导航星座整网自主定轨的动力学短弧段伪逆平差法

针对传统静态自由网平差进行自主定轨存在的秩亏问题,提出一种卫星动力学短弧段定轨和自由网伪逆平差理论相结合的自主定轨算法。该算法以导航星座星间链路(ISL)双向测距为基础,利用伪逆平差法,解决整网位置解算起算数据不足带来的秩亏问题;同时,利用轨道动力学建立不同历元之间状态转移关系,解决单历元平差无法对速度分量进行有效估计的问题。仿真结果表明,自主运行90天,平均用户测距精度（URE）小于1 m（2σ）,优于导航星座自主运行指标要求,验证了本文算法的有效性。     

基于积分器初值的无人机飞行控制律平滑切换方法

针对无人机自主飞行过程中多组复杂控制律之间的切换问题,提出了基于积分器初值的控制律平滑切换方法。通过将复杂控制律的各个环节进行形式变换,拆分成由比例和积分组成的基本单元结构;然后以舵面平滑切换为目标,依次递推出复杂控制律中所有积分器的初值,实现不同控制律之间的平滑切换。仿真验证了复杂飞行控制律之间平滑切换方法的有效性。     

一种基于纯天文观测的火星车自主导航方法

提出了一种基于纯天文观测的火星车自主天文导航新方法.该方法仅需利用由星敏感器视场内测量得到的火星卫星(火卫一、火卫二)和某一恒星之间的星光角距,结合火星车的运动模型,通过Unscented粒子滤波方法,即可获得高精度的火星车实时位置信息.计算机仿真结果表明了该方法的有效性,同时对几个关键的精度影响因素进行了仿真分析.      

基于姿态敏感器的地球同步轨道卫星自主导航研究

本文提出了一种基于姿态敏感器的地球同步轨道卫星自主导航方法,作为解决未来高轨道卫星自主运行的先决条件。在整个系统中,以包含摄动项的HILL 方程作为状态方程,根据由姿态敏感器给出的卫星本体相对于地球和另外两个空间天体的方位,推导出测量方程,进而用简化的推广 Kalman 滤波算法进行状态估计。仿真表明,该方法收敛速度快,精度较高,是一种可行的地球同步轨道卫星自主导航方法。     

一种用星敏感器自主定位方法的精度分析

利用星敏感器和地平仪测量星光与地平之间的“星光仰角”作为观测量 ,提出用推广卡尔曼滤波方法来实时估计航天器的最佳位置的自主定位方法 ,通过仿真实验 ,分析比较了“星敏感器精度”、“采样周期”、“恒星导航星的个数”以及“星敏感器安装方位角”等诸因素对航天器定位精度的影响 ,同时总结其变化规律 ,可用于提高航天器自主定位精度     

基于BP神经网络的自主定轨自适应Kalman滤波算法

针对Sage Husa自适应滤波方法存在的窗函数开窗大小选择问题,提出一种基于BP神经网络学习估计系统协方差矩阵的自适应Kalman滤波算法。该算法以Kalman滤波预测残差向量作为网络输入,通过网络分段离线学习确定预测残差向量与预测残差协方差矩阵间的非线性关系,自适应地估计Kalman滤波系统协方差矩阵。将其应用到自主定轨系统,仿真结果表明利用本文算法自主定轨60天星座平均URE误差小于1.9米,且能够快速跟踪到系统噪声的突变,较Kalman滤波方法和Sage Husa自适应滤波方法具有更好的性能。     

EMR系统机器人自主规划技术的研究

介绍了EMR系统 机器人的自主操作方案和硬件组成，在此基础上，详细地讨论了采用启发式搜索算法的行走结点自主规划，以及任务规划和子任务协调，通过仿真和实验表明该方法是成功的。     

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。     

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。     

基于异构特征信息匹配的车辆自主定位方法研究

针对车辆在GNSS拒止条件下的定位需求,提出了一种基于多源异构特征信息联合匹配的自主定位方法,并从数据库建立和匹配方法2个方面分别进行了分析研究。提出了基于众包数据的特征信息库建立方法,通过地磁、WLAN、蓝牙、蜂窝网等信息对众包数据进行分段与聚类,利用提出的DBSCAN算法进行地图重构;此外,还提出了基于HMM模型的异构特征联合匹配定位方法,可将多种传感器提供的观测量以特征方式进行联合匹配。试验结果表明,该方法可以很好地解决GNSS拒止条件下的车辆自主定位问题。