CN109005502A - 车辆定位方法、服务器、车辆及*** - Google Patents

车辆定位方法、服务器、车辆及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种车辆定位方法、服务器、车辆及***。该方法包括：获取目标车辆的原始位置数据以及目标车辆的相邻车辆的原始位置数据，以所获取的每份位置数据作为一份位置样本，得到包括多份位置样本的位置样本集合；确定位置样本集合中存在异常的位置样本并过滤，得到校准样本集合；根据校准样本集合，确定目标车辆的校准位置数据。根据本发明，可以将车辆的位置数据误差缩小到十米级别，极大提高车辆的定位精度，相应提升车辆管理效率以及用户的用车体验。

Description

车辆定位方法、服务器、车辆及***
技术领域
本发明涉及车辆技术领域，更具体地，涉及一种车辆定位方法、服务器、车辆及***。
背景技术
随着制造技术的飞速发展以及互联网的普及，通过例如共享自行车、共享电动车、共享汽车这类共享车辆出行，已经成为城市中新兴的出行方式，可以有效解决城市人群的出行需求，并且绿色环保。
而随着共享车辆的用户规模日趋庞大，用车需求量爆发式增长，市场上投入提供运营的共享车辆数量大幅增长，由于共享车辆的移动流通性，如果对已投入流通使用的共享车辆不实施管理，会对城市交通管理带来巨大压力，因此，运营共享车辆的服务商通常会通过对共享车辆进行定位后，实施相应的车辆管理。同时，期望使用共享车辆的用户通常也需要通过对可用的共享车辆定位后，寻找对应的共享车辆进行使用。因而，共享车辆的精准定位非常重要。
但是，目前通常依赖共享车辆上设置的定位模块(例如GPS，Global PositionSystem，全球定位***)对共享车辆进行定位，但是共享车辆的定位模块通常误差较大，尤其在高楼遮挡严重的区域，误差可达几百米，对期望使用共享车辆的用户寻找共享车辆，或者运营共享车辆的服务商的运营人员寻找要实施车辆管理的共享车辆，都带来了极大的困难。
发明内容
本发明的一个目的是提供一种用于车辆定位的新技术方案。
根据本发明的第一方面，车辆定位方法，其中，通过服务器实施，包括：
获取目标车辆的原始位置数据以及目标车辆的相邻车辆的原始位置数据，以所获取的每份位置数据作为一份位置样本，得到包括多份位置样本的位置样本集合；
确定位置样本集合中存在异常的位置样本，将存在异常的所述位置样本从位置样本集合中过滤，得到校准样本集合；
根据校准样本集合，确定目标车辆的校准位置数据。
可选地，
将目标车辆的校准位置数据，设置为目标车辆的相邻车辆的校准位置数据。
可选地，在获取目标车辆的相邻车辆的原始位置数据之前，还包括：
根据目标车辆在结束使用时接收的近距离无线通信信号，确定目标车辆的相邻车辆。
可选地，确定位置样本集合中存在异常的位置样本的步骤包括：
从位置样本集合选取多份候选位置样本；
获取多份候选位置样本的样本均值，作为中心位置样本；
根据多份候选位置样本、中心位置样本，确定位置样本集合中存在异常的位置样本。
可选地，从位置样本集合选取多份候选位置样本的步骤包括：
获取位置样本集合中每份位置样本与位置样本集合的样本均值之间的样本距离；
选取样本距离的升序排序的次序在预设的次序范围内的位置样本，作为候选位置样本。
可选地，根据多份候选位置样本、中心位置样本，确定位置样本集合中存在异常的位置样本的步骤，包括：
根据多份候选位置样本、中心位置样本，确定样本距离阈值；
获取位置样本集合中的每份位置样本与中心位置样本之间的样本距离；
将样本距离大于样本距离阈值的位置样本，确定为存在异常的位置样本。
可选地，根据多份候选位置样本、中心位置样本，确定样本距离阈值的步骤包括：
获取每份候选位置样本与中心位置样本之间的样本距离；
获取候选位置样本与中心位置样本的样本距离的最大值，作为样本距离阈值。
可选地，获取样本距离的步骤包括：
根据与样本距离对应的目标样本和样本均值，构建对应的样本差向量以及样本矩阵；
根据样本差向量以及样本矩阵，确定样本距离。
可选地，根据校准样本集合，确定目标车辆的校准位置数据的步骤包括：
获取校准样本集合的样本均值，作为目标车辆的校准位置数据。
根据本发明的第二方面，提供一种车辆定位方法，其中，通过车辆实施，包括：
获取自身的原始位置数据，发送至服务器，以供服务器根据位置数据，实施第一方面提供的任意一项的车辆定位方法；
以及，
在自身结束使用时，收集所接收的近距离无线通信信号，以供服务器确定车辆自身的相邻车辆。
根据本发明的第三方面，提供一种服务器，其中，包括：
存储器，用于存储可执行的指令；
处理器，用于根据可执行的指令的控制，运行服务器执行第一方面提供的任意一项的车辆定位方法。
根据本发明的第四方面，提供一种车辆，其中，包括：
存储器，用于存储可执行的指令；
处理器，用于根据可执行的指令的控制，运行车辆执行第二方面提供的车辆定位方法。
根据本发明的第五方面，提供一种车辆定位***，包括：
