0 引言

    隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,，IoT)技術(shù)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn),。車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)(Vehicle Ad hoc Networks，VANETs)作為一種重要的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),，在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用廣泛^[1],。目前，安全駕駛是車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)的重要應(yīng)用方向之一,，該應(yīng)用的關(guān)鍵是獲取車(chē)輛的精確位置^[2],。一般地，車(chē)輛都裝備了定位裝置（如GPS定位模塊或北斗定位模塊）,，但這些定位模塊的定位精度有限,，而且在遮擋情況下定位精度會(huì)進(jìn)一步下降，難以滿足碰撞告警等安全駕駛領(lǐng)域?qū)?a class="innerlink" href="http://forexkbc.com/tags/車(chē)輛定位" title="車(chē)輛定位" target="_blank">車(chē)輛定位的要求^[3-5],。因此,，車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)中對(duì)車(chē)輛精確定位技術(shù)的研究需求旺盛。目前常用的車(chē)輛定位方法有TOA（Time of Arrival）^[6]和AOA（Angle of Arrival）^[7]方法,，前者是基于達(dá)到時(shí)間來(lái)估算目標(biāo)的相對(duì)距離,，該方法在遮擋情況下測(cè)量誤差很大；后者是基于達(dá)到角度來(lái)測(cè)量目標(biāo)的距離,，一般適用于短距離的測(cè)量,，對(duì)車(chē)輛定位而言效果不好。全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System,，GPS）是目前應(yīng)用效果較好的定位技術(shù)，但在安全駕駛應(yīng)用領(lǐng)域精度還不夠高,，且遮擋情況下多徑效應(yīng)比較嚴(yán)重^[8],。采用慣性導(dǎo)航技術(shù)可以一定程度上彌補(bǔ)GPS的一些缺陷，但是成本較高,，不利于推廣使用^[9],。擴(kuò)展卡爾曼濾波方法^[10-13]是專門(mén)為非線性的車(chē)輛運(yùn)動(dòng)設(shè)計(jì)的跟蹤方法，在車(chē)輛定位方面有成功應(yīng)用,，然而,，目前的車(chē)輛定位方法定位精度仍然無(wú)法滿足車(chē)輛安全駕駛等應(yīng)用需求。

    為了進(jìn)一步提高車(chē)輛定位精度,，本文提出一種基于多傳感器融合與鄰居協(xié)作的車(chē)輛精確定位方法,，通過(guò)融合車(chē)輛上的多傳感器信息建立車(chē)輛自身的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)模型，通過(guò)車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)的通信服務(wù)獲取一跳鄰居車(chē)輛的位置信息,，用鄰居車(chē)輛的相關(guān)信息進(jìn)行協(xié)作定位,，估算當(dāng)前車(chē)輛的位置信息,，再結(jié)合車(chē)輛狀態(tài)的可信度來(lái)修正車(chē)輛當(dāng)前位置，從而提高當(dāng)前車(chē)輛的定位精度,。

1 本文方法

    在車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)中,，盡管每一臺(tái)車(chē)輛都安裝了定位裝置。但是,，定位裝置獲取的車(chē)輛位置的精度不高,，不能適用于安全駕駛、擁堵檢測(cè)等對(duì)車(chē)輛位置精度要求較高的領(lǐng)域,。為了提高車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)中車(chē)輛定位的精度,，本文綜合利用車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)中各車(chē)輛之間的相對(duì)位置信息，以及車(chē)輛自身運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息,，來(lái)修正定位裝置獲取的車(chē)輛位置信息,，提高定位精度。圖1給出了本文方法的基本流程,。本文方法主要包括五個(gè)階段：

    （1）數(shù)據(jù)獲取階段

    該階段用于獲取車(chē)輛上安裝的各種傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù),，以及通過(guò)車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)的通信服務(wù)獲取鄰居車(chē)輛的相關(guān)數(shù)據(jù)。

    （2）車(chē)輛狀態(tài)建模階段

    該階段依據(jù)車(chē)輛自身所安裝的多傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù),，以及車(chē)輛自身的運(yùn)動(dòng)模型,，對(duì)車(chē)輛的當(dāng)前運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行建模，用于描述車(chē)輛在不同時(shí)刻的變化情況,。

    （3）可信度計(jì)算階段

    在建立了車(chē)輛當(dāng)前運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的模型之后,，本文采用貝葉斯濾波策略來(lái)計(jì)算車(chē)輛當(dāng)前運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的可信度。

