基于GO法和RCM的惯性导航系统预测维修平台设计

针对惯性导航系统（INS）结构复杂、难以进行精确的系统可靠性分析和维修优化等问题,提出了一种基于GO法和以可靠性为中心的维修（RCM）的INS预测维修平台设计方法。利用GO法建立INS的可靠性分析模型—GO图,依据部件的寿命分布函数及时间应力采样更新部件的可靠度,实现部件残余寿命及系统可靠度的动态预测和评估。对不满足系统可靠性指标的INS,利用综合评价法权衡部件的贡献度、失效频度、检测度等影响因素,计算出各部件的维修优先度。最后按INS部件失效率恒定、失效率可变及故障部件隔离等不同情况分别进行仿真验证,结果证明所设计的INS预测维修平台是可行的、有效的,评价结果可为维修计划的制定提供参考依据。针对惯性导航系统（INS）结构复杂、难以进行精确的系统可靠性分析和维修优化等问题,提出了一种基于GO法和以可靠性为中心的维修（RCM）的INS预测维修平台设计方法。利用GO法建立INS的可靠性分析模型—GO图,依据部件的寿命分布函数及时间应力采样更新部件的可靠度,实现部件残余寿命及系统可靠度的动态预测和评估。对不满足系统可靠性指标的INS,利用综合评价法权衡部件的贡献度、失效频度、检测度等影响因素,计算出各部件的维修优先度。最后按INS部件失效率恒定、失效率可变及故障部件隔离等不同情况分别进行仿真验证,结果证明所设计的INS预测维修平台是可行的、有效的,评价结果可为维修计划的制定提供参考依据。     

防区外发射对陆攻击导弹的GPS/INS组合制导系统

详细阐述了防区外发射对陆攻击导弹(SLAM)所采用的全球定位系统(GPS)/惯性导航系统(INS)电子设备和软件的组合方法,并说明导致采用这种方法的设计权衡。独具特色的SLAM GPS/INS电子设备构型是由巳有的捕鲸叉导弹的中段制导装置(包括捷联式惯性传感器组件和数据处理器)与洛克韦尔—柯林斯公司的单通道,顺序式GPS接收机处理器单元综合而成的。接收机处理器单元不仅包括GPS接收机,还包括执行SLAM导航任务和卡尔曼滤波算法及其它制导算法(包括导引头瞄准)的导航处理器。还介绍了SLAM的GPS辅助INS系统的飞行试验结果。     

基于因子图优化的激光SLAM

为提高基于激光雷达的同步定位和建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)精度,提出一种基于因子图的高效率、高精度的激光雷达SLAM框架。采用一种基于滑动窗口的因子图方法,将当前帧进行帧间匹配得到相对位姿,按照一定规则选出关键帧,将关键帧与全局地图进行匹配得到绝对位姿;构建一个因子图,将得到的连续帧之间的相对位姿与关键帧的绝对位姿作为优化因子,机器人的位姿作为状态节点放入因子图中进行位姿优化,得到高频率的机器人位姿以及全局一致的环境地图。结果表明：该算法能够减小误差的累积,具有更高的定位精度。     

图像辅助的综合导航系统研究

研究了一种新的飞行器导航系统,它使用图像传感器来辅助机载INS(惯性导航系统)与GPS(全球定位系统)组合系统,从而构成INS/GPS/图像辅助的综合导航系统.提出了适用于图像辅助组合导航的新的信息融合结构与滤波算法基于残差校正的级联式卡尔曼滤波组合导航信息融合方案;推导并建立了上述级联式滤波的系统状态方程与图像量测方程.进行了仿真计算,并与联合卡尔曼滤波方法的结果进行了比较.仿真结果表明此种新的滤波方法在精度上是可行的.     

面向动态物体场景的视觉SLAM方法

针对动态场景移动物体的运动估计问题,对视觉同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)方法进行分析。现有动态SLAM算法可分为基于几何的方法和基于深度学习的方法2类,重点介绍一种基于几何方法——基于点云相关性的动态SLAM方法;总结目前SLAM技术面临的挑战,展望动态SLAM针对未来战争的发展潜力与发展方向。结果表明,该研究可促进SLAM技术在机器人导航中的应用。     

基于天文辅助的弹载双惯组空中传递对准方案

提出一种基于天文辅助的弹载双惯组空中传递对准方案。针对弹道导弹大部分时间飞行在大气层外的特点,引入天文导航系统对主INS进行辅助,使得主INS能长时间保持在较高精度;在充分考虑弹体挠曲变形的情况下,建立了双惯组空中传递对准模型。根据模型中各状态量的可观测程度分析结果,得到原有传递对准模型的降阶模型。采用"姿态+速度"匹配算法,估算和补偿了子INS导航参数误差以及器件误差。仿真结果表明,提出的对准方案不仅能长时间保证主INS精度,还可以有效改善子INS的对准精度。     

