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序列图像自主导航系统观测能力优化方法

宇航学报 2024年第7期45卷 1008-1018页

作者：侯博文王大轶王炯琦董天舒李嘉兴国防科技大学理学院长沙410073 北京空间飞行器总体设计部北京100094

针对空间目标序列图像自主导航系统欠观测的问题,详细阐述了图像序列对系统性能优化的作用,设计了一种基于多步轨道机动的系统观测能力优化方法。该方法以系统观测能力量化指标和机动能量消耗为目标函数,通过约束法将能量消耗目标转化... 详细信息

针对空间目标序列图像自主导航系统欠观测的问题,详细阐述了图像序列对系统性能优化的作用,设计了一种基于多步轨道机动的系统观测能力优化方法。该方法以系统观测能力量化指标和机动能量消耗为目标函数,通过约束法将能量消耗目标转化为不等式约束,进而将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并以相对运动位置范围为约束条件,利用内点法获得使观测能力最优的服务航天器轨道机动策略,分析了能量约束对观测能力优化结果的影响,即能量上限在一定范围内时,系统观测能力随着能量上限增加而改善;当超过一定范围时,观测能力将会达到最优并不再有明显的提升。仿真结果表明该方法能够有效提升观测能力,与现有方法相比在导航精度和优化效率上具有明显优势。

关键词：空间目标序列图像自主导航系统观测能力优化轨道机动规划

用eSuperMap2008设计GPS自主导航系统

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测绘科学 2009年第S1期34卷 79-81页

作者：尹涛山东交通学院土木工程系济南250023

探讨了自主导航系统开发的主要技术问题,如道路数据模型、地图坐标系转换、自主导航流程、GPS信号采集与处理、最优路线计算和地图匹配。设计出了GPS自主导航系统的自主导航程序流程。给出了用eSuperMap类实现自主导航功能的主要程序。

关键词： GPS 自主导航系统嵌入式GIS 道路数据模型容限 eSuperMap

车辆自主导航系统的双滤波器模型及其导航算法

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系统工程与电子技术 2002年第6期24卷 39-41,52页

作者：杨宜康林勇黄永宣李新征西安交通大学系统工程研究所陕西西安710049 信息产业部电子第七研究所广东广州510310

给出了车辆自主导航系统的双滤波器模型及其航位递推算法 ,在导航解算的每步递推中 ,先用航向滤波器进行航向捕获 ,再用航位滤波器进行航位捕获。这种方法利用两个线性滤波器分别进行航向 /航位估计 ,避免了常规导航算法由于观测方程线... 详细信息

给出了车辆自主导航系统的双滤波器模型及其航位递推算法 ,在导航解算的每步递推中 ,先用航向滤波器进行航向捕获 ,再用航位滤波器进行航位捕获。这种方法利用两个线性滤波器分别进行航向 /航位估计 ,避免了常规导航算法由于观测方程线性化引起的模型误差 ,算法稳定性好 ,且计算量较小。现场跑车试验表明。

关键词：车辆导航自主导航系统双滤波器模型航位推算

基于日地月方位信息的自主导航系统的脉冲仿真和方位确定

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航天控制 2011年第3期29卷 69-74,79页

作者：荆武兴李茂登黄翔宇哈尔滨工业大学航天工程系哈尔滨150001 北京控制工程研究所北京100080

基于日地月信息的自主导航系统利用日地和月地夹角信息来确定卫星的轨道和姿态,具有很强的应用背景。它利用在轨的集成敏感器来敏感太阳、月球和地平边缘,从而产生相应的脉冲。利用脉冲的信息就可以确定日、地、月的方位信息,并可以确... 详细信息

