CN115061175A - Gnss rtk与ins半紧组合定位导航方法、装置和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种GNSS RTK与INS半紧组合定位导航方法、装置和系统。其中，该方法包括：采用多频多系统RTK确定双差观测值，将电离层延迟参数和对流层延迟参数加入第一卡尔曼滤波器的状态量来更新第一卡尔曼滤波器，以得到固定的双差模糊度；根据惯性测量单元IMU的测量值计算预测的双差距离；根据双差观测值、固定的双差模糊度、电离层延迟参数、对流层延迟参数以及预测的双差距离对第二卡尔曼滤波器进行更新，以得到移动端当前的定位导航信息。本发明通过将电离层和对流层参数引入到半紧组合卡尔曼滤波状态量中，能够剔除长基线或电离层活跃时电离层及对流层对RTK的影响，提高模糊度固定率。

Description

GNSS RTK与INS半紧组合定位导航方法、装置和系统
技术领域
本发明实施例涉及导航定位技术领域，尤其涉及一种长基线或电离层活跃时GNSSRTK与INS半紧组合定位导航方法、装置和系统。
背景技术
实时动态定位（RTK，Real - time kinematic）技术是一种基于全球导航卫星系统（GNSS，Global Navigation Satellite System）的高精度定位技术，可以在室外区域提供厘米级导航定位服务。模糊度解算是GNSS定位算法中最大的难点之一。而RTK定位算法使用了双差运算，能够有效消除大气延迟、钟差等误差，从而具备快速固定模糊度的优势，成为了当今工业界应用最广的GNSS定位技术。在电离层扰动不严重的开阔条件下，RTK可以在短基线测量任务中实现快速甚至瞬时模糊度固定。随着RTK定位算法的不断成熟，硬件模块的小型化，这项技术越来越广地被应用于自动驾驶、无人机等新兴领域中。
由于GNSS在城市地区和其他遮挡环境中面临信号传播受阻和多径等问题，惯性导航系统（INS，Inertial Navigation System）被常用于辅助它。GNSS/INS组合导航系统是一种典型的组合导航系统，包括松耦合、紧耦合和超紧耦合（或深耦合）的组合导航系统，在学术界已经被研究了数十年，近年来在工业界也开始被广泛使用。对于RTK/INS组合导航系统，目前使用较多的是松组合，而紧组合的模型也通常只适用于短基线和电离层不活跃的场景。
对于长基线和电离层活跃的情形，RTK中使用的双差观测值并不能有效消除电离层和对流层引起的延迟（尤其是电离层），需要额外解算这些延迟量，才能获得高精度的固定解。在不借助其他传感器辅助的情况下，可以使用无电离层组合或弱电离层组合等方式来消除或减弱电离层的影响，也可以在扩展卡尔曼滤波（EKF，Extended Kalman Filter）中估计电离层延迟。无电离层组合可以彻底消除电离层延迟中的低阶项，但是破坏了模糊度的整数特性，后续还需要解算宽巷、窄巷模糊度，算法繁琐且固定难度大；弱电离层组合虽然计算复杂度小，但是需要五频观测值，在普通的RTK应用中难以实现；而如果单纯使用RTK估计电离层延迟，则有可能因为卫星数量不足而导致秩亏问题，而且难以发现其中的粗差。
发明内容
为了解决现有技术中的问题，本发明提供一种GNSS RTK与INS半紧组合定位导航方法、装置和系统，通过将电离层和对流层参数引入到半紧组合卡尔曼滤波状态量中，用于剔除长基线或电离层活跃时电离层及对流层对RTK的影响，提高模糊度固定率。
第一方面，本发明实施例提供一种GNSS RTK与INS半紧组合定位导航方法，包括：
S1、采用多频多系统RTK确定双差观测值，将电离层延迟参数和对流层延迟参数加入第一卡尔曼滤波器的状态量来更新第一卡尔曼滤波器，以得到固定的双差模糊度；
S2、根据惯性测量单元IMU的测量值计算预测的双差距离；
S3、根据双差观测值、固定的双差模糊度、电离层延迟参数、对流层延迟参数以及预测的双差距离对第二卡尔曼滤波器进行更新，以得到移动端当前的定位导航信息。
可选的，所述S1包括：
S11、选择参考星，将载波相位和伪距观测值进行双差处理，以得到双差观测值；
S12、根据广播星历计算出每一颗卫星的当前时刻位置；
