CN106950586A - 用于农机作业的gnss/ins/车辆组合导航方法 - Google Patents

用于农机作业的gnss/ins/车辆组合导航方法 Download PDF

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CN106950586A CN201710046370.2A CN201710046370A CN106950586A CN 106950586 A CN106950586 A CN 106950586A CN 201710046370 A CN201710046370 A CN 201710046370A CN 106950586 A CN106950586 A CN 106950586A
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    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
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    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
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Abstract

本发明提供了导航技术领域内的一种用于农机作业的GNSS/INS/车辆组合导航方法，步骤1：对惯性测量单元进行零偏修正后进行惯导解算，经卡尔曼滤波计算状态转移矩阵和系统协方差矩阵；步骤2：判断GNSS信息是否已更新，若GNSS信息更新，GNSS信息外推，惯导与GNSS的位置速度差值为观测量进行滤波估计，判断载体的动态,反馈修正平台误差和IMU零偏误差返回至步骤1中循环执行；否则，当前信息为载体的位置速度姿态信息；步骤3：判断车辆信息是否已更新，若车辆信息更新，车辆信息外推，惯导与车辆的速度差值为观测量进行滤波估计，反馈修正平台误差和IMU零偏误差；否则，当前信息为载体的位置速度姿态信息；本发明导航精度高，低成本IMU可以获得较高导航精度。

Description

用于农机作业的GNSS/INS/车辆组合导航方法
技术领域
本发明涉及一种自动掉头路径规划及其控制方法，特别涉及一种用于农机作业的GNSS/INS/车辆组合导航方法。
背景技术
随着农业自动化的发展、国家惠农政策的普及以及农民老龄化的比例上升，精准农业逐渐成为国际研究热点，精准农业的普及可以解放双手，提高工作效率、提供土地利用率、及时播种收割、节约种子等投入，达到减少劳动力、减少投入、增加产量的目标。
在现有的导航系统中，最常用的技术为基于GNSS/INS 组合导航方法设计的卫星组合导航系统，该系统包括惯性测量单元和GNSS接收单元，导航方法具体的为，惯性测量单元测量载体的加速度和角速度，通过INS计算单元解算得到速度、位置和姿态信息，GNSS输出位置和速度信息，对GNSS输出的位置速度信息和INS计算单元输出的位置速度姿态信息进行卡尔曼滤波，估计出INS 的位置、速度和姿态误差，以及惯性测量单元的误差，将这些误差反馈给INS计算单元，修正INS的导航解和传感器误差，从而抑制INS误差随时间的增长，获得稳定的导航解，但是在信号被遮挡等复杂环境下时，GNSS信号会瞬间丢失，此时IMU发散，导航精度差，同时，这样的导航系统中需要提供高精度的IMU才能获得较高精度的姿态信息，对传感器自身的要求高，成本高。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的在于克服上述现有技术中的不足之处，解决现有技术中信号遮挡等复杂环境下导航精度差的技术问题，提供一种用于农机作业的GNSS/INS/车辆组合导航方法，本发明的导航精度高，对IMU自身的要求低，成本低。
本发明的目的是这样实现的：一种用于农机作业的GNSS/INS/车辆组合导航方法，具体包括以下步骤，
