INS/GNSS Integration navigation; Contain Inpure navigation, Integration navigation,Transfer Alignment,Robuster Filter,NHC,etc.
1,本代码工具箱需要在严恭敏老师的PSINS工具箱的基础上进行使用
PSINS相关资料参考严老师网站:http://www.psins.org.cn/
2,NaveCodePro在使用时需要所有文件全部选中在当前路径,以防缺少函数
3,NaveCode后期的维护和更新均上传至GitHub:https://github.com/zelanzou/NaveCodePro
部分数据由于过大,上传至百度网盘:链接:https://pan.baidu.com/s/1VdDXrftKy3uswVjWyirzbQ ,提取码:oajl
函数名称 | 函数描述 | 参考文献 |
---|---|---|
mAccCaliDescent | 基于加速度计矢量模相等的标定方法,代价函数值下降的搜索方法 | [1] |
mAccCaliHxJx1 | 加速度计模型计算雅各比和海森矩阵 | |
mAcce6PosCalibration | 六位置修正加速度计标定法 | [2] |
GA算法框架(文件夹内所有函数) | 遗传算法,可以用于非线性最优规划 | |
ARkf | 马氏距离单因子抗差算法 | [4],[9] |
Adaptivekf156 | 序贯量测+方差受限算法 15*6维,估计零偏 | |
Adaptivekf186 | 序贯量测+方差受限算法 18*6维 ,估计零偏,杆臂 | |
Adaptivekf196 | 序贯量测+方差受限算法 18*6维 ,估计零偏,杆臂,同步时间 | |
BayesianFilter | 受污染的贝叶斯滤波算法 | [5] |
MRkf | 马氏距离单因子修正抗差算法 | [3] |
RobustKf | 多因子自适应抗差算法 | |
SH_KF156 | Sage-Husa自适应卡尔曼滤波(序贯量测) | |
SlideWindow_Rkf | 基于滑动窗,马氏距离检测滤波算法 | |
kf | 标准卡尔曼滤波 | |
kf0 | 标准卡拉曼滤波,更准确的时间融合方式 | |
kf_phi | 增加航向观测的kalman | |
Virtual_Lever_Arm | 虚拟杆臂法估计杆臂 | [6] |
kfCalibrated_Xu | 两步修正法标定陀螺 | [7] |
mGyro6PosCalibration | 六位置法标定陀螺 | |
mfunRef43 | 系统级标定法 | [8] |
mgenRot | 生成旋转矩阵 | |
NHC | 车辆不完整约束 | |
UKF_constrait | ukf用于车辆不完整约束 | |
Vehicle_Constraint | 高程+航向+不完整约束 | |
AttAddKmtcCons | gnss outrage 解决方案: 姿态匹配+ 车体运动学速度匹配 20维传递对准算法 估计主子安装角,车体安装角,不能估计杆臂 | |
Att_Vel_AddKmtcCons | gnss outrage 解决方案:姿态匹配+速度匹配 23维传递对准算法 估计主子安装角,杆臂,车体安装角 | |
Att_Vel_AddKmtcCons1 | gnss outrage 解决方案:增加正常段使用车辆约束 | |
P_AdaptiveKf_NHC_PR | 17维位置组合卡尔曼滤波 ,考虑GNSS缺失情况下使用运动学约束 , 模式识别(PR) | |
VmP_NHC | 车体速度辅助+位置,失锁时使用NHC | |
VmP_NHC_RTS | 车体速度辅助+位置,失锁时使用NHC/RTS | [11] |
VnP_NHC | 导航速度辅助+位置,失锁时使用NHC | |
ZeroVelocity_Kf | 零速修正kalman滤波 | |
ins_inpure | 纯惯性导航 | |
RTS | RTS平滑核心代码 | |
smooth_RTS | RTS平滑,平滑区间与外部观测频率一直 | |
smooth_RTS_all | RTS平滑,平滑区间取全段数据 | |
smooth_TKF | 双向平滑 | [9] |
Aligni0 | 粗对准 | |
Arw_Vrw2std | ARW, VRW 与 噪声标准差的转换 | |
EarthParameter | 地球参数 | |
Expand_axis_fill_figure | 去除画图的空白边界 | |
KF_Phi | 组合导航离散线性模型 | |
Myavp2imu | 通过avp反向生成imu数据 | |
WaveDenoise | imu小波去噪 | |
avp_update | 导航更新 | |
feed_back_correct | 反馈校正 | |
fplot | 计算导航误差并画图 | |
genImuAsb | 产生非正交变换矩阵,从理想 b 系到 传感器系 | |
globalParameter | 地球参数全局变量 | |
mToolLatLonErrorMeters | 弧度转化为米 | |
mxGetGravity | 计算重力值 | |
reverseEarthParameter | 反向滤波更新地球参数值 | |
rmse | 计算rmse | |
slideVarStd | 滑动计算数据的方差、标准差,均值 | |
xkplot | 滤波估计值和协方差画图 | |
SINS153Vel_TransferAlignment | 速度匹配15维传递对准算法 ,仅估计杆臂 | |
