惯导与组合导航开发进展与挑战：从纯惯导到卡尔曼滤波

"这篇文档是关于惯性导航系统(INS)开发的工作进展和挑战的总结，作者使用了PSINS框架作为参考。文档包含了纯惯导解算的详细步骤，包括姿态更新、圆锥效应和旋转效应补偿、速度及位置更新的代码实现。同时，文档提到了组合导航中卡尔曼滤波器的框架构建，但遇到了如何利用Allan方差提取参数以进行准确的组合导航算法验证的问题。此外，还讨论了缺少GPS数据以进行验证、传感器数据标定和初始对准等后续任务。" 本文档详细阐述了作者在开发惯导系统过程中遇到的问题和取得的进展。首先，文档介绍了纯惯导解算的核心部分。姿态更新使用四元数进行，通过已知的前一时刻姿态、当前和前一时刻的陀螺角增量，计算出当前时刻的姿态。接着，文档详细列出了求取等效旋转矢量的计算公式，分别对应于b系和n系的变化，并给出了地球相关参数的计算方法。 在速度和位置更新方面，文档提到了线性外推法来更新速度，以及结合位置更新的代码实现。圆锥效应和旋转效应的补偿是惯导系统中重要的误差修正步骤，文档简要提及了这些补偿过程，但未给出具体实现细节。速度更新和位置更新的代码片段被提供，以展示实际的编程实现。 在组合导航框架构建方面，已经完成了卡尔曼滤波器的基础结构，包括状态转移矩阵、系数矩阵和量测更新的代码。然而，面临的主要挑战是如何从Allan方差分析中提取出陀螺和加速度计的关键参数，如角度和速度随机游走、方差和相关时间，这些参数对于组合导航的精度至关重要。 验证组合导航算法的准确性是另一个难题，因为缺乏真实的GPS数据进行对比。作者尝试模拟随机噪声来模拟GPS数据，但不确定这种方法是否会影响验证结果。此外，传感器数据的标定，如陀螺和加速度计的零偏校准，尚未进行，这同样是卡尔曼滤波器的重要输入。 最后，文档指出PSINS中已有初始对准的代码，但作者可能需要自定义这部分来适应特定的初始条件，尽管这可能不是当前阶段的最优先任务。这份文档全面地展示了惯导系统开发的复杂性和面临的各种技术挑战。