基于改进TERCOM的地形辅助导航算法

自主水下航行器长时间航行后惯性导航系统的位置误差会随时间不断增加，地形辅助导航可帮助惯性导航系统进行误差校正。为解决地形轮廓匹配（TERCOM）算法对航向误差较敏感问题，提高地形辅助导航的匹配精度，提出了一种基于改进TERCOM的地形辅助导航算法。在TERCOM算法基础上增加旋转角度机制，首先根据INS航迹进行旋转平移并采用TERCOM算法进行粗匹配，然后引入改进粒子群算法进行精匹配。在某海图内进行水下地形匹配仿真实验，结果表明：与传统TERCOM算法相比，所提算法可降低航向误差84%，匹配精度可提高4倍多，对实现自主水下航行器的自主无源导航有重要意义。     

基于Hu矩的水下地形二维特征匹配辅助导航方法

相比于以单波束测深原理为基础的ICCP、TERCOM等一维序列匹配辅助导航方法,基于多波束测深系统的二维阵列匹配算法增加了原始地形信息的丰富度,可以用来提高地形辅助匹配导航系统的精度和适用性。通过归一化灰度转换,使实时扫测地形和原始数据库地形分别形成待匹配的模板灰度图和背景灰度图,采用圆窗口化搜索策略,分别计算实时图和子图的Hu矩,保证了相同地形特征的旋转不变性。通过归一化互相关算法衡量两个地形的相似性,得到匹配地形,实时的辅助主惯导修正误差。仿真表明,利用此匹配算法在实时扫测地形平坦区域和特征明显区域均能成功匹配;位置误差均在5个网格以内,能容忍的系统信噪比最小为9 d B,抗噪声能力强;Hu矩的抗旋转特性大大提高了此方法的适用性,能够满足高精度水下地形匹配辅助导航系统的苛刻要求。     

基于改进遗传算法的多波束水下地形匹配方法

传统地形匹配算法在初始位置误差较大的条件下,由于搜索区域过大,定位精度较低,容易发生误匹配。针对此问题,提出一种基于改进遗传算法（GA）的多波束水下地形匹配方法。首先,根据地形变化特征,在多波束测深数据中自适应选择多条水深数据作为匹配序列,提高在地形相似处的匹配精度;然后,设计适应度函数用于衡量匹配航迹与真实航迹的相似度,加入收敛因子以减小惯导累积误差的影响;最后,利用正余弦算法对遗传算法进行优化,提高算法收敛速度,改善局部收敛的问题。仿真与船载实验结果表明,基于改进GA的多波束匹配方法对初始位置误差的大小不敏感,在分辨率为1 m的地形图上,匹配定位误差小于3 m,相比ICCP方法,在不同初始位置误差的情况下,定位精度分别提高了53%和79%。     

基于仿射因子补偿的改进地形匹配ICCP算法

地形匹配是水下航行器组合导航系统中重要的匹配手段,针对传统地形匹配ICCP算法仅由惯导指示航迹做平移与旋转的刚性变换进行迭代匹配的局限性,提出了一种基于仿射因子补偿的改进地形匹配ICCP算法。研究了水下地形匹配的误差特性并建立误差模型,引入了由速度误差引起的仿射变换模型与仿射因子,不同于常见的最优估计等方式,推导给出了仿射因子的解析解形式。半实物仿真试验结果表明,基于仿射因子补偿的改进ICCP算法能修正水下地形匹配过程中的仿射误差,弥补传统ICCP算法的不足。在网格为10?m的高精度水深图中,传统ICCP算法的匹配结果在10个网格精度左右,而改进ICCP算法的匹配结果可达到1~2个网格精度左右,匹配精度平均提升78%以上,且相较于传统算法耗时增加不到1%,可为地形匹配导航系统提供更好的参考信息。     

基于分形插值的三维海底地图生成算法

三维海底数字地图的制作是海底地形匹配技术的基础.分形插值算法利用了海底地貌的自相似特性,通过参数垂直比例因子来描述地形的复杂度和起伏程度,以此特征来实现对地形的分类.本文在分形理论的基础上提出了利用随机中点位移法进行水深数据插值生成规则网格数字高程模型的算法,可以区别不同种类地形对地形辅助导航的影响,为海底地形匹配技术的研究提供了重要的理论意义和实用价值.     

