惯性组合测量方法

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GPS与惯性导航系统的组合定位方法与精度评定

GPS与惯性导航系统的组合定位方法与精度评定GPS（全球定位系统）和惯性导航系统（INS）都是现代导航领域中常用的定位技术。

然而，它们各自都存在一些限制，譬如GPS在城市峡谷地区存在信号遮挡问题，而INS则容易产生漂移误差。

为了克服这些限制，研究人员发现将GPS和INS通过组合定位方法结合使用，可以提供更准确和可靠的定位结果。

首先，我们来了解GPS定位技术。

GPS系统是由一组卫星和接收器组成的，工作原理是通过测量接收器和卫星之间的距离来确定接收器的位置。

然而，由于地面建筑物和天气条件的限制，GPS的定位精度可能受到一定的影响。

特别是在高楼大厦聚集的城市地区，建筑物会遮挡卫星信号，导致定位误差增加。

此外，恶劣天气条件如大雨、大雪等也会对GPS信号产生干扰，进一步降低了定位的准确性。

然而，惯性导航系统可以弥补GPS的不足之处。

INS由加速度计和陀螺仪等传感器组成，可以通过测量加速度和角速度来推断航向和位移。

与GPS不同，INS并不依赖于外部信号，因此不受天气和建筑物遮挡的影响。

然而，INS在使用时间越长，误差也会越来越大。

这是由于惯性传感器的漂移问题导致的。

因此，INS的定位结果并不是完全可靠的。

为了充分利用GPS和INS的优势，研究人员提出了一种组合定位方法，即将两者的定位结果进行融合。

这种方法通过使用卡尔曼滤波（Kalman Filter）算法来整合GPS和INS的信息。

卡尔曼滤波是一种数学算法，能够根据系统的动态模型和不确定性信息，进行估计和修正。

在组合定位中，卡尔曼滤波可以将GPS和INS的定位结果进行加权融合，从而得到更精确的定位值。

组合定位的过程可以简单描述为以下几个步骤：首先，根据GPS接收器的测量值，计算出当前位置的估计值。

然后，根据INS的测量值，根据运动方程和初始条件推断位置和速度的改变量。

接着，根据两种传感器的测量精度和不确定性信息，使用卡尔曼滤波算法来融合GPS和INS的定位结果。

imu和里程计融合算法

imu和里程计融合算法
IMU和里程计融合算法是一种用于提高导航定位精度和可靠性的技术。

这种算法主要通过组合IMU（惯性测量单元）和里程计（轮速传感器）的数据来进行。

IMU可以测量出物体的加速度和角速度，通过这些数据可以推算出物体的姿态和位置信息。

里程计则可以测量出车辆的行驶距离和方向，也可以提供车辆的位置信息。

当这两种传感器数据融合时，就可以利用它们各自的优势来提高导航定位的精度和可靠性。

例如，当GPS信号中断或质量不佳时，IMU 和里程计的数据可以用来进行辅助定位，提高导航的可靠性。

同时，通过融合这两种传感器的数据，还可以减小单独使用一种传感器时可能出现的误差，从而提高导航的精度。

具体实现上，IMU和里程计融合算法可以采用卡尔曼滤波器等优化算法来进行数据融合。

这些算法可以对传感器数据进行预处理，消除噪声和异常值的影响，同时对传感器的误差进行补偿和校正，从而得到更加准确和可靠的位置信息。

总的来说，IMU和里程计融合算法是一种有效的技术，可以提高导航定位的精度和可靠性，特别是在GPS信号不佳的情况下。

未来随着传感器技术和数据处理技术的发展，这种算法的性能将会得到进一步提升。

基于MEMS的惯性测量组合设计与实现

基于MEMS的惯性测量组合设计与实现
李旬;李宏;高志勇;余胜义
【期刊名称】《自动化与仪表》
【年(卷),期】2024(39)2
【摘要】随着MEMS技术的不断发展与成熟,低成本、安装体积小、中精度的惯性测量组合在实际应用中具有重要价值。

该文设计了一种基于MEMS的惯性测量组合,该组合由微机械陀螺、加速度计、电源模块和电路板等组成,利用数字信号处理(digital signal processing,DSP)芯片对微机械陀螺和加速度计的信号进行采集,通过建立误差模型进行误差标定补偿,标定后的组合能够实时对外输出三轴角速度和加速度等传感器信息。

