车辆定位系统中的信息融合方法

 

车辆定位系统中的信息融合方法

胡郁葱，曾悦，徐建闽

华南理工大学交通学院，广东广州510640

 

摘　要：采用卫星定位-航位推算系统(GPS-DR)和数字音频广播-GSM移动通信系统(DAB-GSM)的融合定位系统，研究智能交通系统中各种先进的车辆定位技术，重点探讨了GPS-DR和DAB-GSM融合定位系统的原理和使用情况，给出了主要模型和公式，并对其特点进行了比较。结果表明，这两种技术都能在一定程度上满足高精度和低成本的要求，但应用层面并不相同；DAB-GSM的研究成果将为DAB和GSM网络应用于车辆定位技术开拓新的空间。

关键词：智能交通系统；车辆定位；信息融合

 

　　智能交通系统(ITS)主要由信息管理中心、路边系统、车内系统、需求管理系统和交通管理控制系统等组成。这些系统提供的服务中至少有8种需要知道车辆的实时位置，因此车辆定位技术在ITS中应用非常广泛。通常人们希望定位的精度越高越好，但同时又要求成本尽可能低廉。因此，研究如何在成本较低的前提下获得较高精度的定位信息是非常有意义的。本文中研究了一些先进的车辆定位技术，针对ITS各子系统对定位信息精度的不同要求，提出通过综合应用不同定位技术来满足各种精度要求的定位信息融合方法。

1　GPS-航位推算系统

目前常用的卫星定位系统(GPS)提供的定位精度优于10m，但SA(Selective Availability)的存在影响了GPS移动车辆的定位精度^[1]。SA引起的最大误差约为100m，利用差分GPS(ＤGPS)^[2]可以在一定程度上避免SA影响。该方法是将一台GPS接收机安置在基站上进行观测，根据基站已知精密坐标， 计算出基站到卫星的距离修正数，并由基站实时发送该数据。用户接收机在进行GPS观测的同时，也接收到基站发出的修正数，获得相对坐标，并对其定位结果进行改正，从而提高定位精度。但这种方法成本较高，需要建立差分站，要寻求一种成本相对较低而精度较高的定位方法，只能依靠现有定位技术的融合。

目前常用的车辆定位方法主要有两种：一种是航位推算，即通过累计车辆行驶方向的行驶距离估测车辆位置；另一种是绝对定位，即通过考察地标来计算车辆位置。航位推算的累计误差由车轮打滑和旋转漂移引起；而绝对定位不会产生累计误差，但却需要设置地标及标识地图，GPS恰恰能提供相应的基础设施。将这两种方法互相取长补短进行结合，可形成一个优化的信息融合定位系统——卫星定位-航位推算系统(GPS-DR)^[3]。

1.1　GPS-DR定位方法

该系统使用车轮编码器测量车速，光视学陀螺仪测量车辆坐标系的偏航频率，滚动俯仰，传感器测量滚动和倾斜，GPS测量车辆位置，如图1所示。由于丘陵地带车辆坐标系的偏航频率积分和平地坐标系的偏航频率积分不同，如图2所示，因此在平地坐标系必须补偿滚动和倾斜的影响。为方便起见，GPS使用椭圆坐标(Cartesian坐标系)，数据融合前要将平面坐标变换为目标地域坐标(用于位置估测的Cartesian的坐标系)。

1.2　偏航的计算

在航位定位系统中，用3个固定在航位器上的FOG(Fiber Optic Gyro)测量车辆坐标系的滚动角ω_ｘ、倾斜角ω_ｙ和偏航频率ω_ｚ，坐标变换后ω_ｘ，ω_ｙ，ω_ｚ分别转换成滚动γ、倾斜β和偏航α，车辆位置将用变换后的这3个参数进行计算^[4]，即

在车辆定位系统中滚动γ和倾斜β直接由滚动倾斜传感器测量。

1.3　观察模型

为建立内部传感器模型，引入数据误差如下：

Δｖ(速度误差)、Δα(偏航误差)、Δβ(倾斜误差)、Δγ(滚动误差)。速度、偏航、倾斜和滚动的真实值可被表示为(ｖ+Δｖ)、(α+Δα)、(β+Δβ)和(γ+Δγ)。GPS天线的位置和位置估测中心如图3所示。

　　车辆位置(两个非主动轮的中点位置)可采用下列方程组进行计算：

式中：

式中：

1.4　位置计算方法

位置误差向量ｘ_ｃ(ｉ)可由内部传感器数据(ｖ，α，β，γ)和GPS数据ｙ_ｃ(ｉ)进行计算。观察模型变成了卡尔曼滤波器模型，位置误差向量用卡尔曼滤波方法进行计算。

