A New Self-Alignment Method without Solving Wahba Problem for SINS in Autonomous Vehicles

要約

初期アライメントは、車両の姿勢とナビゲーションの初期状態情報を提供するストラップダウン慣性航法システム (SINS) の重要な技術の 1 つです。
姿勢方位参照システムなどの状況によっては、位置が必ずしも必要ではない、または利用可能であることさえない場合、外部支援に依存しない自己調整が非常に必要になります。
本研究では、Wahba問題を解決することなく、全ての観測ベクトルを利用して緯度と姿勢を同時に求めることができる、既存の手法とは異なる、揺れ環境下での新しいセルフアライメント手法を提案する。
各観測ベクトルと参照ベクトル自体の二項テンソルを構築することにより、観測ベクトルと参照ベクトルに関連するすべての方程式が 1 つの方程式に蓄積されます。ここで緯度変数が抽出され、方程式の両側にある同様の行列の同じ固有値に従って解決されます。
一方、姿勢は固有値分解によって取得されます。
シミュレーションと実験テストにより、提案された方法の有効性が検証され、アライメント結果は、収束速度と安定性において TRIAD よりも優れており、ラチチュードの有無にかかわらず、アライメント精度においては OBA 方法に匹敵します。
これは、自動運転車アプリケーションにおける初期調整の設計をガイドするのに役立ちます。

要約(オリジナル)

Initial alignment is one of the key technologies in strapdown inertial navigation system (SINS) to provide initial state information for vehicle attitude and navigation. For some situations, such as the attitude heading reference system, the position is not necessarily required or even available, then the self-alignment that does not rely on any external aid becomes very necessary. This study presents a new self-alignment method under swaying conditions, which can determine the latitude and attitude simultaneously by utilizing all observation vectors without solving the Wahba problem, and it is different from the existing methods. By constructing the dyadic tensor of each observation and reference vector itself, all equations related to observation and reference vectors are accumulated into one equation, where the latitude variable is extracted and solved according to the same eigenvalues of similar matrices on both sides of the equation, meanwhile the attitude is obtained by eigenvalue decomposition. Simulation and experiment tests verify the effectiveness of the proposed methods, and the alignment result is better than TRIAD in convergence speed and stability and comparable with OBA method in alignment accuracy with or without latitude. It is useful for guiding the design of initial alignment in autonomous vehicle applications.

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