CN111982158B - 一种惯性测量单元标定方法及装置 - Google Patents

一种惯性测量单元标定方法及装置 Download PDF

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CN111982158B CN202011132684.2A CN202011132684A CN111982158B CN 111982158 B CN111982158 B CN 111982158B CN 202011132684 A CN202011132684 A CN 202011132684A CN 111982158 B CN111982158 B CN 111982158B
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Abstract

本申请是关于一种惯性测量单元标定方法及装置。该方法包括：识别车辆行驶路况；根据所述路况选取预置的与所述路况对应的不同标定参数数量的标定模型；根据选取的标定模型，利用定位系统测得的地理位置信息、所述惯性测量单元测得的测量数据，分别求解获得加速度计和陀螺仪的标定参数。本申请提供的方案，能够提高惯性测量单元内参数的标定效率。

Description

一种惯性测量单元标定方法及装置
技术领域
本申请涉及导航技术领域，尤其涉及一种惯性测量单元标定方法及装置。
背景技术
惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）包含三个单轴加速度计和三个单轴陀螺仪，用于测量物体在惯性空间中的角速度和加速度，为载体例如车辆定位、导航提供所需的数据。
惯性测量单元受各种因素影响，使用一段时间后，其内参数和性能会发生变化，不能满足定位、导航的要求，因此必须定期对惯性测量单元的相应内参数进行标定。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种惯性测量单元标定方法及装置，能够提高惯性测量单元内参数的标定效率。
本申请第一方面提供一种惯性测量单元标定方法，所述惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪，所述方法包括：
识别车辆行驶路况；
根据所述路况选取预置的与所述路况对应的不同标定参数数量的标定模型；
根据选取的标定模型，利用定位系统测得的地理位置信息、所述惯性测量单元测得的测量数据，分别求解获得所述加速度计和陀螺仪的标定参数。
优选的，所述根据所述路况选取预置的与所述路况对应的不同标定参数数量的标定模型，包括：
根据所述路况选取预置的与所述路况对应的不同标定参数数量的所述加速度计的标定模型和所述陀螺仪的标定模型。
优选的，所述根据选取的标定模型，利用定位系统测得的地理位置信息、所述惯性测量单元测得的测量数据，分别求解获得所述加速度计和陀螺仪的标定参数，包括：
利用定位系统测得的地理位置信息获取车辆的第一位姿；
获取所述加速度计测得的加速度和所述陀螺仪测得的角速度；
根据选取的标定模型，利用第一位姿、所述加速度计测得的加速度和所述陀螺仪测得的角速度，分别求解获得不同的标定模型的所述加速度计和所述陀螺仪的标定参数。
优选的，所述方法还包括：
利用定位系统测得的地理位置信息分别对求解获得的标定参数进行修改。
优选的，所述利用定位系统测得的地理位置信息分别对求解获得的标定参数进行修改，包括：
获取定位系统测得的车辆的地理位置信息；
利用求解获得的标定参数对所述惯性测量单元测得的测量数据进行补偿，根据补偿后的测量数据获得车辆的预测地理位置信息；
计算所述定位系统测得的地理位置信息与所述预测地理位置信息的误差和，记录累积误差和最小的标定参数为最优标定参数；
根据所述最优标定参数按照预置的规则分别对求解获得的标定参数进行修改。
优选的，所述标定参数包括所述惯性测量单元的所述加速度计和所述陀螺仪各个敏感轴的标定参数。
本申请第二方面提供一种惯性测量单元标定装置，所述惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪，所述装置包括：
识别模块，用于识别车辆行驶路况；
模型选取模块，用于根据所述识别模块识别的路况选取预置的与所述路况对应的不同标定参数数量的标定模型；
参数求解模块，用于根据所述模型选取模块选取的标定模型，利用定位系统测得的地理位置信息、所述惯性测量单元测得的测量数据，分别求解获得所述加速度计和陀螺仪的标定参数。
优选的，所述模型选取模块具体用于根据所述识别模块识别的路况选取预置的与所述路况对应的不同标定参数数量的所述加速度计的标定模型和所述陀螺仪的标定模型。
优选的，所述参数求解模块具体用于：
利用定位系统测得的地理位置信息获取车辆的第一位姿；
获取所述加速度计测得的加速度和所述陀螺仪测得的角速度；
根据所述模型选取模块选取的标定模型，利用第一位姿、所述加速度计测得的加速度和所述陀螺仪测得的角速度，分别求解获得不同的标定模型的所述加速度计和所述陀螺仪的标定参数。
优选的，所述装置还包括参数修改模块；
所述参数修改模块，用于利用定位系统测得的地理位置信息分别对所述参数求解模块求解获得的标定参数进行修改。
本申请第三方面提供一种电子设备，包括：
处理器；以及
存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本申请实施例的惯性测量单元标定方法，通过识别车辆行驶路况；根据所述路况选取预置的与所述路况对应的不同标定参数数量的标定模型；根据选取的标定模型，利用定位系统测得的地理位置信息、所述惯性测量单元测得的测量数据，分别求解获得所述加速度计和陀螺仪的标定参数。本申请实施例的惯性测量单元标定方法，根据路况选取与路况对应的不同标定参数数量的标定模型，分别求解获得所述加速度计和所述陀螺仪的标定参数，降低了所述加速度计的标定参数和所述陀螺仪的标定参数之间的相互影响，降低了所述惯性测量单元标定的计算复杂度和计算量，提高了所述惯性测量单元内参数的标定效率。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细的描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本申请示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1是本申请实施例示出的一种惯性测量单元标定方法的流程示意图；
