CN110207697B - 基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法 - Google Patents

基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110207697B
CN110207697B CN201910354258.4A CN201910354258A CN110207697B CN 110207697 B CN110207697 B CN 110207697B CN 201910354258 A CN201910354258 A CN 201910354258A CN 110207697 B CN110207697 B CN 110207697B
Authority
CN
China
Prior art keywords
moment
accelerometer
carrier
axis
angular
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910354258.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110207697A (zh
Inventor
吕品
白师宇
赖际舟
李志敏
刘士超
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Original Assignee
Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing University of Aeronautics and Astronautics filed Critical Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Priority to CN201910354258.4A priority Critical patent/CN110207697B/zh
Publication of CN110207697A publication Critical patent/CN110207697A/zh
Priority to PCT/CN2020/070025 priority patent/WO2020220729A1/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110207697B publication Critical patent/CN110207697B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/18—Stabilised platforms, e.g. by gyroscope
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C25/00—Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C25/00—Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass
    • G01C25/005—Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass initial alignment, calibration or starting-up of inertial devices
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本发明公开了基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法，设计了一种新的惯性导航方案，其采用角加速度计、陀螺、加速度计传感器对载体的角速度、姿态、速度、位置信息进行预测，通过卡尔曼滤波器对载体的角速度、姿态、速度、位置信息进行解算。其中，角加速度计、加速度计用于更新状态方程，陀螺用于更新量测方程。相对于传统的惯性导航方案，本发明通过引入角加速度计，可以提高载体高动态情况下的导航解算精度。

Description

基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法
技术领域
本发明涉及基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法，属于惯性导航技术领域。
背景技术
惯性导航是一种常见的导航方式，其采用惯性器件，通过递推式的导航方式，对载体的姿态、速度、位置进行解算。惯性导航具有自主性强、不受外界干扰、输出信息全的优势，在航空、航天、航海中具有广泛的应用。
传统的惯性导航方案采用的惯性器件为陀螺与加速度计，其中陀螺测量的是角速度信息，加速度计测量的是加速度信息。当载体进行高动态动作时，陀螺的带宽受限、采样延迟会带来误差，从而影响导航精度。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法，通过引入角加速度计，形成一种新的惯性导航方案，并设计相应的惯性导航算法，提高载体在高动态环境下的导航精度。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法，包括如下步骤：
步骤1，周期读取k时刻载体的传感器信息，包括三轴角加速度计输出
Figure GDA0003941013620000011
