gnss imu 组合导航

### GNSS 和 IMU 组合导航概述 #### 实现原理 GNSS（全球导航卫星系统）和IMU（惯性测量单元）组合导航是一种集成两种不同传感器数据的技术，旨在提高定位精度和鲁棒性。IMU能够提供连续的姿态角、加速度信息，而GNSS则提供了绝对的位置坐标。两者结合可以通过互补特性克服各自的局限。 具体来说，IMU利用内部的陀螺仪和加速计实时感知载体运动状态并计算相对位移；然而随着时间推移会累积误差。相比之下，GNSS虽然能给出精确地理位置但受制于视界内可见卫星数量等因素影响，在某些环境中可能失效或不稳定。因此，通过卡尔曼滤波器或其他算法将这两种不同类型的数据融合起来，可以在保持较高更新率的同时减少长期漂移问题[^1]。 ```python import numpy as np def kalman_filter(x, P, measurement): """ A simple implementation of Kalman Filter to fuse GNSS and IMU data. Parameters: x (numpy array): State vector [position; velocity]. P (numpy matrix): Covariance matrix. measurement (float): Measurement from sensor. Returns: tuple: Updated state estimate and covariance. """ # Prediction update equations F = np.eye(2) # Transition Matrix B = np.zeros((2, 1)) # Control Input Model Q = np.diag([0.1, 0.1]) ** 2 # Process Noise Covariance u = np.array([[0]]) # No control input applied here x_pred = F @ x + B @ u # Predicted state estimation P_pred = F @ P @ F.T + Q # Predicted error covariance # Measurement Update Equations H = np.array([[1., 0.]]) # Observation model R = np.atleast_2d(0.5) # Measurement noise covariance y = measurement - H @ x_pred # Innovation or residual between predicted & actual measurements S = H @ P_pred @ H.T + R # Residual covariance K = P_pred @ H.T / S # Optimal Kalman gain calculation x_estimated = x_pred + K * y # Posteriori state estimate I_KH = np.eye(len(K)) - K @ H P_updated = (I_KH @ P_pred).dot(I_KH.T) + K @ R @ K.T # Posteriori error covariance return x_estimated, P_updated ``` #### 应用场景 这种组合方式特别适用于需要高可靠性和准确性定位的应用场合： - 自动驾驶汽车：确保车辆即使在隧道、高楼林立的城市峡谷等地形条件下也能维持稳定可靠的路径追踪性能； - 室内外无缝切换设备：如无人机配送服务中跨越建筑物进出室内室外环境时仍可获得连贯一致的方向指引； - 特殊作业机器人：执行危险区域探测任务期间依靠多源传感增强抗干扰能力和自主决策水平[^3]。