基于CORS網絡差分的無人駕駛車定位研究

高偉健 儲江偉 李春雷

摘 要：? 無人駕駛車輛定位技術成為無人駕駛車輛研發的主要方向。為提高無人駕駛車輛的定位精度，本文提出一種基于網絡差分定位的方式，利用CORS網絡差分測量的點定位形成無人駕駛車輛行駛軌跡。通過實驗對比CORS網絡差分定位精度可以提升30%，也相應的提升30%車輛行駛軌跡精度，但是在惡劣氣候下車輛定位精度具有較大波動。本文采用CORS網絡差分定位和航跡推算定位相融合的方法，提高無人駕駛車輛定位精度的穩定性，保證車輛安全行駛。

關鍵詞： 無人駕駛車：網絡差分定位：CORS網絡;坐標轉換;航跡推算

中圖分類號 ：U469.6;U463.6??? 文獻標識碼 ：A??? 文章編號 ：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： 國家林業局“948”項目（2015-04-33）

第一作者簡介： 高偉健，碩士研究生。研究方向：載運工具技術狀態檢測與性能仿真。E-mail：gwj19900414@126.com

*通信作者： 儲江偉，博士，教授。研究方向：汽車技術狀態檢測與性能仿真。E-mail：cjw62@163.com

引文格式： 高偉健，儲江偉，李春雷. 基于CORS網絡差分的無人駕駛車定位研究 [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

無人駕駛已經成為當今時代最熱門的汽車話題之一[1-2]。無人駕駛車輛定位是為車輛提供準確的位置信息來保證車輛能夠在交通道路中安全行駛，為現代智能交通系統提供重要的信息資源，保證交通道路中行人以及車輛的安全[3-4]。

目前無人駕駛車輛的定位方式有很多種，應用最為普遍的是全球衛星定位系統[5]，可以實現全天候的不間斷定位，但其定位精度一直保持在米級，為滿足無人駕駛車輛的高精度定位，需要相應的輔助手段。衛星定位和航跡推算融合定位就是復合手段之一，航跡推算（Dead Reckoning，DR）[6]技術是利用車輛的航向、速度等一系列傳感器信息自主推算出車輛相對于起點的位置，可以在短時間內保持精度，但由于傳感器自身誤差，定位精度會隨著時間的增加而累積。現在最能符合無人駕駛車輛定位精度要求的方法為視覺定位技術[7]，該技術利用攝像頭或者激光雷達生成地圖信息，與繪制完成的高精度地圖進行匹配，獲得無人駕駛車輛的絕對位置，唯一的缺點就是高精度地圖的繪制會產生巨大的成本[8]。

本文采用我國自主研制的區域衛星導航系統——北斗衛星導航定位系統，相比其他的衛星導航系統，該系統能夠在空間段提供更好的混合導航星座;在地面段擁有更多的地面站;在用戶段能夠提供更為全面的應用及服務。目前北斗衛星導航定位系統應用CORS網絡差分技術能夠實現厘米級的定位精度，再通過航跡推算法進一步滿足無人駕駛車輛的車道級定位精度需求[9]。

1 差分定位技術

1.1 差分定位的基本原理

衛星差分定位系統由衛星、基準站和移動用戶端組成，如圖1所示。衛星定位以北斗衛星（BDS）為主，GPS衛星為輔，進行組合差分定位?；鶞收颈仨毠潭ㄔ谝阎恢煤鸵曇伴_闊地帶，以降低多路徑對信號傳播產生的測量影響，基準站接收機先對定位進行計算，并形成固定解，然后基準站接收機才能形成差分修正數據，將差分修正數據發送給移動接收機，幫助用戶進行高精度的定位導航[10]。

1.2 CORS網絡差分定位及原理

近年來，隨著衛星定位技術、計算機技術和數字通信技術的發展，為無人駕駛車輛定位研發出了CORS網絡差分定位技術[11-12]，通過在城市中建立地基增強站和開發自主定位的算法，使定位精度提升至厘米級或毫米級。CORS網絡差分定位技術原理如圖2所示。通過多個連續運行的基準站獲取數據，能夠實時檢測電流層延遲、對流層延遲以及衛星軌道等相關的數據，通過大型數據中心的計算，把修正后的差分數據通過互聯網或者4G通信技術傳輸給用戶端，用戶端通過接收差分數據來提升定位精度[13]。

