用于在城市峡谷中定位的系统和方法与流程

本公开大体上涉及移动或静止实体的全球导航卫星系统（gnss）定位。

背景技术：

诸如全球定位系统（gps）接收器的gnss接收器大体上通过跟踪视线（los）信号来操作。这些接收器通常需要至少四个或更多个卫星在车辆上的卫星接收器的无障碍视线中连续可用。由于自然和人为障碍物（例如，建筑物）或自然障碍物（即茂密的树木覆盖物），在某些条件下可以无法获得使用已知技术准确确定卫星接收器的位置所需的最佳卫星的数量。而且，传统的gnss接收器可以不能够将los区别于非los信号，并且如果被锁定到非los信号以用于跟踪，则可以导致范围误差。

技术实现要素：

根据本公开的确定位置的方法包括提供被配置成接收gnss位置信号的定位接收器、与定位接收器通信的控制器以及与控制器通信的非瞬时计算机可读数据存储器。方法附加地包括为数据存储器提供具有地理标识符的至少一个三维建筑物模型。方法还包括经由定位接收器接收至少一个gnss位置信号。方法还包括经由控制器基于至少一个gnss位置信号而确定近似位置，并且经由控制器确定至少一个gnss位置信号的相应gnss位置信号是非视线信号。方法还包括经由控制器基于建筑物模型和相应gnss位置信号而计算建模位置，以及经由控制器基于定位接收器的当前航向和速度以及至少一个gnss位置信号的载波相位而细化建模位置。方法还包括经由控制器基于近似位置、建模位置和细化步骤而计算最终位置。

在示例性实施例中，方法还包括：经由控制器基于最终位置限定车辆路线，并且经由控制器根据车辆路线自动地控制车辆转向。

在示例性实施例中，至少一个gnss位置信号包括第一gnss位置信号和第二gnss位置信号。第一gnss位置信号是非视线信号并且第二gnss位置信号是视线信号。相应位置gnss信号是第一gnss位置信号。

在示例性实施例中，确定步骤进一步响应于与定位接收器处于视线通信中的gnss卫星的数量低于阈值。

在示例性实施例中，计算建模位置包括识别具有相关联的坐标的多个候选点、基于建筑物模型计算候选点处的信号参数，以及比较计算的信号参数与相应gnss位置信号。

根据本公开的机动车辆包括：被配置成接收gnss位置信号的定位接收器、被提供有具有地理标识符的至少一个三维建筑物模型的非瞬时计算机可读数据存储器，以及与定位接收器和数据存储器通信的控制器。控制器被配置成基于经由定位接收器接收的至少一个gnss位置信号而计算近似位置。控制器还被配置成确定至少一个gnss位置信号的相应gnss位置信号是非视线信号，并且基于建筑物模型和相应gnss位置信号而计算建模位置。控制器被附加地配置成基于定位接收器的当前航向和速度以及至少一个gnss位置信号的载波相位而细化建模位置。控制器被进一步配置成基于近似位置、建模位置和细化的位置来计算最终位置。

在示例性实施例中，车辆包括被配置成控制车辆转向、加速、制动或者换档的至少一个致动器，并且控制器被进一步配置成基于最终位置限定车辆路线并且自动地控制至少一个致动器以实现车辆路线。

在示例性实施例中，所述至少一个gnss位置信号包括第一gnss位置信号和第二gnss位置信号。第一gnss位置信号是非视线信号并且第二gnss位置信号是视线信号。相应位置gnss信号是第一gnss位置信号。

在示例性实施例中，控制器被配置成进一步响应于与定位接收器处于视线通信中的gnss卫星的数量低于校准阈值来确定至少一个gnss位置信号的相应gnss位置信号是非视线信号。

在示例性实施例中，控制器被进一步配置成通过识别具有相关联的坐标的多个候选点、基于建筑物模型计算候选点处的信号参数并且比较计算的信号参数与相应gnss位置信号来计算建模位置。

根据本公开的用于定位机动车辆的系统包括：机动车辆，所述机动车辆具有被配置成接收gnss位置信号的定位接收器；非瞬时计算机可读数据存储器，其被提供有具有地理标识符的至少一个三维建筑物模型；以及控制器，其与定位接收器和数据存储器通信。控制器被配置成基于经由定位接收器接收的至少一个gnss位置信号计算近似位置。控制器也被配置成确定至少一个gnss位置信号的相应gnss位置信号是非视线信号，并且基于建筑物模型和相应gnss位置信号而计算建模位置。控制器被附加地配置成基于定位接收器的当前航向和速度以及至少一个gnss位置信号的载波相位而细化建模位置。控制器被进一步配置成基于近似位置、建模位置和细化的位置而计算最终位置。

