基于ICCP算法的地磁匹配辅助导航

惯性导航系统(INS)的导航误差随着时间积累发散,要想使其完全自主导航,必须加以其它的导航方法进行辅助,如地磁匹配辅助导航等.导航算法是地磁匹配辅助导航的关键技术之一,采用基于地磁场的最近等值线迭代算法(ICCP),实现测量值与背景场数据的最优匹配,从而获得位置信息.在吉林松花湖水面,利用高精度的铯光泵磁力仪搭载于水下机器人(ROV)进行实际水域测量,绘制出高精度的局域地磁图.基于该地磁图,通过ROV在水面上航行时的实时地磁值、航向和航速等数据,利用ICCP算法进行地磁匹配.匹配结果与GPS实测数据对比,取得理想的补偿效果.实验表明,基于ICCP的地磁匹配辅助导航能够有效修正惯导所产生的累积误差.     

基于改进SIFT算法的局域盲人图像导航方法研究

针对现行导航系统无法在小范围内导航的缺点,提出了一种基于景象匹配的适合于残障人士在局域内行走的图像导航系统。预先对具体的特定区域进行图像采集、处理,建立基准图像库,然后对具体行走中所采集的实时图像进行预处理,得到实时图像库。并采用基于SIFT特征的快速景象匹配算法对实时图与基准图进行匹配。最后对不同光照、不同拍摄角度的旋转变化、缩放变化获得的图像进行特征点匹配。实验结果表明,算法的性能可以满足景象匹配导航系统高性能匹配的要求。     

基于支持向量机的景象匹配区选择方法

考虑景象匹配区选择结果与参考图像信息之间的联系与制约,提出了基于支持向量机的景象匹配区选择方法.首先合理选择基于灰度和基于特征的2级测度参数,准确有效地表示参考图图像信息;其次将多个测度参数归一化组成样本集的输入属性向量,并使用去均值归一化算法得到匹配结果作为样本集的输出;最后选择合适的核函数与最佳参数训练样本集数据,得到具有自动区分景象适配区与非景象匹配区能力的决策函数,并用其分类实现任意候选参考图的匹配区选择.实验结果表明该方法具有较大的适应性和抗干扰性,能够对复杂参考图的匹配区选择进行正确决策指导.     

一种多无人机协同定位与稠密地图构建算法

针对VINS-MONO算法定位精度较低且构建的稀疏点云地图包含的信息较少无法用于无人机的自主导航的问题,提出了一种集中式多无人机协同定位与稠密地图构建算法。该算法通过提高回环闭合中特征点匹配准确度以优化多无人机之间的定位精度,为了建立多个无人机之间的连接约束,使用四种不同类型的坐标系进行坐标转换优化,采用双向检测匹配法对关键帧进行特征点匹配,结合PROSAC（Progressive Sampling Consensus）算法剔除误匹配,通过对有回环闭合约束的多无人机的位姿与全局地图进行全局位姿图优化,结合Voxblox构建了可供五架无人机协同导航的全局稠密地图。在EuRoc数据集的五个序列中,提出的多无人机协同定位与稠密地图构建算法与VINS-MONO算法相比,绝对轨迹误差分别降低了34%、26%、32%、24%、19%,通过实验证明,改进算法有效提高了多无人机之间的定位精度,并且构建的全局一致稠密地图包含距离信息与梯度信息,可以用于多无人机的自主导航。     

基于水下重力差异熵的导航匹配算法仿真研究

介绍了重力辅助导航发展概况, 阐述了采用地球物理特征的重力差异熵方法进行水下重力辅助导航算法设计及仿真实验方法研究。该算法基本思想是在导航匹配算法中, 将信息熵引入 自主水下运动载体( autonomous underwater vehicles ,AUV)重力辅助导航, 在重力数据库研究的基础上, 通过模板重力图与实时重力图的信息量差异以及模板重力梯度图差异, 修正水下惯性导航系统( inertial navigation system,INS)的误差。仿真实验结果表明, 利用重力差异熵辅助INS导航, 能够获得高精度的导航信息。因此, 基于水下重力差异熵的辅助导航, 可实现AUV 长航时隐蔽的高精度导航。     

重力图的可导航性分析

利用重力图进行辅助导航时,匹配区域的重力场特征直接影响匹配效果,对重力图进行可导航性分析可以为确定匹配区提供依据,实现高精度定位.分析重力图主要统计参数对区域导航能力的影响,将各参数赋以相应的权重得到区域的总体特征参数,该参数可以描述重力场的特征,可作为可导航性分析的依据.     

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。     

景象匹配辅助的GPS/SINS组合导航算法

为提高导航系统的精度和可靠性,在全球定位系统(GPS)、捷联惯导系统(SINS)和景象匹配传感器(SM)的观测信息是以不同采样率给出时,基于Kalman滤波技术,建立系统模型,利用分布式有反馈数据融合结构,提出一种有效的景象匹配辅助GPS/SINS 组合导航算法,即GPS/SINS/SM组合导航算法.理论分析和仿真结果均表明: 在导航定位和对状态的估计精度和可靠性方面, GPS/SINS/SM组合导航的结果均优于GPS/SINS或GPS/SM组合导航的结果,它们又优于单个系统Kalman滤波的结果.     

