高精度转动测量在基础物理、地球物理和惯性导航等精密测量领域有着重要的科学前景和应用价值。原子干涉陀螺仪利用物质波干涉和萨格纳克效应,可实现高精度转动测量,具有灵敏度高、长期稳定性好和无机械磨损等特点。从原子干涉陀螺仪的基本原理出发,介绍了目前国内外原子干涉陀螺仪的研究现状和进展,以及在惯性导航、地球自转、地震旋转波和广义相对论检验等精密测量方面的初步应用。最后,分析了原子干涉陀螺仪在精密测量应用方面的受限因素以及可能的解决思路,并对其应用前景做出了总结和展望。

硅MEMS陀螺具有体积小、成本低等优点,被广泛应用于各个领域。然而受加工工艺及环境因素的限制,实际生产的陀螺存在模态失配问题,影响了陀螺的整体性能。针对制造缺陷引起的硅MEMS陀螺性能缺陷,模态匹配技术是解决模态失配、提高陀螺机械灵敏度和信噪比的重要技术手段。首先,阐述了硅MEMS陀螺的基本工作原理及模态匹配的优势;然后,总结了频率修调的主要方式,包括刚度修调与质量修调两大类,其中静电修调的应用最为广泛;最后,对国内外模态匹配的发展现状进行了调研与归类分析,关键问题在于确定模态匹配的判定标准并给出模态频率控制量,实时自动模态匹配由于能够改善频差的温度漂移、提高陀螺稳定性等特点具有很大的研究价值。

近年来,无人机集群协同作战已经成为了战场发展的主流趋势,多国投入了大量的科研力量,其中集群协同控制方法更是获得了较大的进步与发展。从无人机集群的协同控制方法入手,对近年来关于无人机集群协同控制方法的研究现状进行了归纳和分析,其中主要对传统协同控制方法,包括领航者-跟随者法、虚拟结构法、基于行为法和基于一致性法等进行了介绍。并对基于神经网络、融合语义、模型预测控制、仿生学和人脑科学的协同控制方法等智能协同控制方法进行了讨论,对它们的研究情况及优缺点进行了分析。最后,对无人机集群协同控制的发展方向进行了分析和展望。

无人机在复杂环境中的自主定位是无人机智能化和应用的重要前提,但也面临着多种挑战,如传感器噪声、动态初始化等。为了解决这些问题,提出了一种基于卫星辅助的无人机视觉惯性自主定位方法,实现了无人机位置、速度、姿态和偏差等状态的实时估计。采用基于IMU预积分的闭式解模型,实现了视觉惯性导航系统(VINS)的动态初始化,有效降低了计算量和初始化时间;对GPS-IMU时间偏移进行建模,并对外部时间偏移进行在线校准,解决了全局位姿测量信息的时延问题,实现了全局位姿信息的异步更新;在单目惯性导航传感器和四旋翼无人机实验平台上进行了户外飞行实验,验证了所提方法的有效性和鲁棒性。实验结果表明,该方法在有间歇性GPS信号复杂环境中的定位精度达到了2.2 m,显著优于传统VINS方法的4.8 m,体现了该方法的高效性和鲁棒性,为无人机在复杂环境中的自主定位提供了一种创新的解决方案,为无人机的智能化和应用开辟了新的领域。

随着光纤陀螺的快速发展,光纤陀螺捷联惯导系统被广泛应用于各类武器系统。针对未来装备发展对惯导小型化、轻质化、低成本、高动态环境适应性等要求,提出了一种双轴稳定光纤惯导系统。该惯导系统吸收了平台式、捷联式、旋转式惯导系统的各自优点,将惯性平台隔离载体角运动、捷联导航解算与旋转调制抑制误差效应三者集于一体,提升纯惯性动态导航精度的同时,可做到相同惯性仪表条件下体积、质量更小。为验证该惯导系统的可行性,利用现有光纤陀螺惯性平台,通过“台体轴及内框轴双轴稳定+外框架单轴电锁”方式改造成双轴稳定光纤惯导,并进行了随机振动导航试验考核。试验结果表明,该惯导系统具备较高的动态导航精度。

