视觉/惯性组合导航技术发展综述

视觉/惯性组合导航技术是自主导航领域的重要研究方向之一。首先介绍了视觉/惯性组合导航技术的发展概况,然后从纯视觉导航(里程计、同步定位与构图)以及组合导航(滤波、非线性优化)2个层次介绍了传统的基于视觉几何与运动学模型的视觉/惯性组合导航方法,还介绍了近年来发展迅猛的基于机器学习的视觉/惯性组合导航方法。最后,简要介绍了视觉/惯性组合导航技术的典型应用及未来发展趋势。     

基于决策树方法的液体火箭发动机稳态段故障诊断

以泵压式液体火箭发动机为研究对象,针对故障特征难以提取的问题,提出了在大量试车数据的基础上,应用决策树方法提取故障特征并进行稳态段故障检测与诊断的思路,对某型发动机大量热试车数据进行了实例分析,将得到的故障检测和诊断结果与神经网络等方法所得结果进行了比较。并利用仿真数据对该方法的性能进行了进一步验证。研究结果表明,决策树方法是一种有效、可靠的液体火箭发动机故障检测与诊断的新途径。     

基于单目视觉的机器人避障方法研究

避障问题一直是机器人领域研究的热点和重点。设计一种基于单目视觉的避障系统,能够同时检测机器人正前方和两侧的障碍物,且对低纹理障碍物同样具有效果。该系统采用特征尺度检测器完成机器人视野正前方障碍物的检测,对于视野两侧的障碍物运用光流平衡策略进行规避,而对于低纹理的障碍物则利用图像熵的方法进行检测。整个系统在地面移动机器人上进行了测试,实验结果表明,该方法能在复杂的环境下可靠地完成机器人的避障任务。     

利用外部辅助信息解决双星定向中的模糊度确定问题

由于我国双星系统载波相位信息少,且对地静止,难以直接利用多星系统(GPS、GLONASS等)解模糊方法进行双星定向。针对此种情况,本文提出了一种基于外部辅助信息的模糊度函数方法来确定单差模糊度参数初值,并详细分析了外部辅助信息的精度要求。进行了仿真实验,结果表明:当基线长度为2米,原始载波相位测量精度为1%周时,只需外部姿态传感器提供精度不低于1 70°的辅助方向信息,即可以约98 60%的高成功率正确确定模糊度参数。该项技术可辅助惯导系统实现快速初始对准。此外,采用多天线配置,利用INS提供概略姿态信息可实现双星实时定姿,并可进一步发展为双星/INS组合导航系统,从而极大地扩展应用领域。     

一种新型卫星接收机基带仿真研究

描述了一种新型的卫星接收机基带结构仿真与验证,基带结构设计采用双模态结构:一个仅仅用来执行搜索功能,该搜索采用频域的搜索方法;另一个执行搜索和跟踪功能,为了使搜索和跟踪使用同一基带结构,搜索采用时域的搜索方法.在基带结构验证中,码跟踪环采用简单的延迟锁定环DLL,而载波跟踪环采用二阶锁相环PLL.基于GPS中频信号采样采集实际GPS数据,对卫星接收机基带即搜索和跟踪进行了验证.测试结果证明所设计基带结构是有效的,使得用户在微弱信号处理、多路径处理和发展新的算法等方面具有更大的灵活性,为实际的高性能硬件GPS接收机设计提供了重要的基础.     

基于步进式运动模型的单兵协同导航算法设计

基于足部微惯性测量单元(MIMU)和超宽带测距的协同导航技术是一种解决卫星信号受限环境下单兵自主导航难题的有效途径。根据零速修正辅助的惯性解算特点,建立了一种单兵协同导航模型,协同导航状态为各单兵的位置和航向,系统输入为足部MIMU提供的每步位移和航向增量。将算法与相关文献中提出的两种算法进行了对比分析,该算法的优点是无需对足部惯导模块做任何改动和进行反馈修正,易于工程实现且不损失精度。通过三人协同导航试验分析了算法的性能,数据分析表明协同导航在不同条件下可以不同程度地改善系统的定位性能。