CN117870664A - 基于定位优化的惯性导航方法、装置、计算机设备及介质 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例公开了一种基于定位优化的惯性导航方法、装置、计算机设备及介质，方法包括将实时获取到的GNSS数据中的各项参数配置于预设的车辆位置参数库；将实时获取到的车辆运动数据中的各项参数配置于预设的车辆运动参数库；若车辆位置参数库中的GPS信号参数发生中断则激活预设的导航参数优化模型；生成与GNSS数据及车辆运动数据所对应的惯性导航脚本并配置于导航参数优化模型；获取GPS信号参数发生中断时的经纬度参数以及卫星信号参数并标记为对应的参考点；基于参考点、陀螺仪读数以及车速参数计算待导航车辆在行驶过程中的实时方位角以及车辆偏移量得到导航修正参数。上述方法实现在GPS信号丢失情况下车辆仍保持精准定位，确保导航连续性和可靠性。

Description

基于定位优化的惯性导航方法、装置、计算机设备及介质
技术领域
本申请涉及智能驾驶技术领域，尤其涉及一种基于定位优化的惯性导航方法、装置、计算机设备及介质。
背景技术
在当前的技术环境中，车辆导航系统面临着在各种复杂环境中保持高精度和可靠性的挑战。GNSS(Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统)如GPS是提供定位、导航和时间同步服务的主要技术，车辆导航系统高度依赖INS(Inertial NavigationSystem，惯性导航系统)如GPS提供的信号。然而，在隧道、城市峡谷、森林等环境中，GNSS信号可能会丢失或变得不稳定，导致导航系统失效。在隧道环境中，GPS信号容易受到多路径效应的影响，信号会反射多次，导致信号相位的变化，影响定位精度。城市峡谷和森林等环境中，建筑物和树木等障碍物可能会阻挡GPS信号，导致信号接收弱或丢失，INS虽然可以在GPS不可用的环境中提供导航服务，但随着时间的推移，它会积累误差，需要定期校准或与其他导航系统结合使用。总的来说，车辆导航系统在复杂环境中面临的主要问题是GNSS信号的依赖性、多路径效应、建筑物和障碍物遮挡、误差累积以及数据融合技术的挑战。这些问题需要通过开发和优化新的导航技术和算法来解决，以提高车辆导航系统在复杂环境中的性能和可靠性。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于定位优化的惯性导航方法、装置、计算机设备及介质，旨在解决现有技术方法中车辆导航系统在复杂环境中的定位导航可靠性差的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种基于定位优化的惯性导航方法，其包括：将实时获取到的GNSS数据中的各项参数配置于预设的车辆位置参数库，GNSS数据包括GPS信号参数、经纬度参数以及卫星信号参数；将实时获取到的车辆运动数据中的各项参数配置于预设的车辆运动参数库，车辆运动数据包括车速参数以及陀螺仪读数；若车辆位置参数库中的GPS信号参数发生中断，则根据车辆位置参数库以及车辆运动参数库激活预设的导航参数优化模型；生成与GNSS数据及车辆运动数据所对应的惯性导航脚本并配置于导航参数优化模型；获取GPS信号参数发生中断时的经纬度参数以及卫星信号参数并标记为对应的参考点；基于参考点、陀螺仪读数以及车速参数计算待导航车辆在行驶过程中的实时方位角以及车辆偏移量，得到导航修正参数；将参考点所对应的经纬度参数、卫星信号参数、导航修正参数以及更新前的经纬度参数相结合得到新的GNSS数据；根据新的GNSS数据以及车辆运动数据生成新的惯性导航脚本并输入至导航参数优化模型得到对应的导航预测信息。
