低成本GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)探討

梁 健，韓彥嶺，于文浩，張 云

低成本GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)探討

梁 健，韓彥嶺，于文浩，張 云

（上海海洋大學(xué) 信息學(xué)院，上海 201306）

為了解決校內(nèi)環(huán)衛(wèi)掃地車廉價的導(dǎo)航定位問題，提出了低成本全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（GNSS）與慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）組合導(dǎo)航系統(tǒng)方案：利用單頻實時動態(tài)載波相位差分（RTK）技術(shù)在GNSS信號良好情況下反演得到速度和方位信息，對廉價INS輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行閉環(huán)修正，減小INS輸出數(shù)據(jù)的誤差，而在衛(wèi)星信號無法接收或信號被遮擋時，通過航位推算算法將誤差模型修正后的廉價INS輸出的航向角和加速度進(jìn)行積分計算得到位置和方位角，從而保證組合導(dǎo)航系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。實驗結(jié)果表明該方法有較為準(zhǔn)確的定位精度和可靠的穩(wěn)定性，滿足了低勻速環(huán)境下的車輛導(dǎo)航定位的需求。

組合導(dǎo)航；實時定位；閉環(huán)修正；單頻載波

0 引言

全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（global navigation satellite system, GNSS）與慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（inertial navigation system, INS）組合導(dǎo)航系統(tǒng)既擁有GNSS能迅速、準(zhǔn)確、全天候地提供定位導(dǎo)航信息和INS能完全自主導(dǎo)航定位的優(yōu)勢，同時可以彌補GNSS在城市高樓區(qū)、林蔭道等區(qū)域常常失效和INS累積誤差等不足[1]。隨著位置信息服務(wù)的應(yīng)用不斷擴展，一些低勻速場所對于低成本高精度的組合導(dǎo)航的需求也在不斷上升，例如工業(yè)園區(qū)的垃圾車、校園的掃地車等。

許多國內(nèi)外學(xué)者和科研機構(gòu)非常關(guān)注GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究[2-3]。文獻(xiàn)[4]提出了一種基于慣性測量單元（inertial measurement unit, IMU）的矢量跟蹤的超緊的GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)，通過對多普勒頻移的估計和補償，實現(xiàn)對每顆衛(wèi)星的捕獲和跟蹤，以實現(xiàn)高動態(tài)應(yīng)用的跟蹤和導(dǎo)航；文獻(xiàn)[5]分析了GNSS/INS的松組合和緊組合模式，使用了附加航向角、速度和高度限制條件的24個狀態(tài)的卡爾曼濾波算法，實現(xiàn)了GNSS失效時長60 s條件下的持續(xù)導(dǎo)航能力；文獻(xiàn)[6]分析了松組合和緊組合的GNSS/INS方案的性能，并評估了在市中心環(huán)境下該方案的定位性能；文獻(xiàn)[7]提出了迭代容積的卡爾曼濾波算法，分析了不同線性情況對GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)濾波影響，并驗證了該濾波器的有效性。綜上所述，GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)應(yīng)用越來越重要，但以上國內(nèi)外的研究成果主要集中在價格比較昂貴的組合導(dǎo)航上。為了降低組合導(dǎo)航系統(tǒng)的成本，文獻(xiàn)[8]提出了基于離群抗性模糊度解析的卡爾曼濾波算法的緊組合的廉價單頻GNSS/微機電系統(tǒng)慣性測量元件（micro-electro-mechanical system inertial measurement unit, MEMS-IMU）的實時動態(tài)載波相位差分（real-time kinematic, RTK）技術(shù)方案，證明其在市中心復(fù)雜環(huán)境下，可以實現(xiàn)高精度動態(tài)導(dǎo)航定位且其結(jié)果好于雙頻段的GNSS RTK技術(shù)；文獻(xiàn)[9]提出了擁有強穩(wěn)模糊度解算的廉價單頻全球定位系統(tǒng)（global positioning system, GPS）、中國北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（beidou navigation satellite system, BDS）與MEMS-IMU的緊組合方案，證實了其有好的定位精度和可靠性；文獻(xiàn)[10]加入日本準(zhǔn)天頂衛(wèi)星系統(tǒng)（quasi-zenith satellite system, QZSS)形成了廉價單頻的GPS/BDS/ QZSS/MEMS-IMU的緊組合方案并將其推廣到自動駕駛領(lǐng)域，該方案可以提供穩(wěn)定、可靠的定位性能。

