无人机GPS/SINS/Vision组合导航技术

针对无人机GPS/SINS组合导航系统中航向角误差可观测性差的问题,提出了一种无人机GPS/SINS/Vision组合导航方法。使用无人机搭载的摄像机获取周围景物的图像序列,通过跟踪图像序列中提取的特征点,利用极几何约束获得其间摄像机的位移信息,将测量到的位移信息融合到GPS/SINS组合导航系统中,构成GPS/SINS/Vision组合导航系统。通过观测位置误差、速度误差和摄像机位移在像平面上的投影误差,建立组合导航误差状态卡尔曼滤波器,估计导航系统的误差状态,并根据估计结果对导航系统状态进行修正。推导了滤波器状态方程和测量方程,使用Simulink对算法进行仿真验证,在水平姿态角偏差为10°左右、航向角偏差为20°左右的初始条件下,水平姿态角误差和航向角误差均能快速收敛,水平姿态角误差在10s后收敛到1°左右,航向角误差20 s后收敛到2°以内。仿真实验表明,该方法能有效提高无人机姿态角估计的速度和精度。

GPS/SINS姿态组合系统数据空间同步方法研究

在引入了姿态观测量的基于卡尔曼滤波器的GPS/SINS组合导航系统中,GPS天线体坐标系与IMU所在的载体坐标系由于安装误差或其他原因不能完全重合,两个坐标系之间存在失准角,导致GPS与SINS输出的姿态信息在空间不同步,这将严重影响卡尔曼滤波的效果。针对这一问题进行了深入的研究,分析了姿态测量数据空间不同步的原因,给出了静态和动基座情况下标定两个坐标系位置关系的若干方法并进行仿真分析验证了其可行性。。

GPS/SINS姿态组合系统空间一致性研究

在基于卡尔曼滤波器并引入了姿态观测量的GPS/SINS组合导航系统中,GPS天线体坐标系与IMU所在的载体坐标系由于安装误差或其他原因不能完全重合,两个坐标系间存在失准角,导致多天线GPS与SINS输出的姿态信息在空间不能同步,这将影响卡尔曼滤波的效果。本文针对这一问题进行了深入的研究,分析了两个坐标系空间不一致的机理,给出了静态和动基座情况下标定两个坐标系位置关系的方法并进行仿真分析验证了其可行性。