基于足间距信息辅助的行人三维惯性定位算法

针对行人惯性导航系统误差随时间累积致使定位精度严重下降的问题,提出了一种基于足间距信息辅助的行人三维惯性定位算法。该算法在零速修正算法的基础上,利用足部安装的超声波测距模块实时测量行人双足相对距离,构建了基于超声测距的足间距约束模型,通过随机森林算法实现行人运动模式识别,并针对上下楼梯场景,利用台阶高度和足间距信息进行高度解算,最终实现行人三维惯性定位。在实际路线上开展了三维定位实验,数据显示,所提算法平面闭环误差为总路程的0.64%,与零速修正算法相比下降了55.56%,高度误差为0.06 m,与零速修正和气压计联合算法相比下降了64.70%,能够实现导航误差在总路程的0.50%以内的三维定位。实验结果表明,所提算法具有良好的工程应用价值。     

基于飞机性能影响的路径优化算法

针对在最少油耗、最快时间和最低成本等目标下的巡航阶段路径优化中，出现的边权重与前续路径的选择密切相关、估值函数计算开销过大等问题，首先构建了GRIB2格式网格气象数据插值、飞机性能参数快速计算流程，然后通过对A*算法估值函数系数和性能计算步长进行改进，提高每步优化时的计算效率；之后针对典型飞行任务，对不同优化目标下的结果进行对比，分析了成本指数、飞机起始质量和飞行高度层等因素的影响。将飞行性能计算融入边权重的A*算法相对于传统最短路算法会增加计算时间，但同样以飞行性能最优为目标的情况下，相较于Dijkstra算法它可以更迅速地找到优化路线。