CN108535755A - 基于mems的gnss/imu车载实时组合导航方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及导航定位技术领域，具体涉及一种基于MEMS的GNSS/IMU车载实时组合导航定位方法，其过程为：利用IMU在当前时刻及前一相邻时刻输出信息及GNSS的当前时刻输出信息，进行动态初始对准；利用前后两相邻时刻的IMU信息进行捷联解算，经卡尔曼预测得到该时刻的协方差矩阵；满足时间条件触发融合解算，利用当前时刻IMU和GNSS分别对应的UTC时间求得GNSS延时偏差dt，推算GNSS在当前IMU时刻的信息；进行卡尔曼滤波更新，反馈状态误差量修正导航信息，循环解算。本发明采用低成本的MEMS IMU，并消除了GNSS延时输出误差，提高了定位精度，实现了一种实时的车载组合导航定位方法。
Description
技术领域
本发明涉及导航定位技术领域，具体涉及一种基于MEMS的GNSS/IMU车载实时组合导航方法。
背景技术
车载导航技术随着汽车行业的蓬勃发展而不断发展，车辆用户对于实时了解当前车辆的位置等信息有很大需求。随着北斗导航卫星的发展，其与GLONASS、GPS、GALILEO等卫星导航系统共同组成了GNSS，即全球卫星导航系统，目前已广泛运用于室外的车辆导航定位技术，但由于其卫星信号易受干扰，且近年来社会的不断发展形成了复杂的城市地形环境，信号遮挡、多路径等因素导致GNSS定位效果不佳；而惯性导航系统完全自主导航的特性弥补了GNSS定位技术的不足，但较高精度的惯导系统造价较高，不适用于民用车辆。伴随着MEMS技术，即微机电技术的不断发展，其成本低、体积小的特点逐渐成为民用车辆组合导航技术运用的重要因素，使其不断推进了车载组合导航的发展与应用。
同时，对于低成本的车载组合导航系统，在GNSS和MEMSIMU进行实时的组合导航解算过程中，由于MEMSIMU输出频率较高使惯导解算和卡尔曼滤波的计算量复杂、庞大，对于普通的MCU而言，其上一时刻的解算过程耗时较长导致在下一时刻信息融合时，GNSS输出信息和IMU输出信息不是同一时刻，这势必会影响当前的滤波结果，从而影响车载组合导航系统的定位精度。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种实时组合导航方法，以满足在复杂的城市地形中，实时获取车辆位置等信息。
本发明所采用的技术方案为：
基于MEMS的GNSS/IMU车载实时组合导航方法，包括以下步骤：
步骤1：利用GNSS输出信息对IMU的初始姿态、位置和速度信息进行动态对准，当车辆速度达到一定的阈值时，利用GNSS输出的东北天速度、位置信息得到初始姿态和初始位置；
步骤2：利用当前时刻IMU的输出信息进行捷联惯导解算，包括速度更新、姿态更新和位置更新；同时经过卡尔曼滤波预测状态观测量和状态协方差矩阵；
步骤3：满足时间条件触发融合解算，利用当前时刻IMU和GNSS分别对应的UTC求得GNSS延时偏差dt，推算GNSS在当前IMU时刻的信息，并进行卡尔曼滤波更新；
步骤4：输出融合解算结果，对下一时刻更新的数据补偿，循环解算，从而实现车载实时组合导航。
更进一步地，所述步骤1中，初始对准的解算过程如下：
更新GNSS数据信息，利用其信息求解速度且满足：
v≥v0
则利用北向和东向速度求解航向角：
Heading＝arctan(vN/vE)
Heading＞D0
若不满足上述阈值条件，则更新下一历元的GNSS数据。当计算出适当的航向角时，对姿态角的横滚角和俯仰角初始化，初始设定为0。若当前时刻的IMU输出时间大于GNSS输出时间，则完成初始对准，否则，返回步骤1循环计算。
