CN116224407A - 一种gnss和ins组合导航定位方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于GNSS和INS组合导航技术领域，具体公开了一种GNSS和INS组合导航定位方法及系统。本发明针对GNSS拒止环境下由于卫星可见数目不足或较强的多路径效应等原因导致的组合导航系统定位误差发散的技术问题，提出采用运动约束算法和神经网络算法结合的方法进行抗差。其中运动约束算法非常稳定，然而其无法根据车辆的运动状态进行约束阈值的自适应调整；神经网络算法灵活性较强，但其得到的预测值不可避免地会存在野值，本发明通过将运动约束和神经网络算法相结合，使得这两种算法能够进行优势互补，进而有效地提高GNSS失锁后组合导航系统的定位精度及可靠性。

Description

一种GNSS和INS组合导航定位方法及系统
技术领域
本发明属于组合导航技术领域，特别涉及一种GNSS和INS组合导航定位方法及系统。
背景技术
惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)具有完全自主、刷新率快、短期导航精度高等优点，但惯性导航系统INS的定位误差会随时间累积增大。目前，将惯性导航系统INS和全球导航定位系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)结合在一起是最为常见的组合导航方式之一，两种导航方式优缺互补，在GNSS信号良好时可持续提供高精度的导航定位信息。但是当车辆在周边环境复杂的城市峡谷环境中时，GNSS定位易受高楼高架、树荫隧道等城市复杂环境的影响，出现信号遮挡或较强的多路径效应，从而导致GNSS失锁，进而使得GNSS和INS组合导航系统无法提供准确、连续、可靠的位置和速度信息。
因此，提高GNSS失锁后GNSS和INS组合导航系统（尤其是低成本的GNSS/MEMS_IMU组合导航系统）的定位精度及可靠性，已经成为一个亟待解决的问题。
针对GNSS失锁后INS定位误差迅速发散的问题，目前主要有三种解决方案。
第一种是利用GNSS/INS组合导航系统外部的辅助传感器，如磁力计、里程计和气压计等，这些外部传感器的信息可以提高GNSS/INS组合导航系统整体的鲁棒性和定位精度。
第二种是基于车辆固有运动规律构建运动约束模型。该方法的核心思想是将车辆运动的先验信息转化为测量值，然后将其纳入量测更新的滤波器中。常用的车辆运动约束算法包括高程约束、速度约束和姿态约束。
第三种是使用人工神经网络算法(Artificial Neural Networks, ANN)进行GNSS失锁后的GNSS/INS组合导航系统抗差研究。ANN算法对于非线性系统的预测具有良好结果，利用人工神经网络算法提高GNSS失锁时的定位精度是一种可行的方法，许多研究人员已经构建了多种神经网络用于GNSS失锁时的INS辅助测量模型。
然而，以上三种解决方案均存在缺陷，具体体现在如下几个方面：
在GNSS失锁时，采用额外的辅助传感器可以有效提高GNSS/INS组合导航系统的导航定位精度。然而，增加辅助传感器也会增加组合导航系统整体的成本和复杂性。
运动约束算法可以在不使用外部传感器的前提下提高组合导航系统的定位精度及可靠性，而现有的运动约束算法往往采用固定的约束值，算法非常稳定，但无法根据车辆的实际运动状态实现约束值的自适应调整。
相较于运动约束算法，神经网络算法的使用更加灵活。虽然神经网络算法的引入可以有效提高GNSS失锁时GNSS/INS组合导航系统的定位精度和可靠性，但神经网络算法不可避免的会出现野值，并且神经网络算法解算的实时性也是需要考虑的问题。
发明内容
