车载定位系统、方法以及存储介质技术方案

本公开提供了一种车载定位系统、方法以及存储介质，其中的系统包括：位置信息采集模块，用于获取GNSS定位数据；运行信息采集模块，用于采集运行数据并进行滤波处理；模型训练模块，用于根据GNSS定位数据和对应的运行数据对机器学习模型进行训练；定位信息生成模块，用于判断GNSS定位数据是否能够满足定位要求，如果是，则根据GNSS定位数据生成车辆的定位信息，如果否，则使用机器学习模型并根据GNSS定位历史数据和运行数据生成定位信息。本公开的系统、方法以及存储介质，通过GNSS正常工作时采集的大量样本数据训练机器学习模型，在GNSS失效时，通过该机器学习模型输出高精度定位数据，从而提高组合导航的精度。从而提高组合导航的精度。从而提高组合导航的精度。

【技术实现步骤摘要】
车载定位系统、方法以及存储介质


[0001]本专利技术涉及无线通信
，尤其涉及一种车载定位系统、方法以及存储介质。

技术介绍

[0002]智能网联汽车运行环境复杂，且需要具有安全、舒适、节能、高效行驶等功能。目前，汽车定位与导航系统主要采用GNSS结合惯性导航系统(INS)的GNSS/INS组合导航模式。但是，GNSS/INS组合导航模式实现无缝定位是比较困难的，无法满足当前智能汽车的高精度定位与导航的需求。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术要解决的一个技术问题是提供一种车载定位系统、方法以及存储介质。
[0004]根据本公开的第一方面，提供一种车载定位系统，包括：位置信息采集模块，用于从全球卫星定位系统GNSS卫星获取车辆的GNSS定位数据；运行信息采集模块，用于采集车辆的运行数据并对所述运行数据进行滤波处理；模型训练模块，用于构建机器学习模型，根据所述GNSS定位数据和对应的运行数据对所述机器学习模型进行训练；定位信息生成模块，用于判断所述GNSS定位数据是否能够满足定位要求，如果是，则根据所述GNSS定位数据生成车辆的定位信息，如果否，则使用所述机器学习模型并根据GNSS定位历史数据和所述运行数据生成所述定位信息。
[0005]可选地，所述运行信息采集模块，用于获取车载传感器采集的所述运行数据；其中，所述运行数据包括：车速和车辆姿态数据。
[0006]可选地，所述运行信息采集模块，用于使用滤波器对所述运行数据进行滤波处理；其中，所述滤波器包括：卡尔曼滤波器。
[0007]可选地，所述位置信息采集模块包括：GNSS天线和GNSS接收机；其中，所述GNSS天线用于接收GNSS卫星信号；所述GNSS接收机用于根据所述GNSS卫星信号输出所述GNSS定位数据；其中，所述GNSS定位数据包括：经度、维度数据。
[0008]可选地，所述模型训练模块，用于在所述GNSS天线接收的GNSS卫星信号满足定位条件时，根据所述GNSS接收机输出的所述GNSS定位数据和对应的运行数据对所述机器学习模型进行训练。
[0009]可选地，所述定位信息生成模块，用于判断所述GNSS天线接收的GNSS卫星信号是否满足定位条件，如果是，则根据所述GNSS定位数据生成车辆的定位信息，如果否，则将所述GNSS定位历史数据和当前的运行数据输入所述机器学习模型，以使所述机器学习模型生成所述定位信息。
[0010]可选地，所述机器学习模型包括：RNN模型。
[0011]根据本公开的第二方面，提供一种车载定位方法，包括：位置信息采集模块从全球卫星定位系统GNSS卫星获取车辆的GNSS定位数据；运行信息采集模块采集车辆的运行数据
并对所述运行数据进行滤波处理；模型训练模块构建机器学习模型，根据所述GNSS定位数据和对应的运行数据对所述机器学习模型进行训练；定位信息生成模块判断所述GNSS定位数据是否能够满足定位要求，如果是，则根据所述GNSS定位数据生成车辆的定位信息，如果否，则使用所述机器学习模型并根据GNSS定位历史数据和所述运行数据生成所述定位信息。
[0012]可选地，所述运行信息采集模块采集车辆的运行数据包括：所述运行信息采集模块获取车载传感器采集的所述运行数据；其中，所述运行数据包括：车速和车辆姿态数据。
[0013]可选地，所述对所述运行数据进行滤波处理包括：所述运行信息采集模块使用滤波器对所述运行数据进行滤波处理；其中，所述滤波器包括：卡尔曼滤波器。
[0014]可选地，所述位置信息采集模块包括：GNSS天线和GNSS接收机；所述GNSS天线用于接收GNSS卫星信号；所述GNSS接收机用于根据所述GNSS卫星信号输出所述GNSS定位数据；其中，所述GNSS定位数据包括：经度、维度数据。
[0015]可选地，所述根据所述GNSS定位数据和对应的运行数据对所述机器学习模型进行训练包括：所述模型训练模块在所述GNSS天线接收的GNSS卫星信号满足定位条件时，根据所述GNSS接收机输出的所述GNSS定位数据和对应的运行数据对所述机器学习模型进行训练。
