5G時代下智能汽車GPS定位技術研究

姜大乾

（吉林城市職業技術學院，吉林 長春 130103）

0 引言

1886年世界上誕生了第一輛汽車，之后在電子信息技術、鋼鐵、機械加工等行業的支撐和推進下，汽車的生產技術不斷得到創新和改進，GPS定位技術和其他一系列先進的技術被應用到了智能汽車的生產與制造中。隨著人們生活水平的提高，汽車保有量快速上升，汽車作為一種交通得到了普及，隨之而來的就是環境污染問題和交通事故頻發問題。城市內環境污染加重、通行效率低下、能源消耗加劇等諸多問題相繼出現[1]。為了提高汽車的安全性能，解決以上問題，人們通過信息技術等多項人工智能技術，實現了智能交通系統。智慧交通系統主要被應用于運輸管理體系當中，系統中采用傳感器技術、信息技術、人工智能技術，結合現代自動控制理論，實現交通運行中參與體（人、路、車）之間的協調、統一關系。智慧交通系統的實現，要得益于車載GPS定位裝置，它為整個系統提供了實時、準確、有效的數據信息。

1 智能汽車GPS定位技術分析

目前市面的智能汽車主要通過GPS定位技術開展運動導航工作，隨著5G技術的日趨成熟與完善，當前車載GPS導航系統也隨之變得更加精確。GPS由于具有成本低、價格廉、方便安裝使用等多項優點，已經成了中高端汽車的必備裝置之一。但是，一般智能汽車的GPS終端設備也存在不足之處，比如它們的定位精度有限，一般是二到十米之間。為了克服這些不足，獲取汽車在運動過程中更準確的位置信息，目前，汽車制造商通常使用載波相位差分技術，應用于智能汽車的定位環節。載波相位差分技術主要通過用戶的GPS接收器，獲取基站、衛星信息的位置信息。特別是在當前我國5G技術快速發展的情況下，該項技術通過相對定位的原理，可以實現厘米級精度的位置信息定位。雖然此項技術定位更加精準，但是卻受到接收衛星個數的限制，只有衛星的個數大于等于4個時，它才能正常工作。此外，信號的質量也會受到密集的高樓大廈、茂密的森林、地下隧道等特殊地理情況的限制，導致定位信息無法得到定位系統的穩定輸出。同時，此種情況下GPS定位位置更新頻率慢，無法準確地得到智能汽車的真實位置[2]。

基于以上分析，為了解決 GPS信號被遮擋導致車輛定位不準確、定位位置更新頻率慢等諸多出現的問題，我們可以采用多種不同的傳感器配合多選擇、高精度GPS組合的方式，實現智能汽車的精準定位。與高精度GPS組合，最常用的傳感器就是慣性導航設備。它們進行組合的優勢在于：定位系統不會受遮擋、電磁干擾等外界因素的直接影響，并且可以提供智能汽車的實時位置、姿態信息等相關數據信息。同時，在一定的時間內，它還可以保證準確的定位精度。但是，隨著時間的積累，基于慣性導航定位方式的誤差會逐漸提升，并越來越大。低成本慣性導航系統精度低、誤差大，高精度慣性導航系統成本高。可見，二者皆不利于智能汽車的推廣[3]。

能夠提供大量外界信息的傳感器——激光雷達，它既可以用于目標檢測，又可以用于實時點云、高精度地圖二者的匹配定位，并且每一幀都可以提供上百萬的點云。雖然在高精度地圖無遮擋、環境特征較多的情況下，激光雷達能夠實現精準定位。但是，目前市面的高質量激光雷達，價格非常昂貴。當點云數據量特別大時，處理難度急劇增加，這也成為了阻礙它發展的瓶頸。此外，市面上的另一種常見傳感器——視覺傳感器，其成本低廉、獲取信息全面，非常適合成為智能汽車的標配。目前，智能汽車定位方面有兩種視覺應用方式，一種是根據視覺里程計來進行估計位置，另一種是參與高精度地圖的制作。一般情況下，在高精度地圖制作的過程中，該數據采集平臺會搭載攝像機、激光雷達及其他導航設備。雖然高精度地圖的定位精度高，但是在制作過程中需要特別專業的感知、測繪設備，因此也難以被大規模推廣。通過以上對于智能汽車GPS定位技術的分析和研究。我們提出一種基于GPS和高速相機相融合，配合軟硬件平臺使用的智能汽車精度定位解決方案，這不僅為汽車的安全駕駛技術、無人駕駛技術提供了前期研究成果，更對智能汽車實現不受區域限制完成高精度定位功能，具有重要意義[4]。

2 智能汽車定位系統設計

目前，常見的智能汽車結合智能汽車軟件、硬件平臺，搭載高精度GPS傳感器包括、攝像機、激光雷達等電子設備，通過視覺感知的方法實現車輛定位。

2.1 定位平臺的硬件搭建

定位平臺作為智能汽車指揮和控制中心，發揮著系統大腦的作用。它主要是將采集到的傳感器數據，進行分析和處理，然后向車體各控制單元發出指揮指令，完成各項功能的智能控制。由于處理的數據信息量比較大，因此要求定位平臺不僅要有快速的運算能力，還要與各種傳感器都進行合理地連接，定位平臺與各傳感器之間的硬件連接框架如圖1所示。

圖1 定位平臺與傳感器之間的硬件連接框圖

2.2 定位平臺的軟件搭建

智能汽車軟件平臺開發選用ROS機器人操作系統，具體框架如圖2所示。ROS的模塊化設計不僅可以讓技術人員迅速搭建系統，而且可以輕松地將相關的模塊換成自己的算法。一般軟件框架的搭建與設計，以ROS分布式框架為基礎，根據智能汽車各種傳感器的功能，對整車系統的軟件進行開發與設計。

圖2 智能汽車軟件框架

2.3 整體融合

傳感器作為智能汽車感知環境和獲取反饋信息的重要電子元器件，是車輛感知外界各種信號和環境變化的主體。我們提出的這種基于GPS和高速相機相融合，搭載定位平臺使用的智能汽車精度定位解決方案，采用的是卡爾曼濾波算法。主要原理是根據GPS信號的幾種工作狀態決定最終的定位策略。當GPS信號異常或者處于失鎖狀態時，及時進行調整，盡早恢復正常的工作狀態[5]。

3 結語

智能汽車作為智慧交通系統發展過程中的重要組成部分之一，在與傳統汽車相比的條件下，自身在汽車控制、性能配置方面采用了當前5G時代下，最為精準的GPS導航、定位系統。同時，結合目前最新研究的信息化理論，在車內搭載了多項超先進的傳感器。包含了以感知環境、控制及決策運動為主要內容的多項關鍵技術。其中，精準GPS定位技術的應用，可以說是目前智能汽車開展行動和控制的先決條件。因為，只有在智能汽車自身位置的相關信息得到準確確認的基礎上，才能對其合理進行路徑的規劃、參數的設置及控制指令的發布。目前，就智能汽車在運動的規劃和控制方面上來看，已取得的技術成果相對成熟。然而，智能汽車的GPS定位技術方面，依然存在一些需要解決的問題。只有對GPS定位技術開展具有前瞻性的研究，才能確保智能汽車在未來具有高度安全的駕駛功能。5G時代下GPS技術的發展，推動了智能汽車產品升級和技術改進的前進步伐。在未來的時間里，我國的GPS技術還將會取得更高的成就，智能汽車的定位技術還將會取得創新與發展。