一种月球探测器软着陆阶段惯性导航方法

专利号:200710130188.1专利权人:北京控制工程研究所简介:本发明涉及一种月球探测器软着陆阶段的惯性导航方法,属于月球探测器软着陆阶段惯性导航技术领域。其包括下列步骤:一是建立月球导航方程,由陀螺得到月球探测器的姿态信息、加速度及综合轨道初值与姿态信息得到惯性导航轨道;二是测速仪根据姿态信息得到探测器速度,测距仪根据姿态信息得到探测器位置;三是惯性导航轨道综合探测器速度和位置,经过滤波修正得到最终的导航轨道数据。本发明利用测距、测速信息对惯性导航结果进行修     

基于地磁辅助惯性导航的状态反馈系统研究

针对MEMS技术的惯性传感器低精度的特点,提出一种高精度的组合导航算法,采用地磁辅助导航进行闭环校正,并对地磁的自差和航向角进行观测,以达到较高的惯性导航精度和更高的动态性能。实验证明,状态反馈的惯性导航系统能很好地克服惯导的误差累积,大幅度提高了地磁导航的抗干扰能力,得到较好的导航精度。     

海上平台惯性导航技术发展现状与趋势

随着海洋信息感知、资源勘探任务以及海工装备、无人航行器编队等海上平台的不断发展，惯性导航作为海上平台应用的一项关键技术，其使用方式日趋复杂，高精度惯性自主导航、惯性/水声/地球物理场匹配组合导航、全源导航等技术在海上应用深度与广度上不断发展。本文从海上平台对惯性导航技术的需求出发，分析了静电、光学、谐振陀螺惯性导航及其水声、重力匹配等组合导航技术特性、国外研究进展，对海上平台惯性导航技术未来发展趋势进行了分析和梳理，提出深海与无人平台是惯性技术需求发展重要方向，高精度自主导航、以惯性为核心的全源信息融合与协同智能导航将是技术发展主要方向。     

平方根UKF混合滤波在自主光学导航中的应用

提出了一种用于探测器在巡航段的自主光学导航方案,该方案利用光学导航相机以及星敏感器,通过测量星光信息以及天体边缘的信息,得出了探测器的相对位置。在此基础上针对导航系统状态方程和观测方程的非线性问题,进行平方根Unscented卡尔曼滤波(square-root unscented Kalman filter)计算,由此实时确定了探测器的轨道。该方法将平方根滤波和UKF滤波有机结合起来,可更好地提高自主导航系统的准确度和可靠性。通过数学仿真并与EKF滤波过程进行比较,验证了该算法的优越性。     

一种小天体绕飞轨道及目标天体参数确定方法

提出一种基于SRIF滤波器的小天体探测器绕飞轨道及目标天体参数确定方法.考虑绕飞小天体初期待估参数多、动力学环境复杂等特点,利用SRIF滤波器对组合导航数据进行处理,对探测器绕飞轨道以及目标天体引力场模型、自旋状态、星历信息等动力学参数进行估计.利用Eros433的观测数据进行数学仿真表明,本文给出的方法能够有效地计算...     

探测器交会小天体的UPF自主导航方案

采用基于目标天体信息的光学导航方案实现探测器交会小天体,利用导航相机提高了定轨精度和星历精度。在此基础上,针对深空导航的轨道确定过程中可能存在的初始估计信息误差较大、状态及量测误差不服从高斯分布等问题,将UPF(Unscented Particle Filter)引入到导航方案中。该方案利用UPF在处理非线性非高斯问题上的优势,克服了EKF、UKF、PF等传统滤波方案对非线性非高斯状态模型、量测模型的近似处理所带来的影响。数值仿真表明了该方案的可行性。     

深空探测器借力飞行段的自主光学导航方法

提出了一种用于探测器借力飞行段的自主光学导航方案。该方案利用星敏感器以及光学导航相机,通过测量恒星平行光方向及对行星张角,利用几何关系计算出探测器的相对位置,并利用扩展卡尔曼滤波算法进行修正,最后通过仿真验证了这种自主光学导航方案的可行性。     

基于组合导航技术的管道地理坐标定位算法

针对长输管道地理坐标定位问题,提出了一种基于组合导航技术并应用管道磁标处地理信息进行分段修正的管道地理坐标定位算法.该算法基于惯导/里程仪组合导航的基本原理,应用误差模型对航迹误差进行修正.通过研究陀螺仪和里程仪的误差特性,建立了陀螺仪和里程仪的误差模型,针对低精度加速度计应用于惯性导航系统时存在速度和航迹解算误差较大的问题,提出了应用加速度信息对里程仪速度进行修正的速度解算方法.实验结果表明,算法解算所得位置误差为0.16%,可为长输管道提供三维地理坐标定位信息.     

