高斯过程回归误差标定辅助的室内惯性测量单元与超宽带融合定位算法研究

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作者 马鑫鹏 陈宇 +2 位作者 崔志成 李兴广 崔炜 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第10期3772-3782,共11页

室内环境下超宽带(UWB)误差标定困难,静态和动态目标在视距和非视距情况下的定位精度均难以保证。为此该文提出了一种高斯过程回归(GPR)误差标定辅助的室内惯性测量单元(IMU)与UWB融合定位算法(GIU-EKF)。在视距情况下通过对视距环境UW... 室内环境下超宽带(UWB)误差标定困难,静态和动态目标在视距和非视距情况下的定位精度均难以保证。为此该文提出了一种高斯过程回归(GPR)误差标定辅助的室内惯性测量单元(IMU)与UWB融合定位算法(GIU-EKF)。在视距情况下通过对视距环境UWB测距误差进行采样分析,建立GPR误差标定模型关联二维坐标与测距误差。使用误差标定模型计算所有坐标点UWB测距值的概率分布集合,利用待测点范围内的坐标样本及其归一化概率计算测距拟合值,实时抑制视距环境测距误差。当UWB测距增量超过阈值判别为非视距环境。非视距情况下通过子级扩展卡尔曼滤波器(EKF)融合UWB信息和短时IMU信息实时修正运动过程中测距值的非视距误差,并将其送入主EKF实现运动状态估计更新。实验结果表明,在视距情况下标签处于静态和动态时经GPR粗差修正后的定位误差较修正前分别下降64%和58%,GIU-EKF算法在论文所述的3种非视距环境下对低速运动目标能保持稳健的运动状态估计,平均定位误差达到7.5 cm;运动速度为0.2~0.8 m/s的标签,定位误差小于10 cm。 展开更多

关键词 室内定位 超宽带误差标定 高斯过程回归 扩展卡尔曼滤波器 惯性测量单元短时估计

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动态环境下基于运动估计的视觉惯性SLAM方法

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作者 范金龙 宁一鹏 +4 位作者 王坚 郭郑伟 高菲菲 王薇薇 柴大帅 《导航定位学报》 北大核心 2025年第4期136-145,共10页

针对于动态环境中同时定位与建图(SLAM)位姿估计精度低、鲁棒性差及实时性弱的问题,提出一种动态视觉惯性SLAM算法(DVI-SLAM):通过引入惯性测量单元(IMU)的运动先验信息对图像进行校正,显著提升相机大幅运动时的目标检测精度;结合语义... 针对于动态环境中同时定位与建图(SLAM)位姿估计精度低、鲁棒性差及实时性弱的问题,提出一种动态视觉惯性SLAM算法(DVI-SLAM):通过引入惯性测量单元(IMU)的运动先验信息对图像进行校正,显著提升相机大幅运动时的目标检测精度;结合语义信息与运动检测一致性,在快速获取静态特征点的同时,可保持较高的精度;为应对高度动态场景中基于语义的动态SLAM的挑战,利用来自IMU的运动信息估计动态物体运动状态,并最大限度地利用环境中的静态特征点。仿真结果表明,DVI-SLAM在室内高动态场景中的绝对轨迹误差(ATE)均方根值(RMSE)相比ORBSLAM3可降低96.2%,在室外动态环境中可降低59.9%;与现有主流算法相比,提出的方法能在动态室内外场景中表现出较高的定位精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 同时定位与建图(SLAM) 动态环境 目标检测 运动一致性检测 惯性测量单元(IMU)状态估计

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基于OTSUKF的飞行器惯性测量单元的故障诊断 被引量：3

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作者 何启志 章卫国 +2 位作者 黄得刚 陈华坤 刘璟龙 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期933-941,共9页