全球卫星导航系统(GNSS)授时终端是通过接收、解算卫星导航信号,获取高精度时间信息,并提供NTP、B码、PTP、串口等高精度授时服务的设备。当前的战场、靶场电磁环境日益复杂,使得GNSS授时终端精度下降甚至不可用或获取虚假时间、空间、速度信息,均对GNSS安全应用提出严峻挑战。设计了一款适用于复杂电磁环境下的抗干扰授时终端,用于解决GNSS信号在靶场等复杂电磁环境下易受干扰的问题,确保GNSS信号在干扰条件下仍能持续可靠地提供高精度授时服务。抗干扰授时终端基于7阵元自适应调零天线,通过GNSS、长波和光纤IRIG-B码参考源完好性监测,结合高精度时差测量和数字锁相控制技术驯服内置时钟,采用模块化设计输出秒脉冲(1PPS)、IRIG-B码、报文、NTP等多种授时信号,同时支持TTL、RS485、空接点、RJ45、光纤、RS232等多种电平接口。性能测试结果表明,相对于标准信号,北斗参考信号同步误差约15 ns,光纤B码同步误差约40 ns,长波参考源同步误差约150 ns,设计的授时终端在最大干信比70 dB的六宽带干扰环境下依然能够提供高精度授时服务。

在现代战争中,导弹协同作战已经变得越来越普遍。针对多弹协同作战,导弹在复杂、恶劣的战场环境下,卫星导航系统功能严重受限甚至出现不定位状况,造成传统SINS/GNSS组合导航系统精度降低等诸多问题,提出了基于自适应SSUKF的多弹协同导航算法。首先,以弹群中各弹上的惯性导航系统作为基准,利用数据链的量测得到该弹与弹群中其他弹之间的相对位置关系,再结合该弹惯性导航系统的误差方程,建立了基于秩亏约束级联滤波异构弹群的协同导航解算模型。进而针对UKF计算量大的缺点,利用超球体单形采样策略代替传统的比例对称采样策略,并基于所建立模型的线性状态方程和加性噪声的特点,提出了简化的自适应SSUKF算法进行协同导航解算,在保证解算精度的同时大大提高了计算效率。最后,仿真结果表明,所提出的算法能够有效提高复杂战场环境下异构弹群组网作战导弹导航系统的精度与适应能力,其精度提高约为纯惯导的两倍,且解算效率相较于传统算法有了显著的提升。

针对传统方法设计的高通数字滤波器存在较大的相位滞后误差问题,提出了基于组合导航和互补滤波器的舰船升沉测量方案。首先,通过惯性/卫星组合导航估计天向加速度计零偏,降低长相关零偏对升沉滤波器的影响,提高了升沉滤波器的响应速度。然后,设计传统的无限冲激响应低通滤波器,采用互补方法将其转换为高通滤波器,解决了信号时延问题。最后,利用六自由度平台进行了试验验证。结果表明,该方法的升沉测量精度相较于传统方法提高了30%,均方根误差达到1.8 cm。

针对大型盾构机在掘进过程中动态小、对惯导安装误差估计可观性差的问题,提出了以单轴旋转激光惯导为核心的盾构机导向系统方案。首先,推导了单轴旋转激光惯导在全站仪辅助情况下的系统状态空间模型,设计了四项实验,详细分析了IMU旋转、全站仪斜距以及惯导与观测点之间的杆臂对安装误差估计可观测性和估计精度的影响,得出了“单轴旋转激励+减小斜距+增大杆臂”的安装误差估计最优方案。其次,结合大型盾构机实际施工情况,进行了安装误差精度估计仿真验证,结果表明:IMU与编码器之间的安装误差估计精度优于7″,惯导与盾构机之间的安装误差水平分量估计精度优于2″,方位分量优于40″,对实际工程具有很强的指导价值。

移动机器人定位技术是实现移动机器人自主任务执行的核心基础。通过精准定位,移动机器人能有效地进行路径规划和控制、目标检测等任务。针对大尺度复杂场景下地面移动机器人定位算法累计误差大、精度低、实时性差的问题,提出了一种基于先验点云地图约束的融合多线激光雷达、惯性测量单元和GNSS的定位算法。首先,利用先验地图中保存的GNSS信息和关键帧与当前获取的GNSS测量值和激光帧对机器人位姿进行初始化;然后,对惯性测量单元进行预积分估计机器人位姿,由估计位姿的邻近关键帧构建局部地图;最后,与当前激光帧进行配准,从而完成机器人精确定位。在公开数据集和真实场景中的大量实验结果表明,所提算法相较于已有算法,精度提升约20%,定位速度提升约1%。基于先验地图的多传感器融合定位方法在大尺度复杂场景下有着更高的精度和可靠性,可作为农林、城区等大规模场景下的移动机器人定位解决方案。