基于视觉的无人作战飞机跑道障碍物检测方案

提出了基于视觉的无人作战飞机跑道障碍物检测方案.结合应用特征和流的障碍物检测方式的特点,使用多尺度特征点匹配光流估计方法代替普遍使用的微分光流计算方法,直接对图像序列计算稀疏光流场;利用相关假设,在存在一定导航误差的情况下,对跑道障碍物进行实时检测;同时对跑道障碍物视觉检测方案的误差和适用区间进行了分析;通过自主开发的"无人作战飞机自主着陆实时仿真验证平台"进行仿真,结果显示该方案能够有效检测跑道上存在的障碍物.      

捷联惯导/里程计组合导航方法

针对车载自主导航需求,基于卡尔曼滤波器,实现捷联惯导与里程计量测信息的组合导航.推导了里程计误差模型,结合捷联惯组误差模型与捷联系统误差模型,建立了捷联惯导/里程计自主组合导航系统误差状态模型.建立了捷联惯导/里程计组合导航量测模型,阐述了估计误差修正方法.采用仿真计算对此方法进行了验证,仿真结果表明:组合导航过程中,初始姿态误差能得到有效估计,姿态误差和位置误差均能控制在一定精度范围内,应用此组合导航方法相对于传统的航位推算方法能得到更高的导航精度,能有效实现自主高精度定位定向.     

空间机器人自主定位定向方法研究

针对机器人在月球或火星上进行采矿的应用背景,研究了切平面捷联惯导方案、视觉定位方案、静态和动态的视觉/惯性组合定位定向方案.所提出的视觉/惯性组合导航系统使惯导系统的导航精度有很大的提高,同时只要求机器人携带很少的设备,大大降低了系统的成本.仿真结果表示该方案可行.      

捷联惯导与星敏感器组合导航算法研究

以Kalman滤波为基础,通过将捷联惯导系统和星敏感器所测得的飞行器相关姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的位置、速度和姿态角。详细推导了捷联惯导与星敏感器组合导航的算法,并通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性。     

基于多传感器的卫星自主导航信息融合算法

通常卫星上装有较多的自主导航传感器,如何将其信息有效的组织并充分利用,是卫星自主导航的关键问题。采用信息融合技术把两种或多种导航系统组合起来,应用最优估计理论,形成最优组合导航系统,有利于充分运用各导航系统的信息进行信息互补和信息合作,已逐渐成为了导航定位技术的发展方向。文章针对星敏感器、红外地平仪、雷达高度计、紫外敏感器组成的卫星自主导航系统的特点,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波技术进行轨道确定的信息融合算法。仿真结果表明,该方案能够获得较高的定轨精度,有效抑制滤波发散,整个系统的运算速度和收敛速度也有所提高。     

光纤陀螺/GPS组合导航系统中的信息融合技术

光纤陀螺捷联惯导系统用于导航定位具有自主性的优点,但系统误差随时间累积.全球定位系统(GPS,Global Position System)用于导航定位精度很高,误差不随时间积累,但抗干扰性能很差,没有自主性.运用信息融合技术将光纤陀螺捷联系统和GPS进行组合,将GPS的高度信息引入惯导高度反馈通道,设定反馈系数,抑制高度发散,将GPS经度、纬度、地速信息作为系统卡尔曼滤波器量测信息,消除惯导积累误差.提出的信息融合方案运用于某中精度光纤陀螺/GPS组合导航系统并进行路试,导航系统输出3个方向位置数据与定位基准相比,误差不随时间积累,路试结果表明此信息融合方案的有效性及工程的实用性.      

基于灰色区间关联的UCAV自主决策方法

为解决信息不完备条件下的无人作战飞机（UCAV,Unmanned Combat Air Vehicle）战术决策问题,提出一种基于灰色区间关联的UCAV自主战术决策方法.依照作战任务要求选取决策要素,建立UCAV决策推理的规则库.构建不完备信息模型,并基于灰色区间关联理论给出UCAV战术决策模型;设计冲突消解算法,有效解决不完备信息导致的推理失效问题.仿真实例模拟了决策过程,验证了该方法在解决UCAV战术决策问题上的可行性和在化解规则匹配冲突方面的有效性.仿真结果表明,该方法能够应对决策要素不确定性较大的情况,并给出合理的战术行为推理结果.     

