CN115184863B - 定位方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

定位方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开涉及定位技术领域，提供了一种定位方法、装置、电子设备及存储介质。该定位方法应用于无人车，即无人驾驶设备或自动驾驶设备，包括：接收基准站通过电台发送的第一定位数据，其中，电台架设在基准站的预设范围内且位于基准站与第一车辆的作业区域之间；利用实时动态载波相位差分技术对第一定位数据和第一车辆的当前定位数据进行处理，得到第一车辆的第一定位信息。本公开能够在不增加基准站的建设成本和维护成本的情况下，使第一车辆在很短的时间内获得厘米级定位精度，因此，提高了第一车辆的定位稳定性，并进一步提高了第一车辆的工作效率。

Description

定位方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本公开涉及定位技术领域，尤其涉及一种定位方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
露天采矿是一个移走矿体上的覆盖物，得到所需矿物的过程，其生产过程包括穿孔、***、采装、运输、排土等作业流程。随着无人驾驶技术的发展，无人驾驶在矿车上的应用应运而生，目前，诸如装载、运输、排土等作业主要由无人驾驶矿车完成。
众所周知，高精度定位技术是实现无人驾驶的必要条件。目前，适用于无人驾驶矿车的定位技术是实时动态（Real-Time Kinematic，RTK）载波相位差分技术（下文简称为“RTK技术”）。在实际应用中，除了全球导航卫星***（Global Navigation SatelliteSystem，GNSS）中的至少一个卫星之外，实现RTK定位功能需要基准站和移动站（例如，无人驾驶矿车）。基准站通过其内置或外挂的电台实时地将卫星定位数据以一定的传输频点进行发送，移动站通过其内置或外挂的电台以对应的传输频点实时地接收卫星定位数据，并进行RTK载波相位差分处理，得到高精度的定位数据。
现有技术中，RTK技术必须依托密集部署的基准站，导致基准站的建设成本和维护成本较高；另外，在诸如矿山、隧道等偏远或有复杂地理环境的地区，基准站的部署非常困难，导致难以实现实时精准的定位。进一步地，在卫星定位数据的传输过程中，内置或外挂的电台可能会受到电磁环境和/或基准站与无人驾驶矿车之间的障碍物的影响，导致无人驾驶矿车无法实时地接收到卫星定位数据，因此，影响了无人驾驶矿车的定位稳定性和工作效率。
发明内容
有鉴于此，本公开实施例提供了一种定位方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的无人驾驶矿车无法实时地接收到卫星定位数据，因此，影响了无人驾驶矿车的定位稳定性和工作效率的问题。
本公开实施例的第一方面，提供了一种定位方法，包括：接收基准站通过电台发送的第一定位数据，其中，电台架设在基准站的预设范围内且位于基准站与第一车辆的作业区域之间；利用实时动态载波相位差分技术对第一定位数据和第一车辆的当前定位数据进行处理，得到第一车辆的第一定位信息。
本公开实施例的第二方面，提供了一种定位装置，包括：接收模块，被配置为接收基准站通过电台发送的第一定位数据，其中，电台架设在基准站的预设范围内且位于基准站与第一车辆的作业区域之间；处理模块，被配置为利用实时动态载波相位差分技术对第一定位数据和第一车辆的当前定位数据进行处理，得到第一车辆的第一定位信息。
本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本公开实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：通过接收基准站通过电台发送的第一定位数据，其中，电台架设在基准站的预设范围内且位于基准站与第一车辆的作业区域之间；利用实时动态载波相位差分技术对第一定位数据和第一车辆的当前定位数据进行处理，得到第一车辆的第一定位信息，能够在不增加基准站的建设成本和维护成本的情况下，使第一车辆在很短的时间内获得厘米级定位精度，因此，提高了第一车辆的定位稳定性，并进一步提高了第一车辆的工作效率。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是相关技术中基于传统RTK技术的定位方法在实际应用场景下涉及的整体架构示意图；
图2是本公开实施例提供的一种定位方法在实际应用场景下涉及的整体架构示意图；
图3是本公开实施例提供的一种定位方法的流程示意图；
图4是本公开实施例提供的另一种定位方法在实际应用场景下涉及的整体架构示意图；
图5是本公开实施例提供的另一种定位方法的流程示意图；
图6是本公开实施例提供的再一种定位方法在实际应用场景下涉及的整体架构示意图；
图7是本公开实施例提供的再一种定位方法的流程示意图；
图8是本公开实施例的一种定位装置的结构示意图；
图9是本公开实施例的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开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。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
