惯性组合导航系统中误差修正与滤波算法优化探讨

惯性组合导航系统中误差修正与滤波算法优化探讨

向瑜杰

江南机电设计研究所  贵州贵阳  550009

摘要：惯性组合导航系统（INS）作为一种基于惯性测量单元（IMU）的导航技术，在航空航天、军事、无人车辆等领域具有重要应用价值。随着科技的进步和应用场景的拓展，惯性组合导航系统的精度、稳定性和实时性等方面面临着越来越严峻的挑战，这促使了对其误差修正和滤波算法优化的深入研究。本文分析了惯性组合导航系统中常见的误差来源及其影响，并探讨了常用的误差修正和滤波算法，提出可行的优化方案，以提高惯性导航系统的精度和稳定性。

关键词：惯性组合导航；误差修正；滤波算法

惯性组合导航系统面临的主要挑战之一是误差累积和传感器误差。惯性传感器本身存在的零偏误差、尺度因数误差、温度漂移等问题，以及长时间使用和恶劣环境条件下的环境干扰，都会导致系统的测量误差和导航漂移问题。这些误差随着时间的推移会累积，影响导航系统的准确性和稳定性。随着无人化技术的快速发展和智能导航系统的需求增加，惯性组合导航系统作为导航的关键组成部分，其性能对整个系统的效能和安全性至关重要。

1 惯性组合导航系统的技术原理

惯性组合导航系统（INS）是一种基于惯性测量单元（IMU）的导航技术，通过测量和积分加速度计和陀螺仪的输出来确定平移和旋转的运动状态，从而实现对位置、速度和方向的估计。

惯性导航系统的核心是惯性测量单元，通常包括三轴加速度计和三轴陀螺仪。加速度计用于测量系统在三个轴向上的加速度，而陀螺仪则测量系统的角速度，在定位的过程中，惯性导航系统通常采用三维笛卡尔坐标系来描述物体的运动状态，笛卡尔坐标系通常包括X、Y、Z三个轴，分别对应物体的前后、左右和上下运动方向。

在具体导航计算的过程中，通过对加速度和角速度的积分，可以得到物体在空间中的位置、速度和姿态信息。具体而言，对加速度积分可以得到速度，对速度再次积分可以得到位置；对角速度积分可以得到角度，再次积分可以得到姿态。此外，惯性导航系统中的传感器常常存在误差，例如零偏、尺度因数误差等。为了提高系统精度，需要进行误差修正和校准。常见的方法包括 零偏校正、尺度因数校正、温度补偿等。

2 惯性组合导航系统的误差来源

惯性组合导航系统在实际应用中常常受到各种误差的影响，存在的误差会导致系统的性能下降和导航精度的降低，惯性组合导航系统的误差来源包括以下几个方面：1）加速度计误差：加速度计是惯性导航系统中用于测量物体加速度的重要传感器，且加速度计存在一些常见误差，如零偏误差、尺度因数误差和非线性误差，零偏误差指的是在无运动状态下加速度计输出的非零值，尺度因数误差指的是实际加速度与传感器输出之间的比例差异，而非线性误差则是传感器输出与实际加速度之间的非线性关系导致的误差。2）陀螺仪误差：陀螺仪用于测量物体的角速度，在惯性导航系统中也是至关重要的传感器之一。陀螺仪常见的误差包括零偏误差、尺度因数误差、漂移误差和温度漂移误差。零偏误差是指在无角速度输入时陀螺仪输出的非零值，尺度因数误差则是指实际角速度与传感器输出之间的比例误差，漂移误差是陀螺仪长时间使用后积累的误差，而温度漂移误差则是由温度变化引起的误差。3）环境影响：惯性导航系统还容易受到环境影响而产生误差，比如振动、温度变化和磁场干扰等。振动会导致传感器输出的噪声增加，进而影响导航系统的准确性；温度变化则可能导致传感器参数发生变化，引起误差；磁场干扰则可能影响陀螺仪和加速度计的正常工作，进而产生导航误差。4）累积误差：惯性导航系统中的误差通常是随时间累积的，这意味着即使单次测量误差很小，但随着时间的推移，这些小误差会逐渐积累并导致导航精度的下降。因此，及时的误差校正和滤波算法对于减小累积误差至关重要。

