CN106840156B - 一种提高手机惯性导航性能的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种提高手机惯性导航性能的方法，包括以下步骤：云端服务器计算出目标车辆本次的近似速度，播发给用户手机端；进行质量控制；判断推算的距离是否达到了隧道长度，如果是进行位置锁定；如果不是用户手机端利用卡尔曼滤波器计算得到误差，并对手机惯性导航进行修正，用户手机端输出目标车辆位置。本发明实现在线速度修正，并与地图匹配一起使用来提升手机惯性导航在隧道内的定位精度；实现手机非导航模式下的隧道定位，有效降低位置误差。

Description

一种提高手机惯性导航性能的方法
技术领域
本发明涉及一种车载定位***定位方法，尤其涉及一种提高手机惯性导航性能的方法。
背景技术
手机惯性导航技术可以帮助手机在卫星信号丢失的环境中(比如隧道、地下车库)继续定位，提升手机定位的有效率，该技术主要利用手机内置MEMS传感器(三轴陀螺仪、三轴加速度计)，通过捷联惯性导航的方式与GPS(Global Positioning System，全球定位***)定位进行松耦合，可以实现手机定位的无缝连接。由于传感器的器件本身存在误差，该误差会在卫星信号丢失的时间内不断的积累，使手机惯性导航的精度随着时间的增加而不断发散，目前提升手机惯性导航定位精度的方法主要有：里程计辅助、磁强计辅助、图像辅助等。但没有利用云端服务器计算出的车辆速度来提升手机惯性导航定位精度。
也有根据利用在线地图手机导航模式下隧道内进行定位，导航模式下隧道定位的技术原理主要是通过地图匹配和已经规划好的路线，还有进口隧道的速度，根据最简单的航位推算技术即用地图的航向信息和车辆进口隧道的速度信息进行二维的位置递推，从而实现隧道定位。但需要手机处于导航模式下，且事先要在手机上规划好路线。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种提高手机惯性导航性能的方法，包括以下步骤：
S1：云端服务器根据以往数据得到目标车辆经过隧道的速度模型以及隧道的长度，并计算出目标车辆本次经过同一个隧道的近似速度，云端服务器将近似速度和隧道长度通过互联网播发给用户手机端；
S2：用户手机端收到云端服务器播发的近似速度和隧道长度，进行质量控制，如果近似速度不满足质量控制，则返回步骤S1；
S3：判断用户手机端惯性导航推算的距离是否达到了隧道长度，如果是则执行步骤S5，如果不是则执行步骤S4；
S4：用户手机端利用卡尔曼滤波器计算得到误差，并对手机惯性导航进行修正，并跳转至步骤S6；
S5：进行位置锁定，并将定位点锁定在隧道口，直到目标车辆再次接收到GPS信号；
S6：用户手机端输出目标车辆位置。
按如下判断规则进行质量控制：
Vb/x＜Va＜Vb·X＜k；
其中Va表示云端服务器播发的近似速度，vb表示目标车辆进隧道口的速度，x表示经验值系数，取值为3～5，k表示最大的限速，范围为180km/h～200km/h。
步骤S4包括以下步骤：
S41：进行卡尔曼滤波器计算，根据手机惯性导航推算的位置和地图匹配的位置之间的位置差，估计出手机惯性导航的位置误差，并按位置误差对手机惯性导航进行反馈修正；
S42：进行卡尔曼滤波器计算，利用云端服务器播发的近似速度与手机惯性导航推算的速度之间的差值估计出惯性导航的速度误差，并按速度误差对手机惯性导航进行反馈修正；
S43：进行卡尔曼滤波器计算，利用GPS给出的位置和速度与手机惯性导航推算的位置和速度之间的差值，估计手机出惯性导航的位置误差、速度误差、姿态误差、陀螺零偏误差、加速度计零偏误差，对手机惯性导航进行反馈修正。
本发明技术方案实现的有益效果：
本发明利用云端服务器经过机器学习得到车辆近似速度，以及云端服务器提前算好的隧道长度，通过互联网下发到手机端，实现在线速度修正，并与地图匹配一起使用来提升手机惯性导航在隧道内的定位精度。实现手机非导航模式下的隧道定位，有效降低位置误差，可以大幅度提升手机惯性导航在隧道、高架下、高楼旁、地下车库的定位精度。
附图说明
图1是本发明一种提高手机惯性导航性能的方法的流程图。
图2是本发明一种提高手机惯性导航性能的方法的原理图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐述本发明，本发明实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制本发明的保护范围。
如图1所示，本发明提出一种提高手机惯性导航性能的方法，包括以下步骤：
包括以下步骤：
S1：云端服务器根据以往数据得到目标车辆经过隧道的速度模型以及隧道的长度，并计算出目标车辆本次经过同一个隧道的近似速度，云端服务器将近似速度和隧道长度通过互联网播发给用户手机端；
S2：用户手机端收到云端服务器播发的近似速度和隧道长度，进行质量控制，如果近似速度不满足质量控制，则返回步骤S1；
S3：判断用户手机端惯性导航推算的距离是否达到了隧道长度，如果是则执行步骤S5，如果不是则执行步骤S4；
S4：用户手机端利用卡尔曼滤波器计算得到误差，并对手机惯性导航进行修正，并跳转至步骤S6；
S5：进行位置锁定，并将定位点锁定在隧道口，直到目标车辆再次接收到GPS信号；
S6：用户手机端输出目标车辆位置。
按如下判断规则进行质量控制：
Vb/x＜Va＜Vb·x＜k；
其中va表示云端服务器播发的近似速度，vb表示目标车辆进隧道口的速度，x表示经验值系数，取值为3～5，k表示最大的限速，范围为180km/h～200km/h。
如图2所示，步骤S4包括以下步骤：
S41：进行卡尔曼滤波器1计算，根据手机惯性导航推算的位置和地图匹配的位置之间的位置差，估计出手机惯性导航的位置误差，并按位置误差对手机惯性导航进行反馈修正，提高手机惯性导航的位置精度；
S42：进行卡尔曼滤波器2计算，利用云端服务器播发的近似速度与手机惯性导航推算的速度之间的差值估计出手机惯性导航的速度误差，并按速度误差对手机惯性导航进行反馈修正，提高手机惯性导航的速度精度；
S43：进行主卡尔曼滤波器计算，利用GPS给出的位置和速度与手机惯性导航推算的位置和速度之间的差值，估计出惯性导航的位置误差、速度误差、姿态误差、陀螺零偏误差、加速度计零偏误差，对手机惯性导航进行反馈修正，提高手机惯性导航的位置和速度精度。
卡尔曼滤波器1的输入是惯性导航和地图匹配的位置差，输出是惯性导航***的参数误差(参数包括位置、速度误差、姿态误差、陀螺零偏误差、加速度计零偏误差)；
卡尔曼滤波器2的输入是云端服务器播发的速度和惯性导航速度的速度差，输出是惯性导航***的参数误差(参数包括位置、速度、姿态、陀螺零偏、加速度计零偏)；
主卡尔曼滤波器的输入是GPS和惯性导航的位置误差和速度误差，输出是惯性导航***的参数误差(参数包括位置、速度、姿态、陀螺零偏、加速度计零偏)。
以下近似速度修正方程实现利用卡尔曼滤波器计算误差：
Zk＝HkXk+ek
其中，ek表示随机测量噪声，Xk＝(δrnδvnεnδbgyroδbacc)3×15，下标k表示k时刻，上标b表示载体坐标系，n表示导航坐标系，下标x、y、z表示载体坐标系x、y、z三个轴向，表示载体坐标系X轴速度误差，表示载体坐标系Y轴速度误差，表示载体坐标系Z轴速度误差，表示导航坐标系到载体坐标系的方向余弦矩阵，vn×表示导航坐标系速度的叉乘反对称矩阵，δrn表示导航坐标系位置误差，δvn表示导航坐标系速度误差，εn表示导航系姿态误差，δbgyro表示陀螺仪零偏误差，δbacc表示加速度计零偏误差。
如果只有在线速度修正和隧道长度的限制，手机惯性导航的性能只能减少纵向位置误差，而法向位置误差仍然存在，因此在线速度修正需要与地图匹配一起使用才能真正提高手机惯性导航的定位能力。
采用云端服务器下发的速度和隧道长度与惯性导航推算的速度进行卡尔曼滤波融合可以估计得到速度误差，对惯性导航速度进行反馈修正，提高前向速度精度，进而提高纵向位置精度，同时，采用在线地图匹配的结果对惯性导航的位置进行修正，可以提高法向位置精度，因此两者结合可以大幅度提升手机惯性导航在隧道内的性能。

