L1-导航原理(哈工大导航原理、惯性技术).pptx

L1-导航原理(哈工大导航原理、惯性技术)汇报人：XX

导航原理概述惯性技术基础哈工大导航原理核心内容惯性技术在导航领域应用前沿科技与未来发展趋势实验环节与课程总结目录

01导航原理概述

导航是指通过测量和计算，确定运动体在参考坐标系中的位置、速度和姿态等信息，并引导运动体按照预定路线安全、准确地到达目的地的过程。根据导航方式不同，可分为自主导航和非自主导航；根据应用领域不同，可分为航空导航、航海导航、陆地导航等。导航定义与分类导航分类导航定义

导航系统组成通常由传感器、计算机、执行机构和用户界面等组成。导航系统功能实现运动体的定位、测速、测姿、制导和控制等功能，提供实时、准确、可靠的导航信息，保障运动体的安全、稳定和高效运行。导航系统组成及功能

发展历史经历了从天文导航、无线电导航到卫星导航的发展历程，技术不断更新换代，精度和可靠性不断提高。发展现状目前，卫星导航已成为主导技术，全球卫星导航系统（GNSS）如GPS、GLONASS、Galileo等已广泛应用于各个领域。同时，惯性导航、组合导航等新技术也在不断发展完善。导航技术发展历史与现状

02惯性技术基础

惯性测量基于牛顿第一、第二定律，通过测量物体在惯性空间中的加速度，积分得到速度、位置信息。牛顿运动定律利用陀螺仪的定轴性、进动性，测量载体在惯性空间中的角速度，解算姿态信息。陀螺仪原理惯性测量原理

包括机械陀螺、光学陀螺（如激光陀螺、光纤陀螺）、微机电陀螺等。陀螺仪类型包括压电式、压阻式、电容式等。加速度计类型不同类型惯性器件具有不同的测量精度、动态范围、稳定性等特点。惯性器件特点惯性器件类型及特点

包括初始对准误差、器件误差（如刻度因数误差、零偏误差等）、计算误差等。误差来源通过误差建模、滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）对误差进行估计和补偿，提高导航精度。同时，可采用组合导航技术，融合其他传感器信息（如GPS、里程计等），进一步提高导航系统的性能和可靠性。补偿方法惯性系统误差来源与补偿方法

03哈工大导航原理核心内容

卫星定位技术及应用卫星定位技术基于卫星信号接收和处理，通过测量卫星到用户接收机的距离和多普勒频移等参数，实现用户位置、速度和时间等信息的获取。卫星定位技术应用广泛应用于军事、民用和科研等领域，如导弹制导、飞机导航、海洋测绘、智能交通、精细农业等。

将不同导航传感器（如卫星导航、惯性导航、地形辅助导航等）的信息进行融合处理，以提高导航系统的精度、可靠性和鲁棒性。组合导航系统基于多源信息融合、优化滤波和智能控制等技术，实现导航传感器信息的互补和冗余，提高导航系统的整体性能。设计思想组合导航系统设计思想

自主式水下导航系统利用水下声呐、地形辅助导航和惯性导航等传感器，实现水下航行器的自主导航和定位。水下组合导航系统实例分析以某型水下航行器为例，介绍其组合导航系统的组成、工作原理和实现方法，包括传感器选型、信息融合算法设计、系统性能评估等。同时，分析该组合导航系统在实际应用中的优缺点和改进方向。自主式水下/水下组合导航系统实例分析

04惯性技术在导航领域应用

提供姿态和航向信息01IMU能够测量载体在三个轴向上的加速度和角速度，通过积分运算，可以得到载体的姿态和航向信息，为导航系统提供准确的定位数据。辅助其他传感器02IMU可与其他传感器如GPS、磁力计等进行组合，提高导航系统的整体性能。当其他传感器受到干扰或失效时，IMU能够提供连续的导航信息，确保系统的稳定性和可靠性。实现自主导航03IMU具有自主性，不依赖外部信号源，因此可以在无信号或信号弱的环境下实现自主导航。这对于无人机、潜水器、地下管道巡检等应用场景具有重要意义。惯性测量单元（IMU）在导航系统中的作用

定位精度评估通过分析IMU测量数据与真实值之间的差异，可以评估组合导航系统的定位精度。常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、圆概率误差（CEP）等。稳定性评估稳定性是导航系统的重要性能之一。通过对IMU输出数据的波动情况进行分析，可以评估系统的稳定性。常用的评估方法包括时域分析和频域分析等。可靠性评估可靠性评估旨在评估组合导航系统在长时间运行或复杂环境下的性能表现。通过对系统在不同条件下的故障率、恢复时间等进行分析，可以评估系统的可靠性。基于IMU的组合导航系统性能评估方法

卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器，适用于线性系统。在惯性/卫星组合导航系统中，可以利用卡尔曼滤波算法对IMU和卫星信号进行融合处理，提高系统的定位精度和稳定性。粒子滤波是一种基于蒙特卡罗方法的非线性滤波算法，适用于非线性系统。在惯性/卫星组合导航系统中，可以采用粒子滤波算法对IMU和卫星信号进行融合处理，以应对系统中的非线性因素。深度学习算法具有强大的特征提取和分类能力，可以应用于惯性/卫星组合导航系统的优