基于菱形模板的摄像机标定方法

在传统的基于平面模板的摄像机标定算法和基于3个非线性点在特定运动下的标定算法的基础上,提出了一种基于菱形模板的摄像机标定算法,本算法只需要知道菱形的一个夹角就能标定出摄像机的内参数矩阵。弥补了传统算法在标定时需要知道特征点世界坐标的不足,减少了制定模板世界坐标带来的误差;同时本算法不需要菱形特征点做任何运动,避免了旋转特征点带来的人为误差。该算法的标定精度仅取决于特征点检测的精度,实验结果验证了该文算法的有效性。     

加速度计交叉耦合系数高精度标定

为了在1g重力场用转台标定惯性导航系统加速度计交叉耦合系数，提出基于正交多位置递推滤波算法标定加速度计的方案，通过建立正交多位置标定模型，抑制了转台误差对标定精度的影响，设计基于马尔科夫递推估计滤波算法，克服了一般最小二乘集中估计中多维矩阵求逆算法误差。仿真结果表明通过28位置标定，加速度计交叉耦合系数标定精度可达到10－7 g·g－2（ RMS）量级。     

基于特殊矩阵的同时定位与地图构建

同时定位与地图构建是机器人在未知环境中自主导航的一个重要研究内容。为了提高全协方差SLAM算法的计算和存储效率,通过对系统状态向量进行重构和选择适当的观测向量,系统模型和系统协方差矩阵可以表示成特殊形式的矩阵。基于这两个矩阵的特性,提出了一个改进的SLAM方法,对机器人的位置和方向进行间接地估计,同时降低了SLAM算法的时间复杂度和空间复杂度。实验表明改进算法是一致的和收敛的。     

一种高机动场景下的单快拍DOA估计算法

针对高机动场景下目标信号样本数据少,常规算法难以获取信号子空间的问题,提出一种基于改进协方差矩阵的单快拍DOA估计算法。所提算法首先对接收的单次采样数据做互相关预处理,利用预处理所得数据重构等效协方差矩阵,再基于MUSIC算法完成相干信号的DOA估计。在不损失阵列孔径的同时,算法保证了谱估计精度。计算机仿真表明,在样本量较小的情况下,所提算法能够有效估计出相干目标信号,较现有算法估计精度有所提高。     

伪卫星辅助复杂地形卫星标定方法研究

针对在复杂地形中防空武器系统标定受到遮挡的影响,为满足标定的精度和速度,提出了基于伪卫星的防空武器系统标定方法。推导了定位精度的评定公式,改进了伪卫星和卫星组合定位时的精度因子公式,介绍了该方法的具体方案。在仿真计算中,建立了3种坡度的半开阔和峡谷地形,通过用粒子群算法对伪卫星的布局进行优化,根据标定方法,得到了每种坡度及地形所对应的伪卫星最佳布局,满足了标定要求。     

基于仿射近似的摄像机标定

针对直接基于透视投影模型的标定算法计算量大、结果不稳定的事实,提出一种基于仿射投影矩阵的标定算法。算法首先线性解算仿射投影矩阵,然后分解出部分参数。在假定主点坐标等于图像中心的前提下,解算出其余参数,再以重投影图像点残差和为目标函数,对所有参数进行优化,获得精确的摄像机模型参数,达到精确、快速、稳定的标定目的。大量的仿真和真实图像实验证明算法比传统算法更稳定。     

基于单目视觉的平面靶标姿态测量及其仿真

针对平面目标的姿态测量问题,提出了一种基于单目视觉的测量方法,设计了仿真试验系统并对其进行了验证。基于张正友标定方法对摄像机进行标定;利用单应性条件求解外参矩阵,并结合Givens方法对外参矩阵进行分解,求得姿态角;基于靶标实际运动过程及摄影成像原理开发了一套仿真平台。仿真试验结果表明:所提方法平均仿真测量精度可达0.05°,理论精度可达0.000 02°。     

