基于非线性优化的单目视觉/惯性组合导航算法

针对自主移动机器人在GPS拒止环境下准确实时定位的问题,提出一种单目视觉/惯性组合导航算法。为解决视觉/惯导工作频率不一致问题,利用预积分技术预先处理惯性测量值;引入了一种快速高精度线性初始化方法,分步估计初始系统尺度、重力方向、速度及零偏;结合全局地图三维点约束削弱累积误差,基于是否更新地图点,构建了两种基于非线性优化的单目视觉/惯性紧耦合模型,以保证导航的局部精度及全局一致性。实验结果表明:初始化方法可快速(15 s内)实现高精度状态初始化;与单目视觉导航算法相比,提出的算法不仅可获取绝对尺度信息,且导航精度更高;与传统滑动窗口非线性优化方法相比,提出的算法在窗口优化过程中加入全局地图三维点约束,可有效削弱累积误差,验证了算法的正确性和可行性。     

单目视觉里程计/惯性组合导航算法

提出一种单目视觉里程计/捷联惯性组合导航定位算法.与视觉里程计估计相机姿态不同,惯导系统连续提供相机拍摄时刻对应的三维姿态,克服了单纯由视觉估计相机姿态精度低造成的长距离导航误差大的问题.通过配准和时间同步,用惯导系统解算的速度和视觉里程计计算的速度之差作为组合导航的观测量,采用Kalman滤波修正组合导航系统的误差,同时估计视觉里程计标度因数误差.分别在室内外不同环境下进行了22 m的推车实验和1412m的跑车实验,定位误差分别为3.2%和4.0%.与Clark采用姿态传感器定期更新相机姿态估计结果的方法相比,单目视觉里程计/惯性组合导航定位精度更高,定位误差随距离增长率低,适合步行机器人或轮式移动机器人在复杂地形环境下车轮严重打滑时的自主定位导航.     

火箭弹大动态单轴平台惯导系统姿态算法

火箭弹在飞行中常采用滚转稳定的控制方式,其滚转角速度的动态范围很大,因此实时、准确地测量滚转角速度和滚转姿态角成为制导火箭弹控制的关键问题。大动态单轴平台惯导系统将IMU安装在沿滚转方向的稳定平台上,通过伺服电机驱动单轴平台相对于弹体反旋,隔离滚转方向的大动态角速度,为IMU提供平稳的测试环境。介绍了大动态单轴平台惯导系统的组成和功能,搭建了样机,推导了惯导姿态解算的数学模型。经过120 s半实物仿真试验,系统俯仰姿态角误差<4°,偏航姿态角误差<3°,滚转姿态角误差<25°,结果验证了整体方案的可行性和姿态解算模型的正确性。为进一步提高姿态解算精度,搭建单轴平台组合导航系统,实现全部导航信息的高精度测量打下了基础。     

一种惯导系统航向测量精度的动态评估方法

随着舰载武器系统的发展,对惯性导航系统姿态测量精度要求不断提高,因此对惯导系统姿态测量精度的评估与验证成为惯性测试技术中的关键问题之一,特别是针对动态条件下的评定。对此提出了一种惯导系统姿态信息测量精度的动态评估方法,该方法是由差分GPS测量系统、甲板经纬仪、综合测量靶标等设备组成的外测系统来实现。该外测系统通过外测定位数据、速度数据、航向数据与惯导系统相关数据进行比对达到惯导系统精度评估的目的。经过实船验证,该动态评估方法实测结果优于20〞,满足性能指标的要求。该方法的提出有效提高了惯导系统姿态信息的动态评估的效率,具有很好的实际应用价值。     

基于双微机电惯性测量单元的船用自主水平姿态估计算法

针对船载自主水平姿态基准系统需求,提出了一种基于双微机电惯性测量单元的方案。其中一套固联船体,另一套为转位方式,以两套微机电惯性测量单元间相对速度、位置、姿态为观测约束,基于状态变换卡尔曼滤波实现不依靠外界辅助信息的自主式水平姿态测量算法,减弱了陀螺、加速度计零偏误差对水平姿态精度的影响。通过采用三轴角运动模拟转台进行了海况模拟实验验证。无舰船主惯导提供舰船运动信息情况下,虽然船的质心水平机动会影响水平姿态的绝对精度,但不会影响船上不同位置点之间的相对姿态测量精度;而当舰船上有高精度主惯导系统可提供速度参考时,即使有常值速度偏差和舒勒周期速度误差,仍可实现绝对姿态测量精度优于0.02°(1σ)。所提出的姿态测量方案可以在海况恶劣且无外界参考信息的情况下建立高性价比的全船统一姿态参考基准。     

基于星体测量的惯导水平姿态标定技术

水平姿态误差标定是提高测量船惯性导航系统精度的重要手段.传统的水平精度标定一般只能在实验室或坞内等静态条件下通过高精度水平仪来实现.针对动态条件下水平作差、平台旋转及经纬仪方位俯仰信息联立求解等标定方法存在标定条件苛刻、精度相对较低等局限性,提出了一种基于星体测量的惯导水平姿态标定新技术——俯仰脱靶量求解法,推导了计算公式,并对解算精度进行了系统分析.通过惯导精度鉴定及某次试验任务的检验,其解算精度在5.8″以内,具有较高的置信度.该方法解决了惯导水平姿态动态条件下标定的技术难题,为提高惯导水平姿态精度、实战数据的事后处理以及动态条件下加速度计零位标定提供了依据,对提高航天测量船总体测量精度具有重要意义.     

基于半球谐振陀螺与星敏感器的星载姿态测量系统实现

为满足长寿命卫星对高精度、高可靠、低功耗、轻重量的姿态测量系统的需求,构建了一种基于半球谐振陀螺与星敏感器的星载姿态测量系统。针对国产半球谐振陀螺和加速度计结构特点,建立了惯性器件配置结构,完成了系统的相关标定,开发了以四元数为基础的姿态算法,利用卡尔曼滤波技术,将惯性姿态测量系统与星敏感器进行组合,实现了工程样机设计。测试表明,在实验室环境下,静态姿态精度达到13.9″(峰值),动态姿态精度达到15.4″(峰值),所研制的工程样机的精度指标能够满足高精度卫星的使用要求。     

基于点线视觉/惯性SLAM和目标检测的测距方法

针对无人平台在未知环境中自身定位和对远距离目标测距精度不高的问题，利用单目相机和惯性器件组成视觉/惯性导航定位系统，结合目标检测提出“动态基线+三角测距”方法实现自身定位和对目标测距。首先，建立基于点线融合的视觉/惯性系统模型，提高系统自身定位精度，给出运动前后相对位姿变化；其次，利用目标检测算法对目标进行检测和识别，得到运动前后物体对于图像平面的视差；最后，通过三角测距实现对目标的高精度测距。公共数据集实验测试结果表明，引入线特征的视觉/惯性系统的平均定位均方根误差（RMSE）为0.15 m。无人平台搭载系统对目标进行测距实验表明，系统在100 m以内对目标测距的误差小于测距距离的2%。     

捷联“数学平台”姿态误差分析与模型确定

本文推导了捷联系统姿态误差方程;分析影响系统姿态测量精度的各种误差;提出以锥运动漂移作为精度指标来评价姿态算法的性能。另外还论述如何根据系统精度要求确定系统误差模型和姿态算法。     

基于多星同步检测的惯导误差实时测量方法

针对目前利用单星分时测量方法检测惯性导航装备姿态误差存在的疑义,提出利用多星同步检测定位定向技术实现惯导姿态误差实时测量。对测量方案进行初步设计,重点介绍大视场多星定位定向技术的基本原理和数学模型。并对星体静态检测、动态检测和星图识别等关键技术进行理论分析计算,为提高惯性导航装备姿态误差实时测量精度提供了一种可行的方法。误差分析计算结果表明,静态条件下位置精度小于100m,满足测量要求。     

基于光学自准直技术的导航系统姿态输入输出方法

基于光学陀螺的单轴旋转式捷联惯性通常采用角度传感器来实现方位角的输出,但其测量结果受角度传感器自身精度、回转轴系、橡胶减震器及防冲击减震器的影响较大。为提高姿态传递精度,提出一种基于自准直仪和多面镜的光学传递方案,通过光学方法将输出平面与惯组直接建立关系,从而减少中间环节,消除角度传感器误差对系统方位角输出带来的误差,可有效避免传统测量中各种因素的影响。通过模拟试验该方案三个姿态角的传递精度均可达到5″以内,满足惯性系统的高精度姿态传递需要。     

基于双轴旋转惯导的舰船航向误差动态评估方法

针对无外界参考航向信息情况下的舰船航向误差实时动态评估问题,提出一种基于双轴旋转惯导的动态评估方法。通过对比分析引起双轴旋转惯导航向误差和纬度误差的传播规律,建立了双轴旋转惯导纬度误差和航向误差之间的关联性模型。根据二者之间的关联性模型,在可获取外部参考位置信息的条件下,利用双轴旋转惯导纬度误差对航向误差进行实时动态估计与补偿,实现了基于双轴旋转惯导的舰船航向误差动态评估。仿真结果验证了所提出的基于双轴旋转惯导的舰船航向误差动态评估方法有效性:通过对双轴旋转惯导航向误差进行估计与补偿,双轴旋转惯导航向误差最大值约为0.28',标准差约为0.0808',满足高精度舰船惯性导航系统航向精度的动态评估需求。     

移动卫星天线指向矢量辅助组合导航系统方法

为弥补SINS/GPS组合导航系统姿态角误差可观测性差的缺陷,根据移动载体卫星天线捕获通信卫星后通过自搜索实现精确对准卫星的原理,提出增加天线指向矢量信息(SAPV)的方位角和俯仰角信息为系统观测量,用于辅助SINS/GPS组合导航系统.根据SINS/GPS组合导航系统数学模型对姿态角误差的可观测性进行了分析,并对SAPV与组合导航误差之间的关系进行了详细数学推导,证明了SAPV辅助组合导航系统的可行性,建立了SAPV辅助组合导航系统的数学模型,采用联邦滤波器进行数据融合.仿真结果表明,SINS/GPS组合导航系统通过SAPV辅助,方位角误差估计精度提高了1个数量级,小于10′,水平姿态角误差估计精度略有提高,小于2 ′.该方法充分利用了天线通过自搜索完成精确对准卫星后的高精度指向信息,无须添加任何硬件系统,通过简单可靠的信息融合算法即可达到提高载体姿态测量精度的目的.     

基于微惯性/偏振视觉的组合定向方法

本文针对目前偏振视觉定向难以满足三维空间内运动水平姿态变化时的定向需求、动态适应性差以及微惯性系统漂移大的问题,提出了一种基于微惯性/偏振视觉的组合定向方法。首先,为了减少偏振测量噪声,利用标准大气Rayleigh散射模型,给出了一种基于大气偏振视觉图像的太阳矢量优化估计算法;其次推导了基于卡尔曼滤波的微惯性/偏振视觉组合定向算法,该算法利用微惯性信息对偏振视觉定向进行水平角补偿,可以获得三维空间内的运动姿态并且动态性能高;最后进行了飞行仿真与车载实验验证。实验结果表明,融合微惯性信息补偿水平姿态与组合滤波后,车载航向误差不随时间累积且均方根误差仅为0.75°,与偏振视觉定向相比,定向精度提升可达60%以上。同时在不增加偏振图像计算量的基础上,将定向输出频率从1 Hz提高至100 Hz,显著增强了偏振视觉定向的动态适应性,具有较大的应用前景。     

基于闭环误差控制器的高精度POS后处理算法

高精度位置姿态系统(POS,Position and Orientation System)是移动成图技术的重要组成部分,其姿态角必须达到很高的精度才能满足需求.为此提出了基于闭环误差控制器的前向Kalman滤波与反向R-T-S最优固定区间平滑相结合的POS后处理算法,使得整个处理过程中系统具有很高的线性度,并依据快速性和精度要求设计了闭环误差控制器的控制参数,将系统的误差振荡幅值抑制在很小的范围内.仿真结果表明,该算法不仅可以获得高精度的位置信息,还提高了姿态角精度,是一种高精度的POS后处理算法.     

