列车的定位方法及系统与流程

本发明涉及列车控制技术领域，尤其涉及列车的定位方法及系统。

背景技术：

目前，列车定位方式包括通过定位应答器和计轴传感器的列车定位方式、通过gnss实现车辆定位的方式以及通过无线信标实现车辆定位的方式，存在以下缺点：

通过定位应答器和计轴传感器实现列车定位的方式为地铁信号系统专用，并没有对外提供接口，且定位精度不高；通过gnss实现车辆定位的方式对低于要求较高，例如：在城市峡谷和林荫路定位效果差，在地下空间甚至不能完成定位；通过无线信标实现车辆定位的方式，需要在线路上敷设大量的电子标签，成本较高。

技术实现要素：

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种列车的定位方法。该方法具有位置计算简单方便，运算速度快，适用范围广且资源消耗的成本低的优点。

本发明的另一个目的在于提出一种列车的定位系统。

为了实现上述目的，本发明的第一方面公开了一种列车的定位方法，包括：

获取列车周边的激光点云数据，并根据所述激光点云数据得到特征数据；

根据列车的里程，确定列车当前的位置范围；

从预存的特征地图中查找对应于所述位置范围的特征数据样本，其中，所述特征地图中包括根据列车周边的激光点云数据样本得到的特征数据样本，以及与所述特征数据样本对应的位置信息；

将所述特征数据在所述特征数据样本内进行匹配，并根据匹配结果得到所述列车的精确位置。

进一步地，所述将特征数据在所述特征数据样本内进行匹配，并根据匹配结果得到所述列车的精确位置，包括：

将所述特征数据与对应于所述位置范围的特征数据样本中每个特征数据样本进行平方差运算，以得到所述特征数据与所述特征数据样本中每个特征数据样本的相似性；

根据相似性最高的特征数据样本对应的位置信息，得到所述列车的精确位置。

进一步地，所述获取列车周边的激光点云数据，并根据所述激光点云数据得到特征数据，包括：

获取列车前方预定空间范围内的激光点云数据；

获取激光点云数据的测量误差，并根据所述测量误差对所述激光点云数据进行数据校正，以及对校正后的激光点云数据进行一维化处理，得到所述特征数据。

进一步地，还包括获得所述特征地图的步骤，具体包括：

采集列车沿线上的激光点云数据样本和对应的位置信息；

扣取预定范围内的激光点云数据样本；

对所述预定范围内的激光点云数据样本进行数据校正和一维化处理，得到所述预定范围内的激光点云数据样本的特征数据样本；

将所述特征数据样本和对应的位置信息关联组合为所述特征地图。

进一步地，所述特征数据和所述特征数据样本均包括接触网高度特征、接触网支架高度特征、供电三轨的高度特征、供电三轨的位置特征、供电三轨的距离特征、隧道宽度特征、轨道地面高度特征中的部分或全部。

本发明的第二方面公开了一种列车的定位系统，包括：

获取模块，用于获取列车周边的激光点云数据，并根据所述激光点云数据得到特征数据；

范围确定模块，用于根据列车的里程，确定列车当前的位置范围；

查找模块，用于从预存的特征地图中查找对应于所述位置范围的特征数据样本，其中，所述特征地图中包括根据列车周边的激光点云数据样本得到的特征数据样本，以及与所述特征数据样本对应的位置信息；

位置确定模块，用于将所述特征数据在所述特征数据样本内进行匹配，并根据匹配结果得到所述列车的精确位置。

进一步地，所述位置确定模块，具体用于：

将所述特征数据与对应于所述位置范围的特征数据样本中每个特征数据样本进行平方差运算，以得到所述特征数据与所述特征数据样本中每个特征数据样本的相似性；

根据相似性最高的特征数据样本对应的位置信息，得到所述列车的精确位置。

进一步地，所述获取列车周边的激光点云数据，并根据所述激光点云数据得到特征数据，包括：

获取列车前方预定空间范围内的激光点云数据；

获取激光点云数据的测量误差，并根据所述测量误差对所述激光点云数据进行数据校正，以及对校正后的激光点云数据进行一维化处理，得到所述特征数据。

进一步地，还包括：特征地图生成模块，用于：

采集列车沿线上的激光点云数据样本和对应的位置信息；

扣取预定范围内的激光点云数据样本；

对所述预定范围内的激光点云数据样本进行数据校正和一维化处理，得到所述预定范围内的激光点云数据样本的特征数据样本；

将所述特征数据样本和对应的位置信息关联组合为所述特征地图。

进一步地，所述特征数据和所述特征数据样本均包括接触网高度特征、接触网支架高度特征、供电三轨的高度特征、供电三轨的位置特征、供电三轨的距离特征、隧道宽度特征、轨道地面高度特征中的部分或全部。

