惯性导航系统

摘要： 为了解决卫星信号被遮挡环境下MEMS-INS/GNSS组合导航漂移问题,对GNSS信号中断时的MEMS-INS/GNSS系统应如何抑制导航误差的漂移进行了研究。采用基于误差状态的EKF信息融合方法,灵活接入轮式或视觉里程计(OD)的速度约束,建立了一种MEMS-INS/GNSS/OD导航系统。在试验中,对比分析了加入AHRS和里程计信息对导航定位精度的影响。试验结果表明,在GNSS间断环境下,融合里程计能够克服卫星信号中断的影响,在GNSS中断30s时,相较于MEMSINS/GNSS导航系统,定位精度提高了89.70%,且加入AHRS方向约束,能够更好地抑制定位漂移。此外,接入视觉里程计的MEMS-INS/GNSS/OD系统比接入轮式里程计的系统精度提高了16.11%。

摘要： 针对复杂环境下单一导航定位技术存在精度低、可靠性和完整性差的问题,提出一种GPS+BDS-3的PPP/INS/ODO组合导航方案。采用GPS+BDS-3双系统观测数据,推导无电离层组合PPP模型,进一步给出PPP/INS/ODO组合模型并分析时间异步及杆臂误差的处理策略,结合里程计测速信息和非完整性约束信息,提高组合导航的定位性能。利用仿动态和动态跑车实测数据,分别对GPS+BDS-3无电离层组合PPP的定位性能和PPP/INS/ODO组合导航的定位性能进行分析。实验结果表明,GPS+BDS-3组合定位精度较单系统有显著提高;PPP/INS/ODO组合系统在复杂环境下位置的RMSE优于1 m,可为复杂环境下的车载导航提供技术支撑。

摘要： 全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite Systems,GNSS)的定位精度、可靠性和稳定性受用户环境影响明显。为此,本文利用惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的短期高精度定位特性和自主导航的优点,与GNSS进行数据融合,来弥补GNSS的缺点,并进一步基于Rauch-Tung-Striebel(RTS)滤波和非完整性约束(Non-Holonomic Constraint,NHC)模型,构建RTS滤波的GNSS/INS/NHC组合模型。通过处理和分析兰新高铁采集的GNSS/INS数据,结果表明,该方法的位置重复测量精度优于5 mm,水平姿态角重复测量精度优于0.005°,航向姿态角重复测量精度优于0.01°,该方法能有效检测出铁轨中存在的不平顺性问题。

摘要： 导航系统是无人机的核心系统之一,主要用于向无人机提供速度、位置和飞行姿态等数据,引导无人机沿规划路线安全准时飞行。文章描述无人机的坐标系统,介绍INS(惯性导航系统)和GPS(全球定位系统)两种常用无人机导航系统的基本流程和应用领域,分析地图读取和天文导航等两种位置固定导航方法的工作原理,说明加速度计、陀螺仪、空速传感器和高度传感器等导航传感器的主要用途和测量指标,归纳导航系统的设计过程。

摘要： 基于北斗高精度的大型机场车辆人员调度系统,通过加装收集机场地面服务人员、车辆司机、车辆等状态数据和实时数据,将这些基础信息进行整合,建立定位、监控、对讲、数据交换和数据分析等智能化为一体的车辆人员调度云平台,结合惯性导航系统等技术手段,完成了机坪车辆亚米级位置监控和基于位置的超速、未按指定路线行驶等功能,系统有效解决了跑道入侵问题,提升了机场整体运营效率和服务能力。

摘要： 针对重力匹配辅助惯性导航系统中SITAN匹配算法状态方程存在模型误差的问题,提出了一种基于自适应并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法。通过自适应因子调节状态预测信息的权重,抑制滤波发散,提高定位精度。同时,讨论了自适应因子的选取与构造,分析了基于并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法发散的原因。选取南海两片重力异常特征变化剧烈程度不同的海域进行仿真试验,试验结果表明:在重力异常特征变化剧烈的区域,该算法能有效减弱惯性导航系统的定位误差,位置误差与重力基准图分辨率相当,与基于并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法相比,系统的定位精度和鲁棒性均有提升。