第二方面，本申请实施例还提供了一种基于定位优化的惯性导航装置，其包括：第一参数配置单元，用于将实时获取到的GNSS数据中的各项参数配置于预设的车辆位置参数库；第二参数配置单元，用于将实时获取到的车辆运动数据中的各项参数配置于预设的车辆运动参数库；优化模型激活单元，用于若车辆位置参数库中的GPS信号参数发生中断，则根据车辆位置参数库以及车辆运动参数库激活预设的导航参数优化模型；脚本生成单元，用于生成与GNSS数据及车辆运动数据所对应的惯性导航脚本并配置于导航参数优化模型；第一标记单元，用于获取GPS信号参数发生中断时的经纬度参数以及卫星信号参数并标记为对应的参考点；计算单元，用于基于参考点、陀螺仪读数以及车速参数计算待导航车辆在行驶过程中的实时方位角以及车辆偏移量，得到导航修正参数；数据获取单元，用于将参考点所对应的经纬度参数、卫星信号参数、导航修正参数以及更新前的经纬度参数相结合得到新的GNSS数据；预测信息获取单元，用于根据新的GNSS数据以及车辆运动数据生成新的惯性导航脚本并输入至导航参数优化模型得到对应的导航预测信息。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机设备，其包括存储器及处理器，存储器上存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法。
第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序包括程序指令，程序指令当被处理器执行时可实现上述方法。
本申请实施例提供了一种基于定位优化的惯性导航方法、装置、计算机设备及介质。其中，方法包括将实时获取到的GNSS数据中的各项参数配置于预设的车辆位置参数库，GNSS数据包括GPS信号参数、经纬度参数以及卫星信号参数；将实时获取到的车辆运动数据中的各项参数配置于预设的车辆运动参数库，车辆运动数据包括车速参数以及陀螺仪读数；若车辆位置参数库中的GPS信号参数发生中断，则根据车辆位置参数库以及车辆运动参数库激活预设的导航参数优化模型；生成与GNSS数据及车辆运动数据所对应的惯性导航脚本并配置于导航参数优化模型；获取GPS信号参数发生中断时的经纬度参数以及卫星信号参数并标记为对应的参考点；基于参考点、陀螺仪读数以及车速参数计算待导航车辆在行驶过程中的实时方位角以及车辆偏移量，得到导航修正参数；将参考点所对应的经纬度参数、卫星信号参数、导航修正参数以及更新前的经纬度参数相结合得到新的GNSS数据；根据新的GNSS数据以及车辆运动数据生成新的惯性导航脚本并输入至导航参数优化模型得到对应的导航预测信息。上述技术方法科实现即便在GPS信号丢失的情况下车辆仍能保持精准的定位，确保了导航的连续性和可靠性，为驾驶员提供无缝的导航体验。结合GNSS和IMU的数据，通过融合算法，提高了在复杂环境下的定位精度。在有卫星信号时，可提供厘米级定位；在无卫星信号时，通过IMU数据和融合算法，依然能保持较高的定位精度。使用车速、温度等信息对IMU的误差进行校准，有效减少了误差累计问题，提高了定位的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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基于定位优化的惯性导航方法的应用场景示意图；
图2为本申请实施例提供的基于定位优化的惯性导航方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的基于定位优化的惯性导航方法的子流程示意图；
图4为本申请实施例提供的基于定位优化的惯性导航装置的示意性框图；
图5为本申请实施例提供的计算机设备的示意性框图。
具体实施方式
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做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。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
本申请实施例提供了一种基于定位优化的惯性导航方法、装置、计算机设备及介质。
该基于定位优化的惯性导航方法的执行主体可以是本申请实施例提供的基于定位优化的惯性导航装置，或者集成了该基于定位优化的惯性导航装置的计算机设备，其中，该基于定位优化的惯性导航装置可以采用硬件或者软件的方式实现，该计算机设备可以为终端或服务器，该终端可以是智能手机、平板电脑、掌上电脑、或者笔记本电脑等。
上述基于定位优化的惯性导航方法应用于图5中的计算机设备500中。
图1是本申请实施例提供的基于定位优化的惯性导航方法的流程示意图，该方法包括以下步骤S110-S180。
S110、将实时获取到的GNSS数据中的各项参数配置于预设的车辆位置参数库。
