CN108627154B

CN108627154B - 极地区域操作姿态与航向参考系统

Info

Publication number: CN108627154B
Application number: CN201810214370.3A
Authority: CN
Inventors: P.马利纳克; Z.卡纳; M.索塔克; R.巴拉内克
Original assignee: Honeywell International Inc
Current assignee: Honeywell International Inc
Priority date: 2017-03-16
Filing date: 2018-03-15
Publication date: 2024-04-16
Anticipated expiration: 2038-03-15
Also published as: EP3388787A1; RU2018107795A3; RU2762143C2; US10048074B1; RU2018107795A; EP3388787B1; CN108627154A

Abstract

极地区域操作姿态与航向参考系统。一种用于交通工具的姿态与航向参考系统（AHRS）包括生成惯性测量结果的IMU、生成航向测量结果的航向源、与IMU通信的姿态滤波器以及与航向源通信的航向滤波器。姿态滤波器从IMU接收惯性测量结果；计算姿态估算，其包括姿态估计和用于姿态估计的协方差；以及输出姿态估算。航向滤波器在可用时从航向源接收航向测量结果；接收姿态估算，包括姿态估计和用于姿态估计的协方差；计算航向估算，包括航向均值估计和航向方差；以及输出航向估算。来自姿态滤波器的姿态估算输出独立于航向测量结果的任何可用性，使得姿态估算输出在交通工具的操作期间在所有地球区域处可用。

Description

极地区域操作姿态与航向参考系统

背景技术

用于飞行器的姿态与航向参考系统（AHRS）通常基于互补滤波算法。为了增加解精度，一般使用通常基于一阶近似（例如，经扩展的卡尔曼滤波器）的统计滤波器。此方法的缺点是在极地区域中，在那里航向（例如，磁性辅助）不足以将滤波器维持在其线性区域中。

在极地区域处，磁场矢量的水平分量变得非常小（或零），使得航向确定是有挑战性的任务。此外，在地理极地的紧邻区中，要求非常（或者无穷）高的竖直角速率以保持交通工具本地水平的（切向）坐标系统对准到北方。然而，在此类情况下，AHRS必须能够为用户提供姿态（滚动和俯仰角度）的可靠估计，即使来自航向源的输出不可靠或者完全消失。

发明内容

用于交通工具的姿态与航向参考系统（AHRS）包括：惯性测量单元（IMU），其在交通工具机上并且配置成在交通工具的操作期间生成包括角速率和加速度测量结果的惯性测量结果；航向源，其在交通工具机上并且配置成在交通工具的操作期间生成航向测量结果；姿态滤波器，其在交通工具机上并且与IMU进行操作通信；以及航向滤波器，其在交通工具机上并且与航向源进行操作通信。姿态滤波器配置成从IMU接收惯性测量结果；基于惯性测量结果来计算姿态估算，所述姿态估算包括姿态估计和用于姿态估计的协方差；以及输出姿态估算，所述姿态估算包括姿态估计和用于姿态估计的协方差。姿态估算独立于交通工具的地理纬度，并且是基于交通工具的浮动平台框架（没有针对陀螺仪传感器误差校正）与主体参考框架之间执行的误差参数化，其中在平台框架中估计地球与输运速率，避免极地奇点（polar singularity）。航向滤波器配置成在可用时从航向源接收航向测量结果；从姿态滤波器接收姿态估算，所述姿态估算包括姿态估计和用于姿态估计的协方差；基于航向测量结果和姿态估算来计算航向估算，所述航向估算包括航向均值估计和航向方差；以及在航向测量结果可用时输出航向估算，所述航向估算包括航向均值估计和航向方差。从姿态滤波器输出的姿态估算独立于航向测量结果的任何可用性，使得姿态估算输出在交通工具的操作期间在所有地球区域处可用。

附图说明

根据关于附图的以下描述，本发明的特征将对本领域技术人员变得明显。理解到附图仅仅描绘了典型的实施例并且因此不被视为在范围方面是限制性的，将通过使用附图以附加的特征和细节来描述本发明，其中：

