文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.2015.08.027
中文引用格式： 朱楠，趙洪博，孫超，等. 一種基于EKF和ANN的車載組合導航方法[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2015，41(8)：94-96，100.
英文引用格式： Zhu Nan，Zhao Hongbo，Sun Chao，et al. A novel integrated method using EKF and ANN in the vehicle navigation[J].Application of Electronic Technique，2015，41(8)：94-96，100.
0 引言
全球定位系統(tǒng)（GPS）被廣泛應(yīng)用于車載導航領(lǐng)域，當可見衛(wèi)星數(shù)目達到4個或以上時，該系統(tǒng)可以提供連續(xù)、精確的導航信息，但GPS信號遮擋會造成定位精度降低。而慣性導航系統(tǒng)（INS）是個獨立運行系統(tǒng)，僅具有短期精度。由于傳感器累積誤差，INS的導航性能會隨著時間的推移而降低。
為了克服各自系統(tǒng)的不足，現(xiàn)代車載導航系統(tǒng)通常將兩種方法相結(jié)合。GPS具有長時精度，因此被用來更新INS位置和速度分量，并抑制INS誤差累計。INS提供精確的短期信息，可以彌補GPS信號遮擋造成的短時間隔?？柭鼮V波器(KF)是用于隨機模型和先驗知識已知情況下的信息融合算法[1]，其缺點如下：(1)在低質(zhì)量傳感器條件下，精確的數(shù)學模型難以獲得；(2)車載導航系統(tǒng)和測量設(shè)備的先驗信息難以精確確定。
針對KF的不足，采用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的方法，從而提高了車載導航系統(tǒng)在GPS信號間隔段內(nèi)的性能?；诙鄬痈兄?MLP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法已被應(yīng)用于戰(zhàn)術(shù)級INS[2]。文獻[2]的研究表明,使用兩個MLP的位置、速度更新架構(gòu)(PVUA)可以在水平方向上提供準確的位置信息。然而，基于MLP的PVUA系統(tǒng)直接處理INS信息，而不是誤差信息，因此其精度難以被準確評估。此外，MLP算法不能在實時處理中應(yīng)用。EI-Sheimy提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PVUA算法[3]，它可以有效擬合非線性系統(tǒng)，相比KF算法該算法具有更優(yōu)異的性能。Sharaf用徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替MLP[4]。文獻[3]、文獻[4]中所提兩種方法主要受運算量限制，需要在GPS信號間隔前的所有INS和GPS數(shù)據(jù)訓練ANN系統(tǒng)。因此，Sharaf和Hiliuta提出了自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)來實時融合INS和GPS數(shù)據(jù)[5，6]。ANFIS算法的不足可能導致巨大的計算負擔。
此外，低質(zhì)量的INS受測量噪聲影響，信號主要包括高頻高斯白噪聲分量和低頻INS有用信息。因此，為了減弱INS傳感器噪聲的不良影響，可以應(yīng)用小波技術(shù)去除高頻噪聲[7]。A.m.hasn提出一種小波算法來分析比較在不同分辨率水平下INS和GPS的輸出[8]。Tao Zhang提出了一種小波算法來輔助INS、GPS和磁力計組合導航系統(tǒng)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[9]。Sameh給出了依靠小波技術(shù)提高INS和GPS導航精度的全面分析[10]。
為了優(yōu)化上述基于ANN算法的性能，本文提出一種基于ANN和小波多尺度分析(WMRA)的新算法。該算法利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)簡單，訓練快速。當GPS良好工作時，將INS提供的信息作為輸入對ANN進行訓練，并輸出相關(guān)誤差信息。小波多分辨率分析被用于降低INS傳感器噪聲，以及在不同的分辨率水平下比較INS和GPS的輸出結(jié)果，從而精確訓練ANN。當處于GPS信號間隔時，ANN可以降低INS偏差。因此，相比傳統(tǒng)方法，本文所提方法具有更高的精度。
1 基于EKF和ANN的組合導航方法
1.1 組合導航方法
