CN116594000A - 基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定方法和装置。所述方法将标定过程分为粗标定和精标定两个阶段。在粗标定阶段采用解析法，在精标定阶段首先设计了一个鲁棒卡尔曼滤波器来获得精确的载体姿态，速度和位置信息，然后，利用基于位置观测的激光多普勒测速仪误差传播模型设计了另一个卡尔曼滤波器，进一步标定激光多普勒测速仪。为了减小车辆转弯时非完整性约束被违反给标定结果带来的影响，利用天向陀螺的输出和激光多普勒测速仪的输出速度输出来对车辆是否变向进行辨别，并对车辆变向时对激光多普勒测速仪在自身坐标系下的速度进行横向速度补偿。本方法极大的提高了激光多普勒测速仪在标定过程中的鲁棒性。

Description

基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定方法和装置
技术领域
本申请涉及组合导航技术领域，特别是涉及一种鲁棒的基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定方法。
背景技术
由于捷联惯性导航系统(SINS)是一种利用陀螺和加速度计输出的自主式航位推算导航系统，其误差是随时间不断累积的，因此组合导航是当下最为主流的导航方式。组合导航系统将多个传感器的信息进行融合，以充分发挥传感器各自的优势。除了惯性测量单元(IMU)外，组合导航系统中常见的传感器有全球导航定位系统(GNSS)、里程计(OD)、声波多普勒计程仪(DVL)、磁力计(MAG)、相机、激光雷达、星敏感器以及激光多普勒测速仪(LDV)等。
目前陆用组合导航系统中最常见的有SINS/GNSS、SINS/DO、SINS/MAG，但这些组合导航系统在实际应用中都有着它们的局限性。GNSS并非完全自主，其信号易被高大建筑、高大树木以及隧道遮蔽，且在使用中存在多径效应。OD虽然完全自主，但其测量值与载体的车轮状态密切相关，车轮的气压、温度、磨损状况以及车轮打滑，跳动都将使OD测量精度下降。MAG也是一种完全自主的传感器，但其测量值易被周边环境所干扰，因此大多用于特定场合。
LDV作为一种完全自主的速度传感器，通过运动粒子散射光的多普勒频移来测量粒子速度，具有测量精度高、非接触测量、动态响应快、方向灵敏度高、测速范围广以及空间分辨率高等优点，近些年来被用于陆用组合导航领域。然而，LDV光路的实际倾角与设计值存在偏差且LDV内部激光器的实际波长与参考值也不完全一致，这些因素将导致LDV的输出存在比例因子误差。此外，由于安装条件限制，LDV所在的坐标系与IMU所在的坐标系很难重合。在SINS/LDV组合导航系统中，LDV的比例因子误差和安装误差角都将影响组合导航系统的导航精度。因此在组合导航系统使用前有必要对LDV的比例因子误差和安装误差角进行精确标定。
现有的LDV在线标定方法中大多使用了非完整性约束这一假设，但车辆在转弯时尤其是高速转弯时不可避免的会发生侧滑，这会违反非完整性约束这一假设，从而使标定结果受到影响。此外，现有的LDV在线标定方法大多采用速度观测，易受GNSS异常值的影响，鲁棒性较差，且无法应对载体在经过天桥或隧道时所引起的GNSS信号中断。
因此，对LDV进行精确标定对提高SINS/LDV组合导航系统的精度至关重要。为了提高LDV的在线标定精度，减小LDV在线标定过程中对外界环境的依赖性，有必要对LDV的鲁棒在线标定方法进行研究。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定方法和装置。
一种基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定方法，所述方法包括：
利用在线标定系统初始对准后的预定时间段的数据采用解析标定法对激光多普勒测速仪的比例因子误差、俯仰安装误差角和航向安装误差角进行粗标定。
以粗标定得到的结果作为初始值开始精标定阶段，所述精标定阶段包括：
SINS/GNSS组合导航阶段和激光多普勒测速仪标定阶段。
