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。     

局部连续场下重力辅助导航模型构建算法

为了研究高精度的重力辅助导航模型以克服传统模型的局限,必须建立精度高且具有良好解析性质的局部重力异常场解析模型,同时考虑模型误差方程中的重力精准补偿问题。针对二维高斯样条函数逼近局部重力异常场中的局部支撑参数选择问题,通过对所涉及的系数矩阵、解误差、插值模型精度评估等问题进行分析,提出了一种新的最优局部支撑参数计算方法;基于此提出了一种高精度的基于高斯插值的重力辅助导航模型构建算法,该精准模型补偿了重力扰动矢量、标准重力值误差、厄特弗斯修正计算值对导航模型的影响。实验结果表明利用新型重力辅助导航模型构建算法,可使辅助导航系统位置精度提高1倍左右,姿态、速度精度提高1²倍,定位误差保持在1002倍,定位误差保持在100²00 m。     

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。     

一种自适应H_∞滤波的运动学约束惯性导航方法

纯捷联惯性导航系统的精度主要受限于传感器精度,为了在固有的传感器精度上进一步提高纯捷联惯性系统导航精度,提出了一种基于自适应H_∞滤波的运动学约束辅助惯性导航算法。利用运动约束条件,将载体系中的侧向和上向速度作为量测量,将纯捷联惯性导航系统输出的姿态误差、速度误差及传感器误差作为状态量,采用一种能够自动调节滤波器参数的自适应H_∞滤波方法以提高系统性能。实验结果表明,所提出的自适应H_∞滤波运动学约束算法与无约束纯惯导算法相比能够提高23.7%～81%的定位精度,与无自适应H_∞滤波运动学约束算法相比能够提高16.3%～62.2%的定位精度。     

基于贝叶斯方法的地形辅助导航算法

提出并建立了一种基于贝叶斯方法的地形辅助导航(TAN)模型,推导了模型公式。针对该模型,应用最大后验估计方法,给出了一种近似的实现方法,即基于贝叶斯方法的地形辅助导航算法。仿真结果表明,该算法的均方根误差和圆概率误差等性能均优于SITAN(桑地亚惯性地形辅助导航)算法。     

一种重力辅助导航系统故障诊断与容错方法

为了解决重力辅助导航系统软故障检测上的不足,针对重力辅助导航系统的特点和不同故障的性质,提出了一种新的重力辅助导航联邦滤波容错算法,该算法将系统的残差和方差组成故障检测函数的阈值,使阁值包含了联邦滤波全局信息和子系统特征信息,并将传统故障诊断算法对故障的检测改为对滤波收敛性的检测,根据联邦滤波全局收敛信息的不同,动态确定故障诊断函数.通过惯导/计程仪/重力组合导航系统的仿真试验,证明了该方法具有较强的故障诊断能力,有效改善了重力辅助导航系统对软故障检测失效带来的滤波发散定位错误的问题,抑制了重力故障给组合导航系统带来的误差,明显提高了重力辅助导航系统的精度和容错性能.     

车辆动力学模型辅助的惯性导航系统

为提高车辆导航系统的精确度和可靠性,提出一种车辆动力学模型辅助惯性导航系统的方法。建立车辆非线性动力学模型,利用四阶龙格库塔法实时解算速度信息。以惯导误差方程为状态方程,动力学模型与惯性导航解算的速度差为观测量,设计了容积卡尔曼滤波器,并用估计的状态误差对惯导进行校正。仿真结果表明,所提出的利用车辆动力学模型辅助惯导的方法能有效抑制惯导误差的发散,位置精度和速度精度比纯惯导系统提高了一个数量级,航向角精度提高了73%。     

一种改进的模型缩聚方法

提出了一种改进的模型缩聚方法．针对Guyan法缩聚技术的不足之处作出改进,推导了相关公式．以平面桁架结构为算例,比较了改进方法与Guyan方法的模态计算结果．结果表明,改进的方法比Guyan 方法提高了精度．     

基于人体下肢运动学机理的行人导航方法

利用人体运动特征实现行人导航是近年来导航技术领域新兴的研究方向之一。针对惯性测量组件足部安装方式在人体较高过载的运动中无法有效实现零速修正的问题,研究了一种惯性测量组件在人体下肢分布式安装,基于人体下肢运动学机理构建虚拟足部惯性测量组件,从而实现人体导航定位的方法。阐述了行人导航系统的结构与虚拟惯性传感组件的构建机理,研制了系统原理样机。实验结果表明所提出的方法在人体较高过载的行进中可有效克服测量信息超量程、冲击等因素对导航解算的影响,定位精度约为行进距离的6%,并通过分析总结了影响该类型行人导航系统性能的各项主要因素,为进一步研究提供了一定的理论与技术基础。     

一种结合地形和环境特征的水下导航定位方法

为了实现水下潜器长时间高精度导航定位,同时考虑到传统地形辅助导航系统在先验地形图不可得或者是地形变化不明显的海域(地形不可匹配区域),无法用来修正惯性导航位置误差的问题,提出了一种结合地形和环境特征的水下导航定位方法。在先验地形图可得且地形高程变化明显的可匹配区域,采用地形辅助导航系统来修正惯导位置误差,在先验地形图不可得或者是地形高程变化不明显的不可匹配区域,采用基于海洋环境特征的同步定位与构图算法来修正惯导位置误差。仿真结果表明,该方法在地形可匹配区域以及地形不可匹配区域得到的航迹都比纯惯导得到的轨迹更接近于理想航迹,因此可以用来修正惯导位置误差。     