在示例性实施例中，数据存储器和控制器被布置在机动车辆中。

根据本公开的实施例提供了许多优点。例如，本公开提供了基于非视线（nlos）信号来确定位置的系统和方法，从而有利地使得能够在城市峡谷和其它具有干扰常规卫星定位的障碍物的环境中导航。

本发明还提供了以下技术方案：

方案1.一种确定位置的方法，包括：

提供被配置成接收gnss位置信号的定位接收器、与所述定位接收器通信的控制器，以及与所述控制器通信的非瞬时计算机可读数据存储器；

为所述数据存储器提供具有地理标识符的至少一个三维建筑物模型；

经由所述定位接收器接收至少一个gnss位置信号；

经由所述控制器基于所述至少一个gnss位置信号而计算近似位置；

经由所述控制器确定所述至少一个gnss位置信号的相应gnss位置信号是非视线信号；

经由所述控制器基于所述建筑物模型和所述相应gnss位置信号而确定建模位置；

经由所述控制器基于所述定位接收器的当前航向和速度以及所述至少一个gnss位置信号的载波相位而细化所述建模位置；以及

经由所述控制器基于所述近似位置、所述建模位置和所述细化步骤而计算最终位置。

方案2.根据方案1所述的方法，还包括：经由所述控制器基于所述最终位置限定车辆路线，并且经由所述控制器根据所述车辆路线自动地控制车辆转向。

方案3.根据方案1所述的方法，其中，所述至少一个gnss位置信号包括第一gnss位置信号和第二gnss位置信号，所述第一gnss位置信号是非视线信号并且所述第二gnss位置信号是视线信号，所述相应位置gnss信号是所述第一gnss位置信号。

方案4.根据方案1所述的方法，其中，确定步骤进一步响应于与所述定位接收器处于视线通信中的gnss卫星的数量低于校准阈值。

方案5.根据方案1所述的方法，其中，计算所述建模位置包括识别具有相关联的坐标的多个候选点、基于所述建筑物模型计算所述候选点处的信号参数，以及比较计算的信号参数与所述相应gnss位置信号。

方案6.一种机动车辆，包括：

定位接收器，所述定位接收器被配置成接收gnss位置信号；

非瞬时计算机可读数据存储器，所述非瞬时计算机可读数据存储器被提供有具有地理标识符的至少一个三维建筑物模型；以及

控制器，所述控制器与所述定位接收器和所述数据存储器通信，所述控制器被配置成：基于经由所述定位接收器接收的至少一个gnss位置信号而计算近似位置、确定所述至少一个gnss位置信号的相应gnss位置信号是非视线信号、基于所述建筑物模型和所述相应gnss位置信号而计算建模位置、基于所述定位接收器的当前航向和速度以及所述至少一个gnss位置信号的载波相位而细化所述建模位置，以及基于所述近似位置、所述建模位置和细化的位置来计算最终位置。

方案7.根据方案6所述的车辆，还包括：被配置成控制车辆转向、加速、制动或者换档的至少一个致动器，其中，所述控制器被进一步配置成基于所述最终位置限定车辆路线并且自动地控制所述至少一个致动器以实现所述车辆路线。

方案8.根据方案6所述的车辆，其中，所述至少一个gnss位置信号包括第一gnss位置信号和第二gnss位置信号，所述第一gnss位置信号是非视线信号并且所述第二gnss位置信号是视线信号，所述相应位置gnss信号是所述第一gnss位置信号。

方案9.根据方案6所述的车辆，其中，所述控制器被配置成进一步响应于与所述定位接收器处于视线通信中的gnss卫星的数量低于校准阈值来确定所述至少一个gnss位置信号的所述相应gnss位置信号是非视线信号。

方案10.根据方案6所述的车辆，其中，所述控制器被进一步配置成通过识别具有相关联的坐标的多个候选点、基于所述建筑物模型计算所述候选点处的信号参数以及比较计算的信号参数与所述相应gnss位置信号来所述计算建模位置。

