CN114167471A - 用于车辆中的运动估计的方法、对应设备和计算机程序产品 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种用于车辆中的运动估计的方法、对应设备和计算机程序产品。一种系统包括惯性传感器和GPS。该系统基于运动数据和定位数据来生成第一经估计的车辆速度，基于经处理的运动数据和第一经估计的车辆速度来生成第二经估计的车辆速度，并且基于经处理的运动数据、定位数据和第二经估计的车辆速度来生成指示车辆的定位、速度和姿态的融合数据集。生成第二经估计的车辆速度包括：对运动数据进行滤波；基于第一经估计的车辆速度，在频域中变换经滤波的运动数据，以生成频谱功率密度信号；基于频谱功率密度信号，生成经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸；以及根据经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸，生成第二经估计的车辆速度。

Description

用于车辆中的运动估计的方法、对应设备和计算机程序产品

技术领域

本说明书涉及导航领域，例如，设备确定用户定位、速度(速率)和姿态(例如，3D方向)的能力。

一个或多个实施例可以涉及用于提供导航信息(例如在陆地车辆中，包括定位和姿态信息)的技术。

背景技术

目前用于汽车领域的定位应用的领先技术是全球导航卫星系统(GNSS)，GNSS通常用于包括导航和远程信息处理的导航系统。

预计在不久的将来，诸如自动驾驶、车对车(和车对基础设施)通信的新兴应用将带来进一步的技术挑战。

虽然能够提供绝对的定位参考，但GNSS接收器可能会表现出各种缺点：例如，它依赖于卫星信号，而卫星信号可能不可用(例如，室内、隧道)或损坏(例如，城市环境、反射和/或多径)。

例如，运动和定位传感器(MPS)电子设备可以用于各种领域中的许多应用中，诸如汽车和消费电子产品。在汽车领域，该电子设备可以位于车辆上。

这种电子设备可以包括：

GNSS接收器，被配置为提供车辆的准确定位；

惯性测量单元(IMU)，包括一个或多个惯性传感器(陀螺仪、加速度计等)，被配置为提供(冗余)定位信息，在GNSS不可用或损坏的情况下可以用作备份，如上所述；以及

被耦合到GNSS接收器和IMU的处理单元，这样的单元被配置为接收数据并且部署这些数据以使(外部)用户应用受益。

如本领域技术人员所知，IMU可以根据经典的惯性导航理论来提供定位信息，即，对由陀螺仪感测的角速率进行积分以获取车辆姿态数据(例如，相对于参考框架的俯仰、滚转、偏航角)，并且对由加速度计感测到的加速度/速度(例如，车辆速度)进行(两次)积分。

该处理的准确性可能受以下影响：

校准质量，可以是有关陀螺仪的关键品质因数；以及

补偿被叠加到由加速度计测量的加速度上的地球重力的能力：如果补偿不当，则可能会导致速度积分的误差(并且因此导致定位的误差)。

用于从加速度计测量中过滤重力贡献的现有解决方案依赖于姿态补偿：这可能涉及将加速度计测量转动等于姿态角的角度，从而将它们映射到不同的参考系中，即，所谓的“导航框架”，该参考系包括三元组轴(x，y，z)，其中x和y轴平行于地球表面，z轴与其正交。在这样的参考系中，重力加速度矢量可以表示为矢量g，例如g＝[0，0，9.81m/s2]，其坐标可以从来自加速度计的数据被减去。

现有解决方案可能存在各种缺点：

(车辆)姿态的计算可能会导致速度和定位误差，因为陀螺仪测量的漂移可能随时间增加(例如，由于传感器的磨损)；校正这种漂移可能涉及观察由加速度计提供的即时俯仰/滚转值，其中这种观察可能主要是在特殊条件(例如，其中车辆停止)下；以及

检测可能影响加速度计传感器(例如，交叉轴灵敏度)的更多误差可能涉及传感器生产线中的测量(和定制补偿)，这可能导致成本和复杂度增加。

由于上述随时间演变的漂移，在没有GNSS信号的情况下，传统的惯性导航系统仅针对有限的时间段(例如，大约1分钟)提供可靠的导航：在这段时间之后，误差可能会不期望地超出容限。

发明内容

在实施例中，一种方法包括：从轮式车辆中的至少一个惯性感测单元接收运动数据的运动数据集；从轮式车辆中的全球导航系统接收绝对定位数据的绝对定位数据集；根据绝对定位数据集中的绝对定位数据来对运动数据集中的运动数据应用预处理，并且由此获取经预处理的运动数据的经预处理的运动数据集和轮式车辆的至少一个经估计的速度值；根据轮式车辆的至少一个经估计的速度值来对经预处理的运动数据集中的经预处理的运动数据应用管线数据处理，并且由此获取计算出的虚拟车辆速度；对经预处理的运动数据集中的经预处理的运动数据以及对绝对定位数据集中的绝对定位数据和计算出的虚拟车辆速度中的至少一个应用定位速度姿态、PVA、滤波，并且由此获取指示车辆的定位、速度和姿态信息的融合数据的融合数据集；以及将指示轮式车辆的定位、速度和姿态信息的融合数据集中的融合数据提供给用户电路，其中用于由此获取虚拟车辆速度的管线数据处理包括：对经预处理的运动数据集中的经预处理的运动数据进行高通或低通滤波，并且由此获取经滤波的数据的经滤波的数据集；对经滤波的数据的经滤波的数据集中的经滤波的数据应用频域变换，并且由此获取包括单独的频谱功率密度信号的经频率分析的数据的经频率分析的数据集，该单独的频谱功率密度信号包括功率最大化的频率的集合；根据经频率分析的数据的经频率分析的数据集中的功率最大化的频率的集合，计算指示轮式车辆的车轮的角频率的车轮角频率信号和指示轮式车辆的车轮的径向尺寸的车轮尺寸信号；以及根据车轮角频率信号和车轮尺寸信号，计算虚拟车辆速度。

一个或多个实施例可以涉及对应的设备。

例如，车辆运动和定位传感器(VMPS)设备(引擎)可以是这种设备的示例。

一个或多个实施例可以涉及对应的系统。

一个或多个实施例可以涉及作为计算机实现的方法的方法。

为此，一个或多个实施例可以包括一种计算机程序产品，该计算机程序产品可加载到至少一个处理电路(例如，计算机)的存储器中并且包括软件代码部分，该软件代码部分用于当产品在至少一个处理电路上运行时执行该方法的步骤。如本文中所使用的，对这种计算机程序产品的引用被理解为等同于对包含指令的计算机可读介质的引用，该指令用于控制处理系统以便协调根据一个或多个实施例的方法的实现。对“至少一个计算机”的引用旨在强调一个或多个实施例以模块化和/或分布式形式实现的可能性。

一个或多个实施例可以适合于加载到至少一个处理电路(例如，微控制器)的存储器中并且包括软件代码部分，该软件代码部分用于当产品在至少一个处理电路上运行时执行该方法的步骤。

