CN114964231A - 一种基于双通道航向匹配的车载惯性/卫星组合导航方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于双通道航向匹配的车载惯性/卫星组合导航方法，包括，计算动态航向匹配的航向量测量，计算卫星水平和速度，判断卫星水平和速度大于第一速度阈值时，计算卫星航迹角，将卫星航迹角转换到导航坐标系下获得卫星航向角，更新航向量测量；计算静态航向匹配的航向量测量，判断车体运动状态，若车体当前时刻处于静止状态，上一时刻处于运动状态，且曾经有卫星水平和速度大于第二速度阈值，锁存当前时刻导航解算输出的航向角，更新航向观测量；基于更新的航向量测量，进行组合卡尔曼滤波估计。本发明通过双通道航向匹配更新航向量测量，提高航向误差可观性，进而提高导航定位、定姿精度。

Description

一种基于双通道航向匹配的车载惯性/卫星组合导航方法

技术领域

本发明属于组合导航技术领域，具体涉及一种基于双通道航向匹配的车载惯性/卫星组合导航方法，特别是针对车载定位定向、自动驾驶等车载导航应用领域。

背景技术

惯性/卫星组合导航是常用的车载导航方式，简单实用。微机电惯性导航系统(MEMS)，体积小、功耗低、价格低，是车载导航系统的主要惯性测量手段。但是MEMS惯性器件精度较低，惯性器件误差较大，需要卫星作为观测量对其进行修正。卫星导航具有全天候、高精度的导航优点，单天线接收机能够输出速度、位置导航信息，双天线接收机除位置、速度外还可以实时输出航向等姿态信息，但成本相对较高。

在惯性/卫星组合导航系统中，天向陀螺漂移和天向失准角是影响航向精度的关键因素。通过惯性误差方程，可以看出天向陀螺漂移和天向失准角在非机动情况下，可观性差甚至不可观，严重影响航向测量精度，导致误差发散，进而影响导航定位、定姿精度。解决该问题的传统方法，一种方法是加强载体机动，但一般载体车均有平直路段或匀速、静止等运动状态，很难从机动方面采取措施；另一种方法是增加航向作为观测量，进行组合卡尔曼滤波，可有效提高天向陀螺漂移和天向失准角的可观性，进而提高航向测量精度，抑制误差发散。

考虑车载导航系统大多在城市道路或者越野环境等情况下应用，卫星信号受遮挡、干扰造成定向定位不稳定，尤其是姿态信息解算需要双天线定位，很难保证定向姿态信息长期持续有效。同时，车载导航系统多有低成本需求，多采用单天线卫星导航系统，而单天线卫星导航系统无法直接输出姿态信息作为观测量。所以，针对没有直接可用的航向信息作为观测量的组合系统，如卫星为单天线接收机，或双天线接收机系统没有航向输出，抑制航向误差，提高车载导航定位、定姿精度是车载导航亟待解决的问题。

发明内容

针对现有技术中存在的天向陀螺漂移和天向失准角可观性差，航向误差随时间积累发散严重等技术问题，本发明提供了一种基于双通道航向匹配的车载惯性/卫星组合导航方法，在车体运动情况下采用卫星速度计算航迹角，通过坐标系转换为导航系卫星航向角，作为观测量进行组合卡尔曼滤波估计；在车体静止时，通过静态航向锁存方法，锁存有效航向角，参与静止过程的组合卡尔曼滤波估计，以此达到提高航向误差可观性的目的，进而提高导航定位、定姿精度。

本发明解决上述技术问题采用的技术方案如下：

一种基于双通道航向匹配的车载惯性/卫星组合导航方法，包括如下步骤

计算动态航向匹配的航向量测量，计算卫星水平和速度，判断卫星水平和速度大于第一速度阈值时，计算卫星航迹角，将卫星航迹角转换到导航坐标系下获得卫星航向角，更新航向量测量；

计算静态航向匹配的航向量测量，判断车体运动状态，若车体当前时刻处于静止状态，上一时刻处于运动状态，且曾经有卫星水平和速度大于第二速度阈值，锁存当前时刻导航解算输出的航向角，更新航向观测量；

