一种运动载体导航定位方法及装置与流程

本发明涉及导航
技术领域：
，具体涉及一种运动载体导航定位方法及装置。
背景技术：
：车载导航应用要求导航系统能够提供较高精度的位置、速度和姿态信息。在城市车载导航中，受制作工艺的影响，低成本的微机电系统(MicroElectroMechanicalSystem，MEMS)-惯性导航系统(InertialNavigationSystem，INS)精度较低，其误差随时间积累严重，在动态情况下这种问题尤其突出。GPS接收机在卫星可见性较好情况下能提供较为准确的位置、速度信息，来修正MEMS-INS的定位误差，但是，车辆在城市环境中由于建筑物的遮挡易发生GPS信号中断，此时MEMS-INS的快速漂移误差会使MEMS-INS/GNSS组合导航系统的定位性能迅速恶化。因此，GPS信号中断时MEMS-INS定位误差的控制，也是车载GPS/MEMS-INS组合导航需要解决的重要问题。现有提供了是通过对MEMS-INS系统中的惯性传感器误差建模来防止中断时导航性能恶化,但是现有这种方案的计算量较大、实时性较差、模型环境适应能力差，从而导致对导航误差的控制有限。技术实现要素：鉴于上述问题，本发明实施例提供了一种运动载体导航定位方法及装置，以降低了在GPS信号中断时的定位误差。第一方面，本发明实施例提供了一种运动载体导航定位方法，应用于设置在运动载体上的城市导航装置，所述城市导航装置与微机电系统－惯性导航系统MEMS-INS、全球定位系统GPS通信，所述方法包括：识别当前是否与全球定位系统GPS处于信号中断状态；如果识别出与所述GPS处于所述信号中断状态，基于与所述运动载体的当前运动状态对应的运动模型定位推算出推算定位信息；通过所述推算定位信息对来自所述MEMS-INS的载体定位信息进行修正，以得到修正后载体定位信息。优选的，在所述识别当前是否与所述GPS处于信号中断状态之后，所述方法还包括：如果识别出与所述GPS未处于所述信号中断状态，确定伪距差异信息为用于建立状态空间模型的观测量，以及确定误差数据为用于建立所述状态空间模型的状态量；基于所述状态量和所述观测量建立所述状态空间模型；将来自所述MEMS-INS的载体定位信息经过所述状态空间模型进行卡尔曼滤波，以得到修正后载体定位信息。优选的，如果所述修正后载体定位信息包括最优载体位置和最优载体速度，在所述得到修正后载体定位信息之后，所述方法还包括：如果识别出与所述GPS未处于所述信号中断状态，判断所述最优载体速度是否大于预设速度值，以及判断姿态约束的定姿误差是否小于预设角度值；如果所述最优载体速度大于所述预设速度值，且所述姿态约束的定姿误差小于所述预设角度值，基于所述最优载体速度对来自所述MEMS-INS的载体姿态信息进行修正，以得出修正后载体姿态信息；如果识别出与所述GPS处于信号中断状态，或者所述最优载体速度小于或等于预设速度值，或者所述姿态约束的定姿误差大于或等于所述预设角度值，则基于所述姿态约束对来自所述MEMS-INS的载体姿态信息进行修正，以得出所述修正后载体姿态信息。优选的，如果所述修正后载体姿态信息包括载体航向角、载体俯仰角和载体横滚角，所述基于所述最优载体速度对来自所述MEMS-INS的载体姿态信息进行修正，包括：获得所述最优载体速度中的北向速度、东向速度，将所述北向速度和所述东向速度通过如下公式得到所述载体航向角：将所述北向速度和所述东向速度，通过如下公式得到所述载体俯仰角：基于所述最优载体速度中的提升加速度矢量、水平参考矢量，通过如下公式得到所述载体横滚角：γs＝arccos((l·p)/(|l·p|)；其中，vn为所述北向速度，ve为所述东向速度，l为所述提升加速度矢量，p为所述水平参考矢量，为所述载体航向角，θs为所述载体俯仰角，γs为所述载体横滚角。