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。     

自适应粒子滤波在紫外导航中的应用

基于紫外敏感器的自主导航系统是典型的非线性系统,针对一般粒子滤波缺乏在线自适应调整能力等问题,文章提出了将基于正交性原理的自适应强跟踪滤波器(STF)和UKF相融合产生重要密度函数,应用于基于紫外敏感器自主导航粒子滤波器新方法,该方法通过UKF构造粒子群,对粒子群中的每一个粒子的每一个sigma点用STF进行更新,使得算法自适应。为了说明算法的有效性,结合模拟的轨道数据和测量数据进行了仿真,并与其他滤波方法的仿真结果进行了对比,结果说明了所提算法的有效性。     

航天器轨道机动过程中的自主导航方法

典型的航天器自主天文导航方法利用地球敏感器和星敏感器的观测信息,根据轨道动力学模型和测量信息,采用扩展卡尔曼滤波算法（EKF）估计航天器位置矢量。为了在航天器轨道机动过程中减小滤波器的估计误差,设计了用于航天器自主导航的自适应鲁棒扩展卡尔曼滤波（AREKF）算法。仿真结果表明,采用AREKF算法能够有效地减小推力不确定性的不利影响,在不增加导航敏感器的前提下改善系统的导航性能,取得优于传统EKF算法和自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）的估计精度。     

单星导航HEO卫星初轨确定算法

HEO(Highly Elliptical Orbit)轨道卫星利用星载GPS(Global Positioning System)进行自主定轨面临的主要难题之一就是解决在单颗导航卫星条件下的初轨确定问题.从理论上分析了利用单颗导航卫星的观测量确定HEO卫星轨道初值的所需满足的条件,指出了利用F.G级数法求解初值存在的问题,提出了一种基于轨道根数约束的迭代批处理算法,该算法无需复杂的数学运算,避免了F.G级数法用短弧资料定初轨时系数矩阵秩亏的影响.仿真结果表明,当先验轨道根数误差在允许范围内取值时,在考虑轨道射入误差的情况下,初值的位置偏差在10⁴ m量级,速度偏差在10⁰ m/s量级,能够根据单颗导航卫星的短弧观测值可靠地完成轨道初值的确定.     

编队星座相对位置精确测定与自主定轨方法

针对编队飞行星座,提出了一种全自主的高精度定轨与相对位置精确测定方法,对其主要关键技术之一的空间绝对定向的基本方案及其可行性和指标进行了研究,并进行了仿真验证.结果表明,通过编队星座星间高精度的距离测量和绝对定向观测,可以实现无需地面测控站和卫星导航系统支持下的编队星座全自主导航方案;在一定测距和测向误差条件下,绝对定轨精度可以优于20m,相对位置确定精度可优于10cm.相对误差与采样间隔有较明显关系,未来可考虑采样间隔控制在10s以内即可;绝对位置误差大小与采样间隔无明显关系,其中的主要误差是星座的整体平移误差.仿真结果验证了所提方案的正确性.      

基于脉冲星的日地系平动点轨道自主导航研究

给出一种利用X射线脉冲星的平动点轨道自主导航算法. 分析了X射线脉冲星导航原理, 以脉冲到达时间差值为基本观测量, 建立导航系统观测方程. 在高精度星历模型下, 对日地系L₁点Halo轨道建立数学模型, 利用基于UD分解的无迹卡尔曼滤波方法进行导航定位, 并研究了摄动因素对导航结果的影响. 仿真结果表明, 在日地系平动点轨道的自主导航中, X射线脉冲星导航是可行的.      

基于计算机视觉的UAV自主空中加油半物理仿真

设计并实现了一种基于计算机视觉的无人机（UAV,Unmanned Aerial Vehicle）自主空中加油仿真平台,采用点匹配与位姿估计算法对软管式加油锥发光二极管（LED,Light Emitting Diodes）标志进行识别.对大气扰动和尾涡流进行了建模,建立了加油锥模型,并设计了加油锥运动状态预估算法.在此基础上,设计了基于线性二次型调节器（LQR,Linear Quadratic Regulator）的飞行控制律.基于上述技术,在实验室环境下设计开发了基于单目机载摄像机的无人机自主空中加油半物理仿真平台.半物理试验结果表明：所设计的位姿匹配算法和飞行控制律能够满足复杂环境下无人机自主空中加油的性能要求,具有较强的实时性、准确性和鲁棒性.     

一种快速精确的捷联惯性导航系统静基座自主对准新方法研究

通过对捷联惯性导航系统(SINS)静基座初始对准物理特性的深入分析,针对传统静基座初始对准方法对方位角和陀螺漂移可观测度低的不足,提出了一种基于惯性测量单元(IMU)信息的SINS静基座自主对准方法,该方法不需要进行SINS力学编排,而是充分利用IMU输出的角速度和比力信息。文中给出了静基座粗对准算法,推导了静基座精对准的动力学模型,并对该模型进行了可观测性分析,最后采用改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波器进行SINS静基座初始对准仿真计算。数字仿真结果表明：该方法具有对准精度高、对准时间短、自主性强、计算量小、易于工程实现等特点。     

敏捷光学卫星自主任务管理系统关键技术分析

针对敏捷光学卫星单轨任务数多,成像模式复杂,应急任务响应速度要求快的特点,提出了一种自主任务管理系统分层架构设计,采用分层递进、逐步细化的方式,便于系统模块化设计和有效降低软件实现的复杂度。文章研究了任务规划与应急重规划、积分时间实时计算、任务执行自主监控3项关键技术,基于此研究成果设计的自主任务管理系统已应用于某敏捷遥感卫星平台,试验结果表明:星上使用自主任务管理系统后,支持成像任务数量提升了5倍,可以有效满足我国后续新型遥感卫星的任务需求。     

基于阶层标识的无人机自主精准降落系统

随着微小型无人机（UAV）在航拍、测绘、环境监测、快递投送等民用领域的广泛应用,对微小型无人机的可用性和可靠性提出了更高的要求。为了使微小型无人机能够精确地完成自主降落,由于计算机视觉部署成本低、独立性强、信息丰富等特点,提出了通过识别匹配一种多层嵌套二维编码的阶层降落标识来进行相对定位的算法,并展示了与之对应的阶层标识检测及定位的无人机自主降落系统,由于编码的信息量与其他系统相比,具有高低空的高识别率、编码空间大等特点,故此系统可同时支持单个或多个停机坪的配置,且成本低廉,无需添加机载设备成本。最后对该系统进行仿真验证和实飞测试,表明所提出算法能够有效地实现无人机全自主降落。