运用跑道平面结构化线特征的固定翼无人机视觉导航算法

针对固定翼无人机在着陆阶段的位姿估计的问题,提出运用跑道平面结构化线特征的无人机视觉导航算法。利用单台固连在无人机上的前视相机对跑道区域进行成像,自动提取结构化线特征。在无人机降落前期利用完整的结构化线特征配置解算出无人机的六自由度位姿参数(偏航角、俯仰角、滚转角、纵向位置、横向位置、高度),并在无人机降落到较低高度时,利用退化的结构化线特征(跑道边缘)解算出无人机的关键位姿参数(偏航角、俯仰角、横向位置、高度)。三维实景仿真实验证明,在距离机场200 m处,无人机的距离参数精度小于0.5 m,角度参数精度小于0.1°。     

高动态载体的捷联航姿算法仿真研究

在总结旋转四元数方法和旋转矢量三子样优化算法的基础上,以高动态栽体为对象,将2种航姿算法在Matlab环境下进行了仿真对比.仿真结果表明,在典型圆锥运动下,旋转四元数方法没有补偿不可交换误差,解算精度较低.旋转矢量优化算法在高动态栽体的航姿解算中的姿态描述是有效和适用的.     

利用星载相机成像信息进行卫星姿态确定的方法(英文)

随着卫星定姿精度要求的日益提高,仅用常规卫星敏感器已经不能满足高精度定姿要求,针对该问题,提出一种利用星载相机的单点成像信息进行卫星姿态确定的算法,根据相机成像原理推导出卫星姿态角与像点位置的关系,结合数字相机的特殊成像方式,建立了用误差四元数描述的线性相机测量残差模型,并给出联合常规姿态敏感器进行联合姿态确定的方案.仿真结果证明星载相机的信息的引入使得稳态姿态估计精度由0.002 6°提高到0.000 69°,并且加快了滤波收敛速度.     

基于实际飞行数据插值的INS/GNSS组合导航仿真轨迹发生器

针对INS/GNSS组合导航仿真中,捷联惯导系统陀螺、加速度计信号高精度模拟问题,提出了基于实际飞行数据插值的动态轨迹解析生成仿真算法。对转换到地心惯性坐标系中的载体姿态、位置和重力场数据进行关于时间的样条函数插值,得到载体坐标系下陀螺角速率、角增量以及加速度计比力积分增量的高精度分段解析表达式。使生成的陀螺、加速度计信号符合载体运动学和动力学特性,反映杆臂效应影响,同时与经事后处理的实测GNSS伪距、伪距率等数据特征保持一致。提出了四元数约束插值算法,可满足四元数解析插值时范数为1的约束限制条件。基于某实际无人机飞行数据,验证了所提出算法的有效性,完全满足组合导航动态仿真精度要求。该算法也适用于其他高精度高动态导航系统和刚体运动控制仿真中的角运动、线运动传感器信号模拟。     

利用实际飞行数据插值的INS/GNSS组合导航仿真轨迹发生器

针对INS/GNSS组合导航仿真中捷联惯导系统陀螺、加速度计信号高精度模拟问题,提出基于实际飞行数据插值的动态轨迹解析生成仿真算法。对转换到地心惯性坐标系中的载体姿态、位置和重力场数据进行关于时间的样条函数插值,得到载体坐标系下陀螺角速率、角增量以及加速度计比力积分增量的高精度分段解析表达式。使生成的陀螺、加速度计信号符合载体运动学和动力学特性,反映杆臂效应影响,同时与经事后处理的实测GNSS伪距、伪距率等数据特征保持一致。提出四元数约束插值算法,其可满足四元数解析插值时范数为1的约束限制条件。基于某实际无人机飞行数据,验证了所提算法的有效性,其完全满足组合导航动态仿真精度要求。该算法也适用于其他高精度高动态导航系统和刚体运动控制仿真中的角运动、线运动传感器信号模拟。     

