CN112504275A - 一种基于级联卡尔曼滤波算法的水面舰船水平姿态测量方法 - Google Patents
一种基于级联卡尔曼滤波算法的水面舰船水平姿态测量方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112504275A CN112504275A CN202011276612.5A CN202011276612A CN112504275A CN 112504275 A CN112504275 A CN 112504275A CN 202011276612 A CN202011276612 A CN 202011276612A CN 112504275 A CN112504275 A CN 112504275A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- measurement
- corrected
- attitude
- strapdown
- navigation system
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001914 filtration Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 title claims abstract description 8
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title abstract description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 47
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims abstract description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 19
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 claims abstract description 9
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 28
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 4
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 3
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001568 sexual effect Effects 0.000 description 1
- 230000017105 transposition Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
- G01C21/203—Specially adapted for sailing ships
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
- G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
- G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
- G01C21/165—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation combined with non-inertial navigation instruments
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C25/00—Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass
- G01C25/005—Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass initial alignment, calibration or starting-up of inertial devices
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于级联卡尔曼滤波算法的水面舰船水平姿态测量方法,完成初始对准后,利用实时采集三个轴上陀螺的输出信号和加速度计的输出信号进行捷联惯性导航解算;将GPS给出的位置信息作为量测,利用间接法卡尔曼滤波对实时解算的导航参数进行校正;利用校正的导航参数对运载体机动引起的线加速度和哥氏加速度进行补偿;利用互补滤波获得的陀螺积分误差作为量测量,再次利用卡尔曼滤波对已经校正过的捷联惯性导航解算的水平姿态信息进行校正,获得更高的测量精度。该方法有效利用加速度计的低频高精度特性,对陀螺仪进行不断修正,使水平姿态保持较高精度输出,保证***在不同运动状态下具有较高的姿态测量精度,有一定的工程应用价值。
Description
技术领域
本发明涉及以微机电惯性测量单元为核心器件的姿态测量***,提供的是水面舰船的基于级联卡尔曼滤波算法的水平姿态测量的方法,属于导航制导与控制领域。
背景技术
随着微机电***技术的发展,低成本MEMS IMU在导航领域有着越来越多的应用,通过利用基于微机电***的惯性传感器进行运动参数测量,可以检测船舶在海中复杂的运动状态,实时输出载体的角运动参数和线运动参数,从而实现用户对水面舰船的运动数据采集。
