[发明专利]一种北斗GNSS/DR组合导航出租车计程计时系统及其运行方法有效

专利信息
申请号: 201910388817.3 申请日: 2019-05-10
公开(公告)号: CN110189421B 公开(公告)日: 2022-03-25
发明(设计)人: 邢建平;陈强;崔冰;于明卫;孙培嘉;宁亚飞;陈永红;杨涛;王胜利 申请(专利权)人: 山东大学
主分类号: G07B13/02 分类号: G07B13/02;G07C5/00;H04W4/35;H04W4/44;H04W4/02;G01S19/52;G01S19/49
代理公司: 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 代理人: 许德山
地址: 250199 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 北斗 gnss dr 组合 导航 出租车 计程 计时 系统 及其 运行 方法
【权利要求书】:

1.一种北斗GNSS/DR组合导航出租车计程计时系统的运行方法,包括GNSS导航单元、惯性导航单元、霍尔传感器、卫星授时单元、实时时钟单元、复位保护单元、功能键、计量微处理器、监控微处理器、空车牌、非易失性存储器、无线通信单元、显示器、打印机;

所述GNSS导航单元、惯性导航单元、霍尔传感器、卫星授时单元、实时时钟单元均连接所述计量微处理器;所述空车牌、非易失性存储器、无线通信单元、显示器、打印机均连接所述监控微处理器;所述复位保护单元连接所述计量微处理器、所述监控微处理器;所述功能键连接所述计量微处理器、所述监控微处理器,所述计量微处理器连接所述监控微处理器;

所述GNSS导航单元通过接收GNSS卫星信号进行车辆的实时位置定位;所述惯性导航单元计算车辆的实时位置;所述卫星授时单元通过接收GNSS卫星信号进行时间的解算;所述复位保护单元对所述计量微处理器和监控微处理器进行系统复位;所述霍尔传感器将测量的脉冲数发送至所述计量微处理器,通过所述计量微处理器的计算得到车辆行驶里程;所述空车牌显示车辆的运营状态;所述功能键对所述计量微处理器和监控微处理器作初始化设置;所述实时时钟单元为所述计量微处理器提供时钟信号;所述无线通信单元用于接收出租车监控中心向出租车下发的数据,以及向出租车监控中心回传的数据;所述非易失性存储器用于存储出租车监控中心向出租车下发的数据和车辆的速度、位置和里程信息;所述计量微处理器接收组合导航输出的车辆位置信息,根据车辆位置信息计算车辆的里程信息,接收所述霍尔传感器输出的脉冲数,根据脉冲数计算车辆的里程信息,再根据里程比对算法计算里程的误差率;所述监控微处理器通过SPI总线对所述非易失性存储器进行读写操作,进行税控信息交互;所述监控微处理器通过IIC总线对所述无线通信单元进行读写操作,进行车辆速度、里程信息交互;所述显示器显示单价、计程、计时和金额信息;所述打印机用于打印有效发票信息;

其特征在于,包括步骤如下:

(1)出租车计程计时系统进行初始化;

(2)GNSS/DR组合导航与霍尔传感器分别进行计程;GNSS/DR组合导航包括GNSS导航单元及惯性导航单元;

(3)判断出租车是否为重车状态,如果是,进入步骤(4);否则,返回步骤(2);

(4)计算GNSS/DR组合导航得到的里程与霍尔传感器得到的里程之间的总里程误差率;

(5)将步骤(4)得到的总里程误差率与设定阈值K比较,0K≤5%,如果总里程误差率大于K,则该出租车通过无线通信单元向出租车监控中心发送异常信息,出租车监控中心将接收到的异常信息进行存储记录,并发出报警信息提示该出租车存在作弊行为;否则,该出租车不存在异常现象;

步骤(2),GNSS/DR组合导航进行计程,SINS子系统与GNSS子系统相互独立的进行定位、定速、姿态解算,惯性导航单元即SINS子系统,SINS子系统包括惯性传感器,所述惯性传感器包括加速度计和陀螺仪;GNSS导航单元即GNSS子系统;所述SINS子系统、GNSS子系统均连接互补型卡尔曼滤波器;

a、所述陀螺仪输出北向、天向和东向方向上车辆的角速度;

b、对北向、天向和东向方向上车辆的角速度分别积分运算,分别得到车辆的航向角、俯仰角和侧倾角;

c、所述加速度计输出北向、天向和东向上的车辆的加速度;

d、对北向、天向和东向上的车辆的加速度分别进行比例积分运算,分别得到北向、天向和东向方向上车辆的速度;

e、对北向、天向和东向方向上车辆的速度分别积分运算,得到车辆在北向、天向和东向方向上的距离;

f、利用四元素姿态解算得到车辆的位置,最终输出车辆的速度和位置;

g、GNSS子系统通过卫星导航定位算法的解算得到车辆的速度和位置;

h、将步骤f得到的车辆的速度和位置,与步骤g得到的车辆的速度和位置通过所述互补型卡尔曼滤波器整合到一起,利用卡尔曼滤波结果对SINS子系统中陀螺仪和加速度计误差进行闭环反馈校正,解算出车辆的速度和位置的校正量,最终得到车辆的速度和位置的最优估计。

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