S13、根据双差观测值、第一卡尔曼滤波器估计的移动站接收机位置、电离层延迟参数和对流层延迟参数，更新第一卡尔曼滤波器，得到浮点模糊度；
S14、对浮点模糊度进行模糊度固定，以得到固定的双差模糊度。
可选的，所述S2包括：
S21：根据加速度计和陀螺仪的测量值，计算惯性导航系统INS移动端的位置、速度和姿态；
S22：根据INS推算的移动站接收机位置、基站位置、IMU到GNSS天线的三维位置矢量，以及卫星的当前时刻位置，计算预测的双差距离。
可选的，所述S3包括：
S31：根据双差观测值、固定的双差模糊度、电离层延迟参数和对流层延迟参数，以及预测的双差距离，计算出新息；
S32：将新息代入第二卡尔曼滤波器中进行更新；
S33：使用第二卡尔曼滤波器的状态量更新移动端的位置、速度和姿态，以确定移动端当前的定位导航信息。
可选的，在S31中，新息为：
Figure 545513DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 993812DEST_PATH_IMAGE002
为预测的双差距离，
Figure 429342DEST_PATH_IMAGE003
为固定的双差模糊度向量，
Figure 355709DEST_PATH_IMAGE004
为电离层延迟参数，
Figure 842185DEST_PATH_IMAGE005
为对流层延迟参数，
Figure 399069DEST_PATH_IMAGE006
为双差伪距，
Figure 462840DEST_PATH_IMAGE007
为双差载波相位。
第二方面，本发明实施例还提供了一种基于GNSS RTK与INS半紧组合定位导航装置，包括：
模糊度固定模块，用于采用多频多系统RTK确定双差观测值，将电离层延迟参数和对流层延迟参数加入第一卡尔曼滤波器的状态量来更新第一卡尔曼滤波器，以得到固定的双差模糊度；
预测的双差距离计算模块，用于根据惯性测量单元IMU的测量值计算预测的双差距离；
定位导航模块，用于根据双差观测值、固定的双差模糊度、电离层延迟参数、对流层延迟参数以及预测的双差距离对第二卡尔曼滤波器进行更新，以得到移动端当前的定位导航信息。
可选的，所述模糊度固定模块具体用于执行：
S11、选择参考星，将载波相位和伪距观测值进行双差处理，以得到双差观测值；
S12、根据广播星历计算出每一颗卫星的当前时刻位置；
S13、根据双差观测值、第一卡尔曼滤波器估计的移动站接收机位置、电离层延迟参数和对流层延迟参数，更新第一卡尔曼滤波器，得到浮点模糊度；
S14、对浮点模糊度进行模糊度固定，以得到固定的双差模糊度。
可选的，所述预测的双差距离计算模块具体用于执行：
S21：根据加速度计和陀螺仪的测量值，计算INS移动端的位置、速度和姿态；
S22：根据INS推算的移动站接收机位置、基站位置、IMU到GNSS天线的三维位置矢量以及卫星的当前时刻位置，计算预测的双差距离。
可选的，所述定位导航模块具体用于执行：
S31：根据双差观测值、固定的双差模糊度、电离层延迟参数和对流层延迟参数，以及预测的双差距离，计算出新息；
S32：将新息代入第二卡尔曼滤波器中进行更新；
S33：使用第二卡尔曼滤波器的状态量更新移动端的位置、速度和姿态，以确定移动端当前的定位导航信息。
第三方面，本发明实施例还提供一种GNSS RTK与INS半紧组合定位导航系统，包括设置有移动站和基站的RTK模块、设置有加速度计和陀螺仪的INS模块，以及包含两个EKF的组合导航模块，所述系统用于执行上述实施例中任一项所述的GNSS RTK与INS半紧组合定位导航方法，并配置有上述实施例中任一项所述的GNSS RTK与INS半紧组合定位导航装置。
本发明通过将电离层和对流层参数引入到半紧组合卡尔曼滤波状态量中，能够剔除长基线或电离层活跃时电离层及对流层对RTK的影响，提高模糊度固定率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种GNSS RTK与INS半紧组合定位导航方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例