图2是本申请实施例示出的一种惯性测量单元标定方法的另一流程示意图；
图3是本申请实施例示出的一种惯性测量单元标定装置的结构示意图；
图4是本申请实施例示出的一种惯性测量单元标定装置的另一结构示意图；
图5是本申请实施例示出的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本申请的优选实施方式。虽然附图中显示了本申请的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
本申请实施例提供一种惯性测量单元标定方法，能够提高惯性测量单元内参数的标定效率。
以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。
图1是本申请实施例示出的一种惯性测量单元标定方法的流程示意图。
参见图1，一种惯性测量单元标定方法，包括：
在步骤101中，识别车辆行驶路况。
在一实施例中，可以根据车辆所处的地理位置信息，识别车辆行驶道路的路面状况。在车辆处于不同的地理位置信息时，选择不同的路况，不同的路况包括路面颠簸、坡道多和弯道多且急的复杂路况、路面平坦和弯道少且弯道平缓的中等路况和路面平坦、路段平直的简单路况。在车辆处于山地、乡村时，可以选择复杂路况；在车辆处于城市时，可以选择中等路况；在高速道路时，可以选择简单路况。
在一实施例中，可以通过定位系统例如GPS系统和/或者惯性测量单元获得车辆所处的地理位置信息，识别车辆行驶路况。
在步骤102中，根据路况选取预置的与路况对应的不同标定参数数量的标定模型。
在一实施例中，根据车辆所处的不同路况，选取不同的标定模型，不同的标定模型包括不同标定参数数量的标定模型；还包括加速度计与陀螺仪的不同的标定模型、加速度计不同敏感轴的不同的标定模型、陀螺仪不同敏感轴的不同的标定模型。
在步骤103中，根据选取的标定模型，利用定位系统测得的地理位置信息、惯性测量单元测得的测量数据，分别求解获得加速度计和陀螺仪的标定参数。
在一实施例中，惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪，加速度计和陀螺仪的标定参数为加速度计和陀螺仪的内参数，也即为惯性测量单元内参数，包括加速度计和陀螺仪各个敏感轴的标定参数。
在一实施例中，利用定位系统例如GPS系统测得的车辆的地理位置信息，通过地理位置信息获得车辆的位置变化和姿态变化，根据车辆的位置变化和姿态变化获得车辆的第一位姿。车辆的地理位置信息包括车辆的位置、车辆的速度、车辆的姿态，利用车辆的地理位置信息计算获得车辆的第一位姿，车辆的第一位姿包括车辆的第一位置、第一速度、第一加速度和第一角速度。
在一实施例中，设定不同的标定模型的标定参数和标定参数数量，以第一加速度为加速度计标定后的加速度，以第一角速度为陀螺仪标定后的角速度，根据惯性测量单元的加速度计和陀螺仪分别测得的测量数据，利用加速度计和陀螺仪不同标定参数数量的标定模型分别求解获得加速度计和陀螺仪的标定参数。
本申请实施例的惯性测量单元标定方法，通过识别车辆行驶路况；根据路况选取预置的与路况对应的不同标定参数数量的标定模型；根据选取的标定模型，利用定位系统测得的地理位置信息、惯性测量单元测得的测量数据，分别求解获得加速度计和陀螺仪的标定参数。本申请实施例的惯性测量单元标定方法，根据路况选取与路况对应的不同标定参数数量的标定模型，分别求解获得加速度计和陀螺仪的标定参数，降低了加速度计的标定参数和陀螺仪的标定参数之间的相互影响，降低了惯性测量单元标定的计算复杂度和计算量，提高了惯性测量单元内参数的标定效率。
图2是本申请实施例示出的一种惯性测量单元标定方法的另一流程示意图。图2相对于图1更详细描述了本申请方案。
参见图2，一种惯性测量单元标定方法，包括：
在步骤201中，识别车辆行驶路况。
在一实施例中，可以根据车辆所处的地理位置信息，识别车辆行驶道路的路面状况。在车辆处于不同的地理位置信息时，选择不同的路况，不同的路况包括路面颠簸、坡道多和弯道多且急的复杂路况、路面平坦和弯道少且弯道平缓的中等路况和路面平坦、路段平直的简单路况。在车辆处于山地、乡村时，可以选择复杂路况；在车辆处于城市时，可以选择中等路况；在高速道路时，可以选择简单路况。
在一实施例中，可以通过定位系统例如GPS系统和/或者惯性测量单元获得车辆所处的地理位置信息，地理位置信息可以是车辆的经纬度坐标，根据车辆的经纬度坐标，识别车辆行驶路况。
在步骤202中，根据路况选取预置的与路况对应的不同标定参数数量的加速度计的标定模型和陀螺仪的标定模型。
在一实施例中，根据车辆所处的地理位置信息，选择不同的路况，不同的路况对应不同标定参数数量的标定模型。不同的路况包括路面颠簸、坡道多和弯道多且急的复杂路况、路面平坦和弯道少且弯道平缓的中等路况和路面平坦、路段平直的简单路况。根据复杂路况可以选择但不限于标定参数数量多的第一标定模型；根据中等路况可以选择但不限于标定参数数量较少的第二标定模型；根据简单路况可以选择但不限于标定参数数量少的第三标定模型。
需要说明的是，根据复杂路况可以选择但不限于标定参数数量多的第一标定模型，既是在复杂路况下也可以选择标定参数数量较少的第二标定模型，或者可以选择标定参数数量少的第三标定模型；同样的，根据中等路况可以选择但不限于标定参数数量较少的第二标定模型，既是在中等路况下也可以选择标定参数数量多的第一标定模型，或者可以选择标定参数数量少的第三标定模型；根据简单路况可以选择但不限于标定参数数量少的第三标定模型，既是在简单路况下也可以选择标定参数数量多的第一标定模型，或者可以选择标定参数数量较少的第二标定模型。
在一实施例中，惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪，加速度计其中之一敏感轴与车辆前后平行，方向指向车辆的前方；陀螺仪其中之一敏感轴与车辆上下方向平行，方向指向车辆的上方。加速度计的输出数据
