申请/专利权人：南京邮电大学

申请日：2021-11-09

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN114152269B

主分类号：G01C25/00

分类号：G01C25/00;G01C21/16;G06F17/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2022.03.25#实质审查的生效;2022.03.08#公开

摘要：本发明公开了一种车轮安装惯性测量单元的安装参数现场标定方法，包括粗标定和精标定两个阶段；粗标定阶段：在水平路面，车辆开始处于静止状态，采集静止状态下的加速度计输出，之后令车辆在水平路面沿直线运动一小段距离，采集直线运动状态下的陀螺输出，由TRIAD算法确定轴对准误差矩阵粗值。精标定阶段：令车辆由静止开始，在水平路面自由行驶，通过车辆运动学约束和惯性测量单元的输出建立卡尔曼滤波器，采集IMU输出，代入扩展卡尔曼滤波器，通过所述卡尔曼滤波器计算惯性测量单元相对于车轮的偏心距和轴对准误差精确值，同时能估计车辆位姿。本发明有助于减少车轮IMU安装难度和使用成本，提高基于车轮安装IMU的车辆定位精度。

主权项：1.一种车轮安装惯性测量单元的安装参数现场标定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，粗标定阶段，采用TRIAD算法获得惯性测量单元相对于车轮的轴对准误差的粗略值；S2，精标定阶段，通过车辆运动学约束和惯性测量单元的输出建立卡尔曼滤波器，并根据所述卡尔曼滤波器计算惯性测量单元相对于车轮的偏心距和轴对准误差精确值，同时估计出车辆位姿；步骤S2包括：S21，建立卡尔曼滤波器，设定卡尔曼滤波器的初值，并将粗标定阶段的结果作为精标定阶段中轴对准误差矩阵的初值；S22，按照时间顺序读取一帧惯性测量单元的输出数据，并代入卡尔曼滤波器；S23，通过卡尔曼滤波器估计状态变量和均方误差阵；S24，状态反馈，更新轴对准误差值；S25，车身姿态计算与定位；S26，重复循环步骤S22至S25，直至步骤S22中数据全部读取完毕；步骤S21中，建立卡尔曼滤波器包括建立卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程；状态方程：观测方程：Z＝hX+V其中，状态变量α为车轮转角，为车轮角速度，为车轮角加速度；惯性测量单元相对于车轮的轴对准误差用欧拉角表示，分别为横滚角γs，俯仰角θs，方位角ψs；r为惯性测量单元与车轮的偏心距；设定状态变量的初始方差阵为Pt0；为高斯白噪声，其方差为Q；fb为三轴加速度计输出；V为观测噪声，其方差阵为R；tk＝kT，T为采样周期，k为正整数； 其中， gn＝[00-g]Tv系为车身坐标系，其坐标原点位于车轮与地面的接触点，w系为车轮坐标系，系为w系的估计结果，b系为IMU坐标系，n系为导航坐标系，其相对于地球凝固且与初始时刻v系重合，为A系到B系的坐标变换矩阵，wAB为B系相对于A系的角速度，为角速度wAB在C系下的投影，的三个元素分别记为和aAB为B系相对于A系的加速度，为加速度aAB在C系下的投影，R为车轮半径，g为当地重力加速度值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京邮电大学 车轮安装惯性测量单元的安装参数现场标定方法

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