CN109099912A - 室外精确定位导航方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例公开了一种室外精确定位导航方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：持续获取惯性导航数据，根据所述惯性导航数据持续得到待定位设备的第一位姿信息；实时获取观测图像数据和基准站的差分数据；在同时收到观测图像数据和基准站的差分数据后，根据所述观测图像数据和基准站的差分数据对当前的所述第一位姿信息进行融合更新，获得所述待定位设备当前的高精度位姿信息。本申请实施例利用多个传感器的优势，使用惯性导航来完成无需信号传输的持续定位导航，同时结合视觉定位和/或差分定位技术来修正累积误差，可克服目前行业应用中遇到的各种难题，实现车辆在多种复杂路况条件下的持续稳定的高精度定位导航。

Description

室外精确定位导航方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及室外定位导航技术领域，特别是涉及一种室外精确定位导航方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
目前，室外定位导航主要依赖于GNSS（Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统）相关的技术和设备，但囿于误差和时延，GNSS并不适用于高速和安全要求高的环境，其在精度和实时性方面很难满足智能驾驶和无人车等应用场景的要求。
为提升GNSS定位导航的精度，现有技术出现了多种差分技术来降低甚至消除各种测量误差，比如卫星差分定位技术、星基广域差分技术和宽带短基线差分技术等。其中，卫星差分定位技术是利用已知精确位置的接收机作为基准站接收机，由基准站接收机将测量误差校准量发送给处于同一地域相隔一定距离的用户接收机进行差分运算，从而提高用户接收机的测量和定位精度。星基广域差分技术是通过地球静止轨道卫星向用户播发星历误差、卫星钟差、电离层延迟等多种差分信息，用户使用卫星信号传输的误差校准量进行差分运算来提高定位精度。宽带短基线差分技术与卫星差分定位技术有一定的相似性，只是使用距离目标区域较近的基准站为用户终端提供差分数据，通过宽带无线通信技术来保证时延要求。
然而，发明人在实现本申请实施例相关技术方案的过程中发现，现有技术至少存在以下问题：现有的差分技术虽然可以改善定位精度，但均存在多个设备之间的信号传输问题，除传输时延影响实时性之外，还受到信号传输环境的严重限制。典型地，在城市中高速移动的复杂环境下，因为建筑物、高架桥、树木、隧道以及地下停车场等各类遮挡物众多，且接收机在不同状态间变换的速度和频率均难以控制，现有的差分技术很难实现完全的信号覆盖，传输信号受阻的情况经常发生，严重影响定位的精度和可靠性，并不能满足智能驾驶和无人车的高性能高安全性要求。
发明内容
针对现有技术的上述缺陷，本申请所要解决的技术问题在于克服现有室外定位技术易受复杂环境影响的缺陷，实现高速、高安全性和高精度的定位导航。
为达到上述目的，在本申请实施例的一个方面，提供了一种室外精确定位导航方法，包括：
持续获取惯性导航数据，根据所述惯性导航数据持续得到待定位设备的第一位姿信息；
实时获取观测图像数据和基准站的差分数据；
在同时收到观测图像数据和基准站的差分数据后，根据所述观测图像数据和基准站的差分数据对当前的所述第一位姿信息进行融合更新，获得所述待定位设备当前的高精度位姿信息。
可选地，所述根据所述观测图像数据和基准站的差分数据对当前的所述第一位姿信息进行融合更新包括：
根据所述观测图像数据对所述第一位姿信息进行处理，得到第二位姿信息；
根据所述基准站的差分数据对所述第一位姿信息进行处理，得到第三位姿信息；
由所述第二位姿信息和所述第三位姿信息融合得到所述高精度位姿信息；或者，
根据所述基准站的差分数据对所述第二位姿信息进行融合，得到所述高精度位姿信息。
可选地，所述根据所述观测图像数据对所述第一位姿信息进行处理包括：
对所述观测图像数据进行分析处理，提取并匹配所述观测图像中的特征点信息；
基于扩展Kalman滤波器处理所述第一位姿信息和所述特征点信息，得到所述第二位姿信息。
可选地，所述根据所述基准站的差分数据对所述第一位姿信息进行处理包括：
接收全球导航卫星系统信号和星基广域增强系统信号；
以所述第一位姿信息为初值输入，基于扩展Kalman滤波器使用所述全球导航卫星系统信号、所述星基广域增强系统信号和所述基准站的差分数据进行差分定位，得到所述第三位姿信息。
可选地，所述根据所述基准站的差分数据对所述第二位姿信息进行融合包括：
接收全球导航卫星系统信号和星基广域增强系统信号；
以所述第二位姿信息为初值输入，基于扩展Kalman滤波器使用所述全球导航卫星系统信号、所述星基广域增强系统信号和所述基准站的差分数据进行差分定位，得到所述高精度位姿信息。
可选地，所述使用所述全球导航卫星系统信号、所述星基广域增强系统信号和所述基准站的差分数据进行差分定位包括：
对所述全球导航卫星系统信号进行基带信号处理，得到所述待定位设备的载波相位、所述待定位设备的伪距观测量和星历数据；