Figure 197670DEST_PATH_IMAGE001
表示车辆减速，加速度计的输出数据
Figure 200261DEST_PATH_IMAGE002
表示车辆加速；陀螺仪的输出数据
Figure 192488DEST_PATH_IMAGE003
表示车辆右转，陀螺仪的输出数据
Figure 700961DEST_PATH_IMAGE004
表示车辆左转。
在一实施例中，加速度计和陀螺仪各个敏感轴的第一标定模型如下：
加速度计的X轴的第一标定模型为：
Figure 145848DEST_PATH_IMAGE005
加速度计的Y轴的第一标定模型为：
Figure 952130DEST_PATH_IMAGE006
加速度计的Z轴的第一标定模型为：
Figure 189077DEST_PATH_IMAGE007
陀螺仪的X轴的第一标定模型：
Figure 727505DEST_PATH_IMAGE008
陀螺仪的Y轴的第一标定模型：
Figure 299170DEST_PATH_IMAGE009
陀螺仪的Z轴的第一标定模型：
Figure 643564DEST_PATH_IMAGE010
第二标定模型和第三标定模型以加速度计的X轴和陀螺仪的X轴为例说明，分别如下：
加速度计的X轴的第二标定模型为：
Figure 610382DEST_PATH_IMAGE011
陀螺仪的X轴的第二标定模型为：
Figure 444346DEST_PATH_IMAGE012
加速度计的X轴的第三标定模型为：
Figure 129406DEST_PATH_IMAGE013
陀螺仪的X轴的第三标定模型为：
Figure 277490DEST_PATH_IMAGE014
ax表示加速度计的X轴，ay表示加速度计的Y轴，az表示加速度计的Z轴；gx表示陀螺仪的X轴，gy表示陀螺仪的Y轴，gz表示陀螺仪的Z轴，设定
Figure 974182DEST_PATH_IMAGE015
分别为加速度计X轴的标定参数，
Figure 119992DEST_PATH_IMAGE016
分别为加速度计Y轴的标定参数，
Figure 151402DEST_PATH_IMAGE017
分别为加速度计Z轴的标定参数，
Figure 837599DEST_PATH_IMAGE018
为标定后的加速度计的加速度，
Figure 779010DEST_PATH_IMAGE019
为加速度计测得的加速度，v为车辆当前的速度，设定
Figure 206973DEST_PATH_IMAGE020
分别为陀螺仪X轴的标定参数，
Figure 601046DEST_PATH_IMAGE021
分别为陀螺仪Y轴的标定参数，
Figure 90933DEST_PATH_IMAGE022
分别为陀螺仪Z轴的标定参数，
Figure 11484DEST_PATH_IMAGE023
为标定后的陀螺仪X轴的角速度，
Figure 499097DEST_PATH_IMAGE024
为陀螺仪测得的X轴的角速度。
将加速度计的X轴和陀螺仪的X轴的第二标定模型和第三标定模型的下标ax分别换为ay、az可以分别得到加速度计的Y轴、Z轴和陀螺仪的的Y轴、Z轴的第二标定模型和第三标定模型。
在步骤203中，利用定位系统测得的地理位置信息获取车辆的第一位姿。
在一实施例中，可以通过定位系统例如GPS系统测得的车辆的地理位置信息，通过地理位置信息获得车辆的位置变化和姿态变化，根据车辆的位置变化和姿态变化获得车辆的第一位姿。车辆的地理位置信息包括车辆的位置、车辆的速度、车辆的姿态，利用车辆的地理位置信息计算获得车辆的第一位姿，车辆的第一位姿包括第一位置、第一速度、第一加速度和第一角速度。
在一实施例中，车载GPS系统测得的地理位置信息包括经度信息、纬度信息、东向速度信息和北向速度信息。可以根据车载GPS系统测得的地理位置信息获得车辆的位置、速度、姿态。
在步骤204中，获取惯性测量单元加速度计测得的加速度和陀螺仪测得的角速度。
在一实施例中，惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪，惯性测量单元测得的测量数据包括加速度计测得的车辆的加速度和陀螺仪测得的车辆的角速度。可以利用加速度计测得的加速度和陀螺仪测得的角速度计算获得车辆的第二位姿，车辆的第二位姿包括第二位置、第二速度、第二加速度和第二角速度。
在步骤205中，根据选取的标定模型，利用第一位姿、加速度计测得的加速度和陀螺仪测得的角速度，分别求解获得不同的标定模型的加速度计和陀螺仪的标定参数。
以下以第一标定模型求解获得加速度计的X轴和陀螺仪的X轴的标定参数为例说明不同的标定模型的求解过程。
加速度计的X轴的第一标定模型：
Figure 255832DEST_PATH_IMAGE025
式中，以同一时刻的车辆的地理位置信息获得车辆的当前的速度v，以同一时刻的根据车辆当前同一时刻和前一时刻的包含位置、速度和姿态的地理位置信息获得的第一加速度为加速度计标定后的加速度
Figure 283831DEST_PATH_IMAGE026
，以同一时刻的加速度计测得的X轴的测量数据为加速度
Figure 934255DEST_PATH_IMAGE027
，将当前的速度v、加速度
Figure 982983DEST_PATH_IMAGE026
和加速度
Figure 86068DEST_PATH_IMAGE027
为已知，代入加速度计的X轴的第一标定模型。利用多组不同时刻的地理位置信息计算获得多组不同时刻的车辆的当前的速度、第一加速度，以及多组不同时刻的加速度计测得的加速度，求解加速度计的X轴的第一标定模型，获得在复杂路况下加速度计X轴的标定参数
Figure 494921DEST_PATH_IMAGE028
。
陀螺仪的X轴的第一标定模型：
Figure 796590DEST_PATH_IMAGE008
式中，以同一时刻的车辆的地理位置信息获得车辆的当前的速度v，以同一时刻的根据车辆当前同一时刻和前一时刻的包含位置、速度和姿态的地理位置信息获得的第一角速度为陀螺仪标定后的角速度
Figure 626005DEST_PATH_IMAGE029
，以同一时刻的陀螺仪测得的X轴的测量数据为角速度
Figure 606600DEST_PATH_IMAGE030
