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一种隧道场景下基于多传感器信息融合的车辆定位系统及方法

  • 国知局
  • 2024-07-31 20:28:18

本发明涉及视觉图像处理、射频识别(rfid)和可见光通信(vlc),具体是一种隧道场景下基于多传感器信息融合的车辆定位系统及方法。

背景技术:

1、隧道一般是为了缩短运输距离,穿越山区而建,隧道壁由山体岩壁和钢筋混凝土组成,其天然的性质导致其对无线电信号具有屏蔽作用,卫星信号难以穿透隧道壁到达隧道内部,所以在隧道内采用传统的基于卫星的定位方法很难实现隧道内车辆定位。且隧道内地理环境复杂、空间封闭狭窄、纵贯距离长,隧道内同行车辆过多时容易发生拥挤,堵车甚至交通事故。实现隧道内车辆的准确定位,可以确定事故发生位置,加快事故救援速度,减少伤亡情况。

2、申请号为cn201920089451.5的专利申请提出了一种隧道uwb定位系统,包括安装在人体或设备上的定位标签和安装在隧道隧道内壁上的定位基站,定位标签用于发送脉冲信号并接收定位基站发回的响应信号,定位基站用于接收定位标签发送的脉冲信号并反馈响应信号,定位标签包括第一uwb模块、第一mcu、传感器模块和第一供电模块,第一uwb模块与第一mcu相连以用于收发uwb脉冲信号,传感器模块与第一mcu相连以用于发送姿态信息进行误差补偿;定位基站包括第二uwb模块、第二mcu和第二供电模块,第二uwb模块与第二mcu相连以用于收发uwb脉冲信号;该装置在隧道内等多径环境中能够精确定位,其uwb定位技术精度高,抗干扰能力强,但投资成本高,定位基站安装在隧道内壁上,覆盖范围受限,中间车道的车辆距离uwb定位基站较远,且定位基站可能被遮挡,影响定位效果,不利于规模化推广。

技术实现思路

1、为了克服上述现有技术存在的问题,本发明的目的在于提供一种隧道场景下基于多传感器信息融合的车辆定位系统及方法,使用rfid技术和vlc技术共同实现车辆定位;rfid定位技术主要通过rfid阅读器发射的rfid信号采集rfid标签信息,从而对待测rfid标签进行定位;同时采用基于vlc的定位技术解决了rfid信号被遮挡时定位效果较差的问题;vlc技术使用led灯,不用增加太多额外的硬件成本,led灯完成隧道内照明工作的同时作为定位标记,更加节约能源;本发明解决了隧道场景下车辆定位困难的技术问题,实现了隧道场景下的车辆准确定位,提高了交通效率并保障交通安全。

2、为了实现上述目的,本发明采用的技术方案为:

3、一种隧道场景下基于多传感器信息融合的车辆定位系统,包括安装于隧道入口处的隧道监控模块、车辆定位标记、隧道内行驶车辆的车载终端和云平台;所述车辆定位标记包括rfid阅读器和vlc发射器;隧道内行驶车辆的车载终端顶部安装有rfid标签和vlc接收器,与车辆定位标记相配合进行车辆定位;其中,rfid阅读器采集隧道内行驶车辆的车载终端的rfid标签的信息,进行车辆定位;vlc发射器发射信号给隧道内行驶车辆的车载终端中的vlc接收器,进行车辆定位;所述隧道内行驶车辆的车载终端还分别与安装于隧道入口处的隧道监控模块及云平台双向信号连接。

4、所述rfid阅读器布置在隧道入口处各个车道对应的隧道顶部,以及在隧道内部的两侧墙壁等间隔布置;rfid阅读器包括rfid阅读器天线、射频模块、控制模块,rfid阅读器的rfid阅读器天线产生电磁波并向通过射频模块向四周发射,从而形成rfid阅读器的电磁场即识别区域;rfid阅读器的控制模块将自身位置信息和获得rfid标签的接收信号强度信息,进行编解码以及完成信息处理。

