專利名稱：有效減小車輛gps導(dǎo)航誤差的系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種GPS車輛導(dǎo)航系統(tǒng)，尤其涉及一種能有效減小導(dǎo)航時誤差的系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
現(xiàn)有的GPS導(dǎo)航中，有航跡推算和電子地圖匹配等相關(guān)技術(shù)。其中航跡推算是通過累積汽車隨時間變化的運(yùn)行速度和角度，推算出汽車的行進(jìn)軌跡，從而得知特定時刻汽車的位置。電子地圖匹配技術(shù)是通過將當(dāng)前定位點(diǎn)與前一定位點(diǎn)放入地圖數(shù)據(jù)中與道路特征點(diǎn)進(jìn)行比較，通過排除法得出當(dāng)前定位點(diǎn)最可能的道路位置。
但現(xiàn)有的GPS導(dǎo)航存在一定的誤差，在某些需要進(jìn)行相對精確的車輛定位的領(lǐng)域，需要減少導(dǎo)航誤差，提高定位精度。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于解決上述問題，提供了一種有效減小車輛GPS導(dǎo)航誤差的系統(tǒng)，它能有效減小導(dǎo)航誤差，提高定位精度。
本發(fā)明的技術(shù)方案為一種有效減小車輛GPS導(dǎo)航誤差的系統(tǒng)，包括電子地圖濾波器模塊，在地圖數(shù)據(jù)滿足濾波條件時將航跡推算得到的位置和航向信息與由地圖匹配獲得的位置和航向信息一起采用集中卡爾曼濾波方法進(jìn)行組合濾波，并將濾波值輸出到時間更新及數(shù)據(jù)融合模塊作為數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)源之一，且下次濾波迭代的初始值由融合結(jié)果反饋得到；GPS濾波器模塊，在GPS數(shù)據(jù)滿足濾波條件時將航跡推算得到的位置和航向信息與由GPS獲得的位置和航向信息一起采用集中卡爾曼濾波方法進(jìn)行組合濾波，并將濾波值輸出到時間更新及數(shù)據(jù)融合模塊作為數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)源之一，且下次迭代的初始值由融合結(jié)果反饋得到；時間更新及數(shù)據(jù)融合模塊，對所述電子地圖濾波器模塊和GPS濾波器模塊傳送來的濾波值進(jìn)行時間更新和數(shù)據(jù)融合的處理，并將數(shù)據(jù)融合的結(jié)果反饋給所述電子地圖濾波器模塊和GPS濾波器模塊。
上述的有效減小車輛GPS導(dǎo)航誤差的系統(tǒng)，其中，所述電子地圖濾波器模塊中，該濾波器的狀態(tài)方程和量測方程為XkM=Φk,k-1Xk-1Γk-1Wk-1,]]>ZkM=HkXk+Vk,]]>其中 Γ=0000001001]]>H=001000001000001]]>Φk,k-1=1-βv000001-βk0000010-(v*cos(Ψ)Re)00(v*cos(Ψ)*sin(φ)Re*cos(φ))1-(v*sin(Ψ)Re*cos(Ψ))(1/k)-(U-U0k2)010]]>上述式中，δ、δλ、δΨ、δk、δv分別是緯度誤差、經(jīng)度誤差、航向誤差、陀螺刻度系數(shù)誤差和陀螺零偏誤差，M、λM、ΨM分別是由地圖獲得的載體經(jīng)緯度和航向角，R、λR、ΨR分別是由航跡推算得到的載體經(jīng)緯度和航向角，Ψ是車輛當(dāng)前的航向角，U、U0、K分別為當(dāng)前陀螺儀輸出電壓，零位電壓和刻度系數(shù)，，λ分別表示車輛當(dāng)前的緯度和經(jīng)度，v為車輛當(dāng)前的運(yùn)行速度，Re為參考橢球赤道平面半徑，βk、βv是反相關(guān)時間常數(shù)，Wk-1是K-1時刻的r維系統(tǒng)噪聲，Vk是K時刻的m維量測噪聲。
上述的有效減小車輛GPS導(dǎo)航誤差的系統(tǒng)，其中，所述GPS濾波器模塊中，該濾波器的狀態(tài)方程和量測方程為XkG=Φk,k-1Xk-1+Γk-1Wk-1,]]>ZkG=HkXk+Vk,]]>其中 上述式中，G、λG、ΨG分別是由GPS獲得的載體經(jīng)緯度和航向角。
