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综述
车辆导航技术是一种能够满足车辆行驶需求的重要技术。目前，车辆导航技术主要是基于卫星导航系统，如美国GPS、俄罗斯GLONASS等。然而，在城市峡谷等高层建筑物多的环境下，车辆导航系统受到多径效应、信号遮挡等影响，导致导航精度下降。为了解决这些问题，研究人员提出了一种基于MEMS-SINS的车辆导航方法。
MEMS-SINS是利用微机电系统（MEMS）和惯性导航系统（INS）相结合的一种导航技术。MEMS-SINS的惯性测量单元（IMU）是由加速度计和陀螺仪等传感器组成的，可以实现车辆的高精度定位。因此，MEMS-SINS方法可以用于车辆导航。
方法
本文提出的车辆模型辅助的MEMS-SINS导航方法主要有以下步骤：
1. 车辆建模：根据车辆运动学原理，建立车辆运动模型。车辆运动模型包括纵向运动方程和横向运动方程。纵向运动方程用于描述车辆的加速度、速度和位移等因素的关系；横向运动方程则用于描述车辆的横向位移、转向角和侧偏角等因素的关系。通过建立车辆运动模型，可以更好地分析车辆的运动特性，并实现对车辆运动状态的估计。
2. MEMS-SINS系统模型：通过建立MEMS-SINS系统模型，可以更好地分析车辆的运动状态，提高导航精度。MEMS-SINS系统模型主要由IMU、计算单元和输出单元组成。IMU用于收集车辆状态数据，计算单元用于处理收集到的车辆状态数据，输出单元用于将处理后的数据输出。通过建立MEMS-SINS系统模型，可以计算出车辆的位置、速度、加速度、转向角和侧偏角等状态信息。
3. 车辆模型辅助：在上述车辆建模和MEMS-SINS系统模型的基础上，引入车辆运动状态估计算法，将车辆运动状态估计结果整合到车辆模型和MEMS-SINS系统模型中。通过车辆模型辅助，可以更好地分析车辆的行驶路线和状态。
4. 数据处理：通过车辆模型辅助的MEMS-SINS导航方法，可以得到一系列车辆状态数据。为了提高导航精度，需要对这些数据进行处理。常见的处理方法有滤波、误差补偿等。通过数据处理，可以更好地估计车辆的运动状态，并提高导航精度。
结论
通过车辆模型辅助的MEMS-SINS导航方法，可以实现车辆的高精度定位和导航。该方法利用了车辆运动模型和MEMS-SINS系统模型，通过车辆模型辅助和数据处理等手段，可以分析车辆的运动路线和状态，并提高导航精度。该方法具有良好的适用性和实际应用价值。