CN111412912A - 导航板卡、用于导航板卡的多源数据融合方法以及运载体 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种导航板卡、用于导航板卡的多源数据融合方法以及运载体，其中导航板卡包括：PCB板、GNSS导航定位模块、惯性传感器、处理器和数据接口，数据接口包括外部传感器接口；处理器用于根据GNSS导航定位模块的运算结果、惯性传感器的测量结果和外部传感器的观测结果，执行大失准角初始化算法、惯性捷联解算算法和多源数据融合解算；GNSS导航定位模块、惯性传感器和处理器集成在PCB板上；导航板卡的尺寸小于或等于标准GNSS板卡的尺寸，且导航板卡至少包括与标准GNSS板卡的数据接口相同的数据接口，有利于实现该导航板卡对运载体中GNSS板卡的直接替换，提高导航定位系统的容错能力和可靠性，满足用户对于不同应用场境下高精度、高可靠的连续导航定位需求。

Description

导航板卡、用于导航板卡的多源数据融合方法以及运载体
技术领域
本发明实施例涉及导航技术领域，尤其涉及一种导航板卡、用于导航板卡的多源数据融合方法以及运载体。
背景技术
随着导航技术的发展，对导航精度的要求也越来越高。
在城市峡谷、建筑山林等环境下，GNSS(全球导航卫星系统定位)信号易受到遮挡和干扰，导致导航定位精度下降甚至中断，GNSS导航定位连续性和可靠性比较差，此外GNSS定位数据频率较低，无法满足高动态应用场景的动态性要求。而GNSS与INS(惯性定向定位导航系统)组合导航定位技术充分发挥了卫星导航定位技术和惯性导航定位技术的优势，并很好的弥补两者的缺陷，GNSS/INS组合导航定位技术能够为客户提供高精度、高动态、连续可靠的导航定位服务。因此自动驾驶、轨迹跟踪、智能控制等应用领域，用户对GNSS/INS组合导航产品有强烈的需求。
但现有GNSS/INS的组合导航产品，多是将单独的GNSS板卡和INS模块集成在一个外壳内，不利于原有运载体中GNSS板卡的替换、升级。
发明内容
本发明提供一种导航板卡、用于导航板卡的多源数据融合方法以及运载体，以将GNSS导航定位模块和惯性传感器集成在同一PCB板上，进而在实现GNSS/INS组合导航定位的基础上，减小组合导航定位产品的尺寸，实现导航板卡对现有运载体上的标准GNSS板卡直接替换。
第一方面，本发明实施例提供一种导航板卡，包括：PCB板、GNSS导航定位模块、惯性传感器、处理器和数据接口，所述数据接口包括外部传感器接口；
所述GNSS导航定位模块用于跟踪解析GNSS卫星信号及执行GNSS导航定位解算；
所述惯性传感器用于测量所述导航板卡的三维惯性角速度和三维惯性加速度；
所述处理器用于根据所述GNSS导航定位模块的运算结果、所述惯性传感器的测量结果和外部传感器的观测结果，执行大失准角初始化算法、惯性捷联解算算法和多源数据融合解算；
所述GNSS导航定位模块、所述惯性传感器和所述处理器集成在所述PCB板上，所述GNSS导航定位模块和所述惯性传感器均通过所述PCB板上的电路实现与所述处理器的电连接；
所述导航板卡的尺寸小于或等于标准GNSS板卡的尺寸，且所述导航板卡至少包括与标准GNSS板卡的数据接口相同的数据接口。
第二方面，本发明实施例还提供了一种用于导航板卡的多源数据融合方法，其特征在于，由第一方面提供的导航板卡执行，所述导航板卡的多源数据融合方法包括：
处理器同步获取GNSS导航定位模块、惯性传感器和外部传感器的观测数据；
处理器执行大失准角初始化算法进行导航定位状态的初始化，确定初始姿态、初始速度和初始位置；
处理器分别以所述初始姿态、所述初始速度和所述初始位置为惯性导航定位起始时刻的姿态、速度和位置，周期性获取所述惯性传感器的角速度和加速度观测值，并执行惯性捷联解算算法进行惯性导航定位解算，得到第一姿态、第一速度和第一位置；
处理器根据所述GNSS导航定位模块解算的第二位置、第二速度和第二姿态观测及所述外部传感器获取的第三位置、第三速度和第三姿态观测，与惯性捷联解算的第一姿态、第一速度和第一位置结果进行融合解算得到新的姿态、速度和位置作为导航结果输出；或者处理器根据所述GNSS导航定位模块获取的伪距、载波相位和多普勒原始观测量作为第四观测及所述外部传感器获取的第三位置、第三速度、第三位置观测数据，与惯性捷联解算的第一姿态、第一速度和第一位置结果进行融合解算得到新的姿态、速度和位置作为导航结果输出。
第三方面，本发明实施例还提供了一种运载体，所述运载体上以任意角度安装有第一方面提供的导航板卡。
本实施例提供的导航板卡、用于导航板卡的多源数据融合方法以及运载体，通过将GNSS导航定位模块、惯性传感器和处理器集成在PCB板上，GNSS导航定位模块和惯性传感器均通过PCB板上的电路实现与处理器的电连接，进而实现GNSS导航定位模块和惯性传感器形成一体化导航板卡，并通过设计导航板卡的尺寸小于或等于标准GNSS板卡的尺寸，进而使得在现有运载体中安装GNSS板卡的空间内可以容置本实施例提供的导航板卡，进而有利于实现该导航板卡对运载体中GNSS板卡的直接替换。并且，因本实施例提供的导航板卡至少包括与标准GNSS板卡的数据接口相同的数据接口，使得该导航板卡替换原有运载体中的GNSS板卡后，运载体中原来与GNSS板卡数据接口连接的线路直接连接到对应的导航板卡的数据接口即可，进而使得将运载体中GNSS板卡替换为本实施例中的导航板卡后，仍可保证正常工作。并且通过处理器可根据GNSS导航定位模块的运算结果、惯性传感器的测量结果和外部传感器的观测结果，执行大失准角初始化算法、惯性捷联解算算法和多源数据融合算法，可实现GNSS/INS组合导航功能，充分发挥卫星导航定位系统高精度、误差独立和惯性导航定位系统高动态、全自主、短期精度高的优势，以GNSS/INS一体化的硬件设计和大失准角初始化算法、惯性捷联解算算法和多源数据融合算法为基础实现GNSS/INS一体化板卡设计，使得在GNSS信号中断、遮挡、干扰等恶劣环境下，仍能保持连续、可靠的高精度导航定位，提高导航定位系统的容错能力和可靠性，满足用户对于不同应用场境下高精度、高可靠的连续导航定位需求。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种导航板卡的结构示意图；
图2是本发明实施例提供的一种导航板卡的立体结构示意图；
图3是本发明实施例提供的一种用于导航板卡的多源数据融合方法的流程图；
图4是本发明实施例提供的步骤220的具体流程图；
图5是本发明实施例提供的数据自检过程的流程图；
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
正如背景技术中所述，现有GNSS/INS的组合导航产品，多是将单独的GNSS板卡和INS模块集成在一个外壳内，不利于原有GNSS设备板卡的替换、升级。经发明人研究发现，出现上述问题的原因在于，GNSS/INS的组合导航产品中，GNSS板卡和INS模块分别为独立的模块，且现有GNSS/INS的组合导航产品所选用INS模块的尺寸较大，使得GNSS/INS的组合导航产品的尺寸较大，而现有运载体中所安装的GNSS板卡尺寸通常较小，使得安装GNSS板卡的空间内不足以容置GNSS/INS的组合导航产品。并且现有GNSS/INS组合导航产品的数据接口与GNSS板卡也存在不一致，更加使得GNSS/INS组合导航产品无法直接对运载体中已有的GNSS板卡直接替换升级。并且运载体上安装的GNSS板卡对安装方向无要求，可以任意角度安装，而现有的GNSS/INS组合导航产品一般对在载体的安装方向有一定要求，更加使得现有GNSS/INS组合导航产品无法实现对运载体中GNSS板卡的直接替换。
基于上述原因，本发明实施例提供一种导航板卡，图1是本发明实施例提供的一种导航板卡的结构示意图，参考图1，该导航板卡包括：
PCB板110、GNSS导航定位模块120、惯性传感器130、处理器140和数据接口150，数据接口150包括外部传感器接口；GNSS导航定位模块120用于跟踪解析GNSS卫星信号及执行GNSS导航定位解算；惯性传感器130用于测量导航板卡的三维惯性角速度和三维惯性加速度；处理器140用于根据GNSS导航定位模块120的运算结果、惯性传感器130的测量结果和外部传感器的观测结果，执行大失准角初始化算法、惯性捷联解算算法和多源数据融合解算；GNSS导航定位模块120、惯性传感器130和处理器140集成在PCB板110上，GNSS导航定位模块120和惯性传感器130均通过PCB板110上的电路实现与处理器140的电连接；导航板卡的尺寸小于或等于标准GNSS板卡的尺寸，且导航板卡至少包括与标准GNSS板卡的数据接口150相同的数据接口150。
其中，PCB板110即印刷电路板，作为GNSS导航定位模块120、惯性传感器130和处理器140的承载板，GNSS导航定位模块120、惯性传感器130和处理器140集成在PCB板110上，进而实现GNSS导航定位模块120与惯性传感器130的一体化，其中惯性传感器130即相当于现有技术中GNSS/INS组合导航产品的INS模块。PCB板110上设置有电路结构，GNSS导航定位模块120与处理器140通过PCB板110上的电路结构电连接，惯性传感器130与处理器140通过PCB板110上的电路结构电连接。并且导航板卡的尺寸小于或等于标准GNSS板卡的尺寸，且导航板卡至少包括与标准GNSS板卡的数据接口150相同的数据接口150。可选的，GNSS导航定位模块120型号为UBLOXF9P或UBLOXM8T。可选的，处理器140型号为IMX.RT1052、STM32H7或SAMA5D27，上述型号的处理器140内部集成RAM/DDR，外围器件数量少、处理器140最小系统尺寸小，集成度高。可选的，惯性传感器130型号为ADIS505、IMU330或SCC2X30，上述型号的惯性传感器130与现有GNSS/INS导航组合产品中的INS模块相比，具有小封装、高性能的优点，型号为UBLOXF9P或UBLOXM8T的GNSS导航定位模块120的尺寸以及型号为IMX.RT1052、STM32H7或SAMA5D27的处理器140尺寸也较小，进而使得本实施例中的导航板卡的整体尺寸可以较小。并且可设计导航板卡的尺寸小于或等于标准GNSS板卡的尺寸，进而使得在现有运载体中安装GNSS板卡的空间内可以容置本实施例提供的导航板卡，进而有利于实现该导航板卡对运载体中GNSS板卡的直接替换。并且，因本实施例提供的导航板卡至少包括与标准GNSS板卡的数据接口150相同的数据接口150，使得该导航板卡替换原有运载体中的GNSS板卡后，运载体中原来与GNSS板卡数据接口150连接的线路直接连接到对应的导航板卡的数据接口150即可，进而使得将运载体中GNSS板卡替换为本实施例中的导航板卡后，仍可保证正常工作。
可选的，该导航板卡还包括GNSS导航定位模块120天线接口160，用于连接外部GNSS天线，接收GNSS信号。
可选的，外部传感器接口用于接收里程计数据、毫米波雷达数据、激光雷达数据、视觉传感器数据和地图数据中的至少一种。
具体的，GNSS导航定位模块120可以包括GNSS信号捕获解析单元和GNSS导航定位单元，其中GNSS信号捕获解析单元用于跟踪解析GNSS卫星信号，GNSS导航定位单元用于根据GNSS卫星信号进行GNSS导航定位解算，得到伪距、载波相位和多普勒原始观测量等数据。惯性传感器130至少包括三轴MEMS加速度计、三轴MEMS陀螺仪，可选配一个温度传感器和一个三轴磁力计，其中三轴MEMS加速度计可用于测量导航板卡的三维惯性加速度，三轴MEMS陀螺仪可用于测量导航板卡的三维惯性角速度。