经试验验证,该标定方法能够修正惯性测量组合的安装误差,精度指标可以满足实际使用需要。

【总页数】5页(P126-129)
【作者】李旬;李宏;高志勇;余胜义
【作者单位】北京航天发射技术研究所;中国人民解放军93160部队
【正文语种】中文
【中图分类】TP212
【相关文献】
1.旋转弹用MEMS惯性测量组合数据硬回收系统设计
2.基于MEMS传感器惯性测量单元设计与实现
3.基于GPS/MEMS惯性传感器的车载组合惯导系统的设计
实现4.基于MEMS传感器的弹载数字惯性测量组合设计5.基于MEMS技术的微型惯性测量组合
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一种惯性测量与距离组合的定位修正方法研究

中图分类号：ＴＮ９６７．２文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：４６０．４０
Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎａｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗｉｔｈｉｎｅｒｔｉａｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｉｎｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｗｉｔｈｄｉｓｔａｎｃｅ
ＲｅｎＣｈｕｎｈｕａ，ＣｈｅｎＣａｎ，ＷａｎｇＭａｎｘｉ，ＬｕＹｏｎｇｌｅ，ＬｉＬｅｉｌｅｉ
（．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＯ，ｔｏ — ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ＆Ｓｙｓｔｅｍ，ＭｉｎｉｓｔｙｒｆＥｏｄｕｃａｔｉｏｎ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ，１０００３０，Ｃｈｉｎａ；２．ＴｈｅＳｔｔａｅＬａｂｏｒａｔｏｙｒｆｏＣｏｍｐｌｅｘＥｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃＥｎｖｉｒｏｎｎｅｎｔＥｐｐｅｃｔｓｏｎＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒａｔｍｉｏｎＳｙｓｔｅｍ（ＣＥＭＥＥ），Ｌｕｏｙａｎｇ４７１００３，Ｃｈｉｎａ）
ｐｏｉｎｔａｎｄｔｈｅｍｕｔｕａｌｄｉｓｔａｎｃｅｓａｍｏｎｇｔｈｅｃａｒｒｉｅｒｓ，ａｎｄｗｉｔｈｔｈｅｈｅｌｐｏｆｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｇｉｖｅｎｂｙｔｈｅｉｎｅｒ－

惯测组合高低温环境简易标定方法

张红良，武元新，吴文启，查亚兵
（防科学技术大学机电工程与自动化学院。沙国长摘４０７）１０３要：简化惯性测量组合（ＭＵ）低温标定过程，于输入输出物理量模相等的原理，出了一种高低温为Ｉ高基提
定法的有效性。
关键词：性测量组合；定；低温惯标高中图分类号：２９３７Ｖ４．２文献标志码：Ａ
ＡｄｃｄＣａｉｒｔｏｅｈｄｆｒＩｒｉｌＭｅｓｒｍｅｔＲｅｕｅｌｂａｉｎＭｔｏｏｎｅｔａａｕｅｎ
ＵｎｉｓａｆｅｅｍｐｅａｕｅｔｔＤｉｆｒｎｔＴｅｒｔｒｓ
ＺＨＡＮＧｎｌｎＨｏｇｉｇ．ＷＵａｘｎ。ＷＵｅｑ，ＺＨＡｂｎａＹｕｎｉＷｎｉＹａｉｇ（ｌｇｆＭｅｈｔｏｉａｄＡｕｏｔｏＣｏｌｅｏｃａｒｎｃｎｔｍａｉｎ，ＮａｉｎｌＵｎｖｒｉｙｏｆｎｅＴｅｈｏｏｙＣｈｎｓａ４０７Ｃｈｎ）ｅｔｏａｉｅｓｔｆＤｅｅｓｃｎｌｇ，ａｇｈ１０３，ｉａ
ｔｉａｅｒｐｓｓｆｒｄｃｄｃｌｒｔｎｍｅｈｄｂｓｄｏｈａｔｔａｈｏｍｆｏｔｕｓｉｅｄｌＯｔｅｍａｎｔｄｆｉｐｔｏｈｓｐｐｒｐｏｏｅｅｕｅａｉａｉｔｏａｅｎｔｅｆｃｈｔｔｅｎｒｏｕｐｔｓｑａｔｈｇｉｕｅｏｎｕｓｆｒｌｂｏａＭＵ．ＷｅａｓｅｉｅｈｅｔｃｌｒｔｎｓｈｍｅｆｒＩＵｓｗｈｓｙｏｃｐｒａｎｃｅｅｏｔｒｔｉｄａｅｂｔｌｓｒｎＩｌｏｄｒｖｄｔｅｂｓａｉａｉｃｅｏＭｂｏｏｅｇｒｓｏｅｔｉｄａｄａｃｌｒｍｅｅｒａｒｏｈａｍｏｔ — ｏ

