慣性導航的案例
一文讀懂：無人機飛控三大算法
無人機飛控三大算法：
捷聯式慣性導航系統
卡爾曼濾波算法
飛行控制PID算法
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捷聯式慣性導航系統
說到導航，不得不說GPS，他是接受衛星發送的信號計算出自身位置的，但是當GPS設備上方被遮擋后，GPS設備無法定位了。比如在室內、隧道內、地下等場所，基本收不到GPS信號。
另一種導航方式是不依賴外界信息的，這種導航叫做慣性導航。
那什么是慣性導航呢？它就是利用載體上的加速度計、陀螺儀這兩種慣性元件，去分別測出飛行器的角運動信息和線運動信息，與初始姿態、初始航向、初始位置一起交給計算模塊，由計算模塊推算出飛機的姿態、速度、航向、位置等導航參數的自主式導航方法。
慣性導航系統又分為平臺式慣性導航和捷聯式慣性導航。
1）平臺式慣性導航
早期的慣性導航系統都是平臺式的，平臺式慣導有實體的物理平臺，陀螺儀和加速度計置于由陀螺穩定的平臺上，該平臺跟蹤導航坐標系，以實現速度和位置解算，姿態數據直接取自于平臺的環架。
優點：直接模擬導航坐標系，計算比較簡單；能隔離載體的角運動，系統精度高。
缺點：結構復雜，體積大，制作成本高。
2）捷聯式慣性導航
還有另一種捷聯式慣性導航，捷聯的英文原義是“捆綁”的意思。因此捷聯式慣性導航也就是將慣性測量元件，包括陀螺儀和加速度計，直接裝在需要姿態、速度、航向等導航信息的主體上，用計算機的測量信號變換為導航參數。
優點是沒有平臺，架構簡單，體積小，維護方便。
展開 高精度光纖陀螺技術的發展與思考
在光纖陀螺的理論精度上，隨機游走系數可達10-6°/h1/2以內，長時間零偏穩定性指標可達10-6°/h以內，零偏重復性精度更高（理論上為0），相應可滿足慣性導航系統3個月乃至更長時間的導航需要。不僅如此，高精度光纖陀螺高精度和高敏感性，其應用也已延伸到度量學、地震學、結構傳感以及慣性測試設備校準等領域。
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END
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【作者簡介】文/王鵬飛 林媛，分別來自海裝駐上海地區第二軍事代表室和中國人民解放軍92001部隊。第一作者王鵬飛，男，碩士研究生，高級工程師，研究方向為慣性導航；第二作者林媛，女，工程師，研究方向為信息通信保障。文章來自《艦船電子工程》（2020年第12期），參考文獻略，用于學習與交流，版權歸作者及出版社共同擁有，轉載也請備注由“溪流之海洋人生”微信公眾平臺編輯與整理。。
展開 美推出中小無人機三層韌性導航系統
軍事宇航網站2022年1月10日報道，近日，霍尼韋爾公司推出兩款新型韌性導航系統：霍尼韋爾緊湊型慣性導航系統和霍尼韋爾雷達測速系統，用于中小型無人機的商業和軍事航空應用，特別是超視距任務。
這些系統與霍尼韋爾合作伙伴InfiniDome的抗干擾系統GPSdome一起，專為需要尺寸小、重量輕和功耗低的可靠導航解決方案的商業和軍事用戶而設計。這些系統將提供多層保護，即使在全球導航衛星系統（GNSS）受到挑戰或被拒止的環境中也能持續運行。
在全球范圍內，基于GNSS的系統已經成為空中、陸地和海上載具的主要導航手段。然而，這導致有意、無意干擾（包括干擾和欺騙）顯著增加。現在的系統必須能夠處理信號中斷，并保持關鍵導航授時能力隨時可用。霍尼韋爾的韌性導航理念旨在通過結合GNSS抗干擾、慣性導航和替代導航系統實現多層韌性。