地形匹配辅助导航中匹配区域的选择

利用海底地形匹配辅助导航是水下载体导航技术致力研究的新方向.通过多波束测深系统测量获得的真实地形数据,采用ICCP算法为对准匹配算法,分析了实测地形的统计特征对相关匹配性能的影响,给出了地形匹配区域选择准则,并在实测地形图上利用匹配算法对此进行了仿真研究,从而得到水下载体的最佳匹配位置,提高水下载体的导航精度.     

基于约束粒子群优化的海底地形辅助惯性导航定位方法

针对水下自主航行器长时间航行后惯性导航系统位置误差积累的问题,提出一种关于约束粒子群优化的海底地形辅助惯性导航定位方法。通过在等值域内进行粒子群初始化,改善粒子"早熟"问题。采用惯性导航和水深测量序列计算相邻测量点水平距离、航迹水平转向角和水深变化量三个匹配参数,同时利用待匹配航迹上的粒子群计算以上三个参数,将航迹水平转向角和水深变化量转换为各自等效的水平相对距离,最后采用对应于相同匹配参数的等效水平相对距离的平均绝对差之和构建适应度函数,采用约束粒子群优化进行地形匹配,辅助惯导系统准确定位。通过某海图内海底地形匹配进行仿真实验,结果表明当航行器初始位置误差较大时:在地形变化明显区,ICCP的定位精度为200 m,约束粒子群优化的定位精度提高到20 m以内;在地形变化平坦区,ICCP无法有效定位的情况下,约束粒子群优化的定位精度约为250 m。     

基于改进粒子群优化的水下地形辅助导航方法

为了提高传统地形匹配算法的定位精度,提出一种基于改进粒子群优化的水下地形辅助导航定位算法。该算法以SINS的指示位置为中心构造搜索区域,对二维粒子群进行初始化,利用实时水深测量序列与待匹配序列之间的平均Hausdorff距离作为适应度函数,在线性递减权重的基础上引入收敛因子对粒子的速度和位置进行约束更新,改善粒子"早熟"问题。在某海图内进行了水下地形匹配仿真实验,结果表明:初始位置误差大小不影响改进PSO算法的定位精度和匹配速度;当水下航行器初始位置误差较大时,与TERCOM算法相比,改进PSO算法的匹配精度提高了近5倍,匹配耗时缩减了近10倍。     

基于自适应格网数字水深模型的水下地形匹配定位算法

为了解决当前的水下地形匹配定位算法未考虑格网大小随海底地形变化而自动调整的问题,提出了一种基于自适应格网数字水深模型的水下地形匹配定位算法。首先,引入基于四叉树的自适应格网模型,改进其局部格网的相似性评估指标与构网约束方法;然后,设计匹配区的确定及待匹配航迹的选取策略,给出待匹配航迹的水深值的计算方法,构建出目标匹配定位的地形相关组合算子。实验结果表明:提出的算法相比于基于等距离的规则格网模型的算法有以下优势:1)在地形特征丰富区域的定位精度明显提高;2)可以避免出现地形特征越明显匹配定位精度越低的情况;3)能一定程度地克服水深系统误差对定位精度的影响。     

基于规划路径约束的地形辅助导航算法

为了提高地形辅助导航算法的精度,充分利用航行器任务规划中的先验信息,提出了基于规划路径约束的地形辅助导航算法。首先针对航行任务中的规划路径提出了"概率隧道"约束模型,将物体运动不确定性与确定性规划路径有机结合。在此基础上,提出了基于概率隧道约束的粒子滤波算法。该算法较之传统的带有等式、不等式约束的滤波器,具有更好的模型适配性,而且计算量上与普通不带约束的粒子滤波器相当。实验表明,该算法有效地利用了先验路径信息,比非约束算法有15 m左右的精度提升。     

