水下运载体导航技术

本文第一部分综合了国外近几十年根据不同需求形成的多种水下导航技术,论述了面上导航信息利用水声技术向水下转化的多种形式以及利用不同地球物理参数与地理位置相关性导航的各自特点与问题,论述了在测绘海底地形、重力与其它地球物理特性及其变化时在传感器层面和任务层面融而为一所形成的独具水下特色的同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)导航技术,论述了NavLab作为一个通用工具软件在水下导航系统研发、精度分析以及作业前导航功能规划和导航信息事后处理方面的独特作用。本文第二部分以极具代表性的挪威HUGIN AUV系列产品军民两用为实例,根据任务和导航功能需求,从其“导航工具箱”(ToolBox)选择适用手段,给出典型任务对应的导航方式和传感器。文章结束部分给出了基于先进人工智能技术的未来展望。     

基于TERCOM-ICP联合算法的水下地形匹配方法研究

水下地形辅助导航一直是应用于AUV的热点和前沿问题，有助于修正惯导随时间积累的定位误差，以实现精确的导航定位。对经典地形匹配方法TERCOM算法进行了简单的介绍，引入点云配准领域的ICP算法，针对多波束测深系统可以获取地形剖面的特点，提出了一种TERCOM-ICP联合匹配算法。首先使用TERCOM算法粗匹配，将粗匹配后的大致位置作为指示输入ICP算法中进行精匹配，通过仿真实验对TERCOM算法的匹配结果和ICP算法的匹配时间作对比分析。仿真结果表明：TERCOM-ICP算法可以有效提高水下地形匹配精度，经过仿真实验测试，平均匹配误差可以达到20 m以内，所用时间在160 s以内，验证了该算法应用在水下地形匹配领域的可行性，更好地满足了水下辅助导航的要求。     

月面环境三维激光SLAM技术

同步建图与定位（SLAM）可实现月球车在未知复杂月面环境下的定位与导航,月球表面由陨坑、石头等起伏地形构成,缺乏树木、建筑物等地面存有的显著特征,大量特征不显著的点云数据会对月球车定位精度和实时性造成影响。本文提出了一种针对月面环境的显著特征点云提取方法以及基于曲面定位能力估计的增量式优化算法,通过Fisher信息矩阵计算曲面定位能力指标,获取机器人位姿估计的不确定性测量,利用增量式的SLAM方案进行优化,用于提高定位精度与实时性。通过在Gazebo （物理仿真平台）仿真场景下的测试,验证了算法性能。     

地形景象匹配辅助导航可视化仿真研究及软件实现

为了直观有效验证地形景象匹配算法和演示地形辅助导航的过程,设计了地形景象辅助导航可视化仿真软件系统.利用Visual C 和OpenGL的功能实现了对导航数据和飞行过程的动态二维可视化曲线显示,对匹配区域中的实测图和参考图进行动态显示,能够直观地分析匹配结果的正确性;并在此基础上着重对地形景象匹配辅助导航过程实现了可视化仿真显示,能形象直观地演示地形景象辅助导航的过程及其性能.通过多次试验表明,该软件能很好地演示地形景象辅助导航系统的全过程及其性能,具有很好的实际应用价值.     

基于因子图的无人机视觉定位方法

当前多用途无人机主要依靠全球导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）的组合导航实现高精度定位，然而在强电磁干扰以及各类复杂环境GNSS拒止等情况下，该定位模式面临失效的风险。为探索一种GNSS拒止环境下的导航定位手段，对视觉导航方式进行了研究，针对无人机小交会角条件下视觉定位存在高程方向交会精度差、绝对尺度信息缺失、累积误差无法消除和定位轨迹不连续等问题，提出了基于因子图融合影像匹配和视觉信息的光束法平差方法，解决了无人机小交会角下的自主绝对定位问题。     

地形辅助导航综述

介绍了地形辅助导航原理和系统构成;提供几种适于直升飞机和固定翼飞机的惯性地形辅助导航算法;以及平坦地形上空的地形辅助导航技术,并提供仿真,飞行结果数据。     

无人平台SLAM技术研究进展

作为一种定位与感知方法,同时定位与建图(SLAM)是实现无人平台导航制导与控制的关键技术。阐述了SLAM技术的发展历史、研究现状与应用场景,分析并介绍了SLAM原理及其算法实现。此外,总结了若干SLAM领域的研究热点,并对SLAM技术的发展趋势进行了展望。     

