摘 要： 針對(duì)盲區(qū)中使用INS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行定位存在誤差積累的問(wèn)題，提出一種基于DR航位推算,、GPS全球定位系統(tǒng)和MM地圖匹配的組合定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合算法,。該算法利用GPS和MM中得到的位置信息，一方面用于更新DR的定位信息,，另一方面用于修正陀螺儀比例因子和里程表比例因子等參數(shù),，提高定位精度,，防止DR系統(tǒng)推導(dǎo)的車(chē)輛定位誤差的積累。通過(guò)MATLAB進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),，驗(yàn)證了此算法的有效性,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，此算法可以有效約束INS的誤差積累,，提升導(dǎo)航系統(tǒng)的性能,。

　　關(guān)鍵詞： 組合定位系統(tǒng)；航位推算,；地圖匹配,；模糊控制

0 引言

　　車(chē)輛的盲區(qū)定位問(wèn)題一直是業(yè)界的研究熱點(diǎn)[1]。目前盲區(qū)中主要使用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（Inertial Navigation System,，INS）,。但是INS存在一個(gè)致命的問(wèn)題，即定位誤差會(huì)隨著時(shí)間而積累[2],。

　　參考文獻(xiàn)[3]介紹了一種對(duì)GPS定位數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分離并采用電子地圖組合定位,，以糾正誤差積累的方法。參考文獻(xiàn)[4]介紹了一種利用全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（Global Navigation Satellite System,，GNSS）,、INS和車(chē)道檢測(cè)標(biāo)志三者相結(jié)合的定位系統(tǒng)，在此系統(tǒng)中,，GNSS/ INS定位方法的漂移誤差由車(chē)道檢測(cè)標(biāo)記進(jìn)行補(bǔ)償修正,。

　　本文提出一種基于DR/GPS/MM組合定位系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合算法。該算法融合DR和GPS的位置信息作為MM系統(tǒng)的輸入,，然后MM系統(tǒng)的輸出將用于更新和修正DR的參數(shù),，這樣可以提高定位精度，防止DR系統(tǒng)推導(dǎo)的車(chē)輛定位誤差的積累,。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

　　本系統(tǒng)中,，DR系統(tǒng)被定為主要的導(dǎo)航系統(tǒng)，GPS和MM作為輔助系統(tǒng),。組合定位系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示,。

　　1.1 DR誤差分析

　　DR誤差模型如圖2所示，點(diǎn)A（x,，y）是車(chē)輛的實(shí)際位置,，而點(diǎn)missing image file是DR系統(tǒng)測(cè)量得出的位置。γ代表方位角,，n是里程表在采樣時(shí)間tk內(nèi)的脈沖數(shù),，K0是里程系數(shù)，xk和yk分別是采樣時(shí)間tk內(nèi)北向和東向的坐標(biāo)增量,，OA是時(shí)間tk內(nèi)的里程增量[5],。

　　誤差模型可以列為以下方程：

　　在時(shí)間t時(shí)的方位角誤差定義如下：

　　在這里δγ0是初始誤差,；Kg是陀螺儀的比例因子，它受到溫度,、道路傾向等因素的影響,；w(τ)是角速率；δg~N(0,σ02),。

2 基于DR/GPS/MM的組合定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合算法

　　在本章中，首先將詳細(xì)討論基于模糊邏輯的MM算法,，然后提出一種基于DR/GPS/MM組合定位系統(tǒng)的融合算法,。

　　2.1 基于模糊邏輯的MM算法

　　基于模糊邏輯的MM算法主要分為兩步：（1）道路選擇；（2）坐標(biāo)投影,。

　　MM系統(tǒng)的輸入包括DR系統(tǒng)輸出的坐標(biāo)（x,，y）、方位角和里程數(shù)據(jù),。MM系統(tǒng)會(huì)根據(jù)規(guī)則來(lái)尋找有最大相似值的道路,，然后投影當(dāng)前位置到所選的道路上去。在道路選擇階段有兩條規(guī)則,。

