定位处理方法、装置、定位设备、交通工具及存储介质与流程

1.本技术涉及导航技术领域，具体而言，涉及一种定位处理方法、装置、定位设备、交通工具及存储介质。


背景技术：

2.目前轨道机车的定位主要依靠带惯导的卫星定位系统。带惯导的卫星定位系统受轨道周围建筑物环境的影响较大，轨道机车定位数据单一。当定位系统被钢架廊桥、管道、厂房、高墙等物体遮挡时，便不能准确定位。轨道机车定位坐标因卫星定位系统的误差而随机分布在轨道周围，导致定位的准确性与可靠性较差。


技术实现要素：

3.本技术实施例的目的在于提供一种定位处理方法、装置、定位设备、交通工具及存储介质，能够提高交通工具在轨道场景中定位的准确性与可靠性。
4.为了实现上述目的，本技术的实施例通过如下方式实现：
5.第一方面，本技术实施例提供一种定位处理方法，所述方法包括：获取交通工具当前的卫星定位信号及融合定位数据，所述融合定位数据包括所述交通工具在当前指定时长内的速率、行驶方向；根据预设判断规则判断所述卫星定位信号是否可靠；当所述卫星定位信号不可靠时，根据所述交通工具在轨道上的参考位置、所述交通工具在所述参考位置的时间信息、当前时间、所述融合定位数据中的所述交通工具在当前指定时长内的速率及所述行驶方向，在基于轨道地图创建的空间数据索引树中，确定所述交通工具当前在轨道中的位置信息，其中，所述参考位置为在所述当前时间之前确定的所述交通工具在轨道上的基准位置。
6.在上述的实施方式中，当卫星定位信号不可靠时，可以在基于轨道地图创建的空间数据索引树中，利用交通工具当前的融合定位数据、参考位置等数据，运算交通工具当前在轨道中的位置信息。由于在估算过程中，是以交通工具在轨道上的基准位置进行估算，因此，有利于提高估算的位置的准确性与可靠性。
7.结合第一方面，在一些可选的实施方式中，根据预设判断规则判断所述卫星定位信号是否可靠，包括：
8.当所述卫星定位信号的信号强度小于或等于预设强度时，确定所述卫星定位信号不可靠；
9.或者，当根据所述卫星定位信号确定所述交通工具存在多个位置数据，且所述多个位置数据之间的最大距离大于或等于预设距离时，确定所述卫星定位信号不可靠；
10.或者，当基于所述卫星定位信号所确定出的所述交通工具的位置未在所述轨道地图中的轨道线路的设定范围内时，确定所述卫星定位信号不可靠；
11.或者，当所述交通工具实际行驶距离与行驶所述实际行驶距离期间采集的速率不匹配时，确定在行驶所述实际行驶距离期间的所述卫星定位信号不可靠。
12.在上述的实施方式中，通过对卫星定位信号的信号强度、基于卫星定位信号所确定的位置数据的离散度进行运算，有利于快速判断卫星定位信号是否可靠。
13.结合第一方面，在一些可选的实施方式中，在根据所述交通工具在轨道上的参考位置、所述交通工具在所述参考位置的时间信息、当前时间、所述融合定位数据中的所述交通工具在当前指定时长内的速率及所述行驶方向，确定所述交通工具当前在轨道中的位置信息之前，方法还包括：
14.确定所述交通工具在获取到目标射频数据时的第一位置，其中，所述第一位置为所述参考位置，所述目标射频数据为在所述交通工具的卫星定位信号不可靠期间，且距所述当前时间最近所获取的射频数据，所述射频数据包括发出所述射频数据的地面设备的预设位置信息；
15.或者，将基于所述交通工具的目标卫星定位信号所确定的所述交通工具在轨道上的位置，确定为所述参考位置，其中，所述目标卫星定位信号为在当前时间之前，有效且距所述当前时间最近的卫星定位信号。
16.在上述的实施方式中，通过将目标射频数据对应的交通工具的位置或将卫星定位失效之前交通工具的可靠位置，作为基准位置，如此，可以提高基准位置的可靠性与有效性，进而有利于提高对交通工具进行融合定位的准确性与可靠性。
17.结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述融合定位数据还包括的道岔状态数据及轨道电路数据，根据所述交通工具在轨道上的参考位置、所述交通工具在所述参考位置的时间信息、当前时间、所述融合定位数据中的所述交通工具在当前指定时长内的速率及所述行驶方向，确定所述交通工具当前在轨道中的位置信息，包括：