根据所述星基广域增强系统信号得到星基广域差分数据；
在所述基站差分数据不满足精准要求时，进行广域差分定位；
在所述基站差分数据满足精准要求且未接收到多基准站的差分数据时，执行全球导航卫星系统单基站差分定位；
在所述基站差分数据满足精准要求且接收到多基准站的差分数据时，执行多基站差分融合定位。
可选地，所述基准站差分数据包括：基准站位置、基准站ID、基准站载波相位、基准站伪距观测量和质量因子；其中，根据所述质量因子判定所述基准站差分数据是否满足精准要求。
可选地，计算所述质量因子的方法包括：
根据接收到的全球导航卫星系统卫星信号估算出基准站自身位置，然后跟已知的自身高精度位置信息做比较，得到两者之间的偏差值为所述质量因子；或者，
依据接收到的高精度位置信息和星历数据，计算基准站载波相位和伪距理论值，然后得到理论值和观测量之间的偏差值为所述质量因子，或者，
采用位置精度因子（DOP）为所述质量因子。
在本申请实施例的再一方面，还提供了一种室外精确定位导航装置，包括：
惯性传感器单元，用于持续获取惯性导航数据；
惯性导航单元，用于根据所述惯性导航数据持续得到待定位设备的第一位姿信息；
图像采集单元，用于实时获取观测图像数据；
差分数据接收单元，用于实时获取基准站的差分数据；
导航融合单元，用于在同时收到观测图像数据和基准站的差分数据后，根据所述观测图像数据和基准站的差分数据对当前的所述第一位姿信息进行融合更新，获得所述待定位设备当前的高精度位姿信息。
可选地，所述导航融合单元包括：
视觉定位单元，用于根据所述观测图像数据对所述第一位姿信息进行处理，得到第二位姿信息；
差分定位单元，用于根据所述基准站的差分数据对所述第一位姿信息进行处理，得到第三位姿信息；
第一融合解算单元，用于由所述第二位姿信息和所述第三位姿信息融合得到所述高精度位姿信息；或者，
第二融合解算单元，用于根据所述基准站的差分数据对所述第二位姿信息进行融合，得到所述高精度位姿信息。
可选地，所述视觉定位单元包括：
特征点提取单元，用于对所述观测图像数据进行分析处理，提取并匹配所述观测图像中的特征点信息；
视觉定位处理单元，用于基于扩展Kalman滤波器处理所述第一位姿信息和所述特征点信息，得到所述第二位姿信息。
可选地，所述差分定位单元包括：
第一卫星信号接收单元，用于接收全球导航卫星系统信号和星基广域增强系统信号；
第一差分定位子单元，用于以所述第一位姿信息为初值输入，基于扩展Kalman滤波器使用所述全球导航卫星系统信号、所述星基广域增强系统信号和所述基准站的差分数据进行差分定位，得到所述第三位姿信息。
可选地，所述第二融合解算单元包括：
第二卫星信号接收单元，用于接收全球导航卫星系统信号和星基广域增强系统信号；
第二差分定位子单元，以所述第二位姿信息为初值输入，基于扩展Kalman滤波器使用所述全球导航卫星系统信号、所述星基广域增强系统信号和所述基准站的差分数据进行差分定位，得到所述高精度位姿信息。
可选地，所述第一差分定位子单元或所述第二差分定位子单元包括：
基带处理单元，用于对所述全球导航卫星系统信号进行基带信号处理，得到所述待定位设备的载波相位、所述待定位设备的伪距观测量和星历数据；
差分数据解算单元，用于根据所述星基广域增强系统信号得到星基广域差分数据；
广域差分定位单元，用于在所述基站差分数据不满足精准要求时，进行广域差分定位；
单基站差分定位单元，用于在所述基站差分数据满足精准要求且未接收到多基准站的差分数据时，执行全球导航卫星系统单基站差分定位；
多基站差分融合定位单元，用于在所述基站差分数据满足精准要求且接收到多基准站的差分数据时，执行多基站差分融合定位。
可选地，所述基准站差分数据包括：基准站位置、基准站ID、基准站载波相位、基准站伪距观测量和质量因子；
所述第一差分定位子单元或所述第二差分定位子单元还包括：
质量判断单元，用于根据所述质量因子判定所述基准站差分数据是否满足精准要求。
可选地，所述质量判断单元包括：
第一质量因子计算单元，用于根据接收到的全球导航卫星系统卫星信号估算出基准站自身位置，然后跟已知的自身高精度位置信息做比较，得到两者之间的偏差值为所述质量因子；或者，
第二质量因子计算单元，用于依据接收到的高精度位置信息和星历数据，计算基准站载波相位和伪距理论值，然后得到理论值和观测量之间的偏差值为所述质量因子，或者，
第三质量因子计算单元，用于采用位置精度因子（DOP）为所述质量因子。
在本申请实施例的又一方面，还提供一种电子设备，包括：存储器和一个或多个处理器；其中，所述存储器与所述一个或多个处理器通信连接，所述存储器中存储有可被所述一个或多个处理器执行的指令，所述指令被所述一个或多个处理器执行，以使所述一个或多个处理器能够实现如前所述的方法。
在本申请实施例的另一方面，还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储由计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被执行时可实现如前所述的方法。
在本申请实施例的技术方案中，利用多个传感器的优势，使用惯性导航来完成无需信号传输的持续定位导航，同时结合视觉定位和/或差分定位技术来修正累积误差，可克服目前行业应用中遇到的各种难题，实现车辆在多种复杂路况条件下的持续稳定的高精度定位导航。
