GPS/INS集成技術(shù)對汽車導航系統(tǒng)精度的影響

大多數(shù)陸地導航技術(shù)采用基于位置的通信服務系統(tǒng)，該系統(tǒng)的精度依賴于全球定位系統(tǒng)（GPS）和全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)（GNSS）。GNSS接收器需要在適宜的工作條件下才能提供有效精確的導航信息，如果其在惡劣環(huán)境下工作（如城市街谷區(qū)域、室內(nèi)停車場等），則由于受視距（LOS）傳播的影響，GNSS的效率會大大降低，導航精度也會隨之大幅度降低，甚至出現(xiàn)導航失靈。研究發(fā)現(xiàn)，將低成本的基于慣性測量單元（IMUs）的微電子機械系統(tǒng)（INS）和GPS數(shù)據(jù)相融合，可以長時間獲得具有較高精度的導航效果，與GPS和INS單獨工作相比，GPS/INS集成系統(tǒng)更具有優(yōu)越性。傳統(tǒng)的擴展卡爾曼濾波（EKF）方法可以實現(xiàn)二者的融合，但是由于EKF自身的建模誤差導致的協(xié)方差發(fā)散問題限制了EKF的使用范圍。

提出了一種GPS/INS集成模型，該模型采用模糊推理系統(tǒng)（FIS）實現(xiàn)EKF參數(shù)的自動調(diào)節(jié)功能，并運用混合的FIS-EKF模型來開發(fā)一種低成本、低運行功率的GNS/INS集成導航系統(tǒng)，為車輛提供在復雜行駛工況下的導航。集成INS和GPS系統(tǒng)有三大模塊，分別為GPS獨立模塊、INS獨立模塊和GPS/INS耦合模塊。采用EKF方法進行GPS和INS的融合，并且估計某些系統(tǒng)偏差參數(shù)值，要求估計的參數(shù)值和INS模塊計算的位置、速度和狀態(tài)的偏差值相一致。EKF方法要實現(xiàn)上述功能，需要預測系統(tǒng)模型，并更新系統(tǒng)模型參數(shù)值。FIS利用協(xié)方差匹配估計技術(shù)（COMET）來預測EKF方法的偏差狀態(tài)，采用Mamdani類型的模糊算法來設計GPS/INS集成模型的模糊部分。

對所提出的GPS/INS集成模型的性能進行驗證，并且與傳統(tǒng)GPS/INS集成模型獲得的數(shù)據(jù)進行對比。選取東西方向和南北方向的二維空間來獲取導航數(shù)據(jù)。試驗結(jié)果表明：①相比傳統(tǒng)的EKF模型，所提出的FIS-EKF模型獲取的東西方向和南北方向的位置誤差分別減少了48.48%和49.72%；②同時，在東西方向和南北方向的速度導航性能上分別提高了51.56%和49.02%。

Néda Navidi et al.International Conference on Unmanned Aerial Vehicles in Geomatics,Toronto, Canada, 30 Aug-02 Sep 2015.

編譯：韓小健