基于置信度加权的组合导航数据融合算法

 针对联邦滤波融合算法中由于模型量测噪声统计特性未能被准确描述导致其子滤波器误差变大，进而导致联邦滤波估计出现偏差的问题，为了改进联邦滤波融合方法，将模糊自适应卡尔曼滤波方法和置信度加权方法与联邦滤波融合方法相结合，应用于组合导航系统。该方法首先将模糊自适应卡尔曼滤波方法应用于各子滤波器，使其能够跟踪真实量测噪声统计特性。然后通过模糊方法计算得到各子滤波器的置信度，进而得到联邦滤波器的置信度，再由得到的置信度对各子滤波器及联邦滤波器输出进行加权，得到最终的全局输出。对车载组合导航系统的仿真结果表明，这种算法对量测噪声具有较强的自适应性，能够抑制置信度低的子滤波器在融合系统中所占的权重，提高联邦滤波融合算法的精度，是一种可行的车载组合导航数据融合算法。     

视觉辅助惯性定位定姿技术研究

在利用视觉系统辅助捷联惯性导航系统( SINS)进行定位定姿时,由于两者输出的位置表示方法不同,在信息融合时会存在匹配问题。以相对地理坐标系作为定位定姿系统的导航坐标系,重新对SINS进行了力学编排,分析了其误差传递特性,建立了相对地理坐标系下的状态方程模型,并利用Kalman滤波器实现了视觉辅助惯性定位定姿算法。仿真结果表明,方法避免了信息融合时位置匹配问题,同时降低了系统的计算量,满足了定位定姿系统的精度要求。     

大型复合材料机身壁板调姿定位与真空吸附柔性工装设计

针对大型复合材料机身壁板需要调姿定位和无损夹持的问题,提出基于混联调姿和真空吸附的柔性工装结构方案。在对复合材料壁板调姿定位工艺流程和真空吸附工艺流程分析基础上,设计一种集成了串联式的X向和Y向十字滑台、并联式的Z向和B角调整模块、真空吸附和A角自适应调节的柔性工装结构,并通过柔性工装试验件进行了功能试验。试验结果表明:调姿定位和真空吸附柔性工装调姿平稳、定位准确、真空吸附安全可靠,满足调姿定位和无损夹持功能要求。     

基于PnP和自适应线性卡尔曼滤波的实时位姿估计

针对实时位姿估计中扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化引入非线性误差和依赖已知噪声分布的缺点,提出一种基于PnP的自适应线性卡尔曼滤波位姿估计求解方法。将PnP位姿估计求解策略引入卡尔曼滤波观测方程,通过对动态方程误差统计参数实时估计,自适应调节卡尔曼滤波递推参数。所提算法求解精度高,固定了观测方程的观测向量维度,提高了算法实用性。通过仿真试验,比较了该算法与EKF的位姿估计精度,通过量化误差分析,证明了该方法可以提高三维运动位姿估计精度,也验证了该方法的有效性。     

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.     

不完全量测下一类非线性光电跟踪系统滤波器设计

 随着不完全量测条件下探测概率的下降,传统光电跟踪系统的跟踪性能显著降低。为此,本文考虑将俯仰和偏航两个方向的角速度量测引入传统光电跟踪系统,并设计了不完全量测下基于置信度融合的目标跟踪滤波器。首先针对这类新型的光电跟踪系统建立了系统的量测模型,利用嵌套条件方法推导了转换量测误差前两阶矩的一致性估计;然后针对位置探测通道与角速度探测通道的4种数据探测情形设计了4个子滤波器,并根据探测通道的探测情况计算出各子滤波器的置信度,进而对各子滤波器的输出按置信度进行加权融合,得到了跟踪滤波器的全局输出;最后给出了非线性跟踪系统统计意义下的Cramer-Rao下界(CRLB)。Monte-Carlo仿真表明：在不完全量测下,相比传统光电跟踪系统,附加角速度量测的光电跟踪系统的跟踪性能有了显著提高,并且滤波器估计误差均方差(RMSE)已逼近非线性跟踪系统统计意义下的CRLB。     

基于人工地标的移动机器人定位与调整技术

在飞机大型构件测量领域,针对测量设备自动化转站时存在移动机器人无法准确到达站位的问题,提出了采用基于人工地标的移动机器人定位与调整技术实现转站时的精确定位。其次,设计了一种人工地标,给出使用激光跟踪仪的地标标定工装以及标定方法,通过该方法可得到地标在全局坐标系下的坐标。同时,介绍了地标的编码与位姿的解算方法,以及移动机器人位姿调整策略。最后,试验表明,人工地标测量的位置和角度误差均较小,移动机器人通过人工地标的定位与调整后的精度可以满足自动化转站的精度要求。     

