固定路径场景惯导校正方法、装置及计算机设备与流程

本发明涉及惯性导航，更具体地说是指固定路径场景惯导校正方法、装置及计算机设备。

背景技术：

1、当设备处于没有gps信号的环境时，例如在隧道或建筑物内部，无法直接依赖卫星导航系统来确定位置。因此，需要依靠惯导(惯性导航)技术，这是一种利用加速度计和陀螺仪等传感器，通过测量和处理运动器件的加速度和角速度来推算其位置、速度和姿态变化的技术。

2、现有的技术是采用加速度计、陀螺仪和gps模块，其中，gps模块提供了最后一个有效定位点作为起始参考点；基于这些传感器的数据进行计算，当设备从定位环境进入不定位环境时，算法利用加速度和陀螺仪测得的角度信息，结合实时变化的速度、时间和角度数据，推算出设备的新位置。

3、但是，这种惯导系统存在累积误差，随着时间的推移和运动的累积，可能导致计算出的位置与实际位置有较大偏差，特别是在长时间或长距离运动后，误差可能变得显著；而且由于硬件芯片资源的限制，例如计算能力和存储容量，惯导算法通常只能实现简单的定位功能，无法处理过于复杂或长期的运动轨迹。

4、因此，有必要设计一种新的方法，实现在缺少gps信号的情况下继续提供位置定位功能，能解决长时间使用或复杂环境下可能出现的累积误差和性能限制的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供固定路径场景惯导校正方法、装置及计算机设备。

2、为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：固定路径场景惯导校正方法，包括：

3、当gps信号不可用时，获取当前gps数据；

4、识别路径，判断在云端是否查找到预先存储的路径数据；

5、若在云端查找到预先存储的路径数据，开始惯性导航，并调用路径数据进行路径修正，以得到修正后的惯导轨迹点数据；

6、当gps信号恢复时，判断惯导终点位置与起始gps位置的距离是否符合预期；

7、若惯导终点位置与起始gps位置的距离符合预期，则将当前的惯导行驶路径数据记录到云端数据库；

8、更新累计平均数据，且更新路径数据到主模型数据库。

9、其进一步技术方案为：所述判断在云端是否查找到预先存储的路径数据之后，还包括：

10、若在云端未查找到预先存储的路径数据，则记录新路径数据。

11、其进一步技术方案为：所述当gps信号恢复时，判断惯导终点位置与起始gps位置的距离是否符合预期之后，还包括：

12、若惯导终点位置与起始gps位置的距离不符合预期，则放弃当前的惯导行驶数据。

13、其进一步技术方案为：所述识别路径，判断在云端是否查找到预先存储的路径数据，包括：

14、获取终点gps位置；

15、在云端内查询gps位置落在以终点gps位置为圆心设定半径的圆范围内的路径，以得到查询结果；

16、判断所述查询结果是否存在；

17、若所述查询结果存在，则确定在云端查找到预先存储的路径数据；

18、若所述查询结果不存在，则确定在云端未查找到预先存储的路径数据。

19、其进一步技术方案为：所述记录新路径数据，包括：

20、当gps恢复正常时，记录起点gps位置以及惯导终点位置；

21、计算惯导终点位置与终点gps位置的距离，以得到第一距离，并计算惯导终点位置与起点gps位置的距离，以得到第二距离；

22、将所述第一距离、第二距离以及起始gps位置整合为新路径数据。

23、其进一步技术方案为：所述开始惯性导航，并调用路径数据进行路径修正，包括：

24、开始惯性导航，参考大数据算法数据模型轨迹数据中若干条数据的第二距离对应的多个轨迹点，将多个轨迹点做经纬度的平均形成修正轨迹点位置，将所述惯导终点位置修正为修正轨迹点位置，以得到修正后的惯导轨迹点数据。

25、其进一步技术方案为：所述当gps信号恢复时，判断惯导终点位置与起始gps位置的距离是否符合预期，包括：

26、当行程结束时，判断第二距离是否小于预期的距离；

27、若第二距离小于预期的距离，则确定惯导终点位置与起始gps位置的距离符合预期；

28、若第二距离不小于预期的距离，则确定惯导终点位置与起始gps位置的距离不符合预期。

29、其进一步技术方案为：所述更新累计平均数据，且更新路径数据到主模型数据库，包括：

30、对若干条有效路径的终点gps位置、起点gps位置、第一距离、第二距离进行累计求均值；

31、更新路径数据到主模型数据库，其中，路径数据包括终点gps位置的平均值、起点gps位置的平均值、若干条修正后的惯导轨迹点数据。

32、本发明还提供了固定路径场景惯导校正装置，包括：

33、gps获取单元，用于当gps信号不可用时，获取当前gps数据；

34、数据判断单元，用于识别路径，判断在云端是否查找到预先存储的路径数据；

35、修正单元，用于若在云端查找到预先存储的路径数据，开始惯性导航，并调用路径数据进行路径修正；

36、距离判断单元，用于当gps信号恢复时，判断惯导终点位置与起始gps位置的距离是否符合预期；

37、记录单元，用于若惯导终点位置与起始gps位置的距离符合预期，则将当前的惯导行驶路径数据记录到云端数据库；

38、更新单元，用于更新累计平均数据，且更新路径数据到主模型数据库。

39、本发明还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。

40、本发明与现有技术相比的有益效果是：本发明通过先利用惯性导航在gps信号不可用时获取当前位置，并在云端查找或记录预先存储的路径数据以进行路径修正，一旦gps信号恢复，验证修正后位置与起始gps位置的一致性，若符合预期则更新云端数据库；否则放弃当前惯导数据以确保精确导航；实现在缺少gps信号的情况下继续提供位置定位功能，能解决长时间使用或复杂环境下可能出现的累积误差和性能限制的问题。

41、下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步描述。

1.固定路径场景惯导校正方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的固定路径场景惯导校正方法，其特征在于，所述判断在云端是否查找到预先存储的路径数据之后，还包括：

3.根据权利要求2所述的固定路径场景惯导校正方法，其特征在于，所述当gps信号恢复时，判断惯导终点位置与起始gps位置的距离是否符合预期之后，还包括：

4.根据权利要求3所述的固定路径场景惯导校正方法，其特征在于，所述识别路径，判断在云端是否查找到预先存储的路径数据，包括：

5.根据权利要求4所述的固定路径场景惯导校正方法，其特征在于，所述记录新路径数据，包括：

6.根据权利要求5所述的固定路径场景惯导校正方法，其特征在于，所述开始惯性导航，并调用路径数据进行路径修正，以得到修正后的惯导轨迹点数据包括：

7.根据权利要求6所述的固定路径场景惯导校正方法，其特征在于，所述当gps信号恢复时，判断惯导终点位置与起始gps位置的距离是否符合预期，包括：

8.根据权利要求7所述的固定路径场景惯导校正方法，其特征在于，所述更新累计平均数据，且更新路径数据到主模型数据库，包括：

9.固定路径场景惯导校正装置，其特征在于，包括：

10.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。