航位推算

摘要： 精确导航与定位对AUV执行水下作业任务的安全性和有效性至关重要。与陆地导航定位相比,由于全球卫星导航系统(GNSS)在水下不可用以及海洋环境的独特物理特性,水下导航定位更具挑战性。近年来用于AUV导航定位的传感器在性能和精度方面有了显著的提升,除此之外,同步定位与地图构建、协同定位算法的日益成熟极大的提升了AUV导航定位能力。文章列举了一些AUV常用导航定位技术,这些技术可用于实时确定AUV在水下的位置。

摘要： 在室内拒止条件下,无人地面车辆的室内导航面临巨大挑战。为了解决这个问题,我们引入了一种基于激光雷达(LiDAR)和惯性测量单元(IMU)的松组合导航系统,并提出了一种新的基于LiDAR的混合扫描匹配算法来估计车辆的相对位置和方向变化,该算法结合了遍历搜索和数学优化算法。首先在遍历搜索算法中引入了适应度函数,以寻找车辆姿态最优估计值,然后将该估计值作为数值优化算法的初始值进一步优化,最后通过无迹卡尔曼滤波器(UKF)将LiDAR估计位姿与DRS预测的结果进行松组合,从而减少惯性传感器的累积误差。在自主开发的无人地面车辆平台上进行的实际实验结果表明,本文所提出的室内无人车导航系统可以有效地减小DRS的误差累积,与hectorslam方法相比,定位误差降低了92.4%。

摘要： 掘进机自主精确定位是实现掘进工作面智能化乃至无人化的关键,捷联惯导与里程计组合是一种较理想的掘进机定位方案。针对捷联惯导定位误差随时间累计、单里程计位姿感知能力有限等问题,在捷联惯导定位的基础上引入差速里程计作为辅助定位,提出了一种基于捷联惯导与差速里程计的掘进机组合定位方法。该方法的实现由基于捷联惯导的位姿感知、基于差速里程计的航位推算、基于卡尔曼滤波的数据融合3个部分组成:通过捷联惯导获得导航坐标系下掘进机参考位移与姿态角;由2个分别安装于掘进机左右履带的里程计组成差速里程计,通过差速里程计对掘进机进行航位推算;根据捷联惯导与差速里程计的误差方程设计卡尔曼滤波器,并以捷联惯导与差速里程计得到的掘进机位姿数据之差作为卡尔曼滤波器输入,以卡尔曼滤波器输出值对捷联惯导数据进行校正与补偿。将里程计数据有效性判断融入组合定位方法中,避免了履带打滑对定位精度的影响。在模拟巷道进行了掘进机定位实验,结果表明:该组合定位方法测得的掘进机航向角误差能够控制在0.6°以内,位置误差能够控制在0.19 m以内,具有较高的定位精度。

摘要： 当今,海洋电子信息技术发展活跃。在海洋监测与探测技术方面,海洋观测新技术、新手段不断涌现,全球海洋观测系统向高密度、多要素、全天候和全自动的立体化海洋观测方向发展。海洋通信技术方面,水下中远距离通信成为技术突破的重点方向,增加可靠的中继节点使水下通信更加稳定高效。海洋导航技术方面,以惯性导航为主,借助航位推算导航、地球物理匹配导航和水下声学导航等技术的水下组合导航成为研究热点。

摘要： 针对近海底作业的深海载人潜水器(HOV),提出了一种经济可行的组合导航算法。该算法利用HOV搭载的多普勒测速仪、捷联罗经构成航位推算(DR)系统,结合超短基线(USBL)水声定位系统提供的位置信息设计了一个四维卡尔曼滤波器构成DR/USBL组合导航系统。考虑到USBL实测定位数据中包含大量野值和少量缺失值,设计了一种利用DR辅助USBL的在线数据清洗方案,该方案具有较强的鲁棒性,能够为DR/USBL组合导航系统提供连续一致的量测数据。基于海试数据的半物理仿真结果表明,DR/USBL组合导航系统能够有效地融合2个系统的优点,输出更平滑精度更高的位置信息,定位误差不超过25 m。

