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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种双轴旋转惯导系统转位机构非正交误差标定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116734888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310268226.9，技术领域涉及：G01C25/00；该发明授权一种双轴旋转惯导系统转位机构非正交误差标定方法是由李鼎;于旭东;罗晖;魏国;高春峰设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双轴旋转惯导系统转位机构非正交误差标定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及惯性导航技术领域，具体涉及双轴旋转惯导系统转位机构非正交误差标定方法，适用于双轴旋转惯导系统转位机构的非正交误差标定和载体姿态提取；所述方法包括：建立双轴旋转惯导系统转位机构非正交误差模型；启动双轴旋转惯导系统，按规定的路径进行旋转，并采集数据；然后根据所述转位机构非正交误差模型，构建基于粒子群优化算法的双轴旋转惯导系统非正交误差标定方法；最后利用标定结果，将惯性测量单元的姿态与转位机构解耦，得到高精度的载体姿态信息。可有效解决双轴旋转惯导系统的非正交误差标定问题，实现高精度的误差标定及载体姿态提取。

本发明授权一种双轴旋转惯导系统转位机构非正交误差标定方法在权利要求书中公布了：1.一种双轴旋转惯导系统转位机构非正交误差标定方法，其特征在于，所述方法包括： 建立双轴旋转惯导系统转位机构非正交误差模型；启动双轴旋转惯导系统，按规定的路径进行旋转，并采集数据；然后根据所述转位机构非正交误差模型，构建基于粒子群优化算法的双轴旋转惯导系统非正交误差标定方法；最后利用标定结果，将惯性测量单元的姿态与转位机构解耦，得到高精度的载体姿态信息； 具体步骤如下： S1：建立双轴旋转惯导系统转位机构非正交误差模型 首先进行坐标系的定义： IMU坐标系，简称s系：IMU坐标系的三轴与IMU中正交安装的三个激光陀螺的敏感轴重合； 内框坐标系，简称in系：内框坐标系与双轴转位机构的内框架固联，内框坐标系的Zin轴与双轴转位机构的内转轴重合，IMU安装于内框架上，IMU坐标系与内框坐标系的空间相对位置不变，IMU坐标系与内框坐标系间存在固定的安装偏角； 外框坐标系，简称out系：外框坐标系与双轴转位机构的外框架固联，外框坐标系的Xout轴与双轴转位机构的外转轴重合； 内框零位坐标系，简称in0系：定义双轴转位机构的内转轴转动角度为0时，内框坐标系所处的位置为内框零位坐标系，内框零位坐标系与外框架的空间相对位置不变，内框零位坐标系与外框坐标系间存在固定的安装偏角； 载体坐标系，简称b系：载体坐标系的x-y-z轴分别指向载体的右-前-上，载体与惯导系统固联，双轴转位机构的外转轴转动角度为0时，外框坐标系与载体坐标系重合； 导航坐标系，简称n系：定义导航坐标系的x-y-z轴分别指向地理东-北-天向； S1.1构建IMU坐标系与转位机构内框坐标系间的非正交误差模型 定义θx,θy,θz为IMU坐标系和内框坐标系间的非正交误差角，则IMU坐标系到内框坐标系的姿态转移矩阵为： 基于小角假设，sinθ≈θ,cosθ≈1，同时忽略高阶项，IMU坐标系到内框坐标系的姿态转移矩阵简化为： S1.2构建转位机构内框零位坐标系与外框坐标系间的非正交误差模型 定义ηx,ηy,ηz为内框零位坐标系和外框坐标系间的非正交误差角，则内框零位坐标系到外框坐标系的姿态转移矩阵为： 基于小角假设，sinη≈η,cosη≈1，同时忽略高阶项，内框零位坐标系到外框坐标系的姿态转移矩阵简化为： S1.3构建双轴旋转惯导系统的载体姿态传递模型 根据矩阵链乘法则，双轴旋转惯导系统的载体姿态传递模型如下： 式中为载体坐标系到导航坐标系的姿态转移矩阵，也就是载体姿态；为IMU坐标系到导航坐标系的姿态转移矩阵，也就是IMU的姿态，由IMU测量并通过导航计算机解算直接得到；为内框坐标系到IMU坐标系的姿态转移矩阵，其中表示的转置；表示外框坐标系到内框零位坐标系的姿态转移矩阵，为内框坐标系到内框零位坐标系的姿态转移矩阵，α为内框转动角度；为载体坐标系到外框坐标系的姿态转移矩阵，β为外框转动角度；和分别为： S2：启动双轴旋转惯导系统，按规定的路径进行旋转，并采集数据 S2.1启动双轴旋转惯导系统，导航计算机实时采集IMU测量的数据和转位机构的测角速度，控制转位机构进行以下次序的旋转： 1.开机，进行10分钟静基座对准，获得IMU的初始姿态 2.内框正转180度； 3.外框正转180度； 4.外框反转180度； 5.内框反转180度； 6.结束数据采集，关机； S3：构建基于粒子群优化算法的双轴旋转惯导系统非正交误差标定方法 S3.1定义粒子群算法的粒子格式 定义粒子群中的第i个粒子的位置为pi，pi包含6个参数，为其中分别对应式2中IMU坐标系到内框坐标系的姿态转移矩阵和式4中内框零位坐标系与外框坐标系的姿态转移矩阵的六个失准角误差值，由第i个粒子的位置pi的6个粒子参数编排构成以下非正交误差的形式： 式中，表示括号中的矩阵由第i个粒子的位置参数编排而成； S3.2构建粒子群优化算法的适应度函数 以由双轴旋转惯导系统提取出的载体姿态误差的均方根误差为适应度，构建粒子群优化算法的适应度函数，将标定问题转化为优化问题，利用粒子群优化算法进行求解； 定义适应度函数为： 式9中，Fitpi为第i个粒子在位置pi时的适应度函数；表示t时刻提取到的载体相对于n系的姿态矩阵；表示初始0时刻的n系相对于载体的姿态矩阵；×表示矩阵叉乘；由于标定过程中惯导系统保持静止，所以理论上t时刻相对于0时刻惯导系统姿态保持不变，为单位矩阵，计算得到的即为由非正交误差引起的载体姿态误差矩阵； 计算过程为： 计算过程为： 式10与11中，表示t时刻IMU进行测量并解算出的姿态；和为根据式7和式8所示，由第i个粒子pi编排组成的非正交误差矩阵；表示t时刻内框转动角度为αt时，内框零位坐标系到内框坐标系的姿态转移矩阵，表示t时刻外框转动角度为βt时，载体坐标系到外框坐标系的姿态转移矩阵； 式9中，sum·表示求和函数，Euler·表示将括号中变量转换为欧拉角； S3.3利用S3.2构建的适应度函数，采用粒子群优化算法进行寻优 粒子群优化算法通过建立一个由多个粒子组成的种群，其中每个粒子的位置代表着一个潜在的解，通过粒子的简单行为和种群内部的信息交互来实现解决问题的智能求解；每个粒子搜索过程的总迭代次数为G，粒子的运动过程就是求解最优解的搜索过程，粒子的运动速度可以根据粒子历史最优位置和种群历史最优位置动态调整；搜索过程中第i个粒子具有最佳适应度的位置，称为个体最优位置种群中具有最佳适应度粒子的位置称为全局最优位置gbest； 第i个粒子在d次迭代时位置为d＝1,2,...,G；结合式9、10和11，相对应的适应度函数为： 式12和13中，下标d为当前粒子群的迭代次数，最大迭代次数为G；i＝1,2，...，N为粒子数序号，N为粒子群规模，也就是一个粒子群中，粒子的总个数；r1，r2是介于0,1之间的随机数；c1，c2为学习因子，分别表征粒子向自身和其他粒子学习的能力；ω为惯性权重常数，用来调整粒子的多样性，ω取值越大，全局寻优能力越强，ω取值越小，局部寻优能力越强；表示粒子的当前速度，vgmin,vgmax分别表示粒子当前的最小和最大速度，由非正交误差角的大小决定； 利用式12计算第i个粒子在第d次迭代时位置的适应度，即可重新评估第i个粒子适应度最佳的个体最优位置计算粒子群中所有粒子在第d次迭代时的适应度，即可重新评估出当前适应度最佳的全局最优位置gbest； 当达到最大迭代次数或满足终止要求时，全局最优位置的适应度Fitgbest全局最小；将全局最优位置gbest的六个参数代入式7和式8得到15和16，即为双轴旋转惯导转位机构准确的非正交误差： 将式15和式16代入式17即可得到高精度的载体姿态 式中，为惯性解算得到的IMU的姿态矩阵，和为粒子群优化算法标定得到的非正交误差矩阵15、16。

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