一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法CSCD

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。     

全球卫星导航系统发展方向研究

系统地解读了GPS、Galileo和GLONASS卫星导航系统主管部门在第11届中国卫星导航年会所做的大会报告,包括各大系统的星座部署、系统状态、定位精度、信号精度、星基增强以及系统发展等内容。分析并提出配置激光星间链路、提供安全可信导航服务、细分民用导航信号、导航与通信业务融合以及建设弹性系统是下一代卫星导航系统的5项发展趋势。结合当前卫星导航系统的热点,文章还给出了保证北斗三号卫星导航系统稳定可靠运行以及保持北斗卫星导航系统先进性的5点建议。     

基于可观测度分析和增量因子图的多源融合导航方法

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。     

一种基于星载GPS的月球探测器导航算法

为验证GNSS旁瓣信号对中高轨航天器在轨飞行的导航支持能力,"嫦娥5号"飞行试验器搭载了GPS导航接收机。由于目前使用的星载导航解平稳性不够,为此,根据月球探测器不同飞行段落轨道动力学特性,建立了一种基于星载GPS数据的月球探测器实时导航算法。该算法充分考虑了月球探测器不同段落的动力学特性,基于UKF滤波设计,并引入了自适应策略,以降低滤波参数选取的难度。在分析星载GPS数据特点基础上,月地返回段实测数据的处理结果验证了算法的可行性和有效性。     

发展我国的星基定位通信系统

本文阐述了发展我国星基定位通信系统的必要性、可行性和系统的组成,并给出了部分的工作结果,同时指出了需要进一步研究的问题。     

基于循环神经网络的惯导重标期预测

现阶段,由于惯导标定技术研究主要集中在误差参数估计方法、惯导标定精度分析方面,较少涉猎惯导的标定周期,导致业内简单地将惯导的标定可靠性作为重新标定的周期.本文以循环神经网络技术为基础,对惯导关键数据进行分析,预测激光捷联惯导重标需求的方法.通过对多台惯导历史数据的回归验证发现,通过使用基于循环神经网络技术等人工智能手段...     

图像序列中机动目标三维运动和结构的计算

综合视觉运动分析中的2类处理方法,选取图像中的角点作为特征点,在理论上证明了图像序列的光流场可以近似地用角点的位移场代替。利用已有文献中的建模思想,详细推导出递归计算机动目标三维运动和结构的非线性计算模型,采用广义卡尔曼滤波(EKF)递归地计算图像序列中机动目标的三维运动和结构。合成图像序列和真实图像序列实验结果表明该算法能取得较好的效果。     

面向高轨空间的北斗导航性能增强星座选型研究

由于高轨空间超出北斗卫星导航系统的正常服务区域,导航信号微弱、可见性差,难以实现高轨飞行器全程稳定可靠的导航定位服务。提出了以空间卫星为时空基准传递平台,向高轨空间区域发射导航信号,从而提高高轨飞行器导航性能的方法,并展开面向高轨空间的北斗导航性能增强星座选型研究。基于卫星可见性、精度衰减因子（DOP）、信号接收门限和所需增强卫星数目等评估指标,仿真分析了基于LEO星座、MEO星座和HEO星座的北斗导航增强性能。     

发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦粒子滤波算法

传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时,因其模型线性化展开会导致模型不准确,从而引起导航精度下降;采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波(Particle filter,PF)算法能有效避免引入线性化误差,具有一定的优势。据此,针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求,提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要,PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计。为此,本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统,设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法,实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明,相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法,PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。     

基于深度学习的自冲铆接偏铆缺陷检测算法研究

自冲铆接技术适合铝钢等异种材料连接,接头性能可靠,在航空工业中有着广阔的应用场景,但目前针对自冲铆接缺陷无损检测的相关研究较少。提出了基于深度学习的自冲铆接偏铆缺陷检测算法,首先通过剪切力学性能试验得出偏铆自冲铆接件相较于正常铆接件力学性能下降了5.6%;然后通过自冲铆接偏铆件外部形貌特征将偏铆程度由外部特征定义在0～10的区间;最后探究了单步检测同双步检测间的检测效果差异,提出了YOLOv5s(You Only Look Once v5s)加ResNet18的检测方案,并通过Grad-CAM(Gradient-Weighted Class Activation Mapping)对不同检测方案的效果差异进行了可视化的解释。测试表明,提出的YOLOv5s加ResNet18的检测方案在所采集的数据测试集中可以达到100%正确率,高于仅用YOLOv5s取得的95.18%正确率,远高于仅用ResNet18取得的84.1%正确率。