CN112504265B - 一种用于室内车辆地磁匹配定位的地磁基准库构建方法 - Google Patents

一种用于室内车辆地磁匹配定位的地磁基准库构建方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112504265B
CN112504265B CN202011277213.0A CN202011277213A CN112504265B CN 112504265 B CN112504265 B CN 112504265B CN 202011277213 A CN202011277213 A CN 202011277213A CN 112504265 B CN112504265 B CN 112504265B
Authority
CN
China
Prior art keywords
geomagnetic
indoor
reference point
path
vehicle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011277213.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112504265A (zh
Inventor
李雯
陆一
魏东岩
纪新春
谢超
袁洪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Aerospace Information Research Institute of CAS
Original Assignee
Aerospace Information Research Institute of CAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Aerospace Information Research Institute of CAS filed Critical Aerospace Information Research Institute of CAS
Priority to CN202011277213.0A priority Critical patent/CN112504265B/zh
Publication of CN112504265A publication Critical patent/CN112504265A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112504265B publication Critical patent/CN112504265B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/04Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by terrestrial means
    • G01C21/08Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by terrestrial means involving use of the magnetic field of the earth
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20Instruments for performing navigational calculations
    • G01C21/206Instruments for performing navigational calculations specially adapted for indoor navigation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/18Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本公开的用于室内车辆地磁匹配定位的地磁基准库构建方法,通过提取室内车辆道路的行车路径弧,根据行车路径弧构建室内车辆路径图;根据室内车辆路径图生成地磁基准库中的空间参考点,计算空间参考点的位置坐标和方位角;训练空间参考点的磁场强度和高程值;依据路径弧划分和路径间的拓扑连接关系组织空间参考点数据并构建地磁数据库;将实时测量的室内车辆行驶过程中的地磁强度序列和地磁数据库的地磁强度序列进行匹配,估计室内车辆的位置坐标,实现车辆在室内的地磁匹配定位。能够在无室内基站或信源设备辅助下,构建室内车辆道路的地磁基准库,实现车辆在室内的米级精度定位,成本低、无辐射且定位误差小,广泛应用于室内、地下停车场等场景。

Description

一种用于室内车辆地磁匹配定位的地磁基准库构建方法
技术领域
本公开属于室内定位技术领域,特别是涉及到一种室内车辆的地磁匹配定位方法。
背景技术
车辆是人们日常交通的重要载体,车辆导航、路径规划等位置服务对车辆使用者来说已经变得不可或缺;随着城市化发展和机动车数量的增长,室内及地下停车场越来越普及,其规模也越来越大,室内停车场车辆导航、路径规划等位置服务需求越来越强烈。在大多数的室外场景下,依赖GPS、北斗等卫星导航***(Global Navigation SatelliteSystem,GNSS)就能够实现米级精度定位,从而满足车辆导航等位置服务的需求;但在室内、地下等环境中,卫星导航信号受阻,无法有效定位,因此,如何实现车辆在室内的定位问题,是室内车辆位置服务的首要任务。
目前,适用于室内车辆定位解决方案中,WiFi、超宽带等基于几何测距原理的无线信号定位技术,在开阔室内环境下有着较高的定位精度,但需要预先布设信标,且在复杂室内面临非视距和多径难题。惯性导航***(Inertial Navigation System,INS)和航位推算***(Dead Reckoning,DR)等基于运动传感器的惯性推算技术,具有较强的自主性,但具有误差累积的特点,长时间在室内工作时定位精度会随时间发散。此外,基于地图、路标、磁场等室内地理特征的匹配定位技术,也是解决室内车辆定位的有效技术途径。
