基于IMU&GPS融合定位及气压计修正吊装定位控制系统及其方法与流程

基于imu&gps融合定位及气压计修正吊装定位控制系统及其方法
技术领域
1.本发明涉及建筑施工技术领域，更具体的说是涉及基于imu＆gps融合定位及气压计修正吊装定位控制系统及其方法。


背景技术：

2.目前预制构件施工吊装作业中普遍存在盲吊问题，盲吊会增加预制构件掉抓鬼的难度以及增大了构件吊装的风险，易导致预制构件的损坏甚至对施工人员的伤害。传统针对盲吊问题，施工现场主要采用对讲器沟通的方式指挥塔吊操作人员进行构件，该方法不能通过交流较为迅速的快速调整预制构件的位置，存在不可见性及滞后性等问题。目前针对吊装存在许多研究。针对盲吊问题提出了利用激光定位系统进行被吊装物体的定位，以此来提高塔吊操作人员的吊装可见性，但由于激光系统价格昂贵，目前普遍不为施工吊装现场所采用。
3.由于imu主动式定位存在长距离位置偏移的问题，现有针对主动式定位的研究，主要通过imu与其他定位方式融合的方法来提高定位的精度。ling chen 通过将imu与gps进行算法融合进行行人的定位追踪，然而该方法由于gps高度数据不精确，未对竖向方向(即z轴)进行融合修正，不能适用于施工吊装的问题。
4.因此，如何提出基于imu＆gps融合定位及气压计修正吊装定位控制系统及其方法是本领域技术人员亟需解决的问题。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明提供了基于imu＆gps融合定位及气压计修正吊装定位控制系统及其方法。
6.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
7.基于imu＆gps融合定位及气压计修正吊装定位控制系统，包括集成定位模块，所述集成定位模块安装于吊装物体上，通过所述集成定位模块对所述吊装物体进行定位，并发送定位信息；
8.所述集成定位模块包括lora无线传输单元、imu惯性传感器单元、gps 定位单元、气压计和微处理器；
9.所述lora无线传输单元与所述imu惯性传感器单元、所述gps定位单元、所述气压计和所述微处理器相连，用于实现数据的传输；
10.所述imu惯性传感器单元用于实时采集所述吊装物体的状态信息；
11.所述gps定位单元用于实时采集所述吊装物体水平方向上的位置信息；
12.所述气压计用于实时采集所述吊装物体竖直方向上的高度信息；
13.所述微处理器与所述imu惯性传感器单元、所述gps定位单元、所述气压计均相连，用于接收所述imu惯性传感器单元的实时测量数据，通过四元数表示所述吊装物体的位置
信息，并对位置信息进行误差修正，对四元数的表示进行迭代更新。
14.基于imu＆gps融合定位及气压计修正吊装定位控制方法，以空间坐标系为绝对坐标系w，以imu内置坐标系为相对坐标系r，包括以下步骤：
15.s1.布置lora无线传输单元，将集成定位模块安装于吊装物体上，所述 imu惯性传感器单元实时采集相对坐标系数据，并将所述相对坐标系数据转化为绝对坐标系数据，从而获取吊装物体k时刻的状态矩阵xk＝(pk，vk， ok)
t
；
16.其中pk为k时刻的位移向量，vk为k时刻的速度向量，ok为k时刻的欧拉角；
17.s2.采用零速度检验修正方法对k时刻的所述状态矩阵进行位置误差校正，获取误差修正后的状态矩阵
18.其中，为误差修正后k时刻的位移向量，为误差修正后k时刻的速度向量，为误差修正后k时刻的欧拉角；
19.s3.判断所述gps定位单元和所述气压计是否均可用，若均可用，则将所述gps定位单元和所述气压计所获取到的数据与修正后的所述imu惯性传感器单元数据进行卡尔曼滤波，从而实时更新迭代四元数的表示方法，若其中之一不可用则直接将所述imu惯性传感器单元所获取到的修正后的数据进行四元数的更新迭代。
20.优选的，s1的具体内容包括：
21.采集k时刻的位移向量pk＝(xk，yk，zk)，k时刻的速度向量vk＝(x
k’， y
k’，z
k’)，k时刻的欧拉角
22.获取k时刻的绝对加速度并转换为k时刻的绝对加速度其中：
[0023][0024]