基于本團隊的研究基礎(chǔ)[11]，本文提出了基于航位推算的低成本GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)。

本文使用了市場價格低于10美元的HG_INS慣性模塊和廉價的U-blox衛(wèi)星導(dǎo)航定位模塊。首先，為了提高GNSS定位的精度，設(shè)計了廉價單頻雙模（GPS/BDS）RTK定位算法。其次，由于低成本的HG_INS輸出的數(shù)據(jù)精度不高，通過GNSS信號良好情況下反演得到速度和方位信息對HG_INS的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行閉環(huán)修正，減小其輸出數(shù)據(jù)的誤差，從而在GNSS信號缺失的情況下，使用修正后的HG_INS輸出數(shù)據(jù)實現(xiàn)組合導(dǎo)航系統(tǒng)持續(xù)導(dǎo)航定位的功能。

1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)原理

1.1 單頻載波組合定位模型

本文使用單頻雙模的U-blox導(dǎo)航芯片，并進(jìn)行了動態(tài)RTK定位研究。相對于普通的測量型GNSS模塊，單頻GNSS模塊的載波輸出精度不夠，同時電離層對于單頻RTK的影響較大，因此本文設(shè)計了基于載波卡爾曼濾波以及最小二乘降相關(guān)分解法（least-square ambiguity decorrelation adjustment, LAMBDA）的整周模糊度解算的方法，實現(xiàn)廉價GNSS模塊的動態(tài)RTK定位。

1.1.1 觀測方程差分

大氣誤差、衛(wèi)星時鐘誤差和接收機時鐘誤差都可經(jīng)過雙差運算進(jìn)行大幅度減弱，簡化后觀測方程為

求解RTK定位的參數(shù)向量為

式中表示在空間直角坐標(biāo)系中移動站的位置坐標(biāo)。第個歷元的雙差載波相位和偽距觀測值的向量為

1.1.2卡爾曼濾波求解

1.1.3 LAMBDA算法模糊度求解

多數(shù)的整周模糊度求解思路就是求解整數(shù)最小二乘問題，即將目標(biāo)函數(shù)最小化。本文使用了具有較完善的理論及優(yōu)越性能的LAMBDA算法，其關(guān)鍵是整周模糊度搜索和Z變換。

目標(biāo)函數(shù)為

1.2 廉價GNSS/INS組合導(dǎo)航定位

1.2.1 廉價GNSS/INS組合導(dǎo)航定位模型

由于采用了廉價INS模塊，因此本文采用了松組合的GNSS/INS組合導(dǎo)航定位方式。本系統(tǒng)使用的廉價INS元器件存在著較大的偏差，不能夠直接利用在位置解算上。因此本文提出了利用GNSS正常解算情況下反演得到的速度和方位信息對于INS進(jìn)行閉環(huán)修正，得到INS輸出誤差模型，而在衛(wèi)星信號無法接收或信號被遮擋時，可以通過航位推算算法，利用誤差模型修正后的廉價INS輸出的航向角和加速度進(jìn)行積分計算得到位置和方位角。松組合模型[12]為

1.2.2 航位推算算法

當(dāng)GNSS信號缺失時，將INS輸出的加速度和航向角通過航位推算算法計算出位置，保證組合導(dǎo)航系統(tǒng)繼續(xù)工作。

1.3 數(shù)據(jù)處理流程

本實驗的數(shù)據(jù)流程主要分為3個階段，即初始準(zhǔn)備階段、單個U-blox定位階段和利用HG_INS模塊+U-blox模塊組合定位階段，如圖1所示。

