基于可变重要度的车辆实时定位方法
【专利摘要】一种基于可变重要度的车辆实时定位方法，首先获取车载终端上多种定位技术装置的各自定位数据，并通过每种定位技术的误差度确定各种定位技术的位置覆盖域；然后，根据重要度方法分析计算每种定位技术位置覆盖域的重要度，并以重要度的变化作为反馈来优化定位技术的误差度；最后，以位置覆盖域的重要度作为复合位置域的权值，加权平均计算得到目标车辆的实时、准确位置。本发明将多种车辆定位技术进行融合，即以每种定位技术的重要度作为位置加权平均计算时的权重，提高了定位技术融合的合理性。本发明操作步骤简单、实时性强，可用于不同环境下，且定位计算准确率高、计算量小，可适用于车联网中多种定位设备，故推广容易，应用广泛。
【专利说明】基于可变重要度的车辆实时定位方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种解决车联网中车辆准确定位的技术，确切地说，涉及一种基于可变重要度的车辆实时定位方法，属于车辆定位的【技术领域】。
【背景技术】
[0002]在车联网环境下，车辆通过接入异构无线网络来获取该网络的相关服务。目前，基于车辆位置的相关应用(例如:车辆社交网络、车载导航以及车辆无线网络接入选择等等))越来越多，这就需要车辆终端得到更为实时、准确的位置信息。
[0003]目前，最常用的车辆定位方法是全球定位系统GPS (Global Posit1ningSystem),虽然GPS定位有着自身覆盖范围广,定位迅速、准确,在无遮挡情况下可实现全天候定位等优势。但是，在城市中，高大密集的建筑、立交桥、隧道、无线电干扰等，非常容易地造成GPS定位效果较差，不能准确定位。即使在郊外，也会由于树林、地理因素和恶劣天气等，造成GPS信号中断而无法确认位置。
[0004]除了 GPS外,现在还有其他一些定位技术,如无线局域网WLAN(Wireless LocalArea Networks)定位、蜂窝网络(Cellular Network)定位和射频识别技术RFID (Rad1Frequency Identificat1n)定位等,这些定位技术也可用于车辆定位中。但是，这些定位技术在一定程度上受到定位基站的部署、建筑物阻挡、车辆密度等影响。在不同的环境条件下，这些定位技术的精度各有优劣。
[0005]针对车辆的定位方法研究，新加坡国立大学的Cui和Ge针对城市山谷环境下车辆GPS定位的不足，提出了一种约束型的解决方案，该方案中对道路中路线(如直线，曲线，弧，多顶点等)进行相似建模。因为车辆只能沿着固定的道路路线移动，则利用该模型对车辆的定位进行预测，这在一定程度上可以减少对GPS定位卫星的依赖。类似的研究还有清华大学的耿华等人提出的基于卡尔曼滤波的北斗卫星与车载传感器的数据融合定位方法，以及韩国汉阳大学的Kichun Jo等人提出的基于交互多模过滤器的定位算法。在复合定位技术上，主要是台湾铭传大学的Sheng-Cheng Yeh等人提出的一种异构无线网络下的加权定位机制，权值为定位技术误差的倒数，通过权值对GPS、WiFi和Zigbee(IEEE802.15.4)所定位的位置进行加权平均。该方法在车联网下具有一定的普适性，但是该方法太过固定，没有考虑到不同环境下定位技术误差的变化，导致其自适应性较低。并且，车辆定位中仍然存在一些显著的弊端:如采用GPS定位时，城市环境下建筑的阻挡，多径效应等对GPS的定位精度还存在较大的影响。RFID的基站位置的部署主要集中在车辆密集道路上，在位于基站稀疏的地区，RFID定位的精度则会明显下降。WLAN的定位方法主要依赖于车辆的密集程度，在车辆稀疏的情况下，车辆组网稳定性较低，这会大大降低定位的精度。如何将这些定位技术的优势融合到一起，在不同的条件下进行取长补短，以提高车辆定位的精度，则具有重要的发明意义。
[0006]目前，随着车联网技术的提出和发展，车辆的准确定位问题已经成为车联网中多项位置应用进一步发展的障碍之一。因此，业内许多技术人员非常关注和研究解决有关车辆的准确定位问题。
【发明内容】