图1是根据示例性实施例的用于交通工具的姿态与航向参考系统（AHRS）的框图；以及

图2是用于交通工具的各种纬度和高度的重力模型变化的曲线图。

具体实施方式

在以下详细描述中，以充足的细节描述实施例以使得本领域技术人员能够实施本发明。要理解到，可以利用其它实施例，而不脱离本发明的范围。以下详细描述因此不将以限制性意义来考虑。

本文描述了用于交通工具（诸如飞行器、直升机、导弹、宇宙飞船、火箭、轮船、潜艇、汽车、卡车、或者期望针对其的姿态与航向的任何交通工具或装置）的姿态与航向参考系统（AHRS），其被适配有允许AHRS恰当地在地球上的任何地方进行操作的方法。在此AHRS中，姿态估算从航向估算解耦合，使得在级联方案中将总体解解耦合到两个分离的统计滤波器（姿态滤波器和航向滤波器）中。通过使用分离的统计滤波器对AHRS中的姿态与航向估算的解耦合提供了以下优点：交通工具的姿态估计甚至在极地区域操作期间或者其中航向测量结果不可用的任何其它操作期间可用。

在所述系统和方法中，在姿态滤波器中独立于航向估计来生成姿态估计。就其均值和对应的不确定性（协方差矩阵）而言，从姿态滤波器向航向滤波器中馈送姿态估计。然后在航向滤波器中生成航向估计，其包括均值和不确定性。然后分别输出姿态估计和航向估计以用于由交通工具导航系统使用。

为了使得姿态滤波器操作独立于交通工具的地理纬度，在交通工具“浮动”平台框架（没有针对陀螺仪传感器误差校正）和主体参考框架中执行误差参数化。所谓的“浮动”平台框架（在此之后，P框架）就以下含义与公知的平台（或游离）不同：它没有针对陀螺仪测量引发的误差校正。涉及姿态、惯性测量单元（IMU）传感器估算误差以及交通工具的加速度的滤波器误差状态在非漂移（主体）框架中估计，这与通常针对AHRS机械化所采用的导航（切向）框架相反。另一方面，在平台框架中估计地球和输运速率，避免极地奇点（以及照此的纬度依赖性）。所述方法还缓解了重力中的赤道到极地的变化的影响，允许改进的姿态性能。

仅仅在航向滤波器中采用常见导航框架（N框架）来估计交通工具的输运速率的竖直分量。航向滤波器还促进了来自姿态滤波器以及航向机械化本身的误差的适当统计建模和近似。

本方法提供了极地区域中的增加的姿态可用性以用于重力寻求AHRS实现。方法还可以实现在空中数据辅助的AHRS（ADAHRS）、GPS辅助的AHRS或者其它导航系统内。通过还提供姿态/航向估计的不确定性，未来的交通工具导航架构将获益于所述方法。

如本文中使用的，地球极地区域通常被定义为大约北纬78度以北的区域，或者大约南纬78度以南的区域。

所公开的系统和方法的另外的细节在此之后参照附图来描述。

图1是根据一个实施例的AHRS 100的框图。AHRS 100一般包括配置成生成惯性测量结果的惯性测量单元（IMU）110以及操作地与IMU 100连接的姿态滤波器120。此外，AHRS100包括生成航向测量结果的航向源130（诸如，磁力计），以及与航向源1和姿态滤波器120操作地连接的航向滤波器140。

IMU 110可以包括例如3轴陀螺仪112和3轴加速度计114。姿态滤波器120配置成从IMU 110接收惯性测量结果。例如，姿态滤波器120可以接收从陀螺仪112输出的所测量的角速率的量，并且姿态滤波器120可以接收从加速度计114输出的所测量的比力/>的量。姿态滤波器120配置成生成姿态估算，其包括姿态（滚动和俯仰）估计/>以及用于姿态估计的协方差(P_att)。

航向滤波器140配置成接收从航向源130输出的所测量的航向（，例如，基于磁力计测量结果/>）。航向滤波器140还从姿态滤波器120接收姿态估计以及用于姿态估计的协方差。航向滤波器140配置成生成并且输出航向估算，其包括航向均值估计/>和航向方差(P_hdg)。

