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基于低成本MEMS的SINSGPS组合导航算法研究的中期报告
中期报告
一、研究背景
随着GPS技术在民用领域中的广泛应用，GPS模块越来越小巧，而价格也越来越低廉。与此同时，微电子机械系统（micro-electro-mechanicalsystems，简称MEMS）也已经逐渐成为一种常见的技术，其成本也随之降低。因此，利用低成本的MEMS传感器与GPS技术相结合，开发一种低成本、高精度、高稳定性的组合导航系统具有重要的意义。
SINS和GPS这两种导航技术从原理上来讲是截然不同的：惯性导航技术利用加速度计和陀螺仪提取物体的姿态和速度信息，进而通过数学模型计算出其位置信息；而GPS则通过接收卫星发送的信号来获取位置信息。虽然这两种技术的原理不同，但是它们各自的优点也非常明显：惯性导航技术具有高精度的优点，并且其输出数据连续性好；GPS技术则可以提供高精度的位置信息，并且具有全时段、全天候的定位能力。因此，将SINS和GPS相结合将会摒弃各自的弱点，打破信号被遮挡和阻挡的影响，提高导航系统的精度和可靠性。
二、研究目标
本研究旨在开发一种基于低成本MEMS的SINSGPS组合导航算法，通过SINS和GPS相结合，提高导航系统的稳定性和精度。具体研究目标包括：
1.基于MEMS传感器设计SINS算法，提取物体的姿态和速度信息。
2.利用GPS技术获取物体的位置信息。
3.建立SINSGPS组合导航算法，将MEMS传感器与GPS技术相结合，并利用卡尔曼滤波器优化导航系统的输出信息。
4.开发一个实验系统，验证SINSGPS组合导航算法的效果和稳定性。
三、研究进展
1.MEMS传感器的使用与设计
我们选择使用MEMS加速度计和陀螺仪，提取物体的姿态和速度信息。在使用MEMS传感器时，需要注意其工作的环境和工作范围。在安装MEMS传感器时，要避免机械振动的影响，同时要确保传感器可以获得充足的供电。
2.GPS技术的使用
我们使用市场上常见的GPS模块，从卫星接收到GPS信号，得到位置信息。
3.SINSGPS组合导航算法的设计
组合导航算法的设计是本研究的一个关键步骤。我们将MEMS传感器提供的姿态和速度信息与GPS提供的位置信息结合起来，得到一个更加精准的位置信息，进而通过卡尔曼滤波器优化输出信息，提高导航系统的精度。
4.实验系统的设计
我们正在开发一个实验系统，用于验证SINSGPS组合导航算法的效果和稳定性。实验系统将包括MEMS传感器、GPS模块、微处理器等硬件设备，以及对应的软件程序。
四、下一步工作
1.完善实验系统的设计与开发。
2.进一步优化SINSGPS组合导航算法，提高导航系统的精度和稳定性。
3.开展实验验证工作，评估SINSGPS组合导航算法的性能。