基于图优化的惯性/地磁/激光雷达复合定位技术研究

为解决卫星失锁条件下车辆的高精度、高可靠性定位问题,结合惯性导航、运动约束、地磁 匹配、激光点云匹配方法的优势,提出了一种基于图优化的惯性/地磁/激光雷达复合定位方案。 首先,采用因子图优化算法,实现惯导预积分信息、运动约束信息、地磁匹配信息、激光雷达点云匹 配信息的异步多源信息融合。然后,在点云匹配失效时,惯性/运动约束/地磁可以实现精度保持, 为点云匹配提供持续可用的先验信息,以避免点云匹配一旦失效后由于先验位姿发散再难匹配的 问题。最后,搭建试验平台完成跑车试验。试验结果表明,该方案可以实现车辆的高精度、高可靠 性定位,点云匹配有效定位精度为1.24m(max),均方根为0.48m,在因点云地图缺失而造成匹配 失效时,惯性/运动约束/地磁可实现定位精度保持在10.29m(max)。     

基于道路几何特征的地图匹配方法研究

从地图匹配技术的基本原理出发,比较了几种典型的点到线型地图匹配算法的优缺点以及适用范围。结合实际行车轨迹连续、特征明显的特点,提出了一种基于道路几何特征的地图匹配方法,并从候选路径确定、匹配路径确定和匹配点求取三方面对算法进行了详细说明。最后通过设计试验,验证了其可行性和准确性。经验证,采用此地图匹配方法可将惯性定位定向的定位精度提高到20m以内。     

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。     

基于地图匹配的车载惯导行进间精对准算法

针对车载惯性导航系统快速初始对准问题,以相似性原理为基础,提出了基于地图匹配辅助的车载惯导行进间精对准算法。首先,该算法研究并改进了基于移动相关的最小二乘地图匹配算法,通过跑车实验验证了改进的匹配算法的应用能够获得高精度的位置点群。然后以相似性原理为基础,提出了以地图匹配结果作为虚拟路标点的车载惯导系统行进间迭代精对准算法,从而摆脱对预置路标点的依赖。仿真结果表明,该算法能够获得与基于预置路标点的行进间对准算法精度相当的对准结果。     

不同参数对地形等值线匹配算法精度影响的评估分析

影响地形辅助导航匹配算法性能的因素很多,而目前基于信噪比的分析方法不能全面准确地评估匹配精度受各种参数的影响情况。本文以等值线(ICCP)算法为研究对象:首先,通过理论分析指出目前基于信噪比的分析方法的局限性和算法灵敏度受航向的影响情况;然后,通过仿真分别研究高度测量精度、惯导(INS)航迹精度、初始位置误差、航向误差、采样设置等因素对匹配精度的影响,并进一步从地图独特性、高度测量误差和INS航迹误差3个方面综合分析了各类误差和具体的误差参数对匹配性能的综合影响;最后,从算法的匹配精度和实时性等角度总结了各种参数的影响情况,为ICCP算法的工程应用提供理论基础。     

微小型飞行器室内激光/INS融合定位方法研究

针对激光测距仪精度高、抗干扰能力强等优点,选用二维激光测距仪为外部传感器,辅助MIMU(微惯性测量组合)组成微小型飞行器的室内导航系统;结合留点(Residue Points)、Cox和IDC算法特点,设计了R-I-C(留点、IDC和Coxl)匹配算法组合策略(R-I-C激光扫描匹配算法),采用Kalman(卡尔曼)滤波器进行激光/MIMU融合定位;最后,在以ARM为核心处理器的硬件平台上进行定位仿真。仿真结果表明:R-I-C算法满足设计要求;激光/MIMU融合定位方法具有良好的性能,能实现微小型飞行器的室内高精度定位。     

一种基于组合导航系统的新融合滤波算法

本文设计了一种可用于地面用户的低成本组合导航系统，提出了基于该系统的新信息融合方法，即模糊卡尔曼滤波算法和地图匹配技术联合起来。仿真结果表明模糊卡尔曼滤波算法相当于一数据平滑处理窗口，具有比常规卡尔曼滤波算法更高的精度。     

多无人系统协同视觉SLAM算法

针对传统同时定位与地图构建(SLAM)方法受计算能力、存储能力的限制无法在大范围场景下作业,无法建立大范围场景的全局一致性地图等问题,基于ORB-SLAM2系统框架建立了一种中心式的多无人系统协同视觉SLAM算法。设计了地图大小限制策略,以保证无人系统不受机载设备算力和存储能力的影响,基于字典机制和Sim3转换构建了地图融合优化算法,以完成全局地图构建与优化。最后进行了数据集测试,结果表明：所提出算法能够完成多无人系统协同SLAM,相对传统SLAM算法具有明显优势。     