基于跑道平面结构化线特征的固定翼无人机视觉导航算法

针对固定翼无人机在着陆阶段的位姿估计的问题，提出了一种基于跑道平面结构化线特征的无人机视觉导航方法。结构化线特征包括跑道平面上的跑道边缘及共面的垂直于跑道边缘的单条合作标志线。利用单台固连在无人机上的前视相机对跑道区域进行成像，自动提取结构化线特征。在无人机降落前期利用完整的结构化线特征配置解算出无人机的六自由度位姿参数(偏航角、俯仰角、滚转角、纵向位置、横向位置、高度)，并在无人机降落到较低高度时，利用退化的结构化线特征(跑道边缘)解算出无人机的关键位姿参数(偏航角、俯仰角、横向位置、高度)。三维实景仿真实验证明，在距离机场距离为200m处，无人机的距离参数精度为<0.5m，角度参数精度为<0.1°。本文的方法充分考虑到无人机自主着陆过程中的成像特点，具有自动化程度高、工程实用性好的优点。     

鲁棒四元数无味卡尔曼滤波算法在组合导航姿态估计中的应用

针对SINS/GPS直接式组合导航姿态估计中,GPS信号易受外界干扰而引入污染观测量等问题,提出基于Huber的鲁棒化四元数无味卡尔曼滤波算法。通过研究在四元数无味卡尔曼滤波算法中引入Huber鲁棒化框架,对原算法的量测更新进行修正,增强滤波算法的鲁棒性与稳定性。以SINS/GPS位置松组合为应用背景,在不同仿真环境下,验证提出算法对姿态信息的估计效果。试验结果表明:与原算法相比,该算法具有更好的鲁棒性和稳定性。     

Unscented粒子滤波算法在合成孔径声纳组合导航中的应用

研究了基于捷联惯导(SINS)、多普勒声速剖面仪(ADCP)的水下组合导航方法。建立了基于四元数的SINS/ADCP误差模型。针对一般粒子滤波算法中存在的粒子退化问题,对Unscented粒子滤波算法进行了研究,并应用于SAS导航模型。算法采用Unscented卡尔曼滤波(UKF)引入了最新观测量来产生粒子滤波(PF)的建议密度分布,提高了状态估计的性能。仿真结果表明:在SAS复杂的运动情况下,UPF算法比传统粒子滤波算法具有更高的精度。     

基于卡尔曼滤波的计算机视觉和SINS组合导航

计算机视觉及其应用是目前研究的一个热点.在介绍计算机视觉和计算机视觉导航的基础上,提出了利用计算机视觉和SINS进行组合导航的方法.由于地球上的基准位置是三维点,而计算机视觉形成的是二维的图像,因此随后详细介绍了成像以及坐标转换的方法,并对提出的组合导航方法进行详细的分析,建立了组合导航的误差方程,然后利用卡尔曼滤波算法对误差进行估算.最后的试验仿真结果说明,提出的组合导航方法提高了导航精度,具有一定应用价值.     

一种改进的三子样划桨误差补偿算法北大核心

针对在捷联惯导系统速度更新的过程中,采用增量解算需要对划桨误差进行补偿。提出一种利用已解算前两个周期的角增量和速度增量的改进三子样算法。首先,对划桨误差的产生机理进行简要分析。根据误差最小原则,推导出一组优化系数,优化算法相较于传统算法在算法误差上有明显减少。通过仿真实验证明了该方法的有效性,在导航误差中,解算精度有所提高。     

平流层飞艇抗风场干扰CUKF算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。首先确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;然后证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准UKF的协方差;最后将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应UKF算法进行比较,结果表明：提出的约束UKF算法的滤波性能明显优于自适应EKF和抗差自适应UKF算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。     

组合导航系统的神经元信息融合模型

提出了一种基于神经元状态融合的组合导航系统信息融合模型 ,给出了神经元融合权重在线自适应学习算法。将该模型应用于车载SINS/GPS组合导航系统 ,通过仿真计算和实验室静态组合导航实验 ,验证了该信息融合模型及融合权重在线自适应学习算法在实际应用中的有效性和可行性。     

基于单GPS观测的SINS姿态校正方法

针对车(船)载惯性和GPS组合导航系统(INS/GPS),研究单天线GPS对INS的姿态校正方法。提出一种基于单天线GPS进行捷联惯导(SINS)机动中对准和姿态校正方法,该方法以GPS两个不同时刻的不共线速度向量为参考向量,利用TRIAD算法进行姿态确定,并设计了Kalman滤波器估计姿态四元数。仿真试验表明该方案能较好地校正惯导系统的初始对准误差,并通过实时校正保持长期的姿态精度。     

