基于多源信息融合的車輛定位系統設計

李 偉，楊文鉑

(河南工業職業技術學院電子信息工程學院，河南 南陽 473000)

0 引言

近年來，我國汽車保有量激增，導致道路擁堵情況嚴重，交通事故頻繁發生，嚴重影響駕車出行的安全性和便利性。隨著信息技術的迅猛發展，智能交通系統的使用逐漸成熟。它通過先進的計算機、通信、物聯網、人工智能等高新技術，綜合性地解決交通運輸問題，密切車輛、道路、用戶三者之間的通信，從而形成一種信息融合的綜合運輸系統。對行駛車輛進行實時、準確的定位及通信，是實現智能交通系統的至關重要的前提[1-2]，也是目前學界及行業研究的熱點。

現有的車輛定位技術主要采用全球定位系統(global positioning system,GPS)、ZigBee無線傳感網絡定位、航位推算法定位等方法。但是GPS定位由于政策及技術方面的原因，存在精度不足、時間盲區過長等缺陷；無線傳感網絡定位需要借助于無線傳感器網絡(wireless sensor network,WSN)外部的預定位、人工標定等輔助方法。文獻[3]結合二輪履帶式車輛運動、GPS定位以及車載航位推算系統導航的數學模型，在車輛的融合定位中引入融合系數控制器，實現系統對外界干擾的有效適應。Duan等[4]研究了基于車聯萬物(vehicle-to-everything,VTE)V2X通信網絡的車輛定位方法，通過建立車輛運動模型，大大提升了車輛的定位精度。文獻[5]提出了利用GPS和ZigBee進行組合定位的無縫定位方法，實現了兩種定位方式在復雜環境下的無縫切換，可應用在某些GPS信號受限的定位場合。

本文針對車載GPS在復雜環境下的定位功能受限的問題，提出了GPS/ZigBee多源信息融合的車輛定位方法，并采用擴展卡爾曼濾波器解決不同傳感器之間的數據融合問題。第1部分對系統設計進行概述，并詳細介紹了各個硬件模塊的選型和組成；第2部分是對使用GPS和ZigBee多源信息融合的車輛定位系統具體的實現描述；第3部分是試驗結果分析；最后對全文進行總結，并展望了后續工作的重點。

1 系統總體設計

本文設計的一種使用GPS和無線傳感網絡的多源信息融合車輛定位系統，包含基于自組織多跳路由的車聯網絡通信系統、基于車聯網絡/GPS自適應組合定位系統、基于Android的車載信息融合系統。

系統結構如圖1所示。

圖1 系統結構示意圖 Fig.1 System structure

系統內車輛上各自安裝一套定位設備節點。該設備節點主要包含Android控制模塊、無線通信模塊、GPS定位模塊、傳感器采集模塊。下文分別對各個模塊的原理及硬件選型進行介紹。

1.1 Android控制模塊

Android控制模塊負責對車際通信數據、定位數據及傳感器采集到的狀態數據進行匯總分析，并完成地圖及交互界面顯示，以實現人機交互功能。

系統選用三星公司的Android通用主控芯片S5PV210。該芯片搭載ARM Cortex-A8核心，最大運行頻率為1 GHz，采用64/32位總線結構。S5PV210芯片具有高性能、低功耗的特點，適用于GPS導航、個人數碼助理(personal digitel assistant,PDA)等智能手持設備。主控板配電源5 V～2 A適配器輸入，采用6.8 V瞬態管和2.6 A可恢復保險絲對電源進行過壓過流保護。主控板通過LCD40P顯示接口與8英寸液晶觸摸屏連接，提供輸入和顯示等人機交互功能。Android控制模塊通過串口與系統的其他各功能模塊進行通信，分別用到了主控板的COM0～COM2。其中,COM1是RS-232電平接口，COM0和COM2采集晶體管-晶體管邏輯(transistor-transistor logic,TTL)電平接口。

1.2 無線通信模塊

ZigBee無線通信模塊負責車聯網絡節點的傳感、通信和控制等功能[6]，可在任意兩個對等的系統節點之間可靠地傳輸數據。ZigBee模塊選用TI公司生產的CC2430芯片，基于8015微處理器內核，集成了無線通信模塊。ZigBee無線通信模塊與Android控制模塊通過UART接口進行數據流和控制流的交互，波特率為115 200 bit/s。除此之外，芯片還集成有128 KB的可編程Flash和多個模數轉換接口。同時，該芯片還可以提取兩個網絡節點通信的接收信號強度指示(received signal strength indieation,RSSI)值，用于傳感節點自適應功率控制和移動節點定位。

1.3 GPS定位模塊

GPS定位模塊負責對空間定位信息進行采集，得到車輛的位置坐標，通過通用異步收發器(universal asynchronous recever/transmiter,UART)與Android主控模塊連接[7-8]。LEA-5A定位模塊是高性能的GPS定位接收器，模塊的尺寸為(17×22.4×3) mm，工作電壓范圍為2.7～3.6 V，典型電壓為3.3 V。其與微處理器通過串口進行數據通信。接收機擁有2個UART串行接口，默認UART1(RxD1/TxD1)。GPS模塊電路如圖2所示。

