露天矿区里程计辅助的GPS/INS车辆导航算法研究

高井祥李增科

（1.中国矿业大学环境与测绘学院，江苏 徐州221116;2.中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室，江苏 徐州221116）

0 引 言

露天矿区车辆利用GPS/INS组合导航过程中，由于数据传输或者卫星信号遮挡问题，GPS信号可能发生中断，会导致INS误差积累，或者GPS信号恢复后引起滤波发散[1]，进而降低导航的精度甚至使导航数据完全不能使用。陈允芳[2]指出陆地车载测图应用中GPS信号频繁中断，仍需增加传感器以辅助GPS/INS完成高精度的位置和姿态测定。RBF神经网络训练收敛速度和稳定性有较大优势[3]，所以利用神经网络预测GPS信号缺失情况的各导航参数误差方法被应用[4]。Godha[5]通过零速更新方法通过增加虚拟观测值的方式来限制INS误差累积。神经网络、支持向量机等方法的引入会增加组合导航算法的复杂性，影响实时效果，容易引起数据解算延迟等问题，而在GPS和INS之外增加其他低精度传感器控制短时间的INS误差漂移，既不会大幅增加算法的复杂性，又能得到良好效果。

基于此，本文在传统GPS/INS组合导航基础上，引入了里程计传感器。使GPS、INS和里程计融合，实现GPS信号中断过程中INS误差实时修正，保证露天矿区车辆导航的精度和连续性。

1 里程计速度和位置解算

设定里程计所输出的载体运动速度记为v O，其方向指向载体的正前，因此里程计观测的载体的运动速度的表达式在导航坐标系可以写成[6-7]:

式（1）中，为载体坐标系到导航坐标系的方向余弦转移矩阵。

里程计的速……