基于更新的航向量测量，进行组合卡尔曼滤波估计。

进一步地，所述卫星水平和速度计算方法为

所述卫星航迹角计算方法为

其中，V_GpsN、V_GpsE分别表示卫星接收机输出北、东方向的速度；

所述卫星航迹角转换为卫星航向角的方法为

当V_GpsN≥0时，ψ_Gps＝-ψ_hj

当V_GpsN＜0,V_GpsE≥0时，ψ_Gps＝ψ_hj-π

当V_GpsN＜0,V_GpsE＜0时，ψ_Gps＝ψ_hj+π

更新航向量测量为

Z_ψ＝ψ_Gps-ψ_INS

其中，ψ_INS表示惯导解算的航向值。

进一步地，所述车体运动状态判断方法如下

计算每个采样时间陀螺和加速度计的输出值的合成量，通过滑窗计算Δt时间内陀螺和加速度计合成量的均值

通过滑窗计算T时间内

的滑动均值

和滑动均方差值

若满足以下条件，则载体处于静止状态，否则为运动状态，

其中，g为当地重力加速度；ω_av0为静态角速率均值阈值；ω_sd0为静态角速率均方差阈值；f_av0为静态加速度均值阈值；f_sd0为静态加速度均方差阈值。

进一步地，所述均值

的计算方法如下：

其中，Δt为合成采样均值的滑动窗口时间，f为惯性器件的采样频率；

分别表示第k个采样时刻x、y、z轴陀螺敏感的角速率；

分别表示第k个采样时刻x、y、z轴加速度计敏感的加速度；

所述

的滑动均值

和滑动均方差值

的计算方法如下

其中，j表示第j个合成采样均值；T为均值滑动窗口时间。

进一步地，Δt≥1s，T≥10Δt，T是Δt的整数倍，ω_av0≤0.5°/s，ω_sd0≤0.03°/s，f_av0≤0.02m/s²，f_sd0≤0.006m/s²。

进一步地，所述锁存的静态航向角为

ψ_static＝(ψ_INS)_{t_lock}

其中，(ψ_INS)_{t_lock}为t_lock时刻导航解算的航向值；

更新航向量测量为

Z_ψ＝ψ_static-ψ_INS

其中，ψ_INS表示惯导解算的航向值。

进一步地，所述组合导航方法还包括根据组合卡尔曼滤波估计结果对位置、速度、姿态进行修正，具体包括如下步骤

采用实时闭环修正速度、位置误差；

记录组合卡尔曼连续滤波次数，当连续滤波次数大于N后，采用限幅修正方法修正水平姿态；

在车体处于静态航向匹配或动态航向匹配的情况下，采取限幅修正方法修正航向。

进一步地，N>50。

进一步地，所述组合卡尔曼滤波估计方法中，状态量为

状态方程为

式中，w为系统噪声；

其中：

其中，C_ij为姿态转移矩阵

的第i行、第j列元素；F阵其他元素为0；

δV_N,δV_U,δV_E为惯导北向、天向、东向速度误差；

δL,δH,δλ为惯导纬度、高度、经度误差；

φ_N,φ_U,φ_E为惯导北向、天向、东向失准角；

ε_x,ε_y,ε_z为陀螺常值漂移；

为加速度计零位误差；

R_m为子午圈半径；

R_n为卯酉圈半径；

V_N、V_U、V_E为惯导在导航坐标系下的北天东速度；

L、H、λ为惯导在导航坐标系下的纬度、高度、经度值；

ω_ie为地球自转角速率；

分别为加速度计输出比力值在导航坐标系下x、y、z轴的分量；

量测方程为

Z(k)＝H(k)X(k)+v(k)

观测量为

量测矩阵为

V_GpsN、V_GpsU、V_GpsE为卫星接收机输出北、天、东方向的速度；

为卫星接收机与惯导系统杆臂速度误差在导航坐标系下北天东向的投影；

L_Gps、H_Gps、λ_Gps为卫星输出的纬度、高度、经度值；

为以接收机为中心，接收机到惯导质心的杆臂在导航坐标系下的投影。

进一步地，所述第一速度阈值V_th1＞2m/s，所述第二速度阈值V_th2＞2V_th1。

本发明与现有技术相比的有益效果：

本发明提出了一种双通道航向匹配的车载惯性/卫星组合导航方法。在没有航向作为直接可用信息时，在车体运动的情况下，利用卫星输出的速度计算航迹角，转换到导航坐标系，作为观测量参与组合卡尔曼滤波，提高天向陀螺和天向失准角的可观测性。在车体静止时，由于卫星速度噪声较大，航迹角计算不准确，航迹角失效，采用静态航向锁存的方法，锁存有效航向角，参与车体静止过程的组合卡尔曼滤波估计。本发明采用双通道航向匹配设计，以提高航向误差可观性，抑制航向误差发散，提高航向测量精度，进而提高车载导航定位、定姿精度。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施例进行详细说明。在下面的描述中，出于解释而非限制性的目的，阐述了具体细节，以帮助全面地理解本发明。然而，对本领域技术人员来说显而易见的是，也可以在脱离了这些具体细节的其它实施例中实践本发明。