5、所述rfid标签由芯片和标签天线组成,标签天线接收和发送无线电波信号,与rfid阅读器进行通信,当rfid标签处于rfid阅读器的识别区域时,rfid标签的芯片会被激活进行数据信息传输,信息通过rfid标签的标签天线传至rfid阅读器,rfid阅读器的控制模块进行编解码以及完成信息处理,获得rfid标签的接收信号强度信息。

6、所述vlc发射器采用加载位置信息以及id信息的led灯,经过ook调制后,携带位置信息和id信息的光信号被发射到环境中,再经过信道传输,最终抵达隧道内行驶车辆的车载终端中的vlc接收器,vlc发射器在隧道顶部等间隔布置。

7、所述隧道内行驶车辆的车载终端还包括车载cpu、惯性导航装置、车载摄像头、车辆数据融合模块、车载显示器以及第二无线传输模块,其中,车载cpu包括信息采集模块、视觉图像处理模块和定位模块;

8、所述车载cpu的信息采集模块分别采集rfid阅读器的自身位置信息和rfid阅读器获得的rfid标签的接收信号强度信息,以及vlc接收器获取的各led灯的接收功率并量化为接收信号强度,并解调出的led灯的位置信息和接收信号强度信息;

9、所述隧道内行驶车辆的车载终端的车载摄像头在车辆行驶的过程中检测车道线,并把信息传输给视觉图像处理模块;视觉图像处理模块基于得到的信息判断车辆的变道状态,确定车辆行驶车道信息,然后,将车辆行驶车道信息传输给车载cpu的定位模块;

10、所述隧道内行驶车辆的车载终端的惯性导航装置测量物体三轴姿态角以及加速度,并计算出车辆初步位置信息,将信息传输给车载cpu的定位模块和车辆数据融合模块;

11、所述车载cpu的定位模块基于接收的来自信息采集模块的rfid和led灯的信息、来自视觉图像处理模块的车辆行驶车道信息及来自惯性导航装置的信息,估计车辆初步位置信息;

12、所述车辆数据融合模块接收来自车载cpu的定位模块的车辆初步位置信息和来自惯性导航装置的信息,采用无迹卡尔曼滤波器融合这些数据得到车辆最终位置信息,将车辆最终位置信息传输至第二无线传输模块及车载显示器。

13、所述隧道监控模块由外部摄像头、信息处理模块、第一无线传输模块、声音警示模块和显示模块组成;外部摄像头在隧道入口处采集车辆图片信息并传输给信息处理模块;信息处理模块处理车辆图片信息获取车辆的车牌信息,将车牌信息和来自隧道内行驶车辆的车载终端的第二无线传输模块的车辆最终位置信息传输给隧道入口处的显示模块,将来自隧道内行驶车辆的车载终端的第二无线传输模块的预警信息传输给声音警示模块;同时,隧道监控模块的第一无线传输模块将车牌信息传输给隧道内行驶车辆的车载终端的第二无线传输模块。

14、所述云平台包括第三无线传输模块、数据处理模块及预警模块,第二无线传输模块接收车辆数据融合模块得到的车辆最终位置信息、隧道监控模块的第一无线传输模块传输的车牌信息以及云平台的第三无线传输模块传输的预警信息;同时第二无线传输模块把车辆最终位置信息和车牌信息传输给云平台的第三无线传输模块;第三无线传输模块将接收到的车辆最终位置信息和车牌信息传送给云平台中的数据处理模块,数据处理模块处理车辆位置信息,检测到隧道内某车辆3-5分钟内位置不更新时,把信息传输给预警模块,提醒工作人员根据车牌信息查看该车辆情况,避免发生交通事故;同时,数据处理模块分析前后两车的位置信息,检测到前后两车之间距离小于100米时,通过第三无线传输模块把预警信息反馈给隧道内行驶车辆的车载终端的第二无线传输模块,第二无线传输模块把预警信息传送给车载终端的车载显示器,车载显示器显示预警信息,提醒驾驶员及时发现问题并减速慢行,避免发生危险。

15、一种隧道场景下基于多传感器信息融合的车辆定位方法,具体包括以下步骤:

