第42卷第2期
2021年2月
自㊀动㊀化㊀仪㊀表
PROCESS AUTOMATION INSTRUMENTATION
Vol.42No.2
Feb.2021
收稿日期:2020-04-20
作者简介：李伟(1982 )，男，硕士，讲师，主要研究方向为智能交通系统㊁物联网技术,E-mail:zaisi@163
李㊀伟，杨文铂
(河南工业职业技术学院电子信息工程学院，河南南阳473000)
摘㊀要：车辆定位是智能交通系统中实现车际信息交互的关键支撑技术㊂针对现有通用车辆定位算法存在的定位漂移㊁精度不足㊁实时性差㊁鲁棒性弱等特点，在分析全球定位系统(GPS)及ZigBee 技术基础上，设计了一种使用GPS 和ZigBee 多源信息融合的车辆定位系统㊂通过ZigBee 组建网络，以GPS 与接收信号强度指示(RSSI)多源联合定位信息融合的形式对目标节点定位，对装配定位装置的车辆进行信息采集㊂对系统硬件进行了选型和设计，并且完成了定位应用程序的开发，实现了车辆的精确定位㊂系统提供用户交互界面，有效地解决了车际定位的精度问题㊂试验表明，测量最大绝对误差为3~5m，验证了该系统应用于车辆定位的正确性及可
行性，可满足实际要求㊂
关键词：车辆定位；无线传感网络；智能交通；协同定位;Kalman 滤波
中图分类号:TH814.92㊀㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀㊀DOI:10.16086/jki.issn1000-0380.2020040049
Design of Vehicle Positioning System Based on Multi-Source Information Fusion
LI Wei,YANG Wenbo
(School of Electronic and Information Engineering,Henan Polytechnic Institute,Nanyang 473000,Chin
a)
Abstract :Vehicle positioning is the key supporting technology for information interaction between vehicles inan intelligent
transportation system.Aiming at the shortcomings of existing general vehicle location algorithms,such as location drift,insufficient
accuracy,real-time performance and robustness,etc.,a vehicle positioning system using global positioning system (GPS)and ZigBee multi-source fusion information is designed based on the analysis of GPS and ZigBee.Through the ZigBee network,the
target node is located in the form of multi-source joint positioning in fusion of GPS and received signal strength indieation (RSSI).The information collection of vehicle groups equipped with a positioning device is carried out.The hardware is selected and designed,and the positioning application program is developed to realize the precise positioning of the vehicle.The system
provides a user interface,which effectively solves the accuracy problem of inter-vehicle positioning.The experiment results show
that the maximum absolute error of measurement is 3~5m,the correctness and feasibility of the system applied to vehicle positioning are verified,and it can meet the practical requirements.
Keywords :Vehicle positioning;Wireless sensor network;Intelligent transportation;Co-location;Kalman filtering
0㊀引言
