CN111207745B - 一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法 - Google Patents
一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111207745B CN111207745B CN202010103682.4A CN202010103682A CN111207745B CN 111207745 B CN111207745 B CN 111207745B CN 202010103682 A CN202010103682 A CN 202010103682A CN 111207745 B CN111207745 B CN 111207745B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- carrier system
- navigation
- carrier
- speed
- information
- 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
Links
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 21
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 19
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 14
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 5
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 claims description 5
- RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 9,10-anthraquinone Chemical compound C1=CC=C2C(=O)C3=CC=CC=C3C(=O)C2=C1 RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 0.000 abstract description 6
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 abstract description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 2
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本发明公开了一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法，首先，在惯导完成导航初始化之后进入“载体系导航计算”模块，计算出载体坐标系内导航信息；然后，惯导导航信息和飞机的空速信息进入到“载体系滤波估计修正”模块，通过建立的载体系内系统误差模型，利用Kalman滤波估计载体的姿态误差、陀螺仪和加速度计误差，并进行修正补偿；本发明的优点在于：应用于要求进行大机动环境的无人机用垂直陀螺仪，能够在无人机进行大机动飞行时，在无卫星定位等其他非自主辅助信息的情况下，通过引入机上空速信息，自主解算飞机水平姿态角，进而利用陀螺仪计算出的姿态控制飞机的俯仰和滚动，保证飞行控制任务。
Description
技术领域
本发明涉及一种垂直陀螺仪的惯性测量方法，具体地说是一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法，属于惯性测量领域。
背景技术
导航系统是无人机飞行控制的重要组成部分，是无人机安全和稳定飞行的基础。针对不同用途和型号无人机，导航系统类型也有差异。目前飞控用导航系统一般采取惯导/卫星等信息进行组合导航，其中，对于大中型无人机一般采用高精度航空惯性组合导航系统作为主导航系统，采用成本较低的微机电惯性组合导航系统（MEMS惯导）作为备份导航系统，而小型无人机一般仅使用微机械惯性组合导航系统作为唯一导航设备。与高精度惯导相比，MEMS惯导惯性器件精度低一个甚至几个量级，纯惯性保持能力较弱，但MEMS惯导成本较低，一般利用卫星的导航信息进行组合导航也能满足导航需求，所以MEMS惯导在无人机导航中应用广泛。
目前，MEMS惯导应用于无人机导航一般需要进行组合导航，组合的外部设备包括卫星接收机、磁航向计、空速系统等。利用卫星的速度和位置对惯导进行组合，修正水平姿态、速度和位置误差，利用磁航向计的航向信息进行航向组合提供满足要求的航向信息，可以利用磁航向和空速进行航位推算导航。但是，由于卫星和磁航向计均为外部非自主信息，其中在卫星无效时，就无法进行卫星组合，而采用磁航向计会受到周围环境影响，往往存在较大跳动和误差，组合效果不佳。采用单纯MEMS惯导进行导航时往往采用垂直陀螺仪算法。垂直陀螺仪一般也正常包含三轴加速度计、三轴陀螺仪等惯性敏感元器件，硬件组成与惯导相似，但其算法一般不同，其思路是在没有外部信息的基础上仅仅利用平稳过程中的加速度信息估计飞机的水平姿态，从而实现飞机的控制。但该算法的弊端在于对飞机机动性能有要求，当飞机进行较大机动时，水平姿态精度变差甚至无效。为解决一般高频运动机动下的垂直陀螺模式问题，互补滤波能够较好地结合陀螺仪角速度的动态性能和加速度的静态精度，从而剔除高频运动加速度，但是，当飞机机动持续时间较长且机动加速度平缓变化时，互补滤波就很难滤除大机动加速度影响，姿态测量精度将不满足飞控要求。
