一种城市环境下GNSS/MEMS IMU车载实时精密定位方法

针对城市环境下全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)信号严重遮挡和微机械惯性测量单元(micro-electro-mechanical system inertial measurement unit,MEMS IMU)误差快速累积导致GNSS/惯性导航系统(inertial navigation system,INS)组合定位精度下降的问题,提出了一种GNSS载波相位实时动态差分(real time kinematic,RTK)+载波相位时间差分(time-differenced carrier phase,TDCP)/INS实时精密定位方法。在观测条件良好时,采用固定模糊度的RTK与INS紧组合;当信号严重遮挡RTK解算失败但TDCP解算成功时,使用TDCP观测值与INS紧组合;若TDCP解算失败,采用INS推算导航。在武汉大学校园及周边开展车载实验,结果表明,在除了隧道等密闭环境以外的城市道路上,多系统GNSS的TDCP解算成功率接近90%。在RTK解算失败的连续时间小于45 s的复杂环境下,TDCP/INS组合定位的平...     

基于MEMS IMU的GNSS RTK/INS紧组合定位分析

本文针对复杂动态的城市环境自动驾驶规模化应用需求,提出惯性单元辅助RTK快速收敛的自动驾驶低成本、高精度定位方法。使用MEMS IMU M39和战术级IMU Pos320,通过对多组实测车载数据进行仿真中断,得到INS位置漂移误差、模糊度收敛时间、模糊度固定正确性指标,再对无惯导辅助、M39辅助模糊度固定和Pos320辅助3种情形下的模糊度固定时间和定位精度进行了统计和分析。结果表明,M39在GNSS中断5 s时可辅助RTK实现模糊度瞬时固定,中断时间为10 s时可以将RTK模糊度收敛时间压缩至1/4。MEMS IMU的加入使得RTK模糊度固定错误个数显著下降,10 cm以内高精度定位占比由62.25%提高至98.44%。试验验证了MEMS IMU辅助RTK能够加快模糊度收敛速度,提高了其在自动驾驶导航定位应用中的精度和可靠性。     

城市场景智能手机GNSS/MEMS融合车载高精度定位

智能手机凭借其普遍性、便携性和低成本等优势,已成为大众用户导航与位置服务的主流终端载体,其多频多系统GNSS（global navigation satellite system）观测值的开放进一步激发了手机高精度定位的研究。然而,受限于消费级GNSS器件性能,手机卫星观测值呈现出信号衰减严重、伪距噪声大、粗差周跳多等问题;并且受城市复杂环境影响,手机GNSS定位的连续性、可靠性也难以保证。提出一种城市场景手机GNSS/ MEMS（micro-electro mechanical system）融合的车载高精度定位方案。首先,构建了速度约束的GNSS差分定位模型;然后,通过手机内置MEMS与车辆运动约束,在挑战环境下进行GNSS/MEMS融合精密定位。实验结果表明,在开阔和树荫场景下,速度约束方法可达到分米至米级定位精度,相比于常规方法分别提升了35.2%和78.9%;在高架场景下,GNSS/MEMS融合定位的精度和连续性均提升显著;在隧道场景下,MEMS推算位置累积误差约为2.5%。实验结果初步表明,手机GNSS具备开阔环境下的车道级定位能力,手机GNSS/MEMS融合可提升城市复杂环境下车载定位的精度和连续可用性。     

运动状态下MEMS IMU随机误差的Allan方差分析方法

在车载全球卫星导航系统（global navigation satellite system,GNSS）/微机械系统（micro-electro mechanical system,MEMS）惯性测量单元（inertial measurement unit,IMU）组合导航滤波解算时,通常使用MEMS厂商标定的加速度计和陀螺仪的随机模型参数（简称为标称参数）。这些标称参数由传感器厂商在静止状态或通过实验室转台设备来测定,是否适用于运动状态下的组合导航滤波解算并获得最优的定位精度,需要进一步研究和评估。本文提出了一种运动状态下MEMS IMU随机误差的Allan方差分析方法,将不同精度等级的IMU安装在同一车载平台上同步采集观测数据,用高精度IMU观测数据提取车辆运动信息,然后从低精度MEMS IMU观测数据中剔除车辆运动信息得到类似静止的观测数据,进行Allan方差分析,获得运动状态下的MEMS随机模型参数,并将其应用于GNSS/惯性导航系统（inertial navigation system,INS）组合导航解算。试验结果表明,采用运动状态下标定的随机模型参数,组合导航的定位精度优...     

一种GNSS/视觉观测紧组合导航定位算法研究

全球卫星导航系统(GNSS)在弱信号环境下,GNSS信号易受到遮挡或者电磁干扰,严重影响导航定位的可靠性、连续性和精度.针对此问题,本文作者研究了一种GNSS和视觉观测紧组合导航定位方法.首先基于相机采集图像数据,利用ORB-SLAM2开源平台求解得到视觉位置结果增量,再联合GNSS伪距观测数据采用卡尔曼滤波(KF)进...     

