四自由度气浮系统的组合导航算法

论文摘要

对不同类型的导航系统进行组合处理是现代导航领域中的一种趋势,相对于单个导航子系统来说,组合导航系统能够实现各子系统间的功能互补,进而能提高系统导航时的稳定性、实时性和精度。此外,组合导航系统通过测量值的冗余能进一步地提高系统的可靠性。在此背景下,本文深入研究了对惯性导航系统和视觉测量系统进行组合的实现方法。首先,本文讨论了消除陀螺仪零位误差的具体算法。惯导系统常常使用陀螺和加表作为测量单元故具有自主性和隐蔽性等特点,因此在导航领域中得到了广泛的应用,然而,由于误差的积累效应,长时间工作的惯导系统易产生发散现象。故单个的惯导系统只适用于短期的导航数据处理,但是受各种误差源的影响,短时间工作的惯导系统的精度也比较低。为降低各种干扰对惯导系统的影响,进而提高系统的导航精度,本文在惯导系统的数据处理过程中引入了卡尔曼滤波算法。经过滤波处理,在很大程度上降低了噪声的干扰,从而得到了高精度的导航数据,再经过姿态解算就能实时获得物体相对于惯性空间的精确位姿信息,最后进行了仿真分析及相应的实验。其次,本文讨论了基于视觉测量的位姿确定算法。视觉测量作为一种新型的导航技术,由于其所具有的能长时间稳定工作和高精度等特性,得到了广泛的应用,根据摄像机的量测量进行位姿确定的算法也多种多样。考虑到后续需设计组合导航系统,本文从视线矢量共线方程的角度出发,详细介绍了利用高斯最小二乘微分校正法进行位姿确定的处理过程。随后进行了相应的仿真分析。最后,本文导出了对惯性导航系统和视觉测量系统进行组合的具体实现方法。基于惯导系统观测范围广而不能长时间稳定工作,视觉测量系统能长时间稳定工作而观测范围有限这一事实,本文研究了对两者进行组合的可行性和具体实现方法。基于扩展卡尔曼滤波算法,本文实现了对惯导系统和视觉测量系统的数据融合处理,随后开展了相应的仿真分析。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景及其理论与实际意义
• 1.1.1 课题背景
• 1.1.2 理论与实际意义
• 1.2 国内外相关领域的研究现状
• 1.2.1 国内外交会对接测量系统
• 1.2.2 组合导航系统的发展
• 1.2.3 交会对接地面仿真实验的发展
• 1.3 本文的主要研究内容
• 第2章 理论基础
• 2.1 引言
• 2.2 建立自回归模型时的数据准备
• 2.2.1 数据的采集
• 2.2.2 数据的检验及预处理
• 2.3 惯导系统的姿态更新算法
• 2.4 扩展卡尔曼滤波算法
• 2.5 本章小结
• 第3章 气浮系统中陀螺仪的零位误差研究
• 3.1 引言
• 3.2 陀螺仪的数据处理过程
• 3.3 陀螺输出数据的分析
• 3.4 角速率漂移的自回归模型的建立
• 3.4.1 模型的辨识
• 3.4.2 模型的适用性检验
• 3.5 陀螺输出信号的滤波处理
• 3.6 气浮系统的姿态更新实验
• 3.7 本章小结
• 第4章 基于单目视觉的气浮系统位姿测量算法
• 4.1 引言
• 4.2 单目视觉模型
• 4.2.1 坐标系定义
• 4.2.2 针孔模型
• 4.3 气浮系统位姿确定问题的描述
• 4.3.1 问题的提出
• 4.3.2 问题的数学描述
• 4.4 基于视线矢量的位姿解算
• 4.5 仿真分析
• 4.6 本章小结
• 第5章 气浮系统的组合导航算法及仿真分析
• 5.1 引言
• 5.2 组合算法的推导
• 5.2.1 组合策略
• 5.2.2 组合算法的实现
• 5.3 组合算法的仿真分析
• 5.4 小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