多导弹协同惯性导航系统误差修正及精度分析

针对飞航导弹的惯性导航系统（INS）单独使用时存在位置和速度估计误差发散的问题,在不需要弹目距离信息或高度表信息或空速管信息的前提下,提出了一种基于INS信息、前视装置提供的导弹相对于已知地标的视线角和视线角速率信息及通过弹载数据链获得的各枚导弹之间的一维相对距离信息的多导弹（不少于3枚）协同INS误差修正方法。在此基础上,分析了参与协同误差修正的各枚弹相对于地标的几何构形对INS误差修正精度的影响,推导得到了水平精度因子（HDOP）和高程精度因子（VDOP）. 最后仿真验证了该方法的有效性和结论的正确性。     

基于最优控制的无人机主动SLAM航迹规划

为降低无人机同时定位与地图创建的不确定性,加快无人机所处环境的搜索速度,设计一种基于最优控 制的主动SLAM 航迹规划算法。综合考虑各种因素,利用平均信息增益和新探索地标环境的表示方法,设计一种新 的目标函数,将无人机SLAM 作为组合优化问题进行处理,以达到最优控制全局优化的目的,同时在建立的简化无 人机运动模型基础上进行验证。仿真结果表明：该算法有效、可行,且优于随机SLAM 算法。     

基于单目SLAM的无人机视觉导航研究综述

随着近几年无人机应用越来越广泛,传统的GPS/INS组合导航系统存在很多局限性,视觉导航具有信息量大且精确、协同干扰小和实时性强的优点,迅速成为研究的热点。SLAM自提出以来在地面机器人应用上取得了重大成果,如何将其应用于无人机一直以来是研究的热点。介绍了视觉SLAM的基本步骤和一些关键技术,并分析了要应用于无人机所面临的实时性和鲁棒性方面的难点,提出了视觉SLAM的组合导航、基于深度学习、构建语义地图和缓解特征依赖等研究发展方向。     

FDRP-KF非线性滤波算法在INS/TAN组合导航中的应用

INS/TAN组合导航是一种自主的、隐蔽性好的辅助导航方式.由于地形的非线性特性,INS/TAN组合导航系统的系统模型为非线性,因此系统的状态估计是一个非线性滤波问题.FDRP-KF是一种基于F偏差代表点(F-Discrepancy Rep-points)和卡尔曼滤波(Kalman Filter)的非线性滤波算法,可用于处理非线性高斯系统的滤波问题.文中将FDRP-KF应用于INS/TAN系统中,仿真结果表明该算法可以对飞行器位置进行较精确、稳定的估计.     

一种水下巡逻机器人设计与实现

针对目前如何实现水下巡逻、水下作业等问题,介绍一种可对水中环境实时监控并在水下进行作业的巡逻机器人.采用半球罩加三舱式结构设计,模块化设计分为控制模块、动力模块、探测模块、导航模块和水下作业模块,并通过实验进行验证.实验结果表明:该机器人具有功能实用,操作简单,航行稳定,机动性强,易于携带、回收等优点.     

SLAM算法在AUV中的应用进展

同步定位与地图创建（SLAM）是水下航行器在全球范围内实现自主导航的一个基础且重要问题。首先介绍了SLAM算法在水下航行器应用的国内外最新进展,指出了SLAM算法所面临的问题,阐述了研究的环境描述、环境特征提取和不确定信息的描述等难点问题,并对SLAM算法的主要实现方式进行了归纳。最后结合水下航行器的特殊应用环境,探讨了未来SLAM算法的研究趋势和发展方向。     

基于图像声纳SLAM算法在AUV组合导航中的应用

为了在有限的体积、功耗及成本范围内提高自主水下航行器（AUV）远程、深海导航定位精度,提出了将基于图像声纳的同时定位与地图创建（SLAM）方法应用于AUV水下组合导航系统,利用图像声纳获取AUV与地形特征点之间的距离和3D方位数据,结合捷联惯性导航系统（SINS）得到的导航数据,通过扩展卡尔曼滤波（EFK）方法对载体状态和地图状态进行连续并行估计和量测,将得到的误差估计反馈回SINS进行修正,可抑制其随航行时间和距离增加的姿态、速度和位置误差。此外,在地形特征点向量中加入声学尺寸元素,可提高特征识别的准确性。仿真结果表明,在持续观测到有效的地形特征点条件下,惯导误差得到了较好抑制,特别是在AUV返程或往复巡航过程中,重复观测到同一地标时,可大幅提高水下组合导航的定位精度。     

基于滑动窗迭代最大后验估计的多源组合导航因子图融合算法

在应用因子图算法完成多源组合导航数据融合的过程中,子系统观测噪声的时变特性将对导航状态估计的准确性产生极大影响。为解决这一问题,提出一种基于高斯模型下的子系统观测量均值向量和协方差矩阵的估计算法。该算法利用因子图最优化过程中每个迭代周期下的观测量残差,实时地更新各个子系统观测量的均值向量和协方差矩阵的最大后验估计值,从而得到更加准确的导航状态估计值,在提出新算法的同时也验证了新算法对最优化过程收敛性的影响。仿真测试与实验测试结果表明,与已有的标准因子图算法、基于最大似然估计的因子图算法和基于最大后验估计的因子图算法相比,所提出的基于迭代最大后验估计的因子图算法能够有效提高子系统观测状态变化时的多源组合导航估计精度。     

抗差估计及Allan方差在车载组合导航系统中的应用研究

针对组合导航系统中全球定位系统(GPS)信号易丢失和干扰、惯性导航系统(INS)无法长时间单独工作的问题,通过采用带故障检测和隔离的导航算法解决GPS 数据异常的问题,有效提高系统的可靠性;同时当GPS 卫星信号短时间丢失时,利用Allan 方差分析方法确定惯性传感器误差并进行补偿,使纯INS 能够在一定精度内独立工作相对长的一段时间。车载试验结果表明:该方法能够保证组合导航系统的可靠性,且在GPS 信号短时间丢失情况下提高了纯惯导系统的导航性能。     

水下地形匹配导航中的地形可导航性分析

水下地形匹配导航是潜航器利用海底地形地貌的分布特征进行相关匹配运算,从而实现准确定位的导航方法,即使是同一潜航器在经过不同地形特征区时其匹配精度差异较大。针对该问题,提出了基于地形统计特征的可导航系数,用以衡量某一地形区域的可导航性能,并运用PMF算法对不同导航系数的航路进行了导航性能仿真。仿真结果表明,该系数可作为水下地形匹配导航航路选择的参照标准,从而有效地提高水下潜器的导航精度。     

一种基于导航误差空间的无人水下航行器路径规划方法

无人水下航行器(UUV)的传统路径规划方法常忽略对路径安全有重要影响的导航误差约束。针对此问题,将导航误差引入环境模型中,提出一种基于导航误差空间(NES)的全局路径规划方法。NES综合自身位置、导航误差和环境信息,将随机导航误差转化为有确定代价的约束条件。提出符合实际导航特点的导航误差传递模型,并采用圆概率偏差（CEP）评估导航精度。目标代价同时考虑了路径长度和航行安全性等因素。运用改进A^*算法进行路径搜索,获得最优路径。数字海洋环境仿真实验表明,提出的规划算法简便、快速,可有效降低路径的安全风险。     

基准地图测绘下的视觉导航算法

针对GPS 信号拒止环境下自主导航定位问题,提出一种基于全局定位基准地图测绘的视觉导航算法。在 卫星导航信号可用时,利用同步定位与制图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法对使用场景制图,利 用时间戳与实时动态定位技术(real-time kinematic,RTK)将全局定位数据进行对齐,使用在线SLAM 算法载入全局 定位基准地图并进行全局范围内的导航定位。实验结果表明：该算法只需依赖视觉图像数据即可完成全局定位,其 定位和导航精度达到亚米级,导航与定位的误差平均值为0.36 m,均方差为0.31 m,满足实际应用要求。     

基于横坐标系的捷联惯性导航系统/多普勒速度仪极区组合导航算法

针对传统指北方位的惯性导航力学编排在高纬度地区因地理经线快速收敛,建立相对于经线的航向越来越困难,以及在地理极点存在奇异值等问题,结合自主水下航行器在导航过程中对自主性、导航精度等需要,提出了基于横坐标系的捷联惯性导航系统/多普勒速度仪极区组合导航方案。给出了横地球坐标系、横地理坐标系等定义以及与常规导航坐标系的转换关系;通过类比常用的指北方位惯性导航力学编排推导了基于横坐标系的惯性导航力学编排;设计了适用于极区的捷联惯性导航系统/多普勒速度仪组合导航卡尔曼滤波算法;对设计的组合导航系统进行了仿真分析。结果表明,该导航方案能有效抑制方位失准角的增长,导航定位精度可满足自主水下航行器极区导航的要求。