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Inertial Labs發(fā)布了一個案例研究，概述了該公司開發(fā)的高級Tunnel Guide算法如何在GNSS長時間停機期間提高INS-B GPS輔助慣性導航系統(tǒng)的性能。

慣性導航系統(tǒng)使用慣性測量單元（IMU）中包含的陀螺儀和加速度計估算位置，姿態(tài)和速度。通過輔助來自GPS等全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）的數(shù)據(jù)，可以大大提高INS的定位精度。但是，GNSS信號并非總是可用，因為隧道，橋梁，城市峽谷和其他障礙物造成了中斷。

在這些中斷期間，未經(jīng)校正的IMU偏置不穩(wěn)定性和噪聲會引起漂移，典型的基于MEMS的IMU在GNSS中斷20分鐘內(nèi)會漂移數(shù)千米。作為補償，Inertial Labs為其GPS輔助INS開發(fā)了“隧道指南”功能，對陸地車輛（例如無人圓形車）的運動實施了連續(xù)動態(tài)建模。使用此算法，INS可以在長時間的GNSS中斷期間減輕錯誤并提高MEMS IMU的精度。

案例研究顯示了在GNSS中斷測試期間收集的兩組樣本數(shù)據(jù)的結(jié)果，第一組數(shù)據(jù)以60 mph（96 km / h）的平均速度在高速公路上行駛，第二組數(shù)據(jù)以平均速度在城市環(huán)境中行駛時速25英里（每小時40公里）。對于第一個測試，計算出25分鐘停運時的行進距離（DT）大約為0.4％的漂移率，對于第二個測試，在30分鐘的停運過程中達到了0.2％的DT。

這些結(jié)果表明，與使用高級環(huán)形激光陀螺儀INS代替MEMS系統(tǒng)相比，Tunnel Guide功能顯著提高了GNSS中斷期間的性能精度。