[發明專利]交通燈匹配過程中運動車輛定位濾波及預測方法

有效

• 申請號: 201810002298.8
• 申請日: 2018-01-02
• 公開（公告）號: CN108010355B
• 公開（公告）日: 2020-08-04
• 發明（設計）人: 張濤;陳宇峰;向鄭濤;張全亮;車凱;簡煒;江學煥;賈蓉;周鵬;高瞻;嚴汝康;董章;郁洋;羅依麟
• 申請（專利權）人: 湖北汽車工業學院
• 主分類號: G08G1/0962
• 分類號: G08G1/0962;G08G1/0967
• 代理公司: 北京金智普華知識產權代理有限公司 11401
• 代理人: 楊采良

本發明公開了一種交通燈匹配過程中運動車輛定位濾波及預測方法，包括以下步驟：確定車輛運行狀態為駛向交通燈；實時采集車輛當前行駛位置定位信息和交通燈信息，并計算運動車輛與交通燈之間的距離；判斷該距離是否逐漸變小：若距離逐漸變小，則沒有定位誤差，把距離值和定位信息緩存；若距離突然變大，且距離大于L，則連續累計次數CN加1，轉入下一步；判斷出現定位誤差后進行濾波及預測，并修正距離值和定位數據。該方法在確定運動車輛駛向交通燈后，綜合考慮運動車輛與交通燈之間的距離、運動車輛掉頭時間等因素，使得定位設備出現定位誤差時通過濾波及預測算法進行修正，實時性好，能夠應用于嵌入式系統，容易應用于工程實踐。

技術領域

本發明屬于交通運輸技術領域，具體涉及一種交通燈匹配過程中運動車輛定位濾波及預測方法。

背景技術

隨著現代電子信息技術的發展，智能交通和無人駕駛技術也得到飛速發展。城市交叉路口是城市道路網絡的重要節點，也是交通狀況最復雜、交通事故頻發的道路區域。雖然在交叉路口安裝了交通燈用以引導和控制交通，但由于其目標小，加上周圍光線、大雨、霧霾等因素的影響，導致駕駛員很難及時感知到其狀態信息。

由于目前民用定位系統的精度受環境因素影響很大，甚至會出現漂移現象。針對這些問題，人們研究提出了多種濾波算法，例如卡爾曼濾波算法、非線性濾波算法、差分定位等，這些算法能夠提高定位精度，減少誤差；粒子濾波算法還能夠減少漂移產生。這些算法雖然在一定程度上提高了定位精度，但很難應用于工程實踐，而且算法復雜度高，會導致實時性不好，也很難應用于嵌入式系統。

發明內容

針對現有技術中存在的上述問題，本發明提供了一種交通燈匹配過程中運動車輛定位濾波及預測方法，該方法在確定運動車輛駛向交通燈后，綜合考慮運動車輛與交通燈之間的距離、運動車輛掉頭時間等因素，使得定位設備出現定位誤差時通過濾波及預測算法進行修正，實時性好，能夠應用于嵌入式系統，容易應用于工程實踐。

為此，本發明采用了以下技術方案：

一種交通燈匹配過程中運動車輛定位濾波及預測方法，包括以下步驟：

步驟一，確定車輛運行狀態為駛向交通燈；

步驟二，實時采集車輛當前行駛位置定位信息和交通燈信息，并計算運動車輛與交通燈之間的距離；

步驟三，判斷駛向交通燈的車輛與交通燈之間的距離是否逐漸變小：若距離逐漸變小，則沒有定位誤差，把距離值和運動車輛位置定位信息緩存；若距離突然變大，且距離大于L，則連續累計次數CN加1，轉入下一步；

步驟四，判斷出現定位誤差后進行濾波及預測，并修正距離值和定位數據。

進一步地，采用GPS等定位設備獲取運動車輛當前行駛位置的定位信息，主要包括經緯度數據；采用無線通信模塊獲取交通燈終端廣播的交通燈信息，包括交通燈區域中心點經緯度、交通燈秒數和顏色等信息；所述交通燈區域為矩形或正方形，取矩形長邊或正方形邊長的一半為L。

進一步地，步驟二的具體過程如下：

(1)采集車輛當前行駛位置的定位信息和交通燈信息；

(2)從車輛當前行駛位置M的定位信息解析出車輛當前行駛位置M的經緯度數據；

(3)從交通燈信息中解析出交通燈區域中心點C的經緯度數據；

(4)通過M和C點的經緯度數據，計算出M點與C點之間的距離L_MC，表達式如下：

L_MC＝R*arccos[sin(y1*PI/180)*sin(y2*PI/180)

+cos(x1*PI/180)*cos(x2*PI/180)