移动机器人里程计系统误差及激光雷达安装误差在线标定

为了降低传感器系统误差所带来的影响,首先建立了差速移动机器人里程计系统误差及激光雷达安装误差数学模型.然后,基于拓展卡尔曼滤波算法,提出了一种里程计系统误差及激光雷达安装误差迭代标定方法,该方法能够在定位的同时对2组误差进行实时标定.通过仿真对该方法进行验证,误差估计有效地收敛到误差真值.实物实验中,误差估计能有效收敛,标定后的航迹推算误差大幅度降低.     

基于多传感器融合的双轮差速机器人定位研究

针对单一传感器有一定的误差与使用场景限制的问题,往往需要通过融合滤波技术对多传感器的测量信息进行优势互补。为改善由惯性姿态测量单元(Inertial measurement unit, IMU)与轮式里程计（Wheel Odometry）组成的航迹推算（Dead Reckoning, DR）长期使用时产生不可忽略的积分误差,以及全球定位系统（Global Positioning System, GPS）在遇到信号被遮挡或者干扰的情况下将无法正常工作等情况所引起的问题,本研究结合GPS、IMU、轮式里程计三种传感器对双轮差速机器人进行定位,以起到互补的作用,使其能够适应更加多样化的环境;同时,我们定时使用GPS模块对DR推算位置信息进行修正,并比较IMU互补滤波解算法与DMP解算法,选取效果更好的方案获取机器人欧拉角,最后使用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filtering, EKF)算法对传感器数据进行融合处理,得到机器人的最优定位。结果表明,在采用了多传感器融合的方案之后,机器人的定位精确度较之只有单一传感器的方案有了显著的提升。     

井下无人驾驶列车惯性导航定位系统

目前井下无人驾驶列车定位技术根据安装在车轮上的光电传感器推算列车位移,当井下无人驾驶列车行驶在潮湿轨道上发生打滑现象时,会产生定位误差。针对该问题,提出了一种井下无人驾驶列车惯性导航定位系统。该系统在现有井下无人驾驶定位技术基础上引入惯性导航模块,结合光电传感器数据和惯导数据,采用双阈值算法判断列车行驶异常状况,提高了无人驾驶列车的安全系数。惯性导航模块采用LPMS-NAV2测量目标载体的加速度、航向角,并计算目标载体的位置坐标;针对惯性导航模块测量目标载体加速度时受重力加速度影响的问题,采用z轴加速度补偿方法来消除重力加速度引入的误差;针对惯性导航模块定位时存在累积误差的问题,引入权值反馈约束算法,通过构建平方差损失函数对系统定位点进行权值约束,以降低累积误差。在井下巷道每个岔路口设置位置信标,对定位信息进行二次校准,进一步提高定位精度。室内测试结果表明,井下无人驾驶列车惯性导航定位系统的平均定位误差为0.52m。     

基于智能手机的地磁/WiFi/PDR的室内定位算法

针对地磁指纹在室内定位中存在重复性,以及行人航迹推算（PDR）累积误差明显的问题,提出了一种基于智能手机的多传感器融合定位方法。该方法首先通过WiFi和随机采样一致性（RANSAC）算法拟合路径,确定初始位置;然后利用手机中的加速度计进行步长估计,利用陀螺仪进行转向检测;最后通过地图约束的自适应粒子滤波（PF）算法以地磁场修正PDR的定位结果。仿真结果表明,该方法能够有效克服PDR的累积误差以及地磁值不唯一的缺陷,提高室内定位精度、减少能耗。     

基于改进加权航迹关联的异步融合算法与仿真

在分布式多传感器信息融合系统中,来自各传感器的局部航迹往往是不同步的。针对分布式多传感器异步航迹关联与融合问题,文中提出一种基于改进加权航迹关联的异步航迹顺序融合算法。把多传感器异步航迹外推校准到同一时刻,实现异步航迹的同步化,再用改进的加权航迹关联算法进行航迹关联,并利用顺序融合算法对已关联航迹进行融合。仿真结果表明了该算法的有效性。     

SINS/DVL组合导航系统的标定

为提高智能水下机器人中的SINS/DVL组合导航系统定位精度,需要准确标定出捷联惯性导航系统(SINS)和多普勒计程仪(DVL)之间的安装误差角以及DVL的刻度系数。该方法只需AUV潜水一段时间后浮出水面2~3次,以接收的GPS定位信息作为参照,经过迭代计算,即可标定出DVL速度刻度系数和SINS与DVL之间的安装误差角。试验结果表明,用该方法能简单有效地标定出组合导航系统的各项误差参数,而且在多次标定修正后,定位精度优于7 m,具有较高的实用价值。     

