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机器人系统中的姿态控制算法优化一、引言机器人系统中的姿态控制算法优化，是当前机器人技术发展的一个关键领域。
机器人系统在工业自动化、卫生医疗、航空航天等领域中已得到广泛应用，而姿态控制算法优化对于机器人的精度、稳定性、安全性等方面具有重要影响。
因此，针对机器人系统中的姿态控制算法优化进行研究，具有重要的意义和价值。
二、姿态控制算法概述姿态控制，简单来说，就是控制机器人末端的位姿，实现机器人在三维空间中的移动和定位。
在机器人系统中，位姿信息需要通过传感器对机器人进行检测，并传递给控制器，通过运动控制算法控制机器人的运动。
姿态控制算法的优化，就是对这种运动控制算法进行优化，以实现更好的控制性能。
目前，常见的机器人姿态控制算法包括位置控制算法、轨迹控制算法和力控制算法等。
其中，位置控制算法是最为基础的算法之一，通过对机器人的位置进行控制，实现机器人不同位置之间的转移；轨迹控制算法则是针对特定轨迹优化的一种算法，可以对机器人执行的轨迹进行控制；力控制算法是一种基于机器人的力和位姿信息进行控制的算法，其主要应用于需要机器人与外部环境进行交互的场景。
三、姿态控制算法的优化机器人姿态控制算法的优化，主要包括以下几个方面：1. 姿态估计算法优化机器人能够在不同的空间位置进行移动，并完成各种任务，其中姿态信息是其运动过程中不可或缺的信息。
因此，机器人姿态估计算法对于机器人精度和稳定性的影响非常大。
根据姿态估计的问题，可以将姿态估计算法分为基于光学信息的算法、基于惯性信息的算法、基于视觉信息的算法等不同类型。
除此之外，还有一些新兴算法，如基于深度学习的姿态估计算法、基于多传感器的姿态估计算法等。
针对不同问题，不同的姿态估计算法具有不同的优点与缺点，需要根据实际需求进行技术选择。
2. 控制算法优化机器人的控制算法是姿态控制过程中最为重要的部分，目前常见的控制算法包括位置控制算法、轨迹控制算法、力控制算法等。
优化控制算法，可以在控制精度、运动速度、稳定性、安全性等多方面进行改进。
高动态环境中的物体姿态估计与跟踪算法研究摘要：高动态环境中的物体姿态估计与跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。
本文综述了目前在高动态环境中物体姿态估计与跟踪算法的研究进展，并探讨了其中的挑战和未来发展方向。
引言高动态环境中的物体姿态估计与跟踪算法是指在快速移动、剧烈变化的背景下，准确估计并跟踪物体的姿态，包括旋转角、平移量等。
这种算法在很多领域具有广泛应用，如无人机航拍、移动机器人导航等。
然而，由于高动态环境的复杂性以及物体移动的快速性，物体姿态估计与跟踪算法面临着许多挑战。
一、研究进展1. 传统方法传统的高动态环境中的物体姿态估计与跟踪算法通常基于特征点匹配和运动估计。
其中，特征点匹配在静态环境中具有较高的精度和鲁棒性，但在高动态环境下容易受到运动模糊和光照变化的影响，导致匹配错误。
而运动估计方法则依赖于背景模型或前景检测，对快速移动的物体效果较差。
2. 深度学习方法近年来，深度学习方法在计算机视觉领域取得了巨大的突破，也被应用于高动态环境中的物体姿态估计与跟踪算法。
通过训练大量数据，深度学习模型可以自动学习到物体的特征表示和运动模式，从而提高估计和跟踪的准确性。
研究表明，基于深度学习的方法在高动态环境中的物体姿态估计和跟踪方面具有明显的优势。
三、挑战与未来发展方向1. 快速移动物体的姿态估计由于高速移动物体的快速变化，传统方法很难准确估计物体的姿态。
因此，如何设计出高效且准确的算法来解决这一问题是目前的研究热点。
2. 光照变化和运动模糊的影响在高动态环境中，光照变化和运动模糊是物体姿态估计与跟踪算法面临的重要挑战。
这些影响因素会导致传感器获取的图像质量下降，从而影响姿态估计的准确性。
因此，如何通过算法来消除或减少这些影响是未来研究的方向之一。
