基于信息融合技术的车载组合导航定位系统

论述了一种采用磁罗经和轮解码器的车用GPS/DR组合导航定位系统 .应用多传感器信息融合技术 ,降低了测量误差 .仿真实验验证了上述方法的有效性 .

车载组合导航定位系统中传感器参数的实时校正

文中通过组合航位推算、GPS定位信号和地图匹配算法 ,提出了用于车载组合导航系统传感器参数的实时校正算法。利用精确的电子地图道路和GPS/DR组合后定位轨迹的相似性进行地图匹配 ,从而修正传感器的参数 。

GPS/BDS组合导航系统的精密单点定位模型

为了改善单卫星导航系统由于卫星数量较少,导致定位误差高的问题,设计全球定位系统(GPS)/北斗卫星导航系统(BDS)组合导航系统的精密单点定位模型:线性组合处理GPS与BDS的伪距和载波相位观测值,并构建GPS/BDS组合导航系统的组合观测值;接下来利用协方差成形自适应卡尔曼滤波方法,对组合导航系统导航过程中的卫星钟差、电离层延迟等误差实施滤波;再利用滤波处理后组合导航系统的广播星历,获取卫星轨道以及钟差;然后利用经验模型修正对流层延迟,获取相位观测值与伪距的综合改正数;最后利用综合改正数修正组合导航系统的观测方程,构建精密单点定位模型。实验结果表明,GPS/BDS组合导航系统采用所构建模型进行精密单点定位,不同方向定位误差均低于10 cm,证明了提出模型的有效性。

北斗三号/GPS组合导航系统全球定位性能分析

为研究北斗三号/GPS组合导航系统在全球的定位性能,基于STK仿真软件,在全球范围内,以经纬度5°×5°的分辨率设置观测点,评估每个观测点的卫星可见性和GDOP值。结果表明:在良好观测环境下,相比单系统,组合系统平均可见星数增加了10颗左右,GDOP值达到“优”的状态,极大改善了卫星空间几何结构,弥补了北斗三号在西半球可见星数少、定位精度低的问题,GPS在高纬度地区卫星仰角小,定位精度低的问题;在复杂观测环境下,组合系统平均可见星数明显下降,GDOP平均值显著增大,但整体定位性能仍可以满足定位导航的需求。

低成本亚米级PPP/INS组合导航定位系统研究

铁路智慧工地建设中,对车辆、机具、人员等有实时定位和安全管理等位置服务需求,设计了一种亚米级、低成本、基于微机电传感器(MEMS)的PPP/INS组合导航定位系统。首先介绍系统终端采用的基于零速度更新(ZUPT)和非完整约束(NHC)算法的PPP/INS松组合导航定位方法,然后介绍系统组成,并通过车载实验对开阔环境和半开阔环境下的系统动态定位精度进行分析。实验结果表明,该系统在开阔环境下可满足亚米级定位精度,在半开阔环境下定位精度优于1.0%×失锁距离,相比PPP和u-blox SPP单系统定位优势明显。研究成果对铁路智慧工地位置服务中低成本、亚米级导航定位研究及成果转化具有一定的参考价值。

GNSS/MEMS IMU车载组合导航中IMU比例因子误差的影响分析

从系统状态模型出发,分析比例因子误差对组合导航精度和计算量的影响,同时基于车载运动的特点分析比例因子误差的观测性,提出一种仅保留航向陀螺仪和水平加速度计比例因子误差的降维状态模型。实验结果表明,当比例因子误差大于6×10^(-3)时,增广比例因子误差有助于提高导航精度,但计算量增加约170%;降维模型能够达到高维模型的导航精度,与不增广比例因子误差相比,计算量仅增加约70%。

基于VB-EKF的GPS/INS松组合导航定位算法

针对应用在无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)中的全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)松组合导航非线性系统受到外界噪声干扰导致量测噪声在滤波时不断变化,从而造成滤波精度下降等问题,提出一种变分贝叶斯扩展卡尔曼滤波(VB-EKF)算法。该算法利用EKF(Extended Kalman Filter)将非线性系统中的状态函数和量测函数展开为线性方程,并将两个不同的导航系统数据进行融合,避免了单系统导航定位发散的问题。考虑到组合系统中量测噪声的时变特性,引入变分贝叶斯算法进行改进,有效解决了系统滤波精度下降问题。仿真结果表明,VB-EKF较EKF算法可有效提高滤波稳定性,进而提高系统导航定位精度。

一种改进的车载组合导航零速检测及运动约束方法

零速修正在抑制车载惯性导航系统误差发散方面具有重要作用,普适准确的零速检测方法是实现零速修正的关键。针对传统零速检测方法在复杂环境下易受扰动、检测准确率低的问题,提出了一种改进的车载组合导航零速检测及运动约束方法。首先,归纳总结了基于速度和惯性测量装置数据的几种典型的零速检验方法,并分析了各种方法的优缺点;其次,设计了融合陀螺仪模值检验统计量和水平速度检验统计量的零速检测方案;最后,对所提方法进行了实验验证。实验结果表明,城市环境下所提方法的检测准确率为99.222%,漏检率为0.628%,误检率为1.366%。相较于基于速度的零速检测方法,准确率提高了8.000%,漏检率和误检率分别降低了8.793%和4.901%,速度精度平均提升了32.49%,姿态精度平均提升了28.69%。

基于变分贝叶斯算法的多模型车载组合导航算法

在行车过程中强机动引起全球卫星导航系统(GNSS)量测噪声产生野值,表现出厚尾特性导致常规状态估计精度下降的问题,为此提出一种基于变分贝叶斯的SINS/GNSS组合导航信息融合方法。构建车载组合导航系统模型,采用Student’s t分布对量测异常情况下噪声建模,并用变分贝叶斯的方法对系统状态和隐变量进行求解,实现对模型参数的后验估计。针对城市行车存在GNSS测量失效的问题,利用交互式多模型算法实现了GNSS量测中断情况下的SINS/GNSS和SINS/OD子系统的动态交互融合。通过跑车实验进行验证,实验结果表明,所提算法可有效抑制GNSS量测野值噪声对SINS/GNSS/OD组合导航系统的影响,与传统交互式多模型算法相比,具有较高的精度和鲁棒性。

以深拖作业为例对比超短基线定位与惯性组合导航定位

本文介绍了TeledyneBenthosTTV-301深拖系统、SonardyneRange2超短基线定位系统、PHINS6000惯性组合导航系统的构成和海上作业模式,以深拖系统为载体,拖体上搭载超短基线定位系统和惯性组合导航系统,在南海某海域3870m深海区执行近海底高精度探测,对同一载体同一时间获取的定位数据进行对比分析,阐述两种定位方式的技术特点及区别,为深海调查作业中定位技术的选择与应用提供参考。

基于XGBoost算法的车载场景识别辅助组合导航研究

现有组合导航算法在卫星信号复杂的环境中存在误差随时间发散的问题。针对不同的车载场景增加不同的辅助策略,以提升导航精度,提出了一种基于XGBoost算法的车载场景识别辅助组合导航技术。首先,根据行车过程中的卫星导航数据和车辆状态数据构建特征,并通过Kruskal-Wallis检验比较不同车载场景下特征的分布差异;其次,使用XGBoost算法拟合经过预处理的数据,得到车载场景识别模型;最后,当识别到地库场景时,通过力学编排计算航向角的变化量,也使用轮速运动学模型计算航向角的变化量,然后对两种方式计算的航向角变化量求均值,重新计算当前时刻的姿态,再用新的姿态更新速度和位置。实验结果表明,在地库场景下,相较于不增加轮速运动学辅助的算法,增加辅助的组合导航算法的航向精度标准差平均提升55.27%。

车载导航系统现状及GPS/DR定位系统车载实验

车载定位导航系统(Vehicle Location and Navigation System,VLNS)综合了多种高科技技术,旨在改善城市交通状况,给驾驶者一个方便快捷的路径诱导。而车载定位技术是车载导航系统的一个关键技术。通过市场调研剖析了车载定位导航系统的现状,并对GPS/DR组合定位系统进行了跑车实验,给出了相应结论。

一种适用于高动态强干扰环境的视觉辅助微机械捷联惯性导航系统/全球定位系统超紧组合导航系统

为解决高动态、恶劣全球定位系统(GPS)环境下微机械捷联惯性导航系统(MEMSSINS)/GPS超紧组合导航系统抗干扰能力差的问题,提出一种适用于高动态强干扰环境的视觉辅助MEMS-SINS/GPS超紧组合导航系统。将双目视觉提供的姿态信息引入MEMS-SINS/GPS超紧组合系统中,提高了平台失准角的可观测性;推导了系统的状态方程和量测方程,使用模糊控制方法对两个子滤波器的导航结果进行信息融合。通过数字仿真验证了该系统方案设计的可行性:当GPS信号受到强噪声或多径干扰造成跟踪精度下降时,双目视觉辅助MEMS-SINS/GPS超紧组合系统可以有效降低导航误差,系统位置误差和速度误差分别保持在5. 0 m和0. 5 m/s以内,有效地解决了低空飞行器在GPS信号被遮挡或干扰情况下的导航问题。

车辆GPS/DR/GIS组合导航定位系统

随着GPS、DR导航定位技术的日益发展，以及GIS技术广泛应用，三者之间的结合应用于车辆导航定位已成为必然。首先分析了当前采用不同定位技术的导航系统的特点，并提出了基于DPGS／DR／GIS组合技术的车辆导航定位系统，从整个组合导航系统结构等方面介绍了整个系统的硬件和软件组成及其各部分的特点和功能。该系统的提出是对我国车辆智能导航系统开发的一种新尝试。

多传感器融合技术在低成本车辆组合导航定位系统中的应用

采用多传感器信息融合技术,运用位置/航向的输出校正和元件参数误差的补偿校正的方法,利用一阶马尔可夫模型建立了传感器参数的误差模型,提出了基于集中卡尔曼滤波的GPS/INU车辆组合导航算法。仿真结果表明上述方法是行之有效的。

基于航位推算/水声定位系统的水下拖体组合导航方法

针对航位推算系统位置误差发散、水声定位系统输出信息波动大的特点,利用基于航位推算/水声定位系统的组合导航方法进行深拖系统导航定位。先利用多普勒速度仪和罗经的输出数据进行航位推算得到拖体位置,然后将此位置与水声定位系统输出的位置进行数据融合,得到连续、平滑的高精度深拖系统导航数据,实现水下拖体的高精度定位。应用此方法对海试实验数据进行了处理,实验结果表明:采用组合方法后,既限制了位置误差的发散,又减小了数据波动幅度,可以得到平滑的高精度位置。

基于GPS/MIMU组合导航定位系统的研究与应用

研究了利用微型惯性测量单元M IMU和GPS-OEM板,设计了一种低成本、轻小型的GPS/M IMU组合导航定位系统。为了验证该系统的性能,利用M IMU和GPS观测数据对该组合系统进行了实验。实验结果和应用表明,组合导航系统在精度和可靠性方面较单一的导航系统都有明显的改善。

车辆组合导航定位系统中测量元件的参数修正

阐述了GPS(GlobalPositioningSystem) DRS(DeadReckoningSystem) MM(MapMatching)车辆组合导航定位系统组成和车辆定位算法 ,提出了利用Kalman滤波和非Kalman滤波算法修正测量元件参数 ,解决了测量元件参数的漂移问题 .

UKF滤波技术在车载GPS/INS组合定位系统中的应用研究

Unscented卡尔曼滤波技术(UKF)是一种新的非线性滤波方法,该方法与EKF方法相比更容易实现、滤波精度更高。本文将UKF应用于车载GPS/INS组合导航定位系统,并将UKF与EKF方法进行了仿真比较。结果表明,UKF的位置、航向滤波精度都要优于EKF。

双星定位系统/SINS深组合导航系统研究

以卫星模拟器为基础,介绍了一种双星定位系统定姿的基本原理,解决了双星定位系统 存在的位置滞后即定位实时性较差的缺陷,把双星定位系统的位置与姿态信息和捷联惯导系 统的位置、姿态信息进行组合后,可有效地提高系统的精度.