CN102183260A - 低成本无人车导航方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供的是一种低成本无人车导航方法。将GPS及微惯性捷联测量系统安装于无人车上构成无人车导航系统，在GPS信号可用时，GPS输出的位置信息作为无人车导航系统的位置输出，利用GPS输出的位置信息作为外部辅助信息，估测微惯性捷联测量系统的速度误差，用估测量校正微惯性捷联测量系统的速度输出后作为无人车导航系统的速度输出；在GPS信号不可用时，利用自速度校正技术提供外部辅助信息，估测微惯性捷联测量系统的速度误差和位置误差，用估测量校正微惯性捷联测量系统的速度输出和位置输出后作为无人车导航系统的速度输出和位置输出。本发明的无人车进行导航定位方法能保证无人车导航定位的精度、连续性、可靠性和低成本性。

Description

低成本无人车导航方法
技术领域
本发明涉及的是一种导航方法。具体地说是一种利用微惯性捷联测量系统(MSINS)和只输出位置信息的GPS构成的、用于无人车的组合导航系统。
背景技术
MSINS采用微型惯性测量组件——微机械陀螺和加速度计作为其惯性测量单元，因此，其具有成本低、体积小、高可靠、抗振动、抗冲击的优点，但是由于微机械陀螺的零位误差较其他类型陀螺零位误差要大，所以不宜单独使用，需要利用外传感器辅助。由于无人车的导航要求——只需要提供位置、速度信息，而且要求低成本，所以采用GPS/MSINS组合导航系统为无人车进行导航定位，其中，GPS只需要位置输出(保证低成本性)，这样，就可以利用GPS的位置信息作为辅助信息，校正MSINS的系统参数，抑制由较大的陀螺零位误差引起的捷联解算误差积累。但是，考虑到无人车可能会在丛林、隧道、峡谷等环境中使用，导致GPS信号因遮挡而失效，MSINS单独工作，误差会迅速积累，所以在GPS信号失效时利用自速度校正技术辅助MSINS。所谓自速度校正，指行驶中的车辆，载体系上x轴、z轴速度在理论上应为零，但由于捷联解算误差的存在，导致实际解算的载体系上两轴速度不为零，则可以根据存在的速度差作为外部辅助信息估测捷联测量系统的系统参数。
在CNKI中关于无人车导航技术的相关文章主要有5篇，分别是：
《GPS/INS组合车辆导航系统的两种卡尔曼滤波结构》，主要研究GPS/INS车载组合导航系统中分散滤波结构和联合滤波结构两种滤波结构的比较，没有考虑GPS信号失效的问题。
《GPS组合导航系统在车辆导航中的应用》，主要研究GPS/航位推算/地图匹配车载组合导航系统。
《惯导/里程仪组合导航系统算法研究》，主要研究利用低精度惯导和里程仪组合为车辆导航，及如何利用惯导为里程仪进行误差修正来提高导航定位精度。
《基于平方根UKF的车辆组合导航》，主要研究利用GPS和航位推算系统进行组合为车辆导航，其中使用的滤波算法是UKF滤波算法。
《GPS/DR组合导航系统在车辆连续定位中的研究》，主要研究利用压电陀螺、里程仪和GPS组合为车辆导航。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能保证无人车导航定位的精度、连续性、可靠性和低成本性的低成本无人车导航方法。
本发明的目的是这样实现的：
将GPS及微惯性捷联测量系统安装于无人车上构成无人车导航系统，在GPS信号可用时，GPS输出的位置信息作为无人车导航系统的位置输出，利用GPS输出的位置信息作为外部辅助信息，估测微惯性捷联测量系统的速度误差，用估测量校正微惯性捷联测量系统的速度输出后作为无人车导航系统的速度输出；在GPS信号不可用时，利用自速度校正技术提供外部辅助信息，估测微惯性捷联测量系统的速度误差和位置误差、包括纬度误差和经度误差，用估测量校正微惯性捷联测量系统的速度输出和位置输出后作为无人车导航系统的速度输出和位置输出。
考虑到无人车的导航定位信息需求量少——只需要速度、位置信息，而且要求低成本，利用GPS/MSINS组合导航系统为无人车进行导航定位。GPS接收机只需要输出位置信息来辅助MSINS，当GPS信号失效时，采用自速度校正技术替代GPS的辅助作用，约束微惯性捷联测量系统的误差积累，保证了无人车导航定位的精度、连续性、可靠性和低成本性。
本发明技术具有以下优点：低成本的MSINS和只需要输出位置信息的GPS组合，为无人车进行导航定位。当GPS信号失效时，不需要增加额外的传感器，利用自速度校正技术辅助MSINS继续工作，从而保证了无人车在任何环境下都可以连续不断地提供高精度的位置、速度信息，同时保证了系统的低成本性。