线性系统存在随机偏差情况下,最优二步卡尔曼滤波(OTSKF)可以获得系统状态及偏差的最优估计。无迹卡尔曼滤波(UKF)利用Sigma点采样和UT变换技术经非线性系统传播状态的均值和方差,是一种典型的非线性滤波方法。飞行器是一种典型复杂非... 线性系统存在随机偏差情况下,最优二步卡尔曼滤波(OTSKF)可以获得系统状态及偏差的最优估计。无迹卡尔曼滤波(UKF)利用Sigma点采样和UT变换技术经非线性系统传播状态的均值和方差,是一种典型的非线性滤波方法。飞行器是一种典型复杂非线性系统,将惯性测量单元(IMU)的故障作为一种随机偏差处理,建立了包含IMU故障的滤波模型。将UKF算法和二步滤波思想应用到飞行器之中,提出了一种适用于飞行器IMU故障诊断的最优二步无迹卡尔曼滤波(OTSUKF)算法。针对于飞行器,提出了一种滤波模型设计的方法。基于该模型,应用所提出的OTSUKF算法实现了飞行器状态的最优估计和IMU故障的辨识,该算法经过了实际飞行数据验证其对风扰动具有鲁棒性并且与已经被提出的迭代最优二步扩展卡尔曼滤波(IOTSEKF)方法进行了对比验证其最优性。 展开更多

关键词 最优二步无迹卡尔曼滤波 随机偏差 惯性测量单元 状态估计 故障诊断

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基于农机具运动约束辅助的MEMS-IMU姿态测量

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作者 崔冰波 韩逸 +3 位作者 冯诗雨 张之杰 朱永云 陈建锋 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第9期1-10,共10页

微机电系统(MEMS)惯性器件在农机导航与机具作业控制中应用广泛,为抑制农机作业机组连续振动对机具姿态测量的干扰,提出一种运动约束辅助的级联卡尔曼滤波(CaKF)补偿农机具姿态估计中的外部加速度。首先,构建惯性测量单元(IMU)姿态估计... 微机电系统(MEMS)惯性器件在农机导航与机具作业控制中应用广泛,为抑制农机作业机组连续振动对机具姿态测量的干扰,提出一种运动约束辅助的级联卡尔曼滤波(CaKF)补偿农机具姿态估计中的外部加速度。首先,构建惯性测量单元(IMU)姿态估计滤波模型,并推导农机具姿态的运动约束量测模型;其次,采用滤波新息在线更新量测噪声方差并构造级联滤波模型,实现三轴加速度计外部加速度干扰解耦与误差抑制。基于三轴转台和拖拉机犁耕试验对CaKF姿态估计进行验证,转台试验表明其横滚角均方根误差(RMSE)较现有抗干扰滤波(RKF)改善了20.8%;田间试验表明CaKF俯仰角RMSE由卡尔曼滤波(KF)的0.59°降至0.40°,并在抑制农机具处于长时间的外部加速度扰动中效果更好。 展开更多

关键词 犁具姿态估计 卡尔曼滤波 外部加速度补偿 惯性测量单元

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基于点线特征融合的延迟边缘化视觉惯性SLAM方法 被引量：3

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作者 齐咏生 宋继鹏 +2 位作者 刘利强 苏建强 张丽杰 《农业机械学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期373-382,共10页

针对单一传感器SLAM技术在复杂环境中存在精度低、感知退化、可靠性差,导致无法准确估计摄像机轨迹的问题,提出一种基于点线特征融合的延迟边缘化视觉惯性SLAM算法(DM-VI-SLAM)。首先,采用因子图优化模型,提出以IMU为主系统,视觉为辅系... 针对单一传感器SLAM技术在复杂环境中存在精度低、感知退化、可靠性差,导致无法准确估计摄像机轨迹的问题,提出一种基于点线特征融合的延迟边缘化视觉惯性SLAM算法(DM-VI-SLAM)。首先,采用因子图优化模型,提出以IMU为主系统,视觉为辅系统,通过引入辅系统观测因子约束IMU主系统偏差,并接收IMU里程计因子实现运动预测与融合的全新结构。其次,在前端加入点线特征,设计一种基于线段中点的特征匹配方法,在后端加入滑窗机制实现历史状态信息回溯,并构建非线性联合优化问题,提升匹配精度。最后,为加速求解,引入一种延迟边缘化策略,允许重新推进延迟因子图,进而产生新的和一致性的线性化点更新边缘化。通过与典型SLAM算法进行比较,并在EuRoC公共数据集上和真实场景中验证算法有效性,实验结果表明在复杂高速运动场景和低特征纹理场景中本文算法均具有更高的精度和可靠性。 展开更多

