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...     

一种全天时星跟踪器相对惯导的安装阵在线快速估计方法

全天时星跟踪器与捷联惯导组成的惯性/天文组合导航系统具有精度高、自主性强等优点,在飞机、无人机、船舶等领域具有广泛的应用前景。组合导航系统长时间工作中力热变化导致安装矩阵漂移进而影响导航系统精度,全天时星跟踪器由于天空光影响视场小,一次只能观测一颗恒星,无法根据一副星图直接进行安装阵估计。提出了一种基于Levenberg-Marquart （L-M）算法的捷联惯性/天文组合导航系统安装阵在线快速高精度估计方法,利用捷联惯导姿态测量值,将不同时刻的观测星矢量转移到同一时刻同一坐标系中,构造多颗观测星的观测矢量误差与导航星矢量最小二乘目标函数,利用自适应步长的L-M算法对其进行迭代求解,实时得到系统安装矩阵的变化量。试验结果表明,使用该方法后星跟踪器在捷联惯导本体坐标系的输出恒星投影矢量精度提升了1倍以上,在线估计时间优于5 ms,满足用户实时性和高精度要求。     

GNSS/SINS组合导航中多路径效应的识别与抑制算法CSCD

针对GNSS/SINS组合导航系统中,GNSS定位易受多路径效应影响的问题,提出了一种多路径效应识别与抑制算法。通过设计姿态检测与χ^(2)检验相结合的两层多路径效应识别方法,实时检测GNSS输出结果的可靠性和GNSS/SINS二者定位的一致性。将提出的抗野值自适应滤波算法用于对多路径误差的抑制,当检测到GNSS受多路径效应影响时,通过残差加权减小异常量测量在量测更新中的比重;当GNSS定位正常时,通过限定记忆指数加权的方式计算残差协方差的极大似然最优估计,并采用渐消滤波提高滤波器的调节能力。通过实际跑车试验验证了该算法能够有效抑制GNSS多路径误差,具有较高的导航精度与自适应能力。     

SINS辅助的星敏感器在线标定方法

航天器在飞行过程中,星敏感器受到外界温度、地面标定精度等因素影响存在较大的安装误差,这将严重影响星敏感器的定姿精度。为提高星敏感器精度,对其安装误差进行严格的在轨实时标定与修正是确保星敏感器测量精度的关键。提出了一种SINS辅助的在线标定方法,将SINS/星敏感器输出的姿态信息进行配准,构建了组合导航系统的Kalman滤波模型。该方法只需航天器在飞行过程中做简单的机动,即可对星敏感器的安装误差角进行实时在线标定。仿真结果表明,采用该标定方法可使星敏感器和惯导的安装误差角的总体估计率达到95%以上,具有较高的工程应用价值。     

大角度斜置激光惯组与里程计组合导航方法

针对激光惯组斜置条件下惯组坐标系相对里程计坐标系是大角度的情况,建立了两坐标系之间的转换关系,推导了里程计输出转换的安装误差补偿模型,在补偿模型基础上给出了安装误差计算公式.以惯组位移与里程计位移之差作为量测值,建立了状态和量测方程,运用Kalman滤波技术实现惯组/里程计组合导航,最后通过跑车试验对提出的惯性/里程计组合导航方法进行了验证,结果表明了该方法的有效性.     

基于联邦滤波的多传感器管道定位方法CSCD

由低成本微惯性测量单元(MIMU)和里程轮组合的管道定位系统在里程轮出现打滑情况下,组合定位误差将快速发散。为解决里程轮打滑时量测信息失效的问题,采用光电测速传感器作为冗余测速传感器,利用联邦滤波对MIMU、里程轮和光电测速传感器多源信息进行融合,并基于预测残差设计了自适应信息分配因子,实现了不同特性传感器的最优融合。仿真实验结果表明,提出的多传感器管道定位方法可以降低里程轮打滑导致的管道定位误差,对于120m长的仿真管道,定位误差为管线长度的0.015%。     

面向飞机装配的机器人定位误差和残差补偿

工业机器人由于其高柔性和低成本而被越来越多地应用到飞机自动钻铆系统中,使用精度补偿有效地提高机器人的绝对定位精度是保证产品质量的关键,为进一步提高机器人末端定位精度,提出了基于误差相似度的残差补偿方法。首先使用基于运动学参数标定的方法辨识出机器人的几何参数误差,再利用基于误差相似度的方法对残余误差进行估计,实现对机器人的误差和残差的补偿。以工业机器人KUKA KR-30 HA为对象所进行的试验验证表明,机器人的绝对定位精度平均值由补偿前的0.879mm经过定位误差补偿后提高到0.194mm,经过残差补偿后进一步提高到0.141mm,经过定位误差和残差补偿后的机器人最大误差由1.492mm降低为0.296mm,最大绝对定位精度误差降低了80.16%。该方法能有效地补偿参数辨识后遗留的残差,进一步提高机器人的定位精度。     

