文摘

摘要lane-level定位方法轨迹计算没有全球定位系统(GPS)设备的环境合作汽车基础设施提供商系统(新的)。首先,车辆位置的精度要求在新的复合应用程序和GPS定位方法的适用性进行了分析。然后,轨迹计算方法基于数据从车辆的速度和转向控制区域网络(可以)和路边的校准设备,提出了由三个关键模型,包括实时评估转向角和车辆方向、车辆运动估算,和无线校准。最后,通过仿真验证了方法和各种交通条件下进行实地测试。结果表明,认为车辆位置的准确性可以达到巷水平搭配常见的新的复合应用程序的要求。

1。介绍

最近开发的合作汽车基础设施提供商系统(新的)使车辆与其他车辆和基础设施的能力,确保安全和效率开车旅行援助(1]。提供精确的位置估计的能力对于成功至关重要和广泛的部署新的应用程序,如最优速度咨询和车道改变助理。

全球定位系统(GPS)是一种最方便、准确的方法来确定车辆的位置在全球坐标系统(2,3]。低成本GPS接收器提供定位服务的准确性约10 - 20米,和差分GPS (DGPS)接收器已经改善了定位精度约2 - 3米,但需要高机载接收机和基站建设成本。实现lane-level定位、车辆运动动力学是集成到位置估计的扩展卡尔曼滤波器只利用低成本GPS设备,和GPS误差估计的事件驱动的车辆将基于一个精确的GPS和lane-alignment优化模型描述的道路4]。此外,vehicle-lane-determining系统中描述(5),它由机载DGPS接收机连接无线通讯频道,一个独特的lane-level数字道路数据库,发达lane-match算法,实时显示车辆位置。推导出计算(通常被称为“死亡”清算或博士)组成的里程计和陀螺仪传感器通常用于在GPS定位[缺漏6]。然后使用这些信息与空间道路网络数据来确定车辆位置的空间引用通过过程称为地图匹配(7]。Toledo-Moreo提出了一个解决方案,集成全球导航卫星系统(GNSS)接收机,里程表,和一个陀螺仪,随着道路信息存储在增强数字地图分析计算轨迹(8]。

另一方面,大多数新的复合应用程序不需要车辆的位置在一个全球坐标系统。定位方法等相对坐标系统的无线电频率识别(RFID)是最近发展起来的。精确的室内位置估计利用被动RFID已经意识到(9,10]。在道路交通中,李提出了RFID-assisted定位系统,采用DGPS概念提高GPS精度(11]。活跃的RFID定位车辆的开发方案(12],RFID标签安装沿着车道道路形成RFID射频识别矩阵和车辆配备的读者定位本身获取位置信息的标签。

本文探讨了lane-level定位车辆轨迹计算利用速度和转向数据从车辆的控制区域网络(可以)。此外,由于该方法在新的环境中部署,路边校准设施设计利用短程通信(简称DSRC)检测技术来提高轨迹计算。

2。定位精度要求

2.1。新的环境

在之前的出版物(13),一个原型的概念证明合作开发汽车基础设施提供商系统(TJ-CVIS)同济大学,它提供了一种车辆与其他车辆的能力和基础设施。从概念上讲,利用传感器技术和标准化的通信协议,车辆探测数据,如位置,速度,和预先计划的路线可以自动收集新的频率和精度高。因此,一系列先进的交通控制应用程序和先进驾驶辅助应用程序的安全性和效率可以部署依赖新的复合的高灵敏度和信息交互的能力。表1列出了最常见的新的复合应用程序及其定位精度要求(14]。

2.2。GPS位置错误

低成本GPS设备已广泛应用于导航的应用程序。然而,随着分析部分所示2。1、导航的精度要求和新的复合应用程序是明显不同的。为了测试新的低成本GPS设备的可行性,常见的GPS接收器是放在一组固定位置,形成一个网格如图1。定位结果如图2。

在图2,测试结果完全变形的实际形状相比,测试网站。任意两点之间的距离在一条线或行由GPS数据计算。结果见表2固定定位的情况表明,GPS误差平均到达2.79米,不适用新的复合应用程序。

为了测试GPS动态定位精度,我们进行了一个测试城市道路,车道改变的开始和完成时间戳是手工记录。图3显示了一个示例的动态定位测试车道变化的情况。结果表明,动态定位的性能优于静态定位(13]。尽管匹配可以提高定位精度,如果好空间道路网络数据是可用的(15),一个低质量路线图map-matched解决方案可能会导致巨大的错误。因此,车道改变事件仍不能在正常的交通环境中很容易被认出来。

3所示。车辆轨迹计算

3.1。输入参数

lane-level定位本文的想法是计算车辆轨迹基于车辆的相关数据,然后确定车辆的位置。图4(一)显示左巷的实际车辆轨迹变化事件,人物4 (b)和4 (c)显示方向盘角的变化和前轮的转向角对应车道改变事件中描述的图4(一)。数据显示,速度,方向盘角度,车轮的转向角可以记录100赫兹的高频,这使得可能认为移动车辆的轨迹。因此,车辆的位置可以由精确的轨迹。

因为车辆的体型熊计算输入,有必要定义车辆的参考点。在这项研究中,我们开发了基于四轮车辆的轨迹计算算法的轮距和轴距如图5。四轮车辆,每个前轮应该仅执行滚动运动的旋转中心当转向。作为一个例子的方向盘如图5,内轮的转向角应该大于外侧轮。之间的关系和被描述为以下几点:

