基于MEMS IMU的GNSS RTK/INS紧组合定位分析

本文针对复杂动态的城市环境自动驾驶规模化应用需求,提出惯性单元辅助RTK快速收敛的自动驾驶低成本、高精度定位方法。使用MEMS IMU M39和战术级IMU Pos320,通过对多组实测车载数据进行仿真中断,得到INS位置漂移误差、模糊度收敛时间、模糊度固定正确性指标,再对无惯导辅助、M39辅助模糊度固定和Pos320辅助3种情形下的模糊度固定时间和定位精度进行了统计和分析。结果表明,M39在GNSS中断5 s时可辅助RTK实现模糊度瞬时固定,中断时间为10 s时可以将RTK模糊度收敛时间压缩至1/4。MEMS IMU的加入使得RTK模糊度固定错误个数显著下降,10 cm以内高精度定位占比由62.25%提高至98.44%。试验验证了MEMS IMU辅助RTK能够加快模糊度收敛速度,提高了其在自动驾驶导航定位应用中的精度和可靠性。

基于RTK和IMU的多行播种定位系统研究

在耕种过程中,为了保持株距行距一致性、使作物长势均匀,提高后续管理便捷性,以及提高粮食产量,需要精确记录植株空间位置分布信息。为提高植株位置定位精度,本研究设计1种基于双天线RTK和IMU的多行精播机播种定位系统,利用RTK/IMU组合定位方式检测系统定位坐标及航向,通过落种检测模块判断落种状态,完成落种数据提取以及定位数据的采集,并设计了基于双天线RTK和IMU的播种定位算法,结合卡尔曼滤波融合算法获取播种机位置和姿态,根据排种机构与RTK天线及IMU相对位置,设计基于相对排种器位置模型的落种位置解算算法,实现各排种单体落种位置实时解算。实验表明系统在进行直线播种时作业速度在7 km/h以内或在进行弯道播种时作业速度在3 km/h以内时,能准确测量落种位置,均方根误差均小于30 mm,可以满足在精密播种过程中对落种位置预测精度的要求。

基于改进SHKF算法的UWB/IMU组合定位方法

针对复杂环境下超宽带(UWB)无线定位系统存在非视距(NLOS)及随机误差的问题,提出一种基于改进Sage-Husa卡尔曼滤波算法(SHKF)的UWB/IMU组合定位方法。首先,设计了一种基于概率密度的提升树,将UWB/IMU特征数据的概率分布密度引入提升树的损失函数中,鉴别出NLOS信号;然后,设计了一种改进SHKF算法,根据新息变化趋势定义自适应因子,实时调整对新息误差修正的策略以调节历史噪声对当前定位的影响,进而提升UWB/IMU组合定位的稳定性和精度。实验结果表明,所提方法将NLOS信号鉴别精度提升至99.12%,定位均方根误差降低至4.30 cm,提升了复杂环境下UWB/IMU组合系统定位精度。

香港地区非差非组合PPP-RTK定位性能评估

为探究非差非组合(UDUC)PPP-RTK模型定位性能,基于香港地区连续运行参考网(CORS)数据进行分析研究。首先采用服务端PPP-RTK模型处理参考网观测数据,得到对应区域的卫星、大气产品;随后用户站基于网端产品进行解算,得到各历元的位置结果;最后将PPP-RTK解算结果与单基线电离层加权(IW)RTK模型和电离层浮点(IF)RTK模型处理结果进行比较分析。结果表明,在大气产品约束下,PPP-RTK模型的单历元解算结果能达到99%以上的模糊度固定成功率,固定解的平面精度、垂直精度分别优于1、4 cm;多历元解算(静态仿动态)在任意时间均能实现首历元固定模糊度,固定解的平面精度、垂直精度分别优于1、2 cm。在没有大气约束的条件下,PPP-RTK静态仿动态解算在2~5 min内实现模糊度首次固定。经过比较,UDUC PPP-RTK在定位精度、模糊度固定成功率、模糊度固定速度面均远优于单基线IW RTK和IF RTK模型,可实现全天候、可靠的、实时动态的高精度绝对定位,在国防建设、交通运输、精密农业等领域具有更加广泛的应用前景。

