自動駕駛要求車載GNSS/INS組合導航系統具備快速初始對準能力。我們基于“軌跡相似性”原理提出了一種高效率的MEMS INS航向初始對準方法。測試表明：在乘用車平臺中，RTK/INS松組合系統能夠在5 s內實現優于1 deg的航向對準精度;在緊組合框架下僅用GNSS移動站的載波相位觀測而無需RTK也能實現同樣效果，甚至能在可用衛星數小于4顆的復雜場景完成初始對準。該方法最大限度地利用了車輛啟動過程中的運動信息，兼具效率和精度方面的優勢。

    自動駕駛要求車載GNSS/INS組合導航系統具備快速初始對準能力。由于低成本MEMS慣導的陀螺傳感器誤差大于地球自轉角速度，無法實現航向的靜態自對準，必須在外部輔助信息的參與下才能實現航向的初始對準?，F有MEMS INS航向初始對準方法普遍存在精度和收斂效率難以兼顧的問題。我們基于軌跡相似性原理[4，p212]，以車輛啟動過程中的位移向量為觀測信息，設計了一種簡單、快速、精準的航向初始化方法，并在松、緊組合框架下分別做了算法實現和驗證[1-2]。

1) 松組合框架下的初始對準

    原理如圖1所示：首先，給慣導設置一個任意的初始航向值psi_0 (一般取0)以啟動姿態更新算法，通過純陀螺積分計算載體姿態；然后，根據GNSS定位結果計算車輛的前進距離(如果裝有車速計也可用里程測量值)，用陀螺解算的姿態對前進距離做投影和積分進行航位推算(DR)，實現位置更新，稱作INS軌跡；同時，根據GNSS定位結果確定車輛的運動軌跡，稱作GNSS軌跡?？梢宰C明在短時間內INS平面軌跡與GNSS平面軌跡形狀相似，但存在一個夾角delta_psi，慣導初始航向偏差是該夾角的主要來源。因此，可以根據GNSS軌跡和INS軌跡的位移向量計算得到，psi_0+delta_psi即所需的慣導初始航向。

圖 1 松組合框架下的航向初始對準原理示意圖

    基于乘用車、機器人小車和農用拖拉機三種不同車輛平臺的MEMS IMU——ADIS16460測試驗證了上述算法[1]，結果表明：(1)在GNSS RTK定位修正下，三個車輛平臺上的MEMS INS均能在5 s內實現航向初始對準，精度分別為0.25deg、0.6deg和1.6deg (98.6%)，如圖2。(2)在GNSS SPP定位修正下，乘用車平臺中在5 s內對準精度為4.7 deg，而當對準時長增加到20 s時，對準精度為1.6 deg (98%)。

圖 2 三個不同車輛平臺下的MEMS INS/RTK初始對準精度

    根據誤差分析和實測結果可知，GNSS定位的誤差水平會影響航向對準的精度和效率，例如與SPP相比，RTK修正能讓慣導更快更準地實現航向初始化。但是，RTK定位需要GNSS基站接收機的支持，且僅在較為開闊的環境比較可靠，很多應用場景難以適用。那么基于無基站支持下的單個GNSS接收機能否實現與GNSS RTK/INS同樣的航向初始化效果呢？答案是肯定的。這就引出了“緊組合”框架的初始對準方法。

2) 緊組合框架下的初始對準

    針對上述問題，我們設計了緊組合框架下基于單個GNSS接收機載波相位測量值和SPP的航向初始對準算法[2-3]。GNSS接收機載波相位的相對測量精度為毫米級，載波相位的變化量(TDCP)包含了載體的運動信息，具體可以構建TDCP與初始航向的函數關系。對準過程如下：

    與松組合框架下的初始對準過程類似，在初始航向未知的情況下，首先給定任意航向初值，利用航位推算計算INS軌跡。然后，通過對比實際軌跡與INS軌跡在衛地距離方向(LOS)上的投影長度來獲得。實現過程中也可根據INS軌跡獲取其起止點間的理論TDCP，與GNSS接收機測量的TDCP對比，可計算出delta_psi，實現航向的初始對準。理論上，當可用衛星少于4顆時，仍能實現航向初始對準(實測結果也支持這一結論[2]，但此時需要車速計提供運動距離觀測值)。