本发明的目的在于提出一种GNSS和INS组合导航定位方法，通过改进运动约束算法和BP神经网络算法，并将两种算法结合起来进行优势互补，有效地提高GNSS失锁后GNSS和INS组合导航系统的定位精度及可靠性。
本发明为了实现上述目的，采用如下技术方案：
一种GNSS和INS组合导航定位方法，包括如下步骤：
步骤1. 构建BP神经网络，将GNSS和INS组合导航系统在正常进行组合解算时输出的一个窗口周期内的车辆前向速度信息以及IMU测量的航向角速度信息作为BP神经网络的输入，将一个窗口周期内的车辆横向速度信息作为BP神经网络的输出，对构建的BP神经网络进行训练，训练结束后，得到训练好的BP神经网络拟合模型；
步骤2. 当GNSS失锁时，依据惯性导航系统INS瞬时解算的前向速度和IMU测量得出的角速度，利用训练好的BP神经网络拟合模型，预测出当前时刻的车辆横向速度；
根据当前车辆的运动状态，给出相应运动状态下的车辆横向速度约束公式，对预测得到的当前时刻的车辆横向速度施加约束，将施加约束后的车辆横向速度作为里程计/非完整约束中速度观测值，结合里程计的前向速度和高程速度约束，组成三维方向的速度观测向量；
使用里程计/非完整约束的速度观测值作为带有误差的辅助源输入卡尔曼滤波器，INS测量的速度也输入卡尔曼滤波器中；里程计/非完整约束的速度作为量测矢量，INS测量的速度作为状态矢量；基于里程计/非完整约束进行扩展卡尔曼滤波的量测更新过程；
滤波完成以后得到速度的误差改正值，对速度误差进行修正，得出校正后三维方向的速度；最后利用校正后的三维方向的速度对位置误差进行更新，最终得出导航定位结果。
此外，在GNSS和INS组合导航定位方法的基础上，本发明还提出了一种与之相适应的GNSS和INS组合导航定位系统，其采用如下技术方案：
一种GNSS和INS组合导航定位系统，包括GNSS天线、GNSS数据处理模块、IMU传感器、中央处理器以及PC控制端；
其中，GNSS天线与GNSS数据处理模块相连，IMU传感器与中央处理器相连；
GNSS数据处理模块、中央处理器分别与PC控制端相连；
PC控制端包括存储器和一个或多个处理器；
所述存储器中存储有可执行代码；其特征在于，处理器执行所述可执行代码时，用于实现如上所述的GNSS和INS组合导航定位方法的步骤。
本发明具有如下优点：
如上所述，本发明提出了一种GNSS和INS组合导航定位方法及系统。其中组合导航定位方法通过引入BP神经网络算法，构建顾及车辆前向速度和车辆航向角速度变化的横向速度的BP神经网络拟合模型，同时利用运动约束算法，得出车辆不同运动状态下的横向速度变化情况，从而提高运动约束（尤其是速度约束）算法的效果，通过以上两种算法的组合，进行优势互补，利于提高GNSS失锁后GNSS和INS组合导航系统的定位精度，同时也解决了GNSS_INS_OD_NHC的组合方式存在横向速度约束参数不准确的问题。
附图说明
图1为本发明实施例中GNSS和INS组合导航定位方法的流程图。
图2为本发明实施例中GNSS和INS组合导航定位系统的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施方式对本发明作进一步详细说明：
如图1所示，本实施例述及了一种GNSS和INS组合导航定位方法，其包括如下步骤：
步骤1. 构建BP神经网络，将GNSS和INS组合导航系统在正常进行组合解算时输出的一个窗口周期内的车辆前向速度信息以及IMU测量的航向角速度信息作为BP神经网络的输入，将一个窗口周期内的车辆横向速度信息作为BP神经网络的输出，对构建的BP神经网络进行训练，训练结束后，得到训练好的BP神经网络拟合模型。
