本文選題：無(wú)人機(jī)無(wú)構(gòu)圖自主定位 + MEMS傳感器精度評(píng)估　； 參考：《國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：無(wú)人機(jī)以其成本低廉、人員零傷亡、生存能力強(qiáng)、機(jī)動(dòng)性能好和使用方便等優(yōu)勢(shì),備受軍事和民用領(lǐng)域的青睞,而導(dǎo)航定位則是其順利執(zhí)行任務(wù)的基本保障之一。對(duì)大型高端無(wú)人機(jī)而言,導(dǎo)航定位方式有多種選擇,典型的如基于全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)/慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS/INS)的組合導(dǎo)航技術(shù)、基于信號(hào)輻射導(dǎo)航/慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(NAVSOP/INS)的組合定位技術(shù)等。對(duì)微小型無(wú)人機(jī)而言,由于其受到自身載荷和成本的限制,目前普遍搭載的是小體積、低功耗的全球定位系統(tǒng)(GPS)模塊,隨著將來(lái)平臺(tái)技術(shù)的不斷發(fā)展,微小型無(wú)人機(jī)將應(yīng)用到單兵作戰(zhàn)、搶險(xiǎn)救災(zāi)、環(huán)境勘探、物流快遞和反恐作戰(zhàn)等多個(gè)領(lǐng)域,即其任務(wù)環(huán)境不再是單純的室外空曠環(huán)境,因此僅依靠GPS這類(lèi)衛(wèi)星定位系統(tǒng)已不能滿足小型無(wú)人機(jī)的任務(wù)需要。為了提高機(jī)載定位系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性,在保證低成本、小體積、低功耗的前提下,研究能適用于多任務(wù)場(chǎng)景的自主定位技術(shù)已成為小型無(wú)人機(jī)發(fā)展過(guò)程中亟待解決的主要問(wèn)題之一。針對(duì)這一需求,基于機(jī)器人操作系統(tǒng),圍繞微小型無(wú)人機(jī)自主定位過(guò)程中涉及的算法框架、機(jī)載微小型傳感器的精度、多傳感器融合定位算法以及定位誤差累計(jì)等關(guān)鍵問(wèn)題展開(kāi)分析研究、算例仿真與飛行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。論文的主要工作和研究成果包括:(1)基于機(jī)器人操作系統(tǒng),構(gòu)建了硬件成本低廉、傳感器易獲取易集成的自主定位框架。根據(jù)小型無(wú)人機(jī)在典型任務(wù)場(chǎng)景下作業(yè)的實(shí)際需求和目前已有的自主定位算法的優(yōu)勢(shì)與局限,選擇常見(jiàn)的機(jī)載MEMS傳感器(加速度計(jì)、陀螺儀、壓力傳感器和磁力傳感器),探索了一種易于集成的自主定位框架,并基于機(jī)器人操作系統(tǒng)設(shè)計(jì)了框架的軟件結(jié)構(gòu),提高了機(jī)載定位技術(shù)在多變?nèi)蝿?wù)環(huán)境下的適應(yīng)性。(2)分析了MEMS傳感器的性能精度與使用場(chǎng)景之間的關(guān)聯(lián)表征,構(gòu)建了精度評(píng)估方法。針對(duì)MEMS加速度計(jì)、陀螺儀、壓力傳感器和方向角傳感器在精確定位系統(tǒng)中的可用性及其測(cè)量模型的適用條件,基于氣墊導(dǎo)軌、三軸轉(zhuǎn)臺(tái)和矩形鋼架等設(shè)備設(shè)計(jì)了一套精度評(píng)估方法,以建立MEMS傳感器在不同飛行高度、不同加速狀態(tài)與旋轉(zhuǎn)狀態(tài)下的性能表征,提高標(biāo)定結(jié)果的有效性和實(shí)用性。(3)充分考慮MEMS傳感器在不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的性能表現(xiàn)不同,根據(jù)無(wú)人機(jī)的典型運(yùn)動(dòng)模態(tài)設(shè)計(jì)了多源融合定位算法,有效將旋翼無(wú)人機(jī)的機(jī)載定位技術(shù)從既有的以室內(nèi)為主的低空環(huán)境擴(kuò)展到了室外數(shù)十米飛行空域,并提高了定位系統(tǒng)對(duì)弱光照和弱紋理環(huán)境的適應(yīng)能力。針對(duì)無(wú)人機(jī)勻速直線、升降運(yùn)動(dòng),基于機(jī)載攝像頭、壓力傳感器、方向角傳感器,提出無(wú)構(gòu)圖定位算法(MLVO);針對(duì)無(wú)人機(jī)旋轉(zhuǎn)、加速直線運(yùn)動(dòng)及復(fù)合運(yùn)動(dòng),在MLVO基礎(chǔ)上,借鑒誤差狀態(tài)的卡爾曼濾波模型,融合了MEMS加速度計(jì)和陀螺儀數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)機(jī)載多傳感器的融合(MFVO)。