專利名稱：導(dǎo)航系統(tǒng)中檢測可移動物體位置的設(shè)備及其方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及導(dǎo)航系統(tǒng)，特別涉及導(dǎo)航系統(tǒng)中用于檢測可移動物體例如汽車的位置的方法和設(shè)備。
背景技術(shù)：
典型地，汽車導(dǎo)航系統(tǒng)給司機(jī)提供汽車的當(dāng)前位置信息和到達(dá)目的地的最佳路線，并且根據(jù)行進(jìn)路線引導(dǎo)司機(jī)。汽車導(dǎo)航系統(tǒng)的最基本的功能是精確確定汽車的當(dāng)前位置。
圖1是傳統(tǒng)導(dǎo)航系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)簡圖，該圖說明汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中測量汽車的當(dāng)前位置的必要結(jié)構(gòu)。參照圖1，典型的汽車導(dǎo)航系統(tǒng)包含GPS傳感器10、軌跡推測(dead reckoning，DR)傳感器20、地圖數(shù)據(jù)存儲器30、當(dāng)前位置檢測器40和顯示器50。
地圖數(shù)據(jù)存儲器30存儲數(shù)字地圖。圖2A和2B說明存儲地圖數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)方法。典型地，為了在地圖數(shù)據(jù)中進(jìn)行快速搜索，將整幅地圖分割成具有預(yù)定單位尺寸的多個部分，稱為“地圖區(qū)域(map section)”，并且在每個地圖區(qū)域中利用節(jié)點(diǎn)和鏈路來顯示道路信息。圖2a示出韓國地圖，該地圖被分割成12個地圖區(qū)域；圖2b示出該12個地圖區(qū)域之一，其中利用節(jié)點(diǎn)和鏈路顯示道路信息。
GPS傳感器10是用于接收全球定位系統(tǒng)(GPS)信號的傳感器。在該示例中，GPS指利用在大約20,183公里高度繞軌道運(yùn)行的24顆人造衛(wèi)星來跟蹤全球位置的系統(tǒng)。即，GPS是一種衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，其中安裝在觀測站的GPS接收機(jī)接收從衛(wèi)星發(fā)送的無線電波，由于已知衛(wèi)星的精確位置，所以能夠計算出接收無線電波所需的時間，從而獲取觀測站的位置。GPS傳感器10接收GPS信號，并且使用汽車的幾何坐標(biāo)x，y，z和當(dāng)前時間信息t向當(dāng)前位置檢測器40發(fā)送位置信息。
DR傳感器20是利用前一個位置信息來檢測其自身的相對位置和移動方向的傳感器。典型地，可以將DR傳感器劃分成測量通過距離的傳感器，例如速度計、里程計、加速度計等，和測量旋轉(zhuǎn)角度的傳感器，例如地磁傳感器、陀螺儀等。因此，DR傳感器20檢測汽車的速度v和移動方向θ，并且將其發(fā)送給當(dāng)前位置檢測器40。
當(dāng)前位置檢測器40基于從GPS傳感器10和DR傳感器20發(fā)送的汽車位置信息，提取相應(yīng)區(qū)域的地圖數(shù)據(jù)，并且使用地圖數(shù)據(jù)來執(zhí)行汽車位置信息的地圖匹配。即，當(dāng)前位置檢測器40在先前構(gòu)造的地圖數(shù)據(jù)—稱為“數(shù)字地圖”上指出用戶的位置，并且利用地圖上的一個點(diǎn)來確認(rèn)汽車的位置。而且，作為確認(rèn)結(jié)果，當(dāng)前位置檢測器40計算汽車的位置信息，并且通過顯示器50顯示該位置信息。
在該示例中，典型地，由于GPS傳感器10和DR傳感器20包含測量值誤差，當(dāng)前位置檢測器40執(zhí)行地圖匹配以校正該誤差。例如，GPS傳感器10可能具有例如電離層延遲誤差、衛(wèi)星時鐘誤差、多徑等誤差，DR傳感器20可能具有初始校準(zhǔn)誤差和變換因數(shù)誤差。特別地，當(dāng)汽車通過高大建筑物、樹叢、隧道等時，汽車也許不能夠充分接收GPS信號，因而使誤差變大。同樣，當(dāng)誤差被積累時，當(dāng)前位置檢測器40難以精確確定汽車的位置。當(dāng)在地圖上指出使用具有上述誤差的傳感器測量的汽車位置信息時，位置信息與汽車的實(shí)際位置不一致。因此，為了校正誤差，典型的當(dāng)前位置檢測器40使用數(shù)字地圖執(zhí)行地圖匹配。
圖3說明當(dāng)前位置檢測器40，當(dāng)前位置檢測器40典型地包含傳感器41、地圖數(shù)據(jù)檢測器42、存儲器43、濾波器44和地圖匹配單元45。傳感器41從GPS傳感器10和DR傳感器20接收傳感器數(shù)據(jù)，例如x，y，z，t，v，和θ，并且將傳感器數(shù)據(jù)x，y，z，t，v，和θ中用于檢測地圖數(shù)據(jù)的汽車位置坐標(biāo)信息x，y發(fā)送給地圖數(shù)據(jù)檢測器42。地圖數(shù)據(jù)檢測器42基于位置信息x，y從地圖數(shù)據(jù)存儲器30提取相應(yīng)區(qū)域的地圖數(shù)據(jù)，并且將其存儲在存儲器43中。
濾波器44接收汽車的位置坐標(biāo)x，y和時間t、速度v和角度θ，并且使用這些值作為濾波器的測量值來計算最佳位置x′，y′和角度θ′。典型地，濾波器44使用組合GPS和DR的GPS/DR集成卡爾曼濾波器。由于卡爾曼濾波器從數(shù)學(xué)上最小化變量的測量誤差，并且具有適合于變量的計算和預(yù)測的特性，所以它被稱為預(yù)測濾波器。而且，即使在誤差環(huán)境下，卡爾曼濾波器也能夠預(yù)測最佳狀態(tài)。因此，典型地在汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中使用卡爾曼濾波器來最小化傳感器的測量誤差。
