無陀螺慣性導航技術 [Gyro-free Inertial Navigation Technology] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周紅進，許江寜，覃方君 著

圖書標籤:

• 慣性導航
• 陀螺儀
• 導航技術
• 傳感器
• 算法
• 誤差分析
• 姿態估計
• 定位
• 微機控製
• 自動控製

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118114232

版次：1

商品編碼：12335605

包裝：精裝

外文名稱：Gyro-free Inertial Navigation Technology

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：134

字數：181000

正文語種：中文

內容簡介

　　《無陀螺慣性導航技術》旨在介紹實現無陀螺慣性導航必須解決的一些關鍵技術。其中：第1章介紹無陀螺慣性導航技術的發展曆程和現狀；第2章介紹無陀螺慣性導航係統的基本原理，主要是利用加速度計通過“杆臂效應”測量剛體角運動參數的原理和方法、典型的加速度計配置方案，也介紹瞭課題組研製的無陀螺慣性測量試驗裝置；第3章介紹無陀螺慣性導航係統進行自主初始對準和藉助外部信息輔助初始對準的技術方法；第4章介紹無陀螺慣性導航係統的姿態解算技術，主要介紹基於四元數法設計姿態解算算法的流程和注意事項；第5章對無陀螺慣性導航係統的主要慣性元件加速度計的噪聲特性分析和降噪技術進行比較研究，推導瞭非標準觀測噪聲條件下的卡爾曼濾波基本方程；第6章分析瞭加速度計安裝誤差對導航參數解算的影響，提齣瞭一種簡化快捷的加速度計安裝誤差校準方法；第7章介紹無陀螺慣導與GPS進行組閤導航的方法，包括EKF、UKF和PF等非綫性濾波方法。

內頁插圖

目錄

第1章 概述
1．1 慣性導航
1．2 無陀螺慣性導航
1．3 本書內容簡介

第2章 無陀螺慣性導航原理
2．1 加速度計工作原理
2．2 剛體運動模型
2．3 載體角速度解算
2．3．1 角加速度的解算
2．3．2 角速度平方的解算
2．3．3 角速度交叉乘積項的解算
2．3．4 其他組閤方式的角速度解算
2．4 加速度計配置方案
2．4．1 經典6加速度計配置方案
2．4．2 典型的9加速度計配置方案
2．4．3 一種12加速度計的配置方案
2．5 GFIMU試驗裝置

第3章 無陀螺慣導初始對準
3．1 自主式初始對準
3．1．1 捷聯慣導對準原理應用於無陀螺慣導的可行性分析
3．1．2 單軸鏇轉的自主式對準方法
3．1．3 初始對準精度分析
3．1．4 仿真
3．2 外部信息輔助無陀螺慣導初始對準
3．2．1 外部信息輔助初始對準模型
3．2．2 仿真

第4章 無陀螺慣導姿態解算
4．1 方嚮餘弦法
4．2 歐拉角法
4．3 四元數法
4．3．1 鏇轉矢量與四元數
4．3．2 四元數與方嚮餘弦矩陣
4．4 基於四元數的姿態解算算法
4．4．1 姿態解算算法設計
4．4．2 鏇轉矢量求解
4．4．3 更新四元數單位化
4．4．4 姿態角解算
4．4．5 劃槳效應補償
4．5 姿態解算精度分析
4．5．1 圓錐效應
4．5．2 四元數解算誤差
4．6 試驗

第5章 加速度計噪聲特性分析與降噪方法
5．1 加速度計噪聲特性分析及處理
5．1．1 加速度計噪聲的直觀分析
5．1．2 基於Allan方差的加速度計噪聲分析
5．2 改進的自適應卡爾曼濾波降噪
5．2．1 基於新息的噪聲自適應估計
5．2．2 滑動估計窗口寬度的優化
5．3 基於小波卡爾曼濾波降噪
5．3．1 觀測噪聲在綫近似估計方法
5．3．2 非標準觀測噪聲條件下卡爾曼濾波基本方程的理論推導
5．4 試驗
5．4．1 無陀螺慣導中加速度計降噪模型
5．4．2 基於新息自適應卡爾曼濾波器的加速度計降噪方法
5．4．3 小波卡爾曼濾波降噪方法

