基于矩形几何特性的小型无人机快速位姿估计方法

为了更加实时、精确地实现小型无人机视觉导航,利用矩形的几何特性以及空间点、线的共面特征,提出了一种基于单目视觉的位姿分步估计方法。该方法在任意位置对空间矩形进行拍摄,通过获取的一对正交消隐点,确立无穷远点在像平面的投影关系,完成姿态估计;利用光心、空间矩形以及其投影的共面性特征建立约束方程,求解空间矩形在摄像机坐标系下的法向量,结合欧氏空间线性变换的不变性,实现摄像机坐标系中矩形4顶点坐标的线性求解,并根据空间点在世界坐标系与摄像机坐标系间的转换关系,完成位置估计。为了抑制图像噪声对位姿估计的影响,建立基于空间点、线共面特征的指标函数,利用NM寻优算法实现对位姿参数的非线性优化。实验结果表明,该算法具有计算精度高、实时性强、适用范围广的优点,设计的优化算法能够有效地抑制图像噪声,提高了位姿估计的稳健性。     

RLG INS/GNSS极区组合导航方法

针对航空飞行器跨极区飞行,导航坐标系转换导致滤波器结构变化,进而影响导航精度的问题,提出了基于协方差变换的环形激光陀螺惯导/全球导航卫星系统算法(Ring Laser Gyroscope Inertial Navigation System/Global Navigation Satellite System,RLG INS/GNSS).通过建立地理坐标系、格网坐标系下系统误差状态及其协方差的转换关系,设计了具有全纬度适用性的组合导航滤波器,并通过跑车实验以及半实物仿真实验对算法的有效性进行了验证.实验结果表明,协方差变换算法可以有效解决导航坐标系转换导致的滤波不稳定问题,相较于无协方差变换,系统状态误差减小一个数量级.     

双矢量定姿在煤矿掘进机姿态测量中的应用

针对现有巷道掘进机的姿态测量手段中普遍存在的高成本和误差累积等问题,文中提出了一种基于双矢量定姿原理的姿态测量算法。通过在巷道掘进环境中分别对重力矢量和光矢量进行构建与感知,利用惯性倾角测量和双目视觉测量技术,基于矢量元素分别在导航坐标系和掘进机载体坐标系中的数学表达,可实现掘进机载体坐标系相对于巷道导航坐标系的姿态解算。利用倾斜仪和双目相机组成的测量装置对指示激光和重力矢量进行测量,结合双矢量定姿算法即可完成掘进机机身的姿态解算。文中设计了静态重复性精度测量实验,结果表明该方法的姿态角重复性测量精度为0.066 2°。利用蒙特卡洛方法对可能会引入的误差源进行仿真分析,结果表明误差对方位角、俯仰角以及滚转角的影响分别为0.786 4°、0.454 8°和0.476 5°。     

一种新的针对中国古建筑室内三维激光扫描数据的配准方法

针对中国古建筑结构复杂、室内占建筑激光扫描数据量大、视点多、不易采用现有的配准方法等问题，提出基于古建筑按中轴线对称等几何结构特征的古建筑室内激光扫描数据配准方法，同时首次提出广义同名点的概念。建立测站坐标系、建筑坐标系和测站辅助坐标系，井详细介绍从测站直角坐标系转换测站辅助坐标系的方法，同时给出具体的坐标转换关系式。该配准方法分两步进行：第一步，将各视点扫描数据从测站直角坐标系转换到各自的测站辅助坐标系；第二步，选定一测站辅助坐标系为参考坐标系，之后利用广义同名点求得辅助坐标系之间的三维平移向量，最终实现配准。该方法不需初始位姿，计算量小，不易受噪声影响，实验结果验证了这种配准方法的快速、高效性。     

单天线GPS测姿的软件实现

详细介绍了单天线GPS测姿系统的软件部分，软件实现中使用的编程语言是C语言，并以功能为单位采用模块化设计，分为数据接收与处理，卡尔曼滤波，姿态模型三部分，其各部分所实现的功能可以简单描述为：速度矢量分离模块VELOCITY MODULE，实现对GPS接收机所接收导航信息的处理并从中分离出载体在当地地理坐标系下各坐标轴向的速度分量；卡尔曼滤波模块KALMAN MODULE，利用在VELOCITY MODULE中得出的速度矢量，以载体在当地地理坐标系下三轴向加速度分量为滤波对象，可解算出每速度分量所对应的加速度分量；伪姿态模块PSEUDO＿ATTITUDE MODULE，以在VELOCITY MODULE和KALMAN MODULE分别求得的速度矢量和加速度矢量为输入，输出即为载体的在航三维姿态信息，亦称为伪姿态。     