方案11.一种用于定位机动车辆的系统，所述系统包括：

机动车辆，所述机动车辆具有被配置成接收gnss位置信号的定位接收器；

非瞬时计算机可读数据存储器，所述非瞬时计算机可读数据存储器被提供有具有地理标识符的至少一个三维建筑物模型；以及

控制器，所述控制器与所述定位接收器和所述数据存储器通信，所述控制器被配置成：基于经由所述定位接收器接收的至少一个gnss位置信号而计算近似位置、确定所述至少一个gnss位置信号的相应gnss位置信号是非视线信号、基于所述建筑物模型和所述相应gnss位置信号而计算建模位置、基于所述定位接收器的当前航向和速度以及所述至少一个gnss位置信号的载波相位而细化所述建模位置，以及基于所述近似位置、所述建模位置和细化的位置来计算最终位置。

方案12.根据方案11所述的系统，其中，所述数据存储器和所述控制器被布置在所述机动车辆中。

由结合附图获得的优选实施例的以下详细描述，本公开的上述和其它优点和特征将是明显的。

附图说明

图1是根据本公开的实施例的包括自主控制车辆的通信系统的示意图；

图2是根据本公开的实施例的用于车辆的自动驾驶系统（ads）的示意性框图；

图3是根据本公开的实施例的控制车辆的方法的流程图表示；以及

图4是根据本公开的车辆的图示。

具体实施方式

本文中描述了本公开的实施例。然后应该理解的是，公开的实施例仅是示例并且其它实施例能够采取各种和替代性形式。附图不必是成比例的；一些特征能够能被放大或最小化以示出特定部件的细节。因此，本文中公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制性的，而是仅为代表性的。参考附图中的任何一个图释和描述的各种特征能够与另一个或更多个其它附图中图示的特征相组合以产生没有被明确图示或描述的实施例。图示的特征的组合提供了典型应用的代表性实施例。然而对于特定应用或实施方式，能够期望与本公开的教导一致的特征的各种组合和修改。

图1示意性地图示了包括用于机动车辆12的移动车辆通信和控制系统10的操作环境。机动车辆12可以被称为主车辆。用于主车辆12的通信和控制系统10大体上包括一个或更多个无线载波系统60、陆地通信网络62、计算机64、诸如智能电话的移动装置57，以及远程访问中心78。

在图1中被示意性地示出的主车辆12在所图示的实施例中被描绘为客车，但是应该理解的是，也能够使用任何其它车辆，包括摩托车、卡车、运动型多用途车（suv）、游乐车（rv）、船舶、飞机等等。主车辆12包括推进系统13，在各种实施例中该推进系统13可以包括内燃发动机、诸如牵引马达的电机和/或燃料电池推进系统。

主车辆12也包括变速器14，其被配置成根据可选速度比而将动力从推进系统13传输到多个车轮15。根据各种实施例，变速器14可以包括阶比自动变速器、无级变速器或者其它适当的变速器。主车辆12附加地包括被配置成向车轮15提供制动转矩的轮制动器17。轮制动器17在各种实施例中可以包括摩擦制动器、诸如电机的再生制动系统和/或其它适当的制动系统。

主车辆12附加地包括转向系统16。虽然为了说明性目的被描绘为包括方向盘，但是在本公开的范围内设想的一些实施例中，转向系统16可以不包括方向盘。

主车辆12包括无线通信系统28，其被配置成与其它车辆（“v2v”）和/或基础设施（“v2i”）无线通信。在示例性实施例中，无线通信系统28被配置成经由专用短程通信（dsrc）信道而通信。dsrc信道指的是专门被设计成用于汽车使用的单向或双向短程至中程无线通信信道和对应一组协议和标准。然而，被配置成经由附加的或者替代性的无线通信标准（诸如ieee802.11（“wifi^tm”）和蜂窝数据通信）而通信的无线通信系统也被认为在本公开的范围内。

推进系统13、变速器14、转向系统16和轮制动器17与至少一个控制器22通信或在其控制下。虽然为了说明性目的被描绘为单个单元，但是控制器22可以附加地包括一个或更多个其它控制器，其被统称为“控制器。”控制器22可以包括与各种类型的计算机可读存储装置或介质通信的微处理器或者中央处理单元（cpu）。计算机可读存储装置或介质可以包括例如在只读存储器（rom）、随机存取存储器（ram）和保活存储器（kam）中的易失性和非易失性存储器。kam是可以被用于在cpu关机时存储各种操作变量的持久性或非易失性存储器。计算机可读存储装置或介质可以使用大量公知存储器装置中的任何一个来实施，所述公知存储器装置诸如为prom（可编程只读存储器）、eprom（电prom）、eeprom（电可擦除prom）、闪存或者任何其它能够存储数据的电、磁性、光学或组合存储器装置，其中一些代表在控制车辆时被控制器22使用的可执行指令。