第6章 加速度計安裝誤差校準方法
6．1 加速度計安裝誤差的影響分析
6．2 加速度計安裝誤差校準原理
6．3 一種簡化的安裝誤差校準方法
6．4 仿真
6．4．1 基於數字仿真的安裝誤差校準一般方法
6．4．2 基於數字-仿真的安裝誤差校準簡化方法
6．5 加速度計安裝誤差校準試驗
6．6 加速度計安裝誤差補償試驗
6．6．1 加速度計輸齣誤差確定
6．6．2 誤差補償

第7章 GPS與無陀螺慣導組閤導航
7．1 引言
7．1．1 級聯組閤方式
7．1．2 鬆組閤方式
7．1．3 緊組閤方式
7．2 GPS／GFINS非綫性組閤模型
7．2．1 係統狀態方程
7．2．2 係統觀測方程
7．3 GPS／GFINS非綫性組閤濾波
7．3．1 EKF濾波算法
7．3．2 UKF濾波算法
7．3．3 PF濾波算法
7．3．4 基於PF算法的GPS／GFINS組閤濾波器解算流程
7．4 GPS／GFIMU組閤導航試驗

附錄A 圓錐效應計算
參考文獻

前言/序言

　　慣性導航是牛頓三大運動定律在現代導航領域的一項重要應用。慣性導航分彆利用加速度計和陀螺測量載體的綫運動參數（加速度）和角運動參數（角速度或角加速度），在已知載體初始條件（初始時刻位置、速度等）的基礎上進行推算，從而得到後續時刻的位置、速度、姿態等信息。
　　一直以來，慣性導航係統（簡稱慣導）使用陀螺敏感地球自轉角速度和測量載體的角運動參數，使用加速度計測量載體的綫運動參數。從剛體運動的本質規律來講，剛體存在角運動時，剛體上的質點也必然存在綫運動，這就是剛體上的質點到剛體轉動中心的“杆臂效應”。也就是說，利用“杆臂效應”，可以通過敏感質點綫運動參數（如加速度）測量載體的角運動參數（角速度或角加速度）。基於這一認識，1967年，科研人員提齣利用加速度計設計無陀螺慣性導航係統（Gyro-free Inertial Navigation System，GFINS）（簡稱無陀螺慣導）。早期加速度計的性能較低，通過“杆臂效應”測量載體角運動參數難以滿足慣性導航係統設計要求，無陀螺慣導的研製難以實現。進入21世紀，陀螺和加速度計的製造技術、工藝都取得巨大的進步，加速度計的性能也得到瞭顯著提高，主流加速度計的分辨力達到瞭l0-6g。相比陀螺，加速度計具備性能可靠、維護簡單、體積小、成本低廉的更大優勢。因此，無陀螺慣性導航技術研究重新受到科研人員的重視。
　　本書旨在介紹實現無陀螺慣性導航必須解決的一些關鍵技術。其中：第1章介紹無陀螺慣性導航技術的發展曆程和現狀；第2章介紹無陀螺慣性導航係統的基本原理，主要是利用加速度計通過“杆臂效應”測量剛體角運動參數的原理和方法、典型的加速度計配置方案，也介紹瞭課題組研製的無陀螺慣性測量試驗裝置（Gyro-free Inertial Measurement Unit.GFIMU）；第3章介紹無陀螺慣性導航係統進行自主初始對準和藉助外部信息輔助初始對準的技術方法；第4章介紹無陀螺慣性導航係統的姿態解算技術，主要介紹基於四元數法設計姿態解算算法的流程和注意事項；第5章對無陀螺慣性導航係統的主要慣性元件加速度計的噪聲特性分析和降噪技術進行比較研究，推導瞭非標準觀測噪聲條件下的卡爾曼濾波基本方程；第6章分析瞭加速度計安裝誤差對導航參數解算的影響，提齣瞭一種簡化快捷的加速度計安裝誤差校準方法；第7章介紹無陀螺慣導與GPS進行組閤導航的方法，包括EKF、UKF和PF等非綫性濾波方法。

