一种自动驾驶汽车定位系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种自动驾驶汽车定位系统及方法，方法包括：建立城市高层建筑群区域的局部区域位置地图，以得到位置和WiFi信号之间的对应关系；实时获取道路行驶中的车辆自身的经纬度定位信息，及车辆自身的速度与加速度信息；得到车辆在局部区域内融合后的相对位置定位信息；将得到的车辆在局部区域内融合后的相对位置定位信息转换为当前车辆的经纬度定位信息输出。本发明专利技术能够使自动驾驶汽车在城市高层建筑群中稳定获取自身的定位信号，提高了自动驾驶汽车的定位性能，同时为其后续系统中运动的规划决策提供充足的定位数据。动的规划决策提供充足的定位数据。动的规划决策提供充足的定位数据。

【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶汽车定位系统及方法


[0001]本专利技术属于车辆定位
，具体涉及一种适应于城市高层建筑群的自动驾驶汽车定位系统及方法。

技术介绍

[0002]自动驾驶汽车(Autonomous vehicles；Self
‑
driving automobile)又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。
[0003]与人驾驶汽车不同的是，自动驾驶汽车需要实时获取当前自身的位置与姿态，为下一时刻的运动的规划和决策提供信息。目前自动驾驶汽车广泛应用的定位方法为GPS+惯导单元融合定位法，这种融合方式所需要的器件简单、成本低廉，但也存在一个问题：在城市中行驶时，GPS信号容易受到高层建筑物的遮挡，无法通过高频的GPS信号来修正惯导单元的位置与姿态的判定，这时便会导致GPS+惯导单元的融合定位效果不佳。
[0004]因此，如何提升自动驾驶汽车的定位稳定性，保证自动驾驶汽车可以在城市高层建筑的包围中稳定获取自身的位置与姿态，是目前自动驾驶领域亟需解决的问题。