一种提高捷联惯性/里程计组合导航系统定位精度的后处理方法

测绘用捷联惯性/里程计组合导航系统多采用离线后处理技术.此类系统利用里程计位移微分获得的速度作为观测量,采用速度匹配,并通过待测路径中预置的Mark点校正航位推算的位置信息.本文建立了基于速度匹配的16维Kalman滤波模型,对全程采样数据进行正反向导航和滤波处理,以估计惯性器件和里程计的误差;在补偿相关误差后,再次进...     

MEMS加速度计组合在分度头上的标定方法

提出了一种在分度头上标定MEMS加速度计组合的测试方法,该方法可以标定出加速度计组合的刻度系数误差、加速度计零偏、三轴不正交度误差、安装误差角,同时可以分离出分度头转位机构角位置误差.首先通过建立一系列坐标系,推导了重力加速度在加速度计敏感轴的分量表达式.然后采用谐波分析法给出了误差标定方程,利用最小二乘法和Kalman滤波器进行误差参数的估计,并对估计结果进行了对比分析.最后通过三次独立实验标定结果的重复性和残差验证了该方法的正确性.     

基于飞行数据反演解算的 SINS空中标定技

针对机载 SINS定期拆卸并进行实验室标定存在的维护效率低、标定周期不合理的问题,提出一种基于 GPS/SINS组合导航仿真飞行数据反演解算的免拆卸空中标定方法。在对飞行数据拟合插值的基础上,利用飞行数据序列和 SINS反演算法解算出惯性器件的输出增量,以引入误差后的惯性器件输出值作为 SINS的输入进行纯惯导解算,并以 SINS和 GPS输出的速度误差作为系统级标定 Kalman滤波器的观测量,对惯性器件误差项进行滤波估计。仿真结果表明,这种标定方法可较好地估计出 SINS中的误差项,实现了 SINS的免拆卸标定,降低了对 SINS定期标定的要求。     

捷联惯导与里程计组合导航系统标定方法研究

捷联惯导/里程计组合导航系统中,里程计的刻度系数和相对惯组的安装误差角的标定是影响组合导航精度的关键因素.根据工程应用情况,提出经典标定方法和卡尔曼滤波标定方法,并对两种方法进行比较.在标定出刻度系数和安装误差角后,将该数据装订到惯组中进行车载试验验证,将里程计解算的速度和位置与GPS实测值进行比较.试验结果表明:跑车...     

合作环境下基于惯性/里程计/Lidar融合的UGV导航方法

近年来，无人车在巡检、探测等方面的应用愈发广泛,且应用环境愈发复杂。在这些应用中，无人车必须对自身的位姿进行准确估计，以确保作业安全、高效完成。其中，可在复杂环境下适用的自主导航能力是核心关键技术。提出了一种基于惯性/里程计/激光雷达的地面无人车导航方法，区别于传统的激光雷达SLAM方法，该方法根据已知的几何结构特征进行定位，避免了因有效点数量稀少而导致的匹配误差。同时对惯性/里程计/激光雷达的融合算法进行了研究，提高了自主导航系统的鲁棒性和准确性。最后，在Gazebo中搭建了相应的仿真环境，并进行了算法验证。仿真结果表明，该方法能够实现无人车在巡检过程中实时可靠的自主导航，具有较好的工程应用价值。     

惯导/北斗/里程计一体化紧组合导航方法研究

当前,主要通过采用惯导/卫星导航组合或者惯导/里程计组合的方式来实现 车辆的定位定向;卫星信号良好时,惯导系统与卫星导航组合实现车辆定位定向,当卫 星导航信号不好甚至没有信号无法正常工作时,惯导系统与里程计组合实现车辆定位定 向。提出一种惯导/卫星导航/里程计三者的一体化组合方案,针对惯导、北斗、里程计 这三项测量设备构成的组合系统建立了统一的误差状态模型、组合量测模型以及反馈修 正模型,并通过卡尔曼滤波器来实现三者的一体化紧组合,这种惯导/北斗/里程计一体 化的紧组合方式,能更好地实现三者信号之间的充分交流与融合。将这种一体化紧组合 方法与传统的惯导/北斗组合、惯导/里程计组合方法进行了仿真比较,结果表明：惯导/ 北斗/里程计一体化的紧组合方法能更加快速、准确得到传感器误差（ 包含惯组误差、 北斗误差、里程计误差）的在线估计,更能有效提高各传感器的测量精度。     