对本发明的有益效果说明还包括：户外车载试验的试验结果
试验条件：
(1)无人车导航系统中主要器件参数如下：
微机械陀螺仪的零偏稳定性：0.7度/秒
加速度计的零偏稳定性：0.01g(g为重力加速度)
GPS单点定位精度：1.8米
GPS数据更新率：1赫兹
(2)试验车在试验场地中绕圈行驶，行驶速度在5米/秒左右，在试验车直线行驶和拐弯过程中，两次人为屏蔽GPS信号30秒，分别记录没有自速度校正技术辅助下的导航定位结果和在自速度校正技术辅助下的导航定位结果。
实验所得结果证明：在没有自速度校正技术辅助下，GPS信号失效30秒时，捷联解算的位置轨迹呈发散状，东向位置误差最大达到145米(|实测值-真实值|)，北向位置误差最大达到205米(|实测值-真实值|)；在自速度校正技术辅助下，捷联解算的位置轨迹能够跟踪上试验车真实的运动轨迹，东向位置误差最大达到2.5米(|实测值-真实值|)，北向位置误差最大达到3米(|实测值-真实值|)，满足无人车导航定位的精度要求。
附图说明
图1.无人车导航系统工作流程图；
图2.没有自速度校正技术辅助的载体运行轨迹(直线运动过程中GPS信号中断30秒)；
图3.没有自速度校正技术辅助的载体运行轨迹(拐弯运动过程中GPS信号中断30秒)；
图4.在自速度校正技术辅助下的载体运行轨迹(直线运动过程中GPS信号中断30秒)；
图5.图4的局部放大图；
图6.在自速度校正技术辅助下的载体运行轨迹(拐弯运动过程中GPS信号中断30秒)；
图7.图6的局部放大图。
具体实施方式
下面举例对本发明做更详细的描述：
步骤1、将GPS及微惯性捷联测量系统固定安装于无人车，并利用数据传输电缆将GPS及微惯性捷联测量系统相连通；
步骤2、GPS输出位置信息，并将此位置信息作为初始位置信息手工装订至微惯性捷联测量系统的导航计算机，所述的初始位置信息包括初始的经度、纬度；
步骤3、微惯性捷联测量系统进行预热和初始对准；
步骤4、微惯性捷联测量系统进入导航工作状态，利用加速度计输出fb和陀螺输出
Figure BDA0000051220570000031
实时测量捷联姿态矩阵T，实时测量沿地理坐标系东向、北向和天向的速度
Figure BDA0000051220570000032
实时测量位置信息，即经度、纬度λc，Lc；
由捷联姿态矩阵T和沿地理坐标系的速度测量沿载体坐标系的速度
Figure BDA0000051220570000033
实时测量得到
Figure BDA0000051220570000034
其中T～是捷联姿态矩阵T的转置矩阵；
由加速度计输出
Figure BDA0000051220570000035
以及捷联矩阵T，实时测量的得到
Figure BDA0000051220570000036
其中
Figure BDA0000051220570000037
表示矩阵或者是向量的转置。
步骤5、微惯性捷联测量系统接收GPS的位置信息，并提取GPS位置信息中的某一固定二进制位判断该位置信息是否有效，即GPS位置信息是否可用(根据不同的GPS接收机型号，提取的二进制位不同，该二进制位上的二进制数为1表示GPS位置信息可用，0表示不可用)；
如果GPS位置信息可用，执行步骤6到步骤8；
如果GPS位置信息不可用，转至步骤9到步骤10；
步骤6、GPS提供的位置信息作为无人车导航系统的位置输出；
步骤7、利用GPS提供的位置信息作为外部辅助信息，设计Kalman1滤波器，估测微惯性捷联测量系统测量的沿地理坐标系东向和北向的速度误差δVe，δVn；
步骤8、利用步骤7估测的速度误差δVe，δVn，校正微惯性捷联测量系统实时更新测量沿地理坐标系东向和北向的速度
Figure BDA0000051220570000041
Figure BDA0000051220570000042
校正后的沿地理坐标系东向和北向的速度Ve，Vn作为无人车导航系统的速度输出；
步骤9、利用自速度校正技术构造外部辅助信息，设计Kalman2滤波器，估测微惯性捷联测量系统测量的沿地理坐标系东向和北向的速度误差δVe，δVn，以及微惯性捷联测量系统测量的纬度误差和经度误差δL，δλ；
步骤10、利用步骤9估测的速度误差δVe，δVn，校正微惯性捷联测量系统测量沿地理坐标系东向和北向的速度
Figure BDA0000051220570000043
Figure BDA0000051220570000044
