基于電力設(shè)備坐標(biāo)殘跡的容災(zāi)導(dǎo)航算法

張佳琳

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基于電力設(shè)備坐標(biāo)殘跡的容災(zāi)導(dǎo)航算法

張佳琳

(哈爾濱商業(yè)大學(xué)研究生學(xué)院 哈爾濱 150028)

針對GPS災(zāi)難中的容災(zāi)導(dǎo)航和自動尋路等問題，提出了充分利用電力設(shè)備坐標(biāo)殘跡的容災(zāi)導(dǎo)航算法DTNA；對該算法的核心思想、算法結(jié)構(gòu)與模塊、殘跡的表述結(jié)構(gòu)以及算法處理流程進行了詳述。該算法采用了信息融合方法，通過電力設(shè)備殘跡坐標(biāo)實現(xiàn)可行道路的自動生成；采用了二維疊加空間進行“道路信息-尋路需求”匹配。仿真實驗結(jié)果證明該算法的容錯時耗較少，算法的運行也無需占用過多的計算資源，具有良好的綜合性能；最后闡述了該算法的未來發(fā)展與應(yīng)用前景。

容災(zāi); 電力設(shè)備; 信息技術(shù); 導(dǎo)航 殘跡

全球定位系統(tǒng) (global positioning system, GPS)作為基于導(dǎo)航衛(wèi)星的分布式測距/距離、全球定位/導(dǎo)航系統(tǒng)，已在電力行業(yè)得到了較為廣泛的應(yīng)用[1]。該系統(tǒng)的組成包括：空間部分(24顆導(dǎo)航衛(wèi)星)、地面控制部分(主控站、地面天線、監(jiān)測站)和用戶設(shè)備(GPS接收機、衛(wèi)星天線)三部分構(gòu)成。通常，用戶通過衛(wèi)星天線和GPS接收機，就能在地球上的任何地點實施定位與測時[2-3]。目前，電力行業(yè)對GPS應(yīng)用較多，如：故障測距、系統(tǒng)運行實時監(jiān)測、電網(wǎng)調(diào)度自動化同步時間、故障錄波器時間同步、雷電定位系統(tǒng)、自動控制與調(diào)節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)時間等。因而帶有GPS坐標(biāo)的電力設(shè)備分布較廣。從目前的諸多研究成果來看，GPS系統(tǒng)在導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用還存在較多問題；首先，GPS作為非自主式的、我國沒有自主知識產(chǎn)權(quán)的定位導(dǎo)航系統(tǒng)，它的應(yīng)用往往受到國外政策等非技術(shù)因素的制約[2]；其次，由于電力系統(tǒng)所處環(huán)境錯綜復(fù)雜，其中的橋梁、林區(qū)、坑道、密集建筑等地形地貌，都將對GPS系統(tǒng)的應(yīng)用構(gòu)成影響，特別是復(fù)雜電磁環(huán)境中，GPS系統(tǒng)的通信中斷時常發(fā)生。因此，結(jié)合GPS系統(tǒng)與電子地圖中的殘存數(shù)據(jù)，實現(xiàn)容災(zāi)導(dǎo)航，進行自動尋路，已成為當(dāng)前研究人員鉆研的熱點和難點之一[2]。由于現(xiàn)有的研究成果僅僅依托孤立的電子地圖中殘存的道路和坐標(biāo)信息進行容災(zāi)[4-6]，因此少有成功應(yīng)用。目前國外較為先進的解決方案(如GPS-discovery)存在下列問題[3]：首先是用于電力系統(tǒng)維護的交通工具數(shù)量較多，分布較廣，如果這些導(dǎo)航系統(tǒng)中的坐標(biāo)“殘跡”無法共享，則會帶來極大的信息浪費[7-9]；其次，盡管大量的電力設(shè)備具有GPS坐標(biāo)，但僅自身的“殘跡”信息和靜態(tài)地圖，在復(fù)雜多變的電網(wǎng)環(huán)境中，進行道路選擇等容災(zāi)工作是極為困難的[10-11]。針對上述問題，利用電力設(shè)施的坐標(biāo)殘跡，本文提出了一種新型容災(zāi)導(dǎo)航算法(disaster-tolerant navigation algorithm, DTNA)。

