CN112880699A - 一种基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法,本方法具体针对协作参考节点与待定位车辆间所形成的几何结构、RB位置精度和相对运动状态对协作定位的影响;采用人类大脑对信息处理的选择性注意机制,将上述三方面影响因素作为信息选择的特征点,对信息进行选择性过滤处理;再通过特征整合综合筛选出最优RB,以进一步提高车辆协作定位的可靠性与精度,本定位方法具有定位精确度高,不受环境限制的特点。
Description
技术领域
本发明涉及车辆协作定位技术领域,具体涉及一种基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法。
背景技术
行驶车辆的实时精确定位是智能交通***(Intelligent TransportationSystem,ITS)和自动驾驶技术(Automatic Driving Technology,ADT)得以实现的必要关键技术之一,如:ITS中的车辆信息管理、交通控制、车辆信息服务,ADT中的自动避障、变换车道等技术,都需要车辆具有高可靠性、高精度的自我定位能力;因此,研究可靠的车辆定位方法对于智能交通***的实现具有重要的意义;
目前,主要应用的地面载体定位技术包括惯性导航定位、视觉导航定位和全球卫星导航定位(Global Positioning System,GPS)技术,惯性导航定位技术因其成本较高,通常见于军用等特种地面载体,高成本制约了它在民用车辆中的应用;视觉导航定位技术虽得以广泛的研究与应用,但其通常只能提供相对位置信息;而GPS因较高的性价比与成熟度,是目前使用最为广泛的车辆定位技术;GPS根据不同的实现技术,定位精度从米级到厘米级不等,如载波相位差分GPS定位精度可达到厘米级;但有实验证明:在高楼密布的城市或隧道环境中存在的卫星信号遮挡和多径干扰现象,会使GPS定位的精度和可靠性受到严重影响,即便是载波相位差分GPS也是如此,因此难以适应城市ITS的需要。
随着无线通信技术的高速发展,车载自组网(VehicularAd hoc Network,VANET)担负各种交通信息的交互任务,成为ITS的重要组成部分;同时VANET中的V2V、V2I和V2X通信方式也为车辆导航定位和定位增强带来了新的解决方法,既车辆协同定位技术,其实质是车辆将其他车辆或交通基础设施作为参考点,并通过无线网络获取参考点的位置和相对位置等信息对自身进行定位;近年来,人工智能技术应用的强大需求,促使神经科学、认知科学和计算科学等众多领域的专家努力从不同层面去揭示大脑信息感知与处理的机理,并试图模拟其功能;研究人员发现:脑之所以能够对周围环境的海量信息进行快速处理和响应,是因为大脑会有意识或无意识的对信息进行有针对性的筛选,既选择性注意机制,而在现有技术中,并没有将所述脑选择性注意机制应用在车辆协作定位方面,也未有公知的相应报道和研究。
发明内容
针对上述存在的问题,本发明旨在提供一种基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法,本方法通过研究协作参考节点与待定位车辆间所形成的几何结构、RB位置精度和相对运动状态对协作定位的影响,提出采用人类大脑对信息处理的选择性注意机制,将上述三方面影响因素作为信息选择的特征点,对信息进行选择性过滤处理;再通过特征整合综合筛选出最优RB,以进一步提高车辆协作定位的可靠性与精度,具有定位精确度高,不受环境限制的特点。
为了实现上述目的,本发明所采用的技术方案如下:
一种基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法,包括
步骤一:在VANET环境中,从VTBP邻居车辆或ITS基础设施节点中选取N个RB组合,计算所选N个RB组合的几何精度特征值,按照升序进行优劣排序;
步骤二:引入方差调节因子的CSM模型为状态方程、以RB的位置坐标为观测量,对RB的位置坐标进行修正,同时对RB位置坐标精度进行评估;