本发明提供了一种GNSS RTK与INS半紧组合定位导航方法，该方法适用于长基线或者电离层活跃时进行定位导航的情况。
本实施例中提供的定位导航系统包括RTK模块、INS模块以及组合导航模块；其中，RTK部分包括移动站和基站，移动站和基站分别设置有GNSS天线和接收机，用于获取观测值；INS部分为安装在移动端的惯性传感器（IMU，Inertial Measurement Unit），所述IMU包括加速度计和陀螺仪，加速度计用于测量移动端的三轴加速度或速度增量、陀螺仪用于测量移动端的三轴角速度或角度增量、IMU到GNSS天线的三维位置矢量。
组合导航模块包含两个EKF，均包含了电离层和对流层参数。其中第一卡尔曼滤波器EKF1主要用于解算模糊度，而第二卡尔曼滤波器EKF2用于解算位置、速度、姿态、零偏、大气误差等，EKF2使用了原始GNSS观测值，因此本申请中的技术方案也属于紧耦合的范畴。
图1为本发明实施例提供的一种GNSS RTK与INS半紧组合定位导航方法的流程图。具体的，该方法包括以下步骤：
S1、采用多频多系统RTK确定双差观测值，将电离层延迟参数和对流层延迟参数加入第一卡尔曼滤波器的状态量来更新第一卡尔曼滤波器，以得到固定的双差模糊度。
具体的，上述S1包括以下步骤：
S11、选择参考星，将载波相位和伪距观测值进行双差处理，以得到双差观测值。
本实施例中，对于多频多系统RTK，在每一个共同观测卫星大于或等于2的频段均选择一颗参考星。参考星可以根据卫星的仰角、信噪比等观测条件来进行选择。
S12、根据广播星历计算出每一颗卫星的当前时刻位置。
S13、根据双差观测值、第一卡尔曼滤波器估计的移动站接收机位置、电离层延迟参数和对流层延迟参数，更新第一卡尔曼滤波器，得到浮点模糊度。
在步骤S13中，首先需要根据电离层和对流层参数确定每个链路的延迟量。对于电离层，采用模型：
Figure 396161DEST_PATH_IMAGE008
（1）
其中，
Figure 986411DEST_PATH_IMAGE009
为天顶方向的总电子含量，
Figure 714195DEST_PATH_IMAGE010
是载波频率，
Figure 265262DEST_PATH_IMAGE011
是地球半径，
Figure 736695DEST_PATH_IMAGE012
是仰角，
Figure 932184DEST_PATH_IMAGE013
为大地高。
对流层通过以下公式确定：
Figure 96449DEST_PATH_IMAGE014
（2）
其中，
Figure 134812DEST_PATH_IMAGE015
和
Figure 65728DEST_PATH_IMAGE016
分别为干、湿分量的投影函数，可以通过常用的对流层投影函数模型VMF1或者GMF计算得到，而
Figure 443620DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 309945DEST_PATH_IMAGE018
分别为干、湿分量的天顶对流层延迟。
在EKF1中，状态量为：
Figure 710970DEST_PATH_IMAGE019
（3）
其中，
Figure 524205DEST_PATH_IMAGE020
是单差（站间差）TEC的误差，
Figure 818921DEST_PATH_IMAGE021
是单差天顶对流层延迟干分量的误差，
Figure 324988DEST_PATH_IMAGE022
是单差天顶对流层延迟湿分量的误差，
Figure 931419DEST_PATH_IMAGE023
表示移动站天线位置、
Figure 610662DEST_PATH_IMAGE024
表示双差整数模糊度。由于EKF1没有用到惯导数据，无法完成运动学递推，因此，在其预测过程中，下一时刻的状态量就等于上一时刻的。而EKF1的更新则需要用S11中得到的双差观测作为新息，通过卫星位置和地面站位置计算设计矩阵。
S14、进行模糊度固定，以得到固定的双差模糊度，根据模糊度解算的置信度和观测值仰角、信噪比，确定双差观测值的权重。
示例性的，本实施例可以采用LAMBDA算法进行模糊度固定，该算法为模糊度固定的现有技术，故不再进行赘述。
S2、根据惯性测量单元IMU的测量值计算预测的双差距离。
具体的，上述S2包括以下步骤：
S21：根据加速度计和陀螺仪的测量值，计算INS移动端的定位导航信息。
其中，上述定位导航信息包括移动端位置、速度和姿态，可以采用机械编排算法计算移动端的位置、速度和姿态。
S22：根据INS推算的移动站接收机位置、基站位置、IMU到GNSS天线的三维位置矢量以及卫星的当前时刻位置，计算预测的双差距离。
其中，计算预测的双差距离所用的公式为：
Figure 697567DEST_PATH_IMAGE025
（4）
其中，
Figure 312219DEST_PATH_IMAGE026
是b系下的杆臂，
Figure 484574DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 701929DEST_PATH_IMAGE028
是卫星
Figure 908919DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 943740DEST_PATH_IMAGE030
与接收机之间在e系下的单位矢量，
Figure 603392DEST_PATH_IMAGE031
表示移动站天线位置、
Figure 624437DEST_PATH_IMAGE032
表示基站天线位置、
Figure 826880DEST_PATH_IMAGE033
表示由n系到e系的转换矩阵、
Figure 642389DEST_PATH_IMAGE034
表示EKF2状态量中的位置向量、
Figure 710708DEST_PATH_IMAGE035
表示b系到n系的转换矩阵。
S3、根据双差观测值、固定的双差模糊度、电离层延迟参数、对流层延迟参数以及预测的双差距离对第二卡尔曼滤波器进行更新，以得到移动端当前的定位导航信息。
进一步的，步骤S3具体包括：
S31：根据双差观测值、固定的双差模糊度、电离层延迟参数和对流层延迟参数，以及预测的双差距离，计算出新息。
其中，新息为：
Figure 269865DEST_PATH_IMAGE036
（5）
其中，
Figure 857973DEST_PATH_IMAGE037
为固定的双差模糊度向量；
Figure 844383DEST_PATH_IMAGE038
为电离层延迟参数，具体的，
Figure 478627DEST_PATH_IMAGE038
为根据（1）式和EKF2估计的TEC参数计算的双差电离层延迟参数；
Figure 966109DEST_PATH_IMAGE039
为对流层延迟参数，具体的，
Figure 2198DEST_PATH_IMAGE039
为根据（2）式和EKF2估计的对流层参数计算的双差对流层延迟参数。
S32：将新息代入第二卡尔曼滤波器中进行更新。
在步骤S32中的EKF2中，状态量为：
Figure 159510DEST_PATH_IMAGE040
（6）
其中，
Figure 281050DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 322955DEST_PATH_IMAGE042
和
Figure 947971DEST_PATH_IMAGE043
是位置、速度和姿态误差，
Figure 197556DEST_PATH_IMAGE044
和
Figure 540813DEST_PATH_IMAGE045
是陀螺和加速度计的零偏误差，
Figure 245463DEST_PATH_IMAGE046
和
Figure 662669DEST_PATH_IMAGE047
是陀螺和加速度计的比例因子，
Figure 427363DEST_PATH_IMAGE048
是一个维度为24*1的向量。在一些低动态的场景下也可以不考虑比例因子，仅使用18*1的向量即可。
S33：使用第二卡尔曼滤波器的状态量更新位置、速度和姿态，以确定移动端当前的定位导航信息。
本发明实施例通过在模糊度固定后又设置了一个卡尔曼滤波器，来实现移动端位置、速度以及姿态的最终确定，从而实现定位导航功能。
