CN107389064A - 一种基于惯性导航的无人车变道控制方法 - Google Patents

一种基于惯性导航的无人车变道控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107389064A
CN107389064A CN201710626457.7A CN201710626457A CN107389064A CN 107389064 A CN107389064 A CN 107389064A CN 201710626457 A CN201710626457 A CN 201710626457A CN 107389064 A CN107389064 A CN 107389064A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
mrow
inertial navigation
msub
control method
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710626457.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107389064B (zh
Inventor
韩毅
何爱生
宋定波
山岩
谢宁猛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shaanxi Dachuang Hongrui Intelligent Transportation Technology Co ltd
Original Assignee
Changan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changan University filed Critical Changan University
Priority to CN201710626457.7A priority Critical patent/CN107389064B/zh
Publication of CN107389064A publication Critical patent/CN107389064A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107389064B publication Critical patent/CN107389064B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/165—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation combined with non-inertial navigation instruments
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/48—Determining position by combining or switching between position solutions derived from the satellite radio beacon positioning system and position solutions derived from a further system
    • G01S19/49—Determining position by combining or switching between position solutions derived from the satellite radio beacon positioning system and position solutions derived from a further system whereby the further system is an inertial position system, e.g. loosely-coupled

Abstract

本发明公开了一种基于惯性导航的无人车变道控制方法，首先利用车辆前端车流量信息判断最优车道，然后根据GPS定位系统接收卫星信号数量的多少，结合惯性导航完成无人车变道行驶，对于GPS信号较弱或者消失后，通过结合惯性导航，通过惯性导航的方式使得无人车能够在GPS信号较弱或没有GPS信号的情况下，快速、安全地通过交叉路口，避免了因为GPS信号强度的变化而影响车辆的正常行驶变道，保证了无人车行驶的安全性，惯性导航系统提供的连续位置和速度信息可以保持很高的精确度，利用GPS卫星定位和惯性导航构建一个组合型差分定位导航系统，为无人车辆提供连续的高精度定位导航服务。