基于日地月信息的自主导航系统利用日地和月地夹角信息来确定卫星的轨道和姿态,具有很强的应用背景。它利用在轨的集成敏感器来敏感太阳、月球和地平边缘,从而产生相应的脉冲。利用脉冲的信息就可以确定日、地、月的方位信息,并可以确定日地和月地夹角。本文研究了该类自主导航系统的基于球形地球假设的方位确定算法,导航敏感器基于地球扁率的地平脉冲、太阳脉冲和月球脉冲的产生机制,并评估了地球扁率对方位确定的影响。仿真结果表明,如果脉冲产生机制中不考虑地球扁率,由脉冲计算出的月地夹角、日地夹角的精度能达到(10-10)°。如果脉冲机制中考虑地球扁率,而方位确定中不进行修正,由脉冲计算出的月(日)地夹角与真实的月(日)地夹角的最大误差有(0.12)°。

关键词：自主导航系统日地月方位信息地球扁率脉冲仿真

基于多传感器融合的室内自主导航系统的设计与实现

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基于多传感器融合的室内自主导航系统的设计与实现

作者：张仪西京学院

学位级别：硕士

近年来,机器人技术发展迅速,已经在军事、农业以及人们日常生活等方面开始发挥作用。自主导航技术作为机器人核心技术之一逐渐趋于成熟,同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术是机器人实现自主导航的基... 详细信息

近年来,机器人技术发展迅速,已经在军事、农业以及人们日常生活等方面开始发挥作用。自主导航技术作为机器人核心技术之一逐渐趋于成熟,同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）技术是机器人实现自主导航的基础,也是机器人在各种环境下能否成功和高效完成指定任务的关键。同时,定位也是移动机器人实现自主导航必不可少的一个功能。但是,在室内复杂环境下,单一传感器进行建图以及定位仍存在许多不足,建图时单一激光雷达无法检测到别的平面的障碍物,使用里程计定位精度过低等问题,难以保证机器人高效地完成任务。针对这些不足,本文主要研究适用于室内环境下机器人建图、定位等问题,具体的研究内容如下:（1）SLAM过程中地图构建模块设计。针对目前利用单一2D激光雷达无法检测到激光雷达检测平面外的障碍物的问题,本文提出一种激光雷达与深度相机融合的建图算法,该方法以贝叶斯推理公式作为融合方案,首先对两个传感器的数据进行处理,雷达数据进行数据格式转换,深度相机数据进行点云滤波,接着对深度相机的坐标系和激光雷达坐标进行联合标定,最后基于Cartographer算法搭建新的SLAM框架,并对该融合建图效果进行了验证。（2）SLAM过程中多传感器融合定位模块设计。针对已经建立好的SLAM框架,利用扩展卡尔曼滤波算法进行轮式里程计、IMU和UWB的融合定位,首先解析UWB数据,使机器人上的微型计算机Jetson nano可以读取到UWB的位置数据,接着设计UWB定位模块在建图和导航时的两个定位框架,最后研究扩展卡尔曼滤波算法,并将数学模型代入融合框架下,从而设计出SLAM过程中的融合定位算法。（3）导航过程中的定位模块设计。基于扩展卡尔曼滤波算法的融合结果,利用自适应蒙特卡洛算法融合该结果与激光雷达扫描匹配定位结果,并同样将数学模型代入到融合框架下,通过融合激光雷达进一步提高定位精度。并针对全局定位需要人为干预的不足,提出一种利用UWB模块提供初始位置信息,文档记录导航位姿以及自动更新粒子改进提供初始姿态信息,从而在不需要人为干预的情况下给机器人全局定位提供较为准确的初始位姿。最后,在室内场景下,使用移动机器人验证该自主导航系统。结果表明,本文的融合建图算法能够构建环境信息更为全面的地图,融合了UWB的定位算法可以提供更高的定位精度,以及实现无需人为干预的全局定位。

关键词： SLAM 多传感器融合机器人自主定位自主导航系统

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校园场景下智能车的自主导航系统设计

校园场景下智能车的自主导航系统设计

作者：邓建强浙江大学

学位级别：硕士

随着科技的飞速发展,自动驾驶技术逐渐成为如今研究的热点。在校园场景中,自主运行的无人驾驶系统对于解决师生“最后三公里”的出行需求有着重要的实际意义。然而,现有的自动驾驶技术严重依赖于详细的高精度先验地图,高昂的地图制作与... 详细信息

