朱 鋒
武漢大學(xué)測(cè)繪學(xué)院,湖北 武漢 430079
全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)作為國(guó)家重要的空間信息基礎(chǔ)設(shè)施,具備全球、全天候、高精度連續(xù)定位、導(dǎo)航和授時(shí)的功能,然而,到達(dá)地面的GNSS衛(wèi)星信號(hào)非常微弱,存在遮擋、干擾和欺騙三大脆弱性問(wèn)題,無(wú)法在電磁干擾、物理遮蔽等復(fù)雜環(huán)境下使用,為了保障國(guó)家PNT系統(tǒng)的堅(jiān)韌性,提升導(dǎo)航與位置服務(wù)的能力,我國(guó)開(kāi)始推進(jìn)以北斗為核心的國(guó)家綜合PNT體系建設(shè),其中多傳感器集成、多源異質(zhì)信息融合是未來(lái)PNT技術(shù)的重要發(fā)展方向,也是從根本上解決單一導(dǎo)航系統(tǒng)局限性和脆弱性的有效途徑,為了實(shí)現(xiàn)連續(xù)可用,精準(zhǔn)可靠的PNT服務(wù)體系,迫切需要解決多傳感器融合的精密定位定姿關(guān)鍵技術(shù)。論文主要工作如下。
(1) 從模型簡(jiǎn)化與統(tǒng)一的角度,總結(jié)了精密單點(diǎn)定位和差分定位方式下的松、緊組合模型,并討論了地面車(chē)輛可挖掘的多源約束信息及融合策略;面向車(chē)載場(chǎng)景,提出了一種以速度為主線的級(jí)聯(lián)對(duì)準(zhǔn)方案;為了實(shí)現(xiàn)雙向?yàn)V波與雙向平滑,給出了前向、后向的機(jī)械編排算法;在雙天線GNSS/SINS組合測(cè)姿中,采用失準(zhǔn)角模型代替歐拉角模型,達(dá)到與松組合兼容的目的。
(2) 提出了一種介于松組合與緊組合之間的結(jié)構(gòu),即半緊組合,半緊組合通過(guò)雙向位置傳遞與共享,實(shí)現(xiàn)多傳感器觀測(cè)信息的融合,既避免了多源異質(zhì)信息的相互干擾,又能采用分布式濾波進(jìn)行處理,解決了緊組合濾波不穩(wěn)定及其RTS平滑中存在的問(wèn)題。
(3) 分別從位置域、大氣域、模糊度域提出了增強(qiáng)模糊度固定的方法,即慣性輔助PPP模糊度固定、電離層建模約束的S2L-RTK、模糊度整合的后處理算法。理論分析與數(shù)據(jù)處理表明:當(dāng)慣性遞推的位置精度優(yōu)于半個(gè)波長(zhǎng)時(shí),能夠輔助模糊度實(shí)現(xiàn)瞬時(shí)重固定;相比于加權(quán)電離層RTK模型,S2L-RTK通過(guò)電離層建模預(yù)報(bào)約束,在復(fù)雜環(huán)境下的模糊度固定率提高了近50%;模糊度整合的后處理算法可以將正確固定的模糊度賦予整個(gè)弧段,實(shí)現(xiàn)全弧段固定。
(4) 提出了一種GNSS/SINS后處理策略,該策略先使用兩個(gè)獨(dú)立線程進(jìn)行前向、后向Kalman濾波,濾波完成后各自進(jìn)行RTS平滑,最后采用FBC組合技術(shù)對(duì)前向/后向平滑結(jié)果進(jìn)行融合得到高精度結(jié)果。進(jìn)一步地,通過(guò)狀態(tài)降維和更新率調(diào)低,在不損失精度的情況下,大幅度提高了后處理效率,2.65 h的數(shù)據(jù)僅耗時(shí)4.5 s,經(jīng)過(guò)后處理平滑后,60 s的累積誤差從最大的20 m減小到0.5 m。
(5) 開(kāi)展了視覺(jué)定位以及GNSS、SINS、視覺(jué)、車(chē)道線約束、里程計(jì)多源信息融合的方法,提出了空間八叉樹(shù)和特征十叉樹(shù)加速的視覺(jué)定位框架,測(cè)試表明視覺(jué)定位定姿的精度約為1.5 cm和0.06 deg,定位成功率接近100%,定位平均耗時(shí)為0.316 s,能夠滿足實(shí)時(shí)性要求,當(dāng)與慣性融合時(shí),僅需成功匹配到1個(gè)路標(biāo)點(diǎn),就能在GNSS長(zhǎng)時(shí)間失鎖(20 min)的情況下保持10 cm的位置精度,最后測(cè)試了車(chē)道線約束輔助的實(shí)時(shí)定位,對(duì)于時(shí)長(zhǎng)為300 s的部分遮擋,其位置精度均優(yōu)于10 cm。
(6) 自主研發(fā)了一套高精度GNSS/SINS數(shù)據(jù)融合的軟件系統(tǒng)POSMind,支持模糊度固定的精密單點(diǎn)定位、差分定位、松組合、緊組合、半緊組合多種混合處理模式,并提供事后平滑器,實(shí)現(xiàn)多種信息的最優(yōu)融合。在此基礎(chǔ)上,開(kāi)發(fā)了GNSS、SINS、視覺(jué)、里程計(jì)多傳感器融合的實(shí)時(shí)定位定姿算法,能夠?yàn)樽詣?dòng)駕駛、智能機(jī)器人等提供復(fù)雜環(huán)境下連續(xù)可用的高精度位置服務(wù)。