捷联惯导系统双矢量定姿方法研究
P09-捷联惯导系统-姿态算法(矩阵)
可记为: 近似计算:
order S C
G0 G0 CB (T ) CB (0) I S C 2
1 1
2 1
3
4
0
1 2
02 1 6 1 2
02 1 6 1 02 2 24
Lecture 10 -- Algorithms for SINS
j
k
i
R
载体的旋转导致 C 发生变化
S1
Lecture 10 -- Algorithms for SINS
8
2.2 方向余弦矩阵的导数
dj' dk' di' i dt i dt i dt i i' i j ' i k ' di' dj ' dk ' C j i ' j j ' j k ' j so C j j dt dt dt k i ' k j ' k k ' k di' k dj' k dk' dt dt dt 设载体坐标系相对于导航坐标系的角速度为 X Y Z T 表示在载体坐标系中 i' j' k ' di ' 则 i' x y z ( j ' z k ' y ) dt 1 0 0
Lecture 10 -- Algorithms for SINS
10
Outline
捷联惯导系统概述
姿态矩阵（DCM）微分方程的推导
方向余弦矩阵的求解: 角增量算法
捷联惯性导航系统的姿态算法研究的开题报告
捷联惯性导航系统的姿态算法研究的开题报告
标题：捷联惯性导航系统的姿态算法研究
一、研究背景
随着现代科技的不断进步，无人飞行器（UAV）的应用越来越广泛，而惯性导航系统作为实现无人飞行器自主飞行的核心设备之一，在飞行控制系统中发挥着重要作用。
其中，姿态算法是惯性导航系统的关键技术之一，能够实现无人飞行器稳定飞行和精确控制。
二、研究目的
本文旨在研究捷联惯性导航系统的姿态算法，探究其改进和优化方法，提高其稳定性和精度，为无人飞行器的自主飞行提供更加可靠的支持。
三、研究内容
（一）姿态解算
姿态解算是捷联惯性导航系统中姿态算法的核心问题。
本文将研究基于四元数的姿态解算方法，并探讨姿态解算的实时性和精度。
（二）滤波算法
针对捷联惯性导航系统中存在的传感器噪声和测量误差等问题，本文将研究常用的滤波算法，如卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波等，并探讨其在姿态解算中的应用。
（三）姿态控制算法
在实际应用中，无人飞行器需要通过姿态控制实现目标飞行姿态的调整和保持。
本文将研究基于四元数的姿态控制算法，并分析其控制精度和实时性等关键技术。
四、研究方法
本研究将采用理论分析、仿真计算和实验验证相结合的方法，从理论上探究捷联惯性导航系统的姿态算法优化方法，并通过仿真计算和实验验证对算法的效果进行评估。
五、预期成果
本文将研究捷联惯性导航系统的姿态算法，包括姿态解算、滤波算法和姿态控制算法等关键技术。
预期成果为优化和改进现有的算法，提高捷联惯性导航系统的精度和稳定性，为无人飞行器的自主飞行提供可靠的支持。
车载捷联惯导系统定位测姿算法研究
第１５卷第ｌ期２００７年２月中国惯性技术学报ＪｏｕｍａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＩｎｅｒｔｉａｌＴｃｃｈｎｏｌｏｇｙＶｂｌ．１５Ｎｏ．１Ｆｅｂ．２００７文章编号：１００５－６７３４（２００７）０１一００２４－０４车载捷联惯导系统定位测姿算法研究陈允芳１，叶泽田２，钟若飞３（１．山东科技大学地球信息科学与工程学院，青岛２６６５１０；２．中国测绘科学研究院，北京１０００３９；３．首都师范大学，北京１０００３７）摘要：ＧＰｓ／ＩＮｓ组合精确测定平台的位置和姿态是移动测图系统中的重要模块。
对陀螺仪和加速度计所测角速度和比力进行两次积分得载体姿态、速度和位置即ｓＩＮｓ力学机械编排。
目前该过程大多在地理坐标系进行。
这里详细推导了地球坐标系中完整的解算过程，以四元数姿态矩阵更新及重力计算为核心，由ＩＭｕ原始观测值解算出了载体位置、速度和姿态等参数，可快速高效与ＧＰｓ输出的位置速度信息进行组合滤波处理，可据此编程进行工程应用数据处理。
