CN115343745B 三维激光雷达辅助的高精度卫星定位方法 （香港理工大学）

WeisongWen.3DLiDARAidedGNViaFactorGraphOptimization.33Navigation.2020,1649-1672.WeisongWen.GNSSNLOSExclusiononDynamicObjectDetectionINTELLIGENTTRANSPORTATIONSYSTEMS.2021,一种三维激光雷达辅助的高精度卫星定位传感器和姿态航向参考系统(AHRS)的3D点云实帧的3D点云累积到所述SWM中，以增强所述3DLiDAR传感器的视场；通过GNSS接收器接收来自卫星的GNSS测量值；使用所述SWM从所述GNSS测量值中检测所述NLOS接收；当在所述SWM中找不到反射点时，通过NLOS重构来校正所述NLOS接请的目的在于提供一种缓解由静态建筑物和动2基于来自3DLiDAR传感器和姿态航向参考系统AHRS的3D点云实时地生成滑动窗口地通过排除远离GNSS接收器的点云来使所述SWM的点云容量最小化，使得所述3D点云位通过GNSS接收器接收来自卫星的全球导航卫星系统GNS使用所述SWM从所述GNSS测量值中检测所使用具有比例因子的加权方案来执行所述NLOS重构，其中如果所述卫星被归类为NLOS测量值并且校正了伪距误差，则根据所述卫星SNR和所述和比例因子kw计算所述比例因子。采用AHRS的方向将所述SWM从载体坐标系转换为局部东北天ENU坐根据卫星的仰角和方位角确定连接所述GNSS接收器和卫星4.如权利要求1所述的方法，进一步包括：通过使用基使用基于反射器检测算法的高效kdTree结构检测所述NLOS接收对应的反射点，其中，检测所述GNSS接收器和所述潜在反射器之间距离最短6.一种由车辆使用的、用于使用卫星定位系统支持所述车辆进行定位的LiDAR辅助全3述SWM提供用于检测和校正非视距NLOS接通过排除远离所述GNSS接收器的点云来使所述SWM的点云容量最小化，使得所述3D点使用所述SWM从所述GNSS接收器的所述GNSS测量值中检使用具有比例因子的加权方案来执行所述NLOS重构，其中如果所述卫星被归类为NLOS测量值并且校正了伪距误差，则根据所述卫星SNR和所述和比例因子kw计算所述比例因子。器的3D点云获得局部地图；并采用AHRS的方向将所述SWM从载体坐标系转换为局部东北天根据卫星的仰角和方位角确定连接所述GNSS接收器和卫星9.根据权利要求6所述的系统，其中，所述处理器还使用基于反射器检测算法的高效kdTree结构检测所述NLOS接收对应的反射点，其中，4检测所述GNSS接收器和所述潜在反射器之间距离最短5体而言，本公开涉及一种用于NLOS检测和校正的3DLiDAR辅助的全球导航卫星系统及方的定位精度不足是阻碍自动驾驶在城市场景中到来的关键问题之一。随着对ADV的需求不6明人没有排除检测到的NLOS接收，而是探索了在LiDAR的帮助下校正NLOS伪距测量值的替后，校正后的和剩余的健康GNSS测量值都可以用于进一步的GNSS定位。在校正检测到的[0009]本文提供了一种3DLiDAR辅助GNSSNLOS缓解方法和实现该方法的系统。本公开[0010]本公开的第一方面提供了一种用于使用卫星定位系统支持车辆进行定位的方[0015]本公开的第二方面提供了一种用于使用卫星定位系统支持车辆进行定位的方7[0017]在一实施例中，生成所述SWM的步骤包括：基于来自3DLiDAR传感器的所述3D点LOS测量值，则根据卫星信噪比(SNR)和仰角计算所述比例因子；如果所述卫星被归类为述中做了进一步描述。本发明内容并非旨在识别所要求保护的主题的关键特征或基本特[0023]附图包含用于进一步说明和阐明本公开的上述和其他方面、优点和特征的附[0024]图1是根据本公开示例性实施例的3DLiDAR辅助GNSS实时动态差分定位方法的概[0026]图3是根据本公开示例性实施例的生成的滑动窗口地图和实时3D点云的示例性演8[0028]图5是示出根据本公开的示例性实施例的基于生成的滑动窗口地图的NLOS检测的[0030]图7为本发明实施例的3DLiDAR辅助GNSS实时动态差分定位方法应用前后的定位[0031]图8是根据本公开的实施例的被配置为利用3DLiDAR辅助的GNSSNLOS缓解方法并结合到车辆中的3DLiDAR辅助G[0032]本公开主要向自动驾驶或具有使用卫星定位系统的导航要求的其他类型的自主一种3DLiDAR辅助的GNSSNLOS缓解方法，该方法可以在非常深的城市峡谷中检测和校正中，电子接收器可以使用由卫星发射的视距无线电信号以指定的精度确定它们的位置。