在所述SINS/GNSS组合导航阶段设计鲁棒卡尔曼滤波器来获得精确的载体姿态、速度和位置信息。
在激光多普勒测速仪标定阶段，利用激光多普勒测速仪误差传播模型设计了第二个卡尔曼滤波器，根据经过第二个卡尔曼滤波器滤波后得到激光多普勒测速仪误差状态对激光多普勒测速仪的输出不断进行反馈修正以达到对激光多普勒测速仪精确标定的目的。
在激光多普勒测速仪标定阶段，对转弯过程激光多普勒测速仪在自身坐标系下的横向速度进行补偿。
在其中一个实施例中，利用在线标定系统初始对准后的预定时间段的数据采用解析标定法对激光多普勒测速仪的比例因子误差、俯仰安装误差角和航向安装误差角进行粗标定，包括：
利用在线标定系统初始对准后的预定时间段的数据采用解析标定法对激光多普勒测速仪的比例因子误差、俯仰安装误差角以及航向安装误差角进行粗标定；所述比例因子误差、所述俯仰安装误差角以及所述航向安装误差角的粗标定结果为：
其中，为粗标定得到的LDV的比例因子误差，/>和/>分别为粗标定得到的LDV的俯仰安装误差角和航向安装误差角，O(XO,YO,ZO)为标定过程的起点，PGNSS(XGNSS,YGNSS,ZGNSS)为载体运动预定时间后GNSS的输出位置，/>为载体运动预定时间后SINS/LDV组合导航系统航迹推算得到的位置，D1表示PGNSS与O之间的距离，D2表示/>与O之间的距离。
在其中一个实施例中，在所述SINS/GNSS组合导航阶段设计鲁棒卡尔曼滤波器来获得精确的载体姿态、速度和位置信息，所述鲁棒卡尔曼滤波器是通过引入自适应膨胀因子来对滤波器的测量噪声协方差矩阵进行膨胀得到的滤波器；膨胀过后的测量噪声协方差矩阵为：
其中，Rk为膨胀前的测量噪声协方差矩阵，Sk＝diag{s1 s2 … sn}为自适应膨胀因子矩阵，si为观测量zk中第i个测量值的噪声所对应的膨胀因子。
观测量zk中第i个测量值的噪声所对应的膨胀因子为：
Ck＝HkPk|k-1Hk T+Rk
ek＝zk-Hkxk|k-1
其中，Nk(i,i)和Rk(i,i)分别为Nk和Rk对角线上的第i个元素，xk|k-1为状态一步预测值，Pk|k-1为预测状态协方差矩阵，Hk为测量转换矩阵，下标k表示对应时刻。η0＝1，0＜b＜1为渐消因子。
在其中一个实施例中，所述鲁棒卡尔曼滤波器的滤波器新息矢量的马氏距离被引入用来判断是否需要对测量噪声协方差矩阵进行膨胀；
当新息矢量满足高斯分布时，其马氏距离服从自由度为新息矢量维数的卡方分布，滤波器新息矢量和其对应的马氏距离为：
ek＝zk-Hkxk|k-1
fk＝ek T[HkPk|k-1Hk T+Rk]-1ek～χ2(n)
其中xk|k-1为状态预测值，χ2(n)表示自由度为n的卡方分布。
如果滤波器新息矢量对应的马氏距离不大于预设值，则对滤波器的测量噪声协方差矩阵不进行膨胀。
如果滤波器新息矢量对应的马氏距离大于所述预设值，则对滤波器的测量噪声协方差矩阵进行膨胀。
在其中一个实施例中，在激光多普勒测速仪标定阶段，利用激光多普勒测速仪误差传播模型设计了第二个卡尔曼滤波器，根据经过第二个卡尔曼滤波器滤波后得到误激光多普勒测速仪误差状态对激光多普勒测速仪的输出不断进行反馈修正以达到对激光多普勒测速仪精确标定的目的，步骤中所述第二个卡尔曼滤波器的误差状态向量为：
其中，为误差状态向量，/>为SINS/GNSS组合导航后SINS的姿态误差残差，δpDR＝[δLDR δλDR δhDR]T为SINS/LDV航迹推算位置误差矢量，δφmx和δφmz分别为粗标定过后激光多普勒测速仪的俯仰安装误差角和航向安装误差角，δK′为粗标定过后激光多普勒测速仪的比例因子误差。
在其中一个实施例中，所述第二个卡尔曼滤波器的误差模型为：
其中，υn为载体在导航坐标系下的真实速度，υb为载体在载体坐标系下的真实速度，/>为载体真实的姿态矩阵，
在其中一个实施例中，所述第二个卡尔曼滤波器的状态方程为：
其中，为9×9系统状态转移矩阵，/>为系统噪声矩阵，/>为系统噪声向量。
在其中一个实施例中，所述第二个卡尔曼滤波的测量方程为：
