车辆无陀螺航位推算系统的导航原理及其算法

建立了利用车辆内部传感器取代惯性敏感器获得航向、速度信息的车辆航位推算（DR）系统的系统方程和观测方程,并采用描述机动载体运动的当前统计模型,给出了基于自适应卡尔曼滤波的车载无陀螺DR系统的导航算法,在导航算法中,对原始测量数据进行组合运算获得线性形式的观测方程,避免了目前常用导航算法由于观测方程线性化引起的模型误差,算法稳定性较好,且计算量小,现场跑车试验表明,给出的车载无陀螺DR系统的模型及其导航算法能够获得满意的导航精度。     

基于曲率分析地图匹配的车载组合导航研究

为了提高车载导航的自主性和精度,针对捷联惯导的特点,设计了一个基于曲率分析的地图匹配算法。然后应用该地图匹配算法对基于捷联惯导/地图匹配/里程仪的车载组合导航进行了研究。推导了捷联惯导系统的误差方程和里程仪的误差方程。并在此基础上建立了捷联惯导/地图匹配/里程仪组合系统的卡尔曼滤波方程。通过仿真分析,表明应用该地图匹配算法的组合导航系统可以有效地减小误差,实现车载自主导航。     

基于人工标志的视觉/SINS组合导航算法研究

本文针对航天器地面中性浮力实验的实验体导航问题,研究利用计算机视觉和捷联惯性导航系统（SINS）进行实验体组合导航的算法：首先对视觉导航与SINS的优缺点及其组合导航的优势互补进行了分析,提出其组合方式;然后建立了组合导航系统量测方程;最后利用卡尔曼滤波方法,实现了视觉导航图像信息与捷联惯导系统的信息融合。仿真结果表明,提出的组合导航方法提高了导航精度,具有一定的应用参考价值。     

基于故障状态检测的惯性/卫星信息融合技术

为了提高惯性/卫星组合导航系统的可靠性及导航信息的精度,设计了SINS/GPS/Galileo/RDSS组合导航多信息融合方案,采用基于概率分布的残差χ2故障检测方法提高组合导航系统的容错性和可靠性.在此基础上采用了基于故障状态检测的新型自适应信息分配算法,并建立导航系统的数学模型,给出其状态方程、测量方程.最后将新算...     

星光导航原理及捷联惯导/星光组合导航方法研究

该文在分析星光导航原理的基础上,给出了捷联惯导/星光飞行器组合导航方案;推证了该组合导航系统的状态方程和观测方程,分析了星敏仪量测误差.结合高超声速跨大气层再入飞行体的模拟飞行轨道,进行了组合导航数学仿真.结果证实该方案能够利用星光导航信息对捷联惯导进行即时修正,表明捷联惯导/星光组合导航系统在较精确地获取载体姿态信息方面具有优越性.     

基于轨迹数据的导航卫星时空可视性分析研究

全球导航卫星系统是重要的时空信息基础设施,导航卫星的可见数是进行导航卫星定位精度评估的重要依据﹒长期以来,卫星可视性分析主要通过定量观测与实地测量的方式获取,其评估的范围相对有限,无法对城市尺度开展大范围的可视性评价﹒基于此,本文提出了一种基于车辆轨迹数据的大尺度城市导航卫星时空可视性分析方法,即：对轨迹数据进行预处理(包括轨迹数据简化和轨迹点的路网匹配),然后对处理后的数据进行导航卫星时空可视性分析,并通过上海市真实轨迹数据对其进行了验证﹒结果表明：该方法能够快速发现导航卫星高可见区域和低可见区域﹒     