微机电陀螺仪具有随机漂移特性,其积分误差随时间累积,加速度计不存在累积误差,但是易受到载体震动影响。常用的将二者数据融合的算法是卡尔曼滤波和互补滤波,例如在专利申请号为201811070907.X,名称为“基于机动状态判断的MEMS惯性导航***水平姿态自修正方法”的专利文件中,通过比较加速度计输出和当地重力加速度幅值,将载体运动分为低,中,高动态。在低和中动态时,实时调整量测噪声矩阵,在高动态时只进行时间更新。但是若载体较长时间处于高动态下,则姿态误差会越来越大。又如在专利申请号为201911277173.7,名称为“一种高精度无人机***及智能控制方法”的专利文件中,基于GPS模块接受卫星信号的精度因子和速度信息对互补滤波器的截止频率建立了自适应函数来满足不同运动状态下的解算精度。本发明结合互补滤波和级联卡尔曼滤波器,通过一级卡尔曼滤波得到的导航参数借助比力方程补偿载体线加速度和哥氏加速度得到理论加速度计输出,再与实际加速度计输出比较得出陀螺漂移修正量,将其作为二级卡尔曼滤波的量测,最后得出最优导航参数。优点是通过二级卡尔曼滤波弥补了互补滤波增益固定且不一定为最优的缺点,以及在不同运动状态下都能保持水平姿态较高精度输出,有效的提高了***姿态测量精度,具有一定的工程应用价值。
发明内容
本发明的目的在于提高水面舰船在机动场景下的姿态测量精度,提供一种基于级联卡尔曼滤波算法的水平姿态测量的方法,为水面舰船提供准确的水平姿态信息。
本发明的目的是这样实现的:捷联惯性导航***完成初始对准之后,利用实时采集三个轴上陀螺的输出信号和加速度计的输出信号fb进行捷联惯性导航解算;将GPS给出的位置信息作为量测,利用间接法卡尔曼滤波对实时解算的导航参数进行校正;借助于比力方程,利用校正的导航参数对运载体机动引起的线加速度和哥氏加速度进行补偿;利用互补滤波获得的陀螺积分误差作为量测量,再次利用卡尔曼滤波对已经校正过的捷联惯性导航解算的水平姿态信息进行校正,获得更高的测量精度。具体步骤如下:
步骤1、对捷联惯性导航***的惯性测量元件进行充分预热,并完成初始对准,使之进入导航工作状态;
步骤3、利用步骤2中校正后的捷联惯性导航***的捷联矩阵速度V1 n和位置P1,借助于比力方程对运载体机动引起的线加速度和哥氏加速度进行补偿,得到加速度计在导航系(n系,本发明中导航坐标系选取地理坐标系)的理论输出f1 n;
本发明还包括这样一些结构特征:
1.所述步骤3加速度计在导航系的理论输出f1 n的求取:
其中,V1 n为经卡尔曼滤波校正后的速度,为相邻两个姿态解算时刻的速度变化率,为校正后的地球自转角速度在导航系的投影,为运载体的水平速度引起导航系相当于地球坐标系(e系)的旋转角速度,gn为校正后的地球重力矢量在导航系的投影。
3.所述步骤4中量测量的选取,将陀螺积分误差Δωb作为捷联惯性导航进行卡尔曼滤波时的量测值Z2(t),量测阵Z2(t)和对应量测阵H2(t)分别为:
与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明综合利用微机电惯性测量单元输出的加速度和角速度信息,实现了***在不同运动状态下高精度的水平姿态测量。通过对运载体机动引起的线加速度和哥氏加速度进行补偿,有效利用加速度计的低频高精度特性,对陀螺仪进行不断修正,使水平姿态保持较高精度输出,即使***有运动加速度时,依然保持失准角的最优计算,保证***在不同运动状态下均具有较高的姿态测量精度,有效的提高了***姿态测量精度,具有一定的工程应用价值。
本发明对运载体机动引起的线加速度和哥氏加速度进行补偿,有效利用加速度计的低频高精度特性,对陀螺仪进行不断修正,使水平姿态保持较高精度输出,即使***有运动加速度时,依然保持失准角的最优计算,保证***在不同运动状态下均具有较高的姿态测量精度,具有一定的工程应用价值。
附图说明
图1为本发明的实现流程图。
图2为本发明的算法实现流程图。
具体实施方式
为了更好地了解本发明的技术内容,下面结合说明书附图加以解释和说明,该方法的主要步骤为:
步骤1、对捷联惯性导航***的惯性测量元件进行充分预热;
q=[q1 q2 q3 q4]T (5)
其中,q1、q2、q3和q4是归一化后四元数q的元素;
其中,fb表示加速度计输出比力在导航坐标系的投影;
步骤7、根据步骤6中***的加速度计输出比力在导航坐标系的投影fb去除有害加速度后得到***的加速度,进一步更新计算得到速度,记为Vn(t):
步骤8、利用步骤7更新计算后的速度Vn(t)更新计算捷联惯性导航***的位置P(t):
步骤9、选取位置误差(纬度误差经度误差δλ和高度误差δh)、东北天三个方向的速度误差δV=[δVE δVN δVU]T、平台失准角误差φ=[φx φy φz]T、载体系三轴的加速度计的零位偏移ΔA=[ΔAbx ΔAby ΔAbz]T和陀螺仪的常值漂移ε=[εbxεby εbz]T为卡尔曼滤波的状态估计量X,即
X=[δr δV φ ΔA ε]T (10)
步骤10、选取卡尔曼滤波的***噪声向量WB为:
W=[wax way waz wgx wgy wgz]T (11)
其中,wax、way和waz为捷联惯性导航***在载体系中三轴加速度计的随机噪声,wgx、wgy和wgz为捷联惯性导航***在载体系中三轴陀螺仪的随机噪声,均为高斯白噪声;
步骤11、利用GPS提供的纬度和经度λA(t)作为捷联惯性导航***进行卡尔曼滤波的外部辅助信息,与捷联惯性导航***导航更新计算的位置信息(纬度和经度λ(t))分别作差,将所得到的位置差值作为捷联惯性导航进行卡尔曼滤波时的量测值Z1(t),量测值Z1(t)和对应量测阵H1(t)分别为:
其中,V1 n为校正后的惯导速度、P1为校正后的惯导位置;
步骤14、利用步骤12实时估计出来的平台失准角来构造补偿四元数对捷联惯性导航***解算的当前时刻捷联姿态矩阵对应的姿态四元数q=[q1 q2 q3 q4]T进行补偿得到修正后的四元数q′=[q′1 q′2 q′3 q′4]T:
其中,修正后的四元数q′的元素为:
步骤19、将步骤18中得到的修正后的四元数q′进行归一化处理:
得到归一化后的四元数为:
至此,完成卡尔曼滤波器1对捷联惯性导航***的导航参数校正的过程;
步骤21、利用步骤17至步骤20中校正的捷联惯性导航***的导航参数,借助于比力方程对运载体机动引起的线加速度和哥氏加速度进行补偿,得到加速度计在导航系的理论输出f1 n:
其中,V1 n为经卡尔曼滤波校正后的速度,为相邻两个姿态解算时刻的速度变化率,为校正后的地球自转角速度在导航系的投影,为运载体的水平速度引起导航系相当于地球坐标系的旋转角速度,gn为校正后的地球重力矢量在导航系的投影;
其中,kp,ki为比例系数,dt为解算周期;
步骤24、将步骤23中求得的陀螺积分误差Δωb作为捷联惯性导航进行卡尔曼滤波时的量测值Z2(t),量测值Z2(t)和对应量测阵H2(t)分别为:
其中,修正后的四元数q″的元素为:
步骤26、将步骤25中得到的修正后的四元数q″进行归一化处理:
得到归一化后的四元数为:
至此,卡尔曼滤波器2对捷联惯性导航***的导航参数校正的过程;
至此就完成了基于级联卡尔曼滤波算法的水面舰船水平姿态更新和修正。
综上,本发明涉及以微机电惯性测量单元为核心器件的姿态测量***,提供的是一种基于级联式卡尔曼滤波的水面舰船水平姿态测量方法。捷联惯性导航***完成初始对准之后,利用实时采集三个轴上陀螺的输出信号和加速度计的输出信号fb进行捷联惯性导航解算;将GPS给出的位置信息作为量测,利用间接法卡尔曼滤波对实时解算的导航参数进行校正;借助于比力方程,利用校正的导航参数对运载体机动引起的线加速度和哥氏加速度进行补偿;利用互补滤波获得的陀螺积分误差作为量测量,再次利用卡尔曼滤波对已经校正过的捷联惯性导航解算的水平姿态信息进行校正,获得更高的测量精度。该方法有效利用加速度计的低频高精度特性,对陀螺仪进行不断修正,使水平姿态保持较高精度输出,即使***有运动加速度时,依然保持失准角的最优计算,保证***在不同运动状态下均具有较高的姿态测量精度,具有一定的工程应用价值。
Claims (5)
1.一种基于级联卡尔曼滤波算法的水面舰船水平姿态测量方法,其特征在于:步骤如下:
步骤1:对捷联惯性导航***的惯性测量元件进行充分预热,并完成初始对准,使之进入导航工作状态;
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011276612.5A CN112504275B (zh) | 2020-11-16 | 2020-11-16 | 一种基于级联卡尔曼滤波算法的水面舰船水平姿态测量方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011276612.5A CN112504275B (zh) | 2020-11-16 | 2020-11-16 | 一种基于级联卡尔曼滤波算法的水面舰船水平姿态测量方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112504275A true CN112504275A (zh) | 2021-03-16 |
CN112504275B CN112504275B (zh) | 2022-09-02 |
Family
ID=74957884
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011276612.5A Active CN112504275B (zh) | 2020-11-16 | 2020-11-16 | 一种基于级联卡尔曼滤波算法的水面舰船水平姿态测量方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112504275B (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113175926A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-07-27 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于运动状态监测的自适应水平姿态测量方法 |
CN114111771A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-03-01 | 九江中船仪表有限责任公司(四四一厂) | 一种双轴稳定平台的动态姿态测量方法 |
CN114264304A (zh) * | 2021-12-23 | 2022-04-01 | 湖南航天机电设备与特种材料研究所 | 复杂动态环境高精度水平姿态测量方法与*** |
CN114323007A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-04-12 | 西人马帝言(北京)科技有限公司 | 一种载体运动状态估计方法及装置 |
CN115079287A (zh) * | 2022-06-15 | 2022-09-20 | 中国人民解放军国防科技大学 | 陀螺组件姿态观测的捷联式车载动态重力矢量测量方法 |
CN115855038A (zh) * | 2022-11-22 | 2023-03-28 | 哈尔滨工程大学 | 一种短时高精度姿态保持方法 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2006113391A2 (en) * | 2005-04-19 | 2006-10-26 | Jaymart Sensors, Llc | Miniaturized inertial measurement unit and associated methods |
CN101571394A (zh) * | 2009-05-22 | 2009-11-04 | 哈尔滨工程大学 | 基于旋转机构的光纤捷联惯性导航***初始姿态确定方法 |
CN103033186A (zh) * | 2012-12-30 | 2013-04-10 | 东南大学 | 一种用于水下滑翔器的高精度组合导航定位方法 |
CN105158784A (zh) * | 2015-07-07 | 2015-12-16 | 中国人民解放军第二炮兵工程大学 | 动中通卫星通信***级联卡尔曼滤波载体姿态估计方法 |
US20160047675A1 (en) * | 2005-04-19 | 2016-02-18 | Tanenhaus & Associates, Inc. | Inertial Measurement and Navigation System And Method Having Low Drift MEMS Gyroscopes And Accelerometers Operable In GPS Denied Environments |
WO2016054390A1 (en) * | 2014-10-01 | 2016-04-07 | Intel Corporation | Methods and systems for vertical trajectory determination |