优选的，如果所述修正后载体姿态信息包括载体航向角、载体俯仰角和载体横滚角，所述基于所述姿态约束对来自所述MEMS-INS的载体姿态信息进行修正，包括：基于所述载体定位信息确定出所述运动载体的当前运动状态；确定与所述当前运动状态对应的姿态约束定姿模型；基于与所述当前运动状态对应的姿态约束定姿模型对所述载体姿态信息进行修正。优选的，如果所述载体定位信息包括载体速度信息，所述基于与所述运动载体的当前运动状态对应的运动模型定位推算出推算定位信息，包括：获得来自所述MEMS-INS的载体定位信息；基于所述载体速度信息确定出所述运动载体的当前运动状态；确定与所述当前运动状态对应的运动模型；基于与所述当前运动状态对应的运动模型进行定位推算出所述推算定位信息。优选的，所述基于所述载体速度信息确定出所述运动载体的当前运动状态，包括：判断来自所述MEMS-INS的加速度计Y轴加速度是否大于第一预设门限值；以及来自所述MEMS-INS的陀螺仪Z轴角速度是否大于第二预设门限值；如果所述加速度计Y轴加速度大于所述第一预设门限值，且所述陀螺仪Z轴角速度大于所述第二预设门限值，确定所述运动载体的当前运动状态为转弯运动；如果所述加速度计Y轴加速度大于所述第一预设门限值，且所述陀螺仪Z轴角速度小于或等于所述第二预设门限值，确定所述运动载体的当前运动状态为变速直线运动；如果所述加速度计Y轴加速度小于或等于所述第一预设门限值，确定所述运动载体的当前运动状态为匀速直线运动。优选的，所述确定伪距差异信息为用于建立状态空间模型的观测量，以及确定误差数据为用于建立所述状态空间模型的状态量，包括：接收来自所述MEMS-INS的如下误差数据为所述状态量：俯仰角误差、横滚角误差、航向角误差、经度误差、纬度误差、高度误差、东向速度误差、北向速度误差、天向速度误差、GPS接收机时钟的钟差和频差、所述MEMS-INS上的陀螺仪的误差矢量和加速度计的误差矢量；接收来自所述MEMS-INS的伪距计算值，以及接收来自所述GPS的伪距测量值；确定所述伪距计算值与所述伪距测量值之间的伪距差值和伪距率差值为所述观测量。第二方面，本发明实施例提供一种设置在运动载体上的城市导航装置，所述城市导航装置与微机电系统－惯性导航系统MEMS-INS、全球定位系统GPS通信，所述城市导航装置包括：识别单元，用于识别当前是否与全球定位系统GPS处于信号中断状态；推算单元，用于如果识别出与所述GPS处于所述信号中断状态，基于与所述运动载体的当前运动状态对应的运动模型定位推算出推算定位信息；修正定位单元，用于通过所述推算定位信息对来自所述MEMS-INS的载体定位信息进行修正，以得到修正后载体定位信息。优选的，所述装置还包括：模型参量确定单元，用于如果识别出与所述GPS未处于所述信号中断状态，确定伪距差异信息为用于建立状态空间模型的观测量，以及确定误差数据为用于建立所述状态空间模型的状态量；建模单元，用于基于所述状态量和所述观测量建立所述状态空间模型；滤波单元，用于将来自所述MEMS-INS的载体定位信息经过所述状态空间模型进行卡尔曼滤波，以得到修正后载体定位信息。优选的，如果所述修正后载体定位信息包括最优载体位置和最优载体速度，所述装置还包括：判断单元，用于如果识别出与所述GPS未处于所述信号中断状态，判断所述最优载体速度是否大于预设速度值，以及判断姿态约束的定姿误差是否小于预设角度值；第一姿态修正单元，用于如果所述最优载体速度大于所述预设速度值，且所述姿态约束的定姿误差小于所述预设角度值，基于所述最优载体速度对来自所述MEMS-INS的载体姿态信息进行修正，以得出修正后载体姿态信息；第二姿态修正单元，用于如果识别出与所述GPS处于信号中断状态，或者所述最优载体速度小于或等于预设速度值，或者所述姿态约束的定姿误差大于或等于所述预设角度值，则基于所述姿态约束对来自所述MEMS-INS的载体姿态信息进行修正，以得出所述修正后载体姿态信息。