基于互补滤波算法的四旋翼飞行器姿态和高度解算

四旋翼飞行器的姿态和高度主要由陀螺仪、加速度计和气压计来进行测量,针对这些传感器存在温度漂移和噪声干扰等问题,根据各个传感器的特点,设计了两个互补滤波器,分别对陀螺仪和加速度计数据进行互补滤波,以及加速度计数据和气压计数据进行互补滤波。在由STM32、陀螺仪、气压计搭建的飞行器实验平台上进行了算法的实现,将互补滤波算法得到的姿态和高度与仅由单个传感器数据得到的姿态和高度进行对比,验证了算法的有效性。

基于摄影测量的ASTER影像云顶高度解算模型与实验

云顶高度是天气预报、天气监测的重要因子,准确的云顶高度对提高天气分析和数值预报的质量,具有重要的科学意义。立体几何法是公认云顶高度解算精度较高的方法,目前,普遍采用卫星-球心-投影云-真云的平面和球面三角几何关系,以及影像匹配技术解算云顶高度,由于采用了理想椭球体和重投影技术,以及对云移动考虑不足,因此误差较大。本文将数字摄影测量理论与遥感技术相结合,首次将摄影测量共线方程用于云顶高度解算。本文利用ASTER影像,依据相关系数法解求云迹风,并将其引入到摄影测量共线方程中,建立了ASTER影像的云顶高度解算模型,进行了未考虑和考虑风速的云顶高度解算,通过地面点计算,本文解算误差为2个像元(30 m)左右,经与MISR云顶高度产品对比分析,认为该模型解算的考虑风速的云顶高度精度优于MISR解算结果。

基于足间距信息辅助的行人三维惯性定位算法

针对行人惯性导航系统误差随时间累积致使定位精度严重下降的问题,提出了一种基于足间距信息辅助的行人三维惯性定位算法。该算法在零速修正算法的基础上,利用足部安装的超声波测距模块实时测量行人双足相对距离,构建了基于超声测距的足间距约束模型,通过随机森林算法实现行人运动模式识别,并针对上下楼梯场景,利用台阶高度和足间距信息进行高度解算,最终实现行人三维惯性定位。在实际路线上开展了三维定位实验,数据显示,所提算法平面闭环误差为总路程的0.64%,与零速修正算法相比下降了55.56%,高度误差为0.06 m,与零速修正和气压计联合算法相比下降了64.70%,能够实现导航误差在总路程的0.50%以内的三维定位。实验结果表明,所提算法具有良好的工程应用价值。

基于单目视觉的火箭回收高度测量技术研究

精确测量火箭实时高度是完成火箭回收任务的重要前提之一,为了实现对火箭高度的实时测量,本文对基于单目视觉的火箭回收高度测量技术进行了研究。首先针对火箭回收过程中的烟雾场景,在何凯明暗通道去雾算法的基础上,结合视网膜大脑皮层(Retinex)理论对透射率函数进行改进,从而提升了去雾算法对不同雾环境下的适应性。其次,针对火箭回收中靶点的特性,提出了适用于靶点特征提取的算法,并设计实验验证了算法的可行性与可靠性。针对火箭与地面靶点的几何特性构建了数学模型,并设计实验定量分析了高度解算算法的可行性。最后定量分析了不同雾浓度下不同去雾算法对高度测量结果的影响。仿真和实物实验结果表明,根据本文提出方法计算得到的火箭高度解算精度在0.5 m以内,可满足火箭回收中对高度测量的需求。

Computational Performance of the High-Resolution Atmospheric Model FAMIL

This paper describes the model speed and model In/Out （I/O） efficiency of the high-resolution atmospheric general circulation model FAMIL （Finite- volume Atmospheric Model of IAP/LASG） at the National Supercomputer Center in Tianjin, China, on its Tianhe-lA supercomputer platform. A series of three- model-day simulations were carried out with standard Aqua Planet Experiment （APE） designed within FAMIL to obtain the time stamp for the calculation of model speed, simulation cost, and model 1/O efficiency. The results of the simulation demonstrate that FAMIL has remarkable scalability below 3456 and 6144 cores, and the lowest simulation costs are 1536 and 3456 cores for 12.5 km and 6.25 krn resolutions, respectively. Furthermore, FAMIL has excellent I/O scalability and an efficiency of more than 80% on 6 I/Os and more than 99% on 1536 I/Os.