在无人驾驶领域，高精度定位技术是实现无人驾驶的必要条件。目前，适用于无人驾驶设备的定位技术是RTK技术。传统RTK技术在实际应用中遇到的最大问题是基准站校正数据的有效作用距离。全球定位***（Global Positioning System，GPS）误差的空间相关性随基准站与移动站之间的距离的增加而逐渐失去线性，因此，在较长距离下（例如，单频>10km，双频>30km），经过差分处理后的用户数据仍存在很大的观测误差，导致定位精度降低以及无法解算载波相位的整周模糊。因此，为了确保获得满意的定位精度，传统的单机RTK的作业距离都非常有限。
为了克服传统RTK技术的缺陷，提出了网络RTK技术。在网络RTK技术中，线性衰减的单点GPS误差模型被区域型的GPS网络误差模型所取代，即用多个基准站组成的GPS网络来估计一个地区的GPS误差模型，并为网络覆盖地区的用户提供校正数据。用户收到的也不是某一个实际基准站的数据，而是一个虚拟基准站的数据和距离自己位置较近的某个参考网格的校正数据，因此，网络RTK技术又被称为虚拟参考站（Virtual Reference Station，VRS）技术。然而，在诸如矿山、隧道等偏远或有复杂地理环境的地区，由于未建立起连续运行卫星定位导航服务***（Continuous OperationalReference System，CORS）因此，网络RTK服务通常无法使用。
目前，现有技术中通过基于传统RTK技术的定位方法对无人驾驶设备进行定位。下面结合附图对相关技术中基于传统RTK技术的定位方法的场景进行说明。图1是相关技术中基于传统RTK技术的定位方法在实际应用场景下涉及的整体架构示意图。如图1所示，该应用场景下的***架构主要包括以下内容：
基准站10的GPS接收机通过天线观测并接收至少一个卫星11发送的卫星信号，根据接收到的卫星信号测出基准站10所在位置的三维坐标（需要说明的是，该三维坐标为单点解，即不准确值），并将载波相位观测值、测站坐标信息等通过数据链（对应于图1中的电台101）实时地进行发送；位于基准站10附近的移动站（对应于图1中的无人驾驶矿车12）的GPS接收机在对至少一个卫星11进行观测的同时，也接收来自基准站10的电台信号，并将接收到的两组载波相位观测值（即，卫星信号和电台信号）组成方程组，根据相对定位原理，实时解算出无人驾驶矿车12所在位置的三维坐标。
可见，现有的RTK定位是设置一个坐标已知、架设在开阔环境下的基准站，基准站通过数据链将载波相位观测值传送给移动站；移动站接收来自基准站的载波相位观测值，并结合自身的载波相位观测值得到差分修正值，再利用差分修正值对移动站的GPS接收机的定位结果进行修正，得到移动站的精确位置。然而，这种定位方法仅适用于基准站与移动站之间的距离较近（例如，不超过15公里）且基准站与移动站之间不存在大的障碍物的情况，而无法保证在较长距离（例如，超过15公里）和/或基准站与移动站之间存在大的障碍物的情况下同样适用。
下面结合附图对本公开实施例改进后的基于传统RTK技术的定位方法的场景进行说明。图2是本公开实施例提供的一种定位方法在实际应用场景下涉及的整体架构示意图。如图2所示，该应用场景下的***架构主要包括以下内容：
在基准站20的预设范围内架设电台21，并使电台21位于基准站20与无人驾驶矿车22的作业区域221之间；基准站20的GPS接收机接收至少一个卫星23发送的卫星定位数据，并通过电台21将接收到的卫星定位数据实时发送给正在作业区域221内作业的无人驾驶矿车22；在无人驾驶矿车22的GPS接收机接收到卫星定位数据后，无人驾驶矿车22基于无人驾驶矿车22的当前定位数据和卫星定位数据，利用RTK技术对当前定位数据和卫星定位数据进行处理，得到无人驾驶矿车22的精确定位信息，即，无人驾驶矿车22的三维坐标。
需要说明的是，基准站20、电台21、卫星23和无人驾驶矿车22的具体类型、数量和组合可以根据应用场景的实际需求进行调整，本公开实施例对此不作限制。
根据本公开实施例提供的***架构，通过在基准站的预设范围内架设电台，并使电台位于基准站与无人驾驶矿车的作业区域之间，能够在不增加基准站的建设成本和维护成本的情况下，使无人驾驶矿车在很短的时间内获得厘米级定位精度，因此，解决了现有的基准站在通过其内置或外挂的电台传送卫星定位数据的过程中，电台可能会受到电磁环境和/或基准站与无人驾驶矿车之间的障碍物的影响，导致无人驾驶矿车无法实时地接收到卫星定位数据，进而影响了无人驾驶矿车的定位稳定性和工作效率的问题。
接下来，结合附图对本公开实施例进行详细说明。
图3是本公开实施例提供的一种定位方法的流程示意图。图3的定位方法可以由图2的无人驾驶矿车22中的电子设备执行。如图3所示，该定位方法包括：
S301，接收基准站通过电台发送的第一定位数据，其中，电台架设在基准站的预设范围内且位于基准站与第一车辆的作业区域之间；
S302，利用实时动态载波相位差分技术对第一定位数据和第一车辆的当前定位数据进行处理，得到第一车辆的第一定位信息。
具体地，在基准站的预设范围内架设电台，并使电台位于基准站与第一车辆的作业区域之间；当基准站的GPS接收机观测并采集到GNSS中的至少一个卫星发送的卫星定位数据时，基准站将采集到的卫星定位数据作为第一定位数据，并通过电台实时地进行发送；进一步地，在第一车辆的GPS接收机接收到第一定位数据后，第一车辆获取该第一车辆的当前定位数据，并利用RTK技术对第一定位数据和当前定位数据进行解算处理，得到第一车辆的第一定位信息。
这里，基准站（Reference Station）是对卫星信号进行长期连续观测，并由通信设施将卫星观测数据实时或定时传送至数据中心的地面固定观测站。在实际应用中，基准站可以是在某一个符合基准站架设条件的固定位置所架设的实体站，也可以是通过VRS技术生成的一个虚拟基准站。
移动站（Mobile Station）是在基准站的一定范围内可移动作业的设备上设立的探测站。例如，在露天采矿场景下，基准站可以固定安装在无人驾驶矿车的作业区域周边一些符合基准站架设条件的空地上，移动站可以设置在无人驾驶矿车上，或者可以是该无人驾驶矿车本身。在实际应用中，基准站和移动站都会对GNSS中的某些卫星进行观测，并获得相应的卫星观测数据。
电台，即无线电台（Radio Station）的简称，是一种无线的一点对多点进行通信的终端设备。电台可以是通用通信数传电台，也可以是支持长距离通信的长距离通信数传电台，本公开实施例对此不作限制。此外，为了避免由于信号受到干扰导致信号质量不稳定的情况，可以将电台架设在距离基准站500米的范围内。
预设范围是指基准站的有效覆盖范围，即，以基准站发射的无线信号能够传输的最长距离为半径所形成的区域。在实际应用中，为了避免在无人驾驶矿车的作业过程中出现信号被阻挡或距离过长导致的通信中断等情况，当采用传统RTK技术时，可以将基准站架设在距离移动站15公里的范围内；当采用网络RTK技术时，可以在距离矿车的作业区域50公里至100公里的范围内架设多个基准站，因此，移动站与最近的基准站之间的距离可能会超过15公里。
第一车辆可以是在矿区行驶的能够获取卫星观测数据和车辆自身的精确位置的普通车辆，也可以是具有自主驾驶功能的车辆。一般来说，第一车辆只需要具有提供由GPS接收机获得的卫星观测数据和车辆自身的精确位置的功能，尽管普通车辆也可以作为第一车辆，但考虑到成本和场景的因素，具有高级自主驾驶功能的车辆可以完全自动化地实施相应的采集，因此，其更适于作为第一车辆。优选地，在本公开实施例中，为了提高采集效率和采集数据的准确性，第一车辆为无人驾驶矿车或自动驾驶矿车。
作业区域是指第一车辆在矿区执行装载、运输、排土等作业过程中所处的区域，即，第一车辆沿行进方向能够识别的区域范围。作业区域可以处于封闭式空间，也可以处于开放式空间，或者还可以是未开辟道路的空间环境。封闭式空间可以是例如矿区环境，矿区又可以根据实际操作情况分为装载区、排土场、道路和未分类区。
RTK技术是实时处理两个测量站载波相位观测量的差分方法，将基准站采集的载波相位发给用户接收机，进行求差解算坐标。RTK技术的关键在于使用GPS的载波相位观测量，并利用基准站与移动站之间的观测误差的空间相关性，通过差分的方式除去移动站的卫星观测数据中的大部分误差，从而实现高精度（分米甚至厘米级）的定位。
第一定位数据是基准站的GPS接收机从GNSS中的至少一个卫星采集到的卫星观测数据。第一定位数据可以包括卫星数量、卫星编号、精度衰减因子（Dilution ofPrecision，DOP）、终端设备的位置、基站的位置等信息中的一种或多种。当前定位数据是第一车辆当前正在使用的定位数据。第一定位信息是基于第一定位数据和当前定位数据进行RTK解算得到的定位信息，包括但不限于第一车辆所处位置的经度信息、纬度信息、定位时间信息、卫星仰角信息和信噪比信息。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过接收基准站通过电台发送的第一定位数据，其中，电台架设在基准站的预设范围内且位于基准站与第一车辆的作业区域之间；利用实时动态载波相位差分技术对第一定位数据和第一车辆的当前定位数据进行处理，得到第一车辆的第一定位信息，能够在不增加基准站的建设成本和维护成本的情况下，使第一车辆在很短的时间内获得厘米级定位精度，因此，提高了第一车辆的定位稳定性，并进一步提高了第一车辆的工作效率。
在一些实施例中，该定位方法还包括：接收云服务器通过第二基站发送的第二定位信息，其中，第二定位信息是云服务器利用实时动态载波相位差分技术对第二定位数据和第三定位数据进行处理得到的，第二定位数据是由基准站通过第一基站上传的，第三定位数据是由第一车辆通过第二基站上传的；基于预设时间间隔内接收到的第一定位信息和第二定位信息的先后顺序，确定第一定位信息或第二定位信息为第一车辆的目标定位信息。
具体地，在基准站的GPS接收机观测并采集到GNSS中的至少一个卫星发送的卫星观测数据后，基准站将采集到的卫星观测数据作为第二定位数据，并通过第一基站实时地上传至云服务器；第一车辆将获取到的第一车辆的当前定位数据作为第三定位数据，并通过第二基站实时地上传至云服务器；在接收到第二定位数据和第三定位数据后，云服务器利用RTK技术对第二定位数据和第三定位数据进行解算处理，得到第二定位信息，并通过第二基站将第二定位信息下发至第一车辆；进一步地，第一车辆可以根据预设时间间隔内接收到的第一定位信息和第二定位信息的先后顺序，将第一定位信息或第二定位信息确定为第一车辆的目标定位信息。
这里，云服务器（Cloud Server）可以是独立的物理云服务器，也可以是由多个物理云服务器构成的云服务器集群或分布式***，或者还可以是提供云数据库、云存储、云计算、云通信等基础云计算服务的服务器。在本公开实施例中，云服务器是指在云端运行且具备RTK解算等功能的服务器。
基站（Base Station），即公用移动通信基站，是指在一定的无线电覆盖区中，通过移动通信交换中心与移动电话终端之间进行信息传递的无线电收发信电台。在本公开实施例中，第一基站是指架设在基准站的预设范围内且位于基准站与云服务器之间的基站，第二基站是指架设在第一车辆的作业区域内的基站。此外，为了提高信号的传输速率和抗干扰能力，可以将第一基站架设在距离基准站不超过500米的范围内。
需要说明的是，第一基站和第二基站的类型和数量可以根据应用场景的实际需求进行调整，本公开实施例对此不作限制。
预设时间间隔可以是用户根据经验数据预先设置的时间间隔，也可以是用户根据实际需要对已设置的时间间隔进行调整后得到的时间间隔，本公开实施例对此不作限制。预设时间间隔可以是1毫秒至10毫秒范围内的任一值。优选地，在本公开实施例中，预设时间间隔为5毫秒。
