一种汽车5G信息传输方法与流程

一种汽车5g信息传输方法
技术领域
1.本发明涉及车联网优化领域，且更确切地涉及一种汽车5g信息传输方法。


背景技术：

2.随着我国汽车保有量的快速增加，道路交通安全问题日益突出。车辆与外界信息交换(v2x，vehicletoeverything)作为一种解决道路安全问题的新手段逐渐引起人们的重视。v2x车联网通过融合现代通信与网络技术，实现车与人、车、路、后台等对象之间的智能信息交换共享，保证车辆安全、舒适、节能、高效行驶。
3.目前，电动汽车车联网的主要组成部分包括电动汽车与路边对象，电动汽车与路边对象(手机、后台、监控等)可以通过wifi、移动网络、蓝牙网络等进行通信，但是通信效率还有待提高。考虑到5g通信具有传输速率更高、时延更低的优点，结合现阶段大力发展的5g通信网络技术，未来基于5g通信的电动汽车车联网体系结构将变得更加灵活，系统元素将更加多样。
4.发明人对于未来基于5g通信的电动汽车车联网的构想，不仅仅局限于各组成部分之间的信息互通，还需要在通信的同时对信号接收方进行充电。目前，缺少对同时通信与充电情境下的电力资源优化分配方法，更缺少对整个车联网系统的长期效率性能表现的考虑。


技术实现要素：

5.针对上述问题，本发明公开一种汽车5g信息传输方法，能够进行汽车自动驾驶的信息传输控制方法。
6.为了实现上述技术效果，本发明采用以下技术方案：一种汽车5g信息传输方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、在主城区建立多个5g基站的汽车信息传输系统模型；5g基站建设采用混合分层网络架构；步骤二、在手机app设立多个远程驾驶平台；步骤三、通过采集模块采集汽车周围环境数据信息，通过感应模块感应车周围的障碍物数据信息；步骤四、通过中央处理器分析5g汽车接收的障碍物的信息；步骤五、在汽车行驶的过程中通过ros的机器人路径导航自动选择最优的路线；步骤六、汽车自动驾驶中完成信息收发。
7.在本发明进一步的技术方案中，所述采集模块用于采集路面的状况；所述采集模块包括：obd数据采集模块，用于监控汽车尾气是否超标，如果超标会触发报警模块；汽车胎压采集模块，用于采集汽车上车轮的气压是否标准，如果气压不标准会触发报警模块；
gps信号接收模块，用于时刻定位汽车的行驶位置；gprs模块，用于实时将这些数据发送到数据库服务器；所述采集模块通过obd接口获得的汽车内部数据、汽车胎压数据、gps位置信息，然后通过gprs模块实时将这些数据发送到数据库服务器，最后，用户通过浏览器登录服务器来获取obd数据采集模块、汽车胎压采集模块和gps信号接收模块数据；所述5g汽车采集周围的环境的方法为通过高速串行计算机扩展总线标准采集模块采集路面情况，将采集的信号输入中央处理器。
8.在本发明进一步的技术方案中，所述中央处理器用于分析、处理和判断5g汽车的行驶过程中遇到的障碍物，所述障碍物为静态障碍物和动态障碍物，所述中央处理器采用8080中央处理器。
9.在本发明进一步的技术方案中，所述感应模块用于感应路面的障碍物，所述感应模块采用雷达微波感应模块。
10.在本发明进一步的技术方案中，所述控制单元用于接收中央处理器的电信号，用于控制5g汽车的行驶速度、刹车和转弯，所述控制单元采用at96总线的控制单元。
11.在本发明进一步的技术方案中，所述汽车定位模块用于时刻定位汽车的行驶位置，将电信号输入中央处理器，所述汽车定位模块采用三菱fx3u-20ssc-h定位模块。
12.在本发明进一步的技术方案中，所述电源模块连接采集模块、中央处理器、控制单元和报警模块的输入端，所述采集模块的输出端连接中央处理器的输入端，所述感应模块的输出端连接中央处理器的输入端，所述中央处理器的输出端连接控制单元的输入端，所述控制单元的输出端连接报警模块的输入端，所述汽车定位模块的输出端连接中央处理器的输入端，所述gps模块的输出端连接控制单元的输入端。
13.在本发明进一步的技术方案中，所述汽车导航模块用于用户的语音导航，所述汽车导航模块是从一个已知的位置点开始，根据运动在该点的航向、航速和时间计算出下一个位置点的位置，所述汽车导航模块采用ros的机器人路径导航。
14.在本发明进一步的技术方案中，所述报警模块用于警示路人或者警示汽车内的乘客，所述报警模块采用ctc综合报警模块，所述ctc综合报警模块包括触摸报警、红外报警、烟雾报警和热释报警。
15.在本发明进一步的技术方案中，所述ctc综合报警模块用于接收控制单元的电信号，如果控制单元分析汽车的安全系数超过正常规定的阈值数据值，通过无线通讯模块会触发报警系统，所述报警系统包括灯光报警、声音报警和气味报警。
16.在本发明进一步的技术方案中，其特征在于：所述ros的机器人路径导航采用sins导航定位算法，为了解决汽车导航精确的问题，采用gps联合伪距差分定位函数： (1)公式（1）中，h表示为从卫星到gps接收的单位向量；p表示为接收机的真实位置；表示为估测得到的接收机位；λ表示为载波波长；dp表示为广播轨道偏差，n表示为载波的整周数dp是广播轨道偏差，
∆
ts表示为卫星钟差，
∆
tr表示为接收机的钟差；mp表示为多路径效应，η表示为噪声误差源引起的量测噪声误差；c是卫星位置到估测接收机位置的距离；ρ
表示为卫星到接收机的伪距，
∆
φ表示为汽车的微惯导；所述公式（2）在经典gps联合伪距差分定位的基础上,引入求导法则,提高误差能力，如公式（2）所示：（2）公式（2）中，vs表示为gps卫星的真实速度；vr表示为估计测量得到的gps接收机的速度；表示为卫星钟差的导数，表示为接收机的钟差的导数，表示为多路径效应的导数，表示为噪声误差源引起的量测噪声误差的导数,为了精确卫星的旋转周期和汽车5g信号的频率，引入公式（3）所示：所述公式（3）采用卫星旋转周期函数：（3）公式（3）中，t表示为卫星的周期，
∆
t表示为卫星的周期变化，f表示为卫星的频率，φ(t
∆
t)表示为卫星周期的电离层延迟的变化，φ(t)表示为卫星周期的电离延迟，公式（4）用于检测卫星到汽车5g的实际距离，如公式（4）所示：所述公式（4）采用伪距函数：（4）公式（4）中，表示为信号发射时刻的卫星位置矢量，表示为观测时刻的接收机卫星矢量，t
μ
表示为接收时钟相对于gps系统时的超前量，δ表示为卫星时钟相对于gps系统时的超前量，t表示为卫星到汽车的信号传输时间；将公式（4）整理简化得到公式（5），如公式（5）所示：（5）公式（5）中，t
us
表示为接收机时钟相对于卫星时钟的超前量，即钟差：公式（6）表示汽车在行驶过程中的坐标的位置：所述公式(6)采用初级累加距离函数，如公式（6）所示：汽车在行驶过程中的坐标的位置：所述公式(6)采用初级累加距离函数，如公式（6）所示：（6）公式（6）中，x0，y0表示为车辆在时间t时刻的初始位置，s
p
表示为汽车从时间t0的位置到时间t
0 1
的长度距离，θ表示为汽车从时间t0的位置到时间t
0 1
的的绝对航向，x，y表示汽车的行驶过程的位置，公式（1）~（6）减小了汽车在行驶过程的导航误差。
17.本发明有益的积极效果在于：区别于常规技术，本发明包括以下步骤：步骤一、在主城区建立多个5g基站的汽车信息传输系统模型；5g基站建设采用混合分层网络架构；步
