无陀螺惯性导航技术 [Gyro-free Inertial Navigation Technology] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周红进，许江宁，覃方君 著

图书标签:

• 惯性导航
• 陀螺仪
• 导航技术
• 传感器
• 算法
• 误差分析
• 姿态估计
• 定位
• 微机控制
• 自动控制

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118114232

版次：1

商品编码：12335605

包装：精装

外文名称：Gyro-free Inertial Navigation Technology

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：134

字数：181000

正文语种：中文

内容简介

　　《无陀螺惯性导航技术》旨在介绍实现无陀螺惯性导航必须解决的一些关键技术。其中：第1章介绍无陀螺惯性导航技术的发展历程和现状；第2章介绍无陀螺惯性导航系统的基本原理，主要是利用加速度计通过“杆臂效应”测量刚体角运动参数的原理和方法、典型的加速度计配置方案，也介绍了课题组研制的无陀螺惯性测量试验装置；第3章介绍无陀螺惯性导航系统进行自主初始对准和借助外部信息辅助初始对准的技术方法；第4章介绍无陀螺惯性导航系统的姿态解算技术，主要介绍基于四元数法设计姿态解算算法的流程和注意事项；第5章对无陀螺惯性导航系统的主要惯性元件加速度计的噪声特性分析和降噪技术进行比较研究，推导了非标准观测噪声条件下的卡尔曼滤波基本方程；第6章分析了加速度计安装误差对导航参数解算的影响，提出了一种简化快捷的加速度计安装误差校准方法；第7章介绍无陀螺惯导与GPS进行组合导航的方法，包括EKF、UKF和PF等非线性滤波方法。

内页插图

目录

第1章 概述
1．1 惯性导航
1．2 无陀螺惯性导航
1．3 本书内容简介

第2章 无陀螺惯性导航原理
2．1 加速度计工作原理
2．2 刚体运动模型
2．3 载体角速度解算
2．3．1 角加速度的解算
2．3．2 角速度平方的解算
2．3．3 角速度交叉乘积项的解算
2．3．4 其他组合方式的角速度解算
2．4 加速度计配置方案
2．4．1 经典6加速度计配置方案
2．4．2 典型的9加速度计配置方案
2．4．3 一种12加速度计的配置方案
2．5 GFIMU试验装置

第3章 无陀螺惯导初始对准
3．1 自主式初始对准
3．1．1 捷联惯导对准原理应用于无陀螺惯导的可行性分析
3．1．2 单轴旋转的自主式对准方法
3．1．3 初始对准精度分析
3．1．4 仿真
3．2 外部信息辅助无陀螺惯导初始对准
3．2．1 外部信息辅助初始对准模型
3．2．2 仿真

第4章 无陀螺惯导姿态解算
4．1 方向余弦法
4．2 欧拉角法
4．3 四元数法
4．3．1 旋转矢量与四元数
4．3．2 四元数与方向余弦矩阵
4．4 基于四元数的姿态解算算法
4．4．1 姿态解算算法设计
4．4．2 旋转矢量求解
4．4．3 更新四元数单位化
4．4．4 姿态角解算
4．4．5 划桨效应补偿
4．5 姿态解算精度分析
4．5．1 圆锥效应
4．5．2 四元数解算误差
4．6 试验

第5章 加速度计噪声特性分析与降噪方法
5．1 加速度计噪声特性分析及处理
5．1．1 加速度计噪声的直观分析
5．1．2 基于Allan方差的加速度计噪声分析
5．2 改进的自适应卡尔曼滤波降噪
5．2．1 基于新息的噪声自适应估计
5．2．2 滑动估计窗口宽度的优化
5．3 基于小波卡尔曼滤波降噪
5．3．1 观测噪声在线近似估计方法
5．3．2 非标准观测噪声条件下卡尔曼滤波基本方程的理论推导
5．4 试验
5．4．1 无陀螺惯导中加速度计降噪模型
5．4．2 基于新息自适应卡尔曼滤波器的加速度计降噪方法
5．4．3 小波卡尔曼滤波降噪方法

第6章 加速度计安装误差校准方法
6．1 加速度计安装误差的影响分析
6．2 加速度计安装误差校准原理
6．3 一种简化的安装误差校准方法
6．4 仿真
6．4．1 基于数字仿真的安装误差校准一般方法
6．4．2 基于数字-仿真的安装误差校准简化方法
6．5 加速度计安装误差校准试验
6．6 加速度计安装误差补偿试验
6．6．1 加速度计输出误差确定
6．6．2 误差补偿