月球车视觉系统立体匹配算法研究

根据对月球车立体视觉系统及其工作环境特点的分析,提出了一种特征辅助的区域匹配算法.该算法将匹配分为特征匹配和区域匹配两个阶段进行.特征匹配阶段利用几何约束和多特征匹配得到高可靠的边缘匹配结果.边缘匹配结果经滤波后用于辅助区域匹配,有效地减少了无特征辅助的区域匹配在无纹理和少纹理区域容易产生的误匹配.算法结合特征匹配和区域匹配各自的优点,可以以较高的可靠性得到密集的视差图.实验结果表明,该算法用于室外自然地形图对的匹配时,可以生成较为准确和密集的地形图,满足月球车立体视觉导航的需要.     

地形特征匹配辅助导航方法研究

对传统的地形轮廓匹配辅助导航算法进行了如下改进：首先在景象匹配的基础上对飞行区域作出预测,其次利用实测高程度列和预测高程序列匹配,对飞行器进行实时定位和下一时刻的航迹预测;最后利用递堆和缩小匹配网格搜索范围等手段减少计算量。该方法提高了地形轮廓匹配的实时性和精度,增加了飞行器超低空飞行的可靠性和机动性。     

用于精确定位的最佳匹配区选择分形法

图像中任意点局部邻域的分形维数越大,该领域图像数据的相关性越小,相关匹配搜索时定位该区域就越容易。由此提出了利用分形维数作为分离参数,在基准地图上选择最佳匹配区的方法。用相关法对选出的最匹配区验证表明,分形方法比传统的相关方法在选择最佳匹配区时,定位精度更高,计算更快。     

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.      

基于熵和ICCP的多级地磁辅助惯性导航算法研究

惯性导航技术是一种完全自主的导航技术,为了解决惯性导航定位误差随时间积累不断增加的问题,采取地磁导航的方式来修正惯性导航的误差。研究地磁信息的熵算法和ICCP算法,利用熵算法具有剔除离散点、野值点,并且抗基准误差能力强和ICCP算法具有匹配精度较高,匹配结果较稳定的优点,提出一种将熵算法和改进的ICCP算法融合的新算法,以实现粗精结合多级匹配。仿真结果表明,该算法能够取得了很好的匹配效果,在一定程度上修正惯导误差,抑制惯性导航定位误差的发散,提高整个导航的精度,实现惯性导航长时间工作。     

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％.     

交互式地图匹配算法在组合导航中的应用

针对捷联惯性导航系统（SINS）/里程仪组合导航中车辆受初始对准偏差和测量器件自身误差等因素影响的精度随时间和位移增加而降低的问题,设计了交互式电子地图匹配修正新方案.通过车辆姿态角变化选择合适的地图匹配算法,并在转弯处精确反馈修正车辆坐标,同时利用定位误差修正初始对准偏差和里程仪刻度系数误差,降低其对以后导航定位的影响.仿真结果表明,采用交互式电子地图匹配算法,航向失准角偏差可很快收敛至2′左右,里程仪刻度系数偏差也降低至0.08%左右,能够实现系统的需要,跑车实验也证明了此方案的有效性.
     

线振动条件下激光陀螺捷联惯导附加漂移补偿技术

针对振动条件下惯性器件会产生较大漂移的问题,从导航误差方程出发,以速度和位置误差作为观测量,设计了双位置卡尔曼滤波初始对准测漂方法。利用这种方法对振动条件下系统中激光陀螺的零漂和加速度计的零位的变化进行了估计;同时在导航解算过程中对惯性器件的振动附加漂移进行补偿。振动条件下对准测漂实验表明:利用双位置卡尔曼滤波方法可以很好的估计出惯性器件的振动附加漂移。振动漂移误差补偿实验表明:在导航结算过程中对惯性器件的振动漂移进行有效补偿后导航精度明显提高。     

基于 SIFT 算法的无人机遥感图像拼接技术

为了给农田研究人员提供高精度、 宽视野的图像, 在利用 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法初 步检测候选点步骤中, 加入自适应阈值去除部分候选特征点; 结合无人机图像的经纬度坐标及重叠区域位置关 系剔除部分无效特征点, 并进行特征点粗匹配; 利用随机采样一致算法消除误匹配点对, 并求解投影变换矩阵 完成相邻两幅农田遥感图像的拼接; 设计了金字塔拼接策略, 完成 128 幅高分辨率图像的拼接。 实验结果表 明, 基于 SIFT 算法, 利用改进的特征点精简方法, 特征点粗匹配时间平均减少了52%, 精匹配时间平均减少了 25%; 基于 6 个图像融合评价参数的对比实验发现, 从定性和定量两个方面, 基于多分辨率的图像融合均优于 其他融合算法。     

零速校正在惯性导航系统中的仿真研究

零速校正利用载体停车时惯导系统的速度输出作为惯导系统速度误差的观测量,进而对惯导系统其他各项误差实现校正．基于这一原理对零速校正在惯性导航系统中的应用进行了分析研究．首先推导了惯性导航系统的误差方程,然后采用曲线拟合的方法,用Matlab仿真得到零速校正后的位置误差曲线．通过对仿真结果的分析比较,表明该方法在惯性的导航系统对于误差修正的有效性．     

基于模糊逻辑的综合地图匹配算法

车辆导航系统大都采用航位推算和GPS来估计车辆的位置,由于受GPS噪声的影响,实际测量的位置往往带有偏差。应用数字化道路图的地图匹配算法可以解决这一问题。提出基于模糊逻辑理论的综合地图匹配算法,充分考虑了道路几何特性以及GPS测量数据的偏差特性,实验证明该算法是有效和可用的。