    （4）車(chē)輛相對(duì)位置估算

    這一階段主要是通過(guò)車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)的通信服務(wù)來(lái)獲取車(chē)輛的一跳鄰居的位置信息,，利于一跳鄰居進(jìn)行協(xié)作定位,，估算當(dāng)前車(chē)輛的相對(duì)位置。

    （5）車(chē)輛當(dāng)前位置修正

    該階段結(jié)合車(chē)輛的當(dāng)前狀態(tài),、可信度以及估算的車(chē)輛相對(duì)位置來(lái)對(duì)車(chē)輛的當(dāng)前位置進(jìn)行修正,，提高車(chē)輛定位的精度。

1.1 數(shù)據(jù)獲取

    數(shù)據(jù)獲取是指從車(chē)輛自身安裝的多傳感器來(lái)獲取車(chē)輛的狀態(tài)數(shù)據(jù),，同時(shí),，利用車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)的通信服務(wù)獲取其他車(chē)輛的狀態(tài)數(shù)據(jù)。

    本文假設(shè)車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)中的每一臺(tái)車(chē)輛都安裝了定位裝置,，可以獲取車(chē)輛的位置信息,。同時(shí)，每一臺(tái)車(chē)輛都安裝了剎車(chē)和油門(mén)的角度測(cè)量傳感器,，可以獲取剎車(chē)和油門(mén)的角度值,。還有，每一臺(tái)車(chē)輛還安裝了車(chē)輪轉(zhuǎn)動(dòng)角度測(cè)量傳感器，可以獲取車(chē)輪的轉(zhuǎn)向角度值,。

    在車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)中,，不同車(chē)輛之間可以通過(guò)車(chē)與車(chē)通信和車(chē)與基礎(chǔ)設(shè)施通信來(lái)獲取鄰居車(chē)輛的位置等信息。

    表1給出了數(shù)據(jù)獲取階段需要獲取的數(shù)據(jù),。本文假設(shè)車(chē)輛需要具備數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能,，可以存儲(chǔ)上述獲取到的車(chē)輛狀態(tài)數(shù)據(jù)。

1.2 車(chē)輛狀態(tài)建模

    本文采用一種簡(jiǎn)單的車(chē)輛驅(qū)動(dòng)模型來(lái)估算車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),，具體是利用車(chē)輛當(dāng)前時(shí)刻油門(mén)和剎車(chē)的角度值來(lái)估計(jì)車(chē)輛的速度,。

    記α_C(t)和α_{C max}分別表示車(chē)輛的油門(mén)角度的當(dāng)前值和最大值，則在當(dāng)前時(shí)刻t,，車(chē)輛的歸一化油門(mén)角度值為：

    那么,，車(chē)輛在當(dāng)前時(shí)刻t的狀態(tài)可以由車(chē)輛狀態(tài)控制向量U(t)和車(chē)輛在t-1時(shí)刻的狀態(tài)聯(lián)合表示，為：

    事實(shí)上,，式(5)可以視為車(chē)輛的非線性狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,，用于描述不同時(shí)刻車(chē)輛狀態(tài)的變化。

1.3 可信度計(jì)算

    在當(dāng)前時(shí)刻t,，本文采用貝葉斯濾波策略^[14]來(lái)計(jì)算每一臺(tái)車(chē)輛關(guān)于當(dāng)前車(chē)輛狀態(tài)X(t)的可信度,，表示為：

1.4 車(chē)輛相對(duì)位置估算

    在車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)中，每一臺(tái)車(chē)輛都可以與其一跳鄰居的車(chē)輛進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,。這樣,，可以依據(jù)相鄰車(chē)輛的信息來(lái)估算當(dāng)前車(chē)輛的相對(duì)位置。

    在當(dāng)前時(shí)刻t,，記第i臺(tái)車(chē)輛為v_i,，其一跳鄰居車(chē)輛的集合記為N_t(v_i)。對(duì)于集合N_t(v_i)中的第j臺(tái)車(chē)輛v_j,，它與車(chē)輛v_i在當(dāng)前時(shí)刻t的相對(duì)距離和角度可以依據(jù)各自車(chē)輛上安裝的定位裝置來(lái)計(jì)算,，表示為：

1.5 車(chē)輛當(dāng)前位置修正

    通過(guò)計(jì)算由車(chē)輛的一跳鄰居車(chē)輛估計(jì)的位置的加權(quán)累加和，可以提高車(chē)輛位置的可信度,?；谶@一思路，車(chē)輛vi在當(dāng)前時(shí)刻t的位置可以表示為：

