[发明专利]车载定位系统、方法以及存储介质

说明书

本公开提供了一种车载定位系统、方法以及存储介质，其中的系统包括：位置信息采集模块，用于获取GNSS定位数据；运行信息采集模块，用于采集运行数据并进行滤波处理；模型训练模块，用于根据GNSS定位数据和对应的运行数据对机器学习模型进行训练；定位信息生成模块，用于判断GNSS定位数据是否能够满足定位要求，如果是，则根据GNSS定位数据生成车辆的定位信息，如果否，则使用机器学习模型并根据GNSS定位历史数据和运行数据生成定位信息。本公开的系统、方法以及存储介质，通过GNSS正常工作时采集的大量样本数据训练机器学习模型，在GNSS失效时，通过该机器学习模型输出高精度定位数据，从而提高组合导航的精度。

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种车载定位系统、方法以及存储介质。

背景技术

智能网联汽车运行环境复杂，且需要具有安全、舒适、节能、高效行驶等功能。目前，汽车定位与导航系统主要采用GNSS结合惯性导航系统(INS)的GNSS/INS组合导航模式。但是，GNSS/INS组合导航模式实现无缝定位是比较困难的，无法满足当前智能汽车的高精度定位与导航的需求。

发明内容

有鉴于此，本发明要解决的一个技术问题是提供一种车载定位系统、方法以及存储介质。

根据本公开的第一方面，提供一种车载定位系统，包括：位置信息采集模块，用于从全球卫星定位系统GNSS卫星获取车辆的GNSS定位数据；运行信息采集模块，用于采集车辆的运行数据并对所述运行数据进行滤波处理；模型训练模块，用于构建机器学习模型，根据所述GNSS定位数据和对应的运行数据对所述机器学习模型进行训练；定位信息生成模块，用于判断所述GNSS定位数据是否能够满足定位要求，如果是，则根据所述GNSS定位数据生成车辆的定位信息，如果否，则使用所述机器学习模型并根据GNSS定位历史数据和所述运行数据生成所述定位信息。

可选地，所述运行信息采集模块，用于获取车载传感器采集的所述运行数据；其中，所述运行数据包括：车速和车辆姿态数据。

可选地，所述运行信息采集模块，用于使用滤波器对所述运行数据进行滤波处理；其中，所述滤波器包括：卡尔曼滤波器。

可选地，所述位置信息采集模块包括：GNSS天线和GNSS接收机；其中，所述GNSS天线用于接收GNSS卫星信号；所述GNSS接收机用于根据所述GNSS卫星信号输出所述GNSS定位数据；其中，所述GNSS定位数据包括：经度、维度数据。

可选地，所述模型训练模块，用于在所述GNSS天线接收的GNSS卫星信号满足定位条件时，根据所述GNSS接收机输出的所述GNSS定位数据和对应的运行数据对所述机器学习模型进行训练。

可选地，所述定位信息生成模块，用于判断所述GNSS天线接收的GNSS卫星信号是否满足定位条件，如果是，则根据所述GNSS定位数据生成车辆的定位信息，如果否，则将所述GNSS定位历史数据和当前的运行数据输入所述机器学习模型，以使所述机器学习模型生成所述定位信息。

可选地，所述机器学习模型包括：RNN模型。

根据本公开的第二方面，提供一种车载定位方法，包括：位置信息采集模块从全球卫星定位系统GNSS卫星获取车辆的GNSS定位数据；运行信息采集模块采集车辆的运行数据并对所述运行数据进行滤波处理；模型训练模块构建机器学习模型，根据所述GNSS定位数据和对应的运行数据对所述机器学习模型进行训练；定位信息生成模块判断所述GNSS定位数据是否能够满足定位要求，如果是，则根据所述GNSS定位数据生成车辆的定位信息，如果否，则使用所述机器学习模型并根据GNSS定位历史数据和所述运行数据生成所述定位信息。

可选地，所述运行信息采集模块采集车辆的运行数据包括：所述运行信息采集模块获取车载传感器采集的所述运行数据；其中，所述运行数据包括：车速和车辆姿态数据。