基于北斗/iNEMO惯性模块的机器人运动姿态解算方法

基于北斗/iNEMO惯性模块研究了一种组合式机器人运动姿态测量系统和解算方法。设计了以ARM为核心的嵌入式组合姿态解算平台,通过四元数法和卡尔曼滤波技术,对iNEMO惯性组件测量数据进行融合,进而在高动态环境中实时解算出机器人的运动姿态。同时,以北斗接收机输出的1PPS上升沿脉冲作为数据融合的同步信号,并利用其输出的导航信息辅助iNEMO惯性模块实现精对准。测试结果验证了设计方案的可行性和正确性,为机器人姿态解算提供了一种高精度、高稳定性、小体积、低功耗的解决方案。     

煤矿井下连续采煤机定位方法研究

目前井下采掘装备定位方法大多采用惯导加里程计、视觉测量、测距雷达等辅助测量方式来降低惯导随时间累积所产生的位置漂移误差,但这些方法对辅助测量方式的可靠性与测量精度要求较高,且采用集中式卡尔曼滤波对数据进行滤波解算,存在计算量较大、容错性较差等问题。针对上述问题,提出了一种由捷联式惯导、测距雷达及里程计组成的连续采煤机定位方法,使用测距雷达与里程计分别测量连续采煤机的位移量,通过航位推算法推算得出机身的二维位置信息,利用二维位置信息对惯导位置解算信息进行反馈修正,减少惯导随时间累积所产生的位置漂移误差。采用联邦式卡尔曼滤波对各传感器推算得出的位置信息进行滤波解算及数据融合,通过降低方程维数减少计算量,在保证测量精度的同时还具备一定的容错性。仿真实验结果表明,该定位方法的定位精度可达±2cm,定向精度可达15′,联邦式卡尔曼滤波算法计算量小且具备一定容错性,可为连续采煤机在巷道约束环境下的位姿精确测量、巷道自动成形控制和远程控制奠定基础。     

基于MEMS传感器的惯导系统预处理和姿态解算

为解决MEMS惯性传感器的系统误差和环境干扰影响,捷联惯导系统(SINS)无法准确测量姿态的问题,设计了一种基于优化自适应无迹卡尔曼滤波(优化AUKF)的姿态解算方法。先对陀螺仪和加速度计的误差信号进行预处理,分别建立ARMA模型和一元高阶模型,使用经典Kalman滤波实现其过程,然后建立姿态角的微分方程,使用高精度的优化AUKF算法实现姿态角解算过程。跑车实验结果表明,该方法可以得到高精度的姿态角信息,抑制 MEMS陀螺漂移引起姿态角发散。     

基于惯性信息辅助的北斗动动定位方法的研究

针对北斗动动定位中接收机信号易受遮挡导致无法实时准确定位的问题,对复杂信号条件下的动动定位测试进行了研究,提出了一种利用惯性信息辅助解算动态模糊度的方法,即一种将运动载体的惯导信息与北斗测量信息相结合,实现两运动载体之间精确动态相对定位的算法;通立基于载波相位双差的观测模型,采取融合滤波算法,讨论在不同卫星数目下的模糊度求解方法;在此基础上,利用实地车载试验完成了对上述组合定位方法的试验验证以及精度测试,事后着重对各历元数据进行解算,对定位精度、可用性进行了研究;结果表明,基于惯性信息辅助的北斗动动定位可用性指标变好,定位精度有一定的提高。     

基于单目视觉的仓储物流机器人定位方法

针对轮式仓储物流机器人的自主定位问题,提出了一种基于视觉信标和里程计数据融合的室内定位方法。首先,通过建立相机模型巧妙地解算信标与相机之间的旋转和平移关系,获取定位信息;然后,针对信标定位方式更新频率低、定位信息不连续等问题,在分析陀螺仪和里程计角度误差特点的基础上,提出一种基于方差加权角度融合的方法实现角度融合;最后,设计里程计误差模型,使用Kalman滤波器融合里程计和视觉定位信息弥补单个传感器定位缺陷。在差分轮式移动机器人上实现算法并进行实验,实验结果表明上述方法在提高位姿更新率的同时降低了角度误差和位置误差,有效地提高了定位精度,其重复位置误差小于4 cm,航向角误差小于2°。同时该方法实现简单,具有很强的可操作性和实用价值。     

舰船消磁远程动态航向船位测量系统设计

针对动态测磁需要对舰船进行远程高精度航向和位置测量的问题,利用载波相位实时动态差分技术,以及无线远程数据传输技术,提出并建立了一套基于GPS RTK技术的远程动态航向船位测量系统;在远程流动站采用RTK技术对航向进行解算后,再用数据链将解算结果和载波相位原始观测量传回数据处理中心,与基站载波相位原始观测量再次进行载波相位差分解算位置数据,并对系统可行性、适用性和精度进行了验证;试验结果表明,系统数据传输稳定,解算结果正确,达到了设计要求.     