Description

一种基于惯性导航的无人车变道控制方法
技术领域
本发明涉及智能交通的车辆导航技术，特别涉及一种基于惯性导航的无人车变道控制方法。
背景技术
如今，智能交通系统(ITS)和无人驾驶技术的发展使无人配货成为可能，并实现高效安全的服务。智能交通系统可以使用卫星定位导航系统，通过卫星为地面车辆提供位置服务。目前，车载卫星定位导航接收机只能依靠自身接收卫星信号来完成单点定位，其位置精度通常在几米到十几米之间。这种级别的精度可以用于普通导航，但是对于无人配货业务来说，这种定位方法的定位精度就存在显著不足。
卫星实时差分定位技术是一种为动态终端提供精密定位的卫星差分定位技术，能够获得高达厘米级别的定位精度。
虽然卫星实时差分定位可以给车辆提供高精度的定位服务，但是如果单独依赖卫星定位，一旦车辆进入隧道、高架桥或者建筑物密集的区域，卫星信号被建筑物、桥梁或者隧道所阻挡，车辆将很难获得精确的定位信息。此外，无线通信在传输信号的过程中也可能出现数据丢包的情况，此时车辆将无法获得基站发送的差分数据，从而无法进行差分定位，导致车辆不能获得精确的定位信息。因此在在丢失卫星信号的情况下，卫星定位技术难以全程为车辆提供高精度的定位服务。
惯性导航系统是以陀螺仪和加速度计作为惯性元件的导航系统，并根据陀螺仪和加速度计的测量值解算出载体在导航坐标系中的姿态角、速度和位置。其缺陷是输出的位置误差会随着时间的积累而增大。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于惯性导航的无人车变道控制方法，以克服现有技术的不足。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于惯性导航的无人车变道控制方法，包括以下步骤：
步骤1)，实时获取车辆前方车流量信息，根据车流量信息识别最优车道；
步骤2)，判断车辆GPS定位系统接收卫星信号数量，如果接收到少于四个卫星信号，则启动惯性导航，如果接收到不少于四个卫星信号，则进行下一步；
步骤3)，判断车辆GPS信号接收卫星信号强度，如果GPS信号载噪比值不小于阈值,则根据车辆当前位置和步骤1)中识别的最优车道规划导航路径，如果GPS信号载噪比值小于阈值，则启动惯性导航。
进一步的，步骤1)中，通过实时图像采集获取车辆前方车流量信息，通过车辆位置选取距离车辆最近、车辆数目最少的车道区域为最优车道。
进一步的，采用双目相机获得目标车道的立体图像，图像处理单元对获取的目标车道的左、右立体图像进行预处理，根据所述预处理的图像，获取车辆数目少的车道区域信息和车辆的当前位置，选取距离所述车辆最近的、车辆数目少的车道区域，即为最优车道，由公式(1)计算目标车道上车辆距双目相机的距离：
其中，Z为目标车辆到双目相机的距离，f为双目相机的焦距，B为左右双目相机中心线之间的距离，xL和xR表示目标车辆与左右双目相机连线与x轴交点的坐标。
进一步的，通过对接收到的卫星信号的处理获得卫星的星历数来判断接收到的信号数量。
进一步的，步骤3)中，根据GPS定位信号读取此前交叉路口地图数据，生成电子地图，根据电子地图和最优车道以及此前车辆位置，规划导航路径。
进一步的，惯性导航包括以下步骤：
1)、获取车辆GPS信号载噪比值小于阈值或者消失前最后车辆位置信息，
2)、通过惯性元件获取车辆的速度信息和车辆姿态角信息，
3)、根据获取车辆的速度信息和车辆姿态角信息计算车辆相对前一个计算周期获得的惯性导航结果的相对增量位移；根据相对增量位移更新电子地图以将车辆引导至最优车道。
进一步的，利用陀螺仪和加速度计分别获取车辆的角速率和加速度a，根据所获得的车辆的瞬时加速度a，利用公式(2)积分得到车辆的瞬时速度v；根据所获得车辆的角速率，利用公式(3)计算得到车辆的姿态角，利用公式(4)计算车辆的姿态角，利用公式(5)计算车辆的位移矢量：
其中，v0为GPS信号丢失时车辆的速度，t为惯性导航计算增量位移的一个周期。
进一步的，根据计算得到的位移矢量和车辆的姿态角推算车辆在下一个周期t的航位信息，从而可根据车辆当前位置、瞬时速度和姿态角规划导航路径以进行惯性导航。
