卡尔曼滤波在INS/GPS组合导航中的关键应用与工程价值

本文主要探讨了卡尔曼滤波在惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）与全球定位系统（Global Positioning System, GPS）组合导航中的应用。INS利用加速度计和陀螺仪来测量物体的运动状态，但其精度会随时间增加而逐渐下降，特别是在长时间运行后。GPS则提供全球范围内的精确位置信息，但在局部环境如隧道、高楼密集区可能会出现信号丢失的问题。 卡尔曼滤波作为一种递归最小二乘估计算法，能够有效地融合INS和GPS的观测数据，通过实时更新状态估计，提高导航系统的稳定性和精度。本文首先深入分析了惯性导航的数学模型，特别是姿态矩阵的计算，这是组合导航系统的关键部分。通过模拟加速度计和陀螺仪的噪声特性，构建了仿真环境，从而编写出相应的惯性导航程序。 在仿真过程中，作者设计了大圆导航方法来规划载体的飞行路径，并设定了一系列姿态角的变化情况，以此来测试和验证卡尔曼滤波在处理实际导航问题时的性能。通过比较惯性导航计算得出的位置、速度和姿态信息与给定的仿真数据，研究者得以评估滤波算法的有效性和鲁棒性。 结合INS和GPS的优势，本文的研究对于改善高动态环境下如导弹、飞机、机器人导航，以及车辆自动驾驶等领域的自主导航能力具有显著的意义。通过对卡尔曼滤波的优化和改进，可以提升这些应用场景的导航精度和可靠性，从而为实际工程应用提供了强大的支持。 本文的贡献在于深入理解卡尔曼滤波的工作原理，并将其应用于实际的INS/GPS组合导航系统中，以解决精度和稳定性问题，为现代智能交通工具和军事设备的导航技术发展提供了有价值的研究成果。