大数据-算法-捷联惯导算法及车载组合导航系统研究.pdf

在当今信息化高度发展的时代，数据的处理和应用已经渗透到我们生活的方方面面，而在这些数据处理技术中，算法的应用至关重要。特别是在车载导航领域，对位置的精确测量是保障交通安全和效率的基础。《大数据-算法-捷联惯导算法及车载组合导航系统研究》这篇论文聚焦于这一领域，对捷联惯导系统（SINS）的关键技术和算法进行了深入的研究，并探讨了其与车载组合导航系统的结合。 捷联惯导系统（SINS）是一种直接测量载体自身运动状态的导航设备，与传统的平台式惯导系统相比，它具有体积小、成本低、启动快和维护方便等优点。然而，其将传感器直接安装在载体上的特点，也引入了诸多需要解决的软硬件问题。论文首先对SINS的基础理论进行了详细的阐述，包括如何利用传感器数据以及如何通过四元数和旋转向量来处理载体的姿态信息。在这些基础上，论文进一步探讨了锥形误差、划桨误差和滚动误差的补偿方法，以提升系统的精度。 在数字算法设计方面，论文选择东-北-上坐标系作为导航坐标，并在假设姿态、速度和位置更新周期相同的情况下，详细推导出了SINS的数字算法。这些算法能够有效补偿捷联惯导系统中的一些误差，如锥形误差和划桨误差。文章通过仿真验证了算法的有效性，这不仅有助于理论研究，也为实际应用提供了坚实的基础。 车载组合导航系统是研究的另一个重点。论文提出了一种基于SINS的SINS/里程计（OD）/全球定位系统（GPS）集成导航系统结构，并通过建立卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程，实现了对各种导航信息的融合处理。仿真结果显示，这种集成系统可以显著降低导航误差，提高定位的精确度和可靠性。这一发现不仅为车载导航技术的发展提供了新的方向，也为实现更高精度的导航系统奠定了基础。 论文的创新点在于对SINS姿态算法的优化，特别是对导航坐标系旋转效应的补偿，使得滚动误差能够直接应用于位置矩阵更新算法中，从而简化了编程过程。此外，基于轨迹生成，论文对SINS的数字算法进行了进一步的优化，提升了导航精度和实时性。这些创新不仅解决了实际应用中的技术难题，也为后续的研究提供了新的思路和方法。 通过对大数据环境下的算法研究，本论文揭示了处理大量传感器数据和提高导航精度的潜在途径，为车载导航系统的性能提升提供了理论支持和实践指导。此外，本研究还为我们理解惯性导航系统的复杂性提供了新的视角，并展示了如何通过算法优化来克服惯性导航系统固有的误差，从而在实践中达到更高的精度和可靠性。随着未来技术的不断进步和相关研究的不断深入，我们有理由相信车载导航系统将在不久的将来实现更高的自动化和智能化水平，为人类的交通出行提供更安全、更便捷的服务。