处理器140可根据GNSS导航定位模块120的运算结果、惯性传感器130的测量结果和外部传感器的观测结果，执行大失准角初始化算法、惯性捷联解算算法和多源数据融合算法，具体的，处理器140执行大失准角初始化算法可对导航定位状态的初始化，确定初始姿态、初始速度和初始位置，进而使得无论导航板卡以何种安装方向安装，处理器140均可确定出导航板卡的各初始数据，尤其是初始姿态，进而可为后续导航定位计算提供初始数据。因此，本实施例提供的导航板卡，通过处理器140采用大失准角初始化算法对导航板卡的初始姿态、初始速度和初始位置进行确定，可以使得导航板卡安装时，可以和现有GNSS板卡一样以任意角度进行安装，没有安装方向的限制。其中大失准角初始化算法的具体过程请详见本发明以下关于用于导航板卡的多源数据融合方法的实施例。
处理器140执行惯性捷联解算算法时，分别以初始姿态、初始速度和初始位置为惯性导航定位起始时刻的姿态、速度和位置，周期性获取惯性传感器130的角速度和加速度观测值，并执行惯性捷联解算算法进行惯性导航定位解算，得到第一姿态、第一速度和第一位置；其中惯性捷联解算算法的具体过程详见本发明以下关于用于导航板卡的多源数据融合方法的实施例。
处理器140执行多源数据融合解算时，根据GNSS导航定位模块120解算的第二位置、第二速度及第二姿态观测及外部传感器获取的第三位置、第三速度和第三姿态观测，与惯性捷联解算的第一姿态、第一速度和第一位置结果进行融合解算得到姿态、速度和位置作为导航结果输出；或者处理器140根据GNSS导航定位模块120获取的伪距、载波相位和多普勒原始观测量作为第四观测及外部传感器获取的第三位置、第三速度、第三位置观测数据，与惯性捷联解算的第一姿态、第一速度和第一位置结果进行融合解算得到姿态、速度和位置作为导航结果输出。其中，处理器140执行多源数据融合解算的具体过程详见本发明以下关于用于导航板卡的多源数据融合方法实施例。通过集成GNSS导航定位模块120与惯性传感器130，实现GNSS/INS组合导航功能，充分发挥卫星导航定位系统高精度、误差独立和惯性导航定位系统高动态、全自主、短期精度高的优势，以GNSS/INS一体化的硬件设计和大失准角初始化算法、惯性捷联解算算法和多源数据融合算法为基础实现GNSS/INS一体化板卡设计，使得在GNSS信号中断、遮挡、干扰等恶劣环境下，仍能保持连续、可靠的高精度导航定位，提高导航定位系统的容错能力和可靠性，满足用户对于不同应用场境下高精度、高可靠的连续导航定位需求。
本实施例提供的导航板卡，通过将GNSS导航定位模块、惯性传感器和处理器集成在PCB板上，GNSS导航定位模块和惯性传感器均通过PCB板上的电路实现与处理器的电连接，进而实现GNSS导航定位模块和惯性传感器形成一体化导航板卡，并通过设计导航板卡的尺寸小于或等于标准GNSS板卡的尺寸，进而使得在现有运载体中安装GNSS板卡的空间内可以容置本实施例提供的导航板卡，进而有利于实现该导航板卡对运载体中GNSS板卡的直接替换。并且，因本实施例提供的导航板卡至少包括与标准GNSS板卡的数据接口相同的数据接口，使得该导航板卡替换原有运载体中的GNSS板卡后，运载体中原来与GNSS板卡数据接口连接的线路直接连接到对应的导航板卡的数据接口即可，进而使得将运载体中GNSS板卡替换为本实施例中的导航板卡后，仍可保证正常工作。并且通过处理器可根据GNSS导航定位模块的运算结果、惯性传感器的测量结果和外部传感器的观测结果，执行大失准角初始化算法、惯性捷联解算算法和多源数据融合算法，可实现GNSS/INS组合导航功能，充分发挥卫星导航定位系统高精度、误差独立和惯性导航定位系统高动态、全自主、短期精度高的优势，以GNSS/INS一体化的硬件设计和大失准角初始化算法、惯性捷联解算算法和多源数据融合算法为基础实现GNSS/INS一体化板卡设计，使得在GNSS信号中断、遮挡、干扰等恶劣环境下，仍能保持连续、可靠的高精度导航定位，提高导航定位系统的容错能力和可靠性，满足用户对于不同应用场境下高精度、高可靠的连续导航定位需求。
图2是本发明实施例提供的一种导航板卡的立体结构示意图，参考图2，在上述技术方案的基础上，可选的，导航板卡的尺寸包括长度a、宽度b和高度c，其中导航板卡的长度a小于或者等于100毫米，导航板卡的宽度b小于或等于60毫米，导航板卡的高度c小于或等于15毫米。
参考图2，图2以导航板卡为标准的长方体为例进行示出，需要说明的是，导航板卡形状也可不是标准的长方体，导航板卡的长度a指在x方向导航板卡的最大尺寸，导航板卡的宽度b指在y方向导航板卡的最大尺寸，导航板卡的高度c指在z方向导航板卡的最大尺寸。本实施例中，通过设置导航板卡的长度a小于或者等于100毫米，导航板卡的宽度b小于或等于60毫米，导航板卡的高度c小于或等于15毫米，使得导航板卡的尺寸较小，进而有利于实现导航板卡对运载体中GNSS板卡的直接替换。
可选的，GNSS导航模块、惯性传感器和处理器为贴片式器件，并以焊锡贴片的形式固定连接在PCB板上。
具体的，贴片式器件的尺寸通常较小，进而有利于减小导航板卡的尺寸。GNSS导航模块、惯性传感器和处理器以焊锡贴片的形式固定连接在PCB板上，使得GNSS导航模块、惯性传感器和处理器与PCB板上电路的连接方便可靠。
可选的，导航板卡的数据接口包括RS232、RS422、UART、USB、网口、WIFI、4G/5G、蓝牙、CAN和EVENT中的至少一种数据接口。并且，可选的同种类、不同数量的数据接口任意组合、灵活搭配，以满足不同使用场景数据传输需求。导航板卡是数据接口的形态可以是排针，以实现对GNSS板卡的硬件兼容，便于现有设备GNSS板卡的替换、升级；导航板卡是数据接口的形态还可以是邮票孔，以提高基于GNSS/INS一体化板卡开发设备的集成度，抗震动、抗冲击性能。