GNSS接收器可以接收和处理来自绕地球运行的多颗卫星的信号，以确定GNSS接收器的位多个传感器被配置为使用振动来测量基于垂直参考的车辆的方向、方位和/或加速度的变[0038]本公开的第一实施例是检测和排除GNSSNLOS接收以进一步改进GNSS-RTK定位。[0039]图1提供了本公开中提出的3DLiDAR辅助的GNSS-RTK定位方法的概略图。该系统9[0040]在某些实施例中，使用3DLiDAR传感器110通过从本质上解决传统GNSS-RTK由于计两个历元之间的相对运动并生成3DPCM以提供环境描述。LiDAR因子从LiDAR扫描匹配它基本上排除了潜在的GNSSNLOS接收以获得幸存的GNSS3DLiDAR传感器和LIO以执行PCM校正142以进一步校正3D点云的漂移。通过结合由GNSS[0045]本公开的第一实施例通过利用3DLiDAR传感器的感知能力来检测和排除潜在的GNSSNLOS接收来解决这个问题。这种方法即使在城市峡谷场景中也可以达到10厘米的精其采用3DLiDAR来帮助GNSS单点定位。定位只能在5米范围内准确，不如第一实施例的境描述的GNSSNLOS检测与校正S2动窗口内的3D点云来生成SWM，因为远离GNSS接收器130的点云对于NLOS检测是不必要的。从LiDAR扫描匹配211获得局部地图。直接采用来自AHRS160的方向以将SWM从载体坐标系[0049]参考如图3所示的感知数字世界，其显示了实时3DLiDAR点云和SWM之间的差辆(例如双层巴士)。简单地基于实时3D点云无法有效地对高仰角卫星的可见性进行分类。对象的城市峡谷中的垂直方向上的明显漂移最小化，本公开采用绝对地面来约束垂直漂[0058]首先，将所有点云准到以P"为第一坐标系的局部地图内的一个点M转换到接收器载体坐标系中[0061]现在返回参考图2，对GNSS伪距测量值进行GNSSNLOS检测和校正S200B的第二部[0063]不需要对象检测算法来恢复检测到的动态对象或建筑物表面的实际高度。由于过预定阈值Nthres,，则在搜索点附近有一些来自建筑物或动态对象的地图公开以检测和恢复信号遮挡和反射以实现高度准确器是使用基于反射器检测算法的有效kdTr[0072]用于执行模型校准的反射器检测算法的输入包括：swnM、卫星s的仰角历二段是从反射器到GNSS接收器130的信号传输。由于反射信号应具有与预期定向信号相同[0076]在步骤4中，重复步骤2和3直[0082]具有较低仰角和较小SNR的卫星具有较高的被NLOS误差污染的可能性。传统的基城市峡谷深处却不行。特别地，加权方案以相同的方式处理LOS和NLOS，这在已经检测到权方案对LOS和NLOS的不确定性进行建模，其中添加了比例因子以对NLOS测量值进行去加[0095]假设在用于进一步的GNSS定位之前从中减去NLOS误差观测函数的雅可比矩阵Gf可以表示为：[0107]图7为本发明第一实施例所开发的3DLiDAR辅助GNSS实时动态差分定位方法应用[0110]车辆配备有u-bloxM8TGNSS接收器，用于以1Hz的频率收集原始GNSS测量值。3D[0113]使用五种方法的GNSS定位实验的结果如上表1所示。使用u-blox接收器的定位结现这种情况是因为过度的NLOS排除会显著扭曲卫星的感知几何分布。可用性从100％略微[0116]在城市峡谷2更具挑战性的情况下，发现可能无法检测到由高于40米的建筑物反[0117]图8是根据本公开的示例性实施例的车辆中的3DLiDAR辅助GNSSNLOS缓解方法的一种可能实现和结合的系统图。车辆使用LiDAR辅助GNSS来使用卫星定位系统支持车辆集成电路(ASIC)或可被配置为执行以下一项或多项上述方法的其他处理结构。处理器810用于存储定位数据和/或其他接收到的信号并检索有利于增强3DLiDAR传感器110的FOV的一个或多个功能。因此，上述功能和方法可以被实现为可由处理器810执行的计算机代码中的指令和/或计算机代码的非暂时性机器可读介质。计算机可读介质的常见形式包括例市峡谷中无法保证其准确性。本公开通过利用3DLiDAR的感知能力来检测和消除潜在的[0159]