在车辆运动约束算法中，合理配置相关约束参数可以有效提高算法的定位效果。目前，INS_NHC_OD算法还存在横向速度约束参数不够准确的问题，而现有的基于神经网络的横向速度拟合模型，并未深入研究车辆行驶过程中横向速度变化和车辆运动状态之间的关系，神经网络模型映射关系不够明显。基于此，本发明提出了一种顾及车辆前向速度和车辆航向角速度的神经网络横向速度拟合方法，通过构建顾及车辆前向速度和车辆航向角速度变化的横向速度的BP神经网络拟合模型，在GNSS失效后，能够预测出较为准确的横向速度，以提高系统的导航定位精度。
具体的，当GNSS正常工作时，将一个窗口周期内GNSS和INS组合导航系统解算得出的车辆前向速度和航向角速度向量作为BP神经网络的输入层数据，将一个窗口周期内车辆的横向速度作为BP神经网络的输出层数据。
其中，BP神经网络的输入层数据如公式（1）所示；
Figure SMS_1
（1）
式中，xinput为BP神经网络的输入；
xinput中包含有一个窗口周期内的车辆前向速度信息
Figure SMS_2
和航向角速度信息ωz,i，i表示GNSS和INS组合导航系统的解算时刻，i=[1,n]，n表示第n个解算时刻。
其中，BP神经网络的输出层数据如公式（2）所示；
Figure SMS_3
（2）
式中，youtput为BP神经网络的输出，包含有一个窗口周期内的车辆横向速度信息
Figure SMS_4
。
BP神经网络的参数设置如下：隐含层数为2，最大训练的迭代次数为300，初始学习速率为0.01，训练方法采用梯度下降法；BP神经网络的训练过程如下：
xinput为神经网络的输入，第i个解算时刻的车辆前向速度信息和航向角速度信息ωz,i，给定输入层到隐含层、隐含层到输出层的权值以及偏置项；
在训练过程中车辆前向速度信息和航向角速度信息作为隐含层的输入值，分别与i时刻输入层到隐含层的权值相乘，加入偏置项得到隐含层的中间变量；
将隐含层的中间变量经过激励函数计算得到的值作为隐含层的输出值；
将车辆前向速度与航向角速度计算得到的输出值作为输出层的输入值，与i时刻隐含层到输出层的权值相乘，加入隐含层到输出层的偏置项得到输出层的中间变量；
将输出层的中间变量经过激励函数计算得到的值youtput作为BP神经网络的输出值。
步骤2. 当GNSS失锁时，依据惯性导航系统INS瞬时解算的前向速度和IMU测量得出的角速度，利用训练好的BP神经网络拟合模型，预测出当前时刻的车辆横向速度。
根据当前车辆的运动状态，给出相应运动状态下的车辆横向速度约束公式，对预测得到的当前时刻的车辆横向速度施加约束，将施加约束后的车辆横向速度作为里程计/非完整约束中速度观测值，结合里程计的前向速度和高程速度约束，组成三维方向的速度观测向量。
使用里程计/非完整约束的速度观测值作为带有误差的辅助源输入卡尔曼滤波器，INS测量的速度也输入卡尔曼滤波器中；里程计/非完整约束的速度作为量测矢量，INS测量的速度作为状态矢量；基于里程计/非完整约束进行扩展卡尔曼滤波的量测更新过程。
滤波完成以后得到速度的误差改正值，对速度误差进行修正，得出校正后三维方向的速度；最后利用校正后的三维方向的速度对位置误差进行更新，最终得出导航定位结果。
具体的，将IMU测量得出的车辆航向角速度信息和INS解算得到的车辆前向速度代 入训练好的BP神经网络拟合模型，得出GNSS失锁时刻的车辆横向速度的伪量测值
Figure SMS_5
。
将预测得到的车辆横向速度的伪量测值，结合里程计的前向速度和高程速度约 束，组合成三维方向的速度观测向量
Figure SMS_6
，vod表示车辆输出的车辆的前向速 度。
此时经典的里程计/非完整约束即OD/NHC观测向量
Figure SMS_7
改 写为：
Figure SMS_8
（3）
式中，
Figure SMS_9
是车辆在使用OD/NHC算法时的速度。
Figure SMS_10
