最早的导航设备主要用于航海，人们通过星象的变化了解自身在茫茫大海中的位置。随着技术的发展，越来越多领域开始使用导航设备。
如今，导航已经成为了飞机的核心系统。导航系统不仅可以提供姿态、方位、速度和位置的信息，还包括加速度和角速率，这些信息可用于飞机的正确操纵和控制。
导航系统的最关键的指标是精度和可靠性，而这两者的提升一般有两种思路：
传统民航客机更多的是采用了第一种思路，使用三套独立的大气数据惯性参考单元(Air Data Inertial Reference Unit, ADIRU) 组成大气数据参考系统 (Air Data Inertial Reference System, ADIRS), 每一个传感器都是具备高精度和高可靠性。这种方法的优点是算法和软件简单，满足软件的适航较为容易，但缺点也十分显而易见：成本非常高。
因此，eVTOL必须转换思路，沿着第二种思路，通过组合导航寻找答案。
边界智控团队在组合导航领域进行了长期的探索，已经积累了多年eVTOL构型飞机组合导航算法研究和实践经验，累计安全飞行小时达数十万小时，我们希望可以和大家分享一下我们的观点。
组合的选择
随着技术的发展，导航传感器/子系统的种类越来越多，比如惯导系统(INS, Inertial Navigation System)、卫星导航(GNSS, Global Navigation Satellite System)、磁罗盘、空速计、气压高度表/雷达高度表等。
这些传感器/子系统各有特色，优缺点并存：比如，INS的优点是受环境干扰少、动态性能好、导航信息全面且输出频率高，缺点是误差随时间不断累积；GNSS的优点是精度高，误差不累计，缺点是导航信息不够全面，信号易受干扰等。通过组合的方式，可以很好的形成互补，从而提升整体的性能。
边界智控选择的是基于INS/MAG/ADS/GNSS构成的组合导航系统，一般称为ADAHRS (Air Data Attitude and Heading Reference System)。
这种组合方式能够融合机载传感器和系统，提升系统的容错能力，提升故障降级后的算法精度，提高稳定性。目前正在增加视觉定位系统，作为与GNSS工作原理不同的外部观测，进一步提升系统在GNSS失效之后的里程精度，提高整体系统的可靠性。
INS是组合导航的核心，一般由加速度计(Accelerometer) 和陀螺仪(Gyroscope) 组成，分别测量飞行器运动过程的加速度和角速度。战术级别的MEMS已经具备较好的性能，可以满足eVTOL这个级别飞机的基本需求。
尺度稳定性（Scale Factor Stability）、零偏稳定性(Bias Stability) 等指标是惯性器件的关键性能指标，将直接决定导航系统的性能。图中可以看出，战术级MEMS的性能已经可以达到IFOG的水平，可以满足小型飞行器的需求
算法的构建
惯导系统获取导航信息，是依靠严格数学演绎的递推过程。初值确定以后就可以根据捷联惯导方程积分来计算后续的位置、速度和姿态信息，具体过程如下图：
长时间IMU递推的过程必然造成误差累计，定位导航结果产生偏差。组合导航解决的是通过“组合”方式增加其他观测源，修正INS累计误差。这是导航系统的关键问题，最常用的方法是Kalman滤波。
Kalman滤波器认为状态和观测都是符合高斯分布的随机变量，以最大似然估计原则融合观测值和状态量，设计故障诊断算法，适合多传感器融合场景，机载环境中各种导航传感器/子系统都能作为观测传感器与Kalman滤波的状态建立关联。利用统计方法设计故障诊断和容错算法，适合有较强容错需求的多传感器融合场景。
使用Kalman滤波器的组合导航算法的核心问题是如何建立状态更新和量测更新模型:
可靠性的提升
为了实现eVTOL更安全的飞行，在组合导航系统开发过程中，可靠性是需要解决的最关键问题，重点需要关注初始对准和容错降级。
