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申请/专利权人：珠海魔方芯智联科技有限公司

申请日：2024-12-19

公开（公告）日：2025-01-21

公开（公告）号：CN119335580A

专利技术分类：.....辅助测量值是惯性测量值，例如紧耦合的惯性[2010.01]

专利摘要：本申请涉及一种基于卡尔曼滤波的IMUGNSS融合方法、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据采样数据获取离散观测点；根据分组区间的完整性得到基准采样段，将正向递推和反向递推得到的正反向数据进行比对得到递推边界；通过分析卡尔曼增益矩阵得到预测状态值；根据双重积分结果和映射转换结果对IMU数据和GNSS数据进行融合，得到初始融合量；按照检验准则和变化特征得到均方误差值；通过递归优化处理修正后的递推边界得到修正融合量；根据重构后的修正融合量、IMU数据和GNSS数据的特性以及重构规则分析得到状态量；将状态量输入扩展卡尔曼滤波器，通过预测‑更新‑反馈机制，以完成IMU数据与GNSS数据的融合，有效提升了组合导航系统的定位精度和可靠性。

专利权项：1.一种基于卡尔曼滤波的IMUGNSS融合方法，其特征在于，包括以下步骤：对IMU信号和GNSS信号进行时域采样获取采样数据，对所述采样数据进行预处理和量化分析，并通过时间序列统计处理后的所述采样数据中的离散观测点；所述采样数据包括IMU数据和GNSS数据；对所述离散观测点进行窗口分组，根据相邻窗口内数据的重叠程度计算分组区间，根据所述分组区间的完整性得到基准采样段；对所述基准采样段执行正向递推，根据所述正向递推进行反向递推，将所述正向递推和所述反向递推得到的正反向数据进行比对得到递推边界；根据所述递推边界构建卡尔曼增益矩阵，通过分析所述卡尔曼增益矩阵得到预测状态值；利用所述预测状态值，执行IMU加速度双重积分与GNSS位置的状态量映射转换，并根据所述双重积分结果和所述映射转换结果对所述IMU数据和所述GNSS数据进行融合，得到初始融合量；对所述初始融合量进行动态窗口统计分析获取变化特征，按照检验准则和所述变化特征得到均方误差值；使用所述均方误差值，对所述递推边界进行修正，通过递归优化处理修正后的所述递推边界得到修正融合量；对所述修正融合量进行状态重构，根据重构后的所述修正融合量、所述IMU数据和所述GNSS数据的特性以及重构规则分析得到状态量；将所述状态量输入扩展卡尔曼滤波器，通过预测-更新-反馈机制，以完成所述IMU数据与所述GNSS数据的融合。

百度查询： 珠海魔方芯智联科技有限公司 基于卡尔曼滤波的IMU/GNSS融合方法、计算机设备和存储介质