GPS与DR的组合定位

智能交通系统和车载导航课程报告专业方向：测绘工程A方向姓名：***学号：*************A：我感兴趣的方向对我个人来说，我的兴趣应该在具体的实际应用方面，对应到课堂上的内容就是关于导航系统中具体的定位方法那一部分。

B：重要内容a．车载导航系统中信息控制和信息利用的基本原理b．车载导航系统的导航原理c．导航系统的核心算法C：主要难点a.导航数据的实现模型b.导航地图的概念模型和GDF4.0c.导航系统的核心算法D：课堂上应当补充的知识a．关于导航系统较为具体的实际应用b．关于各种导航系统的发展前景和趋势E：对于课程的建议我个人认为，犹豫资源和时间的限制，我们这门课程缺失的主要是实践部分，学了这么多理论知识，可是同学们大多数都没有实际操作过导航仪器，希望能在实际硬件操作方面有所改进。

F：选做题：GPS与DR的组合定位1.单一的GPS定位在车载导航中的现状和缺点对于现如今的车载导航来说，我们运用的主要定位方法还是基于GPS的.在发达国家，运用GPS系统进行汽车自主导航已经是非常成熟。

目前国际上已经形成了日本、欧洲和北美三大市场，日本是汽车导航产品概念的提出者和市场的推广者，经过数年的技术发展和市场推广，产品的技术和工艺日趋成熟，并在产品的技术先进性方面在市场中处领先地位。

以汽车导航系统为例，由于电子地图与消费电子技术的高度发展，再加上智能型运输系统的成熟，使得日本成为目前全球汽车导航系统普及率与市场值最高的国家。

据调查显示，日本的GPS系统车载使用率高达59%，而2000年以来出产的新车中的30%安装了GPS导航系统，目前年销售量维持在几百万套。

2000年日本的汽车导航系统销售值约为670万美元，占全球市场的77.9%，而欧洲与北美分别仅占13.9%与6.9%。

不过2004年后，随着汽车导航系统的日渐普及，欧洲与北美的市场将成长至710万美元与590万美元，各占市场比例的27%与22.5%，而日本市场则因为普及率高使成长率逐渐趋缓。

GPS以其全球性、全天候及被动式的定位原理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。

但是由于城市环境的复杂性,单点定位的精度, 即使在无SA技术的影响下, 也只能保持在15-25m之间。

这严重地限制了其在车辆导航定位中的应用, 城市环境引起GPS定位误差的原因主要有如下几种：（1）多路径效应从建筑物上反射的GPS信号进人接收机而引起的定位误差。

由于这种误差的大小是取决于观测环境的, 在动态定位的情况下很难建立合适的算法予以改正, 而只能在硬件设计上进行考虑, 比如加大抑径板、将GPS天线安放在车辆的最顶端等措施以尽量减小其影响。

但其残留的误差在车辆定位中仍不能到达被忽略的程度;（2）信号遮挡和丢失由于茂密的树林等对信号的遮挡使GPS信号减弱、信噪比下降而引起的定位误差信号失由“城市峡谷”、立交桥和隧道的影响，使GPS 信号短暂丢失而引起的定位误差；（3）GPS接收机动态测量范围的局限性而引起的定位误差；（4）在弱观测环境中首次定位的时延误差。

这些情况最终会导致两种情况一是接收机不能提供任何定位结果或只能重复上一次的有效定位结果或是定位的精度严重下降，有时最大甚至会超过500m。

考虑到GPS信号在城市环境中会受到严重的干扰, 许多GPS接收机制造商都将复杂的算法融人到了GPS接收机中以试图改善因信号减弱或星源不足而带来的影响。

例如, 诸多算法均假设用户高度保持不变或运动方向保持不变。

有时这种假设是合理的, 但大多数情况下这种假设将严重地影响最后的定位结果。

以使定位数据不能真实地反映车辆的运行情况。

2.DR的定位原理DR（dead reckoning）系统，其定义为：利用表征航向和速度的矢量根据船舶某一时刻的位置推算出另一时刻位置的导航方法。

最早应用于船舶上, 它利用罗盘测量的方位和船只行使的速率来计算其相对于起始时刻的位置, 考虑到车辆能够提供更高精度的行使速率和方向, 系统在车辆导航中应用会更加合理、精确。

假设在当地水平坐标系下, 车辆的初始位置为（x0，y0），初始航向为ϑ0，每隔一定的时间T采集到距离信息s i与航向信息ϑi, 则车辆在任意时刻的位置可由下式推出：采用这种算法得到的是平面直角坐标，若想得到大地坐标还应进一步转换。

3.GPS与DR的组合定位的原理DR系统采用低成本的陀螺仪和车辆里程表构成，通过对车辆航向角变化量和车辆位置变化量的测量，递推出车辆的位置变化，因此能够提供连续的、相对精度很高的定位信息。

其自主导航的基本原理主要是：在车辆定位应用中，车辆的运动可以看作是在2维平面上的运动，如果已知车辆的起点位置坐标和初始航向角，通过实时测量车辆的行驶距离和航向角的变化，就可以推算出车辆的每个时刻的2维坐标。