，将当前的速度v、角速度
Figure 179663DEST_PATH_IMAGE029
和角速度
Figure 601417DEST_PATH_IMAGE030
为已知，代入陀螺仪的X轴的第一标定模型。利用多组不同时刻的地理位置信息计算获得多组不同时刻的车辆的当前的速度v、第一角速度，以及多组不同时刻的陀螺仪测得的角速度，求解陀螺仪的X轴的第一标定模型，分别获得在复杂路况下陀螺仪的X轴的标定参数
Figure 742680DEST_PATH_IMAGE020
。
在步骤206中，利用定位系统测得的地理位置信息分别对求解获得的标定参数进行修改。
在一实施例中，获取定位系统测得的车辆的地理位置信息；利用求解获得的标定参数对惯性测量单元测得的测量数据进行补偿，根据补偿后的测量数据获得车辆的预测地理位置信息；计算定位系统测得的车辆的地理位置信息与预测地理位置信息的误差和，记录累积误差和最小的标定参数为最优标定参数；根据最优标定参数按照预置的规则分别对求解获得的标定参数进行修改。
在一实施例中，可以利用求解获得的加速度计和陀螺仪的标定参数将加速度计测得的加速度和陀螺仪测得的角速度分别进行补偿，根据补偿后的加速度计的加速度和陀螺仪的角速度获得车辆的预测地理位置信息，从而获得车辆时刻k与时刻k+1的预测运动轨迹；可以通过定位系统例如GPS系统获得的车辆的地理位置信息，从而获得车辆时刻k与时刻k+1的运动轨迹；计算运动轨迹和预测运动轨迹的误差和，记录误差和最小的标定参数为最优标定参数；根据最优标定参数按照预置的规则分别对求解获得的加速度计和陀螺仪的标定参数进行修改。
在一实施例中，通过定位系统例如GPS系统测得的地理位置信息获得车辆的标准位置；利用标定参数对惯性测量单元输出的测量数据进行补偿，根据补偿后的测量数据获得车辆的预测地理位置信息，根据预测地理位置信息获得车辆的预测位置；计算标准位置与预测位置的误差和，选取多个标准位置和预测位置，记录累积误差和最小的标定参数为最优标定参数；比较最优标定参数和利用标定模型求解获得的标定参数，分别对求解获得的加速度计和陀螺仪的标定参数进行修改。
在一实施例中，可以通过车辆在时刻t的地理位置信息获得车辆在时刻t的标准位置P1。
利用步骤202的不同的标定模型和在步骤205中获得的加速度计和陀螺仪的标定参数，对在时刻t的加速度计和陀螺仪的输出数据进行补偿，分别得到补偿后的加速度计的加速度和陀螺仪的角速度。依据补偿后的加速度计的加速度和陀螺仪的角速度获得车辆在时刻t的预测地理位置信息，根据时刻t的预测地理位置信息获得车辆的时刻t的预测位置P2。
根据时刻t的车辆的标准位置P1和预测位置P2构造优化函数：
Figure 554778DEST_PATH_IMAGE031
；
使用优化算法如Levenberg-Marquardt迭代优化算法进行优化，该过程可以参见相关技术，本申请实施例不进行赘述，继而得到累积误差和最小的加速度计的最优标定参数和陀螺仪的最优标定参数。
比较利用标定模型求解获得的加速度计的和陀螺仪的标定参数与利用优化函数得到的加速度计的和陀螺仪的最优标定参数，对根据标定模型求解获得的加速度计和陀螺仪的标定参数进行修改。
在一实施例中，可以计算求解获得的标定参数和最优标定参数的平均值，以平均值作为最终的标定参数。
本申请实施例的惯性测量单元标定方法，通过识别车辆行驶路况；根据路况选取预置的与路况对应的不同标定参数数量的标定模型；根据选取的标定模型，利用定位系统测得的地理位置信息、惯性测量单元测得的测量数据，分别求解获得加速度计和陀螺仪的标定参数。本申请实施例的惯性测量单元标定方法，根据路况选取与路况对应的不同标定参数数量的标定模型，分别求解获得加速度计和陀螺仪的标定参数，降低了加速度计的标定参数和陀螺仪的标定参数之间的相互影响，降低了惯性测量单元标定的计算复杂度和计算量，提高了惯性测量单元内参数的标定效率。
进一步的，本申请实施例的惯性测量单元标定方法，根据路况选取预置的与路况对应的不同标定参数数量的加速度计的标定模型和陀螺仪的标定模型。不同标定参数数量的加速度计的标定模型标定加速度计，不同标定参数数量的陀螺仪的标定模型标定陀螺仪，能够降低加速度计的标定参数和陀螺仪的标定参数之间的相互影响，降低惯性测量单元标定的复杂度和计算量。简单路况时则采用标定参数数量少的标定模型进行标定，降低惯性测量单元标定的复杂度和计算量。从而，基于这种标定参数数量可变的标定方法，在各种路况情况下，能够通过不同标定参数数量的标定模型分别求解获得加速度计和陀螺仪的标定参数，而且能够降低惯性测量单元标定的计算复杂度和计算量，提高惯性测量单元内参数的标定效率。
进一步的，本申请实施例的惯性测量单元标定方法，获取定位系统测得的车辆的地理位置信息；利用求解获得的标定参数对惯性测量单元测得的测量数据进行补偿，根据补偿后的测量数据获得车辆的预测地理位置信息；计算定位系统测得的地理位置信息与预测地理位置信息的误差和，记录累积误差和最小的标定参数为最优标定参数；根据最优标定参数按照预置的规则分别对求解获得的标定参数进行修改。以定位系统测得的地理位置信息为收敛条件，对比利用补偿后的测量数据获得的车辆的预测地理位置信息，按照预置的规则对求解获得的标定参数进行修改，提高了惯性测量单元的标定参数的准确性，为后续的利用惯性测量单元进行定位、导航提供更加精准的数据。
与前述应用功能实现方法实施例相对应，本申请还提供了一种惯性测量单元标定装置及相应的实施例。
图3是本申请实施例示出的一种惯性测量单元标定装置的结构示意图。
参见图3，一种惯性测量单元标定装置，包括识别模块301、模型选取模块302、参数求解模块303。
识别模块301，用于识别车辆行驶路况。
在一实施例中，识别模块301可以根据车辆所处的地理位置信息，识别车辆行驶道路的路面状况。在车辆处于不同的地理位置信息时，识别模块301选择不同的路况，不同的路况包括路面颠簸、坡道多和弯道多且急的复杂路况、路面平坦和弯道少且弯道平缓的中等路况和路面平坦、路段平直的简单路况。在车辆处于山地、乡村时，识别模块301可以选择复杂路况；在车辆处于城市时，识别模块301可以选择中等路况；在高速道路时，识别模块301可以选择简单路况。
在一实施例中，识别模块301可以通过定位系统例如GPS系统和/或者惯性测量单元获得车辆所处的地理位置信息，识别车辆行驶路况。