地磁匹配定位技术,借助地表和建筑物自身的固有磁场,利用磁场沿空间梯度变化、且不随时间改变的特点,通过磁场特征匹配,实现车辆的准确定位;该方法不需要大量基站与信源设备的辅助,无辐射、成本低、误差不随时间累积、定位效果较好,是解决室内车辆定位的有效手段之一。
室内车辆地磁匹配定位的实现主要包括两个过程:离线阶段,沿道路采集和构建地磁场特征基准库,即对室内车辆行驶区域的磁场及其空间坐标进行标定,存储在数据库中;在线阶段,将车辆行驶过程中实时采集的地磁场特征与基准库进行比对,以磁场最佳匹配位置作为车辆的定位结果。现有的地磁场模型主要是大尺度的全球或区域磁场模型,无法适用于小尺度的室内地磁场特征获取和匹配定位,因此,需要针对室内环境特点,构建一种符合车辆行驶习惯且能够满足米级定位需求的室内地磁基准库标定方法,从而满足车辆在室内的地磁匹配定位技术实现。
发明内容
有鉴于此,本公开提出了一种用于室内车辆地磁匹配定位的地磁基准库构建方法,能够在无需借助室内基站或信源设备辅助下,构建室内车辆道路的地磁基准库(室内车辆地磁定位基准库),实现车辆室内的米级精度定位,成本低、无辐射且定位误差不随时间累积,广泛应用于室内、地下停车场等场景。
根据本公开的一方面,提出了一种用于室内车辆地磁匹配定位的地磁基准库构建方法,所述方法包括:
提取室内车辆道路的行车路径弧,根据所述行车路径弧构建室内车辆路径图;
根据所述室内车辆路径图生成地磁基准库中的空间参考点,并计算所述空间参考点的位置坐标和方位角;
训练所述空间参考点的磁场强度和高程值;
基于所述空间参考点的位置坐标、方位角、磁场强度和高程值,依据室内车辆路径连接关系构建室内车辆道路的地磁数据库;
将实时测量的室内车辆行驶过程中的地磁强度序列和地磁数据库的地磁强度序列进行匹配,估计得到室内车辆的位置坐标、方位角和高程值,实现车辆在室内的地磁匹配定位。
在一种可能的实现方式中,所述室内车辆路径图包括:连续路径区域和转弯区域;
其中,所述连续路径区域采用室内车辆道路的中心线作为行车路径弧;
所述转弯区域,采用表征不同转弯方向的多条曲线作为行车路径弧。
在一种可能的实现方式中,所述行车路径弧的数据表达式为:
{ID,{(xi,yi)node,i=1,2,...,I},Type,Fdir,Fturn},
其中,ID表示行车路径的唯一标识号;(xi,yi)node为行车路径中的第i个路径节点坐标,I表示行车路径中节点的总数量;Type表示行车路径的类型,Fdir为行车路径路径的方向标识,Fturn为行车路径路径形状标识。
4、根据权利要求1所述的地磁匹配定位方法,其特征在于,根据所述室内车辆路径图生成地磁基准库中的空间参考点,包括:
按照预设间距在所述室内车辆路径的两个相邻节点之间等间距设定地磁基准库中的空间参考点,空间参考点的总数量M为:
Figure BDA0002779485600000031
其中,(xR1,yR1)和(xR2,yR2)分别为室内车辆路径两个相邻节点的坐标,且(xR1,yR1)为室内车辆路径的起始节点,(xR2,yR2)为室内车辆路径的终点节点,L为两个相邻节点之间的距离,Δd为两个相邻空间参考点预设间距;
其中,地磁基准库中的空间参考点的顺序用来表征室内车辆路径的方向。
在一种可能的实现方式中,计算空间参考点的位置坐标和方位角包括:
空间参考点的位置坐标(xm,ym)为:
Figure BDA0002779485600000041
Figure BDA0002779485600000042
其中,m为1,2,…[M];
室内车辆路径的第i个空间参考点的方位角αAB为:
Figure BDA0002779485600000043
Figure BDA0002779485600000044
其中,空间参考点A和B分别为第i的空间参考点的两个相邻的空间参考点,空间参考点A的坐标为(xA,yA),空间参考点B的坐标为(xB,yB),RAB为空间参考点A和B连线的象限角。
在一种可能的实现方式中,对所述空间参考点进行优化处理,如果相邻的两个空间参考点距离不满足设定阈值时,将室内车辆路径方向的后一空间参考点删掉;
利用均值平滑处理方法对空间参考点的方位角进行优化处理。
在一种可能的实现方式中,训练所述空间参考点的磁场强度和高程值,包括:
利用磁传感器采集数据采集点的磁场强度数据和高精度位置基准设备采集数据采集点的高程值数据、位置数据和航向数据,修正所述数据采集点的磁场强度数据的零偏,得到所述路径空间参考点的训练数据;
根据所述空间参考点的位置和方位角临近原则,筛选每个空间参考点所对应的训练数据点,所述训练数据点的磁场强度数据和高程值数据的均值为所述空间参考点的磁场强度和高程值。
在一种可能的实现方式中,根据所述空间参考点的位置和方位角临近原则,筛选每个空间参考点所对应的训练数据点,所述训练数据点的磁场强度数据和高程值数据的均值为所述空间参考点的磁场强度和高程值,包括:
从所述训练数据点中将位于以待计算空间参考点(xr,yr)为中心,粗筛选阈值T为半径的范围内的空间参考点筛选出来,得到粗筛选训练数据;
设定细筛选方位角偏离阈值T_a,细筛选距离偏离阈值T_d,计算粗筛选候选训练数据点中的所有空间参考点相对于待计算空间参考点(xr,yr)的方位角偏离值delta_a和距离偏离值delta_d;
当候选数据点相对于待计算空间参考点(xr,yr)的方位角偏离值delta_a小于细筛选方位角偏离阈值T_a,且所述空间参考点相对于待计算空间参考点(xr,yr)的距离偏离值delta_d小于细筛选距离偏离值T_d时,筛选所述空间参考点为细筛选训练数据;
计算所述细筛选训练数据点的磁场强度和高程值的均值,所述磁场强度和高程值的均值分别为待计算空间参考点(xr,yr)的磁场强度和高程值。
在一种可能的实现方式中,地磁基准库包括:路段数据表、路段概要信息表和路段连接关系表;
其中,路段数据表的字段包括:路段编号、参考点序号、位置坐标、地磁强度和方位角,用于顺序存储所述室内车辆路径的空间参考点;
路段概要信息表的字段包括:路段编号、路段长度、路段中心空间参考点位置坐标、路段中心空间参考点方位角和路段类型,用于存储室内车辆路径的各个路段的概要信息;
路段连接关系表的字段包括:路段编号、连接路段序号i,用于存储与该编号路段末端顺序连接的路段编号,其中,1≤i≤6。
在一种可能的实现方式中,将实时测量的室内车辆行驶过程中的地磁强度序列和地磁数据库的地磁强度序列进行匹配,估计得到室内车辆的位置坐标包括:
设定匹配窗口长度为W,初始定位坐标XS和初始方位角YS,路口判断阈值T;
计算初始点位坐标XS及初始方位角YS与所述路段概要信息表中各个路段中心空间参考点位置坐标及路段中心空间参考点方位角之间的偏差值,选择偏差量最小的路段为当前基准路段,获取当前基准路段所对应的路段数据表中存储的空间参考点数据;
将室内车辆的磁传感器实时采集的地磁强度数据,借助里程信息将其按照等里程间距Δd进行重新采样,得到实时采集的地磁强度数据格点序列,并判断当前累计的格点序列长度是否达到设定匹配窗口长度W;
当累计的格点序列长度达到设定匹配窗口长度为W时,将实时采集地磁强度数据序列与当前基准库数据中的地磁强度进行互相关计算,选择互相关系数为最大值时空间参考点的位置坐标和高程值,作为室内车辆的地磁匹配定位结果。
本公开的室内车辆地磁匹配定位的地磁基准库构建方法,通过提取室内车辆道路的行车路径弧,根据所述行车路径弧构建室内车辆路径图;根据所述室内车辆路径图生成地磁基准库中的空间参考点,并计算所述空间参考点的位置坐标和方位角;训练所述空间参考点的磁场强度和高程值;所述空间参考点的位置坐标、方位角、磁场强度和高程值依据室内车辆路径连接关系构建室内车辆道路的地磁数据库;将实时测量的室内车辆行驶过程中的地磁强度序列和地磁基准库的地磁强度序列进行匹配,估计室内车辆的位置坐标,实现车辆在室内的地磁匹配定位。能够在无需借助室内基站或信源设备辅助下,构建室内车辆道路的地磁基准库(室内车辆地磁定位基准库),实现车辆室内的米级精度定位,成本低、无辐射且定位误差不随时间累积,广泛应用于室内、室内停车场等场景。
根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明,本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面,并且用于解释本公开的原理。
图1示出了根据本公开一实施例的室内车辆地磁匹配定位的地磁基准库构建方法流程图;
图2a示出了根据本公开一实施例的室内停车场的车辆行驶环境示意图;
图2b示出了根据本公开一实施例的室内停车场的车辆行驶路径图;
图3示出了根据本公开一实施例的室内停车场的车辆行驶路径空间参考点坐标图;
图4示出了根据本公开一实施例的步骤S3的流程示意图;
图5示出了根据本公开一实施例的步骤S31的流程示意图;
图6示出了根据本公开一实施例的步骤S5的流程示意图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面,但是除非特别指出,不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
另外,为了更好的说明本公开,在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解,没有某些具体细节,本公开同样可以实施。在一些实例中,对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述,以便于凸显本公开的主旨。
图1示出了根据本公开一实施例的室内车辆地磁匹配定位的地磁基准库构建方法流程图。该方法可以应用于实现室内、地下停车场等室内环境下的车辆地磁匹配定位,下面以室内停车场为例进行说明。如图1所示,该方法可以包括:
步骤S1:提取室内车辆道路的行车路径弧,根据所述行车路径弧构建室内车辆路径图。
室内停车场中的行车道是车辆在室内行驶的主要区域,可以通过提取室内行车道的中心线构建车辆在室内的行车路径图,并以此为基础生成室内地磁基准库的参考坐标。
图2a示出了根据本公开一实施例的室内停车场的车辆行驶环境示意图;图2b示出了根据本公开一实施例的室内停车场的车辆行驶路径图。
在一示例中,如图2a所示,室内停车场的车辆行驶路径可以包括:连续路径区域和转弯区域;其中,所述连续路径区域可以采用室内车辆道路的中心线作为行车路径弧;转弯区域可以采用表征不同转弯方向的多条曲线作为行车路径弧。
为了更加贴近车辆的行驶习惯,室内车辆路径图可以按照连续路径区域和转弯区域两种类型进行描述。其中,如图2a所示,连续路径区域一般为车辆的主要行驶路径,可以包括停车场的出入口和主要行车通道等,如图2b中的黑色圆点连线,连续路径区域采用室内车辆道路的中心线作为行车路径弧。
如图2a所示,转弯区域一般为多条道路交汇的区域,如图2b中的黑色方形连线。转弯区域的轨迹通常是一条非直角的曲线,车辆转弯时测量的车辆三轴磁场强度值变化显著,因此将转弯区域细分为左转、右转和直行三种情形的曲线来作为转弯区域的行车路径弧。
在一示例中,室内车辆路径图的每条行车路径弧的数据表达式为:
{ID,{(xi,yi)node,i=1,2,...,I},Type,Fdir,Fturn},
其中,ID表示行车路径的唯一标识号;(xi,yi)node为行车路径中的第i个路径节点坐标,I表示行车路径中节点的总数量;Type表示行车路径的类型,Type为0表示行车路径为连续路径区域,Type为1表示行车路径为转弯区域;Fdir为行车路径的方向标识,Fdir为0表示行车路径为双向,Fdir为1表示行车路径为沿节点顺序正向,Fdir为2表示行车路径为沿节点顺序反向;Fturn为行车路径路径形状标识,Fturn为1表示行车路径为曲线路径,Fturn为0表示行车路径为直线路径。
直线路径的行车路径弧可以用两个节点坐标进行描述,曲线路径的行车路径弧可以用多个节点坐标来描述。节点越多,对行车路径形状描绘的越准确。对于双向行驶的行车路径,可以通过Fdir进行标识,生成沿两个行车方向的两组路径空间参考点。根据路径空间参考点提取原则,得到图2a的地下车库的车辆行驶路径图(如图2b所示)。
构建地下车库车辆的地磁基准库中采用如图2b所示的地下车库车辆行驶路径图模型。地磁匹配定位可以采用地下车库车辆行驶路径的历史轨迹上的磁场变化特征进行匹配定位,地磁基准库构建时参考车辆行驶路径越贴近真实车辆行驶轨迹,定位结果越准确,尤其是转弯区域。行驶车辆的三轴磁场的测量与当前车辆方向密切相关,可以通过转弯区域的行车路径弧的设计和路径方向的标识,能够在地磁基准库中更加准确的标定不同行驶方向上的磁场特征。