由于DR系统自身不能提供车辆的初始位置坐标和初始航向角，无法得到航位推算系统的初始值，且在进行航位推算时，随着时间的推移和行驶距离的增加，其误差逐步累计发散，因此单独的航位推算系统不能用于长时间的独立定位，需要用其他手段对积累误差进行适当补偿，它不适合自主导航。

当DR系统与GPS系统组合，GPS系统提供的绝对位置可以为DR系统提供航位推算的初始值，并可以对DR系统进行定位误差的校正和系统参数的修正，同时DR系统的连续推算具有很高的相对精度，可以补偿GPS系统定位中的随机误差和定位的断点，使定位的轨迹能够平滑。

因此，GPS/ DR 组合导航系统的特点可以解决工程存在的诸多技术问题。

4.GPS与DR组合导航的系统算法实现在车辆行进中，当GPS 信号失效或者误差很大时，GPS/ DR 系统切换到DR工作状态，这样可以确保道路轨迹不中断，到GPS 信号恢复正常，GPS 系统和DR系统均可获得数据，对两者的数据进行优化和处理，可提高GPS导航数据精度。

如今主要采用GPS系统和DR系统的联合卡尔曼滤波来实现两种信息的最优组合。

联合卡尔曼滤波算法，是在GPS系统和DR系统数据同时数据处理中，根据两个系统的数据质量自适应调节两个系统在定位解中的作用，这种数据融合方案实现了GPS/DR组合导航系统定位信息的最优融合。

（1）GPS/DR 系统的状态方程当表现为状态空间模型时，卡尔曼滤波可以达到对系统状态的估计，系统状态可以包括任何数量的未知数。

在GPS/DR组合导航中，最重要的状态量是位置和速度，可采用6个状态量的卡尔曼滤波器。

GPS/ DR 导航系统的状态方程为：X′( t) = AX( t) + W式中, A是系统转移矩阵；W 是系统白噪声矢量。

状态变量矢量X( t)为6阶, 其表达式为X= [ x , x , y , y ,ε, s]其中, x , y 为车辆在坐标系中的位置；x , y 为车辆在坐标系中的速度；ε为陀螺仪漂移速率；s 为里程仪标定误差。

（2）. GPS/DR 系统观测方程系统的观测方程的作用是将GPS，DR 的有关信息组合在一起，由此可以得到系统的观测矢量Z为：Z m = h m.X m + m式中, h m 是系统的观测矩阵。

（3）. 联合卡尔曼滤波算法在联合卡尔曼滤波器中，联合滤波是一种具有两级结构的分散化滤波方法，其滤波器由两个子滤波器和一个主滤波器组成，各个子滤波器独立地进行时间更新和测量更新，然后按以下规则将整体信息分配至局部滤波器X i0= M i X0式中，Mi 为全局状态向量和局部状态向量的联系矩阵；i 指第i 个局部滤波器。

初始条件信息分配:P i0= ( 1/βi) M P0M i TP0= E[ X( 0) X T( 0) ]过程噪声方差分配：Q i0= ( 1/βi) M Q0M i T根据信息守恒原理，分配系数β满足∑βi = 1 ,经信息分配后总体估计X m 为最优，有：为了获得总体最优，所有局部滤波器应同时工作，局部滤波器的计算结果由主滤波器输出同时更新，即：5.GPS/DR 导航系统在公路网的应用对于中国公路网GPS 测绘工程，引入GPS/ DR组合导航系统，不仅可以确保公路轨迹的完整性，而且可以较好地解决公路里程及桥梁长度不准确等诸多问题。

它主要具有以下特点：（1）.当测量型GPS 接收机无法接收信号而导航GPS 能够工作时，GPS/ DR 导航比单独GPS导航精度明显提高。

假设每天都有几条道路需要用导航数据补充差分数据，那么采用GPS/ DR 组合导航系统对提高成果整体精度有重要意义。

（2）.对于大型桥梁、堤坝等附属物位置的记录，在工程实施中主要依靠导航时间来决定，通过记录的时间在差分数据中寻找匹配的位置，并计算其长度，实际上大型桥梁、堤坝等附属物的长度计算精度很差，例如对于30 多米的桥梁，长度计算成果与用皮尺丈量相比可相差5 m 左右，精度相当差，实践中需要人工用测距仪或皮尺测量。

所以对于桥梁等相对位置要求精确的附属物，GPS/ DR 组合系统可以发挥DR 系统相对位置精度高的优势，可大大加快工作速度。

（3）.对于公路里程的计算，采用3 维坐标进行累计计算，由于GPS 在高程数据处理方面精度较差，特别对于山区道路，处理成果与实际长度相差往往较大。

采用GPS/ DR 组合导航系统，直接采用里程计数据，成果相比要准确。

（4）.当测量型和导航型GPS 均不能正常工作时（如进入隧道、电子干扰等），组合系统自动进行航迹推算定位，可以确保运动轨迹的完整性。

（5）.GPS/ I NS 惯性组合导航系统虽然精度高，但由于价格昂贵而难以普及，而GPS/ DR 组合系统中可采用低成本的陀螺仪，一个在1000 元左右，里程计可采用车辆自带车速传感器，所以GPS/ DR组合系统具有成本低、体积小的特点，容易大批量装备。