基于平方根UKF滤波的轨道机动飞行器自主导航方法

在利用SINS／GPS对轨道机动飞行器进行自主导航的过程中,为提高轨导航精度,将惯导工具误差作为状态变量进行估计,同时考虑了杆臂偏差对导航精度的影响,将GPS卫星的星历误差、对流层误差视为一阶马尔科夫过程,用Allan方差的方法建立了GPS接收机的误差模型。为保证滤波过程中协方差阵的正定性,提高计算精度和速度,应用平方根UKF滤波方法进行轨道机动飞行器自主导航,仿真结果验证了所给出方法的可行性和有效性。     

景象匹配辅助导航系统匹配置信度评估方法

针对景象匹配辅助导航中,由于噪声、云层、摄像机抖动等原因导致的景象匹配可能输出错误匹配结果情况,提出一种基于证据推理的景象匹配末端置信度评估方法.首先建立序列帧时空约束关系,对匹配相关阵中峰值构建辨识框架,计算序列帧对各峰值的置信指派并利用适配因子进行折扣运算,然后采用证据推理组合规则进行融合,最后给出判决准则输出匹配...     

基于车辆运动约束的里程计误差在线标定方法

为了降低里程计误差对捷联惯导/里程计组合定位定向精度的影响,提出了基于车辆运动约束条件的里程计误差在线标定方法。通过对里程计标度因数误差进行建模,推导建立了航位推算的误差模型,将航位推算的速度输出沿车体横向、垂向的投影作为量测的一部分,将捷联惯导输出的速度、位置信息与航位推算输出的对应信息相减作为另一部分量测,通过卡尔曼滤波获得里程计标度因数误差等状态量的最优估计值,实现里程计误差的在线标定。仿真结果表明,该方法能够有效地标定出里程计标度因数误差,从而确保了捷联惯导/里程计组合定位定向的精度。     

整车多体动力学模型验证

迫切需要建立一个通用的汽车仿真开发平台为多种电子控制系统提供统一开发环境.采用Roberson和Wittenberg (R-W)多体动力学理论,建立了自由度(DOF)包含底盘单项和集成控制所需运动参数的整车模型,分别进行了动力学仿真和试验对比验证,结果表明模型的纵向、侧向和垂向动力学性能的正确性.     

自适应交互式多模型AUV组合导航算法

提出了一种基于期望模式修正(EMA)的改进交互式多模型(IMM)算法.该算法主要解决自主水下航行器(AUV)复杂工作环境下量测噪声统计特性未知或易发生变化时的状态估计问题,其核心思想是将期望模式修正机制和交互式多模型滤波算法相结合,利用状态估计过程中的获取的模型概率进行决策,得到更加接近与系统真实模式的期望模型集合,再通过期望模型集合滤波结果对固定模型集合滤波结果进行修正.与传统的交互式多模型算法相比,提出的基于期望模式修正的交互式多模型算法可以捕捉到系统模式更细微的变化.仿真结果表明,该算法可以大幅提高AUV组合导航系统的估计精度和稳定性.     

Control of a compound wheeled vehicle with two steering wheels

The problem of synthesis of a control system for a wheeled robotic vehicle consisting of two links (driving and driven) is analyzed. The robot is considered to be a controlled system of rigid bodies with nonholonomic constraints and to have two steerable wheels. Additionally, it is necessary to decide where the second steerable wheel is (on the driving or driven link). In this connection, two models of a compound wheeled robotic vehicle with two steerable wheels are considered. For these models, the problem of synthesis of feedback is solved. They are compared by modeling Translated from Prikladnaya Mekhanika, Vol. 44, No. 12, pp. 111–120, December 2008.     

基于迭代更新近似模型的车内噪声优化

基于声固耦合分析与迭代更新近似模型对车身板件进行了优化。首先通过板件声学贡献量分析,确定影响车内噪声的关键板件,将其厚度作为设计变量,在减少计算量的同时去除了无关变量的干扰。然后建立不同激励下驾驶员右耳处最大声压与关键板件厚度之间的组合近似模型,对其进行多目标优化并采用序列二次规划和K均值聚类算法对近似模型进行更新,使得采样样本逐渐靠近Pareto前沿,从而提高近似模型在Pareto前沿上的精度。优化结果表明,迭代更新近似模型能够有效优化车身结构,在保证轻量化的同时,降低了车内噪声。     

A new contact & slip model for tracked vehicle transient dynamics on hard ground

This study presents a new general transient contact and slip model for tracked vehicles on hard ground which is simple, accurate, and in agreement with the test results to a satisfactory level. Simulating zero track speed instances become possible with the new contact/shear model which is the major proposed improvement in addition to more accurate results for transient steering and tractive inputs. The model represents a general tracked vehicle having rear or front sprockets, with parameters for center of gravity, wheel positions, number of wheels, and track-pretention. To calculate longitudinal and lateral forces, a transient shear model is used. Shear stress under each track pad is assumed to be a function of shear displacement. The contact time formulation used in shear displacement calculation is improved to gain accuracy for transient and zero track speed conditions.The model is implemented on the Matlab/Simulink platform and verified with a comprehensive program of road tests composed of transient steering and tractive/braking scenarios. The results of the simulations and the road tests are satisfactorily similar for both constant and transient input maneuvers. Moreover, sensitivity simulations for vehicle parameters are conducted to show that the model responses are inline with the expected vehicle dynamics behaviours.