基于捷联惯导的蛇形管道机器人定位算法

为解决蛇形管道探测机器人因处于地下管道,难以定位的问题,基于牛顿第二定律为蛇形管道探测机器人设计了一种高精度的捷联式惯性导航定位系统(strapdown inertial navigation system, SINS)。系统搭载九轴惯性测量器件(inertial measurement unit, IMU)对蛇形机器人的加速度及角速率信息进行测量,融合卡尔曼滤波算法对定位系统进行误差补偿,采用四元数法构造捷联式惯性导航系统姿态矩阵进行姿态更新,再积分得到速度和位移。利用MATLAB软件根据上述算法对机器人的速度、位移进行分析计算,并与机器人真实的速度位移做比较,验证算法的可靠性。实验结果表明：所提算法的定位误差最大不超过4.7%,能够为管道探测机器人提供准确地速度和位置信息,具有较高的实用价值和意义。     

SINS/CCD系统四元数中心差分姿态估计算法

针对载体捷联惯性导航系统(SINS)姿态确定中乘性四元数扩展卡尔曼滤波在大初始失准角情形下收敛速度慢及计算精度较低的问题,提出了捷联惯导与星敏感器组合系统姿态估计模型的单位四元数二阶中心差分算法.在推导系统姿态四元数非线性误差模型及其变量计算基础上,利用拉格朗日代价函数法计算四元数加权均值和四元数状态向量,以及非四元数向量分离策略计算估计均值及其方差矩阵,实施中心差分最优姿态估计计算达到提高算法计算精度和降低系统计算量的目的.仿真验证表明:在载体大初始失准角情形下,该算法相比于乘性扩展卡尔曼算法和四元数无迹卡尔曼算法,滤波精度得到提高,算法收敛速度相比于乘性扩展卡尔曼算法有所改善.     

船用捷联式惯性导航仿真系统设计及研究

针对船用捷联式惯性导航系统长时间工作后,精度明显下降,不能满足导航需求的问题,设计了一种模块化的船用捷联式惯性导航仿真系统,并进行了仿真研究。将船用捷联惯导设计为四个模块,分别为轨迹仿真模块、惯性器件仿真模块、导航解算模块和误差分析模块。利用建立的模型,仿真分析捷联式惯性导航系统姿态角、速度和位置误差的主要特性,研究天向速度的发散对东向和北向速度误差的影响,探究初始对准误差对导航精度的影响。结果表明,仿真系统可以很好的模拟舰船捷联式惯性导航系统的初始对准和导航过程;天向速度的发散和初始对准的精度都会直接影响导航精度。因此,在舰船长时间航行时,必须提高初始对准精度且引入阻尼系统,以减小船用捷联式惯性导航系统的导航误差。     

船用捷联式惯性导航仿真系统设计

针对船用捷联式惯性导航系统长时间工作后,精度明显下降,不能满足导航需求的问题,设计了一种模块化的船用捷联式惯性导航仿真系统;并进行了仿真研究。将船用捷联惯导设计为四个模块,分别为轨迹仿真模块、惯性器件仿真模块、导航解算模块和误差分析模块。利用建立的模型,仿真分析捷联式惯性导航系统姿态角、速度和位置误差的主要特性,研究天向速度的发散对东向和北向速度误差的影响,探究初始对准误差对导航精度的影响。结果表明,仿真系统可以很好地模拟舰船捷联式惯性导航系统的初始对准和导航过程;天向速度的发散和初始对准的精度都会直接影响导航精度。因此,在舰船长时间航行时,必须提高初始对准精度且引入阻尼系统,以减小船用捷联式惯性导航系统的导航误差。     

激光捷联惯性导航中不可交换性误差补偿算法研究

针对激光捷联惯性导航系统姿态和速度算法中所引入的不可交换性误差进行了原理上的分析，重点分析了速度计算过程中不可交换性误差产生的原因．从工程化应用观点出发，提出利用等效转动矢量的单子样算法消除不可交换性误差，并且推导出了相应的姿态和速度的误差补偿算法．实际跑车实验结果表明，误差补偿后的系统定位误差下降为原来的二分之一，表明激光捷联惯性导航系统误差补偿算法的设计思路是可行的，设计的系统性能能够达到预定的要求．     