步骤三:对RB相对位置特征、位置精度特征和相对运动特征进行综合评定;利用评定出的最优RB位置坐标、以及与VTBP间的相对距离建立协作定位方程组,并求解VTBP位置坐标;
步骤四:以求解的VTBP位置坐标为观测量建立航位推算模型,对VTBP位置坐标进行修正,从而得到最终的VTBP位置坐标值,完成车辆协作定位。
优选的,步骤一所述的N个RB组合的选取和几何精度特征值的计算过程包括:
S1.1设VTBP的位置坐标为未知量(x,y),从周围环境中选取n个邻居车辆或ITS基础设施节点作为定位RBi,其中i=1,2,…,n;RBi的位置坐标为已知量(xi,yi);
S1.2可以得到VTBP与RBi之间的相对距离di为:
S1.3计算所选的N个RB组合的几何精度特征值,并按照升序进行优劣排序。
优选的,步骤S1.3所述的几何精度特征值的计算过程包括:
(1)引入测量误差ei,则相应VTBP的位置存在误差为(ex,ey),则加入误差后的式(1)为:
将式(2)转化为线性方程得
L=HX+e (4)
(3)当H满秩时,HTH可逆,则位置估计值与真实值间的误差为:
式(5)中误差的大小用协方差来衡量,得到:
在式(6)中:σ2为e中噪声两两不相关时的方差;
(4)从式(6)中可以看出,(HTH)-1表现为对距离测量误差的放大倍数,因此,将车辆协作定位的几何位置精度因子定义为G,则
其中,在式(7)中,tr[]表示求矩阵的逆运算;
(5)对式(7)的运算进行简化,矩阵求逆等价于矩阵特征值之和,相应的式(7)可写为
在式(8)中:λ1、λ2为矩阵HTH的特征值;
最后可以得到车辆协作定位的几何位置精度因子:
在式(9)中,det[]表示求矩阵的行列式。
优选的,步骤二所述的对RB的位置坐标进行实时修正的过程包括:
S2.1采用CSM作为RB载体运动状态方程,表示为:
在式(25)中:amax和amin分别表示加速度的最大值和最小值;
则对RB载***置坐标进行滤波修正的方程为:
优选的,步骤S2.2所述的方差调节因子ηk的引入过程包括:
(1)设KF中滤波器的新息向量定义为:
新息向量dk在理想状态下是不相关的,且dk是均值为零、方差为Sk的高斯白噪声,当RB载体运动发生机动时,机动改变了新息的正交性,使得dk的均值发生变化、不再为零,即
(2)对新息向量的序列进行归一化处理,得到统计量
(3)建立窗口检测统计量,设窗口大小为m,k时刻的窗口统计量wgk定义为
判定系数rk定义为
rk=wgk/wgk-1 (22)
当RB载体未发生机动时,rk值通常接近于1,当发生机动时,rk值迅速增大、并与机动程度成正比;
(4)为将RB载体的机动性转化为方差调节因子,引入升半正态分布函数μ(u),
(5)将rk作为升半正态分布函数μ(u)的输入变量,可以得到方差调节因子ηk
ηk=μ(rk) (24)。
优选的,步骤三的具体过程包括:
S3.1采用模糊评价方法对RB组合相对位置特征、位置精度特征和相对运动特征进行综合评定,选出最优RB协作定位组合;
S3.2利用最优RB的位置坐标,以及与VTBP间的相对距离建立协作定位方程组,并采用泰勒级数解析法求解VTBP位置坐标,建立协作定位方程。
优选的,步骤四的具体过程包括:
S4.1以求解的VTBP位置坐标为观测量建立观测方程,VTBP自身测量的速度和航向角建立航位推算模型;
S4.2以两车间的相对距离和相对角度作为观测量,同时结合参考车辆传送的参考车辆位置坐标建立量测模型;
S4.3采用扩展Kalman对VTBP位置坐标进行修正,从而得到最终的VTBP位置坐标值,完成车辆协作定位。
本发明的有益效果是:本发明公开了一种基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法,与现有技术相比,本发明的改进之处在于:
针对现有技术中存在的问题,本发明提出了一种基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法,本方法具体针对协作参考节点(Reference Beacon,RB)与待定位车辆(Vehicle to be Positioned,VTBP)间所形成的几何结构、RB位置精度和相对运动状态对协作定位的影响;采用人类大脑对信息处理的选择性注意机制,将上述三方面影响因素作为信息选择的特征点,对信息进行选择性过滤处理;再通过特征整合综合筛选出最优RB,以进一步提高车辆协作定位的可靠性与精度,具有定位精确度高,不受环境限制的优点。
附图说明
图1为本发明基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法的流程图。
图2为本发明基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法的计算过程简图。
图3为本发明VANET环境下车辆协作定位示意图。
图4为本发明最优RB组合选择性注意模型图。
图5为本发明实施例1实验验证中车辆的运动轨迹示意图。
图6为本发明方法的实施例1实验效果对比图。
具体实施方式
为了使本领域的普通技术人员能更好的理解本发明的技术方案,下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的描述。
参照附图1-4所示的一种基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法,包括
步骤一:设在VANET环境中,VTBP(待定位车辆)的位置坐标为未知量(x,y),根据几何重心法从邻居车辆或ITS基础设施节点中选取N个RB(参考车辆)组合,选取规则为VTBP在上一时刻的位置应位于RB组合所形成多边形的几何重心附近,计算所选N个RB组合的几何精度特征值,并按照升序进行优劣排序,其中几何精度特征值越小表示RB组合状态越优;其具体过程包括:
S1.1 VANET环境中车辆间、车辆与ITS基础设施间可实时交互信息(如图3所示),设VANET环境中VTBP的位置坐标为未知量(x,y),根据几何重心法从周围环境中选取n个邻居车辆或ITS基础设施节点作为定位RBi,其中i=1,2,…,N;RBi的位置坐标为已知量(xi,yi);
S1.2可以得到VTBP与RBi之间的相对距离di为:
S1.3计算所选N个RB组合的几何精度特征值,其计算过程为:
(1)由于测距设备自身所存在的测量误差,实际中测量的VTBP与参考点RBi间的相对距离会存在误差ei,相应VTBP的位置估计存在误差为(ex,ey),则加入误差后的式(1)为:
将式(2)转化为线性方程得
可将式(3)转化为矩阵形式:
L=HX+e (4)
(3)当H满秩时,HTH可逆,则位置估计值与真实值间的误差为:
对于式(5)中误差的大小可用协方差来衡量,得到:
在式(6)中:σ2为e中噪声两两不相关时的方差;
(4)从式(6)中可以看出(HTH)-1表现为对距离测量误差的放大倍数,因此,将车辆协作定位的几何位置精度因子定义为G,则
在式(7)中,tr[]表示求矩阵的逆运算;
待定位车辆协作定位时,应选取G最小值的组合作为最优RB组合,此时对误差的放大作用最小,但采用式(7)进行G的计算就必须进行矩阵求逆运算,其计算量较大必然会使实时性降低,因此必须对式(7)的运算进行简化;
(5)对式(7)的运算进行简化,矩阵求逆等价于矩阵特征值之和,相应的式(7)可写为
在式(8)中:λ1、λ2为矩阵HTH的特征值;
最后可以得到
在式(9)中,det[]表示求矩阵的行列式;
即得到几何精度特征值G,根据几何精度特征值G对N个RB组合进行排序,当几何精度特征值G越小表示RB组合状态越优;
步骤二:从式(1)中可以看出,在对车辆进行协同定位时必须获取RB的位置坐标,通常RB的位置坐标会存在一定的误差,此误差必然会对协作定位的精度造成影响;因此,在选取RB时,必须对RB的位置坐标精度进行评估和修正,选取位置精度较高的RB作为最优RB组合;
