GPS/DR组合导航系统数据融合研究

通过航位推算系统辅助GPS定位，并采用联合卡尔曼滤波的融合算法，既克服了GPS信号的遮蔽与中断问题，又充分利用了信息融合的思想，使组合系统能够很好地满足车辆导航定位的需要。     

基于UKF的车辆组合定位

针对车辆全球定位系统与航位推算结合的组合定位系统，建立了系统的模型。由于观测方程的非线性，采用UKF滤波方法，避免了EKF方法的线性化近似过程，提高了算法的收敛速度和车辆定位精度。仿真结果表明：UKF比EKF具有更高的估计精度。     

城市环境下GPS导航系统的地图匹配估计

针对城市环境下车辆的行驶特点,在GPS定位数据的基础上,利用位置择近算法对车辆进行地图匹配估计,使车辆在道路法线方向的定位误差显著减小,误差仅保留在车辆行驶方向的径向分量中.试验结果表明,经地图匹配修正后,车辆运动轨迹的定位精度达到了道路城内,进一步提高了系统的跟踪能力.     

一种基于模糊理论的最佳路径选择方法

目的　为车辆用户高效、快速、便利地出行提供一种最佳的行驶路线 .方法　利用模糊理论的概念提出了一种模糊综合评判的方法 .结果与结论　基于模糊综合评判的最佳路径选取算法能够为驾驶员提供较合理的高效行驶路线 .     

天空偏振模式图动态特性分析

大量文献表明,许多动物利用天空偏振光分布的动态特性为其提供导航信息。首先通过软件模拟平台模拟了天空偏振光分布的理论模型,并用全天空偏振测量方法获得了天空偏振光分布的实验模型。理论分析与实验结果表明,天空偏振光分布对称于最大偏振线和太阳子午线,并且以15°/h的速度绕天极点旋转。结合天空偏振光的分布情况,并详细地分析了天极点和最大偏振线在导航中所起的作用。     

GPS定位误差分析与状态估计

通过分析GPS定位误差的统计特性,可将GPS定位误差作为二阶Markov随机过程处理。该文结合载体的Singer模型,利用扩展Kalman滤波算法,对系统状态进行估计。试验结果表明,利用扩展Kalman滤波算法比标准Kalman滤波算法在定位精度上有较大程度的提高,对于低动态用户消除相关误差的影响具有一定应用价值。     

天空偏振光分布的实验研究

生物能够进行偏振光导航定位,一方面是其本身具有对太阳光偏振方向极其敏感的视觉神经系统,另一方面是天空中存在一个可供感知的大气偏振光模式图.天空偏振光分布受观测波段、天气条件以及太阳高度等因子的影响,使大气偏振光模式图具有不稳定性,从而降低了偏振光导航的适用性.着力研究这些影响因子与天空偏振光分布之间的关系,利用全天空偏...     

一种基于模糊理论的最佳路径选择方法

目的 为车辆用户高速、快速、便利地出行提供一种最佳的行驶路线。方法 利用模糊理论的概念提出了一种模糊综合评判的方法。结果与结论 基于模糊综合评判的最佳路径选取算法能够为驾驶员提供较合理的高效行驶路线。     

基于联邦滤波的GPS/DR组合导航信息融合

针对车载GPS/DR组合导航系统的特点,采用联邦滤波算法,构建了两级结构的联邦卡尔曼滤波器.子滤波器分别处理GPS和DR传感器信息,主滤波器进行信息融合,并对子滤波器进行信息分配和重置,克服了GPS单独使用时因信号中断而引起的系统失效,使系统具有更好的容错能力,进一步提高了系统的定位精度.试验结果证明了算法的有效性.     

车载无人机的多路影像采集与拼接

为提高无人机(UAV)采集全景影像的效率,采用基于ARM内核的高性能影像编解码处理器,以Linux为操作系统,搭载多路影像传感器,构建了一种适合无人机平台的多路影像同步采集的嵌入式系统.设计了软件多线程同步采集模式及基于Qt与OpenCV视觉库的多影像拼接界面,实现了全景影像的多角度实时同步获取及多路影像的拼接.系统软硬件联调与实验结果表明:该系统能成功完成多路影像数据的同步采集拼接处理,操作方便,达到了预期的要求和效果.