具有高程数据输入的无线惯性车辆导航的制作方法

本公开主要涉及地面车辆的导航系统。
背景技术：
：惯性导航作为卫星导航的辅助，尤其是在卫星信号差或被阻挡时。例如，在高大建筑物附近或隧道中，汽车或卡车上的全球导航卫星系统(gnss)接收器可能很难生成准确的位置和速度估算。许多车辆导航系统接收传感器从所安装的车辆输入。一个常见的例子就是，在车辆车轮处感测车轮旋转信息并通过车辆信息总线传输。但是，在一些情况下，需要导航系统是“无线的”；即并非必须依靠与车辆提供的信息相关联。现有技术中的一个方案("cordlessinertialvehiclenavigation"，us8,406,996)依靠汽车和卡车的固有运动限制，利用独立的气压高度表测量作为导航滤波器的输入。该系统忽略了侧倾率、横向加速度和垂向加速度。虽然这种方法获得了成功，但对于高性能无线惯性导航来说，进一步的改进是可能的并且通常是期望的。附图说明图1是具有高程数据输入的车辆导航系统的框图。图2是车辆导航系统的整体操作流程图。图3是车辆导航系统中卡尔曼滤波器的流程图。图4提供来自高程数据库的高程数据渲染。图5提供来自高程数据库的高程数据和倾斜数据渲染。具体实施方式具有高程数据输入的无线惯性车辆导航是适用于地面车辆，即汽车及卡车等在地面行驶的车辆的导航方案。该方案包括为卡尔曼滤波器提供竖直位置测量源的高程数据库。这种及其它开发可以通过大量测试，减少或消除现有技术解决方案中发现的小误差源。特别地，在导航系统中已经发现了三个意想不到的小误差源，例如在名为“cordlessinertialvehiclenavigation(无线惯性导航车辆导航)”的美国专利8,406,996中所描述的导航系统。第一、汽车和卡车中的无侧倾的假设并非总是成立。第二、车厢内进行的高度测量可能并不可靠。第三、纵向加速计臂l会因侧滑而改变。虽然由于汽车和卡车中的悬架较软，会出现小的临时侧倾率。但当侧倾率与偏航同时发生时，一些侧倾可以视为俯仰率被观察到。这会导致俯仰误差并最终导致定位误差。作为一个实例，考虑倒车进入停车位及从停车位离开。例如，已经观察到当在一辆轻型厢式货车上进行该操作时，发生的小侧倾运动会导致惯性导航系统多达2米的高度误差。微机电系统(mems)气压高度计是合理精确的气压数据来源，但其压力估算仅与所谓的“压力采样环境的保真度”一样有用。理想地，压力从开口平行于明显气流的静态端口采样。最糟糕的情况下，开口会指向气流内，并且受到汽车运动导致的空气动态压力的极大影响。打开窗户或者甚至操作空调扇都可能导致与高程变化无关的车厢内的压力变化。这个问题在高速行驶的情况下更严重，并且可能导致10米及以上的高度误差。当仅测量纵向加速度，忽略横向和垂向加速度时，必须考虑纵向加速计在车辆枢轴点之前或之后的距离。该“加速计臂”l影响转弯时的纵向加速度测量。现有技术描述了一种补偿非零加速计臂的方法，但假设l是恒定的。实际上，有效加速计臂会因侧滑在进入或离开转弯时改变。按照赛车中的说法，当车辆“松”(偏航率大于预期的给定可操纵车轮转角和速度；后轮打滑；转向过度)时，在进入转弯时，有效l小于实际l。对于“紧”(前轮打滑；转向不足)的车辆，效果恰好相反。当以在高速上行驶的速度进入转弯时，这种误差会导致2或3米的横向定位误差。当高程数据输入与无线惯性导航一起使用时，可以消除上述三个误差源。惯性导航依靠精确的转速测量和加速度测量。特别地，用速率陀螺仪跟踪竖直朝向；即重力方向或到地心的方向。由于重力加速度(根据定义，在地球表面为1g)通常是地面车辆的最大级持续加速度，当加速度进行整合一次以估算速度并再次估算位置时，垂向估算中的小误差就会变得显著。车辆姿态误差导致加速度(以及位置)误差，但独立的高程数据源可以用于限制这些误差。