【技术实现步骤摘要】
201610178772
【技术保护点】
一种新型车辆组合定位算法，其特征在于，采用联邦卡尔曼滤波算法，实现RSU定位、GNSS定位、DR定位三个定位子系统的信息融合，即采用线性卡尔曼滤波器作为RSU定位子系统的局部滤波器，记为LF1，对应的信息分配系数是β1；GNSS定位子系统也采用线性卡尔曼滤波器作为局部滤波器，记为LF2，对应的信息分配系数为β2；DR定位系统采用扩展卡尔曼滤波作为局部滤波器，记为LF3，对应的信息分配系数为β3，主滤波器做信息融合，具体包括下述步骤：S1、根据汽车运动学建立系统状态方程与观测方程，所述观测方程包括RSU观测方程、GNSS观测方程以及DR观测方程；S2、根据LF1、LF2和LF3对三个子系统进行时间更新和量测更新；S3、在信息融合过程中进行故障检测，利用两级故障检测技术，检测出故障子系统并实现隔离；S4、信息融合与信息分配，系统在信息分配过程中，根据定位子系统的定位精度因子来动态调整各子系统的信息分配系数，实现故障子系统的隔离与无故障子系统的重构。
【技术特征摘要】
1.一种新型车辆组合定位算法，其特征在于，采用联邦卡尔曼滤波算法，实现RSU定位、GNSS定位、DR定位三个定位子系统的信息融合，即采用线性卡尔曼滤波器作为RSU定位子系统的局部滤波器，记为LF1，对应的信息分配系数是β1；GNSS定位子系统也采用线性卡尔曼滤波器作为局部滤波器，记为LF2，对应的信息分配系数为β2；DR定位系统采用扩展卡尔曼滤波作为局部滤波器，记为LF3，对应的信息分配系数为β3，主滤波器做信息融合，具体包括下述步骤：S1、根据汽车运动学建立系统状态方程与观测方程，所述观测方程包括RSU观测方程、GNSS观测方程以及DR观测方程；S2、根据LF1、LF2和LF3对三个子系统进行时间更新和量测更新；S3、在信息融合过程中进行故障检测，利用两级故障检测技术，检测出故障子系统并实现隔离；S4、信息融合与信息分配，系统在信息分配过程中，根据定位子系统的定位精度因子来动态调整各子系统的信息分配系数，实现故障子系统的隔离与无故障子系统的重构。2.根据权利要求1所述的新型车辆组合定位算法，其特征在于，在步骤S4中，所述两级故障检测的方法：首先各子系统利用残差χ2检测法去检测出现硬故障的子系统，然后利用冗余硬件检测法去检测系统软故障，另外，为了能校验车载定位系统本身的精确度，还提出了基于车辆与路侧设备通信V2R的位置参照检测法，让系统可以及时发现因车载设备自身问题而导致定位不准确的原因。3.根据权利要求2所述的新型车辆组合定位算法，其特征在于，所述残差χ2检测法具体如下：由观测值的预测值与实测值Zk之差构造检验统计量的方法称为残差χ2检验法，残差定义为：当被检测系统无故障时，残差r(k)是均值为零的高斯白噪声，当被检测系统发生故障时，r(k)的期望是不为零的值，根据这个特性，通过检测残差r(k)均值就可以确定被检测系统是否发生了故障，由公式可知，残差向量r(k)也可以被认为均值为零的高斯白噪声过程，其协方差S(k)为：构造以下故障检测函数：D(k)＝rT(k)S-1(k)r(k)由残差序列的统计特性知，D(k)服从自由度为n的χ2分布，n为状态向量X的维数，如果设定故障检测阀值TD，那么可以根据下述公式检测系统故障，阀值TD决定了故障检测的性能：4.根据权利要求2所述的新型车辆组合定位算法，其特征在于，所述冗余硬件检测法具体为：采用低成本冗余硬件检测，通过增加加速度计对比各子系统所测量的车辆速度的一致性来实现故障的检测与隔离。5.根据权利要求2所述的新型车辆组合定位算法，其特征在于，所述位置参照检测法具体为：传统车载定位通常接收卫星信号定位或自主定位，是一个孤立的系统，V2R通信的发展，在某些特定区域，如停车场，车辆可以通过后台数据库查询到自己所处的精确位置坐标，利用所查询到的坐标信息与实时定位的坐标相对比，以此来判断车辆定位系统的准确性。6.根据权利要求1所述的新型车辆组合定位算法，其特征在于，在步骤S4中，自适应的信息分配系数调整方法以各子系统的定位精度因子为主要参考，动态调整信息分配系数，提高联邦滤波器的性能，实现组合导航。7.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘建圻，闫荷花，邹才凤，张严林，
申请(专利权)人：广东机电职业技术学院，
类型：发明
国别省市：广东;44
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