基于多维时空孪生控制模型的智能网联汽车定位扰动预警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多维时空孪生控制模型的智能网联汽车定位扰动预警方法，是在智能网联汽车自主驾驶场景下，通过组合惯导(GNSS+IMU)获取车辆实时定位数据流，在车联网云端建立和利用多维时空孪生控制模型实现定位扰动的在线预警。包括：1、选取某时间段车辆上报的位置数据建立离散型车辆位置时间序列；2、重组离散型车辆位置时间序列，确定车辆定位状态矩阵；3、在车联网云端建立多维时空孪生控制模型；4、计算定位扰动偏差率，进行定位扰动预警。本发明专利技术能够实时监测各类环境噪声导致的车辆定位扰动，以实现车辆自主驾驶行驶轨迹偏差的智能控制，从而为构建高可靠、高安全的智能网联汽车先进驾驶系统提供有力支撑。能网联汽车先进驾驶系统提供有力支撑。能网联汽车先进驾驶系统提供有力支撑。

【技术实现步骤摘要】
基于多维时空孪生控制模型的智能网联汽车定位扰动预警方法


[0001]本专利技术属于智能网联汽车自动驾驶领域，具体的说是一种基于多维时空孪生控制模型的智能网联汽车定位扰动预警方法；

技术介绍

[0002]智能网联技术是随着社会发展以及科技进步而发展起来的一种新技术，由于其独特的优越性、发展性，智能网联技术也逐渐被运用在汽车上，使得汽车更加智能、互联、节能。智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，融合现代通信与网络技术，实现车、路、人、云的智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能的新一代汽车。自动驾驶技术是指能够通过车载传感系统感知道路环境、自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的一种智能汽车新技术，广泛应用于智能网联汽车领域。
[0003]在智能网联汽车自动驾驶环境下，实时获取准确可靠的汽车定位信息数据是实现智能网联汽车自动驾驶导航功能的前提和基础。尤其是在无人驾驶道路网络控制系统环境下，各类环境噪声的扰动将影响车辆实时定位信息，造成定位数据上报失真，给整个无人驾驶道路系统带来安全隐患。为此，实时监测无人驾驶道路系统车辆定位信息，构建合理的定位扰动孪生控制模型，进行实时预警是当前智能网联汽车自动驾驶的研究热点。现阶段传统的预测模型一般是基于手工模型的轨迹预测，通过结合车辆多自由度动力学模型和手工设定的特征进行轨迹预测，其无法充分利用历史定位数据，导致在长时轨迹预测时精度很低。因此，如何充分利用车辆历史上报位置信息进行在线准确定位预测，已成为一个亟待解决的问题，其对现代整个智能网联汽车先进驾驶系统的安全可靠实现至关重要，具有重要的实践意义和研究价值。

