惯性/视觉/激光雷达SLAM技术综述CSCD

同时定位与建图(SLAM)技术已广泛应用于各类自主移动平台中,其中视觉SLAM和激光雷达SLAM是两种主要的SLAM技术方案。然而,视觉SLAM系统易受视觉环境变化的影响,而激光雷达SLAM系统则在结构单一等环境中会出现精度退化甚至失效的情况。随着智能移动平台应用场景的不断拓展,对SLAM系统的精度和鲁棒性等提出了更高要求,将多种具有互补性的传感器进行融合是提升SLAM系统性能的有效途径。据此,聚焦惯性/视觉/激光雷达多传感器融合SLAM技术,从多传感器标定和多源数据融合两个主要方面进行综述,最后对多传感器融合SLAM技术的发展趋势进行了展望。     

基于负载均衡的导航时分网络建链优化技术研究

导航卫星可基于相控阵星间链路构成覆盖全球的时分捷变网络,文章针对卫星之间建链拓扑的优化问题进行研究。首先,建立导航卫星星座动态时分建链的拓扑模型,确定了在特定路由策略下,信息路径及网络节点负荷由网络拓扑唯一确定的原则,并分析了导航卫星网络业务流量不对称的特征。然后,基于导航星座模型提出基于目标评价函数进行负载均衡的网络拓扑优化方法,形成建链优化方法的计算步骤。最后,以网络时延和接入能力为指标验证时分网络建链规划方法对负载进行均衡的性能。仿真结果证明了基于负载均衡的时分网络建链优化方法的可行性,对全球卫星导航系统的星间链路管理与运行具有参考价值。     

固体火箭点火超压形成机理与影响因子研究

为研究固体火箭点火超压的形成机理和影响因子,以Ariane 5火箭固体助推器1/35缩比模型为研究对象,〖JP+1〗基于可压缩气体三维Navier-Stokes方程建立固体火箭尾焰流场的数学模型。同时,使用有限速率/涡耗散模型表征尾焰复燃反应,采用有限体积法求解火箭尾焰流场控制方程,得到箭体尾部近场的点火超压幅值与分布情况。与试验数据比较,数值结果较好的反映了点火超压的过程特性。进而,采用该数学模型和求解方法,研究了点火超压的影响因子。计算结果表明,尾焰复燃反应对点火超压的影响较小,与无复燃反应的计算结果比较,点火超压的峰值相对变化幅度不大于1.85%,点火超压的波形与分布特性的变化可以忽略;建压速率越快,点火超压峰值越大,且呈非线性比例关系增长;喷管膨胀比主要影响点火超压的波形,对其峰值影响较小。     

不确定性下的低轨卫星激光星间链路误差模型修正方法

在工程应用中,激光链路构建过程不可避免地会受到各种不确定性的影响,导致激光建链在扫描过程中对指向区域估计不准,降低星间激光建链的准确性.因此,应多方面考虑不确定因素来修正低轨激光星间链路的动力学指向误差模型,为后期的扫描捕获提供基础.提出一种考虑不确定性因素的低轨卫星激光星间链路动力学指向误差模型修正方法,激光星间链路系统以及不确定参数进行描述,建立系统动力学模型;对不确定参数进行了灵敏度分析,并基于灵敏度指标,使用Kriging方法建立了原有系统动力学的代理模型,并验证模型预测精度;确定不确定性量化指标,使用贝叶斯随机模型修正技术对系统动力学模型不确定参数进行修正;通过数值仿真验证了不确定性下的星间链路指向误差动力学模型修正方法的有效性和可行性.     

脉冲爆轰发动机第一和第二次循环的数值模拟

对脉冲爆轰发动机两次循环工作过程进行轴对称数值模拟,考虑了包含19个基元反应和9种组份的H2-O2-N2详细化学反应动力学机理,通过改进的ISAT方法(动态自适应建表)减少反应化学的计算时间.数值结果显示了脉冲爆轰发动机充气,起爆,卸压和再充气的循环工作过程.根据数值计算结果,详细地讨论了两次循环管内、外流场的结构间的差异.两次循环中管内、外流场结构的差异又导致二者推力和冲量的不同.     

激情进取追求卓越在创新中实现学校跨越式发展

西安航专建校五十年来，经过几代西航人的努力，取得了骄人的成绩，尤其是近三年来，通过迎评促建工作的开展，在创新中实现了学校的跨越式发展。在总结经验，找出差距的基础上，进一步明确了西安航专今后的发展方向和奋斗目标。     

基于火焰面密度的湍流分层燃烧大涡模拟

为了研究分层燃烧火焰结构、发展适用于分层条件的亚格子燃烧模型,采用火焰面密度模型描述燃烧过程,通过化学热力学建表方法确定主要标量信息,对剑桥分层旋流燃烧器Sw B5工况进行大涡模拟研究。模拟结果表明,该亚格子燃烧模型可以很好地满足流场上游的计算,但是在下游存在偏差,这可能与所采用的皱褶因子模型低估了湍流对火焰的形变作用有关。由于燃烧放热引起的再层流化现象明显,钝体后回流区近似稳态。瞬时Q函数云图表明,流动在管口附近发生Kelvin-Helmholtz不稳定性并形成环状涡结构。瞬时、统计火焰因子云图表明Sw B5的燃烧机制主要由预混燃烧主导。     

四旋翼无人飞行器的室内定位、导航与建图

根据室内环境半结构化的特点,通过激光扫捕仪采集的数据得到特征点与特征线段,从而建立出室内环境的特征地图。利用特征点实现四旋翼无人飞行器在室内对自身的定位,同时根据现阶段特征点的个数制定导航算法,当四旋翼无人飞行器飞到下一位置时,再次建立局部地图,与此前建立的全局地图进行融合,实现全局地图的更新。     

AUV的图优化海底地形同步定位与建图方法

海底地形辅助导航技术可为智能水下机器人(AUV)的长时间水下作业提供有界精确导航结果,且无需声学基阵辅助。然而,地形辅助导航需要已知高精度先验海图,这大大限制了其应用范围。为解决海底地形未知条件下的海底地形辅助导航问题,提出了海底地形同步定位与建图技术。利用水深预测手段和地形匹配方法进行帧间数据关联构建和闭环检测,并通过图优化技术进行海底地形同步定位与建图问题求解。仿真试验结果显示,在航行1h后,海底地形同步定位与建图系统的建图结果中所有测深点定位误差均值约为13m。     

一种低成本的机器人室内可通行区域建模方法

基于单目视觉的同步定位与建图（SLAM）是机器人领域中的一项热门技术。然而,在场景建图方面,由于其计算量较大,各主流方法还无法在低运算能力的平台上实现实时的场景建模。针对室内环境与小型机器人的特定情况,提出了一种新的可通行区域建模方法。该方法建立在单目特征点SLAM的基础上,通过HSV色彩空间内的图像自适应阈值分割获取地面分割图像,并与SLAM生成的稀疏点云进行交叉比对,进而获取地平面与准确的地面分割区域,再将地面分割区域反投影到地平面上,获取地面的稠密建模。在室内场景的实验中,所提方法的平均运算速度能达到21帧/s,速度约为ORB-SLAM的70%,能够满足移动平台的实时性要求。对于地平面位置的还原平均误差为5.8%,地面上道路宽度的建模误差在3.5%~12.8%。