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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。 相似文献
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为实现车辆在不依赖卫星定位的条件下能长时间、长距离、高精度导航,研究了一种激光陀螺捷联式惯导系统(LSINS)/里程仪/地理信息系统(GIS)陆地组合导航系统。在建立误差估计模型的基础上,充分利用GIS位置信息和可能出现的临时停车状态,提出了用GIS标定里程仪参数并修正方位角误差以及自动零速校准的方法。通过野外跑车试验,对系统的实时定位和定向精度进行了考核,证明上述方法可有效降低导航主要误差源的发散速度。 相似文献
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针对车载捷联惯导系统(SINS),提出一种快速行进间粗对准方法。将捷联矩阵分解为3个矩阵相乘,利用GPS提供的载体在导航坐标系的速度和里程计提供的载体在载体坐标系的速度构建不共线向量,求解初始载体坐标系相对惯性坐标系的常值转换矩阵,进而求得初始姿态矩阵。该对准方法对载车的唯一要求是在对准过程中做一个转弯机动。与现有对准方法相比,该方法没有用到加速度计信息。仿真结果表明,该方法能在1 min之内完成粗对准,采用零偏为0.1(°)/h的低精度陀螺,对准误差小于0.3°。 相似文献
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惯性/视觉感知信息融合导航定位技术是目前实现无人机不依赖卫星自主导航的最有效手段。但对于面向高空场景的大型无人机,惯性器件误差与视觉里程计尺度误差耦合且特征平面化导致可观测性下降。针对这一问题,提出了利用惯性/激光测距/视觉里程计组合实现尺度误差估计的方法。通过开展误差模型建立、激光测量点与图像中位置匹配、无人机平飞机动下系统可观测性分析等关键技术研究,实现了高空场景下尺度误差的精确估计。经过300m高度机载试验数据验证,算法精度优于1.5%D,对卫星拒止条件下高空无人机自主导航具有重要意义。 相似文献