惯导原理捷联惯导基本算法与误差课件•惯性导航概述•捷联惯性导航系统01惯性导航概述惯性导航的定义惯性导航利用陀螺仪和加速度计等惯性传感器，感知和测量载体在三个轴向的角速度和加速度，通过计算得到载体的姿态、速度和位置信息。特点自主性、隐蔽性、精度高、无信号干扰等。惯性导航的分类平台式惯性导航将陀螺仪和加速度计等惯性传感器安装在一个稳定平台上，测量载体相对于惯性坐标系的角速度和加速度，计算得到姿态、速度和位置信息。捷联式惯性导航将陀螺仪和加速度计等惯性传感器直接安装在载体上，通过计算机进行捷联算法计算，得到姿态、速度和位置信息。惯性导航的基本原理利用陀螺仪感知载体在三个轴向的角速度，利用加速度计测量载体的加速度，通过捷联算法计算得到姿态、速度和位置信息。捷联算法：将陀螺仪和加速度计的测量值进行数据融合和处理，通过四元数或欧拉角等方法，计算得到载体的姿态、速度和位置信息。02捷联惯性导航系统捷联惯性导航系统的组成01020304陀螺仪：测量角速度加速度计：测量加速度校正装置：对传感器进行校正计算机：数据处理和控制单元捷联惯性导航系统的优点体积小、重量轻价格低廉可靠性高维护方便捷联惯性导航系统的应用航空航天领域军事领域民用领域（如车辆导航、无人机等）03捷联惯性导航基本算法四元数算法010203四元数的定义四元数的优势四元数算法流程四元数是由实数和三个虚数单位i、j、k组成的数学表示方法，用于描述旋转和方向信息。四元数可以更自然地处理旋转信息，避免欧拉角表示时出现的万向节锁问题。通过一系列的四元数更新操作，可以推算出载体在空间中的实时姿态。卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波器的特点卡尔曼滤波器是一种线性二次无偏估计器，能够从一系列的不完全的和含有噪声的测量中估计动态系统的状态。卡尔曼滤波器的应用场景在惯性导航系统中，卡尔曼滤波器可以用于融合传感器数据，提高导航精度。卡尔曼滤波器的基本原理卡尔曼滤波器通过建立系统模型，对系统进行预测和测量更新，从而得到最优估计值。梯度滤波算法梯度滤波器的原理123梯度滤波器利用局部范围内的梯度信息来估计姿态，具有较高的动态性能和鲁棒性。梯度滤波器的实现方法梯度滤波器通过计算载体运动轨迹周围的一定范围内的梯度信息，结合运动学模型，推算出载体的实时姿态。梯度滤波器的优缺点梯度滤波器具有较高的实时性和精度，但容易受到运动状态变化和噪声干扰的影响。04捷联惯性导航误差分析系统误差零偏误差刻度系数偏差安装误差由于陀螺仪和加速度计的制造和安装偏差导致的固定偏差，这种误差通常很难通过校准消除。由于陀螺仪和加速度计的刻度系数不准确导致的误差，需要通过校准消除。由于陀螺仪和加速度计在系统中的安装位置不准确导致的误差，这种误差通常很难通过校准消除。随机误差陀螺仪随机漂移误差由于陀螺仪内部的热噪声和机械噪声导致的随机偏差，这种误差通常需要通过滤波和数据融合技术来减小。加速度计随机噪声误差由于加速度计内部的热噪声和机械噪声导致的随机偏差，这种误差通常需要通过滤波和数据融合技术来减小。漂移误差常值漂移误差由于陀螺仪和加速度计的长期稳定性问题导致的固定偏差，这种误差通常需要通过定期重新校准来消除。时间漂移误差由于陀螺仪和加速度计随时间变化的稳定性问题导致的偏差，这种误差通常需要通过实时滤波和数据融合技术来减小。05提高捷联惯性导航精度的策略采用高性能的惯性传感器陀螺仪陀螺仪是惯性导航系统中的重要组成部分，能够测量载体在三个轴向的角速度。采用高性能的陀螺仪可以提高捷联惯性导航系统的精度。加速度计加速度计用于测量载体的加速度。采用高性能的加速度计可以更准确地测量载体的位置和速度，进而提高捷联惯性导航系统的精度。采用先进的滤波算法卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种先进的滤波算法，能够利用系统模型和传感器数据对系统状态进行估计。采用卡尔曼滤波可以提高捷联惯性导航系统的精度和稳定性。粒子滤波粒子滤波是一种基于贝叶斯推断的非线性滤波算法，能够处理非线性、非高斯系统。采用粒子滤波可以提高捷联惯性导航系统在复杂环境下的性能。利用外部信息...
