组合定位方法.ppt

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1、车载车载GPS定位技术与应用定位技术与应用 4.1 GPS/DR组合定位组合定位 4.2 GPS/MM组合定位方法组合定位方法第四章第四章组合定位方法组合定位方法组合定位原因组合定位原因1、由于我国地理环境复杂，某些时候造成、由于我国地理环境复杂，某些时候造成“丢星丢星”如城市的高层建筑区、茂密的林荫道、立交桥及山区里的如城市的高层建筑区、茂密的林荫道、立交桥及山区里的隧道等区域，受到卫星信号遮挡等多种因素的干扰，造成隧道等区域，受到卫星信号遮挡等多种因素的干扰，造成“丢星丢星”，使得，使得GPS系统不能连续可靠地得到车辆的定位信息系统不能连续可靠地得到车辆的定位信息或者得到或者得到GPS定位

2、数据的精度较差。定位数据的精度较差。2、GPS接收机本身的定位频率不够。大部分接收机本身的定位频率不够。大部分GPS接收机都是每隔接收机都是每隔1s产生一次定位数据产生一次定位数据 因此，如果要精确地确定车辆的位置，必须加以因此，如果要精确地确定车辆的位置，必须加以其他的辅助定位方式。其他的辅助定位方式。4.1.1 GPS/DR组合定位组合定位一、一、航位推算（航位推算（DR-Dead Reckoning）DR技术是利用速度传感器技术是利用速度传感器里程表和航向传感器里程表和航向传感器电子罗盘或者陀螺仪测量位移方向，从而推算车辆电子罗盘或者陀螺仪测量位移方向，从而推算车辆的位置。的位置。基本思

3、想：基本思想：当车辆在二维平面空间行驶时，如果初始位当车辆在二维平面空间行驶时，如果初始位置和先前的每步位移均已知的话，在任何时刻的车辆位置和先前的每步位移均已知的话，在任何时刻的车辆位置都是可以计算的。置都是可以计算的。DR（续）（续）DR（续）（续）由于航位推算是一个累积的过程，因此，所有由于航位推算是一个累积的过程，因此，所有的传感器误差均会造成位置误差的积累，产生定位的传感器误差均会造成位置误差的积累，产生定位误差积累的原因主要有误差积累的原因主要有(1)里程表误差，里程表误差，(2)角速率陀螺漂移误差，角速率陀螺漂移误差，(3)航向航向误差。误差。减小这些误差的方法有减小这些误差的方

4、法有:(2)利用利用GPS精确定位信息对导航传感器的误差进精确定位信息对导航传感器的误差进行校正。行校正。(1)采用卡尔曼滤波技术对角速率陀螺信号进采用卡尔曼滤波技术对角速率陀螺信号进 行行 滤滤 波处理波处理，减小干扰和漂移误差减小干扰和漂移误差。二、二、GPS/DR组合定位组合定位 分析表明利用分析表明利用GPS/DR组合定位技术能提高车载定位组合定位技术能提高车载定位系统的精度及可靠性。系统的精度及可靠性。一方面，一方面，GPS提供的绝对位置信息可以为提供的绝对位置信息可以为DR提供推算定位的提供推算定位的初始值，并进行误差校正初始值，并进行误差校正;另一方面，另一方面，DR的推算结果，

5、可用以补偿的推算结果，可用以补偿GPS信号信号“失效失效”时无时无法定位的缺陷，还可用于补偿法定位的缺陷，还可用于补偿GPS定位中的随机误差，从而定位中的随机误差，从而平滑定位轨迹，提高车载定位系统的精度。平滑定位轨迹，提高车载定位系统的精度。关键在于：关键在于：采用何种方法来组合两种定位系统的信采用何种方法来组合两种定位系统的信息以获得最优的组合定位结果。息以获得最优的组合定位结果。常用组合方案：切换式组合和数据融合（滤波）方常用组合方案：切换式组合和数据融合（滤波）方案案1、切换式方案、切换式方案两种工作状态：两种工作状态：GPS模式和模式和 DR模式模式当当GPS观测到的卫星数较多时工作

6、于观测到的卫星数较多时工作于GPS模式，同时利模式，同时利用用GPS的定位输出刷新的定位输出刷新DR系统的初始推算位置；系统的初始推算位置；当当GPS定位数据失效时则切换到定位数据失效时则切换到DR模式。模式。优点优点：简单易行，系统承担的计算量很小，可以解简单易行，系统承担的计算量很小，可以解决卫星信号失效时短时间的定位问题决卫星信号失效时短时间的定位问题。缺点：缺点：1、两种系统没有有效融合不能发挥两者的、两种系统没有有效融合不能发挥两者的优点。优点。2、DR所需要的初始信息由前一时刻的所需要的初始信息由前一时刻的GPS数据提供，使得数据提供，使得GPS数据中的误差直接被传递到了数据中的误

