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應用于智能交通系統的改進GPS
智能交通系統(ITS)中許多應用程序都需要網絡中車輛的高精度位置信息。全球定位系統(GPS)是用于車輛定位最常見和易實現的技術。然而,主要依靠GPS的傳統定位技術不能適應所有道路環境(如城市峽谷、室內停車場、隧道等),GPS信號接收質量較差,進而導致無法定位或定位精度極低,無法滿足ITS的需求。V2I(車輛-基礎設施通信)、V2V(車-車通信)和V2P(車-人通信)技術應運而生,但由于V2I成本昂貴、V2V和V2P不能提供絕對位置參考,所以無法真正提高ITS在城市峽谷等環境下的定位需求。
介紹了DR(航位推測)和RFID(射頻識別)等方法在解決定位精度問題中的應用,但每一種方法單獨使用對提高定位精度貢獻十分有限。為此,介紹了一種融合GPS射頻識別、車車交互、路網交互、軌跡推算等多資源數據的集成定位算法。設置了真實場景仿真試驗,模擬試驗主要分析了在信號接收程度不同的環境下車輛的定位精度。此外,還分析了曼哈頓鬧市區中密集車輛如何精確定位的問題,提出了一種更加智能的算法,即提取多通路(車-車、車-人、車-基礎設施)傳輸的最有價值信息進行定位,實現了復雜情況下的精確定位。試驗證明,在室內停車場等封閉環境下,GPS定位失準時,該算法可以顯著提高定位精度。
Arghavan Amini et al. 2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)June 8- 11, 2014. Dearborn, Michigan, USA.
編譯:張利丹