基于惯性/里程计组合导航的管道定位仿真分析

管道在油气传输中有着非常重要的地位,关乎着生命与财产安全,定期对传输管道进行检测能使管道安全、高效地运行.对管道损伤点进行精确定位,是修复管道缺陷所必需的.本文仿真了检测设备在管道中的运行轨迹,并加入了检测设备在管道中滚转运动和长时间导航下陀螺刻度系数漂移的影响,搭建了基于惯性/里程计组合导航的仿真模型.通过实际仿真发现,利用磁标点校正、卡尔曼滤波、磁标二点间误差修正和起点与终点误差修正,能有效提高管道中定位精度.     

惯性/里程计组合导航技术在管道定位中的应用

石油天然气管道担负着油气传输的重任, 定期对传输管道检测能使其安 全、高效地运行。为此设计了管道导航定位系统,用于对管道探伤位置的精确定位。管 道导航定位系统主要由激光捷联惯性导航系统与里程计组成,搭载在管道检测设备中。 通过测量、存储检测过程中的传感器信息,在检测结束后离线处理数据,得到管道导航 定位信息。通过对惯性/里程计分别进行误差分析与建模, 搭建了组合导航系统卡尔曼 滤波器模型, 进行了跑车试验与实际管道定位试验。试验结果表明该惯性/里程计组合 导航管道定位精度满足管道高精度定位要求。     

顾及空间分布和NLOS的UWB室内可信定位方法

针对现行室内可信定位存在的三维定位精度低与结果可信度难以定量评估的难点,提出了一种可信超宽带(UWB)室内定位模型。该方法采用无迹卡尔曼滤波和IGG-III抗差理论模型,解决了UWB定位中的非线性化和非视距误差问题;同时,为提高该方法定位结果的可信度,进一步构建了一种兼顾UWB基站空间分布和非视距误差的可信精度评估模型。与现有模型相比,提出的方案可有效实现基于UWB的室内高精度可信定位。仿真和实测数据结果表明：1)与传统最小二乘结果相比,该方法可提高30%～40%的UWB定位精度;2)引入IGG-III抗差模型可提高11%的定位精度;3)非线性化误差对UWB定位精度的影响不尽相同,约为22%～50%;4)提出的可信度评估模型可实时准确评估UWB定位精度。     

地图辅助行人航迹推算技术的室内定位方法

针对目前室内定位技术中位置漂移、定位结果偏差较大的问题,提出了一种融合行人航迹推算(PDR)、地标匹配修正和地图辅助的室内行人定位方法.该方法利用基于惯性传感器的PDR技术计算行人位置信息,利用行走过程中的传感器读数特征识别室内特定地标点,与地标库数据进行匹配后,修正PDR轨迹产生的累积误差.室内地图辅助主要是通过判断行人是否位于走廊等区域,限制轨迹穿墙,约束PDR定位轨迹.实验结果表明,融合定位算法得到的轨迹优于纯惯性递推算法得到的轨迹,更加接近真实的行走轨迹,定位精度提高了51.2％,平均定位误差降至1.8m,满足室内定位需求.     

基于惯性导航/无线传感器网络组合的采煤机定位方法研究

采煤机是井下综采工作面的重要设备,采煤机精确定位技术是煤矿生产装备自动化的关键技术之一。为了实现高精度定位满足井下综采自动化作业需求,提出了基于惯性导航/无线传感器网络组合的采煤机定位方法。采用锚节点安置于液压支架上,移动节点与惯导固定安装于采煤机上的配置方案,利用位置已知的锚节点测距信息估计和修正惯导误差,同时实施对安置于推进过程中的液压支架上锚节点(未知节点)位置信息的实时校准,从而达到采煤机高精度定位、无线传感器网络节点动态自动调节的目的。通过试验对所提方法的有效性进行了验证,结果表明,所釆用方法对釆煤机轨迹具有良好跟踪性能,水平定位误差不超过1.57 cm/h。     

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...     

一种基于无线信号辅助的室内无死角定位算法

针对传统惯性导航系统定位误差随时间积累的问题,提出了一种基于无线信号辅助定位的室内无死角定位算法。该算法首先利用加速度计、陀螺仪、磁力计和气压计等传感器数据实现三维定位,然后利用无线信号对惯导定位中的位置偏差进行实时校正,再通过航向最优估计算法对航向误差进行修正,在位置和航向上增强惯导系统的实用性。利用实验室自主研发的微惯性测量单元固定在腰部脊椎位置进行实验验证,结果显示基于无线信号辅助的室内无死角定位算法精度达到1%以内,与纯惯导技术相比,能够提供更持久和准确的三维位置信息。     

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。     

基于WLAN的室内定位方法研究

室内定位技术是指当携带定位设备的人或物处于室内环境时,携带者或外部监控系统获取其室内位置信息的技术。选取了目前应用前景较为广泛的WLAN定位技术进行研究,阐述了WLAN室内定位技术的基本原理,对比分析了目前两大WLAN定位技术:三边定位法和指纹定位法。针对现有技术的不足提出了新算法进行优化和改进,选取实际环境设计实验验证算法性能,结果表明新算法综合现有技术优点,可在降低成本的同时提高精度并减少运算时间。     

基于TOF的UWB可移动基站快速自定位算法

针对运动场中超宽带(UWB)可移动基站的位置获取需要人工测量、定位不方便的问题,提出了基于飞行时间(TOF)的UWB可移动基站快速自定位方法.首先根据基站布局情况确定局部坐标系,建立基于UWB基站间相互测距信息的各基站坐标方程,采用最小二乘法对各基站的坐标进行解算,进而分析其定位误差.最后通过实验验证了算法的可行性和稳定性.实验结果表明,可移动基站平均定位精度在0.05m以内.相对于传统的人工测量方式,基站自定位可有效节省基站布设时间,减少工作量.     

UWB与GNSS结合的室内外一体化定位系统设计

针对电力北斗安全应用、自动驾驶导航等应用场景对室内外一体化无缝定位的迫切需求,设计了一种将UWB与GNSS结合的一体化无缝定位系统.通过将UWB标签与小型化GNSS模块集成到手持智能设备上形成一体化定位终端,服务器软件对卫导结果与超宽带定位结果进行融合,输出连续定位结果.实验结果表明,该系统可以实现人员的室内外一体化无...     

改进的Chan-粒子滤波算法超宽带室内三维定位

针对超宽带室内定位时容易受到非视距误差的影响,导致定位精度大大下降,甚至无法准确定位的问题,提出了一种融合粒子滤波的改进Chan定位新方法。首先,在Chan定位方法中引入模拟退火算法,对到达时间差(TDOA)算法的测量值进行优化,获得初步定位的最优解;然后,采用粒子滤波对测量值进行再次优化,粒子重采样后得到的中心位置即为目标节点的精确位置。仿真和实验结果均表明,该算法能有效提高在非视距环境下超宽带室内定位的精度,较好地消除非视距误差的干扰。     

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。     

基于自适应修正曼哈顿距离的室内定位方法

在室内WiFi环境下,针对常见指纹匹配算法所忽略的信号波动问题,提出了一种基于自适应修正曼哈顿距离和AP选择的指纹匹配算法,并结合加权K近邻方法实现定位。首先采用AP选择算法获取部分受干扰程度小和出现频率高的AP,在指纹匹配时仅使用该部分AP的接收信号强度进行计算;在分析WiFi信号传播衰减公式和信号波动的基础上,提出了将自适应修正曼哈顿距离作为指纹匹配的度量距离,使用该距离旨在平滑信号波动对指纹相似度计算的影响;最后采用加权K近邻方法估计测试点的坐标。实验结果表明,在加权K近邻方法的框架下,基于自适应修正曼哈顿距离的定位算法在定位精度上优于基于欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离和Sorensen距离的定位算法。     

基于GPS/MEMS微惯性导航系统的 混合校正方法研究

针对GPS/MEMS 微惯性组合导航系统, 为了提高算法的可靠性和导航精 度, 研究了Kalman 滤波算法。分析了DSP 数字系统的运算能力、构建了优化的数学模 型, 提出了Kalman 滤波混合校正方法, 并将此方法应用于搭建的组合导航系统。通过 跑车试验对该方法进行了验证,试验结果表明,系统的导航精度,姿态误差在0.5°,航 向角误差2°,速度误差0.5m/s。     

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MEMS传感器的四旋翼组合测姿研究

针对四旋翼无人机机体尺寸较小、带载荷能力有限的特点,设计基于低成本MEMS惯性器件的测姿系统,以满足四旋翼无人机在系统控制方面的需求。但是低成本的MEMS惯性器件具有精度低,随机漂移大,容易受到外界环境干扰等缺点。本文充分发挥四旋翼无人机搭载的MEMS惯性器件的功能,分别利用两种方法测量载体姿态,并通过卡尔曼滤波的方法实现这两种测姿方法的数据融合。经过仿真分析,融合后组合测姿系统的测姿精度得到提高。     

基于线性调频扩频的单基站室内定位系统研究

基于WLAN、蓝牙等无线信号的室内定位系统在布设与组网阶段需要布设大量的节点,在推广过程中严重受制于布设成本,因而提出了一种基于线性调频扩频(Chirp Spread Spectrum,CSS)信号的单基站室内定位系统及相关定位算法,结合使用线性调频测距方法与自主角度估计方法,测距精度优于1m,测角精度达1.5°,可为地下停车场等人员相对稀疏、定位精度需求相对较低的应用场景提供低成本的覆盖。经过室内停车场场景试验,该室内定位系统可在仅使用单一基站情况下,在约60m半径内提供1~3m的定位精度。