在实施例中，一种方法包括：基于由轮式车辆的惯性感测电路装置生成的运动数据和由轮式车辆的全球定位电路装置生成的定位数据，生成经处理的运动数据和第一经估计的车辆速度；基于经处理的运动数据和第一经估计的车辆速度，生成第二经估计的车辆速度；以及基于经处理的运动数据、定位数据和第二经估计的车辆速度，生成指示车辆的定位、速度和姿态的融合数据集。生成第二经估计的车辆速度包括：对经处理的运动数据进行滤波，以生成经滤波的运动数据；基于第一经估计的车辆速度，在频域中变换经滤波的运动数据，以生成频谱功率密度信号；基于频谱功率密度信号，生成经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸；以及根据经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸，生成第二经估计的车辆速度。

在实施例中，一种设备包括：滤波器，在操作中对运动数据进行滤波；变换器，被耦合到滤波器，其中变换器在操作中基于第一经估计的车辆速度和经估计的车轮尺寸来在频域中变换经滤波的运动数据，以生成频谱功率密度信号；频率检测器，被耦合到变换器，其中频率检测器在操作中基于所生成的频谱功率密度信号来生成经估计的车轮角频率；尺寸估计器，被耦合到频率检测器和变换器，其中尺寸估计器在操作中基于经估计的车轮角频率和定位数据来生成经估计的车轮尺寸；以及混合器，被耦合到频率检测器和尺寸估计器，其中混合器在操作中根据经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸来生成第二经估计的车辆速度。

在实施例中，一种系统包括：惯性感测电路装置；全球导航系统收发器；以及处理电路装置，被耦合到惯性感测电路装置和全球导航系统收发器。处理电路装置在操作中：基于由惯性感测电路装置生成的运动数据和由全球导航系统收发器生成的定位数据，生成经处理的运动数据和第一经估计的车辆速度；基于经处理的运动数据和第一经估计的车辆速度，生成第二经估计的车辆速度；以及基于经处理的运动数据、定位数据和第二经估计的车辆速度，生成指示车辆的定位、速度和姿态的融合数据集。生成第二经估计的车辆速度包括：对经处理的运动数据进行滤波，以生成经滤波的运动数据；基于第一经估计的车辆速度，在频域中变换经滤波的运动数据，以生成频谱功率密度信号；基于频谱功率密度信号，生成经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸；以及根据经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸，生成第二经估计的车辆速度。

在实施例中，一种非暂态计算机可读介质的内容将轮式车辆的处理电路装置配置为执行一种方法，该方法包括：基于由轮式车辆的惯性感测电路装置生成的运动数据和由轮式车辆的全球定位电路装置生成的定位数据，生成经处理的运动数据和第一经估计的车辆速度；基于经处理的运动数据和第一经估计的车辆速度，生成第二经估计的车辆速度；以及基于经处理的运动数据、定位数据和第二经估计的车辆速度，生成指示车辆的定位、速度和姿态的融合数据集。生成第二经估计的车辆速度包括：对经处理的运动数据进行滤波，以生成经滤波的运动数据；基于第一经估计的车辆速度，在频域中变换经滤波的运动数据，以生成频谱功率密度信号；基于频谱功率密度信号，生成经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸；以及根据经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸，生成第二经估计的车辆速度。

一个或多个实施例可以被设计为从感测到的IMU信号获取“独立运行的”车辆速度测量，而无需积分和重力补偿，与GNSS信号的存在和质量无关。

一个或多个实施例可以促进产生相对于现有解决方案在更长的时间段内具有增加的、稳定的准确度的用户定位和速度测量。

一个或多个实施例例如通过跳过用于IMU设备的专用校准过程，可以促进生产中的成本节约。

一个或多个实施例可以涉及呈现误差分布的测量信号的处理，该误差分布可以有利地更容易补偿：例如，没有偏差的高斯分布可以促进消除系统误差。

附图说明

现在将参考附图仅通过非限制性示例的方式描述一个或多个实施例，在附图中：

图1是如本文中所例示的定位设备(引擎)的示意图；

图2A和图2B是处理传感器数据的方法的示例图；

图3是图2B的示意图的一部分的示例图。

图4是图3的示意图的一部分的示例图。

图5A和图5B是图4的一部分的示例图。

图6是图4的一部分的示例图；

图7A、图7B和图7C是图6的部分的示例图；以及

图8和图9是图3的示意图的部分的示例图。

具体实施方式

在后续描述中，说明了一个或多个具体细节，旨在提供对本说明书的实施例的示例的深入理解。这些实施例可以在没有一个或多个具体细节的情况下获取，或者通过其他方法、组件、材料等获取。在其他情况下，没有详细说明或描述已知的结构、材料或操作，以防实施例的某些方面变得不清楚。

在本说明书的框架中对“实施例”或“一个实施例”的引用旨在指示关于该实施例而描述的特定配置、结构或特性被包括在至少一个实施例中。因此，可能在本说明书的一个或多个位置处出现的诸如“在实施例中”或“在一个实施例中”的短语不一定指代同一实施例。

此外，在一个或多个实施例中，特定构造、结构或特性可以以任何适当的方式进行组合。

本文中所使用的标题/参考文献仅为方便起见而提供，因此不限定保护范围或实施例的范围。

此外，在本文所附的所有附图中，除非上下文另有指示，否则相同的部件或元素利用相同的附图标记/数字来表示，并且为简洁起见，将不针对每个附图重复对应的描述。

图1是定位设备(“引擎”)10的示意图，设备10被配置为提供随设备10而配置的车辆V(即，移动“平台”)的(绝对)定位(例如，纬度、经度和高度)和运动(例如，速度和姿态)的测量。

为了简单起见，以下描述将假定设备10被安装在四轮陆地车辆上。这种假定纯粹是示例性的，决不是限制性的：一个或多个实施例可以被耦合到理论上任何类型的轮式车辆V。

如图1中例示的，设备10可以包括：

惯性测量单元或电路(IMU)11，例如，数字六轴IMU，IMU 11包括(例如，三轴)陀螺仪112和(例如，三轴)加速度计114，提供惯性测量数据IMD作为输出；

气压计单元或电路12，例如，数字气压计，提供气压数据p作为输出；

绝对定位单元或电路13，被配置为提供绝对定位信号数据SD作为输出；以及

处理电路装置14，被配置为接收和处理(例如，执行软件代码部分)由组件11、12、13作为输出而提供的数据IMD、p、SD；处理电路装置14可以被配置为计算车辆定位P和运动量，特别是速度V和姿态A。

为了简单起见，以下关于定位设备13来讨论一个或多个实施例，定位设备13包括全球导航卫星系统(GNSS)硬件接收器13，GNSS硬件接收器13被配置为提供绝对定位信号数据SD，例如，从一个或多个卫星15接收GNSS信号(经由可选地被包括在设备10中的天线13a)并且处理这些信号以获取关于距地球的卫星距离和相对运动的测量，提供它们作为卫星定位数据SD。注意，这样的示例绝不是限制性的，因为理论上可以采用任何种类的(绝对)定位设备13作为一个或多个实施例。例如，这可以包括被配置为提供绝对定位数据信号的移动电话。

如图1中所例示的，定位处理器14包括(软件)处理管线，(软件)处理管线在定位处理器14上运行并且包括：

传感器接口级141，包括驱动器的集合，例如I2C和/或SPI，该驱动器的集合被配置为接合连接IMU 11的传感器(寄存器)和气压计12，以提取IMD数据和气压p数据并且以由融合软件模块143使用的格式使该提取的IMD数据和气压p数据格式化，如以下所讨论的；