关键词：捷联惯导系统；姿态矩阵；坐标转换；力学编排；四元数中图分类号：ｕ６６６．１文献标识码：ＡＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｎｄｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｏｎＶｅｈｉｃｌｅ－ｂｏｒｎｅＳＩＮＳａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｏｆｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｅｒｒｏｒｃＨＥＮＹｕｎ．‰９１，ＹＥｚｅ－ｔｉａｎ２，ｚＨＯＮＧＲｕｏ．ｆｅｉ３（１．Ｇｅｏ·ｉｎｆｏ衄ａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒＳｉ哆ｏｆＳｃｉｅｎｃｅａＩｌｄＴｂｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｑｉｎｇｄａｏ２６６５１０，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｕｒｖｅｙｉｎｇａＴｌｄＭａｐｐｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅＲｅｓｅａｒｃｈＩｎＳｔｉｔｕｔｅｏｆＣｈｉｎａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００３９，Ｃｈｉｎａ；３．Ｃ印ｉｔａｌＮｏｍｌａｌＵｎｉｖｅｒＳｉ劬Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００３７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＧＰＳａｎｄＩＮＳｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｔｏａｃｃｕｒａｔｅｌｙｄｅｔｅｍｉｎｉｎｇｐｏｓｉｔｉｏｎａＩｌｄａｔｔｉｔｕｄｅｏｆｎａｔＩ‘ｏｏｆｉｓＶｉｔａｌｍｏｄｕｌｅｉｎｍｏｂｉｌｅｍａｐｐｉｎｇＳｙｓｔｅｍ．Ｓｐｅｃｉｎｃｆｏｒｃｃ行ｏｍｓｐｅｅｄｏｍｅｔｅｒ蚰ｄ舭ｇｌｅｒａｔｅ矗ｏｍ留ｒｏａｒｅｉｎｔｅ铲ａｔｅｄｔｗｉｃｅｒｅｓｐｅｃｔｉＶｅｌｙｔｏａｃｈｉｅｖｅａｎ沁ｄｅ，ｖｅｌｏｃ时ａＩｌｄｐｏｓｉｔｉｏｎｎ锄ｅｌｙＳＩＮＳｍｅｃｈａＩｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｃｕｒｒｅｎｔｌｙｔｈｉｓｔｏｏｋｐｌａｃｅｄｉｎｇｅｏｇｒ印ｈｉｃｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ，ｗｈｉＩｅｈｅｒｅｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｉｎｄｅｔａｉｌｍｅｗｈｏｌｅｍｅｃｈａＪｌｉｚａｔｉｏｎｉｎｅａｎｌｌ－ｃｅｎｔｃｌｒｃｄｅａｒｔｈ－ｆｉｘｅｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ，ｍｏｓｔｌｙｑｕａｔｅｍｉｏｎａ钍ｉｔｕｄｅｍａｔｒｉｘｕｐｄａｔｉｎｇ锄ｄｇｒａｖｉｔ）ｒｃａＩｃｕｌａｔｉｏｎ．Ｕｌｔｉｍａｔｅｌｙｖｅｈｉｃｌｅｎａｖｉｇａｔｉｏｎｐａｒ锄ｅｔｅｒｓｓｕｃｈａＳａｔｔｉｔｕｄｅ，ｖｅＩｏｃｉｔｙ锄ｄｐｏｓｉｔｉｏｎｗｅｒｃｇａｈｅｄ丘ｏｍＩＭＵｏｒｉｇｉｎ“０ｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ．Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓｐｌａｔｆｏ眦ｉｓｆｏｍｌｃｄｉｎＳｒＮＳｔｏｃａｒｒｙｏｕｔｓｕⅣｅｙｉｎｇａＪｌｄｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｐｒｅｃｉｓｅｌｙｔｈｅｎａｖｉｇａｔｉｏｎｍｏＶｅｍｅｎｔｐａｒ锄ｃｔｅｒＳ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓａｒｃｐｒｏｎｅｔｏｉｎｔｅ黟ａｔｅｗｉｔｌｌｓｉｍｉｌａｒｐａｍｍｅｔｅｒｓ疔ｏｍＧＰＳｔｏｆｉｌｔｅｒｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｐｒｏ可锄ｍｉｎｇｈｅｒｃｂｙｃ锄ｐｍｃｅｓｓｄａｔａｉｎｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＫｅｙｗｏｒｄｓ：ＳＩＮＳ；ａｔｔｉｔｕｄｅｍａｔｒｉｘ；ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｔｒａｎｓｆｏｍａｔｉｏｎ；ｍｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎ；ｑｕａｔｅｍｉｏｎ随着惯性技术与卫星导航定位技术的发展，由ＧＰＳ／ＩＮｓ不同程度组合而成的定位定姿传感器已成为移动测图系统中确定载体轨迹和平台姿态的重要工具，其中ＧＰｓ多用于定位而ＩＮＳ则用于测姿。
《2024年捷联惯性导航系统关键技术研究》范文
《捷联惯性导航系统关键技术研究》篇一一、引言捷联惯性导航系统（SINS）是一种利用惯性测量单元（IMU）来获取和解析导航信息的先进技术。
它以其高精度、高动态性以及全自主工作的特性，在航空、航天、航海、车辆导航等领域中发挥着重要的作用。
本文将深入探讨捷联惯性导航系统的关键技术研究，从系统组成、工作原理、技术难点到解决方案等方面进行详细阐述。
二、系统组成与工作原理捷联惯性导航系统主要由惯性测量单元（IMU）、导航计算机、算法处理软件等部分组成。
其中，IMU是系统的核心，它包括加速度计和陀螺仪，用于实时测量载体在三维空间中的运动状态。
导航计算机则负责采集IMU的数据，通过算法处理软件进行数据解析和处理，最终输出导航信息。
捷联惯性导航系统的工作原理主要依赖于牛顿第二定律和角动量守恒定律。
通过测量载体的加速度和角速度，系统可以推算出载体的运动轨迹和姿态信息，从而实现导航定位。
三、关键技术研究1. 高精度IMU技术研究IMU的精度直接影响到整个系统的导航精度，因此提高IMU 的精度是捷联惯性导航系统的关键技术之一。
当前，研究者们正在通过优化加速度计和陀螺仪的设计和制造工艺，提高其测量精度和稳定性。
此外，采用先进的滤波算法和校准技术，也可以有效提高IMU的精度。
2. 算法优化技术研究算法是捷联惯性导航系统的核心，其优化程度直接影响到系统的性能。
目前，研究者们正在致力于开发更加高效的算法，以实现更快的数据处理速度和更高的导航精度。
同时，针对不同应用场景，如高动态、强干扰等环境，研究者们也在进行相应的算法优化工作。
3. 系统误差校正技术研究由于惯性器件的误差积累和环境干扰等因素的影响，捷联惯性导航系统在长时间工作时会产生较大的误差。
因此，系统误差校正是捷联惯性导航系统的另一个关键技术。
研究者们正在通过建立更加精确的误差模型，采用先进的校正算法和技术手段，对系统误差进行实时校正，以保证系统的导航精度和稳定性。
四、结论捷联惯性导航系统是一种重要的导航技术，具有广泛的应用前景。
减小动态误差的捷联系统姿态算法研究
第21卷第3期2000年8月 兵工学报A CTA A RM AM EN TA R II V o l .21N o.3A ug . 2000减小动态误差的捷联系统姿态算法研究 缪玲娟 林丽 (北京理工大学自动控制系,北京,100081) (国营华北光学仪器厂)摘要 针对陀螺输出信号的两种不同形式,以圆锥运动条件下的圆锥误差和计算量为指标,对捷联惯导系统姿态计算中的旋转矢量算法和旋转矢量迭代算法进行了研究,分析了由角速度提取角增量的方法对旋转矢量算法精度的影响,提出二子样迭代算法不如单步的三子样算法优越。
关键词 捷联惯导系统;四元数;旋转矢量中图分类号 V 241.62+2 捷联惯导系统中,更新姿态矩阵主要是采用四元数法,传统的四元数即时修正通常是采用微分方程直接数值解法,如四阶龙格2库塔法[1](简称算法1)。
当载体处于高机动运动时,这种算法存在因有限转动矢量不可交换而引起的动态误差,通常称为圆锥误差。
缩短修正周期可以减小圆锥误差,但势必增大计算量,旋转矢量算法是克服圆锥误差的有效方法。
以往的文献在研究旋转矢量算法时,都是基于陀螺的输出为角增量,本文将对陀螺输出为瞬时角速度时的旋转矢量算法进行研究。
此外,针对文献中常采用的二子样迭代算法,本文指出,该算法虽然比二子样单步算法优越,但却不如单步的三子样算法优越。
1 四元数的四阶龙格-库塔法设t 时刻载体坐标系b 相对导航坐标系n 的四元数为Q (t ),四元数微分方程为Q(t )=12Ξb nb Q (t )(1.1)其中,Ξb nb 为b 系相对n 系的角速度在b 系上的分量Ξb nb 构成的四元数矩阵,设姿态更新周期为T 。
