一种提升IMU和轮速计组合定位算法精度的方法
申请人信息
- 申请人:华南理工大学
- 申请人地址:510640 广东省广州市天河区五山路381号
- 发明人: 华南理工大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种提升IMU和轮速计组合定位算法精度的方法 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202311628514.7 |
| 申请日 | 2023/12/1 |
| 公告号 | CN117330063B |
| 公开日 | 2024/3/22 |
| IPC主分类号 | G01C21/16 |
| 权利人 | 华南理工大学 |
| 发明人 | 梁志豪; 赵克刚; 陈浩强 |
| 地址 | 广东省广州市天河区五山路381号 |
摘要文本
华南理工大学获取“一种透气窗帘布”专利技术，本发明涉及一种提升IMU和轮速计组合定位算法精度的方法，包括以下步骤：S1，在绝对定位技术可用的情况下，车辆定位模块将历史行驶数据发送至高性能计算单元；S2，根据车辆的历史行驶数据训练高斯过程回归模型，高斯过程回归模型用于模拟产生IMU和轮速计的输出信号；S3，基于训练好的高斯过程回归模型的迭代预测，评估IMU和轮速计组合定位算法的参数；S4，通过梯度下降算法更新IMU和轮速计组合定位算法的参数；S5，将更新后的参数回传给车辆定位模块。利用绝对定位数据实现对IMU和轮速计组合定位算法参数的动态更新；在绝对定位技术失效的情况下，预先更新的参数将能有效提升IMU和轮速计组合定位算法的精度。。来自：
专利主权项内容
马-克-数据 。1.一种提升IMU和轮速计组合定位算法精度的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，在绝对定位技术可用的情况下，车辆定位模块将历史行驶数据发送至高性能计算单元；步骤S2，高性能计算单元根据车辆的历史行驶数据训练高斯过程回归模型，所述高斯过程回归模型用于模拟产生IMU和轮速计的输出信号；步骤S3，基于训练好的高斯过程回归模型的迭代预测，评估IMU和轮速计组合定位算法的参数；步骤S4，通过梯度下降算法更新IMU和轮速计组合定位算法的参数；步骤S5，高性能计算单元将更新后的参数回传给车辆定位模块；所述步骤S3包括以下子步骤：步骤S301，采用蒙特卡洛的方法对所述高斯过程回归模型进行迭代预测，得到模拟的IMU和轮速计输出信号；步骤S302，将所述模拟的IMU和轮速计输出信号输入到IMU和轮速计组合定位算法，得到模拟的车辆定位点；步骤S303，以车辆定位轨迹为基准，通过代价函数计算所述模拟的车辆定位点对应的瞬时代价；步骤S304，重复步骤S301-S303直至达到指定的预测步数，得到模拟的车辆定位轨迹及其期望累积代价；根据预先定义的瞬时代价函数和模拟的车辆定位点计算当前时刻的瞬时代价；瞬时代价函数c(S)定义为t式中，和/>分别为t时刻的模拟车辆定位点和历史车辆定位点，L为预先指定的加权系数矩阵，决定着不同状态维度对应的代价大小；步骤S305，将最新预测的IMU信号和轮速计信号以及对应的车辆历史控制信号作为高斯过程回归模型的输入，重复步骤S301-S304直至达到指定的预测步数T，得到模拟的车辆定位轨迹及其期望累积代价；期望累积代价J(θ)通过以下式子计算式中，θ表示IMU和轮速计组合定位算法的待更新参数，包括轮胎有效滚动半径、车辆质心位置、卡尔曼滤波算法的过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵。