基于运动学非完整约束的里程计参数在线辨识

针对里程计标度因数误差以及安装误差对捷联惯导/里程计组合导航精度存在较大影响的问题,提出一种基于运动学非完整约束的里程计参数在线辨识方法。通过建立航位推算误差模型,利用里程计输出,计算车辆的向心加速度,并与捷联惯导的加速度计输出计算的向心加速度做差作为量测之一;将里程计与捷联惯导输出的速度做差作为量测之二;通过卡尔曼滤波实现里程计标度因数误差以及安装误差的在线辨识。仿真结果表明,该方法组合导航相比速度组合导航,当车辆行驶960s,其东向定位精度提高19.6 m,北向定位精度提高14.2 m。仿真和车载试验结果均表明该方法能实现里程计参数的有效辨识以及航向安装偏差角的估计,有助于提高组合导航精度。     

基于车辆运动约束的里程计误差在线标定方法

为了降低里程计误差对捷联惯导/里程计组合定位定向精度的影响,提出了基于车辆运动约束条件的里程计误差在线标定方法。通过对里程计标度因数误差进行建模,推导建立了航位推算的误差模型,将航位推算的速度输出沿车体横向、垂向的投影作为量测的一部分,将捷联惯导输出的速度、位置信息与航位推算输出的对应信息相减作为另一部分量测,通过卡尔曼滤波获得里程计标度因数误差等状态量的最优估计值,实现里程计误差的在线标定。仿真结果表明,该方法能够有效地标定出里程计标度因数误差,从而确保了捷联惯导/里程计组合定位定向的精度。     

一种提高车载定位定向系统定位精度的方法

在车载定位定向系统中,通常采用停车修正或引入GPS等外信息校正系统,这会降低陆地武器装备的战场生存能力和自主性。基于上述情况,分析了惯导系统以及与里程计构成的航位推算系统的误差模型,得出了惯导系统短时间内定位精度高以及航位推算系统定位误差随时间增长缓慢的规律。据此推导并提出了一种提高系统定位精度的方法,该方法不需要停车或外部信息,首先利用惯导系统对航位推算系统进行校正,估计出里程计标度因数误差和载车的安装误差并进行补偿;之后利用航位推算系统对惯导系统进行校正;采用加权函数对系统位置输出进行加权优化处理。理论分析和仿真实验表明利用此方法在2 min内能估计出里程计标度因数误差和载车的安装误差,估计精度在90%以上;加权后的位置输出精度在0.2%D(D为里程)以上。     

车载定位定向系统误差在线补偿方法

针对里程计输出为位置增量,传统SINS/里程计组合方法会对位置增量进行微分或积分从而会产生一定噪声或误差,且里程计标定残差影响高精度定位定向系统性能的问题,提出了一种基于位置增量组合的定位定向系统误差在线估计和补偿方法。该方法除了将惯性器件误差列入状态量外,还将里程计安装误差残差、标度因数误差等纳入状态量进行实时估计,将惯性导航系统输出的速度增量进行积分获得位置增量,同时与里程计输出位置增量进行比对,构建量测方程。设计跑车试验对该方法进行了验证,结果表明该方法可以有效估计惯性器件误差和里程计参数误差,同时相比速度组合方法而言,定位精度可提高40%。     

组合导航技术在油气管道测绘系统中的应用

针对长输油气管线必须进行轨迹绘制和探伤定位的问题,设计了惯性管道测绘系统。系统核心部件为捷联惯导系统,辅助信号有里程计和定距离磁标信号,是一种全自主的导航系统。在系统算法设计中,通过建立捷联惯导与航位推算组合导航系统误差模型,利用改进的卡尔曼滤波器估计系统姿态、航向角误差和里程计标度因数误差。该系统数据处理具有非实时性的特点,因此设计了后向卡尔曼滤波器进行数据平滑。系统跑车试验证明该滤波算法能够有效的提高系统的定位精度,系统具有高精度、高可靠的特点,满足实际工程需要。     

