基于强跟踪滤波的GPS/INS组合导航系统对准技术研究

针对卡尔曼滤波鲁棒性较差的问题,研究了基于强跟踪滤波方法的GPS/INS对准。建立了GPS/INS组合导航系统对准的误差模型,对机载装备系统进行GPS/INS组合导航系统的对准仿真分析,验证该方案的可行性及强跟踪滤波器的性能。仿真结果表明,采用强跟踪滤波能够根据残差的变化求出渐消因子,能够在机动过程中有效跟踪系统状态量,从而提高对准精度和速度。采用强跟踪滤波的GPS/INS组合导航系统对准技术可以保证对准的快速性及对准精度,对工程应用具有重要的参考价值。     

平台惯性导航位置更新中的改进算法研究

平台惯导系统由于其精度高的优势,在成熟的军用武器和航天设备中仍占有较高比重。导航计算机的运算能力是影响平台惯导实时性和精度的重要因素。本文对比分析了单、双精度浮点处理器计算特性,研究了其对平台惯导导航计算精度的影响;在此基础上,为提高单精度浮点处理器下平台惯性导航精度,提出了将经纬度分解成全量、大量、小量进行运算的改进计算精度的方法,从导航计算原理角度推导了导航计算中经、纬度的改进计算方法。仿真结果表明：改进后的平台惯导计算算法在单精度浮点处理器下,可以在保证运算实时性的同时,有效提高平台惯导精度,水平定位精度提高两个数量级。     

无人机动态目标高精度定位方法研究

针对未来无人机对目标高精度定位的迫切需求,开展了无人机动态目标高精度定位方法研究,提出了动态目标高精度定位总体方案。方案将惯性/卫星组合导航系统和机载光电平台系统获取的载机信息和目标相对信息作为目标定位算法的输入量,合理分配目标定位过程中各项误差参数,实现无人机对目标的高精度定位。经仿真验证,目标定位精度和载机导航精度都达到了期望指标,表明了方案和算法的有效性。     

MEMS微惯性姿态系统的环境适应性优化设计技术

分析了MEMS微惯性姿态系统温度及载体运动等环境因素对MEMS惯性传感器的影响和姿态系统的关键技术;针对MEMS惯性器件的热环境优化,建立了基于有限元分析方法的热分析模型,仿真分析了散热设计方案,基于微惯性姿态系统样机,试验验证了散热设计的有效性;针对MEMS惯性传感器误差的强非线性特性,建立了全温范围分段线性误差补偿模型,改进了误差标定方法,有效提高了MEMS惯性器件的精度;分析了微惯性姿态组合算法的适用性条件,优化设计了基于载体飞行状态的微惯性姿态系统姿态滤波的约束条件。转台试验和飞行试验充分验证了环境适应性优化设计方法和结果的有效性,全程飞行条件下姿态误差优于2.5°,稳定飞行阶段姿态误差优于1°,该系统可满足姿态备份和微小型无人飞行器的应用需求。     

MEMS陀螺仪的高精度标定方法

为了提高微机电(MEMS)陀螺仪的测量精度，研究了一种同时标定陀螺非正交误差和加速度敏感漂移误差的标定方法。设计了16位置的转台标定方案，分别以地球自转角速率和重力加速度作为角速率和加速度激励源，利用两组角速率数据迭代求解非正交误差和加速度敏感漂移误差，并以陀螺仪对地球自转角速率的敏感误差作为校正效果的评估依据。试验结果表明，该方法能够有效校正MEMS陀螺仪的非正交误差和加速度敏感漂移误差，提高了陀螺仪的测量精度，且易于工程实现。     

一种低数据传输的多机器人实时视觉SLAM

针对多机器人视觉SLAM在实际应用中带宽受限的问题,设计了一种低数据传输的多机器人实时视觉SLAM系统.系统中引入了NetVLAD神经网络模型,通过改进NetVLAD降低了多机器人回环检测的计算资源占用,提高了回环检测的实时性.提出了一种针对描述子缺失情况下的特征匹配算法,提高了回环检测与相对量测的鲁棒性,并提出了一种增量式多机器人位姿图共享和优化方法.最后,通过在KITTI数据集进行测试,验证了该SLAM系统能有效减少多机器人通信过程中的数据传输,具有与单机器人SLAM相当的定位精度和实时性.     

融合明度特征的V-SAD立体匹配算法

针对SAD算法难以对图像中纯色与弱纹理部分进行准确匹配的问题,提出了将HSV空间明度特征与SAD算法相融合的立体匹配算法,称为V-SAD算法.首先将图像从RGB空间转化至HSV空间,并根据H、S、V值将像素点按照颜色分为10类,同时得到明度特征图.然后结合SAD算法需要的灰度特征图计算匹配代价,得到初步的视差图.接着,根据HSV空间的颜色信息对图像进行分割,结合数学形态法求解分割区块中的独立连通域.再利用边缘生长法对每一个连通域的视差进行恢复.最后,使用左右一致性检测方法对视差图进行优化.实验结果表明,利用图像的明度信息衡量纯色与弱纹理区域的匹配点的相似度是有效的,该V-SAD算法有效改善了SAD算法在弱纹理和纯色区域的匹配效果,平均误匹配率下降了13.02％.     

空天飞行器星敏感器安装误差在线标定方法

空天飞行器高动态、长航时的运动特性可能导致一体化安装的惯性/天文组合导航系统中星敏感器与惯导间产生安装误差角。设计了一种星敏感器安装误差角动态辨识方法,建立了星敏感器安装误差角模型,设计了基于天文角度观测的星敏感器安装误差角动态辨识方案,分析了不同机动飞行方式下星敏感器安装误差角的可观测度。仿真结果表明,所设计的基于卡尔曼滤波的动态辨识方法能够在飞行器机动过程中快速地对星敏感器安装误差角进行在线标定,对安装误差角的标定值可以达到实际误差值的85%以上,有效地提高了组合导航系统的精度。     

基于双目视觉的类脑三维认知地图构建方法

基于大脑导航神经细胞机理的类脑认知地图构建方法,为发展智能同步定位与地图构建(SLAM)技术提供了新思路.针对现有类脑认知地图构建精度不高的问题,提出了一种基于双目视觉的类脑三维认知地图构建方法.首先阐述了类脑三维认知地图系统的工作原理,然后论述了不同视觉里程计对认知地图精度的影响,研究了基于双目视觉里程计的类脑三维认知地图精度优化方法,最终完成了基于视觉数据集的类脑三维认知地图构建试验.试验结果表明,所提方法构建的视觉里程计地图的三维位置误差为总行程的2.14％,认知地图的三维位置误差为1.56％;认知地图精度与里程计精度呈正相关;系统通过模板匹配进行回环检测与校正,提高了认知地图的精度.     

基于虚拟地标的行人惯性SLAM算法

针对当前仅使用低成本惯性传感器的行人导航系统航向角存在较大累积误差的问题,研究了一种只使用惯性传感器信息的虚拟地标构建方法,并通过匹配虚拟地标点对位置和航向进行误差补偿.在此基础上,结合同时定位与建图(SLAM)方法的思想,实现了仅基于惯性传感器的SLAM,提高了行人导航的精度和可靠导航时间.试验结果表明,该方法能够有效消除纯惯性行人定位系统的累积误差,在2027m2的单层建筑物中空间位置误差小于10m.