导向矢量正交分解的离格信号DOA估计

当存在离格信号时,网格失配将导致基于压缩感知理论的DOA估计算法估计性能严重下降。为解决这个问题,在对接收数据协方差矩阵进行KR积变换的基础上,提出了一种基于压缩感知理论下的导向矢量正交分解的离格信号DOA估计算法。算法利用信号导向矢量与其一阶导函数矢量间的正交性构建了新的离格信号导向矢量模型,并基于最小二乘法对离格信号的网格偏离量进行估计。在构建稀疏重建模型时,采用ILSSE方法精确估计噪声协方差矩阵,提高了稀疏重建的精度。仿真结果表明,所提算法在不同信噪比和不同的网格间距下对离格信号DOA都有较好的估计精度。     

基于神经网络的机器人运动学反解算法

提出了一种基于神经网络的机器人运动学反解算法。详细讨论了神经网络求解的快速算法以及求解精度的自动检验与改进等技术问题,并以六自由度ＰＵＭＡ机器人为例,进行了数值模拟计算。结果表明：用神经网络反对机器人的运动学问题,不仅求解过程简单,还可避免传统反解方法中的许多棘手问题。     

恒速偏频激光陀螺系统航向敏感误差的在线标定与补偿

以单轴恒速偏频激光陀螺系统为研究对象,建立了静基座初始对准时系统中标定参数变化误差对航向敏感误差影响的数学模型。为克服外场测试环境下难以分别精确估计各标定参数的限制,提出将安装关系矩阵参数误差对航向敏感误差的作用视为一个整体进行标定;不需要外部基准,即可基于最小二乘算法实现航向敏感误差系数的在线标定。采用标定得到的航向敏感误差系数,利用原理样机进行了在线补偿精度实验测试。实验结果表明,所提出的在线标定与补偿方法能够有效消除航向敏感误差,提高初始对准航向角精度。     

一种改进的选星算法在GPS定位系统中的应用

为解决传统选星算法在定位精度与运算复杂度之间的矛盾,提出了一种基于行列式值的改进选星算法,并从运算量的复杂度、消耗时间的长短、定位精度的高低3个方面与传统最小几何精度因子(GDOP)算法相比较。仿真结果表明:改进选星算法80%以上的GDOP相对比值小于10%,所需计算时间明显小于传统最小GDOP方法,且避免了大量的矩阵乘法和求逆运算,证明了该改进选星算法具有计算复杂度低、耗时短、精度较高的优点。     

基于UKF和后向平滑的单站无源定位跟踪算法

为利用无源固定单站对运动辐射源快速定位,将不敏卡尔曼滤波(UKF)和后向平滑算法应用于单站无源定位,给出了一种基于后向平滑的改进UKF算法;该算法利用当前时刻滤波结果通过后向平滑算法平滑估计前一时刻状态向量和协方差矩阵的估计值,为前向滤波提供较高精度的起始值。仿真结果表明改进的UKF算法在保证实时性的基础上改善了定位性能。     

基于多传感器信息系统的仿人机器人步态规划算法改进研究

摘要：基于视觉传感器、角度传感器和力／力矩传感器组成的多传感器信息系统,对仿人机器人理想的步态规划算法进行了改进．以双目视觉立体标定原理处理视觉传感信息,从而判断目标距离及目标路径的可达性;通过角度传感器获取实时旋转角度,经参数调整减小执行误差;根据力／;5矩传感信息对支撑脚踝关节的侧摆角度进行增量式补偿．经实验验证,改进后的算法对机器人的步态稳定性控制具有良好的效果．     

基于AKF的AUV对接回收组合导航研究

针对自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在回收过程中的组合导航精度问题,提出了一种改进的高斯距离迭代法及改进的自适应卡尔曼滤波算法(Adaptive Kalman Filter,AKF).基于AUV回收对接系统,研究并建立了针对惯导SINS、超短基线USBL、多普勒计程仪DVL和深度计的基于斜距的组合导航模型.通过对SINS/USBL/DVL/深度计组合导航量测信息误差特性分析,设计了改进的基于斜距的SINS/USBL/DVL/深度计组合导航模型;针对该模型突出的滤波发散问题,设计了基于滤波收敛性判据和强跟踪滤波思想改进的AKF滤波算法进行有机融合.仿真结果表明,此研究使实际AUV系统具有更高的滤波精度和可靠性.     