18.对所述交通工具在所述参考位置时至所述当前时间内的速率作积分运算，得到所述交通工具的行驶距离；
19.根据所述参考位置、所述行驶距离、所述行驶方向、所述道岔状态数据及所述轨道电路数据，确定所述交通工具所在轨道的编号信息；
20.在所述空间数据索引树中，确定所述交通工具以所述行驶方向行驶所述行驶距离时，所述交通工具在与所述编号信息对应的轨道中的位置坐标，其中，所述位置坐标为所述交通工具当前在轨道中的所述位置信息。
21.在上述的实施方式中，利用空间数据索引树运算交通工具的位置信息，有利于快速定位交通工具所在的轨道的编号信息，减少运算量。
22.结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述方法还包括：
23.将所述位置信息、所述融合定位数据输入定位预测模型，用于训练测试所述定位预测模型，所述定位预测模型用于预测所述交通工具在所述当前时间之后的位置信息。
24.结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述方法还包括：
25.当所述卫星定位信号不可靠，且所述交通工具在当前指定时长内的速率不可靠时，通过所述定位预测模型确定所述交通工具当前在轨道中的位置信息。
26.在上述的实施方式中，当卫星定位信号及交通动机的速率均不可靠时，通过定位预测模型对交通工具的位置进行预测，有利于提高预测位置的准确性。
27.结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述定位预测模型为用于定位预测的卡尔曼滤波器。
28.第二方面，本技术实施例还提供一种定位处理装置，所述装置包括：
29.获取单元，用于获取交通工具当前的卫星定位信号及融合定位数据，所述融合定位数据包括所述交通工具在当前指定时长内的速率、行驶方向；
30.判断单元，用于根据预设判断规则判断所述卫星定位信号是否可靠；
31.定位处理单元，用于当所述卫星定位信号不可靠时，根据所述交通工具在轨道上的参考位置、所述交通工具在所述参考位置的时间信息、当前时间、所述融合定位数据中的所述交通工具在当前指定时长内的速率及所述行驶方向，在基于轨道地图创建的空间数据索引树中，确定所述交通工具当前在轨道中的位置信息，其中，所述参考位置为在所述当前时间之前确定的所述交通工具在轨道上的基准位置。
32.第三方面，本技术实施例还提供一种定位设备，所述定位设备包括相互耦合的处理器及存储器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述定位设备执行上述的方法。
33.第四方面，本技术实施例还提供一种交通工具，所述交通工具包括车辆本体及上述的定位设备，所述定位设备设置于所述车辆本体中。
34.第五方面，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述的方法。
附图说明
35.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
36.图1为本技术实施例提供的定位设备的结构示意图。
37.图2为本技术实施例提供的定位处理方法的流程示意图。
38.图3为本技术实施例提供的轨道场景的示意图。
39.图4为本技术实施例提供的定位处理装置的框图。
40.图标：10
‑
定位设备；11
‑
处理模块；12
‑
存储模块；13
‑
定位模块；200
‑
定位处理装置；210
‑
获取单元；220
‑
判断单元；230
‑
定位处理单元。
具体实施方式
41.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行描述。需要说明的是，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
