基于克利福德代数的迭代扩展卡尔曼滤波器及其在低成本的INS/GNSS导航中的应用
系统与控制
2023-11-16 v2 系统与控制
信号处理
摘要
传统的GNSS辅助惯性导航系统(INS)通常利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)进行状态估计,而初始姿态精度是滤波性能的关键。为摆脱对初始姿态的依赖,本文在克利福德代数框架下推广了先前提出的三叉四元数,用以在李群上表示扩展位姿、IMU偏置与杆臂。据此,针对低成本INS/GNSS组合导航系统建立了准群仿射系统,并相应开发了基于右误差克利福德代数的EKF(Clifford-RQEKF)。进一步采用迭代滤波方法显著提升了Clifford-RQEKF及先前提出的三叉四元数基EKF的性能。数值仿真与实验表明,所有迭代滤波方法均能在无先验姿态信息下实现快速全局收敛,而迭代Clifford-RQEKF尤其在较大IMU偏置下表现远优于其他滤波器。
引用
@article{arxiv.2311.07049,
title = {Clifford Algebra-Based Iterated Extended Kalman Filter with Application to Low-Cost INS/GNSS Navigation},
author = {Wei Ouyang and Yutian Wang and Yuanxin Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.07049},
year = {2023}
}