卫星惯性/星光组合自主定姿方法研究

利用星敏感器测量所得的恒星星光方向信息,采用六状态变量推广卡尔曼滤波,得到卫星姿态误差和陀螺漂移误差信息并进行相应的修正。仿真结果表明,这种方法修正效果良好,采用中等精度陀螺组件就可以实现高精度定姿;仿真结果还验证了陀螺随机误差、星敏感器测量噪声和滤波周期等因素对定姿精度的影响。     

基于磁/惯性传感器旋转弹体定姿的Kalman滤波器设计

微惯性传感器精度较低,其漂移会引起很大的姿态误差,不能提供长时间稳定姿态;磁传感器组合的姿态角误差不随时间累积但姿态角更新速度慢。针对这一问题提出了利用磁/惯性传感器构建低成本姿态探测系统的方案,设计了Kalman滤波器融合二者信息——以磁传感器解算的姿态角和等效旋转矢量法解算的姿态角之差作为观测量,以惯性传感器的漂移和姿态误差角作为状态变量,整个解算过程无需使用地磁场强度。仿真结果表明了该算法的有效性,二者组合定姿可实现高精度的姿态测量。     

船用捷联惯性导航系统姿态算法精度评估研究

分析了捷联惯性导航系统姿态解算中不可交换性误差产生原因，提出并分析了一种旋转矢量误差估计模型，并从该模型出发推导了几种高精度的捷联姿态算法，提出了由角速度提取角增量的梯形算法。以船舶为应用对象，进行了数字仿真和算法精度分析比较，结果表明：等效旋转矢量法和梯形算法可以提高系统的姿态解算精度。     

基于多传感器信息融合的双足机器人自主定位

针对单目视觉SLAM应用于双足机器人过程中易出现跟踪失败和传统位姿传感器累积误差较大的问题,提出了一种融合三种传感器信息的机器人定位方法。首先获取机器人关节编码器数据,运用运动学求解输出位置信息,再由基于特征识别的SLAM系统估计机器人头部单目相机位姿,经过尺度恢复和坐标系校正后输出位置信息,同时获取惯性测量单元的偏航测量,最后通过扩展卡尔曼滤波算法融合三种信息,从而更加精确稳定地对机器人进行定位。以双足机器人NAO为研究平台,在室内进行多组实验对所提出的方法进行验证,结果表明融合所得结果与传统位姿传感器输出信息相比,均方根误差明显降低;相比单目视觉SLAM跟踪失效率至少降低88%。     

一种微型矢量水听器姿态测量系统

矢量水听器姿态校正的通常做法是将姿态测量系统捷联安装在声纳平台上,这种方案无法准确测量矢量水听器的姿态变化。针对这个问题,设计了一种微型姿态测量系统,并将其捷联封装在矢量水听器内部。系统采用MEMS陀螺测量角速度,用毕卡迭代算法解四元数姿态更新方程。用MEMS加速度计和磁力计分别测量重力方向和磁北方向,再使用扩展卡尔曼滤波对解算姿态角进行实时校正。经测试,该系统横滚角和俯仰角的静态误差小于0.2°,航向角的静态误差小于0.8°。摇摆实验中,横滚角和俯仰角的动态相对误差小于2.9%,航向角的动态相对误差小于3.6%。海上试验结果证明该姿态测量系统应用于矢量水听器可明显提高目标方位估计的精度。