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公开(公告)号：CN116576849A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310733137.7
申请日：2023-06-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于GMM辅助的车辆融合定位方法及系统，该方法包括：根据IMU的角速度和加速度测量信息，计算IMU预积分项；根据轮速传感器的速度测量信息和IMU的角速度测量信息，结合车辆二自由度模型，计算动力学预积分项；获得GNSS测量信号后，利用IMU预积分项和动力学预积分项构建IMU因子和动力学因子；根据GNSS接收机原始观测信息，结合系统状态，构建伪距因子；基于GNSS接收机时钟误差，构建时钟漂移因子；联合构建的各因子，构造因子图，其中，IMU因子、动力学因子和时钟漂移因子噪声均是高斯建模，伪距因子噪声采用GMM建模；优化求解因子图，估计车辆的定位信息。与现有技术相比，本发明能有效抑制GNSS异常测量对定位的影响，低成本、鲁棒地实现高精度定位。
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公开(公告)号：CN119374608A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411395387.5
申请日：2024-10-08
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于实时滑移率估计与补偿的组合定位方法及其系统，该方法在GNSS可用期间，以GNSS的位置信息和速度信息作为量测信息；在GNSS中断期间，进行轮速的修正补偿，首先根据IMU测量的横摆角速度信息，设计卡尔曼滤波器计算每个车轮的纵向加速度，其次，分别根据车辆驱动情况和制动情况下的滑移率递推公式，估计得到各车轮滑移率，最后，根据估计的滑移率对WSS的轮速信息进行校正，得到补偿后的轮速信息作为量测信息；并利用量测信息，采用误差状态卡尔曼滤波器进行量测更新，以实现对车辆的定位。与现有技术相比，本发明具有轮速信息准确性提高、定位准确性提高和定位可靠性增强等优点。
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公开(公告)号：CN116558512A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310730402.6
申请日：2023-06-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于因子图的GNSS与车载传感器融合定位方法及系统，该方法包括：根据IMU的角速度和加速度测量信息，得到IMU预积分项；根据轮速传感器的速度测量信息，并结合车辆二自由度模型，计算得到动力学预积分项；获得GNSS测量信号后，根据GNSS接收机的原始观测信息，结合系统状态，构建伪距因子；基于GNSS接收机时钟误差，构建时钟漂移因子；整合IMU预积分项和动力学预积分项，构建车载传感器因子；联合车载传感因子、伪距因子和时钟漂移因子，构造因子图，之后通过优化求解因子图，估计得到车辆的定位信息。与现有技术相比，本发明能够避免由于INS误差累积导致GNSS异常测量时存在的定位不准确问题，能够低成本、鲁棒地实现高精度定位。
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