綜上所述，差分技術受限于基準站和流動站之間的距離。隨著距離的增大導致定位精度逐漸下降，而CORS網絡差分定位則能通過用戶的前期粗略坐標，為用戶建立虛擬參考站，通過數據中心修正由電離層和對流層等引起的誤差，將修正后的數據發送給虛擬參考站和用戶，從而保證定位的高精度[14]。

2 空間坐標系的轉換

地球并不是一個規則的球體，但可以近似為一個橢球體，地平面凹凸不平，利用北斗衛星測量得到的只是經緯度和高度，對于無人駕駛車輛并沒有直接的用途，需要把大地坐標的經度（L）、緯度（B）、高度（H）轉化為空間直角坐標系內（X、Y、Z）提供給無人駕駛車輛，就可以得出無人駕駛車輛的位置信息。

2.1 大地坐標系

在不同類型的大地坐標系下，高斯投影的精度和位置關系也會產生很大差別，本文采用最新的2000國家大地坐標系（China Geodetic Coordinate System 2000），這樣不僅可以保障無人駕駛車輛的定位精度需求，還為后面的數據處理提供相應的理論依據[15]。

2.2 高斯投影及其公式

高斯投影是假定有一個橢圓柱面橫套在地球橢球體外面，并與一條中央子午線相切，橢圓柱的中心軸穿過橢球體中心，然后用一定的投影方法，將中央子午線兩側各一定經差范圍內的地區投影到橢圓柱面上，將此柱面展開就為高斯直角坐標系，如圖3所示。中央子午線和赤道線的投影均為直線，兩者相交點作為坐標原點，以中央子午線的投影作為X軸橫坐標，赤道線的投影為Y軸縱坐標[16-17]。

在無人駕駛車輛的定位中經緯度數值不能直接被使用。需要利用高斯投影公式轉化成高斯直角坐標系來提供給車輛。公式為：

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分別代表高斯投影的橫縱坐標;B為大地緯度;l為距中央子午線經差;a為參考橢球體半徑;Lm為緯度對應子午線弧長 m;η2= e2 1-e2 cos2B;τ=tg B。

通過該公式可知其計算量很大，應用Matlab軟件編寫計算程序對大量的定位數據進行計算。

3 定位數據處理及分析

本文采用BDS為主，GPS為輔的兩種衛星組合定位進行測量，先對點定位數據進行分析，然后形成整條路徑定位精度的分析。在點定位時，進行有無網絡差分定位數據對比，以及在特定的環境中（對流層發生突變如雪天等）定位精度的對比分析[18-19]。

3.1 定位試驗

首先對一點進行測量時，選擇一天的9點、12點、15點和18點的4個不同的時間段進行觀測，通過定位設備顯示的經緯度為（B，L，H）;其次利用均方根公式對測量值進行計算，RMS值越小代表數據越可靠;再次應用高斯投影公式將其轉化為平面坐標值（X，Y）;最后對比分析定位精度和定位距離得出兩種定位方式哪個更符合無人駕駛車輛定位要求。

3.2 晴天定位數據分析

選取某一個點在不同時段內的100次定位精度波動情況，如圖4所示。圖4為2018年12月11日15點的觀測實驗數據，A表示晴天應用CORS網絡差分定位，B表示沒有應用CORS網絡差分定位，為尋求更為精確的定位誤差，對預先設定的點進行測量，通過兩者的距離來判斷其定位精度的差別。應用CORS網絡差分定位與沒有應用CORS網絡差分定位相比，精度波動比較小，更加穩定。無CORS網絡差分定位技術受制于基準站和用戶之間的距離，超過3 km以后定位精度逐漸降低。

圖5為選取一個測量點并進行50次分析，B折線為80%的測量點與預設點的距離在30 cm以下，A折線為80%的測量點與預設點的距離在20 cm以下，得出應用CORS網絡差分定位精度大約提升30%。