其中，为测量转换矩阵，/>为测量噪声矢量，pDR和p分别为SINS/LDV航迹推算系统的位置输出和SINS/GNSS组合导航系统的位置输出。
在其中一个实施例中，在激光多普勒测速仪标定阶段，对转弯过程激光多普勒测速仪在自身坐标系下的横向速度进行补偿，包括：
利用天向陀螺的输出和激光多普勒测速仪的输出速度来对车辆是否变向进行辨别，并对车辆变向时对激光多普勒测速仪在自身坐标系下的速度进行横向速度补偿；激光多普勒测速仪在自身坐标系下的输出为：
其中，为一维激光多普勒测速仪的实际输出，Az为天向陀螺输出的角增量，TNHC为预设的阈值，υlateral为用于补偿车辆转弯时侧滑的横向速度，/>其中υl(i)为i时刻SINS/GNSS组合导航系统在激光多普勒测速仪自身坐标系下的横向输出速度，N为预定周期中的采样数。
一种基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定装置，所述装置包括：
粗标定模块，用于利用在线标定系统初始对准后的预定时间段的数据采用解析标定法对激光多普勒测速仪的比例因子误差、俯仰安装误差角和航向安装误差角进行粗标定。
精标定模块，用于以粗标定得到的结果作为初始值开始精标定阶段，所述精标定阶段包括：SINS/GNSS组合导航阶段和激光多普勒测速仪标定阶段；在所述SINS/GNSS组合导航阶段设计鲁棒卡尔曼滤波器来获得精确的载体姿态、速度和位置信息；在激光多普勒测速仪标定阶段，利用激光多普勒测速仪误差传播模型设计了第二个卡尔曼滤波器，根据经过第二个卡尔曼滤波器滤波后得到激光多普勒测速仪误差状态对激光多普勒测速仪的输出不断进行反馈修正以达到对激光多普勒测速仪精确标定的目的；在激光多普勒测速仪标定阶段，对转弯过程激光多普勒测速仪在自身坐标系下的横向速度进行补偿。
上述基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定方法和装置。所述方法将标定过程分为粗标定和精标定两个阶段。在粗标定阶段采用解析法，在精标定阶段首先设计了一个鲁棒卡尔曼滤波器来获得精确的载体姿态，速度和位置信息，然后，利用基于位置观测的激光多普勒测速仪误差传播模型设计了另一个卡尔曼滤波器，进一步标定激光多普勒测速仪。为了减小车辆转弯时非完整性约束被违反给标定结果带来的影响，利用天向陀螺的输出和激光多普勒测速仪的输出速度输出来对车辆是否变向进行辨别，并对车辆变向时对激光多普勒测速仪在自身坐标系下的速度进行横向速度补偿。本方法极大的提高了激光多普勒测速仪标定过程的鲁棒性。
附图说明
图1为一个实施例中激光多普勒测速仪(LDV)与惯性测量单元(IMU)之间的安装关系以及对应坐标系之间的关系图；
图2为一个实施例中基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定方法的流程示意图；
图3为另一个实施例中粗标定过程中GNSS轨迹与SINS/LDV航迹推算轨迹之间的关系；
图4为一个实施例中基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
，对于捷联惯性导航系统(SINS)与激光多普勒测速仪(LDV)组成的组合导航系统，将惯性测量的单元(IMU)安装在车辆后轮轴的中央，将LDV垂直安装在IMU下方，以减小LDV与IMU之间的杆臂误差给标定以及导航结果带来的影响。在导航开始前，需对IMU进行标定以获得陀螺和加速度计的刻度系数误差、安装误差角、零偏。在进入正式导航过程前还需要完成系统的初始化，包括获得载体的初始位置和速度信息以及完成初始对准。
图1为激光多普勒测速仪(LDV)与惯性测量单元(IMU)之间的安装关系以及对应坐标系之间的关系图，图中m坐标系表示LDV的自身坐标系，b坐标系表示IMU所在的坐标系，即载体坐标系。如图1所示，LDV与IMU之间的安装并不重合，因此存在安装误差角。此外由于LDV的激光器波长与光束倾角的实际值与设计值之间存在偏差，因此存在比例因子误差。为了实现SINS/LDV组合导航系统的高精度导航，有必要对这些误差进行精确标定。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定方法，该方法包括以下步骤：
