惯导/北斗/里程计一体化紧组合导航方法研究

当前,主要通过采用惯导/卫星导航组合或者惯导/里程计组合的方式来实现 车辆的定位定向;卫星信号良好时,惯导系统与卫星导航组合实现车辆定位定向,当卫 星导航信号不好甚至没有信号无法正常工作时,惯导系统与里程计组合实现车辆定位定 向。提出一种惯导/卫星导航/里程计三者的一体化组合方案,针对惯导、北斗、里程计 这三项测量设备构成的组合系统建立了统一的误差状态模型、组合量测模型以及反馈修 正模型,并通过卡尔曼滤波器来实现三者的一体化紧组合,这种惯导/北斗/里程计一体 化的紧组合方式,能更好地实现三者信号之间的充分交流与融合。将这种一体化紧组合 方法与传统的惯导/北斗组合、惯导/里程计组合方法进行了仿真比较,结果表明：惯导/ 北斗/里程计一体化的紧组合方法能更加快速、准确得到传感器误差（ 包含惯组误差、 北斗误差、里程计误差）的在线估计,更能有效提高各传感器的测量精度。     

一种提高捷联惯性/里程计组合导航系统定位精度的后处理方法

测绘用捷联惯性/里程计组合导航系统多采用离线后处理技术.此类系统利用里程计位移微分获得的速度作为观测量,采用速度匹配,并通过待测路径中预置的Mark点校正航位推算的位置信息.本文建立了基于速度匹配的16维Kalman滤波模型,对全程采样数据进行正反向导航和滤波处理,以估计惯性器件和里程计的误差;在补偿相关误差后,再次进行正向导航和滤波解算,以获得更精确的姿态矩阵.随后,根据相邻两个Mark点之间的姿态信息进行航位推算,并更新里程计刻度系数、里程计与惯导间的姿态误差矩阵;若此Mark点间的位置误差过大,则重新进行航位推算以减小位置误差.结果表明,与传统正向滤波相比,采用该方法后系统的最大位置误差由1.72m降低到0.08m,定位精度提高了95％以上.     

车载捷联惯导双里程计组合导航方法研究

针对当前车载捷联惯导与里程计组合导航时，将里程计安装在车底盘左侧或右侧位置而造成的导航误差，以及里程计信息未能真实反映车体中心的实际运行状态，研究了一种车载捷联惯导/双里程计组合导航方法。该方法分别在车底盘左侧和右侧位置各安装了一个里程计，将双里程计信息作为量测量，设计了组合导航融合算法进行Kalman滤波组合导航。在导航过程中对双里程计信息进行χ２检测，以避免车体作大转弯运行或有外部干扰时引起的里程计信息异常。跑车试验结果表明，该融合算法能使定位结果得到最优融合，定位误差整体减小到20m以内，最大处减小6m，离线分析进一步证明了该融合算法的有效性。     

惯性/双目视觉里程计深组合导航方法

针对现有视觉里程计测量噪声大、匹配精度低、实时性差的问题,研究一种基于Kalman滤波器的惯性/双目视觉里程计组合导航方法.在视觉里程计中引入惯性导航信息,辅助完成实时图截取、搜索区预测、输出速度校正等功能,提高视觉里程计的测量精度与计算速度.利用Kalman滤波器,实现视觉里程计对惯导累计误差的修正,提升组合导航系统的导航精度.车载试验结果表明,惯性/双目视觉里程计深组合导航的实时定位精度优于0.5％D (CEP),具备工程应用条件.     

捷联惯导与里程计组合导航系统标定方法研究

捷联惯导/里程计组合导航系统中,里程计的刻度系数和相对惯组的安装误差角的标定是影响组合导航精度的关键因素.根据工程应用情况,提出经典标定方法和卡尔曼滤波标定方法,并对两种方法进行比较.在标定出刻度系数和安装误差角后,将该数据装订到惯组中进行车载试验验证,将里程计解算的速度和位置与GPS实测值进行比较.试验结果表明:跑车...     