、
Figure SMS_11
分别为车辆搭载传 感器的测量值在车辆坐标系下的横向速度观测误差和法向速度观测误差。
因为神经网络系统难免会出现野值，因此，需要对BP神经网络拟合模型输出的车辆横向速度的伪量测值进行约束，以免因为预测值过大导致约束效果变差。
车辆的运动状态不同，约束方程的最大约束阈值也不同，例如当车辆发生转弯时，其横向速度会变大，此时应对约束阈值适当放大，车辆直线行驶时，需要对约束阈值适当缩小。
对于无人驾驶车辆而言，考虑到其车道级定位的需求，将车辆变道、大弧段路段行驶和车辆转弯一并认定为车辆非直线行驶，把车辆直行和车辆小幅摆动认定为直线行驶。
本发明通过下式进行车辆转弯检测和判断。
若满足下述公式（4），则车辆判定为转弯，否则，认定为车辆直行。
Figure SMS_12
（4）
式中，ωz为车辆航向角速度，
Figure SMS_13
为车辆的前向速度。
λj =为角速度变化阈值，其中，j=[1,4]，j表示设置的4个角速度变化阈值，在本实施例中，λ1=2.0，λ2=1.5，λ3=1.0，λ4=0.7，单位为°/s。
vt为前向速度变化阈值，t=[1,3]，t表示设置的3个前向速度变化阈值，在本实施例中，v1=5.0，v2=10.0，v3=13.0，单位为m/s。
给出当前车辆在相应运动状态下的车辆横向速度约束公式，具体如下：
当车辆被判定为直行时，车辆横向速度约束公式如下：
Figure SMS_14
（5）
当车辆被判定为转弯时，车辆横向速度约束公式如下：
Figure SMS_15
（6）
根据车辆的运动状态给出相应的车辆横向速度约束公式，进而对利用BP神经网络拟合模型预测得到的当前时刻的车辆横向速度施加约束。
得出施加约束后的车辆横向速度的值之后，将该车辆横向速度的值
Figure SMS_16
作为里程 计/非完整约束即公式（3）中速度观测值进行扩展卡尔曼滤波更新。
基于里程计/非完整约束进行扩展卡尔曼滤波的量测更新过程较为常规，大致如下：
步骤2.1. 状态矢量预报。
利用前一时刻的INS测量速度和状态转移矩阵预报当前时刻的INS速度。
步骤2.2. 状态矢量协方差预报。
利用前一时刻INS测量速度的协方差矩阵以及INS系统噪声的协方差矩阵依据协方差传播率计算当前时刻的INS速度的协方差阵。
步骤2.3. 增益矩阵计算。
利用步骤2.2计算的INS速度的协方差阵、里程计/非完整约束的速度的量测噪声的协方差矩阵和系数矩阵计算增益。
步骤2.4. 状态量测更新。
利用前一时刻的INS测量速度与里程计/非完整约束的速度和系数矩阵的乘积的差值，再与步骤2.3计算的增益以及前一时刻的INS测量速度计算得到当前时刻的经过修正的当前时刻的INS速度。
步骤2.5. 协方差矩阵更新。
利用步骤2.2计算的当前时刻的INS速度的协方差阵以及步骤2.3计算的增益更新INS的协方差阵。
扩展卡尔曼滤波完成后，得到GNSS失锁时刻车辆的位置和速度的误差改正值δp′和δv′。导航结果中的位置和速度通过以下方法得出：
Figure SMS_17
（7）
Figure SMS_18
（8）
其中，pE、pN、pU分别表示校正后的车辆的东向、北向、法向位置，pINS_E、p INS_N、p INS_U分别表示INS解算得到的车辆东向、北向、法向位置。
δpE′、δpN′、δpU′分别表示δp′在东向、北向、法向的位置误差改正值分量。
vE、vN、vU分别表示校正后车辆的东向、北向、法向速度，vINS_E、v INS_N、v INS_U分别表示INS解算得到的车辆东向、北向、法向速度。
δvE′、δvN′、δvU′分别表示δv′在东向、北向、法向的速度误差改正值分量。
