船舶综合导航系统应用技术

船舶导航系统已发展为集成多种导航设备的多功能综合导航系统.为支撑系统的柔性集成,设计了开放式的综合导航系统体系结构.信息融合技术可解决信息过载问题,提高导航信息精度和可靠性.针对多传感器组合导航方式,设计了基于一种无重置联邦滤波器的导航信息融合方法.电子海图显示信息系统是综合导航系统的信息集成和监控中心,考虑航海作业与航行自动监控的需要,开发了多功能的电子海图显示信息系统应用软件,并通过相应的工程实验证明了系统的可行性.     

基于多模自适应滤波算法在 装备组合导航系统的应用

为满足在复杂环境下装备导航定位需求,本文提出了一种对组合导航系统进行多源信息融合以获得高精度、高容错位置修正信息的设计方法.该方法通过改进联邦卡尔曼滤波算法和滤波器设计,建立一种基于北斗/GPS/SINS组合导航系统的多模自适应估计的联邦滤波器,通过多源数据优化融合有效提升装备组合导航系统精度及可靠性,为其提供准确的地理位置、周边地形以及道路交通等信息,帮助作战人员实时获取目标状态并引导精确导航,有效提升装备作战使用效能.仿真实验表明:该方法与单一模型的联邦滤波器相比,不仅能进一步提升系统的容错性及高精度定位能力,还便于对各导航子系统的故障进行隔离定位,具有较大的工程应用价值.     

基于大数据技术的北斗导航信息服务性能提升

随着全球卫星导航系统的迅速发展,导航信息服务在各行业领域得到了大范围的应用.面对导航信息服务数据量的快速指数级增长,传统的数据管理模式出现了存储效率降低、查询检索时间过长、缺乏数据智能分析方法等一系列问题,已经不能满足各项应用对卫星导航信息服务的需求.本文针对现有北斗卫星导航系统数据管理模式中出现的问题,研究并提出了基于大数据的北斗导航信息服务性能提升技术.试验结果表明,采用本文的大数据技术,北斗信息服务的数据存储效率能够提高2.5倍以上,用户查询等待时间减少90%左右,并具有初步的数据智能分析能力.     

基于多部位振动触觉反馈的室内为人导航系统

为了改善传统为人导航系统的导航效果,设计了一种基于多部位振动触觉反馈的为人导航系统.该系统以具有自主导航功能的移动机器人为基础,运用充分考虑用户在系统中自主性和舒适性的人机协作导航算法,使用户能自由地选择行走速度.通过统计学方法研究人体各部位振动触觉感知能力,发现手指和手腕适合充当振动触觉信号的感知部位.开发多部位振动触觉装置作为系统的人机接口,利用该人机接口和人机协作导航算法实现了系统的自主为人导航.系统性能验证实验结果表明,基于多部位振动触觉反馈的导航系统具有良好的抗干扰能力,平均队形误差均值为0. 23 m,导航速度为0. 13 m/s,优于基于运动觉反馈的导航系统和基于单部位振动触觉反馈的导航系统.     

基于MOOS的自主式水下机器人导航系统

针对自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)的试验成本极高,水下机器人的应用与算法验证都需要在一个理想的仿真环境中进行测试,且仿真环境的建模较为困难等问题,提出了应用MOOS软件系统对AUV导航系统进行导航位姿、通讯及三维信息的仿真,对MOOS软件系统的通信方法、软件架构、数据采集方式和传感器数据类型等方面进行了参数配置和仿真说明.面对工程导向,从数据产生机制、数据发布订阅和数据解析处理等角度,对MOOS软件系统进行论证分析.分析结果表明,MOOS系统可根据AUV导航系统的预设轨迹信息产生相关环境传感器数据,有效地进行多源信息融合与导航位姿解算.     