摘要： 故障检测是构建容错系统的基础组件之一,可以有效保证车联网上的应用安全、可靠地执行。然而,车联网不同于传统移动自组织网络,一方面,车辆具有高速移动性且可能随时加入或者离开系统,容易造成网络环境多变;另一方面,车辆之间的链路也时常发生中断,容易造成消息丢失。为了解决以上问题,提出了一种基于航位推算的层次式的故障检测方法。在该故障检测方法中,利用航位推算模型去预测心跳消息的传输时间,同时考虑路侧单元(Roadside Unit,RSU)作为静态节点构建层次式的检测架构,从而改善车联网中故障检测的性能。通过NS2搭建仿真实验平台以进行验证,结果显示,相比对照的故障检测方法,新提出的故障检测方法在检测速度、检测准确性以及检测负载等方面均具有最好的表现。

摘要： 针对在手机车载定位场景下,手机RTK易受复杂环境干扰、惯导数据更新航向角易发散等问题,本文提出一种结合OSM地图数据的RTK/DR松组合定位方法.航位推算过程中,基于OSM数据,结合组合定位结果、车辆运动状态等信息,设计了点到线的几何匹配方法,使用匹配到的道路方向修正航向角.松组合阶段,使用标准Kalman滤波对位置和速度进行估计.为了减小RTK大幅漂移或跳动对松组合结果的影响,本文设置了松组合开关,结合RTK抗差Kalman解算中的协方差阵、车辆运动方向、RTK定位航向角变化量综合判断是否进行量测更新.本文采用P30、P40智能手机共进行6组实验,结果表明:OSM数据的引入能够有效控制航向角误差累积,使纯航位推算的轨迹与基准更加一致;相比于手机RTK,增加了开关的RTK/DR松组合定位性能得到提升,有效抑制了大幅跳动的误差点.

摘要： 测绘用捷联惯性/里程计组合导航系统多采用离线后处理技术.此类系统利用里程计位移微分获得的速度作为观测量,采用速度匹配,并通过待测路径中预置的Mark点校正航位推算的位置信息.本文建立了基于速度匹配的16维Kalman滤波模型,对全程采样数据进行正反向导航和滤波处理,以估计惯性器件和里程计的误差;在补偿相关误差后,再次进行正向导航和滤波解算,以获得更精确的姿态矩阵.随后,根据相邻两个Mark点之间的姿态信息进行航位推算,并更新里程计刻度系数、里程计与惯导间的姿态误差矩阵;若此Mark点间的位置误差过大,则重新进行航位推算以减小位置误差.结果表明,与传统正向滤波相比,采用该方法后系统的最大位置误差由1.72m降低到0.08m,定位精度提高了95％以上.

摘要： 在海洋观测、海底资源开发以及水下勘察等水下作业中,自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)已经成为不可或缺的装备.航位推算是AUV在水下自主航行的关键技术.因此,介绍AUV的结构组成、硬件控制系统以及软件控制系统等,重点介绍了一种AUV自主导航的航位推算算法以及最后的湖试实验结果.实验结果表明,AUV控制稳定,航行性能良好,达到了预期设计.

摘要： 针对水下载体在航行过程中由于旋转引起导航定位误差问题,对旋转航位推算导航系统进行误差分析,采用姿态四元数法推导了姿态误差方程,并提出将加速度计信号周期性变化提取的姿态角作为量测的姿态误差补偿方法,利用Sage-Husa自适应滤波器估计姿态误差并进行补偿,从而抑制陀螺漂移的影响.通过不同路径下的仿真研究,表明该算法能够提高单轴旋转航位推算系统姿态解算精度,在400 s时,姿态角精度可提高40％以上,定位精度提高49％.

摘要： 本文介绍了航位推算惯性导航装置水平定位精度测试用例设计范例,重点分析研究了航位推算惯性导航装置水平定位精度的测试方法,作者在试验场地测试法基础上创造性地提出了能够实现航位推算惯性导航装置水平定位精度充分测试的测试方法——实验室模拟试验场地测试法.