高程数据库提供地形高度u(海平面或其它一些合适的基准面以上)，作为地球表面上位置(e，n)的函数；可以记为u＝h(e，n)，其中e、n、u表示局部坐标系中的东、北、上。如下文所述，为了卡尔曼滤波器的目的，从高程数据库获得u被认为是对数据库的测量。下面将结合附图描述具有高程数据输入的无线惯性车辆导航系统的结构和操作。图1是此类系统的框图。在图1中，导航滤波器105生成位置、前进方向和速度估算110。这些估算可以渲染在显示器115上或发送至另一设备(未示出)。例如，这些估算可以无线地传输至车辆乘客的个人移动设备。导航滤波器105接收来自gnss接收器120、速率陀螺仪125、加速计130和高程数据库135的输入。该数据库可以包含广域潜在车辆行程的高程数据，或者可以经由数据接收器140从较大的静态高程数据库无线地接收相关高程数据。导航滤波器105包括微处理器及其相关的存储器和输入/输出设备。导航滤波器在固件中实现卡尔曼滤波器，以基于可用测量和状态动态模型来合成车辆状态的最优估算。gnss接收器120可以接收来自navsta全球定位系统(gps)、伽利略、格洛纳斯、北斗和/或其它全球或区域导航卫星系统的卫星信号。速率陀螺仪125和加速计130分别优选为具有三个正交感测轴的mems设备。高程数据库135为高程信息的电子存储；即高度列表与横向位置。例如，高程数据库可以包含一系列东北坐标的海平面以上的道路表面高度。当用横向位置(e，n)检索高程数据库时，高程数据库返回该位置的高度u。例如，道路数据库返回道路高度。只有在过去的几年里，具有足够精确性的高程数据库可以向用于地面车辆导航的卡尔曼滤波器提供u测量。精确度大于约1米的最先进的高程数据的一个例子就是herehdmap数据，它提供了道路和高速公路上的车道级精度。(“here”是地图公司的名字。)如下文中进一步讨论的，除高度(u)数据外，高程数据库还可以提供倾斜(θ，ф)。在如图1所示的系统中，高程数据库可以储存在nand闪存、或静态ram或rom或其它存储器设备中。此类设备具有储存全球高程数据的能力，或仅储存有限区域的数据，如几平方英里至几百平方英里区域数据。如果配备有图1所示系统的车辆在高程数据储存在数据库135中的区域外行驶，则可以获取新数据。数据接收器140根据需要从高程服务器(未示出)下载高程数据。数据接收器可以使用wifi、蜂窝或其它无线数据网络从高程服务器获取高程数据。可选地，包含特定区域(例如，一个或多个城市或国家)高程数据的数据存储卡可以插入图1所示的系统中。图2是车辆导航系统的整体操作流程图。该系统在步骤205中校准其惯性传感器。如果gnss信号可用(步骤210)，则基于gnss数据估算车辆位置、前进方向和速度(步骤215)，并且在步骤220中校准传感器偏差。如果gnss信号不可用，如行驶通过隧道时，则系统依靠之前在步骤220中确定的储存的传感器偏差(步骤225)。在步骤230中，加速计、速率陀螺仪和高程数据库的测量通过卡尔曼滤波器结合，从而在没有gnss数据的情况下估算位置、前进方向和速度。在温度变化条件下估算传感器偏差的进一步细节可以在2015年1月4日公布的名为“vehiclenavigationsystemwithadaptivegyroscopebiascompensation(具有自适应陀螺仪偏差补偿的车辆导航系统)”的美国14/676,595专利中找到，该专利以引用方式并入本文。图3是车辆导航系统中卡尔曼滤波器的流程图。卡尔曼滤波器是包括预测步骤和校正步骤的循环。在预测步骤中，状态变量及其误差协方差根据状态动力学方程预测。在校正步骤中，测量用于更新状态变量的估算。同时计算卡尔曼增益并更新状态变量误差协方差。在图3所示的详细程度上，除了下面讨论的高程数据库h(e，n)上的测量之外，图中给出的循环对于所有卡尔曼滤波器来说都是通用的。现在结合表1至6描述适用于具有高程数据输入的无线惯性车辆导航的卡尔曼滤波器的细节：表1：符号列表及其含义。