视觉及其融合惯性的SLAM技术发展综述

当前视觉同时定位与建图（Simultaneous localization and mapping,SLAM）技术已经成为导航定位领域重要的导航方式之一。为提升视觉SLAM全天候多场景的综合性能,融合多种信息的视觉SLAM技术得到了快速发展。本文系统综述了近年国内外视觉SLAM的研究成果。首先归纳整理了视觉及视觉/惯性SLAM中的前端里程计、后端优化、回环检测和地图构建关键环节。在纯视觉SLAM技术分析方面,围绕传统基于几何变换和现代基于深度学习的两大类视觉SLAM方法开展讨论,并梳理了相关具有代表性的视觉SLAM技术。在详细阐述视觉/惯性组合导航的多信息融合SLAM方法基础上,分析了近年基于异源图像的视觉及其与惯性组合的SLAM导航技术进展。最后对视觉SLAM的未来发展方向进行了针对性展望。     

SR-72高超声速飞机发展前景分析

美国《航空周刊》于2013年11月1日披露了SR-72高超声速无人侦察机项目,据介绍该机采用并联式涡轮冲压组合发动机,     

基于交互式多模型的飞机编队相对导航算法研究

在飞机编队飞行时,成员间的相对位置信息是实现系统协同作战的重要保证,为了提高机群编队飞行的相对导航定位精度,在无地面基准的机群编队飞行JTIDS/GPS/TACAN/IFDL组合的相对导航系统中,采用交互式多模型扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)算法,设计实现了多传感器相对导航系统,克服了飞机动态模型参数变化导致使用单一动态模型滤波精度下降的问题。仿真分析结果表明,交互式多模型算法可以提高相对导航系统的定位精度和可靠性,特别在GPS可见卫星很少的情况下,依然能够具有良好的定位性能。     

备件和保障设备配置组合优化方法研究

为了提高保障系统的能力,本文对备件和保障设备的组合优化方法进行了研究。首先建立反映备件和保障设备之间复杂定量关系的备件短缺量模型;其次以上述模型为优化目标,考虑经济性约束,建立组合优化模型;并通过考虑重要度等级的边际效应分析法进行求解;最后通过实例验证了上述方法和模型的有效性。该项研究可为备件和保障设备的组合优化提供技术手段,进一步为多种保障资源的综合优化提供指导。     

基于对偶四元数的INS/GPS组合导航算法研究

在基于对偶四元数的捷联惯导解算方法的基础上,推导了以惯性系作为导航系的惯导误差方程,在此基础上设计了卡尔曼滤波组合导航算法。通过激光惯导跑车采集数据,进行了仿真分析,试验结果表明,该组合导航算法能有效的消除惯导累积的速度误差和位置误差,相比于目前广泛应用的INS/GPS组合导航算法,本文描述了INS/GPS组合导航的另一种实现方式,获得了相当的精度,具有一定的工程应用价值。     

基于组合导航的月面起飞自主对准技术

针对载人登月返回任务中月面起飞过程中的自主对准问题,采用星间链路、天文观测以及惯性测量的组合方法,进行非线性状态估计(二阶分离插值滤波—DDF2算法)以获得高精度着陆器的位置,并利用获得的位置信息对惯性导航进行修正,以消除惯性导航过程中产生的积累误差。仿真结果表明,该组合导航方法能够提供高精度的自主定位,为月面起飞提供可靠性保障。     

提高导航精度的载波相位平滑伪距方法研究

本文推导了基于载波相位平滑伪距技术的SINS/BD组合导航公式并进行误差分析.结合北斗卫星伪距的无模糊度和载波相位的高精度的特点,在组合导航系统中采用北斗载波相位平滑伪距的方法提高导航的精度,最终对处理效果进行实验验证.验证了此方法提高组合导航精度的有效性.     

固体火箭发动机技术发展和面临的关键技术问题

通过对国内外先进固体火箭发动机进行研究,从战略导弹、战术导弹、航天运载用固体火箭发动机及超音速高超音速固体组合动力四个方面着手,总结与分析了国内外固体火箭发动机的技术特点及技术水平,据此提出了固体火箭发动机的技术发展方向,并指明了各领域固体火箭发动机及固体组合动力面临的关键技术问题,探讨解决关键技术的主要途径,以期为我国固体火箭发动机技术的发展提供参考。     

一种外并联式TBCC变几何进气道的设计

对一种Ma=0～7的二元外并联式TBCC变几何进气道设计开展了研究,给出了进气道总体设计思路、气动型面设计过程、变几何调节规律以及流场控制方案。初步数值仿真结果表明,该进气道满足预期的流量捕获需求,高速通道Ma=4和Ma=7时的喉道总压恢复系数分别为0.62和0.45,低速通道Ma=2.3和Ma=4时的喉道总压恢复系数分别为0.97和0.73;该变几何进气道在模态转换过程可以正常工作,没有明显的流动分离出现;由于侧板溢流,三维计算结果下的总压恢复系数与流量系数略低于二维计算结果。对三维外并联TBCC变几何进气道开展了涡轮通道扩压段设计及数值仿真研究,给出了三维模型的气动特性及涡轮通道的反压特性。     

月面着陆器INS/CNS深组合导航方法

针对月面着陆器下降过程中的姿态快速调整需求，导航系统必须具备实时快速解算能力，而传统天文导航算法星图识别过程计算量大，占用了一定的硬件资源和能耗，限制了月面着陆器动态响应能力的提高。针对这一问题提出一种基于图像灰度误差的惯性/天文深度组合导航方法。该方法利用惯导辅助星敏感器构建灰度误差函数，根据灰度误差梯度优化姿态失准角，无需星图识别过程依旧可以完成对姿态的估计。仿真结果表明，在导航星数目不少于3颗时，该方法可在与惯性/天文松、紧组合姿态精度一致的前提下，将计算时间缩短60%，姿态精度维持在10″(非光轴)、50″(光轴)以内；在导航星数目小于3颗时，依旧可以进行导航解算，姿态精度维持在50″(非光轴)、100″(光轴)以内。将其应用于月面着陆器等实时性需求较高的背景中，有助于降低算法的计算量，节约硬件资源和系统功耗，为未来月面着陆器导航系统的设计提供新思路和理论参考。