一种基于MEMS的车辆模型辅助和约束的GNSS/INS组合导航方法技术

本发明专利技术公开了一种基于MEMS的车辆模型辅助和约束的GNSS/INS组合导航方法，结合动态约束并引入车辆ABS传感器和方向盘转角，直接在INS导航解算前对MEMS‑IMU测量值进行辅助和约束，从根本上提高了测量值的精度；在速度约束中引入了车辆模型计算的纵向速度，从而实现了对INS导航解算纵向速度的辅助；另外，传统零速修正是通过判断车辆处于静止状态时，以零速作为观测值，来限制静止条件下INS导航解引起的误差积累，而本发明专利技术中采用的速度辅助和约束方法，在车辆静止情况下，无须额外操作，或额外增加零速检测和零速修正模块，便可具有传统零速修正的功能；在低成本MEMS‑IMU传感器的基础上，直接引入四通道ABS和方向盘转角测量传感器，是一种无额外成本的提高组合系统精度方法。

A GNSS/INS integrated navigation method based on MEMS for vehicle model assistant and constraint

The invention discloses a GNSS/INS navigation method of MEMS vehicle model and auxiliary constraint based, combined with dynamic constraints and the introduction of the ABS sensor and the vehicle steering angle, direct value and auxiliary constraints on MEMS IMU measurement in INS navigation solution, and fundamentally improve the measurement accuracy of the longitudinal velocity; the vehicle model is introduced in the speed constraints, so as to realize the calculation of longitudinal velocity of solution for INS navigation; in addition, the traditional zero speed correction is by judging whether the vehicle is stationary, with zero speed as the observed value, to limit the static conditions of INS navigation solution error caused by the accumulation of the speed of the auxiliary and constraint method by using the invention, in the case of stationary vehicles, without additional operations, or additional zero speed detection and zero velocity update module, which can have the traditional zero velocity update function Based on low cost; MEMS IMU sensor, directly into the four channel ABS and the steering wheel angle sensor, is a kind of no additional cost to improve system accuracy combination method.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于导航定位
，涉及一种基于MEMS的车辆模型辅助和约束的GNSS/INS组合导航方法，适用于城市环境中智能车辆的导航定位。
技术介绍
GNSS/INS组合导航已广泛应用于当前的智能车辆中。GNSS导航定位精度不随时间推移而改变，但易受干扰、遮挡等影响，导致精度降低甚至无法定位。惯性导航自主性强，短时间内相对定位精度很高，但误差随时间推移而积累。两者通过组合，实现功能互补。然而在城市环境中，GNSS信号频繁受到高楼、桥梁、树木的影响，卫星数减少，多路径效应加剧，GNSS出现定位精度差，甚至长时间无法定位的情况。此时，整个导航系统的精度取决于惯性测量单元(IMU)的性能。目前，智能车辆多采用高精度IMU，例如光纤陀螺、激光陀螺等，显著增加了智能车辆的成本。微机电系统(MEMS)IMU是伴随半导体集成电路发展而成长起来的一种惯性传感器，具有体积小、成本低、功耗小等优点,是智能车辆降低成本的首选。但是如何限制GNSS信号缺失时，MEMS-IMU快速漂移引起的定位精度的降低，是当前研究的热点。文献[1]([1]KleinI,FilinS,ToledoT.VehicleConstraintsEnhancementforSupportingINSNavigationinUrbanEnvironments[J].Navigation,2011,58(1):7–15.)基于车辆运动学约束，考虑车辆在城市环境道路正常行驶时，不发生侧滑和跳跃；高度变化缓慢，保持为常数；姿态角仅航向发角生变化，横滚角和俯仰角不变。综合上述三种情况，文献[1]将侧向速度、加速度，垂向速度、加速度，以及横滚角、俯仰角角速率漂移建模为均值为零的白噪声，然后作为伪测量值参与惯导解算的误差估计，这也是目前广泛采用的车辆约束方法。但是该方法忽略了车辆转弯时的侧向加速度，而且并没有直接对横滚角、俯仰角角速率进行约束，对车辆纵向速度和航向角角速率也无辅助作用。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服已有技术的不足，结合车辆ABS传感器以及方向盘转角，提出了一种基于MEMS的车辆模型辅助和约束的GNSS/INS组合导航方法。该方法无须额外增加传感器，便可显著提高MEMS-INS解算的精度，不仅可用于GNSS信号良好时，提高整个GNSS/INS组合系统的精度，也是GNSS信号缺失时抑制MEMS-IMU快速漂移的有效措施。本专利技术结合车辆制动防抱死系统(ABS)传感器以及方向盘转角，通过车辆运动学模型和扩展卡尔曼滤波(EKF)，直接对MEMS-IMU测量值进行辅助和约束，另外在速度约束模块中引入车辆模型所得纵向速度，改进传统约束方法对纵向速度无辅助作用的缺陷，最后将GNSS所得位置和速度，以及经过车辆模型辅助和车辆运动学约束后的INS导航解算所得的位置和速度，通过卡尔曼滤波进行组合，可以显著提高GNSS/INS组合系统的精度。