基于GNSS/IMU/LIDAR多源信息融合的定位方法研究

来源 :重庆大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lwgalj2005
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导航定位系统在复杂环境下实现稳定、准确的定位,是无人移动平台行为智能化、决策自主化的前提。目前,无人移动平台上配置的全球卫星导航系统或惯性导航系统等单一系统,已经无法满足多场景导航的需求。为解决这个问题,引入多种类型传感器,将其获取的冗余信息进行融合,构建更稳定、更有效的多传感器信息融合定位系统是目前研究的热点问题。本文选择消费级GNSS、IMU和激光雷达传感器,对三种类型传感器数学模型、误差特性进行分析,研究多源信息融合算法,根据图优化理论研究GNSS/IMU组合导航与激光雷达里程计融合定位方法。其主要工作如下:(1)根据GNSS定位原理与IMU的导航推算模型,分析两种系统各自优缺点和误差特性,结合消费级GNSS和IMU性能特性,研究了确定传感器噪声项的方法,应用扩展卡尔曼滤波,实现了GNSS/IMU组合导航系统。并进行了组合导航实验,在无遮挡环境中,GNSS/IMU组合导航系统定位精度较高;在GNSS信号缺失环境中,组合导航系统产生累积误差,其定位精度下降。(2)根据激光雷达的特征点云数据,对ICP和NDT点云匹配算法进行研究。本文消费级激光雷达以ICP作为点云匹配算法,构建了激光雷达里程计。通过实验证明激光雷达里程计短时间内导航定位精度较高,但长时间工作会造成匹配误差的累积,出现定位偏差。(3)针对上述组合导航系统和激光雷达里程计存在的问题,本文基于图优化理论提出了GNSS/IMU组合导航与激光雷达里程计融合定位方法。该方法克服了非线性系统中基于滤波融合方法的局限性,以激光雷达里程计状态信息为待优化量,通过组合导航输出值和二者之间观测方程,对里程计状态量进行优化,构建图优化模型。(4)通过搭建软硬件实验平台,对多种融合定位模式(IMU-LIDAR、GNSS-LIDAR、GNSS-IMU-LIDAR和EKF-LIDAR)的绝对轨迹误差、均方根误差等指标进行分析,实验结果表明:组合导航与激光雷达里程计融合的EKF-LIDAR定位性能最好,二者构建联合优化函数,对累积误差进行修正,求得最优估计值。在仿真遮挡环境GNSS中断的实验中,仍然可以保证短时间系统正常工作。当GNSS信息恢复时,系统累积误差迅速更新至正常值。
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