CN117191008A - 导航定位方法、设备、存储介质及程序产品 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供一种导航定位方法、设备、存储介质及程序产品，该方法包括获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息，以及所述目标载体在当前历元的观测数据，根据所述第一位置信息确定实时动态载波相位差分技术RTK滤波模型的当前历元的初值，并将所述当前历元的初值和所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，获得模糊度浮点解，并根据所述模糊度浮点解，计算所述目标载体在当前历元的模糊度固定解，即第二位置信息，根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果。本申请实施例可以提高RTK固定率，以及目标载体在复杂环境中的定位精度。
Description
技术领域
本申请实施例涉及导航技术领域，尤其涉及一种导航定位方法、设备、存储介质及程序产品。
背景技术
实时动态载波相位差分技术(Real Time Kinematic，RTK)是目前利用包括北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System，BDS)在内的全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)获取厘米级定位结果的主要方法。
现有技术中，在通过RTK为目标载体导航定位时，通常采用滤波模型，将采用伪距单点定位(Single-Point Positioning，SPP)计算得到的位置信息作为位置初值，并基于该位置初值和当前历元的观测数据生成当前历元的定位结果。
然而，实现本申请过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：当目标载体位于部分遮挡的复杂环境时，卫星信号比较弱，SPP计算得到的位置信息的精度较低，可能仅有10m，对当前历元的定位结果的精度造成了影响。
发明内容
本申请实施例提供一种导航定位方法、设备、存储介质及程序产品，以保证目标载体在复杂环境时的定位精度。
第一方面，本申请实施例提供一种导航定位方法，包括：
获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息，以及所述目标载体在当前历元的观测数据；
根据所述第一位置信息确定实时动态载波相位差分技术RTK滤波模型的当前历元的初值，并将所述当前历元的初值和所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，获得模糊度浮点解，并根据所述模糊度浮点解，计算所述目标载体在当前历元的第二位置信息；
根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果。
在一种可能的设计中，所述获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的第一位置信息，包括：
获取目标载体在目标时间点的惯性传感数据；所述目标时间点在上一历元之后，且在当前历元之前；
根据所述惯性传感数据，计算获得所述第一位置信息。
在一种可能的设计中，所述获取目标载体目标时间点的惯性传感数据，包括：
获取目标载体在当前历元之前最新生成的惯性传感数据。
在一种可能的设计中，所述根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果，包括：
获取所述INS在当前时刻生成的第三位置信息；
将所述第二位置信息和所述第三位置信息输入组合滤波模型中，获得所述目标载体的位置信息，并将所述目标载体的位置信息确定为所述导航定位结果。
在一种可能的设计中，所述将所述第二位置信息和所述第三位置信息输入组合滤波模型中之后，还包括：
还获得当前历元的传感误差数据，并将所述当前历元的传感误差数据反馈至所述INS，对所述INS进行校正；
所述获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息之前，还包括：
获取上一历元的传感误差数据；
根据所述上一历元的传感误差数据对INS进行校正；
所述获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息，包括：
获取校正后的INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息；
所述获取所述INS在当前时刻生成的第三位置信息，包括：
获取校正后的INS在当前时刻生成的第三位置信息。
在一种可能的设计中，所述将所述观测数据输入所述RTK滤波模型中之前，还包括：
对所述观测数据进行预处理，获得预处理后的观测数据；
所述将所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，包括：
将所述预处理后的观测数据输入所述RTK滤波模型中。
在一种可能的设计中，所述对所述观测数据进行预处理，获得预处理后的观测数据，包括：
根据双频码相组合算法，对所述观测数据进行周跳探测，获得第一周跳信息；
根据电离层残差算法，对所述观测数据进行周跳探测，获得第二周跳信息；
根据所述第一周跳信息和所述第二周跳信息，对所述观测数据进行周跳修复，获得所述预处理后的观测数据。
在一种可能的设计中，所述获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息之前，还包括：
获取多普勒观测值，并根据所述多普勒观测值，基于多普勒测速算法确定所述目标载体的初始速度信息；
根据所述初始速度信息，确定所述目标载体的初始姿态角，并根据所述初始姿态角，确定所述目标载体的初始姿态矩阵；
基于所述初始姿态矩阵，推算获得所述目标载体在之后不同时间点的姿态信息。
在一种可能的设计中，所述根据所述第一位置信息确定实时动态载波相位差分技术RTK滤波模型的当前历元的初值之前，还包括：
