【技术实现步骤摘要】
导航方法、装置、存储介质及电子装置
本申请涉及导航
，具体而言，涉及一种导航方法、装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
导航定位、路径规划以及辅助驾驶等多项功能是车辆的主要发展方向，其中，高精度的导航定位是其他发展方向的核心和基础，这要求导航定位系统具有长时间、高精度地持续工作的能力，同时系统具有比较高的性价比。目前，单一的导航系统在性能方面或多或少有所欠缺，信息获取的局限性更是制约着其可靠性，无法满足人们对于导航精度的要求。具体地，在车辆导航系统中。广泛应用的是全球定位系统(GPS)，然而其抗干扰能力差，在恶劣天气影响、高大建筑物或植物遮挡等情况下卫星信号容易变弱，从而导致无法自主定位。随着科技的发展，惯性导航系统(INS)逐渐成熟并被广泛使用，但该系统受传感器误差积累影响严重针对相关技术中采用卫星测量导航以及惯性测量元件导航定位误差大的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本申请提供一种导航方法、装置、存储介质及电子装置，以解决相关技术中采用卫星测量导航以及惯性测量元...
【技术保护点】
1.一种导航方法，其特征在于，包括：/n获取目标对象的第一位姿数据，其中，所述第一位姿数据基于惯性数据解算得到，所述惯性数据是惯性导航系统观测所述目标对象时采集到的数据；/n获取所述目标对象的第二位姿数据，其中，所述第二位姿数据是在所述惯性导航系统观测所述目标对象时，卫星导航系统观测所述目标对象得到的位姿数据；/n计算所述第一位姿数据和所述第二位姿数据的数据差值；/n将所述数据差值输入卡尔曼滤波器，处理得到协方差；/n若所述协方差小于预设值，基于所述第一位姿数据对所述目标对象进行导航。/n
【技术特征摘要】
1.一种导航方法，其特征在于，包括：
获取目标对象的第一位姿数据，其中，所述第一位姿数据基于惯性数据解算得到，所述惯性数据是惯性导航系统观测所述目标对象时采集到的数据；
获取所述目标对象的第二位姿数据，其中，所述第二位姿数据是在所述惯性导航系统观测所述目标对象时，卫星导航系统观测所述目标对象得到的位姿数据；
计算所述第一位姿数据和所述第二位姿数据的数据差值；
将所述数据差值输入卡尔曼滤波器，处理得到协方差；
若所述协方差小于预设值，基于所述第一位姿数据对所述目标对象进行导航。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标对象的第一位姿数据包括：
基于所述惯性数据确定所述目标对象的初始位置数据和初始速度数据；
将所述惯性数据输入惯性导航系统的误差模型，得到确定所述目标对象的所述初始位置数据时的位置误差，以及确定所述目标对象的所述初始速度数据时的速度误差；
基于所述初始位置数据和所述位置误差确定所述目标对象的位置数据，并基于所述初始速度数据和所述速度误差确定所述目标对象的速度数据；
将所述目标对象的位置数据和速度数据确定为所述目标对象的所述第一位姿数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标对象的第一位姿数据还包括：
基于所述惯性数据中的三轴陀螺仪数据和三轴加速度计数据，根据四元数算法确定所述目标对象的姿态矩阵；
基于所述目标对象的姿态矩阵确定所述目标对象的姿态角数据；
将所述目标对象的姿态角数据确定为所述目标对象的所述第一位姿数据。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述惯性数据输入惯性导航系统的误差模型，得到确定所述目标对象的所述初始位置数据时的位置误差，以及确定所述目标对象的所述初始速度数据时的速度误差之前，所述方法还包括：
确定所述惯性导航系统的状态方程：
式中，X(t)是系统状态矩阵，用于表征系统误差，所述系统误差至少包括确定所述目标对象的位姿数据时的系统误差；F(t)是系统状态转换矩阵，用于表征所述系统误差与时间关联的修正量；G(t)是系统噪声分布矩阵；W(t)是噪声向量；是更新后的系统状态矩阵；
确定所述惯性导航系统的观测方程：
Z(t)＝HX(t)+V
式中，Z(t)是系统量测矩阵，用于表征观测误差，所述观测误差至少包括确定所述目标对象的位姿数据时的观测误差；H是系统量测更新矩阵，用于表征所述观测误差与时间关联的修正量；V是观测噪声；
基于所述状态方程和所述观测方程确定所述惯性导航系统的误差模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在将所述数据差值输入卡尔曼滤波器，处理得到协方差之前，所述方法还包括：
确定状态预测方程：
Xk＝FXk-1
式中，k为离散时间，Xk为时刻k的组合系统状态矩阵，Xk-1为时刻k-1的组合系统状态矩阵，所述组合系统状态矩阵用于表征组合系统误差，所述组合系统...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘宁，檀晓萌，苏中，李擎，刘福朝，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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