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车载SINS／GPS组合导航系统的在线标定算法

时间：2010-04-14 11:46:56

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[导读]摘要：从工程实用和维护的角度出发。提出一种针对于车载组合导航系统的在线标定算法。该算法使用卡尔曼滤波作为估计工具，通过趋于一般运动状态的路径设计对待标定的误差项进行有效激励。仿真卡尔曼滤波结果表明，该

摘要：从工程实用和维护的角度出发。提出一种针对于车载组合导航系统的在线标定算法。该算法使用卡尔曼滤波作为估计工具，通过趋于一般运动状态的路径设计对待标定的误差项进行有效激励。仿真卡尔曼滤波结果表明，该算法使得待标定的各误差项根据车行轨迹在较短的时间内逐步收敛，实现在一般跑车实验中不拆卸惯性器件而达到标定的目的。这种在线标定的处理方法在实际使用和维护具有极大便利。
关键词：组合导航系统；在线标定；卡尔曼滤波；路径设计；激励

    对于激光陀螺捷联式组合导航系统，影响系统精度的主要误差源有：惯性器件的刻度系数误差、零位误差及轴安装不对准角等。为了确保系统的对准和导航精度，必须利用精密转台对以上误差源进行精确标定。并通过系统软件加以补偿。
    一般情况下，在完成系统标定后，若不对陀螺、加速度计进行重新拆装，则陀螺和加速度计的安装偏角基本保持不变。但陀螺漂移和加速度计零位却存在逐次启动不重复性误差，尤其是经过较长时间后，相对于标定值将产生很大差异，使系统无法满足对准、导航精度要求。为了解决这个问题，通常每隔几个月将惯导系统从运载体上拆卸下来，并安装到转台上，重新标定陀螺漂移和加计零位以改善系统性能。显然，这种处理方法在实际使用和维护中比较繁琐。
    为改善这种状况并且达到延长定期标定周期的目的，提出组合导航系统相关误差项在线标定算法。该算法依据GPS高精度的位置、速度信息和捷联系统本身导航输出结果之间的差异，以捷联惯导系统的位置速度解算作为滤波器的观测量，将惯导系统的基本误差项与加计的零偏、刻度因子误差以及陀螺的常值漂移误差作为状态量，认为GPS定位误差是零均值的白噪声，通过相应的估计方法估算捷联惯导系统误差和器件误差，从而实现对组合导航系统常值误差项的补偿。

1 在线标定算法
1．1 坐标系定义
本文定义i系为地心惯性坐标系，e系为地球坐标系，n系为导航坐标系即东-北-天坐标系，b系为载体坐标系即右-前-上坐标系。
1．2 卡尔曼滤波器的设计
对于车载组合导航系统，在定期标定周期内认为系统的安装误差不发生变化，标定的主要对象是惯性器件刻度系数误差及常值误差项。
因此这里的卡尔曼滤波选取系统误差项以及陀螺、加计常值误差和加计的刻度系数误差作为滤波状态量，共14维。

2 仿真验证及分析
2．1 路径设计
对所设计的SINS／GPS滤波器进行1 200 s仿真，具体路径描述如下：0～100 s，车体静止，位置为(108．9l，34．245)；10l～310 s，车体向北加速到10 m／s。载体轴向加速度为1m／s2，并以10 m／s的速度北向运动到310 s，此时的位置为(108．91，34．265)；311～500 s，车体从311 s开始向东转弯，同时东向开始加速到10m／s，载体轴向加速度为l m／s2，北向速度减为0，车体以10 m／s的速度东向运动到500 s；501～l 200 s，车体从501 s开始向北转弯，同时北向开始加速到10 m／s，载体轴向加速度为l m／s2，东向速度减为零，车体以10m／s的速度北向运动到1 200 s。
2．2 仿真结果
通过编写轨迹发生器、捷联惯导算法、卡尔曼滤波组合导航算法对车载组合导航系统在线标定算法进行仿真，其各项具体仿真结果如图1～图3所示。

2．3仿真结果分析
    分析卡尔曼滤波仿真估计结果可以得到：
    1)车体进行水平加速度运动时，水平姿态误差开始收敛，且估计效果与加速度大小和持续时间有关。在车体各轴存在加速度输入时，加计的刻度系数误差可估。
    2)车体存在一定水平加速度时，相应轴加计零位开始收敛，由于从陀螺漂移到速度误差需经过两次积分，所以使用速度位置量测对于陀螺漂移估计速度较慢，尤其是天向陀螺。
    3)由于使用速度观测，速度误差可快速精确估计，从惯导系统原理也能得到姿态误差较易得到的结论，但是对于其他误差估计一般较慢。

3 结论
通过仿真分析。验证车载组合导航系统在线标定算法的可行性。这种方法依靠车辆正常的行驶过程基本估计出相关捷联惯导系统误差量，但还存在一些需要改进的地方，在提高导航精度的滤波方法以及实用性、快速性、便利性等方面，还可考虑用SINS／GPS／OD联邦滤波或自适应滤波实现。