优选的，如果所述修正后载体姿态信息包括载体航向角、载体俯仰角和载体横滚角，所述第一姿态修正单元，具体用于：获得所述最优载体速度中的北向速度、东向速度，将所述北向速度和所述东向速度通过如下公式得到所述载体航向角：将所述北向速度和所述东向速度，通过如下公式得到所述载体俯仰角：基于所述最优载体速度中的提升加速度矢量、水平参考矢量，通过如下公式得到所述载体横滚角：γs＝arccos((l·p)/(|l·p|)；其中，vn为所述北向速度，ve为所述东向速度，l为所述提升加速度矢量，p为所述水平参考矢量，为所述载体航向角，θs为所述载体俯仰角，γs为所述载体横滚角。优选的，如果所述修正后载体姿态信息包括载体航向角、载体俯仰角和载体横滚角，所述第二姿态修正单元，具体用于：基于所述载体定位信息确定出所述运动载体的当前运动状态；确定与所述当前运动状态对应的姿态约束定姿模型；基于与所述当前运动状态对应的姿态约束定姿模型对所述载体姿态信息进行修正。优选的，如果所述载体定位信息包括载体速度信息，所述推算单元，包括：定位信息获得子单元，用于获得来自所述MEMS-INS的载体定位信息；运动状态确定子单元，用于基于所述载体速度信息确定出所述运动载体的当前运动状态；模型确定子单元，用于确定与所述当前运动状态对应的运动模型；推算子单元，用于基于与所述当前运动状态对应的运动模型进行定位推算出所述推算定位信息。优选的，所述运动状态确定子单元，具体用于：判断来自所述MEMS-INS的加速度计Y轴加速度是否大于第一预设门限值；以及来自所述MEMS-INS的陀螺仪Z轴角速度是否大于第二预设门限值；如果所述加速度计Y轴加速度大于所述第一预设门限值，且所述陀螺仪Z轴角速度大于所述第二预设门限值，确定所述运动载体的当前运动状态为转弯运动；如果所述加速度计Y轴加速度大于所述第一预设门限值，且所述陀螺仪Z轴角速度小于或等于所述第二预设门限值，确定所述运动载体的当前运动状态为变速直线运动；如果所述加速度计Y轴加速度小于或等于所述第一预设门限值，确定所述运动载体的当前运动状态为匀速直线运动。优选的，所述模型参量确定单元，具体用于：接收来自所述MEMS-INS的如下误差数据为所述状态量：俯仰角误差、横滚角误差、航向角误差、经度误差、纬度误差、高度误差、东向速度误差、北向速度误差、天向速度误差、GPS接收机时钟的钟差和频差、所述MEMS-INS上的陀螺仪的误差矢量和加速度计的误差矢量；接收来自所述MEMS-INS的伪距计算值，以及接收来自所述GPS的伪距测量值；确定所述伪距计算值与所述伪距测量值之间的伪距差值和伪距率差值为所述观测量。本发明实施例提供的一个或多个技术方案，至少实现了如下技术效果：在如果识别出与GPS处于信号中断状态，基于与运动载体的当前运动状态对应的运动模型定位推算出推算定位信息；通过推算定位信息对来自MEMS-INS的载体定位信息进行修正，以得到修正后载体定位信息，能够相比复杂非线性模型效率更高又简便的在GPS信号中断时实现对运动载体的定位误差进行修正，避免了定位误差累计，以降低了在GPS信号中断时的定位误差。进一步的，基于速度定姿与姿态约束定姿的结合有效减少了MEMS-INS的姿态误差漂移问题；姿态约束的定姿能较好约束低速和GPS不可用时的车辆定姿误差，同时排除速度定姿中由于测速误差造成的野值，从而提高了整个时段定姿结果的准确性。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1为本发明一实施例的运动载体导航定位方法的流程图；图2为本发明另一实施例的运动载体导航定位方法的流程图；图3为本发明再一实施例的运动载体导航定位方法的流程图；图4为本发明一实施例的城市导航装置的功能单元图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。本发明实施例提供的一种运动载体导航定位方法，应用于城市导航装置，城市导航装置与MEMS-INS、全球定位系统GPS通信。