如采用算法1更新四元数,在一个T 内需要以T 2的周期提供角速率Ξb nb 值[1]。
当陀螺输出为模拟电压时,经A D 采样得到瞬1999年11月收稿,2000年6月定稿。
3总装备部“九五”预研资助项目(9.2.7②)时角速度Ξb ib ,经投影转换成Ξbnb 后,即可由四阶龙格-库塔法直接求取更新后的四元数[1]。
《2024年捷联惯性导航系统关键技术研究》范文
《捷联惯性导航系统关键技术研究》篇一一、引言随着科技的进步，导航系统在众多领域如航空、航天、机器人等领域扮演着至关重要的角色。
其中，捷联惯性导航系统（Inertial Navigation System，简称INS）因其具有独立性强、实时性高和隐蔽性好的特点，成为众多导航系统中重要的技术手段。
本文旨在探讨捷联惯性导航系统的关键技术及其发展趋势。
二、捷联惯性导航系统概述捷联惯性导航系统基于惯性传感器（如陀螺仪和加速度计）的测量原理，将物理信息转化为电信号，以实现对载体姿态、速度和位置的实时解算。
相较于传统的平台式惯性导航系统，捷联式结构更加简单、体积更小、可靠性更高。
三、关键技术研究1. 惯性传感器技术惯性传感器是捷联惯性导航系统的核心部件，其性能直接决定了系统的精度和稳定性。
目前，高精度、低噪声的陀螺仪和加速度计是研究的重点。
此外，微机电系统（MEMS）技术的发展为惯性传感器的小型化、低成本化提供了可能。
2. 算法研究算法是捷联惯性导航系统的灵魂，其性能直接影响到系统的解算精度和实时性。
目前，主要的算法包括姿态解算算法、速度和位置解算算法、误差补偿算法等。
其中，基于卡尔曼滤波的姿态和位置解算算法是研究的热点。
此外，随着人工智能技术的发展，基于深度学习、神经网络的算法也在逐渐应用于捷联惯性导航系统中。
3. 系统集成与优化系统集成与优化是提高捷联惯性导航系统性能的重要手段。
这包括硬件电路的优化设计、软件算法的优化以及系统整体性能的评估与优化等。
通过优化设计，可以在保证系统性能的前提下，减小系统的体积和成本，提高系统的可靠性。
四、发展趋势1. 高精度化：随着科技的进步，对导航系统的精度要求越来越高。
因此，进一步提高惯性传感器的精度、优化算法、减少误差等是未来的重要研究方向。
2. 智能化：随着人工智能技术的发展，将人工智能技术应用于捷联惯性导航系统中，提高系统的自主性、智能性和适应性是未来的重要趋势。
3. 微型化：随着微机电系统（MEMS）技术的发展，捷联惯性导航系统的微型化、低成本化将成为可能。
《2024年捷联惯性导航系统关键技术研究》范文
《捷联惯性导航系统关键技术研究》篇一一、引言捷联惯性导航系统（SINS）是现代导航技术的重要组成部分，其核心利用惯性测量单元（IMU）来感知和测量载体的运动状态，从而实现对载体的导航和定位。
随着科技的不断进步，SINS在军事、民用等领域的应用越来越广泛，对其关键技术的研究也日益深入。
本文将重点探讨捷联惯性导航系统的关键技术研究，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、SINS的基本原理与构成SINS主要由惯性测量单元（IMU）、导航算法和数据处理模块等部分构成。
其中，IMU是SINS的核心部件，包括加速度计和陀螺仪等传感器，用于测量载体的运动状态。
导航算法则根据IMU测量的数据，通过一定的算法计算出载体的姿态、速度和位置等信息。
数据处理模块则负责对导航算法输出的数据进行处理和优化，以提高导航精度和稳定性。
三、SINS的关键技术研究1. IMU技术研究IMU是SINS的核心部件，其性能直接影响到SINS的导航精度和稳定性。
因此，IMU技术的研究是SINS关键技术研究的重点。
目前，IMU技术的研究主要集中在提高传感器的精度、降低噪声、增强抗干扰能力等方面。
此外，多传感器融合技术也是IMU技术研究的热点，通过将多种传感器数据进行融合，可以提高SINS的导航精度和稳定性。
2. 导航算法研究导航算法是SINS的核心，其性能直接影响到SINS的导航精度和响应速度。
目前，常用的SINS导航算法包括经典的最小二乘法、卡尔曼滤波算法等。
然而，这些算法在复杂环境下的性能受到限制。
因此，研究新型的、适用于复杂环境的SINS导航算法具有重要意义。
例如，基于神经网络的导航算法、基于深度学习的导航算法等都是当前研究的热点。
