一、参考资料

b站视频：武汉大学研究生组合导航课程合集【2022年春】

资料下载：组合导航算法讲义

二、知识储备

1. 滤波器

滤波，是指从混合在一起的诸多信号中，提取出所需的信号的过程。滤波器必须知道待处理（待分离）信号的明显特征（如模型）。

信号中夹杂这噪声，需要通过滤波器进行过滤，分离出有用的信号。例如，滤波器估计信号s，需要预先知道信号s和噪声n的统计特性：

如果s为低频信号，而n为高频噪声，那么设计相应的低通滤波，可以过滤掉噪声n，分析出信号s；
必须知道信号s的特性。

2. 互补滤波

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如上图所示， $S+n_1$ 表示惯导的信号和定位误差， $S+n_2$ 表示GPS的信号和定位误差。其中， $n_1$ 是一个逐渐积累的、缓慢增加的、无限发散的误差， $n_1$ 连续且可靠； $n_2$ 是一个随机的（上下左右乱跳）、稳定的（例如一直保持米级的误差）误差，不随时间发散， $n_2$ 不可靠，容易被物体遮挡。这两个误差有很强的互补性，可以通过互补滤波进行消除。

3. 惯性导航中的卡尔曼滤波思想

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三、组合导航相关介绍

1. 组合导航的定义

1.1 广义定义

组合导航的广义定义，是指任何两种及以上导航定位手段的组合。主要包括：

交汇定位：GNSS、Loran；
推算导航：INS、里程推算；
匹配定位：地形、视觉、道路、地磁/重力匹配。

1.2 侠义定义

组合导航的侠义定义，是指至少含有一种推算导航手段。主要包括：

GNSS/INS；
GNSS/车载DR；
早期航海、航空；
生物/人类导航。

2. GNSS/INS组合导航分类

根据信息融合深度不同，GNSS和INS组合方式分为：松组合、紧组合和深组合。

2.1 松组合

INS惯性导航和GNSS导航，都有独立输出，都能独立定位。
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2.2 紧组合

以惯性导航为主角，GNSS导航输出辅助信息，GNSS导航不能独立定位，当INS惯性导航崩溃，则整个导航系统崩溃。
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2.3 深组合

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2.4 松组合vs紧组合

	松组合	紧组合
复杂度	松	高
可靠性	高	低
计算负担	低	高
所需最小卫星数	大于4	小于4
粗差探测能力	弱	强

四、视觉惯性组合导航

1. 引言

随着无人机、无人车以及移动机器人的井喷式发展，导航技术成为了制约无人平台广泛应用的瓶颈技术之一。在应用需求的牵引下，视觉惯性组合导航技术，特别是视觉与微惯性传感器的组合，逐渐发展成为当前自主导航及机器人领域的研究热点。

2. 优点

1.　微惯性器件和视觉传感器具有体积小、成本低的优点，随着制造技术的不断进步，器件越来越小，且成本越来越低；
2.　不同于卫星和无线电导航，视觉和惯性导航均不依赖外部设施支撑，可以实现自主导航；
3.　惯性器件和视觉器件具有很好的互补性，惯性导航误差随时间累积，但是在短时间内可以很好地跟踪载体快速运动，保证短时间的导航精度；而视觉导航在低速运动中具有很高的估计精度，且引入了视觉闭环矫正，可以极大地抑制组合导航误差，两者的组合可以更好地估计导航参数。