四輪移動車輛慣性導航演算法

1. 無需衛星信號的下一代導航系統SOP

GPS是一項傑出的導航系統——除非你突然失去信號。如果你在陌生的地方開車，這是很糟的事情。如果是自動駕駛汽車，這堪比災難。於是加州大學河畔分校的知覺、智能與導航自動系統實驗室在Zak Kassas的帶領下正在研發一種不一樣的導航系統，它使用次級無線電信號，比如手機信號和WiFi，來輔助GPS系統或者作為一種高度可靠、連貫和防干擾的獨立導航系統。

目前全球有兩套衛星導航系統，美國的GPS和俄國的GLONASS，歐洲的伽利略系統將在未來幾年內全面上線，中國的北斗系統也將在2020年覆蓋全球。盡管這些系統給導航、調查和其他領域帶來革命性的變化，但是GPS和相關系統仍然有巨大的改進空間。GPS信號生來就相對微弱，需要通過好幾顆衛星才能確定位置，所以建築密集或者多山的地區就會影響其工作。此外，GPS信號會被有意無意地干擾或欺騙，因為其缺乏加密和保護。

在軍事領域，從潛艇到單兵都配備了補充系統，使用慣性導航系統(Inertial Navigation System，INS)通過加速度計和羅盤根據上一次有效GPS定位計算位置，但是這些只能在有限的時間里起作用。

未來厘米級的GPS呼之欲出，但即使結合了GPS和INS，也並不能滿足自動駕駛汽車和無人機的需求。設計師們又回過頭來使用雷達、激光雷達、攝像頭和其他感應器來彌補缺陷，Kassas對這些嗤之以鼻，稱它們都是「戰五渣」方法，而且都過於復雜了。

他的團隊正在研發一種基於「泛在無線信號」(Signals Of Opportunity，SOP)的系統，比如WiFi、信號塔、無線電、電視台以及非導航衛星的信號。這有點類似智能手機上的定位軟體根基WiFi和手機信號提供定位精確度的方法。這一方法就是利用環境中不同的無線信號讓GPS定位更加精確，或者在GPS失去信號時代替它。

為了做到這一點，團隊對SOP進行了理論分析，建造了一個能夠從SOP中讀取時間和位置信息的軟體定義無線電，並在無人機和地面車輛實驗之前創造了導航演算法。他們希望這可以讓未來的自動駕駛車輛更加安全和實用。

「自動駕駛工具將不可避免地帶來一場社會與文化革命，」Kassas說。「我的團隊就在應付實現低成本和可靠的自動駕駛工具中所遇到的挑戰。我們的目標是讓這些工具可以長時間不依賴人類運行，同時可以開展諸如搜索、營救、監視、繪圖、農業、滅火、物流以及交通任務。」

文：許叔/煎蛋網

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2. 怎麼翻譯這段啊

航行系統被廣泛使用撫養安放關於被使用控制自治車輛的運作的田野機器人學的信息。最近的研究為田野機器人學可靠和高作為的完整性航行系統已經變得熱心於例如開采礦的應用區域,農業,為航行系統的建造和裝卸關於的信息投入是從航行感測器。航行感測器的二個所共用寬廣范疇正航位推算感測器和外面感測器[12〕。航位推算感測器撫養強健和高頻航行數據但是用時間，積累在中的錯誤,外部感測器提供完全關於的信息和限制航行在中的錯誤但是在低頻[1C9〕方面使出。兩類型的感測器通常是集成到一系統中克服他們的各自虛弱和完全使用他們的力量[1C8〕。在航位推算感測器中間，慣性的度量單位(IMU）被廣泛使用建造慣性的航行系統(INS）。外部航行感測器被通常使用幫助 INS[6C9〕。一 IMU 通常含有一套三個正交的安裝加速度計和三正交的安裝 gyros.IMU 圖1給一 IMU 配上插圖把安裝在一 vehicle.。When 加速度計和皮塔三明治被直接把安裝在車輛軀體,INS 被認為是一捷聯式的 INS。一慣性的航行系統是一實時演算法，計算車輛，運載 INS 通過整合從一 IMU 加快和轉動速度信號的位置,速度和姿態。速度和位置被從三個加速度計的引力的加快和非引力的加快的總和雙倍融合到中計算。通過整合從三皮塔三明治轉動速度信號，三個加速度計的有角的方向是已下決心的。精心設計加快,速度和位置被這方向關於的信息把改變成為渴望航行坐標系。 圖1。一個慣性感測器安裝在車輛。