机抖激光陀螺捷联惯性测量组合的标定方法研究

２３消除抖动误差标定加速度计．
在机抖激光陀螺捷联惯导系统中，陀螺的机械抖动会引起整个惯导组合的小幅振动。，。带来加速度计的输出误差。因此，在标定加速度计的过程中，应考虑陀螺抖动带来的误差影响，并采取措施在标
ｔｅｃａａｔｒｓｉｆｔｅｏｔｕｒｏｎｔｅａｃｌｒｍｅｅｎｙｏｂｙｔｃａｉａｉｈｒｎｆｌｓｒｈｈｒｃｅｉｔｃｏｈｕｐｔｅｒｒｉｈｃｅｅｏｔｒａｄｇｒｈｅｍｅｈｎｃｌｄｔｅｉｇｏａｅｇｒｓａａｙｅｙｏｉｎｌｚｄ．Ｒｅｖｎｈｉｈｒｅｏｓｎｃｓａｙｔｍｐｏｅｔｅｃｌｒｔｏｃｕａｙｍｏｉｇｔｅｄｔｅ－ｒｒｉｅｅｓｒｏｉｒｖｈａｉａｉｎａｃｒｃ．ｂ
激光陀螺捷联惯性测量组合（ＳＭＵ）激光陀ＬＩ是
螺捷联惯性导航系统的核心部件，准确度在很其大程度上决定着激光陀螺捷联惯性导航系统的准确度。在ＬＩＳＭＵ现有准确度水平上进行标定，过标通
动误差影响，高了标定准确度。提
作者简介：娟妮（９１一）女，读硕士研究生，究方向：联惯测技术。张１８，在研捷
第６期
机抖激光陀螺捷联惯性测量组合的标定方法研究
Ａ—— 比力（加速度）沿组合坐标系的分量，止时静为对应的重力加速度ｇ的比力沿组合坐标系的分量；ｏ（，，ｏ（，）ｅｓｊＺ）ｃｓｊＸ）ｅｓｊＹ，ｏ（， —— 加速度计敏

微惯性测量组合系统的设计

微惯性测量组合系统的设计
岳凤英;李永红;王恩怀
【期刊名称】《传感器与微系统》
【年(卷),期】2008(027)001
【摘要】介绍了一种微惯性测量组合(MIMU)系统的设计方法.该系统由电源模块、数据采集模块和数据处理模块组成.数据采集模块用16位高精度 AD 和浮点放大器采集 MIMU 输出信号;数据处理模块采用高速单片机和嵌入式计算机进行数据处理.还介绍了数据采集的软件设计.该系统结构简单,为捷联系统的小型化提供了一种新
的思路.经实际应用表明:该系统合理可行.
【总页数】3页(P96-98)
【作者】岳凤英;李永红;王恩怀
【作者单位】中北大学,山西,太原,030051;中北大学,山西,太原,030051;中北大学,
山西,太原,030051
【正文语种】中文
【中图分类】U666.12
【相关文献】
1.微惯性测量组合的计算机辅助设计系统的设计与应用 [J], 徐苛杰;陈明;刘宗玉;
潘金艳
2.一种微惯性测量系统设计研究 [J], 秦辉;史步海
3.陀螺和加速度计微惯性测量系统设计 [J], 李慧;范锦彪
4.基于组合微惯性测量元件的人体动作检测系统设计 [J], 张继光;羊彦;李伟
5.旋转弹用微惯性测量组合数模混合信号采编系统设计 [J], 景增增;李杰;范成叶;刘俊
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高精度GNSS与惯性导航融合定位算法研究

