I have written the application of kalman filtering algorithm used in inertial na...

资 源 简 介

I have written the application of kalman filtering algorithm used in inertial na...

详 情 说 明

Kalman滤波算法在惯性导航系统初始对准中的应用

在惯性导航系统初始对准过程中，运动基座条件下的姿态确定是一个关键挑战。本文将介绍Kalman滤波算法如何有效解决这一问题。

运动基座初始对准的核心难点在于车辆运动带来的干扰。传统静态对准方法在这种情况下会失效，因为运动加速度会严重影响水平姿态角的估计精度。Kalman滤波通过其优秀的噪声处理能力，能够将导航误差和惯性器件误差有效分离。

具体实现中，我们建立了包含姿态误差、速度误差和陀螺漂移的状态方程。通过设计合适的观测方程，将惯性导航系统输出与外部参考信息（如GPS速度）进行比较，产生量测信息。Kalman滤波器则根据系统动态特性和量测信息，实时估计和修正导航参数误差。

该方法的主要优势在于：能够适应车辆运动条件；可以同时估计姿态误差和惯性器件误差；具有自动调节滤波器增益的特性，保证了系统在不同运动状态下的稳定性。

实际应用中需要注意滤波器参数的调整，特别是过程噪声和量测噪声协方差矩阵的确定，这对滤波效果有决定性影响。同时，对于剧烈机动条件下的鲁棒性改进也是值得深入研究的方向。