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周红进，许江宁，覃方君 著

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• 惯性导航
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• 导航技术
• MEMS
• 误差分析
• 滤波算法
• 系统集成
• 姿态估计
• 运动控制
• 精密测量

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118114232

商品编码：29708687425

包装：精装

出版时间：2017-12-01

基本信息

书名:无陀螺惯性导航技术

定价：69.00元

售价：46.9元,便宜22.1元,折扣67

作者:周红进,许江宁,覃方君

出版社：国防工业出版社

出版日期：2017-12-01

ISBN：9787118114232

字数：

页码：134

版次：1

装帧：精装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

《无陀螺惯性导航技术》旨在介绍实现无陀螺惯性导航必须解决的一些关键技术。其中：章介绍无陀螺惯性导航技术的发展历程和现状；第2章介绍无陀螺惯性导航系统的基本原理，主要是利用加速度计通过“杆臂效应”测量刚体角运动参数的原理和方法、典型的加速度计配置方案，也介绍了课题组研制的无陀螺惯性测量试验装置；第3章介绍无陀螺惯性导航系统进行自主初始对准和借助外部信息辅助初始对准的技术方法；第4章介绍无陀螺惯性导航系统的姿态解算技术，主要介绍基于四元数法设计姿态解算算法的流程和注意事项；第5章对无陀螺惯性导航系统的主要惯性元件加速度计的噪声特性分析和降噪技术进行比较研究，推导了非标准观测噪声条件下的卡尔曼滤波基本方程；第6章分析了加速度计安装误差对导航参数解算的影响，提出了一种简化快捷的加速度计安装误差校准方法；第7章介绍无陀螺惯导与GPS进行组合导航的方法，包括EKF、UKF和PF等非线性滤波方法。

目录

作者介绍

文摘

序言

章 概述
1．1 惯性导航
1．2 无陀螺惯性导航
1．3 本书内容简介

第2章 无陀螺惯性导航原理
2．1 加速度计工作原理
2．2 刚体运动模型
2．3 载体角速度解算
2．3．1 角加速度的解算
2．3．2 角速度平方的解算
2．3．3 角速度交叉乘积项的解算
2．3．4 其他组合方式的角速度解算
2．4 加速度计配置方案
2．4．1 经典6加速度计配置方案
2．4．2 典型的9加速度计配置方案
2．4．3 一种12加速度计的配置方案
2．5 GFIMU试验装置

第3章 无陀螺惯导初始对准
3．1 自主式初始对准
3．1．1 捷联惯导对准原理应用于无陀螺惯导的可行性分析
3．1．2 单轴旋转的自主式对准方法
3．1．3 初始对准精度分析
3．1．4 仿真
3．2 外部信息辅助无陀螺惯导初始对准
3．2．1 外部信息辅助初始对准模型
3．2．2 仿真

第4章 无陀螺惯导姿态解算
4．1 方向余弦法
4．2 欧拉角法
4．3 四元数法
4．3．1 旋转矢量与四元数
4．3．2 四元数与方向余弦矩阵
4．4 基于四元数的姿态解算算法
4．4．1 姿态解算算法设计
4．4．2 旋转矢量求解
4．4．3 更新四元数单位化
4．4．4 姿态角解算
4．4．5 划桨效应补偿
4．5 姿态解算精度分析
4．5．1 圆锥效应
4．5．2 四元数解算误差
4．6 试验

第5章 加速度计噪声特性分析与降噪方法
5．1 加速度计噪声特性分析及处理
5．1．1 加速度计噪声的直观分析
5．1．2 基于Allan方差的加速度计噪声分析
5．2 改进的自适应卡尔曼滤波降噪
5．2．1 基于新息的噪声自适应估计
5．2．2 滑动估计窗口宽度的优化
5．3 基于小波卡尔曼滤波降噪
5．3．1 观测噪声在线近似估计方法
5．3．2 非标准观测噪声条件下卡尔曼滤波基本方程的理论推导
5．4 试验
5．4．1 无陀螺惯导中加速度计降噪模型
5．4．2 基于新息自适应卡尔曼滤波器的加速度计降噪方法
5．4．3 小波卡尔曼滤波降噪方法

第6章 加速度计安装误差校准方法
6．1 加速度计安装误差的影响分析
6．2 加速度计安装误差校准原理
6．3 一种简化的安装误差校准方法
6．4 仿真
6．4．1 基于数字仿真的安装误差校准一般方法
6．4．2 基于数字-仿真的安装误差校准简化方法
6．5 加速度计安装误差校准试验
6．6 加速度计安装误差补偿试验
6．6．1 加速度计输出误差确定
6．6．2 误差补偿

第7章 GPS与无陀螺惯导组合导航
7．1 引言
7．1．1 级联组合方式
7．1．2 松组合方式
7．1．3 紧组合方式
7．2 GPS／GFINS非线性组合模型
7．2．1 系统状态方程
7．2．2 系统观测方程
7．3 GPS／GFINS非线性组合滤波
7．3．1 EKF滤波算法
7．3．2 UKF滤波算法
7．3．3 PF滤波算法
7．3．4 基于PF算法的GPS／GFINS组合滤波器解算流程
7．4 GPS／GFIMU组合导航试验

附录A 圆锥效应计算
参考文献

《无陀螺惯性导航技术》是一本面向专业人士和研究人员的深度技术专著，旨在全面、系统地介绍和探讨当前惯性导航技术领域中最具潜力的前沿方向——无陀螺惯性导航。本书内容聚焦于如何摆脱传统光学、机械陀螺的束缚，利用半导体、微机电系统（MEMS）等先进传感技术，实现高精度、低成本、小体积的惯性测量与导航。 本书的结构设计严谨，逻辑清晰，从基本原理出发，层层递进，深入到具体的关键技术、算法模型、系统设计以及工程应用等多个层面。全书共分为八个主要章节，并辅以详细的附录和参考文献，力求为读者提供一个完整且深入的知识体系。 第一章 绪论 本章首先回顾了惯性导航技术的发展历程，从早期的机械陀螺系统，到激光陀螺、光纤陀螺的出现，阐述了它们在性能、成本、功耗、可靠性等方面的优劣。在此基础上，着重引出了无陀螺惯性导航的时代背景和技术需求，分析了其技术发展的驱动力，例如航空航天、无人系统、智能汽车、可穿戴设备等领域对惯性导航系统日益增长的需求。本章还对无陀螺惯性导航的定义、核心组成部分（如MEMS加速度计、MEMS角速度计、磁力计等）以及其潜在的技术优势进行了概括性的介绍，为后续章节的学习奠定基础。 第二章 MEMS惯性传感器的原理与特性 作为无陀螺惯性导航系统的核心，MEMS惯性传感器是本章的重点。本章详细介绍了主流的MEMS加速度计和MEMS角速度计的工作原理。对于加速度计，将深入剖析压阻式、电容式、压电式等不同类型传感器的结构设计、信号产生机制以及误差来源。对于角速度计，将重点讲解利用科里奥利力效应的微机械陀螺（如振动陀螺）的原理，包括其动力学模型、输出信号特性以及影响性能的关键因素。此外，本章还将深入探讨MEMS传感器的各项性能指标，如零偏、尺度因子误差、稳定性、噪声水平、带宽、抗冲击能力等，并分析这些参数如何直接影响导航系统的精度。同时，会涵盖传感器的制造工艺、封装技术及其对性能的影响。 第三章 惯性测量单元（IMU）的标定与补偿 IMU的标定是提高惯性导航精度的关键步骤。本章将系统介绍IMU的静态标定和动态标定方法。静态标定主要针对传感器的零偏、尺度因子、轴不对齐等静态误差进行校正，将详细阐述标定模型的建立、标定数据的采集以及参数辨识算法，如最小二乘法等。动态标定则旨在校正温度、振动等动态因素引起的误差，将介绍多种动态标定方案，包括利用转台、振动台等设备进行标定，以及相关的模型辨识技术。本章还会深入探讨误差补偿的常用方法，包括温度补偿、振动补偿、老化补偿等，以及如何构建有效的误差补偿模型。 第四章 无陀螺惯性导航的基本原理与算法 本章是全书的核心理论部分，详细阐述了无陀螺惯性导航系统的基本原理。首先，将从牛顿力学和欧拉动力学方程出发，推导惯性导航的基本运动方程，包括位置、速度和姿态的更新方程。在此基础上，重点介绍基于IMU数据进行姿态解算的核心算法，如四元数法、方向余弦矩阵法、欧拉角法等，并分析它们的优缺点和适用场景。随后，将深入探讨如何利用IMU数据进行位置和速度的积分更新，并分析由于传感器误差带来的积分漂移问题。本章还将介绍多种常用的导航滤波算法，如卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）、扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）、无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）等，以及它们在惯性导航系统中的应用，阐述如何利用这些滤波算法融合外部传感器信息（如GPS、磁力计、气压计等）以抑制漂移，提高导航精度。 第五章 惯性导航系统的误差分析与建模 精确的误差分析和建模是实现高精度导航的基础。本章将深入剖析惯性导航系统中各种误差的来源和传播机制。内容将涵盖传感器的内在误差（如零偏、尺度因子、轴不对齐、噪声等）如何影响导航解算；IMU的安装误差；地球的自转、非球形效应；以及导航状态量的误差传播，例如位置误差、速度误差和姿态误差的演化规律。本章将重点介绍误差传播方程的建立，以及如何利用这些方程来预测和评估系统的长期精度。同时，还将讨论如何通过数学建模的方式，将这些误差量化，为后续的误差补偿和滤波算法设计提供理论依据。 第六章 惯性导航系统的高精度化技术 为了进一步提升无陀螺惯性导航系统的精度，本章将介绍一系列先进的技术手段。首先，将探讨多传感器融合策略，不仅包括IMU与其他惯性传感器的融合，还将重点阐述IMU与GPS/GNSS、视觉传感器、激光雷达、轮速计、气压计、磁力计等外部导航辅助信息的高效融合方法。将详细介绍不同的融合框架，如松耦合、紧耦合以及更高级别的深度融合。其次，本章将深入研究先进的滤波算法，如无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（Particle Filter, PF）等，以及它们在处理非线性系统和非高斯噪声时的优势。此外，还将介绍数据后处理技术，如平滑算法（如Rauch-Tung-Striebel smoother, RTS）等，以及如何利用这些技术进一步提高导航轨迹的精度。最后，会对一些新兴的高精度惯性导航技术进行介绍，例如基于机器学习的误差建模与补偿方法。 第七章 无陀螺惯性导航系统的工程实践与应用 本章将视角转向实际工程应用，探讨无陀螺惯性导航系统在不同领域的具体实现和部署。