深度相机与微机电惯性测量单元松组合导航算法

针对室内非结构环境下,全球定位系统、无线电定位等定位手段使用困难,轮式里程计在楼梯等场合易出现打滑或空转而误差较大,单一视觉传感器或微机电系统(MEMS)惯性测量单元(IMU)很难实现高精度自主定位,以及传统的视觉与MEMS IMU组合导航算法复杂、计算量大、导航精度低等问题,提出一种适用于室内的深度相机与MEMS IMU松组合导航算法。MEMS IMU预积分结果作为改进迭代最近点(ICP)算法的迭代初值,大幅减少了迭代次数;通过深度相机和MEMS IMU分别计算载体的位置并作差运算,将位置差值作为量测信息,使用扩展卡尔曼滤波估计MEMS IMU的导航误差,修正航位推算的结果;利用Kinect v1深度相机和MTI 100-IMU搭建的平台进行实验验证。结果表明,基于MEMS IMU辅助的改进ICP算法能够减少迭代次数约50%,基于位置差值的深度相机与MEMS IMU松组合算法导航定位误差小于总里程的10%.

基于数字孪生的捷联惯组运行维护技术

针对捷联惯组在生产过程中数据分析复杂、故障定位不精准、全生命周期管理困难的问题,提出了一种新的基于数字孪生的捷联惯组运行维护技术。将数字孪生与捷联惯组相结合,为捷联惯组复杂的设计、生产、全生命周期运行维护提供新的思路。通过设计基于捷联惯组全要素可视化的数字孪生系统,对装备进行全生命周期数据管理。基于实际生产的结果表明:所提技术能够在虚拟空间中复现物理实体,借助历史数据、实时数据、技术知识、处理算法、功能模型等,在捷联惯组全生命周期各环节实现物理空间与数字空间的实时交互应用,建立捷联惯组故障库,实现数字化健康管理。