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商品详情
GNSS/INS组合光纤惯导系统
无人船惯性导航系统
无人车惯性导航系统
海上钻井平台惯性导航系统
光纤惯性导航指的是一种通过测量载体加速度，来自主运算飞行器瞬时速度和瞬时位置数据的技术，是一种不依赖于外部信息、也不向外部辐射能量的自主式导航系统，其不受地理天气以及特种环境影响，工作范围包括：空天、地上，地下，大洋，深海。
INS900B 型 光纤 GNSS/INS 组合惯导
超小体积，178 mm×184 mm ×229.5 mm，轻量化7.0kg，低功率20W
高精度, 偏置稳定性（1σ）0.01~0.05 °/h，宽测量范围，±600 deg/s，高可靠性，长寿命
典型应用
姿态/方位基准系统、多波束姿态传感、高精度船用罗经?
中程战略制导、雷达天线稳定、无人机、无人艇导航与控?
铁路轨检车、空间稳定平台、全海况动态测姿定向
GPS 有效 4m 基线
自寻北精度≤0.06*Secant Latitu
航向角精度≤0.015
横摇角&纵摇角 精度≤0.008
速度精度≤0.03
位置精度≤2m/RTK 2cm
GPS 失效
航向角保持精度≤0.03，1h
横摇角&纵摇角，保持精度≤0.03，1h
位置精度 km≤8，0.5h ≤0.03，5min
方位测量范围±180
姿态测量范围±90
输入电压：+9～+36
功率：20
数据输出格式：RS-422
数据刷新率：100Hz
尺寸 ≤178×184×229.5mm
重量7.0Kg
应用场景：
智能化无人驾驶解决方案，高精度定位对无人驾驶汽车的重要性不言而喻.而常用的定位方式若单独使用则不能长期稳定地为无人驾驶车辆提供高精度的定位信息.惯导系统作为无人驾驶汽车的定位系统,能够
实现较好的定位效果.惯导系统是车辆定位的核心设备，它是检测加速度与旋转运动的高频传感器，对惯性传感器数据进行处理后我们可以实时得出车辆的位移与转动信息。
典型方案：
惯性传感器自身也有偏差与噪音等问题影响结果。而通过使用基于卡尔曼滤波的传感器融合技术，可以融合 GPS 与惯性传感器数据，各取所长，以达到较好的定位效果。由于无人驾驶对可靠性和安全性要求
非常高，所以基于 GPS 和惯性传感器的定位并非无人驾驶里唯一的定位方式，还会使用 LiDAR 点云与高精地图匹配，以及视觉里程计算法等定位方法，让各种定位法互相纠正以达到更精准的效果。
无人船惯性导航系统
无人车惯性导航系统
海上钻井平台惯性导航系统
光纤惯性导航指的是一种通过测量载体加速度，来自主运算飞行器瞬时速度和瞬时位置数据的技术，是一种不依赖于外部信息、也不向外部辐射能量的自主式导航系统，其不受地理天气以及特种环境影响，工作范围包括：空天、地上，地下，大洋，深海。
从产品应用需求来看，激光惯性导航系统、光纤惯性导航系统，以及 MEMS 惯性导系统，为我国当前市场中较为常见的惯性导航产品，其中，光纤导航系统细分为规模的惯性导航产品，应用涉及：航空航天、 领域、能源领域、轨道交通、勘探测量、水下设备安装作业、大型平台稳控、科研领域、深海潜航、以及各种复杂环境下施工作业等提供，高精度定位定向测姿稳控。
INS900B 型 光纤 GNSS/INS 组合惯导
超小体积，178 mm×184 mm ×229.5 mm，轻量化7.0kg，低功率20W
高精度, 偏置稳定性（1σ）0.01~0.05 °/h，宽测量范围，±600 deg/s，高可靠性，长寿命
典型应用
姿态/方位基准系统、多波束姿态传感、高精度船用罗经?
中程战略制导、雷达天线稳定、无人机、无人艇导航与控?
铁路轨检车、空间稳定平台、全海况动态测姿定向
GPS 有效 4m 基线
自寻北精度≤0.06*Secant Latitu
航向角精度≤0.015
横摇角&纵摇角 精度≤0.008
速度精度≤0.03
位置精度≤2m/RTK 2cm
GPS 失效
航向角保持精度≤0.03，1h
横摇角&纵摇角，保持精度≤0.03，1h
位置精度 km≤8，0.5h ≤0.03，5min
方位测量范围±180
姿态测量范围±90
输入电压：+9～+36
功率：20
数据输出格式：RS-422
数据刷新率：100Hz
尺寸 ≤178×184×229.5mm
重量7.0Kg
应用场景：
智能化无人驾驶解决方案，高精度定位对无人驾驶汽车的重要性不言而喻.而常用的定位方式若单独使用则不能长期稳定地为无人驾驶车辆提供高精度的定位信息.惯导系统作为无人驾驶汽车的定位系统,能够
实现较好的定位效果.惯导系统是车辆定位的核心设备，它是检测加速度与旋转运动的高频传感器，对惯性传感器数据进行处理后我们可以实时得出车辆的位移与转动信息。
典型方案：
惯性传感器自身也有偏差与噪音等问题影响结果。而通过使用基于卡尔曼滤波的传感器融合技术，可以融合 GPS 与惯性传感器数据，各取所长，以达到较好的定位效果。由于无人驾驶对可靠性和安全性要求
非常高，所以基于 GPS 和惯性传感器的定位并非无人驾驶里唯一的定位方式，还会使用 LiDAR 点云与高精地图匹配，以及视觉里程计算法等定位方法，让各种定位法互相纠正以达到更精准的效果。
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