[发明专利]基于INS及GNSS的网格SLAM的导航系统及方法

说明书

本发明适用于定位技术领域，提供了一种基于INS及GNSS的网格SLAM的导航方法及系统，包括：S1、检测当前是否存在GNSS定位数据，GNSS定位数据包括：移动机器人的当前位置；S2、若检测结果为是，则将GNSS定位数据中的当前位置作为移动机器人的当前位置，并执行步骤S3，若检测结果为否，则执行步骤S4；S3、将GNSS定位数据及INS模块采集的位姿数据输入EKF滤波模型，EKF滤波模型基于GNSS定位数据对INS模块采集的位姿数据进行修正，同时基于修正后的位姿构建路标地图；S4、基于构建的路标地图获取移动机器人当前在路标地图坐标系中的位置。在GNSS能正常定位时，通过GNSS能实现移动机器人的快速及精准定位；在GNSS拒绝环境下时，通过构建的高精路标地图进行定位，弥补了GNSS的缺陷。

技术领域

本发明属于导航技术领域，提供了一种基于INS及GNSS的网格SLAM 的导航系统及方法。

背景技术

受限于GNSS技术本身的脆弱性，其在城市、室内等复杂环境下极易受到干扰，以致无法正常提供导航定位服务。为此，国内外学者围绕惯性导航技术、视觉导航技术、无线导航技术(Wi-Fi、UWB、蓝牙等)、激光、雷达、地图/ 地磁/重力匹配等技术展开了深入的研究。惯性导航属于航位推算技术，其基本原理是通过测量载体运动的角速率和比力，按照严格的数学物理关系积分，获得相对于初始状态的导航信息。随着人工智能、深度学习技术的发展以及图像处理器性能的提升，视觉导航在近十年发展迅速。以CCD相机传感器为代表，视觉导航通过序列影像特征点跟踪，可实现载体相对位置与姿态变化估算；另一方面，也可通过将相机获取的影像与先验高精度地图进行匹配，获取载体在地图坐标系下的绝对位置。除此以外，利用激光雷达、声纳等主动探测方式进行环境感知的导航技术也被称为主动视觉导航。其中激光雷达技术随着智能驾驶的兴起得到了学术界与产业界的广泛关注，激光雷达能够以厘米量级精度测定其与周边车辆或障碍物之间的距离，是实现自动驾驶环境感知的重要手段。

无论是GNSS，或是其他导航定位技术都有其局限性，任何单一技术都无法满足不同场景、不同环境导航需求。因此考虑不同传感器之间的互补性，基于多传感器信息融合，实现多源协同室内外无缝导航定位已成为当前研究热点。带有INS/GNSS的MMS在标准坐标系中提供地理空间信息，可以在各种应用中应用。通过使用严格的校准方法，可以得出每个系统之间的关系以获得更准确的结果；但要在困难的城市或GNSS敌对环境中实现准确性，需要先进行勘测和探索。

发明内容

本发明实施例提供一种基于INS及GNSS的网格SLAM的导航方法，基于INS、GNSS及网格SLAM多传感器组合导航方案，利用多传感器组合互补特性来弥补单一系统的不足，实现GNSS拒绝环境下的全局定位问题。

本发明是这样实现的，一种基于INS及GNSS的网格SLAM的导航方法，所述方法具体包括如下步骤：

S1、检测当前是否存在GNSS定位数据，GNSS定位数据包括：移动机器人的当前位置；

S2、若检测结果为是，则将GNSS定位数据中的当前位置作为移动机器人的当前位置，并执行步骤S3，若检测结果为否，则执行步骤S4；

S3、将GNSS定位数据及INS模块采集的位姿数据输入EKF滤波模型， EKF滤波模型基于GNSS定位数据对INS模块采集的位姿数据进行修正，同时基于修正后的位姿构建路标地图；

S4、基于构建的路标地图获取移动机器人当前在路标地图坐标系中的位置。

进一步的，路标地图的构建方法具体包括如下步骤：

S31、提取当前激光帧中的路标，获取各路标在激光雷坐标系中的坐标，称为路标的局部坐标；

S32、基于修正后的位姿将当前激光帧中所有路标映射到地图坐标系中，获取各路标的在地图坐标系中的坐标，即为路标的全局坐标；