[发明专利]一种基于扩展卡尔曼粒子滤波的导航方法及系统在审
申请号: | 201710160103.8 | 申请日: | 2017-03-17 |
公开(公告)号: | CN106932802A | 公开(公告)日: | 2017-07-07 |
发明(设计)人: | 姜丽丽;陈剑;陈露;温从标;唐豪杰;朱昕毅;梅涛 | 申请(专利权)人: | 安科智慧城市技术(中国)有限公司 |
主分类号: | G01S19/47 | 分类号: | G01S19/47;G01C21/20 |
代理公司: | 广东广和律师事务所44298 | 代理人: | 章小燕 |
地址: | 518054 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 扩展 卡尔 粒子 滤波 导航 方法 系统 | ||
1.一种基于扩展卡尔曼粒子滤波的导航方法,其特征在于,包括:
通过全球定位系统获取车辆的姿态信息;
通过安装在车辆上的惯性测量单元获取所述车辆的行走信息;
对所述姿态信息和所述行走信息进行扩展卡尔曼粒子滤波处理;
计算得到所述车辆的位置信息,通过所述位置信息对所述车辆进行导航。
2.根据权利要求1所述的一种基于扩展卡尔曼粒子滤波的导航方法,其特征在于,所述姿态信息包括:经度、维度、高度、时间和三轴速度。
3.根据权利要求2所述的一种基于扩展卡尔曼粒子滤波的导航方法,其特征在于,所述惯性测量单元包括三轴加速度计和三轴陀螺仪,所述行走信息包括由所述三轴加速度计测量得到的三轴比力信息和由所述三轴陀螺仪测量得到的三轴角速度。
4.根据权利要求3所述的一种基于扩展卡尔曼粒子滤波的导航方法,其特征在于,所述对所述姿态信息和所述行走信息进行扩展卡尔曼粒子滤波处理包括:
根据已知的概率密度函数进行滤波初始化;
用扩展卡尔曼滤波算法更新采样粒子;
进行重要性采样和重要性权值计算;
根据所述重要性权值重新采样,重新分配权值,输出状态估计函数。
5.根据权利要求3所述的一种基于扩展卡尔曼粒子滤波的导航方法,其特征在于,所述对所述姿态信息和所述行走信息进行扩展卡尔曼粒子滤波处理之前还包括:
对所述行走信息进行补偿;
对补偿后的行走信息进行姿态解算,所述姿态解算包括:姿态更新、比力坐标转换和四元数更新;
建立状态方程;
建立观测方程。
6.一种基于扩展卡尔曼粒子滤波的导航系统,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于通过全球定位系统获取车辆的姿态信息;
第二获取模块,用于通过安装在车辆上的惯性测量单元获取所述车辆的行走信息;
滤波处理模块,用于对所述姿态信息和所述行走信息进行扩展卡尔曼粒子滤波处理;
导航模块,用于计算得到所述车辆的位置信息,通过所述位置信息对所述车辆进行导航。
7.根据权利要求6所述的一种基于扩展卡尔曼粒子滤波的导航系统,其特征在于,所述姿态信息包括:经度、维度、高度、时间和三轴速度。
8.根据权利要求7所述的一种基于扩展卡尔曼粒子滤波的导航系统,其特征在于,所述惯性测量单元包括三轴加速度计和三轴陀螺仪,所述行走信息包括由所述三轴加速度计测量得到的三轴比力信息和由所述三轴陀螺仪测量得到的三轴角速度。
9.根据权利要求8所述的一种基于扩展卡尔曼粒子滤波的导航系统,其特征在于,所述滤波处理模块包括:
初始化单元,用于根据已知的概率密度函数进行滤波初始化;
更新单元,用于用扩展卡尔曼滤波算法更新采样粒子;
采样计算单元,用于进行重要性采样和重要性权值计算;
重采样单元,用于根据所述重要性权值重新采样,重新分配权值,输出状态估计函数。
10.根据权利要求8所述的一种基于扩展卡尔曼粒子滤波的导航系统,其特征在于,还包括:
补偿模块,用于对所述行走信息进行补偿;
姿态解算模块,用于对补偿后的行走信息进行姿态解算,所述姿态解算包括:姿态更新、比力坐标转换和四元数更新;
状态方程建立模块,用于建立状态方程;
观测方程建立模块,用于建立观测方程。
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