基于傳感器融合的汽車定位方法
近10年來,傳感器的數(shù)量大幅度增加,分為以下幾類:①用于估計(jì)車輛狀態(tài)的傳感器,如懸架傳感器;②視覺傳感器,如立體視覺傳感器、夜視傳感器、雷達(dá),視覺傳感器可以測量車輛位置,使車輛與車道之間保持安全距離;③輪速傳感器,如防抱系統(tǒng);④矢量地圖數(shù)據(jù),用于定位、地圖匹配、路面坑洼識(shí)別。基于上述傳感器的發(fā)展?fàn)顩r。提出一種汽車定位方法,即將上述幾類傳感器融合而使得測量的數(shù)據(jù)更加精確,并同時(shí)應(yīng)用地圖輔助定位。應(yīng)用此種方法可以測得普通傳感器不能測量到的物理量,如檢測障礙物、行人和動(dòng)物,以及來自輪速傳感器的輪胎壓力和路面摩擦力。傳感器融合技術(shù)以車輛的簡單測距模型,以及與車輛狀態(tài)相關(guān)的每個(gè)傳感器的模型為基礎(chǔ),對(duì)數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行采集,并應(yīng)用統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理方法,實(shí)現(xiàn)傳感器的融合。傳感器包括車載傳感器,如輪速傳感器、加速度計(jì)、陀螺儀和GPS。
研究結(jié)果表明,利用車輛模型和PF(粒子濾波器)中精確路線圖信息,在城市地區(qū)可以準(zhǔn)確定位,定位精度幾乎和GPS相同,同時(shí)不使用任何外部的GNSS(全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng))定位傳感器。這進(jìn)一步說明傳感器融合技術(shù)的可行性。
刊名:IEEE Signal Processing Magazine(英)
刊期:2017年第2期
作者:Rickard Karlsson et al
編譯:野晨晨