CN113050140A - 一种定位方法、装置、存储介质和服务器 - Google Patents

一种定位方法、装置、存储介质和服务器 Download PDF

Info

Publication number
CN113050140A
CN113050140A CN201911374929.XA CN201911374929A CN113050140A CN 113050140 A CN113050140 A CN 113050140A CN 201911374929 A CN201911374929 A CN 201911374929A CN 113050140 A CN113050140 A CN 113050140A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
current
current particle
particle
generating
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.)
Pending
Application number
CN201911374929.XA
Other languages
English (en)
Inventor
任大凯
肖韵秋
冯霏
程婕
刘涛
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.)
China Mobile Communications Group Co Ltd
China Mobile Shanghai ICT Co Ltd
CM Intelligent Mobility Network Co Ltd
Original Assignee
China Mobile Communications Group Co Ltd
China Mobile Shanghai ICT Co Ltd
CM Intelligent Mobility Network Co Ltd
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 China Mobile Communications Group Co Ltd, China Mobile Shanghai ICT Co Ltd, CM Intelligent Mobility Network Co Ltd filed Critical China Mobile Communications Group Co Ltd
Priority to CN201911374929.XA priority Critical patent/CN113050140A/zh
Publication of CN113050140A publication Critical patent/CN113050140A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/45—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本发明实施例提供了一种定位方法、装置、存储介质和服务器。本发明实施例的方案中，接收当前周期的车辆位置和摩擦阻力；获取前一周期的车辆位置和车辆牵引力；根据车辆牵引力、前一周期的车辆位置和摩擦阻力，生成多个当前粒子位置；根据多个当前粒子位置和当前周期的车辆位置，生成每个当前粒子对应的当前粒子权重；根据多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重，生成车辆定位信息，可以在复杂多变的道路环境下对车辆进行精准定位，在利用较少资源的情况下提高对车辆定位的精度和速度，节约成本。

Description

一种定位方法、装置、存储介质和服务器
【技术领域】
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种定位方法、装置、存储介质和服务器。
【背景技术】
当前的定位技术中，一方面，使用全球定位***定位会受到卫星信号覆盖单位、大气状况、地形因素、时间等多种因素的影响，在部分场景下，比如隧道、山区等卫星信号及无线网络覆盖均较差的地区，发生定位精度极低以及定位速度极慢的问题；另一方面，惯性导航单元的性能与价格成正比，因此若使用低价格惯性导航单元，则会出现定位精度较差的问题；若使用高价格惯性导航单元，则会出现花费成本过高的问题。
【发明内容】
有鉴于此，本发明实施例提供了一种定位方法、装置、存储介质和服务器，可以在较低成本的情况下提高定位的精度和速度。
一方面，本发明实施例提供了一种定位方法，所述方法包括：
接收当前周期的车辆位置和摩擦阻力；
获取前一周期的车辆位置和车辆牵引力；
根据车辆牵引力、前一周期的车辆位置和摩擦阻力，生成多个当前粒子位置；
根据多个当前粒子位置和当前周期的车辆位置，生成每个当前粒子对应的当前粒子权重；
根据多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重，生成车辆定位信息。
可选地，在接收当前周期的车辆位置和摩擦阻力之前，还包括：
接收车辆的初始位置；
根据初始位置，采集多个初始粒子。
可选地，多个初始粒子中的每个初始粒子对应的初始粒子权重相等。
