应用于高速铁路的低成本组合定位系统设计

提出了一种基于卫星定位和航位推算（Dead Reckoning,DR）技术的低成本高速列车组合定位系统设计方案.在卫星定位系统中,方案采用了GPS/BD双卫星定位系统;在航位推算系统中,提出了一种双加速度计单陀螺仪单倾角传感器的传感器组合方案;采用了双CPU结构体系的运算控制模块,提高了组合导航系统的可靠性和实时运算性能.通过基于“当前”统计模型的联合卡尔曼滤波算法对GPS/BD系统和航位推算的数据进行滤波和信息融合,并利用卫星接收机提供的位置精度因子进行信息融合方案的自适应选择,进一步提高和完善了组合导航系统的定位精度和系统性能.     

卡尔曼滤波在组合导航数据处理中的应用

通过自主推航算法设计、仿真分析及程序测试等,围绕基于航位推算算法的GPS/DVL/FOG组合导航系统中多源信息滤波问题进行了详细研究与分析.联系已建立的数学模型并且引入卡尔曼滤波算法来进行数据处理,抑制水下无人航行器导航定位数据测量过程中的误差干扰信号.利用水试实验数据,将滤波后航位推算得到的航迹轨迹同GPS定位轨迹进行比较和分析,发现经过滤波后的航位推算所得航迹与GPS定位轨迹基本保持一致,并且其基于GPS数据的导航偏差很小,且最终趋近于无穷小,最终提高了导航定位精度.     

基于HMC1022磁阻传感器的数字电子罗盘的设计与实现

基于地磁测量原理设计的数字式电子罗盘由微控制器实现角度换算与输出，具有体积小、启动快、功耗低、成本低等优点。磁阻传感器两轴输出的差分信号转换均由16位A／D直接完成，省去电路中复杂的运算放大器部分。利用磁阻芯片独特的置位复位功能，有效地消除因温度漂移和电路参数漂移等共模信号造成的误差，精度可以精确到1°。     

具有倾斜补偿功能的三轴磁阻电子罗盘研制

本文研制了一种基于磁阻传感器和MEMS加速度传感器的三轴磁阻电子罗盘,介绍了该系统的测量原理、硬件设计以及软件算法流程.分析了影响该系统航向角测量精度的误差来源,采用基于最小二乘24位置罗差补偿法以及现场的采样数据对罗差进行校正,系统最大误差可从±35.7°降至±1.33°.实验证明,该系统可应用于普通导航领域.     

同步磁阻电机磁链观测无传感器控制

针对同步磁阻电机铁心饱和以及直轴与交轴的交叉饱和现象严重,传统的无位置传感器控制方法往往难以实现高性能控制的问题,提出一种考虑铁心饱和现象、基于磁链观测法的同步磁阻电机无传感器控制策略,利用查表法实时获得不同工况下的电感参数,可实现电机无传感器的转子位置闭环控制。利用同步磁阻电机电流模型和电压模型观测定子磁链,将2种模型下观测的磁链误差通过矫正环节调节电压模型观测的磁链值,使得该磁链误差趋近于0,从而观测到准确的定子磁链。通过仿真与实验验证了所提出无传感器控制方法的有效性及优良的控制性能。     

无轴承同步磁阻电机最小二乘法转子位移自检测策略

位移传感器是无轴承同步磁阻电机悬浮运行时转子位置闭环可控的关键部件,但装配多个位移传感器阻碍了无轴承同步磁阻电机的低成本实用化和结构简单化,由此提出最小二乘法转子位移自检测（无传感器）策略。基于电机悬浮绕组和转矩绕组的磁链、电压和电流状态方程,重构最小二乘法转子位移检测模型,通过采样两套绕组电压和电流,应用最小二乘递推算法对转子位移进行在线辨识。仿真实验表明,该方法能准确实现无传感器工况下转子位移自检测,检测系统有较强的负载扰动适应性。     

开关磁阻电机无位置传感器控制技术综述

开关磁阻电机由于其固有的优点,得到了广泛的应用。无位置传感器控制技术是开关磁阻电机的一个重要研究方向,该文讨论了开关磁阻电机各种无位置传感器控制技术,并分析了其优缺点,最后给出了开关磁阻电机无传感器控制技术的发展方向。     

