CN115371670A

CN115371670A - 一种导航方法、装置、电子设备及存储介质

Info

Publication number: CN115371670A
Application number: CN202211290254.2A
Authority: CN
Inventors: 张金余
Original assignee: Beijing Ligong Navigation Technology Co ltd
Current assignee: Beijing Ligong Navigation Technology Co ltd
Priority date: 2022-10-21
Filing date: 2022-10-21
Publication date: 2022-11-22
Anticipated expiration: 2042-10-21
Also published as: CN115371670B

Abstract

本发明实施例提供了一种导航方法、装置、电子设备及存储介质，涉及惯性导航技术领域。上述导航方法包括：获得第一MIMU和第二MIMU同步测量的第一测量数据与第二测量数据；判断所述第二测量数据是否位于所述第一MIMU的测量范围内；根据判断结果，调整第一系数、第二系数与第三系数；根据调整后的第一系数、第二系数与第三系数，获得惯性信息，以根据惯性信息进行导航。应用本发明实施例提供的方案能够在获得惯性信息时兼顾测量精度和测量范围，能够提高导航准确度。

Description

一种导航方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及惯性导航技术领域，特别是涉及一种导航方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

惯性导航系统作为一种不依赖于外部信息的自主式导航系统，被广泛应用于包括飞机、潜艇、航天飞机等在内的各种运动机具中。在惯性导航系统中部署有用于惯性测量的MIMU（Miniature Inertial Measurement Unit，微型惯性测量单元），其中，MIMU测量到的数据可以表示上述运动机具在运动过程中的惯性信息。

现有技术中，惯性导航系统中一般只部署一个MIMU，并通过该MIMU获得运动机具的惯性信息。然而由于MIMU的测量精度和测量范围呈反向关系，MIMU满足对测量范围要求较高的需求时，测量精度往往较低，而MIMU满足对测量精度较高的需求时，测量范围又偏小，因此，采用上述方式获得惯性信息时，难以兼顾测量精度和测量范围。进而根据上述惯性信息进行导航时，导致导航准确度低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种导航方法、装置、电子设备及存储介质，以实现在获得惯性信息时兼顾测量精度和测量范围，提高导航准确度。具体技术方案如下：

