CN110057381A - 一种导航系统的零速修正方法及系统 - Google Patents

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CN110057381A
CN110057381A CN201910213059.1A CN201910213059A CN110057381A CN 110057381 A CN110057381 A CN 110057381A CN 201910213059 A CN201910213059 A CN 201910213059A CN 110057381 A CN110057381 A CN 110057381A
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CN
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vehicle
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navigation
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speed
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刘新
褚之恒
蔡晓彬
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Abstract

本申请实施例提供了一种导航系统的零速修正方法及系统，用于提高对车辆运动状态判断的准确度，并在车辆处于静止状态时，通过零速修正方法获取车辆导航参数的误差估计值，以对车辆的方位角及水平位置进行修正，从而减小车辆惯性传感器中导航参数的误差累积。本申请实施例方法包括：获取车辆惯性传感器修正后的第一数据参数，及车载诊断设备OBD的第二数据参数；根据所述第一数据参数和所述第二数据参数，或所述第二数据参数对车辆的运动状态进行判断；若所述车辆处于静止状态，获取所述车辆的导航参数，并对所述车辆的导航参数采用零速修正算法，以获取所述车辆的导航参数误差估计值，从而对所述车辆的方位角及水平位置进行修正。

Description

一种导航系统的零速修正方法及系统
技术领域
本申请涉及车载导航技术领域，尤其涉及一种导航系统的零速修正方法 及系统。
背景技术
在车载导航领域，惯性导航系统INS的导航误差随时间而累积，对于续 航时间长的汽车载体而言，无疑是致命的缺陷；GPS导航系统根据接收到的 导航卫星信号解算出汽车载体的位置和速度，其误差是有界的，具有很好的 长期稳定性，但易受环境因素(干扰、遮挡)的制约，在隧道、地下车库等特殊 场景不能提供有效定位，而基于GPS/INS组合导航系统能够充分发挥卫星导 航系统的长时定位优势，并能有效抑制惯导系统的导航误差发散。
其中，零速修正(Zero VelocityUpdate,简称ZUPT)是一种常见的通过约束 行走或开车时的瞬时零速度来抑制惯性传感器误差累积的方法。
零速修正的关键在于车辆运动状态的检测，常用的零速检测方法包括利 用惯性传感器陀螺仪和加速度计输出数据STD检验、利用加速度计输出比力 数据的模值检验、以及GPS和惯性传感器融合零速检测。车载GPS/INS组合 导航系统中，惯性传感器器件精度相对较低。GPS容易受到环境、运动状态 影响，定位测速精度较差，尤其在静态环境下，易产生静态速度、位置漂移； 惯性传感器由于受到制造工艺的限制，传感器输出噪声极大。其中，利用惯 性传感器陀螺仪、加速度计输出STD检验、加计比力模值比对方法，很容易 受到惯性传感器陀螺仪、加速度计输出噪声影响而导致车辆状态误判，进而 导致零速修正方法存有较大的误差。
发明内容
本申请实施例提供了一种导航系统的零速修正方法及系统，用于提高对 车辆运动状态判断的准确度，并在车辆处于静止状态时，通过零速修正方法 获取车辆导航参数的误差估计值，以对车辆的方位角及水平位置进行修正， 从而减小车辆惯性传感器中导航参数的误差累积。
本申请实施例第一方面提供了一种导航系统的零速修正方法，包括：
获取车辆惯性传感器修正后的第一数据参数，及车载诊断设备OBD的第 二数据参数；
根据所述第一数据参数和所述第二数据参数，或所述第二数据参数对车 辆的运动状态进行判断；
若所述车辆处于静止状态，获取所述车辆的导航参数，并对所述车辆的 导航参数采用零速修正算法，以获取所述车辆的导航参数误差估计值，从而 对所述车辆导航参数中的方位角及水平位置进行修正。
优选的，所述惯性传感器包括：陀螺仪和加速度计；所述第一数据参数 包括：陀螺仪的1s数据标准差和加速度计1s数据标准差；
所述第二数据参数包括：车辆发动机的转速和车辆的运动速度；
所述车辆的导航参数包括：所述车辆的位置参数、速度参数及水平姿态 角和方位角中的至少一项；
所述车辆的导航参数误差估计值包括：所述车辆的位置参数误差估计值、 所述车辆的速度参数误差估计值、所述车辆的水平姿态角和方位角误差估计 值中的至少一项。
优选的，所述根据所述第一数据参数和所述第二数据参数，对车辆的运 动状态进行判断，包括：
当所述车辆的所述第一数据参数和所述第二数据参数满足第一条件时， 则判定所述车辆处于静止状态；
否则，则判定所述车辆处于运动状态；
所述第一条件为：S1≤Thre1,且S2≤Thre2，且V＝0；
其中，S1表示陀螺仪的1s数据标准差，S2表示加速度计的1s数据标准 差，Thre1表示预设的陀螺仪的1s数据标准差阈值，Thre2表示预设的加速度 计1s数据标准差阈值，V表示所述车辆的当前运动速度。
优选的，所述根据所述第二数据参数，对车辆的运动状态进行判断，包 括：
当所述车辆的所述第二数据参数满足第二条件时，则判定所述车辆处于 静止状态；
否则，则判定所述车辆处于运动状态；
所述第二条件为：rmp<Thre3，且V＝0；
其中，rmp表示车辆发动机的转速，Thre3表示预设的车辆发动机转速阈 值，V表示所述车辆的当前运动速度。
优选的，在所述获取车辆惯性传感器修正后的第一数据参数，及车载诊 断设备OBD的第二数据参数之前，所述方法还包括：
在所述车辆静止状态下，修正所述惯性传感器的输出数据，以完成所述 惯性传感器的零偏数据初始化；
当所述车辆在预设方向上处于直线运动状态时，根据GPS定位位置及 GPS测算的速度信息，获取车载导航系统的初始化参数，所述初始化参数包 括：所述车辆的初始化位置、所述车辆的初始化运动速度及所述车辆的初始 化水平姿态角及方位角；