盡管卡爾曼濾波器具有上述特性，由于GPS傳感器10和DR傳感器20的誤差，濾波器44所計算出的值x′，y′和θ′也與實(shí)際的地圖路線不一致。地圖匹配單元45使用濾波器44所計算出的值x′，y′和θ′以及存儲在存儲器43中的數(shù)字地圖，來執(zhí)行地圖匹配以便校正誤差。即，地圖匹配單元45通過在數(shù)字地圖上匹配濾波器44所計算出的值x′，y′和θ′，來校正計算的位置。
為了基于GPS數(shù)據(jù)來校正DR傳感器20的誤差，濾波器44和從濾波器44輸出的汽車的反饋位置坐標(biāo)δx，δy、速度δv和角度δθ信息，提供比DR傳感器20相對精確的位置信息。而且，濾波器44從地圖匹配單元45接收經(jīng)過匹配的汽車的位置/角度以及位置差和角度差即濾波器44計算出的Δx，Δy和Δθ，并且校正濾波器44中的GPS/DR集成卡爾曼濾波器。
參照圖4A來說明汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中檢測汽車當(dāng)前位置的傳統(tǒng)方法。當(dāng)在步驟S10中輸入GPS傳感器收到的汽車位置坐標(biāo)信息x，y，z和時間t以及DR傳感器20(圖1)檢測到的汽車速度v和方向信息θ時，在步驟S20中，汽車導(dǎo)航系統(tǒng)從預(yù)存儲的數(shù)字地圖中檢測與傳感器數(shù)據(jù)x，y，z，v和θ相對應(yīng)的區(qū)域，如參照圖2a和2b所討論，并且將其分別存儲在存儲器43中(圖3)。在步驟S30中，汽車導(dǎo)航系統(tǒng)初始化用于使用傳感器數(shù)據(jù)來計算汽車的位置信息的GPS/DR集成卡爾曼濾波器模型，然后在步驟S40中，汽車導(dǎo)航系統(tǒng)使用傳感器數(shù)據(jù)作為GPS/DR集成卡爾曼濾波器的測量值來計算汽車的位置信息。
典型地，GPS傳感器10(圖1)和DR傳感器20(圖1)包含測量值誤差，由于包含在GPS傳感器10(圖1)和DR傳感器20(圖1)中的誤差，由GPS/DR集成卡爾曼濾波器模型計算出的位置不夠精確。為了解決這個問題，在步驟S50中，GPS傳感器10和DR傳感器20通過測量數(shù)據(jù)的反饋數(shù)據(jù)來校正GPS傳感器10和DR傳感器20的誤差。在這種情況下，反饋到GPS/DR集成卡爾曼濾波器44(圖3)的數(shù)據(jù)是從GPS/DR集成卡爾曼濾波器輸出的汽車位置坐標(biāo)δx，δy、速度δv和角度δθ信息。
而且，在步驟S60中，對步驟S40中計算出的位置信息使用步驟S20中存儲的關(guān)于與傳感器數(shù)據(jù)相應(yīng)的區(qū)域的數(shù)字地圖來進(jìn)行地圖匹配。在步驟S70中，使用地圖匹配結(jié)果來校正GPS/DR集成卡爾曼濾波器。即，使用由地圖匹配結(jié)果產(chǎn)生的濾波器校正數(shù)據(jù)Δx，Δy和Δθ來校正GPS/DR集成卡爾曼濾波器。
圖4B說明地圖匹配步驟S60(圖4A)的流程。在步驟S61中，從地圖匹配的對象—地圖中檢測鏈路信息和節(jié)點(diǎn)信息，該地圖即為步驟S20(圖4A)中存儲的數(shù)字地圖。在步驟S62中，基于鏈路信息和節(jié)點(diǎn)信息判斷步驟S40(圖4A)中計算出的位置是否是十字路口。在判斷計算的位置是否是十字路口時，使用前面的節(jié)點(diǎn)信息和鏈路信息，可以檢測預(yù)定距離之內(nèi)十字路口的存在。當(dāng)從GPS/DR集成卡爾曼濾波器計算出的汽車軌跡經(jīng)過十字路口節(jié)點(diǎn)時，或者不考慮軌跡沒有經(jīng)過或已經(jīng)經(jīng)過十字路口節(jié)點(diǎn)的情況，當(dāng)測量出的空間方位角與當(dāng)前計算的道路的方向角具有較大差值時，就能夠確定計算位置是十字路口。
根據(jù)步驟S62中的判斷，如果步驟S40(圖4A)中計算出的位置是十字路口，在步驟S63中選擇相鄰十字路口的鏈路。如果不是，在步驟S64中選擇距離計算位置為最短距離的鏈路。在這種情況下，所選鏈路成為用于所計算的位置信息的匹配的地圖信息。
如上所述，當(dāng)已經(jīng)關(guān)于所計算的位置信息執(zhí)行地圖匹配時，在步驟S65中計算與匹配鏈路相應(yīng)的x和y坐標(biāo)。在步驟S66中，將包含在所計算的位置信息中的x和y坐標(biāo)與在步驟S65中計算出的x和y坐標(biāo)之間的差值輸出作為濾波器校正數(shù)據(jù)。濾波器校正數(shù)據(jù)是步驟S63、S64中所匹配的汽車位置/角度與濾波器44中計算出的位置/角度之間的差值Δx，Δy和Δθ。在步驟S70(圖4A)中，使用輸出的濾波器校正數(shù)據(jù)，來校正GPS/DR集成卡爾曼濾波器的誤差。
圖5示出在汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中采用傳統(tǒng)方法來校正汽車位置的方法示例，或者，換句話說是利用地圖匹配來校正通過GPS/DR集成濾波器計算出的位置信息。圓圈代表由GPS/DR集成濾波器計算出的位置信息，直線代表匹配的位置信息。
首先，實(shí)施汽車的空間方位角和位置的強(qiáng)制校正用于普通行駛。例如，由于可以認(rèn)為經(jīng)過地圖匹配的汽車空間方位角已經(jīng)被校正，當(dāng)判斷汽車正在沿橋、隧道或長直道路行駛時，調(diào)整汽車的空間方位角Δθ。如圖5a所示，由于汽車沿水平道路行駛時產(chǎn)生“Δy”誤差，利用差值“Δy”來校正GPS/DR集成濾波器計算出的“y”值。而且，如圖5b所示，由于汽車沿垂直道路行駛時產(chǎn)生“Δx”誤差，利用差值“Δx”來校正GPS/DR集成濾波器中計算的“x”值。同樣，如圖5c所示，當(dāng)汽車經(jīng)過十字路口時，利用差值“Δx和Δy”將汽車的位置校正到交叉點(diǎn)。
