[发明专利]一种GNSS与V-SLAM融合定位方法及系统

说明书

本发明公开了一种GNSS与V‑SLAM融合定位方法及系统。所述方法，包括：获取接收机采集的目标载体的GNSS伪距观测数据和视觉传感器采集的目标载体的图像数据；基于GNSS定位方法解算GNSS伪距观测数据，得到GNSS定位结果；基于ORB‑SLAM2系统解算图像数据，得到视觉导航结果；采用卡尔曼滤波方法将GNSS伪距或GNSS定位结果和视觉导航结果进行融合，得到目标载体的位置。本发明能实现恶劣环境下的高精度、持续导航定位。

技术领域

本发明涉及导航定位领域，特别是涉及一种GNSS与V-SLAM融合定位方法及系统。

背景技术

全球卫星导航系统(GlobalNavigation Satellite System，GNSS)在开阔环境下能够实现连续的高精度导航定位功能，但是在遮挡、干扰和欺骗的环境下，GNSS的可用性、可靠性、连续性、精度都会受到严重影响。因此，如何解决弱GNSS环境下GNSS导航定位精度和连续性受到严重影响的问题，成为目前亟待解决的问题。

发明内容

基于此，本发明实施例提供一种GNSS与V-SLAM融合定位方法及系统，以实现恶劣环境下的高精度、持续导航定位。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种GNSS与V-SLAM融合定位方法，包括：

获取接收机采集的目标载体的GNSS伪距观测数据和视觉传感器采集的所述目标载体的图像数据；

基于GNSS定位方法解算所述GNSS伪距观测数据，得到GNSS定位结果；所述GNSS定位结果包括GNSS位置和GNSS速度；

基于ORB-SLAM2系统解算所述图像数据，得到视觉导航结果；所述视觉导航结果包括视觉导航位置和视觉导航速度；

采用卡尔曼滤波方法将GNSS数据和所述视觉导航结果进行融合，得到所述目标载体的位置；所述GNSS数据为所述GNSS伪距观测数据或所述GNSS定位结果。

可选的，所述采用卡尔曼滤波方法将GNSS数据和所述视觉导航结果进行融合，得到所述目标载体的位置，具体包括：

判断卫星数目是否小于设定数目；

若是，则建立紧组合模型，并采用卡尔曼滤波方法对所述紧组合模型进行解算，得到目标载体的位置；

若否，则建立松组合模型或紧组合模型，并采用卡尔曼滤波方法对所述松组合模型或所述紧组合模型进行解算，得到目标载体的位置；

所述松组合模型的建立方法为：

根据所述GNSS定位结果和所述视觉导航结果建立松组合模型；

所述紧组合模型的建立方法为：

根据所述GNSS伪距观测数据计算所述卫星的伪距，根据所述视觉导航结果计算相对位置变化和速度误差，并基于所述伪距、所述相对位置变化和所述速度误差，建立紧组合模型。

可选的，所述松组合模型包括：松组合模型状态方程和松组合模型观测方程；

所述松组合模型状态方程为：

X_LC,k+1＝Φ_LC,k+1,kX_LC,k+w_k；

所述松组合模型观测方程为：

z_LC,k+1＝H_k+1X_LC,k+1+v_k+1；