一种基于惯性/视觉信息融合的无人机自主着陆导航算法

无人机自主着陆过程中需要实时获得高精度的导航信息,对自主性、实时性的要求较高.现有的导航方式都存在各自的不足,且在室内等新型环境中不能使用.针对这一问题,提出了一种视觉/惯性组合导航算法.首先建立了世界坐标系下惯性导航的数学模型,随后通过Kalman滤波实现位置、姿态匹配,其中位置匹配完成速度误差、加表零偏的估计;姿态匹配完成安装误差角、陀螺漂移的估计,并利用估计得到的安装误差角和视觉导航系统输出的姿态信息对惯导姿态进行修正.仿真结果表明,该算法具有一定的工程应用价值.     

弹道导弹天文/惯性导航误差修正方法研究

通过分析导弹天文导航和惯性导航的导航原理和误差模型,在基于充分利用高精度天文导航参数的思想上,提出了组合导航的误差修正方法。首先对两种导航参数进行了归算,而后提出了利用多次的天文测量参数对惯性测量误差进行修正的方法。该方法能较为准确地分离出引起射程误差较大的关机点速度、位置等的误差值,从而为实现利用天文导航进行射程误差修正提供前提条件。仿真计算表明,该方法是行之有效的。     

一种长距离高可靠月面巡视自主导航方法

针对复杂非结构化月面上高精度巡视自主导航的应用需求,提出了一种基于惯导/视觉/天文组合的长距离高可靠自主导航方法。在建立惯性/天文基于原始观测角度信息紧耦组合量测模型和惯性/视觉改进量测模型的基础上,采用异步量测特性的集中自适应滤波算法提高了月面巡视器自主导航系统的导航精度和可靠性。数学仿真结果表明,该方法具有较高的绝对定位和定姿精度,位置和姿态精度分别优于60 m和0.1°,并且具有较高的可靠性和鲁棒性,能够满足月面巡视高精度自主导航的要求。     

平流层飞艇升降阶段BPNN惯性导航算法

软式平流层飞艇艇体在上升和下降时经常呈堆叠状态，GPS信号会被艇体间歇性遮挡，因而只能采用惯性导航。为保证在飞艇上升和下降过程中，INS/GPS组合导航系统在被艇体遮挡GPS时仍能够提供满足精度要求的导航信息，设计了一种改进的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN）惯性导航算法。采用神经网络，根据惯性导航系统在1s内的速度均值和姿态变化量，预估其在1s末的位置误差和速度误差，并对惯性导航结果进行修正。仿真实验和跑车试验结果表明，在GPS失效的30s内，新算法使得位置误差低于15m，速度误差低于0.7m/s，误差相比纯惯性导航降低了85%。     

卡尔曼滤波在弹道组合导航仿真中的应用

根据捷联惯性导航(INS)和GPS导航两个系统不同的特点,通过卡尔曼滤波方法实现了INS/GPS组合导航,以速度差和位置差作为卡尔曼滤波的量测量信息,建立了组合导航的简化滤波方程.在实际陀螺器件含有零偏的情况下,通过在角速度上引入定量的零位偏置来进行弹体模拟投放过程.将仿真导航结果和弹道参数比较,引入的陀螺偏置引起姿态角误差,而速度误差和位置误差比较小,导航计算参数误差在允许范围之内.     

基于惯性导航/无线传感器网络组合的采煤机定位方法研究

采煤机是井下综采工作面的重要设备，采煤机精确定位技术是煤矿生产装备自动化的关键技术之一。为了实现高精度定位满足井下综采自动化作业需求，提出了基于惯性导航/无线传感器网络组合的采煤机定位方法。采用锚节点安置于液压支架上，移动节点与惯导固定安装于采煤机上的配置方案，利用位置已知的锚节点测距信息估计和修正惯导误差，同时实施对安置于推进过程中的液压支架上锚节点（未知节点）位置信息的实时校准，从而达到采煤机高精度定位、无线传感器网络节点动态自动调节的目的。通过试验对所提方法的有效性进行了验证，结果表明，所釆用方法对釆煤机轨迹具有良好跟踪性能，水平定位误差不超过1.57 cm/h。     

自主水下航行器的组合导航系统综述

由于GPS和无线电信号在水下严重衰减，因此以惯性导航为核心，加以其他辅助导航设备的组合导航系统正适用于自主水下航行器的使用环境。回顾了近年自主水下航行器组合导航的最新进展，为将自主水下航行器应用于军用和民用等领域的研究学者提供了参考。首先，总结了国内外近十年来自主水下航行器组合导航方法，如INS/APS组合导航、INS/GPS组合导航、INS/DVL组合导航、INS/地球物理组合导航和INS/SLAM组合导航；介绍了各种自主水下航行器组合导航系统的基本原理和关键技术问题的解决方案；总结对比了其优缺点和发展趋势；最后给出了未来自主水下无人航行器组合导航面临的挑战。     

舰载导弹飞行中传递对准技术

舰载导弹初始发射条件恶劣，利用外部参考信息辅助弹上捷联惯性导航系统初始对准，在导弹飞行中进行传递对准是一条有效的研究路线。本文给出了三种飞行中传递对准方案，其中对卫星组合与弹上捷联惯性导航系统进行飞行中传递对准方案，还给出了详细的卫星组合与捷联惯性导航系统速度、位置反馈修正下的卡尔曼滤波方程。并且讨论了随滤波技术发展飞行中传递对准算法的导弹失准角修正方案。     

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。     

高精度惯性导航系统发展研讨会第一轮通知

惯性导航系统作为飞行器的基本导航方式得到了广泛应用,现有的平台式和捷联式惯性导航系统较好地满足了诸如导弹、火箭等飞行器自主导航的需求。但随着新一代飞行器对高精度、高可靠、智能化等更加严苛的要求,惯性导航系统在应对这些挑战的同时也面临着难得的发展机遇。长航时高精度需求一方面要抑制导航误差的随机漂移,另一方面可以通过补偿系统性误差来实现;长时间热待机需求则对系统稳定性和漂移规律的认识提出了更高的要求;飞行器智能化需求从控制系统总体角度出发在线优化轨迹以获得对惯性导航系统的最佳激励或误差规避。这些应用需求的牵引必将给高精度惯性导航系统的发展带来深远影响。