本发明专利技术公开了一种车轮安装惯性测量单元的安装参数现场标定方法，包括粗标定和精标定两个阶段；粗标定阶段：在水平路面，车辆开始处于静止状态，采集静止状态下的加速度计输出，之后令车辆在水平路面沿直线运动一小段距离，采集直线运动状态下的陀螺输出，由TRIAD算法确定轴对准误差矩阵粗值。精标定阶段：令车辆由静止开始，在水平路面自由行驶，通过车辆运动学约束和惯性测量单元的输出建立卡尔曼滤波器，采集IMU输出，代入扩展卡尔曼滤波器，通过所述卡尔曼滤波器计算惯性测量单元相对于车轮的偏心距和轴对准误差精确值，同时能估计车辆位姿。本发明专利技术有助于减少车轮IMU安装难度和使用成本，提高基于车轮安装IMU的车辆定位精度。精度。精度。
【技术实现步骤摘要】
车轮安装惯性测量单元的安装参数现场标定方法
[0001]本专利技术属于惯性导航
，具体涉及一种车轮安装惯性测量单元的安装参数现场标定方法，用以提高基于车轮安装惯性测量单元的车辆定位精度和效果。
技术介绍
[0002]自动驾驶技术发挥越来越重要的作用，车辆自主定位是自动驾驶车辆的一个核心功能。惯性导航具有输出信息不间断、不受外界干扰等独特优势，被广泛用于车辆自主定位。
[0003]惯性导航面临的主要问题是定位误差随时间发散严重，针对该问题，文献[1]([1]Collin J.MEMS IMU Carouseling for Ground Vehicles[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2015,64(6):2242
‑
2251)中，Collin提出将微机电系统(Micro
‑
Electro
‑
Mechanical System，MEMS)惯性测量单元(Initial Measurement Unit，IMU)安装在车轮的车辆定位方案，通过三轴加速度计感知重力加速度获得车轮转动的圈数，实现“里程计”测量效果，利用车轮旋转调制作用抑制陀螺的零漂，并由陀螺感知车辆的姿态，最终达到定位的目的，在近1km的定位实验中最大误差不超过8m。
[0004]常规的里程计往往要在车辆出厂前安装好。常规的旋转调制捷联惯导系统需要复杂精密的机电控制系统，可有效抑制惯性器件的系统误差。一个IMU仅仅通过安装在车轮上便可等效于里程计和单轴旋转捷联惯导系统的组合，大大提升了惯性导航定位精度。
[0005]文献[1]中，利用特制夹具，将MEMS IMU安装于车轮轴心，但IMU外壳中心不等同于加速度计敏感中心，安装时难以保证加速度计敏感中心恰好在车轮转轴上，存在偏心距，由此会因车轮旋转产生向心加速度和切向加速度并作用于加速度计，影响对车轮转速的准确估计。IMU相对于车轮的轴对准误差在安装时也是难以避免的，它将等效为IMU的系统误差影响车辆方位估计精度。尤其在车辆运动速度较快时，安装误差将使得基于车轮安装IMU的车辆定位模型误差突显，进一步降低车辆定位精度。利用特制夹具可以一定程度减少安装误差，但增加了安装难度和使用成本。
技术实现思路
[0006]本专利技术的目的是针对现有技术存在的问题，提供一种车轮安装惯性测量单元的安装参数现场标定方法，抑制车轮IMU安装误差对车辆定位精度的影响，提高基于车轮安装IMU的车辆定位精度。
[0007]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
[0008]一种车轮安装惯性测量单元的安装参数现场标定方法，包括以下步骤：
[0009]S1，粗标定阶段，车辆在水平路面开始处于静止状态，之后沿直线行驶一小段距离，通过三轴姿态确定(TRIaxial Attitude Determination，TRIAD)算法获得惯性测量单元相对于车轮的轴对准误差的粗略值；
[0010]S2，精标定阶段，车辆在水平路面开始处于静止状态，之后在水平路面自由行驶，
通过车辆运动学约束和惯性测量单元的输出建立卡尔曼滤波器，并根据所述卡尔曼滤波器计算惯性测量单元相对于车轮的偏心距和轴对准误差精确值，同时估计出车辆位姿。
[0011]具体地，步骤S1包括：
[0012]S11，采集车辆停止状态下三轴加速度计(简称加速度计)的输出值，并对1秒内加速度计的输出值取平均值；
[0013]S12，采集车辆沿直线行驶状态下三轴陀螺(简称陀螺)的输出值，并对1秒内陀螺的输出值取平均值；
[0014]S13，根据步骤S11和步骤S12得到的平均值，采用TRIAD算法计算得到惯性测量单元相对于车轮的轴对准误差矩阵粗略值。
[0015]具体地，步骤S13中，计算所述轴对准误差矩阵粗略值的公式为：
[0016][0017]其中，w2＝[0 g 0]T
；
[0018]为车轮坐标系w系的估计结果系到惯性测量单元坐标系b系的坐标变换矩阵；为1秒内陀螺的输出值平均值，为1秒内陀螺的输出值平均值；g为当地重力加速度值。
[0019]具体地，步骤S2包括：
[0020]S21，建立卡尔曼滤波器，设定卡尔曼滤波器的初值，并将粗标定阶段的结果作为精标定阶段中轴对准误差矩阵的初值；
[0021]S22，按照时间顺序读取一帧车辆行驶过程中惯性测量单元的输出数据，并代入卡尔曼滤波器；