一种基于VINS/FINS组合导航方法

针对视觉惯性组合导航系统中微惯性器件精度偏低,以及足部惯性导航系统航向角误差可观测性差的问题,研究了一种基于上述两种系统的信息双向融合的导航定位方案. 该方法的系统结构由安装于双足步行机器人躯干部分的惯性导航系统和安装于其足部惯性导航系统两部分组成. 惯性导航系统通过视觉同时定位与地图构建数据融合方法可以获得相对准确的航向角,足部惯性导航系统利用零速修正后的位置信息实时修正惯性导航系统中的低精度惯性器件误差,从而构建视觉与惯性信息双向融合的组合导航系统结构. 实验结果表明,该组合导航方案可以有效提高双足步行机器人的航向精度和定位精度.     

基于强跟踪-扩展卡尔曼粒子滤波的巡航段自主导航方法

通过对探测器巡航段状态方程和观测方程非线性问题的研究,提出一种强跟踪扩展卡尔曼粒子滤波(ST-EPF)算法,并将其应用于巡航段自主光学导航的方案中,由此来实时确定探测器的轨道。所提出的改进粒子滤波算法是将强跟踪扩展卡尔曼滤波引入粒子滤波来更新粒子,产生重要性密度,缓解粒子退化和样本贫化问题,以提高导航系统对状态突变的跟踪能力。通过仿真表明,改进粒子滤波算法在探测器轨道参数精度和方差预报的有效性方面有了较大地提高,能够适应快速变化的飞行环境,而且滤波精度明显的优于EPF滤波算法。     

融合轨道动力学的小行星探测器自主视觉定位

针对小行星探测器高精度自主视觉定位问题,提出了一种融合轨道动力学的深空探测器自主视觉定位方法,能修正视觉视觉定位与地图构建算法(simultaneous localization and mapping, SLAM)的定位误差。该方法通过融合轨道动力学的轨道改进技术,能够在缺乏表面先验信息、无人工手动标记的场景下,实现探测器的高精度视觉导航,并建立小行星表面稠密三维模型。首先,基于视觉同时定位和建图方法(VSLAM)提取小行星表面特征,通过因子图优化算法估计探测器位姿,设计回环检测提高定位精度;其次,重构行星表面三维模型,实现基于多面体法的行星不规则引力场建模;最后,提出了一种基于轨道动力学的伪相对运动轨道优化算法,将其作为物理约束修正视觉定位累积误差,分析反演视觉初始定轨误差在轨道动力学中的传播过程,实现修正视觉定位累积误差,改善初始定位结果。仿真实验结果表明,融合轨道动力学可以有效提升小行星探测视觉定位的精度,从而实现高精度导航,为深空探测技术的未来发展提供参考借鉴。     

基于MEMS与Android智能手机融合的 室内个人导航算法

针对微机电系统(micro-electro mechanical system,MEMS)惯性器件在导航解算中存在较大的累积误差问题,提出了一种基于MEMS惯性器件与Android智能手机融合的室内个人导航算法.导航算法在捷联惯性导航算法的基础上,根据人行走时的运动特点,引入了零速度检测与修正算法来检测人行走过程中的静止状态,并对行人静止时刻的速度和位置信息进行校正,以降低累积误差.导航解算中由于陀螺仪漂移导致获得的行人运动方向角误差较大,故采用MEMS陀螺仪输出姿态信息与Android智能手机中的电子罗盘方向角融合的行人运动方向校正算法来获取行人运动方向,并结合滑动均值滤波算法来进一步校正行人的运动方向,提高导航精度.最后通过实验结果验证了导航累积误差修正算法的可行性和有效性.     

双滤波器捷联惯导外阻尼导航算法

针对捷联惯导系统导航精度受系统振荡误差严重影响的问题,提出一种基于双滤波器的捷联惯导外阻尼导航算法.该算法设计了两个串行滤波器,第一个滤波器以外速度为参考输入对外部速度作平滑处理并得到捷联惯导系统误差状态估计值,第二个滤波器利用平滑后的高精度外部参考速度,以速度变化量作为外部参考输入进行状态估计,屏蔽速度常值误差对系统的影响,最后,设计信息融合算法,将两个滤波器得到的估计状态进行融合,使得导航结果兼顾双滤波器的优点.仿真验证表明:存在外速常值误差时,相较于滤波器2而言,经过信息融合后的导航误差的地球振荡误差收敛速度明显加快,其短期精度得到显著提高;相较于滤波器1而言,经过信息融合后,其稳态导航精度得到显著提高;该方法具有较高的稳态精度,可缩短外阻尼系统误差收敛时间,有效提高捷联惯导系统导航精度.     

SINS/GPS组合导航方法设计

根据SINS/GPS组合导航的基本原理,重点研究联合卡尔曼滤波方法在组合导航中的应用,基于最优化理论的数据融合技术,通过分析纯惯性导航系统的误差,建立了组合导航系统的误差模型,设计了高可靠性、易于工程实现的简化联合卡尔曼滤波器和对应的数据融合算法。并对该导航系统进行了动态实验,结果表明组合导航能有效抑制导航参数误差,提高导航精度。     

极区飞行格网惯性导航算法原理

为克服极区飞行时地理经线收敛引起传统机载惯性导航系统力学编排方案无法定位定向的问题,提出了格网坐标系下的惯导力学编排方案。该方案可以直接获得格网航向而无需任何外界参考信息,地心地固坐标系下的位置坐标替代传统经纬度坐标可直接用于飞机定位。推导的格网导航坐标系下的导航误差方程可方便用于组合导航算法设计。仿真分析表明格网导航算法误差特性同常规导航方案的误差特性一致,可以满足极区飞行时飞机的导航需要。     

探测器接近段自主导航的信息融合滤波优化算法

为提高接近段自主导航系统的估计精度,引入基于星光角距和星光仰角的联合观测模型进行组合导航。针对深空探测任务对探测器实时性要求高,星载计算机计算能力有限的问题,用UD分解改进信息融合滤波算法,避免高维运算和大的空间存储,减少运算负担。利用状态方程的一阶泰勒展开式分析滤波周期对状态方程可观性的影响。计算机仿真证实了改进算法的可行性。     

车载组合导航的自适应滤波

针对车载组合导航信息融合的高精度、高可靠性等要求,提出了一种组合导航的自适应集中滤波算法.该算法的主要思想是:以判别观测数据中的野值存在与否为算法切换条件,存在野值时采用改进的增益矩阵滤波处理方法,不存在野值时则采用模糊自适应集中滤波方法.将此方法用于SINS/GPS车载组合导航系统,实验表明,采用的这种自适应滤波方法,能够有效抑制滤波发散,滤波精度和收敛速度优于常规集中滤波,是一种有效的车载组合导航算法.     

SINS/GPS组合导航系统Kalman滤波仿真研究

为克服捷联惯导系统SINS误差随时间积累、长期精度差和全球定位系统GPS易失锁、不易实时控制的缺点,本文研究了SINS和GPS的原理,在惯导误差分析的基础上,同时考虑SINS/GPS组合导航的杆臂误差和时间不同步误差,建立以速度和位置误差为观测量的SINS/GPS系统状态空间模型和观测方程;采用扩展卡尔曼滤波EKF算法对SINS/GPS的组合系统进行信息融合。Matlab仿真结果表明,本文建立的模型组合导航提高了定位精度。     

松耦合SINS/GPS组合导航技术仿真研究

针对直接采用惯性导航系统(SINS)对移动载体实时位置和姿态信息测量精度的问题,采用基于MEMS惯性组件的SINS和GPS作为传感器,以DSP和FPGA分别作为计算和通信器件,来实现松耦合组合导航系统。算法方面,采用扩展卡尔曼滤波器,通过建立SINS误差模型的15维状态变量的系统动态方程,以SINS和GPS的位置和速度作为观测量进行实时滤波估算导航系统的状态量,进而修正系统误差。结果表明,采用卡尔曼滤波算法后,位置误差和速度误差精度能够始终保持在10-2左右上下波动。     

TSS-EKF算法在接近段自主导航系统中的应用

分析了对探测器自主导航系统产生影响的摄动力,对接近段相对运动轨道动力学模型加以改进。为了提高状态估计的精度,将一种变换空间的扩展卡尔曼滤波算法TSS-EKF应用到接近段自主导航里面去,并结合改进的动力学模型进行仿真分析。在J2000日心黄道坐标系中引入柱面坐标系减少了状态量和观测量之间的耦合关系,提高了状态估计的速度。