基于变结构ESKF的航姿参考系统噪声处理方法

针对航姿参考系统（AHRS）易受到环境与传感器自身噪声干扰,导致姿态估计精度下降的问题,提出了一种基于变结构误差状态卡尔曼滤波（VS-ESKF）的噪声数据处理方法。首先,通过分析AHRS传感器观测数据与新息序列统计特征,设计了基于加速度范数与遗忘序贯概率比检验（F-SPRT）的方法,分别检测加速度计与陀螺仪的噪声数据。其次,基于噪声检测结果,将平滑变结构滤波(SVSF）策略引入到误差状态卡尔曼滤波（ESKF）,以提高ESKF对噪声模型不确定性的处理能力。然后,结合磁场强度与磁倾角参数特征,利用马氏距离法评估磁干扰并实时调整磁力计补偿权重,获取准确的AHRS修正数据。最后,基于自主搭建独轮机器人平台进行实验验证,结果表明所设计的VS-ESKF算法可以及时、准确地检测AHRS噪声数据,并有效地抑制噪声干扰,相比于ESKF算法,对横滚角、俯仰角和偏航角的估计精度分别提升了31.05%、32.32%和40.07%,提高了姿态估计的准确性和稳定性。     

一种低方向性的球形共形全向天线阵列设计

传统的球形共形天线阵列馈电网络复杂,每个天线单元需要单独馈电和控制相位,导致天线阵列效 率较低。文中提出了一种采用口径耦合馈电的单馈球面共形全向天线阵。为球形天线阵列设计了一个1 分30 的馈 电网络且直接集成在了阵列内部。这样可以通过一个端口给所有的天线单元馈电,从而降低了馈电的复杂度,提高 了天线效率。阵列的方向图在x-y 平面上是全向的。x-y 平面的增益变化小于1 dB,x-z 平面的半功率波瓣宽度约为 120°,实现了比传统全向更大的空间覆盖范围。天线的方向图最大增益为1 dBi。     

基于改进WLSSVR的视觉球形机器人的设计与建模

为了提高球形机器人获取环境信息的可靠性与稳定性，设计并实现了一种具有球外视觉装置的球形机器人。基于所搭建球形机器人平台，使用拉格朗日方法建立其动力学模型并进行运动性能分析；针对球形机器人欠驱动、非线性等复杂特性导致难以建立其精确动力学模型问题，将泛化处理后的高斯核函数与多项式核函数进行组合，并采用PSO优化所设计组合核函数的参数，由此提出了一种基于改进加权最小二乘支持向量回归机的建模方法。所设计球形机器人具有灵活的球外视觉装置，提高了对外部环境的感知能力；并且基于球形机器人的输入输出数据建模，有效解决了难以建立球形机器人精确动力学模型的问题。仿真实验和实测实验证明了本文设计方法的可行性和有效性。