基于高速GPS的道路测速设备计量校准系统

为了解决道路测速设备计量校准困难的问题,本文给出了一种基于高速GPS的道路测速设备计量校准系统的实现方法。速度采集设备采用精度达到0.1m/s、数据输出速度可达到10次/秒的高速GPS测速模块,主控设备采用一台笔记本电脑加配套专门开发的控制软件,显示设备采用高亮度LED显示屏。通过主控系统软件可把GPS获得的速度数据实时的显示在LED显示屏上面。把本套系统安装到测试车辆上,可对道路车辆测速设备进行精确的计量和校准。本系统具有操作简单、计量精度高等优点。     

里程仪测距纵坡度及加减速模型研究

针对轮式车辆导航特点,综合车辆载荷转移和轮胎滑动两方面,提出了计算半径的概念,建立能同时补偿路面纵坡度和车辆加速度对里程仪测距影响的误差模型,跑车试验表明:纵坡度角每增加1°里程仪计算刻度系数约减小1.0762×10-3mm,加速度每增加1 m/s2里程仪计算刻度系数约减小6.295×10-3mm,经过路面纵坡度和车辆...     

一种基于传感器的测量目标运动参数方法研究

光电经纬仪跟踪过程中,为高精度地跟踪目标,必须提高目标运动参数的测量精度.结合工程中遇到的实际问题,提出了采用单站、双站交会综合测量目标空间坐标的方法,利用三次样条插值方法拟合目标的运动轨迹,确定目标在各时间点的方位坐标和运动参数.经实验验证:在激光测距仪测距精度为0.2m、编码器测角精度为20″时,测速精度可以提高0.351 m/s.与传统方法相比,该方法具有数据利用率高、计算方法简单、实时性好等优点.     

基于优化BP神经网络的钢板测速修正方法

在采用激光多普勒仪测速的钢板长度测量过程中,针对由于钢板表面因素和测量环境所引起的测量速度数据失真问题,设计了基于L-M(Levenberg-Marquardt)优化BP神经网络的钢板测速数据处理模型;通过进行多普勒测速数据分析调整BP网络结构和参数,依据误差反向传播理论将测速数据自适应地进行非线性拟合,修正测速粗差,最后计算钢板准确长度;与最小二乘(LS)拟合法的对比实验结果表明,该方法能更加准确地进行失真数据修正,现场运行结果表明该方法可将钢板测长精度提高10%以上,满足钢板长度测量的精度要求。     

基于元学习和K均值聚类的高分遥感影像变化检测

为解决现有主流遥感影像变化检测方法在检测精度、自动化程度方面存在的局限性,提出一种基于元学习同/异质混合集成和K-means聚类的高分影像变化检测方法,可在较高检测精度下大幅缩减同/异质混合集成算法的运行时间。该方法首先以元学习为基础框架,选择同质集成的梯度提升树、随机森林和极端随机树作为元学习的初级学习器,快速重构原始样本的特征空间;然后利用K-means算法处理重构样本集,拟合多个逻辑回归次级学习器进行变化区域初检;最后采用超像元分割算法和空间邻域信息双重约束,滤除细小的“椒盐”碎斑。为验证该方法的有效性,选用两组不同地区的高空间分辨率遥感影像作为实验数据源。实验结果中,两组数据集上的Kappa系数分别为0.849 2和0.813 9,漏检率分别为0.132 1和0.215 2,误检率分别为0.148 2和0.101 7,处理耗时分别为65.217 s和700.441 s。结果表明,元学习算法结合K-means聚类的方法可有效提升变化检测精度,在算法效率方面也有良好的表现。     

基于抛物线插值的正弦波拟合算法

为了合理利用原始采集数据并提高正弦波形数据拟合重构的精度,在最小二乘法原理的基础上,提出了抛物线拟合细分最小二乘法拟合正弦波形的方法.根据所采集数据点的特点,将数据进行分段抛物线插值细分.按照数据间抛物线变化趋势增加拟合数据量,然后对细分后的数据进行最小二乘拟合得到正弦曲线的参数.通过软件算法仿真并进行了实验数据处理,结果表明,该算法合理利用了所采集的数据,可使正弦波形参数的相位估计重复精度从最小二乘的-4.555×10-4提高到1.367×10-4.     

