组合定位导航技术研究
高速场景下自动驾驶组合定位系统研
高速场景下自动驾驶组合定位系统研究图1 GNSS/INS组合系统架构1中滤波器通常可以选择卡尔曼滤波(KF)或各种变体如LKF、EKF等方法,它会针对INS和GNSS出的导航信息进行比对求差,估计载体位置、速度和姿态等一系列状态参数的偏差并对组合导航结果进行修正。
图中虚线部分描绘的是组合导航系统可选的链路,该链路的建立方式取决于组合导航的模式。
误差反馈模式图2 GNSS/INS组合开环结构开环结构的优点在于当卡尔曼滤波器出现异常情况时,组合导航系统仍然可以输出原始的INS结果以支持完好性监测及确保导航服务连续运行。
但是,由于的惯性漂移没有经过补偿,惯导误差随时间不断累积,会不可避免地导致线性系统假设失效。
因此,开环结构的稳定性与卡尔曼滤波器相关性较强,更容易导致卡尔图3 GNSS/INS组合闭环结构由图3可以看出,卡尔曼滤波器估计的加速度计和陀螺仪误差在每个周期内会通过反馈来修正IMU测量值,然后,用于计算系统模型。
组合导航类型GNSS/INS组合导航类型通常有3种:松组合、紧组合及深组合。
GNSS/INS松组合在GNSS/INS松组合结构下,GNSS和INS相互独立工作并提供各自的导航信息。
为了提高导航性能,松组图4 GNSS/INS松组合架构GNSS/INS松组合模式易于实现,在开环结构下可以种导航信息(原始GNSS导航结果、原始航结果及组合导航结果);而在闭环结构下可以提供两种导航信息(原始GNSS导航结果和组合结果)。
松组合模式的主要缺陷在于当GNSS有效卫星数不足时,无GNSS辅助信息,并且由于卡尔曼滤波假设要求观测噪声是与时间无关的白噪声,而GNSS滤波输出的导航信息是时间相关的,所以这种特性会影响滤波性能,继而影响组合系统性能。
图5 GNSS/INS紧组合架构由于紧组合模式在滤波时采用的是GNSS原始观测值,因此,可以避免松组合模式中因卡尔曼滤波器级联产生的测量时间关联问题。
此外,紧组合可以在导航系统接收的GNSS有效卫星数小于4颗时提供GNSS新,这种特性使得组合导航系统在城市、森林和峡谷等特殊场景下仍然能获得连续稳定的导航信息。
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。
低精度IMU与GPS组合导航系统研究
3、导航数据融合效果有待进一步提高。
3、算法优化:针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题,采用高效数值计算方 法,优化算法性能,提高实时性。
ห้องสมุดไป่ตู้
3、算法优化:针对卡尔曼滤波 算法复杂度较高的问题
3、算法优化:针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题,采用高效数 值计算方法,优化算法性能,提高实时性。
1、GPS和IMU数据采集与同步:采用分频复用技术,实现GPS和IMU数据的同 步采集;
3、算法优化:针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题,采用高效数 值计算方法,优化算法性能,提高实时性。
2、数据预处理:对原始数据进行滤波和平滑处理,以提高数据质量; 3、状态估计:采用扩展卡尔曼滤波算法,估计系统的状态变量和协方差;
3、算法优化:针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题,采用高效数 值计算方法,优化算法性能,提高实时性。
2、GPS和捷联惯导组合导航系统具有互补性,可以实现优势互补, 提高导航系统的性能。
然而,本研究仍存在一些不足之处。首先,对于GPS和捷联惯导组合导航系统 的具体实现方法,尚未进行详细探讨。未来研究可以进一步深入研究系统的硬件 实现方法、软件算法等具体技术细节。其次,虽然本次演示对GPS和捷联惯导组 合导航系统的应用进行了简要介绍,但尚未对其在各领域的应用进行深入研究。 未来可以对不同领域的应用场景进行详细分析,为实际应用提供更有针对性的指 导。
4、实现卡尔曼滤波算法:根据预处理后的数据和状态估计结果,实现卡尔曼 滤波算法,进行数据融合;
3、算法优化:针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题,采用高效数 值计算方法,优化算法性能,提高实时性。
5、系统调试与优化:对系统进行实际环境下的调试与优化,确保系统的稳定 性和性能。
GNSS组合定位算法研究及实现的开题报告
GNSS组合定位算法研究及实现的开题报告开题报告:GNSS组合定位算法研究及实现1.研究背景与意义GNSS(全球导航卫星系统)是一种利用一组卫星、地面监测站和用户接收系统,测量用户接收机位置、速度、时间等信息的技术系统。
GNSS已经成为现代导航定位中最有效的技术之一。
目前全球主流的GNSS系统包括GPS(美国)、GLONASS(俄罗斯)、Galileo(欧盟)和BeiDou(中国),全球用户量已经达到数十亿级别。
GNSS的广泛应用领域包括车辆导航、飞行控制、船舶导航、物流管理、精准农业等。
GNSS组合定位,即利用多个GNSS卫星接收机进行协同定位,实现高精度定位的方法。
该方法能够解决单一卫星定位误差大、无法覆盖盲区等问题,提高定位精度和可靠性。
因此,GNSS组合定位技术成为GNSS领域热门的研究方向之一。
本文研究的GNSS组合定位算法,将会对GNSS精准定位技术的发展做出贡献。
通过对GNSS组合定位算法的研究,可以提升GNSS系统的定位精度、可靠性,满足人们对定位精度的要求。
此外,本文研究所得的算法可以在GNSS导航系统应用中得到实际应用,并提高GNSS系统的实际性能。
2.研究内容和方法本文的研究内容包括三个方面:(1)GNSS组合定位算法的原理,包括GNSS信号传输模型、GNSS接收机模型、GNSS定位误差模型等。