姿态滤波器120在150处输出姿态估计（滚动和俯仰），以及在154处输出姿态协方差矩阵。航向滤波器140在160处输出航向估计（偏航）以及在164处输出航向方差。这些姿态和航向估计然后由交通工具导航系统（诸如，飞行器导航系统）使用。

通过使姿态和航向估算在级联方案中解耦合到两个分离的滤波器中，姿态完全独立于AHRS 100中的航向。这防止航向测量结果（诸如，来自磁力计）对姿态估计的任何破坏影响，同时允许AHRS 100在航向测量结果不可用时在没有限制的情况下操作。

如在此之后进一步详细地讨论的，在姿态滤波器120中，仅仅通过使用两个参考框架来执行所有误差参数化：主体框架和“浮动”平台框架。“浮动”平台框架是本地水平的（locally leveled），随陀螺仪传感器误差而漂移。这具有以下优点：避免由于导航框架的所有易损性，通常称为极地区域中的NED（北方-东方-下向）。此外，姿态误差在主体框架中被解析（resolve），其具有以下优点：在非漂移（主体）框架中估计姿态误差状态。另外，地球和输运速率误差在漂移平台框架中被解析，其具有以下优点：避免在使用导航框架时所遇到的极地奇点。而且，可以通过姿态滤波器中的适当重力变化建模来估计赤道到极地的重力变化。

航向滤波器140提供涉及航向的主体框架解析的陀螺仪传感器误差的估计，以及导航框架的竖直角速率的估算（地球和输运速率作为单个量）。航向滤波器还提供涉及航向的姿态滤波器误差的近似。这提供了来自姿态滤波器以及航向机械化本身的误差的适当统计建模和近似的优点。此外，航向滤波器提供了航向估计，同时没有影响交通工具操作的非极地区域处的姿态滤波器。

涉及姿态滤波器和航向滤波器的另外细节在以下章节中描述。

姿态滤波器

在姿态滤波器中，平台框架（P框架）在操作开始时与对应的导航（例如，NED）框架对准。随陀螺仪传感器误差的漂移没有经由位置校正而校正（相比于从集成惯性导航系统已知的游离框架）。与现有技术模型相比，姿态滤波器使用更加适当的地球和输运速率建模。

P框架关于惯性框架的角速率由以下等式表示：

其中是所谓的平台输运速率，即，P框架关于以地球为中心的地球固定（ECEF）框架的角速度，并且/>是地球速率。输运速率（P框架）可以通过以下表述来表示：

其中R是交通工具从地球中心的近似距离，是交通工具的地面速度的北向分量（当在N框架中表述时），/>是交通工具的地面速度的东向分量（当在N框架中表述时），并且α是平台角度。地球速率（P框架）可以通过以下表述来表示：

其中是关于惯性框架表述的地球围绕其轴线的旋转的角速率/>，并且/>是地理纬度。地球速率和输运速率可以使用以下方程建模为一阶高斯-马尔科夫（GM-1）过程：

其中是用于对地球速率建模的GM-1过程的时间常量，/>是地球速率估算误差，/>是用于对地球速率建模的GM-1过程的驱动噪声，/>是用于对输运速率建模的GM-1过程的时间常量，/>是输运速率估算误差，并且/>是用于对输运速率建模的GM-1过程的驱动噪声。