控制器22包括用于自动地控制车辆中的各种致动器的自动驾驶系统（ads）24。在示例性实施例中，ads24是所谓的四级或五级自动化系统。四级系统表示“高度自动化”，指的是自动驾驶系统对动态驾驶任务的所有方面的特定驾驶模式（例如在限定的地理边界内）的性能，即使人类驾驶员没有适当地响应于干预请求。五级系统表示“完全自动化”，指的是自动驾驶系统在所有道路和环境条件下对动态驾驶任务的所有方面的全时性能，其能够由人类驾驶员管理。

根据本公开的其它实施例可以与所谓的一级、二级或三级自动化系统相结合来实施。一级系统表示“驾驶员辅助”，指的是由驾驶员辅助系统使用有关驾驶环境的信息执行或者转向或加速的特定驾驶模式执行，并期望人类驾驶员执行动态驾驶任务的所有剩余方面。二级系统表示“部分自动化”，指的是由一个或更多个驾驶员辅助系统使用有关驾驶环境的信息执行转向和加速二者的特定驾驶模式执行，并期望人类驾驶员执行动态驾驶任务的所有剩余方面。三级系统表示“条件自动化”，指的是自动驾驶系统对动态驾驶任务的所有方面的特定驾驶模式的性能，且期望人类驾驶员适当地响应于干预请求。

在示例性实施例中，ads24被配置成响应于来自多个传感器26的输入而在没有人工干预的情况下经由多个致动器30控制推进系统13、变速器14、转向系统16和轮制动器17以分别控制车辆加速、转向和制动，所述传感器26可以适当地包括gnss（全球导航卫星系统，例如gps和/或glonass）、radar、lidar、光学照相机、热照相机、超声传感器和/或附加传感器。

图1图示了能够与主车辆12的无线通信系统28通信的多个网络化装置。能够经由无线通信系统28与主车辆12通信的网络化装置中的一个是移动装置57。移动装置57能够包括计算机处理能力、能够使用短程无线协议来传送信号58的收发器，以及可视智能电话显示器59。计算机处理能力包括形式为可编程装置的微处理器，其包括存储在内部存储器结构中并被应用成接收二进制输入以创建二进制输出的一个或更多个指令。在一些实施例中，移动装置57包括gps模块，其能够接收来自gps卫星68的信号并且基于那些信号生成gps坐标。在其它实施例中，移动装置57包括蜂窝通信功能，以致移动装置57使用一个或更多个蜂窝通信协议而在无线载波系统60上进行声音和/或数据通信，如本文中讨论的。移动装置57也可以包括其它传感器，包括但不限于能够测量移动装置57沿着六个轴线的运动的加速度计。可视智能电话显示器59也可以包括触屏图形用户界面。

无线载波系统60优选地是蜂窝电话系统，其包括多个发射塔（celltower）70（仅示出一个）、一个或更多个移动交换中心（msc）72以及将无线载波系统60与通信网络62连接所需的任何其它网络化部件。每个发射塔70均包括发送和接收天线以及基站，并且来自不同发射塔的基站或者直接或者经由中间设备（诸如基站控制器）被连接到msc72。无线载波系统60能够实施任何合适的通信技术，包括例如模拟技术（诸如amps）或者诸如cdma（例如，cdma2000）或gsm/gprs的数字技术。其它发射塔/基站/msc布置是可能的并且能够与无线载波系统60一起使用。例如，基站和发射塔能够被共同定位在相同地点或者它们能够远离彼此地定位，每个基站能够负责单个发射塔或者单个基站能够服务各种发射塔，或者各种基站能够被联接到单个msc，仅列出几个可能布置。

除了使用无线载波系统60之外，能够使用形式为卫星通信的第二无线载波系统来提供与主车辆12的单向或双向通信。这能够使用一个或更多个通信卫星66和上行链路发射站67来实现。单向通信能够包括例如卫星无线电服务，其中节目内容（新闻、音乐等等）被发射站67接收、被打包以用于上传并且然后被发送到卫星66，该卫星66向订户广播该节目。双向通信能够包括例如使用卫星66的卫星电话通讯服务以在主车辆12和站67之间中继电话通信。卫星电话通讯能够被利用于补充或代替无线载波系统60。

