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GIS的闪电定位数据的分析方法

基于GIS的闪电定位仪数据的分析方法,通过GIS的空间查询分析和可视化功能为雷电防护的分析和决策提供了科学手段.即通过采用MapX提供的数据绑定和临时图层生成方法实现闪电定位数据的地图加载,使用MapX实现地图不规则区域的矩形划分,改进了以往的图元查询方式,提高了对雷电数据的分区域统计效率.     

动态环境下无人地面车辆点云地图快速重定位方法

无人地面车辆在战时全球定位系统定位信号缺失情况下,依靠车载传感器确定在已有地图中的位置是无人车辆发挥效能的关键。现有方法多基于二维栅格地图,难以适用于场景变化大的复杂环境,为此提出了一种动态环境下基于三维点云地图、采用聚类词带模型的快速定位算法。通过连续多帧激光雷达点云数据进行反向溯源,利用贝叶斯公式进行动态障碍物剔除,对点云进行聚类并提取各类的视点特征直方图描述子,进而构建词典与数据库并快速匹配,实现无人车点云地图中快速起始位置寻址;基于改进的实时激光定位与建图算法,完成了后续精准定位。实车实验结果表明：该算法在动态环境下能有效准确地在三维点云地图中精准定位,满足实时性需求。     

ROS/Gazebo 在SLAM 算法评估中的应用

为解决对即时定位与地图构建(simultaneous location and mapping,SLAM)算法进行评估时难以获得精确 的机器人实际运动轨迹和环境参数的问题,使用ROS/Gazebo 仿真软件进行评估。通过ROS/Gazebo 软件建立配置有 多种传感器的机器人模型和参数已知的仿真环境,让机器人模型在仿真环境中运行并收集传感器信息以形成数据集, 使用该方法对2 种2D 激光SLAM 算法进行评估分析。结果表明,该方法可有效解决上述问题。     

无人平台越野环境下同步定位与地图创建

为了满足无人平台在越野环境下碰撞检测以及定位的需求、解决三维点云地图处理计算资源耗费大的问题,设计一种适用于越野环境的同步定位与地图创建方案。提出一种拓扑层次地图,将整个地图划分为多个具有层级结构的三维体素子地图,并以概率方法表示每个体素的状态,进而提取可通行区域。基于三维激光雷达和惯性测量单元,提出一种基于分支定界法的旋转直方图最近邻匹配实时闭环检测方法,并使用Ceres优化稀疏位姿图实现6自由度全局位姿实时优化。越野环境下的实验结果显示：该地图的创建以及可通行区域的提取效果良好,全局定位误差在1 m以内,姿态基本与参考高精度惯性导航系统保持一致;基于该方案提取的可通行区域以及位姿优化结果可满足无人平台实时运动的需求。     

基于嵌入式Linux电子地图系统的研究

在嵌入式Linux环境下,采用图形用户界面系统MninGUI进行电子地图系统的开发,通过对地图几何数据和属性数据的读取及变换,实现电子地图显示、漫游、缩放等重要功能,并利用GPS接收模块接收到的定位数据进行导航定位。     

基于PCA的反辐射导弹激光引信目标识别方法

为了满足空舰反辐射导弹激光引信对舰载雷达目标的识别要求,通过建立舰载雷达目标三维模型,运用激光仿真软件获取雷达目标点云数据,在此基础上提出采用主成分分析法(PCA)分析目标数据点在局部空间分布特性的目标识别方法。利用Matlab进行仿真分析,结果表明分析得到的雷达目标数据点在局部空间的分布特性与实际目标基本相符,可将其作为数据模板与激光引信探测到的目标信息进行匹配从而完成识别。     

GPS/GLONASS/DR组合定位技术

GPS/GLONASS/DR组合定位是将卫星定位和传感器及里程仪的数据融合,给出最优估计输出,实现目标全球组合定位.分切换式和卡尔曼滤波组合.切换式分GPS/GLONASS和DR模式,若卫星定位信号失效或小于门限值则切换到DR模式.卡尔曼滤波由滤波器处理卫星定位和DR传感器及里程仪的数据,再将车辆位置、行车方向和定位误差等滤波估计值输入地图匹配模块,计算出匹配位置坐标,进行全局最优估计,得出最终的组合定位输出.     

未知环境下室内移动机器人定位导航设计与实现

为实现室内移动机器人在未知环境下的定位导航,设计了一台基于机器人操作系统(robot operating system,ROS)的室内移动机器人,研究了增量式构建栅格地图、代价地图的环境地图构建方法和自适应蒙特卡罗(amcl)定位方法以及运用Trajectory Rollout 和Dynamic Window Approaches算法的路径规划方法.实验结果表明:该自主导航与定位软件能增量式绘制环境地图,所规划的路径符合最优路径;机器人按照规划路径行走时的导航定位精度能够达到10 cm,偏转精度达到±5°,能够实现未知环境下室内移动机器人的定位与导航.     

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。     

一种基于显著性的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标检测是目标识别等领域的研究热点。考虑到红外弱小图像中目标信噪比较低,且成像目标的尺度变化较大,构建一种同时考虑局部显著性特征和全局显著性特征的红外弱小目标检测框架。构建一种基于多尺度卷积核的显著性目标检测算法,将该算法与谱残差算法分别进行显著图计算;在得到局部和全局显著图后,采用形态学方法进行显著图的融合以及自适应阈值方法进行二值分割。在给定的公开数据集上的实验结果表明,该方法相对于基准的显著性算法,在目标检测的准确性和虚警率上均有明显优势。     

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。     

一种基于多波束测深仪的水下同步定位与地图构建方法

数据库辅助导航系统（DBRNS）可以校正惯性导航系统（INS）的累积误差,是自主水下潜航器的重要辅助导航手段,但DBRNS的有效运行依赖于高分辨率的基准图。为解决这一问题,提出一种基于多波束测深仪的图优化同步定位与地图构建（SLAM）方法。该方法在通用图优化SLAM方法的前端部分增加误匹配检测模块,减少了错误闭环对结果造成的不良影响。此外,新方法将局部灰度值编码算法用于闭环检测模块以提高闭环检测的精度。基于真实海底地形图的仿真实验结果表明,相对于通用图优化SLAM方法,采用新方法对INS轨迹进行校正可以取得更高的定位精度。     

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。     

激光指示器串行数据处理系统

针对某型激光指示器通过语音的方式传送数据已经很难满足现代化战争需求的问题,提出一种由激光指示器、PC机、数据转换及控制系统以及北斗模块组成的数据处理系统。分析了激光指示器的硬件结构,采用单片机将激光指示器的高低、方位,测距与经纬度数据处理后送出给上位机的通信方式,采用VB6.0对通讯程序进行设计,并基于VB6.0的MSComm通信控件功能,编写了控制软件对系统数据进行处理。分析结果表明:该系统设计可以显著提高激光指示器数据传输的准确性和效率,更容易实现数据传输的数字化。     

一种适用复杂非线性黑箱系统的参数灵敏度分析方法

主要研究了全局灵敏度分析法在解决实际问题中的优点和不足,提出了基于均值和方差的多个局部灵敏度参数评价全局灵敏度,并用多属性决策机制进行灵敏度排序的双参数灵敏度分析方法。该方法克服了单一参数评价全局灵敏度的缺陷,不需知道输入变量和输出响应的分布规律,可以采用较少的数据量得到可信的结果,为复杂非线性黑箱系统参数灵敏度分析提供了新的思路,通过实例验证了本方法的有效性和可信性。