《应用EKF平滑算法提高GPS_INS定位定姿精度》这篇文章主要探讨了如何在城市环境中,尤其是在GPS信号受阻(如长时间无法单独定位)的情况下,通过使用扩展卡尔曼滤波(EKF)和Rao-Tung-Striebel(RTS)平滑算法来提高GPS/INS(全球定位系统/惯性导航系统)组合定位定姿的精度。以下是对文章内容的详细解释:
1. **扩展卡尔曼滤波(EKF)**:EKF是一种非线性滤波方法,用于处理非线性系统的状态估计问题。在GPS/INS系统中,由于GPS信号和惯性传感器数据的非线性关系,EKF能够有效融合这两种信息源,以提供更准确的位置和姿态估计。
2. **RTS平滑算法**:Rao-Tung-Striebel平滑算法是一种固定区间平滑方法,它在后处理阶段利用所有可用的数据,对已有的滤波结果进行优化,从而提高定位定姿的精度。在GPS信号丢失的场景下,RTS平滑算法可以弥补滤波过程中的误差,提升整体性能。
3. **GPS/INS组合系统状态方程**:基于角惯导误差模型,文章构建了GPS/INS组合系统的状态方程。这个方程描述了系统状态(如位置、速度、姿态等)随时间的变化,考虑到惯性传感器的漂移和GPS的测量不确定性。
4. **基于位置、速度更新的量测方程**:量测方程是滤波算法的关键组成部分,它将GPS和惯性传感器的观测值转化为对系统状态的估计。在GPS信号中断的情况下,利用速度信息可以帮助维持定位定姿的连续性。
5. **实验结果**:通过模拟GPS信号失锁60秒的实验,应用RTS平滑算法处理GPS/INS组合数据,结果显示EKF平滑算法显著提高了城市遮挡环境下的定位定姿精度,特别是在GPS失锁时。这降低了对昂贵惯导系统的依赖,有利于降低成本。
6. **应用意义**:这种方法对于城市导航、自动驾驶、无人机飞行等需要精确定位和姿态估计的应用具有重要意义,特别是在GPS信号受到干扰或丢失的复杂环境下。
总的来说,文章提出的EKF平滑算法和RTS平滑技术为解决城市环境中的GPS定位难题提供了新的思路,通过优化GPS/INS的融合策略,实现了在GPS信号不稳定情况下的高精度定位定姿,对于提升导航系统的可靠性与实用性具有实际价值。