基于转动基座的SINS初始对准方法研究

提出了一种基于转动基座的快速估计平台失准角的初始对准方法,研究了扩展观测量的Kalman滤波算法,运用谱条件数方法分析了载体在转动基座方式下各状态量的可观测度,指出转动基座初始对准的可观测度优于传统最优二位置对准。初始对准计算机仿真结果进一步验证了该方法的快速性与精度,可为进行SINS快速精确对准方法研究提供理论与工程应用参考。

基于足部微惯性/地磁测量组件的个人导航方法

为降低个人导航定位对卫星导航系统(GNSS)的依赖性,研究了一种基于足部安装微惯性/地磁测量组件的个人导航定位方法。该方法通过微惯性测量组件信息进行捷联惯导解算获得人体足部的姿态、速度与位置信息,利用磁传感器确定运动的航向信息,并采用基于步态相位检测的零速修正方法,实时修正MEMS惯性导航系统的导航信息误差以及惯性传感器的随机误差,从而减缓惯性导航系统的定位误差随时间的积累。导航定位实验结果表明,直线与矩形行进路线的导航定位误差在行进约9 min时分别保持在2 m与6 m左右,分别占行进距离的1.1%与2.5%。该实验结果证明所提出的方法可有效提高个人导航系统的定位精度,在GNSS信号衰减或失效的环境中可实现较长时间的个人导航定位。

平台式/捷联式惯导传递对准仿真平台的实现

讨论了一种在Matlab中建立快速传递对准数学模型,并在VC++下运用MATCOM实现传递对准仿真平台的方法。传递对准采用“速度/角速度匹配”方案,仿真结果证明,该方案的对准精度优于国内传递对准的仿真精度要求,具有实际参考价值。传递对准仿真平台能够设置主、子惯导的各项仿真参数,适应不同精度的惯导系统的仿真要求,并能够规划多种航迹,用于传递对准方案的精度评估,为实际飞行中的动基座快速对准提供参考,并大大降低了传递对准仿真的工作量。

基于机器学习与步态特征辅助的行人导航方法

针对微惯性测量组件(MIMU)足部安装的穿戴式导航系统,在包含惯性传感器信息超量程的行进中无法有效进行定位与导航的问题,提出了一种基于虚拟惯性测量组件(VIMU)与步态特征辅助修正惯导系统的行人导航方法。以相同频率采集人体腿部与足部的MIMU数据作为训练样本,通过视觉几何组-长短期记忆混合(VGG-LSTM)神经网络模型拟合两个部位MIMU信息之间的非线性映射关系,构建足部VIMU与虚拟惯性导航系统(VINS);基于人体各步态相位中足部姿态具有高度重复性的特征,对足部VINS姿态信息进行误差修正,并结合足部磁传感器信息确定人体运动的航向信息。实验结果表明,结合零速修正(ZUPT)方法,所提出的VINS构建与误差修正方法可有效提高足部MIMU超量程时行人导航系统性能的可靠性,其高过载运动中的定位误差约为总行进距离的2.5%。

基于导航信息双向融合的行人/移动机器人协同导航方法

为提高卫星导航系统失效且环境存在电磁干扰的情况下行人导航系统与移动机器人导航系统的定位性能,研究了一种基于人机一体化智能系统的信息双向融合协同导航方法。该方法利用行人导航系统与移动机器人导航系统不同的误差特性,构建信息双向融合滤波器同步修正两者的导航信息误差,即利用移动机器人捷联惯导系统较高的传感器精度完成对行人导航系统磁航向误差的实时修正,并利用行人导航系统较高的位移精度修正机器人惯导系统误差,实现同步提高两套导航系统的定位与航向精度。导航定位实验表明,该方法可有效提高人机一体化智能系统的导航定位精度,行人导航系统定位误差约为行进距离的3.3%,移动机器人导航系统的误差积累速度降低为单独工作时的1/3。本文所提出的方法利用了人机一体化智能系统的结构特征,在卫星导航系统失效的电磁干扰环境中有效提高了一体化系统的综合导航定位性能,具有较高的理论研究与工程应用价值。

