基于扩展卡尔曼滤波的SLAMGNSSINS的组合导航算法

文档名：基于扩展卡尔曼滤波的SLAMGNSSINS的组合导航算法
针对复杂环境中GNSS信号被遮挡出现的卫星信号失锁和INS测量误差积累的问题.已经提出的深组合GNSS/INS可以改善较差GNSS信号环境中的定位精度,但GNSS信号在长时间内不可用时,考虑到INS无法独立约束传感器误差和定位精度.本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的SLAM(simultaneouslocalizationandmapping,即时定位和制图辅助)/GNSS/INS的组合导航算法.首先,在GNSS信号良好的时候,利用卫星确定出定位目标的位置,并利用SLAM去实时观测和更新环境特征标志,当GNSS信号被遮挡时,通过观测定位目标与环境特征标志之间的相对位置,得到定位目标的测量估计值.然后,用所得的测量估计值去修正INS参数,消除累积误差,并将修正后的参数返回到接收机端,使接收机下次较快的重新锁定信号.通过实验仿真分析,对比了GNSS/INS深组合和SLAM/GNSS/INS深组合在GNSS信号良好、差、和完全丢失的环境中的定位误差.实验结果表明,深组合SLAM/GNSS/INS系统能有效提高GNSS信号长时间被遮挡时接收机的定位精度.
作者：李灯熬贾璇赵菊敏许强张沛
作者单位：太原理工大学信息工程学院,晋中,中国,030600
母体文献：第九届中国卫星导航学术年会论文集
会议名称：第九届中国卫星导航学术年会  
会议时间：2018年5月23日
会议地点：哈尔滨
主办单位：中国卫星导航学术年会组委会
语种：chi
分类号：TN9U66
关键词：组合导航系统  惯性导航  卫星导航  即时定位  地图构建  扩展卡尔曼滤波
在线出版日期：2018年10月31日
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