本文選題：無人機無構(gòu)圖自主定位 + MEMS傳感器精度評估��； 參考：《國防科學技術(shù)大學》2016年博士論文

【摘要】：無人機以其成本低廉、人員零傷亡、生存能力強、機動性能好和使用方便等優(yōu)勢,備受軍事和民用領(lǐng)域的青睞,而導航定位則是其順利執(zhí)行任務的基本保障之一。對大型高端無人機而言,導航定位方式有多種選擇,典型的如基于全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)/慣性導航系統(tǒng)(GNSS/INS)的組合導航技術(shù)、基于信號輻射導航/慣性導航系統(tǒng)(NAVSOP/INS)的組合定位技術(shù)等。對微小型無人機而言,由于其受到自身載荷和成本的限制,目前普遍搭載的是小體積、低功耗的全球定位系統(tǒng)(GPS)模塊,隨著將來平臺技術(shù)的不斷發(fā)展,微小型無人機將應用到單兵作戰(zhàn)、搶險救災、環(huán)境勘探、物流快遞和反恐作戰(zhàn)等多個領(lǐng)域,即其任務環(huán)境不再是單純的室外空曠環(huán)境,因此僅依靠GPS這類衛(wèi)星定位系統(tǒng)已不能滿足小型無人機的任務需要。為了提高機載定位系統(tǒng)的環(huán)境適應性,在保證低成本、小體積、低功耗的前提下,研究能適用于多任務場景的自主定位技術(shù)已成為小型無人機發(fā)展過程中亟待解決的主要問題之一。針對這一需求,基于機器人操作系統(tǒng),圍繞微小型無人機自主定位過程中涉及的算法框架、機載微小型傳感器的精度、多傳感器融合定位算法以及定位誤差累計等關(guān)鍵問題展開分析研究、算例仿真與飛行實驗驗證。論文的主要工作和研究成果包括:(1)基于機器人操作系統(tǒng),構(gòu)建了硬件成本低廉、傳感器易獲取易集成的自主定位框架。根據(jù)小型無人機在典型任務場景下作業(yè)的實際需求和目前已有的自主定位算法的優(yōu)勢與局限,選擇常見的機載MEMS傳感器(加速度計、陀螺儀、壓力傳感器和磁力傳感器),探索了一種易于集成的自主定位框架,并基于機器人操作系統(tǒng)設計了框架的軟件結(jié)構(gòu),提高了機載定位技術(shù)在多變?nèi)蝿窄h(huán)境下的適應性。(2)分析了MEMS傳感器的性能精度與使用場景之間的關(guān)聯(lián)表征,構(gòu)建了精度評估方法。針對MEMS加速度計、陀螺儀、壓力傳感器和方向角傳感器在精確定位系統(tǒng)中的可用性及其測量模型的適用條件,基于氣墊導軌、三軸轉(zhuǎn)臺和矩形鋼架等設備設計了一套精度評估方法,以建立MEMS傳感器在不同飛行高度、不同加速狀態(tài)與旋轉(zhuǎn)狀態(tài)下的性能表征,提高標定結(jié)果的有效性和實用性。(3)充分考慮MEMS傳感器在不同運動狀態(tài)下的性能表現(xiàn)不同,根據(jù)無人機的典型運動模態(tài)設計了多源融合定位算法,有效將旋翼無人機的機載定位技術(shù)從既有的以室內(nèi)為主的低空環(huán)境擴展到了室外數(shù)十米飛行空域,并提高了定位系統(tǒng)對弱光照和弱紋理環(huán)境的適應能力。針對無人機勻速直線、升降運動,基于機載攝像頭、壓力傳感器、方向角傳感器,提出無構(gòu)圖定位算法(MLVO);針對無人機旋轉(zhuǎn)、加速直線運動及復合運動,在MLVO基礎上,借鑒誤差狀態(tài)的卡爾曼濾波模型,融合了MEMS加速度計和陀螺儀數(shù)據(jù),實現(xiàn)機載多傳感器的融合(MFVO)。MLVO和MFVO算法相輔相成,用以解決無人機在室外飛行高度數(shù)十米環(huán)境下或弱光照、弱紋理區(qū)域作業(yè)時的自主定位的問題。(4)針對機載自主定位算法累積誤差的問題,提出了基于導航信標輔助的定位修正算法(LAVO),有效融合了先驗的網(wǎng)絡信息和人工合作標記物信息以校正定位過程中的偏差。將網(wǎng)絡地圖中的典型地標、人工合作標志物以及網(wǎng)絡信號等信息作為導航信標,以其全局位置作為先驗,基于概率濾波理論構(gòu)建無人機位置概率地圖,隨著觀測到的導航信標不斷增多,證據(jù)不斷積累,最終對自主定位算法中出現(xiàn)的偏差及時校正,從而提高定位精度。(5)基于機器人仿真器(Gazebo)構(gòu)建了自主定位算法的仿真測試環(huán)境,進行了全系統(tǒng)測試,并采用三星Galaxy S3手機內(nèi)置傳感器對關(guān)鍵算法進行了實物飛行實驗驗證。在Gazebo仿真環(huán)境下,通過設計不同飛行條件下的仿真實驗,開展了MLVO,MFVO和LAVO算法的定位精度實驗研究,測試了各算法的工作條件及定位精度�；贛OVEMASTER RM501機械臂,AR-Drone、XAircraft650兩個典型四旋翼,以三星Galaxy S3手機傳感器作為機載傳感設備,開發(fā)手機應用軟件,對內(nèi)部傳感器信息進行訪問,開展了室內(nèi)外真實場景下的實驗研究,并與目前代表性算法TUM_PTAM[1]進行比較。通過設計室內(nèi)、麥田、花園以及城市四個不同場景,測試了MLVO,MFVO和LAVO算法對環(huán)境的適應能力。使三星手機中這類低成本、低精度的MEMS傳感器能夠在室內(nèi)實現(xiàn)精確導航(導航精度可達到0.5米以內(nèi)),并在室外弱光照及車流量較大的城市環(huán)境下自主導航數(shù)百米,精度在10米內(nèi)。上述研究工作和成果進一步完善了目前無人機機載自主定位技術(shù)的研究,為最終解決無人機在GPS拒止環(huán)境中的自主定位問題提供了新思路和新技術(shù),同時,通過算法的代碼開源和數(shù)據(jù)共享為他人在相關(guān)領(lǐng)域的研究奠定基礎。
[Abstract]:In order to improve the environment adaptability of the airborne positioning system , the micro - small unmanned aerial vehicle ( UAV ) can be applied to the multi - task scene , such as single - weapon system , emergency rescue , environment exploration , logistics express and counter - terrorism operation . In this paper , a set of precision evaluation methods are designed based on Kalman filter model , such as air cushion guide rail , three - axis turntable and rectangular steel frame . ( 5 ) Based on Gazebo , the simulation test environment of autonomous positioning algorithm was built . The simulation experiment of MLVO , MFVO and LAVO was carried out by using the built - in sensor of Samsung Galaxy S3 .
【學位授予單位】：國防科學技術(shù)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：V279;V249

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4 劉e，

本文編號：1962385