基于卡尔曼滤波的无人机组合导航系统设计
自适应卡尔曼滤波在组合导航中的应用研究
Ｋ：Ｐ ｌ Ｈ Ｈ Ｈ ＼ Ｐ ｌ＋Ｒ＼ －
＾ 一
Ｘ
Ｘ
．
一
ｌ
＋
．
—
ｌ
Ｆ ＝Ｅ Ｘ ］ ［
＝
Ｅ （ 一 ＋Ｘ １ 一 ＋Ｘ １ ［ １ 一）（ ｌ 一） ］
Ｆ ＋ Ｐ
＝
式中 Ｆ＝Ｅ［ ｋ－１Ｘ鼬 ｋ ｒ
不稳 定问题 ， 并容易 引起 滤波 发散 。文 中主要探 讨在
噪声统计特征未知 的情况下 ， 自适 应 卡尔曼 滤波算 将 法运用到组合导航 中去 。经 过仿 真得 出 ， 自适 应 卡尔 曼滤波算法相对于 常规卡尔 曼滤 波 ， 高 了收敛速 度 提 和滤波精度 ， 具有较高 的 自适应能力 ， 对导航精度有进
术 。通 过在 自适应 滤 波算 法 中推算最 优稳 态增 益来 调 整量 测 噪声 ， 制 滤 波器 的发 散 ， Ｇ ＳＩＳ组 合 导航 系 统实 现 高 抑 为 Ｐ／Ｎ 精 度导航 提供 了有 效 的途 径 。仿 真结 果表 明该 算法 能很 好地 对 系统状 态进 行最 优 估计 并适 应 系 统 噪声 的变 化 ， 具有 比常 规 卡尔 曼滤 波更 高 的导航精 度 。 关 键词 ： 合 导航 ； Ｐ／Ｎ ； 组 Ｇ ＳＩＳ 卡尔 曼滤 波 ； 自适应 滤 波 中图分 类号 ：Ｎ ６ Ｔ ９ 文献 标 识码 ： Ａ 文章 编号 ： ７ — ２Ｘ ２ １ ）０ ０ ８ —３ １ ３ ６ ９ （０ １ １ — １３ ０ ６
（ ｅｏ ａｔ ａ Ａ ｔｍａ ｏ ｏｌ ｅ Ｃｖｌ ｉｔ ｎＵ ｉｅｓｙｏ ｈｎ ，ｉｎｉ ３ ０ ０ ， ｈｎ ） Ａ ｒｎ ｕ ｃｌ ｕｏ ｔ ｎＣ ｌ ｇ ， ｉｉＡｖａ ｏ ｎｖｒ ｔ ｆ ｉａＴａｊ ０ ３０ Ｃ ｉａ ｉ ｉ ｅ ｉ ｉ Ｃ ｎ
卡尔曼滤波与组合导航课程实验报告
clear;
clc;
%载入数据
IMU=load('C:\Users\Administrator\Desktop\卡尔曼\IMU.dat');
GPS=load('C:\Users\Administrator\Desktop\卡尔曼\GPS.dat');
%%%%%%%%%%定义常数
e=1/298.3;
else
kesai=kesai_1-pi;
end
end
if Cnb(3,3)==0
if Cnb(1,3)>0
gama=pi/2;
else
gama=-pi/2;
end
elseif Cnb(3,3)>0
gama=gama_1;
else
if Cnb(1,3)>0
gama=gama_1-pi;
else
gama=gama_1+pi;
end
end
%%%%%%%%%%%%存储惯导解算求的的速度、位置和姿态角
velocity(i,:) = [vx,vy,vz];
position(i,:) = [lat/pi*180,long/pi*180,h];
gama=1.78357*pi/180 ; %横滚角
kesai=305.34023*pi/180 ; %航向角
q=[cos(kesai/2)*cos(cita/2)*cos(gama/2)-sin(kesai/2)*sin(cita/2)*sin(gama/2);
cos(kesai/2)*sin(cita/2)*cos(gama/2)-sin(kesai/2)*cos(cita/2)*sin(gama/2);
基于新型卡尔曼滤波器的组合导航系统
Ｄ Ｐ 和Ｍ ｇｅ ｍ ｔ 输 出信息去校 正 Ｓ Ｓ ＧＳ ａ ｔ ｅ ｒ ｎｏ ｅ Ｎ Ｉ 的系统
状态， 来保证Ｓ Ｓ Ｎ Ｉ 的导航定位精度 。
点。本文将Ｄ Ｐ 的载波相位测量、 ＧＳ 多普勒测量方
法和磁力计测量技术有 机地结合起来 ， 采用扩展
２ 惯 性 导航 系统
Ｒ 是从载体坐标 系至当地水平 坐标 系的转
