移動測量系統的GNSS/INS組合定位方法的對比研究

張 迪，施 昆，李照永

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移動測量系統的GNSS/INS組合定位方法的對比研究

張 迪1，施 昆1，李照永2

（1. 昆明理工大學 國土資源工程學院，云南 昆明 650093；2. 昆明市城市地下空間規劃管理辦公室，云南 昆明 650011）

文章以移動測量系統的GNSS與INS松緊兩種組合定位方式為研究對象，從原理與定位模型上研究了兩種組合，在此基礎上使用了一種新穎的移動測量系統：Leica Pegasus：Backpack移動背包測量系統的實測數據并對兩種組合進行了實測對比。實驗結果分析表明：緊組合比松組合有更好的定位精度和魯棒性，在衛星數量小于4顆的情況下，緊組合的定位精度相對于松組合在平面和天頂方向分別有30%和18%的提升；而在GNSS信號良好時松緊組合能夠達到同樣的定位精度；在運動載體姿態精度方面緊組合優于松組合。

GNSS；INS；組合導航；松組合；緊組合

0 引言

隨著移動測量系統的不斷發展，其定位方法越來越多樣化，GNSS/INS組合定位方法就是其中之一。GNSS（Global Navigation Satellite System）能夠實時提供位置、速度及時間信息，但系統容易受到外界條件干擾，誤差因素多，定位精度降低[1]，甚至發生定位錯誤與飄移，采用多星座來輔助單一的GPS系統能夠增強一定的抗環擾動能力但依然不能完全解決因外部環境因素變化而導致航向信息測量精度降低或定位失效等問題[2]Liu H，Nassar S，Naser E S等人研究了兩步平滑卡爾曼濾波算法在INS/GPS組合導航系統中的應用與標準卡爾曼濾波相比，該算法在GPS信號受到影響時有更高的位置測量精度[2]Fakharian A Thomas G，Mehrfam M.等人綜合應用慣性測量單元與GPS進行導航，并采用一種自適應卡爾曼濾波算法進行位置信息融合，得到了更準確的路徑跟蹤效果[3]此外GNSS的定位結果輸出頻率有限，典型值大約為10 Hz，無法提供連續導航參數，對于動態定中將面臨更為復雜的定位結算，不斷變換的測站位置、復雜多變的外界環境、信號失縮、周跳等問題，而INS可以對GNSS的導航結果進行平滑彌補其信號的中斷，INS能夠輸出更為平滑、連續的高速率導航解，輸出速率高達200 Hz，能夠提供高頻率的位置、速度、姿態全導航解，且導航性能不受觀測環境的影響[6]，但INS的定位誤差會隨時間的增加而累積，通常可以利用GNSS觀測值進行輔助修正[7]。GNSS/INS的組合導航可以提供連續、高帶寬、長時和短時精度較高的、完整的導航參數，彌補了二者的不足，能夠在復雜環境下進行導航定位，更進一步擴展了定位技術使用范圍并且大大提高了移動定位技術的可靠性。

GNSS/INS組合導航是如今的研究熱點，本文基于GNSS/INS組合導航系統的兩種組合模式，推導了基于位置與速度的松組合算法，基于偽距和偽距率、偽距增量的緊組合算法，并使用Leica移動掃描背包系統的實測數據進行解算分析，對兩種組合在組合原理，定位精度，載體姿態精度和適用條件四個方面進行了比較分析。

1 GNSS，INS定位原理與數學模型

1.1 組合定位中GNNS的定位方法及模型

隨著多星座GNSS（Global Navigation Satellite System）的不斷發展，觀測衛星的數量大大增加，相比于單星座明顯改善了衛星的幾何分布，可觀測衛星數量增加，定位精度提高，定位的連續性加強。對于高精度的GNSS定位一般使用載波相位差分定位的方法，能在短時間內獲得厘米級定位精度[4]本文實驗范圍基本上在10km以內，屬于中短基線，對于中短基線的解算通常使用雙差模型[10]。

1.2 INS定位原理及模型

慣導系統INS（Inertial Navigation System）可分為平臺式慣導系統和捷聯式慣導系統兩大類，捷聯慣導系統（SINS）是在平臺式慣導系統基礎上發展而來的，它是一種無框架系統，由三個速率陀螺、三個線加速度計和微型計算機組成。隨著慣性傳感器的發展與計算機技術的不斷成熟，捷聯式慣導系統成為現如今使用最為廣泛的一種慣導系統[12]。慣性測量單元IMU（Inertial Measurement Unit）是慣導系統的核心，大多數IMU包含3個加速度計和3個單自由度陀螺儀，安裝在3個正交敏感軸向上，載體在運動過程中通過積分運算獲得載體的瞬時速度與瞬時位置信息。IMU原理如圖1所示。

圖1 慣性測量單元IMU原理

下面給出慣性導航參數更新的導航方程。

比力坐標轉換：將IMU載體坐標系轉換到位置速度求解的坐標系

速度更新：包含使用引力模型或重力模型將比力轉化為加速度的過程

位置更新：

2 GNSS/INS松組合導航原理與實現

在GNSS/INS松組合中，GNSS輸出的位置和速度參數信息作為測量輸入到GNSS/INS組合卡爾曼濾波器中，組合卡爾曼濾波器使用這些參數來估計INS誤差。卡爾曼濾波器估計的INS誤差對INS導航參數信息進行校正，進過校正后的INS導航參數構成組合導航輸出。原理圖如圖3所示。

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2.1 松組合系統狀態方程

2.2 松組合系統觀測方程

松組合的模型多采用捷聯慣導系統與GNSS接收機輸出的位置、速度之差作為外部觀測量，觀測方程為：

3 GNSS/INS緊組合導航原理與實現

圖4 緊組合導航原理圖

3.1 緊組合系統狀態方程

緊組合中的狀態變量主要為兩部分：慣導系統的誤差狀態，GNSS的誤差狀態。其中前者與松組合模式一樣，其狀態方程如下

GNSS的誤差狀態，在偽距、偽距率組合系統中，一般取兩個與時間有關的誤差

3.2 緊組合系統觀測方程

基于偽距、偽距率的緊組合觀測方程如下。

4 數據采集解算及實驗結果分析

對上述理論過程進行試驗論證。實驗所用瑞士萊卡公司的Leica Pegasus：Backpack移動背包測量系統如圖5所示，系統內置NovAtel Propack6型GNSS接收機，兼容北斗系統，天線類型為NovAtel GPS-704-WB，以及SPAN-IGM-S1一體式MEMS組合導航系統，MEMS系統集成了挪威Sensonor的高精度125Hz慣性測量單元STIM300和NovAtel OEM615板卡。其他軟硬件設備還包括；南方靈銳S82-C GNSS接收機；Novatel公司開發的高精度GNSS差分及慣性定位后處理軟件Inertial Explorer 8.7；Panasonic FZ-G1平板電腦以及連接設備等。GNSS接收機和IMU的性能指標如下表1表2 所示。

表1 NovAtel Propack6接收機主要性能參數

Tab.1 Main performance parameters of the NovAtel Propack6 receiver

表2 SPAN-IGM-S1的IMU主要性能參數

Tab.2 SPAN-IGM-S1's IMU main performance parameters

試驗將基站架設在昆明市風東路與白塔路交叉路口的天橋上，對空條件良好，基站靜態數據采集時間為10:00-12:00。測試軌跡如圖6所示，運動方向如箭頭所示，該段測試軌跡路屬于典型的城市道路，軌跡包含對衛星信號有挑戰的區域GPS時間為272310 s-272510 s（北京路部分人行道有茂密行道樹，東方向有圍墻，對衛星信號有遮擋，紅色線段標記）和對空條件良好的區域（東風廣場十字路口，東風東路，區域開闊對空條件良好，綠色線段標記）。

圖6 載體運動軌跡

參數設置：衛星高度角設置為10°，基站與背包系統采樣間隔均設置為1秒。慣導采樣間隔設置為0.008秒（125 HZ）。

數據處理使用Inertial Explorer 8.70軟件。Inertial Explorer軟件為Novatel公司開發的高精度GNSS差分及慣性定位后處理軟件，GNSS/INS后處理軟件融合來自6自由度IMU傳感器的變率數據與GNSS信息，利用IMU得到的捷聯加速度計信息與角速度信息產生高更新率的坐標與姿態信息。GNSS模塊必須先運行以便處理與在標準的Waypoint GrafNav fwd/rev/cmb文件中存儲最佳的位置、速度與質量信息，IMU模塊進行對齊、自動整理觀測量與濾波。GPS坐標與速度更新通過時間匹配和內插離GPS觀測歷元最近的慣性更新數據實現。同時在濾波過程中進行傳感器偏移校準。

試驗結果得到松緊組合的姿態精度結果如圖7和圖8所示，可以看出緊組合的載體姿態精度優于松組合，但松緊組合在起始和結束階段的姿態精度都比較差，這是由于慣導在起始和結束階段必須利用GNSS的軌跡進行航向對齊[16]，所以在進入測區采集數據時有必要在前后采集一段時間的GNSS/ INS數據。

圖7 松組合姿態精度

圖8 緊組合姿態精度

在對空條件良好無遮擋的開闊環境下271500 s- 271300 s，272500 s-273500 s兩段時間內GNSS可以得到足夠精度的導航結果，GNSS對慣導系統輔助可以達到同樣的效果，所以在對空條件良好的環境下松組合與緊組合可以達到同等水平的定位精度，試驗數據表明在開闊環境下GNSS/INS組合定位98%精度優于2 cm。

在272310 s-272510 s的200 s左右內，該段道路行道樹密集，遮擋明顯，從圖9可已看出可觀測衛星低于4顆，觀測質量不佳，此時GNSS無法實現正常的速度與位置解算，在GNSS信號較差的200 s左右的時間內GNSS對慣導系統的輔助效果降低，慣導系統的定位誤差會有一定的增加，但松組合與緊組合的位置精度在E，N，U三個方向上始終維持0.35 m以內。

