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《惯性导航系统》课件
惯性导航系统概述
惯性导航系统组成
惯性导航系统误差分析
惯性导航系统校准与补偿
惯性导航系统发展现状与趋势
惯性导航系统实验与案例分析
contents
目
录
01
惯性导航系统概述
长期性
一旦初始校准完成，惯性导航系统可以连续提供导航信息，不受时间限制。
定义
惯性导航系统是一种自主式导航系统，通过测量载体在惯性参考系下的加速度和角速度，经过积分运算得到载体的速度、位置和姿态信息。
自主性
惯性导航系统不依赖外部信号，可以在复杂环境中独立工作。
隐蔽性
由于不发射信号，不易被敌方发现和干扰。
通过测量载体在三个轴向的加速度，得到载体的线运动信息。
测量加速度
测量角速度
积分运算
通过测量载体绕三个轴向的旋转角速度，得到载体的姿态信息。
对加速度和角速度进行积分运算，得到载体的速度、位置和姿态信息。
03
02
01
02
惯性导航系统组成
陀螺仪是惯性导航系统的核心组件，用于测量和维持方向。
陀螺仪的精度和稳定性对惯性导航系统的性能有着至关重要的影响。
它通过高速旋转的陀螺仪能够感知方向的变化，并将这些变化转化为电信号，以供其他组件使用。
不同类型的陀螺仪（如机械陀螺仪、光纤陀螺仪、激光陀螺仪等）具有不同的特点和应用场景。
01
加速度计用于测量物体在惯性参考系下的加速度。
02
通过测量加速度，可以推算出物体的速度和位置变化。
03
在惯性导航系统中，加速度计通常与陀螺仪配合使用，以提供更准确的方向和位置信息。
04
加速度计的精度和稳定性对惯性导航系统的性能也有着重要影响。
计算机是惯性导航系统的数据处理中心，用于处理和计算从陀螺仪和加速度计等传感器获取的数据。
计算机和软件的性能直接影响到惯性导航系统的实时性和准确性。
软件则用于实现数据处理算法和控制逻辑，以确保惯性导航系统的正常运行。
随着技术的不断发展，计算机和软件在惯性导航系统中的作用越来越重要。
03
惯性导航系统误差分析
陀螺仪是惯性导航系统中的核心传感器之一，其误差来源主要包括常值误差、随机误差和漂移误差。常值误差通常是由于制造工艺和装配过程中的误差引起的，随机误差则与陀螺仪的工作环境有关。为了减小这些误差，可以采用多种技术手段，如温度补偿、误差标定等。
陀螺仪误差
为了减小陀螺仪误差，可以采用先进的标定技术。标定过程中，通过一系列已知的输入姿态和输出姿态的对比，可以计算出陀螺仪的误差系数，从而对其进行补偿。此外，还可以采用自适应滤波算法，根据陀螺仪的实际输出数据动态调整其误差系数。
标定技术
初始对准误差
初始对准是惯性导航系统中的关键步骤之一，其目的是将系统初始时刻的姿态与实际姿态对准。由于陀螺仪和加速度计的输出数据存在误差，因此初始对准过程中可能会出现误差累积和发散的问题。为了减小这些误差，可以采用多种技术手段，如磁力计辅助对准、星光对准等。
磁力计辅助对准
磁力计是一种测量地球磁场强度的传感器，其输出数据可以用于辅助陀螺仪和加速度计进行初始对准。通过将磁力计的输出数据与陀螺仪和加速度计的输出数据进行融合处理，可以有效减小初始对准误差。此外，还可以采用自适应滤波算法，根据实际输出数据动态调整初始对准过程中的参数。
动态误差与扰动误差
在动态环境下，惯性导航系统会受到各种扰动因素的影响，如车辆颠簸、气流扰动等。这些扰动因素会导致系统输出数据出现偏差，从而影响导航精度。为了减小这些误差，可以采用多种技术手段，如滤波算法、卡尔曼滤波等。
要点一
要点二
卡尔曼滤波
卡尔曼滤波是一种基于状态方程和观测方程的递归滤波算法，可以对系统状态进行最优估计。通过将卡尔曼滤波算法应用于惯性导航系统中，可以有效减小由于动态环境和扰动因素引起的误差。此外，还可以采用其他先进的滤波算法，如扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等，根据实际情况选择最适合的算法来减小动态误差与扰动误差。
04
惯性导航系统校准与补偿
通过将惯性导航系统放置在固定位置，输入已知的加速度和角速度值，对系统进行校准。
静态校准
在实际使用环境中，通过已知的运动轨迹对惯性导航系统进行校准，以更接近真实使用情况。
动态校准
利用算法自动调整系统参数，以适应不同使用环境和条件下的误差。
自适应校准
03
神经网络算法
利用大量数据训练神经网络，实现对惯性导航系统误差的补偿。
01
卡尔曼滤波算法
利用系统的动态模型和测量数据，对惯性导航系统的误差进行估计和补偿。
02
互补滤波算法
结合加速度计和陀螺仪的测量数据，通过加权平均的方式减小误差。
通过在硬件设计时考虑温度对传感器的影响，实现温度补偿。
硬件温度补偿
通过算法对温度变化引起的误差进行估计和补偿，提高导航精度。
软件温度补偿
结合硬件和软件温度补偿的优势，进一步提高导航精度。
混合温度补偿
05
惯性导航系统发展现状与趋势
国内研究
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