基于联邦滤波的惯导/北斗/里程计紧 组合导航算法研究

针对地面载体长时间复杂应用环境对导航系统精确性和可靠性的要求,提 出一种基于联邦滤波器的惯导/北斗/里程计紧组合导航算法。在分析惯导、北斗、里程 计导航系统特点的基础上,建立了组合导航系统的误差状态模型和量测模型,采用联邦 滤波器实现了三者的紧组合容错系统设计,分别对子系统无故障、北斗及里程计出现故 障情况下进行仿真验证。结果表明,将联邦滤波理论应用于惯导/北斗/里程计紧组合导 航系统可以提高导航性能和系统的容错能力。     

MEMS惯测技术在管道测绘系统中的应用

针对小口径管道的测绘问题,提出了一种MEMS惯测装置在小管道测绘系统中应用的方法,直接利用地标点信息为MEMS惯测装置装订初始方位,采用因子图理论对惯性/里程计组合导航信息进行处理,通过后续处理对装订误差进行修正,解决了MEMS惯测装置无法完成初始对准的问题。给出了惯性/里程计组合导航的因子图以及和积算法递推公式,并通过牵引试验对所提方法进行了验证。试验结果表明,提出的应用方法能够有效解决小口径管道的测绘问题,在100m间隔的路标点条件下,单边定位精度能够达到5cm。     

基于路网匹配的多源自主组合导航技术研究

针对惯性/里程计组合导航易受环境影响的情况,引入路网匹配方法,以惯导/里程计组合导航历史轨迹数据与路网数据库进行全局匹配比较,从而得到当前导航位置的匹配点。将匹配点作为组合导航卡尔曼滤波器的量测输入,其滤波结果用于反馈校正惯导误差,通过不断迭代优化后,惯性/里程计/路网匹配组合导航能够提供高精度的位置信息。试验验证结果表明,该方法能将大部分定位误差控制在10m左右,证明了该方法的有效性与适用性。     

航空制导炸弹挠性SINS/GPS组合导航系统研究

针对航空制导炸弹对低成本、高精度、高可靠性导航系统的需求,利用小型化挠性惯性测量组合(IMU)与高精度、高数据更新率的GPS-OEM板组成高精度、低成本的SINS/GPS组合导航系统。SINS和GPS采用速度、位置综合模式,利用Kalman滤波进行数据融合。最后对该组合导航系统进行了数学仿真试验和车载试验。研究表明,此低成本的组合导航系统具有精度高、成本低、可靠性好、体积小等优良指标。     

基于计算机视觉/GPS/MG姿态测量的盲人行走组合导航方法研究

电子导盲辅助装置(ETA)是解决盲人出行困难的重要手段,而导航是ETA的关键技术.现有的ETA主要用GPS来定位定向,但在城市环境中经常存在GPS信号遮挡导致导航信息丢失的问题.针对该问题,利用视觉导航短时间内定位精度高,输出连续的优点以及 MG(Magnetic Gravity)姿态测量可补偿姿态积累误差的优点,提出一种基于视觉、GPS和MG姿态测量的盲人行走组合导航算法.该方法构建系统误差模型并以Kalman滤波为框架.仿真和实验结果表明,提出的组合导航算法准确度优于单独的导航算法,满足盲人户外安全出行导航的需求.     

DR/GPS组合导航系统滤波技术研究

陆用航位推算系统（DR）的精度主要受到里程系数和航向误差的制约,其误差模型本质具有非线性,因此采用非线性滤波算法能显著提高里程系数和航向误差的估计精度。本文将粒子滤波应用到航位推算（DR）/GPS组合导航系统数据融合过程中,对航位推算 (DR) 与GPS组合导航系统中的里程系数误差和航向误差进行辨识估计,并对里程系数和航向进行修正。粒子滤波存在的主要问题是粒子的退化现象严重,本文将量子粒子群优化 (PSO) 算法与粒子滤波相结合,提出了量子PSO粒子滤波算法,该算法采用量子位对粒子进行编码,引入量子旋转门与变异操作保持了粒子集的多样性,通过量子PSO搜索寻优重新分配粒子,使粒子集有效地逼近真实的后验概率分布,从而有效地减轻了退化现象,提高了粒子滤波的精度。跑车实验结果表明,该算法有效地抑制了DR导航系统误差的增长,提高了组合导航系统的定位精度。