关键词 同时定位与建图 惯性测量单元 多传感器融合 非线性优化 位姿估计

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基于生成对抗网络的井下人员步长估计方法

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作者 王泰基 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第6期103-111,共9页

针对基于行人航位推算(PDR)的煤矿井下人员定位系统中步长估计存在累计误差及传统深度学习方法所需数据集样本过大的问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的井下人员步长估计方法。GAN模型主要包括生成模型和判别模型2个部分,均采用深... 针对基于行人航位推算(PDR)的煤矿井下人员定位系统中步长估计存在累计误差及传统深度学习方法所需数据集样本过大的问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的井下人员步长估计方法。GAN模型主要包括生成模型和判别模型2个部分,均采用深度神经网络(DNNs)实现。生成模型根据输入数据生成连续的结果分布(即标签),其输出层使用线性激活函数,以保留网络的线性特性,允许模型预测任何人员在行走过程中的步长;判别模型根据输入数据与标签判别是真实标签还是由生成器生成的标签,其输出层使用Sigmoid激活函数,以实现结果的二分类。确定生成模型与判别模型后,GAN模型联合2个模型进行训练,通过构建并优化生成器和判别器之间的动态竞争,使得生成器能够在不断迭代中学会生成更加逼真、难以区分的数据样本。实验结果表明,使用同样训练集及测试集的情况下,GAN模型的平均误差为0.14 m,标准差和均方根误差均小于DNNs模型,最小值均为0.74 m。户外测试结果表明,基于GAN的井下人员步长估计方法在上下坡场景的误差最小值为3.21%,最大值为4.79%;相比于上下坡场景,操场场景的误差更小,最大误差为1.91%。 展开更多

关键词 井下人员定位 行人航位推算 PDR 生成对抗网络 步长估计 生成模型 判别模型 惯性测量单元 IMU

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基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法

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作者 邢轲轲 程敬义 +5 位作者 许忠鑫 万志军 薛民体 闫万梓 包阔 易俊杰 《工矿自动化》 北大核心 2025年第3期32-38,共7页

针对目前采场支架姿态感知中惯导方法存在漂移误差大、解算精度低,以及视觉方法存在相机易受粉尘与设备遮挡而位姿识别误差大等问题,提出了一种基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法。首先将四特征点红外标靶固定于支架底座凸台... 针对目前采场支架姿态感知中惯导方法存在漂移误差大、解算精度低,以及视觉方法存在相机易受粉尘与设备遮挡而位姿识别误差大等问题,提出了一种基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法。首先将四特征点红外标靶固定于支架底座凸台,将双目相机分别固定于支架顶梁与掩护梁,采用基于Canny-最小二乘法的靶标识别方法和基于四特征点的BA-PnP算法解算顶梁、掩护梁相对底座的俯仰角、横滚角。然后将惯性测量单元固定于液压支架顶梁、掩护梁、底座,通过惯性测量单元中MEMS陀螺仪和加速度计的互补滤波方法解算顶梁、掩护梁、底座在世界坐标系下的俯仰角、横滚角。最后将视觉系统解算的姿态角与惯导解算的姿态角进行扩展卡尔曼滤波多源信息融合,利用视觉信息的低频稳定性抑制惯性测量单元的累计误差,得到精确的采场支架姿态。采用基于视觉、惯导和视觉-惯导信息融合3种支架姿态感知方法进行对比实验,结果表明:①初始静止状态下,3种方法的精度均较高,但随着支架运行循环次数增加,基于视觉、惯导的感知结果逐渐偏离真值。②基于视觉、惯导和视觉-惯导信息融合方法的顶梁相对底座的俯仰角感知均方根误差分别为0.201,0.190,0.081°,掩护梁相对底座的俯仰角感知均方根误差分别为0.340,0.297,0.162°。③基于视觉-惯导信息融合方法解算的液压支架立柱伸缩长度的均方根误差为13.682 mm,满足现场需求。基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法可为液压支架智能化控制提供更准确的姿态参数。 展开更多

