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      基于運(yùn)動約束輔助的車載組合導(dǎo)航算法

      2019-03-28 06:33:54王立兵劉鵬飛智奇楠賈瑞才
      兵器裝備工程學(xué)報 2019年2期
      關(guān)鍵詞:零速中斷約束

      王立兵,周 俊,劉鵬飛,智奇楠,賈瑞才

      (1.中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所, 石家莊 050081;2.衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)與裝備技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 石家莊 050081;3.中國人民解放軍63961部隊(duì), 北京 100012;4.陸軍航空兵學(xué)院 陸軍航空兵研究所, 北京 101121)

      現(xiàn)代意義的地面戰(zhàn)爭,要求移動車載系統(tǒng)能夠在電磁環(huán)境極為復(fù)雜、惡劣的地域環(huán)境下靈活機(jī)動,并為武器發(fā)射平臺提供精確的地理坐標(biāo)和姿態(tài)基準(zhǔn),要求能夠做到邊走邊打、停車就打。這就對車載導(dǎo)航系統(tǒng)提出了更高的要求[1]。傳統(tǒng)意義的車載導(dǎo)航系統(tǒng)通常由慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)和衛(wèi)星定位系統(tǒng)(GNSS)組成。但是在城市高樓區(qū)、林蔭道、隧道內(nèi)等復(fù)雜環(huán)境下GNSS信號會嚴(yán)重丟失甚至中斷,慣性導(dǎo)航系統(tǒng)定位精度、車載組合濾波器的估計(jì)精度都會嚴(yán)重下降。文獻(xiàn)[2-3]給出了車輛運(yùn)動學(xué)約束輔助下的組合導(dǎo)航算法,當(dāng)車輛停止時濾波器同樣會出現(xiàn)發(fā)散的現(xiàn)象;文獻(xiàn)[4-5]推導(dǎo)了航位推算算法和航位推算誤差,在增加了里程計(jì)的前提下提高了慣性導(dǎo)航精度;文獻(xiàn)[6]針對車輛的動態(tài)檢測結(jié)果提出了混合濾波算法,來降低慣性導(dǎo)航誤差,但是文獻(xiàn)中的非線性濾波工程實(shí)際應(yīng)用較為困難,計(jì)算復(fù)雜度較高;文獻(xiàn)[7-9]針對典型城區(qū)環(huán)境,論述了車載運(yùn)動約束導(dǎo)航算法的具體實(shí)現(xiàn)過程,但是沒有將零度修正和動態(tài)零速修正相互結(jié)合起來;

      傳統(tǒng)的零速修正技術(shù)(Zero-velocity Update,ZUPT)要求車輛每隔一定時間停車一次,這樣就降低了車輛的靈活機(jī)動性能,同時車輛的停車狀態(tài)不好判斷;動態(tài)零速修正技術(shù)(DZUPT:Dynamic Zero-velocity Update)則要求車輛處于行駛狀態(tài)下,當(dāng)車輛停止時DZUPT很有可能會導(dǎo)致組合濾波器發(fā)散、估計(jì)精度下降。

      現(xiàn)有的提高慣性導(dǎo)航精度的方法有慣導(dǎo)/里程計(jì)組合的航位推算算法,但是該算法引入了額外的觀測信息,里程計(jì)的車輛安裝和在線校正均不利于機(jī)動性較強(qiáng)的載車場景使用;另外就是利用地面車輛現(xiàn)有的側(cè)向和天向約束信息,但是現(xiàn)有文獻(xiàn)中均沒有將速度約束的零速修正和動態(tài)零速修正信息相結(jié)合起來,對零速點(diǎn)的檢測也沒有工程上較為簡便可行的方法;

      本文采用零速修正與動態(tài)零速修正相結(jié)合的運(yùn)動約束輔助方式,在GNSS信號長時間丟失的場景下,可為車輛在行駛、停止兩種運(yùn)行狀態(tài)下,提供可靠、有效的約束輔助信息,保證組合導(dǎo)航系統(tǒng)的精度。

      文章給出了一種簡單的適用于工程應(yīng)用的零速檢測方法,在考慮了桿臂效應(yīng)、安裝偏差角的前提下給出了組合濾波器模型。最后的跑車試驗(yàn)驗(yàn)證了方法的有效性。

      1 基于運(yùn)動約束輔助的組合濾波器設(shè)計(jì)