[0016]可选地，所述定位信息生成模块判断所述GNSS天线接收的GNSS卫星信号是否满足定位条件；如果是，则根据所述GNSS定位数据生成车辆的定位信息；如果否，则将所述GNSS定位历史数据和当前的运行数据输入所述机器学习模型，以使所述机器学习模型生成所述定位信息。
[0017]可选地，所述机器学习模型包括：RNN模型。
[0018]根据本公开的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行如上所述的方法。
[0019]本公开的车载定位系统、方法以及存储介质，通过GNSS正常工作时采集的大量样本数据训练机器学习模型，在GNSS失效时，通过该机器学习模型输出高精度定位数据，从而提高组合导航的精度，使得在卫星信号是否正常或非正常的状态下，均可以输出高精度的定位数据，适用于多种场景下的车载定位，提高用户的使用感受度。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0021]图1为根据本公开的车载定位系统的一个实施例的模块示意图；
[0022]图2为根据本公开的车载定位系统的一个实施例的运行原理示意图；
[0023]图3为根据本公开的车载定位系统的一个实施例的定位原理示意图；
[0024]图4为根据本公开的车载定位方法的一个实施例的流程示意图。
具体实施方式
[0025]下面参照附图对本公开进行更全面的描述，其中说明本公开的示例性实施例。下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0026]在一个实施例中，如图1所示，本公开提供一种车载定位系统，安装在智能汽车内。车载定位系统包括位置信息采集模块11、运行信息采集模块12、模型训练模块13和定位信息生成模块14。位置信息采集模块11从全球卫星定位系统GNSS卫星获取车辆的GNSS定位数据。运行信息采集模块12采集车辆的运行数据并对运行数据进行滤波处理。
[0027]模型训练模块13构建机器学习模型，根据GNSS定位数据和对应的运行数据对机器学习模型进行训练。定位信息生成模块14判断GNSS定位数据是否能够满足定位要求，如果是，则定位信息生成模块14根据GNSS定位数据生成车辆的定位信息，如果否，则定位信息生成模块14使用机器学习模型并根据GNSS定位历史本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车载定位系统，包括：位置信息采集模块，用于从全球卫星定位系统GNSS卫星获取车辆的GNSS定位数据；运行信息采集模块，用于采集车辆的运行数据并对所述运行数据进行滤波处理；模型训练模块，用于构建机器学习模型，根据所述GNSS定位数据和对应的运行数据对所述机器学习模型进行训练；定位信息生成模块，用于判断所述GNSS定位数据是否能够满足定位要求，如果是，则根据所述GNSS定位数据生成车辆的定位信息，如果否，则使用所述机器学习模型并根据GNSS定位历史数据和所述运行数据生成所述定位信息。2.如权利要求1所述的系统，其中，所述运行信息采集模块，用于获取车载传感器采集的所述运行数据；其中，所述运行数据包括：车速和车辆姿态数据。3.如权利要求1所述的系统，其中，所述运行信息采集模块，用于使用滤波器对所述运行数据进行滤波处理；其中，所述滤波器包括：卡尔曼滤波器。4.如权利要求1所述的系统，其中，所述位置信息采集模块包括：GNSS天线和GNSS接收机；其中，所述GNSS天线用于接收GNSS卫星信号；所述GNSS接收机用于根据所述GNSS卫星信号输出所述GNSS定位数据；其中，所述GNSS定位数据包括：经度、维度数据。5.如权利要求4所述的系统，其中，所述模型训练模块，用于在所述GNSS天线接收的GNSS卫星信号满足定位条件时，根据所述GNSS接收机输出的所述GNSS定位数据和对应的运行数据对所述机器学习模型进行训练。6.如权利要求5所述的系统，其中，所述定位信息生成模块，用于判断所述GNSS天线接收的GNSS卫星信号是否满足定位条件，如果是，则根据所述GNSS定位数据生成车辆的定位信息，如果否，则将所述GNSS定位历史数据和当前的运行数据输入所述机器学习模型，以使所述机器学习模型生成所述定位信息。7.如权利要求1至6任一项所述的系统，其中，所述机器学习模型包括：RNN模型。8.一种车载定位方法，包括：位置信息采集模块从全球卫星定位系统GNSS卫星获取车辆的GNSS定位数据；运行信息采集模块采集车辆的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张少伟，蔡云斌，侯继江，焦洪彪，刘蕾，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：