InfiniDome公司的GPSdome是一款小型附加設備，可提供第一層抗GNSS干擾保護，確保低功耗干擾條件下持續運行，并能夠在GPS受到挑戰的環境下實現至關重要的首次GPS鎖定。GPSdome與任何現用GNSS接收機和天線兼容。霍尼韋爾在2021年8月與InfiniDome簽署了合作協議，共同開發和交付GPS信號保護系統。
新的霍尼韋爾緊湊型慣性導航系統大約有一副撲克牌大小，使用戰術級慣性傳感器向商業和軍事用戶提供精確位置信息。這第二層韌性提供了在較短GNSS中斷期間進行導航的能力。這在GNSS可用性時斷時續的城市峽谷或抗干擾系統不足的強干擾環境中特別有用。
霍尼韋爾雷達測速系統是一種小型、輕型、低功耗雷達導航輔助系統。
展開 自動駕駛汽車是如何利用高精度地圖和高精度定位來進行“導航”的
不著急，我們還有一種方式定位，IMU慣性導航定位，專門就是用來應對這些場景的。
IMU實現不依賴外部信息的自主導航 慣性導航
IMU即慣性策略單元，是組成慣性導航系統的設備單元， 是組成慣性導航系統的設備單元，由陀螺儀、加速計、算法處理單元三部分組成。陀螺儀與加速計分別測量角度、加速度信息。不依靠外界的信息輸入，慣性導航系統可以向自動駕駛汽車提供航向、姿態、速度、位置等導航參數， 是高精定位不可或缺的一部分。IMU提供信息的維度稱為自由度(DOF) ， 三軸(x軸、y軸、z軸) 陀螺儀加三軸加速計， 組成六自由度IMU， 也稱六軸IMU。再加上用于測量相對于地球磁場方向的三軸磁強計組成九自由度IMU， 也稱九軸IMU。IMU提供的信息與汽車輪速記、方向盤轉角等信息有重疊， 為自動駕駛汽車感知方位與姿態提供冗余信息。
有點難懂，我們從網上找到比較簡單容易理解的方式；
當我們晚上回到家，發現家里停電時，眼睛在黑暗中什么都看不見的情況下，只能根據自己的經驗，極為謹慎地走小碎步，并不斷用手摸周圍的東西（比如冰箱），用以確定自己所在的位置。
IMU的原理和黑暗中走小碎步很相似。
在黑暗中，由于自己對步長的估計和實際走的距離存在誤差，走的步數越來越多時，自己估計的位置與實際的位置相差會越來越遠。
就像下圖所示。
走第一步時，估計位置（黑人所在位置）與實際位置（白人所在位置）還比較接近；但隨著步數增多，估計位置與實際位置的差別越來越大。
圖中的小人只朝一個方向移動，是一維的。
展開 
UWB高精度定位在自動駕駛中的應用前景
自動駕駛依賴高精度地圖技術、差分GPS技術和慣性導航來實現厘米級定位，可滿足室外的需求。但GPS/GNSS存在高速行駛信號時延和信號遮擋問題，同時慣性導航長時間內又會存在較大的累計誤差，成為自動駕駛高精度定位的瓶頸。正因如此，超寬帶UWB定位技術進入了人們的視野，成為彌補GPS和慣性導航在復雜環境及室內無法定位的不足，保證自動駕駛室內外一體化的高精度定位技術首選。
通過采用UWB定位以作為一種觀測手段，并輔助激光雷達評估行駛過程中位置和姿態，實現自動駕駛實際運行的可靠性。在UWB定位系統的布設中，基站采用無需聯網離線供電安裝，通過標簽直接解算相對坐標（轉換為WSG84坐標）提供給ECU，可與GPS信號無縫融合，作為自動駕駛“室內GPS”的可靠位置數據源。
通過產品架構創新、融合算法等實現了UWB定位技術在自動駕駛領域的可用性：
1. 廣播式發射，分布式解算；
2. 定位系統無容量限制；
3. 定位響應時延大大縮短；
4. 拓撲結構等同GPS/GNSS；
5. 實現UWB定位與GPS/GNSS定位無盲區的切換；
6. 車輛定位精度達到厘米級；
7. 可開發位置大數據云平臺，實現定位數據實時上云；
8. 定位基站全無線同步連接。
