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车间测量定位系统（wMPS：workshop Measuring and Positioning System）作为一种分布式的大尺寸空间坐标测量系统，因其高精度，多任务等特性，已在航空航天等大型装备制造及安装领域中得到了广泛的应用。目前，对于 wMPS静态测量和动态测量的精度、性能已有一定的研究，然而，当 wMPS对动态目标进行实时测量或导航时，其性能受限于较低的测量数据更新率。另外，作为一类光电测量设备，当工厂环境比较复杂时，wMPS发射站与接收器之间的光路极易被遮挡，导致测量结果无法更新。因此，当对快速移动物体进行实时跟踪测量时，wMPS无法满足测量要求。为了提高wMPS的动态测量性能，本文引入捷联惯性导航系统（SINS），利用惯性器件高度自主性及高测量率等特性，与wMPS构成组合导航系统完成室内环境下的动态测量任务。本文针对室内环境下如何对wMPS动态误差进行建模、应用卡尔曼滤波融合wMPS和SINS组合导航系统的数据等问题开展了较为深入地研究，本文的主要工作和贡献如下： 1.详细推导了适用于室内环境下的捷联惯导系统的误差模型，包括速度误差方程、位置误差方程以及姿态误差方程；阐述了扩展卡尔曼滤波如何应用在wMPS动态测量中、线性卡尔曼滤波以及无迹卡尔曼滤波在wMPS和SINS组合导航系统中的具体实现方法。 2.对wMPS动态误差来源进行了分析，从原理上分析了wMPS发射站转速，发射站距运载体的距离以及运载体运动速度对wMPS动态误差的影响，利用Matlab仿真计算wMPS发射站转速以及运载体运动速度不同时动态测量误差的大小；根据导轨匀速直线运动的实验结果，利用ARMA模型对wMPS动态误差建模，建立了wMPS的位置误差方程和速度误差方程。 3.根据实际的陀螺仪和加速度计参数仿真SINS的测量轨迹，根据wMPS动态误差模型仿真wMPS的测量轨迹，利用Matlab仿真验证了基于间接法的线性卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波在wMPS和SINS室内组合导航中的可行性，并根据导轨实验结果证明了卡尔曼滤波算法可以提高组合导航系统的测量精度。针对实验中出现的多系统时间配准问题，列举了组合导航系统时间误差的来源及影响，利用内插外推法等方法将组合系统的数据统一到同一时刻，通过仿真比较不同方法下的滤波误差大小。