ｅ ｈ ｎ￣ ｔｅ ｓ ｓ ｍ ｅ ｏ ｍａ ｃ ，ｒｌ ｂｌｙ ａ ｄ ｔｅ ｐｅ ｉ ｏ ｆｎ ｖｇ ｔ ｎ ａ ｄ ｐ ｓ ｏ ． ｎ ａ ｃ ｈ ｙ ｔ Ｓ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｅｉ ｉ ｔ ｎ ｒｃｓ ｎ ｏ ａ ａ ｏ ｎ ｏ ｉ ｎ ｅ ｆ ａ ｉ ｈ ｉ ｉ ｉ ｉ ｔ
基于新型 卡尔曼滤波器 的组合导航 系统—— 刘 波
王
直
图１
组 合 系 统 原 理 图
比
心 ］
ｓ
３ 全球 卫 星 导航 系统
Ｎ Ｖ Ｔ Ｒ （ ａｉ ｔ ｎ ｙｔ ｉ ｔ ｉ ａｄ Ａ ＳＡ ｎｖ ａｏ ｓｓ ｍ ｗｔ ｉ ｎ ｎ ｇｉ ｅ ｈ ｍ ｇ
式 中： ，Ｅｆ ］ ［ Ｕ ，ｏ ——加 速度计 的 ３个 观测值在
ｔｐ ｆＫａｍａ ｉｔｒｎ ｙ ｅ ｏ ｌ ｎ ｆ ｅｉ ｇ ｌ删．源自Ｂｏ Ｗ ＡＮＧ ｉ Ｚｈ
ｏ Ｅｅｔ ｎ ｓ ｎ ｆ ｍ ｔｎ ｉ ｇｕＵ ｉ ｒｔ ｏ ｃ ｎｅａｄＴ ｃｎｌｇ Ｚ ｅｊ ｎ ２ ２０ ｆ ｌ ｒ ｉ ｄＩ ｏ ａｏ Ｊ ｎｓ ｎｖ ｓｙ ｆ ｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏｙ ｈｎ ａｇ １０３ ｃｏ ｃ ａ ｎ ｒ ｉ ａ ｅ ｉ Ｓ ｅ ｉ
维普资讯
船海工程
文章编号
２０ 年第 １ （ ０６ 期 总第 １０ ） ７期
北斗双星定位系统上的基于联邦Kalman滤波的组合导航技术
2 仿真实验
按照 Kalman 滤波理论 ,我们进行了相应的仿真试验 ,分 别用于验证 Kalman 滤波在数据滤波方面的有效性和收敛 性 。通过实验 1 ,我们可以验证 Kalman 滤波的有效性 ; 通过 实验 2 ,我们可以验证 Kalman 滤波的收敛性 。 2. 1 实验 1 在实验 1 中 ,使用随机生成的系统实际值 ,然后对系统实 际值添加 噪声 , 作为 系统的 测 量 值 , 然 后 将 测 量 值 输 入 给 Kalman 滤波器 ,通过 Kalman 滤波器的滤波生成滤波结果 。 通过实验 ,能够发现实际值在加上了较大的噪声之后形 成的测量值 ,在明显的偏离实际值的情况下 , 经过 Kalman 滤 波之后的滤波结果能够较准确地跟随实际值 , 能够起到较好 的滤波效果 ,从而验证了 Kalman 滤波在数据滤波中的有效 性 ,如图 1 。 2. 2 实验 2 在实验 2 中 ,使用固定的系统实际值 ,然后系统实际值添 加噪声 ,作为系统的测量值 ,然后将测量值输入给 Kalman 滤 波器 ,通过 Kalman 滤波器的滤波生成滤波结果 。 通过实验可以看出 ,尽管包含噪声的测量值有较大的波 动和偏移 ,但是对测量值进行 Kalman 滤波之后 ,滤波结果则 能够很快的收敛并稳定在实际值附近 。算法收敛的速度和效 果均比较理想 ,如图 2 。
杨 阳 硕士研究生 ; 张素琴 教授 ; 戴桂兰 副研究员 。
GPS/ 视觉 GPS/ 激光雷达
组俣导航技术 惯性/ 航标
GPS/ 惯性
优点 技术成熟 目前广泛使用 ,主流技术 获取信息量大 ,前沿技术 精度高 缺乏进一步 发展空间 运算量巨大 ,微型化 困难 ,未实用化 获取信息量有限 ,技术 限制 ,成本问题
在组合导航系统中 ,其实用化的必然步骤就是进行数据 融合 。多传感器数据融合技术就是指通过一定的算法合并来 自多个信息源的信息 ,以产生比单个传感器所得到的数据更 可靠 、 更准确的数据 ,并根据这些数据作出最可靠的决策 。根 据实际应用领域 ,信息融合分为同类多源数据融合和不同类 多源数据融合 。在 GPS/ 惯性组合导航系统中 , 目前主要的 融合方法有综合平均法 、 Bayesian 估计法 、 D2S 法 ( Demp ster Shafter) 、 模糊逻辑法 、 神经网络方法 、 联邦 Kalman 滤波方法 等。 联邦 Kalman 是多传感器信息融合系统的主要技术手段 之一 。其系统设计基本思想是先分散处理 ,再全局融合 ,即在 诸多非相似子系统中选择一个信息全面 、 输出速率高 、 可靠性 绝对保证的子系统作为公共参考系统 , 与其它子系统两两结