骤二、在手机app设立多个远程驾驶平台；步骤三、通过采集模块采集汽车周围环境数据信息，通过感应模块感应车周围的障碍物数据信息；步骤四、通过中央处理器分析5g汽车接收的障碍物的信息；步骤五、在汽车行驶的过程中通过ros的机器人路径导航自动选择最优的路线；步骤六汽车自动驾驶中完成信息收发本发明用5g的网络形成远程控制，解决了网络延迟及准确性不良的问题。
附图说明
18.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，其中：图1展示了一种汽车5g信息传输方法流程图；图2展示了汽车5g信息传输和5g基地系统图；图3展示了一种汽车5g信息传输方法系统图。
具体实施方式
19.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明：一种汽车5g信息传输方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、在主城区建立多个5g基站的汽车信息传输系统模型；5g基站建设采用混合分层网络架构；步骤二、在手机app设立多个远程驾驶平台；步骤三、通过采集模块采集汽车周围环境数据信息，通过感应模块感应车周围的障碍物数据信息；步骤四、通过中央处理器分析5g汽车接收的障碍物的信息；步骤五、在汽车行驶的过程中通过ros的机器人路径导航自动选择最优的路线；步骤六、汽车自动驾驶中完成信息收发。
20.在具体实施例中，所述采集模块用于采集路面的状况；所述采集模块包括：obd数据采集模块、汽车胎压采集模块、gps信号接收模块和gprs模块，所述采集模块通过obd接口获得的汽车内部数据、汽车胎压数据、gps位置信息，然后通过gprs模块实时将这些数据发送到数据库服务器，最后，用户通过浏览器登录服务器来获取这些数据，所述5g汽车采集周围的环境的方法为通过pcie的高速数据采集模块采集路面情况，将采集的信号输入中央处理器。pci expressa是高速串行总线,单通道数据传输速率可以达到2.5gbiu/s,该总线有单通道、四通道、八通道、十六通道和最高的三十二通道。比起pci以及早期的并行架构的计算机总线, pci express总线设备都有自己的专用连接,该总线技术具备高带宽、高性能、引脚间低延退、低功耗及传输可靠等优点,具有广泛的应用前景。相对于pci在一个周期内只能单方向传输数据,pci express可以实現在一个周期内实现双向传输数据。除此以外, pci express还具有热插拔的特性, pci express总线保持与传统的pc1的软件兼容性,但是将物理总线代替为一个高速的串行总线,因为这种总线的结构除了在本地端兼容pci的
结构以外,在接口端有一个并行转串行的一个转换器,所以插槽并不兼容。目前大部分的计算机的主板上既提供了pci插槽也提供了 pci express插槽。由于 pci expressa是一个新兴起的总线,加上其复杂的体系架构使得应用设计和开发存在较大的困难。
21.obd是英文on-board diagnostics的缩写,中文翻译为“车载自动诊断系统”。这个系统将从发动机的运行状况随时监控汽车是否尾气超标,一旦超标,会马上发出警示。当系统出现故障时,故障(mil)灯或检查发动机(check engine)警告灯亮,同时动力总成控制模块(pcm)将故障信息存入存储器,通过一定的程序可以将故障码从pcm中读出。根据故障码的提示,维修人员能迅速准确地确定故障的性质和部位。