(2)GNSS组合定位算法的研究。
主要包括Kalman滤波算法、粒子滤波算法、无序滤波算法等定位算法的研究与比较。
通过对比不同的算法,找到高效、稳定、实用的组合定位算法。
(3)GNSS组合定位算法的实现。
根据所得到的算法,编写相应的程序,验证算法的正确性,并实现算法在GNSS接收机上的实际应用。
本文将采用实验研究方法,通过模拟算法模型,重现实验数据,并与真实数据进行比较。
同时,将进行算法的误差分析,验证算法的有效性和实用性。
3.研究进展和计划目前,本文已经完成GNSS组合定位算法的概述和原理的研究,初步了解定位算法的理论和实现方法。
MEMS_IMU_GPS组合导航系统的实现
MEMS_IMU_GPS组合导航系统的实现MEMS_IMU_GPS组合导航系统是一种基于微电子机械系统惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)的导航系统。
它通过将IMU和GPS的测量数据进行集成和融合,提供更准确和可靠的位置、速度和姿态信息。
在本文中,将详细介绍MEMS_IMU_GPS组合导航系统的实现原理和关键技术。
首先,需要了解IMU和GPS的基本原理。
IMU主要由三个加速度计和三个陀螺仪组成,用于测量物体的加速度和角速度。
GPS则通过接收卫星发射的信号来测量接收器与卫星之间的距离,从而确定接收器的位置。
IMU和GPS各自都有一定的测量误差,但是通过集成和融合它们的测量数据,可以大幅度提高导航系统的性能。
在实现MEMS_IMU_GPS组合导航系统时,首先需要对IMU和GPS的数据进行预处理。
对于IMU数据,需要进行误差补偿和积分处理。
误差补偿包括陀螺仪的零偏校准和加速度计的尺度因素校准等,以减小测量误差。
积分处理则可以将加速度计的测量值积分得到速度和位置信息,将陀螺仪的测量值积分得到姿态信息。
对于GPS数据,则需要通过解算接收机与卫星之间的距离,从而确定接收机的位置。
接下来,需要进行导航滤波的处理。
导航滤波是将IMU和GPS的数据进行集成和融合的关键步骤,常用的滤波算法包括卡尔曼滤波和粒子滤波等。
卡尔曼滤波是一种利用概率统计的方法对系统状态进行估计和预测的算法,可以融合IMU和GPS的数据,提供更准确和可靠的导航结果。
粒子滤波则是一种基于蒙特卡洛方法的滤波算法,通过对系统状态进行随机取样,逐步逼近真实状态。
此外,还需要考虑导航系统的误差补偿和校准。
导航系统在使用过程中,由于环境变化和传感器老化等因素,可能会产生误差和漂移。
为了提高系统的精度和可靠性,需要进行误差补偿和校准。
误差补偿包括对IMU 和GPS数据的实时校准和修正,以减小测量误差。
校准则包括对传感器的定标和校准,以保证传感器的准确性和一致性。
组合导航调研报告
组合导航调研报告1. 引言在当今社会,导航系统已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
组合导航系统为用户提供了更精确、可靠的定位服务,极大地提高了导航的准确性和效率。
本调研报告旨在对组合导航系统进行研究和分析,从而深入了解其优势、应用领域和未来发展趋势。
2. 组合导航系统的定义组合导航系统是将多种定位技术结合在一起,通过算法和处理方法对各种导航信号进行融合和处理,最终得到更准确的位置信息和导航结果的系统。
常见的组合导航系统包括使用全球定位系统 (GPS)、惯性导航系统 (INS) 、地面测量系统等。
3. 组合导航系统的优势3.1 提高定位准确性:组合导航系统能够利用多种定位技术相互补充,从而减小误差并提高定位准确性。
3.2 增强导航可靠性:通过融合多种导航信号,组合导航系统能够满足各种工作环境下的导航需求,提高导航可靠性。
3.3 支持导航持续性:组合导航系统可以在信号中断或不可用的情况下,通过惯性导航系统等其他手段继续提供导航服务,增强了导航的连续性。
4. 组合导航系统的应用领域4.1 航空航天领域:组合导航系统在飞机、导弹等航空航天器的精确定位和导航中起到重要作用。
4.2 陆地和海洋领域:组合导航系统在汽车、船舶等交通工具定位导航领域广泛应用,提高了导航的准确性和可靠性。
4.3 无人系统领域:组合导航系统在无人机、无人车等领域的导航和自主飞行中有着重要的应用。
5. 组合导航系统的未来发展趋势5.1 融合更多导航技术:随着新一代导航技术的出现,组合导航系统将融合更多种类的导航技术,以进一步提高导航系统的准确性和可靠性。
5.2 精确动态建模:组合导航系统将更多地依赖精确的动态建模和环境模拟,以更好地处理动态环境下的导航问题。
5.3 人工智能应用:通过使用人工智能技术,组合导航系统能够更好地适应不同用户和环境的需求,提供更智能化的导航服务。
6. 结论组合导航系统以其准确性、可靠性和连续性的优势在各个领域得到广泛应用。
MEMSIMU-GNSS超紧组合导航技术研究
MEMSIMU-GNSS超紧组合导航技术研究MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术研究导航技术一直以来都是人们在探索和发展的领域之一。
在航空航天、海洋探测、无人驾驶、导弹制导等领域,高精度和高可靠性的导航系统是至关重要的。
然而,在现实环境中,GNSS(全球卫星导航系统)存在着信号遮挡、多径效应、环境干扰等问题,从而导致导航精度下降和可用性降低。
为了解决这些问题,MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术被提出并广泛研究。
MEMSIMU(微电子机械系统惯导)是一种利用微机电系统技术实现的惯性导航系统。
与传统的惯性导航系统相比,MEMSIMU具有体积小、重量轻、功耗低等特点,并且能够提供高精度的加速度和角速度信息。
MEMSIMU的惯性传感器可以通过应变、电容、电压差、电流和磁力等信号转换原理来实现。