本发明提出的基于双通道航向匹配的车载惯性/卫星组合导航方法，主要针对基于惯性/卫星的车载组合导航系统，在没有航向作为直接可用信息的情况下，天向陀螺漂移、天向失准角可观性差，导致航向误差发散，影响导航系统定位、定姿精度的问题。

一种基于双通道航向匹配的车载惯性/卫星组合导航方法，主要步骤如下：

首先，计算动态航向匹配的航向量测量。当卫星水平和速度大于第一速度阈值V_th1(V_th1根据车体应用情况进行设定)时，基于卫星速度计算航迹角，再转换到导航坐标系下，获得航向角，作为观测量进行组合卡尔曼滤波估计。

其次，计算静态航向匹配的航向量测量。进行运动状态判断，若车体当前时刻处于静止状态，且上一时刻处于运动状态，且曾经水平和速度有大于第二速度阈值V_th2过(V_th2根据应用情况进行设定)，则进行航向角锁存，将当前时刻导航解算输出的航向角锁存，作为系统静止时组合卡尔曼滤波估计的航向观测量，进行卡尔曼滤波估计。

最后，基于组合卡尔曼滤波估计结果，进行位置误差、速度误差、姿态误差修正，得到系统的定位、定姿结果。

下面结合一个具体实施例对本发明的技术方案进行详细阐述。

S1、计算动态航向匹配的航向量测量

S11、计算卫星输出的水平和速度，

若V_GpsHori＞V_th2，则记录速度可锁存标志FlagV＝1，该标志不清除。

S12、计算卫星航迹角，当V_GpsHori≥V_th1时，卫星航迹角为：

同时，动态航向匹配组合滤波标志置位，即：DynamicHeadFlag＝1；当V_GpsHori＜V_th1时，动态航向匹配组合滤波标志清零，即：DynamicHeadFlag＝0。

其中：V_GpsN,V_GpsU,V_GpsE分别表示卫星接收机输出北、天、东方向的速度，单位：m/s；ψ_hj表示航迹角，单位：rad。第一速度阈值V_th1根据车体应用情况进行设定，优选的V_th1＞2m/s，单位m/s；第二速度阈值V_th2根据应用情况进行设定，优选的V_th2＞2V_th1，单位m/s。

S13、将航迹角转换到导航坐标系，定义为卫星航向角ψ_Gps，指北为零，北偏西为正，参与组合滤波计算。转换方法如下：

当V_GpsN≥0时，ψ_Gps＝-ψ_hj；

当V_GpsN＜0,V_GpsE≥0时，ψ_Gps＝ψ_hj-π；

当V_GpsN＜0,V_GpsE＜0时，ψ_Gps＝ψ_hj+π。

S14、将卫星航向角作为组合卡尔曼滤波观测量进行航向匹配滤波估计。

若DynamicHeadFlag＝1，更新组合卡尔曼滤波的航向量测量：

Z_ψ＝ψ_Gps-ψ_INS

其中，ψ_INS表示惯导解算的航向值，Z_ψ为航向误差量测量。

动态航向匹配通道，实时计算卫星水平和速度，当卫星水平和速度大于第一速度阈值V_th1时，计算卫星航迹角，并通过坐标转换获得卫星航向角，在车体运动状态下，以卫星航向角与惯导解算航向的差值作为航向量测量。该方法可以在平直路段或匀速等运动状态下有效估计航向值，解决天向陀螺漂移和天向失准角可观性差的问题。

S2、计算静态航向匹配的航向量测量

S21、判断车体运动状态

S201、计算每个采样时间陀螺和加速度计的输出值的合成量，在连续时间Δt内对合成量进行滑窗求均值计算，其中，Δt为合成采样均值的滑动窗口时间，可根据不同应用条件进行设置。此处的滑窗当量为采样周期。