在上式中，qk＝(q
w,k
,q
1,k
,q
2,k
,q
3,k
)为通过四元数表示相对坐标系r和绝对坐标系w之间的旋转变换矩阵，q’k
表示qk的共轭矩阵，g＝(0,0,g)表示为重力加速度向量；
[0025]
四元数通过转换函数q2euler(q)转换为欧拉角，即ok＝q2euler(q)；
[0026]
q2euler(q)＝(atan2(2(qwq1+q2q3),1-2(q
12
+q
22
)),arcsin(2(q
wq2-q3q1)),atan2(2( qwq3+q1q2),1-2(q
22
+q
23
)))；
[0027]
位置随时间更新公式如下：
[0028][0029][0030]
上述公式的矩阵表达如下：
[0031][0032]
其中,ts表示传感器采样时间间隔，i表示单位矩阵，由计算为k-1时刻的相位加速度，通过代入初始状态迭代上述运算公式，实时更新所述吊装物体的位置和速度，实时获取吊装物体k时刻的状态矩阵xk＝(pk，vk，ok) t
。
[0033]
优选的，s2中所述零速度检验修正方法的具体内容为：同时满足c1、c2和c3三个条件得到零速度检测逻辑值：
[0034][0035]
其中其中与分别表示最小阈值和最大阈值；
[0036][0037]
其中其中表示当地加速度方差；
[0038][0039]
其中
[0040]
在c1、c2和c3中，1和0分别表示静止状态和移动状态。
[0041]
优选的，s2中误差修正后的状态矩阵为：
[0042][0043]
其中，为误差修正后的k时刻的位移向量，为误差修正后的k时刻的速度向量，为误差修正后的k时刻的欧拉角，ok为未修正误差的k时刻欧拉角，x
k-1
为k-1时刻的状态矩阵，为k时刻的相位加速度，a、c为系数矩阵；ok、a、c表达如下：
[0044][0045]
优选的，s3中将所述gps定位单元和所述气压计所获取到的数据与修正后的所述imu惯性传感器单元数据进行卡尔曼滤波的内容包括：
[0046]
通过gps获取经度坐标和纬度坐标通过气压计获取高度数据h
pi
，并将经度坐标和纬度坐标转换为全局坐标，获取位置矩阵dk＝(x
gps
，y
gps
，h
pi
)
t
，其中x
gps
、y
gps
为gps获取的经纬度坐标转换得到的全局坐标，h
pi
为气压计获取的高度数据；
[0047]
计算状态预测：
[0048][0049]
其中，kk为卡尔曼增益，且：为卡尔曼增益，且：为状态估计的协方差矩阵；hk是位置坐标的状态变量到测量的转换矩阵，dk为位置坐标的测量值，∑
k，g
为k时刻先验估计的协方差即
的协方差，rk为测量噪声协方差由观测数据得到；
[0050][0051]
为了消除四元数的误差所引起的全局帧内加速度的漂移误差，将四元数更新为：
[0052]
qk＝δq
k-1
*q
k-1
[0053]
其中：
[0054]
式中，q
k-1
为k-1时刻的四元数，qk为在k时刻的四元数，δq
k-1
为表示相对坐标系从时间t-1到t的变换的四元数；测量模型为其中zk为预测测量，nk为环境噪声，rk为环境噪声的协方差矩阵rk＝e(nk，n
kt
)，hk为测量矩阵，其噪声的协方差矩阵rk＝e(nk，n
kt
)。
[0055]
优选的，将经度坐标和纬度坐标转换为全局坐标的具体内容包括：利用 dupree给出的换算公式将经度和纬度转换为全局坐标：
[0056][0057][0058]
(lon0，lat0)为地理坐标的原始点，(lon1,lat1) 为特定点的地理坐标，a为地球的赤道半径，c为极地地球的半径。
[0059]
优选的，s3中若其中之一不可用则直接将所述imu惯性传感器单元所获取到的修正后的数据进行四元数的更新迭代：
[0060][0061][0062][0063]