根据所述当前历元的观测数据，对卫星状态进行判断；
若所述卫星状态为非完全失锁状态，则根据所述第一位置信息确定实时动态载波相位差分技术RTK滤波模型的当前历元的初值，并将所述当前历元的初值和所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，获得模糊度浮点解，并根据所述模糊度浮点解，计算所述目标载体在当前历元的第二位置信息；根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果。
在一种可能的设计中，所述根据所述当前历元的观测数据，对卫星状态进行判断之后，还包括：
若所述卫星状态为完全失锁状态，则获取当前时间点的惯性传感数据和INS在上一时间点生成的前进方向的速度分量；
将垂直于前进方向的速度分量约束为零，并根据所述当前时间点的惯性传感数据和所述前进方向的速度分量，生成当前时间点的位置信息；
将所述当前时间点的位置信息确定为导航定位结果。
第二方面，本申请实施例提供一种导航定位装置，包括：
获取模块，用于获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息，以及所述目标载体在当前历元的观测数据；
计算模块，用于根据所述第一位置信息确定实时动态载波相位差分技术RTK滤波模型的当前历元的初值，并将所述当前历元的初值和所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，获得模糊度浮点解，并根据所述模糊度浮点解，计算所述目标载体在当前历元的第二位置信息；
确定模块，用于根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果。
第三方面，本申请实施例提供一种导航定位设备，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供一种导航定位系统，包括：接收机、惯性测量单元和如第三方面所述的导航定位设备；
所述接收机和所述惯性测量单元均与所述导航定位设备连接；
所述接收机，用于获取目标载体的流动站观测数据，并将所述流动站观测数据发送给所述导航定位设备；
所述惯性测量单元，用于获取目标载体的惯性传感数据，并将所述惯性传感数据发送给所述导航定位设备；
所述导航定位设备，用于通过惯性导航系统INS根据所述惯性传感数据确定在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息，还用于与基准站连接，接收基准站发送的基准站观测数据，并根据所述基准站数据和所述流动站观测数据确定所述目标载体在当前历元的观测数据；根据所述第一位置信息确定实时动态载波相位差分技术RTK滤波模型的当前历元的初值，并将所述当前历元的初值和所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，获得模糊度浮点解，并根据所述模糊度浮点解，计算所述目标载体在当前历元的第二位置信息；根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果。
第五方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的方法。
第六方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的方法。
本实施例提供的导航定位方法、设备、存储介质及程序产品，该方法包括获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息，以及所述目标载体在当前历元的观测数据，根据所述第一位置信息确定实时动态载波相位差分技术RTK滤波模型的当前历元的初值，并将所述当前历元的初值和所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，获得模糊度浮点解，并根据所述模糊度浮点解，计算所述目标载体在当前历元的第二位置信息，根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果。本申请实施例提供的方法，通过将上一历元之后，INS生成的具有较高精度的位置信息，作为当前历元计算的位置初值，避免了由于目标载体处于部分遮挡的复杂环境中获得的位置信息精度较低的情况，从而提高了RTK固定率，进而提高了目标载体在复杂环境中的定位精度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的导航定位方法的应用场景示意图；
图2为本申请实施例提供的导航定位方法的流程示意图一；
图3为本申请实施例提供的导航定位方法的流程示意图二；
图4为本申请实施例提供的RTK/INS组合卡尔曼滤波流程示意图；
图5为现有技术中INS单独定位和本申请实施例中采用NHC约束后的定位误差的对比示意图；
图6为现有技术中RTK定位误差的示意图；
图7为本申请实施例提供的RTK/INS半紧组合的定位误差示意图；
图8为现有技术中BDS RTK定位误差序列图；
图9为本申请实施例提供的BDS RTK/INS半紧组合的定位误差序列图；
图10为本申请实施例提供的导航定位设备的结构示意图
图11为本申请实施例提供的导航定位设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本申请一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
卫星定位技术中的实时动态载波相位差分技术(Real Time Kinematic，RTK)是目前利用包括北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System，BDS)在内的全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)获取厘米级定位结果的主要方法之一。RTK技术依靠其瞬时获取目标载体高精度定位结果的优点，已在高精度车载导航、航空摄影测量、地震反演、GNSS气象学等领域得到广泛应用。
现有技术中，在通过RTK为目标载体导航定位时，通常采用滤波模型，基于位置初值和当前历元的观测数据生成当前历元的定位结果。在一种可实现方式中，位置初值可以是根据当前历元的伪距，采用伪距单点定位(Single-Point Positioning，SPP)计算得到的位置信息，在另一种可实现方式中，位置初值可以是上一历元获得的位置信息。然而，在第一种实现方式中，当目标载体位于部分遮挡的复杂环境时，卫星信号比较弱，SPP计算得到的位置信息的精度较低，可能仅有10m，导致RTK固定率较低，对当前历元的定位结果的精度造成了影响。在第二种实现方式中，目标载体，例如汽车，一直在移动中，上一历元的位置信息与当前历元的实际位置信息差距较大，导致位置初值精度较低，同样导致RTK固定率较低，影响当前历元的定位结果的精度。
为了解决上述技术问题，本申请发明人研究发现惯性导航系统(InertialNavigation System，INS)具有短时高精度定位的特点，可以根据上一历元之后INS生成的位置信息，确定当前历元的位置初值，以提高位置初值的精度，从而提高RTK固定率，进而提高了当前历元的定位结果的精度。基于此，本申请实施例提供一种导航定位方法，通过将上一历元之后，INS生成的具有较高精度的位置信息，作为当前历元计算的位置初值，避免了由于目标载体处于部分遮挡的复杂环境中获得的位置信息精度较低的情况，从而提高了RTK固定率，进而提高了目标载体在复杂环境中的定位精度。
图1为本申请实施例提供的导航定位方法的应用场景示意图。如图1所示，目标载体设置有导航定位设备101、惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)102和北斗接收机103。导航定位设备101与IMU102连接，导航定位设备101还与北斗接收机103连接。导航定位设备101可以包括惯性导航解算模块、RTK滤波模型和RTK/INS组合滤波模型。其中，IMU101用于获取目标载体的比力和角速度等惯性传感数据，并将惯性传感数据发送给惯性导航解算模块，北斗接收机103用于获取目标载体的伪距、载波相位和多普勒观测值等流动站观测数据，并将流动站观测数据发送给RTK滤波模型。惯性导航解算模块用于根据惯性传感数据解算获得目标载体的第一位置信息，并将第一位置信息发送给RTK滤波模型和RTK/INS组合滤波模型，RTK滤波模型用于接收基准站观测数据和流动站观测数据等观测数据，还用于根据第一位置信息确定位置初值，并根据该位置初值和观测数据解算获得第二位置信息，RTK/INS组合滤波模型用于根据第一位置信息和第二位置信息解算获得最终的导航定位结果，还可以用于生成传感误差数据，并将传感误差数据反馈给惯性导航解算模块，以对惯性传感数据进行校正，提高惯性导航解算模块解算获得的第一位置信息的精度。
在具体实现过程中，上一历元之后，导航定位设备101的惯性导航解算模块根据惯性传感数据解算获得目标载体的第一位置信息，并将第一位置信息发送给RTK滤波模型和RTK/INS组合滤波模型，RTK滤波模型接收当前历元的基准站观测数据和当前历元的流动站观测数据等当前历元的观测数据，根据第一位置信息确定位置初值，并根据该位置初值和当前历元的观测数据解算获得当前历元的第二位置信息，RTK/INS组合滤波模型根据第一位置信息和当前历元的第二位置信息解算获得最终的导航定位结果，还可以生成传感误差数据，并将传感误差数据反馈给惯性导航解算模块，以对惯性传感数据进行校正，提高惯性导航解算模块解算获得的第一位置信息的精度。
本申请实施例提供的导航定位方法，通过将上一历元之后，INS生成的具有较高精度的位置信息，作为当前历元计算的位置初值，避免了由于目标载体处于部分遮挡的复杂环境中获得的位置信息精度较低的情况，从而提高了RTK固定率，进而提高了目标载体在复杂环境中的定位精度。
需要说明的是，图1所示的场景示意图仅仅是一个示例，本申请实施例描述的导航定位设备以及场景是为了更加清楚地说明本申请实施例的技术方案，并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着系统的演变和新业务场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
图2为本申请实施例提供的导航定位方法的流程示意图一。如图2所示，该方法包括：
201、获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息，以及所述目标载体在当前历元的观测数据。
本实施例的执行主体可以为图1所示的导航定位设备。该导航定位设备可以应用于高精度车载导航、航空摄影测量、地震反演、GNSS气象学等领域。
本实施例中，INS解算获得定位结果的频率要大于RTK计算获得定位结果的频率，示例性的，INS在1秒钟内可以计算110次，即解算获得110个定位结果，RTK在1秒钟内可以计算1次，即解算获得1个定位结果。
具体的，在RTK滤波模型生成上一历元的第二位置信息之后，生成当前历元的第二位置信息之前，INS可以根据IMU实时获取的目标载体的惯性传感数据不断推算生成新的第一位置信息。由于INS在上一历元之后生成的第一位置信息的精度较高，因此，根据第一位置信息确定RTK滤波模型在当前历元计算中的位置初值，相对于采用上一历元的位置信息作为位置初值，或者采用SPP方法计算的位置信息作为位置初值来说，能够提高RTK固定率，并且避免因为目标载体被部分遮挡时RTK固定率下降的问题，从而提高了RTK生成的定位结果的精度。
可选地，所述获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的第一位置信息，可以包括：获取目标载体在目标时间点的惯性传感数据；所述目标时间点在上一历元之后，且在当前历元之前；根据所述惯性传感数据，计算获得所述第一位置信息。
示例性的，目标时间点可以为INS在1秒钟内解算获得第1个定位结果的时间点，还可以是INS在1秒钟内解算获得第99个定位结果的时间点。