GNSS是一种基于卫星导航原理的全球定位系统,包括了美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、中国的北斗导航系统等。
GNSS通过接收卫星发射的信号,并通过解算信号的传播时间和卫星的位置来计算接收器的位置。
然而,在城市峡谷、建筑物密集区域和山区等环境中,由于信号遮挡和多径效应的存在,GNSS导航系统的可用性和精度大大降低。
因此,将MEMSIMU和GNSS组合在一起,能够充分利用两者的优势,实现超紧组合导航,提高导航的精度和可用性。
MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术的核心思想是通过融合MEMSIMU的惯性导航信息和GNSS的位置信息,来实现对导航系统更精确的定位和导航。
具体来说,首先利用MEMSIMU中的加速度计和陀螺仪来测量加速度和角速度,并通过积分得到位置和姿态信息。
然后,通过接收GNSS卫星发射的信号,根据信号传播时间和卫星位置来计算GNSS接收器的位置。
接下来,通过数据融合算法将MEMSIMU的位置信息与GNSS的位置信息进行融合,不断校正和更新导航系统的位置和姿态信息。
最终,得到更准确的导航结果。
GPS与INS的组合定位技术研究
I G I T C W技术 研究Technology Study28DIGITCW2024.011 有关概念1.1 GPS系统的组成1.1.1 空间组成卫星在GPS 空间域的组成中起着至关重要的作用。
不同的卫星,其分工也不一样,如负责收集和传送资料的卫星,分为主星和辅星。
在实际工作中,由于收集任务的不同,卫星系统运行的轨道也是不同的。
目前,全球定位系统的卫星通过信息传输和图像采集等设备,可以实现无死角的全覆盖[1]。
1.1.2 地面控制组成主要是通过编码设置来实现对各种工作的要求。
其中,天线的正常工作是依靠电磁感应来实现的。
通过对卫星运行状态的监控,可以精确地对地,实现对地的精确定位。
1.1.3 用户设备用户设备的组成比较简单,可以根据接收到的信息,对系统进行分析和精确地计算,其中包括了信号接收IC 线、显像设备、功能设备等。
1.2 GPS定位原理GPS 卫星在正常工作时,可以收集到地表的各种数据,利用微机对其进行运算,然后将多颗卫星的测距结果综合汇总,把精确的数据传送至地表。
在接收基站接收到卫星数据后,将其加入3D 立体坐标中,根据雷达和卫星的时间差,需使用计算器进行一系列的计算,最后获得精确的坐标。
在运行中需要对收到的错误数据进行修正,然后将这些信息发送到人造卫星,用以校正,偏差控制在5米内。
同时,地理条件也会影响精度,造成定位误差较大。
为有效解决这些问题,需要运用计算机将相关的算法融合到测量中,以提高测量的精度[2]。
1.3 INS/GPS组合模式及其特性(1)松组合方式:将GPS 与惯性导航系统、速度信息相结合,由惯性导航系统与全球定位系统所得到的坐标与速率差,即为观测值。
以INS 为主要内容,当GPS 可工作的时候,GPS 的导航解可以被用作观测量输入信息的融合滤波器,利用扩展Kalman 滤波,对INS 的速度、位置、姿态以及传感器误差进行最优估计,并根据估计的结果对INS 进行输出或者反馈修正,从而让其维持高精度的导航。
GPSGLONASS组合定位技术
GPS/GLONASS组合定位技术
所谓GPS/GLONASS组合技术,就是用一台接收机同时接收和测量GPS和GLONASS两种卫星信号, 以便在世界上任何地方、任何时间精确测出三维位置、三维速度、时间和姿态参数。其应用范 围包括:高精度差分导航,自主精确导航、时间和频率基准、海上台站管理以及精密测量等等。 GPS/GLONASS组合接收机是将GPS和GLONASS的各种能力组合在一个单元内,为用户提供仅用GPS 接收机或仅用GLONASS接收机无法获得的性能。 由于GPS和GLONASS这两种星基导航系统在系统构置、导航定位机理、工作频段、调制方式、 信号和星历数据结构等方面是基本相同和相近的,都以发射扩频测距码、测量卫星与用户之间 的伪距来完成导航定位,所以就存在利用一部用户设备同时接收这两种卫星信号的可能性。在 两个系统各自单独工作时,可能存在难于覆盖的空白带,且会受制于人。但是,如果能将两个 系统组合使用,由于可用卫星数目增多,不仅能填补单一系统存在的覆盖空白问题,而且可使 系统精度显著提高。尤其对军用用户,有利于解除后顾之忧。因此,GPS/GLONASS组合技术已 经成为近几年研究的重点。 该组合接收机具有以下几个优点:
3. 提高了系统精度。组合导航可以在两个系统中选择最小几何精度因子(PDOP)值的一组 卫星,且GLONASS卫星又无选择可用性(SA)的影响,所以可为用户提供更高的导航精度。
4. 提高了导航连续性。试验结果表明,仅观测GPS星座的4颗卫星难以实现连续的精确导航, 特别是在高动态应用场合,运动载体和GPS卫星之间存在较大的加速度径向分量,易于导致接收 机跟踪环路的失锁,难于获得稳定的实时定位和姿态测量精度。采用GPS/GLONASS组合接收机以 后,既可在一天的任何时间接收4颗以上的卫星信号,又可选择径向加速度较小的卫星构成定位 星座,确保导航的连续性。 一般来讲,GPS/GLONASS组合接收机在锁定4颗同类卫星时,可确定三维位置和速度,速度精 度为1cm/s。典型组合接收机有12个跟踪GPS卫星的并行口和12个跟踪GLONASS卫星的并行口,容 量很大,因此总能利用最佳可用星座以提供最精确的位置。如果一个卫星系统或某颗卫星被关 闭或发生故障,或卫星变得不健康,这种组合接收机将自动使用运行正常的卫星。
北斗-微惯导组合导航方法研究
北斗-微惯导组合导航方法探究随着现代航行、导航和定位技术的快速进步,人们对精确导航和定位的需求越来越高。
北斗卫星导航系统是中国自主研发并建设的全球卫星导航系统,而微惯性导航系统是一种基于惯性测量单元(IMU)的导航技术。