高超声速巡航飞行器中制导研究

通过分析目前应用较为普遍的几种组合导航方式,针对高超声速巡航飞行器,提出了采用捷联惯性导航系统(SINS)/GPS/天文导航系统(CNS)组合导航作为其中段制导方案,并利用四元数法进行捷联惯性导航计算,运用联邦滤波方法对组合导航进行了仿真,仿真结果表明该方案行之有效。     

重力扰动对SINS水平姿态的影响

为研究动基座下捷联惯导系统(Strapdown Inertial Navigation System, SINS)水平姿态误差角与水平重力扰动间的关系,推导了南北方向、东西方向匀速直线运动时,SINS纯惯性解算的水平姿态误差与水平重力扰动间的传递函数,并分析了传递函数的零极点分布;推导了组合导航模式下,水平姿态误差角与水平重力扰动间的传递函数;通过仿真分析了纯惯性解算和组合导航模式下传递函数的幅频特性。组合导航相对于纯惯性解算模式,截止频率更大,SINS姿态误差角受更多高频重力扰动信号的影响,因此,组合导航模式需要更高分辨率的重力扰动数据来进行重力扰动补偿。此外,在对高精度SINS进行重力扰动补偿时,对于重力扰动分辨率的需求是有限度的,过于精细的重力扰动数据只会带来测量和存储压力,不能提高SINS的姿态精度。     

基于SINS/DVL/GPS的AUV组合导航技术

为了提高自主水下航行器组合导航系统的精度,选择了捷联式惯性导航系统(SINS)和多普勒速度声纳(DVL)导航为主、GPS卫星导航系统为辅的组合导航方法.通过Kalman滤波技术对组合导航的误差状态进行了估计,并采用反馈校正的方法修正SINS的导航误差.仿真结果表明SINS/DVL/GPS的组合导航可以有效地提高水下航行器SINS/DVL组合导航系统的导航精度,满足AUV远距离航行的精度需求.     

捷联惯性+星光修正组合导航研究

针对捷联惯性导航系统的初始对准误差所造成的导航误差,提出了捷联惯性+星光修正组合导航方案。利用光学导引头得到的星体观测值,估计初始对准误差,进而修正捷联惯性导航的姿态角、速度和位置。推导了捷联惯性+星光修正组合导航算法,得到了初始对准误差的估计公式和速度、位置的修正矩阵,并通过仿真分析证实了方案的可行性和算法的有效性。     

北斗载波相位时间差分/SINS紧组合技术与实验研究

说明北斗系统有源定位模式的不足,提出一种基于载波相位时间差分的北斗/SINS紧组合导航技术,即以导航卫星载波相位信号的时间差分作为Kalman滤波器的观测量,建立工作于无源方式的北斗/SINS紧组合导航系统。介绍载波相位时间差分的基本原理和数学模型,设计组合导航滤波器。通过动态和静态实验对算法的正确性和精度进行验证。实验结果表明,SINS的位置和速度误差积累受到有效的抑制,导航精度明显提高。     

SINS/DR组合导航系统可观测性研究

对SINS/DR组合导航系统的误差方程进行了介绍。将陀螺漂移、加速度计零偏和里程仪刻度系数误差扩展为卡尔曼滤波器的状态,建立了19维状态的组合导航滤波模型。采用分段线性定常系统(PWCS)分析了载车在各个不同运动特性下SINS/DR组合导航系统的可观测矩阵;利用奇异值分解(SVD)分析法定量地分析了SINS/DR导航系统的可观测度。通过系统仿真预测了位置误差、姿态误差和速度误差的滤波效果,仿真结果表明,位置误差、姿态误差和速度误差的估计效果较好。     

粒子滤波GPS/SINS组合导航系统动基座传递对准

在SINS(捷联式惯性导航系统)与GPS(全球定位系统)组合传递对准时,航向角的可观测性较弱,经过卡尔曼滤波后,航向角误差虽有所改善,但仍呈发散趋势,针对GPS/SINS组合系统特点,提出了一种动基座传递对准方案,依靠GPS测量信息进行速度匹配,完成动基座传递对准.该方案采用粒子滤波方法解决对准过程中的非线性问题.仿真结果表明该方案的对准精度(1σ)可以达到东向失准角误差为5角分,北向失准角误差为2角分,方位失准角误差为6角分.