《無陀螺慣性導航技術》—— 揭示不受外力束縛的自主定位新範式 在現代科技飛速發展的浪潮中，精確、可靠的自主定位技術是推動無人係統、智能製造、空間探索乃至軍事國防等眾多領域進步的關鍵基石。傳統慣性導航係統（INS）憑藉其不受外部信號乾擾、可獨立工作的優勢，在過去幾十年裏扮演著至關重要的角色。然而，傳統的INS嚴重依賴於高精度的陀螺儀和加速度計，其固有的尺寸、功耗、成本以及對環境因素（如溫度、振動、地磁場乾擾）的敏感性，限製瞭其在某些極端場景下的應用，並不斷促使科學傢和工程師們尋求更具創新性的解決方案。 《無陀螺慣性導航技術》一書，正是聚焦於這一前沿領域，深度剖析那些擺脫瞭傳統陀螺儀束縛的全新慣性導航原理、實現方法及應用前景。本書並非簡單地對現有慣性導航技術進行修補或改進，而是從更基礎的物理原理齣發，探索利用其他感知模態或巧妙的數學算法，來近似或完全替代傳統陀螺儀的功能，實現自主、精確的位姿（位置、姿態、速度）估計。 一、 傳統慣性導航的局限與無陀螺化趨勢的必然性 在深入探討無陀螺技術之前，本書首先係統迴顧瞭經典慣性導航的基本原理，即通過慣性傳感器（陀螺儀測量角速度，加速度計測量比力）積分來推算載體的運動狀態。詳盡分析瞭其在理論上的優勢——獨立性、高采樣率、不受外界電磁乾擾等，並指齣瞭其在實際應用中不可迴避的挑戰： 陀螺儀的誤差纍積： 即使是最高精度的陀螺儀，其固有的零偏、漂移、隨機噪聲等誤差也會隨著時間的推移而纍積，導緻導航精度迅速下降。 成本與功耗： 高性能的機械陀螺儀和光縴陀螺儀價格昂貴，且功耗較高，不適用於對成本和能耗敏感的輕小型化設備。 環境敏感性： 溫度變化、機械振動、衝擊等外部因素會顯著影響陀螺儀的測量精度，甚至導緻其失效。 對初始對準的依賴： 傳統的INS需要精確的初始對準，依賴於外部參考（如GPS、地磁場），這在GPS信號丟失或環境復雜的情況下成為瓶頸。 正是這些挑戰，催生瞭對“無陀螺”導航的強烈需求。本書明確指齣，無陀螺化並非完全拋棄慣性測量，而是尋求替代性或互補性的解決方案，以期在降低成本、提高魯棒性、拓展應用場景的同時，維持甚至提升導航性能。 二、 無陀螺慣性導航的理論基石與核心技術 本書的精髓在於對多種創新性無陀螺導航原理的深入講解，這些原理構成瞭無陀螺慣性導航的技術體係： 1. 基於視覺的慣性導航（Visual-Inertial Navigation, VIN）: 原理： 融閤視覺傳感器（如攝像頭）和慣性傳感器（加速度計、磁力計等，但不含陀螺儀）。通過分析連續圖像幀之間的特徵點運動，可以估計相機的相對位姿變化（視覺裏程計）。將此與慣性測量信息相結閤，可以構建一個更魯棒、更高精度的導航係統。 核心技術： 特徵提取與匹配： FAST, SIFT, SURF, ORB等特徵點檢測與描述算法，以及RANSAC等魯棒匹配技術。 視覺裏程計： 基於特徵點的跟蹤，或者直接使用像素灰度信息（光流法），估計連續幀之間的運動。 非綫性優化（Bundle Adjustment）： 通過優化視覺重投影誤差和慣性測量約束，實現全局位姿估計。 濾波方法（Kalman Filter, Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter, Particle Filter）： 將視覺和慣性信息在狀態估計框架下進行融閤，處理係統的不確定性。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 構建地圖同時進行定位，尤其適用於未知環境。 優勢： 成本相對較低，能提供豐富的環境信息，在GPS受限區域有獨特優勢。 挑戰： 對環境光照、紋理變化敏感，容易齣現特徵丟失，運動速度過快時視覺信息提取睏難。 2. 基於多傳感器融閤的慣性導航（Multi-Sensor Fusion for Inertial Navigation）: 原理： 除瞭慣性傳感器，還整閤其他類型的傳感器，如磁力計、氣壓計、輪式裏程計、雷達、激光雷達（LiDAR）等，通過精密的融閤算法，彌補單純慣性測量或某一類傳感器的不足。 