42.申请人发现，轨道机车定位数据源单一，轨道机车在被钢架廊桥、管道、厂房、高墙等遮挡的区域，定位数据的可靠性差。另外，在轨道道岔附近，轨道机车根据定位坐标很难确定当前实际在哪条轨道上，导致轨道机车的位置展示容易存在误差，影响机车任务调度和无人控制。
43.鉴于上述问题，本技术申请人提出以下实施例以解决上述问题。在不冲突的情况
下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
44.请参照图1，本技术实施例提供一种定位设备10，可以用于对设备自身的位置进行定位。另外，该定位设备10也可以用于对安装有该定位设备10的物体(例如，车辆或其他设备)进行定位。
45.定位设备10可以包括处理模块11及存储模块12。存储模块12内存储计算机程序，当计算机程序被处理模块11执行时，使得定位设备10能够执行下述定位处理方法中的各步骤。
46.定位设备10还可以包括其他模块。例如，定位设备10还可以包括定位模块13。该定位模块13用于进行卫星定位，可以是但不限于全球定位系统(globalpositioning system，gps)芯片、北斗卫星导航系统(beidou navigation satellite system，bds)芯片。
47.可以理解的是，图1所示的结构仅为定位设备10的一种结构示意图，定位设备10还可以包括比图1所示更多的组件。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
48.本技术实施例还提供一种交通工具，该交通工具可以包括定位设备10及车辆本体，定位设备10设置在车辆本体中，用于对车辆本体的位置进行定位。
49.交通工具可以是但不限于行驶在轨道中的车辆。该车辆可以是火车、单轨列车、地铁列车等轨道机车。车辆本体可理解为火车、单轨列车、地铁列车等轨道机车的车体。定位设备10可以是车载电脑或车载控制终端，可以将定位设备10自身的位置作为交通工具的位置，以对交通动机进行位置定位。
50.请参照图2，本技术实施例还提供一种定位处理方法，可以应用于上述的交通工具或定位设备10，由定位设备10执行或实现方法中的各步骤。方法可以包括如下步骤：
51.步骤s110，获取交通工具当前的卫星定位信号及融合定位数据，所述融合定位数据包括所述交通工具在当前指定时长内的速率、行驶方向；
52.步骤s120，根据预设判断规则判断所述卫星定位信号是否可靠；
53.步骤s130，当所述卫星定位信号不可靠时，根据所述交通工具在轨道上的参考位置、所述交通工具在所述参考位置的时间信息、当前时间、所述融合定位数据中的所述交通工具在当前指定时长内的速率及所述行驶方向，在基于轨道地图创建的空间数据索引树中，确定所述交通工具当前在轨道中的位置信息，其中，所述参考位置为在所述当前时间之前确定的所述交通工具在轨道上的基准位置。
54.在上述的实施方式中，当卫星定位信号不可靠时，可以在基于轨道地图创建的空间数据索引树中，利用交通工具当前的融合定位数据、参考位置等数据，运算交通工具当前在轨道中的位置信息。由于在估算过程中，是以交通工具在轨道上的基准位置，结合交通工具的速率、行驶方向进行位置估算，并将交通工具的位置绑定在轨道地图的轨道线路上，如此，有利于提高估算的位置的准确性与可靠性。
55.下面将对方法中的各步骤进行详细阐述，如下：
56.在步骤s110中，定位设备10可以实时获取交通工具当前的卫星定位信号及融合定位数据，以确保卫星定位信号及融合定位数据的时效性。
57.例如，定位模块13可以从一个或多个导航卫星接收到相应导航卫星发出的全球导航卫星系统(globalnavigation satellite system，gnss)信号，该gnss信号即为卫星定位信号。多个导航卫星可以与定位模块13相互配合，以对定位模块13的位置进行定位。多个导
航卫星利用卫星定位信号，对定位模块13进行定位的处理方式为本领域技术人员熟知，这里不再赘述。