傳統(tǒng)的當(dāng)前位置檢測設(shè)備及其使用上述空間方位角的校正方法的方法，不能夠調(diào)整汽車的絕對位置，并且垂直和水平方向的強(qiáng)制校正方法包含誤差和不確定性。而且，傳統(tǒng)的當(dāng)前位置檢測設(shè)備及其方法只能夠在有限的情況下執(zhí)行位置校正，例如，當(dāng)汽車在預(yù)定時間期間持續(xù)行駛在直線方向上或者經(jīng)過十字路口時。即，由于傳統(tǒng)方法只能夠在有限區(qū)域執(zhí)行傳感器校正，在經(jīng)常需要精確位置的汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中進(jìn)行實(shí)時位置校正是不可能的。因此，當(dāng)前位置檢測設(shè)備及其方法不能夠精確檢測汽車的位置。
而且，為了校正GPS傳感器/DR傳感器的誤差以及計算汽車的位置信息，現(xiàn)有技術(shù)中已經(jīng)使用典型的集中(centralized)卡爾曼濾波器。在該示例中，當(dāng)用來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的方程式的階數(shù)較低時，集中卡爾曼濾波器能夠非常簡單地實(shí)現(xiàn)最佳濾波器。然而，當(dāng)用來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的方程式的階數(shù)較高時，由于逆矩陣和協(xié)方差矩陣的計算負(fù)荷增加，集中卡爾曼濾波器難以進(jìn)行實(shí)時計算。而且，當(dāng)某個傳感器發(fā)生故障時，集中卡爾曼濾波器僅僅在處理來自幾個傳感器的測量值之后，才能夠判斷它發(fā)生故障。因此，傳統(tǒng)的現(xiàn)有技術(shù)難以防止錯誤的測量值影響對于汽車位置信息的計算出的測量值。

發(fā)明內(nèi)容
因此，本發(fā)明能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，并且本發(fā)明的一個目的是提供一種汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中用于精確檢測可移動物體位置的方法和設(shè)備。
本發(fā)明的另一個目的是提供一種用于檢測可移動物體位置的方法和設(shè)備，該方法和設(shè)備通過利用有限濾波器(limitation filter)構(gòu)成使用地圖信息的線性模型之后，每次輸入包含誤差的傳感器信息時，使用有限濾波器進(jìn)行傳感器信息的預(yù)測和實(shí)時校正，來提高可移動物體的位置確定的精確度。
本發(fā)明的另一個目的是提供一種用于檢測可移動物體位置的方法和設(shè)備，該方法和設(shè)備能夠基于數(shù)字地圖來檢測包含道路誤差的可移動物體的位置。
本發(fā)明的另一個目的是提供一種用于檢測可移動物體位置的方法和設(shè)備，該方法和設(shè)備能夠利用用于檢測可移動物體位置的傳感器的誤差校正過程的分布式處理，來提高可移動物體的位置確定的精確度。
為了實(shí)現(xiàn)這些目的，根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，提供一種用于檢測可移動物體位置的設(shè)備，包括地圖數(shù)據(jù)檢測器，用于基于從檢測可移動物體的位置和行駛信息的傳感器發(fā)送的可移動物體的位置信息，在外部數(shù)字地圖存儲器中檢測與位置信息相對應(yīng)的區(qū)域的地圖信息；存儲器，用于存儲從地圖數(shù)據(jù)檢測器檢測的地圖信息；濾波器，用于基于從傳感器發(fā)送的可移動物體的位置和行駛信息，來計算包含地圖信息中所包含的道路誤差的可移動物體的最佳位置；和地圖匹配單元，用于從濾波器中接收可移動物體的最佳位置信息，以及通過匹配最佳位置信息與存儲在存儲器中的地圖信息來校正該最佳位置信息。
為了實(shí)現(xiàn)這些目的，根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，提供一種用于檢測可移動物體位置的方法，包括如下步驟1)響應(yīng)于從檢測可移動物體的位置和行駛信息的傳感器收到的可移動物體的位置和行駛信息，檢測和存儲與位置信息相對應(yīng)的地圖信息，并且初始化GPS/DR濾波器模型；2)基于GPS/DR濾波器模型，計算可移動物體的第一位置信息；3)匹配第一位置信息和存儲的地圖信息，并且基于第一位置信息和匹配的地圖信息，提取可移動物體所位于的位置的道路線性信息；4)基于傳感器所檢測的可移動物體的行駛信息和步驟(3)中提取的道路線性信息，初始化地圖約束濾波器模型；5)基于地圖限制的濾波器，來計算包含道路誤差的可移動物體的第二位置信息；6)基于步驟(2)中計算出的可移動物體的第一位置信息和步驟(5)中計算出的可移動物體的第二位置信息，來計算可移動物體的最佳位置信息；7)基于步驟(6)的計算結(jié)果，產(chǎn)生濾波器校正數(shù)據(jù)，用于校正GPS/DR濾波器模型和地圖約束濾波器模型的狀態(tài)和誤差；以及8)利用濾波器校正數(shù)據(jù)，校正GPS/DR濾波器模型和地圖約束濾波器模型的狀態(tài)和誤差。