陀螺及加速度计的输出值的合成量进行求均值计算方法如下：

其中，

为在窗口时间Δt内三轴陀螺合成量均值，单位：rad/s；

在窗口时间Δt内三轴加速度计合成量均值；Δt为合成采样均值的滑动窗口时间，单位秒(s)，一般为陀螺采样周期的整数倍，优选的Δt≥1s；f为惯性器件的采样频率，单位赫兹(Hz)；

分别表示第k个采样时刻x、y、z轴陀螺敏感的角速率，单位：rad/s；

分别表示第k个采样时刻x、y、z轴加速度计敏感的加速度，单位m/s²。

S202、滑动窗口计算T时间段内

及

的滑动均值及滑动均方差值，此处的滑窗当量为Δt。

1)滑动窗口计算T时间段内

的滑动均值，记作

2)滑动窗口计算T时间段内

的滑动均值，记作

3)滑动窗口计算T时间段内

的滑动均方差值，记作

4)滑动窗口计算T时间段内

的滑动均方差值，记作

其中，j表示第j个合成采样均值；T为均值滑动窗口时间，单位为秒(s)，优选的T≥10Δt，且T是Δt的整数倍。

S203、若满足以下条件，则车体处于静止状态，否则为运动状态。

其中，g为当地重力加速度，单位:m/s²。ω_av0为静态角速率均值阈值，可根据系统陀螺指标设定，有ω_av0≤0.5°/s；ω_sd0为静态角速率均方差阈值，可根据系统陀螺指标设定，有ω_sd0≤0.03°/s；f_av0为静态加速度均值阈值，可根据系统加速度计指标设定，有f_av0≤0.02m/s²；f_sd0为静态加速度均方差阈值，可根据系统加速度计指标设定，有f_sd0≤0.006m/s²。

在车体刚刚启动和即将停止阶段，容易出现运动状态误判的问题。该运动状态判断方法，采用采样均值和滑动均值、滑动均方差值的双重判断，有效减小误判率。同时，该方法仅需要依靠惯性器件即可完成判断，不需要依赖其他传感器，自主性更强。

S22、锁存静态航向角

(1)若车体当前处于静止状态，上一时刻(组合导航系统导航周期为计数当量)处于运动状态，且FlagV＝1(即历史数据中出现过V_GpsHori＞V_th2)，则在该时刻(记为t_lock，为刚转入静止状态的时刻)进行静态航向锁存：

ψ_static＝(ψ_INS)_{t_lock}

其中，(ψ_INS)_{t_lock}为t_lock时刻导航解算的航向值。

同时，静态航向匹配组合滤波标志置位，即：StaticHeadFlag＝1；用于静态航向匹配组合滤波。滤波周期仍为卫星接收机数据更新周期。

(2)若车体当前处于运动状态，即刻解除静态航向锁定，静态航向匹配组合滤波标志清零，即：StaticHeadFlag＝0；

S23、将静态锁存的航向角作为组合卡尔曼滤波观测量，进行静态航向匹配组合卡尔曼滤波计算。

若StaticHeadFlag＝1，则更新组合卡尔曼滤波的航向量测量：

Z_ψ＝ψ_static-ψ_INS

静态航向匹配通道，实时计算车体运动状态，在每一次出现车体静止状态时，若车体刚由运动状态转为静止状态，且历史数据出现过卫星水平和速度大于第二速度阈值，锁存当前时刻的导航解算航向值作为静态航向角，在每一次车体静止状态下，以锁存的静态航向角与当前时刻的惯导解算航向值的差值作为航向量测量。该方法锁存的静态航向角准确率高，避免了卫星低速状态计算的航迹角不准确的问题。

S3、基于更新的航向量测量，进行组合卡尔曼滤波估计

S31、基于上述建立的航向量测量进行组合卡尔曼滤波估计，同时记录连续卡尔曼滤波估计次数Cnt_filter。

组合导航方案采用15维导航误差模型，状态量为：

状态方程表示如下：

式中，w为系统噪声。

其中：

C_ij为姿态转移矩阵

的第i行、第j列元素。F阵其他元素为0。

上述公式中具体参数定义为：

δV_N,δV_U,δV_E：惯导北向、天向、东向速度误差；

δL,δH,δλ：惯导纬度、高度、经度误差；

φ_N,φ_U,φ_E：惯导北向、天向、东向失准角；

ε_x,ε_y,ε_z：陀螺常值漂移；

加速度计零位误差；

R_m：子午圈半径；

R_n：卯酉圈半径；

V_N、V_U、V_E：惯导在导航坐标系下的北天东速度；

L、H、λ：惯导在导航坐标系下的纬度、高度、经度值；

ω_ie为地球自转角速率；

分别为加速度计输出比力值在导航坐标系下x、y、z轴的分量；

量测方程如下：

Z(k)＝H(k)X(k)+v(k)