基于GPS/BDS组合的网络RTK列车定位方法研究

在低密度列车运行控制系统上,为尽可能精简轨旁设备,降低维护成本需求,卫星定位已成为铁路列车位置服务的重要支撑。载波相位差分(RTK)是卫星定位系统中用于提高定位精度和减少终端成本的主要方式。结合铁路线路的一维属性与长距离、高速率运行的特点,在常规RTK基础上,采用基于多基站网络的虚拟参考站(VRS)技术,以扩大系统定位服务范围和提高系统可靠性。通过统一GPS与BDS的时间和坐标系统,选择高度角联合信噪比随机模型,以及进行扩展卡尔曼滤波和整周模糊度快速固定,最终提供基于VRS的双星座网络RTK可靠定位结果。此外,还综合评估了在后处理模式下不同类型精密星历产品代替广播星历对定位精度的影响。

BDS信号失锁下基于自适应因子图的列车组合定位模型

针对列车运行环境复杂,容易产生BDS信号失锁,影响BDS/IMU列车定位系统的精确性问题,提出了基于自适应因子图的BDS/IMU/OD列车组合定位模型。在BDS/IMU列车定位系统的基础上,引入里程计(Odometer,OD)定位技术,利用北斗卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System,BDS)与惯性测量元件(Inertial Measurement Unit,IMU)、OD 3类传感器获取列车量测信息,根据因子图理论,将多源量测信息描述为状态空间方程,抽象BDS、IMU、OD因子节点和先验因子,确定因子节点与变量节点之间的无向连接关系,建立多变量列车组合定位因子图模型,解算列车的位置信息。当BDS信号产生变化时,借助因子图的即插即用特性,提出了自适应因子算法,动态调整列车组合定位因子图模型结构。在BDS信息部分失锁时,利用BDS的部分信息,建立BDS/IMU/OD列车组合定位因子图模型,在BDS信息完全失锁时,转换为IMU/OD列车组合定位因子图模型,抑制BDS完全失锁造成的发散误差。利用卡尔曼算法、因子图算法、自适应因子图算法进行了列车定位的仿真分析,在BDS信息部分失锁时,自适应因子图模型的定位位置均方根误差比卡尔曼算法分别降低了52.3%、48.2%和42.7%,比因子图算法分别降低了34.8%、27.0%和25.2%。在BDS信息完全失锁时,自适应因子图模型的定位位置误差比卡尔曼算法分别降低了46.7%、46.7%和50%。自适应因子图算法提高了BDS信息失锁的情况下的列车定位精度,实现了不同传感器之间的即插即用,为构建高精确性、强鲁棒性、高可扩展性的列车组合定位系统提供模型支持。

北斗三频宽巷组合网络RTK单历元定位方法

利用三频超宽巷/宽巷模糊度波长较长从而易于固定的优势,提出了一种基于北斗三频宽巷组合的网络RTK单历元定位方法.数据处理中心利用基准站实时生成并播发包含双差对流层和电离层延迟改正信息的虚拟观测值;用户站利用载波、伪距组合及分步解算的TCAR 方法基于单个卫星对、单历元可靠固定两个超宽巷或宽巷模糊度.最后利用已固定模糊度且噪声最小的宽巷观测值和内插得到的大气延迟改正进行实时动态定位解算.试验结果表明,对于本文提出的网络RTK单历元定位方法,用户站宽巷模糊度单历元解算准确率高于99.9%,统计的定位中误差平面为3-4cm,高程方向约为5cm.