本发明第三方面的服务器；
以及本发明第四方面的车辆。
根据本公开的一个实施例，通过获取到的目标车辆的原始位置数据以及目标车辆的相邻车辆的原始位置数据，得到多份位置样本的位置样本集合，结合后续步骤确定位置样本集合中存在的异常位置样本并过滤得到校准样本集合，根据将异常位置样本过滤后的校准样本集合确定目标车辆的校准位置数据，将车辆的位置数据误差缩小到十米级别，极大提高车辆的定位精度，相应提升车辆管理效率以及用户的用车体验。
通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且连同其说明一起用于解释本发明的原理。
图1是显示可用于实现本发明的实施例的车辆***的硬件配置的例子的框图。
图2示出了本发明的第一实施例的车辆定位方法的流程图。
图3示出了本发明的第一实施例的确定异常的位置样本步骤的流程图。
图4示出了本发明的第一实施例的选取候选位置样本步骤的流程图。
图5示出了本发明的第一实施例的获取样本距离步骤的流程图。
图6示出了本发明的第一实施例的根据多份候选位置样本、中心位置样本，确定位置样本集合中存在异常的位置样本步骤流程图。
图7示出了本发明的第一实施例的确定样本距离阈值步骤的流程图。
图8示出了本发明的第一实施例的服务器的框图。
图9示出了本发明的第二实施例的车辆定位方法的流程图。
图10示出了本发明的第二实施例的车辆的框图。
图11示出了本发明的第三实施例的车辆***的框图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
如图1所示，车辆***100包括服务器1000、客户端2000、车辆3000、网络4000。
服务器1000提供处理、数据库、通讯设施的业务点。服务器1000可以是整体式服务器或是跨多计算机或计算机数据中心的分散式服务器。服务器可以是各种类型的，例如但不限于，网络服务器，新闻服务器，邮件服务器，消息服务器，广告服务器，文件服务器，应用服务器，交互服务器，数据库服务器，或代理服务器。在一些实施例中，每个服务器可以包括硬件，软件，或用于执行服务器所支持或实现的合适功能的内嵌逻辑组件或两个或多个此类组件的组合。例如，服务器例如刀片服务器、云端服务器等，或者可以是由多台服务器组成的服务器群组，可以包括上述类型的服务器中的一种或多种等等。
在一个例子中，服务器1000可以如图1所示，包括处理器1100、存储器1200、接口装置1300、通信装置1400、显示装置1500、输入装置1600。尽管服务器也可以包括扬声器、麦克风等等，但是，这些部件与本发明无关，故在此省略。
其中，处理器1100例如可以是中央处理器CPU、微处理器MCU等。存储器1200例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置1300例如包括USB接口、串行接口、红外接口等。通信装置1400例如能够进行有线或无线通信。显示装置1500例如是液晶显示屏、LED显示屏触摸显示屏等。输入装置1600例如可以包括触摸屏、键盘等。
在本实施例中，客户端2000是具有通信功能、业务处理功能的电子设备。客户端2000可以是移动终端，例如手机、便携式电脑、平板电脑、掌上电脑等等。在一个例子中，客户端2000是对车辆3000实施管理操作的设备，例如，安装有支持运营、管理车辆的应用程序(APP)的手机。
如图1所示，客户端2000可以包括处理器2100、存储器2200、接口装置2300、通信装置2400、显示装置2500、输入装置2600、输出装置2700、摄像装置2800，等等。其中，处理器2100可以是中央处理器CPU、微处理器MCU等。存储器2200例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置2300例如包括USB接口、耳机接口等。通信装置2400例如能够进行有线或无线通信。显示装置2500例如是液晶显示屏、触摸显示屏等。输入装置2600例如可以包括触摸屏、键盘或者麦克风等。输出装置2700用于输出信息，例如可以是扬声器，用于为用户输出语音信息。摄像装置2800用于拍摄获取信息，例如是摄像头等。
车辆3000是任何可以分时或分地出让使用权供不同用户共享使用的车辆，例如，用于共享的共享自行车、共享助力车、共享电动车、共享车等等。车辆3000可以是自行车、三轮车、电动助力车、摩托车以及四轮乘用车等各种形态。
如图1所示，车辆3000可以包括处理器3100、存储器3200、接口装置3300、通信装置3400、输出装置3500、输入装置3600、定位装置3700、传感器3800，等等。其中，处理器3100可以是中央处理器CPU、微处理器MCU等。存储器3200例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置3300例如包括USB接口、耳机接口等。通信装置3400例如能够进行有线或无线通信。输出装置3500例如可以是输出信号的装置，可以是显示装置，例如液晶显示屏、触摸显示屏等，也可以是扬声器等输出语音信息等。输入装置3600例如可以包括触摸屏、键盘等，也可以是麦克风输入语音信息。定位装置3700用于提供定位功能，例如可以是GPS定位模块、北斗定位模块等。传感器3800用于获取车辆姿态信息，例如可以是加速度计、陀螺仪、或者三轴、六轴、九轴微机电***(MEMS)等。