基于自适应迭代扩展卡尔曼滤波算法的INSBDS组合导航系统
惯性导航系统(Inertial Navigation System ，INS )和北斗卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System ，BDS )是目前两种重要的舰船导航系统。
惯性导航系统(INS )是自主导航系统，仅依靠自身就能进行连续的导航和定位，具有自主、隐蔽等特性，所获取舰船的运动信息完备，但其定位误差是积累的，随着时间的积累而不断增大[1]。
北斗卫星导航系统(BDS )的定位精度系统与第3代GPS 定位精度相当，具有观测时间短、定位连续、精度高、误差不随时间积累等优点，可提供覆盖全球的精准定位、导航和授时(Positioning ，摘要为克服惯性导航系统(INS)的积累误差，提高误差的修正精度，提出了基于多天线北斗差分载波相位的北斗/惯性导航系统组合导航算法。
该算法建立并线性化惯性导航系统(INS)和北斗导航系统(BDS)的状态方程和量测方程，对系统的运动状态参数应用自适应迭代扩展卡尔曼滤波(adaptive iterated extended Kakman filter ，AIEKF)算法进行估计。
仿真结果表明，自适应迭代扩展卡尔曼滤波算法能够提高INS/BDS 组合导航系统的精度和抗干扰能力，验证了自适应迭代扩展卡尔曼滤波算法的有效性。
关键词INS;BDS;组合导航;自适应卡尔曼滤波中图分类号:U666.1文献标识码:A DOI ：10.19694/ki.issn2095-2457.2020.04.81基于自适应迭代扩展卡尔曼滤波算法的INS/BDS 组合导航系统INS/BDS Integrated Navigation System Based on Innovation-based Estimation Adaptive Kalman Filter Algorithm张源詹金林韩冰陈伟ZHANG Yuan ZHAN Jinlin HAN Bing CHEN WeiAbstractTo achieve high accuracy for INS,this paper presents an INS/BDS adaptive navigation system for marine application.BDS with multi-antennas Dual-Differential carrier phase observation model provides vessel ’s altitude and is selected as the auxiliary navigation system to fuse with INS to obtain better estimation accuracy of INS errors.In oder to solve the degradationperformance of integrated navigation system caused by BDS unstable measurement disturbs,a novel innovation-based adaptive estimation (AIE)kalman filtering approach is proposed.Simulation results show that the novel innovation-based adaptive estimation kalman filtering surpasses thestandard kalman filter with better accuracy,robustness and lesscomputation.Key