四轮移动车辆惯性导航算法

1. 无需卫星信号的下一代导航系统SOP

GPS是一项杰出的导航系统——除非你突然失去信号。如果你在陌生的地方开车，这是很糟的事情。如果是自动驾驶汽车，这堪比灾难。于是加州大学河畔分校的知觉、智能与导航自动系统实验室在Zak Kassas的带领下正在研发一种不一样的导航系统，它使用次级无线电信号，比如手机信号和WiFi，来辅助GPS系统或者作为一种高度可靠、连贯和防干扰的独立导航系统。

目前全球有两套卫星导航系统，美国的GPS和俄国的GLONASS，欧洲的伽利略系统将在未来几年内全面上线，中国的北斗系统也将在2020年覆盖全球。尽管这些系统给导航、调查和其他领域带来革命性的变化，但是GPS和相关系统仍然有巨大的改进空间。GPS信号生来就相对微弱，需要通过好几颗卫星才能确定位置，所以建筑密集或者多山的地区就会影响其工作。此外，GPS信号会被有意无意地干扰或欺骗，因为其缺乏加密和保护。

在军事领域，从潜艇到单兵都配备了补充系统，使用惯性导航系统(Inertial Navigation System，INS)通过加速度计和罗盘根据上一次有效GPS定位计算位置，但是这些只能在有限的时间里起作用。

未来厘米级的GPS呼之欲出，但即使结合了GPS和INS，也并不能满足自动驾驶汽车和无人机的需求。设计师们又回过头来使用雷达、激光雷达、摄像头和其他感应器来弥补缺陷，Kassas对这些嗤之以鼻，称它们都是“战五渣”方法，而且都过于复杂了。

他的团队正在研发一种基于“泛在无线信号”(Signals Of Opportunity，SOP)的系统，比如WiFi、信号塔、无线电、电视台以及非导航卫星的信号。这有点类似智能手机上的定位软件根基WiFi和手机信号提供定位精确度的方法。这一方法就是利用环境中不同的无线信号让GPS定位更加精确，或者在GPS失去信号时代替它。

为了做到这一点，团队对SOP进行了理论分析，建造了一个能够从SOP中读取时间和位置信息的软件定义无线电，并在无人机和地面车辆实验之前创造了导航算法。他们希望这可以让未来的自动驾驶车辆更加安全和实用。

“自动驾驶工具将不可避免地带来一场社会与文化革命，”Kassas说。“我的团队就在应付实现低成本和可靠的自动驾驶工具中所遇到的挑战。我们的目标是让这些工具可以长时间不依赖人类运行，同时可以开展诸如搜索、营救、监视、绘图、农业、灭火、物流以及交通任务。”

文：许叔/煎蛋网

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2. 怎么翻译这段啊

航行系统被广泛使用抚养安放关于被使用控制自治车辆的运作的田野机器人学的信息。最近的研究为田野机器人学可靠和高作为的完整性航行系统已经变得热心于例如开采矿的应用区域,农业,为航行系统的建造和装卸关于的信息投入是从航行传感器。航行传感器的二个所共用宽广范畴正航位推算传感器和外面传感器[12〕。航位推算传感器抚养强健和高频航行数据但是用时间，积累在中的错误,外部传感器提供完全关于的信息和限制航行在中的错误但是在低频[1C9〕方面使出。两类型的传感器通常是集成到一系统中克服他们的各自虚弱和完全使用他们的力量[1C8〕。在航位推算传感器中间，惯性的度量单位(IMU）被广泛使用建造惯性的航行系统(INS）。外部航行传感器被通常使用帮助 INS[6C9〕。一 IMU 通常含有一套三个正交的安装加速度计和三正交的安装 gyros.IMU 图1给一 IMU 配上插图把安装在一 vehicle.。When 加速度计和皮塔三明治被直接把安装在车辆躯体,INS 被认为是一捷联式的 INS。一惯性的航行系统是一实时算法，计算车辆，运载 INS 通过整合从一 IMU 加快和转动速度信号的位置,速度和姿态。速度和位置被从三个加速度计的引力的加快和非引力的加快的总和双倍融合到中计算。通过整合从三皮塔三明治转动速度信号，三个加速度计的有角的方向是已下决心的。精心设计加快,速度和位置被这方向关于的信息把改变成为渴望航行坐标系。 图1。一个惯性传感器安装在车辆。