S120、将实时获取到的车辆运动数据中的各项参数配置于预设的车辆运动参数库。
S130、若车辆位置参数库中的GPS信号参数发生中断，则根据车辆位置参数库以及车辆运动参数库激活预设的导航参数优化模型。
S140、生成与GNSS数据及车辆运动数据所对应的惯性导航脚本并配置于导航参数优化模型。
S150、获取GPS信号参数发生中断时的经纬度参数以及卫星信号参数并标记为对应的参考点。
S160、基于参考点、陀螺仪读数以及车速参数计算待导航车辆在行驶过程中的实时方位角以及车辆偏移量，得到导航修正参数。
S170、将参考点所对应的经纬度参数、卫星信号参数、导航修正参数以及更新前的经纬度参数相结合得到新的GNSS数据。
S180、根据新的GNSS数据以及车辆运动数据生成新的惯性导航脚本并输入至导航参数优化模型得到对应的导航预测信息。
具体地，上述方法是一个基于全球导航卫星系统(GNSS，Global NavigationSatellite System)和惯性测量单元(IMU，Inertial Measurement Unit)数据的车辆导航系统。具体地，步骤S110和S120描述了数据收集阶段，其中实时GNSS数据和车辆运动数据被获取并分别配置到对应的数据库中。当GPS信号丢失时，系统会通过S130激活预设的导航参数优化模型来补偿信号丢失的影响。S140和S150描述了脚本的生成和配置，其中生成的惯性导航脚本将用于模拟车辆在GPS信号缺失期间的轨迹。在S160，系统使用参考点(由GPS信号参数和经纬度参数定义)、陀螺仪读数和车速参数来计算车辆的实时方位角和偏移量，进而得到用于导航修正的参数。随后，在S170，这些导航修正参数与旧的经纬度参数和卫星信号参数结合，生成修正后的GNSS数据。最后，在S180，使用修正后的GNSS数据和车辆运动数据生成新的惯性导航脚本，并输入到导航参数优化模型中，以产生导航预测信息。这使得即使在GPS信号丢失的情况下，车辆导航也可以继续进行，保证了导航的连续性和准确性。此方法的优点在于即便在GPS信号不足或中断的情况下，也能利用惯性导航系统(INS)的数据来维持导航功能，从而提高车辆导航系统的鲁棒性和可靠性。这在城市峡谷、高楼林立的区域、地下停车场等GPS信号遮挡或弱的场景下特别有用。
在实际的方法执行过程中，在城市峡谷、高楼林立的区域、地下停车场等环境中，GPS信号容易受到遮挡和干扰，导致信号强度下降甚至中断。这会影响到GPS数据的准确性和连续性。惯性导航系统(INS，Inertial Navigation System)在长时间运行后可能会出现定位漂移，因为INS依赖于初始位置和速度的准确性，随着时间的推移，这些初始值的小误差会逐渐累积，导致导航误差。陀螺仪和加速度计等惯性测量单元(IMU)传感器可能会受到噪声干扰，而且这些传感器的长期精确性也可能受到影响。将GNSS数据和INS数据融合需要复杂的算法，以确保数据的准确性和实时性。算法的性能直接影响到导航系统的效果。在车辆行驶过程中，需要实时处理大量的数据，并快速生成准确的导航修正参数。这要求导航系统具备高效的处理能力。当GPS信号恢复时，系统需要快速重新初始化并同步GNSS和INS数据，以确保导航的连续性。不同的车辆和驾驶环境可能需要不同的导航参数优化。因此，系统需要能够适应不同的使用场景和车辆类型。为了解决这些问题，需要采取一系列的技术措施，比如改进信号处理算法以减少干扰和遮挡的影响，使用高级的滤波技术来融合GNSS和INS数据，以及优化算法以提高系统的实时处理能力。此外，还需要定期校准传感器，以减少误差和漂移。通过这些措施，可以提高导航系统的整体性能和可靠性。
车机系统在运行过程中主动收集以下数据：包括经纬度、卫星信号强度、车辆的实时速度信息等。测量车辆的角速度，用于确定车辆的转向和方向变化。测量车辆的线性加速度用于确定车辆的加速和减速。环境温度可能用于影响传感器性能的校准。在GPS信号丢失的环境中，如隧道、地下车库等，系统会使用以下方法来维持定位：使用GPS丢失信号前最后的星数作为参考变量，星数越多，信任度越高。使用此时的经纬度值作为推导基准。结合陀螺仪的值和车速，计算出车辆行驶时的方位角和偏移量。每10ms计算一次新的GNSS数据，并覆盖原来的数据。GNSS在有卫星信号时提供高精度定位，但在信号微弱的环境中定位精度下降。IMU在信号复杂或丢失的情况下仍能提供准确定位，但存在误差累计问题。因此，使用融合导航算法通过车速、温度等条件校准IMU的误差是提高定位准确度的关键。车机系统启动后，这些服务将硬件采集到的数据输入给融合惯导算法模块。经过算法计算后，生成新的定位数据。计算后的定位数据以10Hz的频率上报给Carplay。Carplay处理上报的数据，并在地图上显示位置信息。通过这种方式，即使在GPS信号丢失的情况下，车辆的定位信息也能通过IMU和其他传感器的数据进行融合计算，然后通过Carplay准确地显示在地图上，从而提高用户体验。