1）首先，將U-blox模塊和HG_INS模塊的數(shù)據(jù)依據(jù)HG_INS模塊的初始時間戳進(jìn)行同步，其次，將U-blox模塊連接千尋網(wǎng)絡(luò)（continuously operating reference stations, CORS），實現(xiàn)U-blox的動態(tài)RTK定位解算。

2）然后，判斷U-blox模塊的定位結(jié)果是否有效，如果U-blox定位有效，使用U-blox定位模塊的位置數(shù)據(jù)作為組合系統(tǒng)的輸出位置；同時，利用U-blox模塊的航向角和速度信息，對INS的輸出信息進(jìn)行閉環(huán)修正，得到INS輸出誤差模型。

3）如果U-blox定位無效，對INS誤差模型修正后的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行航位推算計算出位置，并作為組合系統(tǒng)的輸出位置。

圖1 低成本組合導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理流程

2 實驗與結(jié)果分析

本文選擇廉價的HG_INS模塊和U-blox模塊，在上海海洋大學(xué)臨港校區(qū)內(nèi)實施了試驗。本文研究的目的是組合導(dǎo)航系統(tǒng)的定位精度和可靠性分析，因此本文沒有使用高精度的慣性導(dǎo)航設(shè)備進(jìn)行航向的比較，使用了Novatel的結(jié)果作為基準(zhǔn)進(jìn)行了精度比較；HG_INS的初始航向角通過動態(tài)U-blox定位結(jié)果進(jìn)行匹配確定。

2.1 實驗器材

本次實驗選擇市場價格低于10美元的MPU-6050組件的HG_INS的開發(fā)板作為實驗器材，HG_INS是一款采樣頻率100 Hz的6軸的慣性傳感器，包含3軸的加速度計和3軸的陀螺儀，如圖2所示。表1介紹了HG_INS基本參數(shù)。

圖2 HG_INS開發(fā)板

表1 HG_INS基本參數(shù)

U-blox-M8是一款能跟蹤GNSS單頻廉價導(dǎo)航級芯片，同時支持基于網(wǎng)絡(luò)基站的動態(tài)RTK定位，使其擁有較高的定位精度。此模塊廣泛應(yīng)用于汽車導(dǎo)航等交通運輸領(lǐng)域，通過結(jié)合HG_INS模塊以實現(xiàn)GNSS/INS組合導(dǎo)航，進(jìn)一步提高定位的精度和穩(wěn)定性。

本實驗以Novatel OEM6接收機的定位結(jié)果作為標(biāo)準(zhǔn)參考數(shù)據(jù)。U-blox模塊及Novatel接收機如圖3所示。表2為Novatel接收機和U-blox導(dǎo)航模塊的基本參數(shù)。實驗中，U-blox模塊連接方塊天線并采取采樣頻率10 Hz的單頻雙模模式（GPS的L1頻段和BDS的B1頻段），Novatel接收機連接配套的Novatel天線并采用采樣頻率10 Hz單模雙頻模式（GPS的L1頻段和L2頻段）（如圖4所示）。

圖3 Novatel OEM6接收機(左)和廉價U-blox模塊(右)

圖4 Novatel天線(左)和廉價方塊天線(右)

表2 接收機基本參數(shù)

2.2 實驗場所

表3介紹了2次汽車試驗時間段以及試驗場地，試驗場地是上海海洋大學(xué)臨港校區(qū)內(nèi)元鼎路,第1圈時長410 s，第2圈時長310 s。

表3 實驗場地介紹

由于校內(nèi)GNSS信號較好，即U-blox模塊及Novatel接收機都沒有出現(xiàn)長時間的GNSS信號缺失，因此本文特意設(shè)置U-blox較長時間段信號缺失情況(如表4所示），以研究低成本組合導(dǎo)航系統(tǒng)的定位精度和可靠性。在U-blox缺省時間內(nèi)，可以利用Novatel的位置作為精度比較基準(zhǔn)。

