[发明专利]一种基于网络RTK的无人自动化作业特种车高精度定位方法

说明书

本发明公开了一种基于网络RTK的无人自动化作业特种车高精度定位方法，包括以下步骤：步骤1：建立GNSS差分观测方程，消除卫星钟差、大气延迟误差和接收机钟差等误差；步骤2：对整周模糊度进行估计；步骤3：对整周模糊度进行降相关与搜索；步骤4：对模糊度进行检验；步骤5：周跳的探测与修复；步骤6：对无人自动化作业特种车的姿态信息进行感知，同时将运动测量实时信息转换到导航坐标体系下，并对位置和速度实现更新。本发明能够提高定位的精度以及可靠性，极大地满足无人自动化作业特种车在实际应用中的要求。

技术领域

本发明涉及定位技术领域，具体涉及一种基于网络RTK的无人自动化作业特种车高精度定位方法。

背景技术

RTK，即实时动态差分定位技术(Real-time kinematic)，是利用GPS载波相位观测值对定位结果进行修正，从而进行实时动态相对定位的技术。RTK的基本工作原理：基准站和附近的流动用户之间建立数据通信链路，流动站通过通信链路接收到基准站的载波相位观测值和基准站的位置信息，再利用静态相对测量的处理方法求解基线长度，最后得到待测点的位置信息。随着RTK技术的不断发展，其已经广泛应用到交通运输、工程测绘、城市规划、农业机械和地质灾害监测等领域，并逐渐取代了传统的导航定位方法。

现代社会对导航的定位精度要求越来越高，单一的导航技术会因为其自身的缺陷，导致定位精度不高，难以适应复杂的工作环境，从而达不到现代高精度定位的需求。目前，常用的定位方式主要有：卫星定位、惯性导航定位、视觉里程算法定位、超宽带无线定位等。

美国的GPS系统起步最早，发展也最为完善，与俄罗斯的格洛纳斯导航卫星系统(GLONASS)，我国的北斗导航卫星系统(BDS)以及欧盟的GALILEO系统，统称为全球导航卫星系统。目前，GNSS的位置服务已经渗透到人类社会生活中的方方面面，如自动驾驶、交通运输、工程测绘、农业机械和地质灾害监测等。虽然广泛应用的GNSS定位系统具有覆盖区域广、观测时间短，且在可视卫星数目良好的情况下可以提供稳定的和较高精度的定位等优点，但是一旦进入森林峡谷、高楼林立的城市和结构复杂多变的室内环境中，由于可视卫星数目不足，最终会导致GNSS定位精度很低，甚至出现定位失效的情况。

惯性导航系统(Inertial Navigation System，INS)由惯性测量单元(InertialMeasurement Unit，IMU)和计算机构成，惯性测量单元集中了陀螺仪，加速度计和地磁传感器等基本元件，是现代惯性导航系统的核心。惯性导航是运用牛顿力学原理，测得运载体的加速度，再运用数学中的微分计算的方法得到载体的位置和速度。惯性导航的优点就是，它可以不受外部环境的影响，在传输过程中也不依靠外部的导航电台或者无线电。不过因为惯性元件自身也存在着一定的制造误差，使得惯性导航的定位偏差也会随着时间而逐渐积累。目前由于生产工艺的进展,陀螺仪的准确度也在日益提升,因此平台式的惯性导航系统也正在逐步地被捷联型的惯性导航系统所替代。

视觉里程算法定位就是使用机器视觉获取周围环境的图像，将采集到的图像通过算法处理，提取特征值，最后通过不断地迭代的方式，采用累积求和形成视觉里程计，得到运载体的位置信息。由于摄像头安装在车身，当无人车以比较快地速度运动时，会使摄像头拍摄的图像变得模糊，将导致提取特征值的算法难度增加，甚至使其失效。

超宽带(Ultra Wideband，UWB)无线定位是通过发送和接收具有纳秒级，甚至是低于纳秒级的极窄脉冲来传输数据，从而具有GHz量级的带宽，主要是利用到达基站的时间差进行定位。如果有三个已知坐标点的基站收到信号，发送的脉冲信号距离三个基站的间隔不同，那么这三个基站收到信号的时间点是不一样的。超宽带系统具有较强的穿透力、较好的抗多径效果和很高的安全性等优点，主要应用于室内定位。