58.交通工具可以实时获取并存储记录该交通工具在各时序上的速率及行驶方向等融合定位数据。定位设备10可以从交通工具获取交通工具所存储记录的当前融合数据。
59.可理解地，融合定位数据可以包括交通工具在当前指定时长内的速率、行驶方向。另外，融合定位数据还可以包括其他数据。比如，融合定位数据还可以包括轨道的道岔状态数据及轨道电路数据。
60.在步骤s120中，卫星定位信号通常可以包括多个导航卫星的gnss信号。定位设备10可以根据实际情况灵活判断定位信号是否可靠。例如，步骤s120可以包括：
61.当所述卫星定位信号的信号强度小于或等于预设强度时，确定所述卫星定位信号不可靠；
62.或者，当根据所述卫星定位信号确定所述交通工具存在多个位置数据，且所述多个位置数据之间的最大距离大于或等于预设距离时，确定所述卫星定位信号不可靠；
63.或者，当基于所述卫星定位信号所确定出的所述交通工具的位置未在所述轨道地图中的轨道线路的设定范围内时，确定所述卫星定位信号不可靠；
64.或者，当所述交通工具实际行驶距离与行驶所述实际行驶距离期间采集的速率不匹配时，确定在行驶所述实际行驶距离期间的所述卫星定位信号不可靠。
65.在本实施例中，预设强度可以根据实际情况进行灵活确定。位置或位置数据可以为交通工具的位置坐标。多个位置数据之间的最大距离即为多个位置坐标点之间的最大距离。设定范围指到轨道线路的距离范围，可以根据实际情况进行灵活确定。
66.例如，若卫星定位信号中的所有gnss信号的信号强度，均小于或等于预设强度，则确定卫星定位信号不可靠。或者，在卫星定位信号的所有gnss信号中，信号强度大于或等于预设强度的数量仅为1或2，即，表示有效的gnss信号的数量较少，此时，定位设备10也可以确定当前的卫星定位信号不可靠。
67.或者，定位设备10在利用卫星定位信号中的所有gnss信号，确定自身的位置坐标点时，若确定定位设备10自身存在多个位置坐标点，且多个位置坐标点之间的最大距离大于或等于预设距离时，便确定卫星定位信号不可靠。不可靠的卫星定位信号容易导致定位运算得到的位置不准确，为无效或失效的信号。
68.又例如，若定位设备10在利用所有gnss信号，确定自身的位置坐标点时，所确定的位置坐标仅为一个，或确定的位置坐标为多个，且多个位置坐标点之间的最大距离小于预设距离(指第一预设距离)，则确定卫星定位信号可靠，为有效的卫星定位信号。
69.又例如，若当基于卫星定位信号，确定出交通工具的一个位置坐标，但该位置坐标未在轨道地图中的轨道线路上，或未在轨道线路的设定范围(设定范围可以根据实际情况进行灵活确定，例如为1米)内，则确定卫星定位信号不可靠。
70.又例如，交通工具可以检测自身实际行驶距离，以及检测在行驶该实际行驶距离期间的速率。该速率可以通过检测交通工具的车轮转速得到。可理解地，实际行驶距离及速率的检测方式为本领域技术人员熟知。若对交通工具在行驶该实际行驶距离期间的速率做积分运算，得到的距离与该实际行驶距离的差值，未在第二预设距离(第二预设距离可以根据实际情况进行灵活确定)内，则确定交通工具的实际行驶距离与行驶该实际行驶距离期
间采集的速率不匹配，此时，在行驶该实际行驶距离期间采集的速率及卫星定位信号可以均被确认为不可靠。
71.在步骤s130之前，定位设备10预先记录有交通工具在当前时刻下的参考位置。即，在步骤s130之前，方法还包括确定参考位置的步骤，可以如下：
72.确定所述交通工具在获取到目标射频数据时的第一位置，其中，所述第一位置为所述参考位置，所述目标射频数据为在所述交通工具的卫星定位信号不可靠期间，且距所述当前时间最近所获取的射频数据，所述射频数据包括发出所述射频数据的地面设备的预设位置信息；
73.或者，将基于所述交通工具的目标卫星定位信号所确定的所述交通工具在轨道上的位置，确定为所述参考位置，其中，所述目标卫星定位信号为在当前时间之前，有效且距所述当前时间最近的卫星定位信号。
74.可理解地，地面设备可以为射频识别(radio frequency identification,rfid)类的电子标签，通常被固定在地面上。在沿各轨道的道路上，可以间隔地设置rfid标签，间隔距离可以根据实际情况进行灵活确定。