一种改进的基于灰度投影的图像匹配算法

为进一步提高基于灰度图像的匹配算法速度,在对图像进行一维灰度投影的基础上,利用序贯相似检测算法(SSDA)对一维数据进行匹配,从而得到一种改进的基于灰度投影的图像匹配算法。实验结果表明算法在保持精度不变的同时,提高了匹配速度。     

基于点线特征融合的双目惯性SLAM算法

针对室内弱纹理场景下,基于点特征的SLAM算法难以追踪足够多的有效特征点,导致系统定位精度和鲁棒性较差,甚至完全失效的问题,提出一种基于点线特征并融合惯性测量单元(IMU)的双目视觉惯性SLAM算法。利用点线特征的互补优势来提高数据关联的准确性,同时引入IMU数据为视觉定位算法提供先验和尺度信息,通过联合最小化多残差函数得到更准确的相机位姿,并据此构建环境点线特征地图、稠密地图和导航地图。针对传统线特征提取算法在复杂场景下易检测到大量短线段和相似线段特征以及线段存在过分割等弊端,利用线段长度抑制、近线合并及断线拼接策略在FLD算法的基础上进行改进,以降低线特征的误匹配率,运行速度是LSD算法的2倍以上。通过对比多组公开数据集和真实弱纹理场景下得到的仿真实验结果可知,所提算法在保证定位精度的同时能够获得更为丰富的环境地图,具备较好的鲁棒性。     

复杂大时延的多主多从共享遥操作方法

共享遥操作结合了遥操作和多机器人协调技术,是重要的空间机器人复杂任务拓展和遥操作可靠性提升方式。首先,在综述现有共享遥操作技术的基础上,利用遥操作系统的超前预报特性,提出机器人复杂大时延的共享遥操作方法,给出了多操作员多机器人（MM/MS）复杂操作系统描述模型,设计了分时树状分组策略并给出其使用的前提条件。提出了MM/MS组间共享遥操作方法、时延信息维护规则、操作请求判断和状态信息维护方法。然后,给出了相应组内共享遥操作算法。最后,以多操作员单机器人（MM/SS）共享遥操作为例,给出了简化规则,使用以某大型空间机械臂为对象的MM/SS遥操作系统进行了数字仿真实验。实验结果表明：本文方法在20 s级不确定时延、操作端的交互时延与遥操作回路时延比为0~1等复杂条件下,均可实施连续稳定的遥操作。     

基于EKF的天线罩误差斜率多模型估计方法

 提出一种新的滤波器结构,利用基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的多模型(MM)算法,对天线罩误差斜率进行估计,降低天线罩误差对雷达自寻的导弹的影响,提高系统性能。在三维坐标下,创建包含导弹运动方程、目标运动方程、弹目相对运动方程的滤波模型。采用EKF算法,对包含天线罩误差的非线性观测方程进行线性化处理;依照多模滤波的思想,对天线罩误差进行离散建模,构建伪观测方程,更新模型概率,得到天线罩误差斜率的估计值;将斜率估计结果代入EKF,得到滤除天线罩误差影响的系统状态量估计结果并形成制导指令。仿真结果表明,所提方法可以有效地估计天线罩斜率,提高系统制导精度。     

Numerically robust implementation of multiple-model algorithms

Standard implementation of multiple-model (MM) estimation algorithms may suffer from numerical problems, especially numerical underflows, which occur when the true model is vastly different from one or more models used in the algorithm. This may be devastating to the performance of the MM algorithm. Numerical robust implementations of some of the most popular MM algorithms are presented. Simulation results are provided to verify the proposed implementation and to compare with the implementations with a lower bound     

Minimal submodel-set algorithm for maneuvering target tracking

The variable structure multiple model (VSMM) approach to the maneuvering target tracking problem is considered. A new VSMM design, the minimal submodel-set switching (MSMSS) algorithm for tracking a maneuvering target is presented. The MSMSS algorithm adaptively determines the minimal set of models from the total model set and uses this to perform multiple models (MM) estimation. In addition, an iterative MSMSS algorithm with improved maneuver detection and termination properties is developed. Simulations results demonstrate that, compared with a standard interacting MM (IMM), the proposed algorithms require significantly lower computation while maintaining similar tracking performance. Alternatively, for a computational load similar to IMM, the new algorithms display significantly improved performance.     