导航板卡通过RS232、RS422、UART、USB、网口、WIFI、4G/5G、蓝牙、CAN、EVENT等数据接口中的一种或多种，获取外部传感器数据、差分数据、用户配置参数、触发信号；也可通过RS232、RS422、UART、USB、网口、WIFI、4G/5G、蓝牙、CAN、EVENT等数据接口中的一种或多种，输出GNSS导航定位模块解析的卫星伪距、载波、多普勒原始观测数据；还可通过RS232、RS422、UART、USB、网口、WIFI、4G/5G、蓝牙、CAN、EVENT等数据接口中的一种或多种，输出GNSS导航定位模块解算的三维位置、三维速度、航向、俯仰、时间结果数据；还可通过RS232、RS422、UART、USB、网口、WIFI、4G/5G、蓝牙、CAN、EVENT等数据接口中的一种或多种，输出GNSS/INS/外部传感器信息融合后的三维位置、三维速度、三维姿态数据；还可通过RS232、RS422、UART、USB、网口、WIFI、4G/5G、蓝牙、CAN、EVENT等数据接口中的一种或多种，输出差分数据、用户配置参数、日志信息、PPS信号。
本发明实施例还提供了一种用于导航板卡的多源数据融合方法，由上述任意实施例提供的导航板卡执行，图3是本发明实施例提供的一种用于导航板卡的多源数据融合方法的流程图，参考图3，该用于导航板卡的多源数据融合方法包括：
步骤210、处理器同步获取GNSS导航定位模块、惯性传感器和外部传感器的观测数据；
在导航板卡的GNSS导航定位模块跟踪到卫星信号后，处理器周期性的获取惯性传感器观测的三轴加速度和三轴角速度，通常的采样频率为100Hz/200Hz/400Hz，若接入了外部传感器则同时按设定的采样频率周期性的获取外接传感器的观测数据，对惯性传感器的观测数据、外接传感器观测数据和GNSS导航定位模块的观测、解算信息的时间同步，进而使得后续步骤中用到的数据均为时间同步后的数据，保证算法计算的准确性。
步骤220、处理器执行大失准角初始化算法进行导航定位状态的初始化，确定初始姿态、初始速度和初始位置；
上述实施例提供的导航板卡为GNSS/INS组合导航产品，GNSS/INS组合导航产品导航定位解算需要设置初始位置、初始速度和初始姿态，初始姿态的设定是关键环节。本发明通过大失准角初始化算法完成姿态角初始化的方法，可实现导航板卡任意角度安装时的初始姿态估计，实现了导航板卡的任意角度安装，便于对运载体中已安装的GNSS板卡的直接替换、升级。其中，大失准角初始化算法的具体过程如下：
1)导航板卡任意角度安装时，初始姿态误差不满足小角度条件，滤波器模型为非线性模型。本发明利用变换估计量的方法，将对航向角的估计转换为对两个三角函数的估计，将非线性模型线性化，从而可以直接使用标准卡尔曼滤波器估计航向角。
惯性捷联解算运动方程：
Figure BDA0002449664390000131
其中
Figure BDA0002449664390000132
为b系相对n系的方向余弦矩阵(DCM)，Vn为载体在n系下的三维速度矢量，L,λ,h为载体的经纬高坐标，fb为惯性传感器测量的比力，
Figure BDA0002449664390000133
为角速度
Figure BDA0002449664390000134
的反对称矩阵，gn为当地的重力矢量，
Figure BDA0002449664390000135
为地球自转角速度在n系的投影，
Figure BDA0002449664390000136
为n系相对n系旋转的角速度在n系的投影，Re为地球半径，本发明中假设地球为球体，其中上标.代表求导；
变换估计量航向角估计模型设计：
定义
Figure BDA0002449664390000137
为h系至n系的DCM，
Figure BDA0002449664390000138
为b系至h系的DCM，则有如下转换：
Figure BDA0002449664390000139
定义DCM的误差如下：
Figure BDA00024496643900001310
其中上标^代表估计。
定义航向误差为
Figure BDA00024496643900001311
则有：
Figure BDA00024496643900001312
Figure BDA0002449664390000141
通过公式(4)即将对航向角
Figure BDA0002449664390000142
的估计变换为对
Figure BDA0002449664390000143
和
Figure BDA0002449664390000144
的估计，其中φs和φc分别指φ角的正弦值和余弦值，即φs＝sinφ,φc＝cosφ；公式(2)(3)(4)(5)即本发明提出的变换估计量航向角估计算法模型设计的具体实现。
假设俯仰角误差δθ和横滚角误差δγ为小量，记
Figure BDA0002449664390000145
其中
Figure BDA0002449664390000146
代表由俯仰角误差、横滚角误差和方位角误差组成的3维列向量，其中将航向角误差设置为0，则有：
Figure BDA0002449664390000147
将(5)，(6)带入(3)，推导可得：
Figure BDA0002449664390000148
忽略
Figure BDA0002449664390000149
则有
Figure BDA00024496643900001410
分别对(7)和(5)进行求导，则有：
Figure BDA00024496643900001411
Figure BDA00024496643900001412
结合公式(5)，则有如下误差方程：
Figure BDA00024496643900001413
Figure BDA00024496643900001414
对速度进行微分，有如下结果：
Figure BDA0002449664390000151
Figure BDA0002449664390000152
对经纬度进行微分，有如下结果：
Figure BDA0002449664390000153
Figure BDA0002449664390000154
其中，
Figure BDA0002449664390000155
指运载体速度在地理坐标系中东向上的投影，
