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      基于GPS/DR組合的移動測量系統(tǒng)定位

      2012-08-22 08:02:04孫冬凱
      科技視界 2012年35期
      關鍵詞:濾波加速度觀測

      孫冬凱

      (上海同濟大學測繪與地理信息學院 中國 上海 200092)

      0 前言

      移動測量系統(tǒng)是一種多傳感器集成的數(shù)字成圖系統(tǒng),對于多傳感器集成空間數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)而言最重要的是直接地理坐標參考,確定測量傳感器的坐標,使得移動測量系統(tǒng)成為一種獨立的測成圖系統(tǒng)[1]。全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System,GPS)可以進行全球、全天候和實時導航,定位精度相關性小,但是接收機需要觀察4顆以上衛(wèi)星才能進行定位,在高速運動的情況下,或者城市中受到高大建筑物、隧道等的遮擋時,會造成失鎖。航位推算(Dead-Reckoning,DR)通過一個方向傳感器和一個速度傳感器推算車輛的瞬時位移增量,在用戶初始位置已知的情況下求解出位置信息。能夠不依靠外界信息獨立自主地導航定位,但由于方向傳感器的誤差隨著時間的延長而積累,所以DR不能單獨、長時間的提供定位服務[2]。GPS和DR導航系統(tǒng)各有優(yōu)缺點,通過卡爾曼濾波的方法建立模型將兩者組合起來,可以彌補兩者單獨定位的許多不足。GPS/DR組合系統(tǒng)可以得到平滑、高采樣率的定位結果,用DR的短時間定位結果輔助GPS結算,避免失鎖等因素對導航帶來的影響,而GPS可以輔助DR的定位結算,避免由于時間帶來的DR累積誤差,從而提高導航定位的精度。

      1 GPS/DR組合Kalman濾波模型的建立

      Kalman濾波方法是一種對動態(tài)系統(tǒng)進行實時數(shù)據(jù)處理的有效方法,其通過一系列的觀測量,采用相應的濾波算法估計出所需的觀測值。本文采用的GPS/DR組合模型為擴展Kalman濾波模型,主要包括狀態(tài)方程和GPS/DR觀測方程。GPS/DR觀測方程中的觀測值包括GPS定位位置解,DR觀測的角速度與距離。

      1.1 GPS/DR組合系統(tǒng)狀態(tài)方程的建立

      建立狀態(tài)方程的一個難點是如何描述車輛加速度變化。采用機動載體的“當前”統(tǒng)計模型來描述車輛加速度的統(tǒng)計分布。這種模型的意義在于,當目標現(xiàn)正以某一加速度運動時,它在下一瞬時的加速度取值范圍是有限的,而且只能在“當前”加速度的領域內(nèi)[3]。

      取組合定位系統(tǒng)的狀態(tài)向量為 X=[xe,ve,ae,xn,vn,an]T,其中 xe、xn分別為車輛東向和北向的位置分量;ve、vn分別為車輛東向和北向的速度分量;ae、an分別為車輛東向和北向的加速度分量。設采樣周期為T,得到系統(tǒng)離散的狀態(tài)方程為:

      式中 Xk是系統(tǒng)的 n維狀態(tài)向量,Φk,k-1是系統(tǒng)的 n×n維狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,Γk,k-1是 n×p 維干擾輸入矩陣,Wk是系統(tǒng)的 p 維隨機干擾向量。

      1.2 GPS/DR組合系統(tǒng)觀測方程的建立

      將GPS輸出的東向位置信息eobs、北向位置信息nobs、DR輸出的角速度w以及里程計在一個采樣周期內(nèi)輸出的距離s作為觀測量,得到系統(tǒng)離散的觀測方程為

      式中,Zk=[eobs(k) nobs(k) wksk]T

      其中v1、v2分別是GPS接收機輸出的東向位置和北向位置的觀測噪聲,可近似為的高斯白噪聲;εw為陀螺的漂移,近似為的高斯白噪聲;εs為里程表的觀測噪聲,近似為(0,σ2s)的高斯白噪聲。