本文将介绍北斗/微惯导组合导航方法的探究,探讨其在现代导航领域的应用前景。
北斗/微惯导组合导航方法的原理北斗卫星导航系统通过千余颗北斗卫星在轨提供高精度的位置、速度和时间信息,而微惯导系统使用加速度计和陀螺仪等惯性测量单元来测量物体的线性加速度和角速度。
北斗/微惯导组合导航方法是将两种导航技术相结合,实现高精度的导航和定位。
北斗/微惯导组合导航系统的优势与传统的单一导航系统相比,北斗/微惯导组合导航系统具有以下优势:1. 提高精度:组合导航系统可以将北斗卫星导航系统和微惯导系统各自的优势相结合,从而提高导航和定位的精度。
2. 增强鲁棒性:北斗卫星导航系统在某些环境下可能受到信号遮挡或干扰,而微惯导系统可以利用自身测量的数据进行滤波和猜测,保持导航的连续性和稳定性。
3. 提高可用性:组合导航系统可以在各种环境下工作,包括天空遮挡、地下、室内等无法接收到卫星信号的场景。
应用领域北斗/微惯导组合导航方法在许多领域都有广泛的应用,其中包括但不限于以下几个方面:1. 航空航天领域:组合导航系统可以为飞机、火箭等航天器提供更加精确的导航和定位信息,提高航空航天系统的安全性和可靠性。
2. 车辆导航和自动驾驶:组合导航系统可以为汽车、无人驾驶车辆等提供高精度的定位和导航,加强车辆导航和自动驾驶系统的性能。
3. 海洋和水下探测:组合导航系统可以在海洋和水下环境中实现高精度的导航和定位,应用于海洋勘探、潜水器等领域。
4. 室内定位和导航:北斗/微惯导组合导航方法可以在室内环境中实现高精度的定位和导航,应用于室内导航系统、无人机等领域。
进步前景随着北斗卫星导航系统和微惯导技术的不息进步和完善,北斗/微惯导组合导航方法在各个领域的应用前景极其宽广。
组合导航研究现状及发展趋势展望
全天候等优点, 且能提供多种导航参数。但它的定 位误差也随时间而积累 , 长时间工作后会产生大 的 误差 , 使得惯性导航系统不宜作远距离导航 。根据 I 和G S NS P 的导航功能互补 的特点 ,可以用适 当 的方法将两者组合起来 以提高系统 的整体导航精 组合、 P 和方向盘电阻传感器测角组合等 ,效果 GS 度及导航性能。 P 接收机在惯导位置和速度信息 并不理想 。 GS 的辅助下, 也将改善捕获 、 跟踪和再捕获 的能力 , 并 除 了以上方法还有一个研究方 向就是多传感 在卫星分布条件差或可见 星少的情况下 导航精度 器的信息融合组合 ,尽量采集多种传感器信息, 进 不致下降过大。由于优点显著 , P / 组合系统 行信息融合 , G SI NS 以最优 的结果提供定位 , 其关键技术 被一致认为是飞行载体最理想的组合导航系统 是信息融合算法。基于单 片机的由磁罗盘、 1 。 速率陀 而由于此类惯性设备价格的因素 , 使其很难在普通 螺和里程仪组成的新型 D , RS并采用 G SD S P / R 多 车辆 上使 用 。 级滤波组合方式以及地 图匹配方法可提高系统 的
采集位移信号 , 这需要改动汽车电气线路 , 并且汽 车型号不一样里程计感应元件的参数也不一样 , 安 并且导航精度受里程计的精度限制。 罗盘测量的航 向信息指示是磁北方向 , 但是地 装不方便 , 现今 中高档车普遍采 用 了 A S B 制动系统 , 如 磁场的北方向和地理北方 向在各个地方均不相同。 B 测距) , 则共有多达四组共 另外 , 车内空调 、 多媒体 等设备产生 的磁场也会影 果用 A S中的车轮测速( 响其测量精度 。当车辆经过 电力线、 钢铁结构建 七个传感器参与定位导航 。 通过数据融合处理得到 筑物 时 , 界 强磁 场会 引 起 罗盘 在 短 时 间 内测量 误 定位导航所需的位置 、 外 速度和航 向等信息。这种组 差的突然增大 , 因此必须借助历史信息或者其他外 合导航通过传感器数据融合处理 , 增加了系统 的信 界有效 的独立观测量 ( G S 向) 如 P航 实时检’ 并修 息冗余度 , 狈 0 实现局部 系统之间 的优势互补 , 从而获 正 罗盘 的测量 值 。 得 比任何单一系统更优的综合性能。 特别是多传感 里程计也存在需要实时修正的问题 , 当车辆在 器的组合实现 了导航 的容错设计 , 系统精度和可 使 加入 A S B 传感器 的信息 , 显著地提高了 雪、 冰的路面上行驶、 急拐弯时易造成车轮打滑 , 并 靠性更高 。 且轮 胎压 力 的不 同也 会 引起 轮子 直 径 的变化 。 由以 系统的定位精度 。只要结合精确 的数字地图, 配合 图1 陀螺仪倾角修正示意 图
GPSSINS超紧组合导航系统关键技术研究的开题报告
GPSSINS超紧组合导航系统关键技术研究的开题报告开题报告:GPSSINS超紧组合导航系统关键技术研究一、研究背景及意义目前,全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)已广泛应用于航空、航天和军事领域。
GPS具有高精度、全球覆盖、持续跟踪等优点,但在信号被干扰或无法接收的情况下会失效。
INS具有无信号依赖、实时性好等优点,但存在误差累积、漂移等问题。
因此,将GPS和INS组合起来,可以充分发挥各自的优点,实现高精度、可靠性强的导航系统。
在复杂电子环境下,GPS和INS的组合导航系统仍然存在一定的误差,无法满足高精度导航的需求。
超紧组合导航系统是GPS和INS组合导航的一种新型技术,可以利用多传感器数据进行动态校正和误差补偿,达到更高的精度和可靠性,具有重要的应用前景。
二、研究内容和方法本课题旨在研究GPSSINS超紧组合导航系统的关键技术,包括以下内容:1. 基于多传感器数据的超紧组合导航系统算法研究;2. 航空、航天、地面等应用场景下的超紧组合导航系统性能分析;3. 超紧组合导航系统误差补偿和动态校准算法研究;4. GPSSINS超紧组合导航系统软件平台设计与实现。
