摘要
一种基于车载智能手机终端的GNSS RTK和MEMS IMU融合定位的方法,通过获得GNSS和MEMS IMU的原始测量值,将GNSS转化为国际通用格式RINEX后,下载附近公开的基站卫星数据以进行基准站和手机端的RTK定位,并用速度平滑滤波得到位置解算;再通过GNSS RTK和MEMS IMU松组合完成卫星质量差时的平滑过渡;最后通过树结构Parzen估计算法(TPE)对IMU数据完成停车检测的阈值判断,并和数据真值计算精度差,迭代求得最优阈值和定位结果。本发明结合车辆行驶中的停车特性,基于低精度传感器和车载手机的卫星和惯性导航传感器数据,方法简单且定位精确。
技术关键词
车载智能手机
车载手机
协方差矩阵
陀螺
估计算法
终端
卡尔曼滤波组合
速度
代表
惯性导航传感器
汽车行驶道路
伪距差分定位
基站
数据
时间段
卡尔曼滤波方法
载波
MEMS传感器
基准
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信号抗干扰方法
卫星信号接收机
协方差矩阵锥化
信号抗干扰系统
波束展宽算法
非线性Lamb波
二次谐波信号
成像方法
概率密度函数
指数特征
监测报警系统
传感
协方差矩阵
位移误差
时间同步
虚拟对象
人机交互设备
游戏场景
卡尔曼滤波技术
参数