【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及组合导航，具体而言，涉及一种定位处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、车载组合导航定位是基于惯性传感器(inertial measurement unit，imu)、轮速和全球导航卫星系统(global navigation satellite system，gnss)等原始观测量，利用惯导和卫导进行融合推算的高精定位技术。在给出定位信息的同时也需要给出实时的精度可靠性指标，以规避精度下降带来的潜在应用风险，现有方案一般通过卡尔曼滤波的p阵输出标准差，作为精度可靠性的表征，但未考虑既往经验数据，容易受实时观测噪声影响，导致精度可靠性估算不准确。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于，提供一种定位处理方法、装置、电子设备及存储介质，以至少部分地改善上述问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：
3、第一方面，本专利技术实施例提供了一种定位处理方法，应用于组合导航系统，所述组合导航系统包括卫导和惯导，所述方法包括：
4、基于卫导精度可靠性模型，根据所述卫导的解算状态，计算得到所述卫导的定位精度可靠性；
5、基于惯导精度可靠性模型，根据所述惯导的精密程度和所述惯导的推算时间，计算得到所述惯导的定位精度可靠性；
6、根据所述卫导的定位精度可靠性和所述惯导的定位精度可靠性，得到所述组合导航系统的定位精度可靠性。
7、可选地，所述卫导精度可靠性模型包括卫
8、
9、其中，gt为所述卫导的定位精度可靠性，t表示当前时间；xt＝0表示解算失败，精度为第5级别，用∞表达其可靠性；xt＝1表示单点解，精度为第4级别，用5.0表达其可靠性；xt＝2表示伪距差分解，精度为第3级别，用2.5表达其可靠性；xt＝3表示浮点解，精度为第2级别，用1.0表达其可靠性；xt＝4表示固定解，精度为第1级别，用0.1表达其可靠性。
10、可选地，所述惯导精度可靠性模型包括惯导精密程度计算公式和惯导定位精度可靠性计算公式，所述基于惯导精度可靠性模型，根据所述惯导的精密程度和所述惯导的推算时间，计算得到所述惯导的定位精度可靠性，包括：
11、基于惯导精密程度计算公式，根据所述惯导的性能参数，计算得到所述惯导的精密程度；
12、基于惯导定位精度可靠性计算公式，根据所述惯导的精密程度和所述惯导的推算时间，计算得到所述惯导的定位精度可靠性。
13、可选地，所述惯导包括陀螺以及加速度计，所述惯导精密程度计算公式为：
14、s＝k*biz*biasx*biasy
15、其中，s为所述惯导的精密程度，biz为所述陀螺的z轴零偏不稳定性，biasx为所述加速度计的x轴零偏大小，biasy为所述加速度计的x轴零偏大小，k为模型系数，根据建模训练获得。
16、可选地，所述惯导定位精度可靠性计算公式为：
17、ft＝l*(t-t0)2*s
18、其中，ft为所述惯导的定位精度可靠性，s为所述惯导精密程度，t为当前时刻，t0为最近一次所述卫导的更新时刻，l为模型系数，根据建模训练获得。
19、可选地，所述根据所述卫导的定位精度可靠性和所述惯导的定位精度可靠性，得到所述组合导航系统的定位精度可靠性，包括：
20、基于组合导航系统的定位精度可靠性计算公式，根据所述卫导的定位精度可靠性和所述惯导的定位精度可靠性，计算得到所述组合导航系统的定位精度可靠性；所述组合导航系统的定位精度可靠性计算公式为：
21、
22、其中，ht为所述组合导航系统的定位精度可靠性，gt所述卫导的定位精度可靠性，ft为所述惯导的定位精度可靠性。
23、可选地，所述方法还包括训练得到所述卫导精度可靠性模型和所述惯导精度可靠性模型的步骤，包括：
24、获取至少一个导航数据样本，所述导航数据样本包括惯导数据以及卫导数据；所述惯导数据包括第一定位精度可靠性，所述卫导数据包括第二定位精度可靠性；
25、对所述导航数据样本进行粗差剔除处理，剔除所述导航数据样本中的异常值；
26、对所述第一定位精度可靠性和所述第二定位精度可靠性进行归一化处理，使得所述第一定位精度可靠性和所述第二定位精度可靠性的尺度一致；
27、使用机器学习对所述导航数据样本进行训练，得到所述惯导精度可靠性模型和所述卫导精度可靠性模型。
28、可选地，所述对所述第一定位精度可靠性和所述第二定位精度可靠性进行归一化处理，包括：
29、查找所有所述第一定位精度可靠性的最小值和最大值和所有所述第二定位精度可靠性的最小值和最大值；
30、使用最大-最小归一化公式对每个所述第一定位精度可靠性和每个所述第二定位精度可靠性进行归一化处理，所述最大-最小归一化公式为：
31、normalized_value＝(original_value-min_value)/(max_value-
32、min_value)
33、其中，original_value是原始数据值，min_value和max_value分别是数据的最小值和最大值。