绝对定位数据处理级142，被配置为处理绝对定位数据，例如，诸如GNNSS处理级，GNNSS处理级被配置为处理卫星定位数据SD并且计算基于GNSS的定位和高度估计；

融合处理级143，被配置为将数据融合应用于从IMU 11、气压计12和GNSS 13提供并且分别由传感器接口141和GNSS软件模块142处理的数据IMD、p、SD。作为该数据融合的结果，由融合处理级143生成融合GNSS/传感器输出数据F；以及

通用异步接收器-发射器(UART)驱动器144，被配置为例如传输融合GNSS/传感器F数据作为车辆定位P、速度V和姿态A值，并且将它们提供给一个或多个(外部)用户电路和/或应用，诸如高级驾驶辅助系统(ADAS)。

以常规方式，如图2A中所例示的融合处理级20A可以包括处理管线，该处理管线包括：

调准级21，被配置为从GNSS和IMU设备11、13接收相应的信号IMD、SD并且对其应用调准处理，由此获取经调准的数据集IMD_a；

校准级22，被耦合到调准级21和GNSS系统13；校准级22被配置为从调准级21和GNSS系统13接收相应的信号并且对该信号应用校准处理，由此获取经校准的数据集IMD_c；以及

定位-速度-姿态(PVA)滤波器级23，被耦合到校准级22和GNSS系统13；PVA滤波级23被配置为从校准级22和GNSS系统13接收相应的信号IMD_c、v_GNSS，并且对这些信号应用PVA滤波处理23，由此获取融合数据集F。

例如，在调准级21中执行调准处理可以包括：

例如，通过低通滤波并且比较由x轴测量的加速度与，并且与可以由GNSS导出的加速度(例如，微分车辆速度)相比，检测IMU传感器11的参考系与导航系之间的角度，诸如俯仰、滚转和偏航角，其中俯仰和滚转表示在传感器(x，y)和车辆水平平面之中的位移，偏航是将传感器11的第一x轴的方向ax1与车辆的前进方向分开的角度；以及

使用检测到的角度(例如，使用方向余弦矩阵或本身已知的四元数方法)将转动映射应用于传感器框架，由此获取经调准的数据集IMD_a的经调准的信号。

例如，在校准级21中对经调准的数据集IMD_a应用校准处理可以朝向减少的系统误差分量，该系统误差分量可能存在于由IMU传感器11感测的数据中，由此产生经校准的数据集IMD_c，校准处理包括：

为了从接收到的数据集IMD_a消除由于运动贡献而引起的偏移误差，将在不同截止频率处调谐的低通滤波器应用于数据集IMD_a；以及

为了从接收到的数据集IMD_a消除由于比例因子而引起的误差，将经调准的IMU信号IMD_a与GNSS信号进行比较。

例如，在PVA滤波级23中应用PVA滤波处理可以包括：

评估GNSS定位、速度和姿态的质量，例如，从GNSS级13接收该评估，和/或以本身已知的方式，根据惯性导航系统(INS)理论，使用从校准级22接收到的经校准的数据集IMU_c来计算它。

一个或多个实施例可以基于如下认识：可以克服现有解决方案的缺点，通过对由IMU 11感测到的信号IMD应用(直接)频率响应分析并且从其中提取指示(车轮)角转动速率(例如，与(车轮)角转动速率成比例)的频率分量，从IMU 11获取准确的速度测量。

该融合处理可以包括如图2B中所例示的处理管线20B：该管线本身适合于在诸如143的设备10的级中实现。

与管线20A相比，图2B中所例示的管线20B可以包括被耦合到GNSS接收器13、校准级22和PVA滤波器23的附加(虚拟)里程计级24。如本文中所例示的，虚拟里程计级24被配置为接收来自GNSS接收器13的速度数据、来自校准级22的经校准的数据IMD_c和从PVA滤波器级23被滤波的速度数据，并且计算里程计速度数据集(即，在虚拟里程计级24中计算的速度数据)，该里程计速度数据集被提供给PVA滤波器级23。

图3是示出了图2的处理管线的可能细节的图，主要扩展了虚拟里程计级或电路24的处理细节。

如图3中所例示的，来自IMU 11的数据IMD可以包括多个信号，例如，由加速度计112感测的三个加速度信号Ax、Ay、Az和由陀螺仪114感测的三个陀螺信号Gx、Gy、Gz；被提供给里程计级22的来自GNSS 13的数据可以基本上包括速度测量数据。

如图3中所例示的，虚拟里程计级24可以包括：

滤波器25(例如，高通或低通滤波器)，被配置为接收经校准的数据集IMD_c(包括相应的经校准的信号Ax_c、Ay_c、Az_c、Gx_c、Gy_c、Gz_c的集合)并且对其应用(高/低通)滤波，获取经滤波的经校准的数据集Ax_f、Ay_f、Az_f、Gx_f、Gy_f、Gz_f；

变换/功率检测级或电路26，经由反馈分支fb被耦合到滤波器级25、PVA滤波器级或电路23和(车轮尺寸)估计器级或电路28的输出。变换/功率检测级26可以被配置为：接收来自PVA滤波器23的经滤波的速度、来自滤波器级25的经校准的经滤波的数据集Ax_f、Ay_f、Az_f、Gx_f、Gy_f、Gz_f、以及来自反馈分支fb的反馈信号(初始为零)，并且产生经频率分析的数据集，该经频率分析的数据集包括计算出的频谱功率密度信号P_ax、P_ay、P_az、P_gx、P_gy、P_gz和频率f_ax、f_ay、f_az、f_gx、f_gy、f_gz，如以下所讨论的。频谱功率密度信号P_ax、P_ay、P_az、P_gx、P_gy、P_gz可以通过对输入经校准的经滤波的数据集Ax_f、Ay_f、Az_f、Gx_f、Gy_f、Gz_f应用频域变换并且通过计算频率范围F_r中的频谱功率来获取，频率范围F_r可以根据由GNSS13估计的车辆速度v_in来确定，其中针对经校准的经滤波的数据集Ax_f、Ay_f、Az_f、Gx_f、Gy_f、Gz_f的信号，具有最高功率的相应频率f_ax、f_ay、f_az、f_gx、f_gy、f_gz被选择；

(车轮)频率检测级27经由前馈支路ff被耦合到IMU功率检测级26和混合器级29；频率检测级27可以被配置为从IMU功率检测级26和混合器级29接收经频率分析的数据集P_ax、P_ay、P_az、P_gx、P_gy、P_gz、f_ax、f_ay、f_az、f_gx、f_gy、f_gz，频率检测级27被配置为通过计算接收到的频率f_ax、f_ay、f_az、f_gx、f_gy、f_gz的平均值来提供(车轮)转动频率信号f_w；

(车轮)尺寸估计级28，被耦合到GNSS接收器13和频率检测级27并且被配置为提供指示(车轮)尺寸的信号C_w；以及

混合器级29，接收来自尺寸估计级28的指示(车轮)尺寸的信号C_w和来自频率检测级27的转动频率信号f_w并且对其应用混合处理29，由此产生(虚拟)里程计数据集v_o，该(虚拟)里程计数据集v_o根据计算出的频率f_w和车轮的尺寸C_w来估计。