GPS/IMU组合定位定向系统设计

介绍了一种组合低成本的GPS和IMU(InertialMeasurementUnit)来获得高精度姿态、位置和速度信息的方法。文中介绍了GPS/IMU组合系统的设计方案及系统的硬件和软件设计 ,并给出了实验结果。该组合系统将来安装于炮兵测地车后 ,不仅可以提高测地的精度 ,而且在采样率。

基于BDS-3和Galileo多频信号弱电离层组合的中长基线RTK定位方法

为了充分发挥BDS-3和Galileo多频信号在中长基线RTK定位中的优势,提出了一种基于BDS-3和Galileo多频弱电离层组合的中长基线RTK定位方法。首先分析了BDS-3和Galileo具有的低噪声和弱电离层延迟的多频组合观测值特性;在此基础上构建了基于弱电离层组合的双系统中长基线RTK定位模型,并与常规的双频无电离层组合模型进行了对比分析;最后采用实测数据对两种模型的定位效果进行了测试。分析结果表明,BDS-3(2,2,-3,0,0)组合和Galileo(4,-2,0,-1,0)组合具有较好的组合特性,其基本消除了电离层延迟的影响,且具有与常规双频无电离层组合相当的有效波长和更优的观测噪声水平。实测数据结果表明,弱电离层组合模型在可搜索模糊度数量、首次固定时间、定位精度方面均优于常规双频无电离层组合模型10%以上。因此,能以较小的数据传输量应用于中长基线RTK定位中。

基于卡尔曼滤波算法的UWB+IMU组合精确定位系统在选煤厂中的应用

为了提高智能化选煤厂中人员定位的精度和准确性,采用卡尔曼滤波算法,借助simulink仿真平台,建立了UWB+IMU组合精确定位系统,并介绍了其在大柳塔选煤厂人员精确定位中的应用情况。结果表明,基于卡尔曼滤波算法的UWB+IMU组合精确定位系统,提高了人员定位的准确性,对于提高人员管理、安全管理、生产管理水平意义重大。

移动闭塞系统列车组合定位导航技术研究

首先,分析了移动闭塞系统及其定位导航技术的研究现状,建立了基于网络实时动态测量(RTK)技术的GPS/INS/MM的定位导航组合方案;然后,提出了用伪距差分计算用户站概略位置和用载波相位差分计算整周模糊度单差值的快速差分算法,并讨论了有助于列车导航和控制的列车信息移动管理和基于GPRS的数据通信等;最后,对网络RTK快速差分算法进行了仿真分析,其结果验证了该算法对实现列车实时精确定位导航的可行性.

低成本IMU/GPS车辆组合导航系统设计与仿真研究

设计了一种低成本的IMU/GPS车辆组合导航系统。采用低精度的陀螺仪和加速度计作为惯性测量器件,构成惯性测量装置(IMU);然后,将该IMU与GPS构成组合导航系统,通过设计高效的组合导航算法来提高组合系统的定位精度。实验仿真结果表明,该低成本IMU/GPS车辆组合导航系统具有较高的导航精度,同时有效降低了系统成本。

BDS/GPS/GLONASS RTK定位算法研究

实现了BDS/GPS/GLONASS三系统组合RTK定位算法,介绍了BDS/GPS/GLONASS三系统组合RTK数学模型,解决了多模融合导航定位时空基准统一问题,并针对附加模糊度参数的卡尔曼滤波函数模型,提出了一种确定实时动态定位中卡尔曼滤波参数的方法。编制了BDS/GPS/GLONASS RTK定位程序,并对28 m超短基线及31 km短基线实测数据进行了解算。对比分析了BDS、GPS、GLONASS、BDS/GPS、BDS/GLONASS、GPS/GLONASS、BDS/GPS/GLONASS七种模式下的定位结果。

浅谈三星组合定位技术在大面积1∶500地形图测量中的应用

随着我国北斗卫星导航系统的投入使用,重庆开展了北斗系统的应用研究。三星组合定位技术是基于单系统的GNSS定位测量及网络RTK测量技术,以及BDS、GPS、GLONASS多系统的互相兼容、互操作的实现。三星组合定位技术大大提高了重庆丘陵地区及山地城市1∶500地形图测量的效率。

