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      基于動(dòng)態(tài)零速修正的SINS/ODO組合導(dǎo)航算法研究*

      2019-08-21 04:38:34陳安升譚聚豪
      航天控制 2019年3期
      關(guān)鍵詞:零速里程計(jì)跑車

      王 琛 陳安升 陳 帥 韓 林 譚聚豪

      1.南京理工大學(xué),南京210094 2.北京自動(dòng)化控制設(shè)備研究所,北京100074

      目前,SINS/GNSS組合導(dǎo)航系統(tǒng)應(yīng)用廣泛,但其長時(shí)間精度取決于衛(wèi)星導(dǎo)航。GNSS正常工作時(shí),采用SINS/GNSS組合導(dǎo)航,對SINS誤差進(jìn)行校正,可以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確導(dǎo)航,但是衛(wèi)星易受遮擋和干擾導(dǎo)致衛(wèi)星導(dǎo)航失效,使得系統(tǒng)工作在純SINS模式,SINS誤差得不到校正,持續(xù)累積發(fā)散[1]。MEMS慣性器件更是如此。由于其體積小,功耗低等優(yōu)勢被廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域,但其精度較差也大大制約了導(dǎo)航定位的精度[2]。因此衛(wèi)星失效時(shí)需要額外的導(dǎo)航傳感器輔助,來抑制慣性導(dǎo)航誤差,提高系統(tǒng)的可靠性。里程計(jì)結(jié)構(gòu)簡單,成本低,可測量車輛行駛速度,且測量誤差不隨時(shí)間積累,自主性和抗干擾能力強(qiáng),同SINS具有互補(bǔ)性,兩者組合無需停車即可在較長時(shí)間內(nèi)修正SINS系統(tǒng)誤差,提高導(dǎo)航系統(tǒng)的精度[3]。

      本文提出動(dòng)態(tài)零速修正輔助SINS/ODO進(jìn)行組合導(dǎo)航的方法,來提高系統(tǒng)的導(dǎo)航定位精度。并將里程計(jì)刻度系數(shù)誤差和IMU安裝誤差角考慮在內(nèi),給出了SINS/ODO松組合的數(shù)學(xué)模型。跑車試驗(yàn)結(jié)果表明在GNSS信號短時(shí)拒止時(shí),該算法能夠有效抑制SINS的誤差發(fā)散,導(dǎo)航精度得到明顯提升。

      1 動(dòng)態(tài)零速修正

      定義車體坐標(biāo)系(v系)如圖1所示,坐標(biāo)系中原點(diǎn)是車體重心位置,Y指向車頭方向,X軸指向車體右側(cè),Z軸指向車頂方向,X軸、Y軸和Z軸構(gòu)成右手坐標(biāo)系。

      圖1 車體坐標(biāo)系

      車輛在道路上正常行駛時(shí),理想情況下不發(fā)生側(cè)滑和跳躍,在v系中,車體橫向(X軸)和垂向(Z軸)上的速度近似為0[4-5],即:

      (1)

      根據(jù)實(shí)際情況,觀測噪聲可以考慮為零均值高斯白噪聲。動(dòng)態(tài)零速修正構(gòu)成X軸和Z軸方向上的速度觀測量,里程計(jì)輸出車輛Y軸方向上的速度值,從而構(gòu)成三維速度量測,建立速度觀測方程,進(jìn)行Kalman濾波,修正MEMS慣導(dǎo)的漂移。

      2 里程計(jì)

      2.1 里程計(jì)刻度系數(shù)誤差

      (2)

      其中,Tk為采樣周期;Pk為采樣周期內(nèi)檢測到的脈沖數(shù);wodok為采樣噪聲;kodo為里程計(jì)的刻度系數(shù)(即,載體行駛距離和里程計(jì)傳感器檢測到的脈沖數(shù)的比值)。

      在實(shí)際工程環(huán)境中,受到車輛行進(jìn)過程中,路面條件、環(huán)境溫度、輪胎胎壓和輪胎磨損程度等的影響,里程計(jì)的刻度系數(shù)并不是理想值kodo,總是存在一定的誤差Δodo,則刻度系數(shù)的真實(shí)值為:

      (3)

      進(jìn)一步,里程計(jì)傳感器輸出的真實(shí)載體前向速度為:

      (4)

      2.2 里程計(jì)故障判斷

      SINS/ODO組合導(dǎo)航系統(tǒng)中,SINS子系統(tǒng)作為主系統(tǒng),可靠性高、不易出現(xiàn)故障。而ODO子系統(tǒng)出現(xiàn)故障的主要原因是車輛在行駛過程中出現(xiàn)打滑、側(cè)滑或滑行等不可避免的情況,導(dǎo)致里程計(jì)輸出的脈沖數(shù)和速度與實(shí)際不符。其中,打滑會使得脈沖數(shù)和速度大于實(shí)際值,滑行則小于實(shí)際值。

