基于CORS网络差分的无人驾驶车定位研究

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　　 摘 要：  无人驾驶车辆定位技术成为无人驾驶车辆研发的主要方向。为提高无人驾驶车辆的定位精度，本文提出一种基于网络差分定位的方式，利用CORS网络差分测量的点定位形成无人驾驶车辆行驶轨迹。通过实验对比CORS网络差分定位精度可以提升30%，也相应的提升30%车辆行驶轨迹精度，但是在恶劣气候下车辆定位精度具有较大波动。本文采用CORS网络差分定位和航迹推算定位相融合的方法，提高无人驾驶车辆定位精度的稳定性，保证车辆安全行驶。
　　关键词： 无人驾驶车：网络差分定位：CORS网络;坐标转换;航迹推算
　　中图分类号 ：U469.6;U463.6    文献标识码 ：A    文章编号 ：1006-8023（2020）02-0097-06
　　 Research on Location of Driverless Vehicle Based on CORS Network Differential
　　 GAO Weijian， CHU Jiangwei*， LI Chunlei
　　 （School of Traffic and Transportation， Northeast Forestry University， Harbin 150040， China）
　　Abstract： Driverless vehicle positioning technology has become the main direction of driverless vehicle research and development. In order to improve the positioning accuracy of driverless vehicles， this paper proposes a method based on network differential positioning， which uses the point positioning of CORS network differential measurement to form the driving track of driverless vehicles. Compared with the CORS network differential positioning， the positioning accuracy can be improved by 30% and the driving trajectory accuracy can be improved by 30% correspondingly. However， the positioning accuracy of the vehicle fluctuates greatly in severe weather. In this paper， the method of integrating the CORS network differential positioning and the track estimation positioning is adopted to improve the stability of the positioning accuracy of the driverless vehicle and ensure the safe driving of the vehicle.
　　Keywords： Driverless vehicle： network differential positioning： CORS network; coordinate conversion; track calculation
　　收稿日期： 2019-11-17
　　基金項目： 国家林业局“948”项目（2015-04-33）
　　第一作者简介： 高伟健，硕士研究生。研究方向：载运工具技术状态检测与性能仿真。E-mail：gwj19900414@126.com
　　*通信作者： 储江伟，博士，教授。研究方向：汽车技术状态检测与性能仿真。E-mail：cjw62@163.com
　　引文格式： 高伟健，储江伟，李春雷. 基于CORS网络差分的无人驾驶车定位研究 [J].森林工程，2020，36（2）：97-102.
　　GAO W J， CHU J W， LI C L. Research on location of driverless vehicle based on CORS network differential[J].Forest Engineering，2020，36（2）：97-102.
　　0 引言
　　无人驾驶已经成为当今时代最热门的汽车话题之一[1-2]。无人驾驶车辆定位是为车辆提供准确的位置信息来保证车辆能够在交通道路中安全行驶，为现代智能交通系统提供重要的信息资源，保证交通道路中行人以及车辆的安全[3-4]。