摘要： 在室外导航过程中,通过GPS和IMU进行组合可实现对载体的导航.然而室内无法接收到GPS信号,需要借助其他传感器获得位置信息.室内外连续导航过程也称为室内外无缝导航.本文采用IMU/GPS多传感器组合导航系统和航位推算相结合的方法实现室内外无缝导航,室内定位利用全站仪测得的参考点借助航位推算的方法模拟室内定位数据,用来代替ZigBee定位结果.通过卡尔曼滤波技术将室内数据和IMU/GPS数据的组合估计导航参数及其误差,实现室内外无缝导航.

摘要： 在室内和城市峡谷等GPS定位不精确的环境中,行人航位推算(PDR)系统可以满足定位需求,具有广泛的应用前景.本文设计了一套低成本、穿戴式航位推算导航系统,采用微机电系统(MEMS)传感器,包含三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁力计.基于行人步态特征估计步长,联合航向信息推算行人的位置.采用腰部测量方案,以单片机为平台,利用加速度信息进行计步检测和步长估计.提出了一种步态分类算法,可以有效克服人在行走状态下身体的左右摆动,从而获得准确的航向信息.利用扩展卡尔曼滤波(EKF)融合加速度计、陀螺仪和磁力计信息,进行航向估计,在有磁场干扰的情况下,仍能获得准确的方位信息.针对不同的人进行多种室内路线行走测试,使结果具有普遍性.测试结果显示,比较测试位置和实际位置,误差低于2％.

摘要： 为克服全球导航卫星系统在卫星盲区不能应用的缺陷,本文设计了一种与航位推算相结合的GNSS/DR组合导航系统,该系统结合了卫星的定位精度高和DR具有独立导航能力的优点,并且由自适应扩展卡尔曼滤波器进行优化,与独立系统相比,它具有互补性和稳定性.通过实验研究,验证了GNSS/DR组合导航系统能够在卫星盲区获得连续可靠的定位输出.

摘要： 针对全球定位系统GPS不能提供令人满意的室内定位结果,本文提出一种基于智能终端的高精度连续室内定位技术,利用智能终端中多种微传感器实现行人航位推算算法,针对该算法存在的累积误差问题,本文利用智能手机的传感器信息设计了一种路径约束室内导航系统,实现了方便快捷的路径规划与导航功能.为了验证提出的算法效果,通过实验得出路径约束航位推算平均定位误差在0.07m,达到了室内定位精度的标准,同时也验证了算法的有效性及导航系统的实效性.

摘要： 研究了一种利用里程计与车辆运动约束条件来辅助车载惯导系统进行动基座高精度自主式对准的方法.利用里程计输出与惯导姿态输出进行航位推算,将航位推算获得的速度信息与惯导输出的对应信息相减作为量测之一;利用车辆运动约束条件,将惯导速度输出沿车体横向、垂向的投影作为量测之二;选取惯导系统误差与里程计误差作为系统状态,采用卡尔曼滤波设计动基座高精度对准算法.仿真结果表明,在载车行驶条件下,该方法的东向、北向失准角估计精度分别达到0.21′、0.25′,天向失准角的估计精度达到2.16′.

摘要： 地面移动目标运动预测是地面移动目标打击过程中需要解决的一个重要技术问题,为了提高目标运动预测的精度和准确性,可以通过道路、地形等数字地理信息对地面移动目标运动范围的约束来对其运动进行预测.文章给出了基于数字地理信息的地面移动目标运动预测方法步骤,通过模糊理论和航位推算方法来确定待匹配路段以及寻找最佳匹配路段,采用交互式多模型算法进行目标运动预测.

摘要： 以计步检测为基础的航位推算已被广泛认为是室内定位的一种廉价、有效的解决方案.行人航位推算(PDR)系统采用微机电系统(MEMS)传感器,包含三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁力计.通过提供初始位置,DR算法基于行人步态特征估计步长,联合航向信息推算行人的位置,实现定位需求.但是累积误差是DR算法的一个主要缺点,为了校准航位推算系统的累积误差,本文提出了一种基于粒子滤波(PF)的室内地图匹配算法.粒子滤波是一种通过非参数化的MonteCarlo模拟方法实现递推贝叶斯估计的算法,通过添加室内环境的地图信息,校准DR算法推算的位置和方向,从而减小位置更新过程中的误差.经过室内行走测试,结果表明,基于粒子滤波的室内地图匹配算法可以有效提高DR算法的定位精度.

摘要： 由于GPS/DR组合定位导航系统可以弥补GPS和DR两种定位技术各自的缺点,因此组合导航正成为车载导航应用中的最佳选择.为计算方便,GPS/DR系统多采用单一模型方式如常速模型,假定目标运动在某一特定状态下进行位置估计.由于DR观测值的非线性,须采用扩展卡尔曼滤波方式进行位置估算,这一过程不仅十分复杂而且将有可能产生较大误差.基于上面两点考虑,将基于机动目标常见的三种运动模型,即匀速模型,匀加速模型及转弯模型以及滤波效果较为突出的当前统计模型,引入交互多模型滤波的模型集并采用一种DR线性观测模型,以此建立集中卡尔曼滤波对机动目标进行位置估计,仿真实验及实测数据验证算法结果均表明了算法的有效性.

摘要： 由于GPS/DR组合定位导航系统可以弥补GPS和DR两种定位技术各自的缺点,因此组合导航正成为车载导航应用中的最佳选择.为计算方便,GPS/DR系统多采用单一模型方式如常速模型,假定目标运动在某一特定状态下进行位置估计.由于DR观测值的非线性,须采用扩展卡尔曼滤波方式进行位置估算,这一过程不仅十分复杂而且将有可能产生较大误差.基于上面两点考虑,将基于机动目标常见的三种运动模型,即匀速模型,匀加速模型及转弯模型以及滤波效果较为突出的当前统计模型,引入交互多模型滤波的模型集并采用一种DR线性观测模型,以此建立集中卡尔曼滤波对机动目标进行位置估计,仿真实验及实测数据验证算法结果均表明了算法的有效性.

摘要： 本发明涉及一种定位导航方法，更具体地说，它提供了一种基于电机推进模型辅助的航位推算方法。本方法通过收集GPS、DVL、ADCP及姿态传感器数据，利用电机推进模型建立转速与AUV相对海水的航速的模型，并基于模糊支持向量机训练改善模型精度，当DVL数据失效时，依靠电机转速及电机推进模型推算AUV速度，辅助AUV继续进行航位推算导航，提高了AUV的环境适应能力及导航的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种针对摆臂行人的行人航位推算方法，包括以下步骤：S1：利用惯性传感器采集行人的俯仰角序列、方位角序列、时间序列、惯性测量单元频率和定位周期，并计算步伐完成俯仰角和步伐完成手机航向；S2：计算步伐完成航向；S3：利用惯性传感器采集行人的测量步长、俯仰角幅度和加速度振幅数据，并计算步伐完成步长；S4：利用PDR算法，根据步伐完成航向和步伐完成步长进行航位推算。本发明通过分析摆臂行走的姿势，改进了传统的PDR系统，提升了行人摆臂行走时步伐检测以及航向估计的准确性。当行人在使用手机定位同时摆臂行走时，本发明将具有比传统PDR系统更高的精确度。

摘要： 本发明公开了基于图像识别与人行航位推算的室内定位导航方法，属于终端定位技术领域。本发明的方法包括如下步骤：步骤1：通过摄像设备获取特殊位置的场景图片，并通过场景图片的特殊标识图像匹配解析所在位置，获得初始定位；步骤2：基于步骤1的初始定位，通过人行航位推算获取定位设备的实时定位，并根据路网通过路径规划获得导航线；步骤3：根据实时定位和导航线实施路径匹配从而实现定位导航。本发明由于无其他硬件设备，极大降低硬件成本、安装部署成本与维护成本，并且规避因传感器信号不稳定造成的定位不稳定以及定位误差。

