激光标靶与捷联惯导系统组合位姿测量及故障检测方法

“基于激光标靶和捷联惯导系统组合位姿测量方法，6D激光标靶，捷联惯导系统(SINS)，卡尔曼滤波，故障检测，测量，激光标靶，捷联惯导，卡尔曼滤波，故障检测。” 本文探讨了一种创新的位姿测量方法，针对6D激光标靶在非引力外力作用下可能出现的姿态测量失效问题。该方法结合了激光标靶和捷联惯导系统（SINS）的优势，以提高测量的准确性和鲁棒性。 激光标靶通常用于精确的位置和姿态测量，但在受到非引力外力干扰时，其测量结果可能变得不可靠。为解决这一问题，研究者提出了一个基于激光标靶和SINS的组合测量系统。SINS是一种常见的导航系统，由加速度计和陀螺仪组成，能够连续监测和计算载体的运动状态。然而，SINS自身存在累积误差，而激光标靶则可能在特定条件下失效。 文章中，研究者运用卡尔曼滤波理论，推导出状态方程和观测方程，构建了一个组合测量系统的滤波模型。卡尔曼滤波是一种有效的数据融合算法，能有效减少传感器误差并平滑测量数据。通过这个模型，可以校正激光标靶的位姿误差以及惯性测量单元（IMU）的随机误差，从而提高测量精度。 此外，研究者还在卡尔曼滤波模型中集成了一种故障检测机制，赋予了组合系统自我监控的能力。如果激光标靶的姿态测量出现失效，系统会自动切换到使用经过卡尔曼滤波校正后的SINS数据，确保系统的连续性和可靠性。 通过仿真验证，该方法显示出了良好的效果，能够有效解决激光标靶姿态角测量失效的问题，并增强了系统对抗干扰和动态环境变化的能力。这表明，该组合方法对于提高复杂环境下位姿测量的稳定性和准确性具有显著意义，尤其适用于需要高精度和实时性的应用场合，如航空航天、机器人导航和自动化设备等。 该研究提供了一种新的、融合多种技术的位姿测量解决方案，不仅优化了现有测量系统的性能，还增强了其在异常情况下的适应性。这种技术的发展对于推动精密测量技术的进步和实际应用有着重要的贡献。