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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海)

摘要：本发明提供一种粗精匹配结合的地磁道路定位方法、系统及存储介质，涉及智能驾驶领域，为解决现有方法计算量大，地磁数据特征维度少，导致算法易受测量噪声影响的问题。包括：步骤一、获取沿路径的地磁标量、三轴地磁矢量、车辆三轴姿态角信息，建立空间序列地磁基准库；步骤二、对基准库进行采样，获取训练集一对预构建的随机森林分类器进行训练，得到粗匹配模型；步骤三、获取训练集二对预构建的多尺度孪生神经网络进行训练，得到精匹配模型；步骤四、获取车辆行驶时地磁强度与姿态角的空间序列；步骤五、使用粗匹配模型确定当前车辆所在道路，使用精匹配模型确定当前车辆所在道路中的位置；步骤六、重复执行步骤四至步骤五，至定位结束。

主权项：1.一种粗精匹配结合的地磁道路定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、对导航区域内的道路进行测量，获取沿路径的地磁标量、三轴地磁矢量、车辆三轴姿态角信息，建立空间序列地磁基准库；步骤二、对基准库进行采样，获取训练集一，采用训练集一对预构建的随机森林分类器进行训练，得到粗匹配模型；所述训练集一的获取方法为：对地磁基准库中第m条道路使用长度为L2的窗口滑窗采样，滑窗的步长为s1，获得N2,m个长度为L2的序列，序列的标签为m；对地磁基准库中的全部N1条道路进行采样，获得共个序列，序列的标签共有N1类；步骤三、对基准库进行采样，获取训练集二，采用训练集二对预构建的多尺度孪生神经网络进行训练，得到精匹配模型；所述训练集二的获取方法为：对地磁基准库中第m条道路进行随机采样N3次，每次采样使用3个窗口，窗口1长度为L2，获得的序列定义为参考序列；窗口2长度为随机数，范围为[L2-Lrand,L2+Lrand]，Lrand为参数，窗口2与窗口1至少有Lno个点不重合，获得的序列定义为不相似序列；窗口3长度为随机数，范围与窗口2的范围相同，窗口3终点与窗口1对齐，获得的序列定义为相似序列，将相似序列上除终点外的每个点Pi进行随机采样，即：Pi＝Prand,Prand∈[minPi,Pi+1,maxPi,Pi+1]在相似序列上添加均值为0、标准差为σ的高斯噪声；将每次采样获得的参考序列与相似序列定义为一组正样本；每次采样获得的参考序列与不相似序列定义为一组负样本；步骤四、在车辆沿路行驶时，获取一段地磁强度与姿态角的空间序列；步骤五、使用粗匹配模型对行驶时获取的序列进行分类，确定当前车辆所在的道路；使用精匹配模型对行驶时获取的序列进行定位，确定当前车辆所在道路的位置；步骤六、重复执行步骤四至步骤五，至接收到用户的停止命令，结束。

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