陆地网络62可以是常规基于陆地的电信网络，其被连接到一个或更多个固定电话并且将无线载波系统60连接到远程访问中心78。例如，陆地网络62可以包括公共交换电话网络（pstn），其诸如被用于提供硬连线电话通讯、分组交换数据通信和因特网基础设施。陆地网络62的一段或更多段能够通过使用以下各者来实施：标准有线网络、光纤或其它光学网络、线缆网络、电力线、诸如无线局域网络（wlan）的其它无线网络或者提供宽带无线访问（bwa）的网络或者其任何组合。此外，远程访问中心78不需要经由陆地网络62被连接，但是能够包括无线电话通讯设备，使得其能够与诸如无线载波系统60的无线网络直接通信。

虽然在图1中被示出为单个装置，然而计算机64可以包括可经由私有或公共网络（诸如因特网）访问的多个计算机。每个计算机64能够被用于一个或更多个目的。在示例性实施例中，计算机64可以被配置为网络服务器，其可经由无线通信系统28和无线载波60由主车辆12访问。其它计算机64能够包括例如：服务中心计算机，其中诊断信息和其它车辆数据能够经由无线通信系统28或第三方存储库从车辆上传，车辆数据或其它信息被提供到该无线通信系统28或第三方存储库或由其提供，无论是通过与主车辆12、远程访问中心78、移动装置57还是这些的组合通信。计算机64能够维护可搜索数据库和数据库管理系统，该系统允许输入、去除和修改数据以及接收在数据库中定位数据的请求。计算机64也能够被用于提供因特网连接，诸如dns服务，或者用作使用dhcp或者其它合适的协议向主车辆12分配ip地址的网络地址服务器。除主车辆12之外，计算机64还可以与至少一个补充车辆通信。主车辆12和任何补充车辆可以被统称为车队。在示例性实施例中，计算机64被配置成例如在非瞬时数据存储器中存储订户账户信息和/或车辆信息。订户账户信息能够包括但不限于生物统计数据、密码信息、订户偏好以及车队中的车辆的用户或乘客的被学习行为模式。车辆信息能够包括但不限于车辆属性，诸如颜色、品牌、型号、车牌号、通知灯模式和/或频率标识符。

如图2中所示，ads24包括多个不同系统，至少包括用于确定车辆附近的探测到的特征或对象的存在、位置、类别和路径的感知系统32。感知系统32被配置成接收来自各种传感器（诸如图1中所图示的传感器26）的输入，并且合成和处理传感器输入以生成用作ads24的其它控制算法的输入的参数。

感知系统32包括传感器融合和预处理模块34，其处理和合成来自各种传感器26的传感器数据27。传感器融合和预处理模块34执行传感器数据27的校准，包括但不限于lidar与lidar校准、照相机与lidar校准、lidar与底盘校准以及lidar束强度校准。传感器融合和预处理模块34输出被预处理的传感器输出35。

分类和分段模块36接收被预处理的传感器输出35并且执行对象分类、图像分类、交通灯和标志分类、对象分段、地面分段和对象跟踪过程。对象分类包括但不限于：识别并分类周围环境中的对象，包括识别和分类交通灯和标志、radar融合和跟踪以说明考虑传感器的位置和视场（fov）以及经由lidar融合消除在城市环境中存在的许多误报的误报排除，该误报诸如例如为井盖、桥梁、在上面的树或灯杆以及具有高的radar横截面但不影响车辆沿着其路径行进的能力的其它障碍物。由分类和分段模块36执行的附加的对象分类和跟踪过程包括但不限于自由空间探测和高水平跟踪，其融合来自radar轨迹、lidar分段、lidar分类、图像分类、对象形状拟合模型、语义信息、运动预测、栅格地图、静态障碍物地图和其它来源的数据，以产生高质量的对象轨迹。分类和分段模块36附加使用车道关联和交通控制装置行为模型来执行交通控制装置分类和交通控制装置融合。分类和分段模块36生成包括对象识别信息的对象分类和分段输出37。

