仿人机器人多传感器定位系统

为了提高仿人机器人SHFR-III人机交互系统的定位精度和定位可靠性,设计多传感器定位系统,包括基于热释电红外传感器垂直阵列的红外定位系统、基于听觉传感器三角形阵列的听觉定位系统和基于立体双目视觉的视觉定位系统.提出权重随目标位置和外部环境可变的加权平均融合算法,将3种定位数据的融合结果作为最终定位结果.实验结果证明:多传感器定位系统的限制条件比单传感器定位系统更少,环境适应性更强,有效提高了交互系统的整体定位精度和可靠性.

基于磁场矢量相位差的多传感器定位技术研究

磁信标定位系统展现出的强穿透性、低功耗、低延迟等特点,使其在复杂环境定位领域具有非常大的应用潜力。同时,磁信标定位系统还面临一些挑战,如磁场的快速衰减导致的信号信噪比降低、定位精度下降以及覆盖区域有限、复杂环境下信号可能出现畸变以及在测距时需要磁矩等先验信息的问题。针对上述问题,本文提出了一种基于多传感器的正交旋转磁信标定位算法,并对低信噪比磁场信号的提取与参数辨识算法展开了研究。首先借助磁场矢量之间相位差的表达式求解出稳定的相对俯仰角信息,然后利用多个传感器之间的位置约束求解出目标点的相对方位。与传统磁信标定位系统相比,避免了使用磁矩等先验信息。试验结果显示,不使用磁矩等先验信息的情况下,在信噪比环境为-8dB的环境中,本算法解算得到的最大定位误差为0.23m,平均定位误差为0.09m,定位结果良好。

移动机器人多传感器融合定位仿真研究

多传感器融合定位是解决移动机器人自主定位问题的主要方法之一。针对移动机器人单一传感器自主定位存在的精度低、局限性大等问题,研究设计了基于多传感器融合定位的解决方案方案在定位过程中利用基于扩展卡尔曼滤波和自适应蒙特卡罗的组合算法,实现对里程计、惯性测量单元以及激光雷达等多个传感器数据的融合,完成移动机器人自主定位。最后利用Turtlebot2机器人和Gazebo仿真环境模拟移动机器人的工作场景,完成对该定位方法的验证,仿真结果表明,上述设计能满足移动机器人在室内未知环境中的自主定位需求,降低定位误差。

多传感器多目标定位与跟踪技术研究

针对炮兵打击目标的特性和获取目标信息所采用的侦察设施 ,研究了多传感器多目标定位和跟踪问题。在闭圆和聚类概念的基础上 ,提出了一种多传感器多目标融合算法 ,并给出了状态估计的最优解。仿真结果证明了这种算法的有效性。这一模型的物理实现正在进一步研究之中。

基于多传感器融合技术的室内移动机器人定位研究

为解决室内环境中移动机器人使用单一传感器定位精度低和稳定性差的问题,提出了一种融合了轮式里程计、惯性测量单元(IMU)、超宽带(UWB)和激光雷达定位数据的多传感器融合定位方法。基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和自适应蒙特—卡罗定位(AMCL)算法,依次对不同传感器定位数据进行融合。实验结果表明:多传感器融合有助于室内移动机器人获得更精确的定位和较好的定位稳定性。

基于GPS和DR的多传感器融合车辆定位系统研究

以当前单GPS或者单DR导航定位精度不足的问题为研究对象,提出一种基于GPS和DR导航数据融合的定位策略。首先,结合二轮履带式车辆运动的数学模型、GPS定位的数学模型以及DR导航的数学模型,建立二轮履带式车辆的融合定位模型。其次,在车辆的融合定位中引入融合系数控制器来实现系统对外界干扰的有效适应。最后,通过仿真实验研究结果表明,基于GPS和DR的多传感器的融合定位系统可以有效提高定位精度,降低外界环境的定位干扰,同单传感器的定位导航相比具有更强的抗干扰性和更精准的定位能力。

基于多传感器的列车空转及滑行检测与校正方法研究

针对轮轴速度传感器的测速定位精度随着轮对的空转/滑行逐渐降低的问题,通过分析定位传感器的误差特性,采用多普勒雷达和加速度计辅助轮轴传感器的多传感器方式构成列车组合定位系统。结合加(减)速度、速度差和滑行率等三种检测方法检测列车是否发生空转/滑行。建立列车的正常状态、空转状态、滑行状态、不可信状态,以及状态之间转换的数学模型,对列车发生空转/滑行之后的速度和走行距离误差进行计算补偿。仿真结果表明,设计的空转/滑行检测与校正模型能够有效检测列车是否发生空转/滑行并对误差进行校正,测速定位精度满足车载ATP(列车自动防护)的精度要求,达到了模型设计的目的。

