姚海敏 馮 霏 陳建華

1 上海勘測設(shè)計研究院有限公司，上海，200434

2 中移智行網(wǎng)絡(luò)科技有限公司，上海，201206

3 河海大學土木與交通學院，江蘇 南京，210098

近年來，城市商業(yè)綜合體、辦公園區(qū)停車難問題越發(fā)突出，車位不足、停車難、繳費排隊等問題困擾著都市車主，原因包括車位數(shù)量有限、車位使用率低等。為了解決停車難問題，國內(nèi)學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界都做了很多研究。張春菊等［1］針對城市的停車難題，提出了互聯(lián)網(wǎng)+智慧停車的解決思路；張明慧等［2］設(shè)計了比較智能化的停車系統(tǒng)。但目前這些智慧停車研究側(cè)重于車位管理、車位預(yù)約、路徑規(guī)劃等方面，對于車位誘導(dǎo)的研究局限于停車場內(nèi)片區(qū)級大粒度的誘導(dǎo)，對于車位級的泊車誘導(dǎo)和軌跡規(guī)劃研究比較欠缺。實現(xiàn)車位級泊車誘導(dǎo)和軌跡規(guī)劃的基礎(chǔ)是實現(xiàn)停車場的室內(nèi)外車輛高精度定位。

車路協(xié)同技術(shù)是當前國內(nèi)實現(xiàn)自動駕駛、緩解城市交通擁堵的主流技術(shù)。本文將車路協(xié)同技術(shù)引入停車場車輛定位研究，通過采集園區(qū)高精度地圖，利用全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（global navigation satellite sys?tem，GNSS）、路側(cè)多傳感器感知及融合定位技術(shù)，實現(xiàn)城市地面、地下停車場場景下的車輛高精度定位，為智慧停車系統(tǒng)提供車位級誘導(dǎo)、行駛安全預(yù)警功能，改善停車效率，解決找車位和停車難等問題。

1 總體技術(shù)路線

對于車路協(xié)同系統(tǒng)的眾多特定功能及應(yīng)用方向，車輛定位是一個十分重要的基礎(chǔ)性問題。采用視覺感知定位技術(shù)可實現(xiàn)道路、停車場全覆蓋的機動車、非機動車和行人的感知與定位。但由于視覺定位相機安裝角度以及不同車輛幾何形狀的差異，所獲取的車輛幾何中心點坐標推算誤差較大。位置精度還與車輛大小、車輛與攝像頭的距離有關(guān)，所以定位精度除了受傳感器姿態(tài)誤差的影響外，還受車輛中心歸算誤差的影響。

為了提升定位精度和可靠性，結(jié)合多種定位手段，利用各傳感器的技術(shù)優(yōu)點，取長補短，通過對多種定位結(jié)果融合處理，實現(xiàn)連續(xù)、穩(wěn)定、可靠的定位。在路口、停車場、車庫出入口等重點部位提高感知能力和定位精度，安裝激光雷達（light detection and ranging，Li DAR）、超寬帶（ultra wide band，UWB）定位系統(tǒng)，實現(xiàn)場端傳感器對機動車、非機動車、障礙物的連續(xù)可靠感知定位。此外，還可以通過融合Li DAR的測速數(shù)據(jù)保障車輛較高的速度感知精度?？傮w技術(shù)路線見圖1。

圖1 總體技術(shù)路線Fig.1 Overall Technical Route

高精度地圖是車路協(xié)同演示、路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)支撐，一般使用集成GNSS+LiDAR+慣性測量單元（inertial measurement unit，IMU）的測繪車采集地圖數(shù)據(jù)。要保證車輛在地圖上準確顯示，地圖精度和定位精度是關(guān)鍵。為防止高精度地圖和GNSS定位系統(tǒng)之間產(chǎn)生系統(tǒng)偏差，這部分工作必須統(tǒng)籌有序進行。測量相關(guān)工作流程見圖2。

圖2 測量工作流程Fig.2 Workflow of Measurement

1.1 高精度地圖

相較于普通導(dǎo)航電子地圖，適用于自動駕駛的道路高精度地圖具有更高精度、更加詳細的地圖元素以及更加豐富的屬性，對于無人車定位、導(dǎo)航、控制及安全至關(guān)重要，是自動駕駛的核心技術(shù)之一［3，4］。

在地圖采集工作開始前，需要利用已知點進行校核，以保證坐標系統(tǒng)一致?？赏ㄟ^在園區(qū)內(nèi)布置足夠的校正點、比對點進行地圖糾偏和精度檢驗，特別是要保證車輛行駛的道路、停車位附近以及地下車庫的誤差在容許范圍內(nèi)。

