CN116184471A - 一种gnss与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，涉及导航系统技术领域，采用的方案：包括以下步骤：基于测量型GNSS接收机进行初始状态下的GNSS测量信息的收集；运用卡尔曼滤波器对初始状态下的GNSS测量信息进行解算；解算出来的包括速度和位置在内的信息会传送到惯性导航卡尔曼滤波器中来进行惯性导航的解算；根据滤波得到的误差估算值进行即时修正误差，修正后的惯性导航系统的输出为组合导航系统的结果，可以利用相互之间的关系对系统定位的准确性进行核验，能够快速核验系统是否异常，组合系统的定位定姿精度较高，使得导航组合系统在信号失锁的复杂环境下的定位定姿精度能得到较大提升。
Description
技术领域
本发明涉及导航系统技术领域，具体为一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法。
背景技术
随着现代科学技术的发展，人们对动态载体(车辆、飞机、导弹等)的追踪精度要求越来越高。GNSS(全球卫星导航系统)能够提供全天时的位置时间信息，精度不会随着时间而变化，但信号在遮挡时会造成定位不准确。惯性导航系统不受外界环境制约，短时间内位置、速度等导航参数能够以较高精度输出，但随着时间积累其定位精度明显下降，不能长时间单独工作。GNSS差分定位与惯性导航系统具有互补性，组合后对于GNSS接收机可以提高其跟踪卫星的能力和抗干扰性，对于惯性导航系统能够提高其稳定的性能和精度。
在目前机动车驾驶人考试中，普遍采用的评判技术是基于GNSS差分定位技术，该技术具有精度高(能够达到厘米级)，成本低及可靠性好等特点，但在一些复杂环境条件下对其定位效果影响较大。例如在考试过程中通过高架桥、高楼、隧道以及有茂盛树木遮挡的复杂路段时，会导致信号较差或完全没有信号，定位精度误差会达到数十米，对驾驶人考试造成错误的评判，GNSS差分定位的良好应用必须能够接收到信号源。
为解决上述问题，我们提出了一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，将GNSS差分定位与惯性导航进行组合，并对组合系统中的定位技术进行分析，将GNSS差分定位与惯性导航进行组合，在复杂环境中(隧道、高架桥等)进行实验，与单独惯性导航系统进行对比，来验证组合导航的实用性和可靠性。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，GNSS与惯性导航组合系统由惯性导航系统和GNSS系统组成，当接收机信号缺失的条件下，惯性导航系统的位置与速度对测量型GNSS接收机进行跟踪环的辅助，包括以下步骤：
S1、基于测量型GNSS接收机进行初始状态下的GNSS测量信息的收集；
S2、运用卡尔曼滤波器对初始状态下的GNSS测量信息进行解算；
S3、解算出来的包括速度和位置在内的信息会传送到惯性导航卡尔曼滤波器中来进行惯性导航的解算；
S4、根据滤波得到的误差估算值在惯性导航解算过程中进行即时修正误差，修正后的惯性导航系统的输出为组合导航系统的结果。
进一步优化本技术方案，所述GNSS与惯性导航组合系统还内置有误差模型，所述误差模型为随机误差模型，所述随机误差模型进一步包括位置、速度以及姿态的三个状态量的误差模型。
进一步优化本技术方案，所述惯性导航系统还内置有陀螺仪误差模型和加速度计误差模型，所述惯性导航系统基于陀螺仪误差模型和加速度计误差模型建立惯性导航系统的状态方程。
进一步优化本技术方案，所述陀螺仪误差模型如下式所示：
δwb＝bg+sg+wg
式中，wg是陀螺白噪声，bg是陀螺的零偏，Sg是陀螺的比例因子。
进一步优化本技术方案，所述加速度计误差模型如下式所示：
δf＝ba+sa+wa
式中，wa为加速度计白噪声，ba为加速度计的零偏，Sa为加速度计的比例因子。
进一步优化本技术方案，所述惯性导航系统中的陀螺仪和加速度计分别安装在车辆载体的X轴、Y轴以及Z轴；
陀螺仪，用于在车辆的运行过程中测定载体运动角速度；
加速度计，用于在车辆的运行过程中测定载体运动加速度，通过积分处理信息进行导航计算。
进一步优化本技术方案，所述惯性导航系统还包括基准站GNSS接收机、移动站GNSS接收机以及误差控制器；
移动站GNSS接收机提供车辆载体的双频观测信息及可视卫星的星历信息，实现车辆载体的动态测距和测向；
基准站GNSS接收机提供基准站处的观测信息和可视卫星的星历信息，作为移动差分过程中修正误差的依据；
