无陀螺惯性导航技术 周红进,许江宁,覃方君 9787118114232 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周红进，许江宁，覃方君 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118114232

商品编码：29377081932

包装：精装

出版时间：2017-12-01

基本信息

书名：无陀螺惯性导航技术

定价：69.00元

作者：周红进,许江宁,覃方君

出版社：国防工业出版社

出版日期：2017-12-01

ISBN：9787118114232

字数：

页码：134

版次：1

装帧：精装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《无陀螺惯性导航技术》旨在介绍实现无陀螺惯性导航必须解决的一些关键技术。其中：章介绍无陀螺惯性导航技术的发展历程和现状；第2章介绍无陀螺惯性导航系统的基本原理，主要是利用加速度计通过“杆臂效应”测量刚体角运动参数的原理和方法、典型的加速度计配置方案，也介绍了课题组研制的无陀螺惯性测量试验装置；第3章介绍无陀螺惯性导航系统进行自主初始对准和借助外部信息辅助初始对准的技术方法；第4章介绍无陀螺惯性导航系统的姿态解算技术，主要介绍基于四元数法设计姿态解算算法的流程和注意事项；第5章对无陀螺惯性导航系统的主要惯性元件加速度计的噪声特性分析和降噪技术进行比较研究，推导了非标准观测噪声条件下的卡尔曼滤波基本方程；第6章分析了加速度计安装误差对导航参数解算的影响，提出了一种简化快捷的加速度计安装误差校准方法；第7章介绍无陀螺惯导与GPS进行组合导航的方法，包括EKF、UKF和PF等非线性滤波方法。

目录

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章 概述
1．1 惯性导航
1．2 无陀螺惯性导航
1．3 本书内容简介

第2章 无陀螺惯性导航原理
2．1 加速度计工作原理
2．2 刚体运动模型
2．3 载体角速度解算
2．3．1 角加速度的解算
2．3．2 角速度平方的解算
2．3．3 角速度交叉乘积项的解算
2．3．4 其他组合方式的角速度解算
2．4 加速度计配置方案
2．4．1 经典6加速度计配置方案
2．4．2 典型的9加速度计配置方案
2．4．3 一种12加速度计的配置方案
2．5 GFIMU试验装置

第3章 无陀螺惯导初始对准
3．1 自主式初始对准
3．1．1 捷联惯导对准原理应用于无陀螺惯导的可行性分析
3．1．2 单轴旋转的自主式对准方法
3．1．3 初始对准精度分析
3．1．4 仿真
3．2 外部信息辅助无陀螺惯导初始对准
3．2．1 外部信息辅助初始对准模型
3．2．2 仿真

第4章 无陀螺惯导姿态解算
4．1 方向余弦法
4．2 欧拉角法
4．3 四元数法
4．3．1 旋转矢量与四元数
4．3．2 四元数与方向余弦矩阵
4．4 基于四元数的姿态解算算法
4．4．1 姿态解算算法设计
4．4．2 旋转矢量求解
4．4．3 更新四元数单位化
4．4．4 姿态角解算
4．4．5 划桨效应补偿
4．5 姿态解算精度分析
4．5．1 圆锥效应
4．5．2 四元数解算误差
4．6 试验

第5章 加速度计噪声特性分析与降噪方法
5．1 加速度计噪声特性分析及处理
5．1．1 加速度计噪声的直观分析
5．1．2 基于Allan方差的加速度计噪声分析
5．2 改进的自适应卡尔曼滤波降噪
5．2．1 基于新息的噪声自适应估计
5．2．2 滑动估计窗口宽度的优化
5．3 基于小波卡尔曼滤波降噪
5．3．1 观测噪声在线近似估计方法
5．3．2 非标准观测噪声条件下卡尔曼滤波基本方程的理论推导
5．4 试验
5．4．1 无陀螺惯导中加速度计降噪模型
5．4．2 基于新息自适应卡尔曼滤波器的加速度计降噪方法
5．4．3 小波卡尔曼滤波降噪方法

第6章 加速度计安装误差校准方法
6．1 加速度计安装误差的影响分析
6．2 加速度计安装误差校准原理
6．3 一种简化的安装误差校准方法
6．4 仿真
6．4．1 基于数字仿真的安装误差校准一般方法
6．4．2 基于数字-仿真的安装误差校准简化方法
6．5 加速度计安装误差校准试验
6．6 加速度计安装误差补偿试验
6．6．1 加速度计输出误差确定
6．6．2 误差补偿

