惯导/北斗/里程计一体化紧组合导航方法研究

当前,主要通过采用惯导/卫星导航组合或者惯导/里程计组合的方式来实现 车辆的定位定向;卫星信号良好时,惯导系统与卫星导航组合实现车辆定位定向,当卫 星导航信号不好甚至没有信号无法正常工作时,惯导系统与里程计组合实现车辆定位定 向。提出一种惯导/卫星导航/里程计三者的一体化组合方案,针对惯导、北斗、里程计 这三项测量设备构成的组合系统建立了统一的误差状态模型、组合量测模型以及反馈修 正模型,并通过卡尔曼滤波器来实现三者的一体化紧组合,这种惯导/北斗/里程计一体 化的紧组合方式,能更好地实现三者信号之间的充分交流与融合。将这种一体化紧组合 方法与传统的惯导/北斗组合、惯导/里程计组合方法进行了仿真比较,结果表明：惯导/ 北斗/里程计一体化的紧组合方法能更加快速、准确得到传感器误差（ 包含惯组误差、 北斗误差、里程计误差）的在线估计,更能有效提高各传感器的测量精度。     

车载捷联惯导双里程计组合导航方法研究

针对当前车载捷联惯导与里程计组合导航时，将里程计安装在车底盘左侧或右侧位置而造成的导航误差，以及里程计信息未能真实反映车体中心的实际运行状态，研究了一种车载捷联惯导/双里程计组合导航方法。该方法分别在车底盘左侧和右侧位置各安装了一个里程计，将双里程计信息作为量测量，设计了组合导航融合算法进行Kalman滤波组合导航。在导航过程中对双里程计信息进行χ２检测，以避免车体作大转弯运行或有外部干扰时引起的里程计信息异常。跑车试验结果表明，该融合算法能使定位结果得到最优融合，定位误差整体减小到20m以内，最大处减小6m，离线分析进一步证明了该融合算法的有效性。     

惯性/双目视觉里程计深组合导航方法

针对现有视觉里程计测量噪声大、匹配精度低、实时性差的问题,研究一种基于Kalman滤波器的惯性/双目视觉里程计组合导航方法.在视觉里程计中引入惯性导航信息,辅助完成实时图截取、搜索区预测、输出速度校正等功能,提高视觉里程计的测量精度与计算速度.利用Kalman滤波器,实现视觉里程计对惯导累计误差的修正,提升组合导航系统的导航精度.车载试验结果表明,惯性/双目视觉里程计深组合导航的实时定位精度优于0.5％D (CEP),具备工程应用条件.     

一种长航时惯导定位误差评估的新方法

针对长航时惯导传统定位误差评估中存在的问题,提出了一种新的基于惯导误差传播函数拟合的定位误差评价新方法。基于长航时惯导系统定位误差传播模型的特点,采用三角函数建立了误差传播拟合函数,主要包含舒拉周期、地球周期和傅科周期,反映了惯导的长期误差特性。提出了惯导误差契合度的定义和计算方法,实现了对长航时惯导系统定位误差的量化评估。对两套精度大致相同的长航时惯导舰载实验数据进行了对比分析,结果表明新的评估方法能够给出更合理的定位性能优劣判断。最后,针对长航时自主导航需求提出了综合导航技术的改进建议。     

捷联惯导与里程计组合导航系统标定方法研究

捷联惯导/里程计组合导航系统中,里程计的刻度系数和相对惯组的安装误差角的标定是影响组合导航精度的关键因素.根据工程应用情况,提出经典标定方法和卡尔曼滤波标定方法,并对两种方法进行比较.在标定出刻度系数和安装误差角后,将该数据装订到惯组中进行车载试验验证,将里程计解算的速度和位置与GPS实测值进行比较.试验结果表明:跑车...     

基于轨迹拐点滤波的激光雷达里程计定位算法研究

在GPS拒止环境下，激光雷达里程计可以利用帧间匹配跟踪车辆实现定位，但是定位误差随时间累积的特性造成激光雷达里程计(LO)缺乏持续性。为解决LO的误差累积问题，引入轻量级地图OSM。基于粒子滤波框架，以LO作为运动模型的输入，通过两次筛选提取拐点，利用拐点匹配完成与地图的对齐，并以粒子的均值作为车辆校正后的位置，实现对定位误差的校正。提出了一种新的粒子权重模型，利用不同节点的相似度模型及测量值作为粒子权重的更新依据，避免拐点与路网节点的错误关联导致定位误差加大。经由KITTI数据集上的实验验证，该算法可以有效克服LO误差漂移问题，相较于原始LO定位精度至少提高了49.22%，且具有较好的实时性。     

基于路网匹配的多源自主组合导航技术研究

针对惯性/里程计组合导航易受环境影响的情况,引入路网匹配方法,以惯导/里程计组合导航历史轨迹数据与路网数据库进行全局匹配比较,从而得到当前导航位置的匹配点。将匹配点作为组合导航卡尔曼滤波器的量测输入,其滤波结果用于反馈校正惯导误差,通过不断迭代优化后,惯性/里程计/路网匹配组合导航能够提供高精度的位置信息。试验验证结果表明,该方法能将大部分定位误差控制在10m左右,证明了该方法的有效性与适用性。     

大角度斜置激光惯组与里程计组合导航方法

针对激光惯组斜置条件下惯组坐标系相对里程计坐标系是大角度的情况,建立了两坐标系之间的转换关系,推导了里程计输出转换的安装误差补偿模型,在补偿模型基础上给出了安装误差计算公式.以惯组位移与里程计位移之差作为量测值,建立了状态和量测方程,运用Kalman滤波技术实现惯组/里程计组合导航,最后通过跑车试验对提出的惯性/里程计组合导航方法进行了验证,结果表明了该方法的有效性.     

一种提高捷联惯性/里程计组合导航系统定位精度的后处理方法

测绘用捷联惯性/里程计组合导航系统多采用离线后处理技术.此类系统利用里程计位移微分获得的速度作为观测量,采用速度匹配,并通过待测路径中预置的Mark点校正航位推算的位置信息.本文建立了基于速度匹配的16维Kalman滤波模型,对全程采样数据进行正反向导航和滤波处理,以估计惯性器件和里程计的误差;在补偿相关误差后,再次进行正向导航和滤波解算,以获得更精确的姿态矩阵.随后,根据相邻两个Mark点之间的姿态信息进行航位推算,并更新里程计刻度系数、里程计与惯导间的姿态误差矩阵;若此Mark点间的位置误差过大,则重新进行航位推算以减小位置误差.结果表明,与传统正向滤波相比,采用该方法后系统的最大位置误差由1.72m降低到0.08m,定位精度提高了95％以上.     

里程计初始标定及误差分析

介绍了里程计的初始标定计算方法,利用该方法计算出里程计刻度系数和 航向安装偏差角。在此基础上建立了里程计刻度系数的标定误差模型和航向安装偏差角 的标定误差模型,分析各因素对里程计刻度系数标定和航向安装偏差角标定的影响,并 对误差模型简化,得出影响里程计标定的主要因素是初始航向角误差和Z 轴陀螺漂移。 最后,进行数学仿真,仿真结果与分析结果一致。     

基于双目视觉的类脑三维认知地图构建方法

基于大脑导航神经细胞机理的类脑认知地图构建方法,为发展智能同步定位与地图构建(SLAM)技术提供了新思路.针对现有类脑认知地图构建精度不高的问题,提出了一种基于双目视觉的类脑三维认知地图构建方法.首先阐述了类脑三维认知地图系统的工作原理,然后论述了不同视觉里程计对认知地图精度的影响,研究了基于双目视觉里程计的类脑三维认知地图精度优化方法,最终完成了基于视觉数据集的类脑三维认知地图构建试验.试验结果表明,所提方法构建的视觉里程计地图的三维位置误差为总行程的2.14％,认知地图的三维位置误差为1.56％;认知地图精度与里程计精度呈正相关;系统通过模板匹配进行回环检测与校正,提高了认知地图的精度.     

一种基于惯性测量单元和里程计的油气管道定位方法

对于惯性导航系统而言,当初始对准给定的信息不准确时,会导致惯性测量单元信息解算不准确,进而影响定位算法精度.针对油气管道定位问题,设计了一种基于惯性测量单元和里程计的油气管道定位方法,介绍了惯性测量单元和里程计定位的基本原理,分析了初始对准不准确对定位结果的影响,提出了基于首尾点坐标的轨迹校正方法.该校正方法补偿了初始...     

惯性/里程计组合导航技术在管道定位中的应用

石油天然气管道担负着油气传输的重任, 定期对传输管道检测能使其安 全、高效地运行。为此设计了管道导航定位系统,用于对管道探伤位置的精确定位。管 道导航定位系统主要由激光捷联惯性导航系统与里程计组成,搭载在管道检测设备中。 通过测量、存储检测过程中的传感器信息,在检测结束后离线处理数据,得到管道导航 定位信息。通过对惯性/里程计分别进行误差分析与建模, 搭建了组合导航系统卡尔曼 滤波器模型, 进行了跑车试验与实际管道定位试验。试验结果表明该惯性/里程计组合 导航管道定位精度满足管道高精度定位要求。     

捷联惯导系统/里程计自主式车载组合导航系统研究

利用里程计辅助捷联惯导系统构成一种完全自主式的车载组合导航系统.本文详细推导了里程计的速度误差方程.用捷联惯导系统解算出的速度量和里程计所测量的速度量之差作为组合导航系统卡尔曼滤波器的观测量,利用闭环卡尔曼滤波技术进行误差估计与校正,并给出了系统仿真结果.仿真结果表明该组合导航系统可有效地减小姿态、速度、经度和纬度等导航参数的误差累积.     

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。     

基于注意力模型的视觉/惯性组合里程计算法研究

由于外界环境的干扰和传感器精度的限制,视觉/惯性组合里程计的输入数据存在一定的噪声,这会增加里程计的解算误差,而且误差会随着时间积累。针对以上问题,设计了一种基于注意力模型的视觉/惯性组合里程计算法。该算法使用卷积神经网络和长短时记忆网络分别构建了视觉特征提取器与惯导信息特征提取器,同时引入了两种注意力模型:加权组合网络以及开关组合网络,对视觉特征信息和惯导特征信息的融合噪声进行降噪处理。通过在组合里程计算法中添加闭环校正环节,有效地抑制了里程计误差随时间的积累。对比实验结果表明,设计的组合里程计算法与其他算法相比,无论在性能上还是在精度上都有明显的提升。     

顾及多路径误差改正的GNSS大坝形变监测研究

在GPS短基线相对定位中,可以根据多路径误差周期约为1天的重复性特点建立误差模型,采用坐标域或观测值域滤波的方法进行多路径误差改正.北斗系统由GEO、IGSO和MEO三种卫星类型组成,其中MEO卫星类型接近7天的轨道周期与GEO和IGSO约为1天的轨道周期差异较大,因此对北斗观测值进行多路径误差改正时只能采用观测值域滤波方法.本文以某水库大坝形变监测网为例,对GPS和BDS观测值分别建立多路径误差模型,根据各自卫星轨道周期进行多路径误差改正,结果表明经改正后大坝形变监测精度有较大提高.     

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。     

车载捷联惯导与里程计组合导航技术研究

惯导的误差随着时间增长是积累的,可采用里程计辅助捷联惯导构成纯自主的车载组合导航系统.利用捷联惯导的速度和里程计测量的速度之差作为观测量,通过卡尔曼滤波技术校正惯导的导航参数,可以有效地抑制惯导误差的积累,提高导航参数的精度.本文推导了组合导航系统的模型,从理论上用特征值方法分析了系统的可观测度,进而设计轨迹进行了仿真...     

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.