网络4000可以是无线通信网络也可以是有线通信网络，可以是局域网也可以是广域网。在图1所示的物品管理***中，车辆3000与服务器1000、客户端2000与服务器1000，可以通过网络4000进行通信。此外，车辆3000与服务器1000、客户端2000与服务器1000通信所基于的网络4000可以是同一个，也可以是不同的。
应当理解的是，尽管图1仅示出一个服务器1000、一个客户端2000、一个车辆3000，但不意味着限制对应的数目，车辆***100中可以包含多个服务器1000、多个客户端2000、多个车辆3000。
以车辆3000为共享自行车为例，车辆***100为共享自行车***。服务器1000用于提供支持共享自行车使用所必需的全部功能。客户端2000可以是手机，其上安装有共享自行车应用程序，共享自行车应用程序可以帮助用户使用车辆3000获取相应的功能等等。
图1所示的车辆***100仅是解释性的，并且决不是为了要限制本发明、其应用或用途。
应用于本发明的实施例中，服务器1000的所述存储器1200用于存储指令，所述指令用于控制所述处理器1100进行操作以执行本发明实施例提供的车辆定位方法。
尽管在图1中对服务器1000示出了多个装置，但是，本发明可以仅涉及其中的部分装置，例如，服务器1000只涉及存储器1200和处理器1100。
应用于本发明的实施例中，车辆3000的所述存储器3200用于存储指令，所述指令用于控制所述处理器3100进行操作以执行本发明实施例提供的车辆定位方法。
尽管在图1中对车辆3000示出了多个装置，但是，本发明可以仅涉及其中的部分装置，例如，车辆3000只涉及存储器3200和处理器3100。
在上述描述中，技术人员可以根据本发明所公开方案设计指令。指令如何控制处理器进行操作，这是本领域公知，故在此不再详细描述。
<第一实施例>
<方法>
本实施例中提供的一种车辆定位方法，该车辆是被投放供用户以分时租赁、分地租赁等模式获取使用权的交通设备，该车辆可以是两轮或三轮自行车、助力车、电动车，也可以是四轮以上的机动车辆。
该车辆定位方法，通过服务器实施，该服务器可以是各种实体形式。例如，服务器可以是云端服务器，或者还可以是如图1所示的服务器1000。
如图2所示，该车辆定位方法包括：步骤S2100-S2300。
步骤S2100，获取目标车辆的原始位置数据以及目标车辆的相邻车辆的原始位置数据，以所获取的每份原始位置数据作为一份位置样本，得到包括多份位置样本的位置样本集合。
该目标车辆可以是两轮或三轮自行车、助力车、电动车，也可以是四轮以上的机动车辆等。
在本实施例中，目标车辆周围存在多辆相邻车辆。该相邻车辆与目标车辆的距离在预设的相邻距离范围内的车辆，该相邻距离范围可以根据具体的应用场景或者应用需求设置。例如，该相邻距离范围设置为具有地理半径R的地理距离范围(该地理半径R可以根据具体应用场景调整设置)，对应的，相邻车辆是与目标车辆的地理距离小于R的车辆，通过车辆的地理分布图，对应标记出与目标车辆的地理距离小于R的车辆作为目标车辆的相邻车辆；又例如，该相邻距离范围设置为通信距离为D的通信距离范围(该通信距离D可以根据具体应用场景调整设置)，对应的，相邻车辆是与目标车辆的通信距离小于D的车辆，可以通过目标车辆接收的其他车辆的通信信号的信号强度，确定对应的车辆与目标车辆的通信距离，将通信距离小于D的车辆作为目标车辆的相邻车辆。
在一个例子中，本实施例中提供的车辆定位方法，还包括：
根据目标车辆在结束使用时接收的近距离无线通信信号，确定目标车辆的相邻车辆。
在本例中，车辆支持进行近距离无线通信，车辆可以通过接收近距离通信信号接收信息。该近距离无线通信是在较近距离范围内(例如10米范围内)以无线方式进行通信。近距离无线通信方式可以有多种，例如可以为蓝牙(Bluetooth)、红外数据组织(infrareddata association，IrDA)、无线局域网802.11(WiFi)等。对应的，近距离无线通信信号可以是蓝牙信号、红外信号、WiFi信号等。
以目标车辆为共享自行车为例，目标车辆上设置的智能车锁可以支持进行近距离无线通信，比如发送或接收近距离无线通信信号。目标车辆可以收集所有接收的近距离无线通信信号，将这些近距离无线通信信号包括的信息的部分或全部发送给服务器，由服务器对这些近距离无线通信信号的部分或全部信息进行解析，获取每个近距离无线通信信号对应的车辆唯一标识，确定发送该近距离无线通信信号的车辆为目标车辆的相邻车辆。