本文首先分析了當(dāng)前系統(tǒng)存在的問題，給出了詳細(xì)的解決思路；其次對算法的模型結(jié)構(gòu)和電力設(shè)備GPS坐標(biāo)“殘跡”數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行了詳述，并給出算法流程；最后對比了算法的仿真性能，并分析其應(yīng)用前景。

1 算法分析

1.1 問題分解

目前廣泛應(yīng)用的GPS+電子地圖導(dǎo)航模式，在面對各種災(zāi)難時存在下列3個問題：

1) 大量既有的電力設(shè)備坐標(biāo)和資源被忽視和浪費。目前已投入應(yīng)用的分布式容災(zāi)導(dǎo)航算法主要采用集中信息處理模式，即：大量的導(dǎo)航節(jié)點通過中心控制站或集中調(diào)度系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合與信息交換，而節(jié)點間并不進行直接的數(shù)據(jù)交換與共享，諸如系統(tǒng)中已有的道路信息、電力設(shè)備的變更、GPS坐標(biāo)等數(shù)據(jù)均無法實現(xiàn)多節(jié)點共享；此種容災(zāi)模式、在實際應(yīng)用中問題較多，不但在處理性能方面存在中心瓶頸問題，而且當(dāng)中心控制站出現(xiàn)通信故障或宕機時，整個導(dǎo)航系統(tǒng)將無法引導(dǎo)各節(jié)點[10-12]。與之形成鮮明對比的是：目前普遍裝備的導(dǎo)航計算機系統(tǒng)(節(jié)點)往往具有較強的計算和存儲能力，卻不能物盡其用；較之遠(yuǎn)程通信，當(dāng)節(jié)點相遇或并行時，存儲在其中的電力設(shè)備殘跡數(shù)據(jù)卻不能共享，整個系統(tǒng)的容災(zāi)性能很差。

2) 大量已生成的導(dǎo)航信息利用率低下。盡管電子地圖中往往包含有大量電力設(shè)備的GPS坐標(biāo)，并在車輛行進過程中生成了較多的道路數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)都屬于“點”類型，數(shù)據(jù)表述的連續(xù)性較差，且具有用后即丟棄的“瞬態(tài)”特性；盡管電子地圖等導(dǎo)航設(shè)備的存儲空間較大，但缺少對應(yīng)的通路存儲備用機制，因此當(dāng)出現(xiàn)通信災(zāi)難時，節(jié)點與GPS系統(tǒng)失聯(lián)，無法獲取路途中的坐標(biāo)信息，也無法通過其他節(jié)點進行更新，經(jīng)過一段時間后，既有的導(dǎo)航信息將消耗殆盡[13-15]。

3) 目前的組合導(dǎo)航系統(tǒng)中，由于相對于電子地圖中的坐標(biāo)，GPS信息是動態(tài)的，這主要體現(xiàn)在：相同道路上的不同節(jié)點接收到的可行道路GPS坐標(biāo)，由于時間和位置不同而不完全相同；所以，一旦出現(xiàn)GPS通信災(zāi)難，電子地圖將不得不根據(jù)節(jié)點自身的運行軌跡和殘存坐標(biāo)來代替GPS定位導(dǎo)航，而目前的容災(zāi)系統(tǒng)均缺少可行道路識別與匹配的相關(guān)算法，因而可行性較差[16-17]。

1.2 解決方案

針對第一個問題，本文算法改變了原有的信息集中共享模式，并充分利用了節(jié)點中殘存的電力設(shè)備坐標(biāo)“殘跡”；要求各節(jié)點從臨近的其他節(jié)點中盡可能獲取“殘跡”數(shù)據(jù)，從而保證自身在尋路過程中的數(shù)據(jù)自主性和全面性，但該算法避免節(jié)點間的中繼通信，以降低系統(tǒng)的電力和通信開銷，僅在節(jié)點彼此“相遇”時進行信息交換。

針對第二個問題，本文算法在導(dǎo)航系統(tǒng)中構(gòu)建了“殘跡”用于容災(zāi)導(dǎo)航的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。但由于電力設(shè)備網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，節(jié)點數(shù)量龐大，而電子地圖和導(dǎo)航系統(tǒng)的存儲容量通常比較有限[18-19]，因此算法嚴(yán)格限制了此類數(shù)據(jù)的種類和容量，并采用了最優(yōu)淘汰機制進行數(shù)據(jù)更新。由于電力施工和維護過程往往需要車輛進入陌生地域，而在GPS出現(xiàn)災(zāi)難的情況下，導(dǎo)航系統(tǒng)中沒有相關(guān)信息，因此不但需要特定的信息共享協(xié)議，實現(xiàn)電子地圖的信息交換，以便實現(xiàn)陌生地域的導(dǎo)航與選路；而且需要構(gòu)建與之對應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和處理算法進行高效的匹配與選擇操作。

針對第三個問題，由于電力設(shè)備網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，其中的道路可行性又呈現(xiàn)較為明顯的隨機性。此外，由于電力設(shè)備網(wǎng)絡(luò)中的道路狀態(tài)構(gòu)成的描述空間相當(dāng)復(fù)雜，難以通過普通的數(shù)值計算方法進行匹配和選擇。我國的科研人員立足現(xiàn)有硬件設(shè)備，廣泛采用了“以軟件算法彌補硬件性能”的做法，并取得了一定的成功[20-22]。本文算法基于前人研究成果采用了FCM聚類算法進行道路聚類與匹配，通過實驗發(fā)現(xiàn)效果良好。

1.3 算法模塊與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

本文算法的處理單元與基本流程如圖1所示。由于車載電子地圖等系統(tǒng)的處理能力較為有限，因此必須充分利用既有的電力設(shè)備坐標(biāo)殘跡，并采用精簡算法模型，故而從結(jié)構(gòu)上看，本文算法較為精煉。

首先是殘跡管理單元。該單元主要通過兩種方式進行殘跡數(shù)據(jù)收集：1) 災(zāi)難發(fā)生前，根據(jù)本節(jié)點所在位置(如未標(biāo)注的電力設(shè)備或道路關(guān)鍵點等)定時或定點進行殘跡生成；2) 在節(jié)點相遇時，彼此從對方的車載電子地圖中共享相關(guān)數(shù)據(jù)。上述數(shù)據(jù)將在預(yù)處理后，保存在電子地圖中的存儲單元里，并可以通過1.5節(jié)中的算法進行搜索或匹配。此外，該單元還用于容災(zāi)導(dǎo)航過程中的自我糾偏，如：當(dāng)節(jié)點經(jīng)過若干有GPS坐標(biāo)的電力設(shè)備時，該單元將電子地圖中自身現(xiàn)存的位置和這些事前驗證過的坐標(biāo)進行數(shù)據(jù)融合，從而發(fā)現(xiàn)導(dǎo)航偏差，并予以糾正。

圖1 DTNA算法結(jié)構(gòu)域與流程

其次是容災(zāi)導(dǎo)航單元。該單元可以在GPS災(zāi)難時，通過實時跟蹤行車路線(通過節(jié)點的速度和方向等參數(shù)累計求得)對節(jié)點的當(dāng)前位置進行計算，并根據(jù)當(dāng)前位置和目的地之間的殘跡自動實現(xiàn)道路選擇。由于導(dǎo)航誤差，同一條道路往往在電子地圖中被標(biāo)注為多條不同的道路。同時，地圖上的任意兩點之間可能存在多條可通行。為對上述問題進行輔助決策，本單元采用了1.5節(jié)中的處理方法實施道路的評估和預(yù)測(匹配)，從中找出匹配程度最高、最為適宜的道路。

最后是雙向接口單元。第一種接口用于殘跡管理單元與電子地圖的數(shù)據(jù)通信，該接口上傳遞的數(shù)據(jù)主要是“道路關(guān)鍵點/殘跡隊列”；第二種接口用于殘跡管理單元與容災(zāi)導(dǎo)航單元之間的通信，該單元向上接收用戶提交的導(dǎo)航需求，向下接收整合后的殘跡數(shù)據(jù)，將選路輔助決策信息，通過電子地圖提供給用戶，實現(xiàn)“道路信息-尋路需求”匹配查找。

本文算法中的外來數(shù)據(jù)與自生成數(shù)據(jù)量較大，為統(tǒng)一進行數(shù)據(jù)管理，采用了循環(huán)鏈表結(jié)構(gòu)來保存電力設(shè)備的坐標(biāo)殘跡以及道路的關(guān)鍵點信息，以便在GPS災(zāi)難發(fā)生時進行道路輔助選擇。盡管本文算法以殘跡作為基本的數(shù)據(jù)支撐，但考慮到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的包容性，因此選擇了信息量較大的“道路標(biāo)志信息”記錄作為主元素，從而構(gòu)成鏈表。該鏈表以殘跡管理單元的信息生成順序和信息提供節(jié)點的ID為master/slave索引)，與其他簡單鏈表不同，該鏈表的所有元素均以嵌入方式，鏈接了新鏈表，從而保存和管理該道路上的對應(yīng)數(shù)據(jù)，主要是道路標(biāo)志信息與殘跡數(shù)據(jù)。這些元素以GPS定位的產(chǎn)生時間和坐標(biāo)數(shù)據(jù)為master/slave索引。通過采用這種嵌入式鏈表結(jié)構(gòu)，算法能夠從橫向上管理對每條道路中包含的“殘跡”和關(guān)鍵點。從縱向上能夠以時間為依據(jù)，以相遇的每輛車的ID作為“道路標(biāo)志信息”的索引，同時能夠區(qū)分同路的不同節(jié)點生成的“不同道路”，從而為容災(zāi)導(dǎo)航提供了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。算法通過該鏈表，可以實現(xiàn)道路的檢索和匹配操作，具體實現(xiàn)參見1.5節(jié)。

1.4 算法流程

本文算法的處理流程主要分為3段，如圖1所示：

1) 各節(jié)點通過兩種方式收集導(dǎo)航坐標(biāo)。一方面在行進途中，人工或自動記錄和保存各種電力設(shè)備的GPS坐標(biāo)，另一方面對行駛過的道路進行關(guān)鍵點數(shù)據(jù)采集，以便在GPS災(zāi)難發(fā)生時使用。在此階段，當(dāng)節(jié)點能夠彼此直接通信時(例如平行或錯車時)，算法將通過直接通信方式交換兩類容災(zāi)數(shù)據(jù)：當(dāng)前自身信息(如：根據(jù)多坐標(biāo)測量算法生成的當(dāng)前所在位置坐標(biāo))，及電子地圖中目前存在的道路“殘跡”數(shù)據(jù)(包括道路上各關(guān)鍵點的坐標(biāo)、路況等數(shù)據(jù))。

2) 自動容災(zāi)導(dǎo)航階段。當(dāng)GPS災(zāi)難發(fā)生時，算法將從嵌入電子地圖的殘跡二維疊加空間中提取數(shù)據(jù)，加載于電子地圖的坐標(biāo)圖層；同時，算法將道路標(biāo)志信息通過人機接口模塊，一方面標(biāo)注于坐標(biāo)圖層，另一方面在節(jié)點通過這些坐標(biāo)附近時，提醒駕駛員進行核對和驗證，通過上述操作，算法一方面能對車輛自身所在位置進行糾偏，另一方面為駕駛員進行道路選擇提供輔助決策。

3) 人機交互階段。節(jié)點需要進行自動容災(zāi)導(dǎo)航時，電子地圖接收到尋路的任務(wù)信息(如：源點、目標(biāo)點、當(dāng)前方向等)，算法將根據(jù)電子地圖中的殘跡數(shù)據(jù)，提供將任務(wù)信息在二維疊加空間進行搜索，選擇其中最優(yōu)的道路殘跡，并通過電子地圖展示給駕駛員，以供選擇參考。

