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基于C语言的低成本MEMS INS与GNSS组合导航序惯滤波系统

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简介:
本研究设计了一种基于C语言开发的低成本MEMS INS和GNSS结合的惯性导航系统,采用序贯卡尔曼滤波技术优化定位精度。 本程序模仿严老师的MATLAB程序编写了一个低成本组合导航系统。对于标准Kalman滤波器而言,在增益计算公式(5.3-29c)中涉及矩阵求逆运算,当量测维数较高时会导致较大的计算负担。序贯滤波是一种方法,它将高维度的测量更新分解为多个低维度的测量更新过程,从而有效减少所需的矩阵求逆操作数量。 通过使用序贯滤波技术,在Kalman增益计算中的矩阵求逆问题可以简化成标量倒数运算,有助于降低整体计算负担并提高数值稳定性。若量测噪声方差阵Rk不是对角形式的,则可通过三角变换将它转换为对角化处理后进行后续操作;特别地,当该噪声方差阵是常值时,在滤波器初始化阶段只需执行一次三角分解即可完成相关准备工作。

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客服
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  • CMEMS INSGNSS
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    本研究设计了一种基于C语言开发的低成本MEMS INS和GNSS结合的惯性导航系统,采用序贯卡尔曼滤波技术优化定位精度。 本程序模仿严老师的MATLAB程序编写了一个低成本组合导航系统。对于标准Kalman滤波器而言,在增益计算公式(5.3-29c)中涉及矩阵求逆运算,当量测维数较高时会导致较大的计算负担。序贯滤波是一种方法,它将高维度的测量更新分解为多个低维度的测量更新过程,从而有效减少所需的矩阵求逆操作数量。 通过使用序贯滤波技术,在Kalman增益计算中的矩阵求逆问题可以简化成标量倒数运算,有助于降低整体计算负担并提高数值稳定性。若量测噪声方差阵Rk不是对角形式的,则可通过三角变换将它转换为对角化处理后进行后续操作;特别地,当该噪声方差阵是常值时,在滤波器初始化阶段只需执行一次三角分解即可完成相关准备工作。
  • GNSS算法:INS-GNSS
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    本研究探讨了惯性导航系统(INS)与全球卫星导航系统(GNSS)相结合的组合导航技术,重点分析了INS-GNSS集成算法在提高定位精度和可靠性方面的应用。 INS-GNSS松散集成惯性导航/GNSS松散集成导航算法是一种结合了惯性测量单元(IMU)与全球卫星定位系统(GNSS)的导航技术,通过将两者的数据进行融合处理以提高系统的定位精度、可靠性和鲁棒性。该方法利用IMU提供连续的位置和姿态估计,并在GNSS信号可用时对其进行校正,从而实现在各种环境下的高效导航功能。
  • MATLABGNSS/INS
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    本项目基于MATLAB开发了一套GNSS/INS松组合导航系统程序,有效融合了GPS与惯性传感器数据,提高了导航系统的精度和可靠性。 从惯导与卫星导航数据的轨迹生成开始,利用这些轨迹数据来产生陀螺仪和加速度计的数据。然后使用生成的陀螺仪和加速度计数据进行惯性导航解算,并验证仿真的陀螺仪和加速度计数据的有效性。最后,采用仿真得到的GPS和INS(惯性导航系统)数据来进行松组合处理。
  • INSGPS
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    本项目致力于开发一种经济高效的INS(惯性导航系统)与GPS结合的导航解决方案,旨在为各种应用场景提供精确、可靠的位置和姿态信息。 本段落介绍了低成本INS(惯性导航系统)和GPS导航的概念及测试方法,并欢迎读者收藏和共同探讨。
  • GNSS/INS示例
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    本程序示例展示了如何集成全球卫星导航系统(GNSS)与惯性导航系统(INS),实现高精度定位和姿态测量,适用于自动驾驶、无人机等应用领域。 GNSS/INS组合导航例程涵盖了不同的组合模式以及实验结果。
  • GNSS/INS示例
    优质
    本项目提供了一个集成全球卫星导航系统(GNSS)与惯性导航系统(INS)的组合导航程序实例,适用于自动驾驶、无人机和机器人技术等领域。 GNSS/INS组合导航例程涵盖了不同的组合模式及其实验结果。
  • 性解算+C++ INS GPS