3. 惯性导航系统中的失准角怎么计算

一）惯性导航定义 利用惯性元件（加速度计）来测量运载体本身的加速度，经过积分和运算得到速度和位置，从而达到对运载体导航定位的目的。惯性导航的组成设备都安装在运载体内，工作时不依赖外界信息，也不向外界辐射能量，不易受到干扰是一种自主式导航系统。 （二）牛顿力学和惯性导航的关系 什么是惯性导航呢？简单的说，惯性导航就是在载体中利用惯性元件，引用惯性力，应用在惯性中才成立的牛顿定律，提取载体相对于惯性空间加速信息，再出导航计算机利用提取的加速度信息，经过处理输出载体的位置、速度、姿态、航向等参数的过程。 我们拿空中的运动体比如飞机来说。飞机的运动可以描述成两类，一是质心（指物质系统上被认为质量集中于此的一个假想点）的移动，也称为线运动，相关联的导航参数有飞行速度、位置等；另一类是飞机绕质心的转动，也称为角运动，相应的导航参数有飞机的姿态角和航向角等。惯性导航，是利用陀螺仪和加速度计这两种惯性器件，去分别测出飞机相对于惯性空间的角运动信息和线运动信息，并在给定初始条件下，由计算机推算出飞机的姿态、航向、速度、位置等导航参数的自主式导航方法。牛顿力学定律是惯性导航的理论基础。 （三）惯性导航的由来 现代比较常见的几种导航技术，包括天文导航、惯性导航、卫星导航、无线电导航等等，其中，只有惯性导航是自主的，既不向外界辐射东西，也不用看天空中的恒星或接收外部的信号，它的隐蔽性是最好的。惯性导航，并不像大家所认为的那样“不靠谱”，像国家的很多战略、战术武器，再如洲际飞行的民航飞机等，都必须依赖惯性导航系统或者惯导系统和其他类型的导航系统的组合。它的造价也比较昂贵，像一台导航级（即1小时误差1海里）的惯导系统，至少要几十万，而这种精度的导航系统已足够配备在波音747这样的飞机上了。现在，随着mems（微电子机械系统）惯性器件技术的进步，商业级、消费品级的惯性导航才逐渐走进寻常百姓家。看来，惯性导航是非常靠谱的技术。 想要更多的了解惯性导航的信息，雅驰实业随时为您解答疑惑！

4. gps/dr导航什么意思

gps是全球定位系统，dr是航位推算
gps不用过多解释，目前民用gps精度一般能到2.5米，ublox公司最新推出的芯片能精确到1m以内。航位推算法是通过惯性导航算法来实现运动位置的预测，灵活性更高，但是会随着累计，误差加大。所以，有人就提出通过两种导航方法联合运算，既能够在导航过程中快速的，微动的反应，又能实时校准，保持绝对位置上无累计误差。我正在收集这方面的资料，打算运用在航模上。还有什么疑问随时欢迎交流！

5. 在惯性导航和gps组合导航系统中，卡尔曼滤波起到什么作用

GPS导航主要是全球定位导航系统，属于无线电导航方式，而惯性导航是属于自主式的导航方式，主要由陀螺仪测量三轴角速度，加速度计测量三轴线速度，但是惯性导航的缺点就是定位精度会随时间增长，GPS导航虽然定位误差小，但是容易受到外在环境干扰，因此现在多采用两种组合的导航方式。关于你提问的在GPS导航仪中运用惯性导航技术，应该是将GPS作为主要导航手段，这个时候惯性导航就是为了辅助GPS定位服务的，GPS的数据更新率低，对于高动态情况下，不能实施跟踪载体运动，采用惯性导航可以提高数据更新速度；同时在GPS丢星或者受到遮挡时，采用惯性导航可以再短期内保持较高的定位精度；还有就是通过反馈，惯性导航定位与GPS导航组合可以缩短GPS的定位时间。