在本例中，服务器还可以预先设置信号强度阈值，当从目标车辆获取的近距离无线通信信号的部分或全部信息中，提取得到信号强度大于该信号强度阈值时，才确定发送该近距离无线通信信号的车辆是在目标车辆的相邻车辆。该信号强度阈值可以根据应用场景和应用需求进行设定；
此外，目标车辆还可以直接对收集所有接收的近距离无线通信信号进行解析，获取近距离无线通信信号中包括的车辆唯一标识，确定发送该近距离无线通信的车辆为自身的相邻车辆，并通过对应的通知消息通知服务器。
在本实施例中，车辆的原始位置数据是与车辆所处的地理位置相关的数据。服务器可以通过向车辆发送请求触发车辆提供自身的原始位置数据，也可以通过车辆的自动周期上报来获取车辆的原始位置数据。车辆可以通过设置于自身的定位模块(例如GPS，Global Position System，全球定位***)来获取自身的原始位置数据。
但是，发明人发现，在实际应用中，由于高楼遮挡等其他环境影响，车辆通过诸如GPS这样的定位模块获取的原始位置数据通常存在较大的误差，误差范围在百米级别。
在本实施例中，可以通过获取到的目标车辆的原始位置数据以及目标车辆的相邻车辆的原始位置数据，得到多份位置样本的位置样本集合，结合后续步骤确定位置样本集合中存在的异常位置样本并过滤得到校准样本集合，根据将异常位置样本过滤后的校准样本集合确定目标车辆的校准位置数据，将车辆的位置数据误差缩小到十米级别，极大提高车辆的定位精度，相应提升车辆管理效率以及用户的用车体验。
需要说明的是，步骤S2100中也可以仅获取目标车辆的相邻车辆的原始位置数据，将每份上述目标车辆的相邻车辆的原始位置数据作为一份位置样本，根据所有的位置样本，得到包括多份位置样本的位置样本集合。
在步骤S2100之后，进入：
步骤S2200，确定位置样本集合中存在异常的位置样本，将存在异常的位置样本从位置样本集合中过滤，得到校准样本集合。
在本实施例中，存在异常的位置样本是对应的原始位置数据出现畸变存在异常的样本，会影响车辆定位的精准度。通过确定位置样本集合中存在异常的位置样本，并将位置样本集合中存在异常的位置样本过滤后得到校准样本集合，结合后续步骤确定目标车辆的校准位置数据，使得对车辆的定位更为精准。
在一个例子中，确定位置样本集合中存在异常的位置样本的步骤如图3所示，可以包括：步骤S2210-S2230。
步骤S2210，从位置样本集合选取多份候选位置样本。
在本例中，候选位置样本用于后续步骤中确定样本距离阈值。
具体地，步骤S2210可以如图4所示，包括：步骤S2211-S2212。
步骤S2211，获取位置样本集合中每份位置样本与位置样本集合的样本均值之间的样本距离。
样本距离是用于衡量两个样本集合相似度的指标。样本距离越小，两个样本集合之间的相似度越高，对应的，两个样本集合中相应的两个样本之间的相似度越高，反之，样本距离越大，两个样本集合之间的相似度越小，对应的，两个样本集合中相应的两个样本之间的相似度越小。
获取样本距离的步骤可以如图5所示，包括：步骤S22111-步骤S22112。
步骤S22111，根据与样本距离对应的目标样本和样本均值，构建对应的样本差向量以及样本矩阵。
与样本距离对应的目标样本和样本均值，是实际用于确定具体的样本距离所使用的目标样本和样本均值。
对应地，样本差向量是实际用于确定具体的样本距离所使用的目标样本和样本均值之间的向量差。
假设用于确定样本距离的目标样本是样本集合{Xi}(i＝1,....,n)中的一个样本其中，xlat,i为样本Xi的纬度，xlon,i为样本Xi的经度，对应的，样本均值为
其中，μlat为所有样本Xi的纬度均值，μlon为所有样本Xi的经度均值。
则目标样本Xi和样本均值μ的样本差向量为：
根据样本集合{Xi}(i＝1,....,n)可以得到包括样本经度集合{xlat,i}(i＝1,....,n)和样本纬度集合{xlon,i}(i＝1,....,n)构成的X：
其中，xlat是样本经度集合{xlat,i}(i＝1,....,n)，xlon是样本纬度集合{xlon,i}(i＝1,....,n)。
进而根据X和μ得到样本矩阵S：
步骤S22112，根据样本差向量以及样本矩阵，确定样本距离。
假设目标样本Xi和样本均值μ的样本差向量为Xi-μ，样本经度集合xlat和样本纬度集合xlon的样本矩阵为S，对应确定的样本距离d(μ,Xi)可以为：
根据图5所示的样本距离的获取步骤，可以得到步骤S2211中位置样本集合中每份位置样本与位置样本集合的样本均值之间的样本距离。
例如，假设位置数据是通过GPS获取的对应的地理位置的经度和纬度，对应的，位置样本集合{Xj}(j＝1,....,N)中的一个位置样本为其中，xlat,j为位置样本Xj的纬度，xlon,j为位置样本Xj的经度。
根据例如算数平均值法可以得到，对应的位置样本集合的样本均值为
其中，μlat′为所有位置样本Xj的纬度均值，μlon′为所有位置样本Xj的经度均值。
位置样本Xj和样本均值为μ′的样本差向量为：
