基于PC104的水下航行器导航系统设计

导航系统是水下航行器的重要组成部分,为了实现水下航行器的精确导航,采用了以PC104工控计算机为核心、GPS定位和惯性导航相结合的导航系统的改进方案,给出了导航系统的工作原理及基本硬件组成,介绍了惯性测量单元、GPS、电子罗盘等传感器与主控计算机进行通讯的各个软件模块的功能,并使用了异步卡尔曼滤波器进行数据融合与航位推算;该系统在提高导航精度的同时还具有通用性,可适用于不同类型的水下航行器。     

基于VR设备中IMU的无手交互方法研究

随着头戴式显示设备的发展,在基于虚拟现实(VR,virtual reality)的教育培训中,存在用户与设备间进行交互的场景;针对用户与VR视频中对象的模拟靠近与躲避问题,提出了姿态感知与步态识别相结合的方法;通过姿态感知算法解算用户头部姿态,通过步态识别算法识别出人体的静止与行走状态,进而在行走状态时,将计算所得航向角和固定步长代入三角函数公式进行位置更新,在静止状态时,保持位置不变;实验证明,提出的姿态感知算法可以有效的计算出使用者头部的姿态,与商用惯性测量单元提供的姿态角相比具有1.1×10-2的平均姿态偏差;提出的步态识别算法可以有效地识别出人体的静止与行走状态;所提出的两者结合的交互方法,可以有效地实现虚拟的靠近与躲避.     

基于PF和UKF的水下目标运动估计方法研究

针对无人水下航行器（UUV）目标跟踪控制需求,分别提出了水下目标的粒子滤波（PF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）运动估计方法,建立了目标运动参考坐标系,给出了坐标系之间转换基本方法;设计了建立了目标的典型运动模型和非线性随机运动模型,利用前视声呐实测实验数据,完成水下目标运动估计。通过与扩展卡尔曼滤波器（EKF）的目标运动估计对比仿真实验,验证了PF和UKF两种目标运动估计方法的有效性。     

基于UKF的滚动时域估计方法研究

在实际工业过程中,模型参数往往具有一定的时变性和非线性。为了能够有效地实施过程操作优化,常常要对过程模型参数进行在线估计。滚动时域估计方法是解决非线性系统模型参数在线估计的1种实用方法。滚动时域估计方法的关键问题之一是抵达成本(Arrival Cost)的计算,针对简化计算抵达成本带来的精度问题,提出采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法来近似估算目标函数中的抵达成本。最后,将基于UKF的滚动时域估计方法应用于2个例子中。结果表明,基于UKF的滚动时域估计方法具有较好的估计效果。     

一种基于UKF的系统参数在线辨识方法

本文介绍一种基于UKF的参数在线辨识方法。把用于状态估计的卡尔曼滤波算法通过转换用于系统模型的辨识上,最后使用该方法对直升机纵向模型进行在线辨识。仿真结果表明基于UKF的在线辨识方法是一种很好的在线辨识方法。     

融合IMU的RGBD-SLAM算法改进研究

Kinect采集的图像数据特征点稀少或缺失时,会导致RGBD-SLAM算法的定位和3D构图发生定位失效和极大构图误差,为此提出一种结合惯性传感器IMU、体感传感器Kinect以及机器人本身运动状态的改进定位算法。通过对姿态先比较再融合,利用IMU的测量数据对位移构建预估模型,利用Kinect位姿估计的结果构建观测模型,将机器人的运动指令和运动限制作为约束条件进行扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)融合,改善机器人的定位效果。实验结果表明,该方法能够有效提高机器人的定位精度,改善RGB-D SLAM算法的构图效果。     

基于信号嫁接技术的IMU导航性能评估方法

为了探究新型惯性测量单元（ IMU）的导航定位精度以便选用,需要对其进行方便有效和低成本的测试评估。对一种新颖的基于信号嫁接技术的IMU导航性能评估方法进行了验证和分析。以三种中低精度IMU为样本,将该方法的评估结果与该IMU的现场测试结果对比,从而对该方法的评估效果进行验证。结果表明：相对于IMU的仿真评估,使用信号嫁接技术合成出的IMU数据在导航性能上与现场测试结果有更高的一致性,更为有效和可信。该方法相比于权威的现场测试评估具有成本低、效率高的独特优势,在中低精度惯性器件性能评估上具有很高的应用价值。     

