CN113066303A - 一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位*** - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位***，其中，车端子***用于获取公交站点周边环境数据、公交车运动数据和RTK‑GPS信息；路端子***包括路端UWB基站；云端子***用于获取公交站点地图信息；通讯子***的车端UWB通讯模块基于路端UWB基站的信号得到车辆位姿a；定位子***根据公交站点周边环境数据、公交车运动数据、公交站点地图信息和车辆位姿a得到公交车的最终位姿。与现有技术相比，本发明充分利用车端传感信息、路端传感信息和云端地图信息，通过多源、冗余、可靠的组合定位的方式来提高公交车在公交站点定位的准确性及稳定性，而且保证了在GPS信号遮挡、天气/光线变化、复杂动态环境等特殊工况下的定位精度。

Description

一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位***
技术领域
本发明涉及智能公交车定位技术领域，尤其是涉及一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位***。
背景技术
公交车是重要的公共交通工具，随着社会的发展和科技的进步，公交车也逐渐向智能化方向发展，特别是自动驾驶的公交车，是目前研究的重点。其中，自动精准停靠站是智能公交车重要的自动驾驶功能之一，智能公交车在自动靠近站台时，一方面要控制好车辆与站台横向间隙的大小，如果太大，则不利于乘客上下车，如果太小，也容易发生车辆的剐蹭甚至碰撞；另一方面要保证车门与闸机口纵向方向基本对齐。
智能公交车在站点的定位性能是能否实现自动精准停靠站的关键因素，一般的定位方法是在公交车上安装车载定位模块，车载定位模块接收站点的无线站牌发射的标识信号，从而完成定位。但是，这种定位精度极低，不能满足自动精准停靠站的定位性能要求。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位***，充分利用车端传感信息、路端传感信息和云端地图信息，通过多源、冗余、可靠的组合定位的方式来提高公交车在公交站点定位的准确性及稳定性，大大提升了定位的精度，而且保证了在GPS信号遮挡、天气/光线变化、复杂动态环境等特殊工况下的定位精度。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位***，包括：车端子***、路端子***、云端子***、通讯子***和定位子***，其中：
车端子***，用于获取公交站点周边环境数据、公交车运动数据和RTK-GPS信息，包括车端激光雷达、车端惯导、车端轮速计和RTK-GPS传感器；
路端子***，包括路端UWB基站，所述路端UWB基站用于发送超宽带无线通信信号；
云端子***，通过通讯子***与RTK-GPS传感器通信连接，用于根据RTK-GPS传感器采集的RTK-GPS信息获取公交站点地图信息，包括云端地图模块和云端地图播发模块；
通讯子***，分别与车端子***、路端子***、云端子***和定位子***通信连接，用于实现车端子***、路端子***、云端子***和定位子***之间的通信，包括车端UWB通讯模块，所述车端UWB通讯模块基于路端UWB基站发送的超宽带无线通信信号得到公交车相对于公交站点的车辆位姿a；
定位子***，用于根据公交站点周边环境数据、公交车运动数据、公交站点地图信息和公交车相对于公交站点的车辆位姿a得到公交车相对于公交站点的最终位姿。
进一步的，所述车端激光雷达用于获取公交站点周边环境数据并将其通过以太网传输至定位子***；所述公交车运动数据包括车端惯导数据和车端轮速数据，车端惯导用于获取车端惯导数据并将其通过CAN总线传输至定位子***，车端轮速计用于获取车端轮速数据并将其通过信号电缆传输至定位子***。
进一步的，所述路端UWB基站的数量是根据公交站点的空间大小确定的。
进一步的，所述云端地图模块中包括各个公交站点的周边静态障碍物的类型信息以及各个公交站点的周边静态障碍物相对于公交站点的位置信息；所述云端地图播发模块基于RTK-GPS传感器采集的RTK-GPS信息选择公交车周边的公交站点的地图并将公交站点地图信息传输至定位子***。