技术实现思路

[0005]针对于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种自动驾驶汽车定位系统及方法，以解决现有技术中车辆GPS信号容易受到高层建筑物的遮挡，无法通过高频的GPS信号来修正惯导单元的位置与姿态的判定的问题。本专利技术能够使自动驾驶汽车在城市高层建筑群中稳定获取自身的定位信号，提高了自动驾驶汽车的定位性能，同时为其后续系统中运动的规划决策提供充足的定位数据。
[0006]为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0007]本专利技术的一种自动驾驶汽车定位系统，包括：WiFi定位器单元、局部区域位置建图单元、GPS单元、惯导单元、多传感器融合定位单元及多类型坐标系转换单元；
[0008]所述GPS单元，用于获取车辆的实时经纬度定位信息，并将获得的信息传输给多传感器融合定位单元；
[0009]所述惯导单元，用于获取车辆的瞬时速度和瞬时加速度信息，并将获得的信息传输给多传感器融合定位单元；
[0010]所述局部区域位置建图单元，利用道路两侧建筑物中WiFi信号发射器发出的WiFi信号，建立城市高层建筑群区域的局部区域位置地图，以得到位置和WiFi信号之间的对应关系；
[0011]所述WiFi定位器单元，安装在车身内，接收道路两侧建筑物中WiFi信号发射器发出的WiFi信号，根据基于WiFi信号的局部位置匹配算法，计算出车辆在局部区域的相对位置定位信息，并将该相对位置定位信息发送给多传感器融合定位单元；
[0012]所述多传感器融合定位单元，用于获取GPS单元发送的经纬度定位信息、WiFi定位器单元发送的相对位置定位信息以及惯导单元发送的瞬时速度和瞬时加速度信息；若接收
到的GPS单元发送的信号为非空信号，则将其发送给多类型坐标系转换单元，然后利用卡尔曼滤波算法将经多类型坐标系转换单元转换后的局部笛卡尔坐标系内的定位信息与惯导单元发送的信息进行融合，将输出的结果发送给多类型坐标系转换单元；若接收到的GPS单元发送的信号为空信号，则使用WiFi定位器单元接收到的车辆在局部区域的相对位置定位信息与惯导单元发送的信息进行融合，将输出的结果发送给多类型坐标系转换单元；
[0013]所述多类型坐标系转换单元，安装在车身内，用于将经纬度定位信息转换为地心坐标系定位信息，并进一步转换为局部笛卡尔坐标系内的定位信息；及将局部笛卡尔坐标系内的定位结果转换为地心坐标系内的定位信息，最后转换成当前车辆的经纬度定位信息。
[0014]进一步地，所述笛卡尔局部坐标系符合东北天坐标系的建立标准，x轴沿纬度方向指向东，y轴沿经度方向指向北，z轴垂直与地面指向天。
[0015]进一步地，所述位置和WiFi信号之间的对应关系具体为：将区域用一个矩形网格覆盖，在每一个网格点上，通过一段时间的数据采样得到每个位置点来自各WiFi信号发射器的接收信号强度，每一个点的接收信号强度是不同的，完成局部区域的定位，定位所用的坐标系为局部笛卡尔坐标系，应用东北天坐标系的方向朝向。
[0016]进一步地，所述基于WiFi信号的局部位置匹配算法如下式所示：
[0017][0018]式中，(m,n)表示局部地图中的坐标点，(m
zk
,n
zk
)表示得到的定位结果，N表示区域中WiFi信号发射器的数量，表示驶入该区域中车辆接收到的信号，S
i,(m,n)
表示建立城市高层建筑群区域的局部区域位置地图时所创建的点。
[0019]本专利技术还提供一种自动驾驶汽车定位方法，步骤如下：
[0020]1)建立城市高层建筑群区域的局部区域位置地图，以得到位置和WiFi信号之间的对应关系；
[0021]2)实时获取道路行驶中的车辆自身的经纬度定位信息，及车辆自身的速度与加速度信息；
[0022]3)根据步骤2)中获取的经纬度定位信息的类型，判定进行融合定位的方式：若经纬度定位信息为非空信号，则使用卡尔曼滤波算法将其与惯导单元获取的定位信息进行融合；若经纬度定位信息为空信号，则使用基于WiFi信号的局部位置匹配算法获取车辆当前的相对位置，然后采用卡尔曼滤波算法，对WiFi定位器单元接收到的车辆在局部区域内的相对位置定位信息与惯导单元获取的定位信息进行融合，得到车辆在局部区域内融合后的相对位置定位信息；
[0023]4)将所述步骤3)中得到的车辆在局部区域内融合后的相对位置定位信息转换为当前车辆的经纬度定位信息输出。
[0024]进一步地，所述步骤1)中建立城市高层建筑群区域的局部区域位置地图具体包括：
[0025]道路两侧建筑物中多个WiFi信号发射器发出WiFi信号，所述WiFi信号在每个点的信号强度由下述公式计算得到：
[0026][0027]式中，d表示WiFi信号发射器与位置点的距离，β表示路径损耗系数，P
t
表示WiFi信号发射器发送WiFi信号的功率，J表示WiFi信号发射器的天线增益系数，B表示WiFi信号发射器周围建筑物的墙体厚度的平均值，f表示WiFi信号的频率，α表示公路的宽度规格系数，根据不同的宽度设定不同的系数值：如果为双向四车道，则α＝7.5；如果为双向六车道，α＝11.25；如果为双向八车道，则α＝15。
[0028]进一步地，所述步骤3)中惯导单元获取的定位信息为：沿车辆行驶方向的速度垂直于车辆行驶方向上的速度沿道路方向的车辆加速度α
k
，垂直于道路方向的车辆加速度β
k