综上，通过S110-S180的流程，即便在GPS信号丢失的情况下车辆仍能保持精准的定位，确保了导航的连续性和可靠性，为驾驶员提供无缝的导航体验。结合GNSS和IMU的数据，通过融合算法，提高了在复杂环境下的定位精度。在有卫星信号时，可提供厘米级定位；在无卫星信号时，通过IMU数据和融合算法，依然能保持较高的定位精度。使用车速、温度等信息对IMU的误差进行校准，有效减少了误差累计问题，提高了定位的准确性。
如图2所示，在更具体的实施例中，执行方法S130还进一步包括执行步骤S131-S135。
S131、判断当前时间点对应的所述GPS信号参数是否正常配置于所述车辆位置参数库中。
S132、若所述GPS信号参数未正常配置于所述车辆位置参数库中，则判定所述GPS信号参数发生中断。
S133、向所述车辆运动参数库发送协同指令，以激活所述导航参数优化模型。
S134、利用惯性导航算法对所述导航参数优化模型进行初始化。
S135、根据获取到的所述车辆位置参数库以及车辆运动参数库中全部的当前数据对所述导航参数优化模型进行训练。
具体地，在更具体的实施例中，执行方法S130的步骤S131-S135进一步确保了在GPS信号参数发生中断时，导航参数优化模型能够有效地被激活和初始化，以利用惯性导航算法(INS)维持车辆定位。系统检查当前时间点车辆位置参数库中的GPS信号参数是否已经正常配置。这涉及到检查GPS信号的强度、质量以及卫星的可见性等参数，以确保GPS数据的有效性。如果GPS信号参数未正常配置，系统将判定GPS信号参数发生中断。这可能是由于卫星信号遮挡、接收器故障或其他原因导致的。系统向车辆运动参数库发送协同指令，目的是激活导航参数优化模型。这个模型是一个算法框架，用于融合GNSS和IMU数据，以优化定位结果。利用惯性导航算法对导航参数优化模型进行初始化。这个步骤包括设置模型的初始参数，如初始位置、速度、加速度等，这些参数将用于后续的定位计算。根据车辆位置参数库和车辆运动参数库中全部的当前数据，对导航参数优化模型进行训练。这个步骤涉及到使用IMU数据和其他传感器数据来校准和优化导航模型，以确保模型的准确性和适应性。通过这些具体的步骤，系统能够在GPS信号丢失的情况下，利用IMU和其他传感器数据，通过融合导航算法来维持和优化车辆的定位。这不仅提高了定位的准确性，也保证了导航系统的连续性和可靠性。
如图3所示，在更具体的实施例中，执行方法S150之前，方法还进一步包括执行步骤S151-S153。
S151、对经纬度参数进行滤波处理。
S152、判断经纬度参数是否符合预设的精度值要求。
S153、若经纬度参数符合精度值要求，则对获取到的经纬度参数进行标记。
具体地，在更具体的实施例中，执行方法S150之前的步骤S151-S153涉及到对经纬度参数进行处理和验证，以确保它们的精度和可靠性。在这一步骤中，系统对从车辆位置参数库中获取的经纬度参数进行滤波处理。滤波的目的是减少噪声和随机误差，平滑数据曲线，从而提高数据的稳定性和准确性。常用的滤波技术包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。系统检查经过滤波处理后的经纬度参数是否达到了预设的精度要求。这些精度要求可能基于车辆导航系统的具体应用场景和性能标准。如果经纬度参数的精度不符合要求，可能需要进一步的处理或校准。如果经纬度参数符合预设的精度值要求，系统将对这些参数进行标记，以表明它们是准确和可靠的。标记后的经纬度参数可以用于后续的导航计算和定位服务。通过这些步骤，系统确保了用于导航和定位的经纬度参数具有高精度和高可靠性。这对于提供准确的位置信息和确保车辆导航系统的性能至关重要。在GPS信号丢失的情况下，这些经过滤波和验证的经纬度参数尤其重要，因为它们是维持车辆定位的关键数据源。