基于空间矢量约束的煤矿掘进机组合测量方法

为了解决煤矿掘进机位姿测量的问题, 将一组反向同轴安装的工业相机和捷联惯性导航系统组装成测偏单元, 并结合视觉测量和惯性导航技术提出了一种基于空间矢量约束的实时位姿组合测量方法。该方法通过测偏单元测得激光指向仪光源光斑的空间矢量、掌子面光斑的空间矢量和掘进机的姿态信息, 建立空间矢量约束方程以及坐标系转换得到掘进机位置信息, 并进行了理论分析和实验验证。结果表明, 通过该方法能得到掘进机实时位姿的六自由度信息。该方法可用于煤矿掘进机的位姿测量, 具有广阔的应用和发展前景。     

主动雷达与惯导设备安装夹角的标校

针对主动雷达与惯导设备安装夹角引起的测角误差问题,提出了一种高效、高精度的标校方法。采用差分全球定位系统(Global Positioning System,GPS)分别测量目标和雷达在大地坐标系中的位置信息,并转换到目标地理坐标系中;同时通过雷达和惯导测量的雷达坐标系下的目标角度、距离信息,建立目标地理坐标系和雷达坐标系的转换方程,计算出雷达和惯导在目标地理坐标系下的安装夹角。性能分析和仿真结果表明,在确保差分GPS坐标、惯导输出姿态角和雷达测量角精度的条件下,所提方法能有效和高精度的测量出安装夹角。该方法通过了外场试验标定和机载试验验证,可推广到车载或机载雷达与惯导设备的安装夹角标校中。     

基于蓝牙/INS的室内组合导航算法

蓝牙是一项低成本的室内定位导航的技术,但容易受室内环境影响;惯性导航系统(INS)常用于估计航姿,可通过加速度计的输出进行位置估计,但它容易受传感器误差和漂移的影响.为了实现更精准的室内导航,提出了使用卡尔曼滤波器(KF)融合蓝牙和惯导系统进行导航的算法.组合导航算法中,梯度下降法被用于对惯性传感器(ICM20602和...     

基于MEMS振动陀螺的旋翼无人机组合导航算法设计

旋翼无人机需要惯导提供准确的角速度和加速度测量信息,而由于无人机的振动会对陀螺输出噪声产生影响,进而影响无人机的飞行平稳性。因此,该文提出了一种面向旋翼无人机的组合导航算法,基于扩展卡尔曼滤波,结合全球导航卫星系统/惯性导航系统(GNSS/INS)组合导航算法和无地磁传感器的航姿参考系统算法,在一定程度上解决了GNSS失效情况下的姿态稳定问题。针对旋翼无人机对导航系统输出信息平稳性的要求,采用自适应陀螺采样平滑方法,在少量增加数据处理复杂度的前提下,降低了航姿和角速度信息的噪声,在无人机应用中实现了良好的飞行轨迹重复性和控制平稳性。     

激光跟踪仪高精度测量运动物体位姿的研究

为了实现运动物体空间位姿高精度的实时测量,基于激光跟踪仪测量的地理坐标系的方法,采用两个激光跟踪仪分别瞄准运动物体首尾两处的标靶,两台激光跟踪仪同步触发采集数据,实时获取运动物体首尾两点的空间坐标数据,测量了运动物体在空间地理坐标系下的位置和姿态信息;利用自主研发的软件计算了运动物体的空间位姿,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,测量系统的稳定性与精度较好,所提出的测量方法能够满足高精度的空间位姿测量要求。     

航姿系统矢量场传感器的完全校正

三轴磁强计与三轴加速度计是航姿系统中必不可少的矢量场传感器,其误差校正常采用基于椭球拟合的方法。该方法不能补偿传感器坐标系与载体坐标系间的非对准误差。传感器绕固定转轴旋转时,地磁矢量及重力矢量在转轴上的投影均为常数,利用该性质可克服椭球拟合法的上述缺点,从而实现磁强计与加速度计的完全校正。实验表明,改进的校正方法可使校正后航姿误差减小到1°以内,且操作简单,便于实现航姿系统的现场校正。     

基于单目视觉对地面特征点定位方法

为了解决机器人在室内导航定位的问题,本文提出基于单目视觉对地面特征点定位的新方法.为扩大摄像头的视野,本方法采用鱼眼摄像头,然后将鱼眼摄像头安装在小车底盘下面,实时校正鱼眼摄像头拍摄的图片.通过对摄像头进行标定得到其内外参数,进一步用新方法计算出摄像头安装在小车上的姿态角,建立平面成像模型得到世界坐标系与像素坐标系的对应关系.再进行RANSAC算法对地板的特征点和特征线进行提取,然后获得相关特征信息再经过逆透视变换算法变换到物理空间上,获取真实物理信息.实验结果表明利用该方法能够更精准获得摄像头与地板边缘线的相对位置信息,并且成本也低但定位精度高.     

传递对准精度离线评估方法研究

针对基于平滑滤波算法的捷联惯导传递对准精度评估方法在整个过程中采用开环滤波方式可能影响评估精度的问题,该文给出了一种基于后向捷联算法和最优平滑算法的闭环精度评估方法.先按时间顺序进行卡尔曼滤波,在滤波结束时可获得较精确的姿态估计值,再以此为姿态初始值用保存的惯组数据进行后向捷联惯导解算和闭环后向组合导航直到对准结束时刻.最后对后向组合过程中的数据进行平滑得到姿态参考值,从而对传递对准精度进行评估.仿真结果验证了方法的有效性,最终评估精度得到了一定程度的改善.     

基于天通卫星的天线精确对星角度算法改进

基于板载惯导模块的高精确度接收机提供的定位信息和姿态信息,通过旋转坐标系的方法,推导出地理坐标系下天线对星角度,并对现有的天线对星数学模型进行改进,引入地球卯酉圈曲率半径和天线高度,提高了地理坐标系下天线指向角度的精确度。另外,引入姿态信息,建立载体坐标系下天线对星角度模型,减少载体姿态变化带来的影响。最后通过仿真实验表明,改进的算法在一定程度上提高了对星角度的精确度。     

一种新型的INS与UWB融合的室内行人跟踪方法

针对单一室内定位系统定位精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种新型的基于动态鲁棒容积卡尔曼滤波的超宽带(Ultra-wideband,UWB)与惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)融合的定位方法.首先建立了一种易于实现的UWB-INS融合定位框架,然后提出了一种动态鲁棒容积卡尔曼滤波算法以处理多源数据的融合.提出的滤波算法可将M估计理论、强跟踪算法、动态增强策略与传统的容积卡尔曼滤波算法结合,以此缓解外界噪声和系统模型误差对状态估计的不利影响.在UWB-INS组合定位框架内采用动态鲁棒容积卡尔曼滤波,可实现对室内行人运动轨迹的精确稳定跟踪.实际数据测试和Matlab仿真验证了所提方法在复杂环境下其定位精度和鲁棒性均优于单一依赖UWB或INS技术的定位系统.     

小型无人机多传感器组合导航系统设计与实现

准确、可靠的运动状态数据对小型无人机运动控制至关重要,在实际飞行控制过程中通常要用到两种甚至更多传感器进行数据融合获取。文中根据小型无人机实际飞行运动控制需求,设计集成卫星导航(GPS)、惯性姿态参考系统(AHRS)和气压高度计的组合导航系统,采用多传感器数据融合算法,对无人机的位置、速度、加速度、姿态角等状态数据进行融合估计。通过实际飞行实验对所设计系统的有效性和实用性进行了验证。     

基于联邦卡尔曼滤波算法的水面无人作业船导航精度研究

为了实现无人作业船的自动导航,搭建了以Trimble BD982 GNSS系统为核心的差分定位系统。通过试验及分析得出了该系统的定位精度。为了进一步提高系统的导航精度,引入了联邦卡尔曼滤波算法,设计了基于航向姿态参考系统(AHRS)与GPS结合导航模式的卡尔曼滤波器。通过仿真试验表明该滤波器能明显提升系统的导航精度。     

基于UWB和惯性导航融合的室内定位方法

针对室内环境日益复杂,单一的定位系统已经不能满足人们对定位准确度需求的问题,设计了一种利用超宽带(UWB)和惯性导航融合进行的室内定位方法:首先针对UWB测距结果容易受环境影响的问题,根据实验环境对UWB测距进行了标定;然后利用改进马氏距离的异常值检测方法对测距过程中的异常值进行了剔除;最后采用了紧耦合的卡尔曼滤波器,以UWB测距值作为扩展卡尔曼滤波观测量,以惯性导航解算的位姿作为扩展卡尔曼滤波器的预测量,通过UWB测距来不断校正惯性导航的位姿数据。最终为了验证所提方法的可行性和有效性,进行了UWB单独定位和UWB与惯性导航融合定位的小车搭载矩形运动轨迹实验,通过对两种方法实验数据的对比分析,在加入了外界干扰时的矩形轨迹定位实验中,利用UWB和惯性导航融合的定位结果,平均精度比单独利用UWB进行定位时提高了36.3%;误差结果对比表明,利用UWB和惯性导航融合定位的误差波动更小,具有更高的鲁棒性。表明了该融合定位算法与单独利用UWB技术进行定位的算法相比,能够有效地抑制定位过程中的干扰问题,并且可显著地提高在室内环境下定位系统的鲁棒性和定位精度。     

基于惯性系重力的高精度水平姿态确定方法

针对舰载星敏感器定位需依赖外部提供的水平姿态基准,提出了一种基于惯性系重力的高精度水平姿态确定方法。该方法利用星敏感器输出的载体系相对于惯性系的姿态转换矩阵,将加速度计的测量信息投影转换至惯性坐标系,设计自适应滤波器对加速度计投影后信息进行滤波,最大限度地对风浪和加速度计的噪声等外部干扰信息进行剔除,根据提取出的较纯净的重力矢量信息解算高精度的水平姿态,把这一高精度水平姿态作为星敏感器定位所需外部水平基准。仿真结果表明,该方法能有效剔除舰船海上航行时的各种扰动信息,水平姿态精度较高且误差不随时间积累,进而提高了星敏感器的定位精度,满足舰船长时间海上航行对于导航精度的要求。