3. 多目标跟踪在高动态环境中，往往存在多个物体同时出现的情况，这就需要算法能够同时跟踪多个物体的姿态。
目前，对于多目标跟踪的研究主要集中在设计更有效的算法，以提高跟踪的准确性和效率。
捷联惯导动基座对准新方法及导航误差抑制技术研究一、本文概述随着导航技术的不断发展，捷联惯导系统（Strapdown Inertial Navigation System, SINS）在动基座对准和导航误差抑制方面展现出越来越高的应用价值。
本文旨在探讨一种新型的捷联惯导动基座对准方法，并对导航误差抑制技术进行深入研究。
通过对比分析传统对准方法的不足，本文提出了一种基于多传感器融合的新型对准算法，旨在提高对准精度和效率。
针对导航过程中的误差积累问题，本文还研究了有效的误差抑制策略，以期提高捷联惯导系统的导航精度和可靠性。
本文首先介绍了捷联惯导系统的基本原理和应用背景，阐述了动基座对准和导航误差抑制在惯性导航中的重要性和挑战。
随后，详细介绍了新型对准方法的基本原理和实现过程，包括多传感器数据融合、对准算法设计以及实验验证等方面。
在误差抑制技术研究方面，本文重点探讨了误差来源、误差传播特性和抑制策略，提出了一种基于卡尔曼滤波的误差估计与补偿方法。
本文的研究成果对于提高捷联惯导系统的性能具有重要意义，不仅有助于提升动基座对准的精度和效率，还能有效抑制导航过程中的误差积累，从而提高整个导航系统的可靠性和稳定性。
本文的研究方法和结论也为相关领域的研究人员提供了有益的参考和借鉴。
二、捷联惯导系统概述捷联惯导系统（Strapdown Inertial Navigation System，简称SINS）是一种不依赖外部信息、完全自主式的导航系统。
其核心部件包括陀螺仪和加速度计，分别用于测量载体相对于惯性空间的角速度和线加速度。
通过积分这些测量值，系统能够推算出载体的速度、位置和姿态信息。
捷联惯导系统的最大特点在于它将传统的平台式惯导系统中的实体平台用数学平台来替代，从而大大简化了系统结构，提高了可靠性，并降低了成本。
捷联惯导系统的基本原理是通过载体上安装的陀螺仪和加速度计实时测量载体的角运动和线运动参数，再结合初始对准得到的姿态矩阵，将加速度计测量的比力转换到导航坐标系下，进行积分运算得到速度和位置信息。
第１５卷第ｌ期２００７年２月中国惯性技术学报ＪｏｕｍａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＩｎｅｒｔｉａｌＴｃｃｈｎｏｌｏｇｙＶｂｌ．１５Ｎｏ．１Ｆｅｂ．２００７文章编号：１００５－６７３４（２００７）０１一００２４－０４车载捷联惯导系统定位测姿算法研究陈允芳１，叶泽田２，钟若飞３（１．山东科技大学地球信息科学与工程学院，青岛２６６５１０；２．中国测绘科学研究院，北京１０００３９；３．首都师范大学，北京１０００３７）摘要：ＧＰｓ／ＩＮｓ组合精确测定平台的位置和姿态是移动测图系统中的重要模块。
对陀螺仪和加速度计所测角速度和比力进行两次积分得载体姿态、速度和位置即ｓＩＮｓ力学机械编排。
目前该过程大多在地理坐标系进行。
这里详细推导了地球坐标系中完整的解算过程，以四元数姿态矩阵更新及重力计算为核心，由ＩＭｕ原始观测值解算出了载体位置、速度和姿态等参数，可快速高效与ＧＰｓ输出的位置速度信息进行组合滤波处理，可据此编程进行工程应用数据处理。
关键词：捷联惯导系统；姿态矩阵；坐标转换；力学编排；四元数中图分类号：ｕ６６６．１文献标识码：ＡＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｎｄｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｏｎＶｅｈｉｃｌｅ－ｂｏｒｎｅＳＩＮＳａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｏｆｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｅｒｒｏｒｃＨＥＮＹｕｎ．‰９１，ＹＥｚｅ－ｔｉａｎ２，ｚＨＯＮＧＲｕｏ．ｆｅｉ３（１．Ｇｅｏ·ｉｎｆｏ衄ａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒＳｉ哆ｏｆＳｃｉｅｎｃｅａＩｌｄＴｂｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｑｉｎｇｄａｏ２６６５１０，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｕｒｖｅｙｉｎｇａＴｌｄＭａｐｐｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅＲｅｓｅａｒｃｈＩｎＳｔｉｔｕｔｅｏｆＣｈｉｎａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００３９，Ｃｈｉｎａ；３．Ｃ印ｉｔａｌＮｏｍｌａｌＵｎｉｖｅｒＳｉ劬Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００３７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＧＰＳａｎｄＩＮＳｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｔｏａｃｃｕｒａｔｅｌｙｄｅｔｅｍｉｎｉｎｇｐｏｓｉｔｉｏｎａＩｌｄａｔｔｉｔｕｄｅｏｆｎａｔＩ‘ｏｏｆｉｓＶｉｔａｌｍｏｄｕｌｅｉｎｍｏｂｉｌｅｍａｐｐｉｎｇＳｙｓｔｅｍ．Ｓｐｅｃｉｎｃｆｏｒｃｃ行ｏｍｓｐｅｅｄｏｍｅｔｅｒ蚰ｄ舭ｇｌｅｒａｔｅ矗ｏｍ留ｒｏａｒｅｉｎｔｅ铲ａｔｅｄｔｗｉｃｅｒｅｓｐｅｃｔｉＶｅｌｙｔｏａｃｈｉｅｖｅａｎ沁ｄｅ，ｖｅｌｏｃ时ａＩｌｄｐｏｓｉｔｉｏｎｎ锄ｅｌｙＳＩＮＳｍｅｃｈａＩｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｃｕｒｒｅｎｔｌｙｔｈｉｓｔｏｏｋｐｌａｃｅｄｉｎｇｅｏｇｒ印ｈｉｃｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ，ｗｈｉＩｅｈｅｒｅｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｉｎｄｅｔａｉｌｍｅｗｈｏｌｅｍｅｃｈａＪｌｉｚａｔｉｏｎｉｎｅａｎｌｌ－ｃｅｎｔｃｌｒｃｄｅａｒｔｈ－ｆｉｘｅｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ，ｍｏｓｔｌｙｑｕａｔｅｍｉｏｎａ钍ｉｔｕｄｅｍａｔｒｉｘｕｐｄａｔｉｎｇ锄ｄｇｒａｖｉｔ）ｒｃａＩｃｕｌａｔｉｏｎ．Ｕｌｔｉｍａｔｅｌｙｖｅｈｉｃｌｅｎａｖｉｇａｔｉｏｎｐａｒ锄ｅｔｅｒｓｓｕｃｈａＳａｔｔｉｔｕｄｅ，ｖｅＩｏｃｉｔｙ锄ｄｐｏｓｉｔｉｏｎｗｅｒｃｇａｈｅｄ丘ｏｍＩＭＵｏｒｉｇｉｎ“０ｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ．Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓｐｌａｔｆｏ眦ｉｓｆｏｍｌｃｄｉｎＳｒＮＳｔｏｃａｒｒｙｏｕｔｓｕⅣｅｙｉｎｇａＪｌｄｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｐｒｅｃｉｓｅｌｙｔｈｅｎａｖｉｇａｔｉｏｎｍｏＶｅｍｅｎｔｐａｒ锄ｃｔｅｒＳ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓａｒｃｐｒｏｎｅｔｏｉｎｔｅ黟ａｔｅｗｉｔｌｌｓｉｍｉｌａｒｐａｍｍｅｔｅｒｓ疔ｏｍＧＰＳｔｏｆｉｌｔｅｒｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｐｒｏ可锄ｍｉｎｇｈｅｒｃｂｙｃ锄ｐｍｃｅｓｓｄａｔａｉｎｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＫｅｙｗｏｒｄｓ：ＳＩＮＳ；ａｔｔｉｔｕｄｅｍａｔｒｉｘ；ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｔｒａｎｓｆｏｍａｔｉｏｎ；ｍｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎ；ｑｕａｔｅｍｉｏｎ随着惯性技术与卫星导航定位技术的发展，由ＧＰＳ／ＩＮｓ不同程度组合而成的定位定姿传感器已成为移动测图系统中确定载体轨迹和平台姿态的重要工具，其中ＧＰｓ多用于定位而ＩＮＳ则用于测姿。
捷联惯导系统极区导航算法优化设计及误差特性分析张海峰;张礼伟;王兴岭;李琳;仲岩【摘要】采用格网坐标系下的力学编排方案能够有效解决常规惯导系统力学编排方案在极区航向误差急剧发散且无法实现定位定向的难题.格网坐标系力学编排方案可以直接获得格网航向,以及地心地固坐标系下的位置坐标,且输出航向精度及定位精度不随纬度的增高而变差.通过深入研究格网坐标系力学编排方案的误差传播规律,详细分析了高纬度下格网航向保持高精度输出的数学机理.针对格网坐标系力学编排方案在极点附近存在计算奇异值的问题,提出了一种通过格网坐标系和地球坐标系间的位置方向余弦矩阵更新解算替代由地心地固位置坐标求解经纬度三角函数值的优化算法,实现了真正意义上的格网坐标系力学编排方案在极区的“无死角”导航能力.仿真分析了载体沿经线穿越极点运动时的算法性能,并与固定指北力学编排方案进行了比较,结果表明,相比于传统导航方案,格网系下输出的航向误差不随纬度升高而发散,导航精度与低纬度区域导航能力相当.【期刊名称】《中国惯性技术学报》【年(卷),期】2015(023)006【总页数】6页(P701-706)【关键词】极区导航;格网坐标系;误差特性;算法优化【作者】张海峰;张礼伟;王兴岭;李琳;仲岩【作者单位】天津航海仪器研究所,天津300131;天津航海仪器研究所,天津300131;天津航海仪器研究所,天津300131;天津航海仪器研究所,天津300131;天津航海仪器研究所,天津300131【正文语种】中文【中图分类】U666.1随着航空、航海事业的蓬勃发展以及国际政治经济的不断变化，对海军作战舰艇的全球作战能力提出了更高的要求。
由于极区地理经线快速收敛，导致传统地理导航坐标系失效。
虽然自由和游移方位惯导可在极区完成姿态方向余弦矩阵和位置方向余弦矩阵的解算，但从矩阵中提取航向信息和经度信息时存在奇异值。
采用格网线取代传统的地理经纬线对地表重新划分是解决该问题的有效手段之一。
捷联惯导算法与组合导航原理讲义严恭敏，翁浚编著西北工业大学2016-9前言近年来，惯性技术不论在军事上、工业上，还是在民用上，特别是消费电子产品领域,都获得了广泛的应用,大到潜艇、舰船、高铁、客机、导弹和人造卫星，小到医疗器械、电动独轮车、小型四旋翼无人机、空中鼠标和手机，都有惯性技术存在甚至大显身手的身影。
相应地，惯性技术的研究和开发也获得前所未有的蓬勃发展，越来越多的高校学生、爱好者和工程技术人员加入到惯性技术的研发队伍中来。
惯性技术涉及面广，涵盖元器件技术、测试设备和测试方法、系统集成技术和应用开发技术等方面，囿于篇幅和作者知识面限制，本书主要讨论捷联惯导系统算法方面的有关问题，包括姿态算法基本理论、捷联惯导更新算法与误差分析、组合导航卡尔曼滤波原理、捷联惯导系统的初始对准技术、组合导航系统建模以及算法仿真等内容。
希望读者参阅之后能够对捷联惯导算法有个系统而深入的理解，并能快速而有效地将基本算法应用于解决实际问题。
本书在编写和定稿过程中得到以下同行的热心支持，指出了不少错误之处或提出了许多宝贵的修改建议,深表谢意:西北工业大学自动化学院：梅春波、赵彦明、刘洋、沈彦超、肖迅、牟夏、郑江涛、刘士明、金竹、冯理成、赵雪华；航天科工第九总体设计部：王亚军；辽宁工程技术大学：丁伟；北京腾盛科技有限公司：刘兴华；东南大学：童金武；中国农业大学:包建华；南京航空航天大学：赵宣懿；武汉大学：董翠军;网友：Zoro；山东科技大学:王云鹏。
书中缺点和错误在所难免，望读者不吝批评指正.作者2016年9月目录第1章概述 (6)1.1捷联惯导算法简介 (6)1.2 Kalman滤波与组合导航原理简介 (7)第2章捷联惯导姿态解算基础 (10)2。
1反对称阵及其矩阵指数函数 (10)2。
1。
1 反对称阵 (10)2。
1.2 反对称阵的矩阵指数函数 (12)2。
2方向余弦阵与等效旋转矢量 (13)2.2.1 方向余弦阵 (13)2。
1 绪论00随着计算机和微电子技术的迅猛发展，利用计算机的强大解算和控制功能代替机电稳定系统成为可能。
于是，一种新型惯导系统--捷联惯导系统从20世纪60年代初开始发展起来，尤其在1969年，捷联惯导系统作为"阿波罗"-13号登月飞船的应急备份装置，在其服务舱发生爆炸时将飞船成功地引导到返回地球的轨道上时起到了决定性作用，成为捷联式惯导系统发展中的一个里程碑。
00捷联式惯性导航(strap-down inertial navigation)，捷联（strap-down）的英语原义是“捆绑”的意思。
因此捷联式惯性导航也就是将惯性测量元件（陀螺仪和加速度计）直接装在飞行器、舰艇、导弹等需要诸如姿态、速度、航向等导航信息的主体上，用计算机把测量信号变换为导航参数的一种导航技术。
现代电子计算机技术的迅速发展为捷联式惯性导航系统创造了条件。
惯性导航系统是利用惯性敏感器、基准方向及最初的位置信息来确定运载体的方位、位置和速度的自主式航位推算导航系统。
在工作时不依赖外界信息，也不向外界辐射能量，不易受到干扰破坏。
它完全是依靠载体自身设备独立自主地进行导航，它与外界不发生任何光、声、磁、电的联系，从而实现了与外界条件隔绝的假想的“封闭”空间内实现精确导航。
所以它具有隐蔽性好，工作不受气象条件和人为的外界干扰等一系列的优点，这些优点使得惯性导航在航天、航空、航海和测量上都得到了广泛的运用[1]001.1 捷联惯导系统工作原理及特点惯导系统主要分为平台式惯导系统和捷联式惯导系统两大类。
惯导系统（INS）是一种不依赖于任何外部信息、也不向外部辐射能量的自主式导航系统，具有隐蔽性好，可在空中、地面、水下等各种复杂环境下工作的特点。
捷联惯导系统（SINS）是在平台式惯导系统基础上发展而来的，它是一种无框架系统，由三个速率陀螺、三个线加速度计和微型计算机组成。
平台式惯导系统和捷联式惯导系统的主要区别是：前者有实体的物理平台，陀螺和加速度计置于陀螺稳定的平台上，该平台跟踪导航坐标系，以实现速度和位置解算，姿态数据直接取自于平台的环架；后者的陀螺和加速度计直接固连在载体上作为测量基准，它不再采用机电平台，惯性平台的功能由计算机完成，即在计算机内建立一个数学平台取代机电平台的功能，其飞行器姿态数据通过计算机计算得到，故有时也称其为"数学平台"，这是捷联惯导系统区别于平台式惯导系统的根本点。
捷联式惯导系统初始对准方法研究一、本文概述随着导航技术的不断发展，捷联式惯导系统（StrapdownInertial Navigation System, SINS）已成为现代导航领域的重要分支。
由于其具有自主性强、隐蔽性好、不受外界电磁干扰等优点，被广泛应用于军事、航空、航天、航海等领域。
然而，捷联式惯导系统的初始对准问题是其实际应用中的一大难题。
初始对准精度的高低直接影响到系统的导航精度和稳定性。
因此，研究捷联式惯导系统的初始对准方法具有重要意义。
本文旨在深入研究和探讨捷联式惯导系统的初始对准方法。
对捷联式惯导系统的基本原理和组成进行简要介绍，为后续研究奠定基础。
对初始对准的定义、目的和重要性进行阐述，明确研究的重要性和方向。
接着，重点分析现有初始对准方法的优缺点，包括传统的静基座对准、动基座对准以及近年来兴起的智能对准方法等。
在此基础上，提出一种新型的初始对准方法，并对其进行详细的理论分析和仿真验证。
通过实验验证所提方法的有效性和优越性，为捷联式惯导系统的实际应用提供有力支持。
本文的研究内容对于提高捷联式惯导系统的初始对准精度、增强其导航性能和稳定性具有重要意义。
所提出的新型初始对准方法有望为相关领域的研究提供新的思路和方向。
二、捷联式惯导系统初始对准理论基础捷联式惯导系统（Strapdown Inertial Navigation System，SINS）的初始对准是其正常工作的前提，对于提高导航精度和长期稳定性具有重要意义。
初始对准的主要目的是确定惯导系统载体在导航坐标系中的初始姿态，以便为后续的导航计算提供准确的基准。
捷联式惯导系统的初始对准过程涉及多个理论基础知识，包括载体运动学、动力学模型、误差分析以及滤波算法等。
载体运动学模型描述了载体在三维空间中的姿态、速度和位置变化，是初始对准过程中姿态解算的基础。
动力学模型则用于描述载体在受到外力作用下的动态行为，为误差分析提供了依据。
在初始对准过程中，误差分析是至关重要的。
针对高动态载体应用的高精度捷联惯导姿态算法优化方法邢丽;熊智;刘建业;赖际舟;孙永荣【摘要】提高高动态条件下捷联惯导姿态算法的解算精度和解算实时性是提高高精度捷联惯导系统实用性能的重要基础.特别是针对高超飞行器等高速高动态载体的高精度实时导航需求,需要采用较高的惯性器件采样率,以提高高动态条件下的姿态解算精度.由于传统捷联指北姿态算法中器件采样率的增加会导致算法运算量的大幅增加,影响算法的实时性.基于此,提出了基于捷联算法优化编排原理的双速姿态解算方法和工程实现编排方法.该方法在增加惯性器件采样率的同时并不会显著增加计算量,能有效满足高速高动态载体的实时性导航解算需求.仿真试验结果表明,在高动态仿真条件下,双速优化姿态编排算法与传统指北算法相比,更能有效满足高动态下捷联惯导算法的实时性和高精度解算要求.【期刊名称】《中国惯性技术学报》【年(卷),期】2014(022)006【总页数】6页(P701-706)【关键词】指北姿态算法;双速姿态算法;高动态;实时性;优化改进【作者】邢丽;熊智;刘建业;赖际舟;孙永荣【作者单位】南京航空航天大学导航研究中心,南京210016;南京航空航天大学导航研究中心,南京210016;南京航空航天大学导航研究中心,南京210016;南京航空航天大学导航研究中心,南京210016;南京航空航天大学导航研究中心,南京210016【正文语种】中文【中图分类】U666.1在捷联惯导系统中，姿态更新算法相对速度位置更新算法更为复杂，算法的解算精度和实时性也是影响捷联惯导姿态解算性能的两个主要因素[1-4]。
特别是在高超飞行器等高动态载体应用中，由于载体的位姿运动特性极其复杂，为保证导航结果能够真实反映高动态载体的运动情况，其对捷联解算的实时性和解算精度都有更高的要求[5-7]。
在高动态惯性捷联姿态算法研究和编排方面，为了提高捷联姿态解算的精度，需要充分利用惯性器件陀螺仪的数据，通常通过提高陀螺仪数据的采样率来提高算法精度。
传统的捷联指北姿态算法，其基本思想是采用等效旋转矢量的方向余弦法或四元数法进行姿态解算，并采用角速度输入或角速率输入的多子样圆锥补偿算法，以及四阶龙格库塔算法等姿态修正算法提高动态情况下的姿态解算精度[8-11]。
但此类算法会随着惯性器件采样率的提高，其运算量急剧增加，从而使得导航处理器在提高算法精度的同时，难以满足高动态载体高频率导航输出模式下的实时导航需求。
Savage在文献[12]中总结和提出的双速捷联导航算法的基本思想是将导航系和机体系的旋转分为两个循环回路进行更新，其编排机理与传统捷联姿态算法相比，在增加陀螺采样率的条件下，不仅能够提高姿态解算的精度，而且能够有效地减少算法计算量，满足高动态姿态实时性的需求，在高动态载体应用中具备优越性[13-14]。
目前适用于高超飞行器等高动态载体的惯性导航姿态解算的编排理论及其应用的研究文献较少，因此本文针对高动态载体的特殊导航应用需求，以及传统指北姿态编排算法计算效率低的问题，结合双速姿态算法编排原理，设计了适用于高超飞行器等高动态载体的双速编排算法和工程应用方法，以满足高动态载体的导航应用需求。
1.1 传统捷联指北姿态算法的编排传统指北姿态算法中，姿态的更新解算是通过求解姿态四元数或方向余弦矩阵实现的，其中N表示导航系，B表示机体系。
的更新公式见式(1)~(3)。
而的更新公式见式(4)(5)。
式中，和代表前一时刻的姿态四元数和方向余弦矩阵，和为当前时刻的姿态四元数和方向余弦矩阵，而Δθ代表姿态更新中的旋转矢量，它是由角速度积分得到的。
而又与陀螺仪角速率、导航系旋转角速率相关，如式(6)所示。
传统捷联指北姿态解算的编排流程见图1所示。
从图1中可以看出，在一个姿态解算周期中，导航系N的旋转更新时刻需要与陀螺采样时刻保持一致，同时旋转矢量Δθ的更新时刻也要与陀螺采样时刻保持一致（即更新周期与采样周期均为 Tk）。
这样在增加陀螺采样率的同时，导航系N旋转更新和旋转矢量Δθ的更新计算也要同步增加，这大大增加了姿态解算过程中的计算量。
虽然由旋转矢量Δθ计算姿态四元数或方向余弦矩阵过程中，可以通过多子样补偿算法来提高解算精度，此时或的更新时刻可以不与陀螺采样时刻保持一致（更新周期设为Tn = kTk ），但是目前采用的多子样补偿算法最多的采样数为四子样或五子样（ kmax =4 或5），因此或的更新计算量仍然会随着陀螺采样率增加而显著增加。
综合上述分析可以看出，传统捷联指北姿态算法的运算量会随着采样率的增加而迅速增加，无法满足高动态载体在提高姿态解算精度的同时，提高其解算实时性的要求。
1.2 高动态捷联双速姿态解算的编排优化方法1.2.1 优化编排方案高超飞行器等高动态载体在机动情况下，需要通过增加惯性传感器采样率，来提高导航参数的解算精度。
如何在提高惯导解算精度(即增加器件采样数)的同时，保证算法的实时性，是捷联姿态算法应用于高动态载体中亟需解决的关键问题。
为了减少计算量，本节设计了基于双速（two-speed）的优化捷联导航姿态算法，算法的优化编排方案见图2所示。
如图2所示，在实际的工程应用中，为了对圆锥误差进行有效补偿同时减少计算量，可以将机体系旋转矢量φm的更新划分为两部分角增量αm 和βm 进行计算，即图中所示的α( m)和β( m)，而这两部分角增量的更新周期可设置为陀螺的采样周期 Tk。
则整个姿态角的更新过程可以划分为三个循环回路，三个循环回路的更新周期之间的关系为 Tm = KTk 、Tn = MTm ，其中M、K可以根据具体应用需求进行设置。
Tk、 Tm 、 Tn三者之间的关系如图3所示。
对比图1和图2可以看出，在一个姿态解算周期中，编排优化的捷联双速姿态算法仅仅在角增量α和β更新过程中需要与陀螺的采样时刻保持一致，而机体系旋转矢量更新、导航系旋转矢量更新以及或的更新周期则可以远大于陀螺采样周期，因此在陀螺采样数增加的情况下，整个姿态解算过程中的计算量不会显著增加。
1.2.2 优化编排算法高动态捷联双速姿态解算编排方案中是将机体系B和导航系N的旋转更新分为两个循环回路（中速循环m和低速循环n）进行解算，则和的更新如式(7)所示。
式中，导航系N的或在低速循环n中更新（如式(8)(9)所示）。
机体系B的或在中速循环m中更新(如式(10)(11)所示)。
机体系旋转矢量φm划分的两部分角增量αm 和βm （如图2所示）的计算如式(12) (13)所示。
与传统的多子样角增量或角速率圆锥补偿算法不同，对于αm和βm 的计算可以直接划分为若干个周期的αk和βk进行更新(如式（14）所示)，而无需分别对不同子样数的圆锥补偿式进行推导，从而提高了圆锥补偿算法的适应性，其中 Tk和Tm的关系如图3所示。
双速姿态算法式(7)中的上、下标n、n -1、m、m -1分别指代 tn、t n-1、tm和tm-1时刻。
虽然这样的表达式理论推导成立，但在实际程序设计中，式(7)应该在同一时刻进行解算，而由于B系和N系的更新频率不同，则B系的 tm时刻和N系的 tn时刻并不同步，因此该理论公式难于进行算法的工程实现。
针对双速（two-speed）捷联姿态算法编排机理难于工程实现的问题，对于式(7)中方向余弦矩阵和四元数的更新进行了改进推导(见式(15)所示)，使其易于工程实现。
式中，对于每个n循环周期中的 tn-1时刻与 tm-1时刻，从图 3所示的 Tk、 Tm、 Tn三者关系的时间轴上可以看出二者为同一时刻，因此且式(15)最后一个和中的n = m + M。
通过式(15)的推导可以看出，改进后的算法编排不仅可以保持原双速算法中B系和N系的双速循环，而且可以使和的更新在同一时刻进行，实现算法的具体工程应用。
综合捷联双速姿态算法的优化编排方案和优化编排算法可以看出，优化编排的捷联双速姿态算法在增加陀螺采样率，提高姿态解算精度的同时，也能够有效满足实时性较高的要求，在高超飞行器等高动态载体导航系统中具有重要的工程应用价值。
2.1 仿真实验设计为了在高动态环境下，将传统指北姿态算法与改进的双速姿态算法进行对比验证，设计了大机动姿态变化的仿真航迹。
通过理想航迹仿真产生惯性器件的陀螺仪和加速度计数据。
姿态角初始值设为：横滚角0°、俯仰角0°、航向角20°，姿态角速率变化模型如式(16)所示，其中γ˙、θ˙、φ˙分别为横滚、俯仰和航向角速率。
姿态角速率变化模型中各参数的设定范围如表1所示。
姿态角仿真时间为300 s，三个姿态角的理想仿真结果及其局部放大图如图4所示。
为进一步验证传统指北姿态算法与改进双速姿态算法的编排差异，在姿态变化过程固定的情况下，分别设计了惯性器件采样频率 Tk为0.5 kHz、1 kHz和2 kHz的三组姿态解算试验。
在这三组仿真试验中，传统指北姿态算法与改进双速姿态算法的具体仿真条件为：传统指北姿态算法采用单子样圆锥补偿算法，则其解算周期Tn与器件采样周期 Tk相同；改进双速姿态算法中，按照图2所示，将更新周期Tm、解算周期 Tn均设置为Tm = Tn =0.02 s(50 Hz)，T m = KTk (K =10,20,40)。
2.2 仿真结果对比与分析将两种姿态解算算法的姿态角误差最大值进行统计，其详细数值统计与分析结果如表2所示。
图5给出了不同采样频率下的传统指北姿态算法与改进双速姿态算法的横滚角误差对比曲线，其中实线代表改进的双速姿态算法误差，虚线为传统指北姿态算法误差。
同理，图6给出了不同采样频率下的传统指北姿态算法与改进双速姿态算法的俯仰角误差对比曲线。
图7给出了不同采样频率下的传统指北姿态算法与改进双速姿态算法的航向角误差对比曲线。
从图5~图7中的局部放大图以及表2的统计结果可以看出，在采样率相同情况下，本文提出的姿态双速算法随着采样率的提高，解算精度也相应提高。
另外，对两种姿态算法的解算耗时进行分析，绘制统计结果如图8示。
图8显示了两种算法运行300 s的总耗时与采样频率之间的对应关系。
通过对比图5~图8以及表2的仿真结果可以得出如下几点结论：① 在高动态运动环境下，提高传感器数据采样频率可以提高姿态算法的解算精度。
在器件采样频率相同条件下，随着采样率的提高，姿态双速算法解算精度也相应提高。
② 在相同采样频率条件下，改进的双速姿态算法计算耗时明显小于指北姿态算法，并且由图8可以看出，相对指北算法，改进的双速算法在高采样率情况下可以更好地体现其实时性较强的优势，非常适合应用于动态性要求较高的载体中。
针对高超飞行器等高动态载体对姿态算法解算精度和实时性提出的较高要求，本文分析了传统指北姿态算法编排流程及其在实时性方面存在的不足；研究了双速姿态算法，并对双速姿态算法的工程实现进行了优化改进；通过研究改进的双速姿态算法编排理论，对比分析了其在实时性方面优于传统指北姿态算法；在理论分析基础上，模拟仿真了捷联惯性导航系统的高动态高频角振动环境，验证并对比了两类姿态算法。