在更具体的实施例中，执行方法S160还进一步包括执行步骤S161-S164。
S161、对车速参数以及陀螺仪读数进行去噪处理得到新的车辆运动数据。
S162、将新的车辆运动数据转换为与GNSS数据相对应的时间帧。
S163、基于GNSS数据相对应的时间帧计算待导航车辆的加速度以及转向角。
S164、基于待导航车辆的加速度以及转向角计算待导航车辆的实时方位角以及车辆偏移量，作为导航修正参数。
具体地，在更具体的实施例中，执行方法S160的步骤S161-S164涉及到对车辆运动数据进行处理和计算，以生成用于导航修正的参数。系统对从车辆运动参数库中获取的车速参数和陀螺仪读数进行去噪处理。去噪的目的是消除这些数据中的随机噪声和异常值，从而提高数据的质量。常用的去噪方法包括滑动平均、中位数滤波、小波去噪等。系统将去噪处理后的车速参数和陀螺仪读数转换为与GNSS数据相对应的时间帧。这样做是为了确保车辆运动数据与GNSS数据在时间上对齐，以便进行后续的计算和融合。利用转换后的车辆运动数据和GNSS数据，系统计算待导航车辆的加速度以及转向角。这些计算基于车辆的运动学模型和GNSS提供的位置信息。加速度和转向角是车辆运动的重要参数，它们对于准确描述车辆的运动状态至关重要。基于待导航车辆的加速度以及转向角计算待导航车辆的实时方位角以及车辆偏移量，作为导航修正参数，最后，系统基于计算出的加速度和转向角，计算待导航车辆的实时方位角以及车辆偏移量。这些参数作为导航修正参数，用于纠正和改进车辆的定位。实时方位角和车辆偏移量的计算可能涉及到车辆动力学模型的应用，以及对于车辆运动轨迹的实时分析。通过这些步骤，系统能够在不依赖于GPS信号的情况下，利用车辆的运动数据和GNSS信息来维持和改善车辆的定位。这对于确保车辆导航系统的鲁棒性和准确性具有重要意义。
在另一更具体的实施例中，执行方法S110还进一步包括执行步骤S111-S115。
S111、获取待导航车辆的原始GNSS数据流。
S112、解析原始GNSS数据流以提取出GNSS数据。
S113、对GNSS数据进行质量检查生成GNSS数据检测信息，GNSS检测信息包括信号强度检测信息。
S114、判断信号强度检测信息中的GPS信号强度是否达到预设的强度标准值。
S115、若GPS信号强度达到预设的强度标准值，则将GNSS数据配置于车辆位置参数库。
具体地，在另一更具体的实施例中，执行方法S110的步骤S111-S115涉及到对GNSS数据的获取、解析和质量检查，以确保GPS信号的强度达到预设的标准值。在这一步骤中，系统从车辆的GNSS接收器获取原始的GNSS数据流。这些数据流包含了车辆的定位信息，如经纬度、卫星信号强度、卫星数目等。系统对原始GNSS数据流进行解析，提取出有用的GNSS数据。这些数据包括车辆的当前位置、速度、时间戳以及卫星的星历信息等。系统对提取出的GNSS数据进行质量检查，生成GNSS数据检测信息。这些检测信息包括信号强度检测信息，用于评估GPS信号的强度和质量。系统判断信号强度检测信息中的GPS信号强度是否达到了预设的强度标准值。这个标准值是基于确保导航系统正常工作和定位精度的前提下设定的。如果GPS信号强度达到了预设的强度标准值，系统将GNSS数据配置于车辆位置参数库。这样做是为了确保只有质量合格的GNSS数据才被用于车辆的定位计算。通过这些步骤，系统能够确保使用的GNSS数据是准确和可靠的。在GPS信号丢失的情况下，这些高质量的数据对于维持车辆定位至关重要。此外，这些步骤还帮助系统在信号弱的环境中自动识别并避免使用低质量的GNSS数据，从而提高整体定位的准确性和系统的鲁棒性。
综上，上述方法在实际的实施过程中能够适应不同的车辆和驾驶环境，包括复杂工作环境和极限运动状态，保证了在不同场景下的定位准确性。Carplay作为应用程序，能够实时接收并处理来自车机系统的GNSS数据，以10Hz的频率上报定位数据，并在地图上准确显示位置信息，为用户提供直观、友好的界面体验。通过使用高级的滤波技术和数据融合算法，该系统在各种环境下都能保持较高的稳定性，减少了定位误差，提高了导航的准确性和可靠性。总的来说，上述技术方案的技术效果是通过融合GNSS和IMU数据，结合车速、温度等信息进行误差校准，提高了车辆在各种环境下的定位精度，并通过Carplay等应用程序提供了直观、准确的导航信息，为用户提供了无缝、高效的导航体验。