对于大机动无人机应用，无人机机动持续时间较长且机动加速度平缓变化的大机动情况下，同时缺少卫星信息、磁航向计信息等外界辅助信息，要保证垂直陀螺仪姿态精度，需要发明一种适用于大机动的垂直陀螺仪算法，能够在无人机大机动且在不利用卫星、磁航向计等外界辅助信息的情况下，仅仅利用飞机上自主存在的空速信息，完成飞机姿态的估计，为飞机控制提供姿态信息。
发明内容
为了解决上述问题，本发明设计了一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法，在无人机机动持续时间较长且机动加速度平缓变化的大机动情况下，同时缺少卫星信息、磁航向计信息等外界辅助信息，利用飞机上自主存在的空速信息，完成飞机姿态的估计，保证了垂直陀螺仪姿态精度，保证了飞行控制任务。
本发明的技术方案为：
一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法，包括以下步骤：
首先，在惯导完成导航初始化之后进入“载体系导航计算”模块，该模块计算出载体坐标系内导航信息；
然后，惯导导航信息和飞机的空速信息进入到“载体系滤波估计修正”模块，该模块通过建立的载体系内系统误差模型，利用Kalman滤波估计载体的姿态误差、陀螺仪和加速度计误差，并进行修正补偿，从而保证输出的载体姿态精度。
其中，所述载体系内系统误差模型为：
状态量为
其中
、/>和/>分别为载体系内速度误差；
和/>为分别北向和东向失准角；
、/>和/>分别为前、上、右向加速度计零偏；
、/>和/>分别为前、上、右向陀螺仪零偏。
具体算法如下：
步骤一：
导航初始化算法。不同于传统的导航，这里的导航初始化仅仅需要进行载体系内速度和航姿的初始化，而不需要初始化位置等其他信息。
载体系速度初始化：/>；
初始航姿阵：。
其中分别为载体系内前上右速度；（diag表示对角线矩阵）
步骤二：
导航初始化之后进入到“载体系导航计算”模块，该模块主要利用陀螺和加速度计数据，在载体系内进行导航计算，得到载体系内的速度信息，为后续载体系内滤波估计提供数据。
考虑了MEMS本身陀螺测量精度、无人机的运动特点和控制精度要求，提出了“载体系导航计算”模块的算法，该算法中仅仅对“速度更新”和“姿态更新”有计算要求；其中，所述“姿态更新”采用传统四元数更新即可，所述“速度更新”包括载体系内加速度计算和载体系内速度计算，姿态更新采用的传统四元数更新，具体如下：
载体系内加速度计算：
（1）
载体系内速度计算：
（2）
其中：
、/>和/>分别为载体系内前、上、右方向加速度计测量加速度；
、/>和/>分别为载体系内前、上、右方向陀螺仪测量角速度；
和分别为载体俯仰角和滚动角；
、/>和/>为载体系内前、上、右方向加速度；
、/>和/>为载体前一时刻的载体系内前、上、右方向速度；
、/>和/>为载体当前时刻的载体系内前、上、右方向速度；
为导航周期。
步骤三：
建立载体系内系统误差模型，利用飞机上空速管设备的空速信息和载体系内导航信息（就是上面得到的速度信息等）进行滤波估计，实现对惯导姿态和零位等修正。
载体系内系统误差模型为：
（3）
状态量为
其中：
、/>和/>分别为载体系内速度误差；
和/>为分别北向和东向失准角；
、/>和/>分别为前、上、右向加速度计零偏；
、/>和/>分别为前、上、右向陀螺仪零偏。
系统误差矩阵为
其中为导航过程中的姿态矩阵/>中对应元素。
观测矩阵为
观测量为
其中为空速装置测得的空速信息。
利用系统误差模型进行闭环Kalman滤波估计，并对各误差状态进行修正补偿，补偿方法如下：
载体系内速度修正：；
姿态修正：；
加速度计零偏修正：；
陀螺仪零位修正：；
上式中。
通过上述估计修正，可以抑制误差发散并将水平姿态控制在精度需要范围内。
本发明的有益效果为：应用于要求进行大机动环境的无人机用垂直陀螺仪，能够在无人机进行大机动飞行时，在无卫星定位等其他非自主辅助信息的情况下，通过引入机上空速信息，自主解算飞机水平姿态角，进而利用陀螺仪计算出的姿态控制飞机的俯仰和滚动，保证飞行控制任务。
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
附图说明
图1为本发明实施例一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法的算法流程图；
图2为本发明实施例一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法的俯仰角曲线图；
图3为本发明实施例一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法的俯仰角之差曲线图；
图4为本发明实施例一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法的滚动角曲线图；
图5为本发明实施例一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法的滚动角之差曲线。
具体实施方式
以下对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图1-5所示，一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法，包括以下步骤：
首先，在惯导完成导航初始化之后进入“载体系导航计算”模块，该模块计算出载体坐标系内导航信息；
