一种针对可控智能载具的位置估计方法技术

本发明专利技术公开了一种针对智能载具的位置估计方法。该方法结合智能载具搭载的GPS接收模块，导航处理模块和移动通信模块，将GPS定位信号，到达角测量信息和智能载具的控制指令相结合以获得比GPS定位信号精度更高的位置估计信息。息。息。

【技术实现步骤摘要】
一种针对可控智能载具的位置估计方法


[0001]本专利技术涉及智能载具控制
，尤其涉及一种基于智能载具控制指令，GPS定位信息和到达角信息的智能载具位置估计方法，使智能载具位置估计更加精确。

技术介绍

[0002]上个世纪70年代，计算机技术于传感器技术的迅速发展，促进来机器人感知能力得到完善，研究领域也随之变得越来越宽泛，进入到上个实际90年代，人类对机器人的研发上升到一个新的阶段，多学科多领域融合与合作成为新的趋势，机器人的技术积累呈现出立体化格局，包括通信，定位，控制，信息融合等高新技术。
[0003]智能载具作为机器人的一种延生，导航功能是智能载具实现自主运动中的一项非常重要的功能，导航的精度关系到智能载具路径规划的精度。GPS全球定位导航系统目前在车辆领域应用广泛，一般采用伪距差分动态定位法，定位的精度主要受卫星数量以及道路的遮挡情况的影响，在实践过程中存在较大的定位误差。因此需要一种在GPS定位信息的基础上提供更高精度位置估计的方法。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中存在的问题，本专利技术的目的是利用对智能载具提供的GPS接收模块，导航处理模块和移动通信模块设计一种位置估计方案，以提高智能载具在运动过程中的位置估计精度。
[0005]一种针对可控智能载具的位置估计方法，其特征在于智能载具包含GPS接收模块，导航处理模块和移动通信模块，其中移动通信模块又包括智能载具控制指令接收模块和到达角测量模块，其特征在于，包括如下步骤：
[0006]1)首先进行初始化设置：
[0007]1.1)设置状态向量s＝[x,v
x
,y,v
y
],其中x，y代表x轴和y轴位置，v
x
，v
y
代表x轴线速度和y轴线速度。
[0008]1.2)在每一个更新时间间隔内根据控制指令近似考虑两种状态转移方程。
[0009]匀速直线运动状态转移方程：
[0010][0011]匀速圆周运动状态转移方程：
[0012][0013]其中ω表示智能载具在转向时智能载具控制指令输入的角速度。
[0014]1.3)观测向量h＝[x
GPS
,y
GPS
,x
AOA
,y
AOA
]，其中x
GPS
,y
GPS
由GPS定位信号直接观测得到，x
AOA
,y
AOA
根据参考基站的位置信息和对应到达角角度信息每个基站按照y＝tan(θ
AOA,k
)(x
k
‑
x)+y
k
建立目标位置直线方程，其中θ
AOA,k
代表到达角度数，x
k
和y
k
代表基站坐标信息，x和y代表目标坐标信息。联立两个基站的目标位置直线方程，求解交点可以得到到达角估计的目标位置信息。考虑到多基站的情况下，按照min(|θ
AOA,k
‑
θ
AOA,i
|
‑
90|),k≠i，其中θ
AOA,k
代表根据接收到的来自不同基站的信号测量所得到达交角度，选取到达角角度差最接近90度的两个基站作为参考基站。观测矩阵其中每一列与状态向量中各变量对应，每一行和观测向量中各变量对应。
[0015]1.4)观测量为GPS定位坐标，GPS设备的定位误差标准差为ε
GPS
m，GPS观测噪声标准差向量n
GPS
＝[ε
GPS
,ε
GPS
]，单位为m，可以得到观测噪声协方差矩阵为到达角测量误差标准差为ε
AOA
，根据公式，按照归一化定位精度表达式其中根据α
P
和β
P
近似采用各基站观测角度代替。R＝[R
GPS
,R
AOA
]T
。
[0016]1.5)系统过程噪声向量为n
Q
＝[x
Q
,v
xQ
,y
Q
,v
yQ
]，其中x
Q
和y
Q
代表位置过程转移噪声标准差，v
xQ
和v
yQ
代表x方向和y方向速度过程转移噪声标准差。可以得到系统过程噪声协方差矩阵
[0017]1.6)设置初始状态转移协方差矩阵P为单位矩阵，维度和状态向量中的状态数量一致为4行4列。
[0018]2)根据步骤1)中初始化过程，在小车运动过程中综合接收到的GPS信号，到达角测量信息和控制信息进行位置估计滤波的状态更新迭代，得到更精确的位置估计信息，其特征在于，具体步骤如下：
[0019]2.1)GPS接收模块接收GPS卫星定位信号，控制指令接收模块接收来自基站发送的控制指令，同时到达角测量模块测量各基站信号的到达角信息。