由于越远离上一历元，靠近下一历元，INS解算获得的第一位置信息越接近当前历元的实际位置，因此，在一种可能的设计中，所述获取目标载体目标时间点的惯性传感数据，可以包括：获取目标载体在当前历元之前最新生成的惯性传感数据。
示例性的，可以选用INS在1秒钟内解算获得第99个或第110个定位结果中的位置信息作为第一位置信息。
202、根据所述第一位置信息确定实时动态载波相位差分技术RTK滤波模型的当前历元的初值，并将所述当前历元的初值和所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，获得模糊度浮点解，并根据所述模糊度浮点解，计算所述目标载体在当前历元的第二位置信息。
具体的，可以将第一位置信息确定为RTK滤波模型的当前历元的位置初值，还可以对第一位置信息进行预处理后，将预处理后的第一位置信息确定为RTK滤波模型的当前历元的位置初值。
本实施例中，RTK滤波模型可以采用卡尔曼滤波模型。可以首先构建双差观测方程，以第1频点为例:
其中，i表示参考星；j表示观测的卫星；b表示基准站；r表示流动站；ε表示观测噪声；ρ表示伪距观测值；λ表示波长；/>表示载波相位观测值；N表示整周模糊度。
对公式(1)的双差观测方程进行线性化，可以得到：
其中，Xr、Yr、Zr为目标载体的位置初值。现有技术中，该位置初值即是通过SPP计算获得，然而SPP的定位误差约为10m，使得RTK固定率较低，无法满足定位结果高精度的需求。
在获得公式(2)和(3)后，可以基于公式(2)和(3)构建RTK卡尔曼滤波模型。
卡尔曼滤波器的一般表达式包括：
状态一步预测：
状态估计：
一步预测均方误差：
滤波增益：
估计均方误差：
Pk＝(I-KkHk)Pk,k-1 (8)
其中，为预测状态向量，Φk,k-1为k-1时刻到k时刻的状态转移矩阵，/>为k-1时刻状态估值，/>为k时刻状态估值，Kk为滤波增益矩阵，Zk为观测向量，Hk为量测矩阵，Pk,k-1为一步预测方差协方差矩阵，Pk-1为k-1时刻的均方差，/>为Φk,k-1的转置矩阵，Qk-1为系统噪声矩阵，/>为Hk的转置矩阵，Rk为观测噪声矩阵。
模糊度固定解可有效提高RTK的定位精度，本实施例中，在通过RTK滤波器获得模糊度浮点解之后，可以通过最小二乘模糊度降相关平差法即LAMBDA算法求解整周模糊度固定解，并且可以采用Ratio值对整周模糊度进行检验。进而，将计算出的整周模糊度固定解作为约束进一步求解RTK的位置信息。
本实施例中，通过采用INS推算的位置数据代替传统SPP计算的位置信息作为RTK卡尔曼滤波的初始值。由于卫星的伪距观测值精度为m级，单点定位结果一般在10m左右，而基于RTK的cm级定位结果，INS在1s内(卫星接收机的采样间隔一般为1s)推算的位置精度为cm级，所以用INS推算的结果作为RTK的初始值进行卡尔曼滤波有利于提高RTK模糊度固定率和定位精度，即提高组合导航的定位精度。
203、根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果。
具体的，在一种可实现方式中，可以将RTK解算获得的第二位置信息确定为目标载体的导航定位结果。在另一种可实现方式中，为了进一步提高哦精度，可以将INS解算获得的位置信息和RTK解算获得的位置信息进行融合后，获得目标载体的导航定位结果。具体的，所述根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果，可以包括：获取所述INS在当前时刻生成的第三位置信息；将所述第二位置信息和所述第三位置信息输入组合滤波模型中，获得所述目标载体的位置信息，并将所述目标载体的位置信息确定为所述导航定位结果。
在一些实施例中，为了提高INS的精度，可以将组合滤波器得到的传感误差数据反馈给惯导解算模块，对惯导传感数据进行校正，具体的，将所述第二位置信息和所述第三位置信息输入组合滤波模型中之后，既可以获得所述目标载体的位置信息，并将所述目标载体的位置信息确定为所述导航定位结果，还可以获得当前历元的传感误差数据，并将所述当前历元的传感误差数据反馈至所述INS，对所述INS进行校正。所述获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息之前，还可以包括：获取上一历元的传感误差数据；根据所述上一历元的传感误差数据对INS进行校正；所述获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息，可以包括：获取校正后的INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息；所述获取所述INS在当前时刻生成的第三位置信息，可以包括：获取校正后的INS在当前时刻生成的第三位置信息。
具体的，首先可以构建观测方程。采用INS解算的位置、速度与北斗RTK解算的位置、速度之差作为量测信息，观测方程可表示为：
其中，下标I和B分别代INS和北斗，δrn和δVn分别代表导航坐标系下位置、速度矢量误差；δba b表示加速度计零偏误差；δbg b表示陀螺仪漂移误差；rn＝[L λ H]T；Vn＝[VE VN VU]T；和/>分别表示北斗RTK解算的位置和速度随机噪声序列。
RTK/INS组合卡尔曼滤波解算，卡尔曼滤波包括时间更新和量测更新两个模块，具体流程如图4所示，在时间更新过程中，根据上一时刻的方差协方差矩阵和状态转移矩阵进行一步方差协方差矩阵预测以及状态向量的一步预测；在量测更新过程中，根据时间更新获取的状态向量、方差协方差矩阵和当前时刻根据观测数据构建的观测方程求取载体当前时刻的位置、速度、姿态以及方差协方差矩阵。
本实施例提供的导航定位方法，通过将上一历元之后，INS生成的具有较高精度的位置信息，作为当前历元计算的位置初值，避免了由于目标载体处于部分遮挡的复杂环境中获得的位置信息精度较低的情况，从而提高了RTK固定率，进而提高了目标载体在复杂环境中的定位精度。
在一些实施例中，为了提高定位精度，在将观测数据输入RTK滤波模型之前，可以对观测数据进行预处理。具体的，所述将所述观测数据输入所述RTK滤波模型中之前，还可以包括：对所述观测数据进行预处理，获得预处理后的观测数据；所述将所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，可以包括：将所述预处理后的观测数据输入所述RTK滤波模型中。