然后，惯导导航信息和飞机的空速信息进入到“载体系滤波估计修正”模块，该模块通过建立的载体系内系统误差模型（公式3），利用Kalman滤波估计载体的姿态误差、陀螺仪和加速度计误差，并进行修正补偿，从而保证输出的载体姿态精度。
具体算法如下：
步骤一：
导航初始化算法。不同于传统的导航，这里的导航初始化仅仅需要进行载体系内速度和航姿的初始化，而不需要初始化位置等其他信息。
载体系速度初始化：/>；
初始航姿阵：。
其中分别为载体系内前上右速度；（diag表示对角线矩阵）
步骤二：
导航初始化之后进入到“载体系导航计算”模块，该模块主要利用陀螺和加速度计数据，在载体系内进行导航计算，得到载体系内的速度信息，为后续载体系内滤波估计提供数据。
考虑了MEMS本身陀螺测量精度、无人机的运动特点和控制精度要求，提出了“载体系导航计算”模块的算法，该算法中仅仅对“速度更新”和“姿态更新”有计算要求；其中，所述“姿态更新”采用传统四元数更新即可，所述“速度更新”包括载体系内加速度计算和载体系内速度计算，姿态更新采用的传统四元数更新，具体如下：
载体系内加速度计算：
（1）
载体系内速度计算：
（2）
其中：
、/>和/>分别为载体系内前、上、右方向加速度计测量加速度；
、/>和/>分别为载体系内前、上、右方向陀螺仪测量角速度；
和分别为载体俯仰角和滚动角；
、/>和/>为载体系内前、上、右方向加速度；
、/>和/>为载体前一时刻的载体系内前、上、右方向速度；
、/>和/>为载体当前时刻的载体系内前、上、右方向速度；
为导航周期。
步骤三：
建立载体系内系统误差模型，利用飞机上空速管设备的空速信息和载体系内导航信息（就是上面得到的速度信息等）进行滤波估计，实现对惯导姿态和零位等修正。
载体系内系统误差模型为：
（3）
状态量为
其中：
、/>和/>分别为载体系内速度误差；
和/>为分别北向和东向失准角；
、/>和/>分别为前、上、右向加速度计零偏；
、/>和/>分别为前、上、右向陀螺仪零偏。
系统误差矩阵为
其中为导航过程中的姿态矩阵/>中对应元素。
观测矩阵为
观测量为
其中为空速装置测得的空速信息。
利用系统误差模型进行闭环Kalman滤波估计，并对各误差状态进行修正补偿，补偿方法如下：
载体系内速度修正：；
姿态修正：；
加速度计零偏修正：；
陀螺仪零位修正：；
上式中。
通过上述估计修正，可以抑制误差发散并将水平姿态控制在精度需要范围内。
实验例
利用某无人靶机实际飞机过程中采集的MEMS惯导数据、空速管数据及GPS导航数据进行算法仿真。MEMS惯导的三个陀螺仪稳定性精度为6°/h(Allan方差)，三个加速度计稳定性为1mg（10s平均）。该组数据飞行状态为：先地面静止120s，初始俯仰角约14°，点火发射升空，飞行速度约200m/s，飞行时长约1200s，飞行期间进行多次大机动滚动和偏航。为了比较该垂直陀螺算法的效果，进行了两种仿真，一种是利用惯导数据和GPS数据进行常规组合得到姿态数据，该数据作为基准；一种是利用惯导数据和空速数据，按照本专利中提出的垂直陀螺仪算法进行计算得到姿态数据，比较两组姿态的差异。
仿真结果如下图2-5。结果表明，在飞机进行大机动飞行情况下，该垂直陀螺仪算法计算得到的姿态角与传统有GPS辅助的组合导航姿态比较，误差不大于5°，统计精度优于1°（RMS为均方根值），该精度能够满足飞机控制需求。
Claims (1)
1.一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
首先，在惯导完成导航初始化之后进入“载体系导航计算”模块，计算出载体坐标系内导航信息；
然后，惯导导航信息和飞机的空速信息进入到“载体系滤波估计修正”模块，通过建立的载体系内系统误差模型，利用Kalman滤波估计载体的姿态误差、陀螺仪和加速度计误差，并进行修正补偿；
具体算法如下：
步骤一
导航初始化算法：仅仅需要进行载体系内速度和航姿的初始化；
载体系速度Vb初始化：
初始航姿阵：
其中，分别为载体系内前、上、右速度；diag表示对角线矩阵；
步骤二
导航初始化之后进入到“载体系导航计算”模块，该模块主要利用陀螺和加速度计数据，在载体系内进行导航计算，得到载体系内的速度信息，为后续载体系内滤波估计提供数据；
考虑了MEMS本身陀螺测量精度、无人机的运动特点和控制精度要求，提出了“载体系导航计算”模块的算法，该算法中仅仅对“速度更新”和“姿态更新”有计算要求；其中，所述“姿态更新”采用传统四元数更新即可，所述“速度更新”包括载体系内加速度计算和载体系内速度计算，姿态更新采用的传统四元数更新，具体如下：
载体系内加速度计算：
载体系内速度计算：
其中：
和/>分别为载体系内前、上、右方向加速度计测量加速度；
和/>分别为载体系内前、上、右方向陀螺仪测量角速度；
θ和γ分别为载体俯仰角和滚动角；
和/>为载体系内前、上、右方向加速度；
和/>为载体前一时刻的载体系内前、上、右方向速度；
和/>为载体当前时刻的载体系内前、上、右方向速度；
Tn为导航周期；
步骤三
建立载体系内系统误差模型，利用飞机上空速管设备的空速信息和载体系内导航信息进行滤波估计，实现对惯导姿态和零位修正；
载体系内系统误差模型为：
状态量为
其中：
δVx、δVy和δVz分别为载体系内速度误差；
φn和φe分别为北向和东向失准角；
和/>分别为前、上、右向加速度计零偏；
εx、εy和εz分别为前、上、右向陀螺仪零偏；
系统误差矩阵为
其中C(i，j)为导航过程中的姿态矩阵中对应元素，i＝1，2，3；j＝1，2，3；
观测矩阵为
观测量为
