足部安装MEMS-IMU个人导航系统

为了实现室内外环境下个人自主导航,研究了足部安装的MEMS-IMU个人导航系统。根据人行走时足部具有周期性零速的特征,以加速度计输出矢量和、滑动方差和陀螺仪输出的角速度矢量和为检测量,设计了一种多条件零速检测算法,有效地提高了零速检测的准确性。针对MEMS惯性传感器零漂大、精度低的问题,导航定位算法以传统的捷联解算算法为基础,进行了适应性改进。引入零速修正(ZUPT)技术,设计了以速度信息作为伪量测的Kalman滤波器。在零速阶段对系统速度,姿态,位置误差进行估计,将估计结果反馈以修正导航解算的累积误差。实验结果表明,基于上述导航修正算法可以有效地消除MEMS惯性传感器零漂引起的累积误差,使得多组多种行走路径下系统的定位误差均小于行程的2%。     

基于双MIMU速度+角速率匹配的行人自主导航方法

针对基于零速修正（ZUPT）的行人导航系统航向误差随时间发散导致定位精度差的问题,提出了一种基于自适应零速检测与双MIMU速度+角速率匹配的行人自主导航方法。在一套自主系统中同时包含两种三轴MIMU,一套大量程MIMU用于保证原始惯性数据的完整性,一套高精度MIMU用于提供角速率基准。当高精度MIMU数据未超量程时,若基于SVM的自适应零速检测算法判断系统为零速状态,采用速度+角速率匹配方案;若系统为非零速状态,则采用角速率匹配方案,通过卡尔曼滤波器对各项误差进行估计和修正,提高系统的航向和定位精度。试验结果表明,相较于仅采用速度匹配,采用所提方法,航向精度达到了3.44°/30 min,提升了50%以上;定位精度达到了4.92 m/30 min,提升了40%以上。     

基于腰部MEMS-IMU的室内行人导航航向反馈修正算法

航向角误差随时间累积是采用惯性技术实现行人定位系统中影响导航精度的主要因素。通过典型建筑结构和行人行走特征的分析,提出一种室内行人导航航向反馈修正算法。根据行人是否在主方向上直行,区分在两种直行情况下的航向反馈条件,构建航向差值作为状态量进行自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF),并运用反馈航向值参与四元数解算,从而减少航向误差的累积。嵌入式消防单兵定位系统平台的实验验证表明:提出的航向反馈修正算法与不反馈时相比,能够精确解算航向的时间增加两倍以上,且导航误差在1%以内,适应环境能力也较强。     

基于自适应步长约束的行人导航系统误差修正算法

基于惯性传感器的行人导航系统定位精度随时间累积下降,根据捷联惯导理论和人体运动学特征,提出基于自适应步长约束的行人导航误差修正算法。所提算法首先利用零速检测划分行人运动区间,其次根据加速度信息利用自适应步长估计模型计算各区间内步长,最后通过零速修正与步长约束模型修正导航误差。实验将WT901BC姿态仪固定于行人脚跟,并围绕闭环路径行走进行算法验证。实验结果表明,相比于零速修正,经过自适应步长约束算法修正后,行进240 m后起点、终点间距离误差平均值由2.50 m下降至0.18 m,导航闭环误差平均值由1.04%D下降至0.07%D,有效提高行人导航系统的定位精度。     

重力辅助和模拟零速修正的手机航向修正方法

基于计步的传统航位推算的手机导航方法要求手机保持相对人体固定位置以保证航向的准确性,该要求严重影响了用户体验。针对行人的手机姿态改变和高精度定位的行人导航需求,提出了一种重力辅助和模拟零速修正的航向补偿方法。手机姿态发生改变时候的航向角度补偿可以采用手机重力计输出数据进行辅助判断;通常脚部捆绑式惯性导航定位中采用的航位推算技术无法应用于行人手持的手机,所以不具备零速修正算法的基本条件,为此提出了一种应用于行人手持手机的模拟零速修正算法,通过检测行人步态,采用卡尔曼滤波有效抑制了手机的航向发散。行人的综合行走实验结果表明,基于重力辅助和模拟零速修正的手机航向修正方法,能够自主判断并补偿由于手机使用方式改变造成的航向误差,在行走196m距离的情况下,行走误差仅有1.2%,有效提高了行人定位精度。     