本实施例中，通过设置两个卡尔曼滤波器EKF1和EKF2，两个滤波器均包含电离层、对流层参数，但是它们是独立解算的。EKF1中的电离层、对流层参数对应的是浮点模糊度，而EKF2中对应的是整数模糊度。其中，EKF2采用目前常用的预测和更新的步骤，更新后的位置、速度、姿态和零偏将反馈给惯导系统。本发明通过将电离层和对流层参数引入到半紧组合卡尔曼滤波状态量中，能够剔除长基线或电离层活跃时电离层及对流层对RTK的影响，提高模糊度固定率。
进一步的，本发明实施例还提供一种GNSS RTK与INS半紧组合定位导航装置，包括：
模糊度固定模块，用于采用多频多系统RTK确定双差观测值，将电离层延迟参数和对流层延迟参数加入第一卡尔曼滤波器的状态量来更新第一卡尔曼滤波器，以得到固定的双差模糊度；
预测的双差距离计算模块，用于根据惯性测量单元IMU的测量值计算预测的双差距离；
定位导航模块，用于根据双差观测值、固定的双差模糊度、电离层延迟参数、对流层延迟参数以及预测的双差距离对第二卡尔曼滤波器进行更新，以得到移动端当前的定位导航信息。
其中，所述模糊度固定模块具体用于执行：
S11、选择参考星，将载波相位和伪距观测值进行双差处理，以得到双差观测值；
S12、根据广播星历计算出每一颗卫星的当前时刻位置；
S13、根据双差观测值、第一卡尔曼滤波器估计的移动站接收机位置、电离层延迟参数和对流层延迟参数，更新第一卡尔曼滤波器，得到浮点模糊度；
S14、对浮点模糊度进行模糊度固定，以得到固定的双差模糊度。
其中，所述预测的双差距离计算模块具体用于：
S21：根据加速度计和陀螺仪的测量值，计算INS移动端的位置、速度和姿态；
S22：根据INS推算的移动站接收机位置、基站位置、IMU到GNSS天线的三维位置矢量以及卫星的当前时刻位置，计算预测的双差距离。
其中，所述定位导航模块具体用于：
S31：根据双差观测值、固定的双差模糊度、电离层延迟参数和对流层延迟参数，以及预测的双差距离，计算出新息；
S32：将新息代入第二卡尔曼滤波器中进行更新；
S33：使用第二卡尔曼滤波器的状态量更新移动端的位置、速度和姿态，以确定移动端当前的定位导航信息。
其中，在S31中，新息为：
Figure 179287DEST_PATH_IMAGE049
其中，
Figure 890891DEST_PATH_IMAGE002
为预测的双差距离，
Figure 490500DEST_PATH_IMAGE003
为固定的双差模糊度向量，
Figure 426095DEST_PATH_IMAGE004
为电离层延迟参数，
Figure 743944DEST_PATH_IMAGE005
为对流层延迟参数，
Figure 665763DEST_PATH_IMAGE006
为双差伪距，
Figure 385458DEST_PATH_IMAGE007
为双差载波相位。
本发明实施例所提供的一种GNSS RTK与INS半紧组合定位导航装置可执行本发明任意实施例所提供的GNSS RTK与INS半紧组合定位导航方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，不再进行赘述。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种GNSS RTK与INS半紧组合定位导航方法，其特征在于，包括：
S1、采用多频多系统RTK确定双差观测值，将电离层延迟参数和对流层延迟参数加入第一卡尔曼滤波器的状态量来更新第一卡尔曼滤波器，以得到固定的双差模糊度；
S2、根据惯性测量单元IMU的测量值计算预测的双差距离；
S3、根据双差观测值、固定的双差模糊度、电离层延迟参数、对流层延迟参数以及预测的双差距离对第二卡尔曼滤波器进行更新，以得到移动端当前的定位导航信息。
2.根据权利要求1所述的GNSS RTK与INS半紧组合定位导航方法，其特征在于，所述S1包括：
S11、选择参考星，将载波相位和伪距观测值进行双差处理，以得到双差观测值；
S12、根据广播星历计算出每一颗卫星的当前时刻位置；
S13、根据双差观测值、第一卡尔曼滤波器估计的移动站接收机位置、电离层延迟参数和对流层延迟参数，更新第一卡尔曼滤波器，得到浮点模糊度；
