基于偏振光辅助定向的车辆自主式导航方法研究

针对车载惯性导航系统运动学辅助算法中, 航向角误差发散,无法长时间得到高精度、高可靠性导航参数的问题,提出一种基于大气偏振光分布规律高精度定向的运动学辅助惯导精度提高算法。通过车载偏振光传感器系统测量解算获得的航向角信息和车辆动态数学模型提供的虚拟位置与速度观测量,与惯性导航系统的输出一起,利用多源信息融合技术进行导航参数的滤波估计,结果能实时反馈校正惯性导航系统和车辆动态数学模型。通过计算机仿真与分析表明,该改进的惯性导航系统辅助方法能够有效抑制航向角误差发散,定位精度较纯惯导及传统惯导运动学辅助方法显著增强,且对最终实现陆地作战车辆精确可靠的自主导航定位具有一定的工程应用价值。     

捷联惯导系统误差系数动态标定方法探究

随着工作时间的推移,捷联惯性导航系统中的惯性器件测量精度会因为误差参数发生变化而降低,误差逐渐被积累,进而降低系统导航精度。针对此问题,提出了一种基于GPS速度、位置信息的捷联惯导系统惯性测量装置输出误差系数动态标定的方法。首先采用Sage-Husa自适应滤波实现组合导航状态最优估计,然后引入迭代最小二乘法,利用导航误差对系统惯性器件的误差系数进行标定。经计算机仿真验证,该方法可以实现在运动中对系统误差系数进行标定,进而提高捷联式惯性导航系统的导航精度。     

移动机器人激光超声定位系统

本文提出了一种基于激光超声技术来实现移动机器人定位的方法。基于惯性导航系统的陀螺仪来提供机器人实时的方向和位置信息,新型的激光超声绝对定位系统消除机器人在惯性导航系统中方向和位置的累计误差。基于传感器、环境观测和机器人的运动建立了相应的模型,并以扩展卡尔曼滤波技术将多种传感器的信息进行融合,从而最终实现了移动机器人的精确定位。     

组合导航的AGV定位精度的改善

为了减小AGV惯性导航系统的累积误差,利用地埋标签辅助惯性导航系统构成一种自主式组合导航系统.在忽略陀螺仪误差的基础上,由惯性导航系统的运动方程推算出位置误差的计算式,得出影响误差的3个因素:加速度计偏差、AGV的行驶角度和地埋标签的数据更新时间.提出从影响误差的地埋标签数据更新时间入手,重新布放地埋标签以降低数据更新时间来提高AGV定位精度.通过Matlab对数据进行仿真,表明该方法能有效地降低AGV惯性导航系统的累积误差,进而改善了AGV的定位精度.     

基于SVR 的惯性/卫星组合导航系统故障诊断方法

在惯性/卫星组合导航系统中, 针对传统X² 检验法检测出故障但无法准确识别故障子系统的不足, 提出一种基于支持向量回归的故障诊断方法. 采用残差X² 检验法实时对组合导航系统进行故障检测, 并构建基于支持向量机的回归预测模型, 实现对惯性导航系统状态的预测; 根据系统模型输出和预测模型输出之差辅助进行惯性导航系统的故障判别, 诊断出系统故障源. 仿真结果表明, 所提出的方法能够快速准确地识别故障子系统, 并进行有效的系统隔离和重构, 从而使组合导航系统的性能得到保障.

     

基于运动姿态识别的行人惯性导航算法

针对室内定位惯性导航算法存在累积误差的问题,提出了一种基于运动姿态识别的行人惯性导航算法.在捷联惯性导航算法的基础上,引入了行人脚部姿态识别方法,将行人的位移以单步长为单位进行惯性导航解算.使用姿态识别与零速修正相结合确定每一步的静止时刻,改进步数检测结果,并对行人静止时刻的速度和位置信息进行校正,以降低累积误差;统计前期误差较小的行人惯性导航数据,并建立步频—步长模型,根据行人实时的步频和方向变化对当前步长进行校准,在行人以惯常运动姿态或运动姿态变化时分别采取对应的步长估计算法,以保证导航算法的准确性.实验结果表明:与传统捷联惯性导航算法相比,提出的算法提高了长距离导航的精度.     

基于UWB辅助的多无人机惯导定位误差校正方法

针对卫星导航拒止的复杂环境下多无人机编队飞行只依赖惯性导航无法长时间导航的问题,提出一种超宽带(UWB,ultra wide band)辅助的惯导定位误差校正方法;给出UWB测距原理的同时建立了无人机机体坐标系下的惯导相对距离解算模型;在惯导误差模型的基础上,以惯导误差和UWB测距信息分别作为状态量和观测量,设计出惯导误差校正的扩展卡尔曼滤波模型;以两架无人机为例对算法进行仿真验证,仿真结果表明相较于纯惯导定位,该方法在东北天三个方向的最大定位误差不超过1 m,速度均方根误差值不超过0.01 m/s,很好地抑制了惯导系统速度和位置的误差发散,为解决无人机编队在卫星拒止环境中的定位问题提供参考思路。     

一种MEMS陀螺仪的标定方法研究

微机电系统(MEMS)陀螺仪的测量误差是影响微惯性导航系统精度的重要因素.为了提高微惯性导航系统的精度,提出了一种利用三轴转台完成MEMS陀螺仪的标定方法.根据MEMS陀螺仪的误差模型,设计了标定试验方案和误差模型参数的辨识方法,并通过小波阈值去噪的方法对陀螺的输出数据进行去噪处理.试验与仿真对比分析结果表明:经误差补偿和去噪后MEMS陀螺仪的测量精度提高1～2个数量级,同时验证了该标定方法的正确性、有效性.     