向人脑学习的UCAV认知导航航迹规划研究

认知导航是支撑无人作战飞机自主飞行的重要导航方式,智能在线航迹规划是认知导航亟待解决的热点问题。为满足无人作战飞机的自主飞行能力需求,从"向人脑学习"的角度提出了无人作战飞机认知导航航迹规划新技术。首先分析了无人飞行器在线航路规划技术的研究现状,指出了其存在的主要问题,总结了技术发展趋势;其次针对当今在线航迹规划技术难以解决的环境/任务智能自适应问题,提出了"向人脑学习"的仿生航迹规划新方法,阐述了新方法的基本内涵与认知循环,明确了认知导航航迹规划的主要功能;最后对认知导航航迹规划的各项关键技术进行了剖析,指明了需要克服的难题。     

嵌入式车载语音导航仪设计与实现

开发了嵌入式车载导航产品V-NAV1.0,用于公路网导航系统,解决了其计算数据量大,道路规划和语音导航算法复杂,实时性要求高等问题.针对嵌入式系统计算资源、存储资源有限,约束条件多,实现了嵌入式车载语音导航系统中地名查询、汉字查询、近期查询等多种目的地输入,给出了数据可视化表示方法.在实时路径计算的基础上实现了智能语音导航,并辅以三种路口导航图片提示方式,同时显示目标距离并将前方路口距离等信息作为车辆导航的补充.设计的导航产品V-NAV 1.0满足实用要求.     

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。     

基于小波滤波及载噪比估计的GPS接收机多径抑制

为了抑制城市环境GPS(global positioning system)导航应用中由复杂信号反射引起的多径效应,提出了一种基于假设检验小波阈值滤波处理并联合载噪比估计的GPS接收机多径抑制方法.这种方法作用于GPS导航接收机的码和载波跟踪环路,通过估计由多径引起的跟踪误差,补偿伪距估计量,进而消除多径效应引起的定位误差.仿真实验结果表明,对于城市环境典型导航应用的多径场景,所提出的方法显著改善用户定位精度,能够将定位误差从标准接收机处理下的15.95 m降至1.75 m,而计算量无明显增加.     

水电站多元场景水下智能巡检关键技术与实践

针对运行期水电站多元场景下复杂结构与环境水下检查的重大难题和迫切需求，以雅砻江流域梯级电站为典型场景，对比分析水电站水下检测环境与海洋开放水域场景的差异，该文提出了复杂场景下水工建筑物水下智能巡检实施的技术路径，构建了水下检测机器人系统装备、超长距离水下供电与通信、水下精确导航与定位、大断面快速精细检测、巡检过程实时监控和缺陷信息智能分析等关键技术体系，进而形成水工建筑物多元应用场景的系统解决方案。该文重点在典型水工隧洞结构和高山峡谷区半开放水域开展多元化应用实践，实现了水工建筑物智能巡检与安全管控，提升了流域梯级电站电力生产经济效益，大幅降低了传统检测成本。该研究成果与实践经验可促进水电枢纽水下智能巡检技术发展，具有重要的行业推广意义。     

基于空地信息互补的无人车路线规划

空地机器人通过相互协作获得的信息互补特性,使其在多智能体协同领域具有显著优势。由于室外场景受地形条件、光照变化等影响,地面机器人凭借自身传感器无法完整获得有效的地面环境特征,因此提出一种室外大范围场景下的地面特征提取方法,可通过获取到的全局环境信息指导地面机器人完成导航任务。利用机载视觉及YOLO-v3目标检测算法对室外场景的目标物进行检测与定位;对于全局场景图像特征的提取,建立点对间映射函数模型,剔除待匹配图像的外点,从而配准场景图像并对其进行拼接,使用加权平均融合淡化拼接缝隙;通过k(聚类中心数)-均值聚类算法分割全景图像,并采用形态学方法滤除噪声,最终获得全局场景特征;在此基础上改进基于采样的路径规划方法,为地面无人车提供一条可行的全局路线。通过仿真实验及室外场景测试表明：地面场景特征提取算法提升了室外大范围场景下所提取到特征的鲁棒性和准确性,改进的路线规划方法进一步缩短了路径长度,可为无人车自主导航提供有效的全局环境信息。     

无末姿态要求下Reeds-Shepp车的最优路径导航

Reeds-Shepp路径的计算受末姿态的影响,无法直接在无末姿态要求的导航场景中应用。文章对Reeds-Shepp路径的规划应用进行研究,提出在无姿态要求下Reeds-Shepp车的最优路径导航方法,以及对应控制方案的生成规则。仿真数据证明了其在各种情形下的最优特性。利用该路径对导航方案进行设计能够有效降低自动驾驶车辆的行驶时间与运行成本,可广泛应用于军事工业以及民用的无人车、无人机、无人船等自动驾驶交通工具的导航系统,以实现控制其按最优路径行驶的目的。     

