CN116242372A - 一种gnss拒止环境下的uwb-激光雷达-惯导融合定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种GNSS拒止环境下UWB‑激光雷达(LiDAR)‑惯导(INS)融合定位方法,包括:首先对UWB的测距信息进行非视距误差的剔除,LiDAR点云进行原始观测运动畸变的补偿;UWB利用扩展卡尔曼滤波算法实现位置解算,计算初始位置和姿态,完成INS***的初始化;UWB定位的同时需经过精度因子(DOP)、基站数量,观测残差进行质量判断,剔除误差较大的定位点;INS***采用机械编排算法,实现高频位姿解算的同时,将结果作为先验用于LiDAR的动态匹配过程;后端构造维护一个轻量化的因子图,将激光雷达里程计的观测值、IMU预积分、UWB绝对观测进行融合以减少累积误差。本发明能为GNSS拒止环境下的实时定位问题提供一种可靠的解决方案,并能保持分米级的定位精度。
Description
技术领域
本发明属于GNSS拒止环境下的定位应用领域,涉及多源融合定位方法,特别涉及滤波与因子图的后端优化算法。
背景技术
可靠的状态估计是自动驾驶等自主无人***的基本需求。在室外开阔环境下,RTK可提供厘米级的定位精度。惯导(INS)是现有导航手段中仅依赖自身就可实现定位的传感器,短时精度高,在GNSS部分拒止环境维持定位,但长时间惯性导航也会迅速发散。现如今,在地下空间、城市商场等GNSS拒止场景,如何实现高精度且鲁棒定位仍然是技术难点。
为了解决这样的问题,依靠激光雷达、视觉相机等传感器实现定位近年取得了飞速发展。同时其基于周边环境实现自身状态估计,根据环境建立感知地图,可作为导航规划的基础。视觉相机成本低,但容易受到光照影响,尤其是单目相机初始化要求较高,对无纹理环境较为敏感。激光雷达对环境鲁棒性强,并可直接测量深度,定位精度较高。另外,随着社会科技的发展,激光雷达的硬件成本在不断降低,在民用和商用领域,近年来受到广泛欢迎。
但是在GNSS长时间拒止环境下,仅依靠激光雷达这种相对定位传感器,仍然会有累计误差。UWB传输速率高,发射功率较低,穿透能力强,但也容易受到多路径误差、非视距误差(NLOS)的影响。
发明内容
为解决上述问题,本发明公开了一种GNSS拒止环境下的UWB-激光雷达-惯导融合定位方法,本发明利用多传感器融合方式,利用LiDAR-IMU-UWB的原始观测信息,可充分利用之间的特性,达到优势互补。
为实现上述目的,本发明的技术方案如下:
步骤1、首先对UWB的测距信息进行非视距误差的剔除,LiDAR点云进行原始观测运动畸变的补偿;
步骤2、UWB利用扩展卡尔曼滤波算法实现位置解算,计算初始位置和姿态,完成INS***的初始化;
步骤3、UWB定位同时需经过精度因子(DOP)、基站数量,观测残差进行质量判断,剔除误差较大的定位点;
步骤4、INS***采用的是机械编排算法,实现高频位姿解算的同时,将结果作为先验用于LiDAR的动态匹配过程;
步骤5、后端构造维护一个轻量化的因子图,将激光雷达里程计的观测值、IMU预积分、UWB绝对观测进行融合以减少累积误差,同时动态维护特征地图。
具体步骤为:
步骤1.非视距误差剔除和点云运动补偿
UWB定位和非视距误差剔除,按下式获得:
式(1)中,Ak为状态转移矩阵,为其对应转置矩阵,/>为上一时刻的观测量估计,/>为状态方程的预测状态量,/>代表状态方程的预测协方差,∑Q为过程噪声,Kk、R、Hk分别是卡尔曼增益、观测方程的观测噪声矩阵和状态观测矩阵,/>为状态观测矩阵的转置矩阵,Zk为观测向量,residual为观测和预测的残差,当残差大于设定的阈值(threshold为0.35),将此观测视为非视距误差,令卡尔曼增益为0实现剔除,
LiDAR点云运动补偿公式按下式:
步骤2.UWB定位解算位置
UWB利用扩展卡尔曼滤波算法实现位置解算,计算初始位置和姿态,完成INS***的初始化,按下式计算:
步骤3.UWB质量控制
UWB定位同时需经过精度因子(DOP)、基站数量,观测残差进行质量判断,剔除误差较大的定位点,按下式:
式中,COV为由观测矩阵计算得到的观测协方差矩阵,PDOP为测量的误差精度因子,tr表示求迹运算;当PDOP值最小时,对应的基站几何布局最优;以此当UWB基站质量差时,可根据PDOP的值进行剔除(阈值设为3.0);引入基站数量和平均残差作为质量控制的判断,当基站数量少于4个,此时UWB定位结果不可用,在去除非视觉误差后,基站的平均值小于阈值(本文设置为0.15),定位有效。
步骤4.INS***采用的是机械编排算法,实现高频位姿解算的同时,将结果作为先验用于LiDAR的动态匹配过程,动力学模型如下式:
式中,W表示为地球坐标系,定义为初始时刻的东北天坐标,B为载体系,gW为世界坐标系下的重力向量;aB为测量的载体系下的加速度,是地球旋转的变化率,[]×为向量对应的反对称矩阵;/>为世界坐标系下W系指向B系的位置向量,速度向量,/>为W系中B系的姿态,/>为其旋转矩阵表达方式,上标·代表求导运算,/>表示INS***测量的角速度,/>为真实值,/>为B系下W系的姿态。
步骤5.后端构造维护一个轻量化的因子图,将激光雷达里程计的观测值、IMU预积分、UWB绝对观测进行融合以减少累积误差,同时动态维护特征地图,优化求解方程如下:
本发明的有益效果包括:
本发明提出的一种GNSS拒止环境下的UWB-激光雷达-惯导融合定位方法,灵活利用滤波和因子图优化的模型理论,实现了UWB/LiDAR/INS的多源融合定位算法,在不依赖卫星情况下实现实时的高精度定位结果输出。本方案充分挖掘了三种传感器的互补特性,利用多源数据信息,能有效避免长时间GNSS拒止环境下的定位缺失,为室内外连续定位提供一种新的解决方案。所提方法可应用于大型商场、地下空间等室内环境,为规划控制、感知等无人驾驶模块提供可靠的定位基础,对于其他自主无人***具有借鉴意义。
附图说明
图1是本发明所述的基于UWB/激光雷达/INS定位建图算法流程图;
图2是图优化模型求解的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式,进一步阐明本发明,应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
实施例1:如附图1所示,本发明公开一种GNSS拒止环境下的UWB-激光雷达-惯导融合定位方法,具体步骤如下:
步骤1.非视距误差剔除和点云运动补偿
UWB定位和非视距误差剔除,按下式获得:
式(1)中,Ak为状态转移矩阵,为其对应转置矩阵,/>为上一时刻的观测量估计,/>为状态方程的预测状态量,/>代表状态方程的预测协方差,∑Q为过程噪声,Kk、R、Hk分别是卡尔曼增益、观测方程的观测噪声矩阵和状态观测矩阵,/>为状态观测矩阵的转置矩阵,Zk为观测向量,residual为观测和预测的残差,当残差大于设定的阈值(threshold为0.35),将此观测视为非视距误差,令卡尔曼增益为0实现剔除,
LiDAR点云运动补偿公式按下式:
步骤2.UWB定位解算位置
UWB利用扩展卡尔曼滤波算法实现位置解算,计算初始位置和姿态,完成INS***的初始化,按下式计算:
步骤3.UWB质量控制
UWB定位同时需经过精度因子(DOP)、基站数量,观测残差进行质量判断,剔除误差较大的定位点,按下式:
式中,COV为由观测矩阵计算得到的观测协方差矩阵,PDOP为测量的误差精度因子,tr表示求迹运算;当PDOP值最小时,对应的基站几何布局最优;以此当UWB基站质量差时,可根据PDOP的值进行剔除(阈值设为3.0);引入基站数量和平均残差作为质量控制的判断,当基站数量少于4个,此时UWB定位结果不可用,在去除非视觉误差后,基站的平均值小于阈值(本文设置为0.15),定位有效。
