车辆定位方法和装置、车辆、存储介质、电子设备制造方法及图纸

本公开涉及一种车辆定位方法和装置、车辆、存储介质、电子设备。所述方法包括：获取由全球定位系统GPS确定的所述车辆的第一位置信息；获取由超宽带UWB技术确定的所述车辆的第二位置信息；将所述第一位置信息、所述第二位置信息通过联邦卡尔曼滤波器进行数据融合，以确定所述车辆的融合位置信息；将所述融合位置信息所指示的位置映射在电子地图中的预定轨道上。通过上述技术方案，采用联邦卡尔曼滤波器，对GPS和UWB两种不同方式获得的车辆位置数据进行融合，能够用较少的传感器实现精确定位，可靠性高，容错性较好，并且，将车辆的融合位置信息指示的位置映射到预定的轨道中，使轨道车辆的定位更加准确。

【技术实现步骤摘要】
车辆定位方法和装置、车辆、存储介质、电子设备
本公开涉及车辆定位领域，具体地，涉及一种车辆定位方法和装置、车辆、存储介质、电子设备。
技术介绍
现有的车辆定位方法通常包括全球定位系统(GlobalPositioningSystem，GPS)、超宽带(UltraWideband，UWB)技术等。目前在组合导航中，传感器的数量和种类越来越多，如惯导、GPS，里程计等。组合导航系统需要把传感器传来的数据进行综合处理，在信息处理过程中集中式融合方式较容易实现，通过把各个传感器的信息送到中心站进行集中处理，最后获得当前时刻的最优解。然而，集中式融合处理方式获得的位置精度仍然无法满足要求较高的定位场景需求，系统的容错性较差。
技术实现思路
本公开的目的是提供一种高效、准确的车辆定位方法和装置、车辆、存储介质、电子设备。为了实现上述目的，本公开提供一种车辆定位方法。所述方法包括：获取由全球定位系统GPS确定的所述车辆的第一位置信息；获取由超宽带UWB技术确定的所述车辆的第二位置信息；将所述第一位置信息、所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆定位方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取由全球定位系统GPS确定的所述车辆的第一位置信息；/n获取由超宽带UWB技术确定的所述车辆的第二位置信息；/n将所述第一位置信息、所述第二位置信息通过联邦卡尔曼滤波器进行数据融合，以确定所述车辆的融合位置信息；/n将所述融合位置信息所指示的位置映射在电子地图中的预定轨道上。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆定位方法，其特征在于，所述方法包括：
获取由全球定位系统GPS确定的所述车辆的第一位置信息；
获取由超宽带UWB技术确定的所述车辆的第二位置信息；
将所述第一位置信息、所述第二位置信息通过联邦卡尔曼滤波器进行数据融合，以确定所述车辆的融合位置信息；
将所述融合位置信息所指示的位置映射在电子地图中的预定轨道上。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述联邦卡尔曼滤波器包括：
第一局部滤波器，用于对所述第一位置信息进行滤波，生成第一状态变量的第一估计值和第一协方差；
第二局部滤波器，用于对所述第二位置信息进行滤波，生成第二状态变量的第二估计值和第二协方差；
主滤波器，用于根据当前时刻的第一估计值、当前时刻的第一协方差、当前时刻的第二估计值和当前时刻的第二协方差生成当前时刻的全局估计值和当前时刻的全局协方差，并将当前时刻的全局估计值和当前时刻的全局协方差反馈至所述第一局部滤波器和所述第二局部滤波器，以使所述第一局部滤波器根据当前时刻的全局估计值和当前时刻的全局协方差生成下一时刻的第一估计值和下一时刻的第一协方差，所述第二局部滤波器根据当前时刻的全局估计值和当前时刻的全局协方差生成下一时刻的第二估计值和下一时刻的第二协方差。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
在所述第一局部滤波器中，根据由GPS确定的当前时刻所述车辆的速度、位置、加速度、加速度误差，确定下一时刻所述车辆的速度和位置；
在所述第二局部滤波器中，根据由UWB技术确定的当前时刻所述车辆的速度、位置、加速度、加速度误差，确定下一时刻所述车辆的速度和位置。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述第一局部滤波器的状态方程为：



所述第二局部滤波器的状态方程为：



所述第一局部滤波器的观测方程为：



所述第二局部滤波器的观测方程为：



其中，k为时刻，T1为采样周期，第一状态变量为x1,y1,分别为由GPS确定的所述车辆的水平位置、水平速度、纵向位置和纵向速度，第二状态变量为x2,y2,分别为由UWB技术确定的所述车辆的水平位置、水平速度、纵向位置和纵向速度，u1(k)为所述第一局部滤波器中所述车辆在k时刻的加速度，u2(k)为所述第二局部滤波器中所述车辆在k时刻的加速度，w1(k)为所述第一局部滤波器中所述车辆在k时刻的加速度误差，w2(k)为所述第二局部滤波器中所述车辆在k时刻的加速度误差，Z1(k)为所述第一局部滤波器中所述车辆在k时刻的位置，Z2(k)为所述第二局部滤波器中所述车辆在k时刻的位置，V1(k)为所述第一局部滤波器中所述车辆在k时刻的位置误差，V2(k)为所述第二局部滤波器中所述车辆在k时刻的位置误差。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
所述第一局部滤波器的模型为：
X1(k+1)＝Φ1(k)X1(k)+U1(k)+W1(k)
Z1(k)＝H1(k)X1(k)+V1(k)
其中，
所述第一局部滤波器的算法为：












其中，
所述第二局部滤波器的模型为：
X2(k+1)＝Φ2(k)X2(k)+U2(k)+W2(k)
Z2(k)＝H2(k)X2(k)+V2(k)
其中，
所述第二局部滤波器的算法为：









...

【专利技术属性】
技术研发人员：常海涛，蒋龙平，薄云览，
申请(专利权)人：比亚迪股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44