2GPS_EKF低成本INS/GPS的EKF设计

资 源 简 介

2GPS_EKF低成本INS/GPS的EKF设计

详 情 说 明

在导航系统中，低成本INS（惯性导航系统）与GPS的融合是一个经典问题。扩展卡尔曼滤波（EKF）作为非线性系统状态估计的有效工具，被广泛应用于这类传感器融合场景。

系统设计通常需要考虑几个关键点：首先，低成本IMU（惯性测量单元）存在明显的噪声和漂移问题，需要通过GPS测量进行校正。其次，由于GPS信号可能暂时丢失，系统需要依靠惯性数据进行短期航位推算。EKF在这里扮演着重要角色，它能实时估计系统状态（位置、速度、姿态等）并校正传感器误差。

实际实现时，状态向量通常包含位置、速度、姿态角以及传感器偏差等参数。过程模型基于惯性测量数据建立，而观测模型则来自GPS接收机的位置和速度测量。由于系统具有非线性特性，EKF通过对非线性模型进行一阶泰勒展开来实现线性化处理。

这种融合方案的优势在于：在GPS信号良好时可以提供精确的位置信息，在GPS信号丢失时仍能维持短时间的高精度导航。同时，通过EKF的持续校准，可以有效抑制低成本IMU的误差积累。