第二定位数据是基准站的GPS接收机从GNSS中的至少一个卫星采集到的卫星观测数据。第三定位数据是第一车辆的当前定位数据。第二定位信息是基于第二定位数据和第三定位数据进行RTK解算得到的定位信息，包括但不限于第一车辆所处位置的经度信息、纬度信息、定位时间信息、卫星仰角信息和信噪比信息。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过利用云服务器对基准站上传的第二定位数据和第一车辆上传的第三定位数据进行RTK解算，能够降低第一车辆的运算量，减小第一车辆的运算压力，提高第一车辆的工作效率。另外，由于第二定位信息是基于基准站和第一车辆上传的定位数据解算得到的，因此，确保了定位信息的有效性和准确性。
在一些实施例中，第二定位信息包括作业区域内的至少一个第二车辆的目标定位信息，该定位方法还包括：在确定第二定位信息为第一车辆的目标定位信息的情况下，将第二定位信息发送至至少一个第二车辆中与第一车辆距离最近的第二车辆。
具体地，第一车辆的作业区域内还可能存在至少一个第二车辆，如果确定第二定位信息为第一车辆的目标定位信息，则第一车辆可以从至少一个第二车辆中选取与其距离最近的第二车辆，并将第二定位信息发送给该第二车辆，由于第二定位信息中包括该第二车辆的目标定位信息，因此，可以基于第二定位信息对第二车辆进行定位。这里，目标定位信息可以包括但不限于第二车辆所处位置的经度信息、纬度信息、定位时间信息、卫星仰角信息和信噪比信息。
第二车辆可以是在矿区行驶的能够获取卫星观测数据和车辆自身的精确位置的普通车辆，也可以是具有自主驾驶功能的车辆，或者还可以是由具有自主驾驶功能的车辆组成的自主驾驶车队。在作业区域内存在多个第二车辆的情况下，可以基于第一车辆和多个第二车辆构建车辆网络，即，车队局域网。这里，车辆网络是指根据通信协议和数据交互标准在车辆与对象（例如，汽车、行人、路边设备和互联网）之间执行无线通信和信息交换的网络。车辆网络通信可以包括但不限于车与车（Vehicle-to-Vehicle，V2V）、车与云（Vehicle-to-Network，V2N）、车与基础设施（Vehicle-to-Infrastructure，V2I）、车与人（Vehicle-to-People，V2P）和WiFi。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过构建车辆网络，提高了车辆信息共享的能力，并进一步提升了车辆的感知能力。
在一些实施例中，将第二定位信息发送至至少一个第二车辆中与第一车辆距离最近的第二车辆，包括：获取至少一个第二车辆中的每个第二车辆的当前位置，并分别计算第一车辆的当前位置与第二车辆的当前位置之间的第一距离；选取与所有的第一距离中的最小距离对应的第二车辆作为第一目标车辆，并将第二定位信息发送至第一目标车辆。
具体地，在接收到云服务器下发的第二定位信息后，第一车辆获取至少一个第二车辆中的每个第二车辆的当前位置，并基于第一车辆的当前位置分别计算第一车辆与第二车辆之间的第一距离；进一步地，第一车辆从计算出的所有第一距离中选取最小距离对应的第二车辆作为第一目标车辆，并将第二定位信息发送给第一目标车辆。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过构建车辆网络来进行第二定位信息的发送，能够提高车辆信息共享的能力和车辆信息的传输速度，因此，提高了第二车辆的定位稳定性和工作效率。
在一些实施例中，该定位方法还包括：获取至少一个第二车辆中的至少一个其他第二车辆中的每个其他第二车辆的当前位置，并分别计算第一目标车辆的当前位置与其他第二车辆的当前位置之间的第二距离；选取与所有的第二距离中的最小距离对应的其他第二车辆作为第二目标车辆，将第二定位信息发送至第二目标车辆，并执行以上迭代处理过程，直至至少一个第二车辆中的每个第二车辆接收到第二定位信息。
具体地，在确定第一目标车辆后，第一目标车辆获取至少一个第二车辆中的至少一个其他第二车辆中的每个其他第二车辆的当前位置，并基于第一目标车辆的当前位置分别计算第一目标车辆与其他第二车辆之间的第二距离；进一步地，第一目标车辆从计算出的所有第二距离中选取最小的第二距离对应的其他第二车辆作为第二目标车辆，并将第二定位信息发送给第二目标车辆；以此类推，直至所有的第二车辆均接收到第二定位信息。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过计算车辆之间的距离，并按照距离由近及远的顺序将第二定位信息逐一发送给各个第二车辆，能够提高第二定位信息的发送效率，确保第二定位信息的下发及时性，因此，提高了第二车辆的定位稳定性和工作效率。
在一些实施例中，该定位方法还包括：接收全球导航卫星***中的至少一个卫星发送的卫星定位数据，并利用实时动态载波相位差分技术对卫星定位数据和当前定位数据进行处理，得到第一车辆的第三定位信息；在确定信号接收质量满足预设质量要求的情况下，选择第三定位信息作为第一车辆的目标定位信息；在确定信号接收质量未满足预设质量要求的情况下，选择第一定位信息作为第一车辆的目标定位信息。
具体地，无人驾驶矿车通过GPS接收机实时观测并采集GNSS中的至少一个卫星发送的卫星定位数据，并基于接收到卫星定位数据，根据RTK载波相位差分定位原理对无人驾驶矿车的当前定位数据进行校准处理，得到无人驾驶矿车的第三定位信息。进一步地，在确定信号接收质量满足预设质量要求的情况下，无人驾驶矿车将第三定位信息作为目标定位信息；在确定信号接收质量未满足预设质量要求的情况下，无人驾驶矿车将第一定位信息作为目标定位信息。