姿态滤波器还可以提供重力变化建模，其应对局部重力变化，捕获在地球的赤道和极地区域之上重力之间的差异。当没有对重力变化建模时，加速度计偏置估计将通常被损坏。

图2是示出了用于交通工具的各种纬度和高度的重力模型变化的曲线图。重力变化中的误差可以使用以下等式建模为GM-1过程：

其中是GM-1过程的时间常量，/>是重力变化估算误差，并且/>是GM-1过程的驱动噪声。

可以在姿态滤波器中采用的示例性过程模型通过以下表述来定义：

可以在姿态滤波器中采用的示例性测量模型通过以下表述来定义：

在等式7和8中，误差状态矢量通过以下参数来表示：，其是姿态误差（主体框架）；/>，其是陀螺仪偏置误差；/>，其是交通工具加速度误差；/>，其是地球速率（P框架）误差；/>，其是输运速率（P框架）误差；/>，其是加速度计偏置误差；以及/>，其是赤道到极地重力变化误差。测量结果/>是比力测量误差。所提出的方法在滤波器架构上的后果还可以从比较等式（7）和（8）与对应的过程和测量模型等式来看出，所述对应的过程和测量模型等式在2015年11月23日提交的题为Methods for Attitude and Heading Reference System to Mitigate Vehicle Acceleration Effects的美国申请号14/949,437中公开，其是基于N框架实施例。美国申请号14/949,437的公开内容通过引用并入本文。

航向滤波器

用于航向的基础运动学可以通过以下等式来描述：

其中是滚动角，/>是俯仰角，/>和/>分别是B框架关于N框架的真实（理论）角速率的y轴和z轴分量；/>和/>分别是陀螺仪y轴和z轴测量结果；/>和/>分别是y轴和z轴陀螺仪偏置；/>和/>分别是陀螺仪y轴和z轴白噪声；并且

其中对陀螺仪相关因素进行建模，并且/>考虑到地球的和输运速率相关的因素。用于航向滤波器的误差模型可以通过以下等式来表示：

其中是/>量的估算误差，并且/>是/>量估算误差。应用一阶近似，/>可以由以下等式表示：

其中和/>分别是所估计的滚动和俯仰角度；/>和/>分别是y轴和z轴陀螺仪偏置误差估计；并且/>代表影响估算过程的其余姿态滤波器误差（影响）的噪声建模。噪声的稳态方差通过影响航向估算的姿态滤波器误差的线性近似来计算，如下：

其中是滚动和俯仰角度互协方差矩阵（从姿态滤波器获得），/>是陀螺仪y轴和z轴白噪声互协方差矩阵，并且/>是在点/>处评估的所谓的雅可比行列式，其定义为：

误差项可以通过以下等式表示：

其中和/>代表所估计的俯仰和航向角度，并且/>是在导航框架（N框架）中计算的竖直地球的和输运速率的估算误差。/>可以使用以下等式建模为具有固定时间常量的GM-1过程：

其中是GM-1过程的时间常量，并且/>是其驱动噪声。

可以在航向滤波器中采用的示例性过程模型由以下等式定义：

其中在和/>项中，使用来自姿态滤波器的滚动和俯仰估计，并且基于等式（14）来计算/>项的方差。可以在航向滤波器中采用的示例性测量模型由以下等式定义：

在等式18和19中，误差状态矢量由以下参数表示：，其是航向误差；/>，其是导航框架（例如，NED）的z轴角速度中的误差；/>，其是陀螺仪横向偏置误差；并且/>，其是陀螺仪竖直偏置误差。参数/>是航向测量结果中的误差。

在本系统中使用的处理器可以使用软件、固件、硬件或其任何适当的组合来实现，如本领域技术人员所已知的。这些可以通过专门设计的专用集成电路（ASIC）或者现场可编程门阵列（FPGA）来实现，或者并入在专门设计的专用集成电路（ASIC）或者现场可编程门阵列（FPGA）中。计算机或者处理器还可以包括具有软件程序、固件或者其它计算机可读指令的功能以用于实施在本方法和系统中使用的各种过程任务、计算和控制功能。

本方法可以通过计算机可执行指令来实现，诸如，程序模块或部件，其由至少一个处理器来执行。一般地，程序模块包括例程、程序、对象、数据部件、数据结构、算法等，其执行特定任务或者实现特定抽象数据类型。

用于实施各种过程任务、计算和在本文描述的方法的操作中使用的其它数据的生成的指令可以实现在软件、固件或者其它计算机或处理器可读的指令中。这些指令通常被存储在任何适当的计算机程序产品上，其包括用于计算机可读指令或数据结构的存储的计算机可读介质。此类计算机可读介质可以是任何可用的介质，其可以由通用或专用计算机或处理器或者任何可编程逻辑器件访问。

