基于动态约束方法和磁力计的汽车惯性导航系统

惯性导航系统(INS)被用来提供独立的导航解决方案,包括位置、速度和状态信息。几乎所有的自动化应用系统都采用INS作为基础导航系统。该系统可以不利用额外数据进行状态估计,但是随着运行时间的增加,估计精度会大幅度降低。因此,提出了一种利用磁力计和动态约束方法来提高汽车INS的导航性能。该方法除了使用惯性传感器和磁力计之外,无需其它硬件设施。

推导出了惯性导航方程和计算磁偏角的方程,用于后续惯性传感器和磁力计的解算。为了减小INS自身的误差、速度和状态方程的联系,研究了车辆的运动学约束,即非完整性约束(NHCs)。研究NHCs的前提是假设车辆不发生垂直跳动或者侧滑。经计算,该地面车辆的运动需要有两个NHCs控制。实际上,尽管发动机和悬架的振动或转向导致的质心侧偏角增加偶尔超出其应用范围,这些约束对于一般车辆的运行工况还是适用的。采用NHCs的研究方法可以提高车速的估计精度,同时也能提高位置估计精度。然而,由于不能利用额外的信息,因此导致采用此方法只能获得一个相对的导航解决方案,而且该方法易受横摆角速度估计偏差的影响。详细介绍了估计滤波器的结构,以用来开发带有惯性测量单元(IMU)和磁力计的导航算法。该滤波器采用经典的卡尔曼滤波算法。由于卡尔曼滤波需要预测和更新两个关键环节,因此建立了用于预测环节的线性系统模型和用于更新环节的观测模型。

利用实车对所开发的导航算法进行测试,并对测试结果进行分析。结果表明,集成NHCs的导航系统可以大幅度减少位置和速度偏差,集成磁力计可以减少状态偏差。与未集成NHCs的导航系统相比,车辆侧倾和俯仰偏差值减少了将近50%。

Daehee Won et al.Hindawi Publishing Corporation Journal of Sensors Volume 2015, Article ID 435062,11 pages.

编译:韩小健