图4是IMU功率检测级26的示例图。

如图4中所例示的，该功率检测级26可以包括：

频率扫描级260，具有可配置的频率范围参数F_r和可配置的点数参数N，频率扫描级260被配置为：接收来自尺寸估计器级28的车轮尺寸估计数据集C_w和来自PVA滤波器23的速度值v_in，并且提供用于处理被输入到检测级26的经校准的经滤波的数据集Ax_f、Ay_f、Az_f、Gx_f、Gy_f、Gz_f的频率范围f₁，...，f_i，...，f_N的集合；以及

(平行)轴向功率检测子级262a、262b、262c、262d、262e、262f的集合，相应的加速度计/陀螺仪112、114的每个相应的轴有一个轴向功率检测子级，每个轴向功率检测子级被配置为接收与一个轴相关的加速度或取向数据的信号并且对其应用频域变换，使用诸如快速傅立叶变换(FFT)或其他离散谱估计技术的传统技术，如以下所讨论的，例如，由此提供经频率分析的数据集P_ax、P_ay、P_az、P_gx、P_gy、P_gz、f_ax、f_ay、f_az、f_gx、f_gy、f_gz的集合的相应的功率谱密度信号和(最大)频率值。

图5A是可以被并入频率扫描级260中的处理管线的示例图，该处理管线可以包括：

分频器级2600，被配置为：从PVA滤波器23接收车轮尺寸估计值C_w和速度值v_in，并且获取作为计算速度v_in与车轮(半径)尺寸C_w的比值的结果的中心频率f_c的估计，例如，f_c＝v_in/C_w；以及

频率扫描配置级2602，被耦合到分频器级2600并且被配置为产生作为可配置的点数参数N和频率范围参数F_r的函数的频率点f₁，...，f_i，...，f_N的序列。频率扫描配置级2602可以产生其之间具有一定空间分布的频率点f₁，...，f_i，...，f_N的序列。

如图5B中所例示的，这些点使用“linspace”方法均匀分布，其中中心频率f_c位于频率范围F_R的中心，并且频率点f₁，...，f_i，...，f_N以距离

等距，因此第i频率点f_i可以表示为：

注意，该点的分布纯粹是示例性的，绝非限制性的，否则应当理解，例如，一个或多个实施例可以使用任何其他类型的空间分布(诸如高斯分布)来产生频率点的集合，其中更高密度的点存在于中心频率附近。

图6是可以在(并行)轴向功率检测子级262a、262b、262c、262d、262e、262f的每个集合中实现的轴向功率检测处理管线262的示例图，管线262包括：

频率设置级2620，被耦合到一对信号发生器2621、2622，一对信号发生器2621、2622包括第一发生器2621和第二发生器2622，每个发生器被配置为以可配置的频率生成周期信号，其中相应的周期信号在其间处于正交(例如，诸如正弦和余弦信号)，频率设置级2620被配置为：从频率扫描级260接收频率点f₁，...，f_i，...，f_N的序列，并且将信号发生器配置为产生具有频率等于接收到的频率点的序列f₁，...，f_i，...，f_N的频率点中的一个频率点的信号；以及

一对并行混合器级2623a、2623b，包括：

第一混合器2623a，被耦合到第一(例如，正弦)信号发生器2621，并且被配置为在来自发生器2621的信号与被输入到检测级26的经校准的经滤波的数据集Ax_f、Ay_f、Az_f、Gx_f、Gy_f、Gz_f的集合的轴向数据信号y_i之间应用混合器处理，由此产生第一混合信号Q_i；以及

第二混合器2623b，被耦合到第二(例如，正弦)信号发生器2622，并且被配置为在来自发生器2622的信号与被提供给第一混合器级2623a的相同轴向数据信号y_i之间应用混合器处理，由此产生第二混合信号I_i；以及

一对并行积分级2624a、2624b，包括第一积分级2624a和第二积分级2624b，第一积分级2624a被耦合到第一混合器级2623a并且被配置为从第一混合器级2623a接收第一混合信号Q_i，第二积分级2624b被耦合到第二混合器级2623b并且被配置为从第二混合器级2623b接收第二混合信号I_i，第一积分级2624a和第二积分级2624b被配置为对相应的信号Q_i、I_i应用积分处理，以产生一对经积分的混合信号，该一对经积分的混合信号可以表示为：

∑Q_i

∑I_i

如图6中所例示的，管线262还可以包括定时器级2625，定时器级2625被耦合到该对积分器级2624a、2624b并且被配置为根据达到的某个时间阈值(诸如达到的等于转动周期T的时间间隔)来触发积分器处理的重置(例如，将它们设置为初始零值)；定时器级2625可以在该时间段T内提供等于信号Q_i、I_i的时间积分的一对信号

如图7A中所例示的，积分级2624包括加法节点，在该加法节点处，输入信号x_i根据可重置的开关与零信号或通过将单个极点应用于输入信号的前一值而生成的信号来相加。

如图7A中所例示的积分器级2624提供输出信号y_t，输出信号y_t在任何时刻t处可以表示如下：

如图6中所例示的，该对积分信号在功率计算级2626中被进一步处理，该功率计算级2626被耦合到定时器级2625并且被配置为接收该时间积分信号

并且对其应用功率计算处理，如以下所讨论的，由此产生第i个计算出的功率P_i。

如图7B中所例示的，功率计算级2626可以接收信号对

并且在将它们相加并且计算它们的总和的平方根之前将每个信号提升到第二功率，产生在频率点的序列的第j个频率处的信号功率的估计；因此，计算出的功率值P_i可以表示为：

如图6中所例示的，该处理管线还可以包括被耦合到功率计算级2626的检查级2627，检查级2627被配置为递增计数器J并且检查处理已经执行的次数是否等于频率点的序列f₁，...，f_i，...，f_N中的频率点的数目N，使得：

如果计数器J已达到或超过N值，则终止处理，

否则，即，如果计数器J低于N值，则传递第i个计算出的功率P_i并且触发频率设置级2620以将信号发生器重新配置为产生具有等于频率点的序列f₁，...，f_i，...，f_N中在已经“使用”的第(i)个频率点之后的频率点的第(i+1)频率值的信号；以及

峰值(最大)功率检测级2628，被配置为收集在处理262的每个第j次迭代处被处理的每个第i个计算出的功率值P_i，获取频谱功率密度数据集P_y，最大功率检测级2628被配置为：在频谱功率密度数据集P_y的值中选择相对最大值，并且提供在计算出的功率密度数据集P_y为最大处的频率作为输出f_y。

图7C再现了根据频率点的序列f₁，...，f_i，...，f_N中的频率点而计算出的功率值P_i的收集值的示例图，其中在频率f_y处检测到相对最大功率值P_max。

如图3和图8中所例示的，相对于(例如，导航参考系的)x和y轴的与轴向频谱功率密度P_ax、P_ay、P_gx、P_gy相关的检测到的频率f_ax、f_ay、f_gx、f_gy在车轮频率检测级27中被提供和处理，包括：

第一计算级270，被配置为：例如通过以本领域技术人员本身已知的方式计算平均值或均值μ，处理频率f_ax、f_ay、f_gx、f_gy；

第二计算级272，被配置为计算频率f_ax、f_ay、f_gx、f_gy的标准偏差σ；以及

比较器级274，被配置为将计算出的标准偏差σ与预设阈值ε进行比较，该比较器级被配置为作为标准偏差保持低于预设阈值ε的结果而触发开关sw，其中当开关sw处于闭合阶段，该比较器级被配置为提供计算出的平均频率值μ作为车轮频率检测级27的输出f_w。

