敏感轴安装偏角的误差分析与双位置标定方法

对于光电辅助惯导系统的高精度定位定向而言,系统间敏感轴安装偏角的标定是惯导系统初始对准的关键。该文通过分析影响敏感轴安装偏角的主要因素,在不依赖外界辅助定位信息的情况下,使用双位置信息对敏感轴安装偏角进行标定。通过对误差模型进行分析,采用递推最小二乘参数辨识算法精确估计出惯导系统误差和敏感轴安装偏角。仿真结果表明,姿态估计误差优于0.1′,敏感轴安装偏角的标定精度优于1′,并且算法简单,实验操作方便,耗时较少,不依赖于外在环境,因此,本系统满足高精度定位定向系统的对准要求。     

浮动零点及其在声表面波（SAW）传感器中的应用

温度是影响传感器精度的重要因素。本文介绍一种新的温度误差校正方法，即浮动零点法。该方法以差动原理和浮动座标为基础，是实现温度校正较为理想的方法。     

简化SSUKF在车载SINS行进间对准中的应用

基于大失准角条件下的非线性初始对准误差模型,通过捷联惯导系统 (SINS)与全球定位系统 (GPS)的速度和位置匹配实现SINS行进中初始对准.为了降低滤波计算量,根据系统噪声为复杂加性噪声、量测噪声为简单加性噪声且量测方程是线性方程的特点,采用计算量小的简化超球面无迹卡尔曼滤波(SSUKF)对车载SINS进行行进间初始对准.最后进行SINS行进中初始对准仿真试验,结果表明大失准角条件下的SINS误差模型和简化SSUKF滤波估计法不仅适用于大失准角,同样适用于小失准角和大方位失准角.本对准方案可提高车辆机动能力.     

基于消失点迭代重估的道路边缘检测

传统道路边缘检测算法很少能用于乡村道路。该文提出基于消失点迭代重估的道路边缘检测方法：Gabor滤波器估计像素纹理方向,同时计算对应的置信度;根据纹理方向,由置信度大于阈值的像素投票确定初始消失点;以初始消失点为起点,向下建立一组射线,并计算由颜色差和二倍角正弦函数加权的方向一致率,将最大值对应的射线作为初始道路边缘;交替采样两侧边缘,选取最优消失点,由此得到两条道路边缘。实验测试了不同类型的乡村道路图片,并与经典算法对比。结果表明该方法在乡村道路中具有较高精准度与鲁棒性。     

一种基于梯度的直线段检测算法

针对传统直线段检测算法计算量大、鲁棒性差的不足,本文提出了一种在数字图像中检测直线段的算法.图像梯度对于检测图像中的边缘结构具有重要意义,算法首先求取图像梯度的模值和方向;然后根据梯度模值伪排序结果采用梯度区域增长方法扩张方向一致的邻域像素,得到的连通像素区域作为直线段候选区域;最后用外接矩形描述候选区域,其长轴和短轴可作为直线段判定标准,满足判定标准的长轴就是所求的直线段,并用MATLAB对图像进行仿真实验.结果表明:本文算法耗时8.87 s检测出了108条直线段,与传统算法相比,不但耗时降低了17%,而且检测出的直线段增加了16%.     

无人机地面站轨迹显示模块设计与实现

为了实现良好的人机交互,并实时显示无人机的位置和轨迹,开发了基于MapX的无人机地面站地图和轨迹显示模块。文中介绍了轨迹显示模块的功能以及在Labwindows／CVI环境下的实现方法,采用了多线程技术辅助MapX轨迹显示。保证了轨迹显示的实时性。     

基于抗差自适应Kalman滤波的车辆定位新方法（英文）

针对车辆定位的特点,提出一种基于旋转调制技术及运动学约束的车辆定位新方法。首先,对量测方程进行改进,并对量测噪声进行白化;然后,针对系统存在动态模型误差及观测异常情况,采用抗差自适应Kalman滤波算法抑制上述误差对状态参数估计的影响;最后,将该方法应用到实际的车辆定位系统中。实验结果显示,与传统Kalman滤波法的结果相比,新方法得到的东向和北向最大位置误差均小于Kalman滤波算法,定位精度较Kalman滤波算法提高26.7%,表明该方法具有很好的鲁棒性和自适应能力,能有效抑制系统模型误差及观测异常对系统的影响,从而提高车辆定位精度。     

基于移动相关的最小二乘地图匹配新算法

为了提高军用车辆导航数字地图匹配的精度,针对通常匹配方法易出现误匹配和无法消除沿道路方向纵向误差的问题,提出了一种基于移动相关的最小二乘地图匹配新方法。该方法充分利用路网和历史轨迹信息,以多分辨率移动相关性进行匹配路段的搜索和定位,以最小二乘法进行SINS轨迹到待配路段的曲线整体投影,并通过视觉和数学的方法消除车辆偏离道路中心线的偏差影响。跑车实验表明,匹配后定位圆误差极限在1 m以内。该算法简单有效,且能满足高精度的要求,可以为组合导航提供良好辅助信息。