wordsInertial navigation system;BDS;Integrated navigation system;Adaptive kalman filter;Innovation-based adaptive estimation张源海军士官学校(蚌埠233012)詹金林海军士官学校(蚌埠233012)韩冰海军士官学校(蚌埠233012)陈伟海军士官学校(蚌埠233012). All Rights Reserved.Navigation and Timing，PNT)服务[2]。
一种基于卡尔曼滤波的DRLMS组合导航定位算法
一种基于卡尔曼滤波的DR/LMS组合导航定位算法变电站/机器人/卡尔曼滤波1 引言随着国家十二五规划纲要关于建设智能坚强电网要求的提出,智能电网信息化、数字化、网络化已经成为当前电网智能化发展的一个热点研究领域。
目前,承载着电网输变电环节的变电站,多采用人工巡检方式监控变电设备的运行状态,这一传统巡检方式费事费力。
因此,基于智能机器人的无人值班变电站巡检技术已然成为智能化变电站发展的一个创新性热点话题,而机器人实现自主巡检任务的关键及难点在于如何构建机器人自主导航定位系统。
目前,常用的导航系统多种多样,导航原理、定位精度及成本造价也存在较大差别。
常用的导航定位系统包括黑白线识别导航、磁导航、GPS/惯性组合导航、视觉图像导航、激光雷达/惯性组合导航等。
而较为成熟的机器人黑白线识别导航技术,通过激光对地面黑白线进行反射接收识别,保证机器人始终沿预设白线行走,该方法简单易行,但施工较大,且易受大雪天气影响;磁导航技术则利用磁传感与测量技术,通过在地面铺设磁条,保证机器人始终沿预设磁航道行走,该方法虽然解决了大雪天气遮挡黑白线的问题,但其成本较大,且变电站长期强磁干扰容易导致磁条失磁,降低其灵敏度,最终可能导致导航失效。
DGPS/惯性导航系统[1]定位精度可以到达亚米级,定位灵活方便,但GPS受天气、变电站强电磁干扰等外界环境因素影响较大,考虑系统的容错性,需要增加额外独立的导航子系统配合使用,而该系统成本造价高、经济性较差。
视觉图像导航定位系统借鉴人体视觉导航原理,利用图像识别及神经网络技术,通过机器人预先对巡检环境自主学习,建立基于当前环境模型下的知识库与规则库,即利用已有学习经验来实现自主巡检任务,但该方法技术难度较大,有待进一步深化研究。
本文提出的惯性/激光雷达组合导航定位技术,利用高精度激光雷达测距技术,在预设全局路径[2]的前提下,通过多点全向扫描测距、信息融合与滤波处理技术,对机器人当前运行环境进行视觉建模,同时利用多点测距技术实现实时定位,该方法成本低廉,定位精度高,但对现场环境的依赖性相对较大,易受外界随机干扰,需要优化程序算法,减小外界的随机干扰误差等。
基于联邦卡尔曼滤波的某舰船组合导航系统的设计
ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｒ ｔ ｄ Ｋａ ｍ ａ ｉｔ ｒ ｎｇ ａ ｅ ｎ ｆ ｄｅ ａ ｅ ｌ ｎ ｆｌｅ ｉ
Ｗ ｅ Ｑｉ ｇ ． ｉ ｈ ｎ ｉ ｉ ａ Ｘ ａ Ｃ ｕ ｘａ ｎ ｏ ｎ
（ ． ｏ ｌ ｅ ｏ ｎｏ ｍａ ｉｎ Ｔ ｃ ｎ ｃ ｌ ｃ ｎ ｅ Ｎａ ｋ ｉ ｉｅｓｔ ， ｉｎｉ ０ ０ １ Ｃ ｉ ａ １ Ｃ ｌ ｇ ｆＩ ｆｒ ｔ ｅ ｈ ｉ ｉ ｃ ， ｎ ａ Ｕｎｖ ｒ ｉ Ｔ ａ ｊ ３ ０ ７ ， ｈｎ ； ｅ ｏ ａＳ ｅ ｙ ｎ
Ｓ ｉＥｄ。 ０１ ３ １） ５ ｃ ２ ２。 Ｏ（ ： ３— ５ ． ６
５ ４
徐 州师范大学学报（ 自然 科 学 版 ）
第 ３ ０卷
导和 ＧＰ Ｓ的数 据 ， 现二 者数 据 的融合处 理 ， 中 ， 实 其 用信 号 同步 单元 （ 时统 ） 实现 二 者 的数 据 同步控 制 ， 计 用
对 组合 导航 系 统 来说 ， 联邦 卡尔 曼 滤 波 器 所