3. 慣性導航系統中的失准角怎麼計算

一）慣性導航定義 利用慣性元件（加速度計）來測量運載體本身的加速度，經過積分和運算得到速度和位置，從而達到對運載體導航定位的目的。慣性導航的組成設備都安裝在運載體內，工作時不依賴外界信息，也不向外界輻射能量，不易受到干擾是一種自主式導航系統。 （二）牛頓力學和慣性導航的關系 什麼是慣性導航呢？簡單的說，慣性導航就是在載體中利用慣性元件，引用慣性力，應用在慣性中才成立的牛頓定律，提取載體相對於慣性空間加速信息，再出導航計算機利用提取的加速度信息，經過處理輸出載體的位置、速度、姿態、航向等參數的過程。 我們拿空中的運動體比如飛機來說。飛機的運動可以描述成兩類，一是質心（指物質系統上被認為質量集中於此的一個假想點）的移動，也稱為線運動，相關聯的導航參數有飛行速度、位置等；另一類是飛機繞質心的轉動，也稱為角運動，相應的導航參數有飛機的姿態角和航向角等。慣性導航，是利用陀螺儀和加速度計這兩種慣性器件，去分別測出飛機相對於慣性空間的角運動信息和線運動信息，並在給定初始條件下，由計算機推算出飛機的姿態、航向、速度、位置等導航參數的自主式導航方法。牛頓力學定律是慣性導航的理論基礎。 （三）慣性導航的由來 現代比較常見的幾種導航技術，包括天文導航、慣性導航、衛星導航、無線電導航等等，其中，只有慣性導航是自主的，既不向外界輻射東西，也不用看天空中的恆星或接收外部的信號，它的隱蔽性是最好的。慣性導航，並不像大家所認為的那樣「不靠譜」，像國家的很多戰略、戰術武器，再如洲際飛行的民航飛機等，都必須依賴慣性導航系統或者慣導系統和其他類型的導航系統的組合。它的造價也比較昂貴，像一台導航級（即1小時誤差1海里）的慣導系統，至少要幾十萬，而這種精度的導航系統已足夠配備在波音747這樣的飛機上了。現在，隨著mems（微電子機械繫統）慣性器件技術的進步，商業級、消費品級的慣性導航才逐漸走進尋常百姓家。看來，慣性導航是非常靠譜的技術。 想要更多的了解慣性導航的信息，雅馳實業隨時為您解答疑惑！

4. gps/dr導航什麼意思

gps是全球定位系統，dr是航位推算
gps不用過多解釋，目前民用gps精度一般能到2.5米，ublox公司最新推出的晶元能精確到1m以內。航位推演算法是通過慣性導航演算法來實現運動位置的預測，靈活性更高，但是會隨著累計，誤差加大。所以，有人就提出通過兩種導航方法聯合運算，既能夠在導航過程中快速的，微動的反應，又能實時校準，保持絕對位置上無累計誤差。我正在收集這方面的資料，打算運用在航模上。還有什麼疑問隨時歡迎交流！

5. 在慣性導航和gps組合導航系統中，卡爾曼濾波起到什麼作用

GPS導航主要是全球定位導航系統，屬於無線電導航方式，而慣性導航是屬於自主式的導航方式，主要由陀螺儀測量三軸角速度，加速度計測量三軸線速度，但是慣性導航的缺點就是定位精度會隨時間增長，GPS導航雖然定位誤差小，但是容易受到外在環境干擾，因此現在多採用兩種組合的導航方式。關於你提問的在GPS導航儀中運用慣性導航技術，應該是將GPS作為主要導航手段，這個時候慣性導航就是為了輔助GPS定位服務的，GPS的數據更新率低，對於高動態情況下，不能實施跟蹤載體運動，採用慣性導航可以提高數據更新速度；同時在GPS丟星或者受到遮擋時，採用慣性導航可以再短期內保持較高的定位精度；還有就是通過反饋，慣性導航定位與GPS導航組合可以縮短GPS的定位時間。