本专利技术的目的是通过下述技术方案实现的：一种基于MEMS的车辆模型辅助和约束的GNSS/INS组合导航方法，包括：步骤1.ABS传感器和方向盘转角的信息融合,具体为：基于车辆的四通道ABS传感器获得车辆4个轮子的轮速，基于方向盘转角传感器获得方向盘的绝对转角，通过EKF滤波器将车辆4个轮子的轮速和方向盘的绝对转角进行信息融合，得到航向角角速率ω和车辆后轴中心在采样时间内的位移；进而得到当前车辆的纵向速度vbxV,航向角角速率ωbz以及侧向加速度值fby；步骤2.对MEMS-IMU传感器测量值的辅助和约束，具体为:将MEMS-IMU传感器固连于车辆后轴中心，测量车辆后轴中心相对于惯性空间三个方向的运动角速度ωbxI,ωbyI,ωbzI和三个方向的比力fbxI,fbyI,fbzI；采用步骤1得到的航向角角速率ωbz代替导航坐标系到车辆坐标系的欧拉角微分方程中的航向角角速率，将该欧拉角微分方程中的横滚角角速率和俯仰角角速率均置为零；之后令天向加速度等于重力加速度，同时忽略MEMS-IMU速度的旋转效应和划桨效应，结合步骤1中所得纵向加速度fby，从而直接得到车辆后轴中心相对于惯性空间y和z方向的比力计算值fbyV和fbzV；最后，将MEMS-IMU的测量值中的ωbxI,ωbyI,ωbzI,fbyI,fbzI同上述通过车辆模型以及车辆运动约束得到的ωbxV，ωbyV，ωbzV，fbyV，fbzV分别进行融合，得到MEMS-IMU的测量误差，实现对MEMS-IMU测量值的补偿；步骤3.对INS导航解算速度进行辅助和约束，具体为：设定车辆在车体坐标系中的y、z方向的速度均为0，即vby≈0，vbz≈0；建立INS导航解算误差模型，从而得到卡尔曼滤波的状态方程，然后基于步骤2中修正后的MEMS-IMU测量值进行INS导航解算，将所得车辆坐标系的三方向速度[vbxvbyvbz]T同步骤1中所得车辆模型在车辆坐标系速度[vbxV00]T之差作为卡尔曼滤波算法的观测量，从而估计出采用速度辅助和约束所得的INS导航解算的误差，最后将误差值反馈回INS导航解算误差模型中，对INS导航计算相关参数进行修正；步骤4.采用步骤3建立的INS导航解算误差模型作为系统状态方程,从而得到卡尔曼滤波的状态方程，将步骤3中INS导航解算所得的位置和速度分别与GNSS解算所得位置和速度求差值，并将所得两个差值作为卡尔曼滤波的观测量，从而实现对INS导航解算误差的估计，最后将误差值反馈回INS导航计算中。在所述步骤3中，对INS导航解算进行高度约束，具体为:采用步骤3建立的INS导航解算误差模型作为系统状态方程，将INS导航解算所得高度h和垂向速度vD分别同设定高度hc和0作差，所得两个差值作为卡尔曼滤波算法观测量，从而估计出采用高度约束所得的INS导航解算的误差，最后将误差值反馈回INS导航计算中。本专利技术与现有技术相比优点在于：(1)与传统车辆动态约束方法不同，本专利技术结合动态约束并引入车辆ABS传感器和方向盘转角，直接在INS导航解算前对MEMS-IMU测量值进行辅助和约束，从根本上提高了测量值的精度；(2)改进了传统速度约束方法。传统速度约束只考虑横向、垂向速度，对纵向速度无能为力，本专利技术在速度约束中引入了车辆模型计算的纵向速度，从而实现了对INS导航解算纵向速度的辅助。另外，传统零速修正是通过判断车辆处于静止状态时，以零速作为观测值，来限制静止条件下INS导航解引起的误差积累，而本专利技术中采用的速度辅助和约束方法，在车辆静止情况下，无须额外操作，或额外增加零速检测和零速修正模块，便可具有传统零速修正的功能。(3)本专利技术无须额外增加传感器，在低成本MEMS-IMU传感器的基础上，直接引入车辆自带四通道ABS和方向盘转角测量传感器，是一种无额外成本的提高组合系统精度的方法。附图说明图1为本专利技术方法的整体框图；图2为车辆模型辅助和约束方法具体实施的流程图；图3为阿克曼转向原理图；图4为本专利技术所用车辆转弯时的运动模型图。具体实施方式下面结合附图和理论分析，对本专利技术进行详细描述。本专利技术的一种车辆模型辅助和约束的低成本组合导航方法的结构如图1所示，传感器主要包括四通道ABS1、方向盘转角2、MEMS-IMU3，GNSS4；算法部分有车辆数据融合5，用于辅助和约束M本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于MEMS的车辆模型辅助和约束的GNSS/INS组合导航方法，其特征在于，包括：步骤1.ABS传感器和方向盘转角的信息融合,具体为：基于车辆的四通道ABS传感器获得车辆4个轮子的轮速，基于方向盘转角传感器获得方向盘的绝对转角，通过EKF滤波器将车辆4个轮子的轮速和方向盘的绝对转角进行信息融合，得到航向角角速率ω和车辆后轴中心在采样时间内的位移；进而得到当前车辆的纵向速度vbxV,航向角角速率ωbz以及侧向加速度值fby；步骤2.对MEMS‑IMU传感器测量值的辅助和约束，具体为:将MEMS‑IMU传感器固连于车辆后轴中心，测量车辆后轴中心相对于惯性空间三个方向的运动角速度ωbxI,ωbyI,ωbzI和三个方向的比力fbxI,fbyI,fbzI；采用步骤1得到的航向角角速率ωbz代替导航坐标系到车辆坐标系的欧拉角微分方程中的航向角角速率，将该欧拉角微分方程中的横滚角角速率和俯仰角角速率均置为零；之后令天向加速度等于重力加速度，同时忽略MEMS‑IMU速度的旋转效应和划桨效应，结合步骤1中所得纵向加速度fby，从而直接得到车辆后轴中心相对于惯性空间y和z方向的比力计算值fbyV和fbzV；最后，将MEMS‑IMU的测量值中的ωbxI,ωbyI,ωbzI,fbyI,fbzI同上述通过车辆模型以及车辆运动约束得到的ωbxV,ωbyV,ωbzV,fbyV,fbzV分别进行融合，得到MEMS‑IMU的测量误差，实现对MEMS‑IMU测量值的补偿；步骤3.对INS导航解算速度进行辅助和约束，具体为：设定车辆在车体坐标系中的y、z方向的速度均为0，即vby≈0，vbz≈0；建立INS导航解算误差模型，从而得到卡尔曼滤波的状态方程，然后基于步骤2中修正后的MEMS‑IMU测量值进行INS导航解算，将所得车辆坐标系的三方向速度[vbx vby vbz]T同步骤1中所得车辆模型在车辆坐标系速度[vbxV 0 0]T之差作为卡尔曼滤波算法的观测量，从而估计出采用速度辅助和约束所得的INS导航解算的误差，最后将误差值反馈回INS导航解算误差模型中，对INS导航计算相关参数进行修正；步骤4.采用步骤3建立的INS导航解算误差模型作为系统状态方程,从而得到卡尔曼滤波的状态方程，将步骤3中INS导航解算所得的位置和速度分别与GNSS解算所得位置和速度求差值，并将所得两个差值作为卡尔曼滤波的观测量，从而实现对INS导航解算误差的估计，最后将误差值反馈回INS导航计算中。...