16、步骤1:布置车辆定位标记(rfid阅读器、vlc发射器)、rfid标签和vlc接收器;

17、将rfid阅读器分别布置在隧道入口处的隧道顶部和隧道内部的两侧墙壁:首先,在隧道入口每个车道对应的隧道顶部铺设rfid阅读器;其次,在隧道内部的两侧墙壁上间隔150米-200米铺设rfid阅读器;用激光测距仪获取各个rfid阅读器在地理坐标系下的坐标位置信息;

18、将vlc发射器的led灯安装在隧道顶部,距离150米-200米等间距布置,用激光测距仪获取各个led灯在地理坐标系下的坐标位置信息;

19、将rfid标签和vlc接收器安装在车辆的顶部;

20、步骤2,在隧道入口估计车辆位置,确定车辆行驶车道的车道号;

21、步骤3,车辆进入隧道内,采用基于视觉图像处理的车道判别方法确定车辆行驶车道信息;在车辆行驶过程中检测车辆是否变道,更新车辆的行驶车道号;

22、视觉图像处理模块接收来自车载摄像头的信息,在车辆继续行驶过程中,判断车辆的变道状态,实时更新车道号;车载摄像头检测车道线,视觉图像处理模块在摄像头获取的图像底部添加一条代表车辆宽度的横线,判断检测到的车道线是否与车辆宽度线相交,若相交,则依据相对位置在相邻时刻的改变,判定出车辆的变道状态;若判断车辆向左变道,则将初始车道号n0加一更新为车道号n1;若判断车辆向右变道则将车道号减一;若判断车辆未变道则不更新车道号;

23、步骤4,定位模块基于获取的来自信息采集模块的rfid、led灯的信息、惯性导航装置得到的定位结果、车辆行驶车道信息,确定车辆初步位置信息;

24、步骤5,车辆数据融合模块采用无迹卡尔曼滤波器融合基于惯性导航装置得到的定位结果和步骤4得到的车辆初步位置信息,估计车辆最终位置信息;

25、步骤6,隧道内行驶车辆的车载终端的第二无线传输模块接收车辆数据融合模块得到的车辆最终位置信息、隧道监控模块的第一无线传输模块传输的车牌信息以及云平台的第三无线传输模块传输的预警信息;同时,第二无线传输模块把车辆最终位置信息和车牌信息传输给云平台的第三无线传输模块;第二无线传输模块把车辆最终位置信息和预警信息传输给隧道监控模块的第一无线传输模块;

26、步骤7,云平台的第三无线传输模块将收到的信息传输给云平台的数据处理模块;数据处理模块根据接收到的车牌信息和车辆最终位置信息,统计隧道内的车辆数目,当隧道内的车辆数目大于该隧道的通行能力时,将该隧道标记为交通拥堵状态;当隧道没有处于交通拥堵状态,隧道内某车辆的位置3-5分钟内不发生改变,那么数据处理模块判断隧道内发生了交通事故;数据处理模块发送信息给预警模块,预警模块发出声音,提醒工作人员调取隧道内的监控视频,根据车牌信息查看该车辆所处隧道内的交通情况,判断是否有事故发生;当有事故发生时,及时通知医护人员,进行紧急救援;

27、步骤8,车载显示器实时显示车辆在隧道内的位置及预警信息;云平台的数据处理模块检测到相邻前后车辆距离小于100米时,产生预警信息,云平台的第三无线传输模块把预警信息传输给车载终端的第二无线传输模块,第二无线传输模块把预警信息传输给车载显示器,车载显示器显示预警信息,及时提醒驾驶员减速慢行,有效避免发生交通事故;

28、步骤9,隧道监控模块中的第一无线传输模块将接收到的车辆最终位置信息传输给信息处理模块,信息处理模块统计隧道内的车辆数目;将车辆最终位置和车辆数目信息传输给显示模块,隧道入口处的显示模块上呈现车辆数目、车牌信息及对应的车辆位置信息;驾驶员根据显示模块呈现的信息,判断隧道内车辆过多时,及时调整行车路线,有效避免交通拥挤问题;当隧道内的车辆数目较多时,信息处理模块传输预警信息给声音警示模块,声音警示模块语音提醒隧道内的驾驶员谨慎驾驶,避免发生交通事故。