高速、高动态下的捷联惯导空中粗对准方法

针对空中高速、高动态飞行条件下的捷联惯导系统初始对准问题,提出了一种对飞行动态过程和飞行平稳性不加限制的条件下,获得初始的位置、速度和姿态信息的粗对准方法,推导了利用GPS所测速度与惯性测量组件比力输出,通过惯性比力方程求解飞行载体姿态的粗对准方法,分析了影响对准性能的因素,并研制了对准仿真验证系统,通过设定航迹的计算机仿真,以及采用实测飞行数据的半物理仿真验证了该方法的有效性与精度。仿真验证结果表明,本对准方法可在载体任意动态过程进行初始对准,在对准精度与快速性方面均可满足高速、高动态下捷联惯导系统的粗对准精度要求。

基于人体下肢运动学机理的行人导航方法

利用人体运动特征实现行人导航是近年来导航技术领域新兴的研究方向之一。针对惯性测量组件足部安装方式在人体较高过载的运动中无法有效实现零速修正的问题,研究了一种惯性测量组件在人体下肢分布式安装,基于人体下肢运动学机理构建虚拟足部惯性测量组件,从而实现人体导航定位的方法。阐述了行人导航系统的结构与虚拟惯性传感组件的构建机理,研制了系统原理样机。实验结果表明所提出的方法在人体较高过载的行进中可有效克服测量信息超量程、冲击等因素对导航解算的影响,定位精度约为行进距离的6%,并通过分析总结了影响该类型行人导航系统性能的各项主要因素,为进一步研究提供了一定的理论与技术基础。

基于强跟踪滤波的旋转捷联惯导初始对准方法

旋转捷联惯性导航系统在传统系统结构上进行了改进,陀螺和加速度计安装于转动基座上,通过捷联算法中的积分运算消除陀螺仪和加速度计中的非随机性误差。针对该导航系统的结构特点,研究了一种基于强跟踪滤波算法的快速估计平台误差角的初始对准方法,推导了系统的误差数学模型,论述了强跟踪滤波基本方法及初始对准状态方程与观测方程,进行了数字仿真验证。基于某型光纤陀螺和MEMS加速度计,通过在高精度转台上的旋转实验进一步进行了基于实际系统的算法性能验证。结果表明,对于中低精度的光纤陀螺旋转捷联惯性导航系统,所提出的对准方法具有较高的对准性能,具有工程应用价值。

基于机器学习的人体虚拟惯性测量组件构建方法

利用人体特征辅助行人导航与外骨骼机器人控制是近年来导航与机器人领域中的热点研究方向。针对惯性测量组件足部安装方式在过载较高时无法实现有效测量的问题,研究了一种基于机器学习的人体虚拟惯性测量组件构建方法。该方法以同步采集安装于足部与下肢其他部位的惯性测量组件的输出作为数据样本,通过遗传算法改进的误差反向传播(GA-BP)神经网络实现虚拟惯性测量组件的构建。为进一步改善训练效果,采用基于步态相位检测方法对训练样本进行筛选。基于Anybody与MATLAB的联合仿真结果表明,本文所研究的方法可实现采用安装于髋关节附近位置的惯性测量组件数据,有效模拟足部位置的惯性测量组件数据。该方法对未经训练的步态也有一定的适应性。本文所研究的方法可进一步应用于行人精确定位与外骨骼机器人控制等领域。

基于MSComm多平台自适应监控系统的实现

应用Visual Basic的通讯控件MSComm与串口自适应技术,开发能运行于多种Windows操作系统,具有自动识别RS232串口功能的实时监控系统。实践证明,该系统能准确地识别连接正确的RS232串口,数据传输快速、准确,能有效降低由被控对象引起的事故发生率。

