CN109855617A - 一种车辆定位方法、车辆定位装置及终端设备 - Google Patents
一种车辆定位方法、车辆定位装置及终端设备 Download PDFInfo
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Abstract
本申请公开了一种车辆定位方法、车辆定位装置、终端设备及计算机可读存储介质，其中，该车辆定位方法包括：获取一次修正后的车辆状态，其中，所述车辆状态包括速度、位置、方位及姿态；实时检测车辆的运动状态；当检测到所述车辆处于行驶状态时，基于虚拟约束修正对所述一次修正后的车辆状态进行二次修正；当检测到所述车辆处于静止状态时，基于零速修正对所述一次修正后的车辆状态进行二次修正；基于二次修正后的车辆状态对所述车辆进行定位。通过本申请方案，在准确判断出车辆行驶状态的前提下，根据车辆的不同运动状态对车辆的速度、位置、方位及姿态等参数进行相应修正，可提升车辆定位的准确度。
Description
技术领域
本申请属于车辆导航技术领域，尤其涉及一种车辆定位方法、车辆定位装置、终端设备及计算机可读存储介质。
背景技术
车辆的导航***在为车辆进行路线导航的过程中，为车辆自身进行定位的全球定位***GPS需要根据接收到的导航卫星信号解算出车辆的位置和速度，而上述导航卫星信号在隧道、地下车库、环形高架桥等特殊场景下容易失锁，且易受到外界信号的干扰，使得车辆的导航***难以提供车辆的精准定位；而惯性导航INS的导航误差则随着时间的增长而持续累积，难以提供长时的定位精度。
发明内容
有鉴于此，本申请提供了一种车辆定位方法、车辆定位装置、终端设备及计算机可读存储介质，以提升车辆定位的准确度。
本申请的第一方面提供了一种车辆定位方法，包括：
获取一次修正后的车辆状态，其中，上述车辆状态包括速度、位置、方位及姿态；
实时检测车辆的运动状态；
当检测到上述车辆处于行驶状态时，基于虚拟约束修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正；
当检测到上述车辆处于静止状态时，基于零速修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正；
基于二次修正后的车辆状态对上述车辆进行定位。
可选地，上述获取一次修正后的车辆状态，包括：
在车辆的静止状态下，对车辆的惯性传感器进行在线标定与误差补偿，以实现惯性传感器中陀螺仪及加速度计的输出数据的实时修正，并完成上述陀螺仪的零偏数据的初始化；
在车辆的直线行驶状态下，对上述惯性传感器进行初始对准，以实现组合导航模块中的各个参数的初始化；
根据实时修正的上述陀螺仪及上述加速度计的输出数据，对上述车辆状态进行更新，以得到一次修正后的车辆状态。
可选地，上述实时检测车辆的运动状态，包括：
获取预设时间内实时修正的上述陀螺仪的输出数据的标准差，记为角速度标准差；
获取预设时间内实时修正的上述加速度计的输出数据的标准差，记为加速度标准差；
获取发动机转速及车速
根据上述角速度标准差、上述加速度标准差、上述发动机转速和/或上述车速实时检测车辆的运动状态。
可选地，上述根据上述角速度标准差、上述加速度标准差、上述发动机转速及上述车速实时检测车辆的运动状态，包括：
若上述角速度标准差大于预设的第一角速度标准差阈值，且上述加速度标准差大于预设的第一加速度标准差阈值，且上述车速大于0，则确定上述车辆处于行驶状态。
可选地，上述根据上述角速度标准差、上述加速度标准差、上述发动机转速及上述车速实时检测车辆的运动状态，包括：
若上述角速度标准差不大于预设的第二角速度标准差阈值，且上述加速度标准差不大于预设的第二加速度标准差阈值，则确定上述车辆处于静止状态；
或者，若上述角速度标准差不小于第二角速度标准差阈值且不大于第一角速度标准差阈值，且上述加速度标准差不小于第二加速度标准差阈值且不大于第一加速度标准差阈值，且上述车速等于0，则确定上述车辆处于静止状态；
或者，若上述发动机转速小于预设的发动机转速阈值，且上述车速等于0时，则确定上述车辆处于静止状态。
可选地，上述基于二次修正后的车辆状态对上述车辆进行定位，包括：
若当前能够连接到全球定位***GPS服务器，则通过上述GPS服务器获取上述车辆的GPS定位位置、GPS三维速度及定位精度因子；
基于上述GPS定位位置、GPS三维速度及定位精度因子对上述二次修正后的车辆状态进行组合滤波；