表2：卡尔曼滤波器状态变量及动力学方程。表3：卡尔曼滤波器控制变量。表4：卡尔曼滤波器测量变量及测量方程。表5：卡尔曼滤波器gnss测量变量和测量方程。状态描述状态变量状态动态方程gnss时钟偏差b＝fgnss时钟频率f＝0+vf表6：卡尔曼滤波器gnss状态变量及动力学方程。表1-6中示出的卡尔曼滤波器中的惯性导航的状态变量包括车辆上的gnss天线的位置、速度和姿态以及传感器偏差。车辆姿态(即偏航、俯仰、侧倾)用方向余弦矩阵τb2l表示,余弦矩阵τb2l代表车体参考系相对于局部(东、北、上)坐标系的朝向。其它表示方法，如欧拉角、tait-bryan角或四元数，均适用于替代方向余弦矩阵。方向余弦矩阵的时间变化率与tait-bryan旋转矩阵成正比，tait-bryan旋转矩阵包括速率陀螺仪测量、偏差和噪声：上面示出的卡尔曼滤波器中的测量是车辆gnss天线高度的测量。测量方程表达的理念是，地上天线的高度为天线的u坐标减去地面高程。例如，如果天线u坐标为10米，地面高程为8米，则地上天线高度为2米。地面高程由高程数据库h(e，n)提供，给定横向位置(e，n)后，高程数据库返回u。假设地面车辆不会离开地面，则测量gnss天线高度z*h为常数。直觉地可以理解的是，数据库输入为卡尔曼滤波器上u的估算定界。这反过来限制了速率陀螺仪漂移产生的竖直朝向估算误差的影响。上述模型不包括地面不平的情况下，地面车辆天线的东、北坐标在天线“下”与(e，n)略有不同的二阶效应；但是，通过考虑车辆的偏航轴线与本地(e，n，u)参考系中的向上单位矢量之间的方向余弦，可以将这些影响考虑在内。模型中也不包含速度低于0.1mrad/s的地球自传。测量的估算f定义为：卡尔曼滤波器创新，或测量减去测量估算为：d是常数，表示车辆上的设计天线高度，通常为1～2米。在上述方程中，是估算位置矢量h为卡尔曼观察矩阵(这种情况下为矢量，vh是与高程数据库的测量相关的噪音。如果无法从数据库确定俯仰和倾斜信息，那么可以假设当gnss数据可用时，位置的状态变量变为e(gnss)、n(gnss)和u(gnss)，其中，(e，n，u)坐标系(围绕经度、纬度、高度的线性近似)是一个有效但非必须的选择。如果使用gnss伪距和多普勒测量代替计算的gnss方位，则gnss时钟偏差和时钟频率包含在卡尔曼滤波器状态方程中，如表6所示。图4提供来自高程数据库的高程数据渲染。该图示出东、北、上坐标系410中的道路405。图中的小三角表示给定(e，n)的u测量，用u＝h(e，n)表示，其中，函数h表示数据库的操作。在上面介绍的卡尔曼滤波器中，数据库可能受偏差和噪音影响。偏差表示数据库中的恒定(或接近恒定)误差，噪音表示随机误差。对于最先进的高程数据来说，两种类型的误差预计均应低于约1米。一些高程数据库可以提供超出基本高程数据的额外信息。例如，图5提供来自高程数据库的高程数据和倾斜数据渲染。图5示出东、北、上坐标系510中道路520的小块505、525。小块表示数据库上的测量：给定位置(e，n)，数据库不仅返回地块的高程u，同时返回其倾斜(θ，ф)。在这个例子中，θ是u轴线与u-n平面上地块的法线515的投影之间的夹角，ф是u轴线与u-e平面上的法线的投影之间的夹角。(显然，也可以使用倾斜角的其它定义。欧拉角和四元数就是可以用于表示小块地面相对朝向和局部坐标系的其它系统的实例。)高程数据库提供(或从高程数据计算得出)的倾斜角揭示高程测量对水平位移的敏感度。如果一段地形是平坦的或接近平坦，则其中δ和ε为小位移。另一方面，如果该段地形是倾斜的，则倾斜角和可以包含在卡尔曼滤波器中，以更准确地计算状态变量协方差。常见情况是数据库中会提供(或可以计算)沿道路(“沿路径”)行进方向的俯仰信息，但没有道路倾斜信息可用。