一种基于对偶优化的GNSS和INS自适应组合导航定位方法及系统

本发明公开一种基于对偶优化的GNSS和INS自适应组合导航定位方法及系统，属于组合导航定位领域。该方法包括以下步骤：将BP神经网络模型输出的车辆横向速度与里程计的前向速度和高程速度约束结合，并经CKF1处理，得到预测更新值，并作为RBF神经网络模型的输入；同时，将GNSS和INS得到的速度和位置信息输入CKF2中，进行测量更新，得到实际更新值，将实际更新值作为RBF神经网络模型的输出，进行RBF神经网络模型训练；当GNSS失锁时，将当前时刻预测更新值输入RBF神经网络模型中，得到导航定位结果。本发明将对偶优化方法与运动约束结合在一起，既提高了位置的可观测性又使对偶优化满足实时性。