进一步的，所述云端V2X通讯模块通过以太网与云端子***通信连接，所述车端V2X通讯模块通过以太网与车端子***和定位子***通信连接，所述云端V2X通讯模块和车端V2X通讯模块通过无线通信方式连接。
更进一步的，所述无线通信方式包括5G、LTE-V和DSRC通信。
进一步的，所述车端UWB通讯模块通过UWB无线通信方式与路端UWB基站通信连接，并利用TDOA的定位方式解算得到公交车相对于公交站点的车辆位姿a并将其传输至定位子***。
更进一步的，所述车端UWB通讯模块通过CAN总线将公交车相对于公交站点的车辆位姿a传输至定位子***。
进一步的，所述定位子***基于预先训练的深度学习神经网络对公交站点周边环境数据进行处理，得到环境结构化特征信息；所述定位子***将环境结构化特征信息与公交站点地图信息进行匹配，经过坐标转换得到公交车相对于公交站点的粗位姿。
更进一步的，所述环境结构化特征信息包括静态障碍物的类型信息以及静态障碍物相对于公交站点的位置信息，所述公交站点地图信息包括公交站点周边静态障碍物的类型信息以及公交站点周边静态障碍物相对于公交站点的位置信息。
更进一步的，所述静态障碍物包括站牌、站台、闸机和路沿。
更进一步的，所述定位子***基于阿克曼转向模型对公交车运动数据进行处理，得到公交车运动信息；所述定位子***利用卡尔曼滤波算法对公交车相对于公交站点的粗位姿和公交车运动信息进行融合，经过坐标转换得到公交车相对于公交站点的车辆位姿b。
更进一步的，所述定位子***利用卡尔曼滤波算法对公交车相对于公交站点的车辆位姿a和公交车相对于公交站点的车辆位姿b进行融合，得到公交车相对于公交站点的最终位姿。
与现有技术相比，本发明充分利用车端传感信息、路端传感信息和云端地图信息，通过多源、冗余、可靠的组合定位的方式来提高公交车在公交站点定位的准确性及稳定性，大大提升了定位的精度，而且保证了在GPS信号遮挡、天气/光线变化、复杂动态环境等特殊工况下的定位精度。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为公交车站点组合定位***的数据流动示意图；
附图标记：1、车端子***，11、车端激光雷达，12、车端惯导，13、车端轮速计，14、RTK-GPS传感器，2、路端子***，21、路端UWB基站，3、云端子***，31、云端地图模块，32、云端地图播发模块，4、通讯子***，41、车端UWB通讯模块，42、云端V2X通讯模块，43、车端V2X通讯模块，5、定位子***。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例1：
一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位***，如图1所示，包括：车端子***1、路端子***2、云端子***3、通讯子***4和定位子***5。
车端子***1，用于获取公交站点周边环境数据、公交车运动数据和RTK-GPS信息，包括车端激光雷达11、车端惯导12、车端轮速计13和RTK-GPS传感器14；
车端激光雷达11用于获取公交站点周边环境数据并将其通过以太网传输至定位子***5；公交车运动数据包括车端惯导数据和车端轮速数据，车端惯导12用于获取车端惯导数据并将其通过CAN总线传输至定位子***5，车端轮速计13用于获取车端轮速数据并将其通过信号电缆传输至定位子***5；RTK-GPS传感器14用于获取公交车的RTK-GPS信息，并通过通讯子***4将RTK-GPS信息传输至云端子***3。
路端子***2，包括路端UWB基站21，路端UWB基站21用于发送超宽带无线通信信号；其中，路端UWB基站21的数量是根据公交站点的空间大小确定的，较大的公交站点可以适当增加路端UWB基站21的数量，以提升定位精度，每个公交站点至少要有1个路端UWB基站21。
云端子***3，通过通讯子***4与RTK-GPS传感器14通信连接，用于根据RTK-GPS传感器14采集的RTK-GPS信息获取公交站点地图信息，包括云端地图模块31和云端地图播发模块32；
