公开(公告)号：CN115326106B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202210865059.1

申请日：2022-07-21

申请人： 武汉大学

发明人： 张全 ,  牛小骥 ,  王强 ,  李笛 ,  叶红军

IPC分类号： G01C25/00 ,  G01C21/16 ,  G06F17/10 ,  G06F18/25

摘要： 本发明提出了一种惯性传感器数据仿真的改进方法。本发明通过组合导航模块获取多个时刻的位置、速度、姿态，利用惯性导航反演算法解算得到多个时刻的角度增量和速度增量；利用当前时刻的角度增量和速度增量，通过机械编排获得当前时刻的解算位置、解算速度、解算姿态；将该解算结果与当前时刻输入的位置、速度和姿态进行Kalman滤波估计，分别得到当前时刻的最优位置、最优速度、最优姿态、角度增量补偿值以及速度增量补偿值；通过当前时刻角度增量补偿值修正角度增量得到最优角度增量，通过当前时刻速度增量补偿值修正速度增量得到最优速度增量。本发明优点在于：可广泛应用在基于输入信息的IMU仿真数据精度提升，保障导航结果不存在显著发散现象。

公开(公告)号：CN115326106A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210865059.1

申请日：2022-07-21

申请人： 武汉大学

发明人： 张全 ,  牛小骥 ,  王强 ,  李笛 ,  叶红军

IPC分类号： G01C25/00 ,  G01C21/16 ,  G06F17/10 ,  G06K9/62

摘要： 本发明提出了一种惯性传感器数据仿真的改进方法。本发明通过组合导航模块获取多个时刻的位置、速度、姿态，利用惯性导航反演算法解算得到多个时刻的角度增量和速度增量；利用当前时刻的角度增量和速度增量，通过机械编排获得当前时刻的解算位置、解算速度、解算姿态；将该解算结果与当前时刻输入的位置、速度和姿态进行Kalman滤波估计，分别得到当前时刻的最优位置、最优速度、最优姿态、角度增量补偿值以及速度增量补偿值；通过当前时刻角度增量补偿值修正角度增量得到最优角度增量，通过当前时刻速度增量补偿值修正速度增量得到最优速度增量。本发明优点在于：可广泛应用在基于输入信息的IMU仿真数据精度提升，保障导航结果不存在显著发散现象。