核心技術： 磁力計融閤： 利用地磁場信息進行航嚮（偏航角）的輔助估計，尤其是在水平運動中。 氣壓計融閤： 提供相對高度信息，對於提升垂直方嚮的定位精度至關重要。 輪式裏程計： 對於地麵移動載體，通過測量車輪轉動來估計運動距離，提供局部裏程計信息。 LiDAR/Radar裏程計： 通過點雲或迴波數據的匹配，估計載體的相對運動。 信息融閤框架： EKF, UKF, PF等濾波器，以及因子圖（Factor Graph）等圖優化方法。 優勢： 顯著提高導航係統的精度、魯棒性和可用性。 挑戰： 傳感器之間的標定、同步以及不同傳感器噪聲模型的準確建模是關鍵。 3. 基於非慣性傳感器的純粹自主導航（Purely Non-Inertial Autonomous Navigation）: 原理： 某些研究探索在完全移除傳統慣性傳感器的前提下，僅依靠其他感知方式實現自主定位。例如，利用星敏感器、陀螺儀以外的慣性測量原理（如MEMS陀螺儀的替代方案），或利用某些物理現象。 核心技術： 星敏感器： 通過識彆星空星座來確定姿態，尤其適用於太空導航。 新型慣性傳感器： 如微機電係統（MEMS）加速度計作為核心，配閤其他測量，設計特定的算法來推算角運動。 基於物理現象的測量： 例如，利用環境中的某種周期性信號或固有的物理特性進行定位（例如，某些實驗性技術）。 優勢： 理論上可能實現極低的成本和功耗。 挑戰： 精度往往難以與傳統INS媲美，且對特定環境或應用場景有較高依賴性。 4. 算法層麵的創新（Algorithmic Innovations）: 狀態估計與軌跡優化： 深度探討各種狀態估計算法（如基於濾波和基於優化的方法）在無陀螺場景下的適用性，以及如何設計更加高效、魯棒的優化算法。 誤差傳播與校正： 分析不同無陀螺方案中誤差的來源和傳播機製，並提齣相應的校正策略。 機器學習與深度學習的應用： 探索如何利用AI技術從海量傳感器數據中學習導航模式，預測運動軌跡，或直接進行端到端導航。 三、 無陀螺慣性導航的應用領域與未來展望 本書不僅深入理論，更著眼於實踐，詳細探討瞭無陀螺慣性導航技術在各個領域的廣闊應用前景： 無人駕駛係統： 提高自動駕駛汽車在GPS信號弱或失效區域（如隧道、地下停車場、城市峽榖）的定位精度和安全性。 無人機（UAV）與機器人： 實現小型化、低成本、長續航的無人機和移動機器人，在測繪、監控、物流、救援等領域的自主導航。 增強現實/虛擬現實（AR/VR）： 提供更自然、更沉浸式的空間交互體驗，提高設備的定位精度和穩定性。 室內定位： 解決GPS無法覆蓋的室內環境下的精確定位問題。 空間探索： 為深空探測器、月球車、火星車等提供在缺乏外部信號時的自主導航能力。 智能穿戴設備： 實現更精準的步態分析、運動追蹤和健康監測。 軍事與國防： 為精確製導武器、自主偵察設備、士兵定位等提供抗乾擾、隱蔽性強的導航能力。 四、 本書的獨特價值與讀者收獲 《無陀螺慣性導航技術》一書的價值在於： 係統性與前瞻性： 全麵梳理瞭無陀螺慣性導航的理論體係，從基礎原理到前沿技術，內容翔實，覆蓋麵廣。 深度與廣度： 既有對核心算法的深度剖析，也有對不同技術路綫的廣泛探討，為讀者提供瞭一個多角度的認知框架。 實踐指導性： 結閤大量的實際應用案例，幫助讀者理解技術的可行性和商業價值。 創新視角： 挑戰傳統思維，為讀者打開瞭探索自主定位新範式的視野。 本書適閤於從事導航、機器人、自動駕駛、航空航天、計算機視覺等領域的科研人員、工程師、研究生，以及對自主定位技術感興趣的任何人士。通過閱讀本書，讀者將能夠： 深入理解傳統慣性導航的局限性。 掌握無陀螺慣性導航的核心原理和關鍵技術。 瞭解不同無陀螺技術路綫的優劣及其適用場景。 洞察無陀螺慣性導航技術的未來發展趨勢和應用潛力。 為開發下一代自主定位係統奠定堅實的基礎。 《無陀螺慣性導航技術》將帶領讀者踏上一段探索自主定位奧秘的旅程，共同見證這一顛覆性技術如何重塑我們感知和探索世界的方式。

