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导航定位与授时
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双月刊

导航定位与授时/CSCDCSTPCD北大核心
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    基于MIMU与Wi-Fi的普适室内定位方法综述

    张帅陈建广陈锐志汪云甲...
    1-16页
    查看更多>>摘要：室内导航定位作为城市数字化转型的重要基石和关键技术之一,在智慧城市发展建设的过程中起到至关重要的作用.然而,受复杂多变的室内环境、空间结构布局及室内行人活动等影响,实现准确可靠、普适泛在的室内定位,满足大众化的定位需求,有效助力智慧城市发展仍面临很大的挑战.其中,基于微惯性测量单元(MIMU)的航位推算定位方法具有体积小、成本低、自主性强及实时性高等特点,且现有无线保真(Wi-Fi)信号覆盖广泛,无需额外布设设备,使得基于MIMU与Wi-Fi的室内定位技术因具有广泛的研究价值和意义而受到广泛关注.主要围绕基于MIMU与Wi-Fi的室内定位方法进行综述.首先,分类阐述了基于MIMU的室内定位方法原理,并概括了其存在的问题及研究现状;其次,分析了基于Wi-Fi的室内定位方法研究的局限性与面临的挑战,重点总结了基于机器学习的Wi-Fi指纹室内定位方法研究现状;再次,系统对比分析了现有的基于MIMU与Wi-Fi的融合定位方法,考虑了其优缺点及各自的适用性;最后,对基于MIMU与Wi-Fi的定位方法未来的发展趋势进行了展望.

    室内定位微惯性测量单元Wi-Fi融合定位

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    基于TOA的迭代最小二乘定位算法研究

    陈浩连增增董佳琪贺刘辉...
    17-24页
    查看更多>>摘要：室内环境中基站与标签之间的距离会受到随机误差的影响,针对超宽带(UWB)系统的定位特性,提出了一种迭代加权最小二乘(IRLS)算法削弱测距随机误差的影响.首先,利用加权最小二乘算法获得标签的三维坐标.其次,通过构建中间变量,利用中间变量与位置坐标的关系构造迭代关系,并通过迭代计算提高标签三维坐标点位精度,得出最优解.仿真结果表明,在静态定位实验中,IRLS算法与经典最小二乘(LS)算法的平均点位误差分别为11.96 cm和13.42 cm,IRLS算法的定位结果优于LS算法;在动态定位实验中,经过卡尔曼滤波算法平滑处理后,IRLS算法的点位精度相比经典LS算法提升了 12.82％.因此,IRLS算法可以显著提高UMB定位系统的点位精度.

    迭代加权加权最小二乘超宽带系统TOA测距

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    面向室内弱光环境的视觉与惯导融合算法研究

    王孟奇连增增田亚林王鹏辉...
    25-35页
    查看更多>>摘要：针对视觉惯性里程计算法在低光照或黑暗等复杂条件下定位精度差的问题,提出了一种基于多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)算法的适应弱光环境的视觉惯性里程计算法.结合离散余弦变换(DCT)同态滤波和限制对比度的自适应图像均衡化处理图像,然后将增强后的图像应用于MSCKF中,计算出精确的初始位姿估计.基于多状态观测约束策略计算特征重投影误差,以更新系统状态.该算法在公开数据集EuRoC上进行了测试.结果表明,不管在正常光照还是弱光照的场景下,该算法相较于原始算法精度均有所提升,最大均方根误差从1.778 m降低到0.249 m,平均均方根误差降低57.7％.

    视觉惯性里程计算法同态滤波限制对比度的自适应直方图均衡化弱光环境

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    基于高斯过程回归的Wi-Fi RTT/RSS测距与指纹定位研究