上述的有效減小車輛GPS導(dǎo)航誤差的系統(tǒng)，其中，所述時間更新及數(shù)據(jù)融合模塊中，所述時間更新的方程為X^g,k/k-1=Φk,k-1X^g,k-1,]]>Pg，k/k-1＝ΦPg，k-1ΦT+Γk-1QΓTk-1式中 Pg，k-1分別是主濾波器的狀態(tài)估計和估計方差矩陣， Pg，k/k-1分別是主濾波器的狀態(tài)預(yù)測值和預(yù)測誤差方差矩陣；全局最優(yōu)的數(shù)據(jù)融合方程為X^g,k=X^g,k-1+Pg,k(P-1G,kX^kG+P-1M,kX^kM),]]>Pg，k＝(Pg，k-1-1+P-1G，k+P-1M，k)-1式中PG，k、PM，k分別是GPS濾波器和電子地圖濾波器的狀態(tài)誤差方差陣， 分別是GPS濾波器和電子地圖濾波器的狀態(tài)估計，Φ是系統(tǒng)當(dāng)前時刻的轉(zhuǎn)移矩陣，Q是當(dāng)前時刻系統(tǒng)噪聲W的協(xié)方差矩陣。
上述的有效減小車輛GPS導(dǎo)航誤差的系統(tǒng)，其中，所述系統(tǒng)是根據(jù)聯(lián)邦卡爾曼濾波器原理將GPS、航跡推算和電子地圖信息通過聯(lián)邦濾波的方式組合。
本發(fā)明的系統(tǒng)相比現(xiàn)有技術(shù)有如下的有益效果本發(fā)明根據(jù)聯(lián)邦卡爾曼濾波器原理，將GPS、航跡推算和電子地圖信息通過聯(lián)邦濾波的方式組合，以有效減少車輛GPS導(dǎo)航的誤差。


圖1是本發(fā)明有效減小車輛GPS導(dǎo)航誤差的系統(tǒng)實(shí)施例的示意圖。
具體實(shí)施例方式
下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的描述。
請參見圖1，系統(tǒng)10主要包括電子地圖濾波器模塊11、GPS濾波器模塊12和主濾波器模塊13。其中，主濾波器模塊13中又包含時間更新子模塊131和最優(yōu)融合子模塊132。
在電子地圖濾波器模塊11中，當(dāng)?shù)貓D數(shù)據(jù)滿足濾波條件時將航跡推算14得到的位置和航向信息與由地圖匹配15獲得的位置和航向信息一起采用集中卡爾曼濾波方法進(jìn)行組合濾波，并將該濾波值輸出到主濾波器模塊13中的最優(yōu)融合子模塊132作為數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)源之一。下次濾波迭代的初始值由主濾波器13融合后的結(jié)果經(jīng)反饋得到。
該濾波器模塊11的狀態(tài)方程和量測方程為XkM=Φk,k-1Xk-1Γk-1Wk-1,]]>ZkM=HkXk+Vk,]]>其中 Γ=0000001001]]>H=001000001000001]]>Φk,k-1=1-βv000001-βk0000010-(v*cos(Ψ)Re)00(v*cos(Ψ)*sin(φ)Re*cos(φ))1-(v*sin(Ψ)Re*cos(Ψ))(1/k)-(U-U0k2)010]]>上述式中，δ、δλ、δΨ、δk、δv分別是緯度誤差、經(jīng)度誤差、航向誤差、陀螺刻度系數(shù)誤差和陀螺零偏誤差，M、λω、ΨM分別是由地圖匹配15獲得的載體經(jīng)緯度和航向角，R、λδ、ΨR分別是由航跡推算14得到的載體經(jīng)緯度和航向角，Ψ是車輛當(dāng)前的航向角，U、U0、K分別為當(dāng)前陀螺儀輸出電壓，零位電壓和刻度系數(shù)，，λ分別表示車輛當(dāng)前的緯度和經(jīng)度，v為車輛當(dāng)前的運(yùn)行速度，Re為參考橢球赤道平面半徑，βk、βv是反相關(guān)時間常數(shù)，Wk-1是K-1時刻的r維系統(tǒng)噪聲，Vk是K時刻的m維量測噪聲。