1.2 GNSS定位及坐標系

GNSS技術(shù)具有受天氣影響小、精度高、采樣率高、全天候以及連續(xù)監(jiān)測的優(yōu)點［5，6］。中國北斗二號衛(wèi)星于2012年底建設(shè)完成，是GNSS家族里面的新鮮血液，與其他導(dǎo)航系統(tǒng)相比，具有GEO、IGSO和MEO三星座，能夠播發(fā)三頻信號，可提供通信服務(wù)。北斗導(dǎo)航系統(tǒng)的加入為實現(xiàn)多系統(tǒng)GNSS導(dǎo)航與定位提供了可能［7］。GNSS實時動態(tài)（real?time kine?matic，RTK）定位精度可靠，是室外空曠地區(qū)實現(xiàn)厘米級定位的首選。

車路協(xié)同項目中，為了各系統(tǒng)能協(xié)調(diào)工作，需采用統(tǒng)一的坐標系統(tǒng)和轉(zhuǎn)換參數(shù)。如果無條件建立獨立的參考站，需要接入長期穩(wěn)定的GNSS信號源，并在園區(qū)內(nèi)建立穩(wěn)定的控制點，以便長期比對，保證系統(tǒng)長期穩(wěn)定地運行。為了便于后期使用，園區(qū)內(nèi)使用同一套坐標投影參數(shù)，保證大地坐標和二維平面坐標的靈活轉(zhuǎn)換。

在室外空曠環(huán)境，GNSS能提供米級至厘米級精度的定位結(jié)果，但在如室內(nèi)、林蔭道及城市峽谷等多路徑效應(yīng)、信號漫反射嚴重的環(huán)境中無法提供連續(xù)高精度定位結(jié)果。在受遮擋的駕駛區(qū)域，需要結(jié)合其他可連續(xù)工作、穩(wěn)定性高的定位手段。

GNSS從搜星解算到獲得固定解需要一定時間。在確定其他定位傳感器的安裝位置前，要對園區(qū)內(nèi)道路進行RTK定位測試，對于定位結(jié)果較差的區(qū)域，需要使用其他定位手段進行輔助。因此，實現(xiàn)園區(qū)內(nèi)自動駕駛，除GNSS定位外，一般需要結(jié)合慣性導(dǎo)航、視覺傳感器、地圖輔助等手段實現(xiàn)車輛定位［8］。

1）路側(cè)傳感器。為使各傳感器獲取的坐標在統(tǒng)一的坐標系統(tǒng)內(nèi)，要對攝像頭、UWB系統(tǒng)、Li DAR進行內(nèi)外參數(shù)的標定和坐標轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)空間基準的統(tǒng)一。

2）攝像機。攝像機可通過深度學習技術(shù)提取車輛圖像信息，并得到車輛在影像中的坐標，通過攝像頭標定參數(shù)和相機成像模型可將影像坐標轉(zhuǎn)換至統(tǒng)一坐標系統(tǒng)。

攝像機標定算法是利用攝像機當前視野下的區(qū)域內(nèi)點位對攝像機進行標定，以定義攝像機相對于世界坐標系下的當前位置、姿態(tài)（位姿）矩陣，該矩陣能夠解釋像素坐標系到大地坐標系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。因此，將圖像中某點的像素坐標代入矩陣進行運算，就可以計算出該點在大地坐標系下的位置。攝像機融合示意圖見圖3。

圖3 攝像機融合示意圖Fig.3 Diagram of Camera Fusion

3）UWB。目前，關(guān)于室內(nèi)停車場車輛定位系統(tǒng)的絕大部分研究使用的技術(shù)為射頻識別（radio fre?quency identification，RFID）、藍牙、Wi Fi、Zig Bee、串聯(lián)樣式表（cascading style sheets，CSS）和圖像處理等［9?12］。這些技術(shù)存在精度低或?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜等問題。然而，UWB技術(shù)利用納秒至微秒級別的脈沖傳輸數(shù)據(jù)，時間分辨率高，在復(fù)雜多徑環(huán)境中，可以達到厘米級定位精度，能有效解決上述問題［13］。因此，本文將UWB技術(shù)運用至室內(nèi)停車場車輛定位，設(shè)計并實現(xiàn)了一套UWB定位系統(tǒng)，如圖4所示。

圖4 UWB定位系統(tǒng)Fig.4 UWB Position System

主動定位基站以一定頻率廣播發(fā)射UWB信號，固定在車輛頂部的定位天線接收信號，同時傳輸給解算終端JBOX。JBOX根據(jù)定位算法進行位置解算，再將解算出的車輛位置坐標輸出給車載網(wǎng)關(guān)等設(shè)備。

UWB定位主要被應(yīng)用于GNSS信號無法有效覆蓋且又對定位精度要求比較高的場景中，例如地下車庫的厘米級定位。融合定位的關(guān)鍵部位主要是與GNSS定位覆蓋區(qū)域銜接的位置。