注意，在第一计算级270中处理频率的这种方法纯粹是示例性的，而决不是限制性的，否则应当理解，可以使用其他类型的处理以从此提取检测到的频率。例如，第一计算级27可以被配置为计算加权平均值，以便于向一些轴提供更多重要性，或者逻辑算法根据各种参数(诸如检测到的功率P_i)选择轴中的一个。

如图9中所例示的，车轮尺寸估计级28包括管线以通过将检测到的转动频率与参考速度(诸如由GNSS接收器13提供的速度v_GNSS)进行比较来估计车轮尺寸。

在一个或多个实施例中，可以使用由其他系统提供的速度信号，诸如来自(真实)里程计的速度或来自PVA滤波器级23的经估计的速度v_in。

如图9中所例示的，发现卡尔曼滤波器(本领域技术人员已知)适用于车轮尺寸检测级28。

如图9中所例示的，经估计的车轮尺寸C_w可以表示为：

其中

例如，参考速度v_G＝v_GNSS。

注意，这样的检测方法纯粹是示例性的，而绝不是限制性的，否则应当理解，其他方法可以是合适的，例如，诸如在观察或(低通)滤波器的集合上计算的LS算法。

如本文中所例示的，一种方法包括：

从轮式车辆(例如，100)中的至少一个惯性感测单元(例如，11、112、114)接收运动数据的运动数据集(例如，IMD)；

从轮式车辆中的全球导航系统(例如，13)接收绝对定位数据的绝对定位数据集(例如，SD、v_GNSS)；

根据绝对定位数据集(例如，SD)中的绝对定位数据来对运动数据集中的运动数据应用预处理(例如，21、22、23)，并且由此获取经预处理的运动数据的经预处理的运动数据集(例如，IMD_a、IMD_c；Ax_c、Ay_c、Az_c、Gx_c、Gy_c、Gz_c)和轮式车辆的至少一个经估计的速度值(例如，v_in、v_GNSS)；

根据轮式车辆的至少一个经估计的速度值来对经预处理的运动数据集中的经预处理的运动数据应用管线数据处理(例如，24)，并且由此获取计算出的虚拟车辆速度(例如，v_o)；

对经预处理的运动数据集中的经预处理的运动数据以及对绝对定位数据集中的绝对定位数据和计算出的虚拟车辆速度中的至少一个应用定位-速度-姿态(PVA)滤波(例如，23)，并且由此获取指示车辆的定位、速度和姿态信息的融合数据的融合数据集(例如，F)；以及

将指示轮式车辆的定位、速度和姿态信息的融合数据集中的融合数据提供给用户电路(例如，16)，

其中用于由此获取所述虚拟车辆速度(例如，v_o)的所述管线数据处理(例如，24)包括：

对经预处理的运动数据集中的经预处理的运动数据进行高通或低通滤波(例如，25)，并且由此获取经滤波的数据的经滤波的数据集(例如，Ax_f、Ay_f、Az_f、Gx_f、Gy_f、Gz_f)；

对经滤波的数据的经滤波的数据集中的经滤波的数据应用频域变换(例如，26、260、262)，并且由此获取包括单独的频谱功率密度信号(例如，P_ax、P_ay、P_az、P_gx、P_gy、P_gz)的经频率分析的数据的经频率分析的数据集(例如，P_ax、P_ay、P_az、P_gx、P_gy、P_gz、f_ax、f_ay、f_az、f_gx、f_gy、f_gz)，该单独的频谱功率密度信号包括功率最大化的频率的集合(例如，f_ax、f_ay、f_az、f_gx、f_gy、f_gz)；

根据所述经频率分析的数据的经频率分析的数据集中的所述功率最大化的频率的集合(例如，f_ax、f_ay、f_az、f_gx、f_gy、f_gz)，计算指示轮式车辆的车轮的角频率的车轮角频率信号(例如，f_w)和指示轮式车辆的所述车轮的径向尺寸的车轮尺寸信号(例如，C_w)；以及

根据所述车轮角频率信号和所述车轮尺寸信号，计算(例如，29)所述虚拟车辆速度。

如本文中所例示的，将所述频域变换应用于经滤波的数据集包括：

选择(例如，260)频率范围(例如，F_r)，该频率范围包括等于所述经估计的速度值与所述车轮尺寸信号的比值的频率值；

选择分布函数(例如，2602)并且产生(例如，2600)(例如，N个)频率值的序列(例如，f₁，...，f_i，...，f_N)，频率值的序列具有跨由所述经选择的分布函数(例如，2602)确定的所述经选择的频率范围(例如，F_r)的空间分布；以及

根据由此产生所述经频率分析的数据集的所述单独的频谱功率密度信号的所述频率值序列，执行所述经滤波的数据的所述经滤波的数据集中的单独的信号(例如，y_i)的频谱功率计算(例如，262、262a、262b、262c、262d、262e、262f)。

如本文中所例示的，所述经滤波的数据的经滤波的数据集中的单独的信号(例如，y_i)的所述频谱功率计算(例如，262、262a、262b、262c、262d、262e、262f)包括：

在所述频率值的序列中依次选择(例如，2620)频率点值(例如，f_i)；

在所述经选择的频率点值处生成(例如，2621、2622)第一周期信号(例如，2621)和第二周期信号(例如，2622)，其中所述第一周期信号和第二周期信号在其间是正交的；

在所述经滤波的数据的经滤波的数据集的单独的信号(例如，y_i)与所述生成的第一周期信号和第二周期信号之间应用混合处理(例如，2623a、2632b)，由此获取一对混合信号(例如，Q_i、I_i)；

执行第一混合信号(例如，Q_i)和第二混合信号(例如，I_i)的周期性时间积分(例如，2624a、2624b)，以产生一对经积分的混合信号，其中所述周期性时间积分(例如，2624a、2624b)包括作为达到与车轮转动的周期成比例的预设(例如，2625)时间阈值的结果而触发所述时间积分的重置(例如，R)；

计算相应的经积分的混合信号的二次幂(例如，2626)的总和的平方根；以及

将所述依次选择、所述应用混合处理、所述执行周期性时间积分和所述计算二次幂的总和的平方根迭代N次(例如，2627)，由此提供单独的频谱功率信号(例如，P_i)。

如本文中所例示的，该方法包括：

检测(例如，2628)功率最大化的频率值(例如，f_i)，在该功率最大化的频率值处，所述单独的频谱功率密度信号中的每个单独的功率密度信号(例如，P_i)具有相对最大的频谱功率值(例如，P_max)；以及

在所述功率最大化的频率的集合中收集(例如，262a、262b、262c、262d、262e、262f)所述检测到的功率最大化的频率值(f_i)。

如本文中所例示的，所述选择(例如，2602)分布函数包括从包括均匀分布函数、加权分布函数和高斯分布函数的分布函数组合中选择分布函数。

如本文中所示例，所述根据所述经频率分析的数据的经频率分析的数据集中的所述功率最大化的频率的集合，计算指示轮式车辆的车轮的角频率(例如，V)的车轮角频率信号(例如，f_w)，包括：

