基于交互式多模型秩滤波的移动机器人组合导航算法

针对非结构化环境下移动机器人组合导航系统中存在的时变或非高斯噪声,将秩滤波器(rank Kalman filter,RKF)与交互式多模型算法(interactive multiple model filter,IMM)相结合,提出一种交互式多模型秩滤波算法(IMM-RKF)。秩滤波根据秩统计量相关原理确定采样点和权值,可适用于具有非高斯噪声的非线性系统;交互式多模型算法是解决结构和参数易发生变化系统中状态估计问题的重要途径,能够抑制组合导航系统中时变噪声引起的导航参数估计误差。仿真实验表明,相比于交互式多模型扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)和交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF),提出的IMM-RKF算法能够提高组合导航系统姿态、速度和位置估计精度。     

基于GPS/DR的车载导航设备的改进及算法

将 GPS 定位航位推算(DR)技术结合起来,可以用于车辆的定位和导航中。但是现有的航位推算设备都需要用角度传感器测量车辆的行驶方向,在实际应用中存在很多不便而且性价比不高。为解决这一问题,通过研究设计了只使用速度传感器就可以进行航位推算的设备,并对设备的工作原理、体系结构和基本算法进行了介绍。通过对模拟实验数据进行分析,证明了这种航位推算方法可以很好地弥补 GPS 导航定位的不足。     

考虑里程计截断误差的SINS/OD组合导航算法

针对车载惯导/里程计组合导航系统中,里程计测量脉冲输出只为整数,存在截断误差的问题,提出了3种考虑里程计截断误差补偿的SINS/OD组合导航算法。首先,在传统的速度匹配组合导航基础上,将里程计截断误差作为系统状态变量,建立了基于速度观测的考虑截断误差的卡尔曼滤波导航算法;其次,为了降低噪声,不改变系统状态量,将捷联惯导输出转化为脉冲输出与里程计脉冲输出做差作为量测值,建立了基于脉冲观测的卡尔曼滤波导航算法;最后,针对随机常值模型估计里程计截断误差的局限性,提出基于高斯回归模型的里程计截断误差预测和对观测值进行补偿的方法,以实现组合导航解算。140多公里的车载实验结果表明,基于脉冲观测和基于高斯回归模型的算法相比传统算法在定位精度上均提升了80%以上。     

基于多模型联合滤波的MIMU/GPS组合导航方法

针对单一噪声假设和单一模型假设对组合导航精度的不利影响,提出了基于多模型联合滤波的MIMU/GPS组合导航方法.首先,用分布集合的概念进行误差建模,实现了随机噪声和有界噪声的融合建模;而后,推导了多椭球加权Minkowski和的外定界椭球的运算过程,并给出参数优化方法,从而实现了随机/有界双重不确定条件下的多模型交互,...     

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。     

基于车辆运动模型辅助的智能手机平台车载组合导航算法

随着智能手机硬件性能的提升以及MEMS传感器技术的发展和应用普及,现有中高端智能手机平台中大多安装有消费级的微惯性测量单元和GPS接收机模块,将这两者相互结合,利用一定的信息融合方法,即可实现连续的车载导航定位。在智能手机平台中所采用的消费级MEMS惯性传感器模块其精度很低,通常难以满足车载DR导航算法的性能需求;同时在车辆行驶过程中,不可避免会经过高架、隧道等路径,也会导致GPS信号受到遮挡和屏蔽从而无法定位。针对以上问题,设计了适用于智能手机平台的基于车辆运动模型辅助的车载DR/GPS组合导航方案,推导建立了基于车辆侧向速度约束的组合导航算法模型,并以智能手机作为验证平台,测试验证了所设计的算法在无GPS环境下,采用智能手机平台中的消费级MEMS惯性测量组件,仍然可以在短时间内维持较高的导航定位性能。     

基于交互式多模型MSCKF的双目视觉/惯性里程计算法

针对复杂环境中双目视觉/惯性里程计系统模型不固定和量测噪声易发生变化的问题,提出了基于滤波器估计的紧耦合视觉惯性里程计(VIO)信息融合方法.将交互式多模型(IMM)估计与多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)算法相结合提出一种交互式多模型多状态约束卡尔曼滤波(IMM-MSCKF)算法.该算法以MSCKF为模型匹配子滤波器...     