重力和重力梯度基准图构建的多参量联合网格化

高精度、高分辨率的重力及重力梯度基准图是决定潜艇水下辅助导航定位精度的关键因素。我国海洋重力测量目前的主要比例尺为1:1000000，在局部区域可达1:500000，测线间隔分布相对稀疏。传统的网格化插值技术在远离测点位置时容易产生虚假异常，或异常特征发生偏移。构建了全张量重力梯度数据的6个梯度分量的联合网格化方法,利用各个梯度分量与引力位在波数域中的关系重构了引力位，实现了重力和重力梯度数据的再计算，从而实现了网格处理。通过模型数据和实测数据，验证了该方法在插值异常分辨率和位置准确性上具有优势。     

移动工业机器人在飞机装配生产线中的应用研究

在总结移动工业机器人在飞机装配生产线等航空制造场景典型应用的基础上,重点分析了移动工业机器人多传感器融合的同步定位和建图、移动机器人导航控制、机械臂精度控制和数字化测量等关键技术,并对未来航空领域移动机器人的人机协作、多传感器数据融合、智能规划与决策、数字孪生体系等发展趋势进行了阐述。     

水下PNT体系之声学导航定位技术应用展望CSCD

声学导航技术是水下PNT体系的重要组成部分,也是水下PNT建设的一种有效增量手段,应充分利用中高频声学导航技术的隐蔽性和精确性,以及低频声学导航技术的广域性,满足水下用户对水下导航定位能力的隐蔽性、广域性以及精确性需求,有效促进水下导航定位服务能力的持续提升。从水下应用需求出发,研究了声学导航的任务剖面、边界条件和融合方式等,明确其在水下应用的优越性与局限性,最后对我国未来声学导航技术水下应用提出了建议。     

Autonomous airborne navigation in unknown terrain environments

We address the issue of autonomous navigation, that is, the ability for a navigation system to provide information about the states of a vehicle without the need for a priori infrastructure such as GPS, beacons, or a map. The algorithm is known as simultaneous localisation and mapping (SLAM) and it is a terrain aided navigation system (TANS) which has the capability for online map building, and simultaneously utilising the generated map to bound the errors in the navigation solution. Since the algorithm does not require any a priori terrain information or initial knowledge of the vehicle location, it presents a powerful navigation augmentation system or more importantly, it can be implemented as an independent navigation system. Results are first provided using computer simulation which analyses the effect of the spatial density of landmarks as well as the quality of observation and inertial navigation data, and then finally the real time implementation of the algorithm on an unmanned aerial vehicle (UAV).     

复杂环境下微小飞行器惯性/激光雷达Robust-SLAM方法

针对微小型飞行器在巡检、探测和地图构建等应用中关键的自主导航技术,提出了一种基于惯性辅助的激光雷达Robust-SLAM方法用于微小型飞行器自主导航。相对于传统的激光雷达SLAM方法,该方法在SLAM框架中引入了感知环境突变检测方法,并且加强了惯性与SLAM的组合程度,有效地解决了高程方向感知环境发生突变时激光雷达SLAM定位误差大的问题。室内车库实际飞行实验结果表明,该方法能够实现微小型飞行器在三维空间中实时可靠的自主导航,具有较好的工程应用价值。     

水下重力匹配定位算法综述

随着重力测量和水下导航技术的发展,惯性/重力匹配导航技术因其精度高、自主性强和航时长等优点,已成为水下自主导航的重要研究方向。惯性/重力匹配导航系统主要由惯性导航系统、重力实时测量、海洋重力场背景图和重力匹配定位算法构成。重力匹配定位算法通过将实时测量的重力异常值与构建的重力场背景图进行匹配,得到水下运载体当前时刻的位置信息,是惯性/重力匹配导航技术的核心。本文详细介绍了重力匹配算法的技术发展现状,重点分析了具有代表性的ICCP算法、SITAN算法、矢量匹配算法及其衍生算法,并对惯性/重力匹配水下自主导航技术的未来发展进行了展望。     