模型选取模块302，用于根据识别模块301识别的路况选取预置的与路况对应的不同标定参数数量的标定模型。
在一实施例中，根据识别模块301识别的车辆所处的不同路况，模型选取模块302选取不同的标定模型。不同的标定模型包括不同标定参数数量的标定模型；还包括加速度计与陀螺仪的不同的标定模型、加速度计不同敏感轴的不同的标定模型、陀螺仪不同敏感轴的不同的标定模型。
参数求解模块303，用于根据模型选取模块302选取的标定模型，利用定位系统测得的地理位置信息、惯性测量单元测得的测量数据，分别求解获得加速度计和陀螺仪的标定参数。
在一实施例中，惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪，加速度计和陀螺仪的标定参数为加速度计和陀螺仪的内参数，也即为惯性测量单元内参数，包括加速度计和陀螺仪各个敏感轴的标定参数。
在一实施例中，参数求解模块303利用定位系统例如GPS系统测得的车辆的地理位置信息，通过地理位置信息获得车辆的位置变化和姿态变化，根据车辆的位置变化和姿态变化获得车辆的第一位姿。车辆的地理位置信息包括车辆的位置、车辆的速度、车辆的姿态，利用车辆的地理位置信息计算获得车辆的第一位姿，车辆的第一位姿包括车辆的第一位置、第一速度、第一加速度和第一角速度。
在一实施例中，参数求解模块303设定不同的标定模型的标定参数和标定参数数量，以第一加速度为加速度计标定后的加速度，以第一角速度为陀螺仪标定后的角速度，根据惯性测量单元的加速度计和陀螺仪分别测得的测量数据，利用加速度计和陀螺仪不同标定参数数量的标定模型分别求解加速度计和陀螺仪的标定参数。
本申请实施例的技术方案，通过识别车辆行驶路况；根据路况选取预置的与路况对应的不同标定参数数量的标定模型；根据选取的标定模型，利用定位系统测得的地理位置信息、惯性测量单元测得的测量数据，分别求解获得加速度计和陀螺仪的标定参数。本申请实施例的技术方案，根据路况选取与路况对应的不同标定参数数量的标定模型，分别求解获得加速度计和陀螺仪的标定参数，降低了加速度计的标定参数和陀螺仪的标定参数之间的相互影响，降低了惯性测量单元标定的计算复杂度和计算量，提高了惯性测量单元内参数的标定效率。
图4是本申请实施例示出的一种惯性测量单元标定装置的另一结构示意图。图4相对于图3更详细描述了本申请方案。
参见图4，一种惯性测量单元标定装置，包括识别模块301、模型选取模块302、参数求解模块303、参数修改模块404。
识别模块301，用于识别车辆行驶路况。
在一实施例中，识别模块301可以根据车辆所处的地理位置信息，识别车辆行驶道路的路面状况。在车辆处于不同的地理位置信息时，识别模块301选择不同的路况，不同的路况包括路面颠簸、坡道多和弯道多且急的复杂路况、路面平坦和弯道少且弯道平缓的中等路况和路面平坦、路段平直的简单路况。在车辆处于山地、乡村时，识别模块301可以选择复杂路况；在车辆处于城市时，识别模块301可以选择中等路况；在高速道路时，识别模块301可以选择简单路况。
在一实施例中，识别模块301可以通过定位系统例如GPS系统和/或者惯性测量单元获得车辆所处的地理位置信息，识别车辆行驶路况。
模型选取模块302，用于根据识别模块301识别的路况选取预置的与路况对应的不同标定参数数量的加速度计的标定模型和陀螺仪的标定模型。
在一实施例中，识别模块301根据车辆所处的地理位置信息，选择不同的路况，不同的路况对应不同标定参数数量的标定模型。不同的路况包括路面颠簸、坡道多和弯道多且急的复杂路况、路面平坦和弯道少且弯道平缓的中等路况和路面平坦、路段平直的简单路况。模型选取模块302根据复杂路况可以选择但不限于标定参数数量多的第一标定模型；模型选取模块302根据中等路况可以选择但不限于标定参数数量较少的第二标定模型；模型选取模块302根据简单路况可以选择但不限于标定参数数量少的第三标定模型。
需要说明的是，模型选取模块302根据复杂路况可以选择但不限于标定参数数量多的第一标定模型，既是在复杂路况下模型选取模块302也可以选择标定参数数量较少的第二标定模型，或者可以选择标定参数数量少的第三标定模型；同样的，模型选取模块302根据中等路况可以选择但不限于标定参数数量较少的第二标定模型，既是在中等路况下模型选取模块302也可以选择标定参数数量多的第一标定模型，或者可以选择标定参数数量少的第三标定模型；模型选取模块302根据简单路况可以选择但不限于标定参数数量少的第三标定模型，既是在简单路况下模型选取模块302也可以选择标定参数数量多的第一标定模型，或者可以选择标定参数数量较少的第二标定模型。
在一实施例中，惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪，加速度计其中之一敏感轴与车辆前后平行，方向指向车辆的前方；陀螺仪其中之一敏感轴与车辆上下方向平行，方向指向车辆的上方。加速度计的输出数据
Figure 993850DEST_PATH_IMAGE001
表示车辆减速，加速度计的输出数据
Figure 598006DEST_PATH_IMAGE002
表示车辆加速；陀螺仪的输出数据
Figure 34804DEST_PATH_IMAGE003
表示车辆右转，陀螺仪的输出数据
Figure 699311DEST_PATH_IMAGE004
表示车辆左转。
在一实施例中，加速度计和陀螺仪各个敏感轴的第一标定模型如下：
加速度计的X轴的第一标定模型为：
Figure 614177DEST_PATH_IMAGE005
加速度计的Y轴的第一标定模型为：
Figure 10523DEST_PATH_IMAGE006
加速度计的Z轴的第一标定模型为：
Figure 742856DEST_PATH_IMAGE007
陀螺仪的X轴的第一标定模型：
Figure 529546DEST_PATH_IMAGE008
陀螺仪的Y轴的第一标定模型：
Figure 123470DEST_PATH_IMAGE009
陀螺仪的Z轴的第一标定模型：
Figure 374323DEST_PATH_IMAGE010
第二标定模型和第三标定模型以加速度计的X轴和陀螺仪的X轴为例说明，分别如下：
加速度计的X轴的第二标定模型为：