附图说明
图1为本申请一个实施例中室外精确定位导航方法的流程示意图；
图2为本申请一个实施例中融合计算处理优选实施方式流程示意图；
图3为本申请一个实施例中差分定位处理的流程示意图；
图4为本申请一个实施例中融合计算处理优选实施方式流程示意图；
图5为本申请一个实施例中包括基准站和移动终端的室外精确定位导航系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请的技术方案作进一步详细描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。另外需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
现有技术存在多种用于提高GNSS定位精度的差分定位技术，但无论是覆盖范围大的卫星差分定位技术和星基广域差分技术、还是覆盖区域有限但基准站多的宽带短基线差分技术，均无法解决城市复杂环境下信号传输易受遮挡的问题，这些差分定位技术在信号传输受阻时会严重影响定位的精度和可靠性。在本申请的实施例中，为了彻底消除周围环境对卫星差分定位在定位精度和稳定性方面的影响，利用多个传感器的优势，使用惯性导航来完成无需信号传输的持续定位导航，同时结合视觉定位和/或差分定位技术来修正累积误差，可克服目前行业应用中遇到的各种难题，实现车辆在多种复杂路况条件下的持续稳定的高精度定位导航。
具体地，参见图1，在本申请的一个实施例中，提供了一种室外精确定位导航方法，包括：
S101，持续获取惯性导航数据，根据所述惯性导航数据持续得到待定位设备的第一位姿信息。
其中，在本申请实施例的技术方案中，以惯性导航方式作为定位导航的基础，这是因为惯性导航传感器获取数据的频率最高且不受外界的影响，在任何环境下均可实现对高速运动设备持续不中断的导航定位。优选地，本申请实施例中以第一频率持续获取惯性导航数据；第一位姿信息包括当前时刻k设备的第一位置、第一速度和第一姿态。当然，由于惯性导航还存在累积误差的情况，长时间单纯使用惯性导航会使得定位精度和可靠性下降。
S102，实时获取观测图像数据和基准站的差分数据。
在本申请的实施例中，针对惯性导航的累积误差，采用其他低频低可靠性的高精度定位技术对其进行修正。典型地，本申请实施例采用视觉定位和GNSS的差分定位技术融合对惯性导航进行完善和修正。优选地，本申请实施例中以第二频率实时获取观测图像数据，以第三频率实时获取基准站的差分数据，第二频率和第三频率均低于第一频率。第二频率和第三频率可以相同也可以不同，因为成功获取的条件不同，两者通常是不同的。当然，因为观测图像数据和基准站的差分数据均有一定概率受环境限制而获取失败，此处第二频率和第三频率也可以不是固定频率，而是根据预设条件、实时条件或随机方式确定采样获取数据的时机，故在此不对本申请实施例中的第二频率和第三频率做出具体限制。
S103，在同时收到观测图像数据和基准站的差分数据后，根据所述观测图像数据和基准站的差分数据对当前的所述第一位姿信息进行融合更新，获得所述待定位设备当前的高精度位姿信息。
在本申请的实施例中，采用融合计算的方式对设备的位姿信息进行更新。融合更新的方式可以有多种（后文中有更详细的介绍），但基本原理都是利用观测图像数据进行视觉定位和利用差分数据进行差分定位来获得精确的位姿信息，从而对惯性导航得到的位姿信息进行修正。其中，虽然现有技术中存在惯性导航、视觉定位和差分定位的技术，但是各种现有技术均是自成体系，其计算方式相互独立，甚至连坐标系都不统一，并不能相互叠加；本申请的实施例通过融合计算的方式将上述多种定位系统整合，将使用的数据（包括但不限于检测的物理量和计算的中间变量等）联合，得到了统一坐标系下的位姿信息，从而实现了定位信息的融合更新。
本申请实施例的技术方案将惯性导航、视觉定位导航及基于GNSS的差分定位等多种技术融合在一起，可以很好地利用多个传感器的优势，实现车辆在多种复杂路况条件下的持续稳定的高精度定位导航。
下面首先介绍一下本申请实施例中根据惯性导航数据持续得到待定位设备的第一位姿信息的过程。本领域相关技术人员应该能够理解，惯性导航技术是较为成熟的现有技术，本申请实施例主要是在参数和坐标系融合方面进行了改进，使得多个传感器数据及多种定位技术可以联合应用，从而克服了目前行业应用中遇到的各种难题。
具体地，惯性导航数据至少包括三轴加速度计的测量值和陀螺仪的测量值，对于当前时刻k，可以有：
（1）
（2）
（3）
其中，为当前时刻k待定位设备（比如移动终端、车载终端等）在世界坐标系下的位置值，为上一时刻k-1待定位设备的位置值，各位置值均为31的矢量（世界坐标系下三个坐标轴的坐标值）；为当前时刻k待定位设备在世界坐标系下速度值，为上一时刻k-1待定位设备的速度值，各速度值也均为31的矢量（世界坐标系下三个坐标轴方向的速度值）；为当前时刻k待定位设备在世界坐标系下的姿态信息，为上一时刻k-1的姿态信息，各姿态信息可利用四元数表示为一个41的矩阵/矢量；为两个时刻的间隔时间，即惯性导航数据的采样间隔；R为从惯性导航传感器（包括三轴加速度计和陀螺仪）本体坐标系到世界坐标系的33的旋转矩阵，为当前时刻k三轴加速度计的测量值，为31的矢量，g为重力加速度沿着世界坐标系的三个坐标轴的重力分量，g为31的矢量；为由陀螺仪的当前时刻k测量值产生的增量。
