Проект направлен на разработку алгоритмов комплексирования навигационной информации от бесплатформенной инерциальной навигационной системы. Бесплатформенная система предоставляет данные о движении объекта без использования внешних источников информации. Алгоритмы комплексирования позволят объединить данные инерциальной системы с данными других навигационных источников, таких как GPS, компасы и датчики скорости. Это повысит точность и надежность определения местоположения объекта в различных условиях, включая отсутствие сигнала GPS или наличие помех. Результатом проекта будет создание программного обеспечения для комплексирования данных и их интеграция в существующие навигационные системы.
Название: «Алгоритмы комплексирования навигационной информации от бесплатформенной инерциальной навигационной системы»
Тип: Реферат
Объект исследования: бесплатформенная инерциальная навигационная система
Предмет исследования: алгоритмы комплексирования навигационной информации
Методы исследования: анализ, моделирование, эксперименты
Научная новизна: разработка новых алгоритмов комплексирования для бесплатформенных инерциальных навигационных систем
Цель проекта: исследовать и разработать эффективные алгоритмы комплексирования навигационной информации от бесплатформенной инерциальной навигационной системы
Проблема: необходимость повышения точности и надежности навигационной информации от бесплатформенных инерциальных систем
Целевая аудитория: специалисты в области навигации, разработчики инерциальных систем, исследователи в области автономной навигации
Задачи проекта:
1. Изучить существующие методы комплексирования навигационной информации
2. Разработать новые алгоритмы комплексирования, учитывающие особенности бесплатформенных инерциальных систем
3. Провести эксперименты для оценки эффективности разработанных алгоритмов
Добавить иллюстрации (beta)
Содержание
- Метод Калмана
- Метод частиц
- Методы фильтрации
- Принцип работы
- Ошибки и искажения в данных
- Учет особенностей бесплатформенных систем
- Математическая модель алгоритмов
- Постановка экспериментов
- Сравнение существующих и новых алгоритмов
- Анализ полученных данных