研究方法主要包括以下几个方面:1. 分析目前超紧组合导航系统的研究现状、存在问题和发展趋势;2. 研究多传感器数据融合算法、误差补偿和动态校准算法;3. 基于虚拟仿真技术进行航空、航天、地面等应用场景下的性能分析;4. 设计GPSSINS超紧组合导航系统软件平台,进行实验验证。
三、预期成果和意义本课题的研究成果预期包括:1. GPSSINS超紧组合导航系统关键技术研究报告;2. 多传感器数据融合算法、误差补偿和动态校准算法;3. GPSSINS超紧组合导航系统软件平台原型系统。
本课题的研究成果将对航空、航天、军事等领域的高精度、可靠性强的导航系统的研究和应用具有重要意义。
同时,本研究也将推动组合导航技术的发展,为国家重大工程的研究和应用提供技术支撑。
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。
组合导航系统多源信息融合关键技术研究
组合导航系统多源信息融合关键技术研究一、本文概述随着导航技术的快速发展,组合导航系统已成为现代导航领域的重要研究方向。
它通过整合多种导航源的信息,以提高导航精度和可靠性,广泛应用于航空、航天、航海、智能驾驶等领域。
然而,多源信息融合作为组合导航系统的核心技术,其研究仍面临诸多挑战。
本文旨在探讨组合导航系统多源信息融合的关键技术,并分析其在实际应用中的效果与前景。
本文首先对组合导航系统及其多源信息融合的基本原理进行简要介绍,阐述多源信息融合在组合导航系统中的重要性和意义。
接着,文章重点分析了多源信息融合中的关键技术,包括数据预处理、信息融合算法、误差处理等方面。
在此基础上,文章通过实例分析,展示了多源信息融合技术在提高导航精度、增强系统可靠性以及应对复杂环境等方面的优势。
本文还对多源信息融合技术在组合导航系统中的应用进行了深入研究,探讨了不同导航源之间的融合策略和优化方法。
文章最后对多源信息融合技术在组合导航系统未来的发展趋势进行了展望,旨在为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和启示。
二、组合导航系统基本原理组合导航系统是一种将多种导航传感器进行有机融合,以提高导航精度和可靠性的技术。
其基本原理主要基于多传感器信息融合技术,通过对不同导航传感器(如GPS、惯性导航系统、天文导航、地形匹配等)提供的导航信息进行合理处理和优化组合,以减小单一传感器误差,增强导航系统的整体性能。
传感器数据采集:从各种导航传感器中收集原始数据,这些数据可能包括位置、速度、加速度、姿态角等多种信息。
数据预处理:对采集到的原始数据进行必要的预处理,如去噪、滤波、校准等,以提高数据质量和为后续的数据融合提供基础。
数据融合:这是组合导航系统的核心部分。
通过采用适当的算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、神经网络等),将多个传感器的数据进行融合,生成一个更为准确、可靠的导航解算结果。
数据融合不仅需要考虑各传感器数据的权重分配,还要处理可能出现的传感器冲突和异常。
GPS与惯导系统的组合导航技术
LOGO 基于卡尔曼组合数据的融合方法
分类:
按照组合中滤波器的设置来分类,可以分成: 集中式的卡尔曼滤波 分布式的卡尔曼滤波 按照对系统校正方法的不同,分为: 开环校正(输出校正) 闭环校正(反馈矫正) 按照组合水平的深度不同,分为: 松耦合 紧耦合 根据卡尔曼滤波器所估计的状态不同,卡尔曼 滤波在组合导航中的应用有: 直接法 间接法
LOGO 标准卡尔曼滤波原理
系统的过程噪声和观测噪声的统计特性,假定如下: () () (3)
其中QK 是系统过程噪声WK 的 p*p维对称非负定方差矩阵,RK 是系统观测噪声 VK 的 m*m维对称正定方差阵,而δkj是 Kronecker-δ函数
如果被估计状态XK 和对XK 的观测量ZK 满足(1)、(2)式的约束,系统 过程噪声WK 和观测噪声VK满足(3)式的假定,系统过程噪声方差阵 QK 非负定,系统观测噪声方差阵RK 正定, k 时刻的观测为ZK,则XK 的估计XˆK可按下述方程求解
度组合是其典型代表,它 采用 GPS 和 INS 输出的位 置和速度信息的差值作为 量测值。
LOGO 紧耦合和松耦合
优点:
1.组合结构简单,便于工程实现,便于实现容错 2.两个系统能够独立工作,使得导航系统有一定的 余度
缺点:
1. GPS 输出的位置、速度通常是与时间相关的; 2.INS 和 GPS 信息流动是单向的,INS 无法辅GPS。
LOGO
GPS/INS
INS:
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。但是,INS 难以克服的缺点是其导航 定位误差随时间累加,难以长时间独立工作。
导航技术论文
导航技术论文导航是引导某一设备,从指定航线的一点运动到另一点的方法。
店铺整理了关于导航的技术论文,有兴趣的亲可以来阅读一下!导航技术论文篇一导航定位技术研究【摘要】本文针对导航定位技术的研究现状,给出单一定位技术GPS所存在定位盲区不足问题,给出组合导航定位解决的方法。
【关键词】导航;无线定位;GPSNavigation and Positioning Technology ResearchFU Cheng-biao(School of Department of Computer Science and Engineering, Qujing Normal College, Qujing Yunnan 655011,China)【Abstract】Navigation and positioning technology research for the status quo,this paper given the existence of a single positioning technology GPS positioning blind shortage,and given combination of navigation and positioning solutions.【Key words】Navigation;Wireless location;Project driven method;Global positioning system0 引言众所周知,跟踪定位运动的目标,关键在于获取到目标的位置信息,通过目标的位置信息构成一定的运动轨迹,从而确定目标的运动方向。