行人导航系统设计与IMU模块数据预处理

设计了一种具有数据采集、数据处理以及显示终端的行人导航系统，其中的惯性测量模块采用了基于微机电系统的传感器，它包括三轴加速度传感器、三轴陀螺和三轴磁阻传感器。这种惯性测量模块具有体积小、功耗低、成本低的优点。详细分析了行人导航系统的误差来源，提出了三轴加速度传感器和三轴磁场传感器的非正交误差模型。并运用基于最小二乘的方法实现了一种自动初始校准算法。实验结果表明，这种自动初始校准算法可以有效地消除了该模块的固定偏差、比例误差以及非正交误差。     

ITS航位推算系统

文中利用PIC单片机实现DR航位推算数据的采集,并应用于车载CPS导航系统的辅助定位.     

新型同步开关磁阻电机无位置传感器控制

结合开关磁阻电机与同步磁阻电机的优势，提出了一种同步开关磁阻电机(SSRM)。使用高频注入法实现无位置传感器控制，SSRM交叉饱和现象严重，传统的高频注入法因忽略了局部磁饱和而产生较大的转子位置估计误差。提出一种交叉饱和电感补偿算法，通过有限元仿真获得不同电流下的电感参数，引入交叉饱和系数，对高频q轴电流分量进行补偿，修正局部磁饱和引起的d轴位置观测误差，通过实验验证了该无传感器控制方法的有效性。     

航位推算法在导航定位中的仿真研究

航位推算(DR)法最初用于船舶的航行定位中,所使用的加速度计、磁罗盘、陀螺仪成本高,尺寸大.而随着微机电系统技术的发展,加速度计、数字罗盘、陀螺仪尺寸、重量、成本都大大降低,使得其可以在行人导航中得以应用.针对DR算法的原理,利用GPS/INS紧密组合导航系统INS 1200进行导航实验,采集实时数据,利用DR算法以及坐标转换算法对实验数据进行处理,通过MATLAB软件模拟了经过坐标变换后的定位图.仿真结果表明,DR算法在短时间内有较高的导航精度,对短时间导航有较大意义.     

基于在线地磁指纹的航迹校准算法

设计一个行人航迹推断定位系统(PDR),该系统包括鞋载可穿戴MEMS惯性传感器模块、蓝牙通信模块、和用于执行校准算法的智能手机端.鞋载惯性导航模块利用位置估算、零速修正和步伐检测等算法获取消防人员位置估计,并通过低功耗蓝牙通信模块将消防员位置估计传到智能手机.在手机端,利用智能手机自带地磁传感器及加速度传感器提取姿态无关的三维地磁指纹,根据姿态无关三维地磁指纹生成正、反向地磁轨迹,将消防员位置估计与地磁轨迹相关联,再通过DTW子序列算法实现地磁轨迹精准匹配,实现消防员航迹校准,从而有效解决惯性导航中累计误差无法消除的难题,最终实现消防员室内复杂场景精确定位.大量测试实验表明,该系统在办公室和超市两种典型应急消防救援场景分别可获得80％绝对误差1.4～2m以内.     

电子地图匹配算法在GPS和DR组合车载导航系统中的作用

在许多车载导航系统中,用GPS和DR组合导航的方法来给车辆定位,然而由于不知道GPS的噪声,估计的位置会有不期望的误差.为了解决这个问题,电子地图匹配的方法被介绍.它使用电子地图来修正定位误差.文章介绍了用电子地图来修正GPS和DR组合导航系统的定位误差.     

DR-model-based estimation algorithm for NCS

A novel estimation scheme based on dead reckoning (DR) model for networked control system (NCS) is proposed in this paper. Both the detailed DR estimation algorithm and the stability analysis of the system are given. By using DR estimation of the state, the effect of communication delays is overcome. This makes a controller designed without considering delays still applicable in NCS. Moreover, the scheme can effectively solve the problem of data packet loss or timeout. __________ Translated from ACTA AUTOMATICA SINICA, 2004, 30(5): 688–695 (in Chinese)     

关于 PDR 算法步长估计模型的改进研究

为了更加精确地判别基于微惯性测量单元( IMU)的行人定位信息,本文深入研究了传统行人航迹推算(PDR)算法模 型,发现传统算法所采用的判别条件单一且精准度不高。 针对传统算法中步长估计模型不准确的问题,本研究首先提出一种基 于扩展卡尔曼滤波的误差补偿优化算法,以实现 IMU 内集成的加速度计、陀螺仪等传感器的误差补偿。 将优化后的原始数据 放入 BP 神经网络算法对单参数步长估算经验模型进行训练。 实验结果表明,基于 BP 神经网络融合基础模型的步长算法相比 单纯的基础步长模型,闭环精度提高了 0. 3%以上,开环误差减小了 8. 5 倍,基于 BP 神经网络的改进 PDR 算法可以有效抑制惯 性算法的误差发散。     

Power matching approach for GPS coverage extension

The inherent problem of the Global Positioning System (GPS), which is signal obstruction, remains the major obstacle that inhibits it from functioning as a "reliable stand-alone" positioning system. Therefore, it is becoming a common practice to couple the GPS system with an external positioning system whenever the GPS receiver is expected to operate in regions of dense canopy, such as urban areas. Commercial automobile navigation systems currently employ a GPS receiver coupled with a dead reckoning (DR) system and a map-matching algorithm. Most DR systems, which compensate for GPS inaccuracies and frequent GPS signal obstructions, employ an odometer and a directional sensor. In this paper, a power matching approach is proposed for GPS coverage extension in urban area. The algorithm, based on a statistical measure, correlates the received power from different GPS satellite vehicles (SVs), which leads to a specific signature, i.e., to a topographical database with periodic time-varying estimates of the received powers of SVs. An experimental approach is presented to examine the feasibility of applying the proposed positioning system.     

Ground-Texture-Based Localization for Intelligent Vehicles

Localization is a critical problem in the research of intelligent vehicles. Although it can be achieved by using a real-time kinematic global positioning system (RTK-GPS, or fused with other methods such as dead reckoning), it may be unfeasible if every vehicle has to be equipped with such an expensive sensor. This paper proposes a ground-texture-based map-matching approach to address the localization problem. To reduce the effect of complicated illumination in outdoor environments, a camera is fixed downward at the bottom of a vehicle, and controllable lights are also equipped around the camera for consistent illumination. The proposed approach includes two steps: 1) mapping and 2) localization. RTK-GPS is only used in the mapping, and other sensor data from camera and odometry are captured with time stamps to create a global ground texture map. A multiple-view registration-based optimization algorithm is applied to improve map accuracy. In the localization step, vehicle pose is estimated by matching the current camera frame with the best submap frame and by fusion strategy. Results with both synthetic and real experiments prove the feasibility and effectiveness of the proposed approach.     

ZigBee与航迹推算混合定位的电动轮椅导航控制系统

针对具有下肢行动障碍、上肢运动不灵活的老年人或残障人士,以电动轮椅为运动载体,提出了一种ZigBee定位与航迹推算相融合的电动轮椅智能导航控制系统的方案。系统采用ZigBee与航迹推算相融合的定位算法,选取STC系列单片机为中央处理器,对控制系统的硬件部分和软件部分进行了详细设计,并以电动轮椅为控制对象,进行控制系统运动导航的实验验证。结果表明,在运动状态下,混合定位融合了航迹推算和ZigBee定位的优点,与独立的ZigBee定位技术相比,提高了电动轮椅导航系统的位置目标定位精度。     

基于惯性传感的人员行进动作识别方法

人员行进动作的识别对于行人航位推算(PDR)的计算精度有至关重要的影响。将连续的行进过程依据零速率修正点(ZUPT)划分为单步动作后,准确的动作识别是PDR系统的难题之一。将惯性测量单元IMU固连在胫骨中间外侧位置,采集了大量人员行进过程胫骨运动的加速度和角速度,建立了用于行进动作识别的惯性传感数据库。通过对人员的平地行走、上楼梯和下楼梯的惯性传感数据的分析,建议了一种结合运动特性寻找行进过程中零速率修正ZUPT点的方法。在完成单步步态划分的基础上,提出了一种基于支持向量机(SVM)理论,并采用惯性传感数据作为特征的SVM行进动作分类器。经大量人员行进实验验证,所建议的动作识别方法对于区分行走、上楼梯和行走、下楼梯,精度分别达到96%和85%。