[发明专利]车载多传感器紧耦合融合定位方法、系统、存储介质及车辆

说明书

本发明公开了一种车载多传感器紧耦合融合定位方法、系统、存储介质及车辆，包括：步骤1.获取激光雷达、GPS、IMU以及底盘数据，并对激光雷达、IMU、GPS以及底盘数据进行时间同步和空间同步；步骤2.对激光雷达数据和IMU数据进行紧耦合处理，并匹配计算得到车辆位置姿态；步骤3.对车辆底盘数据进行运动学推算，得到车辆位置姿态；步骤4.获取GPS定位数据，并对GPS数据进行UTM转换，得到车辆位置姿态；步骤5.建立卡尔曼状态和观测模型，并进行融合运算，得到车辆的最终定位结果。本发明能够保证自动驾驶汽车在较高速度的运动状态下或者恶劣环境下，依然能够稳定获得精度较高的定位数据。

技术领域

本发明属于汽车定位技术领域，具体涉及一种车载多传感器紧耦合融合定位方法、系统、存储介质及车辆。

背景技术

自动驾驶汽车涉及多种技术，其中的核心技术定位就是解决“汽车在哪”的问题，其对可靠性、稳定性和功能安全性提出了极高的要求，并且自动驾驶汽车所需的定位精度都需要达到厘米级定位。目前，自动驾驶汽车所采用的定位技术，按照技术原理大概可分为三类，第一类是基于信号的定位，代表就是GNSS定位，即全球导航定位系统；第二类是基于推算的定位，代表是依靠汽车底盘数据进行的航迹推算，即根据上一时刻的位置和航向推断现在的位置和航向；第三类是基于环境特征匹配的定位，代表就是基于激光雷达与高精度地图的相对定位方式；

上述三种方式都存在各自缺点，基于信号的定位，在信号覆盖不到的地方，譬如隧道、复杂城市环境等地方定位结果极度偏差；基于航迹推算的定位，会随着时间累计产生积分误差造成定位不准确；基于匹配的定位，依靠环境特征，当环境变化明显的时候，定位误差大。

因此，有必要开发一种车载多传感器紧耦合融合定位方法及系统。

发明内容

本发明的目的是提供一种车载多传感器紧耦合融合定位方法、系统、存储介质及车辆，能保证自动驾驶汽车在较高速度的运动状态下或者恶劣环境下，依然能稳定获得精度较高的定位数据。

本发明所述的一种车载多传感器紧耦合融合定位方法，包括以下步骤：

步骤1.获取激光雷达、GPS、IMU以及底盘数据，并对激光雷达、IMU、GPS以及底盘数据进行时间同步和空间同步；

步骤2.对激光雷达数据和IMU数据进行紧耦合处理，具体包括：

(2-1)判断当前迭代次数是否为首次；

若是，则IMU状态不更新；

若否，则根据上一次迭代输出的车辆位姿状态误差对IMU状态进行更新；

(2-2)对IMU数据进行积分，得到相对IMU的位姿状态值；

(2-3)当激光雷达数据到达时，基于步骤(2-2)中积分后得到的相对IMU的位姿状态值对激光雷达数据进行去偏移计算，得到预测的激光雷达位姿；

(2-4)对激光雷达数据进行特征点提取计算；

(2-5)将提取的激光雷达特征点匹配到预先建好的局部地图中；

(2-6)根据匹配结果，得到相对激光雷达的位姿测量值；

(2-7)联合非线性优化，根据相对激光雷达的位姿测量值和相对IMU的位姿状态值获得在局部窗口内的MAP状态估计，得到车辆位姿状态误差；

(2-8)将优化后的车辆位姿状态误差反馈到步骤(2-1)的IMU位姿状态计算中，并坐标转换得到车辆的位置姿态值；

步骤3.对车辆底盘数据进行运动学推算，得到车辆的位置姿态值；

步骤4.获取GPS定位数据，并对GPS数据进行UTM转换，得到车辆的位置姿态值；