基于视觉SLAM的飞机模拟座舱三维地图构建

针对飞机座舱副驾驶的研究需要,为使得机械臂能够在飞机座舱完成导航任务,旨在构建一个可用于机械臂导航的飞机模拟座舱三维地图。 针对特征点分布情况对即时定位与地图构建( simultaneous localization and mapping,简称 SLAM)的建图精度的影响,通过实验对比,验证了 ORB-SLAM 改进的 ORB( oriented FAST and rotated BRIEF)特征检测算法相对于 OpenCV 库中 SIFT,SURF 和 ORB 算法检测提取的特征点分布更加均匀,更适用于 SLAM。 采用 Kinect V2. 0 作为深度信息图像和彩色图像的数据采集设备,在飞机模拟座舱真实的环境下,结合 ROS 系统和 ORBSLAM2 系统框架,构建了飞机座舱内的三维稠密点云地图。 针对点云地图存在数据大和难以实现导航等问题,采用了 OctoMap 数据模型,该数据模型能够压缩点云,调节分辨率和判断空间是否被占据,将点云地图转化为八叉树地图,最终获得数据小和适用于导航的三维八叉树地图。     

Improvement of strapdown inertial navigation using PDAF

A new application of PDAF (probabilistic data association filter) for improving the accuracy of autonomous strapdown inertial navigation systems (SINS) is presented. The proposed method is a terrain-aided navigation (TAN) algorithm based on landmark detection combined with a classical SINS. It is shown via a set of simulations that the method can improve significantly the precision of autonomous navigation if the landmark spatial density and quality of landmark detectors are good enough. This new concept of navigation called PDANF (probabilistic data association navigation filter) can be integrated with a relatively low cost in existing operational TAN systems     

RTK辅助的单目视觉地图构建与恢复方法

针对单目视觉SLAM在复杂场景下跟踪失败导致地图丢失的问题,提出了一种利用RTK信息辅助单目视觉的自动化地图构建与恢复方法。在视觉跟踪失败后,设计了一种自动化恢复地图构建方法,基于RTK信息的辅助,采用坐标变换算法处理丢失前的地图并将其融合到当前地图构建中,在提高建图效率的同时,最大程度地减少了地图信息的缺失。实验仿真结果表明,该方法可以解决系统无法继续跟踪建图的问题,与原始地图相比,其融合后构建的地图在保证全局一致性和完整性的基础上,可以保持米级的估计精度。     

基于多模态感知与融合的无人车韧性导航系统

针对野外复杂环境下的无人车自主导航需要,建立了一种基于多源融合定位、语义建图与运动规划的智能导航系统.首先,针对IMU、轮式里程计、视觉SLAM与激光雷达SLAM等测量子系统,设计了误差状态扩展卡尔曼滤波器进行融合定位.其次,基于改进的CNN语义分割网络生成环境的语义图像,与3D激光雷达点云融合,并使用最大概率更新算法构建语义3D地图.接着,在语义和几何信息投影获得可通行性代价的基础上,提出了一种语义动态窗口的局部路径规划方法.最后,将以上感知、定位与规划方法整合成完整的智能导航系统,在城市与野外典型场景的测试中,相对定位误差小于0.4％D,具备一定的韧性导航定位和智能感知规划能力.     

基于3D Zernike矩的巡检器与空间站的相对导航算法

针对航天器相对导航问题,以空间站表面为"特殊地形",提出一种基于大型航天器表面巡检的相对导航算法。首先,运用巡检飞行器上的TOF （Time of Flight）相机测量空间站表面局部点云数据,以该点云数据为实时图,以空间站表面先验点云数据为基准图。然后,利用3D Zernike矩与三维地形间的一一对应关系,将三维地形匹配转化为基于3D Zernike矩的特征向量匹配。在此基础上求解实时图与匹配上的基准图间的相对位置、相对姿态,从而确定两航天器间的相对导航参数,并通过实验分析了匹配精度及速度的主要影响因素。最后,将该相对导航参数与惯性系统推算的相对导航参数在扩展卡尔曼滤波器的框架下实现信息融合,估计了巡检飞行器与空间站间的相对位置、相对姿态,实验结果表明,相对位置精度优于0.002 m,相对姿态精度优于0.1°。