基于EKF和ANN的組合導航系統(tǒng)模型如圖1所示。當GPS信號有效時，開關(guān)1閉合，開關(guān)2斷開，EKF融合INS與GPS的輸出結(jié)果進行估計，并給出INS的導航參數(shù)誤差。此時ANN把陀螺儀與加速度計的輸出作為其輸入，把EKF的輸出作為其理想輸出進行在線訓練。當GPS信號無效時，開關(guān)1斷開，開關(guān)2閉合，即EKF不工作，陀螺儀與加速度計的輸出作為已訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入來預測INS的導航參數(shù)誤差，并對INS輸出的導航信息加以修正。
用EKF估計系統(tǒng)狀態(tài)時存在誤差，因此訓練后的ANN不可能嚴格模擬出系統(tǒng)在各種環(huán)境條件下的輸出狀態(tài)。為了提高ANN的訓練樣本精度，本文采用小波變換方法對導航子系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行預處理。
1.2 基于小波變換的預處理方法
該方法首先采用小波變換對GPS和INS子系統(tǒng)輸出的導航數(shù)據(jù)進行高頻去噪，然后進行多尺度分析，獲取相同分辨率下兩者之間的差別，將其作為樣本數(shù)據(jù)訓練ANN。系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖見圖2、圖3。
如圖2所示，對GPS和INS三個方向上的位置和速度信息進行小波變換去噪，通過比較在相同分辨率下的GPS和INS位置和速度分量，確定精確的位置和速度誤差，并作為樣本數(shù)據(jù)訓練ANN。如圖3所示，在GPS信號失效時ANN的輸出作為EKF的輸入分量，用來修正INS的導航信息，獲得系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)估計。
2 實驗結(jié)果性能分析
2.1 實驗設(shè)備
為驗證所提出的車載導航濾波方法有效性，進行了車載實驗。車載實驗使用汽車上裝載的不同性能的GPS和INS設(shè)備，包括GPS RTK接收儀器Leica GS10和戰(zhàn)術(shù)精度的INS Crossbow的 AHR400CA設(shè)備，以及導航精度的INS Honywell的IMU1700設(shè)備。
在車載實驗中，IMU1700和Leica GS10設(shè)備構(gòu)成的組合導航系統(tǒng)，定位精度可在分米級別，用作參考路徑；GPS數(shù)據(jù)僅使用Leica GS10的偽距定位，與Crossbow低精度設(shè)備一起用來測試驗證本算法的有效性。
2.2 車載路線
車載路線如圖4所示，逆時針方向繞行2圈，每圈約25 min。車載路線被設(shè)計為包含GPS無遮擋環(huán)境、半遮擋環(huán)境和全遮擋環(huán)境。其中全遮擋環(huán)境下GPS衛(wèi)星接收數(shù)目小于4個。
在車載實驗的初始階段，汽車來回繞8字形圈進行INS初始化，如圖4箭頭所示，持續(xù)大概6 min。其中前3 min的觀測值，用來作為陀螺和加速度計偏差的預測，而初始方向從車載的運行軌跡可粗略推算出。
2.3 車載實驗衛(wèi)星可見性
表1為車載實驗過程對GPS間隔進行的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，從表中可以看出實驗過程中會出現(xiàn)GPS間隔（GPS可見衛(wèi)星數(shù)目小于4），這是由于車輛在半遮擋環(huán)境或者全遮擋環(huán)境下造成的。
2.4 基于EKF和ANN的組合導航結(jié)果
該方法采用ANN的輸出信息提供速度和位置誤差，當出現(xiàn)GPS間隔時可以取代GPS信息進行組合導航。ANN的輸出信息包含四種分量，即位置誤差和速度誤差在南北方向和東西方向的分量。ANN網(wǎng)絡(luò)隱層單元數(shù)目按照經(jīng)驗應(yīng)為3～10之間，具體選取需要考慮訓練誤差和學習步長。
ANN的訓練學習函數(shù)通常是不固定的，根據(jù)模型和測量數(shù)據(jù)選擇最優(yōu)。本文選取的是Levenberg–Marquardt學習函數(shù)。在本次車載實驗中，前400 s是處于GPS可見環(huán)境下的，因此用來對ANN進行訓練。擬定訓練步長200以內(nèi)，誤差小于0.001，經(jīng)過測試仿真選取隱層單元數(shù)目為8。
為了顯示基于ANN的組合導航性能提升，選取了第4個GPS間隔段內(nèi)、基于EKF與ANN的導航水平誤差，如圖5所示。第4個GPS間隔持續(xù)約為60 s。
由圖5可以得出，基于EKF和ANN的組合系統(tǒng)精度明顯上升。同一GPS間隔時段內(nèi)，導航位置最大誤差由12 m縮小到8.5 m。但是車載導航希望更高的導航定位精度，同時GPS和INS子系統(tǒng)輸出導航分量中含有大量高頻噪聲，因此采用小波變換對原始數(shù)據(jù)預處理。
2.5 采用小波變換預處理方法結(jié)果
小波變換方法對GPS和INS的輸出導航分量去噪，并采用多尺度分析比較兩者的差別，將誤差分量作為輸入供ANN訓練使用。針對上一節(jié)同一時段的數(shù)據(jù)進行仿真分析，得到如圖6所示結(jié)果。
