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在广泛使用的惯性/里程计组合导航应用中,一贯的方法是使用Kalman滤波器进行组合导航状态估计,展现出了强大的工程适用性。然而其对于历史状态没有修正,导致整体导航精度受限。而基于优化的方法可以平滑整体组合导航的轨迹,有望提升惯性/里程计组合导航的精度和鲁棒性。将优化方法与滤波方法在惯性/里程计组合导航应用中进行对比,分析在不同条件下优化算法和滤波算法的优劣。试验表明,基于优化的算法在含有稀疏位置观测的条件下能够比滤波算法定位精度更高。但是,无位置观测的条件下,滤波算法更加稳定和精确。可以得到:基于滤波的算法更加简单稳定,更适用于工程实践;基于优化的算法模型更加复杂,在观测约束更多的条件下能够得到更好状态估计结果。 相似文献
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视觉传感器在无人机室内定位中发挥着重要作用。传统基于特征点的视觉里程计算法通过底层亮度关系进行描述匹配,抗干扰能力不足,会出现匹配错误甚至失败的情况,导航系统的精度及鲁棒性有待提升。由于室内环境存在丰富的语义信息,提出了一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法。首先,将室内语义信息进行因子建模,并与传统的视觉里程计方法进行融合;然后,基于惯性预积分方法,在因子图优化中添加惯性约束,以进一步提高无人机在动态复杂环境下的定位精度和鲁棒性;最后,通过无人机室内飞行试验对算法的定位精度进行了分析。试验结果表明,相较于传统的视觉里程计算法,该方法具有更高的精度和鲁棒性。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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基于GPS和低成本惯性组件的组合导航系统是近年来导航系统的主要发展方向。以H∞滤波器为基础 ,研究了GPS与一种低成本微机械惯性测量单元的组合算法。在给出H∞ 滤波问题的数学描述基础上 ,研究了H∞ 滤波算法与传统Kalman滤波算法的关系。以位置 /速度组合模式为例 ,通过仿真分析研究了一种应用于低成本组合导航系统的H∞ 滤波算法 ,对系统的精度、鲁棒性以及系统稳定性进行了分析。 相似文献
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复杂动态场景下高精度导航定位是自主无人系统决策规划与控制执行的基础。在城市峡谷、隧道、地下或室内停车场等场景下,卫星信号弱甚至丢失,严重影响了惯性/卫星/视觉等多源融合导航的精度和可靠性。为主动适应动态场景变化,迫切需要设计一种适用于跨场景的多源融合导航系统。基于动态时变系统的可观测度分析,在线度量惯性/卫星、惯性/视觉等组合导航因子的可信程度,进而采用因子图融合导航框架,根据各组合导航因子的可信程度,主动优化因子构建和增量平滑过程,以实现多传感器自适应融合导航与可靠定位。实验仿真表明:基于可观测度分析方法,能够在线优化因子图计算过程,提升了多源融合导航系统的环境适应性和跨场景能力,保证了复杂动态场景下自主无人系统跨场景导航模式切换和连续可靠的导航定位。 相似文献
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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。 相似文献
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车载视觉导航在大角度旋转和高速运动等场景下表现不佳,由于视觉和惯性的误差特性互补,所以视觉惯性组合导航算法有良好的应用前景。大视场相机获取外界信息丰富,但大视场相机采样频率低影响视觉数据采集,而且基于优化的组合导航算法计算速度慢,故提出了一种适用于大视场相机的车载视觉惯性组合导航算法。该算法侧重于数据预处理:设计了基于伽马函数的对比度受限自适应直方图均衡化来降低图像噪声,通过FAST角点与光流法的组合完成特征提取与跟踪,进一步加快了计算速度。引入了惯性数据等效旋转矢量二子样算法来减少数据量和计算量,通过预积分算法为误差优化减少计算量,通过视觉误差、惯性误差以及边缘化误差联合优化来提高精度。与其他组合导航算法相比,该算法精度较高,计算速度最快,与VINS-Mono相比节省时间19.7%。 相似文献
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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。 相似文献
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当前,国内外地面无人作战平台处于快速发展阶段,其自主性、智能性的特点使得其相较于传统地面武器平台对导航系统提出了更高的要求,除了具备常规意义上的测姿、定位、定向等功能之外,还需要具备环境相对位姿感知与导航能力。目前,典型的地面无人平台均采用惯性基组合导航方案,以惯性传感器为主,配备卫星、视觉、雷达等多类辅助传感器,通过组合导航算法实现传感器间的有机融合。针对地面无人作战平台的导航需求,对当前主流惯性基组合导航技术进行梳理,分别介绍了惯性/里程计、惯性/卫星、惯性/视觉、惯性/激光雷达组合导航技术的发展现状,并对适用于地面无人作战平台的导航技术进行了展望。 相似文献
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定位系统(GPS)正在获得越来越广泛的应用.本文叙述了采用差分全球定位系统/高度表(DGPS/RA)组合技术引导飞机进近着陆的研究试验,并对国际上GPS引导飞机进近着陆应用研究的现状和发展趋势作了分析。 相似文献