基于车路协同的高精度定位系统及定位方法
专利汇可以提供基于车路协同的高精度定位系统及定位方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了基于车路协同的高 精度 定位 系统，车载定位终端，所述车载定位终端包括UWB模 块 、IMU模块、 无线通信模块 、运算与处理模块，所述车载定位终端用于处理来自UWB模块、IMU模块输出的本地 信号 ，以及接收来自场端部分的远程信号，并进行相应的 位置 解算、融合和输出。本发明中，车端最小系统仅包含UWB、IMU、无线通信、运算与处理等核心模块，成本远低于采用激光或视觉SLAM的高精度定位系统。，下面是基于车路协同的高精度定位系统及定位方法专利的具体信息内容。
1.基于车路协同的高精度定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：基于车辆第k-1时刻输出的车辆位置 IMU模块的第k时刻的输出信号uk，以及车辆位置预测模型P计算第k时刻车辆位置的预测值
S2：读取车辆当前所在路段设置的网络摄像头的实时视频信号，进一步基于计算机视觉确定车辆当前所处的区域，然后根据车辆当前所处的区域选择对应的车辆位置观测方法，进而获得第k时刻车辆位置的观测值，并根据车辆位置观测模型U对第k时刻车辆位置的预测值进行修正，输出第k时刻车辆位置的最终估测结果：
2.根据权利要求1所述的基于车路协同的高精度定位方法，其特征在于，在步骤S2中，所述车辆位置观测方法具体内容如下：
第一阶段：
当车辆位于第i个路网节点所属UWB基站信号的覆盖范围，此时车辆位置的观测值可以通过基于UWB的三点定位法获得，具体地，第k时刻车辆位置的观测值可表示为：
Zk＝MUWB(ui，1，ui，2，ui，3，ui，4)；
其中，ui，1，ui，2，ui，3，ui，4为距离车辆最近的四个UWB基站，MUWB为基于UWB的车辆位置解算模型。
第二阶段：
车辆离开第i个路网节点UWB基站信号的覆盖范围，并且进入第i个路网节点对应路段网络摄像头ci，3的覆盖范围，此时车辆位置的观测值可通过计算机视觉获得，具体地，第k时刻车辆位置的观测值可表示为：
zk＝MCV(ci，3)，其中，MCV为基于计算机视觉的车辆位置解算模型。
第三阶段：
车辆离开第i个路网节点ci，3网络摄像头的覆盖范围，并且进入可良好接收GNSS卫星信号的开阔区域，此时车辆位置的观测值可通过基于卫星的三点定位法获得，具体地，第k时刻车辆位置的观测值可表示为：
Zk＝MGN5S(s1，s2，…，sn)；
其中，s1，s2，...，sn为车载定位终端当前搜索到信号可用的卫星，MGNSS为基于卫星的车辆位置解算模型。
第四阶段：
车辆离开可良好接收GNSS卫星信号的开阔区域，并且进入第i+1个路网节点对应路段网络摄像头ci+1，1的覆盖范围，类似地，第k时刻车辆位置的观测值可表示为：
Zk＝MCV(ci+1，1)。
第五阶段：
当车辆离开第i+1个路网节点ci+1，1摄像头的覆盖范围，并且进入第i+1个路网节点所属UWB基站信号的覆盖范围，类似地，第k时刻车辆位置的观测值可表示为：
Zk＝MUWB(ui+1，1，ui+1，2，ui+1，3，ui+1，4)。
3.根据权利要求2所述的基于车路协同的高精度定位方法，其特征在于，所述基于计算机视觉的车辆位置解算模型MCV的具体内容如下：
S1：读取网络摄像头的实时视频，并进行去畸变处理；
S2：基于预先训练的模型对视频中的目标车辆进行识别，并计算目标车辆的像素坐标；
S3：通过透视变换将目标车辆的像素坐标转换为物理坐标，获得车辆位置的观测值zk。
4.根据权利要求1所述的基于车路协同的高精度定位方法，其特征在于，在步骤S2中，所述车辆位置观测方法具体内容如下，