地磁传感器的拟合集成校准

在磁异常探测过程中,地磁传感器由于制作环节的不确定性所造成的自身误差,以及安装探测系统时的安装误差,共同影响地磁传感器测量值的准确性.采用基于椭球拟合的集成误差校准方法,通过传感器三轴旋转所得数据,进行椭球拟合之后,摈弃以往采用方程式之间相对比的方法,利用所拟合椭球的几何特性进行代数求解,所得传感器误差系数完成校准.并...     

一种新的异类传感器信息融合算法

针对典型的雷达和红外异类传感器信息融合系统,提出了一种新的雷达和红外信息融合算法。对雷达和红外传感数据进行了预处理,分别滤波得到各自的局部航迹,基于线性最小均方误差准则（Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE）对局部航迹进行融合以得到最终航迹。仿真结果表明：该算法可以对雷达和红外传感器进行有效融合并大幅提高航迹跟踪精度。     

一种基于BP神经网络的扭矩传感器静态校准系统

常用的扭矩传感器校准装置大多为卧式串联结构,存在着结构刚度差、校准效率低、误差来源复杂等缺点。设计了一种立式筒状扭矩传感器校准系统,该系统有着形变量小、稳定性好、可靠性高的优点。在这种校准系统中,待校准扭矩传感器通过止口定位并采用螺钉固定,可以实现快速更换和校准。根据系统安装的同轴度、连接装置的情况等对误差来源进行了分析。由于校准时同轴度等参数无法测量,通过训练神经网络获得底部高精度扭矩传感器和待校准扭矩传感器所测扭矩之间的关系。实验结果表明,本文所设计扭矩传感器静态校准系统可以实现扭矩传感器的校准,精度可以达到0.05%FS。     

基于指纹膜与航迹推算的井下人员定位系统

针对RSSI指纹膜定位方法受矿井环境影响较大,而基于航迹推算的定位方法易形成误差累积的问题,设计了基于指纹膜与航迹推算的井下人员定位系统。该系统周期性采集人员的位置信息与运动姿态信息,利用K近邻和峰值检测方法求解指纹定位结果和航迹推算结果,并对定位结果进行加权融合得到目标位置。测试结果表明,该系统明显提高了定位精度和稳定性,对煤矿巷道复杂环境具有较强的适应能力。     

一种星敏感器安装误差标定模型仿真研究

安装误差对星敏感器姿态确定精度有严重影响,需对其进行有效的标定与补偿。为此提出了一种以星敏感器量测信息为依据的安装误差快速标定模型和方法。该方法通过分析星敏感器输出的姿态信息与安装误差之间耦合关系,建立四位置下星敏感器测量信息及相对位置关系与安装误差的观测模型,在此基础上推导了安装误差标定及补偿算法。仿真表明,该法能够实现对星敏感器安装误差的高精度标定,可有效提高星光天文定姿的精度,对星敏感器的高精度应用具有重要的理论意义和实际参考价值。     

基于数据迭代的FOG误差参数闭环标定方法

针对光纤陀螺(FOG)误差参数是影响系统导航精度的主要因素,且传统开环标定方法对陀螺零偏、标度因数和安装误差角标定精度不高而制约系统精度进一步提高的现状,提出一种FOG迭代闭环标定方法。该方法分别在捷联惯导系统罗经对准和导航过程中完成对FOG零偏、标度因数、安装误差的标定。利用Matlab建立仿真环境,将传统分立式标定与闭环标定方法得到的仿真结果进行对比,结果表明:提出的闭环标定方法可有效地提高光纤陀螺标定精度。     

一种微惯性测量单元标定补偿方法

在介绍微惯性测量单元组成与结构的基础上,根据MEMS惯性器件的输出特性,建立了微惯性测量单元中加速度计和陀螺仪的数学标定模型,提出并推导了一种适用于微惯性测量单元的标定方法,该方法可以得到微惯性测量单元中惯性传感器的零位、标度因数、安装误差系数及g值敏感项等33个参数;然后,具体介绍了通过加速度计重力场静态翻滚试验和陀螺仪恒角速率试验对MIMU中参数标定的方法和步骤,并对实验室自研的MIMU进行了标定;最后利用得到的标定参数对测试结果进行了误差分析与补偿;实验结果表明,该方法使MIMU的测量精度提高了1～2个数量级,能够满足姿态解算及导航计算的精度要求。     

机载安装误差对捷联惯导系统的综合影响研究

机载惯导系统的安装误差会引起加速度计输出中的附加干扰加速度,以及陀螺仪输出中的陀螺漂移,从而对惯导系统产生影响。针对捷联惯导系统(SINS)中的机载安装误差进行了深入全面的研究,推导出角安装误差和位置安装误差同时存在时系统的误差模型,并对机载安装误差给导航系统精度带来的影响进行了系统仿真。仿真结果表明:安装角误差和位置误差对于惯导系统的精度带来不可忽视的影响,将会引起惯导系统的迅速发散,必须对其加以补偿。该研究对于提高SINS的对准精度提供了理论依据,具有较好的工程应用价值。     

水下定位系统传感器安装误差标定技术研究

提出了一种基于非线性参数估计的水下定位系统传感器安装误差标定技术.水下定位系统由声学传感器,GPS和船体姿态传感器组成,各传感器的坐标系并不能完全重合,需要对传感器之间的误差标定后进行修正才能够获得高精度的定位效果.已有的标定方法多基于高斯-牛顿迭代法,而当非线性系统模型线性化带来较大误差时,常规的基于高斯-牛顿迭代法的标定方法已无法达到高精度的要求,而非线性模型参数估的直接解法则掺人了三阶量,有效减小线性化的模型误差,提高了各传感器安装误差的标定精度.海试数据处理表明:定位精度可由1 m提高到0.7 m.     

一种八位置数字磁强计系统误差标定方法

由于数字磁强计本身制作和生产安装的精度差异,产生了数字磁强计的系统误差.通过对数字磁强计的系统误差进行详细分析和理论计算,建立了误差方程,并提出了一种简单有效的系统误差补偿方法--八位置标定方法,并对此方法进行了实验验证.实验结果表明:该方法可以较好地补偿数字磁强计的系统误差,提高航向测量精度.     

车载惯导里程仪组合导航系统安装误差标定研究

研究了捷联惯导、GPS、里程仪和气压高度计构成的组合导航系统中惯导安装误差角对里程仪航位推算精度的影响;提出了以GPS输出作为辅助信息对惯导安装误差进行标定的方法;设计了以里程仪航位推算误差传播方程为系统方程,以里程仪航位推算结果和GSP位置输出之差为量测,通过卡尔曼滤波估计惯导安装误差的标定方法;仿真结果表明,该方法对惯导安装误差的标定精度能达到角秒级。在调试过程中采用该方法标定补偿后的系统实际跑车实验航位推算精度达到5m+行程的0.15%,表明补偿后残余的惯导安装误差影响已经可以忽略。     

车载惯导航位推算组合导航系统误差补偿研究

当惯组(IMU)安装到车体上时存在安装偏差,推导了安装偏差及刻度系数误差对里程计速度的影响,进而导出了航位推算(DR)的位置误差方程及位置更新算法;建立了SINS/DR组合导航的状态方程和量测方程,以捷联惯导的位置与航位推算的位置之差作为组合导航卡尔曼滤波器的输入,估计出安装偏差和刻度系数误差的值并对航位推算进行补偿;仿真及跑车数据的验证分析结果表明了误差估计方法的有效性和正确性.     

基于CFD方法的前支杆试飞测量装置误差分析

准确可靠的大气数据信息对飞行器的安全至关重要.处于研制阶段的大气数据系统往往存在一定程度的误差,需要在试飞阶段予以校准.试验机上加装的试飞测量装置要求尽可能地接近未受扰动的气流,同时减少对飞机已有大气数据系统的影响.采用计算流体力学方法,对某型民机进行数值模拟,确定了前支杆试飞测量装置的安装位置和长度,获得了前支杆的位置误差并评估了对飞机已有大气数据系统的影响.研究表明,选定前支杆长度情况下,前支杆测量的静压测量误差引起的高度误差偏大,对现有大气数据系统静压亦有一定影响,对迎角影响较小.这一结果可作为某型民机确定空速校准方法的依据,亦可作为其他飞机在空速校准方案选用方面的参考.