图4是本申请实施例提供的一种基于定位优化的惯性导航装置的示意性框图。如图所示，对应于以上基于定位优化的惯性导航方法，本申请还提供一种基于定位优化的惯性导航装置100。该基于定位优化的惯性导航装置包括用于执行上述基于定位优化的惯性导航方法的单元，该装置可以被配置于台式电脑、平板电脑、手提电脑、等终端中。具体地，请参阅图4，该基于定位优化的惯性导航装置100包括第一参数配置单元110，用于将实时获取到的GNSS数据中的各项参数配置于预设的车辆位置参数库；第二参数配置单元120，用于将实时获取到的车辆运动数据中的各项参数配置于预设的车辆运动参数库；优化模型激活单元130，用于若车辆位置参数库中的GPS信号参数发生中断，则根据车辆位置参数库以及车辆运动参数库激活预设的导航参数优化模型；脚本生成单元140，用于生成与GNSS数据及车辆运动数据所对应的惯性导航脚本并配置于导航参数优化模型；第一标记单元150，用于获取GPS信号参数发生中断时的经纬度参数以及卫星信号参数并标记为对应的参考点；计算单元160，用于基于参考点、陀螺仪读数以及车速参数计算待导航车辆在行驶过程中的实时方位角以及车辆偏移量，得到导航修正参数；数据获取单元170，用于将参考点所对应的经纬度参数、卫星信号参数、导航修正参数以及更新前的经纬度参数相结合得到新的GNSS数据；预测信息获取单元180，用于根据新的GNSS数据以及车辆运动数据生成新的惯性导航脚本并输入至导航参数优化模型得到对应的导航预测信息。
此外，在更具体的实施例中，上述装置中的优化模型激活单元130还包括第一判断单元，用于判断当前时间点对应的GPS信号参数是否正常配置于车辆位置参数库中；判定单元，用于若GPS信号参数未正常配置于车辆位置参数库中，则判定GPS信号参数发生中断；指令发送单元，用于向车辆运动参数库发送协同指令，以激活导航参数优化模型；初始化单元，用于利用惯性导航算法对导航参数优化模型进行初始化；模型训练单元，用于根据获取到的车辆位置参数库以及车辆运动参数库中全部的当前数据对导航参数优化模型进行训练；与上述单元相关的，上述装置还包括滤波处理单元，用于对经纬度参数进行滤波处理；第二判断单元，用于判断经纬度参数是否符合预设的精度值要求；第二标记单元，用于若经纬度参数符合精度值要求，则对获取到的经纬度参数进行标记。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述基于定位优化的惯性导航装置和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。
上述基于定位优化的惯性导航装置可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图5所示的计算机设备上运行。
请参阅图5，其展现的是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备500可以是终端，也可以是服务器，其中，终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、个人数字助理和穿戴式设备等具有通信功能的电子设备。服务器可以是独立的服务器，也可以是多个服务器组成的服务器集群。
该计算机设备500包括通过系统总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括非易失性存储介质503和内存储器504。
该非易失性存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器502执行一种基于定位优化的惯性导航方法。
该处理器502用于提供计算和控制能力，以支撑整个计算机设备500的运行。
该内存储器504为非易失性存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行一种基于定位优化的惯性导航方法。
该网络接口505用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