通過以下結(jié)合附圖進(jìn)行的詳細(xì)描述，本發(fā)明的上述和其他目的、特征和優(yōu)點(diǎn)將會變得更加清楚，其中圖1是示出傳統(tǒng)汽車導(dǎo)航系統(tǒng)的大概結(jié)構(gòu)的方框圖；圖2是說明傳統(tǒng)的地圖數(shù)據(jù)存儲方法的方框圖；圖3是汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中的傳統(tǒng)當(dāng)前位置檢測器的簡圖；圖4A是汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中的用于檢測汽車當(dāng)前位置的傳統(tǒng)方法的流程圖；
圖4B是汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中使用的地圖匹配傳統(tǒng)方法的流程圖；圖5是示出汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中采用傳統(tǒng)方法來校正汽車位置的方法示例的簡圖；圖6是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中的位置檢測器的簡圖；圖7是說明根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例在汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中包含在當(dāng)前位置檢測器中的第一濾波器的操作的流程圖；圖8A是說明根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例在汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中包含在當(dāng)前位置檢測器中的第二濾波器的操作的流程圖；圖8B是示出地圖信息的誤差(Vm)與道路寬度之間關(guān)系的曲線圖；圖9是說明根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例在汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中包含在當(dāng)前位置檢測器中的第三濾波器的操作的流程圖；圖10是說明根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例在汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中包含在當(dāng)前位置檢測器中的地圖匹配單元的操作的流程圖；和圖11是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例在汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中用于檢測汽車位置的方法的流程圖。
具體實(shí)施例方式
以下，將參照附圖來說明本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例。在對本發(fā)明的以下說明中，將省略對本發(fā)明包含的已知功能和結(jié)構(gòu)的詳細(xì)說明，由于它將會使本發(fā)明的主題不清楚。
圖6是根據(jù)本發(fā)明一個實(shí)施例的汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中的位置檢測器400的方框圖。位置檢測器400包括傳感器410、地圖數(shù)據(jù)檢測器420、存儲器430、濾波器440和地圖匹配單元450。傳感器410從GPS傳感器10和DR傳感器20接收傳感器數(shù)據(jù)，例如坐標(biāo)x，y，z、時間t、速度v和角度θ，并且將傳感器數(shù)據(jù)x，y，z，t，v，和θ中用于檢測地圖數(shù)據(jù)的位置坐標(biāo)信息x，y發(fā)送給地圖數(shù)據(jù)檢測器420。地圖數(shù)據(jù)檢測器420基于位置坐標(biāo)信息x，y，從地圖數(shù)據(jù)存儲器30中提取相應(yīng)區(qū)域的地圖數(shù)據(jù)，并且將其存儲在存儲器430中。
濾波器440接收汽車的位置坐標(biāo)x，y、時間t、速度v和角度θ，并且使用這些值作為測量值來計算最佳位置坐標(biāo)x″，y″和角度θ″。濾波器440由多個濾波器441、442、443組成。濾波器440由分布式分層類型(distributed layer type)卡爾曼濾波器即組合類型卡爾曼濾波器組成。濾波器440包括第一濾波器441，例如GPS/DR濾波器，用于根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)計算汽車的第一位置信息；第二濾波器442，例如地圖約束濾波器，根據(jù)從地圖匹配單元450發(fā)送的道路的線性信息來計算汽車的第二位置信息；和第三濾波器443，例如主濾波器，包含彼此集成的第一濾波器441和第二濾波器442。
地圖匹配單元450匹配在濾波器440中計算出的值x″，y″和θ″和數(shù)字地圖，以便校正計算的位置。而且，地圖匹配單元450從第一濾波器441計算出的汽車的第一位置信息中提取包含道路誤差的道路線性信息，并且將其發(fā)送給第二濾波器442。此處，包含道路誤差的道路線性信息指汽車行駛于其上的實(shí)際道路的寬度。
圖7至圖10是說明第一濾波器441、第二濾波器442、第三濾波器443和地圖匹配單元450的操作的流程圖。參照圖6和圖7，說明第一濾波器441的操作。
首先，在步驟S110中，第一濾波器441從傳感器410接收傳感器數(shù)據(jù)，例如，汽車的位置坐標(biāo)x，y、時間t、速度v和角度θ信息，并且在步驟S120中，使用傳感器數(shù)據(jù)作為測量值來初始化用于計算汽車的第一位置信息的GPS/DR濾波器模型。方程式1中示出在步驟S120中被初始化的GPS/DR濾波器模型。