MLVO和MFVO算法相輔相成,用以解決無(wú)人機(jī)在室外飛行高度數(shù)十米環(huán)境下或弱光照、弱紋理區(qū)域作業(yè)時(shí)的自主定位的問(wèn)題。(4)針對(duì)機(jī)載自主定位算法累積誤差的問(wèn)題,提出了基于導(dǎo)航信標(biāo)輔助的定位修正算法(LAVO),有效融合了先驗(yàn)的網(wǎng)絡(luò)信息和人工合作標(biāo)記物信息以校正定位過(guò)程中的偏差。將網(wǎng)絡(luò)地圖中的典型地標(biāo)、人工合作標(biāo)志物以及網(wǎng)絡(luò)信號(hào)等信息作為導(dǎo)航信標(biāo),以其全局位置作為先驗(yàn),基于概率濾波理論構(gòu)建無(wú)人機(jī)位置概率地圖,隨著觀測(cè)到的導(dǎo)航信標(biāo)不斷增多,證據(jù)不斷積累,最終對(duì)自主定位算法中出現(xiàn)的偏差及時(shí)校正,從而提高定位精度。(5)基于機(jī)器人仿真器(Gazebo)構(gòu)建了自主定位算法的仿真測(cè)試環(huán)境,進(jìn)行了全系統(tǒng)測(cè)試,并采用三星Galaxy S3手機(jī)內(nèi)置傳感器對(duì)關(guān)鍵算法進(jìn)行了實(shí)物飛行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。在Gazebo仿真環(huán)境下,通過(guò)設(shè)計(jì)不同飛行條件下的仿真實(shí)驗(yàn),開(kāi)展了MLVO,MFVO和LAVO算法的定位精度實(shí)驗(yàn)研究,測(cè)試了各算法的工作條件及定位精度�；贛OVEMASTER RM501機(jī)械臂,AR-Drone、XAircraft650兩個(gè)典型四旋翼,以三星Galaxy S3手機(jī)傳感器作為機(jī)載傳感設(shè)備,開(kāi)發(fā)手機(jī)應(yīng)用軟件,對(duì)內(nèi)部傳感器信息進(jìn)行訪問(wèn),開(kāi)展了室內(nèi)外真實(shí)場(chǎng)景下的實(shí)驗(yàn)研究,并與目前代表性算法TUM_PTAM[1]進(jìn)行比較。通過(guò)設(shè)計(jì)室內(nèi)、麥田、花園以及城市四個(gè)不同場(chǎng)景,測(cè)試了MLVO,MFVO和LAVO算法對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力。使三星手機(jī)中這類(lèi)低成本、低精度的MEMS傳感器能夠在室內(nèi)實(shí)現(xiàn)精確導(dǎo)航(導(dǎo)航精度可達(dá)到0.5米以?xún)?nèi)),并在室外弱光照及車(chē)流量較大的城市環(huán)境下自主導(dǎo)航數(shù)百米,精度在10米內(nèi)。上述研究工作和成果進(jìn)一步完善了目前無(wú)人機(jī)機(jī)載自主定位技術(shù)的研究,為最終解決無(wú)人機(jī)在GPS拒止環(huán)境中的自主定位問(wèn)題提供了新思路和新技術(shù),同時(shí),通過(guò)算法的代碼開(kāi)源和數(shù)據(jù)共享為他人在相關(guān)領(lǐng)域的研究奠定基礎(chǔ)。
[Abstract]:In order to improve the environment adaptability of the airborne positioning system , the micro - small unmanned aerial vehicle ( UAV ) can be applied to the multi - task scene , such as single - weapon system , emergency rescue , environment exploration , logistics express and counter - terrorism operation . In this paper , a set of precision evaluation methods are designed based on Kalman filter model , such as air cushion guide rail , three - axis turntable and rectangular steel frame . ( 5 ) Based on Gazebo , the simulation test environment of autonomous positioning algorithm was built . The simulation experiment of MLVO , MFVO and LAVO was carried out by using the built - in sensor of Samsung Galaxy S3 .
【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：V279;V249

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4 劉e，

本文編號(hào)：1962385