一种利用倾斜测量装置进行定位的方法和倾斜测量装置与流程

1.本技术实施例涉及信息处理领域，尤指一种利用倾斜测量装置进行定位的方法和倾斜测量装置。


背景技术：

2.随着全球卫星导航系统(global navigation satellite system，gnss)的发展，已经形成了全球包括全球定位系统(global positioning system，gps)、全球卫星导航系统(global navigation satellite system，glonass)、伽利略galileo、北斗卫星导航系统(bei dou navigation satellite system，bds)的四大卫星导航系统，基于gnss的高精度定位的实时差分定位(real time kynamic，rtk)的产品日趋成熟，广泛应用于测量测绘、精密导航等领域，对民生和国防等领域日益发挥重要作用。其中基于rtk的测量测绘接收机通常是在场景开阔，gnss天线没有受到建筑物遮挡、树荫遮挡等场景下，否则gnss天线受到遮挡，将会导致无法跟踪到有效的gnss卫星信号，导致得到高精度的rtk定位结果。
3.对于传统的测量接收机，其gnss天线在测量杆的顶端，rtk的结果是天线相位中心的位置，而被测点是杆尖的位置，因而通常要求测量时对中杆上的水准气泡居中，即测量杆与地面垂直，rtk定位的经纬度即是杆尖的经纬度，将rtk定位的高度减去测量杆的高度即是测量点的高度。这种作业方式需要调整测量杆，使得水准泡居中，作业效率低，而且在墙角、桥下、管线等位置点，由于环境限制，无法使得对中杆垂直，难以实现rtk测量。
4.利用倾斜测量技术，测量杆无需垂直对中，实现“停下即测，测好就走”，能够提升作业效率，扩大作业范围，解决对中杆无法在墙角、桥下等特殊点的测量。现有测量技术方案有两种，一种是将对中杆“摇一摇”采集多个时刻的rtk定位结果，利用对中杆长度作为距离约束，构建空间交汇观测方程，利用最小二乘等算法计算得到杆尖点的位置信息；另一种是利用rtk/imu/磁力计组合方案，得到imu(inertial measurement unit，惯性测量单元)的姿态矩阵，将天线相位中心的rtk位置进行杆长补偿折算，得到杆尖处的位置信息。
5.在实际应用中，现有技术方案中，对使用环境有一定要求，会限制测量的效率和应用场景。


技术实现要素：

6.为了解决上述任一技术问题，本技术实施例提供了一种利用倾斜测量装置进行定位的方法和倾斜测量装置。
7.为了达到本技术实施例目的，本技术实施例提供了一种利用倾斜测量装置进行定位的方法，所述倾斜测量装置包括天线、gnss接收机、imu和测量杆，其中设置在测量杆上的gnss接收机和imu组成的gnss/ins组合导航系统，所述方法包括；
8.以ins的航向角为0，初始化gnss/ins组合导航系统；
9.获取gnss/ins组合导航系统在第i时刻的组合解算结果；
10.根据第i时刻的组合解算结果，确定ins中第i时刻的航向角误差；
11.根据所述航向角误差，对初始化所确定的姿态矩阵进行修正，得到第i时刻的姿态矩阵的预估值
12.获取第i时刻的姿态矩阵的预估值所确定的组合解算结果；
13.根据姿态矩阵的预估值所确定的组合解算结果对应的误差，对姿态矩阵的预估值进行修正，得到姿态矩阵的准确值；
14.利用姿态矩阵的准确值对待测位置进行定位操作。
15.一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上文所述的方法。
16.一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上文所述的方法。
17.一种倾斜测量装置，所述装置设置有测量杆，其中测量上设置有天线、gnss接收机和imu单元，所述装置还包括上文所述的电子装置。
18.上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：
19.采用先粗后精的顺序逐步修正姿态矩阵的误差量，使得系统的组合定位结算趋于高精度，对于消费级imu或者中高端imu都能适用，且不用磁力计，减少对环境的依赖，通用性强。