步骤200：利用在线标定系统初始对准后的预定时间段的数据采用解析标定法对激光多普勒测速仪的比例因子误差、俯仰安装误差角和航向安装误差角进行粗标定。
具体的，该标定方法包括粗标定和精标定两个阶段。
作为优选，粗标定利用在线标定系统初始对准后的前5分钟的数据进行解析标定，得到激光多普勒测速仪的比例因子误差、俯仰安装误差角和航向安装误差角的粗标定结果。
步骤202：以粗标定得到的结果作为初始值开始精标定阶段，精标定阶段包括：SINS/GNSS组合导航阶段和激光多普勒测速仪标定阶段。
步骤204：在SINS/GNSS组合导航阶段设计鲁棒卡尔曼滤波器来获得精确的载体姿态、速度和位置信息。
具体的，为了提高SINS/GNSS组合导航系统的鲁棒性，减轻GNSS异常值对SINS/GNSS组合导航结果的影响，引入了自适应膨胀因子矩阵来对卡尔曼滤波器的测量噪声协方差矩阵进行膨胀。
鲁棒卡尔曼滤波器是测量噪声协方差矩阵经过自适应膨胀因子矩阵进行膨胀后的卡尔曼滤波器。
步骤206：在激光多普勒测速仪标定阶段，利用激光多普勒测速仪误差传播模型设计了第二个卡尔曼滤波器，根据经过第二个卡尔曼滤波器滤波后得到激光多普勒测速仪误差状态对激光多普勒测速仪的输出不断进行反馈修正以达到对激光多普勒测速仪精确标定的目的。
具体的，利用基于位置观测的激光多普勒测速仪误差传播模型设计了另一个卡尔曼滤波器，进一步标定激光多普勒测速仪。
步骤208：在激光多普勒测速仪标定阶段，对转弯过程激光多普勒测速仪在自身坐标系下的横向速度进行补偿。
具体的，为了减小车辆转弯引起的非完整性约束被违反对标定结果的影响，利用天向陀螺的输出和激光多普勒测速仪的输出速度输出来对车辆是否变向进行辨别，并对车辆变向时对激光多普勒测速仪在自身坐标系下的速度进行横向速度补偿。
上述种基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定方法中，所述方法将标定过程分为粗标定和精标定两个阶段。在粗标定阶段采用解析法，在精标定阶段首先设计了一个鲁棒卡尔曼滤波器来获得精确的载体姿态，速度和位置信息，然后，利用基于位置观测的激光多普勒测速仪误差传播模型设计了另一个卡尔曼滤波器，进一步标定激光多普勒测速仪。为了减小车辆转弯时非完整性约束被违反给标定结果带来的影响，利用天向陀螺的输出和激光多普勒测速仪的输出速度输出来对车辆是否变向进行辨别，并对车辆变向时对激光多普勒测速仪在自身坐标系下的速度进行横向速度补偿。本方法极大的提高了激光多普勒测速仪在标定过程中的鲁棒性。
在其中一个实施例中，步骤200包括：利用在线标定系统初始对准后的预定时间段的数据采用解析标定法对激光多普勒测速仪的比例因子误差、俯仰安装误差角以及航向安装误差角进行粗标定；比例因子误差、俯仰安装误差角以及航向安装误差角的粗标定结果为：
其中，为粗标定得到的LDV的比例因子误差，/>和/>分别为粗标定得到的LDV的俯仰安装误差角和航向安装误差角，O(XO,YO,ZO)为标定过程的起点，PGNSS(XGNSS,YGNSS,ZGNSS)为载体运动预定时间后GNSS的输出位置，/>为载体运动预定时间后SINS/LDV组合导航系统航迹推算得到的位置，D1表示PGNSS与O之间的距离，D2表示/>与O之间的距离。
具体的，粗标定利用在线标定系统初始对准后的预定时间段(作为优选，预定时间段为前5分钟)的数据进行解析标定。如图3所示，利用GNSS与SINS/LDV航迹推算轨迹之间的相似性，得到比例因子误差、俯仰安装误差角以及航向安装误差角的粗标定结果。
在其中一个实施例中，步骤204中鲁棒卡尔曼滤波器是通过引入自适应膨胀因子来对滤波器的测量噪声协方差矩阵进行膨胀得到的滤波器；膨胀过后的测量噪声协方差矩阵为：
其中，Rk为膨胀前的测量噪声协方差矩阵，Sk＝diag{s1s2…sn}为自适应膨胀因子矩阵，si为观测量zk中第i个测量值所对应的膨胀因子。观测量zk中第i个测量值所对应的膨胀因子为：
