基于惯性/仿生视觉组合导航系统研究

发布时间：2021-04-28 01:13

　　为了满足无人作战平台长航时工作时对导航系统的需求,大多无人平台采用惯性导航系统（Inertial navigation system,INS）与全球卫星导航系统（Global Satellite Navigation System,GNSS）进行组合,有效提高了长航时导航性能。但GPS是一种被动导航系统,容易受到人为因素或外界环境因素的影响造成信号堵塞或失效,在一定程度上影响了组合导航系统的整体性能。同时,现有惯性基组合导航系统大多数都是利用辅助传感器与INS进行信息融合,整个导航系统在智能化程度方面有待提高。为了研究智能化导航方法,研究人员把目光投向了生物界,开展了仿生导航方法与系统研究。本论文在深入分析动物导航机制基础上,重点研究了基于卡尔曼滤波的数据融合算法、基于位置细胞导航模型的惯性/视觉匹配组合导航方法、及基于GPU加速并行处理的高实时性算法实现方法,并通过实验验证了研究成果在实际应用中的可行性。论文主要从以下几个方面进行了研究:（1）对成像式仿生偏振光罗盘算法进行了研究并搭建了硬件系统,首先对大气散射模型进行了深入分析和探讨,对瑞利散射模型进行了研究,给出了基于Stokes... 

【文章来源】：中北大学山西省

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 课题研究背景与研究意义
    1.2 国内外研究进展
        1.2.1 惯性/视觉组合导航技术
        1.2.2 偏振光定向技术研究现状
        1.2.3 仿生导航技术研究现状
        1.2.4 图像特征匹配与识别技术研究现状
    1.3 论文选题依据
        1.3.1 无人平台面临的导航难题
        1.3.2 论文的章节安排
2 成像式仿生偏振光罗盘航向测量系统
    2.1 大气散射模型理论
        2.1.1 大气散射模型的基本概念
        2.1.2 瑞利散射模型
        2.1.3 基于Stokes矢量的偏振探测原理
    2.2 航向角测量算法
    2.3 偏振光测量系统设计
    2.4 实验验证
    2.5 本章小结
3 仿生偏振光/惯性组合航向测量方法
    3.1 坐标系定义
    3.2 惯性系统姿态角估计
        3.2.1 惯性系统常用参数说明
        3.2.2 姿态估计
    3.3 仿生偏振光/惯性组合导航系统卡尔曼滤波算法设计
    3.4 实验验证
    3.5 本章小结
4 基于位置细胞模型的惯性/视觉匹配组合导航方法
    4.1 位置细胞的特征分析
    4.2 基于位置细胞的导航算法
        4.2.1 基于SLAM_ORB的特征提取与匹配算法
        4.2.2 位置细胞节点图像去噪
        4.2.3 位置细胞节点图像增强
        4.2.4 惯性里程计算法
        4.2.5 惯性/视觉匹配组合导航算法
    4.3 GPU并行性分析
        4.3.1 GPU加速算法初始化
        4.3.2 GPU图像加速
    4.4 车载实验
    4.5 本章小结
5 总结与展望
    5.1 全文总结
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果
致谢



本文编号：3164511