参考图1所示，本发明实施例提供的运动载体导航定位方法包括：S101：识别当前是否与全球定位系统处于信号中断状态；S102：如果识别出与GPS处于信号中断状态，基于与运动载体的当前运动状态对应的运动模型定位推算出推算定位信息；S103：通过推算定位信息对来自MEMS-INS的载体定位信息进行修正，以得到修正后载体定位信息。需要说明的是，本发明实施例针对的载体可以为安装有城市导航装置的车辆、佩戴有城市导航装置的用户，以及内置有城市导航装置的物品。下面，结合图1～图3对本发明实施例提供的运动载体导航定位方法的各个步骤进行详细说明：首先，执行S101：识别当前是否与GPS处于信号中断状态。具体的，可以向GPS发送查询信息，基于针对查询信息的反馈消息判断当前是否与GPS处于信号中断状态。在本发明实施例中，MEMS-INS的惯性测量单元(InertialMeasurementUnit，IMU)输出的信息包括陀螺仪信息和加速度计信息，INS的解算模块根据力学编排方程对陀螺仪信息和加速度计信息进行解算得到载体定位信息和载体姿态信息。在具体实施过程中，可以每次解算得到载体定位信息和载体姿态信息时执行S101。在S101之后，如果城市导航装置与GPS处于信号中断状态下，则执行S102～S103，以在与GPS处于信号中断状态下降低定位误差，具体过程如下：执行S102：如果识别出与GPS处于信号中断状态，基于与运动载体的当前运动状态对应的运动模型定位推算出推算定位信息。在具体运动过程中，运动载体的运动状态处于匀速直线运动、变速直线运动、转弯运动中的一种，需要说明的是，在本发明实施例中，匀速直线运动包括静止状态。在一实施例中，载体定位信息包括载体速度信息，载体速度信息具体为基于陀螺仪信息和加速度计信息解算得到。则S102包括：获得来自MEMS-INS的载体定位信息；基于载体速度信息确定出运动载体的当前运动状态；确定与当前运动状态对应的运动模型；基于与当前运动状态对应的运动模型进行定位推算出推算定位信息。需要说明的是，运动载体所处的运动状态由惯性测量单元输出的信息来判断出为所处于匀速直线运动、变速直线运动、转弯运动中的哪一种。在本发明实施例中，惯性测量单元输出的加速度计信息具体为三轴加速度，表示为惯性测量单元输出的陀螺仪信息具体为角速度，表示为运动载体在各个运动状态下，惯性测量单元对应输出的信息如下表1所示：表1、惯性测量单元的输出数据表具体的，设置判断门限包括第一预设门限值和第二预设门限值。判断过程为：判断来自MEMS-INS的加速度计Y轴加速度是否大于第一预设门限值；以及来自MEMS-INS的陀螺仪Z轴角速度是否大于第二预设门限值；如果加速度计Y轴加速度大于第一预设门限值，且陀螺仪Z轴角速度大于第二预设门限值，则确定运动载体的当前运动状态为转弯运动；如果加速度计Y轴加速度大于第一预设门限值，且陀螺仪Z轴角速度小于或等于第二预设门限值，则确定运动载体的当前运动状态为变速直线运动；如果加速度计Y轴加速度小于或等于第一预设门限值，则确定运动载体的当前运动状态为匀速直线运动。其中，加速度计的Y轴加速度Fy(tk)表达为：陀螺仪的Z轴角速度Wz(tk)表达为:具体的，运动载体的当前运动状态的判断规则如下表2所示。其中，λ1为第一预设门限值，λ2为第二预设门限值：表2.载体的运动状态的判断规则匀速直线运动变速直线运动转弯运动判断规则Fy(tk)＜λ1Fy(tk)＞λ1；Wz(tk)＜λ2Fy(tk)＞λ1；Wz(tk)＞λ2接着，确定运动载体的与当前运动状态对应的运动模型：如果运动载体的当前运动状态处于匀速直线运动，则对应的运动模型为速度模型，基于速度模型进行定位推算。具体的，本发明实施例提供的速度模型的表达为：其中，代表运动载体的位置、速度信息更新的导数,而为运动载体的历史位置、速度信息，依次为运动载体的历史的经度值、东向速度值、纬度值、北向速度值、高度值、天向速度值。依次为推算出的运动载体的经度值、东向速度值、纬度值、北向速度值、高度值、天向速度值的导数。