应当理解，在本申请实施例中，处理器502可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(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。其中，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。
本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序包括程序指令，计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该程序指令被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。
因此，本申请还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序，其中计算机程序包括程序指令。该程序指令被处理器执行时使处理器执行如下步骤：
将实时获取到的GNSS数据中的各项参数配置于预设的车辆位置参数库，GNSS数据包括GPS信号参数、经纬度参数以及卫星信号参数；将实时获取到的车辆运动数据中的各项参数配置于预设的车辆运动参数库，车辆运动数据包括车速参数以及陀螺仪读数；若车辆位置参数库中的GPS信号参数发生中断，则根据车辆位置参数库以及车辆运动参数库激活预设的导航参数优化模型；生成与GNSS数据及车辆运动数据所对应的惯性导航脚本并配置于导航参数优化模型；获取GPS信号参数发生中断时的经纬度参数以及卫星信号参数并标记为对应的参考点；基于参考点、陀螺仪读数以及车速参数计算待导航车辆在行驶过程中的实时方位角以及车辆偏移量，得到导航修正参数；将参考点所对应的经纬度参数、卫星信号参数、导航修正参数以及更新前的经纬度参数相结合得到新的GNSS数据；根据新的GNSS数据以及车辆运动数据生成新的惯性导航脚本并输入至导航参数优化模型得到对应的导航预测信息。
所述存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
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单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。
该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，终端，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于定位优化的惯性导航方法，应用于行车导航系统，所述行车导航系统配置于待导航车辆的车机中，其特征在于，所述方法包括：
将实时获取到的GNSS数据中的各项参数配置于预设的车辆位置参数库，所述GNSS数据包括GPS信号参数、经纬度参数以及卫星信号参数；
将实时获取到的车辆运动数据中的各项参数配置于预设的车辆运动参数库，所述车辆运动数据包括车速参数以及陀螺仪读数；
若所述车辆位置参数库中的所述GPS信号参数发生中断，则根据所述车辆位置参数库以及所述车辆运动参数库激活预设的导航参数优化模型；
生成与所述GNSS数据及所述车辆运动数据所对应的惯性导航脚本并配置于所述导航参数优化模型；
获取所述GPS信号参数发生中断时的所述经纬度参数以及所述卫星信号参数并标记为对应的参考点；
基于所述参考点、所述陀螺仪读数以及所述车速参数计算待导航车辆在行驶过程中的实时方位角以及车辆偏移量，得到导航修正参数；
将所述参考点所对应的所述经纬度参数、所述卫星信号参数、所述导航修正参数以及更新前的所述经纬度参数相结合得到新的GNSS数据；
根据新的所述GNSS数据以及所述车辆运动数据生成新的惯性导航脚本并输入至所述导航参数优化模型得到对应的导航预测信息。
2.根据权利要求1所述的基于定位优化的惯性导航方法，其特征在于，所述若所述车辆位置参数库中的所述GPS信号参数发生中断，则根据所述车辆位置参数库以及所述车辆运动参数库激活预设的导航参数优化模型，包括：
判断当前时间点对应的所述GPS信号参数是否正常配置于所述车辆位置参数库中；
若所述GPS信号参数未正常配置于所述车辆位置参数库中，则判定所述GPS信号参数发生中断；
向所述车辆运动参数库发送协同指令，以激活所述导航参数优化模型；
利用惯性导航算法对所述导航参数优化模型进行初始化；