通过分析车辆运动特性发现,车辆运动在相对时间周期内具有一定运动规律,这种运动规律性可以采用机动载体的当前统计模型加以描述;
因此本发明以改进的当前统计模型作为车辆的状态方程、以RB送来的RB位置坐标作为观测量对RB位置坐标进行误差修正和精度评估,以在一定程度上消除对协作定位结果的误差干扰;
即引入方差调节因子的CSM模型为状态方程、以RB的位置坐标为观测量,采用式(17)对RB的位置坐标进行实时修正,同时根据RB位置坐标值及其修正值间的差值对RB位置坐标精度进行评估,另外根据RB位置坐标值,评估RB相对运动状态稳定的稳定度;
所述利用引入方差调节因子的CSM模型为状态方程、以RB的位置坐标为观测量,对RB的位置坐标进行实时修正的推导过程包括:
S2.1当前统计运动模型
车辆在行驶过程中会有部分匀速运动过程,受外界的影响会有变速运动以及频繁的转向运动,车辆具有变加速特性,当前统计模型采用时变加速度概率密度函数和加速度非零均值时间相关模型,因而可以更好的描述运动车辆的运动特性;
采用CSM作为RB载体运动状态方程,表示为:
式(16)中:amax和amin分别表示加速度的最大值和最小值;
则对位置坐标进行滤波修正的方程为
利用式(17)对RB的位置坐标进行实时修正;
从式(14)和式(16)分析可以得出:运动模型的***方差Qk与加速度方差成正比;amax和amin值确定后,当载体以较小的加速度机动时,***方差较大,滤波精度较低;当载体以较大的加速度机动时,***方差较小,滤波精度较高;
因此,传统的CSM对于高机动性载体的滤波精度较高,而对于弱机动载体的滤波精度较低;CSM无法描述加速度取值为区间[(4-π)a-max/4,(4-π)amax/4]弱机动运动,从而导致滤波精度较低。
从式(14)和式(16)分析可以得出:运动模型的***方差Qk与加速度方差成正比,amax和amin值确定后,当载体以较小的加速度机动时,***方差较大,滤波精度较低;当载体以较大的加速度机动时,***方差较小,滤波精度较高;
其中,分析发现加速度方差与载体机动性的不协调是导致滤波效果差的主要原因,因此,本发明针对此问题设计了方差调节因子ηk,将方差调节因子ηk引入步骤S2.2,对加速度方差进行自适应调整,以提高CSM的滤波精度,所述方差调节因子ηk的设计过程包括:
(1)设KF中滤波器的新息向量定义为:
新息向量dk在理想状态下是不相关的,且dk是均值为零、方差为Sk的高斯白噪声,当RB载体运动发生机动时,机动改变了新息的正交性,使得dk的均值发生变化、不再为零;
(2)新息向量dk服从多维高斯分布,其方差Sk服从自由度为m(m为向量维数)的χ2分布,通常可以根据新息的这种多维分布性质来检测载体的机动和滤波发散,但这种直接方式较为复杂,因此可以对新息序列进行归一化处理得到统计量gk
(3)建立窗口检测统计量,设窗口大小为m,k时刻的窗口统计量wgk定义为
判定系数rk定义为
rk=wgk/wgk-1 (22)
当RB载体未发生机动时,rk值通常接近于1,当发生机动时,rk值迅速增大、并与机动程度成正比;
(4)为将RB载体的机动性转化为方差调节因子,引入升半正态分布函数μ(u),
(5)将rk作为升半正态分布函数μ(u)的输入变量,可以得到方差调节因子ηk
ηk=μ(rk) (24);
即得到方差调节因子ηk,根据方差调节因子ηk对机动加速度方差进行实时调整,得到加速度方差更新公式:
步骤三:采用模糊评价方法对RB相对位置特征、位置精度特征和相对运动特征进行综合评定,选出最优RB协作定位组合;利用最优RB的位置坐标,以及与VTBP间的相对距离建立协作定位方程组,并采用泰勒级数解析法求解VTBP位置坐标,具体过程包括:
S3.1采用模糊评价方法对RB组合相对位置特征、位置精度特征和相对运动特征进行综合评定,选出最优RB协作定位组合;
首先,对RB组合的相对位置特征、位置精度特征和相对运动特征进行归一化处理;其中相对位置特征为步骤一中的几何位置精度值;位置精度特征为步骤二中各RB车辆位置的原始值与修正值间的差值的平均值;相对运动特征为RB车辆运动速度与VTBP车辆运动速度间差值的平均值;
