建立信心的阶段
在任何生产过程中，信任不仅仅是一种理想的品质，更是构建长期成功和合作关系的基础。
通过 ISO 9001 认证
我们由 Bureau Veritas 授予的 ISO 9001:2015 认证，体现了我们对质量和持续改进的坚定承诺。
这项国际标准非常注重基于风险的思维，要求我们识别可能影响我们产品和服务质量的潜在风险和机遇。我们采取积极措施来解决这些因素，确保持续卓越。
为了保持我们的认证，我们制定了健全的流程来监控、测量、分析和评估我们的质量管理体系 (QMS) 的有效性。定期的外部审核和管理评审使我们能够发现需要改进的领域，并在必要时实施纠正措施。
成功通过严格的审核证实我们的 QMS 符合最高的国际标准。这项认可不仅增强了客户的信任和满意度，而且还为我们带来了明显的优势。
扩展卡尔曼滤波器
扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 是一种强大的算法，广泛应用于惯性传感器系统中，用于实时估计位置、速度和方向等状态。
与假设线性动态的标准卡尔曼滤波器不同，EKF 旨在处理加速度计和陀螺仪等惯性传感器中固有的非线性关系。通过围绕当前状态估计线性化系统，EKF 可以预测下一个状态，并使用传感器测量值对其进行更新，从而有效地减少噪声和偏差的影响。
我们已经开发了专为惯性导航需求量身定制的尖端数据融合算法。根据平台的不同，我们运行松耦合或紧耦合的 INS/GNSS 扩展卡尔曼滤波器 (EKF)，以在航空、陆地或海洋等各种应用中实现最佳性能。
高级运动模式
惯性传感器的运动剖面是运动模式的数学或算法表示，描述了速度、加速度和位置如何随时间变化。
这些剖面对于解释来自加速度计、陀螺仪和磁力计的原始数据至关重要，从而能够准确跟踪 3D 空间中物体的运动。通过对线性、旋转或复杂动态运动等特定模式进行建模，运动剖面允许系统预测和补偿传感器漂移或噪声等误差。
我们非常注意改进我们的 IMU 和辅助设备误差模型，以确保在各种设备上获得最佳性能：IMU、GNSS、双天线航向精度、磁力计、里程计 (DMI)、DVL 等。
我们的导航滤波器还集成了您的特定车辆约束，例如汽车动态约束或海洋增强高度计算。
