Page 16 - 《武汉大学学报（信息科学版）》2025年第10期

第 50 卷第 10 期 王甫红等：智能手机 GNSS/MEMS IMU 车载组合导航的安装角估计算法 1951

者之间的耦合影响。当紧组合滤波器收敛后，安 组合滤波使用 NHC 约束，增强 GNSS 信号中断
装角滤波能够获得正确结果，且增强整个系统的 时的 INS 推算能力，提高组合导航的准确性和连
稳定性。 续性。
2.3 安装角估计的滤波算法
结合上述讨论分析，因为安装角误差与姿态 3 安装角估计实验与分析
角误差存在耦合关系以及安装角中的横滚角具
3.1 实验数据采集
有不可观测性 ［24］ 等问题，安装角估计的滤波器状
为验证智能手机 GNSS/MEMS IMU 车载组
态仅选取俯仰角误差 δθ 和航向角误差 δψ 两个参
合导航的安装角估计算法的定位精度和性能，在
T
数，系统状态向量表示为 α =[ δθ δψ ] 。安装角
中国湖北省武汉市进行车载实验，整个实验轨迹
b
姿态矩阵 C v 的初始化方法见§2.1 中的算法设计 可分为两段。轨迹一（见图 2 左上）是车辆从武汉
的第一步。 大学信息学部出发，经水果湖和沙湖大桥，终点
智能手机采用支架与车辆保持固定连接，在 至武汉市车辆管理所，共计时长约 25 min，行驶
整个车载导航过程中保持不变时，可采用随机游 里程约 8.2 km。轨迹二（见图 2 左下）是车辆从临
走过程对系统状态向量 α 进行建模。根据§2.2 构 江大道出发，经友谊大道和八一路，终点至武汉
建的安装角估计的观测方程，对安装角估计滤波 大学信息学部，共计时长约 34 min，行驶里程约
器进行测量更新。安装角估计滤波器的观测方 10 km。 实 验 区 域 属 于 典 型 的 城 市 道 路 ，根 据
程可表示为： GNSS 信号遮挡情况，整个行驶路线可以划分为
n
v
Z =-C v( dr × ) α + ε = Hα + ε （6） 3 种典型场景：城区开阔场景 A、城区部分遮挡场
n
n
v
n
式中，Z = dr - C v dr -( dr × ) ϕ； H 为观测矩 景 B 和城市峡谷及高架桥等严重遮挡环境 C。
ê
é 0 0 ù ú ú 和正常的大众车载导航相似，将 Redmi K50
ê
n ê ú
阵，H =-C v ê 0 -dr ú； ε 为观测误差。系统噪 Pro（简称为 K50P）智能手机通过磁吸支架固定
ê ê ú ú
ëdr 0 û 在车辆驾驶台上，如图 2 右所示。智能手机处于
声矩阵 Q = diag( q θ，q ψ )， q θ 和 q ψ 分别为安装俯仰 横向倾斜安置，手机 b 系（x 轴大致指向车辆右侧，
角和安装航向角的噪声谱密度，与手机和车辆固定 y 轴指向后下方，z 轴构成右手坐标系）与车辆 v 系
连接的稳定度有关，测量噪声矩阵 R 则由 TDCP 内 （x 轴指向车辆前方，y 轴指向车辆右侧，z 轴构成
符合精度得到。 右手坐标系）存在较大的安装角。实验中，同车
安装角矩阵初始化完成后，当车辆直线行驶 搭载北云高精度组合导航板卡 A1-3H，水平固定
且运行速度达到某一阈值（如 3 m/s）时，使用卡 在驾驶台上，设置好 GNSS 天线杆臂和实时高精
尔曼滤波方法在线估计安装角误差，并对安装角 度组合导航解算参数，并将基站观测数据实时输
矩阵进行反馈更新，提高安装角姿态矩阵的估计 入，使其进行实时动态定位/INS 组合导航解算，
精度。当安装角估计滤波收敛后，GNSS/INS 紧 作为智能手机车载导航精度分析的参考。

图 2 车载实验路线及设备安装情况
Fig. 2 Vehicle-Borne Experimental Trajectory and Equipment Installationt