[发明专利]一种基于V2X的自动驾驶车辆定位方法及装置

权利要求书

1.一种基于V2X的自动驾驶车辆定位方法，其特征在于，包括：

获取当前自动驾驶车辆的定位设备接收到的卫星信号数量；

判断所述卫星信号数量是否小于预设第一信号阈值，若是，则测量与当前自动驾驶车辆进行通信的若干目标终端分别跟当前自动驾驶车辆的距离值；

获取各个所述目标终端的位置信息，所述目标终端包括定位设备；

利用数据融合算法将得到的所有位置信息和距离值进行信息融合，计算得到当前自动驾驶车辆的位置信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测量与当前自动驾驶车辆进行通信的若干目标终端分别跟当前自动驾驶车辆的距离值，包括：

获取与当前自动驾驶车辆进行通信的各个终端接收到的卫星信号数据，每个所述终端均包括定位设备；

将接收到的卫星信号数量大于预设第二信号阈值的终端，作为待定目标终端；

分析得到每个所述待定目标终端与当前自动驾驶车辆之间的可利用的所有测距方法的类型；

按照得到的测距方法类型的数量，从大到小对所述待定目标终端进行排序；

将排序靠前的若干待定目标终端，作为所述若干目标终端；

针对每个所述目标终端，利用所述目标终端对应的各种类型的测距方法，测量得到所述目标终端与当前自动驾驶车辆的参考距离值；

针对每个所述目标终端，利用数据融合算法将得到的所有参考距离值进行信息融合，计算得到所述目标终端与当前自动驾驶车辆的距离值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述测距方法的类型包括V2X测距；

利用所述目标终端对应的V2X测距方法，测量得到所述目标终端与当前自动驾驶车辆的参考距离值，包括：

接收所述目标终端发送的信号强度值，利用信号强度公式计算得到所述目标终端与当前自动驾驶车辆的参考距离值，所述信号强度公式为：

RSS＝P_t-K-10αlnd

其中，RSS是信号强度值，P_t是发射功率，K是跟环境和频率有关的常数，α是路径损耗指数，d是当前自动驾驶车辆与目标终端之间的距离。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述测距方法的类型包括图像测距；

利用所述目标终端对应的图像测距方法，测量得到所述目标终端与当前自动驾驶车辆的参考距离值，包括：

接收所述目标终端发送的自身属性信息，所述自身属性信息包括所述目标终端的实际高度；

根据所述自身属性信息，利用图像识别技术识别得到所述目标终端；

利用光学三角公式，计算得到所述目标终端与当前自动驾驶车辆的参考距离值，所述光学三角公式为：

d＝f*H/h

其中，d是当前自动驾驶车辆与目标终端之间的距离，f是当前自动驾驶车辆安装的摄像头的焦距，H是目标终端的实际高度，h是目标终端在当前自动驾驶车辆安装的摄像头拍摄的图像中的高度。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述测距方法的类型包括雷达测距；

利用所述目标终端对应的雷达测距方法，测量得到所述目标终端与当前自动驾驶车辆的参考距离值，包括：

控制当前自动驾驶车辆的雷达发出雷达信号时，记录当前时间为第一时间；

接收所述目标终端返回的反射信号时，记录当前时间为第二时间；

根据所述第一时间、所述第二时间以及所述雷达信号的传播速度，计算得到所述目标终端与当前自动驾驶车辆的参考距离值。

6.一种基于V2X的自动驾驶车辆定位装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取当前自动驾驶车辆的定位设备接收到的卫星信号数量；

判断单元，用于判断所述卫星信号数量是否小于预设第一信号阈值，若是，则执行测量单元；

所述测量单元，用于测量与当前自动驾驶车辆进行通信的若干目标终端分别跟当前自动驾驶车辆的距离值；

第二获取单元，用于获取各个所述目标终端的位置信息，所述目标终端包括定位设备；

信息融合单元，用于利用数据融合算法将得到的所有位置信息和距离值进行信息融合，计算得到当前自动驾驶车辆的位置信息。