从式(2)可知

观察模型式(2)重写为

式中

将卡尔曼滤波方法应用于观察模型(3)便可以估计向量ｚ。

若ｚ_ｉ=ｘ_ｃ(ｉ)-D，则实时位置计算如下：

当接收到GPS数据时，

当接收不到GPS数据时，

ｘ_ｉ+1=Ａ_ｉｘ_ｉ+ｂ_ｎ。

2　DAB-GSM融合定位系统

2.1 概述

随着GSM移动通信系统的日益发展，人们开始考虑将GSM网络资源应用于定位。已有研究表明GPS-GSM定位系统能可靠地定位移动电话的位置，精度可小于125m，但要求在30km范围内有3个GSM基站。这个要求很难达到，尤其是在农村地区。而一种新颖的DAB-GSM融合定位系统可以解决这个问题，它用数字音频广播(DAB)发射器代替GSM基站为定位系统服务，其精度可以达到40M。GSM是一种窄波系统，它没有精确的时钟，无法应用例如到达时间(TOA)^[4]和到达时间差(TDOA)等需要时间同步的技术。同时，GSM信号对干扰(例如多径多普勒漂移等)非常敏感，只能提供精度较差的角度信息。DAB是一种多元广播的单频网络。多元的意义是一个多元频率承担所有国内的服务，也就是说国家基站和拨号产生在同一个地方。而所有的DAB发射器必须同时在同样的频道发送同样的数据比特。在这种单频要求下，同步性显得具有举足轻重的作用，因此我们用一个GPS时钟来使所有的DAB发射器同步，再应用TDOA技术实现几十米范围精度的定位。

2.2　DAB-GSM融合系统的定位

为了在DAB-GSM融合系统里使用TDOA技术，所有的DAB发射器和GSM基站都必须精确地同步^[5]。要达到这种要求成本将非常昂贵并且难以实现。即使所有的GSM基站已经精密地同步(比如通过使用GPS时钟)，也并不表示DAB发射器和GSM基站是同步的，同时每个相应信号的循环频率也是不同的。此外，在不考虑地形的情况下，一般需要3个同步发射器来准确定位一个固定的接收器。而移动接收器的位置就只能用TDOA方法根据行驶的距离进行估计。目标移动得越快，误差就越大。为了解决上述问题，考虑用4个或4个以上的发射器来代替通常使用的3个发射器^[6]。

TDOA技术是基于相对时间参照系的，用两条双曲线表示传播时间差别的常量。利用两条或两条以上表示时间差常量的双曲线可以进行位置估算。但由于覆盖的原因，3个同步的发射器可能只产生两条双曲线。改用两对不同的同步发射器(即两个DAB发射器和两个GSM基站)就能确实形成两条独立的双曲线：一条由同步DAB接收器形成；另一条由同步GSM基站形成。这种方法可以解决TDOA的覆盖问题，如图4所示。

2.3　数学方法

目前有很多关于TDOA定位系统方程的研究。然而，这些方法中的方程有些太复杂，不便于快速的数据处理；有些又太简单，得到的结果不尽人意。以下是一个只考虑3个发射器和1个接收器的可行的方程(设相对参考传播距离为ｒ₁)。

式中：[ｘ，ｙ]是移动接收器的未知位置；[ｘ_ｉ，ｙ_ｉ]是相对发射器的已知位置；ｒ_ｉ是相对传播距离，

由此，我们可以在二维平面计算移动车辆的位置。

3　车辆定位融合方法

比较以上研究了几种当前常用的车辆定位融合方法，这些方法均在不同程度上提高了精度，改善了定位系统的效率，因而在ITS中有不同的适用范围。

表1给出了这几种方法的比较结果。从表1中我们可以清楚地看出，本文中研究的DGPS、GPS-DR融合和DAB-GSM融合等三种方法，DGPS技术的移动定位精度最好，但成本最高；GPS-DR技术的移动定位精度次之，成本最低；而DAB-GSM技术的移动定位由于DAB网络的问题，目前在我国还没有获得应用。GPS-DR技术和DAB-GSM技术这两种方法的应用层面并不一样。GPS-DR技术主要应用于精度要求较高、并由高精度的定位而衍生出来的服务方面，而DAB-GSM技术主要应用于精度要求不太高，而网络相对健全、附加成本较低的情况。随着DAB和移动通信等网络的不断建设和完善，利用各种网络之间相辅相成的关系实现数据有效融合，将为移动定位技术的发展提供新的途径。

4　结束语

车辆定位系统是定位技术、计算机技术、地理信息系统和通讯技术的高度集成应用，是ITS的核心。本文中描述了适用于ITS共用信息平台不同精度要求的定位信息融合方法，考察了车辆定位系统，并给出了部分算法和模型。研究定位信息的融合方法，一方面是从系统角度出发，采用多传感器信息融合理论和技术，从整体上提高系统的定位精度和可靠性；另一方面为建立自动定位与导航服务的地理信息系统提供理论支持。

参考文献：（略）

 

                        （摘自：华南理工大学学报-自然科学版.2004第1期）