[發明專利]基于李群非線性狀態誤差的慣性基組合導航濾波方法

有效

• 申請號: 202010312638.4
• 申請日: 2020-04-20
• 公開（公告）號: CN111399023B
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 王茂松;吳文啟;何曉峰;崔加瑞
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G01S19/47
• 分類號: G01S19/47
• 代理公司: 長沙國科天河知識產權代理有限公司 43225
• 代理人: 董惠文

一種基于李群非線性狀態誤差的慣性基組合導航濾波方法，包括：慣性/衛星組合導航系統中的衛星接收機和捷聯慣導分別接收各自的數據信息；根據衛星接收機和捷聯慣導接收的數據信息，建立慣性/衛星初始對準模型，完成基于李群非線性狀態誤差的慣性基組合導航濾波方法的初始對準；建立慣性/衛星組合導航模型，完成基于李群非線性狀態誤差的慣性基組合導航濾波方法的組合導航，將組合導航的姿態、速度、位置信息輸出。本發明旨在通過嚴格李群意義下的非線性狀態誤差定義，進而解決傳統的濾波方法在復雜環境下魯棒性差的問題，以提高慣性基組合導航系統的精度。

技術領域

本發明涉及組合導航非線性濾波技術領域，特別是涉及一種可以適用于復雜環境的基于李群非線性狀態誤差的慣性基組合導航濾波方法。

背景技術

隨著無人載體，如無人車的應用場合越來越多，其行駛的場景越發多樣，不僅局限于城市道路場景，更可能在復雜的場景下，如鄉村道路，牧場草原，海灘沙漠等；這些環境相較于城市來說沒有平坦的路面，沒有固定不變的特征結構，沒有地面基站外源信息，再加之野外氣候變化較大，無人車特別是軍用無人車如何實現在復雜的地形和惡劣的環境中完成高精度的導航與定位是一個值得研究的問題。

無人車常用的導航定位方法是多傳感器信息融合。多傳感器組合導航有不同的組合模式，比如慣性/衛星組合導航，慣性/視覺組合導航和慣性/輪式里程計組合導航等。相比于圖優化的方法，擴展卡爾曼濾波在實時性上具有較大優勢，所以其仍然是多傳感器進行信息融合的常用手段。

擴展卡爾曼濾波其從最優估計的角度通過一系列含有噪聲的傳感器測量信息來對速度姿態位置等狀態進行估計。然而，對于無人車特別是軍用無人車在野外復雜的環境中進行長航時高精度導航與定位來說，常規的擴展卡爾曼濾波框架下的多源信息融合方案仍然存在一些問題亟待解決。其中一個重要的問題就是傳統的慣性基組合導航系統導航狀態誤差定義為線性誤差，進而導致在復雜惡劣的環境下的濾波魯棒性較差。

因此，亟需設計一種能夠解決傳統的濾波方法在復雜環境下魯棒性差的問題的技術方案。

發明內容

針對現有技術中慣性基組合導航系統的濾波方法在復雜環境下魯棒性差的問題，本發明提供一種基于李群非線性狀態誤差的慣性基組合導航濾波方法。本發明旨在通過嚴格李群意義下的非線性狀態誤差定義，進而解決傳統的濾波方法在復雜環境下魯棒性差的問題，以提高慣性基組合導航系統的精度。

為了實現上述技術目的，本發明采用的技術方案是：

一種基于李群非線性狀態誤差的慣性基組合導航濾波方法，包括：

衛星接收機和捷聯慣導分別接收各自的數據信息；

根據衛星接收機和捷聯慣導接收的數據信息，建立慣性/衛星初始對準模型，完成基于李群非線性狀態誤差的慣性基組合導航濾波方法的初始對準；

建立慣性/衛星組合導航模型，完成基于李群非線性狀態誤差的慣性基組合導航濾波方法的組合導航，將組合導航的姿態、速度、位置信息輸出。

本發明中，衛星接收機接收的數據信息包括：經度、緯度、高度和三維速度信息。捷聯慣導接收的數據信息包括：三軸陀螺儀的角增量或角速度信息和三軸加速度計的比力或比力積分增量信息。

本發明中，慣性/衛星初始對準模型包括基于李群非線性狀態誤差的慣性/衛星組合導航系統模型和慣性/衛星組合導航系統觀測模型。根據以上模型即可完成基于李群非線性狀態誤差的慣性基組合導航濾波方法的初始對準。

本發明中，慣性/衛星初始對準模型的建立方法為：

(1)慣性導航狀態方程建立；

姿態表達采用即載體系到地心地固坐標系ECEF的方向余弦矩陣，速度表達和位置的表達均采用載體相對于慣性系ECI的速度和位置在ECEF坐標系的投影；