【摘 要】
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近年来,无人驾驶等新兴应用的出现,对导航定位精度和可靠性提出了更高的要求。一方面,低成本惯性导航系统(INS)累积误差较大,所以其所获得的精度仍然相对较差;另一方面,GPS系
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近年来,无人驾驶等新兴应用的出现,对导航定位精度和可靠性提出了更高的要求。一方面,低成本惯性导航系统(INS)累积误差较大,所以其所获得的精度仍然相对较差;另一方面,GPS系统由于延迟和遮挡,其可靠性较低。将两者融合在一起,使得较高可靠性和精度的导航定位成为可能。研究针对GPS全面考虑了卫星时钟误差,接收时钟误差,电离层延迟,对流层延迟,多路径误差,卫星轨道误差,测量噪声,以及用户等效距离误差,通过位置,速度,姿态方程,合理选取误差随机过程模型,建立了最高可达29个状态分量的状态方程,再使用线性和扩展卡尔曼滤波器,分别采用松、紧耦合两种方案完成低成本INS/GPS融合定位。选定参考路径进行实验并采集数据,借助MATLAB软件,编辑配置GPS信号可用性,进行了不同GPS卫星可用性下的数据融合实验,并将其定位结果与参考轨迹相比较。结果表明,GPS和INS松散耦合集成在一起,适用于卫星可见性良好的应用;在GPS中断频繁的应用中,使用紧密耦合集成更为可靠;两种方案的可靠性和精度都比GPS或INS单独工作时更好。
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