移动卫星通信低成本多传感器融合姿态估计方法

针对低成本移动卫星通信终端的天线姿态估计问题,提出了一种基于自适应滤波的低成本多传感器融合姿态估计方法.该方法通过融合微机械陀螺信息和加速度计重力场测量信息来得到精确的水平姿态角估计;通过融合单基线GPS高精度的航向角测量与陀螺信息保证航向角精度.在单基线GPS失锁的情况下,利用机动加速度观测对融合滤波器进行自适应控制,与标准平方根无迹卡尔曼滤波器相比,有效地克服了机动加速度影响.实验结果表明:所提出的低成本姿态估计方法在单基线GPS锁定或短时间失锁情况下,能够满足宽带移动卫星通信天线波束对准精度要求,三维姿态角误差均小于0.5°.     

弹体姿态估计数据融合算法研究

为了测量剧烈变化的弹体滚转角姿态,设计了高、低量程配置的传感器测量方案,利用UKF滤波器,对弹体滚转姿态进行估计.为了提高弹体飞行中间段的滚转姿态测量精度,进一步设计了状态融合和量测融合两种数据融合算法.仿真研究表明,量测融合算法精度高、实时性强.     

两轮载人自平衡车姿态测量单元设计

为提高自平衡车姿态角测量精度,利用惯性传感器MPU6050及STM32微处理器,采用参数可调的自适应显性互补滤波算法,结合陀螺仪和加速度计数据分别进行高频和低频姿态估计,设计了自平衡车姿态角测量单元。系统在线测试结果表明,该检测单元设计简单,算法易于实现,姿态角的估计精度高,为自平衡控制的实现提供了保证。     

移动卫星通信系统组合姿态估计算法

针对宽带移动卫星通信系统传感器直接融合姿态估计算法易受外界因素干扰、估算误差难以校正的问题,提出了一种移动卫星通信系统组合姿态估计算法。该算法以移动卫星地球站载体的位置误差、速度误差和姿态误差为系统状态量,建立了9状态的组合导航姿态估计模型;通过使用GPS航向角辅助观测解决了组合姿态估计算法航向角可观性弱、姿态角估计值易发散的问题;通过将转弯判断规则和Sage-Husa自适应控制算法进行融合,降低了GPS航向角测量误差对姿态估计的影响,提高了组合姿态估计算法的精度。实验结果表明:移动卫星通信系统组合姿态估计算法计算简单、实时性好,姿态估计精度优于传感器直接融合算法,其姿态估计误差可控制在±0.5°以内,最小均方误差值小于0.4,满足低成本宽带移动卫星通信波束对准要求。     

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.     

宽带移动卫星通信系统低成本姿态估计算法

针对低成本微机电惯性测量单元无法满足宽带移动卫星通信系统姿态估计精度的问题,提出了以单基线GPS为辅助传感器的低成本姿态估计(LCAE)算法.该算法通过互补滤波器对陀螺测量值与加速度计姿态角进行传感器融合.为了克服机动加速度干扰,借助单基线GPS的速率信息及航向信息,加入了机动加速度补偿和侧滑角补偿;为了降低算法对GPS信号的依赖,加入了开关结构.实验结果表明,LCAE算法能够有效去除加速度计测量值中的非重力信息,隔离载体运动对加速度计输出的干扰,姿态角估计精度在GPS信号完全锁定的情况下达到±0.5°以内,在GPS信号不完全锁定的情况下,姿态角估计精度优于开关卡尔曼方法,达到±1°以内,满足低成本移动卫星通信系统要求.     

基于自适应平方根UKF的微机械传感器融合航姿估计

提出一种新的基于自适应平方根UKF的微机械传感器组合姿态测量系统.该系统采用3轴微机械陀螺积分得到姿态角,采用3轴微机械加速度计测量重力矢量得到俯仰角和横滚角,分别校正俯仰漂移和横滚陀螺漂移;采用磁强计得到航向角,并与陀螺积分角度融合校正航向陀螺漂移.跑车实验结果表明,基于自适应平方根UKF算法可实时估计机动加速度干扰,并在融合滤波器中进行补偿,能够有效去除车辆机动加速度干扰,姿态角估计精度在±0.6°以内.     

基于模糊逻辑四元数的平方根UKF算法

针对目标跟踪估计算法中,利用传感器离散观测建模并估计目标连续状态,进行导航解算时滤波精度低,及传统四元数扩展卡尔曼滤波算法无法满足目标姿态测量精度要求等问题,文中提出一种基于模糊逻辑四元数的平方根UKF姿态估计算法.该算法将四元数作为模糊逻辑UKF滤波器状态,应用测量的角速率完成滤波器的时间更新及量测更新,采用模糊逻辑的平方根协方差形式作为更新参数,既降低了算法的计算量和复杂度,又保证了数值的稳定性.文中还以近地卫星为例,在Matlab和C++软件上进行了仿真实验.实验结果表明:文中所提算法可保证对机器人和特征的姿态控制估计精度;可对目标实时跟踪定位并进行量测更新,抑制了姿态误差发散问题.     

