惯性实验室该公司发布了以下案例研究，重点介绍了其INS-P惯性导航系统如何与基于pixhawk的无人机(UAV)自动驾驶仪相结合，以创建一个可以在gnss拒绝环境中运行的解决方案。
任务
开发一种自动驾驶平台，能够在gnss拒绝的环境下进行搜索和救援任务。
最终产品
我们已经推出了新的Pixhawk 2.1集成惯性实验室的INS-P。在Ardupilot固件上操作，这个完整的开源自动驾驶仪解决方案可以完全定制，除了搜索和救援适配外，还可以在各种应用程序中使用。
应用程序
- SWARM飞行控制-灾害响应和减灾是自动驾驶仪的一个日益成功的市场，当然，惯性实验室开发了这种集成的应用程序。无论任务是扑灭森林火灾，还是识别和响应处于危急状态的人员，Pixhawk自动驾驶仪都可以处理长时间的任务剖面，并且可以安装在航母平台上，即使在gnss拒绝使用的环境中也可以携带大型有效载荷。
- 精确测绘——无论该解决方案是用于遥感还是深海测量，记录数据和执行预先配置的飞行机动都至关重要。
- 仓库自动化——许多仓库操作依赖于低成本的自主导航解决方案。使用无人地面车辆可以很容易地简化组织客户发货和重新安置进出的包裹。
- 万向跟踪——Pixhawk自动驾驶仪可选配额外的红外、热或高清RGB摄像头，可以监控和识别几公里外的车辆和人员。
广泛的功能和可用性
Pixhawk自动驾驶仪是一款强大的无人机导航解决方案，具有市场上无与伦比的顶级选择。一些特性包括与外围设备、同伴计算机和无线电控制器的可用性。
远程通信能力
增强的通信使Pixhawk自动驾驶仪成为用户需要视线(LOS)或超视距(BLOS)功能的出色解决方案。
对于典型的操作，嵌入式LOS模块在400 MHz和900 MHz频率上传输通信。
完全可定制的
高度精确的导航解决方案，Pixhawk自动驾驶仪与INS-P集成，无论是否有GNSS连接，都可以进行精确导航。而且，尽管开箱即用的自动驾驶仪对大多数用户来说足够强大，但很容易根据您的特定需求进行定制。
使用Ardupilot等固件解决方案可以更容易地定制这个飞行控制器。
Ardupilot平台允许将许多辅助数据功能输入到Ardupilot卡尔曼滤波器中，以帮助实现更健壮的导航解决方案。选项包括:空速传感器，光流传感器，超声波传感器等等。这些额外的工具使用户能够创建自定义的解决方案，以避免碰撞和对象跟踪;现在有了惯性实验室INS-P增强的导航精度。
使用辅助传感器数据
使用“任务规划器”或“QGroundControl”软件选项，用户可以配置Ardupilot固件，以配合Pixhawk支持的其他辅助传感器，包括空速传感器、摄像机、无线电发射机等。此外，这些程序允许创建预配置的航路点地图，允许无人机从点到点自主飞行。
性能好
惯性实验室的精确传感组件和强大的卡尔曼滤波器有助于在gnss否认的环境中实现高性能。INS-P的磁通门磁强计和战术级IMU是自行制造和温度校准的，卡尔曼滤波器根据GNSS可用性识别和过滤来自每个传感器的最佳数据。
由此产生的Pixhawk Autopilot集成得益于我们的数据融合专业知识，因为该算法可以正确地管理和融合来自不同来源的数据:磁场数据、基于mems的陀螺仪和加速度计的惯性数据以及GNSS数据。
然后，Ardupilot固件指导自动驾驶仪如何使用组合信息为无人机输出飞行数据，以确保各种空中平台的最佳定位和飞行性能。
配置
INS-P通过标准RS-232串行接口连接到Pixhawk Autopilot，由此产生的集成将来自INS-P的IMU和GNSS数据融合在一起，并将其用于Pixhawk上的Ardupilot Kalman Filter。这些来自惯性实验室INS-P的数据包括必要的导航数据，如位置、速度和时间戳。反过来，这些数据与Pixhawk Autopilot传感器数据融合，其中包括:
- 可选静态和动态压力传感器计算空速
- 用于辅助航向修正的磁强计
- 三冗余IMU与多个陀螺仪，气压计和加速度计
- 可选额外的GNSS接收机双天线航向计算
- 可选的摄像头输入，用于检测，识别和跟踪
gps屏蔽环境下的导航
在GPS不可用的情况下，用户需要进行操作的原因有很多，无论中断是由于地形、欺骗/干扰还是其他原因。在长达一小时的GNSS停机期间，Pixhawk Autopilot集成的水平位置漂移最高可达9海里(NM)。
虽然也有其他的替代方案，包括常见的环形激光陀螺导航系统，也有类似的结果，但Pixhawk自动驾驶仪集成解决方案的成本只有前者的三分之一，提供了更好的性价比，并增强了定制的好处。
兼容性
作为导航解决方案的领导者，惯性实验室拥有20多年的经验，为各种应用提供强大的导航解决方案，允许用户将来自其他传感组件的辅助数据输入到我们强大的卡尔曼滤波器中。
Pixhawk自动驾驶仪与INS-P的集成允许终端用户通过使用现有的辅助数据源来提高系统和导航性能，这些辅助数据源包括空速传感器、姿态数据(航向、俯仰或滚转)、风速传感器、多普勒速度日志和外部高度信息。这种整合只是惯性实验室继续改进和增强自主社区的众多方式之一。
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