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    本项目专注于研究和开发惯性导航系统(INS)及其与全球定位系统(GPS)结合的高精度导航技术,并运用C++进行算法实现,以提高复杂环境下的导航性能。 惯性导航系统(INS, Inertial Navigation System)是一种基于物理传感器如加速度计和陀螺仪来连续计算物体位置、速度及姿态的自主导航技术。“惯性导航+纯惯解算+C++编程实现+GPS组合导航”这一主题涵盖了惯性导航的基本原理,纯惯性解算算法及其C++编程实践,并探讨了如何结合全球定位系统(GPS)以提高定位精度。 1. **基本原理**: 惯导系统的运作核心在于测量物体的加速度和角速度。利用加速度计获取沿三个轴线性的加速度数据,陀螺仪则用来捕捉旋转运动中的角速度信息。通过连续积分这些原始信号,可以推算出物体的位置、速度及姿态变化情况。然而,由于长时间累积误差的存在,惯性导航在没有外部校正的情况下精度会逐渐下降。 2. **纯惯性解算**: 纯惯性解算是指独立于任何外界参考源(如GPS)仅依靠内部传感器数据进行的导航计算过程。此方法需解决的主要问题包括漂移和噪声影响。漂移是由传感器误差累积导致位置及姿态估计偏移,而噪声则是随机测量偏差。通常采用滤波算法(例如卡尔曼滤波或无迹卡尔曼滤波技术)来减少这些因素对解算结果的影响。 3. **C++编程实现**: 使用C++语言开发惯性导航系统时,可以设计数据结构存储传感器读数,并编写相应算法处理和更新导航状态。利用面向对象特性如类的定义能够提高代码组织性和复用性。例如,“Sensor”类可表示加速度计或陀螺仪功能;“NavigationSystem”类则负责执行积分运算及滤波操作;而“Filter”类实现特定类型的滤波算法。 4. **组合导航(GNSS-INS)**: 将GPS与惯导系统结合使用,即所谓的GNSS-INS技术,能有效整合两者优势。GPS提供精确的位置信息但可能受环境因素影响;相反地,惯性导航则能在无外部干扰条件下持续输出定位数据却存在长期精度不足的问题。通过定期利用来自GPS的校准信号纠正惯导漂移误差,可以显著提升整体系统的稳定性和准确性。 5. **系统设计与实现**: 开发一个完整的GNSS-INS组合导航解决方案不仅需要编写核心算法逻辑,还需要考虑实时性能、数据处理效率以及硬件接口的设计。这可能涉及多线程技术用于传感器信号的即时读取和计算优化以减少复杂度需求;同时也要具备良好的故障检测及容错机制确保在GPS失效的情况下依旧提供可靠的导航服务。 综上所述,“惯性导航+纯惯解算+C++编程实现+GPS组合导航”这一主题涵盖了从硬件层面的数据处理到高级算法设计,再到软件工程的多个方面。掌握这些知识对于开发高效且准确的自主定位与导航系统至关重要。
  • GPS_INS_INSGPS.rar__GPS/INS
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    本资源包包含GPS与INS(惯性导航系统)结合使用的导航技术资料,重点介绍组合导航系统的卡尔曼滤波算法及其应用。适用于科研和工程实践。 标题中的“INSGPS.rar_GPSINS组合导航_gps ins_ins gps_组合导航滤波”指的是全球定位系统(GPS)与惯性导航系统(INS)的结合技术研究,其中包含了实现这种组合导航所需的滤波算法。这项技术的主要目标是通过整合两种不同系统的优点来提高位置精度和稳定性。 描述中提到“gps ins 组合导航滤波算法 能实现gps与ins组合导航滤波”,暗示该压缩包可能包含一个名为“INSGPS.m”的MATLAB代码文件,用于执行GPS与INS的融合算法,处理数据并进行滤波操作。这种技术通常采用卡尔曼滤波(Kalman Filter)或其变种如无迹卡尔曼滤波(UKF)、粒子滤波(PF),以结合来自GPS和INS的不同类型测量信息,从而提高定位准确性。 在实际应用中,GPS系统能够提供全球范围内的实时位置、速度及时间数据。然而,在遇到遮挡、干扰或其他问题时可能会导致短暂失锁或精度下降。相比之下,惯性导航系统通过加速度计和陀螺仪持续自主地提供运动信息,但长时间运行后由于误差累积会导致精度降低。将两者结合可以利用GPS的定位信息校正INS的漂移,并在GPS信号丢失的情况下使用INS的数据维持导航能力。 “INSGPS.m”文件可能实现了以下步骤: 1. **状态定义**:确定系统中的所有参数,包括位置、速度、姿态和传感器误差。 2. **预测更新**:根据惯性系统的动态模型预测下一时刻的状态,并估计相应的误差协方差。 3. **观测更新**:当接收到新的GPS数据时,利用该信息计算残差并修正状态估计值。 4. **滤波器增益计算**:基于预测的误差协方差和测量噪声确定卡尔曼增益参数。 5. **状态更新**:通过应用卡尔曼增益将观测结果融入到当前的状态估计中。 为了理解和使用“INSGPS.m”文件,需要具备一定的MATLAB编程知识以及对GPS、INS的工作原理及滤波理论的理解。该压缩包为研究导航技术提供了有价值的资源,在自动驾驶汽车、无人机控制和航空航天等领域具有广泛的应用前景。通过深入学习与调试此代码,可以更好地掌握如何将两种系统的优点结合起来以提高整体的导航性能。
  • 解算_GPSINS_C++源码_GPS_INS
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    本项目专注于开发高精度惯性导航系统(INS)与全球定位系统(GPS)的数据融合技术,采用C++编写核心算法代码。旨在提供一个可靠的GPS-INS导航解决方案库。 GPS_INS_Navigation_惯性导航解算_GPS,INS组合_惯性导航gps_惯性导航c++_GPS_源码