进一步的，步骤3)中，载噪比即载波和噪声的比值，如公式(6)所示：
其中，C为信号功率，N0为噪声普功率密度；PR是接收机接收功率；k为玻尔兹曼常数，其值为1.38×10-23J/K；T为环境温度，单位为开尔文。
进一步的，载噪比值为45dB·Hz。
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
本发明一种基于惯性导航的无人车变道控制方法，首先利用车辆前端车流量信息判断最优车道，然后根据GPS定位系统接收卫星信号数量的多少，结合惯性导航完成无人车变道行驶，对于GPS信号较弱或者消失后，通过结合惯性导航，通过惯性导航的方式使得无人车能够在GPS信号较弱或没有GPS信号的情况下，快速、安全地通过交叉路口，避免了因为GPS信号强度的变化而影响车辆的正常行驶变道，保证了无人车行驶的安全性，惯性导航系统提供的连续位置和速度信息可以保持很高的精确度，利用GPS卫星定位和惯性导航构建一个组合型差分定位导航系统，为无人车辆提供连续的高精度定位导航服务。
附图说明
图1为本发明流程示意图。
图2为惯性导航系统的原理图。
图3为车辆的速度信息和车辆姿态角计算流程图。
图4为双目视觉测距的原理图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
如图1所示，一种基于惯性导航的无人车变道控制方法，包括以下步骤：
步骤1)，实时获取车辆前方车流量信息，根据车流量信息识别最优车道；
步骤2)，判断车辆GPS定位系统接收卫星信号数量，如果接收到少于四个卫星信号，则启动惯性导航，如果接收到不少于四个卫星信号，则进行下一步；
步骤3)，判断车辆GPS信号接收卫星信号强度，如果GPS信号载噪比值不小于阈值,则根据车辆当前位置和步骤1)中识别的最优车道规划导航路径，如果GPS信号载噪比值小于阈值，则启动惯性导航。
步骤1)中，通过实时图像采集获取车辆前方车流量信息，通过车辆位置选取距离车辆最近、车辆数目最少的车道区域为最优车道；
采用双目相机获得目标车道的立体图像，图像处理单元对获取的目标车道的左、右立体图像进行预处理，根据所述预处理的图像，获取车辆数目少的车道区域信息和车辆的当前位置，选取距离所述车辆最近的、车辆数目少的车道区域，即为最优车道。
如图4所示，由公式(1)计算目标车道上车辆距双目相机的距离：
其中，Z为目标车辆到双目相机的距离，f为双目相机的焦距，B为左右双目相机中心线之间的距离，xL和xR表示目标车辆与左右双目相机连线与x轴交点的坐标。
步骤2)中，通过对接收到的卫星信号的处理获得卫星的星历数来判断接收到的信号数量；
步骤3)中，根据GPS定位信号读取此前交叉路口地图数据，生成电子地图，根据电子地图和最优车道以及此前车辆位置，规划导航路径；
惯性导航包括以下步骤：
1)、获取车辆GPS信号载噪比值小于阈值或者消失前最后车辆位置信息，
2)、通过惯性元件获取车辆的速度信息和车辆姿态角信息，
3)、根据获取车辆的速度信息和车辆姿态角信息计算车辆相对前一个计算周期获得的惯性导航结果的相对增量位移；根据相对增量位移更新电子地图以将车辆引导至最优车道。
如图2、图3所示，利用陀螺仪和加速度计分别获取车辆的角速率和加速度a，根据所获得的车辆的加速度a，利用公式(2)积分得到车辆的瞬时速度v；根据所获得车辆的角速率，利用公式(3)计算得到车辆的姿态角；利用公式(4)计算车辆的姿态角，利用公式(5)计算车辆的位移矢量：
其中，v0为GPS信号丢失时车辆的速度，t为惯性导航计算增量位移的一个周期。
根据计算得到的位移矢量和车辆的姿态角推算车辆在下一个周期t的航位信息，其原理如图2所示。从而可根据车辆当前位置、瞬时速度和姿态角信息规划导航路径以进行惯性导航。
步骤3)中，载噪比即载波和噪声的比值，如公式(6)所示：
其中，C为信号功率，N0为噪声普功率密度；PR是接收机接收功率；k为玻尔兹曼常数，其值为1.38×10-23J/K；T为环境温度，单位为开尔文。
步骤3)中采用载噪比值为45dB·Hz。