将详细介绍航空航天领域，如无人机、卫星、导弹的惯性导航系统设计考虑，包括其对精度、可靠性、功耗、尺寸、重量的要求。在汽车领域，将深入分析自动驾驶汽车对惯性导航的需求，以及如何与GPS、摄像头、雷达等传感器进行融合，实现高精度定位和车辆状态感知。此外，还将探讨惯性导航在机器人、智能穿戴设备、海洋测绘、地质勘探等领域的应用实例。本章还会涉及系统集成、软件开发、测试验证等工程化环节的关键问题，以及如何根据不同应用场景的需求，对系统进行优化和定制。 第八章 未来发展趋势与挑战 本章着眼于惯性导航技术的未来发展方向，并分析当前面临的主要挑战。将探讨新型MEMS传感器的研发进展，如高精度、低噪声的陀螺和加速度计；新型惯性器件（如半导体激光陀螺、冷原子陀螺等）的潜力；以及如何进一步提高无陀螺惯性导航系统的自主性和鲁棒性。本章还将讨论计算能力的提升、人工智能与惯性导航的结合，以及如何应对复杂、动态、恶劣环境下的导航难题。最后，会总结当前无陀螺惯性导航技术仍需克服的挑战，例如长期稳定性、成本效益、标准与规范的建立等，并对未来的研究方向提出展望。 附录 附录部分将包含一些重要的数学公式、常用的物理常数、典型MEMS传感器参数示例，以及一套简化的惯性导航仿真程序代码（例如使用Python或MATLab），旨在帮助读者更直观地理解书中内容，并进行相关的仿真实验。 参考文献 本书引用了大量国内外重要的学术论文、期刊文章、会议论文、技术报告和相关专著，力求内容的权威性和前沿性，为读者提供进一步深入学习的资源。 本书的语言风格严谨、专业，但力求清晰易懂，避免使用过于晦涩的术语。图文并茂，配有大量的示意图、原理图、数据图表和实例分析，以便读者更好地理解抽象的概念。本书的目标读者包括高校相关专业的学生（如导航制导、电子工程、机械工程、自动化等）、科研院所的研究人员、以及相关行业的工程师，包括但不限于航空航天、国防军工、汽车电子、机器人、智能设备等领域。通过阅读本书，读者将能够全面掌握无陀螺惯性导航技术的基本原理、关键技术、工程实现方法以及发展趋势，从而为该领域的研究和开发提供坚实的基础和有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格相当严谨，但节奏感把握得并不太好。它更像是一系列独立技术模块的堆砌，缺乏一个贯穿始终、引人入胜的逻辑主线来连接这些“无陀螺”的技术点。比如，在讨论到MEMS惯性测量单元（IMU）的非线性标定与温度漂移补偿时，描述得非常细致，这部分内容对于需要动手搭建实验系统的读者无疑是宝贵的资料。但紧接着，它又跳跃到一套相对基础的航位推算算法，仿佛在前一个高深的技术点和这个基础点之间，存在着某种天然的断层。我原本期待看到的是一条清晰的演进路径：从如何克服单个加速度计的瞬时噪声，到如何利用多传感器异构信息进行长期状态维持的系统级设计哲学。此外，书中对“无陀螺”系统的核心瓶颈——即如何精确估计角速度（或姿态变化率）——的讨论，总是在最后关头收了回去，没有勇敢地深入到那些极具争议性和前瞻性的解决方案中去。这种“到为止”的叙述方式，使得整本书读起来像是高射炮的预演，听到了巨大的声响，却没能看到最终的射击效果。