在GPS濾波器模塊12中，當(dāng)GPS數(shù)據(jù)滿足濾波條件時，將航跡推算14得到的位置和航向信息與由GPS 16獲得的位置和航向信息一起采用集中卡爾曼濾波方法進(jìn)行組合濾波，并將濾波值輸出到主濾波器模塊13中的最優(yōu)融合子模塊132作為數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)源之一。下次濾波迭代的初始值由主濾波器模塊13融合后的結(jié)果經(jīng)反饋得到。該濾波器的狀態(tài)方程和量測方程為XkG=Φk,k-1Xk-1+Γk-1Wk-1,]]>ZkG=HkXk+Vk,]]>其中 其中，δ、δλ、δΨ、δk、δv分別是緯度誤差、經(jīng)度誤差、航向誤差、陀螺刻度系數(shù)誤差和陀螺零偏誤差，G、λG、ΨG分別是由GPS 16獲得的載體經(jīng)緯度和航向角，R、λR、ΨR分別是由航跡推算14得到的載體經(jīng)緯度和航向角，Φk，k-1、Γ、H的定義與電子地圖濾波器模塊11中的相同。
主濾波器模塊13是整個聯(lián)邦濾波器的核心部分，其時間更新子模塊131的時間更新方程為X^g,k/k-1=Φk,k-1X^g,k-1,]]>Pg，k/k-1＝ΦPg，k-1ΦT+Γk-1QΓTk-1。上式中 Pg，k-1分別是主濾波器的狀態(tài)估計和估計方差矩陣， Pg，k/k-1分別是主濾波器的狀態(tài)預(yù)測值和預(yù)測誤差方差矩陣。最優(yōu)融合子模塊132的數(shù)據(jù)融合方程為X^g,k=X^g,k-1+Pg,k(P-1G,kX^kG+P-1M,kX^kM),]]>Pg，k＝(Pg，k-1-1+P-1G，k+P-1M，k)-1。上式中，PG，k、PM，k分別是GPS濾波器和電子地圖濾波器的狀態(tài)誤差方差陣， 分別是GPS濾波器和電子地圖濾波器的狀態(tài)估計，Φ是系統(tǒng)當(dāng)前時刻的轉(zhuǎn)移矩陣，Q是當(dāng)前時刻系統(tǒng)噪聲W的協(xié)方差矩陣。
應(yīng)理解，本發(fā)明的發(fā)明點(diǎn)主要在于根據(jù)聯(lián)邦卡爾曼濾波器原理，創(chuàng)新性地將GPS，航跡推算和電子地圖信息通過聯(lián)邦濾波的方式組合，以有效減小車輛GPS導(dǎo)航的誤差。其中卡爾曼濾波是1960年提出的最優(yōu)估計理論中的一種最小方差估計，從與被提取信號有關(guān)的測量值中通過算法估計出所需信號。
上述實(shí)施例是提供給本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來實(shí)現(xiàn)或使用本發(fā)明的，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可在不脫離本發(fā)明的發(fā)明思想的情況下，對上述實(shí)施例做出種種修改或變化，因而本發(fā)明的保護(hù)范圍并不被上述實(shí)施例所限，而應(yīng)該是符合權(quán)利要求書提到的創(chuàng)新性特征的最大范圍。
權(quán)利要求
1 一種有效減小車輛GPS導(dǎo)航誤差的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括電子地圖濾波器模塊，在地圖數(shù)據(jù)滿足濾波條件時將航跡推算得到的位置和航向信息與由地圖匹配獲得的位置和航向信息一起采用集中卡爾曼濾波方法進(jìn)行組合濾波，并將濾波值輸出到時間更新及數(shù)據(jù)融合模塊作為數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)源之一，且下次濾波迭代的初始值由融合結(jié)果反饋得到；GPS濾波器模塊，在GPS數(shù)據(jù)滿足濾波條件時將航跡推算得到的位置和航向信息與由GPS獲得的位置和航向信息一起采用集中卡爾曼濾波方法進(jìn)行組合濾波，并將濾波值輸出到時間更新及數(shù)據(jù)融合模塊作為數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)源之一，且下次迭代的初始值由融合結(jié)果反饋得到；時間更新及數(shù)據(jù)融合模塊，對所述電子地圖濾波器模塊和GPS濾波器模塊傳送來的濾波值進(jìn)行時間更新和數(shù)據(jù)融合的處理，并將數(shù)據(jù)融合的結(jié)果反饋給所述電子地圖濾波器模塊和GPS濾波器模塊。