高精度GNSS与惯性导航融合定位算法研究随着现代定位技术的发展，高精度定位对于许多领域来说都变得越来越重要。

全球导航卫星系统（GNSS）是一种常见的定位技术，但它在城市峡谷、高楼大厦密集区域和室内等环境下的性能受到限制。

惯性导航是另一种定位方法，通过利用加速度计和陀螺仪等惯性传感器来测量移动物体的加速度和角速度，从而实现高精度的定位。

然而，惯性导航的一个主要问题是存在漂移，导致定位误差随时间的增长。

为了克服GNSS和惯性导航各自的局限性，研究者们提出了高精度GNSS与惯性导航融合定位算法。

该算法通过将两种定位技术的测量结果进行融合，综合利用它们的优点，从而提高定位的精度和鲁棒性。

该算法的核心是通过传感器融合技术将GNSS和惯性导航的测量结果进行组合。

传感器融合技术利用卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器等算法，将两种测量结果进行加权组合，得到更准确和可靠的定位结果。

在融合过程中，需要考虑到两种测量结果之间的误差特性和相关性，以及各自的更新速率。

此外，还可以采用其他方法如粒子滤波器、支持向量机等来实现传感器融合。

在高精度GNSS与惯性导航融合定位算法中，惯性导航可以提供实时的高频率定位信息，而GNSS则可以提供全球范围内的位置信息。

这样的融合可以有效地克服GNSS信号受阻的问题，提高定位的可用性和可靠性。

此外，由于GNSS定位结果的长期稳定性较好，融合后的定位结果也能够有效地降低惯性导航的漂移误差。

高精度GNSS与惯性导航融合定位算法在许多应用领域具有广泛的应用前景。

例如，在自动驾驶汽车中，精确的定位是实现汽车导航，避障和路径规划的关键。

通过融合GNSS和惯性导航，可以提供高精度和实时的定位信息，使自动驾驶汽车可以准确地感知周围环境并做出安全决策。

此外，在航空航天领域，高精度的定位对于飞行控制和导航非常重要。

融合GNSS和惯性导航可以提供航空器位置的准确信息，确保飞行安全。

然而，高精度GNSS与惯性导航融合定位算法仍面临一些挑战。

基于 VG400 CD-100的微惯性测量组合标定

Ｉｏｏｌａｎｄｔｈｅｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｍｅｔｈｏｄｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｔｈｅｏｒｙ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｃａｌｉｂｒａｔｉｎｇｖａｒｉｏｕｓｅｒｏｒｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｆｒｏｍｔｈｅｍｉｃｒｏｉｎｅｒｔｉａｌｉ／ｌｅａｓ — ｕｒｅｍｅｎｔｃｏｎｌｐｏｎｅｎｔ，ｎａｍｅｌｙｍｉｃｒｏｇｙｒｏｓｃｏｐｅａｎｄｍｉｃｒｏａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒａｒｅｃｏｍｐｌｅｔｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＭＩＭＵ；ＭＥＭＳ；ｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｅｒｒｏｒａｎａｌｙｓｉｓ；ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ｎｏｌｏｇｙｈ（ＪｍｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆＭＩＭＵａｒｅｄｏｎｅ．ＴａｋｉｎｇｔｈｅＭＩＭＵｏｆＶＧ４００ＣＤ－１００ａｓｒｅｓｅａｒｃｈｏｂｊｅｃｔ．ｒｒｈｅｅｌ ‘ 一
ＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎｏｆＭｉｃｒｏＩｎｅｒｔｉａｌＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＵｎｉｔＢａｓｅｄｏｎＶＧ４Ｏ０ＣＤ－１００

【国家自然科学基金】_惯性测量组合_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801

2010年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65
卡尔曼滤波器卡尔曼滤波协调运动匹配区域函数优化冗余配置全球定位系统修正的rodrigues参数低成本 mems惯性器件 kalman滤波 iccp算法 bp网络
推荐指数 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
53 54 55 56 57 58 59 60
匹配性能列车定位关节运动全球定位系统 unscented 卡尔曼滤波 sins/gps组合导航系统 kalman滤波 ins/gps/dvl
1 1 1 1 1 1 1 1
53 54 55 56 57 58 59 2008年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
科研热词无陀螺惯性测量组合高精度重力测量飘浮基非线性滤波零点偏置误差补偿误差分析解耦角速度视线重构自适应滤波联邦滤波组合导航标定数据融合敏感轴偏差捷联成像寻的器成像制导惯性测量惯性导航微加速度计实验系统安装误差失效模式多位置标定可靠性变结构鲁棒控制双臂空间机器人厄特弗斯改正协调运动十二加速度计阵列十二加速度计刻度因子几何精度因子冲击交叉耦合系数交叉耦合中心差分卡尔曼滤波 mems微惯性测量组合

三次元倾斜度测量方法

三次元倾斜度测量方法1. 引言三次元倾斜度测量是一项重要的测量技术，用于测量物体在三维空间中的倾斜度。

倾斜度的准确测量对于许多领域都具有重要意义，包括建筑工程、地质勘探、机械制造等。

本文将介绍三次元倾斜度测量的方法和技术。

2. 传统测量方法传统的测量方法通常使用水平仪、倾斜计等工具进行测量。

这些工具通常适用于简单的倾斜度测量，但在复杂的场景下可能无法满足要求。

此外，传统方法需要人工操作，存在人为误差的可能性。

3. 激光测量方法激光测量方法是一种利用激光器和接收器进行测量的技术。

该方法通过测量激光束的角度和距离来计算物体的倾斜度。

激光测量方法具有高精度、高速度和非接触等优点，适用于复杂的测量场景。

激光测量方法通常包括以下步骤：•发射激光束：使用激光器发射一束激光束。

•接收激光束：使用接收器接收激光束，并记录相应的角度和距离数据。

•数据处理：根据接收到的数据计算物体的倾斜度。

激光测量方法可以通过单点测量或扫描测量来实现。

单点测量适用于对特定点的倾斜度进行测量，而扫描测量可以获得整个物体的倾斜度分布。

4. 视觉测量方法视觉测量方法是一种利用摄像机和图像处理算法进行测量的技术。

该方法通过分析图像中的特征点和线条来计算物体的倾斜度。

视觉测量方法具有非接触、高精度和适用于复杂形状的优点。

视觉测量方法通常包括以下步骤：•摄像：使用摄像机对物体进行拍摄，获取图像数据。

•特征提取：使用图像处理算法提取图像中的特征点和线条。

•数据处理：根据提取到的特征点和线条计算物体的倾斜度。

视觉测量方法可以通过单目视觉或立体视觉来实现。

单目视觉适用于二维平面的倾斜度测量，而立体视觉可以获得三维物体的倾斜度信息。

5. 惯性测量方法惯性测量方法是一种利用惯性传感器进行测量的技术。

该方法通过测量物体的加速度和角速度来计算其倾斜度。

惯性测量方法具有实时性强、适用于复杂环境的优点。

惯性测量方法通常包括以下步骤：•安装惯性传感器：将惯性传感器安装在物体上，以测量其加速度和角速度。

一种基于惯性测量组合的弹箭飞行姿态测试方法

试也提出了更高的要求。全弹道飞行姿态、迹甚轨
试易受干扰、距离时精度较差且有盲区及黑障等远现象，唯有弹载遥测系统是高科技武器（弹箭）弹全
道动态参数测试的一种行之有效的方法，是测试也系统自适应和智能化的最理想手段。以往在武器弹药弹道姿态参数的测试方面主要
（＇ｎＩｓｉｔｆＥｅｔｏｃｎｃｌｎｏｍａｉｎＴｅｈｉａ，＇ｎ７０６，ｉａＸｉｎｔｕｅｏｌｃｒｍｅｈｉａｆｒｔｃｎｃｌＸｉ０５Ｃｈｎ）ａｔＩｏａ１
ＡｂｔａｔＩｈｌｔｆｏｋｔｎａｎｎｐｏｅｔｅ，ａｓｓｒｃ：ｎｔｅｔｅｒｏｃｅｄｃｎｏｒｊｃｉｓｗｅｃｎｕｅＩｅｍｅｙｒａｌＭＵａｅｎＭＥＳｓｎｏｓｔａ — ｂｓｄｏＭｅｓｒｍｅｓＯ
ｕｅｆｉｔｉｄｆｒｊｃｉ．ｅｔｓｓｓｅｂｓｄｏＭＵｅｈｏｏｙｉｃａａｔｒｅｙｓｌｓｅｗｉ — ｒｌｎａｔｕｅｏｏｅｔｅＴｈｅｔｙｔｍａｅｎＩｙｇｔｐｌｔｃｎｌｇｈｒｃｅｉｄｂｍａｌｉ，ｔｓｚｚｈ
该测试方法原理以及四元数解算方法，并对四元数初值进行了分析，在此基础上给出了仿真计算结果。
关键词：Ｅ传感器；ＭＭＳ惯性测量组合（ＩＭＵ）遥测；中图分类号：４８文献标志码：文章编号：０８１９（０７０－６－Ｖ４Ａ１０－１４２０）６０３ｌ０ｔ６