7、差直接被传递到了DR推算过程汇中，造成推算过程汇中，造成DR系统的定位精度下降，系统的定位精度下降，缩短了其能够满足定位精度要求的有效工作时间等。缩短了其能够满足定位精度要求的有效工作时间等。切换式方案（续）切换式方案（续）数据融合方案数据融合方案卡尔曼滤波卡尔曼滤波思路：思路：将将GPS和和DR信息同时用于定位求解过程中，使信息同时用于定位求解过程中，使DR系统的状态在滤波过程中不断得到修正，同时组合定位的系统的状态在滤波过程中不断得到修正，同时组合定位的输出又可以为输出又可以为DR系统提供较为准确的初始位置和方向信息，系统提供较为准确的初始位置和方向信息，从而即使从而即使GPS失效、单独使

8、用失效、单独使用DR推算定位时也能长时间的推算定位时也能长时间的保持较高的定位精度。保持较高的定位精度。信息融合原理是信息融合原理是:系统总信息在系统总信息在2个分块滤波器中进行适当个分块滤波器中进行适当分配分配;分配后的信息与局部传感器的信息进行组合，完成局分配后的信息与局部传感器的信息进行组合，完成局部传感器的信息更新部传感器的信息更新;更新后的局部信息重新组合为新的总更新后的局部信息重新组合为新的总信息和。信息和。卡尔曼滤波（续）卡尔曼滤波（续）卡尔曼滤波的设计（续）卡尔曼滤波的设计（续）1、假定条件、假定条件 利用速度计和陀螺仪作为利用速度计和陀螺仪作为DR传感器，在陆传感器，在陆 路

9、路 车车 辆定位的数据融合中，假定以下条件是成立的辆定位的数据融合中，假定以下条件是成立的:a)DR传感器的采样间隔与车辆运动的角速度和前传感器的采样间隔与车辆运动的角速度和前进速度变化时间相比足够短进速度变化时间相比足够短;b)测量噪声是零均值的高斯白噪声。测量噪声是零均值的高斯白噪声。利用速度计和陀螺仪作为利用速度计和陀螺仪作为DR传感器，并将陆地传感器，并将陆地车辆近似视为二维平面上的运动物体，高度可以忽车辆近似视为二维平面上的运动物体，高度可以忽略。略。卡尔曼滤波的设计（续）卡尔曼滤波的设计（续）2、数据融合结构、数据融合结构陆路车辆定位的数据融合结构如图陆路车辆定位的数据融合结构如图

10、4-3所示，陀螺仪测所示，陀螺仪测量车辆运动的水平角速度，速度计测量车辆单位时间量车辆运动的水平角速度，速度计测量车辆单位时间内行驶的距离。内行驶的距离。图图4-3 陆路车辆定位的数据融合示意图陆路车辆定位的数据融合示意图3、参数变量描述、参数变量描述卡尔曼滤波的设计（续）卡尔曼滤波的设计（续）4、模型描述、模型描述1）系）系 统统 状态方程状态方程 车辆的运动方向由陀螺仪输出的角速度积分而得：车辆的运动方向由陀螺仪输出的角速度积分而得：卡尔曼滤波的设计（续）卡尔曼滤波的设计（续）图图 4-2 陆路车辆运动的坐标关系陆路车辆运动的坐标关系(4-1)(4-2)车辆在采样间隔内移动的距离由速度计输

11、出的车辆速度积车辆在采样间隔内移动的距离由速度计输出的车辆速度积分而得，即分而得，即根据假定条件根据假定条件a)，车辆，车辆k+l时刻的位置坐标可由下式递推而时刻的位置坐标可由下式递推而得，得，由由(4-2)和基本的三角几何关系可得和基本的三角几何关系可得2)观测方程观测方程在在 GPS/DR组合定位中，车辆位置可以通过组合定位中，车辆位置可以通过GPS或或者者DR两种方法来获得，但是利用两种方法来获得，但是利用DR需要知道车辆需要知道车辆运行的初始方向和位置。系统的观测方程表示为运行的初始方向和位置。系统的观测方程表示为当当GPS卫星信号质量太差时，车辆的位置坐标由卫星信号质量太差时，车辆的

