地面无人作战平台导航技术发展现状与趋势

当前,国内外地面无人作战平台处于快速发展阶段,其自主性、智能性的特点使得其相较于传统地面武器平台对导航系统提出了更高的要求,除了具备常规意义上的测姿、定位、定向等功能之外,还需要具备环境相对位姿感知与导航能力。目前,典型的地面无人平台均采用惯性基组合导航方案,以惯性传感器为主,配备卫星、视觉、雷达等多类辅助传感器,通过组合导航算法实现传感器间的有机融合。针对地面无人作战平台的导航需求,对当前主流惯性基组合导航技术进行梳理,分别介绍了惯性/里程计、惯性/卫星、惯性/视觉、惯性/激光雷达组合导航技术的发展现状,并对适用于地面无人作战平台的导航技术进行了展望。     

不依赖于卫星的无人系统视觉/激光雷达感知与自主导航技术

智能化的无人系统在现代社会中起着重要作用,而对环境信息的准确感知以及自身位置的精准估计是无人系统智能、高效执行任务的核心基础,视觉与激光雷达传感器是无人系统常用的感知与导航传感器.近年来,随着应用场景的拓展,无卫星信号、无光等恶劣环境对无人系统的感知与自主导航技术提出了新的挑战.针对上述环境,对无人系统中视觉/激光雷达感知技术与自主导航技术及其进展进行了分析和总结.从感知和导航定位两个应用层面出发,深入讨论和分析了基于视觉和激光雷达手段的深度估计、目标检测、自主导航、地图构建等技术的机理差异、实现方法及特性.分析了目前国内外研究成果及进展,总结对比了目前的技术特点与局限性,并展望了未来无人系统感知与导航的关键技术挑战与发展趋势.     

视觉导航技术的发展

近20年来视觉导航技术发展迅速,在原理方法与技术实现上取得了重要突破,规模化应用已经成为可能。以视觉导航中光流、视觉里程计、视觉同步定位与地图构建等主流研究方向为对象,对其发展概况、基本原理、技术优势与难点等进行了简要介绍与分析,并从近期应用推广及长远发展角度对视觉及视觉组合导航技术进行了展望。     

无人平台SLAM技术研究进展

作为一种定位与感知方法,同时定位与建图(SLAM)是实现无人平台导航制导与控制的关键技术。阐述了SLAM技术的发展历史、研究现状与应用场景,分析并介绍了SLAM原理及其算法实现。此外,总结了若干SLAM领域的研究热点,并对SLAM技术的发展趋势进行了展望。     

多智能体协同视觉SLAM技术研究进展

多智能体的协同视觉SLAM系统在地面机器人或空中飞行器梯队中应用得越来越广泛。由于不同的智能体之间会交换或共享信息,协同视觉SLAM系统不同于应用在单个智能体上的典型的视觉SLAM系统,具有更好的鲁棒性、准确性和高效性。阐述了多智能体协同视觉SLAM的发展历史和现有的研究方法,描述了协同视觉SLAM系统实现所涉及的关键技术,包括协同姿态估计和地图构建,以及新兴的分布式架构。此外,对多智能体协同视觉SLAM技术的发展趋势进行了展望。     

无人水面艇自主导航技术

作为无人水面艇的关键技术之一，自主导航技术决定着无人水面艇自主航行能力的高低。结合无人水面艇在实际航行和作业过程中自主导航所面临的问题，对无人水面艇组合导航及完好性监测技术、协同导航技术、路径规划技术和环境感知技术目前的现状、不足和发展趋势进行了总结和分析。为了更加精确、可靠地进行安全导航定位，即插即用全源导航是无人水面艇可采用的一种导航方式，并在此基础上开展了组合导航完好性监测工作。多目标规划综合最优及基于分层策略的自适应路径规划方法是解决动态时变环境下路径规划问题的有效途径。深度学习、数据挖掘、信息融合等人工智能技术将在提高环境感知信息的本质特征表述、充分挖掘多元异构数据间的有效信息，以及构建信息全面、立体、可靠的三维环境模型方面发挥主导性作用。     

基于SiP的低成本微小型GNC系统技术

随着微机电系统(MEMS)技术及微惯性器件的发展,大量小型化、低成本、高性能的导航、制导与控制(GNC)产品正越来越多地应用于小型无人飞行器、地面无人系统以及精确制导弹药等领域.针对各类应用需求,基于MEMS惯性测量单元(IMU)、GNSS接收模块、全捷联红外/可见光/激光多模智能导引头、信息处理器(DSP)与数据链通信模块,采用SiP技术研制出GNC芯片.基于GNC芯片构建一体化微小型GNC系统,突破了基于SiP一体化微小型GNC系统集成、全捷联红外/可见光/激光多模智能感知、嵌入式深组合导航、全捷联多模智能导引头/导航/制导与控制一体化设计等关键技术,并对其性能进行了评估.微小型GNC系统技术为低成本小型无人系统和精确制导弹药的发展夯实技术基础.     

基于可观测度分析和增量因子图的多源融合导航方法

复杂动态场景下高精度导航定位是自主无人系统决策规划与控制执行的基础。在城市峡谷、隧道、地下或室内停车场等场景下，卫星信号弱甚至丢失，严重影响了惯性/卫星/视觉等多源融合导航的精度和可靠性。为主动适应动态场景变化，迫切需要设计一种适用于跨场景的多源融合导航系统。基于动态时变系统的可观测度分析，在线度量惯性/卫星、惯性/视觉等组合导航因子的可信程度，进而采用因子图融合导航框架，根据各组合导航因子的可信程度，主动优化因子构建和增量平滑过程，以实现多传感器自适应融合导航与可靠定位。实验仿真表明：基于可观测度分析方法，能够在线优化因子图计算过程，提升了多源融合导航系统的环境适应性和跨场景能力，保证了复杂动态场景下自主无人系统跨场景导航模式切换和连续可靠的导航定位。     

合作环境下基于惯性/里程计/Lidar融合的UGV导航方法

近年来，无人车在巡检、探测等方面的应用愈发广泛,且应用环境愈发复杂。在这些应用中，无人车必须对自身的位姿进行准确估计，以确保作业安全、高效完成。其中，可在复杂环境下适用的自主导航能力是核心关键技术。提出了一种基于惯性/里程计/激光雷达的地面无人车导航方法，区别于传统的激光雷达SLAM方法，该方法根据已知的几何结构特征进行定位，避免了因有效点数量稀少而导致的匹配误差。同时对惯性/里程计/激光雷达的融合算法进行了研究，提高了自主导航系统的鲁棒性和准确性。最后，在Gazebo中搭建了相应的仿真环境，并进行了算法验证。仿真结果表明，该方法能够实现无人车在巡检过程中实时可靠的自主导航，具有较好的工程应用价值。     

基于多模态感知与融合的无人车韧性导航系统

针对野外复杂环境下的无人车自主导航需要,建立了一种基于多源融合定位、语义建图与运动规划的智能导航系统.首先,针对IMU、轮式里程计、视觉SLAM与激光雷达SLAM等测量子系统,设计了误差状态扩展卡尔曼滤波器进行融合定位.其次,基于改进的CNN语义分割网络生成环境的语义图像,与3D激光雷达点云融合,并使用最大概率更新算法构建语义3D地图.接着,在语义和几何信息投影获得可通行性代价的基础上,提出了一种语义动态窗口的局部路径规划方法.最后,将以上感知、定位与规划方法整合成完整的智能导航系统,在城市与野外典型场景的测试中,相对定位误差小于0.4％D,具备一定的韧性导航定位和智能感知规划能力.     