关键词 液压支架姿态感知 视觉惯导信息融合 惯性测量单元 扩展卡尔曼滤波 光束平差-透视点定位姿态估计算法 IMU

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基于改进航向估计的行人航迹推算研究 被引量：3

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作者 孙艳 樊启高 +1 位作者 孙璧文 庄祥鹏 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第1期29-31,34,共4页

针对行人室内定位精度不高的问题,提出的算法包括步频估计、步长估计和航向估计。改进的航向估计算法基于四元数姿态解算并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)修正航向角的偏差。基于提出的定位算法,构建了以惯性测量单元为核心的实验平台,结果表... 针对行人室内定位精度不高的问题,提出的算法包括步频估计、步长估计和航向估计。改进的航向估计算法基于四元数姿态解算并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)修正航向角的偏差。基于提出的定位算法,构建了以惯性测量单元为核心的实验平台,结果表明:算法具有可行性,定位的置信度达到98.28%,满足实际需求。 展开更多

关键词 行人航迹推算 航向估计 惯性测量单元 扩展卡尔曼滤波

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低成本动中通姿态估计算法 被引量：1

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作者 田方浩 姚敏立 +2 位作者 伍宗伟 王标标 赵鹏 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期1036-1042,共7页

针对低成本微机电惯性测量单元无法满足宽带移动卫星通信系统姿态估计精度的问题,提出了以单基线GPS为辅助敏感器的改进型非线性观测器姿态估计算法。与经典观测器相比,改进算法利用观测器估计姿态代替加速度计估计姿态计算北向矢量的... 针对低成本微机电惯性测量单元无法满足宽带移动卫星通信系统姿态估计精度的问题,提出了以单基线GPS为辅助敏感器的改进型非线性观测器姿态估计算法。与经典观测器相比,改进算法利用观测器估计姿态代替加速度计估计姿态计算北向矢量的观测矢量,有效解决了加速度计精度与单基线GPS精度不匹配的问题。在单基线GPS不能正常工作的状态下,设计了状态判断开关,成功减少了载体机动加速度对估计结果的影响。试验结果表明:在单基线GPS一直正常工作的条件下,设计的改进非线性观测器的姿态估计精度达到±0.5°;在单基线GPS不能一直正常工作的情况下,在GPS可见弧段其姿态估计精度也达到±0.5°,均优于传统非线性观测器,满足低成本动中通要求。 展开更多

关键词 单基线GPS 惯性测量单元 姿态估计 非线性观测器

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基于多传感器融合的机器人位姿估计研究 被引量：13

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作者 罗耀耀 钟山 +2 位作者 王锐 王楠 杨韵秋 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2020年第5期58-62,77,共6页

室内复杂环境下,机器人实时姿态估计是控制机器人的前提。在RF2O运动估计方法的基础上,针对移动机器人建立五自由度运动学方程,使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现惯性测量单元(IMU)姿态信息与RF2O数据的融合,以IMU信息作为EKF状态预测方程... 室内复杂环境下,机器人实时姿态估计是控制机器人的前提。在RF2O运动估计方法的基础上,针对移动机器人建立五自由度运动学方程,使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现惯性测量单元(IMU)姿态信息与RF2O数据的融合,以IMU信息作为EKF状态预测方程的输入,RF2O数据作为观测信息。在机器人平台进行多组实地实验,结果表明:扩展卡尔曼滤波融合后的数据与传统数据相比,均方根误差减小了23.9%,同时排除了激光雷达的机械干扰,累积误差明显降低。 展开更多