摘要： 本发明公开了一种基于航位推算的导航定位方法、设备及存储介质，利用实时采集车辆运行过程中的车载信息，基于采集的所述车载信息，利用姿态算法，计算实时姿态角，得到方向余弦矩阵；利用所述车载信息，判断车载诊断系统OBD中里程速度的可信度，并根据判断结果获取对应的车辆速度；利用位置精度因子和可见卫星数，判断GPS输出定位信息的可信度；根据所述GPS接收到的导航定位信息的可信度，并结合所述方向余弦矩阵以及获取的所述车辆速度，实时计算并获取所述车辆的定位信息；实现了借助车载航位推算的方式辅助GPS导航定位的目的，满足了不间断定位的需求。

摘要： 本发明涉及高精度协同定位技术领域，具体涉及一种可提高GPS定位精度的基于航位推算协同的车联网定位精度提升方法及系统。基于航位推算协同的车联网定位精度提升方法，包括获取目标车辆和临近车辆的GPS位置；采用DR算法校正目标车辆和临近车辆的GPS位置；采用IPC算法对DR算法中的初始位置偏差进行校正。本发明系统基于上述方法实现，本发明通过IPC算法对DR算法中的初始位置偏差进行校正，将IPC算法和DR算法相结合，可以有效的减小GPS定位误差，IPC算法不需要任何额外的信息，如城市数字地图。在实际城市环境中，采用本方法平均定位精度提高了15％。

摘要： 基于航位推算法的自跟踪机器人声源定位系统涉及声源定位技术领域。本发明针对先用的一些麦克风阵列模型及声源定位算法进行了深入研究，针对目前声源定位技术在室内环境中的定位精度受噪声和混响等因素影响较大的问题，提出麦克风声源定位与移动机器人平台相结合，使机器人辅助声源定位系统进行声源定位，从而进一步提高声源定位精度。

摘要： 本发明提出一种在洋流补偿下进行航位推算的水下滑翔机定位方法，包括洋流补偿阶段和航位推算阶段。本发明根据试验数据给出了深平均流与深度的线性拟合公式，能够给出不同深度下的深平均流预测值，提高了滑翔机在不同深度剖面下的航位推算精度。而且本发明在由垂直速度计算水平速度的过程中将攻角的因素也考虑了进去，使用俯仰角和攻角差值来计算水平速度，相较于其他只依赖于俯仰角求解水平速度的方法来说能够针对不同的滑翔机平台进一步提高航位推算的精度。

摘要： 本发明公开了一种基于活动识别和融合滤波的自校正航位推算方法，该方法基于航位推算系统，具体包括以下步骤：首先通过数据收集模块采集行人数据并将该数据输送至数据处理模块，然后通过数据处理模块处理采集到的行人数据并将处理后的行人数据输送至活动识别模块，接着通过活动识别模块基于进行数据处理后的数据，使用活动识别模型识别行人动作并将该结果输送至位置预估模块，再通过位置预估模块基于行人动作预估行人位置且将该结果输送至位置校正模块，再通过位置校正模块基于行人位置结果根据磁强序列校正行人位置且将该结果输送至数据输出模块，最后通过数据输出模块将校正后的行人位置结果输出，本发明方法可以有效提高航位定位准确性。

摘要： 本发明公开了航位推算方法、装置及电子设备，包括：根据目标车辆在当前时刻下的前向速度信息，构建滤波器对应的当前状态量，并对当前状态量进行预测，得到滤波器的状态量预测结果；获取目标车辆对应的当前观测车速值与状态量预测结果之间的残差，确定与残差匹配的残差替代量，并根据残差替代量对滤波器的状态量预测结果进行更新；根据更新后的状态量预测结果，以及目标车辆的转向信息，确定与目标车辆对应的航位推算结果。本发明实施例的技术方案可以提高航位推算结果的可靠性。

摘要： 提供了用于在计算设备处于行人航位推算模式时估计计算设备的6DOF定位的系统。当系统处于行人航位推算模式时，该系统从一个或多个惯性跟踪部件的集合获得惯性跟踪数据集合。然后，该系统使用在观测到的外部感知传感器数据和观测到的惯性跟踪数据的集合上训练的预测模型，基于惯性跟踪数据获得系统的估计的3DOF速度。该系统还基于估计的3DOF速度获得系统的估计的6DOF定位。