模糊逻辑在NGIMU/GPS组合中的应用

由于加速度计输出动态噪声的存在,无陀螺惯性测量组合(NG IMU)导航误差随时间迅速累积.采用传统卡尔曼滤波方法进行NG IMU/GPS组合导航系统设计时,又由于观测噪声的复杂性,造成滤波结果不明显.针对上述噪声统计特性不易确定的特点,基于NG IMU九加速度计配置方案,提出利用模糊逻辑自适应卡尔曼滤波方法进行NG IMU/GPS组合导航系统设计.模糊逻辑自适应卡尔曼滤波器(FLAKF)通过对噪声方差进行修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态.同时进行了系统位移、速度、角速度仿真,仿真结果验证了模糊逻辑自适应卡尔曼滤波方法的可行性.     

基于目标向量的非全向测距机器人路径规划

设计了以DSP TMS320F28335为核心的非全向测距室内移动机器人,通过DSP控制超声波传感器阵列来获取障碍物信息。并且基于此机器人系统,提出一种基于目标向量的路径规划算法,该算法不仅融合了TangentBug算法机器人行为简单、全局收敛的特点,又解决了TangentBug算法仅能应用于全向测距质点机器人的问题。实验结果表明,在该算法下,机器人能够在多种类、多障碍的位置环境下有效避开障碍物,到达定目标点。     

无陀螺微惯性测量组合的优化算法研究

无陀螺微惯性测量组合是利用线加速度计空间的组合解算法载体的角速度，同时测量载体的轴向加速度，构成惯性测量组合，应用该方法可以设计出适用的中等精度惯性导航系统，在国外学者研究的基础上改进了9加速度计的模型，提出一种新疆的解算算法，抑制了迭代误差，该算法利用传感器的冗余信息直接求得所测量的角度速度的绝对值，及时修正微分方程的解，减少了解微分方程组所带来的累积误差，降低了惯性测量组合的漂移，经过仿真计算验证了该方案的可行性。     

洛氏硬度计试验力误差对C标尺示值的影响

阐述初、主、总三种试验力误差对洛氏 C标尺高、中、低值的影响以及单方面地用调整块调整时所出现的必然现象。