    谢思语王鑫龙邱燕华李彤云...
    36-52页
    查看更多>>摘要：基于往返时间(RTT)测量的智能手机Wi-Fi测距定位受限于室内环境的复杂性,仍面临稳定性差、精度低等问题.利用同步量测的Wi-Fi RTT和信号接收强度(RSS)数据,分别从测距与指纹补偿、测距定位与匹配定位优化等方面开展研究.首先,通过分析RTT测距误差规律,建立了基于高斯过程回归(GPR)的非参数测距误差补偿模型;研究了 RSS数据分布,通过拟合Wi-Fi信号路径衰减模型,构建了基于GPR的RSS补偿模型.其次,开发了基于Web端的指纹库生成和指纹定位软件,可支持RSS指纹库、RTT测距指纹库自主建设和RSS/RTT指纹定位.最后,设计了基于GPR补偿的RTT测距定位、RTT指纹定位和Wi-Fi RSS指纹匹配定位算法,并综合分析了 3种方法的定位性能.实验结果表明,经过高斯补偿的RTT测距定位、RTT指纹定位和RSS指纹定位的平均精度分别提升了 50.81％、52.85％和48.72％,证明了高斯过程回归模型可有效提升Wi-Fi RTT/RSS测距与指纹定位的精度与稳定性.

    室内定位高斯过程回归Wi-Fi精细时间测量往返时间指纹定位测距定位

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    面向室内弱纹理场景多特征融合RGB-D SLAM方法

    王西旗毕京学杨尚帅
    53-65页
    查看更多>>摘要：针对室内弱纹理场景下特征点数量不足导致即时定位与建图(SLAM)系统跟踪丢失和重建精度差的问题,提出了一种顾及约束退化的多特征融合RGB-D SLAM算法.为了充分利用线和平面特征对位姿估计的约束,分别建立了线和平面误差方程,并通过对海森矩阵进行特征值分解,定量分析了线和平面特征位姿约束的退化情况,建立了顾及约束退化的多特征融合目标优化函数.此外,基于曼哈顿世界假设,建立了曼哈顿坐标系,充分利用曼哈顿世界假设的优势,对旋转矩阵的"零漂移"进行估计,以提供准确的初始值支持平面匹配和位姿优化.实验结果表明,引入线和面特征建立光束法方程后,所提出的方法在弱纹理数据集ICL-NUIM上的轨迹精度相较于基准的ORB-SLAM2平均提升了 37.5％,有效改善了 SLAM系统在弱纹理场景中的轨迹精度.

    即时定位与建图多特征融合室内弱纹理场景曼哈顿世界假设RGB-D相机约束退化

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    面向空中目标拦截的轻量化弱小目标检测方法与应用

    卢田雨秦闻远化永朝潘成伟...
    66-81页
    查看更多>>摘要：空中目标拦截技术依赖于目标检测与跟踪技术,而弱小目标检测作为其中的难点,其效果将直接影响整个系统的性能.针对此问题,提出了一种面向空中目标拦截的轻量化弱小目标检测方法.首先,针对弱小目标全局信息较少的问题,以YOLOv5作为基础网络,使用Swin Transformer替代其结构中的C3模块,从而增强网络的局部信息捕获能力.随后,为了补偿被稀释的语义信息,在此基础上提出具备跨连接策略的特征融合网络,通过额外融合不同尺度的特征图,解决这个问题.最后,在特征融合网络上使用一次额外的上采样并融合高分辨率特征图,进一步提升网络对弱小目标检测的能力.此外,引入目标跟踪神经网络DaSiamRPN实现对动态弱小目标长时间跟踪.为保证无人飞行器上的边缘计算设备可以实时进行模型推理,在上述基础上进行模型轻量化,剔除了模型的大尺度目标检测头,以减少模型的参数量.通过计算,改进后的算法较原YOLOv5模型参数量减少了 21.5％.在VisDrone2019数据集上的实验结果表明,提出的基于YOLOv5s的轻量化目标检测算法能更好地完成弱小目标检测任务,在准确率、召回率及平均精度均值上分别达到了 96.3％、59％和40.2％,各指标均明显高于原始YOLOv5s算法,且优于目前主流目标检测算法.同时在TinyPerson数据集上进行泛化实验,实验结果表明,改进后算法的弱小目标检测性能得到明显提高.为了进一步验证所提方法的有效性,在无人机平台上进行了空中目标拦截的飞行测试,结果表明该方法能很好地完成目标检测跟踪任务并成功拦截目标,为空中目标拦截提供有力的支持.