松組合中是利用GNSS接收機輸出的位置與速度信息進行GNSS/INS組合Kalman濾波對慣導系統進行校正，在復雜的環境中尤其是城市當中GNSS信號中斷一分鐘以上的情況比較常見，在GNSS定位中斷的時間內，捷聯式慣導系統單獨工作，定位誤差會隨時間的累積而增加，圖10圖11圖12中272310 s-271800 s段所示。在組合定位中，對于精度較低的IUM，一分鐘的GNSS信號中斷就會造成很大的誤差累積。因此在觀測衛星少于4顆的情況下，GNSS數據就不能用于對INS進行輔助，松組合的算法對GNNS的依賴較高，但松組合的組合方式簡單，可以適用于任何INS與GNSS用戶設備，使得松組合非常適用于改進類應用，松組合除了可以輸出組合導航參數還可以獨立輸出GNSS導航結果，若采用INS開環校正還可以有獨立的INS輸出，可以進行完好性監測。

圖9 觀測衛星數量

圖10 E方向上的位置精度誤差

圖11 N方向上的位置精度誤差

圖12 U方向上的精度誤差圖

在GNSS無法輸出位置與速度信息時，緊組合可以直接利用接收機輸出的偽距，偽距率，多普勒頻移等原始信息，不用解算出GNSS的速度與位置信息，當沒有足夠的衛星來計算出一個獨立的GNSS導航參數時，GNSS的測量數據任然可以輸入組合系統進行GNSS/INS組合擴展Kalman濾波，并用來輔助INS從而達到更好的定位精度，所以緊組合在GNSS衛星信號遮擋嚴重時短也能在短時間內保持一定的定位精度。從圖11圖12圖13表3表4中可以看出在衛星遮擋環境下緊組合在E，N，U方向上的定位精度均優于松組合，緊組合的定位精度相對于松組合在平面上和天定方向分別有30%和18%的提升所以在相同的IUM和GNSS設備的條件下，GNSS/IN緊組合通常比松組合具有更好的定位精度和魯棒性。

表3 位置精度誤差最大值/m

Tab.3 Maximum position accuracy error/m

表4 位置精度誤差的RMS統計值/m

Tab.4 RMS statistical value/m of position accuracy error

5 結語

經上述研究本文得到以下結論：

（1）在組合算法上，松組合是基于位置與速度的算法，組合簡單，可適用于任何INS，GNSS設備，適合于改進類應用，除了組合導航參數的輸出還可單獨輸出GNSS導航結果，使用開環INS校正還有獨立的INS輸出，可以進行完好性監測；緊組合是基于偽距與偽距率的算法，在沒有足夠的衛星來計算出一個獨立的GNSS導航參數時，GNSS的測量數據任然可以輸入組合系統進行卡爾曼濾波用來輔助INS，在相同的慣導和GNSS設備下，緊組合通常比松組合擁有更好的精度和魯棒性；（2）在載體精度方面，緊組合優于松組合；（3）位置精度方面，當可觀測衛星數量較多時松組合與緊組合的位置精度水平大致相同時，都能獲得厘米級定位精度，當觀測衛星少于4顆時，緊組合的位置精度優于松組合；（4）對于測量系統而言緊組合適合使用于如城市復雜環境下的導航定位，松組合適用對空條件較好的開闊環境。組合導航的興起[17]今后的導航方式會更加多元化[18]]室內外無縫定位技術更加成熟[19]。

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Comparative Study of GNSS/INS Combined Location Method for Mobile Measurement System

ZHANG Di1, SHI Kun1, LI Zhao-yong2

(1. School of land and resources engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming ,Yunnan 650093; 2. Kunming urban underground space planning and management office,Kunming, Yunnan 650011)

In this paper, two combinations of GNSS and INS in mobile measurement system are studied, and two combinations are studied from the principle and location model. On this basis, a novel mobile measurement system is used: the measured data of the Leica Pegasus:Backpack mobile knapsack measurement system and the measurement of the two combinations. Ratio. The experimental results show that the tight combination has better positioning accuracy and robustness than the loose combination. In the case of less than 4 satellites, the positioning precision of the tight combination is 30% and 18%, respectively, in the plane and the zenith direction, while the tight combination can reach the same positioning precision when the GNSS signal is good. The attitude accuracy of the moving carrier is better than that of the loose combination.

GNSS; INS; Integrated navigation; Loose combination; Tight combination

TP732

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2018.08.023

張迪(1993-)，男，碩士研究生，主要研究方向：3S集成及應用；施昆(1959-)，男，教授，主要研究方向：GPS，大地量；李照永(1977-)，男，高級工程師，主要研究方向：GPS，三維激光，地下空間信息化。

本文著錄格式：張迪，施昆，李照永. 移動測量系統的GNSS/INS組合定位方法的對比研究[J]. 軟件，2018，39（8）：110-116