基于模糊预测的INS/视觉无人机自主着陆导航算法

针对 INS/ 视觉无人机自主着陆导航中,由于视觉观测数据具有不确定性噪声及数据更新周期长等原因,易导致卡尔曼滤波估计精度低、实时性差的问题,设计了一种基于模糊预测的INS/ 视觉无人机自主着陆导航算法。首先,利用三角模糊数对视觉观测数据进行处理,减小视觉观测噪声和解算误差的不利影响。然后,在卡尔曼滤波状态方程更新时,采用模糊预测同步预测视觉观测数据,得到无人机高精度姿态信息的同时提高无人机位姿估计的实时性。最后,自主搭建了基于STM32的低成本INS/ 视觉四旋翼无人机自主着陆实验平台,实测飞行着陆结果验证了本文所设计的无人机自主着陆算法可有效避免观测数据存在观测噪声与解算误差,在提高无人机位姿估计精度的同时保证了实时性。     

一种中长基线网络RTK模糊度快速解算方法

提出一种适合中长基线GPS网络差分的模糊度解算方法.根据网络差分站间整周模糊度只用于基线解算而不用于定位的特点,将伪距观测值应用于常规宽巷组合,形成一种新的抗差性强、无大气传播误差的GPS组合观测值;采用站星双差方法计算模糊度浮点解并建立法方程,利用高度角与大气误差的关系构造权阵,通过LAMBDA方法进行固定解搜索,实现模糊度快速解算.对三个参考站同步观测数据的实际测试结果表明:该方法网络模糊度解算时间小于200 s,基线长超过60 km.并满足闭合性原则.     

GPS和类GPS载波用于编队星座状态测量

为了确定编队星座的星间相对位置和卫星姿态,在原有联合GPS差分和类GPS伪距进行状态确定的研究基础上,进一步加入了类GPS载波差分信息。利用高精度的类GPS伪距给卫星间公里级的基线提供厘米级的约束,并采用Bayes最小二乘法快速解算出GPS星间载波单差整周模糊度；先由GPS伪距单点定位、GPS星内差分定姿获得卫星间相对位置、卫星姿态的先验信息,再采用Bayes最小二乘进行编队星座状态整体确定。数学仿真结果表明卫星间相对位置确定精度优于10~(-2) m,加入类GPS载波差分后能极大提高卫星姿态确定精度,使其优于10~(-5)rad。     

基于虚拟仪器的双GPS测距系统设计

针对高精度无线电测距的需求,设计了一种基于虚拟仪器的低成本、可存储、无线传输的双GPS接收系统;该系统采用SDT11模块接收GPS信号,利用扩频通信技术实现数据的远距离收发,通过专用软件完成距离信息的解算;实现了测量距离不小于7km、测距精度不大于15m的远距离实时测距,解决了远距离条件下高精度实时测距的难题;相对于同类测距产品具有传输距离远、精度高、成本低、实时性强、受天气干扰影响小的优点,具有广阔的市场前景。     

BWSR100单片多模导航芯片的定位解算软件设计

本文介绍了一种应用于单片多模导航芯片BWSR100的定位解算软件。该定位解算软件依据导航电文和实时的伪距信息,采用最小二乘法完成初始定位,采用扩展卡尔曼滤波方法完成后续高精度定位。仿真结果表明,在-135dBm的信号强度下,该定位解算软件的水平定位精度可以达到5m,测速精度可以达到0.2m/s。     

实用高精度GPS算法研究及A12 OEM板接收机设计

论述了差分GPS算法模型。通过算法比较,确定了将双差算法模型作为高精度数据处理软件的解算模型。在此基础上,给出了通过已知坐标解算出未知坐标的全过程,设计了以A12OEM板为核心的GPS接收系统。实验测量结果表明,此GPS接收系统可以实现高精度的定位。     

基于模糊AKF地磁辅助导航的采煤机定位方法

针对惯导在采煤机定位时产生累积误差以及实时定位精度低等问题,提出了基于模糊自适应卡尔曼滤波(AKF)惯性地磁辅助惯性导航的采煤机动态定位方法.通过迭代最近等值点(ICCP)算法将惯导与地磁辅助技术组合,并引入模糊自适应的卡尔曼滤波方法,实现了在线自适应调整测量噪声方差阵.通过对采煤机进行定位仿真分析,结果表明:可克服惯导定位误差随时间累积的缺点,实现了采煤机实时高精度定位.     

基于火箭残骸实时定位信息的落点计算模型

为减轻航天发射任务落区残骸回收工作负担,需建设一套火箭残骸回收系统,基于火箭残骸坠落过程的自定位装置实时测量信息,利用精简适用型落点计算模型实现预定高度落点位置的精准预测,保证系统工作异常情况下也能实现残骸落点的精确预测和快速回收;建立了一种基于火箭残骸实时定位信息的动力学落点计算模型,以残骸坠落过程中的实时位置、速度信息为输入,以四阶“龙格库塔”法求动力学运动微分方程解,计算出预测落点;并基于火箭残骸坠落试验获取的自定位实测数据,对模型精度进行了验证,计算结果理想,模型简化适用、准确有效,能够实现高度相差20 km以内偏差小于1 km的落点位置精准预测,满足工程应用指标要求.     

一种基于小波降噪的GNSS轨迹平滑算法

当载体具有高阶动态时,基于载波多普勒平滑伪距的解算误差扩大,且载体轨迹小波降噪处理结果会发生畸变。针对这些问题,提出了一种新的基于小波降噪载体位置平滑算法。算法对基于伪码测距和载波多普勒平滑伪距的解算结果进行差分,并根据差分值的频谱特征,选择合适的尺度进行小波降噪处理后,与基于载波多普勒平滑伪距的解算结果求和得到轨迹平滑结果。仿真结果表明,该算法在载体最大加加速度为50 m/s3的条件下,定位均值偏差小于0.04 m,标准差小于1.3 m。     

模糊度函数法在GPS动态定位中的应用研究

对于GPS导航定位来说,整周模糊度的解算问题是高精度动态定位的关键问题。本文针对GPS高精度动态定位的现状和存在的问题,利用模糊度函数法对整周模糊度的解算进行了研究。     

基于改进扩展卡尔曼滤波的单站无源定位算法

为了提高单站无源定位精度,降低定位误差,针对扩展卡尔曼滤波算法存在的不足,提出一种基于改进扩展卡尔曼滤波算法的单站无源定位方法。首先通过采集目标的相关信息,构建单站无源定位数学模型,然后利用改进扩展卡尔曼滤波算法目标位置进行估计,最后采用数据进行仿真对比实验。结果表明,相对于扩展卡尔曼滤波算法,改进扩展卡尔曼滤波提高了目标定位的精度,削弱异常误差对位置估值的影响。     

基于MIMU和磁力计的姿态更新算法研究

针对传统人体姿态解算算法中存在MEMS陀螺误差发散快的问题,提出一种基于微惯性测量单元( MIMU)及磁力计信息融合的姿态解算算法。该算法利用互补滤波结合PI调节控制完成陀螺零偏校正,然后在加速度计和磁强计的辅助校正下,通过EKF( Expand Kalman Filter)滤波器更新四元数法实现陀螺姿态解算。本算法采用MPU9150传感器模块完成测试实验,实验中对比分析了单独扩展卡尔曼滤波算法与本算法的滤波效果。实验结果表明,本算法能够有效地抑制陀螺的发散,实现稳定地输出高精度姿态数据。     

基于LAMBDA方法的GPS整周模糊度解算研究

导航、大地测量的快速和高精度GPS定位需要解算双差分载波相位的整周模糊度值,基于经典最小二乘法求解的解整周模糊度一般为非整数解(浮动解),这种做法丢失了对提高未知参数估值的精度很有用的信息。而该文则详细讨论了基于整数最小二乘法及其降相关平差方法(LAMBDA)的原理极其算法,通过一个短基线的实例计算发现:较于未加限制的最小二乘搜索算法,LAMBDA方法在进行模糊度搜索解算时充分顾及了模糊度的整数特性,并在此基础上对模糊度协方差阵进行了降相关处理,从而改善了模糊度的方差域,消除了模糊度方差的不连续性,使得LAMBDA方法的搜索区域得到明显改善,相应的定位精度明显提高,具有较高的应用价值。     

基于激光雷达的气浮台定位系统设计与实现

设计并实现了一种基于嵌入式平台的激光雷达定位系统,用于特定场景下气浮台的定位与控制.系统主要由激光雷达传感器,DSP嵌入式控制器以及气浮台组成.DSP获取并处理激光雷达传感器原始数据、识别目标特征点、解算坐标值、实现对气浮台位置的实时控制.文章给出室内环境特征点的提取方法、雷达坐标系与系统坐标系坐标转换算法,采用最小二乘法对识别点曲线拟合,并提取有效坐标点,解算物体坐标.实验结果表明,系统的平均定位误差为5 mm,角度误差小于1°,满足气浮台姿态控制所需的定位精度.