基于车路协同的车辆定位算法研究

• 作者: 王泽胜 罗文慧 董宝田
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能交通 协同地图匹配 车路协同 车辆定位系统 扩展Kalman滤波 协同定位
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 1072-1077,1086
• 页数: 7页
• 分类号: U491.54
• 字数: 4338字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2018.05.026

摘要

为解决道路交叉口车辆由于定位信号缺失或者延迟引起的车辆定位偏差较大的问题,提出了基于车路协同的协同地图匹配算法(cooperative map-matching,CMM).首先利用扩展Kalman滤波(extended Kalman filter,EKF)融合GPS与车载航位推算系统(vehicular dead reckoning,DR)信息作为协同地图匹配的预先定位;然后基于短程通讯技术实现车辆信息的交换与共享,在电子地图的基础上,利用道路约束实现车辆进一步定位.为了验证算法的有效性,搭建了模拟真实场景的仿真环境进行实验.研究结果表明:采用EKF融合GPS/DR数据的交叉口车辆定位平均偏差为9.09 m,相比GPS的14.31 m,定位偏差减小30.87％;采用CMM算法的交叉口车辆,当参与CMM车辆数为7时,平均位置偏差为4.5 m,参与CMM车辆数为10辆时,平均位置偏差为2.75 m,相比EKF定位偏差减小69.74％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董宝田	北京交通大学交通运输学院	70	492	13.0	18.0
2	王泽胜	北京交通大学交通运输学院	11	106	6.0	10.0
3	罗文慧	北京交通大学交通运输学院	5	62	3.0	5.0