20.另外，估计了杆臂向量误差，对于imu的倾斜安装或者测量杆弯曲等情况都兼容，鲁棒性和实用性强。
21.本技术实施例的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术实施例而了解。本技术实施例的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
22.附图用来提供对本技术实施例技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本技术实施例的实施例一起用于解释本技术实施例的技术方案，并不构成对本技术实施例技术方案的限制。
23.图1为本技术实施例提供的gnss/ins测绘一体机的示意图；
24.图2为本技术实施例提供的利用倾斜测量装置进行定位的方法的流程图；
25.图3为本技术实施例提供的ins粗对准的实现方法的示意图；
26.图4为本技术实施例提供的ins细对准的实现方法的示意图；
27.图5为本技术实施例提供的杆尖位置的确定方法的示意图。
具体实施方式
28.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本技术实施例的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术实施例中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
29.在实现本技术过程中，对相关技术进行了技术分析，发现相关技术至少存在如下
问题，包括：
30.现有倾斜测量技术方案1，要求测量杆“摇一摇”，在某些场景下不具备该条件，如墙角、桥下点等，该方案解决了不用对中杆垂直的问题，要求作业环境尽量开阔；
31.现有倾斜测量技术方案2，利用imu/磁力计进行姿态角(俯仰角、横滚角和航向角)初始化和解算，姿态矩阵容易受到外界磁干扰的影响，如变压器附近、汽车经过时等会导致方位角出现大的误差，使得姿态矩阵错误，导致倾斜测量位置错误。
32.基于上述分析，本技术实施例采用rtk/imu技术方案，通过改进算法和设计，采用联邦滤波器算法架构，减少对测试环境的依赖，达到快速高效的倾斜测量目标。本技术一方面能够快速进行航向角误差校正，不用磁力计，不受环境影响；另一方面能够实时在线估计测量杆的杆臂误差，减少由于杆臂弯曲或imu安装偏差带来的误差。这两个关键误差项通过联邦滤波器架构进行交互，提升惯性导航系统(inertial navigation system，ins)的姿态精度、杆臂向量精度，进而提升倾斜测量点的精度。
33.图1为本技术实施例提供的gnss/ins测绘一体机的示意图。如图1所示，所述测绘一体机包括测量天线、gnss接收机、imu和测量杆，通过算法获得杆尖点的位置信息。其中，本技术所用的imu包含三轴陀螺仪和三轴加速度计，可以是消费级imu或者中等性能imu，都能适用本技术的方案。
34.图2为本技术实施例提供的利用倾斜测量装置进行定位的方法的流程图。如图2所示，gnss接收机和imu组成的gnss/ins组合导航系统，所述方法包括；
35.步骤201、以ins的航向角为0，初始化gnss/ins组合导航系统；
36.在一个示例性实施例中，在初始化组合导航系统时，保持测量杆直立且测量杆尖点接触地面，在ins初始对准过程中，使得初始化的pva信息误差较小。
37.步骤202、获取gnss/ins组合导航系统在第i时刻的组合解算结果；
38.在一个示例性实施例中，构建gnss/ins组合导航系统对应的卡尔曼滤波器执行组合解算操作。
39.步骤203、根据第i时刻的组合解算结果，确定ins中第i时刻的航向角误差；
40.步骤204、根据所述航向角误差，对初始化所确定的姿态矩阵进行修正，得到第i时刻的姿态矩阵的预估值
41.步骤205、获取第i时刻的姿态矩阵的预估值所确定的组合解算结果；
42.步骤206、根据姿态矩阵的预估值所确定的组合解算结果对应的误差，对姿态矩阵的预估值进行修正，得到姿态矩阵的准确值；
43.步骤207、利用姿态矩阵的准确值对待测位置进行定位操作。