关键词 位姿估计 RF2O 惯性测量单元 扩展卡尔曼滤波 均方根误差

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视觉和IMU融合的移动机器人运动解耦估计 被引量：3

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作者 路丹晖 周文晖 +1 位作者 龚小谨 刘济林 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1021-1026,共6页

针对视觉里程计(VO)因累积误差导致运动姿态估计存在的偏差,提出实时扩展卡尔曼滤波器姿态估计模型,利用惯性测量单元(IMU)结合重力加速度方向作为垂直方向参考,对视觉里程计航向、俯仰和侧倾3个方向姿态估计进行解耦,修正姿态估计的累... 针对视觉里程计(VO)因累积误差导致运动姿态估计存在的偏差,提出实时扩展卡尔曼滤波器姿态估计模型,利用惯性测量单元(IMU)结合重力加速度方向作为垂直方向参考,对视觉里程计航向、俯仰和侧倾3个方向姿态估计进行解耦,修正姿态估计的累积误差;根据运动状态采用模糊逻辑调整滤波器参数,实现自适应的滤波估计,降低加速度噪声的影响.实验采用高精度的全站仪作为真值,并结合多种地形环境,实验结果表明:50m内跟踪的累积误差低于0.3m,有效地提高了视觉里程计的定位精度和鲁棒性. 展开更多

关键词 视觉里程计 惯性测量单元 扩展卡尔曼滤波 解耦估计

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基于改进型卡尔曼滤波的运动载体姿态估计 被引量：3

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作者 徐鑫 赵鹤鸣 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1279-1284,共6页

针对MEMS陀螺零偏导致运动载体姿态精度下降的问题,本文以MEMS惯性测量器件MPU6050为核心,提出了一种基于改进型卡尔曼滤波的姿态估计算法。采用欧拉角作为姿态解算的基础,通过惯性测量单元(IMU)测量运动载体的姿态数据,采用改进型卡尔... 针对MEMS陀螺零偏导致运动载体姿态精度下降的问题,本文以MEMS惯性测量器件MPU6050为核心,提出了一种基于改进型卡尔曼滤波的姿态估计算法。采用欧拉角作为姿态解算的基础,通过惯性测量单元(IMU)测量运动载体的姿态数据,采用改进型卡尔曼滤波,对陀螺仪和加速度计数据进行融合,并实时估计陀螺零偏。实验结果表明,本文提出的算法能够获得较高精度的姿态信息,抑制MEMS陀螺零偏引起的姿态发散,可以准确地表示运动载体在静态和动态情况下的方位。 展开更多

关键词 姿态估计 数据融合算法 改进型卡尔曼滤波 惯性测量单元

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一种单兵使用的目标运动信息估计方法

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作者 牟清东 范军芳 李召 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第12期81-85,共5页

目前单兵使用筒式发射弹药大都基于前置法提高命中概率,依赖于射手对目标运动信息的估计。目标运动信息主要包括目标相对于射手横向运动的角速率和偏航角,以及目标在弹目连线方向(径向)上的速度。据此提出一种利用固定在发射筒上的MIMU... 目前单兵使用筒式发射弹药大都基于前置法提高命中概率,依赖于射手对目标运动信息的估计。目标运动信息主要包括目标相对于射手横向运动的角速率和偏航角,以及目标在弹目连线方向(径向)上的速度。据此提出一种利用固定在发射筒上的MIMU实时测量目标运动信息的方案,使用卡尔曼滤波算法去除传感器数据中的噪声,使用等效旋转矢量法进行姿态解算得到姿态角。设计了试验样机,通过试验验证了方案的可行性,试验结果显示,在5°和28°发射角情况下,目标运动横向角速率最大偏差分别为0.0015(°)/s和0.0025(°)/s,从而使得射手能够精确获取目标运动信息,进而提高射击精度并减轻操作负担。 展开更多

关键词 微惯性测量单元 目标信息估计 角速率 姿态角 单兵武器

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基于空洞卷积神经网络的姿态估计算法 被引量：3

14

作者 李哲 吴珂 黄琼丹 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第7期139-142,151,共5页