測量時，利用全站儀將控制點從室外引測到地下車庫，如果涉及三維顯示，需要引測三維坐標，即考慮車庫和地面的高差。涉及到多傳感器標定時，宜統(tǒng)一考慮傳感器位置布設(shè)控制點，以便測量傳感器坐標和驗證點坐標。

根據(jù)UWB工作原理，UWB設(shè)備信號發(fā)射點的坐標精度是保證UWB定位系統(tǒng)精度的關(guān)鍵，因為UWB工作的區(qū)域一般沒有GNSS信號覆蓋，需要使用全站儀測量，此過程中最重要的是大地坐標和地方坐標投影轉(zhuǎn)換，需要根據(jù)園區(qū)內(nèi)統(tǒng)一的控制點坐標和投影方式來起算和轉(zhuǎn)換。

4）Li DAR。獲取物理模型的三維點云的常用手段是Li DAR，它具有精度高、分辨率高、測距準等優(yōu)點［14］，可快速、實時獲取被測物體的三維空間信息，被廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、機器人導(dǎo)航、建筑、自動駕駛、地質(zhì)勘探等領(lǐng)域［15］。

場端Li DAR標定難度大，需要使用專用的工具，標定板為立體標定板，加工精度高，標定過程復(fù)雜，在戶外使用時攜帶不方便［16］。

在室外使用障礙物標定時，尺寸小的標定工具不能被雷達識別，無法顯示在后臺。大的標定工具又比較難確定特征點位置，標定點本身的坐標精度不夠勢必導(dǎo)致解算出的Li DAR姿態(tài)參數(shù)不精確。

2 項目實施與結(jié)果分析

本文場景為綜合園區(qū)，涉及園區(qū)地面、地下車庫兩部分。通過在場端（路側(cè)）部署智能攝像頭、Li DAR、UWB定位系統(tǒng)，結(jié)合園區(qū)閘口車牌識別系統(tǒng)、停車位地鎖系統(tǒng)，實現(xiàn)對園區(qū)車輛的連續(xù)定位、視頻監(jiān)控、車位檢測、閘機升降識別、地鎖自動升降等一系列功能，并將相關(guān)定位識別信息推送至場端管控平臺，由場端管控平臺為進入園區(qū)的車輛進行內(nèi)部車位分配、路徑規(guī)劃，同時將生成的全局規(guī)劃線路下發(fā)給車端用戶應(yīng)用程序（application，APP），引導(dǎo)車輛行駛至分配的停車位，并在停車后降下地鎖，實現(xiàn)車輛停車入位。系統(tǒng)設(shè)備物理拓撲見圖5。

圖5 系統(tǒng)設(shè)備物理拓撲圖Fig.5 Topological Graph of Equipments in the System

2.1 GNSS覆蓋情況

為得到穩(wěn)定的厘米級定位服務(wù)，本文在園區(qū)某棟樓頂建立了GNSS參考站，為園區(qū)及周邊環(huán)境提供RTK差分信號播發(fā)。RTK定位固定解測試情況見圖6。

圖6 產(chǎn)業(yè)園區(qū)GNSS RTK固定解測試情況Fig.6 Testing Results of GNSS RTK Fixed Solutions in the Industrial Park

數(shù)據(jù)融合的另一個條件是統(tǒng)一的時間基準，這跟授時息息相關(guān)，結(jié)合時間同步服務(wù)器和GNSS授時可實現(xiàn)感知與定位信息時間基準的統(tǒng)一。

2.2 攝像頭標定方法

打開標定攝像機的視頻流，在攝像機有效作用范圍內(nèi)，沿著道路方向均勻選擇6~20個標定點，以確保相鄰兩個攝像機的融合精度。室外優(yōu)先選擇GNSS RTK形式，在地下車庫或者其他不具備條件的位置選擇全站儀測量坐標。盡量選擇環(huán)境特征點，便于后期找到點位用于驗證。記錄每個點的坐標，同時用攝像機截圖保存。

攝像機獲取的物體坐標精度受被捕捉對象大小、角度等因素影響，特別是攝像頭的切換融合過程。視頻捕捉示例見圖7。

圖7 視頻捕捉示例Fig.7 Example of Video Capture

經(jīng)過測試，通過攝像機獲取的識別對象靜止狀態(tài)下的坐標誤差在16~43 cm之間，精度優(yōu)于35 cm的占88%；動態(tài)精度下的坐標誤差在25~66 cm之間，90%的采樣坐標誤差在60 cm以內(nèi)。

