前言

一般在车载SINS/GNSS组合导航中，为了提升GNSS失锁性能，可以采用融合车辆运动学约束条件辅助的组合导航算法，利用车辆正常行驶中横向和纵向速度为零的约束条件，可以提升导航算法能力。本文初步实现了SINS/NHC算法，并利用开源组合导航数据做了算法的验证。

数据

武汉大学开源组合导航数据
数据链接如上，IMU型号为ICM20602，属于消费级IMU，云汉芯城的芯片价格如下，单片价格在60元左右。

SINS/NHC基本原理

相关推导可以参考西工大付强文老师的论文《车辆运动学约束辅助的惯性导航算法》，在论文推导中，量测矩阵与三个状态向量有关，分别为M1:与速度误差相关的量测，M2：与失准角相关的量测，M3:有安装误差（惯导和车辆之间的安装误差）相关的量测。一般M1和M2是必须包含的，M3与估计的精度有关，一般可以事先标定出来。

数据验证与分析

下面是部分数据结，失锁时间为240s：
纯SINS

总里程为1.87km，最终误差为45.8%dt。
M1和M2(SINS/NHC）:

总里程为1.87km，最终误差为3.14%dt。
只有M1(SINS/NHC）:

总里程为1.87km，最终误差为4.25%dt。
只有M2(SINS/NHC）:

总里程为1.87km，最终误差为120%dt，可以看到误差很大。
从上面的对比中可以看出，SINS/NHC组合导航相比纯SINS确实可以大幅提升惯导精度，在SINS/NHC导航中，对于速度的补偿所占比重较大。

参考论文

1.《车辆运动学约束辅助的惯性导航算法》西北工业大学付强文

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