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动态模型偏差校正在列车组合定位中的应用

陈光武 刘昊 李少远 杨菊花 魏宗寿

陈光武, 刘昊, 李少远, 杨菊花, 魏宗寿. 动态模型偏差校正在列车组合定位中的应用. 自动化学报, 2019, 45(12): 2281−2293 doi: 10.16383/j.aas.c190170
引用本文: 陈光武, 刘昊, 李少远, 杨菊花, 魏宗寿. 动态模型偏差校正在列车组合定位中的应用. 自动化学报, 2019, 45(12): 2281−2293 doi: 10.16383/j.aas.c190170
Chen Guang-Wu, Liu Hao, Li Shao-Yuan, Yang Ju-Hua, Wei Zong-Shou. A novel method based on dynamic model correction on train integrated navigation positioning. Acta Automatica Sinica, 2019, 45(12): 2281−2293 doi: 10.16383/j.aas.c190170
Citation: Chen Guang-Wu, Liu Hao, Li Shao-Yuan, Yang Ju-Hua, Wei Zong-Shou. A novel method based on dynamic model correction on train integrated navigation positioning. Acta Automatica Sinica, 2019, 45(12): 2281−2293 doi: 10.16383/j.aas.c190170

动态模型偏差校正在列车组合定位中的应用

doi: 10.16383/j.aas.c190170
基金项目: 国家自然科学基金(61863024, 71761023), 甘肃省高等学校科研项目(2018C-11, 2018A-22), 甘肃省自然基金(17JR5RA089, 18JR3RA130)资助
详细信息
    作者简介:

    陈光武:兰州交通大学教授. 主要研究方向为交通信息工程及控制. E-mail: cgwyjh1976@126.com

    刘昊:兰州交通大学硕士研究生. 2017年于东北大学获得学士学位. 主要研究方向为MEMS惯性导航和组合导航. 本文通信作者. E-mail: liuhao_pro@163.com

    李少远:上海交通大学电子信息与电气工程学院教授. 主要研究方向为预测控制, 自适应控制和模糊智能控制的理论和应用研究. E-mail: syli@sjtu.edu.cn

    杨菊花:兰州交通大学交通运输学院副教授, 主要研究方向为交通运输规划与管理. E-mail: yangjuhua@mail.lzjtu.cn

    魏宗寿:兰州交通大学教授, 铁道部有突出贡献的中青年科技专家. 主要研究方向为自动控制, 真空镀膜控系统的研究. E-mail: wzs_pro@126.com

A Novel Method Based on Dynamic Model Correction on Train Integrated Navigation Positioning

Funds: Supported by National Natural Science Foundation of China (61863024, 71761023), Gansu Provincial Higher Edu cation Research Project Funding (2018C-11, 2018A-22), and Natural Science Foundation of Gansu Provinaial of China (17JR5RA089, 18JR3RA130)
  • 摘要: 扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)的准确性依赖于观测的质量、观测对象的非线性程度及动态模型的准确性. 该方法通常假设其动态模型是不变的, 而且默认为非线性程度较弱, 这些在实际的车辆运动中都是不可靠的处理方式. 本文提出了一种利用最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine, LSSVM)的技术增强扩展卡尔曼滤波的新算法. LSSVM改进后的EKF算法(LSSVM-EKF)一定程度上弥补了EKF处理强非线性问题的不足; 而且可以自适应地估计历史数据的动态建模偏差, 并使用估计偏差来补偿动态模型. 开发了一种引入Allan方差的K折交叉验证方法来确定LSSVM的训练参数; 将动态模型偏差通过有限数据集与LSSVM一起训练; 并引入无损变换将LSSVM与EKF进行了集成. 为了验证算法, 最后设计了车载试验, 并采用列车数据验证了文中所提的方法, 结果表明LSSVM-EKF可以较好地适应实际车辆运动环境, 可以提供一种可用的车辆定位方法.
    1)   收稿日期 2019-03-18    录用日期 2019-09-12 Manuscript received March 18, 2019; accepted September 12, 2019 国家自然科学基金 (61863024, 71761023), 甘肃省高等学校科研项目 (2018C-11, 2018A-22), 甘肃省自然基金 (17JR5RA089, 18JR3RA130) 资助 Supported by National Natural Science Foundation of China (61863024, 71761023), Gansu Provincial Higher Education Research Project Funding (2018C-11, 2018A-22), and Natural Science Foundation of Gansu Provinaial of China (17JR5RA089, 18JR3RA130) 本文责任编委 阳春华
    2)   Recommended by Associate Editor YANG Chun-Hua 1. 甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室, 兰州 7300702. 上海交通大学电子信息与电气工程学院, 上海 200240    3. 兰州交通大学交通运输学院, 兰州 730070 1. Gansu Provincial Key Laboratory of Traffic Information Engineering and Control, Lanzhou 730070    2. School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240    3. School of Traffic and Transportation, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070
  • 图  1  LSSVM-EKF算法流程图