其中Vair为空速装置测得的空速信息；
利用系统误差模型进行闭环Kalman滤波估计，并对各误差状态进行修正补偿，补偿方法如下：
载体系内速度修正：
姿态修正：
加速度计零偏修正：陀螺仪零位修正：/>上式中j＝x,y,z。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010103682.4A CN111207745B (zh) | 2020-02-20 | 2020-02-20 | 一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010103682.4A CN111207745B (zh) | 2020-02-20 | 2020-02-20 | 一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111207745A CN111207745A (zh) | 2020-05-29 |
| CN111207745B true CN111207745B (zh) | 2023-07-25 |
Family
ID=70784772
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010103682.4A Active CN111207745B (zh) | 2020-02-20 | 2020-02-20 | 一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111207745B (zh) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112113567B (zh) * | 2020-08-13 | 2023-06-27 | 中国航空无线电电子研究所 | 机载综合着陆导航方法 |
| CN112082548B (zh) * | 2020-09-10 | 2022-04-26 | 中国人民解放军海军航空大学 | 一种无人机惯导与gps混合高度测量方法 |
| CN112729286B (zh) * | 2020-12-22 | 2022-09-30 | 北京安达维尔科技股份有限公司 | 一种提高机载航姿仪解算载体三维姿态角精度的方法 |
| CN113220017A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-08-06 | 同济大学 | 一种地下无人机飞行方法及系统 |
| CN113465598B (zh) * | 2021-08-04 | 2024-02-09 | 北京云恒科技研究院有限公司 | 一种适用于无人机的惯性组合导航系统 |
| CN116225040A (zh) * | 2023-03-27 | 2023-06-06 | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 | 一种基于惯导系统的飞机自动调姿方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4930085A (en) * | 1986-10-16 | 1990-05-29 | Litef Gmbh | Method for determining the heading of an aircraft |
| CN101782391A (zh) * | 2009-06-22 | 2010-07-21 | 北京航空航天大学 | 机动加速度辅助的扩展卡尔曼滤波航姿系统姿态估计方法 |
| CN102692225A (zh) * | 2011-03-24 | 2012-09-26 | 北京理工大学 | 一种用于低成本小型无人机的姿态航向参考系统 |
| CN108106635A (zh) * | 2017-12-15 | 2018-06-01 | 中国船舶重工集团公司第七0七研究所 | 惯性卫导组合导航系统的长航时抗干扰姿态航向校准方法 |
| WO2018214227A1 (zh) * | 2017-05-22 | 2018-11-29 | 深圳市靖洲科技有限公司 | 一种无人车实时姿态测量方法 |
| CN109341717A (zh) * | 2018-09-13 | 2019-02-15 | 红色江山(湖北)导航技术有限公司 | 基于机动状态判断的mems惯性导航系统水平姿态自修正方法 |
-
2020
- 2020-02-20 CN CN202010103682.4A patent/CN111207745B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4930085A (en) * | 1986-10-16 | 1990-05-29 | Litef Gmbh | Method for determining the heading of an aircraft |
| CN101782391A (zh) * | 2009-06-22 | 2010-07-21 | 北京航空航天大学 | 机动加速度辅助的扩展卡尔曼滤波航姿系统姿态估计方法 |
| CN102692225A (zh) * | 2011-03-24 | 2012-09-26 | 北京理工大学 | 一种用于低成本小型无人机的姿态航向参考系统 |
| WO2018214227A1 (zh) * | 2017-05-22 | 2018-11-29 | 深圳市靖洲科技有限公司 | 一种无人车实时姿态测量方法 |