城市环境下智能手机GNSS/视觉组合导航算法和性能评估

通过将卫星定位和计算机视觉定位组合,可以使智能手机在城市、峡谷等卫星定位结果跳变或中断的情况下,仍为用户提供连续、高精度的位置服务.因此,为改善手机端卫星信号不理想区域的定位精度,设计和实现了GNSS与单目相机组合导航的实验.通过数据平滑、旋转矩阵求解等过程完成系统间的轨迹转换,并分析了坐标转换误差.使用结合贝叶斯估计的卡尔曼滤波对两种轨迹进行融合处理.最终结果表明,在城市环境下,GNSS与单目相机组合后,定位误差小于3 m的概率由21.21％提升至48.15％,小于5 m的概率由48.82％提升至70.03％.     

GNSS/INS紧组合最大熵卡尔曼滤波算法

针对实际环境中量测噪声易被野值污染而呈现非高斯分布,进而导致传统卡尔曼滤波(KF)算法性能降低的问题,提出了最大熵卡尔曼滤波(MCKF)算法. 该算法基于最大熵准则(MCC)和M估计的思想推导得到. 与KF相比,所提算法能够给异常量测值分配较小的权重以减轻其对于状态估计的影响,与基于Huber函数的卡尔曼滤波(HKF)算法相比,其能够更有效地利用量测信息,因此所提算法相比于KF和HKF而言更加鲁棒. 在全球卫星导航系统(GNSS)与惯性导航系统(INS)的紧组合模式下进行车载实测实验,由于GNSS的伪距与伪距率等原始量测信息质量不佳,因此KF和HKF的性能均受到影响,而所提MCKF算法能够有效地抑制异常量测值的影响,能够更快地收敛且得到更高的估计精度.      

GNSS/INS组合车辆协同精密定位方法

自动驾驶和智能交通要求载体的高精度定位,更要求载体之间的高精度协同控制。当前依靠增加传感器来提升载体定位精度的研究思路依然无法有效解决卫星信号长时间失锁的复杂情况。本文提出了基于GNSS/INS组合的载体协同高精度定位方法,通过建立载体之间的相对位置关系来实现载体间观测值的共享,从而提升载体的定位精度和可信度。试验结果表明,GNSS/INS组合的协同定位模式相比于单独定位模式能显著改善载体恶劣环境下的定位精度。     

基于抗差EKF的GNSS/INS紧组合算法研究

提出了GNSS/INS紧组合导航的抗差EKF算法,采用21状态GNSS/INS紧组合状态方程,根据多余观测分量及预测残差统计构造抗差等价增益矩阵,建立抗差EKF算法,通过迭代给出GNSS/INS组合导航的抗差解,并开发GNSS/INS紧组合导航模拟平台,通过对观测值加入单粗差、多粗差及缓慢增长三类误差,测试本文算法对不同粗差的抑制能力。分析表明,抗差EKF可以将三类粗差抑制在相应观测值的残差中,达到削弱其对状态参数估计的影响。本文算例证明,抗差EKF算法可将导航解的误差精度从dm级提高为cm级甚至mm级,导航精度及可靠性得到明显提高。     

零速修正与完备监测在UWB/MEMS IMU组合中的应用

针对超宽带(UWB)在室内定位过程中受非视距环境影响易出现粗差以及微机电系统(MEMS)惯性测量单元(IMU)定位误差随时间快速发散的问题,该文提出了采用自适应卡尔曼滤波的UWB/MEMS IMU组合的室内定位方法,并通过自主完好性监测算法对UWB测距异常值进行剔除,将零速修正算法加入到组合定位系统中,抑制在UWB数据中断情况下MEMS IMU误差的发散。实验结果表明,在UWB存在中断的复杂室内环境下,UWB/MEMS IMU组合定位的平面定位精度在0.2 m以内,自主完好性监测与零速修正能有效地提高组合定位系统的精度与稳定性。     

因子图框架下里程计辅助GNSS/INS组合导航算法

在复杂观测环境下,GNSS/INS组合导航系统的GNSS信号易受干扰从而导致INS独立导航精度迅速下降。针对上述问题,本文基于因子图的里程计辅助GNSS/INS组合导航算法,利用里程计观测信息结合非完整性约束构建航向速度约束方程,同时采用能多次线性化计算和多次迭代的因子图优化方法进行参数估计。实际车载试验解算结果表明,在GNSS信号良好时,基于因子图方法比滤波方法具有更快的收敛时间,收敛速度提高了近10倍;在GNSS信号发生中断时,添加里程计辅助后组合导航系统在东向和北向分别提升了83%和89%。与传统的滤波融合手段相比,本文采用因子图优化后在东向和北向的定位精度分别有63%、70%的改善。     