      根據(jù)SINS子系統(tǒng)短時(shí)間內(nèi)精度較高的特性,在組合濾波進(jìn)行反饋時(shí)速度誤差的校正量一般很小,如果ODO子系統(tǒng)出現(xiàn)打滑、滑行等故障,慣性導(dǎo)航解算的速度和里程計(jì)輸出的速度將存在較大的差值,可以通過閾值判斷進(jìn)行里程計(jì)故障檢測。

      (5)

      其中,Cs2為打滑閾值,取值范圍為(0,∞);Cs1為滑動(dòng)閾值,取值范圍為(-VN,0)。

      此外,閾值Cs的選取受車輛行駛速度,SINS解算誤差,單一SINS工作時(shí)長,ODO觀測噪聲等的綜合影響。因此,多次或者連續(xù)檢測到里程計(jì)故障時(shí),閾值需要隨故障次數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

      當(dāng)里程計(jì)出現(xiàn)故障時(shí),應(yīng)停止MINS/ODO組合濾波,改由SINS子系統(tǒng)單獨(dú)工作,直到里程計(jì)輸出再次正常時(shí),方可再進(jìn)行組合濾波。

      3 組合導(dǎo)航模型

      3.1 SINS安裝角誤差

      (6)

      將上式展開,得

      (7)

      (8)

      3.2 狀態(tài)方程

      SINS/GNSS松組合導(dǎo)航系統(tǒng)選取SINS系統(tǒng)誤差量、里程計(jì)刻度系數(shù)、航向安裝誤差角及俯仰安裝誤差角作為系統(tǒng)狀態(tài)向量,

      X=[φEφNφUδVEδVNδVUδLδλδhεxεyεz▽x▽y▽zδkαψαθ]T

      (9)

      其中,φE,φN和φU分別為東北天3個(gè)方向的姿態(tài)誤差角,δVE,δVN和δVU分別為東北天3個(gè)方向的速度誤差,δL,δλ和δh分別為緯經(jīng)高3個(gè)方向的位置誤差,εx,εy和εz分別為載體坐標(biāo)系下陀螺儀三軸常值漂移,▽x,▽y和▽z分別為載體坐標(biāo)系下加速度計(jì)三軸常值偏置,δk表示里程計(jì)的刻度誤差系數(shù),αψ,αθ分別表示航向安裝誤差角和俯仰安裝誤差角。里程計(jì)的δk及安裝角誤差αψ和αθ均可視作隨機(jī)常數(shù),其誤差方程可表示為:

      (10)

      SINS系統(tǒng)狀態(tài)方程表述如下:

      (11)

      其中,F(xiàn)(t)為18×18的SINS系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;G(t)為18×6的SINS系統(tǒng)噪聲驅(qū)動(dòng)矩陣;W(t)為6×1的SINS系統(tǒng)噪聲矩陣。具體形式如下:

      SINS系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣F(t):

      (12)

      其中,F(xiàn)N(t)為SINS系統(tǒng)基本誤差矩陣,矩陣中各元素見參考文獻(xiàn)[7];FS(t)和FM(t)為慣性器件的誤差矩陣,具體如下:

      (13)

      (14)

      其中,Tgx,Tgy和Tgz為陀螺儀3個(gè)軸的相關(guān)時(shí)間,Tax,Tay和Taz為加速度計(jì)的相關(guān)時(shí)間。

      SINS系統(tǒng)噪聲驅(qū)動(dòng)矩陣G(t):

      (15)

      SINS系統(tǒng)噪聲矩陣W(t):

      W(t)=[wgxwgywgzwaxwaywaz]T

      (16)

      其中,wgx,wgy和wgz分別為陀螺儀3個(gè)軸向的量測白噪聲,wax,way和waz分別為加速度計(jì)三個(gè)軸向的量測白噪聲。

      3.3 量測方程

      里程計(jì)輸出的真實(shí)載體前向速度見式(4),寫成三維向量形式,有:

      (17)

      將ODO子系統(tǒng)輸出的載體速度分解到導(dǎo)航坐標(biāo)系,并與SINS子系統(tǒng)解算的速度進(jìn)行對比,取兩者差值作為觀測量[8],則系統(tǒng)觀測方程為:

      (18)

      其中,HO為觀測矩陣,具體見下式;VO為觀測噪聲。

      (19)

      本文采用反饋校正來修正SINS的誤差。反饋校正是將慣性導(dǎo)航系統(tǒng)導(dǎo)航參數(shù)誤差的估值反饋到慣性系統(tǒng)中,對誤差狀態(tài)進(jìn)行校準(zhǔn)。反饋校正如圖2所示。