第7章 GPS与无陀螺惯导组合导航
7．1 引言
7．1．1 级联组合方式
7．1．2 松组合方式
7．1．3 紧组合方式
7．2 GPS／GFINS非线性组合模型
7．2．1 系统状态方程
7．2．2 系统观测方程
7．3 GPS／GFINS非线性组合滤波
7．3．1 EKF滤波算法
7．3．2 UKF滤波算法
7．3．3 PF滤波算法
7．3．4 基于PF算法的GPS／GFINS组合滤波器解算流程
7．4 GPS／GFIMU组合导航试验

附录A 圆锥效应计算
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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章 概述
1．1 惯性导航
1．2 无陀螺惯性导航
1．3 本书内容简介

第2章 无陀螺惯性导航原理
2．1 加速度计工作原理
2．2 刚体运动模型
2．3 载体角速度解算
2．3．1 角加速度的解算
2．3．2 角速度平方的解算
2．3．3 角速度交叉乘积项的解算
2．3．4 其他组合方式的角速度解算
2．4 加速度计配置方案
2．4．1 经典6加速度计配置方案
2．4．2 典型的9加速度计配置方案
2．4．3 一种12加速度计的配置方案
2．5 GFIMU试验装置

第3章 无陀螺惯导初始对准
3．1 自主式初始对准
3．1．1 捷联惯导对准原理应用于无陀螺惯导的可行性分析
3．1．2 单轴旋转的自主式对准方法
3．1．3 初始对准精度分析
3．1．4 仿真
3．2 外部信息辅助无陀螺惯导初始对准
3．2．1 外部信息辅助初始对准模型
3．2．2 仿真

第4章 无陀螺惯导姿态解算
4．1 方向余弦法
4．2 欧拉角法
4．3 四元数法
4．3．1 旋转矢量与四元数
4．3．2 四元数与方向余弦矩阵
4．4 基于四元数的姿态解算算法
4．4．1 姿态解算算法设计
4．4．2 旋转矢量求解
4．4．3 更新四元数单位化
4．4．4 姿态角解算
4．4．5 划桨效应补偿
4．5 姿态解算精度分析
4．5．1 圆锥效应
4．5．2 四元数解算误差
4．6 试验

第5章 加速度计噪声特性分析与降噪方法
5．1 加速度计噪声特性分析及处理
5．1．1 加速度计噪声的直观分析
5．1．2 基于Allan方差的加速度计噪声分析
5．2 改进的自适应卡尔曼滤波降噪
5．2．1 基于新息的噪声自适应估计
5．2．2 滑动估计窗口宽度的优化
5．3 基于小波卡尔曼滤波降噪
5．3．1 观测噪声在线近似估计方法
5．3．2 非标准观测噪声条件下卡尔曼滤波基本方程的理论推导
5．4 试验
5．4．1 无陀螺惯导中加速度计降噪模型
5．4．2 基于新息自适应卡尔曼滤波器的加速度计降噪方法
5．4．3 小波卡尔曼滤波降噪方法

第6章 加速度计安装误差校准方法
6．1 加速度计安装误差的影响分析
6．2 加速度计安装误差校准原理
6．3 一种简化的安装误差校准方法
6．4 仿真
6．4．1 基于数字仿真的安装误差校准一般方法
6．4．2 基于数字-仿真的安装误差校准简化方法
6．5 加速度计安装误差校准试验
6．6 加速度计安装误差补偿试验
6．6．1 加速度计输出误差确定
6．6．2 误差补偿

第7章 GPS与无陀螺惯导组合导航
7．1 引言
7．1．1 级联组合方式
7．1．2 松组合方式
7．1．3 紧组合方式
7．2 GPS／GFINS非线性组合模型
7．2．1 系统状态方程
7．2．2 系统观测方程
7．3 GPS／GFINS非线性组合滤波
7．3．1 EKF滤波算法
7．3．2 UKF滤波算法
7．3．3 PF滤波算法
7．3．4 基于PF算法的GPS／GFINS组合滤波器解算流程
7．4 GPS／GFIMU组合导航试验