轮胎充气温度对光电里程仪标度因数影响的标定算法

为减小车辆轮胎充气温度对光电里程仪标度因数的影响,提高车载航位推算系统的定位精度,分析了航位推算系统的误差模型,提出了基于载波相位差分GPS的里程仪标度因数标定方法.基于CDGPS的高精度定位特性,结合SINS和里程仪的输出,利用卡尔曼滤波对里程仪标度因数随轮胎充气温度的变化进行标定.实验表明该方法可以精确标定里程仪标度因数随轮胎充气温度的变化特性,在给定初始充气压力情况下标度因数与充气温度呈线性关系.利用标定后的里程仪进行了跑车验证实验,在较良好的路况下,行驶里程78km,纬度误差由28 m减小到5 m,经度误差由65 m减小到10m.     

一种单目相机/三轴陀螺仪/里程计紧组合导航算法

针对车载基于MEMS-IMU/里程计/GPS组合导航系统在无GPS信号情况下,定位误差发散较快问题,提出一种基于单目相机/三轴陀螺仪/里程计紧组合导航方法,实现了较高精度定位。该方法分为初始化阶段和导航阶段两部分,在初始化阶段,通过三轴陀螺仪和里程计在线估算单目相机的尺度因子;在导航阶段,先通过基于三轴陀螺仪/里程计的航位推算实时解算载体位姿,再将单目相机观测到的带有尺度因子的特征点作为观测量,通过非线性优化方法,估计出载体位姿误差并进行修正。利用四轮小车开展算法验证实验表明,室外非闭环情况下累积误差约为里程的1.9%,在室外闭环情况下累积误差为里程的0.5%。     

一种SINS/里程计行进间初始对准及杆臂补偿算法（英文）

针对车载捷联惯导系统(SINS)的动基座初始对准问题,提出了一种里程计辅助的SINS行进间初始对准算法,同时提出了一种针对里程计输出特点的改进的杆臂误差模型,对安装杆臂进行精确估计和补偿。首先,通过对系统进行全局可观测性分析,提出了一种先对里程计刻度系数误差和SINS安装误差角进行标定,再对杆臂及其他系统误差项进行标定的动基座初始对准方案。通过提前标定里程计刻度系数误差和SINS安装误差角,简化了系统误差方程,提高了初始对准效率。然后,推导了SINS/里程计航位推算算法误差方程,并设计了Kalman滤波器来实现初始对准。最后,进行了计算机仿真及跑车试验。仿真结果表明该算法对杆臂的估计误差降低了10%以上,同时提高了姿态误差角的估计精度,跑车实验验证了该算法的有效性。     

车载惯导系统动基座高精度自主式对准方法

研究了一种利用里程计与车辆运动约束条件来辅助车载惯导系统进行动基座高精度自主式对准的方法。利用里程计输出与惯导姿态输出进行航位推算,将航位推算获得的速度信息与惯导输出的对应信息相减作为量测之一;利用车辆运动约束条件,将惯导速度输出沿车体横向、垂向的投影作为量测之二;选取惯导系统误差与里程计误差作为系统状态,采用卡尔曼滤波设计动基座高精度对准算法。仿真结果表明,在载车行驶条件下,该方法的东向、北向失准角估计精度分别达到0.21′、0.25′,天向失准角的估计精度达到2.16′。     

基于IEKF的SINS/USBL组合导航系统安装偏差标定算法

在捷联惯性导航与超短基线组合导航系统中,SINS和USBL存在安装偏差,如不加以补偿将影响组合导航精度。针对此问题,提出了基于迭代扩展卡尔曼滤波（IEKF）的SINS/USBL组合导航系统安装偏差标定算法。首先,根据安装偏差角建立关于量测的非线性函数;然后,引入IEKF算法对安装偏差进行标定。同时为了验证IEKF标定算法的优越性,与递推最小二乘（RLS）和扩展卡尔曼滤波（EKF）算法标定结果进行了对比,并完成了车载半实物仿真试验。试验结果表明,基于IEKF的标定算法在50次蒙特卡罗仿真试验条件下三轴标定精度分别较RLS和EKF提高了16.44%和2.60%、157.69%和1.17%、7.50%和0.41%。