基于局部大气偏振特性的仿生导航方法

目前主流的偏振导航算法中，思路通常为通过对全天域偏振图像的获取拟合出太阳子午线或中性点的位置，进而判断导航方向。现提出一种新的导航方向获取算法，可在小视场条件下，通过对太阳方向矢量的拟合判断导航方向。在此基础上进行了计算机仿真和室外实验，利用偏振相机获取了天顶区域大气偏振分布模式；利用斯托克斯矢量分析法解算出了大气偏振模式的分布情况，包括其中偏振度和偏振角的信息，初步证实了解算算法在实际情况下的可行性和精度，导航精度可达到0.2°左右。     

基于大气偏振模式对称性的定向算法

为了实现载体三维运动姿态下的大气偏振模式表征,探究了载体非水平运动条件下的偏振光定向机理。利用一阶Rayleigh散射特性,融合微惯性信息,提出了一种适用于载体三维运动的大气偏振模式对称定向算法。首先,建立了大气偏振模式仿真模型,求得不同水平角下大气偏振模式分布;其次,采用基于梯度计算与定点约束下直线拟合的方法准确提取大气偏振模式分布的对称线,计算偏振角梯度分布,使用定点约束与最小二乘法对特征点进行直线拟合得到对称线;最后,融合微惯性提供的水平角信息,建立了三维运动条件下的对称大气偏振模式定向模型。对所提出的算法进行了实验测试,当载体俯仰角为10°时,融合水平角的三维定向结果均方根误差从5.4592°减小至1.3741°。     

一种基于改进太阳子午线拟合方法的仿生偏振光定向系统

为设计一种自主性强、精度高、抗电磁干扰能力强的定向系统,以昆虫获取大气偏振模式的感知机理为基础,设计了一种新型的成像式仿生偏振光定向系统.该系统使用具有微偏振阵列结构的CMOS相机作为主要的偏振信息采集设备,使用DSP/ARM架构的NVIDIA JETSON TX2嵌入式处理器进行信息解算,具有体积小、运算能力强等优点.通过研究大气偏振模式中偏振度和偏振角图像的对称性,针对已有航向角解算方法在太阳子午线提取精度方面的不足,设计了一种对称轴粗提取之后通过连续旋转法精确提取太阳子午线的算法,最终实现定向精度0.3335°,在最小二乘对称轴粗提取法的基础上定向精度提升了19.05％.     

靶场偏振成像技术应用

偏振成像技术不仅能获取目标的辐射强度信息,还能获取到偏振信息,有助于复杂环境下目标的探测识别.靶场现有光电设备主要采用强度探测,通过目标-环境差别来区分目标,因此,在复杂环境下,目标容易湮没在背景中难以探测.通过分析偏振成像原理和技术特点,总结归纳国外在偏振成像方面的试验应用,阐述了偏振成像在靶场应用的前景和优势,提出了一种基于偏振成像的光学成像系统,并对现有设备提出了偏振化改造方案.通过利用目标、环境的偏振特性,利用强度+偏振的组合模式,可提升现有设备的目标探测和成像识别能力.最后,对偏振技术应用和发展进行了展望.     

利用修正罗德里格参数进行飞行器姿态估计

给出了一种利用修正罗德里格参数（Modified Rodrigues Parameters）进行姿态估计的算法。该算法用于利用矢量观测的无陀螺姿态和姿态角速度的确定，采用切换方法处理了修正罗德里格参数的奇异性问题，修正罗德里格参数的误差定义为从估计姿态到真实姿态的旋转，根据姿态误差运动方程，用扩展卡尔曼滤波方法设计了姿态和姿态角速度估计器，用数值算例验证了算法的可行性。     

磁强计数据辨识卫星自旋状态

针对近地低轨三轴稳定卫星在轨管理后期,除磁强计外其他姿态敏感器都无效情况下的姿态异常问题,分析了三轴稳定卫星失去姿态基准后,星体自旋状态下三轴磁强计测量数据的特点,提出了使用磁强计测量数据的矢量信息,以找到能够获取卫星状态的方法,从而建立了磁强计测量矢量与卫星自旋轴的几何关系,给出了处于自旋状态下的卫星自旋轴确定方法。通过此种辨识方法,获得了某气象卫星姿态异常翻转状态下的自旋矢量方向和自旋角速度,从而证明了该辨识方法快速、有效,可以作为姿态异常卫星自旋状态的辨识手段,为恢复卫星姿态提供了重要信息,具有一定的工程应用价值。     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的大气数据辅助姿态算法

 针对中低精度航姿参考系统(AHRS)在机体机动时不能利用加速度计修正水平姿态,以及噪声统计特性随实际工作情况变化的问题,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的大气数据辅助姿态解算的方法。首先,考虑大气数据系统和航姿参考系统的优势,利用真空速、攻角和侧滑角等大气数据信息对非重力加速度进行补偿,以辅助水平姿态解算;其次,基于模糊自适应卡尔曼滤波原理,对观测模型的参数进行估计和修正,以实现水平姿态的最优估计;最后,选取某型飞机的试飞数据进行仿真验证。仿真结果表明,该方法可使飞机的水平姿态估计精度达到1.3°,且在偏差较大时有明显的纠偏作用。因此,相对于无机动加速度补偿和常规卡尔曼滤波来说,该方法能够更好地进行姿态估计,具有一定的实用价值。     

先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志,飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围,可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象,基于过失速机动飞行试验的数据,开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性,研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法;针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性,进一步构建深度神经网络,对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计,过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°,融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

基于多传感器信息融合的物体位姿检测方法

 提出了利用摄像机和超声传感器信息融合对机器人操作对象进行位姿检测的方法。该方法通过单幅图像获取目标点在图像中的理想坐标,求得投影矢量的方向,然后通过机器人末端的运动,导引超声传感器坐标原点与未移动前摄像机坐标系的原点重合,而其Z轴方向与求得的投影矢量方向相同,再由超声传感器测出投影矢量的长度,从而确定目标点在摄像机坐标系中的坐标,并可进一步转换到机器人基坐标系中。通过测量操作物体上两点的空间坐标,就能够确定物体空间姿态。该方法简单易行,计算量小,精度较高。     

自主姿态测量最优算法研究

针对利用地球重力场和磁场矢量观测进行自主姿态测量的应用问题,提出了一种新的最优递推估计算法。该算法采用卡尔曼滤波框架,利用加权统计线性回归并结合自适应滤波技术进行测量更新,与现有方法相比,在提高测量精度的同时,增加了同步提供姿态速率信息的功能。仿真结果表明,新算法的姿态估计精度比目前常用的直接计算方法提高近两倍。