在本申请的实施例中，为辅助计算和在多个传感器系统间传递数据，还同时更新当前时刻k的状态协方差矩阵：
（4）
其中，为误差状态方程的雅克比矩阵，有：
，
为上一个时刻k-1协方差矩阵；为3x3的单位矩阵，表示对进行偏转（skew）运算；为事先设定的对应于状态矢量的噪声方差矩阵，为陀螺仪的偏差，为加速度的偏差。
获得第一位姿信息（包括当前时刻k设备的第一位置、第一速度和第一姿态）之后，如能同时收到观测图像数据和基准站的差分数据，本申请实施例中至少通过两种不同的实施方式来实现多传感器导航定位数据的融合计算。
进一步参见图2，在本申请的一个优选实施例中，分别使用基于基准站的差分数据的GNSS差分定位技术和基于观测图像数据的视觉导航定位技术对第一位姿信息进行处理，各自得到相关的位姿信息。在本申请的描述中，将根据观测图像数据对第一位姿信息进行处理后得到的称为第二位姿信息，将根据基准站的差分数据对所述第一位姿信息进行处理后得到的称为第三位姿信息，此处的“第一”、“第二”、“第三”等等均是为表示术语之间的区别而采用的描述，不应理解为各术语之间存在必然的逻辑关系，更不应视作对本申请具体实施方式的限制。
具体地，视觉定位技术是利用视觉传感器持续采集观测图像数据，对图像数据进行特征点的提取，当设备发生移动时，这些特征点相对于视觉传感器的位置会发生变化，这些变化会体现在后续采集的观测图像数据中，识别图像数据中的这些变化就可以对设备完成定位。当然，现有技术的视觉定位技术的缺陷也比较明显：首先是因计算量较大限制了采样和处理频率，其次受采样内容重合度的要求限制难以适用于高速运动环境，最后还会因环境变化影响视觉采样的成功率。
本申请的实施例中采用多种定位技术融合解算的方式来克服各定位技术的缺陷，其中，如图2所示，在以高频高速的惯性导航技术获得设备的第一位姿信息后，本申请优选实施例中步骤S103中包括：
S105，继续利用获取的观测图像数据来处理第一位姿信息（包括当前时刻k设备的第一位置、第一速度和第一姿态），得到第二位姿信息（包括第二姿态、第二位置和第二速度）。具体来说，待定位设备的视觉传感器（典型地，比如摄像头、照相机等图像传感器）获取周围的观测图像数据，通过对图像数据的分析处理，提取并匹配图像中的特征点信息。本领域相关技术人员应能理解，图像特征点提取的方法有多种，比如SIFT、ORB、FAST、SURF等，均可应用于本申请的实施例中，在此不作为对本申请实施例的具体实现的限制。
优选地，以在第个移动位置得到的第个图像特征点的2D投影坐标观测量为，，为例（其中N表示滑动窗口的大小，J表示图像特征点数量），在本申请的一个实施例中，根据所述观测图像数据对当前的所述第一位姿信息进行融合更新是基于扩展Kalman滤波器方式进行的，具体的滤波器迭代过程按照计算式（5）~（8）进行：
（5）
（6）
（7）
（8）
其中，为Kalman增益状态量，矩阵是(15+6N)(15+6N)的状态量协方差矩阵，代表了Kalman滤波算法中的雅克比矩阵，表示预先设定的图像噪声方差矩阵；表示经过图像信息处理后得到的纠正量，代表了Kalman滤波算法中的观测残余量；是由待定位设备当前时刻k的第一位置、第一姿态、第一速度和过去N个时刻的姿态位置二元组构成，表达式为，为(16+7N)1矢量，表示当前时刻k之前N个时刻的待定位设备的姿态位置二元组，表示按分量逐个进行加法运算，表示经过迭代运算后的状态量，，为第二位姿信息（包括第二姿态、第二位置和第二速度）。
在执行计算式（5）之前，需要由前述计算式（4）更新的当前时刻k的状态协方差矩阵进行扩展。
具体地，首先更新矩阵部分分量，即，然后进行以下扩展：；
其中，I为的单位阵。
此外，和分别代表了Kalman滤波算法中的雅克比矩阵和观测残余量，可由当前时刻获得的图像特征点数据计算得到，具体的计算过程按（9）~（13）进行。
对于提取到的图像特征点（为当前图像的特征点总数），计算出所有特征点在世界坐标系中3D坐标，由此计算出该特征点的投影坐标估算量，为21矢量，计算残余量，然后得到残余量矢量
（9）
计算状态变量的雅克比矩阵和；
其中为摄像头的焦距，为图像特征点在摄像头坐标系下3D位置；是世界坐标系到摄像头坐标系的旋转矩阵，摄像头在世界坐标系的3D坐标。
然后计算测量方程对于特征点和状态的雅克比矩阵和测量方程的雅克比矩阵：
（10）
其中、分别表示和的零矩阵。
把组合在一起得到矩阵
（11）
计算的左零空间矩阵，然后根据中间计算式有和，最后分别把和组合在一起，最后可以得到Kalman滤波算法中的雅克比矩阵和观测残余量和：
（12）
（13）
代入上述计算式（5）~（8），即可经过迭代运算后得到第二位姿信息（包括第二姿态、第二位置和第二速度）。
如图2所示，在本申请的一个优选实施例中，步骤S103中还包括：
S106，根据基准站的差分数据使用第一位姿信息（尤其是第一位置）作为初值输入，得到待定位设备的第三位姿信息（尤其是第三位置）。
在该优选实施例中，待定位设备还接收卫星导航信号，进行基带信号处理，获得自身的载波相位和伪距观测量；同时根据接收到的GNSS基准站发来的第一类差分数据，和/或接收到的星基广域增强系统发来的第二类差分数据，选择相应的差分算法进行位置解算。
