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在广泛使用的惯性/里程计组合导航应用中,一贯的方法是使用Kalman滤波器进行组合导航状态估计,展现出了强大的工程适用性。然而其对于历史状态没有修正,导致整体导航精度受限。而基于优化的方法可以平滑整体组合导航的轨迹,有望提升惯性/里程计组合导航的精度和鲁棒性。将优化方法与滤波方法在惯性/里程计组合导航应用中进行对比,分析在不同条件下优化算法和滤波算法的优劣。试验表明,基于优化的算法在含有稀疏位置观测的条件下能够比滤波算法定位精度更高。但是,无位置观测的条件下,滤波算法更加稳定和精确。可以得到：基于滤波的算法更加简单稳定,更适用于工程实践;基于优化的算法模型更加复杂,在观测约束更多的条件下能够得到更好状态估计结果。 相似文献
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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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基于GPS和低成本惯性组件的组合导航系统是近年来导航系统的主要发展方向。以H∞滤波器为基础 ,研究了GPS与一种低成本微机械惯性测量单元的组合算法。在给出H∞ 滤波问题的数学描述基础上 ,研究了H∞ 滤波算法与传统Kalman滤波算法的关系。以位置 /速度组合模式为例 ,通过仿真分析研究了一种应用于低成本组合导航系统的H∞ 滤波算法 ,对系统的精度、鲁棒性以及系统稳定性进行了分析。 相似文献
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