若要實現UWB定位技術在自動駕駛領域的大規模落地應用，前提是需要進行定位基站等基礎設施的建設，建設成本可觀。而“新基建”則成為UWB定位基站大量布設的良好契機，UWB定位技術可有效地針對5G小基站進行信號補盲，同時智慧燈桿作為智慧城市新型公共基礎設施，在全國各地開始快速落地，成為定位基站搭載的絕佳載體，這均為UWB定位技術在自動駕駛領域的市場開拓提供的機會。
展開 MEMS流體陀螺研究
也就是說低阻使之對于轉動可能呈現出非常良好的慣性。這樣超流體與承載容器間就出現了相對流動，檢測這個運動速度或它的某種放大量就可以獲得轉動速度的信息。
由于超流體的粘滯系數很低，流體間以及流體對周圍運動的阻尼很小，具有很好的慣性，而慣性導航系統對陀螺的要求正是需要其保持良好的慣性系。利用超流體效應檢測角速度，在原理上具有遠遠高于常規陀螺的性能潛力，適用于各類需要高精度陀螺的場合。不過，由于該方向的研究剛剛展開，不成熟的環節還較多，如何將原理與實際的應用相結合，探尋更有效的高精度方案，完善配套技術以降低制造成本、縮小體積重量都是有待進一步研究的問題。
2 結 語
本文根據微流體陀螺的不同原理介紹了幾種常見的MEMS微流體陀螺，并對它們的基本原理、優缺點和應用前景進行了簡單的介紹，這幾種MEMS微流體陀螺都具有體積小、重量輕、成本低和抗高沖擊等獨特優點，使得它們都較適合應用在慣性導航、自動控制等相關領域，因而具有廣闊的應用前景，隨著微機電技術的發展和新型材料的應用，流體陀螺的種類將進一步多樣化，微流體陀螺將在慣性導航和自動控制等方面發揮越來越重要的作用。
展開 仿真為你揭秘飛行器陀螺儀的工作原理
姿態探測應用于航空航天導航
上文提到的薩格納克干涉儀和相關裝置——包括環形激光陀螺儀和光纖陀螺儀——都屬于慣性導航系統的現實應用；慣性導航系統以一個已知位置為起點，將平移速度和角速度隨時間的變化整合在一起，從而預測物體的位置和方向。現實中，慣性導航系統通常需要與以太空中其他物體為參照物的絕對位置和絕對方向測量相結合。絕對測量可以利用地球敏感器、太陽敏感器或恒星敏感器；利用地球表面已知位置上的射頻信標；利用地球磁場測量；或者利用以上任意組合來完成。
平移速度和角速度的微小測量誤差會導致慣性導航系統隨時間推移變得越來越不穩定。使用以上任意一種敏感器定期進行絕對測量，有利于將不確定性限制在一個更合理的數值內。下圖預測了不確定性隨時間的變化。
結論
我們成功地利用射線光學仿真演示了簡單干涉儀內的薩格納克效應。只要所有活動部件的速度遠遠小于光速，拍頻便符合基于廣義相對論的嚴密理論。薩格納克干涉儀或環形激光陀螺儀之內的光程差的大小僅僅取決于對向傳播光束所圍住的面積，而非圓環的幾何結構。
展開 基于圖優化的GNSS/慣性/視覺/激光雷達多源融合導航定位
來源 |
衛星導航國際期刊
飛行器系統仿真與驗證
圖4 溫度、壓強、空氣密度、聲速隨高度的變化
2.3 慣導與導航計算
慣導系統的仿真過程中，加速度計、陀螺儀，濾波算法、姿態算法和導航控制算法建模等可以采用Simcenter Amesim信號與控制庫中的模塊進行搭建，信號與控制具有連續或離散傳遞函數、信號、數學函數等控制系統建模所需要的元件模型，基于該庫可以對各類控制系統和控制算法進行建模。另一種方式是可以通過Matlab/Simulink對算法和控制律進行建模，通過Simcenter Amesim與Simulink的無縫接口，可以將Simulink模型集成到Simcenter Amesim中。
圖5信號與控制庫元件模型 圖6 陀螺儀/加速度計/GPS等傳感器