根据所述初始化参数，通过捷联解算对所述车辆执行速度更新、位置更 新及姿态更新，以得到所述车辆的导航参数。
优选的，所述若所述车辆处于静止状态，获取所述车辆的导航参数，并 对所述车辆的导航参数采用零速修正算法，以获取所述车辆的导航参数误差 估计值，从而对所述车辆导航参数中的方位角及水平位置进行修正，包括：
对所述车辆的导航参数执行捷联解算；
对所述捷联解算的方程进行扰动分析，以获取所述导航参数的误差模型 状态方程；
当所述车辆处于静止状态时，建立零速修正的观测模型；
对所述误差模型状态方程及所述零速修正的观测模型执行卡尔曼滤波， 以获取所述导航参数的误差估计值；
利用所述导航参数的误差估计值，对所述导航参数中车辆的方位角及水 平位置进行修正。
优选的，在对所述车辆的方位角及水平位置进行修正之后，所述方法还 包括：
利用所述GPS定位位置、所述GPS测算的速度信息及零速修正后所述车 辆的导航参数进行组合滤波，以对所述车辆导航参数再次进行修正。
本申请实施例第二方面提供了一种导航系统的零速修正系统，包括：
获取单元，用于获取车辆惯性传感器修正后的第一数据参数，及车载诊 断设备OBD的第二数据参数；
运动状态判断单元，用于根据所述第一数据参数和所述第二数据参数， 或所述第二数据参数对车辆的运动状态进行判断；
第一修正单元，用于当所述车辆处于静止状态时，获取所述车辆的导航 参数，并对所述车辆的导航参数采用零速修正算法，以获取所述车辆的导航 参数误差估计值，从而对所述车辆导航参数中的方位角及水平位置进行修正。
优选的，所述惯性传感器包括：陀螺仪和加速度计；所述第一数据参数 包括：陀螺仪的1s数据标准差和加速度计1s数据标准差；
所述第二数据参数包括：车辆发动机的转速和车辆的运动速度；
所述车辆的导航参数包括：所述车辆的位置参数、速度参数及水平姿态 角和方位角中的至少一项；
所述车辆的导航参数误差估计值包括：所述车辆的位置参数误差估计值、 所述车辆的速度参数误差估计值、所述车辆的水平姿态角和方位角误差估计 值中的至少一项。
优选的，所述运动状态判断单元，具体用于：
当所述车辆的所述第一数据参数和所述第二数据参数满足第一条件时， 则判定所述车辆处于静止状态；
否则，则判定所述车辆处于运动状态；
所述第一条件为：S1≤Thre1,且S2≤Thre2，且V＝0；
其中，S1表示陀螺仪的1s数据标准差，S2表示加速度计的1s数据标准 差，Thre1表示预设的陀螺仪的1s数据标准差阈值，Thre2表示预设的加速度 计1s数据标准差阈值，V表示所述车辆的当前运动速度。
优选的，所述运动状态判断单元，具体用于：
当所述车辆的所述第二数据参数满足第二条件时，则判定所述车辆处于 静止状态；
否则，则判定所述车辆处于运动状态；
所述第二条件为：rmp<Thre3，且V＝0；
其中，rmp表示车辆发动机的转速，Thre3表示预设的车辆发动机转速阈 值，V表示所述车辆的当前运动速度。
优选的，所述系统还包括：
校零单元，用于在所述车辆静止状态下，修正所述惯性传感器的输出数 据，以完成所述惯性传感器的零偏数据初始化；
初始化参数获取单元，用于当所述车辆在预设方向上处于直线运动状态 时，根据GPS定位位置及GPS测算的速度信息，获取车载导航系统的初始化 参数，所述初始化参数包括：所述车辆的初始化位置、所述车辆的初始化运 动速度及所述车辆的初始化水平姿态角及方位角；
解算单元，用于根据所述初始化参数，通过捷联解算对所述车辆执行速 度更新、位置更新及姿态更新，以得到所述车辆的导航参数。
优选的，所述修正单元，具体用于：
对所述车辆的导航参数执行捷联解算；
对所述捷联解算的方程进行扰动分析，以获取所述导航参数的误差模型 状态方程；
当所述车辆处于静止状态时，建立零速修正的观测模型；
对所述误差模型状态方程及所述零速修正的观测模型执行卡尔曼滤波， 以获取所述导航参数的误差估计值；
利用所述导航参数的误差估计值，对所述导航参数中车辆的方位角及水 平位置进行修正。
优选的，所述系统还包括：
第二修正单元，用于利用所述GPS定位位置、所述GPS测算的速度信息 及零速修正后所述车辆的导航参数进行组合滤波，以对所述车辆导航参数再 次进行修正。
本申请实施例还提供了一种车载设备，包括存储器和处理器，处理器在 执行存储于存储器上的计算机程序时，用于实现本申请实施例第一方面提供 的导航系统的零速修正方法。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程 序，该计算机程序在被一个或多个处理器执行时，用于实现本申请实施例第 一方面提供的导航系统的零速修正方法。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
本申请实施例中，获取车辆中惯性传感器修正后的第一数据参数，及车 载诊断设备OBD的第二数据参数，根据第一数据参数和第二数据参数，或第 二数据参数，对车辆的运动状态进行判断，当车辆处于静止状态时，获取车 辆的导航参数，对车辆的导航参数采用零速修正算法，以获取车辆的导航参 数误差估计值，从而对所述车辆的方位角及水平位置进行修正，因为本实施 例中，通过第一数据参数和第二数据参数，或第二数据参数对车辆的运动状 态进行判断，提高了车辆运动状态判断的准确度，且在车辆处于静止状态时， 通过零速修正算法获取车辆导航参数的误差估计值，以对车辆的导航参数进 行修正，从而减小了车辆惯性系统中导航参数的误差累积，提高了导航系统 的精准度。
附图说明
图1为本申请实施例中导航系统的零速修正方法的一个实施例示意图；
图2为本申请图1实施例中步骤102的细化步骤；
图3为本申请图1实施例中步骤102的另一细化步骤；
图4为本申请实施例中导航系统的零速修正方法的另一个实施例示意图；
图5为本申请图1实施例中步骤103的细化步骤；
图6为本申请实施例中从N系到B系的坐标转换示意图；
图7为本申请实施例中导航系统的零速修正方法的另一个实施例示意图；