75.每个rfid标签可以存储有标签自身的唯一编号信息及预设位置信息。预设位置信息可理解为该标签所在地面的地理位置坐标信息，可以根据实际情况进行灵活确定。在交通工具或定位设备10中，可以设置有用于读取该rfid标签的读卡器。在交通工具行驶过程中，读卡器可以贴近rfid标签。读卡器贴近rfid标签时，便可以通过射频通信的方式，将射频数据发送至读卡器，射频数据包括标签自身的唯一编号信息及该标签所在地面的地理位置坐标信息。如此，读卡器可以读取到rfid标签所在的位置坐标及在读取该射频数据时的时间戳。所读取的该位置坐标即为交通工具行驶至该rfid标签时的位置信息。
76.在交通工具行驶过程中，可以存储交通工具所经过的每个rfid标签的位置坐标，或者，仅存储距离当前时刻最近一次所读取的rfid标签的位置坐标。定位设备10可以获取距当前时间最近时读卡器所读取的射频数据，该射频数据即为目标射频数据，包括rfid标签所在的位置坐标。目标射频数据中的位置坐标即为上述的第一位置或参考位置，如此可以提高参考位置的时效性，避免交通工具从行驶至参考位置的时刻至当前时刻的时段较长，影响定位预测的准确性。
77.作为一种可选的实施方式，定位设备10可以将在当前时间之前，有效且距所述当前时间最近的卫星定位信号作为目标卫星定位信号。然后，定位设备10利用目标卫星定位信号，来确定定位模块13在接收到目标定位信号时的位置坐标。所确定的位置坐标即为在卫星定位信号失效前的准确有效位置，该位置坐标可以作为参考位置。卫星定位信号“有效”表示卫星定位信号可靠，可以通过步骤s120确定，这里不再赘述。
78.作为一种可选的实施方式，定位设备10可以实时记录通过卫星定位信号所确定的位置坐标，并根据卫星定位信号是否可靠，对所确定的位置坐标的有效性进行标记。若卫星定位信号可靠，则将所确定的位置坐标标记为有效，若卫星定位信号不可靠，则将所确定的位置坐标标记为无效。在确定参考位置时，定位设备10可以将距当前时间最近且有效的位置坐标，作为参考位置。
79.作为一种可选的实施方式，定位设备10可以从卫星定位信号确定的有效位置坐标(为便于区分，该位置坐标称为第一位置坐标)、基于目标射频数据确定的位置坐标(该位置
坐标称为第二位置坐标)，选择距当前时间最近的位置坐标作为参考坐标。例如，在一次行程过程中，交通工具在第一位置坐标的时间晚于在第二位置坐标的时间，此时，定位设备10便将第一位置坐标作为参考位置。
80.若在一次行程过程中，交通工具在第二位置坐标的时间晚于在第一位置坐标的时间，此时，定位设备10便将第二位置坐标作为参考位置。
81.若在一次行程过程中，交通工具在第二位置坐标的时间等于在第一位置坐标的时间，此时，第二位置坐标是基于目标射频数据所得到的位置坐标，通常比第一位置坐标更准确，即，定位设备10可以将第二位置坐标作为参考位置。
82.基于上述设计，利用rfid标签获取参考位置，或将卫星定位信号失效前定位设备10的有效位置作为参考位置，可以提高所确定的参考位置的准确性与时效性。在参考位置准确的前提下，当卫星定位失效后，再利用参考位置预测交通工具的当前位置，便可以提高预测位置的准确性。
83.在步骤s130中，定位设备10预先存储有基于轨道地图创建的空间数据索引树。空间数据索引树为对高精度轨道地图进行预处理后得到的地图数据。定位设备10可以直接基于参考位置，对交通工具在参考位置时的速率至当前时间的速率进行积分运算，从而得到交通工具在参考位置时至当前时间期间的行驶路程，然后，将轨道的参考位置作为起始点，沿行驶方向，增加行驶路程对应的距离，从而在空间数据索引树中得到交通工具当前时间在轨道上的坐标位置。
84.请参照图3，例如，在高精度轨道地图中，各条轨道具有相应的唯一标识(即为编号信息)，每个唯一标识可以具有多个码段。例如，唯一标识中，包括表征岔道唯一编号的第一码段、表征轨道编号的第二码段。第一码段和第二码段的长度可以根据实际情况进行灵活确定。例如，一条轨道的唯一标识为“00
