基于多传感器的运动姿态测量算法

在基于MEMS传感技术的运动姿态测量中, 陀螺仪信号的漂移和载体线性加速度与重力加速度的叠加是影响测量结果准确性的主要原因, 实践中一般采用静态补偿和滤波技术减小测量误差. 基于自主研发的惯性测量单元, 设计了一种新型两级扩展卡尔曼滤波器: 基于四元数的运动姿态测量模型, 首先构造自适应加速度误差协方差矩阵, 消除载体线性加速度, 再采用多传感器融合技术进行数据融合, 修正陀螺仪信号漂移产生的误差. 实验表明, 本文算法结果与业界认可的动作捕捉系统Xsens的测量结果一致, 可有效满足应用需求.     

固定翼无人机自适应滑模控制

针对固定翼无人机的姿态和速度控制中存在不确定和外部扰动的问题,设计自适应超螺旋滑模干扰观测器和控制器,实现了固定翼无人机对速度指令和姿态指令的有限时间精确跟踪.首先建立固定翼无人机速度模型和基于四元数的姿态误差模型;进而在该模型的基础上针对无人机飞行过程中的外部扰动和不确定问题,采用自适应超螺旋滑模算法设计干扰观测器对干扰和不确定进行快速估计,并在此基础上设计多变量超螺旋控制器使固定翼无人机快速、精确地跟踪期望的速度和姿态指令;最后基于Lyapunov理论证明了该系统的稳定性.仿真结果表明:所提出的综合控制策略可以实现固定翼无人机速度与姿态的快速精确跟踪并具有良好的鲁棒自适应能力,而且针对无人机不同的飞行指令,使用该控制策略都能使无人机快速稳定的达到预期目标.     

工业机器人倍四元数轨迹规划算法的研究

针对工业机器人在笛卡尔空间的轨迹规划曲线的平滑性与实时性,提出一种用于描述超球面旋转的倍四元数对机器人运动轨迹进行球面线性插补,并结合正弦波加速度曲线升降速控制算法对轨迹规划的速度进行控制,为机器人的轨迹规划提供了一种新的位姿规划的解决方案。在六关节搬运机器人控制系统平台上进行了仿真与试验,验证了该算法解决方案的有效性。     

重力/地磁辅助的欧拉角无迹卡尔曼滤波姿态估计

为了克服应用扩展卡尔曼滤波(EKF)的姿态估计算法的线性化误差问题,提出了一种基于重力/地磁辅助的欧拉角无迹卡尔曼滤波(UKF)姿态估计算法来提升低成本微机电系统(MEMS)的姿态测量精度.应用重力与地磁数据抑制了MEMS姿态误差快速发散问题;将欧拉角作为状态,应用四元数完成时间更新过程中的姿态更新,避免了四元数作为状态的规范化问题及欧拉角姿态更新精度低的问题;由于UKF滤波器不存在线性化误差,故其具有更好的稳定性和姿态估计精度.应用实际MEMS数据开展的算法验证实验显示:与EKF姿态估计算法相比,提出的UKF姿态估计算法得到的俯仰与横滚角精度提高了近20%,航向角精度提高了12.1%.结果表明:本文提出算法的精度更高;然而由于UKF算法对状态协方差估计不足,其收敛时间有所增加.     

PUMA机器人运动学逆解新算法

6R串联机器人的逆解求解复杂,使用传统的D-H算法求解该问题计算量大且无法避免奇异点.将PUMA机器人的逆运动学的求解分为位置求解和姿态求解两个过程.首先使用D-H方法进行位置求解得到关节角θ₁,θ₂,θ₃,然后使用单位四元数的方法求解出θ₄,θ₅,θ₆.最后,在PUMA机器上进行验证,新的方法能够正确求解出所有解析解.对比新方法、D-H方法和倍四元数的方法,新方法较D-H方法速度提高了15%左右.     

非下采样四元数剪切波变换域的图像融合

目的 由于一些光学镜头聚焦范围的有限性,很难对同一场景中所有物体都清晰地成像在一幅图像中,而将同一场景中的多幅源图像进行融合可以得到一幅全景更加清晰的图像,为了增强融合图像的质量,提出了一种新的非下采样四元数剪切波变换（NSQST）的图像融合算法。方法 首先将源图像经过NSQST分解得到低频子带系数和高频子带系数;其次,对低频子带,提出了一种改进的稀疏表示（ISR）的融合规则;对于高频子带,提出一种改进的空间频率、边缘能量和局部区域相似匹配度相结合的融合规则;最后通过NSQST逆变换得到融合图像。结果 与其他5种融合方法进行对比,本文方法获得了较好的客观指标和视觉效果,其中与NSCT-SR算法相比,本文方法获得的4个客观指标分别提高了3.6%、2.9%、1.5%、5.2%,3.7%、3.2%、3.2%、3.0%和6.2%、3.8%、3.4%、8.6%。结论 通过多聚焦图像进行融合实验,实验结果表明该方法可进一步应用于目标识别、医学诊断等领域。     

极端学习四元数小波特征的立体图像质量评价

为了有效、实时地对各种类型失真立体图像质量 进行评价,提出了一种基于极端学习(ELM) 和四元数小波交换(QWT)的无参考(NR)立体图像质量评价方法。首先利用SSI M密度立体匹 配模型生成相关的视差图、差异度可信图和右视图差异补偿图3D映射图;然后分别对左右视 图、视差图和差异度可信图进行 QWT,计算图像QWT第3相位系数相位幅值加权标准差和能量;再计算右视图 差异补偿图统 计特征熵和中值;最后将所提取的所有特征输入到基于核映射ELM 学习,预测失真立体图像 质量。在LIVE 3D图像质量评价数据库上的实验结果表明,本方法与人类主观质量评分具有较好的一致性 。在LIVE 3D图 像质量库I(Phase I)和库II(Phase II)上的斯皮尔曼相关系数(SROCC) 分别达到0.926和0.914     

旋转导向钻具姿态的无迹卡尔曼滤波方法

三轴磁通门数据中包含的磁干扰和三轴加速度计数据中包含的大量低频振动加速度,严重影响了旋转导向钻具姿态测量的精度。为去除传感器数据中的干扰噪声,快速解算出准确的钻具姿态,提出了一种改进的无迹卡尔曼（UKF）迭代滤波算法。此方法基于旋转坐标变换的四元数理论,建立钻具姿态传感器数据的非线性观测方程,利用陀螺测量原理构造状态方程,将滤波后观测数据以四元数的形式更新状态方程三轴角速度,从而实现UKF迭代滤波,最终消除传感器数据中的干扰噪声。实验室及胜利油田河31井区斜160井的实测数据滤波结果表明,此方法可有效滤除姿态传感器中的干扰噪声,提高旋转导向钻具姿态测量的准确性。     

基于对偶四元数的航天器单目视觉导航算法

为了估计两航天器的相对姿态与轨道运动,利用对偶数推导并给出了航天器相对动力学方程,该方程一体化描述了航天器的相对运动,考虑了姿态与轨道之间的耦合影响.在对偶代数框架内,基于目标航天器的特征线在视觉相机平面的投影建立了导航算法的测量模型.最后通过对系统动力学模型以及测量模型的线性化,应用EKF滤波算法对航天器的相对运动状态进行了估计.仿真结果表明,本文的算法能对航天器相对运动进行较高精度的估计,且收敛速度较快.