    這樣,，經(jīng)過(guò)上述五個(gè)階段的處理，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前車(chē)輛位置的精確定位,。

2 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    為了驗(yàn)證本文方法的車(chē)輛定位性能,，在MATLAB 2012軟件平臺(tái)上，采用本文方法與傳統(tǒng)的GPS定位方法和擴(kuò)展卡爾曼濾波方法進(jìn)行車(chē)輛定位仿真實(shí)驗(yàn),，每種方法都執(zhí)行100次Monte Carlo仿真,，對(duì)比各種方法進(jìn)行車(chē)輛定位的均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）來(lái)評(píng)價(jià)各種方法的定位性能。其中,，均方根誤差可以表示為^[15]：

2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及參數(shù)

    本文仿真實(shí)驗(yàn)的相關(guān)參數(shù)如表2所示,。

    在本文的仿真實(shí)驗(yàn)中，采樣時(shí)間間隔為5 s,，這樣時(shí)間片段數(shù)量為30,。在仿真實(shí)驗(yàn)中，每臺(tái)車(chē)輛裝配的GPS定位裝置在車(chē)輛運(yùn)行過(guò)程中會(huì)遭受多徑衰落,，引發(fā)定位偏差,。圖2展示了車(chē)輛1在不同時(shí)間片段測(cè)量的定位偏差，類似地,，其他車(chē)輛的GPS定位裝置在車(chē)輛運(yùn)行過(guò)程中也存在偏差,。

    在本文的仿真實(shí)驗(yàn)中，假定車(chē)輛都沿著平直道路行駛,，且車(chē)速恒定,。每一臺(tái)車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)模型噪聲（即文中的ε(t)）和初始位置是隨機(jī)的，觀測(cè)噪聲（即文中的δ(t)）是通過(guò)采樣時(shí)間點(diǎn)（也即時(shí)間片段）上的GPS定位誤差獲取的,。

2.2 可信度評(píng)價(jià)

    圖3所示為采用本文方法計(jì)算的每一個(gè)時(shí)間片段上車(chē)輛1的位置可信度,。與圖2相比較可以發(fā)現(xiàn)，GPS定位偏差越大,，車(chē)輛位置的可信度越低,，且GPS定位誤差逐漸降低時(shí)，車(chē)輛位置的可信度快速升高,。這說(shuō)明,，本文方法計(jì)算的可信度能正確反映車(chē)輛位置是否可信，這為后續(xù)的車(chē)輛位置修正提供了依據(jù),。

2.3 定位精度對(duì)比

    為了評(píng)價(jià)不同方法的車(chē)輛定位精度,，首先比較同一臺(tái)車(chē)輛在不同的時(shí)間片段上的定位均方根誤差，如圖4所示,。在圖4中,，只抽取了第6、12,、18,、24和30個(gè)時(shí)間片段的定位均方根誤差?？梢?jiàn),，GPS定位方法和擴(kuò)展卡爾曼濾波方法的RMSE指標(biāo)差異不大，而本文方法的RMSE指標(biāo)在不同的時(shí)間片段上都遠(yuǎn)小于其他兩種方法,，這說(shuō)明本文方法的車(chē)輛定位誤差遠(yuǎn)小于其他兩種方法,。而且,，本文方法的定位誤差受車(chē)輛GPS定位偏差的影響不大，其原因主要有兩個(gè)方面：(1)本文方法采用貝葉斯濾波方法計(jì)算車(chē)輛位置的可信度,，依據(jù)可信度作為權(quán)重來(lái)進(jìn)行車(chē)輛位置修正,，這樣，由于GPS定位偏差大的車(chē)輛位置所對(duì)應(yīng)的可信度小,，故位置修正之后GPS定位偏差對(duì)車(chē)輛位置的影響較小,。(2)本文方法采用一跳鄰居車(chē)輛的相對(duì)位置信息來(lái)對(duì)當(dāng)前車(chē)輛的位置進(jìn)行修正，這樣,，在相同的時(shí)間片段上,，車(chē)輛之間的相對(duì)位置受GPS定位偏差的影響相對(duì)較小，且經(jīng)過(guò)多臺(tái)車(chē)輛的相對(duì)位置修正之后,，當(dāng)前車(chē)輛的估計(jì)位置受GPS定位偏差的影響進(jìn)一步降低,。因此，本文方法定位的車(chē)輛位置受車(chē)輛GPS定位誤差的影響較小,。

