车载GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合导航方法 |
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作者姓名: | 穆梦雪 赵龙 |
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作者单位: | 1. 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院;2. 北京航空航天大学数字导航中心;3. 北京航空航天大学飞行器控制科学与技术实验室 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(42274037);;航空科学基金(2022Z022051001);;国家重点研发计划(2020YFB0505804)~~; |
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摘 要: | 为提升复杂环境下低成本车载导航系统的容错性能,本文研究了基于次优增益融合(SGF)算法的GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法。该方法首先根据阿克曼转向几何建立了四轮里程计测速补偿模型,提升了惯性测量单元(IMU)安装中心处的前向和侧向测速精度;然后设计了基于卡方检验统计量的故障检测与分类准则,充分利用了可获取的观测信息;最后构建了随机模型和信息分配因子(ISF)弹性优化模型,分别从传感器层和决策层减少了异常观测的影响,实现了车载多源信息的弹性融合。通过实际跑车数据对GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法进行测试验证。试验结果表明,本文方法能有效减少子系统故障对全局状态估计的影响,提升复杂环境下系统的容错性能。此外,与经典的联邦卡尔曼滤波(FKF)算法相比,SGF算法全局融合精度损失有限,计算效率却显著提升,有利于多源信息弹性融合的实际工程应用。
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关 键 词: | 多源信息弹性融合 GNSS/SINS/里程计融合 里程计测速补偿模型 次优增益融合 分布式滤波 |
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