摘要： 针对室内以及隧道、地铁、地下停车场等相对封闭的环境,采用全球定位系统(GPS)难以保持准确的定位效果的问题,利用GPS/INS/磁力计多传感器融合技术,设计了一种连续定位方法。其中室外部分利用了GPS定位技术,对于室内场景通过磁力计以及INS的组合信号来获取精确的位置信息。基于卡尔曼滤波方法解决噪声问题,并设计了一种航向角校正和补偿的方法,最后对该方法的应用效果进行测试。测试结果表明:相对于校正之前显著提高了精度,增幅达到了60%,轨迹误差保持了较低的水平,处于2 m以下,达到了较高的精度要求。

摘要： 水下相对于水面环境,准确估计厄特沃思效应更为困难,进而影响重力测量精度。由于传统重力匹配算法未考虑水下厄特沃思估计误差对重力辅助导航定位性能的影响,根据不同导航参数对厄特沃思估计误差的影响程度,构建了水下惯导系统/计程仪/重力仪组合导航框架,采用UKF非线性滤波算法,分析了不同导航模式下厄特沃思估计误差特性,并评估了有无厄特沃思估计误差时重力辅助导航性能的差异。半物理仿真结果表明采用DVL的辅助导航方式可有效抑制惯导误差积累,INS/DVL/Gravimeter三者信息融合导航模式定位性能得到了进一步提高,即使在考虑厄特沃思估计误差的情况下,与仅采用DVL作为辅助信息源相比,水平径向误差定位精度依然提升了17.02%。

摘要： 为完善“惯性导航系统原理”实验教学环节,基于Matlab GUI设计并开发惯性基组合导航仿真实验平台。该仿真实验平台具有导航传感器数据产生、仿真条件设置、仿真结果显示以及仿真过程调试等功能,包括捷联惯性导航、惯性/卫星组合导航以及惯性/多普勒计程仪组合导航实验。基于该仿真实验平台开展“惯性导航系统原理”实验教学,具有实验教学方法设计合理、实验平台界面设计科学、代码可移植与可扩展性好等优点;同时,学生可手动设置各种仿真实验条件从而快速、直观地观察载体机动状态、仿真参数对导航算法的影响,有利于学生深入理解惯性基组合导航理论。

摘要： 机器人士兵作为未来战场的主角,具有智能化、伤亡小、作业时长等特点,可用于城市反恐、消防营救、室内及隧道作战等场景,成为各军事强国的研制焦点。概述近年来机器人室内定位技术的研究现状,分析智能机器人室内定位的工作原理和关键技术点,重点对几何特征法、场景分析法和航位推算法进行阐述,涉及到6个主要的室内定位技术。在此基础上,归纳现有机器人室内定位存在的问题,探讨智能机器人室内定位技术的发展趋势。对我国智能机器人部队的组建和参战具有理论和借鉴意义。

摘要： 针对GPS无法使用,在无外部基础设施可依赖的环境下的行人室内定位的需求,提出了一种基于MEMS-IMU的捷联惯导解算算法.该算法基于IEZ(INS-EKF-ZUPT)框架,引入零速修正(Zero-Velocity Update,ZUPT)算法判定零速状态,利用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)进行状态误差估计,以修正惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的解算结果.设计了基于MEMS-IMU的室内定位系统,通过MEMS-IMU采集行人的加速度、角速度等信息,提供给STM32单片机进行定位结果的解算,并通过4G通信模块传送到服务器端进行显示.将该系统捷联在消防靴上进行了有效性验证.

