自适应的GPS错误观测值识别方法技术

本发明专利技术提供了一种自适应的GPS错误观测值识别方法，包括：从GPS传感器中获取车辆的定位信息，从定位信息中提取第一观测值数据。获取车辆的姿态信息和速度信息，根据姿态信息和速度信息计算得到车辆的航位推算轨迹数据。根据第一观测值数据中的数据状态值数据、航向有效位数据、收星数数据及水平精度因子数据剔除错误的GPS观测值得到第二观测值数据。根据第二观测值数据构建位姿图数据，并计算得到处理结果信息，对处理结果信息分析优化，剔除不在预设的代价函数阈值内的错误的GPS观测值，得到第三观测值数据。根据第三观测值数据及三维场景地图数据构建高精度地图，实现高精度实时定位。由此，降低了GPS错误观测值带来的安全问题。

【技术实现步骤摘要】
自适应的GPS错误观测值识别方法
本专利技术涉及车辆实时定位
，尤其涉及一种自适应的GPS错误观测值识别方法。
技术介绍
自动驾驶技术是近年的热点话题，在缓解交通拥堵、提高道路安全性、减少空气污染等领域，自动驾驶将会带来颠覆性的改变。在自动驾驶商业化进程中，限定区域场景内的无人清扫车、无人快递派送车辆以及无人出租车等为自动驾驶技术的落地提供了具体的应用场景。由于人口老龄化的加剧，国内劳动力成本的上升，且繁重的重复性体力劳动增加了人们的工作负担，如环境卫生清扫、快递配送以及出租车出行等，故由自动驾驶技术代替重复性的工作势不可挡。无人驾驶车辆能够实现自动驾驶，离不开高精度地图和高鲁棒性定位方法。而室外无人驾驶应用场景中，不论是三维场景重建还是车辆实时定位，GPS(GlobalPositioningSystem)均作为数据的输入传感器。如果GPS输入的错误观测值未正确识别并剔除，将导致构建的三维场景地图精度降低，未剔除的错误值将造成定位结果严重偏离真实位置，从而影响车辆自动驾驶的安全性和可靠性。目前应用较多的GPS错误观测值识别方法大致可分为基于自身GPS观测值的识别方法和基于GPS观测值与加速度计融合的识别方法两类。基于自身GPS观测值的识别方法，主要有卡尔曼滤波方法和古典概率与莱以特判别相结合方法。首先，从样本数据中获取数据处理模型，例如卡尔曼滤波的预测模型、误差概率分布模型等。然后，选取合理的处理模型和参数阈值，对实时观测的GPS数据进行分析，最后，根据分析结果判断其是否为错误值。基于自身GPS观测值的识别方法需要预先规划的运动轨迹和样本数据获取相应模型，由于工作时间不同，GPS观测值会存在一定差异性，以及运动过程中无法完全保证车辆会严格按照预设轨道行驶，因此很难运用处理模型准确分析GPS观测值的错误性。基于GPS观测值与加速度计融合的识别方法，在预定时间内，获取加速度计的速度和位置变化量和GPS观测值，并根据加速度计的数据变化量得到GPS的预测值，通过判断GPS的观测值和预测值的绝对偏差是否小于某一特定值，如果否，则此时刻的GPS观测值为错误值。基于GPS观测值与加速度计融合的识别方法可以很好识别GPS跳变的错误值，但在车辆自动驾驶中，GPS受多径效应影响，GPS观测值会产生渐变误差和阶跃变化误差，依靠加速度计在预定时间内的递推与GPS融合无法识别此时观测值的错误性。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术中存在的缺陷，提供一种自适应的GPS错误观测值识别方法。为实现上述目的，本专利技术提供了一种自适应的GPS错误观测值识别方法，所述方法包括：从GPS传感器中获取车辆的连续的定位信息；从所述定位信息中提取得到第一观测值数据，所述第一观测值数据包括数据状态值数据、航向有效位数据、收星数数据和水平精度因子数据；获取所述车辆的姿态信息和所述车辆的速度信息；根据所述姿态信息和速度信息进行计算，得到所述车辆的航位推算轨迹数据；当所述第一观测值数据的所述数据状态值数据等于预设的数据状态期望值、所述航向有效位数据有效、所述收星数数据大于预设的收星数阈值且所述水平精度因子数据小于预设的水平精度因