55]得出道路纵向坡度02>i，其中g为重力加速度g = 9.8m/s2。
[0056]本算法依据卫星定位系统接收到的卫星数，将两种道路纵向坡度估计模型的结果 进行融合，得出精度更高、鲁棒性更好的道路纵向坡度。最终的道路纵向坡度9i可由融合公 式
[0057] θ? = αιΧθι；?+α2Χθ2,? (4)
[0058] 获得，其中^、吧分别为两种模型的融合系数，α?、α^取值由当时卫星定位系统接 收到的卫星数决定，具体的取值如下表所示： r〇OS9l
[0060] 鉴于基于高精度卫星定位系统的道路纵向坡度估计模型易受到周围环境的影响 (例如：周围环境遮挡严重时，卫星定位系统接收到卫星数较少，此时卫星定位系统获得的 数据精度较低），因此本发明当卫星定位系统接收到卫星数较少的情况下，融合了不易受到 环境影响的基于车辆纵向加速度传感器的道路纵向坡度估计模型，避免了单一传感器的不 足，使得道路纵向坡度估计精度更高、鲁棒性更好，在周围环境遮挡时也能得出较为准确的 道路坡度信息。
[0061] 步骤五、将节点的位置信息化(^71)以及纵向坡度信息01通过数字地图制作软件 制作成带有道路纵向坡度的增强型数字矢量地图。
[0062] 根据获得到的节点位置信息以及该节点的道路纵向坡度信息01通过数字 地图自作软件生成带有道路坡度的增强型数字矢量地图。首先利用节点的连线来表示所选 取的道路，然后通过增加节点的坡度信息列表的方式将对应节点的道路纵向坡度信息增加 到地图上。例如，数字地图制作软件Maplnfo以列表的形式组织所有图形和信息数据，每一 个信息在地图中都可以被理解成一个图层。本实施方式通过Maplnfo制作带有道路纵向坡 度的增强型数字矢量地图，具体步骤如下：首先将得到的节点位置信息和节点处纵向坡度 信息分别制作成信息列表，并转换成Maplnfo可以打开的文件格式;然后用Maplnfo打开节 点位置的信息列表，并根据位置信息创建节点，生成道路;最后将节点处的纵向坡度信息列 表添加进地图中，生成包含道路纵向坡度的增强型矢量数字地图。具体的数字地图的制作 可以参考文献(王家耀，李志林，武芳.数字地图综合进展.北京:科学出版社，2011)、（王家 耀，孙群，王光霞，江南，吕晓华.地图学原理与方法.北京:科学出版社，2006)、（吴秀琳，刘 永革，王利军.Mapinf〇 9.5中文版标准教程.北京:清华大学出版，2009)。
【主权项】
1. 一种带有道路纵向坡度的增强型数字矢量地图制作方法;首先选定道路，确定道路 起始点与终点；通过多传感器信息采集车辆，采集道路的位置、车辆的状态信息;然后将道 路位置的经炜度坐标转化为平面坐标，并将转化后平面坐标表示的位置作为道路的节点； 通过基于多传感器信息的道路纵向坡度估计算法，估计出每个节点位置的道路纵向坡度； 最后将节点位置以及纵向坡度信息，利用数字地图制作软件制作成带有道路纵向坡度的增 强型数字矢量地图； 具体实施步骤包括： 具体实施步骤包括： 步骤一、首先选定道路； 首先将需要测绘的道路进行分割，选定需要进行量测的部分，确定需要测绘部分的起 始点与终点；本方法所适用的道路为高速公路以及一级、二级公路，且所适用的道路光滑连 续，不包含交叉路口；鉴于步骤二所采用的高斯-克吕格投影在局部范围精度较高，因此选 择的道路长度不超过5km; 步骤二、通过多传感器信息采集车辆，采集道路位置以及车辆的状态等信息； 本方法采用了多传感器信息采集车辆，其搭载的卫星定位系统可以实时输出道路位置 RiaiBi)、车辆的垂直速度Vz,i、车辆的水平速度VxY,i以及卫星定位系统接收到的卫星数 N sat, i，其中U、Bi分别表示经度、炜度;纵向加速度传感器输出车辆纵向加速度信息Ai，其中i 表示开始采集后接收到的信息的序号，i = l，2,3....;通过同时开始采集多种传感器信息 并统一各个传感器信息输出频率(输出频率均为20Hz)，保证采集序号相同的信息一一对 应；同一时刻所采集的信息有:车辆所在位置的经炜度信息Ri(UBi)、车辆的垂直速度Vz,i、 车辆的水平速度VxY,i、卫星定位系统接收到的卫星数Nsat,i以及车辆纵向的加速度Ai;车辆 在信息采集的过程中需要保持车辆平稳运行，以保证车身与地面尽量平行，减小在估计道 路纵向坡度时因为车身倾斜而产生的误差；同时采集车辆的胎压需要保持一致，避免因车 辆胎压不同导致的道路坡度估计误差;道路信息采集过程中为了保证采集的信息密度均 