[0020]2.2)控制指令包含两种形式：控制指令0：智能载具以速度v做匀速直线运动；控制指令1：智能载具以角速度ωrad/s做匀速圆周运动。
[0021]2.3)将GPS卫星定位信号，控制指令和到达角信息传入导航处理模块进行位置估计。
[0022]2.4)智能载具控制指令接收时间间隔为ΔT，位置估计算法更新间隔和智能载具控制指令接收时间间隔一致。
[0023]2.5)进行时间更新，具体包括如下步骤：
[0024]2.5.1)根据上一时刻后验预测协方差矩阵P
k|k
，对P
k|k
进行SVD分解，后续表达中下标k代表上一时刻，下标k+1代表当前时刻，初始时刻从k＝1开始，初始时刻设置为单位矩阵。
[0025][0026]其中S
k
为奇异值矩阵对角线元素为奇异值，剩余元素为0，U
k
和V
k
为矩阵P
k|k
分解得到的左奇异矩阵和右奇异矩阵。
[0027]2.5.2)容积点传播计算。
[0028]X
i,k|k
＝U
k
S
k
ξ
i
ω
i
+x
k|k
[0029]其中容积点传播后矩阵X
i,k|k
为第i列，n代表状态数量。ξ
i
代表容积点采样矩阵中的第i列，容积点采样矩阵ξ＝[I
n
,
‑
I
n
]，其中I
n
代表n维单位方阵。ω
i
＝1/2n代表平均权值，下述所有ω
i
含义和计算方式相同，x
k|k
代表上一时刻后验状态向量，U
k
,S
k
均由上一步S本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对可控智能载具的位置估计方法，其特征在于，包括如下步骤：1)首先进行初始化设置：1.1)设置状态向量s＝[x,v
x
,y,v
y
],其中x，y代表x轴和y轴位置，v
x
，v
y
代表x轴线速度和y轴线速度；1.2)在每一个更新时间间隔内根据控制指令近似考虑两种状态转移方程；匀速直线运动状态转移方程：匀速圆周运动状态转移方程：其中ω表示智能载具在转向时智能载具控制指令输入的角速度；1.3)观测向量h＝[x
GPS
,y
GPS
,x
AOA
,y
AOA
]，其中x
GPS
,y
GPS
由GPS定位信号直接观测得到，x
AOA
,y
AOA
根据参考基站的位置信息和对应到达角角度信息每个基站按照y＝tan(θ
AOA,k
)(x
k
‑
x)+y
k
建立目标位置直线方程，其中θ
AOA,k
代表到达角度数，x
k
和y
k
代表基站坐标信息，x和y代表目标坐标信息；联立两个基站的目标位置直线方程，求解交点可以得到到达角估计的目标位置信息；考虑到多基站的情况下，按照min(||θ
AOA,k
‑
θ
AOA,i
|
‑
90|),k≠i，其中θ
AOA,k
代表根据接收到的来自不同基站的信号测量所得到达交角度，选取到达角角度差最接近90度的两个基站作为参考基站；观测矩阵其中每一列与状态向量中各变量对应，每一行和观测向量中各变量对应；1.4)观测量为GPS定位坐标，GPS设备的定位误差标准差为ε
GPS
m，GPS观测噪声标准差向量n
GPS
＝[ε
GPS
,ε
GPS
]，单位为m，可以得到观测噪声协方差矩阵为到达角测量误差标准差为ε
AOA
，根据公式，按照归一化定位精度表达式其中根据α
P
和β
P
近似采用各基站观测角度代替；R＝[R
GPS
,R
AOA
]
T
；
1.5)系统过程噪声向量为n
Q
＝[x
Q
,v
xQ
,y
Q
,v
yQ
]，其中x
Q
和y
Q
代表位置过程转移噪声标准差，v
xQ
和v
yQ
代表x方向和y方向速度过程转移噪声标准差；可以得到系统过程噪声协方差矩阵1.6)设置初始状态转移协方差矩阵P为单位矩阵，维度和状态向量中的状态数量一致为4行4列；2)步骤1)中初始化过程，在小车运动过程中综合接收到的GPS信号，到达角测量信息和控制信息进行位置估计滤波的状态更新迭代，得到更精确的位置估计信息，具体步骤如下：2.1)GPS接收模块接收GPS卫星定位信号，控制指令接收模块接收来自基站发送的控制指令，同时到达角测量模块测量各基站信号的到达角信息；2.2)控制指令包含两种形式：控制指令0：智能载具以速度v做匀速直线运动；控制指令1：智能载具以角速度ωrad/s做匀速圆周运动；2.3)将GPS卫星定位信号，控制指令和到达角信息传入导航处理模块进行位置估计；2.4)智能载具控制指令接收时间间隔为ΔT，位置估计算法更新间隔和智能载具控制指令接收时间间隔一致；2.5)...

【专利技术属性】
技术研发人员：张昱，陈嘉驰，杨鹏弘，黄国兴，卢为党，彭宏，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：