Figure BDA0002449664390000156
指运载体速度在地理坐标系中北向上的投影。
变换估计量航向角估计卡尔曼滤波器设计：
卡尔曼滤波器的标准过程如下：
①状态一步预测
Figure BDA0002449664390000157
其中，
Figure BDA0002449664390000158
指k-1时刻的估计的状态变量值，
Figure BDA0002449664390000159
指k-1时刻到k时刻的状态变量的一步预测值，Φk|k-1指k-1时刻到k时刻的状态一步转移矩阵；
②状态一步预测均方误差
Figure BDA00024496643900001510
其中，Pk-1指k-1时刻的状态估计均方差阵，Pk|k-1指一步预测状态估计均方差阵，Γk-1指k-1时刻的系统噪声驱动阵，Qk-1指k-1时刻的系统噪声方差阵；
③滤波增益
Figure BDA0002449664390000166
或简写为
Figure BDA0002449664390000161
其中，Hk指k时刻量测阵，Rk指量测噪声方差阵，Kk指滤波增益阵，PXZ,k|k-1指k-1时刻到k时刻的状态量和量测量的协方差阵，PZZ,k|k-1指一步预测量测均方差阵；
④状态估计
Figure BDA0002449664390000162
其中，Zk指k时刻的量测量，
Figure BDA0002449664390000163
指k时刻被估计的状态值；
⑤状态估计均方误差
Pk＝(I-KkHk)Pk/k-1 (16)
其中，Pk指k时刻的状态估计均方差阵，I指6行6列的单位矩阵。
选取滤波器状态空间如下：
Figure BDA0002449664390000164
根据公式(9)(10)(11)可以提取如下状态转移矩阵：
Figure BDA0002449664390000165
Φ＝I6×6+F(t)×dt
以绝对测量传感器测量的位置，速度作为滤波器的观测，则有：
Figure BDA0002449664390000171
Figure BDA0002449664390000172
以上即为变换估计量航向角估计算法的滤波器模型和建模过程。
其中，图4是本发明实施例提供的步骤220的具体流程图，参考图4，该步骤220可以包括：
步骤221、GNSS导航定位模块获取固定解状态下的GNSS位置、速度设定初始位置、速度；处理器根据惯性传感器测得的三轴加速度计和三轴角速度，计算出的俯仰角和横滚角设置初始俯仰角和初始横滚角，初始航向角设定为任意值；
步骤222、设置双滤波器，两个滤波器除航向初始值设置不同，两个滤波器同时运行，双滤波器均达到稳态且满足航向角估计判断条件时，中断大失准角初始化算法的解算，将此时估计的航向角作为导航定位解算的初始航向。
其中，步骤222中滤波器即上述卡尔曼滤波器。参考图4，该步骤222中，可分别设置滤波器1和滤波器2，且滤波器1和滤波器2的航向角分别设置为任意值1和任意值2，其中任意值1和任意值2不同，通过判断滤波器1和滤波器2分别得到的航向角收敛值1和航向角收敛值2之差是否小于阈值，该阈值可预先设定来判定是否完成初始化，即当航向角收敛值1和航向角收敛值2之差小于阈值时，初始化完成。
步骤230、处理器分别以初始姿态、初始速度和初始位置为惯性导航定位起始时刻的姿态、速度和位置，周期性获取惯性传感器的角速度和加速度观测值，并执行惯性捷联解算算法进行惯性导航定位解算，得到第一姿态、第一速度和第一位置；
其中，惯性捷联解算算法可见关于大失准角初始化算法中公式(1)-公式(11)。
步骤240、处理器根据GNSS导航定位模块解算的第二位置、第二速度和第二姿态观测及外部传感器获取的第三位置、第三速度和第三姿态观测，与惯性捷联解算的第一姿态、第一速度和第一位置结果进行融合解算得到新的姿态、速度和位置作为导航结果输出；或者处理器根据GNSS导航定位模块获取的伪距、载波相位和多普勒原始观测量作为第四观测及外部传感器获取的第三位置、第三速度、第三位置观测数据，与惯性捷联解算的第一姿态、第一速度和第一位置结果进行融合解算得到新的姿态、速度和位置作为导航结果输出。
可选的，上述步骤240中，处理器利用GNSS导航定位模块解算的第二位置、第二速度和第二姿态观测及外部传感器获取的第三位置、第三速度和第三姿态观测，与惯性捷联解算的第一姿态、第一速度和第一位置结果进行融合解算得到新的姿态、速度和位置作为导航结果输出，包括：
处理器根据惯性捷联解算算法的微分方程构建卡尔曼滤波器模型，以惯性捷联解算的频率同时进行卡尔曼滤波器时间更新，以第一位置和第二位置的差值、第一速度和第二速度的差值作为卡尔曼滤波器的观测量进行卡尔曼滤波器的量测更新，估计惯性捷联算法得到的姿态、速度和位置的误差以及惯性传感器的零偏误差，并将对应误差进行反馈修正，以第一位置和第三位置的差值、第一速度和第三速度的差值和第一姿态和第三姿态的差值作为卡尔曼滤波器的观测量再次进行卡尔曼滤波器的量测更新、修正，以修正后的惯性导航姿态、速度和位置分别作导航结果输出。
可选的，上述步骤240中，处理器根据GNSS导航定位模块获取的伪距、载波相位和多普勒原始观测量作为第四观测及外部传感器获取的第三位置、第三速度、第三位置观测数据，与惯性捷联解算的第一姿态、第一速度和第一位置结果进行融合解算得到新的姿态、速度和位置作为导航结果输出，包括：
处理器根据惯性捷联解算算法的微分方程构建卡尔曼滤波器模型，以惯性捷联解算的频率同时进行卡尔曼滤波器时间更新，以第四观测伪距、载波相位和多普勒始观测量作为卡尔曼滤波器的观测量进行卡尔曼滤波器的量测更新，估计惯性捷联算法得到的姿态、速度和位置的误差以及惯性传感器的零偏误差，并将对应误差进行反馈修正，以第一位置和第三位置的差值、第一速度和第三速度的差值和第一姿态和第三姿态的差值作为卡尔曼滤波器的观测量再次进行卡尔曼滤波器的量测更新、修正，以修正后的惯性导航姿态、速度和位置分别作导航结果输出。
