基于北斗卫星的车辆组合导航系统开发

ISSN 100020054CN 1122223 N

清华大学学报(自然科学版)J T singhua U niv (Sci &Tech ),2008年第48卷第5期

2008,V o l .48,N o .524 36

8562859

　

基于北斗卫星的车辆组合导航系统开发

杨殿阁,　连小珉,　张　涛,　耿　华

(清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京100084)

收稿日期:2007209217

基金项目:国家“八六三”高技术项目(2006AA 110116)作者简介:杨殿阁(1973—),男(汉),北京,副教授。

E 2m ail :ydg @m ail

.tsinghua .edu .cn 摘　要:针对北斗卫星定位系统的特点,使用电子罗盘、陀螺传感器和车速传感器等多种传感器,基于嵌入式系统平台开发了一种车辆组合定位系统。以Kal m an 滤波算法为基础,设计了航向融合和航位融合算法,实现了车辆位置和行车方向的测量。为更精确地实现车辆在地图上的定位,设计了一种基于匹配度的综合地图匹配方法,可实现北斗系统的稳定可靠定位。实车定位试验表明:该组合导航系统可以较好地实现稳定的工作,提高了北斗定位系统的实用性。关键词:车辆组合导航系统;北斗卫星;Kal m an 滤波中图分类号:U 491.1

文献标识码:A

文章编号:100020054(2008)0520856204

I n tegra ted veh icular nav iga tion system

ba sed on the Be idou sa tellites

Y ANG D ia nge ,L I A N Xia om in ,ZHANG Ta o ,GENG Hua

(State Key Laboratory of Auto motive Safety and Energy ,

Tsi nghua Un iversity ,Be ij i ng 100084,Chi na )Abstract :V ari ous senso rs,including electronic compasses,single axis gyro scopes,and the speedom eter senso r,w ere used to develop an integrated vehicular navigati on system based on an em bedded system p latfo rm and the characteristics of the Beidou satellite system.

T he veh icle directi on fusi on algo rithm and the veh icle

po siti on fusi on algo rithm utilize a Kal m an filter algo rithm to m easure the veh icle ’s directi on and po siti on .

A m ap m atch ing

m ethod w as used to give mo re p recise m ap m atch ing results and to stably interact w ith the Beidou satellite system.V ehicle locati on tests show that the integrated navigati on system w o rk s w ell and m akes the Beidou po siti oning system mo re p racticable .Key words :integrated

vehicular

navigati on

system;

Beidou

satellites;Kal m an filter

北斗卫星定位系统是中国自主研制并运营的区

域性卫星定位系统,由3颗地球同步卫星、1个地面中心控制站、几十个分布在全国的参考标校站和北斗定位终端组成,可为西至阿富汗喀布尔,东至日本以东,南至南沙群岛,北至俄罗斯贝加尔湖的我国及周边地区提供定位、授时和双方通信3个方面的服

务[1]

。该系统的推出对我国发展完善自主的卫星定位应用技术具有重要的意义。

但由于受到北斗卫星自身固有特点的限制,北斗卫星无法单独应用于车辆导航定位。与GPS 系统不同,北斗系统目前提供的定位信息中只包含经纬度及海拔高度,而且在信号良好的情况下定位间隔为30～50s ,定位误差一般在几十m ～100m 。

航位推算(DR )是利用行驶方向和速度推算车辆位置的技术,常用的传感器包括电子罗盘、陀螺、

里程仪、轮速计等[2-3]

。该方法近年来被广泛用于基于GPS 系统的组合定位导航系统中[4-6]

。

但由于GPS 与北斗系统的差别,基于GPS 的组合定位方法和算法不能在北斗系统中应用。本文针对北斗定位的特点,采用车速计直接测量车辆行驶速度,电子罗盘测量行驶方向,单轴速率陀螺测量转向角速度,进行多传感器融合的航位推算定位。

1　北斗组合导航系统设计

导航系统采用X 86工控主机,使用CF 卡作为存

储设备,支持键盘和触摸屏输入,液晶显示,采用W inCE 操作系统。系统结构如图1所示。

本系统中采用ADXR S 150单轴陀螺来实现车辆转向角速度的测量。在传统的GPS 组合导航系统中,一般利用GPS 的定位信息与陀螺所测得的角速度信息便可以比较准确地确定车辆的行驶方向。

但由于北斗系统定位时间间隔很长,而且信号质量受环境影响很大,可能在长达几m in 的时间内没有准确的信号可用,因而利用陀螺角速度推算速度信息时的初始值往往不能及时获取。

因此,系统的设计采用了ZCC 2D 2I 2T TL 电子罗

盘来测量车辆的绝对航向(车速北向角)。电子罗盘受地磁以及车上金属架构干扰较大,因此该传感器虽然能测得车辆的绝对航向,但测量结果的稳定性和可靠性都不高,必须结合陀螺才能稳定工作

