基于IQPSO-EKF的多传感器融合姿态测量方法研究

为解决自动化竖井掘进设备的定位调姿精度对竖井、孔桩挖掘效率与质量的影响,提出了一种基于改进量子粒子群(IQPSO)-扩展卡尔曼滤波(EKF)的姿态测量算法,以提高微机电系统(MEMS)传感器测量精度。首先,对MEMS传感器数据进行了预处理(除噪、滤波、校准等);然后,参考现有飞行器的坐标系,建立了姿态解算模型,通过姿态角数学模型及运动学分析,构建了EFK状态方程,针对EKF方法参数估计不准确的问题,以分段混沌映射优化初始种群,引入平均位置最优值来避免陷入局部最优的IQPSO-EFK算法,优化EKF的系统、测量噪声的协方差参数;最后,对改进算法和三组姿态误差估计进行了对比实验。研究结果表明:对比三种典型目标函数,IQPSO-EFK相较于普通粒子群算法(QPSO-EFK)具有更强的寻优能力与收敛精度;对比三组旋转速度姿态测量误差,基于IQPSO-EKF算法的姿态测量方法在测量误差时比真实测量误差减少了约86.3%,比扩展卡尔曼滤波减少了约68.7%,比普通粒子群算法减少了约28.2%,证明该算法有效地提高了MEMS传感器测量精度。

基于多传感器融合的轨检车构架位姿测量方法

针对轨道检查车构架运动会影响轨道几何检测系统测量精度的问题,提出一种基于多传感器融合的构架位姿测量方法。该方法利用加速度传感器和双轴倾角传感器采集构架位姿原始信号,通过构架中心位姿解算方法将多个传感器采集的原始信号进行融合解算,获取构架几何中心位姿。为了验证其准确性和适应性,利用该方法分别在实验室和国家铁道试验中心标定试验线上进行了验证试验和在轨试验,结果表明,以第95%分位数作为评估标准,该方法测量的构架中心横向、垂向位移、侧滚角和摇头角与标准值的误差分别小于0.88 mm、0.44 mm、0.07°、0.04°,该方法与轨检系统测得数据的差异分别小于0.99 mm、0.73 mm、0.08°。构架位姿测量方法可以准确测量轨检车构架位姿,运用于运营车辆,可辅助判别轨道病害,提高轨道检测效率。

基于有偏卡尔曼的双冗余热电阻数据滤波方法

针对水下生产控制系统温度测量系统中单个传感器易受水下复杂环境影响,出现温漂、测量精度低等问题,设计了一种双冗余温度测量传感器(采用两个热敏元件进行温度测量)。利用基于有偏卡尔曼的扩维融合方法进行数据处理,提高传感器融合测量精度。定义一个相似矩阵,用于在融合之前剔除故障传感器的测量数据,进一步提高测量结果的可靠性。实验结果表明:双冗余温度测量传感器具有精度高、抗干扰性能强的优点。

基于IMEMS传感器的汽车运动姿态测量系统研究

针对传统的采用机械转子陀螺构成机械平台来测量汽车姿态方法的不足,研究开发了基于集成微机电系统(IMEMS)传感器的捷联式汽车运动姿态测量系统。该系统采用四元数法作为汽车运动姿态的解算方法,并由Kalm an滤波器完成对姿态角四元数估计误差和加速度计及角速度陀螺信号的融合,得到汽车姿态角的最优估计值,阐述了该系统硬件构成和软件设计,并通过汽车道路试验对系统的可行性进行了验证。结果表明:此测量系统能够满足汽车运动姿态测量的精度要求,是确实可行的测量系统。

航天器高精度姿态敏感器冗余测量信息智能融合技术

航天器在某些姿态敏感器故障的情况下 ,经多种组合进行自主故障判断、故障定位及重组后融合定姿 ,仍能保证姿测精度 ,或者在稍降低定姿精度的情况下 ,使航天器降级工作 。

MEMS惯性传感器ADIS16355在姿态测量中的应用

设计了基于微电子机械系统(Microelectro mechanical system,MEMS)惯性传感器集成模块ADIS16355的姿态测量系统。该姿态测量系统采用ADIS16355作为惯性测量单元,利用加速度计对重力向量的观测来修正陀螺给出的姿态信息,卡尔曼滤波实现传感器信息融合以计算运动载体的姿态角。介绍了ADIS16355的基本功能模块,阐述了两种传感器融合测量实时姿态角的方法并给出了卡尔曼滤波算法迭代过程。基于ARMv7架构的Cotex-M3微处理器设计了姿态测量系统硬件。采用AHRS500GA对该姿态测量系统性能进行了测量姿态角的验证实验。测试结果表明,该姿态测量系统能在动态条件下准确地测定运动物体实时姿态角,其误差一般在±1°左右。