22.在具体实施例中，所述中央处理器用于分析、处理和判断5g汽车的行驶过程中遇到的障碍物，所述障碍物为静态障碍物和动态障碍物，所述中央处理器采用8080中央处理器。cpu依靠指令来计算和控制系统,每款cpu在设计时就规定了系列与其硬件电路相配合的指令系统。指令的强弱也是cpu的重要指标,指令集是提高处理器效率的最有效工具之一。从现阶段的主流体系结构讲,指令集可分为复杂指令集和精简指令集两部分,而从具体运用看,如 intell的mix( multi media extended)、sse、sse2(streaming-single instruction multiple data-extensions 2)see3和amd的3dnow!等都是cpu的扩展指令集,分别增强了cpu的多媒体、图形图象和 internet等的处理能力。我们通常会把cpu的扩展指令集称为”cpu的指令集”。sse3指令集也是目前规模最小的指令集,此前m
ⅸ
包含有57条命令,sse包含有50条命令,sse2包含有144条命令,sse3包含有13条命令。目前sse3也是最先进的指令集,英特尔 prescott处理器已经支持sse3指令集,amd会在未来双核心处理器当中加入对sse3指令集的支持,全美达的处理器也将支持这一指令集。
23.在具体实施例中，所述电源模块连接采集模块、中央处理器、控制单元和报警模块的输入端，所述采集模块的输出端连接中央处理器的输入端，所述感应模块的输出端连接中央处理器的输入端，所述中央处理器的输出端连接控制单元的输入端，所述控制单元的输出端连接报警模块的输入端，所述汽车定位模块的输出端连接中央处理器的输入端，所述gps模块的输出端连接控制单元的输入端。
24.在具体实施例中，所述感应模块用于感应路面的障碍物，所述障碍物为静态障碍物和动态障碍物，所述感应模块采用雷达微波感应模块。微波感应开关:又称微波雷达,是利用电磁波的多普勒原理来做的,我们知道,任何波都有反射的特性,当一定频率的波碰到阻挡物的时候,就会有一部分的波被反射回来,如果阻挡物是静止的,反射波的波长就是恒定的,如果阻挡物是向波源运动,反射波的波长就比波源的波长来得短,如果阻挡物是向远离波源的方向运动,反射波的波长就比波源的波长来的长, 波长的变化,就意味着频率的变化。微波感应正是通过反射波的变化知道有运动物体逼近或远离的。因此我们知道,微波感应主要对物体人体的移动进行反应,因而反应速度快,适用于探测以一定速度靠近或远离微波感应器的物体,比如以一定速度行走的人员通过某个场所,就可以用微波方便地探测出来。
25.在具体实施例中，所述控制单元用于接收中央处理器的电信号，用于控制5g汽车的行驶速度、刹车和转弯，所述控制单元采用at96总线的控制单元。at96总线的控制单元命令一般可分为三种:公用控制命令、读命令和写命令。在模件检测前,根据需要对4个电源缝电器进行控制,为不同的模件提供相应的工作电源,模件检测完毕,自动新开电源。继电器
控制比较简单,只需要对相应的o接口执行写操作即可,不单独编制程序。公用控制命令产生公用控制信号,优先级较高被总线上的每个单元所接受,且自主产生s信号。因此,只需要对相应的o接口执行写操作即可,不单独编制程序。读命令和写命令的格式一致 ,其中n是模件的站号,括号内分别是执行命令的所的子地址码和功能码,并伴随相应的数据传遥。由于本文所依托的课题中只做单模件测试,所以在命令有效期内,站号固定不变。本文根据电路设计中所使用的o接口。
26.在具体实施例中，所述汽车定位模块用于时刻定位汽车的行驶位置，将电信号输入中央处理器，所述汽车定位模块采用三菱fx3u-20ssc-h定位模块。定位模块qd75与步进马达或何服驱动器起使用,用来执行机器位置或速度控制的模块,它不但可以完成主要定位控制,而且可以完成opr控制(返回原点控制)、高级定位控制、手动控制等等许多控制,其特点是启动迅速,减少了机器应答时间且其差动黑动器系统可发出最高mps的高速命令,实现快速精确控制在自动刻印机电控系统中,用qd75定位模块实现位置固定进给控制和线性控制。选字用qd75固定进给控制和opr控制,由何服电机带动刻字盘旋转,按照操作员在触摸屏上设置的刻印字符,每旋转一次找到一个字符并打刻（每次的旋转量由cpu计算并发送给qd75,qd75再将该脉冲发送给伺服驱动器进而控制伺服电机,打刻完最后一个字符后刻字盘自动返回原点,等待下一个需要打刻生产批号的钻杆接头;调字间距用qd75固定进给控制,由服电机仅在每打刻一个字符后带动接头序转动固定的距离;回转采用qd75线性控制）。