表4 U-blox信號缺失表

2.3 實驗流程

汽車實地實驗流程如圖5所示，總共包含4個部分：①在汽車頂上固定好HG_INS模塊、U-blox天線和Novatel天線，并將U-blox天線和Novatel天線與各自定位設(shè)備連接，然后統(tǒng)一連接到筆記本電腦上；②調(diào)試各個設(shè)備軟件，并進(jìn)行初始化，然后設(shè)置U-blox定位模式為RTK模式；③收集HG_INS模塊、U-blox和Novatel的數(shù)據(jù)；④判斷U-blox數(shù)據(jù)有效性，實現(xiàn)低成本組合導(dǎo)航系統(tǒng)定位。

圖5 實驗流程

2.4 結(jié)果分析

本文通過2次汽車試驗獲得了低成本GNSS/ INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)實測數(shù)據(jù)，汽車實際行駛速度在30~40 km/h范圍內(nèi)，構(gòu)建了低成本GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的模型，并對組合系統(tǒng)的速度、航向角和位置進(jìn)行了分析。

2.4.1 速度分析

圖6和圖7中顯示了基于航位推算算法的低成本的GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)和Novatel的參考導(dǎo)航系統(tǒng)的東向速度和北向速度對比圖。從圖6和圖7中可以看出本文設(shè)置第1圈試驗的U-blox缺失時間最長時間段在292~334 s之間共43 s，此時與參考系統(tǒng)比較出現(xiàn)了在東向和北向上較大的速度誤差，東向最大速度誤差為4.1 m/s，北向最大速度誤差為3.5 m/s，其他時間段衛(wèi)星信號缺失時間小于20 s，東向平均速度誤差0.4 m/s，北向平均速度誤差0.3 m/s。

圖6 第1圈組合導(dǎo)航系統(tǒng)和參考系統(tǒng)東向速度對比

圖7 第1圈組合導(dǎo)航系統(tǒng)和參考系統(tǒng)北向速度對比

圖8和圖9中可以看出本文設(shè)置第2圈試驗的U-blox缺失時間最長時間段在200~245 s之間共46 s，此時與參考系統(tǒng)比較出現(xiàn)了在東向最大速度誤差為16.3 m/s，北向最大速度誤差為7.1 m/s，其他時間段衛(wèi)星信號缺失時間小于20 s，東向平均速度誤差0.5 m/s，北向平均速度誤差0.3 m/s。由于第2圈汽車在最大時長衛(wèi)星信號缺失時速度比第1圈大，所以導(dǎo)致第2圈的速度誤差比較大，其他缺失時間段誤差比較小。本文利用GNSS信號良好情況下反演得到速度信息，對HG_INS的輸出加速度進(jìn)行閉環(huán)修正，減小了HG_INS的輸出加速度的誤差，保證了低成本的GNSS/INS組合導(dǎo)航擁有較高精度的速度。

圖8 第2圈組合導(dǎo)航系統(tǒng)和參考系統(tǒng)東向速度對比

圖9 第2圈組合導(dǎo)航系統(tǒng)和參考系統(tǒng)北向速度對比

2.4.2 航向角分析

圖10為第1圈組合導(dǎo)航系統(tǒng)和參考系統(tǒng)的航向角對比。從圖中可知45 s之前，組合導(dǎo)航系統(tǒng)的航向角上下波動誤差為68.8°，之后2者航向角誤差均值為2.6°。圖11為第2圈組合導(dǎo)航系統(tǒng)和參考系統(tǒng)的航向角對比。從圖中可知44 s之前，組合導(dǎo)航系統(tǒng)的航向角上下波動誤差為91.5°，之后組合導(dǎo)航系統(tǒng)和參考系統(tǒng)的航向角誤差均值為2.6°。組合導(dǎo)航系統(tǒng)的航向角需要通過大概50 s時間實現(xiàn)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的航向角匹配，匹配后航向角可以收斂在3°以內(nèi)。本文利用GNSS信號良好情況下反演得到方位角信息，對HG_INS的輸出航向角進(jìn)行閉環(huán)修正，減小了HG_INS的輸出航向角的誤差，保證了GNSS/INS組合導(dǎo)航擁有較高精度航向角。