针对姿态估计中存在微机电系统(MEMS)陀螺仪漂移和误差发散的问题,提出了一种基于空洞卷积神经网络(CNN)补偿微惯性测量单元(MIMU)误差的姿态估计算法。该算法利用空洞卷积神经网络学习MIMU提供的加速度和角速度数据来补偿陀螺仪的误差... 针对姿态估计中存在微机电系统(MEMS)陀螺仪漂移和误差发散的问题,提出了一种基于空洞卷积神经网络(CNN)补偿微惯性测量单元(MIMU)误差的姿态估计算法。该算法利用空洞卷积神经网络学习MIMU提供的加速度和角速度数据来补偿陀螺仪的误差,使用基于四元数的四阶龙格库塔法求解误差补偿后陀螺仪的角度。将修正后的陀螺仪数据作为预测量;加速度计和磁力计数据作为观测量,通过扩展卡尔曼滤波实现多传感器融合准确估计姿态。利用MPU9250模块进行算法对比实验,结果表明:本算法可有效降低陀螺仪随机漂移,稳定输出高精度姿态。 展开更多

关键词 姿态估计 卷积神经网络 微惯性测量单元 扩展卡尔曼滤波 四元数

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互补滤波和卡尔曼滤波的融合姿态解算方法 被引量：49

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作者 张栋 焦嵩鸣 刘延泉 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第3期62-65,69,共5页

针对捷联惯性测量单元(IMU)噪声大、精度低的缺点和常规的姿态解算算法精度不高等问题,提出了一种互补滤波和卡尔曼滤波相结合的融合算法。该算法基于姿态角微分方程建立系统的状态方程模型,利用互补滤波后的姿态角作为系统的观测量,再... 针对捷联惯性测量单元(IMU)噪声大、精度低的缺点和常规的姿态解算算法精度不高等问题,提出了一种互补滤波和卡尔曼滤波相结合的融合算法。该算法基于姿态角微分方程建立系统的状态方程模型,利用互补滤波后的姿态角作为系统的观测量,再应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合了陀螺仪、加速度计和电子罗盘的测量数据。为验证该算法有效性,用带有传感器的开发板依次进行静态和动态测试,实验结果表明:结合了互补滤波和卡尔曼滤波的融合算法,在静态时能够抑制姿态角漂移和滤出噪声,在动态时能够快速跟踪姿态的变化,提高了姿态角的解算精度。 展开更多

关键词 卡尔曼滤波 互补滤波 姿态估计 数据融合 惯性测量单元

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基于多IMU融合的甲板变形监测 被引量：4

16

作者 郑荣才 陈超英 杨功流 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期553-556,共4页

大型舰船甲板存在变形,其变形对舰载武器系统的精度有很大影响。为监测舰船甲板的变形,提出基于多个惯性测量单元(inertial measuring unit,IMU)数据融合的变形测量方法,基于某船的实测数据建立甲板变形测量模型,利用最小二乘估计对甲... 大型舰船甲板存在变形,其变形对舰载武器系统的精度有很大影响。为监测舰船甲板的变形,提出基于多个惯性测量单元(inertial measuring unit,IMU)数据融合的变形测量方法,基于某船的实测数据建立甲板变形测量模型,利用最小二乘估计对甲板的变形进行分析。仿真结果表明,将该方法用于末安装IMU战位点处的甲板变形的实时监测是完全可行的;IMU的布局对甲板变形的监测有较大影响,IMU在舰船上的布置应依照舰载武器系统的布局及其精度确定。 展开更多

关键词 变形监测 统一姿态基准 最小二乘估计 惯性测量单元

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基于改进UKF的BDS/IMU组合列车定位方法 被引量：11

