基于车联网的车辆定位方法、装置、设备及介质与流程

1.本发明涉及车辆定位技术领域，具体涉及一种基于车联网的车辆定位方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.近年来，随着无人驾驶技术研究的兴起，越来越多的研究机构、企业、高校都加入到无人驾驶技术的研发队伍中来，伴随而来的，是市面上越来越多的无人驾驶汽车的诞生与路测。2019年3月，在美国佛罗里达州，一辆特斯拉model 3以110km/h的车速径直撞向一辆正在缓慢横穿马路的白色拖挂卡车，驾驶员不幸罹难。2020年8月，浙江温州一辆行驶中的特斯拉model 3无故加速，冲过停车场收费站，撞坏了十几辆车才最终停止下来，车主也因此身受重伤被送进了医院icu。2021年7月，北京南四环特斯拉“自动驾驶”发生的一起交通事故现场。这些事故也将影响到无人驾驶技术的普及进度。在无人驾驶技术中，做到对周围环境的实时有效监测是保证驾驶安全的必要前提。这其中，就包含了对车辆自身的地理位置定位的精度和实时性要求。
3.传统的基于卫星定位技术中，通过在车辆中安装地理位置信息接收器，从卫星中获取地理位置信息。这种定位方式有几个弊端，首先是定位误差较大，在普通的民用gps定位精度中，误差可达到数百米。其次是受天气因素影响很大，特别是在多云、雨雪天气中，不能正常接收卫星信号，将无法进行定位。最后，由于卫星信号容易受环境影响，例如在隧道、地下停车场等有阻挡物的情况下，也将无法接收定位信号，从而导致定位失败。因此，相比传统的人工驾驶模式，自动驾驶需要找到一种更稳定、精确的定位方法。


技术实现要素：

4.针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于车联网的车辆定位方法、装置、设备及介质。
5.第一方面，基于车联网的车辆定位方法，包括以下步骤：
6.s1:获取待定位车辆周围参考设备的位置信息；
7.s2:根据所述位置信息确定出待定位车辆的可能位置信息；
8.s3:利用高斯迭代法，从所述可能位置信息中确定出待定位车辆的实际位置信息。
9.优选地，所述参考设备包括路侧设备和车辆。
10.优选地，s1中，获取待定位车辆周围参考设备的位置信息的方法包括以下步骤：
11.s11：将待定位车辆加入车联网；
12.s12：通过车联网获取待定位车辆周围参考设备的位置信息，其中，所述位置信息包括经纬度及参考设备与待定位车辆的距离。
13.优选地，s2中，根据所述位置信息确定出待定位车辆的可能位置信息的方法包括：
14.s21：根据所述位置信息确定定位圆，其中，所述定位圆以参考设备的经纬度为圆心，以参考设备与待定位车辆的距离为半径；
15.s22：获取多个定位圆交点的经纬度，将多个所述交点的经纬度作为待定位车辆的可能位置信息。
16.优选地，s3中，利用高斯迭代法，从所述可能位置信息中确定出待定位车辆的实际位置信息的方法包括以下步骤:
17.s31：根据所述可能位置信息，利用高斯算法，求取车辆位置分布概率方程的最优解；
18.s32：将所述最优解作为待定位车辆的实际位置信息；
19.优选地，s31中，所述车辆位置分布概率方程为：
[0020][0021]
其中，x为经度，y为纬度，μ1,μ2,σ1,σ2,ρ为常数。
[0022]
第二方面，基于车联网的车辆定位装置，包括：
[0023]
获取模块，用于获取待定位车辆周围参考设备的位置信息；
[0024]
确定模块，用于根据所述位置信息确定出待定位车辆的可能位置信息；
[0025]
定位模块，用于利用高斯迭代法从所述可能位置信息中确定出待定位车辆的实际位置信息。
[0026]
优选地，还包括：导航模块，用于根据所述实际位置信息并结合车辆基本信息，进行惯性导航，其中，所述车辆基本信息包括速度信息和转向信息。
[0027]
第三方面，一种计算机设备，包括：
[0028]
存储器，用于存储计算机程序；
[0029]
处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述计算机设备执行如上述所述的方法。
[0030]
第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序被运行时，实现如上述所述的方法。
[0031]
本发明的有益效果体现在：本发明提供了一种基于车联网的车辆定位方法，所述方法包括:获取待定位车辆周围参考设备的位置信息；根据所述位置信息确定出待定位车辆的可能位置信息；利用高斯迭代法，从所述可能位置信息中确定出待定位车辆的实际位置信息。本发明通过对车联网中其他设备地理位置信息的统计分析，以及距自身位置的分析，通过求解二维正态分布方程及二维高斯迭代方法，得出待定位车辆的位置信息，具有极高的定位精度，且受天气环境影响很小，在车联网环境下具有很大的实用价值。
附图说明
[0032]
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
[0033]
图1为车联网示意图；
[0034]
图2为本发明实施例所提供的一种基于车联网的车辆定位方法的流程示意图；
[0035]
图3为本发明实施例所提供的参考设备位置信息表；
[0036]
图4为本发明实施例所提供的两圆定位法的示意图；
[0037]
图5为本发明实施例所提供的待定位车辆的分布图；
[0038]