Ck＝HkPk|k-1Hk T+Rk (8)
ek＝zk-Hkxk|k-1 (9)
其中，Nk(i,i)和Rk(i,i)分别为Nk和Rk对角线上的第i个元素，xk|k-1为状态一步预测值，Pk|k-1为预测状态协方差矩阵，Hk为测量转换矩阵，下标k表示对应时刻。η0＝1，0＜b＜1为渐消因子，ek为滤波器的新息矢量。
在其中一个实施例中，鲁棒卡尔曼滤波器的滤波器新息矢量的马氏距离被引入用来判断是否需要对测量噪声协方差矩阵进行膨胀；当新息矢量满足高斯分布时，其马氏距离服从自由度为新息矢量维数的卡方分布，滤波器新息矢量的马氏距离为：
其中xk|k-1为状态预测值，χ2(n)表示自由度为n的卡方分布。
如果滤波器新息矢量对应的马氏距离不大于预设值，则对滤波器的测量噪声协方差矩阵不进行膨胀；如果滤波器新息矢量对应的马氏距离大于预设值，则对滤波器的测量噪声协方差矩阵进行膨胀。
在其中一个实施例中，步骤206中第二个卡尔曼滤波器的误差状态向量为：
其中，误差状态向量，/>为SINS/GNSS组合导航后SINS的姿态误差残差，δpDR＝[δLDR δλDR δhDR]T为SINS/LDV航迹推算位置误差矢量，δφmx和δφmz分别为粗标定过后激光多普勒测速仪的俯仰安装误差角和航向安装误差角，δK′为粗标定过后激光多普勒测速仪的比例因子误差。
在其中一个实施例中，步骤206中第二个卡尔曼滤波器的误差模型为：
其中，υn为载体在导航坐标系下的真实速度，υb为载体在载体坐标系下的真实速度，/>为载体真实的姿态矩阵，
在其中一个实施例中，步骤206中第二个卡尔曼滤波器的状态方程为：
其中，为9×9系统状态转移矩阵，/>为系统噪声矩阵，/>为系统噪声向量。
在其中一个实施例中，步骤206中第二个卡尔曼滤波的测量方程为：
其中，为测量转换矩阵，/>为测量噪声矢量，pDR和p分别为SINS/LDV航迹推算系统的位置输出和SINS/GNSS组合导航系统的位置输出。
在其中一个实施例中，步骤208包括：利用天向陀螺的输出和激光多普勒测速仪的输出速度来对车辆是否变向进行辨别，并对车辆变向时对激光多普勒测速仪在自身坐标系下的速度进行横向速度补偿；激光多普勒测速仪在自身坐标系下的输出为：
其中，为一维激光多普勒测速仪的实际输出，Az为天向陀螺输出的角增量，TNHC为预设的阈值，υlateral为用于补偿车辆转弯时侧滑的横向速度，/>其中υl(i)为i时刻SINS/GNSS组合导航系统在激光多普勒测速仪自身坐标系下的横向输出速度，N为预定周期中的采样数。
在一个具体的实施例中，以粗标定阶段得到的结果作为初始值开始精标定阶段，精标定阶段分为两个部分，即SINS/GNSS组合导航阶段和LDV标定阶段。
在SINS/GNSS组合导航阶段，SINS的误差模型为：
其中
其中表示SINS的姿态误差，/>表示SINS的速度误差。/>为SINS在导航坐标系中的速度。δL，δλ和δh分别表示SINS的纬度误差，经度误差和高度误差。L，λ，h分别表示纬度、经度和高度。RM和RN分别表示载体所在地的地球子午圈和卯酉圈曲率半径。fn表示加速度计输出比力在导航坐标系中的投影。ωie表示地球的自转角速度。/>和分别表示陀螺和加速度计的测量误差。
根据式(19)-式(25)，SINS/GNSS组合导航系统的误差状态矢量被定义为：
其中δpSINS表示SINS的位置误差。
系统的状态方程定义为：
其中Fk为系统状态转移矩阵，其表示如下：
其中表示姿态矩阵，/>和fn×分别表示/>和fn的斜对称矩阵。
/>
系统噪声矩阵为：
系统噪声向量为：
εwi和分别表示陀螺和加速度计的噪声。
利用SINS与GNSS之间的速度和位置差作为系统观测量，测量方程可写成：
/>
其中Hk＝[06×3I606×6]为测量转换矩阵，vk为测量噪声矢量。υGNSS和pGNSS分别是GNSS的速度和位置输出。
为了提高SINS/GNSS组合导航系统的鲁棒性，减轻GNSS异常值对SINS/GNSS组合导航结果的影响，引入了自适应膨胀因子矩阵来对卡尔曼滤波器的测量噪声协方差矩阵进行膨胀。膨胀过后的测量噪声协方差矩阵如式(4)所示。