評分☆☆☆☆☆

讀到《無陀螺慣性導航技術》這個書名，我第一反應是“這怎麼可能？”。在我過往的認知裏，慣性導航的核心就是陀螺儀，它是感知載體鏇轉運動的唯一直接手段。如果去掉瞭陀螺儀，那慣性導航還能稱之為慣性導航嗎？這激起瞭我強烈的好奇心。我腦海中浮現齣各種可能的解決方案：是否是利用瞭加速度計在不同方嚮上的敏感性，通過復雜的積分和濾波來估算角速度？或者，是否引入瞭全新的物理原理，比如測量微小的光程變化或者磁場梯度來推算姿態？書中是否會詳細介紹這些“無陀螺”傳感器的物理模型和工作機製？我猜測，書中必然會大量篇幅用於闡述多傳感器融閤的算法，因為單一的非陀螺傳感器可能難以獨立完成高精度的姿態測量。我想象著各種復雜的卡爾曼濾波、粒子濾波，甚至是基於AI的傳感器融閤策略。這本書是否也探討瞭這種“無陀螺”導航在成本、功耗、體積上的優勢，從而能夠賦能更多小型化、低成本的導航應用？我迫切想瞭解作者是如何巧妙地繞過陀螺儀這個“硬骨頭”的。

評分☆☆☆☆☆

讀到《無陀螺慣性導航技術》這本書，我首先就被其“無陀螺”這一概念所吸引。在傳統的慣性導航領域，陀螺儀無疑是核心組件，扮演著感知姿態和角速度的關鍵角色。然而，陀螺儀本身也存在著諸多局限，比如對環境變化的敏感性、校準的復雜性、以及成本居高不下等問題。這本書大膽地提齣瞭“無陀螺”的解決方案，讓我充滿瞭好奇。書中是如何繞過傳統陀螺儀，去實現高精度的姿態和運動測量呢？這是否意味著一種全新的導航範式？我對書中可能探討到的微機電係統（MEMS）傳感器集成、多傳感器融閤算法、以及新型慣性測量單元（IMU）的架構充滿瞭期待。我想象著，書中可能詳細闡述瞭如何利用加速度計、磁力計、甚至光學傳感器等非陀螺設備，通過精巧的算法設計，補償陀螺儀的不足，甚至達到超越傳統陀螺儀的性能。這本書不僅僅是關於一項技術，更像是在挑戰慣性導航的既有思維模式，為整個行業帶來瞭革新性的思考，我迫切地想知道它究竟是如何做到的。

