基于低频磁信标的全天时自主定位方法

由于以GPS、北斗为代表的GNSS信号容易受到天气和位置的影响,单纯使用GNSS在某些条件下会有较大的定位误差,甚至无法提供定位服务。针对这种情况研究了基于低频磁信标的自主定位方法,分析了电磁学中的毕奥-萨伐尔定律等原理,建立了基于低频磁信标定位的系统模型,给出了分离式双信标定位方法。通过实验分析了信标安装的误差特性,最后通过仿真和实际实验验证了该定位方法的有效性,对于室内机器人导航、地下生物探索、水下跟踪定位等单独采用GNSS定位影响较大的场景下的自主定位与导航具有重要的工程应用价值。     

面向室内场景的惯性磁感应定位方法

针对卫星拒止的室内导航问题，在现有磁信标定位技术的基础上，通过分析低频旋转磁场的特点，建立了一种不受传感器姿态和磁信标磁矩信息影响的磁感应矢量夹角观测模型，并结合MEMS惯性导航的误差模型提出了一种以磁感应矢量夹角的正余弦值为量测信息的惯性磁感应动态定位方法，避免了磁传感器姿态误差和磁矩误差对定位结果的影响。利用实验室的双轴磁信标实验系统进行静态测试，验证了磁感应定位模型具有不受传感器姿态、环境中遮挡物以及磁矩影响的特点；通过数值仿真的方式对基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的惯性磁感应定位方法进行验证，结果表明该方法能有效地抑制惯性导航的发散，且位置最大误差小于0.75 m，满足大多数室内场景下的高精度导航定位需求。     

光纤惯性测量组件的误差标定改进算法及实现

对光纤惯性测量单元的误差标定方法进行了研究,提出了一种十二位置标定算法。分析了算法的基本原理,介绍了标定的流程。与传统的标定方法相比,新方法在不降低标定精度的前提下无需对北向进行定位,而且仅需单轴转台。在该算法的基础上利用LabVIEW软件构建了一套IMU误差智能测试平台,实现了对惯性元件安装误差、标度因数误差、零偏以及陀螺标度因数非线性度的自动标定,避免了手动标定时繁琐的操作,具有较强的工程应用价值。     

基于带有事件触发机制的集员滤波的RSSI室内移动定位

在室内移动定位系统中,由于待定位节点易受统计特性未知的噪声干扰影响,采用Kalman滤波和粒子滤波等经典的噪声抑制方法,已无法有效满足室内定位精度不断提升的要求。针对这一问题,提出了一种基于事件触发的集员滤波室内移动定位算法。首先,针对基于接收信号强度指数(RSSI)测距误差导致传统三边定位算法无法获取可行解的问题,提出了一种椭圆三边定位算法;其次,考虑待定位节点的移动性,为了提高定位精度,提出了一种锚节点自主切换算法;最后,针对噪声统计特性未知的情形,考虑使用带有事件触发机制的集员滤波算法来估计待定位节点位置。通过仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于仿脉冲星X射线信标的航天器定位方法

受X射线脉冲星导航技术的启发，提出了一种基于仿脉冲星X射线信标的航天器定位新方法，即利用人造信标模仿脉冲星发送高稳定性高信噪比X射线脉冲信号为航天器提供定位服务。首先介绍了仿脉冲星X射线信标基于三球交汇的定位原理，在分析X射线信标信号覆盖范围与天体引力摄动的影响的基础上，提出了在太阳系行星轨道中的拉格朗日点布置X射线信标的方案。其次，分析论证了人造辐射源的可行性，并基于优选脉冲星准则并结合实际脉冲星特征对辐射源参数进行初步优化。然后针对将来可能的地火转移任务需要，结合航天器动力学模型构建了基于X射线信标的观测方程，采用扩展卡尔曼滤波方法，研究了X射线信标几何分布、观测误差、信标数量、钟差及轨道误差对于航天器位置确定精度的影响。仿真结果表明，在同时观测3颗信标、TOA(Time of Arrival)测量精度为50 ns的条件下，该方法的航天器位置估计精度可达152 m，并且大部分信标组合都能将定位误差控制在1 km内。增加观测信标数量对定位精度较低信标组合的提升显著，但由于太阳系各行星间轨道倾角较小，地火转移轨道航天器同时观测5颗信标时定位误差仍在百米量级。根据深空探测领域航天器的实际...     