Figure 152923DEST_PATH_IMAGE011
陀螺仪的X轴的第二标定模型为：
Figure 551543DEST_PATH_IMAGE012
加速度计的X轴的第三标定模型为：
Figure 73791DEST_PATH_IMAGE013
陀螺仪的X轴的第三标定模型为：
Figure 756314DEST_PATH_IMAGE014
ax表示加速度计的X轴，ay表示加速度计的Y轴，az表示加速度计的Z轴；gx表示陀螺仪的X轴，gy表示陀螺仪的Y轴，gz表示陀螺仪的Z轴，设定
Figure 502553DEST_PATH_IMAGE015
分别为加速度计X轴的标定参数，
Figure 263836DEST_PATH_IMAGE016
分别为加速度计Y轴的标定参数，
Figure 448830DEST_PATH_IMAGE017
分别为加速度计Z轴的标定参数，
Figure 611958DEST_PATH_IMAGE018
为标定后的加速度计的加速度，
Figure 529098DEST_PATH_IMAGE019
为加速度计测得的加速度，v为车辆当前的速度，设定
Figure 918622DEST_PATH_IMAGE020
分别为陀螺仪X轴的标定参数，
Figure 517094DEST_PATH_IMAGE021
分别为陀螺仪Y轴的标定参数，
Figure 659362DEST_PATH_IMAGE022
分别为陀螺仪Z轴的标定参数，
Figure 12983DEST_PATH_IMAGE023
为标定后的陀螺仪X轴的角速度，
Figure 748858DEST_PATH_IMAGE024
为陀螺仪测得的X轴的角速度。
将加速度计的X轴和陀螺仪的X轴的第二标定模型和第三标定模型的下标ax分别换为ay、az可以分别得到加速度计的Y轴、Z轴和陀螺仪的的Y轴、Z轴的第二标定模型和第三标定模型。
参数求解模块303利用定位系统测得的地理位置信息获取车辆的第一位姿；获取加速度计测得的加速度和陀螺仪测得的角速度；根据模型选取模块302选取的标定模型，利用第一位姿、加速度计测得的加速度和陀螺仪测得的角速度，分别求解获得不同的标定模型的加速度计和陀螺仪的标定参数。
在一实施例中，参数求解模块303可以通过定位系统例如GPS系统测得的车辆的地理位置信息，通过地理位置信息获得车辆的位置变化和姿态变化，根据车辆的位置变化和姿态变化获得车辆的第一位姿。车辆的地理位置信息包括车辆的位置、车辆的速度、车辆的姿态，利用车辆的地理位置信息计算获得车辆的第一位姿，车辆的第一位姿包括第一位置、第一速度、第一加速度和第一角速度。
在一实施例中，车载GPS系统测得的地理位置信息包括经度信息、纬度信息、东向速度信息和北向速度信息。参数求解模块303可以根据GPS系统测得的地理位置信息获得车辆的位置、速度、姿态。
在一实施例中，惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪，惯性测量单元测得的测量数据包括加速度计测得的车辆的加速度和陀螺仪测得的车辆的角速度。参数求解模块303可以利用加速度计测得的加速度和陀螺仪测得的角速度计算获得车辆的第二位姿，车辆的第二位姿包括第二位置、第二速度、第二加速度和第二角速度。
以下以第一标定模型求解获得加速度计的X轴和陀螺仪的X轴的标定参数为例说明不同的标定模型的参数求解模块303的求解过程。
加速度计的X轴的第一标定模型：
Figure 262272DEST_PATH_IMAGE005
式中，以同一时刻的车辆的地理位置信息获得车辆的当前的速度v，以同一时刻的根据当前同一时刻和前一时刻的包含位置、速度和姿态的地理位置信息获得的第一加速度为加速度计标定后的加速度
Figure 399993DEST_PATH_IMAGE026
，以同一时刻的加速度计测得的X轴的测量数据为加速度
Figure 924515DEST_PATH_IMAGE027
，将当前的速度v、加速度
Figure 6740DEST_PATH_IMAGE026
和加速度
Figure 212594DEST_PATH_IMAGE027
为已知，代入加速度计的X轴的第一标定模型。参数求解模块303利用多组不同时刻的地理位置信息计算获得多组不同时刻的车辆的当前的速度、第一加速度，以及多组不同时刻的加速度计测得的加速度，求解加速度计的X轴的第一标定模型，获得在复杂路况下加速度计X轴的标定参数
Figure 80187DEST_PATH_IMAGE028
。
陀螺仪的X轴的第一标定模型：
Figure 510031DEST_PATH_IMAGE008
式中，以同一时刻的车辆的地理位置信息获得车辆的当前的速度v，以同一时刻的根据车辆当前同一时刻和前一时刻的包含位置、速度和姿态的地理位置信息获得的第一角速度为陀螺仪标定后的角速度
Figure 220498DEST_PATH_IMAGE029
，以同一时刻的陀螺仪测得的X轴的测量数据为角速度
Figure 354676DEST_PATH_IMAGE030
，将当前的速度v、角速度
Figure 935830DEST_PATH_IMAGE029
和角速度
Figure 379319DEST_PATH_IMAGE030
为已知，代入陀螺仪的X轴的第一标定模型。参数求解模块303利用多组不同时刻的地理位置信息计算获得多组不同时刻的车辆的当前的速度v、第一角速度，以及多组不同时刻的陀螺仪测得的角速度，求解陀螺仪的X轴的第一标定模型，分别获得在复杂路况下陀螺仪的X轴的标定参数
Figure 108240DEST_PATH_IMAGE032
。
参数修改模块404，用于利用定位系统测得的地理位置信息分别对参数求解模块303求解获得的标定参数进行修改。
在一实施例中，参数修改模块404获取定位系统测得的车辆的地理位置信息；利用参数求解模块303求解获得的标定参数对惯性测量单元测得的测量数据进行补偿，根据补偿后的测量数据获得车辆的预测地理位置信息；计算定位系统测得的车辆的地理位置信息与预测地理位置信息的误差和，记录累积误差和最小的标定参数为最优标定参数；根据最优标定参数按照预置的规则分别对参数求解模块303求解获得的标定参数进行修改。
