一种导航定位方法技术

本发明专利技术公开了一种导航定位方法，包括：获取当前车辆状态数据；将所述状态数据输入至训练好的位置预测模型以得到车辆预测位置。本发明专利技术充分利用当前定位位置依赖于历史轨迹和当前的行车状态的关系，有效解决了在实际路况中方向急剧变化和惯性器件噪声导致的误差扩大，避免了车辆位置预测的精度的快速下降，适用于辅助驾驶等车联网应用在城市环境中的情况。在不同情况路段环境下，定位精度都有明显的提升，对不同路况有更高的适应性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种导航定位方法
本专利技术涉及定位导航领域，尤其涉及一种导航定位方法。
技术介绍
随着辅助驾驶等车联网应用的快速发展，对车辆实时状态数据和定位精度提出了越来越高的要求。单一的GPS/BD定位技术在城市高楼林立的地方很容易产生多径效应，或者在受到信号干扰的情况下导致卫星定位失锁。为此，融合多源信息的GPS/INS组合导航技术逐步成为主流，这种系统可以在GPS信号受干扰或中断期间，对INS误差进行估计和补偿，从而获得可靠、准确的导航解决方案，克服了独立使用GPS导航定位的局限性。传统方法上，基于贝叶斯的组合导航技术有卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)等。其中，KF在高斯白噪声、理想的动力学模型、非线性误差线性化等方面存在不足，为了使KF适用于非线性系统，提出了一种扩展卡尔曼滤波对非线性系统进行线性化，但线性化过程费时、复杂，容易导致滤波发散。为了克服KF和EKF的局限性，粒子滤波被提了出来，它用一组随机粒子表示后验分布，克服了EKF中线性化模型的缺陷，但是这种表示法需要大量粒子，计算成本很高。近年来，多本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种导航定位方法，其特征在于，包括：/n获取当前车辆状态数据；/n将所述状态数据输入至训练好的位置预测模型以得到车辆预测位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种导航定位方法，其特征在于，包括：
获取当前车辆状态数据；
将所述状态数据输入至训练好的位置预测模型以得到车辆预测位置。


2.根据权利要求1所述的导航定位方法，其特征在于，所述车辆状态数据包括以下至少之一：速度、方位角、三轴角速度、三轴加速度、三轴角度。


3.根据权利要求1所述的导航定位方法，其特征在于，所述位置预测模型为XGBoost位置预测模型。


4.根据权利要求3所述的导航定位方法，其特征在于，获取所述XGBoost位置预测模型的方法包括：
获取历史车辆状态数据和历史车辆轨迹数据；
以车辆状态数据作为输入，车辆轨迹数据作为输出训练XGBoost位置预测模型。


5.根据权利要求4所述的导航定位方法，其特征在于，采用滑动窗口收集历史车辆状态数据。


6.根据权利要求5所述的导航定位方法，其特征在于，t时刻滑动窗口Wt用如下公式表示：
Wt＝{[xt-s,...,xt-1,xt]T,[yt-s,...,yt-1,yt]T}<...

【专利技术属性】
技术研发人员：古天龙，刘丁柯，宾辰忠，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西;45