其次,对归一化后的相对位置特征、位置精度特征和相对运动特征进行加权求和,求和后的值为综合评价值,该值越小则相应的RB车辆组合越优;
S3.2利用最优RB的位置坐标,以及与VTBP间的相对距离建立协作定位方程组,并采用泰勒级数解析法求解VTBP位置坐标,建立协作定位方程
采用泰勒级数法计算定位坐标,其计算过程为:
Step1:设置初始化坐标估计位置(x0,y0),及误差阈值,估计位置与坐标实际值的误差为(ex,ey);
Step2:将定位方程组在(x0,y0)用泰勒级数展开,忽略二次及以上项,得
将上式变换为矩阵形式:Abd=b
当Ab满秩时,Ab可逆;
Step3:更新坐标的位置为x=x0+ex,y=y0+ey;判断(ex,ey)是否小于设定的阈值,若小于阈值迭代停止;如果误差大于设定阈值,则转至步骤Step2继续迭代,直到误差小于设定误差阈值。
步骤四:以求解的VTBP位置坐标为观测量建立观测方程,VTBP自身测量的速度和航向角建立航位推算模型,采用扩展Kalman对VTBP位置坐标进行修正,从而得到最终的VTBP位置坐标值,完成车辆协作定位,具体过程包括:
S4.1以求解的VTBP位置坐标为观测量建立观测方程,VTBP自身测量的速度和航向角建立航位推算模型:
式(30)中:xk为车辆东向位置坐标;yk为车辆北向位置坐标;vk为车辆的行驶速度;θk为行驶转向角度。
S4.2建立量测模型
以两车间的相对距离和相对角度作为观测量,同时结合参考车辆传送的参考车辆位置坐标生成的***量测方程为
S4.3采用扩展Kalman对VTBP位置坐标进行修正
在滤波迭代过程中Rk为量测误差的方差阵,通常Rk的取值根据量测向量的误差确定,其中
通过上述过程,从而得到最终的VTBP位置坐标值,完成车辆协作定位;利用本发明所述的基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法,以具体针对协作参考节点(ReferenceBeacon,RB)与待定位车辆(Vehicle to be Positioned,VTBP)间所形成的几何结构、RB位置精度和相对运动状态对协作定位的影响,采用人类大脑对信息处理的选择性注意机制,将上述三方面影响因素作为信息选择的特征点,对信息进行选择性过滤处理;再通过特征整合综合筛选出最优RB,进一步提高了车辆协作定位的可靠性与精度。
实施例1:数据仿真
假设车联网覆盖范围为一段长500米,宽500米的道路区域;该道路区域内共有5部RB车辆,每部车辆沿着不同的椭圆轨迹进行运动,起始坐标分别为(60.0,15.4)m、(230.0,400.1)m、(425,127.9)m、(320.4,480.0)m、(480.0,332.5)m;运动速度分别为20m/s、40m/s、30m/s、45m/s、25m/s;运动轨迹如图5所示;
VTBP车辆的起始位置为(250.0,90.0),运动速度为50m/s;实验中采用本发明方法和传统泰勒级数定位方法,两种方法所选取的RB车辆数均为3部,传统泰勒级数定位方法在5部RB车辆中随机选取3部车辆;图6为实验效果对比图,在150s的实验验证中,本发明方法的平均误差为1.9m,而传统泰勒级数定位方法4.9m,从对比数据中可以看出本发明方法的有效性。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (7)
1.一种基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法,其特征在于:包括
步骤一:在VANET环境中,从VTBP邻居车辆或ITS基础设施节点中选取N个RB组合,计算所选N个RB组合的几何精度特征值,按照升序进行优劣排序;
步骤二:引入方差调节因子的CSM模型为状态方程、以RB的位置坐标为观测量,对RB的位置坐标进行修正,同时对RB位置坐标精度进行评估;