Techniques for averting and correcting errors in 3D terrain topology measurements

The emergence of high-fidelity vehicle and tyre models has raised the requirements for 3D terrain measurement capabilities. Inaccuracies that were once tolerable for measurement of general terrain roughness are no longer acceptable for these new applications. The data inaccuracies that arise from small inertial errors are compounded by difficulties in managing massive file sizes. These faults are most apparent when combining multiple lanes of data in the post-processing phase. This work develops two correction techniques: a general method for any terrain type and a more computationally efficient method for smooth terrain. The general terrain correction method uses overlapping points in the horizontal plane to build a discontinuity vector and applies that vector to correct adjacent lanes. While this method effectively eliminates lane-to-lane discontinuities, it is computationally inefficient for terrain that lacks localized disturbances. For simulations using smooth terrain surfaces, such as racetracks or highways, data can be down-sampled through a mean interpolation method to smooth the artefacts of inertial errors. This work provides the vehicle test engineer with guidelines to minimize inertial errors during the data collection phase as well as a post-processing tool to combine multiple lanes of high-fidelity 3D terrain surfaces.     

大椭圆轨道卫星天文/雷达高度计组合导航方法

为了实现大椭圆轨道卫星在整个轨道上的自主导航,提出了一种天文导航与雷达高度计测高相结合的组合导航方法。由于大椭圆轨道卫星在近地点动力学特性变化剧烈,单纯的以星光仰角为观测量的天文导航方法精度严重下降。雷达高度计能够直接获得高度测量,但是受其体积和功率的限制,测量范围仅为1000 km以下的高度。考虑到两种方法的特点,采用两种方法的组合导航方案,利用UKF滤波方法进行导航估计。当卫星进入近地点附近,其高度小于1000 km时,在天文导航中引入雷达高度计测量实现精确导航;当卫星在远地点时,则仅采用天文导航方法。仿真结果表明,所提出的组合导航方案,能够充分结合两种导航方法的特点,实现大椭圆轨道卫星自主、连续的导航信息输出,其导航精度较单纯的天文导航方法提高约68.9%。     

A method for following the unstable path between two saddle-node bifurcation points in nonlinear dynamic system

Ｓａｄｄｌｅ＿ｎｏｄｅｂｉｆｕｒｃａｔｉｏｎｏｆｔｅｎｏｃｃｕｒｓｉｎｄｉｓｓｉｐａｔｉｖｅｎｏｎｌｉｎｅａｒｄｙｎａｍｉｃｓｙｓｔｅｍｓｕｂｊｅｃｔｅｄｔｏｐｅｒｉｏｄｉｃｅｘｔｅｒｎａｌｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ,ａｎｄｉｔｓｅｘｉｓｔｅｎｃｅｗｉｌｌａｆｆｅｃｔｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｂｅｈａｖｉｏｒｓｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｇｒｅａｔｌｙ．Ｉｔｗｉｌｌａｃｔａｓａｊｕｍｐｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎｉｎｐｒａｃｔｉｃｅ［１］．Ｉｆｔｈｅｈｙｓｔｅｒｅｓｉｓｃａｎｃｏｅｘｉｓｔｗｉｔｈｔｈｅｊｕｍｐｉｎｔｈｅ…     

改进的地形熵算法在地形辅助导航中的应用

地形辅助导航是水下航行器导航技术的一个发展新方向,但它并不能够在任何地形区域都可以工作,比如在平坦区域的导航效果很差。通过计算不同区域的水深标准差,选择地形特征独特的区域作为适配区域。基于熵的算法对于地形复杂区域的匹配分析是快速有效的,但传统的地形熵算法匹配精度不高,本文引入了地形差异熵的概念并对其进行改进,在选定的地形区域使用MATLAB软件进行了仿真研究。仿真结果表明,改进的地形熵算法在选定的地形区域位置误差在250m左右,可以满足水下航行器的导航要求。     