简化算法中,我们使用的旋转轴的左前车轮一样显示的参考点在图5。最后,输入参数可以指定车辆体型参数,左前车轮的速度(),它的转向角()。的车辆只能输出方向盘角(),可以通过计算指定的车辆类型。图6展示了一个示例由共同的四轮车辆进行测试。

3.2。轨迹计算

由于GPS不是利用在我们的测试中,这意味着全球坐标系统不可用轨迹计算方法,我们选择动态更新坐标系如图7。标定方法将在部分3.3。

在任何时候,旋转半径(在meters-m)的参考点可以计算如下:

角速率(在弧度/ second-rad / s)的参考点如下:

在(3.3),是参考点的线性速度(米/ second-m / s)。轨迹被清算时,和与高频采样。因此,旋转角度(radian-rad)车辆的身体可以计算如下:

在(3.4),表示角速率计算(3.3在时间序列,采样间隔。

运动指的是校准点为:

在(3.5),在时间序列表示速度输出在时间序列和车辆位置可以计算如下:

3.3。标定方法

数据输出的随机错误无法避免,和累积误差估算结果迅速增加,当距离变长了。有必要调整轨迹在一定距离。一旦校准轨迹,上面的dynamic-updated坐标系称为更新。

新的环境提供了一种车辆与路边基础设施通信能力,可采用调整车辆轨迹。图8表明校准设施的设计。驱动回路,已经安装在大多数路口十字路口,在此方法中,利用检测的车辆。定向天线将校准信息发送到车辆通过DSRC当车辆经过循环(16]。道路几何数据包括道路曲率、交叉口几何和车道几何存储在车载单元。在原型TJ-CVIS [13),校准信息被指定为以下的内容:✓开动时间;✓路段ID;✓循环标识;✓循环的车道标识;✓距离下游校准点。

校准信息、车辆的位置可以确定通过比较认为轨迹与道路几何数据。我们不假设车辆转向时通过十字路口的一个循环。校准过程被描述为以下。

步骤1。校准消息接收到车辆。

步骤2。更新坐标系统指循环ID, ID和车道路段ID,

步骤3。 ,,。(表示无线通信延迟的恒定值,年代的原型TJ-CVIS [13])。

步骤4。保持轨道计算,直到下一个校准。

4所示。场和驾驶模拟器试验

4.1。现场试验

为了验证轨迹计算方法,我们进行了现场试验在同济大学的校园。计算机程序是在Windows平台上开发收集输出数据可以和估计的轨迹。常见的四轮汽车是利用作为实验工具。由于数据的协议可以由制造商尚未披露,我们利用车载诊断(OBD)协议读取车辆的速度。因此只有车辆航向运动算法在现场试验验证。

第一个场景的现场试验部署在一个扁平的广场在校园如图9。实验车辆驱动通过pre-measured道路段37.5米长。现场试验的另一个场景是部署在一个276.6米长的路如图10。当实验车辆进入测试段,车载单元开始认为轨迹。当实验车辆离开测试段,距离之间的轨道车辆的当前位置和段开始行记录。采样频率是5赫兹在这两个场景。测试结果如表所示3和4。

现场试验结果表明,轨迹计算方法可以达到分表精度的两个场景。它也可以证明的数据可以适用于估算方法。因为速度输出精度OBD协议仅限于±1公里/小时(0.28米/秒),将大大提高计算精度,如果我们使用标准的协议,有名义产出速度精度±0.01公里/小时(0.003米/秒)。

4.2。驾驶模拟器试验

另一个验证了驾驶模拟器由于缺少可以真实车辆的通信协议。参与验证的驾驶模拟器是由同济大学,包括与八自由度运动系统图所示11。真正的四轮车辆与真正的转向系统是安装在转向的运动系统模拟情况,制动和加速。通过使用驾驶模拟器,转向角和速度可以采样精度高。此外,实际的轨迹也可以记录每一个采样间隔如图12几乎没有记录在现场试验,可以更容易分析轨迹计算错误。

在驾驶模拟器试验的情况下,司机被要求改变车道和转动速度不同。左前车轮的速度和转向角是记录每0.05 s。根据工厂,轴距()是2.686米。此外,虚拟校准点设定在每个路口的出站通道。车道改变轨迹,轨迹计算的例子所示的数字13和14。

这两个例子表明,计算结果非常接近实际的轨迹。如果道路的几何和莱恩下降,车辆的位置(即。,distance to the next stop line and in which lane the vehicle is driving) can be determined by the reckoned trajectory.

表5显示了驾驶模拟器试验的统计结果,表明该轨迹计算方法能达到的精度分表车辆航向和车道航向方向(U将不包括在统计)。

5。结论和未来的工作

介绍了lane-level定位没有GPS设备的轨迹计算方法在新的环境。汽车驾驶的数据可以采用估计车辆运动,然后估计轨迹的位置确定道路几何对象。此外,标定方法旨在消除累积误差在长期的清算。现场测试结果和驾驶模拟器表明,该方法可以达到分表的定位精度,满足大多数新的复合应用程序的要求。因此,该方法可以进一步部署在现实交通。

尽管该方法优于GPS,根据现场试验和驾驶模拟器试验,它有一定的局限性。例如,系统错误增加轨迹发生长度的增加,和校准设备的性能下降太多的车辆的方法,值得进一步讨论。

确认

本文是通过资助中国的科技部2011 aa110404和国家自然科学基金会的资助下,中国在拨款60974093。和作者希望承认巨大的和有用的援助合作汽车基础设施提供商系统实验室,司机行为和交通安全仿真平台为数据收集(同济大学、中国)。