公开(公告)号：CN119958548A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510227606.7

申请日：2025-02-27

Applicant: 同济大学

Inventor： 王睿 ,  刘啸天

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/34

Abstract: 本发明涉及一种自适应协方差的因子图的LTE/IMU的组合导航方法。该方法通过紧耦合集成因子图，将导航问题建模为全局最大后验估计问题，实现对导航位姿信息的最优估计。主要因子节点包括IMU因子与伪距因子，代价函数由观测量与估计量的差值构成，实现对状态误差值与伪距误差值的时变分析与修正。同时，构建了传感器获得信息的概率传递模型，并提供了详细的最优估计解法。此外，针对传统因子图组合导航方法中协方差矩阵不随时间变化的问题，本发明提出了一种自适应协方差的方法，能有效提高定位精度。

公开(公告)号：CN118258389A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410389004.7

申请日：2024-04-01

Applicant: 同济大学

Inventor： 王睿 ,  刘啸天

IPC: G01C21/16 ,  G01S19/47 ,  G01S19/39 ,  G01S19/46

Abstract: 本发明属于组合导航领域，特别涉及一种基于多传感器融合的车载组合导航方法,采用多种传感器，包括：GNSS、SOP(基于LTE)、ODO和IMU；卡尔曼滤波器的量测方程根据传感器的信息进行更新，包括：GNSS输入速度与位置信息，SOP输入位置信息，ODO输入速度信息；卡尔曼滤波器的状态方程根据惯性测量单元测量值更新位姿信息；获得的位姿、速度与位置信息，输入到卡尔曼滤波器中,由卡尔曼滤波器生成单一的组合导航结果；本发明为解决GNSS定位局限性提供了有效的解决方案。