1.5 殘跡數(shù)據(jù)處理算法

針對上述需求，本文提出了基于信息融合的殘跡數(shù)據(jù)處理方法，可以假設(shè)兩條道路向量分別為和，兩條道路中的關(guān)鍵信息點數(shù)量分別為l和l，其中相近點(分布式導(dǎo)航標(biāo)準(zhǔn)為兩點間距離50米)共有個，則這兩條道路的相似度(也可用于“道路信息-尋路需求”匹配查找)可描述為：

式中，∈[0,1]，而為道路相近點控制閾值，需根據(jù)具體情況配置?；谏鲜鱿嗨贫缺硎?，本文算法采用FCM算法實現(xiàn)了基于劃分的道路聚類子算法，該算法的核心思想是同一類道路之間的相似度最高。相對于其他算法對于道路相似的劃分而言，F(xiàn)CM算法是柔性的、模糊的劃分，因而適于處理殘跡點數(shù)不同、相近點交錯出現(xiàn)的道路數(shù)據(jù)。該算法的主要處理過程可以表述為：在道路選擇或匹配過程中，通過迭代選優(yōu)，刷新各道路的“殘跡”中心，以及相關(guān)的隸屬度矩陣中的數(shù)據(jù)，直到相關(guān)道路數(shù)據(jù)接近準(zhǔn)則函數(shù)的極小值：

式中，={1,2, …,v}，為道路以某一殘跡w為中心的矢量；相關(guān)權(quán)重可表述為：；，為正定矩陣，當(dāng)時，是歐氏距離。式(2)的相關(guān)約束條件設(shè)定為，此時，使用拉格朗日乘數(shù)算法進行處理，得到下列無約束準(zhǔn)則：

式(3)達(dá)到極小值的必要條件為：

根據(jù)上述兩個條件，綜合式(3)則有：

將(6)引入上式(5)可得：

由此可得：

將式(8)引入式(6)，可得：

由式(10)引出：

根據(jù)上述推導(dǎo)，結(jié)合道路匹配和選擇的實際需求，可以得出本算法中的道路聚類算法步驟。

2 性能實驗與分析

為驗證算法的性能，將其與目前常見的GPS- discovery算法進行了基于仿真實驗的平行對比[2]。GPS-discovery算法是一種常見于車載導(dǎo)航系統(tǒng)中的通用容災(zāi)算法，主要應(yīng)用于CAN車載現(xiàn)場總線系統(tǒng)中。由于其性能優(yōu)良，已有多款智能導(dǎo)航系統(tǒng)中嵌入了該算法，實踐證明該算法具有一定的容災(zāi)能力，但在精度和時耗上還需要進一步提高。仿真實驗中模擬了20個節(jié)點(電力施工/維護車輛)在20 km′

20 km(其中帶有GPS坐標(biāo)的電力設(shè)備數(shù)量為100～300個，設(shè)備間最小間距為100 m)的地幅內(nèi)遭遇GPS通信災(zāi)難的場景，設(shè)定車輛間的數(shù)據(jù)傳輸距離為200 m，節(jié)點間采用全雙向(通訊速率為64 K/s)，車輛的速度設(shè)定為10 km/h～60 km/h隨機生成。分別通過兩種算法記錄其仿真過程來度量其性能；仿真地圖中共設(shè)置了12條通路，同時，模擬的車載電子地圖中隨機預(yù)設(shè)了2～5條已知坐標(biāo)序列的道路，并至少包含一條正在生成的道路殘跡序列。