这里，GNSS是能在地球表面或近地空间的任何地点为用户提供全天候的三维坐标和速度以及时间信息的空基无线电导航定位***。GNSS可以包括但不限于GPS、全球卫星导航***（Global Navigation Satellite System，GLONASS）、伽利略卫星导航***（Galileosatellite navigation system，Galileo）、北斗卫星导航***（BeiDou NavigationSatellite System，BDS）、区域***和增强***。
卫星可以是GPS卫星、GLONASS卫星、Galileo卫星、北斗卫星中的一个或多个，本公开实施例对卫星的具体类型和数量不作限制。卫星定位是指通过利用卫星和接收机的双向通信来确定接收机的位置，并且可以在全球范围内实时地为用户提供准确的位置坐标和相关的属性特征。卫星定位数据可以包括但不限于经度数据、纬度数据、高程（海拔高度）数据、时间数据和测量精度数据。
在实际应用中，当设置在无人驾驶矿车中的GPS接收机接收到卫星发送的卫星定位信号时，如果GPS接收机有与卫星钟准确同步的时钟，则可以测量出卫星定位信号的到达时间，进而计算出卫星定位信号在空间的传播时间；然后，用传播时间乘以卫星定位信号在空间的传播速度就可以计算出GPS接收机与卫星之间的距离（也称“伪距”）。在观测到多个（例如，4个）卫星发送的卫星定位信号后，可以分别计算各个卫星与无人驾驶矿车之间的距离（例如，列出方程组并求解），得到无人驾驶矿车的三维坐标（即，经度、纬度和高程），进而根据三维坐标对无人驾驶矿车进行定位。
信号接收质量可以通过信号接收强度（Received Signal Strength Indication，RSSI）、误码率（Symbol Error Rate，SER）、丢图率等数据表征。这里，信号接收强度是接收的信号强度指示，其通过接收到的信号强弱测定信号点与接收点的距离，根据相应数据进行定位计算，以判断连接质量以及是否增大广播发送强度；误码率是衡量数据在规定时间内数据传输精确性的指标，误码率=传输中的误码/所传输的总码数×100%；丢图率是传输过程中接收到的图像数量与应接收图像总数之间的比值。
预设质量要求可以是信号接收强度大于第一预设阈值、误码率小于第二预设阈值、丢图率小于第三预设阈值；也可以是信号接收强度大于第一预设阈值且误码率小于第二预设阈值、信号接收强度大于第一预设阈值且丢图率小于第三预设阈值、误码率小于第二预设阈值且丢图率小于第三预设阈值；或者，还可以是信号接收强度大于第一预设阈值、误码率小于第二预设阈值且丢图率小于第三预设阈值。
需要说明的是，第一预设阈值、第二预设阈值和第三预设阈值可以根据实际需要设置为相同或不同的值。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过判断信号接收质量是否满足预设质量要求，能够确保在弱信号的情况下依然可以获取到无人驾驶矿车的精确的定位信息，因此，提高了无人驾驶矿车的定位稳定性。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本公开的可选实施例，在此不再一一赘述。此外，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本公开实施例的实施过程构成任何限定。
图4是本公开实施例提供的另一种定位方法在实际应用场景下涉及的整体架构示意图。如图4所示，该应用场景下的***架构主要包括以下内容：
基准站40的GPS接收机观测并采集GNSS中的至少一个卫星41发送的卫星观测数据，基准站40将采集到卫星观测数据作为第一定位数据，并通过电台42实时发送至作业区域431内的第一车辆43；进一步地，基准站40还将采集到的卫星观测数据作为第二定位数据，并通过第一基站44实时上传至云服务器45；第一车辆43将获取到的第一车辆43的当前定位数据作为第三定位数据，并通过第二基站46实时上传至云服务器45；在接收到第二定位数据和第三定位数据后，云服务器45利用RTK技术对第二定位数据和第三定位数据进行解算处理，得到第二定位信息，并通过第二基站46将第二定位信息下发至第一车辆43；第一车辆43可以根据预设时间间隔内接收到的第一定位信息和第二定位信息的先后顺序，将第一定位信息或第二定位信息确定为第一车辆43的目标定位信息。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过利用云服务器对基准站上传的第二定位数据和第一车辆上传的第三定位数据进行RTK解算，能够降低第一车辆的运算量，减小第一车辆的运算压力，提高第一车辆的工作效率。另外，由于第二定位信息是基于基准站和第一车辆上传的定位数据解算得到的，因此，确保了定位信息的有效性和准确性。
图5是本公开实施例提供的另一种定位方法的流程示意图。图5的定位方法可以由图4的无人驾驶矿车43中的电子设备执行。如图5所示，该定位方法包括：
S501，接收基准站通过电台发送的第一定位数据，其中，电台架设在基准站的预设范围内且位于基准站与第一车辆的作业区域之间；
S502，利用实时动态载波相位差分技术对第一定位数据和第一车辆的当前定位数据进行处理，得到第一车辆的第一定位信息；
S503，接收云服务器通过第二基站发送的第二定位信息，其中，第二定位信息是云服务器利用实时动态载波相位差分技术对第二定位数据和第三定位数据进行处理得到的，第二定位数据是由基准站通过第一基站上传的，第三定位数据是由第一车辆通过第二基站上传的；
S504，基于预设时间间隔内接收到的第一定位信息和第二定位信息的先后顺序，确定第一定位信息或第二定位信息为第一车辆的目标定位信息。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过利用云服务器对基准站上传的第二定位数据和第一车辆上传的第三定位数据进行RTK解算，能够降低第一车辆的运算量，减小第一车辆的运算压力，提高第一车辆的工作效率。另外，由于第二定位信息是基于基准站和第一车辆上传的定位数据解算得到的，因此，确保了定位信息的有效性和准确性。
