小型無人機SINS/GPS/視覺組合導航研究

楊淑媛

（山西工程職業技術學院,太原 030009）

小型無人機SINS/GPS/視覺組合導航研究

楊淑媛

（山西工程職業技術學院,太原 030009）

隨著航空技術的不斷發展，無人機對導航系統精度和可靠性的要求越來越高。由捷聯慣導系統(SINS)和全球定位系統(GPS)構成的組合導航系統是無人機最為常用的導航系統。然而，由于GPS存在信號易丟失、易受干擾的缺點，使得SINS/GPS系統在應用上具有一定程度的局限性。為了擴大其適用范圍，充分發揮SINS/GPS導航系統的優勢，本文采用了計算機視覺導航技術，對SINS/GPS/視覺組合導航系統進行了研究和分析，并進行了仿真實驗。

無人機；捷聯慣性導航系統；計算機視覺；組合導航；卡爾曼濾波

0 引言

隨著無人機技術的發展，導航系統的種類也越來越多，通常有慣性導航系統、衛星導航系統、多普勒導航系統和地形輔助導航系統等[1]。然而，單一的導航裝置已難以滿足當前實際應用中的飛行要求，多種形式的組合導航方案隨之產生，組合方案的采用使各導航系統之間取長補短，利用組合系統提供的冗余信息可以有效提高系統的導航精度和可靠性[2]。本文針對GPS/SINS組合導航系統中GPS信號易受干擾、易丟失等缺點，提出了SINS/GPS/視覺組合導航方案，提高了系統的可靠性和導航精度，具有一定的工程實際意義。

1 SINS/GPS/視覺組合導航系統方案

捷聯慣導系統SINS為主導航系統，全球定位系統GPS和計算機視覺系統則作為導航輔助子系統。SINS采用姿態解算算法將 MEMS傳感器輸出數據解算為需要的導航參數，GPS接收機獲取的信號經由計算機轉換為用戶所需的機體位置和速度參數，而視覺系統則根據連續時刻的圖像信息估計機體的姿態參數[2]。利用SINS系統誤差模型、GPS量測誤差模型及視覺量測誤差模型構成擴展卡爾曼濾波器，兩個子濾波器給出局部最優估計，再依據信息融合技術將局部估計有機合成，從而得到捷聯慣導系統狀態的全局最優估計。SINS/GPS/視覺組合導航結構如圖1所示。

2 SINS/GPS/視覺組合導航系統狀態方程的建立

本系統采用的組合方式為SINS分別與GPS和視覺系統構成子組合，且都采用輸出校正，因而可采用同一組狀態方程。

2.1 SINS姿態誤差方程

理論上，SINS姿態矩陣滿足微分方程

而在實際中需要考慮陀螺儀的測量誤差和計算誤差，根據相似變換法則及反對稱矩陣與向量之間的關系，可得SINS姿態誤差方程為

為了使模型適用于特定的場合且便于分析，在可接受范圍內認為

2 SINS速度誤差方程

理想情況下，SINS速度微分方程為：

實際系統中，基于誤差的SINS速度微分方程為：

2.3 SINS位置誤差方程

機體的緯度、經度變化分別是由北向速度分量和東向速度分量引起的，而高度信息則與地向速度有關[3]。由此確定的位置方程為：

由式（7）可得位置誤差方程如下：

將(3)、(6)、(8)～(10)式聯立即可得到SINS誤差模型，即組合導航系統的狀態方程。

3 SINS/GPS/視覺組合導航系統量測方程的建立

SINS/GPS子系統有兩組量測值，一組為位置量測值，即SINS和GPS接收機給出的位置信息的差值；另一組為速度量測值，即兩個系統給出的速度差值。而SINS/視覺子系統只包含一組量測值，利用視覺圖像信息估計得到的機體位姿信息和SINS給出的姿態角信息之間的差值作為量測值。

SINS系統的位置信息和速度信息可表達為真值與相應誤差之和：

GPS全球定位系統的位置信息和速度信息可表示為真值與相應誤差之差：

其中，

4 SINS/GPS/視覺組合導航系統仿真實驗

卡爾曼濾波是實現組合導航的關鍵性環節。基于先前建立的狀態方程和量測方程設計擴展卡爾曼濾波器，并將其作為導航系統子濾波器。同時，采用聯邦濾波技術對子濾波器輸出信息進行有效融合[4]。

圖2為飛行過程中某一時刻航拍圖像，其中白色方框中的建筑物代表五個特征點。

軌跡發生器的參數選取如下：

獲取特征點信息的幀間圖像間隔時間為150ms。SINS解算頻率為50Hz，GPS接收頻率為1Hz，組合頻率為1Hz。

圖3～圖11表示SINS/GPS組合與SINS/GPS/視覺組合各位姿參數誤差曲線，仿真時間為3600s。

由圖3～圖11所示誤差曲線可知，SINS/GPS系統的姿態角誤差波動范圍約為SINS/GPS/視覺系統的1.39倍；速度誤差波動范圍約為SINS/GPS/視覺系統的1.45倍；位置誤差中，高度、緯度和經度誤差波動范圍分別為SINS/GPS/視覺系統的1.40倍、1.28倍、1.13倍，整體而言，SINS/GPS/視覺組合系統的誤差波動范圍減小且誤差曲線整體的收斂性優于SINS/GPS系統，穩態趨向更平穩。綜上所述，SINS/GPS/視覺組合系統的導航定位精度優于SINS/ GPS系統。

此外，即使GPS信號丟失或受到干擾，系統仍可采用SINS/視覺組合完成導航任務，維持系統正常工作。視覺導航技術的輔助作用使得系統的可靠性增強。

5 結束語

無人機眾多導航系統中， SINS/GPS組合導航系統最為常見，但是，由于GPS存在信號易受干擾甚至丟失的缺點，以提高系統的精度和可靠性為目標，分別從狀態方程和量測方程的建立、卡爾曼濾波算法及聯邦濾波等多方面進行研究和改進，相比SINS/GPS導航系統，本文提出的SINS/GPS/視覺組合導航技術在提高定位精度和系統可靠性方面都有著顯著的優勢。

[1]魏瑞軒,李學仁.無人機系統及作戰使用[M].北京：國防工業出版社,2009：23-26.

[2]萬明.基于視覺導航的無人機自主著陸飛行參數估計方法[D].南京航空航天大學,2009.

[3]張天光,王秀萍,王麗霞.捷聯慣性導航技術(第2版)[M].國防工業出版社,2010：22-29.

[4]付夢印,鄧志紅,閻莉萍.Kalman濾波理論及其在導航系統中得應用[M].北京：科學出版社,2010：10-18.

10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.22.256