基于卫星导航的铁路列车控制系统自主定位技术研究进展

基于卫星导航的车载自主化列车控制是智能铁路技术体系的关键组成部分。对中国列车控制系统体系架构进行了梳理,分析了列控专用列车自主定位基本结构及与列控系统的接口模式。结合列车运行控制对安全性的特定需求,探讨了列车自主定位性能需求体系,介绍了国内外基于卫星导航的新型列车控制系统的发展情况,阐述了列车自主定位技术内涵及主要研究进展,从多源感知融合无缝定位、列车卫星定位主动增强、定位专用轨道地图数据库、自主定位性能测试评估等多个方面进行了全面系统的梳理和分析,介绍了伪卫星增强列车定位、轨旁卫星定位增强网络、地理分布式零现场虚拟测试设施等典型成果,并对前沿技术运用演进、关键场景融合优化、复杂环境安全防护、跨层协同全息感知、专用标准规范体系等未来发展方向进行了展望。     

北斗高精度高可信PPP-RTK服务基本框架

北斗高精度高可信定位是实现无人系统自动驾驶的重要基础。近年来发展的实时动态精密单点定位（PPP-RTK）技术，融合了网络RTK和PPP的技术优势，逐渐成为学术和工业界关注的焦点。PPP-RTK以状态域改正信息为核心，可同时提供精准可信的时空信息服务，因而获得了自动驾驶等高生命安全领域应用的一致青睐。然而，目前国内外对PPP-RTK技术的研究主要聚焦于高精度技术，在高可信方面尚未形成可行的理论基础和服务框架。针对此，以PPP-RTK高精度定位理论体系为基础，探讨了北斗/GNSS PPP-RTK高精度高可信服务的用户需求、基本概念、理论方法与技术框架，同时给出了部分关键技术的代表性解决思路，为北斗/GNSS高精度高可信PPP-RTK技术体系和服务架构的建立奠定基础。     

陆用定位定向系统自主导航技术

由于车载自主导航精度受作战半径影响,长航时使用需要一定的保障条件,难于实现无依托发射的问题,提出了一种定向精度不受导航时间影响、定位精度不受作战半径影响的自主导航方案。通过分析惯性旋转调制导航、惯性/里程计组合原理及误差特性,采用罗经效应原理实现了高精度长航时自主定向;通过旋转调制导航抵消惯性器件误差的影响,利用航位推算隔离载体加速度和速度对罗经效应的影响,使航向误差完全可观,提升实时估计与修正精度。在此基础上引入了地图匹配技术进行自主定位,解决陆用定位精度与行驶里程相关的问题。仿真和试验结果表明,该技术采用地图信息辅助定位定向系统进行自主导航,在较低保障要求下,能够解决定向、定位误差积累问题,具有较强的理论意义和工程实用价值。     

基于因子图的无人机全源导航关键技术研究

针对DARPA提出的全源导航需要快速集成并重新配置任意导航传感器的要求,结合民用无人机的任务需求,通过概率图模型相关原理,对基于因子图的无人机全源导航关键技术开展研究工作.采用因子图对系统状态更新过程进行表示,实现系统状态的递推与更新,完成传感器信息的数据综合.仿真结果表明,该方法能在传感器可用性时变的情况下,将不同传感器的数据进行有效融合,确保系统导航定位精度,使载体满足不断变化的任务需求与环境变化的要求.     

基于惯性/激光测距/视觉里程计组合的高空场景尺度误差估计方法

惯性/视觉感知信息融合导航定位技术是目前实现无人机不依赖卫星自主导航的最有效手段。但对于面向高空场景的大型无人机，惯性器件误差与视觉里程计尺度误差耦合且特征平面化导致可观测性下降。针对这一问题，提出了利用惯性/激光测距/视觉里程计组合实现尺度误差估计的方法。通过开展误差模型建立、激光测量点与图像中位置匹配、无人机平飞机动下系统可观测性分析等关键技术研究，实现了高空场景下尺度误差的精确估计。经过300m高度机载试验数据验证，算法精度优于1.5%D，对卫星拒止条件下高空无人机自主导航具有重要意义。