以速度、位置、航向作为观测量：

对应的量测矩阵：

量测量Z中具体参数定义为：

V_N、V_U、V_E：在导航坐标系下的北天东速度；

V_GpsN、V_GpsU、V_GpsE：卫星接收机输出北、天、东方向的速度；

卫星接收机与惯导系统杆臂速度误差在导航坐标系下北天东向的投影；

L、H、λ：惯导在导航坐标系下的纬度、高度、经度值；

L_Gps、H_Gps、λ_Gps：卫星输出的纬度、高度、经度值；

以接收机为中心，接收机到惯导质心的杆臂在导航坐标系下的投影。

基于以上状态方程和量测方程，进行卡尔曼滤波处理，对状态量进行误差估计，然后修正补偿，进而提高测量精度。

S32、根据卡尔曼滤波估计结果对位置、速度、姿态(姿态包括水平姿态和航向)进行修正，得到最终的导航定位、定姿结果。

1)速度、位置误差均采用实时闭环修正的方法。

2)当连续滤波次数大于N次后，即Cnt_filter>N后，开启水平姿态修正采用限幅修正的方法。优选的，N>50。限定修正间隔时间、以及采用限幅修正方法均可避免误修正，提高导航精度。

3)在车体处于静态航向匹配或动态航向匹配的情况下，开启航向修正，即StaticHeadFlag＝1或DynamicHeadFlag＝1，航向修正同样采取限幅修正方式。在其他情况不进行航向修正。

本发明提出的一种双通道航向匹配的车载惯性/卫星组合导航方法，在没有航向作为直接可用信息时，在车体运动的情况下，利用卫星输出的速度计算航迹角，转换到导航坐标系，作为观测量参与组合卡尔曼滤波，提高天向陀螺和天向失准角的可观测性。在车体静止时，由于卫星速度噪声较大，航迹角计算不准确，航迹角失效，采用静态航向锁存的方法，锁存有效航迹角，参与车体静止过程的组合卡尔曼滤波估计。本发明采用双通道航向匹配设计，以提高航向误差可观性，抑制航向误差发散，提高航向测量精度，进而提高车载导航定位、定姿精度。

如上针对一种实施例描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施例中使用，和/或与其它实施例中的特征相结合或替代其它实施例中的特征使用。

应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤、组件或其组合的存在或附加。

这些实施例的许多特征和优点根据该详细描述是清楚的，因此所附权利要求旨在覆盖这些实施例的落入其真实精神和范围内的所有这些特征和优点。此外，由于本领域的技术人员容易想到很多修改和改变，因此不是要将本发明的实施例限于所例示和描述的精确结构和操作，而是可以涵盖落入其范围内的所有合适修改和等同物。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

本发明未详细说明部分为本领域技术人员公知技术。

Claims (10)

1.一种基于双通道航向匹配的车载惯性/卫星组合导航方法，其特征在于，包括如下步骤

计算动态航向匹配的航向量测量，计算卫星水平和速度，判断卫星水平和速度大于第一速度阈值时，计算卫星航迹角，将卫星航迹角转换到导航坐标系下获得卫星航向角，更新航向量测量；

计算静态航向匹配的航向量测量，判断车体运动状态，若车体当前时刻处于静止状态，上一时刻处于运动状态，且曾经有卫星水平和速度大于第二速度阈值，锁存当前时刻导航解算输出的航向角，更新航向观测量；