基于组合滤波后所得到的车辆状态对上述车辆进行定位。
本申请的第二方面提供了一种车辆定位装置，包括：
获取单元，用于获取一次修正后的车辆状态，其中，上述车辆状态包括速度、位置、方位及姿态；
检测单元，用于实时检测车辆的运动状态；
虚拟约束修正单元，用于当检测到上述车辆处于行驶状态时，基于虚拟约束修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正；
零速修正单元，用于当检测到上述车辆处于静止状态时，基于零速修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正；
定位单元，用于基于二次修正后的车辆状态对上述车辆进行定位。
可选地，上述获取单元包括：
第一初始化子单元，用于在车辆的静止状态下，对车辆的惯性传感器进行在线标定与误差补偿，以实现惯性传感器中陀螺仪及加速度计的输出数据的实时修正，并完成上述陀螺仪的零偏数据的初始化；
第二初始化子单元，用于在车辆的直线行驶状态下，对上述惯性传感器进行初始对准，以实现组合导航模块中的各个参数的初始化；
车辆状态更新子单元，用于根据实时修正的上述陀螺仪及上述加速度计的输出数据，对上述车辆状态进行更新，以得到一次修正后的车辆状态。
可选地，上述检测单元包括：
角速度标准差获取子单元，用于预设时间内实时修正的上述陀螺仪的输出数据的标准差，记为角速度标准差；
加速度标准差获取子单元，用于获取预设时间内实时修正的上述加速度计的输出数据的标准差，记为加速度标准差；
发动机转速获取子单元，用于获取发动机转速；
车速获取子单元，用于获取车速；
运动状态检测子单元，用于根据上述角速度标准差、上述加速度标准差、上述发动机转速和/或上述车速实时检测车辆的运动状态。
可选地，上述运动状态检测子单元包括：
行驶状态确定子单元，用于若上述角速度标准差大于预设的第一角速度标准差阈值，且上述加速度标准差大于预设的第一加速度标准差阈值，且上述车速大于0，则确定上述车辆处于行驶状态。
可选地，上述运动状态检测子单元还包括：
静止状态确定子单元，用于若上述角速度标准差不大于预设的第二角速度标准差阈值，且上述加速度标准差不大于预设的第二加速度标准差阈值，则确定上述车辆处于静止状态；或者，若上述角速度标准差不小于第二角速度标准差阈值且不大于第一角速度标准差阈值，且上述加速度标准差不小于第二加速度标准差阈值且不大于第一加速度标准差阈值，且上述车速等于0，则确定上述车辆处于静止状态；或者，若上述发动机转速小于预设的发动机转速阈值，且上述车速等于0时，则确定上述车辆处于静止状态。
可选地，上述定位单元包括：
GPS信息获取子单元，用于若当前能够连接到全球定位***GPS服务器，则通过上述GPS服务器获取上述车辆的GPS定位位置、GPS三维速度及定位精度因子；
组合滤波子单元，用于基于上述GPS定位位置、GPS三维速度及定位精度因子对上述二次修正后的车辆状态进行组合滤波；
车辆定位子单元，用于基于组合滤波后所得到的车辆状态对上述车辆进行定位。
本申请的第三方面提供了一种终端设备，上述终端设备包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现如上第一方面的方法的步骤。
本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面及任一可选方式的方法的步骤。
本申请的第五方面提供了一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括计算机程序，上述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如上述第一方面及任一可选方式的方法的步骤。
由上可见，通过本申请方案，首先获取一次修正后的车辆状态，其中，上述车辆状态包括速度、位置、方位及姿态，然后实时检测车辆的运动状态，当检测到上述车辆处于行驶状态时，基于虚拟约束修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正，当检测到上述车辆处于静止状态时，基于零速修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正，最后基于二次修正后的车辆状态对上述车辆进行定位。通过本申请方案，在准确判断出车辆行驶状态的前提下，根据车辆的不同运动状态对车辆的速度、位置、方位及姿态等参数进行相应修正，可提升车辆定位的准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本申请实施例提供的车辆定位方法的实现流程示意图；
