基于电子地图和激光捷联惯组的运动基座初始对准方法

基于捷联惯导系统动基座初始对准对速度和路线要求较高,粗对准方位角失准过大影响精度等问题,提出引入电子地图对算法进行辅助修正的组合对准方法.通过地图匹配进行位置修正提高载车定位精度,最大限度减小第二次停车所带来的定位误差,提高对准精度.实验结果证明,动基座初始对准方法与电子地图匹配算法的有效组合,降低了对载车速度及路线的要求,极大提高了系统对准精度.     

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。     

基于非线性滤波的捷联惯导系统罗经法对准改进算法

为提高捷联惯导系统初始对准的快速性和精确性,根据传统的平台惯导系统罗经法对准原理,提出包括水平对准和方位对准的捷联式罗经对准算法.给出了导航坐标系下加速度和角速率的修正值,经过姿态矩阵的转换对载体坐标系下的惯性测量组件输出值进行修正补偿.对不同初始姿态角误差和不同初始航向角的仿真表明,初始航向角的改变对系统影响较大,特别在大方位失准角情况下.采用UKF算法对非线性模型滤波的仿真结果显示,最大航向角误差从15′降至6′,证明将罗经法和UKF滤波方法相结合进行捷联系统初始对准是可行有效的.     

基于SuperMap GIS的车载导航系统的设计与实现

阐述了基于SuperMap GIS平台的车载导航定位系统的设计与实现过程,重点介绍了导航电子地图、实时定位显示、地图匹配、路径规划、车辆轨迹回放、信息查询等功能的实现。特别利用距离投影算法实现了电子地图的匹配,修正了车辆在电子地图中的位置。     

车载GPS/DR/电子地图组合定位导航研究

针对单一导航定位手段的精度和使用范围在车辆导航定位技术中的局限性,提出了采用GPS、DR与电子地图组合导航的方案.经过对GPS/DR/电子地图组合导航定位方法地深入研究,表明GPS/DR电子地图组合导航是一种较为理想的车辆导航方式,它克服了GPS信号受阻时定位间断或失效的缺点,又避免了航位推算定位误差随时间的积累,提高了导航定位的精度并扩展了使用范围.     

基于EPEA的SINS大失准角非线性初始对准方法

基于欧拉平台误差角(EPEA)的概念描述了理论导航坐标系到计算导航坐标系之间的失准角,推导了捷联惯导系统(SINS)在大失准角情况下进行初始对准的非线性误差模型.在系统噪声和量测噪声均为加性噪声且量测方程为线性方程时,给出了带阻尼解算的简化扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和简化无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,同时分析了不同失准角情况下初始对准过程的异同.静基座状态下的Monte Carlo仿真结果表明,大失准角和大方位失准角情况下,EKF和UKF算法都能满足对准要求,其中UKF算法较EKF算法具有对准时间更快、对准精度更高和适用范围更广的优点;小失准角情况下,由于捷联惯导系统的线性化误差变小,二者的对准时间和对准精度基本相同.     

弹道修正引信滚转角未知条件下MIMU快速初始对准方法

针对基于双旋结构的二维弹道修正引信及所配用弹药发射后修正引信滚转角不确定的问题,提出采用BP神经网络快速确定修正引信滚转角范围进行粗对准,进而利用卫星导航信息辅助惯性导航系统进行快速初始对准的方法. 该方法利用修正引信滚转角误差与惯性导航解算速度误差之间的关系建立神经网络模型,并通过仿真生成不同工况的弹道数据对神经网络进行训练. 针对某旋转弹弹道进行仿真,结果表明,使用中等精度微惯性测量组合,粗对准过程中修正引信滚转角误差估计值小于20°,精对准过程中姿态误差角在弹丸发射后40 s内收敛到0.4°以内.      

ACDKF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

将可以估计系统参数、噪声统计特性和修正滤波增益的自适应估计方法引入到CDKF算法中,并将其应用到SINS大方位失准角初始对准中,实现SINS大方位失准角初始对准,解决了噪声特性不准确的非线性问题,避免了线性化误差对滤波精度的影响,克服了噪声统计特性不准确的局限性,进一步提高了导航精度.采用自适应中心差分卡尔曼滤波(ACDKF)进行初始对准,提高了CDKF算法的收敛性和系统的稳定性.仿真结果表明:ACDKF能够克服噪声统计模型不准确对滤波结果的影响,对失准角的估计精度优于CDKF,进一步提高了系统的精度和可靠性.     

捷联惯导单轴转停调制中角变速运动影响研究

针对调制型捷联惯导系统中旋转机构的角变速运动,建立了角变速运动模型,推导了该运动过程中惯性器件常值误差和刻度因数误差的形式,在此基础上设计了抵消该误差的旋转运动方式,给出针对角变速运动过程的旋转方案设计原则.利用仿真试验比较了两种转停方案系统定位误差,试验结果验证了改进旋转方案的正确性与适用性.利用自研光纤陀螺系统工作在不同旋转方案下进行验证性试验,结果表明该方法能够有效地抑制旋转过程中角变速运动的影响,提高系统的导航精度.     