本发明中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果之一：

根据本发明的实施例，在通过里程初步估算出列车的大致位置的基础上，通过接触网高度等特征数据确定出列车的精确位置，相比于通过定位应答器和计轴传感器的列车定位方式、通过gnss实现车辆定位的方式以及通过无线信标实现车辆定位的方式，具有位置计算简单方便，运算速度快，适用范围广且资源消耗的成本低的优点。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明一个实施例的列车的定位方法的流程图；

图2是根据本发明一个实施例的列车的定位方法的流程示意图；

图3是根据本发明一个实施例的列车的定位方法的接触网高度的一维特征数据的示意图；

图4是根据本发明一个实施例的列车的定位方法中一个预定位置范围内的隧道的一维特征数据的示意图；

图5是是根据本发明一个实施例的列车的定位方法中获取到的一段一维特征数据；

图6是根据本发明一个实施例的列车的定位方法的一维特征数据和特征地图的匹配示意图；

图7是根据本发明一个实施例的列车的定位系统的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的实施方式作进一步详细描述。以下实施例是用于说明本发明，但不能用来限制本发明的范围。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明实施例的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不是必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

以下结合附图描述根据本发明实施例的列车的定位方法及系统。

图1是根据本发明一个实施例的列车的定位方法的流程图。如图1所示，根据本发明一个实施例的列车的定位方法，包括：

s101：获取列车周边的激光点云数据，并根据激光点云数据得到特征数据。

在具体示例中，可以通过安装在列车上的激光雷达获取列车周边的激光点云数据。列车周边可以是列车行驶的前方的预定范围，获取的激光点云数据例如是激光雷达获取到激光雷达数据后，按照预定范围从激光雷达数据中提取到的数据，即：称为激光点云数据。

在本发明的一个实施例中，获取列车周边的激光点云数据，并根据激光点云数据得到特征数据，具体包括：获取列车前方预定空间范围内的激光点云数据；获取激光点云数据的测量误差，并根据测量误差对激光点云数据进行数据校正，以及对校正后的激光点云数据进行一维化处理，得到特征数据，即：一维特征数据。其中，测量误差为测量激光点云数据的测量工具本身的测量误差，例如：激光雷达的测量误差

如图2所示，激光雷达lidar获取到激光点云数据，由于激光雷达获取数据存在误差，因此，通过雷达安装参数(即：雷达本身的测量误差)校正激光点云数据，然后进行一维化处理，得到一维特征数据。当然，也可以直接对激光雷达获取到的激光点云数据进行一维化处理，得到一维特征数据，然后，通过雷达安装参数对一维特征数据进行校正。

在以上描述中，激光雷达获取到的激光点云数据包括但不限于接触网高度的激光点云数据、接触网支架高度的激光点云数据、供电三轨的高度、位置和距离的激光点云数据、隧道宽度的激光点云数据、轨道地面高度的激光点云数据中的部分或全部。相应地，一维特征数据也可以包括多组，分别为：接触网高度特征、接触网支架高度特征、供电三轨的高度特征、供电三轨的位置特征、供电三轨的距离特征、隧道宽度特征、轨道地面高度特征。其中，每一个特征为一组一维特征数据，如：接触网高度特征为一组一维特征数据。

通过合理的选取这些一维特征数据，可以使列车线路的不同位置上的一维特征数据的特征值不同。如图3所示，示出了接触网高度的一维特征数据，可以看出，列车线路的不同位置上，接触网高度的一维特征数据的特征值不同。

s102：根据列车的里程，确定列车当前的位置范围。

结合图2所示，通过里程记录，推算出列车当前的定位位置。比如里程计推算当前定位305米，误差±5米，则列车当前的位置范围为300米到310米。

s103：从预存的特征地图中查找对应于位置范围的特征数据样本，其中，特征地图中包括根据列车周边的激光点云数据样本得到的特征数据样本，以及与特征数据样本对应的位置信息。

在本发明的一个实施例中，获得特征地图的步骤，具体包括：采集列车沿线上的激光点云数据样本和对应的位置信息；扣取预定范围内的激光点云数据样本；对预定范围内的激光点云数据样本进行数据校正和一维化处理，得到预定范围内的激光点云数据样本的特征数据样本；将特征数据样本和对应的位置信息关联组合为特征地图。其中，列车沿线指：列车的行驶线路。

也就是说，建立特征地图过程中，首先通过例如带精确定位的数据采集车，采集沿线的激光点云数据和对应位置信息，从激光点云数据中筛选出需要的激光点云数据，然后，将激光点云数据校正和一维化处理，最后，将一维特征数据和对应的位置信息关联组合为特征地图。