随着科技的飞速发展,自动驾驶技术逐渐成为如今研究的热点。在校园场景中,自主运行的无人驾驶系统对于解决师生“最后三公里”的出行需求有着重要的实际意义。然而,现有的自动驾驶技术严重依赖于详细的高精度先验地图,高昂的地图制作与维护成本不利于校园自动驾驶技术的落地。本文的主要研究内容是校园场景中智能车的自主导航系统设计,目标是在不依赖高精度地图的情况下完成校园内智能车辆的自主导航任务。要实现这个目标,首先需要获取准确的车辆定位信息,接着设计可靠的全局规划算法,基于起始点与目标点生成全局导航路径,并在车辆周围的可通行区域内规划安全可行的局部路径。本文的主要工作概述如下:1.在不依赖于高精度地图的情况下,针对于校园场景中树木、建筑频繁遮挡GPS信号导致定位不准确的问题,提出了一种基于点云特征检测判断定位状态的方法。基于GPS定位结果,将当前帧点云中提取到的特征点转换到下一帧点云中,通过检测相同位置是否依然能提取到相同的特征来判断此时的定位状态。此外,还设计了一种基于激光里程计的定位模块,用于在GPS定位发生漂移情况下进行定位补偿以获得较为准确的定位信息。2.对于可通行区域提取问题,基于激光雷达点云扫描特征,提出了一种横纵联合的检测方案来实现对于障碍物和地面的检测:在纵向上设计了一种基于角度和距离滤波的障碍物检测方案,横向上设计了一种基于滑动窗口滤波的障碍物二次检测方案。此外对于单个激光雷达扫描盲区的问题引入使用多个补盲雷达,并设计了一种基于栅格高度图的盲区障碍物检测方案。通过联合所有激光雷达的检测结果,可以得到车辆周围完整的可通行区域。3.针对于校园场景中的规划问题,设计了基于拓扑地图的全局规划方案和基于离散采样的局部路径规划方案。根据全局规划的起终点,将问题具体分为三种情况:终点在起始道路,终点在非起始单行道,终点在非起始双行道。对于后两种情况,将全局规划问题构建为图搜索的问题,在考虑道路通行状态的情况下实现规划。在完成全局规划的基础上进一步提出了一种基于离散采样的局部路径规划算法,结合当前环境的感知信息并基于采样生成多条候选路径,通过设置合理的代价函数,对候选路径进行评估,选择最佳的路径。以上设计的算法均在校园场景内进行了实车测试,结果验证了相应算法的有效性,最终完成对于整个智能车的自主导航系统设计。

关键词：智能车自主导航系统 GPS 可通行区域提取路径规划

室内环境下基于多模态感知融合的移动机器人自主导航系统研究

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室内环境下基于多模态感知融合的移动机器人自主导航系统研究

作者：邓文博上海师范大学

学位级别：硕士

近年来，智能移动机器人在日常生活中的应用日益增多，而其中关键的技术之一就是SLAM技术。SLAM技术可以实现自主建图和定位。尽管传统SLAM在定位建图方面取得了一定进展，但仍然停留在较为简单的探测层面。然而对较为复杂的室内障碍物... 详细信息