图8为本申请实施例中导航系统的零速修正系统的一个实施例示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种导航系统的零速修正方法及系统，用于提高对 车辆运动状态判断的准确度，并在车辆处于静止状态时，通过零速修正方法 获取车辆导航参数的误差估计值，以对车辆导航参数中的方位角及水平位置 进行修正，从而减小车辆惯性导航系统中导航参数的误差累积，提高车辆导 航参数的精准度。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实 施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于 本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第 三”、“第四”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次 序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施 例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括” 和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一 系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那 些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品 或设备固有的其它步骤或单元。
为方便理解，下面对本申请中的导航系统的零速修正方法进行描述，请 参阅图1，本申请中导航系统的零速修正方法的一个实施例，包括：
101、获取车辆中惯性传感器修正后的第一数据参数，及车载诊断设备 OBD的第二数据参数；
区别于现有技术中，仅通过惯性传感器的第一数据参数对车辆的运动参 数进行判断的方法，本申请实施例中外加车载诊断设备OBD的第二数据参数， 并且通过第一数据参数和第二数据参数，或第二数据参数对车辆的运动状态 进行判断，以提高对车辆运动状态判断的准确度。
具体的，本实施例中的惯性传感器包括但不限于测量角速度的陀螺仪、 测量线速度的加速度计，还可以包括单、三轴组合的惯性测量单元IMU，包 括磁传感器的姿态参考系统AHRS等，此处不做具体限制，为便于说明，本 实施例中的惯性传感器以陀螺仪和加速度计为例进行描述。
进一步的，当惯性传感器为陀螺仪和加速度计时，本实施例中的第一数 据参数对应为：陀螺仪的1s数据标准差和加速度计1s数据标准差；而第二数 据参数为车辆的发动机转速和车辆的运动速度。
102、根据所述第一数据参数和所述第二数据参数，或第二数据参数对车 辆的运动状态进行判断；
在获取到惯性传感器的第一数据参数和车载诊断设备OBD的第二数据参 数后，即可根据第一数据参数和第二数据参数，或第二数据参数对车辆的运 动状态进行判断，而对于具体的车辆运动状态的判断过程，则可以根据不同 的执行条件进行判断，而对于执行条件的描述及车辆运动状态的判断过程， 在下面的实施例中进行详细描述，此处不再赘述。
103、若车辆处于静止状态，获取所述车辆的导航参数，并对所述车辆的 导航参数采用零速修正算法，以获取所述车辆的导航参数误差估计值，从而 对所述车辆导航参数中的方位角及水平位置进行修正；
当根据第一数据参数和第二数据参数，或第二数据参数获取到车辆的运 动状态(运动或静止)后，若该车辆当前处于静止状态，则获取车辆的导航 参数，并对车辆的导航参数采用零速修正算法，以获取车辆的导航参数误差 估计值，从而对车辆的方位角及水平位置进行修正，以减小车辆惯性导航系 统中导航参数的误差累积，提高车辆导航参数的精准度。
具体的，本实施例中的导航参数为车辆的位置参数、速度参数及水平姿 态角和方位角，而导航参数误差估计值则对应为车辆位置的误差估计值、车 辆速度的误差估计值及车辆水平姿态角及方位角的误差估计值，而对于本实 施例中零速修正算法的具体过程，将在下面的实施例中进行描述，此处不再 赘述。
104、若车辆处于运动状态时，则执行其他流程。
当根据第一数据参数和第二数据参数，或第二数据参数获取到车辆的运 动状态(运动或静止后)，若该车辆处于运动状态，则执行其他流程，如采 用现有技术中的其他相关算法来获取车辆的导航参数误差估计值，或重新执 行步骤102，此处不做具体限制。
本申请实施例中，获取车辆中惯性传感器修正后的第一数据参数，及车 载诊断设备OBD的第二数据参数，根据第一数据参数和第二数据参数，或第 二数据参数，对车辆的运动状态进行判断，当车辆处于静止状态时，获取车 辆的导航参数，对车辆的导航参数采用零速修正算法，以获取车辆的导航参 数误差估计值，从而对所述车辆的方位角及水平位置进行修正，因为本实施 例中，通过第一数据参数和第二数据参数，或第二数据参数对车辆的运动状 态进行判断，提高了车辆运动状态判断的准确度，且在车辆处于静止状态时， 通过零速修正算法获取车辆导航参数的误差估计值，以对车辆的导航参数进 行修正，从而减小了车辆惯性导航系统中导航参数的误差累积，提高了导航 系统的精准度。
基于图1所述的实施例，下面就步骤102中，根据第一数据参数和第二 数据参数，对车辆运动状态的判断过程进行详细描述，请参阅图2，图2为图 1实施例中步骤102的细化步骤，包括：
201、当车辆的第一数据参数和第二数据参数满足第一条件时，判定车辆 处于静止状态；否则，判定车辆处于运动状态；第一条件为：S1≤Thre1,且 S2≤Thre2，且V＝0；
其中，S1表示陀螺仪的1s数据标准差，S2表示加速度计的1s数据标准 差，Thre1表示预设的陀螺仪的1s数据标准差阈值，Thre2表示预设的加速度 计1s数据标准差阈值，V表示所述车辆的当前运动速度。
具体的，当获取到陀螺仪的1s数据标准差S1，及加速度计的1s数据标 准差S2后，若S1≤Thre1，且S2≤Thre2，一般Thre1取0.2～0.4，Thre2取0.4～0.7， 即陀螺仪测量到的角速度的1s数据标准差越小，加速度计测量到的加速度的 1s数据标准差越小，则表明惯性传感器中陀螺仪和加速度计的输出稳定性越 好，即角速度和加速度的变化差异性越小，则车辆处于静止的可能性越大。
需要说明的是，本实施例中陀螺仪和加速度计所对应的1s数据标准差阈 值Thre1和Thre2的具体取值决定于对应传感器本身的精度及输出，上述的取 值范围只是对Thre1和Thre2取值的示例性说明，并不对其具体取值构成任何 限制。
而因为消费级MEMS惯性传感器受到制造工艺的限制，传感器输出噪声 极大，而导致利用惯性传感器陀螺仪、加速度计输出STD检验很容易受到惯 性传感器陀螺仪、加速度计输出噪声影响而导致车辆状态误判的问题。