6. 有关惯性导航深度学习算法的选取。

实现人工智能的基础是大数据应用，现在有很多关于机器学习的算法，用什么语言实现不重要关键是算法能不能理解，这里推荐《数学之美》，谷歌翻译引擎的算法介绍，这是很着名的人工智能，还有Jiawei Han，Micheline Kamber的《数据挖掘技术》这本书，说实话数据挖掘是人工智能的基础。SimonHaykin的《神经网络算法》，当然，前提是你有良好的C/C++基础和数据结构基础，对分布式有一定的了解，说实话这方面国内才是刚起步，还很烂，看看网络的智能聊天机器人，三句话逻辑就已经跑飞了，比谷歌翻译识别人类语言的水平还要差一些。
关于模式识别，现在应用最多的就是计算机视觉了，这个还得用到一部分数字信号处理的理论，国内的水平也就停留在识别指纹，识别车牌这种程度了，淘宝搞出来的人脸识别各种识别不出来，而且效率还很低，需要你做一些特殊的姿势，这个比微软搞出的BEAT版人脸识别都要烂。
如果是想研究这方面的技术可以看看包括我说的那些书籍在内的相关资料，要是想靠这个就业什么的，就不要多想了，这些东西设计的数学知识不是一天两天能学会的，有些专家搞了几十年还在为提高一点识别率而煞费心机，就业的话还是学学应用技术吧。毕竟国内做的东西不要求什么高端，只要能帮老板骗来钱就算成功了。

7. 如何理解捷联惯导算法

惯性技术是惯性导航技术、惯性制导技术、惯性仪表技术、惯性测量技术以及惯性测试设备和装置技术的统称。它在国防科技中占有非常重要的地位，广泛的运用于航天、航空、航海等军事领域；随着惯性技术和计算机技术的不断发展以及成本降低，近几年来，许多国家将其应用领域扩大到民用领域，并发展开辟了更广阔的前景，例如广泛应用于地震、地籍、河流、油田的测量以及摄影、绘图和重力测量等方面。
捷联式惯导的特点
“捷联（Strapdown）”这一术语的英文原义就是“捆绑”的意思。因此，所谓捷联惯性系统也就是将惯性敏感元件（陀螺和加速度计）直接“捆绑”在运载体的机体上，从而完成制导和导航任务的系统。
与系统相比，捷联系统有如下特点：
1） 捷联系统敏感元件便于安装、维修和更换；
2） 捷联系统敏感元件可以直接给出舰船坐标系的所有导航参数，提供给导航、稳定控制系统和武备控制系统；
3） 捷联系统敏感元件易于重复布置，从而在惯性敏感元件级别上实现冗余技术，这时提高性能和可*性十分有利；
4） 捷联系统去掉了常平架，消除了稳定稳定过程的各种误差同时减小系统体积。
捷联系统把敏感元件直接固定在载体上导致惯性敏感元件工作环境恶化，降低了系统的精度。因此，必须采取误差补偿措施，或采用新型的光学陀螺。随着电子计算机技术、精密加工技术以及光电技术等的进步，捷联惯导系统越发显示它的光明前途。

8. 捷联式惯性导航系统是什么

捷联惯导系统（SINS）是在平台式惯导系统之上发展来的，它是一种无框架系统，是由三个速率陀螺、三个线加速度计和微型计算机组成。捷联惯导系统的陀螺和加速度计直接固连在载体上作为测量标准，它跟平台式惯导系统区别就在于不再由机电平台，而是在计算机内建立一个数学平台，其飞行器姿态数据通过计算机得到。
(1)捷联式惯性导航系统 在工作时不依赖外界信息，也不向外界辐射能量，不易受到破坏，是一种无框架自主式导航系统。
(2)省去了机械平台，陀螺仪和加速度计直接安装在飞行器上，使系统体积小、重量轻、成本低、维护起来也比较方便。但陀螺仪和加速度计直接承受飞行器的振动、冲击和角运动，因而会产生附加的动态误差。这对陀螺仪和加速度计就有更高的要求。
(3)仪器测出信号后，要通过计算机的计算，才能得出所需要的导航参数。这种系统需要进行坐标变换，而且必须进行实时计算，因而要求计算机具有很高的运算速度和较大的容量。
针对惯性导航系统成本较高精度低无法广泛使用,Yach正在设计一种新型的自主式惯性导航系统,采用DSP作为导航解算和控制的核心处理器.导航解算算法利用四元 数理论进行编写,进而确定载体的速度、位置和姿态。使捷联式惯导的成本降低、精度更加准确，希望捷联式惯性导航能更快的出现在市场上，更多捷联式惯导的内容，雅驰实业！