3 惯性组合导航系统中误差修正算法

3.1 零偏校正

零偏校正的基本原理是通过实时监测传感器在静止状态下的输出，并将这些输出值作为零偏补偿值应用于导航系统中。校正过程可以通过定期或连续地对传感器进行校准来实现，校准的频率取决于传感器的稳定性和工作环境的要求。常见的零偏校正方法包括静态校准和动态校准。静态校准是在系统静止时进行的校准，通常在系统启动时进行一次。而动态校准则是在系统运行过程中根据实际运动状态进行的校准，可以更精确地补偿传感器的零偏误差，适用于实时导航和运动控制场景。

3.2 尺度因数校正

尺度因数校正的目标是通过校准算法将传感器输出的尺度因数误差进行补偿，使得传感器输出与实际值之间的比例关系更为准确。校正过程通常需要利用已知的参考数据或者基准设备进行比对和调整。常见的尺度因数校正方法包括比例校正和多点校正。比例校正是根据已知的比例关系对传感器输出进行线性补偿，适用于简单的误差补偿场景。而多点校正则是根据多个参考点的比较数据进行校准，可以更准确地估计和补偿传感器的尺度因数误差，适用于更复杂的误差校正需求。

3.3 动态校准

动态校准是惯性组合导航系统中一种重要的误差修正方法，它与传感器在运动状态下的实时校准相关。在实际导航过程中，传感器可能会因为长时间使用或者环境变化而产生漂移或者误差，影响导航系统的准确性和稳定性，动态校准就是针对这种情况而设计的。

一方面，动态校准的基本原理是根据系统的运动状态和环境变化实时调整传感器的参数或者输出，以补偿误差和漂移。另一方面，动态校准通常需要结合运动模型和滤波算法进行实现，以实现对传感器输出的实时校准和修正。动态校准可以提高导航系统的实时性和稳定性，减小误差对导航结果的影响，适用于需要长时间、高精度导航的场景。

4 惯性组合导航系统滤波算法优化策略

4.1 自适应滤波

自适应滤波器可以根据实时数据的特点动态调整滤波器的参数，如卡尔曼滤波器中的协方差矩阵、噪声方差等。通过对参数进行自适应调整，可以更准确地估计系统状态和优化滤波效果。在实际应用的过程中，结合多个滤波模型，根据实时数据的特点自动选择合适的滤波模型进行数据处理和校正。这种多模型融合的策略可以提高系统的适应性和鲁棒性，使导航系统在复杂环境下仍能保持较高的性能。

4.2 无迹卡尔曼滤波

无迹卡尔曼滤波（UKF）是卡尔曼滤波的一种改进算法，通过对非线性系统进行更准确的状态估计，适用于惯性组合导航系统中的非线性问题处理。无迹卡尔曼滤波在估计非线性系统状态时，避免了线性化过程中引入的误差，因此具有更高的准确性和稳定性。

其一，无迹卡尔曼滤波通过使用无迹变换（Unscented Transformation）来估计系统状态的高斯分布，避免了传统卡尔曼滤波中的线性化过程，更准确地处理非线性系统。其二，无迹卡尔曼滤波中，扰动参数的选择对滤波效果至关重要。优化策略包括根据系统状态变化和传感器特性动态调整扰动参数，以实现更精确的状态估计。其三，无迹卡尔曼滤波可以结合传感器误差模型和环境干扰情况，进行实时的误差补偿和校准。

结语

惯性导航系统中常见的误差来源包括传感器的零偏误差、尺度因数误差和环境影响等。为了提升惯性导航系统的精度，可以采用误差修正算法，包括零偏校正、尺度因数校正和动态校准等方法，用于减小传感器误差对导航精度的影响。在滤波算法优化策略方面，自适应滤波和无迹卡尔曼滤波两种方法应用较为常见。自适应滤波通过动态调整滤波器参数和模型来适应不同的数据特点和环境变化，提高系统的性能和稳定性；无迹卡尔曼滤波则针对非线性系统进行更准确的状态估计，优化了导航系统的状态估计和数据处理效果。在未来不同的应用场景下，惯性组合导航系统中的关键技术和算法，为提高导航系统的精度和稳定性提供了有效的理论支持。

参考文献：

[1] 晏登洋,任建新,牛尔卓.惯性/地磁组合导航系统自适应卡尔曼滤波算法研究[J].电光与控制, 2007, 14(6):4.

[2] 周丕森,鲍其莲.组合导航系统UKF滤波算法设计[J].上海交通大学学报, 2009, 43(3):4.