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      無人機改進導航定位方法設計

      2017-03-25 17:01:03唐婭娟王晶所玉君
      科技與創(chuàng)新 2017年4期
      關鍵詞:無人機

      唐婭娟++王晶++所玉君

      文章編號:2095-6835(2017)04-0023-03

      摘 要:針對無人機航位推算過程中由于傳感器精度限制及運動模型不準確導致其位置估計誤差累積問題,設計一種利用對地面路標的觀測來修正自身位置的同步定位與構圖方法,同時將模型不準確建模為時變的過程噪聲,通過對過程噪聲統(tǒng)計特性的預測及修正來提高模型的準確度。建立了特征模型、無人機運動模型及傳感器測量模型,利用試驗數據對所提方法進行了仿真驗證,結果表明所提方法降低了模型不準確對無人機導航定位精度的影響,在傳感器精度不高的情況下,降低了誤差累積程度,提高了無人機導航定位的精確性和魯棒性。

      關鍵詞:無人機;航位推算;時變噪聲;同步定位與構圖

      中圖分類號:TP242.6 文獻標識碼:A DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2017.04.023

      近年來,無人機在軍事民事領域得到了越來越多的應用,無人機的導航問題是限制其發(fā)展的決定性因素,慣性導航、衛(wèi)星導航、地磁導航、航位推算及組合導航是目前常用的導航方法。慣性導航短時間內精度較高,但是初始對準困難;常用的衛(wèi)星導航為GPS導航,精度高,但是容易受到干擾;地磁導航全天時、全天候,但是需要存儲大量的地磁數據,對計算機的存儲能力及數據處理能力要求高;航位推算造價低廉,是最為常用的方法,但是位置估計誤差隨時間迅速累積增長;組合導航即將上述方法中的2種或多種加以組合使用。

      同步定位與構圖(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是一種新興的無人機導航定位技術,國外學者對該方法已經進行了一系列研究,但是國內對SLAM的研究相對于國外差距還很大,多數研究限制在移動機器人領域。下面描述無人機SLAM方法的執(zhí)行過程。

      飛行的無人機由于航位推算引入噪聲,或者由于建立運動模型的不準確,位置估計誤差逐漸積累,導致無人機的航位推算誤差越來越大,如圖1(a)所示,橢圓越來越大,即無人機自身和地圖位置的不確定性越來越大。通過SLAM方法進行導航定位的無人機通過對地圖中元素的反復測量,能夠修正自身的位置。當無人機測量到一個新特征時,首先需要通過數據關聯(lián)來判斷這個新觀測特征是否對應著地圖中的已有特征,見圖1(b)。如果對應著,則利用這次新測量來校正無人機自身及特征的位置,見圖1(c);否則,將這個特征構建到地圖中。

      (a)不確定性增長

      (b)新的測量 (c)位置校正

      4 結論

      建立了無人機的運動模型和觀測模型,設計了改進的無人機同步定位與構圖方法,將所建立運動模型的不準確性建模為時變噪聲,通過對其統(tǒng)計特性進行估計校正來彌補模型構建的不足,并利用試驗數據對所提方法進行仿真驗證。結果表明,所設計方法在低傳感器精度的情況下相對于航位推算,定位精

      度有大幅度提高,算法的可行性及有效性得到了驗證,對于無人機執(zhí)行長航時隱蔽作業(yè)具有一定的實際應用意義。

      參考文獻

      [1]Durrant-Whyte H F,Bailey T.Simultaneous localization and mapping(SLAM):Part I,The essential algorithms.IEEE Robotics and Automation Magazine,2006,13(2):99-108.

      [2]Bailey T,Durrant-Whyte H F.Simultaneous localization and mapping(SLAM):Part II,State of the art.IEEE Robotics and Automation Magazine,2006,13(3):108-117.

      [3]Bailey T,Nebot E M,Rosenblatt J K,et al.Data association for mobile robot navigation:A graph theoretic approach[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation San Francisco.USA:2000:2512-2517.

      [4]Hahnel D,Thrun S,Wegbreit B,et al.Towards lazy data association in SLAM[C]//Proceedings of the International Symposium on Robotics Research.Sienna,Italy:2003:421-431.

      [5]黃慶成,洪炳熔,厲茂海,等.基于主動環(huán)形閉合約束的移動機器人分層同時定位和地圖創(chuàng)建[J].計算機研究與發(fā)展,2007,44(4):636-642.

      [6]張亮,蔣榮欣,陳耀武.移動機器人在未知環(huán)境下的同步定位與地圖重建方法[J].控制與決策,2010,25(4):515-520.

      [7]Smith R,Self M. Cheeseman P.Estimation uncertain spatial relationships in robotics [C]//Autonomous Robot Vehicles.New York:Springer-Verlag,1990:167-193.

      〔編輯:劉曉芳〕

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