一种基于无线传感器网络的AGV精确定位方法

文章对AGV的定位方法及无线传感器网络进行了研究,在分析了传统AGV定位方法不足的情况下,提出了一种利用无线传感网络技术对AGV进行精确定位的方法.该方法首先利用基于到达时间差(TDOA)的定位算法计算锚节点与盲节点之间的距离,之后利用最大似然估计算法计算盲节点的坐标.提出一种时间参数补偿的方法来消除TDOA测量中的误差.构建了一种新的AGV定位模型来求取AGV的坐标及姿态.实验结果表明该方法有效的提高了系统的抗干扰性能,能够实现较高的定位精度,定位精度在10 cm以内.     

一种弹体滚转姿态估计的新方法

针对制导弹药滚转姿态测量的需求,提出了一种无陀螺姿态测量的方法. 采用两个MEMS加速度计进行弹上姿态传感器的配置,建立了基于截断正态概率密度模型的系统状态方程,利用速度估计自适应方法实现了对过程噪声方差阵的自适应调整,采用强跟踪滤波器(STF)直接进行滚转状态估计. 由于STF滤波器具有对模型参数失配的鲁棒性以及对突变状态的强跟踪能力,改善了算法的估计精度. 仿真实验研究表明:该方法结构简单、测量精度高、收敛速度快,具有很高的工程应用价值.      

基于KF的自平衡机器人姿态角补偿方法

研究基于卡尔曼滤波(KF)的低通滤波补偿方法,对采用单轴加速度计的自平衡机器人姿态角测量系统进行补偿,消除由于振动、冲击等引起的信号失真,增强控制系统的稳定性.根据前期研究及实验,深入分析振动、冲击对传感器信号的影响,提出了一种基于最小二乘拟合原理的姿态角计算模型.在获得机器人自由振荡频率的基础上,设计了基于KF的混合低通滤波单元,并进行了物理模型实验.结果表明,该补偿方法能完全消除振动造成的传感信号失真.此外,该补偿方法对强烈冲击所造成的信号波动亦有明显衰减,能显著提升自平衡机器人的稳定性.     

基于RFID阵列的无轨AGV系统的研究与设计

为改进有轨自动导航小车(AGV)的不足,研究一种基于RFID阵列的无轨AGV系统。该系统包括RFID阵列地板、无线通信网络、上位机、运行场地地图、小车运行控制系统;AGV安装若干RFID读卡器,运行在RFID阵列地板上,运行时通过读取地板下RFID电子标签的ID号,并通过无线通信网络发送到上位机;上位机构建和存储RFID阵列地板地图,上机位将接收到的ID号与存储的地图进行对照,计算出小车当前的位置的运行姿态,依据预设的运行路径生成AGV当前的控制指令并通过无线网络发送小车,控制小车的运行。系统通过利用RFID与地图实现定位,上位机生成控制指令的方式,实现AGV无轨运行。验证测试结果表明,AGV在预设运行路径上行驶,平均定位精度5cm,实用性好,稳定性高。     

改进灰色模型预测跌倒解算算法

针对行人跌倒装置跌倒判断率低,成本高,便捷性不强等问题,提出一种改进灰色模型预测跌倒解算算法。算法利用迭代扩展卡尔曼滤波法(iteration extended Kalman filter,IEKF)将超宽带(ultra wide band,UWB)与惯导数据相融合得到实时综合位置,并通过迭代灰色MGM(1,1)模型得到预测综合位置,提高定位精度。将惯导装置获取的加速度、角速度和磁通量通过四元数运算得到姿态角,利用最小二乘法线性拟合得到倾角,同时融入综合位置进行三级跌倒判断,有效地提高了跌倒判断准确率。实验结果表明,采用改进算法可以较好地区分正常姿态与跌倒姿态,跌倒判断准确度高达97. 5%。     

基于模糊PID控制的空间吊装物姿态控制

针对在装配式房屋建造过程中，房屋构件及其姿态只能依靠人力才能够准确地调整到目标位置，不仅工作效率低且容易造成人员伤亡的问题。本课题组对空间吊装物姿态位置控制进行了研究，将角动量交换原理运用到空间吊装物姿态控制上，通过改变飞轮速度与加速度达到控制空间吊装物绕吊装线水平旋转角度姿态。文章介绍了飞轮系统，推导了整个实验装置的动力学方程和运动学方程。考虑到被控对象吊装物负载经常改变，于是设计了模糊PID控制器，使控制效果达到最佳。文章首先对控制算法进行了simulink仿真研究，然后在搭建的实验装置上进行了实验。实验结果表明，能够实现空间吊装物姿态位置控制，且模糊PID控制更适合于实际控制。     

