基于组合导航定位结果的车辆里程统计应用研究

基于出租车计价器检定背景,研究了低成本MIMU/DGNSS松组合导航模块在车辆里程统计结果及计价器移动检定中的应用。由于传统计价器检定方法过于繁琐,提出了利用低成本MIMU/DGNSS松组合算法处理后的导航定位结果统计车辆行驶里程,实现计价器的在线移动检定,并通过将其与高精度差分GNSS接收机计算的基准里程进行比对,验证低成本MIMU/DGNSS松组合模块里程统计精度。同时,提出了分段里程比对的思路并设计了里程分析软件,避免了累积里程误差的影响,提高了里程比对误差结果的客观性。实验结果表明:低成本MIMU/DGNSS松组合导航模块里程统计精度误差约在8‰范围内,证明了其在里程统计及出租车计价器在线移动检定中的可用有效性。     

微小型飞行器室内激光/INS融合定位方法研究

针对激光测距仪精度高、抗干扰能力强等优点,选用二维激光测距仪为外部传感器,辅助MIMU(微惯性测量组合)组成微小型飞行器的室内导航系统;结合留点(Residue Points)、Cox和IDC算法特点,设计了R-I-C(留点、IDC和Coxl)匹配算法组合策略(R-I-C激光扫描匹配算法),采用Kalman(卡尔曼)滤波器进行激光/MIMU融合定位;最后,在以ARM为核心处理器的硬件平台上进行定位仿真。仿真结果表明:R-I-C算法满足设计要求;激光/MIMU融合定位方法具有良好的性能,能实现微小型飞行器的室内高精度定位。     

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。     

超小型无人机GPS／MIMU组合导航定位系统研究

在考虑超小型无人机特点及其对导航定位需求的基础上,研究了利用微型惯性测量单元(MIMU)和GPS-OEM板,设计出一种低成本、轻小型的GPS/MIMU组合导航定位系统。为了验证该系统的性能,利用MIMU和GPS观测数据对该组合系统进行了仿真。仿真结果表明,组合导航系统在精度和可靠性方面,较单一的导航系统都有明显的改善。     

MEMS惯性测量组合的整体误差建模与标定

对微机电系统(MEMS)惯性测量组合(MIMU)的主要误差项进行分析,提出一种针对MIMU整体的误差补偿模型,模型囊括MEMS惯性传感器自身的零漂、互耦、标度因数非线性等误差,以及传感器安装误差、系统电路漂移等.根据模型设计整体标定和补偿方法,并用最小二乘法系统求解模型中的69个误差系数,避免单一传感器误差补偿的片面性.针对MEMS传感器明显的温度非线性,利用分段补偿的方法将所研制的MIMU的全温范围分成3段,分别求解各分段误差模型的误差系数进行补偿.经实验论证,该方法能有效地抑制多种误差项对MEMS传感器精度的影响,使MEMS陀螺和加速度计的精度提升1-2个数量级.     

基于联邦卡尔曼滤波的测量船导航信息处理方法

为了提高航天测量船导航系统提供的位置、姿态及速度的精度,以满足飞行器测控的特殊要求,从信息融合的角度进行分析,针对多传感器信息融合技术在工程中的应用作进一步探讨,提出了基于信息融合技术的组合导航方案,构造了INS／CNS／GPS／DVL组合导航系统滤波体系结构,构建了误差模型,阐述了融合算法。仿真及实测数据证明,设计的联邦滤波器可以充分利用各种冗余信息,提高导航的数据精度。     

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。     

基于GPS/DR/DM组合导航定位系统的研究

设计了一种基于GPS辅助以DR和DM的组合导航定位的联邦滤波器,采用GPS、DR和DM组合导航定位的设计方案的基础上,提出一种先分散式再局部集中联邦滤波器并采用一种简化的自适应联邦滤波器算法对各定位数据进行融合优化,并进行了仿真.仿真结果表明本文设计的联邦卡尔曼滤波器自适应算法对多传感器系统进行数据处理,能够提供一种最佳估计途径,在容错、数据容量及降低系统费用等方面,都比集中卡尔曼滤波器更为优越,使误差进一步减小.该设计与一般的分散卡尔曼滤波器比较,在信息综合方面更加快捷.     

多传感器微惯性测量单元标定技术研究

基于设计生产的一款每个敏感轴集合两种类型MEMS陀螺仪和加速度计的微惯性测量单元(MIMU),提出了一种MIMU精确标定测试方法。该方法以MIMU整体为标定对象,考虑了温度对零偏、标度因数的影响、传感器轴间不完全正交误差及结构安装误差等因素,对MIMU中各惯性传感器的初始零偏、标度因数、交叉耦合系数等参数进行了标定。产品标定测试结果证实了该方法的有效性。     

基于最大一致容积Kalman滤波器的多机器人协同定位CSCD

机器人位置信息是多机器人系统执行任务的前提,单个机器人因传感器载荷和作用范围的限制,难以完成复杂环境中的定位任务,多个机器人通过协作可实现大范围下的位置确定。将配置多个传感器的同构机器人群替换为配置单个或少量传感器的异构机器人可降低硬件成本,并且通过设计协同算法,不会降低定位精度。提出了一种将容积Kalman滤波器与最大一致思想融合后的新型滤波算法,并将该算法应用于麦克纳姆轮机器人系统。通过仿真和实物验证了最大一致容积Kalman滤波器的协同定位效果。     