xk＝φk-1xk-1+wk-1，wk～N(0，Qk)Zk＝Hkxk+vk，vk～N(0，Gk)在方程式1中，x代表在時間t時系統(tǒng)(GPS/DR模型)的狀態(tài)方程式，代表用于計算位置的GPS/DR模型，已知為系統(tǒng)，W代表系統(tǒng)模型的誤差，以及N(0，Qk)代表系統(tǒng)誤差的分布Qk和平均值0。Z代表測量模型的方程式，H代表測量模型，v代表測量模型的誤差，以及N(0，Gk)代表測量模型誤差的分布Qk和平均值0。
如上所述，當(dāng)GPS/DR濾波器模型被初始化時，第一濾波器441將傳感器數(shù)據(jù)應(yīng)用到方程式1的GPS/DR濾波器模型，以便在步驟S130中計算汽車的第一位置信息x1′，y1′和θ1′。方程式2中示出步驟S130中用于計算第一位置坐標(biāo)信息x1′，y1′和θ1′的方法。
xk＝φk-1xk-1
參照方程式2，通過用前一個狀態(tài)xk-1乘以前一個狀態(tài)模型k-1來計算t時刻的當(dāng)前狀態(tài)xk。
而且，在步驟S410中，第一濾波器441將第一位置信息x1′，y1′和θ1′輸出到地圖匹配單元450，并且將第一位置信息x1′，y1′和θ1′、速度信息v1′和P1輸出到第三濾波器443。此處，P1是從第一濾波器441輸出的第一位置信息x1′，y1′和θ1′的誤差。
地圖匹配單元450使用第一位置坐標(biāo)信息x1′，y1′和θ1′來提取道路線性信息。將參照圖10來說明地圖匹配單元450中用于提取道路線性信息的方法和道路線性信息的詳細(xì)說明。然后，第三濾波器443使用從第一濾波器441輸入的信息x1′，y1′，θ1′，v1′和P1以及從第二濾波器442輸入的第二位置信息x2′，y2′和θ2′、速度信息v2′和P2，產(chǎn)生濾波器校正數(shù)據(jù)，即最佳狀態(tài)計算信息xm、誤差信息Pm。接著，第三濾波器443將其發(fā)送給第一濾波器441。將參照圖9說明用于產(chǎn)生濾波器校正數(shù)據(jù)即最佳狀態(tài)計算信息xm、誤差信息Pm的方法。
當(dāng)在步驟S150中，第一濾波器441從第三濾波器443—主濾波器中，接收到包含最佳狀態(tài)計算信息xm、誤差信息Pm的濾波器校正數(shù)據(jù)時，在步驟S160中，第一濾波器441基于濾波器校正數(shù)據(jù)即最佳狀態(tài)計算信息xm、誤差信息Pm，來校正GPS/DR濾波器模型的誤差。由主濾波器第三濾波器443校正GPS/DR濾波器模型的誤差，方程式3說明用于校正的校正方程式。
x^k(+)=x^k(-)+Kk[zk-Hkx^k(-)]]]>Pk(+)＝(I-KH)Pk(-)參照方程式3，通過使用第一濾波器441計算出的計算值x(-)和實(shí)際的測量值Zk之間的差值來獲取增益K。而且，通過使用第一誤差P(-)和增益K來獲取最終誤差P(+)。
方程式1至3是使用卡爾曼濾波器來預(yù)測最佳位置和校正誤差的典型方程式。因?yàn)檫@些方程式是本領(lǐng)域技術(shù)人員已知的，所以省略更詳細(xì)的說明。
參照圖6和圖8A，說明第二濾波器442的操作。
首先，在步驟S210中，第二濾波器442從傳感器410接收汽車的DR傳感器數(shù)據(jù)、速度v和方向角度θ，并且從地圖匹配單元450接收道路線性信息。在步驟S220中，第二濾波器442初始化地圖約束濾波器，其用于使用DR傳感器數(shù)據(jù)和道路線性信息作為測量值來計算第二位置信息。
當(dāng)判斷汽車位于任何道路上時，以下方程式4示出能夠從道路獲取到的信息。
aX+bY＝c在方程式4中，當(dāng)在橫軸墨卡托(Transverse Mercartor，TM)坐標(biāo)系上標(biāo)示被看作直線的道路部分時，a，b和c分別對應(yīng)于線性表達(dá)式的系數(shù)。由于地球表面是彎曲的，需要投影以便在平面如地圖或屏幕上標(biāo)示地球。此處，通過一種投影方法—TM投影所獲取的坐標(biāo)系被稱為TM坐標(biāo)系。在TM投影中，通過將地球橢圓體上的三維坐標(biāo)投影到柱面，將三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成兩維坐標(biāo)，其中柱面以如下方式包圍地球橢圓體柱面橫向延伸并且與地球橢圓體的參考點(diǎn)相切。TM投影能夠保存角度大小，這是典型的地圖投影條件中最重要的條件之一，并且其理論是普遍的。因此，汽車導(dǎo)航坐標(biāo)系中使用的道路地圖數(shù)據(jù)典型采用通過TM投影所獲取的TM坐標(biāo)系。
地圖匹配單元450提取這種線性表達(dá)式的系數(shù)，例如a，b，c，并且將其輸出到第二濾波器442。此處，線性表達(dá)式的系數(shù)受道路線性信息的影響。第二濾波器442使用a，b，c來初始化地圖約束濾波器模型。此處，下面的方程式5示出已被初始化的地圖約束濾波器模型。
zm＝c-(aXDR+bYDR)+vm＝(aX+bY)-(aXDR+bYDR)+vm＝aδX+bδY+vm＝[a b 0 0 0 0]x+vm≡Hmx+vm方程式5是使用在道路模型中計算出的線性信息C與實(shí)際傳感器輸入XDR·YDR之間的差值來計算測量模型的方程式，并且方程式5等于是計算道路模型與DR傳感器的輸入值之間的差值。
在方程式5中，vm代表道路信息的誤差，實(shí)際上代表汽車位于距道路的中心線的道路寬度范圍內(nèi)的任意位置。而且，vm應(yīng)該作為白噪聲來計算，vm的大小應(yīng)該是與用于使用卡爾曼濾波器的道路寬度有關(guān)的值。如上所述，通過使用包含道路信息誤差的地圖約束濾波器，本發(fā)明能夠更精確地計算汽車的位置。
圖8B是示出地圖信息的誤差和道路寬度之間關(guān)系的兩維線條圖，以下方程式6示出方程式4中示出的用于確定道路寬度的值c的波動帶。
Δc=Wasinθ=-Wbcosθ]]>而且，這里Δc包含直線的系數(shù)a，b及角度θ和正弦函數(shù)及余弦函數(shù)的奇異值之間的關(guān)系，方程式7示出Δc。
Δc=Wa2+b2]]>將代表地圖信息的誤差的vm作為如方程式8所示的具有高斯分布的白噪聲來計算。
vm～N(0，Rm)在方程式8中，在以下方程式9示出Rm。
Rm＝W2(a2+b2)因此，當(dāng)在實(shí)際導(dǎo)航系統(tǒng)中使用道路信息時，由于直線方程式可以作為道路上兩點(diǎn)之間的關(guān)系表達(dá)式來計算，所以系數(shù)a和b可以被表示成矢量的方向余弦分量。在這種情況下，方程式9可以被修改為以下方程式10。
Rm＝W2將通過使用方程式6至10獲取的道路寬度W2，應(yīng)用到通過使用道路線性模型和DR傳感器輸入獲取的測量模型中的誤差。即，地圖約束濾波器的第二濾波器442通過考慮道路寬度W2作為誤差來計算汽車位置信息。
如上所述，在圖8A的步驟S230中，當(dāng)?shù)貓D約束濾波器被初始化時，第二濾波器442將DR傳感器數(shù)據(jù)和道路線性信息應(yīng)用到方程式4的地圖約束濾波器，以便計算第二位置坐標(biāo)信息x2′，y2′，θ2′和速度v2′。方程式2示出步驟S230中用于計算第二位置坐標(biāo)信息x2′，y2′和θ2′的方法示例。
在步驟S240(圖8A)中，第二濾波器442將第二位置坐標(biāo)信息x2′，y2′，θ2′、速度v2′和P2輸出到第三濾波器443。在這種情況下，P2是有關(guān)從第二濾波器442輸出的第二位置坐標(biāo)信息x2′，y2′和θ2′的誤差。
第三濾波器443使用從第一濾波器441先前輸入的第一位置坐標(biāo)信息x1′，y1′和θ1′、速度信息v1′和P1以及從第二濾波器442輸入的坐標(biāo)信息x2′，y2′，v2′，θ2′和P2，來產(chǎn)生濾波器校正數(shù)據(jù)，即最佳狀態(tài)計算信息xm、誤差信息Pm。接著，第三濾波器443將濾波器校正數(shù)據(jù)發(fā)送給第二濾波器442。下面將參照圖9來說明用于產(chǎn)生濾波器校正數(shù)據(jù)即最佳狀態(tài)計算信息xm、誤差信息Pm的方法。
在步驟S250(圖8A)中，當(dāng)接收到濾波器校正數(shù)據(jù)例如最佳狀態(tài)計算信息xm、誤差信息Pm時，在步驟S260(圖8A)中，第二濾波器442基于濾波器校正數(shù)據(jù)來校正地圖約束濾波器的誤差。方程式3示出步驟S260(圖8A)中校正地圖約束濾波器誤差的的校正方程式。
參照圖6至9，如下執(zhí)行第三濾波器443的操作。在步驟S310中，第三濾波器443從第一濾波器441接收汽車的第一位置坐標(biāo)信息以及從第二濾波器442接收汽車的第二位置信息。在步驟S320中，第三濾波器443使用第一位置信息和第二位置坐標(biāo)信息，來計算最終的最佳位置坐標(biāo)信息x″，y″和θ″，并且產(chǎn)生濾波器校正數(shù)據(jù)，即最佳狀態(tài)計算信息xm＝x″，y″和θ″、誤差信息Pm。
以下方程式11示出步驟S320中產(chǎn)生濾波器校正數(shù)據(jù)即例如最佳狀態(tài)計算信息xm、誤差信息Pm的方法。
Pm＝[P1-1+P2-1+…+PM-1]-1x^m=Pm[P1-1x^1+P2-1x^2+···+PN-1x^N]]]>因?yàn)橐呀?jīng)使用兩個子濾波器第一濾波器441和第二濾波器442，而不是主濾波器即第三濾波器443，方程式11中“N”值是2。參照方程式11，使用從第一濾波器441和第二濾波器442輸入的計算的位置坐標(biāo)信息x1，x2和誤差P1，P2，來產(chǎn)生濾波器校正數(shù)據(jù)例如最佳狀態(tài)計算信息xm、誤差信息Pm。
在步驟S330中，第三濾波器443將最佳位置坐標(biāo)信息x″，y″和θ″輸出到地圖匹配單元450。而且，在步驟S340中，第三濾波器443將濾波器校正數(shù)據(jù)，例如最佳狀態(tài)計算信息xm、誤差信息Pm輸出到第一濾波器441和第二濾波器442。接著，第一濾波器441和第二濾波器442使用濾波器校正數(shù)據(jù)，例如最佳狀態(tài)計算信息xm、誤差信息Pm，來校正每個濾波器的誤差。
地圖匹配單元450具有兩個功能。首先，地圖匹配單元450響應(yīng)于從第一濾波器441發(fā)送的汽車的第一位置信息x1′，y1′和θ1′，來提取包含道路誤差的道路線性信息，并且將道路線性信息發(fā)送給第二濾波器442。其次，地圖匹配單元450響應(yīng)于從第三濾波器443發(fā)送的汽車的最佳位置信息x″，y″和θ″，來執(zhí)行地圖匹配。后者與傳統(tǒng)地圖匹配單元的功能相似。
參照圖6至圖10，地圖匹配單元450的操作如下。首先，在步驟S410中，從第一濾波器441發(fā)送第一位置信息x1′，y1′和θ1′。接著，在步驟S420中，地圖匹配單元450檢測預(yù)先存儲在存儲器S430中的數(shù)字地圖的鏈路信息和節(jié)點(diǎn)信息，并且在步驟S430中，基于鏈路信息和節(jié)點(diǎn)信息，來提取道路線性信息。
例如，當(dāng)判斷汽車位于某條道路時，以下方程式12示出從該道路獲取的信息。
aX+bY＝c在方程式12中，當(dāng)在TM坐標(biāo)系中指出被看作直線的道路部分時，參數(shù)a，b和c分別對應(yīng)于線性表達(dá)式的系數(shù)。地圖匹配單元450提取線性表達(dá)式的系數(shù)例如a，b和c，并且在步驟S440中，將其輸出到第二濾波器442。