基于一阶低通滤波器滑模反步法的直流电机位置控制

针对直流电机位置控制系统在负载扰动情况下存在控制精度低、响应速度慢和鲁棒性差的问题,提出了基于一阶低通滤波器滑模反步法的直流电机位置跟踪控制算法.通过滑模反步法进行虚拟控制实现直流电机实际位置控制.利用一阶低通滤波器计算虚拟控制项的导数,消除微分膨胀,使控制器设计简单,但同时造成了相位滞后.通过前馈环节对一阶低通滤波器造成的相位滞后进行补偿.考虑位置跟踪、虚拟控制和滤波误差设计线性动态滑模面,改进滑模变结构控制律的切换控制项,提高滑模趋近速度,同时降低系统输出抖振.定义了Lyapunov函数,证明系统稳定性.仿真实验对比了比例积分微分(proportion integration differentid,PID)控制和传统滑模控制算法,结果表明,该方法能够快速、准确地跟踪给定位置信号,同时具有较好的鲁棒性.     

自主移动小车点镇定的控制参数优化及仿真

针对自主移动小车的点镇定问题，提出了对控制律的参数进行优化设计的思想，并放松了原有控制律对参数取值区间的限制，使系统的点镇定性得以进一步优化．仿真结果表明：控制参数的选取对自主移动小车的点镇定性影响很大；不同的自主移动小车初始位姿下控制参数的最优取值不同；通过优化控制参数以提高自主移动小车的点镇定性是可行与有效的．     

基于双目视觉的人脸追踪方法

机械臂自动调节电脑屏幕位置以适应人脸,在一定程度上可以方便人们工作并缓解工作疲劳,准确地识别并获取人脸的位置及姿态成为关键所在。针对人脸追踪准确率低下的问题,提出首先使用ZED mini双目相机获取图像,用双边滤波对图像进行预处理,然后使用Cam Shift算法融合TLD框架实现人脸追踪,最后对左右相机的图像进行校准对齐,再使用SGBM算法进行立体匹配,从而获取人脸的位置和姿态。试验结果验证,人脸识别准确率提高了6%,同时成功获取了人脸位置和姿态信息,实现了实时人脸追踪,满足试验要求。     

对角式舵轮分布的AGV路径纠偏控制研究

针对对角式舵轮分布的自动导航车(automated guided vehicle, AGV)的路径纠偏,提出了一种模糊控制+滑模控制的控制方法。首先,对角式舵轮分布的AGV进行数学描述,对其运动学、动力学分析建模;其次根据运动学模型,以车体位置、角度偏差为输入量,车体转向角度为输出量,设计模糊运动控制器作为外环控制器,然后根据其非线性动力学模型设计滑模控制器作为内环控制器;最后通过MATLAB环境下的Simulink仿真研究,表明所制定的控制策略有效,保证了对角式舵轮分布的AGV的快速且稳定的路径纠偏。     

油浸式变压器微型机器鱼姿态定位

为有效检测大型变压器内部的故障位置和故障类型,利用微型机器鱼对变压器内部进行视觉观测,可较直观地检查变压器内部器件有无异常等。在微型机器鱼检测过程中,如何实现微型机器鱼位姿的准确定位是机器鱼任务完成的关键。针对金属封闭空间内变压器油中微型机器鱼位姿检测的问题,提出了基于声-电位姿定位和惯性导航相结合的联合位姿检测方法。通过分析超声信号在变压器内部及外壳上的传播特性提出了声-电联合定位装置安装方式;基于内嵌式的安装方式设计了声-电联合定位传感器,构建了变压器机器鱼姿态计算数学模型,并对变压器机器鱼姿态定位进行了仿真测试,测试结果表明:基于声-电位姿定位方法并结合构建的变压器机器鱼姿态计算模型,可以实现机器鱼在变压器内的同步定位。     

一种嵌入式Linux视觉引导AGV系统的设计

基于ARM9处理器和开放源代码的嵌入式多任务操作系统Linux的AGV设计的总体方案。其中,研究了图像采集、图像处理,以及控制、使用ARM9,嵌入式Linux应用于AGV会使得设计新的嵌入武控制系统时,只需编写应用程序以及驱动,就可快速的完成一个全新的嵌入武系统,因此使得系统容易实现,价格低廉,且效果好。