惯性/卫星/天文组合导航仿真研究

研究组合导航系统优化导航的精度,针对星敏感器和卫星导航数据难以获取.为了对惯性/卫星/天文组合导航系统优化分析,同时克服物理实验缺少飞行轨迹信息的不足,深入研究了组合导航系统半物理仿真系统.提出了利用分布式子系统仿真模拟器,通过外部接口传输导航数据的仿真方法,便于进行子系统的单独验证以及组合导航仿真研究.通过对各子系统的仿真以及利用联邦滤波结构的组合导航算法仿真,结果表明,改变导航参数后的表现与理想结果一致,证明系统能 够完成设定的导航任务,并为设计提供了参考.     

基于UD-EKF自主光学导航方法仿真

针对探测器自主光学导航系统滤波算法鲁棒性的要求,通过对深空探测器巡航段自主轨道确定方法的研究,提出利用星敏感器及光学导航相机,通过对小行星附近多颗小天体夹角的测量,并结合几何关系,来实时确定飞行器轨道状态的一种基于UD分解的扩展卡尔曼滤波的光学自主导航的方案,并给出其UD分解构造算法;通过对协方差矩阵的UD分解来避免对协方差矩阵的直接求逆而导致的计算机舍入误差过大从而滤波发散的情况,通过matlab仿真验证了该方案可行性,节省了星载计算机的内存限制了舍入误差的增长,达到了较好的滤波效果.     

基于UKF的深空探测光学自主导航方法

光学自主导航方法将成为未来深空探测广泛应用的导航方式。本文在建立探测器的光学自主导航系统的状态方程和量测方程基础上，针对深空一号飞行中采用批处理最小二乘滤波方法存在的不足，提出了基于UKF滤波的光学自主导航方法。仿真结果表明：UKF方法不仅导航精度高，而且需要的导航小行星的数目远少于批处理最小二乘方法所需的数目。     

地球卫星自主天文导航滤波方法性能分析

在系统硬件精度无法改进的条件下,滤波方法是影响地球卫星自主天文导航精度和实时性的最重要因素,本文针对地球卫星天文导航工程应用的需求,研究了目前导航系统中应用最为广泛的扩展卡尔曼滤波(EKF)、Unscented卡尔曼滤波(UKF)、Unscented粒子滤波(UPF)3种滤波方法,在滤波周期和噪声分布影响下的导航精度和实时性.半物理仿真结果表明,在相同仿真条件下,Unscented粒子滤波方法具有最高的导航精度,但计算量也最大,EKF方法计算量最小,导航精度最低.本文结果可为地球卫星自主导航系统中滤波方法的选择提供参考和依据.     

基于最小二乘法的月球探测器自主导航

对于地月转移轨道的月球探测器,其受力复杂,轨道动力学方程难以精确建立,因此难以应用已有的基于轨道动力学方程的滤波方法对其进行自主导航.文中提出了以太阳和恒星的天文信息为观测量,采用迭代最小二乘法进行纯几何解析定位来实现月球探测器自主导航的方法.最后还对定位结果的优化的进行了研究.通过数学仿真分析了敏感器精度、观测星个数等因素对定位精度的影响,结果表明这种方法简单可靠,可以作为深空探测自主导航的滤波方案的初值.     

UPF在探测器自主导航中的应用

利用星敏感器和地平仪测量"星光仰角",进行自主导航方案设计.将UPF(Unscented Particle Filter)方法引入导航方案,利用UKF(Unscented Kalman Filter)获得重要性采样函数的同时,通过重采样解决了粒子耗尽问题,改善了系统性能.并与标准粒子滤波方法相比较,通过仿真验证了该方法的优越性.     

基于GPS射频模拟信号源的无人机导航系统研究

为了在室内验证卫星导航功能,采用飞机模型计算机、GPS硬件仿真器和GPS射频模拟信号源,提出了一种模拟卫星动态绝对定位的设计思想;根据导航计算需要,对系统中涉及到的不同坐标系进行转换;搭建半物理仿真平台,给出无人机自主导航的验证方案;仿真结果表明,基于GPS射频模拟信号源的无人机导航验证方法切实可行,导航系统具有良好的稳定性。     

一类载人潜水器的导航技术研究

介绍了一类载人潜水器导航系统的组成,接着阐述了基于工业以太网的信息采集模块. 由于载人潜水器动力学模型存在未建模扰动以及各种传感器存在不同程度的误差,需要采用卡尔曼滤波器（KF）等方法进行数据滤波,最后将滤波后的数据用于该类载人潜水器的导航研究. 半物理仿真平台结果表明,载人潜水器的导航精度得到了大幅度提高.     