图2是本申请实施例提供的车辆定位方法中，坐标变换关系的示意图；
图3是本申请实施例提供的车辆定位装置的结构框图；
图4是本申请实施例提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
为了说明本申请上述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一
下面对本申请实施例提供的一种车辆定位方法进行描述。请参阅图1，本申请实施例中的车辆定位方法包括：
在步骤101中，获取一次修正后的车辆状态；
在本申请实施例中，首先获取车辆经过一次修正后的车辆状态，其中，上述车辆状态包括车辆的速度、位置、方位及姿态。可选地，上述步骤101包括：
步骤A1、在车辆的静止状态下，对车辆的惯性传感器进行在线标定与误差补偿，以实现惯性传感器中陀螺仪及加速度计的输出数据的实时修正，并完成上述陀螺仪的零偏数据的初始化；
步骤A2、在车辆的直线行驶状态下，对上述惯性传感器进行初始对准，以实现组合导航模块中的各个参数的初始化；
其中，当车辆处于直线行驶状态时，若收到了全球定位***GPS返回的有效定位结果，且GPS返回的车速不小于预设的测速阈值，则对上述惯性传感器进行初始对准，以实现GPS/INS组合导航模块中的各个参数的初始化，上述GPS/INS组合导航模块中包含的参数有：位置、速度、姿态、陀螺仪的零偏估计和加速度计的零偏估计。上述有效定位结果具体可从返回的GPS数据的标志位进行判定，上述预设的测速阈值为一经验值，例如，可以被设定为5m/s，也可以被设定为其它值，此处不作限定。具体地，上述初始对准所采用的具体方式根据上述惯性传感器的类型所决定，此处不做限定。
步骤A3、根据实时修正的上述陀螺仪及上述加速度计的输出数据，对上述车辆状态进行更新，以得到一次修正后的车辆状态。
在步骤102中，实时检测车辆的运动状态；
在本申请实施例中，上述车辆的运动状态包括行驶状态及静止状态。针对车辆的不同运动状态，将采用不同的方式对上述步骤101中所得到的一次修正后的车辆状态进行二次修正。可选地，为了保障车辆的运动状态的检测准确度，上述步骤102包括：
步骤B1、获取预设时间内实时修正的上述陀螺仪的输出数据的标准差，记为角速度标准差；
步骤B2、获取预设时间内实时修正的上述加速度计的输出数据的标准差，记为加速度标准差；
其中，上述预设时间可以被设置为1秒。因而通过上述步骤B1及B2，可以获取到1秒内的角速度标准差及1秒内的加速度标准差。当然，上述预设时间也可以由用户或***进行更改，此处不作限定。
步骤B3、获取发动机转速及车速；
其中，上述发动机转速及车速可以通过车辆诊断***OBD获取，或者，也可以通过车辆中控仪表获取，当然，也可以有其他获取方式，此处不作限定。
步骤B4、根据上述角速度标准差、上述加速度标准差、上述发动机转速和/或上述车速实时检测车辆的运动状态。
在本申请实施例中，上述车辆的运动状态将不再单纯的通过车速进行判断；实际上，为减少惯性传感器输出噪声、发动机抖动对运动状态判断结果的影响，本申请实施例中增加了车速及发动机转速的限制，也即，通过上述角速度标准差、上述加速度标准差、上述发动机转速和/或上述车速实现对车辆的运动状态的实时检测。具体地，以std_Gyro来表示角速度标准差、以std_Acc来表示加速度标准差，以rpm表示发动机转速，以vel表示车速，则车辆的运动状态的判定如下表所示：
其中，上述GyroThre1为第一角速度标准差阈值，上述GyroThre2为第二角速度标准差阈值，上述AccThre1为第一加速度标准差阈值，上述AccThre2为第二加速度标准差阈值；则上表可以被表述为：
若上述角速度标准差大于预设的第一角速度标准差阈值，且上述加速度标准差大于预设的第一加速度标准差阈值，且上述车速大于0，则确定上述车辆处于行驶状态；
若上述角速度标准差不大于预设的第二角速度标准差阈值，且上述加速度标准差不大于预设的第二加速度标准差阈值，则确定上述车辆处于静止状态；或者，若上述角速度标准差不小于第二角速度标准差阈值且不大于第一角速度标准差阈值，且上述加速度标准差不小于第二加速度标准差阈值且不大于第一加速度标准差阈值，且上述车速等于0，则确定上述车辆处于静止状态；或者，若上述发动机转速小于预设的发动机转速阈值，且上述车速等于0时，则确定上述车辆处于静止状态。