12、位置坐标由DR算法获得，当算法获得，当GPS信号有效时，信号有效时，GPS接收机输接收机输出的位置坐标作为观测量。出的位置坐标作为观测量。观测噪声的特性取决于观测量来自于观测噪声的特性取决于观测量来自于GPS还是还是DR。由于。由于SA已经取消，已经取消，GPS定位误差可用定位误差可用 表示。当利用表示。当利用DR获得获得车辆位置时，位置估计误差随车辆行驶的距离而增加。总车辆位置时，位置估计误差随车辆行驶的距离而增加。总之，观测噪声可由下式给出，之，观测噪声可由下式给出，导致系统噪声导致系统噪声w1(k).w 4(k)的噪声的噪声nd(k)与与n(k)的方差的方差为为 3)卡尔曼滤波模型卡尔曼

13、滤波模型基于基于(4-6).(4-7)和和(4-8)可以利用标准的卡尔曼滤波来估可以利用标准的卡尔曼滤波来估计车辆的位置。为减少计算量，此处应用复数表示的卡计车辆的位置。为减少计算量，此处应用复数表示的卡尔曼滤波模型。状态向量、观测向量以及相应的状态转尔曼滤波模型。状态向量、观测向量以及相应的状态转移矩阵、观测矩阵和系统噪声等表示为复数形式如式移矩阵、观测矩阵和系统噪声等表示为复数形式如式(4-11a)(4-11i)所示，所示，因此因此(4-6)(4-8)的系统状态方程和观测方程可简的系统状态方程和观测方程可简化为化为标准卡尔曼滤波递推方程如图标准卡尔曼滤波递推方程如图4-3所示。所示。在上在

14、上 述述 递递 推过程中，可用推过程中，可用(4-13)式来判断卡尔曼式来判断卡尔曼滤波结果的有效性，滤波结果的有效性，当上式不满足，且当上式不满足，且GPS信号长时间无效，状态估计偏差将信号长时间无效，状态估计偏差将越来越大，因此，当越来越大，因此，当GPS信号重新有效时，协方差需要用信号重新有效时，协方差需要用下述规则调整下述规则调整:仿真实验仿真实验基于上述卡尔曼滤波模型，根据实际中采集的数据产生一基于上述卡尔曼滤波模型，根据实际中采集的数据产生一条参考轨迹，图条参考轨迹，图4-4分别为参考轨迹、分别为参考轨迹、GPS数据、数据、DR数据和数据和卡尔曼滤波后的结果，其中，卡尔曼滤波后的结

15、果，其中，GPS定位误差为：东向定位误差为：东向（x）5米，北向（米，北向（y）5米；陀螺仪的漂移为米；陀螺仪的漂移为5度度/秒，测速计秒，测速计误差为误差为0.5米米/秒。秒。图图45为局部放大示意图，表示了为局部放大示意图，表示了GPS定位误差和卡尔曼定位误差和卡尔曼滤波结果相对与参考轨迹的误差。滤波结果相对与参考轨迹的误差。可见，利用卡尔曼滤波模型可以对可见，利用卡尔曼滤波模型可以对DR的独立定位结果进行的独立定位结果进行一定程度的改善。从图中可看出，一定程度的改善。从图中可看出，GPS本身具有不随时间本身具有不随时间累积的定位误差，但累积的定位误差，但DR误差随时间延长而增大。当误差随

16、时间延长而增大。当GPS定定位结果有效时，位结果有效时，GPS/DR 组合的卡尔曼滤波具有平滑车辆组合的卡尔曼滤波具有平滑车辆运行轨迹的作用，但定位精度没有得到明显的改善，这是运行轨迹的作用，但定位精度没有得到明显的改善，这是由于由于DR传感器（此试验用陀螺仪和速度计）的精度较低的传感器（此试验用陀螺仪和速度计）的精度较低的缘故。如果陀螺仪的飘移为缘故。如果陀螺仪的飘移为0.05度度/秒，速度计的误差为秒，速度计的误差为0.05米米/秒，则秒，则GPS/DR组合定位的结果将优于组合定位的结果将优于GPS的定位精的定位精度。度。GPS/DR联合滤波器的设计联合滤波器的设计Calson 提出的联合

