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惯性导航系统漂移及为何使用全球导航卫星系统辅助惯性导航系统的解决方案

行业文章 2020年10月5日

与其他任何东西一样,惯性导航也有其优缺点。虽然 惯性导航系统在测量位置、方向和动态方面的优势毋庸置疑,但基本的无辅助惯性导航系统的致命弱点是漂移。

无辅助指仅使用 加速度计陀螺仪测量来计算位置的系统。漂移是指加速度计和陀螺仪测量中的微小误差不断累积,逐渐导致 INS 位置估计值越来越不准确。

 

什么是 INS 漂移?

很容易理解为什么发生漂移。想象一下,用一根 5 米长的卷尺测量木材的长度。如果您能以 1 毫米的精度读取卷尺上的刻度,则很容易说出这根木材长 4 米 ± 1 毫米。另一方面,如果您只能找到 0.5 米长的卷尺,而您仍然只能以 1 毫米的精度读取它,那么在完成测量并与卷尺一起移动 8 次时,您只能说该木材长 4 米 ± 8 毫米。实际上,您可能根本不会量到 4 m 长。

惯性导航漂移以同样的方式累积。每次读取加速度计或陀螺仪的读数时,都会出现微小的误差。如果我们只是读取单个读数来计算加速或转弯的速度,这就不是问题。但是,由于导航计算机会将每次测量值相加,以计算出与上次位置估计值相比的移动速度,因此微小的误差会随着时间的推移而增大。

 

漂移如何在无辅助的INS中积聚?

 

惯性导航漂移

 

 

这张图非常简单地说明了漂移是如何在无辅助惯性导航系统中累积的。我们已经在系统上做了大量的工作,以最大限度地减少这些误差的积累,但无法逃避它们存在的事实。然而,这并不意味着惯性导航系统的原理是无用的--或者说它不如GPS等。远非如此。

 

估算理论

最基本的估计理论是指根据现有数据进行预测的方法。它是解决观察者问题的一种方法。任何事物的真实价值都无法确定,因此我们使用估算理论来预测真实价值以及预测的准确性。使用数据来预测事物的真实值固然重要,但了解自己对该预测的信心有多大也同样重要。这是因为对一个错误的预测有信心,可能会比首先做出一个已知的错误预测带来更多问题。

估计理论允许数学家和科学家对包含随机成分的某些参数进行准确预测。惯性导航领域最相关的例子之一,就是设备如何利用其他传感器(如全球导航卫星系统接收器或更具体地说,它接收数据的卫星)计算自己的位置。

例如,如果一个 INS 正在跟踪 20 颗卫星,而所有 20 颗卫星都提供了相同的位置更新,那么 INS 就会非常确信自己确实处于该位置。但是,如果其中一颗卫星受到大气干扰等因素的影响,并提供了一个大约 20 英里以外的位置,那么 INS 如何知道应该相信这 19 颗卫星而不是那一颗卫星呢?这需要一种经过计算的、有条不紊的方法。

现在再加上其他卫星(不只是一颗)提供不正确的读数,以及网络上其他传感器可能发表的意见,突然之间,你需要一种分析所有数据的方法,以确定哪些值得信任,哪些应该忽略。

这就是估算理论的用武之地--它本质上是一个理论框架,用于综合来自不同传感器的信息,并利用这些数据对各种参数(如位置)进行准确预测。

 

GPS 辅助 INS 是解决方案

在本页开头,我们说过漂移是非辅助惯性导航系统的致命弱点,那么辅助惯性导航系统呢?如果将惯性导航系统与全球定位系统(GPS)结合在一起,创建 GPS 辅助惯性导航系统(也称为 GPS+INS),就能解决漂移问题,同时也能解决影响 GPS 的问题。这就是为什么OxTS 能够为客户提供可靠的测量能力--提供在所有环境中测量位置、方向和动态的完整解决方案。我们将在 "什么是 GNSS?

这是我们 "什么是惯性导航系统?

 

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