步骤S2:根据所述室内车辆路径图生成地磁基准库中的空间参考点,并计算所述空间参考点的位置坐标和方位角。
在一示例中,根据所述室内车辆路径图生成地磁基准库中的空间参考点,可以包括:按照预设间距在所述室内车辆路径的两个相邻节点之间等间距设定地磁基准库中的空间参考点。
室内车辆路径两个相邻节点(xR1,yR1)和(xR2,yR2)之间生成的空间参考点数量为M,
Figure BDA0002779485600000101
其中,(xR1,yR1)和(xR2,yR2)分别为室内车辆路径两个相邻节点的坐标,且(xR1,yR1)为室内车辆路径的起始节点,(xR2,yR2)为室内车辆路径的终点节点,L为两个相邻节点之间的距离,Δd为两个相邻空间参考点预设间距;其中,地磁基准库中的空间参考点的顺序用来表征室内车辆路径的方向。
在一示例中,对所述空间参考点坐标进行优化处理,如果相邻的两个空间参考点距离不满足设定阈值时,将室内车辆路径方向的后一空间参考点删掉。
根据室内车辆路径图可以生成地磁基准库中的一系列空间参考点,但是由于室内车辆路径两个相邻节点间的距离L不一定是两个相邻空间参考点预设间距Δd的整数倍,室内车辆路径最后一位的空间参考点(x[M],y[M])和室内车辆路径末端的节点(xR2,yR2)之间的距离可能小于两个相邻空间参考点预设间距Δd,如果室内车辆路径最后一位的空间参考点(x[M],y[M])和室内车辆路径末端的节点(xR2,yR2)之间的距离与两个相邻空间参考点预设间距Δd相差较远时,则会引入室内车辆地磁匹配定位误差。
若室内行车路径中,相邻的两个空间参考点(xi,yi)和(xi+1,yi+1)之间的间距应满足:
Figure BDA0002779485600000102
在不满足该条件(设定阈值)时,删除空间参考点(xi+1,yi+1),同理,依次去掉不满足上述约束条件的空间参考点后,得到了优化后地磁基准库的空间参考点的集合,能够在基于地磁基准库的空间参考点进行室内车辆地磁匹配定位时,空间参考点间距被视为等间距来处理,降低室内车辆地磁匹配定位误差影响。上述仅仅是一个示例,约束条件不限于此,可以根据具体的行车路径要求采用相应的约束条件,在此不作限定。
如果空间参考点的位置坐标为(xm,ym),则:
Figure BDA0002779485600000111
其中,m为1,2,…[M]。
室内车辆路径的第i个空间参考点的方位角αAB为:
Figure BDA0002779485600000112
Figure BDA0002779485600000113
其中,空间参考点A和B分别为第i个空间参考点的前后两个相邻的空间参考点,空间参考点A的坐标为(xA,yA),空间参考点B的坐标为(xB,yB),RAB为空间参考点A和B连线的象限角。
在一示例中,利用均值平滑处理方法对空间参考点的方位角进行优化处理。
图3示出了根据本公开一实施例的室内停车场的车辆行驶路径空间参考点坐标图。
对于曲线区域的行车路径弧,行车路径弧的路径节点一般根据行车路径弧的主要走向来提取,考虑到处理效率和匹配精度需求,曲线区域转弯处的节点一般间隔3~5米,利用空间参考点间直线段计算的方位角,与实际车辆转弯时的航向平滑变化存在一定差距。可以通过均值平滑来对曲线区域的弧形路径上的空间参考点方位角进行优化。每个空间参考点的优化航向通过前后相邻空间参考点方位角的均值来计算,行车路径中的第i个空间参考点方位角优化结果如下:
Figure BDA0002779485600000114
得到图2b的空间参考点坐标如图3所示。
步骤S3:训练所述空间参考点的磁场强度和高程值。
图4示出了根据本公开一实施例的步骤S3的流程示意图。
在一示例中,如图4所示,训练所述空间参考点的磁场强度和高程值,可以包括:
步骤S31:利用磁传感器采集数据采集点的磁场强度数据和高精度位置基准设备采集数据采集点的高程值数据、位置数据和航向数据,修正所述采集数据的磁场强度数据的零偏,得到所述路径空间参考点的训练数据;
步骤S32:根据所述空间参考点的位置坐标和方位角临近原则,筛选每个空间参考点所对应的训练数据点,所述训练数据点的磁场强度数据和高程值数据的均值为所述空间参考点的磁场强度和高程值。
通过步骤S1和步骤S2分别得到了室内停车场中车辆地磁基准库的空间参考点的位置坐标和航向角,通过标定出每个数据采集点处对应的磁场强度即可得到地磁基准库。空间参考点的磁场强度可以通过车辆在室内停车场的地磁实测数据进行训练得到。室内停车场地图一般只能提供二维平面坐标信息,空间参考点处的高程值可以通过实测数据训练得到。
其中,地磁实测训练数据可以由车辆搭载高精度位置基准设备、三轴磁传感器在地下车库中实地采集得到,主要包括高精度位置坐标(经度、纬度和高程)、航向角、三轴磁场强度值、时间标识等。
高精度位置基准设备与磁传感器的测量频率不同,为了在车速不同时也能够获得空间均匀的训练数据点,需要对高精度位置基准设备与磁传感器采用统一的时间标识,可以通过线性插值的方法,将高精度位置基准提供的经度坐标、纬度坐标、高程值、航向角等,与磁传感器提供的三轴磁场强度值进行配对,并得到沿行车轨迹等距离间隔的训练数据点。
车辆三轴磁场强度测量值中易受载体磁场干扰和磁传感器测量零偏干扰,需要对训练数据点的三轴磁场强度测量值进行去干扰处理。
其中,载体磁场干扰,可以为与车辆行驶航向相关的固定偏移误差。磁传感器与车体固连,当车辆沿相同航向行驶时,获得的车辆三轴磁场强度的变化量是不变的,可以采集遍历行车路径图中所有行车路径和行车方向的空间均匀的训练数据,并在同一行车路径的不同行车方向上分别建立地磁参考点,进而规避车辆载体磁场干扰对基准库构建的影响。
磁传感器测量零偏,体现为与磁场测量轴相关的固定偏移误差。磁传感器在不同时间采集的训练数据,可能产生不同的三轴磁场零偏,导致每组训练数据的磁场测量值不一致。可以采用两组训练数据的空间交叠训练数据点(位置坐标和方位角相同的测量点),进行磁场零偏的一致化处理。可以通过位置坐标和航向交叠判断,筛选出两组训练数据中的空间交叠训练数据点,计算其中一组训练数据相对于另一组训练数据在上述空间交叠训练数据点上的三轴磁场测量值差,得到每个测量轴上的测量差的均值,最后利用该均值对其中一组训练数据的磁场测量值进行三轴零偏修正校准后,使其与另一组测量值具有一致的磁场测量零偏,得到了构建地磁基准库的最终训练数据。
