MEMS惯导管内坐标测量的改进RTS平滑滤波算法

利用管内检测器搭载MEMS器件实现小口径埋地管道的三维地理坐标测量,该方法以航迹推算(DR)为主要定位方式,所采用的检测器全部都在管道内部,检测时不影响管道的正常工作,对管道的安全维护具有重要意义.如何对解算误差进行有效校正是实现该技术的关键问题.利用里程计测得的里程信息进行DR解算,代替传统的捷联惯导(SINS)解算方式,降低速度更新的误差累加现象;引入管内可测的地磁和重力信息,增加了对姿态误差估计的观测量;采用改进的RTS平滑滤波算法(RTS-FC)进行离线解算,通过引入终止点对准信息进一步提高系统的定位精度.利用其检测180 m长管道,结果的最大误差为8 m,实验结果表明了算法的有效性.该方法为MEMS器件管内地理坐标测量的实用化奠定一定的基础.     

基于容积卡尔曼平滑滤波的管道缺陷定位技术

针对管道测量系统MEMS惯性元件的漂移,且难于获得GPS信息进行有效误差累积抑制的问题,创建了管道测量系统9维系统状态误差方程和基于速度差和基准点位置差的观测方程,提出采用容积卡尔曼平滑滤波算法。该算法由以里程轮速度为观测量的正向容积卡尔曼滤波算法和以基准点位置为起点的反向平滑两级滤波组成,实现管道缺陷地理坐标的最优估计。管道缺陷定位实验结果表明,该算法能有效补偿长航时导航参数误差,10 km测量精度可以达到10-3数量级,能够满足管道内检测定位精度要求。     

基于自适应卡尔曼滤波的双惯导采煤机定位方法

基于惯导的采煤机定位方法存在误差累计、姿态角及位置漂移等固有缺陷,虽然引入误差补偿技术和多传感器组合定位技术可在一定程度上减小误差,但效果有限。针对上述问题,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的双惯导采煤机定位方法。实时同步采集安装在采煤机上的2套惯导系统的加速度和姿态角,以惯导系统的位置作为状态量,惯导系统之间的距离和夹角为观测量,建立了双惯导定位模型,以克服单惯导定位误差累计的缺点。然而,双惯导系统输出存在较大差异时会导致双惯导定位模型出现状态突变,降低定位模型准确度,因此采用自适应卡尔曼滤波算法,通过计算基于残差的卡方检验值评估双惯导定位模型是否发生状态突变,并采用三段模糊判别函数动态调整过程噪声的协方差矩阵,以降低状态突变对定位精度的影响。仿真和实验结果表明,自适应卡尔曼滤波相比扩展卡尔曼滤波的抗干扰能力更强,有效减小了状态突变时的估计误差;基于自适应卡尔曼滤波的双惯导采煤机定位方法的定位误差比单惯导的定位误差在各方向上均有所减小。     

结合小波消噪的捷联惯导系统传递对准性能改进

针对机载捷联惯导系统的传递对准问题,给出了一种速度+姿态匹配算法,旨在强调姿态失准角和惯导器件误差参数估计性能的改善.并基于惯导测量单元 (inertial measurement unit,IMU)原始测量信号的频谱特征,引入了小波串级消噪算法,拟通过对IMU测量进行消噪,进一步提高传递对准的性能.仿真结果验证了所提算法的可行性.     

基于捷联惯导和里程计的井下机器人定位方法研究

针对现有煤矿井下移动机器人定位方法存在定位难、精度低的问题,提出了一种基于捷联惯导和里程计的井下机器人定位方法。该方法利用卡尔曼滤波对捷联惯导进行初始对准,以此确定定位的初始坐标,得到初始姿态转换矩阵;利用捷联惯导独立完成机器人位置解算,同时利用里程计输出的速度信息与捷联惯导输出的实时姿态转换矩阵进行航位推算解算,再次得到机器人的位置信息;为了减少累积误差对捷联惯导的影响,使用里程计和捷联惯导构成航位推算系统,采用Sage-Husa自适应滤波设计组合定位算法,选择误差作为系统状态,经过滤波计算和校正,可获得机器人的精确位置信息。实验结果表明,该方法可实现机器人实时定位,有效减少捷联惯导累积误差的影响;定位精度较高,机器人在Y向运动4.3m,Z向运动0.25m后,Y向定位误差为0.25m,Z向定位误差为0.005m。     

里程仪精度对惯导平台误差模型辨识精度影响

在利用车载试验进行惯导平台误差模型辨识时,里程仪精度的高低直接影响惯导平台误差模型的辨识精度.给出了惯导平台的误差模型,并建立了关于视速度的测量误差方程.由于受输入加速度大小的限制,使得系统存在严重的复共线性,提出采用选主元最小二乘方法辨识惯导平台误差模型.仿真得到了里程仪的精度对惯导平台误差模型辨识精度的影响结果.     