34、可选地，所述使用机器学习对所述导航数据样本进行训练，得到惯导精度可靠性模型和卫导精度可靠性模型，包括：
35、根据所述惯导数据，使用遗传算法对所述惯导数据进行训练，得到惯导精度可靠性模型；
36、根据所述卫导数据，使用遗传算法对所述卫导数据进行训练，得到卫导精度可靠性模型。
37、可选地，所述惯导数据包括第一输入特征，所述第一输入特征包括加速度计的x轴零偏大小、加速度计的y轴的零偏大小、第一定位时间、第一环境湿度、第一环境温度，所述根据所述惯导数据，使用遗传算法对所述惯导数据进行训练，得到惯导精度可靠性模型，包括：
38、对所述第一输入特征和所述第一定位精度可靠性转化为二进制；
39、根据所述陀螺z轴的零偏不稳定性、所述加速度计的x轴零偏大小、所述加速度计的y轴的零偏大小、所述第一定位时间、所述第一环境湿度、所述第一环境温度以及所述第一定位精度可靠性输入基本遗传算法模型中，得到惯导精度可靠性模型。
40、可选地，所述卫导数据包括第二输入特征，所述第二输入特征包括解算状态、第二定位时间、第二环境湿度、第二环境温度，根据所述卫导数据，使用遗传算法对所述卫导数据进行训练，得到卫导精度可靠性模型，包括：
41、对所述第二输入特征和所述第二定位精度可靠性转化为二进制；
42、根据所述解算状态、所述第二定位时间、所述第二环境湿度、所述第二环境温度以及所述第二定位精度可靠性输入基本遗传算法本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种定位处理方法，其特征在于，应用于组合导航系统，所述组合导航系统包括卫导和惯导，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卫导精度可靠性模型包括卫导定位精度可靠性计算公式，所述解算状态包括解算失败、单点解、伪距差分解、浮点解以及固定解，所述卫导定位精度可靠性计算公式为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述惯导精度可靠性模型包括惯导精密程度计算公式和惯导定位精度可靠性计算公式，所述基于惯导精度可靠性模型，根据所述惯导的精密程度和所述惯导的推算时间，计算得到所述惯导的定位精度可靠性，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述惯导包括陀螺以及加速度计，所述惯导精密程度计算公式为：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述惯导定位精度可靠性计算公式为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述卫导的定位精度可靠性和所述惯导的定位精度可靠性，得到所述组合导航系统的定位精度可靠性，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括训练得到
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述第一定位精度可靠性和所述第二定位精度可靠性进行归一化处理，包括：
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述使用机器学习对所述导航数据样本进行训练，得到惯导精度可靠性模型和卫导精度可靠性模型，包括：
10.一种定位处理装置，其特征在于，应用于组合导航系统，所述组合导航系统包括卫导和惯导，所述装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种定位处理方法，其特征在于，应用于组合导航系统，所述组合导航系统包括卫导和惯导，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卫导精度可靠性模型包括卫导定位精度可靠性计算公式，所述解算状态包括解算失败、单点解、伪距差分解、浮点解以及固定解，所述卫导定位精度可靠性计算公式为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述惯导精度可靠性模型包括惯导精密程度计算公式和惯导定位精度可靠性计算公式，所述基于惯导精度可靠性模型，根据所述惯导的精密程度和所述惯导的推算时间，计算得到所述惯导的定位精度可靠性，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述惯导包括陀螺以及加速度计，所述惯导精密程度计算公式为：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨明生，曾庆锦，罗敏红，
申请(专利权)人：广州导远电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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