由圖6可知，通過小波變換預處理后，位置最大誤差小于3.5 m。圖7對基于EKF和ANN的方法與經(jīng)過小波分析預處理后的方法，在GPS間隔段內(nèi)的位置誤差進行了比較?？梢钥闯?，每個GPS間隔內(nèi)，經(jīng)過小波變換預處理后，定位精度有較大提高。3 m以內(nèi)的定位精度也滿足了車載導航的實際需求，證明了該方法的有效性。
3 總結(jié)
本文將EKF與ANN方法相結(jié)合，提出了用于GPS和INS車載組合導航的新方法。當GPS接收機良好運行時，ANN模型被訓練。在GPS信號間隔期間，ANN輸出位置、速度誤差的替代值作為觀測值，顯著地控制了INS誤差的增大。WMRA有效濾出了INS傳感器輸出中的高頻噪聲分量。此外，它還可以在不同分辨率下對INS和GPS輸出分量進行比較。
對所采用的方法進行了跑車實驗。在GPS信號間隔期間，基于該算法水平最大誤差小于3.5 m，速度最大誤差小于0.5 m/s，導航性能有較明顯的提升，滿足車載導航需求。因此本文所提出方法可以實現(xiàn)無縫銜接的車載導航能力，從而消除GPS信號間隔帶來的影響。
參考文獻
[1] SAADEDDIN K，ABDEL-HAFEZ M F，JARRAH M A.Estimating vehicle state by GPS/IMU fusion with vehicle dynamics[J].Journal of Intelligent & Robotic Systems Theory & Applications，2014，74(1-2)：147-172.
[2] NOURELDIN A，OSMAN A，EL-SHEIMY N.A neuro-wavelet method for multi-sensor system integration for vehicular navigation[J].Measurement Science & Technology，2004，15(2)：404-412(9).
[3] EL-SHEIMY N，CHIANG K，NOURELDIN A.The utilization of artificial neural networks for multisensor system integration in navigation and positioning instruments[J].Instrumentation and Measurement，IEEE Transactions on，2006(5)：1606-1615.
[4] SHARAF R，NOURELDIN A，OSMAN A，et al.Online INS/GPS integration with a radial basis function neural network[J].IEEE Aerospace & Electronic Systems Magazine，2005，20(3)：8-14.
[5] SHARAF R，TARBOUCHI M，EL-SHAFIE A，et al.Real-time implementation of INS/GPS data fusion utilizing adaptive neuro-fuzzy inference system[C].Proceedings of the 2005 National Technical Meeting of The Institute of Navigation，San Diego，CA，2005.
[6] HILIUTA A，LANDRY R，GAGNON F.Fuzzy corrections in a GPS/INS hybrid navigation system[J].Aerospace & Electronic Systems IEEE Transactions on，2004，40(2)：591-600.
[7] 楊麗.遺傳優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在組合導航中的應(yīng)用研究[D].南京：南京航空航天大學，2010.
[8] HASAN A M，SAMSUDIN K，RAMLI A R，et al.Comparative study on wavelet filter and thresholding selection for GPS/INS data fusion[J].International Journal of Wavelets Multiresolution & Information Processing，2011，8(3)：457-473.
[9] ZHANG T，XU X.A new method of seamless land navigation for GPS/INS integrated system[J].Measurement，2012，45(4)：691-701.
[10] NASSAR S，ELSHEIMY N.Wavelet analysis for improving INS and INS/DGPS navigation accuracy[J].Journal of Navigation，2005，58(1)：119-134.