虽然卫星定位、惯性定位、无线定位等技术已深入到消防救援、地质勘探、军事装备等领域,但地下及遮蔽空间的人员自主定位问题尚未得到有效解决。受Wi-Fi室内定位的启发,在充分探究了地电场分布特性的基础上,提出了一种基于人工地电场的地下及遮蔽空间自主定位方法。该方法不需在地下及遮蔽空间设置任何辅助设施,向大地注入电流构造人工地电场,通过检测人工地电场的场强信息实现检测点到电流注入点的距离估计。然后通过融合多个注入点的距离信息和坐标信息,基于多边优化定位方法,实现人员位置信息的精确获取。在野外场地开展了150 m×80 m范围的人工地电场定位验证实验,实验结果表明,基于人工地电场的定位方法可有效获取人员位置信息,平均定位误差为7.829 m,单点定位精度最高可达1.352 m。基于人工地电场的定位方法有望解决地下及遮蔽空间环境下的人员自主定位问题,具有重要的理论研究意义和工程应用价值。

智能穿戴设备市场快速增长推动行人定位需求。在卫星信号遮挡环境下,现有行人航位推算技术受限于设备与人体固连要求,导致航向估计不稳定。现有的替代方案亦存在局限,难以满足消费级用户对便捷性、定位性能的要求。为此,提出了一种多设备协同航位推算方法。该方法基于人体正常行走各部位步态周期平均航向一致性假设,通过融合头部、手持及手腕节点的航向数据,动态检测设备安装模式变化,进行安装角补偿与传递,抑制安装模式切换导致的航向发散。实验结果表明,在400 m行走过程中,融合定位精度相对于手腕、手持、头部单节点分别提高了58.62%、64.08%、42.80%,航向估计精度也分别提高了65.13%、60.63%、43.40%。本方案具有低成本和普适性优势,为消费级穿戴设备的室内导航提供了新思路。

在室内或卫星拒止环境下,基于零速修正(Zero-velocity Update,ZUPT)的足绑式惯性行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)是行人自主定位的主流技术。然而,当行人随移动载体(如厢式电梯)匀速运动时,由于缺乏明显的惯性变化,传统ZUPT算法会误判行人处于零速状态(“伪静止”),导致显著性的定位漂移。针对此问题,提出了一种抗载体运动的惯性PDR定位方法。以典型室内载体厢式电梯为例,创新性地提出了基于导航系(n系)下垂直比力“梯形”波动特征的载体运动状态(加速、匀速、减速)检测算法。进而,分别构建了基于电梯行业规范额定速度和基于惯性积分速度的运动约束模型,有效融合于扩展卡尔曼滤波框架,准确约束行人在载体匀速运动期间的定位误差发散。在实际办公大楼含电梯场景的测试中,所提方法显著优于传统ZUPT及气压融合方法。在8层楼(垂直高差29.12 m)的乘梯测试中,高度估计误差被有效控制在1 m左右水平,验证了方法的有效性。

半遮蔽厂区等复杂应急救援场景中,人员定位易受遮挡、信号衰减影响,传统依赖固定基站的定位方案难以快速适配突发救援需求。惯性导航系统虽可自主定位,但存在误差随时间累积、三维定位精度不足等短板。针对半遮蔽厂区应急救援中人员协同定位精度不足以及对预设基础设施依赖的问题,聚焦“ZigBee+惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)”的多人员协同定位技术,旨在突破传统定位模式,在无预设基站的情况下实现快速部署和高精度定位,从而提高救援效率,并增强对人员的安全保障。首先,将ZigBee锚点部署于救援人员端,采用互功率谱相位法估算到达时差(Time Difference of Arrival,TDOA)的时间延迟;其次,结合救援人员与指挥官位置信息,利用改进TDOA算法抑制定位误差;再次,基于改进TDOA结果,采用泰勒算法求解救援人员初始位置;最后,以ZigBee、气压计与磁力计构建位置与航向约束,通过扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)完成多源信息融合与位置实时更新。实验结果表明,与惯性导航和经典协同定位算法相比,所提算法的均方根误差和绝对平均定位误差分别降低了55.42%和62.36%。该算法在半遮蔽环境中实现了无锚点、可快速部署的多人员协同定位,为应急救援的精准指挥提供了技术支持。