　　道路選擇的第一條規(guī)則：假設(shè)車(chē)輛和道路之間的方位角差值在一定范圍內(nèi),，距離相似系數(shù)可以由模糊公式獲得：

　　在這里Ksd代表距離相似性，Ksa代表方位角相似性,。

　　Ksd可以由函數(shù)fd獲得：

　　其中d是車(chē)輛到相關(guān)的道路之間的距離,。

　　Ksa可以由函數(shù)fa獲得：

　　其中δγ是車(chē)輛與相關(guān)的道路之間的方位角的差值[6]。

　　道路選擇的第二個(gè)規(guī)則：如果在選擇的道路上連續(xù)幾個(gè)測(cè)試點(diǎn)的相似度值都保持在高水平,，那么就假設(shè)這輛車(chē)行駛在這條道路上,。

　　當(dāng)車(chē)輛正在行駛的道路被選擇之后，接著進(jìn)行坐標(biāo)投影階段,。在這一階段,，當(dāng)前的顯示車(chē)輛位置的點(diǎn)將被投影到選擇的道路上[7]。

　　2.2 數(shù)據(jù)融合算法

　　MM系統(tǒng)投影車(chē)輛的位置坐標(biāo)到被選擇的道路上,，然后將處理過(guò)的數(shù)據(jù)反饋給DR系統(tǒng),。同時(shí)，GPS信號(hào)通過(guò)另一個(gè)頻道傳播給DR,。數(shù)據(jù)融合過(guò)程是在DR系統(tǒng)中進(jìn)行的,。該算法包括兩個(gè)部分：（1）導(dǎo)航信息更新；（2）糾錯(cuò)和校準(zhǔn),。該過(guò)程如圖3所示,。

　　MM數(shù)據(jù)在某些條件下是不可靠的：（1）車(chē)輛不是行駛在路上；（2）汽車(chē)定位到錯(cuò)誤的道路上去,。這兩個(gè)條件可以由一個(gè)涉及DR的位置和預(yù)計(jì)位置的模糊函數(shù)來(lái)定義,，同時(shí)方位的差異可以由式（7）描述,。

　　如果Z大于0.7，則MM標(biāo)識(shí)就等于1,，就認(rèn)為MM數(shù)據(jù)是可靠的,，可以用于DR系統(tǒng)的糾錯(cuò)[8]。

　　2.3 DR誤差修正

　　2.3.1 方位角誤差修正

　　式（3）里提到,，方位角誤差δγ(t)包含3個(gè)部分,，分別是初始方位角誤差δγ0、轉(zhuǎn)換誤差missing image file以及噪聲誤差δg,。

　　當(dāng)車(chē)輛改變行駛方向,，從一條道路切換到另一條道路時(shí)，陀螺儀比例因子Kg可以被修正,。

　　一輛車(chē)以角度θ1沿著道路AB行駛,，然后改變角度為θ2切換到道路BC行駛。選擇道路切換前的一個(gè)投影P1以及道路切換后的一個(gè)投影P2,。陀螺儀轉(zhuǎn)變的角度為,。根據(jù)電子地圖數(shù)據(jù)庫(kù)，這兩條道路的角度差值定義為,。

　　修正后的陀螺儀比例因子可以由下式得出：

　　當(dāng)車(chē)輛行駛在一條直行道路上時(shí),，可以計(jì)算出δγ0的值。

　　如圖4所示,，車(chē)輛從P0點(diǎn)行駛到P1點(diǎn),，DR系統(tǒng)的輸出為P2點(diǎn)，MM系統(tǒng)將P2糾正為P'2點(diǎn),，δγ0可以由公式（9）計(jì)算得出：

　　2.3.2 里程表比例因子修正

　　當(dāng)車(chē)輛行駛在直行道路上時(shí),，選擇由導(dǎo)航系統(tǒng)給出的K個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)（xi，yi）以及經(jīng)過(guò)地圖匹配過(guò)后的K個(gè)坐標(biāo)點(diǎn),。K0是初始里程表比例因子,，修正后的里程表比例因子可以由下式計(jì)算得出：

