一种融合定位方法与终端技术

本发明专利技术公开了一种融合定位方法与终端；接收单目摄像头的环境信息，根据环境信息估计单目摄像头的位置和姿态；接收惯性测量单元的第一定位数据，根据单目摄像头的位置和姿态对第一定位数据进行优化；接收惯性导航系统的第二定位数据，根据第二定位数据辅助全球导航卫星系统进行多频多模的实时差分定位，得到第三定位数据；根据第一定位数据以及第三定位数据建立量测方程和状态方程；根据第一定位数据、量测方程和状态方程，采用扩展卡尔曼滤波算法估计状态量误差，并基于状态量误差对第一定位数据进行补偿，得到最终定位数据；综合全球导航卫星系统的长时绝对位置与IMU和单目视觉短时精确推算位置的优点，提高了定位精度。提高了定位精度。提高了定位精度。

【技术实现步骤摘要】
一种融合定位方法与终端


[0001]本专利技术涉及定位
，特别涉及一种融合定位方法与终端。

技术介绍

[0002]受限于作业现场复杂的环境，GNSS定位连续性和可信度带来了很大的挑战，受到遮挡和电磁干扰，卫星信号经常中断，由于频繁的重新初始化，浮点模糊度的精度受到限制，产生较大的定位偏差。为了提高在复杂环境下的定位性能，集成卫星导航和惯性导航系统被广泛采用，用以提供连续定位、速度测量、姿态测量。然而MEMS
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IMU的主要缺点是在缺乏有效控制的情况下，其导航误差会在短时间内迅速发散，导致定位不够精确。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种融合定位方法与终端，提高定位精度。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
[0005]一种融合定位方法，包括步骤：
[0006]S1、向单目摄像头获取环境信息，根据所述环境信息估计所述单目摄像头的位置和姿态；
[0007]S2、向惯性测量单元获取第一定位数据，根据所述单目摄像头的位置和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合定位方法，其特征在于，包括步骤：S1、接收单目摄像头的环境信息，根据所述环境信息估计所述单目摄像头的位置和姿态；S2、接收惯性测量单元的第一定位数据，根据所述单目摄像头的位置和姿态对所述第一定位数据进行优化；S3、接收惯性导航系统的第二定位数据，根据所述第二定位数据辅助全球导航卫星系统进行多频多模的实时差分定位，得到第三定位数据；S4、根据所述第一定位数据以及所述第三定位数据建立量测方程和状态方程；S5、根据所述第一定位数据、所述量测方程和所述状态方程，采用扩展卡尔曼滤波算法估计状态量误差，并基于所述状态量误差对所述第一定位数据进行补偿，得到最终定位数据。2.根据权利要求1所述的一种融合定位方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括步骤：S11、接收单目摄像头的环境信息，对所述环境信息进行预处理；S12、在所述环境信息的一段连续图像中提取Harris角点特征和SIFT尺度不变特征的特征点，并采用LK稀疏光流算法跟踪相邻图像中的所述特征点；S13、根据所述相邻图像中的所述特征点，估计路标点以及所述单目摄像头的相对运动，并结合所述路标点和所述单目摄像头的相对运动估计所述单目摄像头的位置和姿态。3.根据权利要求2所述的一种融合定位方法，其特征在于，所述步骤S12和步骤S13之间还包括步骤：S121、通过仿射检验方法检验特征点的正确性并判断特征点数量是否充足，将正确性验证错误的特征点进行去除，并在特征点数量不足时，添加新的特征点。4.根据权利要求1所述的一种融合定位方法，其特征在于，所述第一定位数据包括第一位置信息、第一速度信息和第一姿态信息；所述步骤S2具体包括步骤：S21、接收惯性测量单元的三轴的角速度、加速度和静止时的重力向量，并对预设时间内的所述角速度、所述加速度和所述重力向量进行积分，得到所述第一位置信息和所述第一速度信息，并根据四元数的更新得到所述第一姿态信息；S22、根据所述第一位置信息、所述第一速度信息、所述第一姿态信息以及所述预设时间内所述单目摄像头估计的位置和姿态，建立位置误差方程和姿态误差方程；S23、对所述位置误差方程和所述姿态误差方程进行优化求解，并根据计算结果对所述第一位置信息和所述第一姿态信息进行优化补偿。5.根据权利要求1所述的一种融合定位方法，其特征在于，所述全球导航卫星系统进行实时差分定位的解算时还包括步骤：根据采集的伪距、载波和多普勒观测值，得到接收机和卫星间的第一伪距双差模型和第一相位双差模型，并进行整周模糊度解；所述步骤S3具体包括步骤：S31、接收惯性导航系统的第二定位数据，判断所述整周模糊...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宝升，李强，李洪斌，刘超，赵峰，毛舒乐，赵建伟，王佩光，赵光，周航帆，傅宁，马胜，马名阳，胡鑫，张永欣，
申请(专利权)人：国网信息通信产业集团有限公司国网思极神往位置服务北京有限公司，
类型：发明
国别省市：