近年来，智能移动机器人在日常生活中的应用日益增多，而其中关键的技术之一就是SLAM技术。SLAM技术可以实现自主建图和定位。尽管传统SLAM在定位建图方面取得了一定进展，但仍然停留在较为简单的探测层面。然而对较为复杂的室内障碍物却无法建立在栅格地图中，比如，单线激光雷达无法高效扫描低于激光雷达扫描平面或高于此平面的障碍物。这就导致了机器人在面对复杂的室内环境时，往往会因为建图过程中的缺陷导致撞向障碍物。本文为了更高效的提升建图的准确率和速度，研究 SLAM 中多模态传感器数据融合的方法，提出了一种深度相机和单线激光雷达融合的 SLAM 系统。通过融合两个传感器的是数据信息，有效提高移动机器人对障碍物的感知能力。本文主要研究内容包括：　　（1）深度相机点云数据中地面点云的分割和剔除。地面点云的分割和剔除对深度相机点云数据的使用非常重要。由于点云数据中存在大量的地面数据干扰障碍物检测，因此，势必要求剔除点云数据中地面点云的干扰。针对传统地面点云分割算法对参数的敏感性高，需要根据环境进行费时费力的微调，并且仍然可能出现部分地面分割失败的问题。为解决这些问题，本文采用了深度学习方法，处理RGB-D数据中的RGB信息，利用YOLOv5算法实现地面的实例分割。通过深度图和变换矩阵将实例分割结果映射到点云数据，从而提高深度相机对周围环境的感知能力，为导航系统提供更高效的建图和定位能力。　　（2）多传感器融合的低矮障碍物检测算法研究。由于单线激光雷达在移动机器人上不能扫描到低矮障碍物，综合考虑移动机器人感知效率和成本问题，提出了一种单线激光雷达与深度相机两传感器数据融合的方法。通过多维度传感器数据信息的融合弥补原激光雷达导航建图中的不足，使移动机器人能够更加精准地完成导航任务。　　（3）提出了基于U-Net-A*的全局路径规划算法。对全局路径规划算法进行了研究，分析传统算法中存在规划速度慢，路径中拐点数目多，路径不平滑等问题，提出改进的 A*算法，解决传统路径规划中存在的问题。并考虑移动机器人现实环境下具有庞大的地图，传统路径规划算法在大地图上规划效率骤减，引入神经网络方法，设计端到端路径规划模型U-Net-A*。由改进A*算法生成不同难度系数的数据结合人工标注的数据集，使用 U-Net-A*模型拟合训练，获取时间和路径规划质量较优的神经网络模型。解决传统路径规划算法面对复杂环境场景下，路径规划速度慢、路径避障能力弱的问题。总体提升移动机器人感知与决策系统的实时性和安全性。　　（4）通过将本文提出的低矮障碍物检测多传感器融合算法和路径规划算法搭建在移动机器人平台上，使用GMapping算法进行建图实验。经过实验验证该地图能够更加真实的反应环境中低矮障碍物的分布情况。随后使用该地图进行了多次路径规划实验，得到了长度短且平滑的安全路径，验证了本文提出的路径规划算法的有效性和实用性。

关键词：智能移动机器人自主导航系统同时定位地图构建多模态感知融合低矮障碍物检测

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基于姿态解算的水面无人艇自主导航系统研发

基于姿态解算的水面无人艇自主导航系统研发

作者：朱宝发集美大学

学位级别：硕士

世界各国在海洋资源保护、海洋经济发展、海上安全保障等方面的竞争愈演愈烈,水面无人艇凭借其体积小、速度快、机动灵活等特点,广泛应用于各类海上作业领域。其中,水面无人艇执行各项任务时,需要为航行控制提供稳定和准确的导航参考信... 详细信息

