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基于车载的GPSINS组合导航定位系统的关键技术研究综述报告
车载的GPS/INS组合导航定位系统是一种集成了全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）的定位系统。GPS提供全球地理定位信息，而INS则利用车辆内部的加速度计和陀螺仪等传感器来测量车辆的姿态、速度和位置。通过将GPS和INS的数据进行融合，可以在实时、准确、抗干扰的同时获得车辆的高精度定位信息。本文将对车载GPS/INS组合导航定位系统的关键技术进行综述。
首先，关键技术之一是传感器融合算法。该算法主要用于将GPS和INS的数据进行融合，提高定位精度和可靠性。常用的融合算法包括卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器和无迹卡尔曼滤波器等。这些算法能够利用GPS的高精度测量数据和INS的高频率更新数据，实现数据融合并估计车辆的位置、速度和姿态。
其次，关键技术之二是误差补偿算法。由于GPS和INS的测量误差和漂移等因素，导致定位结果存在一定误差。误差补偿算法可以对GPS和INS的测量数据进行校正，减小误差对定位结果的影响。常用的误差补偿算法包括零速度更新、自适应门限和滑模观测器等。这些算法能够估计和补偿GPS和INS的测量误差，提高定位精度和稳定性。
第三，关键技术之三是信号处理算法。GPS信号在车辆运动过程中容易受到多路径效应、遮挡和信号衰减等问题的影响，从而导致位置测量的不准确。为了提高GPS信号的可用性和可靠性，需要利用信号处理算法对GPS信号进行处理。常用的信号处理算法包括多路径抑制、快速捕获和跟踪等。这些算法能够抑制多路径效应、提高信号的接收灵敏度和提高信号的跟踪能力。
最后，关键技术之四是地图匹配算法。地图匹配算法可以将车辆定位结果与数字地图进行比对，以纠正定位误差并提供更准确的定位信息。常用的地图匹配算法包括基于几何匹配和基于拓扑匹配两种。几何匹配算法基于车辆位置与地图道路的几何关系进行匹配，而拓扑匹配算法则基于道路网络的拓扑结构进行匹配。
总结而言，基于车载的GPS/INS组合导航定位系统的关键技术主要包括传感器融合算法、误差补偿算法、信号处理算法和地图匹配算法。这些关键技术的研究和应用可以提高车载定位系统的精度、可靠性和稳定性，满足实时导航和定位的需求。随着技术的不断发展和创新，车载GPS/INS组合导航定位系统将在交通运输、智能驾驶和导航等领域得到广泛应用。