INS/GPS组合定位算法详解：递推卡尔曼滤波入门文档

本资源名为"INSGPSAlg.pdf"，主要探讨了基于GPS辅助的惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）的组合定位方法，特别是在OpenPilot这样的自动驾驶系统中的应用。作者Dale E. Schinstock来自堪萨斯州立大学，这份文档深入讲解了组合导航的核心概念，重点在于非线性状态方程和观测方程的处理。 首先，文档阐述了系统模型，包括位置（x, y, z）在地固坐标系（North-East-Down, NED）中的表示，以及速度（V_x, V_y, V_z）和姿态（q_0, q_1, q_2, q_3）的定义，其中姿态通过单位四元数来表示。这些状态变量是整个定位过程的关键，它们反映了系统的运动状态。 非线性状态方程描述了系统的动态行为，而观测方程则涉及到传感器测量与实际状态之间的关系。在这个过程中，通过线性化的方法将复杂的非线性关系转化为易于处理的线性形式，以便于采用卡尔曼滤波算法进行递推估计。线性化后的系统矩阵F、输入矩阵G和测量矩阵H被用来构建滤波器的核心数学框架。 状态向量x包含了所有状态参数，包括位置、速度、姿态和可能的偏置误差（策略罗盘偏差）。地球重力加速度g也被考虑进来，作为系统输入的一部分。输入向量m包含了加速度（a）和角速率（ω）的测量值，这些是GPS和INS数据融合的重要组成部分。噪声项如加速度传感器噪声a_w、角速率传感器噪声ω_w以及偏置随机漂移b_w也对滤波过程产生影响。 卡尔曼滤波的核心在于过程噪声向量和测量噪声向量（v和m），它们代表了不确定性来源。过程噪声反映系统内部动态变化的随机性，而测量噪声则是传感器测量结果的不确定性。通过递推算法，结合这些噪声模型，滤波器能够实时更新对系统状态的估计，并减小由于噪声引起的误差。 INSGPSAlg.pdf文档提供了组合导航系统特别是GPS/INS融合的深入理解，涵盖了从数学模型建立到实际滤波过程的细节，对于理解和实施高精度的自动驾驶导航系统具有重要的理论指导价值。掌握这些知识对于工程师来说，意味着能更有效地集成这两种导航技术，提高导航精度并降低系统误差。