GNSS/INS紧组合中的周跳探测方法

讨论了GNSS/INS紧组合算法;依据卡尔曼滤波新息检验理论研究了GNSS/INS紧组合中的周跳探测方法。通过实验论证,对比分析了GNSS/INS紧组合模式和纯GNSS模式下,动态周跳探测与处理的效果。实验结果表明:紧组合模式对周跳的发生更为敏感,可以有效地提升周跳探测的效果。     

GPS/IMU组合定位定向系统设计

介绍了一种组合低成本的GPS和IMU(Inertial Measurement Unit)来获得高精度姿态、位置和速度信息的方法。文中介绍了GPS／IMU组合系统的设计方案及系统的硬件和软件设计，并给出了实验结果。该组合系统将来安装于炮兵测地车后，不仅可以提高测地的精度，而且在采样率、可靠性等方面比单独采用GPS定位的方法更有优势。     

结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法

针对GNSS/INS松组合导航系统观测信息无冗余,而且观测信息可能存在异常的情形,结合自适应滤波算法和神经网络算法,提出了两种GNSS/INS抗差自适应组合导航解算方案,根据观测信息和动力学模型信息异常情况,给出了4种GNSS/INS抗差自适应滤波算法。利用实测数据进行了验证,结果表明,4种抗差自适应滤波算法在观测信息不足的情况下,不但能够抑制动力学模型扰动异常对导航解的影响,而且能够较好地抑制异常观测信息对导航解的影响。     

多GNSS系统组合在城市峡谷中的定位性能分析

随着多GNSS系统的部署,利用多GNSS组合定位有可能解决GNSS在城市中定位效果不理想的问题。讨论了联合多GNSS系统组合定位的关键问题,包括时空基准的统一和系统间偏差的处理;通过分析比较,确定了合理的多系统组合定位函数模型,并通过多系统组合定位实验证明,利用多系统组合的方法可提高GNSS系统在城市峡谷中定位的可用性和可靠性。     

GNSS/INS组合导航系统定位精度分析

GNSS/INS组合导航系统近年来得到了快速发展,应用领域越来越广泛。组合导航的定位精度是一个重要的研究方向,本文将应用于航空遥感领域的高精度GNSS/INS组合导航系统放置在地面平台上,采集试验数据,通过与NRTK定位结果比较,对组合导航系统定位精度进行分析,得出GNSS/INS组合导航系统的定位精度可达到厘米级的试验结论。     

GNSS/INS组合导航在航空摄影中的应用研究

主要研究了GNSS/INS组合导航在航空摄影中的应用.介绍了GNSS/INS组合导航的优点和应用理论,在此基础上,主要研究偏心分量、偏心角的测定,预处理POS数据,GNSS/INS数据联合处理,检校场空三解计算与EO文件的输出等整个GNSS/INS导航在航空摄影的应用,从中体现出该导航应用于航空摄影的优越性.     

城市环境下多系统实时PPP/MEMS INS紧组合模型构建与性能分析

以GNSS和INS为代表的传感器提供的高精度实时位置是自动驾驶、智能交通等领域的重要基础。为提升GNSS和MEMS INS在城市环境下的实时定位性能,本文利用IGS播发的实时精密轨道和钟差改正数,构建了多系统实时PPP/MEMS INS紧组合模型,分析和评估了多系统实时PPP与PPP/MEMS INS紧组合的性能,并与事后精密产品获得的结果进行对比。试验结果表明,在GNSS短时中断期间,多系统PPP/MEMS INS紧组合可以实现连续可靠定位;水平和高程分量的定位精度分别可达0.374和0.339 m,但与事后精密产品相比仍有差距,点位定位精度相差约为0.15 m。PPP/INS紧组合的测速及定姿精度主要取决于INS,测速精度约为1 cm/s,与使用IGS事后产品得到的结果相比,无明显差异;航向角的可观测性较弱,静止期间航向角误差明显增加。     

附加约束条件对GNSS/INS组合导航结果的影响分析

针对车载全球导航卫星系统/惯性导航系统（global navigation satellite system/inertial navigation system,GNSS/INS）组合导航中卫星信号中断,惯性导航系统单独导航误差积累较大的问题,提出了附加载体运动条件约束的卡尔曼（Kalman）滤波解算方法。通过利用载体固有的运动约束,包括近似高程约束、近似速度约束和近似姿态约束,减少载体自由度和模型参数;通过引入新的观测类型,增加观测冗余,可以加强Kalman滤波解,提高在GNSS信号中断时组合导航系统的定位精度,实现无缝导航。     

微小型IMU/GPS组合定位定向系统研究

介绍了一种低成本微小型惯性测量组件(inertialmeasurementunit,IMU)和双天线GPS构成的组合定位定向系统。为确保组合系统的实时性和滤波稳定性,提出了一种基于UD分解的快速卡尔曼滤波算法,给出了IMU/GPS组合系统的软硬件设计和实验结果。该组合系统应用于炮兵测地车,具有成本低、精度高等优点,能够提高炮兵测地保障的精度和速度。