一種車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的估計(jì)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的估計(jì)方法，包括：將主要根據(jù)車載GPS工作過程中受到的噪聲種類；對(duì)包含白噪聲的時(shí)變GPS位置數(shù)據(jù)采用擴(kuò)展卡爾曼濾波進(jìn)行處理的測(cè)速算法；通過擴(kuò)展卡爾曼濾波和位差法融合對(duì)實(shí)車采集到的車輛位置的信息進(jìn)行處理得到行車速度、加速度等信息，并通過使用這些更加精確的信息推算出車輛的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，以反映車輛當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀況。本發(fā)明所述車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的估計(jì)方法，可以克服現(xiàn)有技術(shù)中穩(wěn)定性差、維護(hù)難度大和測(cè)量精度低等缺陷，以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定性好、維護(hù)難度小和測(cè)量精度高的優(yōu)點(diǎn)。
【專利說(shuō)明】一種車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的估計(jì)方法
[0001]
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0002]本發(fā)明涉及通信【技術(shù)領(lǐng)域】，具體地，涉及一種車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的估計(jì)方法。
【背景技術(shù)】
[0003]近年來(lái)，隨著全國(guó)人均收入的不斷提高，車輛的普及率也在不斷提升，車輛漸漸的成為了人們?nèi)粘Ｉ钪械囊环N必需品。當(dāng)然，作為一種出行常用的交通工具，人們?cè)谧⒅仄浣?jīng)濟(jì)美觀的同時(shí)，對(duì)車輛的安全性、穩(wěn)定性也有了更高的要求，尤其是在事故頻發(fā)的當(dāng)下，人們?cè)絹?lái)越關(guān)注車輛的安全性能。
[0004]GPS技術(shù)為車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的測(cè)量提供了一種新的方法。車載GPS導(dǎo)航系統(tǒng)對(duì)來(lái)自太空的GPS衛(wèi)星的實(shí)時(shí)信號(hào)進(jìn)行不斷地采集和處理，并以此判斷出車輛當(dāng)前所在的位置。車輛產(chǎn)業(yè)已成為當(dāng)今中國(guó)不斷發(fā)展的經(jīng)濟(jì)支柱產(chǎn)業(yè)之一，在人們的日常工作和生活起著日益突出的作用[7]。
[0005]國(guó)內(nèi)有人也已經(jīng)開始了利用GPS對(duì)車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)開始研宄。如張金柱等人開發(fā)的基于GPS的車輛主動(dòng)安全控制系統(tǒng)[16]，在結(jié)合GPS和INS系統(tǒng)的基礎(chǔ)上已能夠整體的測(cè)量車輛的側(cè)傾角等信息。付江華等人也提出了一種利用車載GPS與INS系統(tǒng)相結(jié)合的車輛運(yùn)動(dòng)性能測(cè)試方案。以上這些研宄大多通過測(cè)量定位精度十分高的GPS系統(tǒng)，或者以多個(gè)GPS系統(tǒng)進(jìn)行組合作為研宄的硬件基礎(chǔ)，這也導(dǎo)致了整個(gè)系統(tǒng)成本較高，安裝復(fù)雜，并不適用于在普通車輛上大量生產(chǎn)和裝備。
[0006]利用GPS技術(shù)對(duì)車輛狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的研宄是一個(gè)新興的研宄課題，國(guó)外已經(jīng)有不少研宄成果，且隨著GPS成本的降低，國(guó)外的GPS技術(shù)的研宄已經(jīng)從導(dǎo)航、定位、監(jiān)控發(fā)展到了 GPS作為一個(gè)測(cè)量核心為車輛自動(dòng)控制系統(tǒng)提供車輛實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，而且現(xiàn)在整個(gè)GPS測(cè)量系統(tǒng)已經(jīng)用到了輔助駕駛系統(tǒng)和制動(dòng)系統(tǒng)等方面[18-21]。GPS的姿態(tài)測(cè)量和控制在國(guó)外經(jīng)過多年發(fā)展已經(jīng)比較成熟。國(guó)內(nèi)對(duì)基于GPS車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的研宄起步較晚，國(guó)內(nèi)GPS系統(tǒng)用于車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)還處于初級(jí)階段。
