【摘 要】
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全球卫星定位系统（Global Positioning System,GPS）是现阶段最为广泛应用的导航系统之一,但是以GPS为代表的卫星导航系统的工作均依赖卫星信号的稳定接收,在卫星信号受干扰的情况下则需要考虑其他导航方式。视觉/惯导组合导航系统凭借良好适应性在日常生活中被越来越广泛地应用。本文主要研究了视觉/惯导自适应组合导航方法,主要工作内容包括:（1）对视觉/惯导组合导航系统进行描述与总结
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全球卫星定位系统（Global Positioning System,GPS）是现阶段最为广泛应用的导航系统之一,但是以GPS为代表的卫星导航系统的工作均依赖卫星信号的稳定接收,在卫星信号受干扰的情况下则需要考虑其他导航方式。视觉/惯导组合导航系统凭借良好适应性在日常生活中被越来越广泛地应用。本文主要研究了视觉/惯导自适应组合导航方法,主要工作内容包括:（1）对视觉/惯导组合导航系统进行描述与总结,对视觉/惯导组合导航研究领域国内外研究现状进行综述与分析,指出了目前视觉/惯导组合导航中存在的关键性问题。（2）针对传统扩展卡尔曼滤波组合导航算法当中存在的不一致性问题及非高斯噪声问题,本文提出了一种基于自适应的不变扩展卡尔曼滤波组合导航算法。主要工作及创新性在于,基于李群对系统预测误差及观测误差的传递过程进行建模,采用不变扩展卡尔曼滤波对位姿进行估计。在滤波过程中引入基于新息计算的渐消因子用于动态地修正滤波增益,最终提高了系统在非高斯噪声环境中的鲁棒性。同时,本文通过仿真实验证明了自适应不变扩展卡尔曼滤波组合导航算法的有效性与优越性。（3）针对实际应用中的数据突变情况,本文提出了一种基于李群的自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法达到了提高视觉/惯导组合导航系统中的估计精度及稳定性的目的。主要工作与创新性在于,基于李群/李代数对位姿和运动状态进行建模,并在李群的数学框架下采用无迹卡尔曼滤波对位姿状态进行估计;在滤波过程中,基于李群UKF滤波的新息计算自适应因子,动态地修正滤波增益,提高了数据突变条件下组合导航算法的鲁棒性。同时为了保证本文提出的创新性算法在滤波过程中的数值稳定性,本文给出了所提出算法基于平方根无迹卡尔曼滤波的实现方式。本文通过多组仿真实验证明了基于李群的自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法的有效性和优越性。
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