计算(例如，270)所述经频率分析的数据集中的所述功率最大化的频率的集合的平均值和方差；以及

验证(例如，272)所述功率最大化的频率的集合的所述计算出的方差在(例如，低于)预设阈值内，由此提供(例如，SW)等于所述功率最大化的频率的集合的所述计算出的平均值的角频率信号(例如，f_w)。

如本文中所例示的，提供指示轮式移动物体的车轮的径向尺寸的所述车轮尺寸信号(例如，C_w)包括使用卡尔曼滤波器(例如，K)。

如本文中所例示的，根据在所述绝对定位中的绝对定位数据，对所述运动数据集中的运动数据应用所述预处理(例如，21、22、23)包括：

根据所述绝对定位数据集，执行所述运动数据集的调准(例如，21)，由此获取经调准的运动数据集(例如，IMD_a)；以及

根据所述绝对定位数据集(例如，SD)，校准(例如，22)所述运动数据集(例如，IMD)，由此获取经校准的运动数据集(IMD_c)。

如本文中所例示的，定位引擎设备(例如，10)被配置为耦合到被配置为装备在轮式车辆(例如，100)上的至少一个惯性感测单元(例如，11、112、114)和至少一个全球导航系统收发器(例如，13)，定位引擎设备包括处理电路装置(例如，14、143)，该处理电路装置被配置为利用根据一个或多个实施例的方法向用户电路(例如，16)提供融合数据集(例如，F)，融合数据集指示轮式车辆的定位、速度和姿态(例如，P、V、A)信息。

如本文中所例示的，轮式车辆(例如，100)配备有：

至少一个惯性感测单元(例如，11、112、114)；

至少一个全球导航系统收发器(例如，13个)，诸如全球导航卫星系统GNSS；以及

根据一个或多个实施例的定位引擎设备(例如，10)，

其中所述定位引擎设备被耦合到所述至少一个惯性感测单元和所述至少一个全球导航系统收发器。

如本文中所例示的，所述至少一个惯性感测单元包括三轴加速度计(例如，112)和三轴陀螺仪(例如，114)。

如本文中所例示的，一种计算机程序产品可加载到至少一个处理电路(例如，14、143)的存储器中并且包括软件代码部分，该软件代码部分用于当该产品在至少一个处理电路上运行时执行根据一个或多个实施例的方法的步骤。

在实施例中，一种方法包括：基于由轮式车辆的惯性感测电路装置生成的运动数据和由轮式车辆的全球定位电路装置生成的定位数据，生成经处理的运动数据和第一经估计的车辆速度；基于经处理的运动数据和第一经估计的车辆速度，生成第二经估计的车辆速度；以及基于经处理的运动数据、定位数据和第二经估计的车辆速度，生成指示车辆的定位、速度和姿态的融合数据集。生成第二经估计的车辆速度包括：对经处理的运动数据进行滤波，以生成经滤波的运动数据；基于第一经估计的车辆速度，在频域中变换经滤波的运动数据，以生成频谱功率密度信号；基于频谱功率密度信号，生成经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸；以及根据经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸，生成第二经估计的车辆速度。在实施例中，在频域中变换经滤波的运动数据包括：选择频率范围，该频率范围包括等于第一经估计的速度与经估计的车轮尺寸的比值的频率值；选择分布函数并且产生N个频率值的序列，该N个频率值的序列具有由所选择的分布函数确定的跨所选择的频率范围的空间分布；以及根据N个频率值的序列，计算单独的信号的频谱功率，以产生单独的频谱功率密度信号。在实施例中，计算单独的信号的频谱功率包括：在N个频率值的序列中依次选择频率点值；在所选择的频率点值处生成第一周期信号和第二周期信号，其中第一周期信号和第二周期信号之间是正交的；在单独的信号与所生成的第一周期信号和第二周期信号之间应用混合处理，由此获取第一混合信号和第二混合信号；执行第一混合信号和第二混合信号的周期性时间积分，以产生一对经积分的混合信号，其中周期性时间积分包括作为达到与车轮转动的周期成比例的所确定的时间阈值的结果而触发时间积分的重置；计算相应的经积分的混合信号的二次幂的总和的平方根；以及将依次选择、应用混合处理、执行周期性时间积分和计算二次幂的总和的平方根迭代N次。在实施例中，该方法包括：检测功率最大化的频率值，在功率最大化的频率值处，单独的频谱功率密度信号中的每个单独的功率密度信号具有相对最大的频谱功率值；以及在功率最大化的频率的集合中收集检测到的功率最大化的频率值，其中经估计的车轮角频率是基于功率最大化的频率的集合而生成的。在实施例中，生成经估计的车轮角频率包括：计算经频率分析的数据集中的功率最大化的频率的集合的平均值和方差；以及验证功率最大化的频率的集合的计算出的方差在所确定的阈值内，并且基于验证，选择性地提供等于功率最大化的频率的集合的计算出的平均值的角频率信号。在实施例中，选择分布函数包括：从由均匀分布函数、加权分布函数和高斯分布函数组成的分布函数组合中选择分布函数。在实施例中，生成经估计的车轮尺寸包括使用卡尔曼滤波器。在实施例中，生成经处理的运动数据包括：根据定位数据，调准运动数据，以获取经调准的运动数据集；以及根据定位数据，校准经调准的运动数据集，以获取经校准的运动数据集。在实施例中，惯性感测电路装置包括三轴加速度计和三轴陀螺仪。

在一个实施例中，一种设备包括：滤波器，在操作中对运动数据进行滤波；变换器，被耦合到滤波器，其中变换器在操作中基于第一经估计的车辆速度和经估计的车轮尺寸来在频域中变换经滤波的运动数据，以生成频谱功率密度信号；频率检测器，被耦合到变换器，其中频率检测器在操作中基于所生成的频谱功率密度信号来生成经估计的车轮角频率；尺寸估计器，被耦合到频率检测器和变换器，其中尺寸估计器在操作中基于经估计的车轮角频率和定位数据来生成经估计的车轮尺寸；以及混合器，被耦合到频率检测器和尺寸估计器，其中混合器在操作中根据经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸来生成第二经估计的车辆速度。在实施例中，该设备包括：惯性感测电路装置，被耦合到滤波器，其中惯性感测电路装置在操作中生成运动数据。在实施例中，惯性感测电路装置包括三轴加速度计和三轴陀螺仪。在实施例中，该设备包括：全球定位系统(GPS)电路装置，被耦合到尺寸估计器，其中GPS电路装置在操作中生成定位数据。在实施例中，该设备包括：定位速度姿态(PVA)滤波器，被耦合到变换器和混合器，其中PVA滤波器在操作中生成第一经估计的车辆速度。在实施例中，变换器在操作中：选择频率范围，该频率范围包括等于第一经估计的速度与经估计的车轮尺寸的比值的频率值；选择分布函数并且产生N个频率值的序列，N个频率值的序列具有在由所选择的分布函数确定的跨所选择的频率范围的空间分布；以及根据N个频率值的序列，计算单独的信号的频谱功率，以产生单独的频谱功率密度信号。在实施例中，变换器包括多个功率检测器，每个功率检测器包括：第一周期信号发生器，在操作中生成第一周期信号；第一积分器，在操作中对第一周期信号进行积分；第二周期信号发生器，在操作中生成第二周期信号；第二积分器，在操作中对第二周期信号进行积分；以及功率计算器，被耦合到第一积分器和第二积分器，其中功率计算器在操作中生成指示信号功率的信号。在实施例中，尺寸估计器包括卡尔曼滤波器。