基于全驱系统方法的组合航天器位姿自适应预设性能控制

针对非合作航天器被成功捕获后所形成的组合航天器的位姿控制任务,考虑系统中含有的未知扰动的影响,设计了一种基于全驱系统方法的自适应预设性能控制器。根据欧拉姿态动力学方程和轨道动力学方程,建立了简洁的组合航天器位姿动力学方程;通过引入预设性能函数,对组合航天器位姿误差的瞬态和稳态性能进行约束;进一步应用全驱系统方法,对带有未知扰动的组合航天器位姿误差系统设计自适应预设性能控制器;此外,通过构造Lyapunov函数证明了所提出的控制器的稳定性;最后,数值仿真结果和半物理仿真实验结果表明,在所设计的控制器作用下,组合航天器能够实现精确的位姿控制,同时系统的状态误差始终收敛于预设性能包络内,验证了所设计控制器的有效性和实用性。     

飞机装配中柔性工装定位单元位姿的实时获取方法

在某些飞机部件装配过程中,柔性工装定位单元(简称工装单元)是由一个并联机构组成的,并联机构动平台的位姿决定了飞机部件的位姿,因此实时得到工装单元的动平台位姿的目的是实时计算其各个机构杆长与目标的差距,指导工装单元快速调整到装配所需的目标位姿,从而使飞机部件达到目标位姿。提出了一种通过激光跟踪仪与跟踪仪的STS六维传感器配件(简称6D设备)配合,实时获取工装单元动平台位姿的方法。对工装单元与6D设备配合工作的原理进行研究,通过软件接口获得6D设备的位姿,通过数学计算得到6D设备的位姿矩阵和工装单元动平台位姿矩阵。设计了试验方案并通过试验验证了算法的正确性。     

大型壁板自动钻铆定位误差分析与优化

在机翼大型壁板自动钻铆工艺中,由于定位误差较大,壁板实际位姿和理论数模位姿之间难以建立精确的映射关系,而现有补偿工艺流程复杂,导致装配效率较低。着眼于工装设计补偿,针对大型壁板自动钻铆定位误差控制问题展开定位误差溯源分析和定位点布局优化。首先,根据自动钻铆工艺流程进行定位误差溯源,分析其误差的来源及传递机理;其次,将定位误差分为刚性误差和柔性误差两部分,采用Monte-Carlo法模拟刚性定位误差的分布,通过齐次坐标变换分析刚性误差的传递过程,利用有限元虚拟仿真计算关键特征点的柔性变形误差;再次,集成刚性误差与柔性误差,基于统计学思想讨论特定置信度下的定位误差分布规律;然后,基于脚本语言开发Abaqus参数化模型,通过Isight进行后台调用及赋值规划,实现基于带精英策略的非支配解排序遗传算法(NSGA-II)的定位点布局多目标优化;最后,以某型飞机机翼上侧壁板的一号组件为实例,验证了该方法的可行性。     

基于惯性/偏振光/光流的六足步行机器人自主导航方法研究

针对惯性/卫星组合导航系统易受干扰或自主性不足等问题，引入偏振光传感器和光流传感器，分别建立航向角和速度量测方程，以辅助惯性导航系统，提出了一种基于惯性/偏振光/光流的自主导航方法。同时，为实现惯性传感器、偏振光传感器和光流传感器等多传感器的融合，设计了无迹Kalman滤波器。为验证该方法的有效性，以六足步行机器人为对象开展仿真和实验验证。结果表明，在没有卫星信号源的情况下，仅依靠机器人自身感知，可实现较高精度的机器人位姿估计，实现了不依赖于卫星导航信号的自主导航，提升了导航系统的自主性。     

基于FastSLAM的绳系机器人同时定位与地图构建算法

绳系式移动机器人可用于极端地形的探测,如陡峭斜坡、松软土壤、高耸悬崖、沟壑等。在运动过程中移动机器人的绳索不可避免地与障碍物接触甚至缠绕。由于绳索与障碍物之间的接触点不相互独立以及机器人模型的非线性特性,经典的FastSLAM框架不适用于绳索机器人的同时定位和地图创建（SLAM）问题。提出基于改进FastSLAM框架的绳系机器人SLAM算法。在该框架中,分别利用无迹滤波和粒子滤波解决接触点位置估计和机器人位姿估计问题,并利用非线性观测模型的无迹变换来简化粒子权重更新。仿真结果表明,该算法可有效地估计接触点位置,同时提高机器人位姿估计性能。     

采用一组卡尔曼滤波器检测发动机传感器故障

在发动机全功能数字电子控制系统中,提高传感器工作的可靠性是十分重要的,除了不断对传感器本身的性能加以改进提高外,现在广泛地采用了余度技术。近二十年来对解析余度(Analyt ical Redundancy)进行了广泛的研究,解析余度(AR)方法是基于各状态变量之间存在的解析关系,在系统可观条件下,利用无故障的输出测量值去估计(构造)已故障传感器正常工作状态时的输出信息,从而实现对故障的检测、隔离与重构,保证控制系统具有预定的控制性能。      