29、所述步骤2的具体方法为:给隧道中各个车道编号,最右侧车道为n0,从右至左车道号依次加一;当车辆进入隧道某车道入口,车辆上的rfid标签进入布置在隧道内一个或多个rfid读写器的识别区域时,读写器的电磁波信号通过天线传送至rfid标签,rfid标签发射蕴含自己信息的信号,通过电磁反向散射返回给rfid阅读器,同时rfid阅读器测量出反射的标签信号到达rfid阅读器的接收信号强度,通过传输损耗模型计算出rfid标签与一个或多个rfid阅读器之间的距离;基于获得的rfid标签到距离它最近的三个rfid阅读器的距离信息s1、s2、s3及这三个rfid阅读器的位置信息,通过加权最小二乘法得到rfid标签所在车辆的实际位置坐标,也就是获得了该车辆的位置信息;根据车辆位置信息可知车辆行驶车道信息,此时车辆行驶车道号作为该车辆在道路行驶的初始车道号n0。

30、所述步骤4具体方法为:

31、第一步:信息采集模块获取rfid、led灯的信息,判断行驶车辆可以接收rfid、led灯的信息个数;

32、车辆行驶过程中,车辆定位标记为隧道两侧的rfid阅读器、隧道顶部的led灯,在实际隧道定位过程中,采用多传感器信息融合的方法;所述信息采集模块接收rfid阅读器和vlc接收器传输的信息,判断接收rfid和led灯的信息个数;

33、第二步:定位模块基于获得rfid和led灯的信息,估计车辆初步位置信息;

34、当行驶车辆车载cpu的信息采集模块接收三个rfid阅读器传输的信息时,定位模块获得rfid阅读器的位置信息和接收信号强度信息;当接收到的三个rfid阅读器的位置分别为a(x1,y1,z1)、b(x2,y2,z2)、c(x3,y3,z3),通过传输损耗模型算法得到三个rfid阅读器到行驶车辆上rfid标签的距离分别为s1、s2、s3,车辆位置坐标未知,设为(x,y,z);定位模块基于获得的rfid阅读器的位置信息、行驶车辆与每个rfid阅读器之间的距离信息,采用加权最小二乘法估计目标车辆的位置,此时得到的车辆位置信息作为车辆初步位置信息;当行驶车辆车载cpu的信息采集模块接收三个以上rfid阅读器传输的信息时,定位方法相同,即定位模块基于获得的rfid阅读器的位置信息、行驶车辆与每个rfid阅读器之间的距离信息,采用加权最小二乘法估计目标车辆的位置,此时得到的车辆位置信息作为车辆初步位置信息;

35、当行驶车辆车载cpu的信息采集模块接收两个rfid阅读器传输的信息时,所述的定位模块获得rfid阅读器的位置信息和接收信号强度信息;设两个rfid阅读器的位置坐标为a(x1,y1,z1)、b(x2,y2,z2),通过传输损耗模型算法得到两个rfid阅读器到行驶车辆上rfid标签的距离分别为s1、s2,车辆位置坐标未知,设为(x,y,z);定位模块基于获得的rfid阅读器的位置信息、行驶车辆与每个rfid阅读器之间的距离信息,采用三边定位法得到两个交点坐标,这两个交点为车辆的两个可能位置;然后,结合步骤3已经获取的车辆行驶车道信息,定位模块在两个可能位置中选择在该车辆行驶车道或者更靠近该车辆行驶车道的位置初步估计目标车辆的位置,此时获得的位置作为车辆初步位置信息;

36、当行驶车辆车载cpu的信息采集模块可以接收led灯的信息个数为3时,所述的定位模块获得led灯的位置信息和接收信号强度信息;设三个led灯的位置坐标为a(x1,y1,z1)、b(x2,y2,z2)、c(x3,y3,z3),通过基于最小二乘支持向量机算法得到行驶车辆和每个led灯之间的距离,分别记为d1、d2、d3,车辆位置坐标未知,设为(x,y,z);定位模块基于获得的led灯的位置信息、行驶车辆与每个led灯之间的距离信息,采用加权最小二乘法估计目标车辆的位置,此时,得到的车辆位置信息作为车辆初步位置信息;

