基于混合特征匹配的微惯性/激光雷达组合导航方法

微惯性/激光雷达(MEMS IMU/LADAR)组合导航系统在室内应用时,由于室内结构化环境下环境特征(如点和线段)分布稀疏,传统的单一特征匹配算法存在观测盲区,易造成导航定位参数估计误差大的问题。基于此,研究了激光雷达自适应数据分割方法的点和线段的特征提取算法,提出了基于混合特征匹配观测模型的MEMS IMU/LADR扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。同时,设计了MEMS IMU/LADR组合导航试验样机,在室内环境下通过试验对滤波算法进行了验证。结果表明:提出的算法在室内结构化环境下相比传统单一点或线特征匹配组合定位算法的定位精度可提高60%,对于小型旋翼无人飞行器在室内结构化环境中的高精度定位具有较高的参考意义。     

舰载机惯导动基座传递对准基准系统技术研究

根据舰载机惯导动基座高精度对准的需求,从系统顶层设计的角度,引入数字停机位空间坐标系概念,建立了舰载机惯导动基座传递对准的基准。在此基础上,分析了杆臂效应和船体挠曲变形对基准精度的影响,并给出了相应的处理模型和方法。舰载机可直接引入该基准坐标系下的导航信息进行对准,无须关注舰船性能参数和主导航安装位置等,有利于减少惯导动基座对准技术难度,提高对准效率。     

多加速度计振动分离惯性补偿测力技术

为解决在高超声速脉冲风洞中进行大长细比等特殊模型测力实验所面临的惯性补偿问题,笔者提出了多加速度计振动分离惯性补偿方法。这一方法应用在长细比达20 :1 的模型气动力实验中,得到了较为理想的实验结果     

大型单框架磁悬浮控制力矩陀螺研制关键技术研究

控制力矩陀螺属于航天器姿态控制与机动惯性执行机构,磁悬浮控制力矩陀螺具有输出力矩大、微振动、低噪声、长寿命等特点,是敏捷机动卫星、空间站、天空实验室等理想的惯性执行机构之一.在阐述磁悬浮控制力矩陀螺工作原理、结构特点的基础上,介绍了磁悬浮控制力矩陀螺的电磁设计原理、结构分布及控制系统设计过程.基于大型磁悬浮控制力矩陀螺的主要技术指标,详细分析了大型单框架磁悬浮控制力矩陀螺的三个关键技术和解决途径.包括大承载力永磁偏置磁轴承的设计、制造和控制技术;低功耗高速永磁无刷直流电机的设计、控制技术;低速高精度Halbach型框架电机设计、制造、装配和控制技术.为磁悬浮控制力矩陀螺的进一步工程化应用提供了有效的技术途径.     

捷联式移动平台重力仪地面测试结果

自主研制移动平台重力仪对我国矿产资源勘探及测绘等领域具有重要意义。研制了一种基于激光捷联惯导的移动平台重力仪,根据移动平台重力测量应用需求及激光捷联惯导系统特点,采用高精度石英挠性加速度计作为重力测量传感器,安装于系统垂向通道,既可作为导航用垂向加速度计,又用于实现标量重力测量。介绍了工程样机系统的组成。利用重力场随高度升高衰减的原理,以相邻楼层间的重力测量差值评价了系统的静态精度;通过地面跑车试验,获得了系统动态测量内符合精度。     

垂直发射战术导弹中捷联系统的工程设计问题

本文对捷联系统在垂直发射战术导弹中的工程应用问题作了较深入的探讨。这些问题包括如何使用弹体姿态信息,如何判别计算误差,采用怎样的初始对准方法以及如何描述动态特性等。     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

基于IMU/FADS/无线电的火星上升器组合导航方案

以火星采样返回任务中火星表面上升为背景，研究了基于惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）、嵌入式大气数据传感系统（Flush Air Data Sensing System, FADS）和无线电信标的组合导航方法。首先，在传统的IMU导航框架中加入由无线电测量获得的相对距离、速度信息，以及由FADS获取的动压、温度数据，建立了基于IMU、无线电和FADS的导航观测模型；然后，基于无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）技术对测量信息进行了融合，并压制了过程噪声和测量噪声，从而对上升器的状态进行了联合估计；最后，在数值仿真中，将UKF与自适应无迹卡尔曼滤波（Adaptive Unscented Kalman Filter, AUKF）技术进行了对比，在比较不同滤波器性能的同时，验证了组合导航方法的有效性。     

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。     

四度时空坐标变换的图像及其应用

对四度时空坐标的几何图像给以量化的描述,将洛伦兹变换与坐标的旋转对应起来。并利用此图像中不变量对坐标的投影说明不同惯性参照系之间所表现出的相对论时空特性。