[0007]有鉴于此，本发明的目的是以准确计算车辆位置、优化复合定位技术和优化定位技术的误差作为目标，提供一种基于可变重要度的车辆实时定位方法。本发明是通过有效地融合车联网中的多种定位方法，在各种情况下进行取长补短，发挥各种定位技术的优势，为车辆提供实时、准确的定位，为车联网应用的进一步发展提供保证，进而为我国车联网的发展做出贡献。
[0008]为了达到上述目的，本发明提供了一种基于可变重要度的车辆实时定位方法，其特征在于:首先获取车载终端上多种定位技术装置的各自定位数据，并通过每种定位技术的误差度确定各种定位技术的位置覆盖域；然后，根据重要度方法分析计算每种定位技术位置覆盖域的重要度，并以重要度的变化作为反馈来优化定位技术的误差度；最后，以位置覆盖域的重要度作为复合位置域的权值，加权平均计算得到目标车辆的准确位置；该方法包括下列操作步骤:
[0009]步骤1，利用车载终端上携带的多种定位装置，分别采集两种或两种以上定位装置所获得各自的定位数据；所述多种定位装置至少包括下述四种分别以α、β、η和Y四个字符表不的不同技术的定位装置:蜂窝网络Cellular (Cellular Network)定位、全球定位系统 GPS (Global Posit1ning System)定位、无线局域网 WLAN(Wireless Local AreaNetworks)定位和射频识别技术 RFID (Rad1 Frequency Identificat1n)定位；
[0010]步骤2，采集和获取到两种或两种以上定位装置的实时定位数据后，根据误差半径分别计算得到这些定位装置各自对应的位置覆盖域；
[0011]步骤3，因每种定位装置的位置覆盖域的粒度是该装置定位的位置覆盖域面积与其他所有定位装置的位置覆盖域总面积之比，即第α种定位装置位置覆盖域Rai的粒度
S
GD(Rii) = ^, O〈⑶(Rai) ( I ;其中，Sai为第a种定位装置位置覆盖域Ra i的面积，Svi
ο?7
为所用的其他定位技术的全部装置位置覆盖域的总面积；以此类推能够得到每种定位装置位置覆盖域的粒度；再根据重要度计算公式Sig (R) = 1-GD(R)分别求解得到每种定位装置位置覆盖域的各自重要度；
[0012]步骤4，因车载终端处于运动变化中，其定位误差根据环境变化而变化；且车辆是沿着直线或曲线的公路行驶或运动，在运动趋势上具有连续性，这种车辆运动趋势使得车辆周边的变化也呈现连续性；故在分析并优化各种定位装置误差时，要根据当前定位信息来反馈并优化每次车载终端定位测量后的下一次定位误差；
[0013]步骤5，因第a种定位装置位置覆盖域Rai的复合定位覆盖域Reai包含:Rai n rm,Rai n Rni和Rai n RYi，故有Rcai = (Rai n rm) u (Rai η Rni) υ (Rai η Ryi),式中，下标C表示复合涵义，求交运算符号η和求并运算符号υ分别为求该符号两侧位置覆盖域之间的交集和并集；同理，得到=Refii = (Rm n Rai) υ (rm n Rni) u (rm n RYi)、
[0014]Rc n i = (R n i 门 R a i) U (Rni Π Rgi) U (Rni Π Ryi)和 RCYi =(RYi n Rai) u (RYi n rm) u (RYi n Rni)；
[0015]当ReaiU Rcm U Rcni U Rcyi古0时，以位置覆盖域对应的重要度作为权值，通过加权平均的计算，得到的目标车辆位置是:
「 η , ,、_ Sig(Rw)Rmi + Sig(Rlli)Riμ? + Sig(Rlli)Rrlli 十Sig(Hi)Ri7i ,
1 Λ/’.1, —SigiRli) + Sig(Rpli) + Sig(Rlli) + SigiRyi)，
[0017]当Rciai U Rcm U Rcni U Rc^i = O时，即对应位置覆盖域中不存在复合覆盖域时，仍以位置覆盖域对应的重要度作为权值，通过对位置覆盖域的加权平均计算，得到的目标一，、m D , 、_ SigiRJRui + Sig(Rlli)Rlii + SigiRJRlli + Sigim.车辆位直是:(X/，.^) =C’ \ , C* (? 、丄 C.(? Λ , C*.(O \，