[0007]要通過GPS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)車輛的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的檢測(cè)，還需要解決諸多的技術(shù)難題。與此同時(shí)在國(guó)內(nèi)現(xiàn)階段的研宄中使用的硬件主要還是載波相位接收機(jī)。雖然載波相位接收機(jī)能夠較為精確地對(duì)物體進(jìn)行定位，但是載波相位接收機(jī)也存在著明前的缺點(diǎn)導(dǎo)致它在商用車輛上很難普及。例如:儀器笨重，現(xiàn)場(chǎng)布置困難，天線復(fù)雜等缺點(diǎn)。但是隨著GPS電子硬件的發(fā)展和相關(guān)技術(shù)的不斷解禁，使普通類型的單天線GPS接收機(jī)通過一些處理也能夠得到亞米級(jí)的測(cè)量精度，再結(jié)合一些適當(dāng)算法的結(jié)合，有望進(jìn)一步提高GPS的測(cè)量精度。
[0008]GPS測(cè)量精度的不斷提高為通過GPS測(cè)量車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)而進(jìn)行車輛控制提供了可能性。同時(shí)為了解決基于GPS進(jìn)行車輛控制的問題，還必須對(duì)GPS系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)與檢測(cè)，由此推算出更加全面的車輛動(dòng)態(tài)參數(shù)信息，并對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行分析與論證，進(jìn)而推算出車輛是否處于穩(wěn)定行駛狀態(tài)，為車輛主動(dòng)安全控制系統(tǒng)提供全面的數(shù)據(jù)支持，可以預(yù)見未來(lái)的車載GPS系統(tǒng)將是一個(gè)集定位導(dǎo)航，車輛姿態(tài)管理和穩(wěn)定性分析以及車輛控制的大系統(tǒng)。
[0009]在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)中至少存在穩(wěn)定性差、維護(hù)難度大和測(cè)量精度低等缺陷。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0010]本發(fā)明的目的在于，針對(duì)上述問題，提出一種車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的估計(jì)方法，以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定性好、維護(hù)難度小和測(cè)量精度高的優(yōu)點(diǎn)。
[0011]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是:一種車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的估計(jì)方法，包括:
將主要根據(jù)車載GPS工作過程中受到的噪聲種類；
對(duì)包含白噪聲的時(shí)變GPS位置數(shù)據(jù)采用擴(kuò)展卡爾曼濾波進(jìn)行處理的測(cè)速算法；
通過擴(kuò)展卡爾曼濾波和位差法融合對(duì)實(shí)車采集到的車輛位置的信息進(jìn)行處理得到行車速度、加速度等信息，并通過使用這些更加精確的信息推算出車輛的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，以反映車輛當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀況。
[0012]本發(fā)明各實(shí)施例的車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的估計(jì)方法，由于包括:將主要根據(jù)車載GPS工作過程中受到的噪聲種類；對(duì)包含白噪聲的時(shí)變GPS位置數(shù)據(jù)采用擴(kuò)展卡爾曼濾波進(jìn)行處理的測(cè)速算法；通過擴(kuò)展卡爾曼濾波和位差法融合對(duì)實(shí)車采集到的車輛位置的信息進(jìn)行處理得到行車速度、加速度等信息，并通過使用這些更加精確的信息推算出車輛的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，以反映車輛當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀況；從而可以克服現(xiàn)有技術(shù)中穩(wěn)定性差、維護(hù)難度大和測(cè)量精度低的缺陷，以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定性好、維護(hù)難度小和測(cè)量精度高的優(yōu)點(diǎn)。
[0013]本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說(shuō)明書中闡述，并且，部分地從說(shuō)明書中變得顯而易見，或者通過實(shí)施本發(fā)明而了解。