Claims (10)

1.一种基于惯性导航的无人车变道控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1)，实时获取车辆前方车流量信息，根据车流量信息识别最优车道；
步骤2)，判断车辆GPS定位系统接收卫星信号数量，如果接收到少于四个卫星信号，则启动惯性导航，如果接收到不少于四个卫星信号，则进行下一步；
步骤3)，判断车辆GPS信号接收卫星信号强度，如果GPS信号载噪比值不小于阈值,则根据车辆当前位置和步骤1)中识别的最优车道规划导航路径，如果GPS信号载噪比值小于阈值，则启动惯性导航。
2.根据权利要求1所述的一种基于惯性导航的无人车变道控制方法，其特征在于，步骤1)中，通过实时图像采集获取车辆前方车流量信息，通过车辆位置选取距离车辆最近和车辆数目最少的车道区域为最优车道。
3.根据权利要求2所述的一种基于惯性导航的无人车变道控制方法，其特征在于，采用双目相机获得目标车道的立体图像，图像处理单元对获取的目标车道的左、右立体图像进行预处理，根据所述预处理的图像，获取车辆数目少的车道区域信息和车辆的当前位置，选取距离所述车辆最近的、车辆数目少的车道区域，即为最优车道，由公式(1)计算目标车道上车辆距双目相机的距离：
<mrow> <mi>Z</mi> <mo>=</mo> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mfrac> <mi>B</mi> <mrow> <mi>B</mi> <mo>+</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>L</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>x</mi> <mi>R</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，Z为目标车辆到双目相机的距离，f为双目相机的焦距，B为左右双目相机中心线之间的距离，xL和xR表示目标车辆与左右双目相机连线与x轴交点的坐标。
4.根据权利要求1所述的一种基于惯性导航的无人车变道控制方法，其特征在于，通过对接收到的卫星信号的处理获得卫星的星历数来判断接收到的信号数量。
5.根据权利要求1所述的一种基于惯性导航的无人车变道控制方法，其特征在于，步骤3)中，根据GPS定位信号读取此前交叉路口地图数据，生成电子地图，根据电子地图和最优车道以及此前车辆位置，规划导航路径。
6.根据权利要求1所述的一种基于惯性导航的无人车变道控制方法，其特征在于，惯性导航包括以下步骤：
1)、获取车辆GPS信号载噪比值小于阈值或者消失前最后车辆位置信息，
2)、通过惯性元件获取车辆的速度信息和车辆姿态角信息，
3)、根据获取车辆的速度信息和车辆姿态角信息计算车辆相对前一个计算周期获得的惯性导航结果的相对增量位移；根据相对增量位移更新电子地图以将车辆引导至最优车道。
7.根据权利要求6所述的一种基于惯性导航的无人车变道控制方法，其特征在于，利用陀螺仪和加速度计分别获取车辆的角速率和加速度a，根据所获得的车辆的瞬时加速度a，利用公式(2)积分得到车辆的瞬时速度v；根据所获得车辆的角速率，利用公式(3)计算得到车辆的姿态角，利用公式(4)计算车辆的姿态角，利用公式(5)计算车辆的位移矢量：
<mrow> <mi>v</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>v</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>+</mo> <munderover> <mo>&amp;Integral;</mo> <mn>0</mn> <mi>t</mi> </munderover> <mi>a</mi> <mi>d</mi> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> 1
<mrow> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>s</mi> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Integral;</mo> <mn>0</mn> <mi>t</mi> </munderover> <mi>v</mi> <mi>d</mi> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
<mrow> <mover> <mi>s</mi> <mo>&amp;RightArrow;</mo> </mover> <mo>=</mo> <msub> <mi>s</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>+</mo> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>s</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>s</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>+</mo> <munderover> <mo>&amp;Integral;</mo> <mn>0</mn> <mi>t</mi> </munderover> <mi>v</mi> <mi>d</mi> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>5</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，v0为GPS信号丢失时车辆的速度，t为惯性导航计算增量位移的一个周期。
8.根据权利要求7所述的一种基于惯性导航的无人车变道控制方法，其特征在于，根据计算得到的位移矢量和车辆的姿态角推算车辆在下一个周期t的航位信息，从而可根据车辆当前位置、瞬时速度和姿态角规划导航路径以进行惯性导航。
9.根据权利要求1所述的一种基于惯性导航的无人车变道控制方法，其特征在于，步骤3)中，载噪比即载波和噪声的比值，如公式(6)所示：
<mrow> <mfrac> <mi>C</mi> <msub> <mi>N</mi> <mn>0</mn> </msub> </mfrac> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>P</mi> <mi>R</mi> </msub> <mrow> <mi>k</mi> <mi>T</mi> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>6</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，C为信号功率，N0为噪声普功率密度；PR是接收机接收功率；k为玻尔兹曼常数，其值为1.38×10-23J/K；T为环境温度，单位为开尔文。
10.根据权利要求9所述的一种基于惯性导航的无人车变道控制方法，其特征在于，载噪比值为45dB·Hz。
CN201710626457.7A 2017-07-27 2017-07-27 一种基于惯性导航的无人车变道控制方法 Active CN107389064B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710626457.7A CN107389064B (zh) 2017-07-27 2017-07-27 一种基于惯性导航的无人车变道控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710626457.7A CN107389064B (zh) 2017-07-27 2017-07-27 一种基于惯性导航的无人车变道控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107389064A true CN107389064A (zh) 2017-11-24
CN107389064B CN107389064B (zh) 2021-05-18

Family

ID=60342043

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710626457.7A Active CN107389064B (zh) 2017-07-27 2017-07-27 一种基于惯性导航的无人车变道控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107389064B (zh)

