随着信息处理技术,控制技术和运输条件等技术的快速发展,以及国家建设对于新科技的需求,催生了智慧公路的建设。所谓的智慧公路以安全,绿色,便捷,高效作为建设目标,形成开放,共享的基础车辆平台,包含人车模式、车车模式等为其提供安全可靠的网络化通行和开放互助的通信管道服务,使其在应急事件发生时可以提供实时响应的应急服务,为出行者提供精确,自主的出行活动。隧道一般用于穿越山区缩短运输距离的用途,其天然的性质导致其对无线电信号具有屏蔽作用,北斗卫星定位无法到达隧道内部,致使隧道内的相关车辆信息数据丢失。为了在隧道内实现车辆的实时精确的定位,本文完成了以下工作:1)基于下行到达时间差原理（DL-TDOA）对隧道内车辆定位的方法选定:在对比国内外的室内定位方式后,选取了基于超宽带（UWB）的容量大,低功耗,稳定性强等优点上进行改进,在综合考虑隧道内定位所可能导致误差因素基础上,选择TDOA定位方式。2)针对隧道内的环境复杂,可视距离障碍物造成的信号接收误差等问题,在基于TDOA定位算法中,对比了传统定位Chan算法和Taylor算法性能,并提出在自适应卡尔曼滤波的算法基础上实现Chan-Taylor混合算法,以提高定位的精确度。3)在自适应卡尔曼滤波实现车辆定位的基础上,进一步采取RNN-LSTM算法,依据历史数据对车辆后5秒内的路程进行预测位置,并与上述算法进行路线拟合,在深度学习算法的基础上进一步提高TDOA车辆的定位精度。车辆在隧道中可能发生紧急停车、拐弯、避险等动作,这就导致不能只依靠隧道外的卫星数据进行定位预测算法,误差比较大。该算法进一步的提高了车辆定位的准确性。4)为了验证本文提出的车辆精确定位算法,将在实际的隧道场景中进行实验,针对隧道内无法获得无线电磁波等特性,无法利用北斗等导航数据作为参照系来判断DL-TDOA实时定位精度,所以引入在开阔的高速公路路段同样架设锚节点和桥节点,以验证算法的精确度。之后车辆在隧道内实际采集的坐标数据用作数据集进行算法训练。DL-TDOA定位算法在高速公路开阔的场地下进行对比实验,在对比同定位算法后,将定位精度最高的RNN-LSTM算法应用在隧道中以静态试验、30km/h、60km/h和80km/h动态试验,平均误差均小于一米,满足RTLS要求。5)针对隧道内实际应用问题设计了多视觉多数据应用系统,系统分为:传感器设备层、网络设备层、网络管理平台、应用数据平台、数据分析引擎以及大屏应用展示平台。系统完成后,基于DL-TDOA的车辆实时定位信息上传到网络管理平台,再通过应用系统进行车辆信息管理,具有很强的扩展性。