基于神经网络的航天器GPS/INS组合定姿系统

基于GPS和惯性技术的组合导航系统是近年来导航系统的研究热点和主要发展方向.目前基于卡尔曼滤波方法的算法在稳定性、计算量、算法鲁棒性以及系统可观测性等方面仍然存在问题.基于神经网络技术研究了一种新的GPS/INS组合定姿自适应卡尔曼滤波方法,理论分析表明,该方法不但对姿态信息具有较好的估计性能,而且对系统模型的精确性、噪声特性具备良好的鲁棒性.最后,利用模拟数据对所研究算法进行了分析计算,与传统的卡尔曼滤波方法进行了比较、分析,结果表明所设计组合算法在精度、稳定性以及鲁棒性等方面较传统卡尔曼方法具有良好的特性.     

基于铱星/INS组合定位技术在船舶中的应用研究

GNSS拒止环境下惯性/GNSS组合导航系统的性能会严重恶化,通过利用并提取机会信号中的有用观测量,可以实现机会信号和惯性系统的联合动态定位。提出了利用铱星/INS组合定位技术实现船舶的动态定位。首先深入研究了铱星的信号体制,建立了利用铱星瞬时多普勒频移进行定位的算法模型;然后,提出了利用基于扩展卡尔曼滤波(EKF)技术的铱星机会信号与INS组合定位算法;最后,通过船舶航行实测数据对所提算法进行了试验验证。结果表明,提出的利用铱星机会信号和INS组合定位方法可以有效改善无GNSS信号条件下的INS定位精度,在GNSS信号拒止环境下解决了船舶定位问题,具有重要的研究意义和实用价值。     

基于改进容积卡尔曼滤波的惯性/光流组合自主测速方法

针对容积卡尔曼滤波算法在惯性/光流组合测速数据融合时出现由于各系统输出数据频率不一致导致融合精度有限的问题,提出了一种基于多速率残差校正的改进容积卡尔曼滤波算法.通过当前时刻误差估算组合导航系统残差,再使用估算后的残差对速度估计值进行补偿,最终实现惯性/光流组合系统速度测量值的数据融合.实验结果表明,通过提出的改进容积...     

基于对偶四元数的INS/GPS组合导航算法研究

在基于对偶四元数的捷联惯导解算方法的基础上,推导了以惯性系作为导航系的惯导误差方程,在此基础上设计了卡尔曼滤波组合导航算法。通过激光惯导跑车采集数据,进行了仿真分析,试验结果表明,该组合导航算法能有效的消除惯导累积的速度误差和位置误差,相比于目前广泛应用的INS/GPS组合导航算法,本文描述了INS/GPS组合导航的另一种实现方式,获得了相当的精度,具有一定的工程应用价值。     

微小卫星太阳敏感器/磁强计实时标定算法研究

 提出了一种对磁强计/太阳敏感器的无姿态信息的在轨实时标定方法。在现有的标定算法中,仅采用地磁矢量的模作为观测量,本文引入地磁矢量与太阳矢量之间的数量积作为观测量,增强了其可观性,也使对太阳敏感器的实时标定成为可能。扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)虽然获得广泛应用,但其线性化过程会引入截断误差,而无香卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)是非线性滤波方法,不须对系统进行线性化。分别利用EKF与UKF的滤波标定算法进行标定研究,仿真结果表明了本文算法的有效性,如磁强计偏置的标定精度,UKF比EKF高26%。     

SINS/BD紧组合导航系统故障检测算法研究与实现

由于惯性导航系统和卫星导航系统具有良好的互补性与北斗导航系统的迅速发展,惯性/卫星紧组合导航系统得到广泛应用。但卫星导航系统的时变、易受干扰等特性,极易污染整个组合导航系统。因此,研究了一种新型的惯性/北斗紧组合导航系统的故障检测算法,在传统的卡方故障检测算法基础上,利用新息动态变化特性来识别故障星,并对故障星进行隔离,从而保证整个导航系统的稳定性与精度。最后基于嵌入式PC104平台,利用Qt Creator软件开发了多线程惯性/北斗紧组合导航系统,对所研究的算法进行了可靠验证。实验结果表明,所研究的故障检测算法能够有效地检测出卫星信号故障,能及时剔除故障星,大大降低了漏检、错检的概率,提高了整个导航系统的可靠性与精度。