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针对在卫星拒止的复杂野外环境下传统的惯性/里程计组合导航系统存在的误差随时间积累和方差不一致的问题,提出了一种基于状态变换Kalman滤波(State Transformation Extended Kalman Filter,ST-EKF)的惯性/里程计滑动窗口滤波技术.一方面,引入滤波鲁棒性更好的ST-EKF替代扩展Kalman滤波(Extended Kalman Filter,EKF);另一方面,利用滑动窗口中储存的误差状态向量、误差协方差和状态转移矩阵等数据实时对车辆行驶的航迹进行修正,以达到提高导航定位精度的目的.总里程489.88km的长行驶里程激光陀螺惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)车载导航实验数据的事后处理表明,该算法具有较好的航迹修正效果和较高的导航定位精度,相比于基于EKF的惯性/里程计组合导航算法,其半程(去程)水平位置的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)减少了42.79％,全程水平位置的RMSE减少47.70％. 相似文献
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