第7章 GPS与无陀螺惯导组合导航
7．1 引言
7．1．1 级联组合方式
7．1．2 松组合方式
7．1．3 紧组合方式
7．2 GPS／GFINS非线性组合模型
7．2．1 系统状态方程
7．2．2 系统观测方程
7．3 GPS／GFINS非线性组合滤波
7．3．1 EKF滤波算法
7．3．2 UKF滤波算法
7．3．3 PF滤波算法
7．3．4 基于PF算法的GPS／GFINS组合滤波器解算流程
7．4 GPS／GFIMU组合导航试验

附录A 圆锥效应计算
参考文献

前言/序言

　　惯性导航是牛顿三大运动定律在现代导航领域的一项重要应用。惯性导航分别利用加速度计和陀螺测量载体的线运动参数（加速度）和角运动参数（角速度或角加速度），在已知载体初始条件（初始时刻位置、速度等）的基础上进行推算，从而得到后续时刻的位置、速度、姿态等信息。
　　一直以来，惯性导航系统（简称惯导）使用陀螺敏感地球自转角速度和测量载体的角运动参数，使用加速度计测量载体的线运动参数。从刚体运动的本质规律来讲，刚体存在角运动时，刚体上的质点也必然存在线运动，这就是刚体上的质点到刚体转动中心的“杆臂效应”。也就是说，利用“杆臂效应”，可以通过敏感质点线运动参数（如加速度）测量载体的角运动参数（角速度或角加速度）。基于这一认识，1967年，科研人员提出利用加速度计设计无陀螺惯性导航系统（Gyro-free Inertial Navigation System，GFINS）（简称无陀螺惯导）。早期加速度计的性能较低，通过“杆臂效应”测量载体角运动参数难以满足惯性导航系统设计要求，无陀螺惯导的研制难以实现。进入21世纪，陀螺和加速度计的制造技术、工艺都取得巨大的进步，加速度计的性能也得到了显著提高，主流加速度计的分辨力达到了l0-6g。相比陀螺，加速度计具备性能可靠、维护简单、体积小、成本低廉的更大优势。因此，无陀螺惯性导航技术研究重新受到科研人员的重视。
　　本书旨在介绍实现无陀螺惯性导航必须解决的一些关键技术。其中：第1章介绍无陀螺惯性导航技术的发展历程和现状；第2章介绍无陀螺惯性导航系统的基本原理，主要是利用加速度计通过“杆臂效应”测量刚体角运动参数的原理和方法、典型的加速度计配置方案，也介绍了课题组研制的无陀螺惯性测量试验装置（Gyro-free Inertial Measurement Unit.GFIMU）；第3章介绍无陀螺惯性导航系统进行自主初始对准和借助外部信息辅助初始对准的技术方法；第4章介绍无陀螺惯性导航系统的姿态解算技术，主要介绍基于四元数法设计姿态解算算法的流程和注意事项；第5章对无陀螺惯性导航系统的主要惯性元件加速度计的噪声特性分析和降噪技术进行比较研究，推导了非标准观测噪声条件下的卡尔曼滤波基本方程；第6章分析了加速度计安装误差对导航参数解算的影响，提出了一种简化快捷的加速度计安装误差校准方法；第7章介绍无陀螺惯导与GPS进行组合导航的方法，包括EKF、UKF和PF等非线性滤波方法。