基于更新的航向量测量，进行组合卡尔曼滤波估计。

2.根据权利要求1所述的车载惯性/卫星组合导航方法，其特征在于，所述卫星水平和速度计算方法为

所述卫星航迹角计算方法为

其中，V_GpsN、V_GpsE分别表示卫星接收机输出北、东方向的速度；

所述卫星航迹角转换为卫星航向角的方法为当V_GpsN≥0时，ψ_Gps＝-ψ_hj

当V_GpsN＜0,V_GpsE≥0时，ψ_Gps＝ψ_hj-π

当V_GpsN＜0,V_GpsE＜0时，ψ_Gps＝ψ_hj+π

更新航向量测量为

Z_ψ＝ψ_Gps-ψ_INS

其中，ψ_INS表示惯导解算的航向值。

3.根据权利要求2所述的车载惯性/卫星组合导航方法，其特征在于，所述车体运动状态判断方法如下

计算每个采样时间陀螺和加速度计的输出值的合成量，通过滑窗计算Δt时间内陀螺和加速度计合成量的均值

通过滑窗计算T时间内

的滑动均值

和滑动均方差值

若满足以下条件，则载体处于静止状态，否则为运动状态，

其中，g为当地重力加速度；ω_av0为静态角速率均值阈值；ω_sd0为静态角速率均方差阈值；f_av0为静态加速度均值阈值；f_sd0为静态加速度均方差阈值。

4.根据权利要求3所述的车载惯性/卫星组合导航方法，其特征在于，所述均值

的计算方法如下：

其中，Δt为合成采样均值的滑动窗口时间，f为惯性器件的采样频率；

分别表示第k个采样时刻x、y、z轴陀螺敏感的角速率；

分别表示第k个采样时刻x、y、z轴加速度计敏感的加速度；

所述

的滑动均值

和滑动均方差值

的计算方法如下

其中，j表示第j个合成采样均值；T为均值滑动窗口时间。

5.根据权利要求4所述的车载惯性/卫星组合导航方法，其特征在于，Δt≥1s，T≥10Δt，T是Δt的整数倍，ω_av0≤0.5°/s，ω_sd0≤0.03°/s，f_av0≤0.02m/s²，f_sd0≤0.006m/s²。

6.根据权利要求3所述的车载惯性/卫星组合导航方法，其特征在于，所述锁存的静态航向角为

ψ_static＝(ψ_INS)_{t_lock}

其中，(ψ_INS)_{t_lock}为t_lock时刻导航解算的航向值；

更新航向量测量为

Z_ψ＝ψ_static-ψ_INS

其中，ψ_INS表示惯导解算的航向值。

7.根据权利要求6所述的车载惯性/卫星组合导航方法，其特征在于，所述组合导航方法还包括根据组合卡尔曼滤波估计结果对位置、速度、姿态进行修正，具体包括如下步骤

采用实时闭环修正方法修正速度、位置误差；

记录组合卡尔曼连续滤波次数，当连续滤波次数大于N后，采用限幅修正方法修正水平姿态；

在车体处于静态航向匹配或动态航向匹配的情况下，采取限幅修正方法修正航向。

8.根据权利要求7所述的车载惯性/卫星组合导航方法，其特征在于，N>50。

9.根据权利要求7所述的车载惯性/卫星组合导航方法，其特征在于，所述组合卡尔曼滤波估计方法中，状态量为

X^T＝(δV_N,δV_U,δV_E,δL,δH,δλ,φ_N,φ_U,φ_E,ε_x,ε_y,ε_z,▽_x,▽_y,▽_z)

状态方程为

式中，w为系统噪声；

其中：

其中，C_ij为姿态转移矩阵

的第i行、第j列元素；F阵其他元素为0；

δV_N,δV_U,δV_E为惯导北向、天向、东向速度误差；

δL,δH,δλ为惯导纬度、高度、经度误差；

φ_N,φ_U,φ_E为惯导北向、天向、东向失准角；

ε_x,ε_y,ε_z为陀螺常值漂移；

▽_x,▽_y,▽_z为加速度计零位误差；

R_m为子午圈半径；

R_n为卯酉圈半径；

V_N、V_U、V_E为惯导在导航坐标系下的北天东速度；

L、H、λ为惯导在导航坐标系下的纬度、高度、经度值；

ω_ie为地球自转角速率；

分别为加速度计输出比力值在导航坐标系下x、y、z轴的分量；

量测方程为

Z(k)＝H(k)X(k)+v(k)

观测量为

量测矩阵为

V_GpsN、V_GpsU、V_GpsE为卫星接收机输出北、天、东方向的速度；

为卫星接收机与惯导系统杆臂速度误差在导航坐标系下北天东向的投影；

L_Gps、H_Gps、λ_Gps为卫星输出的纬度、高度、经度值；

为以接收机为中心，接收机到惯导质心的杆臂在导航坐标系下的投影。

10.根据权利要求1所述的车载惯性/卫星组合导航方法，其特征在于，所述第一速度阈值V_th1＞2m/s，所述第二速度阈值V_th2＞2V_th1。