[0022]S23，通过卡尔曼滤波器估计状态变量和均方误差阵；
[0023]S24，状态反馈，更新轴对准误差值；
[0024]S25，车身姿态计算与定位；
[0025]S26，重复循环步骤S22至S25，直至步骤S22中数据全部读取完毕。
[0026]具体地，步骤S21中，建立卡尔曼滤波器包括建立扩展卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程；
[0027]状态方程：
[0028]观测方程：Z＝h(X)+V
[0029]其中，状态变量α为车轮转角，为车轮角速度，为车轮角加速度；惯性测量单元相对于车轮的轴对准误差用欧拉角表示，即横滚角γ
s
、俯仰角θ
s
和方位角ψ
s
；r为惯性测量单元与车轮的偏心距；设定状态变量的初始方差阵为P(t0)；为高斯白噪声，其方差为Q；f
b
为三轴加速度计输出；V为观测噪声，其方差阵为R；t
k
＝kT，T为采样周期，k为正整数。
[0030][0031][0032]其中，
[0033][0034][0035][0036][0037][0038][0039]g
n
＝[0 0
ꢀ‑
g]T
[0040]v系为车身坐标系，其坐标原点位于车轮与地面的接触点，n系为导航坐标系，其相对于地球凝固且与初始时刻v系重合，为A系到B系的坐标变换矩阵，w
AB
为B系相对于A系的角速度，为角速度w
AB
在C系下的投影，的三个元素分别记为的三个元素分别记为a
AB
为B系相对于A系的加速度，为加速度a
AB
在C系下的投影，R为车轮半径。
[0041]具体地，步骤S23中，通过卡尔曼滤波器估计状态变量和均方误差阵的方法为：
[0042]由式X(t
k/k
‑1)＝ΦX(t
k
‑1)预测状态变量X，由式P(t
k/k
‑1)＝ΦP(t
k
‑1)Φ
T
+ΓQΓ
T
预测均方误差阵；
[0043]由式更新h(X)，由式更新雅可比矩阵H
J
；
[0044]由下式估计状态变量X和均方误差阵P：
[0045]K＝P(t
k/k
‑1)H
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车轮安装惯性测量单元的安装参数现场标定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，粗标定阶段，采用TRIAD算法获得惯性测量单元相对于车轮的轴对准误差的粗略值；S2，精标定阶段，通过车辆运动学约束和惯性测量单元的输出建立卡尔曼滤波器，并根据所述卡尔曼滤波器计算惯性测量单元相对于车轮的偏心距和轴对准误差精确值，同时估计出车辆位姿。2.根据权利要求1所述的一种车轮安装惯性测量单元的安装参数现场标定方法，其特征在于，步骤S1包括：S11，采集车辆停止状态下三轴加速度计的输出值，并对1秒内三轴加速度计的输出值取平均值；S12，采集车辆沿直线行驶状态下三轴陀螺的输出值，并对1秒内三轴陀螺的输出值取平均值；S13，根据步骤S11和步骤S12得到的平均值，采用TRIAD算法计算得到惯性测量单元相对于车轮的轴对准误差矩阵粗略值。3.根据权利要求2所述的一种车轮安装惯性测量单元的安装参数现场标定方法，其特征在于，步骤S13中，计算所述轴对准误差矩阵粗略值的公式为：其中，w2＝[0 g 0]
T
；为车轮坐标系w系的估计结果系到惯性测量单元坐标系b系的坐标变换矩阵；为1秒内三轴陀螺的输出值平均值，为1秒内三轴加速度计输出值平均值；g为当地重力加速度值。4.根据权利要求1所述的一种车轮安装惯性测量单元的安装参数现场标定方法，其特征在于，步骤S2包括：S21，建立卡尔曼滤波器，设定卡尔曼滤波器的初值，并将粗标定阶段的结果作为精标定阶段中轴对准误差矩阵的初值；S22，按照时间顺序读取一帧惯性测量单元的输出数据，并代入卡尔曼滤波器；S23，通过卡尔曼滤波器估计状态变量和均方误差阵；S24，状态反馈，更新轴对准误差值；S25，车身姿态计算与定位；S26，重复循环步骤S22至S25，直至步骤S22中数据全部读取完毕。5.根据权利要求4所述的一种车轮安装惯性测量单元的安装参数现场标定方法，其特征在于，步骤S21中，建立卡尔曼滤波器包括建立扩展卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程；状态方程：观测方程：Z＝h(X)+V其中，状态变量α为车轮转角，为车轮角速度，为车轮角加速度；惯性测量单元相对于车轮的轴对准误差用欧拉角表示，分别为横滚角γ
s
，俯仰角θ
s
，方位角ψ
s
；r为惯性测量单元与车轮的偏心距；设定状态变量的初始方差阵为P(t0)；
为高斯白噪声，其方差为Q；f
b
为三轴加速度计输出；V为观测噪声，其方差阵为R；t
k
＝kT...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭彩铭，王强，朱博，高翔，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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