，Δt是前后两个状态量之间时间的差值，根据车辆的加速度与上一时刻得到的状态量计算得出当前时刻的状态量：
[0029][0030][0031][0032][0033]式中，表示k时刻车辆沿行驶方向的速度状态量，表示k
‑
1时刻车辆沿行驶方向的速度状态量，表示k时刻垂直于车辆行驶方向本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶汽车定位系统，其特征在于，包括：WiFi定位器单元、局部区域位置建图单元、GPS单元、惯导单元、多传感器融合定位单元及多类型坐标系转换单元；所述GPS单元，用于获取车辆的实时经纬度定位信息，并将获得的信息传输给多传感器融合定位单元；所述惯导单元，用于获取车辆的瞬时速度和瞬时加速度信息，并将获得的信息传输给多传感器融合定位单元；所述局部区域位置建图单元，利用道路两侧建筑物中WiFi信号发射器发出的WiFi信号，建立城市高层建筑群区域的局部区域位置地图，以得到位置和WiFi信号之间的对应关系；所述WiFi定位器单元，安装在车身内，接收道路两侧建筑物中WiFi信号发射器发出的WiFi信号，根据基于WiFi信号的局部位置匹配算法，计算出车辆在局部区域的相对位置定位信息，并将该相对位置定位信息发送给多传感器融合定位单元；所述多传感器融合定位单元，用于获取GPS单元发送的经纬度定位信息、WiFi定位器单元发送的相对位置定位信息以及惯导单元发送的瞬时速度和瞬时加速度信息；若接收到的GPS单元发送的信号为非空信号，则将其发送给多类型坐标系转换单元，然后利用卡尔曼滤波算法将经多类型坐标系转换单元转换后的局部笛卡尔坐标系内的定位信息与惯导单元发送的信息进行融合，将输出的结果发送给多类型坐标系转换单元；若接收到的GPS单元发送的信号为空信号，则使用WiFi定位器单元接收到的车辆在局部区域的相对位置定位信息与惯导单元发送的信息进行融合，将输出的结果发送给多类型坐标系转换单元；所述多类型坐标系转换单元，安装在车身内，用于将经纬度定位信息转换为地心坐标系定位信息，并进一步转换为局部笛卡尔坐标系内的定位信息；及将局部笛卡尔坐标系内的定位结果转换为地心坐标系内的定位信息，最后转换成当前车辆的经纬度定位信息。2.根据权利要求1所述的自动驾驶汽车定位系统，其特征在于，所述位置和WiFi信号之间的对应关系具体为：将区域用一个矩形网格覆盖，在每一个网格点上，通过一段时间的数据采样得到每个位置点来自各WiFi信号发射器的接收信号强度，每一个点的接收信号强度是不同的，完成局部区域的定位，定位所用的坐标系为局部笛卡尔坐标系，应用东北天坐标系的方向朝向。3.根据权利要求1所述的自动驾驶汽车定位系统，其特征在于，所述基于WiFi信号的局部位置匹配算法如下式所示：式中，(m,n)表示局部地图中的坐标点，(m
zk
,n
zk
)表示得到的定位结果，N表示区域中WiFi信号发射器的数量，表示驶入该区域中车辆接收到的信号，S
i,(m,n)
表示建立城市高层建筑群区域的局部区域位置地图时所创建的点。4.一种自动驾驶汽车定位方法，基于权利要求1
‑
3中任意一项所述的系统，其特征在于，步骤如下：1)建立城市高层建筑群区域的局部区域位置地图，以得到位置和WiFi信号之间的对应
关系；2)实时获取道路行驶中的车辆自身的经纬度定位信息，及车辆自身的速度与加速度信息；3)根据步骤2)中获取的经纬度定位信息的类型，判定进行融合定位的方式：若经纬度定位信息为非空信号，则使用卡尔曼滤波算法将其与惯导单元获取的定位信息进行融合；若经纬度定位信息为空信号，则使用基于WiFi信号的局部位置匹配算法获取车辆当前的相对位置，然后采用卡尔曼滤波算法，对WiFi定位器单元接收到的车辆在局部区域内的相对位置定位信息与惯导单元获取的定位信息进行融合，得到车辆在局部区域内融合后的相对位置定位信息；4)将所述步骤3)中得到的车辆在局部区域内融合后的相对位置定位信息转换为当前车辆的经纬度定位信息输出。5.根据权利要求4所述的自动驾驶汽车定位方法，其特征在于，所述步骤1)中建立城市高层建筑群区域的局部区域位置地图具体包括：道路两侧建筑物中多个WiFi信号发射器发出WiFi信号，所述WiFi信号在每个点的信号强度由下述公式计算得到：式中，d表示WiFi信号发射器与位置点的距离，β表示路径损耗系数，P
t
表示WiFi信号发射器发送WiFi信号的功率，J表示WiFi信号发射器的天线增益系数，B表示WiFi信号发射器周围建筑物的墙体厚度的平均值，f表示WiFi信号的频率，α表示公路的宽度规格系数，根据不同的宽度设定不同的系数值：如果为双向四车道，则α＝7.5；如果为双向六车道，α＝11.25；如果为双向八车道，则α＝15。6.根据权利要求4所述的自动驾驶汽车定位方法，其特征在于，所述步骤3)中惯导单元获取的定位信息为：沿车辆行驶方向的速度垂直于车辆行驶方向上的速度沿道路方向的车辆加速度α
k
，垂直于道路方向的车辆加速度β
k
，Δt是前后两个状态量之间时间的差值，根据车辆的加速度与上一时刻得到的状态量计算得出当前时刻的状态量：差值，根据车辆的加速度与上一时刻得到的状态量计算得出当前时刻的状态量：差值，根据车辆的...

【专利技术属性】
技术研发人员：董坤，赵万忠，王春燕，刘津强，张自宇，周宇宁，郑双权，舒佳豪，楚明龙，徐坤豪，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：