CN1837753A - 基于多信息源的地图匹配车辆导航方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多信息源的地图匹配车辆导航方法，包括有车载GPS接收机连续接收卫星定位信息，同时车载传感器接收车辆的角度变化、行驶里程的数据；进行可靠性分析，利用电子地图对输出的定位信息进行地图匹配，输出准确的车辆位置。本发明利用GPS定位技术，结合DR和电子地图实施高精度的车辆导航定位，使GPS、DR和地图匹配进行紧密组合，提高系统的整体性能，构成高性能组合车载导航系统，克服前面所述的在城市导航遇到的各类问题。本系统为在都市环境下提供精确、可靠的定位提供了解决方案。

Description

基于多信息源的地图匹配车辆导航方法

技术领域

本发明涉及一种基于多信息源的地图匹配车辆导航方法。

背景技术

微电子技术、计算机技术、空间技术及制图技术的发展使车辆导航系统获得了飞速的发展。目前，随着GPS定位技术的出现，并结合其它导航系统(如DR)，车辆定位系统可确定行驶在每个街道和十字路口的车辆的准确位置。

目前，汽车导航市场GPS/Dead Reckoning(航位推算导航，以下简称DR)组合已经被广泛地应用于陆地车辆的导航、追踪以及车队管理等服务中。然而在城市，由于高楼、立交桥、隧道、无线电干扰等，往往造成GPS信号接收困难或丢失，不能准确导航定位。GPS信号在都市中长时间失踪，此时GPS无法校正DR，DR的误差可以累计达到几百米，以至于完全失去对车辆的位置正确估计。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提出一种利用地图匹配、GPS和DR三者紧密结合形成的基于多信息源的地图匹配车辆导航方法。

本发明所提供的技术方案是：一种基于多信息源的地图匹配车辆导航方法，该方法包括有以下步骤：

车载GPS接收机连续接收卫星定位信息，同时车载传感器接收车辆的角度变化、行驶里程的数据；

根据GPS质量指标以及车辆行驶距离差设定范围，对接收到的卫星定位信息、车辆角度和里程数据，进行可靠性分析：

a、在符合GPS质量指标以及在车辆行驶距离差设定范围内，表明接收的信息或数据可靠，输出卫星定位信息、车辆角度变化和行驶里程数值；

b、否则，表明接收的信息或数据不可靠，继续接收卫星定位信息、车辆角度和里程数据；

利用电子地图对输出的定位信息进行地图匹配：

a.匹配结果不同，对接收信息进行检验和纠正；

b.匹配结果相同或相似，表明接收信息正确；

输出准确的车辆位置。

进一步地，所述的车辆角度变化由安装在车辆上的陀螺仪检测得出。

进一步地，所述的GPS质量指标为信号噪声比、GDOP。

进一步地，所述的地图匹配为道路识别、道路位置确定、匹配检验和纠错。

本发明有如下优点：利用GPS定位技术，结合DR和电子地图实施高精度的车辆导航定位，使GPS、DR和地图匹配进行紧密组合，提高系统的整体性能，构成高性能组合车载导航系统，克服前面所述的在城市导航遇到的各类问题。本系统为在都市环境下提供精确、可靠的定位提供了解决方案。大量的实地测试结果证明了系统的良好性能和可靠性，其在城市范围定位覆盖率大于95％，可以满足不同车辆在大中型城市的导航定位要求。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为地图匹配流程图；

图3为车辆在路段上位置和误差；

图4为车辆轨迹关键点选择；

图5为车辆轨迹相似分析方法。

具体实施方式

下面结合附图说明本发明的具体实施方式。

如图1所示的一种基于多信息源的地图匹配车辆导航方法，该方法包括有以下步骤：

车载GPS接收机连续接收卫星定位信息，同时车载传感器陀螺仪接收车辆的角度变化、行驶里程的数据；

根据GPS质量指标：信号噪声比、GDOP，以及车辆行驶距离差设定范围，对接收到的卫星定位信息、车辆角度和里程数据，进行可靠性分析：

a、在符合GPS质量指标以及在车辆行驶距离差设定范围内，表明接收的信息或数据可靠，输出卫星定位信息、车辆角度变化和行驶里程数值；

b、否则，表明接收的信息或数据不可靠，继续接收卫星定位信息、车辆角度和里程数据；

利用电子地图对输出的定位信息进行地图匹配：道路识别、道路位置确定、匹配检验和纠错：

a.匹配结果不同，对接收信息进行检验和纠正；

b.匹配结果相同或相似，表明接收信息正确；

输出准确的车辆位置。

该车辆导航方法从3个基本的信息源获得数据，它们是：

GPS接收机：一台GPS接收机被安装在车上接收卫星信号。这些信号用来精确确定车辆的位置.其输出包括测量位置和其它辅助信息如GDOP，信号噪声比，定位卫星数目等用于检测GPS位置质量。

车载传感器：包括测量角速率变化的陀螺仪及输出电子速度脉冲的里程计。这些数据被用来进行航位推算，以便确定车辆相对道路的运动。

导航地图数据库：包括道路网络，道路拓朴关系，交通规则，道路属性等多种参数用于匹配算法。

该车辆导航方法与其他现有方法比较，具有以下特点：

1.利用多种信息源数据，经过优化组合算法，以获得车辆在路网上的最优估计；

2.采用了以目标导向的新的地图匹配方法，以提高匹配的可靠性和自动纠错功能；

3.解决了城市中当GPS信号长期无法接受，以至导航系统无法工作的问题.

该车辆导航方法由导航定位单元和地图匹配单元组成。导航定位单元输入GPS位置和质量信息，DR测量值(方向变化和行驶距离)。当系统开始工作时，DR系统需要一个起始坐标和方向，如存在高精度GPS信号时，以GPS位置坐标为起始坐标。起始方向由平均GPS观测提供。在很多情况下，由于GPS信号不存在，我们将系统存储的上次最后时刻位置和方向作为DR系统起始坐标。在正常工作情况下，本单元利用GPS和DR位置输出，采用一个卡尔曼滤波器估计优化位置和DR系统的系统误差。本单元输出GPS位置，GPS质量指标(如信号噪声比，GDOP等)，DR车辆行驶距离，DR方向变化，DR位置，以及GPS/DR的优化估值位置和估值精度。

在地图匹配单元中，为保证GPS/DR系统的输出正确性，本系统采用以下几个参数判别从定位单元输出的位置信息的正确性，包括：

1.GDOP＜a

2.信号噪声比：S/N＞b

3.行驶距离：

$|\sqrt{{(X_i-X_{i-1})}^2+{(Y_i-Y_{i-1})}^2}-\mathrm{s\&Delta;t}|<\mathrm{\&Sigma;}$

式中，a，b，∑为门限值。(X_i，Y_i)，(X_i-1，Y_i-1)为GPS系统时间t_i，t_i-1的位置输出，s为DR系统速度，Δt＝t_i-t_i-1。

当GPS/DR输出位置通过以上检测，车辆位置将与地图进行地图匹配。我们采用的地图匹配方法将按功能分成分为道路识别和道路位置确定和匹配检验和纠错三个部分(如图2所示)。

地图道路网由路段和节点组成，将地图匹配问题分解成两个步骤：首先确定车辆在道路网中的某个路段上(道路识别)；然后确定车辆在此路段上的位置。由于任何匹配算法都可能出现错误，因此必须检测匹配是否正确，如果不正确，系统将自动进行纠错。

对于道路识别，首先将在GPS/DR误差范围内的所有可能道路路段作为候选路段。然后，根据多数据加权组合方法，确定车辆在哪个路段上。其判别方法为：

1.距离：车辆测量位置应该与行驶道路相距不远。

表达为：S_d＝(1-d/d_max)，其中S_d为距离测试评分，d是车辆测量位置到候选道路的垂直距离，d_max是GPS/DR传感器的误差椭圆的半径。从上式可以看出，距离越近的道路测试评分越高。

2.行驶方向：车辆行驶方向应该与行驶道路的方向相近。

表达为：S_k＝1-Δβ/90，当Δβ＞90时，S_k＝0；S_k是角度误差测试评分，Δβ为车辆行驶方向应该与行驶道路的方向的差值，Δβ越小，S_k越高。

3.车辆方向改变量：车辆行驶方向改变俩应该与道路切线方向改变量相近。

表达为：S_c＝1-Δω/20，其中Δω＝|ω_c-ω_r/6|，ω_r是道路切线方向改变量，而ω_c是陀螺仪采集的车辆行驶方向改变量。

4.道路拓扑：车辆行驶在连通的道路上。如果候选道路与车辆行驶的上条道路相连，则S_j＝1，否则等于0.5；

5.交汇处的法定转向：表达为S_p＝1，当转向合法，S_p＝0.5则转向不合法。

对每条候选道路，其总的判据测试评分为：S_T＝aS_d+bS_h+cS_c+S_j+S_p，其中系数a，b和c为系数。对所有候选路段，我们选择S_T最大值的路段为车辆所在路段。