匀，车速要保持匀速，且车速在55-65km/h范围以内，这样保证采集的道路位置信息的间距 适中，所采集的位置信息间距在0.764-0.903m之间；由于道路中车道之间基本平行，所以本 方法选取行进方向左侧车道来提取道路的纵向坡度信息，且采集过程中采集车辆沿车道中 心行驶； 步骤三、将采集到经炜度坐标转化成平面坐标，并将转化后的平面坐标表示的位置作 为道路的节点； 由于制作地图需要平面直角坐标系坐标，本方法采用较为成熟的3度带高斯-克吕格投 影方法，将经炜度坐投影为高斯平面直角坐标系坐标为坐标转换后 对应的平面直角坐标系的纵坐标(北向位置），yi为坐标转换后对应的平面直角坐标系的横 坐标(东向位置）；根据起始点Ri(U Bi)选定Ro(Lo Bo)作为高斯-克吕格投影的原点，其中Lo = 3D，D为(W3)四舍五入取整的值，B〇 = 0° ;经炜度坐标Ri(U Bi)转换公式如下所示：式（1)为高斯投影公式的泰勒级数展开式，式中省去了 7次以上高次项，其中为赤道 至炜度Bi 的子午线弧长，且 .= (6(6):? - cos 局(Cj sift 街 + G s#!3 负 + _C3 .si# 馬 + ksirt7 與:)r 1为所求点的经度U与Lo之差，t = tan cos BiY为椭球第二偏心率，N为通过所求 点的卯酉圈曲率半径，Co，Ci，C2，C3，C4为与点位无关的系数，仅有椭球体长半轴、短半轴、第 一偏心率等参数确定；目前矢量地图多采用点的连线来表示道路，所以本方法将转换后平 面坐标Pl(XlYl)所表示的位置作为道路的节A Nl(XlYl)，通过节点的连线表示道路； 步骤四、通过基于多传感器信息的道路纵向坡度估计算法，估计出节点处的道路纵向 坡度； 本方法提出了一种基于多传感器信息的道路纵向坡度估计算法。该算法通过基于高精 度卫星定位系统的道路纵向坡度估计模型和基于车辆纵向加速度传感器的道路纵向坡度 估计模型融合得出精度更高、鲁棒性更好的道路纵向坡度估计值。本方法中坡度采用百分 比法表示。1) 基于高精度卫星定位系统的道路纵向坡度估计模型，利用高精度卫星定位系统的数 据估计出道路坡度。具体的估计方式:通过高精度卫星定位系统获取车辆的垂直速度Vz,dP 水平速度Vxy, i，然后根据公式 得出道路纵向坡度9i,i; 2) 基于车辆纵向加速度传感ip η mai，利用多传感器?目息米集车辆 获取到车辆的状态信息结合车辆的运动学模型估计出道路坡度;具体的估计方式:根据采 集的车辆纵向加速度Ai，考虑到信息采集车辆通常行驶在匀速状态(车辆的纵向加速为重 力加速度在纵向上的分量），然后通过公式得出道路纵向坡度92,i，其中g为重力加速度8 = 9.8πι/^; 本算法依据卫星定位系统接收到的卫星数，将两种道路纵向坡度估计模型的结果进行 融合，得出精度更高、鲁棒性更好的道路纵向坡度。最终的道路纵向坡度9i可由融合公式 θι = αι X Θι；?+α2 X 02,i (4) 获得，其中分别为两种模型的融合系数，α?、α2的取值由当时卫星定位系统接收到 fth ΤΙ 由目 XtIci%而估f/nTC丰 .ZF3來工L、狀f -p W、twill里?曰?、mVXiyi; kA汉撕丨口」很反?曰σi旭;?双于Η?团p」τP执?十P」TP及乂 带有道路纵向坡度的增强型数字矢量地图； 根据获得到的节点位置信息Mxm)以及该节点的道路纵向坡度信息Θ,通过数字地图 自作软件生成带有道路坡度的增强型数字矢量地图；首先利用节点的连线来表示所选取的 道路，然后通过增加节点的坡度信息列表的方式将对应节点的道路纵向坡度信息增加到地 图上。
【专利摘要】本发明公开了一种带有道路纵向坡度的增强型数字矢量地图制作方法，本方法首先选定道路，确定道路起始点与终点；通过搭载了卫星定位系统和纵向加速度传感器的车辆，采集道路的位置、车辆的状态信息；然后将经纬度坐标转化为平面坐标，并将转化后平面坐标表示的位置作为道路的节点；通过基于多传感器信息的道路纵向坡度估计算法，估计出每个节点位置的道路纵向坡度；最后将节点位置以及纵向坡度信息，利用数字地图制作软件制作成带有道路纵向坡度的增强型数字矢量地图。
【IPC分类】G09B29/00
【公开号】CN105608985
【申请号】CN201510989858
【发明人】李旭, 王宇, 徐启敏
【申请人】东南大学
【公开日】2016年5月25日
【申请日】2015年12月24日