6. 有關慣性導航深度學習演算法的選取。

實現人工智慧的基礎是大數據應用，現在有很多關於機器學習的演算法，用什麼語言實現不重要關鍵是演算法能不能理解，這里推薦《數學之美》，谷歌翻譯引擎的演算法介紹，這是很著名的人工智慧，還有Jiawei Han，Micheline Kamber的《數據挖掘技術》這本書，說實話數據挖掘是人工智慧的基礎。SimonHaykin的《神經網路演算法》，當然，前提是你有良好的C/C++基礎和數據結構基礎，對分布式有一定的了解，說實話這方面國內才是剛起步，還很爛，看看網路的智能聊天機器人，三句話邏輯就已經跑飛了，比谷歌翻譯識別人類語言的水平還要差一些。
關於模式識別，現在應用最多的就是計算機視覺了，這個還得用到一部分數字信號處理的理論，國內的水平也就停留在識別指紋，識別車牌這種程度了，淘寶搞出來的人臉識別各種識別不出來，而且效率還很低，需要你做一些特殊的姿勢，這個比微軟搞出的BEAT版人臉識別都要爛。
如果是想研究這方面的技術可以看看包括我說的那些書籍在內的相關資料，要是想靠這個就業什麼的，就不要多想了，這些東西設計的數學知識不是一天兩天能學會的，有些專家搞了幾十年還在為提高一點識別率而煞費心機，就業的話還是學學應用技術吧。畢竟國內做的東西不要求什麼高端，只要能幫老闆騙來錢就算成功了。

7. 如何理解捷聯慣導演算法

慣性技術是慣性導航技術、慣性制導技術、慣性儀表技術、慣性測量技術以及慣性測試設備和裝置技術的統稱。它在國防科技中佔有非常重要的地位，廣泛的運用於航天、航空、航海等軍事領域；隨著慣性技術和計算機技術的不斷發展以及成本降低，近幾年來，許多國家將其應用領域擴大到民用領域，並發展開辟了更廣闊的前景，例如廣泛應用於地震、地籍、河流、油田的測量以及攝影、繪圖和重力測量等方面。
捷聯式慣導的特點
「捷聯（Strapdown）」這一術語的英文原義就是「捆綁」的意思。因此，所謂捷聯慣性系統也就是將慣性敏感元件（陀螺和加速度計）直接「捆綁」在運載體的機體上，從而完成制導和導航任務的系統。
與系統相比，捷聯系統有如下特點：
1） 捷聯系統敏感元件便於安裝、維修和更換；
2） 捷聯系統敏感元件可以直接給出艦船坐標系的所有導航參數，提供給導航、穩定控制系統和武備控制系統；
3） 捷聯系統敏感元件易於重復布置，從而在慣性敏感元件級別上實現冗餘技術，這時提高性能和可*性十分有利；
4） 捷聯系統去掉了常平架，消除了穩定穩定過程的各種誤差同時減小系統體積。
捷聯系統把敏感元件直接固定在載體上導致慣性敏感元件工作環境惡化，降低了系統的精度。因此，必須採取誤差補償措施，或採用新型的光學陀螺。隨著電子計算機技術、精密加工技術以及光電技術等的進步，捷聯慣導系統越發顯示它的光明前途。

8. 捷聯式慣性導航系統是什麼

捷聯慣導系統（SINS）是在平台式慣導系統之上發展來的，它是一種無框架系統，是由三個速率陀螺、三個線加速度計和微型計算機組成。捷聯慣導系統的陀螺和加速度計直接固連在載體上作為測量標准，它跟平台式慣導系統區別就在於不再由機電平台，而是在計算機內建立一個數學平台，其飛行器姿態數據通過計算機得到。
(1)捷聯式慣性導航系統 在工作時不依賴外界信息，也不向外界輻射能量，不易受到破壞，是一種無框架自主式導航系統。
(2)省去了機械平台，陀螺儀和加速度計直接安裝在飛行器上，使系統體積小、重量輕、成本低、維護起來也比較方便。但陀螺儀和加速度計直接承受飛行器的振動、沖擊和角運動，因而會產生附加的動態誤差。這對陀螺儀和加速度計就有更高的要求。
(3)儀器測出信號後，要通過計算機的計算，才能得出所需要的導航參數。這種系統需要進行坐標變換，而且必須進行實時計算，因而要求計算機具有很高的運算速度和較大的容量。
針對慣性導航系統成本較高精度低無法廣泛使用,Yach正在設計一種新型的自主式慣性導航系統,採用DSP作為導航解算和控制的核心處理器.導航解算演算法利用四元 數理論進行編寫,進而確定載體的速度、位置和姿態。使捷聯式慣導的成本降低、精度更加准確，希望捷聯式慣性導航能更快的出現在市場上，更多捷聯式慣導的內容，雅馳實業！