根据位置样本集合{Xj}(j＝1,....,N)可以得到包括位置样本经度集合{xlat,j}(j＝1,....N)和位置样本纬度集合{xlon,j}(j＝1,....N)构成的XJ：
其中，xlat′是位置样本经度集合{xlat,j}(j＝1,....N)，xlon′是位置样本纬度集合{xlon,j}(j＝1,....N)。
根据XJ和μ′可以得到样本矩阵S1为：
对应的确定样本距离位置样本集合中位置样本Xj与样本均值μ′之间的样本距离d(μ′,Xj)为：
在步骤S2211之后，进入：
步骤S2212，选取样本距离的升序排序的次序在预设的次序范围内的位置样本，作为候选位置样本。
该预设的次序范围可以根据具体的应用场景或者应用需求设置。例如，预设的次序范围可以设置为1～m，其中，m可以根据工程经验值或者历史实验值进行选取，m也可以根据经验公式计算，例如，利用经验公式m＝(nsamples+nfeatures+1)/2可以计算得到m，在该经验公式中，nsamples为获取到的样本数量的实际值，nfeatures为获取到的样本数量的经验值，可以根据具体的应用场景设置。样本距离用于衡量两个样本集合相似度的距离，样本距离越小，两个样本集合之间的相似度越高，对应的，两个样本集合中相应的两个样本之间的相似度越高。设置预设的次序范围可以设置为1～m，可以将与位置样本集合的样本均值之间样本距离较小的m的位置样本选取为候选位置样本，使得与样本集合中样本均值相似度较高的样本作为候选位置样本，可以过滤与样本集合中样本均值相似度较低的畸变样本，以提升车辆定位的精度。
在步骤S2210之后，进入：
步骤S2220，获取多份候选位置样本的样本均值，作为中心位置样本。
对步骤S2210选取的多份候选位置样本求均值，得到多份候选位置样本的样本均值μ″。将多份候选位置样本的样本均值μ″，作为中心位置样本。
应该理解的是，对多份候选位置样本求均值可以采用算数平均值法、中位平均值法、几何平均值法等，这里对求均值方法不做限定。
假设候选位置样本集合{Xk}(k＝1,....,m)中的一个候选位置样本xlat,k为候选位置样本Xk的纬度，xlon,k为候选位置样本Xk的经度。
例如根据算数平均值法对应的计算得到的多份候选位置样本的样本均值μ″为：
其中，μlat″为所有候选位置样本Xk的纬度均值，μlon″为所有候选位置样本Xk的经度均值。
步骤S2230，根据多份候选位置样本、中心位置样本，确定位置样本集合中存在异常的位置样本。
在本例中，候选位置样本是整个位置样本集合中不存在样本畸变的样本，中心位置样本是候选位置样本的样本均值。通过多份候选位置样本、中心位置样本，可以识别确定位置样本集合中存在异常的位置样本。
例如，如图6所示，根据多份候选位置样本、中心位置样本，确定位置样本集合中存在异常的位置样本的步骤可以包括：步骤S2231-S2233。
步骤S2231，根据多份候选位置样本、中心位置样本，确定样本距离阈值。
样本距离阈值是用于根据样本距离判断位置样本是否存在异常的阈值。
如图7所示，步骤S2231可以包括：步骤S22311-S22312。
步骤S22311，获取每份候选位置样本与中心位置样本之间的样本距离。
候选位置样本为步骤S2210中从位置样本集合中选取出的位置样本，该候选位置样本可以为样本距离的升序排序的次序在预设的次序范围内的位置样本。中心位置样本为多份候选位置样本的样本均值。
根据如图5所示的获取样本距离的步骤，可以计算每份候选位置样本与中心位置样本之间的样本距离。
例如，假设候选位置样本集合{Xk}(k＝1,....,m)中的一个候选位置样本xlat,k为候选位置样本Xk的纬度，xlon,k为候选位置样本Xk的经度。对应的采用例如算术平均值法计算得到多份候选位置样本Xk的样本均值μ″：将多份候选位置样本Xk的样本均值μ″作为中心位置样本，其中，μlat″为所有候选位置样本Xk的纬度均值，μlon″为所有候选位置样本Xk的经度均值。
则候选位置样本Xk和中心位置样本μ″的样本差向量为：
根据候选位置样本集合{Xk}(k＝1,....,m)可以得到包括候选位置样本经度集合{xlat,k}(k＝1,....m)和候选位置样本纬度集合{xlon,k}(k＝1,....m)构成的XK：
其中，xlat″是候选位置样本经度集合{xlat,k}(k＝1,....m)，xlon″是候选位置样本纬度集合{xlon,k}(k＝1,....m)。
根据XK和μ″可以得到样本矩阵S2：
对应的确定候选位置样本Xk与中心位置样本μ″之间的样本距离d(μ″,Xk)为：
步骤S22312，获取候选位置样本与中心位置样本的样本距离的最大值，作为样本距离阈值。
从步骤S22311中获取到的m个候选位置样本Xk(k＝1,…,m)与中心位置样本μ″的样本距离d(μ″,Xk)中，挑选最大值dmax，将该最大值作为样本距离阈值。
步骤S2232，获取位置样本集合中的每份位置样本与中心位置样本之间的样本距离。
