【技术实现步骤摘要】
信息融合方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质
本专利技术涉及导航
，特别是涉及一种信息融合方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
目前，随着信息技术的发展日益加快，智能车在运输、生产、巡检等领域得到了广泛应用。智能车的导航方式有多种，使用较多的是惯性导航和视觉二维码导航，单独使用惯性导航实时性好、抗干扰性强，但在长时间运行下会产生累计误差，而使用视觉二维码导航在单个二维码处导航精度高，但导航过程不连续、可靠性低。因此，惯性-视觉组合导航技术以其优势互补特性，成为了导航领域的一个重要发展方向，而如何将惯性导航和视觉二维码导航中的信息数据进行融合也成为了重要的研究课题。传统技术在将惯性导航和视觉二维码导航中的信息数据融合方面，主要使用的是自适应卡尔曼滤波算法，将视觉二维码导航下的坐标信息与惯性导航下的坐标信息进行融合，以修正惯性导航长时间运行带来的误差。但是，传统技术在坐标信息融合过程中滤波结果容易发散，导致无法为智能车提供准确的导航。
技术实现思路
基于此，有必要针对传统技术在坐标信息融合过程中滤波结果容易发散，导致无法为智能车提供准确的导航...
【技术保护点】
1.一种信息融合方法，其特征在于，包括：根据当前时刻获取的二维码的位置坐标、以及当前时刻测量的所述二维码的位置坐标与导航对象的实际位置坐标之间的偏差坐标，确定所述导航对象当前时刻的绝对位置坐标；根据导航对象前一时刻的航位推算坐标以及航位推算算法，获取所述导航对象当前时刻的航位推算坐标，并确定所述当前时刻的航位推算坐标和所述当前时刻的绝对位置坐标之间的第一差值；根据所述导航对象前一时刻的Kalman滤波增益、测量前一时刻的偏差坐标时的第一测量噪声值、所述当前时刻的航位推算坐标的均方差矩阵以及所述第一差值，确定测量所述当前时刻的偏差坐标时的第二测量噪声值；其中，所述第二测量噪声...
【技术特征摘要】
1.一种信息融合方法，其特征在于，包括：根据当前时刻获取的二维码的位置坐标、以及当前时刻测量的所述二维码的位置坐标与导航对象的实际位置坐标之间的偏差坐标，确定所述导航对象当前时刻的绝对位置坐标；根据导航对象前一时刻的航位推算坐标以及航位推算算法，获取所述导航对象当前时刻的航位推算坐标，并确定所述当前时刻的航位推算坐标和所述当前时刻的绝对位置坐标之间的第一差值；根据所述导航对象前一时刻的Kalman滤波增益、测量前一时刻的偏差坐标时的第一测量噪声值、所述当前时刻的航位推算坐标的均方差矩阵以及所述第一差值，确定测量所述当前时刻的偏差坐标时的第二测量噪声值；其中，所述第二测量噪声值大于0；根据所述第一差值、所述当前时刻的航位推算坐标、所述当前时刻的航位推算坐标的均方差矩阵以及所述第二测量噪声值，确定所述导航对象在当前时刻的融合坐标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述导航对象前一时刻的Kalman滤波增益、测量前一时刻的偏差坐标时的第一测量噪声值、所述当前时刻的航位推算坐标的均方差矩阵以及所述第一差值，确定测量所述当前时刻的偏差坐标时的第二测量噪声值，包括：根据公式：确定测量所述当前时刻的偏差坐标时的第二测量噪声值R(k)；其中，所述dk为预设的加权系数，所述R(k-1)为所述第一测量噪声值，所述H为单位矩阵，所述Kk-1为所述导航对象前一时刻的Kalman滤波增益，所述P(k|k-1)为所述当前时刻的航位推算坐标的均方差矩阵，所述为所述第一差值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前时刻的航位推算坐标的均方差矩阵的获取方式包括：将所述导航对象前一时刻的融合坐标的均方差矩阵与预设的系统噪声矩阵进行求和操作，得到的结果作为所述当前时刻的航位推算坐标的均方差矩阵。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述导航对象前一时刻的融合坐标的均方差矩阵与预设的系统噪声矩阵进行求和操作，得到的结果作为所述当前时刻的航位推算坐标的均方差矩阵，包括：根据公式：P(k|k-1)＝AL(k-1)AT+Q(k)确定所述当前时刻的航位推算坐标的均方差矩阵P(k|k-1)；其中，所述A为单位矩阵，所述L(k-1)为所述导航对象前一时刻的融合坐标的均方差矩阵，所述为预设的系统噪声矩阵，所述q-enco为所述导航对象的速度测量值的协方差，所述q-gyro为所述导航对象的角速度测量值的协方差。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据公式确定测量所述当前时刻的偏差坐标时的第二测量噪声值R(k)之前，所述方法还包括：判断所述的值是否小于或者等...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄科科，阳春华，刘一顺，张亦弛，陈宇，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。