得到了构建地磁基准库的最终训练数据后,基于地磁基准库的空间参考点集合和遍历所有路径的最终训练数据集合,可以根据位置坐标、方位角邻近原则,筛选出每个空间参考点对应的候选训练数据集,候选训练数据磁场强度和高程测量值的均值,即为该空间参考点上的磁场强度和高程标定值。
空间参考点候选训练数据的筛选可以分为粗筛选和细筛选两步,粗筛选过程以空间参考点坐标为中心,按照坐标范围进行粗筛选。细筛选可以采用逐步扩大筛选范围的方式来寻找距离空间参考点最近的训练数据。当在较大空间范围上对粗筛选后的训练数据求均值时,会使得该范围上地磁强度的变化特征受到平滑,降低地磁空间变化特征的显著程度,不利于后续室内车辆地磁匹配定位,可以通过细筛选的方式寻找距离空间参考点最近的训练数据。
图5示出了根据本公开一实施例的步骤S31的流程示意图。
其中,如图5所示,筛选空间参考点候选训练数据的具体过程如下:
步骤S321:从所述训练数据点中将位于以待计算空间参考点(xr,yr)为中心,粗筛选阈值T为半径的范围内的空间参考点筛选出来,得到粗筛选训练数据;
步骤S322:设定细筛选方位角偏离阈值T_a,细筛选距离偏离阈值T_d,计算粗筛选候选训练数据点相对于待计算空间参考点(xr,yr)的方位角偏离值delta_a和距离偏离值delta_d;
步骤S323:当训练数据点相对于待计算空间参考点(xr,yr)的方位角偏离值delta_a小于细筛选方位角偏离阈值T_a,且所述训练数据点相对于待计算空间参考点(xr,yr)的距离偏离值delta_d小于细筛选距离偏离阈值T_d时,筛选所述空间参考点为细筛选训练数据;否则,将距离偏离阈值T_d进行逐步放大,直到存在能够满足该阈值条件的训练数据点。
步骤S324:计算所述细筛选训练数据点的磁场强度和高程值的均值,所述磁场强度和高程值的均值分别为待计算空间参考点(xr,yr)的磁场强度和高程值。
例如,考虑到室内停车场场景中的路宽、空间参考点间距、训练数据空间密度等因素,可以设定粗筛选阈值T为10米,细筛选方位偏离阈值T_a为15°,细筛选距离偏离阈值T_d为1米,递增步长为1米。这是其中一个示例,可以根据室内场景中的路宽、空间参考点间距、训练数据空间密度等因素的具体情况设定各个阈值的值,在此不作一一限定。
步骤S4:基于所述空间参考点的位置坐标、方位角、磁场强度和高程值,依据室内车辆路径连接关系构建室内车辆道路的地磁数据库。
将上述得到的地磁空间参考点按行车路径关系进行重新组织,得到最终的室内停车场的地磁数据库。
其中,地磁数据库中可以按照路段数据表、路段概要信息表和路段连接关系表三类表格进行地磁空间参考点数据存储。其中,路段也可以称为路径或行车路径。
在一示例中,地磁数据库可以包括:路段数据表、路段概要信息表和路段连接关系表;
其中,路段数据表的字段包括:路段编号、位置坐标(经度、纬度、高程值)、地磁强度(地磁强度X分量、地磁强度Y分量、地磁强度Z分量)和方位角,用于顺序存储所述室内车辆路径的空间参考点。路段数据表的字段还可以包括参考点序号、路段编号等,路段编号无顺序要求,从1开始递增即可,每条路段(行车路径)具有唯一的编号,以便于识别。
路段概要信息表的字段包括:路段编号、路段长度、路段中心空间参考点位置坐标(经度、纬度、高程值)、路段中心空间参考点方位角和路段类型(连续路段区域为0,转弯区域为1),用于存储室内车辆路径的各个路段的概要信息;
路段连接关系表的字段包括:路段编号、连接路段序号i,用于存储与该编号路段末端顺序连接的路段编号,其中,1≤i≤6,即i=1、2、3、4、5、6,支持六个末端连接路段。例如,连接路段包括连接路段1、连接路段2、连接路段3、连接路段4、连接路段5(备份)、连接路段6(备份)。六个连接路段字段里存储与该路段末端顺序连接的路段编号。举例来说,与连接路段A末端连接的连接路段B的判断条件为:连接路段B上存在空间参考点b,与连接路段A末尾空间参考点a的距离偏离值小于阈值T1,且空间参考点b点位于连接路段B的起始位置。阈值T1可以根据空间参考点间距和地下车库中转弯区域的大小进行设定,例如可以采用1米空间参考点间距,转弯区域的路段长度为10~15米,则阈值T设定为5米进行连接路段的连接关系的判断,上述参数的设定仅仅是一个示例,在此不做限定。
步骤S5:将实时测量的室内车辆行驶过程中的地磁强度序列和地磁数据库的地磁强度序列进行匹配,估计室内车辆的位置坐标和方位角,实现车辆在室内的地磁匹配定位。
通过上述步骤,可以得到室内停车场沿各个行车路径的磁场强度(地磁强度)信息,并将其记录在地磁基准库中;地磁定位阶段,将车辆行驶过程中沿行车路径实时测量到的磁场强度序列与地磁基准库中行车路径上的磁场强度序列进行匹配,能够对室内车辆当前位置坐标和方位角进行估计。
图6示出了根据本公开一实施例的步骤S5的流程示意图。
在一实例中,如图6所示,将实时测量的室内车辆行驶过程中的地磁强度序列和地磁基准库的地磁强度序列进行匹配,估计得到室内车辆的位置坐标可以包括:
步骤S51:设定匹配窗口长度为W,初始定位坐标XS和初始方位角YS,路口判断阈值T。
其中,当车辆由室内停车场外(室外GPS可用环境)进入室内停车场时,初始定位坐标XS可以从卫星导航定位获得。当车辆由室内停车场为初始位置时,初始定位坐标XS可通过车辆行车路径历史值、人为设定或其他室内定位手段获得。
步骤S52:计算初始定位坐标XS及初始方位角YS与所述路段概要信息表中各个路段中心空间参考点位置坐标及路段中心空间参考点方位角之间的偏差值,选择偏差量最小的路段为当前基准路段,获取当前基准路段所对应的路段数据表中存储的空间参考点数据。
步骤S53:将室内车辆的磁传感器实时采集的地磁强度数据,借助里程信息将其按照等里程间距Δd进行重新采样,得到实时采集的地磁强度数据格点序列,并判断当前累计的格点序列长度是否达到设定匹配窗口长度W;
