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无陀螺捷联惯性导航系统算法研究的综述报告.docx

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文档介绍:该【无陀螺捷联惯性导航系统算法研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【无陀螺捷联惯性导航系统算法研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。无陀螺捷联惯性导航系统算法研究的综述报告无陀螺捷联惯性导航系统(InertialNavigationSystem,INS)是一种基于惯性测量单元(InertialMeasurementUnit,IMU)进行定位和导航的技术。INS系统由加速度计和陀螺仪组成,通过对加速度和角速度的测量来计算位置、速度和方向。然而,陀螺仪有长时间漂移的问题,因此无陀螺捷联INS系统是为了克服陀螺仪漂移而发展起来的一种技术。无陀螺捷联INS系统主要分为两类:一是基于ExtendedKalmanfilter(EKF)的算法,二是基于无迹卡尔曼滤波(UnscentedKalmanFilter,UKF)的算法。EKF算法是INS最常用的滤波算法之一,其将INS系统的动态模型与GPS等传感器的位置和速度信息进行融合,能够显著提高INS系统的精度。但是,EKF算法对于非线性系统的状态估计有局限性,当输入噪声方差比较大时,其估计准确性受到了很大的限制。UKF算法则是在EKF算法的基础上发展起来的,在非线性系统的状态估计上表现更为优秀。UKF算法利用样本点来逼近非线性函数,并进行高精度的滤波处理,因此其精度要优于EKF算法。此外,由于UKF算法不需要求导数,因而计算复杂度较低。除了EKF和UKF滤波算法,还有其他的无陀螺捷联INS算法,如无迹粒子滤波(UnscentedParticleFilter,UPF)算法、多模式融合算法(MultimodalFusionAlgorithm,MFA)等等。UPF算法是一种非参数滤波算法,能够更好的处理非线性和非高斯问题。UPF算法通过粒子的重采样来确定后验概率密度函数,以提升估计的准确度。MFA算法是一种将多种模式信息(如GPS、IMU、地图等)进行融合的算法,能够提高INS系统的精度。综上所述,无陀螺捷联INS技术是一种克服陀螺仪漂移的技术,其通过对加速度和角速度的测量来计算位置、速度和方向。目前,主要的INS算法包括EKF算法、UKF算法、UPF算法和MFA算法等等。这些算法在处理INS系统的定位和导航问题上各有优缺点,研发人员应该根据实际情况选择合适的算法,以提高INS系统的精度和可靠性。

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