　　目前无人驾驶车辆的定位方式有很多种，应用最为普遍的是全球卫星定位系统[5]，可以实现全天候的不间断定位，但其定位精度一直保持在米级，为满足无人驾驶车辆的高精度定位，需要相应的辅助手段。卫星定位和航迹推算融合定位就是复合手段之一，航迹推算（Dead Reckoning，DR）[6]技术是利用车辆的航向、速度等一系列传感器信息自主推算出车辆相对于起点的位置，可以在短时间内保持精度，但由于传感器自身误差，定位精度会随着时间的增加而累积。现在最能符合无人驾驶车辆定位精度要求的方法为视觉定位技术[7]，该技术利用摄像头或者激光雷达生成地图信息，与绘制完成的高精度地图进行匹配，获得无人驾驶车辆的绝对位置，唯一的缺点就是高精度地图的绘制会产生巨大的成本[8]。 　　本文采用我国自主研制的区域卫星导航系统——北斗卫星导航定位系统，相比其他的卫星导航系统，该系统能够在空间段提供更好的混合导航星座;在地面段拥有更多的地面站;在用户段能够提供更为全面的应用及服务。目前北斗卫星导航定位系统应用CORS网络差分技术能够实现厘米级的定位精度，再通过航迹推算法进一步满足无人驾驶车辆的车道级定位精度需求[9]。
　　1 差分定位技术
　　1.1 差分定位的基本原理
　　卫星差分定位系统由卫星、基准站和移动用户端组成，如图1所示。卫星定位以北斗卫星（BDS）为主，GPS卫星为辅，进行组合差分定位。基准站必须固定在已知位置和视野开阔地带，以降低多路径对信号传播产生的测量影响，基准站接收机先对定位进行计算，并形成固定解，然后基准站接收机才能形成差分修正数据，将差分修正数据发送给移动接收机，帮助用户进行高精度的定位导航[10]。
　　1.2 CORS网络差分定位及原理
　　近年来，随着卫星定位技术、计算机技术和数字通信技术的发展，为无人驾驶车辆定位研发出了CORS网络差分定位技术[11-12]，通过在城市中建立地基增强站和开发自主定位的算法，使定位精度提升至厘米级或毫米级。CORS网络差分定位技术原理如图2所示。通过多个连续运行的基准站获取数据，能够实时检测电流层延迟、对流层延迟以及卫星轨道等相关的数据，通过大型数据中心的计算，把修正后的差分数据通过互联网或者4G通信技术传输给用户端，用户端通过接收差分数据来提升定位精度[13]。
　　综上所述，差分技术受限于基准站和流动站之间的距离。随着距离的增大导致定位精度逐渐下降，而CORS网络差分定位则能通过用户的前期粗略坐标，为用户建立虚拟参考站，通过数据中心修正由电离层和对流层等引起的误差，将修正后的数据发送给虚拟参考站和用户，从而保证定位的高精度[14]。
　　2 空间坐标系的转换
　　地球并不是一个规则的球体，但可以近似为一个椭球体，地平面凹凸不平，利用北斗卫星测量得到的只是经纬度和高度，对于无人驾驶车辆并没有直接的用途，需要把大地坐标的经度（L）、纬度（B）、高度（H）转化为空间直角坐标系内（X、Y、Z）提供给无人驾驶车辆，就可以得出无人驾驶车辆的位置信息。
　　2.1 大地坐标系
　　在不同类型的大地坐标系下，高斯投影的精度和位置关系也会产生很大差别，本文采用最新的2000国家大地坐标系（China Geodetic Coordinate System 2000），這样不仅可以保障无人驾驶车辆的定位精度需求，还为后面的数据处理提供相应的理论依据[15]。
　　2.2 高斯投影及其公式
　　高斯投影是假定有一个椭圆柱面横套在地球椭球体外面，并与一条中央子午线相切，椭圆柱的中心轴穿过椭球体中心，然后用一定的投影方法，将中央子午线两侧各一定经差范围内的地区投影到椭圆柱面上，将此柱面展开就为高斯直角坐标系，如图3所示。中央子午线和赤道线的投影均为直线，两者相交点作为坐标原点，以中央子午线的投影作为X轴横坐标，赤道线的投影为Y轴纵坐标[16-17]。
　　在无人驾驶车辆的定位中经纬度数值不能直接被使用。需要利用高斯投影公式转化成高斯直角坐标系来提供给车辆。公式为：
　　 X=Lm+ a/  1-e2sin2B  2 sin Bcos Bl2+
　　a/  1-e2sin2B  24  sin Bcos3B（5-τ2+9η2+4η4）l4+  a/  1-e2sin2B  720 sin Bcos5B（61-58τ2+τ4）l6  Y= a  1-e2sin2B  cos Bl+ a/  1-e2sin2B  6 cos3B·
　　（1-τ2+η4）l3+ a/  1-e2sin2B  120 cos5B·（5-18τ2+τ4+14η2-58τ2η2）l5
　　式中：X和Y分别代表高斯投影的横纵坐标;B为大地纬度;l为距中央子午线经差;a为参考椭球体半径;Lm为纬度对应子午线弧长 m;η2= e2 1-e2 cos2B;τ=tg B。
　　通过该公式可知其计算量很大，应用Matlab软件编写计算程序对大量的定位数据进行计算。
　　3 定位数据处理及分析
　　本文采用BDS为主，GPS为辅的两种卫星组合定位进行测量，先对点定位数据进行分析，然后形成整条路径定位精度的分析。在点定位时，进行有无网络差分定位数据对比，以及在特定的环境中（对流层发生突变如雪天等）定位精度的对比分析[18-19]。