2.3 UWB測試

1）靜態(tài)精度測試。設(shè)備設(shè)置完成后，先要考慮靜態(tài)精度，將GNSS RTK或全站儀測量的驗證點作為已知點，比對UWB標簽測量的坐標，評定靜態(tài)精度指標。實驗表明，點位靜態(tài)偏差可控制在20 cm以內(nèi)。

2）動態(tài)精度測試。動態(tài)精度測試對項目整體運行效果至關(guān)重要，但也是難點，速度驗證非常困難，主要原因是需要足夠長度的軌道。實驗中，單車依規(guī)劃線路行駛，經(jīng)驗證，結(jié)果也較為理想，結(jié)合靜態(tài)測試，可將其作為完整的驗收依據(jù)。

軌跡可準確地顯示存在問題的區(qū)段，經(jīng)過多次實驗發(fā)現(xiàn)，在坡道處存在40 cm左右的抖動，如圖8所示。通過整改解決了此問題，由此可見，動態(tài)測試非常關(guān)鍵。

圖8 坡道定位抖動點Fig.8 Positioning Jitter Points on the Ramp

2.4 Li DAR標定

Li DAR的特點是單點測距精度高、數(shù)據(jù)刷新快，但固定安裝于場端進行定位時，受到激光束數(shù)量的限制，特別是線數(shù)較少的Li DAR，工作距離短，靜止物體識別率低。所以本文實驗Li DAR輔助定位主要安裝在關(guān)鍵區(qū)域的出入口，用于車輛測速。

如圖9所示，Li DAR的覆蓋范圍有限，而且激光束隨著距離增加變稀疏，根據(jù)經(jīng)驗，盡量選擇雷達覆蓋范圍內(nèi)的較遠點來標定，以減小因標定點坐標不準導(dǎo)致的角度誤差。因此，場端使用Li DAR時，必須考慮雷達的線數(shù)，距離雷達越遠，雷達的分辨率越低。實驗結(jié)果表明，16線LiDAR在單側(cè)40 m范圍內(nèi)定位精度可達30 cm。

圖9 Li DAR識別場景Fig.9 Scene of LiDAR Recognition

綜合傳感器的標定情況，各傳感器的標稱精度與實際工作精度存在很大偏差，原因包括特定使用場景和標定手段。要想提高融合精度，除了選用精度更高的設(shè)備外，還要找到更為合理的標定方式，采用更加完善的算法。同時還要對不同傳感器的定位結(jié)果進行融合，以實現(xiàn)連續(xù)、可靠的定位能力。

將多傳感器數(shù)據(jù)進行融合時，必須掌握各數(shù)據(jù)源的精度。融合無法提升各傳感器的性能，但可以根據(jù)不同環(huán)境條件和業(yè)務(wù)場景選擇效果最優(yōu)的傳感器，以便算法決策采用哪一數(shù)據(jù)源。當一個點位同時返回多個傳感器數(shù)據(jù)，并且判斷都滿足融合條件時，使用的優(yōu)先級如下：RTK固定解>UWB>LiDAR>攝像機。根據(jù)測試情況，各區(qū)段最優(yōu)信號源見圖10。

圖10 各區(qū)段優(yōu)選信號覆蓋情況Fig.10 Coverage of Preferred Signals in Each Section

3 結(jié)束語

1）統(tǒng)一坐標系統(tǒng)和轉(zhuǎn)換參數(shù)是基礎(chǔ)，項目開工前必須事先確定。

2）為保證地圖精度，可利用GNSS RTK和全站儀在重要部位均勻測設(shè)特征點用于地圖糾偏。通過一系列精度控制措施，高精度地圖精度可優(yōu)于30 cm。

3）標定點的精度是傳感器姿態(tài)準確的前提，GNSS RTK測量精度可以滿足要求，方便快捷。地下車庫等受遮擋的區(qū)域可采用全站儀引測標定點和驗證點，平面精度控制在2 cm以內(nèi)。

4）同一定位方式融合精度很重要，傳感器需要有足夠的重疊度，在靜態(tài)精度有保證的基礎(chǔ)上做動態(tài)測試。

5）不同定位方式的融合效果建立在各定位方式準確可靠的基礎(chǔ)上，根據(jù)不同區(qū)段的場景和信號質(zhì)量，由算法選擇定位方式。

基于高精度地圖的多傳感器融合定位是車路協(xié)同的重要一環(huán)，各環(huán)節(jié)的融合精度取決于坐標基準、設(shè)備精度、融合算法等。精度低影響演示和使用效果；但過高的精度要求將導(dǎo)致投入增大。綜上所述，適度的精度追求是車路協(xié)同降低門檻，得以推廣應(yīng)用的重要一環(huán)。本文在設(shè)備標定、融合定位、定位精度探索方面提供了一套可供參考的解決方案，有助于行業(yè)規(guī)范的建立。