在没有道路倾斜信息的情况下，可以在1～2分钟内对车辆侧倾进行平均，以发现侧倾率陀螺仪偏差。该程序是基于如下假设：在一段长时间内，地面车辆的平均侧倾角为0；即平均来说，没有转动偏离侧倾轴线的水平。地图匹配，例如，将gps位置“贴合”到数据库中最近似真实的道路，可以与上述技术结合使用以进一步限制横向位置估算。提供所披露实施例的上述描述以使本领域任意技术人员能够制作或使用本发明。这些实施例的各种修改对于本领域技术人员来说是显而易见的，本文限定的原理可以在不偏离本公开范围的情况下应用于其它实施例。因此，本公开并非旨在由所示实施例限定，而是与本文所述原理和新型特征的最宽泛范围一致。本文描述的所有元件、部件和步骤均优选地包含在内。应当理解的是，任意这些元件、部件和步骤均可以由其它元件、部件和步骤代替或完全删除，这对于本领域技术人员来说是显而易见的。从广义上讲，本文至少揭示了以下内容：从地形数据库获取的高程数据是用于地面车辆的惯性导航系统中的测量。本文至少展示了以下构思：1.一种用于估算地面车辆位置的系统，所述系统包括：导航滤波器，其接收来自gnss接收器、三轴速率陀螺仪、三轴加速计和高程数据库的输入；其中，所述高程数据库储存高程数据并响应来自所述滤波器的查询，向所述导航滤波器发送估算，所述查询包含寻找高程估算的横向位置；并且，所述导航滤波器实现为卡尔曼滤波器，其在gnss信号可用时，基于gnss数据估算所述地面车辆的位置，并且在gnss信号不可用时，基于陀螺仪、加速计和高程数据库输入估算所述地面车辆的位置。2.根据构思1所述的系统，所述数据库进一步储存道路倾斜数据并将道路倾斜估算发送至所述导航滤波器。3.根据构思2所述的系统，所述倾斜数据包括沿路径道路俯仰信息。4.根据构思3所述的系统，所述倾斜数据进一步包括道路倾斜信息。5.根据构思1所述的系统，所述查询在所述卡尔曼滤波器中的测量中实现。6.根据构思5所述的系统，所述测量为所述地面车辆恒定天线高度的测量。7.根据构思1所述的系统，进一步包括数据接收器，其用来自高程服务器的高程数据更新所述高程数据库。8.根据构思1所述的系统，当gnss信号可用时，所述导航滤波器校准传感器偏差，并且当gnss信号不可用时，所述导航滤波器使用储存的传感器偏差。9.根据构思1所述的系统，其中，所述陀螺仪和所述加速计为mems装置。10.根据构思1所述的系统，其中，所述导航滤波器向显示器发送位置估算。11.一种估算地面车辆位置的方法，所述方法包括：用导航滤波器接收来自gnss接收器、三轴速率陀螺仪、三轴加速计和高程数据库的输入；其中，所述高程数据库储存高程数据并响应来自所述滤波器的查询，向所述导航滤波器发送估算，所述查询包含寻找高程估算的横向位置；并且，所述导航滤波器实现为卡尔曼滤波器，其在gnss信号可用时，基于gnss数据估算所述地面车辆的位置，并且在gnss信号不可用时，基于陀螺仪、加速计和高程数据库输入估算所述地面车辆的位置。12.根据构思11所述的方法，所述数据库进一步储存道路倾斜数据并将道路倾斜估算发送至所述导航滤波器。13.根据构思12所述的方法，所述倾斜数据包括沿路径道路俯仰信息。14.根据构思13所述的方法，所述倾斜数据进一步包括道路倾斜信息。15.根据构思11所述的方法，所述查询在所述卡尔曼滤波器中的测量中实现。16.根据构思15所述的方法，所述测量为所述地面车辆恒定天线高度的测量。17.根据构思11所述的方法，进一步包括通过数据接收器用来自高程服务器的高程数据更新所述高程数据库。18.根据构思11所述的方法，当gnss信号可用时，所述导航滤波器校准传感器偏差，并且当gnss信号不可用时，所述导航滤波器使用储存的传感器偏差。19.根据构思11所述的方法，其中，所述陀螺仪和所述加速计为mems装置。20.根据构思11所述的方法，其中，所述导航滤波器向显示器发送位置估算。当前第1页12