Inertial Labs发布了一个案例研究，概述了该公司开发的高级Tunnel Guide算法如何在GNSS长时间停机期间提高INS-B GPS辅助惯性导航系统的性能。

惯性导航系统使用惯性测量单元（IMU）中包含的陀螺仪和加速度计估算位置，姿态和速度。通过辅助来自GPS等全球导航卫星系统（GNSS）的数据，可以大大提高INS的定位精度。但是，GNSS信号并非总是可用，因为隧道，桥梁，城市峡谷和其他障碍物造成了中断。

在这些中断期间，未经校正的IMU偏置不稳定性和噪声会引起漂移，典型的基于MEMS的IMU在GNSS中断20分钟内会漂移数千米。作为补偿，Inertial Labs为其GPS辅助INS开发了“隧道指南”功能，对陆地车辆（例如无人圆形车）的运动实施了连续动态建模。使用此算法，INS可以在长时间的GNSS中断期间减轻错误并提高MEMS IMU的精度。

案例研究显示了在GNSS中断测试期间收集的两组样本数据的结果，第一组数据以60 mph（96 km / h）的平均速度在高速公路上行驶，第二组数据以平均速度在城市环境中行驶时速25英里（每小时40公里）。对于第一个测试，计算出25分钟停运时的行进距离（DT）大约为0.4％的漂移率，对于第二个测试，在30分钟的停运过程中达到了0.2％的DT。

这些结果表明，与使用高级环形激光陀螺仪INS代替MEMS系统相比，Tunnel Guide功能显着提高了GNSS中断期间的性能精度。