基于AHDE和手机陀螺仪的行人航向修正方法

基于手机陀螺仪的航向推算误差是影响行人航位推算定位的重要误差源之一。为了修正陀螺仪引起的航向漂移、抖动等误差,借助高级启发式漂移消除法(AHDE)在航向修正上的特点,将基于足绑式IMU的AHDE算法改进并应用于智能手机的行人航向推算中。首先利用互补滤波算法初步估算航向,通过时域内航向及其变化幅度判断行人是否直行或者沿主导方向直行,并将其与行人航向的差值作为输入量推算可靠的行人航向,从而简化原AHDE算法并降低修正延迟;同时,针对直线路径下航向抖动过大引起的误判和偏差,利用航向平滑模型改正。另外,为进一步适应室内的复杂路线,通过分析行人停顿时加速度数据变化特点,提出了停顿点的识别方法;通过对比手机不同姿态下传感器数据的特点,建立动态转换矩阵,将贴耳打电话时的手机传感器数据转换至平放状态,进而采用上述算法推算行人航向。综合实验表明所提出的方法相较于互补滤波算法在相对闭合差上精度平均提升60%以上。     

多条件约束的行人导航零速区间检测算法

针对MEMS惯性传感器存在漂移大、器件精度低的问题,结合行人导航系统应用需求,在分析行人运动步态的基础上,设计了一种多条件约束的行人步态零速区间检测算法。该方法综合利用足部传感器输出参量的模值、方差、幅值、峰值并通过设定阈值来提取步态中的零速点,多条件约束有效地降低了误判的可能性。最后,采用该方法对不同步速下行走过程中的零速区间进行检测,结果表明利用多条件约束法计算得到的零速区间数与实际运动步态中的零速区间数完全一致。此外,零速区间的准确提取也为后续开展行人导航速度解算误差修正算法的研究提供了依据。     

基于机器学习与步态特征辅助的行人导航方法

针对微惯性测量组件(MIMU)足部安装的穿戴式导航系统,在包含惯性传感器信息超量程的行进中无法有效进行定位与导航的问题,提出了一种基于虚拟惯性测量组件(VIMU)与步态特征辅助修正惯导系统的行人导航方法。以相同频率采集人体腿部与足部的MIMU数据作为训练样本,通过视觉几何组-长短期记忆混合(VGG-LSTM)神经网络模型拟合两个部位MIMU信息之间的非线性映射关系,构建足部VIMU与虚拟惯性导航系统(VINS);基于人体各步态相位中足部姿态具有高度重复性的特征,对足部VINS姿态信息进行误差修正,并结合足部磁传感器信息确定人体运动的航向信息。实验结果表明,结合零速修正(ZUPT)方法,所提出的VINS构建与误差修正方法可有效提高足部MIMU超量程时行人导航系统性能的可靠性,其高过载运动中的定位误差约为总行进距离的2.5%。     

一种基于双IMU框架的室内个人导航方法（英文）

为了实现低成本的室内行人导航,提出了一种双惯性测量单元(IMU)框架。在这种模式下,一个IMU固定于足部,另一个IMU固定于肩部。当行人在行走过程中处于静止状态时,卡尔曼滤波器利用测量得到的速度和角速度误差对足部IMU的解算误差进行预估,与此同时,通过对足部IMU和肩部IMU测量得到的航向角做差完成对航向角误差的观测。在此基础上,双IMU框架结构采用了闭环模式。实验结果显示,采用该方法能够提供行人导航信息,平均位置误差与采用开环模式的方法相比降低了14.93%左右。     

基于分布式协同导航的行人三维惯性SLAM方法

针对仅依赖惯性传感器数据进行零速修正的行人航位推算方法导致室内行人协同导航定位累计误差较大的问题,提出了一种三维环境下的分布式行人协同惯性SLAM方法。在行人间初始相对位姿未知的情况下,通过蓝牙检测相遇,使用基于奇异值分解的最小二乘方法求解行人间位姿的刚性变换;然后构建基于三维占用栅格的惯性SLAM地图,通过优化联合后验概率分布获得行人位姿与地图的最优估计,减小系统的累计误差;同时构建了一个分布式协同SLAM框架,使得每个行人的定位系统都能够独立运行。实验结果表明,所提出的算法能有效提升三维惯性行人协同导航系统的定位精度,在大约2000?m2、总长2000?m的多楼层双人协同实验中,算法的平均定位误差为1.22?m,与传统零速修正方法相比,定位精度提升80%以上。     