SINS/GNSS组合导航系统可视化仿真

针对惯性导航系统随时间误差积累的特性,设计了一种基于VC++的SINS/GNSS组合导航的仿真系统。根据飞控模块模拟飞机实际飞行轨迹,从而产生惯性测量器件的真值数据。利用Visual Studio2005完成捷联惯导实时解算和全球导航定位系统仿真,完成输出校正,从而实现组合导航系统的动态数字化仿真。程序结果表明组合导航系统可以克服惯性导航系统随时间误差积累的特性,导航参数误差不随时间漂移,可以用于长时间导航。     

无反馈多级式多传感器组合导航系统

传统的多传感器组合导航系统大都采用集中式、分布式与混合式信息融合方法,而多级式信息融合算法是上述3种算法的发展,可完成高层次空间融合。文章首先研究了基于无反馈信息的多传感器组合导航系统的多级式信息融合算法,然后理论分析证明该算法与无反馈形式的联邦卡尔曼滤波算法等价,最后以SINS/GPS/ SST/高度表多组合导航系统为例,对上述算法及结论进行了仿真与验证。     

INS/SMNS组合导航信息融合算法

为了解决INS/SMNS(Inertial Navigation System /Scene Matching Navigation System)组合导航系统信息融合时涉及到的时间对准、多速率滤波、不等间隔以及量测滞后等问题,根据INS/SMNS组合导航主要应用于末制导段以及Kalman滤波与观测值的关系,提出了采用外推法进行时间对准、变周期离散化进行不等间隔多速率滤波、使用计算机软件消除量测滞后的解决方案.对比分析了常规Kalman滤波、消除量测滞后Kalman滤波以及方案的滤波精度.仿真结果表明设计的方案具有较高的滤波精度.     

MCAV/IMU integrated navigation for the powered descent phase of Mars EDL

Pin-point landing is considered as a key technology for future manned Mars landing and Mars base missions. The traditional inertial navigation system (INS) based guidance, navigation and control (GNC) mode used in the Mars entry, descent and landing (EDL) phase has no ability to achieve the precise and safe Mars landing, so novel EDL GNC methodologies should be investigated to meet this goal. This paper proposes the MCAV/IMU integrated navigation scheme for the powered descent phase of Mars EDL. The Miniature Coherent Altimeter and Velocimeter (MCAV) is adopted to correct the inertial bias and drift and improve the performance of integrated navigation. Altitude and velocity information derived from MCAV and the lander’s state information sensed by inertial measurement unit (IMU) are integrated in extended Kalman filter algorithm. The validity of the proposed navigation scheme is confirmed by computer simulation.     

火星精确定点着陆多信息融合自主导航与控制方法研究

针对火星定点采样、载人登陆和基地构建等任务的需求,提出了一种火星精确定点着陆多信息融合自主导航与控制(Guidance Navigation and Control,GNC)方案。针对大气进入前的高精度导航需求,提出了基于X射线脉冲星和火星表面陆标图像的融合自主导航方法;针对火星着陆探测进入、下降和着陆(Entry,Descent and Landing,EDL)过程的高精度绝对和相对导航需求,提出了基于陆标图像、IMU(Inertial Measurement Unit)和测距测速信息的多信息融合自主导航方法;针对精确定点着陆要求,设计了大气进入和动力下降过程的制导与控制算法。数学仿真结果表明,提出的方案能够实现高精度的定点着陆(精度100 m)和相对避障(精度为0.5 m),可满足任务需求。     

