CN108089180A - 基于uwb传感器作为轨道信标对gps和惯性导航***矫正的悬挂式轨道车的定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于UWB传感器作为轨道信标对GPS和惯性导航***矫正的悬挂式轨道车的定位方法,在轨道车上安装GPS定位***、惯性导航***和UWB定位***,GPS定位***、惯性导航***和UWB定位***均与车载控制器相连;车载控制器获取UWB定位信息后,更新惯性导航***初始位置信息;当GPS信号无效时,通过对UWB定位信息和惯性导航***定位信息进行加权得到较准确的定位结果;当GPS信号有效时,车载控制器运行粒子滤波器算法,通过粒子滤波器对UWB定位信息,GPS定位信息和惯性导航定位信息进行多传感器的数据融合。本发明将UWB技术与GPS技术和惯性导航技术相结合,克服单一定位技术不足,实现轨道轨道车的精确定位,保证轨道车全程自动行驶的安全可靠。
Description
技术领域
本发明涉及无人车技术领域,尤其是一种基于UWB传感器作为轨道信标对GPS和惯性导航***矫正的悬挂式轨道车的定位方法。
背景技术
悬挂式轨道车是一种轻型、中速、中运量的新型交通,具有经济、安全、方便、全自动化等特点,在交通客运方面有广阔的应用前景。悬挂式轨道车在运行过程中全程无人驾驶,要求车辆具有自主避障、导航等功能,其中精确定位技术是实现车辆安全自动驾驶的重要保障。
传统的定位GPS(Global Positioning System)技术,在室内或者有建筑物遮挡时,卫星信号被遮挡或者衰减,导致GPS定位精度急剧下降。单一定位技术存在缺陷,不能完全保证车辆的高精度定位和安全行驶,这就要求使用多种定位方法融合保证车辆运行的可靠性。惯性导航***使用惯性传感器(加速度传感器、陀螺仪、磁强计)的数据得到车辆的运动特征,推算得到车辆的位置信息,但是惯性传感器由于随机漂移误差和噪声误差,在长时间定位时会产生累积误差,导致定位精度下降,可以结合UWB无线定位***来矫正惯性导航***的累积误差。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于,提供一种基于UWB传感器作为轨道信标对GPS和惯性导航***矫正的悬挂式轨道车的定位方法,能够保证无人轨道车全程自动行驶的安全可靠性。
为解决上述技术问题,本发明提供一种基于UWB传感器作为轨道信标对GPS和惯性导航***矫正的悬挂式轨道车的定位方法,包括如下步骤:
(1)在轨道车上安装GPS定位***、惯性导航***和UWB定位***,GPS定位***,惯性导航***和UWB定位***均与车载控制器相连;本车定位信息传送至车载控制器,车载控制器通过无线通信装置获取前车的定位信息,通过本车定位信息和前车定位信息实现轨道车间测距与自动驾驶;
(2)车载GPS定位***与基站构成DGPS,在有卫星信号的条件下获得亚米级以下定位精度;
(3)轨道车安装惯性导航***,通过测量车辆的加速度、角速度、地磁信息解算得到轨道车的位置信息;
(4)UWB定位***由安装在轨道车上的UWB读取器和安装在轨道上的UWB信标构成,车载控制器获取UWB定位信息后,矫正GPS定位***定位信息和惯性导航***定位信息。
优选的,步骤(4)中,UWB信标安装位置固定,UWB信标中包含坐标信息和轨道方向信息,当轨道车驶入UWB信标有效识别范围后,通过车载UWB定位***获得车辆与固定的UWB信标之间的距离和方向,从而获得车辆的定位信息。
优选的,步骤(4)中,当卫星信号衰减或受遮挡时,车载控制器接收到UWB定位信息和惯性导航***定位信息,通过对UWB定位信息和惯性导航***定位信息加权进行矫正;当卫星信号良好时,车载控制器接收到UWB定位信息,GPS定位信息和惯性导航***定位信息,通过粒子滤波器进行数据融合,提高***整体定位精度。
优选的,步骤(4)中,当轨道车行驶至UWB信标所处位置时,两者距离最短,信号强度最强,使用该位置的UWB定位信息更新惯性导航***初始位置信息。