《无陀螺惯性导航技术》—— 揭示不受外力束缚的自主定位新范式 在现代科技飞速发展的浪潮中，精确、可靠的自主定位技术是推动无人系统、智能制造、空间探索乃至军事国防等众多领域进步的关键基石。传统惯性导航系统（INS）凭借其不受外部信号干扰、可独立工作的优势，在过去几十年里扮演着至关重要的角色。然而，传统的INS严重依赖于高精度的陀螺仪和加速度计，其固有的尺寸、功耗、成本以及对环境因素（如温度、振动、地磁场干扰）的敏感性，限制了其在某些极端场景下的应用，并不断促使科学家和工程师们寻求更具创新性的解决方案。 《无陀螺惯性导航技术》一书，正是聚焦于这一前沿领域，深度剖析那些摆脱了传统陀螺仪束缚的全新惯性导航原理、实现方法及应用前景。本书并非简单地对现有惯性导航技术进行修补或改进，而是从更基础的物理原理出发，探索利用其他感知模态或巧妙的数学算法，来近似或完全替代传统陀螺仪的功能，实现自主、精确的位姿（位置、姿态、速度）估计。 一、 传统惯性导航的局限与无陀螺化趋势的必然性 在深入探讨无陀螺技术之前，本书首先系统回顾了经典惯性导航的基本原理，即通过惯性传感器（陀螺仪测量角速度，加速度计测量比力）积分来推算载体的运动状态。详尽分析了其在理论上的优势——独立性、高采样率、不受外界电磁干扰等，并指出了其在实际应用中不可回避的挑战： 陀螺仪的误差累积： 即使是最高精度的陀螺仪，其固有的零偏、漂移、随机噪声等误差也会随着时间的推移而累积，导致导航精度迅速下降。 成本与功耗： 高性能的机械陀螺仪和光纤陀螺仪价格昂贵，且功耗较高，不适用于对成本和能耗敏感的轻小型化设备。 环境敏感性： 温度变化、机械振动、冲击等外部因素会显著影响陀螺仪的测量精度，甚至导致其失效。 对初始对准的依赖： 传统的INS需要精确的初始对准，依赖于外部参考（如GPS、地磁场），这在GPS信号丢失或环境复杂的情况下成为瓶颈。 正是这些挑战，催生了对“无陀螺”导航的强烈需求。本书明确指出，无陀螺化并非完全抛弃惯性测量，而是寻求替代性或互补性的解决方案，以期在降低成本、提高鲁棒性、拓展应用场景的同时，维持甚至提升导航性能。 二、 无陀螺惯性导航的理论基石与核心技术 本书的精髓在于对多种创新性无陀螺导航原理的深入讲解，这些原理构成了无陀螺惯性导航的技术体系： 1. 基于视觉的惯性导航（Visual-Inertial Navigation, VIN）: 原理： 融合视觉传感器（如摄像头）和惯性传感器（加速度计、磁力计等，但不含陀螺仪）。通过分析连续图像帧之间的特征点运动，可以估计相机的相对位姿变化（视觉里程计）。将此与惯性测量信息相结合，可以构建一个更鲁棒、更高精度的导航系统。 核心技术： 特征提取与匹配： FAST, SIFT, SURF, ORB等特征点检测与描述算法，以及RANSAC等鲁棒匹配技术。 视觉里程计： 基于特征点的跟踪，或者直接使用像素灰度信息（光流法），估计连续帧之间的运动。 非线性优化（Bundle Adjustment）： 通过优化视觉重投影误差和惯性测量约束，实现全局位姿估计。 滤波方法（Kalman Filter, Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter, Particle Filter）： 将视觉和惯性信息在状态估计框架下进行融合，处理系统的不确定性。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 构建地图同时进行定位，尤其适用于未知环境。 优势： 成本相对较低，能提供丰富的环境信息，在GPS受限区域有独特优势。 挑战： 对环境光照、纹理变化敏感，容易出现特征丢失，运动速度过快时视觉信息提取困难。 2. 基于多传感器融合的惯性导航（Multi-Sensor Fusion for Inertial Navigation）: 原理： 除了惯性传感器，还整合其他类型的传感器，如磁力计、气压计、轮式里程计、雷达、激光雷达（LiDAR）等，通过精密的融合算法，弥补单纯惯性测量或某一类传感器的不足。 