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GNSS/SINS/视觉多传感器融合的精密定位定姿方法与关键技术

朱锋  
【摘要】:全球卫星导航系统作为国家重要的空间信息基础设施,具备全球、全天候、高精度连续定位、导航和授时的功能,然而,到达地面的GNSS卫星信号非常微弱,存在遮挡、干扰和欺骗三大脆弱性问题,无法在电磁干扰、物理遮蔽等复杂环境下使用,为了保障国家PNT系统的坚韧性,提升导航与位置服务的能力,美国提出了全源定位与导航(ASPN,All Source Positioning and Navigation)计划,同时,我国开展了“羲和系统”的研制并提出协同精密定位技术,随后开始推进以北斗为核心的国家综合PNT体系的建设。这些计划都将多传感器集成、多源异质信息融合确定为未来PNT技术的重要发展方向,也是从根本上解决单一导航系统局限性和脆弱性的有效途径。随着智能化时代的到来,以移动测量为代表的行业应用和以位置服务为代表的大众应用对精密定位定姿技术存在着巨大需求,星载、机载、车载、船载平台的移动测量和自动驾驶汽车、无人机、移动机器人等智能载体的自主导航都高度依赖精密的位置基准信息。因此,多传感器融合的精密定位定姿技术具有十分重要的研究意义与价值。本文旨在对GNSS/SINS/视觉多传感器融合的理论模型与技术方法开展系统深入的研究,提升复杂环境下精密定位定姿的能力,论文的主要工作和贡献如下:1)从模型简化与统一的角度,总结了精密单点定位和差分定位方式下的松/紧组合模型,并讨论了地面车辆可挖掘的多源约束信息及融合策略;面向车载场景,提出了一种以速度为主线的级联对准方案;为了实现双向滤波与双向平滑,给出了前向/后向的机械编排算法;在双天线GNSS/SINS组合测姿中,采用失准角模型代替欧拉角模型,达到与松组合兼容的目的。2)设计了一种称为“半紧组合”的新结构,既兼容了松组合与紧组合的优势,又克服了各自的主要缺陷,能够在卫星数不足的情况下,保持与紧组合一样的定位定姿精度,又解决了紧组合利用“传递”模式进行模糊度固定的风险问题,还能实现固定解的RTS平滑,是一种适用于多传感器分布式滤波的有效方法。3)为了增强复杂环境下的模糊度固定性能,分别从位置域、大气域、模糊度域的角度提出了三种新方法,即惯性辅助PPP模糊度固定、电离层建模约束的S2L-RTK、模糊度整合的后处理算法。理论分析与数据处理表明:当惯性递推的位置精度优于半个波长时,能够辅助模糊度实现瞬时固定;相比于加权电离层RTK模型,S2L-RTK通过电离层建模预报约束,在复杂环境下的模糊度固定率提高了近50%;模糊度整合的后处理算法可以将正确固定的模糊度赋予整个弧段,实现全弧段固定。4)提出了一种新的GNSS/SINS后处理策略,该策略先使用两个独立线程进行前向/后向Kalman滤波,滤波完成后各自进行RTS平滑,最后采用FBC组合技术对前向/后向平滑结果进行融合得到高精度结果。进一步的,通过状态降维和更新率调低,在不损失精度的情况下,大幅度提高了后处理效率,2.65小时的数据仅耗时4.5s,经过后处理平滑后,60s的累积误差从最大的20m减小到0.5m。5)根据移动测量的原理,研究了视觉点云地图与车道线地图生成技术,通过多帧影像前方交会得到路标点局部坐标以及单应性变换得到车道线局部坐标,然后由GNSS/SINS解算得到的相机位姿进行坐标转换,获得ECEF系下视觉点云与车道线坐标。提出了评价视觉点云的质量指标,并通过数据清洗提升了点云质量,由多方面的误差分析表明,车道线的绝对位置精度约为10~20cm。6)在视觉点云和车道线两个图层的高精度地图支持下,深入开展了视觉定位以及GNSS/SINS/视觉/车道线约束/里程计多源信息融合的方法,构建了不同信息组合下的数学模型,提出了空间八叉树和特征十叉树加速的视觉定位框架,由KITTI数据集测试表明,视觉定位定姿的精度约为1.5cm和0.06deg,定位成功率接近100%,定位平均耗时为0.316秒,能够满足实时性要求,当与惯性融合时,仅需成功匹配到1个路标点,就能在GNSS长时间失锁(20min)的情况下保持10cm的位置精度。最后测试了2颗卫星情况下的GNSS/SINS/车道线约束/里程融合的实时定位,对于时长为300s的部分遮挡,其三个分量上的位置精度均优于10cm。7)自主研发了一套高精度GNSS/SINS数据融合的处理软件POSMind。该软件具有丰富的可视化界面,既可以单独处理GNSS多系统数据、也可以联合惯性数据进行融合处理,支持精密单点定位(PPP)、差分定位(DGNSS)、松组合(LCI)、紧组合(TCI)、半紧组合(STC)多种混合模式,并提供前向/后向滤波器、前向/后向RTS平滑器以及组合器,实现多种信息的最优融合,是目前唯一提供IAR-PPP/SINS组合功能的软件。在此基础上,实现了视觉地图支持下的GNSS/SINS/视觉/里程计多传感器融合的实时定位定姿算法。


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