步骤1（INS解算）：对惯性测量单元进行零偏修正后，通过INS计算单元进行惯导解算，经过卡尔曼滤波计算出状态转移矩阵，根据状态转移矩阵进行卡尔曼滤波一步预测得到系统协方差矩阵；
步骤2（GNSS与INS的组合导航）：判断GNSS信息是否已经更新，若GNSS信息更新，GNSS信息外推与IMU（惯导测量单元）时间同步，惯导与GNSS的位置、速度差值作为观测量进行kalman滤波估计，kalman滤波估计更新步骤1中的状态量和状态协方差矩阵，构成全维状态观测量，判断载体的动静状态,反馈修正平台误差和IMU零偏误差返回至步骤1中循环执行；否则，当前信息就为载体的位置、速度和姿态信息；
步骤3（车辆与INS的组合导航）：判断车辆信息是否已经更新，若车辆信息更新，车辆信息外推与IMU更新时间同步，惯导与车辆的速度差值作为观测量进行kalman滤波估计，得到状态误差修正量，用于反馈修正平台误差和IMU零偏误差；否则，当前信息就为载体的位置、速度和姿态信息；
其中，修正平台误差指位置、速度和姿态误差，IMU零偏误差指惯性测量单元的零偏误差；惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪。
本发明工作时，当惯导解算得到新的位置、速度、姿态信息，经过卡尔曼滤波计算出状态转移矩阵，根据状态转移矩阵进行卡尔曼滤波一步预测得到状态协方差矩阵，此时，若GNSS信息得到新的位置和速度信息时，惯导与GNSS的位置、速度差值作为观测量进行kalman滤波估计，得到全维状态量的误差修正值，判断载体动静态，反馈修正平台误差和IMU零偏误差至INS解算步骤中的INS计算单元，同时，输出经过kalman滤波估计后解算出来的载体速度、位置和姿态信息；若GNSS信息没有更新，则当前信息就是载体的位置、速度和姿态信息；当惯导解算得到新的位置、速度和姿态信息，且里程计更新得到新的车辆信息，则惯导与车辆的速度差值作为观测量进行kalman滤波估计，得到状态误差修正量，反馈修正平台误差和IMU零偏误差，反馈IMU零偏误差至IMU的零偏修正，修正平台误差反馈至INS计算单元重新进行惯导解算以循环执行，同时，输出当前载体速度、位置和姿态信息；若车辆信息的时间没有更新，则直接输出当前载体速度、位置和姿态信息；本发明提供了GNSS和INS组合导航以及INS和车辆组合导航方法，GNSS/INS组合导航方法，动态初始对准收敛速度快、精度高，当GNSS信号丢失时，该INS和车辆组合导航技术可以很好地抑制IMU发散，提供高精度的位置、速度和姿态信息；可应用于农机在田间作业时自动驾驶的导航工作中。
作为本发明的进一步改进，所述步骤1中，INS计算单元进行惯导解算，解算过程如下，
a）速度解算：
（1-1）
其中，
为k时刻导航坐标系下的载体速度；
为单位矩阵；
为导航系相对于惯性系在k-1到k时刻的角度变化量；
表示叉乘；
为k-1时刻姿态旋转矩阵；
为k-1到k时刻机体系下载体速度增量；
为划桨效应速度补偿量；
为旋转效应速度补偿量；
为由重力和科里奥利引起的速度增量；
初始速度由GNSS提供；
b）位置解算：
位置四元数解算：
（1-2）
其中：
（1-3）
为导航系k-1到k时刻等效旋转矢量；
为k-1到k时刻地球自转引起的等效旋转矢量；
为k时刻位置四元数；
利用更新后的四元数直接转换得到更新后的位置，四元数与位置之间关系为：
（1-4）
其中，
L为当前位置纬度；
λ为当前位置经度；
INS的初始位置由GNSS提供；
c）姿态解算：
姿态四元数解算：
（1-5）
其中：
（1-6）
为导航系k-1到k时刻等效旋转矢量；
为机体系下等效旋转矢量；
为k时刻姿态四元数；
利用更新后的姿态四元数直接转换得到姿态矩阵：
（1-7）
其中，
为姿态矩阵方向余弦形式；
为姿态四元数的第x维；
利用姿态矩阵与方向角之间的关系可以得到姿态角：
（1-8）
（1-9）
其中，
r、p、h分别为翻转角、俯仰角、航向角；
为姿态矩阵的第x/y维；
