移动机器人激光雷达测距误差自适应修正研究

为解决激光雷达测距准确率低等问题，提出移动机器人激光雷达测距误差自适应修正研究。构建机器人动力学模型，分析障碍物在雷达、机器人和全局坐标系中的位置，完成坐标变换，避免因坐标不同造成测距误差，考虑气动光学效应会降低回波强度，对测距公式求全微分、计算具体误差值，通过比例系数自适应修正误差，实现移动机器人激光雷达准确测距。实验证明，所提方法即使在复杂环境下测距的位置误差均在4 cm以内，耗时仅为1.2 s,测距准确度达到了99.0%以上，因此，该方法可以适应复杂环境的避障，为机器人路径规划提供更加可靠的依据。     

激光雷达测距的机器人最优移动路径选择机制

针对当前机器人最优移动路径选择机制存在误差,工作效率低的缺陷,设计了基于激光雷达测距的机器人最优移动路径选择机制.首先利用人工势场方构建机器人的移动模型,并采用激光雷达测距技术建立栅格地图,然后将障碍物和机器人间的数据引入到坐标系中,经坐标转换映射到栅格地图中,建立障碍物与栅格地图之间联系;最后采用代价函数对机器人移动...     

外弹道测量多测速元数据融合同步修正方法

采用数据融合算法完成高精度外弹道测量对各测元时间同步有着严格的技术要求。在分析时间不同步对融合弹道测速精度的影响基础上,分析了引起无线电测速时间不同步的因素,并构建了有效的数学修正模型。针对融合弹道速度异常超差现象,依据对测速误差理论模型公式和无线电测速原理分析结果,提出基于各测量设备测速数据解算模型的积分点移位和传播延迟修正模型算法,并应用于潜射弹的数据融合同步修正。工程应用结果表明,融合弹道偏差优于0.04 m/s,较修正前精度提高了4倍以上。由于陆基无线电测量系统的测距、测角具有类似的时间不同步特征,因此该模型也可作为多测元融合弹道解算过程中的一般方法推广使用。     

大视场红外光电经纬仪精度标定

为了提高大视场红外光电经纬仪测角精度,提出了一种多元回归分析的静态精度标定方法.对影响其精度的原因进行分析,并提出相应的解决办法.首先介绍了红外光电经纬仪的系统组成和测量原理,分析了物像空间在大地坐标系下的坐标对应关系,然后,指出了影响大视场红外光电经纬仪测量精度的原因是由于加工与装调过程中引起的误差,并且该误差与光学设计值不完全一致.最后,针对这一问题,提出了使用多元回归分析数据处理方法,该方法在全视场内按区域建立多元回归分析计算模型,当进行精度解算时,通过多元回归分析模型对脱靶量进行修正,使用修正后的脱靶量进行测角精度计算.实验结果表明:经过多元回归分析修正后的方位角与高低角测角误差差分别由21.44与26.81提高到7.62与6.38.有效地提高了大视场红外光电经纬仪的测角精度.     

航管二次雷达测量精度分析及改善方法

分析了影响航管二次雷达测角、测距精度的主要因素及误差大小,实际应用中其误差因素的改善受雷达系统硬件条件限制,难以实施.文中从二次雷达数据处理角度给出了改善雷达测量精度的有效方法,其内容包括OBA表自校准技术、最小二乘法测角、测距误差修正等.上述方法经工程应用验证,可有效提高二次雷达的测量精度.     

基于LiDAR扫描角度修正的障碍目标定位方法

在二维激光雷达(LiDAR)用于障碍物检测时，移动机器人自身姿态变化导致LiDAR基准位置变化，对障碍目标进行定位计算时会产生较大误差。文中提出了一种基于LiDAR扫描角度修正的障碍目标定位方法，用K-means聚类算法对激光雷达点云数据进行聚类划分，然后对聚类后数据进行角度修正处理，使处理后的数据信息更符合真实值。最后包络每个聚类数据，从而提高LiDAR扫描数据的准确性。测试结果表明，文中所提方法能够提高定位精度，满足障碍物精准定位的需求。     

基于恒星测量的船载雷达轴系误差修正参数动态标定

提出了一种动态条件下通过船载经纬仪和雷达标校电视联合测恒星,标定雷达轴系误差修正参数的数学方法,从理论上推导了相关的模型。在此基础上,通过实测数据进行了试算分析。分析结果表明:利用动态标定方法给出的船载无线电雷达轴系误差修正参数吸收了经纬仪光轴和雷达光轴之间的偏差,有效提高了雷达测角精度。     