本实施例提供的用于导航板卡的多源数据融合方法，通过大失准角初始化算法完成姿态角初始化的方法，可实现导航板卡任意角度安装时的初始姿态估计，实现了导航板卡的任意角度安装，便于对运载体中已安装的GNSS板卡的直接替换、升级。通过处理器根据GNSS导航定位模块解算的第二位置、第二速度和第二姿态观测及外部传感器获取的第三位置、第三速度和第三姿态观测，与惯性捷联解算的第一姿态、第一速度和第一位置结果进行融合解算得到新的姿态、速度和位置作为导航结果输出；或者处理器根据GNSS导航定位模块获取的伪距、载波相位和多普勒原始观测量作为第四观测及外部传感器获取的第三位置、第三速度、第三位置观测数据，与惯性捷联解算的第一姿态、第一速度和第一位置结果进行融合解算得到新的姿态、速度和位置作为导航结果输出，可实现GNSS/INS组合导航功能，充分发挥卫星导航定位系统高精度、误差独立和惯性导航定位系统高动态、全自主、短期精度高的优势，以GNSS/INS一体化的硬件设计和大失准角初始化算法、惯性捷联解算算法和多源数据融合算法为基础实现GNSS/INS一体化板卡设计，使得在GNSS信号中断、遮挡、干扰等恶劣环境下，仍能保持连续、可靠的高精度导航定位，提高导航定位系统的容错能力和可靠性，满足用户对于不同应用场境下高精度、高可靠的连续导航定位需求。并且，因处理器计算导航结构时，将外接传感器的数据也进行了融合，因此，本发明具备优秀的可扩展能力，可满足用户对于多源传感器融合导航定位的需求。
在上述技术方案的基础上，可选的，上述步骤240中，GNSS导航定位模块获取伪距、载波相位和多普勒原始观测量时，根据惯性捷联解算得到当前历元时刻的用户的位置和速度信息，结合由卫星星历数据得到的卫星位置、速度信息，计算得到用户至卫星视线方向的单位矢量和伪距信息，进而得到视线方向上的多普勒频移和码相位偏移，以多普勒频移和码相位偏移作为搜索范围的中心，并根据惯性捷联解算的位置和速度信息的不确定度来设定搜索范围，控制本地码/载波数控振荡器在设定搜索范围内进行搜索。
其中，基于惯性传感器的惯性定向定位导航可辅助GNSS导航定位模块获取伪距、载波相位和多普勒原始观测量，并且获取时可分为粗捕获和精捕获两部分：
其中粗捕获采用基于快速傅里叶变换的循环相关捕获方法，基于惯性传感器的惯性定向定位导航和卫星星历共同预测多普勒信息，提高接收机搜索性能，从而减小频率搜索范围，达到快速捕获信号的目的。在粗捕获阶段，基于惯性传感器的惯性定向定位导航结合星历，提供载体与卫星的速度、加速度，从而可以计算出多普勒频移Δf，将计算的频移量反馈到载波数控振荡器NCO(Numerical Controlled Oscillator)中，共同调节本地载波频率中心值。为了更好地利用，基于惯性传感器的惯性定向定位导航提供的频移估计量，应该将，基于惯性传感器的惯性定向定位导航与接收机信息融合应该放在捕获流程靠前的位置。由于载体运动而产生的多普勒频移Δf的估计值和本地载波fc的估计值分别为：
Figure BDA0002449664390000211
Figure BDA0002449664390000212
式中，
Figure BDA0002449664390000213
为GNSS信号在L1波段的载波波长，
Figure BDA0002449664390000214
为L1波段的载波频率，V2为载体的运动速度，V1为卫星速度，e为卫星载体单位视线矢量；
通过INS输出的惯性速度信息可以估算出载体的速度V2；通过卫星星历解算得到卫星的速度V1；利用INS结合星历提供的卫星位置信息，可以计算出载体和卫星视线方向的矢量e，结合式(7-1)和式(7-2)可以准确地估算出载波中心频率，因此，大大地减小频率搜索范围，到达快速捕获的目的。
精捕获，假设在N时刻，有1ms电文中的最高频率分量为xN(k)，N+T时刻的频率很强的分量xN+T(k)，一般可以通过相位的方法来得到满足跟踪环路需求的精细频率，可以通过离散傅里叶变换(DFT)计算出xN(k)的初始相位θN(k)为
Figure BDA0002449664390000215
式中，Im和Re分别表示虚部和实部，同样，N+T时刻的xN+T(k)的初始相位θN+T(k)为
Figure BDA0002449664390000221
用这两个相位可以计算出精细频率为：
Figure BDA0002449664390000222
此时精确的载波频率为：
fT＝f+f' (7-6)
利用基于惯性传感器的惯性定向定位导航解算的位置和速度信息，结合GNSS星历信息解算得到的卫星位置和速度信息，计算得到用户至卫星视线方向的多普勒频移信息。将其输入到载波数控振荡器NCO(Numerical Controlled Oscillator)中，以减弱GNSS信号的多普勒频移，使GNSS板卡载波跟踪的动态性减小。载波环路带宽变窄，可有效提高GNSS接收机在高动态条件下的跟踪性能和抗干扰能力，增强GNSS板卡的实用性。通过利用于惯性传感器的惯性定向定位导航辅助GNSS导航定位模块的信号捕获、跟踪，可以大大缩短信号捕获时间，提高捕获能力，而采用于惯性传感器的惯性定向定位导航解算的用户动态信息辅助GNSS接收机跟踪环路，可以提高GNSS接收机环路跟踪的稳定性，有效增强其抗干扰能力。
可选的，用于导航板卡的多源数据融合方法还包括数据自检过程，图5是本发明实施例提供的数据自检过程的流程图，参考图5，数据自检过程包括：
在步骤240之前，
步骤251、对GNSS导航定位模块的观测数据、GNSS导航定位模块的解算结果、惯性传感器的观测数据、外部传感器的观测数据、惯性捷联解算的结果进行异常数据检测；
其中，步骤251包括判断GNSS导航定位模块的观测数据、GNSS导航定位模块的解算结果、惯性传感器的观测数据、外部传感器的观测数据、惯性捷联解算的结果是否存在数据异常，若是，记录异常数据，判断数据异常时间是否大于阈值时间，若是，执行导航板卡声光提示/通讯接口发送异常消息。