初始航向由GNSS东向和北向速度解算，初始翻转角和俯仰角设定为0，根据上述姿态角转换矩阵初始化初始姿态阵；
此设计中，通过惯导解算计算出载体的速度、位置和姿态信息。
作为本发明的进一步改进，所述步骤1中，惯导解算后的经过卡尔曼滤波计算出状态转移矩阵和一步预测，具体的为，
d）状态转移矩阵的计算：
选取位置误差、速度误差、平台姿态角以及陀螺和加表的零偏误差共15维作为滤波估计的状态量，即
（2-1）
其中，为陀螺仪的三个轴向漂移，为加表三个轴向的偏置误差，并不是对应IMU的XYZ三轴零偏误差，δL、δλ和δh为INS的三个位置误差由地球坐标系描述，δVN、δVE和δVD为东北天三个方向上的速度误差；
根据所选状态量之间的关系可以得到状态转移矩阵如下，
（2-2）
其中，
F1为位置与位置之间状态转移矩阵；
F2为位置与速度之间状态转移矩阵；
F3为速度与位置之间状态转移矩阵；
F4为速度与速度之间状态转移矩阵；
F5为速度与姿态之间状态转移矩阵；
F6为速度与加表零偏误差之间状态转移矩阵；
F7为姿态与姿态之间状态转移矩阵；
F8为姿态与陀螺零偏误差之间状态转移矩阵；
F9为陀螺零偏误差与陀螺零偏误差之间状态转移矩阵；
F10为加表零偏误差与加表零偏误差之间状态转移矩阵；
e）一步预测：
一步预测n-1时刻到n时刻状态量状态协方差矩阵，
（2-3）
（2-4）
其中，
为n-1时刻状态量X的估计值；
为n-1时刻状态协方差矩阵；
为n-1时刻到n时刻状态转移矩阵；
Q为系统噪声矩阵；
为IMU更新周期；
此设计中，通过以上步骤解算出状态转移矩阵和状态协方差矩阵。
为了获得高精度的同步时间，所述步骤2中，实现GNSS信息与IMU信息同步更新的方法为，GNSS的PPS（脉冲）信号的周期为1s，每个脉冲处系统晶振均重新计时，相当于每1s校准一次晶振，当GNSS信息更新时，将GNSS信息外推到最近时刻的IMU处；所述车辆与INS的组合导航中，实现里程计信息与IMU信息同步更新的方法与GNSS信息与IMU信息同步更新的方法相同；此设计中，通过软校准的时间同步方法，实现GNSS信息与INS信息的同步或者INS信息与里程计信息的同步，实现简单，时间同步精度高，即使使用低精度的晶振也可以获得高精度的同步时间。
为了进一步提高载体静止时载体姿态信息的精度，所述步骤2中，判断载体的动静状态, 反馈修正平台误差和IMU零偏误差具体的为，若载体静止，将GNSS输出的速度约束为零并与IMU测得的当前速度作差，将其差值作为kalman滤波估计的观测量，同时，约束载体航向，经过kalman滤波估计得到状态修正量，反馈经过kalman滤波估计的修正平台误差和IMU零偏误差至INS计算单元进行解算，同时，输出当前载体的速度、位置和姿态信息；若载体为动态，则直接反馈修正平台误差和IMU零偏误差至INS计算单元循环执行，同时，输出当前载体的速度、位置和姿态信息；此设计中，零速修正和航向锁定技术，在载体静止时可以很好地抑制航向漂移，提供高精度的姿态信息。
为了进一步修正观测误差，所述Kalman滤波估计更新状态量和状态协方差矩阵，具体的为，
f）解算滤波增益：
（3-1）
其中，
为n时刻滤波增益；
为n时刻的观测矩阵，由观测量与状态量之间的关系得到；
为n时刻观测噪声协方差矩阵，由GNSS信息提供；
g）状态量的更新：
（3-2）
其中，
为n时刻的状态估计量；
为n时刻的观测量即IMU与GNSS的位置速度差值；
h）状态协方差矩阵的更新：
（3-3）
其中，
为n时刻状态协方差矩阵；
为单位矩阵；
此设计中，在滤波估计时加入了质量控制，即当实际观测误差量与估计的观测误差相差较大时，对Kalman滤波的观测误差进行进一步的修正。
为了进一步提高姿态角的精度，所述步骤3中，获取车辆信息时，具体的为，将农机运动模型简化为简单的四轮模型，以后轴中心为原点的前右下坐标系，将车辆后轴中心的右和下两个轴的速度约束为零，前向轴的速度由里程计测得；将车辆三轴的速度与INS的速度差值作为Kalman滤波估计的观测量，经过Kalman滤波估计后输出修正平台误差和IMU零偏误差并反馈至INS计算单元解算循环执行；此设计，可有效辅助航向信息，提供更高精度的姿态角，当GNSS信号丢失时，该技术可以很好地抑制IMU发散，提供更高精度的位置、速度和姿态信息。