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了基于 imu＆gps融合定位及气压计修正吊装定位控制系统及其方法，针对目前存在的预制构件吊装盲吊问题，通过imu/gps融合，对比于单一的gps定位精度更高，且更加适用于建筑施工的情况，可以更好地减少gps由于现场环境因素带来的误差影响。同时针对gps定位方法所得到的高度数据不精确，未对竖向方向(即z轴)进行融合修正，不能适用于施工吊装的问题，加入了气压计给出高度数据进行对imu＆gps竖向位置进行算法改进，从而使竖向位置定位数据更加准确，更能满足施工吊装精确定位的需求；另外，本发明还进一步针对imu定位漂移误差会随着时间累积导致定位不准确的缺点，通过零速度修正方法对imu的累积漂移误差进行滤除，进一步提高了该定位系统及其方法的准确性。
附图说明
[0064]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0065]
图1附图为本发明提供的基于imu＆gps融合定位及气压计修正吊装定位控制方法的流程示意图。
具体实施方式
[0066]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0067]
本发明实施例公开了基于imu＆gps融合定位及气压计修正吊装定位控制系统，包括集成定位模块，集成定位模块安装于吊装物体上，通过集成定位模块对吊装物体进行定位，并发送定位信息；
[0068]
集成定位模块包括lora无线传输单元、imu惯性传感器单元、gps定位单元、气压计和微处理器；
[0069]
lora无线传输单元与imu惯性传感器单元、gps定位单元、气压计和微处理器相连，用于实现数据的传输；
[0070]
imu惯性传感器单元用于实时采集吊装物体的状态信息；
[0071]
gps定位单元用于实时采集吊装物体水平方向上的位置信息；
[0072]
气压计用于实时采集吊装物体竖直方向上的高度信息；
[0073]
微处理器与imu惯性传感器单元、gps定位单元、气压计均相连，用于接收imu惯性传感器单元的实时测量数据，通过四元数表示吊装物体的位置信息，并对位置信息进行误差修正，对四元数的表示进行迭代更新。
[0074]
基于imu＆gps融合定位及气压计修正吊装定位控制方法，以空间坐标系为绝对坐标系w，以imu内置坐标系为相对坐标系r，包括以下步骤：
[0075]
s1.布置lora无线传输单元，将集成定位模块安装于吊装物体上，imu 惯性传感器单元实时采集相对坐标系数据，并将相对坐标系数据转化为绝对坐标系数据，从而获取吊装物体k时刻的状态矩阵xk＝(pk，vk，ok)
t
；
[0076]
其中pk为k时刻的位移向量，vk为k时刻的速度向量，ok为k时刻的欧拉角；
[0077]
s2.采用零速度检验修正方法对k时刻的状态矩阵进行位置误差校正，获取误差修正后的状态矩阵
[0078]
其中，为误差修正后k时刻的位移向量，为误差修正后k时刻的速度向量，为误差修正后k时刻的欧拉角；
[0079]
s3.判断gps定位单元和气压计是否均可用，若均可用，则将gps定位单元和气压计所获取到的数据与修正后的imu惯性传感器单元数据进行卡尔曼滤波，从而实时更新迭代
四元数的表示方法，若其中之一不可用则直接将imu 惯性传感器单元所获取到的修正后的数据进行四元数的更新迭代。
[0080]
需要进一步说明的是：绝对坐标系w位于地球表面，以正东为绝对坐标系的x轴，以正北为绝对坐标系的y轴，以竖直地面向上为坐标系的z轴，绝对坐标系符合右手法则。同时以imu内置坐标系为相对坐标系r，显然在定位时需要将imu收集到的相对坐标系的数据转化为绝对坐标系的数据，此时需要用到坐标系转换矩阵。本实施例中采用的imu，其基本位置计算原理是基于捷联式imu导航算法，通过内置微处理器运行卡尔曼滤波来融合加速度计、陀螺仪和磁力计的传感器数据，可以直接获得较为准确的方位信息。通过该装置可直接得到惯性传感器的方向数据，并以四元数来表示，表示为 q＝(qw,q1,q2,q3)，通过单位四元数表示转换矩阵。该表示方法没有框架锁的问题，简化了转换和计算问题。
[0081]
为了进一步实施上述技术方案，s1的具体内容包括：
[0082]
采集k时刻的位移向量pk＝(xk，yk，zk)，k时刻的速度向量vk＝(x
k’， y
k’，z
k’)，k时刻的欧拉角
[0083]
获取k时刻的绝对加速度并转换为k时刻的绝对加速度其中：
