一种新的车载低成本MEMS陀螺仪快速初始对准算法

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0250

测绘通报 ›› 2020, Vol. 0 ›› Issue (8): 65-70.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0250

一种新的车载低成本MEMS陀螺仪快速初始对准算法

白征东, 辛浩浩, 程宇航, 陈波波, 黎奇

清华大学土木工程系, 北京 100084

收稿日期:2019-11-22 发布日期:2020-09-01
作者简介:白征东(1968-),男,博士,副教授,研究方向为大地测量、卫星导航和定位。E-mail:zbai@tsinghua.edu.cn

A novel rapid initial alignment algorithm for vehicular low-cost MEMS gyroscope

BAI Zhengdong, XIN Haohao, CHENG Yuhang, CHEN Bobo, LI Qi

Department of Civil Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China

Received:2019-11-22 Published:2020-09-01

摘要/Abstract

摘要： 车载导航系统常用惯性测量元件（IMU）与全球卫星导航系统（GNSS）技术组合以提高系统的稳定性。由于车载导航系统的应用场景限制，对初始对准速度有着较高要求。为了提高传统车载组合导航系统中低成本微机电系统（MEMS）陀螺仪的初始对准速度，降低初始对准过程中的计算量，本文提出了一种适用于任意失准角下的基于网络RTK辅助与无损Kalman滤波（UKF）的MEMS陀螺仪初始对准算法。同时针对车载系统的特点，简化了IMU系统误差方程，分析了简化带来的误差。在诺瓦泰ProPak6和诺瓦泰IMU-IGM-S1组成的导航系统中验证了本文提出的算法。试验结果表明，在以诺瓦泰双天线GNSS输出航向角为"真值"的情况下，本文提出的算法基本可以在5 s内完成陀螺仪的初始对准，对准精度达0.3°。

关键词: 初始对准, 微机电系统, 车载导航, 网络RTK, IMU

Abstract: In vehicle navigation system, the global satellite navigation system (GNSS) is commonly combined with inertial measurement unit (IMU) to improve the system stability. Due to the limitation of application scenarios, there is a higher requirement for the initial alignment speed in vehicle navigation systems. In order to improve the speed of initial alignment algorithm for low-cost micro-electro-mechanical system (MEMS) gyroscope used in vehicle navigation system, and reduce the calculation capacity, this paper puts forward a new method for MEMS gyroscope initial alignment based on network real time kinematics (RTK) assistance and unscented Kalman filter (UKF). Based on the features of vehicle navigation, it is simplified the gyroscope error model and analyzed the error caused by the simplification. The algorithm is tested on the vehicle navigation system composed by NovAtel ProPak6 GNSS receiver and NovAtel IMU-IGM-S1. Using heading angle calculated by dual-antenna GNSS receiver as ground truth, the proposed algorithm can be finished in 5 s and the heading angle accuracy is 0.3°.

Key words: initial alignment, micro-electro-mechanical system (MEMS), vehicle navigation, network RTK, IMU

中图分类号:

P228

白征东, 辛浩浩, 程宇航, 陈波波, 黎奇. 一种新的车载低成本MEMS陀螺仪快速初始对准算法[J]. 测绘通报, 2020, 0(8): 65-70.

BAI Zhengdong, XIN Haohao, CHENG Yuhang, CHEN Bobo, LI Qi. A novel rapid initial alignment algorithm for vehicular low-cost MEMS gyroscope[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2020, 0(8): 65-70.

[1]	汪志刚, 郭杭, 敖龙辉. 利用Vicon系统进行IMU标定[J]. 测绘通报, 2021, 0(7): 121-125.
[2]	龙川, 苟永刚, 明镜, 李锋, 胡小林, 黄志. 车载移动测量系统研制与应用实践[J]. 测绘通报, 2021, 0(4): 120-125.
[3]	李立弘, 史俊波, 欧阳晨皓. 虚拟格网技术对网络RTK动态定位的影响分析[J]. 测绘通报, 2020, 0(5): 115-118.
[4]	郭若南, 蒋郡祥, 牛小骥, 史俊波. IMU辅助下的单目视觉坐标传递[J]. 测绘通报, 2020, 0(3): 7-11.
[5]	张熙, 陈现春, 包海. 星座异构基准站网虚拟参考站数据生成方法[J]. 测绘通报, 2020, 0(2): 66-71.
[6]	王建敏, 吕楠, 李亚博. 长距离网络RTK区域电离层延迟实时改正[J]. 测绘通报, 2019, 0(5): 106-108.
[7]	张晶晶, 胡可, 陈现春, 李鹏, 张熙, 石鑫. 虚拟通信媒介模式北斗CORS跨网服务无缝切换通信模型实现[J]. 测绘通报, 2019, 0(4): 17-20,31.
[8]	敖龙辉, 郭杭. 室内环境下立体视觉惯导融合定位[J]. 测绘通报, 2019, 0(12): 12-17.
[9]	张艳红, 张鹏, 吴辉, 徐亚明. 基于RTK的低成本GPS+BDS接收机设计与性能分析[J]. 测绘通报, 2018, 0(11): 1-6.
[10]	王帅, 潘树国, 黄砺枭, 曾攀. 单目视觉惯性定位的IMU辅助跟踪模型[J]. 测绘通报, 2018, 0(11): 58-62.
[11]	王彦恒, 潘树国, 倪鑫, 喻国荣, 高旺. 一种仅与主站有关的GNSS/VRS生成算法[J]. 测绘通报, 2018, 0(11): 90-92,98.
[12]	李滢, 陈明剑, 左宗, 姚翔. 网络RTK对流层延迟内插模型精度分析[J]. 测绘通报, 2018, 0(1): 33-37,43.
[13]	刘成, 郭树人, 李芳. 卫星导航定位卡尔曼滤波时延平滑方法研究[J]. 测绘通报, 2017, 0(11): 6-10,26.
[14]	王建敏, 李亚博, 马天明, 祝会忠. 大范围网络RTK基准站间整周模糊度实时快速解算[J]. 测绘通报, 2017, 0(10): 7-11.
[15]	赵福生, 杨宏瑞, 薛艳丽. GNSS与IMU集成原理及其改进分析[J]. 测绘通报, 2016, 0(6): 60-63.

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