附图说明
图1为本发明中导航方法的总体流程图。
图2为本发明中惯性导航系统的解算流程图。
图3为本发明中GNSS和INS组合导航技术流程。
图4为本发明中INS和车辆组合导航技术流程。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
如图1～4所示的一种用于农机作业的GNSS/INS/车辆组合导航方法，具体包括以下步骤，
步骤1（INS解算）：对惯性测量单元进行零偏修正后，通过INS计算单元进行惯导解算，经过卡尔曼滤波计算出状态转移矩阵，根据状态转移矩阵进行卡尔曼滤波一步预测得到状态协方差矩阵；
步骤2（GNSS与INS的组合导航）：判断GNSS信息是否已经更新，若GNSS信息更新，GNSS信息外推与IMU（惯导测量单元）时间同步，惯导与GNSS的位置、速度差值作为观测量进行kalman滤波估计，kalman滤波估计更新步骤1中的状态量和状态协方差矩阵，构成全维状态观测量，判断载体的动静状态,反馈修正平台误差和IMU零偏误差返回至步骤1中循环执行；否则，当前信息就为载体的位置、速度和姿态信息；
步骤3（车辆与INS的组合导航）：判断车辆信息是否已经更新，若车辆信息更新，车辆信息外推与IMU更新时间同步，惯导与车辆的速度差值作为观测量进行kalman滤波估计，得到状态误差修正量，用于反馈修正平台误差和IMU零偏误差；否则，当前信息就为载体的位置、速度和姿态信息；
其中，修正平台误差指位置、速度和姿态误差，IMU零偏误差指惯性测量单元的零偏误差；惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪；
步骤1中，INS计算单元进行惯导解算，解算过程如下，
a）速度解算：
（1-1）
其中，
为k时刻导航坐标系下的载体速度；
为单位矩阵；
为导航系相对于惯性系在k-1到k时刻的角度变化量；
表示叉乘；
为k-1时刻姿态旋转矩阵；
为k-1到k时刻机体系下载体速度增量；
为划桨效应速度补偿量；
为旋转效应速度补偿量；
为由重力和科里奥利引起的速度增量；
初始速度由GNSS提供；
b）位置解算：
位置四元数解算：
（1-2）
其中：
（1-3）
为导航系k-1到k时刻等效旋转矢量；
为k-1到k时刻地球自转引起的等效旋转矢量；
为k时刻位置四元数；
利用更新后的四元数直接转换得到更新后的位置，四元数与位置之间关系为：
（1-4）
其中，
L为当前位置纬度；
λ为当前位置经度；
INS的初始位置由GNSS提供；
c）姿态解算：
姿态四元数解算：
（1-5）
其中：
（1-6）
为导航系k-1到k时刻等效旋转矢量；
为机体系下等效旋转矢量；
为k时刻姿态四元数；
利用更新后的姿态四元数直接转换得到姿态矩阵：
（1-7）
其中，
为姿态矩阵方向余弦形式；
为姿态四元数的第x维；
利用姿态矩阵与方向角之间的关系可以得到姿态角：
（1-8）
（1-9）
其中，
r、p、h分别为翻转角、俯仰角、航向角；
为姿态矩阵的第x/y维；
初始航向由GNSS东向和北向速度解算，初始翻转角和俯仰角设定为0，根据上述姿态角转换矩阵初始化初始姿态阵；
步骤1中，惯导解算后的经过卡尔曼滤波计算出状态转移矩阵和一步预测，具体的为，
d）状态转移矩阵的计算：
选取位置误差、速度误差、平台姿态角以及陀螺和加表的零偏误差共15维作为滤波估计的状态量，即
（2-1）
其中，为陀螺仪的三个轴向漂移，为加表三个轴向的偏置误差，并不是对应IMU的XYZ三轴零偏误差，δL、δλ和δh为INS的三个位置误差由地球坐标系描述，δVN、δVE和δVD为东北天三个方向上的速度误差；
根据所选状态量之间的关系可以得到状态转移矩阵如下，
（2-2）
其中，
F1为位置与位置之间状态转移矩阵；
F2为位置与速度之间状态转移矩阵；
F3为速度与位置之间状态转移矩阵；