Sig( R,?) + SigiR^i) + S/g( R,,) + Sigt, Ryi)
[0018]上述车辆位置坐标(Xi，Yi)就是车载终端实时定位计算的结果。
[0019]本发明基于可变重要度的车辆实时定位方法的创新技术是:将多种车辆定位技术进行融合，再以每个定位技术的重要度作为位置加权平均计算时的权重，提高了定位技术融合的合理性。本发明提出的重要度变化反馈的误差优化方法，使得本发明计算得到的重要度可以根据实际状况进行改变，而不同实际状况下的重要度准确性能够保障目标位置计算的准确性。因此，本发明的关键技术是位置覆盖域的重要度和重要度变化反馈的定位误差优化计算。
[0020]本发明方法的优点是:可以应用于不同环境下，且目标车辆实时定位位置的计算准确率高。且该方法的操作步骤简单、计算工作量小、实时性强。另外，本发明可以适用于车联网中各种各样的定位设备，因此，推广容易，应用广泛，具有很好的普及推广和应用的前景。
【专利附图】
【附图说明】
[0021]图1是本发明基于可变重要度的车辆实时定位方法操作步骤流程图。
[0022]图2是本发明基于可变重要度的车辆实时定位方法流程示意图。
[0023]图3是本发明方法中的四种定位技术的位置覆盖域示意图。
【具体实施方式】
[0024]为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。
[0025]本发明基于可变重要度的车辆实时定位方法是:先获取车载终端上多种定位技术装置的各自定位数据，并通过每种定位技术的误差度确定各种定位技术确认的车辆所在位置的位置覆盖域；然后，根据重要度方法分析计算每种定位技术位置覆盖域的重要度，并以重要度的变化作为反馈来优化定位技术的误差度；最后，以位置覆盖域的重要度作为复合位置域的权值，加权平均计算得到目标车辆的准确位置。
[0026]参见图1和图2，具体介绍本发明方法的下列操作步骤:
[0027]步骤1，利用车载终端上携带的多种定位装置，分别采集两种或两种以上定位装置所获得各自的定位数据。
[0028]本发明的多种定位装置至少包括四种分别以a、β、η和Y四个字符表示的不同技术的定位装置:蜂窝网络Cellular (Cellular Network)定位、全球定位系统GPS (GlobalPosit1ning System)定位、无线局域网 WLAN(Wireless Local Area Networks)定位和射频识别技术 RFID (Rad1 Frequency Identificat1n)定位。
[0029]步骤2，采集和获取到两种或两种以上定位装置的实时定位数据后，根据误差半径分别计算得到这些定位装置各自对应的位置覆盖域(参见图3所示)。
[0030]图3中的四个分别以α、β、η和Y四字符表示的圆形区域，是本发明四种车辆定位方法的各自位置覆盖域，其中，各圆的圆心为该定位技术的定位位置，半径是该定位技术的误差度。字符V表示这些定位技术的复合位置覆盖域。
[0031]该步骤包括下述操作内容:当采集获取的四种定位技术的每次实时定位数据分别为..a 1、Iii和Yi时，该四种定位技术的每次定位的误差半径分别为:ΛΓα?，Δγμ,Arni, ArYi，且四种定位技术各自对应的位置覆盖域分别为:RaPRpRni和RYi ;其中，Cii=(xai，yai)、β i = (χΜ.y@i)、rU = (xni> yni)和 υ i = (xYi, yYi)，自然数 i 表示定位计算的序号，X和y分别为车辆所在位置的经度和纬度参数，故圆心(xai，yai)是第a种定位技术的第i次定位的经度和纬度位置；位置覆盖域Rai是以Cii= (xai，yai)为圆心，Arai为半径的圆形平面区域；Re1、Rni和RYi亦然。
[0032]步骤3，因每种定位装置的位置覆盖域的粒度是该装置定位的位置覆盖域面积与其他所有定位装置的位置覆盖域总面积之比，即第a种定位装置位置覆盖域Rai的粒度
