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基于惯导与里程计的组合导航系统算法探究-以严恭敏的研究为例

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本文探讨了由严恭敏提出的结合惯性导航和里程计数据的组合导航算法，旨在提高定位精度及系统的稳定性。 这个人非常出色，他编写了SINS/里程计组合导航算法。

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  • 基于惯导与里程计的组合导航系统算法探究-以严恭敏的研究为例
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    本文探讨了由严恭敏提出的结合惯性导航和里程计数据的组合导航算法，旨在提高定位精度及系统的稳定性。 这个人非常出色，他编写了SINS/里程计组合导航算法。
     
  • 捷联惯导及组合导航原理讲义-严恭敏
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    《捷联惯导及组合导航原理讲义》由严恭敏撰写，全面介绍了捷联式惯性导航系统及其与其它传感器融合的理论和技术。该书详细阐述了惯性测量单元、姿态确定、误差分析和补偿等关键内容，并深入探讨了多传感器信息融合技术在提高导航精度和可靠性方面的应用，为从事相关研究及工程技术人员提供了一本实用指南。 这是严恭敏老师讲义的20180206版本。本资源仅供赚取积分使用！如果您愿意贡献您的积分，请下载；如果没有积分，则可寻找其他途径获取。学术无界！
     
  • 严恭敏的惯性导航系统工具箱
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    《严恭敏的惯性导航系统工具箱》是由作者严恭敏编著的一本关于惯性导航技术的专业书籍。本书详细介绍了惯性导航系统的理论基础、设计方法及应用实践，提供了丰富的MATLAB工具箱代码和案例解析，帮助读者深入理解并掌握惯性导航系统的开发与调试技巧。 align/aligncmps.m , 2830 align/alignfn.m , 2902 align/aligni0.m , 3339 align/alignsb.m , 1091 align/alignvn.m , 3267 align/alignWahba.m , 1575 base0/a2caw.m , 638 base0/a2cwa.m , 614 base0/a2mat.m , 704 base0/a2qua.m , 1039 base0/a2qua1.m , 782 base0/aa2mu.m , 1548 base0/aa2phi.m , 1546 base0/aaddmu.m , 1299 base0/askew.m , 577 base0/blh2xyz.m , 999 base0/cros.m , 861 base0/d2r.m , 393 base0/datt2mu.m , 606 base0/dm2r.m , 954 base0/dms2r.m , 1107 base0/dv2atti.m , 1170 base0/iaskew.m , 604 base0/lq2m.m , 577 base0/m2att.m , 551 base0/m2qua.m , 1203 base0/m2rv.m , 1320 base0/m2rv1.m , 1433 base0/m2rv2.m , 956 base0/mnormlz.m , 630 base0/mupdt.m , 1047 base0/p2cne.m , 675 base0/q2att.m , 916 base0/q2att1.m , 1119 base0/q2mat.m , 843 base0/q2rv.m , 643 base0/qaddafa.m , 715 base0/qaddphi.m , 754 base0/qconj.m , 417 base0/qdelafa.m , 671 base0/qdelphi.m , 754 base0/qmul.m , 692 base0/qmulv.m , 1760 base0/qnormlz.m , 416 base0/qq2afa.m , 693 base0/qq2phi.m , 782 base0/qupdt.m , 1119 base0/qupdt2.m , 2337 base0/r2d.m , 393 base0/r2dm.m , 885 base0/r2dms.m , 983 base0/rotv.m , 1198 base0/rq2m.m , 577 base0 rv2m.m, 1139 base0 rv2q.m, 824 base0 sv2atti.m, 1114 base0 vnormlz.m, 404 base0 xyz2blh.m, 1053 base1 altfilt.m, 1554 base1 attsyn.m, 1729 base1 bhsimu.m, 1299 base1 cnscl.m, 2895 base1 cnscl0.m, 2040 base1 conecoef.m, 1373 base1 conedrift.m, 1399 base1 conepolyn.m, 1116 base1 conesimu.m, 1442 base1 conetwospeed.m, 1200 base1 drinit.m, 1063 base1 drupdate.m, 1074 base1 dsins.m, 1185 base1 earth.m, 1484 base1 ethinit.m, 803 base1 ethupdate.m, 2104 base1 fusion.m, 971 base1 gcctrl.m, 1053 base1 gpssimu.m, 2747 base1 imulever.m, 646 base1 imurfu.m, 1998 base1 imurot.m, 621 base1 insextrap.m, 599 base1 insinit.m, 2232 base1 inslever.m, 969 base1 insupdate.m, 2257 base1 invbc.m, 577 base1 la2dpos.m, 901 base1 odsimu.m, 2475 base1 olsins.m, 798 base1 pp2vn
     
  • 车载组合导航系统中的捷联惯导算法研究
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    本研究聚焦于车载组合导航系统中捷联惯性导航算法的优化与创新，旨在提升系统的定位精度和稳定性。通过融合多种传感器数据，探索最优滤波策略，为智能驾驶提供可靠的位置信息支持。 本段落探讨了捷联惯导算法及其在车载组合导航系统中的应用，并提供了详尽的算法资料。
     
