车载导航定位定向系统研究概述

智能自动化
2019年第2期
中国机械
MACHINE CHINA
0引言
导航技术是一门将导航对象从起始点导引运动到目标点的技术，导航主要是通过惯性导航系统来实现。

惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS）是通过安装在导航对象上的惯性器件（即陀螺仪和加速度计）来测取导航对象的实时角速度和线加速度信息，从而解算出它当前时刻的速度、当前所处的位置与当前的姿态。

捷联惯性导航系统（Strapdown Inertial Navigation System，SINS）是惯性导航系统中应用非常广泛的一类，这类系统多采用光学陀螺（激光陀螺或光纤陀螺）和加速度计构成惯性测量单元（IMU）。

SINS 具有自主性强、重量轻、携带方便、价格适中、不易损坏等优点，在车辆导航系统中应用越来越广泛。

在军事领域，在当前信息化战争条件下，为了使武器系统在战场上不依赖于外部参考信息，缩短武器系统的发射准备时间，从而使武器系统在战场上占据主动，提高其在战场上的生存能力和战斗力，武器系统的载车通常都装备有自主导航定位系统。

导弹武器系统作为国家所依靠的重要军事力量，更是如此，必须能够实现快速自主定位和发射，从而能够及时发挥其威力。

如何实现导弹武器系统发射车的快速自主导航定位是长时间以来军事领域的一个非常有战略意义的热点问题之一。

1车载导航定位定向系统硬件设计
车载武器系统自主导航定位方式有多种，如GPS 全球定位系统（Global Position System）、SINS、由里程计或测速仪实现的航位推算系统（Dead Reckoning System，DR）等。

但是每种方式都有各自的优点和不足，比如GPS 导航定位精度高，但是没有自主性，战时易受控制；我国自主研制的“北斗”卫星导航定位系统，目前还不够完善，另外卫星导航在遇到大型障碍物时会出现信号中断，影响导航精度；SINS 自主性强，但是导航误差随着时间而积累；DR 系统导航精度取决于陀螺仪和测速设备速度测量的精度，并且由于积分的特性，误差随时间不断累积，这主要由于不含DR 绝对位置信息，故需要利用其他方式实时校正DR 定位结果。

利用多种传感器进行组合导航，可以吸取系统中每种导航传感器的优点，通过数据融合，实现导航信息的最优输出，相比于单一传感器的导航定位系统，系统的定位精度和可靠性都将大大提高。

当前组合导航的传感器组合形式多种多样，根据各方面因素的综合考虑，车载组合导航定位系统通常是将SINS 作为主系统，利用其他定位传感器作为子系统进行辅助，通过某种滤波器进行信息融合与导航解算，最终得到高精度的导航定位参数，并且系统的容错性和可靠性也比较高。

能够进行导航定位的传感器种类很多，如SINS，里程计（Odometer，OD），地形匹配（MM，Map Matching），天文导航（Celestial Navigation System，CNS），合成孔径雷达（SAR，Synthetic Aperture Radar），激光测速仪（Laser Doppler Velocimeter，LDV）等。

当前组合导航系统在军事领域和民用领域应用都非常广泛，出现比较多的组合大多数是采用两种或三种传感器进行组合，如GPS/SINS，GPS/DR，SINS/DR，SINS/ SAR，SINS/星光，SINS/卫星，SINS/多普勒雷达、SINS/ MM，SINS/ CNS/ SAR 等。

而对于军用车辆组合导航系统，出于对系统的成本、体积、重量、方便车辆的机动性以及可靠性等各方面的综合考虑，一般采用SINS 与其他导航系统相结合的组合导航定位方案，西方国家采用SINS/GPS 方案比较多，这种方案导航定位精度比较高，实时性也非常好。

另外，采用SINS/OD 的车载组合导航定位方案也比较成熟，采用OD 与陀螺输出的实时姿态信息可以组成航位推算系统（DR），再将SINS 与DR 组合，这种组合导航定位方案具有完全的自主性，精度适中，法国的“SIGMA30”系统，采用激光陀螺SINS、里程计和GPS 组合导航，定向精度可以达到0.8毫弧度，定位精度可以达到5米加行驶里程的千分之一。

但是SINS 与DR 这种组合方案的不足就是系统中没有绝对位置信息，需要加入GPS 或者采用零速修正等技术，两种传感器如果不定
摘要：
本文对车载导航定位定向系统国内外当前的研究现状进行了概括，主要分析了系统的硬件设计和软件设计。

硬件方面，采用多种传感器相结合对数据进行融合，能够结合各传感器的优点实现数据最优；软件方面，采用线性滤波导航算
法和非线性滤波导航算法都有自身的不足，当前研究的热点是将线性滤波和非线性滤波算法相结合，这样在导航的速度和精度方面都取得了不错的效果。

关键词：
车载导航；定位定向系统；研究；概述车载导航定位定向系统研究概述
刘朋朋
（火箭军士官学校 山东 青州 262500）
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期修正位置或速度信息，那么导航的精度偏差就会越来越大。