深空测角测速组合导航系统时间配准方法研究

深空测角测速组合导航系统通过测角信息与测速信息融合,获取探测器位置、速度等参数,具有连续、自主、实时、高精度的优点。在深空测角测速组合导航系统多源信息融合过程中,要求各敏感器数据必须是统一时间基准。基于天文测角测速组合导航系统基本原理,阐述了在实际系统中,测角敏感器、测速敏感器由于时间基准误差、采样周期不一致、数据传输时延等都会造成时间不同步,而时间误差对位置和速度测量信息会带来很大的影响。本文分析时间误差在深空测角测速组合导航系统位置估计和速度估计中的作用机理,研究基于内插外推方法的时间配准方法,实现了测角敏感器与测速敏感器量测信息的同步。数学仿真结果表明,内插外推时间配准算法可有效抑制时间误差,提高深空测角测速组合导航系统导航精度。     

一种基于多虚拟观测量的组合导航自主完好性监测方法

完好性用于导航系统出现故障的情况下提供及时的告警,是生命安全类用户需要考虑的重要性能指标.基于惯性导航系统(INS)辅助的卫星导航自主完好性监测算法,提出了一种利用INS构造3颗虚拟卫星观测量的组合导航系统自主完好性监测方法,通过构造视线方向相互垂直的3颗卫星,最大限度利用组合导航中INS的导航信息,在2颗可见星条件下...     

INS／GPS组合导航系统的容错研究

本文研究了INS/GPS组合导航系统的容错问题,并提出了一个两级故障检测及分离方案。通过采用该方案,INS/GPS组合导航系统将具有较高的容错能力,并能为用户提供连续、精确的导航信息。     

An innovative navigation scheme of powered descent phase for Mars pinpoint landing

Pinpoint landing (within 100 m from the target) is essential for future Mars exploration missions. This paper deals with one aspect of the pinpoint landing architecture—the navigation performance improvement during the powered descent phase, and proposes an innovative navigation scheme to obtain the vehicle complete and accurate states. On the basis of dead reckoning relying on the Inertial Measurement Unit, measurements of the Integrated Doppler Radar are adopted to correct the vehicle velocity and altitude. Distance between the vehicle and one Mars Orbiter as well as their line-of-sight relative velocity is measured by a radio sensor, and integrated in the filter to correct the vehicle horizontal position. The innovative navigation system is based on an Extend Kalman Filter. Two observation schemes are developed. One considers measurements of the Integrated Doppler Radar and radio range measurement. Another further considers radio velocity measurement. The performance of the innovative navigation scheme is greatly influenced by the position of the Mars Orbiter with respect to the target. Stochastic analyses are performed to obtain optimal locations of Mars Orbiter. Finally, the innovative navigation scheme performances are assessed through stochastic simulations. Its performance improvements are demonstrated by comparison with the Integrated Doppler Radar only navigation scheme.     

一种近地卫星自主定轨的联合滤波算法

地磁场具有完整的数学模型,而地磁场矢量是卫星的位置矢量函数,利用地磁场测量可以实现近地卫星的自主导航。首先建立近地卫星的高精度轨道动力学模型,提出基于星敏感器与磁强计相结合的自主导航算法,利用星敏感器输出高精度的姿态信息,同时恒星星光矢量与地磁场矢量组成两种观测模式,采用联合滤波算法对系统进行数值仿真,并对滤波算法的收敛性和仿真结果的精度进行了分析。通过对数值仿真结果的分析证实了该方案具有良好的鲁棒性和容错性。     

一种多步的基于切换星间测量的多星自主导航算法

针对基于星间测量的多星自主导航问题,从载荷优化和节约成本考虑,提出了一种单套敏感器切换测量的导航方案。建立了该导航方案下的系统状态空间模型,并基于扩展卡尔曼滤波方程给出了导航估计算法。基于多步卡尔曼滤波方法,将集中的滤波算法解耦为多个平行的子滤波器,使计算量降低到原算法的50%以下,并且在切换测量的导航方案下,部分解耦出的子滤波器可以只预测不更新,能够进一步地降低计算负担。给出了多步滤波算法的推导过程,证明了其与标准卡尔曼滤波的数学等价性,故算法的估计性能及计算结果与标准卡尔曼滤波一致,但计算速度有明显提升。最后,通过具体算例给出了算法的仿真验证。