2 根據(jù)權(quán)利要求1所述的有效減小車輛GPS導(dǎo)航誤差的系統(tǒng)，其特征在于，所述電子地圖濾波器模塊中，該濾波器的狀態(tài)方程和量測方程為xkM=Φk,k-1Xk-1Γk-1Wk-1,]]>ZkM=HkXk+Vk,]]>其中 Γ=0000001001]]>H=001000001000001]]>Φk,k-1=1-βv000001-βk0000010-(v*cos(Ψ)Re)00(v*cos(Ψ)*sin(φ)Re*cos(φ))1-(v*sin(Ψ)Re*cos(Ψ))(1/k)-(U-U0k2)010]]>上述式中，δ、δλ、δΨ、δk、δv分別是緯度誤差、經(jīng)度誤差、航向誤差、陀螺刻度系數(shù)誤差和陀螺零偏誤差，M、λM、ΨM分別是由地圖獲得的載體經(jīng)緯度和航向角，R、λR、ΨR分別是由航跡推算得到的載體經(jīng)緯度和航向角，Ψ是車輛當(dāng)前的航向角，U、U0、k分別為當(dāng)前陀螺儀輸出電壓，零位電壓和刻度系數(shù)，，λ分別表示車輛當(dāng)前的緯度和經(jīng)度，v為車輛當(dāng)前的運(yùn)行速度，Re為參考橢球赤道平面半徑，βk、βv是反相關(guān)時間常數(shù)，Wk-1是k-1時刻的r維系統(tǒng)噪聲，Vk是k時刻的m維量測噪聲。
3 根據(jù)權(quán)利要求2所述的有效減小車輛GPS導(dǎo)航誤差的系統(tǒng)，其特征在于，所述GPS濾波器模塊中，該濾波器的狀態(tài)方程和量測方程為XkG=Φk,k-1Xk-1+Γk-1Wk-1,]]>ZkG=HkXk+Vk,]]>其中上述式中，G、λG、ΨG分別是由GPS獲得的載體經(jīng)緯度和航向角。
4 根據(jù)權(quán)利要求3所述的有效減小車輛GPS導(dǎo)航誤差的系統(tǒng)，其特征在于，所述時間更新及數(shù)據(jù)融合模塊中，所述時間更新的方程為X^g,k/k-1=Φk,k-1X^g,k-1,]]>Pg,k/k-1=ΦPg,k-1ΦT+Γk-1QΓTk-1]]>式中 Pg，k-1分別是主濾波器的狀態(tài)估計和估計方差矩陣， Pg，k/k-1分別是主濾波器的狀態(tài)預(yù)測值和預(yù)測誤差方差矩陣；全局最優(yōu)的數(shù)據(jù)融合方程為X^g,k=X^g,k-1+Pg,k(P-1G,kX^kG+P-1M,kX^kM),]]>Pg,k=(Pg,k-1-1+P-1G,k+P-1M,k)-1]]>式中PG，k、PM，k分別是GPS濾波器和電子地圖濾波器的狀態(tài)誤差方差陣， 分別是GPS濾波器和電子地圖濾波器的狀態(tài)估計，Φ是系統(tǒng)當(dāng)前時刻的轉(zhuǎn)移矩陣，Q是當(dāng)前時刻系統(tǒng)噪聲W的協(xié)方差矩陣。
5根據(jù)權(quán)利要求1所述的有效減小車輛GPS導(dǎo)航誤差的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)是根據(jù)聯(lián)邦卡爾曼濾波器原理將GPS、航跡推算和電子地圖信息通過聯(lián)邦濾波的方式組合。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種有效減小車輛GPS導(dǎo)航誤差的系統(tǒng)，它能有效減小導(dǎo)航誤差，提高定位精度。其技術(shù)方案為本發(fā)明根據(jù)聯(lián)邦卡爾曼濾波器原理，創(chuàng)新性地將GPS，航跡推算和電子地圖信息通過聯(lián)邦濾波的方式組合，本發(fā)明的系統(tǒng)包括電子地圖濾波器模塊、GPS濾波器模塊、時間更新及數(shù)據(jù)融合模塊。本發(fā)明應(yīng)用于GPS導(dǎo)航系統(tǒng)領(lǐng)域。
文檔編號G01C21/26GK101082496SQ200610027128
公開日2007年12月5日 申請日期2006年5月31日 優(yōu)先權(quán)日2006年5月31日
發(fā)明者陳周俊 申請人:陳周俊