近年来，我国汽车保有量激增，导致道路拥堵情况严重，交通事故频繁发生，严重影响驾车出行的安全性和便利性㊂随着信息技术的迅猛发展，智能交通系统的使用逐渐成熟㊂它通过先进的计算机㊁通信㊁物联网㊁人工智能等高新技术，综合性地解决交通运输问题，密切车辆㊁道路㊁用户三者之间的通信，从而形成一种信息融合的综合运输系统㊂对行驶车辆进行实时㊁准确的定位及通信，是实现智能交通系统的至关重要的前提[1-2]，也是目前学界及行业研究的热点㊂
现有的车辆定位技术主要采用全球定位系统
(global positioning system,GPS)㊁ZigBee 无线传感网络定
位㊁航位推算法定位等方法㊂但是GPS 定位由于政策及技术方面的原因，存在精度不足㊁时间盲区过长等缺陷；无线传感网络定位需要借助于无线传感器网络(wireless
sensor network,WSN)外部的预定位㊁人工标定等辅助方法㊂文献[3]结合二轮履带式车辆运动㊁GPS 定位以及车载航位推算系统导航的数学模型，在车辆的融合定位中引入融合系数控制器，实现系统对外界干扰的有效适应㊂Duan 等[4]研究了基于车联万物(vehicle-to-everything,VTE)V2X 通信网络的车辆定位方法，通过建
第2期㊀基于多源信息融合的车辆定位系统设计㊀李㊀伟，等
立车辆运动模型，大大提升了车辆的定位精度㊂文献[5]提出了利用GPS 和ZigBee 进行组合定位的无缝定位方法，实现了两种定位方式在复杂环境下的无缝切换，可应用在某些GPS 信号受限的定位场合㊂
本文针对车载GPS 在复杂环境下的定位功能受限的问题，提出了GPS /ZigBee 多源信息融合的车辆定位方法，并采用扩展卡尔曼滤波器解决不同传感器之间的数据融合问题㊂第1部分对系统设计进行概述，并详细介绍了各个硬件模块的选型和组成；第2部分是对使用GPS 和ZigBee 多源信息融合的车辆定位系统具体的实现描述；第3部分是试验结果分析；最后对全文进行总结，并展望了后续工作的重点㊂ 1㊀系统总体设计
本文设计的一种使用GPS 和无线传感网络的多源信息融合车辆定位系统，包含基于自组织多跳路由的车联网络通信系统㊁基于车联网络/GPS 自适应组合定位系统㊁基于Android 的车载信息融合系统㊂
系统结构如图1所示
㊂
图1㊀系统结构示意图Fig.1㊀System structure
系统内车辆上各自安装一套定位设备节点㊂该设备节点主要包含Android 控制模块㊁无线通信模块㊁GPS 定位模块㊁传感器采集模块㊂下文分别对各个模块的原理及硬件选型进行介绍㊂1.1㊀Android 控制模块
Android 控制模块负责对车际通信数据㊁定位数据
及传感器采集到的状态数据进行汇总分析，并完成地图及交互界面显示，以实现人机交互功能㊂
系统选用三星公司的Android 通用主控芯片
S5PV210㊂该芯片搭载ARM Cortex-A8核心，最大运行
频率为1GHz，采用64/32位总线结构㊂S5PV210芯片
具有高性能㊁低功耗的特点，适用于GPS 导航㊁个人数码助理(personal digitel assistant,PDA)等智能手持设
备㊂主控板配电源5V ~2A 适配器输入，采用6.8V 瞬态管和2.6A 可恢复保险丝对电源进行过压过流保
护㊂主控板通过LCD40P 显示接口与8英寸液晶触摸屏连接，提供输入和显示等人机交互功能㊂Androi
d 控制模块通过串口与系统的其他各功能模块进行通信，分别用到了主控板的COM 0~COM 2㊂其中,COM 1是RS-232电平接口,COM 0和COM 2采集晶体管-晶体管逻辑(transistor-transistor logic,TTL)电平接口㊂
1.2㊀无线通信模块
ZigBee 无线通信模块负责车联网络节点的传感㊁
通信和控制等功能[6]，可在任意两个对等的系统节点之间可靠地传输数据㊂ZigBee 模块选用TI 公司生产的CC2430芯片，基于8015微处理器内核，集成了无线通信模块㊂ZigBee 无线通信模块与Android 控制模块通过UART 接口进行数据流和控制流的交互，波特率为115200bit /s㊂除此之外，芯片还集成有128KB 的
可编程Flash 和多个模数转换接口㊂同时，该芯片还可以提取两个网络节点通信的接收信号强度指示(received signal strength indieation,RSSI)值，用于传感
节点自适应功率控制和移动节点定位㊂
1.3㊀GPS 定位模块
GPS 定位模块负责对空间定位信息进行采集，得到
车辆的位置坐标，通过通用异步收发器(universal
asynchronous recever /transmiter,UART)与Android 主控模块连接[7-8]㊂LEA-5A 定位模块是高性能的GPS 定位接收器，模块的尺寸为(17ˑ22.4ˑ3)mm，工作电压范围
为2.7~3.6V，典型电压为3.3V㊂其与微处理器通过
串口进行数据通信㊂接收机拥有2个UART 串行接口,
默认UART 1(RxD 1/TxD 1)㊂GPS 模块电路如图2所示
㊂
图2㊀GPS 模块电路示意图Fig.2㊀GPS module circuit diagram
㊃
59㊃
自㊀动㊀化㊀仪㊀表第42卷
1.4㊀传感器采集模块
传感器采集模块负责对车辆节点实时运动状态进行检测，并完成速度㊁方向㊁加速度等参数的采集，通过串行外设接口(serial peripheral interface,SPI)传输给Android控制模块㊂
