低成本惯性导航技术：误差校正与GPS/INS组合

"这篇论文是Eun-Hwan Shin在2001年完成的硕士论文，题目为《提高陆地应用低成本INS/GPS的精度》，属于地理测量工程领域，可在UCGEReports编号20156中找到。该研究探讨了如何改善低成本惯性导航系统（INS）与全球定位系统（GPS）的组合性能，特别是针对低成本IMU的校准、初始化对准以及组合导航算法的优化。" 这篇论文主要涉及以下几个关键知识点： 1. 低成本惯性测量单元（IMU）：IMU是惯性导航系统的核心部件，用于测量运动物体的速度、加速度和姿态。低成本IMU由于其价格亲民，在各种通用应用中得到广泛使用，但它们的精度通常较低，导致短时间内定位误差较大。 2. IMU校准：论文提出了一种新的现场校准方法，这种方法无需对IMU进行对齐，显著简化了校准过程。IMU校准是提高其测量精度的关键步骤，通过消除传感器的偏差和漂移，可以减少定位错误。 3. 初始对准方法：在惯性导航系统（INS）的启动阶段，需要进行初始对准以确定传感器的初始姿态。论文中可能包含了对低成本INS的快速和有效对准策略的研究，这对于确保系统的准确运行至关重要。 4. GPS/INS组合导航：结合GPS与INS的数据，可以实现互补优势，提高整体定位性能。GPS提供全局定位信息，而INS则能连续提供位置信息，即使在GPS信号丢失的情况下。论文详细推导了这种组合解算模型的公式，对于理解和设计组合导航系统具有指导意义。 5. 卡尔曼滤波：作为估计理论的一种重要工具，卡尔曼滤波常用于融合不同传感器数据，以减少噪声并提高估计精度。在GPS/INS组合导航中，卡尔曼滤波可能被用来融合来自IMU和GPS的数据，优化定位结果。 6. 陆地应用：论文特别关注于陆地应用，意味着其研究成果适用于汽车导航、无人机、地面机器人等领域，这些领域对实时、高精度的定位服务有着强烈需求。 通过这些技术的开发和测试，Eun-Hwan Shin的论文为解决低成本惯性导航系统的精度问题提供了有价值的解决方案，对相关领域的研究者和工程师来说，这是一份极具参考价值的资源。