可选地，根据多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重，生成车辆定位信息，具体包括：
将多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重确定为当前粒子集；
对当前粒子集进行重采样，生成有效粒子集；
根据有效粒子集，生成车辆定位信息。
可选地，对当前粒子集进行重采样，生成有效粒子集，具体包括：
根据当前粒子权重，计算出有效粒子数；
根据有效粒子数和当前粒子权重，生成有效粒子集。
可选地，根据车辆牵引力、前一周期的车辆位置和摩擦阻力，生成多个当前粒子位置，具体包括：
根据车辆牵引力与摩擦阻力，计算出车辆加速度；
根据车辆加速度和位置更新周期，计算出车辆速度；
根据车辆速度、车辆加速度、位置更新周期和前一周期的车辆位置，生成多个当前粒子位置。
可选地，根据车辆速度、车辆加速度、位置更新周期和前一周期的车辆位置，生成多个当前粒子位置，具体包括：
通过公式
Figure BDA0002340679980000021
对车辆速度、车辆加速度、位置更新周期和前一周期的车辆位置进行计算，生成多个当前粒子位置，其中，r(i)(tk)为第i个当前粒子的位置，r(i)(tk-1)为第i个当前粒子在前一周期的位置，a(tk)为车辆加速度，T为位置更新周期，v(tk)为车辆速度，i取正整数。
另一方面，本发明实施例提供了一种定位装置，包括：
接收单元，接收当前周期的车辆位置和摩擦阻力；
获取单元，获取前一周期的车辆位置和车辆牵引力；
第一生成单元，用于根据车辆牵引力、前一周期的车辆位置和摩擦阻力，生成多个当前粒子位置；
第二生成单元，用于根据多个当前粒子位置和当前周期的车辆位置，生成所述每个当前粒子对应的当前粒子权重；
第三生成单元，用于根据多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重，生成车辆定位信息。
另一方面，本发明实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述定位方法。
另一方面，本发明实施例提供了一种服务器，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其特征在于，所述程序指令被处理器加载并执行时实现上述定位方法的步骤。
本发明实施例的方案中，接收当前周期的车辆位置和摩擦阻力；获取前一周期的车辆位置和车辆牵引力；根据车辆牵引力、前一周期的车辆位置和摩擦阻力，生成多个当前粒子位置；根据多个当前粒子位置和当前周期的车辆位置，生成每个当前粒子对应的当前粒子权重；根据多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重，生成车辆定位信息，可以在复杂多变的道路环境下对车辆进行精准定位，在利用较少资源的情况下提高对车辆定位的精度和速度，节约成本。
【附图说明】
图1为本发明实施例提供的一种定位***的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种定位方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的又一种定位方法的流程图；
图4为本发明实施例提供的对当前粒子集进行重采样的流程图；
图5为本发明实施例提供的一种定位装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的一种服务器的示意图。
【具体实施方式】
为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二等来描述设定阈值，但这些设定阈值不应限于这些术语。这些术语仅用来将设定阈值彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一设定阈值也可以被称为第二设定阈值，类似地，第二设定阈值也可以被称为第一设定阈值。
图1为本发明实施例提供的一种定位***的结构示意图，如图1所示，该***包括：车载终端1、移动边缘计算(Mobile Edge Computing，简称：MEC)服务器2和全球定位***(Global Positioning System，简称：GPS)接收机3。其中，GPS接收机3和车载终端1连接，MEC服务器与车载终端1连接。
车载终端1用于根据MEC服务器2发送的摩擦阻力和GPS接收机3发送的车辆位置，生成车辆定位信息。
MEC服务器2用于向车载终端1发送摩擦阻力，该摩擦阻力包括车辆当前行驶路面的摩擦阻力。
GPS接收机3用于向车载终端1发送车辆位置。具体地，GPS接收机2按照位置更新周期向车载终端发送车辆位置。
本发明实施例的方案中，接收当前周期的车辆位置和摩擦阻力；获取前一周期的车辆位置和车辆牵引力；根据车辆牵引力、前一周期的车辆位置和摩擦阻力，生成多个当前粒子位置；根据多个当前粒子位置和当前周期的车辆位置，生成每个当前粒子对应的当前粒子权重；根据多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重，生成车辆定位信息，可以在复杂多变的道路环境下对车辆进行精准定位，在利用较少资源的情况下提高对车辆定位的精度和速度，节约成本。