圖3-a 基于載波相位的INS航向初始對準原理示意圖(俯視圖)

圖3-b 基于載波相位的INS航向初始對準原理示意圖(主視圖)

    我們首先在開闊天空環境下進行了乘用車車載實驗，結果表明：使用NovAtel OEM6接收機和STIM300 (MEMS IMU)，可以在5 s內實現0.65 deg (CDF95)的對準精度，如圖4。說明即使利用單個GNSS接收機，不做差分定位，基于載波相位測量值也能實現快速精準的航向初始對準。

圖4 基于載波相位的航向初始對準誤差

    此外，我們還測試了不同場景(開闊天空 vs 城市環境)、不同等級MEMS IMU (STIM300 vs ICM20602)、不同GNSS接收機(NovAtel的測量型GNSS接收機OEM6和u-blox的低成本導航型GNSS接收機模塊M8P)對所提初始對準方法的影響，實驗結果見表1。

表1 不同測試條件下航向初始對準誤差

討論：

    初始對準是慣性導航的一個永恒主題，尤其是對于目前廣泛應用的低端MEMS慣導，相關的研究工作汗牛充棟。本文的工作以實用化為導向，嘗試解決自動駕駛應用中車載MEMS GNSS/INS的快速精準航向初始化問題。為此，我們采用了載體位移向量(具體是車輛INS或DR軌跡)作為航向對準的觀測向量，該方法存在以下值得探討的地方：

(1) 一般來說，慣導初始對準所用的信息(含輔助信息)包括載體的加速度(或角速度)、速度和位移等向量。所用的信息越原始(如加速度或角速度)，算法的通用性越好；但是越容易受單個歷元測量噪聲的干擾，需要載體有更強的機動，因此為了達到一定精度所需的對準時間往往越長。相反，使用載體速度或位移這種積分解算后的觀測向量，由于積分過程吸收了多個歷元的動態信息，因此信息利用率更高。本文所用的位移向量更是包含了車輛啟動過程中的所有運動信息，幾乎是“滴水不漏”，因此能夠在短時間內計算出準確的初始航向；但是其缺點是對載體的運動約束要求也越苛刻，通用性不好。例如本文方法要求載體必須滿足地面輪式載體的非完整性約束(NHC)，使得它無法適用于無人機和艦船等自由運動載體的慣導對準。

(2) 值得澄清的是，本文方法與傳統的用GNSS航跡角計算慣導初始航向在原理上有一定相似性。但是GNSS航跡角在本質上更像是用速度向量的初始對準，其效果介于用加速度向量和用位移向量之間。GNSS航跡向量往往噪聲較大，且在轉彎時因GNSS航跡角并不是車輛和慣導的航向角而失效。而本文采用位移向量的方法則不存在該問題。

相關成果申請了國家專利，并發表在IEEE Sensors Journal、IEEE TIM上，相關參考文獻可在團隊網站(i2nav.cn)的“研究成果-學術論文”列表中下載。（Link）

參考文獻:

[1] Chen, Qijin; Huan Lin; Jian Kuang; Yarong Luo; Xiaoji Niu; Rapid Initial Heading Alignment for MEMS Land Vehicular GNSS/INS Navigation System, IEEE Sensors Journal, 2023, 23(7): 7656-7666

[2] Tisheng Zhang; Shan Liu; Chen, Qijin; Xin Feng; Xiaoji Niu ; Carrier-Phase-Based Initial Heading Alignment for Land Vehicular MEMS GNSS/INS Navigation System, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, 71: 1-13

[3] 張提升，陳起金，劉山，牛小驥，馮鑫. 基于GNSS載波相位的車載航向快速初始化裝置及方法. 國家發明專利. ZL202220931252.0. 2022.11.01

[4] 嚴恭敏, 翁浚, 捷聯慣導算法與組合導航原理[M]. 西北工業大學出版社, 2019.