【技术实现步骤摘要】
GNSS/MEMS车载组合导航系统的误差标定、导航方法及其装置
[0001]本专利技术涉及定位定姿领域，特别涉及一种GNSS/MEMS车载组合导航系统的误差标定和导航技术。
技术介绍
[0002]随着半导体工艺的不断完善，微惯性导航系统(MEMS)取得巨大发展，广泛应用以手机、智能手环、无人机、辅助驾驶、室内定位等各类热门场景。MEMS传感器具有短期精度高、不易受干扰等优点，但误差会累积，因而常和其他传感器组合使用，如和GNSS芯片传感器组合，和视觉传感器的组合等，其中GNSS/MEMS组合是最常用的导航系统之一。
[0003]在V2X、手机VDR应用中，使用的MEMS具有成本低、精度差的特性。在面对城市峡谷的复杂环境中，GNSS容易受到干扰导致精度下降或者中断，低精度的MEMS更加容易出现误差发散，此类现象是GNSS/MEMS组合导航系统需要克服的挑战之一。
[0004]在车载应用中，通常的应对措施有：一增加额外的辅助增强手段，如引入车速信息，但会限制系统使用的灵活性，且增加了系统的复杂程度；二是利用车辆的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种GNSS/MEMS车载组合导航系统的误差标定方法，其特征在于，所述车载组合导航系统包括GNSS传感器和MEMS传感器，所述方法包括：建立所述车载组合导航系统的误差状态方程，所述误差状态方程包括安装角的误差状态向量、杆臂的误差状态向量，其中，所述安装角为MEMS传感器坐标系与车体坐标系之间的夹角，所述杆臂为MEMS传感器的位置与虚拟参考点之间的距离，所述虚拟参考点在车体坐标系的右向速度和天向速度小于阈值；根据MEMS传感器的输出信息进行解算，转换得到MEMS传感器在车体坐标系中的位置、速度和姿态角；根据非完整性约束以及所述MEMS传感器在车体坐标系中的位置、速度和姿态角，建立误差量测方程；根据卡尔曼滤波对所述误差状态方程和所述误差量测方程进行解算，得到所述安装角的误差估计值和所述杆臂的误差估计值，以反馈校正所述安装角和所述杆臂。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述虚拟参考点位于车辆的后轮连线中心。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述建立所述车载组合导航系统的误差状态方程的步骤，所述误差状态方程还包括GNSS传感器和MEMS传感器的导航参数的误差状态向量，其中，所述导航参数包括位置、速度和姿态角。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据MEMS传感器的输出信息进行解算，转换得到MEMS传感器在车体坐标系中的位置、速度和姿态角的步骤中，包括以下子步骤：根据MEMS传感器的输出信息进行解算，得到MEMS传感器在导航坐标系中的位置、速度和姿态角；将所述MEMS传感器在导航坐标系中的速度经安装偏差转化矩阵转化到车体坐标系中的速度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：对GNSS传感器输出的观测量进行解算，得到位置、速度及对应的置性度，以输出有效性值Q
G
，其中，6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述根据卡尔曼滤波对所述误差状态方程和所述误差量测方程进行解算，得到所述安装角的误差估计值和所述杆臂的误差估计值，以反馈校正所述安装角和所述杆臂的步骤中，包括以下子步骤：将所述误差估计值采用闭环反馈校正到各误差状态向量中，采用的方法如下：其中，下标i表示各误差状态向量；t、t-1表示当前历元t和上一个历元t-1；c表示反馈系数；表示误差估计值，其中，对于不同的误差状态向量，反馈系数c
i
不同，反馈系数c
i
对应为误差估计值的不反馈、部分反馈、或完全反馈。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对于GNSS传感器和MEMS传感器的导航参数的误差状态向量，反馈系数c＝1，对于安装角的误差状态向量和杆臂的误差状态向量，反馈系数c根据所述有效性值Q
G
设定如下：8.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述杆臂的误差状态向量包括右向误差、前向误差和天向误差。9.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述杆臂的误差状态向量仅包括右向误差和前向误差。10.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述车载组合导航系统设置于移动终端，所述移动终端可拆卸地连接于车辆。11.一种GNSS/MEMS车载组合导航系统的误差标定装置，用于权利要求1-10中任一项所述的方法，其特征在于，所述车载组合导航系统包括GNSS传感器和MEMS传感器，所述装置包括：误差状态...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁学文，王勇松，邢菊红，杨续伟，赵洪松，刘洋，朱帅，
申请(专利权)人：千寻位置网络浙江有限公司，
类型：发明
国别省市：
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