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。     

MEMS惯测技术在管道测绘系统中的应用

针对小口径管道的测绘问题,提出了一种MEMS惯测装置在小管道测绘系统中应用的方法,直接利用地标点信息为MEMS惯测装置装订初始方位,采用因子图理论对惯性/里程计组合导航信息进行处理,通过后续处理对装订误差进行修正,解决了MEMS惯测装置无法完成初始对准的问题。给出了惯性/里程计组合导航的因子图以及和积算法递推公式,并通过牵引试验对所提方法进行了验证。试验结果表明,提出的应用方法能够有效解决小口径管道的测绘问题,在100m间隔的路标点条件下,单边定位精度能够达到5cm。     

基于PSD的并联微定位平台位姿检测方法

位置姿态（以下简称位姿）检测是研究六自由度定位平台的技术难点之一,为了快速准确测量六自由度并联微定位平台的位姿,验证平台的定位精度,基于多片二维PSD光电位置传感器设计了六自由度光学位姿检测系统。依据几何光学理论,建立了六自由度位姿解算的数学模型。通过仿真计算,该算法可以快速准确解算六自由度定位平台位姿。进一步分析了该模型在考虑存在测量误差时的理论计算误差,结果表明,基于二维PSD位置传感器的六自由度光学位姿检测系统在解算六自由度定位平台位姿的同时,具备较高的测量精度。     

民用飞机轮速传感器综述

民用飞机轮速传感器是飞机刹车系统的关键设备,用于刹车系统的防滑控制,防止刹车过程中机轮深度打滑和锁死。简要介绍了国外飞机轮速传感器随防滑刹车系统的发展历史,从工作原理和结构形式等方面阐述了变磁阻式、直流式、霍尔式和光电式四种类型的轮速传感器。目前主流民用飞机(包括A320、A330和波音737、波音747、波音777等机型)均采用变磁阻式轮速传感器,其产品形式多样,属于较为成熟的产品;波音787飞机在大型民用客机上采用了霍尔式轮速传感器,其具有体积小重量轻,响应速度快的优势,具有较好的应用前景;公开资料显示,直流式轮速传感器结构复杂、可靠性较低,在协和号飞机上有应用;光电式轮速传感器对振动环境等要求较高,当前技术水平无法满足机轮处恶劣的振动环境,目前尚无装机产品。     

车载里程仪参数的实时标定方法

针对里程仪输出的速度(或位置增量),其参数标定误差残差是影响定位定向系统性能的关键因素,传统里程仪参数标定方法需在行车过程中设置精确标志点,且有行驶路线受限的缺点,因此提出一种基于速度量测的定位定向系统误差实时估计和补偿方法.该方法将里程仪刻度系数误差、安装误差残差纳入状态变量进行实时估计并补偿,将惯性导航系统输出的速度与里程仪输出的速度进行对比,构建量测方程.设计跑车试验对该方法进行验证,结果表明该车载里程仪参数的实时标定方法,仅需要在里程仪安装在车辆上后,导航系统做一次正常罗经对准并转惯性/里程仪组合导航模式,在车辆正常行驶过程中,即可自动标定出里程仪参数误差,具有自主、灵活简便、精度高的特点,同时提高了惯性/里程仪组合导航系统定位精度.     

用于定位导航授时微终端的SoC系统设计

为了解决遮挡情况下的实时定位问题，美国提出了Micro-PNT方案，我国也提出了定位导航授时微终端(Micro Positioning Navigation and Timing Terminal，MPNTT)方案。定位导航授时微终端集成了卫星导航系统、微惯性测量单元、微型原子钟及处理器系统，可为终端用户提供精确可用、完好及时、连续安全的定位导航服务。介绍了一种用于定位导航授时微终端的SoC系统设计，其包括了基于SoC FPGA的硬件设计和基于GNSS/MIMU的组合导航滤波算法。SoC系统集成了FLASH、SSRAM等存储芯片，通过RS422、RS232、CAN等通信接口接收GNSS、MIMU及外源传感器信息，并在ARM核中完成组合导航算法，以得到导航结果。SoC芯片单片实现了ARM与FPGA的功能，系统集成面积满足小型化需求，为后续移植为ASIC芯片提供了基础。对组合导航滤波算法进行嵌入式软件移植并测试，结果表明：SoC系统单次惯导解算时间为7ms，实测与仿真输出的导航位置差距在0.05m以内，俯仰角差和横滚角差在0.005°以内，航向角差在0.05°以内。本文设计的SoC系统高精度、集成化、可扩展，满足了微终端的要求。     

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。     

一种优化的零速检测行人导航算法

针对军事上对单兵定位和民用领域为行人提供位置服务的需求,提出了足部固定MIMU的行人导航算法.利用人体行走过程中脚部与地面相接触的静止时间段,采用零速更新(ZeroVelocity Update,ZVU)对INS继续对准或标定,而零速检测又是实现零速修正的基础.研究对比了在足部固定MIMU进行零速检测的常用方法,针对常用算法阈值自适应性差,无法检测步速变化转弯等一些异常情况对行人零速检测产生误判等问题,提出优化的零速判断算法,使得加速度计信号和陀螺仪信号综合应用到零速检测.最后,利用改进算法设计行人室内平地正常行走(大约5km/h)包含步速变化和转弯过程的实验.实验结果表明,优化的零速检测算法相比之前的常用算法,能更准确地检测零速并进行修正,对导航轨迹和导航误差有更好的修正效果.