第一种情况：当车辆运行于场端部分第一节点的UWB基站的覆盖范围之内时，车辆通过车载定位终端的UWB模块进行位置解算，并同IMU模块输出的位置信息进行融合，从而获取车辆的高精度定位信息；
第二种情况：当车辆已驶出上述第一节点的UWB基站覆盖范围，并已进入对应路段的网络摄像头的监测范围时，上述第一节点所属的区域管理单元将根据该网络摄像头采集的实时视频数据，对目标车辆进行识别、跟踪和位置估算，并将结果通过远程无线通信的方式下发；车辆通过车载定位终端接收到来自场端部分的定位信息，并同IMU模块输出的位置信息进行融合，从而获取车辆的高精度定位信息；
第三种情况：当车辆已驶出上述第一节点的网络摄像头的监测范围，并已进入第二节点对应路段的网络摄像头的监测范围时，第二节点所属的区域管理单元将基于本节点的网络摄像头采集的实时视频估算出车辆的位置，并下发给车辆；车辆的车载定位终端将该定位信息同IMU模块输出的位置信息进行融合，从而获取车辆的高精度定位信息；
第四种情况：当车辆已驶出第一节点上述网络摄像头的监测范围，但尚未进入第二节点对应路段的网络摄像头的监测范围时，车辆将通过车载终端的RTK模块进行位置解算，并同IMU模块输出的位置信息进行融合，从而获取车辆的高精度定位信息；当车辆已进入第二节点对应路段的网络摄像头的监测范围时，其定位方式与第三种情况相同相同；
第五种情况：当车辆已进入第二节点的UWB基站的覆盖范围，车辆将通过车载终端的UWB模块进行位置解算，并同IMU模块输出的位置信息进行融合，从而获取车辆的高精度定位信息。
5.基于车路协同的高精度定位系统，其特征在于，包括：
车载定位终端，所述车载定位终端包括UWB模块、IMU模块、无线通信模块、运算与处理模块，所述车载定位终端用于处理来自UWB模块、IMU模块输出的本地信号，以及接收来自场端部分的远程信号，并进行相应的位置解算、融合和输出；
UWB天线，用于接收来自UWB基站的定位信号；
若干个区域级子系统，所述若干个区域级子系统分别部署于路网的各个节点；
区域级子系统包括区域管理单元、UWB定位基站和网络摄像头，
所述区域管理单元负责该区域内车辆高精度定位的具体实现，以及相关场端设备的管理和控制；
所述UWB定位基站向进入其覆盖范围的车辆发射定位信号，供车辆的车载终端根据三点定位原理解算车辆的实时位置，
所述网络摄像头设置于路网节点，对路网节点的各个邻接路段进行实时视频监测，并将采集的视频数据通过以太网发送到区域管理单元；
其中，所述运算与处理模块作为核心分别与所述UWB模块、IMU模块、无线通信模块连接，所述UWB模块与所述UWB天线连接。
6.根据权利要求5所述的基于车路协同的高精度定位系统，其特征在于，所述区域管理单元包括POE交换机、UWB基站同步器、信号处理单元、无线通信单元和通信天线；
其中，所述信号处理单元、UWB基站同步器、UWB基站和网络摄像头分别与所述POE交换机连接；
所述信号处理单元、无线通信单元、通信天线依次连接。
7.根据权利要求5所述的基于车路协同的高精度定位系统，其特征在于，还包括RTK模块和GNSS天线连接，所述RTK模块与所述运算与处理模块连接，所述RTK模块与所述GNSS天线，用于接收来自各类卫星的定位信号。
8.根据权利要求5所述的基于车路协同的高精度定位系统，其特征在于，所述各类卫星包括北斗、GPS、GLONASS、伽利略。
9.根据权利要求5所述的基于车路协同的高精度定位系统，其特征在于，还包括输入模块、输出模块、存储模块和电源模块，所述运算与处理模块分别与所述输入模块、输出模块、存储模块和电源模块连接。
基于车路协同的高精度定位系统及定位方法
技术领域
背景技术
能够实现 在室内和室外相关区域的自动驾驶，而这也相应地对车辆的定位技术提出了较
高的要求。
觉 SLAM(同步定位与建图)来实现车辆的高精度定位。
但如 果被遮挡区域的面积较大或较为分散，那么在该区域实现UWB信号全覆盖所需要的设