因此，本申请实施例中还通过OBD采集车辆的当前运动速度，以对车辆 的运动状态进行判断，即当前车辆的运动速度V＝0时，则进一步确定了当前 车辆处于静止状态，从而增加了对车辆运动状态(静止或运动)判断的准确 度。
区别于现有技术中，只通过第一数据参数(陀螺仪的1s数据标准差及加 速度计的1s数据标准差)对车辆的运动状态进行判断的方法，本实施例还通 过第二数据参数，即车辆的当前运动速度V对车辆当前的运动状态进行判断， 若第一数据参数和第二数据参数满足第一条件，即陀螺仪测量到角速度的1s 数据标准差小于预设的陀螺仪1s数据标准差阈值，加速度计测量到加速度的 1s数据标准差小于预设的加速度计1s数据标准差阈值，且车辆当前的运动速 度为0，则表明车辆当前处于静止状态，否则，则车辆处于运动状态。
本实施例中通过第一条件对车辆当前的运动状态进行判断，从而提升了 本申请实施例的可实施性。
基于图1所述的实施例，下面接着对步骤102中根据第二数据参数，对 车辆运动状态的判断过程进行详细描述，请参阅图3，图3为图1实施例中步 骤102的另一细化步骤，包括：
301、当所述车辆的第二数据参数满足第二条件时，则判定所述车辆处于 静止状态；否则，则确定所述车辆处于运动状态；所述第二条件为：rmp<Thre3， 且V＝0；
其中，rmp表示车辆发动机的转速，Thre3表示预设的车辆发动机转速阈 值，V表示所述车辆的当前运动速度。
区别于现有技术中只通过惯性传感器获取到的车辆参数，对车辆的运动 状态进行判断的方法，本申请中还可以通过第二数据参数对车辆的运动状态 进行判断，具体的，当第二数据参数满足第二条件时，则判定车辆处于静止 状态，其中，第二条件为rmp<Thre3，且V＝0，即车辆的发动机转速小于Thre3， 且车辆的当前速度为0，则表明当前车辆处于静止状态，一般当车辆处于停止 状态，且不熄火时，车辆的转速为500-800r/s，即Thre3一般取500-800r/s， 需要说明的是，Thre3只是对一般车型的设置，而当车辆为其他类型的车辆(如 商用重卡)时，Thre3还可以适当增大，此处对具体的Thre3的值不做具体限制。
本实施例中通过第二条件对车辆当前的运动状态进行判断，从而提升了 本申请实施例可实施性。
基于图1所述的实施例，在步骤101之前，还可以执行以下步骤，以完 成导航系统的初始化，具体请参阅图4，本申请实施例中导航系统的零速修正 方法的另一个实施例，包括：
401、在车辆静止状态下，修正所述惯性传感器的输出数据，以完成所述 惯性传感器的零偏数据初始化；
容易理解的是，在启动车辆导航系统的惯性传感器时，还需要对车辆的 惯性传感器执行校零工作，以减小惯性传感器的测量误差，具体的，校零步 骤是在车辆静止状态下，利用终端微控制单元MCU采集10～20s惯性传感器 (陀螺仪、加速度计)数据，通过惯性传感器在线标定与误差补偿，实时修 正陀螺仪、加速度计的输出数据，并对输出数据进行修正，使得惯性传感器 在车辆静止时，获取到陀螺仪和加速度计的初始值，以完成惯性传感器的零 偏数据初始化。
402、当车辆在预设方向上处于直线运动状态时，根据GPS定位位置、 GPS测算到的速度信息，获取导航系统的初始化参数，所述初始化参数包括： 所述车辆的初始化位置、所述车辆的初始化运动速度及所述车辆的初始化水 平姿态角及方位角；
在对导航系统进行初始化的过程中，还需要获取车辆导航系统的初始化 参数，以执行步骤403。其中，初始化参数包括车辆的初始化位置、车辆的初 始化速度及车辆的初始化水平姿态角和方位角。
具体的，初始化参数的获取过程可以是：让车辆沿预设方向(如东北方 向)以一定的速度(>5m/s)直线运动，而在车辆运动的过程中，通过GPS 获取车辆的定位位置、并且通过GPS位置测算到车辆在三维方向上的运动速 度，如Vn(北向速度)、Ve(东向速度)、Vd(垂向速度)，而车辆的水平姿 态角(横滚角和仰俯角)和方位角则是通过车辆的运动方向获得，一般当车 辆在水平方向上做直线运动时，可以近似认为车辆的水平姿态角为0(即车辆的横滚角和仰俯角为0)，而车辆的方位角即为车辆直线运动的预设方向。
403、根据所述初始化参数，通过捷联解算对所述车辆执行速度更新、位 置更新及姿态更新，以获取车辆的导航参数。
得到导航系统的初始化参数后，即可以根据初始化参数，通过捷联解算 对车辆执行速度更新、位置更新及姿态更新，以获取车辆在行进中的导航参 数。
对于惯性导航系统中捷联解算的具体过程，在现有技术中都有详细描述， 此处不再赘述。
本申请实施例中，对车载导航系统的初始化过程及车辆的初始化导航参 数的获取过程做了详细描述，提升了本申请实施例的可实施性。
基于图1所述的实施例，下面详细描述图1所述实施例的步骤103，请参 阅图5，图5为图1实施例中步骤103的细化步骤：
501、对所述车辆的导航参数执行捷联解算；
具体的，对车辆的导航参数执行捷联解算的过程如下，即建立导航系统 位置、速度、姿态的捷联解算方程：
其中，Rm、Rn为子午圈、卯酉圈曲率半径；
502、对所述捷联解算的方程进行扰动分析，以获取所述导航参数的误差 模型状态方程；
其中，
503、当所述车辆处于静止状态时，建立零速修正的观测模型；
选取地理坐标系(NED-北东地)作为GPS/INS组合导航系统导航坐标系，车 辆载体系选取(FRD-前右下)。由NED到FRD坐标系的变换可由三次旋转完成， 其中图6为从N系(地理坐标系)到B系(车辆载体系)的坐标转换示意图，相 应的坐标变换矩阵为：
车辆水平姿态角、方位角获取：
其中，
选取δvN、δvE、δψ作为观测量，相应的观测模型为：
504、对所述误差模型状态方程及所述零速修正的观测模型执行卡尔曼 滤波，以获取所述导航参数的误差估计值；
具体的，卡尔曼滤波过程如下所示：
时间更新：
量测更新：
当GPS/INS组合导航系统选取δrn、δvn、δεn为状态变量时，滤波结束后， 状态实时反馈到捷联惯性导航输出，状态估计值清零，上式可简化为：
505、利用所述导航参数的误差估计值，对所述导航参数中车辆的方位角 及水平位置进行修正。
具体的，当通过步骤504获取到GPS/INS组合导航系统中导航参数的误 差估计值δrn、δvn、δεn后，则利用导航参数误差估计值对导航参数进行反馈 修正，具体的反馈修正方程如下：
位置反馈：
速度反馈：
姿态反馈：
其中，是由εn＝[εN εE εD]T构成的叉乘反对称矩 阵。
而对于在地面行驶的车辆而言，主要是对导航参数中的方位角及水平位 置进行修正。