子阈值时，将所述第一观测值数据的等级标记为第一等级；当所述第一观测值数据的所述数据状态值数据等于所述数据状态期望值、所述航向有效位数据无效、所述收星数数据大于所述收星数阈值且所述水平精度因子数据小于所述水平精度因子阈值时，将所述第一观测值数据的等级标记为第二等级；获取当前第一观测值数据之前的预设的连续帧数的所述第一观测值数据的等级集合；当所述等级集合中的所述第一观测值数据的等级全部为所述第一等级时，将所述当前第一观测值数据标记为第二观测值数据；当所述等级集合中的所述第一观测值数据的等级只包含所述第一等级和所述第二等级，且所述第二等级的第一观测值数据的数量小于预设的第二等级数量阈值时，将所述当前第一观测值数据标记为所述第二观测值数据；以所述车辆的位置传感器匹配位置作为顶点，并在所述顶点添加一个所述第二观测值数据，第一连续时刻所述位置传感器的第一相对观测量以及第二连续时刻所述航位推算轨迹数据的第二相对观测量作为约束边，设定协方差矩阵和核函数，从而构建位姿图数据；根据所述位姿图数据进行计算处理得到处理结果信息；根据所述处理结果信息，判断所有所述第二观测值数据的代价函数是否超出预设的代价函数阈值；当超出所述代价函数阈值的所述第二观测值数据的数量小于预设的第二数量阈值时，将不大于所述代价函数阈值的所述第二观测值数据标记为第三观测值数据；根据所述第三观测值数据和三维场景地图数据进行处理，得到实时定位数据。进一步的，当所述第一观测值数据的所述数据状态值数据不等于所述数据状态期望值或者所述收星数数据不大于所述收星数阈值或者所述水平精度因子数据不小于所述水平精度因子阈值时，将所述第一观测值数据的等级标记为第三等级。进一步的，所述姿态信息由所述车辆的惯性测量单元计算得出；所述速度信息由所述车辆的轮速传感器计算得出。进一步的，所述根据所述处理结果信息，判断所有所述第二观测值数据的代价函数是否超出预设的代价函数阈值之后，所述方法还包括：若超出所述代价函数阈值的所述第二观测值数据的数量不小于所述第二数量阈值时，以倍数形式扩大所述代价函数阈值，得到第二代价函数阈值；根据所述处理结果信息，判断所有所述第二观测值数据的代价函数是否超出所述第二代价函数阈值；当超出所述第二代价函数阈值的所述第二观测值数据的数量小于所述第二数量阈值时，将不大于所述第二代价函数阈值的所述第二观测值数据标记为第三观测值数据。通过应用本专利技术提供的自适应的GPS错误观测值识别方法，首先通过基于差分GPS数据的相关标志位快速识别并剔除错误的观测值，然后对剩余的观测值进行基于位姿图问题的二次识别，从而进一步地剔除错误观测值，并将剩下的正确的GPS观测值输出给三维场景地图构建，完成高精度的地图构建，保证高鲁棒性、安全性的高精度实时定位。由此，降低了GPS错误观测值带来的安全问题发生概率，提升了复杂室外环境内三维地图重建精度和车辆实时定位精度。附图说明图1为本专利技术实施例提供的自适应的GPS错误观测值识别方法流程示意图。具体实施方式下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。本专利技术实施例提供的自适应的GPS错误观测值识别方法应用于智能车辆的车载服务器上，其中，智能车辆可以理解为无人驾驶的自动驾驶车辆，车载服务器相当于该自动驾驶车辆的大脑，能够获取车辆上众多传感器的数据并处理，从而得到车辆的状态信息及车辆周围的环境信息，进行环境地图构建及车辆实时定位，实现车辆的自动驾驶。第一、第二等编号仅予以区分，并无其他含义。