辆数量。

所述数据分析单元每隔一个定位周期控制北斗定位装置针对定位车辆进行一次定位，单次北斗定位装置的定位时长由用户自行设置，但是应保证大于单个定位周期。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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 (9)

1.一种融合多源数据分析的北斗定位系统，其特征在于，包括：

数据获取单元，用以获取需求信息；

图像生成单元，其与所述数据获取单元相连，用以根据各目标车辆的规划路线生成虚拟拟合路线，并根据相交路线对应的相交车辆数量以及车辆交叉时间对虚拟拟合路线进行划分以获得一类路线和二类路线；

定位分析单元，其与所述数据获取单元以及所述图像生成单元相连，用以根据各二类路线上的目标车辆的数量所处的数量范围选择定位模式，定位模式包括专一定位和混合定位；

其中，混合定位中定位分析单元根据目标车辆的关联聚集度确定定位车辆和关联车辆，定位车辆和关联车辆采用不同的定位方法；

周期分析单元，其与所述数据获取单元、所述图像生成单元以及所述定位分析单元相连，用以根据各路线对应的卸货点的拥挤度确定定位周期，以及根据路线状态调节定位周期和/或根据人为控制车辆数量调节定位周期；

需求信息包括目标车辆的经纬度高程数据、行驶距离、姿态变量、各卸货点的待卸货量、各卸货点的面积、各卸货点的当前车辆数量以及人为控制车辆位置坐标；

数据获取单元持续检测各二类路线上的目标车辆的数量并传送至定位分析单元，定位分析单元根据各二类路线上的目标车辆的数量所处的数量范围选择定位模式，定位模式包括针对目标车辆的数量处于第一预设数量范围的二类路线采用专一定位，

以及，针对目标车辆的数量处于第二预设数量范围的二类路线采用混合定位。

2.根据权利要求1所述的融合多源数据分析的北斗定位系统，其特征在于，数据获取单元包括设置在各目标车辆上的定位信号接收装置、里程计、陀螺仪以及通信装置；

其中，定位信号接收装置用以获取北斗定位装置提供的经纬度高程数据；

里程计，用以测量目标车辆的行驶距离；

陀螺仪，用以测量目标车辆的姿态变量。

3.根据权利要求2所述的融合多源数据分析的北斗定位系统，其特征在于，定位分析单元在混合定位中，针对目标车辆进行聚集度分析，依次检测各目标车辆的关联聚集度，将对应的关联聚集度处于预设关联聚集度范围内的目标车辆记为定位车辆，定位车辆对应的搜索范围内的目标车辆记为关联车辆；

其中，混合定位中针对定位车辆采用专一定位，针对关联车辆采用关联定位。

4.根据权利要求3所述的融合多源数据分析的北斗定位系统，其特征在于，

定位分析单元计算关联车辆与定位车辆的速度参考差值，并将速度参考差值处于预设差值范围内的关联车辆进行剔除，记为剔除车辆，针对剔除车辆采用专一定位。

5.根据权利要求2所述的融合多源数据分析的北斗定位系统，其特征在于，图像生成单元根据各目标车辆的规划路线生成虚拟拟合路线，虚拟拟合路线上包括各目标车辆的规划路线、相交路线以及相交车辆数量。

6.根据权利要求5所述的融合多源数据分析的北斗定位系统，其特征在于，图像生成单元根据相交路线对应的相交车辆数量以及车辆交叉时间对虚拟拟合路线进行划分，划分完成的虚拟拟合路线包括一类路线和二类路线；

其中，一类路线对应的相交车辆数量处于第一预设相交数量范围或相交车辆数量处于第二预设相交数量范围且车辆交叉时间处于第一预设车辆交叉时间范围，二类路线对应的相交车辆数量处于第二预设相交数量范围且车辆交叉时间处于第二预设车辆交叉时间范围。

7.根据权利要求4所述的融合多源数据分析的北斗定位系统，其特征在于，

周期分析单元周期性地检测各路线对应的卸货点的拥挤度，并根据拥挤度确定对应的路线的定位周期；

所述拥挤度与所述定位周期的时长为负相关关系；

其中，单条路线对应的拥挤度与该路线的卸货点的待卸车辆数量以及对应的允许车辆数量有关。

8.根据权利要求7所述的融合多源数据分析的北斗定位系统，其特征在于，

周期分析单元针对各定位车辆对应的路线状态进行分析，且根据定位车辆对应的路线状态所处的预设路线状态是否对定位周期时长进行调节；

其中，若路线状态处于第一预设路线状态，周期分析单元判定针对定位车辆的定位周期的时长进行减小调节；

若路线状态处于第二预设路线状态，周期分析单元判定针对定位车辆的定位周期的时长进行增大调节。

9.根据权利要求8所述的融合多源数据分析的北斗定位系统，其特征在于，周期分析单元针对各定位车辆对应的路线上的人为控制车辆数量进行检测，且针对人为控制车辆数量处于预设人为控制车辆数量范围的定位车辆的定位周期的时长进行减小调节；

所述定位周期的时长的减小量与所述人为控制车辆数量为正相关关系。