基于麻雀搜索的协同定位算法研究

无线传感器网络的定位问题可以转化为适应度函数最优问题,并通过经典的麻雀搜索算法进行求解。然而该算法所用的适应度函数并未使用未知节点之间的测量距离数据,从而导致定位精度的提升有限。为了解决这一问题,提出了一种基于麻雀搜索的协同定位算法。该算法主要包括两个搜索阶段:粗略搜索和精细搜索。在粗略搜索阶段,未知节点到锚节点之间的测量距离数据被用于确定未知节点的初始位置。在精细搜索阶段,未知节点之间的测量距离数据被用来确定未知节点的精确位置。首先,采用Cat混沌映射方法来保证初始种群的均匀分布,从而有助于确定最佳位置。其次,构建了两种不同的适应度函数,一种用于粗略搜索,另一种用于精细搜索。其中,用于精细搜索的适应度函数利用未知节点之间的测量距离数据来提高定位精度。最后,提出了一种新的精细搜索方法,以避免协同定位结果收敛到局部最优位置。通过对仿真和实测数据进行分析,验证了所提方法的有效性。

基于优选数据准则的空基多平台协同定位方法

在多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)协同定位地面固定辐射源的应用环境中,UAV编队中的各机利用携带的电子支援措施(Electronic Support Measurement,ESM)探测目标的方位角,并利用各观测机获取的辐射源入射角(arrivalof angle,AOA)对目标实施协同定位。假设UAV所携带传感器设备测量精度相同,且测量误差服从正态分布,在此条件下,UAV编队的队形会对多机协同定位的精度产生影响。为了进一步研究编队队形与协同定位精度的关系,首先,利用两机的相对几何关系建立了基于AOA的双机定位模型,并在此基础上推导出基于测向交叉定位方法的多无人机协同定位误差模型;其次,基于该误差模型分别分析了观测机处于不同的观测点对定位误差模型的影响和不同的观测角组合对定位精度的影响,并给出UAV编队队形与定位误差关系的结论;最后,基于上述结论提出了基于测向交叉定位方法的多机数据融合优选定位数据对的优选函数,并利用该优选函数对多机协同定位方法进行了改进,仿真验证了改进算法的有效能。同时,本文得出的结论对于UAV机群的路径规划有一定的指导意义。

基于改进双系统协同进化算法的无线传感器网络节点定位

为进一步提高无线传感器网络(WSN)中节点的定位精度,提出了一种双系统协同进化(BCO)算法。改进算法利用粒子群优化(PSO)算法快速收敛的特性和混合蛙跳算法(SFLA)较高的寻优精度的特性,在较少的迭代次数内快速收敛且实现深度搜索达到较高的精度。仿真实验结果表明:在应用双系统协同进化算法对测试目标函数进行求解时,能非常接近最优解;同时将该算法应用到基于接收信号强度值(RSSI)测距的节点定位中,预测位置与实际位置的绝对误差在0.05 m范围内;相比基于RSSI的分步粒子群算法(IPSO-RSSI),其定位精度至少提高了10倍。

双向比对技术弹丸空间位置高精度测量方法

将弹丸作为未知目标,测距精度受限,且具有较高的系统实现复杂度;将弹丸作为合作目标,提出了一种基于双向比对技术的弹丸空间位置高精度测量方法,给出了相应的系统设计方案;针对此体制的测距及测速理论和仿真分析结果表明:所提方法能够显著提高弹丸空间位置的测量精度,提高系统工作效能。

基于激光跟踪仪的协作机器人标定算法与实验研究

为了提高机器人末端绝对定位精度,提出了一种基于激光跟踪仪测量的机器人几何参数标定方法,对协作机器人的参数误差进行辨识和补偿。为了避免机械臂相邻两个轴平行时会出现奇异性的情况,采用了MDH参数法建立误差模型;为了把测量数据定义在同一坐标轴上,结合了机器人工具坐标系转换(靶球中心点相对于机器人末端坐标系的平移变换);进而用最小二乘优化算法(LM)辨识出机器人的模型参数误差。通过对JAKA协作机器人的仿真、实验计算和标定,机器人的位置误差平均值、标准差、误差最大值分别降低了70.58%、56.76%、57.44%。实验结果表明:该标定算法可以有效地辨识出机器人的模型参数误差,对机器人的模型参数进行补偿后,提高了绝对定位精度。

智能弹药成像引信对地面车辆定位的算法研究

针对智能弹药对地面车辆的非合作定位问题,提出一种利用目标非合作固有几何特征的成像引信定位算法。建立了快速交会条件下的空间成像模型,结合地面车辆的特点提出了车辆轴线的概念;构建过轴线等特征直线和光心的平面,证明平面相交直线与目标轴线的平行关系,得到目标坐标系3个轴向的方向向量;以待定系数法描述车辆中轴面,通过建立点面距离关系推导实现了弹目相对位置的解算。分析弹目相对姿态对定位精度的影响,并通过仿真实验验证了误差规律。实验结果表明:智能弹药距地高度小于100 m时,定位相对误差小于5%,算法可有效地实现高精度定位。

用于拆平台的双船协同动力定位试验研究

大型海洋结构物的退役和拆除是油气行业面临的一个巨大挑战。双船起重拆除法提供了一种低成本、高效、灵活的解决方案,该方案采用两艘具有动力定位功能的半潜运输船从平台两侧将平台上层组块托起,随后协同托举运输至第三艘半潜运输船上后转运送至陆地。在这个过程中涉及到两艘及三艘船的协同动力定位作业,这对动力定位系统的同步性具有很高要求。多船近距离协同动力定位会受到螺旋桨与螺旋桨、船体与船体及螺旋桨与船体之间的干扰,动力定位的性能会受到影响。为此开展了相应的水池模型试验研究,对复杂环境下多船协同动力定位性能进行了分析,包括定位精度、功率消耗等,并对动力定位风险点进行了深入研究,验证了双船起重拆除法的可行性,并对实际工程的施工提供一定指导意见。

基于粒子群算法的机器人运动学参数标定研究

为了提高机器人末端绝对定位精度,提出了一种基于粒子群算法的机器人运动学几何参数标定方法,对工业机器人的参数误差进行辨识和补偿。首先,为了避免机械臂相邻两个轴平行时会出现奇异性的情况,采用了MDH参数法建立误差模型;其次,为了把测量数据定义在同一坐标轴上,使用结合模型精度补偿的机器人方位与手眼关系同步标定的坐标转换方法;然后用粒子群算法辨识出机器人的模型几何参数误差。通过对ABB工业机器人的仿真,实验计算和标定,机器人的平均绝对定位精度提高了66.9%。结果表明,文章中的标定算法可以有效地辨识出机器人的模型参数误差,对机器人的模型参数进行补偿后能有效提高绝对定位精度。

基于通信协同机制的精量播种机作业优化

以精量播种机协同作业过程为研究对象,利用多节点中继技术,建立播种机之间的协同通信系统,有效提高多台精量播种机之间的通信能力。采用无线传感技术,建立多播种机作业协同控制系统,实现多播种机作业过程的实时定位导航。试验结果表明:建立的精量播种机作业协同通信控制系统,可实现播种作业过程的高效率定位,定位过程所需时间较短,定位精度高。

改进灰狼算法在干扰资源分配中的应用

将定位几何精度因子作为目标函数,为了减小陷入局部最优的风险,提高算法寻优能力,研究利用改进灰狼算法来进行干扰资源的分配。在多部干扰机伴飞导弹突防雷达组网的研究背景下,本文提出一种简单快速地分配干扰资源的方法,以得到干扰效果最大化。仿真结果表明,对比灰狼优化算法、粒子群算法和遗传算法,本文利用改进灰狼算法来进行干扰资源的分配可以一定程度上减少陷入局部最优的风险,具有更好的寻优能力,在雷达组网对抗中提高干扰机的干扰决策能力。

多平台协同侦察定位技术研究

辐射源定位是现代舰艇编队一体化防空、对海、对陆攻击以及对隐身目标预警探测的重要手段。主要对比分析了多平台交叉定位与时差定位方法的技术特点,从算法仿真、定位精度、工程实现难易程度等多个维度进行分析,为多平台协同侦察定位的工程实践提供了一定的理论参考。

非合作目标超近距离光学相对导航方法及半物理仿真系统研究

针对非合作目标研究了一种可实时应用的超近距离相对导航方法,用相机主动获取目标飞行器图像,对图像进行预处理得到有效的边缘段信息。选取立方体卫星作为非合作目标的通用模型,用轮廓精化提取方法进行轮廓的三维重建,并给出了轮廓三维位置和姿态估计信息获取的具体步骤。建立了用四元数和相对欧拉角表示的追踪器与目标器相对姿态的轨道动力学模型,设计了基于衰减扩展卡尔曼滤波的相对导航算法。构建了一套基于运动导轨的半物理仿真系统,以验证算法的有效性和可行性。给出了仿真系统的硬件组成和软件功能。结果表明:所建仿真系统获得的相对距离10~0.5m内非合作目标相对位姿精度分别为0.03~0.15m,0.5°~1.5°,可用于非合作目标超近距离相对导航研究的相关验证;用所提方法可实现非合作目标的实时超近距离相对导航,能同时获得位姿及相关速度类导航信息,精度满足工程要求。该仿真系统在工程中有较大的应用价值。

无人机群主动式时差定位算法

在多无人机(UAV)协同定位地面固定辐射源的应用环境中,为了提高多机基于时差的定位精度,提出一种改进的基于约束总体最小二乘(CTLS)的时差定位方法和一种基于结构总体最小范数(STLN)的时差定位方法.证明了这两种方法具有相同的定位精度,但STLN方法的计算性能优于改进的CTLS方法.仿真结果表明,所提出的方法具有较高的定位精度,受观测点定位误差影响更小.

基于参数与非参数模型结合的双臂机器人协作定位精度提升方法

双臂协作机器人系统具有效率高、负载大、协同能力强等优点,但双臂作业性能及质量不但受单臂定位精度的影响,而且受双臂协作定位精度的影响,因此,本文提出了一种基于参数与非参数模型相结合的运动学标定方法。首先,基于MDH(modified Denavit-Hartenberg)方法建立机器人运动学模型和参数误差模型,去除模型中的耦合参数并基于迭代最小二乘法辨识几何参数误差;其次,针对传统的非几何误差补偿方法只能在标定坐标系建立关节位置与末端位置误差之间的映射关系的问题,提出一种改进的非几何误差补偿方法补偿机器人本体非几何误差;再次,基于距离误差辨识双臂基坐标系转换矩阵的参数,补偿双臂几何误差与非几何误差;最后,通过实验验证方法的正确性和有效性。结果表明所提出方法将UR10和UR5机器人的平均定位误差减小至0.1709 mm和0.0509 mm。双臂平均协作定位误差减小至0.1676 mm,与基于参数模型的方法相比协作定位精度提升了27.7%,验证了该方法的优越性。

车载POS系统测量合作目标安置参数解算方法

POS系统是移动测量系统的重要组成部分。由于系统集成影响,POS系统中心的运动状态无法直接观测。因此,可采取设置相关测量合作目标的方法,在确定其与POS系统中心的位置基础上,通过观测合作目标来确定POS系统中心的运动状态。从车载移动测量系统空间基准统一方程出发,提出了一种解算测量合作目标安置参数的方法,并以此为基础,系统分析POS系统定位定姿误差、全站仪测距测角误差、尺度因子误差等误差源对安置参数解算的影响,推导了安置参数解算的误差模型。实验结果表明,采用本文解算方法,可以获取毫米级的合作目标安置参数,满足合作目标应用于动态测量检测POS系统定位精度的需求。

基于长基线的双时差高精度协同定位方法

为解决一般时差定位法对远距离目标定位精度不高、定位条件苛刻的问题,基于时差测向原理和泰勒级数法提出了一种新的长基线双时差高精度协同定位方法。基于大间距部署的两套双站时差系统获得两个近似测向结果,通过测向交叉定位算法获得目标位置初值,将初值代入泰勒级数法迭代求解出定位精确值。仿真实验证明,相较于一般的无源定位体制,该方法能显著提升对远距离目标定位精度,且在时差测量误差较大的情况下保证定位精度不恶化。