对观测数据进行的预处理，可以包括粗差探测。具体的，可以将两个频点的伪距之间的差值和预设阈值进行对比，若差值大于预设阈值则可以判定存在粗差问题，需要将该观测数据删除。
对观测数据进行的预处理，还可以包括周跳探测。
具体的，所述对所述观测数据进行预处理，获得预处理后的观测数据，可以包括：根据双频码相组合算法(Melbourne-Wübbena，MW)，对所述观测数据进行周跳探测，获得第一周跳信息；根据电离层残差算法(Geometry-Free，GF)，对所述观测数据进行周跳探测，获得第二周跳信息；根据所述第一周跳信息和所述第二周跳信息，对所述观测数据进行周跳修复，获得所述预处理后的观测数据。
示例性的，MW组合法是相位观测值的宽巷组合减去伪距观测值的窄巷组合，其组合观测值模型和对应方差为：
其中，f1、f2表示卫星的载波相位对应频率；是以周为单位的第1频率和第2频率的相位观测值；P1、P2表示对应频点的伪距观测值；λ表示波长；c表示光速。
为了降低观测噪声和多路径的影响，在数据处理中可以采用连续弧段内的平均值识别粗差或周跳：
判断相位观测值有无周跳或则粗差的判断公式为：
GF方法探测周跳的思想是利用历元间电离层残差变化的大小判别该历元是否发生了周跳，其模型为：
若第i个历元满足|LGF,i-LGF,i-1|＞3σGF，说明该历元有周跳。
本实施例中，在RTK数据预处理中采用MW+GF联合周跳探测方法，解决了MW方法不能探测出等值周跳，即当L1和L2出现相同的周跳时，MW方法周跳探测能力失效。
在一些实施例中，为了提高定位精度，可以将初始姿态矩阵的准确度提升，在惯性初始对准中可以利用BDS多普勒观测值计算的速度确定INS的初始姿态矩阵。采用BDS多普勒测速方法可以获得cm/s级的测速精度，使用该方法确定INS的初始姿态矩阵相比于传统的利用地球自转进行自对准方法，具有原理简单、易于实现、精度高等优点。
具体的，所述获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息之前，还可以包括：获取多普勒观测值，并根据所述多普勒观测值，基于多普勒测速算法确定所述目标载体的初始速度信息；根据所述初始速度信息，确定所述目标载体的初始姿态角，并根据所述初始姿态角，确定所述目标载体的初始姿态矩阵；基于所述初始姿态矩阵，推算获得所述目标载体在之后不同时间点的姿态信息。
INS初始对准时。在惯性导航计算开始先需要知道初始的位置、速度和姿态矩阵。初始的位置和速度可以根据BDS RTK的定位结果给出，姿态矩阵的初始值通常可以采用自对准方式，而本实施例中，为了提高定位精度采用了外部辅助对准的方式。
示例性的，本申请以车载导航为例给出初始姿态矩阵的计算方式。车载状态下的横滚角γ设置为0，航向角ψ、俯仰角θ的计算公式为：
其中，vE、vN、vU表示东、北、天方向的速度，该速度可以根据BDS多普勒测速方法进行求取。根据姿态角即可计算出姿态矩阵
在获得如公式(16)的初始姿态矩阵后，可以基于该初始姿态矩阵进行速度更新和位置更新。
具体的，IMU的三个加速度计测量的是目标载体坐标系(b系)下的比力fb，需通过姿态矩阵转换到导航坐标系(n系)下fn：
目标载体在导航系下的速度微分方程可表示为：
其中，分别表示地球自转角速度在导航坐标系上的分量和位置角速率；gn表示重力加速度。则k-1时刻到k时刻的速度更新公式可以表示为:
k-1时刻到k时刻的位置更新公式可表示为:
其中，λ、L、H分别表示经度、纬度和高程；RM、RN分别表示地球子午圈主曲率半径和地球卯酉圈主曲率半径。
本实施例中，惯性初始对准中利用BDS多普勒观测值计算的速度确定INS的初始姿态矩阵。采用BDS多普勒测速方法可以获得cm/s级的测速精度，使用该方法确定INS的初始姿态矩阵相比于传统的利用地球自转进行自对准方法，具有原理简单、易于实现、精度高等优点。
图3为本申请实施例提供的导航定位方法的流程示意图二。如图3所示，在上述实施例的基础上，例如在图2所示实施例的基础上，本实施例中，增加了卫星状态为完全失锁状态下，由INS单独进行导航定位的实现步骤，该方法包括：
301、获取所述目标载体在当前历元的观测数据。
本实施例中，步骤301与上述实施例中步骤201相类似，此处不再赘述。
302、根据所述当前历元的观测数据，对卫星状态进行判断。若所述卫星状态为非完全失锁状态，则执行步骤302，若所述卫星状态为完全失锁状态，则执行步骤303。
本实施例中，通过是否能够接收到观测数据，可以判断卫星是否处于完全失锁状态。
303、获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息，根据所述第一位置信息确定实时动态载波相位差分技术RTK滤波模型的当前历元的初值，并将所述当前历元的初值和所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，获得模糊度浮点解，并根据所述模糊度浮点解，计算所述目标载体在当前历元的第二位置信息；根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果。
本实施例中，步骤303与上述实施例中步骤202至步骤203相类似，此处不再赘述。
304、获取当前时间点的惯性传感数据和INS在上一时间点生成的前进方向的速度分量；将垂直于前进方向的速度分量约束为零，并根据所述当前时间点的惯性传感数据和所述前进方向的速度分量，生成当前时间点的位置信息；将所述当前时间点的位置信息确定为导航定位结果。
具体的，由于INS利用测量的加速度观测值进行二次积分获得目标载体的位置，所以定位误差成二次方的增长，这也是INS不能独立进行导航的重要原因。本专利中采用速度非完整约束(NHC)方法进行约束加速度观测值的误差来抑制定位误差的快速累积，其主要原理为根据陆地车辆行驶的特殊性：假设车辆行驶过程中即不发生跳跃，也不发生侧滑，约束垂直于汽车前进方向的速度为零，即：