摘要： 现今的GNSS系统已经能够提供高精度的定位服务,然而在战争、小行星探测等星座型导航系统拒止条件下,可以临时快速部署单星定位系统对GNSS进行定位补充.针对应急响应导航定位需求,本文提出一种结合惯性导航系统(INS)与多普勒积分伪距差的单星定位方法,利用INS组件对动态条件下目标的单星定位结果进行解算,并利用定位目标位置的连续性,结合卡尔曼滤波理论,经过定位位置迭代和融合滤波后得到目标的定位结果,能有效提高动态环境下的单星导航的定位精度.在综合误差条件下对基于多普勒单星定位系统和伪距率辅助的单星定位系统进行对比,该算法的定位误差仅为上述两种算法的10％,能够在GNSS拒止环境下为动态目标提供的导航定位服务.

摘要： 针对激光陀螺旋转调制惯性导航系统,提出一种基于自适应滤波的正反连续旋转对准方法,利用绕天向轴旋转使水平陀螺漂移、加速度计零偏的影响受到抑制的特点,结合自适应卡尔曼滤波器,实现旋转对准方案.实验验证结果表明,旋转对准方法相较传统静基座对准方法,精度有明显提高,证明了该方法的有效性.

摘要： 针对天文定位技术依赖于当地地平信息,天文定位会不可避免地引入较大姿态误差的局限性,提出了一种基于陀螺误差修正的惯性/天文组合方法.解算出载体在惯性系下的姿态角,并在惯性系下进行姿态组合滤波,估计出陀螺漂移误差并修正,得到高精度的惯导姿态信息,为天文定位提供高精度的水平基准,采用高度差迭代算法进行天文定位解算,在导航系下进行位置组合滤波,估计出惯导的位置误差并进行校正.仿真结果表明,基于陀螺误差修正的惯性/天文组合算法提高了惯性/天文组合的定姿、定位精度,减小了天文导航对惯性器件精度的要求.

摘要： 针对天文定位技术依赖于当地地平信息,天文定位会不可避免地引入较大姿态误差的局限性,提出了一种基于陀螺误差修正的惯性/天文组合方法.解算出载体在惯性系下的姿态角,并在惯性系下进行姿态组合滤波,估计出陀螺漂移误差并修正,得到高精度的惯导姿态信息,为天文定位提供高精度的水平基准,采用高度差迭代算法进行天文定位解算,在导航系下进行位置组合滤波,估计出惯导的位置误差并进行校正.仿真结果表明,基于陀螺误差修正的惯性/天文组合算法提高了惯性/天文组合的定姿、定位精度,减小了天文导航对惯性器件精度的要求.

摘要： 针对天文定位技术依赖于当地地平信息,天文定位会不可避免地引入较大姿态误差的局限性,提出了一种基于陀螺误差修正的惯性/天文组合方法.解算出载体在惯性系下的姿态角,并在惯性系下进行姿态组合滤波,估计出陀螺漂移误差并修正,得到高精度的惯导姿态信息,为天文定位提供高精度的水平基准,采用高度差迭代算法进行天文定位解算,在导航系下进行位置组合滤波,估计出惯导的位置误差并进行校正.仿真结果表明,基于陀螺误差修正的惯性/天文组合算法提高了惯性/天文组合的定姿、定位精度,减小了天文导航对惯性器件精度的要求.

摘要： 针对天文定位技术依赖于当地地平信息,天文定位会不可避免地引入较大姿态误差的局限性,提出了一种基于陀螺误差修正的惯性/天文组合方法.解算出载体在惯性系下的姿态角,并在惯性系下进行姿态组合滤波,估计出陀螺漂移误差并修正,得到高精度的惯导姿态信息,为天文定位提供高精度的水平基准,采用高度差迭代算法进行天文定位解算,在导航系下进行位置组合滤波,估计出惯导的位置误差并进行校正.仿真结果表明,基于陀螺误差修正的惯性/天文组合算法提高了惯性/天文组合的定姿、定位精度,减小了天文导航对惯性器件精度的要求.