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种导航方法，所述方法包括：

获得第一MIMU和第二MIMU同步测量的第一测量数据与第二测量数据；

判断所述第二测量数据是否位于所述第一MIMU的测量范围内；

根据判断结果，调整第一系数、第二系数与第三系数；

根据调整后的第一系数、第二系数与第三系数，获得惯性信息，以根据所述惯性信息进行导航。

可选的，所述第一MIMU的测量范围小于所述第二MIMU的测量范围，所述第一MIMU的测量精度大于所述第二MIMU的测量精度；

所述根据调整后的第一系数、第二系数与第三系数，获得惯性信息，包括：

根据所述第一系数和惯性导航系统在上一测量时刻的惯性误差信息，对所述第一测量数据进行降噪处理，得到第一降噪结果；

根据所述第二系数和所述惯性误差信息，对所述第二测量数据进行降噪处理，得到第二降噪结果；

根据所述第三系数，对所述第一降噪结果与第二降噪结果进行数据融合，得到惯性信息。

可选的，所述根据判断结果，调整第一系数、第二系数与第三系数，包括：

当所述第二测量数据位于所述第一MIMU的测量范围内时，增大第一系数、减小第二系数、并调整第三系数，使得所述第一系数、第二系数与第三系数的和为1；

当所述第二测量数据未位于所述第一MIMU的测量范围内时，设置所述第一系数为0、增大所述第二系数、并调整所述第三系数，使得所述第二系数与所述第三系数的和为1。

可选的，所述根据所述第三系数，对所述第一降噪结果与第二降噪结果进行数据融合，得到惯性信息，包括：

对所述第一降噪结果和第二降噪结果进行数据融合，得到中间结果；

根据所述中间结果和所述第三系数进行惯性数据预测，得到当前测量时刻的预测信息；

对所述第一降噪结果、第二降噪结果和预测信息进行数据融合，得到惯性信息。

可选的，所述惯性误差信息包括：所述第一MIMU的零偏和所述第二MIMU的零偏；

或

所述第一测量数据和第二测量数据包括：水平加速度。

可选的，所述方法还包括：

根据所述惯性信息更新所述惯性导航系统在当前测量时刻的惯性误差信息。

根据本发明实施例的第二方面，提供了一种导航装置，所述装置包括：

数据获取模块，用于获得第一MIMU和第二MIMU同步测量的第一测量数据与第二测量数据；

数据判断模块，用于判断所述第二测量数据是否位于所述第一MIMU的测量范围内；

系数调整模块，用于根据判断结果，调整第一系数、第二系数与第三系数；

信息获得模块，用于根据调整后的第一系数、第二系数与第三系数，获得惯性信息，以根据所述惯性信息进行导航。

所述信息获得模块，包括：

第一降噪子模块，用于根据所述第一系数和惯性导航系统在上一测量时刻的惯性误差信息，对所述第一测量数据进行降噪处理，得到第一降噪结果；

第二降噪子模块，用于根据所述第二系数和所述惯性误差信息，对所述第二测量数据进行降噪处理，得到第二降噪结果；

数据融合子模块，用于根据所述第三系数，对所述第一降噪结果与第二降噪结果进行数据融合，得到惯性信息。

可选的，所述系数调整模块，具体用于：

可选的，所述数据融合子模块，包括：

第一数据融合单元，用于对所述第一降噪结果和第二降噪结果进行数据融合，得到中间结果；

数据预测单元，用于根据所述中间结果和所述第三系数进行惯性数据预测，得到当前测量时刻的预测信息；

第二数据融合单元，用于对所述第一降噪结果、第二降噪结果和预测信息进行数据融合，得到惯性信息。

或

所述第一测量数据和第二测量数据包括：水平加速度。

可选的，所述装置还包括：

信息更新模块，用于根据所述惯性信息更新所述惯性导航系统在当前测量时刻的惯性误差信息。

根据本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面所述的导航方法。

根据本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的导航方法。

本发明实施例有益效果：

由以上可见，本发明实施例提供的导航方案中，使用两种不同测量精度不同测量范围的MIMU，这两种MIMU互为冗余，且同步进行测量，获得测量数据，对两个MIMU测得的测量数据分别进行降噪处理，然后将处理后的降噪结果进行数据融合，得到惯性信息。

本发明实施例提供的方案中，在进行降噪处理和数据融合之前，根据测量范围较大的第二MIMU测量所得到的第二测量数据与测量精度较大的第一MIMU的测量范围的大小关系，调整第一系数、第二系数与第三系数，进而控制两个MIMU测量所得测量数据在降噪处理以及数据融合中的权重，这样能够使得两个MIMU测量得到的测量数据在最终获得的惯性信息中占比有所差异，又由于两个MIMU在测量精度和测量范围上存在差异，从而能够使得测量精度和测量范围能够得到兼顾。因此，应用本发明实施例提供的方案能够在获得惯性信息时兼顾测量精度和测量范围，进而在根据惯性信息进行导航时，能够提高导航准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的实施例。

图1为本发明实施例提供的一种导航方法的流程示意图；

图2a为本发明实施例提供的另一种导航方法的流程示意图；

图2b为本发明实施例提供的再一种导航方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的测量数据滤波过程示意图；

图4为本发明实施例提供的一种惯性信息获得设备的结构示意图；

图5为本发明实施例提供的大动态角速度及加速度曲线图；

图6为本发明实施例提供的大动态时姿态角与真值比较曲线图；

图7a为本发明实施例提供的一种导航装置的结构示意图；

图7b为本发明实施例提供的另一种导航装置的结构示意图；

图8为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员基于本发明所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在惯性导航领域，常常使用MIMU设备进行惯性测量来获得运动机具的惯性信息。通常情况下，惯性导航系统中一般只部署一个MIMU。但是，由于MIMU的测量精度和测量范围呈反向关系，在获得惯性信息时，MIMU测量精度满足需求的，往往测量范围难满足需求；MIMU测量范围满足需求的，往往测量精度难满足需求。

为了使得获得的惯性信息能够兼顾测量精度和测量范围，提高根据惯性信息进行导航的准确度，本发明实施例提供了一种导航方法、装置、电子设备及存储介质，下面分别进行详细说明。

下面首先对本发明实施例所提供方案的执行主体进行说明。

本发明实施例提供的方案中，飞机、无人机、潜水艇等机具安装有第一MIMU和第二MIMU，这些机具在运动过程中会呈现不同的运动状态，第一MIMU和第二MIMU负责采集这些机具运动过程中的状态信息，也就是测量数据。

鉴于上述情况，上述执行主体可以是安装有第一MIMU和第二MIMU的机具中的处理器，具体的，上述处理器可以是CPU，可以是单片机，还可以是DSP（Digital SignalProcessor，数字信号处理器）等，本发明实施例并不对此进行限定。

下面再通过具体实施例对本发明实施例提供的导航方案进行详细说明。

参见图1，提供了一种导航方法的流程示意图，该方法包括以下步骤S101-步骤S104。

步骤S101：获得第一MIMU和第二MIMU同步测量的第一测量数据与第二测量数据。

步骤S102：判断第二测量数据是否位于所述第一MIMU的测量范围内。

步骤S103：根据判断结果，调整第一系数、第二系数与第三系数。

步骤S104：根据调整后的第一系数、第二系数与第三系数，获得惯性信息，以根据惯性信息进行导航。

上述处理器在获得惯性信息之后，可以根据所得惯性信息进行惯性导航。

本发明实施例提供的方案中，根据第二MIMU测量所得到的第二测量数据与第一MIMU的测量范围的大小关系，调整第一系数、第二系数与第三系数，这样根据调整之后的第一系数、第二系数和第三系数获得的惯性信息能够兼顾测量精度和测量范围，进而在根据惯性信息进行导航时，能够提高导航准确度。

参见图2a，提供了另一种导航方法的流程示意图，该方法包括以下步骤S201-S206。

步骤S201：获得第一MIMU和第二MIMU同步测量的第一测量数据与第二测量数据。

其中，第一MIMU的测量范围小于第二MIMU的测量范围，第一MIMU的测量精度大于第二MIMU的测量精度。这样说明第一MIMU属于测量精度较高的MIMU，而第二MIMU属于测量范围较大的MIMU。由于在MIMU中分辨率越高，测量精度就越高，所以可以使用分辨率来表示精度。例如，第一MIMU的陀螺仪测量范围可以是±125°/s，陀螺仪分辨率可以是262.144LSB/°/s，加速度计的测量范围可以是±3g，加速度计分辨率可以是10920LSB/g；而第二MIMU的陀螺仪测量范围可以是±1000°/s，陀螺仪分辨率可以是32.768LSB/°/s，加速度计的测量范围可以是±12g，加速度计分辨率可以是2730 LSB/g。又例如，第一MIMU的陀螺仪测量范围可以是±250°/s，陀螺仪分辨率可以是131.072LSB/°/s，加速度计的测量范围可以是±6g，加速度计分辨率可以是5460 LSB/g；而第二MIMU的陀螺仪测量范围可以是±2000°/s，陀螺仪分辨率可以是16.384LSB/°/s，加速度计的测量范围可以是±24g，加速度计分辨率可以是1365 LSB/g。

一种情况下，第一MIMU和第二MIMU可以包括：三轴MEMS（Micro-Electro-Mechanical System，微机电系统）陀螺仪和三轴MEMS加速度计，可以分别采集对象在三轴上的角速度与加速度，这种情况下，上述第一测量数据中包括测量得到的角度速度和加速度，第二测量数据中也包括测量得到的角度速度和加速度。其中，上述对象为：安装有第一MIMU和第二MIMU的机具。

一种实现方式中，上述加速度可以是水平加速度，也就是，上述第一测量数据和第二测量数据中可以包括：水平加速度。

在进行测量时，可以通过同步信号控制第一MIMU与第二MIMU进行数据测量，也就是说，控制第一MIMU与第二MIMU在同一时刻进行数据测量，这样能够保证两个测量数据反映机具的在同一时刻的同一运动状态。

具体的，可以基于一个公共的时钟源控制两个MIMU进行同步测量。

步骤S202：判断第二测量数据是否位于第一MIMU的测量范围内。

如前文所述，第一MIMU的测量范围小于第二MIMU的测量范围，而第一MIMU的测量精度大于第二MIMU的测量精度。如果机具的运动状态在第一MIMU的测量范围内，那么第一测量数据是可用的；但如果机具的运动状态超过了第一MIMU的测量范围，第一测量数据就不可用。由于两个MIMU是同步进行数据测量的，第二MIMU的测量范围更大，因此，使用第二测量数据与第一MIMU的测量范围进行比较，能够确定出机具的运动状态是否在第一MIMU的测量范围内。具体的，若第二测量数据位于第一MIMU的测量范围内，说明机具的运动状态位于第一MIMU的测量范围内，第一MIMU测量得到的第一测量数据可用；反之，若第二测量数据未位于第一MIMU的测量范围内，说明机具的运动状态未位于第一MIMU的测量范围内，第一MIMU测量得到的第一测量数据不可用。

步骤S203：根据判断结果，调整第一系数、第二系数与第三系数。

上述第一系数用于对第一测量数据进行降噪处理，第二测量系数对第二测量数据进行降噪处理，一种情况下，可以认为第一系数与第二系数分别反映了第一MIMU与第二MIMU测量所得测量数据的可靠性，第三系数用于对测量数据进行融合，降噪处理与数据融合过程将在后文进行具体说明，此处暂不详述。

下面通过具体实施例对调整第一系数、第二系数和第三系数的方式进行说明。

一种情况下，上述判断结果表征第二测量数据位于第一MIMU的测量范围内时，可以增大第一系数、减小第二系数、并调整第三系数，使得上述第一系数、第二系数与第三系数的和为1。

当第二测量数据位于第一MIMU的测量范围内时，说明机具的运动状态位于第一MIMU的测量范围内。由于第一MIMU的测量精度要高于第二MIMU的测量精度，此时第一MIMU测得的第一测量数据的精度比较高，也就是，第一测量数据对机具的运动状态的描述更加精细，更加准确，因此，可以增大第一系数，使得第一测量数据对最终得到的惯性信息的影响增大；第二MIMU测得的第二测量数据的精度比较低，也就是，第二测量数据对机具的运动状态的描述不够精细，不够准确，因此，可以减小第二系数，使得第二测量数据对最终得到的惯性信息的影响减小。第三系数调整后的取值受调整后第一系数和第二系数的影响，只要使得第一系数、第二系数与第三系数的和为1即可。

具体的，可以预先设定各个范围段的测量数据与增大步长以及减小步长之间的对应关系，这样在增大第一系数时，可以先确定第一测量数据所属的第一测量数据范围段，然后根据上述对应关系，确定第一测量数据范围段对应的第一增大步长，再将第一系数增大第一增大步长。类似的，减小第二系数时，可以先确定第二测量数据所属的第二测量数据范围段，然后根据上述对应关系，确定第二测量数据范围段对应的减小步长，再将第二系数减小减小步长。再根据调整后的第一系数和第二系数对第三系数进行调整，使得第一系数、第二系数与第三系数的和为1即可。

另一种情况下，上述判断结果表征第二测量数据未位于第一MIMU的测量范围内时，设置第一系数为0、增大第二系数、并调整第三系数，使得第二系数与第三系数的和为1。

当第二测量数据未位于第一MIMU的测量范围内时，说明第一测量数据是无效数据，因此，在后续获得惯性信息时，可以不考虑第一测量数据，鉴于此，将第一系数设置为0。又由于这种情况下，第二测量数据为有效数据，是可用数据，因此，可以增大第二系数，以使得第二测量数据对最终得到的惯性信息的影响增大。

具体的，也可以预先设定各个范围段的测量数据与增大步长以及减小步长之间的对应关系，这样在增大第二系数时，可以先确定第二测量数据所属的第二测量数据范围段，然后根据上述对应关系，确定第二测量数据范围段对应的第二增大步长，再将第二系数增大第二增大步长，并根据调整后的第二系数对第三系数进行调整，使得第二系数与第三系数的和为1即可。

经过上述调整之后，随着第一测量数据和第二测量数据的采集，实现了第一系数、第二系数以及第三系数的适应性调整、更新。

依据上述两种情况调整第一系数、第二系数和第三系数的情况下，能够在机具的运动状态处于高精度的第一MIMU的测量范围内时增大第一测量数据对后续惯性信息的影响，保证最终所得惯性信息兼顾测量精度，有能够在机具的运动状态未处于高精度的第一MIMU的测量范围内时，增大第二测量数据对后续惯性信息的影响，保证最终所得惯性信息兼顾测量范围。

步骤S204：根据第一系数和惯性导航系统在上一测量时刻的惯性误差信息，对第一测量数据进行降噪处理，得到第一降噪结果。

由于MIMU在进行数据测量时，采集的测量数据中可能包括常值零偏、真实值以及噪声，因此，测量数据存在误差。鉴于此情况，惯性误差信息可以理解为惯性导航系统所使用的惯性信息与真实惯性信息之间存在的差异。

一种实现方式中，上述惯性误差信息包括：上述第一MIMU的零偏和第二MIMU的零偏。上述零偏可以是MIMU中三轴陀螺仪零偏与三轴加速度零偏。

由于零偏能够准确的反映MIMU的测量数据与真实数据之间的差异，因此，上述惯性误差信息中包括第一MIMU和第二MIMU的零偏，使得惯性误差信息更加准确，从而提高进行降噪处理的准确度。

受实际场景、测量精度等各种因素的影响，惯性导航系统在不同的测量时刻其惯性误差信息可能会有所不同，也就是，在不同的时刻被认为是噪声的信息有所不同，但是在时域角度来讲，惯性误差信息又具有时域相关性，一般不会在个别时刻发生突变，所以，本步骤中，在对第一测量数据进行降噪处理时，不仅考虑了第一系数，还结合了惯性导航系统在上一测量时刻的惯性误差信息，这样可以使得降噪处理时能够准确的确定当前时刻的噪声，提高降噪处理过程的准确性，提高第一降噪结果的准确性。

具体的，上述降噪处理可以通过第一滤波器完成。

步骤S205：根据第二系数和惯性误差信息，对第二测量数据进行降噪处理，得到第二降噪结果。

与步骤S204类似，本步骤中，在对第二测量数据进行降噪处理时，不仅考虑了第二系数，还结合了惯性导航系统在上一测量时刻的惯性误差信息，这样可以使得降噪处理时能够准确的确定当前时刻的噪声，提高降噪处理过程的准确性，提高第二降噪结果的准确性。

具体的，上述降噪处理可以通过第二滤波器完成。

步骤S206：根据第三系数，对第一降噪结果与第二降噪结果进行数据融合，得到惯性信息。

这样在得到惯性信息后，可以根据所得到的惯性信息进行导航。

具体的，本发明的一个实施例中，参见图2b，提供了再一种导航方法的流程示意图。本实施例中，上述步骤S206可以通过以下步骤S206A-S206C实现。

一种实现方式中，上述步骤S206A-S206C可以通过滤波器实现。从所处理数据的角度上来讲，前述步骤中提及的滤波器是对第一测量数据或者第二测量数据进行处理，所处理的是整个数据处理过程中的部分数据，因此可以称为局部滤波器，而此处的滤波器是针对第一测量和第二测量数据一起进行处理，可以认为所处理的是整个数据处理过程中的全部数据，因此可以称该滤波器为主滤波器。一种实现方式中，上述局部滤波器与主滤波器进行的数据处理过程可以使用联邦卡尔曼滤波算法完成。

参见图3，提供了一种测量数据滤波过程示意图。

可以看出，第一滤波器结合惯性误差信息对第一测量数据进行降噪处理，得到第一降噪结果；第二滤波器结合惯性误差信息对第二测量数据进行降噪处理，得到第二降噪结果。第一降噪结果与第二降噪结果输入主滤波器中，由主滤波器对其进行数据融合，得到惯性信息。

步骤S206A-S206C具体如下。

步骤S206A：对第一降噪结果和第二降噪结果进行数据融合，得到中间结果。

具体的，可以基于上述主滤波器中的滤波参数对第一降噪结果和第二降噪结果进行数据融合，从而得到中间结果。

步骤S206B：根据中间结果和第三系数进行惯性数据预测，得到当前测量时刻的预测信息。

其中，第三系数反映了利用上述中间结果进行预测，得到的当前测量时刻的预测信息的可靠程度。

具体的，可以按照以下公式获得当前测量时刻的预测量测值：

其中，k表示数据对应于第k测量时刻，为k+1测量时刻的上一测量时刻；k+1测量时刻为当前测量时刻。

是在k测量时刻由量测值观测到的系统状态，也就是此时中间结果中的第一MIMU与第二MIMU的零偏；

是在k+1测量时刻由量测值观测到的系统状态，也就是此时中间结果中的第一MIMU与第二MIMU的零偏。

是第k测量时刻的量测值，是k测量时刻所测量的运动机具的水平加速度；

是第k+1测量时刻的量测值，是k+1测量时刻所测量的运动机具的水平加速度。

是k+1测量时刻量测方程系数矩阵，表示了如何通过系统状态来得到量测值；

是状态的一步转移矩阵，用于根据上一时刻中间结果中的第一MIMU与第二MIMU的零偏来预测下一时刻中间结果中的第一MIMU与第二MIMU的零偏。在确定了使用中间结果进行预测后，以上二者就被确定。

是k测量时刻系统噪声矩阵，

是k测量时刻状态方程白噪声序列，

与

是用于根据k测量时刻的系统状态得到k+1测量时刻的预测系统状态；

是观测方程白噪声序列，用于根据k+1测量时刻的预测系统状态得到k+1测量时刻的预测量测值。由于测量时，实际场景可能不同，使用的MIMU的测量精度也可能不同，系统噪声、状态方程白噪声与观测方程白噪声也会随具体情况而变化。因此，以上三者将会根据具体测量情况不同而不同。

按照本公式，可以根据k测量时刻观测到的系统状态，预测出k+1测量时刻，即当前测量时刻的量测值，作为预测量测值。结合第三系数与预测量测值，可以得到当前测量时刻的预测信息。

一种实现方式中，可以将第三系数与预测量测值相乘，得到的乘积就是当前测量时刻的预测信息。

步骤S206C：对第一降噪结果、第二降噪结果和预测信息进行数据融合，得到惯性信息。

一种实现方式中，对第一降噪结果、第二降噪结果和预测信息进行数据融合，可以是对三者进行加权平均计算。第一降噪结果的权值为第一系数，第二降噪结果的权值为第二系数，预测信息的权值为第三系数。

这样，在最后进行数据融合时，先将第一降噪结果和第二降噪结果融合，得到一个中间结果，然后根据第三系数与中间结果进行预测，最后再将第一降噪结果、第二降噪结果和预测信息进行数据融合，就可以很好地保证最后得到的惯性信息在兼顾第二MIMU的测量范围与第一MIMU的测量精度的同时，保证了系统的稳定性与容错性。

由以上可见，本实施例提供的方案中，使用两种不同测量精度不同测量范围的MIMU进行同步测量，这两种MIMU互为冗余；对两个MIMU测得的测量数据分别进行降噪处理，再将处理后的两个降噪结果进行数据融合，得到惯性信息。在进行降噪处理和数据融合之前，根会据测量范围较大的第二MIMU测量所得到的第二测量数据与较小的第一MIMU的测量范围的大小关系，调整第一系数、第二系数与第三系数，进而控制两个MIMU测量所得测量数据在降噪处理以及数据融合中的权重，这样能够使得两个MIMU测量得到的测量数据在最终获得的惯性信息中占比有所差异，又由于两个MIMU在测量精度和测量范围上存在差异，从而能够使得测量精度和测量范围能够得到兼顾。因此，应用本发明实施例提供的方案能够在获得惯性信息时兼顾测量精度和测量范围。

此外，本发明不需要改动MIMU中陀螺仪或加速度计的内部电路，设计简单，通用性好。在实际使用时，也可以根据需要组合不同测量精度的MIMU。

本发明的一个实施例中，在图2a所示方法基础上，上述方法还包括：

根据惯性信息更新惯性导航系统在当前测量时刻的惯性误差信息。

参见图3，在主滤波器完成数据融合后，根据得到的惯性信息更新了惯性误差信息。这样，惯性导航系统能够根据更新后的惯性误差信息进行惯性导航。

由以上可见，本实施例提供的方案中，可以利用当前测量时刻的惯性信息更新惯性导航系统在当前测量时刻的惯性误差信息，并通过当前测量时刻的惯性误差信息获得下个测量时刻的惯性信息，这样通过不断迭代，可以减小误差，提高了最终结果的可靠性。

下面以一具体实例对上述导航方法进行解释。

假设，存在两个MIMU，分别为第一MIMU与第二MIMU，其性能指标如下表1所示。

表1

上述两个MIMU安装于惯性信息获得设备中，参见图4，提供了一种惯性信息获得设备的结构示意图。

其中，第一MIMU与第二MIMU用于测量数据，单片机用于执行包括降噪处理、数据融合在内的数据处理，对外接口用于向惯性导航系统输出用于导航的惯性信息，电源用于给第一MIMU、第二MIMU与单片机提供电力。

对该设备进行静态测试，将该设备静置放置，采集2小时三轴角速度和三轴加速度数据。计算各轴零偏不稳定性结果如下表2所示。

表2

	X轴	Y轴	Z轴	指标要求	是否符合
						陀螺零偏不稳定性(°/h)	0.38	0.35	0.42	<0.5	符合
加速度计零偏不稳定性(μg)	18.2	15.8	17.6	<20	符合

可以看出，该设备中，陀螺仪和加速度计的零偏不稳定性满足精度要求。

对该设备进行动态检测，检测过程如下：

将该惯性信息获得设备装于一机具上，人为使机具产生超过第一MIMU测量范围的角速度与加速度。同时，对于最终导航结果，使用一款大量程中等精度光纤惯导与惯性信息获得设备进行对比来验证本设备的测量精度。

一种情况下，惯性信息获得设备获得惯性信息后，可以将惯性信息发送给导航设备，这样导航设备可以根据上述惯性信息进行导航。

另一种情况下，上述惯性信息获得设备具有导航功能，这样惯性信息获得设备获得惯性信息后，可以直接根据该惯性信息进行导航。

参见图5，提供了大动态角速度及加速度曲线图。可以看出，人为产生的最大角速度达到800°/s，最大加速度接近4g，都已经超出了第一MIMU的量程范围。

在对比时，以上述中等精度光纤惯导姿态角作为基准，将惯性信息获得设备得到的姿态角与基准进行比较。

参见图6，提供了大动态时姿态角与真值比较曲线图。可以看出，两者姿态精度比较，在超过第一MIMU量程的情况下，误差在1°范围内。因此，使用该设备获取惯性信息时，可以兼顾测量精度和测量范围，进而提高根据上述惯性信息进行导航的准确度。

与上述导航方法相对应，本发明实施例还提供了一种导航装置。

参见图7a，提供了一种导航装置的结构示意图，所述装置包括：

数据获取模块701，用于获得第一MIMU和第二MIMU同步测量的第一测量数据与第二测量数据；

数据判断模块702，用于判断所述第二测量数据是否位于所述第一MIMU的测量范围内；

系数调整模块703，用于根据判断结果，调整第一系数、第二系数与第三系数；

信息获得模块704，用于根据调整后的第一系数、第二系数与第三系数，获得惯性信息，以根据所述惯性信息进行导航。

参见图7b，提供了另一种导航装置的结构示意图，所述装置包括：

数据获取模块701，用于获得第一MIMU和第二MIMU同步测量的第一测量数据与第二测量数据，其中，所述第一MIMU的测量范围小于所述第二MIMU的测量范围，所述第一MIMU的测量精度大于所述第二MIMU的测量精度；

上述信息获得模块704包括：

第一降噪子模块704a，用于根据所述第一系数和惯性导航系统在上一测量时刻的惯性误差信息，对所述第一测量数据进行降噪处理，得到第一降噪结果；

第二降噪子模块704b，用于根据所述第二系数和所述惯性误差信息，对所述第二测量数据进行降噪处理，得到第二降噪结果；

数据融合子模块704c，用于根据所述第三系数，对所述第一降噪结果与第二降噪结果进行数据融合，得到惯性信息。

本发明的一个实施例中，所述系数调整模块703，具体用于：

由以上可见，本实施例提供的方案中，根据不同情况调整第一系数、第二系数和第三系数，能够在机具的运动状态处于高精度的第一MIMU的测量范围内时增大第一测量数据对后续惯性信息的影响，保证最终所得惯性信息兼顾测量精度，有能够在机具的运动状态未处于高精度的第一MIMU的测量范围内时，增大第二测量数据对后续惯性信息的影响，保证最终所得惯性信息兼顾测量范围。

