合作环境下基于惯性/里程计/Lidar融合的UGV导航方法

近年来，无人车在巡检、探测等方面的应用愈发广泛,且应用环境愈发复杂。在这些应用中，无人车必须对自身的位姿进行准确估计，以确保作业安全、高效完成。其中，可在复杂环境下适用的自主导航能力是核心关键技术。提出了一种基于惯性/里程计/激光雷达的地面无人车导航方法，区别于传统的激光雷达SLAM方法，该方法根据已知的几何结构特征进行定位，避免了因有效点数量稀少而导致的匹配误差。同时对惯性/里程计/激光雷达的融合算法进行了研究，提高了自主导航系统的鲁棒性和准确性。最后，在Gazebo中搭建了相应的仿真环境，并进行了算法验证。仿真结果表明，该方法能够实现无人车在巡检过程中实时可靠的自主导航，具有较好的工程应用价值。     

惯导产品系统技术的提升大有可为

本文介绍了混合式惯导和协同导航这两项惯导产品的新技术途径,希望通过系统技术的提升而不是对惯性器件的过分苛求来大幅度提高惯导产品的性价比,这或许将对惯导产品的升级换代具有重要意义。     

地面无人作战平台导航技术发展现状与趋势

当前,国内外地面无人作战平台处于快速发展阶段,其自主性、智能性的特点使得其相较于传统地面武器平台对导航系统提出了更高的要求,除了具备常规意义上的测姿、定位、定向等功能之外,还需要具备环境相对位姿感知与导航能力。目前,典型的地面无人平台均采用惯性基组合导航方案,以惯性传感器为主,配备卫星、视觉、雷达等多类辅助传感器,通过组合导航算法实现传感器间的有机融合。针对地面无人作战平台的导航需求,对当前主流惯性基组合导航技术进行梳理,分别介绍了惯性/里程计、惯性/卫星、惯性/视觉、惯性/激光雷达组合导航技术的发展现状,并对适用于地面无人作战平台的导航技术进行了展望。     

区域导航无人机空中基准站的多源信息融合容错导航系统研究

作为卫星导航系统的补充和备份,区域导航服务系统近年来得到较大发展。在基于无人机的区域导航服务系统中,无人机自身的定位精度对区域导航服务系统的可靠运行有直接的影响。针对无人机导航传感器及系统的容错和可靠性问题,设计了具有针对性和自优化功能的多源信息融合容错导航方案,提出了一种优化的基于矢量分配形式的自适应联邦滤波算法。通过对每个状态量设计不同的信息分配系数,实现传感器量测噪声的动态优化调整,有效减小了传感器故障对融合导航系统的影响,提高了无人机导航系统的鲁棒性。验证分析表明,该方法可以减小子滤波器故障信息对融合导航系统联邦滤波全局估计的影响,避免了故障子滤波器在信息重置过程中对系统造成的污染,提高和保障了无人机空中基准站多源信息融合导航系统的稳定性和可靠性。     

民用飞机组合导航实际导航性能计算方法

提出了一种民用飞机组合导航实际导航性能计算方法,通过提取组合导航卡尔曼滤波器的误差协方差 矩阵,并对水平位置误差进行近似拟合,获得95% 的概率误差圆半径,即为组合导航实际导航性能。该方法 计算过程简单,易于实现,具有较强实用价值。     

R-T-S平滑算法与抗差Kalman在数据后处理中的应用

为了提高组合导航系统后处理精度和数据稳定性,将R-T-S最优固定区间平滑算法引入数据后处理中,在前向Kalman滤波的基础上,进行了后向R-T-S最优固定区间平滑处理,并针对GPS观测值中存在异常的问题,将抗差Kalman滤波算法引入数据后处理中,并对该算法进行实物仿真。结果表明,与传统Kalman滤波相比,R-T-S平滑算法不仅可以提高位置、姿态精度,而且在卫星信号失锁的情况下精度也得到显著改善,并且在不丢星的时刻,抗差Kalman滤波可以有效处理GPS信号中的异常观测值,遏制滤波发散,是一种有效的数据处理方法。     

有色噪声作用下的机载INS/GPS组合导航方法

针对机载导航过程中有色噪声模型系数难以精确获取的问题,提出了一种基于滤波残差处理有色噪声的方法,并将其应用到INS/GPS组合导航系统中。首先分析了有色状态噪声和有色量测噪声对状态参数估值的影响,接着分别将状态残差和量测残差作为有色状态噪声和有色量测噪声的样本观测值,通过滤波所得的多个历元的残差序列获取拟合模型参数,然后计算有色噪声的预报值并将其进行补偿,从而得到有色噪声修正后的组合导航模型。最后设计了转台试验验证提出的有色噪声作用下的INS/GPS组合导航方法,结果表明该方法能有效地减小有色噪声对组合系统的影响,且当GPS暂时失效时,能显著提高系统的导航精度。     

捷联惯性导航计算机综合测试平台的硬件设计与实现

导航计算机的功能及性能验证一般需要基于实际的惯性传感器来进行联调测试。为了便于导航计算机在实验室快速地开展性能验证工作,设计了一种面向捷联惯导革统算法及性能验证的惯性多传感器信息模拟综合测试平台。平台基于PCI 总线的PC/FPGA 的架构方案,对传感器信息进行硬件仿真,实现了多路、多类型惯性器件实时、同步输出。通过与真实导航计算机连接,测试验证了此半实物仿真测试平台信号输出的有效性。     

复杂环境下微小飞行器惯性/激光雷达Robust-SLAM方法

针对微小型飞行器在巡检、探测和地图构建等应用中关键的自主导航技术,提出了一种基于惯性辅助的激光雷达Robust-SLAM方法用于微小型飞行器自主导航。相对于传统的激光雷达SLAM方法,该方法在SLAM框架中引入了感知环境突变检测方法,并且加强了惯性与SLAM的组合程度,有效地解决了高程方向感知环境发生突变时激光雷达SLAM定位误差大的问题。室内车库实际飞行实验结果表明,该方法能够实现微小型飞行器在三维空间中实时可靠的自主导航,具有较好的工程应用价值。     

地面无人平台视觉导航定位技术研究

地面无人平台实现自动驾驶等功能的核心难题在于如何感知其所处环境并获得自身在环境中的实时状态。机器视觉作为地面无人平台在复杂环境下实现自主导航及定位的重要手段,近年来得到了快速发展。系统性地分析了视觉定位与地图构建系统的基本架构,并对该架构包含的图像信息预处理、视觉里程计、回环检测、全局优化和地图构建模块分别进行了详细介绍。针对各模块所涉及的关键技术,总结了近些年来国内外主流的研究成果,对比分析了各个关键技术中主流方法的性能,并展望了地面无人平台视觉导航定位技术的发展方向。