基于FPGA的微惯性测量组合电路设计

ｔｎａｄｐｏｅｓｎｎｈｕｐｔｃｒｕｔｗｅｅｄｓｇｅ．ＴｈＩＵｓｓｔｆｅｏｐｌａｉｎＴｈｓｄ — ｉｎｒｃｓｉｇａｄｔｅｏｔｕｉｃｉｏｒｅｉｎｄｅＭＭｉａｉｉｄｆｒａｐｉｔ．ｓｃｏｉｅ
ＥＥＡ０Ｃ：２Ｏ７３Ｇ
基于ＦＧＡ的微惯性测量组合电路设计Ｐ
徐苛杰，何鹏举，张冰
（江西理工大学机电工程学院，江西赣州３１０）４００
摘要：为了适应战术技术需要，微惯性测量装置要求具有体积小、重量轻、速度快、实时性能高等特性，目前还没有较好的
件迅速重构，有利于提高设计的成功率和研制的效
率；研制成功后可制成专用芯片，有利于批量生产．
因此，ＰＦＧＡ非常适合在微惯性测量组合的设计中
发命中，应具有一定精度和高的可靠性；为要在小口
径弹上装载，必须体积小、质量小、功耗低；为适应常规武器消耗量大的特点，必须结构简单，加工容易，造价低廉．ＰＡ是２ＦＧ０世纪８年代中期出现的类０
ｈｒｗａｅｓｒｃｕｅｏＩＵｓｂｏｇｔｆｒｒ．ｓｄｏＰＧＡａｄｒｌｔｏｍｆｓｇａｃｕｓ— ａｄｒｔｕｔｒｆＭＭｗａｒｕｈｏｗａｄＢａｅｎＦａｈｒｗａｅｐａｆｒｏｉｎｌｑｉｉａ
ＡｂｔａｔＩｒｅｏｃｎｏｍｏｔｅｔｃｉａｎｅｈｉａｉｄｘ，ＭｉｒｎｒｉｌｅｓｒｍｅｔＵｎｔＭＩＵ）ｓｒｃ：ｎｏｄｒｔｏｆｒｔｈａｔｃｌｄｔｃｎｃｌｎｅａｃｏＩｅｔａｕｅｎｉ（ＭａＭｎｅｓｓｌｓｚ，ｌｈｗｅｇｔｉｈｓｅｄａｄｈｇｅｌｉｅｆｒｎｅＩｈｒｓｎ，ｔｅｅｉｏｎ— ｅｄｍａｌｉｅｉｔｉｈ，ｈｇｐｅｎｉｈｒａ— ｍｅｐｒｏｍａｃ．ｎｔｅｐｅｅｔｈｒｓｎｔｕｉｇｔ