优选的,步骤(4)中,当GPS信号无效时,对UWB定位信息和惯性导航***定位信息进行加权得到较为准确的定位结果,加权后的定位结果p=αpUWB+βpINS,其中 pUWB和pINS分别为UWB定位***和惯性导航***的定位结果,α,β为加权系数,根据实际环境因素调整,且α+β=1。
优选的,步骤(4)中,当GPS信号有效时,车载控制器运行粒子滤波器算法,通过粒子滤波器对UWB定位信息,GPS定位信息和惯性导航定位信息进行多传感器的数据融合;粒子滤波器对任意分布噪声都适用,并能够很好地融合不同传感器的数据;粒子滤波器算法具体包括以下步骤:
a)粒子集初始化,k=0:对于i=1,2,…,N,由先验概率p(x0)生成采样粒子
b)对于k=1,2,…,循环执行以下步骤:
重要性采样:对于i=1,2,…,N,从重要性概率密度中生成采样例子计算粒子权重其中p(x)为粒子概率密度函数,q(x)为重要性函数,Y为测量数据,并进行归一化得到
重采样:对粒子集进行重采样,重采样后的粒子集为
输出:计算k时刻的状态估计值:
本发明的有益效果为:本发明将UWB技术与GPS技术和惯性导航技术相结合,克服单一定位技术不足,实现轨道无人车的精确定位。GPS技术已经成熟应用于室外定位场景,但是当建筑物较为密集时,卫星信号受到遮挡衰减和多径效应,导致GPS定位***误差增大,惯性导航***不受周围环境因素影响,可以弥补GPS技术的不足,但其存在初始位置不容易确定和长时间定位累积误差大等问题。UWB技术具有高时间分辨率,定位精度可达厘米级,可提供惯性导航***的初始位置信息和消除累积定位误差。车载控制器采用粒子滤波器实现多传感器的定位信息的融合,有效提高轨道无人车整体定位精度,增强对复杂环境的抗干扰性,保证轨道无人车全程自动行驶的安全可靠。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
如图1所示,一种基于UWB传感器作为轨道信标对GPS和惯性导航***矫正的悬挂式轨道车的定位方法,包括如下步骤:
(1)在轨道车上安装GPS定位***、惯性导航***和UWB定位***,GPS定位***,惯性导航***和UWB定位***均与车载控制器相连;本车定位信息传送至车载控制器,车载控制器通过无线通信装置获取前车的定位信息,通过本车定位信息和前车定位信息实现轨道车间测距与自动驾驶;
(2)车载GPS定位***与基站构成DGPS,在有卫星信号的条件下获得亚米级以下定位精度;
(3)轨道车安装惯性导航***,通过测量车辆的加速度、角速度、地磁信息解算得到轨道车的位置信息;
(4)UWB定位***由安装在轨道车上的UWB读取器和安装在轨道上的UWB信标构成,车载控制器获取UWB定位信息后,矫正GPS定位***定位信息和惯性导航***定位信息。
UWB信标安装位置确定已知,UWB信标中包含坐标信息、轨道方向等信息,当轨道车驶入UWB信标有效识别范围后,通过车载UWB定位***可以获得车辆与固定的UWB信标之间的距离与方向,从而获得车辆的定位信息。
惯性导航***的初始位置信息由UWB定位***确定,当轨道无人车行驶至UWB 信标所处位置时,两者距离最短、信号强度最强,UWB定位结果相对更为精确,使用该位置的UWB定位信息更新惯性导航***初始位置信息。
当卫星信号衰减或受遮挡时,车载控制器接收到UWB定位信息和惯性导航***定位信息,通过对UWB定位信息和惯性导航***定位信息加权进行矫正;当卫星信号良好时,车载控制器接收到UWB定位信息,GPS定位信息和惯性导航***定位信息,通过粒子滤波器进行数据融合,提高***整体定位精度。
当GPS信号无效时,轨道无人车处于UWB信标读取有效范围内且不在惯性导航***初始状态更新位置时,通过对UWB定位信息和惯性导航***定位信息进行加权得到较准确的定位结果。
