MEMS-INS室内行人定位三维地图匹配算法

提高基于微机械(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的室内行人三维定位精度一直是一个研究热点和难点,其中器件误差是影响MEMS-INS精度的一个棘手问题.由于器件误差产生的机理十分复杂,采用现有的修正技术无...     

基于视觉/GPS/MEMS-INS数据融合的MUAV导航方案

提出了基于视觉/GPS/MEMS-SINS的微小型无人机（MUAV）数据融合导航方案,利用视觉测量和GPS测量分别与INS组成子滤波器系统,依靠主滤波器对2个子滤波器的估计值进行数据融合。通过仿真验证,说明提出的组合导航方案具有很高的导航精度,能够有效抑制MEMS-INS的漂移,并且在GPS信号失效时,具有很高的容错性能,能够保证导航系统的稳定性,具有一定的应用价值。     

GPS/MEMS-INS组合导航系统设计

针对微机电系统(micro electro mechanical system,MEMS)惯性器件随机噪声大,现有的去噪算法难以兼顾降噪效果和信息处理速度的问题,提出自适应实时混合去噪算法;利用无轨迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法进行信息融合,克服了扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)对非线性系统线性化会带来额外误差的缺点;利用多线程信息同步技术实现微机电惯性导航系统(MEMS inertial navigation system,MEMS-INS)和全球定位系统(global position system,GPS)的同步运行。基于以上关键技术和算法,设计了一种GPS/MEMS-INS组合导航系统,实验结果表明,该组合导航系统在静态及动态环境下均能够进行实时高精度地导航定位。