技术实现思路

[0004]本专利技术为了克服以上现有技术的不足，提出一种基于多维时空孪生控制模型的智能网联汽车定位扰动预警方法，以期提高对智能网联汽车实时定位扰动的识别精度，使得定位扰动预警更加精准和自动化，从而为智能网联汽车先进驾驶系统的安全可靠实现和智能化控制提供有力支撑。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：
[0006]本专利技术一种基于多维时空孪生控制模型的智能网联汽车定位扰动预警方法的特点是按如下步骤进行：
[0007]步骤1、在智能网联汽车自主驾驶道路场景下，选取某时间段车辆上报的位置数据，建立长度为n的离散型车辆位置时间序列S＝{s1,s2,
…
,s
i
,
…
,s
n
}，s
i
表示第i个时刻的车辆位置数据；
[0008]步骤2、重组离散型车辆位置时间序列S，确定车辆定位状态矩阵L；
[0009]步骤2.1、确定车辆定位状态矩阵L的滞后时间t；
[0010]步骤2.1.1、利用式(1)定义车辆定位数据间的相关性函数F(t)：
[0011]F(t)＝f(S
j
,S
k
),1≤j、k≤n且j≠k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0012]式(1)中，S
j
＝{s
1+(j
‑
1)t
,s
2+(j
‑
1)t
,
…
,s
n
}表示序列S经过滞后时间(j
‑
1)
×
t后得到的第j个离散型车辆位置时间序列，S
k
＝{s
1+(k
‑
1)t
,s
2+(k
‑
1)t
,
…
,s
n
}表示序列S经过滞后时间(k
‑
1)
×
t后得到的第k个离散型车辆位置时间序列，若F(t)＝0则表示序列S
j
和S
k
不相关，否则，表示二者相关；
[0013]步骤2.1.2、利用式(2)和式(3)分别构建时间序列S
j
＝{s
1+(j
‑
1)t
,s
2+(j
‑
1)t
,
…
,s
n
}内任一时刻的车辆位置数据上报概率和时间序列S
k
＝{s
1+(k
‑
1)t
,s
2+(k
‑
1)t
,
…
,s
n
}内任一时刻的车辆位置数据上报概率
[0014][0015][0016]式(2)和式(3)中，s
a
为第j个离散型位置时间序列S
j
内第a个时刻的车辆上报位置数据，Count(s
a
|S
k
)表示第a个时刻的车辆上报位置数据s
a
在时间序列S
k
内的上报次数，s
b
为第k个离散型位置时间序列S
k
内第b个时刻的车辆上报位置数据，Count(s
b
|S
j
)表示第b个时刻的车辆上报位置数据s
b
在时间序列S
j
内的上报次数；
[0017]步骤2.1.3、利用式(4)构建在时间序列S
j
、S
k
内任一时刻的车辆位置数据上报联合概率
[0018][0019]式(4)中，s
c
为离散型位置时间序列{S
j
,S
k
}内第c个时刻的车辆上报位置数据，Count[s
c
|(S
j
,S
k
)]表示第c个时刻的车辆上报位置数据s
c
在时间序列{S
j
,S
k
}内的上报次数；
[0020]步骤2.1.4、利用式(5)、式(6)和式(7)分别构建时间序列S
j
、S
k
和{S
j
,S
k
}内车辆行驶轨迹定位数据状态信息量E(S
j
)、E(S
k
)和E(S
j
,S
k
)：
[0021][0022][0023][0024]步骤2.1.5、利用式(8)确定所述函数F(t)：
[0025][0026]步骤2.1.6、选择相关性函数F(t)的第一个极小值点为所述滞后时间t；
[0027]步骤2.2、确定车辆定位状态矩阵L的维数d；
[0028]步骤2.2.1、根据所述滞后时间t，利用式(9)构造由第ξ个重组离散型车辆位置时间序列S
ξ
内共d个时刻的车辆上报位置数据构造的车辆定位轨迹向量Θ
ξ
(d)：
[0029]Θ
ξ
(d)＝本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多维时空孪生控制模型的智能网联汽车定位扰动预警方法，其特征是按如下步骤进行：步骤1、在智能网联汽车自主驾驶道路场景下，选取某时间段车辆上报的位置数据，建立长度为n的离散型车辆位置时间序列S＝{s1,s2,
…
,s
i
,
…
,s
n
}，s
i
表示第i个时刻的车辆位置数据；步骤2、重组离散型车辆位置时间序列S，确定车辆定位状态矩阵L；步骤2.1、确定车辆定位状态矩阵L的滞后时间t；步骤2.1.1、利用式(1)定义车辆定位数据间的相关性函数F(t)：F(t)＝f(S
j
,S
k
),1≤j、k≤n且j≠k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)式(1)中，S
j
＝{s
1+(j
‑
1)t
,s
2+(j
‑
1)t
,
…
,s
n
}表示序列S经过滞后时间(j
‑
1)
×
t后得到的第j个离散型车辆位置时间序列，S
k
＝{s
1+(k
‑
1)t
,s
2+(k
‑
1)t
,
…
,s
n
}表示序列S经过滞后时间(k
‑
1)
×
t后得到的第k个离散型车辆位置时间序列，若F(t)＝0则表示序列S
j
和S
k
不相关，否则，表示二者相关；步骤2.1.2、利用式(2)和式(3)分别构建时间序列S
j
＝{s
1+(j
‑
1)t
,s
2+(j
‑
1)t
,
…
,s
n
}内任一时刻的车辆位置数据上报概率和时间序列S
k
＝{s
1+(k
‑
1)t
,s
2+(k
‑
1)t
,
…
,s
n
}内任一时刻的车辆位置数据上报概率的车辆位置数据上报概率的车辆位置数据上报概率式(2)和式(3)中，s
a
为第j个离散型位置时间序列S
j
内第a个时刻的车辆上报位置数据，Count(s
a
|S
k
)表示第a个时刻的车辆上报位置数据s
a
在时间序列S
k
内的上报次数，s
b
为第k个离散型位置时间序列S
k
内第b个时刻的车辆上报位置数据，Count(s
b
|S
j
)表示第b个时刻的车辆上报位置数据s
b
在时间序列S
j
内的上报次数；步骤2.1.3、利用式(4)构建在时间序列S
j
、S
k
内任一时刻的车辆位置数据上报联合概率内任一时刻的车辆位置数据上报联合概率式(4)中，s
c
为离散型位置时间序列{S
j
,S
k
}内第c个时刻的车辆上报位置数据，Count[s
c
|(S
j
,S
k
)]表示第c个时刻的车辆上报位置数据s
c
在时间序列{S
j
,S
k
}内的上报次数；步骤2.1.4、利用式(5)、式(6)和式(7)分别构建时间序列S
j
、S
k
和{S
j
,S
k
}内车辆行驶轨迹定位数据状态信息量E(S
j
)、E(S
k
)和E(S
j
,S
k
)：)：
步骤2.1.5、利用式(8)确定所述函数F(t)：步骤2.1.6、选择相关性函数F(t)的第一个极小值点为所述滞后时间t；步骤2.2、确定车辆定位状态矩阵L的维数d；步骤2.2.1、根据所述滞后时间t，利用式(9)构造由第ξ个重组离散型车辆位置时间序列S
ξ
内共d个时刻的车辆上报位置数据构造的车辆定位轨迹向量Θ
ξ
(d)：Θ
ξ
(d)＝(s
ξ
‑
(d
‑
1)t
,
…
,s
i
,
…
,s
ξ
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：王跃飞，王凯林，许于涛，张天耀，孙睿，饶正卿，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：