基于振动触觉的移动机器人为人导航系统

为了给视觉障碍者或助航需求者自主行走提供帮助、减轻其心理负担,设计了一种基于振动触觉的移动机器人为人导航系统.该系统通过移动机器人搭载Kinect体感设备为使用者提供其姿态信息,再结合振动触觉腕带装置的反馈实现机器人为人导航的功能,即引导使用者在预先规划好的路径上行走.整个为人导航过程中使用者和机器人之间的相对距离和相对角度收敛到给定值,最终确保在机器人的引导下按照给定路径使得使用者安全准确到达目的地.基于领导者跟随者控制模型,提出了适合本系统的人机协作控制算法,进行了振动触觉识别率实验,完成了本系统在平坦地面轨迹跟踪实验和对起伏地面的适应能力测试,验证了算法的正确性与可行性.最后,对本系统抗干扰能力进行实验分析,以验证系统的鲁棒性.     

北斗用户机自主完好性监测研究

导航系统完好性是指当导航系统处于不健康状态,不能准确导航时向用户提供及时报警的能力,对于卫星导航系统而言,系统所能提供的完好性指标和导航定位精度是同样重要的.接收机自主完好性监视(RAIM)技术是设在用户接收机中的一种算法.它利用导航卫星的冗余信息对多个导航解进行一致性检验,从而达到完好性监测的目的,而且该方法的优越性日益凸显.RAIM技术的关键是故障检测和故障识别,针对北斗用户机RAIM算法与性能进行分析,并提出一种基于奇偶相关分组方法的新型故障卫星分离方法,图形和数据化的仿真结果充分证明了新算法的可行性和有效性.     

组合导航系统中异步多传感器信息融合算法

针对组合导航系统中多个传感器采样频率不同且存在量测滞后的问题,提出一种基于多尺度数据分块的组合导航信息融合算法.建立最高采样率下的系统模型,通过状态和观测的分块得到基于多尺度的系统模型,利用不同尺度上的观测信息在各尺度上进行Kalman滤波,并经融合最终获得基于全局的状态估计值.将该算法用于SINS/DVL/TAN组合导航系统仿真,结果表明,在异步多传感器量测的情况下,基于多尺度数据分块的信息融合算法与非等间隔Kalman滤波算法相比,北向速度最大误差减小24.1%,纬度最大误差减小23.8%,东向速度最大误差和经度最大误差均略有减小.因此,信息融合算法具有较高的滤波精度,有利于提高系统的导航定位精度.     

用于盲人的图像振动触觉显示系统设计

为了帮助视觉障碍者以振动触觉方式感知图像信息,设计了一个能自动采集图像信息并将图像轮廓转换为振动触觉刺激的触觉显示系统.该系统主要由摄像头和基于嵌入式系统的8x8振动触觉刺激阵列组成.系统能通过摄像头采集图片信息,提取物体二维轮廓特征,并以顺时针链表形式依次触发振动电机,产生动态振动触觉刺激,让佩戴者通过触觉刺激感知图...     

陆地车辆GNSS/MEMS惯性组合导航机体系约束算法研究

针对陆地车辆导航应用,基于速度特性建立了机体系约束用以提高卫星导航系统(GNSS)/微硅机械(MEMS)惯性组合导航系统的性能. 该约束将与车体运动方向相垂直的平面上的线速度近似为0,从而增加了组合系统的扩展卡尔曼滤波时间上连续的两维虚拟观测量,卫星信号失效时可保持滤波器的量测更新,当无外部观测量且车辆处于动态情况下,滤波可持续估计与反馈. 车载实验表明,组合系统在卫星信号失效30 s时,采用该算法可以将系统的定位精度提高约75%,姿态精度及速度精度也有相应的提高.      

一种基于压缩感知的非重构频谱检测新算法

提出了一种基于压缩感知的非重构频谱检测算法,将压缩感知处理得到的观测值直接用于主用户检测,解决了宽频主用户信号的检测问题.文中定量分析了检测性能,并通过认知用户的协作频谱检测对算法进行了改进.仿真结果表明,该算法在信噪比大于0 dB环境下具有良好的检测效果,协作检测法可作为低信噪比环境下算法的有效改善途径.此外,相比于基于重构的频谱检测算法,该算法大大降低了数据量和算法复杂度,显著缩短了检测时间.     

一种基于IDDF的多AUV协同导航算法研究

为提高多自主水下航行器(AUV)协同导航效果,克服由于水声通信限制引起的协同更新频率低,进而导致的先验估计误差大、协同导航效果差,以及大初始化误差条件下协同收敛速度慢的问题,提出一种基于迭代插值滤波(IDDF)的多AUV协同导航算法.该算法将迭代滤波技术与插值滤波(DDF)算法相结合,不仅降低了传统EKF(扩展卡尔曼滤波)算法模型截断化误差对滤波精度的影响,而且通过量测信息的迭代更新,保证了系统在弱可观测条件下量测信息的充分融合.仿真结果表明该算法明显改善了系统的协同导航效果,证明了该算法对于多AUV协同导航系统的有效性.     

一种基于信噪比(SNR)比较的感知节点数目优化算法

 协作频谱感知虽然可提高系统的感知性能,但随着感知节点数目的增加,系统资源的占用越来越多,系统传输效率下降.分析了协作频谱感知方法的感知性能,得到协作频谱感知的感知性能与感知节点数目和接收信噪比之间的关系,提出了一种新的次级用户节点的选择方法,该方法有效保证了所选择节点的感知性能,仿真验证了该算法的有效性和可靠性.     

卫星导航系统自主导航技术研究与验证

本文结合全球卫星导航系统自主导航技术发展现状,介绍了自主导航能力的发展特点及重要作用,分析设计了卫星导航系统自主导航体系架构,并对自主导航关键的时空基准保持技术进行了分析,提出了基于星间观测的完全自主导航的滤波算法、滤波状态噪声协方差信息选择方法及自主导航星载数据处理方法.论证了基于地面观测数据(锚固站)的半自主导航方法,比较了不同锚固站分布、数量及观测周期对自主导航性能的影响,并利用一套地面仿真试验系统验证了自主和半自主模式下的精密定轨和时间同步精度,可为卫星导航系统自主导航设计提供参考.     

基于无线电环境地图信息辅助的协作频谱感知算法

针对基于信噪比(signal noise ratio,SNR)合并协作感知算法实用性限制问题,提出一种无线电环境地图(radio environment maps,REM)信息辅助协作感知算法,该算法利用REM存储的关于授权用户发射台与感知用户位置信息辅助计算各用户合并权重系数.仿真表明,该算法在高斯白噪声(addit...     

分簇认知网络中能量有效的协作频谱感知算法

针对认知网络中用户节点能量受限问题,提出了一种基于分簇网络的能量有效协作频谱感知算法。该频谱感知算法通过对用户节点分簇,缩短感知结果的传输距离。根据对授权用户信号的本地感知和簇内融合的判决结果,设计两次报告审查规则,减少传输感知结果的认知用户数量。以最小化协作频谱感知能耗为目标,建立多变量非线性优化问题模型,并通过逐一变量优化方法求得次优解。仿真结果表明,在保证检测性能的前提下,该算法能明显降低协作频谱感知的能量消耗和传输时延。     

分簇认知网络中能量有效的协作频谱感知算法研究

针对认知网络中用户节点能量受限问题,提出了一种基于分簇网络的能量有效协作频谱感知算法。该频谱感知算法通过对用户节点分簇,缩短感知结果的传输距离。根据对授权用户信号的本地感知和簇内融合的判决结果,设计两次报告审查规则,减少传输感知结果的认知用户数量。以最小化协作频谱感知能耗为目标,建立多变量非线性优化问题模型,并通过逐一变量优化方法求得次优解。仿真结果表明,在保证检测性能的前提下,该算法能明显降低协作频谱感知的能量消耗和传输时延。     

基于单线激光的果园机器人自主导航方法

以四轮差速机器人作为试验平台,提出一种基于单线激光雷达获取环境信息的方法,研究机器人在树行中心线的导航性能以及机器人到达行尾进行自主换行的能力.首先,由单线激光雷达获取环境信息,利用距离阈值法、自适应密度聚类算法、改进的最小二乘法等算法处理激光数据,得到树行中心线作为机器人理论导航路径,以机器人与导航路径的横向偏移量、航向偏角和线速度作为输入量来设计控制模型实时跟踪导航路径,到达行尾时能够自主感知并执行掉头转弯至下一行动作;行间自主导航试验中,机器人线速度分别为0.2、0.4和0.6 m/s,且机器人初始位置横向偏移量不大于0.8 m、航向偏角不大于15°时,导航轨迹与树行中心线的平均横向偏差为3.69 cm,最大横向偏差为11 cm;在自主换行测试中,机器人能够准确进行掉头转弯到下一行,然后继续进行行间导航.果园自主导航系统具有良好的运行稳定性和较高的导航精度,能够满足果园作业机器人的自主行驶精度要求.     

基于多传感器的卫星容错自主导航系统

在由星敏感器、红外地平仪、雷达高度计、紫外敏感器组成的卫星多传感器容错自主导航系统中,采用容错联邦滤波算法,突出了多传感器系统信息冗余的优势,数据处理速度快,算法计算量小,具有较高的工程实用价值.仿真结果表明,该方案能够获得较高的定轨精度,当1个或多个导航子系统出现故障时,系统能够检测并隔离相应的故障子系统,同时还能利用隔离后的子系统获得局部导航最优解,从而有效提高了卫星导航系统的可靠性和精度.     

基于SINS/星敏感器的组合导航模式

针对利用捷联惯导系统导航的不足,提出了一种基于捷联惯导系统/星敏感器的新组合导航模式,来提高飞行器导航的精度和速度.利用星敏感器得到恒星星光矢量在星敏感器CCD光敏面上的星像点及其在导航星库中对应的坐标值,然后分别进行坐标变换得到星光矢量在数学平台坐标系和地理坐标系中的坐标角度值.以Kalman滤波为基础,将所得到的星光坐标角度值和姿态角速度进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的位置、速度和姿态角参数.详细推导了SINS/星光的组合导航算法,并通过仿真证实了该方案可提高导航系统的精度和速度,有较好的容错性和环境适应性,具有实际使用价值.     

前沿

超触觉技术系统问世最近，英国布里斯托尔大学“互动与绘图”（BIG）项目组研究人员开发出一种系统，能让用户在一个交互界面上体验到多部位的触觉感受（多点触觉反馈），而无需碰触或拿着任何设备。该研究提出了一种超触觉理论，即一种能在空中产生触觉反馈的系统设计，在空中传播的超声波会产生不同的压力，如果许多超声波同时到达同一位置，就会在该点产生明显的压力变化。     

循环神经网络辅助GNSS/SINS组合导航方法及性能分析

针对GNSS信号中断时组合导航系统误差迅速发散的问题,提出了使用循环神经网络(RNN)来辅助组合导航系统的方法,RN N可以分别基于当前和过去的位置以及速度样本进行训练,使神经网络更好地处理系统中的时序信号,从而能够更加精确地预测SINS的位置和速度误差.采用无人机飞行试验数据验证了该算法在卫星信号中断时导航精度平均提升了77％,并且满足导航所需的实时性要求,与传统的径向基神经网络辅助的组合导航系统相比,其位置和速度的均方根误差平均降低了39％.     

小天体探测序列图像自主相对导航系统可观测性分析

小天体探测对探索宇宙起源、解决地球资源问题具有重要意义,研发小天体探测器及实施小天体探测已成为各国未来发展的重点.受地面测控网指令时延的影响,小天体探测器需自主获取小天体的位置、速度信息,即具备自主相对导航的能力,基于序列图像的自主相对导航系统不仅可提供包含小天体运动信息的角度观测量,还具有低成本、低功耗的优点,是一种理想的小天体探测自主相对导航方法,是目前研究的热点.可观测性分析可评估导航系统的观测能力是研究导航系统的基础.本文针对小天体探测序列图像自主相对导航系统非线性带来的可观测性分析问题,基于微分几何理论,推导了系统0至2阶李导数,建立了系统可观测性矩阵,基于秩判据分析了典型小天体探测轨道流形下序列图像自主相对导航系统的局部弱可观测性.分析结果表明,仅依靠序列图像小天体探测器可完备估计小天体运动状态.此外,本文提出了序列图像自主相对导航系统的可观测度量化方法,并分析了相对轨道流形变化对可观测度的影响,相关结论可指导小天体探测器轨道设计,具有一定的工程实用价值.     

协同频谱感知中的融合策略

在认知无线网络中,协作频谱感知从多个分布式认知用户中收集感知数据,有效地提高了检测的可靠性.如何利用多个认知用户的感知信息进行融合是协作频谱感知的关键技术.在当前的研究中,融合的方式可以分为两种:决策融合和数据融合,文中对基于决策融合和数据融合的5种融合准则算法进行了研究,采用这5种融合算法在认知无线电网络中进行协作频谱感知,并比较了它们的频谱检测性能.仿真结果显示,5种融合算法都可改善性能不佳的单个次用户的检测情况,并随着协作节点数的增大性能得到显著提高.其中,数据融合由于较决策融合接收到的数据值更加完整以换得更优越的感知性能.     

基于天线选择的多天线频谱感知技术

为了保护主用户系统不受认知用户的影响,提高频谱检测的可靠性,提出了一种新的基于天线选择和能量感知的频谱检测算法.该算法利用认知用户多个接收天线的感知信息,根据认知用户与主用户之间信道的差异,充分利用多天线的空间分集,选择部分使得检测概率最大化的天线进行合作检测.仿真结果表明,基于天线选择和能量感知的多天线频谱检测可有效地提高感知数据可靠性,感知数据的检测概率显著提高.