多功能巡检救援机器人系统设计及定位导航

设计了一种针对核环境场合的多功能巡检救援机器人系统,可多通道远程遥操作执行巡检救援任务。结合机器人功能特性及作业要求,提出了一种适用于狭小多障碍环境下的不变姿态直角转弯电磁导航方法。通过EKF方法融合里程计和惯性测量单元,并以激光雷达数据为观测量,在ROS上采用FastSLAM方法实现了机器人基于多传感器的建图和定位。介绍了机器人的系统设计及其电磁导航、建图定位实现方法,并进行电磁导航巡线实验和同时定位,实验结果证明了导航算法和定位方法的可行性和正确性。

GNSS/多传感器融合定位中的欺骗检测技术

全球卫星导航系统(GNSS)与多传感器组成的融合定位系统由于其精确性和鲁棒性,已经在自动驾驶和无人探测等领域得到广泛应用。然而,GNSS容易受到欺骗干扰影响,导致融合定位系统输出错误信息,进而引发严重后果。鉴于传感器能够提供不受GNSS欺骗干扰的载体状态信息,融合定位系统能够通过GNSS和传感器信息的相互校验实现欺骗检测。本文对此类GNSS欺骗检测技术进行了综述,首先概述了GNSS/多传感器融合定位的传感器组成和信息融合算法;其次将现有GNSS/多传感器定位中的欺骗检测技术分为独立信息一致性监测和信息融合异常检测2类,并总结分析了不同算法的基本原理、实现方法和性能效果;最后对GNSS/多传感器融合定位中欺骗检测技术的未来发展趋势进行了展望。

面向工业园区无人车的激光建图与定位技术研究

针对工业园区中由于激光SLAM的累计误差造成的建图偏差问题,文章提出了一种基于RTK/全站仪的建图优化技术,利用因子图优化融合多源信息消除前端里程计漂移以获取更精确的位姿信息。另外,文章介绍了一种基于RTK/激光雷达/IMU/里程计的多传感器融合定位技术,以解决工业园区复杂环境下激光点云匹配定位不稳定的问题。论文对所述建图与定位技术进行了工程化实现与验证,试验结果证明了上述技术的有效性。

北斗定位技术在铁路列车定位中的应用现状分析

为研究北斗定位技术在铁路列车定位中的应用,在分析铁路列车应用北斗定位技术的原理后,基于北斗的多传感器组合列车定位及信息融合技术、多模卫星列车定位技术、北斗差分列车定位技术等方面,综述北斗定位技术在铁路列车定位中的应用现状及问题,基于此,提出优化北斗接收器和天线设计、打造完备的定位算法体系、创建完善的地基增强及差分系统等措施。旨在为相关技术人员提供帮助,推动北斗定位技术在铁路列车定位领域的未来发展。

有轨电车信号控制系统技术方案

基于多传感器融合定位、列车自主进路办理、路口协同控制等关键技术,构建一套新型的有轨电车信号控制系统。该系统为有轨电车安全可靠地运行提供重要的保障,确保混合路权情况下,车辆与人的安全高效运行,有效提高系统的安全性与可用性,降低成本,提升运量。

自动驾驶客车关键技术分析

自动驾驶客车是集计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物,也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志,在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。我公司为了把握先机决定研发自动驾驶客车,文章对该车多传感器融合定位技术、车用无线通信技术(V2X)、智能线控底盘技术等关键技术进行了详细阐述。

室外环境下基于点线特征的视觉-惯性里程计和全球卫星导航系统定位算法

为了解决视觉-惯性里程计(VIO)在室外复杂环境中图像特征信息不足和累计误差的问题,设计提出了一种基于点线特征的单目VIO和全球卫星导航系统(VIO-GNSS)定位算法。首先,提出了一种基于几何约束的最小化策略对提取的线特征进行前后帧间约束匹配,改进了基于点线特征的单目VIO算法;在此基础上,建立了改进的VIO-GNSS松耦合定位模型,利用GNSS全局观测值对VIO位姿估计的累计误差进行校正和抑制。在KIITI数据集和实测数据集中进行了实验验证,结果表明,与几种同类算法相比,提出算法在GNSS信号良好/间断/拒止的大型室外复杂环境中均可保持良好的精度和鲁棒性,且满足驾驶定位的实时性要求。