惯性/光流/磁组合导航技术在四旋翼飞行器中的应用

微小型无人飞行器(MUAV)通常采用微惯性/GPS组合导航系统提供载体速度、位置、姿态等参数.然而GPS信号易受干扰,且面对特殊环境(如高楼林立的街道、隧道、峡谷等)易出现信号丢失情况,难以满足飞行器的自主安全飞行要求.为解决该问题,设计基于光流法辅助微惯性导航的无GPS自主导航方案,提出了一种基于无味卡尔曼滤波(UKF)的非线性融合导航方法,基于四旋翼飞行器的悬停和飞行实验进行了验证.实验结果表明:该方案具有成本低、导航自主性强、精度高的优点,具有一定的应用参考价值.     

GPS/MEMS-INS组合导航系统设计

针对微机电系统(micro electro mechanical system,MEMS)惯性器件随机噪声大,现有的去噪算法难以兼顾降噪效果和信息处理速度的问题,提出自适应实时混合去噪算法;利用无轨迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法进行信息融合,克服了扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)对非线性系统线性化会带来额外误差的缺点;利用多线程信息同步技术实现微机电惯性导航系统(MEMS inertial navigation system,MEMS-INS)和全球定位系统(global position system,GPS)的同步运行。基于以上关键技术和算法,设计了一种GPS/MEMS-INS组合导航系统,实验结果表明,该组合导航系统在静态及动态环境下均能够进行实时高精度地导航定位。     

基于NARX神经网络辅助组合导航方法研究

为解决短时全球导航卫星系统(GNSS)失效造成车载组合导航系统导航精度下降的问题,提出一种NARX神经网络辅助的组合导航方法。对神经网络辅助导航的原理进行了分类,并分析了神经网络可利用的输入输出信息,提出一种根据惯性测量单位(IMU)测量信息和惯性导航解算信息对GNSS位置速度增量进行预测的方法。通过实测数据实验验证了方法的有效性,GNSS失效60 s期间,导航最大位置误差5.1 m、最大速度误差0.15 m/s。     

弹道导弹惯性/双星/天文组合导航系统研究

弹道导弹飞行特点对其导航系统提出了较高的技术要求,因此提出一种惯性/双星/天文组合导航方案对弹道导弹实时估计和修正导航误差,提高导航精度,该组合导航方案以惯性导航系统与天文导航系统的姿态角差值、惯性导航系统与双星定位导航系统的位置差值作为观测量,建立弹道导弹导航系统的数学模型和观测方程,以无反馈模式联邦滤波器在线估计弹道导弹导航参数误差值.通过计算机仿真并分析仿真结果:和惯性导航系统相比较,这种组合导航系统可以提高弹道导弹导航精度,适合弹道导弹组合导航.     

基于9DOF IMU的AUV惯性导航技术研究

水下机器人(underwater vehicle)惯性导航技术是目前机器人控制技术的难点,通过加装不同类型的IMU组件,可以实现水下机器人姿态、方位等参数的测量,并将这些参数作为反馈输入来实现水下机器人的精确控制;针对低成本微惯性传感器的应用特性,采用Sparkfun、Arduino Mega和Raspberry Pi,设计了基于Raspberry Pi集中处理、Arduino控制板分布式控制的微小型捷联惯导系统,实现了水下机器人惯性导航系统的全部导航和制导参数读取,包含位置坐标、线速度、角速度、姿态角、方位角等信息,通过水池试验表明应用表明本系统满足Eco-dolphin的水下定航控制要求。     

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。     

基于雷达–扫描器/惯性导航系统的微小型无人机室内组合导航

本文提出一种基于雷达–扫描器/惯性导航系统(radar-scanner/INS)的微小型无人机室内导航方法.为提高算法的实时性,采用基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的DC同步定位与构图技术(SLAM)实现定位和构图;在更新状态值的扫描匹配过程中提出启发性逻辑来筛选激光雷达数据,以提高算法对无人机因姿态和高度变化而引起的轮廓地图波动的抗干扰性;在特征匹配的过程中选取合理的地图轮廓特征,并利用扫描匹配的结果和特征匹配的传递性提出了精度较高的引导配对,以提高特征配对在三维环境下的准确性;最后,将DC SLAM与惯性导航系统进行基于EKF的组合滤波,给出无人机的全状态估计.通过与GPS/INS组合导航对比以及室内飞行验证,本文提出的方法能够满足无人机飞行控制对导航实时性和精度的要求.     

MEMS SINS-GPS组合导航系统设计

为实现满足中低精度要求的低成本导航系统,选用MEMS惯性传感器研制了捷联式惯性导航系统(SINS);针对MEMS惯性传感器噪声较大和惯性导航系统误差随时间迅速累积的问题,利用小波对MEMS陀螺信号进行了降噪处理,并采用SINS-GPS卡尔曼滤波组合导航系统以消除惯导系统的误差累积,输出较高精度的速度、位置信息.对SINS和组合导航系统进行了仿真实验,实验结果表明所建系统的长时间导航性能有一定改善.     

基于PDR/UWB紧耦合的足绑式行人导航技术

为了解决低成本微机电惯性导航系统存在的累积误差问题,提出一种基于融合行人航迹推算(PDR)和超宽带(UWB)无线定位的实时室内行人导航系统.利用加速度计和磁强计进行初始姿态对准;考虑滤波误差估计,推导了惯性导航算法;依靠加速度计和陀螺仪的"与"逻辑进行行人步态检测;实施零速更新(ZUPT)提供速度误差观测量,利用UWB系统提供位置误差观测量;设计具有野值辨识机制的扩展卡尔曼滤波器进行数据融合.对提出的行人导航算法进行实验验证,结果表明该行人导航算法与传统定位方法相比能够有效提高行人定位精度.实验中,该行人导航算法能够获取低于0.2 m的定位误差,且稳定、不发散.     

基于改进时间差分的视觉/惯性组合导航研究

针对全球导航卫星系统(GNSS,Global Navigation Satellite System)在军事战争、室内和水下等情况下存在因信号缺失导致的全球定位系统（GPS,Global Positioning System）无法使用和惯性导航系统(INS,Inertial Navigation System)状态误差发散过快的问题,提出了一种基于连续帧时间差分视觉辅助导航的方法。为了抑制状态误差的快速发散,提高INS在长航时工作上的性能,分析了机器视觉连续帧间差分法,并对其进行了计算上的改进,设计了一种时间差分视觉/惯性组合系统,并进行了仿真实验和分析。结果与纯INS相比,均方根误差(RMSE,Root Mean Square Error)在北向位置上减少了19.0%,在东向误差上减少了32.1%,表明该方法有效抑制了纯惯性导航速度和位置的误差发散,延长了惯性导航的可用时间。     

基于DSP的磁阻传感器导航仪设计

微机电系统的迅猛发展,使得固态传感器具有体积小、重量轻、成本低等特点,研究利用固态传感器来构建低成本、小型化的导航系统成为导航领域的热点之一.通过将捷联惯性导航系统、磁阻/加速度计测姿系统和全球定位系统结合在一起,形成了组合导航系统.静态测试表明,相比单一的导航系统,组合导航系统的性能有了较大的提高.     

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。     

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。     

无人飞行器的北斗卫星组合导航算法研究

北斗卫星导航系统是中国自行研制的全球卫星定位与通信系统,为促进北斗卫星系统在导航方面的运用,降低我国导航方面对GPS的依靠,从而进一步降低成本,提高无人飞行器的导航精度,本文对捷联式惯性导航系统（INS）和北斗定位导航系统的组合导航算法进行了研究,通过惯性导航系统的原理和导航解算的过程,选择惯导系统和北斗系统的速度、位置差值作为观测量,建立组合导航系统的状态方程和观测方程,利用无迹卡尔曼滤波得到惯导系统状态量和惯性敏感器的误差,对惯导系统进行误差补偿,从而实现无人飞行器的高精度导航控制.并使用Matlab进行仿真,得出高精度的模拟输出轨迹.     

惯性组合导航系统性能评估方法研究进展

性能评估方法能够解决试验法无法评估定性指标, 以及试验难以开展时无法评估性能的问题, 已成为支撑各类军民装备现代化的重要技术手段. 然而, 性能评估方法的指标体系, 无量纲化方法及权重方法均存在不足, 难以满足精确性的要求. 对于指标具有模糊性和不可公度性, 且包含多个指标, 指标间具有多层次关系的系统而言, 例如, 惯性组合导航系统, 性能评估方法精确性尤为重要. 本文梳理了惯性组合导航系统性能评估方法研究进展. 首先, 介绍了惯性组合导航系统性能评估方法概述, 包括性能评估方法概念分析, 惯性组合导航系统特殊性讨论及惯性组合导航系统与性能评估方法关系分析. 其次, 分析了惯性组合导航系统指标体系, 无量纲化方法, 组合权重方法及评估方法等内容. 最后, 阐述惯性组合导航系统性能评估方法存在的问题及未来研究方向.     

间接Kalman滤波器在航天器CNS/SINS组合导航中的应用

为了利用最优估计法实现捷联惯导系统和天文导航系统的组合,讨论了捷联惯导和天文导航两子系统的组合方式,初步建立了针对Kalman滤波的组合导航模型,在此基础上对比了直接法Kalman滤波和间接法Kalman滤波,并采用反馈校正法针对即得模型设计了间接Kalman滤波器.分析仿真结果表明,间接Kalman滤波器能较好实现两个子系统的组合,使两系统间的信息相互渗透,起到性能互补的作用.     

基于Cortex-M4的多传感器组合导航系统设计

针对移动机器人导航定位需求,设计了一种低成本、便携式的多传感器组合导航系统.采用ARM Cortex-M4内核的STM32F407处理器为电路核心,利用微惯性测量单元(MIMU)、全球卫星定位系统(GPS)以及电子罗盘作为导航数据源,进行了相关的硬件设计;采用移动导航平台进行实验验证,通过实测数据进行分析,结果表明:该组合导航系统可以有效提高导航精度,使其导航定位经纬度误差稳定在1.0m左右,航向角误差稳定在0.8°以内,对移动机器人导航有一定的参考价值.     

多导航传感器的多模卡尔曼滤波研究

将多模自适应估计用于导航数据融合处理方法中,通过数字仿真将单一模型的惯导系统/全球定位系统/多普勒计程仪组合导航系统与多模自适应估计的组合导航系统的性能进行了比较,多模滤波器具有较明显的稳定滤波,而且,加大了测量值动态范围,说明了多模自适应估计在组合导航系统中可增强系统对环境的适应性,提高组合导航系统的精度.