基于GPS/INS的影像实时定位与误差分析

遥感影像目标实时定位的关键是外方位元素的实时获取,在航空遥感平台上加载GPS/INS组合导航系统能够满足这一需求。文中首先给出了基于GPS/INS系统的目标直接定位方法;然后从摄影测量的角度,重点推导了影像内外方位元素对目标定位的误差传递公式;并运用实例验证了公式的有效性。     

机载三线阵CCD影像外方位元素曲线拟合的最小二乘法

机载三线阵CCD摄影测量系统与GPS/INS联合工作,可通过GPS/INS的观测值求出工作期间任意时刻摄影中心的位置和姿态。本文认为GPS/INS所给出的观测值是有误差的,提出了采用曲线拟合的最小二乘算法拟合机载三线阵CCD影像外方位元素的变化,还引入了函数连续和平滑的约束条件,求解任意时刻的外方位元素。然后依据共线方程恢复像片与被摄地面之间的关系。此外,还对解算方法进行了简单的模拟计算。     

GPS/INS系统HPR与OPK角元素的剖析与转换

介绍了Heading Pitch Roll(HPR)和Omega Phi Kappa(OPK)两种角元素系统的定义,分析了HPR与OPK之间的区别,给出了相互转换的基本思路,并重点推导了利用GPS/INS系统获取的HPR角度和惯性测量单元(IMU)几何中心坐标计算影像外方位元素的数学公式和各种旋转矩阵的构成。实验结果表明,文中利用HPR角计算外方位元素的理论与方法正确、可行。     

基于DLT算法的微型无人机(MUAV)视频影像的几何纠正方法

 高精度真正射影像在灾害监测、紧急救援与反恐决策等应用领域有着广泛的应用前景。利用微型低空无人飞机获取高精度的视频影像流，对影像流进行重采样，借助直接线性变换（DLT）方法，以GPS、INS集成系统获取的摄像机外方位元素为初始值进行内方位元素解算，以此进行视频影像分割后单幅影像的几何纠正，给出了纠正影像的拼接结果。研究表明，在DEM/DSM、DOQQ的精度与视频影像精度匹配条件下，可获得高精度（亚米级）的真正射影像。     

POS支持的机载三线阵CCD影像立体定位技术

以我国自行研制的机载三线阵CCD相机为例,对基于POS的三线阵影像定位的成像模型、内方位的几何标定、外方位元素的解算以及直接定位和区域网平差方法进行了理论与实验研究.实验结果表明,利用GPS/IMU数据与摄影测量观测值进行联合平差,可以有效地克服相机内、外方位元素的系统误差,提高定位精度.     

GPS／INS直接定向精度分析

近年来，GPS／INS融合技术在国内逐渐被应用于航空摄影测量中，利用其直接获得外方位元素，从而减少外业控制点。通过试验，在DMC数码相机同高精度的GPS／INS系统联结下，直接获取了试验区的外方位元素，并对GPS／INS数据直接定向的精度进行分析和总结，得出了一些有益的结论。     

车载全景序列影像的位姿估计优化方法

针对车载全景序列影像的位姿估计问题,该文提出了一种基于角元素和线元素的位姿估计优化方法。根据全景多视几何关系,建立了角元素和线元素多视约束的优化模型,并推导完成模型的位姿求解方法。然后作为初始外方位元素,加入稀疏GPS/INS的相机控制数据约束,采用全景球模型的稀疏光束法平差对位姿估计结果进一步优化。实验选择IP-S2车载移动测量系统获取的全景序列影像,对比分析单视图、全景视图的连续位姿估计、本文方法和GPS/INS控制数据。实验结果表明,该文方法可提高位姿估计的精度,并减少连续位姿估计产生的累计误差。     

高精度GPS差分载波相位多普勒/INS新型全组合解算机载TLS外方位元素

在提出单历元解算GPS模糊度技术的基础上 ,使用INS间接法误差模型 ,提出了一种GPS双差载波相位多普勒 /INS全组合Kalman滤波的新方法 ,高精度直接解算机载TLS中的外方位元素。仿真数据试验表明 ,其姿态精度高于 1 0″,位置精度高于 1 0cm。     

地面摄影RTK辅助SFM算法的影像定向

基于运动恢复结构(structure from motion,SFM)算法的地面影像定向通常没有考虑影像的位置姿态信息,影像定向结果在自由网坐标系,因此无法获取绝对坐标和真实尺度;利用地面摄影实时动态(real-time kinematic,RTK)技术可以获取地面影像的位置姿态信息,但是RTK和摄影测量的角度系统定义不同,RTK相位中心与影像投影中心存在偏差.针对这些问题,推导了利用RTK获取的GPS和角元素heading pitch roll(HPR)计算影像外方位元素的公式,提出地面摄影RTK辅助SFM算法的地面影像定向方法,在少量或者无需像控点条件下将SFM算法自由网的定向结果转换到绝对坐标系下,获得场景的真实坐标和尺度.实验结果表明,该转换公式正确,地面摄影RTK辅助SFM算法的影像定向方法可行.     

