本发明专利技术提出一种适用于城市峡谷环境的GNSS NLOS数据去污与加权优化定位方法，该方法基于图像分割理论，利用鱼眼相机捕获车辆上空的环境信息，并利用高亮修正、Canny算法边缘检测、ASF滤波器修正及四邻域种子生长法，将捕获的上空图像划分为天空区域和非天空区域。然后根据卫星信号的方位角和高度角，通过建立的卫星投影模型将其投影到分割后的图片上，实现GNSS NLOS信号的检测。最后利用最近像素点原则获取被遮挡卫星对应的投影点到天空边界的最小距离，表征GNSS NLOS信号遮挡程度，并根据权值优化理论设置不同的权值实现不同GNSS NLOS信号有用信息的充分挖掘。该方法成本低、计算量小、实时性强，可以大大减小城市峡谷中GNSS NLOS信号对车载导航定位精度的影响，提高导航定位精度。高导航定位精度。高导航定位精度。
【技术实现步骤摘要】
适用于城市峡谷环境的GNSS NLOS数据去污与加权优化定位方法
[0001]本专利技术涉及城市峡谷车载导航定位
，具体为一种适用于城市峡谷环境的GNSS NLOS数据去污与加权优化定位方法，用于减小城市峡谷环境中GNSS非视距NLOS信号的影响，以提高该环境中的车载导航定位精度。
技术介绍
[0002]随着时代发展，人类城市化进程加快，自动驾驶、智慧城市等新兴领域成为研究热点，城市中高精度的定位迫在眉睫。
[0003]车载导航定位领域中一种最常用的导航方式是将全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)和惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)进行组合构成GNSS/INS组合导航系统。GNSS在长时间内提供精度可靠的位置和速度等导航信息，在载体的运动中不断对INS误差进行校正，抑制INS的误差随时间累积；而INS在短时间内提供高精度的位置、速度和姿态信息。GNSS/INS组合导航系统是导航领域公认的“黄金组合”，也是目前研究和应用最多的一种车载组合导航系统。伴随着多个卫星系统的出现，如美国GPS、我国北斗等全球卫星导航系统，在空旷环境下，车载GNSS/INS组合导航已经可以提供较好的定位精度。然而，在复杂环境下，如城市峡谷、林荫、天桥等环境，由于周围建筑物和树木遮挡及动态物体的存在将会使得GNSS发生信号阻塞以及反射等现象，从而使得GNSS出现多径或非视距(Non
‑
line of sight,NLOS)信号等数据污染，从而产生较大的导航定位误差。此时，将会造成GNSS/INS组合导航系统不能够继续提供精度可靠的导航结果而无法满足车载导航的需求。然而，很不幸的是，在车载导航中这些复杂的环境是必然要面临的，同时也是十分常见的。而在如此环境下，如何快速而准确的对视距(Line
‑
of
‑
sight,LOS)和NLOS信号进行分类，并充分合理利用NLOS量测，实现对其有用信息的充分挖掘，是实现城市峡谷环境中车载导航高精度定位的核心问题。
[0004]目前针对城市峡谷中的GNSS NLOS信号检测方法主要可以分为两大类，第一类为不借助外部手段的方法，根据LOS和NLOS信号的不同特性，在不借助外部手段的基础上设计相应算法提高了GNSS的定位精度，然而，在复杂多变的城市峡谷环境中，LOS和NLOS信号的C/N0、伪距残差、卫星高度角等呈现的规律特性将会是比较复杂且难以统计的，甚至出现规律相反情形。另一类为借助外部手段的方法，如利用三维城市模型，但该方法对于三维建筑模型缺失的地区是无法使用的；还可以利用LiDAR生成实时3D点云数据并结合卫星方位角和遮挡物体顶部顶点之间的角度关系来检测NLOS信号，但是，LiDAR垂直视场角有限的局限性，限制了它感知周围环境的能力，另外，基于LiDAR的方法还存在硬件成本较高的问题。
[0005]而相机几乎是每辆车上都存在的传感器，并且它还具备价格低、功耗低、体积小、质量轻以及可提供丰富的周围环境信息的优点。其中，鱼眼相机属于超广角镜头中的特殊镜头，其垂直视角接近或等于180
°
，在车辆上方安装一个指向天空的鱼眼相机可以捕获上空360
°
的环境信息。目前，已经进行了鱼眼相机辅助相关方面的研究，但仍然处于初始的探
索阶段，同时还面临着许多的问题亟需解决，如，现有方法大都倾向于在GNSS解算时去除NLOS信号的影响，这在复杂的城市环境中是不可行的，因为过多的NLOS信号的去除将会严重影响卫星的空间几何分布，从而使得定位精度大大降低甚至出现不能提供位置信息的情形。同时，现有方法缺乏对GNSS NLOS信号遮挡程度表征方面的工作，不能针对不同NLOS信号的有用程度实现充分利用。因此，为了提高城市峡谷中车载导航定位精度，亟需针对相关问题展开研究。
技术实现思路
[0006]针对GNSS NLOS信号的数据污染问题以及现有方法存在的不足之处，本专利技术提出一种适用于城市峡谷环境的GNSS NLOS数据去污与加权优化定位方法。该方法基于图像分割理论，利用一个指向天向的鱼眼相机捕获车辆上空的环境信息，并利用高亮修正、Canny算法边缘检测、ASF滤波器修正及四邻域种子生长法等，将捕获的上空图像划分为天空区域和非天空区域。然后根据不同卫星信号的方位角和高度角，通过建立的卫星投影模型将其投影到分割后的图片上，以实现GNSS NLOS信号的检测。最后，利用最近像素点原则获取被遮挡卫星对应的投影点到天空边界的最小距离，表征不同GNSS NLOS信号遮挡程度，并根据权值优化理论设置不同的权值以实现不同GNSS NLOS信号有用信息的充分挖掘。该方法具有成本低、计算量小、实时性强等特点，可以大大减小城市峡谷中GNSS NLOS信号对车载导航定位精度的影响，提高其导航定位精度。