选取 的滤波 器状态 变 量就是 组合 导航 系统 各状 态 的误 差 量． 导 系统 误 差 分 别 包 括 东 向 的速 度 误 惯
图 ２ 组 合 导 航 系 统 的 联 邦 卡 尔 曼 滤 波 器 设 计
Ｆｉ． Ｄｅ ｉｎ ｆｔ ｎ ｅ ｒ ｔｄ ｎ ｖ ｇ ｔｏ ｓ ｓｅ ｇ２ ｓｇ ｏ ｈｅｉ ｔ ｇ ａｅ ａ ｉ ａ ｉｎ ｙ ｔ ｍ ｂ ｓ ｄ ｏｎ ｆ ｄ ｒ ｅ ｌ ａ ｉｔｒｎｇ ａ ｅ ｅ ｅ ａｔｄ Ｋａ ｍ ｎ ｆｌｅ ｉ
Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用
阅读感受
在我阅读《Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用》这本书的过程中，我 深深地被书中深入浅出的解释和详尽的实例所吸引。这本书不仅为我揭示了 Kalman滤波理论的深层含义，还让我了解到这一理论在导航系统中的广泛应用。
这本书的主题是Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用，这无疑是对于我 来说非常具有吸引力的一个主题。在我看来，这本书的内容非常充实，从Kalman 滤波理论的基础知识到其在导航系统中的应用，再到最新的相关研究进展，都进 行了深入而详细的阐述。
本书重点介绍了Kalman滤波理论在导航系统中的应用。首先介绍了全球定位系统（GPS）
的工作原理及其在导航中的应用，然后详细阐述了Kalman滤波器在GPS定位中的重要作用。还讨 论了Kalman滤波器在惯性导航系统（INS）中的应用，以及如何将INS和GPS进行组合以提供更准 确的导航信息。
《Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用》是一本深入浅出、理论与实践相结合的书籍，对于 希望了解和应用Kalman滤波理论的读者来说是一本非常宝贵的参考书。这本书不仅为导航系统的 设计和实现提供了重要的理论基础，也为相关领域的研究人员和技术开发者提供了实用的技术指 导。
在第一章，我们深入探讨了Kalman滤波理论的基础知识。它以最小均方误差 为最优准则，通过建立线性动态系统模型，实现对系统状态的精确估计。这种理 论在处理带有噪声的观测数据时，表现出了极高的精确性和鲁棒性。
第二章则是对实用Kalman滤波技术的详解。这一章详细介绍了如何将Kalman 滤波器应用于实际问题，包括如何建立系统模型，如何设置滤波器的参数，以及 如何处理系统噪声等。同时，通过实例演示，使我们对这种技术有了更直观的理 解。
谢谢观看
《Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用》这本书为我们提供了一个全面、 深入的视角来看待和处理Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用问题。它不仅 包含了基础的理论知识，还结合了许多实际的应用案例，使我们对这种理论有了 更深入的理解和应用。这本书对于导航、制导与控制领域的研究者和工程师来说 是一本极具价值的参考书籍。
基于卡尔曼滤波的飞机着陆导航系统设计
飞机或无人机着陆的安全性与导航系 统密不可分。根据导航系统物理特点，飞机 着陆导航系统可分为全球定位系统(Global Position System, GPS) > 惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)、光电图像导航系统。 GPS在卫星信号较弱的情况下可靠性受到严重
发展趋势[JJ.科技与创新, 2018 (23): 154155. [2] 刘锋.汽车电子技术的应用及发展趋势 [J].电子技术与软件工程, 2018 (21):229.
作者简介 邓亚东( 1968-),男，工程师。主要研究方 向为电子装联及电气制造技术应用.