以三軸陀螺穩定平臺的慣航系統為例，陀螺和加速度計被直接固聯在平臺上，直接測量運載體的角運動和線運動，將慣性敏感器輸出的量測信息經誤差補償后直接送至導航計算機中進行實時的姿態矩陣的計算，通過姿態矩陣把慣性導航系統中加速度計測量的沿運載體坐標系的比力信息，轉換到導航坐標系中，并求解出運載體的加速度的大小，然后積分得到運載體的速度，速度再積分得到運載體的位置，并從姿態矩陣的有關元素中提取運載體姿態角。
圖7 導航計算
在測量裝置和控制算法建模時，可以施加必要的擾動和噪聲模型，并考慮初始對準和初始姿態的影響。由于各類靜、動態誤差和噪聲的存在，在慣性導航計算中，一般通過姿態算法和濾波算法來減小誤差的影響，提高控制精度。
展開 最常見的AGV導航方式有哪些？5種方法詳細說明
目前，市場上應用廣泛的AGV導航方式主要有電磁導航、磁條導航、二維碼導航、激光導航、視覺導航等。那么它們是如何定義的以及各自優缺點是什么呢？今天，小仙就帶大家來了解一下~
電磁導航
電磁導航是一種較為傳統的引導方式，通過在AGV的行駛路徑上埋設金屬導線，并加載低頻、低壓電流，使導線周圍產生磁場，AGV上的感應線圈通過對導航磁場強弱的識別和跟蹤，實現AGV的導引。
電磁導航的優點：導引線隱蔽，不易污染和破損，導引原理簡單而可靠，便于控制通訊，對聲光無干擾，投資成本低。
電磁導航缺點：改變或擴充路徑較麻煩，導引線鋪設相對困難。
磁條導航
磁條導航技術與電磁導航相近，不同之處在于采用了在路面上貼磁條替代在地面下埋設金屬線，通過磁條感應信號實現導引。
磁條導航優點：AGV定位精確，路徑的鋪設、變更或擴充相對電磁導航較容易，磁條成本較低。
磁條導航缺點：磁條容易破損，需要定期維護，路徑變更需要重新鋪設磁帶，AGV只能按磁條行走，無法實現智能避讓或通過控制系統實時更改任務。
與磁條導航原理相近的導引方式還有磁釘導航和色帶導航。磁釘導航是在地面鋪設磁釘，優點是隱蔽性好、抗干擾性強、耐磨損、抗酸堿；缺點是容易受鐵磁物質影響，更改路徑施工量大，容易對地面造成損害，一般僅在碼頭應用較多。色帶導引是在地面粘貼色帶或涂漆，通過車載的光學傳感器采集圖像信號識別來實現導引，由于色帶容易受到污染和破壞，對環境要求高，定位精度較低，所以應用也十分有限。
二維碼導航
二維碼導航的原理是AGV通過攝像頭掃描地面鋪設的二維碼，通過解析二維碼信息獲取當前的位置信息。二維碼導航通常與慣性導航相結合，實現精準定位。慣性導航是利用移動機器人內部傳感器（光電編碼器，陀螺儀）獲取機器人的位置和姿態，通常作為輔助定位。
展開 最常見的AGV導航方式有哪些？5種方法詳細說明
目前，市場上應用廣泛的AGV導航方式主要有電磁導航、磁條導航、二維碼導航、激光導航、視覺導航等。那么它們是如何定義的以及各自優缺點是什么呢？今天，小仙就帶大家來了解一下~
電磁導航
電磁導航是一種較為傳統的引導方式，通過在AGV的行駛路徑上埋設金屬導線，并加載低頻、低壓電流，使導線周圍產生磁場，AGV上的感應線圈通過對導航磁場強弱的識別和跟蹤，實現AGV的導引。
電磁導航的優點：導引線隱蔽，不易污染和破損，導引原理簡單而可靠，便于控制通訊，對聲光無干擾，投資成本低。
電磁導航缺點：改變或擴充路徑較麻煩，導引線鋪設相對困難。
磁條導航
磁條導航技術與電磁導航相近，不同之處在于采用了在路面上貼磁條替代在地面下埋設金屬線，通過磁條感應信號實現導引。
磁條導航優點：AGV定位精確，路徑的鋪設、變更或擴充相對電磁導航較容易，磁條成本較低。
磁條導航缺點：磁條容易破損，需要定期維護，路徑變更需要重新鋪設磁帶，AGV只能按磁條行走，無法實現智能避讓或通過控制系統實時更改任務。