当卫星完全失锁环境下，采用速度非完整约束解决方案抑制定位误差的快速累积，保持RTK/INS半紧组合导航的连续性。
本实施例提供的导航定位方法，通过当卫星完全失锁环境下，采用速度非完整约束解决方案抑制定位误差的快速累积，保持RTK/INS半紧组合导航的连续性。
以下结合图5至图9，将采用本实施例提供的导航定位方法的有益效果进行示例说明。
图5为现有技术中INS单独定位和本申请实施例中采用NHC约束后的定位误差的对比示意图。如图5所示，通过采用NHC约束，定位误差相对于先前的INS单独定位结果来说大大的降低了。
图6为现有技术中RTK定位误差的示意图，图7为本申请实施例提供的RTK/INS半紧组合的定位误差示意图。如图6所示，现有的RTK定位误差一般优于5cm。然而，如图7所示，采用RTK/INS半紧组合方法可进一步提高定位的精度，其对应误差均在2cm以内，充分说明了本专利提出的RTK/INS半紧组合方法的优势。
图8为现有技术中BDS RTK定位误差序列图，图9为本申请实施例提供的BDS RTK/INS半紧组合的定位误差序列图。表1给出其对应精度统计。车载实验组合导航数据采用天宝R10卫星接收机和战术级IMU，BDS采样频率为1Hz，IMU采样频率的100Hz。采用诺瓦泰紧组合后处理系统结果作为参考基准对BDS/RTK半紧组合定位精度进行分析。
表1 BDS RTK与BDS RTK/INS半紧组合误差统计
北斗RTK/INS半紧组合连续导航方法在卫星信号不好时(包括长时间和短时间信号差)，利用INS短时精度高的优点，替代传统RTK中利用伪距定位作为初始值，提高RTK/INS组合导航精度。在卫星信号完全中断时，利用速度非完整约束抑制INS单独当时误差快速累积的问题，保持组合导航的连续性。如图8、图9和表1所示，本申请实施例提供的导航定位方法的RTK模糊度固定率为99.6％，误差分布在10cm以内。采用BDS RTK/INS半紧组合方法东、北、天三个方向的定位精度均在1cm左右，相较于现有技术中BDS RTK定位精度分别提高了45％、33％和35％，表明本申请实施例提供的BDS RTK/INS半紧组合连续导航方案可有效提高导航的定位精度。
图10为本申请实施例提供的导航定位设备的结构示意图。如图10所示，该导航定位装置100包括：获取模块1001、计算模块1002以及确定模块1003。
获取模块1001，用于获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息，以及所述目标载体在当前历元的观测数据；
计算模块1002，用于根据所述第一位置信息确定实时动态载波相位差分技术RTK滤波模型的当前历元的初值，并将所述当前历元的初值和所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，获得模糊度浮点解，并根据所述模糊度浮点解，计算所述目标载体在当前历元的第二位置信息；
确定模块1003，用于根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果。
本申请实施例提供的导航定位装置，通过将上一历元之后，INS生成的具有较高精度的位置信息，作为当前历元计算的位置初值，避免了由于目标载体处于部分遮挡的复杂环境中获得的位置信息精度较低的情况，从而提高了RTK固定率，进而提高了目标载体在复杂环境中的定位精度。
本申请实施例提供的导航定位装置，可用于执行上述的方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
本申请实施例还提供一种导航定位系统，包括：接收机、惯性测量单元和导航定位设备；
所述接收机和所述惯性测量单元均与所述导航定位设备连接；
所述接收机，用于获取目标载体的流动站观测数据，并将所述流动站观测数据发送给所述导航定位设备；
所述惯性测量单元，用于获取目标载体的惯性传感数据，并将所述惯性传感数据发送给所述导航定位设备；
所述导航定位设备，用于通过惯性导航系统INS根据所述惯性传感数据确定在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息，还用于与基准站连接，接收基准站发送的基准站观测数据，并根据所述基准站数据和所述流动站观测数据确定所述目标载体在当前历元的观测数据；根据所述第一位置信息确定实时动态载波相位差分技术RTK滤波模型的当前历元的初值，并将所述当前历元的初值和所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，获得模糊度浮点解，并根据所述模糊度浮点解，计算所述目标载体在当前历元的第二位置信息；根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果。
示例性的，本实施例中的接收机可以为图1所示的北斗接收机103，惯性测量单元可以为图1所示的惯性测量单元102，导航定位设备可以为图1所示的导航定位设备101。
本申请实施例提供的导航定位系统，导航定位设备可用于执行上述的方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
图11为本申请实施例提供的导航定位设备的硬件结构示意图，该设备可以是计算机，消息收发设备，平板设备，医疗设备等，该设备可以设置共享单车、汽车、无人机上。
装置110可以包括以下一个或多个组件：处理组件1101，存储器1102，电源组件1103，多媒体组件1104，音频组件1105，输入/输出(I/O)接口1106，传感器组件1107，以及通信组件1108。
处理组件1101通常控制装置110的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1101可以包括一个或多个处理器1109来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1101可以包括一个或多个模块，便于处理组件1101和其他组件之间的交互。例如，处理组件1101可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1104和处理组件1101之间的交互。