数据自检过程还包括在步骤240之后，
步骤252、对导航结果进行异常数据检测。
其中步骤252包括判断导航结果是否存在数据异常，若是，执行导航板卡声光提示/通讯接口发送异常消息，若否，输出导航结果。
具体的，不同于传统GNSS板卡只有单一GNSS卫星观测信息，本实施的导航板卡除了具有GNSS卫星观测信息，还具有惯性传感器输出的高频加速度和角速度信息，以及从里程计、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器等外部传感器获取的绝对或相对的三维空间观测信息。经过组合导航处理装置将不同观测信息进行融合，不同观测信息间相互矫正，可以实现GNSS/INS一体化导航板卡的惯性传感器观测数据、GNSS导航定位模块观测数据、GNSS导航定位模块定位结果、外接传感器观测数据以及多源融合解算的导航定位结果的异常检测。相比传统GNSS板卡，对GNSS/INS一体化导航板卡异常数据检测更加准确和完善，导航定位结果更可靠性。
1)GNSS数据异常检测
将GNSS导航定位模块输出的差分龄期、DOP、信噪比、可见卫星颗数、使用卫星颗数、位置标准差、速度标准差、航向标准差信息进行加权处理，通过设置合理阈值，区分GNSS异常数据；对卡尔曼滤波器GNSS观测数据新息进行分析，通过设置合理阈值，区分GNSS异常数据；
2)惯性传感器数据异常检测
本发明使用惯性传感器数据均为数字量信号，惯性传感器数据异常表现通常有通讯异常、惯性传感器数据错误两种。
在读取加速度、角速度时，同时读取器件ID或某一特征值，若该器件ID或某一特征值与预期不一致，可以判定惯性传感器通讯失效，加速度、角速度不可用；在使用惯性传感器数据时，对加速度、角速度大小进行判断，若数据超出设定阈值，加速度、角速度不可用。
3)外部传感器数据异常检测
在使用外部传感器数据时，对其大小进行判断，若数据超出设定阈值，外部传感器数据不可用；对卡尔曼滤波器外部传感器观测数据新息进行分析，通过设置合理阈值，区分外部传感器异常数据。
4)多源融合解算结果异常检测
将多源融合解算结果、GNSS导航定位结果，以及从里程计、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器等外部传感器获取的绝对或相对的三维空间观测信息进行三取二、四取三等冗余检测，判断多源融合解算结果或其他数据是否异常有明显异常。
在上述技术方案的基础上，可选的，处理器同步获取GNSS导航定位模块、惯性传感器和外部传感器的观测数据，包括：
处理器根据GNSS导航定位模块的秒脉冲信号和时间信息，对自身时间序列进行同步以将惯性传感器的观测数据、外部传感器的观测数据和GNSS导航定位模块的观测数据与解算信息的时间同步。
具体的，GNSS/INS一体化导航板卡的GNSS模块跟踪到卫星信号后，处理器下周期性的获取IMU惯性传感器观测的三轴加速度和三轴角速度，通常的采样频率为100Hz/200Hz/400Hz，若接入了外部传感器则同时按设定的采样频率周期性的获取外接传感器的观测数据，同时获取GNSS导航定位模块的PPS秒脉冲信号与GNSS时间信息，基于GNSS时间信息和PPS秒脉冲信号对处理器的时间序列进行同步，从而实现惯性传感器的观测数据、外接传感器观测数据和GNSS导航定位模块的观测与解算信息的时间同步。
本实施例还提供了一种运载体，该运载体上以任意角度安装有上述任意实施例提的导航板卡。
其中，不同载体类型具有不同的运动学模型，可针对不同载体的运动特点进行针对性建模，可以获得GNSS导航定位模块/外部传感器以外的其他观测信息，如乘用车侧向速度基本为零等，可以提高没有导航定位模块/外部传感器观测数据时基于惯性传感器的惯性导航系统的导航精度。
在GNSS导航定位模块定位稳定时，通过GNSS导航定位模块速度可以判定载体的运动静止状态，从而可以对惯性传感器数据进行动静态标记。建立机器学习模型，在GNSS导航定位模块定位稳定时通过已标记惯性传感器数据对模型进行训练，在没有GNSS导航定位模块/外部传感器信息时，机器学习模型通过识别IMU数据特征进行动静态判定，载体静止时，虚拟零速观测信息提高基于惯性传感器的惯性导航系统导航精度。
通过对安装载体进行分类，对不同类型载体进行针对性建模，上述任意实施例提供的导航板卡可应用到乘用车，商用车，物流车，铲车，除雪车，洒水车，环卫车，渣土车、消防车，摆渡车，旋翼无人机，固定翼无人机，无人船，无人清扫车，拖拉机，插秧机，播种机，收割机，推土机，平地机，挖掘机，摊铺机，压路机，装载机，起重机，钻孔机等不同载体中。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (13)

1.一种导航板卡，其特征在于，包括：PCB板、GNSS导航定位模块、惯性传感器、处理器和数据接口，所述数据接口包括外部传感器接口；
所述GNSS导航定位模块用于跟踪解析GNSS卫星信号及执行GNSS导航定位解算；
所述惯性传感器用于测量所述导航板卡的三维惯性角速度和三维惯性加速度；
所述处理器用于根据所述GNSS导航定位模块的运算结果、所述惯性传感器的测量结果和外部传感器的观测结果，执行大失准角初始化算法、惯性捷联解算算法和多源数据融合解算；
所述GNSS导航定位模块、所述惯性传感器和所述处理器集成在所述PCB板上，所述GNSS导航定位模块和所述惯性传感器均通过所述PCB板上的电路实现与所述处理器的电连接；
所述导航板卡的尺寸小于或等于标准GNSS板卡的尺寸，且所述导航板卡至少包括与标准GNSS板卡的数据接口相同的数据接口。
2.根据权利要求1所述的导航板卡，其特征在于，所述导航板卡的尺寸包括长度、宽度和高度，其中所述导航板卡的长度小于或者等于100毫米，所述导航板卡的宽度小于或等于60毫米，所述导航板卡的高度小于或等于15毫米。
3.根据权利要求1所述的导航板卡，其特征在于，所述外部传感器接口用于接收里程计数据、毫米波雷达数据、激光雷达数据、视觉传感器数据和地图数据中的至少一种。