基于组合导航的管道内部定位仿真与误差分析

当前各种管道内部定位方法的单独使用都不能满足管道实际工程的精度要求,提高定位精度的有效方法是采用组合导航技术,国内外对于管道内检测定位技术的研究也集中在多理论、多方法的组合方面。基于此,根据油气管道内部定位的特点,提出由里程仪和SINS组成的组合导航定位方式,然后建立基于卡尔曼滤波数据融合技术的轨迹仿真器、捷联惯导器件和里程仪仿真模型,进行仿真试验,对组合定位技术进行误差分析,实现了在没有地面标记、定点磁标等辅助设备的情况下,定位精度达到0.03%。     

GNSS/INS紧组合算法实时性改进与嵌入式验证

针对GNSS/INS实时紧组合导航系统中存在的GNSS数据延迟以及组合更新解算耗时过长的问题,基于Kalman滤波理论,提出了一种在完成了滞后的观测更新后将误差状态向量一步转移到当前时刻的Kalman滤波数学模型.为了验证改进模型的有效性,首先,在Windows平台上,利用车载实测GNSS观测数据和IMU观测数据对比分析了使用改进模型解算与标准Kalman模型解算在GNSS信号中断时段内的导航误差,分析结果表明,2种模型的导航误差相当,说明了改进模型对时间延迟处理的正确性.然后,在DSP硬件平台上,基于改进模型实现了GNSS/INS实时紧组合导航系统,并进行了车载测试,实测结果表明:相对于标准Kalman模型,所提出的改进模型能够在保障紧组合导航系统精度的前提下,将输出导航结果的时间延迟减少到最小,保障了组合导航结果的实时性.     

基于EKF的DR/激光测距组合导航算法研究

航位推算（Dead Reckoning,DR）是一种常用的导航定位技术,其推算过程是一个累加过程,传感器的误差随时间的延长而积累,为此,将航位推算与激光测距组合起来用于智能车辆导航,确保系统在任何时候都能为运动智能车辆提供较为准确的导航信息。扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）为一种非线性滤波器,是智能车辆组合导航系统中一种有效的数据融合方法。本文将EKF方法用于智能车辆组合导航的状态估计,仿真实验结果表明,EKF滤波能够有效地提高智能车辆的导航精度。     

基于无迹卡尔曼滤波的月球车惯性/天文组合导航算法研究

月球车导航传统方法主要是采用kalman滤波方法,需要对系统方程和观测方程的线性化,因此会引入的线性化误差的问题, 本文针对做出适当的改进。本文采用UKF方法作为误差状态量的最优估计方法,并以太阳敏感器观测得到的太阳高度角和太阳方位角以及测速仪的东向北向速度作为联合观测信息,将SINS和CNS所测得的月球车相关姿态和位置信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,从而对惯导系统的状态量进行校正,达到提高组合导航系统的导航定位精度和稳定性,减小线性化误差的目的。仿真实验证明,本文算法具有很好的位置、速度和姿态估计精度,有效的降低了线性化误差。     

基于支持向量机分类决策的行人导航零速修正方法

为了减小行人导航过程中的误差,提出基于支持向量机分类决策的零速反馈修正方法。根据行人足部运动特点,构建行人足部运动模型,利用支持向量机决策方法对足部运动样本数据进行训练和提取数据特征,建立超平面方程。通过超平面函数对行人足部运动数据进行分类和决策,辨别区分静止段和运动段。在零速静止段,对惯性导航解算的速度、角速度和方向进行修正,利用扩展卡尔曼滤波递推方法进行方向、速度和位置误差跟踪。进行了行人按既定路径的行走跟踪实验,结果表明,设计的行人导航系统能够使行人行走轨迹与设定路径完全吻合,多次测试数据最大误差小于2.5%,平均误差为1.94%。因此,基于支持向量机分类决策的行人导航零速修正方法能够准确地对行人轨迹进行跟踪和定位。     