可选地，上述第一角速度标准差阈值，第二角速度标准差阈值，第一加速度标准差阈值，第二加速度标准差阈值可适当放宽，以增加车辆的运动状态的判断准确度。上述各个阈值的取值还取决于惯性传感器的应用场景、惯性传感器本身的输出、惯性传感器的类型以及惯性传感器的制造工艺。具体地，对于消费级微机电***(Micro-Electro-MechanicalSystem，MEMS)6轴或9轴惯性传感器，需要陀螺仪和加速度计的三个轴的输出数据均满足上述表格中的判定条件，才可以确定车辆的运动状态。
可选地，虽然上述第一角速度标准差阈值，第二角速度标准差阈值，第一加速度标准差阈值，第二加速度标准差阈值均为已经预设好的阈值，但是，为了使得上述四个阈值能够满足实际的应用场景，因而在之前所进行的步骤A1中，可以先获取当前车辆静止时的惯性传感器的各个输出数据，也即获取当前车辆静止时的加速度计的加速度标准差与陀螺仪的角速度标准差，并与上述表格中的判定条件进行比对，若发现有不匹配的情况，则对与不匹配的判定条件相关联的阈值进行调整，以使得上述各个阈值的取值能够满足判定的准确度。
在步骤103中，当检测到上述车辆处于行驶状态时，基于虚拟约束修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正；
在步骤104中，当检测到上述车辆处于静止状态时，基于零速修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正；
在步骤105中，基于二次修正后的车辆状态对上述车辆进行定位。
在本申请实施例中，上述二次修正后的车辆状态相较于步骤101中的一次修正后的车辆状态，其精度有了一定提升，因而，可以基于二次修正后的车辆状态对上述车辆进行定位。可选地，由于上述一次修正及二次修正的修正过程中都是采用车辆内部的参数进行修正，因而其修正结果仍然会存在一些估计误差。因而，可以引入与外界环境相关的参数来消除这些估计误差。基于此，上述步骤105可以包括：
步骤C1、检测当前是否能够与全球定位***GPS服务器相连；
步骤C2、若当前能够连接到上述GPS服务器，则通过上述GPS服务器获取上述车辆的GPS定位位置、GPS三维速度及定位精度因子；
步骤C3、基于上述GPS定位位置、GPS三维速度及定位精度因子对上述二次修正后的车辆状态进行组合滤波；
步骤C4、基于组合滤波后所得到的车辆状态对上述车辆进行定位。
其中，可以通过上述GPS服务器获取车辆的GPS信息。由于上述GPS信息是通过卫星定位所得到的，并不属于车辆内部的参数，因而通过引入GPS定位位置、GPS三维速度及定位精度因子等GPS信息，可以一定程度上消除之前一次修正及二次修正后留下的估计误差。当然，在车辆无法连接到GPS服务器时，例如，在车辆驶入隧道、地下等环境时，往往无法与GPS服务器进行连接，在这些时候，也可以仅仅根据二次修正后所得到的车辆状态对车辆进行短时定位操作。
具体地，上述步骤103中的虚拟约束修正的实现步骤如下：
D1、对GPS/INS组合导航***误差进行建模，上述GPS/INS组合导航***搭载于GPS/INS组合导航模块中，可选取位置、速度、姿态、方位角、陀螺仪常值零偏及加速度计常值零偏作为状态变量，其中，上述位置包括纬度、经度及高程，上述速度包括北向速度、东向速度及垂向速度，上述姿态包括横滚角及俯仰角，上述陀螺仪常值零偏包括北向陀螺仪零偏、东向陀螺仪零偏及垂向陀螺仪零偏，上述加速度计常值零偏包括北向加速度计零偏、东向加速度计零偏及垂向加速度计零偏。也即是说，上述状态变量共包括十五种状态，分别是纬度、经度、高程、北向速度、东向速度、垂向速度、横滚角、俯仰角、方位角、北向陀螺仪零偏、东向陀螺仪零偏、垂向陀螺仪零偏、北向加速度计零偏、东向加速度计零偏、垂向加速度计零偏。在得到上述状态变量后，GPS/INS组合导航***中的INS惯性导航***的位置、速度、姿态更新方程如下式：
在上式(1)中，rn、vn分别为位置、速度矢量在导航坐标系O-xnynzn，也即北东地(NorthEast Down，NED)坐标系下的投影；为载体坐标系O-xbybzb到导航坐标系O-xnynzn的坐标变换矩阵；fb为惯性传感器中的加速度计的输出，也即比力输出 为地心地固坐标系O-xeyeze相对于惯性坐标系O-xiyizi的旋转在导航坐标系下的投影，即地球自转角速率在导航坐标系下的投影，具体地，其中为地球自转角速率，为地理纬度；为导航坐标系相对于地球坐标系的旋转在导航坐标系下的投影，h为海拔高度；gn为地球重力加速度在导航坐标系下的投影，gn＝[0 0 gc]T，gc为当前车辆所处位置的重力加速度；为惯性传感器中的陀螺仪的输出，也即角速度输出 为导航坐标系相对于惯性坐标系的旋转在载体坐标系下的投影，上式中的D具体为：
其中，Rm子午圈曲率半径，Rn为卯酉圈曲率半径。
D2、对c系进行扰动分析，并略去二阶以上高阶项，得到GPS/INS组合导航***误差模型的状态方程如下式：
其中，δrc、δvc分别为位置误差矢量及速度误差矢量，ψ为姿态角误差，为载体坐标系到平台坐标系的坐标变换矩阵，具体地，
D3、当车辆处于行驶状态时，
在上式(3)中，vb、vn分别为车辆载体坐标系下及导航坐标系下的速度矢量，分别为车辆载体坐标系侧向及地向的速度输出；对上式(3)做扰动分析，可建立虚拟约束修正的观测模型；
上式(4)中，(En×)是由εn＝[εN εE εD]T构成的叉乘反对称矩阵，具体为其中εN、εE、εD为姿态角误差，将上式(4)略去二阶小项，可得到：
选取作为观测量，则相应的观测模型为：
其中，Cij为的第i行j列元素，vN、vE、vD为车辆载体导航坐标系下北向、东向、地向速度输出；
D4、对上述D2及D3得到的模型进行卡尔曼滤波处理，并将状态误差估计值进行实时反馈，即可有效抑制GPS/INS组合导航***水平位置及载体方位角的发散。
在上述步骤D1至步骤D4中，涉及到了卡尔曼滤波、状态反馈修正以及平台坐标系p系、导航坐标系n系、计算坐标系c系之间的相互关系。为了更清楚的解释上述步骤D1至步骤D4，下面对坐标系之间的关系、卡尔曼滤波以及状态反馈修正进行说明：
针对平台坐标系p系、导航坐标系n系、计算坐标系c系，三者之间的相互关系如附图2所示：
在附图2中，且同理，略去其中的二阶小项，即可近似得到：φ≈ψ+δθ
针对卡尔曼滤波，其时间更新为：
其量测更新为：
其中，为k时刻状态预测估计值，Φk,k-1为k-1时刻到k时刻的状态转移矩阵，Pk,k-1为k时刻状态协方差阵预测值，Qk-1为k-1时刻***噪声的协方差矩阵，Kk为k时刻的增益矩阵，Rk为k时刻的量测噪声协方差矩阵，zk为k时刻的量测值，为k时刻的滤波估计值，Pk为k时刻的状态协方差矩阵滤波估计值。当GPS/INS组合导航***选取δrn、δvn、δεn为状态变量时，在上述卡尔曼滤波结束后，状态可以实时反馈到捷联惯性导航输出，状态估计值将被清零，则上式可简化为：
针对状态反馈修正，其位置反馈为：
其速度反馈为：
其姿态反馈为：
其中，是由εn＝[εN εE εD]T构成的叉乘反对称矩阵。
由上可见，通过本申请实施例，在获取一次修正后的车辆状态后，通过获取到的发动机转速、车速、惯性传感器的陀螺仪及加速度的输出数据来实时检测车辆的运动状态，以提高车辆运动判断的准确度，并在检测到上述车辆处于行驶状态时，基于虚拟约束修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正，在检测到上述车辆处于静止状态时，基于零速修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正，最后基于二次修正后的车辆状态对上述车辆进行定位。上述虚拟约束修正的过程结合了车辆载体的运动特性，同时忽略了地球自转角速率对陀螺仪输出的影响，能够在地下车库、隧道等遮蔽环境下有效抑制组合导航***的定位漂移。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
实施例二
本申请实施例提供一种车辆定位装置，如图3所示，本申请实施例中的车辆定位装置300包括：
获取单元301，用于获取一次修正后的车辆状态，其中，上述车辆状态包括速度、位置、方位及姿态；
检测单元302，用于实时检测车辆的运动状态；
虚拟约束修正单元303，用于当检测到上述车辆处于行驶状态时，基于虚拟约束修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正；
零速修正单元304，用于当检测到上述车辆处于静止状态时，基于零速修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正；
定位单元305，用于基于二次修正后的车辆状态对上述车辆进行定位。
可选地，上述获取单元301包括：
第一初始化子单元，用于在车辆的静止状态下，对车辆的惯性传感器进行在线标定与误差补偿，以实现惯性传感器中陀螺仪及加速度计的输出数据的实时修正，并完成上述陀螺仪的零偏数据的初始化；
第二初始化子单元，用于在车辆的直线行驶状态下，对上述惯性传感器进行初始对准，以实现组合导航模块中的各个参数的初始化；
车辆状态更新子单元，用于根据实时修正的上述陀螺仪及上述加速度计的输出数据，对上述车辆状态进行更新，以得到一次修正后的车辆状态。
可选地，上述检测单元302包括：
角速度标准差获取子单元，用于预设时间内实时修正的上述陀螺仪的输出数据的标准差，记为角速度标准差；
加速度标准差获取子单元，用于获取预设时间内实时修正的上述加速度计的输出数据的标准差，记为加速度标准差；
发动机转速获取子单元，用于获取发动机转速；
车速获取子单元，用于获取车速；
运动状态检测子单元，用于根据上述角速度标准差、上述加速度标准差、上述发动机转速和/或上述车速实时检测车辆的运动状态。
可选地，上述运动状态检测子单元包括：
行驶状态确定子单元，用于若上述角速度标准差大于预设的第一角速度标准差阈值，且上述加速度标准差大于预设的第一加速度标准差阈值，且上述车速大于0，则确定上述车辆处于行驶状态。
可选地，上述运动状态检测子单元还包括：
静止状态确定子单元，用于若上述角速度标准差不大于预设的第二角速度标准差阈值，且上述加速度标准差不大于预设的第二加速度标准差阈值，则确定上述车辆处于静止状态；或者，若上述角速度标准差不小于第二角速度标准差阈值且不大于第一角速度标准差阈值，且上述加速度标准差不小于第二加速度标准差阈值且不大于第一加速度标准差阈值，且上述车速等于0，则确定上述车辆处于静止状态；或者，若上述发动机转速小于预设的发动机转速阈值，且上述车速等于0时，则确定上述车辆处于静止状态。
可选地，上述定位单元305包括：
GPS信息获取子单元，用于若当前能够连接到全球定位***GPS服务器，则通过上述GPS服务器获取上述车辆的GPS定位位置、GPS三维速度及定位精度因子；
组合滤波子单元，用于基于上述GPS定位位置、GPS三维速度及定位精度因子对上述二次修正后的车辆状态进行组合滤波；
车辆定位子单元，用于基于组合滤波后所得到的车辆状态对上述车辆进行定位。
由上可见，通过本申请实施例，车辆定位装置在获取一次修正后的车辆状态后，通过获取到的发动机转速、车速、惯性传感器的陀螺仪及加速度的输出数据来实时检测车辆的运动状态，以提高车辆运动判断的准确度，并在检测到上述车辆处于行驶状态时，基于虚拟约束修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正，在检测到上述车辆处于静止状态时，基于零速修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正，最后基于二次修正后的车辆状态对上述车辆进行定位。上述虚拟约束修正的过程结合了车辆载体的运动特性，同时忽略了地球自转角速率对陀螺仪输出的影响，能够在地下车库、隧道等遮蔽环境下有效抑制组合导航***的定位漂移。
实施例三
图4示出了本申请实施例提供一种终端设备的结构示意图，该实施例的终端设备4包括：处理器40、存储器41以及存储在上述存储器41中并可在上述处理器40上运行的计算机程序42，例如车辆定位方法中的车辆定位程序。上述处理器40执行上述计算机程序42时实现上述各个车辆定位方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至105。
上述终端设备4可包括，但不仅限于，处理器40、存储器41。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是终端设备4的示例，并不构成对终端设备4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如上述终端设备4还可以包括网络接入设备等。
上述处理器40可以是中央处理模块(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