具体地，如图3所示，步骤S106可以进一步包括：
S301，接收卫星导航信号进行基带信号处理，获得自身的载波相位和伪距观测量。
其中，接收的卫星导航信号包括GNSS和/或星基广域增强系统发送的卫星信号，卫星导航信号经过基带处理后，可以获取待定位设备（以下也称移动终端、终端或移动端等）的载波相位与伪距观测量，和/或星历数据与星基广域差分数据等数据。
在本申请的实施例中，GNSS基准站接收单元把基准站差分数据发送给宽带无线数据通信单元，基准站差分数据包含了基准站位置、基准站ID、载波相位和伪距观测量，以及质量因子。宽带无线数据通信单元负责把基准站差分数据发送给终端导航装置。本申请中对所采用的宽带无线数据通信对传播时延的基本要求是：基准站端到移动端的端到端数据传输时延至少低于1毫秒。任何满足这个要求的通信系统均可用于本申请。
在本申请的一个实施例中，GNSS基准站通过广播的方式把基准站差分数据发送给终端，在这种广播方式下，终端被动接收广播数据，并不和GNSS基准站发生通信交互。在本申请的一个实施例中，终端可以根据自己的需求情况，主动访问GNSS基准站，请求所需的基准站差分数据，然后GNSS基准站响应请求发送相应的差分数据。
S302，判断收到的基站差分数据是否足够精准。
对于接收到的基准站载波相位和伪距观测量的差分数据，需要判断其是否足够精准。在本申请的一个实施例中，判别标准是把质量因子跟门限值做比较，如果小于门限值，判断结果为是，否则判断结果为否。
其中，在本申请的实施例中，GNSS基准站需要预先部署，通过无线信道把数据发送给移动终端。GNSS基准站包含GNSS基准站接收单元和宽带无线数据通信单元。 GNSS基准站事先已经获得自己的高精度位置数据，以及唯一可识别的ID。GNSS基准站接收单元负责接收卫星信号，计算出基准站载波相位和伪距观测量，以及质量因子。质量因子是用于衡量基准站载波相位和伪距观测量准确程度的数据，该数据有助于移动终端选择准确度较高的基准站载波相位和伪距观测量。在本申请的一个实施例中，质量因子的计算如下：GNSS基准站依据接收到卫星信号，估算出自身位置，然后跟已知的自身高精度位置信息做比较，得到两者之间的偏差值，即为质量因子。
在本申请的一个实施例中，质量因子也可以按以下方式计算：GNSS基准站依据接收高精度位置信息和星历数据，计算基准站载波相位和伪距理论值，然后得到理论值和观测量之间的偏差值，即为质量因子。需要说明的是，质量因子的选择并不限于本申请实施例给出的方式，基准站可以选择其他数据作为质量因子，并发送给移动终端用于判决，比如采用位置精度因子（DOP），本领域相关技术人员应能理解，这种数据具有多种选项，因此在此不应视作对本申请具体实施方式的限制。
S303，在步骤S302的判断结果为否时，执行广域差分算法。
如果步骤S302的判断结果为否，说明终端接收的基准站差分数据不够精准，则移动终端执行广域差分算法。广域差分算法依据移动端载波相位和伪距观测量、星历数据，以及星基广域差分数据，计算获得移动终端的差分位置和速度数据，并作为终端的第三位置。这里，广域差分算法为本领域已成熟的技术，在此不做赘述。
S304，在步骤S302的判断结果为是时，进一步判断是否接收到多基准站的差分数据。
如果步骤S302的判断结果为是，说明终端接收的基准站差分数据足够精准，此时进一步判断是否接收到多基准站的差分数据。在本申请的一个实施例中，检查接收到的基准站ID数量，如果数量大于1，则判断结果为是，如果数量等于1，则判断结果为否。
S305，在仅收到单基准站的差分数据时，执行GNSS单基站差分算法。
终端依据基准站载波相位和伪距观测量、移动端载波相位和伪距观测量、星历数据，执行单基站实时动态差分算法，获得移动终端的差分位置和速度数据，作为终端的第三位置和输出。在执行步骤S305之前，需要步骤S304判断结果为否，即只接收到一个基准站的差分数据。
在本申请的一个实施例中，移动终端和基准站都接收GPS的L1频段的卫星信号，实时动态差分算法是基于扩展Kalman滤波，具体的计算如下：首先利用计算式（4）中更新的当前时刻k的状态协方差矩阵来更新协方差矩阵矩阵的部分数据，即，然后有：
（15）
（16）
（17）
其中，为事先设定的观测噪声方差矩阵，为矩阵，为移动终端观测到的卫星数量；是对的雅克比矩阵，为矩阵，可表示为
其中表示移动终端对于第i颗卫星的单位观测矢量；为的状态矢量，可表示为，其中为移动终端在世界坐标系下的3D位置，，为基准站和移动终端之间相对于第i颗卫星的单差载波相位模糊度；为观测方程，表示为
其中表示移动终端和基准站之间关于第1颗卫星跟第i颗卫星的移动终端和基准站之间关于第1颗卫星跟第i颗卫星的双差距离差值，为波长。
为Kalman增益；表示为当前时刻k的状态矢量，可以依据步骤S101输出的第一位置值计算得到，为更新之后的数值；表示当前时刻k的的双差观测矢量，可表示为，其中，，表示移动终端和基准站之间关于第1颗卫星跟第i颗卫星的双差载波相位观测量差值，可以由基准站载波相位和移动端载波相位计算得到，，表示移动终端和基准站之间关于第1颗卫星跟第i颗卫星的双差伪距观测量差值，可以由基准站伪距和移动端伪距计算得到。