当车辆所在路段确定后，下一步工作是确定车辆在此路段中的位置。首先从此路段起点开始，采用DR的里程输出，确定在此路段的近似位置，并给出相应的误差椭圆，如图3所示。

图中O为车辆近似位置，参数A，B为误差椭球大小，B由DR里程仪质量确定，A由道路宽度确定。

最终，车辆位置由下式确定。

X＝C₁ ^-1(C₁+C₂)^-1X₁+C₂ ^-1(C₁+C₂)^-1X₂

式中X₁，C₁为GPS/DR系统输出的位置和协方差矩阵。X₂，C₂为车辆在道路上的近似位置和协方差矩阵。

由于测量误差的影响，任何地图匹配算法都不可能做到完全正确，因此，本系统在当车辆位置确定后，还要对匹配结果进行可靠性检验。如果出现匹配错误，系统还将具备自动纠错功能。本专利提出一种匹配错误自动检测和纠错技术。本方法基于以下假设，即由DR系统产生的位置轨迹与真实车辆运行的道路轨迹相似。对DR系统其主要误差是角度漂移和长度标定误差。此类误差会引起位置轨迹发生旋转和尺度变化。经其轨迹图型将与真实车辆相似。由于一般匹配错误发生在道路交汇点，本方法将从每个道路交汇点进行检测，当车辆到达一个道路交汇点，我们开始记录由DR系统产生的位置轨迹。当此记录位置轨迹存在一定显著变化特征后，我们将在一定范围内搜索地图中所有可能的道路组合。然后比较每个道路组合与DR位置轨迹的相似程度。如果DR位置轨迹与匹配的道路相似，则说明匹配正确。如果不相似，将在所有道路中选择最为相似的道路作为正确的道路。由于本方法需要一段时间才能确定车辆运行的道路，因此主要用于对其它地图匹配方法的补充。对匹配错误进行检测和纠错。

由于匹配错误大多以道路交汇点开始，因此首先我们先判断车辆是否接近一个道路交汇点，如不在道路交汇点，而且车辆位置已经匹配到一个给定路段，则无需进行检测。当判断车辆到达一道路交汇点，系统开始记录一段DR系统位置轨迹，记录时间长短取决于轨迹有多少关键点，一般四五个关键点即可。

轨迹关键点选择算法如图四所示，如一段轨迹的起始和终点为1和2.连接点1和2为X轴，垂直于X方向为Y轴，在此坐标下，在轨迹中寻找最大最小值(如a和c点如图4所示)如|Y_a-Y_c|＞∑，∑为门限值。则将弧段1-2分成1a，ac和c2三个弧段，对每个子弧段用，同样方式寻找最大最小值。如|Y_a-Y_c|＞∑则停止分段。式中Y_a，Y_c为a，c两点Y轴坐标值。

当所有关键点选出后，将DR轨迹与已匹配的道路路段相比较，比较其相似性，其原理如图5所示。图中有两条曲线，其关键点分别为1、2、3、4、5、6和1’、2’、3’、4’、5’、6’关键点将原曲线分成若干子弧段。如两曲线相似则要求相邻弧段长度比近似相等，而且相邻弧段角度变化近似相等，或

$|\frac{d_{12}}{d_{23}}-\frac{d_{1^{\&prime;}{2}^{\&prime;}}}{d_{2^{\&prime;}{2}^{\&prime;}}}|<\mathrm{\&Sigma;}--|L_{M^{\&prime;}{1}^{\&prime;}{2}^{\&prime;}}-L_{M12}|\&le;Y$

式中d为弧段距离，∑，Y为门限值。

如DR轨迹与已匹配的道路满足上述公式说明地图匹配正确。否则出现匹配错误。

当出现匹配错误，我们将在地图一定范围内寻找所有可能的道路组合，与DR轨迹进行相似比较，并以最为相似的道路路段作为新的匹配结果。这样我们将可以纠正原有匹配错误。

Claims (4)

1、一种基于多信息源的地图匹配车辆导航方法，该方法包括有以下步骤：

车载GPS接收机连续接收卫星定位信息，同时车载传感器接收车辆的角度变化、行驶里程的数据；

根据GPS质量指标以及车辆行驶距离差设定范围，对接收到的卫星定位信息、车辆角度和里程数据，进行可靠性分析：

a、在符合GPS质量指标以及在车辆行驶距离差设定范围内，表明接收的信息或数据可靠，输出卫星定位信息、车辆角度变化和行驶里程数值；

b、否则，表明接收的信息或数据不可靠，继续接收卫星定位信息、车辆角度和里程数据；

利用电子地图对输出的定位信息进行地图匹配：

a.匹配结果不同，对接收信息进行检验和纠正；

b.匹配结果相同或相似，表明接收信息正确；

输出准确的车辆位置。

2、根据权利要求1所述的基于多信息源的地图匹配车辆导航方法，其特征在于：所述的车辆角度变化由安装在车辆上的陀螺仪检测得出。

3、根据权利要求1所述的基于多信息源的地图匹配车辆导航方法，其特征在于：所述的GPS质量指标为信号噪声比、GDOP。

4、根据权利要求1所述的基于多信息源的地图匹配车辆导航方法，其特征在于：所述的地图匹配为道路识别、道路位置确定、匹配检验和纠错。

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