　　3.1 定位试验
　　首先对一点进行测量时，选择一天的9点、12点、15点和18点的4个不同的时间段进行观测，通过定位设备显示的经纬度为（B，L，H）;其次利用均方根公式对测量值进行计算，RMS值越小代表数据越可靠;再次应用高斯投影公式将其转化为平面坐标值（X，Y）;最后对比分析定位精度和定位距离得出两种定位方式哪个更符合无人驾驶车辆定位要求。
　　3.2 晴天定位数据分析
　　选取某一个点在不同时段内的100次定位精度波动情况，如图4所示。图4为2018年12月11日15点的观测实验数据，A表示晴天应用CORS网络差分定位，B表示没有应用CORS网络差分定位，为寻求更为精确的定位误差，对预先设定的点进行测量，通过两者的距离来判断其定位精度的差别。应用CORS网络差分定位与没有应用CORS网络差分定位相比，精度波动比较小，更加稳定。无CORS网络差分定位技术受制于基准站和用户之间的距离，超过3 km以后定位精度逐渐降低。 　　 图5为选取一个测量点并进行50次分析，B折线为80%的测量点与预设点的距离在30 cm以下，A折线为80%的测量点与预设点的距离在20 cm以下，得出应用CORS网络差分定位精度大约提升30%。
　　3.3 雪天定位数据分析
　　在2018年12月26日15点雪天定位时，CORS网络差分定位会出现突然异常波动，大大降低了定位精度。通过对天气变化（雪天）实验数据分析发现，刚下雪时，对流层的突然变化对定位精度产生影响，这种异常波动情况无任何规律。因为CORS网络差分定位的数据中心接收到对流层突变信息，才能改变对流层延迟模型，并进行差分数据调整，所以在调整对流层延迟模型过程中，会对定位精度产生较大影响。
　　雪天定位精度对比如图6所示，曲线C表示雪天应用CORS网络差分定位，分析曲线A和曲线C可知，雪天应用CORS网络差分定位的精度大约降低30%以上，并且定位精度波动幅度较大。
　　这种定位不稳定的现象会对点定位精度产生影响，也会对由点形成的无人驾驶车辆行驶轨迹影响很大，导致车辆偏离自己的行驶轨迹，转向系统不停地工作，不能保持一定的直线或者弧线行驶，进而造成交通事故等情况。
　　4 融合定位
　　在卫星导航定位受到干扰时，不足以提供绝对位置信息给车辆，则需要航迹推算法来辅助卫星导航定位。航迹推算定位只能在短时间内保持高精度，会随时间的增加产生累计误差，与CORS网络差分定位有很好互补性。
　　4.1 航迹推算定位
　　航迹推算（DR）是很常见的定位算法之一，广泛的应用在无人驾驶车辆定位系统中。
　　无人驾驶车辆的运动可近似为二维空间运动， 如图7所示，以（e ，n）建立平面坐标系，e为平面坐标系正东方向，n为平面坐标系正北方向。已知车辆的起始点（e0，n0）和航向角θ0，根据实时获取的车辆行驶距离和航向角变化，可以推算出车辆下一个位置。这是航迹推算原理。
　　 由图7可知
　　e2=e1+d1sin θ1=e0+d0sin θ0+d1sin θ1n2=n1+d1cos θ1=n0+d0cos θ0+d1cos θ1   当采样的周期恒定且频率够高时，上面公式可记为：
　　ek=e0+∑ k-1 i=0 viTsin θink=n0+∑ k-1 i=0 viTcos θi
　　式中：vi是在第i 个采样周期Ti时刻下测量的车辆纵向速度。
　　4.2 融合定位原理
　　CORS网络差分定位和航迹推算融合定位原理如图8所示。卫星定位系统首先根据接收机观测到的卫星数和几何分布结构，确定卫星是否有效以及定位精度波动情况。当卫星定位符合条件时，利用CORS网络差分定位模式，输出的定位数据可以对航迹推算定位系统的初始值进行更新;当卫星定位无效时，系统自动切换到航迹推算定位。因为航迹推算传感器会随时间的增加而产生误差，所以当CORS网络差分定位满足定位精度时，立即对航迹推算定位系统进行数据更新并消除误差。
　　4.3 融合定位数据分析
　　通过融合定位系统可以在CORS网络差分定位产生波动时保持定位精度。图9为融合定位数据，
　　曲线D代表融合定位。分析曲线A和曲线D可得出融合定位系统在10 s和30 s时均出现定位精度大幅波动，在10～30 s和30～50 s两个时间段，航迹推算定位系统起作用，并且定位精度保持稳定，但50 s之后融合定位系统的定位精度具有较大波动。
　　5 結论
　　基于CORS网络差分的无人驾驶车定位研究，本文通过大量定位实验来对比不同情况下的定位精度。实验证明，CORS网络差分定位的精度比普通差分定位提升30%。在恶劣天气情况下，定位精度产生较大波动，通过航迹推算定位来解决定位精度波动问题。
　　本文旨在寻求一种更适合无人驾驶车辆定位的方案，提升无人驾驶车辆的行驶安全性，虽然上述方案改善了定位精度稳定性，但在融合定位实验中还存在一些问题，还需要对航迹推算定位进一步研究。加入集中式或分散式Kalman滤波器进行融合，以期完善定位精度稳定性的问题。
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