44.本技术实施例提供的方法，采用先粗后精的顺序逐步修正姿态矩阵的误差量，使得系统的组合定位结算趋于高精度，对于消费级imu或者中高端imu都能适用，且不用磁力计，减少对环境的依赖，通用性强。
45.下面对本技术实施例提供的方法进行说明：
46.本技术实施例提供的方法采用两个滤波器完成先粗后精的顺序逐步修正误差量；其中：
47.第一滤波器为gnss/ins组合解算滤波器，用于提供初始姿态矩阵
48.第二滤波器为姿态误差、杆臂误差和杆尖位置的处理滤波器，修正初始姿态矩阵中的大的航向角误差δψ，以便第一滤波器得到姿态矩阵的预估值然后再修正小的误差量，包括杆尖位置误差δp、姿态误差角矢量φ和杆臂向量误差δl，使得系统的状态量收敛到高精度的数值。
49.图3为本技术实施例提供的ins粗对准的实现方法的示意图。如图3所示，在以航向角为0初始化gnss/ins组合定位系统，并基于第一滤波器完成组合解算操作，第二滤波器基于第一滤波器的组合解算结果进行航向角误差的解算，以便修正初始姿态矩阵中较大的误差。具体实现方式如下：
50.步骤301、静态初始化ins的位置、速度和姿态；
51.具体的，构建gnss/ins组合解算滤波器，即上文所述的第一滤波器；其中，该gnss/ins组合解算滤波器的状态量如下：
52.其中δrn表示三维位置误差，δvn表示三维速度误差，表示三维姿态误差，
▽b表示三轴加速度表零偏，表示三轴陀螺零偏，共计15维。
53.位置误差微分方程：
[0054][0055]
速度误差微分方程：
[0056][0057]
姿态误差微分方程：
[0058][0059]
三轴加速度表的零偏建模和三轴陀螺的零偏建模均为一阶高斯马尔科夫过程：
[0060][0061][0062]
其中τ
ba
、τ
bg
分别代表三轴加速度零偏
▽b和三轴陀螺零偏的相关时间。
[0063]
将上式合并写为下面格式：
[0064][0065]
对连续微分方程离散化，变成如下形式：
[0066]
x(k+1)＝(i+fδt)x(k)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0067]
上式中的(i+fδt)即是离散状态下的转移矩阵，根据卡尔曼滤波算法公式用来预测状态量和误差协方差阵。
[0068]
也可以将状态量扩维，添加上imu的刻度因子误差，状态量变成21维，即
其中δsa是加速度表的三轴刻度因子误差，δsg是陀螺的三轴刻度因子误差，该误差建模为一阶高斯马尔科夫过程，其微分方程为：
[0069][0070][0071]
在gnss信号良好的场景下，rtk能够得到固定解；保持测量杆静止，初始化ins的位置、速度和姿态(position，velocity,attitude，pva)信息，其中ins的初始化位置来自rtk，ins的速度信息初始化为零；根据加速度计的测量信息初始化姿态信息，
[0072]
俯仰角
[0073]
横滚角
[0074]
由于陀螺的零偏较大，不能够确定航向，因而初始化航向角ψ＝0，此时的航向角存在一个较大的误差。
[0075]
在ins完成初始对准后，根据gnss的组合解算结果或者伪距、载波、多普勒等观测量信息，构建gnss/ins组合滤波观测方程，采用松组合或者紧组合模式进行状态量x的估计和修正，提升ins各个状态的精度，可以得到ins的姿态矩阵此处将该卡尔曼滤波器称为第一滤波器。
[0076]
在ins初始对准过程中，测量杆尖与地面接触，杆体尽量直立静止，使得初始化的pva信息误差较小。
[0077]
步骤302、利用初始姿态矩阵进行组合解算操作；
[0078]
步骤303、根据初始姿态矩阵对应的组合解算结果，修正航向角误差；
[0079]
杆尖的位置po在第一步ins初始化时，杆体保持近似直立，可以通过imu的位置pa减去测量杆长度l近似得到不妨令是gnss/ins融合解算的姿态矩阵；由于l
x
、ly是较小数值，不妨令l
x
≈0,ly≈0，则
[0080]
获取在水平坐标系下同一时刻imu的位置信息pa、测量杆尖点的位置信息po和杆臂向量；
[0081]
根据imu的位置信息pa与测量杆尖点的位置信息po之差，得到第一差值(δx1，δy1，δz1)；以及，根据所述杆臂向量和初始姿态矩阵得到第二差值(δx2，δy2，δz2)；