如果运动载体的当前运动状态处于变速直线运动，则对应的运动模型为加速度模型。具体的，本发明实施例的加速度模型的表达为：将加速度模型的加速度基于如下公式实时更新：其中，代表运动载体的位置、速度信息、加速度信息更新的导数，而为运动载体的历史位置、速度信息、加速度信息。具体的，为运动载体的历史的经度值、东向速度值、东向加速度值，纬度值、北向速度值、北向加速度值，高度值、天向速度值，天向加速度值。依次为推算出的运动载体的经度值、东向速度值、东向加速度值、纬度值、北向速度值、北向加速度值、高度值、天向速度值、天向加速度值的导数。如果运动载体的当前运动状态处于拐弯运动，则本发明实施例的速度模型，并将拐弯运动的转弯速度基于如下公式实时更新:ve＝vfsinψsinθ；vn＝vfcosψsinθ；vu＝vfcosθ。执行S102之后，接着执行S103：通过推算定位信息对来自MEMS-INS的载体定位信息进行修正，以得到修正后载体定位信息。具体的，将推算定位信息反馈回INS的解算模块来校正对载体定位信息的解算误差，从而修正载体定位信息进行，以得到修正后载体定位信息。在S101之后，执行S102’～S104’,在与GPS处于信号连通状态下避免了定位误差。具体过程如下：执行S102’：如果识别出与GPS未处于信号中断状态，确定伪距差异信息为用于建立状态空间模型的观测量，以及确定误差数据为用于建立状态空间模型的状态量。具体的，S102’包括一方面：接收来自MEMS-INS的如下误差数据为状态量：俯仰角误差、横滚角误差、航向角误差、经度误差、纬度误差、高度误差、东向速度误差、北向速度误差、天向速度误差，GPS接收机时钟的钟差和频差、MEMS-INS上的陀螺仪的误差矢量和加速度计的误差矢量。具体的，状态空间模型的状态量表达式如下：其中，表达式中的是MEMS-INS的误差状态；δθ、δγ、依次是MEMS-INS的俯仰角误差、横滚角误差、航向角误差，δL、δλ、δh依次是MEMS-INS的经度误差、纬度误差、高度误差，δVe、δVn、δVu依次是MEMS-INS的东向速度误差、北向速度误差、天向速度误差。δtu和δtru是GPS接收机时钟的钟差和频差。δω是陀螺仪的误差矢量，δf是加速度计的误差矢量。则基于各个状态量建立的连续状态方程如下，其中，Wω，Wf，wtr依次为陀螺仪噪声、加速度计噪声、接收机时钟噪声：S102’还包括另一方面：接收来自MEMS-INS的伪距计算值，以及接收来自GPS的伪距测量值；确定伪距计算值与伪距测量值之间的伪距差值和伪距率差值为观测量。具体的，伪距差值可以伪距计算值减伪距测量值的差，也可以为伪距测量值减伪距计算值的差。比如，伪距差值Zρ的计算公式为：其中，ρIm为伪距计算值，ρGm为伪距测量值。比如，伪距率差值的计算公式为：其中，为伪距计算值计算得到的伪距率计算值，为根据伪距测量值计算得到的伪距率测量值。在S102’之后，接着执行S103’：基于状态量和观测量建立状态空间模型。在S103’之后，接着执行S104’：将来自MEMS-INS的载体定位信息经过状态空间模型进行卡尔曼滤波，以得到修正后载体定位信息。具体的，在S104’中：通过卡尔曼滤波获得误差估计，通过误差估计修正载体定位信息以获得最优估计，将最优估计反馈回INS的解算模块，来校正解算模块对载体定位信息的解算误差，从而得到修正后载体定位信息，重复S104’进行后续每次解算和滤波，来得到每个时刻的修正后载体定位信息。通过上述S102’～S104’的技术方案，能够在GPS可用时采用GPS与MEMS-INS组合、卡尔曼滤波以及反馈校正方式实现了信息融合，以在GPS可用时准确定位载体的位置和速度。