Claims (2)

1.一种提高手机惯性导航性能的方法，其特征在于包括以下步骤：
S1:云端服务器根据以往数据得到目标车辆经过隧道的速度模型以及隧道长度，并计算出目标车辆本次经过同一个隧道的近似速度，所述云端服务器将所述近似速度和所述隧道长度通过互联网播发给用户手机端；
S2:所述用户手机端收到所述云端服务器播发的所述近似速度和所述隧道长度，进行质量控制，如果所述近似速度不满足所述质量控制，则返回步骤S1；
S3:判断所述用户手机端惯性导航推算的距离是否达到了所述隧道长度，如果是则执行步骤S5，如果不是则执行步骤S4；
S4:所述用户手机端利用卡尔曼滤波器计算得到误差，对手机惯性导航进行修正，并跳转至步骤S6；
S5：进行位置锁定，并将定位点锁定在所述隧道口，直到所述目标车辆再次接收到GPS信号；
S6：所述用户手机端输出所述目标车辆位置；
按如下判断规则进行所述质量控制：
vb/X＜va＜vb·X＜k；
其中va表示所述云端服务器播发的所述近似速度，vb表示所述目标车辆进隧道口的速度,x表示经验值系数,取值为3～5，k表示最大的限速，范围为180km/h～200km/h。
2.根据权利要求1所述的提高手机惯性导航性能的方法，其特征在于所述步骤S4包括以下步骤：
S41：进行卡尔曼滤波器计算，根据所述用户手机惯性导航推算的位置和地图匹配的位置之间的位置差，估计出所述手机惯性导航的位置误差，并按所述位置误差对所述手机惯性导航进行反馈修正；
S42：进行卡尔曼滤波器计算，利用所述云端服务器播发的所述近似速度与所述手机惯性导航推算的速度之间的差值估计出所述手机惯性导航的速度误差，并按所述速度误差对所述手机惯性导航进行反馈修正；
S43：进行卡尔曼滤波器计算，利用GPS给出的位置和速度与所述手机惯性导航推算的位置和速度之间的差值，估计出所述手机惯性导航的位置误差、速度误差、姿态误差、陀螺零偏误差、加速度计零偏误差，对所述手机惯性导航进行反馈修正。
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