MINS/GPS组合导航系统车载试验误差特性分析

分析了MINS/GPS组合导航系统车载试验中卡尔曼滤波器各状态的滤波效果.介绍了捷联惯导的误差方程,并将陀螺零偏和加速度计零偏扩展为卡尔曼滤波器的状态,从而建立15维状态的组合导航滤波模型.采用PWCS可观测性理论分析了滤波器各状态的可观测性,并预测了这些状态在车载试验中的滤波效果.车载试验结果验证了理论分析结论.MINS/GPS组合导航系统车载试验中,位置误差和速度误差估计准确;姿态误差与加速度计零偏误差存在耦合,滤波中不能完全解耦;陀螺零偏误差不能有效收敛.     

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。     

一种微型无人机单目视觉SVO/INS组合导航方法

针对未知环境中微型无人机自主导航问题,提出一种单目视觉SVO/INS组合导航算法。使用半直接视觉里程计(SVO)作为视觉里程计前端,首先对SVO的初始化模块、关键帧选择及跟踪失败处理策略进行了重新设计,实现了SVO在摄像头前视场景中的应用。之后,设计了误差状态卡尔曼滤波器,基于惯性测量单元的测量值进行状态预测,采用SVO的估计结果作为观测值进行状态更新。使用EuRoc数据集对所提算法进行验证,结果表明所提算法可实现对无人机的位置、姿态和速度以及未知尺度、惯性测量单元零偏、重力方向的估计。导航时间3 min位置估计误差为0.15 m,俯仰和横滚角估计误差小于0.5°,航向角估计误差小于1.2°。所提方法具有计算量小、实时性好的优点,适用于机载计算资源有限的微型无人机导航。     

航天测量船INS/GPS/DVL组合导航系统容错滤波方法

具有良好的容错性是航天测量船INS/GPS/DVL组合导航系统的基本要求.基于联邦卡尔曼滤波设计思想,在改进的无复式(No-Reset)卡尔曼滤波体系结构的基础上,设计了残差检验法实现组合导航系统的故障检测和隔离.该方法可以有效地对突变型故障进行检测与重构.仿真结果表明,对于GPS分系统的突变故障和慢变故障的检测与重构时间为6.12 s,而对DVL速度突变故障检测与重构时间为1.08 s,确保了联邦滤波的稳定性和高精度.     

基于GPS/INS不同测量特性的自适应卡尔曼滤波算法

在GPS/INS组合导航系统中,针对现有自适应滤波算法对GPS测量噪声估计准确性、可靠性不高的问题,提出了一种基于GPS、INS不同测量特性的自适应卡尔曼滤波算法.该算法基于GPS和INS不同的测量性质,利用惯导系统的短期高精度性,获得对GPS测量噪声统计特性自适应估计.仿真结果表明,该算法能够在GPS测量噪声统计特性未知或发生变化的情况下,适时地跟踪GPS测量噪声,准确估计滤波系统的观测噪声协方差阵R,其滤波精度和鲁棒性明显优于改进的sage-husa自适应算法,特别是在采用低精度INS情况下,能够有效克服改进的sage-husa自适应算法滤波发散的现象.     

GPS/INS组合导航系统中的高斯粒子滤波混和算法

采用非线性滤波器的惯性组合导航系统中,非线性滤波器的精度和实时性直接决定了惯性组合导航系统的性能.计算量和精度之间的矛盾是制约粒子滤波在GPS/INS组合导航系统中应用的主要因素.在分析高斯粒子滤波算法原理的基础上,提出了一种高斯粒子滤波混和算法,对系统线性部分采用线性递推方式,对系统非线性部分采用非线性递推方式,从而提高高斯粒子滤波精度和实时性.针对GPS/INS组合导航系统,混和算法利用卡尔曼滤波的线性递推方式进行量测更新,仿真结果表明混和算法在较少粒子条件下,相对高斯粒子滤波算法精度提高20％,滤波时间降低40％.     

基于修正PSO-UKF的SINS/GPS组合导航滤波算法

针对噪声时变特性引起滤波精度下降的问题,提出了一种基于修正粒子群技术( PSO)的自适应UKF算法.为了克服传统粒子群算法过早收敛,容易陷入局部最优的问题,基于粒子的适应值方差提出了一种惯性权值实时修正算法,有效改善了传统PSO算法.在使用新息序列对观测噪声进行实时跟踪的同时,通过构造合理的适应度函数将修正PSO算法和...     

GPS/INS组合导航算法性能评估平台

针对常规GPS／INS组合导航算法研发系统扩展性较差的问题，研发了一种GPS／INS组合导航算法性能评估实验平台。该实验平台具有较高的开放性和可扩展性，能够比较便利地嵌入各种导航系统进行仿真数据实验、真实数据实验，完成算法性能的评估。文章首先介绍这一实验平台的基本结构，并给出了一些关键技术的解决方案，最后通过利用该平台进行仿真实验，结果验证了实验平台的GPS／INS组合导航算法性能评估是科学有效的。文章设计的多数据源导航模拟器和独立的算法库为今后的组合导航算法研究提供了有利的参考价值.     

基于电子海图显示信息系统的惯性/地磁组合导航

为实现惯导系统长时间高精度导航,以性能优良的电子海图显示信息系统为开发背景,对地磁匹配辅助惯性导航系统进行了设计和仿真实验。在原有电子海图显示信息系统的基础上开发了数据采集模块、地磁数据库模块、惯导/地磁匹配模块、惯导误差估计模块等功能软件,并对各功能模块进行了深入分析。仿真试验结果证明,基于电子海图显示信息系统的惯性/地磁组合导航达到了校正惯性导航系统,实现高精度导航的目的。     

基于INS/GPS组合导航的自适应模糊卡尔曼滤波

针对组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差和实际残差的协方差一致程度,应用模糊系统不断调整滤波器的增益系数,对卡尔曼滤波器进行在线自适应控制,最终实现最优估计。通过对INS/GPS组合导航系统的跑车试验,结果表明该方法在高噪声环境中具有良好的信息融合能力,能有效跟踪研究对象的状态变化。进一步表明该方法是有效、实用的。     

INS/Doppler/GPS组合导航系统中航向误差的辨识

提出了一种INS/Doppler/GPS组合导航系统中航向误差的辨识方法.经过坐标转换得到的Doppler速度中包含了惯导系统航向误差的影响,可以考虑以GPS速度为基准信息,从Doppler速度中解算航向误差.但由于速度噪声的影响,这样得到的航向误差带有大量噪声.该方法用一个以时间为变元的多项式来逼近航向误差,以解算出的航向误差作为观测量,采用递推最小二乘法辨识出该多项式的各次项系数,进而计算出航向误差,达到滤除观测噪声的效果.仿真试验表明,在GPS速度噪声标准差为0.1 m/s、Doppler速度噪声标准差为0.5 m/s的情况下,航向误差的辨识精度优于0.22(2σ),收敛时间不超过120s.     

SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法

针对飞行器在长航时高速巡航过程中,捷联惯性导航系统存在误差漂移,GPS 导航可能会丢星、信号失锁,天文导航系统易受环境干扰,组合系统模型线性化误差易导致滤波发散等问题,分析了三种导航系统的优缺点,提出了 SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法,该算法可以取长补短,巧妙地将 GPS 定位和天文导航定姿精度高的优势辅助于捷联惯导系统,利用卡尔曼联邦滤波器对捷联惯导系统进行误差估计,并对联邦滤波算法进行了有效的改进.计算机仿真显示,该滤波器收敛速度快,具有一定的容错功能,其滤波精度较 SINS/GPS 组合导航系统在位置误差和速度误差上均有约5%左右的小幅提升,在平台角误差上更是提高了一个数量级.仿真结果验证了该组合导航方案的可行性和算法的有效性,有重要的工程应用价值.     

基于证据推理的惯性/景象匹配组合导航方法

针对传统的惯性/景象匹配组合导航中出现的因误匹配导致组合导航精度低的问题,设计了一种基于证据推理的惯性/景象匹配组合导航方法。在惯性/景象匹配组合导航中,使用证据推理对与景象匹配置信度相关的特征量进行融合计算,将融合计算得到的综合信度作为组合导航量测更新的依据,以降低误匹配对导航精度的影响。试验结果表明该方法可行,组合导航精度相比传统方法提高了25.9%。