在一实施例中，参数修改模块404可以利用参数求解模块303求解获得的加速度计和陀螺仪的标定参数将加速度计测得的加速度和陀螺仪测得的角速度分别进行补偿，根据补偿后的加速度计的加速度和陀螺仪的角速度获得车辆的预测地理位置信息，从而获得车辆时刻k与时刻k+1的预测运动轨迹；可以通过定位系统例如GPS系统获得的车辆的地理位置信息，从而获得车辆时刻k与时刻k+1的运动轨迹；计算运动轨迹和预测运动轨迹的误差和，记录误差和最小的标定参数为最优标定参数；根据最优标定参数按照预置的规则分别对参数求解模块303求解获得的标定参数进行修改。
在一实施例中，参数修改模块404通过定位系统例如GPS系统测得的地理位置信息获得车辆的标准位置；利用参数求解模块303求解获得的标定参数对惯性测量单元输出的测量数据进行补偿，根据补偿后的测量数据获得车辆的预测地理位置信息，根据预测地理位置信息获得车辆的预测位置；计算标准位置与预测位置的误差和，选取多个标准位置和预测位置，记录累积误差和最小的标定参数为最优标定参数；比较最优标定参数和参数求解模块303利用标定模型求解的标定参数，分别对参数求解模块303求解的标定参数进行修改。
在一实施例中，参数修改模块404可以通过车辆在时刻t的地理位置信息获得车辆在时刻t的标准位置P1。
参数修改模块404利用模型选取模块302选取的不同的标定模型和参数求解模块303求解获得的加速度计和陀螺仪的标定参数，对在时刻t的加速度计和陀螺仪的输出数据进行补偿，分别得到补偿后的加速度计的加速度和陀螺仪的角速度。依据补偿后的加速度计的加速度和陀螺仪的角速度获得车辆在时刻t的预测地理位置信息，根据时刻t的预测地理位置信息获得车辆的时刻t的预测位置P2。
参数修改模块404根据时刻t的车辆的标准位置P1和预测位置P2构造优化函数：
Figure 921476DEST_PATH_IMAGE031
；
参数修改模块404使用优化算法如Levenberg-Marquardt迭代优化算法进行优化，该过程可以参见相关技术，本申请实施例不进行赘述，继而得到累积误差和最小的加速度计的最优标定参数和陀螺仪的最优标定参数。
参数修改模块404比较参数求解模块303利用标定模型求解获得的加速度计的和陀螺仪的标定参数与利用优化函数得到的加速度计的和陀螺仪的最优标定参数，对根据标定模型求解获得的加速度计和陀螺仪的标定参数进行修改。
在一实施例中，参数修改模块404可以计算参数求解模块303求解获得的标定参数和参数修改模块404获得的最优标定参数的平均值，参数修改模块404可以以平均值作为最终的标定参数。
本申请实施例的技术方案，通过识别车辆行驶路况；根据路况选取预置的与路况对应的不同标定参数数量的标定模型；根据选取的标定模型，利用定位系统测得的地理位置信息、惯性测量单元测得的测量数据，分别求解获得加速度计和陀螺仪的标定参数。本申请实施例的技术方案，根据路况选取与路况对应的不同标定参数数量的标定模型，分别求解获得加速度计和陀螺仪的标定参数，降低了加速度计的标定参数和陀螺仪的标定参数之间的相互影响，降低了惯性测量单元标定的计算复杂度和计算量，提高了惯性测量单元内参数的标定效率。
进一步的，本申请实施例的技术方案，根据路况选取预置的与路况对应的不同标定参数数量的加速度计的标定模型和陀螺仪的标定模型。不同标定参数数量的加速度计的标定模型标定加速度计，不同标定参数数量的陀螺仪的标定模型标定陀螺仪，能够降低加速度计的标定参数和陀螺仪的标定参数之间的相互影响，降低惯性测量单元标定的复杂度和计算量。简单路况时则采用标定参数数量少的标定模型进行标定，降低惯性测量单元标定的复杂度和计算量。从而，基于这种标定参数数量可变的标定装置，在各种路况情况下，能够通过不同标定参数数量的标定模型分别求解获得加速度计和陀螺仪的标定参数，而且能够降低惯性测量单元标定的计算复杂度和计算量，提高惯性测量单元内参数的标定效率。
进一步的，本申请实施例的技术方案，获取定位系统测得的车辆的地理位置信息；利用求解获得的标定参数对惯性测量单元测得的测量数据进行补偿，根据补偿后的测量数据获得车辆的预测地理位置信息；计算定位系统测得的地理位置信息与预测地理位置信息的误差和，记录累积误差和最小的标定参数为最优标定参数；根据最优标定参数按照预置的规则分别对求解获得的标定参数进行修改。以定位系统测得的地理位置信息为收敛条件，对比利用补偿后的测量数据获得的车辆的预测地理位置信息，按照预置的规则对求解获得的标定参数进行修改，提高了惯性测量单元的标定参数的准确性，为后续的利用惯性测量单元进行定位、导航提供更加精准的数据。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不再做详细阐述说明。
图5是本申请实施例示出的电子设备的结构示意图。
参见图5，电子设备50包括存储器501和处理器502。
处理器502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)、现场可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，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。
存储器501可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器（ROM），和永久存储装置。其中，ROM可以存储处理器502或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置（例如磁或光盘、闪存）作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备（例如软盘、光驱）。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器501可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片（DRAM，SRAM，SDRAM，闪存，可编程只读存储器），磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器501可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片（CD）、只读数字多功能光盘（例如DVD-ROM，双层DVD-ROM）、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡（例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等等）、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。
