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INS/GNSS Integration navigation; Contain Inpure navigation, Integration navigation,Transfer Alignment,Robuster Filter,NHC,etc.

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zelanzou/NaveCodePro

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NaveCodePro

INS/GNSS Integration navigation; Contain Inpure navigation, Integration navigation,Transfer Alignment,Robuster Filter,NHC,etc.

NaveCodePro使用说明

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

NaveCodePro函数说明

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

NaveCodePro Demos

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

参考文献

[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.

致谢

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。

版权说明

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:zelanzou@163.com.

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