      圖2 反饋校正

      由于里程計(jì)只輸出速度值,故本文采用反饋校正的方法對SINS系統(tǒng)的速度進(jìn)行校正。

      (20)

      4 跑車試驗(yàn)與性能分析

      為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)的相關(guān)算法以及SINS/ODO組合導(dǎo)航系統(tǒng)的性能,進(jìn)行了跑車試驗(yàn)。跑車試驗(yàn)選擇在南京市麒麟科技園空曠路段進(jìn)行,跑車試驗(yàn)裝車效果如圖3所示,具體試驗(yàn)路線如圖4所示。

      圖3 跑車試驗(yàn)裝車效果圖

      圖4 跑車試驗(yàn)路線圖

      本文選取MSI3200G作為MEMS慣性器件,其主要性能指標(biāo)如表1所示。將MSI3200G、里程計(jì)與導(dǎo)航板卡組成組合導(dǎo)航系統(tǒng)固定在車體上,MEMS慣性器件的更新率為200Hz。選用耐威公司的POS320作為高精度基準(zhǔn)導(dǎo)航系統(tǒng)。

      表1 MSI3200G性能指標(biāo)

      本次試驗(yàn)初始緯度32.022071°,初始經(jīng)度118.884072°,初始高度11.46m;尋北結(jié)果-143.65°。

      地面跑車試驗(yàn)的具體試驗(yàn)方法如下:

      1)跑車試驗(yàn)前,需要在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)對試驗(yàn)設(shè)備和相關(guān)軟件進(jìn)行性能檢查,檢查無問題后進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)備的安裝;

      2)保證電源設(shè)置和系統(tǒng)線路連接正確后,給組合導(dǎo)航系統(tǒng)和高精度基準(zhǔn)導(dǎo)航系統(tǒng)(由高精度GNSS接收機(jī)與高精度光纖慣導(dǎo)等部分組成)上電;

      3)由POS320提供初始航向角并將初始航向角信息通過監(jiān)控軟件上傳給導(dǎo)航板卡。待MSI3200G完成自對準(zhǔn)后,然后開始SINS/GNSS組合導(dǎo)航,保存組合導(dǎo)航系統(tǒng)和高精度基準(zhǔn)導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)據(jù),然后開始跑車;

      4)通過拔掉衛(wèi)星導(dǎo)航的天線饋線獲得衛(wèi)星導(dǎo)航失效狀態(tài),之后進(jìn)行SINS/ODO組合導(dǎo)航;

      5)跑車試驗(yàn)的過程中,時(shí)刻對組合導(dǎo)航系統(tǒng)監(jiān)控軟件界面顯示的導(dǎo)航數(shù)據(jù)和高精度基準(zhǔn)導(dǎo)航系統(tǒng)監(jiān)控軟件界面顯示的導(dǎo)航數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測,觀察數(shù)據(jù)是否異常;

      6)跑車試驗(yàn)結(jié)束后,將組合導(dǎo)航系統(tǒng)輸出的數(shù)據(jù)和高精度基準(zhǔn)導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)標(biāo)對齊,然后進(jìn)行誤差比對分析,檢驗(yàn)系統(tǒng)的可靠性和組合導(dǎo)航算法的性能。

      組合導(dǎo)航系統(tǒng)相對高精度基準(zhǔn)導(dǎo)航系統(tǒng)的試驗(yàn)結(jié)果如圖5~6所示。

      圖5 位置誤差

      圖6 速度誤差

      從圖5和6可以看出,動(dòng)態(tài)零速修正輔助的SINS/ODO組合導(dǎo)航系統(tǒng)的三維位置誤差穩(wěn)定,且誤差?。蝗S速度誤差穩(wěn)定,且誤差小。無衛(wèi)星導(dǎo)航90s時(shí)統(tǒng)計(jì)值為:緯度誤差1.72m,經(jīng)度誤差-1.36m,高度誤差-4.38m,東向速度誤差0.02m/s,北向速度誤差-0.04m/s,天向速度誤差-0.23m/s。結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的基于動(dòng)態(tài)零速修正的SINS/ODO組合導(dǎo)航在實(shí)際動(dòng)態(tài)環(huán)境下對純慣性導(dǎo)航誤差有較好的約束效果。

      5 結(jié)論

      提出了在衛(wèi)星信號據(jù)止情況下的基于動(dòng)態(tài)零速修正的SINS/ODO組合導(dǎo)航算法,通過跑車試驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,在衛(wèi)星信號拒止時(shí),該算法有較高的導(dǎo)航精度,能夠有效抑制MEMS慣導(dǎo)的漂移,可以作為備份導(dǎo)航方案。

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