[0084][0085]
在上式中，qk＝(q
w,k
,q
1,k
,q
2,k
,q
3,k
)为通过四元数表示相对坐标系r和绝对坐标系w之间的旋转变换矩阵，q’k
表示qk的共轭矩阵，g＝(0,0,g)表示为重力加速度向量；
[0086]
四元数通过转换函数q2euler(q)转换为欧拉角，即ok＝q2euler(q)；
[0087]
q2euler(q)＝(atan2(2(qwq1+q2q3),1-2(q
12
+q
22
)),arcsin(2(q
wq2-q3q1)),atan2(2( qwq3+q1q2),1-2(q
22
+q
23
)))；
[0088]
位置随时间更新公式如下：
[0089][0090][0091]
上述公式的矩阵表达如下：
[0092][0093]
其中,ts表示传感器采样时间间隔，i表示单位矩阵，由计算为k-1时刻的相位加速度，通过代入初始状态迭代上述运算公式，实时更新吊装物体的位置和速度，实时获取吊装物体k时刻的状态矩阵xk＝(pk，vk，ok)
t
。
[0094]
为了进一步实施上述技术方案，s2中零速度检验修正方法的具体内容为：同时满足c1、c2和c3三个条件得到零速度检测逻辑值：
[0095][0096]
其中其中与分别表示最小阈值和最大阈值；
[0097][0098]
其中其中表示当地加速度方差；
[0099][0100]
其中
[0101]
在c1、c2和c3中，1和0分别表示静止状态和移动状态。
[0102]
需要进一步说明的是：基于imu定位算法存在很大的弊端，得到的位置在只在短时间内准确，但在长距离时存在加速度计误差和陀螺仪误差累积漂移，以此经过两次积分后位移飘逸很大，定位不准确。针对上述问题，存在名为零速度(zupts)的校正位置误差的方法。该方法认为在静止阶段，速度应该是零。只要检测到静止相位，将该相位速度设为零，就有可能纠正一些漂移误差。该方法比基本位置计算算法的精度有所提高。运用由jimenez etal提出一种的零速度校正算法，该算法利用信息来源(加速度计和陀螺仪)和一个阶低通滤波器实现了一个多条件姿态检测算法。本实施例中融合算法采用该算法检测零速度阶段。
[0103]
为了进一步实施上述技术方案，s2中误差修正后的状态矩阵为：
[0104][0105]
其中，为误差修正后的k时刻的位移向量，为误差修正后的k时刻的速度向量，为误差修正后的k时刻的欧拉角，ok为未修正误差的k时刻欧拉角，x
k-1
为k-1时刻的状态矩阵，为k时刻的相位加速度，a、c为系数矩阵；ok、a、c表达如下：
[0106][0107]
为了进一步实施上述技术方案，s3中将gps定位单元和气压计所获取到的数据与修正后的imu惯性传感器单元数据进行卡尔曼滤波的内容包括：
[0108]
通过gps获取经度坐标和纬度坐标通过气压计获取高度数据h
pi
，并将经度坐标和纬度坐标转换为全局坐标，获取位置矩阵dk＝(x
gps
，y
gps
，h
pi
)
t
，其中x
gps
、y
gps
为gps获取的经纬度坐标转换得到的全局坐标，h
pi
为气压计获取的高度数据；
[0109]
计算状态预测：
[0110][0111]
其中，kk为卡尔曼增益，且：为卡尔曼增益，且：为状态估计的协方差矩阵；hk是位置坐标的状态变量到测量的转换矩阵，dk
为位置坐标的测量值，∑
k，g
为k时刻先验估计的协方差即的协方差，rk为测量噪声协方差由观测数据得到；
[0112][0113]
为了消除四元数的误差所引起的全局帧内加速度的漂移误差，将四元数更新为：
[0114]
qk＝δq
k-1
*q
k-1
[0115]
其中：
[0116]
式中，q
k-1
为k-1时刻的四元数，qk为在k时刻的四元数，δq
k-1
为表示相对坐标系从时间t-1到t的变换的四元数；测量模型为其中zk为预测测量，nk为环境噪声，rk为环境噪声的协方差矩阵rk＝e(nk，n
kt
)，hk为测量矩阵，其噪声的协方差矩阵rk＝e(nk，n
kt
)。
[0117]
为了进一步实施上述技术方案，将经度坐标和纬度坐标转换为全局坐标的具体内容包括：利用dupree给出的换算公式将经度和纬度转换为全局坐标：
