UWB与GNSS结合的室内外一体化定位系统设计

针对电力北斗安全应用、自动驾驶导航等应用场景对室内外一体化无缝定位的迫切需求,设计了一种将UWB与GNSS结合的一体化无缝定位系统.通过将UWB标签与小型化GNSS模块集成到手持智能设备上形成一体化定位终端,服务器软件对卫导结果与超宽带定位结果进行融合,输出连续定位结果.实验结果表明,该系统可以实现人员的室内外一体化无缝定位,室内环境下的静态定位精度小于10cm,该系统已应用于大型发电厂和变电站的人员安全防护管理项目.     

基于智能手机信息的行人无缝定位实现研究

微电子技术的日益发展促使智能手机传感器性能获得极大提升,智能手机逐步成为行人导航定位的关键设备,为人们提供各类位置增值服务。针对行人室内外一体化高精度导航需求,基于智能手机自身的多传感器实现了一套行人室内外无缝定位系统,并采用手机光、磁、惯性、卫星传感器信息融合优化了室内外判别性能。在Eclipse环境下基于Java语言设计实现了智能手机室内外无缝定位软件,实验结果表明,行人室内外无缝定位软件能够实现行人室内外无盲区、高精度定位。     

基于联邦滤波的多传感器管道定位方法CSCD

由低成本微惯性测量单元(MIMU)和里程轮组合的管道定位系统在里程轮出现打滑情况下,组合定位误差将快速发散。为解决里程轮打滑时量测信息失效的问题,采用光电测速传感器作为冗余测速传感器,利用联邦滤波对MIMU、里程轮和光电测速传感器多源信息进行融合,并基于预测残差设计了自适应信息分配因子,实现了不同特性传感器的最优融合。仿真实验结果表明,提出的多传感器管道定位方法可以降低里程轮打滑导致的管道定位误差,对于120m长的仿真管道,定位误差为管线长度的0.015%。     

智能移动平台融合定位技术综述

近年来,随着基于位置服务需求的日益增大,产生了多种针对不同场景的定位方案。但由于定位场景多样且复杂,单一定位手段无法满足多种场景的不同定位需求。同时随着硬件技术的进步,出现了多种不同形式的智能移动平台,可以搭载更多不同类型的传感器,使得基于智能移动平台的多传感器融合定位成为了可能。首先对目前的智能移动平台及其相关的定位技术进行详细介绍,然后对目前主流的融合定位方案进行对比和分析,最后对融合定位技术进行总结。     

无线传感器网络超声波定位算法的研究

在无线传感器网络定位中,距离定位机制受无线传感器设备功耗、价格和硬件限制及对定位精度的要求,距离定位机制比较容易实现的解决方案.介绍了超声波传感器定位的原理,提出了基于传感器数学模型的目标定位方法,在此基础上建立基于超声波的目标定位系统,最后分析了超声波传感器定位中存在的问题.     

基于卫星导航的铁路列车控制系统自主定位技术研究进展

基于卫星导航的车载自主化列车控制是智能铁路技术体系的关键组成部分。对中国列车控制系统体系架构进行了梳理,分析了列控专用列车自主定位基本结构及与列控系统的接口模式。结合列车运行控制对安全性的特定需求,探讨了列车自主定位性能需求体系,介绍了国内外基于卫星导航的新型列车控制系统的发展情况,阐述了列车自主定位技术内涵及主要研究进展,从多源感知融合无缝定位、列车卫星定位主动增强、定位专用轨道地图数据库、自主定位性能测试评估等多个方面进行了全面系统的梳理和分析,介绍了伪卫星增强列车定位、轨旁卫星定位增强网络、地理分布式零现场虚拟测试设施等典型成果,并对前沿技术运用演进、关键场景融合优化、复杂环境安全防护、跨层协同全息感知、专用标准规范体系等未来发展方向进行了展望。     

面向智能驾驶的高精度多源融合定位综述

随着信息时代各行各业效率的提升，传统的人工驾驶交通系统已逐渐无法满足人们对高效率、低风险交通服务的需求，而智能驾驶技术的出现为这一领域带来了机遇。如今，以自动驾驶为代表的智能驾驶已经成为一种实用的深度交叉技术，其核心模块包括高精度定位、场景感知、决策规划与控制等。定位模块作为智能驾驶系统中最基本、最核心的功能模块，需具备高精度、高可用、低时延的性能特点。当前，结合高精度卫星导航、惯性导航以及环境感知的多源融合技术已成为实现泛在智能驾驶所公认的核心手段，通过充分利用车载传感器的量测信息可以实现精确、可靠的定位服务。从导航定位中常用的传感器技术出发，对当前智能驾驶领域涉及的高精度定位技术进行了全面的回顾，给出了主流的基于滤波和因子图优化的多源融合框架，并对代表性算法进行了整理。最后，总结了现阶段智能驾驶中高精度定位技术的发展现状，并对未来的发展趋势进行了展望。     

基于可观测度分析和增量因子图的多源融合导航方法

复杂动态场景下高精度导航定位是自主无人系统决策规划与控制执行的基础。在城市峡谷、隧道、地下或室内停车场等场景下，卫星信号弱甚至丢失，严重影响了惯性/卫星/视觉等多源融合导航的精度和可靠性。为主动适应动态场景变化，迫切需要设计一种适用于跨场景的多源融合导航系统。基于动态时变系统的可观测度分析，在线度量惯性/卫星、惯性/视觉等组合导航因子的可信程度，进而采用因子图融合导航框架，根据各组合导航因子的可信程度，主动优化因子构建和增量平滑过程，以实现多传感器自适应融合导航与可靠定位。实验仿真表明：基于可观测度分析方法，能够在线优化因子图计算过程，提升了多源融合导航系统的环境适应性和跨场景能力，保证了复杂动态场景下自主无人系统跨场景导航模式切换和连续可靠的导航定位。     

曲面薄壁零件柔性装配定位系统设计与实现

针对曲面薄壁零件装配过程中存在定位难、易变形的问题进行了研究,建立了基于多点技术以及数字化虚拟装配技术的曲面薄壁零件柔性装配定位系统,实现了薄壁零件定位可靠、不易变形的柔性装配。研究提出了曲面定位点坐标的求解方法,并按照该方法提取工件曲面的几何信息,确定装配定位点,将定位点的坐标转化为定位系统的坐标,形成坐标转换矩阵,将转换矩阵中坐标的位移量转化为伺服电机的转动量。研究结果为更有效解决柔性工装的优化设计问题提供了必要依据。     

基于局部单应性矩阵的图像拼接与定位算法研究

针对单个摄像机的视野范围有限导致在大场景下监控效果不够理想的问题,提出了一种改进的图像拼接与目标定位算法。该算法以多个摄像机获取的具有共视区域的监控图像为基础,通过对图像进行网格划分后分别计算多个局部单应性矩阵完成初步对准,然后对网格顶点进行微调优化完成最后配准。最后对图像进行融合形成无缝、自然的大视角图像,并利用场景信息在获取的全景图像上对目标进行快速定位,以满足监控人员对场景中目标的全景捕捉分析功能。实验结果表明,该算法能显著提高大场景下图像拼接结果的质量并实现目标的快速定位。     

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.     

测绘导航高精度定位关键技术及应用

人工智能(AI)、卫星导航及室内定位三大技术的快速发展持续推动测绘科技向智能化、学科交叉、信息融合的方向发展。指出了装备虚拟化与数据处理多样化将成为测绘导航的基本形态，拓展了测绘学科的内涵与外延。智能滤波是未来测绘导航定位理论发展的重要方向，AI芯片将成为测绘导航装备的关键部件，从而提高滤波效率与产品的实用性。给出了车载导航模组研制的技术流程，提出了模组原始信息同步采集与延时补偿、自适应定位算法及嵌入式固件时间分片优化等关键技术，研制了覆盖分米、厘米及毫米级定位精度的无缝组网定位、车载导航及变形监测模组，并研发了相应的终端系统，针对相应的应用领域，给出了各自应用的解决方案，以及具体的应用案例。     

面向飞机装配精准定位的状态感知技术

状态感知、实时分析、自主决策、精准执行是航空智能制造的特征。总结影响飞机部件装配单元定位精度的多种因素,并结合感知技术发展,深入分析部件装配单元的可感知因素及其获取方式,确定了部件装配单元可感知的关键要素:装配现场温度、定位器所受载荷、定位器位移、产品位姿。结合飞机机翼装配单元,设计感知信息获取方式。通过模糊优选方法,构建传感器型号优选模型,完成部件装配单元传感器选型。通过传感器测量偏差平均化的方法,构建多种类、多数量的传感器布局模型,确定部件装配单元传感器的数目与位置,完成了传感器布局设计。基于多传感器信息融合方法,设计多传感器信息融合模型,对感知的多源异构信息进行融合处理,并通过构建状态感知模型,实现对部件装配单元定位状态的直观表达。     

某型机载惯性/卫星/大气多信息融合MEMS航姿系统的设计与实现

针对机载MEMS航姿系统中器件精度低且易受干扰导致其姿态性能降低的问题,提出了一种基于大气/卫星信息辅助的航姿系统融合方案。构建了多源传感信息辅助下的综合航姿系统方案,所设计系统具有多种工作运行模式,可根据传感器可用状态实现滤波器的无缝切换,建立了组合导航系统状态和量测模型,采用Kalman滤波方法实现多源信息的融合与估计,并开展了原理样机的跑车试验。试验结果表明,所设计的融合方案能有效保障航姿系统的可靠性与精度,具有较高的工程应用价值。     

室内混合智能定位系统仿真平台框架研究

针对室内场景中实验环境搭建困难、鉴定评估样本少、实际系统与仿真系统需相互检验等问题，在介绍室内混合智能定位系统的基础上，研究了利用仿真技术搭建虚拟仿真实验环境。构建了室内混合智能定位系统仿真平台的体系结构和层次结构，论述了仿真平台涉及的理论模型及算法，并介绍了构建仿真平台的相关关键技术。研究结果能为用户提供一个具备环境建模、信号模拟、调度控制、可视化显示、数据存储、系统间交互等要素的室内混合智能定位仿真平台框架，为后续平台集成测试提供指导。     

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。     

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。