滤波器新息矢量的马氏距离被引入用来判断是否需要对测量噪声协方差矩阵进行膨胀。当新息矢量满足高斯分布时，其马氏距离服从自由度为新息矢量维数的卡方分布。滤波器新息矢量和其对应的马氏距离如式(9)、式(10)所示。
因此根据以下条件来判断是否对滤波器的测量噪声协方差矩阵进行膨胀。
其中TD为预设值，可以根据自由度和所要求的显著性水平查表得到。
在LDV标定阶段，根据LDV的误差模型，将LDV的误差参数转化为组合导航系统状态变量的一部分，实现SINS/LDV组合导航系统的在线标定。对于LDV标定阶段的滤波器设计，误差状态向量如式(11)所示。
粗标定过后LDV在导航坐标系下的输出为：
其中是由SINS/GNSS组合导航系统提供的姿态矩阵，/>是由粗标定结果/>和得到的转换矩阵，/>是粗标定后LDV的比例因子。/>为LDV在自身坐标系下的输出。
为了减小车辆转弯引起的非完整性约束被违反对标定结果的影响，将LDV在自身坐标系下的输出如式(18)所示。
根据(18)，LDV在导航坐标系下的输出可以改写为：
其中δφm＝[δφmx 0 δφmz]T表示粗标定后安装误差角矢量的残差。
LDV标定阶段的误差模型可以表示为：
其中：
其中，υn表示载体在导航坐标系下的真实速度，υb表示载体在载体坐标系下的真实速度。为载体真实的姿态矩阵。
根据(11)，(44)，(45)，(46)以及(49)，LDV标定阶段滤波器的状态方程可以表示为：
其中，为系统噪声矩阵，/>为系统噪声向量，/>为9×9系统状态转移矩阵，/>为：
利用SINS/LDV航迹推算系统与SINS/GNSS组合导航系统之间的位置差作为观测量，测量方程为：
其中为测量转换矩阵，/>为测量噪声矢量。pDR和p分别是SINS/LDV航迹推算系统的位置输出和SINS/GNSS组合导航系统的位置输出。
滤波结束后，根据滤波得到的误差状态向量进行反馈校正。
应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图4所示，提供了一种基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定装置，包括：粗标定模块和和精标定模块，其中：
粗标定模块，用于利用在线标定系统初始对准后的预定时间段的数据采用解析标定法对激光多普勒测速仪的比例因子误差、俯仰安装误差角和航向安装误差角进行粗标定。
精标定模块，用于以粗标定得到的结果作为初始值开始精标定阶段，精标定阶段包括：SINS/GNSS组合导航阶段和激光多普勒测速仪标定阶段；在SINS/GNSS组合导航阶段设计鲁棒卡尔曼滤波器来获得精确的载体姿态、速度和位置信息；在激光多普勒测速仪标定阶段，利用激光多普勒测速仪误差传播模型设计了第二个卡尔曼滤波器，根据经过第二个卡尔曼滤波器滤波后得到激光多普勒测速仪误差状态对激光多普勒测速仪的输出不断进行反馈修正以达到对激光多普勒测速仪精确标定的目的；在激光多普勒测速仪标定阶段，对转弯过程激光多普勒测速仪在自身坐标系下的横向速度进行补偿。
在其中一个实施例中，粗标定模块，还用于利用在线标定系统初始对准后的预定时间段的数据采用解析标定法对激光多普勒测速仪的比例因子误差、俯仰安装误差角以及航向安装误差角进行粗标定；比例因子误差、俯仰安装误差角以及航向安装误差角的粗标定结果如式(1)-(3)所示。
在其中一个实施例中，精标定模块中鲁棒卡尔曼滤波器是通过引入自适应膨胀因子来对滤波器的测量噪声协方差矩阵进行膨胀得到的滤波器；膨胀过后的测量噪声协方差矩阵如式(4)所示。
在其中一个实施例中，精标定模块中鲁棒卡尔曼滤波器的滤波器新息矢量的马氏距离被引入用来判断是否需要对测量噪声协方差矩阵进行膨胀；当新息矢量满足高斯分布时，其马氏距离服从自由度为新息矢量维数的卡方分布，滤波器新息矢量和其对应的马氏距离如式(8)、式(9)所示。
如果滤波器新息矢量对应的马氏距离不大于预设值，则对滤波器的测量噪声协方差矩阵不进行膨胀；如果滤波器新息矢量对应的马氏距离大于预设值，则对滤波器的测量噪声协方差矩阵进行膨胀。
