卡尔曼滤波器在gps惯性导航系统中的应用

资 源 简 介

卡尔曼滤波器在gps惯性导航系统中的应用

详 情 说 明

在GPS惯性导航系统中，卡尔曼滤波器扮演着核心角色，主要用于解决传感器数据融合和定位精度提升的问题。由于GPS信号容易受建筑物遮挡或天气干扰，而惯性传感器（如陀螺仪、加速度计）又存在累积误差，单独使用任一系统都难以保证持续稳定的定位效果。

卡尔曼滤波器通过两个关键阶段实现优化：预测阶段基于惯性传感器的运动模型推算当前位置，更新阶段则用GPS测量值修正预测结果。这种动态权重调整机制能有效抑制惯性导航的漂移误差，同时在GPS信号丢失时（如隧道场景）仍能提供短期可靠推算。

实际系统中通常采用扩展卡尔曼滤波（EKF）处理非线性运动模型，或更先进的误差状态卡尔曼滤波（ESKF）来分离高频噪声与低频偏差。这种融合方案使导航系统兼具GPS的绝对精度优势和惯性传感器的高响应速度特性。