【摘 要】
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随着无人机和无人车等智能化设备的发展,高精度导航定位技术作为一项基础功能,它在军事领域和民用领域逐渐占据着不可或缺的地位。然而单一传感器并不能满足不同场景下的导航需求,因此需要一种能提供高精度定位和满足“即插即用”功能的多源融合导航系统框架。本文从多传感器融合算法出发,结合因子图概率模型,提出一种具有高精度,高稳定性的多传感器信息融合导航系统算法框架。本文首先利用贝叶斯推断理论推导最优导航解的数学
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随着无人机和无人车等智能化设备的发展,高精度导航定位技术作为一项基础功能,它在军事领域和民用领域逐渐占据着不可或缺的地位。然而单一传感器并不能满足不同场景下的导航需求,因此需要一种能提供高精度定位和满足“即插即用”功能的多源融合导航系统框架。本文从多传感器融合算法出发,结合因子图概率模型,提出一种具有高精度,高稳定性的多传感器信息融合导航系统算法框架。本文首先利用贝叶斯推断理论推导最优导航解的数学模型,介绍了因子图框架的基本概念,探讨了因子图概率模型与最优导航解之间的关系,包括对传感器误差模型与因子节点分析,对基于因子图的优化算法的推导,为后续多传感器信息融合算法提供理论基础。同时利用因子节点的可分离性的特点,实现了融合导航系统的即插即用功能。然后对惯性导航系统和组合导航系统进行分析和研究,利用贝叶斯推断方法分析了卡尔曼滤波器原理,并对惯性导航的误差模型进行解析,编排了多传感器导航系统线性状态方程与观测方程,同时构建了基于因子图的误差模型函数。仿真实验表明:基于线性因子图算法与卡尔曼滤波算法的效果基本一致。针对线性系统状态估计发散问题,提出一种基于流形的多传感器融合算法,对流形理论中归约和导数形式进行分析,探讨了正交群与刚体变换之间的映射关系。针对高频信号与低频信号同步问题,采用预积分的方法构造新的观测信息,分析噪音传播带来的误差不确定性,推导了惯性器件零偏一阶误差模型,构建了新的IMU因子节点,从而限制了因子图的变量节点的数目,减少了计算成本。仿真结果显示该方法减缓了非线性状态估计发散。最后,本文对基于因子图多传感器融合算法进行了仿真设计。结合多传感器导航系统,设计了两种不同的仿真环境,充分利用惯性导航,卫星导航,天文导航以及视觉导航等传感器信息。实验显示基于因子图融合算法能够实时提供较高精度的导航信息,从而验证了算法的可行性。并且针对传感器故障而引发导航精度降低的问题,分析了导航系统的故障形式,结合新息信息对传感器信息进行故障检测,通过鲁棒核函数降低故障信息带来的误差,完善了多传感器融合导航系统的框架。
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