图2为本发明实施例提供的一种定位方法的流程图，如图2所示，该方法包括：
步骤102、接收当前周期的车辆位置和摩擦阻力。
步骤104、获取前一周期的车辆位置和车辆牵引力。。
步骤106、根据车辆牵引力、前一周期的车辆位置和摩擦阻力，生成多个当前粒子位置。
步骤108、根据多个当前粒子位置和当前周期的车辆位置，生成每个当前粒子对应的当前粒子权重。
步骤110、根据多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重，生成车辆定位信息。
本发明实施例的方案中，接收当前周期的车辆位置和摩擦阻力；获取前一周期的车辆位置和车辆牵引力；根据车辆牵引力、前一周期的车辆位置和摩擦阻力，生成多个当前粒子位置；根据多个当前粒子位置和当前周期的车辆位置，生成每个当前粒子对应的当前粒子权重；根据多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重，生成车辆定位信息，可以在复杂多变的道路环境下对车辆进行精准定位，在利用较少资源的情况下提高对车辆定位的精度和速度，节约成本。
图3为本发明实施例提供的又一种定位方法的流程图,如图3所示，该方法包括：
步骤202、接收全球定位***(Global Positioning System，简称：GPS)接收机发送的车辆的初始位置。
本实施例中，各步骤由车载终端执行。
步骤204、根据车辆的初始位置，采集多个初始粒子。
本实施例中，以车辆的初始位置为中心采集多个初始粒子，得到初始粒子
Figure BDA0002340679980000061
其中r(i)(t0)为第i个初始粒子的位置，w(i)(t0)为第i个初始粒子的权重，t0为初始时刻，N为初始粒子的个数。每个初始粒子与车辆的初始位置之间的距离服从期望为0，方差为σs的高斯分布，即：d～N(0,σs)，其中，d为每个初始粒子与车辆的初始位置之间的距离，N(0,σs)为期望为0，方差为σs的高斯分布；每个初始粒子与车辆的初始位置之间的角度服从随机分布。
进一步地，对多个初始粒子中的每个初始粒子对应的初始粒子权重进行初始化，使每个初始粒子对应的初始粒子权重相等。
步骤206、接收GPS接收机发送的当前周期的车辆位置和MEC服务器发送的摩擦阻力。
本实施例中，MEC服务器中存储有路面的滚动摩擦系数和地势坡度；MEC服务器根据路面的滚动摩擦系数和地势坡度计算出摩擦阻力。
本实施例中，GPS接收机按照位置更新周期向车载终端发送车辆位置。
本实施例中，GPS接收机发送的当前周期的车辆位置具有一定观测误差，且观测误差服从期望为0，方差为σ1的高斯分布。GPS接收机发送的当前周期的车辆位置的概率密度函数表示为fgps(RGPS(tk)|Rreal(tk))＝Rreal(tk)+ngps，ngps～N(0,σ1)，其中，ngps为观测误差，fgps(RGPS(tk)|Rreal(tk))为GPS接收机发送的当前周期的车辆位置的概率密度函数，Rreal(tk)为真正车辆位置，RGPS(tk)为GPS接收机发送的当前周期的车辆位置，N(0,σ1)为期望为0，方差为σ1的高斯分布。
步骤208、获取车辆牵引力和前一周期的车辆位置。
本实施例中，车载终端内集成车辆控制***，车载终端从车辆控制***中获取车辆的牵引力。
本实施例中，GPS接收机发送的前一周期的车辆位置预先存储在本地，车载终端从本地获取前一周期的车辆位置。
步骤210、根据车辆牵引力、前一周期的车辆位置和摩擦阻力，生成多个当前粒子位置。
本实施例中，步骤210具体包括：
步骤210a、根据车辆牵引力和摩擦阻力，计算出车辆加速度。
具体地，通过公式F(tk)-f(tk)＝ma(tk)对车辆牵引力和摩擦阻力进行计算，计算出车辆加速度。
其中，tk为当前周期，F(tk)为车辆牵引力，f(tk)为摩擦阻力，m为车辆的质量，a(tk)为车辆加速度。车辆的质量从压力传感器获取，压力传感器与车载终端连接。
本实施例中，计算出的车辆加速度中具有一定加速度误差，且加速度误差服从期望为0，方差为σ2的高斯分布。表示为a(tk)＝areal(tk)+na，na～N(0,σ2)，其中，a(tk)为计算出的车辆加速度，areal(tk)为真正加速度，na为加速度误差，N(0,σ2)为期望为0，方差为σ1的高斯分布。
步骤210b、根据车辆加速度和位置更新周期，计算出车辆速度。
具体地，通过公式v(tk)＝v(tk-1)+a(tk)·T对车辆加速度和位置更新周期进行计算，计算出车辆速度。
其中，v(tk)为车辆速度，v(tk-1)为前一周期的车辆速度，a(tk)为车辆加速度，T为位置更新周期。车载终端从车辆控制***中获取前一周期的车辆速度。
步骤210c、根据车辆速度、车辆加速度、位置更新周期和前一周期的车辆位置，生成多个当前粒子位置。
具体地，通过公式
Figure BDA0002340679980000081
对车辆速度、车辆加速度、位置更新周期和前一周期的车辆位置进行计算，生成多个当前粒子位置。
其中，r(i)(tk)为第i个当前粒子的位置，r(i)(tk-1)为第i个当前粒子在前一周期的位置，a(tk)为车辆加速度，T为位置更新周期，v(tk)为车辆速度，i取正整数。
步骤212、根据多个当前粒子位置和当前周期的车辆位置，生成每个当前粒子对应的当前粒子权重。