存储器501上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器502处理时，可以使处理器502执行上文述及的方法中的部分或全部。
上文中已经参考附图详细描述了本申请的方案。在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。另外，可以理解，本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减，本申请实施例装置中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
此外，根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。
或者，本申请还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质（或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质），其上存储有可执行代码（或计算机程序、或计算机指令代码），当所述可执行代码（或计算机程序、或计算机指令代码）被电子设备（或电子设备、服务器等）的处理器执行时，使所述处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。
本领域技术人员还将明白的是，结合这里的申请所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。
附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本申请的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (8)

1.一种惯性测量单元标定方法，所述惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪，其特征在于，所述方法包括：
根据定位系统测得的地理位置信息，识别车辆行驶路况；
根据所述路况选取预置的与所述路况对应的不同标定参数数量的标定模型，包括：根据所述路况选取预置的与所述路况对应的不同标定参数数量的所述加速度计的标定模型和所述陀螺仪的标定模型；
根据选取的标定模型，利用定位系统测得的地理位置信息、所述惯性测量单元测得的测量数据，分别求解获得所述加速度计和陀螺仪的标定参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据选取的标定模型，利用定位系统测得的地理位置信息、所述惯性测量单元测得的测量数据，分别求解获得所述加速度计和陀螺仪的标定参数，包括：
利用定位系统测得的地理位置信息获取车辆的第一位姿；
获取所述加速度计测得的加速度和所述陀螺仪测得的角速度；
根据选取的标定模型，利用第一位姿、所述加速度计测得的加速度和所述陀螺仪测得的角速度，分别求解获得不同的标定模型的所述加速度计和所述陀螺仪的标定参数。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
利用定位系统测得的地理位置信息分别对求解获得的标定参数进行修改。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用定位系统测得的地理位置信息分别对求解获得的标定参数进行修改，包括：
获取定位系统测得的车辆的地理位置信息；
利用求解获得的标定参数对所述惯性测量单元测得的测量数据进行补偿，根据补偿后的测量数据获得车辆的预测地理位置信息；
计算所述定位系统测得的地理位置信息与所述预测地理位置信息的误差和，记录累积误差和最小的标定参数为最优标定参数；
根据所述最优标定参数按照预置的规则分别对求解获得的标定参数进行修改。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述标定参数包括所述惯性测量单元的所述加速度计和所述陀螺仪各个敏感轴的标定参数。
6.一种惯性测量单元标定装置，所述惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪，其特征在于，所述装置包括：
识别模块，用于根据定位系统测得的地理位置信息，识别车辆行驶路况；
模型选取模块，用于根据所述识别模块识别的路况选取预置的与所述路况对应的不同标定参数数量的标定模型，包括根据所述识别模块识别的路况选取预置的与所述路况对应的不同标定参数数量的所述加速度计的标定模型和所述陀螺仪的标定模型；
参数求解模块，用于根据所述模型选取模块选取的标定模型，利用定位系统测得的地理位置信息、所述惯性测量单元测得的测量数据，分别求解获得所述加速度计和陀螺仪的标定参数。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述参数求解模块具体用于：
利用定位系统测得的地理位置信息获取车辆的第一位姿；
获取所述加速度计测得的加速度和所述陀螺仪测得的角速度；
根据所述模型选取模块选取的标定模型，利用第一位姿、所述加速度计测得的加速度和所述陀螺仪测得的角速度，分别求解获得不同的标定模型的所述加速度计和所述陀螺仪的标定参数。
8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括参数修改模块；
所述参数修改模块，用于利用定位系统测得的地理位置信息分别对所述参数求解模块求解获得的标定参数进行修改。
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