SS-IUKF算法及其在成像声纳组合导航中的应用

利用成像声纳对海底进行探测时需要高精度的导航信息。针对导航高维滤波问题,文中在球面单形sigma点变换的基础上,将其与迭代UKF相结合,提出了球面单形迭代无迹卡尔曼滤波(SS-IUKF)算法,并应用于捷联惯性导航系统(SINS)/多普勒流速剖面仪(ADCP)组合导航系统。仿真结果表明,SS-IUKF算法相比UKF、SR-UKF、EKF算法提高了滤波精度和计算速度,具有一定的工程应用价值。     

AUV纵倾角动态面滑模自适应控制

对于自主水下机器人(AUV)纵倾角跟踪问题,提出一种基于动态面滑模思想的自适应控制方法。首先对自治水下机器人纵倾角运动模型进行简化,其次针对不确定外干扰的情况,设计了自适应规律,对外干扰进行估计,在此基础之上设计了动态面滑模自适应控制器,并通过李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的稳定性,最后通过给定参数的仿真实验结果可知,所设计的控制器在系统受到不确定外干扰时,表现出良好的鲁棒性。     

国外潜航器水下隐蔽导航定位方法探析

针对潜航器自主惯性导航误差随时间不断增大的问题,研究了基于运载器、信标中继、海底固定基站的国外潜航器的典型导航定位方法。通过水声通信方式,运载器、信标中继站将其卫星精确定位数据发送至潜航器,或海底固定基站接收到潜航器发射唤醒信号后,量测相关信息并发至潜航器。潜航器被动接收水声通信数据,并对其进行综合处理,实现潜航器在水下隐蔽工作模式下对自身位置的实时修正,提高潜航器导航定位精度,具备较强的工程可实现性。     

光纤陀螺仪(FOG)技术及发展应用

介绍了当前惯性导航领域一门新型技术光纤陀螺仪(FOG)的基本原理、类型及两种典型光纤陀螺仪的结构,分析了光纤陀螺仪的误差及消除误差的方法,通过介绍光纤陀螺技术发展的过程及世界各主要国家在光纤陀螺实用化方面取得的进展,指出了光纤陀螺仪与其它光学陀螺相比具有的优点及良好的发展前景。     

An INS/GNSS integrated navigation in GNSS denied environment using recurrent neural network

In view of the failure of GNSS signals, this paper proposes an INS/GNSS integrated navigation method based on the recurrent neural network (RNN). This proposed method utilizes the calculation principle of INS and the memory function of the RNN to estimate the errors of the INS, thereby obtaining a continuous, reliable and high-precision navigation solution. The performance of the proposed method is firstly demonstrated using an INS/GNSS simulation environment. Subsequently, an experimental test on boat is also conducted to validate the performance of the method. The results show a promising application prospect for RNN in the field of positioning for INS/GNSS integrated navigation in the absence of GNSS signal, as it outperforms extreme learning machine (ELM) and EKF by approximately 30% and 60%, respectively.     

SINS/DVL/AST水下组合导航中的鲁棒信息融合方法

捷联式惯导系统由于自主性强等优势成为自主式水下航行器长航时、长航程导航的主要手段。针对水下环境中外部多导航传感器如多普勒计程仪提供的测速信息和水声单应答器提供的位置信息容易受到非高斯噪声污染的问题,提出基于马氏距离算法的联邦鲁棒卡尔曼滤波算法。在联邦鲁棒卡尔曼滤波算法中,通过马氏距离算法引入膨胀因子,对量测噪声协方差阵进行膨胀,以实现非高斯条件下水下组合导航系统鲁棒性的提升。同时基于子滤波器的滤波性能对信息分配系数进行自适应调整以确保水下组合导航系统的高精度。基于江试试验实测数据进行水下组合导航半物理仿真试验,试验结果表明:相比于传统的联邦卡尔曼滤波算法,联邦鲁棒卡尔曼滤波算法可在非高斯条件下实现更高精度、更加稳定的组合导航;能够满足水下组合导航系统对容错性和鲁棒性的要求。     

无人飞行器异源图像匹配辅助惯性导航定位技术综述

无全球定位系统下高精度定位与导航是飞行器实现自主侦查、巡航与打击的关键。视觉导航具有被动、低成本、能避免累积误差等优点。视觉导航与惯性导航融合更能够发挥出各自的优势,达到高精度定位的目的。总结了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位技术的发展历程; 从相机-惯导标定技术、异源图像匹配、姿态解算、数据融合和后端优化五个方面详细阐述了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位的关键技术; 指出了基于深度学习的异源图像匹配与惯性导航两种无源定位组合导航系统融合技术等四个未来可能的发展方向,可为实现异源图像匹配辅助惯性导航飞行器定位技术提供参考。     

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。     

融合地面多传感器信息引导无人机着陆

针对无人机自主着陆过程中卫星导航系统易被干扰的问题,提出了一种基于地基多传感器融合的无人机自主着陆引导方法。采用主动式激光照射的方式,获取机载反射棱镜的近红外成像,在红外图像中对无人机目标进行识别;通过坐标转换将识别结果映射到可见光图像中,在可见光图像中选择的感兴趣区域进行可见光目标识别,从而在降低计算量的基础上获得更加精确的无人机相对角度信息;利用距离测量信息和引导系统角度信息可以获得精确的无人机相对位置。无人机着陆引导试验结果表明,该方法能够提供精确的无人机位置信息,能有效适应于复杂背景下的无人机自主着陆引导。     

某新型远程AUV的视景建模及可视化仿真研究

在某新型远程自主水下航行器（AUV）的几何空间坐标方程和运动学数学模型的基础上,根据该新型AUV的组成和物理特性完成其在虚拟场景中的三维模型构建。该模型不仅可以准确反映AUV的各项物理参数和真实尺寸,而且可以在数学仿真的同时实现模型仿真的可视化,更加直观、生动和实时地反映AUV的位姿状态以及巡航、悬停和目标跟踪等过程。