三轴陀螺输出
Figure GDA0003941013620000012
三轴加速度计输出
Figure GDA0003941013620000013
步骤2，根据k时刻的传感器信息，预测k时刻载体的角速度、姿态、速度、位置信息；具体过程如下：
1)采用如下公式预测载体角速度：
Figure GDA0003941013620000021
Figure GDA0003941013620000022
Figure GDA0003941013620000023
其中，
Figure GDA0003941013620000024
为k时刻机体系相对于惯性系的角速度在机体系X、Y、Z轴上的分量，
Figure GDA0003941013620000025
为k-1时刻机体系相对于惯性系的角速度在机体系X、Y、Z轴上的分量，
Figure GDA0003941013620000026
为k时刻机体系相对于惯性系的角加速度在机体系X、Y、Z轴上的分量，ΔT为离散采样周期；
2)采用如下公式预测载体姿态：
Figure GDA0003941013620000027
Figure GDA0003941013620000028
Figure GDA0003941013620000029
Figure GDA00039410136200000210
其中，
Figure GDA00039410136200000211
a＝x,y,z，q0(k)、q1(k)、q2(k)、q3(k)为k时刻的姿态四元数，q0(k-1)、q1(k-1)、q2(k-1)、q3(k-1)为k-1时刻的姿态四元数，
Figure GDA00039410136200000212
为k时刻机体系相对于导航系的角速度在机体系X、Y、Z轴上的分量，
Figure GDA00039410136200000213
为k-1时刻的姿态转移矩阵，
Figure GDA00039410136200000214
为k-1时刻导航系相对于惯性系的角速度在导航系X、Y、Z轴上的分量；
3)采用如下公式预测载体速度：
Figure GDA0003941013620000031
Figure GDA0003941013620000032
Figure GDA0003941013620000033
其中，
Figure GDA0003941013620000034
为k时刻载体速度在导航系X、Y、Z轴上的分量，
Figure GDA0003941013620000035
为k-1时刻载体速度在导航系X、Y、Z轴上的分量，L(k-1)、h(k-1)为k-1时刻载体的纬度、高度，RM、RN为地球的子午圈、卯酉圈半径，
Figure GDA0003941013620000036
为k时刻三轴加速度计在X、Y、Z轴上的输出分量，ωie为地球自转角速度，g为重力加速度；
4)采用如下公式预测载体位置：
Figure GDA0003941013620000037
Figure GDA0003941013620000038
Figure GDA0003941013620000039
其中，λ(k)、L(k)、h(k)为k时刻载体的经度、纬度与高度，λ(k-1)为k-1时刻载体的经度；
步骤3，通过卡尔曼滤波器，对k时刻载体的角速度进行校正。
作为本发明的一种优选方案，所述k-1时刻的姿态转移矩阵
Figure GDA00039410136200000310
为：
Figure GDA00039410136200000311
其中，q0(k-1)、q1(k-1)、q2(k-1)、q3(k-1)为k-1时刻的姿态四元数。
作为本发明的一种优选方案，所述k-1时刻导航系相对于惯性系的角速度在导航系X、Y、Z轴上的分量
Figure GDA0003941013620000041
为：
Figure GDA0003941013620000042
其中，
Figure GDA0003941013620000043
为k-1时刻载体速度在导航系X、Y轴上的分量，L(k-1)、h(k-1)为k-1时刻载体的纬度、高度，RM、RN为地球的子午圈、卯酉圈半径，ωie为地球自转角速度，上标T表示转置。
作为本发明的一种优选方案，所述步骤3的具体过程如下：
1)计算一步预测均方误差P(k|k-1)：
P(k|k-1)＝A(k,k-1)P(k-1|k-1)A(k,k-1)T+G(k-1)W(k-1)G(k-1)T
其中，A(k,k-1)为滤波器k-1时刻到k时刻的滤波器一步转移矩阵，P(k-1|k-1)为k-1时刻的状态估计均方差，P(k|k-1)为k-1时刻到k时刻的一步预测均方差，G(k-1)为滤波器k-1时刻的滤波器噪声系数矩阵，W(k-1)为k-1时刻状态噪声，上标T表示转置；
2)计算k时刻扩展卡尔曼滤波器滤波增益K(k)：
K(k)＝P(k|k-1)H(k)T[H(k)P(k|k-1)H(k)T+R(k)]-1
其中，K(k)为k时刻的滤波增益，H(k)为k时刻量测矩阵，R(k)为k时刻的量测噪声，上标-1表示求逆；
3)计算k时刻扩展卡尔曼滤波器状态估计值
Figure GDA0003941013620000044
Figure GDA0003941013620000045
其中，
Figure GDA0003941013620000046
为k时刻状态量的估计值，
Figure GDA0003941013620000047
为k-1到k时刻的状态变量一步预测值，Y(k)为k时刻的量测值，
Figure GDA0003941013620000048
Figure GDA0003941013620000049
