图1 导航计算机结构图
图2 系统软件流程图
其中δL、δλ、δH为经度、纬度、高度误差,δVe、δVn、δVu分别为 东北天三个方向上的速度误差,Φe、Φn、Φu为平台误差角,εbx、εby、εbz,εrx、εry、εrz,Δax、Δay、Δaz分别为陀螺常值漂移,相关漂移与加速度计的零偏。 而其中失准角误差方程为: 速度误差方程为: 位置误差方程为: (2)组合导航系统的量测方程 由于系统将定向GPS给出的数据作为修正数据,系统量测值在位置和速度值的基础上加入了姿态信息。位置量测值为惯导系统与GPS给出的纬度、经度和高度差,相应的速度量测值为惯导系统与GPS给出的在惯性系统中各坐标下的差值,而惯导系统与双天线GPS给出的姿态差值作为第三组量测值。 惯导系统与GPS位置量测信息在地理坐标系以真值和误差表示如下: 式中L、λ、h表示运载体真实位置,Ne、Nn、NH为GPS东北天方向位置误差。 位置量测方程如下: 与位置量测方程形式相似,速度量测方程表示如下: 下式为姿态量测方程: 将(2)(3)(4)式组合后可以得到整个系统的量测方程如下 本文采用卡尔曼滤波算法对GPS,IMU数据进行融合。将式(1)(8)离散化后方程为: 一步预测状态方程为: 状态估计方程为: 滤波增益为: 计算得到一步预测均方差: 则均方差误差估计: 试验结果 为了验证本文提出的双天线GPS/SINS组合导航系统的可行性,在南京某地进行了跑车实验。其中姿态GPS模块定位精度小于5m,速度精度0.1m/s,航向精度0.1°。IMU常值漂移小于0.1°/h。跑车过程中以高精度GPS作为真实值,将组合导航系统输出值与高精度GPS数据进行比较。整个系统中每5ms进行一次惯导数据解算,通过卡尔曼滤波算法进行数据修正的频率为1次/s。将跑车过程中导航计算机输出数据存入文件,通过MATLAB进行数据处理。图3中给出一次跑车中组合导航系统与高精度GPS同一时刻输出数据的差值,结果如图3所示。
图3 组合导航与GPS误差曲线
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