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直接配置中GPS輔助慣性導航系統(tǒng)研究
車輛沿著某一軌道運行時自主估計車輛的狀態(tài)(如位置、速度和方向等)的過程被稱為導航。而自主導航是有人駕駛和無人駕駛車輛的一個重要功能。慣性導航系統(tǒng)(INS)和全球定位系統(tǒng)(GPS)是應用比較廣泛的航位推算系統(tǒng)。但是,當車輛使用較低成本的傳感器時,INS只能在短期內提供正確和高頻率(100~ 200Hz)的信息;而GPS在低頻域(1~4Hz)提供車輛參考位置和速度估計值。INS和GPS的融合可以形成一個導航系統(tǒng),該系統(tǒng)充分利用了兩者的優(yōu)點,并且克服了單獨使用時的缺點。因此,GPS輔助INS可以對車輛的全狀態(tài)進行估計。
卡爾曼濾波通常被用來估計系統(tǒng)的狀態(tài)變量、抑制測量噪聲,其已被認為是最強有力的狀態(tài)估計技術之一。所研究的GPS-INS集成系統(tǒng)的架構基于在直接配置擴展卡爾曼濾波的方法。該方法能通過預測狀態(tài)和測量殘差(預測值和當前值之間的差異)來更新狀態(tài)向量。
系統(tǒng)預測狀態(tài)。預測方程通過從陀螺儀和加速度計獲得測量結果及時進行系統(tǒng)狀態(tài)估計,估計的向量狀態(tài)由22個狀態(tài)變量組成,16個狀態(tài)變量描述車身6自由度的運動,其余6個狀態(tài)變量描述傳感器誤差(陀螺儀和加速度計偏差)。
系統(tǒng)更新。為了糾正和限制所估計系統(tǒng)狀態(tài)的偏差,通過更新方程將全球參考信息和系統(tǒng)動力學先驗假設融合到該系統(tǒng)中。系統(tǒng)更新考慮了3種系統(tǒng):①車輛動力學先驗知識以中等速度并入到系統(tǒng)中;②車輛的姿態(tài)信息以可變速率融入到系統(tǒng)中;③車輛位置和航向信息以低速率融入到系統(tǒng)中。
為了測試所提出的方法,使用馬拉加數據集作為輸入信號的Matlab實施方法被離線執(zhí)行,馬拉加數據集由在線免費提供,包含了傳感器信號和精確的地面實況。試驗結果表明,該系統(tǒng)在使用低成本傳感器時仍然具有很好的魯棒性。
刊名:Journal of Applied Research and Technology(英)
刊期:2014年第12期
作者:R. Munguía
編譯:王瑩