一种改进因子图的车载定位方法技术

本发明专利技术公开了一种改进因子图的车载定位方法。本发明专利技术包括以下步骤：首先，获取车辆上传感器采集的运动信息数据；接着，根据采集的运动信息数据，构建因子图模型；然后，根据因子图模型，结合采集的运动信息数据，利用多条件分析故障检测方法对GNSS量测值进行故障检测，获得故障GNSS量测信息；再将故障GNSS量测信息通过删除相应因子节点进行隔离后，更新加入到因子图模型中的GNSS量测信息；最后，基于当前因子图模型，对滑动窗口内所有导航状态量进行优化求解，获得车辆载体的导航信息，从而实现车辆载体的融合定位。本发明专利技术有效抑制GNSS量测信号异常对导航精度的影响，有效降低系统漏警率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及了车载组合导航相关的一种定位方法，尤其涉及了一种改进因子图的车辆载体定位方法。

技术介绍

1、全球导航定位系统(gnss)在室外环境中可以提供全天候准确的位置和速度信息，是智能交通系统(its)全球定位参考的主要来源。但是，gnss的定位精度受环境影响较大，由于多路径与非视距等因素的干扰很容易出现受干扰、欺骗、拒止等情况，从而影响导航的精度。相比之下，惯性导航系统(ins)能够自主提供位姿信息，且输出频率较高对外界环境依赖小，但导航误差会随时间积累，只能在较短时间提供高精度的定位信息。gnss/ins组合导航系统融合了二者的优势，避免了单一导航方式的缺点，可以提供高精度、高频率的导航结果。

2、基于ekf的ins/gnss组合导航方法已经得到广泛应用，但是ekf基于一阶马尔科夫假设只能单步迭代，没有充分利用历史信息。此外，在传统的组合导航方法中增删传感器都需要对系统进行重构，增加了方法的复杂性与耗时。最近提出的因子图方案为多传感器融合提供了一种新的思路。与ekf一次迭代方法相比，因子图方法利用了历史时刻的多个量测信息同时对状态量进本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种改进因子图的车载定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种改进因子图的车载定位方法，其特征在于，所述2)具体为：

3.根据权利要求2所述的一种改进因子图的车载定位方法，其特征在于，所述IMU-ODO预积分模型的公式如下：

4.根据权利要求1所述的一种改进因子图的车载定位方法，其特征在于，所述IMU-ODO/GNSS因子图模型包括IMU-ODO预积分因子和GNSS因子，具体地：

5.根据权利要求1所述的一种改进因子图的车载定位方法，其特征在于，所述3)中，多条件分析故障检测方法中的判据包括残差判据、STD判据、...

【技术特征摘要】

1.一种改进因子图的车载定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种改进因子图的车载定位方法，其特征在于，所述2)具体为：

3.根据权利要求2所述的一种改进因子图的车载定位方法，其特征在于，所述imu-odo预积分模型的公式如下：

4.根据权利要求1所述的一种改进因子图的车载定位方法，其特征在于，所述imu-odo/gnss因子图模型包括imu-odo预积分因子和gnss因子，具体地：

5.根据权利要求1所述的一种改进因子图的车载定位方法，其特征在于，所述3)中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡慧珠，权思航，周一览，陈少华，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：