车载导航系统的高精度定位算法

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1、车载导航系统的高精度定位算法马海波1,黄跃峰打滕寿威摘要：本文提出了一种基于联合卡尔曼滤波理论和地图匹配技术的高精度车载导航系统定位方法。该方法一方面对联合卡尔曼滤波器的结构进行简化，简化后的联合滤波器能够较好的将全球定位系统（GPS）与航位推算系统（DR）获取的空间信息进行融合，不仅较大程度减小滤波计算量，而且避免了子滤波器间误差的互相干扰，提高了空间定位精度。另一方面提出了根据行车方向与位置匹配行车道路的技术，该技术不仅具有较好的行车道路兀配效果，而H能够对各种行车异常情况进行处理。实验证明，木

2、文提岀的方法能够较好的满足车载导航系统对空间定位方法实吋性及高精度的要求。关键词：车载导航系统,联合卡尔曼滤波,信息融合，地图匹配，GPS/DR（1北京超图软件股份有限公司导航事业部，北京市海淀区西三旗建材城西路太伟科研楼B座3层邮编；100096）1•概述近儿年，国内车载导航系统的发展如火如荼，基于全球定位系统（GlobalPositionSystem,GPS）定位的导航系统几乎成了豪华轿车的标准配置。由于巨大的市场潜力和不可估量的发展前景，各汽车厂商和GIS企业纷纷投入大量人力进行车载导航系统的

3、软硬件开发。作为车载导航系统的基础和核心，车辆定位获得了更多学者的关注和热情。本文首先结合车辆定位方式，阐述了全球定位系统和航位推算系统（DeadReckoning,DR）相结合的组合定位方式的必要性和优越性，尤其从价格和精度方面考虑，GPS/DR将是未来车辆定位的最理想方式。无论是独立GPS定位，还是组合GPS/DR方式定位，得到可靠的、精确的实时车辆位置是车辆定位的根本目的。结合实际应用，城市车辆的高精度定位算法包括两个部分：1）针对定位传感器的滤波与信息融合，2）结合电子地图的道路匹配算法。提

4、高传感器定位精度的方法是降低棋至去除系统定位的随机误差。本文提出了一种简化结构的联合卡尔曼滤波器。采収独立定位方式时，该滤波器的作用相当于卡尔曼滤波，能去除定位系统的噪声干扰，获取更加有效的位置信息；对于GPS/DR组合定位方式，该滤波器有效地实现了两者的信息融合，并产生最优的位置信息，更进一步，结合GPS精度因子，自适应地调整信息融合时各子系统的权重，从而提高组合定位系统的抗干扰能力，保证定位的稳定性。通过实验也进一步验证了该滤波算法的优越性。本文介绍了一种高精度的综合匹配算法，以实现车辆位置和G

5、IS电子地图道路的完全匹配。该算法不仅确保了路口以及平行路况下的匹配准确性，而且具有很好的实时性。大量的真实路测实验也充分验证了这种匹配算法在效率、精度和稳定性上的优越特性和实用性。2•车辆定位技术相关研究2.1车辆定位方式概述车辆定位技术可以大致划分为卫星定位、独立定位、地面无线电定位等三类。(1)卫星定位包括全球定位系统(GlobalPositionSystem,GPS)⑴全球卫星定位系统(GLONASS)⑵，两者功能一致，只是信号分割体制不同，GLONASS接受技术比较复杂，因而民用比较少见。

6、(2)独立定位技术包括惯性导航(INS)l2J和航位推算(DR)⑶，其显著的特点是定位快速，且不受外部环境的影响和干扰，但缺点是其单独定位伴随着误差累积，而且INS的解算比较复杂。(3)地面无线电定位包括地面通信网(GSM、CDMA、FM等)［测和信标⑸。目前，地面无线电定位技术在航海和航空领域获得了广泛的应用，例如Loran-C和DECCA13*41,短距离信标的典型应用是早期美国的电子路径引导系统ERGS151,这两种技术在城市车载导航屮难以普及，主要是环境干扰、信号衰落和多径效应等的限制。2.

7、2GPS/DR组合是最理想的车辆定位方式实际上，还没有一种独立的定位技术能够实现高精度、稳定的车辆定位⑹。目前，GPS由于具有高精度、全天候、高效率、多功能、操作简便等诸多优势无可争议地成为了现在最为广泛使用的定位手段，但也有一些因素，如多路径效应、信号遮扌当、信号丢失和弱观测环境等，会造成GPS定位精度的下降甚至无法工作。差分GPS技术(DGPS)［,-31也仅仅只能消除其中的多路径效应和星历等误差，因而采用其他定位方式辅助GPS进行组合定位就显得尤为重要。GPS和DR分别具有长时间绝对定位和短时

8、间相对定位的稳定性；当GPS信号丢失而无法定位时，DR系统可继续定位输出，而GPS和DR的信息融合不仅可以提高定位的精度，而且，可以消除DR的误差累积问题，两者优势互补。而且岀于精度和价格两方面的考虑，GPS/DR组合也是城市车辆比较合理的组合定位方式。3.GPS/DR组合系统的信息融合3.1联合卡尔曼滤波器实现信息融合的原理近3()年以来，卡尔曼滤波(KF)曲］己经被认为是一种标准的滤波与信息融合方法【7•叫并且被广泛应用于车辆定位屮3。但是，如杲直接将卡尔曼滤波应