[發(fā)明專利]一種車輛定位異常判定方法、系統(tǒng)、存儲介質及電子設備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310560537.2
• 申請日: 2023-05-15
• 公開（公告）號: CN116465433A
• 公開（公告）日: 2023-07-21
• 發(fā)明（設計）人: 陳野;周哲;吳夏來
• 申請（專利權）人: 湖州師范學院
• 主分類號: G01C25/00
• 分類號: G01C25/00;G01C23/00
• 代理公司: 北京工信聯(lián)合知識產(chǎn)權代理有限公司 11266
• 代理人: 劉愛麗

1.一種車輛定位異常判定方法，其特征在于，所述方法包括：

根據(jù)目標車輛當前采樣時刻的定位數(shù)據(jù)和前一采樣時刻的定位數(shù)據(jù)，基于訓練好的基于代價敏感的神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行定位狀態(tài)的初步識別，獲取初步識別結果；

當所述初步識別結果為預設定位狀態(tài)時，獲取所述目標車輛非預設定位狀態(tài)時的歷史定位數(shù)據(jù)，并將所述歷史定位數(shù)據(jù)發(fā)送至路側設備；

所述路側設備基于所述歷史定位數(shù)據(jù)，根據(jù)車輛運動狀態(tài)方程進行位置計算，獲取所述歷史定位數(shù)據(jù)對應的每個歷史采樣時刻的第一位置信息和當前采樣時刻的第一位置信息，并根據(jù)每個歷史采樣時刻的第一位置信息和歷史定位數(shù)據(jù)確定第一距離偏差均值；

所述路側設備基于路側感知系統(tǒng)獲取所述歷史定位數(shù)據(jù)對應的每個歷史采樣時刻的第二位置信息和當前采樣時刻的第二位置信息，并根據(jù)每個歷史采樣時刻的第二位置信息和歷史定位數(shù)據(jù)確定第二距離偏差均值；

所述路側設備基于當前采樣時刻的第一位置信息和當前采樣時刻的定位數(shù)據(jù)，確定當前采樣時刻對應的第一距離偏差；

所述路側設備基于當前采樣時刻的第二位置信息和當前采樣時刻的定位數(shù)據(jù)，確定當前采樣時刻對應的第二距離偏差；

所述路側設備基于所述第一距離偏差均值、第二距離偏差均值、當前采樣時刻對應的第一距離偏差和當前時刻對應的第二距離偏差進行車輛定位異常的判定，獲取判定結果。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述定位數(shù)據(jù)，包括：位置信息、速度、縱向加速度和行駛方位角；所述位置信息，包括：經(jīng)度和緯度。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于代價敏感的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，使用的神經(jīng)網(wǎng)絡為前饋反向神經(jīng)網(wǎng)絡，包括輸入層、隱含層和輸出層，輸入層神經(jīng)元的個數(shù)等同于輸入特征的維數(shù)，隱含層中的激活函數(shù)采用sigmoid函數(shù)，輸出層神經(jīng)元的個數(shù)等同于被分類狀態(tài)的數(shù)量；其中，輸入層的輸入特征包括：前一采樣時刻的定位數(shù)據(jù)和當前采樣時刻的位置信息。

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于代價敏感的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，包括：

其中，E為網(wǎng)絡誤差函數(shù)，S為訓練集，p為S中的某一樣本，r_i為網(wǎng)絡輸出層第i個神經(jīng)元的實際輸出，o_i為網(wǎng)絡輸出層第i個神經(jīng)元的期望輸出，class(p)為樣本p的類別，K[j,i]為將第i類錯誤分成第j類的代價因子，C(i)、C(j,i)為分類代價矩陣。

5.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述路側設備利用如下方式確定每個采樣時刻的第一位置信息，包括：

其中，x_M+1¹和y_M+1¹分別為任一M+1采樣時刻所述目標車輛的第一經(jīng)度和第一緯度；M的取值范圍為M＝K-1，K-2,...,K-N；K為當前采樣時刻；N為預設閾值；v_M、a_M、x_M、y_M和θ_M分別為M采樣時刻所述目標車輛的行駛速度、縱向加速度、經(jīng)度、緯度和行駛方位角；R為地球半徑。