【技术实现步骤摘要】
一种基于先验轨迹辅助的微惯性/轮速计组合导航方法
[0001]本专利技术涉及一种基于先验轨迹辅助的微惯性/轮速计组合导航方法,属于信息融合技术,特别适用于组合导航领域。
技术介绍
[0002]微惯性/轮速计组合导航是目前无人车组合导航常用的技术手段,具有自主性好、抗干扰性强的优点。但仅依靠微惯性和轮速计无法实现绝对定位定向,常选择与全球导航卫星系统(GNSS)进行组合。而在无卫星信号条件下,为抑制微惯性/轮速计组合导航位置误差累积,激光雷达、相机等成为常用的辅助传感器。但激光雷达、相机易受环境等外界因影响,存在工作中断的问题。由于微惯性/轮速计组合导航轨迹与载体真实轨迹具有相似性,同时载体真实轨迹又与规划轨迹和路网轨迹等先验轨迹具有相似性,则这为先验轨迹辅助微惯性/轮速计组合导航提供了可能。地图匹配为实现组合导航轨迹与先验轨迹的匹配对应提供了技术手段。另外,基于地图先验轨迹的辅助将弥补微惯性/轮速计组合导航无法进行全局定位定向的缺陷。
技术实现思路
[0003]为了应对在无卫星信号条件下,激光雷达、相机等传感 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于先验轨迹辅助的微惯性/轮速计组合导航方法,其特征在于,具体包括以下步骤:步骤S1:建立区域先验地图库,地图库包含道路边界和先验轨迹点;步骤S2:进行先验轨迹辅助导航初始化;步骤S3:利用组合导航输出的绝对位置从先验地图库中获取先验轨迹,经最近点匹配获取最近匹配点辅助微惯性/轮速计组合导航,重复该步骤直至导航结束。2.根据权利要求1所述的基于先验轨迹辅助的微惯性/轮速计组合导航方法,其特征在于,所述步骤S2具体包括以下过程:S2.1载体在已建好地图库的区域行驶一段路程,同时进行相对地图原点的微惯性/轮速计组合导航,得到该段路程相对地图原点的位置轨迹和相对地图坐标轴的姿态序列,其中,组合导航采用经典卡尔曼滤波算法,组合系统状态空间模型为导航采用经典卡尔曼滤波算法,组合系统状态空间模型为导航采用经典卡尔曼滤波算法,组合系统状态空间模型为系统状态向量X选择惯导系统的失准角φ、速度误差δv
n
、定位误差δp
n
、陀螺仪相关漂移加速度计相关偏值作为状态,F为系统矩阵,G为系统噪声输入矩阵,W为系统噪声向量,为微惯性导航解算的载体系速度,为轮速计测量的载体系速度,与的差值作为卡尔曼滤波的观测向量Z,H为量测矩阵,...
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