Remarque importante : cet article est compilé à partir d'informations en ligne. Il enregistre uniquement le processus d'apprentissage des points de connaissances pertinents par le blogueur et n'a pas été supprimé.
1. Documents de référence
Vidéo de la Station B : Collection de cours de navigation intégrée de troisième cycle de l'Université de Wuhan [printemps 2022]
Téléchargement de matériel : Notes de cours sur l'algorithme de navigation intégré
2. Réserve de connaissances
1. Filtrer
Le filtrage fait référence au processus d'extraction du signal souhaité à partir de nombreux signaux mélangés. Le filtre doit connaître les caractéristiques distinctes (comme un modèle) du signal à traiter (à séparer).
Le bruit contenu dans le signal doit être filtré à travers un filtre pour séparer le signal utile. Par exemple, pour estimer un signal s par un filtre, les propriétés statistiques du signal s et du bruit n doivent être connues à l'avance :
- Si s est un signal basse fréquence et n est un bruit haute fréquence, alors concevez un filtre passe-bas correspondant pour filtrer le bruit n et analyser le signal s ;
- Les caractéristiques du signal s doivent être connues.
2. Filtrage complémentaire
Comme le montre la figure ci-dessus, S + n 1 S+n_1S+n1Représente le signal et l'erreur de positionnement de la navigation inertielle, S + n 2 S+n_2S+n2Indique le signal GPS et l'erreur de positionnement. Parmi eux, n 1 n_1n1est une erreur progressivement accumulée, augmentant lentement et infiniment divergente, n 1 n_1n1Continu et fiable ; n 2 n_2n2Il s'agit d'une erreur aléatoire (sauter de haut en bas, de gauche à droite), stable (par exemple, maintenir toujours une erreur au niveau du compteur) qui ne diverge pas dans le temps, n 2 n_2n2Peu fiable et facilement bloqué par des objets. Ces deux erreurs sont très complémentaires et peuvent être éliminées par un filtrage complémentaire.
3. Idée de filtrage de Kalman dans la navigation inertielle
3. Introduction à la navigation combinée
1. Définition de la navigation combinée
1.1 Définition large
La définition large de la navigation combinée fait référence à la combinaison de deux ou plusieurs moyens de navigation et de positionnement. comprennent principalement :
- Positionnement d'intersection : GNSS, Loran ;
- Navigation de calcul : INS, calcul du kilométrage ;
- Positionnement correspondant : terrain, visuel, route, correspondance géomagnétique/gravitaire.
1.2 Définition de la chevalerie
La définition chevaleresque de la navigation intégrée signifie qu’elle contient au moins un moyen de navigation inférentielle. comprennent principalement :
- GNSS/INS；
- GNSS/DR du véhicule ;
- Début de la navigation et de l'aviation ;
- Navigation biologique/humaine.
2. Classification de navigation intégrée GNSS/INS
Selon la profondeur de la fusion d'informations, les méthodes de combinaison du GNSS et de l'INS sont divisées en : combinaison lâche, combinaison serrée et combinaison profonde.
2.1 Combinaison ample
La navigation inertielle INS et la navigation GNSS ont des sorties indépendantes et peuvent être positionnées indépendamment.
2.2 Combinaison serrée
Avec la navigation inertielle comme protagoniste, la navigation GNSS produit des informations auxiliaires et la navigation GNSS ne peut pas être positionnée indépendamment.Lorsque la navigation inertielle INS plante, l'ensemble du système de navigation plante.
2.3 Combinaison profonde
2.4 Combinaison ample vs combinaison serrée
| Combinaison ample | combinaison serrée | |
|---|---|---|
| la complexité | lâche | haut |
| fiabilité | haut | Faible |
| charge de calcul | Faible | haut |
| Nombre minimum de satellites requis | supérieur à 4 | moins de 4 |
| Capacité de détection d’erreurs brutes | faible | puissant |
4. Navigation intégrée visuo-inertielle
1. Introduction
Avec le développement explosif des drones, des véhicules sans pilote et des robots mobiles, la technologie de navigation est devenue l’un des goulets d’étranglement qui limitent l’application généralisée des plates-formes sans pilote. Poussée par les exigences des applications, la technologie de navigation intégrée visuo-inertielle, en particulier la combinaison de capteurs visuels et micro-inertiels , s'est progressivement développée pour devenir un point chaud de recherche dans le domaine de la navigation autonome et de la robotique.
2. Avantages
1. Les dispositifs micro-inertiels et les capteurs visuels présentent les avantages d'une petite taille et d'un faible coût. Avec l'avancement continu de la technologie de fabrication, les dispositifs deviennent de plus en plus petits et de moins en moins coûteux ; 2. Différent de la navigation par satellite et radio, de la vision et de la navigation inertielle
. ne dépend pas du soutien d'installations externes et peut réaliser une navigation autonome ;
3. Les dispositifs inertiels et les dispositifs visuels sont très complémentaires, et l'erreur de navigation inertielle s'accumule avec le temps, mais il peut bien suivre le mouvement rapide du transporteur de manière peu de temps, garantissant une précision de navigation temporelle à court terme ; tandis que la navigation visuelle a une précision d'estimation élevée dans les mouvements à basse vitesse, et l'introduction d'une correction visuelle en boucle fermée peut supprimer considérablement les erreurs de navigation combinées, et la combinaison des deux peut mieux estimer la navigation paramètres.
3. Classement
Les algorithmes de navigation intégrés visuo-inertiels peuvent être principalement divisés en deux catégories : la technologie de navigation intégrée visuo-inertielle basée sur un modèle et la technologie de navigation intégrée visuo-inertielle basée sur l'apprentissage automatique. Diagramme schématique de la structure générale de la technologie de navigation intégrée visuo-inertielle basée sur un modèle, comme indiqué ci-dessous :
Diagramme schématique de la structure générale de la technologie de navigation intégrée visuo-inertielle basée sur l'apprentissage automatique, comme indiqué ci-dessous :
5. Expérience pertinente
KF-GINS
Dépôt github : un système de navigation intégré GNSS/INS basé sur EKF