捷联惯性导航的工程实现

把一种纯捷联惯性导航运用到系统的工程实现,个系统采用高精度的导航测量器件和PC104嵌入式版式电脑来实现,运行2min,静态状态下,位置误差可以在30m之内;动态车栽试验位置误差可以达到300m之内,介绍了采用的捷联算法以及四元数的修正和归一等经典算法。     

基于MATLAB组件GUI的捷联惯性导航系统教学仿真平台设计

针对捷联惯性导航系统成本高、实践条件复杂的情况,为满足导航专业学生实验课程的需求,利用matlab平台下的GUI组件搭建了捷联惯性导航系统教学仿真平台。该平台通过设置载体运动状态,可以模拟载体惯性器件陀螺仪和加速度计的参数,并进行导航结算,给出位置、速度、姿态等导航结果,最终实现各项信息的图文输出。学生可利用该平台模拟惯性导航系统,将理论知识与实践操作相结合。该平台为相关专业学生对捷联导航系统学习提供有效的途径。     

传递对准误差模型及其QCDKF算法

基于乘性四元数计算量小、精度高、非奇异性和全姿态工作特点以及大角度传递对准系统设计要求,建立了可适用于任意失准角情形的传递对准系统速度姿态匹配乘性四元数误差模型;以乘性四元数描述的载体姿态矩阵为对象,构造姿态矩阵代价函数计算乘性四元数均值,使其满足四元数规范化要求,进而计算四元数误差方差矩阵;联合中心差分卡尔曼滤波(CDKF)算法,实现传递对准系统的四元数中心差分卡尔曼滤波(QCDKF)算法.仿真结果表明:该算法能够有效解决大失准角情形下惯导系统传递对准问题,数值计算稳定性较好,计算精度和对准时间都满足系统设计要求.     

一种改进的自适应USQUE组合导航姿态估计方法

针对传统四元数无味卡尔曼滤波(unscented quaternion Kalman filter,USQUE)算法的量测噪声统计未知及时变引起滤波发散精度降低等问题,提出一种变分贝叶斯自适应四元数无味卡尔曼滤波算法(variational Bayesian-based adaptive USQUE,VB-AUSQUE).通过变分贝叶斯高斯迭代近似估计,获取近似的量测噪声协方差矩阵滤波先验条件.仿真和舰载测试表明:在捷联式惯性导航系统/全球定位系统(strapdown inertial navigation system/global navigation satellite system,SINS/GNSS)组合导航系统中,VB-AUSQUE算法能有效减少系统量测噪声未知及时变问题对姿态估计精度的影响,相比常规算法具有更高的精度.     

末制导炮弹姿态更新算法研究

对末制导炮弹姿态更新算法进行了研究,建立了捷联惯性导航系统(SINS)的姿态解算数学模型.采用等效旋转矢量法,利用末制导炮弹的一条弹道数据进行仿真研究,并与四元数四阶龙格库塔法进行了比较.结果表明,在该类实例下等效旋转矢量法仍然适用,而且由于克服了刚体转动的不可交换性误差,与四元数四阶龙格库塔法相比,在姿态更新周期及采样周期相同的情况下,其计算精度都相对较高.     

对偶四元数捷联惯性导航系统初始对准方法

采用对偶四元数将捷联惯性导航系统坐标系间的转动和平移统一考虑,以降低初始对准的模型复杂度和计算复杂性.给出了对偶四元数捷联惯性导航系统初始对准过程的粗对准模型,在此基础上,分别获得了基于加性和乘性对偶四元数误差的精对准模型.以航向角估计为例进行仿真分析,结果表明,采用该方法的收敛速度比传统方法加快了约40%,对准精度提高约0.01°.     

移动机器人的嵌入式控制系统

基于ARM处理器和MEMS器件设计了移动焊接机器人控制和导航定位系统,给出了陀螺仪、加速度计外围电路和相应AD采集模块设计方法,以及捷联式惯性导航系统位置和姿态解算方法.仿真实验结果表明,该导航定位系统能正确给出移动焊接机器人的位置、姿态信息.     

四区间双插值捷联惯姿算法

提出一种减小捷联惯导系统姿态算法误差的运算方法,该算法运用拉格朗日插值逼近载体系下角速率和姿态四元数,通过求解四元数方程组实现姿态更新.本文在典型圆锥运动和规则进动下,将该算法与常见的四子样旋转矢量算法进行了仿真对比,结果表明,新算法能有效提高姿态求解精度.     