为k时刻三轴陀螺在X、Y、Z轴上的输出分量；
4)计算k时刻扩展卡尔曼滤波器估计均方误差P(k|k)：
P(k|k)＝[I-K(k)H(k)]P(k|k-1)
其中，P(k|k)为k时刻估计均方误差，I为单位矩阵；
5)基于卡尔曼滤波器，通过三轴陀螺的输出Y(k)对状态中的角速度
Figure GDA00039410136200000410
Figure GDA00039410136200000411
进行校正。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
本发明可以降低载体在高动态环境下由于陀螺带宽受限、采样延迟引起的角速度估计误差，提高角速度、姿态估计精度。
附图说明
图1是本发明基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法的流程示意图。
图2、图3、图4分别是采用传统惯性解算方法和本发明方法时飞行器在航迹飞行状态下的X轴、Y轴、Z轴角速度误差。
图5、图6、图7分别是采用传统惯性解算方法和本发明方法时飞行器在航迹飞行状态下的横滚角、俯仰角、航向角误差。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
如图1所示，为本发明方法的流程图，其具体步骤如下：
步骤一：周期读取k时刻的传感器信息，包括三轴角加速度计
Figure GDA0003941013620000051
Figure GDA0003941013620000052
三轴陀螺
Figure GDA0003941013620000053
三轴加速度计
Figure GDA0003941013620000054
步骤二：预测k时刻载体的角速度、姿态、速度、位置信息：
1)角速度预测采用如下公式：
Figure GDA0003941013620000055
Figure GDA0003941013620000056
Figure GDA0003941013620000057
其中，
Figure GDA0003941013620000058
为k时刻机体系相对于惯性系的角速度在机体系X、Y、Z轴上的分量，
Figure GDA0003941013620000059
为k-1时刻机体系相对于惯性系的角速度在机体系X、Y、Z轴上的分量，
Figure GDA00039410136200000510
为k时刻机体系相对于惯性系的角加速度在机体系X、Y、Z轴上的分量，ΔT为离散采样周期；
2)姿态预测采用如下公式：
Figure GDA0003941013620000061
Figure GDA0003941013620000062
Figure GDA0003941013620000063
Figure GDA0003941013620000064
式中，
Figure GDA0003941013620000065
Figure GDA0003941013620000066
Figure GDA0003941013620000067
q0(k)、q1(k)、q2(k)、q3(k)为k时刻的姿态四元数，q0(k-1)、q1(k-1)、q2(k-1)、q3(k-1)为k-1时刻的姿态四元数，
Figure GDA0003941013620000068
为k时刻机体系相对于导航系的角速度在机体系X、Y、Z轴上的分量，
Figure GDA0003941013620000069
为k-1时刻的姿态转移矩阵，
Figure GDA00039410136200000610
为k-1时刻导航系相对于惯性系的角速度在导航系X、Y、Z轴上的分量，
Figure GDA00039410136200000611
为k-1时刻载体速度在导航系X、Y、Z轴上的分量，L(k-1)、h(k-1)为k-1时刻载体的纬度和高度，RM、RN为地球的子午圈与卯酉圈半径，ωie为地球自转角速度；
3)速度预测采用如下公式：
Figure GDA0003941013620000071
Figure GDA0003941013620000072
Figure GDA0003941013620000073
其中，
Figure GDA0003941013620000074
为k时刻载体速度在导航系X、Y、Z轴上的分量；
4)位置预测采用如下公式：
Figure GDA0003941013620000075
Figure GDA0003941013620000076
Figure GDA0003941013620000077
其中，λ(k)、L(k)、h(k)为k时刻经度、纬度与高度，λ(k-1)、L(k-1)、h(k-1)为k-1时刻经度、纬度与高度。
步骤三：通过卡尔曼滤波器，对k时刻载体的角速度进行校正：
1)计算一步预测均方误差P(k|k-1)：
P(k|k-1)＝A(k,k-1)P(k-1|k-1)A(k,k-1)T+G(k-1)W(k-1)G(k-1)T
式中，A(k,k-1)为滤波器k-1时刻到k时刻的滤波器一步转移矩阵，
Figure GDA0003941013620000078
I3×3为3×3的单位矩阵，03×3为3×3的零矩阵，03×4为3×4的零矩阵，04×3为4×3的零矩阵，
Figure GDA0003941013620000081
Figure GDA0003941013620000082
Figure GDA0003941013620000083
Figure GDA0003941013620000084
