近日，我校金雙根團(tuán)隊(duì)在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域國(guó)際頂刊《IEEE物聯(lián)網(wǎng)期刊》（IEEE Internet of Things Journal）（中科院一區(qū)，IF =8.2）發(fā)表了題為“基于雙輸入?yún)^(qū)間二型模糊邏輯的自動(dòng)駕駛車(chē)輛用低成本捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)與全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)魯棒行進(jìn)間對(duì)準(zhǔn)方法（Robust In-Motion Alignment of Low-Cost SINS/GNSS for Autonomous Vehicles Using IntervalType-2Fuzzy Logic）”的研究成果。第一作者為金雙根團(tuán)隊(duì)博士后呂維維，通訊作者為學(xué)術(shù)副校長(zhǎng)金雙根教授。
近年來(lái)，低成本捷聯(lián)組合導(dǎo)航系統(tǒng)被越來(lái)越多的應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和自動(dòng)駕駛等場(chǎng)景中。低成本捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)（SINS）初始對(duì)準(zhǔn)精度對(duì)于導(dǎo)航性能的提升至關(guān)重要，然而復(fù)雜環(huán)境中的初始對(duì)準(zhǔn)仍然面臨著很多挑戰(zhàn)。該研究創(chuàng)新性地提出了一種魯棒行進(jìn)間對(duì)準(zhǔn)方法，充分考慮陀螺儀和加速度計(jì)的常值誤差以及桿臂效應(yīng)的影響，有效避免慣性測(cè)量單元（IMU）誤差的持續(xù)累積。通過(guò)開(kāi)發(fā)一個(gè)全新的狀態(tài)空間模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)未知IMU誤差的在線(xiàn)標(biāo)定和補(bǔ)償，提升矢量構(gòu)造的精度。重構(gòu)的觀(guān)測(cè)向量通過(guò)殘差項(xiàng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)輔助速度信息中異常值的檢測(cè)和隔離。該方法提出了一種雙輸入?yún)^(qū)間二型模糊邏輯策略，能夠在系統(tǒng)受到野值干擾時(shí)準(zhǔn)確調(diào)整量測(cè)噪聲方差矩陣。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在對(duì)準(zhǔn)精度上取得顯著提升，與高精度GNSS輔助粗對(duì)準(zhǔn)方法（HIMCA）相比，精度提升超過(guò)63%，與最優(yōu)間接動(dòng)態(tài)粗對(duì)準(zhǔn)（IICA）方法相比，精度提升超過(guò)37%。尤其在航向角的估計(jì)中，所提出方法的航向角誤差在350秒后穩(wěn)定在1.28°內(nèi)，而其他方法航向角很難獲得收斂。所提出的行進(jìn)間對(duì)準(zhǔn)方法具有較強(qiáng)的抗干擾能力，能顯著提高對(duì)準(zhǔn)精度。
金雙根教授團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)聚焦于通信、導(dǎo)航、遙感的融合研究，針對(duì)自動(dòng)駕駛、物聯(lián)網(wǎng)、低空經(jīng)濟(jì)等新興領(lǐng)域的需求，研發(fā)智能通導(dǎo)遙關(guān)鍵技術(shù)，提供更可靠、低延遲、高精度、低成本的時(shí)空服務(wù)。
論文鏈接: https://ieeexplore.ieee.org/document/10771811