圖2 GPS模塊電路示意圖 Fig.2 GPS module circuit diagram

1.4 傳感器采集模塊

傳感器采集模塊負責對車輛節點實時運動狀態進行檢測，并完成速度、方向、加速度等參數的采集，通過串行外設接口(serial peripheral interface,SPI)傳輸給Android控制模塊。

陀螺儀芯片MPU-6050采集三軸加速度信號后，通過總線將加速度數據發送給單片機。通過三軸數字羅盤芯片HMC5883采集車輛的方位角數據，并通過I2C接口連接到MPU6050的AUX_CL和AUX_DA引腳。

2 多源信息融合定位系統整體設計

2.1 GPS預定位

系統初始化后，各個車輛上的定位設備節點啟動。GPS定位模塊匹配到工作衛星后，不間斷地刷新并接收衛星傳來的GPS報文信息，經過解析得到接收機所在車輛的初始位置，實現粗定位。傳感器采集模塊采集車輛的運動狀態數據，包括運動三維方向、速度、加速度以及時間信息。考慮到節點信息更新的實時性，每隔0.5 s通過UART向Android控制模塊反饋。

車輛群GPS定位系統由地面控制模塊、空間模塊、車載裝置模塊三個單元構成。地面控制模塊包括主控站、監測站、地面天線及輔助通信系統，主要功能是收集衛星傳回的信息，計算出相對距離、衛星星歷和大氣校正等數據，按規定的方式編制導航電文等。空間模塊由24顆衛星組成，其中包含21顆工作衛星和3顆備用衛星，在互成60°的6個軌道平面上工作。車載裝置模塊則由GPS接收機和衛星天線組成，主要職責是捕獲待測衛星的衛星信號，測量接收天線至衛星的偽距離和距離的變化率，解調衛星軌道參數等相關數據，并依據這些數據按定位解算方法計算出車輛所在地理位置的經緯度、高度、速度、時間等信息[9-10]。

2.2 GPS/ZigBee多源信息融合

考慮到GPS定位被遮擋時效果不佳，當車輛群連網后，使用GPS/ZigBee多源信息融合定位。GPS和ZigBee分別采用了兩種不同的坐標系標定位置數據。GPS采用的是地心坐標系WGS-84，而ZigBee則采用ECEF坐標系。兩者的坐標系不同，因此需要先對其坐標系進行統一。信息融合時，系統分別輸入GPS和ZigBee信號，并用擴展Kalman濾波對各自的信號數據進行處理；然后，將兩者分別用濾波處理后的信號軌跡進行融合，再用擴展Kalman濾波進行處理，以達到多源信息無縫融合的效果。

為了用避免GPS信道干擾造成的位置漂移，結合運動狀態傳感數據，利用Kalman濾波方法對當前車輛運動狀態數據進行修正。此方法的原理是根據接收到的相鄰車輛的信號強度，通過無線信號強度與距離的關系，測算出相鄰車輛的距離；再結合擴展Kalman濾波方法和當前運動模型，解算出車聯網內車輛之間的距離、速度等信息。

Kalman濾波是基于最小均方誤差準則的濾波。將該濾波方法用于GPS/ZigBee多源信息融合定位中，就是將GPS和ZigBee的信息同時用于定位解的求解，使系統的狀態在濾波過程中不斷地迭代修正，組合定位的輸出又可以提供較為準確的初始位置和方向信息。即使在GPS失效時，單獨使用ZigBee定位也能長時間保持較高的定位精度。

GPS/ZigBee多源信息融合是由GPS系統和ZigBee系統兩個相互獨立的子系統構成的多傳感器系統[11-12]。在多傳感器系統中，聯合Kalman濾波器，利用信息分配原理可實現多傳感器信息的最優綜合。

GPS/ZigBee多源信息融合定位流程如圖3所示。

圖3 GPS/ZigBee多源信息融合定位流程圖 Fig.3 GPS/ZigBee multi-source information fusion positioning flowchart

3 系統結果分析

為了檢驗系統的有效性，對項目進行仿真驗證，并與GPS單獨定位的結果進行對比。圖4所示為GPS/ZigBee信息融合定位和GPS單獨定位結果對比曲線。從圖4中可以看出，GPS單獨定位的定位誤差在4～7 m之間，而GPS/ZigBee多源信息融合定位的定位誤差只有3～5 m，且系統在GPS信號斷續情況下依然可實現連續定位，使系統的定位可靠性得到了大幅提高。

圖4 定位結果對比曲線 Fig.4 Comparison curves of positioning results

4 結論

針對現有工作的不足，本文通過對車輛定位及車際通信現狀的研究，采用基于ARM架構的Android嵌入式系統平臺。該平臺整合傳感器技術、無線傳感網絡技術以及GPS定位技術，建立基于環境自適應的ZigBee無線網絡信號強度指示定位算法和基于擴展Kalman濾波算法的ZigBee/GPS多源信息融合定位方法。該平臺檢測效果精確、檢測時間短，具有實際應用價值。本系統下一步的研究和優化工作是在定位精確度和時效性穩定的同時，改進電路設計，從而進一步提升系統抗干擾能力和穩定性。