在目前的无线导航定位技术中,常用的GPS定位技术,但由于GPS定位技术存在盲区[1],比如下在地方停车场位置、深山峡谷中、高楼大厦间等地理区域都存在严重的定位盲区,使得GPS卫星信号收到严重的遮挡,从而无法确定目标的位置信息,不能判断目标的运动方向,导致跟踪任务的失败。
水下潜器组合导航定位及数据融合技术研究
水下潜器组合导航定位及数据融合技术研究一、概述水下潜器组合导航定位及数据融合技术研究,是近年来海洋工程领域的重要研究方向之一。
随着水下潜器在民用和军事领域的广泛应用,其导航定位精度和可靠性成为制约其性能提升的关键因素。
传统的单一导航方式,如惯性导航、声学导航等,虽然各有其优点,但在复杂多变的水下环境中,其性能往往受到限制。
研究水下潜器组合导航定位及数据融合技术,对于提高水下潜器的导航定位精度和可靠性具有重要意义。
组合导航定位技术通过集成多种导航传感器的信息,充分利用各种导航方式的优点,克服单一导航方式的局限性。
在水下潜器组合导航定位系统中,常用的导航传感器包括惯性测量单元、多普勒计程仪、声学信标等。
这些传感器能够提供不同的导航信息,如速度、位置、姿态等,通过合理的融合算法,可以实现信息的互补和优化,提高导航定位精度。
数据融合技术是实现组合导航定位的关键。
在水下潜器组合导航定位系统中,由于各种导航传感器的工作原理和性能特点不同,其提供的数据可能存在误差、噪声和不确定性。
需要通过数据融合技术,对多源导航数据进行处理和分析,提取出有效的导航信息,抑制噪声和误差的影响,提高导航定位的稳定性和可靠性。
水下潜器组合导航定位及数据融合技术的研究已经取得了一定的进展。
仍面临着诸多挑战和问题。
如何选择合适的导航传感器进行组合,如何设计有效的融合算法以充分利用各种导航信息,如何在实际应用中实现高精度、高可靠性的导航定位等。
需要进一步深入研究水下潜器组合导航定位及数据融合技术,推动其在实际应用中的发展。
水下潜器组合导航定位及数据融合技术研究是一项具有重要意义和挑战性的研究工作。
通过深入研究和实践,有望为水下潜器的导航定位性能提升提供有效的技术支持,推动海洋工程领域的发展。
1. 研究背景与意义随着海洋经济的快速发展和国防安全需求的提升,水下潜器在海洋探测、资源开发、军事侦察等领域的应用日益广泛。
水下环境复杂多变,导航定位技术面临着诸多挑战。
导航原理组合导航
导航原理组合导航组合导航是将两种或以上的导航方式结合起来,使得导航更加精准、高效。
在当今时代,随着信息技术的快速发展,组合导航已经成为了一种必不可少的导航方式。
本文将介绍组合导航的基本原理和实现方式。
导航原理导航是指人们通过各种手段来实现自身位置的确定以及目的地的定位和导向的行为,其主要原理包括位置感知、方向感知和路线规划。
在实际应用中,根据不同环境和需求,导航方式也可以分为徒步导航、驾车导航、航空导航等等。
组合导航的优势组合导航主要是将不同的导航方式组合起来,以充分利用它们的各自的优势。
比如,在城区行车导航中,由于GPS信号的穿透力较弱,容易受到高楼大厦等影响而出现定位不准确的情况。
此时,利用地图来结合GPS导航使用,通过人眼判断地图上所在位置,再结合GPS定位信息,可提高导航准确性。
再举一个例子,在森林徒步旅行中,由于地形复杂,很难通过GPS准确定位。
此时,利用指南针和地图相结合,通过指向目标方向,判断当前位置,而旅行路线可以通过地图导出。
这样既可以提高定位精度,又可缩短路线。
组合导航的具体实现方式实现组合导航需要结合不同导航方式的特点和优势,采用相应的技术方案进行组合。
GPS NavigationGPS导航系统能够通过卫星定位技术,在天空中找到它们所处的位置。
其主要应用在车辆驾驶、出行及其它室外运动等活动中。
当GPS导航出现误差时,可通过地图或者GSM定位的补充,提高定位精确度。
Map地图作为导航的一种手段,能够以直观的空间表现方式描绘一个区域内的各种地貌、建筑、道路和自然地理特征。
根据目的、路线和需求,地图导航可以结合GSM或GPS定位数据和其他传感器来优化导航信息。
Compass指南针作为定向工具,能够指示地理方向和方位。
在外来信号较弱的情况下,它仍能工作。
因此,在良好的辅助设备下,指南针可以实现徒步和户外导航。
GSM考虑到GPS信号的服务可用性和精度,与GSM定位的结合可提高导航的可靠性和精度。
卫星导航与惯性导航组合定位技术研究
卫星导航与惯性导航组合定位技术研究摘要:本文介绍了卫星导航与惯性导航组合定位技术的研究。
首先,对卫星导航和惯性导航技术的原理进行了概述,并比较了两种技术的优缺点。
其次,介绍了组合定位技术的原理和方法,以及卫星导航和惯性导航数据融合方法和组合定位系统误差分析和校正方法。
最后,探讨了卫星导航与惯性导航组合定位技术在交通工具导航系统和自主导航系统中的应用。
研究表明,卫星导航与惯性导航组合定位技术能够有效地提高导航系统的精度和可靠性,在现代交通和自主导航领域具有广泛的应用前景。
关键词:卫星导航;惯性导航;定位技术1卫星导航和惯性导航技术概述1.1卫星导航技术原理卫星导航技术是一种利用人造卫星提供的信号来确定接收机位置的技术。
它的原理是利用卫星发射的信号,接收机接收到信号后通过计算信号传播时间和测量信号频率的方法来确定自身的位置[1]。
卫星导航系统一般由多颗卫星组成,这些卫星分布在不同的轨道上,每颗卫星都会周期性地向地面发射信号。