存储器1102被配置为存储各种类型的数据以支持在装置110的操作。这些数据的示例包括用于在装置110上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1102可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件1103为装置110的各种组件提供电力。电源组件1103可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置110生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件1104包括在所述装置110和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1104包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置110处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件1105被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1105包括一个麦克风(MIC)，当装置110处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1102或经由通信组件1108发送。在一些实施例中，音频组件1105还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口1106为处理组件1101和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件1107包括一个或多个传感器，用于为装置110提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1107可以检测到装置110的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置110的显示器和小键盘，传感器组件1107还可以检测装置110或装置110一个组件的位置改变，用户与装置110接触的存在或不存在，装置110方位或加速/减速和装置110的温度变化。传感器组件1107可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1107还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1107还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件1108被配置为便于装置110和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置110可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1108经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1108还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置110可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1102，上述指令可由装置110的处理器1109执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
上述的计算机可读存储介质，上述可读存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。可读存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
一种示例性的可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits，简称：ASIC)中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于设备中。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上导航定位设备执行的导航定位方法。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围。
Claims (15)
1.一种导航定位方法，其特征在于，包括：
获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息，以及所述目标载体在当前历元的观测数据；
根据所述第一位置信息确定实时动态载波相位差分技术RTK滤波模型的当前历元的初值，并将所述当前历元的初值和所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，获得模糊度浮点解，并根据所述模糊度浮点解，计算所述目标载体在当前历元的第二位置信息；
根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的第一位置信息，包括：
获取目标载体在目标时间点的惯性传感数据；所述目标时间点在上一历元之后，且在当前历元之前；
根据所述惯性传感数据，计算获得所述第一位置信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取目标载体目标时间点的惯性传感数据，包括：
获取目标载体在当前历元之前最新生成的惯性传感数据。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果，包括：
获取所述INS在当前时刻生成的第三位置信息；
将所述第二位置信息和所述第三位置信息输入组合滤波模型中，获得所述目标载体的位置信息，并将所述目标载体的位置信息确定为所述导航定位结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第二位置信息和所述第三位置信息输入组合滤波模型中之后，还包括：