3.3 雪天定位數據分析

在2018年12月26日15點雪天定位時，CORS網絡差分定位會出現突然異常波動，大大降低了定位精度。通過對天氣變化（雪天）實驗數據分析發現，剛下雪時，對流層的突然變化對定位精度產生影響，這種異常波動情況無任何規律。因為CORS網絡差分定位的數據中心接收到對流層突變信息，才能改變對流層延遲模型，并進行差分數據調整，所以在調整對流層延遲模型過程中，會對定位精度產生較大影響。

雪天定位精度對比如圖6所示，曲線C表示雪天應用CORS網絡差分定位，分析曲線A和曲線C可知，雪天應用CORS網絡差分定位的精度大約降低30%以上，并且定位精度波動幅度較大。

這種定位不穩定的現象會對點定位精度產生影響，也會對由點形成的無人駕駛車輛行駛軌跡影響很大，導致車輛偏離自己的行駛軌跡，轉向系統不停地工作，不能保持一定的直線或者弧線行駛，進而造成交通事故等情況。

4 融合定位

在衛星導航定位受到干擾時，不足以提供絕對位置信息給車輛，則需要航跡推算法來輔助衛星導航定位。航跡推算定位只能在短時間內保持高精度，會隨時間的增加產生累計誤差，與CORS網絡差分定位有很好互補性。

4.1 航跡推算定位

航跡推算（DR）是很常見的定位算法之一，廣泛的應用在無人駕駛車輛定位系統中。

無人駕駛車輛的運動可近似為二維空間運動， 如圖7所示，以（e ，n）建立平面坐標系，e為平面坐標系正東方向，n為平面坐標系正北方向。已知車輛的起始點（e0，n0）和航向角θ0，根據實時獲取的車輛行駛距離和航向角變化，可以推算出車輛下一個位置。這是航跡推算原理。

由圖7可知

e2=e1+d1sin θ1=e0+d0sin θ0+d1sin θ1n2=n1+d1cos θ1=n0+d0cos θ0+d1cos θ1?? 當采樣的周期恒定且頻率夠高時，上面公式可記為：

ek=e0+∑ k-1 i=0 viTsin θink=n0+∑ k-1 i=0 viTcos θi

式中：vi是在第i 個采樣周期Ti時刻下測量的車輛縱向速度。

4.2 融合定位原理

CORS網絡差分定位和航跡推算融合定位原理如圖8所示。衛星定位系統首先根據接收機觀測到的衛星數和幾何分布結構，確定衛星是否有效以及定位精度波動情況。當衛星定位符合條件時，利用CORS網絡差分定位模式，輸出的定位數據可以對航跡推算定位系統的初始值進行更新;當衛星定位無效時，系統自動切換到航跡推算定位。因為航跡推算傳感器會隨時間的增加而產生誤差，所以當CORS網絡差分定位滿足定位精度時，立即對航跡推算定位系統進行數據更新并消除誤差。

4.3 融合定位數據分析

通過融合定位系統可以在CORS網絡差分定位產生波動時保持定位精度。圖9為融合定位數據，

曲線D代表融合定位。分析曲線A和曲線D可得出融合定位系統在10 s和30 s時均出現定位精度大幅波動，在10～30 s和30～50 s兩個時間段，航跡推算定位系統起作用，并且定位精度保持穩定，但50 s之后融合定位系統的定位精度具有較大波動。

5 結論

基于CORS網絡差分的無人駕駛車定位研究，本文通過大量定位實驗來對比不同情況下的定位精度。實驗證明，CORS網絡差分定位的精度比普通差分定位提升30%。在惡劣天氣情況下，定位精度產生較大波動，通過航跡推算定位來解決定位精度波動問題。

本文旨在尋求一種更適合無人駕駛車輛定位的方案，提升無人駕駛車輛的行駛安全性，雖然上述方案改善了定位精度穩定性，但在融合定位實驗中還存在一些問題，還需要對航跡推算定位進一步研究。加入集中式或分散式Kalman濾波器進行融合，以期完善定位精度穩定性的問題。

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