在实施例中，一种系统包括：惯性感测电路装置；全球导航系统收发器；以及处理电路装置，被耦合到惯性感测电路装置和全球导航系统收发器。处理电路装置在操作中：基于由惯性感测电路装置生成的运动数据和由全球导航系统收发器生成的定位数据，生成经处理的运动数据和第一经估计的车辆速度；基于经处理的运动数据和第一经估计的车辆速度，生成第二经估计的车辆速度；以及基于经处理的运动数据、定位数据和第二经估计的车辆速度，生成指示车辆的定位、速度和姿态的融合数据。生成第二经估计的车辆速度包括：对经处理的运动数据进行滤波，以生成经滤波的运动数据；基于第一经估计的车辆速度，在频域中变换经滤波的运动数据，以生成频谱功率密度信号；基于频谱功率密度信号，生成经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸；以及根据经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸，生成第二经估计的车辆速度。在实施例中，处理电路装置包括：滤波器，在操作中对运动数据进行滤波；变换器，被耦合到滤波器，其中变换器在操作中基于第一经估计的车辆速度和经估计的车轮尺寸来在频域中变换经滤波的运动数据，以生成频谱功率密度信号；频率检测器，被耦合到变换器，其中频率检测器在操作中基于所生成的频谱功率密度信号来生成经估计的车轮角频率；尺寸估计器，被耦合到频率检测器和变换器，其中尺寸估计器在操作中基于经估计的车轮角频率和定位数据来生成经估计的车轮尺寸；以及混合器，被耦合到频率检测器和尺寸估计器，其中混合器在操作中根据经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸来生成第二经估计的车辆速度。在实施例中，惯性感测电路装置包括三轴加速度计和三轴陀螺仪。在实施例中，该系统包括：轮式车辆，该轮式车辆包括惯性感测电路装置、全球导航系统收发器和处理电路装置。

在实施例中，一种非暂态计算机可读介质的内容将轮式车辆的处理电路装置配置为执行一种方法，该方法包括：基于由轮式车辆的惯性感测电路装置生成的运动数据和由轮式车辆的全球定位电路装置生成的定位数据，生成经处理的运动数据和第一经估计的车辆速度；基于经处理的运动数据和第一经估计的车辆速度，生成第二经估计的车辆速度；以及基于经处理的运动数据、定位数据和第二经估计的车辆速度，生成指示车辆的定位、速度和姿态的融合数据集。生成第二经估计的车辆速度包括：对经处理的运动数据进行滤波，以生成经滤波的运动数据；基于第一经估计的车辆速度，在频域中变换经滤波的运动数据，以生成频谱功率密度信号；基于频谱功率密度信号，生成经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸；以及根据经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸，生成第二经估计的车辆速度。在实施例中，内容包括在由处理电路装置执行时使处理电路装置执行该方法的指令。在实施例中，在频域中变换经滤波的运动数据包括：选择频率范围，频率范围包括等于第一经估计的速度与经估计的车轮尺寸的比值的频率值；选择分布函数并且产生N个频率值的序列，N个频率值的序列具有在由所选择的分布函数确定的跨所选择的频率范围的空间分布；以及根据N个频率值的序列，计算单独的信号的频谱功率，以产生单独的频谱功率密度信号。

将另外理解的是，在伴随本说明书的附图中例示的各种个体实现选项不一定旨在采用附图中例示的相同组合。因此，一个或多个实施例可以个体地和/或以关于附图中例示的组合的不同组合来采用这些(否则为非强制性的)选项。

在不损害基本原理的情况下，在不脱离保护范围的情况下，细节和实施例可以仅关于以示例的方式描述的内容而变化，甚至显著变化。

可以组合上述各种实施例以提供另外的实施例。如果需要采用各种专利、申请和出版物的概念来提供另外的实施例，则可以修改实施例的各方面。

根据以上详细描述，可以对实施例进行这些和其他改变。一般而言，在以下权利要求中，所使用的术语不应当被解释为将权利要求限于说明书和权利要求中公开的特定实施例，而应当被解释为包括权利要求有权享有的所有可能的实施例以及其等效物的全部范围。因此，权利要求不受本公开的限制。

Claims (25)

1.一种方法，包括：

基于由轮式车辆的惯性感测电路装置生成的运动数据和由所述轮式车辆的全球定位电路装置生成的定位数据，生成经处理的运动数据和第一经估计的车辆速度；

基于所述经处理的运动数据和所述第一经估计的车辆速度，生成第二经估计的车辆速度；以及

基于所述经处理的运动数据、所述定位数据和所述第二经估计的车辆速度，生成指示所述车辆的定位、速度和姿态的融合数据集，其中所述生成所述第二经估计的车辆速度包括：

对所述经处理的运动数据进行滤波，以生成经滤波的运动数据；

基于所述第一经估计的车辆速度，在频域中变换所述经滤波的运动数据，以生成频谱功率密度信号；

基于所述频谱功率密度信号，生成经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸；以及

根据所述经估计的车轮角频率和所述经估计的车轮尺寸，生成所述第二经估计的车辆速度。

2.根据权利要求1所述的方法，其中：

在所述频域中变换所述经滤波的运动数据包括：

选择频率范围，所述频率范围包括等于所述第一经估计的速度与所述经估计的车轮尺寸的比值的频率值；

选择分布函数并且产生N个频率值的序列，所述N个频率值的序列具有由所选择的分布函数确定的跨所选择的所述频率范围的空间分布；以及

根据所述N个频率值的序列，计算单独的信号的频谱功率，以产生单独的频谱功率密度信号。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述计算所述单独的信号的所述频谱功率包括：

在所述N个频率值的序列中依次选择频率点值；

在所选择的所述频率点值处生成第一周期信号和第二周期信号，其中所述第一周期信号和所述第二周期信号之间是正交的；

在单独的信号与所生成的所述第一周期信号和所述第二周期信号之间应用混合处理，由此获取第一混合信号和第二混合信号；

执行所述第一混合信号和所述第二混合信号的周期性时间积分，以产生一对经积分的混合信号，其中所述周期性时间积分包括作为达到与车轮转动的周期成比例的所确定的时间阈值的结果而触发所述时间积分的重置；

计算相应的所述经积分的混合信号的二次幂的总和的平方根；以及

将所述依次选择、所述应用混合处理、所述执行周期性时间积分和所述计算二次幂的总和的平方根迭代N次。

4.根据权利要求2所述的方法，包括：

检测功率最大化的频率值，在所述功率最大化的频率值处，所述单独的频谱功率密度信号中的每个单独的功率密度信号具有相对最大的频谱功率值；以及

在功率最大化的频率的集合中收集检测到的所述功率最大化的频率值，其中所述经估计的车轮角频率是基于所述功率最大化的频率的集合而生成的。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述生成所述经估计的车轮角频率包括：

计算所述经频率分析的数据集中的所述功率最大化的频率的集合的平均值和方差；以及

验证所述功率最大化的频率的集合的计算出的所述方差在所确定的阈值内，并且基于所述验证，选择性地提供等于所述功率最大化的频率的集合的计算出的所述平均值的角频率信号。

6.根据权利要求2所述的方法，其中所述选择分布函数包括：从由均匀分布函数、加权分布函数和高斯分布函数组成的分布函数组合中选择分布函数。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述生成所述经估计的车轮尺寸包括使用卡尔曼滤波器。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述生成经处理的运动数据包括：

