【摘 要】
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针对车载捷联惯导的传统动基座对准方法精度较低及环境适应性较差的问题,提出了一种基于QUEST的行进间粗对准优化算法。首先使用姿态矩阵分解的方法,得到不同参考系下对重力
【基金项目】
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装发预研项目(41417030103,41417050102)
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针对车载捷联惯导的传统动基座对准方法精度较低及环境适应性较差的问题,提出了一种基于QUEST的行进间粗对准优化算法。首先使用姿态矩阵分解的方法,得到不同参考系下对重力矢量的观测值。然后分析不同环境对于对准算法的影响,利用优化的QUEST算法,对不同时刻的重力矢量信息进行分析,基于误差信息对权重值大小进行合理分配,提高算法稳定性。实时估计车载体姿态、速度、位置,并反馈到下一次计算中去,形成闭环,提高粗对准精度。仿真和车载实验表明,该算法能够实现车辆行进过程中的姿态粗对准,多组实验下航向角误差在150 s内可
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