基于GPS/INS的車輛位置擴展卡爾曼濾波估計分析

基于GPS/INS的車輛位置擴展卡爾曼濾波估計分析

全球導航衛星系統（GNSS）已經被廣泛應用于航空導航、車輛交通等各個領域，其中最廣為人知的是GPS。隨著應用的不斷展開，對GPS的準確性、可靠性、有效性、連續性和完整性提出了新的挑戰。由于天氣變化、建筑物遮擋等問題，衛星信號可能存在衰減甚至中斷的問題，而傳統基于地基的信號增強系統在一定程度上依賴于能接收到的衛星信號，因此限制了其在位置、速度測量中的應用。慣性導航系統（INS）具有不依賴于外部信息的自主性，且可以根據對慣性量的積分求出速度、距離等信息，因此常被用于對GNSS系統的補充。相應地，GPS的定位結果能為INS提供濾波更新信息，抑制INS導航參數誤差隨時間的漂移。

GPS/INS組合系統有兩種組合模式：松組合和緊組合。松組合模式是將GPS和INS測得的位置和速度進行融合的一種方法。緊組合模式（圖1）需要用到GNSS衛星系統的偽距以及INS系統的原始數據，組合的具體方式多種多樣，將INS系統估計出的偽距與GPS偽距進行比較，將比較的誤差輸出以更新INS的狀態參數。

采用擴展卡爾曼濾波（EKF）算法進行信息融合，通過比較分析組合前后的定位結果，表明該組合導航系統能有效提高GPS的定位精度。

AlessandroGon?alvesAdinolfi et al.SAE 2013-36-0650.

編譯：汪濤