文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2016.01.029
中文引用格式: 段建民,,石慧,,戰(zhàn)宇辰. 基于機(jī)器視覺(jué)篩選GPS衛(wèi)星信號(hào)的無(wú)人駕駛汽車組合導(dǎo)航方法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2016,,42(1):111-114.
英文引用格式: Duan Jianmin,,Shi Hui,Zhan Yuchen. Integrated navigation system for unmanned intelligent vehicle based on vision[J].Application of Electronic Technique,,2016,,42(1):111-114.
0 引言
自主駕駛智能車輛的研究受到許多國(guó)家的重視,,并成為研究的重要內(nèi)容。車輛實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛的前提是其配備的導(dǎo)航系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí),、準(zhǔn)確地提供車輛的狀態(tài)信息。其中以慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)和全球定位系統(tǒng)(GPS)提供信息更為豐富完備,。車載導(dǎo)航系統(tǒng)常采用多傳感器進(jìn)行組合導(dǎo)航,,常見(jiàn)組合形式有INS/GPS組合導(dǎo)航。文獻(xiàn)[1]將GPS觀測(cè)姿態(tài)信息引入組合導(dǎo)航濾波模型,,提高了組合導(dǎo)航系統(tǒng)的估計(jì)精度,,且提高了方位失準(zhǔn)角的估計(jì)速度,但是沒(méi)顧及在城市化道路中GPS信號(hào)易受建筑群遮擋,,造成信號(hào)丟失或跳變的問(wèn)題,,因此有很多學(xué)者提出INS/GPS/視覺(jué)的組合方式,。文獻(xiàn)[2]采用此方法,但該方法矩陣維數(shù)較高,,易出現(xiàn)數(shù)值不穩(wěn)定情況,,存在不合理性。針對(duì)以上問(wèn)題,,本文提出一種新的組合導(dǎo)航方法,,通過(guò)攝像頭采集的周圍環(huán)境信息對(duì)GPS的衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選后再進(jìn)行組合導(dǎo)航。并通過(guò)實(shí)車實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其可靠的導(dǎo)航性能和突出的容錯(cuò)性,,具有較高的實(shí)用價(jià)值,。
1 基于視覺(jué)篩選的組合導(dǎo)航方法系統(tǒng)框架
本文提出的導(dǎo)航系統(tǒng)框架如圖1所示,通過(guò)機(jī)器視覺(jué)采集周圍環(huán)境信息,,處理得到周圍建筑物對(duì)車體遮擋角度并與GPS接收到的衛(wèi)星與地面夾角信息進(jìn)行對(duì)比,,判定GPS衛(wèi)星有效性并篩選。由于GPS基于無(wú)線電定位技術(shù),,其中視距傳播(Line of Sight,,LOS)是準(zhǔn)確定位的必要條件。而移動(dòng)端與基站間大多通過(guò)反射,、散射,、衍射方式到達(dá)接收端,多為非視距傳播(Not Line of Sight,,NLOS),,因此對(duì)GPS衛(wèi)星數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性篩選很有必要。
2 基于視覺(jué)篩選的GPS衛(wèi)星有效性判定
2.1 視覺(jué)模塊坐標(biāo)定義
攝像頭成像變換涉及不同坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換,。在視覺(jué)系統(tǒng)中需將大地坐標(biāo)系換算成攝像頭坐標(biāo)系,,大地坐標(biāo)系原點(diǎn)Ow在車體重心正下方地面上,zv軸垂直向上,,xv軸平行地面指向車體前進(jìn)方向,,yv軸在圖中垂直紙面向外。Oc為攝像機(jī)坐標(biāo)系原點(diǎn),,與Ow點(diǎn)的水平距離為l1,,與地面的垂直距離為l2。α,,β,,γ分別為攝像頭旋轉(zhuǎn)角度,本文攝像頭只繞x,,y,,z軸旋轉(zhuǎn),該軸與水平面傾斜角為α,旋轉(zhuǎn)角度β,、γ為0,。如圖2所示,(xc,,yc,,zc)T為攝像頭坐標(biāo)系,大地坐標(biāo)系中點(diǎn)(xw,,yw,,zw)T換算到(xc,yc,,zc)T為攝像頭坐標(biāo)系采用式(1)的方法[3-5],。
其中(tx,ty,,tz)T為平移向量,,R為旋轉(zhuǎn)矩陣。
本文以大地坐標(biāo)系為主坐標(biāo)系,,統(tǒng)一其他坐標(biāo)系[16],。視覺(jué)坐標(biāo)系中X軸的正方向?yàn)樾旭偡较虻呢?fù)方向,Y軸的正方向垂直于X軸,,水平向右,。建筑物的特征點(diǎn)其在視覺(jué)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)定義為(xpvision,ypvision),。攝像頭在大地坐標(biāo)系中的位置是由GPS實(shí)時(shí)獲得的,,其坐標(biāo)為(xv,yv),,通過(guò)此坐標(biāo)和智能車航向角可以將視覺(jué)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到大地坐標(biāo)系下,,求出目標(biāo)點(diǎn)在大地坐標(biāo)系下的坐標(biāo)(xp,yp),。建筑物特征點(diǎn)在大地坐標(biāo)中的坐標(biāo)與視覺(jué)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)可表示為:
2.2 周圍環(huán)境圖像處理方法
圖像經(jīng)處理后提取出代表建筑物特征的候選點(diǎn),。為了尋找建筑物上下角點(diǎn),對(duì)圖像做Canny變換以累計(jì)概率霍夫變換尋找連續(xù)性較高的,、近水平和豎直方向的直線簇作為建筑邊緣,。尋找水平和豎直方向建筑邊緣的交點(diǎn)作為建筑物上角點(diǎn),以上角點(diǎn)作垂線,,與最大填充域的交點(diǎn)最為建筑物下角點(diǎn),。然后,分別計(jì)算各交點(diǎn)到車體的距離,。最后求處于同一垂直線上的點(diǎn)(大于一個(gè)的)到車體點(diǎn)距離的余弦值[6]。
建筑物的俯仰角換算方法定義如下:
2.3 非視距環(huán)境下衛(wèi)星信號(hào)可用性檢測(cè)
本文采用改進(jìn)的NLOS識(shí)別方法,主要為判斷車體周圍的建筑物是否遮擋了GPS提供的衛(wèi)星信號(hào),,原理如圖3所示,。
其中,a,,b分別表示被建筑物遮擋而進(jìn)行非視距傳播的衛(wèi)星與未被遮擋直接進(jìn)行視距傳播的衛(wèi)星,。如果衛(wèi)星的高度Ea、Eb以及與航向角夾角Aa,、Ab屬于建筑物Bn遮擋區(qū)域,,此衛(wèi)星被定義為NLOS情況。衛(wèi)星高度與車體所在位置水平切線的夾角定義為:
其中,,rs為衛(wèi)星軌道半徑,,re為地球半徑,Ls為衛(wèi)星所處緯度,,Le為參照點(diǎn)所處緯度,,ls為衛(wèi)星所處經(jīng)度,le參考點(diǎn)的經(jīng)度,。
因此,,若cos(Ea)<cos(Ebn),則說(shuō)明衛(wèi)星Sa俯仰角度大于前方建筑物Bn的俯仰角度,,接收機(jī)接收到的Sa衛(wèi)星傳輸數(shù)據(jù)屬于視距傳播,,精確度高。若cos(Ea)≥cos(Ebn)則說(shuō)明衛(wèi)星Sa俯仰角度小于前方建筑物Bn的俯仰角度,,接收機(jī)接收到的Sa衛(wèi)星傳輸數(shù)據(jù)屬于NLOS傳播方式,,精確度相對(duì)較低,此顆衛(wèi)星提供的數(shù)據(jù)信息被篩掉,,不參與下一步的組合導(dǎo)航,。由于采用雙目攝像頭可以直接采集車體到前方建筑物距離信息,因此采用此方法計(jì)算量小,,實(shí)時(shí)性好,,能很好地滿足實(shí)際工程需求。
經(jīng)過(guò)視覺(jué)篩選后的GPS數(shù)據(jù)與INS采用松組合模式,,狀態(tài)變量取為15維,,包括3個(gè)相對(duì)平面坐標(biāo)系的位置及速度誤差、姿態(tài)角誤差,、加速度計(jì)偏差,、陀螺漂移[7-8]。
其中F為系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,,u為狀態(tài)過(guò)程噪聲向量,。
組合導(dǎo)航數(shù)據(jù)融合采用松耦合方式,,取GPS/INS輸出的位置和速度之差作為觀測(cè)值,構(gòu)造觀測(cè)量,。
3 實(shí)驗(yàn)分析
