【技术实现步骤摘要】
一种测距、测向、测速相结合的智能车协同定位方法
[0001]本专利技术涉及智能交通
,具体涉及一种测距、测向、测速相结合的智能车协同定位方法。
技术介绍
[0002]智能车被认为在改善道路安全、提高交通运行效率等方面有着巨大的潜力,近年来得到了广泛关注与研究。目前利用RTK
‑
GNSS、INS进行组合导航定位的无人车辆在理想工况下可以实现满足行驶要求的厘米级定位。但是在城市环境下,高大建筑物遮挡GNSS信号时,组合导航的定位精度变差,不足以保证车辆的安全行驶。
[0003]因此,如何提供一种基于路侧单元辅助,提高车辆的定位精度的测距、测向、测速相结合的智能车协同定位方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
[0004]有鉴于此,本专利技术提出一种测距、测向、测速相结合的智能车协同定位方法,不受道路环境限制,保证车辆的安全行驶。
[0005]为了实现上述目的,本专利技术采用如下技术方案:
[0006]一种测距、测向、测速相结合的智能车协同定位方法,包括如下步骤:
[0007]基于惯性测量单元测量车辆的线运动信息和角运动信息,获得离散时间的车辆名义位姿递推方程;
[0008]基于惯性测量单元测量的误差状态变量,建立误差状态离散时间下的递推方程,获得车辆误差状态的先验估计;
[0009]利用路侧单元对车辆进行实时测距、测向、测速,获得观测方程,基于卡尔曼滤波方程对车辆的状态进行估计,获得车辆误差状态的后验估计;
[00 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种测距、测向、测速相结合的智能车协同定位方法,其特征在于,包括如下步骤:基于惯性测量单元测量车辆的线运动信息和角运动信息,获得离散时间的车辆名义位姿递推方程;基于惯性测量单元测量的误差状态变量,建立误差状态离散时间下的递推方程,获得车辆误差状态的先验估计;利用路侧单元对车辆进行实时测距、测向、测速,获得观测方程,基于卡尔曼滤波方程对车辆的状态进行估计,获得车辆误差状态的后验估计;将所述误差状态的后验估计注入到车辆名义位姿递推方程中,获得车辆定位估计。2.根据权利要求1所述的一种测距、测向、测速相结合的智能车协同定位方法,其特征在于,利用IMU测量车辆线运动信息和角运动信息,所述线运动信息包括加速度测量值及其偏置,所述角运动信息包括角速率测量值及其偏置;根据车辆初始位姿和位姿递推方程递推车辆的位姿,当加速度测量值和角速度测量值具有固定的偏置,获得离散时间的车辆名义位姿递推方程为:v
k+1
=v
k
+[R
k
(a
mk
‑
a
bk
)+g
k
]Δta
b(k+1)
=a
bk
ω
b(k+1)
=ω
bk
式中,下标k和k+1表示相邻的两个时刻,对应的时间间隔为Δt;p、v分别表示车辆在导航坐标系下的位置和速度;R表示从机体坐标系到导航坐标系的旋转矩阵;a
m
、a
b
分别表示加速度测量值及其偏置;g表示车辆所在位置的重力;q表示从机体坐标系到导航坐标系的旋转四元数;q
k
{(ω
mk
‑
ω
bk
)Δt}表示轴角向量(ω
mk
‑
ω
bk
)Δt对应的四元数;ω
m
、ω
b
分别表示角速率测量值及其偏置。3.根据权利要求2所述的一种测距、测向、测速相结合的智能车协同定位方法,其特征在于,待估计的所述误差状态变量为:δX=[(δp)
T (δv)
T (δθ)
T (δa
b
)
T (δω
b
)
T
]
T
式中,δp、δv和δθ分别表示车辆的位置误差、速度误差和姿态误差;δa
b
和δω
b
分别表示加速度偏置估计和角速度偏置估计的误差;建立误差状态离散时...
【专利技术属性】
技术研发人员:蒋朝阳,盛树轩,荆崇波,王星琦,高九龙,
申请(专利权)人:北京理工大学,
类型:发明
国别省市:
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