GD(Rai) = ^L, ο〈⑶(Rai) ( I ;其中，Sai为第a种定位装置位置覆盖域Ra i的面积，Svi
为所用的其他定位技术的全部装置位置覆盖域的总面积；以此类推能够得到每种定位装置位置覆盖域的粒度；再根据重要度计算公式Sig (R) = 1-GD(R)分别求解得到每种定位装置位置覆盖域的各自重要度。
[0033]该步骤包括下述操作内容:根据每种定位技术的每种定位技术的位置覆盖域的粒度后，根据重要度计算公式Sig(R) = l-GD(R)，计算得到该四种定位技术的位置覆盖域的重要度分别为:SigiR",)、Sig(Rlll) = 1-子、SigiRlji) -1-■^ 和= 1-;
^ Vi^Vi^Vi
且上述每种定位技术的位置覆盖域的重要度的数值范围都在区间[0，I]之间。
[0034]步骤4，因车载终端处于运动变化中，其定位误差根据环境变化而变化；且车辆是沿着直线或曲线的公路行驶或运动，在运动趋势上具有连续性，这种车辆运动趋势使得车辆周边的变化也呈现连续性；故在分析并优化各种定位装置误差时，要根据当前定位信息来反馈并优化每次车载终端定位测量后的下一次定位误差。该步骤包括下述操作内容:
[0035](41)设置四种定位技术的初始误差分别为Ara(l、Areo, Arntl和ΛΓγ(ι，则其初始重要度分别为:妨(/--,,) =卜、Sig(Rlifi)、Sig(R,it、) = \ 令和
tVo^roiVo
S
S/'g(R,n) = 1- ;其中，S a ^、S e ^、S n(l和S Y ^分别为四种定位技术的位置覆盖域R a、Re、R n和Ry的初始覆盖面积，初始覆盖总面积Sto = Sa(l+S0(l+S J1c^Syqij
[0036](42)因车辆运动有连续性，并认为重要度的每次变化也有较强的连续性，故有:Sig(Ral)-Sig(Ra0) =Sig，(Ra2)-Sig(Ral),Sig(Ra2)-Sig(Ral) = Sig，(Ra3)-Sig(Ra2)M此类推，得到=Sig(Rai)-Sig(Rak) =Sig’ (Raj)-Sig(Rai);其中，Rai是第a种定位技术第i次定位时的位置覆盖域，自然数k= 1-ι和自然数j = i+1 ;Sig’ (Raj)是第a种定位技术第j次定位计算时位置覆盖域Rq的重要度预测值。
[0037](43)计算得到第a种定位技术第j次定位计算时位置覆盖域R”_的重要度预测值Sig’ (Raj)后，根据该四种定位技术的位置覆盖域的重要度计算公式57g’(&,) = l-
分别计算得到优化的定位误差值:Ar.=卜H Ar -、
a j V冗、 β.ι Vπ、
Δ；/； 二和 Nryj =，其中，Svi = Sai+S0i+Sni+SY1
[0038]步骤5，因第a种定位装置位置覆盖域Rai的复合定位覆盖域Reai包含:Rai n rm,Rai n Rni和Rai n RYi，故有Rcai = (Rai n rm) υ (Rai η Rni) υ (Rai η Ryi),式中，下标C表示复合涵义，求交运算符号η和求并运算符号υ分别为求该符号两侧位置覆盖域之间的交集和并集；同理，得到=Refii = (Rm n Rai) υ (rm n Rni) u (rm n RYi)、
[0039]Rcni = (Rni Π Rai) U (Rni Π R0i) U (Rni Π RYi)和 RCYi =(RYi n Rai) u (RYi n rm) u (RYi n Rni)；
[0040]当Rciai U Rcm U Rcni U Rcyi古0时，以位置覆盖域对应的重要度作为权值，通过加权平均的计算，得到的目标车辆位置是:
,,、_ Sig(RJRmi + Sig(Rin)Rrli, + Sig(Rip)Rivi + Sig(R7)Rry1.[0041 ] ' >/) -SigiRui) + SigiRlli) + SigiR,,,) + Sig{R.)，