更进一步地，所述步骤2中，利用前一历元的速度推算前后两个历元中间时刻的位置变化量，并转化为旋转矢量，通过四元数的运算，计算中间时刻的位置；在n系下，根据前一时刻的速度增量外推中间时刻的速度，同时考虑地球自转角速度、运动速度造成的连动角速度以及重力和格里奥利造成的速度影响，计算速度信息；利用前后两个历元角速度的积分运算进行姿态更新。利用卡尔曼滤波预测方程得到当前时刻的状态量和状态协方差矩阵。
更进一步地，所述步骤3中，把当前时刻的IMU对应的UTC时间与GNSS时间比较，当满足：
MEMS_t>GPS_t-0.5/MEMS_RATE，
即为IMU输出时间与GNSS输出时间最接近的点，同时以当前IMU对应的UTC时间为基准，计算GNSS与MEMSIMU的UTC时间差，以此时间差外推GNSS信息，使其与IMU对应时间信息一致，从而实现GNSS与MEMSIMU触发融合时间同步。以此时的IMU捷联解算结果与推算后的GNSS信息的速度差和位置差作为观测信息，进行卡尔曼滤波求解。
否则，更新IMU数据继续下一时刻IMU的捷联惯导解算，直到满足上述条件触发融合解算。
更进一步地，所述步骤4中，得到当前载体的速度、位置和姿态信息，以及当前的误差状态量，包括速度误差、位置误差、姿态误差，以及陀螺仪零偏误差、加速度计零偏误差。当输出结果时间与前一时刻输出结果间隔为设定输出间隔时，则输出当前载体的速度、位置和姿态信息，同时，反馈误差状态量、陀螺仪和加速度计的零偏误差，更新数据进行下一历元信息的修正补偿，循环解算。
本发明的有益效果为：本发明的导航定位方法可以满足在复杂的城市地形中，实时获取车辆位置等信息，同时，成本低并消除了GNSS延时输出误差，提高了定位精度，GNSS与MEMSIMU触发融合时间同步。
附图说明
图1为车载组合导航硬件结构基本框图。
图2为车载实时组合导航流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作详细说明。
如图1所示，基于MEMS的GNSS/IMU车载实时组合导航方法，其硬件部分包括MEMSIMU，其包含三轴陀螺仪和三轴加速度计；MCU主控单元，负责传感器数据的采集、缓冲；GNSS，输出全球卫星定位信息的模块。MEMSIMU输出数据以速率最高的SPI总线进行传输，GNSS输出数据则以USART总线传输。
本发明的方法包括以下步骤：利用GNSS输出信息对IMU的初始姿态、位置和速度信息进行动态对准，如图2所示的流程图中，初始对准的解算过程如下：
更新GNSS数据信息，利用其信息求解速度且满足：
v≥v0
则利用北向和东向速度求解航向角：
Heading＝arctan(vN/vE)
Heading＞D0
若不满足上述阈值条件，则更新下一历元的GNSS数据。当计算出适当的航向角时，对姿态角的横滚角和俯仰角初始化，初始设定为0。若当前时刻的IMU输出时间大于GNSS输出时间，则完成初始对准，否则，更新数据循环计算。
利用当前时刻IMU的输出信息进行捷联惯导解算，包括速度更新、姿态更新和位置更新。同时经过卡尔曼滤波预测状态观测量和状态协方差矩阵。
利用前一历元的速度推算前后两个历元中间时刻的位置变化量，并转化为旋转矢量，通过四元数的运算，计算中间时刻的位置；在n系下，根据前一时刻的速度增量外推中间时刻的速度，同时考虑地球自转角速度、运动速度造成的连动角速度以及重力和格里奥利造成的速度影响，计算速度信息；利用前后两个历元角速度的积分运算进行姿态更新。利用卡尔曼滤波预测方程得到当前时刻的状态量和状态协方差矩阵。
捷联解算后，把当前时刻的IMU对应的UTC时间与GNSS时间比较，当满足：
MEMS_t>GPS_t-0.5/MEMS_RATE，
即为IMU输出时间与GNSS输出时间最接近的点，可触发融合解算，同时以当前IMU对应的UTC时间为基准，计算GNSS与MEMSIMU的UTC时间差，以此时间差外推GNSS信息，使其与IMU对应时间信息一致，从而实现GNSS与MEMSIMU触发融合时间同步。以此时的IMU捷联解算结果与推算后的GNSS信息的速度差和位置差作为观测信息，进行卡尔曼滤波求解。