一种基于无线信号辅助的室内无死角定位算法

针对传统惯性导航系统定位误差随时间积累的问题,提出了一种基于无线信号辅助定位的室内无死角定位算法。该算法首先利用加速度计、陀螺仪、磁力计和气压计等传感器数据实现三维定位,然后利用无线信号对惯导定位中的位置偏差进行实时校正,再通过航向最优估计算法对航向误差进行修正,在位置和航向上增强惯导系统的实用性。利用实验室自主研发的微惯性测量单元固定在腰部脊椎位置进行实验验证,结果显示基于无线信号辅助的室内无死角定位算法精度达到1%以内,与纯惯导技术相比,能够提供更持久和准确的三维位置信息。     

基于航向匹配的磁力计外场无依托标定算法CSCD

三轴磁力计的测量精度会受到自身和环境的影响,因此在使用前必须要进行标定。传统标定方法需要特定的精密仪器和标定环境,或是对计算量和采集数据的方式有较高的要求,针对这些问题,提出了基于航向匹配的磁力计外场无依托标定算法。该算法无需特定精密仪器、对数据采集和计算量的要求也较低,且可以在现场实现有效动态标定。该算法基于航向角是磁航向角与磁偏角代数和的原理,通过等价数学变换构建了磁力计零偏关于姿态角与磁力计测量值的线性模型,最终采用最小二乘法对磁力计的零偏进行估计。该算法可以估计三轴磁力计的零偏,对磁力计的测量结果有较好的补偿作用。实验结果表明,该算法可有效标定三轴磁力计,减小其测量误差。经标定的磁力计可以应用于地磁匹配导航,辅助惯性导航修正其位置误差,尤其是在长直路段内,磁力计标定过程中识别出的磁异常数据可以为地磁匹配导航提供基础信息。     

基于工业机器人的机身系统件定位方法研究

针对传统系统件安装工艺采用固定式定位工装导致装配系统开敞性差、柔性程度低的问题,提出了基于工业机器人的机身系统件定位方法,确定了系统件辅助定位工装的标定方法,基于奇异值分解法和位姿等价变换原理确定了工业机器人的位姿调整算法,最后通过系统件辅助定位工装定位试验得出了系统件的定位精度。     

一种提高机器视觉检测精度的方法

本文提出一种提高机器视觉标定精度的方法。首先，设置标准参考点位置，对机器视觉系统进行标定获得初始标定矩阵；其次，对图像进行处理，视觉检测算法提取标准参考点的准确位置；最后，通过修改初始标定矩阵参数，使计算结果无限接近标准参考点，从而获得更高精度的标定矩阵。实验表明，该方法可提高狭缝测量和圆孔定位的检测精度，为实现高精度机器视觉检测提供了新途径。     

基于新型纯积分法的定子磁链在线辨识算法

针对气隙转矩法计算异步电机转矩时对定子磁链辨识精度的要求,提出了一种基于新型纯积分法的定子磁链在线辨识算法,采用了精度较高的复化辛普森积分模型。相比传统的梯形积分法,基于新型纯积方法的定子磁链在线辨识算法的磁链辨识精度显著提高；相比新型的基于低通滤波器的定子磁链观测器,该算法模型更简单,操作更便捷。通过MATLAB/Simulink搭建系统仿真平台进行验证,结果表明基于新型纯积分算法消除了传统积分法的主要缺陷,解决了积分饱和问题以及初值问题。基于新型纯积分算法的估计磁链与理论参考磁链基本吻合,表明其可靠性较高。     