捷联惯导系统初始对准中IUPF的应用与设计

针对大失准角条件下捷联惯导系统误差模型的非线性引起的初始对准误差问题,引入了粒子滤波技术.首先,利用加性四元数误差建立了大失准角条件下的系统误差模型.然后,将无迹变换算法和迭代算法引入粒子滤波方法中,提出了迭代无迹粒子滤波算法.并且,为了解决迭代无迹粒子滤波算法中由于粒子数量所导致的算法精度和算法实时性的矛盾,采用采样重要性重采样的方法对迭代无迹粒子滤波算法进行修正,提出了一种既具有迭代无迹粒子滤波精度又计算量较小的新的非线性滤波算法.最后,进行了半物理仿真和数字仿真,比较了经典粒子滤波、无迹粒子滤波和修正后的迭代无迹粒子滤波等多种方案的滤波效果.仿真结果表明,在大失准角条件下,采用修正后的迭代无迹粒子滤波方法可以有效提高初始对准精度和算法的实时性.     

一种基于相关性分析的地图匹配方法

为了改善机动车导航地图匹配的精度,提出了一种新的基于递推轨迹与候选路径相关性分析的地图匹配方法.为了获得最佳匹配路径,分别计算递推轨迹曲线和候选路径曲线的切向量角,并沿曲线分段计算切向量角的一阶差分,剔除机动车递推轨迹曲线与候选路径曲线间的相对转角,将二维曲线相关问题降为一维曲线的相关问题.基于差分切向量角序列,计算递推轨迹曲线与不同候选路径曲线的相关系数,获得最佳匹配路径,定义具有最大相关系数的路径段为最佳匹配段.实例说明,新的地图匹配的方法对相似候选路径具有正确的分辨能力,对递推数据的随机误差有较强的鲁棒性.     

一种基于结构化环境的线性距离特征提取算法

为解决室内环境中移动机器人的自主导航问题,提出了一种基于结构化环境的线性距离特征提取算法。首先通过建立机器人运动模型,对激光雷达获得的点云数据进行预处理。然后采用聚类算法对预处理后的数据进行分割和合并。采用正交拟合算法,估算特征线段的最大角度公差,并提取竖直和水平特征线进行误差纠正。仿真实验结果表明:算法可有效提取室内环境特征线段并建立特征地图。同时调用数据集与ICP(iterative closest point)算法进行对比测试,结果表明使用该算法构建环境地图,可见使用此算法可降低建图时间复杂度,同时提高地图匹配精度。     

多层次约束的矢量地图匹配导航算法

针对航空用线状目标的矢量地图匹配问题,提出了一种多层次约束的矢量地图匹配导航算法（MLC-VMMA）.该算法利用差角作为线状目标的匹配特征量,依次根据距离、顺序和误差等多层次约束条件来减小可行解空间的大小,完成在具有旋转、平移、缩放变换下的矢量地图匹配.仿真结果表明,MLC-VMMA适用于小尺度缩放变换下的矢量地图匹配,具有较高的可靠性与导航精度.     

家用智能看护机器人高精度里程计估计算法

为了解决家用智能看护机器人车轮轮胎和地面作用力与电机输出力矩不平衡,易导致看护机器人产生滑动、里程计估计精度低的问题,引入牵引系数描述机器人滑动情况,推导含牵引系数的看护机器人运动学模型,以增量式光电编码器和惯性测量单元2种传感器为输入,将含牵引系数的运动学模型应用于基于扩展卡尔曼滤波算法的看护机器人里程计估计算法,搭建看护机器人实验系统完成算法验证。结果表明：在家用瓷砖地面,看护机器人分别以0.1,0.2,0.4 m/s的速度移动时,与传统里程计估计算法相比,所提出的机器人里程计估计算法的误差降低了40%左右。将含牵引系数的运动学模型应用于机器人里程计估计算法,可有效降低看护机器人的里程计估计误差,为提高看护机器人在室内地面的自主导航精度提供了一定的参考。     

一种改进的嵌入式导航地图匹配算法

为提高在嵌入式环境中对地图数据的检索速度,提出了一种动态分块算法.该算法根据导航电子地图中的地理特征数量对地图进行动态分块,通过增加地图分块后数据的存储空间,减少检索数据的时间,从而提高算法实时性.在地图分块后,实现一种融合地图拓扑和D-S证据推理方法的地图匹配算法,以提高系统的准确性和稳定性.仿真结果表明,地图动态分块算法能够提高系统实时性,地图匹配算法能够快速、准确地匹配正确道路.     

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。     

基于曲率分析的地图匹配算法研究

导航定位系统是车载系统的主要组成部分,其中地图匹配又是提高定位精度的重要技术。从数字地图本身的属性特征出发,研究了一种基于曲率分析的地图匹配算法。通过车载实验数据对算法加以验证,其结果表明改进后的算法能够获得较高的定位精度和更可靠的匹配性能。