17、滤波器是由众多子滤波器和一个主滤波器提出的联合滤波器是由众多子滤波器和一个主滤波器进行两阶段数据处理进行两阶段数据处理,其独特之处在于采用了信息分配原理其独特之处在于采用了信息分配原理,即将滤波器的输出结果即将滤波器的输出结果(包括状态估计、估计误差协方差矩阵包括状态估计、估计误差协方差矩阵和系统噪声矩阵和系统噪声矩阵)在几个子滤波器中进行适当分配在几个子滤波器中进行适当分配,各子滤波各子滤波器结合各自的观测信息完成局部估计器结合各自的观测信息完成局部估计,其结果再送入主滤波器其结果再送入主滤波器进行融合进行融合,从而得到全局最优估计。从而得到全局最优估计。自适应联合自适应联合Kalman 滤

18、波模型滤波模型1、自适应联合、自适应联合Kalman 滤波器结构方案滤波器结构方案GPS/DR 组合导航系统数据融合结构框图组合导航系统数据融合结构框图这是一种可重构的、自适应的、改进型的简化联合卡尔曼滤这是一种可重构的、自适应的、改进型的简化联合卡尔曼滤波器波器,其主要特点如下其主要特点如下:(1)本系统包含了两个局部卡尔曼滤波器本系统包含了两个局部卡尔曼滤波器,它们分别处理它们分别处理GPS 和和DR 传感器的量测数据。数据在送入卡尔曼滤波器之前需传感器的量测数据。数据在送入卡尔曼滤波器之前需经过一定的预处理过程经过一定的预处理过程,包括时间对准包括时间对准(为完成动态轨迹融合为完成动态轨

19、迹融合进行时间上的统一进行时间上的统一),空间对准空间对准(进行各自导航坐标系到公共进行各自导航坐标系到公共坐标系的转换坐标系的转换),以及在智能控制模块控制下的野值剔除和误以及在智能控制模块控制下的野值剔除和误差补偿等。差补偿等。(2)系统中无公共参考系统系统中无公共参考系统,主滤波器不进行滤波运算主滤波器不进行滤波运算,仅完仅完成对两个分系统信息的最优融合估计。这样成对两个分系统信息的最优融合估计。这样,系统计算量很系统计算量很小小,而总体系统前向滤波速度最快而总体系统前向滤波速度最快,对车载对车载GPS/DR 组合导航组合导航来说来说,其结构是较佳的。其结构是较佳的。(3)智能控制模块以

20、对各传感器和各子滤波器状态评估为基智能控制模块以对各传感器和各子滤波器状态评估为基础对系统进行重构和自适应调整础对系统进行重构和自适应调整,其目的是为了保证系统始其目的是为了保证系统始终处于最佳的组合状态终处于最佳的组合状态,以得到最好的输出以及使系统具有以得到最好的输出以及使系统具有很强的容错能力。很强的容错能力。状态方程（略）状态方程（略）试验结果试验结果图图2 示出了原始示出了原始GPS、DR 观测曲线与联合滤波之后的轨观测曲线与联合滤波之后的轨迹迹.图图3、图、图4 示出了示出了DR 和和GPS 观测曲线分别与联合滤波后观测曲线分别与联合滤波后的轨迹对照图的轨迹对照图.由图可见由图可见

21、,DR 系统精度较低系统精度较低,且误差随时间不且误差随时间不断增大断增大,呈发散趋势呈发散趋势,基本无法单独使用基本无法单独使用;GPS 观测曲线基本观测曲线基本反映出车辆的真实轨迹反映出车辆的真实轨迹,但与但与DR 观测曲线相比明显不够平观测曲线相比明显不够平滑滑,尤其是在易发生遮挡现象的路段有较多拐点和野值点尤其是在易发生遮挡现象的路段有较多拐点和野值点;联联合滤波之后的轨迹走势基本依照合滤波之后的轨迹走势基本依照GPS 观测曲线观测曲线,但更趋平滑但更趋平滑,在单独的在单独的DR或或GPS 失效时仍能较好地跟踪行车轨迹失效时仍能较好地跟踪行车轨迹.图图2 原始原始GPS、DR 观测曲线与联合滤波后轨迹比较观测曲线与联合滤波后轨迹比较图图3 DR 观测曲线与观测曲线与 图图4 GPS 与联合滤波轨迹比较与联合滤波轨迹比较 联合滤波轨迹比较联合滤波轨迹比较 (鼓楼外大街一段轨迹图的放大鼓楼外大街一段轨迹图的放大)原始原始GPS、DR 观测数据与联合滤波数据东向位置偏差比较观测数据与联合滤波数据东向位置偏差比较