核心技术： 磁力计融合： 利用地磁场信息进行航向（偏航角）的辅助估计，尤其是在水平运动中。 气压计融合： 提供相对高度信息，对于提升垂直方向的定位精度至关重要。 轮式里程计： 对于地面移动载体，通过测量车轮转动来估计运动距离，提供局部里程计信息。 LiDAR/Radar里程计： 通过点云或回波数据的匹配，估计载体的相对运动。 信息融合框架： EKF, UKF, PF等滤波器，以及因子图（Factor Graph）等图优化方法。 优势： 显著提高导航系统的精度、鲁棒性和可用性。 挑战： 传感器之间的标定、同步以及不同传感器噪声模型的准确建模是关键。 3. 基于非惯性传感器的纯粹自主导航（Purely Non-Inertial Autonomous Navigation）: 原理： 某些研究探索在完全移除传统惯性传感器的前提下，仅依靠其他感知方式实现自主定位。例如，利用星敏感器、陀螺仪以外的惯性测量原理（如MEMS陀螺仪的替代方案），或利用某些物理现象。 核心技术： 星敏感器： 通过识别星空星座来确定姿态，尤其适用于太空导航。 新型惯性传感器： 如微机电系统（MEMS）加速度计作为核心，配合其他测量，设计特定的算法来推算角运动。 基于物理现象的测量： 例如，利用环境中的某种周期性信号或固有的物理特性进行定位（例如，某些实验性技术）。 优势： 理论上可能实现极低的成本和功耗。 挑战： 精度往往难以与传统INS媲美，且对特定环境或应用场景有较高依赖性。 4. 算法层面的创新（Algorithmic Innovations）: 状态估计与轨迹优化： 深度探讨各种状态估计算法（如基于滤波和基于优化的方法）在无陀螺场景下的适用性，以及如何设计更加高效、鲁棒的优化算法。 误差传播与校正： 分析不同无陀螺方案中误差的来源和传播机制，并提出相应的校正策略。 机器学习与深度学习的应用： 探索如何利用AI技术从海量传感器数据中学习导航模式，预测运动轨迹，或直接进行端到端导航。 三、 无陀螺惯性导航的应用领域与未来展望 本书不仅深入理论，更着眼于实践，详细探讨了无陀螺惯性导航技术在各个领域的广阔应用前景： 无人驾驶系统： 提高自动驾驶汽车在GPS信号弱或失效区域（如隧道、地下停车场、城市峡谷）的定位精度和安全性。 无人机（UAV）与机器人： 实现小型化、低成本、长续航的无人机和移动机器人，在测绘、监控、物流、救援等领域的自主导航。 增强现实/虚拟现实（AR/VR）： 提供更自然、更沉浸式的空间交互体验，提高设备的定位精度和稳定性。 室内定位： 解决GPS无法覆盖的室内环境下的精确定位问题。 空间探索： 为深空探测器、月球车、火星车等提供在缺乏外部信号时的自主导航能力。 智能穿戴设备： 实现更精准的步态分析、运动追踪和健康监测。 军事与国防： 为精确制导武器、自主侦察设备、士兵定位等提供抗干扰、隐蔽性强的导航能力。 四、 本书的独特价值与读者收获 《无陀螺惯性导航技术》一书的价值在于： 系统性与前瞻性： 全面梳理了无陀螺惯性导航的理论体系，从基础原理到前沿技术，内容翔实，覆盖面广。 深度与广度： 既有对核心算法的深度剖析，也有对不同技术路线的广泛探讨，为读者提供了一个多角度的认知框架。 实践指导性： 结合大量的实际应用案例，帮助读者理解技术的可行性和商业价值。 创新视角： 挑战传统思维，为读者打开了探索自主定位新范式的视野。 本书适合于从事导航、机器人、自动驾驶、航空航天、计算机视觉等领域的科研人员、工程师、研究生，以及对自主定位技术感兴趣的任何人士。通过阅读本书，读者将能够： 深入理解传统惯性导航的局限性。 掌握无陀螺惯性导航的核心原理和关键技术。 了解不同无陀螺技术路线的优劣及其适用场景。 洞察无陀螺惯性导航技术的未来发展趋势和应用潜力。 为开发下一代自主定位系统奠定坚实的基础。 《无陀螺惯性导航技术》将带领读者踏上一段探索自主定位奥秘的旅程，共同见证这一颠覆性技术如何重塑我们感知和探索世界的方式。