    進(jìn)一步比較不同車(chē)輛定位的平均均方根誤差,，也即所有時(shí)間片段上的均方根誤差平均值，如圖5所示,。

    圖5中統(tǒng)計(jì)了3種方法下7臺(tái)車(chē)輛的平均均方根誤差,。在每種方法下，7臺(tái)車(chē)輛的順序是一致的,。很明顯,，不論是哪一臺(tái)車(chē)輛，本文方法的平均均方根誤差都要小于其他兩種方法,，這說(shuō)明采用本文方法對(duì)車(chē)輛進(jìn)行定位的定位精度高于其他兩種方法,。

3 結(jié)束語(yǔ)

    本文提出了一種基于多傳感器融合和鄰居協(xié)作的車(chē)輛精確定位方法，通過(guò)多傳感器數(shù)據(jù)融合構(gòu)建車(chē)輛狀態(tài)模型,，結(jié)合貝葉斯濾波方法計(jì)算車(chē)輛當(dāng)前狀態(tài)的可信度,，利用車(chē)輛一跳鄰居的相關(guān)信息估算當(dāng)前車(chē)輛的相同位置，綜合可信度計(jì)算與車(chē)輛位置估計(jì)來(lái)修正車(chē)輛當(dāng)前位置,。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，與常用的GPS、擴(kuò)展卡爾曼濾波方法相比,，本文方法可以明顯降低車(chē)輛定位的均方根誤差,，而且定位精度受GPS定位誤差的影響小，是一種面向車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的高精度車(chē)輛定位方法,。

參考文獻(xiàn)

[1] 劉小洋,，伍民友.車(chē)聯(lián)網(wǎng)：物聯(lián)網(wǎng)在城市交通網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2012,，32(4)：900-904.

[2] CHA S H.A survey of broadcast protocols for vehicular Ad-hoc networks[J].Smartcr,，2014，4(4)：246-255.

[3] JO K,，CHU K,，SUNWOO M.Interacting multiple model filter-based sensor fusion of GPS with in-vehicle sensors for real-time vehicle positioning[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems，2012,，13(1)：329-343.

[4] WEI L,，CAPPELLE C，RUICHEK Y.Camera/Laser/GPS fusion method for vehicle positioning under extended NIS-based sensor validation[J].Instrumentation & Measurement IEEE Transactions on,，2013,，62(11)：3110-3122.

[5] AMINI A，VAGHEFI R M,，GARZA J M D L,，et al.Improving GPS-based vehicle positioning for intelligent transportation systems[C].Intelligent Vehicles Symposium Proceedings，2014 IEEE,，2014：1023-1029.

[6] FERREIRA B,，MATOS A，CRUZ N.Optimal positioning of autonomous marine vehicles for underwater acoustic source localization using TOA measurements[C].Underwater Technology Symposium,，2013：1-7.

[7] NGUYEN T L N,，SHIN Y.A new approach for positioning based on AOA measurements[C].International Conference on Computing，Management and Telecommunications,，2013：208-211.

[8] YI A N,，NING B，CAI B G,，et al.Vehicle positioning using GPS/CP and intersection collision detection[J].Journal of Traffic & Transportation Engineering,，2013，13(1)：104-113.

[9] 李增科,，王堅(jiān),，高井祥.精密單點(diǎn)定位在GPS/INS組合導(dǎo)航中的應(yīng)用[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)：信息科學(xué)版，2013,，38(1)：48-51.

[10] REID J.An extended Kalman filter for the estimation of transfer alignment errors to an airborne vehicle[J].Guidance & Control Conference,，1980，45(63)：1.

[11] LIANG T.An approach for vehicle state estimation using extended Kalman filter[C].Communications in Computer & Information Science,，2012,，326：56-63.

[12] 安雷，張國(guó)良,，張維平,，等.移動(dòng)機(jī)器人擴(kuò)展卡爾曼濾波定位與傳感器誤差建模[J].信息與控制，2012,，41(4)：406-412.

[13] RAJESWARI K,，ANJALI.Extended Kalman filter for vehicle suspension system[C].Applied Mechanics & Materials,，2014，573：317-321.

[14] GALOV A,，MOSCHEVIKIN A.Bayesian filters for ToF and RSS measurements for indoor positioning of a mobile object[C].International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation,，2013：1-8.

[15] 邵震洪.車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)協(xié)作定位策略研究[D].南京：東南大學(xué)，2014.

作者信息:

黃金國(guó)1,，周先春2

(1.江蘇開(kāi)放大學(xué) 信息與機(jī)電工程學(xué)院,，江蘇 南京210017；2.南京信息工程大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院,，江蘇 南京210044)