接收机通过接收多颗卫星发射的信号,并对信号进行处理,可以确定自身的位置、速度和时间等信息。
卫星导航系统的核心是卫星发射的信号,信号包含了卫星的位置、速度和时间等信息。
卫星发射的信号一般采用无线电波,包括众多的频率和编码方式。
接收机通过接收这些信号,并对信号进行解码和处理,可以计算出自身的位置和速度等信息。
在信号传输过程中,信号会受到大气层、建筑物、地形等因素的影响,导致信号的传播延迟和失真[2]。
因此,卫星导航系统需要考虑这些因素,通过信号处理和误差校正等方法来提高系统的精度和可靠性。
1.2惯性导航技术原理惯性导航技术是一种利用惯性元件(如陀螺仪和加速度计)测量运动状态,进而确定位置、速度和姿态等信息的技术。
惯性导航系统不依赖于外部参考,可以在无法接收卫星信号或者信号不稳定的情况下,仍能够提供准确的导航信息。
惯性导航系统的核心是惯性元件,包括陀螺仪和加速度计。
陀螺仪可以测量旋转角速度,而加速度计可以测量加速度。
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2012年2月刊人工智能与识别技术信息与电脑China Computer&Communication1.引言智能交通系统(ITS )已被公认为解决消防部队在突发事故发生时如何快速抵达事故现场问题的有效途径,它是在关键基础理论研究的前提下,将先进的信息技术、数据通信技术及电子控制技术等有效地综合运用于地面交通运输体系,从而建立起一种大范围、全方位发挥作用、实时、准确、高效的交通运输系统。
车辆定位导航技术是ITS 中的关键技术之一。
车辆导航定位系统的首要功能是能够提供车辆的位置、速度和航向等信息,而精确、可靠的车辆定位则是实现导航功能的前提和基础。
常用的车辆定位技术主要有:航位推算技术(DR)、卫星定位技术(GPS)、惯性导航技术(INS)、地图匹配技术(MM)等等。
由于基于任何一个单独的定位技术的系统都有本身无法克服的短处,因此出现了组合导航系统。
本文根据智能交通系统的特点,提出了GPS 、航位推算技术与地图匹配技术相结合的组合导航系统。
2.GPS定位技术全球定位系统(Global Positioning System-GPS)[1]是当前全球定位系统中技术最成熟,应用也最为广泛的系统。
它可以全天候连续为全球范围陆、海、空军民用户提供定位导航信息,用户设备的定位精度优于20m ,时间准确度达到ns 量级。
具有全天候,定位迅速,精度高,可连续提供三维位置(精度、纬度和高度)、三维速度和时间信息等一系列优点[2],主要应用于单点导航定位与相对测地定位两个方面,是当今车辆定位导航的主流。
GPS 系统包括三大部分:(1)空间部分——GPS 卫星星座由24颗在轨卫星和3颗备份卫星组成,部署在高达20200km 的轨道上,在地球上和近地空间任何一点均可连续同步地观测4颗以上卫星,从而实现全球、全天候连续导航定位。
GPS 的空间卫星星座如图1所示:组合定位导航技术研究谭炳文(武警赣州市消防支队上犹县公安消防大队,江西赣州341200)摘要:定位导航技术是智能交通系统(ITS )的关键技术之一。
文章首先介绍了GPS 、INS (惯性导航)、DR (航位推算)三种常用定位导航技术,重点研究了各自的优点及缺点。
接着探讨了GPS/DR 组合定位导航技术的优势所在。
最后,为了进一步提高定位精度,提出采用MM (地图匹配)技术来进一步修正误差,使得定位功能更加准确可靠。
关键词:GPS ;惯性导航;航位推算;地图匹配中图分类号:U666 文献标识码:A 文章编号:1003-9767(2012)02-0008-03(2)地面控制部分——地面监控系统地面控制部分是整个系统的中枢,由美国国防部管理,它包括1个主控站,5个监控站。
主控站负责对地面监控站的全面控制。
监控站内装备有接收机、原子钟、气象传感器及数据处理计算机,其任务是追踪及预测GPS 卫星轨道,控制GPS 卫星状态及轨迹偏差,维护GPS 系统的正常运作。
(3)用户设备部分——GPS 信号接收机用户部分则是适用于各种用途的GPS 接收机,其主要功能是接收GPS 卫星播发的定位信息,GPS 用户接收机是由主机、电源和天线组成。
主机的核心部件是信道电路、基带处理电路和中央处理器,在专用软件的控制下,进行作业卫星选择、数据搜集、加工、传输、处理和存储,其天线则接收来自各方位的导航卫星信号。
GPS 接收机接收到从卫星传来的连续不断的编码信号后,再根据这些编码辨认相关的卫星,从导航电文中获取卫星的位置和时间,然后计算出接收机(即用户)所在的准确地理位置。
三者的关系如图2所示:图1 GPS的空间卫星星座图2 GPS全球卫星定位系统的三大组成GPS 导航利用GPS 模块接受导航卫星信号,然后计算出汽车的经纬度、速度、行驶方向、时间等信息,它具有全球性、全天候、低成本、高精度、实时三维的测定位置和速度的能力,因而有很大的优势。
但是,GPS 导航也有其本身所固有的弱点[3],主要是非自主性、易受干扰、动态性能较差,卫星信号因在有些地方受遮挡会导致丢失信号而影响定位,定位精度容易受电子欺骗等因素影响。
更致命的是城区内地物特征复杂,当卫星信号被树木、城市高层建筑、隧道和桥梁等遮挡或GPS 接收机接收不到四颗及以上的卫星信号时,GPS 导航系统便不能提供连续导航信息,其定位误差将增大,甚至可能出现不定位的现象。
2012年2月刊人工智能与识别技术信息与电脑China Computer&Communication单一的卫星定位方式由于可能会受到使用环境的影响,不能很好的完成定位功能,但是即使是使用卫星定位系统之间的组合定位:如GPS 与GLONASS (俄罗斯的“格拉纳斯”卫星定位导航系统)之间的组合而成的GNSS ,以及GPS, GLONASS 与欧盟的伽利略卫星的组合定位,这些组合定位技术都提高了定位的可靠性和精度。