上述零速修正算法用于获取车辆在静止状态下，车辆导航参数的误差估 计值，以用于减小车辆惯性导航系统中导航参数的误差累积，而本申请中通 过第一数据参数和第二数据参数，或第二数据参数对车辆的运动状态进行判 断，提高了对车辆当前运动状态(即静止或运动)判断的准确度，从而提高 对车辆导航参数误差估计值的计算，减小了车辆惯性传感器中导航参数的误 差累积，提高了导航系统的精准度。
本申请实施例中，对零速修正算法的过程做了详细描述，且在零速修正 算法的过程中建立了零速修正的观测模型，以对导航参数的状态误差估计值 进行计算，从而对车辆的导航参数进行修正，提高了导航参数的精准度。
基于图1所述的实施例，在利用零速修正算法对车辆的方位角及水平位 置进行修正之后，还可以执行以下步骤，以进一步提高导航系统的精确度， 具体请参阅图7，本申请实施例中导航系统的零速修正方法的另一个实施例， 包括：
701、利用GPS定位位置、GPS测算的速度信息及修正后的车辆导航参 数进行组合滤波，以对所述车辆的位置、速度及水平姿态角和方位角再次进 行修正。
在通过零速修正算法对车辆惯性传感器的导航参数执行修正之后，即得 到修正后的车辆位置参数、车辆速度参数及车辆的水平姿态角及方位角后， 还可以继续利用GPS定位位置、GPS测算的速度信息及修正后的车辆导航参 数进行组合滤波，以对车辆的导航参数再次进行修正。
具体的，组合滤波的算法可以是UKF(Unscented Kalman Filter)无损卡尔 曼滤波算法，也可以是EKF(ExtendedKalmanFilter)扩展卡尔曼滤波算法， 而具体的UKF及EKF滤波算法在现有技术中都有详细描述，此处不再赘述。
本申请实施例中，在得到修正后的车辆导航参数后，进一步利用GPS定 位位置及GPS测算的速度信息，和修正后的车辆导航参数进行组合滤波，以 进一步对车辆导航参数进行修正，进一步提高了车辆导航参数的精准度。
上面对本申请实施例中导航系统的零速修正方法进行了描述，下面接着 对本申请实施例中导航系统的零速修正系统进行描述，请参阅图8，本申请中 导航系统的零速修正系统，包括：
获取单元801，用于获取车辆惯性传感器修正后的第一数据参数，及车载 诊断设备OBD的第二数据参数；
运动状态判断单元802，用于根据所述第一数据参数和所述第二数据参 数，或所述第二数据参数对车辆的运动状态进行判断；
第一修正单元803，用于当所述车辆处于静止状态时，获取所述车辆的导 航参数，并对所述车辆的导航参数采用零速修正算法，以获取所述车辆的导 航参数误差估计值，从而对所述车辆导航参数中的方位角及水平位置进行修 正。
优选的，所述惯性传感器包括：陀螺仪和加速度计；所述第一数据参数 包括：陀螺仪的1s数据标准差和加速度计1s数据标准差；
所述第二数据参数包括：车辆发动机的转速和车辆的运动速度；
所述车辆的导航参数包括：所述车辆的位置参数、速度参数及水平姿态 角和方位角中的至少一项；
所述车辆的导航参数误差估计值包括：所述车辆的位置参数误差估计值、 所述车辆的速度参数误差估计值、所述车辆的水平姿态角和方位角误差估计 值中的至少一项。
优选的，所述运动状态判断单元802，具体用于：
当所述车辆的所述第一数据参数和所述第二数据参数满足第一条件时， 则判定所述车辆处于静止状态；
否则，则判定所述车辆处于运动状态；
所述第一条件为：S1≤Thre1,且S2≤Thre2，且V＝0；
其中，S1表示陀螺仪的1s数据标准差，S2表示加速度计的1s数据标准 差，Thre1表示预设的陀螺仪的1s数据标准差阈值，Thre2表示预设的加速度 计1s数据标准差阈值，V表示所述车辆的当前运动速度。
优选的，所述运动状态判断单元802，具体用于：
当所述车辆的所述第二数据参数满足第二条件时，则判定所述车辆处于 静止状态；
否则，则判定所述车辆处于运动状态；
所述第二条件为：rmp<Thre3，且V＝0；
其中，rmp表示车辆发动机的转速，Thre3表示预设的车辆发动机转速阈 值，V表示所述车辆的当前运动速度。
优选的，所述系统还包括：
校零单元804，用于在所述车辆静止状态下，修正所述惯性传感器的输出 数据，以完成所述惯性传感器的零偏数据初始化；
初始化参数获取单元805，用于当所述车辆在预设方向上处于直线运动状 态时，根据GPS定位位置及GPS测算的速度信息，获取车载导航系统的初始 化参数，所述初始化参数包括：所述车辆的初始化位置、所述车辆的初始化 运动速度及所述车辆的初始化水平姿态角及方位角；
解算单元806，用于根据所述初始化参数，通过捷联解算对所述车辆执行 速度更新、位置更新及姿态更新，以得到所述车辆的导航参数。
优选的，所述第一修正单元803，具体用于：
对所述车辆的导航参数执行捷联解算；
对所述捷联解算的方程进行扰动分析，以获取所述导航参数的误差模型 状态方程；
当所述车辆处于静止状态时，建立零速修正的观测模型；
对所述误差模型状态方程及所述零速修正的观测模型执行卡尔曼滤波， 以获取所述导航参数的误差估计值；
利用所述导航参数的误差估计值，对所述导航参数中车辆的方位角及水 平位置进行修正。
优选的，所述系统还包括：
第二修正单元807，用于利用所述GPS定位位置、所述GPS测算的速度 信息及零速修正后所述车辆的导航参数进行组合滤波，以对所述车辆导航参 数再次进行修正。
需要说明的是，上述各单元的作用与图1至图7中描述的类似，此处不 再赘述。
本申请实施例中，通过获取单元801获取车辆中惯性传感器修正后的第 一数据参数，及车载诊断设备OBD的第二数据参数，根据第一数据参数和第 二数据参数，或第二数据参数，对车辆的运动状态进行判断，当车辆处于静 止状态时，通过第一修正单元803获取车辆的导航参数，对车辆的导航参数 采用零速修正算法，以获取车辆的导航参数误差估计值，从而对所述车辆的 方位角及水平位置进行修正，因为本实施例中，通过第一数据参数和第二数 据参数，或第二数据参数对车辆的运动状态进行判断，提高了车辆运动状态 判断的准确度，且在车辆处于静止状态时，通过零速修正算法获取车辆导航 参数的误差估计值，以对车辆的导航参数进行修正，从而减小了车辆惯性系 统中导航参数的误差累积，提高了导航系统的精准度。
上面从模块化功能实体的角度对本申请实施例中的导航系统的零速修正 系统进行了描述，下面从硬件处理的角度对本申请实施例中的车载设备进行 描述：
该车载设备用于实现导航系统的零速修正系统的功能，本申请实施例中 车载设备一个实施例包括：
处理器以及存储器；