Cited By (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108168570A (zh) * 2017-12-13 2018-06-15 广东欧珀移动通信有限公司 定位模块的控制方法、装置、存储介质及移动终端
CN108303720A (zh) * 2018-01-08 2018-07-20 深圳市海梁科技有限公司 一种车辆定位方法、装置及终端设备
CN108622074A (zh) * 2018-05-04 2018-10-09 徐继春 用于无人驾驶汽车的智能制动控制器
CN109084758A (zh) * 2018-06-30 2018-12-25 华安鑫创控股（北京）股份有限公司 一种惯性导航方法及相关产品
CN109238297A (zh) * 2018-08-29 2019-01-18 沈阳理工大学 一种用户最优及系统最优的动态路径选择方法
CN109507707A (zh) * 2018-11-12 2019-03-22 燕山大学 一种水上组合导航控制方法及其控制系统
CN109674628A (zh) * 2019-01-29 2019-04-26 桂林电子科技大学 一种智能眼镜
CN109725339A (zh) * 2018-12-20 2019-05-07 东莞市普灵思智能电子有限公司 一种紧耦合的自动驾驶感知方法及系统
CN109798890A (zh) * 2019-02-01 2019-05-24 上海戴世智能科技有限公司 用于车用组合惯性导航系统在无观测值条件下的启动方法、车用组合惯性导航系统和车辆
CN110109161A (zh) * 2018-02-01 2019-08-09 高德信息技术有限公司 一种指纹特征采集方法和装置
CN110196058A (zh) * 2018-02-26 2019-09-03 德尔福技术有限公司 导航系统
CN111351498A (zh) * 2018-12-21 2020-06-30 沈阳美行科技有限公司 一种优化导航方法、装置及相关设备
CN111439263A (zh) * 2018-12-29 2020-07-24 沈阳美行科技有限公司 车辆变道识别方法、装置、电子设备和存储介质
CN111562603A (zh) * 2020-06-30 2020-08-21 高新兴物联科技有限公司 基于航位推算的导航定位方法、设备及存储介质
CN112013855A (zh) * 2020-08-14 2020-12-01 上海擎感智能科技有限公司 定位导航方法及系统
CN112118529A (zh) * 2019-06-04 2020-12-22 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 移动终端的定位方法、车载终端及移动终端
CN113405549A (zh) * 2021-06-17 2021-09-17 中寰卫星导航通信有限公司 车辆定位方法、组件、电子设备及存储介质
CN113514863A (zh) * 2021-03-23 2021-10-19 重庆兰德适普信息科技有限公司 一种多传感器融合定位方法
CN113543014A (zh) * 2020-03-31 2021-10-22 北京慧行实达科技有限公司 一种车辆卫星定位数据聚合优化系统及其方法
CN114136315A (zh) * 2021-11-30 2022-03-04 山东天星北斗信息科技有限公司 一种基于单目视觉辅助惯性组合导航方法及系统
CN114506324A (zh) * 2020-10-23 2022-05-17 上海汽车集团股份有限公司 一种车道决策方法及相关装置
CN115790282A (zh) * 2022-10-11 2023-03-14 西安岳恒机电工程有限责任公司 一种无人驾驶靶车方向控制系统和控制方法
CN116660965A (zh) * 2023-07-26 2023-08-29 北京北斗星通导航技术股份有限公司 一种北斗惯性导航定位方法、装置及存储介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1868008A1 (en) * 2006-06-17 2007-12-19 Northrop Grumman Corporation Estimate of relative position between navigation units
CN101858980A (zh) * 2010-05-18 2010-10-13 东南大学 一种车载基于gps软件接收机的智能超紧组合导航方法
KR20140066305A (ko) * 2012-11-23 2014-06-02 현대엠엔소프트 주식회사 지도를 활용한 실시간 위성항법 및 관성항법 선택 알고리즘 향상을 위한 내비게이션 운영방법
US8775078B1 (en) * 2012-11-28 2014-07-08 The Boeing Company Vehicle navigation using cellular networks
CN104573733A (zh) * 2014-12-26 2015-04-29 上海交通大学 一种基于高清正射影像图的高精细地图生成系统及方法
CN105427651A (zh) * 2014-09-11 2016-03-23 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 基于惯性导航的泊车导航方法及装置
CN106373415A (zh) * 2016-10-20 2017-02-01 深圳市元征科技股份有限公司 车道导向方法及装置
CN106443737A (zh) * 2016-09-30 2017-02-22 张家港长安大学汽车工程研究院 基于多点gps的无人驾驶汽车行驶中的航迹推算算法
CN106780699A (zh) * 2017-01-09 2017-05-31 东南大学 一种基于sins/gps和里程计辅助的视觉slam方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1868008A1 (en) * 2006-06-17 2007-12-19 Northrop Grumman Corporation Estimate of relative position between navigation units
CN101858980A (zh) * 2010-05-18 2010-10-13 东南大学 一种车载基于gps软件接收机的智能超紧组合导航方法
KR20140066305A (ko) * 2012-11-23 2014-06-02 현대엠엔소프트 주식회사 지도를 활용한 실시간 위성항법 및 관성항법 선택 알고리즘 향상을 위한 내비게이션 운영방법
US8775078B1 (en) * 2012-11-28 2014-07-08 The Boeing Company Vehicle navigation using cellular networks
CN105427651A (zh) * 2014-09-11 2016-03-23 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 基于惯性导航的泊车导航方法及装置
CN104573733A (zh) * 2014-12-26 2015-04-29 上海交通大学 一种基于高清正射影像图的高精细地图生成系统及方法
CN106443737A (zh) * 2016-09-30 2017-02-22 张家港长安大学汽车工程研究院 基于多点gps的无人驾驶汽车行驶中的航迹推算算法
CN106373415A (zh) * 2016-10-20 2017-02-01 深圳市元征科技股份有限公司 车道导向方法及装置
CN106780699A (zh) * 2017-01-09 2017-05-31 东南大学 一种基于sins/gps和里程计辅助的视觉slam方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
许斌等: "基于VxWorks系统的无人车GPS/INS组合导航", 《机电一体化》 *