误差控制器通过卡尔曼滤波器产生的导航误差信息计算导航改正信息，并将导航改正信息反馈到惯性导航解算中，将GNSS信息与惯性导航信息相互校准进行连续定位，提供准确的定位信息。
进一步优化本技术方案，所述卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程表达式依次如下式所示：
Xk+1＝Φk+1+BkUk+Wk
Zk＝HkXk+Vk
式中，Xk+1为k时刻到k+1时刻的状态值，Φk+1为k时刻到k+1时刻的状态转移阵，Bk n ×r阶分布矩阵，Uk为控制输入矢量，Wk为k时刻的输入噪声，Zk为k时刻的观测值，Hk为k时刻的观测矩阵，Xk为k时刻的状态值，Vk为k时刻的观测噪声。
进一步优化本技术方案，所述GNSS与惯性导航组合系统还设置有仿真模型，所述仿真模型的仿真参数设置如下：
GNSS接收机的输出频率为20Hz，速度随机噪声为0.05m/s，位置随机噪声为5m，加速度计常值零偏为10-3g，加速度计随机噪声为10-4g，陀螺仪常值漂移为0.1°/h，陀螺仪随机噪声为0.02°/h，输出频率为20Hz。
与现有技术相比，本发明提供了一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，具备以下有益效果：
该GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，通过将GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位原理进行分析，并在不同环境下进行实验，该组合导航系统能够提供更加全面的导航信息，当其中的一个传感器出现问题时，另外的传感器依旧可以工作；当不同的传感器在载体上完成安装后，可以利用相互之间的关系对系统定位的准确性进行核验，能够快速核验系统是否异常，组合系统的定位定姿精度较高，使得导航组合系统在信号失锁的复杂环境下的定位定姿精度能得到较大提升。
附图说明
图1为本发明提出的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法的流程示意图；
图2为本发明提出的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法的载体的位置误差示意图；
图3为本发明提出的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法的载体的速度误差示意图；
图4为本发明提出的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法的惯性导航系统结构示意图；
图5为本发明提出的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法的测试路线图；
图6为本发明提出的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法的信号遮挡定位结果对比图；
图7为本发明提出的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法的仿真结果速度误差图；
图8为本发明提出的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法的仿真结果位置误差图；
图9为本发明提出的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法的输出结果的速度误差图；
图10为本发明提出的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法的输出结果的位置误差图。
具体实施方式
下面将结合本发明的实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一：
请参阅图1，一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，GNSS与惯性导航组合系统由惯性导航系统和GNSS系统组成，当接收机信号缺失的条件下，惯性导航系统的位置与速度对测量型GNSS接收机进行跟踪环的辅助，包括以下步骤：
S1、基于测量型GNSS接收机进行初始状态下的GNSS测量信息的收集；
S2、运用卡尔曼滤波器对初始状态下的GNSS测量信息进行解算；
S3、解算出来的包括速度和位置在内的信息会传送到惯性导航卡尔曼滤波器中来进行惯性导航的解算；