评分☆☆☆☆☆

读到《无陀螺惯性导航技术》这本书，我首先就被其“无陀螺”这一概念所吸引。在传统的惯性导航领域，陀螺仪无疑是核心组件，扮演着感知姿态和角速度的关键角色。然而，陀螺仪本身也存在着诸多局限，比如对环境变化的敏感性、校准的复杂性、以及成本居高不下等问题。这本书大胆地提出了“无陀螺”的解决方案，让我充满了好奇。书中是如何绕过传统陀螺仪，去实现高精度的姿态和运动测量呢？这是否意味着一种全新的导航范式？我对书中可能探讨到的微机电系统（MEMS）传感器集成、多传感器融合算法、以及新型惯性测量单元（IMU）的架构充满了期待。我想象着，书中可能详细阐述了如何利用加速度计、磁力计、甚至光学传感器等非陀螺设备，通过精巧的算法设计，补偿陀螺仪的不足，甚至达到超越传统陀螺仪的性能。这本书不仅仅是关于一项技术，更像是在挑战惯性导航的既有思维模式，为整个行业带来了革新性的思考，我迫切地想知道它究竟是如何做到的。

评分☆☆☆☆☆

翻开《无陀螺惯性导航技术》，我仿佛置身于一个充满智慧与创新的殿堂。这本书的标题本身就极具吸引力，它承诺了一种颠覆性的技术路径，摆脱了长期以来制约惯性导航发展的核心器件——陀螺仪。我一直对陀螺仪的机械结构和工作原理充满敬畏，但同时也深知其固有的限制，比如启动时间、漂移误差、以及对温度、振动等外部干扰的敏感性。因此，当得知有这样一本专门探讨“无陀螺”解决方案的书籍时，我的兴趣被瞬间点燃。我预想书中会深入剖析各种新型传感器的工作原理，例如光纤陀螺、激光陀螺的替代方案，或者更激进的，完全依赖其他物理原理来实现姿态和角速度的测量。书中是否会介绍基于机器学习或者深度学习的方法，通过大量的数据训练来识别和补偿惯性测量中的误差？又或者，会提出一种全新的传感器集成方式，将多个不同类型的传感器紧密结合，形成一个强大的、能够自我校准的导航系统？我对书中可能展现的巧妙设计和严谨论证充满了好奇。

评分☆☆☆☆☆

《无陀螺惯性导航技术》这本书的出现，让我对惯性导航的未来充满了遐想。在我的认知中，陀螺仪是惯性导航的“灵魂”，没有它，一切似乎都无从谈起。然而，这本书挑战了这一根深蒂固的观念。我迫切地想知道，作者是如何在没有陀螺仪的情况下，依然能够准确地捕捉到载体的姿态变化和角速度信息。这本书是否会介绍一些新兴的传感技术，比如微型化的光学传感器、或者通过测量重力场变化来实现姿态估计？又或者，它会侧重于算法的创新，通过融合其他类型的传感器数据（如加速度计、磁力计、甚至是视觉信息），来间接推导出陀螺仪原本的功能？我尤其关注书中在处理系统误差、提高导航精度方面的技术细节。书中是否会探讨如何有效地补偿由于传感器自身误差、外部干扰以及环境因素带来的累积误差？对于无人系统、航空航天、以及机器人等领域来说，一种更轻便、更低功耗、更抗干扰的惯性导航技术无疑具有巨大的吸引力，我期待这本书能为这些领域带来突破性的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

读到《无陀螺惯性导航技术》这个书名，我第一反应是“这怎么可能？”。在我过往的认知里，惯性导航的核心就是陀螺仪，它是感知载体旋转运动的唯一直接手段。如果去掉了陀螺仪，那惯性导航还能称之为惯性导航吗？这激起了我强烈的好奇心。我脑海中浮现出各种可能的解决方案：是否是利用了加速度计在不同方向上的敏感性，通过复杂的积分和滤波来估算角速度？或者，是否引入了全新的物理原理，比如测量微小的光程变化或者磁场梯度来推算姿态？书中是否会详细介绍这些“无陀螺”传感器的物理模型和工作机制？我猜测，书中必然会大量篇幅用于阐述多传感器融合的算法，因为单一的非陀螺传感器可能难以独立完成高精度的姿态测量。我想象着各种复杂的卡尔曼滤波、粒子滤波，甚至是基于AI的传感器融合策略。这本书是否也探讨了这种“无陀螺”导航在成本、功耗、体积上的优势，从而能够赋能更多小型化、低成本的导航应用？我迫切想了解作者是如何巧妙地绕过陀螺仪这个“硬骨头”的。

评分☆☆☆☆☆

《无陀螺惯性导航技术》这本书的出现，对我而言，简直就像是在惯性导航领域打开了一扇全新的大门。长久以来，陀螺仪都是惯性导航系统的“基石”，它的性能直接决定了整个系统的精度和可靠性。然而，陀螺仪的固有缺点，如成本高昂、体积庞大、对环境敏感等，也一直在限制着惯性导航技术的进一步发展和应用。因此，当看到“无陀螺”这个概念时，我的内心是充满期待与兴奋的。我设想这本书会深入探讨如何利用其他类型的传感器，例如高精度加速度计、磁力计、甚至光学器件，通过巧妙的算法设计和数据融合，来弥补陀螺仪的缺失。书中是否会介绍一些前沿的传感器技术，以及如何将它们集成到一个紧凑、高效的系统中？我尤其好奇书中在处理系统累积误差方面是否有创新性的解决方案，因为这是任何导航系统都需要面对的严峻挑战。这本书的出现，无疑为惯性导航技术的革新提供了新的可能，我迫切地想知道它究竟是如何实现的。