定位和绘图模块40使用对象分类和分段输出37来计算参数，所述参数包括但不限于：在典型和有挑战性的驾驶场景二者中对主车辆12的位置和取向的估计。这些有挑战性的驾驶场景包括但不限于具有许多车的动态环境（例如，密集的交通）、具有大规模障碍物的环境（例如，道路施工或建筑工地）、山丘、多车道道路、单车道道路、各种道路标记和建筑物或缺少道路标记和建筑物（例如，住宅区和商业区）以及桥梁和立交桥（在车辆的当前路段的上方和下方）。

定位和绘图模块40还包括由于在操作期间经由由主车辆12执行的车载绘图功能获得的扩展地图区域而收集的新数据以及经由无线通信系统28“推送”到主车辆12的绘图数据。定位和绘图模块40使用新信息（例如，新车道标记、新建筑物结构、施工区的添加或去除等等）来更新先前地图数据，同时使不受影响的地图区域不被修改。可以被生成或更新的地图数据的示例包括但不限于屈服线分类、车道边界生成、车道连接、次要和主要道路归类、左转弯和右转弯的分类以及交叉车道创建。定位和绘图模块40生成定位和绘图输出41，其包括主车辆12相对于探测到的障碍物和道路特征的位置和取向。

车辆里程计模块46接收来自车辆传感器26的数据27并且生成包括例如车辆航向和速度信息的车辆里程计输出47。绝对定位模块42接收定位和绘图输出41以及车辆里程计信息47并且生成被用于单独计算中的车辆位置输出43，如下文讨论地。

对象预测模块38使用对象分类和分段输出37来生成参数，该参数包括但不限于探测到的障碍物相对于车辆的位置、探测到的障碍物相对于车辆的预测路径以及交通车道相对于车辆的位置和取向。在对象的预测路径上的数据（包括行人、周围的车辆和其它的运动对象）是作为对象预测输出39的输出并且被用于单独计算中，如下文讨论的。

ads24还包括观察模块44和解释模块48。观察模块44生成被解释模块48接收的观察输出45。观察模块44和解释模块48允许被远程访问中心78访问。解释模块48生成被解释的输出49，其包括由远程访问中心78提供的附加的输入（如果存在的话）。

路径规划模块50处理并合成对象预测输出39、被解释的输出49和在线机数据库或远程访问中心78接收的附加路线信息79以确定待遵循的车辆路径，以在遵守交通法规并避开任何探测到的障碍物的同时将车辆维持在期望路线上。路径规划模块50采用算法，该算法被配置成避开车辆附近的任何探测到的障碍物、将车辆维持在当前交通车道中并且将车辆维持在期望路线上。路径规划模块50输出车辆路径信息作为路径规划输出51。路径规划输出51包括命令的车辆路径，其基于车辆路线、相对于路线的车辆位置、交通车道的位置和取向以及任何探测到的障碍物的存在和路径。

第一控制模块52处理并合成路径规划输出51和车辆位置输出43以生成第一控制输出53。在车辆的操作的远程接管模式的情况下第一控制模块52还包括由远程访问中心78提供的路线信息79。

车辆控制模块54接收第一控制输出53以及从车辆里程计46接收的速度和航向信息47并且生成车辆控制输出55。车辆控制输出55包括一组致动器命令以实现来自车辆控制模块54的命令的路径，该一组致动器命令包括但不限于转向命令、换档命令、节流阀命令和制动器命令。

车辆控制输出55被传送到致动器30。在示例性实施例中，致动器30包括转向控制、换档器控制、节流阀控制和制动器控制。转向控制可以例如控制如图1中所图示的转向系统16。换档器控制可以例如控制如图1中所图示的变速器14。节流阀控制可以例如控制如图1中所图示的推进系统13。制动器控制可以例如控制如图1中所图示的轮制动器17。

如上文讨论地，对于自主车辆，期望知道精确的车辆地理位置以实现准确导航和路径追踪行为。常规的定位系统基于接收器和多个gnss卫星之间的视线通信来确定gnss接收器的地理位置。此外，如先前提到地，这样的常规的定位系统可能不能够将los区别于非los信号，并且如果被锁定到非los信号以用于跟踪，则可能导致范围误差。