舰载经纬仪船摇误差修正方法研究

针对海上舰船摇摆引起的舰载经纬仪巨大定位及测量误差问题,提出一种船摇误差修正的高精度解决方案。利用惯性导航系统测量出的船体摆动姿态角和GPS局部基准定位信息,对舰载经纬仪实时站址数据和测角数据做了船摇修正处理,并研究了站址误差对测角精度的影响。通过对修正前后数据做误差比对分析,提高了海基测控装备外弹道的测量精度。试验证明,该方法简单、实用,修正后精度满足使用要求,可以推广应用。     

基于遗传算法的柱面光栅测角技术研究

高精度角度测量装置是保证旋转设备精度和性能的关键, 广泛应用于测量跟踪仪器中, 特别是对于大尺寸坐标测量仪器, 测角相比于测距是制约坐标测量精度的瓶颈。在精密一维轴系平台上, 采用高精度柱面光栅及四个读数头构建测角装置, 对传感器本身、安装及轴系跳动等误差因素对测角精度的影响进行了详细分析。基于角度测量标准器具校准角度测量误差, 对误差数据进行谐波分析。基于遗传算法提出了一种参数优化方法, 建立误差补偿模型, 对测角误差进行了补偿。实验结果显示, 补偿后柱面光栅测角误差减少为0.7, 证明了误差补偿算法的有效性, 显著地提高了角度测量精度。     

基于三维激光雷达的无人船障碍物自适应栅格表达方法

针对无人船(USV)海上近距离实时性避碰检测的需求,提出一种基于三维激光雷达的USV障碍物自适应栅格表达方法。根据USV周边环境障碍物的激光雷达点云分布,建立障碍物密集度和障碍物表达时间与栅格地图分辨率之间的函数关系,自适应确定适中的地图分辨率,构建栅格地图;对三维激光雷达点云数据进行降维处理,将三维激光雷达点云投影到栅格地图,减小数据量,提高障碍物检测效率。利用三维激光雷达开展方法验证性实验,获取了三种不同障碍物场景的激光雷达点云数据。处理结果显示:环境中障碍物数量越多,获得的期望栅格地图分辨率越高,障碍物表达更精细;反之,障碍物数量越少,获得的期望栅格地图分辨率越低,障碍物表达更快速,可实现障碍物自适应栅格表达。所建立的方法可为后续USV局部避碰路径规划研究提供支撑。     

Mars-LiDAR系统误差分析及安置角误差飞行检校

机载激光雷达系统是集激光扫描仪、全球定位系统和惯性导航系统等于一体的多传感器集成系统。机载激光雷达的检校和标定是保证激光点云定位精度的关键环节,其中扫描系统安置角误差是影响定位精度的主要因素之一。首先介绍了国产中远程机载激光雷达Mars-LiDAR系统,然后基于误差传播定律对系统误差进行了分析。研究了系统安置角误差的飞行检校方法,采用外场定标的方法将安置角进行动态分离,并通过飞行试验完成了系统安置角误差的动态检校,对Mars-LiDAR系统在3000 m、4000 m飞行高度获取的点云进行了定位精度分析和校正,验证了Mars-LiDAR系统安置角误差检校方法的实用性。     

双光纤点衍射干涉投影系统误差校正及优化

条纹投影测量技术为复杂曲面提供了一种大动态范围的非接触式三维形貌检测方式。在基于双光纤点衍射干涉的条纹投影检测系统中,系统结构参数对最终面形检测精度影响较大。通过建立系统结构几何分析模型,对系统结构参数进行了优化。针对双光纤点衍射探头投射角标定误差的影响,传统基于零级亮条纹定位的投射端投射角标定方法由于临近级次条纹光强较为接近难以区分而导致存在较大误差,为此提出了一种基于基准平面的投射角迭代校正方法,在原标定方法的基础上进一步提高了其标定精度,进而有效提高了面形检测精度。为验证所提出方法的可行性,搭建实验系统对不同斜率动态范围的待测物测量比对,结果表明校正前后的测量系统与三坐标测量机的测量结果偏差从0.418 2 mm减小至0.021 1 mm,实现了微米级的检测精度,为各类复杂曲面的高精度检测提供了一种可行的方法。     

Calibration of geometric parameters and error compensation of non-geometric parameters for cable-driven parallel robots

Accuracy is an important performance indicator that affects the research and industrial application of cable-driven parallel robots (CDPRs). The error sources of CDPRs include geometric parameters (GPs) and non-geometric parameters (NGPs). Typically, GPs can be calibrated by external measurement devices whose position is dependent on coordinate system parameters. To improve the calibration accuracy and robustness, an iterative calibration method is proposed to calibrate the coordinate system parameters and GPs, and the asymptotic convergence is proven. Moreover, considering the tight coupling and non-linearity of NGPs, we design an artificial neural network to compensate for the residual position errors caused by NGPs. Based on the hierarchical genetic algorithm, a synchronization optimization algorithm is developed to improve the approximate accuracy and generalization to residual position errors of unknown trajectories. With theoretical initial parameters, experiments for the calibration of GPs and error compensation of NGPs were performed on a 3-DOFs CDPR. Finally, the average position error of the end-effector is reduced to 1.3 mm and the maximum error is 1.9 mm.     

主动雷达与惯导设备安装夹角的标校

针对主动雷达与惯导设备安装夹角引起的测角误差问题,提出了一种高效、高精度的标校方法。采用差分全球定位系统(Global Positioning System,GPS)分别测量目标和雷达在大地坐标系中的位置信息,并转换到目标地理坐标系中;同时通过雷达和惯导测量的雷达坐标系下的目标角度、距离信息,建立目标地理坐标系和雷达坐标系的转换方程,计算出雷达和惯导在目标地理坐标系下的安装夹角。性能分析和仿真结果表明,在确保差分GPS坐标、惯导输出姿态角和雷达测量角精度的条件下,所提方法能有效和高精度的测量出安装夹角。该方法通过了外场试验标定和机载试验验证,可推广到车载或机载雷达与惯导设备的安装夹角标校中。     

飞行器远程图像距离测量方法研究

针对无人飞行器在进行远程空间距离自动检测的过程中,极易受到机身晃动、翻滚的影响,造成采集的图像数据误差较大,测量效果不准的问题.文中提出一种基于倾斜误差补偿矫正的飞行器采集图像测距方法.通过建立立体转化坐标系,在新坐标系下对远程采集的数据进行数据倾斜误差的计算并且进行矫正,消除飞行器在机身摇摆、方向突变、倾斜过程中造成的图像配准特征误差较大的影响,提高距离测量的准确度.仿真实验表明,该方法能大幅机身颠簸、翻转情况下的距离测量准确度,取得了令人满意的效果.     

基于图像的水下三点激光测距方法研究

基于光学成像原理和激光三角测距法,提出将三个点激光器与水下相机结合、根据水下光学图像对水下目标物距离进行测量的思路。建立了激光束与目标物垂直、与目标物之间存在旋转角、存在俯仰角三种情况下的三点激光测距理论模型,推导了目标物距离与水下激光光斑图像之间的数学关系,在此基础上得到了三种情况下的三点激光测距公式。研制了系统样机,并通过空气中和水下的距离测量实验,测试了测距模型和定标算法的误差。实验结果显示,在8.4 m范围内,使用统一测距公式对距离进行测量时,测距误差最大值约为35 cm,平均测量误差小于15 cm。研究成果可望用于水下目标较近距离的精确测距。     

机载远程红外双站测距研究

介绍了红外双站测距的原理,分析了机载远程红外双站测距误差的影响因素并分别推导出各影响因素引起的部分误差公式,通过仿真实验进行了验证。实验结果表明,红外系统的测角误差和距离基线误差越大,测距误差越大;在测量精度和目标距离一定的条件下,由测角误差引起的测距误差与目标的方位角和俯仰角有关,由距离基线误差引起的测距误差与角度无关。     

分布式阵列雷达基线位置和相位误差的卫星标校方法

在采用相位干涉测角的分布式阵列雷达系统中,系统阵面相位中心位置误差和相位误差对测角精度影响很大,且阵面相位中心位置与物理中心位置通常不一致,因此需要对其进行精细标准补偿。传统的雷达系统误差校正方法通常采用远场辐射源来对雷达进行校正,但是对于单元间距很大的分布式阵列空间目标监视雷达而言,要实现远场辐射校准往往很难。该文提出一种利用多弧段的精轨卫星精密星历对阵面相位中心位置误差引起的相位误差进行白化,然后搜索相位中心坐标和相位差使匹配方差最小的校正方法,无需使用特定仪器测量,且能很好地标定误差;计算机仿真以及实测数据验证了使用该文校正方法后,测角精度得到了显著提升。     

基于双目视觉机器人TCP校准方法研究

工业机器人末端执行器位置参数(TCP)是机器人离线编程及机器人末端工具误差校正的基础,研究快速、准确的TCP校准方法对保证工业现场环境下机器人系统顺利正常工作至关重要。以双目视觉测量为基础,结合空间坐标变换理论与机器人运动学,提出了一种应用于工业制造现场的机器人TCP参数快速自动校准方法。此方法具有非接触测量、校准速度快、精度高等优点,减少了传统接触式TCP校准过程中误差因素,并且克服了其标定速度慢,标定精度不足等缺点。结合ABB工业机器人对该方法进行验证实验,实验结果表明:对于直径为10 mm的末端工具,提出方法校准精度相对于传统接触式标定有很大的提高,可以满足工业现场高精度的、快速的TCP校准要求。