适合的计算机可读介质可以包括存储或存储器介质，诸如，磁性或光学介质。例如，存储或存储器介质可以包括常规硬盘、压缩盘或者其它光学存储盘；易失性或非易失性介质，诸如，随机存取存储器（RAM）；只读存储器（ROM）、电气可擦除可编程ROM（EEPROM）、闪速存储器等；或者可以用于承载或者存储以计算机可执行指令或数据结构的形式的期望程序代码的任何其它介质。

示例实施例

示例1包括用于交通工具的姿态与航向参考系统（AHRS），所述AHRS包括：惯性测量单元（IMU），其在交通工具机上并且配置成在交通工具的操作期间生成惯性测量结果，所述惯性测量结果包括角速率和加速度测量结果；航向源，其在交通工具机上并且配置成在交通工具的操作期间生成航向测量结果；姿态滤波器，其在交通工具机上并且与IMU进行操作通信；以及航向滤波器，其在交通工具机上并且与航向源进行操作通信。姿态滤波器配置成从IMU接收惯性测量结果；基于惯性测量结果来计算姿态估算，包括姿态估计和用于姿态估计的协方差，其中姿态估算独立于交通工具的地理纬度，并且是基于在交通工具的浮动平台框架（没有针对陀螺仪传感器误差校正）与主体参考框架之间执行的误差参数化，其中在平台框架中估计地球和输运速率，避免极地奇点；以及输出姿态估算，包括姿态估计和用于姿态估计的协方差。航向滤波器配置成在可用时从航向源接收航向测量结果；从姿态滤波器接收姿态估算，包括姿态估计和用于姿态估计的协方差；基于航向测量结果和姿态估算来计算航向估算，包括航向均值估计和航向方差；以及在航向测量结果可用时，输出航向估算，包括航向均值估计和航向方差。来自姿态滤波器的姿态估算输出独立于航向测量结果的任何可用性，使得姿态估算输出在交通工具的操作期间在所有地球区域处可用。

示例2包括示例1的AHRS，其中交通工具包括飞行器、直升机、导弹、宇宙飞船、火箭、轮船、潜艇、汽车或卡车。

示例3包括示例1-2中任一项的AHRS，其中IMU包括三轴加速度计和三轴陀螺仪；并且航向源包括磁力计。

示例4包括示例1-3中任一项的AHRS，其中当交通工具在地球极地区域处操作时，姿态估算输出可用。

示例5包括示例1-4中任一项的AHRS，其中姿态滤波器包括地球速率模型和输运速率模型。

示例6包括示例1-5中任一项的AHRS，其中姿态滤波器还包括重力变化误差的模型。

示例7包括示例6的AHRS，其中重力变化误差的模型包括由以下定义的一阶高斯-马尔科夫（GM-1）过程：

其中是GM-1过程的时间常量；/>是重力变化估算误差；并且/>是GM-1过程的驱动噪声。

示例8包括示例1-7中任一项的AHRS，其中姿态估计包括用于交通工具的滚动和俯仰估计；

其中姿态滤波器的过程模型由以下表述定义：

其中是交通工具的主体框架中的姿态误差；/>是陀螺仪偏置误差；/>是用于对陀螺仪偏置建模的一阶高斯-马尔科夫（GM-1）过程的时间常量；/>是用于对陀螺仪偏置建模的GM-1过程的驱动噪声；/>是交通工具加速度误差；/>是用于对交通工具加速度建模的GM-1过程的时间常量；/>是用于对交通工具加速度建模的GM-1过程的驱动噪声；/>是平台框架（P框架）中的地球速率误差；/>是用于对地球速率建模的GM-1过程的时间常量；/>是用于对地球速率建模的GM-1过程的驱动噪声；/>是P框架中的输运速率误差；/>是用于对输运速率建模的GM-1过程的时间常量；/>是用于对输运速率建模的GM-1过程的驱动噪声；/>是加速度计偏置误差；/>是用于对加速度计偏置建模的GM-1过程的时间常量；/>是用于对加速度计偏置建模的GM-1过程的驱动噪声；是赤道到极地重力变化误差；/>是用于对赤道到极地重力变化建模的GM-1过程的时间常量；并且/>是用于对赤道到极地重力变化建模的GM-1过程的驱动噪声；