    Fig.  1  LSSVM-EKF algorithm flow chart

    图  2  组合系统框图

    Fig.  2  Combination system block diagram

    图  4  速度学习预测图

    Fig.  4  Learning prediction chart of speed

    图  5  速度学习预测误差分析

    Fig.  5  Analysis of speed learning prediction error

    图  3  车辆运动速度

    Fig.  3  Vehicle movement speed

    图  6  车载实验仪器及测试路线

    Fig.  6  Vehicle experimental instruments and test routes

    图  8  车载实验北向速度误差的分析

    Fig.  8  Analysis of the northward speed error in vehicle test

    图  7  车载实验东向速度误差的分析

    Fig.  7  Analysis of the eastward speed error in vehicle test

    图  9  车载实验东向位置误差的分析

    Fig.  9  Analysis of the eastward position error in vehicle test

    图  10  车载实验北向位置误差的分析

    Fig.  10  Analysis of the northward position error in vehicle test

    图  11  位置误差直方图分析

    Fig.  11  Histogram analysis of position error

    图  12  卫星失锁情况位置误差分析

    Fig.  12  Position error analysis of satellite loss of lock

    图  13  列车测试线路及设备

    Fig.  13  Train test lines and equipment

    图  14  列车北向位置误差对比

    Fig.  14  Comparison of train northward position error

    图  16  列车东向速度误差对比

    Fig.  16  Comparison of train eastward speed error

    图  15  列车北向位置绝对误差

    Fig.  15  Absolute error of train northward position

    表  1  计算量对比结果

    Table  1  Comparison of calculation results

    算法名称绝对误差 (%)具体运行时间 (s)
    NN3.3510.6
    SVM5.837.2
    LSSVM3.583.5
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    表  2  车载定位测量硬件主要参数

    Table  2  Main parameters of vehicle positioning measurement hardware

    性能指标参数
    IMU更新率30 (Hz)
    陀螺仪分辨率0.007 (°/s)
    陀螺仪零偏稳定性0.007 (25 ℃, 1δ) (°/s)
    陀螺仪随机游走2.4 (25 ℃, 1δ) (°/ √Hz)
    加速度计分辨率0.33 (mg)
    加速度计零偏稳定性0.2 (25 ℃, 1δ) (mg)
    加速度计随机游走0.2 (25 ℃, 1δ) (m/s√Hz)
    卫星板卡更新率10 (Hz)
    卫星单点定位精度H: 3.0; V: 5.0 (m)
    卫星测速精度0.03 (m/s)
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    表  3  车载实验速度误差的分析

    Table  3  Analysis of the speed error in vehicle test

    误差类型算法
    EKFSVM-EKFLSSVM-EKF
    东向速度误差最大值)2.449915961.642639651.08354018
    东向速度误差均值−0.51657986−0.29959351−0.21635647
    东向速度平均绝对误差0.576361530.353609890.23635647
    东向速度误差均方差0.468270090.178190680.10034921
    北向速度误差最大值5.957545094.487452921.98934116
    北向速度误差均值−0.17019196−0.18793186−0.08884883
    北向速度平均绝对误差0.814003850.655184120.30342385
    北向速度误差均方差0.928628950.594947070.12433562
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    表  4  车载实验位置误差的分析

    Table  4  Analysis of the position error in vehicle test

    误差类型算法
    EKFSVM-EKFLSSVM-EKF
    东向位置平均绝对误差5.516189562.988745581.56598758
    东向位置误差均方差115.5944607343.271296047.76993031
    北向位置平均绝对误差7.029546992.583728391.47242455
    北向位置误差均方差137.3522815721.289741736.65581029
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    表  5  卫星失锁情况下位置误差的分析

    Table  5  Analysis of position error in case of satellite losing lock

    误差类型算法
    EKFSVM-EKFLSSVM-EKF
    东向速度误差最大值71.27786065.30587032.099340
    东向位置误差标准差15.48257710.4768185.175138
    北向位置误差最大值57.81243031.01893015.966400
    北向位置误差标准差14.4947626.4713393.008621
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    表  6  列车北向位置误差对比

    Table  6  Comparison of train northward position error

    算法名称北向位置误差标准差
    KF7.303605
    EKF3.888531
    LSSVM-EKF1.682587
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-03-18
  • 录用日期:  2019-09-12
  • 刊出日期:  2019-12-01

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