小型飞行器高度定位数据融合方法

给出了一种小型飞行器高度定位的数据融合方法。根据飞行器运动方程 ,推导出了高度和飞行状态之间的关系 ,并由所得的飞行状态 ,利用Kalman滤波方法得到高度估计。根据实测值、最优估计值和GPS高度测量值进行数据融合 ,进一步对高度传感器定位误差进行修正。仿真和数据回放结果表明使用此方法可以得到飞行器更准确的定位。     

基于FPGA的无人机气压高度测量系统设计

从无人机气压高度测量的原理出发,介绍了数字式气压高度测量系统的组成和工作原理,并详细论述了测量系统各组成部分的电路设计以及程序设计流程图,最后通过测试验证了以FPGA芯片为核心的无人机气压高度测量系统的可行性,分析了系统的误差来源.由于FPGA具有可靠性高、速度快、逻辑功能强等特点,有效地解决了单片机在高速无人机大气数据测量系统中处理速度较慢、实时性较差的问题.     

基于LabVIEW的气压高度测量系统设计

为了准确测量高度,构建了基于LabVIEW的气压高度测量系统.从热力学角度,阐述了气压与高度的对应关系;以气压传感器为敏感元件,设计了AVR单片机数据采集、处理和传输系统;编写了基于LabVIEW的上位机串口接收、数据处理、中值滤波和显示程序,通过VISA串口接收下位机发送来的温度和气压数据,利用气压和高度的关系,计算气压对应的高度和即时速度,并在前面板以图形方式显示.以某建筑物的各楼层为研究对象进行了高度测量实验,结果表明设计的高度测量系统能够实时准确地测量和显示温度、气压、高度和速度数据,中值滤波后高度噪声减小为0.3m,是滤波前的30％.因此,基于LabVIEW的气压高度测量系统为高度测量和三维导航定位等应用提供了一种有效的参考方案.     

一种小型无人机高度定位方法的研究与实现

简要介绍了小型无人机总体架构与自主飞行策略,在此基础上重点阐述了无人机高度测量与控制的硬件设计与软件算法实现.通过一种数据融合算法将GPS、声纳与气压计组成的多传感器高度测量数据处理后融合到GPS/INS组合导航系统中实现无人机的精确姿态控制与轨迹跟踪.实际飞行数据表明,飞控系统的硬件设计与软件算法实现配合良好,能达到预期的飞行效果.     

高精度小型无人机空速测量系统设计

空速是无人机重要测量参数之一,介绍了无人机空速测量原理,论述了系统硬件组成和软件设计。针对指示空速和动压之间的非线性函数关系,提出非均匀线性插值算法进行拟合,在解决单片机计算能力不足的基础上保证了解算精度。实验表明:该系统相对误差小于0.15%,具有精度高、体积小、稳定性和抗干扰性强等特点,满足空速测量系统设计要求。     

数据融合技术在高度测量系统中的应用

飞行器针对不同的飞行高度采取了无线电高度和大气高度测量,两种高度在单独使用时存在很多不足之处。首先简要介绍了无线电高度和大气高度的测高原理,对比了两种不同测高原理的优劣;其次,介绍了数据融合的基本概念,并利用数据融合技术,从原理上对两种测高方法进行融合解算分析;最后,针对具体的项目,完成了数据融合技术在无线电高度和大气高度综合测量系统中的软硬件实现。     

高精度小型无人机气压高度测量系统的设计

介绍了一种基于MPX4115传感器和C8051F352单片机的小型无人机高度测量系统的设计及实现过程,详细论述了系统软硬件的设计原理,对传感器性能进行了分析并利用压力校验仪对其压力、温度补偿系数进行修正,保证测量准确度;通过硬件设计增加抗干扰能力并设计软件滤波算法提高输出稳定性;对高度-气压公式进行了插值拟合,解决了单片机计算能力不足的问题,提高计算性能;该系统具有小型化、功耗低、结构简单、精度高,稳定性和抗干扰能力强等优点。     

一种小型无人机高度测量方法的研究与实现

为了满足某小型无人机飞行控制中对高度信号的采集与处理,提出了用无线电高度来确定基准高度,用气压高度来确定相对高度,用起飞点的实测温度进行补偿的设计思想,综合这3种手段来有效消除外界环境对气压高度测量精度的影响。传感器数据融合方面,利用飞行器运动学推算出的高度状态方程以及传感器观测模型,采用Kalm an滤波技术来估计和修正传感器的测量高度。测试结果表明,此方法得到了较准确的高度测量信息,可以满足无人机飞行控制的需求。     

基于深度学习的撒砂管高度测量算法研究

机车在日常运行过程中,受到机车本身和外界环境因素的影响,撒砂管的高度可能会产生变化,严重时会导致车轮打滑事故的发生,造成安全问题。为此,文章提出了一种基于深度学习的撒砂管高度测量算法。首先,其通过基于深度学习的YOLOv3-tiny算法和DeepLabv3+模型,实现对2D图像中撒砂管的目标检测和钢轨平面的拟合分割。其次,对于测量环境中的噪声点云,其通过深度值滤波和聚类分割等方法实现点云滤波;对于撒砂管上影响高度测量的异物,其针对性地设计了边缘提取及伪边缘剔除,以消除异物对测量精度的影响。最后,其通过RANSAC算法对钢轨平面进行平面拟合,实现对撒砂管高度的3D高精度测量。文中分别采用所提算法和10分度游标卡尺对不同位置、形态及光照强度的撒砂管进行高度测量实验,结果显示,采用该算法,撒砂管高度的测量误差基本可以控制在±1 mm以内,平均测量精度可达98.74%,这表明该算法具备一定的鲁棒性。     

FPGA在无人机气压高度测量系统中的应用

从无人机气压高度测量的原理出发,介绍了数字式气压高度测量系统的组成和工作原理;讨论了测量系统中计算机使用的数据处理方法和误差分析,在此基础上,提出了FPGA芯片在无人机气压高度测量系统中的设计方案,并给出FPGA内部设计的结构框图和工作流程图;最后,通过仿真验证了FPGA设计的可行性。由于设计中FPGA的数据处理时间约为6μs,从而有效地解决了单片机在高速无人机气压高度测量系统中实时性较差的问题。     

基于弹载IMU/GPS组合导航系统的动基座对准研究与仿真

对基于弹载IMU／GPS组合导航系统的动基座对准问题进行了研究与仿真;首先,分析了弹载IMU与GPS的系统误差,建市获得了其系统误差模型;然后,利用卡尔曼滤波技术,设计了弹载IMU／GPS组合导航系统的动基座对准算法;仿真结果表明,在初始误差较大的情况下,经过360秒的动基座对准,IMU的姿态角误差可降至10个角秒,同时位置和速度误差也得到了有效修正,从而证明该动基座对准算法是行之有效的。     

应用于机载SAR运动补偿的SINS/GPS组合导航系统设计

针对机载SAR运动补偿的需求,以DSP为处理器设计了一套SINS/GPS组合导航系统。使用强跟踪卡尔曼滤波算法估计系统误差,利用闭环校正法进行修正,实现了SINS/GPS的数据融合。通过Matlab仿真和跑车实验验证了系统设计的可行性和有效性。该系统具有低成本、实时性和同步于SAR雷达PRF信号的优点。     

多传感器组合的移动车载数据采集系统研究

多传感器数据融合作为一门新兴前沿技术,已广泛应用于许多研究领域。三维信息快速采集是真实建模与三维虚拟现实的关键。提出了一种基于多传感器融合的车载移动式三维数据快速采集系统,集成了激光扫描仪、线/面阵CCD相机及GPS与IMU等多种传感器,以完成城市路面街道和建(构)筑物的三维数据自动采集。重点探讨了定位定姿方案设计及其实现,将GPS和IMU数据通过卡尔曼(Kalm an)滤波进行融合,可推测出整个系统及各传感器的位置和最佳姿态估计,以快速获取城市目标的地理坐标和三维建模信息,重建城市路面街道的三维真实场景。     

小波变换在车辆GPS导航的应用

在分析车辆GPS导航信号观测粗差、噪声特性的基础上,提出了基于小波变换的车辆GPS导航信号粗差探测及滤波算法.数据仿真表明:该算法能够有效地克服Kalman滤波需要精确数学模型和滤波效果受粗差影响较大的缺点.     

智能防盗车锁跟踪系统设计

设计了一种可自动定位的智能防盗车锁跟踪系统,以STC12CSA60S2单片机作为控制器,辅以液晶显示屏(LCD)显示模块、声光报警模块、全球移动通信系统(GSM)通信模块、GPS定位模块、加速度模块等功能模块.系统可以实现无人状态下的声光防盗功能,同时在被盗后可以进行定位并通过GSM通信模块短信通知车主.测试结果表明:定位误差小于5m,信息更新速度不低于0.2次/min.     

基于Cortex-M4的多传感器组合导航系统设计

针对移动机器人导航定位需求,设计了一种低成本、便携式的多传感器组合导航系统.采用ARM Cortex-M4内核的STM32F407处理器为电路核心,利用微惯性测量单元(MIMU)、全球卫星定位系统(GPS)以及电子罗盘作为导航数据源,进行了相关的硬件设计;采用移动导航平台进行实验验证,通过实测数据进行分析,结果表明:该组合导航系统可以有效提高导航精度,使其导航定位经纬度误差稳定在1.0m左右,航向角误差稳定在0.8°以内,对移动机器人导航有一定的参考价值.     

基于非线性卡尔曼平滑的GPS定位估计方法

在GPS单机定位中,通常采用卡尔曼滤波作为位置状态解算的方法.文中提出一种将非线性平滑技术用于GPS定位估计的方法,该方法可用于单机GPS接收机的定位解算,在非线性滤波的基础上进一步提高定位精度.提出一种随接收卫星数量而实时改变测量参数的动态测量模型,根据GPS的伪距、多普勒频移和导航信息等原始数据进行定位模型的解析,运用新型的平淡卡尔曼平滑算法求解该动态模型.GPS定位实验结果表明,与通用的最小二乘迭代法和非线性滤波等方法获得的结果相比,所提出的方法能获得更高的定位精度.     

MEMS SINS-GPS组合导航系统设计

为实现满足中低精度要求的低成本导航系统,选用MEMS惯性传感器研制了捷联式惯性导航系统(SINS);针对MEMS惯性传感器噪声较大和惯性导航系统误差随时间迅速累积的问题,利用小波对MEMS陀螺信号进行了降噪处理,并采用SINS-GPS卡尔曼滤波组合导航系统以消除惯导系统的误差累积,输出较高精度的速度、位置信息.对SINS和组合导航系统进行了仿真实验,实验结果表明所建系统的长时间导航性能有一定改善.     

助行机器人导航与远程监护系统的设计与实现

针对助行机器人在室外未知环境中的导航需求,分析了不同导航方式的优缺点,设计并实现基于全球定位系统(GPS)的机器人定位导航系统.详细地描述了室外环境地图的创建过程和地图精度的控制.为了提高定位的精度,利用地图匹配修正GPS定位误差,同时融合机器人实时速度数据,得到最终的机器人位置.在机器人定位的基础上,实现助行机器人的...