‑
99”，“00”可以表示岔道唯一编号，“99”可以表示轨道编号。当一条轨道的两端均为道岔口时，轨道的唯一标识中的第一码段可以为任一道岔口的编号，或同时包括两个道岔口的编号。
85.在空间数据索引树中，每个树枝或叶子节点，对应为一条轨道，且绑定有唯一标识。该空间数据索引树可以为rtree。rtree是btree在高维空间的扩展，是一棵平衡树。每个rtree的叶子结点包含了多个指向不同数据的指针。rtree所包括的数据可以存放在定位设备10的硬盘或内存中。
86.基于rtree的这类数据结构，当需要进行一个高维空间查询时(例如，在大量轨道中，确定交通工具当前所在的轨道)，定位设备10只需要遍历少数几个叶子结点所包含的指针(即缩小到某个区域下去进行查询)，查看这些指针指向的数据是否满足要求(比如唯一标识是否相同)即可。这种方式使定位设备10不必遍历所有数据即可获得查询结果，从而可以提高查询效率。
87.定位设备10通过高精度地图的空间数据索引rtree，可以求得任一坐标在地图上距离最近轨道线路的距离、映射坐标、映射坐标是否在线段内以及和地图中轨道线路的空间关系。
88.例如，在本实施例中，所述融合定位数据还包括的道岔状态数据及轨道电路数据，步骤s130可以包括：
89.对所述交通工具在所述参考位置时至所述当前时间内的速率作积分运算，得到所
述交通工具的行驶距离；
90.根据所述参考位置、所述行驶距离、所述行驶方向、所述道岔状态数据及所述轨道电路数据，确定所述交通工具所在轨道的编号信息；
91.在所述空间数据索引树中，确定所述交通工具以所述行驶方向行驶所述行驶距离时，所述交通工具在与所述编号信息对应的轨道中的位置坐标，其中，所述位置坐标为所述交通工具当前在轨道中的所述位置信息。
92.在本实施例中，道岔状态数据可以用于表示在出现道岔的情况下，当前相连接的两条轨道，获取道岔状态数据的方式为本领域技术人员熟知。另外，所确定出的交通工具的位置信息在轨道地图的轨道线路上，而不会在轨道线路之外，如此，有利于查看交通工具所在的轨道的编号信息。
93.当交通工具行驶在轨道的道岔口时，基于道岔状态数据，可以在地图中，准确地确定交通工具在经过道岔口之前和经过之后的轨道编号，避免在道岔口定位不准交通工具具体所在的轨道编号，而在显示屏中错误显示交通工具当前所在的轨道。
94.示例性地，在图3中，道岔状态数据便表示轨道“00
‑
99”与轨道“00
‑
98”相连，轨道“00
‑
99”与轨道“00
‑
97”处于断开状态，箭头表示交通工具的行驶方向。当交通工具经过图3所示的道岔口时，通常而言，在经过道岔口之前，已经确定交通工具已在轨道“00
‑
99”上，当交通工具经过道岔口后，基于道岔状态，便可以自动确定交通工具在轨道“00
‑
98”上，而不是位于轨道“00
‑
97”上。
95.在本实施例中，轨道电路数据为轨道通电状态，与轨道的唯一标识相绑定。通常而言，当有交通工具在轨道上行驶时，在轨道中，包含交通工具当前行驶位置在内的一个指定距离内的轨道均有上电，未在该指定距离内的轨道未上电。定位设备10可以基于轨道电路数据、结合所确定的位置坐标，对交通工具所在的轨道进行确定，以提高对交通工具所在轨道的准确性。
96.例如，在存在多条并行轨道的场景下，定位设备10可以基于所确定的交通工具(或定位设备10)的位置坐标，将距离该位置坐标最近的轨道初步确定为该交通工具所行驶的轨道，然后，判断该轨道的电路数据是否处于通电状态，若处于通电状态，则该轨道即为交通工具当前行驶的轨道。若该坐标位置的轨道未处于通电状态，则将该坐标位置路段的轨道处于通电状态，且与该位置坐标最近的轨道确定为交通工具当前行驶的轨道。
97.在本实施例中，方法还可以包括步骤s140，如下：
98.将所述位置信息、所述融合定位数据输入定位预测模型，用于训练测试所述定位预测模型，所述定位预测模型用于预测所述交通工具在所述当前时间之后的位置信息。
