[發明專利]一種多源信息自適應融合定位方法及系統

有效

• 申請號: 202110355182.4
• 申請日: 2021-04-01
• 公開（公告）號: CN113029137B
• 公開（公告）日: 2023-02-28
• 發明（設計）人: 江昆;楊殿閣;陳鑫鑫;劉茂林;張曉龍;楊彥鼎
• 申請（專利權）人: 清華大學;東風汽車集團股份有限公司
• 主分類號: G01C21/16
• 分類號: G01C21/16;G01S19/45;G01S19/47;G06F17/10
• 代理公司: 北京紀凱知識產權代理有限公司 11245
• 代理人: 王胥慧

1.一種多源信息自適應融合定位方法，其特征在于，包括以下內容：

1)采用基于激光點云的匹配定位方法，根據待測車輛的激光雷達系統獲取的待測車輛周圍環境的若干幀激光點云數據，得到每幀激光點云數據優化后的匹配殘差以及每幀激光點云數據的所有特征點距離激光雷達的平均距離，具體過程為：

1.1)待測車輛的激光雷達系統發送激光信號并實時接收由待測車輛周圍物體反射的信號，以點云形式表達待測車輛周圍的環境，得到若干幀激光點云數據；

1.2)基于點的曲率大小，提取一幀激光點云數據的特征數據；

1.3)根據提取的特征數據，構建點到線或面的距離殘差方程，并以當前幀激光點云數據與上一幀激光點云數據之間的相對位姿為優化變量，以殘差距離最小為優化目標，采用列文伯格-馬夸爾特算法對距離殘差方程進行最優化求解，得到當前幀激光點云數據與上一幀激光點云數據之間的相對位姿，并輸出優化后的匹配殘差以及當前幀激光點云數據的所有特征點坐標；

1.4)根據當前幀激光點云數據的特征點坐標，計算出當前幀激光點云數據的所有特征點距離激光雷達的平均距離；

1.5)進入步驟1.2)提取下一幀激光點云數據的特征數據，直至計算得到每幀激光點云數據的所有特征點距離激光雷達的平均距離；

2)采用模糊邏輯推理方法，根據得到的匹配殘差和平均距離，確定每幀激光點云數據的調節因子；

3)采用模糊邏輯推理方法，根據待測車輛的GNSS接收機獲取的GNSS定位數據，確定GNSS定位數據的調節因子；

4)根據待測車輛的慣性導航定位系統獲取的慣性導航定位數據和確定的調節因子，融合待測車輛的GNSS接收機獲取的GNSS定位數據、激光雷達系統獲取的激光點云數據以及輪速計獲取的定位數據，得到待測車輛當前時刻的姿態、速度和位置。

2.如權利要求1所述的一種多源信息自適應融合定位方法，其特征在于，所述步驟2)的具體過程為：

2.1)將匹配殘差分為S、M和L三個等級，并分別確定三個等級匹配殘差的隸屬度函數；

2.2)將特征點平均距離分為S、M和L三個等級，并分別確定三個等級特征點平均距離的隸屬度函數；

2.3)將輸出的調節因子分為S、M和L三個等級，并分別確定三個等級調節因子的隸屬度函數；

2.4)根據確定的隸屬度函數，對根據每幀激光點云數據優化后的匹配殘差以及所有特征點距離激光雷達的平均距離進行模糊化，并按照預先設定的模糊推理規則進行推理，得到每幀激光點云數據的調節因子隸屬度；

2.5)采用加權平均判決法，對推理得到的調節因子隸屬度進行去模糊化，得到調節因子確定值α₁，此時，激光點云數據的量測協方差為其中，為激光點云數據的量測協方差初始值。

3.如權利要求2所述的一種多源信息自適應融合定位方法，其特征在于，所述步驟3)的具體過程為：

3.1)將可見衛星數分為S、M和L三個等級，并分別確定三個等級可見衛星數的隸屬度函數；

3.2)將水平精度因子分為S、M和L三個等級，并分別確定三個等級水平精度因子的隸屬度函數；

3.3)將輸出的調節因子分為S、M和L三個等級，并分別確定三個等級調節因子的隸屬度函數；

3.4)根據確定的隸屬度函數，對獲取的可見衛星數和水平精度因子進行模糊化，并按照預先設定的模糊推理規則進行推理，得到GNSS定位數據的調節因子隸屬度；

3.5)采用加權平均判決法，對推理得到的調節因子隸屬度進行去模糊化，得到調節因子確定值α₂，此時，GNSS定位數據的量測協方差為其中，為GNSS定位的量測協方差初始值。