[0014]下面通過附圖和實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。
【專利附圖】
【附圖說(shuō)明】
[0015]附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，并且構(gòu)成說(shuō)明書的一部分，與本發(fā)明的實(shí)施例一起用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的限制。在附圖中:
圖1為本發(fā)明中GPS軟件處理系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0016]以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例進(jìn)行說(shuō)明，應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的優(yōu)選實(shí)施例僅用于說(shuō)明和解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0017]根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例，如圖1所示，提供了一種車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的估計(jì)方法。
[0018]本發(fā)明的技術(shù)方案中，車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的估計(jì):
本發(fā)明的技術(shù)方案將主要根據(jù)車載GPS工作過程中受到的噪聲種類。提出一種對(duì)包含白噪聲的時(shí)變GPS位置數(shù)據(jù)采用擴(kuò)展卡爾曼濾波進(jìn)行處理的測(cè)速算法。同時(shí)通過擴(kuò)展卡爾曼濾波和位差法融合對(duì)實(shí)車采集到的車輛位置等信息進(jìn)行處理得到行車速度、加速度等信息，并通過使用這些更加精確的信息推算出車輛的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，以反映車輛當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀況。
[0019]4.1車輛測(cè)速系統(tǒng)的卡爾曼濾波模型
4.1.1卡爾曼濾波簡(jiǎn)介
濾波簡(jiǎn)單地來(lái)說(shuō)就是從接收到或者觀測(cè)到的各種帶有其他干擾的信號(hào)中取出我們需要的有用信號(hào)的一種方法?？柭?Kalman)于上世紀(jì)50年代末60年代初[39-44]，首次成功地采用了狀態(tài)空間的概念，用一個(gè)狀態(tài)方程描述整個(gè)系統(tǒng)，外部信號(hào)作為狀態(tài)參數(shù)，從而改變了以往對(duì)濾波問題的一般性描述方法，把外部輸入信號(hào)視為白噪聲作用下的一個(gè)線性系統(tǒng)的外部輸入，而且于此同時(shí)這種外部輸入、輸出關(guān)系可以用一個(gè)狀態(tài)方程來(lái)描述。這樣就使研宄所用的信號(hào)過程同時(shí)包含了標(biāo)量隨機(jī)過程和非平穩(wěn)的矢量隨機(jī)過程。其次，在維納濾波問題的求解上卡爾曼還利用了數(shù)理統(tǒng)計(jì)和概率論領(lǐng)域的新成果，并以此為基礎(chǔ)在線性無(wú)偏最小方差估計(jì)的原理下提出了一種全新的維納濾遞推線性濾波方法。這種方法與以往的方法估算不同，不需要過多的存貯的大量的冗余數(shù)據(jù)，而是在當(dāng)前時(shí)刻新的數(shù)據(jù)被觀測(cè)后，只要根據(jù)這一時(shí)刻新的數(shù)據(jù)和前一時(shí)刻存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的估計(jì)量，同時(shí)通過整個(gè)系統(tǒng)過程本身的狀態(tài)方程，按照一系列的遞推公式，既可推算出這一時(shí)刻新的估計(jì)量即這一時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)量。因此，整個(gè)拉爾曼濾波系統(tǒng)之需要保存三個(gè)狀態(tài)量就可以使整個(gè)遞推過程不斷進(jìn)行下去，這種算法大減少了計(jì)算機(jī)的工作強(qiáng)度，提高了濾波系統(tǒng)運(yùn)行速度，是濾波系統(tǒng)實(shí)時(shí)性更強(qiáng)。由于卡爾曼濾波克服了經(jīng)典濾波方法計(jì)算量大，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)多等諸多缺點(diǎn)，因此被廣泛地應(yīng)用于空間技術(shù)、飛行器的導(dǎo)航與定位等很多領(lǐng)域。
[0020]卡爾曼濾波器是一種十分成熟、應(yīng)用范圍非常廣的最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法。可以用來(lái)對(duì)含噪聲數(shù)的線性據(jù)進(jìn)行處理，但同時(shí)卡爾曼濾波器對(duì)數(shù)據(jù)中的噪聲又有特殊要求:必須為白噪聲或者其近似形式的噪聲。它能夠不斷的預(yù)測(cè)下一時(shí)刻運(yùn)動(dòng)過程，同時(shí)修正遞推過程，并且運(yùn)算速度較快，尤其適用于對(duì)含有白噪聲的時(shí)變信號(hào)的處理方面。