上述存储器41可以是上述终端设备4的内部存储模块，例如终端设备4的硬盘或内存。上述存储器41也可以是上述终端设备4的外部存储设备，例如上述终端设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，上述存储器41还可以既包括上述终端设备4的内部存储模块也包括外部存储设备。上述存储器41用于存储上述计算机程序以及上述终端设备4所需的其他程序和数据。上述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
示例性的，上述终端设备4进行车辆定位时，处理器40通过运行存储在存储器41的上述计算机程序时实现以下步骤：
获取一次修正后的车辆状态，其中，上述车辆状态包括速度、位置、方位及姿态；
实时检测车辆的运动状态；
当检测到上述车辆处于行驶状态时，基于虚拟约束修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正；
当检测到上述车辆处于静止状态时，基于零速修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正；
基于二次修正后的车辆状态对上述车辆进行定位。
可选地，上述获取一次修正后的车辆状态，包括：
在车辆的静止状态下，对车辆的惯性传感器进行在线标定与误差补偿，以实现惯性传感器中陀螺仪及加速度计的输出数据的实时修正，并完成上述陀螺仪的零偏数据的初始化；
在车辆的直线行驶状态下，对上述惯性传感器进行初始对准，以实现组合导航模块中的各个参数的初始化；
根据实时修正的上述陀螺仪及上述加速度计的输出数据，对上述车辆状态进行更新，以得到一次修正后的车辆状态。
可选地，上述实时检测车辆的运动状态，包括：
获取预设时间内实时修正的上述陀螺仪的输出数据的标准差，记为角速度标准差；
获取预设时间内实时修正的上述加速度计的输出数据的标准差，记为加速度标准差；
获取发动机转速及车速；
根据上述角速度标准差、上述加速度标准差、上述发动机转速和/或上述车速实时检测车辆的运动状态。
可选地，上述根据上述角速度标准差、上述加速度标准差、上述发动机转速及上述车速实时检测车辆的运动状态，包括：
若上述角速度标准差大于预设的第一角速度标准差阈值，且上述加速度标准差大于预设的第一加速度标准差阈值，且上述车速大于0，则确定上述车辆处于行驶状态。
可选地，上述根据上述角速度标准差、上述加速度标准差、上述发动机转速及上述车速实时检测车辆的运动状态，包括：
若上述角速度标准差不大于预设的第二角速度标准差阈值，且上述加速度标准差不大于预设的第二加速度标准差阈值，则确定上述车辆处于静止状态；
或者，若上述角速度标准差不小于第二角速度标准差阈值且不大于第一角速度标准差阈值，且上述加速度标准差不小于第二加速度标准差阈值且不大于第一加速度标准差阈值，且上述车速等于0，则确定上述车辆处于静止状态；
或者，若上述发动机转速小于预设的发动机转速阈值，且上述车速等于0时，则确定上述车辆处于静止状态。
可选地，上述基于二次修正后的车辆状态对上述车辆进行定位，包括：
若当前能够连接到全球定位***GPS服务器，则通过上述GPS服务器获取上述车辆的GPS定位位置、GPS三维速度及定位精度因子；
基于上述GPS定位位置、GPS三维速度及定位精度因子对上述二次修正后的车辆状态进行组合滤波；
基于组合滤波后所得到的车辆状态对上述车辆进行定位。
示例性的，上述计算机程序42可以被分割成一个或多个单元，上述一个或者多个单元被存储在上述存储器41中，并由上述处理器40执行，以完成本申请。
由上可见，通过本申请实施例，终端设备在获取一次修正后的车辆状态后，通过获取到的发动机转速、车速、惯性传感器的陀螺仪及加速度的输出数据来实时检测车辆的运动状态，以提高车辆运动判断的准确度，并在检测到上述车辆处于行驶状态时，基于虚拟约束修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正，在检测到上述车辆处于静止状态时，基于零速修正对上述一次修正后的车辆状态进行二次修正，最后基于二次修正后的车辆状态对上述车辆进行定位。上述虚拟约束修正的过程结合了车辆载体的运动特性，同时忽略了地球自转角速率对陀螺仪输出的影响，能够在地下车库、隧道等遮蔽环境下有效抑制组合导航***的定位漂移。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，上述计算机程序包括计算机程序代码，上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读介质可以包括：能够携带上述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，上述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种车辆定位方法，其特征在于，包括：