。

图1　北斗组合导航系统结构

车速测量采用车辆自带的车速计传感器。卫星定位模块采用PSA

T 3022“北斗一号”便携型用户机。北斗航位传感器使用民用级别的S I M 卡,当信号良好时最短定位时间间隔约为31s 。

系统采用捷达车作为试验平台(图2)。北斗定位终端固定于车辆顶部的中心位置,

车辆信息采集模块固定于车辆前排与后排座椅之间,并且尽量使

速率陀螺的测量轴与车辆的旋转轴重合,尽量使电子罗盘的正方向与车辆的正方向重合,导航电脑主机固定于驾驶室前部。

图2　北斗组合导航系统实图

为方便后续的描述,将车辆在空间的矢量位置简称为航位,将车辆行驶的速度矢量称为航速,将航速与正北方向的偏离角称为航向角。电子罗盘测量值即为航向角,而陀螺所测的车辆角速度可以看作是航向角的变化速率,这里简称航向率。

2　多传感器融合方法

系统多传感器融合的总体方案如图3所示。

图3　多传感器融合总体方案

为实现电子罗盘和速率陀螺测量信号的融合,获得航向信息,设计了以联邦Kal m an 滤波为基础的航向融合算法;利用车速计所获得的航速绝对值和融合后的航向获得车辆航速;最后利用分层控制的Kal m an 滤波算法融合获得航位信息。利用航位信息进行定位匹配,在地图上匹配度较好时,将匹配修正的航位及航向信息反馈引入航向Kal m an 滤波和航位Kal m an 滤波算法中。2.1　车辆航向融合

车辆方向融合的算法结构如图4所示。算法由航向角、航向角速度(航向率)的Kal m an 滤波修正2个局部算法和航向状态融合算法3部分组成。

航向角修正算法以航向角测量值Ηm (k +1)作为

观测量,得到航向状态向量及其误差协方差矩阵的修正值(c1(k +1)和V c1(k +1);航向率修正算法以航向率测量值Η?

m (k +1)作为观测量,得到航向状态向量及其误差协方差矩阵的修正值(

c2

(k +1)和V c2

7

58杨殿阁,等:　基于北斗卫星的车辆组合导航系统开发

(k +1)。航向状态融合用于融合两个局部算法输出的状态向量及其误差协方差矩阵,最后输出车辆航向状态向量融合值(f (k +1),并使用(f (k +1)、V f1(k )和V f2(k )分别反馈修正两个局部算法的航向状态向量及其误差的协方差矩阵。2.2　车辆航位融合

利用车速计所测得的绝对车速值,结合融合的航向角就可以得到带方向的车辆行驶速度(航速)。

利用合成的航速,结合北斗卫星测得的航位信息(

位置信息、时间序列),建立分层Kal m an 融合算

法,算法的结构如图5所示。图5中r s (k )为北斗测得的航位,r ?c (k )为合成航速。算法利用r s (k )和r ?c (k )构造观测向量,并根据观测量合成结果对算法进行分层控制,当同步航位有效时利用综合修正算法修正航位状态的预测值,得到航位状态向量的融合值R f (k );当同步航位无效时利用航速修正算法修正航位状态向量的预测值,得到航位状态向量的融合值。航位预测算法利用前一时刻的航位状态融合值计算航位状态向量的预测值R p (k )。

图5　车辆航位融合的算法结构

3　组合导航系统中的定位匹配

在组合导航系统中,多传感器融合后的定位信息还需要与地图进行匹配才能满足导航的需求。图6为地图匹配作用的示意图。

图6　地图匹配作用示意图

图6中:传感器融合得到的车辆定位点为P ,车

辆航向角如图中虚线箭头所示,地图匹配后得到的车辆定位点为P M ,匹配后的航向角如图6中实线箭头所示。地图匹配方案如图7所示。

图7　融合航位的地图匹配方案

图7中:L s (k )为车辆的邻域路网,C (k )为路段

距离计算结果集合。算法主要由路网拓展、匹配距离计算、当前路段匹配和车辆航位投影4个部分组成,算法的输入为融合航位r f (k )和融合航速r ?f (k ),输出为匹配航位r MM (k )、匹配航向ΗMM (k )和车辆当前所在路段s (k )。

选取距离、方向偏差、连通关系和匹配历史4种因素计算车辆与路段的匹配程度,并把匹配程度最大的路段作为车辆当前所在路段。车辆与某条路段的匹配程度利用下式计算:

M =ΑD +ΒA +ΧH +ΛC .(1)其中:D 为车辆融合航位与路段的偏移距离,称为

距离匹配程度;Α用于调节距离在总匹配程度中所占的比重,称为距离系数。

D i =

1,d i <15m ;

15d -1

i ,

d m in ≤15m

i ,

15m

(2)

式中d m in 为车距离路网中最近道路的距离最小值。

Α=1,d i ≤50m ;

2-0.02d i ,50m

(3)

根据经验,选择车辆与路段的偏差限值为50m 和100m 。距离小于50m 时,距离系数取为1;距离大于100m 时,认为单独考虑距离准则,车辆不可能行驶在该路段上,距离系数取为0。

式(1)中,A 用于表示车辆融合航向角与投影位置处路段方向的差异大小,称为方向匹配程度。Β

8

58清华大学学报(自然科学版)2008,48(5)

用于调节方向匹配程度在总匹配程度中所占的比重,称为方向系数;A和Β的取值规律为:

A i=1,?Ηi≤5°;

5 ?Ηi,?Ηm in≤5°

?Ηm in ?Ηi,5°

(4)

Β=1,?Ηi≤30°;

1.5-?Ηi 60,30°

0,?Ηi≥90°.

