基於情景感知的可靠可信城市車輛定位關鍵技術研究

《基於情景感知的可靠可信城市車輛定位關鍵技術研究》是依託上海交通大學，由朱弘恣擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於情景感知的可靠可信城市車輛定位關鍵技術研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：朱弘恣
• 依託單位：上海交通大學

項目摘要

實時獲取車輛精確位置信息，尤其是在城市環境下，對行車安全、交通管理和改善出行體驗等套用十分重要。現有定位方法如衛星和基站定位、雷達和圖像處理對於定位城市車輛並不可靠。本課題著重基於城市情景感知的可靠可信車輛定位關鍵技術研究。首先，擬通過被動監測和主動探查手段，探索新型車輛定位適用的情景上下文，提出可用性判定理論和方法，為研究基於情景上下文的定位技術奠定可靠的數據基礎；其次，擬利用情景上下文軌跡信息的時空相關特性，研究基於情景上下文相關的車輛相對位置檢測方法，考慮系統可擴展性，研究車輛追蹤技術；最後，面向智慧型移動終端，研究城市大規模廣義情景上下文地圖構建方法，面向多源、異構、高維的情景上下文信息，研究廣義情景地圖匹配方法。本課題有科學的研究方案作支撐，堅實的研究基礎和研究條件作保障。課題的成功開展將突破全天候、全場景的車輛定位的若干關鍵技術，為推進我國智慧型交通領域發展做出創新性的貢獻。

結題摘要

位置信息是智慧型交通和智慧城市等系統套用的重要基礎信息，針對城市環境衛星定位性能不穩定問題，本課題開展了基於泛在行動網路信號的可靠可信車輛定位與相互定位技術研究，具體在三個方面展開研究並取得預期成果：（1）課題組搭建了車載行動網路信號測量平台，對多個城市的移動蜂窩網路2G/3G信號進行了長時間、大規模的測量，對GSM-900的194個信道信號強度數據進行分析，發現結合了高維行動網路信號強度測量的車輛移動軌跡具有良好的時間穩定性、空間唯一性和高解析度三個特性，可以作為定位使用的指紋特徵；（2）提出了基於複合軌跡相關性檢測的車輛定位UPS和相互定位RUPS方法，在複雜城市環境下90%的定位精度為5.3米，比GPS系統精度高5倍；（3）提出了大規模城市定位指紋資料庫的構建方法，利用群智感知數據，實現低成本、高精度、動態更新的城市級定位指紋資料庫。課題的研究形成了全天候、全場景的車輛定位關鍵技術，為推進我國智慧型交通領域發展做出創新性的貢獻。