鲁棒性地形匹配/惯性组合导航算法

基于传统平均绝对差算法引入了选取搜索区域和匹配运算的改进策略,使得算法在匹配定位时允许载体灵活机动,提高了实时性;针对桑迪亚算法易发散的问题,分析了组合滤波算法的特点,建立了地形匹配/惯性组合导航的数学模型;针对地形匹配"虚定位"影响滤波结果的问题,引入了一种基于新息向量的鲁棒检测算法,采用最小二乘对误匹配点进行拟合改正。仿真研究表明:与传统算法相比,组合滤波算法精度更高、稳定性更强,能高频率(200 Hz)输出高精度导航参数,误差保持在一个格网间距(90 m)以内;鲁棒检测算法能有效抵御粗差影响,在经纬度方向各加入0.05°粗差的情况下,仍可保持较高精度。     

Soviet land navigation

For over 20 years the Soviets have been using land navigation equipment in a variety of tactical roles including armor, artillery, and reconnaissance. All known Soviet systems are autonomous and use directional gyroscopic compasses as heading references—most also use an odometer connected to the main vehicle drive to provide distance-travelled inputs to the computing unit. By virtue of their design, these devices are inherently immune to jamming and do not require external reference stations. Three general categories have been developed by the U.S.S.R.: (1) directional gyroscopic compass driving aids which give only vehicle heading; (2) position and orientation devices which give both heading and position; (3) high-accuracy survey devices with map plotter. These devices, in addition to giving heading and position, trace the route travelled on a topographic map.     

基于伪地球坐标系的惯导系统全球导航算法

由于极区特殊的地理、电磁条件,惯性导航因其自主性和信息完备性使之成为极区导航的首选。然而在考虑全球执行能力时,现有常用的任何一种力学编排方案都不能单独的实现全球导航。通常采用组合编排的方式,这样则不利于惯导算法的全球统一。基于此提出了基于伪地球坐标系的全球导航算法。该方案在全球导航时可以实现惯导算法的内在统一,并可保证物理平台的平稳切换,从而实现平台惯导与捷联惯导系统编排方案的统一。另外,该方案也更方便同其它局部惯导系统进行交互通信,仅不同的参数转换单元是必需的。同时,简单的切换逻辑也可以减小程序设计的复杂度和降低计算机负担。最后通过仿真证明了该算法的可行性。     

一种基于加速度计和天文的卫星自主导航新方法

直接敏感地平是一种典型自主天文导航方法,该方法简单可靠,易于实现,但是由于常用卫星轨道动力学J2模型精度有限,地球敏感器精度较低,因此导航精度不高。加速度计是测量运载体线加速度的常用惯性导航设备,当航天器在轨运行时,星载加速度计能够测量航天器所受发散力。结合上述两种方法的特点,提出一种将加速度计和天文相结合的自主天文导航新方法。在常用卫星轨道动力学模型基础上,引入大气阻力和太阳光压系数模型作为自主导航系统状态方程的一部分,并建立近地空间环境下星载加速度计的测量模型,将其与直接敏感地平均作为导航系统观测方程。设计基于信息融合的自主导航滤波方法,通过对多种导航模式进行数值仿真及结果分析,结果表明所设计方法提高了系统定位精度62.8%和速度精度63.9%,增强了系统可靠性。     

基于惯导及水下声学辅助系统的AUV容错导航技术

由于GPS和无线电信号在水下衰减很快而无法使用,因此以惯性导航为核心,加以其它声学辅助导航设备的组合导航系统正适合水下航行器的使用环境。以捷联惯性系统/超短基线/多普勒测速仪/磁航向仪组合导航系统为研究对象,给出了联邦滤波结构,并利用?2残差检测法诊断出子系统的故障并进行系统重构从而不影响系统性能,最后对组合系统进行了仿真,成功检测出了超短基线系统定位故障并及时进行了隔离。姿态误差和速度误差在故障发生和消失时刻由于系统重构有轻微跳动,其它时刻均保持较高精度,当故障消失时位置误差又恢复到正常量级（5~10 m）。仿真结果表明,所提出的 SINS/水下声学辅助设备组合导航系统能够提供水下航行器精确的速度、姿态及位置信息,并能够正确及时检测并隔离故障。     

分光再利用型激光多普勒测速仪及其与捷联惯导组合导航

为了抑制惯性导航系统的误差累积效应,提出了用激光多普勒测速仪与捷联惯导进行组合。基于分光再利用的思想设计了新型光路结构的激光多普勒测速仪,并详细讨论了激光测速仪与捷联惯导组合进行航迹推算的过程。理论分析和实验结果表明,分光再利用型激光多普勒测速仪测量精度高、数据有效性及稳定性好,将其用于车载惯性导航系统大大提高了导航精度,位置误差由纯捷联惯导2 h1166 m提高到组合系统2 h 20 m。     

基于导航信息双向融合的行人/移动机器人协同导航方法

为提高卫星导航系统失效且环境存在电磁干扰的情况下行人导航系统与移动机器人导航系统的定位性能,研究了一种基于人机一体化智能系统的信息双向融合协同导航方法。该方法利用行人导航系统与移动机器人导航系统不同的误差特性,构建信息双向融合滤波器同步修正两者的导航信息误差,即利用移动机器人捷联惯导系统较高的传感器精度完成对行人导航系统磁航向误差的实时修正,并利用行人导航系统较高的位移精度修正机器人惯导系统误差,实现同步提高两套导航系统的定位与航向精度。导航定位实验表明,该方法可有效提高人机一体化智能系统的导航定位精度,行人导航系统定位误差约为行进距离的3.3%,移动机器人导航系统的误差积累速度降低为单独工作时的1/3。本文所提出的方法利用了人机一体化智能系统的结构特征,在卫星导航系统失效的电磁干扰环境中有效提高了一体化系统的综合导航定位性能,具有较高的理论研究与工程应用价值。     

一种天文/加速度计的HEO卫星自主导航新方法

直接敏感地平是一种典型自主天文导航方法,该方法简单可靠,易于实现,但是由于常用卫星轨道动力学J2模型精度有限,地球敏感器精度较低,因此导航精度不高。加速度计是测量运载体线加速度的常用惯性导航设备,当卫星在轨运行时,星载加速度计能够测量航天器所受发散力。结合这两种方法的特点,提出一种将加速度计和天文相结合的自主天文导航新方法。在常用卫星轨道J2模型基础上,引入大气阻力和太阳光压系数模型作为自主导航系统状态方程的一部分,并建立近地空间环境下星载加速度计的测量模型,将其与直接敏感地平均作为导航系统观测方程。设计基于信息融合的自主导航滤波方法,通过对多种导航模式进行数值仿真及结果分析,结果表明所设计方法提高了系统定位精度74.8%和速度精度86.2%,增强了系统可靠性。     

基于横坐标系的捷联惯导系统极区导航方法

现有惯性导航系统机械编排在极区(特别是地理极点附近)不适用。针对该问题,提出了适用于捷联惯性导航系统极区使用的横坐标系导航方法。构建出横坐标系参考框架,推导出横坐标系和常规坐标系之间位置、速度和姿态信息的转换关系,建立了横坐标系捷联惯导系统的机械编排,并在此基础上分析其误差传播特性。仿真分析表明:横坐标系可以解决采用现有机械编排时,极区经线圈快速汇聚和地理极点附近无北向基准所引起的问题,从而满足极区导航要求;同时,仿真结果验证了横坐标系捷联惯导系统中位置和航向误差漂移的特性。     

论混合式惯性导航系统

惯性导航系统是当代空、天、海、陆各类先进运载器所不可或缺的一项自主导航定位装备。简要回顾了平台式、捷联式以及旋转式惯导系统的发展历程和各自优缺点,在此基础上提出了集平台式、捷联式和旋转式惯导系统优点于一体的混合式惯导系统新技术途径。介绍了这种新型惯导系统的概念、原理、特点、关键技术,样机实验结果验证了该技术途径的优越性和可行性,为该系统的未来研发和应用提供了技术基础并指出了研究方向。