低成本INS/GPS组合导航精度提升技术研究

"这篇资源是Eun-Hwan Shin的一篇博士论文，专注于低成本惯性导航系统(INS)与全球定位系统(GPS)的组合导航技术，并探讨了卡尔曼滤波在提高精度中的应用。该研究在地基应用中具有重要意义，旨在优化低成本惯性传感器的性能，降低现有应用的成本，并可能催生新的应用领域。" 这篇论文深入研究了低质量惯性传感器所面临的挑战，这些传感器通常具有高噪声和大的不确定性，如偏置、标度因子不准确以及非正交性问题。这些因素导致在独立模式下，低成本惯性导航系统(INS)的定位、速度和姿态误差迅速累积。 论文指出，如果能通过某种方式实现低成本惯性测量单元(IMUs)的良好性能，那么在现有的应用中可以显著降低成本，并可能使一些原本不可行的新应用变得可行。鉴于大多数不确定性源于传感器本身的误差行为，因此对传感器进行校准是提高精度的关键。 论文中很可能详细介绍了卡尔曼滤波器的应用，这是一种有效的估计算法，能够融合来自多个传感器（如GPS和INS）的数据，通过不断更新状态估计来减小误差并提高整体导航性能。卡尔曼滤波器在处理随机噪声和不确定性方面表现出色，对于结合GPS的实时动态定位和姿态确定尤其有用。 Eun-Hwan Shin的这项工作可能涵盖了以下方面： 1. 传感器误差建模：详细分析低成本IMU的误差源，并建立数学模型来描述这些误差。 2. 卡尔曼滤波理论：介绍和应用卡尔曼滤波的基本原理，包括状态方程、观测方程和滤波矩阵的更新。 3. 组合导航系统设计：讨论如何将GPS数据与INS数据融合，以优化导航性能。 4. 传感器校准技术：提出或评估针对低成本IMU的校准方法，以减少不确定性。 5. 实验验证与结果分析：通过实验证明所提方法的有效性，可能包括对比实验和误差分析。 6. 应用潜力探讨：探讨这些技术在实际应用中的潜在影响，如自动驾驶、无人机导航或移动设备定位等。 通过Eun-Hwan Shin的研究，我们可以期待在低成本导航系统领域取得显著的精度提升，这对于依赖精准定位和姿态信息的各类应用具有重大的实用价值。