云端地图模块31中包括各个公交站点的周边静态障碍物的类型信息以及各个公交站点的周边静态障碍物相对于公交站点的位置信息；云端地图播发模块32基于RTK-GPS传感器14采集的RTK-GPS信息选择公交车周边的公交站点的地图并将公交站点地图信息通过通讯子***4传输至定位子***5。
通讯子***4，分别与车端子***1、路端子***2、云端子***3和定位子***5通信连接，用于实现车端子***1、路端子***2、云端子***3和定位子***5之间的通信，包括车端UWB通讯模块41、云端V2X通讯模块42和车端V2X通讯模块43；车端UWB通讯模块41基于路端UWB基站21发送的超宽带无线通信信号得到公交车相对于公交站点的车辆位姿a并将其传输至定位子***5。
车端UWB通讯模块41安装在公交车上，路端UWB基站21安装在公交站点，车端UWB通讯模块41通过UWB无线通信方式与路端UWB基站21通信连接，并利用TDOA的定位方式解算得到公交车相对于公交站点的车辆位姿a，车端UWB通讯模块41通过CAN总线将公交车相对于公交站点的车辆位姿a传输至定位子***5。
本实施例中，车端激光雷达11、车端惯导12、车端轮速计13和RTK-GPS传感器14安装在公交车上，车端激光雷达11通过以太网与定位子***5通信连接，车端惯导12通过CAN总线与定位子***5通信连接，车端轮速计13通过信号电缆与定位子***5通信连接。
云端子***3设于云端，云端V2X通讯模块42设于云端，通过以太网与云端子***3通信连接，车端V2X通讯模块43安装在公交车上，通过以太网与车端子***1和定位子***5通信连接，云端V2X通讯模块42和车端V2X通讯模块43之间通过无线通信方式连接。无线通信方式包括5G、LTE-V和DSRC通信。在行驶的车辆上安装了车端V2X通讯模块43，设置了位置固定的云端V2X通讯模块42，云端V2X通讯模块42与车端V2X通讯模块43之间基于LTE-V、5G等先进车联网技术通信，信息传输更加可靠。
RTK-GPS传感器14采集的RTK-GPS信息通过以太网传输至车端V2X通讯模块43，自车端V2X通讯模块43通过5G或LTE-V或DSRC等无线通信方式传输至云端V2X通讯模块42，从而被云端子***3获取。
云端子***3将公交站点地图信息通过以太网传输至云端V2X通讯模块42，自云端V2X通讯模块42通过5G或LTE-V或DSRC等无线通信方式传输至车端V2X通讯模块43，从而被定位子***5获取。
定位子***5，如图2所示，用于根据公交站点周边环境数据、公交车运动数据、公交站点地图信息和公交车相对于公交站点的车辆位姿a得到公交车相对于公交站点的最终位姿。
定位子***5基于预先训练的深度学习神经网络对公交站点周边环境数据进行处理，得到环境结构化特征信息，其中，环境结构化特征信息包括静态障碍物的类型信息(如站牌、站台等)以及静态障碍物相对于公交站点的位置信息。
定位子***5将环境结构化特征信息与公交站点地图信息进行匹配，经过坐标转换得到公交车相对于公交站点的粗位姿。其中，公交站点地图信息包括公交站点周边静态障碍物的类型信息以及公交站点周边静态障碍物相对于公交站点的位置信息，静态障碍物包括站牌、站台、闸机和路沿等障碍物。
定位子***5基于阿克曼转向模型对公交车运动数据(即车端惯导数据和车端轮速数据)进行处理，得到公交车运动信息。定位子***5利用卡尔曼滤波算法对公交车相对于公交站点的粗位姿和公交车运动信息进行融合，经过坐标转换得到公交车相对于公交站点的车辆位姿b。
定位子***5利用卡尔曼滤波算法对公交车相对于公交站点的车辆位姿a和公交车相对于公交站点的车辆位姿b进行融合，得到公交车相对于公交站点的最终位姿。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位***，其特征在于，包括：车端子***(1)、路端子***(2)、云端子***(3)、通讯子***(4)和定位子***(5)，其中：
车端子***(1)，用于获取公交站点周边环境数据、公交车运动数据和RTK-GPS信息，包括车端激光雷达(11)、车端惯导(12)、车端轮速计(13)和RTK-GPS传感器(14)；
路端子***(2)，包括路端UWB基站(21)，所述路端UWB基站(21)用于发送超宽带无线通信信号；
云端子***(3)，与RTK-GPS传感器(14)通信连接，用于根据RTK-GPS信息获取公交站点地图信息，包括云端地图模块(31)和云端地图播发模块(32)；
