将增强现实技术应用于**仿真训练系统已经成为**仿真领域的主流研究方向, 针对该**需求, 介绍了一种基于增强现实技术的动态、实时的**仿真系统。系统将普通单目相机拍摄真实场景的视频流作为战场环境, 并将虚拟**兵力、作战车辆渲染在真实场景中, 还原了逼真的**环境；采用改进的融合IMU的半稠密SLAM算法, 实现动态、实时、尺度统一的跟踪定位, 提出了一种基于离线地图的初始定位方法, 解决了跟踪初始定位的问题。系统初步实验显示, 能够还原逼真的**战场环境, 改进后的跟踪算法在初始定位方面表现优异, 跟踪的精度、鲁棒性与实时性效果良好, 重建的地图模型可以用于虚拟**物体与战场环境的碰撞、遮挡等交互。

根据双目视觉定位原理，通过分析系统各部件的工作原理和医疗机器人手术导航的实际需求，结合市场供货情况，提出了一种适用于医疗机器人手术导航定位的双目视觉硬件系统设计方法。采用该方法设计的双目视觉定位系统进行了手术导航模拟实验，结果表明：该系统可以辅助医疗机器人完成手术规划，定位精度可以达到2 mm，能够满足临床应用要求。

视轴指向校正是红外监视系统目标高精度跟踪定位的重要前提，而扫描相机视轴指向校正又是其中的难点。在分析扫描相机成像模型及其特点的基础上，提出基于失配角估计的视轴指向校正原理模型。通过建立失配角状态转移模型和视轴指向观测模型，并采用无迹卡尔曼滤波器(UKF)，实现了对失配角参数的实时估计和视轴指向的实时校正。仿真结果表明，所提算法对相机视轴指向的校正精度高、性能稳定，可有效提高红外监视系统目标跟踪处理的实时性能和精度。

提出了基于电磁检测原理的定位方法.该方法在体表布置多个电磁发射线圈,通过胶囊内密封的接收线圈检测所在点的磁感应强度,利用检测值,根据磁感应强度和该点位置坐标之间的函数模型反向求解出位置信息.设计的悬浮式单维接收线圈,能始终保持接收方向的恒定,不仅大大减少了接收线圈和发射线圈维数,也大大降低了求解模型的复杂性,满足了胶囊内严格的空间限制和功耗限制.设计了完整的电磁定位系统,构建了三维实验平台,并开展了38个位置点处的检测,将结果代入定位软件求解后表明,三个坐标方向的定位误差均在4 cm以下,平均定位误差在2 cm以下,小于同类研究的定位误差.

针对空中机动目标的被动定位跟踪问题,提出了一种先用静态估计理论对空中目标进行最小二乘估计,再采用基于"当前"统计模型的自适应滤波算法进行滤波处理的方法,取得了比最小二乘估计与卡尔曼滤波相结合的算法更好的效果.仿真结果表明,在跟踪非机动目标时,该算法和最小二乘估计与卡尔曼滤波结合的办法相当;在跟踪机动目标时,该算法的误差明显小于原算法.

利用角度信息估计出目标的距离和速度实质上是一个非线性状态估计问题，经典的扩展卡尔曼滤波算法性能很不稳定。文中首先根据静态估计理论推导出了在某一时刻目标位置的最小二乘解，然后将其作为卡尔曼滤波的测量值进行滤波，作进一步的数据处理，以提高估计精度。为了避免测量误差的相关性，分别在x,y,z方向上进行滤波，简化了算法，提高系统的定位精度。仿真结果表明这一算法是简单而有效的。