S4、根据滤波得到的误差估算值在惯性导航解算过程中进行即时修正误差，修正后的惯性导航系统的输出为组合导航系统的结果。
在本实施例中，所述GNSS与惯性导航组合系统还内置有误差模型，所述误差模型为随机误差模型，所述随机误差模型进一步包括位置、速度以及姿态的三个状态量的误差模型。在本系统中，主要考虑随机误差，不考虑导航系统中的刻度误差和安装误差。
进一步的，所述惯性导航系统还内置有陀螺仪误差模型和加速度计误差模型，所述惯性导航系统基于陀螺仪误差模型和加速度计误差模型建立惯性导航系统的状态方程。
更进一步的，所述陀螺仪误差模型如下式所示：
δwb＝bg+sg+wg
式中，wg是陀螺白噪声，bg是陀螺的零偏，Sg是陀螺的比例因子。
所述加速度计误差模型如下式所示：
δf＝ba+sa+wa
式中，wa为加速度计白噪声，ba为加速度计的零偏，sa为加速度计的比例因子。
在本实施例中，所述惯性导航系统中的陀螺仪和加速度计分别安装在车辆载体的X轴、Y轴以及Z轴；
陀螺仪，用于在车辆的运行过程中测定载体运动角速度；
加速度计，用于在车辆的运行过程中测定载体运动加速度，通过积分处理信息进行导航计算。
惯性导航系统中采用的惯性测量传感器的性能指标如下表1所示。
表1性能指标
当惯性导航系统单独测量时，载体的位置误差和速度误差如图2和图3所示。
从位置误差和速度误差仿真图可以看出，随着时间的积累，惯性导航系统的测量精度及定位输出会逐渐降低，变的越来越发散。下面利用GNSS接收机的信息限制惯性导航系统的误差累积，同时利用惯性导航系统的输出信息辅助接收机快速获取卫星信号。
进一步的，惯性导航系统如图4所示，所述惯性导航系统还包括基准站GNSS接收机、移动站GNSS接收机以及误差控制器；
移动站GNSS接收机提供车辆载体的双频观测信息及可视卫星的星历信息，实现车辆载体的动态测距和测向；
基准站GNSS接收机提供基准站处的观测信息和可视卫星的星历信息，作为移动差分过程中修正误差的依据；
组合导航系统将会对初始状态下的GNSS测量信息进行解算，运用卡尔曼滤波器估计系统的误差状态，得到的结果对系统进行误差补偿，以达到互补的目的。
为了充分利用GNSS原始观测数据，并且能在可观测的卫星数量少于四颗情况下进行精确定位，GNSS与惯性导航进行组合系统采用综合卡尔曼滤波器，该滤波器能估算GNSS与惯性导航的误差信息。
误差控制器通过卡尔曼滤波器产生的导航误差信息计算导航改正信息，并将导航改正信息反馈到惯性导航解算中，将GNSS信息与惯性导航信息相互校准进行连续定位，提供准确的定位信息。
其中，所述卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程表达式依次如下式所示：
Xk+1＝Φk+1+BkUk+Wk
Zk＝HkXk+Vk
式中，Xk+1为k时刻到k+1时刻的状态值，Φk+1为k时刻到k+1时刻的状态转移阵，Bk n ×r阶分布矩阵，Uk为控制输入矢量，Wk为k时刻的输入噪声，Zk为k时刻的观测值，Hk为k时刻的观测矩阵，Xk为k时刻的状态值，Vk为k时刻的观测噪声。
在本实施例中，车载试验所用GNSS板卡为司南导航三系统双频双天线高精度定位板卡，将接收到的GNSS信号输入到此板卡中获取差分定位定向、姿态解算等信息，数据采样率为1秒，惯性导航系统的数据采样率为100Hz，惯性导航系统初始姿态如表2所示。
表2初始姿态
实施例二：
基于实施例一所述的GNSS与惯性导航组合系统进行试验和分析。
本次实验在晋城市机动车驾驶人考试路段进行测试，该考试路段整体接收GNSS信号较好，但会通过高架桥、高楼以及有茂盛树木遮挡的复杂路段，图5为测试路线，车辆在考试路段运行一圈，定位初始结果与经角度融合处理后的结果如图6所示。
从结果对比看，大部分路段GNSS信号接收良好，车辆行进路线无遮挡，初始定位轨迹与融合后的轨迹相差并不大。当车辆运行到高架桥、高楼以及有茂盛树木遮挡的复杂路段时，GNSS卫星信号被遮挡，接收到卫星数量急剧下降，GNSS定位精度下降，会出现定位轨迹偏离的情况，通过与惯性测量传感器的角度融合，将偏离的轨迹点位拉回到了车辆正常行进的路线，使车辆定位的稳定性得到提升，表3分析了车辆在有遮挡的复杂路段的定位误差和定位方差。
表3信号遮挡路段误差分析
由表3可以看出，在卫星信号有遮挡的路段经过惯性测量传感器角度融合后的定位误差小于初始定位误差，经融合后的定位方差也小于初始的定位方差，经过融合后的定位轨迹与车辆在考试路段的真实行进路线基本一致，定位精度在0.6m以内，说明在车辆经过高架桥、高楼以及有茂盛树木遮挡的复杂路段时，GNSS与惯性导航组合系统保证了定位的可靠性和稳定性。
