基于测距测角信息的DG-IEKF相对导航算法

在自主近距空中加油过程中,无人机通常利用机间数据链进行导航数据共享,解算获得高精度的相对导航信息.机间数据链受扰中断时,在常规相对导航策略失效的情况下,无人机通过搭载的态势感知传感器对未知环境进行探索.针对受油机与非合作目标加油机间中远距离相对导航问题,提出了一种测距测角信息下的相对状态估计算法.考虑到测距测角信息下算法的强非线性,在迭代扩展Kalman滤波(Iterative Extended Kalman Filter,IEKF)的基础上,利用信赖域狗腿(DG)优化算法,提出了一种DG-IEKF算法,并推导了该算法在迭代过程中的状态更新方程与协方差阵更新方程,最后给出了该算法的相对导航仿真结果.仿真实验结果表明,该算法导航精度优于现广泛使用的扩展Kalman滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)与IEKF算法,在RMSE方面与EKF相比,相对位置综合精度提高了35.55％,相对速度综合精度提高了19.20％,具有较高的可靠性与稳定性.     

ARINC661符号设计器研究与实现

随着航空电子技术的飞速发展,航电系统将走向高度综合化、数字化、自动化、智能化,ARINC661协议应运而生。协议为座舱显示系统的设计引入标准化的接口设计及模块化理念,并提升其可移植性和可扩展性。通过对ARINC661协议的分析,研究了符号的基本概念,对符号设计器中图形坐标转换、图形高效填充绘制及数据库访问等关键技术开展研究。在此基础上设计开发了一套符合ARINC661规范的符号设计器,满足座舱显示系统的个性化需求设计。     

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。