多GPS/INS与交通图像融合定位方法

摘要

本发明公开了一种多GPS/INS与交通图像融合定位方法，属于信息融合技术与智能信息处理技术领域，用于对车辆进行精确定位。本发明将多GPS/INS以及交通图像视频等路况信息相结合，经融合处理得到等效测量值，带入系统的状态方程进行滤波，最终得到车辆的精确定位信息。当图像采集到的基准点信息时，直接标定该点位置的测量值，这样系统误差即可归零，减小了系统误差，提高了定位精确度，同时通过估计补充一些特殊路段(例如隧道)的数据信息。

主权项

1.一种多GPS/INS与交通图像融合定位方法，其特征在于包括下述步骤：(a)利用GPS、INS测量装置以及图像采集系统，对路况信息进行采集并记录，选取经度、纬度和高度作为状态变量，得到状态方程式中，λ，φ，h分别是经度、纬度和高度，V_E，V_N，V_U分别是GPS所测量到的东、北、天的速度，是子午圈的曲率半径，是卯酉圈的曲率半径；R_e是地球的长半轴，ε为偏率；以及观测方程$\left\{\begin{array}{c}{X}_G=(N+h)\cos \phi \cos \lambda \\ Y_G=(N+h)\cos \phi \sin \lambda \\ Z_G=[N(1-e^2)+h]\sin \phi \end{array}\right.$式中，X，Y，Z是GPS接收机天线所对应的WGS-84坐标，是当地卯酉圈半径，表示地球的第一偏心率，a＝6378137.000m，b＝6356752.314m分别为地球长、短半轴长；(b)对不同噪声进行信息融合处理，其融合估计值是$\hat{z}=\underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}{\Lambda }_i{z}_i$z_i(i＝1，2，…，m)为m个不同测量值，v_i是测量误差，服从零均值方差阵R_i(i＝1，2，…，m)的白噪声，对于高斯白噪声${\Lambda }_k={\left(\underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}{R}_i^{-1}\right)}^{-1}{R}_k^{-1}={\left[R_k\left(\underset{i=1}{\overset{m}{\Sigma }}{R}_i^{-1}\right)\right]}^{-1},(k=\mathrm{1,2},...,m-1),$${\Lambda }_k=I-\underset{i=1}{\overset{m-1}{\Sigma }}{\Lambda }_i$对于相关噪声，v_i与v_j的协方差阵为R_ij，(i，j＝1，2，…m)Λ＝G^-1U$\Lambda =\left(\begin{array}{c}{\Lambda }_1\\ {\Lambda }_2\\ .\\ .\\ .\\ {\Lambda }_{m-1}\end{array}\right),$$U=\left(\begin{array}{c}{R}_m-R_{1m}\\ R_m-R_{2m}\\ .\\ .\\ .\\ R_m-R_{m-1,m}\end{array}\right),$G_ik＝R_ik-R_im-R_km+R_m，(i，k＝1，2，…m-1)对于有色噪声，v_i与v_j的协方差阵为R_ijΛ＝(G′)^-1U′$\Lambda =\left(\begin{array}{c}{\Lambda }_1\\ {\Lambda }_2\\ .\\ .\\ .\\ {\Lambda }_{m-1}\end{array}\right),$$U^{·}=\left(\begin{array}{c}{R}_m-R_{1m}\\ R_m-R_{2m}\\ .\\ .\\ .\\ R_m-R_{m-1,m}\end{array}\right),$G_ik′＝P_ik-P_im-P_km+P_mm(i，k＝1，2，…m-1)$P_{\mathrm{ij}}=\frac{{{\lambda }_{\mathrm{ij}}}^2+{{\mu }_{\mathrm{ij}}}^2}{2}{A}_{\mathrm{ii}}+\frac{{\lambda }_{\mathrm{ij}}^2+1/{{\mu }_{\mathrm{ij}}}^2}{2}{A}_{\mathrm{jj}}+R_{\mathrm{ij}}+\frac{1}{2}(\frac{R_i}{{\lambda }_{\mathrm{ji}}^2}+\frac{R_j}{{{\lambda }_{\mathrm{ij}}}^2})$式中，λ_ji，μ_ij为任意非零实数；(c)GPS、INS的测量信息与交通图像信息融合处理后，对交通图像检测到的基准点估计值进行标定，将所检测到的基准点的精确位置作为所估计位置的准确值；(d)将步骤(b)所得等效测量值与步骤(c)基准点的标定信息代入状态方程进行滤波，得到车辆的精确定位信息，实现对车辆的精确定位。