在室外智能移动机器人自主导航研究中,仿生偏振导航技术由于不易受累积误差和电磁干扰影响的特点逐渐受到了关注。为提高精度、增强鲁棒性, 针对仿生偏振导航提出了一种适用于城市、雾霾天气下的航向角提取方法。引入不易受遮挡、雾霾因素影响的图像强度信息, 分别对图像强度信息与偏振天光信息构建优化代价, 并进行联合优化, 获取最优航向角; 室外实验测试显示: 信息融合方法在雾霾、天空遮挡等场景下表现良好, 在雾霾场景下标准差为0.10~0.24°, 比单一偏振天光航向角提取方法提高了83.1~99.7%; 在天空遮挡场景下的标准差为0.04~0.09°, 比单一偏振天光航向角提取方法提高了90.9~96.7%。

针对低成本MEMS惯性传感器航向角的累积漂移误差和传统磁场校准方法使用不便等问题, 提出一种基于动态磁场校准的九轴惯性融合方法。首先, 通过旋转矩阵建立陀螺仪与磁力计的关系, 利用扩展卡尔曼滤波对陀螺仪数据和磁力计数据进行融合, 实现对磁力计的动态实时校准; 然后利用互补滤波思想, 着重考虑了自由加速度和磁场环境突变的情况, 定义了各自的信赖函数, 对PI控制器做出了改进; 最终获得高稳定性的惯性传感器的姿态角。在传感器采样率为100 Hz, 运行时长约为11 min, 旋转圈数为117圈时, 航向角的漂移为0.42°, 与商用的惯导模块算法相比减小了149°, 实现了数量级的改进。实验结果表明, 通过陀螺仪动态校准磁场能有效改善传统椭球拟合算法对校准数据要求高的缺点, 提出方法基本可以做到实时, 用户无需做特定的绕“8”字动作, 即可完成磁场校准; 对互补滤波算法进行了改进, 基本消除自由加速度对姿态角解算的影响。提出方法在控制减小航向角漂移上有很大优势, 同时满足校准便捷、适用场景多样等要求, 在低成本MEMS惯导领域有广阔的应用前景。

针对无人飞行器(UAV)跟踪目标初始段实际航向与制导矢量场提供的期望方向不一致问题, 提出了一种基于动态逆的航向误差修正方法。首先, 在UAV运动学模型基础上利用Lyapunov矢量场制导方法为UAV跟踪目标提供了跟踪导引律; 之后, 通过构建UAV航向误差修正动态逆结构系统, 在UAV飞行初始段逐步修正航向误差, 并控制航向误差收敛速度; 最后, 将UAV初始航向按所在区域进行分类, 进行了航向反馈收敛性证明。对不同控制参数下UAV初始段航向收敛速度及飞行航迹进行了仿真验证, 同时将本文方法与圆弧补偿方法进行了仿真对比, 仿真结果证明了动态逆修正法的有效性与实用性。

针对喷水推进型无人艇(USV)在水平面内的航向控制问题, 提出了一种改进的终端滑模控制方法。首先,建立了无人艇的Norrbin模型, 在此模型基础上设计了一种基于终端滑模控制的航向控制器, 同时,为了缓解滑模控制带来的抖振问题, 引入了S型生长曲线函数对传统指数趋近率进行改进, 并借助Lyapunov方法证明了控制系统的稳定性; 之后, 通过Matlab仿真实验验证了控制算法的正确性; 最后, 利用自主研发的“海鳐01”号无人艇对所设计的航向跟踪控制算法进行湖上实船试验, 结果验证了该算法在实际工程中应用的可行性。

针对多层包围阵应召搜索方法中搜索兵力如何运用与部署的问题, 将“布阵—听阵—布听阵关系”综合一体考虑, 提出了应召搜索可控最大包围阵的概念, 构建了可控最大包围阵参数确定模型; 建立了反潜巡逻机待战空域/机场位置的确定模型; 给出了应召搜索筹划方法步骤, 为反潜巡逻机应召搜索的组织实施提供了理论与方法依据。

针对测试环境下偏振光分布模式复杂,特征点发散造成最小二乘法拟合太阳子午线时精度降低的问题,提出了一种基于Hough变换的太阳子午线提取方法。搭建了偏振光分布模式测试系统,利用Stokes矢量原理得到偏振光方位角分布模式,通过设置特征阈值获取太阳子午线特征区域。使用Canny算子检测特征区域边缘,运用Hough变换检测边缘直线方向,结合对称性分布关系获取太阳子午线方位角。通过测试实验,对比分析了所提方法与最小二乘法的测量精确度。实验结果表明,在特征阈值为3<N≤6时,所提方法的测量精确度高于最小二乘法,测量正确度提升了5.53%~87.84%,测量精密度提升了1.81%~92.68%。

数据精度是舰载IRST的重要指标,安装误差是影响该精度的因素之一。分析了IRST在船上安装存在的误差,根据其稳定平台的工作原理,建立了五个坐标系,通过矩阵变换,推导了安装误差对IRST精度影响的计算方法。计算了多种工况下导致的误差,结果表明,安装误差对IRST精度影响较大,在纵横摇较大的情况下容易导致数据精度超差,因此,需要对其进行控制或补偿。