基于神经网络的椭圆扩展目标形态估计

针对复杂环境下由稀疏量测引起的椭圆扩展目标形态估计精度低的问题,提出了一种基于神经网络的形态估计方法。利用神经网络对目标量测进行处理,估计出椭圆扩展目标的轴长,然后结合卡尔曼滤波算法实现目标的跟踪。仿真实验结果表明,通过与基于随机矩阵、乘性误差以及卷积神经网络等模型的算法相比,所提算法的跟踪性能有显著改进。     

基于ORB的多机器人SLAM地图融合算法

针对传统基于地图融合的多机器人同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)算法实时性和准确性不高的问题,提出了基于ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)的地图融合算法。首先提取栅格地图的ORB特征并找到最优的匹配点;然后计算地图最优匹配点集的单应矩阵,找到点集之间的最优仿射变换参数;最后,通过点对之间的偏仿射变换矩阵得到地图融合的转换关系,完成子地图的融合。搭建了基于树莓派的多机器人平台,通过将算法应用到实际多机器人系统,验证了算法的有效性、实时性和鲁棒性。     

高动态导航接收机直扩信号捕获方法研究

针对高动态导航接收机中,多普勒频移带来的伪码速率和伪码相位变化造成积累损失、捕获精度下降的问题,提出了一种改进的FFT快速捕获算法。该算法根据搜索频点实时更新本地再生伪码,并基于定时器和捕获的多普勒频率对捕获伪码相位进行实时校正。理论分析和计算机仿真结果表明,提出的改进算法在几乎不增加实现资源的前提下,提高了高动态导航接收机直扩信号的捕获性能。     

多站时差定位中的病态性分析及其改善方法

在多站时差定位过程中,传统定位算法在传感器布站不合理的情况下通常会表现出明显的病态性,其导致定位结果不稳定、精度低。针对此问题,首先分析了时差定位过程中病态性产生的物理场景,并通过奇异值分解揭示了病态性的本质;其次根据时差定位观测矩阵的特征值分布特点,提出了一种改进的多站时差定位改善方法,该方法基于LS估计信息矩阵的条件指标进行奇异值修正,兼顾了目标定位的分辨率与方差,能显著提高多站时差目标定位的精度和稳定性,且没有增加系统和算法复杂度;最后将该算法与传统算法进行了仿真比较,结果证明了该算法优越性。     

模糊聚类的多雷达航迹关联算法

为了解决传统滤波跟踪算法对多雷达航迹预测定位误差较大的实际问题,通过对基于关联矩阵的聚类算法进行分析,提出了基于模糊聚类多雷达、多目标航迹定位跟踪仿真模型提出改进的矩阵聚类算法,并且与传统滤波跟踪算法做对比分析。实验结果表明,所提算法的性能在时间和空间上有所提高。较之传统算法精度较高,运算效率亦有所提升。     

模糊聚类的多雷达航迹关联算法北大核心

为了解决传统滤波跟踪算法对多雷达航迹预测定位误差较大的实际问题,通过对基于关联矩阵的聚类算法进行分析,提出了基于模糊聚类多雷达、多目标航迹定位跟踪仿真模型提出改进的矩阵聚类算法,并且与传统滤波跟踪算法做对比分析。实验结果表明,所提算法的性能在时间和空间上有所提高。较之传统算法精度较高,运算效率亦有所提升。