[發明專利]一種多信息融合的定位方法和裝置

有效

• 申請號: 201310717382.5
• 申請日: 2013-12-23
• 公開（公告）號: CN103744096A
• 公開（公告）日: 2014-04-23
• 發明（設計）人: 路衛軍;劉利權
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G01S19/42
• 分類號: G01S19/42;G01S19/45;G01S19/49
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種多信息融合定位方法，其特征在于，所述方法包括：

從衛星信號處理器讀取衛星觀測值，用于生成偽距方程；從慣性導航系統讀取方向矢量、速度、加速度、加加速度等動態信息；從數字地圖和高程數據庫讀取道路拓撲結構、道路方向矢量、道路長度、電子高程等數據。

根據偽距、慣性導航器件輸出的動態信息和方向信息、道路拓撲和方向完成道路匹配。

根據初始匹配結果組成定位模型，其中包含偽距方程、道路矢量方程、電子高程約束方程等，

采用最小二乘法或者卡爾曼濾波算法進行位置解算。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，

利用導航衛星信號觀測值、慣性導航數據、地圖數據、電子高程等進行位置解算，同時可以動態選擇定位方法，根據可見衛星條件采用衛星定位、慣性導航、或者融合定位三種方法中的任一種方法進行定位。

3.根據權利要求1和2所述的方法，其特征在于，

在衛星數量不足情況下可以通過道路匹配和道路位置解算兩個階段來確定用戶精確位置。

4.根據權利要求1和2所述的方法，其特征在于

采用衛星偽距、慣性器件方向和動態數據、地圖拓撲和矢量等進行道路匹配，把用戶位置限定在某一條道路上。

具體為：采用模糊邏輯的方法，把最大匹配度的道路選擇為最佳匹配道路。

模糊推理系統中采用的模糊集包括但不局限于：車輛行駛方向變化，周圍道路集合的所屬性，速度方向與道路方向的相似性，定位解算距離路線的接近程度，路線上行駛的平均距離，路線的最大行駛距離等。以上模糊集合通過模糊度函數求解最相似的道路。

5.根據權利要求1和2所述的方法，其特征在于

道路匹配分為初始匹配和跟蹤匹配兩種模式。具體為：

系統根據車輛及道路的情況分為兩種工作模式，分別為初始定位模式/首次定位模式和跟蹤模式。系統啟動或者系統發生異常丟失信息時，匹配進入初始定位模式/首次定位模式。在該模式中，系統初始化，完成匹配。當系統丟失所跟蹤車輛的位置時，匹配回到初始定位模式/首次定位模式中重新初始化。在系統完成初始化之后，匹配進入為跟蹤模式。

6.根據權利要求1和2所述的方法，其特征在于

融合定位模型包含但不局限于偽距、道路矢量方程和高程約束方程，以上所有信息融合在統一的定位過程中，以提升衛星數量不足時的精確連續定位能力。

定位模型可通過最小二乘法、卡爾曼濾波方法以及其他定位解算方法進行位置解算。

7.一種多信息融合定位的裝置，所述裝置包括：慣性導航模塊、數字地圖、多信息融合定位模塊。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于

慣性導航模塊提供車輛的運動情況信息，如運動速度、加速度和運動方向變化等，鑒別車輛行駛狀況以及轉彎情況，這種動態信息用來進行道路匹配并作為定位方程的約束條件，統一參與定位解算。

數字地圖用于提供道路拓撲，路段方向、長度等信息，數字高程模型提供用戶所在位置（或區域）的地面高度值，用于高度值的不定區間、檢測導航系統測量錯誤以及實現二維定位等。

9.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于

多信息融合定位模塊主要用于衛星信號處理、讀取慣性導航器件數據和數字地圖及高程數據，并進行融合定位。

衛星信號處理主要用于接收射頻前端輸出的中頻導航信號(采樣數據)，與本地復制的偽隨機碼進行相關處理，實現對導航信號的捕獲，跟蹤，測量，輸出導航信息及偽距、多普勒、載波相位等數據。

融合定位的主要利用偽距、慣性導航器件的動態數據、高程數據、道路拓撲結構及方向矢量等，組成統一的定位模型，通過最小二乘或者卡爾曼濾波的方法進行位置求解。

10.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于

融合定位過程包含道路匹配階段和位置求解階段；

采用偽距、道路矢量、慣性導航輸出的方向、速度、加速度、加加速度等信息進行道路匹配，解決衛星數量不足情況下的道路匹配問題；

融合定位模型包括衛星偽距方程和道路矢量方程、高程約束方程。