步骤4.INS***采用的是机械编排算法,实现高频位姿解算的同时,将结果作为先验用于LiDAR的动态匹配过程,动力学模型如下式:
式中,W表示为地球坐标系,定义为初始时刻的东北天坐标,B为载体系,gW为世界坐标系下的重力向量;aB为测量的载体系下的加速度,是地球旋转的变化率,[]×为向量对应的反对称矩阵;/>为世界坐标系下W系指向B系的位置向量,速度向量,/>为W系中B系的姿态,/>为其旋转矩阵表达方式,上标·代表求导运算,/>表示INS***测量的角速度,/>为真实值,/>为B系下W系的姿态。
步骤五.如附图2所示后端构造维护一个轻量化的因子图,将激光雷达里程计的观测值、IMU预积分、UWB绝对观测进行融合以减少累积误差,同时动态维护特征地图,优化求解方程如下:
本方案中,采用UWB型号为nooploop公司的LinkTrack P-B;INS型号为ADIS16497;LiDAR为Velodyne VLP-16,具有16条扫描线,机械旋转式雷达,角分辨率为0.2°,探测距离为100m;RTK/INS组合导航作为评估基准,定位精度为厘米级。双天线和LiDAR/IMU/UWB的空间位置已经精确测量。在实测车载实验中,行驶路径包含UWB良好和遮挡区域,使用UWB的定位精度(均方根误差)为0.54m。融合了UWB/LiDAR/INS的多源融合***定位精度(均方根误差)为0.28m,相比提升了48.1%。
需要说明的是,以上内容仅仅说明了本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰均落入本发明权利要求书的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种GNSS拒止环境下UWB-激光雷达-惯导融合定位方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤1、首先对UWB的测距信息进行非视距误差的剔除,LiDAR点云进行原始观测运动畸变的补偿;
步骤2、UWB利用扩展卡尔曼滤波算法实现位置解算,计算初始位置和姿态,完成INS***的初始化;
步骤3、UWB定位同时需经过精度因子(DOP)、基站数量,观测残差进行质量判断,剔除误差较大的定位点;
步骤4、INS***采用的是机械编排算法,实现高频位姿解算的同时,将结果作为先验用于LiDAR的动态匹配过程;
步骤5、后端构造维护一个轻量化的因子图,将激光雷达里程计的观测值、IMU预积分、UWB绝对观测进行融合以减少累积误差,同时动态维护特征地图。
2.如权利要求1所述的一种GNSS拒止环境下UWB-激光雷达-惯导融合定位方法,其特征在于,步骤1中UWB定位和非视距误差剔除,LiDAR点云运动补偿按下式获得:
式(1)中,Ak为状态转移矩阵,为其对应转置矩阵,/>为上一时刻的观测量估计,为状态方程的预测状态量,/>代表状态方程的预测协方差,∑Q为过程噪声,Kk、R、Hk分别是卡尔曼增益、观测方程的观测噪声矩阵和状态观测矩阵,/>为状态观测矩阵的转置矩阵,Zk为观测向量,residual为观测和预测的残差,当残差大于设定的阈值(threshold为0.35),将此观测视为非视距误差,令卡尔曼增益为0实现剔除,-
LiDAR点云运动补偿公式按下式:
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CN117804448B (zh) * | 2024-02-23 | 2024-04-30 | 北京理工大学 | 一种自主***定位方法、装置、计算机设备及存储介质 |
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CN116242372B (zh) | 2024-07-19 |
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