9. 哪位大神有GPS與捷聯慣導組合導航的卡爾曼濾波演算法的matlab模擬程序

在下面的模擬的代碼中，理想的觀測量不是真實數據，而是自生成的正弦波數據，在真實的應用場景中，應該是一系列的參考數據。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 卡爾曼濾波器在INS-GPS組合導航中應用模擬
% Author : lylogn
% Email : [email protected]
% Company: BUAA-Dep3
% Time : 2013.01.06
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 參考文獻:
% [1]. 鄧正隆. 慣導技術, 哈爾濱工業大學出版社.2006.
clear all;
%% 慣性-GPS組合導航模型參數初始化
we = 360/24/60/60*pi/180; %地球自轉角速度，弧度/s
psi = 10*pi/180; %psi角度 / 弧度
Tge = 0.12;
Tgn = 0.10;
Tgz = 0.10; %這三個參數的含義詳見參考文獻
sigma_ge=1;
sigma_gn=1;
sigma_gz=1;
%% 連續空間系統狀態方程
% X_dot(t) = A(t)*X(t) + B(t)*W(t)
A=[0 we*sin(psi) -we*cos(psi) 1 0 0 1 0 0;
-we*sin(psi) 0 0 0 1 0 0 1 0;
we*cos(psi) 0 0 0 0 1 0 0 1;
0 0 0 -1/Tge 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 -1/Tgn 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 -1/Tgz 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;]; %狀態轉移矩陣
B=[0 0 0 sigma_ge*sqrt(2/Tge) 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 sigma_gn*sqrt(2/Tgn) 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 sigma_gz*sqrt(2/Tgz) 0 0 0;]';%輸入控制矩陣
%% 轉化為離散時間系統狀態方程
% X(k+1) = F*X(k) + G*W(k)
T = 0.1;
[F,G]=c2d(A,B,T);
H=[1 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 -sec(psi) 0 0 0 0 0 0 0;];%觀測矩陣
%% 卡爾曼濾波器參數初始化
t=0:T:50-T;
length=size(t,2);
y=zeros(2,length);
Q=0.5^2*eye(3); %系統雜訊協方差
R=0.25^2*eye(2); %測量雜訊協方差
y(1,:)=2*sin(pi*t*0.5);
y(2,:)=2*cos(pi*t*0.5);
Z=y+sqrt(R)*randn(2,length); %生成的含有雜訊的假定觀測值，2維
X=zeros(9,length); %狀態估計值，9維
X(:,1)=[0,0,0,0,0,0,0,0,0]'; %狀態估計初始值設定
P=eye(9); %狀態估計協方差
%% 卡爾曼濾波演算法迭代過程
for n=2:length
X(:,n)=F*X(:,n-1);
P=F*P*F'+ G*Q*G';
Kg=P*H'/(H*P*H'+R);
X(:,n)=X(:,n)+Kg*(Z(:,n)-H*X(:,n));
P=(eye(9,9)-Kg*H)*P;
end
%% 繪圖代碼
figure(1)
plot(y(1,:))
hold on;
plot(y(2,:))
hold off;
title('理想的觀測量');
figure(2)
plot(Z(1,:))
hold on;
plot(Z(2,:))
hold off;
title('帶有雜訊的觀測量');
figure(3)
plot(X(1,:))
hold on;
plot(X(2,:))
hold off;
title('濾波後的觀測量');

10. 什麼是慣性導航技術，慣性導航是如何實現的

慣性導航是以牛頓力學定律為基礎，通過測量載體在慣性參考系的加速度，將它對時間進行積分，且把它變換到導航坐標中，就能夠得到在導航坐標中的速度、偏航角和位置等信息。但慣性導航系統由於陀螺儀零點漂移嚴重，車輛震動等因素，導致無法通過直接積分加速度獲得高精度的方位和速度等信息，即現有的慣性導航系統很難長時間獨立工作。

慣導模塊是指採用GNSS(BDS/GPS系統聯合定位)/INS組合導航定位技術，憑借高精度六軸慣性器件和成熟的慣性演算法，無需里程計或速度信號接入，且無嚴格安裝要求，即使在隧道、車庫等弱信號環境下也能為車輛提供高精度的定位模塊。

慣導模塊SKM-4DX工作原理：

在車載導航中接入基於GNSS/INS組合導航定位的高性能車載組合慣導模塊SKM-4DX，充分利用慣性導航系統和衛星導航系統優點，憑借高精度六軸慣性器件和成熟的慣性演算法，無需里程計或速度信號接入，獲得最優的導航結果；尤其是當衛星導航系統無法工作時，利用慣性導航系統使得導航系統繼續工作，保證導航系統的正常工作，提高車載導航系統的穩定性和可靠性。