| CN108106635A (zh) * | 2017-12-15 | 2018-06-01 | 中国船舶重工集团公司第七0七研究所 | 惯性卫导组合导航系统的长航时抗干扰姿态航向校准方法 |
| CN109341717A (zh) * | 2018-09-13 | 2019-02-15 | 红色江山(湖北)导航技术有限公司 | 基于机动状态判断的mems惯性导航系统水平姿态自修正方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 林雪原等.组合导航及其信息融合方法.北京：国防工业出版社,2017,(第1版),96-97. * |
| 苑艳华 ; 李四海 ; 邵莉 ; .捷联航姿自主测姿算法研究.计算机仿真.2011,第28卷(第9期),正文第1-5节. * |
| 郭鹏飞等.机动加速度辅助的航姿系统扩展卡尔曼滤波.系统工程与电子技术.2009,第31卷(第3期),正文第1-4节. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111207745A (zh) | 2020-05-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111207745B (zh) | 一种适用于大机动无人机垂直陀螺仪的惯性测量方法 | |
| CN109813311B (zh) | 一种无人机编队协同导航方法 | |
| WO2020220729A1 (zh) | 基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法 | |
| JP4782111B2 (ja) | 輸送手段の位置、姿勢、および／または飛行方向を推定するシステムおよび方法 | |
| Kingston et al. | Real-time attitude and position estimation for small UAVs using low-cost sensors | |
| CN111351482B (zh) | 基于误差状态卡尔曼滤波的多旋翼飞行器组合导航方法 | |
| CN112630813B (zh) | 基于捷联惯导和北斗卫星导航系统的无人机姿态测量方法 | |
| CN106708066A (zh) | 基于视觉/惯导的无人机自主着陆方法 | |
| CN105929836B (zh) | 用于四旋翼飞行器的控制方法 | |
| CN111551175B (zh) | 一种航姿参考系统的互补滤波姿态解算方法 | |
| CN105865455B (zh) | 一种利用gps与加速度计计算飞行器姿态角的方法 | |
| CN111121766B (zh) | 一种基于星光矢量的天文与惯性组合导航方法 | |
| CN109724624B (zh) | 一种适用于机翼挠曲变形的机载自适应传递对准方法 | |
| CN102809377A (zh) | 飞行器惯性/气动模型组合导航方法 | |
| CN106989761B (zh) | 一种基于自适应滤波的空间飞行器制导工具在轨标定方法 | |
| Chen et al. | Hypersonic boost–glide vehicle strapdown inertial navigation system/global positioning system algorithm in a launch-centered earth-fixed frame | |
| CN110296719B (zh) | 一种在轨标定方法 | |
| CN109683628B (zh) | 一种基于有限时间分布式速度观测器的航天器相对位置控制方法 | |
| CN108592911A (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 | |
| CN103017765A (zh) | 应用于微机械组合导航系统的偏航角修正方法和修正装置 | |
| CN111189442A (zh) | 基于cepf的无人机多源导航信息状态预测方法 | |
| CN106352897B (zh) | 一种基于单目视觉传感器的硅mems陀螺误差估计与校正方法 | |
| 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 | |
| CN110986934B (zh) | 一体化双轴旋转惯导天文组合导航系统的导航方法及系统 | |
| CN112880669A (zh) | 一种航天器星光折射和单轴旋转调制惯性组合导航方法 |
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 | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: An Inertial Measurement Method for Vertical Gyroscopes of Large Maneuvering Drones Granted publication date: 20230725 Pledgee: Zhongguancun Branch of Bank of Beijing Co.,Ltd. Pledgor: Beijing Star Guidance Technology Co.,Ltd. Registration number: Y2024110000115 |