P(k-1|k-1)为k-1时刻的状态估计均方差，P(k|k-1)为k-1时刻到k时刻的一步预测均方差，G(k-1)为滤波器k-1时刻的滤波器噪声系数矩阵，
Figure GDA0003941013620000085
Figure GDA0003941013620000086
W＝[εrx εry εrz εax εay εaz]T为k-1时刻状态噪声，εrx、εry和εrz分别为
Figure GDA0003941013620000087
和
Figure GDA0003941013620000088
的模型噪声，εax、εay和εaz分别为
Figure GDA0003941013620000089
和
Figure GDA00039410136200000810
的模型噪声，上标T表示转置；
2)计算k时刻扩展卡尔曼滤波器滤波增益K(k)：
K(k)＝P(k|k-1)H(k)T[H(k)P(k|k-1)H(k)T+R(k)]-1
式中，H(k)＝[I3×3 03×4 03×3 03×3]，H(k)为k时刻量测矩阵，K(k)为k时刻的滤波增益，R(k)＝diag([εωx εωy εωz]2)为k时刻的量测噪声，diag表示矩阵对角化，其中εωx、εωy、εωz分别为
Figure GDA0003941013620000091
的噪声，上标-1表示求逆；
3)计算k时刻扩展卡尔曼滤波器状态估计值
Figure GDA0003941013620000092
Figure GDA0003941013620000093
式中，
Figure GDA0003941013620000094
为k时刻状态量的估计值，
Figure GDA0003941013620000095
为k-1到k时刻的状态变量一步预测值，使用步骤二的预测公式计算得到，
Figure GDA0003941013620000096
为k时刻的量测值，通过步骤一的传感器数据读取获得；
4)计算k时刻扩展卡尔曼滤波器估计均方误差P(k|k)：
P(k|k)＝[I-K(k)H(k)]P(k|k-1)
式中，P(k|k)为k时刻估计均方误差，I为单位矩阵。
5)基于卡尔曼滤波器，通过陀螺的输出Y(k)对状态中的角速度
Figure GDA0003941013620000097
进行校正。
实施例：
采用仿真的形式，对使用本发明方法后的飞行器导航精度进行验证。其中惯性传感器精度设置如下：角加速度计零偏稳定性为150deg/s2，陀螺零偏稳定性为0.01deg/h，加速度计零偏稳定性为30μg。角加速度计、陀螺与加速度计采样频率均为400Hz，陀螺截止频率为100Hz。
令飞行器从地面加速滑跑起飞，在空中依次分别绕飞机的三个轴做大机动旋转运动，依次为各0.5s的正负90°横滚运动，各0.5s的正负45°俯仰运动，0.5s的正向90°航向运动。
图2、图3以及图4为采用传统方法、本发明方法时飞行器在航迹飞行状态下的角速度误差。
图5、图6以及图7为采用传统方法、本发明方法时飞行器在航迹飞行状态下的姿态误差。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (4)

1.基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，周期读取k时刻载体的传感器信息，包括三轴角加速度计输出
Figure FDA0003941013610000011
三轴陀螺输出
Figure FDA0003941013610000012
三轴加速度计输出
Figure FDA0003941013610000013
步骤2，根据k时刻的传感器信息，预测k时刻载体的角速度、姿态、速度、位置信息；具体过程如下：
1)采用如下公式预测载体角速度：
Figure FDA0003941013610000014
Figure FDA0003941013610000015
Figure FDA0003941013610000016
其中，
Figure FDA0003941013610000017
为k时刻机体系相对于惯性系的角速度在机体系X、Y、Z轴上的分量，
Figure FDA0003941013610000018
为k-1时刻机体系相对于惯性系的角速度在机体系X、Y、Z轴上的分量，
Figure FDA0003941013610000019
为k时刻机体系相对于惯性系的角加速度在机体系X、Y、Z轴上的分量，ΔT为离散采样周期；
2)采用如下公式预测载体姿态：
Figure FDA00039410136100000110
Figure FDA00039410136100000111
Figure FDA00039410136100000112
Figure FDA00039410136100000113
其中，
Figure FDA00039410136100000114
a＝x,y,z，q0(k)、q1(k)、q2(k)、q3(k)为k时刻的姿态四元数，q0(k-1)、q1(k-1)、q2(k-1)、q3(k-1)为k-1时刻的姿态四元数，
Figure FDA00039410136100000115
为k时刻机体系相对于导航系的角速度在机体系X、Y、Z轴上的分量，
Figure FDA00039410136100000116
为k-1时刻的姿态转移矩阵，
Figure FDA00039410136100000117
为k-1时刻导航系相对于惯性系的角速度在导航系X、Y、Z轴上的分量；
3)采用如下公式预测载体速度：
Figure FDA0003941013610000021
Figure FDA0003941013610000022