基于加速度计余度配置的MEMS捷联惯导初始对准方法

初始对准性能是影响智能弹药姿态控制与弹道修正效果的重要因素之一。针对弹载MEMS捷联惯性导航系统,研究了一种基于常规捷联惯导系统结构的3轴加速度计斜装余度配置系统结构改进方案,以及该结构的系统在大俯仰角条件下的初始对准方法,并在高精度转台上进行了对准方法的实际性能验证。实验结果表明了MEMS惯导系统的改进结构与初始对准方法,在载体大俯仰角条件下提高初始对准精度与加速度计偏置稳定性的有效性。本文的研究可为弹载环境下的MEMS惯性导航系统提供理论研究与工程应用参考。

基于UWB优化配置的室内行人导航方法

在卫星信号无法覆盖的室内条件下,行人的精确导航问题是当前研究的热点。为解决基于MEMS的微惯性导航系统误差随时间发散、航向角发散快的问题,提出了一种利用UWB辅助修正惯性导航系统,实现室内较高精度定位的方法。该方法采用基于零速修正的微惯导系统进行导航,以抑制惯导误差随时间发散,并在建筑内拐角、楼梯口等关键节点处优化配置UWB设备,采用UWB信息与微惯导数据进行卡尔曼滤波,实现对微惯导航向及位置的修正。与大规模使用UWB系统进行室内定位相比,该方法降低了系统布设成本,避免了UWB出现问题时对整体导航结果的影响,有效地保证了系统的定位精度。行走实验表明:直线行走时,微惯导最终定位误差为1.8%;转弯行走时,在UWB辅助定位下,微惯导最终定位误差小于1.0%。

一种陀螺量测信息辅助的快速初始对准方法

惯导初始对准的精度与对准时间是衡量惯导系统性能的重要指标,由于系统的不完全可观,导致方位失准角对准精度低、对准时间长。对惯导自对准存在的问题进行了深入研究,利用奇异值分解方法分析了常规惯导自对准的可观测度,针对常规惯导自对准方法未充分利用惯性器件信息的问题,增加等效东向陀螺输出作为观测量,并提出了一种基于陀螺量测信息的快速初始对准方法,在进行了可观测度分析的基础上,对该方法的收敛速度和收敛精度进行了理论证明。最后通过仿真验证了该方法的有效性,与常规初始对准方法相比,该方法在不增加其他设备的基础上可有效提高对准精度并缩短对准时间,具有重要的应用参考价值。

低成本捷联惯导系统的静基座快速精对准方法

针对低成本捷联惯导系统难以完成航向自对准以及静基座对准可观性和可观度低的问题,提出了同时将速度误差、姿态误差和航向误差作为观测量的卡尔曼滤波对准方案;建立了姿态误差、航向误差与数学平台误差角之间的量测关系;推导了利用加速度计计算姿态的方法,并配置磁传感器作为外观测设备提供航向参考基准,从而获得滤波器观测量.结果表明,建立的对准模型和方法有效提高了系统的可观性和可观度,缩短了对准时间、提高了对准精度,并且实现了低成本捷联惯导系统的航向对准,具有重要的工程实用价值.

光纤陀螺随机噪声的实时滤波技术

针对ARMA(Auto-regressive and moving average)模型只能对零均值序列建模的不足,建立了一种适用于中低精度光纤陀螺(Fiber optic gyroscope,FOG)的非零均值信号建模的ARIMA模型,并利用卡尔曼滤波器抑制FOG的随机噪声。Allan方差分析和实际应用结果表明,FOG实测信号通过ARIMA模型的卡尔曼滤波器,各种噪声都得到了有效的抑制。将基于ARIMA模型的卡尔曼滤波误差校正方法应用于转动环境下的FOG输出信号处理,同样得到良好的效果。本文提出的方案扩展了ARIMA滤波算法的应用范围,具有较高的工程应用价值。