全球定位卫星星座包括至少24个或更多个卫星，这些卫星以行进的预定路径绕地球运行，从而连续地发射时间标记的数据信号。gnss接收器接收发射的数据并且使用该信息来确定其绝对位置。在二维平面中观察地球时，地球上的每个点由两个坐标来识别。第一坐标代表纬度并且第二点代表经度。为了确定在二维平面中的位置，需要至少三个卫星，因为存在三个未知项，两个位置未知项以及也被视为未知项的接收器时钟定时误差。一些接收器可以假定海拔在短时间内保持相同，以致能够仅使用三个卫星来确定位置；然而，如果考虑海拔（这是大部分应用的情况），则至少需要最少四个卫星来估计具有一定量误差的绝对位置。通过使用四个或更多个卫星，能够确定三维空间中的绝对位置，其包括在地球的表面（例如，海平面）上方和下方的高度。

gnss接收器通过跟踪视线信号来操作，这需要卫星中的每一个均处于接收器的视野中。通过设计，gnss系统确保了平均四个或更多个卫星连续处于地球上的相应接收器的视线中。导航卫星接收器的位置通过如下方式被确定：首先比较从相应卫星中的每一个发射信号的时间与信号被记录的时间，并且然后校肯定的误差，诸如沿轨道运行误差（例如，由于所使用模型中的误差或限制导致的卫星的报告位置与其实际轨迹不匹配）、不佳的几何结构（例如，卫星相对于接收器的视角聚集在天空的狭窄区域内）、大气延迟（例如，当信号通过大气时发生的延迟）和时钟误差（例如内置到接收器中的时钟不准确或卫星时钟中的偏差）。响应于使用发射的数据比较并估计每个卫星的位置，接收器计算每个卫星距接收装置多远。在被提供该信息的情况下，接收器不仅确定其位置，而且接收器还能够确定到目的地的速度、方位、距离和时间以及其它信息。

已知定位系统依赖于gnss接收器和足够数量的卫星之间的视线（los）通信。然而，在一些驾驶情况下，诸如在城市峡谷（例如障碍物，诸如建筑物）的情况下，更少数量的卫星可以在视线中，并且更是如此，障碍物可以导致卫星的数量少于准确确定卫星接收器的位置所需的卫星的数量。这样的障碍物既可以降低天空能见度又可以增加多路径或非视线（nlos）信号的数量。多路径指的是gnss接收器从多个路径（包括反射和折射）接收信号的现象。

根据本公开的定位的方法利用三维建筑物模型（3dbm）。3dbm包括与特定区域有关的地理空间信息，并且可以适当地经由摄影测量法、lidar或者其它测量技术生成。3dbm包括区域的表面模型以及能够用于向模型添加纹理信息的肯定的射图像。在示例性实施例中，3dbm包括多个多边形，例如三角形，其中每个多边形代表例如建筑物的表面的一部分。每个多边形与具有相关联的3d笛卡尔坐标的多个顶点（vertice）相关联。

3dbm可以与射线跟踪算法结合使用，以获得关于los和nlos信号的信息。射线跟踪指的是模拟从gnss卫星到gnss接收器的射线或由信号遵循的路径。大体上而言，射线跟踪算法模拟从个每卫星朝向3dbm的每个多边形的信号并且在到达gnss接收器之前确定所有可能的射线多边形交点。在示例性实施例中，射线跟踪算法包括第一步骤和第二步骤。在第一步骤中，计算由3dbm的多边形限定的平面，之后其可以被用于找到从卫星朝向相应多边形的射线的入射角和反射角。在第二步骤中，确定射线在从每个相应多边形反射之后是否到达接收器。射线跟踪算法可以由此识别到达gnss接收器的一个或更多个nlos信号。

在第一示例性实施例中，3dbm被存储在与控制器22通信的非瞬时数据存储器中，并且射线跟踪算法由控制器22实时执行。在第二示例性实施例中，3dbm被远程地存储在例如计算机64的数据存储器中，并且射线跟踪算法被远程执行，例如由计算机64的处理器远程执行。在这样的实施例中，模拟结果可以被传送到控制器22，例如经由无线通信系统28传送。

现在参考图3，根据本公开的实施例的确定位置的方法以流程图形式被图示。方法开始于框100处。

一个或更多个gnss位置信号被接收，如在框102处所图示地。在示例性实施例中，这在控制器22的控制下经由被配置为gnss接收器的传感器26中的一个来执行。如图4中示意性地图示地，车辆12可以接收第一位置信号80和第二位置信号82，其中，第一位置信号80是los信号并且第二位置信号82是nlos信号。在所图示的配置中第二位置信号82在卫星和gnss接收器之间仅反射单次，然而，在其它实施例中nlos信号可以反射多于一次。