校正后的沿地理坐标系东向和北向的速度Ve，Vn作为无人车导航系统的速度输出；
利用步骤9估测的位置误差δL，δλ，校正微惯性捷联测量系统测量的位置Lc，λc
Figure BDA0000051220570000045
校正后的位置L，λ作为无人车导航系统的位置输出。
本发明还可以包括如下特征：
(1)步骤7中的Kalman1滤波器中，系统方程和量测方程如下：
Figure BDA0000051220570000046
系统的状态变量为
Figure BDA0000051220570000051
δL，δλ——微惯性捷联测量系统测量位置误差(纬度误差和经度误差)；
Figure BDA0000051220570000052
——微惯性捷联测量系统测量的姿态误差角；
下角标e，n，u——地理坐标系东向、北向和天向；
δVe，δVn——微惯性捷联测量系统测量的沿地理坐标系东向和北向的速度误差；
Figure BDA0000051220570000053
——陀螺漂移在载体坐标系系的投影；
Figure BDA0000051220570000054
——加速度计零位偏差在载体坐标系的投影；
W，M为白噪声过程；
系统的状态矩阵为：
Figure BDA0000051220570000055
Figure BDA0000051220570000056
其中
Figure BDA0000051220570000057
Figure BDA0000051220570000059
Figure BDA00000512205700000511
Figure BDA00000512205700000512
Figure BDA0000051220570000061
由步骤4可得到
Figure BDA0000051220570000062
则有
其中R为地球半径，ωie为地球自转角速率，0iλj是iλj的零矩阵。
系统的量测量为
系统的量测量可以由微惯性捷联测量系统测量位置输出与GPS输出的位置作差得到。
系统的量测矩阵为：
Figure BDA0000051220570000065
(2)步骤9中的Kalman2滤波器中，系统方程和量测方程如下：
Figure BDA0000051220570000066
其中：
状态变量、状态方程与特征(1)中状态变量、状态方程一致。
W，Q为白噪声过程；
系统的量测量由步骤4得到
Figure BDA0000051220570000067
系统的量测矩阵为：
Figure BDA0000051220570000071
Figure BDA0000051220570000072
为步骤4得到的T～矩阵的第i行第j列的元素，0iλj是iλj的零矩阵。

Claims (4)

1.一种低成本无人车导航方法，其特征是：将GPS及微惯性捷联测量系统安装于无人车上构成无人车导航系统，在GPS信号可用时，GPS输出的位置信息作为无人车导航系统的位置输出，利用GPS输出的位置信息作为外部辅助信息，估测微惯性捷联测量系统的速度误差，用估测量校正微惯性捷联测量系统的速度输出后作为无人车导航系统的速度输出；在GPS信号不可用时，利用自速度校正技术提供外部辅助信息，估测微惯性捷联测量系统的速度误差和位置误差、包括纬度误差和经度误差，用估测量校正微惯性捷联测量系统的速度输出和位置输出后作为无人车导航系统的速度输出和位置输出。
2.根据权利要求1所述的低成本无人车导航方法，其特征是具体步骤为：
步骤1、将GPS及微惯性捷联测量系统固定安装于无人车，并利用数据传输电缆将GPS及微惯性捷联测量系统相连通；
步骤2、GPS输出位置信息，并将位置信息作为初始位置信息装订至微惯性捷联测量系统的导航计算机，所述的初始位置信息包括初始的经度、纬度；
步骤3、微惯性捷联测量系统进行预热和初始对准；
步骤4、微惯性捷联测量系统进入导航工作状态，利用加速度计输出fb和陀螺输出
Figure FDA0000051220560000011
实时测量捷联姿态矩阵T，实时测量沿地理坐标系东向、北向和天向的速度
Figure FDA0000051220560000012
实时测量位置信息，即经度、纬度λc，Lc；
由捷联姿态矩阵T和沿地理坐标系的速度测量沿载体坐标系的速度
Figure FDA0000051220560000013
实时测量得到
Figure FDA0000051220560000014
其中T～是捷联姿态矩阵T的转置矩阵；
由加速度计输出以及捷联矩阵T，实时测量的得到
