[發(fā)明專利]多GPS/INS與交通圖像融合定位方法

無效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 200910219169.5
• 申請(qǐng)日: 2009-11-26
• 公開（公告）號(hào): CN101739840A
• 公開（公告）日: 2010-06-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 史忠科;王慧麗
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G08G1/123
• 分類號(hào): G08G1/123;G08G1/017
• 代理公司: 西北工業(yè)大學(xué)專利中心 61204
• 代理人: 黃毅新

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種融合定位方法，特別涉及多個(gè)GPS、INS測(cè)量信息與交通圖像信息融合定位的方法，屬于智能信息處理技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

伴隨著傳感器技術(shù)的快速發(fā)展，多傳感器系統(tǒng)的大量涌現(xiàn)，系統(tǒng)工程中擁有了越來越多各式各樣的信息數(shù)據(jù)，如何完成對(duì)多個(gè)測(cè)量數(shù)據(jù)的綜合處理，成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)問題，信息融合技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，通過采集并集成各種信息源、多媒體和多格式信息，在進(jìn)行信息綜合處理技術(shù)的基礎(chǔ)上，生成完整、準(zhǔn)確、及時(shí)和有效的綜合信息，獲得對(duì)同一事物或目標(biāo)的更客觀、更本質(zhì)認(rèn)識(shí)的。與直接從各信息源得到的信息相比，融合估計(jì)得到信息更簡(jiǎn)潔、冗余更少、用途更廣。

融合估計(jì)是對(duì)多個(gè)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理的一種方法，是國際信息處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，最經(jīng)典的融合估計(jì)方法是卡爾曼濾波，這是一種遞推線性最小方差估計(jì)技術(shù)，是由美籍匈牙利學(xué)者卡爾曼于上世紀(jì)60年代提出的，這種方法是在參考以前時(shí)刻估計(jì)值的基礎(chǔ)上，根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的測(cè)量值，遞推得到當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)值。這種理論只適用于線性系統(tǒng)，并將各導(dǎo)航系統(tǒng)的輸出統(tǒng)一處理，不利于系統(tǒng)故障的診斷、隔離，容錯(cuò)性較差，在操作上也有一定的難度。1988年，卡爾遜提出了聯(lián)邦卡爾曼濾波的算法，它采用信息分配原理把系統(tǒng)中的動(dòng)態(tài)信息分配到每一個(gè)局部卡爾曼濾波器中，具有很高的導(dǎo)航精度，而且使導(dǎo)航系統(tǒng)具有較高的容錯(cuò)性能。但是，采用此方法進(jìn)行估計(jì)時(shí)，對(duì)于每一個(gè)測(cè)量都需要經(jīng)過卡爾曼濾波方程的處理，其計(jì)算量隨著維數(shù)的增加成3次方級(jí)數(shù)增加，測(cè)量維數(shù)越多，計(jì)算量就越大，很容易導(dǎo)致“維數(shù)災(zāi)難”，不便于實(shí)時(shí)計(jì)算。并且采用此方法進(jìn)行估計(jì)時(shí)，需要知道系統(tǒng)的狀態(tài)方程，當(dāng)實(shí)際系統(tǒng)模型發(fā)生變化或者外部環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，聯(lián)邦濾波對(duì)狀態(tài)的估計(jì)誤差就會(huì)增大，甚至發(fā)散。

由于實(shí)際系統(tǒng)的復(fù)雜性，僅依賴測(cè)量數(shù)據(jù)，對(duì)于車輛很難得到很精確的定位。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術(shù)融合定位方法依賴測(cè)量數(shù)據(jù)而導(dǎo)致對(duì)于車輛定位精確度差的不足，本發(fā)明提出了一種多GPS/INS與交通圖像融合定位方法，將GPS/INS的測(cè)量信息與交通圖像視頻相結(jié)合，對(duì)測(cè)量信息進(jìn)行融合，得到等效測(cè)量值，并將其代入狀態(tài)方程進(jìn)行濾波，最終得到車輛的精確定位信息。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題采用的技術(shù)方案是，一種多GPS/INS與交通圖像融合定位方法，其特點(diǎn)是包括以下步驟：

(a)利用GPS、INS測(cè)量裝置以及圖像采集系統(tǒng)，對(duì)路況信息進(jìn)行采集并記錄，選取經(jīng)度、緯度和高度作為狀態(tài)變量，得到狀態(tài)方程

式中，λ，φ，h分別是經(jīng)度、緯度和高度，V_E，V_N，V_U分別是GPS所測(cè)量到的東、北、天的速度，是子午圈的曲率半徑，是卯酉圈的曲率半徑；R_e是地球的長半軸，ε為偏率；

以及觀測(cè)方程

XG=(N+h)cosφcosλYG=(N+h)cosφsinλZG=[N(1-e2)+h]sinφ]]>