(5)

方向匹配程度取值范围是(0,1)。根据经验取5°

为限值,车辆航向角与路段方向的偏差小于5°时,认为从方向因素考虑,车辆与路段的匹配程度很高。

计算方向系数时,根据经验设定30°和90°为限值。当车辆与路段的方向偏差大于90°时,单独从方向匹配考虑车辆不可能在该路段行驶,Β取0。

式(1)中Χ用于调节历史匹配程度在当前总匹配程度中的比重,称为历史系数,根据经验取为常数1.5。H用于表征该路段前一时刻匹配程度的大小,称为历史匹配程度,其取值范围为

H i=M′i M′

m ax

.(6)

式中:M′

i为车辆前一时刻的匹配度,如果前一时刻

所定位的路段不在邻域路网中,则M′

i取值为0;

M′

m ax

为前一时刻车辆与邻域路网中所有路段的匹配程度最大值。历史匹配程度的取值范围是(0,1]。

式(1)中,Λ用于表示路网连通关系在总匹配程度中所占的比重,称为连通系数,取为常数0.4。C 用于表征当前路段与前一时刻车辆所在路段的连通关系,称为连通匹配程度,C的取值范围为

C i=1,f(s(k),l i)=1;

0,f(s(k),l i)≠1.

(7)

式中:f(s(k),l

i )=1表示路段l

i

与前一时刻车辆所

在路段s(k)直接连通,0表示前一时刻的路段与当前路段完全不通。

4　实验验证

为了验证导航系统的定位性能,开展了实车试验,以北京市北清路与京张路交叉处为起点,途经京张路、信息路等,到达荷清路,总路程约10km,见图8。图中十字标记为北斗卫星定位的信息,可见定位点与车辆行驶路线偏差较大,且相邻定位点间的距离较大。单独利用该信息根本无法准确定位和导航。粗实线为根据以上算法数据融合定位后得到的轨迹线,可见数据融合得到的车辆行驶轨迹比较连续,且大部分与车辆真实行驶路线相重合。

图8　北斗定位数据及实验路线

5　结　论

采用北斗卫星、电子罗盘、陀螺和车速计作为传感器,使用多传感器融合算法,可较好地获取定位所需要的车辆方向和位置信息。根据北斗定位特点设计的基于匹配度的电子地图匹配算法,可以较好地实现北斗导航系统在城市路网中的道路定位和匹配,使基于北斗系统的自主车载导航成为可行。

参考文献　(References)

[1]吴崇善.正确认识和应用“北斗一号”导航定位系统(二)

[J].当代通信,2004(8):40-41.

WU Chongshan.Cogniti on and app licati on of the“Bei D ou1”

navigati on system(2)[J].Co mm unications T od ay,2004(8):

40-41.(in Ch inese)

[2]李庆利,薛永祺,施鹏飞.无陀螺DR及其与北斗组合导航的

融合算法[J].计算机工程,2006(4):18-20.

L I Q ingli,XU E Yongqi,SH I Pengfei.A non2gyro scope DR

and info rm ati on fusi on algo rithm used in RD SS DR device

[J].Co m p E ng i,2006(4):18-20.(in Ch inese)

[3]Kobayash i K,M unekata F,W atanabe K.A ccurate

navigati on via differential GPS and vehicle local senso rs[C]

∥P roc IEEE Int Conf on M ulti2Senso r Fusi on and

Integrati on fo r Intelligent System.L as V egas,1994:9-16. [4]K I M Sinn,K I M Jong2Hw an.A dap tive fuzzy2netwo rk2based

C2m easure m ap2m atch ing algo rithm fo r car navigati on system

[J].IE E E T rans Ind E lec,2001,48(2):432-441.

[5]常青,郑平方,柳重堪,等.车载GPS DR组合导航系统数

据融合算法研究[J].通信学报,2000,21(2):42-48.

CHAN G Q ing,ZH EN G P ingfang,L I U Chongkan,et al.

T he study of data fusi on algo rithm of GPS DR integrated

vehicular navigati on system[J].J ou rnal of C h ina Institu te

of Co m m un ica tions,2000,21(2):42-48.(in Chinese) [6]寇艳红,张其善,李先亮.车载GPS DR组合导航系统的信

息融合新方案[J].遥控遥测,2002(1):7-12.

KOU Yanhong,ZHAN G Q ishan,L I X ianliang.N ew schem e

of info r m ati on fusi on fo r GPS DR integrated vehicle

navigati on system[J].J ou rna l of T ele m etry,T rack ing and

C o mm and,2002(1):7-12.(in Chinese)

958

杨殿阁,等:　基于北斗卫星的车辆组合导航系统开发