本发明的一个实施例中，所述数据融合子模块704c，包括：

由以上可见，本实施例提供的方案中，在最后进行数据融合时，先将第一降噪结果和第二降噪结果融合，得到一个中间结果，然后根据第三系数与中间结果进行预测，最后再将第一降噪结果、第二降噪结果和预测信息进行数据融合，就可以很好地保证最后得到的惯性信息在兼顾第二MIMU的测量范围与第一MIMU的测量精度的同时，保证了系统的稳定性与容错性。

本发明的一个实施例中，所述惯性误差信息包括：所述第一MIMU的零偏和所述第二MIMU的零偏；或所述第一测量数据和第二测量数据包括：水平加速度。

由于零偏能够准确的反映MIMU的测量数据与真实数据之间的差异，因此，应用以上实施例，可以使得惯性误差信息更加准确，从而提高进行降噪处理的准确度。

本发明的一个实施例中，所述装置还包括：

本发明实施例还提供了一种电子设备和计算机可读存储介质。

如图8所示，提供了一种电子设备的结构示意图，包括：

存储器801，用于存放计算机程序；

处理器802，用于执行存储器上所存放的程序时，实现前述方法实施例所述的导航方法。

并且上述电子设备还可以包括通信总线和/或通信接口，处理器802、通信接口、存储器801通过通信总线完成相互间的通信。

上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准（Peripheral ComponentInterconnect，PCI）总线或扩展工业标准结构（Extended Industry StandardArchitecture，EISA）总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM），也可以包括非易失性存储器（Non-Volatile Memory，NVM），例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、网络处理器（Network Processor，NP）等；还可以是数字信号处理器（Digital SignalProcessor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述方法实施例所述的导航方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如同轴电缆、光纤、数字用户线（DSL））或无线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质（例如固态硬盘Solid State Disk (SSD)）等。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备以及存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并非用于限定本发明的保护范围。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，均包含在本发明的保护范围内。

Claims

1.一种导航方法，其特征在于，所述方法包括：

判断所述第二测量数据是否位于所述第一MIMU的测量范围内；

根据判断结果，调整第一系数、第二系数与第三系数；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述第一MIMU的测量范围小于所述第二MIMU的测量范围，所述第一MIMU的测量精度大于所述第二MIMU的测量精度；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述根据判断结果，调整第一系数、第二系数与第三系数，包括：

当所述第二测量数据位于所述第一MIMU的测量范围内时，增大第一系数、减小第二系数、并调整第三系数，使得所述第一系数、第二系数与第三系数的和为1；当所述第二测量数据未位于所述第一MIMU的测量范围内时，设置所述第一系数为0、增大所述第二系数、并调整所述第三系数，使得所述第二系数与所述第三系数的和为1；

或

所述根据所述第三系数，对所述第一降噪结果与第二降噪结果进行数据融合，得到惯性信息，包括：

对所述第一降噪结果和第二降噪结果进行数据融合，得到中间结果；根据所述中间结果和所述第三系数进行惯性数据预测，得到当前测量时刻的预测信息；对所述第一降噪结果、第二降噪结果和预测信息进行数据融合，得到惯性信息。

4.根据权利要求2-3中任一项所述的方法，其特征在于，

所述惯性误差信息包括：所述第一MIMU的零偏和所述第二MIMU的零偏；

或

所述第一测量数据和第二测量数据包括：水平加速度。

5.根据权利要求2-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.一种导航装置，其特征在于，所述装置包括：

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述信息获得模块，包括：

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，

所述系数调整模块，具体用于当所述第二测量数据位于所述第一MIMU的测量范围内时，增大第一系数、减小第二系数、并调整第三系数，使得所述第一系数、第二系数与第三系数的和为1；当所述第二测量数据未位于所述第一MIMU的测量范围内时，设置所述第一系数为0、增大所述第二系数、并调整所述第三系数，使得所述第二系数与所述第三系数的和为1；

或

所述数据融合子模块，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-5任一所述的方法步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一所述的方法步骤。