否则，更新IMU数据继续下一时刻IMU的捷联惯导解算，直到满足上述条件触发融合解算。
输出融合解算结果，即载体当前时刻的位置、姿态和速度信息，反馈陀螺仪和加速度计的零偏误差，对下一时刻更新的数据补偿，循环解算，从而实现车载实时组合导航。
以上所述仅表达了本发明的优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形、改进及替代，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (5)
1.基于MEMS的GNSS/IMU车载实时组合导航方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：利用GNSS输出信息对IMU的初始姿态、位置和速度信息进行动态对准，当车辆速度达到一定的阈值时，利用GNSS输出的东北天速度、位置信息得到初始姿态和初始位置；
步骤2：利用当前时刻IMU的输出信息进行捷联惯导解算，包括速度更新、姿态更新和位置更新；同时经过卡尔曼滤波预测状态观测量和状态协方差矩阵；
步骤3：满足时间条件触发融合解算，利用当前时刻IMU和GNSS分别对应的UTC求得GNSS延时偏差dt，推算GNSS在当前IMU时刻的信息，并进行卡尔曼滤波更新；
步骤4：输出融合解算结果，对下一时刻更新的数据补偿，循环解算，从而实现车载实时组合导航。
2.根据权利要求1所述的基于MEMS的GNSS/IMU车载实时组合导航方法，其特征在于，所述步骤1中，初始对准的解算过程如下：
更新GNSS数据信息，利用其信息求解速度且满足：
v≥v0
则利用北向和东向速度求解航向角：
Heading＝arctan(vN/vE)
Heading＞D0
若不满足上述阈值条件，则更新下一历元的GNSS数据；当计算出适当的航向角时，对姿态角的横滚角和俯仰角初始化，初始设定为0；若当前时刻的IMU输出时间大于GNSS输出时间，则完成初始对准，否则，返回步骤1循环计算。
3.根据权利要求1所述的基于MEMS的GNSS/IMU车载实时组合导航方法，其特征在于，所述步骤2中，利用前一历元的速度推算前后两个历元中间时刻的位置变化量，并转化为旋转矢量，通过四元数的运算，计算中间时刻的位置；在n系下，根据前一时刻的速度增量外推中间时刻的速度，同时考虑地球自转角速度、运动速度造成的连动角速度以及重力和格里奥利造成的速度影响，计算速度信息；利用前后两个历元角速度的积分运算进行姿态更新；利用卡尔曼滤波预测方程得到当前时刻的状态量和状态协方差矩阵。
4.根据权利要求1所述的基于MEMS的GNSS/IMU车载实时组合导航方法，其特征在于，所述步骤3中，把当前时刻的IMU对应的UTC时间与GNSS时间比较，当满足：
MEMS_t>GPS_t-0.5/MEMS_RATE，
即为IMU输出时间与GNSS输出时间最接近的点，同时以当前IMU对应的UTC时间为基准，计算GNSS与MEMS IMU的UTC时间差，以此时间差外推GNSS信息，使其与IMU对应时间信息一致，从而实现GNSS与MEMS IMU触发融合时间同步；以此时的IMU捷联解算结果与推算后的GNSS信息的速度差和位置差作为观测信息，进行卡尔曼滤波求解；
否则，更新IMU数据继续下一时刻IMU的捷联惯导解算，直到满足上述条件触发融合解算。
5.根据权利要求1所述的基于MEMS的GNSS/IMU车载实时组合导航方法，其特征在于，所述步骤4中，得到当前载体的速度、位置和姿态信息，以及当前的误差状态量，包括速度误差、位置误差、姿态误差，以及陀螺仪零偏误差、加速度计零偏误差；当输出结果时间与前一时刻输出结果间隔为设定输出间隔时，则输出当前载体的速度、位置和姿态信息，同时，反馈误差状态量、陀螺仪和加速度计的零偏误差，更新数据进行下一历元信息的修正补偿，循环解算。
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