如操作104处所图示地，确定gnss接收器附近的天空能见度是否大于或等于50%。在示例性实施例中，这经由天空能见度计算算法来执行。该算法考虑了建筑物相对于用户的取向，并且能够确定天空的哪部分可见，即在天空的可见部分中允许在gnss接收器和任何卫星之间的los。

响应于操作104的确定为肯定的，即天空能见度大于或等于50%，则经由常规的定位技术而确定gnss接收器的位置，如框106处所图示地。在这样的情况下，可以是推定可用los卫星足以提供准确定位。然后控制返回到框102。

响应于操作104的确定为否定的，即天空能见度小于50%，则确定与gnss接收器处于los中的gnss卫星的数量是否大于或等于4，如操作108处所图示地。在示例性实施例中，这使用上文讨论的射线跟踪算法来执行。

响应于操作108的确定为肯定的，即losgnss卫星的数量大于或等于4，则控制前进到框106并且经由常规的定位技术确定gnss接收器。在这样的情况下，可以是推定可用los卫星足以提供准确定位。然后控制返回到框102。

响应于操作108的确定为否定的，即losgnss卫星的数量小于4，则计算近似位置，如框110处所图示地。近似位置可以经由各种方法获得，该各种方法包括wifi定位、常规的gnss定位或者任何其它合适的方法。在示例性实施例中，然后围绕近似位置限定第一位置网格（例如被布置为笛卡尔平面）。位置网格包括gnss接收器的多个可能地理位置，其可以被称为候选点。

然后识别一个或更多个nlos信号，如框112处所图示地。在示例性实施例中，这由控制器22基于来自gnss接收器的信号来执行。如上文讨论地，这可以使用与射线跟踪算法相结合的3dbm来执行。

然后计算建模位置，如框114处所图示地。在示例性实施例中，该计算包括基于被识别的nlos信号来预测第一位置网格的每个候选点处的信号参数。在示例性实施例中，预测的信号参数部分基于信号的代码相位和载波相位、车辆的当前速度和车辆的当前航向。然后预测的信号参数与通过gnss接收器获得的观测到的信号参数相互关联。在示例性实施例中，相互关联包括最小二乘匹配算法。在观测到的信号参数和预测的信号参数之间具有最佳匹配（例如，对于最小二乘匹配算法具有最小残差）的候选点可以被推定为离车辆位置最近的候选点。

然后细化建模位置，如框116处所图示地。在示例性实施例中，该步骤包括限定包括候选点的第二位置网格，其中，第二位置网格在候选点之间具有比第一位置网格更精细的间距。

然后计算最终位置，如框118处所图示地。最终位置可以作为来自框116的细化步骤的输出被获得。然后控制返回到框102。算法由此继续监控天空能见度和可用卫星，并且由此在可用时返回到常规定位。

通过图3中所图示的算法获得的位置可以被用于任何合适的定位或者导航目的。作为第一非限制性示例，ads24可以例如经由绝对定位模块42使用该位置。作为第二非限制性示例，该位置可以经由用户界面被显示以向车辆12的乘客提供位置信息。该位置同样可以适当地以其它方式被使用。

如所见，本公开提供了基于视nlos信号来确定位置的系统和方法，从而有利地使得能够在城市峡谷和其它具有干扰常规卫星定位的障碍物的环境中导航。

虽然在上文中描述了示例性实施例，但是这些实施例不试图描述由权利要求所包含的所有可能的形式。说明书中使用的词语是描述性的词语而不是限制性的，并且应该理解的是能够在不背离本公开的精神和范围的情况下做出各种修改。如先前所描述地，各种实施例的特征能够被组合以形成本公开的可能没有被明确描述或图示的另外的示例性方面。虽然能够将各种实施例描述为关于一个或更多个期望特性提供优点或优于其它实施例或现有技术实施方式，但是本领域中的普通技术人员认识到，一个或更多个特征或特性能够被破坏以实现期望的总体系统属性，这取决于具体应用和实施方式。这些属性能够包括但不限于成本、强度、耐用性、寿命周期成本、适销性、外观、包装、尺寸、适用性、重量、可制造性、易于组装等。这样，关于一个或更多个特性被描述为不如其它实施例或现有技术实施方式被期望的实施例不在本公开的范围之外，并且对于特定应用能够是期望的。