【技术实现步骤摘要】
一种轨道交通车辆定位方法及系统
本专利技术涉及轨道交通
，尤其涉及一种轨道交通车辆定位方法及系统。
技术介绍
能否获取准确的车辆位置信息，对于获取列车的感知环境信息而言意义重大，包括：通过定位找到列车在地图中位置，可以从地图中获取到远超车载传感器感知能力的环境信息。目前，主流的车辆定位方法有以下几种：通过卫星定位系统(GlobalPositioningSystem，简称GPS)、北斗等卫星导航系统实现车辆定位；通过建立高精度点云地图，在车辆行驶过程中不断与地图中的点云进行匹配，实现车辆的定位；事先在车辆运行线路上安装RFID信标，车辆实时对信标进行检测，通过信标提供的信息，对车辆进行定位等。对于地铁车辆而言，车辆大部分时间是行驶在隧道环境中的，车辆无法获取到GPS等卫星信号，因此无法通过卫星导航系统实现定位。建立高精度点云地图的过程较复杂，并且依赖于高成本的激光雷达，列车运行过程中需要进行实时的点云匹配，对车载系统的计算能力要求较高，并且在隧道场景下，环境特征很少，点云匹配难度较大。采用事先安装在轨道线...
【技术保护点】
1.一种轨道交通车辆定位方法，其特征在于，包括：/n获取列车的实时车速信息，根据所述实时车速信息计算列车的行驶里程和列车每次的停车间距；/n利用所述停车间距进行站间距匹配，获取站间距匹配结果；/n获取列车在每次停车时的站台图像，基于神经网络识别技术，对所述站台图像进行识别，获取站台识别结果；/n根据所述站间距匹配结果和所述站台识别结果，确定列车的准确停车站台；/n根据列车从所述准确停车站台出发的行驶里程，确定列车的定位信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种轨道交通车辆定位方法，其特征在于，包括：
获取列车的实时车速信息，根据所述实时车速信息计算列车的行驶里程和列车每次的停车间距；
利用所述停车间距进行站间距匹配，获取站间距匹配结果；
获取列车在每次停车时的站台图像，基于神经网络识别技术，对所述站台图像进行识别，获取站台识别结果；
根据所述站间距匹配结果和所述站台识别结果，确定列车的准确停车站台；
根据列车从所述准确停车站台出发的行驶里程，确定列车的定位信息。
2.根据权利要求1所述的轨道交通车辆定位方法，其特征在于，所述根据所述实时车速信息计算列车的行驶里程和列车每次的停车间距，包括：
分别获取列车每次由启动到停止这一时间段内的实时车速信息；
分别对每个时间段内的实时车速信息进行积分，获取列车每次的停车间距；
将所述列车每次的停车间距进行累加获取所述列车的行驶里程。
3.根据权利要求1所述的轨道交通车辆定位方法，其特征在于，所述利用所述停车间距进行站间距匹配，获取站间距匹配结果，包括：
将列车每次的停车间距依次与列车行驶线路上的站间距列表进行匹配；
若存在连续K1个停车间距与连续K1个站间距相匹配，则将所述站间距匹配结果设置为成功；
若不存在连续K1个停车间距与连续K1个站间距相匹配，则将所述站间距匹配结果设置为失败；
K1为停车区间的数量，K1≥2。
4.根据权利要求3所述的轨道交通车辆定位方法，其特征在于，在利用所述停车间距进行站间距匹配之前，还包括：
选择列车行驶线路中的最长线路，并根据所述最长线路上的站间距生成第一站间距列表；
将列车行驶线路中未被所述最长线路覆盖的线路分别向前和向后延长两个站间距，生成第二站间距列表；
在所述第二站间距列表中，合并首尾有重叠的站间距，生成第三站间距列表；
由所述第一站间距列表和所述第三站间距列表，组建所述总站间距列表；
所述将列车每次的停车间距依次与列车行驶线路上的站间距进行匹配，具体是将列车每次的停车间距依次与所述总站间距列表进行匹配。
5.根据权利要求1所述的轨道交通车辆定位方法，其特征在于，所述基于神经网络识别技术，对所述站台图像进行识别，获取站台识别结果，包括：
在列车每次进站后，获取所在站台的站台图像，并将所有站台图像按照采集顺序依次排列构建站台图像集；
依次将每幅站台图像作为站台识别网络模型的输入，获取由所述站台识别网络模型输出的与输入的站台图像相对应的目标识别结果，组建目标识别结果集；
若...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈成林，张宇旻，王强，
申请(专利权)人：北京埃福瑞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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