與磁條導航原理相近的導引方式還有磁釘導航和色帶導航。磁釘導航是在地面鋪設磁釘，優點是隱蔽性好、抗干擾性強、耐磨損、抗酸堿；缺點是容易受鐵磁物質影響，更改路徑施工量大，容易對地面造成損害，一般僅在碼頭應用較多。色帶導引是在地面粘貼色帶或涂漆，通過車載的光學傳感器采集圖像信號識別來實現導引，由于色帶容易受到污染和破壞，對環境要求高，定位精度較低，所以應用也十分有限。
二維碼導航
二維碼導航的原理是AGV通過攝像頭掃描地面鋪設的二維碼，通過解析二維碼信息獲取當前的位置信息。二維碼導航通常與慣性導航相結合，實現精準定位。慣性導航是利用移動機器人內部傳感器（光電編碼器，陀螺儀）獲取機器人的位置和姿態，通常作為輔助定位。
展開 
阿波羅13號宇宙飛船之數字孿生計算機系統解讀
LMS使用了一種叫做“空間定位法”的算法來確定艙體的方向，以及使用了陀螺儀和加速度計等傳感器來監測和控制姿態
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導航算法
為了正確著陸，LMS需要精確計算登月艙的位置和速度。它使用了慣性導航系統，加上從地面傳送過來的數據，來計算艙體的位置和速度
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發動機控制算法
登月艙需要使用發動機來進行著陸和起飛等任務。LMS使用了一種稱為“PID控制”的算法來控制發動機的推力和方向，以確保正確的著陸和起飛
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通訊算法
LMS需要與地面控制中心進行通訊，以傳遞和接收指令和數據。為此，LMS使用了一些復雜的通訊算法來保證通訊的可靠性和安全性
5
其他算法
支持登月任務中的各種任務和操作
此外，地面模擬器還使用了多個通用計算機，包括IBM System/360、IBM System/3和CDC Cyber等，用于支持地面人員的各種計算需求，如數據處理、實時監控、任務規劃等。
（3）數據與歷史數據存儲設備
歷史數據的存儲在阿波羅13號指令艙模擬器中使用了磁帶作為主要存儲介質，這些磁帶通常被存放在磁帶庫中，以備日后使用。
在阿波羅13號任務中，由于發生了事故，導致指令艙模擬器中的數據無法完全保存，因此在后續的調查中，數據恢復工作成為了一項非常重要的任務。
2.2 算法和工程師
阿波羅13號的地面模擬器使用了多種算法，包括：
飛行控制算法
導航算法
慣性測量單元（IMU）數據處理算法
通訊算法…
這些算法均采用了當時最先進的技術和方法，如微處理器控制、數字濾波、卡爾曼濾波等。
展開 無人機導航定位系統關鍵技術研究
視覺導航技術是指利用計算機視覺技術對無人機航拍圖像進行處理和分析，根據視覺定位算法可以估計無人機的當前位置。目前，無人機的視覺導航算法主要分為以下幾類：基于圖像序列或自然景觀的匹配定位或跟蹤、IMU慣性導航與卡爾曼濾波器的集成、視覺測量（V0）方法和視覺SLAM算法構建環境圖。
基于特征點的定位可以有效地表達圖像信息。特征點通常具有一些數學特征。特征，例如局部最大或最小灰度，以及一些梯度特征，在圖像中也有特定的坐標。角可以簡單地認為是兩條邊的交點。更嚴格的定義是在主方向附近有兩個特征點，即灰度在兩個不同方向發生劇烈變化。如圖1所示，如果一個小窗口在各個方向上移動，窗口內的灰度值發生變化，則認為它是一個角，如圖1(c)所示；如果任何方向都沒有變化，則為均勻區域，如圖1（a）所示; 如果灰度只在一個方向變化，則可能是圖像的邊緣，如圖1（b）所示。
圖1 圖像的三個數字特征（a）均勻區域（b）圖像邊緣（c）圖像角
