基于多傳感器融合的車載運動模型研究

王志杰

摘? 要：本項目旨在通過誤差補償技術提高INS單獨使用過程中的精度，使車輛能在慣性導航系統單獨作用下實現盡可能久的高精度導航，建立相應運動模型并對SINS誤差特性進行分析。

關鍵詞：多傳感器;旋轉調制技術;誤差特性分析;Kalman

一、旋轉調制技術

（一）介紹

對傳統數據處理方法的研究中，意識到誤差急劇發散的主要原因之一是由對加速度、角速度的積分操作導致的。由于安裝時可能引入的安裝誤差，以及載體行駛時不可避免地在加速度測量值和角速度上引入噪聲，最終演算結果與實際存在極大的誤差。

（二）旋轉調制技術原理

旋轉調制技術通過將安裝在旋轉機構上，利用旋轉機構帶動 進行周期性的翻滾、旋轉和停位運動，以改變其常值偏差沿導航坐標系的投影形式，進而抵消器件誤差對系統各導航誤差的影響。本文研究過程中將采用連續旋轉策略，工作方式具備以下兩個重要優勢：（1）避免了轉停過程中加速度突變對狀態方程建模的不利影響。（2）通過連續旋轉的的方式，可以將MIMU固定在車輪上，依附于車輛固有的旋轉機構，無需附加轉停器械。

（三）安裝方法

選擇慣性測量元件：JY61傾角儀6軸加速度計/陀螺儀模塊

（四）數據處理

由圖可見，由于車輪的旋轉，導致x_s、z_s軸的測量數值呈現周期性變化，且理論變化范圍是-180度到180度。AngelY可以直接與車輪旋轉角度相關聯，且其理論變化范圍是-90度到90度，通過求任一時間微元內行進距離，即可求出任一時間點車輛的行駛路程，求路程的關鍵點在于準確得到任意時刻AngleY的相位變化。

二、Kalman濾波仿真

基于SINS誤差解算方程、旋轉調制技術思想，本文以速度、位置、姿態建立9維狀態量，通過kalman濾波技術實現對加速度計測量數據與角速度測量數據的的融合，取得了較優的測量結果。

模擬環境如下：（1）車輛以加速度向東向作直線運動;（2）加速度計陀螺儀安裝在車輪內側，安裝點距車軸0.5m;（3）初始狀態下加速度計陀螺儀三軸指向與導航系（東北天坐標系）重合;（4）系統噪聲為方差的白噪聲，量測噪聲為方差的白噪聲。（5）模擬時長為2000s;

運行結果如下：

圖中，灰色曲線為速度理論值，藍色曲線為未作濾波處理組的速度計算值，紅色曲線為經kalman濾波組的速度計算值。

真實值（灰色曲線）與kalman濾波預測值（紅色曲線）間差距很小，旋轉調制數據經由kalman濾波處理后與真實值差距很小;反觀圖1可以看到，當導航持續1000s時，真實值速度增加至500m/s，而僅做旋轉調制未做kalman濾波處理的對比組速度增加至335.9m/s，與真實值存在極大沖突。

參考文獻

[1]? 劉建業.導航系統理論與應用.西安：西北工業大學出版社.2010.3

[2]? 王秋瀅.船用調制型慣性導航及其組合導航技術.北京：國防工業出版社.2017.3