自动导引车在工业4.0 中的应用

随着工业4.0概念的逐步成熟,智能化工厂、智能化生产以及智能化物流将是未来很长一段时间的发展模式,传统的制造企业会面临智能化的升级和转型.在此背景下,从提高工业化生产自动化程度的角度入手,在生产流水线中引入自动导引车.然后针对每一种导航方式分析其优缺点,并且结合现代化生产方式的特点,通过对具体的应用案例进行分析,从原理上重点阐述了激光导引的情况,同时分析了自动导引车(AGV)的发展趋势,为企业后续在选择适合自身特点的自动导引车方面提供了参考.     

基于卫星和星敏感器的冗余激光惯组在轨标定

采用高精度卫星导航速度、位置信息以及星敏感器提供的姿态信息设计十表冗余捷联惯组的标定模型,包含陀螺和加速度计的零次项和标度因数,对卫星和星敏感器辅助的冗余激光陀螺捷联惯组进行实时在轨标定.利用标准Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波作为估计算法,对十表冗余捷联惯组参数进行在线估计.数值仿真结果表明:参数标定精度均在7％以内,是一种实时的在轨标定方法,满足误差补偿要求.冗余惯组在轨标定方法为航天器高精度定姿和定轨提供了一种理论参考.     

A dimension reduced INS/VNS integrated navigation method for planetary rovers

Inertial navigation system/visual navigation system (INS/VNS) integrated navigation is a commonly used autonomous navigation method for planetary rovers. Since visual measurements are related to the previous and current state vectors (position and attitude) of planetary rovers, the performance of the Kalman filter (KF) will be challenged by the time-correlation problem. A state augmentation method, which augments the previous state value to the state vector, is commonly used when dealing with this problem. However, the augmenting of state dimensions will result in an increase in computation load. In this paper, a state dimension reduced INS/VNS integrated nav-igation method based on coordinates of feature points is presented that utilizes the information obtained through INS/VNS integrated navigation at a previous moment to overcome the time rel-evance problem and reduce the dimensions of the state vector. Equations of extended Kalman filter (EKF) are used to demonstrate the equivalence of calculated results between the proposed method and traditional state augmented methods. Results of simulation and experimentation indicate that this method has less computational load but similar accuracy when compared with traditional methods.     

基于任务场景分析的机载导航页面人机界面设计过程研究

顶层飞行任务场景是民机机载显示系统需求捕获的重要来源,显示系统的人机界面设计通过自顶向 下的飞行任务场景分析,识别显示信息内容,开展信息内容设计,继而开展样式设计、交互行为设计与接口设 计等工作。本文以导航页面为例,综合运用层次任务分析和场景用例分析法,阐述了机载显示系统人机界面的 设计约束和过程,可为民机机载显示系统人机界面的正向设计过程提供借鉴。 [ 关键词] 机载显示系统;导航页面;任务场景;人机界面设计     

基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制

针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。     

基于纯比例导引的拦截碰撞角约束制导策略

拦截碰撞角约束制导是当前导弹制导研究的关键问题之一。首先基于理想比例导引（IPN）律拦截非机动目标的解析解,推导了纯比例导引律（PPN）拦截固定目标的解析解,得到了弹目相对距离、制导指令加速度和导弹前置角的显示表达式,并进一步得到了拦截碰撞角与弹目相对运动状态和比例导引系数之间的解析表达式。其次,基于该解析表达式,提出了基于PPN的拦截碰撞角约束制导策略（PPNIACG）,并探讨了在铅垂面内进行落角约束打击和水平面内进行拦截碰撞角约束打击的2种实现方式。最后,以弹道成型制导律（TSG）和最优碰撞角约束制导律（OIACG）为参考,通过数值仿真算例,对PPNIAC的拦截性能进行了对比分析,验证了所提出制导策略的有效性和正确性。     

北斗导航接收机高增益相干积分算法

近年来,针对弱信号的高灵敏度接收机已逐渐成为国内外的研究热点。加长相干积分时间可以提高信噪比,从而跟踪到更弱的信号。但是,北斗导航接收机跟踪环路并不可以无限加长相干积分时间,相干积分时间的长短和功效还受到卫星导航电文比特跳变的限制。为了消除导航电文比特跳变对相干积分的影响,提出了一种改进的基于最大似然估计的北斗信号位同步方法,完成位同步后再利用先猜后检的方法便可以实现长相干积分。利用软件接收机进行编程设计,仿真结果表明：该长相干积分算法能够稳定可靠地实现对弱信号的跟踪,20ms相干积分环路信噪比约提升12dB,40ms相干积分环路信噪比约提升15dB,80ms相干积分环路信噪比约提升17dB,提高了北斗导航接收机的灵敏度。     

天文光谱测速导航技术与应用思考

随着我国航天技术的发展,航天器对导航系统的精度、自主性、实时性等综合性能需求越来越高。天文光谱测速导航作为近年来提出的新型自主导航技术,具有直接获取航天器速度信息且实时性好、测速精度高等特点,具有广阔的应用前景。在梳理近年来天文光谱测速导航研究进展的基础上,结合天文光谱测速导航的特点,深入思考并提出了若干天文光谱测速导航技术应用组合。基于当前航天任务的需求和研究的难点,结合国内外技术趋势和我国实际工程需求,指出了天文光谱测速导航技术未来的重点研究方向及内容。天文光谱测速导航为我国航天探测工程任务导航提供了一条崭新的技术途径,对天文光谱测速导航技术的持续研究将有力促进我国航天领域导航技术的发展,提升天文导航理论研究能力和工程研制技术水平。     

基于气压高度辅助的机载自主完好性监测算法

卫星接收机自主完好性监测是指根据用户接收机的多余观测值监测用户定位结果的完好性,其目的是在导航过程中检测出发生故障的卫星,并保障导航定位精度。针对卫星接收机自主完好性监测算法可用性不足的问题,结合机载实际导航系统配置,提出了一种基于气压高度表辅助的机载自主完好性监测算法。综合利用卫星导航系统及气压高度表观测信息,建立联合系统的观测模型,推导了基于多解分离的完好性监测及保护级别计算方法。仿真结果表明,相比于传统的接收机自主完好性监测算法,该算法在可见星为5颗时仍能识别故障卫星。该算法具有更好的故障检测能力及可用性,能有效提高卫星导航系统的完好性监测性能,从而保证卫星导航系统的精度和可靠性。     

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。