附录A 圆锥效应计算
参考文献

《无陀螺惯性导航技术》：解锁高精度自主定位的奥秘 在现代科技飞速发展的浪潮中，精准、可靠的自主定位能力已成为诸多前沿领域不可或缺的核心要素。从深空探测到深海作业，从无人驾驶到智能制造，再到军事侦察和应急救援，任何一个环节都离不开对自身位置、姿态和速度的实时、精确掌握。而惯性导航技术，作为一种不依赖外部信号的自主导航方式，凭借其独特的优势，在这些关键领域扮演着至关重要的角色。 传统惯性导航系统广泛采用陀螺仪来测量角速度，进而推算姿态。然而，陀螺仪自身存在着易受温度、振动等环境因素影响而产生漂移，以及体积大、功耗高、成本昂贵等固有的局限性。这些缺点在追求更小巧、更轻便、更经济、更长续航的现代应用场景中，显得尤为突出。正是在这样的背景下，无陀螺惯性导航技术应运而生，并迅速发展成为惯性导航领域的研究热点与技术前沿。 《无陀螺惯性导航技术》 一书，正是这样一部深度聚焦于这一革命性技术的权威著作。本书由周红进、许江宁、覃方君三位在该领域深耕多年的资深专家联袂撰写，系统、全面地阐述了无陀螺惯性导航的核心理论、关键技术、创新算法以及实际应用。本书不仅为相关领域的研究人员、工程师提供了宝贵的理论指导和技术参考，更为行业内的从业者指明了技术发展的新方向和创新应用的广阔前景。 本书核心内容概述： 第一部分：理论基础与关键传感器 本书首先深入浅出地回顾了惯性导航的基本原理，为读者打下坚实的理论基础。在此基础上，重点介绍了支撑无陀螺惯性导航系统的关键传感器——微机电系统（MEMS）加速度计和MEMS 陀螺仪（在无陀螺系统中，即使使用 MEMS 陀螺仪，其作用模式和数据处理方式也与传统光纤陀螺等存在差异，本书将着重阐述其在无陀螺体系下的创新应用）。详细剖析了这些传感器的物理结构、工作原理、误差模型以及性能参数。特别地，本书会深入探讨影响 MEMS 传感器精度和稳定性的关键因素，例如噪声、零偏、尺度因子误差、轴交混扰、温度依赖性等，并提供相应的标定与补偿方法。 第二部分：无陀螺惯性导航的核心算法 无陀螺惯性导航的精髓在于如何有效利用加速度计数据，通过先进的算法来估算姿态和位置。本书的第二部分将是本书的重头戏，系统性地介绍实现这一目标的核心算法。 基于加速度计的姿态估算： 传统上，姿态估算依赖陀螺仪积分。在无陀螺系统中，本书将重点阐述如何利用加速度计在静态或准静态条件下的重力向量信息来直接或间接推算姿态。这包括但不限于： 重力向量匹配法： 通过分析加速度计在不同方向上的读数，与已知重力向量进行匹配，从而推算出载体相对于地平坐标系的俯仰角和滚转角。 基于滤波器的姿态估算： 结合卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）、扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）、无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）等现代滤波技术，融合多源信息（如磁力计、气压计等辅助传感器），以提高姿态估算的鲁棒性和精度，尤其是在载体存在动态运动时。 机器学习与深度学习方法： 探讨如何利用神经网络等人工智能技术，从大量的传感器数据中学习姿态信息，为解决复杂的动态场景下的姿态估算问题提供新的思路。 基于加速度计的速度和位置推算： 克服加速度计在积分过程中累积误差的问题，是无陀螺导航的关键挑战。本书将深入探讨： 高精度加速度计数据处理： 针对加速度计的噪声和漂移，介绍高级滤波技术（如粒子滤波、高斯混合模型等）以及去噪算法，以提升原始数据的质量。 动态补偿与解耦： 分析载体在运动过程中产生的各种加速度分量（包括重力、科氏力、向心力以及惯性力），并介绍有效的解耦和补偿方法，将真正的动量变化从总加速度中分离出来。 