【摘 要】
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在室外开阔场景下,GNSS系统可为用户提供高精度定位服务。在复杂城市环境下,GNSS信号受环境干扰严重不能进行有效定位,从而导致定位精度不可靠,无法满足车载定位需求。惯性导航系统受外部环境干扰较小,但定位精度受限于器件自身性能。当惯导误差长时间无法校正时,定位精度严重发散。针对车载应用场景,引入里程计信息,增加系统冗余观测值,提高组合导航定位精度与可靠性。本文重点对城市环境下GNSS/MEMS I
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在室外开阔场景下,GNSS系统可为用户提供高精度定位服务。在复杂城市环境下,GNSS信号受环境干扰严重不能进行有效定位,从而导致定位精度不可靠,无法满足车载定位需求。惯性导航系统受外部环境干扰较小,但定位精度受限于器件自身性能。当惯导误差长时间无法校正时,定位精度严重发散。针对车载应用场景,引入里程计信息,增加系统冗余观测值,提高组合导航定位精度与可靠性。本文重点对城市环境下GNSS/MEMS IMU/Odometer融合定位算法进行研究,内容涵盖惯导误差建模、低成本GNSS双天线定向模型、车载运动学约束模型以及里程计辅助融合定位算法等几方面内容,主要成果如下:（1）惯性器件的误差直接对导航结果产生影响。针对车载常用惯性器件稳定性问题。建立惯性器件误差模型。对惯性器件系统误差进行改正,建立随温度启动项误差的多项式拟合模型。对于惯性器件的随机误差,采用进行Allan方差分析,评估惯性器件的随机误差参数。通过惯性器件误差建模能够有效对器件误差进行判别与应用。（2）由于MEMS IMU静态时无法完成航向初始化,进而影响后续正常导航。通过建立低成本GNSS双天线定向模型,获取初始时刻的航向信息辅助MEMS IMU完成静态初始化。通过实验分析表明,当基线长度为1 m时,采用低成本GNSS定向内符合精度优于0.15°,能够满足MEMS IMU初始化需求。（3）通过合理利用车辆运动特性与状态可提升在复杂环境下的定位精度。利用车辆行驶时速度方向特性建立非完整约束模型,利用车辆零速特性建立零速约束模型。结果表明,在开阔环境下,利用车载运动学模型约束后,定位精度有小幅度提升。在遮蔽环境下,非完整性约束模型可有效抑制惯性导航器件的发散,提高定位精度。（4）针对车辆应用,引入里程计信息辅助融合定位,可大幅提升惯导定位性能。建立基于GNSS/MEMS IMU/Odometer融合定位模型。在城市环境下进行测试,对GNSS定位模型与融合定位模型位姿精度进行分析。结果表明,在开阔环境下,两者均能满足高精度定位需求。在复杂环境下,GNSS无法进行有效定位,融合定位精度明显优于GNSS定位精度,且融合定位精度更可靠,能够满足大部分高精度定位需求。
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