一种基于航位推算协同的车联网定位精度提升系统及方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114114355A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111255510.X(22)申请日2021.10.27(71)申请人重庆广播电视大学重庆工商职业学院地址400039重庆市九龙坡区华龙大道1号(72)发明人刘文晶黄河清(74)专利代理机构重庆知竞合专利代理事务所(普通合伙)50291代理人李静(51)Int.Cl.G01S19/42(2010.01)权利要求书2页说明书8页附图4页(54)发明名称一种基于航位推算协同的车联网定位精度提升系统及方法(57)摘要本发明涉及高精度协同定位技术领域，具体涉及一种可提高GPS定位精度的基于航位推算协同的车联网定位精度提升方法及系统。基于航位推算协同的车联网定位精度提升方法，包括获取目标车辆和临近车辆的GPS位置；采用DR算法校正目标车辆和临近车辆的GPS位置；采用IPC算法对DR算法中的初始位置偏差进行校正。本发明系统基于上述方法实现，本发明通过IPC算法对DR算法中的初始位置偏差进行校正，将IPC算法和DR算法相结合，可以有效的减小GPS定位误差，IPC算法不需要任何额外的信息，如城市数字地图。在实际城市环境中，采用本方法平均定位精度提高了15％。CN114114355ACN114114355A权利要求书1/2页1.一种基于航位推算协同的车联网定位精度提升方法，其特征在于，包括如下内容：获取目标车辆和临近车辆的GPS位置；采用DR算法校正目标车辆和临近车辆的GPS位置；采用IPC算法对DR算法中的初始位置偏差进行校正。2.根据权利要求1所述的基于航位推算协同的车联网定位精度提升方法，其特征在于，所述的IPC算法，采用GPS位置最大允许误差PG和两辆车之间的相对距离dv来对目标车辆和临近车辆的位置范围分别进行校正。3.根据权利要求2所述的基于航位推算协同的车联网定位精度提升方法，其特征在于，所述的IPC算法步骤如下：步骤1：接收目标车辆和临近车辆的GPS位置，测量目标车辆和临近车辆的相对距离dv和角度，获取临近车辆的ID；步骤2：对目标车辆和临近车辆均分别进行平行校正和竖直校正，判断是否在校正向量限制条件内，若是，采用GPS位置最大允许误差PG和两辆车之间的相对距离dv估算两辆车的位置范围，计算真实误差半径；步骤3：判断真实误差半径是否小于PG，若是，则对目标车辆和临近车辆的GPS位置进行校正。4.根据权利要求3所述的基于航位推算协同的车联网定位精度提升方法，其特征在于，通过IPC算法对目标车辆和临近车辆的GPS位置进行校正的方法具体如下：目标车辆和一个临近车辆的真实位置分别定义为：C1：和C2：由于GPS位置误差效应，目标车辆和一个临近车辆的位置漂移到G1：和G2：两辆车的相对距离为dv，两辆车之间的夹角为θv，分别进行平行校正和垂直校正，在平行校正中，和是G1和G2在经度轴上的投影，是dv在经度轴上的投影，表示如下：两辆车的GPS位置之间的距离为dG，dG在经度轴上的投影为PG为GPS的最大允许误差，由于GPS误差效应，真实位置必须在PG内，表示如下：分别采用校正向量一和校正向量二进行校正，校正向量一如下：校正向量二如下：2CN114114355A权利要求书2/2页按照同样的方式进行垂直校正，将垂直校正和平行校正结果相结合即为校正后的目标车辆和一个临近车辆的GPS位置。5.根据权利要求1所述的基于航位推算协同的车联网定位精度提升方法，其特征在于，还包括对临近车辆的ID进行识别，采用数字样本数据库来识别临近车辆ID。6.根据权利要求1或5所述的基于航位推算协同的车联网定位精度提升方法，其特征在于，还包括在各个车辆之间对车辆ID进行共享。7.根据权利要求6所述的基于航位推算协同的车联网定位精度提升方法，其特征在于，还包括对临近车辆进行信息识别，并比较识别信息与其他车辆共享的车辆身份证列表，来识别出临近车辆ID。8.一种基于航位推算协同的车联网定位精度提升系统，其特征在于，包括GPS接收模块，用于获取目标车辆自身的GPS位置；通信模块，用于获取临近车辆的GPS位置；GPS位置校正模块，采用DR算法校正目标车辆和临近车辆的GPS位置；DR初始位置校正模块，采用IPC算法对DR算法中的初始位置偏差进行校正。9.根据权利要求8所述的基于航位推算协同的车联网定位精度提升系统，其特征在于，所述的通信模块，还用于在各个车辆之间对车辆ID进行共享。10.根据权利要求8所述的基于航位推算协同的车联网定位精度提升系统，其特征在于，还包括识别模块，所述识别模块用于识别临近车辆和目标车辆之间的相对距离以及夹角，还用于识别临近车辆的ID；所述采用IPC算法对DR算法中的初始位置偏差进行校正步骤如下：步骤1：