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卫星拒止环境下基于因子图的智能车可靠定位方法

胡悦  李旭  徐启敏  袁建华  孔鑫  
【摘要】:针对如室内停车场、隧道等卫星拒止环境下智能车的准确可靠定位需求,提出了一种基于因子图的低成本融合定位方法。首先,构建基于因子图的UWB/INS动态融合定位框架;接着,充分利用UWB基站的静止特性,结合因子图输出的位置及位置置信区间计算智能车与基站之间的最大理论距离,并与UWB实测距离比较从而检测非视距信号;最后,制定自适应融合规则来指导不同情况下UWB/INS的融合,输出最终的定位结果,实现卫星拒止环境下智能车的可靠定位。实车试验表明,所提出的融合定位方法可达到0.622 m的精度,相较传统的最小二乘定位方法提升1倍以上,有效抑制了非视距误差的影响,具有成本低、可靠性高、环境适应力强等优点,克服了传统方法的不足。

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