Figure FDA0003941013610000023
其中，
Figure FDA0003941013610000024
为k时刻载体速度在导航系X、Y、Z轴上的分量，
Figure FDA0003941013610000025
为k-1时刻载体速度在导航系X、Y、Z轴上的分量，L(k-1)、h(k-1)为k-1时刻载体的纬度、高度，RM、RN为地球的子午圈、卯酉圈半径，
Figure FDA0003941013610000026
为k时刻三轴加速度计在X、Y、Z轴上的输出分量，ωie为地球自转角速度，g为重力加速度；
4)采用如下公式预测载体位置：
Figure FDA0003941013610000027
Figure FDA0003941013610000028
Figure FDA0003941013610000029
其中，λ(k)、L(k)、h(k)为k时刻载体的经度、纬度与高度，λ(k-1)为k-1时刻载体的经度；
步骤3，通过卡尔曼滤波器，对k时刻载体的角速度进行校正。
2.根据权利要求1所述基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法，其特征在于，所述k-1时刻的姿态转移矩阵
Figure FDA00039410136100000210
为：
Figure FDA00039410136100000211
其中，q0(k-1)、q1(k-1)、q2(k-1)、q3(k-1)为k-1时刻的姿态四元数。
3.根据权利要求1所述基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法，其特征在于，所述k-1时刻导航系相对于惯性系的角速度在导航系X、Y、Z轴上的分量
Figure FDA0003941013610000031
为：
Figure FDA0003941013610000032
其中，
Figure FDA0003941013610000033
为k-1时刻载体速度在导航系X、Y轴上的分量，L(k-1)、h(k-1)为k-1时刻载体的纬度、高度，RM、RN为地球的子午圈、卯酉圈半径，ωie为地球自转角速度，上标T表示转置。
4.根据权利要求1所述基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程如下：
1)计算一步预测均方误差P(k|k-1)：
P(k|k-1)＝A(k,k-1)P(k-1|k-1)A(k,k-1)T+G(k-1)W(k-1)G(k-1)T
其中，A(k,k-1)为滤波器k-1时刻到k时刻的滤波器一步转移矩阵，P(k-1|k-1)为k-1时刻的状态估计均方差，P(k|k-1)为k-1时刻到k时刻的一步预测均方差，G(k-1)为滤波器k-1时刻的滤波器噪声系数矩阵，W(k-1)为k-1时刻状态噪声，上标T表示转置；
2)计算k时刻扩展卡尔曼滤波器滤波增益K(k)：
K(k)＝P(k|k-1)H(k)T[H(k)P(k|k-1)H(k)T+R(k)]-1
其中，K(k)为k时刻的滤波增益，H(k)为k时刻量测矩阵，R(k)为k时刻的量测噪声，上标-1表示求逆；
3)计算k时刻扩展卡尔曼滤波器状态估计值
Figure FDA0003941013610000034
Figure FDA0003941013610000035
其中，
Figure FDA0003941013610000036
为k时刻状态量的估计值，
Figure FDA0003941013610000037
为k-1到k时刻的状态变量一步预测值，Y(k)为k时刻的量测值，
Figure FDA0003941013610000038
Figure FDA0003941013610000039
Figure FDA00039410136100000310
为k时刻三轴陀螺在X、Y、Z轴上的输出分量；
4)计算k时刻扩展卡尔曼滤波器估计均方误差P(k|k)：
P(k|k)＝[I-K(k)H(k)]P(k|k-1)
其中，P(k|k)为k时刻估计均方误差，I为单位矩阵；
5)基于卡尔曼滤波器，通过三轴陀螺的输出Y(k)对状态中的角速度
Figure FDA0003941013610000041
Figure FDA0003941013610000042
进行校正。
CN201910354258.4A 2019-04-29 2019-04-29 基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法 Active CN110207697B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910354258.4A CN110207697B (zh) 2019-04-29 2019-04-29 基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法
PCT/CN2020/070025 WO2020220729A1 (zh) 2019-04-29 2020-01-02 基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910354258.4A CN110207697B (zh) 2019-04-29 2019-04-29 基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110207697A CN110207697A (zh) 2019-09-06