  • PSINS C++_C++PSINS_严恭敏_组合导航系统_PSINS_
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    PSINS是一种结合了惯性测量单元与GPS技术的先进组合导航算法。本书《PSINS C++》由作者严恭敏撰写，深入介绍了该系统的原理及其在C++编程语言中的实现方法，旨在帮助读者理解和开发高精度的位置跟踪系统。 严恭敏老师早期的C++组合导航文件具有一定的参考价值。
     
  • exp3.zip_IMU_惯导里程计_里程计与惯性导航组合
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    本项目提供一种基于IMU数据的惯导里程计算法，并探讨其与传统里程计结合以提升定位精度的方法。包含源代码和示例数据集。 车载惯性/卫星组合导航实验从车辆静止不动的状态开始，但车身存在一定的干扰晃动。10分钟后车辆启动行驶，并采集惯导系统IMU数据、车辆里程计数据以及GPS数据等信息。利用前2分钟的数据进行粗对准，后8分钟的数据用于精对准，从而分别得到惯性导航、惯性/GPS组合导航和惯性/里程计组合导航的导航结果。
     
  • 惯性与地磁组合导航技术探究
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    本研究聚焦于探讨惯性导航系统与地磁导航系统的结合应用，旨在提高定位精度及可靠性。通过算法优化和硬件集成，为复杂环境下的精确导航提供解决方案。 惯性地磁组合导航技术是一种结合了惯性导航系统（INS）与地磁导航系统（GNS）的高级解决方案，旨在提高定位精度并克服单一系统的局限性。这项研究由西北工业大学自动化学院及海军航空工程学院的研究人员晏登洋、任建新和宋永军共同完成。 传统地磁导航通常采用图匹配方式确定位置，但这种方法存在一定的准确性问题。为解决这一难题，研究人员提出了一种新的匹配方法，利用磁偏角与磁倾角作为主要参数来提高定位的精确度。其中，磁偏角是指地磁场向量在水平面上投影与正北方向之间的角度；而磁倾角则是指地磁场矢量与水平面间的夹角。通过这些参数可以获取位置的大致信息。 为了进一步提升精度，研究人员使用了地磁场模型来解算磁场强度，并借助精确的计时技术计算物体的速度数据。在此基础上，将从地磁系统获得的速度和位置信息与惯导系统的输出进行对比分析，以量测值的形式展示两者间的差异。随后利用卡尔曼滤波器处理这些测量结果，估计导航误差并对惯性系统实施校正。 这种组合方式不仅保持了惯导系统在短期内的高精度特性，还借助地磁匹配技术确保长期稳定性，从而有效克服惯性漂移和外部磁场干扰的问题，显著提升了整体系统的准确性。实验数据表明，在Matlab环境下进行仿真验证后，该组合导航方案能够实现较高的定位精度。 这项研究对航空、航海以及陆路运输等领域具有重要的应用价值，尤其是在图像匹配或地形匹配技术受限的情况下，地磁导航能提供可靠的辅助手段。惯性与地磁场的结合不仅实现了精度和稳定性的双重提升，也为未来导航系统的发展开辟了新的路径。同时，完善地磁场模型及提高地磁图精确度是实现高精准定位的关键因素之一。
     
  • 关于MATLAB的惯性导航系统研究
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    本研究深入探讨了基于MATLAB平台下的惯性导航系统的建模与仿真技术，旨在优化算法并提高导航精度。 惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）是一种自主式的导航技术，它通过使用陀螺仪和加速度计等惯性测量设备来确定物体的位置、速度及方向信息。MATLAB作为一款强大的数学计算与仿真软件平台，在进行INS开发和分析方面具有显著优势。 理解其基本原理对掌握该系统至关重要：系统利用连续测得的载体在三个正交轴上的加速度数据，通过积分运算获得速度和位置等导航参数；同时陀螺仪测量姿态角信息。这些原始传感器输出的数据结合时间序列信息后，经由数值积分及卡尔曼滤波算法处理可提供无漂移、高精度的实时定位服务。 在MATLAB环境下开发惯性导航系统主要包括以下步骤： 1. 数据采集：通过模拟或实际IMU设备获取加速度和角速度信号，并将其转换为物理量。 2. 预处理：对传感器数据进行平滑与校准，减少噪声及误差影响。包括低通滤波、温度补偿等操作。 3. 坐标变换：将本地坐标系下的测量值转化为世界坐标系统内的表示形式，涉及欧拉角或四元数的使用。 4. 积分计算：基于加速度数据进行两次积分得到位置信息；为减少累积误差需定期更新参考框架或者应用卡尔曼滤波器校正。 5. 姿态解算：通过处理陀螺仪信号确定载体的姿态角度，可选择欧拉角法、四元数方法或直接矩阵变换方式实现。 6. 滤波与误差修正：利用卡尔曼滤波等技术融合多种传感器信息提高导航精度；扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波是常用的选择方案之一。 7. 结果展示与分析：将计算所得的位置、速度及姿态数据可视化，并进行性能评估。 通过学习并应用这些工具，不仅可以深入理解惯性导航系统的运行机制，还能掌握如何在MATLAB环境中实现复杂的算法。实践和代码调试有助于构建自己的INS模型，进一步提升专业技能水平。