由于在本发明方法中，速度属于是可直接观测的量，而位置属于不可直接观测的量，因此该滤波对速度误差校正具有较高的可靠性。由于位置是通过间接观察得到的，如果随机误差建模不准确，则必会使有位置计算中存在误差。
利用k时刻的位置和速度计算得到的位置增量，求得k+1时刻的位置：
Figure SMS_19
（9）
式中，dt为IMU采样的时间间隔；
pE,k、pN,k、pU,k分别表示k时刻车辆的东向、北向、法向位置，p′E,k+1、p′N,k+1、p′U,k+1为重新计算的k+1时刻车辆的东向、北向、法向位置。
根据上述公式（9）确定GNSS失锁时刻的位置，得出导航定位结果并在滤波完成以后，对惯性器件的零偏估计进行全闭合校正，直到GNSS重新正常工作。
本发明方法针对低成本的GNSS/INS组合导航系统，在GNSS拒止环境下由于卫星可见数目不足或较强的多路径效应导致的组合导航系统定位误差发散的技术问题，提出采用运动约束算法和神经网络算法结合的方法进行抗差，通过将运动约束算法和神经网络算法结合起来进行优势互补，有效地提高了GNSS失锁后组合导航系统的定位精度及可靠性。
此外，本发明还提出了一种GNSS和INS组合导航定位系统，如图2所示。该系统包括GNSS天线、GNSS数据处理模块、IMU传感器、中央处理器以及PC控制端。
其中，GNSS天线与GNSS数据处理模块相连，GNSS天线用于接收GNSS卫星的观测数据；GNSS数据处理模块用于GNSS天线观测数据的预处理。
本实施例中为GNSS数据处理模块例如采用U-blox公司生产的M8 Receiver芯片。
IMU传感器与中央处理器相连。IMU传感器，用于接收陀螺仪和加速度计测量数据，即INS数据；中央处理器，用于将陀螺仪和加速度计测量的数据进行初步预处理。
本实施例中IMU传感器可选用低成本的MEMS惯性测量单元MPU9250，其内部集成有3轴陀螺仪、3轴加速度计，用于接收陀螺仪和加速度计测量数据。
GNSS数据处理模块、中央处理器分别与PC控制端相连，例如USB转接器。
USB转接器用于数据传输和命令传输，将GNSS数据处理模块和中央处理器预处理后的数据传输到PC控制端并将PC控制端的指令传输给GNSS数据处理模块和中央处理器。
PC控制端的作用为存储GNSS数据处理模块预处理后的GNSS数据、中央处理器预处理后的INS数据，并对测量数据进行解算并实时输出定位结果。
具体的，PC控制端包括存储器和一个或多个处理器。存储器中存储有可执行代码；当处理器执行可执行代码时，用于实现GNSS和INS组合导航定位方法的步骤。
通过GNSS和INS组合导航定位步骤，对测量数据进行解算并实时输出定位结果。
此外，PC控制端还可以发送指令控制数据采集过程和数据预处理过程。
本发明通过将运动约束算法和BP神经网络算法相结合，进行优势互补，有效地提高GNSS失锁后GNSS和INS组合导航系统的定位精度及可靠性。
当然，以上说明仅仅为本发明的较佳实施例，本发明并不限于列举上述实施例，应当说明的是，任何熟悉本领域的技术人员在本说明书的教导下，所做出的所有等同替代、明显变形形式，均落在本说明书的实质范围之内，理应受到本发明的保护。

Claims (6)

1.一种GNSS和INS组合导航定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1. 构建BP神经网络，将GNSS和INS组合导航系统在正常进行组合解算时输出的一个窗口周期内的车辆前向速度信息以及IMU测量的航向角速度信息作为BP神经网络的输入，将一个窗口周期内的车辆横向速度信息作为BP神经网络的输出，对构建的BP神经网络进行训练，训练结束后，得到训练好的BP神经网络拟合模型；
步骤2. 当GNSS失锁时，依据惯性导航系统INS瞬时解算的前向速度和IMU测量得出的角速度，利用训练好的BP神经网络拟合模型，预测出当前时刻的车辆横向速度；
