应用于智能交通系统的改进GPS



应用于智能交通系统的改进GPS

智能交通系统(ITS)中许多应用程序都需要网络中车辆的高精度位置信息。全球定位系统(GPS)是用于车辆定位最常见和易实现的技术。然而，主要依靠GPS的传统定位技术不能适应所有道路环境(如城市峡谷、室内停车场、隧道等),GPS信号接收质量较差，进而导致无法定位或定位精度极低，无法满足ITS的需求。V2I（车辆-基础设施通信）、V2V（车-车通信）和V2P（车-人通信）技术应运而生，但由于V2I成本昂贵、V2V和V2P不能提供绝对位置参考，所以无法真正提高ITS在城市峡谷等环境下的定位需求。

介绍了DR（航位推测）和RFID（射频识别）等方法在解决定位精度问题中的应用，但每一种方法单独使用对提高定位精度贡献十分有限。为此，介绍了一种融合GPS射频识别、车车交互、路网交互、轨迹推算等多资源数据的集成定位算法。设置了真实场景仿真试验，模拟试验主要分析了在信号接收程度不同的环境下车辆的定位精度。此外，还分析了曼哈顿闹市区中密集车辆如何精确定位的问题，提出了一种更加智能的算法，即提取多通路（车-车、车-人、车-基础设施）传输的最有价值信息进行定位，实现了复杂情况下的精确定位。试验证明，在室内停车场等封闭环境下，GPS定位失准时，该算法可以显著提高定位精度。

Arghavan Amini et al. 2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)June 8- 11, 2014. Dearborn, Michigan, USA.

编译：张利丹