近年來，視覺SLAM算法發展迅速。SLAM的研究起源于1986年召開的ieee-icpa會議。M. Monte Carlo et al. 提出了一種快速SLAM方法，該方法分為特征標記的定位和位置估計兩個過程。特征標記的觀測信息相互獨立，只與機器人當前的位姿有關。西班牙薩拉戈薩大學的Mur ARTA提出了一種orb-SLAM方法。orb-SLAM方法的核心是在整個視覺導航中使用orb特征作為全局特征，包括視覺里程計、跟蹤和環路檢測三個部分。
展開 俄羅斯導彈采用了國產電路板？網友：我艸艸艸艸！
導彈發射后，先由彈載慣性導航系統制導，導彈火箭發動機關機后，箭彈分離。
彈頭飛入彈道軌跡，經減速后進入穩態掃描，通過慣性系統和激光測高儀測定距離地面的高度，在合適高度開啟光學導引頭，作圓錐掃描目標區域，把掃描后得到的目標區域圖像，與彈載計算機內存里事先裝訂的識別圖像進行精確匹配。如符合，就一頭扎下去，毀滅之。
后來這種光學制導技術轉移到了伊斯坎德爾導彈上面。2004年俄羅斯首次展出了伊斯坎德爾M導彈的景象匹配精確制導導引頭。
伊斯坎德爾M型是單級固體燃料發動機的導彈，射程300公里，采用衛星導航、慣性導航以及末端景象匹配制導，精度可以達到10米以內。
那么俄羅斯導彈上使用溫州產電路板可能性有多高？
有網友認為這可能是俄羅斯受美國制裁后采取的替代計劃。
從2015年開始，由于受到西方制裁，俄羅斯就在執行進口替代計劃，其中一項是把西方元器件替換為自產或中國產的，或者把軍用級的改為容易采購的民用級。俄羅斯顯然是把受到技術限制的軍用氙氣閃光燈改成了體積小，效率高、亮度更高的LED閃光燈，而LED燈的技術已經比較成熟了，尤其在中國，到中國采購LED元器件，然后裝到導彈上，這對于俄軍來說是很正常的。
以上是EDN小編整理的網友討論的精華，歡迎各位技術大咖留言探討“俄羅斯導彈上使用溫州產電路板”是否真的可信。
展開 自動駕駛也分等級？現在發展到什么階段了？
一輛具備高級別自動駕駛功能的車輛會安裝各種傳感器，包括相機、激光雷達、毫米波雷達、慣性導航等。
相機可以提供場景中豐富的紋理信息，激光雷達可以提供更加精確距離信息，毫米波雷達可以對雨霧等極端天氣進行更穩定的觀測，慣性導航設備可以提供更高頻率的車輛位姿信息。不同傳感器之間特性互補、互為冗余，就像人類使用不同感官去感受周圍世界一樣。
圖源：Sensor and Sensor Fusion Technology in Autonomous Vehicles: A Review
02
建圖和定位模塊
解決“我在哪兒”
問題
建圖和定位模塊主要通過不同傳感器信息來解決“我在哪兒”的問題，定位依賴于地圖信息，而地圖信息也依賴于定位信息去構建和更新地圖。這里的地圖是一種具有高精度的地圖表示形式，包含車道標識、路口、交通指示牌、道路曲率等信息。
地圖對于和真實世界比較的絕對精度以及局部區域的相對精度都有很高的要求，基本會達到分米級甚至厘米級的精度；除了精度，地圖還要保證即時更新，也就是所謂的地圖“鮮度”。在真實場景，比如車道信息等發生變化時，需要即時更新高精地圖數據。
在現階段高級別自動駕駛智能系統中，高精地圖是一個重要的技術依賴，各廠商所走的技術路線主要包括幾類：
在自動駕駛運營范圍內進行自主采集、構建、更新地圖。這條路線運營成本相對較高，比較適合有限區域或者特定場景內的自動駕駛，比如固定園區、機場等。
利用諸多終端車輛進行眾包建圖。這些終端車輛為云端服務器構建、更新高精地圖的數據，同時也共享更高質量的高精地圖服務，形成數據閉環。
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