进一步的，本发明实施例还提供了修正姿态误差的技术方案，下面进行详细描述：如果修正后载体定位信息包括最优载体位置和最优载体速度，在得到修正后载体定位信息之后，还包括如下步骤：S104：如果识别出与GPS未处于信号中断状态，判断最优载体速度是否大于预设速度值，以及判断姿态约束的定姿误差是否小于预设角度值；S105：如果最优载体速度大于预设速度值，且姿态约束的定姿误差小于预设角度值，基于最优载体速度对来自MEMS-INS的载体姿态信息进行修正，以得出修正后载体姿态信息；S106：如果识别出与GPS处于信号中断状态，或者最优载体速度小于或等于预设速度值，或者姿态约束的定姿误差大于或等于预设角度值，则基于姿态约束对来自MEMS-INS的载体姿态信息进行修正，以得出修正后载体姿态信息。具体的，在一优选实施例中，预设角度值设置为2度。预设速度值设置为6m/s。当前，本领域技术人员应该知晓的是，调整基于2度附近的值，基于6m/s附近的值均为本发明保护的范围。如果修正后载体姿态信息包括载体航向角、载体俯仰角和载体横滚角，基于最优载体速度对获得来自MEMS-INS的载体姿态信息进行修正的具体实现方式包括如下步骤：步骤1、基于最优载体速度中的北向速度、东向速度，通过如下公式得到载体航向角：步骤2、基于北向速度和东向速度，通过如下公式得到载体俯仰角：步骤3、基于最优载体速度中的提升加速度矢量、水平参考矢量，通过如下公式得到载体横滚角：γs＝arccos((l·p)/(|l·p|))；其中，vn为最优载体速度中的北向速度，ve为最优载体速度中的东向速度，l为提升加速度矢量，p为水平参考矢量，为载体航向角，θs为载体俯仰角，γs为载体横滚角。具体的，本文不限定步骤1～3的具体执行顺序，可以同时执行或者分任意先后顺序执行。下面对基于姿态约束对来自MEMS-INS的载体姿态信息进行修正的过程进行说明：步骤1’：基于载体定位信息确定出载体的当前运动状态。需要说明的是，步骤1’中确定载体的当前运动状态的实施方式可以参考前述S102中的描述，为了说明书的简洁，本文不再赘述。步骤2’：确定与当前运动状态对应的姿态约束定姿模型。步骤3’：基于与当前运动状态对应的姿态约束定姿模型对载体姿态信息进行修正。具体，在本实施例中，根据当前运动状态采用不同的姿态约束定姿模型，具体来讲，利用惯性测量单元的加速度计信息和陀螺仪信息，获得姿态约束定姿的俯仰角θ、横滚角γ、航向角ψ：具体的，针对当前运动状态为匀速直线运动，姿态约束定姿模型为：航向角ψ不变，基于加速度计的Y轴加速度通过计算得到载体俯仰角θ。基于加速度计的Y轴加速度、X轴加速度，通过计算得到载体横滚角γ。具体的，针对当前运动状态为变速直线状态，姿态约束定姿模型为：载体俯仰角θ、横滚角γ、航向角ψ都不变。具体的，针对当前运动状态为转弯运动，姿态约束定姿模型为：俯仰角θ、横滚角γ不变，基于陀螺仪的Z轴加速度：从而，修正后载体姿态信息中的载体俯仰角θ、横滚角γ、航向角ψ参考下表3所示，其中，ts为当前时刻，ti为姿态约束的转弯段起始时刻，tj为当前时刻。基于同一发明构思，本发明实施例提供一种设置在运动载体上的城市导航装置，城市导航装置与微机电系统－惯性导航系统MEMS-INS、全球定位系统GPS通信，参考图4所示，该城市导航装置包括：识别单元201，用于识别当前是否与全球定位系统GPS处于信号中断状态；推算单元202，用于如果识别出与GPS处于信号中断状态，基于与运动载体的当前运动状态对应的运动模型定位推算出推算定位信息；修正定位单元203，用于通过推算定位信息对来自MEMS-INS的载体定位信息进行修正，以得到修正后载体定位信息。优选的，装置还包括：模型参量确定单元，用于如果识别出与GPS未处于信号中断状态，确定伪距差异信息为用于建立状态空间模型的观测量，以及确定误差数据为用于建立状态空间模型的状态量；建模单元，用于基于状态量和观测量建立状态空间模型；滤波单元，用于将来自MEMS-INS的载体定位信息经过状态空间模型进行卡尔曼滤波，以得到修正后载体定位信息。