具体地，通过公式w(i)(tk)∝exp{-(r(i)(tk)-RGPS(tk))2}对多个当前粒子位置和当前周期的车辆位置进行计算，计算出每个当前粒子对应的当前粒子权重。
其中，w(i)(tk)为第i个当前粒子权重，r(i)(tk)为第i个当前粒子位置，RGPS(tk)为GPS接收机发送的当前周期的车辆位置，i取正整数。
步骤214、将多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重确定为当前粒子集。
本步骤中，当前粒子集表示为
Figure BDA0002340679980000082
其中，r(i)(tk)为第i个当前粒子位置，w(i)(tk)为第i个当前粒子权重，N为初始粒子的个数。
步骤216、对当前粒子集进行重采样，生成有效粒子集。
图4为本发明实施例提供的对当前粒子集进行重采样的流程图,如图4所示：
本实施例中，步骤216具体包括：
步骤216a、根据当前粒子权重，计算出有效粒子数。
具体地，通过公式
Figure BDA0002340679980000091
对当前粒子权重进行计算，计算出有效粒子数。
其中，
Figure BDA0002340679980000092
为有效粒子数，w(i)(tk)为第i个当前粒子权重，N为初始粒子的个数。
步骤216b、将第一个当前粒子权重确定为第一个参考值，表示为a[1]＝w(1)(tk)。其中，a[1]为第一个参考值，w(1)(tk)为第一个当前粒子权重。
步骤216c、按照a[i]＝a[i-1]+w(i)(tk)，分别计算出第二个参考值至第N个参考值。其中，N为初始粒子的个数。
本步骤中，i取2至N之间的所有整数。
步骤216d、按照
Figure BDA0002340679980000093
计算出首次比较值。其中，rand(0,1)表示在(0，1)内随机生成一个随机实数，
Figure BDA0002340679980000094
为有效粒子数。
步骤216e、设置参数g的初始值为1，即g＝1。
步骤216f、按照
Figure BDA0002340679980000095
计算出当前比较值。其中，u[i]为当前比较值，u[1]为首次比较值，
Figure BDA0002340679980000096
为有效粒子数。
本步骤中，i的取值方向为从1至
Figure BDA0002340679980000097
的所有整数。例如，首次执行步骤216f时，i取值为1，计算出当前比较值u[1]，此时的当前比较值也为首次比较值；第二次执行步骤216f时，i取值为2，计算出当前比较值u[2]。
步骤216g、判断当前比较值是否大于当前参考值，若是，则执行步骤216h；若否，则执行步骤216i。
具体地，判断u[i]是否大于a[g]，若是，则执行步骤216h；若否，则执行步骤216i。其中，u[i]表示当前比较值，a[g]表示当前参考值。g为当前参考值的参数，例如，g＝1时，当前参考值的参数为1，a[1]为第一个参考值。
本步骤中，当前参考值的取值方向为从第一个参考值至第N个参考值。例如：首次执行步骤216g时，当前参考值的取值为第一个参考值；第二次执行步骤216g时，当前参考值的取值为第二个参考值。
步骤216h、当前参考值的参数进行自增，生成下一个参考值的参数，继续执行步骤216g。
具体地，按照公式g＝g+1进行迭代机选，生成下一个参考值的参数，继续执行步骤216g，直到判断出当前比较值小于或等于当前参考值，执行步骤216i。
例如，当前参考值为第一个参考值，第一个参考值进行自增，生成下一个参考值，即第二个参考值。
步骤216i、通过公式
Figure BDA0002340679980000101
计算出有效粒子位置。其中，
Figure BDA0002340679980000102
第i个有效粒子的位置，g为当前参考值的参数，r(g)(tk)为第g个有效粒子的位置。
步骤216j、通过公式
Figure BDA0002340679980000103
计算出有效粒子权值。其中，
Figure BDA0002340679980000104
为第i个有效粒子的位置，
Figure BDA0002340679980000105
为有效粒子数。
步骤216k、将有效粒子位置和有效粒子权值确定为有效粒子集。
本步骤中，有效粒子集表示为
Figure BDA0002340679980000106
其中，
Figure BDA0002340679980000107
为第g个有效粒子的位置，
Figure BDA0002340679980000108
为第g个有效粒子的权重，
Figure BDA0002340679980000109
为有效粒子数。
步骤218、根据有效粒子集，生成车辆定位信息。
具体地，通过公式
Figure BDA00023406799800001010
对有效粒子集进行计算，生成车辆定位信息。
其中，R(tk)为车辆定位信息，
Figure BDA00023406799800001011
为第g个有效粒子的位置，
Figure BDA00023406799800001012
为第g个有效粒子的权重，
Figure BDA00023406799800001013
为有效粒子数。
本实施例中，车载终端根据车辆定位信息对车辆的当前位置进行定位。