地下空间受灾后易发生基础设施停运、空间结构坍塌等,现有依赖基础设施的人员定位方法无法正常工作。针对灾后地下空间救援人员定位需求,提出了一种融合步态特征与视觉信息的行人航位推算方法。该方法基于加速度计、陀螺仪和视觉传感器等多源自主信号,在传统行人航位推算中引入自适应步长区间分割策略,并在传统视觉定位中增加步长约束机制,采用容积卡尔曼滤波实现双算法数据融合,实现地下空间人员位置信息的估计。融合算法搭载在智能背心上并进行了验证实验。结果表明,相比传统行人航位推算方法和视觉定位方法,本文方法的平均定位误差低,分别降低了77.27%、46.18%,定位精度得到明显提升,且不依赖于外部设施,能够为地下空间人员提供精准的位置信息。

遮蔽空间通常指室内、地下、峡谷或密林等卫星导航信号微弱或失效的复杂区域,在此类环境中,针对人员自主导航因全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)信号缺失、障碍密集、结构复杂等特点而面临路径不平滑、避障不稳和收敛缓慢等难题,提出了一种多策略自适应秘书鸟优化算法(Multi-strategy Adaptive Secretary Bird Optimization Algorithm,MSA-SBOA)。首先,引入双模态混合初始化以提升种群多样性;其次,构建参数记忆库以实现关键参数的动态调节,进而提高迭代效率;同时,融合进化算法差分交叉机制,进一步增强搜索能力和解的质量。CEC基准测试结果表明,MSA-SBOA在收敛速度和精度方面均优于原始秘书鸟优化算法。在遮蔽空间仿真中,MSA-SBOA可生成更短、更平滑且避障率更高的路径。考虑到人员实验在遮蔽环境中存在风险和不可控性,故采用双足机器人进行替代验证,其缓慢移动与感知受限特性与人员相似。实物结果验证了MSA-SBOA在遮蔽空间路径规划中的可行性,为人员自主导航提供了有效算法支持。

在自动驾驶与智能交通系统中,视觉定位依靠视觉传感器识别环境地标实现车辆位姿估计,而协同定位通过多车共享信息在地标稀疏场景中提升连续性与可靠性。针对全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)拒止问题,提出了一种面向车联网的协同视觉定位分析框架,构建统一的随机几何建模与性能评估体系。环境地标采用均匀泊松点过程(Homogeneous Poisson Point Process,HPPP)建模,车辆空间分布由泊松线Cox过程(Poisson Line Cox Process,PLCP)刻画。在此基础上推导出单车视觉定位概率,并在视觉失效时引入基于V2V通信的协同定位机制,结合Nakagami-m衰落信道获得多车协同定位概率的解析表达式。仿真结果显示,理论结果与蒙特卡罗仿真均方误差均低于1%,验证了所提模型的准确性。该框架揭示了地标分布、信道衰落与车辆布局的耦合影响,为协同视觉定位的性能评估与参数优化提供了理论依据。

磁是自然界的基本物理量之一,磁场测量技术在基础科学探索与前沿技术应用中具有重要价值。从宏观的地磁探测与地磁导航,到微观的磁性材料检测分析追求高灵敏度、高空间分辨率等特征是当前磁场测量技术的重要发展方向。随着量子传感技术的崛起,基于固态自旋量子体系的磁测量技术得益于亚皮特斯拉量级的高灵敏度、原子尺度的高空间分辨率以及可用于极端环境的原位测量能力等特性,受到广泛关注并获得了快速发展。聚焦固态自旋量子体系,从体系的光学、自旋性质出发,综述基于固态自旋量子体系的精密磁场测量技术的发展。

