[發明專利]使用不變卡爾曼濾波器和第二交通工具的導航狀態的交通工具導航輔助方法及裝置

有效

• 申請號: 201980053365.1
• 申請日: 2019-07-23
• 公開（公告）號: CN112703367B
• 公開（公告）日: 2022-03-15
• 發明（設計）人: 艾曼紐爾·羅伯特;阿克塞爾·巴勞;托馬斯·伯納爾
• 申請（專利權）人: 賽峰電子與防務公司
• 主分類號: G01C21/00
• 分類號: G01C21/00
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 江海;李雪

本發明涉及一種用于輔助第一交通工具(1)導航的方法，第一交通工具相對于在參考坐標系中可移動的第二交通工具(2)靜止，所述方法包括：通過至少一個本體感受傳感器(6)獲取(112)第一交通工具(1)的移動數據；以及通過不變卡爾曼濾波器使用第二交通工具(2)的導航狀態(X₂)作為觀測值，估計第一交通工具(1)的導航狀態(X₁)，第一交通工具(1)的導航狀態包括：表示將與第一交通工具(1)相關聯的第一位置標記關聯到參考坐標系的剛性變換(T₁)的變量；以及表示將與第二交通工具(2)相關聯的位置標記關聯到第一位置標記的剛性變換(T₂₁)的變量，不變卡爾曼濾波器使用包括這兩個剛性變換的逐項組合的法則作為內部組合法則。

技術領域

本發明涉及一種使用不變卡爾曼濾波器輔助載體導航的方法。

背景技術

估計物理系統的狀態的問題通常如下所示。系統在時刻n的狀態由向量X_n表示，以及在時刻n可用的觀測值由另一個向量Y_n表示。系統的演化寫成這樣：

X_n+1＝f(X_n)，

其中，f是已知函數(通常稱為傳播函數)，可取決于傳感器的測量值。觀測值Y_n通過已知的觀測函數h與系統的狀態相關：

Y_n＝h(X_n)。

從序列(Y_n)_n≥0建立狀態X_n的良好估計通常是個難題，但是在某些情況下可得以簡化。

“線性系統”是指具有以下形式的系統的特殊情況：

X_n+1＝FX_n+w_n，

Y_n＝HX_n+V_n，

其中，F是傳播矩陣，H是觀測矩陣，w_n和V_n是干擾預測和測量的噪聲。

在這種線性情況下，已知的方法包括建立稱為“卡爾曼濾波器”的估計器。該卡爾曼濾波器實現以下計算：

其中，指數n+1|n和n+1|n+1分別表示在不考慮觀測值Y_n+1的情況下，在n+1時刻計算的估計值，以及在考慮觀測值Y_n+1的情況下，在n+1時刻計算的估計值。矩陣K_n稱為“增益矩陣”，其可以使用Riccati(黎卡提)方程來計算。于是估計誤差定義為：

(在考慮觀測值Y_n之后)，

(在考慮觀測值Y_n+1之前)。

可以容易地驗證該誤差遵循以下演化：

e_n+1|n＝Fe_n|n(在考慮觀測值Y_n+1之前)，

e_n+1|n+1＝(I-K_n+1H)e_n+1|n(在考慮觀測值Y_n+1之后)，其中，I表示單位矩陣。

上述方程不依賴于X_n，因此可以建立對系統的任何實際軌跡都有效的估計器，而對于任何非線性系統則不是這種情況。