基于多普勒信息的UKF目标跟踪算法

在实际雷达信号应用中,当目标的状态方程和观测方程在不同坐标系下得到时, 对目标状态的估计不再是线性的而是非线性的.为了提高在非线性情况下对目标的跟踪精度,为提高实时性和统计精度,提出了一种基于多普勒信息的UKF(Unscented Kalman Filter)滤波算法,算法是在原有UKF算法所有信息的基础上,引入目标的多普勒信息即径向速度,推导出新的测量模型和相应的滤波算法.应用matlab软件对目标的跟踪轨迹进行仿真,结果表明,引入雷达多普勒测量信息的UKF算法比传统的UKF算法和EKF算法具有更高的估计精度.     

UKF滤波在MIMU/GPS组合导航系统中的应用

微惯性测量组件(MIMU)的陀螺和加速度计随机误差较大,系统短时间内的计算误差发散很快,本文推导了惯导误差的Φ角非线性模型,模型的状态变量包括:位置误差,速度误差,数学平台的姿态误差角,陀螺和加速度计的常值偏置.MIMU经过初始对准后,方位误差角可能仍然很大,误差具有较强的非线性,本文使用UKF滤波方法来对误差进行估计,利用GPS来辅助MIMU进行组合导航,通过输出和反馈互相结合的混合校正方式提高了导航精度.     

基于和声差分进化的UKF改进算法

无迹卡尔曼滤波(UKF)被广泛应用于工程实际中,但传统UKF在滤波过程进行无迹变换(UT)时的待选参数为固定值,这会带来一定误差.为了获取最优的待选参数,提出基于和声差分进化(HSDE)的UKF改进算法,并在目标跟踪中对该算法进行应用.和声差分进化算法对待选参数kappa进行最优选择,跳出局部最优的现象还有很强的收敛性,通过改进可进一步提高UKF算法滤波精度.Matlab仿真结果表明,基于和声差分进化的UKF改进算法精度更高.     

水下机器人传感器故障诊断

在分析水下机器人传感器故障形式的基础上,对传感器可能出现的三种故障形式分别给出了相应的诊断方法,即通过传感器长时间采集不到数据来诊断传感器信息保持不变的故障,线性平滑滤波解决传感器输出振荡,小波变换检测传感器信息的突变．海中试验验证了本方法的可行性．     

基于自适应UKF算法的小型水下机器人导航系统

针对海流扰动及姿态、航向误差角引起的无法确知的导航系统模型误差, 设计了一种带模型误差的自适应无迹卡尔曼滤波器(Adaptive unscented Kalman filter, AUKF)用于小型水下机器人(Small autonomous underwater vehicle, SAUV)推位导航系统. 首先提出了小型水下机器人三维运动连续时间模型; 然后针对该模型特点, 基于极大后验估值原理推导了AUKF算法. 仿真结果说明该算法能够克服海流扰动及姿态和航向误差引起的模型误差. 对比经典无迹卡尔曼滤波器算法, 采用该算法的小型水下机器人推位导航系统在复杂海况下的滤波精度显著提高.     

自主水下航行器控制系统实时故障检测新方法研究

采用有限脉冲响应(FIR)滤波器对水下航行器进行在线自适应建模,并利用LMS算法来调节自适应滤波器的权系数,通过对FIR滤波器权系数的分析,可实时检测出系统的故障.在水下航行器控制系统中应用该方法对传感器和执行器的故障进行检测.仿真结果表明该方法简单、可靠,可对水下航行器控制系统进行实时故障检测.     

基于贝叶斯估计的水下机器人罗盘故障检测

以电子磁通门罗盘为例对自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicles,AUVs)传感器故障检测方法展开研究.针对电子罗盘极易受到周围磁场的影响而产生时对时错的数据这一问题,首先联立AUV的运动学和动力学方程得到AUV的全状态非线性模型;然后分析了电子罗盘的误差来源,建立了误差的模型;在此基础上,提出了基于贝叶斯估计的故障检测方法并给出了该方法离散形式的递推迭代公式;最后参照实际使用的电子罗盘的参数和AUV的机动能力,设计了仿真实验和外场试验,通过实验验证了该方法的正确性和有效性.     

水下机器人多传感器并发故障检测方法

针对水下机器人多传感器并发故障检测问题,提出了一种小波分析和神经网络相结合的故障特征提取 方法,将小波多分辨率分解后的细节系数进行小波重构,对重构后的细节系数进行融合得到整体高频细节信息量作 为一类故障特征值;同时,基于改进的Elman 网络建立水下机器人的全阶状态观测器模型,模型输出与传感器测量 值之间的差值作为另一类故障特征值．为进行水下机器人多传感器并发故障定位,提出了一种模糊加权属性信息融 合方法,将两类故障特征值的重要度与可信度进行模糊合成转换,基于转换结果将各故障特征值加权融合,进行水 下机器人多传感器并发故障定位．水下机器人实验样机的水池实验结果验证了本文所提方法的可行性和有效性．     

自治水下机器人的局部规划方法

针对自治水下机器人(AUV)所处的真实海洋环境,通过分析长距离航行时AUV局部规划必须考虑的各种因素和可能产生的影响,设计一种局部规划器的结构,提出基于模糊逻辑的解决方案。该方法能实时综合考虑机器人的各种状态、其所处的海洋环境及任务目标情况,并根据三者间的关系得出速度折扣因子。实验表明,该方法能有效处理海洋环境下AUV大范围长距离航行的局部规划问题。     

自治水下机器人实时仿真系统开发研究

针对自治水下机器人(AUBs)开发和研究中的瓶颈问题,该文开展了AUV实时仿真系统的研究工作。该文提出了采用半实物实时仿真模式,建立实时仿真系统平台的方案,并对实时仿真系统平台的硬件结构和软件结构进行了详细设计。在方案设计的基础上,正在进行实时仿真系统平台开发和研制工作。     

便携式自主水下机器人动力学建模方法研究

针对50公斤级便携式自主水下机器人（AUV）的精确控制和研究,本文介绍了一种基于计算流体力学（CFD）和非线性最优化辨识的动力学建模方法．着重推导了便携式AUV动力学模型,并使用计算流体力学方法代替水池实验获取辨识所需数据和通过非线性最优化方法获得合适的模型结构和模型参数．最终建立了便携式AUV数学模型,并通过对仿真数据与试验数据的对比,证明了该模型及方法的有效性．     

基于自主诊断重构技术的航天器故障检测系统设计

传统航天器故障检测系统姿态定位能力较差,导致不能突破阈值,准确实现检测,且传统系统不具备重构能力;为解决上述问题,基于自主诊断重构技术,提出了一种故障检测的新方法,优化设计了航天器故障检测系统的硬件和软件部分,硬件设计采用EEC-I型检测器,为保证检测器的运行,对检测器的电压与电流范围进行了设置;设计采用MATLAB的数据采集器,选用Telnet接入端口,实现采集器的通信,确保数据的顺利采集;采用FIR滤波器,为保证信号的完整性对通带和阻带进行设置;设计采用4NIC-UPS27型号一体化不间断电源为航天器故障检测系统提供动能;软件设计基于自主诊断重构技术的航天器故障检测系统流程,运用小波网络算法对航天器的姿态角数据进行分析,预测航天器的姿态角的安全阈值,最后利用残差数据分布概率模型进行航天器故障诊断;实验结果表明,设计的基于自主诊断重构技术的航天器故障检测系统能够很好地从X、Y、Z三个轴进行检测,确定不同方位的航天器故障,在设定阈值后,提出的检测系统能够很好地分析阈值,实现残差突破,同时具备路线重构能力。     

基于CAN总线的自主水下航行器分布式控制系统设计

提出一种基于CAN总线的分布式控制系统设计方案,该总线主要搭载任务控制系统、导航控制系统、运动控制系统、安保系统四个节点。将自主水下航行器的功能分布到不同的控制节点,具有较好的体系结构,且便于维护与升级。不同于集中式控制系统,当系统内需增加其他功能模块时,无需修改硬件部分可直接接入控制系统,便于控制具有很好的实时性与可扩展性。最后通过湖试结果显示,自主水下航行器航行稳定,分布式控制系统运行良好,验证了该设计的可靠性与有效性。