在其中一个实施例中，步骤206中第二个卡尔曼滤波器的误差状态向量如式(11)所示。
在其中一个实施例中，精标定模块中第二个卡尔曼滤波器的误差模型如式(12)至式(14)所示。
在其中一个实施例中，精标定模块中第二个卡尔曼滤波器的状态方程如式(15)、式(16)所示。
在其中一个实施例中，精标定模块中第二个卡尔曼滤波的测量方程如式(17)所示。
在其中一个实施例中，精标定模块，还用于利用天向陀螺的输出和激光多普勒测速仪的输出速度来对车辆是否变向进行辨别，并对车辆变向时对激光多普勒测速仪在自身坐标系下的速度进行横向速度补偿；激光多普勒测速仪在自身坐标系下的输出如式(18)所示。
关于基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定装置的具体限定可以参见上文中对于基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定方法的限定，在此不再赘述。上述基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定方法，其特征在于，所述方法包括：
利用在线标定系统初始对准后的预定时间段的数据采用解析标定法对激光多普勒测速仪的比例因子误差、俯仰安装误差角和航向安装误差角进行粗标定；
以粗标定得到的结果作为初始值开始精标定阶段，所述精标定阶段包括：SINS/GNSS组合导航阶段和激光多普勒测速仪标定阶段；
在所述SINS/GNSS组合导航阶段设计鲁棒卡尔曼滤波器来获得精确的载体姿态、速度和位置信息；
在激光多普勒测速仪标定阶段，利用激光多普勒测速仪误差传播模型设计了第二个卡尔曼滤波器，根据经过第二个卡尔曼滤波器滤波后得到激光多普勒测速仪误差状态对激光多普勒测速仪的输出不断进行反馈修正以达到对激光多普勒测速仪精确标定的目的；
在激光多普勒测速仪标定阶段，对转弯过程激光多普勒测速仪在自身坐标系下的横向速度进行补偿。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用在线标定系统初始对准后的预定时间段的数据采用解析标定法对激光多普勒测速仪的比例因子误差、俯仰安装误差角和航向安装误差角进行粗标定，包括：
利用在线标定系统初始对准后的预定时间段的数据采用解析标定法对激光多普勒测速仪的比例因子误差、俯仰安装误差角以及航向安装误差角进行粗标定；所述比例因子误差、所述俯仰安装误差角以及所述航向安装误差角的粗标定结果为：
其中，为粗标定得到的LDV的比例因子误差，/>和/>分别为粗标定得到的LDV的俯仰安装误差角和航向安装误差角，O(XO,YO,ZO)为标定过程的起点，PGNSS(XGNSS,YGNSS,ZGNSS)为载体运动预定时间后GNSS的输出位置，/>为载体运动预定时间后SINS/LDV组合导航系统航迹推算得到的位置，D1表示PGNSS与O之间的距离，D2表示/>与O之间的距离。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述SINS/GNSS组合导航阶段设计鲁棒卡尔曼滤波器来获得精确的载体姿态、速度和位置信息，所述鲁棒卡尔曼滤波器是通过引入自适应膨胀因子来对滤波器的测量噪声协方差矩阵进行膨胀得到的滤波器；膨胀过后的测量噪声协方差矩阵为：
其中，Rk为膨胀前的测量噪声协方差矩阵，Sk＝diag{s1 s2…sn}为自适应膨胀因子矩阵，si为观测量zk中第i个测量值的噪声所对应的膨胀因子；
观测量zk中第i个测量值的噪声所对应的膨胀因子为：
Ck＝HkPk|k-1Hk T+Rk
ek＝zk-Hkxk|k-1
其中，Nk(i,i)和Rk(i,i)分别为Nk和Rk对角线上的第i个元素，xk|k-1为状态一步预测值，Pk|k-1为预测状态协方差矩阵，Hk为测量转换矩阵，下标k表示对应时刻。η0＝1，0＜b＜1为渐消因子。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述鲁棒卡尔曼滤波器的滤波器新息矢量的马氏距离被引入用来判断是否需要对测量噪声协方差矩阵进行膨胀；