CN105588567A (zh) * | 2016-01-25 | 2016-05-18 | 北京航空航天大学 | 一种自动电子罗盘校准辅助式的航姿参考***及方法 |
CN105824039A (zh) * | 2016-03-17 | 2016-08-03 | 孙红星 | 基于里程计的克服卫星失锁时的gnss/ins车载组合定位定向算法 |
CN106052685A (zh) * | 2016-06-21 | 2016-10-26 | 武汉元生创新科技有限公司 | 一种两级分离融合的姿态和航向估计方法 |
US20160349058A1 (en) * | 2014-06-13 | 2016-12-01 | Beijing Aerospace Wanda Hi-Tech Ltd. | Method and System for Controlling Antenna of Mobile Communication Application System Based on Double Quaternions in MEMS Inertial Navigation |
CN107525503A (zh) * | 2017-08-23 | 2017-12-29 | 王伟 | 基于双天线gps和mimu组合的自适应级联卡尔曼滤波方法 |
CN110031882A (zh) * | 2018-08-02 | 2019-07-19 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于sins/dvl组合导航***的外量测信息补偿方法 |
-
2020
- 2020-11-16 CN CN202011276612.5A patent/CN112504275B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2006113391A2 (en) * | 2005-04-19 | 2006-10-26 | Jaymart Sensors, Llc | Miniaturized inertial measurement unit and associated methods |
US20160047675A1 (en) * | 2005-04-19 | 2016-02-18 | Tanenhaus & Associates, Inc. | Inertial Measurement and Navigation System And Method Having Low Drift MEMS Gyroscopes And Accelerometers Operable In GPS Denied Environments |
CN101571394A (zh) * | 2009-05-22 | 2009-11-04 | 哈尔滨工程大学 | 基于旋转机构的光纤捷联惯性导航***初始姿态确定方法 |
CN103033186A (zh) * | 2012-12-30 | 2013-04-10 | 东南大学 | 一种用于水下滑翔器的高精度组合导航定位方法 |
US20160349058A1 (en) * | 2014-06-13 | 2016-12-01 | Beijing Aerospace Wanda Hi-Tech Ltd. | Method and System for Controlling Antenna of Mobile Communication Application System Based on Double Quaternions in MEMS Inertial Navigation |
WO2016054390A1 (en) * | 2014-10-01 | 2016-04-07 | Intel Corporation | Methods and systems for vertical trajectory determination |
CN106662443A (zh) * | 2014-10-01 | 2017-05-10 | 英特尔公司 | 用于垂直轨迹确定的方法和*** |
CN105158784A (zh) * | 2015-07-07 | 2015-12-16 | 中国人民解放军第二炮兵工程大学 | 动中通卫星通信***级联卡尔曼滤波载体姿态估计方法 |
CN105588567A (zh) * | 2016-01-25 | 2016-05-18 | 北京航空航天大学 | 一种自动电子罗盘校准辅助式的航姿参考***及方法 |
CN105824039A (zh) * | 2016-03-17 | 2016-08-03 | 孙红星 | 基于里程计的克服卫星失锁时的gnss/ins车载组合定位定向算法 |
CN106052685A (zh) * | 2016-06-21 | 2016-10-26 | 武汉元生创新科技有限公司 | 一种两级分离融合的姿态和航向估计方法 |
CN107525503A (zh) * | 2017-08-23 | 2017-12-29 | 王伟 | 基于双天线gps和mimu组合的自适应级联卡尔曼滤波方法 |
CN110031882A (zh) * | 2018-08-02 | 2019-07-19 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于sins/dvl组合导航***的外量测信息补偿方法 |
Non-Patent Citations (7)
Title |
---|
BEN YUEYANG ET AL.: "Ocean Current Model Using SINS-GPS-DVL Integrated Navigation", 《APPLIED MECHANICS AND MATERIALS》 * |
YUE YANG ET AL.: "A Nonlinear Double Model for Multisensor-Integrated Navigation Using the Federated EKF Algorithm for Small UAVs:web of science integrated kalman strapdown GPS", 《SENSORS》 * |
张复建等: "级联卡尔曼滤波在初始对准中的应用", 《计算机测量与控制》 * |