其中,可以借助车辆行车路径数据,通过线性插值,计算室内车辆磁传感器采集的三轴地磁强度数据划分为等间隔上的地磁强度数据序列(间隔距离与地磁基准库中的空间参考点间距一致),判断实时地磁强度数据序列长度是否达到初始设定的匹配窗口长度值W。
步骤S54:当累计的格点序列长度达到设定匹配窗口长度W时,将实时采集地磁强度数据序列与当前基准库数据中的地磁强度进行互相关计算,选择互相关系数为最大值时的空间参考点的位置坐标和高程值,作为室内车辆的地磁匹配定位结果。
其中,设定匹配窗口长度达到W时,将磁传感器实时采集的地磁磁场强度序列与当前地磁基准库中的磁场强度序列进行互相关计算,选择相关系数C为最大值时的空间参考点所对应的位置坐标和方位角,作为当前室内停车场车辆的地磁匹配定位结果。当存在多组地磁基准库时,对每组地磁基准库分别进行上述地磁匹配计算,选取所有计算结果中相关系数C为最大值时的空间参考点所对应的位置坐标和方位角,作为当前室内停车场车辆的地磁匹配定位结果,并记录相关系数C最大值时所在的行车路径(行车路段)为当前路径,保留当前路径所在的地磁基准库。
当判断地磁匹配定位结果与当前地磁基准库路段的行车路径末尾的距离大于路口判断阈值T时查询“路段连接关系表”,获得当前行车路段(行车路径)的后续连接路段,从“路段数据表”中读取连接路段对应的数据,拼接到当前地磁基准库末尾。当有多个连接路段时,拼接为多组地磁基准库,对多组地磁基准库同时进行相关系数计算,直到确定最佳匹配路段。
本公开的用于室内车辆地磁匹配定位的地磁基准库构建方法,通过提取室内车辆道路的行车路径弧,根据所述行车路径弧构建室内车辆路径图;根据所述室内车辆路径图生成地磁基准库中的空间参考点,并计算所述空间参考点的位置坐标和方位角;训练所述空间参考点的磁场强度和高程值;所述空间参考点的位置坐标、方位角、磁场强度和高程值依据室内车辆路径连接关系构建室内车辆道路的地磁数据库;将实时测量的室内车辆行驶过程中的地磁强度序列和地磁数据库的地磁强度序列进行匹配,估计室内车辆的位置坐标,实现车辆在室内车辆的地磁匹配定位。能够在无需借助室内基站或信源设备辅助下,构建室内车辆道路的地磁基准库(室内车辆地磁定位基准库),实现车辆室内的米级精度定位,成本低、无辐射且定位误差不随时间累积,能够广泛应用于室内、室内停车场等场景。
以上已经描述了本公开的各实施例,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。

Claims (6)

1.一种用于室内车辆地磁匹配定位的地磁基准库构建方法,其特征在于,所述方法包括:
提取室内车辆道路的行车路径弧,根据所述行车路径弧构建室内车辆路径图;
根据所述室内车辆路径图生成地磁基准库中的空间参考点,并计算所述空间参考点的位置坐标和方位角;
其中,按照预设间距在所述室内车辆路径的两个相邻节点之间等间距设定地磁基准库中的空间参考点,空间参考点的总数量M为:
Figure FDA0003928480410000011
Figure FDA0003928480410000012
其中,(xR1,yR1)和(xR2,yR2)分别为室内车辆路径两个相邻节点的坐标,且(xR1,yR1)为室内车辆路径的起始节点,(xR2,yR2)为室内车辆路径的终点节点,L为两个相邻节点之间的距离,Δd为两个相邻空间参考点预设间距;地磁基准库中的空间参考点的顺序用来表征室内车辆路径的方向;
空间参考点的位置坐标(xm,ym)为:
Figure FDA0003928480410000013
其中,m为1,2,…[M];
室内车辆路径的第i个空间参考点的方位角αAB为:
Figure FDA0003928480410000014
Figure FDA0003928480410000015
其中,空间参考点A和B分别为第i个 空间参考点的两个相邻的空间参考点,空间参考点A的坐标为(xA,yA),空间参考点B的坐标为(xB,yB),RAB为空间参考点A和B连线的象限角;
训练所述空间参考点的磁场强度和高程值,包括:
利用磁传感器采集数据采集点的磁场强度数据和高精度位置基准设备采集数据采集点的高程值数据、位置数据和航向数据,修正所述数据采集点的磁场强度数据的零偏,得到所述空间参考点的训练数据;
根据所述空间参考点的位置坐标和方位角临近原则,筛选每个空间参考点所对应的训练数据点,所述训练数据点的磁场强度数据和高程值数据的均值为所述空间参考点的磁场强度和高程值,包括:
从所述训练数据点中将位于以待计算空间参考点(xr,yr)为中心,粗筛选阈值T为半径的范围内的空间参考点筛选出来,得到粗筛选训练数据点;
设定细筛选方位角偏离阈值T_a,细筛选距离偏离阈值T_d,计算粗筛选候选训练数据点相对于待计算空间参考点(xr,yr)的方位角偏离值delta_a和距离偏离值delta_d;
当训练数据点相对于待计算空间参考点(xr,yr)的方位角偏离值delta_a小于细筛选方位角偏离阈值T_a,且所述训练数据点相对于待计算空间参考点(xr,yr)的距离偏离值delta_d小于细筛选距离偏离值T_d时,筛选所述空间参考点为细筛选训练数据点;
计算所述细筛选训练数据点的磁场强度和高程值的均值,所述磁场强度和高程值的均值分别为待计算空间参考点(xr,yr)的磁场强度和高程值;
基于所述空间参考点的位置坐标、方位角、磁场强度和高程值,依据室内车辆路径连接关系构建室内车辆道路的地磁数据库;
将实时测量的室内车辆行驶过程中的地磁强度序列和地磁数据库的地磁强度序列进行匹配,估计室内车辆的位置坐标和方位角,实现车辆在室内的地磁匹配定位。
2.根据权利要求1所述的地磁基准库构建方法,其特征在于,所述室内车辆路径图包括:连续路径区域和转弯区域;
其中,所述连续路径区域采用室内车辆道路的中心线作为行车路径弧;
所述转弯区域,采用表征不同转弯方向的多条曲线作为行车路径弧。
3.根据权利要求1所述的地磁基准库构建方法,其特征在于,所述行车路径弧的数据表达式为:{ID,{(xi,yi)node,i=1,2,...,I},Type,Fdir,Fturn},
其中,ID表示室内行车路径的唯一标识号;(xi,yi)node为行车路径中的第i个路径节点坐标,I表示行车路径中节点的总数量;Type表示行车路径的类型,Fdir为行车路径路径的方向标识,Fturn为行车路径路径形状标识。
4.根据权利要求1所述的地磁基准库构建方法,其特征在于,
