智能車-第5章gps-dr組合導航

5.1

GPS/DR組合方法簡介GPS定位的方法在車輛定位與導航中應用日趨廣泛,但是由于GPS容易受到外界環(huán)境的干擾,尤其是在高樓林立的城市,或者車輛通過隧道及立交橋時,GPS

信號將很差甚至中斷而無法定位。要得到連續(xù)可靠的定位信息就需要其他的輔助

。DR是典型的獨立 ,在短時間內能夠保持較高的精度,且其有效性不受外界影響,但該方法僅能確定相對位置,且誤差將隨推算過程而累加。因此,GPS和DR存在很強的互補關系。一方面,GPS提供的絕對位置信息可以為DR提供推算定位的初始值并進行誤差校

正;另一方面,DR的推算結果可用于補償部分GPS定位中的隨機誤差,從而平滑定位軌跡。所以,利用適當?shù)姆椒▽煞N系統(tǒng)組合的互補性,就能法時都要高起來,充分利用其夠獲得比單獨使用任何的定位精度和可靠性。實現(xiàn)GPS/DR組合的

問題是數(shù)據(jù)融合方案的設計,即采用何種方法來融合兩種

的信息以獲得最優(yōu)的組合定位結果。在車輛導航定位中有兩種常用的組合方案:切換式組合和Kalman濾波。切換式組合方案有兩種工作狀態(tài):GPS模式和DR模式,系統(tǒng)工作在何種模式取決于GPS信號的有效性:當GPS觀測

數(shù)較多、 幾何分布結構較好時工作于GPS模式,同時利用GPS的定位輸出刷新DR系統(tǒng)的初始推算位置;一旦GPS定位數(shù)據(jù)失效或者GDOP增大到預定門限,則切換到DR模式。該方法的優(yōu)點是簡單易行,系統(tǒng)承擔的計算量很小,可以解決在 信號失效時短時間的定位問題。但是該方法并沒有將GPS和DR兩種系統(tǒng)的信息融合在一起,不能完全發(fā)揮兩者的優(yōu)點。另外,DR所需要的初始信息由前一時刻的有效GPS數(shù)據(jù)提供,這使得GPS數(shù)據(jù)中的誤差被直接

到了DR推算的結果中,造成DR系統(tǒng)的定位精度下降,從而縮短了其能夠滿足定位精度要求的有效工作時間。另外,該方法只能解決

遮擋問題,而對于其他原因如多徑效應等造成的GPS定位誤差則

為力。kalman濾波方法用于GPS/DR的組合定位中,就是將GPS和DR的信息同時用于定位解的求解過程中,使DR系統(tǒng)的狀態(tài)在濾波過程中不斷得到修正,組合定位的輸出又可以提供較為準確的初始位置和方向信息,從而,即使在GPS失效、單獨使用DR推算定位時也能長時間保持較高的定位精度。根據(jù)利用GPS信息的不同,基于Kalman濾波的GPS/DR組合方案又分為松組合和緊組合兩種:松組合直接利用GPS

輸出的定位解與DR進行數(shù)據(jù)融合;緊組合利用GPS

輸出的偽距、偽距率等原始信息與DR所需要的信息(車輛行駛距離和方位角

的變化)進行數(shù)據(jù)融合。5.2

濾波算法利用kalman濾波實現(xiàn)多個傳感器的信息融合有兩種途徑:一種是標準的集中式

kalman濾波,另一種是分散式kalman濾波。采用集中式kalman濾波,理論上可以獲得系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)估計,但是在實際應用中存在著以下缺陷:（1）采用嚴格最優(yōu)估計的方法對系統(tǒng)所有的測量量進行集中處理,系統(tǒng)狀態(tài)維數(shù)高,計算負擔重,嚴重影響了濾波器的動態(tài)性能和實時性。（2）傳感器數(shù)據(jù)的集中處理導致濾波器的容錯性能較差。當一種傳感器的數(shù)據(jù)出現(xiàn)較大偏差時,該錯誤將會被

到所有觀測量和狀態(tài)變量的估計中去,導致狀態(tài)污染,濾波精度和穩(wěn)定度下降。分散式濾波技術就是為了解決集中式kalman濾波器的上述缺陷而 ,

它將單獨的Kalman濾波器用一個主濾波器和一組局部濾波器來代替,相應的數(shù)據(jù)處理過程也分為兩個階段。在第一階段中,每個傳感器的信息被送入對應的局部濾波器中處理,產生局部最優(yōu)狀態(tài)估計;在第二階段,主濾波器將局部濾波器輸出的局部狀態(tài)估計進行融合處理,并產生最終的全局狀態(tài)最優(yōu)估計。在分散濾波過程中,由于不同傳感器的數(shù)據(jù)被單獨和并行處理,因而減少了計算量,計算效率也大大提高。與此同時,局部濾波器的存在也使整個多傳感器融合系統(tǒng)的容錯能力有所

提高。分散濾波理論已經發(fā)展了20多年,

，Speyer，Willsky,Bierman,Kerr,

Carlson等人先后對其進行了改進和提高。在所有這些分散濾波方法中,由Carlson 濾波器以其設計的靈活性、計算量小和容錯性好