本文以無(wú)人駕駛智能車BJUT-IV為實(shí)驗(yàn)對(duì)象如圖4所示,。BJUT-IV實(shí)驗(yàn)平臺(tái)安裝應(yīng)用載波相位技術(shù)的差分GPS,設(shè)備組為FlexPak-G2系列GPS接收處理機(jī)和PDL4535數(shù)傳電臺(tái)及GPS-702-GG接收天線,。將攝像機(jī)安裝在導(dǎo)航車前端的支架上,,距離地面高度為 1.73 m,與水平面平行,,距車體中心約1 m,。
BJUT-IV組合導(dǎo)航控制系統(tǒng)以Microsoft VS2008為軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)并引入MapX地圖控件,編寫(xiě)了導(dǎo)航與定位系統(tǒng)軟件,,利用此軟件平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,。
實(shí)車實(shí)驗(yàn)環(huán)境及周邊環(huán)境情況如圖5所示,試驗(yàn)路段為一段兩側(cè)有連續(xù)建筑物群遮擋的NLOS路段,,如下圖所示,。
BJUT-IV采用本文所提出的基于攝像頭的組合導(dǎo)航系統(tǒng),重新定義坐標(biāo)原點(diǎn)O于北緯39.871 9°,,東經(jīng)116.478 9°(即圖6中N8點(diǎn)為原點(diǎn)),。實(shí)驗(yàn)中GPS/INS組合導(dǎo)航處理結(jié)果呈現(xiàn)于一臺(tái)移動(dòng)電腦上,如圖6所示,,視覺(jué)模塊單獨(dú)在一臺(tái)移動(dòng)電腦上運(yùn)行,,如圖7所示。
試驗(yàn)車輛嚴(yán)格按照試驗(yàn)道路中線以低于20 m/s的速度沿實(shí)驗(yàn)路線低速行駛5次,,為未采用視覺(jué)篩選法GPS數(shù)據(jù),,選取其中一次結(jié)果進(jìn)行分析討論,如圖8所示,,畫(huà)圈部分未有較大偏差,,究其原因,由于道路周圍存在較高建筑物,,遮擋了部分GPS衛(wèi)星信號(hào),,導(dǎo)致其傳播方式為NLOS,即使采用跟蹤強(qiáng)度較高平滑度較好的濾波算法仍造成定位精度下降,,圖8中N6到N7段路線出現(xiàn)多處偏差甚至跳變,,此種情況和前文分析周圍建筑物群密集情況相符。
如圖9所示,,采用本文提出的導(dǎo)航方法對(duì)GPS數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行篩選后,,依舊行駛在建筑物密集的N6至N7路段軌跡,估計(jì)數(shù)據(jù)穩(wěn)定準(zhǔn)確,,且在其他有建筑物遮擋的路段均未發(fā)生大偏差,。
4 結(jié) 論
無(wú)人駕駛智能車行駛在城市道路上,,其配備導(dǎo)航系統(tǒng)容易受到連續(xù)建筑物群遮擋,進(jìn)而造成接收機(jī)接收到的GPS信號(hào)為NLOS傳播方式,,最終導(dǎo)致定位偏差甚至跳變的問(wèn)題,。本文提出的基于視覺(jué)篩選GPS信號(hào)的組合導(dǎo)航方法首先通過(guò)攝像頭采集到的車體周圍環(huán)境信息,處理得出周圍建筑物與車體當(dāng)前位置形成的遮擋角度,,并與此時(shí)接收機(jī)接收到的GPS導(dǎo)航的衛(wèi)星所處俯仰角進(jìn)行對(duì)比,若建筑物的遮擋角度大于衛(wèi)星的俯仰角,,則建筑物遮擋了部分衛(wèi)星信號(hào),,造成衛(wèi)星信號(hào)非視距傳播,導(dǎo)致定位精度下降,,因此通過(guò)視覺(jué)模塊對(duì)此類衛(wèi)星信號(hào)進(jìn)行剔除,。將經(jīng)過(guò)視覺(jué)模塊篩選后的GPS衛(wèi)星數(shù)據(jù)信息與慣導(dǎo)進(jìn)行組合導(dǎo)航,從而最大限度降低由于建筑物群遮擋對(duì)車輛定位系統(tǒng)準(zhǔn)確性造成的影響,。實(shí)車實(shí)驗(yàn)表明,,無(wú)人駕駛汽車采用本文提出的基于機(jī)器視覺(jué)篩選的組合導(dǎo)航系統(tǒng),能在道路兩側(cè)存在連續(xù)建筑物遮擋的情況下,,保證定位信息不發(fā)生跳變,,與傳統(tǒng)方法相比定位精度明顯提高,滿足了無(wú)人駕駛智能汽車在城市路況下導(dǎo)航需求,,方法新穎且具有很高的工程實(shí)用價(jià)值,。
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