但是在高架、立交、停车场等卫星定位号接收不良的情况下,定位精度仍然难以保证。
并不能从根本上解决卫星定位系统的固有缺陷。
3. INS(Inertial Navigation System惯性导航系统)技术惯性导航系统(INS )是一种不依赖于外部信息、也不向外部辐射能量的自主式导航系统。
其工作环境不仅包括空中、地面,还可以在水下。
其基本工作原理是以牛顿力学定律为基础,通过测量载体在惯性参考系的加速度,将它对时间进行积分,且把它变换到导航坐标系中,就能够得到在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等信息。
在现代航空、航天和航海载体的导航系统中,惯性导航系统是技术相对成熟、应用最为广泛的一种导航设备之一。
惯性导航系统是一种完全自主式的导航系统,导航过程中不向外辐射电磁信号,和外界不发生任何光、电的联系,因此有很好的隐蔽性和强大的抗干扰能力,工作不受气象条件限制,可全天侯、全球工作与空中、地球表面乃至水下。
惯性导航系统能同时输出位置、速度、姿态、加速度和角速度等导航信息,所产生的导航信息连续性好而且噪声低,可单独完成导航功能。
同时具有数据更新率高、短期精度和稳定性好等优点。
但是,惯性导航系统不能给出时间信息,又由于导航信息经过积分而产生,定位误差会随时间而增大,长期工作精度变差,因此难以长时间独立工作。
而且每次使用之前需要较长的初始对准时间。
另外,惯性测量设备的价格高昂,这也是导致它在车辆导航系统中的运用受到很大的限制。
4. DR (Dead Reckoning航位推算)技术航位推算的现代定义是由Cotter 提出的,其定义“为从一己知的坐标位置开始,根据航行体(船只、飞机、陆地车辆等)在该点的航向、航速和航行时间,推算下一时刻坐标位置的导航过程就称为航位推算”。
DR 基本原理是利用方向和速度传感器来推算车辆的位置。
由于车辆的运动可以看成是二维平面上的运动,因此如果知道车辆的起始位置和起始方位角,通过实时的测量车辆的行驶距离和航向角度的变化,就可以实时的推算车辆的位置。
DR 导航技术完全自主,既不发射信号,也不接收信号,不存在电磁波传播问题,成本低,只需利用自身的测量元件的观测量,推求位置、速度等导航参数,不受外界环境及其它政策性人为因素的影响,在短时间内能保持较高的精度。
且机动灵活,无论是涵洞还是水下,只要载体(车、船、飞机、潜艇)能够到达的地方就能导航定位。
但是DR 系统只能确定相对位置。
且误差随时间的延长而积累,导致定位误差随时间延长而迅速增长的问题,因此DR 方法不能单独、长时间地使用,而常常作为一种辅助的定位技术得到应用。
5.组合定位技术每一种定位技术各自都有其优点和特色,但也存在固有的不足,其精度及可靠性都有一定的限制。
将各种定位技术综合起来,组成组合导航系统,将能达到取长补短、综合发挥各种导航系统特点的目的,并能提高导航信息精度,更好地满足载体对导航系统的要求。
并且,组合后的系统具有冗余功能,增加了导航系统的可靠性。
在导航应用领域中,一般采用全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)的组合导航[4],它们能分别独立地获取信息,并快速推算出地理位置信息。
然而,价格昂贵制约了高精度INS 的使用。
高性能INS 通常用于军事和民航领域,而不适合车辆导航这类一般的应用领域。
GPS/DR 车载组合导航[5]是一种很好的解决方案,GPS 与DR 存在很强的互补关系,一方面,GPS 可以为DR 提供推算定位所需的初始点的绝对位置信息,并进行误差校正,避免DR 信息因传感器的漂移和噪声而产生的误差积累。
另一方面,DR 的推算结果可以弥补GPS 信息在短期内因受高楼、树荫阻挡而无法正常定位的缺陷,用于补偿部分GPS 定位中的随机误差,平滑定位轨迹。
另外,GPS/DR 组合导航方式性价比高,组成实用的车辆导航系统,因而在民用低成本车载导航系统中广为采用。
GPS/DR 车载组合导航采用以GPS 定位为主、航位推算为辅的组合导航定位方式可以很好的保证车辆定位连续性和可靠性。
利用微处理器将各个传感器有机的结合在一起,并利用最优估计理论与方法进行多种导航信息的综合处理,计算出精确的位置信息。
整个组合导航系统在工作时,导航计算机同时接收来自GPS 定位系统和DR 航位推算系统的数据,根据组合导航系统的数学模型进行两种定位结果的信息融合,得到最优的定位结果,从而获得最好的定位精度。
当GPS 信号丢失,无法正常工作时,能够利用 DR 系统的自主定位结果,以维持正常导航。
此外,当GPS 定位由于可见星少于四颗而定位精度较低时,还可以利用DR 系统在一定的距离内的较高精度来改善GPS 的定位精度。
GPS/DR 组合导航系统原理如图3所示:图3 GPS/DR组合导航系统原理图但是,这种车载组合导航系统也有自己的局限,主要反映在:(1)它用里程计采集位移信号,这需要改动汽车电气线路,并且汽车型号不一样,里程计感应元件的参数也不一样,安装不方便,并且导航精度受里程计的精度限制。
(2)长时间接收不到GPS 的情况下,单靠这种DR 系统积累的误差将会很大,方位信息已经不准确,不能正确的导航。
(3)汽车行驶期间,不能感应汽车的姿态,汽车机动模型是建立在水平面的假设基础上的,而实际情况却不是这样,当汽车行驶在坡度路面上时,这样推算出来的结果必然和实际情况有误差。
(4)微处理器运算速度慢,不能实时的输出航位信息,有滞后现象。
6. 地图匹配(Map Matching)技术GPS 和航位推算法(DR)系统的组合导航虽然能够提高导航系统的精度和提高组合导航系统的可靠性,但导航数据仍然存在一定的误差,并且在GPS 信号长期丢失的条件下,DR 系统的误差也会因为长时间得不到校正而积累变大。
而移动目标的精确定位正是系统的关键,这就要求人为对其进行校正,在实际系统中通常采用地图匹配方法[6]来提高DR 和GPS 系统的精度。