99.在本实施例中，定位预测模型可以根据实际情况进行灵活选择。例如，定位预测模型可以为用于定位预测的卡尔曼滤波器或其他模型。卡尔曼滤波器可以利用交通工具在各个历史时间点的速率、行驶方向、位置坐标进行训练与测试，然后，卡尔曼滤波器便具有对未来某一时刻下交通工具的位置进行预测的功能，如此，方便利用卡尔曼滤波器对交通工具的位置进行预测，以对交通工具进行辅助定位。其中，卡尔曼滤波器进行位置预测处理的方式为本领域技术人员熟知，这里不再赘述。
100.在本实施例中，方法还可以包括步骤s150，如下：
101.当所述卫星定位信号不可靠，且所述交通工具在当前指定时长内的速率不可靠
时，通过所述定位预测模型确定所述交通工具当前在轨道中的位置信息。
102.可理解地，当卫星定位信号及交通工具的速率均不可靠时，通过定位预测模型对交通工具的位置进行预测，有利于提高预测位置的准确性。
103.在本实施例中，当前指定时长可理解为在当前时刻之前的指定时长内，可以根据实际情况进行灵活确定。速率是否可靠的确定方式可以根据实际情况进行灵活确定。例如，当交通工具在制动期间或在加速期间，若加速度的绝对值过大，车轮与轨道容易存在滑动，从而导致交通工具自身测速模块所检测的车速不准。
104.在本实施例中，若加速度的绝对值大于预设加速度，便可以确定速率不可靠，交通工具的加速度的检测方式为本领域技术人员熟知，这里不再赘述。另外，预设加速度可以根据实际情况进行灵活确定，这里不作具体限定。
105.请参照图4，本技术实施例还提供一种定位处理装置200，可以应用于上述的定位设备10中，用于执行方法中的各步骤。定位处理装置200包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于存储模块12中或固化在定位设备10操作系统(operating system，os)中的软件功能模块。处理模块11用于执行存储模块12中存储的可执行模块，例如定位处理装置200所包括的软件功能模块及计算机程序等。
106.定位处理装置200可以包括获取单元210、判断单元220及定位处理单元230，可以执行的操作内容如下：
107.获取单元210，用于获取交通工具当前的卫星定位信号及融合定位数据，所述融合定位数据包括所述交通工具在当前指定时长内的速率、行驶方向；
108.判断单元220，用于根据预设判断规则判断所述卫星定位信号是否可靠；
109.定位处理单元230，用于当所述卫星定位信号不可靠时，根据所述交通工具在轨道上的参考位置、所述交通工具在所述参考位置的时间信息、当前时间、所述融合定位数据中的所述交通工具在当前指定时长内的速率及所述行驶方向，在基于轨道地图创建的空间数据索引树中，确定所述交通工具当前在轨道中的位置信息，其中，所述参考位置为在所述当前时间之前确定的所述交通工具在轨道上的基准位置。
110.可选地，判断单元220还可以用于：当所述卫星定位信号的信号强度小于或等于预设强度时，确定所述卫星定位信号不可靠；或者，当根据所述卫星定位信号确定所述交通工具存在多个位置数据，且所述多个位置数据之间的最大距离大于或等于预设距离时，确定所述卫星定位信号不可靠；或者，当基于所述卫星定位信号所确定出的所述交通工具的位置未在所述轨道地图中的轨道线路的设定范围内时，确定所述卫星定位信号不可靠；或者，当所述交通工具实际行驶距离与行驶所述实际行驶距离期间采集的速率不匹配时，确定在行驶所述实际行驶距离期间的所述卫星定位信号不可靠。
111.可选地，定位处理装置200还可以包括确定单元。在定位处理单元230执行步骤s130之前，确定单元用于确定所述交通工具在获取到目标射频数据时的第一位置，其中，所述第一位置为所述参考位置，所述目标射频数据为在所述交通工具的卫星定位信号不可靠期间，且距所述当前时间最近所获取的射频数据，所述射频数据包括发出所述射频数据的地面设备的预设位置信息；或者，将基于所述交通工具的目标卫星定位信号所确定的所述交通工具在轨道上的位置，确定为所述参考位置，其中，所述目标卫星定位信号为在当前时间之前，有效且距所述当前时间最近的卫星定位信号。