[0021]卡爾曼濾波器從工作原理上來(lái)說(shuō)是用上一個(gè)狀態(tài)的最優(yōu)值和當(dāng)前狀態(tài)的測(cè)量值來(lái)估計(jì)當(dāng)前真實(shí)的狀態(tài)值，這樣做的主要原因是因?yàn)橥ㄟ^上一個(gè)狀態(tài)來(lái)估計(jì)此時(shí)的狀態(tài)值會(huì)有誤差，而同時(shí)測(cè)量的當(dāng)前狀態(tài)的測(cè)量值也有一個(gè)不可避免的測(cè)量誤差，所以要根據(jù)這兩個(gè)誤差的關(guān)系來(lái)重新預(yù)測(cè)一個(gè)與現(xiàn)在測(cè)量值最接近的真實(shí)狀態(tài)的值。所以通?？柭鼮V波器又被成為線性最優(yōu)估計(jì)器或?yàn)V波器。
[0022]同時(shí)進(jìn)行卡而曼濾波的系統(tǒng)必須是線性化的系統(tǒng)，如果是非線性系統(tǒng)，在濾波之前必須對(duì)他進(jìn)行線性化處理。
[0023]本發(fā)明的技術(shù)方案采用Trimble公司的GPS接收機(jī)作為系統(tǒng)的信號(hào)接收設(shè)備，研宄了車載GPS信號(hào)的實(shí)時(shí)信號(hào)采集與處理系統(tǒng)，通過構(gòu)造實(shí)際的系統(tǒng)和實(shí)車試驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證理論，提供了一種相對(duì)簡(jiǎn)單、成本低廉且結(jié)果可靠的實(shí)時(shí)測(cè)量車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的方案。同時(shí)本發(fā)明的技術(shù)方案還論述了車載GPS和實(shí)驗(yàn)室狀態(tài)下的GPS在接收數(shù)據(jù)時(shí)受到不同干擾時(shí)運(yùn)行的不同結(jié)果。并通過卡爾曼濾波的方法提高車載GPS提供的數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，使之能夠?qū)崟r(shí)反映車輛的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。GPS系統(tǒng)因其種種特性，雖已成為一種主流的導(dǎo)航、定位、監(jiān)控手段。但是遠(yuǎn)沒有發(fā)揮出GPS系統(tǒng)強(qiáng)大的作用，GPS系統(tǒng)雖然只提供確定的車輛的實(shí)時(shí)位置，以及車輛的瞬時(shí)速度、航向角等等，但卻可以通過車輛定位參數(shù)(經(jīng)度、瑋度、高度等)的分析，進(jìn)一步分析估算得出車輛的加速度、航向角、航向角速度、俯仰角、轉(zhuǎn)彎半徑等一系列參數(shù)，通過這些參數(shù)的估計(jì)，可以估算出車輛的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，進(jìn)而推算出車輛當(dāng)前是否處于穩(wěn)定行駛狀態(tài)，是否需要進(jìn)行相應(yīng)的控制以提高車輛的操作性、安全性和舒適性。切實(shí)有效的提高駕駛員對(duì)車輛的控制，提高車輛行駛中的安全性減少車輛交通事故。與此同時(shí)GPS設(shè)備現(xiàn)在集成度比較高，模塊化程度高，體積小，安裝方便，并且數(shù)據(jù)傳輸速度快，如果能與車輛控制器部分相結(jié)合，可以有效地提高車輛駕駛的操控性和安全性。
[0024]本發(fā)明的技術(shù)方案針對(duì)車載GPS信號(hào)的采集與處理進(jìn)行研宄，重點(diǎn)通過GPS接收機(jī)硬件的選型和配置、串口實(shí)時(shí)信號(hào)的采集、以及相關(guān)Visual C++軟件的編程、GPSNMEA-0183協(xié)議的解析[22]、通過擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對(duì)相關(guān)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行和結(jié)果分析，進(jìn)而推算出更加全面、準(zhǔn)確的車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)，客觀反應(yīng)車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，以求達(dá)到通過車載GPS系統(tǒng)研宄車輛主動(dòng)安全控制的目的。具體包括:
①車載GPS系統(tǒng)定位原理及其誤差來(lái)源、車載GPS系統(tǒng)所受到的噪聲干擾種類、與車輛主動(dòng)安全控制相關(guān)的參數(shù)。
[0025]②車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的估計(jì)方法的硬件相關(guān)組成。