为了验证GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的导航精度，进行了仿真实验，模拟汽车在道路上行驶一段距离，采用的轨迹由转弯，加速，爬升组成，该GNSS与惯性导航组合系统还设置有仿真模型，所述仿真模型的仿真参数设置如下：
GNSS接收机的输出频率为20Hz，速度随机噪声为0.05m/s，位置随机噪声为5m，加速度计常值零偏为10-3g，加速度计随机噪声为10-4g，陀螺仪常值漂移为0.1°/h，陀螺仪随机噪声为0.02°/h，输出频率为20Hz。仿真结果如图7和图8所示，分别为卡尔曼滤波估计的速度及位置误差。
从设定的仿真参数及仿真实验出来的轨迹可以看出，在0～200S之间，载体进行大转弯等运动时，会造成搜星数目骤降的情况，经过卡尔曼滤波估计的误差补偿量去修正误差后，输出的结果如图9和图10所示。
表4为卡尔曼滤波估计的速度误差和位置误差在500S时各个状态量的估计精度。
表4状态量的估计精度
表5为卡尔曼滤波估计的误差补偿量修正误差后组合导航系统在500S时各个状态量的估计精度。
表5修正误差后的估计精度
由表4和表5可以看出，经过卡尔曼滤波估计的误差补偿量去修正误差后，卡尔曼滤波趋于收敛，各个状态量的精度得到明显提升，组合导航系统使得每个状态量的估计误差得到很大改善，组合导航系统精度的可靠性得到进一步提升。
该方法可以根据驾驶人考试在复杂环境下的应用需求，GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位研究对推动驾驶人考试向智能化方向的发展具有重要意义，将为机动车驾驶人考试系统的推广应用提供理论和技术支撑。
本发明的有益效果是：
该GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，通过将GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位原理进行分析，并在不同环境下进行实验，该组合导航系统能够提供更加全面的导航信息，当其中的一个传感器出现问题时，另外的传感器依旧可以工作；当不同的传感器在载体上完成安装后，可以利用相互之间的关系对系统定位的准确性进行核验，能够快速核验系统是否异常，组合系统的定位定姿精度较高，使得导航组合系统在信号失锁的复杂环境下的定位定姿精度能得到较大提升。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (9)
1.一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，GNSS与惯性导航组合系统由惯性导航系统和GNSS系统组成，当接收机信号缺失的条件下，惯性导航系统的位置与速度对测量型GNSS接收机进行跟踪环的辅助，其特征在于，包括以下步骤：
S1、基于测量型GNSS接收机进行初始状态下的GNSS测量信息的收集；
S2、运用卡尔曼滤波器对初始状态下的GNSS测量信息进行解算；
S3、解算出来的包括速度和位置在内的信息会传送到惯性导航卡尔曼滤波器中来进行惯性导航的解算；
S4、根据滤波得到的误差估算值在惯性导航解算过程中进行即时修正误差，修正后的惯性导航系统的输出为组合导航系统的结果。
2.根据权利要求1所述的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，其特征在于，所述GNSS与惯性导航组合系统还内置有误差模型，所述误差模型为随机误差模型，所述随机误差模型进一步包括位置、速度以及姿态的三个状态量的误差模型。
3.根据权利要求1所述的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，其特征在于，所述惯性导航系统还内置有陀螺仪误差模型和加速度计误差模型，所述惯性导航系统基于陀螺仪误差模型和加速度计误差模型建立惯性导航系统的状态方程。
4.根据权利要求3所述的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，其特征在于，所述陀螺仪误差模型如下式所示：
δwb＝bg+Sg+wg
式中，wg是陀螺白噪声，bg是陀螺的零偏，sg是陀螺的比例因子。
5.根据权利要求3所述的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，其特征在于，所述加速度计误差模型如下式所示：