基于认知理论的UCAV智能导航研究新进展

针对认知理论在无人战斗机智能导航中的应用进行了深入研究,总结了当前国内外认知理论应用研究的最新动态,从导航方式、航迹规划以及着陆3方面介绍了无人战斗机智能导航的研究现状,分析了无人战斗机智能导航研究中存在的问题,提出了一种组合导航发展的认知导航新技术,阐明了认知导航的基本内涵及其主要功能,指出了认知导航特点及其发展思路。     

虚拟仿真技术和机器人学结合的复杂多刚体对象智能交互研究

结合虚拟仿真技术和机器人科学,研究虚拟场景中复杂多刚体对象的智能交互实现方法和软件解决方案.提出基于Solidworks、3DS Max建模阶段和EON Professional性能优化阶段的模型优化方法以及应用机器人运动学D-H(Denavit-Hartenberg)模型实现复杂多刚体对象的运动学建模;给出可行的软件解决方案,从而定义了多种软件之间相互通信的接口方式,并以虚拟施工场景中复杂多刚体对象虚拟塔吊为例,实现了虚拟塔吊的智能交互仿真.软件开发实践表明:所提出的方法、方案是可行的,达到具备良好智能特性的交互仿真,可以推广至虚拟场景的开发.     

空地协同伪卫星导航增强系统评估方法

针对战区伪卫星导航增强应用效能评估问题,对空地协同伪卫星导航增强系统(PNAS)关键性能指标进行了量化分析,提出了空地协同伪卫星增强系统有效性评价方法.首先对模拟环境下的伪卫星系统内部和外部干扰进行建模;然后分析了系统增强能力和可用性;最后对伪卫星系统的覆盖区域、定位精度等应用性能进行了分析和推导.基于STK与Matlab对系统实体组成、信号链路和信号处理模型进行仿真实现,场景中心区域增强能力达到40dB;通过信号观测质量等参数得到的有效性评估算式对系统进行量化评估,验证了空地协同伪卫星导航增强系统的有效性和可用性.     

一种基于IDDF的多AUV协同导航算法研究

为提高多自主水下航行器(AUV)协同导航效果,克服由于水声通信限制引起的协同更新频率低,进而导致的先验估计误差大、协同导航效果差,以及大初始化误差条件下协同收敛速度慢的问题,提出一种基于迭代插值滤波(IDDF)的多AUV协同导航算法.该算法将迭代滤波技术与插值滤波(DDF)算法相结合,不仅降低了传统EKF(扩展卡尔曼滤波)算法模型截断化误差对滤波精度的影响,而且通过量测信息的迭代更新,保证了系统在弱可观测条件下量测信息的充分融合.仿真结果表明该算法明显改善了系统的协同导航效果,证明了该算法对于多AUV协同导航系统的有效性.     

基于机器学习的智能引路手环的设计与实现

针对传统导航系统中导航方式不够直观及导航路线无法自动生成等不足,采用电子罗盘芯片、倾角传感器、蓝牙4.0、智能控制技术及机器学习技术,设计了一个智能引路手环系统,包括智能手环、手机端及服务器端三大部分,实现了抬手就能找出前进方法的新型导航模式和陌生路段路径信息的自动生成.应用结果表明该系统能够学习任何一条陌生路段并用于实时导航而不受环境限制,与普通导航方式相比该系统更加直观形象.     

基于多自主智能体的电影混战群体仿真

群体动画一直是电影制作领域具有挑战性的研究热点.针对目前电影混战场景数字化仿真存在的运动模式单一、真实感较差、工作量大等问题,提出基于多自主智能体的电影混战群体仿真方法.首先,根据场景规模和角度智能划分作战区域,并建立相应的局部KD树(K-dimension tree);然后,在个体角色具有视觉感知、避障、逃避、智能调用动作数据等行为的基础上,对混战场景中的群体角色进行智能控制,实现群体聚集、追随、智能搜索攻击目标等行为.实验结果表明,该方法是可行的,能够较好地模拟电影混战场景中复杂的多角色智能运动,且具有较高的逼真度.     

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...     

基于D-S证据理论的自治车行为决策

在对有多个不同类传感器进行特征级融合基础上应用D-S证据理论进行自引导车的行为决策,解决了单一传感器信息冗余度小、可靠性差和单一融合方法进行行为决策存在不确定性因素的问题,在结构化或半结构化环境下,制定了采取概率上下限的决策规则,较好地将上一级融合的多个结果融合成对决策的一致描述.实验证明D-S证据理论完全可以满足自引导车实时跟踪和导航的决策需要.