申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117804447A

主分类号：G01C21/16

分类号：G01C21/16;G01C21/20;G01S19/37;G01S19/47;G01S19/53

优先权：["20231128 CN 2023116073590"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于因子图优化的GNSS惯导融合定位方法，包括以下步骤：获取惯性测量单元的测量数据、全球导航卫星系统接收器的GNSS信号数据；对惯性测量单元的测量数据进行预积分，得到积分处理的测量数据；检查全球导航卫星系统接收器的GNSS信号数据的有效性，得到最优的GNSS信号数据；根据积分处理的测量数据与最优的GNSS信号数据，构建基于测量数据和GNSS信号数据的因子图模型；采用增量平滑算法对构建的基于测量数据和GNSS信号数据的因子图模型进行求解，得到搭载物在地球坐标系下的位姿状态；该方法将GNSS信号与惯性测量单元的测量数据加入因子图模型中，使卫星信号的使用更加多元化，增加了基于惯性导航和全球导航卫星系统的定位系统的鲁棒性和准确性。

主权项：1.一种基于因子图优化的GNSS惯导融合定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取惯性测量单元的测量数据、全球导航卫星系统接收器的GNSS信号数据；S2、对步骤S1中获取的惯性测量单元的测量数据进行预积分，得到积分处理的测量数据；S3、检查步骤S1中获取的全球导航卫星系统接收器的GNSS信号数据的有效性，得到最优的GNSS信号数据；S4、根据步骤S2中得到的积分处理的测量数据与步骤S3中得到的最优的GNSS信号数据，构建基于测量数据和GNSS信号数据的因子图模型；S5、采用增量平滑算法对步骤S4中构建的基于测量数据和GNSS信号数据的因子图模型进行求解，得到搭载物在地球坐标系下的位姿状态。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国长江电力股份有限公司 一种基于因子图优化的GNSS惯导融合定位方法

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