车载惯导里程仪组合导航系统安装误差标定研究

研究了捷联惯导、GPS、里程仪和气压高度计构成的组合导航系统中惯导安装误差角对里程仪航位推算精度的影响;提出了以GPS输出作为辅助信息对惯导安装误差进行标定的方法;设计了以里程仪航位推算误差传播方程为系统方程,以里程仪航位推算结果和GSP位置输出之差为量测,通过卡尔曼滤波估计惯导安装误差的标定方法;仿真结果表明,该方法对惯导安装误差的标定精度能达到角秒级。在调试过程中采用该方法标定补偿后的系统实际跑车实验航位推算精度达到5m+行程的0.15%,表明补偿后残余的惯导安装误差影响已经可以忽略。     

多惯组冗余系统安装误差的空中标定技术

以多组平行安装的捷联惯导构成的冗余系统为研究对象,提出了一种GPS辅助条件下惯导间安装误差的空中标定算法。该算法以其中一套惯导系统为安装基准,与GPS伪距、伪距率信息深组合后的导航结果为真实参考信息,标定前利用飞机机动提高基准惯导的姿态精度,标定开始时刻将基准惯导的导航信息装订给待标定惯导作为导航初值并进行姿态更新,利用待标定惯导的导航误差模型建立卡尔曼滤波器,量测量取为组合姿态与待标定惯导姿态的姿态误差,通过姿态匹配的方式对两套惯组之间安装误差进行标定。仿真结果显示,该方法不需要飞机做精确的角机动,只利用简单的摇翼和盘旋机动就可以对安装误差进行精确标定,且标定精度可达到角秒级水平。     

基于卡尔曼滤波算法的微型SINS误差剔除的研究

针对卡尔曼滤波器在基于MEMS传感器构成的捷联惯导系统（SINS）误差补偿中的应用,系统分析了微惯性器件组成的载体在运动中所受到的干扰,通过对这些干扰的分析得出其误差模型,采用噪声协方差分析方法,利用卡尔曼滤波对其误差进行补偿。此外,在卡尔曼结构基础上,引入了姿态阵修正,进一步减小了捷联系统外部误差与姿态角误差对载体位置精度的影响。仿真和载体试验结果表明：系统具有较高的精度和较好的可靠性。     

基于捷联惯导/里程计的车载高精度定位定向方法研究

研究了一种基于捷联惯导系统和里程计进行车载高精度定位定向的方法;采用里程计与捷联惯导中的陀螺仪构成航位推算系统,建立了航位推算系统的误差模型;为了增强航位推算姿态误差的估计效果,将载车姿态与位置信息一起作为量测,构建组合定位定向的量测方程;采用Sage-Husa自适应滤波设计捷联惯导/里程计组合定位定向算法,以增强算法对外界环境和载车机动的鲁棒性;仿真结果表明,基于捷联惯导/里程计的车载定位定向方法能够达到±20.4m(3σ)的定位精度,航向精度达到±3.1′(3σ),水平姿态精度达到±0.6′(3σ)。     

基于修正的卡尔曼滤波的姿态估计算法研究

研究惯导系统的稳定性问题,其中微惯性测量单元(MIMU)可以为捷联惯导系统提供实时的姿态和航向信息。研究姿态估计提高导航精度,由于陀螺漂移引起姿态误差,单独使用MIMU使姿态精度差。为了克服陀螺误差随时间积累不断增大,无法长时间提供稳定的姿态的缺点,提出采用磁强计修正的卡尔曼滤波四元数姿态估计算法。算法以姿态四元数为状态向量,通过四元数更新方程建立离散滤波状态方程,将加速度计和磁强计输出的六维数据转化为四元数的量测值建立量测方程,有效减少了计算量,补偿陀螺的漂移误差带来的影响。仿真结果表明改进算法提高了捷联惯导系统的精度和稳定性。     

捷联惯导系统任意失准角双模型快速传递对准

传递对准是机载和舰载装备惯导系统初始对准的首选方案,由于传递对准大多在恶劣的外部环境下进行,使得常规的线性误差模型不能准确的描述传递对准过程中的误差传播特性,所以国内外研究者提出了一系列的非线性误差模型,但是这又带来了非线性系统状态估计时计算量较大的问题。针对这一问题提出了一种双模型快速传递对准方法,在传递对准的初始时刻,失准角较大时,采用基于速度加四元数匹配的非线性误差模型和非线性滤波算法如Unscented卡尔曼滤波进行传递对准状态估计,当失准角的估计达到一定的精度后对子捷联惯导进行一次校准,再切换到基于速度加姿态角匹配的常规线性误差模型和常规卡尔曼滤波,仿真结果表明,该方法能够获得比单独使用线性误差模型或非线性误差模型高的对准精度,并且计算量比采用非线性误差模型时大大减小。     

传递对准中时间延迟的补偿方法

在机载战术导弹动基座传递对准过程中,主惯导数据传递给弹载计算机有时间延迟因而会影响传递对准中卡尔曼滤波器的收敛速度和精度.研究分析了从机载火控计算机所传递的主惯导数据以及这些数据的延迟时间,提出直接利用主惯导姿态四元素、载机角速度和延迟时间等主惯导数据进行四元素计算,得出延迟后的主惯导姿态四元素,进而获得补偿后的量测失准角的算法,并建立基于"速度 姿态"匹配方式的传递对准仿真模型进行验证,仿真结果表明该算法能有效的抑制时间延迟所造成的影响.     