[0042]当Rciai U Rcm U Rcni U Rc^i = O时，即对应位置覆盖域中不存在复合覆盖域时，
仍以位置覆盖域对应的重要度作为权值，通过对位置覆盖域的加权平均计算，得到的目标
—θ , 、—Sig(RJU Sig(Rlli)Rlli+ Sig(Rlli)Rlii+ Sig(H)Hi.车辆似直疋:(X/, ) —C.-- Λ , C.(? \ I C* (? \ , C* -- \,
Sigf, Rlli) + SigiR,,,) + Sig、R1.) + Sig( R,,)
[0043]上述车辆位置坐标(Xi，Yi)就是车载终端实时定位计算的结果。
[0044]需要说明的是，虽然本发明所述方法是利用上述4种现有的定位技术计算得到准确的目标车辆的实时位置。但是，车载终端在实际应用时，使用两种或两种以上定位装置采集各自定位数据时，对定位技术的种类和数量都没有限制。
[0045]因为车辆是机动的运载工具，故其的位置定位计算对实时性要求较高，这就要求执行车辆定位算法的时间必须尽可能地短。本发明已经进行了多次仿真实施试验，实施例中本发明定位算法的每次定位时间耗时都在40ms以内，满足实时定位的需求。所以，实施例的试验结果数据表明:本发明达到了发明的预期目的。
【权利要求】
1.一种基于可变重要度的车辆实时定位方法，其特征在于:首先获取车载终端上多种定位技术装置的各自定位数据，并通过每种定位技术的误差度确定各种定位技术的位置覆盖域；然后，根据重要度方法分析计算每种定位技术位置覆盖域的重要度，并以重要度的变化作为反馈来优化定位技术的误差度；最后，以位置覆盖域的重要度作为复合位置域的权值，加权平均计算得到车辆的实时、准确位置；该方法包括下列操作步骤: 步骤1，利用车载终端上携带的多种定位装置，分别采集两种或两种以上定位装置所获得各自的定位数据；所述多种定位装置至少包括下述四种分别以α、β、η和Y四个字符表不的不同技术的定位装置:蜂窝网络Cellular (Cellular Network)定位、全球定位系统 GPS (Global Posit1ning System)定位、无线局域网 WLAN(Wireless Local AreaNetworks)定位和射频识别技术 RFID (Rad1 Frequency Identificat1n)定位； 步骤2，采集和获取到两种或两种以上定位装置的实时定位数据后，根据误差半径分别计算得到这些定位装置各自对应的位置覆盖域； 步骤3，因每种定位装置的位置覆盖域的粒度是该装置定位的位置覆盖域面积与其他所有定位装置的位置覆盖域总面积之比，即第α种定位装置位置覆盖域Rai的粒度gd(rai)=Sai/Svi,0＜GD(RAI)≤1 ;其中，Sai为第a种定位装置位置覆盖域Rai的面积,Svi为 所用的其他定位技术的全部装置位置覆盖域的总面积；以此类推能够得到每种定位装置位置覆盖域的粒度；再根据重要度计算公式Sig (R) = 1-GD(R)分别求解得到每种定位装置位置覆盖域的各自重要度； 步骤4，因车载终端处于运动变化中，其定位误差根据环境变化而变化；且车辆是沿着直线或曲线的公路行驶或运动，在运动趋势上具有连续性，这种车辆运动趋势使得车辆周边的变化也呈现连续性；故在分析并优化各种定位装置误差时，要根据当前定位信息来反馈并优化每次车载终端定位测量后的下一次定位误差； 步骤5，因第a种定位装置位置覆盖域Rai的复合定位覆盖域Reai包含:Rai H Rm,Rai n Rni 和 Rai n RYi，故有 Rcai = (Rai n Rm) U (Rai n Rni) U (Rai n RYi)，式中，下标C表示复合涵义，求交运算符号n和求并运算符号U分别为求该符号两侧位置覆盖域之间的交集和并集；同理，得到:RcM = (Rm n Rai) u (rm n Rni) u (rm n RYi)、 Rcni = (Rni 门 Rai) U (Rni Π R0i) U (Rni Π Ryi)和 RCYi =(RYi n Rai) u (RYi n rm) u (RYi n Rni)； 当Rciai U Rcm U Rcni U Rcyi古O时，以位置覆盖域对应的重要度作为权值，通过加权平均的计算，得到的目标车辆位置是:
当Rciai U Rcm U Rcni U Rc^i = O时，即对应位置覆盖域中不存在复合覆盖域时，仍以位置覆盖域对应的重要度作为权值，通过对位置覆盖域的加权平均计算，得到的目标车辆
上述车辆位置坐标(Xi，yi)就是车载终端实时定位计算的结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于:所述步骤2包括下述操作内容: 当采集获取的四种定位技术的每次实时定位数据分别为1和、时，该四种定位技术的每次定位的误差半径分别为:Arai, Δγμ, Arni, ΔrYi,且四种定位技术各自对应的位置覆盖域分别为:Ra1、RM、Rni和RYi ;其中，Qi = (xai，yai)、= (xM，yM)、rU= (xni，yni)和Yi= (xYi, yYi)，自然数i表示定位计算的序号，X和y分别为车辆所在位置的经度和纬度参数，故(xai，yai)是第a种定位技术的第i次定位的经度和纬度位置；位置覆盖域Rai是以a i = (xai, yai)为圆心，Arai为半径的圆形平面区域；Rm、Rni和RYi亦然。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于:所述步骤3包括下述操作内容: 根据每种定位技术的每种定位技术的位置覆盖域的粒度后，根据重要度计算公式Sig(R) = l-GD(R)，计算得到该四种定位技术的位置覆盖域的重要度分别为:Sig(Ki) = 1-、SigiR …、=\-十、地(/?;//)=丨和 57g(/(,,.) = 1 - ^；且上述每种定位技术的位置覆盖域的重要度的数值范围都在区间[O，I]之间。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于:所述步骤4包括下述操作内容: (41)设置四种定位技术的初始误差分别为ΛΓα(1、ΛΓ0(1、ΛΓη(1和ΛΓγ(1，则其初始重要度分别为:妳(&?) = ]_4^、Sig(R/;lt) = '[令、妨= >和地(尺,?) = 1-1Vo4,()1Vi)1VlJ其中，Sar Se(l、Sntl和Syci分别为四种定位技术的位置覆盖域Ra、Re、Rn和Ry的初始覆盖面积，初始覆盖总面积Svo = Sa(l+S0(l+SJ1c^Syq ； (42)因车辆运动有连续性，并认为重要度的每次变化也有较强的连续性，故有:Sig(Ral)-Sig(Ra0) =Sig' (Ra2)-Sig(Ral)'Sig(Ra2)-Sig(Ral) = Sig，(Ra3)-Sig(Ra2)M此类推，得到=Sig(Rai)-Sig(Rak) = Sig' (Raj)-Sig(Rai);其中，Rai是第a种定位技术第i次定位时的位置覆盖域，自然数k= 1-Ι和自然数j = i+1 ;Sig’ (Raj)是第a种定位技术第j次定位计算时位置覆盖域Rq的重要度预测值； (43)计算得到第a种定位技术第j次定位计算时位置覆盖域R”_的重要度预测值Sig’ (Raj)后，根据该四种定位技术的位置覆盖域的重要度计算公式.=分别计算得到优化的定位误差值Δ/ =k J^_Sig’(RWn、
VκPj \冗Ari;J 二 ^1—抑’(^)]5^和Δγ/7 二，其中，Svi = Sai+SM+Sni+SYi。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于:所述方法是利用上述4种现有的定位技术计算得到准确的目标位置；车载终端在实际应用时，使用两种或两种以上定位装置采集各自定位数据时，对所述定位装置定位技术的种类和数量都没有限制。
【文档编号】G01C21/28GK104132666SQ201410337826
【公开日】2014年11月5日 申请日期:2014年7月16日 优先权日:2014年7月16日
【发明者】王尚广, 范存群, 杨放春 申请人:北京邮电大学