获取一次修正后的车辆状态，其中，所述车辆状态包括速度、位置、方位及姿态；
实时检测车辆的运动状态；
当检测到所述车辆处于行驶状态时，基于虚拟约束修正对所述一次修正后的车辆状态进行二次修正；
当检测到所述车辆处于静止状态时，基于零速修正对所述一次修正后的车辆状态进行二次修正；
基于二次修正后的车辆状态对所述车辆进行定位。
2.如权利要求1所述的车辆定位方法，其特征在于，所述获取一次修正后的车辆状态，包括：
在车辆的静止状态下，对车辆的惯性传感器进行在线标定与误差补偿，以实现惯性传感器中陀螺仪及加速度计的输出数据的实时修正，并完成所述陀螺仪的零偏数据的初始化；
在车辆的直线行驶状态下，对所述惯性传感器进行初始对准，以实现组合导航模块中的各个参数的初始化；
根据实时修正的所述陀螺仪及所述加速度计的输出数据，对所述车辆状态进行更新，以得到一次修正后的车辆状态。
3.如权利要求2所述的车辆定位方法，其特征在于，所述实时检测车辆的运动状态，包括：
获取预设时间内实时修正的所述陀螺仪的输出数据的标准差，记为角速度标准差；
获取预设时间内实时修正的所述加速度计的输出数据的标准差，记为加速度标准差；
获取发动机转速及车速；
根据所述角速度标准差、所述加速度标准差、所述发动机转速和/或所述车速实时检测车辆的运动状态。
4.如权利要求3所述的车辆定位方法，其特征在于，所述根据所述角速度标准差、所述加速度标准差、所述发动机转速及所述车速实时检测车辆的运动状态，包括：
若所述角速度标准差大于预设的第一角速度标准差阈值，且所述加速度标准差大于预设的第一加速度标准差阈值，且所述车速大于0，则确定所述车辆处于行驶状态。
5.如权利要求3所述的车辆定位方法，其特征在于，所述根据所述角速度标准差、所述加速度标准差、所述发动机转速及所述车速实时检测车辆的运动状态，包括：
若所述角速度标准差不大于预设的第二角速度标准差阈值，且所述加速度标准差不大于预设的第二加速度标准差阈值，则确定所述车辆处于静止状态；
或者，若所述角速度标准差不小于第二角速度标准差阈值且不大于第一角速度标准差阈值，且所述加速度标准差不小于第二加速度标准差阈值且不大于第一加速度标准差阈值，且所述车速等于0，则确定所述车辆处于静止状态；
或者，若所述发动机转速小于预设的发动机转速阈值，且所述车速等于0时，则确定所述车辆处于静止状态。
6.如权利要求1所述的车辆定位方法，其特征在于，所述基于二次修正后的车辆状态对所述车辆进行定位，包括：
若当前能够连接到全球定位***GPS服务器，则通过所述GPS服务器获取所述车辆的GPS定位位置、GPS三维速度及定位精度因子；
基于所述GPS定位位置、GPS三维速度及定位精度因子对所述二次修正后的车辆状态进行组合滤波；
基于组合滤波后所得到的车辆状态对所述车辆进行定位。
7.一种车辆定位装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取一次修正后的车辆状态，其中，所述车辆状态包括速度、位置、方位及姿态；
检测单元，用于实时检测车辆的运动状态；
虚拟约束修正单元，用于当检测到所述车辆处于行驶状态时，基于虚拟约束修正对所述一次修正后的车辆状态进行二次修正；
零速修正单元，用于当检测到所述车辆处于静止状态时，基于零速修正对所述一次修正后的车辆状态进行二次修正；
定位单元，用于基于二次修正后的车辆状态对所述车辆进行定位。
8.如权利要求7所述的车辆定位装置，其特征在于，所述定位单元包括：
GPS信息获取子单元，用于若当前能够连接到全球定位***GPS服务器，则通过所述GPS服务器获取所述车辆的GPS定位位置、GPS三维速度及定位精度因子；
组合滤波子单元，用于基于所述GPS定位位置、GPS三维速度及定位精度因子对所述二次修正后的车辆状态进行组合滤波；
车辆定位子单元，用于基于组合滤波后所得到的车辆状态对所述车辆进行定位。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
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