优选的，如果修正后载体定位信息包括最优载体位置和最优载体速度，装置还包括：判断单元，用于如果识别出与GPS未处于信号中断状态，判断最优载体速度是否大于预设速度值，以及判断姿态约束的定姿误差是否小于预设角度值；第一姿态修正单元，用于如果最优载体速度大于预设速度值，且姿态约束的定姿误差小于预设角度值，基于最优载体速度对来自MEMS-INS的载体姿态信息进行修正，以得出修正后载体姿态信息；第二姿态修正单元，用于如果识别出与GPS处于信号中断状态，或者最优载体速度小于或等于预设速度值，或者姿态约束的定姿误差大于或等于预设角度值，则基于姿态约束对来自MEMS-INS的载体姿态信息进行修正，以得出修正后载体姿态信息。优选的，如果修正后载体姿态信息包括载体航向角、载体俯仰角和载体横滚角，第一姿态修正单元，具体用于：获得最优载体速度中的北向速度、东向速度，将北向速度和东向速度通过如下公式得到载体航向角：将北向速度和东向速度，通过如下公式得到载体俯仰角：基于最优载体速度中的提升加速度矢量、水平参考矢量，通过如下公式得到载体横滚角：γs＝arccos((l·p)/(|l·p|))；其中，vn为北向速度，ve为东向速度，l为提升加速度矢量，p为水平参考矢量，为载体航向角，θs为载体俯仰角，γs为载体横滚角。优选的，如果修正后载体姿态信息包括载体航向角、载体俯仰角和载体横滚角，第二姿态修正单元，具体用于：基于载体定位信息确定出运动载体的当前运动状态；确定与当前运动状态对应的姿态约束定姿模型；基于与当前运动状态对应的姿态约束定姿模型对载体姿态信息进行修正。优选的，如果载体定位信息包括载体速度信息，推算单元202，包括：定位信息获得子单元，用于获得来自MEMS-INS的载体定位信息；运动状态确定子单元，用于基于载体速度信息确定出运动载体的当前运动状态；模型确定子单元，用于确定与当前运动状态对应的运动模型；推算子单元，用于基于与当前运动状态对应的运动模型进行定位推算出推算定位信息。优选的，运动状态确定子单元，具体用于：判断来自MEMS-INS的加速度计Y轴加速度是否大于第一预设门限值；以及来自MEMS-INS的陀螺仪Z轴角速度是否大于第二预设门限值；如果加速度计Y轴加速度大于第一预设门限值，且陀螺仪Z轴角速度大于第二预设门限值，确定运动载体的当前运动状态为转弯运动；如果加速度计Y轴加速度大于第一预设门限值，且陀螺仪Z轴角速度小于或等于第二预设门限值，确定运动载体的当前运动状态为变速直线运动；如果加速度计Y轴加速度小于或等于第一预设门限值，确定运动载体的当前运动状态为匀速直线运动。优选的，模型参量确定单元，具体用于：接收来自MEMS-INS的如下误差数据为状态量：俯仰角误差、横滚角误差、航向角误差、经度误差、纬度误差、高度误差、东向速度误差、北向速度误差、天向速度误差、GPS接收机时钟的钟差和频差、MEMS-INS上的陀螺仪的误差矢量和加速度计的误差矢量；接收来自MEMS-INS的伪距计算值，以及接收来自GPS的伪距测量值；确定伪距计算值与伪距测量值之间的伪距差值和伪距率差值为观测量。在如果识别出与GPS处于信号中断状态，基于与运动载体的当前运动状态对应的运动模型定位推算出推算定位信息；通过推算定位信息对来自MEMS-INS的载体定位信息进行修正，以得到修正后载体定位信息，能够相比复杂非线性模型效率更高又简便的在GPS信号中断时实现对运动载体的定位误差进行修正，避免了定位误差累计，以降低了在GPS信号中断时的定位误差。进一步的，基于速度定姿与姿态约束定姿的结合有效减少了MEMS-INS的姿态误差漂移问题；姿态约束的定姿能较好约束低速和GPS不可用时的车辆定姿误差，同时排除速度定姿中由于测速误差造成的野值，从而提高了整个时段定姿结果的准确性。在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的实现扩展应用程序的推送通知的装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。当前第1页1 2 3