一种基于航向角的WSN/INS组合导航系统及方法，属于多传感器数据融合领域。该组合导航系统包括参考节点部分和未知节点部分，参考节点部分包括参考节点无线网络接收模块、超声测距模块和时间同步模块；未知节点部分包括未知节点无线网络接收模块、INS导航模块和中央数据处理模块。利用扩展卡尔曼滤波得到系统中INS测量的位置误差和速度误差最优预估值，将INS本身测出的导航信息与最优预估值作差，得出最优的导航信息。本方法通过运用WSN/INS组合导航的方法，克服了在地下巷道、狭长隧道等GPS信号长期失锁的环境下INS导航的误差随时间漂移的问题。能满足地面城市交通、狭长隧道、小型智能机器人等中低精度的定位和定向的要求。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于航向角的WSN/INS组合导航系统及方法，属于多传感器数据融合领域。
技术介绍
全球定位系统(Global positioning systems, GPS)和惯性导航系统(Inertialnavigation system, INS)均为目前应用最广泛的导航系统之一。其中GPS能够提供精确 地，具有持续稳定导航精度的导航信息，但是在室内、高层建筑密集的市区、矿井、隧道等环境下，GPS信号失锁，不能进行定位。INS虽然具有全自主、运动信息且全面、短时、高精度的优点，虽然可以实现自主导航，但误差随时间积累，长航时运行条件下将导致导航精度严重下降。因此，INS对GPS导航信息的补偿只能是短期补偿，而目前最为常用的GPS/INS组合导航系统的导航精度依赖于GPS的导航精度，在GPS长时间失锁的情况下，组合导航系统无法提供高精度的导航信息。近年来,无线传感器网络(Wireless Sensors Network, WSN)以其低成本、低功耗和低系统复杂度的特点在短距离定位领域表现出很大的潜力。WSN为在无GPS信号地区，即所谓的“盲区”时，如室内、高层建筑密集的市区、矿井、隧道等环境下未知节点定位提供了可能。但由于WSN采用的通信技术通常为短距离无线通信技术(如ZigBee、WIFI等)，因此若想完成长距离的目标跟踪定位，需要大量的网络节点共同完成，这增加了 WSN的网络负担。除此之外，WSN只能提供位置和速度信息，不能提供全面的运动信息。为了在GPS长失锁环境下得到长时间的稳定的导航信息，许多学者提出将WSN定位技术引入到低成本的INS系统中，构建WSN/INS组合导航系统，如东南大学Y. Xu,虽然这一组合方式很好的解决了地下密闭环境下的长距离目标跟踪和导航设备成本高的问题，但是这种方法只是运用了载体的速度、未知节点与参考节点之间的距离信息来对载体的导航信息进行预估，并没有将INS得到的载体的姿态信息(如航向角，加速度计等)考虑进去，没有有效的利用周围的环境信息。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提出了一种基于航向角的WSN/INS组合导航系统及方法。本专利技术为解决其技术问题采用如下技术方案 一种基于航向角的WSN/INS组合导航系统，包括参考节点部分和未知节点部分，参考节点部分包括参考节点无线网络接收模块、超声测距模块和时间同步模块，其中，参考节点部分中的参考节点无线网络接收模块负责完成远程命令的收发，在接到远程命令之后首先控制时间同步模块完成测距的时间同步，接着打开超声测距模块测量相应的距离信息，最后，将超声测距模块测量得到的距离信息通过参考节点无线网络接收模块返回给未知节点；未知节点部分包括未知节点无线网络接收模块、INS导航模块和中央数据处理模块，其中，未知节点部分中的未知节点无线网络接收模块负责完成未知节点与参考节点之间的距离信息的采集，并将采集得到的数据传送给中央数据处理模块；INS导航模块完成的是陀螺加表信息的采集，并将采集得到的数据传送给中央数据处理单元；中央数据处理单元负责将未知节点无线网络接收模块和INS导航模块采集到的数据进行数据融合，从而得到导航信息。所述的基于航向角的WSN/INS组合导航系统的控制方法，包括下列步骤 (1)将导航过程分为培训过程和自适应补偿过程两部分，将有WSN信号的导航过程称为培训过程，而只有INS信号的导航过程称之为自适应补偿过程； (2)在培训过程中，在本地相对坐标系中将INS和WSN进行集成，通过扩展卡尔曼滤波对得到的同步导航数据进行数据融合； (3)构建扩展卡尔曼滤波器的系统方程，该系统方程以INS每一时刻两个方向的位置权利要求1.一种基于航向角的WSN/INS组合导航系统，其特征在于包括参考节点部分和未知节点部分，参考节点部分包括参考节点无线网络接收模块、超声测距模块和时间同步模块，其中，参考节点部分中的参考节点无线网络接收模块负责完成远程命令的收发，在接到远程命令之后首先控制时间同步模块完成测距的时间同步，接着打开超声测距模块测量相应的距离信息，最后，将超声测距模块测量得到的距离信息通过参考节点无线网络接收模块返回给未知节点；未知节点部分包括未知节点无线网络接收模块、INS导航模块和中央数据处理模块，其中，未知节点部分中的未知节点无线网络接收模块负责完成未知节点与参考节点之间的距离信息的采集，并将采集得到的数据传送给中央数据处理模块；INS导航模块完成的是陀螺加表信息的采集，并将采集得到的数据传送给中央数据处理单元；中央数据处理单元负责将未知节点无线网络接收模块和INS导航模块采集到的数据进行数据融合，从而得到导航信息。2.一种根据权利要求I所述的基于航向角的WSN/INS组合导航系统的控制方法，其特征在于，包括下列步骤 (1)将导航过程分为培训过程和自适应补偿过程两部分，将有WSN信号的导航过程称为培训过程，而只有INS信号的导航过程称之为自适应补偿过程； (2)在培训过程中，在本地相对坐标系中将INS和WSN进行集成，通过扩展卡尔曼滤波对得到的同步导航数据进行数据融合； (3)构建扩展卡尔曼滤波器的系统方程，该系统方程以INS每一时刻两个方向的位置全文摘要一种基于航向角的WSN/INS组合导航系统及方法，属于多传感器数据融合领域。该组合导航系统包括参考节点部分和未知节点部分，参考节点部分包括参考节点无线网络接收模块、超声测距模块和时间同步模块；未知节点部分包括未知节点无线网络接收模块、INS导航模块和中央数据处理模块。利用扩展卡尔曼滤波得到系统中INS测量的位置误差和速度误差最优预估值，将INS本身测出的导航信息与最优预估值作差，得出最优的导航信息。本方法通过运用WSN/INS组合导航的方法，克服了在地下巷道、狭长隧道等GPS信号长期失锁的环境下INS导航的误差随时间漂移的问题。能满足地面城市交通、狭长隧道、小型智能机器人等中低精度的定位和定向的要求。文档编号G01C21/00GK102636166SQ20121013107公开日2012年8月15日 申请日期2012年5月2日 优先权日2012年5月2日专利技术者徐元, 李庆华, 申冲, 陈熙源, 黄浩乾 申请人:东南大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：陈熙源，徐元，李庆华，黄浩乾，申冲，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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