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。     

基于激光点云特征的LiDAR-GNSS/IMU联合自动标定方法

车载多线激光雷达与GNSS/IMU系统间的数据融合可以提高智能驾驶定位系统的精度，两传感器间外部参数的标定是完成数据融合的前提.针对车辆传感器间外部参数手动测量困难、标定自动化程度低的问题，提出了一种不依赖标志物的自动标定方法，首先构建线、面两类特征点云地图并采用闭环约束减小累积误差，对两类点云地图分别提取面特征体素和线特征聚类，并将每一激光帧中的激光点与面特征体素和线特征聚类进行关联，结合基于运动标定的约束，构建最小二乘问题优化求解外部参数，最后通过实车实验验证了所提出算法的有效性和鲁棒性.     

基于Zigbee技术的采煤机的监控系统

采煤机在井下工作时,采用有线方式监测其运行状态和相关参数时存在传输距离远和布线难的问题。采煤机的相关状态和参数为采煤机的记忆截割路径算法提供最可靠的信息源,为其准确的截割和提高回采率提供了可靠的保证。基于以上考虑,本文设计基于Zigbee技术的无线监控系统。首先是布置在井下的无线传感器的采集节点对采煤机的相关信息进行采集,然后相关的传输节点将信息传至上位机,同时可进行监控信息的查询和反馈,有助于进一步的提高综采的信息化。     

基于质量评价的运动跟踪数据融合方法

为提高人体运动跟踪系统的性能,将多源传感器数据进行融合。文章针对惯性传感器和Kinect体感传感器,给出了基于可信度、人体骨骼模型生理约束、运动约束和滤波误差的质量评价方法,设计了多传感器融合情况下的质量评价函数,提出了一种基于质量评价函数的运动跟踪数据融合算法。在滑动窗口内基于各传感器连续可信帧进行度量,作为数据融合时的质量因子。实验表明当Kinect或惯性传感器的数据出现较大误差时,通过融合算法提高了系统鲁棒性。     

基于惯性测量单元旋转的陀螺漂移估计和补偿方法

陀螺仪的漂移误差是影响惯性导航系统的姿态测量精度的重要因素。常用的陀螺漂移估计及航向角误差修正方法需要用磁强计或GPS等外部传感器的辅助数据来实现,存在室内、磁干扰等环境下应用受限的问题。对此该文提出了惯性测量单元旋转的改进方法。该方法在测量过程中对陀螺仪施加独立于物体运动的特定旋转,通过旋转前后不同姿态下陀螺仪和加速度计输出的倾角数值,得到惯性测量单元漂移估计。实验表明,该估计算法可有效地提高航向角的测量精度。     

基于GPS/MEMS惯性传感器的消防员室内定位研究

文章基于Android手机上常见的全球定位系统(Global Positioning System,GPS)芯片和微机电系统(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)惯性传感器进行消防员室内定位研究,在初始位置由GPS确定后,结合传统四元数惯性导航定位算法和基于行人航位推算(pedestrian dead reckoning,PDR)的步伐检测以及零速修正算法(zero velocity update,ZUPT)进行惯性导航,当误差累积时再利用GPS定位进行实时位置的精确修正,从而实现了独立的无需外部信号设施的自主式室内导航定位,可在火场等恶劣环境下使用。     

基于Raspberry Pi的轮式移动机器人设计及运动控制

基于卡片电脑Raspberry Pi完成了移动机器人从硬件搭建到运动控制的工作.通过Raspberry Pi与传感器的配合对机器人运动环境进行检测.采用模糊控制算法,根据不同环境设计了不同的运动机制,保障移动机器人运动的安全性.利用实验检验并完善了机器人的避障性能,实现了机器人在复杂环境中的运动控制,包括机器人的遥控以及自主漫游运动.     

多传感器融合定位控制系统设计

为实现水田作业机械的精确定位,在惯性传感器定位的基础上,设计了一套基于激光的多传感器融合定位系统.该系统以激光、陀螺仪与编码盘等传感器模块为硬件基础,结合卡尔曼滤波算法实现了多传感器的数据融合.试验结果表明:在50 m×50 m的测试范围内,静态定位误差小于10 cm,系统定位可靠,精度较高,达到了预期研究目标.     

