用于确定无人驾驶车辆的速度和位姿的方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了用于确定无人驾驶车辆的速度和位姿的方法和装置。该无人驾驶车辆设置有全球导航卫星系统GNSS接收机、捷联惯性导航系统SINS以及轮速传感器，该SINS包括惯性测量单元IMU，该方法的一具体实施方式包括：获取SINS解算的无人驾驶车辆的第一速度、第一位姿和轮速传感器采集的无人驾驶车辆的轮速；确定GNSS接收机是否接收到信号；响应于确定GNSS接收机接收不到信号，根据轮速、第一速度和第一位姿，采用卡尔曼滤波算法确定SINS的速度误差、SINS的位姿误差以及IMU的零偏误差；根据速度误差、位姿误差和零偏误差，对第一速度和第一位姿进行调整，得到无人驾驶车辆的速度和位姿。

Method and device for determining speed and position of driverless vehicle

The present disclosure discloses a method and device for determining the speed and pose of an unmanned vehicle. The unmanned vehicle is equipped with GNSS receiver of GNSS, SINS of strapdown inertial navigation system and wheel speed sensor. The SINS includes inertial measurement unit IMU. One specific implementation of the method includes acquiring the first speed, the first posture of the unmanned vehicle calculated by SINS and the acquisition of no wheel speed sensor. In response to the determination that the GNSS receiver can not receive the signal, the Kalman filter algorithm is used to determine the speed error of SINS, the position and posture error of SINS and the zero bias error of IMU according to the wheel speed, the first speed and the first posture. With zero offset error, the first speed and the first posture are adjusted to obtain the speed and posture of the driverless vehicle.

【技术实现步骤摘要】
用于确定无人驾驶车辆的速度和位姿的方法和装置
本申请涉及机动车
，具体涉及无人驾驶车辆
，尤其涉及用于确定无人驾驶车辆的速度和位姿的方法和装置。
技术介绍
目前在确定无人驾驶车辆的速度和位姿时，通常采用在车辆中设置SINS(Strap-downInertialNavigationSystem，捷联惯性导航系统)和GNSS(GlobalNavigationSatelliteSystem，全球导航卫星系统)接收机解算的数据来确定无人驾驶车辆的速度和位姿。在GNSS接收机接收到信号的时候，采用SINS和GNSS接收机输出的信息共同确定无人驾驶车辆的速度和位姿，在GNSS接收机接收不到信号的时候，只能采用SINS输出的信息确定无人驾驶车辆的速度和位姿，在SINS的精度较低的情况下，降低了确定无人驾驶车辆的速度和位姿的精度。从而现有的确定无人驾驶车辆的速度和位姿的方法存在着精度较低的问题。
技术实现思路
本申请的目的在于提出一种改进的用于确定无人驾驶车辆的速度和位姿的方法和装置，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。第一方面，本申请实施例提供了一种用于确定无人驾驶车辆的速度和位姿的方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于确定无人驾驶车辆的速度和位姿的方法，其特征在于，所述无人驾驶车辆设置有全球导航卫星系统GNSS接收机、捷联惯性导航系统SINS以及轮速传感器，所述SINS包括惯性测量单元IMU，所述方法包括：获取所述SINS解算的所述无人驾驶车辆的第一速度、第一位姿和所述轮速传感器采集的所述无人驾驶车辆的轮速；确定所述GNSS接收机是否接收到信号；响应于确定所述GNSS接收机接收不到信号，根据所述轮速和所述第一速度，采用卡尔曼滤波算法确定所述SINS的速度误差、所述SINS的位姿误差以及所述IMU的零偏误差；根据所述速度误差和所述位姿误差，对所述第一速度和所述第一位姿进行调整，得到所述无人驾驶车辆...