存储器用于存储计算机程序，处理器用于执行存储器中存储的计算机程 序时，可以实现如下步骤：
获取车辆惯性传感器修正后的第一数据参数，及车载诊断设备OBD的第 二数据参数；
根据所述第一数据参数和所述第二数据参数，或所述第二数据参数对车 辆的运动状态进行判断；
若所述车辆处于静止状态，获取所述车辆的导航参数，并对所述车辆的 导航参数采用零速修正算法，以获取所述车辆的导航参数误差估计值，从而 对所述车辆导航参数中的方位角及水平位置进行修正。
优选的，所述惯性传感器包括：陀螺仪和加速度计；所述第一数据参数 包括：陀螺仪的1s数据标准差和加速度计1s数据标准差；
所述第二数据参数包括：车辆发动机的转速和车辆的运动速度；
所述车辆的导航参数包括：所述车辆的位置参数、速度参数及水平姿态 角和方位角中的至少一项；
所述车辆的导航参数误差估计值包括：所述车辆的位置参数误差估计值、 所述车辆的速度参数误差估计值、所述车辆的水平姿态角和方位角误差估计 值中的至少一项。
在本申请的一些实施例中，处理器，还可以用于实现如下步骤：
当所述车辆的所述第一数据参数和所述第二数据参数满足第一条件时， 则判定所述车辆处于静止状态；
否则，则判定所述车辆处于运动状态；
所述第一条件为：S1≤Thre1,且S2≤Thre2，且V＝0；
其中，S1表示陀螺仪的1s数据标准差，S2表示加速度计的1s数据标准 差，Thre1表示预设的陀螺仪的1s数据标准差阈值，Thre2表示预设的加速度 计1s数据标准差阈值，V表示所述车辆的当前运动速度。
在本申请的一些实施例中，处理器，还可以用于实现如下步骤：
当所述车辆的所述第二数据参数满足第二条件时，则判定所述车辆处于 静止状态；
否则，则判定所述车辆处于运动状态；
所述第二条件为：rmp<Thre3，且V＝0；
其中，rmp表示车辆发动机的转速，Thre3表示预设的车辆发动机转速阈 值，V表示所述车辆的当前运动速度。
在本申请的一些实施例中，处理器，还可以用于实现如下步骤：
在所述车辆静止状态下，修正所述惯性传感器的输出数据，以完成所述 惯性传感器的零偏数据初始化；
当所述车辆在预设方向上处于直线运动状态时，根据GPS定位位置及 GPS测算的速度信息，获取车载导航系统的初始化参数，所述初始化参数包 括：所述车辆的初始化位置、所述车辆的初始化运动速度及所述车辆的初始 化水平姿态角及方位角；
根据所述初始化参数，通过捷联解算对所述车辆执行速度更新、位置更 新及姿态更新，以得到所述车辆的导航参数。
在本申请的一些实施例中，处理器，还可以用于实现如下步骤：
对所述车辆的导航参数执行捷联解算；
对所述捷联解算的方程进行扰动分析，以获取所述导航参数的误差模型 状态方程；
当所述车辆处于静止状态时，建立零速修正的观测模型；
对所述误差模型状态方程及所述零速修正的观测模型执行卡尔曼滤波， 以获取所述导航参数的误差估计值；
利用所述导航参数的误差估计值，对所述导航参数中车辆的方位角及水 平位置进行修正。
在本申请的一些实施例中，处理器，还可以用于实现如下步骤：
利用所述GPS定位位置、所述GPS测算的速度信息及零速修正后所述车 辆的导航参数进行组合滤波，以对所述车辆导航参数再次进行修正。
可以理解的是，上述说明的车载设备中的处理器执行所述计算机程序时， 也可以实现上述对应的各装置实施例中各单元的功能，此处不再赘述。示例 性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多 个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本申请。 所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令 段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述应用启动系统中的执行过程。 例如，所述计算机程序可以被分割成上述应用启动系统中的各单元，各单元 可以实现如上述相应应用启动系统说明的具体功能。
所述车载设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等 计算设备。所述车载设备可包括但不仅限于处理器、存储器。本领域技术人 员可以理解，处理器、存储器仅仅是车载设备的示例，并不构成对车载设备 的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件， 例如所述车载设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以 是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集 成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵 列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门 或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该 处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述车载设备的控制中 心，利用各种接口和线路连接整个车载设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行 或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器 内的数据，实现所述车载设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序 区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的 应用程序等；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存 储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、 内存、插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、 或其他易失性固态存储器件。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于 实现应用启动系统的功能，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执 行时，处理器，可以用于执行如下步骤：