[0118][0119][0120]
(lon0，lat0)为地理坐标的原始点，(lon1,lat1) 为特定点的地理坐标，a为地球的赤道半径，c为极地地球的半径。
[0121]
为了进一步实施上述技术方案，s3中若其中之一不可用则直接将imu惯性传感器单元所获取到的修正后的数据进行四元数的更新迭代：
[0122][0123][0124][0125]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0126]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一
致的最宽的范围。

技术特征：
1.基于imu&gps融合定位及气压计修正吊装定位控制系统，其特征在于，包括集成定位模块，所述集成定位模块安装于吊装物体上，通过所述集成定位模块对所述吊装物体进行定位，并发送定位信息；所述集成定位模块包括lora无线传输单元、imu惯性传感器单元、gps定位单元、气压计和微处理器；所述lora无线传输单元与所述imu惯性传感器单元、所述gps定位单元、所述气压计和所述微处理器相连，用于实现数据的传输；所述imu惯性传感器单元用于实时采集所述吊装物体的状态信息；所述gps定位单元用于实时采集所述吊装物体水平方向上的位置信息；所述气压计用于实时采集所述吊装物体竖直方向上的高度信息；所述微处理器与所述imu惯性传感器单元、所述gps定位单元、所述气压计均相连，用于接收所述imu惯性传感器单元的实时测量数据，通过四元数表示所述吊装物体的位置信息，并对位置信息进行误差修正，对四元数的表示进行迭代更新。2.基于imu&gps融合定位及气压计修正吊装定位控制方法，基于权利要求1所述的基于imu&gps融合定位及气压计修正吊装定位控制系统，以空间坐标系为绝对坐标系w，以imu内置坐标系为相对坐标系r，其特征在于，包括以下步骤：s1.布置lora无线传输单元，将集成定位模块安装于吊装物体上，所述imu惯性传感器单元实时采集相对坐标系数据，并将所述相对坐标系数据转化为绝对坐标系数据，从而获取吊装物体k时刻的状态矩阵x
k
＝(p
k
，v
k
，o
k
)
t
；其中p
k
为k时刻的位移向量，v
k
为k时刻的速度向量，o
k
为k时刻的欧拉角；s2.采用零速度检验修正方法对k时刻的所述状态矩阵进行位置误差校正，获取误差修正后的状态矩阵其中，为误差修正后k时刻的位移向量，为误差修正后k时刻的速度向量，为误差修正后k时刻的欧拉角；s3.判断所述gps定位单元和所述气压计是否均可用，若均可用，则将所述gps定位单元和所述气压计所获取到的数据与修正后的所述imu惯性传感器单元数据进行卡尔曼滤波，从而实时更新迭代四元数的表示方法，若其中之一不可用则直接将所述imu惯性传感器单元所获取到的修正后的数据进行四元数的更新迭代。3.根据权利要求2所述的基于imu&gps融合定位及气压计修正吊装定位控制方法，其特征在于，s1的具体内容包括：采集k时刻的位移向量p
k
＝(x
k
，y
k
，z
k
)，k时刻的速度向量v
k
＝(x
k’，y
k’，z
k’)，k时刻的欧拉角获取k时刻的绝对加速度并转换为k时刻的绝对加速度其中：在上式中，q
k
＝(q
w,k
,q
1,k
,q
2,k
,q
3,k
)为通过四元数表示相对坐标系r和绝对坐标系w之间的旋转变换矩阵，q’k
表示q
k
的共轭矩阵，g＝(0,0,g)表示为重力加速度向量；四元数通过转换函数q2euler(q)转换为欧拉角，即o
k
＝q2euler(q)；
q2euler(q)＝(atan2(2(q
w
q1+q2q3),1-2(q
12
+q
22
)),arcsin(2(q
w
q
2-q3q1)),atan2(2(q
w
q3+q1q2),1-2(q
22
+q
23
)))；位置随时间更新公式如下：位置随时间更新公式如下：上述公式的矩阵表达如下：其中,ts表示传感器采样时间间隔，i表示单位矩阵，由计算为k-1时刻的相位加速度，通过代入初始状态迭代上述运算公式，实时更新所述吊装物体的位置和速度，实时获取吊装物体k时刻的状态矩阵x