在本发明的一个实施例中，特征数据样本同样包括但不限于接触网高度特征、接触网支架高度特征、供电三轨的高度特征、供电三轨的位置特征、供电三轨的距离特征、隧道宽度特征、轨道地面高度特征中的部分或全部。

如图4所示，以一组一维特征数据为例，为300米到310米隧道宽度特征的一维特征数据样本。

s104：将特征数据在特征数据样本内进行匹配，并根据匹配结果得到列车的精确位置。

在本发明的一个实施例中，将特征数据在所述特征数据样本内进行匹配，并根据匹配结果得到所述列车的精确位置，包括：将所述特征数据与对应于所述位置范围的特征数据样本中的每个特征数据样本进行平方差运算，以得到所述特征数据与所述特征数据样本中每个特征数据样本的相似性；根据相似性最高的特征数据样本对应的位置信息，得到所述列车的精确位置。

如图5所示，为列车行驶在300米到310米的位置范围时，记录的隧道宽度特征的一维特征。具体匹配过程为：与300米到310米隧道宽度特征的一维特征数据样本做平方差，遍历计算得到相似性，可以将多组一维数据求相似性及加权，取相似性最高的位置作为定位输出，即：列车的精确位置。如图6所示，示出了匹配结果，即：304米，则列车的精确位置为304米。

根据本发明实施例的列车的定位方法，在通过里程初步估算出列车的大致位置的基础上，通过接触网高度等特征数据确定出列车的精确位置，相比于通过定位应答器和计轴传感器的列车定位方式、通过gnss实现车辆定位的方式以及通过无线信标实现车辆定位的方式，具有位置计算简单方便，运算速度快，适用范围广且资源消耗的成本低的优点。

图7是根据本发明一个实施例的列车的定位系统的结构框图。如图7所示，根据本发明一个实施例的列车的定位系统，包括：获取模块710、范围确定模块720、查找模块730和位置确定模块740，其中：

获取模块710，用于获取列车周边的激光点云数据，并根据所述激光点云数据得到特征数据；

范围确定模块720，用于根据列车的里程，确定列车当前的位置范围；

查找模块730，用于从预存的特征地图中查找对应于所述位置范围的特征数据样本，其中，所述特征地图中包括根据列车周边的激光点云数据样本得到的特征数据样本，以及与所述特征数据样本对应的位置信息；

位置确定模块740，用于将所述特征数据在所述特征数据样本内进行匹配，并根据匹配结果得到所述列车的精确位置。

在本发明的一个实施例中，位置确定模块740，具体用于：

将所述特征数据与对应于所述位置范围的特征数据样本中每个特征数据样本进行平方差运算，以得到所述特征数据与所述特征数据样本中每个特征数据样本的相似性；

根据相似性最高的特征数据样本对应的位置信息，得到所述列车的精确位置。

在本发明的一个实施例中，所述获取列车周边的激光点云数据，并根据所述激光点云数据得到特征数据，包括：

获取列车前方预定空间范围内的激光点云数据；

获取激光点云数据的测量误差，并根据所述测量误差对所述激光点云数据进行数据校正，以及对校正后的激光点云数据进行一维化处理，得到所述特征数据。

在本发明的一个实施例中，还包括：特征地图生成模块(图7中没有示出)，用于：

采集列车沿线上的激光点云数据样本和对应的位置信息；

扣取预定范围内的激光点云数据样本；

对所述预定范围内的激光点云数据样本进行数据校正和一维化处理，得到所述预定范围内的激光点云数据样本的特征数据样本；

将所述特征数据样本和对应的位置信息关联组合为所述特征地图。

在本发明的一个实施例中，所述特征数据和所述特征数据样本均包括接触网高度特征、接触网支架高度特征、供电三轨的高度特征、供电三轨的位置特征、供电三轨的距离特征、隧道宽度特征、轨道地面高度特征中的部分或全部。

根据本发明实施例的列车的定位系统，在通过里程初步估算出列车的大致位置的基础上，通过接触网高度等特征数据确定出列车的精确位置，相比于通过定位应答器和计轴传感器的列车定位方式、通过gnss实现车辆定位的方式以及通过无线信标实现车辆定位的方式，具有位置计算简单方便，运算速度快，适用范围广且资源消耗的成本低的优点。

需要说明的是，本发明实施例的列车的定位系统的具体实现方式与本发明实施例的列车的定位方法的具体实现方式类似，具体请参见方法部分的描述，此处不做赘述。

以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例的方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明的各实施例的技术方案的精神和范围。

以上实施方式仅用于说明本发明，而非对本发明的限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行各种组合、修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围中。