单信标测距AUV水下定位系统观测性分析

针对基于单信标测距的自主水下航行器(AUV)定位系统观测性问题,建立AUV三维空间运动学模型,选取实物平台常用的深度、偏航角和俯仰角作为基本观测量辅助距离信息进行水下定位,利用基于Lie导数的非线性系统观测性秩判据分析不同辅助测量值下系统的可观性以及控制输入和运动路径对可观性的影响。研究结果表明:满足定位系统可观测的最简量测组合为距离值和偏航角,含有偏航角的辅助量测组合均使得定位系统可观测,系统控制输入和运动路径的变化会导致可观性发生变化。     

煤矿井下飞行机器人建模与仿真

针对煤矿井下飞行机器人自主导航、数学模型不完善与实验数据缺失问题,建立了煤矿井下飞行机器人运动力学模型、传感器观测状态估计模型、仿真系统。自定义煤矿井下导航坐标系,在简化后的微分平坦状态空间,建立线运动与角运动的运动力学模型;选用三维激光雷达、惯性测量单元(IMU)、相机传感器,并分别建立其观测模型,进而在特殊欧式群SE(3)空间,构建基于优化理论的传感器观测状态估计模型;搭建仿真系统并模拟煤矿井下工作面场景,对建立的运动力学模型和传感器观测状态估计模型进行仿真实验。建立的煤矿井下飞行机器人的运动力学模型与状态估计模型可行、有效,生成的仿真数据集为后续研究提供参考。     

基于信息层的捷联惯导信号反演技术

针对惯性导航的器件价格昂贵且建模复杂,以及全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)/惯性定向定位导航系统(inertial navigation system,INS)组合导航对信息传递速度较慢的问题,提出了一种基于信息层的捷联惯导信号反演技术.在整理归纳了惯性导航中常用坐标系的定义后,首先给出了根据已知的原始目标的欧拉角进行姿态矩阵的计算;然后重点讨论了如何根据已知位置、速度和姿态矩阵,反演其比力、角速度;最后叠加误差得到仿真条件下的惯导器件测量值.仿真结果表明:从一段运动轨迹中反演得到的比力和角速度,是以信息帧格式模拟输出惯导器件测量值,再应用惯导方程进行验证,得到的结果误差符合惯导系统误差允许范围.     

陆地车辆GNSS/MEMS惯性组合导航机体系约束算法研究

针对陆地车辆导航应用,基于速度特性建立了机体系约束用以提高卫星导航系统(GNSS)/微硅机械(MEMS)惯性组合导航系统的性能. 该约束将与车体运动方向相垂直的平面上的线速度近似为0,从而增加了组合系统的扩展卡尔曼滤波时间上连续的两维虚拟观测量,卫星信号失效时可保持滤波器的量测更新,当无外部观测量且车辆处于动态情况下,滤波可持续估计与反馈. 车载实验表明,组合系统在卫星信号失效30 s时,采用该算法可以将系统的定位精度提高约75%,姿态精度及速度精度也有相应的提高.      

捷联式光纤陀螺罗经系统误差分析

对采用光纤陀螺的捷联式罗经系统进行了研究.提出了使用惯性组件旋转调制技术提高光纤陀螺捷联式罗经系统精度的方法,分析了罗经系统的误差特性.针对旋转组件的误差,在系统初始对准过程中,应用限定记忆的Kalman滤波进行状态估计,提高了对准精度.静止基座的初始对准仿真结果表明,航向失准角估计误差均方差为0.159°.     

基于蒙特卡洛方法的惯性元件误差模型分析

为了减小惯性元件误差对捷联惯导系统的影响,将蒙特卡洛方法应用于惯性元件误差模型的分析,并编制了一套在RTLinux下运行的软件.利用轨迹发生器和导航程序,通过对各误差系数的选择、采用拉丁超立方和对偶变数相结合的抽样方法抽样,分析各误差项对导航精度的影响.在此基础上,提取出简化的误差模型,并对简化模型进行评定,选择符合要求的作为适用模型,从而可以利用该模型进行惯性元件的误差补偿以提高捷联惯导系统精度.惯性元件误差模型分析作为导航系统测试平台的一部分,已经应用于工程实践.     