Cited By (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108168570A (zh) * 2017-12-13 2018-06-15 广东欧珀移动通信有限公司 定位模块的控制方法、装置、存储介质及移动终端
CN108303720A (zh) * 2018-01-08 2018-07-20 深圳市海梁科技有限公司 一种车辆定位方法、装置及终端设备
CN108303720B (zh) * 2018-01-08 2020-02-07 深圳市海梁科技有限公司 一种车辆定位方法、装置及终端设备
WO2019134180A1 (zh) * 2018-01-08 2019-07-11 深圳市海梁科技有限公司 一种车辆定位方法、装置、电子设备及介质
CN110109161A (zh) * 2018-02-01 2019-08-09 高德信息技术有限公司 一种指纹特征采集方法和装置
CN110196058A (zh) * 2018-02-26 2019-09-03 德尔福技术有限公司 导航系统
CN110196058B (zh) * 2018-02-26 2023-06-30 德尔福技术有限公司 导航系统
CN108622074A (zh) * 2018-05-04 2018-10-09 徐继春 用于无人驾驶汽车的智能制动控制器
CN109084758A (zh) * 2018-06-30 2018-12-25 华安鑫创控股（北京）股份有限公司 一种惯性导航方法及相关产品
CN109238297A (zh) * 2018-08-29 2019-01-18 沈阳理工大学 一种用户最优及系统最优的动态路径选择方法
CN109238297B (zh) * 2018-08-29 2022-03-18 沈阳理工大学 一种用户最优及系统最优的动态路径选择方法
CN109507707A (zh) * 2018-11-12 2019-03-22 燕山大学 一种水上组合导航控制方法及其控制系统
CN109725339A (zh) * 2018-12-20 2019-05-07 东莞市普灵思智能电子有限公司 一种紧耦合的自动驾驶感知方法及系统
CN111351498A (zh) * 2018-12-21 2020-06-30 沈阳美行科技有限公司 一种优化导航方法、装置及相关设备
CN111351498B (zh) * 2018-12-21 2023-06-13 沈阳美行科技股份有限公司 一种优化导航方法、装置及相关设备
CN111439263A (zh) * 2018-12-29 2020-07-24 沈阳美行科技有限公司 车辆变道识别方法、装置、电子设备和存储介质
CN111439263B (zh) * 2018-12-29 2022-05-20 沈阳美行科技股份有限公司 车辆变道识别方法、装置、电子设备和存储介质
CN109674628A (zh) * 2019-01-29 2019-04-26 桂林电子科技大学 一种智能眼镜
CN109798890A (zh) * 2019-02-01 2019-05-24 上海戴世智能科技有限公司 用于车用组合惯性导航系统在无观测值条件下的启动方法、车用组合惯性导航系统和车辆
CN109798890B (zh) * 2019-02-01 2021-09-17 上海戴世智能科技有限公司 用于车用组合惯性导航系统在无观测值条件下的启动方法、车用组合惯性导航系统和车辆
CN112118529A (zh) * 2019-06-04 2020-12-22 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 移动终端的定位方法、车载终端及移动终端
CN113543014A (zh) * 2020-03-31 2021-10-22 北京慧行实达科技有限公司 一种车辆卫星定位数据聚合优化系统及其方法
CN111562603A (zh) * 2020-06-30 2020-08-21 高新兴物联科技有限公司 基于航位推算的导航定位方法、设备及存储介质
CN112013855A (zh) * 2020-08-14 2020-12-01 上海擎感智能科技有限公司 定位导航方法及系统
CN114506324A (zh) * 2020-10-23 2022-05-17 上海汽车集团股份有限公司 一种车道决策方法及相关装置
CN114506324B (zh) * 2020-10-23 2024-03-15 上海汽车集团股份有限公司 一种车道决策方法及相关装置
CN113514863A (zh) * 2021-03-23 2021-10-19 重庆兰德适普信息科技有限公司 一种多传感器融合定位方法
CN113405549A (zh) * 2021-06-17 2021-09-17 中寰卫星导航通信有限公司 车辆定位方法、组件、电子设备及存储介质
CN113405549B (zh) * 2021-06-17 2023-11-14 中寰卫星导航通信有限公司 车辆定位方法、组件、电子设备及存储介质