柔性预应力索杆钢结构张拉过程跟踪计算方法

柔性的预应力索杆钢结构在张拉过程中，构件同时发生刚体运动和弹性变形，这一问题不能用传统的有限元方法来求解．基于柔性多体系统动力学，建立了一种索杆单元的动力学模型，同时考虑了构件的刚体运动与弹性变形，推导了相应的运动学方程、几何约束方程和动力学控制方程．该方法可以对张拉全过程进行跟踪，找到结构的运动稳定路径和最终的静平衡构形，计算出构件内力的连续变化过程．数值算例表明该方法实用有效，计算精度高．     

车载GPS/DR组合导航系统的研究及其滤波算法

给出了基于ＧＰＳ与ＤＲ组合的车辆导航系统的设计，建立了该系统的数学模型，利用卡尔曼滤波器对各子系统进行滤波处理，最后对系统进行信息综合及传感器误差校正．试验结果表明，该系统具有良好的导航与定位性能     

CDKF 算法在四旋翼飞行器组合导航系统中应用

针对基于四旋翼无人飞行器的组合导航系统在小失准角情况下滤波器较短时间内发散的问题, 将中心差分卡尔曼滤波算法应用于低成本的组合导航系统中, 设计了飞行器组合导航系统的硬件电路。该系统采用MPU-6050 芯片作为飞行器姿态传感器, 选用u-Blox 公司的NEO-6M 模块获取GPS(Global Positioning System)信号, 并利用中心差分卡尔曼滤波算法实现多传感器的数据融合, 从而获取导航信息。在四旋翼无人飞行器平台上对该系统进行实验的结果表明, 该导航系统能有效抑制传感器噪声, 克服了陀螺仪的漂移现象, 避免了传统EKF((Extended Calman Filter) )算法近似程度不高, 易导致解算结果发散等问题的发生, 为飞行器提供了准确的导航信息。     

基于船舶人机工程的虚拟人操作驱动建模仿真技术

针对船舶设计过程中复杂的人机工程学问题,提出了在虚拟环境中通过满足精度要求的虚拟人实时驱动模型仿真的新方法.采用动态约束方法,基于旋转信息建立虚拟人实时驱动模型,将运动跟踪系统捕获的真人运动参数映射到实时驱动模型而实现对不同百分位人体模型的操作;建立驱动误差模型,分析运动跟踪系统误差对实时驱动模型驱动精度的影响;基于上述方法开发了船舶虚拟人实时驱动模块,并集成到船舶产品设计的虚拟评估系统中;以某型船舶机舱设施布局的人机工程学评估为例进行应用验证.结果表明,所提出的虚拟人操作驱动模型具有较好的有效性.
     

基于面向对象的捷联惯导系统中四元数计算方法

论述 了面向对 象方法应 用于捷 联惯导 系统 四元 数运 算, 利用 Ｃ＋ ＋ 类 的 概念, 实现 了 在捷联惯导 系统刚体 运动状 态计算中 广泛 应用 的与 复 数性 质相 似 的四 元数 类 该 方 法已 应用 于 组合导航系 统计算 中,提高了 软件开 发质量和 设计速 度参４     

基于惯导误差特性的地磁匹配正交搜索方法

针对地磁匹配导航对实时性的需求，提出了基于惯性误差特性的正交搜索方法.该方法在对惯导误差特性分析基础上，采用正交搜索策略，将插值后匹配点地磁数据序列沿与飞行轨迹垂直方向和平行方向分别进行正交搜索，快速得到最佳匹配结果.将地面测量地磁数据延拓到不同高度，分别应用本文方法和全局搜索算法进行处理.数据处理结果表明本文方法与全局搜索算法具有同等的匹配精度，但减少了搜索时间，能有效提高高空高速飞行器匹配定位方法的实时性.      

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％.     

双行程集成气缸的设计及动态特性研究

设计了一种新型结构的集成式双行程气缸,在对其运动过程进行分析的基础上,利用热力学和空气动力学的基本理论对集成气缸的动态特性进行分析,建立了动态特性数学模型,并以MATLAB软件作为仿真平台,采用四阶Runge-Kutta法进行仿真并输出各腔的压力、活塞杆位移和速度曲线.