但是采用零速修正等技术或设备来修正位置或速度信息就会大大降低了载车的机动性能，制约了其作战效能的发挥。

从1980年以后，我国才开始研制自己的车载导航定位系统。

在开始阶段，我国的研究人员主要是参照西方发达国家的技术和设备，采用GPS接收机进行导航定位，后来又采用SINS/GPS组合导航定位方式。

随着我国北斗导航系统的不断发展，SINS/BDS车载组合导航定位方案不断被提出和完善，这种车载导航系统的自主性高，精度也越来越高。

2 车载导航定位定向系统软件设计
所谓滤波是将有用信号的估计值从包含干扰噪声的信号中估计出来的过程。

惯性导航系统中的滤波属于概率统计估计滤波，它的原理是这样的，首先测量系统中的可观测的研究信号，完成之后，依据某种数学准则与最优理论，从大量数据中估计出系统状态的最优值或次优值。

在车载组合导航定位系统中，滤波算法的选择非常重要，它对导航系统的精度和实时性都有着非常重要的影响，在传感器测量精度很高的基础上，采用实时有效的滤波算法能够大大提高导航定位的精度。

对于车载组合导航定位系统而言，在软件方面，传统方法是采用Kalman滤波算法作为导航算法进行导航信息（位置、速度和姿态）的确定。

如果行驶过程中姿态误差角偏大，系统的状态方程和观测方程将呈现非线性特性，为了提高导航定位精度，滤波器也在线性高斯Kalman滤波的基础上向着非线性非高斯滤波的方向发展。

通常采用的非线性滤波算法有：扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，简称EKF）、无迹卡尔曼滤波算法（Unscented Kalman Filter，简称UKF）、容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter，简称CKF）和粒子滤波（Particle Filter，简称PF）。

EKF 算法仅仅利用非线性函数泰勒展开式的一阶或一、二阶偏导数部分进行近似，精度最多达到二阶，在系统非线性程度强时，截断误差会非常大，导致滤波效果差，甚至出现发散；并且算法需要计算雅可比矩阵或海森矩阵，当系统状态为多维时计算量比较大；另外EKF算法对于未知或突变的高斯噪声滤波效果不理想。

UKF适用于强非线性系统，但是仍要求系统的特性是确定已知。

当系统中变量比较多时，比例因子κ成为负值，会导致UKF滤波不稳定、精度降低，所以UKF 随着系统状态维数的增加，精确会有所降低。

CKF与UKF相比，少一个采样点，计算量有所减少，即通过2n个相等正权值的容积采样点经非线性系统状态方程传递后得到系统状态的一步预测值。

CKF理论推导更为严密，其状态协方差矩阵能够保持正定，从而当系统为高维时仍具有较好的稳定性和滤波效果。

PF属于近似最优滤波算法，不存在线性化近似误差，也不受高斯噪声假设的限制，理论上可适用于包括强非线性、非高斯噪声系统在内的任何能用状态空间模型表征的系统。

但运算过程中粒子权值方差的增大会引起严重的粒子退化问题，即随着算法迭代次数的增加，粒子的权值只有一个或几个较大，而多数粒子的权值退化到近似为0。

每种非线性滤波导航算法有自身的优点，也有自身的缺点。

综合线性滤波器和非线性滤器的优点和缺点，线性滤波器在线性条件下精度高，实时性好，非线性滤波器在非线性环境下计算量大、实时性较差，因此考虑采用线性/非线性混合滤波能够更准确地描述军用车辆车载组合导航定位系统模型，结合了两种滤波算法的优点，线性条件下采用线性滤波器进行估计，非线性条件下采用非线性滤波器进行估计，其综合性能（如精度和应用范围等）理论上也优于单一的线性或非线性滤波算法。

结合车载组合导航定位系统的特点，目前研究较多的非线性滤波器选择KF与CKF相结合的滤波算法、KF与PF相结合的滤波算法、将CKF与PF相结合的CPF滤波算法再与KF结合的滤波算法，CPF滤波算法此滤波算法结合了CKF和PF滤波的优点，精度高，运算速度快，实时性好，适应性强，对于非线性非高斯条件下均适用。

这些线性与非线性混合滤波算法在一定条件下能取得较好的导航效果。

3结语
本文对车载导航定位定向系统国内外当前的研究现状进行了总结，主要从系统的硬件设计和软件设计两个方面进行了分析。

硬件方面，单一的传感器都有自身的局限性，采用多种传感器相结合对数据进行融合，能够结合各传感器的优点实现数据最优；软件方面，单独采用线性滤波导航算法或非线性滤波导航算法都有自身的不足，当前研究的热点是将线性滤波和非线性滤波算法相结合，这样在导航的速度和精度方面都取得了不错的效果。

可以得出结论，那就是车载导航定位定向系统的硬件和软件都逐渐采用融合的方式进行设计，系统的精度和可靠性都能不断提高。

参考文献：
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[2]刘勇,赵红庆,寇烈等. 捷联惯导系统/GPS/里程计组合导航的研究[J]. 弹箭与制导学报,2006(2).
[3]张照生,杨殿阁,杨扬. 车辆自主导航系统中的兴趣点增量更新[J]. 清华大学学报,2012(4).。