[0007]本专利技术的技术方案为：
[0008]一种适用于城市峡谷环境的GNSS NLOS数据去污与加权优化定位方法，包括以下步骤：
[0009]步骤1：使用天向鱼眼相机捕获待定位载体上空图像；
[0010]步骤2：对步骤1得到的图像进行处理，分割为天空和非天空区域；
[0011]步骤3：计算待定位载体GNSS接收机接收到的GNSS卫星的方位角及高度角；
[0012]步骤4：根据鱼眼相机参数、步骤3得到的卫星的方位角及高度角，以及车辆方位角信息，建立卫星投影模型，得到卫星在步骤2分割后的图像上的投影点的像素坐标值：
[0013][0014]其中(x
o
,y
o
)为图像中心的像素位置，A为卫星的方位角，H为车辆方位角，R
L
为卫星投影点到图像中心点的像素距离；
[0015]步骤5：根据步骤2得到的分割为天空和非天空区域的图像，以及步骤4得到的卫星在图像上的投影点的像素坐标值，判断待定位载体GNSS接收机接收到的GNSS卫星信号是视距传播信号还是非视距传播信号：若接收到的GNSS卫星信号对应的卫星投影点位于图像中的天空区域，则该信号为视距传播信号，否则为非视距传播信号；
[0016]步骤6：根据视距传播信号以及非视距传播信号的权值，通过加权最小二乘法实现GNSS定位结果的解算：
[0017]x＝(G
T
wG)
‑1G
T
wb
[0018]其中G表示由接收机和卫星位置确定的几何矩阵；w为不同GNSS卫星信号的权值向
量，其由和组成；b为伪距向量组成的观测值；为视距传播信号观测值的权值，为非视距传播信号观测值的权值。
[0019]进一步的，步骤2中，对步骤1得到的图像进行处理的过程为：
[0020]步骤2.1：对步骤1捕获的图像进行高亮修正；图像部分区域高亮会导致图像分割异常，基于捕获的原始图像进行非线性高亮修正，检测图像高亮值较大的区域并降低高亮值；
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种适用于城市峡谷环境的GNSS NLOS数据去污与加权优化定位方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：使用天向鱼眼相机捕获待定位载体上空图像；步骤2：对步骤1得到的图像进行处理，分割为天空和非天空区域；步骤3：计算待定位载体GNSS接收机接收到的GNSS卫星的方位角及高度角；步骤4：根据鱼眼相机参数、步骤3得到的卫星的方位角及高度角，以及车辆方位角信息，建立卫星投影模型，得到卫星在步骤2分割后的图像上的投影点的像素坐标值：其中(x
o
,y
o
)为图像中心的像素位置，A为卫星的方位角，H为车辆方位角，R
L
为卫星投影点到图像中心点的像素距离；步骤5：根据步骤2得到的分割为天空和非天空区域的图像，以及步骤4得到的卫星在图像上的投影点的像素坐标值，判断待定位载体GNSS接收机接收到的GNSS卫星信号是视距传播信号还是非视距传播信号：若接收到的GNSS卫星信号对应的卫星投影点位于图像中的天空区域，则该信号为视距传播信号，否则为非视距传播信号；步骤6：根据视距传播信号以及非视距传播信号的权值，通过加权最小二乘法实现GNSS定位结果的解算：x＝(G
T
wG)
‑1G
T
wb其中G表示由接收机和卫星位置确定的几何矩阵；w为不同GNSS卫星信号的权值向量，其由和组成；b为伪距向量组成的观测值；为视距传播信号观测值的权值，为非视距传播信号观测值的权值。2.根据权利要求1所述一种适用于城市峡谷环境的GNSS NLOS数据去污与加权优化定位方法，其特征在于：步骤2中，对步骤1得到的图像进行处理的过程为：步骤2.1：对步骤1捕获的图像进行高亮修正；图像部分区域高亮会导致图像分割异常，基于捕获的原始图像进行非线性高亮修正，检测图像高亮值较大的区域并降低高亮值；步骤2.2：对经过步骤2.1修正后的图像进行边缘检测，得到完整可靠的检测边缘；步骤2.3：对步骤2.2处理后的图像采用四邻域种子生长法填充天空区域，完成图像天空和非天空区域的分割。先在默认的天空区域某一位置选择种子生长起点，依据基础四方向对天空区域进行检测并填充，完成图像天空和非天空区域的分割。3.根据权利要求2所述一种适用于城市峡谷环境的GNSS NLOS数据去污与加权优化定位方法，其特征在于：步骤2.2中边缘检测的过程为：先基于Canny算法对经过步骤2.1修正后的图像进行检测，再基于交替顺序滤波器对检测后的图像进行修正，得到完整可靠的检测边缘。将彩色图像进行灰度化得到灰度图后，进行高斯平滑滤波，利用一阶偏导的有限差分获取梯度的幅值与方向，并对所得梯度幅值进行非极大值抑制，再结合双...
【专利技术属性】
技术研发人员：岳哲，马文卓，郝军芳，李克昭，唐成凯，连增增，吴喜芳，
申请(专利权)人：河南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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