图1为本专利技术实施例提供的自适应的GPS错误观测值识别方法流程示意图，该GPS错误观测值识别方法应用在智能车辆的车载服务器中，该方法的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自适应的GPS错误观测值识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n从GPS传感器中获取车辆的连续的定位信息；/n从所述定位信息中提取得到第一观测值数据，所述第一观测值数据包括数据状态值数据、航向有效位数据、收星数数据和水平精度因子数据；/n获取所述车辆的姿态信息和所述车辆的速度信息；/n根据所述姿态信息和速度信息进行计算，得到所述车辆的航位推算轨迹数据；/n当所述第一观测值数据的所述数据状态值数据等于预设的数据状态期望值、所述航向有效位数据有效、所述收星数数据大于预设的收星数阈值且所述水平精度因子数据小于预设的水平精度因子阈值时，将所述第一观测值数据的等级标记为第一等级；/n当所述第一观测值数据的所述数据状态值数据等于所述数据状态期望值、所述航向有效位数据无效、所述收星数数据大于所述收星数阈值且所述水平精度因子数据小于所述水平精度因子阈值时，将所述第一观测值数据的等级标记为第二等级；/n获取当前第一观测值数据之前的预设的连续帧数的所述第一观测值数据的等级集合；/n当所述等级集合中的所述第一观测值数据的等级全部为所述第一等级时，将所述当前第一观测值数据标记为第二观测值数据；/n当所述等级集合中的所述第一观测值数据的等级只包含所述第一等级和所述第二等级，且所述第二等级的第一观测值数据的数量小于预设的第二等级数量阈值时，将所述当前第一观测值数据标记为所述第二观测值数据；/n以所述车辆的位置传感器匹配位置作为顶点，并在所述顶点添加一个所述第二观测值数据，第一连续时刻所述位置传感器的第一相对观测量以及第二连续时刻所述航位推算轨迹数据的第二相对观测量作为约束边，设定协方差矩阵和核函数，从而构建位姿图数据；/n根据所述位姿图数据进行计算处理得到处理结果信息；/n根据所述处理结果信息，判断所有所述第二观测值数据的代价函数是否超出预设的代价函数阈值；当超出所述代价函数阈值的所述第二观测值数据的数量小于预设的第二数量阈值时，将不大于所述代价函数阈值的所述第二观测值数据标记为第三观测值数据；/n根据所述第三观测值数据和三维场景地图数据进行处理，得到实时定位数据。/n...

【技术特征摘要】
1.一种自适应的GPS错误观测值识别方法，其特征在于，所述方法包括：
从GPS传感器中获取车辆的连续的定位信息；
从所述定位信息中提取得到第一观测值数据，所述第一观测值数据包括数据状态值数据、航向有效位数据、收星数数据和水平精度因子数据；
获取所述车辆的姿态信息和所述车辆的速度信息；
根据所述姿态信息和速度信息进行计算，得到所述车辆的航位推算轨迹数据；
当所述第一观测值数据的所述数据状态值数据等于预设的数据状态期望值、所述航向有效位数据有效、所述收星数数据大于预设的收星数阈值且所述水平精度因子数据小于预设的水平精度因子阈值时，将所述第一观测值数据的等级标记为第一等级；
当所述第一观测值数据的所述数据状态值数据等于所述数据状态期望值、所述航向有效位数据无效、所述收星数数据大于所述收星数阈值且所述水平精度因子数据小于所述水平精度因子阈值时，将所述第一观测值数据的等级标记为第二等级；
获取当前第一观测值数据之前的预设的连续帧数的所述第一观测值数据的等级集合；
当所述等级集合中的所述第一观测值数据的等级全部为所述第一等级时，将所述当前第一观测值数据标记为第二观测值数据；
当所述等级集合中的所述第一观测值数据的等级只包含所述第一等级和所述第二等级，且所述第二等级的第一观测值数据的数量小于预设的第二等级数量阈值时，将所述当前第一观测值数据标记为所述第二观测值数据；
以所述车辆的位置传感器匹配位置作为顶点，并在所述顶点添加一个所述第二观测值数据，第一连续时刻所述位置传感器的第一相对观测量以及第二连续时刻所述航位推算轨迹数据的第二相对观测...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭国旗，黄友，张国龙，张放，李晓飞，张德兆，王肖，霍舒豪，
申请(专利权)人：北京智行者科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11