图6为本发明实施例所提供的待定位车辆的可能位置信息表；
[0039]
图7为本发明实施例所提供的一种基于车联网的车辆定位装置的结构示意图；
[0040]
图8为本发明实施例所提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0041]
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0042]
需要注意的是，除非另有说明，本技术使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
[0043]
车联网介绍：车联网(internet of vehicles)是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。从专业的角度来讲，在车辆上连接一个通信模块，然后将数据传送到因特网服务端进行处理并不是真正的车联网。对于道路上行驶的汽车来讲，相比于和远程服务器的连接，与周围车辆及道路设施的连接要更有意义得多。因此，真正意义上的车联网更强调的是车辆与其他车辆、车辆与道路环境之间的信息连接。如图1所示。在图1中，车辆不仅和周围的其他车辆进行信息通信，互相感知，还通过和道路设施(例如交通信号灯)进行通信，从而确定自身的位置及道路交通状况。这就好比飞机的自动驾驶系统着陆过程，通过飞机与机场的连接通信来指挥飞机安全着陆。
[0044]
在车联网环境下可以获取以下车辆数据：地图信息，在目前广泛使用的地图上，增加针对路面检测实现的；联网其他车辆地理位置信息：在车联网网络上其他车辆传来的地理位置信息，以及相应的距离；车辆速度与转向信息：车辆网车载设备(on-board unit)通过与汽车can总线的连接，可以获取车辆的速度信息和方向角信息。
[0045]
下面就以上述介绍为基础，对本发明所提供的基于车联网的车辆定位方法、装置、设备及介质进行详细解释。
[0046]
如图2所示，图2为本发明实施例所提供的一种基于车联网的车辆定位方法的流程示意图，所述方法包括以下步骤：
[0047]
s1:获取待定位车辆周围参考设备的位置信息，其中，所述参考设备包括路侧设备和车辆；
[0048]
需要说明的，获取待定位车辆周围参考设备的位置信息的方法包括以下步骤：s11：将待定位车辆加入车联网；s12：通过车联网获取待定位车辆周围参考设备的位置信息，其中，所述位置信息包括经纬度及参考设备与待定位车辆的距离。
[0049]
具体的，通过车联网获取的待定位车辆周围多个参考设备的位置信息会形成一个信息表，部分信息表如图3所示，其中，车辆a的经度为100.25882，纬度为25.597511，与待定位车辆的距离为57；车辆b的经度为100.25891，纬度为25.597502，与待定位车辆距离为25；路侧设备a的经度为100.25889，纬度为25.597516，与待定位车辆的距离为310；路侧设备b的经度为100.25803，纬度为25.597502，与待定位车辆的距离为856。
[0050]
通过上述方法，能够获取待定位车辆与其他车辆、道路设备的关系数据，为后续定位待定位车辆的实际位置，提供了基础数据支持。
[0051]
s2:根据所述位置信息确定出待定位车辆的可能位置信息；
[0052]
需要说明的，根据所述位置信息确定出待定位车辆的可能位置信息的方法包括：s21：根据所述位置信息确定定位圆，其中，所述定位圆以参考设备的经纬度为圆心，以参考设备与待定位车辆的距离为半径；s22：根据所述定位圆，确定待定位车辆的可能位置信息，其中，所述可能位置信息包括经度和纬度。
[0053]
具体的，如图4所示，利用两圆定位法定位获取所有定位圆之间的交点，根据地图信息，去除不在道路上的点，然后根据定位圆的圆心(参考设备的经纬度)与半径(与待定位车辆的距离)计算交点的坐标，将所有交点的坐标作为待定位车辆可能位置信息。
[0054]
通过上述方法，能够获取待定位车辆所有的可能位置，理论上讲这些位置应该完全重合，但实际情况中，由于受环境的限制，且由于实验仪器的误差等，得到的这些自身位置的点并不会完全重合，这些可能位置在地图上标注出来将在某个范围内，并且呈现正态分布的状态，如图5所示。
[0055]
s3:利用高斯迭代法，从所述可能位置信息中确定出待定位车辆的实际位置信息。
[0056]
需要说明的，利用高斯迭代法，从所述可能位置信息中确定出待定位车辆的实际位置信息的方法包括以下步骤:s31：根据所述可能位置信息，利用高斯算法，求取车辆位置分布概率方程的最优解；s32：将所述最优解作为待定位车辆的实际位置信息；
[0057]
需要说明的，所述参考设备或者所述可能位置的数量需要满足预设数量，以保证车辆位置分布概率方程求解的精度。
[0058]
需要说明的，所述车辆位置分布概率方程为：
[0059][0060]
其中，x为经度，y为纬度，μ1,μ2,σ1,σ2,ρ为常数。
[0061]
具体的，可能位置信息表如图6所示，其中，可能位置点a的经度为100.25882，纬度为25.597511；可能位置点b的经度为100.25891，纬度为25.597502；可能位置点c的经度为100.25899，纬度为25.597516；可能位置点d的经度为100.25803，纬度为25.597502。该表中的数据服从二维正态分布，通过求解该正态分布，则可以得出基于任意经纬度坐标值(x,y)的分布概率。最后通过二维高斯迭代计算最终的经纬度值，即使待定位车辆的经纬度坐标，实验结果分析，该坐标具有极高的精度，误差范围可控制在1米范围内，且几乎不受天气因素的影响。