中长基线RTK定位算法研究及性能验证分析

中长基线RTK定位解算中,流动站和基准站之间的误差由于距离的变远导致他们的空间相关性变弱,做双差后剩余的残差会比较大(主要为大气误差项),为了解决中长基线模式下的RTK高精度定位,本文采取在构建法方程的时,把大气误差项(做差后的相对对流层、相对电离层)作为未知参数跟位置参数和模糊度参数一起进行估计。由于地面测站观测的卫星信号质量跟卫星的高度角有很大关系,卫星的升降运动会导致高度角的变化,此外某时刻新观测卫星的加入也会对模糊度固定和快速收敛带来一定的影响。故本文在参数估计过程中采用每个历元根据高度角最高的原则来重新选择参考星的方法。最后利用基线长度分别约为70.5 km、82 km、98 km、105 km的实测数据对文中提出的方法进行分析和实验验证,结果表明采用新方法的模糊度的固定成功率在91%~95%之间,而传统的RTK方法模糊度固定成功率在58.6%~77%之间,新方法能提高中长基线条件下的模糊度固定成功率,同时可以提高中长基线模式下的RTK的定位性能。

室内移动机器人的视觉惯性组合定位研究

针对在室内环境下移动机器人无法利用全球定位系统(global positioning system,GPS)进行精确的定位问题,提出一种紧耦合的视觉惯性组合定位方法,运用了预积分、联合初始化、边缘化等关键技术,并提出一种新的基于Vicon的惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)内参标定方法。通过EuRoc数据集实验,验证了新的标定方法能提供鲁棒的IMU内参初值;模拟室内场景的测试结果表明,定位结果具有很高的准确性与稳定性,定位误差可控制在0.1 m以内。

GPS/BDS网络RTK非组合模型数据处理方法

针对网络RTK数据处理方法中组合模型计算复杂及不易扩展的问题,提出一种GPS/BDS网络RTK的非组合模型数据处理方法,并对该方法的定位精度和初始化时间进行分析。在该方法中,多频载波和伪距均参与解算,并将站间单差模糊度、双差电离层和对流层延迟作为待估参数。试验结果表明,BDS双频和三频网络RTK水平定位精度均优于1cm(1σ外符合),高程定位精度均优于2cm(1σ外符合),单GPS网络RTK定位精度优于单BDS网络RTK定位精度,GPS/BDS双系统网络RTK定位精度优于单GPS和单BDS系统定位精度;不同频率及系统组合的网络RTK能够提供定位服务的平均初始化时间短于30s。

顾及运动约束的自适应UWB/IMU组合定位方法

针对室内复杂环境下超宽带(UWB)距离测量容易受到信号非视距(NLOS)传播影响以及UWB/惯性测量单元(IMU)组合定位系统不稳定的问题,该文提出了一种基于模糊自适应滤波的改进型UWB/IMU组合定位方法。通过构建运动约束条件并采用卡尔曼滤波,对UWB原始距离测量值进行实时处理,能够有效解决UWB距离测量值缺失、异常情况以及减小NLOS误差。在数据融合阶段,提出基于模糊自适应滤波的数据融合策略,由预测残差向量构造统计量,基于模糊推断系统计算自适应因子,最终实现高精度的UWB/IMU自适应组合定位。典型室内场景的动态定位实验结果表明,提出方法的定位轨迹与真实轨迹吻合度高,90%的径向位置误差在0.25 m以内,且其均值仅为0.128 m,定位精度优于其他三种方法。

GPS/BDS/GLONASS的RTK定位精度研究

为了提高不同GNSS(GPS、BDS及GLONASS)星座(包括单星座及组合星座)的实际定位精度和可靠性,以海星达H32全能型GNSS-RTK为试验仪器,分别采用单星座、双星座和三星座进行了RTK定位精度试验研究。研究结果表明:GPS+GLONASS双星座组合定位的精度最高;GPS+GLONASS+BDS三星座组合定位的可靠性最强;星座组合所获取测点坐标,Y方向的精度最高,高程H方向的精度最低;对GNSS-RTK所采集测点坐标进行内业处理时,通过限制PDOP值的大小就能够在确保足够的定位精度的同时,还能过滤测量粗差,从而提高GNSS-RTK测量定位的可靠性。

现代有轨电车定位技术组合方案研究

本文在分析和论述了现代有轨电车几种通用定位技术的基础上,结合有轨电车的定位特点和需求,提出三种适用于现代有轨电车定位的优化组合方案。