组合导航技术的“秘籍”：带你了解信息融合过滤器——卡尔曼滤波器

远古时期，人们利用星辰、指南针进行导航。现在，科技的进步我们拥有了惯性导航系统、GPS导航系统帮助我们导航定位。随着科技发展，学者们采用多传感器融合技术，将多类信息按照某种最优融合准则进行“融合”，让导航领域中出现了各种各样的组合导航方案，如光纤陀螺捷联惯导系统、低成本的MEMS/MOEMS陀螺捷联惯导系统与GPS、GLONSS、“北斗”导航系统组合的导航系统等等。

GPS卫星模拟图

组合导航技术的“秘籍”是信息融合算法，即将惯性导航与GPS系统的导航信息“融合”在一起的方法，为了获取更精确的导航位置、速度、姿态信息。

从20世纪50年代开始，国外的学者开始研究如何将两个导航系统的信息进行融合，卡尔曼率先提出了一种线性滤波器，后来被命名为卡尔曼滤波器（Kalman Filter，KF）。这个滤波器具有过滤的功能，可以将惯性导航系统的惯性元件（Inertial Measurement Unit, IMU）解算出的导航位置、速度等信息与GPS导航系统输出的位置、速度信息巧妙地融合在一起，过滤出偏差，给出导航位置、速度、姿态的最优值。卡尔曼滤波器的思路其实很简单，它利用当前时刻的观测到的位置、速度信息与上一时刻的滤波后得到的估计值，通过层层递推来给出导航位置、速度、姿态这些变量的最优估计，给出最优的导航位置、速度、姿态。