基于BP神经网络的GPS/SINS姿态测量融合算法

针对传统全球定位系统/捷联惯性导航系统(global positioning system/strapdown inertial navigation system,GPS/SINS)组合系统信息融合技术存在的不足,设计了适用于GPS/SINS组合系统姿态测量的反向传播(back-propagation,BP)神经网络模型,并在标准BP算法基础上,采用限制初始权值和阈值?动态删减隐含层节点数和修改激活函数的改进算法,从而减小BP算法在GPS/SINS组合姿态测量过程中的训练误差,提高网络训练的相应速度及精度?最后通过算法仿真和分析结果图得出改进后的BP神经网络算法在GPS/SINS组合姿态测量系统中高效可行,且测姿性能优越?     

捷联惯导一种优化的惯性系粗对准方法

：捷联惯导初始对准在载体基座晃动比较强烈的情况下,陀螺仪与加速度计在的输出数据无法直接用来计算姿态矩阵,研究了一种优化后的惯性坐标系粗对准算法。算法应用惯性凝固方法通过利用重力加速度信息,将捷联惯导姿态转换矩阵分解为4个矩阵来求取,通过对所求出的姿态信息阵进行优化,有效抑制了加速度计的测量噪声,使捷联转换矩阵的求取准确度更高。理论分析和仿真表明,该方法能很好的解决捷联惯导在晃动下的粗对准问题。     

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.     

RT3000惯性GPS组合导航系统实现车辆运动高精度测量

本文以RT3000惯性\GPS组合导航系统为研究对象,进行了组合导航的技术介绍,介绍了SINS(捷联惯性)/GPS组合导航系统工作原理,采用四元数法进行姿态描述,通过捷联惯性导航计算导航参数,利用卡尔曼滤波进行修正。通过实验发现,在这些技术的支持下,SINS/GPS组合导航系统实现地面车辆的精确导航。     

基于四元数EKF算法的小型无人机姿态估计

针对小型无人机设计的姿态测量系统,提出一种用于小型无人机姿态估计的四元数扩展Kalman滤波算法.该算法通过建立四元数姿态运动模型和航姿传感器测量模型,构建了以四元数和陀螺仪随机漂移为状态向量、以加速度计测量值和磁阻仪解算的航向角为观测向量的扩展Kalman滤波器,并设计了自适应测量噪声协方差矩阵修正法.实验结果表明,该算法不但解决了微机电系统惯性器件用于载体姿态测量时精度低、易发散、易被干扰的问题,而且显著减小了陀螺仪随机漂移对姿态估计的影响,有效提高了姿态估计的精度.     

微惯性测量组合算法的优化

阐述了MIMU(micro—inertial measurement unit)定位定向系统原理．引入了四元数三阶泰勒展开递推式作为捷联惯导系统的姿态更新算法，并用程序进行算法仿真，为改进捷联惯导系统算法提供了参考依据。     

9轴MEMS-IMU实时姿态估算算法

随着对微机电系统-惯性测量单元(micro-electro-mechanical system-inertial measurement unit, MEMS-IMU)在室内定位、动态追踪等应用领域中的需求日益迫切, 使得具有高精度、低成本和实时性的MEMS-IMU模块设计成为研究热点. 针对MEMS-IMU的核心技术--姿态估算进行研究, 设计了一种基于四元数的9轴MEMS-IMU实时姿态估算算法. 该算法运用分解四元数算法处理加速度和磁感应强度数据, 计算出静态四元数; 通过角速度与四元数的微分关系估算动态四元数; 运用卡尔曼滤波融合动、静态四元数, 进而实现实时姿态估算. 针对分解四元数算法中存在的奇异值问题, 提出了转轴补偿方法对其修正, 以实现全姿态估算; 考虑动态情况下的非线性加速度分量对姿态估算精度的影响, 设计了R自适应卡尔曼滤波器, 以进一步提高姿态估算算法的精度. 验证结果表明, R自适应卡尔曼滤波器能够有效抑制加速度噪声, 提高姿态估算精度; 同时, 转轴补偿-分解四元数算法能够准确估算奇异值点的姿态信息, 并且计算时间仅为原“借角”补偿方法的50%左右, 有效提高了整体算法的实时性.