基于GPS/SINS组合的农业导航定位系统设计与研究

设计了一种基于全球定位系统GPS和捷联惯性导航系统SINS组合的农业车辆导航定位系统,介绍了该系统的传感器组合及功用,阐述了系统的硬件结构和工作过程。考虑到农用车辆在运动过程中接收到的GPS数据存在较大的定位误差,提出了GPS和SINS联合导航算法,利用SINS提供的姿态信息修正GPS定位数据,提高系统定位的精度。为了准确测量姿态信息,对多传感器集成模块ADIS16355的信息融合处理,确定了基于卡尔曼滤波的融合算法用于测量姿态角。在构建实验平台的基础上进行了试验,结果表明:通过多传感器融合算法可准确测量姿态角,GPS定位误差有效减少,可更真实反映农用车辆的运动状态。

神舟八号飞船交会对接CCD光学成像敏感器

介绍了CCD光学成像敏感器的功能和组成,以及低噪声视频电路、高速数据处理平台、抗杂光干扰算法、杂光干扰地面试验验证方法等关键技术,并给出了相关测试结果.实际飞行结果表明,CCD光学成像敏感器相机各项指标满足任务书要求,在最后的对接段最远测量距离达164m,位置测量精度优于2mm,滚动轴姿态测量精度优于0.03°,横轴姿态精度优于0.1°,位置和姿态测量精度超过了世界先进水平.

水田激光平地机平地铲姿态测量系统的设计

水田激光平地机水平控制作为农田激光平地技术的重要组成部分,其研究过程中首先要解决平地铲实时倾角测量问题。为提高倾角测量精度,设计了平地铲姿态测量系统,采用MEMS传感器集成模块ADIS16300作为惯性测量单元,通过卡尔曼滤波实现传感器信息融合以计算平地铲倾角。分析了姿态测量系统的构成,阐述了两种传感器融合测量实时倾角的方法,基于ARM7 Cotex-M3微处理器设计了姿态测量系统硬件。采用AHRS500GA对该姿态测量系统性能进行了融合算法验证与ADIS16300测量平地铲倾角验证。测试结果表明,该姿态测量系统能在动态条件下准确地测定平地铲实时倾角,可以进一步应用于激光平地机的水平控制之中。

基于过载上电的弹载飞行数据记录仪研究

弹载飞行数据记录仪安装在智能弹药内,测量并记录弹体的外弹道飞行位姿数据,在炮弹发射过程中要承受巨大过载。微机电系统(MEMS)惯性传感器是弹体位姿测量系统的重要组成部分,其机械结构在上电状态下难以承受高过载冲击,因此需要一种自动上电电路,保证在炮膛冲击后再给位姿测量系统供电;另外,还需要保证数据记录仪在高过载环境下稳定、可靠地运行。针对上述问题,提出了一种记录仪受过载冲击后自动给测量系统上电的方法,使MEMS惯性传感器在过载冲击过后开始工作;采用过载开关冗余设计,提高过载开关的可靠性;采用供电电源冗余设计,提高系统供电的可靠性;通过系统灌封的方式,提高了系统结构的抗过载能力。通过试验验证了过载上电、锂电池供电回路以及数据记录的可靠性,弹载飞行数据记录仪能可靠记录炮弹的位姿数据。

星敏感器姿态测量相对基准偏差在轨标校方法研究

对航天器星敏感间姿态测量基准偏差在轨标校及性能评估问题进行研究.建立包含敏感器安装误差与测量误差的星敏感器模型,针对两种不同形式的安装误差模型,推导出相应的观测方程,基于卡尔曼滤波方法设计相对基准偏差估计器,并比较分析两种估计器实际应用特点.然后针对在轨实际应用,给出一种基于敏感器光轴夹角的标校性能评估方法,通过数学仿真验证星敏感器相对基准偏差的标校的有效性,并基于在轨数据的标校应用获取相对基准偏差在轨特性.

低成本微小型无人机航姿测量系统设计

根据微小型无人机航姿测量需求，利用MEMS传感器设计了一种低成本的航姿测量系统．针对低成本MEMS陀螺仪本身漂移较大、容易发散、无法完成较长时间较高精度测量的特点，提出一种实时性强、计算量小的信息融合方法．利用地球重力场、地磁场2个参考向量，采用互补滤波对不同传感器的数据进行融合，实现提高该航姿测量系统测量精度的目的．实验结果表明，该航姿测量系统的更新速率达到450Hz，姿态角测量误差〈1°，航向角测量误差〈2°，能够满足微小型无人机航向和姿态测量需求．

基于惯性传感器的人体姿态角度测量方法研究进展

介绍了基于微机械电子系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)级惯性测量单元的人体姿态角度测量方法研究进展。对基于单一传感器与组合式传感器的2种姿态角度测量方法及运用分别进行了阐述,并总结其优缺点。探讨了不同惯性测量单元组合用于姿态测量的方法及其优缺点,得到在不同情况下使用不同方法的结论。指出惯性传感技术拥有广阔的应用前景,进一步对该技术与其他技术的融合进行研究和开发可为人类的健康提供更有价值的技术与产品。