大角度斜置激光惯组与里程计组合导航方法

针对激光惯组斜置条件下惯组坐标系相对里程计坐标系是大角度的情况,建立了两坐标系之间的转换关系,推导了里程计输出转换的安装误差补偿模型,在补偿模型基础上给出了安装误差计算公式.以惯组位移与里程计位移之差作为量测值,建立了状态和量测方程,运用Kalman滤波技术实现惯组/里程计组合导航,最后通过跑车试验对提出的惯性/里程计组合导航方法进行了验证,结果表明了该方法的有效性.     

基于对偶四元数的INS/GPS组合导航算法研究

在基于对偶四元数的捷联惯导解算方法的基础上,推导了以惯性系作为导航系的惯导误差方程,在此基础上设计了卡尔曼滤波组合导航算法。通过激光惯导跑车采集数据,进行了仿真分析,试验结果表明,该组合导航算法能有效的消除惯导累积的速度误差和位置误差,相比于目前广泛应用的INS/GPS组合导航算法,本文描述了INS/GPS组合导航的另一种实现方式,获得了相当的精度,具有一定的工程应用价值。     

基于联邦滤波的惯导/北斗/里程计紧 组合导航算法研究

针对地面载体长时间复杂应用环境对导航系统精确性和可靠性的要求,提 出一种基于联邦滤波器的惯导/北斗/里程计紧组合导航算法。在分析惯导、北斗、里程 计导航系统特点的基础上,建立了组合导航系统的误差状态模型和量测模型,采用联邦 滤波器实现了三者的紧组合容错系统设计,分别对子系统无故障、北斗及里程计出现故 障情况下进行仿真验证。结果表明,将联邦滤波理论应用于惯导/北斗/里程计紧组合导 航系统可以提高导航性能和系统的容错能力。     

车载捷联惯导与里程计组合导航技术研究

惯导的误差随着时间增长是积累的,可采用里程计辅助捷联惯导构成纯自主的车载组合导航系统.利用捷联惯导的速度和里程计测量的速度之差作为观测量,通过卡尔曼滤波技术校正惯导的导航参数,可以有效地抑制惯导误差的积累,提高导航参数的精度.本文推导了组合导航系统的模型,从理论上用特征值方法分析了系统的可观测度,进而设计轨迹进行了仿真...     

GPS/惯性组合方式讨论与导航精度分析

 本文讨论GPS/惯性组合两种方式的优缺点。并以GPS伪距和伪距率与惯导组合为例,按GPS测量误差的不同,以及使用差分机等情况,仿真计算了机载使用的组合导航性能,进行了详细的精度分析。结果表明,这种组合的导航精度比GPS和惯导各自的导航精度高。在采用差分GPS机与惯导组合后,位置误差将进一步减少,使组合导航具有开辟例如飞机进场着陆等新的使用领域的可能性。     

惯性/里程计组合导航技术在管道定位中的应用

石油天然气管道担负着油气传输的重任, 定期对传输管道检测能使其安 全、高效地运行。为此设计了管道导航定位系统,用于对管道探伤位置的精确定位。管 道导航定位系统主要由激光捷联惯性导航系统与里程计组成,搭载在管道检测设备中。 通过测量、存储检测过程中的传感器信息,在检测结束后离线处理数据,得到管道导航 定位信息。通过对惯性/里程计分别进行误差分析与建模, 搭建了组合导航系统卡尔曼 滤波器模型, 进行了跑车试验与实际管道定位试验。试验结果表明该惯性/里程计组合 导航管道定位精度满足管道高精度定位要求。     

捷联惯导系统/里程计自主式车载组合导航系统研究

利用里程计辅助捷联惯导系统构成一种完全自主式的车载组合导航系统.本文详细推导了里程计的速度误差方程.用捷联惯导系统解算出的速度量和里程计所测量的速度量之差作为组合导航系统卡尔曼滤波器的观测量,利用闭环卡尔曼滤波技术进行误差估计与校正,并给出了系统仿真结果.仿真结果表明该组合导航系统可有效地减小姿态、速度、经度和纬度等导航参数的误差累积.     