获取车辆惯性传感器修正后的第一数据参数，及车载诊断设备OBD的 第二数据参数；
根据所述第一数据参数和所述第二数据参数，或所述第二数据参数对车 辆的运动状态进行判断；
若所述车辆处于静止状态，获取所述车辆的导航参数，并对所述车辆的 导航参数采用零速修正算法，以获取所述车辆的导航参数误差估计值，从而 对所述车辆导航参数中的方位角及水平位置进行修正。
优选的，所述惯性传感器包括：陀螺仪和加速度计；所述第一数据参数 包括：陀螺仪的1s数据标准差和加速度计1s数据标准差；
所述第二数据参数包括：车辆发动机的转速和车辆的运动速度；
所述车辆的导航参数包括：所述车辆的位置参数、速度参数及水平姿态 角和方位角中的至少一项；
所述车辆的导航参数误差估计值包括：所述车辆的位置参数误差估计值、 所述车辆的速度参数误差估计值、所述车辆的水平姿态角和方位角误差估计 值中的至少一项。
在本申请的一些实施例中，计算机可读存储介质存储的计算机程序被处 理器执行时，处理器，可以具体用于执行如下步骤：
当所述车辆的所述第一数据参数和所述第二数据参数满足第一条件时， 则判定所述车辆处于静止状态；
否则，则判定所述车辆处于运动状态；
所述第一条件为：S1≤Thre1,且S2≤Thre2，且V＝0；
其中，S1表示陀螺仪的1s数据标准差，S2表示加速度计的1s数据标准 差，Thre1表示预设的陀螺仪的1s数据标准差阈值，Thre2表示预设的加速度 计1s数据标准差阈值，V表示所述车辆的当前运动速度。
在本申请的一些实施例中，计算机可读存储介质存储的计算机程序被处 理器执行时，处理器，可以具体用于执行如下步骤：
当所述车辆的所述第二数据参数满足第二条件时，则判定所述车辆处于 静止状态；
否则，则判定所述车辆处于运动状态；
所述第二条件为：rmp<Thre3，且V＝0；
其中，rmp表示车辆发动机的转速，Thre3表示预设的车辆发动机转速阈 值，V表示所述车辆的当前运动速度。
在本申请的一些实施例中，计算机可读存储介质存储的计算机程序被处 理器执行时，处理器，可以具体用于执行如下步骤：
在所述车辆静止状态下，修正所述惯性传感器的输出数据，以完成所述 惯性传感器的零偏数据初始化；
当所述车辆在预设方向上处于直线运动状态时，根据GPS定位位置及 GPS测算的速度信息，获取车载导航系统的初始化参数，所述初始化参数包 括：所述车辆的初始化位置、所述车辆的初始化运动速度及所述车辆的初始 化水平姿态角及方位角；
根据所述初始化参数，通过捷联解算对所述车辆执行速度更新、位置更 新及姿态更新，以得到所述车辆的导航参数。
在本申请的一些实施例中，计算机可读存储介质存储的计算机程序被处 理器执行时，处理器，可以具体用于执行如下步骤：
对所述车辆的导航参数执行捷联解算；
对所述捷联解算的方程进行扰动分析，以获取所述导航参数的误差模型 状态方程；
当所述车辆处于静止状态时，建立零速修正的观测模型；
对所述误差模型状态方程及所述零速修正的观测模型执行卡尔曼滤波， 以获取所述导航参数的误差估计值；
利用所述导航参数的误差估计值，对所述导航参数中车辆的方位角及水 平位置进行修正。
在本申请的一些实施例中，计算机可读存储介质存储的计算机程序被处 理器执行时，处理器，可以具体用于执行如下步骤：
利用所述GPS定位位置、所述GPS测算的速度信息及零速修正后所述车 辆的导航参数进行组合滤波，以对所述车辆导航参数再次进行修正。
可以理解的是，所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为 独立的产品销售或使用时，可以存储在相应的一个计算机可读取存储介质中。 基于这样的理解，本申请实现上述相应的实施例方法中的全部或部分流程， 也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储 于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述 各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述 计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间 形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任 何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、 只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的 是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践 的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计 算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描 述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应 过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和 方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示 意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可 以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个 系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间 的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合 或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作 为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方， 或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或 者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中， 也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单 元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单 元的形式实现。