27.在具体实施例中，所述汽车导航模块用于用户的语音导航，所述汽车导航模块是从一个已知的位置点开始，根据运动在该点的航向、航速和时间计算出下一个位置点的位置，所述汽车导航模块采用ros的机器人路径导航。移动机器人需要通过激光雷达传感器或者双目视觉传感器来感知世界进行导航。导航功能包只接受使用特定消息类型发布的传感器数据,假如导航使用的是单线激光面达传感器,它的精度是度,在进行导航时我们需获得激光富达反数据的支持,也就是在相应通信协议下获得雷达接收的数据。激光雷达根据接收到的这些数据进行分析,计算出移动机器人在运行过程中遇到的物的位置,进向划出最佳的路径进行整体的导航与局部的。对于激光雷达接收到的数据,大致处理的思路如下,首先对雷达方接到的数据进行过滤,找到相应的数据来计算是台需要局部障以及局部路径的度则:找到适合角度的数据可以减少相应的计算量,没有使用的角度数据可以在编程时过滤掉,在这里只使用机器人前方180度范围内的数据进行处理。
28.在具体实施例中，所述报警模块用于警示路人或者警示汽车内的乘客，所述报警模块采用ctc综合报警模块。按照报警产生源头划分,ctc报警包括中心报警和车站报警二大类。中心报警主要包括由临时限速服务器( temporary speed restriction serv.er,tsrs)、无线闭塞中心( radio block center,rbc)、灾害监测单元等产生的输入类报警,调度员行车操作类报警,以及ctc中心设备故障报警等。车站报警包括信号状态变化报警、车站行车操作报警和车站设备故障报警等。在既有模式下,中心报警信息实时汇聚于中心应用服务器,车站报警信息则需通过ctc核心业务通道上传至中心应用服务器,中心应用服务器对报警信息进行定向分发或广播。由于应用服务器是ctc报警信息的集散中心,综合报警服务器可从中心应用服务器直接获取全部报警信息。采集或生成中心报警的设备位于高等级建设的调度中心机房,设备位置集中、网络通道稳定且具备完善的安全校验措施。因此,
中心报警可以直接作为可信报警源纳入综合报警资源池，由应用服务器转发的车站报警,经过了广域网信道的传播和多节点转发,存在潘后、丢失基至被算改的可能。因此,车站报警入综合报警服务区缓存,等待进一步验证。车站综合报警子模块与车站自律机连接,在不影响自律机核心业务的基础上,主动抓取车站报警信息并上传至综合报警服务器。综合报警服务器获取到来源于不同逻辑径路的份车站报警后,以报警来源、推送目标和生成时间敬三元组为索引和标识,进行同一报警标识下的正确性校核和实时性比对。当报警内容一致且时间误差在30s以内时,将车站报警置为可信报警否则,按失败原因分别采取以下处置措施。
29.（1）当时间误差大于30s时,采信生成时间早的报警；（2）当中心转发的车站报警缺失或内容不一致时,直接采信车站上传的报警；（3）当车站上传报警缺失时,及时向调度员电务维护终端发布该报警信息,并注明此报警未经校验。作为本发明进一步的技术方案，所述ctc综合报警模块用于接收控制单元的电信号，如果控制单元分析汽车的安全系数超过正常规定的阈值数据值，则会触发报警系统，所述报警系统包括灯光报警、声音报警和气味报警。