k
＝(p
k
，v
k
，o
k
)
t
。4.根据权利要求3所述的基于imu&gps融合定位及气压计修正吊装定位控制方法，其特征在于，s2中所述零速度检验修正方法的具体内容为：同时满足c1、c2和c3三个条件得到零速度检测逻辑值：其中其中与分别表示最小阈值和最大阈值；其中其中表示当地加速度方差；其中在c1、c2和c3中，1和0分别表示静止状态和移动状态。5.根据权利要求4所述的基于imu&gps融合定位及气压计修正吊装定位控制方法，其特征在于，s2中误差修正后的状态矩阵为：其中，为误差修正后的k时刻的位移向量，为误差修正后的k时刻的速度向量，为误差修正后的k时刻的欧拉角，o
k
为未修正误差的k时刻欧拉角，x
k-1
为k-1时刻的状态矩阵，为k时刻的相位加速度，a、c为系数矩阵；o
k
、a、c表达如下：
6.根据权利要求5所述的基于imu&gps融合定位及气压计修正吊装定位控制方法，其特征在于，s3中将所述gps定位单元和所述气压计所获取到的数据与修正后的所述imu惯性传感器单元数据进行卡尔曼滤波的内容包括：通过gps获取经度坐标和纬度坐标通过气压计获取高度数据h
pi
，并将经度坐标和纬度坐标转换为全局坐标，获取位置矩阵d
k
＝(x
gps
，y
gps
，h
pi
)
t
，其中x
gps
、y
gps
为gps获取的经纬度坐标转换得到的全局坐标，h
pi
为气压计获取的高度数据；计算状态预测：其中，k
k
为卡尔曼增益，且：为卡尔曼增益，且：为状态估计的协方差矩阵；h
k
是位置坐标的状态变量到测量的转换矩阵，d
k
为位置坐标的测量值，∑
k，g
为k时刻先验估计的协方差即的协方差，r
k
为测量噪声协方差由观测数据得到；为了消除四元数的误差所引起的全局帧内加速度的漂移误差，将四元数更新为：q
k
＝δq
k-1
*q
k-1
其中：式中，q
k-1
为k-1时刻的四元数，q
k
为在k时刻的四元数，δq
k-1
为表示相对坐标系从时间t-1到t的变换的四元数；测量模型为其中z
k
为预测测量，n
k
为环境噪声，r
k
为环境噪声的协方差矩阵r
k
＝e(n
k
，n
kt
)，h
k
为测量矩阵，其噪声的协方差矩阵r
k
＝e(n
k
，n
kt
)。7.根据权利要求6所述的基于imu&gps融合定位及气压计修正吊装定位控制方法，其特征在于，将经度坐标和纬度坐标转换为全局坐标的具体内容包括：利用dupree给出的换算公式将经度和纬度转换为全局坐标：公式将经度和纬度转换为全局坐标：公式将经度和纬度转换为全局坐标：(lon0，lat0)为地理坐标的原始点，(lon1,lat1)为特定点的地理坐标，a为地球的赤道半径，c为极地地球的半径。
8.根据权利要求5所述的基于imu&gps融合定位及气压计修正吊装定位控制方法，其特征在于，s3中若其中之一不可用则直接将所述imu惯性传感器单元所获取到的修正后的数据进行四元数的更新迭代：据进行四元数的更新迭代：据进行四元数的更新迭代：

技术总结
本发明公开了基于IMU&GPS融合定位及气压计修正吊装定位控制系统及其方法，针对目前存在的预制构件吊装盲吊问题，通过IMU/GPS融合，对比于单一的GPS定位精度更高，且更加适用于建筑施工的情况，可以更好地减少GPS由于现场环境因素带来的误差影响。同时针对GPS定位方法所得到的高度数据不精确，未对竖向方向(即Z轴)进行融合修正，不能适用于施工吊装的问题，加入了气压计给出高度数据进行对IMU&GPS竖向位置进行算法改进，从而使竖向位置定位数据更加准确，更能满足施工吊装精确定位的需求；另外，本发明还进一步针对IMU定位漂移误差会随着时间累积导致定位不准确的缺点，通过零速度修正方法对IMU的累积漂移误差进行滤除，进一步提高了该定位系统及其方法的准确性。步提高了该定位系统及其方法的准确性。步提高了该定位系统及其方法的准确性。


技术研发人员：朱甲学 常飞 甘中华 李欣宇 谢亮 吴楠 李后宏 韩大伟 王建棠
受保护的技术使用者：中电建建筑集团有限公司
技术研发日：2022.01.25
技术公布日：2023/8/5