在全球卫星导航系统拒止的环境里, 导航信息难以获取, 基于红外、超声波、射频、Wi-Fi、超宽带(UWB)等室内定位方法均需要辅助电子标签, 传统航位推算法只适合前向步态的路径跟踪, 在后向、左向、右向步态模式下会出现反向或垂直的路径错误。针对以上问题, 该文借助移动终端的惯性测量单元数据, 在不依赖任何电子标签模式导航的情况下, 实现短时多模式步态行人跟踪。结果表明, 通过多次重复测试, 步态检测准确率≥92%, 以实际车库场景为实验背景, 该文方法可获得全步态模式下自主路径跟踪, 路径追踪误差小于3 m。

针对目前室内定位精度低及部署成本高的问题,提出了一种基于智能手机的可见光通信与改进的行人航迹推算(VLC/IPDR)粒子滤波融合室内定位方法。该方法首先对智能手机CMOS摄像头拍摄的发光二极管(LED)光源图像信息进行解码,确定待定位点所属的LED区域。然后根据光照度模型及手机陀螺仪获得的方向角推算具体位置信息。最后将VLC获取的位置坐标作为观测值,将IPDR作为粒子滤波的状态转移方程,用粒子滤波将二者融合后进行联合定位。实验结果表明,在3 m×3 m×3 m的小空间、单光源条件下,该方法的平均定位误差小于6 cm,在120 m与45 m垂直相交路径上的多运动模式定位测试中,平均定位误差小于0.2 m。

为了提高车辆在行驶过程中的测量精度,提出一种利用二维激光多普勒测速仪(2D LDV)和捷联惯性导航系统(SINS)建立新的组合导航系统的方法。阐述了2D LDV的基本原理,并且详细讨论了由2D LDV和SINS组成的新的组合导航系统进行位置解算的过程。理论及实验结果表明:新的组合导航系统很好地抑制了纯惯性导航误差发散的特性;相比于由一维激光多普勒测速仪构成的组合导航系统,2D LDV提高了载体速度测量的精度,从而进一步提高了组合系统的导航精度。新的组合导航系统两次实验在2.2 h内的定位误差分别只有5.9 m和5.2 m。

定位建图是智能车自动导航的关键问题之一。以未知环境为研究背景, 研究基于二维激光雷达的定位建图系统。激光雷达扫描周边环境建图, 里程计和IMU完成航位推算提供位姿, 通过滤波匹配不断更新地图构建全局地图。为实现精确实时的定位建图, 分析了飞行时间法激光雷达测距误差和基于IMU和里程计的航位推算误差, 通过线性最小二乘和加权移动平均滤波对激光雷达原始数据进行标定和滤波;通过互补滤波抑制陀螺仪低频噪声和磁力计高频噪声;在所搭建的基于激光雷达的定位建图系统上进行了实验。实验结果表明, 经过滤波校正后, 提高了系统定位建图精度和稳定性。

为了抑制车辆颠簸及载重变化对一维激光多普勒测速仪的影响，设计了一种二维激光多普勒测速仪。针对其使用过程中的误差参数，提出了一种差分全球定位系统辅助的Kalman滤波标定方法，并设计了车载组合导航实验验证了该方法的有效性。由补偿后的二维激光多普勒测速仪与陀螺数据航迹推算的最大水平位置和最大高度的误差分别为5.5 m和0.36 m。结果表明，该标定方法是有效的，补偿后的二维激光多普勒测速仪能大大提高导航的水平定位精度，且能给出高精度的高度信息。

针对惯导系统定位误差随时间积累而增大的缺点, 提出利用航位推算方法进行误差补偿。在航位推算中根据引起误差的主要因素推导出位置误差方程, 以此方程为依据, 建立相应的卡尔曼滤波器。将惯导系统速度与航位推算速度之差作为滤波器的输入, 估计系统的姿态、速度、位置及里程计刻度系数误差值, 并通过闭环反馈进行实时误差补偿修正。任选2条非闭合路径进行跑车实验, 第一条路径定位误差补偿修正前是3.49‰, 补偿修正后定位误差是2.3‰, 第二条路径补偿修正前定位误差是2.4‰, 补偿修正后定位误差是2‰。实验结果表明: 采用航位推算误差补偿方法可以有效降低系统定位误差。

针对传统航位推算算法中里程计俯仰安装误差角难以精确辨识,以及高程通道定位精度较差等问题，提出利用高度计作为辅助手段的激光捷联惯导/航位推算/高度计组合导航算法，并设计了高程通道的滤波模型。该算法基于Kalman滤波最优估计理论，利用气压高度计量测信息对SINS/DR组合系统高程通道进行估计补偿，以达到高程通道精确定位的目的。试验表明，经高度阻尼后系统高程定位精度达到3 m。

针对传统着陆引导设备机动性能差而较难满足应急保障需求的问题，结合飞机进近着陆阶段对导航参数需求的特点，研究了基于DGPS/SINS紧组合的连续导航保障方案。卫星信号良好的情况下，通过建立差分基准站并将基准站的伪距等观测数据传输到流动站，在接收终端进行DGPS和GPS/SINS紧组合算法的处理；卫星信号丢失情况下，将SINS输出的速度信息作为观测量，进行载体相对位置的航路推算，可以获得飞机着陆阶段所需要的导航参数。实验结果表明，该方法可以有效获取飞机进近着陆阶段连续的具有较高精度的相对位置、速度和姿态参数，具有一定的实用价值。

基于航位推算方法定位的车载测绘系统(VBMMS)可以有效地解决使用全球导航卫星系统(GNNS)定位带来的系统失锁问题。但当系统采集空间三维信息时，由于航位推算方法的误差积累，会造成较大的系统定位误差，严重影响最终的测绘精度。针对此问题，提出了利用同步定位及地图创建(SLAM)的算法对系统进行位姿矫正。从激光点云中提取出准确的特征信息是实现系统同步定位及地图创建的前提，结合室内结构化环境的特点，提出一种基于角度阈值的提取直线特征的算法。将算法应用到自主研发的车载移动测图系统中，实现了快速准确的直线特征提取，实验结果证明了该算法的有效性。

针对移动车辆的定位与导航问题，研究了GPS/北斗/DR组合导航算法。文中采用坐标系变换及增加状态变量法对不同卫星星座进行了时空统一，并在此基础上研究了GPS/北斗卫星组合导航算法；为了克服卫星定位存在的不连续性问题，提出了GPS/北斗卫星导航系统与低成本的航位推算系统组合导航方案，设计了GPS/北斗/DR组合导航滤波器。通过跑车试验和算法仿真验证，结果表明GPS/北斗/DR组合导航系统能够有效改善卫星定位时信号的遮挡问题，平滑行车轨迹，提高导航定位精度。