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制； 尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应 当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其 中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案 的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种导航系统的零速修正方法，其特征在于，包括：
获取车辆惯性传感器修正后的第一数据参数，及车载诊断设备OBD的第二数据参数；
根据所述第一数据参数和所述第二数据参数，或所述第二数据参数对车辆的运动状态进行判断；
若所述车辆处于静止状态，获取所述车辆的导航参数，并对所述车辆的导航参数采用零速修正算法，以获取所述车辆的导航参数误差估计值，从而对所述导航参数中车辆的方位角及水平位置进行修正。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述惯性传感器包括：陀螺仪和加速度计；所述第一数据参数包括：陀螺仪的1s数据标准差和加速度计1s数据标准差；
所述第二数据参数包括：车辆发动机的转速和车辆的运动速度；
所述车辆的导航参数包括：所述车辆的位置参数、速度参数及水平姿态角和方位角中的至少一项；
所述车辆的导航参数误差估计值包括：所述车辆的位置参数误差估计值、所述车辆的速度参数误差估计值、所述车辆的水平姿态角和方位角误差估计值中的至少一项。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一数据参数和所述第二数据参数，对车辆的运动状态进行判断，包括：
当所述车辆的所述第一数据参数和所述第二数据参数满足第一条件时，则判定所述车辆处于静止状态；
否则，则判定所述车辆处于运动状态；
所述第一条件为：S1≤Thre1,且S2≤Thre2，且V＝0；
其中，S1表示陀螺仪的1s数据标准差，S2表示加速度计的1s数据标准差，Thre1表示预设的陀螺仪的1s数据标准差阈值，Thre2表示预设的加速度计1s数据标准差阈值，V表示所述车辆的当前运动速度。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二数据参数，对车辆的运动状态进行判断，包括：
当所述车辆的所述第二数据参数满足第二条件时，则判定所述车辆处于静止状态；
否则，则判定所述车辆处于运动状态；
所述第二条件为：rmp<Thre3，且V＝0；
其中，rmp表示车辆发动机的转速，Thre3表示预设的车辆发动机转速阈值，V表示所述车辆的当前运动速度。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取车辆惯性传感器修正后的第一数据参数，及车载诊断设备OBD的第二数据参数之前，所述方法还包括：
在所述车辆静止状态下，修正所述惯性传感器的输出数据，以完成所述惯性传感器的零偏数据初始化；
当所述车辆在预设方向上处于直线运动状态时，根据GPS定位位置及GPS测算的速度信息，获取车载导航系统的初始化参数，所述初始化参数包括：所述车辆的初始化位置、所述车辆的初始化运动速度及所述车辆的初始化水平姿态角及方位角；
根据所述初始化参数，通过捷联解算对所述车辆执行速度更新、位置更新及姿态更新，以得到所述车辆的导航参数。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述若所述车辆处于静止状态，获取所述车辆的导航参数，并对所述车辆的导航参数采用零速修正算法，以获取所述车辆的导航参数误差估计值，从而对所述导航参数中车辆的方位角及水平位置进行修正，包括：
对所述车辆的导航参数执行捷联解算；
对所述捷联解算的方程进行扰动分析，以获取所述导航参数的误差模型状态方程；
当所述车辆处于静止状态时，建立零速修正的观测模型；
对所述误差模型状态方程及所述零速修正的观测模型执行卡尔曼滤波，以获取所述导航参数的误差估计值；
利用所述导航参数的误差估计值，对所述导航参数中车辆的方位角及水平位置进行修正。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，在对所述车辆的方位角及水平位置进行修正之后，所述方法还包括：
利用所述GPS定位位置、所述GPS测算的速度信息及零速修正后所述车辆的导航参数进行组合滤波，以对所述车辆的导航参数再次进行修正。
8.一种导航系统的零速修正系统，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取车辆惯性传感器修正后的第一数据参数，及车载诊断设备OBD的第二数据参数；
运动状态判断单元，用于根据所述第一数据参数和所述第二数据参数，或所述第二数据参数对车辆的运动状态进行判断；
修正单元，用于当所述车辆处于静止状态时，获取所述车辆的导航参数，并对所述车辆的导航参数采用零速修正算法，以获取所述车辆的导航参数误差估计值，从而对所述车辆导航参数中的方位角及水平位置进行修正。
9.一种车载设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器上存储有可以被处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，用于实现如权利要求1至7中任一项所述的导航系统的零速修正方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被一个或多个处理器执行时，用于实现如权利要求1至7中任一项所述的导航系统的零速修正方法。
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