世界各国在海洋资源保护、海洋经济发展、海上安全保障等方面的竞争愈演愈烈,水面无人艇凭借其体积小、速度快、机动灵活等特点,广泛应用于各类海上作业领域。其中,水面无人艇执行各项任务时,需要为航行控制提供稳定和准确的导航参考信息,保证航行控制精度,实现水面无人艇的自主导航。捷联式惯性导航系统（Strapdown Inertial Navigation System,SINS）和卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）均能够提供导航参考信息,而SINS存在误差累积、噪声干扰等问题,卫星信号易受到物理遮蔽物等外部环境影响,无法满足自主导航全时段运动状态感知的需求。因此,本文围绕SINS姿态解算算法和SINS/GNSS数据融合算法的改进,开展提升无人艇姿态检测精度和优化自主导航系统的整体性能的研究。同时,搭建了自主导航系统平台并进行实船验证,结果表明所设计的导航系统能够可靠运行并有效提高导航精度。主要内容如下:（1）建立水面无人艇航行姿态模型和误差干扰模型,设计适用于无人艇的姿态解算算法。以四元数解算算法为基础,采用互补滤波算法融合SINS中加速度计和陀螺仪的数据,设计适用于水面无人艇航行的自适应姿态解算算法。在仿真环境中,结合航位推算方法绘制了导航轨迹,结果表明改进的姿态解算算法能够提高SINS的稳定性和准确性。（2）在GNSS信号可用的情况下,以SINS测量数据为基础,采用卡尔曼滤波融合GNSS测量数据,对惯性传感器误差和环境干扰进行估计和补偿,设计了适用于无人艇自主导航系统的SINS/GNSS数据融合算法,通过仿真结果表明了该融合算法进一步提升了自主导航精度,为航行控制提供了更为准确的导航参考信息。（3）采用模块化设计思想,设计水面无人艇自主导航系统。导航模块中采用MEMS惯性/卫星导航模组,采集水面无人艇的姿态、速度和位置信息,并采用ARM微处理器进行信息处理。控制模块中采用DSP控制无人艇航行方向和速度,同时根据无人艇平台控制模块功能要求,设计了远程控制中心的控制界面,实现远程控制的功能。最后,通过4G通信网络将导航数据上传至My SQL数据库,实现无人艇航行数据的超视距传输。（4）在无人艇平台上安装导航传感器并搭建外围电路,并将改进的姿态解算算法和SINS/GNSS数据融合算法写入实船导航模组中,通过实船试验对自主导航系统进行验证和分析。实验表明了水面无人艇自主导航系统有效提高了航行稳定性,满足系统设计需求。

关键词：姿态解算水面无人艇组合导航数据融合自主导航系统

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基于自主导航系统信息处理的故障容错研究

基于自主导航系统信息处理的故障容错研究

作者：征海铖西安工业大学

学位级别：硕士

随着四旋翼无人机的不断发展与应用,使四旋翼无人机在发生故障时依然能够维持强可靠性和高精度的研究受到极大重视。配置多余度导航系统是进行故障容错,从而保障四旋翼无人机强可靠性的有效方法。多余度自主导航系统存在每个余度系统的... 详细信息

随着四旋翼无人机的不断发展与应用,使四旋翼无人机在发生故障时依然能够维持强可靠性和高精度的研究受到极大重视。配置多余度导航系统是进行故障容错,从而保障四旋翼无人机强可靠性的有效方法。多余度自主导航系统存在每个余度系统的信号输出类别都相同的情况,便需要使用容错重构管理算法对每个余度系统的信号进行分类和信号重构管理,通过改进的信号表决法输出既可靠又独一的导航信号,从而达到稳定导航系统的强可靠性和高精确性的目的。本文基于自主导航系统的故障容错研究分为三个方面:构建多余度导航系统、自主导航系统的故障检测方法、自主导航系统容错重构管理算法,研究内容主要包括:1.基于惯性/卫星组合导航系统的相关理论,分析各个子系统的基本原理及其导航误差,建立惯性导航系统和卫星导航系统模型并仿真。2.从自主导航系统故障的原因入手,通过对故障检测的方法进行适用性分析,选择基于解析余度的故障检测方法为四旋翼无人机的导航系统进行故障检测。3.针对硬件冗余的成本高、使系统结构复杂化的问题,采用解析余度导航系统的技术实现容错重构。将传感器信号和解析余度解算得出的信号一起输入容错重构管理模块参与余度信号管理,将解析余度解算得出的信号作为故障检测的标准并为系统重构提供依据。4.对常用于自主导航系统的容错重构算法进行研究。在前人针对硬件冗余进行故障检测的基础上,对本文的故障检测算法进行了改进;在前人的平均值和中值表决算法研究基础上,对本文的表决算法进行了基于统计信息的改进。并完成了仿真验证。仿真的结果表明本文采用的组合导航系统产生的误差相比正常导航系统的误差都有明显的降低。构建的多余度导航系统在发生故障时会对故障信号进行隔离并针对不同的故障会进行不同的信号表决操作,且表决信号接近于传感器信号。

关键词：自主导航系统余度表决法故障容错容错重构