INS／DGPS支持的机载线阵推扫影像几何校正

论述了利用INS／DGPS系统的导航输出计算外方位元素的原理，介绍了行方位数据支持下机载线阵CCD影像直接和间接法几何校正的基本方法，重点分析并解决了直接法纠正中的目标定位、灰度重采样及间接法校正中最佳扫描行的确定问题。PHI高光谱影像的实验结果表明，文中的校正算法可达到优于1．5m的绝对定位精度及0．7m的相对精度。     

GPS和惯性测量设备的数据联合处理研究

惯性导航设备有采用率高、自主强等特点。由于惯性导航设备的定位结果随误差漂移,因此需要其他定位技术的结果来校正这种漂移。GPS具有定位精度高全球覆盖等特点,但卫星信号在受到阻挡时会对定位结果产生影响,采用GPS和惯性导航设备相互结合可以弥补单系统的不足,使得定位系统更加完善。本文针对某型号惯性测量单元数据采集中的粗差进行处理,实现了非耦合GPS和惯性测量单元的组合处理。行车试验的重复测量结果表明,GPS和惯性测量的组合可以抑制惯性测量导航系统的飘移误差,获得高采样率的输出结果。     

A combined algorithm of improving INS error modeling and sensor measurements for accurate INS/GPS navigation

Although the integrated system of a differential global positioning system (DGPS) and an inertial navigation system (INS) had been widely used in many geodetic navigation applications, it has sometimes a major limitation. This limitation is associated with the frequent occurrence of DGPS outages caused by GPS signal blockages in certain situations (urban areas, high trees, tunnels, etc.). In the standard mechanization of INS/DGPS navigation, the DGPS is used for positioning while the INS is used for attitude determination. In case of GPS signal blockages, positioning is provided using the INS instead of the GPS until satellite signals are obtained again with sufficient accuracy. Since the INS has a very short-time accuracy, the accuracy of the provided INS navigation parameters during these periods decreases with time. However, the obtained accuracy in these cases is totally dependent on the INS error model and on the quality of the INS sensor data. Therefore, enhanced navigation parameters could be obtained during DGPS outages if better inertial error models are implemented and better quality inertial measurements are used. In this paper, it will be shown that better INS error models are obtained using autoregressive processes for modeling inertial sensor errors instead of Gauss–Markov processes that are implemented in most of the current inertial systems and, on the other hand, that the quality of inertial data is improved using wavelet multi-resolution techniques. The above two methods are discussed and then a combined algorithm of both techniques is applied. The performance of each method as well as of the combined algorithm is analyzed using land-vehicle INS/DGPS data with induced DGPS outage periods. In addition to the considerable navigation accuracy improvement obtained from each single method, the results showed that the combined algorithm is better than both methods by more than 30%.     

UKF在GPS/INS组合导航系统中的应用

扩展卡尔曼滤波(EKF)是GPS/INS组合导航系统工程实现中常用的一种数据融合方式。但EKF线性化误差在一定程度上影响了GPS/INS组合导航系统精度的提高。Unscented卡尔曼滤波器(UKF)是一种非线性滤波器,它能有效地减小线性化误差对GPS/INS组合导航系统精度的影响。基于四元数法建立了GPS/INS组合导航系统的非线性误差方程模型;最后通过数字仿真验证了UKF组合导航系统应用中的性能。     

北斗/INS组合导航关键技术分析

组合导航系统有利于充分利用各导航系统进行信息互补与信息合作,成为导航系统发展的方向。在所有的组合导航系统中,以GPS与惯性导航系统INS组合的系统最为理想,而深组合方式是GPS与惯性导航系统（INS）组合的最优方法。鉴于GPS的不可依赖性,北斗卫星导航系统与INS的组合是组合导航系统的发展趋势,研究其组合模式具有重要意义。通过分析、评述国外INS/GPS深组合导航系统的发展现状,提出我国自主研制INS/北斗深组合导航系统需要解决的关键技术。     

浅谈GPS/SINS组合导航系统的设计

SINS/GPS组合导航系统是一种性能较好的导航系统,它结合了GPS的高精度定位,误差无积累及INS的自主性、实时性等优点。两者的结合可使导航系统的成本下降,可靠性增加,精度提高。本文概要地介绍了SINS/GPS的研究背景、结构组成、建立了系统的总体设计方案,给出详细的软件设计框图.并介绍实现系统各个功能的软件算法。实际应用结果表明:该系统的导航精度、成本、体积等指标均达到了设计要求。     

GNSS/INS组合导航系统定位精度分析

GNSS/INS组合导航系统近年来得到了快速发展,应用领域越来越广泛。组合导航的定位精度是一个重要的研究方向,本文将应用于航空遥感领域的高精度GNSS/INS组合导航系统放置在地面平台上,采集试验数据,通过与NRTK定位结果比较,对组合导航系统定位精度进行分析,得出GNSS/INS组合导航系统的定位精度可达到厘米级的试验结论。     

抗差估计在RTK／INS紧组合中的应用研究

针对动态环境下GNSS／INS导航定位结果常受粗差影响的问题,提出了一种基于抗差卡尔曼滤波的GPS／BDS双系统RTK／INS紧组合导航定位算法,根据方差膨胀模型,建立抗差卡尔曼算法,得到GNSS／INS紧组合抗差解,并通过两个不同区域的实测车载实验进行了算法验证. 实验结果表明:本方法相较于传统方法，在N、E、D三个方向的导航精度分别提高1.4～4.6 cm,0.7～9 cm,1.5～2 cm,模糊度固定成功率提高10.3％～25.6％,导航精度及可靠性得到显著提高,对动态环境下车载或自动驾驶等应用具有一定的理论参考和实用价值.      

一种GPS/GLONASS/INS数据融合算法

针对卫星导航系统和惯性导航系统(INS)的不同特性,提出了一种GPS/GLONASS/INS数据融合算法。采用差分自适应检测算法、改进码平均相位算法以及位置联合解算方法实现了GPS/GLONASS数据融合,借助于改进的粒子滤波器、INS误差模型建立系统状态方程和观测方程,完成GPS/GLONASS系统速度值和INS系统速度值数据融合,提高组合导航系统精度和可靠性。使用真实数据对数据融合算法性能进行仿真分析,结果表明所设计算法是有效的,能够处理非线性非高斯条件下的滤波估计,提高滤波精度和系统可靠性。