随着卫星导航和定位技术的发展,GNSS(Global Navigation Satellite System)在列车定位中的应用也日益广泛。采用GNSS技术构建列车定位系统有着极大的优势,但是在实际应用中还需要解决列车运行中车载接收机定位精度的问题。目前应用于列车定位中的车载接收机的定位精度主要受到卫星轨道偏差、对流层电离层效应和多径干扰等影响。定位中的多径效应主要受到运行线路环境的影响:铁路周围环境较恶劣,GNSS卫星信号易受到轨旁物体的遮挡和反射或折射产生多径效应,而列车运行沿线环境变化较快,无法建立一个统一的模型来消除多径干扰;同时列车在运行于隧道或涵洞较多区段,接收机会在定位失锁与重新捕获卫星之间频繁切换,重新获得高精度位置信息需要较长时间。为消除多径效应对定位的影响和缩短接收机搜索卫星所需的时间,本文基于选星法的思路,针对可设计专有定位算法的软件接收机,提出一种基于计算机视觉技术获取轨旁障碍物遮挡状况的方法,判断并选定车载接收机直视范围内的所有有效定位卫星,排除可能产生多径干扰的卫星,减小定位误差。该方法是通过图像采集装置拍摄并记录轨旁障碍物,通过立体视觉技术提取障碍物的三维信息,比较卫星和障碍物之间的位置关系来确定定位卫星是否有效,并从中选择定位精度最高的星座组合,作为软件接收机定位所需的参考量,完成定位解算。轨旁障碍物的三维信息可被储存,当整条线路障碍物的遮挡状况被确定,车载接收机可在运行中根据已知遮挡状况直接选定有效定位卫星;在隧道或者涵洞较多区段,接收机可快速判断有效定位卫星,从而减少定位时间并获得高精度位置信息。本文对该方法进行了仿真验证。实验采用数码相机记录测站周围的障碍物,利用三维重构技术解算障碍物的信息,与接收机所处位置能接收到的卫星信息比较。最终的实验结果表明该方法可排除产生多径干扰的卫星信号,改善定位精度。