作者单位 株洲中车时代电气股份有限公司 湖南省株洲 市 412001
某一定点的方位和距离等姿态信息，之后通过 模拟飞行试验对导航姿态测量系统进行精度分 析。
1系统原理
本系统中，首先利用导航合作目标日盲 紫外波段光源的特点提取图像中合作目标标识 点；然后利用空间目标在图像中成像的几何原 理计算出飞机相对于合作标识的姿态信息；构 造卡尔曼滤波系统，通过合适参数设置对姿态 信息进行滤波处理；输岀姿态数据给飞控系统 以完成导航控制，并显示相关导航数据；系统 功能结构如图1所示。
3总结
总而言之，精益生产技术的实现不是一蹴
而就的，而是要经过不断追求完美的发展过程， 与西方发达国家相比较，我国国内汽车制造行 业在观念与方法方面依旧存在有差距，精益生 产技术不仅体现在文中提到的内容，汽车电子 插件制造全过程都需要该技术的实践应用。
参考文献 [1] 王洪宇.现代汽车电子技术的应用现状及
2. 3精益组织
精益生产的成功需要得到组织上的保障， 得到管理层的支持与资源的投入是项目成功关 键所在，精益生产改变了原有的供应链关系， 精益组织可以打破部门与组织之间的界限，通
基于卡尔曼滤波的车辆组合导航仿真研究
2.2自动化仪表与系统运行过程中的安全防护措施（1）结合现场实际情况做好安全防护措施。
在自动化仪表中如果需要手轮操作进行控制，实际使用过程中不能用猛力操作手轮，在达到控制要求后，不得继续用力操作手轮。
巡检过程中，如果控制法手轮处于手动操作状态，则不可以随意操作，需要先获得操作资格，并有专业的监理人员监督作业。
同时，还要严格禁止非专业人员私自操作控制手轮，以避免造成安全事故。
（2）保证调整方法的科学性。
在自动化仪表与系统中，可能会出现工作异常的情况，需要检修调整后才能够投入正常使用。
调整工作需要由专业检修人员进行现场修理，其他人员不可私自拆卸。
同时，在调整过程中，针对精密元器件的操作要做好清洁防护，操作动作要轻缓。
在对精密元器件调整过程中，严格禁止在操作台上放置液体或重物，避免对其造成损坏。
此外，仪表及相关元器件上不能悬挂物品，对仪表及其内部元器件擦拭过程中，不得使用有机溶剂，应当使用中性洗涤剂或干净的湿布，清洁完成后需要用干布进行擦拭。
（3）保证参数调整的合理性。
在工业生产中，根据生产需求的不同，经常需要对自动化仪表参数进行调整，参数调整工作需要由专门人员负责，严格按照生产工艺要求，遵循相关程序进行参数调整。
工业生产中，自动化仪表的参数调整通常采取多级管理制度，尤其是生产车间的传感器、烟感器、可燃物检测仪器等，参数调整需要严格按照企业管理程序执行，避免造成安全生产事故。
（4）提高自动化仪表的抗干扰运行能力。
当前，工业生产运行中的各种生产设备都投入到生产过程中，其产生的电磁辐射对自动化仪表会产生一定干扰，尤其是高精度仪表对电磁干扰更为敏感。
很多自动化仪表的DCS与PLC系统在抗静电、电磁干扰方面的能力虽然有了大幅提升，但并不能完全不受干扰。
较强的电磁干扰会造成仪表数据的丢失或失准等，影响其使用安全性。
因此，相关工作人员需要严格遵守“仪表在15m之内，DCS和PLC设备在3m之内不可以使用对讲机、手机等设备”的规定，避免对仪表造成干扰。
卡尔曼滤波与组合导航原理第二版课程设计
卡尔曼滤波与组合导航原理第二版课程设计一、课程设计的背景与意义卡尔曼滤波和组合导航原理是航空航天、地球物理、机器人、自动控制等领域中常用的数学工具和技术。
卡尔曼滤波能够在估计物体状态的同时对传感器测量值进行滤波，从而提高测量的精度和准确性。
组合导航原理能够将多个传感器的测量值进行融合，形成高精度的定位和导航系统。
本课程设计旨在让学生深入理解卡尔曼滤波和组合导航原理的基本思想、数学公式和实现方法，通过实践操作使学生掌握卡尔曼滤波和组合导航原理在实际应用中的原理和方法，为学生未来的科研和工程项目奠定扎实的基础。
二、课程设计内容1. 卡尔曼滤波原理1.卡尔曼滤波的基本思想2.线性系统模型3.离散时间卡尔曼滤波4.连续时间卡尔曼滤波5.卡尔曼滤波的应用案例2. 组合导航原理1.组合导航的基本思想2.多传感器的数据融合方法3.INS/GPS组合导航4.组合导航的误差模型5.组合导航的应用案例3. 设计实例1.实现卡尔曼滤波的基本算法2.实现组合导航算法3.基于INS/GPS组合导航实现车辆定位三、实验教学方案1. 实验准备本课程设计需要使用MATLAB或Python等编程语言进行模拟实验，需要提前安装好相应的软件和工具。
