1、慣性導航的一系列優(yōu)點使其在車載自主導航系統(tǒng)中有著廣泛應用。提高車載導航的精度和可靠性，需要高精度的慣性導航系統(tǒng)，而提高慣導系統(tǒng)的精度，需要采用高精度的慣導算法，或者使用較高等級的傳感器，從成本考慮，設計高精度慣導算法較為可取;另一方面也可以通過構建合適的組合導航系統(tǒng)，在性能和成本間達到一定的平衡。
　　 本文的研究內容主要包括:
　　 1.推導了慣性導航算法，在姿態(tài)積分中考慮了坐標旋轉的影響，在速度積分中考慮了劃搖運動的

2、影響，在位置積分中考慮了渦卷運動的影響。在遞推算法基礎上提出了兩種不同精度的慣導算法，迭代算法和簡化算法，以適用于不同的應用場合。針對導航的車載應用，提出了兩種車輛軌跡生成技術，并分別進行了簡化算法測試和迭代算法測試，仿真結果顯示了兩種算法間的性能差異和特性。
　　 2.建立了四輪三自由度車輛模型和輪胎模型，仿真驗證了模型的可靠性。建立了汽車狀態(tài)估計器，分別利用擴展卡爾曼濾波EKF和無跡卡爾曼濾波UKF對汽車的橫擺角速度、縱向車

3、速、橫向車速等進行了最優(yōu)估計，比較了兩種濾波器的效果。汽車的參數估計是為組合導航系統(tǒng)所構建的子模型。
　　 3.研究了慣性導航的誤差特性，分析了敏感器誤差對位置精度的影響。建立了航位推算誤差方程和車輛動態(tài)模型誤差方程。設計了INS-DR組合導航并進行了仿真分析，設計了INS-VDM組合導航并進行了仿真分析。結果表明，INS-DR和INS-VDM組合導航的位置誤差估計均是有偏的，但是組合導航系統(tǒng)均能有效地抑制位置誤差的增長，其中I