37、当行驶车辆车载cpu的信息采集模块可以接收led灯的信息个数为2时,所述的定位模块获得led灯的位置信息和接收信号强度信息;设两个led灯的位置坐标为a(x1,y1,z1)、b(x2,y2,z2),通过基于最小二乘支持向量机算法得到行驶车辆和每个led灯之间的距离,分别记为d1、d2,车辆位置坐标未知,设为(x,y,z);定位模块基于获得的led灯的位置信息、行驶车辆与每个led灯之间的距离信息,采用三边定位法得到两个交点坐标,这两个交点为车辆的两个可能位置,然后,结合步骤3已经获取的车辆行驶车道信息,定位模块在两个可能位置中选择在该车辆行驶车道或者更靠近该车辆行驶车道的位置初步估计目标车辆的位置,此时获得的位置作为车辆初步位置信息;

38、车辆在隧道内行驶的时候,基于惯性导航装置的三个加速度计和三个陀螺仪获得此时车辆的初始位置和初始姿态;惯性导航装置的陀螺仪形成一个导航坐标系,使加速度计的测量轴稳定在这个坐标系中,并且测量载体的角速度;加速度计测量载体的加速度,加速度对时间一次积分得到速度,对时间二次积分得到位移;角速度并对时间积分,可以得到当前车辆的姿态;车辆继续行驶的过程中,根据测量得到的瞬时变量,结合车辆的初始运动状态(位置,姿态),就能推算出此时车辆的位置和姿态信息;当行驶车辆接收rfid和led灯的信息个数都为1时,基于惯性导航装置得到的位置信息作为车辆初步位置信息。

39、本发明具有如下有益效果:

40、造成隧道内车辆定位较难或者准确性较低的原因有两点,一是隧道壁对无线电信号具有屏蔽作用,所以在隧道内采用传统的基于卫星的定位方法很难实现隧道内车辆定位。二是在实际隧道定位过程中,预先铺设的定位标记可能会被遮挡或损坏,且中间车道的行驶车辆不易接收到隧道两侧的定位标记,造成车辆周围环境较差时,识别准确度降低,影响车辆定位的准确性。

41、基于此,本发明提出了隧道场景下基于多传感器信息融合的车辆定位系统及方法,解决了在gps信号较弱的隧道内或车辆周围定位标记被遮挡时车辆难以实时定位的问题,可以对隧道内车辆状态实时监测,有效避免交通事故发生。

42、首先,当安装于隧道内行驶车辆的车载终端的rfid标签处于rfid阅读器的识别区域时,rfid标签的芯片会被激活进行数据信息传输,信息通过标签的天线传至布置在隧道入口处各个车道对应的隧道顶部,以及等间隔布置在隧道内部的两侧墙壁的rfid阅读器;rfid阅读器的控制模块进行编解码以及完成信息处理,获得rfid标签的接收信号强度信息,rfid阅读器将自身位置信息和获得rfid标签的接收信号强度信息发送至车载cpu的信息采集模块;对车辆进行准确定位。

43、其次,通过vlc技术解决rfid信号被遮挡时定位效果降低的问题;vlc发射器采用加载位置信息以及id信息的led灯,经过ook调制后,携带位置信息和id信息的光信号被发射到环境中,再经过信道传输,最终抵达隧道内行驶车辆的车载终端中的vlc接收器;使用led灯,不用增加太多额外的硬件成本,led灯完成隧道内照明工作的同时作为定位标记,更加节约能源。

44、综上,通过采用rfid和vlc定位技术融合定位,解决了车辆周围的定位标记损坏或者被遮挡时定位准确性降低的困难;另外,led灯作为定位标记的同时可以实现隧道内的照明工作,节约能源,整个系统结构简单,成本比较低廉,具有精度高、成本低、实时性和可靠性好等优点,便于大规模推广。

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