无人机组合导航直接法与间接法滤波方式比较

王均晖，孙蕊，2，*，程琦，张文宇

（1.南京航空航天大学 民航学院，南京211106； 2.西安测绘研究所 地理信息工程国家重点实验室，西安710054）

精确的导航定位信息是实现无人机安全飞行的关键。惯性导航系统（INS）和全球导航卫星系统（GNSS）作为2种常用的导航系统，可以有效获取无人机实时导航定位信息，目前已经在无人机导航中被广泛应用。GNSS以全球定位系统（GPS）为代表，能够得到高精度的三维位置、速度；INS由计算机和惯性测量单元（IMU）组成，利用IMU提供的量测信息可以实现自主的导航解算。GPS/IMU通过滤波算法进行组合，算法通过对GPS和IMU数据进行估计、修正、融合，可以有效实现2个系统的互补更新，来解决GPS信号失锁引起的无法定位问题和IMU长时间积累误差引起的漂移问题，因此在无人机组合导航中具有非常重要的作用。

GPS/IMU组合导航根据滤波器的种类、输入传感器之间的耦合程度、滤波器的观测输入量的类型特征等因素可以进行多种分类。例如，以基于不同滤波器类别的组合导航方式可以分为：基于卡尔曼滤波系列的GPS/IMU组合导航［1-3］；基于粒子滤波的GPS/IMU组合导航［4-5］；以及基于多模态多联邦卡尔曼滤波的GPS/IMU组合导航等［6-8］。目前，已经有许多文献对基于不同类型滤波的组合导航进行了详细的对比分析研究。Georgy等分别利用卡尔曼滤波和粒子滤波将低成本INS与GPS进行组合，并在道路环境下测试这2种组合导航系统的性能［9］；陈坡等在仿真的飞机运动状态下，比较了自适应卡尔曼滤波和H∞滤波应用于GPS/IMU组合导航系统的可行性和有效性［10］；……