某型涡扇发动机控制系统传感器故障诊断研究

研究利用卡尔曼滤波器及多重故障假设检验方法来检测某发动机控制系统传感器硬、软故障,并实现故障传感器的输出重构。给出了传感器故障诊断原理及算法,针对传感器常见典型故障进行了故障诊断过程仿真。仿真结果表明,所研究的方法能及时、有效的检测到故障传感器,并对其进行隔离和重构,没有发生误报和漏报现象。      

检测滤波器在FADEC系统传感器FDI中的应用研究

研究将检测滤波器应用于全权限航空发动机控制系统(FADEC)的传感器故障检测和隔离(FDI).完整设计了针对于某型FADEC系统传感器的检测滤波器系统, 然后利用非线性发动机模型进行了仿真。数字仿真结果表明, 检测滤波器是十分有效的。      

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。     

Virtual Reality-based Teleoperation with Robustness Against Modeling Errors

This article investigates virtual reality (VR)-based teleoperation with robustness against modeling errors. VR technology is an effective way to overcome the large time delay during space robot teleoperation. However, it depends highly on the accuracy of model. Model errors between the virtual and real environment exist inevitably. The existing way to deal with the problem is by means of either model matching or robot compliance control. As distinct from the existing methods, this article tries to combine model matching and robot compliance control. On one hand, the status of the virtual robot is corrected by using the position sensor data from robot joints before and during teleoperation, and the pose of the virtually manipulated object is obtained with visual recognition technology. On the other hand, compliance control algorithms of impedance control based on joint torque sensors and hybrid position/force control based on a wrist sensor have been executed in order to eliminate the small sustaining model errors. A VR-based teleoperation system of satellite on-orbit self-serving is built up. In order to verify the proposed method, an experiment deploying the solar panel troubled by malfunction is carried out through teleoperation. It shows that the large model errors are removed with the model matching method and the adopted compliance control is robust against the remaining small model errors.     

Decentralized Filtering and Redundancy Management for Multisensor Navigation

Failure detection and redundancy management is discussed for avionics applications of integrated navigation involving coordinated use of multiple simultaneous sensor subsystems such as GPS, JTIDS, TACAN, VOR/DME, ILS, an inertial navigation system (INS), and possibly even Doppler AHRS. A brief high level survey is provided to assess the status of those techniques and methodologies advertized as already available for handling the challenging real-time failure detection, redundancy management, and Kalman filtering aspects of these systems with differing availabilities, differing reliabilities, differing accuracies, and differing information content/sampling rates. Following the status review, a new failure detection/redundancy management approach is developed based on voter/monitoring at both the raw data and at the filtered-data level, as well as using additional inputs from hardware built-in-testing (BIT) and from specialized tests for subsequent failure isolation in the case of ambiguous indications. The technique developed involves use of Gaussian confidence regions to reasonably account for the inherent differences in accuracy between the various sensor subsystems. Online estimates of covariances from the Kalman filter are to be used for this purpose (when available). A technique is provided for quantitatively evaluating both the probability of detecting failed component subsystems and the probability of false alarm to be incurred, which is then to be traded off as the basis for rational selection of the thresholds used in the automated decision process. Moreover, the redundancy management procedure is demonstrated to be amenable to pilot or navigation operator prompting and override, if necessary.     

故障诊断的神经网络多重模型自适应方法

将神经网络与故障诊断的多重模型自适应方法相结合,提出了故障诊断的神经网络多重模型自适应方法,并对某型航空发动机控制系统传感器故障进行诊断仿真。仿真表明,该方法能够用来解决具有模型不确定性系统的故障诊断问题,同时,对未知的故障模态具有自学习能力     

一种星球探测六足轮腿机器人的设计与运动规划

针对星球探测,设计了一种具有高度对称性的六足轮腿机器人。为适应星球表面的复杂环境,该机器人具有不仅在机身水平面内中心对称而且关于机身水平面对称的结构,同时能够通过腿部构型的变化实现两种运动方式：轮行模式和足行模式。机器人的膝关节采用双平行四边形的传动机构,克服了现有足式机器人膝关节平行四边形机构传动的奇异问题,增加了膝关节的转动范围,实现了单腿关于机身水平面的对称运动。设计了一种基于指数坐标在SE （3）空间上规划的自适应步态,机器人可以利用该自适应步态在没有视觉传感器和局部地图的条件下,仅依靠足底力传感器和机身的惯性测量单元,实现自主连续稳定的行走。利用该机器人结构的高度对称性,提出了一种倾倒恢复策略以适应星球探测过程中的需求。以Adams和MATLAB为虚拟的仿真环境,对六足轮腿机器人的运动模式切换、自适应步态及倾倒恢复进行了仿真,验证了可行性。