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研究优化惯导系统的可观性能,提高捷联惯导两位置对准的速度,有助于提高导航的准确性和快速性,将水平速度误差和等效陀螺误差作为系统观测量,提出采用静基座下快速两位置对准的新方法.在常规对准方法的基础上,建立了引入陀螺信息的观测方程,用奇异值分解方法分析了新系统可观测性,推出了第一位置可观测量的最优估计及估计误差.根据状态快速收敛的特性,提出采用PCWS方法,对加速度计和陀螺进行了有效的标定,并进行了仿真,结果证明方法有效提高加快了两位置对准的速度,能充分利用陀螺信息,有效提高了惯导系统的可观测性,缩短对准时间,具有重要的参考价值. 相似文献
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针对自主定位与环境构建问题,基于视觉传感器的同时定位与地图构建(SLAM)成为现阶段研究的热点,为深入分析视觉SLAM的现状,综述其相关算法与成果。首先简要概述了视觉SLAM的概念、特点与研究意义;然后深入分析帧间估计算法,详细描述经典的帧间估计方法,其中包含基于特征点的方法、基于光流的方法和直接法,并介绍了经典视觉SLAM算法的标志性成果;之后按照有监督的学习与无监督的学习两种方式介绍深度学习在视觉SLAM中的研究进展,并对算法进行了归纳总结;此外分析了视觉SLAM和惯性导航的融合;最后展望了视觉SLAM的未来发展趋势。 相似文献
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为解决载体在高动态下大幅度运动出现的滤波发散问题,提出强跟踪无迹卡尔曼滤波(strong tracking
uncented Kalman filter,STUKF)算法。分析组合导航模型和研究经典的无迹卡尔曼滤波(uncented Kalman filter,UKF)
算法,将强跟踪UKF 算法应用于SINS/GNSS 组合导航系统,并与经典UKF 算法和衰减记忆UKF 算法进行比较。
分析结果表明:该强跟踪UKF 算法性能较好,能明显缩短滤波时间,减小速度误差和位置误差,从而提高组合导航
的准确性和稳定性。 相似文献
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为了提高SINS/OD组合导航的精度,推导了载体坐标系下单位时间内位移增量之差的观测模型,利用残差X2检测对OD信号进行两层故障检测和隔离,使用前后向迭代滤波完成误差参数估计和校正.利用实车实验分别对Kalman滤波、1次迭代滤波、2次迭代滤波进行对比分析,结果表明2次迭代滤波精度最高,但相对于1次迭代滤波精度提高效果不够明显.从滤波精度和计算量上综合考虑,SINS/OD组合导航中1次迭代滤波效果最好. 相似文献
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小波分析和灰色神经网络融合的光纤陀螺误差建模与补偿 总被引:1,自引:0,他引:1
为补偿捷联姿态测量系统中光纤陀螺因外界干扰引起的高频噪声和强漂移,提出一种基于第二代小波变换和灰色Elman神经网络融合的误差建模和补偿方法。采用Allan方差法分析了在外界干扰下的光纤陀螺输出信号,利用第二代提升小波单独重构的方法分离出陀螺误差模型中的漂移误差和白噪声,灰化漂移误差数据后建立了Elman神经网络模型并进行了补偿。实验结果表明,相较于传统的灰色理论模型和单一的Elman神经网络模型,新算法有效滤除了白噪声,并将预测模型的精度提高到96%以上,证实了模型的有效性。 相似文献
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为研究减振系统由于破坏捷联惯性导航与载体之间固联关系而造成的惯性导航测量误差,分析误差机理,提出一种基于有限元的分析方法。在有限元软件中建立带减振器的捷联惯性导航系统模型,利用轨迹发生器生成的运动参数,对载体及惯性导航系统运动过程进行仿真。仿真结束后,从有限元分析结果中提取惯性器件测量数据,经导航解算,得到减振系统造成的惯性导航误差。研究结果表明,有限元分析方法能够实现减振系统造成惯性导航误差的定量分析,使得可以从捷联惯性导航测量精度的角度进行减振系统优化设计。为研究减振系统由于破坏捷联惯性导航与载体之间固联关系而造成的惯性导航测量误差,分析误差机理,提出一种基于有限元的分析方法。在有限元软件中建立带减振器的捷联惯性导航系统模型,利用轨迹发生器生成的运动参数,对载体及惯性导航系统运动过程进行仿真。仿真结束后,从有限元分析结果中提取惯性器件测量数据,经导航解算,得到减振系统造成的惯性导航误差。研究结果表明,有限元分析方法能够实现减振系统造成惯性导航误差的定量分析,使得可以从捷联惯性导航测量精度的角度进行减振系统优化设计。 相似文献