17

作者 蔡煊 王长林 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期393-400,共8页

为提高列车定位的精确性和连续性,采用北斗卫星接收机和惯性测量单元构建车载组合定位系统.针对多传感器组合定位信息融合估计的非线性和鲁棒性需求,将抗差估计理论的等价权原理应用于标准无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)... 为提高列车定位的精确性和连续性,采用北斗卫星接收机和惯性测量单元构建车载组合定位系统.针对多传感器组合定位信息融合估计的非线性和鲁棒性需求,将抗差估计理论的等价权原理应用于标准无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法,构造了一种改进的UKF算法,通过对标准UKF算法的噪声协方差进行等价替换,从而起到调节滤波增益的作用,使得滤波算法对传感器观测粗差具有较强的抑制能力.将改进的UKF算法与标准UKF算法应用于列车组合定位进行仿真比较,结果表明:传感器无观测异常时,改进UKF算法的滤波精度总体上略优于标准UKF算法;当传感器观测值含有随机粗差时,改进UKF算法的滤波精度及稳定性明显优于标准UKF算法,北向、东向位置平均估计误差分别降低了48.5%、48.8%,北向、东向速度平均估计误差分别降低了43.7%、48.9%. 展开更多

关键词 列车定位 北斗卫星导航系统 惯性测量单元 无迹卡尔曼滤波 抗差估计 等价权函数

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基于LiDAR-IMU松耦合的同时定位与建图方法 被引量：10

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作者 李振拯 丁恩杰 王戈琛 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第4期36-39,43,共5页

同时定位与建图(SLAM)是无人车自主导航的基础,基于单一传感器的SLAM算法易受数据关联错误而导致算法跟踪失败。本文提出了一种激光雷达-惯性测量单元(LiDAR-IMU)传感器松耦合的同时定位与建图方法。提出了基于关键帧和基于普通帧的局... 同时定位与建图(SLAM)是无人车自主导航的基础,基于单一传感器的SLAM算法易受数据关联错误而导致算法跟踪失败。本文提出了一种激光雷达-惯性测量单元(LiDAR-IMU)传感器松耦合的同时定位与建图方法。提出了基于关键帧和基于普通帧的局部地图匹配方法,引入M估计修正代价函数的形状减少错误数据关联的影响,避免了信息损失维持了后端非线性优化的低计算资源需求,同时也能有效处理错误特征关联的问题。采用了基于Scan-Context的回环检测方法消除长期运行的定位漂移累积。实验结果表明本文方法的精度比单一传感器和其他松耦合方法更高。 展开更多

关键词 惯性测量单元 激光雷达 状态估计 同时定位与建图 松耦合

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GNSS辅助车载MIMU动基座初始对准方法 被引量：4

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作者 单斌 侯梦婷 +3 位作者 王雪梅 杨波 许哲 李灿 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期967-975,共9页

为提高低精度惯导系统在行进间的初始对准精度,提出了一种全球卫星导航系统(GNSS)辅助车载微惯性测量单元(MIMU)动基座初始对准方法。在粗对准阶段,采用改进最优估计对准(OBA)方法,设计双矢量积分公式以减小积分间隔,并构建陀螺仪误差... 为提高低精度惯导系统在行进间的初始对准精度,提出了一种全球卫星导航系统(GNSS)辅助车载微惯性测量单元(MIMU)动基座初始对准方法。在粗对准阶段,采用改进最优估计对准(OBA)方法,设计双矢量积分公式以减小积分间隔,并构建陀螺仪误差方程估计常值漂移,进而提高粗对准方法性能。在精对准阶段,使用改进的自适应抗差无迹卡尔曼滤波方法,通过引入自适应因子与抗差因子,平衡滤波估值对动力学模型和GNSS观测的信任,输出更高精度的对准结果。跑车实验结果表明:相对于传统OBA方法,改进OBA粗对准最大水平姿态角误差由2.97°降低到0.96°,航向角误差由3.36°降低到1.71°;改进后精对准方法的东向失准角RMSE为0.15°,北向失准角RMSE为0.10°,方位角失准角RMSE为0.11°。所提方法进一步增强了系统的抗差性和可靠性,能够快速有效地完成GNSS辅助MIMU动基座初始对准。 展开更多

关键词 初始对准 微型惯性测量单元 动基座 最优估计对准 自适应抗差无迹卡尔曼滤波

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