初始对准
Kalman滤波器正常工作的前提是有一个相对准确的初值，因此初始对准是工程实现上的一个难点，常见的对准方法如下图所示：
不同精度级别的IMU初始对准的需求是不一样的
一般有两种情况：
容错与降级
eVTOL运行场景对组合导航结果的有效性和完整性有很高的要求，必须考虑传感器和系统发生故障情况下的应对措施。
组合导航系统的错误分为两类：IMU故障和组合传感器故障。容错的建立首先需要进行故障诊断，然后根据这两类错误进行针对性的解决。下面我们对此分别讨论：
1. IMU故障
IMU传感器故障诊断一般有两种实现方法：
2. 组合传感器故障
如果融合算法采用的是Kalman滤波器，可以通过残差来诊断当前传感器是数据是否存在故障。集中式Kalman滤波器的缺陷是容错性能差，任意一个子系统的故障容易污染到其他的状态。
对于多传感器融合的组合导航系统，联邦滤波器 (Federated Filter) 是一个不错的容错框架。联邦滤波器作为一种分散化滤波方法，因其设计灵活，计算量小，容错性好，已被美国空军的“公共Kalman滤波器”计划选为基本算法，如下图：
降级是当某些子系统失效之后，算法的可观测性变差，导致系统的性能变差，甚至需要算法框架需要根据当前正常系统对状态的可观测性进行调整。
eVTOL面临的导航挑战
导航是eVTOL厂家需要解决的关键问题之一。由于eVTOL普遍采用SVO的操作方式和电传（Fly-By-Wire）的控制方式，需要将位置、速度和姿态信息作为控制算法的输入，这就要求其导航系统必须达到DAL-A级。通航级别的导航系统通常只是B级或C级，而民航级别的导航系统价格十分昂贵，并且体积、重量和功耗与eVTOL要求不匹配。另外，允许出口到中国并且获得适航TSO的导航系统的货架产品十分稀缺，这对于国内方兴未艾的eVTOL产业是挑战，也是一个巨大的机遇。
小结
我们理解eVTOL对导航系统的要求与民航飞机有以下区别：
1. eVTOL的飞行主要在1000米左右的低空，无需飞到平流层，因此对硬件的环境适应性要求比民航客机大大降低，对元器件和封装的要求也降低了
2. eVTOL的空域比民航客机更加复杂，会有更多的干扰因素，与此同时机队的规模和密度也会大幅度提升，因此对单机智能化提出了更高的要求
3. 价格敏感，传统航空产业的组合导航系统过于昂贵，动辄上百万的价格无法满足eVTOL成本结构的需求
4. 体积、重量、功耗的要求高，eVTOL飞机空间和电量有限，对组合导航系统的体积和功耗要求比传统民航高
5. 算法处理细节不同，例如：eVTOL在起飞降落阶段气流扰动严重，空速计几乎没有办法工作；eVTOL采用电推，且在城市低空飞行，磁罗盘受到干扰的概率高，算法需要针对这些状况考故障诊断、容错和降级策略
6. 机载导航设备不同，部分eVTOL起降场地可能没有通用机场着陆引导设备，着陆引导相关的导航设备需要安装在eVTOL机载端
对于eVTOL，最大的挑战是设计出达到DAL-A级别的低成本的组合导航方案。
如何实现DAL-A级别的安全关键系统，这需要学习民用航空产业的经验。而如何实现低成本，还需要向更多其他行业学习。eVTOL作为新兴行业，其发展必须借力其他更大行业技术的外溢。半导体行业正在快速发展，MEMS传感器性能和可靠性不断提升，并且随着其在汽车、机器人、工业自动化等行业的广泛应用，其成本已大幅降低。
边界智控在组合导航上的思考
边界智控团队在eVTOL的组合导航方向上，进行了长期的探索，发现有一些难点需要注意并克服，列举如下供大家参考：
此外，边界智控正在尝试将视觉传感器、激光雷达、地形信息等引入新的组合导航系统。在低空的场景中，这些系统能显著降低GNSS失效后位置和姿态的发散速度，十分适合eVTOL场景使用。
相信在不久的将来，价格低廉且性能优异的组合导航系统会在行业内慢慢普及，让我们一起努力。
参考资料：