GPS信号良好时,车载控制器运行粒子滤波器算法,通过粒子滤波器对UWB定位信息,GPS定位信息和惯性导航定位信息进行多传感器的数据融合。粒子滤波器是基于蒙特卡洛方法的,从后验概率中采样随机粒子近似其分布,非参数化,对任意噪声分布都适用,可以很好的融合不同传感器的数据。采用粒子滤波器对多传感器的定位信息数据进行融合,可大幅度提升整车的定位精度和运行稳定性,实现轨道无人车的全自动安全行驶。
尽管本发明就优选实施方式进行了示意和描述,但本领域的技术人员应当理解,只要不超出本发明的权利要求所限定的范围,可以对本发明进行各种变化和修改。
Claims (6)
1.一种基于UWB传感器作为轨道信标对GPS和惯性导航***矫正的悬挂式轨道车的定位方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)在轨道车上安装GPS定位***、惯性导航***和UWB定位***,GPS定位***,惯性导航***和UWB定位***均与车载控制器相连;本车定位信息传送至车载控制器,车载控制器通过无线通信装置获取前车的定位信息,通过本车定位信息和前车定位信息实现轨道车间测距与自动驾驶;
(2)车载GPS定位***与基站构成DGPS,在有卫星信号的条件下获得亚米级以下定位精度;
(3)轨道车安装惯性导航***,通过测量车辆的加速度、角速度、地磁信息解算得到轨道车的位置信息;
(4)UWB定位***由安装在轨道车上的UWB读取器和安装在轨道上的UWB信标构成,车载控制器获取UWB定位信息后,矫正GPS定位***定位信息和惯性导航***定位信息。
2.如权利要求1所述的基于UWB传感器作为轨道信标对GPS和惯性导航***矫正的悬挂式轨道车的定位方法,其特征在于,步骤(4)中,UWB信标安装位置固定,UWB信标中包含位置信息和轨道方向信息,当轨道车驶入UWB信标有效识别范围后,通过车载UWB定位***获得车辆与固定的UWB信标之间的距离和方向,从而获得车辆的定位信息。
3.如权利要求1所述的基于UWB传感器作为轨道信标对GPS和惯性导航***矫正的悬挂式轨道车的定位方法,其特征在于,步骤(4)中,当卫星信号衰减或受遮挡时,车载控制器接收到UWB定位信息和惯性导航***定位信息,通过对UWB定位信息和惯性导航***定位信息加权进行矫正;当卫星信号良好时,车载控制器接收到UWB定位信息,GPS定位信息和惯性导航***定位信息,通过粒子滤波器进行数据融合,提高***整体定位精度。
4.如权利要求1所述的基于UWB传感器作为轨道信标对GPS和惯性导航***矫正的悬挂式轨道车的定位方法,其特征在于,步骤(4)中,当轨道车行驶至UWB信标所处位置时,两者距离最短,信号强度最强,使用该位置的UWB定位信息更新惯性导航***初始位置信息。
5.如权利要求1所述的基于UWB传感器作为轨道信标对GPS和惯性导航***矫正的悬挂式轨道车的定位方法,其特征在于,步骤(4)中,当GPS信号无效时,对UWB定位信息和惯性导航***定位信息进行加权得到较为准确的定位结果,加权后的定位结果p=αpUWB+βpINS,其中pUWB和pINS分别为UWB定位***和惯性导航***的定位结果,α,β为加权系数,根据实际环境因素调整,且α+β=1。
6.如权利要求1所述的基于UWB传感器作为轨道信标对GPS和惯性导航***矫正的悬挂式轨道车的定位方法,其特征在于,步骤(4)中,当GPS信号有效时,车载控制器运行粒子滤波器算法,对UWB定位信息,GPS定位信息和惯性导航定位信息进行多传感器的数据融合;粒子滤波器基于蒙特卡洛方法的,粒子滤波器对任意分布噪声都适用,并能够很好地融合不同传感器的数据;粒子滤波器算法具体包括以下步骤:(1)粒子集初始化,k=0:对于i=1,2,…,N,由先验概率p(x0)生成采样粒子(2)对于k=1,2,…,循环执行以下步骤:
重要性采样:对于i=1,2,…,N,从重要性概率密度中生成采样例子计算粒子权重其中p(x)为粒子概率密度函数,q(x)为重要性函数,Y为测量数据,并进行归一化得到
重采样:对粒子集进行重采样,重采样后的粒子集为
输出:计算k时刻的状态估计值:
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