位置样本集合为步骤S2100中获取到的多个位置样本的集合。中心位置样本为多份候选位置样本的样本均值。
根据如图5所示的获取样本距离的步骤，可以计算位置样本集合中的每份位置样本与中心位置样本之间的样本距离。
例如，假设位置样本集合{Xj}(j＝1,....,N)中的一个位置样本其中，xlat,j为位置样本Xj的纬度，xlon,j为位置样本Xj的经度。
中心位置样本为多份候选位置样本的样本均值μ″：
其中，μlat″为所有候选位置样本Xk的纬度均值，μlon″为所有候选位置样本Xk的经度均值。
则位置样本集合中位置样本Xj和中心位置样本μ″的样本差向量为：
根据位置样本集合{Xj}(j＝1,....,N)可以得到包括位置样本经度集合{xlat,j}(j＝1,....N)和位置样本纬度集合{xlon,j}(j＝1,....N)构成的XJ：
其中，xlat′是位置样本经度集合{xlat,j}(j＝1,....N)，xlon′是位置样本纬度集合{xlon,j}(j＝1,....N)。
根据XJ和μ″可以得到样本矩阵S3：
对应的确定位置样本集合中位置样本Xj和中心位置样本μ″之间的样本距离d(μ″,Xj)为：
步骤S2233，将样本距离大于样本距离阈值的位置样本，确定为存在异常的位置样本。
假设位置样本集合中第j份位置样本Xj(j＝1,…,N)与中心位置样本μ″之间的样本距离为d(μ″,Xj)，样本距离阈值为dmax，将d(μ″,Xj)>dmax所对应的位置样本确定为异常的位置样本。
在步骤S2200从位置样本集合中过滤存在异常的位置样本得到校准样本集合之后，进入：
步骤S2300，根据校准样本集合，确定目标车辆的校准位置数据。
校准样本集合为将位置样本集合中存在异常的位置样本过滤后的样本集合。
由于校准样本集合是已经将位置样本集合中存在异常的位置样本过滤后的样本集合，意味着，将影响目标车辆定位准确性的位置样本已被过滤，因此，采用校准样本集合确定目标车辆的校准位置数据，使得目标车辆的定位更加精准。
在一个例子中，步骤S2300包括：获取校准样本集合的样本均值，作为目标车辆的校准位置数据。
应该理解的是，校准样本集合的样本均值可以通过算数平均值法、中位平均值法、几何平均值法等方法来获取，这里对求校准样本集合的样本均值的方法不做限定。
假设校准样本集合中位置样本为其中，d＝1,…,p，xlat,d为位置样本Xd的纬度，xlon,d为位置样本Xd的经度。则采用算数平均值法计算得到的校准样本集合的样本均值μd为：
其中，μlat,d为校准样本集合中所有位置样本Xd的纬度均值，μlon,d为校准样本集合中所有位置样本Xd的经度均值。
在一个例子中，本实施例中提供的车辆定位方法，还包括：
将目标车辆的校准位置数据，设置为目标车辆的相邻车辆的校准位置数据。
在本例中，目标车辆的相邻车辆与目标车辆的距离通常是十米级范围内，例如目标车辆通过接收的近距离无线信号确定的相邻车辆。将目标车辆的校准位置数据，作为目标车辆的相邻车辆的校准位置数据，可以将位置误差控制在十米级范围，相对于相邻车辆使用例如GPS获取的位置误差在百米级的位置数据，极大地提高了车辆的定位精度。同时，可以无需对目标车辆的相邻车辆重新实施本实施例中的车辆定位方法，节省处理资源，提高处理效率。
<服务器>
在本实施例中，还提供一种服务器200，如图8所示，包括：
存储器210，用于存储可执行的指令；
处理器220，用于根据可执行的指令的控制，运行服务器执行本实施例提供的任意一项车辆定位方法。
在本实施例中，服务器200可以具体各种实体形式。例如，服务器200可以是云端服务器。服务器200还可以是如图1所示的服务器1000。
本领域技术人员应当明白，可以通过各种方式来实现服务器200。例如，可以通过指令配置处理器来实现服务器200。例如，可以将指令存储在ROM中，并且当启动设备时，将指令从ROM读取到可编程器件中来实现服务器200。例如，可以将服务器200固化到专用器件(例如ASIC)中。可以将服务器200分成相互独立的单元，或者可以将它们合并在一起实现。服务器200可以通过上述各种实现方式中的一种来实现，或者可以通过上述各种实现方式中的两种或更多种方式的组合来实现。
以上已经结合附图说明了本实施例中提供的车辆定位方法及服务器，根据本实施例，通过获取目标车辆及目标车辆的相邻车辆的位置信息，得到对应的位置样本集合，并确定位置样本集合中存在的异常位置样本并过滤得到校准样本集合，根据将异常位置样本过滤后的校准样本集合确定目标车辆的校准位置数据，将车辆的位置数据误差缩小到十米级别，极大提高车辆的定位精度，相应提升车辆管理效率以及用户的用车体验。
<第二实施例>
在本实施例中，提供一种车辆定位方法，通过车辆实施。
该车辆是被投放供用户以分时租赁、分地租赁等模式获取使用权的交通设备，该车辆可以是两轮或三轮自行车、助力车、电动车，也可以是四轮以上的机动车辆。在一个例子中，该车辆可以是如图1所示的车辆3000。
该车辆定位方法，如图9所示，包括步骤S3100-S3200。