F4为速度与速度之间状态转移矩阵；
F5为速度与姿态之间状态转移矩阵；
F6为速度与加表零偏误差之间状态转移矩阵；
F7为姿态与姿态之间状态转移矩阵；
F8为姿态与陀螺零偏误差之间状态转移矩阵；
F9为陀螺零偏误差与陀螺零偏误差之间状态转移矩阵；
F10为加表零偏误差与加表零偏误差之间状态转移矩阵；
e）一步预测：
一步预测n-1时刻到n时刻状态量状态协方差矩阵，
（2-3）
（2-4）
其中，
为n-1时刻状态量X的估计值；
为n-1时刻状态协方差矩阵；
为n-1时刻到n时刻状态转移矩阵；
Q为系统噪声矩阵；
为IMU更新周期；
GNSS信息相较于IMU信息更新较慢，当GNSS信息更新时，IMU不一定同步更新，所以要严格同步IMU与GNSS时间；实现GNSS信息与IMU信息同步更新的方法为，GNSS的PPS（脉冲）信号的周期为1s，每个脉冲处系统晶振均重新计时，相当于每1s校准一次晶振，当GNSS信息更新时，将GNSS信息外推到最近时刻的IMU处；车辆信息相较于IMU信息更新较慢，当车辆信息更新时，IMU不一定同步更新，所以要严格同步IMU与车辆信息更新的时间，实现车辆信息与IMU信息同步更新的方法与GNSS信息与IMU信息同步更新的方法相同；此设计中，通过软校准的时间同步方法，实现GNSS信息与INS信息的同步或者INS信息与里程计信息的同步，实现简单，时间同步精度高，即使使用低精度的晶振也可以获得高精度的同步时间。
为了进一步提高载体静止时载体姿态信息的精度，步骤3中，判断载体的动静状态, 反馈修正平台误差和IMU零偏误差具体的为，若载体静止，将GNSS输出的速度约束为零并与IMU测得的当前速度作差，将其差值作为kalman滤波估计的观测量，同时，约束载体航向，经过kalman滤波估计得到状态修正量，反馈经过kalman滤波估计的修正平台误差和IMU零偏误差至INS计算单元进行解算，同时，输出当前载体的速度、位置和姿态信息；若载体为动态，则直接反馈修正平台误差和IMU零偏误差至INS计算单元循环执行，同时，输出当前载体的速度、位置和姿态信息；
为了进一步修正观测误差， Kalman滤波估计更新状态量和状态协方差矩阵，具体的为，
f）解算滤波增益：
（3-1）
其中，
为n时刻滤波增益；
为n时刻的观测矩阵，由观测量与状态量之间的关系得到；
为n时刻观测噪声协方差矩阵，由GNSS信息提供；
g）状态量的更新：
（3-2）
其中，
为n时刻的状态估计量；
为n时刻的观测量即IMU与GNSS的位置速度差值；
h）状态协方差矩阵的更新：
（3-3）
其中，
为n时刻状态协方差矩阵；
为单位矩阵；
为了进一步提高姿态角的精度，步骤3中，将农机运动模型简化为简单的四轮模型，以后轴中心为原点的前右下坐标系，将车辆后轴中心的右和下两个轴的速度约束为零，前向轴的速度由里程计测得，将车辆三轴的速度与INS的速度差值作为Kalman滤波估计的观测量，经过Kalman滤波估计后输出修正平台误差和IMU零偏误差并反馈至INS计算单元解算循环执行。
本发明工作时，当惯导解算得到新的位置、速度、姿态信息，经过卡尔曼滤波计算出状态转移矩阵，根据状态转移矩阵进行卡尔曼滤波一步预测得到状态协方差矩阵，此时，若GNSS信息得到新的位置和速度信息时，惯导与GNSS的位置、速度差值作为观测量进行kalman滤波估计，得到15维状态量的误差修正值，判断载体动静态，若此时载体静止，则利用将GNSS输出的速度约束为零并与惯导元件测得的当前速度作差，将其差值作为观测量，进一步进行kalman滤波估计得到状态修正量，然后反馈修正平台误差和IMU零偏误差；若载体为动态，则直接反馈IMU零偏误差进行零偏修正，以及修正平台误差至步骤1中的INS计算单元进行位置、速度和姿态的解算，同时，输出当前经过kalman滤波估计后解算出来的载体速度、位置和姿态信息；若GNSS信息没有更新，则当前信息就是载体的位置、速度和姿态信息；当惯导解算得到新的位置、速度和姿态信息，且里程计更新得到新的车辆信息，则惯导与车辆的速度差值作为观测量进行kalman滤波估计，得到状态误差修正量，反馈修正平台误差和IMU零偏误差，反馈IMU零偏误差至IMU的零偏修正，修正平台误差反馈至步骤1中的INS计算单元重新进行惯导解算以循环执行，同时，输出当前载体速度、位置和姿态信息；若车辆信息没有更新，则直接输出当前载体速度、位置和姿态信息；本发明提供了GNSS和INS组合导航以及INS和车辆组合导航方法，GNSS/INS组合导航方法，动态初始对准收敛速度快、精度高，当GNSS信号丢失时，该INS和车辆组合导航技术可以很好地抑制IMU发散，提供高精度的位置、速度和姿态信息；采用的零速修正和航向锁定技术，在载体静止时可以很好地抑制航向漂移，提供高精度的姿态信息；使用软校准时间同步方法，实现简单，时间同步精度高，利用低精度的晶振可以获得高精度的同步时间；可应用于农机在田间作业时自动驾驶的导航工作中。
本发明并不局限于上述实施例，在本发明公开的技术方案的基础上，本领域的技术人员根据所公开的技术内容，不需要创造性的劳动就可以对其中的一些技术特征作出一些替换和变形，这些替换和变形均在本发明保护范围内。

Claims (7)

1.一种用于农机作业地形感知的GNSS/INS/车辆组合导航方法，其特征在于，
步骤1(INS解算)：对惯性测量单元进行零偏修正后，通过INS计算单元进行惯导解算，经过卡尔曼滤波计算出状态转移矩阵，根据状态转移矩阵进行卡尔曼滤波一步预测得到系统协方差矩阵；
步骤2(GNSS与INS的组合导航)：判断GNSS信息是否已经更新，若GNSS信息更新，GNSS信息外推与IMU(惯导测量单元)时间同步，惯导与GNSS的位置、速度差值作为观测量进行kalman滤波估计，kalman滤波估计更新步骤1中的状态量和状态协方差矩阵，构成全维状态观测量，判断载体的动态,反馈修正平台误差和IMU零偏误差返回至步骤1中循环执行；否则，当前信息就为载体的位置、速度和姿态信息；
步骤3(车辆与INS的组合导航)：判断车辆信息是否已经更新，若车辆信息更新，车辆信息外推与IMU更新时间同步，惯导与车辆的速度差值作为观测量进行kalman滤波估计，得到状态误差修正量，用于反馈修正平台误差和IMU零偏误差；否则，当前信息就为载体的位置、速度和姿态信息；
其中，修正平台误差指位置、速度和姿态误差，IMU零偏误差指惯性测量单元的零偏误差；惯性测量单元包括加速度计和陀螺仪。
2.根据权利要求1所述的用于农机作业地形感知的GNSS/INS/车辆组合导航方法，其特征在于，所述步骤1，INS计算单元进行惯导解算，解算过程如下，
a)速度解算：
其中,
为k时刻导航坐标系下的载体速度；
I为单位矩阵；
ξk为导航系相对于惯性系在k-1到k时刻的角度变化量；
X表示叉乘；
为k-1时刻姿态旋转矩阵；
为k-1到k时刻机体系下载体速度增量；
Δvscul为划桨效应速度补偿量；
Δvcot为旋转效应速度补偿量；
为由重力和科里奥利引起的速度增量；
初始速度由GNSS提供；
b)位置解算：
位置四元数解算：
其中：
ζk为导航系k-1到k时刻等效旋转矢量；
ξk为k-1到k时刻地球自转引起的等效旋转矢量；
为k时刻位置四元数；
利用更新后的四元数直接转换得到更新后的位置，四元数与位置之间关系为：
其中，
L为当前位置纬度；
λ为当前位置经度；
INS的初始位置由GNSS提供；
c)姿态解算：
姿态四元数解算：
其中：
ζk为导航系k-1到k时刻等效旋转矢量；
φk为机体系下等效旋转矢量；
为k时刻姿态四元数；
利用更新后的姿态四元数直接转换得到姿态矩阵
其中，
为姿态矩阵方向余弦形式；
qx为姿态四元数的第x维；
利用姿态矩阵与方向角之间的关系可以得到姿态角：
其中，
r、p、h分别为翻转角、俯仰角、航向角；
为姿态矩阵的第x/y维；
初始航向由GNSS东向和北向速度解算，初始翻转角和俯仰角设定为0，根据上述姿态角转换矩阵初始化初始姿态阵。
3.根据权利要求1或2所述的用于农机作业地形感知的GNSS/INS/车辆组合导航方法，其特征在于，步骤1中，惯导解算后的经过卡尔曼滤波计算出状态转移矩阵和一步预测，具体的为，
