【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，尤其涉及一种基于小波变换对imu数据进行处理的方法、装置和系统，可用于提升组合导航设备的定位定姿解算精度。
技术介绍
1、dgnss/imu组合定位定姿技术，是指利用差分全球卫星导航系统(dgnss，differential global navigation satellite system)和惯性测量单元(imu，inertialmeasurement unit)的组合，通过后处理，采用扩展卡尔曼滤波的算法，为激光扫描设备和相机提供高精度的外方位元素，即位置和姿态信息。dgnss/imu组合定位定姿技术主要涉及dgnss/imu组合模型的建立与优化，以及误差分析与补偿。gnss/imu设备也称为组合导航设备，车载移动测量系统的最终精度主要取决于组合导航设备的定位定姿精度。imu设备主要是用于测量载体在空间上的速度和加速度，从而推算出载体的位置和姿态信息，imu设备具有隐蔽性好、抗干扰能力强、数据更新率高、短期精度高等优点，其缺点是导航定位误差会随时间积累、初始化对准时间较长。
2、在车载移动测量系统中，由于车身结构的独特设计以及车辆在行驶过程中产生的车身振动，会导致imu设备记录的加速度值出现波动，具体表现为imu设备采集的原始数据中产生了具有一定频率的干扰信号，在组合定位定姿的后处理阶段，这种干扰会导致轨迹呈现出规律性的波浪线起伏，从而影响了组合定位定姿的解算精度。
3、现有的解决方案是在imu设备上增加减震件，意图减少自车振动对imu设备的影响。然而，这种方法应用成本较高，
4、鉴于此，克服该现有技术所存在的缺陷是本
亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术针对上述现有技术方式所存在的应用成本高，以及，对组合导航设备的定位定姿解算精度提升能力不足的技术问题提供一种解决方案。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供一种基于小波变换对imu数据进行处理的方法，包括：
4、s10，加载imu原始数据，对imu原始数据进行制图分析；
5、s20，依据制图分析结果，通过小波变换，将imu原始数据分解为低频近似信号和高频细节信号，直至低频近似信号与干扰信号的波形一致；
6、s30，将高频细节信号作为噪声信号进行滤除，并将滤除了高频细节信号的低频近似信号作为有效信号输入的一部分；
7、s40，将滤除了高频细节信号的低频近似信号与s20中的高频细节信号进行小波逆变换合成完整的有效信号，得到滤除了干扰信号后的新的imu数据。
8、优选的，在s10中，所述对imu原始数据进行制图分析，具体包括：
9、s11，获取imu原始数据的时间戳信息以及xyz各个方向的角速度和加速度分量信息，以时间戳为横轴，xyz各个方向的角速度和加速度为纵轴，绘制imu原始数据信号的各个分量的时序图；
10、s12，利用imu原始数据信号的各个分量的时序图，通过快速傅里叶变换，绘制imu原始数据信号的各个分量的频谱能量密度统计图。
11、优选的，在s20中，所述依据制图分析结果，通过小波变换，将imu原始数据分解为低频近似信号和高频细节信号，具体包括：
12、s21，预设小波的波形和层级，通过小波变换，将imu原始数据分解为1份低频近似信号和多份高频细节信号；
13、s22，查看低频近似信号对应的时序图，评估小波变换后低频近似信号中干扰信号和有效信号的分离情况，确保低频近似信号中无有效信号。
14、优选的，还包括：
15、s50，对新的imu数据的滤除效果进行验证，并将新的imu数据与dgnss数据进行解算。
16、优选的，在s50中，所述对新的imu数据的滤除效果进行验证，具体包括：
17、s51，将imu原始数据信号的各个分量和新的imu数据的各个分量绘制在同一时序图中，并将imu原始数据信号的各个分量和新的imu数据的各个分量进行做差，得到被过滤的数据信号的分量；
18、s52，将被过滤的数据信号的各个分量也绘制在同一时序图中，对过滤的数据信号的各个分量的时序图的特征进行观察，判定干扰信号的滤除情况。
19、优选的，在s52中，所述对过滤的数据信号的各个分量的时序图的特征进行观察，判定干扰信号的滤除情况，具体包括：
20、s521，如果过滤的数据信号本身的周期和振幅前后变化较小且接近正弦波动，则判定该过滤的数据信号为自车振动引起的干扰信号；
21、s522，如果过滤的数据信号本身的周期和振幅前后变化较大且与有效信号混在一起，则判定该过滤的数据信号为非干扰信号，此时，重复步骤s21-s22。