30.在具体实施例中，所述ctc综合报警模块用于接收控制单元的电信号，如果控制单元分析汽车的安全系数超过正常规定的阈值数据值，则会触发报警系统，所述报警系统包括灯光报警、声音报警和气味报警；在具体实施例中，所述ros的机器人路径导航采用sins导航定位算法，为了解决汽车导航精确的问题，如公式（1）所述mimu/gps(微惯性测量装置/卫星定位系统)组合导航系统,能够提供高精度、高可靠性的导航信息,在导弹、制导炸弹、智能炮弹等领域的应用越来越广泛,设计好的数据融合算法是实现该系统的关键常规卡尔曼滤波在组合导航系统设计方面取得了成功应用,但需要建立准确的状态方程模型来描述飞行器的位置、速度変化规律,由于建模误差和计算误差引起递推状态估计与真实状态之间的偏差越来越大,产生发散现象,且常规卡尔曼滤波通常要求系统动态过程和噪声都是确定的,当系统存在模型误差,或噪声不确定,会导致卡尔曼滤波发散。为避免发散,采用衰减记忆法、限定记忆法、平方根滤波、udu滤波、自适应滤波次优滤波等方法。文中针对建模中量测噪声方差阵r变化带来的滤波发散问题,采用一种基于模糊理论的自适应卡尔曼滤波,对量测噪声方差阵r进行在线实时修正,有效解决了量测噪声方差阵变化引进的滤波发散问题, 为了解决汽车导航精确的问题，如公式（1）所述，所述公式（1）是采用gps联合伪距差分定位：(1)公式（1）中，h表示为从卫星到gps接收的单位向量；p表示为接收机的真实位置；表示为估测得到的接收机位；λ表示为载波波长；dp表示为广播轨道偏差，n表示为载波的整周数dp是广播轨道偏差，
∆
ts表示为卫星钟差，
∆
tr表示为接收机的钟差；mp表示为多路径效应，η表示为噪声误差源引起的量测噪声误差；c是卫星位置到估测接收机位置的距离；ρ表示为卫星到接收机的伪距，
∆
φ表示为汽车的微惯导；为了满足动态场景下的定位精度需求,本文给出基于抗差卡尔曼滤波的bds/gps定位算法。该算法在经典卡尔曼滤波的基础上,引入m估计,提高抗差能力。实验通过采集遮挡场景中规则运动路线下的实测数据,验证
了该算法的有效性,且结果分析表明该算法在一定程度上提高了定位精度。此外,针对非线性情况,本文给出基于自适应无迹卡尔曼滤波的 bds/gps定位算法。该算法在无迹卡尔曼滤波的的基础上,首先引入卡方检验对系统模型进行评估,并获取相应的卡方检验值:然后构造系统噪声统计模型和卡方检验值之间的分段线性函数,求取系统噪声估计值:最后得到具有系统噪声统计特性的自适应无迹卡尔曼滤波。实验通过采集遮挡场景中不规则运动路线下的实测数据,验证了该算法的有效性,且结果分析表明该算法在一定程度上提高了定位精度, 所述公式（2）在经典gps联合伪距差分定位的基础上,引入求导法则,提高误差能力，如公式（2）所示：(2)公式（2）中，vs表示为gps卫星的真实速度；vr表示为估计测量得到的gps接收机的速度；表示为卫星钟差的导数，表示为接收机的钟差的导数，表示为多路径效应的导数，表示为噪声误差源引起的量测噪声误差的导数；在组合方式中,传统方案没有最大化利用各个系统的优势,本文采用基于伪距组合的 bds/gps定位算法,实现系统间的紧密组合。该算法首先将卫星到接收设备的几何为距公式中引入系统的时钟偏差,构造伪距函数进行泰勒级数展开,保留一阶项:然后构造组合系统的估计状态矢量和设计矩阵;其次通过采用系统内高度角模型和系统间后验估计法的组合权重解决方案,改进加权最小二乘法的权重值:最后得到解算的位置坐实验通过采集大树和房屋遮挡下的实测数据,验证了该算法的有效性,且结果分析表明该算法在一定程度上提高了定位精度。为了精确卫星的旋转周期和汽车5g信号的频率，引入公式（3）所示，所述公式（3）采用卫星旋转周期函数：（3）公式（3）中，t表示为卫星的周期，
∆
t表示为卫星的周期变化，f表示为卫星的频率，φ(t
∆