评分☆☆☆☆☆

读完《无陀螺惯性导航技术》后，我的感受非常复杂，它像是一份详尽但略显陈旧的工程手册，而非一本面向未来的技术展望。我原本以为书中会重点阐述如何通过纯粹的算法优化，例如引入先进的状态估计方法，来从根本上克服仅依赖加速度计和磁力计进行定位时固有的累积误差问题。比如，针对城市峡谷、室内环境或水下等GNSS信号极度受限的场景，该如何设计一个鲁棒性极强的、能长时间保持厘米级精度的无陀螺系统。然而，书中对这些复杂环境下的实际应用挑战，如多路径干扰下的磁场畸变修正、或者在非线性运动模型下的最优观测器设计，讨论得不够深入。大量的篇幅似乎被分配给了对基础传感器原理的介绍，这对于一个明确以“技术”为核心的书籍来说，稍显冗余。更让我感到遗憾的是，在信息安全和抗干扰性方面，这本书几乎没有触及。在当前对导航系统安全性和可靠性要求日益提高的背景下，探讨如何设计抗欺骗、抗外部信号干扰的无陀螺导航冗余方案，无疑是一个至关重要的方向。这本书更像是为初级工程师准备的入门指南，而不是为资深研究人员提供启发性的新思路。

评分☆☆☆☆☆

这本名为《无陀螺惯性导航技术》的著作，其标题本身就透露出一种对传统技术路线的挑战与革新。作为一个长期关注导航技术发展的读者，我原本期望书中能深入探讨如何替代陀螺仪在惯导系统中的核心地位，例如对光纤陀螺、激光陀螺、甚至新兴的MEMS惯导技术在系统集成、误差模型补偿和软件滤波算法上的最新突破进行详尽的论述。然而，实际阅读体验中，我发现内容似乎更偏向于对现有成熟技术的理论复述和工程实现细节的罗列，对于如何从根本上解决“无陀螺”这一概念所隐含的精度漂移、环境适应性以及成本效益平衡等前沿问题，着墨不多。特别是涉及到一些跨学科的交叉点，比如如何利用深度学习或先进的传感器融合框架（如扩展卡尔曼滤波的更高阶变种或粒子滤波）来最大化地提升基于加速度计的导航单元的短期稳定性，这些关键的、能体现“技术前沿性”的内容，感觉像是蜻蜓点水，未能形成有力的论证体系。我对那些关于新型敏感元件结构优化和噪声抑制的章节感到有些失望，它们更像是教科书式的回顾，而非一场关于未来导航方向的深度对话。如果作者能在理论框架中引入更多的实际工程案例的“教训与经验”，而不是仅仅停留在公式推导上，本书的价值或许能得到更大的提升。我期待的“无陀螺”技术，是能切实撼动现有市场的颠覆性力量，而这本书展现的更多是稳健但略显保守的改进。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，更像是一本为特定专业背景人员编写的参考书，而非面向更广泛技术爱好者的科普读物。它假定读者已经具备了扎实的信号处理基础、矩阵代数知识，以及对经典导航方程的深刻理解。如果一个对惯性导航仅有初步了解的读者试图从中寻找一个循序渐进的入门路径，他们很可能会在早期章节中就被大量的数学符号和抽象概念所淹没。尤其是在涉及新型传感器融合框架的章节，作者似乎更倾向于直接给出最终的数学表达式，而跳过了对这些表达式背后物理意义和设计初衷的直观解释。我希望看到更多类比、图示和简化的模型来帮助理解复杂系统的动态行为。这本书的价值在于其内容的深度，但这种深度是以牺牲可读性和普及性为代价的。它更适合作为已经掌握基础理论的研究生或工程师，在特定技术点上进行快速参考和查阅，而不是作为一本能激发兴趣、引领探索的导读之作。它的专业性毋庸置疑，但其“可触及性”却是一个明显的短板。

评分☆☆☆☆☆

从一个注重实际应用和成本控制的视角来看待《无陀螺惯性导航技术》，这本书的侧重点似乎存在一定的偏差。它花费了大量的笔墨来分析那些理论上精度极高的、往往需要昂贵实验室设备才能验证的特定技术细节，但对于如何将这些技术“平价化”并大规模应用于消费级或工业级的低成本终端，却鲜有涉及。例如，在探讨如何利用环境特征匹配（地貌匹配、视觉里程计辅助）来纠正无陀螺系统的漂移时，作者给出的算法模型过于理想化，没有充分考虑真实世界中传感器数据的获取成本、计算资源限制以及实时处理的延迟问题。我希望看到的是关于“低功耗、高鲁棒性”的系统设计范例，是关于如何在资源受限的边缘计算平台上高效部署复杂状态估计算法的讨论。这本书的理论深度是毋庸置疑的，但它似乎过于沉醉于“能做到多精确”，而忽略了“在现实中如何经济有效地做到”。对于那些预算有限，但对导航连续性有硬性要求的应用领域（如无人机自主巡检、低成本自动驾驶辅助），这本书提供的直接可操作性的指导价值相对有限。