摘要： 针对组合导航系统在军民各领域广泛应用的特点,相对于传统的组合导航系统,本文提出了一种引入载波相位的多状态约束TC-OFDM/INS组合导航算法,用于TC-OFDM室内定位系统.在紧组合系统中,在状态量中加入了多个位置状态,增强了其不同时刻位置之间的关联和约束性,并将载波相位误差添加到卡尔曼滤波器的观测量中,实时矫正INS和定位接收机的误差.最后进行了仿真实验.实验结果表明:对比没有引入载波相位和多状态约束的组合导航算法,本算法能够有效提升定位精度和性能.

摘要： 针对组合导航系统在军民各领域广泛应用的特点,相对于传统的组合导航系统,本文提出了一种引入载波相位的多状态约束TC-OFDM/INS组合导航算法,用于TC-OFDM室内定位系统.在紧组合系统中,在状态量中加入了多个位置状态,增强了其不同时刻位置之间的关联和约束性,并将载波相位误差添加到卡尔曼滤波器的观测量中,实时矫正INS和定位接收机的误差.最后进行了仿真实验.实验结果表明:对比没有引入载波相位和多状态约束的组合导航算法,本算法能够有效提升定位精度和性能.

摘要： 针对组合导航系统在军民各领域广泛应用的特点,相对于传统的组合导航系统,本文提出了一种引入载波相位的多状态约束TC-OFDM/INS组合导航算法,用于TC-OFDM室内定位系统.在紧组合系统中,在状态量中加入了多个位置状态,增强了其不同时刻位置之间的关联和约束性,并将载波相位误差添加到卡尔曼滤波器的观测量中,实时矫正INS和定位接收机的误差.最后进行了仿真实验.实验结果表明:对比没有引入载波相位和多状态约束的组合导航算法,本算法能够有效提升定位精度和性能.

摘要： 用于车用组合惯性导航系统在无观测值条件下的启动方法、车用组合惯性导航系统和车辆。其特征在于，包括以下步骤：S1：在车辆运动过程中，组合惯性导航系统实时计算车辆车身坐标系与地球坐标系之间的变换算子T；S2：判断车辆处于停车状态时，将最近一次变换算子T以非易失的方式记录；S3：重新启动车辆时，判断车辆处于停车状态时，将车辆当前车身坐标系下的空间矢量通过变换算子T转换为地球坐标系下的空间矢量，实现组合惯性导航系统的启动。

摘要： 一种对准具有发生振动的轴对称振动传感器的惯性导航系统的方法，包括以下步骤：将此振动建立在令该传感器对其显现出的漂移误差变动相对于对此振动的其他方位的漂移误差变动为最小的方位上。

摘要： 本发明公开了一种用于惯性导航系统的惯性导航方法，包括将目标车载组合导航系统安装到车辆上并初始化；构建基于向心力约束的Kalman滤波器；控制车体进行设定的运动；车体运动过程中Kalman滤波器收敛，完成用于惯性导航系统的惯性导航方法。本发明通过Kalman滤波器构建惯性导航的完整约束，增强了惯性导航方案的鲁棒性，能够有效避免现有技术的导航失效问题，同时本发明方法能够在车辆快速转弯、车体急速加减速等恶劣的场景提供形成较好的约束，有效保证了惯性导航系统的导航精度，而且本发明可靠性高、补偿精度高且简单方便。

摘要： 本发明公布了一种捷联惯性导航系统与天文导航系统实现组合导航的方法，属于组合导航领域。本发明采用SINS有误差的“数学平台”作为CNS的水平基准，并根据耦合SINS姿态误差天文定位原理构建了深组合数学模型。本发明包括如下步骤：第一步：建立基于SINS数学平台的天文导航定位模型，第二步：建立SINS和CNS组合系统模型，第三步：所建立的组合导航系统状态方程和量测方程进行离散化处理，采用卡尔曼滤波器对惯性导航误差进行最优估计和修正。惯性/天文组合导航系统具有极好的自主性和抗干扰能力，采用本专利的方法，飞行器上可不安装专门的水平基准，有望简化机载条件下的SINS/CNS组合导航系统的设计。

摘要： 用于车用组合惯性导航系统在无观测值条件下的启动方法、车用组合惯性导航系统和车辆。其特征在于，包括以下步骤：S1：在车辆运动过程中，组合惯性导航系统实时计算车辆车身坐标系与地球坐标系之间的变换算子T；S2：判断车辆处于停车状态时，将最近一次变换算子T以非易失的方式记录；S3：重新启动车辆时，判断车辆处于停车状态时，将车辆当前车身坐标系下的空间矢量通过变换算子T转换为地球坐标系下的空间矢量，实现组合惯性导航系统的启动。

摘要： 一种对准具有发生振动的轴对称振动传感器的惯性导航系统的方法，包括以下步骤：将此振动建立在令该传感器对其显现出的漂移误差变动相对于对此振动的其他方位的漂移误差变动为最小的方位上。

摘要： 本发明公开了一种用于惯性导航系统的惯性导航方法，包括将目标车载组合导航系统安装到车辆上并初始化；构建基于向心力约束的Kalman滤波器；控制车体进行设定的运动；车体运功过程中Kalman滤波器收敛，完成用于惯性导航系统的惯性导航方法。本发明通过Kalman滤波器构建惯性导航的完整约束，增强了惯性导航方案的鲁棒性，能够有效避免现有技术的导航失效问题，同时本发明方法能够在车辆快速转弯、车体急速加减速等恶劣的场景提供形成较好的约束，有效保证了惯性导航系统的导航精度，而且本发明可靠性高、补偿精度高且简单方便。

摘要： 一种基于惯性导航技术的地图重构方法、装置、惯性导航系统及计算机存储介质，所述方法包括：实时获取惯性测量装置采集的运动体在待建模场景中按照预设轨迹运动时的惯性导航数据；对所述惯性导航数据进行惯性导航推算，得到所述运动体在所述待建模场景中的姿态、速度和位置信息；根据计算得到所述运动体在所述待建模场景中的姿态、速度和位置信息，生成所述待建模场景的三维地图，并将所述三维地图发送至显示装置进行显示。通过使用惯性传感器重构地图，在不需要设置其他信标设备的情况下，能够在任意场景下快速准确的构建出三维地图。

摘要： 本发明实施例公开了一种基于惯性导航单元阵列的高精度惯性导航系统及实现方法，所述系统包括：IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量单元)矩阵系统PCB板、IMU阵列、算法处理器、输出端口；所述IMU阵列、算法处理器、输出端口设置在所述IMU矩阵系统PCB板上；所述IMU阵列包括多个IMU芯片，多个IMU芯片按照设定的规则设置在所述IMU矩阵系统PCB板上；所述算法处理器设置在所述IMU矩阵系统PCB板上，与所述IMU阵列连接；所述输出端口与所述算法处理器连接。本发明利用十六个低精度的IMU芯片组成阵列，按一定规则排列的IMU阵列可以抵消一部分固有的误差项，然后应用深度学习算法训练出误差产生的规律，从而提高整体的测量精度，能够实现高精度IMU芯片的效果，同时大大降低了成本。

摘要： 本发明公布了一种捷联惯性导航系统与天文导航系统实现组合导航的方法，属于组合导航领域。本发明采用SINS有误差的“数学平台”作为CNS的水平基准，并根据耦合SINS姿态误差天文定位原理构建了深组合数学模型。本发明包括如下步骤：第一步：建立基于SINS数学平台的天文导航定位模型，第二步：建立SINS和CNS组合系统模型，第三步：所建立的组合导航系统状态方程和量测方程进行离散化处理，采用卡尔曼滤波器对惯性导航误差进行最优估计和修正。惯性/天文组合导航系统具有极好的自主性和抗干扰能力，采用本专利的方法，飞行器上可不安装专门的水平基准，有望简化机载条件下的SINS/CNS组合导航系统的设计。