公开(公告)号：CN115615437A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211146118.6

申请日：2022-09-20

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 丁继成 ,  黄承林 ,  胡亚南 ,  贾春 ,  黄卫权 ,  王峰 ,  何欣庭 ,  杨皓

IPC: G01C21/20 ,  G01C21/16 ,  G06F18/25 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种因子图组合导航方法，采用ISAM1/ISAM2优化算法，增量求解因子图中的状态变量，对当前状态先基于预积分算法进行了一步地球自转以及有害加速度的粗补偿，然后随着传感器的不断输入，图优化的规模扩大，通过ISAM1/ISAM2算法对历史受影响的状态进行多次增量重补偿，当达到一定次数后历史节点趋于稳定，此时便不再对其进行重补偿。本发明采用高精度的IMU预积分算法，其定位精度相对于传统预积分算法得到了提高。同时由于基于因子图优化的方式，其具有强可扩展性，在不改变现有框架的基础上能更简易的融合更多传感器。最后采用ISAM1/ISAM2的算法计算量小，可实用性强。

公开(公告)号：CN115615437B

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202211146118.6

申请日：2022-09-20

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 丁继成 ,  黄承林 ,  胡亚南 ,  贾春 ,  黄卫权 ,  王峰 ,  何欣庭 ,  杨皓

IPC: G01C21/20 ,  G01C21/16 ,  G06F18/25 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种因子图组合导航方法，采用ISAM1/ISAM2优化算法，增量求解因子图中的状态变量，对当前状态先基于预积分算法进行了一步地球自转以及有害加速度的粗补偿，然后随着传感器的不断输入，图优化的规模扩大，通过ISAM1/ISAM2算法对历史受影响的状态进行多次增量重补偿，当达到一定次数后历史节点趋于稳定，此时便不再对其进行重补偿。本发明采用高精度的IMU预积分算法，其定位精度相对于传统预积分算法得到了提高。同时由于基于因子图优化的方式，其具有强可扩展性，在不改变现有框架的基础上能更简易的融合更多传感器。最后采用ISAM1/ISAM2的算法计算量小，可实用性强。

公开(公告)号：CN115790592A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211217368.4

申请日：2022-10-03

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 丁继成 ,  黄承林 ,  王峰 ,  杨福鑫 ,  杨皓 ,  何欣庭 ,  胡亚南

IPC: G01C21/20 ,  G01C21/16

Abstract: 本发明公开了一种因子图优化组合导航方法，采用ISAM2优化算法，在流型空间上，增量求解因子图中的状态变量，并基于当前状态和预积分增量进行了地球自转及有害加速度的补偿，然后随着系统运行时间的增长，因子图优化规模逐渐扩大，通过ISMA2算法对历史受影响的时刻进行多次的重补偿，当达到一定次数后历史节点趋于稳定，此时ISAM2算法便不再调用补偿算法对其进行重补偿。本发明采用在流型空间上的高精度的IMU预积分算法，其定位精度相对于传统预积分算法得到了提高，同时由于基于因子图优化的方式，其可扩展性强，可实现多传感器的即插即用，并且采用ISAM2的算法计算量小，实用性强。