北斗双星／SINS组合导航中的捷联惯导算法研究

摘要针对北斗双星／SINS组合导航系统,研究了捷联惯导的姿态和速度更新算法。将等效旋转矢量算法应用与姿态解算,消除了传统的四元数算法存在的不可交换性误差对导航精度的影响,并对速度解算中的划浆误差进行了补偿。将算法应用到北斗双星／捷联惯导组合导航系统,通过实际的跑车实验验证算法的有效性。     

改进量测的车载捷联惯导/里程计组合导航算法

针对车载SINS/Odometer速度量测和位置量测组合导航算法的潜在缺陷,提出了改进量测算法.在分析里程计输出误差模型的基础上,将里程计标度因数误差和惯导系统安装偏差均列入状态变量,并将1 s内惯导位置增量和航位推算位置增量之差作为量测值进行组合导航.车载试验使用精度为0.02°/h的激光陀螺捷联惯导系统,采用该算法后行驶54 km,定位精度可达行驶里程的0.08％.离线分析进一步证实,改进算法可以快速估计出各项传感器误差、安装偏差和初始对准误差,从而保证系统的定位和定向精度.     

基于惯性导航和里程仪的煤矿采掘设备定位

分析了国内外煤矿惯性导航技术的研究和应用情况,指出惯性级光纤捷联惯导技术适用于煤矿采掘设备定位;将惯性导航和里程仪相结合进行协同定位和导航,利用里程信息对惯性导航测量数据进行校正,以提高定位导航精度;给出了惯性导航动态初始对准方法,惯性导航与里程仪协同定位具体方法,以及用于误差估计、修正和补偿的卡尔曼滤波方程。实验结果表明,采用惯性导航与里程仪协同定位技术后,工作面直线度测量最大误差为90mm、平均误差为60mm,高程测量误差为20mm,符合工作面直线度测量精度要求。     

基于椭圆假设的磁罗盘航向测量算法研究

磁罗盘常用于自主式水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）导航系统中对惯性器件的姿态测量进行校正。为了补偿载体内干扰磁场对磁罗盘航向解算带来的误差,采用基于椭圆假设的误差模型,通过最小一：乘拟合椭圆,扶得磁罗盘误差补偿算法中椭圆模型的各分布参数。陆上仿真实验的结果表明,基于椭圆假设的实时补偿算法能够获得稳定、高精度的航向角测量,不同路径类型下的误差精度可提高60％至80％。补偿结果为水下导航系统算法设计提供了精度依据。     

基于UKF的捷联惯导大失准角初始对准方法

研究自主水下航行器,位置速度匹配中的误差需要补偿.捷联惯导大失准角误差传播特性是非线性的.为了提高捷联惯导大失准角初始对准精度,提出了一种基于UKF的捷联惯导初始对准的方法.由于对大失准角下SINS的非线性误差模型和系统噪声和观测噪声为加性的特点,给出了一种简化的Unscented卡尔曼滤波递推算法,并提出在精对准阶段采用多次精对准提高大初始失准角下SINS对准精度进行仿真.仿真结果表明,在GPS辅助下,使捷联惯导方位角误差减少,采用改进方法,也可获得较高的对准精度.     

大方位失准角传递对准非线性模型研究

针对惯导系统大方位失准角传递对准的非线性误差方程不准确问题,同时考虑杆臂效应和挠曲变形两种主要误差因素来建立挠曲变形和杆臂效应加速度一体化误差模型,从而完善惯导系统大方位失准角传递对准非线性模型.针对非线性滤波的稳定性和快速性问题,采用比例修正无味卡尔曼(UKF)滤波模型估计姿态失准角,并采用速度匹配算法对模型的正确性和滤波的有效性进行仿真验证.结果表明,该模型在大方位失准角传递对准时可以满足对准精度和时间的要求.     

基于光学测角和无线数据传输技术的传递对准

为了解决动基座传递对准中航向角估计困难的问题,提出了基于光学测角和无线数据传输技术的传递对准技术方案。通过对航母舰体挠曲变形模型的建立和对光学测角原理的分析,构建了相应的卡尔曼滤波器。仿真结果表明,利用卡尔曼滤波能够估计出姿态误差角和光学测量装置自身的等效零偏。当对光学测量装置的等效零偏补偿之后,航母在匀速航行条件下,姿态误差和速度误差都可以得到快速的收敛,其中航向角误差可以在4 s内收敛到0.7'以内,明显提高了子惯导航向角的对准速度。