Figure FDA0000051220560000016
其中
Figure FDA0000051220560000017
表示矩阵或者是向量的转置；
步骤5、微惯性捷联测量系统接收GPS的位置信息，并提取GPS位置信息中的某一固定二进制位判断该位置信息是否有效，即GPS位置信息是否可用；
如果GPS位置信息可用，执行步骤6到步骤8；
如果GPS位置信息不可用，转至步骤9到步骤10；
步骤6、GPS提供的位置信息作为无人车导航系统的位置输出；
步骤7、利用GPS提供的位置信息作为外部辅助信息，设计Kalman1滤波器，估测微惯性捷联测量系统测量的沿地理坐标系东向和北向的速度误差δVe，δVn；
步骤8、利用步骤7估测的速度误差δVe，δVn，校正微惯性捷联测量系统实时更新测量沿地理坐标系东向和北向的速度
Figure FDA0000051220560000021
Figure FDA0000051220560000022
校正后的沿地理坐标系东向和北向的速度Ve，Vn作为无人车导航系统的速度输出；
步骤9、利用自速度校正技术构造外部辅助信息，设计Kalman2滤波器，估测微惯性捷联测量系统测量的沿地理坐标系东向和北向的速度误差δVe，δVn，以及微惯性捷联测量系统测量的纬度误差和经度误差δL，δλ；
步骤10、利用步骤9估测的速度误差δVe，δVn，校正微惯性捷联测量系统测量沿地理坐标系东向和北向的速度
Figure FDA0000051220560000024
校正后的沿地理坐标系东向和北向的速度Ve，Vn作为无人车导航系统的速度输出；
利用步骤9估测的位置误差δL，δλ，校正微惯性捷联测量系统测量的位置Lc，λc
Figure FDA0000051220560000025
校正后的位置L，λ作为无人车导航系统的位置输出。
3.根据权利要求2所述的低成本无人车导航方法，其特征是：步骤7中的Kalman1滤波器中，系统方程和量测方程如下：
Figure FDA0000051220560000026
系统的状态变量为
Figure FDA0000051220560000027
δL，δλ——微惯性捷联测量系统测量位置误差(纬度误差和经度误差)；
Figure FDA0000051220560000031
——微惯性捷联测量系统测量的姿态误差角；
下角标e，n，u——地理坐标系东向、北向和天向；
δVe，δVn——微惯性捷联测量系统测量的沿地理坐标系东向和北向的速度误差；
Figure FDA0000051220560000032
——陀螺漂移在载体坐标系系的投影；
Figure FDA0000051220560000033
——加速度计零位偏差在载体坐标系的投影；
W，M为白噪声过程；
系统的状态矩阵为：
Figure FDA0000051220560000035
其中
Figure FDA0000051220560000036
Figure FDA0000051220560000037
Figure FDA0000051220560000038
Figure FDA0000051220560000039
Figure FDA00000512205600000310
Figure FDA00000512205600000311
Figure FDA0000051220560000041
由步骤4得到
Figure FDA0000051220560000042
则
Figure FDA0000051220560000043
其中R为地球半径，ωie为地球自转角速率，0iλj是iλj的零矩阵；
系统的量测量为
Figure FDA0000051220560000044
系统的量测量由微惯性捷联测量系统测量位置输出与GPS输出的位置作差得到，
系统的量测矩阵为：
Figure FDA0000051220560000045
4.根据权利要求2所述的低成本无人车导航方法，其特征是：步骤9中的Kalman2滤波器中，系统方程和量测方程如下：
Figure FDA0000051220560000046
其中：
W，Q为白噪声过程；
系统的量测量由步骤4得到
系统的量测矩阵为：
Figure FDA0000051220560000051
Figure FDA0000051220560000052
为步骤4得到的T～矩阵的第i行第j列的元素，0iλj是iλj的零矩阵。
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