随着海上目标识别精度需求的提升,以及成像系统与目标存在相对运动时识别困难等问题的出现,提升海上船舶的编队精度和系统响应能力成为当前亟需解决的技术难题。为了提高船舶编队对目标的准确、实时识别能力,增强精确操控水平和航行安全性,针对船载图像传感器在高海况下目标检测困难、识别精度低的难题,提出一种基于混合前置处理系统的海上目标识别算法。利用图像锐化对比增强、主成分分析和纹理特征提取进行预处理,并改进YOLOv3算法,从而提高海上目标识别能力。实验结果表明,该算法的目标检测率达到90%以上,识别结果正确,可满足自主航行的要求。

随着现代作战对武器装备高精度寻北需求的持续提升,对高性能、集成化陀螺寻北仪的需求也日趋迫切。微半球谐振陀螺凭借体积小、成本低、结构对称性好等优势,成为研制集成化、小型化寻北系统的理想选择。然而,其零偏误差问题严重制约了寻北系统的整体精度。为减小零偏误差的影响,首先研究了微半球谐振陀螺寻北系统的性能影响机理,建立了寻北精度模型;之后,基于微半球陀螺的零偏误差特性,提出了多位置谐波误差补偿技术;最后,对所提方法进行了实验验证。寻北实验结果表明,基于多位置谐波误差补偿技术的微陀螺寻北精度为0.168°(5 min),验证了该方法的有效性,为微半球谐振陀螺寻北性能提升提供有力的技术支撑。

现有惯性测量装置处于空间稳定或捷联工作模式下,加速度计敏感轴无法对准推力矢量方向。这不仅造成石英加速度计输出精度受交叉耦合二次项误差影响,还使得陀螺加速度计在低轴向过载时难以发挥其高过载条件下的精度优势,同时影响导航解算精度。针对上述问题,设计了推力矢量跟踪工作模式。采用经典超前滞后控制方法将径向石英加速度计控制到过载为零的方向,保证轴向加速度计跟踪推力矢量方向,可消除石英加速度计二次项测量误差。实验验证表明,矢量跟踪模式下可实现轴向加速度计始终跟踪过载方向,径向加速度计敏感到的过载为零。此外,高精度惯性测量装置中布置有陀螺加速度计,针对推力矢量跟踪控制过程的基座角运动引入额外的陀螺加速度计输出误差,建立输出误差模型,采用增益调度线性二次型调节器(Gain-scheduled Linear Quadratic Regulator, GS-LQR),对推力矢量跟踪过程进行控制优化设计,抑制基座角运动引起的输出误差。仿真结果表明,对比已实现的经典超前滞后矢量跟踪控制方法,在跟踪速度相当的基础上,所提方法可有效抑制陀螺加速度计输出误差。

传统的三轴惯导一般限制内框架轴转动范围,缺乏对框架转动惯量交叉耦合引起的伺服回路稳定性的考量。针对三轴惯导在框架转动过程中因结构改变而引起的框架转动惯量交叉耦合问题,提出了一种基于频域串联补偿器的框架转动惯量解耦与补偿方法。首先,通过三轴惯导运动关系模型确定框架转动惯量解耦位置;其次,采用串联补偿器解耦方法求得基于力学模型的框架转动惯量解耦矩阵;此外,为了避免转动惯量测试不准确问题,利用试验对增益变化进行数值标定,得到以内框架轴角度为自变量、增益变化值为因变量的拟合函数,自适应补偿伺服回路增益变化;最后,通过仿真和试验对自适应补偿方法进行了验证。试验结果表明,补偿框架转动惯量后,内框架轴角度在70°时的幅值裕度由4.2 dB提高至7.7 dB,满足了幅值裕度6 dB的基本指标需求,实现了对多输入多输出伺服回路增益值变化的补偿以及对各框架轴间交叉耦合力矩的补偿。