[0062]
综上，本发明提供了一种基于车联网的车辆定位方法，所述方法包括:获取待定位车辆周围参考设备的位置信息；根据所述位置信息确定出待定位车辆的可能位置信息；利用高斯迭代法，从所述可能位置信息中确定出待定位车辆的实际位置信息。本发明通过对车联网中其他设备地理位置信息的统计分析，以及距自身位置的分析，通过求解二维正态分布方程及二维高斯迭代方法，得出待定位车辆的位置信息，具有极高的定位精度，且受天气环境影响很小，在车联网环境下具有很大的实用价值。
[0063]
请参阅图7，在上述发明实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种基于车联网的车辆定位装置100，包括：
[0064]
获取模块101，用于获取待定位车辆周围参考设备的位置信息；
[0065]
确定模块102，用于根据所述位置信息确定出待定位车辆的可能位置信息；
[0066]
定位模块103，用于利用高斯迭代法从所述可能位置信息中确定出待定位车辆的实际位置信息。
[0067]
在本发明实施例中，还包括：导航模块104，用于根据所述实际位置信息并结合车辆基本信息，进行惯性导航，其中，所述车辆基本信息包括速度信息和转向信息。
[0068]
由于本发明实施例所提供的一种基于车联网的车辆定位装置与上述发明实施例所提供的一种基于车联网的车辆定位方法出于相同的发明构思，关于本发明实施例更加具体的工作原理可以参考上述实施例，在本实施例中不做赘述。
[0069]
请参阅图8，图8为本技术实施例的计算机设备300的结构示意图，该设备300包括：至少一个处理器301，至少一个通信接口302，至少一个存储器303和至少一个总线304。其中，总线304用于实现这些组件直接的连接通信，通信接口302用于与其他节点设备进行信令或数据的通信，存储器303存储有处理器301可执行的机器可读指令。当计算机设备300运行时，处理器301与存储器303之间通过总线304通信，机器可读指令被处理器301调用时执行如上述体育教学方法。
[0070]
处理器301可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。上述处理器301可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，cpu)、网络处理器(network processor，np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。其可以实现或者执行本技术实施例中公开的各种方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0071]
存储器303可以包括但不限于随机存取存储器(random access memory，ram)，只读存储器(read only memory，rom)，可编程只读存储器(programmable read-only memory，prom)，可擦除只读存储器(erasable programmable read-only memory，eprom)，电可擦除只读存储器(electric erasable programmable read-only memory，eeprom)等。
[0072]
可以理解，图3所示的结构仅为示意，计算机设备300还可包括比图3中所示更多或者更少的组件，或者具有与图3所示不同的配置。图3中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。于本技术实施例中，计算机设备300可以是，但不限于台式机、笔记本电脑、智能手机、智能穿戴设备、车载设备等实体设备，还可以是虚拟机等虚拟设备。另外，计算机设备300也不一定是单台设备，还可以是多台设备的组合，例如服务器集群等等。
[0073]
此外，本发明实施例还提供一种计算机存储介质，该计算机存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机运行时，执行如上述实施例中心血管疾病诊断方法的步骤。
[0074]
在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0075]
另外，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单元来实现本实施例方案的目的。
[0076]
再者，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
[0077]
需要说明的是，功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0078]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部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各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。