圖10 第1圈組合導(dǎo)航系統(tǒng)和參考系統(tǒng)的航向角對比

圖11 第2圈組合導(dǎo)航系統(tǒng)和參考系統(tǒng)的航向角對比

2.4.3 位置分析

第1圈組合導(dǎo)航系統(tǒng)和參考系統(tǒng)軌跡對比如圖12所示。根據(jù)速度和航向角計算，組合導(dǎo)航系統(tǒng)與參考系統(tǒng)的軌跡位置最大誤差34.2 m，其他20 s以內(nèi)衛(wèi)星信號缺失，組合導(dǎo)航系統(tǒng)與參考系統(tǒng)的軌跡位置平均誤差為2.5 m（如圖13所示）。第2圈組合導(dǎo)航系統(tǒng)和參考系統(tǒng)軌跡對比如圖14所示，其中組合導(dǎo)航系統(tǒng)與參考系統(tǒng)的軌跡位置最大誤差102.1 m，其他20 s以內(nèi)衛(wèi)星信號缺失，組合導(dǎo)航系統(tǒng)與參考系統(tǒng)的軌跡位置平均誤差為3.3 m（如圖15所示）。

圖12 第1圈組合導(dǎo)航系統(tǒng)和參考系統(tǒng)軌跡對比

圖13 第1圈組合導(dǎo)航系統(tǒng)和參考系統(tǒng)軌跡位置誤差

圖15 第2圈組合導(dǎo)航系統(tǒng)和參考系統(tǒng)軌跡位置誤差

因此，當(dāng)衛(wèi)星信號缺失時，GNSS無法使用，而此刻利用經(jīng)過誤差模型修正后的廉價INS_HG輸出的加速度和航向角進(jìn)行積分計算得到位置和航向角，彌補衛(wèi)星信號缺失的不足，保證導(dǎo)航系統(tǒng)可以繼續(xù)保持穩(wěn)定運行，并且獲得可靠性。組合導(dǎo)航系統(tǒng)與參考系統(tǒng)的試驗位置、速度和航向角的誤差表，如表5所示。

表5 2次試驗誤差結(jié)果表

3 結(jié)束語

本文提出了基于航位推算的低成本GNSS/ INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)，利用廉價單頻RTK技術(shù)的U-blox模塊以及衛(wèi)星信號良好情況下的GNSS的速度和方位角信息修正HG_INS方法，并通過實地汽車試驗獲取實測數(shù)據(jù)，分析了此組合導(dǎo)航系統(tǒng)的定位精度，其中設(shè)置U-blox系統(tǒng)2次出現(xiàn)最長的信號丟失時間分別是43和46 s，導(dǎo)致位置誤差分別為34.1和102.1 m。其他少于20 s的衛(wèi)星信號缺失時段，組合導(dǎo)航的位置平均誤差分別只有2.5和3.3 m。此方法可有效解決GNSS系統(tǒng)出現(xiàn)短時間信號丟失情況無法定位的缺點。通過實驗證明了本文提出的組合導(dǎo)航系統(tǒng)的有效性和穩(wěn)定性。校園道路狀況簡單，車輛處于近低勻速，達(dá)到了較好的定位效果；在接下來的工作中，將對高變速的情況進(jìn)行研究，提高此組合導(dǎo)航的適用范圍。

[1] 格里森S, 加布雷格齊亞布澤爾D. GNSS應(yīng)用與方法[M]. 楊東凱, 樊江濱, 張波, 等譯. 北京: 電子工業(yè)出版, 2011: 106-124.

[2] 王曉艷. GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)定位精度分析[J]. 北京測繪, 2014(3): 86-88.

[3] KREYE C, EISSFELLER B, AMERES G. Architectures of GNSS/INS integrations: theoretical approach and practical tests[C]//The Institute of Flight Guidance. Proceedings of 2004 Symposium on Gyro Technology. Karlsruhe: The Institute of Flight Guidance, 2004: 1-16.

