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车载组合导航系统卡尔曼滤波模型误差研究
| 论文题名： | 车载组合导航系统卡尔曼滤波模型误差研究 |
| 关键词： | 车载组合导航系统;卡尔曼滤波;模型误差;惯性导航系统;全球导航卫星系统 |
| 摘要： | 实时对车辆准确定位导航是实现智能驾驶的关键技术。基于KF的GNSS/INS的车载组合导航系统因成本低且能进行长时间高精度的导航输出，成为较为理想的导航系统。实现卡尔曼滤波器算法的组合导航需要一个足够精度的导航系统模型为前提。因此，本文从惯性器件建模误差的角度研究，提出了一种改进的KF算法，实现了导航误差状态量和比例因子模型误差的同时估计，并对导航误差状态量进行实时补偿，同时较好的校正了惯性器件误差，降低了GNSS失效期间的导航误差。 本文对GNSS的定位原理及误差特性进行了分析，说明了建立GNSS/INS组合导航的必要性。然后从惯性导航基本原理出发，确定了影响惯导解算精度的主要因素是惯性器件测量误差，并详细研究了惯性器件误差的影响特性，为后续建立模型误差观测器提供依据。接着介绍了卡尔曼滤波的相关理论知识，并研究了基于KF的GNSS/INS组合导航系统建模的问题。在建模阶段，首先对INS微分方程进行了确定。然后在综合考虑研究目标以及模型精度和复杂度后，对IMU测量误差合理建模，最后利用GNSS的解算结果建立了系统的观测方程。随后，通过公式推导与理论分析，详细阐述了估计比例因子模型误差对于提高模型精度，减小导航误差状态量估计误差的重要性。接着介绍了基于KF的状态量与未知偏差解耦估计算法，并在组合导航系统中应用该算法，得到了适用于车载组合导航系统的导航误差状态量与比例因子模型误差的解耦估计算法，并对该算法的性能进行了分析。最后，通过仿真平台进行验证，仿真结果表明，在比例因子模型误差源的影响下，该改进算法能够对模型误差有效估计并补偿，能够使传感器误差的估计更准确稳定。经传感器误差估计补偿后，组合导航系统模型精度提升。能够有效减少GNSS失效时，因传感器测量误差造成的组合导航结果发散，维持一定的导航精度。 |
| 作者： | 唐伏乾 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 王伟华 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 吉林大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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