112.可选地，所述融合定位数据还包括的道岔状态数据及轨道电路数据，定位处理单元230还可以用于：对所述交通工具在所述参考位置时至所述当前时间内的速率作积分运算，得到所述交通工具的行驶距离；根据所述参考位置、所述行驶距离、所述行驶方向、所述道岔状态数据及所述轨道电路数据，确定所述交通工具所在轨道的编号信息；在所述空间数据索引树中，确定所述交通工具以所述行驶方向行驶所述行驶距离时，所述交通工具在与所述编号信息对应的轨道中的位置坐标，其中，所述位置坐标为所述交通工具当前在轨道中的所述位置信息。
113.可选地，定位处理装置200还可以包括训练测试单元，用于将所述位置信息、所述融合定位数据输入定位预测模型，用于训练测试所述定位预测模型，所述定位预测模型用于预测所述交通工具在所述当前时间之后的位置信息。
114.可选地，定位处理装置200还可以包括预测单元，用于当所述卫星定位信号不可靠，且所述交通工具在当前指定时长内的速率不可靠时，通过所述定位预测模型确定所述交通工具当前在轨道中的位置信息。
115.在本实施例中，处理模块11可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述处理模块11可以是通用处理器。例如，该处理器可以是中央处理器(central processing unit，cpu)、数字信号处理器(digital signal processing，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。
116.存储模块12可以是，但不限于，随机存取存储器，只读存储器，可编程只读存储器，可擦除可编程只读存储器，电可擦除可编程只读存储器等。在本实施例中，存储模块12可以用于存储卫星定位信号、融合定位数据等。当然，存储模块12还可以用于存储程序，处理模块11在接收到执行指令后，执行该程序。
117.需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的定位设备10、定位处理装置200的具体工作过程，可以参考前述方法中的各步骤对应过程，在此不再过多赘述。
118.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行如上述实施例中所述的定位处理方法。
119.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本技术可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现，基于这样的理解，本技术的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd
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rom，u盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施场景所述的方法。
120.综上所述，在本方案中，当卫星定位信号不可靠时，可以在基于轨道地图创建的空间数据索引树中，利用交通工具当前的融合定位数据、参考位置等数据，运算交通工具当前在轨道中的位置信息。由于在估算过程中，是以交通工具在轨道上的基准位置，结合交通工具的速率、行驶方向进行位置估算，如此，有利于提高估算的位置的准确性与可靠性。
121.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置、系统和方法，也可以通
过其它的方式实现。以上所描述的装置、系统和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本技术的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
122.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。