对所述空间参考点进行优化处理,如果相邻的两个空间参考点距离不满足设定阈值时,将室内车辆路径方向的后一空间参考点删掉;
利用均值平滑处理方法对空间参考点的方位角进行优化处理。
5.根据权利要求1所述的地磁基准库构建方法,其特征在于,地磁基准库包括:路段数据表、路段概要信息表和路段连接关系表;
其中,路段数据表的字段包括:路段编号、位置坐标、地磁强度和方位角,用于顺序存储所述室内车辆路径的空间参考点;
路段概要信息表的字段包括:路段编号、路段长度、路段中心空间参考点位置坐标、路段中心空间参考点方位角和路段类型,用于存储室内车辆路径的各个路段的概要信息;
路段连接关系表的字段包括:路段编号、连接路段序号i,用于存储与该编号路段末端顺序连接的路段编号,其中,1≤i≤6。
6.根据权利要求5所述的地磁基准库构建方法,其特征在于,将实时测量的室内车辆行驶过程中的地磁强度序列和地磁数据库的地磁强度序列进行匹配,估计得到室内车辆的位置坐标包括:
设定匹配窗口长度为W,初始定位坐标XS和初始方位角YS,路口判断阈值T;
计算初始定位坐标XS及初始方位角YS与所述路段概要信息表中各个路段中心空间参考点位置坐标及路段中心空间参考点方位角之间的偏差值,选择偏差量最小的路段为当前基准路段,获取当前基准路段所对应的路段数据表中存储的空间参考点数据;
将室内车辆的磁传感器实时采集的地磁强度数据,借助里程信息将其按照等里程间距Δd进行重新采样,得到实时采集的地磁强度数据格点序列,并判断当前累计的格点序列长度是否达到设定匹配窗口长度W;
当累计的格点序列长度达到设定匹配窗口长度W时,将实时采集地磁强度数据序列与当前基准库数据中的地磁强度进行互相关计算,选择互相关系数为最大值时的空间参考点的位置坐标和高程值,作为室内车辆的地磁匹配定位结果。
CN202011277213.0A 2020-11-16 2020-11-16 一种用于室内车辆地磁匹配定位的地磁基准库构建方法 Active CN112504265B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011277213.0A CN112504265B (zh) 2020-11-16 2020-11-16 一种用于室内车辆地磁匹配定位的地磁基准库构建方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011277213.0A CN112504265B (zh) 2020-11-16 2020-11-16 一种用于室内车辆地磁匹配定位的地磁基准库构建方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112504265A CN112504265A (zh) 2021-03-16
CN112504265B true CN112504265B (zh) 2023-02-28

Family

ID=74957991

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011277213.0A Active CN112504265B (zh) 2020-11-16 2020-11-16 一种用于室内车辆地磁匹配定位的地磁基准库构建方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112504265B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113029130B (zh) * 2021-05-27 2021-08-27 腾讯科技(深圳)有限公司 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
DE102021119025A1 (de) 2021-07-22 2023-01-26 Cariad Se Verfahren und System zum Bestimmen einer Position innerhalb eines Parkhauses
CN113741434B (zh) * 2021-08-18 2024-02-02 佛山市兴颂机器人科技有限公司 一种基于磁导航的岔路口行驶控制方法及***

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5793310A (en) * 1994-02-04 1998-08-11 Nissan Motor Co., Ltd. Portable or vehicular navigating apparatus and method capable of displaying bird's eye view
JP2011007736A (ja) * 2009-06-29 2011-01-13 Casio Computer Co Ltd 測位装置、測位方法およびプログラム
CN105547301A (zh) * 2016-02-25 2016-05-04 华南理工大学 基于地磁的室内地图构建方法与装置
CN106092095A (zh) * 2016-05-31 2016-11-09 天津大学 一种地磁修正惯导的智能手机用户室内定位方法
CN106370189A (zh) * 2016-12-02 2017-02-01 华中科技大学 一种基于多传感器融合的室内导航装置及方法
CN107883950A (zh) * 2017-11-03 2018-04-06 深圳市沃特沃德股份有限公司 停车场导航方法、装置和***
CN108519084A (zh) * 2018-02-02 2018-09-11 中国科学院光电研究院 一种行人航位推算辅助的行人地磁定位方法及***
CN109642798A (zh) * 2016-08-30 2019-04-16 爱知制钢株式会社 车辆用的学习***及学习方法
CN110081888A (zh) * 2019-05-15 2019-08-02 华南师范大学 一种基于可信度的惯导和地磁融合的室内定位算法
