Nota importante: este artículo está compilado a partir de materiales en línea y solo registra el proceso de aprendizaje, intrusión y eliminación de puntos de conocimiento relevantes de los blogueros.
1. Materiales de referencia
Vídeo de la estación b: colección de cursos de navegación integrada de posgrado de la Universidad de Wuhan [primavera de 2022]
Descarga de material: Notas de la conferencia sobre el algoritmo de navegación integrada
2. Reserva de conocimientos
1. Filtrar
El filtrado se refiere al proceso de extraer la señal deseada de muchas señales mezcladas. El filtro debe conocer las características distintivas (como el modelo) de la señal a procesar (a separar).
La señal se mezcla con este ruido, que necesita ser filtrado por un filtro para separar la señal útil. Por ejemplo, para estimar la señal s mediante un filtro, es necesario conocer de antemano las propiedades estadísticas de la señal s y el ruido n:
- Si s es una señal de baja frecuencia y n es ruido de alta frecuencia, entonces diseñe un filtro de paso bajo correspondiente para filtrar el ruido n y analizar la señal s;
- Se deben conocer las características de las señales.
2. Filtrado complementario
Como se muestra en la figura anterior, S + n 1 S+n_1S+norte1Indica la señal y el error de posicionamiento de la navegación inercial, S + n 2 S+n_2S+norte2Indica la señal GPS y el error de posicionamiento. Entre ellos, n 1 n_1norte1es un error infinitamente divergente, que aumenta lentamente y se acumula gradualmente, n 1 n_1norte1Continuo y confiable; n 2 n_2norte2Es un error aleatorio (saltar arriba y abajo, izquierda y derecha), estable (por ejemplo, mantener un error a nivel de medidor), que no diverge con el tiempo, n 2 n_2norte2Poco fiable y fácilmente bloqueado por objetos. Estos dos errores son altamente complementarios y pueden eliminarse mediante filtrado complementario.
3. Idea de filtrado de Kalman en navegación inercial
3. Introducción a la navegación combinada
1. Definición de navegación combinada
1.1 Definición amplia
La definición amplia de navegación combinada se refiere a cualquier combinación de dos o más métodos de navegación y posicionamiento. incluyen principalmente:
- Posicionamiento de intersecciones: GNSS, Loran;
- Navegación de cálculo: INS, cálculo de kilometraje;
- Posicionamiento coincidente: terreno, visual, carretera, coincidencia geomagnética/gravedad.
1.2 Definición de caballerosidad
La caballeresca definición de navegación integrada se refiere al menos a un medio de navegación a estima. incluyen principalmente:
- GNSS/INS；
- GNSS/DR de vehículos;
- Navegación temprana y aviación;
- Navegación biológica/humana.
2. Clasificación de navegación integrada GNSS/INS
Según la profundidad de la fusión de información, la combinación de GNSS e INS se puede dividir en: combinación flexible, combinación estrecha y combinación profunda.
2.1 Combinación suelta
La navegación inercial INS y la navegación GNSS tienen salidas independientes y se pueden posicionar de forma independiente.
2.2 Combinaciones ajustadas
Con la navegación inercial como protagonista, la navegación GNSS genera información auxiliar. La navegación GNSS no puede posicionarse de forma independiente. Cuando la navegación inercial INS colapsa, todo el sistema de navegación colapsa.
2.3 Combinación profunda
2.4 Suelto versus apretado
| combinación suelta | combinación apretada | |
|---|---|---|
| la complejidad | perder | alto |
| fiabilidad | alto | Bajo |
| carga computacional | Bajo | alto |
| Número mínimo de satélites requeridos | mayor que 4 | menos de 4 |
| Capacidad de detección de errores graves | débil | poderoso |
4. Navegación integrada visual-inercial.
1. Introducción
Con el desarrollo explosivo de drones, vehículos no tripulados y robots móviles, la tecnología de navegación se ha convertido en una de las tecnologías que limitan la aplicación generalizada de plataformas no tripuladas. Impulsada por las necesidades de la aplicación, la tecnología de navegación integrada visual-inercial, especialmente la combinación de sensores visuales y microinerciales , se ha convertido gradualmente en un punto de investigación en el campo actual de la navegación autónoma y la robótica.
2. Ventajas
1. Los dispositivos microinerciales y los sensores visuales tienen las ventajas de su pequeño tamaño y bajo costo. Con el avance continuo de la tecnología de fabricación, los dispositivos son cada vez más pequeños y el costo es cada vez menor; 2. A diferencia de los satélites y la radio. Navegación, visión e
inercia La navegación no depende del soporte de instalaciones externas y puede realizar una navegación autónoma;
3. Los dispositivos inerciales y los dispositivos visuales son muy complementarios. Los errores de navegación inercial se acumulan con el tiempo, pero el rápido movimiento del transportista se puede rastrear bien. en un corto período de tiempo, lo que garantiza una navegación a corto plazo. Precisión de la navegación en el tiempo; la navegación visual tiene una alta precisión de estimación en movimientos de baja velocidad, y la introducción de la corrección visual de circuito cerrado puede suprimir en gran medida los errores de navegación combinados. La combinación de los dos puede estimar mejor los parámetros de navegación.
3. Clasificación
Los algoritmos de navegación integrada visual-inercial se pueden dividir principalmente en dos categorías: tecnología de navegación integrada visual-inercial basada en modelos y tecnología de navegación integrada visual-inercial basada en aprendizaje automático. Un diagrama esquemático de la estructura general de la tecnología de navegación integrada visual-inercial basada en modelos, como se muestra en la siguiente figura:
Un diagrama esquemático de la estructura general de la tecnología de navegación integrada visual-inercial basada en el aprendizaje automático, como se muestra en la siguiente figura:
5. Experiencia relevante
KF-GINEBRAS
Repositorio de github: un sistema de navegación integrado GNSS/INS basado en EKF