通讯子***(4)，分别与车端子***(1)、路端子***(2)、云端子***(3)和定位子***(5)通信连接，用于实现车端子***(1)、路端子***(2)、云端子***(3)和定位子***(5)之间的通信，包括车端UWB通讯模块(41)，所述车端UWB通讯模块(41)基于路端UWB基站(21)发送的超宽带无线通信信号得到公交车相对于公交站点的车辆位姿a；
定位子***(5)，用于根据公交站点周边环境数据、公交车运动数据、公交站点地图信息和公交车相对于公交站点的车辆位姿a得到公交车相对于公交站点的最终位姿。
2.根据权利要求1所述的一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位***，其特征在于，所述车端激光雷达(11)用于获取公交站点周边环境数据并将其传输至定位子***(5)；所述公交车运动数据包括车端惯导数据和车端轮速数据，车端惯导(12)用于获取车端惯导数据并将其传输至定位子***(5)，车端轮速计(13)用于获取车端轮速数据并将其传输至定位子***(5)。
3.根据权利要求1所述的一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位***，其特征在于，所述路端UWB基站(21)的数量是根据公交站点的空间大小确定的。
4.根据权利要求1所述的一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位***，其特征在于，所述通讯子***(4)还包括云端V2X通讯模块(42)和车端V2X通讯模块(43)，所述云端V2X通讯模块(42)通过以太网与云端子***(3)通信连接，所述车端V2X通讯模块(43)通过以太网与车端子***(1)和定位子***(5)通信连接，所述云端V2X通讯模块(42)和车端V2X通讯模块(43)通过无线通信方式连接。
5.根据权利要求4所述的一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位***，其特征在于，所述无线通信方式包括5G、LTE-V和DSRC通信。
6.根据权利要求1所述的一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位***，其特征在于，所述车端UWB通讯模块(41)通过UWB无线通信方式与路端UWB基站(21)通信连接，利用TDOA的定位方式解算得到公交车相对于公交站点的车辆位姿a并将其传输至定位子***(5)。
7.根据权利要求1所述的一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位***，其特征在于，所述定位子***(5)基于预先训练的深度学习神经网络对公交站点周边环境数据进行处理，得到环境结构化特征信息；所述定位子***(5)将环境结构化特征信息与公交站点地图信息进行匹配，经过坐标转换得到公交车相对于公交站点的粗位姿。
8.根据权利要求7所述的一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位***，其特征在于，所述环境结构化特征信息包括静态障碍物的类型信息以及静态障碍物相对于公交站点的位置信息，所述公交站点地图信息包括公交站点周边静态障碍物的类型信息以及公交站点周边静态障碍物相对于公交站点的位置信息。
9.根据权利要求7所述的一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位***，其特征在于，所述定位子***(5)基于阿克曼转向模型对公交车运动数据进行处理，得到公交车运动信息；所述定位子***(5)利用卡尔曼滤波算法对公交车相对于公交站点的粗位姿和公交车运动信息进行融合，经过坐标转换得到公交车相对于公交站点的车辆位姿b。
10.根据权利要求9所述的一种基于车路云协同的智能公交车站点组合定位***，其特征在于，所述定位子***(5)利用卡尔曼滤波算法对公交车相对于公交站点的车辆位姿a和公交车相对于公交站点的车辆位姿b进行融合，得到公交车相对于公交站点的最终位姿。
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