图6是本公开实施例提供的再一种定位方法在实际应用场景下涉及的整体架构示意图。如图6所示，该应用场景下的***架构主要包括以下内容：
在基准站60的预设范围内架设电台62，并使电台62位于基准站60与无人驾驶矿车63的作业区域631之间；基准站60的GPS接收机观测并采集GNSS中的至少一个卫星61发送的卫星观测数据，基准站60将采集到卫星观测数据作为第一定位数据，并通过电台62实时发送至作业区域631内的第一车辆63；进一步地，基准站60还将采集到的卫星观测数据作为第二定位数据，并通过第一基站64实时上传至云服务器65；第一车辆63将获取到的第一车辆63的当前定位数据作为第三定位数据，并通过第二基站66实时上传至云服务器65。
在接收到第二定位数据和第三定位数据后，云服务器65利用RTK技术对第二定位数据和第三定位数据进行解算处理，得到第二定位信息，并通过第二基站66将第二定位信息下发至第一车辆63；在接收到云服务器65发送的第二定位信息后，第一车辆63获取作业区域631内的第二车辆67、第二车辆68和第二车辆69的当前位置，并基于第一车辆63的当前位置，分别计算第一车辆63与第二车辆67、第二车辆68和第二车辆69之间的第一距离；进一步地，第一车辆63从计算出的所有第一距离中选取最小的第一距离对应的第二车辆（即，第二车辆67）作为第一目标车辆，并将第二定位信息发送至第二车辆67。
在确定第二车辆67为第一目标车辆后，第二车辆67获取至少一个第二车辆中的至少一个其他第二车辆（即，第二车辆58和第二车辆59）的当前位置，并基于第二车辆67的当前位置，分别计算第二车辆67与第二车辆58和第二车辆69之间的第二距离；进一步地，第二车辆67从计算出的所有第二距离中选取最小的第二距离对应的第二车辆（即，第二车辆58）作为第二目标车辆，并将第二定位信息发送至第二车辆58；以此类推，第二车辆58将第二定位信息发送至第二车辆59。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过构建车辆网络来进行第二定位信息的发送，能够提高车辆信息共享的能力和车辆信息的传输速度；另外，通过计算车辆之间的距离，并按照距离由近及远的顺序将第二定位信息逐一发送给各个第二车辆，能够提高第二定位信息的发送效率，确保第二定位信息的下发及时性，因此，提高了第二车辆的定位稳定性和工作效率。
图7是本公开实施例提供的再一种定位方法的流程示意图。图7涉及的交互主体为基准站（对应于图6的基准站60）、云服务器（对应于图6的云服务器65）、第一车辆（对应于图6的第一车辆63）、第二车辆（对应于图6的第二车辆67）和其他第二车辆（对应于图6的第二车辆68和第二车辆69）。如图7所示，该定位方法包括：
S701，基准站接收GNSS中的至少一个卫星发送的卫星定位数据，并将接收到的卫星定位数据作为第一定位数据，通过电台实时发送至第一车辆；
S702，基准站接收GNSS中的至少一个卫星发送的卫星定位数据，并将接收到的卫星定位数据作为第二定位数据，通过第一基实时上传至云服务器；
S703，第一车辆利用RTK技术对第一定位数据和第一车辆的当前定位数据进行解算处理，得到第一定位信息；
S704，第一车辆将获取到的第一车辆的当前定位数据作为第三定位数据，并通过第二基站实时上传至云服务器；
S705，云服务器利用RTK技术对第二定位数据和第三定位数据进行解算处理，得到第二定位信息；
S706，云服务器将第二定位信息下发至第一车辆；
S707，第一车辆基于接收到的第一定位信息和第二定位信息的先后顺序，确定第二定位信息为第一车辆的目标定位信息；
S708，第一车辆获取第一车辆的作业区域内的至少一个第二车辆中的每个第二车辆的当前位置；
S709，第一车辆基于该第一车辆的当前位置，计算第一车辆与第二车辆之间的第一距离；
S710，第一车辆从所有第一距离中选取最小距离对应的第二车辆；
S711，第一车辆将第二定位信息发送至第二车辆；
S712，第二车辆获取至少一个第二车辆中的至少一个其他第二车辆中的每个其他第二车辆的当前位置；
S713，第二车辆基于该第二车辆的当前位置，计算第二车辆与其他第二车辆之间的第二距离；
S714，第二车辆从所有第二距离中选取最小距离对应的其他第二车辆；
S715，第二车辆将第二定位信息发送至其他第二车辆，返回执行S712，直至所有第二车辆均接收到第二定位信息。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过计算车辆之间的距离，并按照距离由近及远的顺序将第二定位信息逐一发送给各个第二车辆，能够提高第二定位信息的发送效率，确保第二定位信息的下发及时性，因此，提高了第二车辆的定位稳定性和工作效率。
下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。
图8是本公开实施例的一种定位装置的结构示意图。如图8所示，该定位装置包括：
接收模块801，被配置为接收基准站通过电台发送的第一定位数据，其中，电台架设在基准站的预设范围内且位于基准站与第一车辆的作业区域之间；
处理模块802，被配置为利用实时动态载波相位差分技术对第一定位数据和第一车辆的当前定位数据进行处理，得到第一车辆的第一定位信息。
根据本公开实施例提供的技术方案，通过接收基准站通过电台发送的第一定位数据，其中，电台架设在基准站的预设范围内且位于基准站与第一车辆的作业区域之间；利用实时动态载波相位差分技术对第一定位数据和第一车辆的当前定位数据进行处理，得到第一车辆的第一定位信息，能够在不增加基准站的建设成本和维护成本的情况下，使第一车辆在很短的时间内获得厘米级定位精度，因此，提高了第一车辆的定位稳定性，并进一步提高了第一车辆的工作效率。
