一种单目视觉ORB-SLAM/INS组合导航方法

针对惯性/卫星组合导航系统在卫星导航失效时无法使用的问题,提出了单目视觉ORB-SLAM/INS组合导航方法,用于扩展组合导航系统在强干扰环境和室内环境的应用范围。该算法分为两个阶段:初始化阶段,当ORB-SLAM形成闭环时设计算法在线估计单目视觉ORB-SLAM算法的尺度因子;导航阶段,ORB-SLAM系统输出的位置信息经过尺度变换后作为观测量进行卡尔曼滤波,估计INS导航系统的误差状态量从而修正惯导系统的误差。设计了硬件和软件平台对提出的组合导航方法进行试验验证。跑车实验结果表明:所设计的ORB-SLAM/INS组合导航系统具有较高的定位精度,导航时间6 min定位误差为1.162 m,且不随时间漂移,具有很强的应用价值。     

MEDLL辅助的GNSS/INS系统欺骗信号辨识方法

受欺骗的卫星导航信息与惯导系统组合滤波,会导致错误的惯性器件误差修正量,最终组合导航系统也会被欺骗干扰影响。针对这一问题,提出了一种基于MEDLL算法的改进的GNSS/INS组合导航模式,能够实现欺骗信号的辨识和抑制,保证组合导航信息的可靠性。GNSS接收机通过MEDLL算法同时估计接收的全部卫星信号参数,当欺骗干扰存在时,MEDLL算法可同时估计出两路信号参数,并判定欺骗干扰存在;MEDLL估计的信号参数生成两组输出伪距信息与惯导系统定位信息提供的参考伪距进行比较,实现欺骗信号的辨识。在200次实验测试中,对于牵引速率大于2 m/s的牵引式欺骗信号,4 s内成功辨识的次数为200次。同时,与传统的GNSS/INS组合导航系统相比,提出的MEDLL辅助的组合导航模式能够有效减小欺骗信号的影响,定位结果稳定在真实位置附近。     

三频差分GNSS/INS紧组合模型

北斗卫星导航系统已经提供三频信号的位置服务。针对目前尚无关于北斗三频信号的GNSS/INS紧组合研究的现状,将三频模糊度解算算法与紧组合结合,构建了三频差分GNSS/INS紧组合模型。给出了新模型的观测方程和模糊度解算方法,分析了新模型的优点。进行了车载组合导航实验对比新模型与经典模型,结果表明:新模型的解算时间消耗远少于经典模型,在9颗可视卫星时,新模型的总解算时间仅为经典模型的55.53%;卫星数的增加对新模型解算时间的影响不显著;新模型能够获得和经典模型相当的精度,位置差别均方根在毫米级,速度差别均方根在厘米级,姿态差别均方根在0.01°级别。新模型利用了三频模糊度解算速度快的优点,又有效地削弱了其不稳定性对定位结果的影响,为基于三频信号的GNSS/INS紧组合做了前沿性研究。     

多星座GNSS/INS紧耦合方法

针对可用卫星数目不足、多星座GNSS接收机不能定位条件下,传统GNSS/INS松耦合方式退化为"纯惯性"模式,无法抑制惯导误差发散的问题,提出了一种基于多星座GNSS接收机原始伪距观测量的GNSS/INS紧耦合方法。利用惯导与多星座GNSS接收机搭建硬件平台,开展了车载试验。试验结果表明,当可用卫星数目满足定位条件时,多星座GNSS/INS紧耦合方法与松耦合方法的导航精度相当;当可用卫星数目不足、多星座GNSS接收机不能定位时,多星座GNSS/INS紧耦合方法仍可利用剩余卫星提供的观测信息继续运行,当卫星数减少为5颗时,纬度和经度精度均优于30 m;当卫星数进一步减少为4颗时,纬度精度优于90 m,经度精度优于50 m。     

单频GPS/BDS/MEMS IMU紧组合模糊度固定抗差模型

针对高精度GNSS/INS组合定位中,伪距多路径误差严重影响模糊度固定效率及系统定位精度的问题,引入抗差估计函数,建立INS辅助GPS/BDS模糊度快速固定抗差模型。首先建立了单频GPS/BDS/INS紧组合动力学模型以及观测模型,继而研究了紧组合系统INS辅助下GNSS模糊度快速分解模型,分析了伪距观测值粗差对于模糊度参数估值的影响。为减弱异常观测值对于模糊度固定成功率的影响,提出了附有INS定位约束的模糊度解算抗差算法。最后利用实测导航定位数据验证了算法的有效性。结果表明:对比不考虑观测值粗差影响的模糊度固定算法,模糊度固定抗差算法显著提高了模糊度固定的可靠性,抗差算法的模糊度固定效率不受粗差值大小的影响;对于模拟的伪距多粗差情形,抗差算法对GPS/INS、BDS/INS和GPS/BDS/INS三种组合方案的模糊度固定Ratio均值分别提高了100.8%、47.7%以及19.5%;在INS定位松约束条件下,抗差算法提高了模糊度固定成功率。     

弹载惯性/卫星/星光高精度组合导航

选取捷联惯导系统误差作为组合导航系统状态,利用捷联惯导与卫星导航系统各自的位置输出构造量测,设计惯性/卫星组合导航算法。在惯性/星光组合导航算法设计中,对星敏感器安装误差进行建模并也列入组合导航系统状态,利用星敏感器输出的姿态矩阵和根据惯导输出计算得到的等效姿态矩阵构造量测。从而,利用联邦滤波技术设计出弹载惯性/卫星/星光高精度组合导航方法。该组合导航方法的仿真结果表明,其定位、定姿精度分别达到12.1m(3σ)和0.27′(3σ),而且能够有效标定出惯性器件的随机常值误差和星敏感器的安装误差。     

一种高精度自主式组合导航系统滤波算法

提出了一种融合捷联惯导、轮式里程计和气压高度计数据的高精度车载自主导航滤波算法。首先,采用滤波鲁棒性更好的状态变换卡尔曼滤波器(ST-EKF)替代传统的扩展卡尔曼滤波器(EKF),对INS/轮式里程计信息进行组合滤波。其次,针对车载惯性/里程计组合导航系统中高程定位误差易发散的问题,引入气压高度计的量测信息对系统的高程通道进行阻尼,提高高程定位精度。两组长行驶里程的高精度光纤陀螺惯性测量单元/轮式里程计/气压高度计的车载导航实验数据的事后处理表明,所提出算法在不同的行驶环境下均具有较高的导航定位精度,相比基于EKF的惯性/里程计组合导航算法,水平定位精度提高20%以上,并且有效减缓了高程定位误差的发散趋势。     

即时定位与制图辅助的INS/GPS组合导航系统

即时定位与制图可以在线构建环境特征地图同时利用所建地图辅助定位,可以建立基于特征地图的的地形辅助全自主式导航系统。当GPS信号有效时,导航系统利用INS/GPS组合方式进行精确导航,同时在线建立特征地图,并不断更新修正地图。当GPS信号无效的时候,之前建立的地图用来修正惯导误差,约束惯导误差在一定的范围内,达到精确导航的目的。将及时定位与制图在线制图的功能引入组合导航系统使得该系统具有在线跟踪路标制图和限制系统误差扩延的能力,此性能通过计算机仿真得到验证。     

基于模式判别的运动学约束辅助空中动基座对准方法

为优化初始对准性能,在北斗卫星导航系统辅助捷联惯导系统进行空中动基座初始对准架构下,提出基于残差的角运动模式判别方案,通过残差检验法实时判断系统是否处于稳态,并在此基础上提出一种基于运动学约束模型辅助的空中动基座对准方法。若检测到飞机处于稳态,则引入角速度约束模型,捷联惯导系统解算的角速度作为虚拟量测信息,联合北斗卫星导航系统信息进行量测更新。在多种机动方式下验证该方案的可行性及空中动基座对准性能。仿真验证结果表明:采用所提出方法辅助北斗卫星导航系统进行空中对准,各种机动条件下均可显著提高对准的快速性及精度。在典型的加速机动下,所提出方法与仅采用北斗信息的空中动基座对准相比,航向角对准时间由120 s缩减至60 s,对准精度由26′提升至10′。所提出方法在不增加传感器的前提下,优化了空中动基座初始对准性能,对工程应用具有一定参考价值。     

INS/GNSS/Vision组合近距空中加油相对导航算法

针对空中加油近距对接阶段GNSS信号易受遮挡丢失的问题,考虑引入Vision导航系统,提出一种INS/GNSS/Vision组合的高精度容错相对导航系统,为空中加油近距对接任务提供高精度的双机相对导航信息。该系统采用联邦滤波器结构融合导航传感器信息,利用滑动窗口构建时变量测噪声的容错滤波结构,并基于子滤波器协方差的奇异值分块计算信息分配系数。仿真结果表明,所设计的容错导航系统与单独的INS/GNSS和INS/Vision系统相比,相对位置、速度和姿态的估计精度都有所提高;同时在GNSS出现软故障时,系统可以提供稳定、可靠的相对导航信息,有效提高了INS/GNSS/Vision组合近距空中加油相对导航系统的导航精度、鲁棒性和容错性,相对位置精度较基于常规故障隔离联邦滤波算法提高70%以上,满足了空中加油对接导航需求。     

紧耦合GPS／INS组合特性及其关键技术

针对GPS/INS组合导航系统在军民各领域广泛应用的特点,鉴借国外对紧耦合GPS/INS组合模式的实验研究,分析常规紧耦合和深紧耦合GPS/INS组合模式的构成与工作原理,仿真研究紧耦舍GPS/INS组合模式的特性,其具有高抗干扰能力.高伪距测量精度及高导航定位能力.面对深紧耦合GPS/INS组合导航突出的性能特点,探讨深紧耦合GPS/INS组合研究从仿真到工程化中的几个关键技术问题,目的以供相关人员在组合导航系统研制时参考.     

载波相位时间差分辅助的SINS/GNSS紧组合导航方法

为提升无基准站辅助条件下的单站微惯性/卫星组合实时导航性能,提出了一种基于载波相位时间差分的改进微惯性/卫星紧组合导航方法。所提方法直接利用高精度的载波相位时间差分观测信息改善微惯性导航误差的在线补偿精度。分析比较了两种载波相位时间差分观测模型对组合导航精度的影响,通过抗差序贯卡尔曼滤波建立抵御GNSS观测粗差的紧组合滤波模型。城市内车载试验结果表明,相对于传统紧组合导航方法,所提算法能够有效提升定位、定速和定姿精度达29%、21%和42%。另外,相对较长GNSS中断(60 s)条件下,所提算法能够显著提升滑行位置、速度和姿态精度达46%、40%和51%。     

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。     

基于足部微惯性/地磁测量组件的个人导航方法

为降低个人导航定位对卫星导航系统(GNSS)的依赖性,研究了一种基于足部安装微惯性/地磁测量组件的个人导航定位方法.该方法通过微惯性测量组件信息进行捷联惯导解算获得人体足部的姿态、速度与位置信息,利用磁传感器确定运动的航向信息,并采用基于步态相位检测的零速修正方法,实时修正MEMS惯性导航系统的导航信息误差以及惯性传感器的随机误差,从而减缓惯性导航系统的定位误差随时间的积累.导航定位实验结果表明,直线与矩形行进路线的导航定位误差在行进约9 min时分别保持在2 m与6 m左右,分别占行进距离的1.1％与2.5％.该实验结果证明所提出的方法可有效提高个人导航系统的定位精度,在GNSS信号衰减或失效的环境中可实现较长时间的个人导航定位.     

基于Bagging模型的惯导系统误差抑制方法

由惯性导航系统(SINS)和卫星导航系统(GPS)构成的组合导航系统一直是陆用车辆的主要导航设备。当GPS失锁时,SINS的定位误差将随着时间不受控制的迅速增长。为了提高惯导系统的定位精度,相比较于单一的神经网络,集成学习算法中的Bagging模型能够深度学习惯导误差之间的内在关系,进一步提高导航性能。在智能算法和组合导航系统的框架下提出了惯导系统的误差抑制方案,即在GPS存在时训练组合导航系统数据,当GPS失锁时预测惯导系统位置增量。试验结果表明,该方案能够在GPS丢失时抑制惯导系统定位误差发散,相比较于BP算法,Bagging模型的定位精度在5 min时提高了约49%,15 min时提高了约41%。     

基于异质星座特性的惯性/北斗紧组合滤波算法

目前我国自主建设的北斗卫星导航系统已形成覆盖亚太地区的导航能力,由于北斗系统特有的中圆轨、倾斜同步高轨和地球静止高轨的异质星座构架与GPS系统存在显著不同,常见的紧组合滤波模型并不能完全适用。针对此问题,通过对北斗不同类型轨道卫星的伪距量测噪声特性进行分析,并将该特性体现在紧组合滤波算法中,对北斗系统的三类卫星的伪距/伪距率信息分别进行状态扩展及量测,以获取更加准确的滤波模型,最后通过仿真实验进行了导航性能的分析与比对。结果表明,针对北斗异质星座特性所设计的分类量测滤波算法可将定位精度提高50%以上,对于后续围绕北斗系统的开发应用具有很强的参考价值。     

基于超短基线水声定位的USV/UUV协同导航方法

针对无人水下航行器(UUV)与无人水面艇(USV)协同作业时水下导航性能受惯导设备(INS)影响较大的问题,提出了一种基于超短基线水声定位(USBL)的USV/UUV协同导航方法。首先,以USV上的高精度INS和GNSS组合后的导航结果作为基准,利用USBL测量得到的USV和UUV相对位置和姿态,再结合UUV的INS误差方程,建立了INS/GNSS/USBL/INS滤波的状态方程和观测方程,实现了多源导航信息的融合,有效提升了UUV水下导航精度。其次,针对USV和UUV航行过程中USBL因存在信号盲区带来的两者无法通信、定位导致协同导航不稳定的问题,采用基于视线法的PID控制方法实时改变USV的航向和航速,保证了USV、UUV航行过程中两者始终处于水声信号有效的通信、定位距离和角度范围内。仿真和海上实验结果表明,UUV在与USV协同导航后的位置误差小于10 m;USV和UUV航行过程中,相对距离和角度保持在设定的USBL有效通信定位距离和角度范围内,距离误差小于15 m,角度变化小于1°,提出的方法可以使USV和UUV协同导航更稳定、连续。     

INS/CNS/GPS组合导航系统仿真研究

研究了INS／CNS／GPS组合导航系统的原理和特点，对组合导航系统进行了计算机仿真，提出了采用平台失准角、INS与GPS的位置之差和速度之差作为观测量的方法。采用卡尔曼滤波技术，可以估计出平台的失准角、惯性器件误差及导航参数误差。仿真结果表明：通过校正惯导平台、消除导航参数误差，可以大大提高了系统的导航精度。     

信息融合技术在INS/GPS/DVL组合导航中的应用研究

为克服某船载导航系统不能满足长时间高精度导航定位需要的缺点,提出了一种基于信息融合技术的INS/GPS/DVL联邦滤波器组合导航方案.介绍了INS/GPS/DVL联邦滤波器的工作模式,在建立INS、GPS和DVL误差模型的基础上,推导了滤波器的组合形式,并详细阐述了该联邦滤波器的融合算法.通过计算机仿真技术分析了该组合导航系统的性能,仿真证明了所设计的联邦滤波器可以充分利用各种导航传感器的信息,提高导航系统的精度,比单独的惯性导航系统能提供更为精确的位置、速度和姿态信息,有效地提高了导航系统的综合能力.     

一种航天飞行器的INS/CNS自主导航方案

传统的天文导航方法由于受水平基准精度的制约,难以进一步提高定位精度。针对INS/CNS组合导航方法对水平基准依赖的问题,提出了一种新颖的基于星光折射技术的INS/CNS自主组合导航方案。将惯性系下的非线性惯导误差传播方程作为系统状态方程,将星敏感器测得姿态和星光折射信息作为量测,采用UKF滤波算法,构成全面最优的INS/CNS组合导航。仿真结果表明,星敏感器精度为3″时,导航系统的定位精度优于200 m,姿态精度优于3″,导航定位精度随所使用的折射星数目增多明显提高,且方案在系统大角度误差条件下仍然适用。