      1.3 GPS/DR組合系統(tǒng)Kalman濾波解算

      GPS/DR組合系統(tǒng)噪聲滿足Wk和Vk相互獨立,系統(tǒng)過程噪聲方差陣非負定,系統(tǒng)觀測噪聲方差陣正定,則根據(jù)擴展Kalman濾波遞推方程和所建立的GPS/DR組合定位系統(tǒng)的狀態(tài)方程(式(1))和觀測方程(式(2)),可以得到系統(tǒng)的遞推濾波方程如下[3~6]:

      狀態(tài)一步預測:一步預測誤差方差陣:濾波增益矩陣:

      狀態(tài)估計:

      估計誤差方差陣:

      只要給出初值X0和P0,依據(jù)k時刻的觀測值Zk,就可以依據(jù)式(3)~式(7)遞推計算得 k 時刻的狀態(tài)估計 Xk(k=1,2,…)。

      2 實驗分析

      圖1 GPS單獨定位軌跡圖

      圖2 GPS/DR組合卡爾曼濾波定位軌跡圖

      本次車載導航試驗使用的是同濟大學的LD2000型移動測量系統(tǒng)采集的上海高架路實測數(shù)據(jù)。由于GPS和DR系統(tǒng)的時間系統(tǒng)不同,在進行組合導航定位時,需先進行時間同步,將GPS和DR的時間基準統(tǒng)一為采用GPS接收機的時間。GPS/DR數(shù)據(jù)進行組合濾波前,先將GPS接收機采集的數(shù)據(jù)與GPS基站采集的數(shù)據(jù)進行差分,得到GPS輸出的WGS-84大地坐標,通過高斯投影正算轉(zhuǎn)換到當?shù)厮阶鴺讼迪拢礀|向、北向坐標。

      現(xiàn)已知移動測量系統(tǒng)從坐標點(141252.583,3465078.865)出發(fā),做初速度為零的變加速運動??扇V波系統(tǒng)的相關參數(shù)為:初始狀態(tài)向量X0=[141252.583,0,0,3465078.865,0,0]T,初始預測噪聲協(xié)方差陣P0=diag[10,1,0.02,10,1,0.02],選取的各方差值為GPS/DR組合數(shù)據(jù)經(jīng)過卡爾曼濾波前后的軌跡對比如圖1、2所示。

      圖1為GPS數(shù)據(jù)得到的定位軌跡,由于橋面遮擋等原因,GPS信號會出現(xiàn)短暫的失鎖,導致GPS不能正常工作,造成定位信息的缺失。GPS/DR的組合系統(tǒng)在GPS失鎖時,可以通過DR系統(tǒng)進行車輛的航位推算,補充GPS不能正常工作時的定位信息,并且不會出現(xiàn)誤差的累積。通過兩者的信息的融合,穩(wěn)定有效的給出了移動測量系統(tǒng)整個數(shù)據(jù)采集過程的運動軌跡。通過比較,GPS/DR組合定位有效提高了單一系統(tǒng)動態(tài)定位的可靠性。

      3 總結

      本文提出了基于GPS/DR觀測數(shù)據(jù)的組合定位的Kalman濾波模型,并用改模型對實測數(shù)據(jù)進行計算。通過與原GPS觀測數(shù)據(jù)的定位結果對比表明,應用Kalman濾波模型處理GPS/DR數(shù)據(jù)進行定位,能夠有效的解決因衛(wèi)星失鎖導致的GPS定位失效以及DR單獨定位誤差累積的問題,提高定位系統(tǒng)的可靠性和準確性,為移動測量系統(tǒng)提供更好的定位服務支持。

      [1]于興旺,張小紅,劉經(jīng)南,等.GPS/DR原始觀測值組合導航定位研究[J].武漢大學學報:信息科學版,2009,02.

      [2]楊曉云,何恒,施滸立.車輛GPS/DR組合導航系統(tǒng)研究[J].測繪通報,2007(9).

      [3]付夢印,鄧志紅,張繼偉.Kalman濾波理論及其在導航系統(tǒng)中的應用[M].北京:科學出版社,2003.

      [4]汪志明,花向紅,陳遠,等.GPS/DR組合Kalman濾波模型及性能分析[J].武漢大學學報:信息科學版,2009,09.

      [5]楊元喜.自適應動態(tài)導航定位[M].北京:測繪出版社,2006.

      [6]劉友文.基于聯(lián)邦式Kalman濾波的 GPS/DR組合定位技術[J].機電技術,2010(5).

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