陀螺仪芯片MPU-6050采集三轴加速度信号后，通过总线将加速度数据发送给单片机㊂通过三轴数字罗盘芯片HMC5883采集车辆的方位角数据，并通过I2C接口连接到MPU6050的AUX_CL和AUX_DA引脚㊂
2㊀多源信息融合定位系统整体设计
2.1㊀GPS预定位
系统初始化后，各个车辆上的定位设备节点启动㊂GPS定位模块匹配到工作卫星后，不间断地刷新并接收卫星传来的GPS报文信息，经过解析得到接收机所在车辆的初始位置，实现粗定位㊂传感器采集模块采集车辆的运动状态数据，包括运动三维方向㊁速度㊁加速度以及时间信息㊂考虑到节点信息更新的实时性，每隔0.5s通过UART向Android控制模块反馈㊂车辆GPS定位系统由地面控制模块㊁空间模块㊁车载装置模块三个单元构成㊂地面控制模块包括主控站㊁监测站㊁地面天线及辅助通信系统，主要功能是收集卫星传回的信息，计算出相对距离㊁卫星星历和大气校正等数据，按规定的方式编制导航电文等㊂空间模块由24颗卫星组成，其中包含21颗工作卫星和3颗备用卫星，在互成60ʎ的6个轨道平面上工作㊂车载装置模块则由GPS接收机和卫星天线组成，主要职责是捕获待测卫星的卫星
信号，测量接收天线至卫星的伪距离和距离的变化率，解调卫星轨道参数等相关数据，并依据这些数据按定位解算方法计算出车辆所在地理位置的经纬度㊁高度㊁速度㊁时间等信息[9-10]㊂2.2㊀GPS/ZigBee多源信息融合
考虑到GPS定位被遮挡时效果不佳，当车辆连网后，使用GPS/ZigBee多源信息融合定位㊂GPS和ZigBee分别采用了两种不同的坐标系标定位置数据㊂GPS采用的是地心坐标系WGS-84，而ZigBee则采用ECEF坐标系㊂两者的坐标系不同，因此需要先对其坐标系进行统一㊂信息融合时，系统分别输入GPS和ZigBee信号，并用扩展Kalman滤波对各自的信号数据进行处理；然后，将两者分别用滤波处理后的信号轨迹进行融合，再用扩展Kalman滤波进行处理，以达到多源信息无缝融合的效果㊂
为了用避免GPS信道干扰造成的位置漂移，结合运动状态传感数据，利用Kalman滤波方法对当前车辆运动状态数据进行修正㊂此方法的原理是根据接收到的相邻车辆的信号强度，通过无线信号强度与距离的关系，测算出相邻车辆的距离；再结合扩展Kalman滤波方法和当前运动模型，解算出车联网内车辆之间的距离㊁速度等信息㊂
Kalman滤波是基于最小均方误差准则的滤波㊂将该滤波方法用于GPS/ZigBee多源信息融合定位中，就是将GPS和ZigBee的信息同时用于定位解的求解，使系统的状态在滤波过程中不断地迭代修正，组合定位的输出又可以提供较为准确的初始位置和方向信息㊂即使在GPS失效时，单独使用ZigBee定位也能长时间保持较高的定位精度㊂
数据融合时，在某一时刻，选择GPS信号的测量值作为参考，构成两个子Kalman滤波器，并采用非耦合开环校正模式，输出定位误差量估计㊂当前系统中，有两个局部状态估计X
^
1㊁X^2和相应的估计协方差阵P11㊁P22，且各自的局部估计互不相关，即P ij=0(iʂj)㊂
全局最优估计可以表示为:x
^
g=P gð2i=1P-1ii X^i㊂其中, P
g=(ð2i=1P-1ii)-1㊂
GPS/ZigBee多源信息融合是由GPS系统和ZigBee系统两个相互独立的子系统构成的多传感器系统[11-12]㊂在多传感器系统中，联合Kalman滤波器，利用信息分配原理可实现多传感器信息的最优综合㊂GPS/ZigBee多源信息融合定位流程如图3所示㊂
图3㊀GPS/ZigBee多源信息融合定位流程图
Fig.3㊀GPS/ZigBee multi-source information fusion
positioning flowchart
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第2期㊀基于多源信息融合的车辆定位系统设计㊀李㊀伟，等
3㊀系统结果分析
为了检验系统的有效性，对项目进行仿真验证，并与GPS 单独定位的结果进行对比㊂图4所示为GPS /ZigBee 信息融合定位和GPS 单独定位结果对比曲线㊂从图4中可以看出,GPS 单独定位的定位误差在4~7m 之间，而GPS /ZigBee 多源信息融合定位的
定位误差只有3~5m，且系统在GPS 信号断续情况下
依然可实现连续定位，使系统的定位可靠性得到了大幅提高
㊂
图4㊀定位结果对比曲线
Fig.4㊀Comparison curves of positioning results
4㊀结论
针对现有工作的不足，本文通过对车辆定位及车际通信现状的研究，采用基于ARM 架构的Android 嵌入式系统平台㊂该平台整合传感器技术㊁无线传感网络技术以及GPS 定位技术，建立基于环境自适应的ZigBee 无线网络信号强度指示定位算法和基于扩展Kalman 滤波算法的ZigBee /GPS 多源信息融合定位方法㊂该平台检测效果精确㊁检测时间短，具有实际应用
价值㊂本系统下一步的研究和优化工作是在定位精确度和时效性稳定的同时，改进电路设计，从而进一步提升系统抗干扰能力和稳定性㊂
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