基于分层式强化学习的移动机器人导航控制

针对未知环境下的移动机器人导航问题,本文提出了一种基于分层式强化学习的混合式控制方法。利用栅格-拓扑相结合的环境表示及地图学习方法,通过分层式强化学习在不同控制层次的扩展设计移动机器人的反应式和慎思式导航控制,实现了全局导航和局部导航控制的协调优化。实验及测试结果证明,该控制方法能实现导航任务的全局优化,避免陷入局部极小,并对未知动态环境具有较强的适应性。     

面向发动机喷管测量的多目拼接算法

为测量发动机矢量喷管的运动姿态及运动参数,在双目视觉测量的基础上,将多个双目视觉单元间的数据进行拼接和融合.为提高双目视觉测量单元间的拼接精度,提出一种随机法和穷举法相结合的拼接算法,并给出了算法的理论推导过程和仿真实验结果数据.实验结果表明:本文算法具有不添加损失函数进行约束的优点,可以很好地解决稀疏公共点数据拼接困...     

基于联邦滤波的异质异步多传感器组合导航算法

针对多源组合导航中各导航子系统数据更新频率不一致导致滤波器量测信息非等间隔,以及动力学模型受到干扰量测信息异常的问题,提出一种基于多尺度模型的自适应组合导航信息融合算法.利用不同尺度上的观测信息在各尺度上进行Kalman滤波,并经过融合最终获得基于全局的状态估计值.且以飞行器为应用对象,设计了适用于飞行器的惯导/卫星/...     

面向立方星的相对位姿测量视觉传感器设计

针对立方星在轨服务任务中的近距离相对导航问题,提出一种相对位姿测量视觉传感器设计.为应对空间复杂的光照条件,设计一种具有多层结构的立体靶标,选取波长为850nm的LED灯作为立体靶标的光源.在相机镜头处安装850nm的红外窄带滤镜以提高立体靶标成像质量.为提高视觉传感器的测量精度,提出一种迭代直接求解(iterativ...     

航天器GNC系统研制流程与标准体系的交互式应用初探

航天器制导、导航与控制（GNC）是航天器最为关键的系统之一,涉及多专业、多学科、多单位大协作。集团GNC标准专业组开展了GNC领域标准体系建设等工作,但仍需解决领域标准知识如何在航天器研制流程中发挥针对性作用,以及航天器研制流程中积累的经验教训如何及时反馈到标准的制定或修订中的问题。文章研究航天器GNC系统研制流程与标准体系的交互式应用范式,重点阐述了结构化标准体系的构建和标准的智能化推送,并据此提出后续GNC标准体系推广应用的若干建议和设想。     

机器人视觉伺服控制柔性上料工作站设计

为了降低某大型通讯企业中射频模块(RRU)包装工作站用工数量,提高生产效率,根据通讯射频模块自动化包装生产工艺要求,开发视觉定位系统、上料控制硬件系统、上料控制软件及图像处理程序,设计一套工业机器人自动化上料柔性工作站。该工作站采用六垂直关节重载机器人,机器人未端选用电动柔性夹具,配合输送线、物料转运车进行工作。运行结果表明,上料机器人工作站实现了多种规格产品的自动上料,视觉定位精度小于0.5 mm,上料节拍大于18件每分钟,工作站运行稳定、可靠,达到了设计要求。研究成果为提高上料作业工序效率提供一定方法。     

微小型无人机飞控导航微系统设计与实现

随着技术的发展,微小型无人机智能化水平逐步提高,这对机载设备的小型化、轻量化提出了更高的要求。提出了一种基于系统级封装(System in Package, SiP)与封装体叠层(Package on Package, PoP)技术的微小型无人机飞控导航微系统设计方法,通过以晶圆级处理、芯片堆叠、倒装焊等为核心技术的SiP集成方式以及以穿塑孔(Through Molding Via, TMV)方式为核心的PoP集成方式,将飞行控制器中的核心硬件部分缩小为原尺寸的20%,大幅减小了系统的尺寸、质量与集成复杂度。产品实现与飞行试验表明,该微系统不仅可以满足微小型无人机飞行控制的需求,还能够降低硬件系统的设计难度,提高飞行控制器的可靠性与无人机的安全性。     

星座自主导航可视化仿真与分析系统的研制

近年来,星座自主导航技术在卫星自主导航领域越来越引起人们的关注。为更好地研究星座自主导航方法,本文从数据分析、视景仿真和导航解算三个方面论述了星座自主导航视景仿真系统的实现过程。该仿真系统采用ADO技术、OpenGL技术和MATCOM软件来分别实现数据分析模块、视景仿真模块和星座自主导航解算。实验结果表明,软件最终达到了集数据分析、视景仿真和导航解算于一体的仿真效果。     

高精度中远程导航系统发展述评

介绍和分析了以多普勒速度传感器(DVS)加航姿基准系统(AHRS)为基准的高精度中远程导航系统(DNS)的基本工作原理、所具有的成本低、精度高等优点,及其在国外各种飞行器上的广泛应用。并展望了以多普勒导航传感器加AHRS和其他设备组合为基准构成的组合导航系统的发展前景。     

自适应滤波算法在SINS/GPS组合导航系统中的应用研究

以SINS/GPS组合导航系统为应用背景,对具有代表性的Sage自适应滤波和渐消卡尔曼滤波进行了研究,分析了这些方法在SINS/GPS组合导航应用中存在的问题,提出了适合工程应用的改进方法。改进的Sage自适应滤波主要对系统状态噪声协方差阵利用状态误差进行估计,更符合SINS/GPS组合导航系统的实际情况,提高了滤波稳定性。改进的渐消卡尔曼滤波采用矩阵因子的形式直接对状态预测协方差阵各分量进行不同程度的调节,使调节更趋合理。此外,改进算法增加了对观测粗差的处理,降低了观测粗差对滤波结果的影响。最后,用实际跑车试验验证了改进方法的有效性。