在一些实施例中，图8的定位装置还包括：确定模块803，其中，接收模块801还接收云服务器通过第二基站发送的第二定位信息，其中，第二定位信息是云服务器利用实时动态载波相位差分技术对第二定位数据和第三定位数据进行处理得到的，第二定位数据是由基准站通过第一基站上传的，第三定位数据是由第一车辆通过第二基站上传的；确定模块803被配置为基于预设时间间隔内接收到的第一定位信息和第二定位信息的先后顺序，确定第一定位信息或第二定位信息为第一车辆的目标定位信息。
在一些实施例中，第二定位信息包括作业区域内的至少一个第二车辆的目标定位信息，图8的定位装置还包括：发送模块804，被配置为在确定第二定位信息为第一车辆的目标定位信息的情况下，将第二定位信息发送至至少一个第二车辆中与第一车辆距离最近的第二车辆。
在一些实施例中，图8的发送模块804获取至少一个第二车辆中的每个第二车辆的当前位置，并分别计算第一车辆的当前位置与第二车辆的当前位置之间的第一距离；以及选取与所有的第一距离中的最小距离对应的第二车辆作为第一目标车辆，并将第二定位信息发送至第一目标车辆。
在一些实施例中，图8的发送模块804还获取至少一个第二车辆中的至少一个其他第二车辆中的每个其他第二车辆的当前位置，并分别计算第一目标车辆的当前位置与其他第二车辆的当前位置之间的第二距离；以及选取与所有的第二距离中的最小距离对应的其他第二车辆作为第二目标车辆，将第二定位信息发送至第二目标车辆，并执行以上迭代处理过程，直至至少一个第二车辆中的每个第二车辆接收到第二定位信息。
在一些实施例中，图8的定位装置还包括：选择模块805，其中，接收模块801还接收全球导航卫星***中的至少一个卫星发送的卫星定位数据；处理模块802还利用实时动态载波相位差分技术对卫星定位数据和当前定位数据进行处理，得到第一车辆的第三定位信息；选择模块805被配置为在确定信号接收质量满足预设质量要求的情况下，选择第三定位信息作为第一车辆的目标定位信息；以及在确定信号接收质量未满足预设质量要求的情况下，选择第一定位信息作为第一车辆的目标定位信息。
在一些实施例中，第一车辆包括无人驾驶矿车或自动驾驶矿车。
上述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
图9是本公开实施例的一种电子设备的结构示意图。如图9所示，该实施例的电子设备90包括：处理器901、存储器902以及存储在该存储器902中并且可以在处理器901上运行的计算机程序903。处理器901执行计算机程序903时实现上述各个方法实施例中的步骤。或者，处理器901执行计算机程序903时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
示例性地，计算机程序903可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或多个模块/单元被存储在存储器902中，并由处理器901执行，以完成本公开。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序903在电子设备90中的执行过程。
电子设备90可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等电子设备。电子设备90可以包括但不仅限于处理器901和存储器902。本领域技术人员可以理解，图9仅仅是电子设备90的示例，并不构成对电子设备90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，电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
处理器901可以是中央处理单元（Central Processing Unit，CPU），也可以是其它通用处理器、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）或者其它可编程逻辑器件、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902可以是电子设备90的内部存储单元，例如，电子设备90的硬盘或内存。存储器902也可以是电子设备90的外部存储设备，例如，电子设备90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（FlashCard）等。进一步地，存储器902还可以既包括电子设备90的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器902用于存储计算机程序以及电子设备所需的其它程序和数据。存储器902还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本公开的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开的范围。
在本公开所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/电子设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/电子设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，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，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讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