CN110207697B true CN110207697B (zh) 2023-03-21

Family

ID=67786686

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910354258.4A Active CN110207697B (zh) 2019-04-29 2019-04-29 基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN110207697B (zh)
WO (1) WO2020220729A1 (zh)

Families Citing this family (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110207697B (zh) * 2019-04-29 2023-03-21 南京航空航天大学 基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法
CN112729281A (zh) * 2020-12-18 2021-04-30 无锡卡尔曼导航技术有限公司 一种约束惯性/卫星组合导航静止时航向漂移的方法
CN113514064B (zh) * 2021-04-23 2024-01-30 南京航空航天大学 一种鲁棒因子图多源容错导航方法
CN113295158B (zh) * 2021-05-14 2024-05-14 江苏大学 一种融合惯性数据、地图信息以及行人运动状态的室内定位方法
CN113375694A (zh) * 2021-05-25 2021-09-10 南京航空航天大学 一种静基座条件下低成本陀螺全部零偏快速估计方法
CN113566849B (zh) * 2021-07-29 2024-03-05 深圳元戎启行科技有限公司 惯性测量单元的安装角度标定方法、装置和计算机设备
CN113624260B (zh) * 2021-08-26 2024-02-27 三一智矿科技有限公司 里程计脉冲当量标定方法及装置、电子设备、存储介质
CN114279445B (zh) * 2021-12-15 2024-05-24 南京航空航天大学 自旋类飞行器的姿态解算方法
CN114413934B (zh) * 2022-01-20 2024-01-26 北京经纬恒润科技股份有限公司 一种车辆定位系统校正方法和装置
CN114413895B (zh) * 2022-02-24 2023-10-13 中国人民解放军国防科技大学 光纤陀螺旋转惯导联合定位方法、装置、设备及介质
CN114608578B (zh) * 2022-03-07 2024-04-09 北京航空航天大学 一种加权不确定性无人机集群协同导航方法
CN114993296B (zh) * 2022-04-19 2024-03-15 北京自动化控制设备研究所 一种制导炮弹高动态组合导航方法
CN114964228A (zh) * 2022-05-05 2022-08-30 上海机电工程研究所 基于秩亏约束级联滤波的惯性导航协同方法
CN115143993B (zh) * 2022-07-01 2024-03-29 中国人民解放军国防科技大学 基于三轴转台的激光陀螺惯导系统g敏感性误差标定方法
CN115265592B (zh) * 2022-07-18 2024-04-09 北京航空航天大学 一种光纤陀螺磁温交联耦合误差的在线补偿方法
CN115326106B (zh) * 2022-07-21 2024-09-06 武汉大学 一种惯性传感器数据仿真的改进方法
CN116481535B (zh) * 2023-02-02 2024-06-25 中国科学院力学研究所 一种利用惯导数据修正飞行弹道数据的计算方法
CN116147577B (zh) * 2023-03-06 2024-05-03 中国人民解放军国防科技大学 基于单轴rins/ldv组合的连续高程测量方法及系统
CN116046027B (zh) * 2023-03-31 2023-06-16 中国船舶集团有限公司第七〇七研究所 三轴旋转式惯导位置误差无源自主校准方法及系统
CN116136405B (zh) * 2023-04-04 2023-06-30 天津大学 引入磁流体传感器的惯性测量单元的数据处理方法及装置
CN116105731B (zh) * 2023-04-07 2023-06-20 中国人民解放军国防科技大学 稀疏测距条件下的导航方法、装置、计算机设备及介质
CN118067120B (zh) * 2024-04-20 2024-07-30 西安现代控制技术研究所 一种基于主动段激励的高精度惯导航向误差在线估计方法
CN118376240B (zh) * 2024-06-25 2024-08-30 中国人民解放军海军潜艇学院 一种惯导导航信息回流重构方法及装置

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2881225B1 (ja) * 1998-03-31 1999-04-12 防衛庁技術研究本部長 慣性航法装置
US6073077A (en) * 1998-07-22 2000-06-06 Litton Systems Inc. Method for determining gravity in an inertial navigation system