卫惯组合导航后处理精度计算方法

卫惯组合导航后处理精度计算方法卫星导航系统是一种通过卫星定位技术来确定地面或空中目标位置的系统。

它利用全球定位系统（GPS）或其他类似的卫星系统，通过接收卫星发送的信号来确定目标的位置。

然而，在现实应用中，由于多种原因，卫星导航系统的精度会受到一定的影响。

为了提高卫星导航系统的精度，人们引入了卫惯组合导航技术，即将惯性导航系统和卫星导航系统进行组合。

惯性导航系统是一种利用加速度计和陀螺仪等传感器，通过测量目标的加速度和角速度来确定目标的位置和方向的技术。

将卫星导航系统和惯性导航系统结合起来，可以克服卫星导航系统精度受到的一些限制，并提高导航系统的精度。

卫惯组合导航后处理是指对卫星导航系统和惯性导航系统输出的信息进行融合和处理，从而提高导航系统的精度。

卫惯组合导航后处理的精度计算方法可以通过以下几个步骤来实现。

首先，需要对卫星导航系统和惯性导航系统的输出数据进行时间同步。

由于卫星导航系统和惯性导航系统的采样率不同，导致数据的时间戳可能存在偏差。

因此，在进行融合之前，需要对数据进行时间同步，使得两个系统的数据能够对应起来。

其次，需要对卫星导航系统和惯性导航系统的误差进行建模和估计。

卫星导航系统的误差包括卫星轨道误差、钟差误差和大气误差等，而惯性导航系统的误差包括漂移误差和零偏误差等。

通过建模和估计这些误差，可以提高导航系统的精度。

接着，需要进行数据融合和滤波。

数据融合是指将卫星导航系统和惯性导航系统输出的数据进行融合，利用两者的优势来提高导航系统的精度。

而滤波是指通过滤波算法对数据进行处理，去除噪声，平滑数据，并提取有效信息。

常用的滤波算法有卡尔曼滤波和粒子滤波等。

最后，需要对导航系统的精度进行评估和验证。

通过与地面真实数据进行比对，可以评估卫惯组合导航后处理的精度。

此外，还可以通过计算定位误差、速度误差和姿态误差等指标来评估导航系统的精度。

总结起来，卫惯组合导航后处理的精度计算方法主要包括数据的时间同步、误差建模和估计、数据融合和滤波以及精度评估和验证等步骤。

卫惯组合导航系统的原理

卫惯组合导航系统的原理
卫惯组合导航系统是一种将卫星导航系统和惯性导航系统相结
合的导航系统，其原理是利用卫星导航系统（比如GPS、GLONASS等）提供的位置、速度和时间信息，结合惯性导航系统（如陀螺仪、加
速度计等）提供的姿态和加速度信息，通过融合算法来实现对飞行器、航行器或车辆的精确定位与导航。

首先，卫星导航系统通过接收来自卫星的信号，计算接收机与
卫星之间的距离，进而确定接收机的位置。

卫星导航系统能够提供
全球范围内的定位和导航服务，但在某些环境下（如城市高楼群、
山区、隧道等）信号可能会受到遮挡或多径效应的影响，导致定位
精度下降。

其次，惯性导航系统则是利用惯性传感器测量飞行器或车辆的
加速度和角速度，通过积分计算得到姿态、速度和位置信息。

惯性
导航系统具有快速响应、不受外界干扰的优点，但是由于误差累积
的问题，长时间的导航会导致位置漂移，导航精度下降。

卫惯组合导航系统的原理就是将两者的优势互补，通过融合算
法将卫星导航系统和惯性导航系统的信息进行优化处理，以获得更
加精确和可靠的定位和导航结果。

融合算法通常包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等方法，通过对两种导航系统输出数据的加权融合，实现对位置、速度和姿态的精确估计。

总的来说，卫惯组合导航系统的原理是利用卫星导航系统和惯性导航系统相互补充的优势，通过融合算法实现对飞行器、航行器或车辆的精确定位与导航，从而提高导航的精度和可靠性。

RT3000惯性GPS组合导航系统实现车辆运动高精度测量

RT3000惯性GPS组合导航系统实现车辆运动高精度测量作者：刘斌来源：《中国新技术新产品》2014年第01期摘要：本文以RT3000惯性＼GPS组合导航系统为研究对象，进行了组合导航的技术介绍，介绍了SINS（捷联惯性）/GPS组合导航系统工作原理，采用四元数法进行姿态描述，通过捷联惯性导航计算导航参数，利用卡尔曼滤波进行修正。

通过实验发现，在这些技术的支持下，SINS/GPS组合导航系统实现地面车辆的精确导航。

关键词：RT3000；SINS＼GPS组合导航；四元数；卡尔曼滤波中图分类号：V249 文献标识码：A1 惯性/GPS组合导航技术为了获得移动载体的实时位置和姿态信息，已经提出和采用了多种导航方式。

其中，以惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS）和全球卫星导航系统（以Global Positioning System，GPS为典型代表）应用最为广泛。

INS不仅能够提供载体位置速度参数，还能提供载体的三维姿态参数，是完全自主的导航方式，在航空、航天、航海和陆地等几乎所有领域中都得到了广泛应用。

随着惯性技术与卫星导航定位技术的发展，由GPS/INS不同程度组合而成的定位定姿传感器已成为移动测图系统中确定载体轨迹和平台姿态的重要工具，其中GPS多用于定位而INS则用于测姿。

