【露天矿区里程计辅助的GPS_INS车辆导航算法研究】这篇论文主要探讨了在GPS信号受阻的露天矿区，如何通过引入里程计来提高车辆导航的精度和连续性。GPS/INS（全球定位系统/惯性导航系统）组合导航通常依赖于稳定的GPS信号，但在矿区，由于地形遮挡，GPS信号可能会中断，导致INS误差迅速累积，从而降低导航性能。为解决这一问题，论文提出了一种新的里程计辅助的组合导航算法。
该算法首先介绍了里程计速度和位置的解算方法。里程计输出的载体运动速度在导航坐标系中通过方向余弦转移矩阵进行转换，然后通过速度积分来计算位置信息。当GPS信号丢失时，利用里程计的速度和位置数据来修正导航参数的误差，避免INS误差的积累。
接着，论文阐述了传统的GPS/INS组合导航的动力学模型和观测模型。动力学模型描述了载体的运动状态，而观测模型则将GPS和INS的数据结合以估计载体的位置和姿态。在此基础上，提出了里程计辅助的GPS/INS组合导航算法的结构图，并详细描述了算法的工作流程。
通过车载实验，论文证明了在GPS信号缺失的情况下，仅依赖GPS/INS组合导航会导致较大的定位误差，而引入里程计辅助后，可以显著减少这些误差。在北、东、下的三个方向上，有里程计辅助的组合导航误差最大分别降低至11.336m、8.056m和19.782m，比没有里程计辅助的情况有显著改善，满足了导航的精度要求。
此外，文献还引用了其他研究，如利用RBF神经网络预测GPS信号缺失的误差，以及零速更新方法限制INS误差积累，强调了引入额外传感器来辅助GPS/INS导航的重要性，以增强系统鲁棒性和精度。
总结来说，这篇论文提出的里程计辅助GPS/INS导航算法为露天矿区的车辆提供了稳定且高精度的导航解决方案，尤其是在GPS信号不稳定或中断的情况下。通过结合里程计数据，能够有效控制和修正INS的误差积累，确保了导航的连续性和准确性。这一方法对类似环境下依赖GPS导航的系统设计具有重要的参考价值。
