物流机器人运动学分析与全场定位方法研究

为解决轮式物流机器人的全场定位、位姿控制等关键问题,提出了一种基于陀螺仪、编码器、灰度传感器与激光测距仪的麦克纳姆轮物流机器人全场定位系统.建立麦克纳姆轮底盘运动模型并进行运动学分析,研究基于此系统的全场定位算法,以STM32单片机为主控制器,结合多种传感器,实现机器人的全场定位、运动控制、任务识别、物料颜色识别.对于物料颜色识别提出了一种根据边缘检测算法思想改进的扫描算法来提高检测效率.试验表明,系统具有良好的综合性能,可满足物流机器人精准定位、准确识别等控制需求.     

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．     

基于PF的新的导航系统在视距和非视距环境中的动态跟踪研究

针对现代都市环境中单一的GNSS定位技术无法满足精确定位的难题,结合GPS和DTMB定位技术的优势,给出GPS/DTMB组合定位新系统,研究粒子滤波算法在GPS/DTMB系统中的动态定位跟踪效果.从视距和非视距两种传播环境仿真验证,并对比分析均值和标准差大小.仿真结果表明,在两种传播环境中,粒子滤波算法滤波后的运动轨迹均接近真实轨迹,但视距环境下的动态跟踪效果、均值和标准差均优于非视距环境,且定位误差满足城市环境中的定位精度要求,从而验证了城市环境中采用GPS/DTMB组合定位系统的可行性.     

基于PF的新的导航系统在视距和非视距环境中的动态跟踪研究简

针对现代都市环境中单一的GNSS定位技术无法满足精确定位的难题,结合GPS和DTMB定位技术的优势,给出GPS/DTMB组合定位新系统,研究粒子滤波算法在GPS/DTMB系统中的动态定位跟踪效果.从视距和非视距两种传播环境仿真验证,并对比分析均值和标准差大小.仿真结果表明,在两种传播环境中,粒子滤波算法滤波后的运动轨迹均接近真实轨迹,但视距环境下的动态跟踪效果、均值和标准差均优于非视距环境,且定位误差满足城市环境中的定位精度要求,从而验证了城市环境中采用GPS/DTMB组合定位系统的可行性.?更多还原     

基于改进的超宽带危化品仓储堆垛定位技术

提出了基于货物定位技术的危化品仓储堆垛监控新方法.利用货物堆放位置的精确定位参数和货物尺寸数据实现了仓储堆垛位置的三维重构,进而对危化品贮存的五距进行实时监控,通过对超宽带(UWB)技术的静态、动态定位性能实验和定位算法进行分析,针对定位误差的来源提出了多时段协同定位方法,以提高其定位精度.结果表明,改进的UWB定位技术具有定位可靠、精度较高的优点,适用于危化品仓储堆垛的五距监控.     

单频精密单点定位中基于卡尔曼滤波的、自适应导航算法

提出一种应用于单频精密单点定位的动态实时导航算法,该方法利用卡尔曼滤波对载波相位等观测量进行实时处理,无需静态初始化并能达到较高的定位精度。通过改进基于新息自适应的卡尔曼滤波,提高导航算法在动态环境下的稳定性与定位精度。针对单频定位中的电离层修正问题,通过建立映射模型,将电离层影响作为待估计量进行滤波。在可见星数不小于...     

一种UWB/GPS组合定位方式

针对当前定位技术中,低成本民用全球定位系统(Global positioning system,GPS)精度不高而高精度定位技术成本较高的问题,提出了一种超宽带(Ultra wide band,UWB)/GPS组合定位方案。以UWB系统获取运动载体的平面坐标,利用民用GPS系统获得实时速度和方位角信息。基于卡尔曼滤波器设计了轨迹纠偏算法,使用平面坐标、速度和方位角信息作为观测向量进行滤波,在控制成本的同时提高了定位精度。分别进行了UWB定位实验和组合定位实验,表明UWB/GPS组合定位能够降低系统成本,同时满足精确定位的需要。     

拟蒙特卡罗自适应粒子滤波的机载无源定位算法

为了加快无源定位速度,提高定位精度和滤波算法的稳定性,提出一种基于拟蒙特卡罗自适应高斯粒子滤波的机载无源定位算法.利用拟蒙特卡罗积分技术优化采样粒子在状态空间中的分布特性,降低积分误差,提高滤波精度,并且根据预测粒子在状态空间中的分布情况实时自适应调整下一次滤波所需的粒子数,减少冗余粒子,在保证滤波精度的同时有效地提高了算法的运行效率.将所提算法应用于机载无源定位系统,仿真结果验证了该算法的有效性.     

自适应动态周期下的移动水声网络自定位算法

针对移动水声网络中定位精度与通信开销之间的矛盾,提出一种自适应动态周期下的移动水声网络自定位算法.该算法根据系统状态估计与观测采样之间的残差,设计自适应的动态周期选择机制和非均匀的动态更新网络定位周期,进而实现非均匀动态周期下的移动水声网络高精度预测定位.该算法无需大量通信观测即可实现移动节点位置的实时跟踪,达到了定位精度与通信开销间的平衡.仿真结果表明,所提算法既保证了网络的定位估计精度,又减小了冗余定位通信开销,实现了有限通信开销下的高精度定位,更适用于精度要求高且通信带宽有限的水下环境中.     

超宽带无线定位系统及算法研究

超宽带技术具有抗干扰效果好、安全性高、能提供精确定位等优点,成为无线定位的首选技术。主要从传统的若干定位技术入手,结合各种定位技术的优缺点,提出一种结合波达时间差(TDOA)、波达时间和(TSOA)方法的超宽带无线混合定位算法,该算法需要参考节点少,定位精度高,适用范围广。实验结果表明,定位系统适合隧道定位,TDOA/TSOA混合定位算法的测量距离为200 m,定位精度误差在40 cm以内。