22、第二方面，本专利技术提供一种基于小波变换对imu数据进行处理的装置，使用第一方面所述的基于小波变换对imu数据进行处理的方法，包括：
23、imu数据导入导出模块、数据绘图模块和小波变换滤波处理模块，imu数据导入导出模块、数据绘图模块和小波变换滤波处理模块通信连接；
24、imu数据导入导出模块用于导入加载原始imu数据，并将滤波处理后的imu数据导出保存到本地文件中；
25、数据绘图模块用于绘制原始imu数据的各个分量的时序图和频谱能量密度统计图，以及，滤波处理后的小波变换分解图和对比分析时序图；
26、小波变换滤波处理模块用于设置小波变换波形和参数，以及进行小波变换滤波处理操作，并对滤波处理后的imu数据进行验证。
27、第三方面，本专利技术提供一种基于小波变换对imu数据进行处理的装置，包括：
28、至少一个处理器；以及，
29、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，用于执行如第一方面所述的基于小波变换对imu数据进行处理的方法。
30、针对现有技术中的不足，本专利技术所能取得的有益效果为：
31、根据车载移动测量系统中imu数据的特点，本专利技术通过小波变换对imu数据进行处理，能够有效滤除由自车共振引起的imu干扰信号，可以显著提升组合导航设备的定位定姿解算精度，进而提升车载移动测量系统的精度。
32、应用本专利技术，可以无需对imu设备的硬件结构进行改造和添加减震件，而是通过后处理手段即可提升组合导航设备的定位定姿解算精度；另外，本专利技术通过多次小波变换，可以识别出干扰信号并进行自适应滤波处理，在过滤干扰信号的同时还能保留相同频段的有效信号，应用过程无需设置过滤频段信息，对于同一imu设备来说可以采样相同本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于小波变换对IMU数据进行处理的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于小波变换对IMU数据进行处理的方法，其特征在于，在S10中，所述对IMU原始数据进行制图分析，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于小波变换对IMU数据进行处理的方法，其特征在于，在S20中，所述依据制图分析结果，通过小波变换，将IMU原始数据分解为低频近似信号和高频细节信号，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于小波变换对IMU数据进行处理的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于小波变换对IMU数据进行处理的方法，其特征在于，在S50中，所述对新的IMU数据的滤除效果进行验证，具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于小波变换对IMU数据进行处理的方法，其特征在于，在S52中，所述对过滤的数据信号的各个分量的时序图的特征进行观察，判定干扰信号的滤除情况，具体包括：
7.一种基于小波变换对IMU数据进行处理的装置，其特征在于，使用权利要求1-6任一所述的基于小波变换对IMU数据进行处理的方法，包
8.一种基于小波变换对IMU数据进行处理的系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于小波变换对imu数据进行处理的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于小波变换对imu数据进行处理的方法，其特征在于，在s10中，所述对imu原始数据进行制图分析，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于小波变换对imu数据进行处理的方法，其特征在于，在s20中，所述依据制图分析结果，通过小波变换，将imu原始数据分解为低频近似信号和高频细节信号，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于小波变换对imu数据进行处理的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4...
【专利技术属性】
技术研发人员：张小明，刘帆，张龙，罗跃军，尹玉成，
申请(专利权)人：武汉中海庭数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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