捷联惯导连续旋转方位轴式初始对准研究

针对捷联惯导系统初始对准时可观测性差的缺点,提出了一种提高系统状态变量可观测度的新方法。该方法通过连续旋转方位轴来等效地变换捷联惯导系统误差模型中的系统矩阵,从而提高了初始对准过程中的可观测度,满足了初始对准过程中对精度和速度的要求。分析了连续旋转方位轴式对准时系统的可观测性,并对不同方式下的捷联惯导初始对准过程中系统状态的可观测度进行了对比研究,指出采用连续旋转方式时系统状态的可观测度最高。仿真验证结果表明,连续旋转方位轴式初始对准对姿态误差角的估计精度较二、三位置方法提高了一倍。

无刷直流电动机直接转矩控制零矢量分析研究

无刷直流电动机直接转矩控制系统中定义开关管全关对应的电压矢量为零矢量。分析了全关条件下无刷直流电动机的电压电流变化规律,指出由于电感电流的连续性以及续流二极管的存在,全关条件下作用在电机上的电压矢量实际为对应导通条件下的反矢量,根据全关条件下电机电压电流的变化规律,提出了适用于两相导通无刷直流电动机直接转矩控制系统的新的零矢量。仿真结果验证了理论分析的正确性,以及引入新定义的零矢量对降低转矩脉动的有效性。

基于相位控制的惯性与卫星超紧组合导航系统信号解调方法

卫星导航极易受到复杂环境下的干扰信号影响,捷联惯性导航系统(SINS)与卫星导航系统(GNSS)超紧组合导航技术可提高卫星接收机在信号干扰环境下的工作性能。在对比分析紧组合与超紧组合实现方案及北斗B1信号调制方式的基础上,提出基于相位控制的SINS与GNSS超紧组合环路信号解调方法,进一步分析SINS与GNSS超紧组合环路信号跟踪特性。对卫星信号受干扰环境及动态条件下的相位控制超紧组合与频率控制超紧组合方法的导航性能进行试验对比分析,结果表明相位控制超紧组合方法具有更稳定的定位性能,并可提高约7 dB的抗干扰能力。

基于端到端模型的机器人室内单目视觉定位算法

在室内环境中,机器人使用视觉设备实现室内定位时,需要面临高强度的运算、建立并维护比较大的地图、环境光照影响等挑战。针对以上问题,提出基于端到端模型的机器人室内单目视觉定位算法。首先,使用机器人运动场景图像数据,对每张图像标注机器人此时在世界坐标系下的三维坐标。其次,将运动场景图像及标签输入神经网络,得到机器人运动场景网络模型。最后,在机器人运动过程中,将需要查询的图像输入网络模型中,预测并输出机器人当前所处空间位置,实现一个端到端的定位系统。与传统的视觉SLAM的定位模块进行实验对比,结果表明所提出算法能够将定位误差降低38%以上。此外,所提出算法的定位实现依靠构建神经网络模型,不需要建立环境地图,只需要50 MB左右的存储空间,5 ms的时间便可以实现定位。所提出算法提高了机器人室内定位的速度和精度,减少机器人端的存储要求和计算量。

卫星导航系统与气压高度计的信息处理与融合

提出一种卫星导航系统与气压高度计的高度数据融合算法.利用ARIMA(autoregressive integratedmoving average)模型信号降噪技术对卫星导航系统和气压高度计的高度信号进行降噪处理.建立高度测量系统的状态方程和量测方程,并结合卡尔曼滤波对高度数据进行第1次融合,再利用递推加权最小二乘法对高度数据进行第2次融合,得到精度更高的飞行高度信息.实测数据分析结果表明:该算法所获得的高度信息与气压高度计、卫星导航系统相比,标准差降低一半以上,有效地提高了测量精度,可满足飞行器对高度测量信息的要求.