其中姿态滤波器的测量模型由以下表述定义：

其中是比力测量误差；/>是从P框架向主体框架变换矢量的方向余弦矩阵；/>是在P框架中表述的重力矢量；/>是所估计的重力变化；/>是比力测量噪声；并且/>是重力模型测量噪声。

示例9包括示例1-8中任一项的AHRS，其中来自航向滤波器的航向均值估计包括用于交通工具的偏航估计；

其中航向滤波器的过程模型由以下表述定义：

其中和/>分别是来自姿态滤波器的所估计的滚动和俯仰角度；/>是陀螺仪横向轴线偏置误差；/>是用于对陀螺仪横向轴线偏置误差建模的GM-1过程的时间常量；/>是用于对横向轴线陀螺仪偏置误差建模的GM-1过程的驱动噪声；/>是陀螺仪竖直轴线偏置误差；/>是用于对陀螺仪竖直轴线偏置误差建模的GM-1过程的时间常量；/>是用于对陀螺仪竖直轴线偏置误差建模的GM-1过程的驱动噪声；/>是交通工具的导航框架（N框架）的z轴角速度中的误差；/>是用于对N框架的z轴角速度建模的GM-1过程的时间常量；/>是用于对N框架的z轴角速度建模的GM-1过程的驱动噪声；/>和/>是在N框架中表述的地球和输运速率模型的水平白噪声；并且/>的稳态方差由以下等式定义：

其中是从姿态滤波器获得的滚动和俯仰角度互协方差矩阵，/>是陀螺仪y轴和z轴白噪声互协方差矩阵；并且/>在点/>处评估且定义为：

其中航向滤波器的测量模型由以下等式定义：

其中是航向误差；/>是航向测量噪声；并且/>是航向测量结果中的误差。

示例10包括一种用于操作AHRS以用于为交通工具导航的方法，所述方法包括：在交通工具的移动期间从交通工具机上的IMU获得惯性测量结果；将惯性测量结果输入到交通工具机上的姿态滤波器中；在姿态滤波器中基于惯性测量结果来计算姿态估算，包括姿态估计和用于姿态估计的协方差；当可用时从交通工具机上的航向源获得航向测量结果；将航向测量结果输入到交通工具机上的航向滤波器中；从姿态滤波器向航向滤波器发送姿态估算，包括姿态估计和用于姿态估计的协方差；在航向滤波器中基于航向测量结果和姿态估算来计算航向估算，包括航向均值估计和航向方差；当航向测量结果可用时，从航向滤波器输出航向估算（包括航向均值估计和航向方差）以用于在交通工具的导航中使用；以及独立于航向测量结果何时可用来从姿态滤波器输出姿态估算，使得姿态估算在所有地球区域处可用以用于在交通工具的导航中使用。