t)表示为卫星周期的电离层延迟的变化，φ(t)表示为卫星周期的电离延迟；随着研究的深入,由于gnss的各个系统的定位精度各不相同,在基于加权最小乘法进行位置坐标解算时,其权重值得到了很多国内外学者的研究。文献1241在研究bds/gps组合系统定位算法中,从卫星高度角和信噪比中分析了五种基本及改进相应系数的随机模型。这种方式对加性常系数设置具有随机性,不具有普追使用性。文献[25指出了合理的确定权值是充分发挥组合系统优势的关键,研究了基于赫尔模特( helmert)方差分量估计法随机模型的 gps/bds组合系统定位算法。该算法对初始权重值的设置较为复杂,导致运算量很大。文献[26利用剩余水平精度因子和高度角的关系,设计种模糊系统,用于加权最小二乘法中伪距误差测量方差的建模,为每颗卫星确定了适当的权重。该算法在一定程度上提高了定位精度,而计算剩余水平精度因子大大增加了其复杂度。根据数据分析了等权模型、高度角模型和 helmert方差分量估计模型,但研究的 bds/gps组合系统最优随机模型是根据经验值确
定的初始权重值普遍适用性较差，所述公式（4）采用伪距函数：（4）公式（4）中，表示为信号发射时刻的卫星位置矢量，表示为观测时刻的接收机卫星矢量，t
μ
表示为接收时钟相对于gps系统时的超前量，δ表示为卫星时钟相对于gps系统时的超前量，t表示为卫星到汽车的信号传输时间；将公式（4）整理得到公式（5），如公式（5）所示，为了研究 bds/gps组合系统的定位解算过程,需要先了解各个系统和系统间的兼容性及其相关技术。因此,在内容上的安排,本章首先概述了bds与gps的基本构成及使用的坐标系统和时间系統,由此总结了系統间的差异性,进行了bds/gps组合系统的兼容性分析:其次介绍了bds/gps组合系统的数据处理相关技术,主要包括原始数据解析、数据排序和误差预处理,以及bds/gps组合系统的卫星位置解算； （5） 公式（5）中，t
us
表示为接收机时钟相对于卫星时钟的超前量，即钟差；现有公交车定位终端采用单点定位,存在精度差信号遮挡地方存在断点的缺点。为解决这两个缺点,定位终端采用组合导航定位算法,组合导航的输出通过融合 ips/bds联合伪距差分定位和sins( strapdown inertial navigation system捷联导系统)的导航输出而得到。 gps/bds联合伪距差分定位精度优于1米:且 ips/bds的多星座的组合增加卫星的观测数目,改普了卫星的观测条件1sins的输出完全自主,不受外界影响,不管差分定位有没有输出,组合导航的输出总有结果，公式（6）表示汽车在行驶过程中的坐标的位置，所述公式(6)采用初级累加距离函数，如公式（6）所示：初级累加距离函数，如公式（6）所示：（6）公式（6）中，x0，y0表示为车辆在时间t时刻的初始位置，s
p
表示为汽车从时间t0的位置到时间t
0 1
的长度距离，θ表示为汽车从时间t0的位置到时间t
0 1
的的绝对航向，x，y表示汽车的行驶过程的位置，公式（1）~（6）减小了汽车在行驶过程的导航误差。
[0031]
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些具体实施方式仅是举例说明，本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下，可以对上述方法和系统的细节进行各种省略、替换和改变；例如，合并上述方法步骤，从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围；因此，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。