步骤S3100，获取自身的原始位置数据，发送至服务器，以供服务器根据位置数据，实施第一实施例中的任意一项的车辆定位方法。
该自身的原始位置数据是与车辆所处的地理位置相关的数据。该自身的原始位置数据，可以是服务器通过向车辆发送请求触发车辆提供自身的原始位置数据时，发送至服务器，也可以是车辆将获取到的自身的原始位置数据，车辆的自动周期发送至服务器。该自身的原始位置数据可以通过车辆设置于自身的定位模块(例如GPS，Global PositionSystem，全球定位***)来获取得到。
服务器可以是整体式服务器或是跨多计算机或计算机数据中心的分散式服务器。
实施第一实施例中的任意一项的车辆定位方法，在第一实施例中已经详细描述，在此不再赘述。
步骤S3200，在自身结束使用时，收集所接收的近距离无线通信信号，供服务器确定车辆自身的相邻车辆。
车辆支持进行近距离无线通信，车辆可以通过接收近距离通信信号接收信息。该近距离无线通信是在较近距离范围内(例如10米范围内)以无线方式进行通信。近距离无线通信方式可以有多种，例如可以为蓝牙(Bluetooth)、红外数据组织(infrared dataassociation，IrDA)、无线局域网802.11(WiFi)等。对应的，近距离无线通信信号可以是蓝牙信号、红外信号、WiFi信号等。
以车辆为共享自行车为例，车辆上设置的智能车锁可以支持进行近距离无线通信，比如发送或接收近距离无线通信信号。车辆可以收集所有接收的近距离无线通信信号，将这些近距离无线通信信号包括的信息的部分或全部发送给服务器，由服务器对这些近距离无线通信信号的部分或全部信息进行解析，获取每个近距离无线通信信号对应的车辆唯一标识，确定发送该近距离无线通信信号的车辆为车辆自身的相邻车辆。
在本例中，服务器还可以预先设置信号强度阈值，当从该车辆获取的近距离无线通信信号的部分或全部信息中，提取得到信号强度大于该信号强度阈值时，才确定发送该近距离无线通信信号的车辆是在该车辆的相邻车辆。该信号强度阈值可以根据应用场景和应用需求进行设定；
此外，车辆还可以直接对收集所有接收的近距离无线通信信号进行解析，获取近距离无线通信信号中包括的车辆唯一标识，确定发送该近距离无线通信的车辆为自身的相邻车辆，并通过对应的通知消息通知服务器。。在本实施例中，在车辆结束使用时，收集所接收的近距离无线通信信号，供服务器确定车辆自身的相邻车辆，使得服务器可以通过车辆及其相邻车辆的原始位置数据确定车辆的校准位置数据，将车辆的位置数据误差缩小到十米级别，极大提高车辆的定位精度，相应提升车辆管理效率以及用户的用车体验。
<车辆>
在本实施例中，还提供一种车辆300，用于实施车辆定位，如图10所示，包括：
存储器310，用于存储可执行的指令；
处理器320，用于根据指令的控制运行车辆300执行本实施例中提供的任意一项的车辆定位方法。
在本实施例中，车辆300可以具体各种实体形式。例如，车辆300可以是两轮或三轮自行车、助力车、电动车，也可以是四轮以上的机动车辆。车辆300还可以是如图1所示的车辆3000。
本领域技术人员应当明白，可以通过各种方式来实现服车辆300。例如，可以通过指令配置处理器来实现车辆300。例如，可以将指令存储在ROM中，并且当启动设备时，将指令从ROM读取到可编程器件中来实现车辆300。例如，可以将车辆300固化到专用器件(例如ASIC)中。可以将车辆300分成相互独立的单元，或者可以将它们合并在一起实现。车辆300可以通过上述各种实现方式中的一种来实现，或者可以通过上述各种实现方式中的两种或更多种方式的组合来实现。
以上已经结合附图说明了本实施例中提供的车辆定位方法及车辆，根据本实施例，在车辆结束使用时，收集所接收的近距离无线通信信号，提供给服务器以确定车辆的相邻车辆，通过车辆及其相邻车辆的位置数据，实现车辆的定位，可以提高车辆的定位精度。
<第三实施例>
在本实施例中，提供一种车辆定位***400，如图11所示，包括：
第一实施例提供的服务器200；
第二实施例提供的车辆300。
在本实施例中，车辆定位***400可以是共享自行车定位***、共享机动车辆定位***等***。
在一个例子中，车辆定位***400的硬件配置可以如图1所示的车辆***100。车辆定位***400还可以包括其他设备，例如，如图1所示的客户端2000。
以下将以车辆***100是共享自行车***为例，说明本实施例中的车辆定位***400实施的车辆定位方法。
在该共享自行车***中，每辆共享自行车上设置有智能车锁，该智能车锁支持蓝牙通信，并且该智能车锁中设置有GPS模块可以获取共享自行车的位置数据；
对于作为目标车辆300的共享自行车，该共享自行车在用户结束用车被关锁时，可以将通过车锁接收的蓝牙信号确定在蓝牙通信距离范围(通常为10米左右)的相邻车辆的车辆标识、以及自身的GPS获取的位置数据都发送给服务器200，服务器200获取目标车辆300的位置数据并根据相邻车辆的车辆标识查询得到相邻车辆的位置数据后，得到位置样本集合；