经过计算式（15），（16）和（17）后，得到，再使用Lambda算法得到终端位置的固定解，作为终端的第三位置输出。
S306，在收到多个基准站的差分数据时，执行多基站差分融合算法。
终端融合多个基准站载波相位和伪距观测量、移动端载波相位和伪距观测量、星历数据，执行差分运算，获得移动终端的差分位置和速度数据，作为终端的第三位置信息输出。在执行步骤S305之前，需要步骤S304判断结果为是，即接收到多个基准站的差分数据。
在本申请的一个实施例中，移动终端和基准站都接收GPS的L1频段的卫星信号，实时动态差分算法是基于扩展Kalman滤波，具体的计算如下。首先利用计算式（4）中更新的当前时刻k的状态协方差矩阵来更新协方差矩阵矩阵的部分数据，即然后有：
（18）
（19）
（20）
其中，为事先设定的相对于第n个基准站的观测噪声方差矩阵，是对的雅克比矩阵，为相对于第n个基准站的观测方程，为相对于第n个基准站的双差观测矢量；各参数相关表达式等同于步骤S305中描述。
经过计算式（18），（19）和（20）后，得到，再使用Lambda算法的终端位置的固定解，作为终端的第三位置输出。
继续回到图2所示的优选实施例，在根据步骤S105得到第二位姿信息和根据步骤S106得到第三位姿信息后，还包括：
S107，将所述第二位姿信息和所述第三位姿信息进行融合，所述待定位设备当前的高精度位姿信息。
在本申请的一个实施例中，融合计算得到最终的高精度位姿信息还进一步考虑前述步骤得到的所述第二位姿信息和所述第三位姿信息的置信度。具体地，对于所述第二位姿信息中的第二位置，有置信度
，其中，矩阵的描述见上文中对计算式（5）~（8）的解释；
对于所述第三位姿信息中第三位置，有置信度
，其中，矩阵的描述见上文中对步骤S305的解释。
如果小于门限值而不小于门限值，则选择第二位置来更新所述高精度位姿信息；
如果不小于门限值而小于门限值，则选择第三位置来更新所述高精度位姿信息；
如果和均小于门限值，则更新所述高精度位姿信息中的第四位置为：
（14）
在本申请的又一个优选实施例中，如图4所示，视觉定位技术和差分定位技术的融合还可以是递进关系，在以高频高速的惯性导航技术获得设备的第一位姿信息后，本申请优选实施例中步骤S103中包括：
S401，继续利用获取的观测图像数据来处理第一位姿信息（包括当前时刻k设备的第一位置、第一速度和第一姿态），得到第二位姿信息（包括第二姿态、第二位置和第二速度）。
步骤S401的过程和前述步骤S105相同，在此不再赘述。
S402，根据所述第二位姿信息（尤其是第二位置）和基准站的差分数据，融合计算得到所述高精度位姿信息。
其中，步骤S402的主要过程和步骤S106类同，其区别在于：1）使用第二位置作为初值输入，亦即差分定位是在视觉定位的基础上进行的；2）使用矩阵来更新矩阵的部分数据，。
与上述方法实施例一一对应地，本申请实施例还提供了一种室外精确定位导航装置，包括：
惯性传感器单元，用于持续获取惯性导航数据；
惯性导航单元，用于根据所述惯性导航数据持续得到待定位设备的第一位姿信息；
图像采集单元，用于实时获取观测图像数据；
差分数据接收单元，用于实时获取基准站的差分数据；
导航融合单元，用于在同时收到观测图像数据和基准站的差分数据后，根据所述观测图像数据和基准站的差分数据对当前的所述第一位姿信息进行融合更新，获得所述待定位设备当前的高精度位姿信息。
其中，所述惯性传感器单元至少包括三轴加速度计和陀螺仪；所述图像采集单元通常为图像传感器。
可选地，所述导航融合单元包括：
视觉定位单元，用于根据所述观测图像数据对所述第一位姿信息进行处理，得到第二位姿信息；
差分定位单元，用于根据所述基准站的差分数据对所述第一位姿信息进行处理，得到第三位姿信息；
第一融合解算单元，用于由所述第二位姿信息和所述第三位姿信息融合得到所述高精度位姿信息；或者，
第二融合解算单元，用于根据所述基准站的差分数据对所述第二位姿信息进行融合，得到所述高精度位姿信息。
可选地，所述视觉定位单元包括：
特征点提取单元，用于对所述观测图像数据进行分析处理，提取并匹配所述观测图像中的特征点信息；
视觉定位处理单元，用于基于扩展Kalman滤波器处理所述第一位姿信息和所述特征点信息，得到所述第二位姿信息。
可选地，所述差分定位单元包括：
第一卫星信号接收单元，用于接收全球导航卫星系统信号和星基广域增强系统信号；
第一差分定位子单元，用于以所述第一位姿信息为初值输入，基于扩展Kalman滤波器使用所述全球导航卫星系统信号、所述星基广域增强系统信号和所述基准站的差分数据进行差分定位，得到所述第三位姿信息。
可选地，所述第二融合解算单元包括：
第二卫星信号接收单元，用于接收全球导航卫星系统信号和星基广域增强系统信号；
第二差分定位子单元，以所述第二位姿信息为初值输入，基于扩展Kalman滤波器使用所述全球导航卫星系统信号、所述星基广域增强系统信号和所述基准站的差分数据进行差分定位，得到所述高精度位姿信息。
可选地，所述第一差分定位子单元或所述第二差分定位子单元包括：
基带处理单元，用于对所述全球导航卫星系统信号进行基带信号处理，得到所述待定位设备的载波相位、所述待定位设备的伪距观测量和星历数据；
差分数据解算单元，用于根据所述星基广域增强系统信号得到星基广域差分数据；