张栋等: "互补滤波和卡尔曼滤波的融合姿态解算方法", 《传感器与微***》 * |
张豪: "基于双天线GPS/MINS组合导航滤波算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(电子期刊)信息科技辑》 * |
朱托: "GPS/SINS组合导航与姿态测量的设计", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(电子期刊)基础科技辑》 * |
杜署明: "基于捷联惯性传感的吊钩姿态估计技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(电子期刊)工程科技II辑》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113175926A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-07-27 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于运动状态监测的自适应水平姿态测量方法 |
CN113175926B (zh) * | 2021-04-21 | 2022-06-21 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于运动状态监测的自适应水平姿态测量方法 |
CN114111771A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-03-01 | 九江中船仪表有限责任公司(四四一厂) | 一种双轴稳定平台的动态姿态测量方法 |
CN114264304A (zh) * | 2021-12-23 | 2022-04-01 | 湖南航天机电设备与特种材料研究所 | 复杂动态环境高精度水平姿态测量方法与*** |
CN114323007A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-04-12 | 西人马帝言(北京)科技有限公司 | 一种载体运动状态估计方法及装置 |
CN115079287A (zh) * | 2022-06-15 | 2022-09-20 | 中国人民解放军国防科技大学 | 陀螺组件姿态观测的捷联式车载动态重力矢量测量方法 |
CN115079287B (zh) * | 2022-06-15 | 2024-05-17 | 中国人民解放军国防科技大学 | 陀螺组件姿态观测的捷联式车载动态重力矢量测量方法 |
CN115855038A (zh) * | 2022-11-22 | 2023-03-28 | 哈尔滨工程大学 | 一种短时高精度姿态保持方法 |
CN115855038B (zh) * | 2022-11-22 | 2024-01-09 | 哈尔滨工程大学 | 一种短时高精度姿态保持方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112504275B (zh) | 2022-09-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112629538B (zh) | 基于融合互补滤波和卡尔曼滤波的舰船水平姿态测量方法 | |
CN112504275B (zh) | 一种基于级联卡尔曼滤波算法的水面舰船水平姿态测量方法 | |
CN110031882B (zh) | 一种基于sins/dvl组合导航***的外量测信息补偿方法 | |
CN110501024B (zh) | 一种车载ins/激光雷达组合导航***的量测误差补偿方法 | |
CN109459044B (zh) | 一种gnss双天线辅助的车载mems惯导组合导航方法 | |
CN109813311B (zh) | 一种无人机编队协同导航方法 | |
CN108051866B (zh) | 基于捷联惯性/gps组合辅助水平角运动隔离的重力测量方法 | |
CN110221332B (zh) | 一种车载gnss/ins组合导航的动态杆臂误差估计和补偿方法 | |
CN112630813B (zh) | 基于捷联惯导和北斗卫星导航***的无人机姿态测量方法 | |
CN106990426B (zh) | 一种导航方法和导航装置 | |
CN100516775C (zh) | 一种捷联惯性导航***初始姿态确定方法 | |
CN106342284B (zh) | 一种飞行载体姿态确定方法 | |
CN102809377B (zh) | 飞行器惯性/气动模型组合导航方法 | |
CN110954102B (zh) | 用于机器人定位的磁力计辅助惯性导航***及方法 | |
CN106500693B (zh) | 一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的ahrs算法 | |
CN111121766B (zh) | 一种基于星光矢量的天文与惯性组合导航方法 | |
CN110207697A (zh) | 基于角加速度计/陀螺/加速度计的惯性导航解算方法 | |
CN104764467B (zh) | 空天飞行器惯性传感器误差在线自适应标定方法 | |
US7957899B2 (en) | Method for determining the attitude, position, and velocity of a mobile device | |
CN112432642B (zh) | 一种重力灯塔与惯性导航融合定位方法及*** | |
CN110849360B (zh) | 面向多机协同编队飞行的分布式相对导航方法 | |
CN112857398B (zh) | 一种系泊状态下舰船的快速初始对准方法和装置 | |
CN111722295B (zh) | 一种水下捷联式重力测量数据处理方法 | |
CN105910623B (zh) | 利用磁强计辅助gnss/mins紧组合***进行航向校正的方法 | |
CN112880669A (zh) | 一种航天器星光折射和单轴旋转调制惯性组合导航方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |