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GPS/SST/SINS组合导航系统研究 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了卫星/捷联星光/捷联惯导组合导航系统的方案和组合结构,采用改进的集中滤波对多传感器信息进行数据融合和导航状态的最优估计.该组合导航系统将捷联星光跟踪仪的姿态信息、高动态GPS的位置、速度信息与捷联惯导进行组合滤波,全面提高导航的姿态、速度和位置精度.同时该组合导航系统以弹道导弹为应用对象,设计并实现了基于弹道导弹的GPS/SST/SINS组合导航系统实时仿真平台,仿真结果表明该组合导航系统能提高导弹的导航精度,滤波算法稳定可靠. 相似文献
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鉴于联邦Kalman滤波是一种能在复杂信息融合系统中进行目标状态估计的有效方法.介绍了联邦Kalman滤波器的原理和结构,提出了一种基于联邦Kalman滤波结构的自适应多传感器信息融合算法.仿真结果表明,该算法能有效提高信息融合系统的精度和容错性.具有较高的实用价值. 相似文献
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应用联邦自适应UKF的卫星多传感器数据融合 总被引:4,自引:0,他引:4
在卫星自主导航系统中,一方面,系统状态模型存在难以准确建模的问题,要求信息融合算法具有一定的自适应性;另一方面,系统的量测模型通常具有较强的非线性,又要求信息融合算法在强非线性下保持较高的精度和鲁棒性. 针对以上两个问题,本文提出了基于星敏感器、红外地平仪、磁强计、雷达高度计、紫外敏感器的多信息联邦自适应UKF组合导航方案,该方案将多个导航传感器提供的信息在联邦滤波器里融合,并采用自适应UKF算法构建联邦滤波器的子滤波器. 采用这种方案,可有效组织并充分利用导航传感器提供的导航信息,并且系统模型具有一定的自适应性. 数字仿真结果表明,与传统的联邦卡尔曼滤波方法相比,该方法更适合于非线性较强、系统模型参数不准确的场合,有效提高了导航精度. 相似文献
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设计了一种基于磁导航的两轮智能车系统.该系统以飞思卡尔单片机为核心,利用加速度传感器和陀螺仪分别测量车模的加速度与角速度,通过编码器检测车速及车模运动方向,采用电感线圈检测路径信息.单片机采用互补滤波算法获得车模倾角信息,通过PID算法控制直流电机驱动模块来控制车模的平衡及其行驶速度和方向,从而实现智能车稳定、准确、快速地行驶. 相似文献
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基于生物遗传学的机器人位姿控制方法 总被引:4,自引:0,他引:4
根据遗传算法提出了一种机器人位姿控制的新算法,并结合机器人位姿控制问题探讨了改善遗传算法参数寻优速度的方法,最后通过仿真实验证明了该方法的有效性. 相似文献
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应用Kalman滤波方法和白噪声估计理论,在线性最小方差按矩阵加权最优信息融合准则下,提出了多传感器信息融合稳态最优白噪声反卷积滤波器,其中给出了局部滤波误差之间的协方差公式,它被用于计算最优融合加权阵.同单传感器情形相比,可提高滤波精度.它可应用于石油地震勘探信号处理.一个3传感器信息融合Bernoulli-Gaussian白噪声反卷积滤波器的仿真例子说明了其有效性. 相似文献
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提出一种基于C-T(configuration-time)空间数字势场的机器人避碰路径规划方法,通过构造一种栅格化的CT空间数字势场,根据数字势场中的排斥势和吸引势,利用C-T空间离散路径点的插值方法,实现机器人对运动障碍物的避碰.通过一个2连杆机器人臂的避碰仿真实验研究,表明了该方法具有较高的计算效率,避免了一般避碰算法的大量C空间显式计算,能够适用于机器人的动态环境路径规划. 相似文献