辅助信息融合： 强调融合来自全球导航卫星系统（GNSS）、轮速计、视觉里程计（Visual Odometry, VO）、激光雷达（LiDAR）、磁力计、气压计等外部信息的必要性，并通过各种融合策略（如松耦合、紧耦合）来校正和约束惯性导航的漂移，实现长期的精确导航。 误差分析与校正： 详细分析无陀螺惯性导航系统在不同运动状态下产生的误差来源，包括传感器误差、模型误差、参数不确定性等。本书将重点介绍各种误差分析技术，并提出相应的校正方法，例如： 在线标定与自适应补偿： 针对传感器参数随环境变化的特点，提出能够在系统运行时进行自适应标定和补偿的算法。 故障诊断与冗余设计： 探讨在系统设计中引入冗余传感器，并开发故障诊断算法，以提高系统的可靠性。 第三部分：集成与应用 本书的第三部分将目光投向无陀螺惯性导航技术的实际工程应用。 系统设计与实现： 从硬件选型、接口设计到软件架构，详细介绍如何构建一个完整的无陀螺惯性导航系统。包括嵌入式系统的开发、实时操作系统（RTOS）的应用、数据采集与预处理流程等。 不同应用场景下的性能优化： 消费电子产品： 如智能手机、可穿戴设备中的运动追踪、AR/VR 应用，重点在于成本控制、功耗优化和轻量化设计。 自动驾驶汽车： 强调在GNSS信号弱或丢失时的鲁棒性，以及高精度定位在路径规划、障碍物避障中的关键作用。 机器人导航： 适用于室内外复杂环境的自主移动，对姿态和位置的精准控制要求极高。 无人机与航空航天： 在GPS拒止环境下的自主起降、飞行控制，以及星载姿态确定中的应用。 水下与地下工程： 在无外部信号环境下，实现水下航行器、矿山探测设备的自主导航。 与其他导航技术的融合： 深入探讨无陀螺惯性导航系统与GNSS、视觉、激光雷达、UWB（超宽带）等技术的融合方法，以充分发挥各技术优势，实现全方位、全天候、高精度的导航定位。 本书特色与价值： 系统性与全面性： 本书从理论基础到算法实现，再到实际应用，对无陀螺惯性导航技术进行了全方位的梳理和阐述，适合不同层次的读者。 前沿性与创新性： 紧密跟踪本领域最新的研究进展和技术动态，特别是在人工智能、大数据在惯性导航中的应用方面，提供了独特的见解。 理论与实践相结合： 既有严谨的理论推导，也有丰富的工程实践经验分享，为读者提供可操作性的技术指导。 权威性与专业性： 由行业内知名专家撰写，内容严谨，观点独到，是该领域的权威参考书籍。 《无陀螺惯性导航技术》 不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往未来自主导航世界的大门。它揭示了如何摆脱对传统陀螺仪的依赖，利用更经济、更轻巧的传感器，通过精妙的算法设计，实现高精度、高可靠性的自主定位。对于任何希望在机器人、自动驾驶、物联网、无人系统等领域取得突破的研究者、工程师和创新者而言，本书都将是他们不可或缺的智力伙伴。通过深入学习本书，读者将能够深刻理解无陀螺惯性导航技术的内在逻辑，掌握核心技术要领，并具备解决实际工程问题、引领技术创新和开拓新兴应用场景的能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚入行的工程师，在项目中遇到了一些关于高精度惯性导航系统的问题，经过同事的推荐，我找到了这本书。老实说，一开始我被“无陀螺”这个名字吸引，但真正让我惊喜的是其内容的深度和广度。书中对各种新型惯性传感器的工作原理、性能指标进行了详尽的阐述，并且结合实际应用场景，分析了不同传感器在不同环境下的优劣势。尤其是在算法部分，作者们详细介绍了如何处理噪声、漂移等关键问题，并给出了多种优化方案。我之前在实际操作中遇到的很多棘手问题，在这本书里都能找到理论上的解释和实践上的指导。书中还对不同应用领域，如航空航天、无人驾驶、测绘等，进行了深入的案例分析，这让我能够更好地理解这些理论知识是如何转化为实际生产力的。虽然我不是陀螺领域的专家，但通过阅读这本书，我对惯性导航系统的整体框架和关键技术都有了更清晰的认识，也为我今后的工作打下了坚实的基础。这本书无疑是这个领域的一本经典之作。