另外，在进行实验过程中需要使用IMU和GPS等传感器，学生需要提前了解这些传感器的基本原理和使用方法。
2. 实验步骤1.实现卡尔曼滤波算法，对离散时间模型和连续时间模型进行仿真测试，分析估计效果。
2.实现组合导航算法，并与单一传感器进行对比实验，分析组合导航的优势和不足。
3.在MATLAB或Python环境中，基于INS/GPS数据实现车辆定位，分析不同噪声下的定位误差。
3. 实验报告要求实验报告包括以下内容：1.实验目的2.实验材料和器材3.实验方法和步骤4.实验结果和分析5.实验结论和建议四、课程设计评分方法实验占总评成绩的50%，包括实验报告和实验操作，其中实验报告占20%，实验操作占30%。
基于卡尔曼滤波的自动驾驶定位系统设计
基于卡尔曼滤波的自动驾驶定位系统设计自动驾驶技术正逐渐成为现实，为了实现精准的定位和导航，基于卡尔曼滤波的自动驾驶定位系统成为了研究的热点。
本文将探讨该系统的设计原理和应用。
一、卡尔曼滤波的原理卡尔曼滤波是一种用于估计系统状态的算法。
它以贝叶斯概率理论为基础，通过融合传感器测量值和系统模型，对系统状态进行预测和更新，从而提高定位的准确性。
在自动驾驶定位系统中，卡尔曼滤波可以用于融合来自GPS、IMU、激光雷达等传感器的数据，从而得到车辆的准确位置和姿态信息。
通过对传感器数据进行预测和更新，卡尔曼滤波可以有效地减小传感器误差，并提供更稳定和可靠的定位结果。
二、自动驾驶定位系统设计1. 传感器数据采集自动驾驶车辆需要通过多种传感器来获取周围环境的信息。
常用的传感器包括GPS、IMU、激光雷达等。
这些传感器可以提供车辆的位置、速度、姿态等信息，为卡尔曼滤波提供输入数据。
2. 系统模型建立为了实现自动驾驶车辆的定位，需要建立系统模型，描述车辆的运动和环境的变化。
系统模型可以通过物理原理、数学模型等方式建立。
例如，可以使用运动学方程描述车辆的运动，使用地图数据描述环境的变化。
3. 卡尔曼滤波算法实现基于传感器数据和系统模型，可以使用卡尔曼滤波算法对车辆的位置和姿态进行估计。
卡尔曼滤波算法包括两个主要步骤：预测和更新。
在预测步骤中，根据系统模型和上一时刻的状态估计，预测当前时刻的状态。
在更新步骤中，根据传感器测量值和预测的状态，更新状态估计。
通过不断迭代预测和更新步骤，可以得到车辆的准确位置和姿态。
4. 定位结果输出最后，将卡尔曼滤波得到的位置和姿态信息输出给导航系统，以实现自动驾驶车辆的准确导航和路径规划。
三、应用案例基于卡尔曼滤波的自动驾驶定位系统已经在实际应用中取得了显著的成果。
例如，谷歌的自动驾驶汽车就采用了卡尔曼滤波算法进行定位和导航。
通过融合GPS、IMU、激光雷达等传感器的数据，该系统能够实时准确地估计车辆的位置和姿态，从而实现安全和高效的自动驾驶。
无人系统导航定位技术---卡尔曼滤波与组合导航技术
设 X 为随机向量，Z 为 X 的量测，p(x / z) 为 Z z 条 件下 X 的条件概率密度（亦称 X 的验后概率密度）。如
果估计值 Xˆ MA (Z) 使下列指标满足
p( x / z) xXˆ MA (z) max
则Xˆ MA (Z) 称为 X 的极大验后估计。
定理 4
如果 X 和 Z 都服从正态分布，则 X 的极大验后估计
与最小方差估计相等。
1 最优估计与卡尔曼滤波
1.1 最优估计的基本概念
贝叶斯估计
给出设的X对为被X 的估估计计量，，ZX~
是
X
X
的量测量，Xˆ (Z) 是根据 Z Xˆ (Z) 为估计误差，如果标量
函数 L(X~) L[X Xˆ (Z)]
具有性质
（1）当 X~2 X~1 时，L(X~2) L(X~1) 0 （2）当 X~ 0 时，L(X~) 0 （3）L(X~) L(X~)
则称 L(X~) 为 Xˆ (Z) 对被估计量 函数，并称其期望值B(Xˆ ) E[L(
X~X)]的为损Xˆ失(Z函)的数贝，叶也斯称风代险价。
使贝叶斯风险达到最小的估计称为贝叶斯估计，记为 Xˆ B (Z)
1 最优估计与卡尔曼滤波
1.1 最优估计的基本概念
极大似然估计
设 X 为被估计量，Z 为 X 的量测，p(z / x) 为 X x 条 件下 Z的条件概率密度， p(z / x) 称为 X 的似然函数。
（1）状态一步预测方程
白噪声序列，有：
E
WkW
T j
Qk kj
E
VkV
T j
Rk kj
Qk和Rk分别称为系统噪声和量测噪声的方差矩阵，
在卡尔曼滤波中要求它们分别是已知值的非负定阵
基于卡尔曼滤波的无人机组合导航系统设计
基于卡尔曼滤波的无人机组合导航系统设计
王浩;黄长强;吴文超
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2009(026)004
【摘要】针对卡尔曼滤波在实际应用中遇到的系统通常不是严格线性的问题,改进了在组合导航系统中常用的卡尔曼滤波方法,用扩展卡尔曼滤波对INS和外部测量源的信息进行融合,推导了无人机GPS辅助惯性导航系统的导航方程.通过分析GPS和INS的定位原理,建立了GPS和INS的误差模型.完成了以INS为主导航系统,GPS作为辅助系统的组合导航系统的扩展卡尔曼滤波设计.最后,将线性卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的结果进行了仿真对比分析,结果表明:扩展卡尔曼滤波更适合系统为非线性的情况.
【总页数】4页(P31-33,124)
【作者】王浩;黄长强;吴文超
【作者单位】空军工程大学工程学院,陕西,西安,710038;空军工程大学工程学院,陕西,西安,710038;空军工程大学工程学院,陕西,西安,710038
【正文语种】中文
【中图分类】V271.4
【相关文献】
1.基于四旋翼组合导航系统中卡尔曼滤波技术的应用设计 [J], 崔利申;熊磊;王夕岩;许汇冬
2.基于联邦卡尔曼滤波的某舰船组合导航系统的设计 [J], 魏强;肖纯贤
3.一种基于两级EKF的9-D MIMU/GPS微型无人机组合导航系统的鲁棒性设计[J], 赵健康;崔超;朱建斌;
4.一种基于两级EKF的9-D MIMU/GPS微型无人机组合导航系统的鲁棒性设计[J], 赵健康;崔超;朱建斌
5.基于扩展卡尔曼滤波器的超紧耦合GPS/INS组合导航系统设计 [J], 孙熙;祖峰;李夏苗
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基于Kalman滤波的GPSSINS组合式无人机导航研究与实现
基于Kalman滤波的GPS/SINS组合式无人机导航研究与实现导航与定位一直是国内外军用和民用领域研究的热点,在载体平台智能化不断升级过程中单一性导航系统已经很难满足技术应用与发展的要求,因此,多系统的组合式导航方式在科研领域越来越受到学者们的关注。
本文通过对全球卫星定位系统和捷联式惯导系统进行深入分析各自存在的优缺点后,对两系统使用Kalman滤波算法实现组合定位,集成两者之间的主要优点,进行优势互补,能够
保证系统较高的精度与可靠性,使其总体性能远远大于单一独立系统。
首先,本文阐述了课题的研究目的和研究意义,对国内外组合导航的发展近况做出了分析,并对论文文各章节所完成的主要工作进行了说明。
其次,分别研究了 GPS和SINS各自工作的原理,对运行中涉及到的坐标系进行了介绍并给出了转换方法,对影响GPS定位精度的误差源进行了逐一分析并给出了相应的改正模型;分析了 SINS的力学编排、基于“四元数”算法的SINS姿态更新方程、速度更新方程以及位置更新方程,并给出误差方程,根据实际情况设计了载体运行轨迹,进行了实验验证。
然后,通过对载体工作环境进行分析,设计了一种适用于短时间运行的组合式导航松耦合数学模型,并对Kalman滤波进行介绍并给出了滤波流程,经测试结果表明采用经结合后的系统即能够解决SINS长时间累积误差发散的问题,又能够避免单独使用GPS刷新率较低的不足,保证了在导航定位的实时性和精确性。
最后,对论文进行总结,得出该设计方案能够满足低成本、微小型载体平台的需求,并且对今后下一步工作进行了展望。