9. 哪位大神有GPS与捷联惯导组合导航的卡尔曼滤波算法的matlab仿真程序

在下面的仿真的代码中，理想的观测量不是真实数据，而是自生成的正弦波数据，在真实的应用场景中，应该是一系列的参考数据。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 卡尔曼滤波器在INS-GPS组合导航中应用仿真
% Author : lylogn
% Email : [email protected]
% Company: BUAA-Dep3
% Time : 2013.01.06
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 参考文献:
% [1]. 邓正隆. 惯导技术, 哈尔滨工业大学出版社.2006.
clear all;
%% 惯性-GPS组合导航模型参数初始化
we = 360/24/60/60*pi/180; %地球自转角速度，弧度/s
psi = 10*pi/180; %psi角度 / 弧度
Tge = 0.12;
Tgn = 0.10;
Tgz = 0.10; %这三个参数的含义详见参考文献
sigma_ge=1;
sigma_gn=1;
sigma_gz=1;
%% 连续空间系统状态方程
% 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;]; %状态转移矩阵
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;]';%输入控制矩阵
%% 转化为离散时间系统状态方程
% 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;];%观测矩阵
%% 卡尔曼滤波器参数初始化
t=0:T:50-T;
length=size(t,2);
y=zeros(2,length);
Q=0.5^2*eye(3); %系统噪声协方差
R=0.25^2*eye(2); %测量噪声协方差
y(1,:)=2*sin(pi*t*0.5);
y(2,:)=2*cos(pi*t*0.5);
Z=y+sqrt(R)*randn(2,length); %生成的含有噪声的假定观测值，2维
X=zeros(9,length); %状态估计值，9维
X(:,1)=[0,0,0,0,0,0,0,0,0]'; %状态估计初始值设定
P=eye(9); %状态估计协方差
%% 卡尔曼滤波算法迭代过程
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
%% 绘图代码
figure(1)
plot(y(1,:))
hold on;
plot(y(2,:))
hold off;
title('理想的观测量');
figure(2)
plot(Z(1,:))
hold on;
plot(Z(2,:))
hold off;
title('带有噪声的观测量');
figure(3)
plot(X(1,:))
hold on;
plot(X(2,:))
hold off;
title('滤波后的观测量');

10. 什么是惯性导航技术，惯性导航是如何实现的

惯性导航是以牛顿力学定律为基础，通过测量载体在惯性参考系的加速度，将它对时间进行积分，且把它变换到导航坐标中，就能够得到在导航坐标中的速度、偏航角和位置等信息。但惯性导航系统由于陀螺仪零点漂移严重，车辆震动等因素，导致无法通过直接积分加速度获得高精度的方位和速度等信息，即现有的惯性导航系统很难长时间独立工作。

惯导模块是指采用GNSS(BDS/GPS系统联合定位)/INS组合导航定位技术，凭借高精度六轴惯性器件和成熟的惯性算法，无需里程计或速度信号接入，且无严格安装要求，即使在隧道、车库等弱信号环境下也能为车辆提供高精度的定位模块。

惯导模块SKM-4DX工作原理：

在车载导航中接入基于GNSS/INS组合导航定位的高性能车载组合惯导模块SKM-4DX，充分利用惯性导航系统和卫星导航系统优点，凭借高精度六轴惯性器件和成熟的惯性算法，无需里程计或速度信号接入，获得最优的导航结果；尤其是当卫星导航系统无法工作时，利用惯性导航系统使得导航系统继续工作，保证导航系统的正常工作，提高车载导航系统的稳定性和可靠性。