基于FPGA的管道缺陷检测系统设计

针对长输管道在长时间使用过程中为保证安全，需定期进行管道检测的问题，该文设计了一种基于FPGA的管道缺陷检测系统，该系统通过对多路漏磁传感器的信号经过放大、滤波后采集并经过FPGA控制数据存储到Nand Flash中，完成管道内缺陷信息采集与存储。当完成检测后通过上位机读取检测的数据并进行分析处理，判断管道是否存在缺陷以及缺陷的位置。经实验测试表明，该系统能够准确地定位管道缺陷的位置，位置误差在0.1 m之内，且系统可靠性高、体积小，具有一定的工程应用价值。     

井下多传感器组合导航系统

针对井下车辆高精度惯性导航成本较高、低成本MEMS惯性传感器漂移较大等问题,提出一种井下多传感器组合导航系统,该系统通过蓝牙测距信息、MEMS惯性传感器及车载里程计信息进行组合导航。利用卡尔曼滤波技术融合多传感器数据,结合蓝牙测距信息抑制MEMS惯性传感器漂移,提高车载惯性传感器在一段时间内的定位精度;通过MEMS惯性传感器预测车辆位置,有效滤除干扰标签的蓝牙信号,提高数据可靠性;融合车辆里程计数据后,定位结果更加稳定可靠。测试结果表明,在井下蓝牙标签间隔10m布站情况下,每10m定位误差在3.2m以内,能够满足井下导航要求。     

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.     

基于脚部捷联惯性传感器的行人定位方法比较

对两种基于脚部捷联惯性传感器的行人定位方法—惯性导航系统(INS)和行人航迹推算(PDR)方法的定位精度进行比较。为行人定位算法的设计提供参考,在布置有超宽带(UWB)定位设备的空旷地带,实验者将捷联惯性测量单元(IMU)穿戴在脚部,以正常步速行走一个周长为124. 2 m的一个矩形。用INS和PDR算法分别对采集的惯性数据进行处理得到行人位置;以UWB定位的结果为参考,对两种算法的定位精度进行评价。实验结果表明:INS的平均定位精度比PDR高1 m,并且随着行走距离的增加,PDR的定位误差远高于INS,达到2 m以上。     

基于ARM处理器AGV用微小型捷联惯导系统的研究

阐述了自动导航小车(AGV)用微小型惯性导航系统的工程设计与实现问题。以ARM处理器为导航计算机,以微机电惯性测量元件(MEMS-IMU)为惯性传感器,设计并研制了一种微小型捷联惯性导航系统。给出了系统的硬件结构图和程序设计流程图,并提供了一种解决微机电陀螺漂移问题的实用方法。实验证明了本系统的性能可靠。     

惯性传感器技术及发展

论述了惯性传感器的发展过程和其在惯性导航系统中的地位 ,对新型惯性传感器 :壳体谐振陀螺仪、微机械电子系统惯性传感器、光纤陀螺仪的原理、性能和研究现状作了分析 ,最后指出了惯性传感器的发展方向。     

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。     

视觉—惯性导航定位技术研究进展

视觉—惯性导航定位技术是一种利用视觉传感器和惯性传感器实现载体的自定位和周围环境感知的无源导航定位方式,可以在全球定位系统（global positioning system,GPS）拒止环境下实现载体6自由度位姿估计。视觉和低精度惯性传感器具有体积小和价格低的优势,得益于二者在导航定位任务中的互补特性,视觉—惯性导航系统（visual inertial navigation system,VINS）引起了极大关注,在移动端的虚拟现实（virtual reality,VR）、增强现实（augmented reality,AR）以及无人系统的自主导航任务中发挥了重要作用,具有重要的理论研究价值和实际应用需求。本文介绍视觉—惯性导航系统,总结概括该系统中初始化、视觉前端处理、状态估计、地图的构建与维护以及信息融合等关键技术的研究进展。对非理想环境下及基于学习方法的视觉—惯性导航定位算法等热点问题进行综述,总结用于算法评测的方法及标准数据集,阐述该技术在实际应用中所面临的主要问题,并针对这些问题对该领域未来的发展趋势进行展望。     

基于GLRT零速检测算法的行人室内定位系统

针对微机电系统中惯性传感器漂移大、精度低导致室内行人定位精度不高的问题,本系统在惯性导航解算算法的基础上,提出基于广义似然比检验的零速检测算法.该方法是利用广义似然比检验对行人处于站立相或摆动相的概率进行估计以及进行零速更新,提高行人定位精度.基于本文提出的行人室内定位模型,搭建以惯性测量单元为核心的实验平台,评估本文算法的可行性.实验结果表明行人定位的动态误差为-1.8141 m~1.4516 m,置信度为97.61%.表明本文的行人室内定位系统满足实际定位的要求.     

基于惯性传感器的室内惯性导航与定位系统

研制的轮式小车室内惯性导航装置和定位系统选用MEMS惯性传感器,实现小车在室内一定区域的导航和定位。该装置可以通过WiFi无线数据传输,将其所在的实时坐标信息发给控制终端,在PC或平板电脑上的电子地图中显示小车所处的位置。操作员也可以用PC通过WiFi对小车进行无线控制。实验结果表明,控制终端能对轮式小车进行位置显示和有效控制。