大气高度辅助的惯导/SAR组合自适应算法研究

在组合惯导系统优化问题的研究中,SAR图像匹配导航仅能提供对惯性导航误差水平位置修正,无法获得高度信息.为改善基于经典控制理论设计的惯性/大气阻尼高度通道性能,充分体现大气和惯性导航两者结合的优势,提出了利用大气高度辅助惯性/SAR的组合导航方案.在深入分析惯性/大气高度阻尼系统工作原理的基础上,设计了考虑大气动态测量误差的组合模型;为有效提升组合系统在跨音速等高动态飞行条件下的导航性能,提出了改进的采用大气高度辅助的惯导/SAR组合自适应Sage-Husa方法.最后仿真可行性结果表明,提出的大气高度辅助的惯导/SAR自适应组合滤波方法可以有效改善跨音速等高动态环境下的组合系统性能.     

基于INS/GPS/磁力计的全组合导航

针对惯性导航单独定姿、定位产生漂移的问题,提出了一种磁力计、GPS辅助惯性导航的组合导航系统。对磁力计、陀螺仪数据进行预处理;推导了基于误差四元数的定姿系统方程和量测方程,使用卡尔曼滤波器融合陀螺仪与磁力计数据。建立定位系统方程和量测方程,使用GPS量测值辅助惯导、校正位置、速度信息。实验验证结果表明:组合导航系统有效地改善了惯性导航漂移问题,同时在GPS失效情况下仍能正常工作。     

基于Agent面向群体合作的AUV体系结构

分析了AUV体系结构的研究现状及尚未解决的主动性、社会性等问题，提出了一种基于Agent面向群体合作的AUV体系结构(ATA-AUV). ATA-AUV具有主动性、自治性、反应性、社会性等良好特性，适合于复杂海洋环境下AUV群体合作应用领域．提出了4条AUV体系结构功能评价准则，对ATA-AUV及已有的典型的AUV体系结构进行了对比评价分析．给出了ATA-AUV仿真实验结果，证明了ATA-AUV的可行性和有效性．     

基于网络控制系统的水下航行器制导系统结构

研究基于网络控制原理的水下航行器制导系统结构,详细分析了基于时间触发的TFCAN高层协议在水下航行器网络控制系统中的应用;针对目前水下航行器制导系统的控制现状,提出基于NCS的水下航行器制导系统一般性结构和设计方法,有效地解决了水下航行器制导系统中信息传送的实时性和信息共享性问题,同时论证了水下航行器网络控制系统中影响其系统稳定性的时延问题：论文旨在通过对水下航行器网络控制系统结构的研究,指出其结构的意义和进一步的研究领域。     

基于自适应神经网络的低速AUV变质心控制

为克服低速情况下舵效低的问题,研究了自治水下航行器(AUV)的变质心控制方法.通过控制布置在AUV三个惯性主轴上的三个可移动质量块的运动,改变系统的质心,进一步改变了AUV受到的流体动力,从而实现对于AUV的控制.基于Kane的多刚体动力学理论推导变质心控制AUV的4刚体9自由度动力学模型,为设计AUV变质心控制系统奠定了基础.之后基于多输入多输出(MIMO)不确定非线性系统理论,设计自适应神经网络控制系统,并用李亚普诺夫稳定理论对该系统进行了稳定性分析.仿真验证了控制方法的合理性.     

带槽道桨水下机器人阻力特性的数值分析

自治水下机器人在低速航行时,单靠操舵方式难以保证其机动性。特别是作业过程中需要进行水下悬停定位时,经常会使用槽道桨。槽道桨在载体上形成贯穿式的孔洞结构,影响水下机器人直航过程中的阻力特性。本文借助流体动力数值仿真计算软件CFX,对槽道孔洞尺度改变、轴向位置改变时,水下机器人航行阻力所受到的影响进行了数值分析。数值分析得到的结论,对水下机器人槽道桨的工程设计和优化具有参考价值和指导作用。     

Output feedback control design for station keeping of AUVs under shallow water wave disturbances

In this paper, we consider the problem of autonomous underwater vehicle (AUV) station keeping (SK) in shallow water area. During SK, an AUV is required to maintain position and orientation with respect to a fixed reference point at the sea floor. When AUV operates in shallow water, high‐frequency disturbances due to waves will significantly affect the motion of the AUV. In order to derive wave disturbance information for control purposes, a nonlinear observer is first designed to estimate the shallow water wave velocities and AUV relative velocities by using position and attitude measurement. Using the observer estimates, a nonlinear output feedback controller is subsequently synthesized by applying observer backstepping technique. Global exponential stability (GES) of the proposed nonlinear observer–controller design is proved through Lyapunov stability theory. Simulation studies on a model based on an actual AUV were performed to verify the performance of the proposed nonlinear observer and output feedback controller. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

多个水下机器人动态任务分配和路径规划的信度自组织算法

针对多个水下机器人(autonomous underwater vehicles,AUVs)动态任务分配和路径规划速度跳变问题,引入栅格信度函数概念,给出一种改进的栅格信度自组织(belief function self-organizing map,BFSOM)算法.目的是控制一组AUV有效地到达所有指定的目标位置,同时保证AUV能够自动的避开障碍物.首先,自组织神经网络(self-organizing map,SOM)算法对多AUV系统进行任务分配,使得每个目标位置都有一个AUV去访问.整个分配过程包括定义SOM神经网络的初始权值、获胜者选择、邻域函数的计算3个步骤;其次,根据栅格信度函数和环境信息更新SOM获胜神经元的权值,使得每个AUV在访问对应目标的过程中能够自动避障并且克服速度跳变,实现AUV自动有效路径规划.最后,通过仿真实验证明了本文提及算法的有效性.     

应用全局最小二乘法辨识AUV运动参数

用系统辨识的方法来估计AUV的水动力参数有很多优点,是当前研究的热点.考虑到AUV运动模型的特点,本文提出用全局最小二乘法(TLS)来辨识AUV水动力参数.首先分析了AUV运动模型,然后讨论了TLS及其与最小二乘法(LS)的区别与联系,提出了辨识模型并且利用仿真数据分别用TLS和LS两种方法进行了辨识,最后分析比较了两种方法的辨识结果得出结论.     

利用FastSLAM框架的多自治水下航行器同时定位与跟踪算法

协同定位是共融机器人研究领域的重要问题.协同定位方案的制定受限于机器人间信息交互的能力.针对长时间通讯中断时多自治水下航行器(AUV)协同定位精度明显下降的问题,借鉴同时定位与制图(SLAM)方法,提出了基于FastSLAM框架的同时定位与跟踪(SLAT)算法.将主AUV视为非合作目标,在从AUV上建立起一个关于主AUV的运动估计器,利用从AUV上声呐传感器实时获取的相对量测信息,在对主AUV运动状态估计的同时,完成对从AUV自定位精度的提升.仿真实验结果表明,在长时间通讯中断发生的条件约束下,相比于传统的航位推算方法,所提出的SLATF1.0和2.0算法能够有效减小定位误差,2.0算法对于探测精度变化等因素的影响具有更好适应性.     

Multi‐AUV motion planning for archeological site mapping and photogrammetric reconstruction

This paper presents coupled and decoupled multi‐autonomous underwater vehicle (AUV) motion planning approaches for maximizing information gain. The work is motivated by applications in which multiple AUVs are tasked with obtaining video footage for the photogrammetric reconstruction of underwater archeological sites. Each AUV is equipped with a video camera and side‐scan sonar. The side‐scan sonar is used to initially collect low‐resolution data to construct an information map of the site. Coupled and decoupled motion planning approaches with respect to this map are presented. Both planning methods seek to generate multi‐AUV trajectories that capture close‐up video footage of a site from a variety of different viewpoints, building on prior work in single‐AUV rapidly exploring random tree (RRT) motion planning. The coupled and decoupled planners are compared in simulation. In addition, the multiple AUV trajectories constructed by each planner were executed at archeological sites located off the coast of Malta, albeit by a single‐AUV due to limited resources. Specifically, each AUV trajectory for a plan was executed in sequence instead of simultaneously. Modifications are also made by both planners to a baseline RRT algorithm. The results of the paper present a number of trade‐offs between the two planning approaches and demonstrate a large improvement in map coverage efficiency and runtime.     

AUV控制系统规划层DEDS建模与仿真

地形勘查使命执行过程中,AUV(自治式水下机器人)控制系统的规划层对于AUV自主智能决策起到了至关重要的作用,对于AUV控制系统规划层进行DEDS(离散事件系统)建模与仿真研究可以使我们深入地了解并验证AUV自主能力.介绍了AUV控制系统逻辑模型以及监督控制理论,采用分层PETRI网对规划层进行了离散事件系统建模,采用了一种改进的RW离散事件监控方法对规划层模型进行了协调,通过对于任务库所的扩展,详细阐述了这种分层结构.采用一种半物理仿真平台,对模型的几种典型状态进行了仿真研究,最后通过一个具体的使命对AUV控制系统的规划层模型进行了仿真验证,仿真结果表明规划层模型能够正确协调各个任务,处理突发事件,指导AUV最大限度完成地形勘查使命.