同樣，在步驟S450中，從第三濾波器443發(fā)送最佳位置坐標(biāo)信息x″，y″和θ″。接著，在步驟S460中，地圖匹配單元450檢測已經(jīng)存儲在存儲器430中的數(shù)字地圖的鏈路信息和節(jié)點(diǎn)信息。在步驟S470中，基于鏈路信息和節(jié)點(diǎn)信息，來判斷步驟S450中輸入的位置是否是十字路口。在判斷計算位置是否是十字路口時，使用前向節(jié)點(diǎn)信息和鏈路信息可檢測預(yù)定距離之內(nèi)十字路口的存在。同樣，當(dāng)從GPS/DR集成濾波器計算出的汽車軌跡經(jīng)過十字路口節(jié)點(diǎn)時，或者不考慮軌跡沒有經(jīng)過或已經(jīng)經(jīng)過的事實(shí)，當(dāng)測量出的空間方位角與當(dāng)前計算道路的方向角具有較大差值時，就能夠確定計算的位置是十字路口。
根據(jù)步驟S470中的判斷，如果在步驟S450中計算出的位置是十字路口，則在步驟S480中選擇相鄰十字路口的鏈路。如果不是，則在步驟S490中，選擇距離計算位置為最短距離的鏈路。在這種情況下，所選鏈路就是關(guān)于計算的位置坐標(biāo)信息的匹配的地圖信息。
如上所述，在步驟S500中，當(dāng)已經(jīng)關(guān)于計算的位置的坐標(biāo)信息執(zhí)行地圖匹配時，計算與匹配的鏈路相對應(yīng)的x和y坐標(biāo)。接著，在步驟S510中，地圖匹配單元450輸出位置信息，以便在相應(yīng)位置標(biāo)示汽車的位置信息。
圖6至10中說明的檢測汽車位置的方法包含在圖11中。圖11是說明根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的汽車導(dǎo)航系統(tǒng)中檢測汽車位置的方法的流程圖。參照圖11，在步驟S610中，從安裝在汽車導(dǎo)航系統(tǒng)上的傳感器輸入傳感器數(shù)據(jù)，包含汽車的位置坐標(biāo)信息和方向信息。接著，在步驟S620中，汽車導(dǎo)航系統(tǒng)初始化GPS/DR濾波器模型，以根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)來計算第一位置信息，并且在步驟S630中，利用GPS/DR濾波器模型來計算第一位置信息。方程式1示出在步驟S620中初始化的GPS/DR濾波器模型。而且，利用GPS/DR濾波器模型來計算汽車的第一位置信息的方法如方程式2所示。
如上所述，當(dāng)計算出汽車的第一位置信息時，在步驟S640中，汽車導(dǎo)航系統(tǒng)利用第一位置信息來提取道路線性信息。此處，所提取的道路線性信息代表方程式4中所示的線性表達(dá)式的系數(shù)。
在步驟S650中，汽車導(dǎo)航系統(tǒng)基于所提取的道路線性信息，初始化地圖約束濾波器模型，并且在步驟S660中，利用地圖約束濾波器模型來計算第二位置信息。在這種情況下，方程式5示出在步驟S650中被初始化的地圖約束濾波器模型。而且，方程式2示出利用這種地圖約束濾波器模型來計算汽車的第二位置信息的方法。
如上所述，當(dāng)計算出汽車的第一和第二位置信息時，在步驟S670中，汽車導(dǎo)航系統(tǒng)利用第一和第二位置信息，來計算汽車的最佳位置信息。而且，在步驟S680中，汽車導(dǎo)航系統(tǒng)產(chǎn)生濾波器校正數(shù)據(jù)，用于校正GPS/DR濾波器模型和地圖約束濾波器模型。在這種情況下，方程式11示出產(chǎn)生濾波器數(shù)據(jù)的方法。
而且，在步驟S690中，為了確定汽車的最終位置信息，將步驟S670中計算出的汽車的最佳位置信息發(fā)送給地圖匹配單元。在步驟S700中，利用步驟S680中產(chǎn)生的濾波器校正數(shù)據(jù)，來校正GPS/DR濾波器模型和地圖約束濾波器模型。
如上所述，與僅使用道路的方向作為測量值的情況相比，本發(fā)明能夠在將地圖約束濾波器應(yīng)用到第二濾波器之后，通過計算包含道路寬度的汽車位置，來對汽車位置施加約束。而且，本發(fā)明在每次輸入傳感器信息時，能夠使用包含地圖信息的約束模型，通過執(zhí)行包含誤差的傳感器信息的實(shí)時校正，來提高汽車位置確定的精確度。而且，由于包含在測量值中的誤差分量具有與道路實(shí)際寬度有關(guān)的物理意義，本發(fā)明能夠提供更切合實(shí)際的位置信息。因此，由于汽車導(dǎo)航系統(tǒng)基于汽車的當(dāng)前位置信息給司機(jī)提供引導(dǎo)消息，本發(fā)明能夠給司機(jī)提供更精確的信息。
雖然已經(jīng)參照特定優(yōu)選實(shí)施例示出和說明了本發(fā)明，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該理解，在不脫離所附權(quán)利要求所限定的本發(fā)明的精神和范圍的情況下，能夠?qū)ζ溥M(jìn)行形式和細(xì)節(jié)上的各種改變。
權(quán)利要求
1.一種導(dǎo)航系統(tǒng)中用于檢測可移動物體的位置的設(shè)備，所述設(shè)備包括地圖數(shù)據(jù)檢測器，用于基于可移動物體的位置信息，在外部數(shù)字地圖存儲器中檢測與所述位置信息相對應(yīng)的區(qū)域的地圖信息，所述位置信息由檢測可移動物體的位置坐標(biāo)和行駛方向信息的傳感器所發(fā)送；存儲器，用于存儲所述地圖數(shù)據(jù)檢測器檢測出的所述地圖信息；濾波器，用于基于所述傳感器所發(fā)送的可移動物體的所述位置坐標(biāo)和行駛方向信息，計算包含所述地圖信息中所包含的道路誤差的可移動物體的最佳位置信息；和地圖匹配單元，用于從所述濾波器接收可移動物體的所述最佳位置信息，以及通過匹配所述最佳位置信息與存儲在所述存儲器中的所述地圖信息來校正所述最佳位置信息。