基于紫外敏感器的卫星自主导航

卫星自主导航是指卫星不依赖地面支持,而利用星上自备的测量设备实时地确定自己的位置和速度,它是未来卫星导航的必然趋势.紫外敏感器具有精度高、体积小、可以实现多个敏感器功能的特点,利用地球成像的大小和位置以及恒星的位置可以获得卫星的导航信息.为了精确获得卫星导航信息,给出了轨道动力学模型,重点研究了地心矢量的确定方法,地心矢量的准确确定是精确导航的关键,提出了基于紫外敏感器的卫星自主导航模型,设计了扩展卡尔曼滤波算法,并结合轨道数据和测量数据进行了仿真,仿真结果说明了所提方案的有效性.     

基于改进粒子滤波的AUV海底地形辅助定位方法

针对自主式水下无人航行器的地形辅助导航问题,提出一种基于粒子滤波的地形辅助定位方法。为了解决粒子滤波的“粒子贫化”问题,引入了辅助采样,提出一种基于辅助采样粒子滤波的海底地形辅助定位方法,减小了由于重采样带来的粒子多样性的损失。基于半物理测试平台的仿真实验表明:本文所提出方法的精度较高,可适应不同地形特征下的地形辅助定位,可满足水下无人航行器(autonomous underwater vehicle, AUV) 水下导航定位的需求。     

空间机器人捕获非合作目标的测量与规划方法

提出了基于立体视觉的空间机器人捕获非合作目标的测量与规划方法,包括图像处理与特征提取、3D 重构及位姿测量、自主规划与控制等．同时,还建立了一套仿真系统,可进行包括图像采集、位姿测量、追踪星 GNC、空间机器人规划与控制、航天器动力学计算等在内的闭环仿真．仿真结果验证了算法的有效性．     

A switch-mode information fusion filter based on ISRUKF for autonomous navigation of spacecraft

Aiming at the problem of loss of accuracy using extended Kalman filter (EKF) in case of orbit maneuver, this paper proposes a novel information fusion filtering algorithm-iterated square root unscented Kalman filter (ISRUKF), and then designs a switch-mode information fusion filter based on ISRUKF and extended Kalman filter (EKF). This method combines navigation sensors’ geocentric vector and geocentric distance with starlight angular distance, which efficiently improves the reliability of autonomous navigation. On this basis, the method deduced measurement function of information fusion. With a semi-physical simulation to verify the proposed method, the simulation results for stably running and orbital maneuvering spacecraft show that the switch-mode information fusion filter can reduce the complexity of the algorithm and ensure the accuracy of the estimation. Thus, the proposed switch-mode filter is very suitable for spacecraft autonomous navigation system and other strong nonlinear state estimation fields.     

有色噪声下的平方根UKF在天文自主导航中的应用

针对由星敏感器和光学导航相机组成的卫星天文自主导航系统, 传统的平方根UKF不能很好地解决测量噪声为有色噪声情况下的非线性滤波问题, 导致导航系统的精度下降. 为此, 提出了一种有色噪声情况下的平方根UKF方法. 同时, 为了避免在数值计算的过程中, 由于舍入误差而破坏误差协方差矩阵的正定性和对称性, 在整个递推计算过程中, 借鉴平方根Kalman滤波理论, 采用协方差矩阵平方根进行递推计算, 改善滤波算法的稳定性, 协方差矩阵的平方根更新用cholesky分解和qr分解来计算. 将该方法应用于卫星天文自主导航系统中, 实验仿真结果表明, 相对于传统的平方根UKF算法, 所设计的平方根UKF算法能够很好地解决测量噪声为有色噪声情况下估计精度低问题.     

Learning action models for the improved execution of navigation plans

Most state-of-the-art navigation systems for autonomous service robots decompose navigation into global navigation planning and local reactive navigation. While the methods for navigation planning and local navigation themselves are well understood, the plan execution problem, the problem of how to generate and parameterize local navigation tasks from a given navigation plan is largely unsolved.

This paper describes how a robot can autonomously learn to execute navigation plans. We formalize the problem as a Markov Decision Process (MDP) and derive a decision theoretic action selection function from it. The action selection function employs models of the robot’s navigation actions, which are autonomously acquired from experience using neural networks or regression tree learning algorithms. We show, both in simulation and on an RWI B21 mobile robot, that the learned models together with the derived action selection function achieve competent navigation behavior.     

基于陆标图像的火星绕飞自主导航方法

针对火星绕飞自主导航的高精度要求,利用火星表面的陆标作为新的测量信息源,通过对陆标特征提取识别获取测量信息.在仅观测火星地表陆标图像信息的基础上,建立了相应的自主导航方案并利用可观测性矩阵分析了该方案的可观测性.考虑到在图像拍摄和视线提取过程中可能会产生的不确定性测量误差,采用基于极大相关熵的无迹卡尔曼滤波算法抑制不确定性误差影响,并实现对火星探测器的位置、速度的状态估计.数学仿真结果表明该自主导航方法具有可靠性,极大相关熵无迹卡尔曼滤波算法通过结合无迹变换和极大相关熵鲁棒权重函数可以有效抑制测量模型中不确定误差影响,能够达到较高的火星绕飞定轨精度.     

空间机器人视觉伺服半物理仿真的原理与实现

针对在地面很难对空间机器人目标捕获过程进行微重力环境下的真实实验问题,建立了半物理仿真系统,以对图像处理、路径规划以及控制等关键算法进行验证,该系统的关键在于将"虚拟环境"与"真实环境"结合起来,利用真实视觉对虚拟环境进行3D重构,以计算目标的相对位置和姿态,实现对视觉伺服控制的闭环仿真.从理论上推导了半物理仿真的原理,并提出了等效投影模型的标定方法,仿真结果表明了该方法的有效性.     

Visual–inertial navigation for pinpoint planetary landing using scale-based landmark matching

Landing an autonomous spacecraft within 100 m of a mapped target is a navigation challenge in planetary exploration. Vision-based approaches attempt to pair 2D features detected in camera images with 3D mapped landmarks to reach the required precision. This paper presents a vision-aided inertial navigation system for pinpoint planetary landing called LION (Landing Inertial and Optical Navigation). It can fly over any type of terrain, whatever the topography. LION uses measurements from a novel image-to-map matcher in order to update through a tight data fusion scheme the state of an extended Kalman filter propagated with inertial data. The image processing uses the state and covariance predictions from the filter to determine the regions and extraction scales in which to search for non-ambiguous landmarks in the image. The image scale management process operates per landmark and greatly improves the repeatability rate between the map and descent images. A lunar-representative optical test bench called Visilab was also designed in order to test LION. The observability of absolute navigation performances in Visilab is evaluated with a model developed specifically for this purpose. Finally, the system performances are evaluated at a number of altitudes along with its robustness to off-nadir camera angle, illumination changes, a different map generation process and non-planar topography. The error converges to a mean of 4 m and a 3-RMS dispersion of 47 m at 3 km of altitude on the test setup at scale.     

基于粒子滤波的无人机自主轨迹视觉导航控制方法研究

针对现有无人机导航控制方法存在的控制效果不佳的问题,本文提出一种基于粒子滤波的无人机自主轨迹视觉导航控制方法研究。利用粒子滤波算法,实现对无人机自主轨迹视觉导航控制方法的优化设计。采用栅格法构建无人机飞行环境地图,根据无人机的机械组成结构和工作原理,构建运动状态模型。利用内置的摄像机设备采集视觉图像,执行图像灰度转换、几何校正、滤波等预处理步骤。通过对视觉图像的特征提取,判断当前环境是否存在障碍物。利用粒子滤波算法确定无人机位姿,结合障碍物识别结果规划无人机的自主飞行轨迹。将位置、速度和姿态角的控制量计算结果,输入到安装的导航控制器中,完成无人机的自主轨迹视觉导航控制任务。通过实测分析得出结论：应用设计的导航控制方法,其位置误差、速度误差以及姿态角误差均维持在预设值以下,即设计的导航控制方法具有良好的控制效果。     

机载(动态)GPS信号模拟器研究

为解决无人机GPS自主导航系统的地面实验环境问题,结合某型无人机GPS自主导航系统的开发,首先提出了机载GPS信号模拟器的概念;其次,探讨了机载GPS信号模拟器的基本组成以及各组成部分的工作原理和实现方法,采用四元素法来实现无人机姿态角的求解,用迭代的方法来进行大地参心坐标系和WGS-84坐标系之间的转换;再次,在BORLANDC＋＋3．1编译环境下采用C语言编制了机载GPS信号模拟器仿真软件和地面监控软件;最后,设计了基于GPS自主导航的半实物仿真实验方案并对某型无人机进行了仿真实验,取得了良好的实验效果。