一种多径信号辅助的无人驾驶车辆定位优化方法及系统与流程

本发明涉及卫星导航定位，尤其涉及一种多径信号辅助的无人驾驶车辆定位优化方法及系统。

背景技术：

1、无人驾驶车辆在城市高楼路段行驶时，gnss信号受到建筑物遮挡和反射，接收机不仅接收到直射信号，还会接收到经建筑物立面反射到达的多径信号。多径信号与直射信号叠加后，使接收机跟踪环路的时域相关峰发生畸变，导致码相位测量出现偏差，进而产生伪距误差。由于城市峡谷中可视卫星多集中于天顶方向，低仰角卫星被建筑物遮挡，卫星几何构型在横向方向上较差，伪距误差经过定位解算后主要表现为车辆的横向定位漂移，典型漂移量可达3至10米，严重影响车道级定位的准确性。

2、目前，针对多径效应导致的定位精度下降问题，相关专利主要集中在两类技术方案：第一类是在信号处理层面对多径信号进行检测和抑制；第二类是通过多源传感器融合或环境模型辅助来改善定位精度。

3、例如现有技术一：专利号cn107064974a，专利名称为一种抑制城市峡谷多径卫星信号的定位方法和系统，该专利利用建筑物只对车辆左右方向的卫星有较大遮挡，而对前方、上方和后方的卫星没有遮挡这一事实，通过判断卫星相对于建筑物的可视性来剔除不可见卫星的观测信号，从而减弱多路径效应对定位的影响，实现城市峡谷环境下的车辆高精度定位。

4、现有技术二：专利号cn116243240a，专利名称为一种基于空间多元信息融合的地面nlos环境精确定位方法，该专利提出在已知反射体位置的前提下，构造多径信号接收模型，并构建空间点模型进行位置解算。其核心思路是利用预先获取的环境几何信息（已知的反射体位置）来辅助处理nlos环境下的定位问题。

5、现有技术三：专利号cn118625357a，专利名称为基于天线运动的多径误差消除方法、装置及系统，该专利通过天线运动产生的载波相位和多普勒频率变化来辨识和消除多径误差，其核心思路仍然是利用天线的运动特性来识别多径信号并将其从观测中剔除，从而提高定位精度。

6、由上述内容可知，现有技术一的核心逻辑是判断卫星可视性并将不可见卫星的信号剔除，该方法的缺点在于：当车辆行驶在连续高楼路段时，大量低仰角卫星被判定为不可见并被剔除，导致可用卫星数量急剧减少，定位几何构型恶化。在多径信号占接收信号主体的情况下，该方法陷入无观测可用的困境，定位精度反而下降；此外，该方法仅利用了建筑物遮挡的方位信息，并未从多径信号本身提取任何可用信息。

7、现有技术二的缺点在于：该方法依赖于预先已知的反射体位置信息，即需要提前获取环境中建筑物等反射体的几何参数。在实际应用中，获取和维护覆盖城市路网的全量反射体信息成本高昂，且对于新建或改建道路存在数据更新滞后的问题。该方法本质上仍是在观测→位置的直接解算框架下利用已知环境模型来修正定位结果，并未改变对多径信号本身的处理方式。

8、现有技术三的缺点与现有技术一类似：其核心逻辑仍是识别多径→消除误差，多径信号被视为需要剔除的噪声源，该方法通过天线运动产生的载波相位和多普勒频率变化来辨识多径信号并将其剔除。这种处理方式的根本缺陷在于，当多径信号强度较大或成为信号主体时，即使能够准确识别，剔除后的剩余观测信息也极为有限，难以支撑高精度定位解算。

9、上述三类现有技术存在一个共同的逻辑缺陷：它们都将多径信号视为纯粹的干扰源，处理策略均为识别后剔除或识别后降权，这一逻辑在本质上放弃了多径信号中蕴含的环境几何信息，导致在多径信号占主导的城市峡谷场景中，系统可用的观测信息严重不足，定位精度随之大幅下降。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种多径信号辅助的无人驾驶车辆定位优化方法及系统，旨在解决现有技术中的上述问题。

2、本发明实施例提供一种多径信号辅助的无人驾驶车辆定位优化方法，包括：

3、获取gnss多径信号相对于直射信号的时延信息；

4、根据所述时延信息在时间维度上的变化提取受环境反射面影响的时延变化分量；

5、根据所述时延变化分量和车辆的运动及姿态信息对所述反射面与车辆之间的相对位置关系进行估计；

6、根据所述相对位置关系生成对车辆横向位置的约束，并将所述约束引入车辆的定位解算过程中，优化定位结果。

7、本发明实施例提供一种多径信号辅助的无人驾驶车辆定位优化系统，包括：

8、多径时延获取模块，用于获取gnss多径信号相对于直射信号的时延信息；

9、时延变化提取模块，用于根据所述时延信息在时间维度上的变化提取受环境反射面影响的时延变化分量；

10、相对位置估计模块，用于根据所述时延变化分量和车辆的运动及姿态信息对所述反射面与车辆之间的相对位置关系进行估计；

11、横向约束生成模块，用于根据所述相对位置关系生成对车辆横向位置的约束，并将所述约束引入车辆的定位解算过程中，优化定位结果。

12、本发明实施例还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述多径信号辅助的无人驾驶车辆定位优化方法的步骤。

13、本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现上述多径信号辅助的无人驾驶车辆定位优化方法的步骤。

14、采用本发明实施例可以包括以下有益效果：本发明实施例将gnss多径信号从传统的干扰源转变为可用的定位约束信息源，在城市峡谷环境中无需依赖先验环境地图或已知反射体信息，通过从多径信号中在线提取时延变化分量并结合车辆运动信息反演出反射面与车辆之间的相对位置关系，进而生成独立于gnss伪距观测的横向位置约束并接入多源融合定位解算框架中，有效抑制了多径效应导致的车辆横向定位漂移，显著提升了城市高楼路段无人驾驶车辆的横向定位精度。

1.一种多径信号辅助的无人驾驶车辆定位优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取gnss多径信号相对于直射信号的时延信息具体包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述时延信息在时间维度上的变化提取受环境反射面影响的时延变化分量具体包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述时延变化分量和车辆的运动及姿态信息对所述反射面与车辆之间的相对位置关系进行估计具体包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述相对位置关系生成对车辆横向位置的约束具体包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述约束引入车辆的定位解算过程中，优化定位结果具体包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时延信息包括：多径信号相对于直射信号的到达时间差、码相位偏差、载波相位差和相关峰偏移量；

8.一种多径信号辅助的无人驾驶车辆定位优化系统，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的多径信号辅助的无人驾驶车辆定位优化方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的多径信号辅助的无人驾驶车辆定位优化方法的步骤。