室内行人航向修正算法研究

室内环境下的行人导航问题是当前导航领域的研究难点与热点,基于足绑式MEMS是行人导航的主要形式之一。针对目前行人导航航向发散的问题,同时避免磁力计引入外部误差,在零速更新（ZUPT）的基础上,研究了磁角速率更新（MARU）的航向修正算法,假定行人处于零速区间时磁场是恒定的,当惯性传感器转动时,磁力计的三维矢量也会相应变化,利用磁场的变化信息作为零速时刻陀螺仪输出角速率的观测值,并通过扩展卡尔曼滤波（EKF）对角速度误差进行补偿,从而限制航向角的漂移。实验结果表明,该算法航向跟踪性强,对航向修正有一定的有效性,其终点定位误差占总路径的0.55%,达到了良好的定位精度。     

提高载车定位与卫星跟踪精度的多信息融合系统研究

基于应用背景对移动卫星通信车辆精确定位和实时动态通信的要求,提出了一种新的基于激光陀螺捷联导航系统（LINS）、光电编码器（OEC）、GPS、信标组合的载车精确导航定位与同步卫星实时跟踪方案．方案以LINS／OEC组合作为核心单元,GPS、信标作为辅助信息,研究了基于联邦滤波的信息融合策略,给出了融合系数的选取方法．论文在车辆移动卫星通信系统中创造性地引入光电编码器组合以提高姿态保持精度和系统自主定位精度,并有效降低系统对GPS的依赖性．大量试验研究表明采用该技术与融合方法后,载车在长时间、不同路况动态工作时,其定位精度CEP值在10m以内,天线姿态跟踪精度保持在±0．05°范围内,尤其在较长时间内系统受遮挡条件下,其定位、姿态跟踪精度较未组合光电编码器前的系统提高达50％以上．     

一种冗余配置的MEMS单轴旋转式惯导系统设计

针对载体运动削弱旋转调制效果这一问题,提出了一种在旋转轴向冗余配置一枚与载体捷联的轴向陀螺,利用其敏感信息为电机提供反旋信息,从而隔离载体轴向运动的方法。利用中低精度MEMS器件,从惯性测量系统结构入手,突破传统旋转调制系统结构限制,设计了可自由旋转的单轴旋转式微惯导系统,并且解决了数据不同步的问题,实现了MIMU的自由旋转,补偿了系统安装误差角,进行了静态与动态导航试验,结果表明,该系统可有效实现旋转调制,在减小微惯导系统测量误差的同时,为后续深入开展旋转调制研究工作提供了硬件基础,具有一定的工程应用价值。     

可重复使用助推器组合导航技术研究

为提高火箭动力返回工作模式下可重复使用助推器(RBV)的导航精度,设计了一种组合导航方案。建立了发射点惯性坐标系下的导航系统误差模型,改进了基于联邦滤波的多传感器信息融合技术。针对估计误差方差阵的特点,提出了一种分块阵求逆的部分信息融合方法。基于典型飞行环境的数学仿真表明,该组合导航方案和算法提高了RBV返回过程特别是着陆点处的导航精度。与惯性导航系统相比,组合导航的定位误差由102m级降低到5 m以内、测速误差由0.2~1.0 m/s降至0.01 m/s以内、定姿精度由0.1′提高到0.02′。     

基于粒子滤波器的移动机器人惯导传感器故障诊断

提出一种粒子滤波器方法用于诊断移动机器人惯性导航系统传感器故障.该方法将基于规则的推理与多粒子滤波器结合,利用规则推理确定机器人运动状态,每一种运动状态用一个粒子滤波器监视.该方法有效地解决了单个粒子滤波器难以表示复杂逻辑的问题,降低了每个粒子滤波器的粒子数,从而提高了诊断效率和精度.对移动机器人在5种平面运动状态下(静止、直线运动、转动等)的8种工作模式(包括1种正常工作模式和7种故障模式)进行监视的仿真结果表明,采用所提出的方法可以有效地识别惯导系统的1个或多个硬故障.     

MEMS器件捷联惯导系统旋转调制技术

使用微机电(MEMS)惯性器件利于捷联惯导系统的低成本和小型化,但MEMS器件误差较大.为提高系统精度,引入了一种全自主误差补偿方法——旋转调制.说明了旋转调制对常值误差的抑制作用和对导航精度的改善效果,并在旋转轴数目、旋转方向、旋转连续性和旋转速度等方面比较了不同旋转调制方案.根据MEMS器件的误差特性,选择了一种适合MEMS器件捷联惯导系统的旋转调制方案并自主研发了原理样机.静态和车载实验表明:旋转调制可以明显抑制MEMS器件常值误差对导航精度的影响,200s内俯仰和横滚姿态精度提高了5倍,速度和位置精度提高了近10倍.