一种基于视觉惯性GNSSPPP耦合的定位方法技术

本发明专利技术设计一种基于视觉惯性GNSS PPP耦合的定位方法，属于卫星定位系统领域，一种基于视觉惯性GNSS PPP耦合的定位方法，将GNSS和视觉惯性SLAM进行结合作为整体框架；进行数据预处理、进行初始化、进行图优化三个部分，通过预处理得到初始化需要的数据类型，在初始化时以当地地理坐标系为桥梁实现GNSS坐标系和视觉惯性坐标系的统一，利用定位点实现GNSS坐标系与当地地理坐标系的转换，利用航向角实现当地地理坐标系与视觉惯性坐标系的统一，通过对航向角设置优化函数保障GNSS坐标系和视觉惯性坐标系的统一的准确性。通过构建的图优化模型，完成载体的状态估计。通过将GNSS和视觉惯性SLAM进行结合的方式解决卫星信号中断时，无法提供长时高精度位置信息的问题。法提供长时高精度位置信息的问题。法提供长时高精度位置信息的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉惯性GNSS PPP耦合的定位方法


[0001]本专利技术属于卫星定位系统领域，特别是涉及一种基于视觉惯性GNSS PPP耦合的定位方法。

技术介绍

[0002]随着自动驾驶技术的兴起，城市环境下高精度定位需求不断增长。卫星定位技术虽然能够在全球范围内为用户提供全天候、全时段、高精度的位置服务，但在城市环境下卫星信号容易被遮挡，其定位性能会急剧下降。
[0003]为解决上述问题，提出了GNSS与INS融合构成组合导航系统和视觉SLAM两种解决方案，一是将GNSS与INS融合构成组合导航系统能够实现优势互补，但其过度依赖GNSS，当卫星信号被频繁遮挡中断时，组合导航系统退化为INS惯性导航系统；惯性导航系统可通过机械编排获取载体状态信息，但受惯性测量单元噪声影响，其定位误差会随时间累积，无法提供长时高精度位置信息。上述方案虽然解决了定位精准的问题，但还存在卫星无信号时不能提供长时高精度位置信息的问题。二是视觉SLAM能够通过跟踪遮挡物上丰富的视觉特征为载体提供高精度局部位置信息，减少惯性导航系统的误差漂移。
[0004]为此，公开号为CN115523920A的专利公开了一种基于视觉惯性GNSS紧耦合的无缝定位方法，该方法将上述两种方案结合起来，用于改善现有定位中断和长时误差积累导致的定位不准确的缺陷。该方案的优化模型是以所有残差项最小为优化目标，以此来得到载体的精准位姿。但是该优化模型是以所有残差项最优为目标的，导致模型在建立过程较为复杂。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于视觉惯性GNSS PPP耦合的定位方法，以解决现有技术中定位优化模型较为复杂技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术所提供的一种基于视觉惯性GNSS PPP耦合的定位方法的技术方案是：
[0007]一种基于视觉惯性GNSS PPP耦合的定位方法，该方法包括有如下步骤：1)对GNSS量测值进行处理得到多普勒频移、伪距和载波相位，对IMU量测值进行预积分处理，对图像数据进行特征提取和匹配，利用GNSS量测值构成的GNSS误差方程、利用图像数据进行特征提取和匹配的结果构成视觉重投影误差方程、利用IMU预积分结果构成IMU误差方程；2)利用当地地理坐标系来实现GNSS坐标系和视觉惯性坐标系转换；3)以图像帧时刻载体状态量为待估参数，利用GNSS误差方程、视觉重投影误差方程、IMU误差方程和滑动窗口产生的边缘化误差方程基于GNSS坐标系和视觉惯性坐标系的转换构建图优化模型，图优化模型根据待估参数完成载体的状态估计，实现载体的定位。
[0008]有益效果是：通过将GNSS和视觉惯性进行结合的方式解决卫星信号中断时，无法提供长时高精度位置信息。通过对数据进行预处理获取需要的数据类型，再通过视觉初始
化，以当地地理坐标系为桥梁完成GNSS坐标系与视觉惯性坐标系的转化，简化了两个坐标系的转化过程，使得GNSS坐标系与视觉惯性坐标系的转化过程相比现有技术更简洁。通过多项误差方程建立图优化模型，完成载体的状态估计，图优化模型相比现有技术优化问题更简单。
[0009]作为进一步地改进，通过图优化模型完成载体状态估计的过程：检测滑动窗口内的新图像是不是关键帧，若是关键帧，则用保留新图像时刻的相关数据，并删除滑窗内最早图像时刻的相关数据，若不是关键帧，则删除新图像时刻的相关数据，保留滑窗内原有各图像时刻的相关数据；所述相关数据指的是GNSS量测值、IMU量测值、图像数据、GNSS误差方程、视觉重投影误差方程、IMU误差方程和滑动窗口产生的边缘化误差方程。
[0010]有益效果是：通过识别关键帧，确定是否保留新增图片时刻对应的相关数据，这种方式在长时间的获取图像过程中能够保证图像数据的准确性，避免了在长时间的定位中，积累的各种误差，保障了定位的精准度。
[0011]作为进一步地改进，在构建CNSS误差方程时，需要通过时间内插，得到与GNSS一致的视觉惯性量测时刻。