【技术特征摘要】
1.一种基于MEMS的车辆模型辅助和约束的GNSS/INS组合导航方法，其特征在于，包括：步骤1.ABS传感器和方向盘转角的信息融合,具体为：基于车辆的四通道ABS传感器获得车辆4个轮子的轮速，基于方向盘转角传感器获得方向盘的绝对转角，通过EKF滤波器将车辆4个轮子的轮速和方向盘的绝对转角进行信息融合，得到航向角角速率ω和车辆后轴中心在采样时间内的位移；进而得到当前车辆的纵向速度vbxV,航向角角速率ωbz以及侧向加速度值fby；步骤2.对MEMS-IMU传感器测量值的辅助和约束，具体为:将MEMS-IMU传感器固连于车辆后轴中心，测量车辆后轴中心相对于惯性空间三个方向的运动角速度ωbxI,ωbyI,ωbzI和三个方向的比力fbxI,fbyI,fbzI；采用步骤1得到的航向角角速率ωbz代替导航坐标系到车辆坐标系的欧拉角微分方程中的航向角角速率，将该欧拉角微分方程中的横滚角角速率和俯仰角角速率均置为零；之后令天向加速度等于重力加速度，同时忽略MEMS-IMU速度的旋转效应和划桨效应，结合步骤1中所得纵向加速度fby，从而直接得到车辆后轴中心相对于惯性空间y和z方向的比力计算值fbyV和fbzV；最后，将MEMS-IMU的测量值中的ωbxI,ωbyI,ωbzI,fbyI,fbzI同上述通过车辆模型以及车辆运动约束得到的ωbxV,ωbyV,ωbzV,fbyV,fbzV分别进行融合，得到MEMS-IMU的测量误差，实现对ME...

【专利技术属性】
技术研发人员：王美玲，冯国强，李亚峰，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11