4.根据权利要求1所述的导航板卡，其特征在于，所述GNSS导航模块、所述惯性传感器和所述处理器为贴片式器件，并以焊锡贴片的形式固定连接在所述PCB板上。
5.根据权利要求1所述的导航板卡，其特征在于，所述导航板卡的数据接口包括RS232、RS422、UART、USB、网口、WIFI、4G/5G、蓝牙、CAN和EVENT中的至少一种数据接口。
6.一种用于导航板卡的多源数据融合方法，其特征在于，由权利要求1-5任一项所述的导航板卡执行，所述导航板卡的多源数据融合方法包括：
处理器同步获取GNSS导航定位模块、惯性传感器和外部传感器的观测数据；
处理器执行大失准角初始化算法进行导航定位状态的初始化，确定初始姿态、初始速度和初始位置；
处理器分别以所述初始姿态、所述初始速度和所述初始位置为惯性导航定位起始时刻的姿态、速度和位置，周期性获取所述惯性传感器的角速度和加速度观测值，并执行惯性捷联解算算法进行惯性导航定位解算，得到第一姿态、第一速度和第一位置；
处理器根据所述GNSS导航定位模块解算的第二位置、第二速度和第二姿态观测及所述外部传感器获取的第三位置、第三速度和第三姿态观测，与惯性捷联解算的第一姿态、第一速度和第一位置结果进行融合解算得到新的姿态、速度和位置作为导航结果输出；或者处理器根据所述GNSS导航定位模块获取的伪距、载波相位和多普勒原始观测量作为第四观测及所述外部传感器获取的第三位置、第三速度、第三位置观测数据，与惯性捷联解算的第一姿态、第一速度和第一位置结果进行融合解算得到新的姿态、速度和位置作为导航结果输出。
7.根据权利要求6所述的用于导航板卡的多源数据融合方法，其特征在于，所述GNSS导航定位模块获取伪距、载波相位和多普勒原始观测量时，根据惯性捷联解算得到当前历元时刻的用户的位置和速度信息，结合由卫星星历数据得到的卫星位置、速度信息，计算得到用户至卫星视线方向的单位矢量和伪距信息，进而得到视线方向上的多普勒频移和码相位偏移，以所述多普勒频移和码相位偏移作为搜索范围的中心，并根据惯性捷联解算的位置和速度信息的不确定度来设定搜索范围，控制本地码/载波数控振荡器在设定搜索范围内进行搜索。
8.根据权利要求6所述的用于导航板卡的多源数据融合方法，其特征在于，还包括数据自检过程，其中所述数据自检过程包括，在所述处理器输出导航结果之前，对所述GNSS导航定位模块的观测数据、所述GNSS导航定位模块的解算结果、所述惯性传感器的观测数据、所述外部传感器的观测数据、惯性捷联解算的结果进行异常数据检测；
所述数据自检过程还包括在所述处理器输出导航结果之后，对所述导航结果进行异常数据检测。
9.根据权利要求6所述的用于导航板卡的多源数据融合方法，其特征在于，所述处理器同步获取GNSS导航定位模块、惯性传感器和外部传感器的观测数据，包括：
处理器根据GNSS导航定位模块的秒脉冲信号和时间信息，对自身时间序列进行同步以将所述惯性传感器的观测数据、所述外部传感器的观测数据和所述GNSS导航定位模块的观测数据与解算信息的时间同步。
10.根据权利要求6所述的用于导航板卡的多源数据融合方法，其特征在于，所述处理器执行大失准角初始化算法进行导航定位状态的初始化，确定初始姿态、初始速度和初始位置，包括：
GNSS导航定位模块获取固定解状态下的GNSS位置、速度设定初始位置、速度；处理器根据所述惯性传感器测得的三轴加速度计和三轴角速度计算出的俯仰角和横滚角设置初始俯仰角和初始横滚角，初始航向角设定为任意值；
设置双滤波器，两个滤波器除航向初始值设置不同，两个滤波器同时运行，双滤波器均达到稳态且满足航向角估计判断条件时，中断大失准角初始化算法的解算，将此时估计的航向角作为导航定位解算的初始航向。
11.根据权利要求6所述的用于导航板卡的多源数据融合方法，其特征在于，所述处理器利用所述GNSS导航定位模块解算的第二位置、第二速度和第二姿态观测及所述外部传感器获取的第三位置、第三速度和第三姿态观测，与惯性捷联解算的第一姿态、第一速度和第一位置结果进行融合解算得到新的姿态、速度和位置作为导航结果输出，包括：
处理器根据所述惯性捷联解算算法的微分方程构建卡尔曼滤波器模型，以惯性捷联解算的频率同时进行卡尔曼滤波器时间更新，以第一位置和第二位置的差值、第一速度和第二速度的差值作为卡尔曼滤波器的观测量进行卡尔曼滤波器的量测更新，估计惯性捷联算法得到的姿态、速度和位置的误差以及所述惯性传感器的零偏误差，并将对应误差进行反馈修正，以第一位置和第三位置的差值、第一速度和第三速度的差值和第一姿态和第三姿态的差值作为卡尔曼滤波器的观测量再次进行卡尔曼滤波器的量测更新、修正，以修正后的惯性导航姿态、速度和位置分别作导航结果输出。
12.根据权利要求6所述的用于导航板卡的多源数据融合方法，其特征在于，所述处理器根据所述GNSS导航定位模块获取的伪距、载波相位和多普勒原始观测量作为第四观测及所述外部传感器获取的第三位置、第三速度、第三位置观测数据，与惯性捷联解算的第一姿态、第一速度和第一位置结果进行融合解算得到新的姿态、速度和位置作为导航结果输出，包括：
处理器根据所述惯性捷联解算算法的微分方程构建卡尔曼滤波器模型，以惯性捷联解算的频率同时进行卡尔曼滤波器时间更新，以第四观测伪距、载波相位和多普勒始观测量作为卡尔曼滤波器的观测量进行卡尔曼滤波器的量测更新，估计惯性捷联算法得到的姿态、速度和位置的误差以及所述惯性传感器的零偏误差，并将对应误差进行反馈修正，以第一位置和第三位置的差值、第一速度和第三速度的差值和第一姿态和第三姿态的差值作为卡尔曼滤波器的观测量再次进行卡尔曼滤波器的量测更新、修正，以修正后的惯性导航姿态、速度和位置分别作导航结果输出。
13.一种运载体，其特征在于，所述运载体上以任意角度安装有权利要求1-5任一项所述的导航板卡。
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