基于GPS载波相位的微卫星姿态算法研究

GPS姿态系统是利用GPS载波相位测量来确定载体的航向和姿态角。本文对微卫星的GPS姿态系统进行了研究。重点解决短基线的GPS状态算法，讨论了姿态价格函数的了小化方法。测试结果表明，所提的算法对小于1m的基线是有效的。     

大容量高舒适航天纸尿裤研究

针对长期航天飞行航天员任务需求特点,开展大容量、高舒适性、全弹性透气型纸尿裤研究.以TP U/P P弹性片材为基础,通过机台预制拉伸,超声波高精度定位粘合,无延时穿孔技术,制作出航天纸尿裤双模芯体,通过实验分析了弹性材料在不同拉伸倍率情况下的开孔均匀性及焊接强度,以及不同组合吸收系统的吸收能力.结果表明:弹性材料TP ...     

空间扫描

日本计划发射3颗国家安全卫星 据《防务新闻》2004年9月13日报道,日本首相内阁办公室为2005年申请了699亿日元(约6.38亿美元)的资金,用于日本在2007年3月前发射3颗国家安全卫星。该办公室计划在2006年发射其中的1颗成像卫星,2007年发射另外2颗。首颗卫星将收集光学图像,并将与目前在轨运行的光学“日本信息收集卫星”(IGS)组成双星。2007年发射的2颗卫星中的1颗将收集雷达图像,另1颗将成为第2代光学卫星的原型卫星。 (小夏) 印度“极轨卫星运载火箭”将进行一箭双星发射 发射日期定于2005年第4季度或2006年初…     

基于全局稀疏地图的AGV视觉定位技术

为了实现自动导引车（AGV）在复杂工业环境下的高精度定位,克服环境变化给定位带来的影响,提出了基于全局稀疏地图的视觉定位方法。首先,设计了大容量二维编码点,作为人工路标铺设在工业环境的地面;然后,基于一种四边形识别算法,在复杂工业环境中准确分割和识别二维编码点;最后,利用二维编码点提供的编码信息,鲁棒匹配图像中的特征点,并以此为基础,使用一种分参数块优化的三维重建策略,实现了工业环境的大规模地图构建,为AGV视觉定位提供了一种稀疏电子地图。AGV视觉的定位通过匹配车载视觉传感器图像中的特征点和稀疏电子地图实现。停车重复定位精度小于0.5 mm,角度偏差小于0.5°,轨迹平均位移误差小于0.1%。实际应用结果表明,该方法能在复杂工业环境中实现AGV视觉的定位,定位的速度和精度方面都满足工业应用的要求,为AGV的视觉定位提供了新的思路。      

加速退化试验测量不确定度评定方法

受测量分散性、仪器误差等因素影响，加速退化试验中存在测量不确定性问题。提出了加速退化试验测量不确定度的传播与评定方法，以提高试验评估结果的准确性和可信性。首先，介绍了加速退化试验中的测量不确定度来源，并结合维纳过程加速退化模型参数估计过程分析了测量不确定度的传播效应；其次，分别利用测量不确定度指南评定法（GUM）和蒙特卡洛法，量化评定了加速退化试验中性能观测数据测量不确定度对正常应力水平下产品可靠性评估结果的影响；最后，采用某型空间用高分子传感器案例对本文所提方法进行验证，并针对2种方法的估计结果进行了对比分析，验证了所提出方法的有效性。     

沈阳桃仙机场一次航班雷击事件天气分析

本文利用高空及地面常规观测资料、NECP 1°×1°再分析资料、多普勒天气雷达数据、闪电定位系统数据等,对2016年10月30日沈阳桃仙机场进近区域航班雷击事件,从天气形势、物理量诊断、触发机制等方面进行分析,揭示飞机遭遇雷击的原因。分析得出:30日沈阳地区上空具有产生雷暴的不稳定层结、水汽和抬升条件。结合雷达资料、闪电定位资料及飞行员报告对飞机遭遇雷击个例进行了拟合分析,为闪电定位资料在飞行安全方面有效利用提供参考,并提出了建立基于闪电定位资料的雷电预警系统方案设计。     

复合材料的智能化修理

<正>嵌入式传感器监控技术正在为复合材料修理带来新变革。随着复合材料结构在各种新机型中所占的比例越来越大、发挥的作用越来越重要,如何保证修理后重新投入运营的复合材料结构的健康状况已经成为维修业必须面对的课题。在研究修理后复合材料结构的原位检测方法时,基于传感器的结构健康监控技术进入了研究人员的视野。位于法国巴黎的GMI Aero公司自成立以来,一直从事复合材料结构修理研究。尽管刚开始主要以设计复合材料制造设备和过程控制设备为主,但后来     

视觉与惯性融合的多旋翼飞行机器人室内定位技术

随着人工智能技术的发展，无人机的应用场景趋向多元，人们对无人机的需求也不仅仅满足于简单的飞行任务，而是赋予其飞行机器人的角色，对其自主导航、复杂环境下的定位以及智能协同方面提出了更高的要求。针对室内场景下的定位需求，融合视觉与惯性数据实现了多旋翼飞行机器人的室内定位。在视觉前端加入图像增强算法以提高图像灰度对比度，减少了光流跟踪的误匹配点数。提出了一种基于图像信息的特征点提取和图像帧发布策略提高了定位精度，解决了室内环境下的定位漂移问题。针对飞行机器人室内自主跟踪及降落任务，设计了基于视觉定位的飞行机器人自主降落系统。在Gazebo中搭建飞行机器人模型仿真验证自主降落系统有效性，在EuRoC数据集下对定位算法进行对比评估，搭建飞行机器人平台在真实场景下进行室内定位实验，完成了室内场景下平台自主跟踪及降落任务，并采用运动捕捉系统获取的定位真值数据进行了误差分析，结果表明该定位技术满足室内场景下的自主跟踪及降落任务需求。     

基于改进的卷积神经网络的步态识别

为了提高惯性传感器采集到的序列数据中步态识别的准确率,建立了一个激励层改进的卷积神经网络(CNN)模型。针对三轴加速度传感器对运动太过敏感导致步态周期划分不准确的问题,采用加速度传感器与弯曲度传感器组合获取人体运动信息。将CNN模型中激励层的线性整流函数(ReLU)改进为带泄露线性整流函数(Leaky ReLU),以解决遇到卷积输出数据小于0时神经元被抑制的问题,进而达到提高步态识别准确率的目的。实验结果表明激励层优化的CNN模型在行走、上下楼和上下坡五种步态模式下识别率达到了95.79%,与未采用弯曲度传感器的改进CNN模型和未进行激励层改进的CNN模型相比,步态识别率有所提高。