一种多普勒雷达辅助GPS/INS车辆测速方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108345021A(43)申请公布日2018.07.31(21)申请号201810052512.0(22)申请日2018.01.19(71)申请人东南大学地址211100江苏省南京市江宁区东南大学路2号(72)发明人陈熙源宋锐邵鑫石春凤(74)专利代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204代理人向文(51)Int.Cl.G01S19/52(2010.01)G01S13/58(2006.01)G01C21/16(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称一种多普勒雷达辅助GPS/INS车辆测速方法(57)摘要本发明公开了一种多普勒雷达辅助GPS/INS车辆测速方法，通过定义不同的地理位置坐标系及坐标转换矩阵，并利用小波变换等滤波方法对雷达/IMU输出数据进行预处理，同时根据不同传感器的工作原理及主要误差机理，建立了对应的误差模型，从而分析影响测速精度及提高车辆安全驾驶性能的主要途径和方法。最后提出基于神经网络的组合系统训练及预测模型。本发明充分考虑不同量测方式的优缺点，通过建立不同误差模型，根据车辆实际行驶过程中状态变化自主选择对应的速度估计模型，从而实现测速精度的提高，同时也使系统具有更好的鲁棒性。CN108345021ACN108345021A权利要求书1/2页1.一种多普勒雷达辅助GPS/INS车辆测速方法，其特征在于：包括如下步骤：1)坐标系定义与转换定义车体坐标系m，原点位于车体中心O，坐标轴分别指向车体右-前-上；定义惯导解算的导航坐标系n，原点在载体中心O，坐标轴分别按所在地的东-北-天方向；定义IMU坐标系b，原点位于车体中心O，坐标轴分别指向右-前-上；定义多普勒雷达坐标系d，原点位于其内部敏感中心Od,坐标轴分别指向车体右-前-上；由于IMU安装在车体上时与车体坐标系m之间有安装误差，假定两个坐标系三个方向的夹角分别为α,β,γ，则可定义坐标转换矩阵：2)雷达及IMU数据预处理多普勒雷达测速时由于复杂环境因素影响会使得信号中有异常数据存在，采用滤波方法对数据进行预处理。3)雷达及IMU速度测量误差模型的建立d根据多普勒测速的原理，车速v与多普勒频率fd的关系可表示λ是波长，θ为雷达天线方向与运动方向夹角(rad)，设定天线波束的水平投影与xd轴夹角为ρ，天线波束与水平面夹角为σ，根据角度位置关系可知cosθ＝cosσcosρ(3)vd＝Vcosθ(4)考虑到多普勒雷达测量的标度因数误差K、零位误差输出噪声wd及杆臂误差，其实际输出为并结合上式，即其中Ld为车体中心点与多普勒雷达中心点之间的3维安装杆臂。根据公式(5)，车体坐标系下车辆速度可由雷达量测值表示为其中K1＝1/Kcosθ，雷达量测误差模型可表示为IMU测量得到载体速度与惯导解算的速度之间关系可由坐标转换矩阵表示2CN108345021A权利要求书2/2页IMU测量误差在导航坐标系下可表示为n其中φ×＝|φU0-φE|，φE、φN、φU为姿态误差角，δKA和δA分别为加速度计的刻度系数误差和安装误差角，δKG和δG为陀螺的刻度系数误差和安装误差角。4)基于神经网络的组合系统训练及预测模型，当雷达、IMU和GPS均有效时，利用作为参考基准的GPS信息来训练雷达/IMU输出模型，当GPS失锁时利用训练好的模型预测系统的速度预测值。2.根据权利要求1所述的一种多普勒雷达辅助GPS/INS车辆测速方法，其特征在于：所述步骤2中采用小波变换的滤波方法对数据进行预处理，主要根据实际实验数据对小波变换的主要参数进行选择，使得车辆速度估计精度更高。3.根据权利要求1或2所述的一种多普勒雷达辅助GPS/INS车辆测速方法，其特征在于：所述步骤2中复杂环境因素包括城市环境。4.根据权利要求1所述的一种多普勒雷达辅助GPS/INS车辆测速方法，其特征在于：所述步骤4中利用作为参考基准的GPS信息来训练雷达/IMU输出模型是通过GPS正常工作时解算得到的车辆速度信息，作为对雷达/INS系统的参考值，通过对模型参数的修正来提高其预测精度。5.根据权利要求1或2所述的一种多普勒雷达辅助GPS/INS车辆测速方法，其特征在于：所述步骤2中复杂环境因素包括地形。3CN108345021A说明书1/5页一种多普勒雷达辅助GPS/INS车辆测速方法技术领域[0001]本发明涉及组合测量技术领域，具体涉及一种多普勒雷达辅助GPS/INS车辆测速方法。背景技术[0002]针对城市道路中安全驾驶技术中涉及的防抱死系统(ABS)、电子稳定控制系统(ESC)等，以及山地、沼泽等复杂地形行驶时车辆可能存在侧滑等情形均需对车辆的速度进行准确测量问题，相比于超声波或激光传感器等传统测量方法的