示例11包括示例10的方法，其中交通工具包括飞行器、直升机、导弹、宇宙飞船、火箭、轮船、潜艇、汽车或卡车。

示例12包括示例10-11中任一项的方法，其中当交通工具在地球极地区域处操作时，姿态估算输出可用。

示例13包括示例10-12中任一项的方法，其中姿态估计包括用于交通工具的滚动和俯仰估计。

示例14包括示例10-13中任一项的方法，其中航向均值估计包括用于交通工具的偏航估计。

示例15包括示例10-14中任一项的方法，其中姿态滤波器包括地球速率模型和输运速率模型。

示例16包括示例10-15中任一项的方法，其中姿态滤波器还包括重力变化误差的模型。

示例17包括示例10-16中任一项的方法，其中重力变化误差的模型包括由以下定义的GM-1过程：

示例18包括一种计算机程序产品，包括具有存储在其上的指令的非暂时性计算机可读介质，所述指令由处理器可执行以执行一种用于操作AHRS以用于为交通工具导航的方法，所述方法包括：在交通工具的移动期间从交通工具机上的IMU获得惯性测量结果；将惯性测量结果输入到交通工具机上的姿态滤波器中；在姿态滤波器中基于惯性测量结果来计算姿态估算，包括姿态估计和用于姿态估计的协方差；当可用时从交通工具机上的航向源获得航向测量结果；将航向测量结果输入到交通工具机上的航向滤波器中；从姿态滤波器向航向滤波器发送姿态估算，包括姿态估计和用于姿态估计的协方差；在航向滤波器中基于航向测量结果和姿态估算来计算航向估算，包括航向均值估计和航向方差；当航向测量结果可用时，从航向滤波器输出航向估算（包括航向均值估计和航向方差）以用于在交通工具的导航中使用；以及独立于航向测量结果何时可用来从姿态滤波器输出姿态估算，使得姿态估算在所有地球区域处可用以用于在交通工具的导航中使用。

尽管已经在本文中说明和描述了具体实施例，但是本领域普通技术人员将领会到，适用于实现相同目的的任何布置可以针对所示出的具体实施例进行替换。因此，本发明明确地意图仅由权利要求及其等同物来限制。

Claims

1.一种用于交通工具的姿态与航向参考系统AHRS，所述AHRS包括：

惯性测量单元IMU，其在交通工具机上并且配置成在交通工具的操作期间生成惯性测量结果，所述测量结果包括角速率和加速度测量结果；

航向源，其在交通工具机上并且配置成在交通工具的操作期间生成航向测量结果；

姿态滤波器，其在交通工具机上并且与IMU进行操作通信；以及

航向滤波器，其在交通工具机上并且与航向源进行操作通信，

其中姿态滤波器配置成：

从IMU接收惯性测量结果；

通过以下过程基于惯性测量结果来计算姿态估算，所述姿态估算包括姿态估计和用于姿态估计的协方差，所述过程包括：

执行在没有针对陀螺仪传感器误差被校正的交通工具的浮动平台框架与主体参考框架之间的误差参数化；

在主体参考框架中估计涉及姿态、IMU估算误差以及交通工具的加速度的滤波器误差状态；以及

在浮动平台框架中估计地球与输运速率，以避免极地奇点；

其中姿态估算独立于交通工具的地理纬度；以及

输出姿态估算，其包括姿态估计和用于姿态估计的协方差；

其中航向滤波器配置成：

在可用时从航向源接收航向测量结果；

从姿态滤波器接收姿态估算，所述姿态估算包括姿态估计和用于姿态估计的协方差；

基于航向测量结果和姿态估算来计算航向估算，所述航向估算包括航向均值估计和航向方差；以及

在航向测量结果可用时，输出航向估算，所述航向估算包括航向均值估计和航向方差；其中来自姿态滤波器的姿态估算输出独立于航向测量结果的任何可用性，使得姿态估算输出在交通工具的操作期间在所有地球区域处可用。

2.权利要求1所述的AHRS，其中姿态滤波器包括地球速率模型、输运速率模型和重力变化误差模型。

3.一种用于操作姿态与航向参考系统AHRS以用于对交通工具导航的方法，所述方法包括：

在交通工具的移动期间从交通工具机上的惯性测量单元IMU获得惯性测量结果；

将惯性测量结果输入到交通工具机上的姿态滤波器中；

在姿态滤波器中通过以下过程基于惯性测量结果来计算姿态估算，所述姿态估算包括姿态估计和用于姿态估计的协方差，所述过程包括：

在浮动平台框架中估计地球与输运速率，以避免极地奇点；

当可用时从交通工具机上的航向源获得航向测量结果；

将航向测量结果输入到交通工具机上的航向滤波器中；

从姿态滤波器向航向滤波器发送姿态估算，所述姿态估算包括姿态估计和用于姿态估计的协方差；

在航向滤波器中基于航向测量结果和姿态估算来计算航向估算，所述航向估算包括航向均值估计和航向方差；

当航向测量结果可用时，从航向滤波器输出航向估算以用于在交通工具的导航中使用，所述航向估算包括航向均值估计和航向方差；以及

独立于航向测量结果何时可用，从姿态滤波器输出姿态估算，使得姿态估算在所有地球区域处可用以用于在交通工具的导航中使用。