区域导航技术下的平行航路侧向重叠概率的研究

着重对区域导航平行航路的侧向重叠概率的计算进行了研究。首先,通过数据统计,分析侧向重叠概率在平行航路安全性评估中的重要性;其次,利用双指数分布和分离的双指数分布对区域导航技术下的平行航路侧向重叠概率进行了计算;最后,通过仿真比较来确定最适合区域导航下的平行航路侧向重叠概率的计算方法。结果表明,用分离的双指数分布描述大偏航密度函数所得的侧向重叠概率更接近于实际情况。     

基于ARCH模型的组合导航缓变故障容错方法

为了解决缓变故障的检测和容错问题,针对容错设计中小幅度增长的缓变故障,考虑组合导航系统导航传感器的特点,提出了一种新的组合导航缓变故障容错方法。定义了滤波器观测信息的故障因子,提供了基于自回归条件异方差模型的故障因子模糊评估方法,并利用故障因子来自适应调整观测噪声协方差阵中相应的量值,从而达到抑制缓变故障的作用。通过仿真分析和实验验证了缓变故障容错方法的有效性。实验结果表明,在导航传感器发生缓变故障时,这种缓变故障容错方法可以有效地改善组合导航滤波精度。     

基于三维图像的髓内针钉孔定位方法

研究基于三维图像的髓内针钉孔定位导航方法.首先,使用CT扫描髓内针,获得其三维图像.其次,在髓内针尾部安装空间定位传感器,通过坐标系配准使得髓内针三维图像模型注册到空间定位仪所在坐标系,实现空间中的髓内针与导航系统中的髓内针的联动.最后,使用安装有定位传感器的骨钻来对准钉孔.两个阈值用于判断骨钻与钉孔间的位置关系：距离阈值用于判断骨钻尖端与髓内针钉孔中轴线之间的距离,角度阈值用于判断骨钻轴线与髓内针钉孔中轴线之间的角度.两个阈值全部满足时,按照导航指示骨钻钻入骨壁.仿真结果表明,该方法在髓内针钉孔不可见情况下,能够准确定位钉孔位置及方向,导航用于判断可定位器械与钉孔的空间位置,以不同颜色标识引导骨钻到达钉孔,能够满足髓内针整复手术的要求.     

单目视觉和惯导松耦合的行人位姿判定

针对室内视觉定位特征稀疏时鲁棒性较低的问题,文章利用惯导元件输出频率大、短期精度高的特点,提出了一种低负载的单目视觉和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)信息融合方法。该方法在初始化阶段根据位移相似性原理设计算法解算视觉位移尺度信息,在导航阶段将视觉信息输出的状态量通过尺度旋转变换后作为观测量进行卡尔曼滤波。通过实验验证了该方法的有效性,实验结果证明,所设计的视觉惯导组合导航系统在提升处理效率的同时,全过程均方根误差比单一同步定位与制图(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统下降了17.1%。     

北斗卫星星载原子钟的短期钟差预报模型参数选取分析

高精度实时卫星钟差改正数据的获取一直是实现精密单点定位技术的关键问题.针对短期钟差预报模型参数设定对预报精度的影响,详细分析了多项式模型和灰色模型的基本原理,通过对精密星历文件中钟差数据的计算,分析阶数和已知数据个数对2种预报模型精度的影响,评估了此2种预报模型的优劣.实验结果表明:多项式模型应采用的已知点数量和阶数分别为7和2,而灰色模型的已知点数量应设为11;灰色模型总体上优于多项式模型.     

巨烈磁暴对全球GNSS观测信号的影响

介绍了一种GNSS L₁和L₂信号及测距码失锁率统计计算方法,并考察了不同卫星高度角对失锁率计算结果的影响.利用全球GNSS观测数据,分析了第23太阳活动周发生的两次巨烈磁暴期间GNSS观测信号的质量.结果表明:巨烈磁暴发生期间GNSS L₁和L₂信号及P₁和P₂码失锁率较平静日均显著增加,信号失锁主要发生在磁暴主相及恢复相前期.L₂失锁率明显高于L₁且失锁持续时间更长,表明L₂比L₁更易受到磁暴影响.GNSS 信号失锁率与磁暴指数SYM-H的高相关性表明信号失锁率的异常增加由巨烈磁暴所驱动.研究成果可为我国北斗卫星导航系统全球信号质量评估提供方法支持.     

设施农业喷雾机器人的组合视觉导航方法

温室环境下,针对喷雾机器人在直线路径行驶时会存在偏差,在转弯路径处又需迅速获得导航信息的情况,设计一种导航线和QR码组合的视觉导航算法.在直线行驶路径贴上红色导航线,对采集到的图像处理后获得偏差、偏角进行方向修正,实现直线行驶精准导航.但导航线导航在转弯行驶时存在转弯效率低、偏差大等问题,因此设计QR码导航方法,通过识别贴在转弯处的存储有导航和决策信息的QR码,完成转弯处的迅速精准导航的要求.采集各种工况下导航线和QR码图像各120幅进行算法验证,导航线的平均纠正率为93.33%,QR码平均识别率为92.50%.导航试验结果表明:行驶速度在2.0 m·s~(-1)时,导航线和QR码的最大导航偏差分别为2.0和3.5 cm,满足喷雾机器人导航的实时性和准确性要求.     

基于R-FP OP变点检测的城市路段旅行时间预测

针对城市路段旅行时间精准推送的不足,提出一种基于动态规划变点检测算法的旅行时间预测方法。以车牌识别数据为研究对象,利用R-FPOP算法对旅行时间均值变点进行在线检测,研究变点时域分布特征;基于均值变点检测结果,预测旅行时间并给出其预测区间。结果表明:在线检测出的变点能够有效辨识旅行时间的均值突变,变点时域分布主要集中在高峰期;旅行时间预测值对实际序列变化趋势估计准确,推送的预测区间平均覆盖率为79.54%,具有较优的预测精度。论文方法兼顾旅行时间均值突变且建模简单,可为路段旅行时间的在线智能推送及交通需求者的路线规划提供技术支持。     

北斗卫星导航系统在土地测绘坐标系选择中的应用研究

就北斗卫星导航系统在土地测绘坐标系选择中的应用进行分析,并与传统测量方式进行精度对比.研究表明:北斗卫星导航系统的应用能够高精度、高效率、更便捷地获得观测量,计算出投影变形,进而判断坐标系的选择是否满足土地测绘的精度需求.     

基于Unscented卡尔曼滤波算法在海底地形辅助导航中的应用

为了解决SITAN海底地形辅助导航算法将非线性过程线性化,容易产生不稳定甚至滤波发散的问题,提出了一种基于Unscented卡尔曼滤波的海底地形辅助导航算法,该算法无需对非线性系统的状态方程和观测方程进行线性化,直接采用UT变换(unscented transform,UT)近似非线性函数的概率密度分布,并求取变换后的点集的均值和方差。利用海底地形SEAMAPnew Hill100为真实海底地形数据对算法进行了测试。实验结果表明,该算法较传统算法有较强的精确性和鲁棒性。