不变RTS平滑算法及其在5G/SINS组合导航中的应用研究

为了解决导航系统的位置误差随时间累积的问题,提出一种状态空间为矩阵李群的不变RTS(invariant RauchTung-Striebel, InRTS）平滑算法来提高导航状态的精度,其核心在于导航状态及观测都利用矩阵李群进行表示及推导。首先,将系统状态及其误差状态微分方程用矩阵李群来表征,相比于传统扩展卡尔曼滤波算法（extended Kalman filter,EKF）,将系统状态构建在矩阵李群上,其动力学方程可以更自然更本质地描述物体在空间中的运动特性,而通过群运算定义的误差状态耦合了姿态误差而不是直接的向量相减;接着,通过李群和李代数之间的对数映射将不变误差状态变量映射到李代数空间,得到一个解析的线性微分方程,该方程与当前状态估计值无关,从而可以获得在任何线性化点处状态无关的雅克比矩阵;然后,根据5G定位中量测模型的左不变特性推导包含杆臂误差的左不变误差状态量测方程,从而得到一个左不变EKF;最后,以左不变EKF为前向滤波,提出不变RTS平滑算法,并将其应用于5G/SINS(strapdown inertial navigation system）组合导航系统,在仿真实验中与...     

一种用于运动姿态评估的视觉伺服机器人

针对人们在运动中出现的姿态不标准且无人监督指导等问题，本文设计了一种用于运动姿态评估的视觉伺服机器人。这款机器人首先通过一种带有注意力机制的目标跟踪算法对运动目标进行跟踪，并与机器人的伺服电机结构协同工作以调整摄像头的角度，从而实现对在特定区域内运动的目标进行跟踪拍摄。然后由其姿态评估系统提取运动姿态，并与标准姿态进行比对评估。经验证，该机器人对人体运动姿态的质量高低具有较高的区分度，能对用户的多种姿态给予有效的评价，从而实现运动辅助及康复训练指导的目的。     

PNT智能与智能PNT

定位(positioning)、导航(navigation)、授时(timing),简称PNT,是人类在长期感知、认知宇宙与人类生存的关系后,产生的与经济、社会活动密切相关的时空位置概念。PNT也是地球上的物质、能量和信息经过亿万年进化出的感知、认知与时空位置相关的智能,称为PNT智能或时空智能。而智能是生命体为适应环境生存,通过一代代继承、演进而进化出来的趋利避害行为能力的总和,可称为自然智能。本文分析了依托于生命体物质基础的自然智能特性,在此基础上探讨了生命体PNT智能的特点;概述了人类研究生命体PNT智能的最新成果、趋势和启示。其中,交互智能和PNT智能等在生命体由低级向高级的进化过程中,特别是在智人进化并形成人类文明的过程中,起到了关键性的推动作用。随着自然智能、PNT智能、人工智能研究的深入推进和交叉融合,PNT技术发展也进入智能PNT阶段。本文着重阐述了智能PNT的概念、内涵和发展趋势,从PNT应用和时空信息基础设施建设两方面,探讨了其智能化热点方向的最新进展和影响。在此基础上,也提出了一些智能PNT发展的思考和展望。     

利用等价消去原理实现实时动态单点定位快速可靠收敛

无人机、自动驾驶等领域的快速发展对全球卫星导航系统实时动态定位提出了更高的精度要求,而传统基于多普勒测速的常速滤波模型和基于载波时间差分的位置变化滤波模型的定位精度难以实现动态目标位置信息的实时、准确、稳定获取。根据等价消去原理移除动态坐标参数,采用历元间差分观测值并充分顾及模型残差的影响,构建准静态卡尔曼滤波模型。利用滤波得到的模型残差对位置信息进行修正,极大削弱了直接采用相位时间差分获取位置变化量带来的模型残差累积。利用无人机和车辆平台采集的数据分别进行了GPS和北斗卫星导航系统（BeiDou satellite navigation system,BDS）的单频动态定位实验,结果显示,基于等价消去原理的滤波模型能实现优于30 s的定位收敛,相对首历元位置的三维定位偏差的标准差基本在10 cm以内,平面精度可达3 cm。另外,由于卫星数的差异,基于BDS的收敛速度和稳定性均优于GPS。