根据所述定位数据，调准运动数据，以获取经调准的运动数据集；以及

根据所述定位数据，校准所述经校准的运动数据集，以获取经校准的运动数据集。

9.根据权利要求1所述的方法，其中所述惯性感测电路装置包括三轴加速度计和三轴陀螺仪。

10.一种设备，包括：

滤波器，在操作中对运动数据进行滤波；

变换器，被耦合到所述滤波器，其中所述变换器在操作中基于第一经估计的车辆速度和经估计的车轮尺寸来在频域中变换经滤波的运动数据，以生成频谱功率密度信号；

频率检测器，被耦合到所述变换器，其中所述频率检测器在操作中基于所生成的所述频谱功率密度信号来生成经估计的车轮角频率；

尺寸估计器，被耦合到所述频率检测器和所述变换器，其中所述尺寸估计器在操作中基于所述经估计的车轮角频率和定位数据来生成所述经估计的车轮尺寸；以及

混合器，被耦合到所述频率检测器和所述尺寸估计器，其中所述混合器在操作中根据所述经估计的车轮角频率和所述经估计的车轮尺寸来生成第二经估计的车辆速度。

11.根据权利要求10所述的设备，包括：

惯性感测电路装置，被耦合到所述滤波器，其中所述惯性感测电路装置在操作中生成所述运动数据。

12.根据权利要求11所述的设备，其中所述惯性感测电路装置包括三轴加速度计和三轴陀螺仪。

13.根据权利要求11所述的设备，包括：

全球定位系统(GPS)电路装置，被耦合到所述尺寸估计器，其中所述GPS电路装置在操作中生成所述定位数据。

14.根据权利要求13所述的设备，包括：

定位速度姿态(PVA)滤波器，被耦合到所述变换器和混合器，其中所述PVA滤波器在操作中生成所述第一经估计的车辆速度。

15.根据权利要求10所述的设备，包括：

定位速度姿态(PVA)滤波器，被耦合到所述变换器和混合器，其中所述PVA滤波器在操作中生成所述第一经估计的车辆速度。

16.根据权利要求10所述的设备，其中所述变换器在操作中：

选择频率范围，所述频率范围包括等于所述第一经估计的速度与所述经估计的车轮尺寸的比值的频率值；

选择分布函数并且产生N个频率值的序列，所述N个频率值的序列具有由所选择的所述分布函数确定的跨所选择的所述频率范围的空间分布；以及

根据所述N个频率值的序列，计算单独的信号的频谱功率，以产生单独的频谱功率密度信号。

17.根据权利要求10所述的设备，其中所述变换器包括多个功率检测器，每个功率检测器包括：

第一周期信号发生器，在操作中生成第一周期信号；

第一积分器，在操作中对所述第一周期信号进行积分；

第二周期信号发生器，在操作中生成第二周期信号；

第二积分器，在操作中对所述第二周期信号进行积分；以及

功率计算器，被耦合到所述第一积分器和所述第二积分器，其中所述功率计算器在操作中生成指示信号功率的信号。

18.根据权利要求10所述的设备，其中所述尺寸估计器包括卡尔曼滤波器。

19.一种系统，包括：

惯性感测电路装置；

全球导航系统收发器；以及

处理电路装置，被耦合到所述惯性感测电路装置和所述全球导航系统收发器，其中所述处理电路装置在操作中：

基于由所述惯性感测电路装置生成的运动数据和由所述全球导航系统收发器生成的定位数据，生成经处理的运动数据和第一经估计的车辆速度；

基于所述经处理的运动数据和所述第一经估计的车辆速度，生成第二经估计的车辆速度；以及

基于所述经处理的运动数据、所述定位数据和所述第二经估计的车辆速度，生成指示车辆的定位、速度和姿态的融合数据集，其中所述生成所述第二经估计的车辆速度包括：

对所述经处理的运动数据进行滤波，以生成经滤波的运动数据；

基于所述第一经估计的车辆速度，在频域中变换所述经滤波的运动数据，以生成频谱功率密度信号；

基于所述频谱功率密度信号，生成经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸；以及

根据所述经估计的车轮角频率和所述经估计的车轮尺寸，生成所述第二经估计的车辆速度。

20.根据权利要求19所述的系统，其中所述处理电路装置包括：

滤波器，在操作中对运动数据进行滤波；

变换器，被耦合到所述滤波器，其中所述变换器在操作中基于所述第一经估计的车辆速度和所述经估计的车轮尺寸来在所述频域中变换所述经滤波的运动数据，以生成频谱功率密度信号；

频率检测器，被耦合到所述变换器，其中所述频率检测器在操作中基于所生成的所述频谱功率密度信号来生成所述经估计的车轮角频率；

尺寸估计器，被耦合到所述频率检测器和所述变换器，其中所述尺寸估计器在操作中基于所述经估计的车轮角频率和定位数据来生成所述经估计的车轮尺寸；以及

混合器，被耦合到所述频率检测器和所述尺寸估计器，其中所述混合器在操作中根据所述经估计的车轮角频率和所述经估计的车轮尺寸来生成所述第二经估计的车辆速度。

21.根据权利要求20所述的系统，其中所述惯性感测电路装置包括三轴加速度计和三轴陀螺仪。

22.根据权利要求19所述的系统，包括：

轮式车辆，所述轮式车辆包括所述惯性感测电路装置、所述全球导航系统收发器和所述处理电路装置。

23.一种非暂态计算机可读介质，具有将轮式车辆的处理电路装置配置为执行方法的内容，所述方法包括：

基于由所述轮式车辆的惯性感测电路装置生成的运动数据和由所述轮式车辆的全球定位电路装置生成的定位数据，生成经处理的运动数据和第一经估计的车辆速度；

基于所述经处理的运动数据和所述第一经估计的车辆速度，生成第二经估计的车辆速度；以及

基于所述经处理的运动数据、所述定位数据和所述第二经估计的车辆速度，生成指示所述车辆的定位、速度和姿态的融合数据集，其中所述生成所述第二经估计的车辆速度包括：

对所述经处理的运动数据进行滤波，以生成经滤波的运动数据；

基于所述第一经估计的车辆速度，在频域中变换所述经滤波的运动数据，以生成频谱功率密度信号；

基于所述频谱功率密度信号，生成经估计的车轮角频率和经估计的车轮尺寸；以及

根据所述经估计的车轮角频率和所述经估计的车轮尺寸，生成所述第二经估计的车辆速度。

24.根据权利要求23所述的非暂态计算机可读介质，其中所述内容包括在由所述处理电路装置执行时使所述处理电路装置执行所述方法的指令。

25.根据权利要求23所述的非暂态计算机可读介质，其中所述在所述频域中变换所述经滤波的运动数据包括：

选择频率范围，所述频率范围包括等于所述第一经估计的速度与所述经估计的车轮尺寸的比值的频率值；

选择分布函数并且产生N个频率值的序列，所述N个频率值的序列具有由所选择的所述分布函数确定的跨所选择的所述频率范围的空间分布；以及

根据所述N个频率值的序列，计算单独的信号的频谱功率，以产生单独的频谱功率密度信号。

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