SINS186Att_Vel_TransferAlignment | 姿态速度匹配18维传递对准算法 ,估计安装角和杆臂 | |
VPmaster | 主惯导速度位置匹配 | |
UKF156 | 组合导航15维ukf | |
UKFParameter | ukk参数设置 | |
state_function | ukf的非线性模型 | |
ukf_filter | ukf滤波 | |
utChange | ut变化 | |
Wavelet_Transform(文件夹) | 小波变换 | |
SimuAcc | 加速度计仿真数据发生器 | |
TrjSim_INS | 轨迹发生器 |
函数名称 | 函数描述 | 参考文献 |
---|---|---|
Acc_Calibration_Sim_main | 加速度计标定仿真,重复性测试 | |
Acc_Calibration_main | 加速度计标定实测 | |
Gyro_Calibration_main | 陀螺仪标定仿真,重复性测试 | |
Gyro_Calibration_sim_main | 陀螺仪标定实测 | |
Integrate_navi_real_main | 抗差组合导航方法实测 | |
Integrate_navi_sim_main | 抗差组合导航方法仿真 | |
Other_main | NHC,UKF,平滑等函数测试 | |
Outrage_main | GNSS失锁方案实际数据测试 | |
Transfer_Alignment_main | 传递对准测试 | |
TrjSim_main | 产生仿真数据 | |
data_process_main | 数据处理 | |
mainLeverArmEst | 杆臂估计方案测试 | |
AllanCov(文件夹) | Allan方差测试 |
[1] Frosio I, Pedersini F, Borghese N A. Autocalibration of Triaxial MEMS Accelerometers With Automatic Sensor Model Selection[J]. IEEE Sensors Journal,2012,12(6):2100-2108.
[2] Xu T, Xu X, Xu D, et al. A Novel Calibration Method Using Six Positions for MEMS Triaxial Accelerometer[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2020, 70: 1-11.
[3] Chen J , Shu-Bi Z . A Novel Adaptively-Robust Strategy Based on the Mahalanobis Distance for GPS/INS Integrated Navigation Systems[J]. Sensors, 2018, 18(3):695.
[4]. Chang G . Robust Kalman filtering based on Mahalanobis distance as outlier judging criterion[J]. Journal of Geodesy, 2014, 88(4):391-401.
[5]. 孙增析,邓志东, 一种对成片连续野值不敏感的鲁棒滤波. 清华大学学报(自然科学版), 1994.
[6] Borko, A., I. Klein and G. Even-Tzur, GNSS/INS Fusion with Virtual Lever-Arm Measurements. Sensors, 2018. 18(7): p. 2228.
[7]邹泽兰,徐同旭,徐祥,赵鹤鸣. 基于两步修正法的MEMS三轴陀螺仪标定方法[j],仪器仪表学报
[8]Zhou Q, Yu G, Li H, et al. A Novel MEMS Gyroscope In-Self Calibration Approach[J]. Sensors, 2020, 20(18): 5430.
[9]Liu H, Nassar S, El-Sheimy N. Two-filter smoothing for accurate ins/gps land-vehicle navigation in urban centers [J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2010, 59(9): 4256-4267
[10] Yang Y X, Cui X Q. Adaptively robust filter with multi adaptive factors [J]. Survey Review, 2008, 40(309): 260-270.
[11] Hang G , Guo J , Min Y , et al. A weighted combination filter with nonholonomic constrains for integrated navigation systems[J]. Advances in Space Research, 2015, 55(5):1470-1476.
NaveCodePro是在严恭敏老师的工具箱衍生而来,代码均与组合导航相关,code思路为文献复现和本人的原创设计。感谢课题组徐祥老师,徐同旭师兄对NavecodePro中部分代码的贡献。
NaveCodePro不涉及也不允许任何商用,代码为本人对三年研究课题的整理,如有代码疑问或侵权行为,可联系邮箱:[email protected].