CN114136315A (zh) * 2021-11-30 2022-03-04 山东天星北斗信息科技有限公司 一种基于单目视觉辅助惯性组合导航方法及系统
CN114136315B (zh) * 2021-11-30 2024-04-16 山东天星北斗信息科技有限公司 一种基于单目视觉辅助惯性组合导航方法及系统
CN115790282A (zh) * 2022-10-11 2023-03-14 西安岳恒机电工程有限责任公司 一种无人驾驶靶车方向控制系统和控制方法
CN115790282B (zh) * 2022-10-11 2023-08-22 西安岳恒机电工程有限责任公司 一种无人驾驶靶车方向控制系统和控制方法
CN116660965A (zh) * 2023-07-26 2023-08-29 北京北斗星通导航技术股份有限公司 一种北斗惯性导航定位方法、装置及存储介质
CN116660965B (zh) * 2023-07-26 2023-09-29 北京北斗星通导航技术股份有限公司 一种北斗惯性导航定位方法、装置及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN107389064B (zh) 2021-05-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107389064A (zh) 一种基于惯性导航的无人车变道控制方法
CN105509738B (zh) 基于惯导/多普勒雷达组合的车载定位定向方法
CN101334288B (zh) 基于标准线路匹配的公交准确定位方法
CN104412065B (zh) 定位装置
US7664599B2 (en) Apparatus for generating digital lane mark
CN110208842A (zh) 一种车联网环境下车辆高精度定位方法
CN101819042B (zh) 导航装置及导航方法
CN108089180A (zh) 基于uwb传感器作为轨道信标对gps和惯性导航系统矫正的悬挂式轨道车的定位方法
US10365109B2 (en) Travel distance estimation device
EP2219044A1 (en) Navigation method, navigation system, navigation device, vehicle provided therewith and group of vehicles
CN108827292A (zh) 基于gnss和地面基站的组合式导航精确测速定位方法及系统
CN109059909A (zh) 基于神经网络辅助的卫星/惯导列车定位方法与系统
CN105190238A (zh) 用于改进骑行导航的方法和装置
CN105675006B (zh) 一种道路偏离检测方法
CN106443745A (zh) 一种航向角校正的方法及装置
CN101201255A (zh) 基于智能导航算法的车辆组合导航系统
CN101907714A (zh) 基于多传感器数据融合的gps辅助定位系统及其定位方法
CN107402006A (zh) 基于轨道几何特征信息匹配的列车精密定位方法和系统
CN102621570B (zh) 基于双全球定位和惯性测量的汽车动力学参数测量方法
CN109471144A (zh) 基于伪距/伪距率的多传感器紧组合列车组合定位方法
CN106595715A (zh) 基于捷联惯导/卫星组合导航系统里程计标定方法及装置
CN109813306A (zh) 一种无人车规划轨迹卫星定位数据可信度计算方法
US20160327654A1 (en) Velocity estimation device
CN106093992A (zh) 一种基于cors的亚米级组合定位导航系统及导航方法
CN110907976A (zh) 基于北斗卫星的高速铁路组合导航系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20231214

Address after: Room 039, F901, 9th Floor, Block 4-C, Xixian Financial Port, Fengjing Avenue, Fengxin Road, Fengdong New City Energy Jinmao District, Xi'an City, Shaanxi Province, 710100

Patentee after: Shaanxi Dachuang Hongrui Intelligent Transportation Technology Co.,Ltd.

Address before: 710064 No. 33, South Second Ring Road, Shaanxi, Xi'an

Patentee before: CHANG'AN University