备和 工程成本将大幅度增加。
发明内容
下无法 精确定位，而如果在室外大面积部署UWB基站又会导致设备和工程成本较高。
测方法，进 而获得第k时刻车辆位置的观测值，并根据车辆位置观测模型U对第k时刻车辆
位置的预测 值进行修正，输出第k时刻车辆位置的最终估测结果：
第k 时刻车辆位置的观测值可表示为：
第k 时刻车辆位置的观测值可表示为：
获取车辆的高精度定位信息；
集的实 时视频数据，对目标车辆进行识别、跟踪和位置估算，并将结果通过远程无线通信
的方式下 发；车辆通过车载定位终端接收到来自场端部分的定位信息，并同IMU模块输出
的位置信息 进行融合，从而获取车辆的高精度定位信息；
点的网络摄 像头采集的实时视频估算出车辆的位置，并下发给车辆；车辆的车载定位终端
将该定位信息 同IMU模块输出的位置信息进行融合，从而获取车辆的高精度定位信息；
算，并同 IMU模块输出的位置信息进行融合，从而获取车辆的高精度定位信息；当车辆已进
入第二节 点对应路段的网络摄像头的监测范围时，其定位方式与第三种情况相同相同；
定位信息。
来自场端部分的远程信号，并进行相应的位置解算、融合和输出；
或计算平台成本较高)。
配置 均围绕园区路网的关键节点进行，既避免了在园区全面部署UWB基站所带来的设备和
工程 实施成本的增加，同时也为后期车辆行驶路线的调整预留了足够的灵活度(避免了沿
车辆当 前行驶路线部署UWB基站所带来的局限性)。
复性投入。
布)，可 以在不依赖GNSS和差分定位的情况下，通过UWB、IMU和场端视觉的协同，实现室内
和 室外车辆的高精度定位，并且不会显著增加场端设备和工程实施的成本(相对于室外全
场部 署UWB基站的方案)。
RTK 定位方法(用于开阔区域)和本文所述的基于车路协同的定位方法(用于GNSS信号被遮
挡 的区域)结合起来，从而实现全场景覆盖的车辆高精度定位。
附图说明
具体实施方式
中的实施例， 本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施
例，都属于本发明 保护的范围。
获取车辆的高精度定位信息；
集的实 时视频数据，对目标车辆进行识别、跟踪和位置估算，并将结果通过远程无线通信
的方式下 发；车辆通过车载定位终端接收到来自场端部分的定位信息，并同IMU模块输出
的位置信息 进行融合，从而获取车辆的高精度定位信息；
点的网络摄 像头采集的实时视频估算出车辆的位置，并下发给车辆；车辆的车载定位终端
将该定位信息 同IMU模块输出的位置信息进行融合，从而获取车辆的高精度定位信息；
算，并同 IMU模块输出的位置信息进行融合，从而获取车辆的高精度定位信息；当车辆已进
入第二节 点对应路段的网络摄像头的监测范围时，其定位方式与第三种情况相同相同；
定位信息。
位置观测 方法)，进而获得第k时刻车辆位置的观测值，并根据车辆位置观测模型U对第k时
刻车辆 位置的预测值进行修正，输出第k时刻车辆位置的最终估测结果：
第k 时刻车辆位置的观测值可表示为(MCV为基于计算机视觉的车辆位置解算模型)：
第k 时刻车辆位置的观测值可表示为：
(前后各一对)和GNSS天线(前后各一对，选装件)组成。场端部分由若干个区域级子 系统
(通常部署于园区路网的各个关键节点)组成，每个区域级子系统又包括一个区域管理 单
元(RMU)、若干UWB定位基站和网络摄像头。
地信号，以及接收来自场端部分的远程信号，并进行相应的位置解算、融合和输出。
关键 节点(如交叉路口)及其周边，当车辆进入到这些定位基站覆盖的区域时，即可通过
UWB 实现高精度定位。
管理单 元，供后者进行车辆、行人和其他目标的识别、跟踪、位置估算等。
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