[0026]③GPS實(shí)時(shí)信號(hào)采集與處理及車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)估計(jì)的軟件編程。編程采用Visual C++編程。主要包括通過串口連續(xù)采集GPS接收機(jī)的實(shí)時(shí)信號(hào)[23]，并按照GPSNMEA-0183協(xié)議格式將其解析，同時(shí)提取出相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)提取出的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的預(yù)處理和濾波，并推算出車輛的加速度、航向角、航向角速度等信息。
[0027]④系統(tǒng)的測(cè)試。主要包括實(shí)驗(yàn)室狀態(tài)下的靜態(tài)對(duì)比測(cè)試、實(shí)車發(fā)動(dòng)機(jī)怠速情況下的對(duì)比測(cè)試、運(yùn)動(dòng)中的實(shí)車動(dòng)態(tài)測(cè)試。
[0028]⑤對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行分析，驗(yàn)證系統(tǒng)的可靠性與穩(wěn)定型。
[0029]車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的估計(jì)方法硬件構(gòu)成主要GPS信號(hào)接收器和信息處理器(PC)組成。其中這里的GPS信號(hào)接收器主要由GPS衛(wèi)星廣播電文接收芯片和其外圍電路組成，其中GPS衛(wèi)星廣播電文信號(hào)接收芯片采用天寶公司的接收芯片。由該芯片為核心組成的系統(tǒng)能夠自動(dòng)接收GPS文星電文中的全球定位數(shù)據(jù)(GPGGA)、衛(wèi)星PRN數(shù)據(jù)(GPGSA)、衛(wèi)星狀態(tài)信息(GPGSV)、運(yùn)輸定位數(shù)據(jù)(GPRMC)四種GPS數(shù)據(jù)。這四種數(shù)據(jù)按照GPS NMEA-0183協(xié)議進(jìn)行解析能夠得出車輛的相關(guān)運(yùn)動(dòng)參數(shù)(速度、航向、坐標(biāo)、高度)。
[0030]車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的估計(jì)方法軟件構(gòu)成主要通過Visual C++軟件編程的方式由串口采集GPS接收機(jī)的實(shí)時(shí)GPS數(shù)據(jù)，對(duì)接收到的有效GPS信息按照相關(guān)協(xié)議進(jìn)行解析，對(duì)解析出的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和卡爾曼濾波等處理，對(duì)處理出的數(shù)據(jù)進(jìn)行推算，得出更加全面的車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)，通過車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)估計(jì)出車輛行駛狀態(tài)。
[0031]整個(gè)系統(tǒng)的測(cè)試方案包括系統(tǒng)的靜態(tài)測(cè)方案試和實(shí)車動(dòng)態(tài)測(cè)方案。其中靜態(tài)測(cè)試包括車輛啟動(dòng)/未啟動(dòng)對(duì)比測(cè)試，道路動(dòng)態(tài)測(cè)試包括直線勻速/加速/減速測(cè)試、上坡/下坡測(cè)試、彎道測(cè)試。通過測(cè)試驗(yàn)證系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)與車輛實(shí)際運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的相符性和系統(tǒng)的可靠性與準(zhǔn)確性。
[0032]最后應(yīng)說(shuō)明的是:以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)的估計(jì)方法，其特征在于，包括: 將主要根據(jù)車載GPS工作過程中受到的噪聲種類； 對(duì)包含白噪聲的時(shí)變GPS位置數(shù)據(jù)采用擴(kuò)展卡爾曼濾波進(jìn)行處理的測(cè)速算法； 通過擴(kuò)展卡爾曼濾波和位差法融合對(duì)實(shí)車采集到的車輛位置的信息進(jìn)行處理得到行車速度、加速度等信息，并通過使用這些更加精確的信息推算出車輛的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，以反映車輛當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀況。
【文檔編號(hào)】G01S19/19GK104501827SQ201410775240
【公開日】2015年4月8日 申請(qǐng)日期:2014年12月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月13日
【發(fā)明者】潘盛輝, 郝東亞 申請(qǐng)人:廣西科技大學(xué)