d)状态转移矩阵的计算：
选取位置误差、速度误差、平台姿态角以及陀螺和加表的零偏误差共15维作为滤波估计的状态量，即
其中，εbfεbrεbd为陀螺仪的三个轴向漂移，▽bf▽br▽bd为加表三个轴向的偏置误差，并不是对应IMU的XYZ三轴零偏误差，δL、δλ和δh为INS的三个位置误差由地球坐标系描述，δVN、δVE和δVD为东北天三个方向上的速度误差；
根据所选状态量之间的关系可以得到状态转移矩阵如下：
其中，
F1为位置与位置之间状态转移矩阵；
F2为位置与速度之间状态转移矩阵；
F3为速度与位置之间状态转移矩阵；
F4为速度与速度之间状态转移矩阵；
F5为速度与姿态之间状态转移矩阵；
F6为速度与加表零偏误差之间状态转移矩阵；
F7为姿态与姿态之间状态转移矩阵；
F8为姿态与陀螺零偏误差之间状态转移矩阵；
F9为陀螺零偏误差与陀螺零偏误差之间状态转移矩阵；
F10为加表零偏误差与加表零偏误差之间状态转移矩阵；
e)一步预测：
一步预测n-1时刻到n时刻状态量状态协方差矩阵Pn|n-1，
Pn|n-1＝φn|n-1Pn-1φn|n-1 T+(φn|n-1Q+Qφn|n-1 T)δt/2 (2-4)
其中，
为n-1时刻状态量X的估计值；
Pn-1为n-1时刻状态协方差矩阵；
φn|n-1为n-1时刻到n时刻状态转移矩阵；
Q为系统噪声矩阵；
δt为IMU更新周期。
4.根据权利要求3所述的用于农机作业地形感知的GNSS/INS/车辆组合导航方法，其特征在于，所述步骤2中，实现GNSS信息与IMU信息同步更新的方法为，GNSS的PPS(脉冲)信号的周期为1s，每个脉冲处系统晶振均重新计时，相当于每1s校准一次晶振，当GNSS信息更新时，将GNSS信息外推到最近时刻的IMU处；所述车辆与INS的组合导航中，实现里程计信息与IMU信息同步更新的方法与GNSS信息与IMU信息同步更新的方法相同。
5.根据权利要求4所述的用于农机作业地形感知的GNSS/INS/车辆组合导航方法，其特征在于，所述步骤2中，判断载体的动态,反馈修正平台误差和IMU零偏误差具体的为，若载体静止，将GNSS输出的速度约束为零并与IMU测得的当前速度作差，将其差值作为kalman滤波估计的观测量，同时，约束载体航向，经过kalman滤波估计得到状态修正量，反馈经过kalman滤波估计的修正平台误差和IMU零偏误差至INS计算单元进行解算，同时，输出当前载体的速度、位置和姿态信息；若载体为动态，则直接反馈修正平台误差和IMU零偏误差至INS计算单元循环执行，同时，输出当前载体的速度、位置和姿态信息。
6.根据权利要求5所述的用于农机作业地形感知的GNSS/INS/车辆组合导航方法，其特征在于，所述Kalman滤波估计更新状态量和状态协方差矩阵，具体的为，
f)解算滤波增益：
Kn＝Pn|n-1Hn T(HnPn|n-1Hn T+Rn)-1 (3-1)
其中，
Kn为n时刻滤波增益；
Hn为n时刻的观测矩阵，由观测量与状态量之间的关系得到；
Rn为n时刻观测噪声协方差矩阵，由GNSS信息提供；
g)状态量的更新：
其中，
为n时刻的状态估计量；
Zn为n时刻的观测量即IMU与GNSS的位置速度差值；
h)状态协方差矩阵的更新：
Pn＝(I-KnHn)Pn|n-1(I-KnHn)T+KnRnKn T (3-3)
其中，
Pn为n时刻状态协方差矩阵；
I为单位矩阵。
7.根据权利要求1、2或4～6任一项所述的用于农机作业地形感知的GNSS/INS/车辆组合导航方法，其特征在于，所述步骤3中，将农机运动模型简化为简单的四轮模型，以后轴中心为原点的前右下坐标系，将车辆后轴中心的右和下两个轴的速度约束为零，前向轴的速度由里程计测得，将车辆三轴的速度与INS的速度差值作为Kalman滤波估计的观测量，经过Kalman滤波估计后输出修正平台误差和IMU零偏误差并反馈至INS计算单元解算循环执行。
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