基于FLoFTR算法的无人机实时在线地理定位

研制高效鲁棒的智能视觉定位方法是解决全球导航卫星系统（GNSS）拒止条件下无人机导航定位的重要途径之一。传统视觉定位方法存在精度较差、容易丢失定位的问题。本文提出一种FLoFTR算法，通过对高精度影像匹配算法LoFTR进行改进优化，在无人机计算平台上实现实时高精度定位。FLoFTR采用知识蒸馏方法压缩模型规模，提升推理效率，并通过改进特征提取模块和应用基于余弦距离的特征匹配方法，进一步降低了匹配时间并维持相当的匹配性能。在研制的软硬一体的平台上试验表明，优化后模型平均定位误差损失维持在0.1m以内，定位平均处理时间为47ms，定位速度提升超过7倍，可满足无人机定位的精度和实时性要求。     

多无人机辅助定位信标的区域导航定位算法

针对卫星导航系统在受到干扰不可用的情况,研究了多无人机（UAV）辅助的区域导航定位算法。以无人机作为空基信号播发平台,向地面用户广播其位置信息及同步时钟信号,地面用户通过接收无人机位置及与无人机的距离计算出其实时位置。以地面战车为例,为解决伪距单点定位算法中的矩阵不可逆问题,消除地面用户接收机的钟差,基于列文伯格-马夸尔特（LM）算法,提出一种地面用户的定位解算模型,同时,为提高一般最小二乘算法的计算精度,提出了两步最小二乘定位算法。在分析2种算法静态定位精度的基础上,设计了基于车载惯性传感器和无人机辅助定位信息的组合导航实现算法,实现了对战车的连续定位。仿真结果表明,在GNSS拒止环境下,利用无人机播发的定位信标信号并结合地面用户战车自带的惯性导航系统,可以实现对地面用户的可靠连续定位,满足一定区域范围内用户的导航定位需求。     

基于记忆融合模式的多无人机分散式协同导航方法

针对多无人机协同交互过程中存在的通信时滞问题，提出基于记忆-融合的多无人机分散式协同导航算法。在无人机惯性和全球卫星导航系统（GNSS）紧组合导航框架基础上，建立含时滞影响的系统状态向量，并对系统状态误差及其方差进行推导，进一步构建关于各无人机状态的最优估计模型，并基于状态误差方差最小准则对状态进行最优估计。建立了基于机间相对测量的多无人机分散式协同导航算法，提出了基于记忆融合模式的时滞处理方法。在GNSS可获取及拒止环境下进行多无人机协同导航仿真与实验测试，结果表明，所提出的基于记忆-融合的分散式协同导航算法能有效补偿通信时滞造成的精度损失，有效提高定位精度。     

GNSS拒止环境下UAV集群协同导航技术发展现状及分析

随着无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)技术的发展,无人机集群成为近年的重点研究方向。无人机集群协同导航技术能够提升无人机在卫星导航拒止环境下的定位导航能力,成为集群协同技术研究中的一大热点。对现有的导航技术以及集群协同相关技术进行论述,将卫星导航拒止环境下的协同导航技术分为协同组织架构、导航定位方式、机间相对定位、协同定位优化四个方向,并总结了对应方向的发展现状,同时分析了不同场景下的协同导航技术方案,最后阐述了协同导航未来发展的重点方向。     

基于惯性/激光测距/视觉里程计组合的高空场景尺度误差估计方法

惯性/视觉感知信息融合导航定位技术是目前实现无人机不依赖卫星自主导航的最有效手段。但对于面向高空场景的大型无人机，惯性器件误差与视觉里程计尺度误差耦合且特征平面化导致可观测性下降。针对这一问题，提出了利用惯性/激光测距/视觉里程计组合实现尺度误差估计的方法。通过开展误差模型建立、激光测量点与图像中位置匹配、无人机平飞机动下系统可观测性分析等关键技术研究，实现了高空场景下尺度误差的精确估计。经过300m高度机载试验数据验证，算法精度优于1.5%D，对卫星拒止条件下高空无人机自主导航具有重要意义。     

一种新型的伪卫星辅助下的惯导初始对准方法

静基座且已知载体位置的情况下,INS可以快速地完成初始对准,但是在野外环境下通常无法快速地给出初始位置。伪卫星具有铺设简单快捷,不易受到破坏的特点,适合在未知环境下作为GNSS系统的补充来辅助定位。但是在GNSS拒止的情况下,如果单独使用伪卫星(PL)来进行定位会存在定位结果误差较大等问题,难以辅助INS系统完成初始对准。为了解决GNSS拒止情况下伪卫星辅助惯性导航系统进行初始对准存在的问题,提出了以高度传感器辅助下的PL定位算法,利用该算法得到准确的位置信息进而实现GNSS拒止条件下INS系统的初始对准,满足高精度的INS系统在复杂环境下的使用需求。     