3 仿真結(jié)果與分析

　　3.1 仿真結(jié)果

　　本文使用的仿真工具是MATLAB7.0，并根據(jù)仿真結(jié)果分析來(lái)驗(yàn)證上述算法,。為方便起見(jiàn),，本文選擇直行路段進(jìn)行仿真，這里每隔0.5 s進(jìn)行一次定位,，假設(shè)每個(gè)時(shí)間段內(nèi)車(chē)輛速度和方位角都保持恒定,，且各個(gè)時(shí)間段之間的車(chē)輛速度和方向角都不相同。

　　如圖5所示,，考慮車(chē)輛行駛在直行路段,，圖中間的豎線表示車(chē)輛行駛的道路，豎線上的圓點(diǎn)是車(chē)輛的真實(shí)定位點(diǎn)，正方形點(diǎn)是DR系統(tǒng)在沒(méi)有經(jīng)過(guò)參數(shù)修正前得到的定位點(diǎn),，而星點(diǎn)是DR系統(tǒng)經(jīng)過(guò)參數(shù)修正后得到的改進(jìn)后的定位點(diǎn),。

　　3.2 仿真分析

　　由圖5可以看出，經(jīng)過(guò)參數(shù)修正的DR系統(tǒng)得到的定位點(diǎn)相比未經(jīng)過(guò)參數(shù)修正的DR系統(tǒng)得到的定位點(diǎn)更加靠近車(chē)輛行駛的道路,，行駛距離也更精確,。這是由于本文提出的算法所具有的參數(shù)修正作用，可以通過(guò)修正陀螺儀比例因子與里程表比例因子,，使得每個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)的車(chē)輛航向角和車(chē)輛行駛速度的誤差減小,，更趨近于真實(shí)方位角和真實(shí)行駛速度，從而減小DR系統(tǒng)的定位誤差,，提高車(chē)輛的定位精確度,。同時(shí)，本文提出的算法還可以將參數(shù)修正后的DR系統(tǒng)得到的定位點(diǎn)投影到車(chē)輛行駛著的道路上,，使得定位結(jié)果更加精確。

4 結(jié)論

　　本文提出一種基于DR/GPS/MM的組合定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合算法,，此算法可以通過(guò)修正DR的參數(shù)來(lái)約束慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差,。仿真結(jié)果表明，此算法可以有效地提升導(dǎo)航系統(tǒng)的性能,。

參考文獻(xiàn)

　　[1] Maki T, Matsuda T, Sakamaki T, et al. Navigation method for underwater vehicles based on mutual acoustical positioning with a single seafloor station[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2013, 38(1):167-177.

　　[2] Atia M, Donnelly C, Noureldin A, et al. A novel systems integration approach for multisensor integrated navigation systems[C]. Systems Conference (SysCon), 2014:554-558.

　　[3] 羅杰濤. 智能交通系統(tǒng)中GPS地圖匹配算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].北京:北京交通大學(xué),， 2012.

　　[4] Fouque C, Bonnifait P. Matching raw GPS measurements on a navigable map without computing a global position[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2012, 13(2):887-898.

　　[5] Wahab A A, Khattab A, Fahmy Y A. Two-way TOA with limited dead reckoning for GPS-free vehicle localization using single RSU[C]. ITS Telecommunications (ITST), 2013:244-249.

　　[6] 丁宗富. 地圖匹配與路徑規(guī)劃算法在導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]. 阜新:遼寧工程技術(shù)大學(xué)， 2011.

　　[7] 李云潔. 汽車(chē)導(dǎo)航系統(tǒng)中地圖匹配算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 長(zhǎng)春: 吉林大學(xué),2006.

　　[8] Dalu G, Ailong F. Power distribution network reconfiguration based on fuzzy control theory and ant colony algorithm[C]. 2011 International Conference on Electronic and Mechanical Engineering and Information Technology (EMEIT), 2011, 3(1):1230-1232.