本发明实施例的方案中，接收当前周期的车辆位置和摩擦阻力；获取前一周期的车辆位置和车辆牵引力；根据车辆牵引力、前一周期的车辆位置和摩擦阻力，生成多个当前粒子位置；根据多个当前粒子位置和当前周期的车辆位置，生成每个当前粒子对应的当前粒子权重；根据多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重，生成车辆定位信息，可以在复杂多变的道路环境下对车辆进行精准定位，在利用较少资源的情况下提高对车辆定位的精度和速度，节约成本。
图5为本发明实施例提供的一种定位装置的结构示意图,该装置用于执行上述定位方法，如图5所示，该装置包括：接收单元11、获取单元12、第一生成单元13、第二生成单元14和第三生成单元15。
接收单元11用于接收当前周期的车辆位置和摩擦阻力。
获取单元12用于获取前一周期的车辆位置和车辆牵引力。
第一生成单元13用于根据车辆牵引力、前一周期的车辆位置和摩擦阻力，生成多个当前粒子位置。
第二生成单元14用于根据多个当前粒子位置和当前周期的车辆位置，生成所述每个当前粒子对应的当前粒子权重。
第三生成单元15用于根据多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重，生成车辆定位信息。
本发明实施例中，所述装置还包括：采集单元16。
接收单元11还用于接收车辆的初始位置。
采集单元16用于根据初始位置，采集多个初始粒子。
本发明实施例中，第三生成单元15具体用于将多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重确定为当前粒子集；对当前粒子集进行重采样，生成有效粒子集；根据有效粒子集，生成车辆定位信息。
本发明实施例中，第三生成单元15具体包括：第一计算子模块151和第一生成子模块152。
第一计算子模块151用于根据当前粒子权重，计算出有效粒子数。
第一生成子模块152用于根据有效粒子数和当前粒子权重，生成有效粒子集。
本发明实施例中，第一生成单元13具体包括：第二计算子模块131、第三计算子模块132和第二生成子模块133。
第二计算子模块131用于根据车辆牵引力与摩擦阻力，计算出车辆加速度。
第三计算子模块132用于根据车辆加速度和位置更新周期，计算出车辆速度。
第二生成子模块133用于根据车辆速度、车辆加速度、位置更新周期和前一周期的车辆位置，生成多个当前粒子位置。
本发明实施例中，第二生成子模块133具体用于通过公式
Figure BDA0002340679980000121
对车辆速度、车辆加速度、位置更新周期和前一周期的车辆位置进行计算，生成多个当前粒子位置，其中，r(i)(tk)为第i个当前粒子的位置，r(i)(tk-1)为第i个当前粒子在前一周期的位置，a(tk)为车辆加速度，T为位置更新周期，v(tk)为车辆速度，i取正整数。
本发明实施例的方案中，接收当前周期的车辆位置和摩擦阻力；获取前一周期的车辆位置和车辆牵引力；根据车辆牵引力、前一周期的车辆位置和摩擦阻力，生成多个当前粒子位置；根据多个当前粒子位置和当前周期的车辆位置，生成每个当前粒子对应的当前粒子权重；根据多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重，生成车辆定位信息，可以在复杂多变的道路环境下对车辆进行精准定位，在利用较少资源的情况下提高对车辆定位的精度和速度，节约成本。
本发明实施例提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述定位方法的实施例的各步骤，具体描述可参见上述定位方法的实施例。
本发明实施例提供了一种服务器，包括存储器和处理器，存储器用于存储包括程序指令的信息，处理器用于控制程序指令的执行，程序指令被处理器加载并执行时实现上述定位方法的实施例的各步骤，具体描述可参见上述定位方法的实施例。
图6为本发明实施例提供的一种服务器的示意图。如图6所示，该实施例的服务器20包括：处理器21、存储器22以及存储在存储22中并可在处理器21上运行的计算机程序23，该计算机程序23被处理器21执行时实现实施例中的应用于定位方法，为避免重复，此处不一一赘述。或者，该计算机程序被处理器21执行时实现实施例中应用于定位装置中各模型/单元的功能，为避免重复，此处不一一赘述。
服务器20包括，但不仅限于，处理器21、存储器22。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是服务器20的示例，并不构成对服务器20的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如服务器还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器21可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器22可以是服务器20的内部存储单元，例如服务器20的硬盘或内存。存储器22也可以是服务器20的外部存储设备，例如服务器20上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器22还可以既包括服务器20的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器22用于存储计算机程序以及服务器所需的其他程序和数据。存储器22还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种定位方法，其特征在于，所述方法包括：