广域差分定位单元，用于在所述基站差分数据不满足精准要求时，进行广域差分定位；
单基站差分定位单元，用于在所述基站差分数据满足精准要求且未接收到多基准站的差分数据时，执行全球导航卫星系统单基站差分定位；
多基站差分融合定位单元，用于在所述基站差分数据满足精准要求且接收到多基准站的差分数据时，执行多基站差分融合定位。
可选地，所述基准站差分数据包括：基准站位置、基准站ID、基准站载波相位、基准站伪距观测量和质量因子；
所述第一差分定位子单元或所述第二差分定位子单元还包括：
质量判断单元，用于根据所述质量因子判定所述基准站差分数据是否满足精准要求。
可选地，所述质量判断单元包括：
第一质量因子计算单元，用于根据接收到的全球导航卫星系统卫星信号估算出基准站自身位置，然后跟已知的自身高精度位置信息做比较，得到两者之间的偏差值为所述质量因子；或者，
第二质量因子计算单元，用于依据接收到的高精度位置信息和星历数据，计算基准站载波相位和伪距理论值，然后得到理论值和观测量之间的偏差值为所述质量因子，或者，
第三质量因子计算单元，用于采用位置精度因子（DOP）为所述质量因子。
在本申请实施例的又一方面，还提供一种电子设备，包括：存储器和一个或多个处理器；其中，所述存储器与所述一个或多个处理器通信连接，所述存储器中存储有可被所述一个或多个处理器执行的指令，所述指令被所述一个或多个处理器执行，以使所述一个或多个处理器能够实现如前所述的方法。
在本申请实施例的另一方面，还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储由计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被执行时可实现如前所述的方法。
图5所示为本申请一个实施例的移动终端导航装置和GNSS基准站装置的结构示意图。本申请实施例的移动终端导航装置可配置在任意目标设备上，或者可为目标设备本身。在本申请的实施例中，所述目标设备指可自主移动或在其他可移动设备带动下移动的任意设备。这种设备包括但不限于机器人、车辆、手持或者穿戴式移动设备。 GNSS基准站配置在固定设备上，在本申请的实施例中，所述固定设备指非移动性的设备或者依附于非移动性的物体上，包括但不限于移动通信基站、高楼、路灯或者架设的基准站塔等。
GNSS基准站1-2包含GNSS基准站接收单元1-3和宽带无线数据通信单元1-4。GNSS基准站事先已经获得自己的高精度位置数据，以及唯一可识别的ID。GNSS基准站接收单元1-3接收卫星，计算出基准站载波相位和伪距观测量，以及质量因子。
在本实施例中，GNSS基准站接收单元1-3可以接收GPS、北斗、格洛纳斯或者伽利略一个系统或者多个系统的信号。需要说明的说明是，本领域相关技术人员应能理解，目前运行的卫星导航系统有多种，GNSS基准站接收单元1-3可以接收一个或者多个卫星定位导航系统的信号，在此不应视作对发明具体实施方式的限制。
GNSS基准站接收单元1-3把基准站差分数据发送给宽带无线数据通信单元1-4，该基准站差分数据包含基准站位置、基准站ID、载波相位和伪距观测量，以及质量因子。宽带无线数据通信单元1-4负责把基准站差分数据发送给终端导航装置1-1。宽带无线数据通信要求基准站端到移动端的端到端数据传输时延至少低于1毫秒。
终端导航装置1-1包含摄像头1-5、惯性传感器单元（IMU）1-6、卫星信号接收单元1-7、图像处理单元1-8、基带信号处理单元1-9、差分数据接收单元1-10、导航融合单元1-11，具体的，
摄像头1-5持续采集周围环境图像，发送给图像处理单元1-8。依据不同的摄像头，图像数据可以是灰度图像，也可以是RGB-D图像。需要说明的是，本领域相关技术人员应能理解，摄像头可以使用单目、双目或者RGB-D摄像头，或者其他配置，在此不应作为对本申请实施例的方法的限制。
图像处理单元1-8负责分析图像数据，提取并匹配图像中的特征点，把特征点信息发送给导航融合单元1-11。需要说明的是，处理方法可采用本领域已成熟的任一种图像特征提取和匹配算法，比如SIFT、ORB、FAST、SURF等，在此不应作为对本申请实施例的方法的限制。
IMU单元1-6包含陀螺仪和加速度计，采集陀螺仪和加速度计的测量值，并将测量值发送给导航融合单元1-11。
卫星信号接收单元1-7负责接收卫星导航信号和星基广域增强系统播发的星基广域差分数据。卫星信号接收单元1-7可以接收GPS、北斗、格洛纳斯或者伽利略一个系统或者多个系统的信号，其接收相的卫星系统信号同基准站接收单元1-3的接收保持一致。需要说明的说明是，本领域相关技术人员应能理解，现行运行的卫星导航系统以及配套的星基广域增强系统有多种，比如GPS以及配套的WAAS、MSAS，北斗以及配套的北斗星基增强系统，在本申请的不同具体实施例中，均可使用，在此不应视作对发明具体实施方式的限制。
基带信号处理1-9负责处理接收到的卫星信号，提取星历数据，以及移动端的移动端载波相位和伪距观测量，并把数据发送给导航融合单元1-11。
差分数据接收单元1-10配置了和GNSS基准站1-2相同的宽带无线通信接收系统，负责接收宽带无线数据通信单元1-4发送的基准站差分数据，并判断基准站差分数据是否足够精确。