[4] QIN Feng, ZHAN Xingqun, ZHAN Lei. Performance assessment of a low-cost inertial measurement unit based ultra-tight global navigation satellite system/inertial navigation system integration for high dynamic applications[J]. IET Radar, Sonar &Navigation, 2014, 8(7): 828-836.

[5] ANGRISANO A. GNSS/INS integration methods[D]. Naples: Parthenope University of Naples, 2010: 82-108.

[6] FALCO G, PINI M, MARUCOO G. Loose and tight GNSS/INS integrations: comparison of performance assessed in real urban scenarios[J]. Sensors, 2017, 17(2): 255-280.

[7] CUI Bingbo, CHEN Xiyuan, Xu Yuan, et al. Performance analysis of improved iterated cubature Kalman filter and its application to GNSS/INS[J]. ISA transactions, 2017, 66: 460-468.

[8] 韓厚增, 王慶, 王堅. 單頻GPS/BDS/MEMS IMU緊組合模糊度固定抗差模型[J]. 中國慣性技術(shù)學(xué)報, 2015, 23(4): 493-499.

[9] LI Tuan, ZHANG Hongping, GAO Zhouzheng, et al. High-accuracy positioning in urban environments using single-frequency multi-GNSS RTK/MEMS-IMU integration[J]. Remote Sensing, 2018, 10(2): 205-226.

[10] LI Qifen, AI Lun, XIAO Junpeng, et al. Tightly coupled RTK/MIMU using single frequency BDS/GPS/QZSS receiver for automatic driving vehicle[C]//The Institute of Electrical and Electronic Engineers（IEEE）. Proceedings of 2018 IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium(PLANS). Monterey: IEEE, 2018: 185-189.

[11] ZHANG Yun, YU Wenhao, HAN Yanling, et al. Static and kinematic positioning performance of a low-cost real-time kinematic navigation system module[J]. Advances in Space Research, 2019, 63(9): 3029-3042.

[12] 袁蹈, 呂偉才, 袁曉鑫, 等. 車載組合定位終端定位性能分析[J]. 全球定位系統(tǒng), 2018, 43(6): 115-119.

Discussion on low-cost GNSS/INS integrated navigation system

LIANG Jian , HAN Yanling, YU Wenhao, ZHANG Yun

（Information and Technology College, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China）

In order to further study on the integrated navigation and positioning technology with low cost and high precision, the paper proposed a low-cost GNSS/INS integrated navigation system scheme: the single-frequency RTK technology was used to retrieve the velocity and azimuth information under the condition of good GNSS signal, and the output data of low-cost INS was closed-loop corrected for reducing the error of INS output data; when the satellite signal could not be received or the signal was occluded, the position and azimuth angle were obtained by integrating the course angle and acceleration output from the low-cost INS corrected by error model with the dead reckoning algorithm, so as to ensure the stable operation of the integrated navigation system. Experimental result showed that the method would have good positioning accuracy and reliable stability, which could meet the needs of vehicle navigation and positioning under low uniform speed environment.

integrated navigation; real-time positioning; closed-loop correction; single-frequency carrier

P228

A

2095-4999(2019)04-0110-08

梁健，韓彥嶺，于文浩，等.低成本GNSS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)探討[J].導(dǎo)航定位學(xué)報,2019,7(4): 110-117.（LIANG Jian, HAN Yanling, YU Wenhao,et al. Discussion on low-cost GNSS/INS integrated navigation system[J].Journal of Navigation and Positioning,2019,7(4): 110-117.）

10.16547/j.cnki.10-1096.20190420.

2018-10-15

梁健（1992—），男，江蘇淮安人，碩士生，研究方向為廉價GNSS/INS組合導(dǎo)航。

張云（1974—），男，上海人，博士，教授，研究方向為GNSS定位導(dǎo)航和GNSS-R技術(shù)。