顾及空间分布和NLOS的UWB室内可信定位方法

针对现行室内可信定位存在的三维定位精度低与结果可信度难以定量评估的难点，提出了一种可信超宽带（UWB）室内定位模型。该方法采用无迹卡尔曼滤波和IGG-III抗差理论模型，解决了UWB定位中的非线性化和非视距误差问题；同时，为提高该方法定位结果的可信度，进一步构建了一种兼顾UWB基站空间分布和非视距误差的可信精度评估模型。与现有模型相比，提出的方案可有效实现基于UWB的室内高精度可信定位。仿真和实测数据结果表明：1）与传统最小二乘结果相比，该方法可提高30%~40%的UWB定位精度；2）引入IGG-III抗差模型可提高11%的定位精度；3）非线性化误差对UWB定位精度的影响不尽相同，约为22%~50%；4）提出的可信度评估模型可实时准确评估UWB定位精度。     

基于改进TLS-ESPRIT算法的相干定位信号波达方向空间平滑

针对室内角度定位,在定位信号相干条件下无法实现准确估计波达方向(DOA)的问题,提出了一种基于TLS-ESPRIT算法的双向空间平滑方法。该算法先对定位相干信号进行双向空间平滑处理,然后用TLS-ESPRIT算法进行DOA的精确估计,使其最大限度地利用信号子空间的信息,从而解决了算法计算过程中输出信号的协方差矩阵秩亏损情况。该算法能够准确实现定位信号相干条件下DOA估计,与传统的空间平滑结合其他改进ESPRIT算法相比,具有更好的平稳性及抗干扰能力。最后通过仿真实验验证了算法的有效性和稳定性。     

一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法CSCD

视觉传感器在无人机室内定位中发挥着重要作用。传统基于特征点的视觉里程计算法通过底层亮度关系进行描述匹配,抗干扰能力不足,会出现匹配错误甚至失败的情况,导航系统的精度及鲁棒性有待提升。由于室内环境存在丰富的语义信息,提出了一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法。首先,将室内语义信息进行因子建模,并与传统的视觉里程计方法进行融合;然后,基于惯性预积分方法,在因子图优化中添加惯性约束,以进一步提高无人机在动态复杂环境下的定位精度和鲁棒性;最后,通过无人机室内飞行试验对算法的定位精度进行了分析。试验结果表明,相较于传统的视觉里程计算法,该方法具有更高的精度和鲁棒性。     

地图辅助行人航迹推算技术的室内定位方法

针对目前室内定位技术中位置漂移、定位结果偏差较大的问题,提出了一种融合行人航迹推算(PDR)、地标匹配修正和地图辅助的室内行人定位方法.该方法利用基于惯性传感器的PDR技术计算行人位置信息,利用行走过程中的传感器读数特征识别室内特定地标点,与地标库数据进行匹配后,修正PDR轨迹产生的累积误差.室内地图辅助主要是通过判断行人是否位于走廊等区域,限制轨迹穿墙,约束PDR定位轨迹.实验结果表明,融合定位算法得到的轨迹优于纯惯性递推算法得到的轨迹,更加接近真实的行走轨迹,定位精度提高了51.2％,平均定位误差降至1.8m,满足室内定位需求.     

基于WLAN的室内定位方法研究

室内定位技术是指当携带定位设备的人或物处于室内环境时,携带者或外部监控系统获取其室内位置信息的技术。选取了目前应用前景较为广泛的WLAN定位技术进行研究,阐述了WLAN室内定位技术的基本原理,对比分析了目前两大WLAN定位技术:三边定位法和指纹定位法。针对现有技术的不足提出了新算法进行优化和改进,选取实际环境设计实验验证算法性能,结果表明新算法综合现有技术优点,可在降低成本的同时提高精度并减少运算时间。     

改进的Chan-粒子滤波算法超宽带室内三维定位

针对超宽带室内定位时容易受到非视距误差的影响，导致定位精度大大下降，甚至无法准确定位的问题，提出了一种融合粒子滤波的改进Chan定位新方法。首先，在Chan定位方法中引入模拟退火算法，对到达时间差（TDOA）算法的测量值进行优化，获得初步定位的最优解；然后，采用粒子滤波对测量值进行再次优化，粒子重采样后得到的中心位置即为目标节点的精确位置。仿真和实验结果均表明，该算法能有效提高在非视距环境下超宽带室内定位的精度，较好地消除非视距误差的干扰。