扩展卡尔曼滤波器在gps惯性导航系统中的应用

资 源 简 介

扩展卡尔曼滤波器在gps惯性导航系统中的应用

详 情 说 明

在GPS惯性导航系统中，扩展卡尔曼滤波器(EKF)扮演着核心角色。这种算法通过融合来自不同传感器的数据，提供精确且稳定的位置、速度和姿态估计。GPS虽然能提供绝对定位信息，但在信号受阻时会出现误差或中断；而惯性测量单元(IMU)可连续输出运动参数，但存在累积误差。EKF巧妙结合两者优势，实现了优势互补。

系统工作时，EKF首先建立状态空间模型，将位置、速度和姿态等参数作为状态量。惯性传感器的原始数据经过预处理后作为系统输入，通过非线性运动方程预测下一时刻状态。当GPS信号可用时，位置观测数据用于修正预测结果。这里的关键挑战在于处理非线性问题 - EKF通过对非线性函数进行泰勒展开并保留一阶项来实现线性化近似。

实际应用中需要特别注意几个方面：首先要合理设置过程噪声和观测噪声的协方差矩阵，这直接影响滤波效果；其次要处理好GPS信号丢失时的纯惯性导航模式，此时系统依赖IMU数据持续推算位置；最后还需考虑传感器之间的时间同步和坐标系对齐问题。通过精心调参和算法优化，EKF能在车载、无人机等移动平台上实现厘米级定位精度和稳定的航向估计。