导航融合单元1-11负责对摄像头、IMU以及卫星差分数据进行融合处理，输出移动终端的位置、速度和姿态信息。
本申请实施例提供了一种室外精确定位导航方法、装置、电子设备及存储介质，为了彻底消除周围环境对卫星差分定位在定位精度和稳定性方面的影响，采用多种定位技术的融合实现了高速、高安全性和高精度的导航定位。具体地，本申请实施例将宽带短基线卫星差分技术、惯导-视觉定位导航技术融合在一起，可以很好的利用多个传感器的优势，克服目前行业应用中遇到的各种难题，实现车辆在多种复杂路况条件下的持续稳定的高精度定位导航。
以上所述，仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围，凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种室外精确定位导航方法，其特征在于，所述方法包括：
持续获取惯性导航数据，根据所述惯性导航数据持续得到待定位设备的第一位姿信息；
实时获取观测图像数据和基准站的差分数据；
在同时收到观测图像数据和基准站的差分数据后，根据所述观测图像数据和基准站的差分数据对当前的所述第一位姿信息进行融合更新，获得所述待定位设备当前的高精度位姿信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述观测图像数据和基准站的差分数据对当前的所述第一位姿信息进行融合更新包括：
根据所述观测图像数据对所述第一位姿信息进行处理，得到第二位姿信息；
根据所述基准站的差分数据对所述第一位姿信息进行处理，得到第三位姿信息；
由所述第二位姿信息和所述第三位姿信息融合得到所述高精度位姿信息；或者，
根据所述基准站的差分数据对所述第二位姿信息进行融合，得到所述高精度位姿信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述观测图像数据对所述第一位姿信息进行处理包括：
对所述观测图像数据进行分析处理，提取并匹配所述观测图像中的特征点信息；
基于扩展Kalman滤波器处理所述第一位姿信息和所述特征点信息，得到所述第二位姿信息。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述基准站的差分数据对所述第一位姿信息进行处理包括：
接收全球导航卫星系统信号和星基广域增强系统信号；
以所述第一位姿信息为初值输入，基于扩展Kalman滤波器使用所述全球导航卫星系统信号、所述星基广域增强系统信号和所述基准站的差分数据进行差分定位，得到所述第三位姿信息。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述基准站的差分数据对所述第二位姿信息进行融合包括：
接收全球导航卫星系统信号和星基广域增强系统信号；
以所述第二位姿信息为初值输入，基于扩展Kalman滤波器使用所述全球导航卫星系统信号、所述星基广域增强系统信号和所述基准站的差分数据进行差分定位，得到所述高精度位姿信息。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述使用所述全球导航卫星系统信号、所述星基广域增强系统信号和所述基准站的差分数据进行差分定位包括：
对所述全球导航卫星系统信号进行基带信号处理，得到所述待定位设备的载波相位、所述待定位设备的伪距观测量和星历数据；
根据所述星基广域增强系统信号得到星基广域差分数据；
在所述基站差分数据不满足精准要求时，进行广域差分定位；
在所述基站差分数据满足精准要求且未接收到多基准站的差分数据时，执行全球导航卫星系统单基站差分定位；
在所述基站差分数据满足精准要求且接收到多基准站的差分数据时，执行多基站差分融合定位。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基准站差分数据包括：基准站位置、基准站ID、基准站载波相位、基准站伪距观测量和质量因子；其中，根据所述质量因子判定所述基准站差分数据是否满足精准要求。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，计算所述质量因子的方法包括：
根据接收到的全球导航卫星系统卫星信号估算出基准站自身位置，然后跟已知的自身高精度位置信息做比较，得到两者之间的偏差值为所述质量因子；或者，
依据接收到的高精度位置信息和星历数据，计算基准站载波相位和伪距理论值，然后得到理论值和观测量之间的偏差值为所述质量因子，或者，
采用位置精度因子（DOP）为所述质量因子。
9.一种室外精确定位导航装置，其特征在于，所述装置包括：
惯性传感器单元，用于持续获取惯性导航数据；
惯性导航单元，用于根据所述惯性导航数据持续得到待定位设备的第一位姿信息；
图像采集单元，用于实时获取观测图像数据；
差分数据接收单元，用于实时获取基准站的差分数据；
导航融合单元，用于在同时收到观测图像数据和基准站的差分数据后，根据所述观测图像数据和基准站的差分数据对当前的所述第一位姿信息进行融合更新，获得所述待定位设备当前的高精度位姿信息。
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