平台式惯性导航系统在线可靠性评估技术

平台式惯性导航系统是现代导航的重要设备,由于其所处环境和制造工艺各不相同,导致各个体之间的可靠性有着明显的差异。如果对收集到的性能误差数据进行统一处理,无法准确地反映个体之间的差异性,不利于掌握平台式惯性导航系统个体的可靠性规律。针对该问题,对平台式惯性导航系统的在线可靠性评估方法进行了重点研究。结合平台式惯性导航系统使用过程中的性能变化特点和失效机理,利用复合Poisson过程建立了其性能退化模型,并给出了性能参数评估方法。通过算例分析,说明建立的性能退化模型能够较好地描述平台式惯性导航系统的性能退化规律,有助于掌握平台式惯性导航系统的可靠性水平。     

全源定位与导航的发展与建议

介绍了全源定位与导航项目(ASPN)与定位、导航与授时(PNT)体系之间关系,概述了ASP N项目的研究背景、目标、技术指标及发展历程等,继而分别重点阐述了全源定位与导航系统的各项关键技术、导航系统当前面临的5大挑战,最后结合我国全源定位与导航的发展现状,提出了4点建议.     

一种高精度角速率圆锥补偿算法

以角速率信号作为算法输入时,采用以往常用的圆锥补偿算法,算法误差明显增大.鉴于光纤陀螺角速率信号可以直接获取,提出了一种以角速率信号作为圆锥补偿算法输入的新补偿算法.在姿态更新周期内,以光纤陀螺角速率信号作为输入,求得陀螺角速率输出的表达式,结合旋转矢量微分方程,推导出新圆锥补偿算法表达式,然后以算法漂移误差最小对新算法进行优化.采用规则进动、典型的圆锥运动以及有噪声干扰的圆锥运动作为测试输入,通过与传统算法的对比,新算法计算量低、计算简单方便,算法精度高.新算法的提出为高动态环境下光纤陀螺捷联系统的姿态误差补偿提供了一个新的思路.     

面向智能驾驶的高精度多源融合定位综述

随着信息时代各行各业效率的提升,传统的人工驾驶交通系统已逐渐无法满足人们对高效率、低风险交通服务的需求,而智能驾驶技术的出现为这一领域带来了机遇。如今,以自动驾驶为代表的智能驾驶已经成为一种实用的深度交叉技术,其核心模块包括高精度定位、场景感知、决策规划与控制等。定位模块作为智能驾驶系统中最基本、最核心的功能模块,需具备高精度、高可用、低时延的性能特点。当前,结合高精度卫星导航、惯性导航以及环境感知的多源融合技术已成为实现泛在智能驾驶所公认的核心手段,通过充分利用车载传感器的量测信息可以实现精确、可靠的定位服务。从导航定位中常用的传感器技术出发,对当前智能驾驶领域涉及的高精度定位技术进行了全面的回顾,给出了主流的基于滤波和因子图优化的多源融合框架,并对代表性算法进行了整理。最后,总结了现阶段智能驾驶中高精度定位技术的发展现状,并对未来的发展趋势进行了展望。     

捷联惯性导航系统高精度动态仿真算法

由于飞行器动态模型航迹生成算法与惯性导航系统算法原理存在差异,无法直接仿真分析惯性传感器不同误差特性对惯性导航系统动态性能的影响.基于飞行器动态模型航迹数据,提出一种捷联惯性导航系统高精度动态仿真实现方法,设计了惯导参数动态计算误差并行补偿方案,实现了对导航系统动态仿真过程中导航参数计算误差的有效分离.在搭建的仿真平台上,有效验证了所提出仿真方法的性能,为实际惯性传感器选型和指标选择提供支撑.     

Integration of GPS and low cost INS for pedestrian navigation aided by building layout

In outdoor environments, GPS is often used for pedestrian navigation by utilizing its signals for position computation, but in indoor or semi-obstructed environments, GPS signals are often unavailable. Therefore, pedestrian navigation for these environments should be realized by the integration of GPS and inertial navigation system （INS）. However, the lowcost INS could induce errors that may result in a large position drift. The problem can be minimized by mounting the sensors on the pedestrian＇s foot, using zero velocity update （ZUPT） method with the standard navigation algorithm to restrict the error growth. However, heading drift still remains despite using ZUPT measurements since the heading error is unobservable. Also, tbot mounted INS suffers from the initialization ambiguity of position and heading from GPS. In this paper, a novel algorithm is developed to mitigate the heading drift problem when using ZUPT. The method uses building lay- out to aid the heading measurement in Kalman filter, and it could also be combined for the initial- ization. The algorithm has been investigated with real field trials using the low cost Microstrain 3DM-GX3-25 inertial sensor, a Leica GS10 GPS receiver and a uBlox EVK-6T GPS receiver. It could be concluded that the proposed method offers a significant improvement in position accuracy for the long period, allowing pedestrian navigation for nearly40 min with mean position error less than 2.8 m. This method also has a considerable effect on the accuracy of the initialization.     

自主式水下无人潜航器导航系统的应用与展望

随着科技的进步,自主式水下无人潜航器(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)发展迅猛,被应用于地质勘探、水下目标探测、战场监测及协同组网作战等军民领域中。从实际应用出发,梳理并总结了基于惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)的水下导航技术在AUV上的应用情况,并介绍了地球物理场导航、即时定位与构图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)导航、视觉导航、仿生导航、协同导航、全源导航等新型导航技术的发展现状。基于未来AUV向多种类、深远海、长航时、智能化的发展趋势,研判了水下导航系统正在向高精度、集成化、小型化、智能化、体系化等方向加速发展。     

惯性/里程计组合导航技术在管道定位中的应用

石油天然气管道担负着油气传输的重任, 定期对传输管道检测能使其安 全、高效地运行。为此设计了管道导航定位系统,用于对管道探伤位置的精确定位。管 道导航定位系统主要由激光捷联惯性导航系统与里程计组成,搭载在管道检测设备中。 通过测量、存储检测过程中的传感器信息,在检测结束后离线处理数据,得到管道导航 定位信息。通过对惯性/里程计分别进行误差分析与建模, 搭建了组合导航系统卡尔曼 滤波器模型, 进行了跑车试验与实际管道定位试验。试验结果表明该惯性/里程计组合 导航管道定位精度满足管道高精度定位要求。