全局加权稀疏局部保留投影

针对稀疏保留投影(SPP)算法运行时间较长并且忽略了样本的类间差异信息的问题,在稀疏保留投影算法的基础上,提出了全局加权稀疏局部保留投影(GWSLPP)算法。该算法在保持样本的稀疏重构关系的同时,使样本具有很好的鉴别能力,算法通过对样本进行稀疏重构处理;然后对样本进行投影并且最大化样本的类间散度;最后利用得到的投影将样本分类。该算法分别在FERET人脸库和YALE人脸库上进行实验。实验结果表明,全局加权稀疏保留算法在执行时间和识别率综合性能上,优于局部保留投影(LPP)、SPP和FisherFace算法,执行时间只有25s,识别率能达到95%以上,实验数据验证了算法的有效性。     

全局加权稀疏局部保留投影

针对稀疏保留投影(SPP)算法运行时间较长并且忽略了样本的类间差异信息的问题,在稀疏保留投影算法的基础上,提出了全局加权稀疏局部保留投影(GWSLPP)算法。该算法在保持样本的稀疏重构关系的同时,使样本具有很好的鉴别能力,算法通过对样本进行稀疏重构处理;然后对样本进行投影并且最大化样本的类间散度;最后利用得到的投影将样本分类。该算法分别在FERET人脸库和YALE人脸库上进行实验。实验结果表明,全局加权稀疏保留算法在执行时间和识别率综合性能上,优于局部保留投影(LPP)、SPP和FisherFace算法,执行时间只有25s,识别率能达到95%以上,实验数据验证了算法的有效性。     

在重构相空间选取样本的时间序列分形预测

提出一种基于相空间重构原理进行样本选取的改进分形预测算法。该算法将时间序列在相空间重构中得到的嵌入维数和时间延迟作为分形预测中数据样本的选择依据,结合分形理论的拼贴定理和插值迭代算法,实现时间序列的分形预测,建立时间序列的分形预测模型。利用此改进算法对低压电力线噪声序列进行预测的结果表明,与现有分形算法相比,改进算法提高了数据样本间的相似度,优化了数据样本的选取,明显提高了预测的精度,适合于对自相似性和周期性不明确的时间序列的预测。     

基于稀疏邻域的特征融合算法及其应用

针对无标签样本和单标签样本的融合学习问题,提出样本稀疏邻域的概念,进而给出基于稀疏邻域的特征融合算法(SNSPDA)。样本的稀疏邻域充分利用稀疏表示的判别属性,增强了具有较大表示系数样本对被表示样本的重构作用。SNSPDA算法可捕获数据的局部几何结构,保持样本间的稀疏重构关系,同时避免单标签样本学习中的过拟合问题。大量单标签图像样本的实验结果表明,SNSPDA算法比仅反映单一数据属性的融合算法具有更高的识别率,如在光照条件变化较大时,该算法的正确识别率分别比稀疏保持判别融合算法与半监督判别融合算法提高了2.14%与17.43%。     

基于捷联惯导/里程计的车载高精度定位定向方法研究

研究了一种基于捷联惯导系统和里程计进行车载高精度定位定向的方法;采用里程计与捷联惯导中的陀螺仪构成航位推算系统,建立了航位推算系统的误差模型;为了增强航位推算姿态误差的估计效果,将载车姿态与位置信息一起作为量测,构建组合定位定向的量测方程;采用Sage-Husa自适应滤波设计捷联惯导/里程计组合定位定向算法,以增强算法对外界环境和载车机动的鲁棒性;仿真结果表明,基于捷联惯导/里程计的车载定位定向方法能够达到±20.4m(3σ)的定位精度,航向精度达到±3.1′(3σ),水平姿态精度达到±0.6′(3σ)。     

GPS accuracy estimation using map matching techniques: Applied to vehicle positioning and odometer calibration

A test-bed application, called Map Matched GPS (MMGPS) processes raw GPS output data, from RINEX files, or GPS derived coordinates. This developed method uses absolute GPS positioning, map matched, to locate the vehicle on a road centre-line, when GPS is known to be sufficiently accurate. MMGPS software has now been adapted to incorporate positioning based on odometer derived distances (OMMGPS), when GPS positions are not available. Relative GPS positions are used to calibrate the odometer. If a GPS position is detected to be inaccurate, it is not used for positioning, or for calibrating the odometer correction factor. In OMMGPS, GPS pseudorange observations are combined with DTM height information and odometer positions to provide a vehicle position at ‘1 s’ epochs. The described experiment used GPS and odometer observations taken on a London bus on a predefined route in central of London. Therefore, map matching techniques are used to test GPS positioning accuracy, and to identify grossly inaccurate GPS positions. In total, over 15,000 vehicle positions were computed and tested using OMMGPS.In general, the position quality provided by GPS alone was extremely poor, due to multipath effects caused by the urban canyons of central London, so that odometer positioning was used much more often to position the vehicle than GPS. Typically, the ratio is 7:3 odometer positions to GPS positions. In the case of one particular trip, OMMGPS provides a mean error of position of 8.8 m compared with 53.7 m for raw GPS alone.     

车载惯导里程仪组合导航系统安装误差标定研究

研究了捷联惯导、GPS、里程仪和气压高度计构成的组合导航系统中惯导安装误差角对里程仪航位推算精度的影响;提出了以GPS输出作为辅助信息对惯导安装误差进行标定的方法;设计了以里程仪航位推算误差传播方程为系统方程,以里程仪航位推算结果和GSP位置输出之差为量测,通过卡尔曼滤波估计惯导安装误差的标定方法;仿真结果表明,该方法对惯导安装误差的标定精度能达到角秒级。在调试过程中采用该方法标定补偿后的系统实际跑车实验航位推算精度达到5m+行程的0.15%,表明补偿后残余的惯导安装误差影响已经可以忽略。     

车载惯导航位推算组合导航系统误差补偿研究

当惯组(IMU)安装到车体上时存在安装偏差,推导了安装偏差及刻度系数误差对里程计速度的影响,进而导出了航位推算(DR)的位置误差方程及位置更新算法;建立了SINS/DR组合导航的状态方程和量测方程,以捷联惯导的位置与航位推算的位置之差作为组合导航卡尔曼滤波器的输入,估计出安装偏差和刻度系数误差的值并对航位推算进行补偿;仿真及跑车数据的验证分析结果表明了误差估计方法的有效性和正确性.     

高分辨率光电里程仪的蠕滑效应研究

为进一步提高里程仪在地面车系统中的定位性能,对工程实践中遇到的蠕滑效应进行了理论研究。首先,建立了地面车动力学模型,分析了蠕滑效应的成因和存在形式,给出了地面车仿真力学编排;其次,对"加速-匀速-减速"这个典型过程进行了计算机仿真,根据仿真结果分析了蠕滑效应的影响因素,建立了蠕滑模型;最后,对该模型的补偿效果进行了验证,可将里程仪定位误差从0.3 m提高到0.02 m以下。     

基于TOF/RSSI的公交车载节点组合定位算法研究

对具有TOF测距功能的新型无线传感器芯片JN5148的测距效果进行了分析测试,通过HDOP值分析了车载节点定位精度,制定了线性定位方案,并在此基础上提出了基于TOF/RSSI和里程仪的高精度公交车载节点定位算法。仿真结果表明,该组合定位算法具有良好的定位效果,对公交系统的智能化升级改造应用有参考价值。     

四轮移动机器人的前后轮双里程仪系统的误差分析

四轮移动机器人的驾驶和驱动系统的左右轮分别装上里程仪，里程仪的读数反映了车轮转过的角度和转向，在车轮直径固定的情况下，便可计算出车轮的移动距离．根据左右车轮的记数值，可以计算出车体的位置和方位．本文对前后轮双里程仪系统进行了对比分析，在相同的误差下，驱动轮双里程仪系统优于前轮驾驶角和双里程仪器系统，这对实际工作有指导作用．     

基于过程阻尼效应的电动汽车弹簧型扭振减振系统设计

为了提高电动汽车弹簧型扭振减振控制能力,提出基于过程阻尼效应的电动汽车弹簧型扭振减振方法。构建电动汽车弹簧型扭振减振的力学加载模型,采用基于直角坐标系的力矩控制方法进行电动汽车弹簧型扭振的载荷转移机构力学特征分析,构建载荷转移的电动汽车弹簧型扭振参数辨识模型,根据过程阻尼效应进行电动汽车弹簧型扭振减振的自适应调整,实现控制器参数的优化估计和辨识,基于载荷转移机构模型实现电动汽车弹簧型扭振减振系统的控制律优化设计。仿真结果表明,采用该方法进行电动汽车弹簧型扭振减振控制的自适应性较好,被控系统的跟踪误差较低,提高了电动汽车弹簧型扭振减振的稳定性。     

一种车载定位定向系统误差补偿方法

在车载定位定向系统中,误差控制与补偿足影响系统精度的最重要环节和手段;结合工程实际应用,采用捷联惯性测量组合和里程计构成车载定位定向系统,在分析该系统主要误差源的基础上,推导并提出了一种误差补偿方法;该方法在航位推算算法的基础上,利用外界位置信息,对系统主要误差源进行估计补偿;理论分析和车载实验结果表明,所提出的误差补偿方法不仅可以有效地提高系统的精度,而且实现简单方便,计算量小,具有较强的工程实用性.