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公开(公告)号:CN119437293A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411574543.4
申请日:2024-11-06
Applicant: 北京理工大学 , 北京自动化控制设备研究所
Abstract: 本发明提供一种载体运动激励的微惯导误差参数辨识与预测方法,将微惯导使用数据和标定数据有效结合,根据使用环境与运动情况择优补偿器件误差,充分利用历史数据,提高微惯导关键误差参数补偿精度,进而提升微惯导性能;同时,本发明还引入运动激励对误差参数补偿精度的影响,避免未能激励误差的数据污染标定结果;最后,本发明所提出的微惯导误差参数变化趋势的学习与预测方法能够减小使用年限增长带来的器件误差,延长微惯导的使用寿命。
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公开(公告)号:CN120063274A
公开(公告)日:2025-05-30
申请号:CN202510178017.4
申请日:2025-02-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开提供了一种基于运动匹配因子在线聚类的鲁棒行人自主导航方法。步骤S1:利用陀螺仪敏感角速度模值确定备选融合时刻;步骤S2:采用刚体旋转模型对不同动态下足部落地运动状态进行统一描述,以构建足部运动学模型;步骤S3:在Kalman滤波框架下建立足部运动学/微型惯导组合导航模型;步骤S4:分别构建新息非正交因子和残差因子作为运动匹配因子,来表征当前足部运动学模型信息与真实运动状态的匹配程度;步骤S5:针对备选融合时刻,提出运动匹配因子在线聚类方法对是否融合惯导信息和运动学模型信息进行决策,从而实现鲁棒行人自主导航。使用本发明能够提升系统使用的便捷性,以及提升不同速度运动下导航定位精度和鲁棒性。
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