基于GPS和里程计的快速行进间粗对准方法

针对车载捷联惯导系统(SINS),提出一种快速行进间粗对准方法。将捷联矩阵分解为3个矩阵相乘,利用GPS提供的载体在导航坐标系的速度和里程计提供的载体在载体坐标系的速度构建不共线向量,求解初始载体坐标系相对惯性坐标系的常值转换矩阵,进而求得初始姿态矩阵。该对准方法对载车的唯一要求是在对准过程中做一个转弯机动。与现有对准方法相比,该方法没有用到加速度计信息。仿真结果表明,该方法能在1 min之内完成粗对准,采用零偏为0.1(°)/h的低精度陀螺,对准误差小于0.3°。

相机稳定平台的RBF神经网络PID控制方法

相机稳定平台是作为飞行器航拍的一种外挂式设备,可以采用先进的控制策略避免飞机姿态变化和机身抖动对航拍质量造成的影响。常规的PID控制需要人为手动调节参数,提出一种基于RBF神经网络PID参数自整定的控制方法。通过设定初始PID参数,利用RBF神经网络自学习能力进行在线参数整定。仿真结果表明,与传统PID相比,RBF神经网络PID具有较高的精度和较强的适应性,平台跟踪精度可以达到3以内。