    无人机拦截弱小目标轻量化目标检测模型YOLOv5深度学习自注意力机制

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    基于节点贡献度评估的集群无人机协同导航方法

    蒋旭熊智王融史晨发...
    82-90页
    查看更多>>摘要：针对集群无人机协同导航中传统构型优选效率低、实时性差等问题,提出了一种基于节点贡献度评估的集群无人机协同导航方法.推导了基于测距/测角信息的协同精度因子(CDOP)计算方法.并以CDOP为指标,提出了 一种节点贡献度计算方法.采用模糊综合评价法,以贡献度和测距/测角误差为因素集,提出了节点贡献度综合评估方法.该方法综合考虑节点构型、量测误差等因素,实现了最优构型下的量测信息快速筛选.将筛选后的量测信息与INS位置估计融合,实现集群无人机的协同定位.仿真结果表明,相较于快速选星经验方法,所提出的算法定位精度明显提升,定位误差小于1 m的误差累积分布由15.4％提高到了 49.1％.同时,在与改进粒子群优化算法精度相当的情况下,计算效率提升了 2.96倍.

    协同导航构型优选集群无人机协同精度因子模糊综合评价

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    重力插值重构在重力匹配导航中的应用研究

    吴睿盈李东明李海兵郭子伟...
    91-101页
    查看更多>>摘要：重力匹配导航的定位精度与重力基准图分辨率紧密相关,重力基准图可以通过插值算法细化重构,提高分辨率.为了验证重力基准图的细化重构是否可以有效提高定位精度,对多面函数插值法、Shepard插值法及综合Shepard插值法的插值效果进行了比较分析,并采用这3种插值算法对重力基准图进行细化重构,选用地形轮廓匹配(TERCOM)算法和迭代最近等值线点(ICCP)算法作为重力匹配算法,通过海上船测数据的离线仿真验证了插值处理后重力基准图的重力匹配导航效果.试验结果表明,使用3种插值算法将重力图分辨率由1'×1'提高到0.5'×0.5'后,TERCOM算法和ICCP算法的定位精度分别提升了约30％和20％,但分辨率提高到0.25'×0.25'后,定位精度不再有明显提升.此外,3种插值算法的插值效果虽不尽相同,但导航结果却具有一致性,试验结果也表明,当基准图分辨率提升仅为1倍时,插值算法的选择对导航结果影响甚微.

    重力匹配导航惯性导航系统插值算法重力匹配算法

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    无人机集群分布式导航的几何构型优化方法

    李晨阳郁丰林思颖周紫君...
    102-111页
    查看更多>>摘要：现有的无人机集群定位方法多依赖卫星导航或高精度锚机,然而当处于卫星信号干扰地区时,集群整体定位精度将受到严重影响.因此,集群几何构型研究对不依赖卫星和高精度锚机的分布式无人机集群协同导航技术至关重要.为了解决分布式集群定位精度提升和构型优化的问题,提出了一种针对分布式集群的几何构型寻优方法.首先计算节点位置精度因子(PDOP),提出了包含集群定位精度最高准则、个体定位精度均衡准则和通信间距均衡准则的分布式无人机集群最优几何构型评价准则,实现集群构型整体式优化.其次,使用LambdaLR函数对粒子群优化(PSO)算法速度更新公式中的惯性权重和学习因子进行改进,基于上述算法估算并优化集群整体定位精度.仿真结果表明,所提方法在不同规模的集群构型寻优问题中均具有较高的鲁棒性,且满足分布式大规模集群构型优化解算的实时性需求,改进PSO算法相较标准PSO的节点PDOP均值均有3.31％～8.54％的优化效果.

    集群构型优化粒子群优化算法分布式无人机集群构型优选方法位置精度因子

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    基于视觉反馈的柔性充气仿生臂控制系统设计

    曹润滋王文龙尹航林国昌...
    112-123页
    查看更多>>摘要：设计了一种基于视觉反馈的柔性仿生臂控制系统,通过将其等效为刚体的建模方法对所设计的柔性仿生臂进行了理论分析.利用手动操纵杆实现了对柔性仿生臂的手动操控.在柔性仿生臂头端安装有摄像头,可以通过卷积神经网络目标检测和识别算法识别目标物体,其获得的位置信息可用于闭环控制.通过视觉反馈实现了对目标的搜索和锁定.相较于传统的刚性机械臂,本研究具有安全性高和体积小的优点.同时,计算机仿真和实验均验证了该设计的合理性与有效性.

    视觉反馈卷积神经网络柔性充气仿生臂控制系统手动操纵杆

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