基于路侧设备的无线测距与车辆组合定位算法的研究

发布时间：2018-01-19 21:12

本文关键词： 车辆组合定位专用短程通信车辆无线测距信息融合联邦卡尔曼滤波车联网　出处：《广东工业大学》2016年博士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：汽车行业领域的“互联网+”战略包含了车联网(Internet of Vehicle, IoV)的核心内容和发展方向。车联网是以车内网(Inner-vehicle Network)..车际网(Inter-vehicle Network)和车辆移动互联网(Vehicle Mobile Network)为基础,可以实现车辆主动安全、实时交通预测与智能管理、智能信息服务和车辆智能控制的新一代车辆网络。业内人士预计,车联网将在2018年成长为一个份额接近530亿美元的市场,将会形成以汽车为节点的车联网经济圈。很多新的车联网应用,如车辆碰撞避免系统、城市实时交通预测与疏导系统、特殊车辆实时监控系统、广告推送、车辆智能服务平台等,将会得到井喷式的发展。新的服务越来越人性化、智能化,车辆定位服务作为车联网应用的基础模块,扮演了重要的角色,但是由于现有的车辆定位系统,定位精度不高、定位区域受限等原因,逐渐不能适应新的车联网应用定位需求,迫切需要一种新的车辆定位技术。本文将以复杂城市环境下车辆定位的关键技术为研究对象,在车-车(Vehicle to Vehicle, V2V)、车-路侧设备(Vehicle to Roadside Unit, V2R)的短距离无线通信技术快速发展的背景下,遵循EEEE802.11p物理层协议和IEEE1609.X上层应用协议,基于车辆与路侧设备(Road Side Unit, RSU)的通信来解决卫星定位失效区域的车辆定位问题。研究了车辆无线定位系统基本框架,从通信频率、无线信道、数据帧结构、网络拓扑结构等方面做了详细的规定,设计了基于路侧设备的车辆无线定位算法。同时,研究了基于路侧设备定位系统、多模全球卫星定位(Global Navigation Satellite System, GNSS)系统和航位推算(Dead Reckoning, DR)系统的信息融合算法,充分发挥了三个系统的优势,为在复杂环境下的车辆提供高精度、高可靠的定位服务,主要内容和成果如下：(1)基于RSU的单边同步双向测距算法研究在地下停车场、隧道或建筑密集的城市中心区域,由于卫星信号被遮挡,基于卫星的车载定位系统定位精度影响很大或无法正常工作。基于此背景,深入研究基于路侧设备的车辆无线定位系统,旨在提高车载定位系统在特定区域的定位精度和可靠性。针对车辆无线定位存在的四个问题：车辆与RSU, RSU与RSU之间需要严格的时间同步问题,车辆与RSU的计时系统不一致的问题、网络拓扑结构快速变化下车辆定位问题、无线网络通信质量不佳情况下的定位问题,首先提出了理想网络环境下的单边同步双向测距的算法,然后提出了该算法的改进措施：设计了专用的时间间隔测量模块提高无线信号飞行时间的测量精度；提出了一种新的能记录退避时间的退避算法,该算法改善了测距算法在存在网络碰撞情况下的测距精度。最后利用扩展卡尔曼滤波算法过滤距离测量值的噪声,降低因信号折射反射等给测距精度带来的影响,同时解算出车辆的坐标。根据实验对比,本算法定位精度满足应用需求,比IEEE802.15.4所提出的对称双边双向测距(Symmetrical Double-Sided Two-Way Ranging, SDS-TWR)算法更适合卫星定位失效区域内的车辆定位。(2) RSU/GNSS/DR组合定位信息融合算法研究GNSS在开阔区域定位精度高,但在卫星信号被遮挡的区域,由于无法捕获到足够数量卫星,导致系统无法定位或定位精度下降：DR是一种自主定位系统,只要给定初始位置,可以根据自身的速度与航向角传感器进行定位,不依赖外部环境,但是长时间定位有误差累积,需要周期性地重置系统初始位置；基于RSU的定位系统只在部署RSU的区域才能定位,大量部署RSU会增加成本,因此适合GNSS定位失效的小范围区域为车辆进行定位,如城市中心、地下停车场。现有的单一定位系统无法在复杂的城市环境下为车辆提供定位服务,多定位系统的信息融合被认为是解决此问题最可行的方法之一。为解决在复杂城市环境下的车辆定位问题,本文提出了基于联邦卡尔曼滤波信息融合技术的RSU/GNSS/DR组合定位算法,为车辆提供高精度、高可靠的位置服务。首先详细分析了三个子系统的定位基本原理；分别使用线性卡尔曼滤波器作为基于RSU的定位子系统和GNSS定位子系统的局部滤波器,使用扩展卡尔曼滤波器作为DR定位子系统的局部滤波器；并在车辆运动学的基础上建立三个子系统的系统状态方程和观测方程并离散化。然后提出了残差x2检测和冗余硬件检测的两级故障检测方法。残差x2检验法对于直接作用于观测量的故障很敏感,即对系统硬故障的检验很有效；基于硬件冗余的检测方法,可以有效地检测出系统的软故障,但是会增加系统的成本,本文采用成本较低的加速度计ADXL345进行部分硬件冗余设计,兼顾了系统成本和可靠性,同时提高系统定位精度。最后提出了基于子系统定位精度的自适应信息分配系数的动态调整方法实现故障子系统的隔离和无故障系统的重构。最后用实验验证了在复杂环境下本算法的定位精度和可靠性,实验结果满足道路级(1m-3m)的定位需求。(3)组合定位系统平台设计车联网应用对车辆定位提出了新的要求,如地下停车场内的车辆定位,传统的汽车导航设备无论从处理速度、接口设计、人机交互还是定位精度都无法满足新应用的要求。车载设备的设计理念由单一的定位需求向需求多样化、智能化转变,如实时通信、自然语音识别等。针对这些情况,首先分析了车载智能设备的功能和需求,然后兼顾性能和成本提出了系统总体框架。根据组合定位的需求,详细设计了基于RSU定位子系统,多模GNSS定位子系统和DR定位子系统的硬件平台,并给出了航位推算系统的校正规则。车辆测距算法和RSU/GNSS/DR组合定位算法在本平台上得到了验证。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495

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