服务器200通过第一实施例中提供的车辆定位方法，确定位置样本集合中存在的异常位置样本并过滤得到校准样本集合，根据将异常位置样本过滤后的校准样本集合确定目标车辆的校准位置数据，将车辆的位置数据误差缩小到十米级别，极大提高车辆的定位精度，相应提升车辆管理效率以及用户的用车体验。
本发明可以是***、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。
这里参照根据本发明实施例的方法、装置(***)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。对于本领域技术人员来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本发明的范围由所附权利要求来限定。

Claims (13)

1.一种车辆定位方法，其中，通过服务器实施，包括：
获取目标车辆的原始位置数据以及所述目标车辆的相邻车辆的原始位置数据，以所获取的每份所述原始位置数据作为一份位置样本，得到包括多份所述位置样本的位置样本集合；
确定所述位置样本集合中存在异常的所述位置样本，将所述存在异常的所述位置样本从所述位置样本集合中过滤，得到校准样本集合；
根据所述校准样本集合，确定所述目标车辆的校准位置数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，还包括：
将所述目标车辆的校准位置数据，设置为所述目标车辆的相邻车辆的校准位置数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述获取所述目标车辆的相邻车辆的原始位置数据之前，还包括：
根据所述目标车辆在结束使用时接收的近距离无线通信信号，确定所述目标车辆的相邻车辆。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述位置样本集合中存在异常的所述位置样本的步骤包括：
从所述位置样本集合选取多份候选位置样本；
获取所述多份候选位置样本的样本均值，作为中心位置样本；
根据多份所述候选位置样本、所述中心位置样本，确定所述位置样本集合中存在异常的所述位置样本。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述从所述位置样本集合选取多份候选位置样本的步骤包括：
获取所述位置样本集合中每份所述位置样本与所述位置样本集合的样本均值之间的样本距离；
选取所述样本距离的升序排序的次序在预设的次序范围内的所述位置样本，作为所述候选位置样本。
6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述候选位置样本、所述中心位置样本，确定所述位置样本集合中存在异常的所述位置样本的步骤包括：
根据多份所述候选位置样本、所述中心位置样本，确定样本距离阈值；
获取所述位置样本集合中的每份所述位置样本与所述中心位置样本之间的样本距离；
将所述样本距离大于所述样本距离阈值的所述位置样本，确定为所述存在异常的位置样本。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据多份所述候选位置样本、所述中心位置样本，确定样本距离阈值的步骤包括：
获取每份所述候选位置样本与所述中心位置样本之间的样本距离；
获取所述候选位置样本与所述中心位置样本的样本距离的最大值，作为所述样本距离阈值。
8.根据权利要求5-7任意一项所述的方法，其中，所述获取样本距离的步骤包括：
根据与所述样本距离对应的目标样本和样本均值，构建对应的样本差向量以及样本矩阵；
根据所述样本差向量以及所述样本矩阵，确定所述样本距离。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述校准样本集合，确定所述目标车辆的校准位置数据的步骤包括：
获取所述校准样本集合的样本均值，作为所述目标车辆的校准位置数据。
10.一种车辆定位方法，其中，通过车辆实施，包括：
获取自身的原始位置数据，发送至服务器，以供所述服务器根据所述位置数据，实施如权利要求1-9所述的任意一项的车辆定位方法；
以及，
在自身结束使用时，收集所接收的近距离无线通信信号，以供所述服务器确定车辆自身的相邻车辆。
11.一种服务器，其中，包括：
存储器，用于存储可执行的指令；
处理器，用于根据可执行的指令的控制，运行所述服务器执行如权利要求1-9任意一项所述的车辆定位方法。
12.一种车辆，其中，包括：
存储器，用于存储可执行的指令；
处理器，用于根据可执行的指令的控制，运行所述车辆执行如权利要求10所述的车辆定位方法。
13.一种车辆定位***，包括：
如权利要求11的服务器；
以及如权利要求12的车辆。
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