基于因子图的卫星拒止环境下的多信息融合技术

目前,几乎所有军用和民用系统都依靠基于卫星的组合导航系统来获取导航定位信息。但卫星信号在都市、室内、地下等环境中容易受到干扰,使得导航结果精度降低。为了解决在卫星拒止环境下的导航定位问题,选用基于因子图的信息融合算法,来实现不同采集频率的导航数据信息的融合。实地跑车试验表明,该方法能在卫星信号失效情况下,实现多传感器信息快速有效融合,确保系统导航精度,提升卫星拒止环境下载体导航定位能力。     

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。     

基于异构特征信息匹配的车辆自主定位方法研究

针对车辆在GNSS拒止条件下的定位需求,提出了一种基于多源异构特征信息联合匹配的自主定位方法,并从数据库建立和匹配方法2个方面分别进行了分析研究。提出了基于众包数据的特征信息库建立方法,通过地磁、WLAN、蓝牙、蜂窝网等信息对众包数据进行分段与聚类,利用提出的DBSCAN算法进行地图重构;此外,还提出了基于HMM模型的异构特征联合匹配定位方法,可将多种传感器提供的观测量以特征方式进行联合匹配。试验结果表明,该方法可以很好地解决GNSS拒止条件下的车辆自主定位问题。     

航天器多约束交会的仅测角导航最优多目标闭环制导

研究了航天器多约束交会的仅测角导航最优多目标闭环制导问题,优化目标包括交会时间、燃耗和仅测角导航可观性指标,并考虑了视觉传感器视场角、推力器推力幅度和最小安全距离等各种约束条件,建立了多约束、多目标优化下的仅测角导航和闭环制导问题的数学模型,分析了仅测角导航和闭环制导之间的耦合关系。最后,通过Matlab遗传算法工具箱中的多目标优化函数,求解得到了该多目标优化模型的Pareto最优解集,结果显示交会时间、燃耗和仅测角导航可观性指标不能同时达到最优,存在相互制约关系,即提高其中一种优化目标的性能会降低其他优化目标的性能。     

欧美月球GNSS规划现状分析综述

月球是地球最重要的天然卫星,当前国际上正在迎来新一轮月球探索高潮,数十个机构和商业团队正在规划月球探索任务,并设想在未来实现航天员长期驻月,围绕月球的“太空竞赛”刚刚开始。月球GNSS（基于现有的地球GNSS以及新的环月卫星通信导航基础设施的月球卫星通信导航定位技术）是空间基准科研的基础,能够提供航天器着陆定位以及月面（及其覆盖空间）定位、导航与授时等服务,同时可以将月球作为试验场,将导航工具包扩展到更远的目的地（如火星）。对欧美近期发布的月球GNSS规划进行了整理归纳,其中包括美国月球GNSS接收机实验（LuGRE）计划和欧洲月光（MoonLight）计划,以及美国中远期月球通信中继和导航系统（LCRNS）计划,这些计划可以为我国开展月球GNSS规划提供参考。     

无人机GNSS/IMU组合导航系统完好性监测方法

针对民用无人机组合导航系统中,全球导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）均存在故障风险的情况,提出一种兼顾GNSS和IMU故障风险的组合导航系统完好性监测方法。该方法根据故障检测结果建立完好性风险模型,设计完好性风险需求分配方案并建立各故障模式的保护级反演模型,利用滤波新息表达过去历元故障偏差对定位误差的影响,解决故障起始历元和故障偏差取值未知的前提下保护级反演难题。典型无人机低空飞行作业场景下的仿真结果表明：该方法设计的保护级反演模型计算所得保护级可跟踪定位误差的变化趋势,对定位误差形成包络,从而保障组合导航系统的完好性。     

一种基于惯性/视觉信息融合的无人机自主着陆导航算法

无人机自主着陆过程中需要实时获得高精度的导航信息,对自主性、实时性的要求较高.现有的导航方式都存在各自的不足,且在室内等新型环境中不能使用.针对这一问题,提出了一种视觉/惯性组合导航算法.首先建立了世界坐标系下惯性导航的数学模型,随后通过Kalman滤波实现位置、姿态匹配,其中位置匹配完成速度误差、加表零偏的估计;姿态匹配完成安装误差角、陀螺漂移的估计,并利用估计得到的安装误差角和视觉导航系统输出的姿态信息对惯导姿态进行修正.仿真结果表明,该算法具有一定的工程应用价值.     

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...     

可融合里程计的INS/GNSS组合导航系统设计与试验分析

为了解决卫星信号被遮挡环境下MEMS-INS/GNSS组合导航漂移问题,对GNSS信号中断时的MEMS-INS/GNSS系统应如何抑制导航误差的漂移进行了研究.采用基于误差状态的EKF信息融合方法,灵活接入轮式或视觉里程计(OD)的速度约束,建立了一种MEMS-INS/GNSS/OD导航系统.在试验中,对比分析了加入A...     

无人机自主着陆视觉相对位姿测量误差分析方法

卫星拒止条件下无人机自主安全回收的关键是全自主、高精度的测量无人机相对着陆场站的相对位姿信息。视觉相对位姿测量直接敏感高动态运动体之间的相对位姿信息,具有全自主、高精度等优势,为无人机自主安全回收提供新的技术途径。针对视觉相对位姿测量精度易受目标特征提取精度和相机内参数标定误差影响的问题,提出了一种无人机自主着陆视觉相对位姿测量误差分析方法,该方法通过研究测量机理模型确定关键误差影响因素,计算相关参数变化对测量精度的影响,最后利用仿真分析验证本文所提方法的有效性。     

密林环境空地协同GNSS/UWB快速高精度定位技术

针对密林中卫星信号遮挡难以实现快速高精度定位的问题,提出了一种密林环境空地协同全球卫星导航系统/超宽带(GNSS/UWB)高精度定位方法。该方法综合考虑无人机平台在空旷环境快速运动与超宽带的强穿透性测量等特征,通过无人机携带GNSS/UWB集成化载荷,以移动单基站模拟多基站,配合密林中UWB标签组网测距,完成密林中UWB标签定位。对基站布设方案展开研究,为密林环境下空地协同GNSS/UWB快速高精度定位技术应用提供基站布设指导和依据,并且利用密林环境下实测测距实验+仿真定位实验对提出的方法进行验证。结果表明,所述方法可有效实现密林环境下的快速高精度定位,精度达到分米级,并且通过优选基站布设网型、范围及高度可有效提高定位精度,为密林环境下快速高精度定位方法提供了理论支撑。     

用改进的准线性平差法实现GPS辅助无人机对地定位

以无人机对地定位为应用背景,在GPS辅助确定机载摄像机光心位置条件下,用改进的准线性平差法从序列图象求解地面目标点的三维位置。首先简要介绍经典平差法和准线性平差法,然后详细阐述了改进的准线性平差法原理、实现步骤,并用仿真数据和真实图象进行了验证。结果表明,改进的准线性平差法不仅对定位精度有所提高,而且降低了计算量,提高了计算速度。如果运用于GPS辅助无人机获取的图象分析,可实现实时对地定位和基于视觉的导航、着陆等。     

部分模糊度固定方法在GNSS/INS紧组合中的应用研究

针对动态环境下GNSS/INS导航定位模糊度固定难的问题,提出了一种基于部分模糊度固定的GNSS/INS紧组合导航定位算法,通过选择模糊度的最优子集进行固定,并利用实测车载实验进行了算法验证.实验结果表明:在开阔环境下,基于部分模糊度固定的GNSS/INS紧组合与基于全模糊度固定的GNSS/INS紧组合算法的定位精度相...     

视觉与惯性融合的多旋翼飞行机器人室内定位技术

随着人工智能技术的发展，无人机的应用场景趋向多元，人们对无人机的需求也不仅仅满足于简单的飞行任务，而是赋予其飞行机器人的角色，对其自主导航、复杂环境下的定位以及智能协同方面提出了更高的要求。针对室内场景下的定位需求，融合视觉与惯性数据实现了多旋翼飞行机器人的室内定位。在视觉前端加入图像增强算法以提高图像灰度对比度，减少了光流跟踪的误匹配点数。提出了一种基于图像信息的特征点提取和图像帧发布策略提高了定位精度，解决了室内环境下的定位漂移问题。针对飞行机器人室内自主跟踪及降落任务，设计了基于视觉定位的飞行机器人自主降落系统。在Gazebo中搭建飞行机器人模型仿真验证自主降落系统有效性，在EuRoC数据集下对定位算法进行对比评估，搭建飞行机器人平台在真实场景下进行室内定位实验，完成了室内场景下平台自主跟踪及降落任务，并采用运动捕捉系统获取的定位真值数据进行了误差分析，结果表明该定位技术满足室内场景下的自主跟踪及降落任务需求。