【技术特征摘要】
1.一种用于确定无人驾驶车辆的速度和位姿的方法，其特征在于，所述无人驾驶车辆设置有全球导航卫星系统GNSS接收机、捷联惯性导航系统SINS以及轮速传感器，所述SINS包括惯性测量单元IMU，所述方法包括：获取所述SINS解算的所述无人驾驶车辆的第一速度、第一位姿和所述轮速传感器采集的所述无人驾驶车辆的轮速；确定所述GNSS接收机是否接收到信号；响应于确定所述GNSS接收机接收不到信号，根据所述轮速和所述第一速度，采用卡尔曼滤波算法确定所述SINS的速度误差、所述SINS的位姿误差以及所述IMU的零偏误差；根据所述速度误差和所述位姿误差，对所述第一速度和所述第一位姿进行调整，得到所述无人驾驶车辆的速度和位姿。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述速度误差和所述位姿误差，对所述第一速度和所述第一位姿进行调整，得到所述无人驾驶车辆的速度和位姿之前，所述方法还包括：响应于确定所述GNSS接收机接收到信号，获取所述GNSS接收机解算的所述无人驾驶车辆的第二速度和第二位置，并根据所述第一速度、所述第一位姿、所述第二速度和所述第二位置，采用卡尔曼滤波算法确定所述SINS的速度误差、所述SINS的位姿误差以及所述IMU的零偏误差。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一位姿包括第一位置和第一姿态；以及所述根据所述第一速度、所述第一位姿、所述第二速度和所述第二位置，采用卡尔曼滤波算法确定所述SINS的速度误差、所述SINS的位姿误差以及所述IMU的零偏误差，包括：执行以下第一滤波操作：以所述SINS的速度误差、所述SINS的位姿误差和所述IMU的零偏误差为状态变量构建第一卡尔曼滤波的状态方程，以所述第一速度与所述第二速度之差以及所述第一位置与所述第二位置之差作为观测量构建所述第一卡尔曼滤波的观测方程，采用卡尔曼滤波算法得到所述SINS的速度误差、所述SINS的位姿误差和所述IMU的零偏误差。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述执行以下第一滤波操作之后，所述方法还包括：确定所述GNSS接收机是否工作在实时动态差分定位模式下；响应于确定所述GNSS接收机工作在实时动态差分定位模式下，执行以下第二滤波操作：以所述轮速传感器的尺度因子误差和所述轮速传感器与所述IMU之间的安装角误差作为状态变量构建第二卡尔曼滤波的状态方程，以所述轮速与所述第二速度之差作为观测量构建所述第二卡尔曼滤波的观测方程，采用卡尔曼滤波算法得到所述尺度因子误差和所述安装角误差。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述轮速和所述第一速度，采用卡尔曼滤波算法确定所述SINS的速度误差、所述SINS的位姿误差以及所述IMU的零偏误差，包括：以所述SINS的速度误差、所述SINS的位姿误差和所述IMU的零偏误差为状态变量构建第一卡尔曼滤波的状态方程，以所述第一速度与所述轮速之差作为观测量构建所述第一卡尔曼滤波的观测方程，采用卡尔曼滤波算法得到所述SINS的速度误差、所述SINS的位姿误差和所述IMU的零偏误差。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述轮速和所述第一速度，采用卡尔曼滤波算法确定所述SINS的速度误差、所述SINS的位姿误差以及所述IMU的零偏误差，包括：根据所述尺度因子误差和所述安装角误差对所述轮速进行调整，得到调整后的轮速；以所述SINS的速度误差、所述SINS的位姿误差和所述IMU的零偏误差为状态变量构建所述第一卡尔曼滤波的状态方程，以所述第一速度与所述调整后的轮速之差作为观测量构建所述第一卡尔曼滤波的观测方程，采用卡尔曼滤波算法得到所述SINS的速度误差、所述SINS的位姿误差和所述IMU的零偏误差。7.一种用于确定无人驾驶车辆的速度和位姿的装置，其特征在于，所述无人驾驶车辆设置有全球导航卫星系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨晓龙，宋适宇，徐宝强，蔡仁澜，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11