新一代空间交会对接光学成像敏感器

为满足中国未来空间交会对接任务对光学成像敏感器工作能力尤其是杂光抑制能力的更高需求,研制新一代空间交会对接光学成像敏感器.该产品多项指标优于其上一代产品神舟八号CCD光学成像敏感器,测量距离由原来的150~2 m范围提升为250~0.9 m范围;目标捕获时间由10 s缩短为0.32 s;抗杂光干扰能力大幅提升,实现准全天候工作.该产品已在中国神舟十一号载人飞船、天舟一号货运飞船与天宫二号的交会对接任务中成功验证,可在后续更好地服务中国空间站、探月三期等工程的交会对接任务.介绍该产品的测量原理、系统组成、地面试验和在轨工作表现等情况,并给出相应结论.

基于梯度下降的自适应姿态融合算法

针对第一代帆船姿态测量系统中采用的自适应卡尔曼滤波算法作用范围有限、动态性能较差等缺陷,基于微机电系统(MEMS)惯性传感器与梯度下降姿态融合算法提出了两种自适应方法,分别根据当前时刻之前N个采样点的平均运动加速度与加速度的变化量设计自适应控制因子,得到稳定的动态梯度下降步长。实验结果表明:两种算法性能均优于自适应卡尔曼滤波与单点加速度抑制法,其中,基于加速度增量的控制算法更加符合高速运动状态下加速度剧烈变化的实际规律,测量性能达到最优,符合海面帆船运动船体姿态测量的实际需求。

基于MEMS传感器的车辆驾驶姿态检测系统

针对传统汽车驾驶中采用的传感器测量汽车姿态方法的不足，研究开发了基于集成微电子机械系统传感器的新型汽车姿态检测系统。该系统通过对加速度计和陀螺仪信号的融合，运用差分测量方法，得到汽车驾驶姿态角的最优估计值，实现了对汽车驾驶状态的实时准确测量。实验结果表明，此测量系统能够满足汽车驾驶姿态测量的精度要求，是确实可行的。

一种基于多传感器融合的冗余测速测距系统设计

测速测距系统的相关设备是城市轨道交通列车控制系统关键设备。对测速测距系统设计的需求和技术背景进行分析和研究,设计了一种基于头尾冗余的测速测距系统硬件架构,实现了双端车载测速传感器的安全冗余,继而提出了采用多传感器融合应用技术的列车测速测距系统设计方案。

基于MEMS陀螺仪和加速度计的自适应姿态测量算法

针对MEMS陀螺仪以及加速度计传感器单独测姿时,传感器数据中存在复杂噪声和测量误差导致测量得不到最优姿态角的问题,设计了一种基于MEMS陀螺仪和加速度计的自适应姿态测量算法.算法采用扩展卡尔曼滤波方法实现数据融合,并且在利用Allan方差估计MEMS陀螺动态噪声的同时,加入了遗忘因子和限定记忆的算法思想,从而实时地跟踪数据的量测噪声,实时修正角度估计误差,有效地提高了姿态测量系统的精度.实验结果表明,二者组合定姿可实现高精度的姿态测量,验证了算法良好的动态噪声抑制能力,提高了系统对环境变化的适应性.

一种姿态测量系统的FPGA和DSP设计与实现

为了实现对某弹载系统的姿态测量,提出一种基于FPGA+DSP的姿态测量系统的设计。系统采用FPGA作为逻辑控制核心,完成对MEMS传感器输出的陀螺加表数据的采集,并通过EMIF接口完成与DSP的数据通信。DSP完成对姿态信息的解算,并由FPGA通过RS422接口将更新后的姿态信息上传至上位机。系统选用地理坐标系作为导航坐标系,利用四元数法及Kalman信息融合算法对采集到的姿态信息进行解算。测试结果表明,该系统输出的姿态信息精度较好,总体角误差在0.5°以内。

基于精密星敏感器的航天器高精度姿态测量标定方法

为了解决传统航天器姿态测量方法中存在的误差率高的问题,提出基于精密星敏感器的航天器高精度姿态测量标定方法;首先对使用的精密星敏感器进行设计,并将在不影响航天器运行的前提下安装在合适的位置上;通过建立运动坐标系、坐标参数转换和设置姿态参数三个步骤得出航天器运动模型,在该模型下分析出航天器姿态的基本运动规律、利用精密星敏感器识别并选取航天器空间下的任意三个星点,最后综合定位的星点和航天器姿态的运动规律,从不同的角度上确定航天器姿态测量结果,为了提高航天器姿态测量结果的精度进行标定处理;通过模拟实验分析得出结论:与传统测量方法相比,基于精密星敏感器的航天器高精度姿态测量标定方法的平均误差率降低了6.0%。