[0082]
利用所述第一差值和第二差值，确定航向角误差。
[0083]
采用计算表达式表示如下：
[0084]
[0085][0086]
将式(9)(10)代入式(16)，进行转换可得到：
[0087][0088]
从上式可得航向角误差为：
[0089]
δψ＝atan2(δy2*δx
1-δx2*δy1,δx2*δx1+δy2*δy1)
ꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0090]
在修正航向角初始化误差过程中，保持测量杆尖与地面接触，使得杆尖位置不变，杆顶的天线倾斜到一定位置，根据式(12)解算得到的航向误差角δψ。
[0091]
步骤304、利用航向角误差δψ修正初始姿态矩阵，得到第i时刻的姿态矩阵的预估值；
[0092]
如图1所示，杆臂向量l
oa
＝[l
x l
y l]
t
，l
x
、ly是杆臂弯曲或安装误差引起的偏差，通常为比较小的数值，是未知量，l为杆臂长度，是已知量，满足如下方程：
[0093][0094]
其中，p
a(i)
为i时刻imu的位置信息，po为杆尖点的位置信息，这两个位置的坐标系是本地水平坐标系下，为i时刻的imu姿态矩阵的准确值。
[0095]
在ins的初始对准后，航向角误差较大，最大可能存在最大180deg的误差，即ins的初始化所确定的姿态矩阵存在较大的航向角误差δψ，利用初始姿态矩阵和预设的修正矩阵c(δψ)，得到第i时刻的初始姿态矩阵
[0096][0097][0098]
将式(14)代入式(13)可得：
[0099][0100]
上式中p
a(i)
为i时刻imu的位置信息，来自gnss/ins的组合解算结果。
[0101]
在根据式(12)获得航向角误差δψ后，根据式(14)对姿态矩阵进行修正，得到误差较小的第i时刻的姿态矩阵的预估值
[0102]
图4为本技术实施例提供的ins细对准的实现方法的示意图。如图4所示，第一滤波器利用粗对准后的gnss/ins组合定位系统进行组合解算，将组合解算结果提供给第二滤波器以得到状态量的收敛，以便得到姿态误差角矢量和杆臂向量的准确值；第一滤波器基于姿态误差角矢量得到姿态矩阵的准确值，通过第一滤波器和第二滤波器的相互作用，可以最终得到高精度的姿态矩阵的准确值和杆臂向量的准确值。
[0103]
具体实现方式如下：
[0104]
获取第一解算方程确定的imu的位置测量值和姿态矩阵，其中所述第一解算方程为gnss/ins组合导航系统定位操作所使用的方程，其中所述第一解算方程的状态量为第一解算方程所使用的参数的误差值，输出量为imu的位置信息和姿态矩阵；
[0105]
以姿态矩阵误差、杆臂误差、杆尖位置误差为状态量，以imu的位置测量值、姿态矩阵和杆尖点位置的关系，构建第二解算方程；
[0106]
重复执行如下操作，直到第二解算方程中姿态矩阵、杆臂误差和杆尖点位置的的误差均收敛为止，得到杆臂向量的误差和姿态矩阵的误差，包括：
[0107]
步骤a1、基于第一解算方程，利用杆臂向量的预估值和姿态矩阵的预估值得到测量杆尖点的位置的预估值；
[0108]
步骤a2、利用杆臂向量的预估值、姿态矩阵的预估值、测量杆尖点的位置预估值和imu的位置，对所述第二解算方程训练，得到杆臂向量的误差、姿态矩阵的误差和杆尖点位置误差；
[0109]
步骤a3、根据第二观测方程的观测残差，判断杆臂向量的误差、姿态矩阵的误差和杆尖点位置误差是否收敛，如果未收敛，则继续执行步骤a4；
[0110]
步骤a4、根据杆臂向量的误差和姿态矩阵的误差，确定所述杆臂向量的准确值和姿态矩阵的准确值；
[0111]
步骤a5、将杆臂向量的准确值更新为第二解算方程中杆臂向量的测量值；以及，将姿态矩阵的准确值更新为第一解算方程中姿态矩阵的预估值，继续执行步骤a1。
[0112]
由于杆尖位置存在误差、姿态矩阵存在误差、杆臂向量存在误差，其和真值之间的关系为：
[0113][0114][0115][0116]
其中δp＝[dx dy dz]
t
是杆尖点o的位置误差；i是单位矩阵，φ＝[φ
x φ
y φz]
t
是姿态误差角矢量，φ
×
是叉乘反对称阵；δl＝[dl
x dl
y 0]
t