      基于運(yùn)動約束的組合導(dǎo)航系統(tǒng)框圖如圖1所示。當(dāng)GNSS信號的觀測質(zhì)量較好時,組合濾波器可利用GNSS提供的偽距、偽距率信息進(jìn)行量測更新;當(dāng)GNSS信號較差甚至無信號時,此時可充分利用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)提供的導(dǎo)航信息,首先通過零速檢測模塊,判斷出車輛行駛的狀態(tài)(車輛行駛中或者處于停止?fàn)顟B(tài)),然后構(gòu)造相應(yīng)的運(yùn)動約束信息,為組合濾波器提供有效的觀測。

      圖1 基于運(yùn)動約束輔助的組合導(dǎo)航系統(tǒng)原理圖

      1.1 狀態(tài)方程的建立

      系統(tǒng)狀態(tài)方程中選取22維的狀態(tài)量,分別為三維姿態(tài)角誤差φ、三維速度誤差δv、三維位置誤差δp、三維陀螺零偏εb、三維加計(jì)偏置▽、俯仰安裝偏差角αθ、航向安裝偏差角αψ、INS中心到GNSS天線中心的三維桿臂誤差δl、GNSS接收機(jī)鐘差δtu以及GNSS接收機(jī)鐘漂δtru:

      X=[φδvδpεb▽αθαψδlδtuδtru]T

      (1)

      狀態(tài)方程中的姿態(tài)誤差方程、速度誤差方程以及位置誤差方程可由INS誤差方程得到,在此不再贅述。

      陀螺零偏和加計(jì)偏置建模為一階馬爾科夫過程和白噪聲的組合。

      (2)

      使用車輛運(yùn)動約束輔助信息時,還應(yīng)考慮到慣導(dǎo)系統(tǒng)在車輛安裝時與衛(wèi)導(dǎo)天線之間的桿臂效應(yīng)。實(shí)際上,在系統(tǒng)運(yùn)行過程中,桿臂會隨著系統(tǒng)的震動或者形變而變化。通常情況下,桿臂誤差一般是由于系統(tǒng)機(jī)械部件的物理形變引起的,這些物理形變基本上都是低頻的,因此實(shí)際應(yīng)用中,將桿臂誤差建模為時間常數(shù)為無窮大的隨機(jī)常數(shù)過程,滿足以下微分方程:

      (3)

      1.2 量測方程的建立

      1) DZUPT條件下量測方程的建立。車體坐標(biāo)系速度Vm可表示為

      (4)

      (5)

      對式(4)進(jìn)行微分,可得:

      Μ1φ+M2δVn+M3α

      (6)

      (7)

      式中,M1(1,×)表示矩陣M1的第一行,M3(1,3)表示矩陣M3的第1行3列的元素;

      針對車輛行進(jìn)過程中出現(xiàn)的側(cè)滑、跳躍現(xiàn)象對零速修正帶來的影響這一問題,本算法的濾波器中有偽距/偽距率提供的GNSS原始測量信息和運(yùn)動約束構(gòu)造的輔助信息,當(dāng)GNSS信號較好時,濾波器中GNSS觀測信息會對速度約束信息進(jìn)行很好的修正作用,側(cè)滑、跳躍現(xiàn)象不會對對載體的精度產(chǎn)生較大影響;

      2) ZUPT條件下量測方程的建立

      當(dāng)載車處于停止?fàn)顟B(tài)時,由運(yùn)動約束條件提供的ZUPT觀測值即可表示為

      (8)

      根據(jù)觀測值Z0,可很容易得到相應(yīng)的量測矩陣H0:

      (9)

      1.3 零速檢測方法

      零速檢測方法,主要是對IMU原始測量數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測,同時將慣導(dǎo)系統(tǒng)輸出的速度信息作為參考,綜合判斷車輛的行駛狀態(tài),具體步驟如下:

      1) 在車輛初始對準(zhǔn)階段,采集1~2 min的IMU原始靜態(tài)數(shù)據(jù),根據(jù)下式計(jì)算陀螺閾值λg、加計(jì)閾值λa,得到的閾值也可根據(jù)車輛的實(shí)際動態(tài)環(huán)境做適量的調(diào)整。

      (10)

      式中,|ωi|表示第i(i=1,…,N)次測量得到的陀螺角增量模值,|vi|表示第i(i=1,…,N)次測量得到的加計(jì)速度增量模值,g0表示當(dāng)?shù)刂亓Ψ至康乃俣仍隽俊?/p>

      2) 將采集得到的IMU原始數(shù)據(jù)與λg、λa進(jìn)行比較,在此引入速度參考,得到可以進(jìn)行零速修正的零速判斷準(zhǔn)則:

      (11)

      λv為速度參考閾值,考慮車停止?fàn)顟B(tài)下的場景,通常選?。害藇≤0.5 m/s。

      2 動態(tài)跑車試驗(yàn)與分析

      車載組合導(dǎo)航測試系統(tǒng)由高精度光纖慣組、單位自行研制的多頻多模組合導(dǎo)航接收機(jī)組成。高精度光纖慣組的陀螺隨機(jī)漂移為0.02 °/h,加計(jì)零偏穩(wěn)定性為50 μg。

      試驗(yàn)地點(diǎn)選擇在天津市,試驗(yàn)時間約為5 300 s,以高精度慣組與組合導(dǎo)航接收機(jī)的組合結(jié)果作為參考基準(zhǔn),通過事后人為增加中斷信號以及信號中斷時間,測試長時間無衛(wèi)導(dǎo)信號場景下,速度約束輔助信息對組合導(dǎo)航精度的影響。

      針對測試軌跡共設(shè)置了八處人為中斷,中斷時刻以及中斷時間間隔如圖2所示,信號中斷時間間隔范圍為300~500 s,中斷過程中包括了車輛行進(jìn)中的所有狀態(tài),包括停車等待紅燈、直線行駛、轉(zhuǎn)彎行駛以及繞圈行駛等。

      圖2 信號中斷時刻及中斷時間間隔

      試驗(yàn)軌跡如圖3所示,可以看出:在有速度約束輔助信息的情況下,中斷時刻的軌跡圖與基準(zhǔn)軌跡重合度很高,零速檢測到的車輛停止時的軌跡也在基準(zhǔn)軌跡以內(nèi);在無速度約束輔助信息的情況下,中斷時刻的軌跡圖已嚴(yán)重偏離基準(zhǔn)軌跡,特別是中斷二時的軌跡圖。

      圖3 車輛行駛軌跡

      圖4給出了中斷信號場景速度約束輔助下的組合導(dǎo)航定位測速誤差曲線,可以看到單個方向絕對位置誤差不超過10 m;單個方向上的絕對速度誤差不超過0.25 m/s;圖5給出了中斷信號場景在無速度約束輔助下的組合導(dǎo)航定位測速精度,從圖中可以看出導(dǎo)航精度要差很多,單向絕對位置誤差在200 m以內(nèi),單向絕對速度誤差在1 m/s以內(nèi)。

      圖4 中斷信號場景速度約束輔助下的組合導(dǎo)航誤差曲線

      圖5 中斷信號場景無速度約束輔助下的組合導(dǎo)航誤差曲線

      表1給出了中斷信號場景不同組合導(dǎo)航類型下的導(dǎo)航精度統(tǒng)計(jì)表,中斷信號場景下,運(yùn)動約束輔助下的組合導(dǎo)航水平定位精度可保證在2.7 m以內(nèi),垂直定位精度在1.8 m以內(nèi),水平測速精度在0.05 m/s以內(nèi),垂直測速精度在0.02 m/s以內(nèi);在無速度約束輔助信息的情況下,組合導(dǎo)航精度較差,其中水平定位精度要差很多。

      表1 中斷信號場景不同組合導(dǎo)航類型下的導(dǎo)航精度統(tǒng)計(jì)

      圖6給出了車輛行駛速度與檢測到的零速時刻與車輛行駛速度對照圖,從圖中可以看出,零速檢測方法檢測到的零速時刻很好地反應(yīng)了車輛處于停止時的時刻。

      圖6 零速檢測方法檢測到零速時刻與車輛行駛速度

      3 結(jié)論

      采用ZUPT與DZUPT相結(jié)合的運(yùn)動約束輔助方式,在考慮慣導(dǎo)系統(tǒng)桿臂誤差及安裝誤差角的前提下,給出了相應(yīng)的組合濾波模型,并進(jìn)行了動態(tài)跑車試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明,在GNSS信號較差甚至無GNSS信號的路況場景下,零速檢測方法均能有效判斷出車輛的行駛狀態(tài),給出相應(yīng)的運(yùn)動約束輔助信息,保證車載組合導(dǎo)航系統(tǒng)的精度。

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