評分☆☆☆☆☆

翻開《無陀螺慣性導航技術》，我仿佛置身於一個充滿智慧與創新的殿堂。這本書的標題本身就極具吸引力，它承諾瞭一種顛覆性的技術路徑，擺脫瞭長期以來製約慣性導航發展的核心器件——陀螺儀。我一直對陀螺儀的機械結構和工作原理充滿敬畏，但同時也深知其固有的限製，比如啓動時間、漂移誤差、以及對溫度、振動等外部乾擾的敏感性。因此，當得知有這樣一本專門探討“無陀螺”解決方案的書籍時，我的興趣被瞬間點燃。我預想書中會深入剖析各種新型傳感器的工作原理，例如光縴陀螺、激光陀螺的替代方案，或者更激進的，完全依賴其他物理原理來實現姿態和角速度的測量。書中是否會介紹基於機器學習或者深度學習的方法，通過大量的數據訓練來識彆和補償慣性測量中的誤差？又或者，會提齣一種全新的傳感器集成方式，將多個不同類型的傳感器緊密結閤，形成一個強大的、能夠自我校準的導航係統？我對書中可能展現的巧妙設計和嚴謹論證充滿瞭好奇。

評分☆☆☆☆☆

《無陀螺慣性導航技術》這本書的齣現，對我而言，簡直就像是在慣性導航領域打開瞭一扇全新的大門。長久以來，陀螺儀都是慣性導航係統的“基石”，它的性能直接決定瞭整個係統的精度和可靠性。然而，陀螺儀的固有缺點，如成本高昂、體積龐大、對環境敏感等，也一直在限製著慣性導航技術的進一步發展和應用。因此，當看到“無陀螺”這個概念時，我的內心是充滿期待與興奮的。我設想這本書會深入探討如何利用其他類型的傳感器，例如高精度加速度計、磁力計、甚至光學器件，通過巧妙的算法設計和數據融閤，來彌補陀螺儀的缺失。書中是否會介紹一些前沿的傳感器技術，以及如何將它們集成到一個緊湊、高效的係統中？我尤其好奇書中在處理係統纍積誤差方麵是否有創新性的解決方案，因為這是任何導航係統都需要麵對的嚴峻挑戰。這本書的齣現，無疑為慣性導航技術的革新提供瞭新的可能，我迫切地想知道它究竟是如何實現的。

評分☆☆☆☆☆

《無陀螺慣性導航技術》這本書的齣現，讓我對慣性導航的未來充滿瞭遐想。在我的認知中，陀螺儀是慣性導航的“靈魂”，沒有它，一切似乎都無從談起。然而，這本書挑戰瞭這一根深蒂固的觀念。我迫切地想知道，作者是如何在沒有陀螺儀的情況下，依然能夠準確地捕捉到載體的姿態變化和角速度信息。這本書是否會介紹一些新興的傳感技術，比如微型化的光學傳感器、或者通過測量重力場變化來實現姿態估計？又或者，它會側重於算法的創新，通過融閤其他類型的傳感器數據（如加速度計、磁力計、甚至是視覺信息），來間接推導齣陀螺儀原本的功能？我尤其關注書中在處理係統誤差、提高導航精度方麵的技術細節。書中是否會探討如何有效地補償由於傳感器自身誤差、外部乾擾以及環境因素帶來的纍積誤差？對於無人係統、航空航天、以及機器人等領域來說，一種更輕便、更低功耗、更抗乾擾的慣性導航技術無疑具有巨大的吸引力，我期待這本書能為這些領域帶來突破性的解決方案。