2. 定位导航基础
在IMU与GNSS融合定位工程中，理解三大定位方式的基本原理、术语体系和坐标系定义，是后续算法设计、数据处理与系统调试的基础。惯性导航（INS）依靠加速度计和陀螺仪推算位置姿态，卫星导航（GNSS）通过测距交会获得绝对位置，组合导航则将两者优势互补，形成连续、稳定、高精度的定位结果。本节从原理出发，梳理关键术语与坐标系，为后续章节建立统一的概念框架。
一、惯性导航基本原理
惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）的核心是牛顿力学：加速度计测量比力，陀螺仪测量角速度。通过对角速度积分得到姿态，将比力投影到导航坐标系并扣除重力后积分得到速度，再积分得到位置。这一过程称为“航位推算”（Dead Reckoning）。
惯性导航的优点是自主性强、输出频率高、短时精度好；缺点是误差随时间累积，长时间运行会产生漂移。根据是否使用物理平台稳定，INS可分为平台式惯导和捷联式惯导（SINS）。现代工程中，捷联式惯导因结构简单、成本低、可靠性高而成为主流。
核心公式链：角速度 → 姿态 → 比力投影 → 速度 → 位置。每一步积分都会引入误差，因此需要外部观测（如GNSS）进行校正。
二、卫星导航基本原理
全球导航卫星系统（GNSS）包括GPS、北斗、GLONASS、Galileo等。其基本原理是：卫星发射带有时间戳和星历的导航信号，接收机测量信号传播时间，乘以光速得到伪距。通过至少四颗卫星的伪距观测，解算接收机的位置（x, y, z）和钟差。若使用载波相位观测，则可实现厘米级甚至毫米级定位。
GNSS的优点是绝对定位、长期稳定、无累积误差；缺点是信号易受遮挡、多径和干扰影响，在室内、隧道、城市峡谷等场景下可用性下降。常见增强方式包括差分GNSS（DGNSS）、实时动态（RTK）和精密单点定位（PPP）。
三、组合导航基本原理
组合导航（Integrated Navigation）将INS与GNSS结合，利用互补特性提升整体性能。INS提供高频、连续的姿态和位置推算，GNSS提供低频、绝对的位置和速度观测。通过卡尔曼滤波（KF）或扩展卡尔曼滤波（EKF）进行信息融合，估计并补偿INS的漂移误差。
组合方式主要分为松耦合、紧耦合和深耦合。松耦合中，GNSS和INS独立解算，再融合位置速度；紧耦合中，使用伪距、伪距率等原始观测与INS预测值共同滤波；深耦合则进一步在信号跟踪层面进行辅助。工程中，紧耦合在遮挡场景下表现更优，但实现复杂度更高。
四、常见术语与坐标系定义
在融合定位中，术语和坐标系的统一至关重要。以下表格列出常见术语及其含义：
| 术语 | 含义 |
|---|---|
| IMU | 惯性测量单元，包含加速度计和陀螺仪 |
| INS | 惯性导航系统，由IMU和导航解算组成 |
| GNSS | 全球导航卫星系统，提供绝对位置 |
| ECEF | 地心地固坐标系，原点在地球质心 |
| ENU | 东-北-天当地水平坐标系 |
| NED | 北-东-地当地水平坐标系 |
| Body | 载体坐标系，随载体运动 |
| 伪距 | 卫星到接收机的距离测量值，含钟差 |
| 载波相位 | 卫星信号载波的相位观测值，用于高精度定位 |
| 卡尔曼滤波 | 最优估计方法，用于多源信息融合 |
坐标系方面，ECEF用于卫星轨道和全球定位；ENU/NED用于局部导航和姿态描述；Body用于IMU测量值的表达。坐标转换通常涉及旋转矩阵、四元数或欧拉角。工程中需注意坐标系定义的一致性，避免因轴向或旋转顺序不同导致解算错误。
五、案例与场景
以自动驾驶为例：车辆在城市道路行驶时，GNSS提供绝对位置，但在隧道或高楼遮挡下信号丢失；此时INS依靠陀螺仪和加速度计继续推算位置和姿态，维持短时精度。当GNSS恢复后，卡尔曼滤波利用新的观测校正INS漂移，实现无缝切换。若采用紧耦合，即使只有两颗卫星，也能利用伪距信息辅助INS，提升可用性。
工程提示：在组合导航中，时间同步至关重要。IMU和GNSS的观测时间戳必须对齐，否则滤波会引入额外误差。通常使用PPS信号或硬件触发实现微秒级同步。
六、常见误区与复盘
- 误区一：认为INS可以长期独立工作。实际上，低成本MEMS IMU在数十秒内就会产生米级漂移，必须依赖GNSS校正。
- 误区二：忽略坐标系定义。不同坐标系之间的旋转顺序（如ZYX与XYZ）会导致姿态解算错误，工程中需严格统一。
- 误区三：盲目追求紧耦合。紧耦合实现复杂，若GNSS观测质量差，反而可能污染INS解算。应根据场景选择合适耦合方式。
- 误区四：忽视杆臂补偿。IMU与GNSS天线不在同一位置，车辆转弯时会产生杆臂效应，需在滤波中进行补偿。