US8645063B2 (en) * 2010-12-22 2014-02-04 Custom Sensors & Technologies, Inc. Method and system for initial quaternion and attitude estimation
CN102628691A (zh) * 2012-04-09 2012-08-08 北京自动化控制设备研究所 一种完全自主的相对惯性导航方法
CN102736631B (zh) * 2012-06-11 2015-01-07 北京航空航天大学 一种基于角加速度传感器的多操纵面无人机闭环控制分配方法
CN105203098B (zh) * 2015-10-13 2018-10-02 上海华测导航技术股份有限公司 基于九轴mems传感器的农业机械全姿态角更新方法
CN106767805B (zh) * 2017-01-08 2023-08-18 上海拓攻机器人有限公司 基于mems传感器阵列的高精度惯性量测量方法及测量系统
CN106767931A (zh) * 2017-01-24 2017-05-31 北京理工大学 一种基于角加速度给定的无陀螺惯性导航系统的验证方法
CN108592911B (zh) * 2018-03-23 2021-09-17 南京航空航天大学 一种四旋翼飞行器动力学模型/机载传感器组合导航方法
CN108827339B (zh) * 2018-04-10 2021-06-15 南京航空航天大学 一种基于惯性辅助的高效视觉里程计
CN108693372B (zh) * 2018-04-13 2020-07-07 南京航空航天大学 一种四旋翼飞行器的航向轴角速度估计方法
CN108759814B (zh) * 2018-04-13 2020-07-07 南京航空航天大学 一种四旋翼飞行器横滚轴角速度和俯仰轴角速度估计方法
CN108562289B (zh) * 2018-06-07 2021-11-26 南京航空航天大学 连续多边几何环境中四旋翼飞行器激光雷达导航方法
CN108981709B (zh) * 2018-08-02 2021-09-21 南京航空航天大学 基于力矩模型辅助的四旋翼横滚角、俯仰角容错估计方法
CN108981708B (zh) * 2018-08-02 2021-10-19 南京航空航天大学 四旋翼扭矩模型/航向陀螺/磁传感器容错组合导航方法
CN109612459B (zh) * 2018-11-15 2023-03-17 南京航空航天大学 基于动力学模型的四旋翼飞行器惯性传感器容错导航方法
CN110207697B (zh) * 2019-04-29 2023-03-21 南京航空航天大学 基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110207697A (zh) 2019-09-06
WO2020220729A1 (zh) 2020-11-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110207697B (zh) 基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法
CN109813311B (zh) 一种无人机编队协同导航方法
CN109596018B (zh) 基于磁测滚转角速率信息的旋转弹飞行姿态高精度估计方法
CN108680186B (zh) 基于重力仪平台的捷联式惯导系统非线性初始对准方法
CN103837151B (zh) 一种四旋翼飞行器的气动模型辅助导航方法
CN104764467B (zh) 空天飞行器惯性传感器误差在线自适应标定方法
CN111121766B (zh) 一种基于星光矢量的天文与惯性组合导航方法
CN110243377B (zh) 一种基于分层式结构的集群飞行器协同导航方法
CN108592911B (zh) 一种四旋翼飞行器动力学模型/机载传感器组合导航方法
CN113340298B (zh) 一种惯导和双天线gnss外参标定方法
CN110849360B (zh) 面向多机协同编队飞行的分布式相对导航方法
CN113959462B (zh) 一种基于四元数的惯性导航系统自对准方法
CN108759814B (zh) 一种四旋翼飞行器横滚轴角速度和俯仰轴角速度估计方法
CN112556724A (zh) 动态环境下的微型飞行器低成本导航系统初始粗对准方法
CN106885587A (zh) 旋翼扰动下惯性/gps组合导航外杆臂效应误差补偿方法
CN109916399B (zh) 一种阴影下的载体姿态估计方法
CN109211232B (zh) 一种基于最小二乘滤波的炮弹姿态估计方法
CN110095117A (zh) 一种无陀螺惯性量测系统与gps组合的导航方法
CN108693372B (zh) 一种四旋翼飞行器的航向轴角速度估计方法
CN110567456B (zh) 基于抗差卡尔曼滤波的bds/ins组合列车定位方法
CN115574817B (zh) 一种基于三轴旋转式惯导系统的导航方法及导航系统
CN111024128A (zh) 一种机载光电吊舱光轴稳定状态传递对准方法
Du et al. A low-cost attitude estimation system for UAV application
CN113932803B (zh) 适用于高动态飞行器的惯性/地磁/卫星组合导航系统
CN113984042B (zh) 一种适用高动态飞行器串联组合导航方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant