基于多传感器融合的机器人导航系统设计

随着传感器技术的进步,多传感器信息融合技术在移动机器人中的应用已经成为一个热门的研究领域,为移动机器人探索不确定和未知环境提供了一种技术途径,是机器人实现更高级智能行为的基础。目前,用于移动机器人避障和导航控制的多传感器信息融合方法主要有模糊逻辑和神经网络。在机器人避障和导航控制中,本文采用了基于模糊逻辑的多传感器信息融合算法。通过对多传感器的信息进行融合能较好地实现机器人在未知环境中的自主避障与导航,并对这种控制方法进行了MATLAB仿真。通过对MATLAB仿真结果的比较,证明了在机器人的避障和导航控制中,该信息融合算法是优于传统信息融合算法的。     

基于HCS12X单片机的多传感器智能车控制系统设计

本文基于飞思卡尔HCS12X控制单元，利用多传感器的信息融合技术设计了一款可以自主循迹行驶的智能车。系统主要融合了GPS．视觉传感器，激光雷达传感器对智能车进行定位及轨迹控制。该控制系统在安全性，可靠性．易操作性等方面都进行了综合的优化。实验表明．该智能车可以按照设计路径自主行驶。     

移动机器人导航技术

在本篇论文中较为详细地介绍了自主式移动机器人导航所需的各种传感器、多传感器信息融合技术和导航方法等。并在实验室内,利用 Ａ Ｎ Ｎ 方法和扩展卡尔曼滤波器实现了机器人的自动避障和导航,效果良好。     

卫星编队飞行GPS自主导航和控制

本文提出了一般相对轨道动力学方程和用于编队飞行的GPS星栽自主导航模型和算法.同时文章也提出了用GPS伪距测量信息实现卫星编队飞行的建立和保持的自主导航控制方法.其中包括用于编队飞行建立的非线性控制律和用于编队飞行保持的线性控制律.以及相应的估计器的算法.作为这些方法的一个实际应用,文章给出了EO-1/Lantlsat 7编队飞行的自主导航控制系统的设计和实现.一般情况下最优控制律的实现是需要变推力发动机的,在没有变推力发动机的情况下,本文特别给出并验证了用冲量等价的方法实现变推力发动机替代的可行性.上述设计已经过数字仿真的验证,证实了设计的正确性和实现的可行性.     

移动机器人的自动导航技术的研究综述

在该文中介绍了移动机器人的几种常见的导航技术和几种最新的导航方式。在对导航技术了解的基础上,对自主移动机器人在关于导航技术方面的关键技术——多传感器信息融合技术,该文对其进行了深入研究,与此同时,又对多传感信息融合技术在移动机器人导航中的应用进行了阐述和研究,最后该文对移动机器人导航技术进行了总结并对移动机器人自主导航技术的未来发展方向进行了展望。     

基于多传感器的微型四旋翼室内自主悬停研究

针对微型四旋翼在室内环境下不能通过外部定位系统实现自主悬停的问题,给出一种基于多传感器的微型四旋翼自主悬停控制方法。采用四旋翼分布式多传感器构建环境信息检测系统,实时获取四旋翼飞行器姿态和相对位置信息;通过设计控制装置对飞行器姿态进行控制,实现自稳飞行;通过室内基站定位平台与光流传感器的速度反馈,实现水平方向位置控制;通过超声波、气压计融合,实现飞行高度控制,最终完成对四旋翼飞行器的室内空间位置控制,使飞行器能够在室内空间中的任何一点悬停,并仅在小范围内波动。通过自主悬停仿真研究验证了方法的有效性。     

多智能体自主车辆导航技术研究

将基于GPS／GIS的导航技术与基于视觉的导航技术进行集成,提出了基于信息融合技术的多智能体自主车辆导航系统的概念,为提高基于视觉的导航控制系统的鲁棒性进行了有益的尝试,这一研究将为自主车辆导航控制创造一个更加实用化的平台．     

基于HLA的多传感器舰船导航分布式仿真平台

根据基于高层体系结构的多传感器舰船导航分布式仿真平台的设计需求,在联邦对象模型的基础上,使用VR-Link的API工具开发系统联邦和联邦成员．基于VR-Link设计并实现联邦成员间的通信和仿真进程控制方法．基于VC＋＋设计多传感器舰船导航设备,将多传感器数据采集、信息显示、存储及数据处理集成在一起,具有友好的人机界面,方便进行维护和实现功能扩充．     

基于多传感信息的挖掘机器人导航及避障技术

为实现挖掘机器人在挖掘作业前,无碰撞安全行走到作业场所,采用视觉、红外及超声波传感器,采集挖掘机器人外界环境信息,通过红外及超声波传感器实现墙壁跟踪导航;依靠视觉传感器,实现巡线、道路识别、导引车辆跟踪导航;依靠光流法提取障碍物特征信息,实现路面障碍物的识别、避障。研究结果表明:综合使用多传感器信息,可以实现挖掘机器人的导航及避障目标。     

多传感器融合组合导航技术研究

该文对民用飞机组合导航系统多传感器器技术进行了研究,提出了一种在飞行管理系统内按照各种导航设备定位精度的顺序,实现包括了全球导航卫星系统（GNSS）、惯性基准系统（IRS）、甚高频全向信标（VOR）、测距器（DME）等机载设备的多传感器融合方法,为国产民机机载航电系统研制提供参考。     

基于ROS的自主多旋翼飞行器视觉导航系统

 针对在GPS信号缺失的环境下多旋翼飞行器的定位和自主飞行问题,构建了一个基于视觉导航的多旋翼无人飞行器控制系统。采用目前流行的pixhawk飞行控制模块和单目视觉定位算法,基于机器人操作系统（ROS）构建了通信网络系统,并选用一个低功耗的机载主控计算机实时地在板运行该系统。测试结果表明,搭建的无人飞行器平台能实现较精确的视觉定位和自主飞行。     

飞机SINS/多普勒/气压高度表组合导航性能分析

为了满足飞机完全自主导航的需求,提出了一种低成本的光纤捷联惯导/多普勒雷达/气压高度表组合导航系统方案,探讨了该方案的数字仿真原理。通过对比飞机拐弯时机动飞行与直线飞行2种情况下的数字仿真和实际的跑车试验结果,得出了影响该组合导航系统精度的主要因素。理论分析和试验表明:该方案提高了捷联惯导的导航精度,明显抑制了惯导位置误差随时间积累而增大的趋势。     

基于光流传感器的四旋翼飞行器设计

采用Texas Instruments公司的TM4C123GH6PM单片机作为四旋翼飞行控制系统和光流数据处理的核心单元,将九轴传感器MPU9250的陀螺仪、加速度计和磁力计经姿态解算后的角度数据作为飞行控制系统的飞行姿态反馈,超声波传感器所测量的高度数据作为飞行高度反馈,优象光流传感器所输出的位置数据作为位置反馈,设计了一款新型四旋翼飞行器.实验结果表明,该四旋翼飞行器自主导航系统可以实现室内自稳、定高和定点飞行功能.     

基于Mission Planner的无人机自主导航测量系统设计与实现

针对目前测量工具价格较为昂贵、测量手段多采用人工采集的方式,设计一款基于Mission Planner开源地面站和GNSS相结合的无人机自主导航测量系统。该系统由四旋翼无人机、APM控制器、Mission Planner地面站和PPK后差分系统构成,共设计手动和自动导航两种控制方式。自动导航模式中可通过Mission Planner地面测控系统的地图模块、数据交互模块,实现无人机按照设计预设航线进行飞行,并获取目标点的空间三维坐标。通过GNSS-BDS/GPS系统定位试验和自动导航对比试验得出,此套自动测量系统静态达到厘米级的定位精度,自动导航模式下的定位精度达到分米级。最终将其应用到点位坐标测量中,该系统所测得数据误差控制在10cm内,满足测量工作中的基本需求。本文可对今后开展全自主测量技术设备的研发提供理论基础和实践参考。     

Small unmanned helicopter's attitude controller by an on-line adaptive fuzzy control system

Since small unmanned helicopter flight attitude control process has strong time-varying characteristics and there are random disturbances, the conventional control methods with unchanged parameters are often unworkable. An on-line adaptive fuzzy control system (AFCS) was designed, in a way that does not depend on a process model of the plant or its approximation in the form of a Jacobian matrix. Neither is it necessary to know the desired response at each instant of time. AFCS implement a simultaneous on-line tuning of fuzzy rules and output scale of fuzzy control system. The two cascade controller design with an inner (attitude controller) and outer controller (navigation controller) of the small unmanned helicopter was proposed. At last, an attitude controller based on AFCS was implemented. The flight experiment showed that the proposed fuzzy logic controller provides quicker response, smaller overshoot, higher precision, robustness and adaptive ability. It satisfies the needs of autonomous flight.     

Small unmanned helicopters attitude controller by an on line adaptive fuzzy control system

Since small unmanned helicopter flight attitude control process has strong timevarying characteristics and there are random disturbances, the conventional control methods with unchanged parameters are often unworkable. An online adaptive fuzzy control system (AFCS) was designed, in a way that does not depend on a process model of the plant or its approximation in the form of a Jacobian matrix. Neither is it necessary to know the desired response at each instant of time. AFCS implement a simultaneous online tuning of fuzzy rules and output scale of fuzzy control system. The two cascade controller design with an inner (attitude controller) and outer controller (navigation controller) of the small unmanned helicopter was proposed. At last, an attitude controller based on AFCS was implemented. The flight experiment showed that the proposed fuzzy logic controller provides quicker response, smaller overshoot, higher precision, robustness and adaptive ability. It satisfies the needs of autonomous flight.     

一种基于星敏感器的自主导航方法

由于惯性器件存在漂移,很难进一步提高采用惯性设备提供水平基准来实现星敏感器自主导航精度;而由于大气模型不精确,很难进一步提高利用星光折射来实现星敏感器自主导航的精度。为此,本文提出根据星敏感器的识别结果以及激光水平测量部件分别测量星敏感器的两个像平面轴来实现星敏感器自主导航。外场实验结果表明:采用本文的方法来实现星敏感器自主导航不仅能为载体提供角秒级精度的三轴姿态,而且能为载体提供角秒级的载体经度和纬度,所以该系统为载体提供了高精度的导航信息。     

基于模糊控制的无人机集群视觉着降

在基于视觉导航的自主着降过程中,旋翼无人机受到自身机械振动和复合风场环境等因素的干扰,降落精度低、速度慢,影响集群回收的安全性。针对这一问题,提出一种基于模糊控制和视觉导航的集群自主着降算法。首先无人机集群飞至降落区域后,无人机通过目标检测算法找到自身对应的降落标识,再利用像素距离解算出无人机与对应降落标识间的实际水平距离,然后通过模糊化、模糊推理、去模糊化得到无人机精准对准降落点的控制指令,最终实现集群精准着降。仿真实验与实际飞行实验结果表明,该算法具有更高的鲁棒性,可有效提升无人机集群着降的速度。     

基于自适应动态规划算法的小车自主导航控制策略设计

小车自主导航系统是路径规划领域研究的难点问题。本文利用自适应动态规划算法对小车自主寻路、避障的控制策略进行了设计。介绍了仿真过程中小车检测环境状态量的方法,提出了小车通过连续型奖励/惩罚信号自主学习寻路、避障的控制策略,并结合虚拟现实技术创建了不同路径和不同障碍物状态的仿真环境。通过不同路径状态的仿真实验,验证了自适应动态规划算法在解决小车自主导航避障控制策略问题上的可靠性和稳定性。