强跟踪UKF滤波在SINS_GPS组合导航中的应用研究

针对飞行器大机动条件下SINS／GPS组合导航中出现的滤波发散问题,结合UKF滤波算法,提出了一种强跟踪UKF滤波算法。它通过引入渐消因子用线调整滤波增益阵K来减小老数据的权值,相对地增加新数据的权值,提高了UKF滤波跟踪性能。仿真和实际数据解算结果表明,强跟踪UKF提高了组合导航系统对于突变状态的实时跟踪能力和滤波过程的数值稳定性,验证了该算法的有效性。     

一种改进的四旋翼飞行器建模方法

四旋翼飞行器的高精度动力学建模对于飞行控制性能的提升具有重要意义。传统的动力学模型是基于单个旋翼的力、力矩特性推导的，忽略了飞行器的整体动力学特征。考虑到四旋翼飞行器在机动情况下的整体动力学特点，对传统动力学模型进行了改进，在阻力模型中增加了角加速度相关项，在扭矩模型中增加了阻力相关项，在横滚与俯仰力矩模型中增加了切向力相关项，从而提高了模型的精度。通过四旋翼飞行器飞行试验对模型精度进行了验证，结果表明改进的动力学模型相较于传统模型具有更高的精度，对于飞行器的准确建模具有较好的参考意义。     

基于气动模型辅助的四旋翼飞行器室内自主导航方法

 惯性/卫星/磁传感器/气压高度计组合导航系统是四旋翼飞行器常用的导航方案。但在室内飞行时,由于卫星导航系统不可用,该导航方案的测速及定位精度难以满足四旋翼飞行器的自主飞行需求,从而制约了其室内自主飞行能力。为解决该问题,在利用四旋翼飞行器气动模型的基础上,提出了惯性/磁传感器/声纳传感器/气动模型组合导航方案。通过分析四旋翼飞行器的气动模型特性,揭示了气动模型辅助自主导航的内在机理;提出了气动模型辅助导航算法,并设计了具体的实施流程。最后,结合OS4型四旋翼飞行器的气动模型特点,搭建了气动模型辅助导航方案的验证平台,对四旋翼飞行器的室内悬停与机动飞行进行了仿真模拟。仿真结果表明,气动模型辅助导航方案可以显著提高室内飞行时的测速与定位精度。该方案无需增加其他传感器,具有自主性强、成本低和零载重的优点,在四旋翼飞行器室内导航中具有较好的应用价值。     

复杂环境下一种基于改进核相关滤波的视觉鲁棒目标跟踪方法

目标跟踪在自动驾驶和智能监控系统等实时视觉应用中发挥着重要作用。在遮挡、相似干扰等情况下，传统的基于相关滤波的跟踪算法容易发生漂移，鲁棒性有待进一步提高。基于此，提出了一种扩展特征描述的检测辅助核相关滤波目标跟踪架构。首先，在传统的核相关滤波目标跟踪算法的基础上，通过目标检测辅助对跟踪结果进行质量判断，实现对遮挡以及目标丢失的判别；然后通过拓展特征模板的构建与匹配，实现抗干扰相似目标判断及目标重定位；最终，以行人跟踪为例进行了试验，分别通过OTB数据及验证试验和移动机器人平台视觉跟踪验证试验，验证了算法的可行性，并对算法的跟踪性能进行了测试。试验结果表明，所提方法能够稳定地跟踪移动目标，对遮挡、相似干扰具有较强的鲁棒性。     

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。     

一种改进的UGPF算法及其在导航问题中的应用

通过对高斯粒子滤波(GPF)算法的分析与总结,提出了一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)方法的改进GPF算法(改进UGPF算法).该方法主要利用UKF获取更优的重要性抽样函数,同时优化GPF滤波的算法流程结构.最后通过二维目标跟踪过程中位置导航参数估计问题,对该算法进行了仿真分析,所得结果验证了该算法的有效性.     

Rao—Blackwellized粒子滤波在SINS／GPS深组合导航系统中的应用研究

在组合导航系统数据处理中,有时会出现线性非线性混合模型的高维滤波问题,此时采用传统的线性卡尔曼滤波无法直接处理,而一般的非线性粒子滤波计算量往往很大,难以满足导航系统实时性要求.因此,本文提出了利用Rao-Blackwellized(R B)思想对上述组合导航滤波模型进行分块处理,对于线性子空间采用卡尔曼滤波方法,对于非线性子空间采用粒子滤波方法.优化处理后的粒子滤波维数从20减少到3,使抽样所需的粒子数大大减少.通过仿真验证表明,在选取相同粒子数目前提下,本算法的滤波精度明显提高,并有效保证了导航计算的实时性.     

低阶卡尔曼滤波器在低成本SIAHRS中的实现研究

在导航系统的工程应用中 ,高阶滤波器将给导航计算机带来沉重的计算负担 ,也会带来较大的模型误差 ,从而影响系统的滤波精度和性能。文章介绍了低成本捷联惯性航姿系统 (SIAHRS)中低阶卡尔曼滤波器的设计和实现 ,针对航姿系统提出了一种低阶滤波器结构 ,结合磁传感器对航姿系统的航向角进行了组合修正 ;并且以实际研制的低成本航姿系统为例 ,讨论了航姿系统的组成 ,将低阶滤波器应用于该航姿系统。实践结果表明 ,这种低阶滤波器能完全保证低成本捷联航姿系统的姿态精度 ,是一种具有实际应用价值的滤波器 ,有广泛的应用前景     

单轴旋转光纤捷联惯导系统坐标不对准误差分析

对单轴旋转光纤捷联惯导系统的坐标不对准误差进行了分析.首先研究了基于同等精度惯性器件条件下,利用旋转调制技术提高捷联惯导系统性能的原理;其次,针对旋转捷联惯导系统中非调制惯性器件误差的累积问题,对传统的旋转结构提出了合理的改进.由于旋转结构受机械加工工艺的限制,其机械表面存在一定的倾斜误差,导致器件所在坐标系不完全重合.文中研究了其中两种坐标系不重合的情况,建立了相应的惯性器件等效误差模型,并通过角速率积分的结果,分析了两种情况下不重合误差引起的惯导系统精度的影响.同时建立了不重合误差与系统姿态、位置误差之间的对应关系,通过仿真实验深入地分析其影响程度.仿真结果表明,随着惯性器件精度的降低以及运动条件的剧烈变化,不重合引起的系统精度急剧下降.     

基于改进DeepSORT的视觉/激光雷达目标跟踪与定位方法CSCD

通过结合目标跟踪与相对定位,在对多帧检测目标进行关联与分析的同时,可以获取其三维信息。但当目标外观特征变换较大时,传统目标跟踪算法较易发生漏匹配或身份变换,而仅依靠对齐点云的相对定位算法较易出现定位失效的情况。针对以上问题,提出了一种基于改进DeepSORT的目标跟踪与定位方法在原始DeepSORT算法中加入基于位置约束的匹配,解决了因外观改变导致的漏匹配问题;在获取跟踪信息的基础上,设计了基于目标运动模型的相对定位方法,解决了图像中目标较小时相对定位不连续且定位精度较低的问题。试验结果表明,与传统DeepSORT算法相比,多目标跟踪准确度提高了5.9%;与仅依靠对齐点云的相对定位算法相比,定位精度提高了62.4%。