[0012]有益效果是：由于CNSS和视觉惯性获取数据频率不一致，CNSS量测数据的时刻对应的视觉惯性不一定有量测值，通过时间内插的简单操作，实现了CNSS和视觉惯性量测数据的对应性。
[0013]作为进一步地改进，GNSS坐标系和视觉惯性坐标系转换过程：选定一个定位点，将定位点作为当地地理坐标的原点建立一个GNSS坐标系与当地地理坐标系的转换矩阵，并利用该转换矩阵实现GNSS坐标系与当地地理坐标系的转换；再使得视觉惯性坐标系与当地地理坐标系内的载体速度一致，建立一个航向角优化函数，根据航向角的优化函数得到航向角，利用航向角建立一个视觉惯性坐标系与当地地理坐标系转换矩阵，并利用该转换矩阵实现视觉惯性坐标系与当地地理坐标系的转换；从而实现GNSS坐标系和视觉惯性坐标系转换。
[0014]有益效果是：利用定位点得到GNSS坐标系与当地地理坐标系的旋转矩阵；利用航向角的当地地理坐标系与视觉惯性坐标系的转转矩阵，利用旋转矩阵的实现对应的两个坐标系的转化，以当地地理坐标系为桥梁实现GNSS和视觉惯性坐标系的转换。提高了GNSS和视觉惯性坐标系的转换的效率。
[0015]作为进一步地改进，航向角优化函数为：
[0016][0017]其中，为卫星j在GNSS坐标系下的速度，为定位点在视觉惯性坐标系下的速度，和分别为卫星钟漂和定位点钟漂，c为光速，λ为载波的波长，为多普勒频移的量测值，为卫星和定位点位置计算得到，为当地地理坐标系与视觉惯性坐标系之间的旋转矩阵，为GNSS坐标系与当地地理坐标系的旋转矩阵。
[0018]有益效果是：通过GNSS和视觉惯性两个系统的数据构建以运行速度为目标的优化函数，通过求解优化函数实现得到最优航向角，使得利用航向角得到的当地地理坐标系与
视觉惯性坐标系的统一更准确。
[0019]作为进一步地改进，视觉惯性采用基于滑窗优化的VINS
‑
mono算法。
[0020]作为进一步地改进，待估参数为：
[0021][0022][0023][0024]其中，M为滑动窗口中观测历元个数，S为地物点的个数，K为涉及到的卫星模糊度的个数，f为地物点在相机坐标系下的逆深度，N为载波相位中卫星的模糊度，φ分别为定位点和航向角，x
m
为m时刻载体的状态量，dt
m
、dT分别为位置、速度、姿态、加速度计和陀螺仪零偏、接收机钟差和对流层湿延迟，dt
m
为m时刻接收机时钟钟差。
[0025]有益效果是：通过得到的待估参数，精准确定载体的实际状态，该待估参数相较于现有技术的待估参数更全面，用待估参数描述的载体位置越准确。
附图说明
[0026]图1为基于视觉惯性GNSS PPP耦合的定位方法的结构示意图；
[0027]图2为基于视觉惯性GNSS PPP耦合的定位方法中视觉与GNSS采样时间示意图；
[0028]图3为基于视觉惯性GNSS PPP耦合的定位方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉惯性GNSS PPP耦合的定位方法，其特征在于，该方法包括有如下步骤：1)对GNSS量测值进行处理得到多普勒频移、伪距和载波相位，对IMU量测值进行预积分处理，对图像数据进行特征提取和匹配，利用GNSS量测值构成的GNSS误差方程、利用图像数据进行特征提取和匹配的结果构成视觉重投影误差方程、利用IMU预积分结果构成IMU误差方程；2)利用当地地理坐标系来实现GNSS坐标系和视觉惯性坐标系转换；3)以图像帧时刻载体状态量为待估参数，利用GNSS误差方程、视觉重投影误差方程、IMU误差方程和滑动窗口产生的边缘化误差方程基于GNSS坐标系和视觉惯性坐标系的转换构建图优化模型，图优化模型根据待估参数完成载体的状态估计，实现载体的定位。2.根据权利要求1所述的基于视觉惯性GNSS PPP耦合的定位方法，其特征在于，通过图优化模型完成载体状态估计的过程：检测滑动窗口内的新图像是不是关键帧，若是关键帧，则用保留新图像时刻的相关数据，并删除滑窗内最早图像时刻的相关数据，若不是关键帧，则删除新图像时刻的相关数据，保留滑窗内原有各图像时刻的相关数据；所述相关数据指的是GNSS量测值、IMU量测值、图像数据、GNSS误差方程、视觉重投影误差方程、IMU误差方程和滑动窗口产生的边缘化误差方程。3.根据权利要求1所述的基于视觉惯性GNSS PPP耦合的定位方法，其特征在于，在构建CNSS误差方程时，需要通过时间内插，得到与视觉惯性一致的GNSS量测时刻。4.根据权利要求1所述的基于视觉惯性GNSS PPP耦合的定位方法，其特征在于，GNSS坐标系和视觉惯性坐标系转换过程：选定一个定位点，将定位点作为当地地理坐标的原点建立一个GNSS坐标系与...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖国锐，赵冬青，贾晓雪，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，
类型：发明
国别省市：