[发明专利]一种基于差分GPS和车辆运动学模型的轨迹录制方法有效
申请号: | 201910993411.8 | 申请日: | 2019-10-18 |
公开(公告)号: | CN110850455B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 马芳武;史津竹;代凯;冯曙;葛林鹤;仲首任;吴量;单子桐;郭荣辉 | 申请(专利权)人: | 浙江天尚元科技有限公司 |
主分类号: | G01S19/43 | 分类号: | G01S19/43;G01S19/41 |
代理公司: | 宁波奥圣专利代理有限公司 33226 | 代理人: | 方小惠 |
地址: | 315191 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 gps 车辆 运动学 模型 轨迹 录制 方法 | ||
1.一种基于差分GPS和车辆运动学模型的轨迹录制方法,其特征在于包括以下步骤:
(1)设定当前时刻变量t;
(2)对当前t进行初始化赋值,令t=1;
(3)进行当前时刻t车辆轨迹录制,具体过程为:
3.1 通过差分GPS模块获取当前时刻t车辆所处位置的GPS经纬度数据、卫星数量信息和PDOP(Position Dilution of Precision)位置精度因子信息,通过整车CAN解析模块获取当前时刻t车辆的车速vt和方向盘转角ωt,所述的差分GPS模块采用双天线GPS和由千寻位置提供的差分RTK服务;
3.2 将当前时刻t获取的GPS经纬度数据进行坐标变换,得到当前时刻t车辆坐标系下的车辆位置坐标和航向角其中表示当前时刻t车辆坐标系下的车辆位置的横坐标,表示当前时刻t车辆坐标系下的车辆位置的纵坐标;
3.3 通过车辆运动学航迹推测算法得到车辆运动学生成的运动轨迹,即当前时刻t车辆位置估计坐标和航向角估计值表示当前时刻t车辆坐标系下的车辆位置的横坐标估计值,表示当前时刻t车辆坐标系下的车辆位置的纵坐标估计值;其中车辆运动学航迹推测算法公式如下所示:
dst=vt-1·dt (1.2)
δft=ωt·η (1.4)
其中,表示t-1时刻车辆坐标系下的车辆位置的横坐标估计值,表示t-1时刻车辆坐标系下的车辆位置的纵坐标估计值,表示t-1时刻车辆航向角估计值,dst表示从t-1时刻到当前时刻t车辆行驶的距离,dθt表示当前时刻t相对于t-1时刻车辆航向角变化量,vt-1为t-1时刻车辆的车速,dt为整车CAN解析模块的采样周期,L为车辆轴距,δft为当前时刻t车辆前轮转角,η为车辆的角传动比;当t=1时,vt-1=0,sin表示正弦函数,cos表示余弦函数,tan表示正切函数;
3.4 根据当前时刻t获取的卫星数量信息来判断差分GPS模块在当前时刻t获取的车辆GPS经纬度数据是否存在丢失,如果卫星数量信息小于4个,则判定丢失,此时将当前时刻t车辆位置估计坐标和航向角估计值作为当前时刻t车辆最终的运动轨迹,进行轨迹保存;如果卫星数量信息大于等于4个,则判定未丢失,此时再当前时刻t获取的PDOP(Position Dilution of Precision)位置精度因子来判断GPS经纬度数据的噪声大小,若PDOP小于3,则判定GPS经纬度数据噪声较小,则将当前时刻t得到的车辆位置坐标和航向角作为当前时刻t车辆最终的运动轨迹,进行轨迹保存,若PDOP大于等于3,则判定GPS经纬度数据噪声较大,此时采用扩展卡尔曼滤波算法先进行数据融合后再进行轨迹录制,具体过程为:
a、采用和构建当前时刻t的状态向量,将该状态向量记为At,采用式(1.5)对At进行初始化赋值:
其中,在t=1时的初始时刻,
b、采用vt-1和δft构建当前时刻t的控制输入向量,将其记为Bt:
其中,在t=1时的初始时刻,vt-1=0;
c、建立当前时刻t带噪声的车辆运动学模型,将其向量表达式记为f(At,Bt):
其中,N(·)为高斯白噪声生成函数,N(0,Q)表示采用高斯白噪声生成函数生成的维度为3×1的高斯白噪声向量,其中,0为高斯白噪声生成函数的均值,Q为高斯白噪声生成函数的状态传播过程协方差矩阵,状态传播过程协方差矩阵Q为采用随机函数生成的维度为3x3的矩阵,生成后为固定值;
d、将当前时刻t时f(At,Bt)关于状态向量At的雅克比矩阵记为Ft,Ft采用式(1.8)表示为:
e、将状态传播后的协方差矩阵记为采用公式(1.8)对状态传播后的协方差矩阵进行更新:
其中P表示当前时刻t之前状态协方差矩阵的最新值,上标T表示矩阵的转置;当t=1时,即初始时刻,P初始化为维度为3×3的单位矩阵,即:
f、建立当前时刻t的GPS观测模型:
其中Zt为当前时刻t的GPS观测模型的观测向量,为当前时刻t的GPS观测模型的观测函数;N(·)为高斯白噪声生成函数,N(0,R)表示采用高斯白噪声生成函数生成的高斯白噪声向量,N(0,R)的维度为3×1,其中,0为高斯白噪声生成函数的均值,R为观测协方差矩阵,观测协方差矩阵R的维度为3×3,观测协方差矩阵R为:
g、将当前时刻t观测函数关于状态向量At的雅克比矩阵记为Ht,Ht采用式(1.14)表示为:
h、当前时刻t的GPS观测模型的观测残差记为yt,计算当前时刻t的GPS观测模型的观测残差yt:
i、将当前时刻t卡尔曼增益记为Kt,计算当前时刻t卡尔曼增益Kt:
上式中,的取值为其当前最新值;上标“-1”表示矩阵逆运算;
j、对状态向量At和状态协方差矩阵P进行更新:
其中,I为维度为3×3的单位矩阵,的取值为其当前最新值;
k、将(x′t,y′t)作为当前时刻t车辆最终位置坐标,将θ′t作为当前时刻t车辆最终航向角,采用当前时刻t车辆最终位置坐标(x′t,y′t)和当前时刻t车辆最终航向角θ′t构成当前时刻t车辆最终的运动轨迹,进行轨迹保存,
(4)采用t的当前值加1的值更新t,返回步骤(3)进行下一时刻的轨迹录制。
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