根据获取到的所述车辆位置参数库以及车辆运动参数库中全部的当前数据对所述导航参数优化模型进行训练。
3.根据权利要求1所述的基于定位优化的惯性导航方法，其特征在于，所述获取所述GPS信号参数发生中断时的所述经纬度参数以及所述卫星信号参数并标记为对应的参考点之前，所述方法包括：
对所述经纬度参数进行滤波处理；
判断所述经纬度参数是否符合预设的精度值要求；
若所述经纬度参数符合所述精度值要求，则对获取到的所述经纬度参数进行标记。
4.根据权利要求1所述的基于定位优化的惯性导航方法，其特征在于，所述基于所述参考点、所述陀螺仪读数以及所述车速参数计算待导航车辆在行驶过程中的实时方位角以及车辆偏移量，得到导航修正参数，包括：
对所述车速参数以及所述陀螺仪读数进行去噪处理得到新的所述车辆运动数据；
将新的车辆运动数据转换为与所述GNSS数据相对应的时间帧；
基于所述GNSS数据相对应的时间帧计算待导航车辆的加速度以及转向角；
基于所述待导航车辆的加速度以及所述转向角计算待导航车辆的所述实时方位角以及所述车辆偏移量，作为所述导航修正参数。
5.根据权利要求1所述的基于定位优化的惯性导航方法，其特征在于，所述将实时获取到的GNSS数据中的各项参数配置于预设的车辆位置参数库，包括：
获取所述待导航车辆的原始GNSS数据流；
解析所述原始GNSS数据流以提取出所述GNSS数据；
对所述GNSS数据进行质量检查生成GNSS数据检测信息，所述GNSS检测信息包括信号强度检测信息；
判断所述信号强度检测信息中的GPS信号强度是否达到预设的强度标准值；
若所述GPS信号强度达到预设的强度标准值，则将所述GNSS数据配置于所述车辆位置参数库。
6.一种基于定位优化的惯性导航装置，应用权利要求1-5任一项所述的基于定位优化的惯性导航方法，其特征在于，所述装置包括：
第一参数配置单元，用于将实时获取到的GNSS数据中的各项参数配置于预设的车辆位置参数库；
第二参数配置单元，用于将实时获取到的车辆运动数据中的各项参数配置于预设的车辆运动参数库；
优化模型激活单元，用于若所述车辆位置参数库中的所述GPS信号参数发生中断，则根据所述车辆位置参数库以及所述车辆运动参数库激活预设的导航参数优化模型；
脚本生成单元，用于生成与所述GNSS数据及所述车辆运动数据所对应的惯性导航脚本并配置于所述导航参数优化模型；
第一标记单元，用于获取所述GPS信号参数发生中断时的所述经纬度参数以及所述卫星信号参数并标记为对应的参考点；
计算单元，用于基于所述参考点、所述陀螺仪读数以及所述车速参数计算待导航车辆在行驶过程中的实时方位角以及车辆偏移量，得到导航修正参数；
数据获取单元，用于将所述参考点所对应的所述经纬度参数、所述卫星信号参数、所述导航修正参数以及更新前的所述经纬度参数相结合得到新的GNSS数据；
预测信息获取单元，用于根据新的所述GNSS数据以及所述车辆运动数据生成新的惯性导航脚本并输入至所述导航参数优化模型得到对应的导航预测信息。
7.根据权利要求6所述的基于定位优化的惯性导航装置，其特征在于，所述优化模型激活单元包括：
第一判断单元，用于判断当前时间点对应的所述GPS信号参数是否正常配置于所述车辆位置参数库中；
判定单元，用于若所述GPS信号参数未正常配置于所述车辆位置参数库中，则判定所述GPS信号参数发生中断；
指令发送单元，用于向所述车辆运动参数库发送协同指令，以激活所述导航参数优化模型；
初始化单元，用于利用惯性导航算法对所述导航参数优化模型进行初始化；
模型训练单元，用于根据获取到的所述车辆位置参数库以及车辆运动参数库中全部的当前数据对所述导航参数优化模型进行训练。
8.根据权利要求7所述的基于定位优化的惯性导航装置，其特征在于，所述装置包括：
滤波处理单元，用于对所述经纬度参数进行滤波处理；
第二判断单元，用于判断所述经纬度参数是否符合预设的精度值要求；
第二标记单元，用于若所述经纬度参数符合所述精度值要求，则对获取到的所述经纬度参数进行标记。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时可实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。
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