S14、对浮点模糊度进行模糊度固定，以得到固定的双差模糊度。
3.根据权利要求1所述的GNSS RTK与INS半紧组合定位导航方法，其特征在于，所述S2包括：
S21：根据加速度计和陀螺仪的测量值，计算惯性导航系统INS移动端的位置、速度和姿态；
S22：根据INS推算的移动站接收机位置、基站位置、IMU到GNSS天线的三维位置矢量，以及卫星的当前时刻位置，计算预测的双差距离。
4.根据权利要求3所述的GNSS RTK与INS半紧组合定位导航方法，其特征在于，所述S3包括：
S31：根据双差观测值、固定的双差模糊度、电离层延迟参数和对流层延迟参数，以及预测的双差距离，计算出新息；
S32：将新息代入第二卡尔曼滤波器中进行更新；
S33：使用第二卡尔曼滤波器的状态量更新移动端的位置、速度和姿态，以确定移动端当前的定位导航信息。
5.根据权利要求4所述的GNSS RTK与INS半紧组合定位导航方法，其特征在于，在S31中，新息为：
Figure 37060DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 174781DEST_PATH_IMAGE002
为预测的双差距离，
Figure 636986DEST_PATH_IMAGE003
为固定的双差模糊度向量，
Figure 109424DEST_PATH_IMAGE004
为电离层延迟参数，
Figure 49699DEST_PATH_IMAGE005
为对流层延迟参数，
Figure 41925DEST_PATH_IMAGE006
为双差伪距 ，
Figure 189879DEST_PATH_IMAGE007
为双差载波相位。
6.一种GNSS RTK与INS半紧组合定位导航装置，其特征在于，包括：
模糊度固定模块，用于采用多频多系统RTK确定双差观测值，将电离层延迟参数和对流层延迟参数加入第一卡尔曼滤波器的状态量来更新第一卡尔曼滤波器，以得到固定的双差模糊度；
预测的双差距离计算模块，用于根据惯性测量单元IMU的测量值计算预测的双差距离；
定位导航模块，用于根据双差观测值、固定的双差模糊度、电离层延迟参数、对流层延迟参数以及预测的双差距离对第二卡尔曼滤波器进行更新，以得到移动端当前的定位导航信息。
7.根据权利要求6所述的GNSS RTK与INS半紧组合定位导航装置，其特征在于，所述模糊度固定模块具体用于执行：
S11、选择参考星，将载波相位和伪距观测值进行双差处理，以得到双差观测值；
S12、根据广播星历计算出每一颗卫星的当前时刻位置；
S13、根据双差观测值、第一卡尔曼滤波器估计的移动站接收机位置、电离层延迟参数和对流层延迟参数，更新第一卡尔曼滤波器，得到浮点模糊度；
S14、对浮点模糊度进行模糊度固定，以得到固定的双差模糊度。
8.根据权利要求6所述的GNSS RTK与INS半紧组合定位导航装置，其特征在于，所述预测的双差距离计算模块具体用于执行：
S21：根据加速度计和陀螺仪的测量值，计算惯性导航系统INS移动端的位置、速度和姿态；
S22：根据INS推算的移动站接收机位置、基站位置、IMU到GNSS天线的三维位置矢量以及卫星的当前时刻位置，计算预测的双差距离。
9.根据权利要求8所述的GNSS RTK与INS半紧组合定位导航装置，其特征在于，所述定位导航模块具体用于执行：
S31：根据双差观测值、固定的双差模糊度、电离层延迟参数和对流层延迟参数，以及预测的双差距离，计算出新息；
S32：将新息代入第二卡尔曼滤波器中进行更新；
S33：使用第二卡尔曼滤波器的状态量更新移动端的位置、速度和姿态，以确定移动端当前的定位导航信息。
10.一种GNSS RTK与INS半紧组合定位导航系统，包括设置有移动站和基站的RTK模块、设置有加速度计和陀螺仪的INS模块，以及包含两个卡尔曼滤波器的组合导航模块，所述系统用于执行权利要求1-5中任一项所述的GNSS RTK与INS半紧组合定位导航方法，并配置有权利要求6-9中任一项所述的GNSS RTK与INS半紧组合定位导航装置。
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