随着城市建设的飞速发展和人民生活水平的日益提高，车辆在人们的生活中起着越来越重要的作用，其发展速度也越来越快。

因此，如何有效的对其指挥和管理己成为交通运输和安全管理等部门面临的一个重要问题。

由惯性/GPS组成的车载导航系统有着广泛的应用前景。

本文重在介绍RT3000惯性＼GPS组合导航系统（以下简称RT3000）以及内部先进技术。

2 RT300简介RT3000由Oxford Technical Solutions公司研发，目的是实时地对车辆，飞机和船只等的运动做高精度的测量。

为了获得高精度的测量，RT使用了为战斗机导航系统开发的数学算法。

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惯性组合测量方法
无陀螺惯性测量组合是指惯性测量组合中不使用陀螺测量角速度,而是利用线加速度计测量线加速度的同时,根据线加速度计的空间位置组合解算出角速度,从而得到惯性测量的全部参数,达到惯性导航的目的。

加速度计是无陀螺惯性测量组合的核心元件，然而加速度计在实际使用中不可避免的存在多种误差，其中有器件本身误差项刻度因子误差、偏置、噪声以及安装误差，包括位置误差和方位误差，仿真结果表明，它们是加速度计输出误差的主要来源。

本设计在12加速度计惯性测量组合实物模型及硬件采集电路的基础上，主要对加速度计的刻度因子，固定偏置，噪声以及加速度计的方位误差和安装误差进行分析并进行补偿。

该系统通过硬件采集电路将原始加速度计阵列输出的模拟信号转换成数字信号，并存储到FLASH存储器中，然后将数据通过USB接口传回计算机。

通过软件进行数据的分析和处理。

实验系统采用4个三轴加速度计ADXL330构成的加速度计阵列来敏感加速度信号，按照上述配置方案进行配置。

信号采集部分主要采用FPGA-XC2S30作为中心控制单元，运用高精度运算放大器OPA4340构建信号调理电路，以两片16位、六通道同步A/D转换器ADS8365完成十二路模拟信号的转换，最大同步转换速率可以达到250kSPS。

整个系统由FPGA控制控制FLASH存储器将转换后数据进行存储，并完成包括电源管理、数据采集、存储及读数操作。

另外，通过VC++6.0编制的上位机软件实现数据采集处理。

该方案中应用了四片三轴加速度计传感器ADXL330,其三个敏感轴互相垂直，分别安装在惯组质心、X轴、Y轴和Z轴正向，其位置和敏感方向如图所示。

在图中，A1～A12代表加速度计1～12的敏感方向。

加速度计1～12的安装位置向量表达式分别为：[0;0;0]、[r;0;0]、[0;r;0]、[0;0;0]、[0;0;r]、[0;r;0]、[0;0;0]、[0;0;r]、[r;0;0]、[0;0;r]、[r;0;0]、[0;r;0]，r为距离质心的距离,其值为0.041米。

加速度计1～12的安装方
位向量表达式分别为：[0;0;1]、[0;0;1]、[0;0;1]、[1;0;0]、[1;0;0]、[1;0;0]、[0;1;0]、[0;1;0]、[0;1;0]、[0;0;1]、[1;0;0]、[0;1;0]。

由于每个加速度计只敏感一个方向的比力，加速度计在某个方向上的输出应乘以此方向的方向余弦，设此方向余弦为,可得任意一点的比力为：
根据该方案解算出的各项分别为：
（1）
由式（6）可得出刻度因子。

通过试验计算并对加速度计输出结果进行补偿。

设三轴转台转动角度分别为：外框0，中框0，内框25°，则12加速度计输出理论值为：
下图为加速度计在静态环境下输出理论值，实际值和补偿后的实际值的对比效果图。

上图中给出了加速度计1，4，7的输出曲线，通过补偿，输出精度提高了将近一个数量级，因此说明该方法是有效的。

无陀螺惯性测量组合系统对加速度计的输出误差极为敏感，当加速度计的输出存在很小的误差，就会导致姿态解算的精度大大降低。

加速度计的输出误差是不可避免的，因此，需要建立更加合适的误差输出数学模型，进一步减小输出误差，为下一步的姿态解算打下坚实的基础。