2.如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，其中，所述地圖數(shù)據(jù)檢測器從接收GPS信號的GPS傳感器接收可移動物體的所述位置信息，并且檢測與所述位置信息相對應(yīng)的區(qū)域的所述地圖信息。
3.如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，其中，所述濾波器包括第一濾波器，用于從接收GPS信號的GPS傳感器接收可移動物體的所述位置信息，在從慣性傳感器接收到包含可移動物體的速度和行駛方向的所述行駛方向信息之后，計算可移動物體的第一位置信息，以及將計算出的第一位置信息發(fā)送給所述地圖匹配單元；第二濾波器，用于接收與所述第一位置信息匹配的地圖信息有關(guān)的道路線性信息，在從慣性傳感器接收到包含可移動物體的所述速度和所述行駛方向的所述行駛方向信息之后，計算包含道路誤差的可移動物體的第二位置信息；和第三濾波器，用于從所述第一濾波器接收可移動物體的所述第一位置信息，以及從所述第二濾波器接收可移動物體的所述第二位置信息，計算可移動物體的所述最佳位置信息，并且將所述最佳位置信息發(fā)送給所述地圖匹配單元。
4.如權(quán)利要求3所述的設(shè)備，其中，所述第一濾波器是全球定位衛(wèi)星/軌跡推測(GPS/DR)集成卡爾曼濾波器。
5.如權(quán)利要求3所述的設(shè)備，其中，所述第二濾波器是地圖約束濾波器。
6.如權(quán)利要求3所述的設(shè)備，其中，所述第三濾波器基于所述最佳位置信息的計算結(jié)果，產(chǎn)生所述第一濾波器和所述第二濾波器的濾波器校正數(shù)據(jù)，并且將所述濾波器校正數(shù)據(jù)發(fā)送給所述第一和第二濾波器。
7.如權(quán)利要求6所述的設(shè)備，其中，所述濾波器校正數(shù)據(jù)包含濾波器的最佳狀態(tài)計算信息和誤差信息。
8.如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，其中，所述地圖匹配單元在從第一濾波器收到可移動物體的所述第一位置信息之后，匹配所述第一位置信息與存儲在所述存儲器中的道路信息，基于所述第一位置信息和所述匹配的地圖信息，提取可移動物體所位于的道路線性信息，將所述線性信息發(fā)送給第二濾波器，在從第三濾波器收到可移動物體的所述最佳位置信息之后，匹配所述最佳位置信息與存儲在所述存儲器中的所述道路信息，以及校正所述最佳位置信息。
9.如權(quán)利要求3所述的設(shè)備，其中，所述地圖匹配單元在從所述第一濾波器收到可移動物體的第一位置信息之后，匹配所述第一位置信息與存儲在所述存儲器中的道路信息，基于所述第一位置信息和所述匹配的地圖信息，提取可移動物體所位于的位置的道路線性信息，將所述線性信息發(fā)送給所述第二濾波器，在從所述第三濾波器收到可移動物體的所述最佳位置信息之后，匹配所述最佳位置信息與存儲在所述存儲器中的所述道路信息，以及校正所述最佳位置信息。
10.一種導(dǎo)航系統(tǒng)中用于檢測可移動物體位置的方法，所述方法包括如下步驟1)響應(yīng)于檢測可移動物體的位置坐標(biāo)和行駛方向信息的傳感器所發(fā)送的可移動物體的位置坐標(biāo)和行駛方向信息，檢測和存儲與位置信息相對應(yīng)的地圖信息，并且初始化GPS/DR濾波器模型；2)基于所述GPS/DR濾波器模型，計算可移動物體的第一位置信息；3)匹配所述第一位置信息與所述存儲的地圖信息，并且基于所述第一位置信息和所述匹配的地圖信息，提取可移動物體所位于的道路線性信息；4)基于所述傳感器所檢測的可移動物體的所述行駛方向信息和步驟(3)中提取的所述道路線性信息，初始化地圖約束濾波器模型；5)基于地圖限制的濾波器，來計算包含道路誤差的可移動物體的第二位置信息；6)基于步驟(2)中計算出的可移動物體的所述第一位置信息和步驟(5)中計算出的可移動物體的所述第二位置信息，計算可移動物體的最佳位置信息；7)基于所述計算出的最佳位置信息，產(chǎn)生濾波器校正數(shù)據(jù)，用于校正所述GPS/DR濾波器模型和所述地圖約束濾波器模型的狀態(tài)和誤差；以及8)利用所述濾波器校正數(shù)據(jù)，校正所述GPS/DR濾波器模型和所述地圖約束濾波器模型的狀態(tài)和誤差。
11.如權(quán)利要求10所述的方法，其中，步驟(7)中產(chǎn)生的所述濾波器校正數(shù)據(jù)包含所述GPS/DR濾波器模型和所述地圖約束濾波器模型的最佳狀態(tài)計算信息和誤差信息。
全文摘要
導(dǎo)航系統(tǒng)中檢測可移動物體位置的方法和設(shè)備，包括地圖數(shù)據(jù)檢測器，基于傳感器發(fā)送的可移動物體的位置信息，在外部數(shù)字地圖存儲器中檢測與位置信息相對應(yīng)的區(qū)域的地圖信息；存儲器，存儲地圖信息；濾波器，基于傳感器發(fā)送的可移動物體的位置和行駛信息，計算包含道路誤差的可移動物體的最佳位置；地圖匹配單元，用于接收最佳位置信息，并通過匹配最佳位置信息與存儲器中的地圖信息來校正最佳位置信息。與僅使用道路方向作為測量值相比，該方法和設(shè)備能夠通過計算包含道路寬度的可移動物體的位置，對可移動物體的位置施加約束。該方法和設(shè)備每次輸入傳感器信息時，能使用包含地圖信息的約束模型，對傳感器信息執(zhí)行實(shí)時校正，提高位置確定的精確度。
文檔編號G01C21/30GK1530635SQ200310104479
公開日2004年9月22日 申請日期2003年10月30日 優(yōu)先權(quán)日2003年3月14日
發(fā)明者金鎮(zhèn)湲, 閔鉉晳, 金鎮(zhèn) 申請人:三星電子株式會社