定 價:85 元
叢書名:國防科技大學慣性技術實驗室優(yōu)秀博士學位論文叢書
- 作者:馬濤,張禮廉,胡小平,何曉峰,練軍想 著
- 出版時間:2020/5/1
- ISBN:9787118120110
- 出 版 社:國防工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TN96
- 頁碼:163
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16開
《基于位置約束和航向約束的仿生導航方法研究》以無人平臺為應用背景,在深入分析動物導航定位機理的基礎上,重點研究了基于網(wǎng)格細胞和位置細胞的位置識別算法、基于昆蟲天空偏振光敏感機制的定向方法和基于多傳感器組合的混合空間仿生導航算法等內(nèi)容。
《基于位置約束和航向約束的仿生導航方法研究》對從事仿生導航系統(tǒng)設計及實驗的工程技術人員具有重要參考價值,也可作為高等學校自主導航相關專業(yè)的研究生教材。
長航時高精度自主導航技術是無人平臺亟待解決的瓶頸技術之一。目前,慣性導航和衛(wèi)星導航是無人平臺使用的主要導航手段,衛(wèi)星導航系統(tǒng)信號微弱,極易受到干擾,戰(zhàn)時面臨失效的巨大風險,慣性導航系統(tǒng)因其能夠提供自主性及全維導航信息而成為無人平臺的核心導航設備,而慣性導航系統(tǒng)存在導航誤差隨時間累積的固有弱點,單獨使用難以滿足長航時的導航需求。近些年來,隨著仿生、微電子、微納米等技術的不斷發(fā)展,仿生導航技術逐漸成為導航技術領域的研究熱點,為強電磁干擾等復雜環(huán)境下無人平臺的自主導航提供了一種全新的技術途徑。
本書以無人平臺為應用背景,在深入分析動物導航定位機理的基礎上,重點研究了基于網(wǎng)格細胞和位置細胞的位置識別算法、基于昆蟲天空偏振光敏感機制的定向方法和基于多傳感器組合的混合空間仿生導航算法等內(nèi)容。主要研究工作和研究成果總結如下:
。1)針對現(xiàn)有位置識別算法存在錯誤識別和計算量大等問題,在深入分析嚙齒目動物網(wǎng)格細胞和位置細胞激活特性的基礎上,提出了一種基于網(wǎng)格細胞的拓撲圖構建方法和基于位置細胞的拓撲圖頂點識別算法。相比現(xiàn)有的位置識別算法,有效地降低了位置識別的錯誤率、提高了算法的效率和位置識別精度。
。2)大氣散射模型中Mie散射相比Rayleigh散射,能夠更加準確地描述天空偏振光樣式,針對能否利用Mie散射模型開展天空偏振光定向研究的疑問,從理論分析和實測實驗兩方面明確了目前最適合應用于導航定向的大氣散射模型是一階Rayleigh散射模型,量化評估了一階Rayleigh散射模型在不同天氣條件下描述天空偏振樣式的精確程度,為利用天空偏振光精確定向提供了理論依據(jù)和實驗案例支持。
。3)充分利用偏振光傳感器的原始輸出信息,提出了一種基于最小二乘法的偏振光傳感器偏振態(tài)輸出算法,提高了偏振角和偏振度的計算速度和計算精度。應用標定光源偏振度的常值約束,將偏振光傳感器的標定問題轉化為多目標優(yōu)化問題,提出了一種基于NSGA-Ⅱ的偏振光傳感器標定算法,有效地解決了現(xiàn)有標定方法的病態(tài)性問題,并且,該算法的參數(shù)估計精度明顯高于現(xiàn)有誤差標定算法。此外,還給出了一種基于偏振度和水平角輔助的航向角估計算法,實驗結果表明,該方法可有效地提高航向角估計精度。
(4)提出了一種在歐幾里得空間內(nèi)基于等式約束優(yōu)化的偏振光/視覺組合導航算法,并采用乘子法求解,有效地抑制了視覺里程計航向角的發(fā)散和定位誤差的累積。針對仿生導航算法側重環(huán)境結構描述,定位、定向精度較低的問題,將歐幾里得空間內(nèi)基于偏振光/視覺的仿生導航算法與拓撲空間內(nèi)基于位置細胞的仿生位置識別算法有機地結合在一起,提出了一種混合空間內(nèi)基于多傳感器組合的仿生導航算法,能夠同時約束航向角和定位誤差的發(fā)散,為解決載體長航時、高精度的自主導航難題探索了一種新的技術途徑。
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究現(xiàn)狀
1.2.1 位置識別技術研究現(xiàn)狀
1.2.2 偏振光定向技術研究現(xiàn)狀
1.2.3 仿生導航技術研究現(xiàn)狀
1.3 本文擬解決的主要問題及思路
1.3.1 本文研究問題的描述
1.3.2 本文擬解決的主要理論難題
1.4 本文的研究內(nèi)容及組織結構
1.4.1 研究內(nèi)容與組織結構
1.4.2 本文的主要貢獻
第2章 基于網(wǎng)格細胞模型的拓撲圖構建方法
2.1 拓撲空間的基本理論
2.1.1 拓撲空間的定義
2.1.2 拓撲圖的構建方法
2.2 網(wǎng)格細胞的特性分析
2.2.1 網(wǎng)格細胞的特性
2.2.2 網(wǎng)格細胞的模型
2.3 基于網(wǎng)格細胞模型的拓撲圖構建方法
2.4 拓撲圖的構建與誤差分析
2.4.1 拓撲圖的構建
2.4.2 構圖誤差分析
2.5 本章小結
第3章 基于位置細胞模型的仿生導航算法
3.1 位置細胞的特性分析
3.1.1 位置細胞的特性
3.1.2 位置細胞的模型
3.2 基于網(wǎng)格細胞和位置細胞的仿生導航算法
3.2.1 基于網(wǎng)格細胞模型的仿生導航算法
3.2.2 基于位置細胞模型的仿生導航算法
3.3 仿生導航算法的實現(xiàn)與驗證
3.3.1 仿生導航算法的性能指標
3.3.2 仿生導航算法的實驗結果
3.4 本章小結
第4章 大氣散射模型與偏振光測量原理
4.1 大氣散射基本理論
4.1.1 大氣散射基本概念
4.1.2 大氣散射模型
4.1.3 大氣散射模型誤差分析
4.2 大氣偏振光測量原理
4.2.1 偏振光Stokes矢量描述
4.2.2 偏振光Stokes強度方程
4.2.3 偏振光Stokes參數(shù)測量
4.3 本章小結
第5章 偏振光定向方法
5.1 偏振光傳感器測量原理
5.1.1 昆蟲偏振光敏感機理
5.1.2 偏振光傳感器工作原理與組成
5.1.3 偏振光傳感器誤差模型
5.2 偏振光傳感器標定方法
5.2.1 偏振光傳感器誤差標定
5.2.2 偏振光傳感器標定的病態(tài)問題分析
5.2.3 基于NSGA-Ⅱ的偏振光傳感器標定算法
5.3 載體航向角計算方法
5.3.1 偏振角計算方法
5.3.2 航向角計算方法
5.4 偏振光定向誤差分析與實驗驗證
5.4.1 定向誤差分析
5.4.2 車載實驗驗證
5.5 本章小結
……
第6章 基于多傳感器組合的仿生導航算法
第7章 全書總結
附錄
參考文獻