是杆臂向量误差；将这三个误差项建模为高斯白噪声误差，构建成卡尔曼滤波的状态量，不妨令这个滤波器的状态量为：
[0117]
x2＝[dx dy φ
z φ
x φ
y φ
z dl
x dly]
t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(18)
[0118]
则将式(17)代入式(13)可得，进行转换可得：
[0119][0120]
上式左侧是观测量，右侧是观测方程，即可以写成z＝hx的形式，则根据卡尔曼滤波进行测量更新，不断估计得到状态量x2，不妨将该滤波器称为第二卡尔曼滤波器。
[0121]
在估计得到状态量φ后，将该信息发送给第一卡尔曼滤波器，如图4所示，在第一滤波器内，采用式(17)的算法对ins姿态矩阵进行误差修正，或者在第一滤波器内以φ作为观测量构建观测方程进行测量更新，对ins姿态矩阵进行误差修正，得到修正后的
作为第一滤波器的姿态矩阵。
[0122]
在根据观测方程式(19)进行卡尔曼滤波测量更新时，测量杆尖与地面接触，使得杆尖位置不变，杆顶的天线进行“前后左右”摇晃，以加快状态量的收敛。
[0123]
图5为本技术实施例提供的杆尖位置的确定方法的示意图。如图5所示，在第一滤波器确定杆尖位置后，根据所述姿态矩阵的准确值和杆臂向量的准确值，确定待测位置的测量值对应的补偿值；利用所述补偿值对所述待测位置的测量值进行修正，得到待测位置的高精度的定位信息。
[0124]
在第一滤波器、第二滤波器的联合解算下，经过一段时间迭代，能够收敛得到精确的杆臂向量的准确值l
oa
、高精度的姿态矩阵的准确值然后停止第二滤波器工作，可以移动测量杆尖到待测点，进行杆尖位置的测量。
[0125]
具体的，在确定姿态矩阵的预估值的误差的同时，还确定测量杆的杆臂向量的误差，并根据杆臂向量的误差，确定杆臂向量的准确值；
[0126]
在利用姿态矩阵的准确值对待测位置进行定位操作后，根据所述姿态矩阵的准确值和杆臂向量的准确值，确定待测位置的测量值对应的补偿值；利用所述补偿值对所述待测位置的测量值进行修正，得到待测位置的定位信息，
[0127]
利用gnss/ins解算得到的位置信息p
a(i)
，根据式(20)可得杆尖点的位置为：
[0128][0129]
在得到当地水平坐标系下的杆尖点p
o(i)
的位置后，进行坐标转换可以得到该点的经度、纬度和高度信息。
[0130]
其中，第一滤波器和第二滤波器可以协同工作，又各自独立，在姿态矩阵的准确值和杆臂向量的准确值l
oa
收敛后，关闭第二滤波器，只保留第一滤波器，持续输出高精度的姿态信息阵使得测量杆移动到新的测量点后，能够根据式(20)得到杆尖点的位置；
[0131]
在倾斜测试过程中，只需测量前进行静态-摇晃操作即可完成ins姿态收敛和杆臂向量估计，然后可以移动测量杆到待测点，输出待测点的位置信息，整个过程操作简单，使用方便。
[0132]
综上所述，本技术使用gnss/imu的硬件方案实现倾斜测量，对于消费级imu或者中高端imu都能适用，不用磁力计，减少对环境的依赖，通用性强；另外，采用联邦滤波器架构设计，先粗后精的顺序逐步修正误差量，即第一滤波器提供初始姿态矩阵第二滤波器首先修正中的大的航向角误差δψ，然后再修正小的误差量，包括杆尖位置误差δp、姿态误差角矢量φ和杆臂向量误差δl，使得系统的状态量收敛到高精度的数值。
[0133]
本技术实施例提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上文任一项中所述的方法。
[0134]
本技术实施例提供一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上文任一项中所述的方法。
[0135]
本技术实施例提供一种倾斜测量装置，其所述装置设置有测量杆，其中测量上设置有天线、gnss接收机和imu单元，所述装置还包括上文所述的电子装置。
[0136]
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能盘(dvd)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。