接收当前周期的车辆位置和摩擦阻力；
获取前一周期的车辆位置和车辆牵引力；
根据所述车辆牵引力、前一周期的车辆位置和摩擦阻力，生成多个当前粒子位置；
根据所述多个当前粒子位置和当前周期的车辆位置，生成所述每个当前粒子对应的当前粒子权重；
根据所述多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重，生成车辆定位信息。
2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，在所述接收当前周期的车辆位置和摩擦阻力之前，还包括：
接收车辆的初始位置；
根据所述初始位置，采集多个初始粒子。
3.根据权利要求2所述的定位方法，其特征在于，
所述多个初始粒子中的每个初始粒子对应的初始粒子权重相等。
4.根据权利要求1-3任一项所述的定位方法，其特征在于，根据所述多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重，生成车辆定位信息，具体包括：
将所述多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重确定为当前粒子集；
对所述当前粒子集进行重采样，生成有效粒子集；
根据所述有效粒子集，生成车辆定位信息。
5.根据权利要求4所述的定位方法，其特征在于，所述对所述当前粒子集进行重采样，生成有效粒子集，具体包括：
根据所述当前粒子权重，计算出有效粒子数；
根据所述有效粒子数和当前粒子权重，生成有效粒子集。
6.根据权利要求1-3任一项所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述车辆牵引力、前一周期的车辆位置和摩擦阻力，生成多个当前粒子位置，具体包括：
根据所述车辆牵引力与摩擦阻力，计算出车辆加速度；
根据所述车辆加速度和位置更新周期，计算出车辆速度；
根据所述车辆速度、车辆加速度、位置更新周期和前一周期的车辆位置，生成多个当前粒子位置。
7.根据权利要求6所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述车辆速度、车辆加速度、位置更新周期和前一周期的车辆位置，生成多个当前粒子位置，具体包括：
通过公式
Figure FDA0002340679970000021
对所述车辆速度、车辆加速度、位置更新周期和前一周期的车辆位置进行计算，生成多个当前粒子位置，其中，r(i)(tk)为第i个当前粒子的位置，r(i)(tk-1)为第i个当前粒子在前一周期的位置，a(tk)为车辆加速度，T为位置更新周期，v(tk)为车辆速度，i取正整数。
8.一种定位装置，其特征在于，包括：
接收单元，接收当前周期的车辆位置和摩擦阻力；
获取单元，获取前一周期的车辆位置和车辆牵引力；
第一生成单元，用于根据所述车辆牵引力、前一周期的车辆位置和摩擦阻力，生成多个当前粒子位置；
第二生成单元，用于根据所述多个当前粒子位置和当前周期的车辆位置，生成所述每个当前粒子对应的当前粒子权重；
第三生成单元，用于根据所述多个当前粒子位置和每个当前粒子对应的当前粒子权重，生成车辆定位信息。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的定位方法。
10.一种服务器，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储包括程序指令的信息，所述处理器用于控制程序指令的执行，其特征在于，所述程序指令被处理器加载并执行时实现权利要求1至7任意一项所述的定位方法。
CN201911374929.XA 2019-12-27 2019-12-27 一种定位方法、装置、存储介质和服务器 Pending CN113050140A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911374929.XA CN113050140A (zh) 2019-12-27 2019-12-27 一种定位方法、装置、存储介质和服务器

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911374929.XA CN113050140A (zh) 2019-12-27 2019-12-27 一种定位方法、装置、存储介质和服务器

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113050140A true CN113050140A (zh) 2021-06-29

Family

ID=76506436

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911374929.XA Pending CN113050140A (zh) 2019-12-27 2019-12-27 一种定位方法、装置、存储介质和服务器

