[发明专利]一种自适应GPS融合定位系统、方法及介质

权利要求书

1.一种自适应GPS融合定位系统，其特征在于，包括：

GNSS/INS信息采集模块：包括全球卫星导航系统和惯性导航系统；

视觉信息处理模块：用于采集载体前方区域的图像，进行语义分割后获得天空区域在原始图像中的区域占比，进一步获得位姿数据；

自适应融合模块：通过对天空区域在原始图像中的区域占比动态调整GPS数据在卡曼尔滤波的融合过程的估计权重，获得滤波后的估计位姿；

上述模块均设置在同一载体上。

2.根据权利要求1所述的自适应GPS融合定位系统，其特征在于，所述视觉信息处理模块包括图像信息采集单元，语义分割单元、图像特征提取与匹配单元及视觉位姿估计单元。

3.根据权利要求1所述的自适应GPS融合定位系统，其特征在于，所述图像信息采集单元平行于地面安装，且安装高度应大于60cm。

4.根据权利要求2所述的自适应GPS融合定位系统，其特征在于，所述图像信息采集单元包括双目相机。

5.一种基于权利要求1-4任一项所述的自适应GPS融合定位系统的融合定位方法，其特征在于，包括：

获得载体在世界坐标系下的运动坐标及惯性导航系统获得载体运动学信息；

实时采集运动载体前方区域的多帧图像，并记录每一帧图像的序列号；

将图像按照序列号顺序进行语义分割，将分割后的天空区域存储于MASK矩阵中；不存在天空区域，则矩阵存为空白RGB矩阵；

对MASK矩阵进行膨胀处理，计算天空区域的图像面积，及其在原始图像面积的区域占比；

依据图像序列号对双目图像进行特征点匹配，获得匹配点；

将匹配点与前一帧图像的特征点以及地图特征点进行匹配，计算得到一个图像帧的位姿变换矩阵，进一步通过对前n帧的位姿变换矩阵进行累乘得到第n帧图像的位姿数据；

通过对天空区域在原始图像中的区域占比动态调整GPS数据在卡曼尔滤波的融合过程的估计权重，获得滤波后的估计位姿。

6.根据权利要求5所述的融合定位方法，其特征在于，所述通过对天空区域在原始图像中的区域占比动态调整GPS数据在卡曼尔滤波的融合过程的估计权重，获得滤波后的估计位姿，具体为：

对载体的初始速度和位姿进行初始化；

定义十二维的速度状态量和位姿状态量

根据GNSS/INS信息采集模块中陀螺仪与加速度计构成的速度变量信息对载体的速度通过扩展卡尔曼滤波进行测量更新，得到K时刻的最优速度状态估计值

根据K时刻的最优速度状态估计值、视觉位姿估计值、GPS位置测量值对位姿状态量进行测量更新，得到k时刻的位姿状态观测量

通过k时刻的先验位姿状态量以及k时刻的位姿状态观测量对K时刻的位姿进行最优估计。

7.根据权利要求6所述的融合定位方法，其特征在于，所述通过k时刻的先验位姿状态量以及k时刻的位姿状态观测量对K时刻的位姿进行最优估计，具体为：

通过如下公式计算得到K时刻的位姿最优估计值：

其中为卡尔曼增益

其中

其中为测量误差协方差矩阵，其表示为：

r₂～r₄为经过调参后得到的常值，在相机所得位姿的测量误差协方差矩阵中r₁为常值，在GPS所得的位置的测量误差协方差矩阵中r₁为动态参数，令其为r_D，r_D由天空区域占比R_a决定。

8.根据权利要求7所述的融合定位方法，其特征在于，所述r_D由天空区域占比R_a决定，具体为：

根据天空区域占比R_a以及GNSS/INS信息采集模块所捕获到的卫星数目x对动态参数r_D进行加权取值得到动态参数r_D；

其中λ为R_a的加权系数。