一种基于可观测度分析的SINS/GPS自适应-反馈校正滤波新方法

 针对机载捷联惯导系统(SINS)/全球定位系统（GPS）组合导航系统不完全可观测导致滤波器精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于系统状态可观测度分析的自适应反馈校正滤波新方法。该滤波方法改进了系统可观测度的归一化处理方法,将归一化处理后的系统状态可观测度作为反馈因子,对SINS系统进行自适应反馈校正。最后,将该方法应用于机载合成孔径雷达(SAR)运动补偿用SINS/GPS组合导航系统中,飞行试验结果表明该方法在系统不完全可观测的情况下有效地提高了导航精度。     

基于UKF的GPS/SINS组合导航直接式滤波算法

基于无迹卡尔曼滤波(UKF)方法,使用姿态、速度、位置等9个导航参数组成状态向量,以GPS系统输出的速度、位置组成6维观测向量,构建直接式结构的UKF滤波器。该滤波器能够直接反映系统导航参数的动态过程,准确显示运动状态演变。针对GPS/SINS组合导航系统的特点,构建了GPS/SINS组合导航直接式卡尔曼滤波仿真验证系统,仿真结果验证了基于UKF的GPS/SINS组合导航直接式滤波算法的有效性,该直接式非线性滤波算法可使惯性组合导航系统的导航精度得到提高。     

SINS/BDS紧组合系统中自适应 两阶段扩展卡尔曼滤波

在实际应用中，以伪距/伪距率为观测量的SINS/BDS紧组合导航系统，存在量测噪声的统计特性与实际不相符的情况，传统扩展卡尔曼滤波（EKF）方法无法有效解决这一问题，从而引起滤波误差增大。提出了一种SINS/BDS紧组合导航系统的GDOP估算及在线估计量测噪声的自适应两阶段EKF（ATEKF）方法，该方法使用经过紧组合修正后的SINS输出的位置，并结合星历数据中提供的卫星位置求解GDOP。在此基础上，利用GDOP值以及新息，实现了紧组合导航系统的量测噪声方差阵（Rk）的在线实时估计，从而达到自适应滤波的效果，改善导航精度。     

车载高精度里程计辅助捷联惯性组合导航系统设计与实验

GPS导航系统虽然精度高、成本低,但易受到工作环境的限制。针对特殊应用环境(如煤矿)提出了一种可工作于复杂环境下的高精度里程计组合导航系统。经过分析、仿真、实验验证,结果表明在无GNSS信号的情况下,所设计的里程计组合导航系统可完成长时间(>1h)、长距离(300m)且高精度(相对误差仅为0.526%)的导航。     

带BP神经网络的卡尔曼滤波算法在GPS/SINS组合导航系统中的应用

针对带权值调整的Kalman滤波器,运用L-M的BP算法,将BP神经网络嵌入该滤波器中,与BP神经网络滤波器相比,减小了层数,提高了网络训练速度及精度。以GPS/SINS组合导航系统为例进行了仿真,结果既能抑制滤波发散,又能提高滤波精度。     

前后向迭代滤波算法在高精度姿态测量中的应用

为了满足航空物探对于高精度姿态基准的需求,对前后向迭代滤波算法进行了研究.在前向捷联惯导算法的基础上,推导了后向捷联惯导算法,基于SINS/GPS组合导航方案构建了15状态Kalman滤波器,提出了前后向迭代滤波算法,通过仿真实验和转台实验对比了前后向迭代滤波算法与R -T -S平滑的估计效果.实验结果表明:经过前后向...     

SINS/ANS integration for augmented performance navigation solution using unscented Kalman filtering

The fundamental concept of the multisensor integrated navigation system is the utilization of a medium precision INS in conjunction with one or more auxiliary sensors which perform as error bounding sources. Strapdown inertial navigation system (SINS) integrated with astronavigation system (ANS) yields reliable mission capability and enhanced navigational accuracy for spacecrafts. The theory and characteristics of integrated system based on unscented Kalman filtering is investigated in this paper. This Kalman filter structure uses unscented transform to approximate the result of applying a specified nonlinear transformation to a given mean and covariance estimate. The filter implementation subsumed here is in a direct feedback mode. Axes misalignment angles of the SINS are observation to the filter. A simple approach for simulation of axes misalignments using stars observation is presented. The SINS error model required for the filtering algorithm is derived in space-stabilized mechanization. Simulation results of the integrated navigation system using a medium accuracy SINS demonstrates the validity of this method on improving the navigation system accuracy with the estimation and compensation for gyros drift, and the position and velocity errors that occur due to the axes misalignments.