3. 数据处理与优化技术研究数据处理与优化技术是提高SINS性能的重要手段。
通过对导航算法输出的数据进行处理和优化，可以提高SINS的导航精度和稳定性。
目前，常用的数据处理与优化技术包括数据滤波、数据融合、误差补偿等。
捷联式惯性导航积分算法设计方案姿态算法
捷联式惯性导航积分算法设计上篇：姿态算法Paul G. SavageStrapdown Associates, Inc., Maple Plain, Minnesota55359摘要：本论文分上下两篇，用于给现代捷联惯导系统的主要软件算法设计提供一个严密的综合方法：将角速率积分成姿态角，将加速度变换或积分成速度以及将速度积分成位置。
该算法是用两速修正法构成的，而两速修正法是具有一定创新程度的新颖算法，是为姿态修正而开发出来的，在姿态修正中，以中速运用精密解读方程去校正积分参数(姿态、速度或位置>，其输入是由在参数修正(姿态锥化修正、速度摇橹修正以及高分辨率位置螺旋修正>时间间隔内计算运动角速度和加速度的高速算法提供的。
该设计方法考虑了通过捷联系统惯性传感器对角速度或比力加速度所进行的测量以及用于姿态基准和矢量速度积分的导航系旋转问题。
本论文上篇定义了捷联惯导积分函数的总体设计要求，并开发出了用于姿态修正算法的方向余弦法和四元数法；下篇着重讨论速度和位置积分算法的设计。
尽管上下两篇讨论中常常涉及到基本的惯性导航概念，然而，本论文是为那些已对基础惯导概念很熟悉的实际工作者而写的。
专门用语：123,,,A A A A =任意坐标系12A A C =将矢量从2A 坐标系投影到1A 坐标系的方向余弦矩阵 I =单位矩阵12A A q =从2A 坐标系投影到1A 坐标系的旋转矢量所构成的姿态变化四元数 1*2A A q =12A A q 的共轭四元数，它的第1项与12A A q 的首项相同，余下的2~4项与 12A A q 的互为相反数 1q =单位四元数，它的第1项为1，其余3项为0V =无具体坐标系定义的矢量A V =列向量，它的各项元素等于矢量V 在坐标系A 的各轴上的投影A V ⨯（） =向量AV 的反对称<或交叉积）形式，代表如下矩阵：000ZA YA ZA XA YAXAV V V V V V -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦其中：XA V ，YA V ，ZA V 是AV 的分量，AV ⨯（）与A 系矢量的矩阵乘积等于AV 与该矢量的叉积A q V =与A V 等量的四元数矢量，0A V ⎡⎤⎢⎥⎣⎦2A ω1A =2A 坐标系相对于1A 坐标系的角速率，当1A 为惯性系<I 系）时，2A ω1A 是由安装在2A 坐标系上的角速率传感器所测到的角速率1.概论惯性导航是通过对速度积分得到位置并对总加速度积分得到速度的过程。
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捷联惯导系统双矢量定姿方法研究
张剑慧;秦永元;龙瑞
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2010(018)011
【摘要】利用两相交矢量确定运载体姿态矩阵的方法为双矢量定姿;分别对静基座和动基座情况下的捷联惯导系统双矢量定姿问题进行了研究;静基座条件下利用地球自转角速度和重力加速度信息直接解析实现定姿,动基座条件下利用重力加速度信息,构造中间参考矢量通过矩阵传递的方法实现定姿,并对不同环境下的定姿误差进行了分析;仿真实验结果表明,利用重力加速度和地球自转角速度信息完全能够实现运载体的定姿,且定姿精度能够满足进一步采用线性模型进行精定姿的要求.【总页数】4页(P2634-2637)
【作者】张剑慧;秦永元;龙瑞
【作者单位】西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710129;西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710129;西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710129
【正文语种】中文
【中图分类】U666.1
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