根据当前车辆的运动状态，给出相应运动状态下的车辆横向速度约束公式，对预测得到的车辆横向速度施加约束，将施加约束后的车辆横向速度作为里程计/非完整约束中速度观测值，结合里程计的前向速度和高程速度约束，组成三维方向的速度观测向量；
使用里程计/非完整约束的速度观测值作为带有误差的辅助源输入卡尔曼滤波器，INS测量的速度也输入卡尔曼滤波器中，其中里程计/非完整约束的速度作为量测矢量，INS测量的速度作为状态矢量；基于里程计/非完整约束进行扩展卡尔曼滤波的量测更新过程；
滤波完成以后得到速度的误差改正值，对速度误差进行修正，得出校正后三维方向的速度；最后利用校正后的三维方向的速度对位置误差进行更新，最终得出导航定位结果。
2.根据权利要求1所述的GNSS和INS组合导航定位方法，其特征在于，
所述步骤1中，当GNSS正常工作时，将一个窗口周期内GNSS和INS组合导航系统解算得出的车辆前向速度和航向角速度向量作为BP神经网络的输入层数据，将一个窗口周期内车辆的横向速度作为BP神经网络的输出层数据；
其中，BP神经网络的输入层数据如公式（1）所示；
Figure QLYQS_1
（1）
式中，xinput为BP神经网络的输入；
xinput中包含有一个窗口周期内的车辆前向速度信息
Figure QLYQS_2
和航向角速度信息ωz,i，i表示GNSS和INS组合导航系统的解算时刻，i=[1,n]，n表示第n个解算时刻；
其中，BP神经网络的输出层数据如公式（2）所示；
Figure QLYQS_3
（2）
式中，youtput为BP神经网络的输出，包含有一个窗口周期内的车辆横向速度信息
Figure QLYQS_4
；
BP神经网络的参数设置如下：隐含层数为2，最大训练的迭代次数为300，初始学习速率为0.01，训练方法采用梯度下降法；BP神经网络的训练过程如下：
xinput为神经网络的输入，第i个解算时刻的车辆前向速度信息和航向角速度信息，给定输入层到隐含层、隐含层到输出层的权值以及偏置项；
在训练过程中车辆前向速度信息和航向角速度信息作为隐含层的输入值，分别与i时刻输入层到隐含层的权值相乘，加入偏置项得到隐含层的中间变量；
将隐含层的中间变量经过激励函数计算得到的值作为隐含层的输出值；
将车辆前向速度与航向角速度计算得到的输出值作为输出层的输入值，与i时刻隐含层到输出层的权值相乘，加入隐含层到输出层的偏置项得到输出层的中间变量；
将输出层的中间变量经过激励函数计算得到的值youtput作为BP神经网络的输出值。
3.根据权利要求1所述的GNSS和INS组合导航定位方法，其特征在于，
所述步骤2具体为：
当GNSS失锁时，将IMU测量得出的车辆航向角速度信息和INS解算得到的车辆前向速度代入训练好的BP神经网络拟合模型，预测得到当前时刻的车辆横向速度的伪量测值
Figure QLYQS_5
；
将预测得到的车辆横向速度的伪量测值，结合里程计的前向速度和高程速度约束，组合成三维方向的速度观测向量
Figure QLYQS_6
，vod表示车辆输出的车辆的前向速度；
此时经典的里程计/非完整约束即OD/NHC观测向量
Figure QLYQS_7
改写为：
Figure QLYQS_8
（3）
式中，
Figure QLYQS_9
是车辆在使用OD/NHC算法时的速度；/>
Figure QLYQS_10
、/>
Figure QLYQS_11
分别为车辆搭载传感器的测量值在车辆坐标系下的横向速度观测误差以及法向速度观测误差；
判断当前车辆的运动状态，并根据车辆的运动状态给出相应的车辆横向速度约束公式，进而对利用BP神经网络拟合模型预测得到的车辆横向速度施加约束；
得到施加约束后的车辆横向速度的值之后，将该车辆横向速度的值作为里程计/非完整约束即公式（3）中速度观测值
Figure QLYQS_12
进行扩展卡尔曼滤波更新；
滤波完成后，得到GNSS失锁时刻车辆的位置和速度的误差改正值δp′和δv′；
导航结果中的位置和速度通过以下方法得出：
Figure QLYQS_13
（4）
Figure QLYQS_14
（5）
其中，pE、pN、pU分别表示校正后的车辆的东向、北向、法向位置，pINS_E、p INS_N、p INS_U分别表示INS解算得到的车辆东向、北向、法向位置；
δpE′、δpN′、δpU′分别表示δp′在东向、北向、法向的位置误差改正值分量；
vE、vN、vU分别表示校正后车辆的东向、北向、法向速度，vINS_E、v INS_N、v INS_U分别表示INS解算得到的车辆东向、北向、法向速度；
δvE′、δvN′、δvU′分别表示δv′在东向、北向、法向的速度误差改正值分量；
利用k时刻的位置和速度计算得到的位置增量，求得k+1时刻的位置：
Figure QLYQS_15
（6）
式中，dt为IMU采样的时间间隔；
pE,k、pN,k、pU,k分别表示k时刻车辆的东向、北向、法向位置，p′E,k+1、p′N,k+1、p′U,k+1为重新计算的k+1时刻车辆的东向、北向、法向位置。
4.根据权利要求3所述的GNSS和INS组合导航定位方法，其特征在于，
所述步骤2中，当车辆被判定为直行时，车辆横向速度约束公式如下：
Figure QLYQS_16
（7）
当车辆被判定为转弯时，车辆横向速度约束公式如下：
Figure QLYQS_17
（8）。
5.根据权利要求3所述的GNSS和INS组合导航定位方法，其特征在于，
所述步骤2中，若满足下述公式（9），则车辆为判定为转弯，否则，认为车辆直行；
Figure QLYQS_18
（9）
式中，ωz为车辆航向角速度，
Figure QLYQS_19
为车辆的前向速度；
λj为角速度变化阈值，j=[1,4]，j取值中的数字4表示设置的4个角速度变化阈值；
vt为前向速度变化阈值，t=[1,3]，t取值中的数字3表示设置的3个前向速度变化阈值。
6.一种GNSS和INS组合导航定位系统，其特征在于，包括GNSS天线、GNSS数据处理模块、IMU传感器、中央处理器以及PC控制端；
其中，GNSS天线与GNSS数据处理模块相连，IMU传感器与中央处理器相连；
GNSS数据处理模块、中央处理器分别与PC控制端相连；
PC控制端包括存储器和一个或多个处理器；
所述存储器中存储有可执行代码；其特征在于，处理器执行所述可执行代码时，用于实现如上述权利要求1至5任一项所述的GNSS和INS组合导航定位方法的步骤。
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Assignee: Shandong HP Gangue Power Co.,Ltd.

Assignor: SHANDONG University OF SCIENCE AND TECHNOLOGY

Contract record no.: X2023980044438

Denomination of invention: A GNSS and INS Integrated Navigation and Positioning Method and System

Granted publication date: 20230718

License type: Common License

Record date: 20231024

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