A free gait algorithm for quadrupedal walking machines

A free gait is a computer generated, rule-based gait for a walking machine to walk on rough terrain. Based on a given terrain map, the gait algorithm selects footholds for leg placements and determines the movements of legs and body. In the past, a few free gaits for hexapods have been developed. For quadrupeds, the only report on free gait was briefly mentioned in a paper by Hirose [Int. J. Robotics Res., 3(2) (1984)]. In this paper, a free gait algorithm for a quadrupedal walking chair is developed. For quadrupeds, the stability margin is small due to a small number of legs and the choices of a leg to be lifted are limited. Hence, deadlock situations may occur quite often. Many special techniques are incorporated into the algorithm in order to reduce deadlocks. This free gait algorithm adopts the wave-crab gaits as the primary gait because they are periodic and can provide good stability. The algorithm also adopts a non-periodic free gait to handle terrain with higher concentration of forbidden areas. This algorithm is evaluated under different terrain conditions using computer simulations. The results show that the performance is satisfactory on randomly generated rough terrain and needs improvement on manually generated rough terrain.     

一种基于二次优化的改进圆锥算法

提出了一种改进的圆锥优化算法,对传统圆锥优化算法的周期项进行了二次优化.首先,根据经典圆锥运动建立了二次优化的误差准则;其次,给出了推导二次优化补偿系数以及相应的残留误差的一般方法;最后,在不同的经典圆锥运动环境下对三例改进算法的姿态解算误差进行了仿真验证.结果表明,通过改进的四子样和五子样算法得到姿态解算精度与通过旋转矢量变化量的理想值得到的结果几乎完全一致.此外,由于比改进的五子样算法少一次叉乘和两次加法运算,而且仿真速度大约快14％,所以改进的四子样算法更值得推荐采用.     

非完整信息条件下的结构可靠性鲁棒设计

在非完整信息条件下,建立区间变量、模糊变量、随机变量同时存在的可靠性设计模型,并给出相应的序列优化设计方法;同时考虑设计变量的实现值与设计值之间的差别以及约束条件的鲁棒性,提出基于info-gap决策理论的鲁棒优化模型,研究可靠性鲁棒设计的序列求解策略。算例1表明:模糊可靠性设计比随机可靠性设计结果保守,当模糊设计指标α=0时(对应区间可靠度)结果最为保守。算例2表明:不同的鲁棒性指标αt对应不同的鲁棒优化解,当αt大于0.20时,不存在相应的鲁棒优化解。利用本文提出的鲁棒序列优化求解方法对目标函数计算1291次即可,而常规优化算法需8107次,表明本文算法大大提高了计算效率。     

Online terrain estimation for autonomous vehicles on deformable terrains

In this work, a terrain estimation framework is developed for autonomous vehicles operating on deformable terrains. Previous work in this area usually relies on steady state tire operation, linearized classical terramechanics models, or on computationally expensive algorithms that are not suitable for real-time estimation. To address these shortcomings, this work develops a reduced-order nonlinear terramechanics model as a surrogate of the Soil Contact Model (SCM) through extending a state-of-the-art Bekker model to account for additional dynamic effects. It is shown that this reduced-order surrogate model is able to accurately replicate the forces predicted by the SCM while reducing the computation cost by an order of magnitude. This surrogate model is then utilized in an unscented Kalman filter to estimate the sinkage exponent. Simulations suggest this parameter can be estimated within 4% of its true value for clay and sandy loam terrains. It is also shown in simulation and experiment that utilizing this estimated parameter can reduce the prediction errors of the future vehicle states by orders of magnitude, which could assist with achieving more robust model-predictive autonomous navigation strategies.