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113050140A (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103454614A (zh) * 2013-08-28 2013-12-18 上海永畅信息科技有限公司 基于粒子滤波的车辆间相对定位方法
US20180299273A1 (en) * 2017-04-17 2018-10-18 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. Method and apparatus for positioning vehicle
CN109959377A (zh) * 2017-12-25 2019-07-02 北京东方兴华科技发展有限责任公司 一种机器人导航定位***及方法
CN109974690A (zh) * 2019-03-18 2019-07-05 北京摩拜科技有限公司 车辆定位方法、设备及***
CN110188401A (zh) * 2019-05-07 2019-08-30 南京理工大学 一种基于改进pso的有轨电车运行能耗优化方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103454614A (zh) * 2013-08-28 2013-12-18 上海永畅信息科技有限公司 基于粒子滤波的车辆间相对定位方法
US20180299273A1 (en) * 2017-04-17 2018-10-18 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd. Method and apparatus for positioning vehicle
CN109959377A (zh) * 2017-12-25 2019-07-02 北京东方兴华科技发展有限责任公司 一种机器人导航定位***及方法
CN109974690A (zh) * 2019-03-18 2019-07-05 北京摩拜科技有限公司 车辆定位方法、设备及***
CN110188401A (zh) * 2019-05-07 2019-08-30 南京理工大学 一种基于改进pso的有轨电车运行能耗优化方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109215372B (zh) 路网信息更新方法、装置及设备
CN109612474B (zh) 一种地图道路匹配方法、装置、服务器及存储介质
CN109435955B (zh) 一种自动驾驶***性能评估方法、装置、设备及存储介质
US20210373161A1 (en) Lidar localization using 3d cnn network for solution inference in autonomous driving vehicles
AU2016326056A1 (en) System and method for determining vehicle load status
CN111915675B (zh) 基于粒子漂移的粒子滤波点云定位方法及其装置和***
CN112598731B (zh) 车辆定位方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN110851545A (zh) 地图绘制方法、装置及设备
CN112284400A (zh) 车辆的定位方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN111207759B (zh) 一种显示车辆位置的方法及装置
CN114820749A (zh) 无人车井下定位方法、***、设备及介质
CN112798004A (zh) 一种车辆的定位方法、装置、设备及存储介质
CN110243364B (zh) 无人机航向确定方法、装置、无人机及存储介质
CN112861833A (zh) 车辆车道级定位方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN113934775A (zh) 车辆轨迹地图匹配方法、装置、设备和计算机可读介质
CN114332418B (zh) 一种目标轨迹模拟方法及装置
CN113566814B (zh) 一种载具量子通信导航***
CN112219225A (zh) 定位方法、***及可移动平台
CN111343582B (zh) 一种防止里程作弊的方法及装置
CN113050140A (zh) 一种定位方法、装置、存储介质和服务器
US20240067208A1 (en) Vil system based autonomous driving function verification method
CN112558036A (zh) 用于输出信息的方法和装置
KR102489865B1 (ko) 다중 필터 및 센서 퓨전 기반의 차량의 위치 추정 방법
CN113175936B (zh) 基于神经网络模型的车辆轨迹推算方法及装置
CN113465616B (zh) 轨迹异常点检测方法和装置、电子设备及存储介质

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