CN110100150A (zh) * 2017-02-10 2019-08-06 香港科技大学 利用地磁场的有效室内定位
CN110426031A (zh) * 2019-06-19 2019-11-08 中国矿业大学 基于bp神经网络与普氏分析的室内地磁定位方法
CN111121758A (zh) * 2019-08-29 2020-05-08 西安电子科技大学 室内磁地图的快速建模与可信定位方法

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5793310A (en) * 1994-02-04 1998-08-11 Nissan Motor Co., Ltd. Portable or vehicular navigating apparatus and method capable of displaying bird's eye view
JP2011007736A (ja) * 2009-06-29 2011-01-13 Casio Computer Co Ltd 測位装置、測位方法およびプログラム
CN105547301A (zh) * 2016-02-25 2016-05-04 华南理工大学 基于地磁的室内地图构建方法与装置
CN106092095A (zh) * 2016-05-31 2016-11-09 天津大学 一种地磁修正惯导的智能手机用户室内定位方法
CN109642798A (zh) * 2016-08-30 2019-04-16 爱知制钢株式会社 车辆用的学习***及学习方法
CN106370189A (zh) * 2016-12-02 2017-02-01 华中科技大学 一种基于多传感器融合的室内导航装置及方法
CN110100150A (zh) * 2017-02-10 2019-08-06 香港科技大学 利用地磁场的有效室内定位
CN107883950A (zh) * 2017-11-03 2018-04-06 深圳市沃特沃德股份有限公司 停车场导航方法、装置和***
CN108519084A (zh) * 2018-02-02 2018-09-11 中国科学院光电研究院 一种行人航位推算辅助的行人地磁定位方法及***
CN110081888A (zh) * 2019-05-15 2019-08-02 华南师范大学 一种基于可信度的惯导和地磁融合的室内定位算法
CN110426031A (zh) * 2019-06-19 2019-11-08 中国矿业大学 基于bp神经网络与普氏分析的室内地磁定位方法
CN111121758A (zh) * 2019-08-29 2020-05-08 西安电子科技大学 室内磁地图的快速建模与可信定位方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
地磁室内定位基准图数据采集***设计;黄鹤 等;《测绘通报》;20170228;54-59 *
基于异构特征信息匹配的车辆自主定位方法研究;李雯 等;《导航定位与授时》;20190531;第6卷(第3期);75-81 *
基于深度学习的室内定位***设计与实现;王林琳 等;《国外电子测量技术》;20200430;第39卷(第4期);138-143 *
基于集成学习与BP神经网络的室内地磁定位算法;汪振 等;《阜阳师范学院学报(自然科学版)》;20200331;第37卷(第1期);58-63 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112504265A (zh) 2021-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112504265B (zh) 一种用于室内车辆地磁匹配定位的地磁基准库构建方法
Ochieng et al. Map-matching in complex urban road networks
Schroedl et al. Mining GPS traces for map refinement
CN108534779B (zh) 一种基于轨迹纠正和指纹改进的室内定位地图构建方法
KR102110813B1 (ko) 무선 환경 변화에 강인한 slam 방법 및 장치
CN108519084B (zh) 一种行人航位推算辅助的行人地磁定位方法及***
CN108645420B (zh) 一种基于差分导航的自动驾驶车辆多路径地图的创建方法
CN106997666B (zh) 一种利用手机信令数据位置切换获取交通流速度的方法
CN105044668A (zh) 一种基于多传感器装置的wifi指纹数据库构建方法
CN106597363A (zh) 一种室内wlan环境下的行人定位方法
JP2015004814A (ja) レーン地図生成装置及びプログラム
CN103379619A (zh) 一种定位方法和***
CN104796866A (zh) 室内定位方法和装置
KR20180071400A (ko) 랜드마크 위치 결정
US11704897B2 (en) Lane count estimation
CN110441760B (zh) 一种基于先验地形图的大范围海底地形图拓展构图方法
CN108592903B (zh) 一种基于路网地磁基准库的车辆地磁匹配定位方法
Cruz et al. MagLand: Magnetic landmarks for road vehicle localization
CN115265557B (zh) 一种地图匹配定位及偏离线路判定方法
CN107907134A (zh) 一种里程信息辅助地磁匹配的车辆定位***与方法
CN109934889A (zh) 一种基于线性排序的道路中心线确定方法
CN102184636B (zh) 基于浮动车技术的道路拓宽识别方法
CN108482428B (zh) 一种基于曲率数组相关性的列车定位方法
CN114690231A (zh) 车辆定位方法
CN107958118A (zh) 一种基于空间关系的无线信号采集方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant