优化蚁群算法在无人车自主导航中的应用

由于蚁群算法规划的最优路径存在尖峰和折线,研究利用三阶贝塞尔曲线对蚁群算法进行优化,通过选择可靠的控制点来控制最优路径的整体趋势,从而消除路径上的尖峰并对折线进行平滑处理;将优化后的蚁群算法在无人车自主导航中进行了应用,结果证明优化后的蚁群算法可以为无人车实时规划出一条高质量的最优路径,最优路径不仅有效地避开了障碍物,而且有效消除路径上尖峰和折线。     

BK14-2型压电石英加速度计的研究

本文利用压电石英晶体谐振器进行加速度计的研究，采用石英晶体谐振器作为测量惯性力的敏感元件，利用石英晶体谐振器的压电效应，通过敏感惯性力进而实现对线加速度的测量。结果表明该加速度计具有良好的线性和稳定性，测量范围±４０ｇ，线性度优于１０－４，灵敏度大于４００Ｈｚ／ｇ。     

GPS最优压制式干扰信号研究

针对GPS最优干扰信号评估方法欠缺的问题,提出了利用误码率判断最优干扰信号的方法。建立了卫星导航接收机模型和基于中频信号的误码率模型,研究不同干扰环境下接收机的误码率。通过改变干扰信号功率得到误码率与干信比的关系曲线,比较不同干扰信号同干信比下的误码率,得到最优干扰信号。通过实验验证,相同环境下,伪码相关干扰信号效果最优,为卫星导航信号干扰设备的研发及设计提供了依据。     

压电射流陀螺的自适应滤波

本文分析了压电射流陀螺的噪声特点，提出了利用自适应数字滤波抑制其噪声，归纳了自适应算法中的快速横式滤波最小二乘法（ＦＴＦ）的算法步骤，并且使用８０９８单片微机实现对该陀螺的实时ＦＴＦ滤波，给出了滤波效果实例。     

高动态GNSS接收机导航数据采集完整性研究

由于高动态GNSS接收机数据更新率高、数据量大,因而对高动态GNSS接收机导航数据采集的完整性提出了很高要求;针对上述要求,对高动态GNSS接收机导航数据采集完整性进行研究,设计了定时、事件触发和双缓冲3种导航数据采集方法;由于数据截断问题,定时方法的数据丢帧率为15.72%,适用于数据量少、更新率低的环境;事件触发方法虽然有效避免了数据截断,但由于缓冲区溢出,导致数据丢帧率为11.88%,适用于短时数据采集的环境;双缓冲方法有效解决了数据截断和缓冲区溢出问题,丢帧率为0,适用于高动态环境;最后,将双缓冲采集方法在高动态GNSS接收机导航数据采集中应用,结果证明所设计的采集方法能够高效完整地采集数据。     

基于贝叶斯网络的强鲁棒性零速检测方法

在行人惯性导航系统中,零速检测是实现速度误差清零和导航误差估计的前提,有着重要的作用。针对现有的零速检测方法检测精度低、鲁棒性差的问题,采用有效的步态周期分割方法并且引入基于惯性传感器测量值和运动学知识的贝叶斯网络模型来推断零速区间。该方法可以有效减少零速（ZV）边界的模糊性,提高零速检测的精度,增强零速检测的鲁棒性。实验表明行人以较高的速度行走时,本文提出的方法零速错误检测去除率提高,零速检测效果好。     

一种人员惯性定位的鲁棒多约束地图匹配算法（英文）

针对传统的地图匹配算法在分岔口和半封闭场景下易出现匹配失效和精度下降的问题,提出了一种人员惯性定位的鲁棒多约束地图匹配算法。该算法构建了地磁/惯性融合航向估计系统,利用三轴陀螺仪实时校准地磁传感器偏差,采用校准后的地磁数据进行航向解算,可有效提升航向信息获取精度;在固定的时间窗口内引入粒子群轨迹的多重约束,增强了算法的鲁棒性;此外,设计了一种启发式多约束重采样策略,提升了粒子群的自适应能力。最后,通过多组室内和室外长距离行走实验对所提算法性能进行评估。实验结果表明,与地图回溯约束的粒子滤波算法相比,本文算法具有更强的鲁棒性,定位精度可提升2倍以上,定位误差小于总行程的0.5%。     

蛇形机器人蜿蜒运动控制分析

针对蛇形机器人的蜿蜒运动控制,首先分析了关节角度约束对运动控制函数参数取值的限制,确定了满足机械结构的运动控制参数范围;之后在Adams仿真环境下,建立蛇形机器人的三维虚拟运动模型,进行蜿蜒运动仿真,通过分析幅值控制参数对蛇形机器人弯曲度、运动速度和运动轨迹偏移的影响,提出了调整幅值参数的方法;实验结果表明,调整方法的有效性,从而实现蛇形机器人蜿蜒运动控制的优化。