面向国防无人机的惯性导航

我们的解决方案非常适合与各类国防无人机集成，能够灵活适应不同的作战需求。我们的运动和导航传感器可在不牺牲SWaP-C的前提下，为您的系统提供战术感知能力！这些传感器特别适合系统集成商使用。

对于依赖 GNSS 的无人机，我们的双天线 GNSS 接收机可提供出色的精度。这有利于地面导航，并有助于在空中和地面导航之间进行转换。此外，所有传感器均支持 RS-232、CAN 和以太网等各种通信协议，从而能够与无人机系统无缝集成。

最后，可以集成外部定位解决方案，例如 DVL 或其他导航辅助设备，以提供准确的横滚、俯仰、航向和高度数据。这增强了在 GNSS 信号可能微弱或不可用的环境中的导航能力。

在 SBG Systems，确保我们的惯性测量单元 (IMUs) 达到最高质量标准需要经过一个细致的过程。我们从优化选择高端 MEMS 组件开始，专注于符合我们严格质量要求的可靠加速度计和陀螺仪。我们的 IMU 采用坚固的外壳，旨在承受振动和环境条件，从而保证耐用性和性能。

我们的自动化校准流程采用双轴工作台，适用温度范围为-40°C至85°C。该校准可补偿加速度计和陀螺仪中的各种因素，包括偏移、轴间影响、对齐误差、量程系数以及非线性，从而确保在各种天气条件下都能保持稳定的性能。

我们的鉴定流程还包括严格的内部筛选，以确保只有符合我们规格的传感器才能继续投入生产。每个 IMU 都附有详细的校准报告，并享有两年质保。这种严谨的方法确保了高质量、可靠性和长期的性能一致性，为国防和其他关键应用提供卓越的 IMU。

我们还进行全面的环境和耐久性测试，以确保产品的可靠性。我们的一些传感器符合多项MIL-STD标准，确保其能够承受冲击、振动和极端环境条件。

在无人机操作中控制输出延迟，对于确保响应迅速、导航精准以及通信有效至关重要，特别是在国防或任务关键型应用中。

输出延迟是实时控制应用中的一个重要方面，较高的输出延迟可能会降低控制环路的性能。我们的INS 嵌入式软件旨在将输出延迟降至最低：一旦采样到传感器数据，扩展卡尔曼滤波器（EKF）会在生成输出之前执行少量且耗时恒定的计算。通常情况下，观测到的输出延迟小于一毫秒。

若要计算总延迟，应将处理延迟与数据传输延迟相加。该传输延迟因接口而异。例如，通过 UART 接口以 115200 bps 速率发送一条 50 字节的消息，完成传输需要 4 毫秒。建议采用更高的波特率以尽量减少输出延迟。

PNT是“定位、导航和授时”的缩写——这三大支柱支撑着任何现代导航或协调系统，无论是在航空航天、国防、海事、自动驾驶汽车还是关键基础设施领域。

以下是详细的说明：

1. 定位

这回答了以下问题：“我在哪里？”
它提供精确的地理坐标（纬度、经度、高度）。通常源自 GNSS（GPS、Galileo、GLONASS、北斗）或在 GNSS 不可用时的 INS。

对追踪、导航、测绘和态势感知至关重要。

2. 导航

这回答了：“我如何从 A 点移动到 B 点？”
它涉及确定方向、速度和轨迹，以安全高效地到达目的地。包括速度、航向和姿态（横摇、纵倾、偏航）。

通常通过 IMU/INS、传感器融合算法、里程计或基于 GNSS 的导航来实现。

3. 时间安排

这回答了：“现在几点，精确时间是？”
准确、同步的时间对于系统和信号的协调至关重要。高精度计时是通信网络、军事系统、电网以及 GNSS 本身的基础。

即使是微秒级别的误差，也可能导致通信、数据链路或地理定位出现故障。

为什么PNT很重要？

PNT 是每个现代自主或制导系统的核心——无论是导弹、无人机、车辆、无人艇 (USV)、自主水下航行器 (AUV) 还是蜂窝网络。当 GNSS 信号质量下降或不可用时，惯性系统 (IMU/INS) 便成为实现韧性 PNT 的基石。

惯性测量单元 (IMU) 是复杂的设备，用于测量和报告物体的比力、角速度以及有时包括磁场方位。IMU 是导航、机器人和运动跟踪等各种应用中的核心组件。以下为其关键功能和特性的详细介绍：

• 加速度计：用于测量沿一个或多个轴方向的线性加速度。它们能提供物体加速或减速速率的相关数据，并可检测运动或位置的变化。
• 陀螺仪：测量角速度，即绕特定轴的旋转速率。陀螺仪有助于确定姿态变化，使设备能够保持其相对于参考系的位置。
• 磁力计（可选）：一些 IMU 包含磁力计，用于测量磁场的强度和方向。这些数据可以帮助确定设备相对于地球磁场的姿态，从而增强导航精度。

IMU 提供有关物体运动的连续数据，从而实现对其位置和方位的实时跟踪。此信息对于无人机、车辆和机器人等应用至关重要。

在相机云台或 UAV 等应用中，IMU 通过补偿不需要的运动或振动来帮助稳定运动，从而带来更平稳的操作。

航空中的推算导航是一种传统的导航方法，它通过利用已测或假设的参数（如航向、空速、时间）以及风等环境因素，将飞机的最后已知位置向前推算，从而估算飞机的当前位置。

在不依赖无线电信标、GNSS 卫星或视觉地标等外部参考的情况下，推算定位利用飞行器自身的运动信息来计算它相对于出发位置的当前位置。飞行员或机载导航系统从已知定位点开始，然后在给定期限内应用飞行器的真航向和真空速来计算新的估计位置。

然而，由于飞机正在穿越受风影响的气团，计算时必须将风向和风速纳入考虑；否则，计算出的航迹将与实际飞行路径产生偏差。

在现代航空中，惯性导航系统通过使用加速度计和陀螺仪测量线性加速度和旋转速率，并持续积分这些测量值来估计速度、姿态和位置，从而增强了推算导航能力。尽管这种惯性推算导航显著提高了对外部信号的独立性，但由于传感器偏差和噪声，它仍然会随着时间积累误差。因此，基于INS的推算导航通常与 GNSS 或其他辅助源结合使用，以限制漂移并保持长期精度。

尽管存在这些局限性，但推算定位对于确保在 GNSS 中断、无线电静默任务或外部参考不可靠或被禁用的环境中的操作期间导航的连续性仍然至关重要。

面向自主无人机和国防的惯性导航系统

当 GNSS 信号变得不可用、退化或受到干扰时，自主无人机和国防平台必须维持稳定的导航。在这些情况下，惯性导航系统无需完全依赖外部定位信号，即可提供持续的运动和定向测量。

惯性导航系统将陀螺仪和加速度计与导航算法相结合，以估计姿态、速度和位置。当 GNSS 持续可用时，传感器融合可利用它来限制惯性漂移。当 GNSS 变得不可用时，系统通过惯性测量和推算定位继续导航。

1 – 在 GPS 禁用环境中的导航

现代无人机可能会通过信号阻塞、干扰或蓄意干扰遭遇无 GNSS 的状况。因此，自主平台需要能够在没有持续卫星定位的情况下继续提供运动和姿态信息的导航技术。

INS 用于测量车辆的角运动和线性加速度。随后，导航处理器将这些测量数据进行整合，以估算车辆的姿态、速度和位置。该过程提供了一种无需外部位置信号的推算导航方式。

对于无人机而言，当 GNSS 不可用时，此功能支持持续的飞行控制。当其他导航源不可用时，INS 可以继续向飞行控制系统提供姿态和运动数据。

同样的原理也适用于在对抗环境中运行的无人系统。当 GPS 或其他外部信号不可用时，惯性导航使自主平台能够维持导航。此外，GNSS 辅助 INS 架构将惯性测量与外部参考相结合，以限制累积的导航误差。

然而，INS 并不能消除导航漂移。微小的传感器误差会在积分过程中累积，因此当系统在没有外部校正的情况下运行时，位置不确定性通常会增加。因此，对于需要长时间无 GNSS 运行的任务而言，传感器质量尤为重要。

这解释了为什么工程师会根据预期的任务环境评估惯性传感器的性能。陀螺仪零偏稳定性、加速度计零偏、测量噪声、更新率、振动、温度和机械集成都会影响导航性能。

2 – 为自主任务选择导航传感器

选择惯性传感器首先要考虑任务需求，而不仅仅是传感器类别。自主无人机、制导系统和其他平台对精度、SWaP、动态特性、抗振性和 GNSS 集成可能提出截然不同的要求。

IMU 提供来自陀螺仪和加速度计的基础惯性测量。AHRS 处理这些测量结果以提供姿态信息。INS 将惯性测量与导航处理相结合，并根据架构辅以外部辅助（如 GNSS）。

传感器等级也会影响在 GNSS 中断期间导航误差累积的速度。高性能惯性传感器通常具有较低的零偏不稳定性和测量噪声。然而，工程师必须在这些特性与尺寸、重量、功耗、成本和集成要求之间进行权衡。

我们的 MEMS IMU 是制导、导航和平台稳定应用（包括制导火箭、滑翔炸弹和弹丸）的理想选择。

集成同样至关重要。传感器必须以适当的速度提供数据，并与平台的飞行计算机、导航软件及其他传感器进行有效通信。机械安装方式也会影响性能，因为振动和结构动力学可能会引入额外的测量误差。

因此，对于自主无人机任务，工程师应评估：

• 用于长期惯性性能的陀螺仪零偏稳定性。
• 加速度计在速度和位置估计方面的性能。
• 用于短期导航稳定性的测量噪声。
• 响应式控制环路的更新率和延迟。
• 高动态机身的振动抑制。
• 在整个工作范围内的工作温度性能。
• 为集成到现有平台空间中而确定的SWaP。
• 在卫星辅助仍然可用时的 GNSS 集成。
• 用于与车辆架构集成的接口和软件。

当任务需要在 GNSS 中断期间保持导航连续性时，传感器等级之间的区别就显得尤为重要。紧凑型 MEMS 系统适合受 SWaP 限制的平台，而高性能战术系统则可为要求苛刻的应用提供更高的惯性稳定性。

3 – 用于超视距（BVLOS）和情报、监视与侦察（ISR）任务的高精度INS

超视距（BVLOS）以及情报、监视与侦察（ISR）任务对导航系统提出了更高要求。这些平台可在广阔区域内执行任务，并在长时间飞行过程中需要稳定的姿态和导航数据。

INS 必须支持飞机的飞行控制架构，同时向有效载荷和任务系统提供一致的导航信息。这一要求使得传感器集成成为整体导航架构的重要组成部分。

战术级 INS 可以将高性能惯性传感器与 GNSS 辅助和嵌入式导航算法结合起来。当 GNSS 可用时，导航滤波器可以使用卫星测量来约束惯性漂移。在 GNSS 中断期间，系统可以继续使用惯性测量，直到外部辅助再次可用。

所需的传感器等级取决于任务持续时间、平台动态、预期中断持续时间和可接受的导航误差。因此，工程师在选择 IMU 或 INS 之前应明确这些参数。

SBG Systems 开发惯性导航传感器，用于需要精确姿态、运动和导航数据的应用。其产品线包括面向自主和苛刻平台的 IMU、AHRS/MRU 以及 GNSS 辅助 INS 解决方案。

对于自主无人机和国防应用，目标不仅仅是选择具有高规格的惯性传感器。相反，工程师必须将传感器性能、集成和环境特性与完整的导航架构相匹配。

其结果是围绕任务的实际限制（包括 GNSS 可用性、动态、振动、SWaP 和所需的导航精度）设计的导航系统。

要点总结

1. 当 GNSS 不可用时，INS 提供连续的运动和姿态测量。
2. 推算定位使自主平台能够在 GNSS 中断期间继续导航。
3. 惯性误差会随时间累积，这使得传感器性能在长时间中断期间至关重要。
4. 陀螺仪零偏稳定性（bias stability）和测量噪声对惯性导航性能有着强烈的地影响。
5. 传感器集成、振动、温度、SWaP 以及接口也会影响系统级性能。
6. 当任务要求超出传统导航传感器的能力范围时，战术级INS 可支持要求严苛的自主应用。