车辆导航约束下的SINS/OD故障检测方法

"车辆运动约束在SINS/OD系统故障检测中的应用" 这篇研究论文探讨了在SINS（ Strapdown Inertial Navigation System，捷联惯性导航系统）与OD（Odometer，里程计）系统组合导航中，如何利用车辆运动约束条件来提升故障检测的效率和导航性能。SINS系统通过测量载体的加速度和角速度来确定其位置、姿态和速度，而OD系统则提供地面行进距离信息。两者结合可以提高导航精度，但OD的故障可能导致导航性能下降。 文章指出，传统的故障检测算法在里程计发生故障后，可能无法确保导航系统的稳定性和准确性。因此，作者提出了一个两层基于残差的卡方故障检测算法。这种算法考虑了车辆在陆地行驶时的运动约束，如速度限制、转向角度限制等，这些约束可以作为额外的参考信息来辅助检测和识别里程计的异常行为。 在第一层检测中，算法通过对导航系统的残差进行卡方检验，初步判断是否存在故障。如果检测到异常，进入第二层检测，利用车辆运动约束条件构造新的量测，进一步分析并确认故障。这种方法使得在里程计故障期间，系统能够及时识别并隔离问题，避免错误的导航信息对整个系统的影响。 通过对比实验，研究人员将传统单层算法和新提出的两层算法应用于80km的车载导航数据上。结果显示，当里程计出现长达2000秒的输出故障时，传统单层算法导致定位无法重新收敛，即导航功能丧失。而采用两层故障检测算法的系统，即使在里程计故障期间，也能保持导航任务的顺利完成，位置导航精度只比无故障时差2m，极大地提高了系统对故障的鲁棒性。 该研究的关键词包括：捷联惯导系统、故障检测技术、残差卡方检验以及车辆运动约束。这些关键词揭示了研究的核心内容和技术手段，对于理解车辆导航系统中如何利用物理约束来增强故障诊断和恢复能力具有重要意义。 这篇论文为车载导航系统提供了新的思路，即利用车辆运动约束条件来改进故障检测算法，从而在传感器故障时保持导航系统的稳定性和精度。这一方法对于提高自动驾驶车辆、军事装备以及其他依赖精确导航的应用的安全性和可靠性具有潜在价值。