还获得当前历元的传感误差数据，并将所述当前历元的传感误差数据反馈至所述INS，对所述INS进行校正；
所述获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息之前，还包括：
获取上一历元的传感误差数据；
根据所述上一历元的传感误差数据对INS进行校正；
所述获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息，包括：
获取校正后的INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息；
所述获取所述INS在当前时刻生成的第三位置信息，包括：
获取校正后的INS在当前时刻生成的第三位置信息。
6.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述观测数据输入所述RTK滤波模型中之前，还包括：
对所述观测数据进行预处理，获得预处理后的观测数据；
所述将所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，包括：
将所述预处理后的观测数据输入所述RTK滤波模型中。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述观测数据进行预处理，获得预处理后的观测数据，包括：
根据双频码相组合算法，对所述观测数据进行周跳探测，获得第一周跳信息；
根据电离层残差算法，对所述观测数据进行周跳探测，获得第二周跳信息；
根据所述第一周跳信息和所述第二周跳信息，对所述观测数据进行周跳修复，获得所述预处理后的观测数据。
8.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息之前，还包括：
获取多普勒观测值，并根据所述多普勒观测值，基于多普勒测速算法确定所述目标载体的初始速度信息；
根据所述初始速度信息，确定所述目标载体的初始姿态角，并根据所述初始姿态角，确定所述目标载体的初始姿态矩阵；
基于所述初始姿态矩阵，推算获得所述目标载体在之后不同时间点的姿态信息。
9.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一位置信息确定实时动态载波相位差分技术RTK滤波模型的当前历元的初值之前，还包括：
根据所述当前历元的观测数据，对卫星状态进行判断；
若所述卫星状态为非完全失锁状态，则根据所述第一位置信息确定实时动态载波相位差分技术RTK滤波模型的当前历元的初值，并将所述当前历元的初值和所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，获得模糊度浮点解，并根据所述模糊度浮点解，计算所述目标载体在当前历元的第二位置信息；根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前历元的观测数据，对卫星状态进行判断之后，还包括：
若所述卫星状态为完全失锁状态，则获取当前时间点的惯性传感数据和INS在上一时间点生成的前进方向的速度分量；
将垂直于前进方向的速度分量约束为零，并根据所述当前时间点的惯性传感数据和所述前进方向的速度分量，生成当前时间点的位置信息；
将所述当前时间点的位置信息确定为导航定位结果。
11.一种导航定位装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取惯性导航系统INS在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息，以及所述目标载体在当前历元的观测数据；
计算模块，用于根据所述第一位置信息确定实时动态载波相位差分技术RTK滤波模型的当前历元的初值，并将所述当前历元的初值和所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，获得模糊度浮点解，并根据所述模糊度浮点解，计算所述目标载体在当前历元的第二位置信息；
确定模块，用于根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果。
12.一种导航定位设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1至10任一项所述的导航定位方法。
13.一种导航定位系统，其特征在于，包括：接收机、惯性测量单元和如权利要求12所述的导航定位设备；
所述接收机和所述惯性测量单元均与所述导航定位设备连接；
所述接收机，用于获取目标载体的流动站观测数据，并将所述流动站观测数据发送给所述导航定位设备；
所述惯性测量单元，用于获取目标载体的惯性传感数据，并将所述惯性传感数据发送给所述导航定位设备；
所述导航定位设备，用于通过惯性导航系统INS根据所述惯性传感数据确定在上一历元之后生成的目标载体的第一位置信息，还用于与基准站连接，接收基准站发送的基准站观测数据，并根据所述基准站数据和所述流动站观测数据确定所述目标载体在当前历元的观测数据；根据所述第一位置信息确定实时动态载波相位差分技术RTK滤波模型的当前历元的初值，并将所述当前历元的初值和所述观测数据输入所述RTK滤波模型中，获得模糊度浮点解，并根据所述模糊度浮点解，计算所述目标载体在当前历元的第二位置信息；根据所述第二位置信息，确定所述目标载体的导航定位结果。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1至10任一项所述的导航定位方法。
15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10任一项所述的导航定位方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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