δf＝ba+sa+wa
式中，wa为加速度计白噪声，ba为加速度计的零偏，sa为加速度计的比例因子。
6.根据权利要求1所述的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，其特征在于，所述惯性导航系统中的陀螺仪和加速度计分别安装在车辆载体的X轴、Y轴以及Z轴；
陀螺仪，用于在车辆的运行过程中测定载体运动角速度；
加速度计，用于在车辆的运行过程中测定载体运动加速度，通过积分处理信息进行导航计算。
7.根据权利要求6所述的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，其特征在于，所述惯性导航系统还包括基准站GNSS接收机、移动站GNSS接收机以及误差控制器；
移动站GNSS接收机提供车辆载体的双频观测信息及可视卫星的星历信息，实现车辆载体的动态测距和测向；
基准站GNSS接收机提供基准站处的观测信息和可视卫星的星历信息，作为移动差分过程中修正误差的依据；
误差控制器通过卡尔曼滤波器产生的导航误差信息计算导航改正信息，并将导航改正信息反馈到惯性导航解算中，将GNSS信息与惯性导航信息相互校准进行连续定位，提供准确的定位信息。
8.根据权利要求7所述的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程表达式依次如下式所示：
Xk+1＝Φk+1+BkUk+Wk
Zk＝HkXk+Vk
式中，Xk+1为k时刻到k+1时刻的状态值，Φk+1为k时刻到k+1时刻的状态转移阵，Bk n×r阶分布矩阵，Uk为控制输入矢量，Wk为k时刻的输入噪声，Zk为k时刻的观测值，Hk为k时刻的观测矩阵，Xk为k时刻的状态值，Vk为k时刻的观测噪声。
9.根据权利要求1所述的一种GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法，其特征在于，所述GNSS与惯性导航组合系统还设置有仿真模型，所述仿真模型的仿真参数设置如下：
GNSS接收机的输出频率为20Hz，速度随机噪声为0.05m/s，位置随机噪声为5m，加速度计常值零偏为10g，加速度计随机噪声为10-4g，陀螺仪常值漂移为0.1°/h，陀螺仪随机噪声为0.02°/h，输出频率为20Hz。
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| CN116184471A true CN116184471A (zh) | 2023-05-30 |
Family
ID=86435464
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211627775.2A Pending CN116184471A (zh) | 2022-12-16 | 2022-12-16 | 一种gnss与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116184471A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118151201A (zh) * | 2024-05-09 | 2024-06-07 | 山东建筑大学 | 基于北斗和惯导融合的多模态工程机械监测方法及系统 |
| CN118311630A (zh) * | 2024-06-07 | 2024-07-09 | 浙江省白马湖实验室有限公司 | 一种基于rtk和imu的无人驾驶装载机的高精度定位方法 |
-
2022
- 2022-12-16 CN CN202211627775.2A patent/CN116184471A/zh active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118151201A (zh) * | 2024-05-09 | 2024-06-07 | 山东建筑大学 | 基于北斗和惯导融合的多模态工程机械监测方法及系统 |
| CN118311630A (zh) * | 2024-06-07 | 2024-07-09 | 浙江省白马湖实验室有限公司 | 一种基于rtk和imu的无人驾驶装载机的高精度定位方法 |
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