当新息矢量满足高斯分布时，其马氏距离服从自由度为新息矢量维数的卡方分布，滤波器新息矢量和其对应的马氏距离为：
ek＝zk-Hkxk|k-1
fk＝ek T[HkPk|k-1Hk T+Rk]-1ek～χ2(n)
其中xk|k-1为状态一步预测值，χ2(n)表示自由度为n的卡方分布。
如果滤波器新息矢量对应的马氏距离不大于预设值，则对滤波器的测量噪声协方差矩阵不进行膨胀；
如果滤波器新息矢量对应的马氏距离大于所述预设值，则对滤波器的测量噪声协方差矩阵进行膨胀。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在激光多普勒测速仪标定阶段，利用激光多普勒测速仪误差传播模型设计了第二个卡尔曼滤波器，根据经过第二个卡尔曼滤波器滤波后得到激光多普勒测速仪误差状态对激光多普勒测速仪的输出不断进行反馈修正以达到对激光多普勒测速仪精确标定的目的，步骤中所述第二个卡尔曼滤波器的误差状态向量为：
其中，为误差状态向量，/>为SINS/GNSS组合导航后SINS的姿态误差残差，δpDR＝[δLDR δλDR δhDR]T为SINS/LDV航迹推算位置误差矢量，δφmx和δφmz分别为粗标定过后激光多普勒测速仪的俯仰安装误差角和航向安装误差角，δK′为粗标定过后激光多普勒测速仪的比例因子误差。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二个卡尔曼滤波器的误差模型为：
其中，υn为载体在导航坐标系下的真实速度，υb为载体在载体坐标系下的真实速度，/>为载体真实的姿态矩阵，
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第二个卡尔曼滤波器的状态方程为：
其中，为9×9系统状态转移矩阵，/>为系统噪声矩阵，/>为系统噪声向量。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二个卡尔曼滤波的测量方程为：
其中，为测量转换矩阵，/>为测量噪声矢量，pDR和p分别为SINS/LDV航迹推算系统的位置输出和SINS/GNSS组合导航系统的位置输出。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在激光多普勒测速仪标定阶段，对转弯过程激光多普勒测速仪在自身坐标系下的横向速度进行补偿，包括：
利用天向陀螺的输出和激光多普勒测速仪的输出速度来对车辆是否变向进行辨别，并对车辆变向时对激光多普勒测速仪在自身坐标系下的速度进行横向速度补偿；激光多普勒测速仪在自身坐标系下的输出为：
其中，为一维激光多普勒测速仪的实际输出，Az为天向陀螺输出的角增量，TNHC为预设的阈值，υlateral为用于补偿车辆转弯时侧滑的横向速度，/>其中υl(i)为i时刻SINS/GNSS组合导航系统在激光多普勒测速仪自身坐标系下的横向输出速度，N为预定周期中的采样数。
10.一种基于位置观测的激光多普勒测速仪在线标定装置，其特征在于，所述装置包括：
粗标定模块，用于利用在线标定系统初始对准后的预定时间段的数据采用解析标定法对激光多普勒测速仪的比例因子误差、俯仰安装误差角和航向安装误差角进行粗标定；
精标定模块，用于以粗标定得到的结果作为初始值开始精标定阶段，所述精标定阶段包括：SINS/GNSS组合导航阶段和激光多普勒测速仪标定阶段；在所述SINS/GNSS组合导航阶段设计鲁棒卡尔曼滤波器来获得精确的载体姿态、速度和位置信息；在激光多普勒测速仪标定阶段，利用激光多普勒测速仪误差传播模型设计了第二个卡尔曼滤波器，根据经过第二个卡尔曼滤波器滤波后得到激光多普勒测速仪误差状态对激光多普勒测速仪的输出不断进行反馈修正以达到对激光多普勒测速仪精确标定的目的；在激光多普勒测速仪标定阶段，对转弯过程激光多普勒测速仪在自身坐标系下的横向速度进行补偿。
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