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，在本公开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，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本公开实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可以实现上述各个方法实施例的步骤。计算机程序可以包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如，在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种定位方法，其特征在于，包括：
接收基准站通过电台发送的第一定位数据，其中，所述电台架设在所述基准站的预设范围内且位于所述基准站与第一车辆的作业区域之间，其中，所述第一车辆包括无人驾驶矿车或自动驾驶矿车；
利用实时动态载波相位差分技术对所述第一定位数据和所述第一车辆的当前定位数据进行处理，得到所述第一车辆的第一定位信息，
其中，所述方法还包括：
接收云服务器通过第二基站发送的第二定位信息，其中，所述第二定位信息是所述云服务器利用所述实时动态载波相位差分技术对第二定位数据和第三定位数据进行处理得到的，所述第二定位数据是由所述基准站通过第一基站上传的，所述第三定位数据是由所述第一车辆通过所述第二基站上传的；
基于预设时间间隔内接收到的所述第一定位信息和所述第二定位信息的先后顺序，确定所述第一定位信息或所述第二定位信息为所述第一车辆的目标定位信息，其中，所述接收到的所述第一定位信息和所述第二定位信息是所述第一车辆在同一时刻的定位信息，
其中，所述方法还包括：
接收全球导航卫星***中的至少一个卫星发送的卫星定位数据；
利用所述实时动态载波相位差分技术对所述卫星定位数据和所述当前定位数据进行处理，得到所述第一车辆的第三定位信息；
在确定信号接收质量满足预设质量要求的情况下，选择所述第三定位信息作为所述第一车辆的目标定位信息；
在确定所述信号接收质量未满足所述预设质量要求的情况下，选择所述第一定位信息作为所述第一车辆的目标定位信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二定位信息包括所述作业区域内的至少一个第二车辆的目标定位信息，所述方法还包括：
在确定所述第二定位信息为所述第一车辆的目标定位信息的情况下，将所述第二定位信息发送至所述至少一个第二车辆中与所述第一车辆距离最近的第二车辆。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第二定位信息发送至所述至少一个第二车辆中与所述第一车辆距离最近的第二车辆，包括：
获取所述至少一个第二车辆中的每个第二车辆的当前位置，并分别计算所述第一车辆的当前位置与所述第二车辆的当前位置之间的第一距离；
选取与所有的所述第一距离中的最小距离对应的第二车辆作为第一目标车辆，并将所述第二定位信息发送至所述第一目标车辆。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述至少一个第二车辆中的至少一个其他第二车辆中的每个其他第二车辆的当前位置，并分别计算所述第一目标车辆的当前位置与所述其他第二车辆的当前位置之间的第二距离；
选取与所有的所述第二距离中的最小距离对应的其他第二车辆作为第二目标车辆，将所述第二定位信息发送至所述第二目标车辆，并执行以上迭代处理过程，直至所述至少一个第二车辆中的每个第二车辆接收到所述第二定位信息。
5.一种定位装置，其特征在于，包括：
接收模块，被配置为接收基准站通过电台发送的第一定位数据，其中，所述电台架设在所述基准站的预设范围内且位于所述基准站与第一车辆的作业区域之间，其中，所述第一车辆包括无人驾驶矿车或自动驾驶矿车；
处理模块，被配置为利用实时动态载波相位差分技术对所述第一定位数据和所述第一车辆的当前定位数据进行处理，得到所述第一车辆的第一定位信息，
其中，所述装置还包括：确定模块，其中，
所述接收模块还被配置为接收云服务器通过第二基站发送的第二定位信息，其中，所述第二定位信息是所述云服务器利用所述实时动态载波相位差分技术对第二定位数据和第三定位数据进行处理得到的，所述第二定位数据是由所述基准站通过第一基站上传的，所述第三定位数据是由所述第一车辆通过所述第二基站上传的；
所述确定模块被配置为基于预设时间间隔内接收到的所述第一定位信息和所述第二定位信息的先后顺序，确定所述第一定位信息或所述第二定位信息为所述第一车辆的目标定位信息，
其中，所述装置还包括：选择模块，其中，
所述接收模块还被配置为接收全球导航卫星***中的至少一个卫星发送的卫星定位数据；
所述处理模块还被配置为利用所述实时动态载波相位差分技术对所述卫星定位数据和所述当前定位数据进行处理，得到所述第一车辆的第三定位信息；
所述选择模块被配置为在确定信号接收质量满足预设质量要求的情况下，选择所述第三定位信息作为所述第一车辆的目标定位信息；并在确定所述信号接收质量未满足所述预设质量要求的情况下，选择所述第一定位信息作为所述第一车辆的目标定位信息。
6.一种电子设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
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