评分☆☆☆☆☆

作为一个研究相关领域多年的学者，我一直在寻找一本能够系统性梳理无陀螺惯性导航技术发展脉络和前沿进展的书籍。周红进、许江宁、覃方君合著的这本《无陀螺惯性导航技术》恰好满足了我的需求。书中不仅深入剖析了无陀螺惯性导航系统的基本原理，更重要的是，它对各种新型传感器（如MEMS加速度计、磁力计、高精度角速度传感器等）的性能特点、关键参数及其在无陀螺系统中的应用进行了全面的论述。在算法层面，作者们对卡尔曼滤波、粒子滤波等常用的数据融合算法进行了详尽的阐述，并结合无陀螺系统的特点，提出了具有创新性的算法改进方案。此外，书中还探讨了误差建模、系统标定、抗干扰技术等关键问题，为实际工程应用提供了宝贵的参考。我对书中关于如何利用低成本传感器实现高精度导航的思路尤为感兴趣，这对于推动惯性导航技术的普及具有重要意义。总而言之，这是一本集理论性、前沿性和实践性于一体的优秀专著。

评分☆☆☆☆☆

这本《无陀螺惯性导航技术》给我的感觉就像一位经验丰富的老教授，耐心而又细致地向你传授知识。我平时的工作接触不到如此专业的技术，纯粹是出于好奇心购买的。我最欣赏的是书中构建的知识体系，它不像某些技术书籍那样堆砌公式和术语，而是有条理地引导读者一步步深入。从基础的测量原理到复杂的滤波算法，再到系统的集成与标定，每个环节都讲解得十分到位。即使有些概念我初次接触，但通过书中大量的图示和清晰的逻辑推理，我也能逐渐理解其精髓。我尤其对书中关于传感器融合的部分印象深刻，它展示了如何将不同类型的数据有效地结合起来，以提高导航的整体精度和鲁棒性。阅读过程中，我常常会停下来思考，这本书为我打开了一个全新的认知世界，让我看到了科技发展背后那些精密的设计和精湛的工程。尽管我可能无法完全掌握书中所有的数学细节，但它极大地拓展了我的视野，让我对现代科技的复杂性有了更深的敬畏。

评分☆☆☆☆☆

我是一名机械设计专业的学生，平时对电子和控制方面的知识涉猎不多，但偶然间看到这本书的名字，觉得很有意思，于是抱着试试看的心态买了。这本书真的出乎我的意料，它用一种非常易于理解的方式讲解了非常尖端的技术。我之前对惯性导航的印象就是有很多转动的部件，听到“无陀螺”就觉得很神奇，这本书就解释了为什么可以不用陀螺仪也能实现导航。书中有很多原理性的讲解，即使是对物理和数学不太擅长的人，也能通过作者的解释大概明白是怎么回事。它让我看到了物理学的魅力，以及如何将这些看似抽象的原理应用到实际的工程中。书中提到的一些应用案例，比如无人机和智能手机里的导航，都让我觉得这项技术离我们并不遥远，而且它正在改变我们的生活。虽然有些内容我可能还不能完全吃透，但这本书已经成功地激起了我对这个领域的兴趣，并让我对科技的进步有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书我刚入手不久，但光看目录和前几章就觉得受益匪浅。作为一名对惯性导航稍有了解的爱好者，我一直对“无陀螺”这个概念感到非常好奇，总觉得它代表着一种更先进、更轻便的技术方向。书中从最基础的惯性导航原理讲起，循序渐进地引入了无陀螺惯性导航的核心算法和实现方法，这对于我这样非专业出身但又想深入理解的读者来说，简直是福音。作者们用了很多形象的比喻和实际的例子来解释那些复杂的数学模型和物理概念，读起来丝毫不会感到枯燥乏味。而且，书中还涉及了很多最新的研究成果和技术进展，这让我看到了这个领域未来的发展潜力，也激发了我进一步学习和探索的兴趣。我特别喜欢其中关于误差分析和补偿的部分，这让我对惯性导航系统实际应用中的精度问题有了更深刻的认识，也理解了为什么看似简单的导航系统背后有如此多的技术挑战。总的来说，这本书的写作风格严谨而不失生动，内容全面且深入，非常适合想要系统了解无陀螺惯性导航技术的读者。