圖2 兩種容災(zāi)算法的時耗對比

從宏觀上看，圖2展示的是兩種算法在仿真實驗中克服GPS災(zāi)難，同效果容災(zāi)(達(dá)到相同的容災(zāi)程度)引導(dǎo)區(qū)域中所有車輛脫困所需的平均時耗。如圖2所示，采用本算法的分布式導(dǎo)航系統(tǒng)，節(jié)點間能夠充分共享和融合電力設(shè)備的坐標(biāo)殘跡，因而較之目前常用的GPS-Discovery算法能夠更快地引導(dǎo)車輛尋找可行的道路，到達(dá)目的地。

圖3 兩種容災(zāi)算法的計算資源消耗對比

圖3展示了在歷次仿真實驗中，虛擬節(jié)點中的兩種算法為完成容災(zāi)各自消耗的系統(tǒng)資源。電子地圖系統(tǒng)中最重要的是計算資源和存儲資源，盡管本算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，并且存在節(jié)點間“殘跡”共享操作，但該算法所需的存儲資源與GPS-discovery算法相比，并不存在明顯差別，因此未在圖中羅列(運行本算法的虛擬節(jié)點平均所需的存儲空間較之運行GPS-discovery算法的節(jié)點所需，相差在±4%以內(nèi))。而本算法所需的計算資源遠(yuǎn)少于GPS-discovery算法所需，因而更加適用于計算能力有限的電子導(dǎo)航系統(tǒng)。

從微觀上看，DTNA算法也具有較高的導(dǎo)航精度，如圖4所示。從兩次實驗中各隨機選取了5臺虛擬車輛作為導(dǎo)航精度的監(jiān)測記錄對象，其中DTNA算法為A組，而GPS-Discovery算法為B組。如圖4所示，DTNA的導(dǎo)航精度全面(平均超過25%以上)超過了GPS-Discovery算法，而且在達(dá)到精度峰值之后，精度下降趨勢也較為平緩，保持了較高的個體導(dǎo)航精度，體現(xiàn)了算法較好的穩(wěn)定性。

圖4 兩種容災(zāi)算法的個體導(dǎo)航精度對比

3 結(jié) 束 語

從仿真實驗結(jié)果來看，DTNA算法的道路選擇和匹配子算法的精度尚可，但對廣幅地域中海量殘跡數(shù)據(jù)的存儲和處理方法需要進一步研究。此外，為充分利用駕駛員的經(jīng)驗，還將進一步研究容災(zāi)導(dǎo)航算法中的人機交互信息共享方法與技術(shù)，從而提高算法的適應(yīng)性和可用性。該算法的適用性改造包括以下兩個方面：首先是算法運行環(huán)境的適用性改造，需要因地制宜的根據(jù)不同的運行環(huán)境調(diào)整算法，從而發(fā)揮其最大功效，如：當(dāng)前嵌入式系統(tǒng)的存儲器大大增加，該算法可以適當(dāng)以存儲換計算，擴大殘跡的存儲量，從而提高算法的運行速度和精度；其次是算法的跨平臺適應(yīng)性改造，該算法當(dāng)前采用C語言開發(fā)，未來可以考慮采用JAVA改造，從而實現(xiàn)多平臺一體化，保證算法的可移植性，使得不同平臺上的導(dǎo)航系統(tǒng)能在發(fā)生災(zāi)難時，相互提供容災(zāi)信息。

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編 輯 蔣 曉

Novel Disaster-Tolerant Navigation Algorithm Based Electric Power Equipment Coordinate Vestiges

ZHANG Jia-lin

(Graduate School, Harbin University of Commerce Harbin 150028)

In order to achieve the electronic map disaster recovery and automatic routing, a novel disaster-tolerant navigation algorithm (DTNA) is proposed based on electric power equipment coordinate vestiges. The algorithm core idea, unit structures, vestige data structures and processing flows are given. The information fusion methods and electric power equipment coordinate vestiges are used to generate feasible ways automatically. And the algorithm used bi-dimensional space to match way information and way-finding needs. The simulation results show that DTNA has better time consumption and less computing consumption than the GPS-discovery algorithm.

disaster-tolerant; electric power equipment; information technology; navigation; vestige

TP393

A

10.3969/j.issn.1001-0548.2016.03.020

2014 - 11 - 02；

2015 - 06 - 07