步骤三:对RB相对位置特征、位置精度特征和相对运动特征进行综合评定;利用评定出的最优RB位置坐标、以及与VTBP间的相对距离建立协作定位方程组,并求解VTBP位置坐标;
步骤四:以求解的VTBP位置坐标为观测量建立航位推算模型,对VTBP位置坐标进行修正,从而得到最终的VTBP位置坐标值,完成车辆协作定位。
3.根据权利要求2所述的一种基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法,其特征在于:步骤S1.3所述的几何精度特征值的计算过程包括:
(1)引入测量误差ei,则相应VTBP的位置存在误差为(ex,ey),则加入误差后的式(1)为:
将式(2)转化为线性方程得
可将式(3)转化为矩阵形式:
L=HX+e (4)
(3)当H满秩时,HTH可逆,则位置估计值与真实值间的误差为:
式(5)中误差的大小用协方差来衡量,得到:
在式(6)中:σ2为e中噪声两两不相关时的方差;
(4)从式(6)中可以看出,(HTH)-1表现为对距离测量误差的放大倍数,因此,将车辆协作定位的几何位置精度因子定义为G,则
其中,在式(7)中,tr[]表示求矩阵的逆运算;
(5)对式(7)的运算进行简化,矩阵求逆等价于矩阵特征值之和,相应的式(7)可写为
在式(8)中:λ1、λ2为矩阵HTH的特征值;
最后可以得到车辆协作定位的几何位置精度因子:
在式(9)中,det[]表示求矩阵的行列式。
4.根据权利要求2所述的一种基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法,其特征在于:步骤二所述的对RB的位置坐标进行实时修正的过程包括:
S2.1采用CSM作为RB载体运动状态方程,表示为:
在式(25)中:amax和amin分别表示加速度的最大值和最小值;
则对RB载***置坐标进行滤波修正的方程为:
5.根据权利要求4所述的一种基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法,其特征在于:步骤S2.2所述的方差调节因子ηk的引入过程包括:
(1)设KF中滤波器的新息向量定义为:
新息向量dk在理想状态下是不相关的,且dk是均值为零、方差为Sk的高斯白噪声,当RB载体运动发生机动时,机动改变了新息的正交性,使得dk的均值发生变化、不再为零,即
(2)对新息向量的序列进行归一化处理,得到统计量
(3)建立窗口检测统计量,设窗口大小为m,k时刻的窗口统计量wgk定义为
判定系数rk定义为
rk=wgk/wgk-1 (22)
当RB载体未发生机动时,rk值通常接近于1,当发生机动时,rk值迅速增大、并与机动程度成正比;
(4)为将RB载体的机动性转化为方差调节因子,引入升半正态分布函数μ(u),
(5)将rk作为升半正态分布函数μ(u)的输入变量,可以得到方差调节因子ηk
ηk=μ(rk) (24)。
6.根据权利要求1所述的一种基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法,其特征在于:步骤三的具体过程包括:
S3.1采用模糊评价方法对RB组合相对位置特征、位置精度特征和相对运动特征进行综合评定,选出最优RB协作定位组合;
S3.2利用最优RB的位置坐标,以及与VTBP间的相对距离建立协作定位方程组,并采用泰勒级数解析法求解VTBP位置坐标,建立协作定位方程。
7.根据权利要求1所述的一种基于脑选择性注意机制的车辆协作定位方法,其特征在于:步骤四的具体过程包括:
S4.1以求解的VTBP位置坐标为观测量建立观测方程,VTBP自身测量的速度和航向角建立航位推算模型;
S4.2以两车间的相对距离和相对角度作为观测量,同时结合参考车辆传送的参考车辆位置坐标建立量测模型;
S4.3采用扩展Kalman对VTBP位置坐标进行修正,从而得到最终的VTBP位置坐标值,完成车辆协作定位。
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