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足端惯性信息辅助的四足机器人惯性导航算法被引量：1: 1; 作者路永乐苏胜 +2 位作者罗毅徐晓东车移《仪器仪表学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期169-178,共10页; 针对四足机器人在卫星信号缺失和环境感知退化时定位精度陡降的问题,提出一种足端惯性信息辅助的四足机器人惯性导航算法。首先,基于足端惯性信息和关节编码器数据构建腿部里程计观测模型,以补偿因接触静止假设导致的速度损失;然后,通... 展开更多; 关键词足端惯性信息腿部里程计不变扩展卡尔曼滤波器四足机器人导航算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

多星姿态协同中的几何鲁棒控制: 2; 作者胡洋刘学超 +1 位作者李化义曹芊《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3118-3127,共10页; 针对多星系统的姿态协同控制问题,通过不变扩展卡尔曼滤波(invariant extended Kalman filter,InEKF)对航天器进行姿态估计,将航天器的姿态估计与传递矩阵独立;结合无向通信拓扑构建多星特殊正交群(special orthogonal group,SO(3))姿... 展开更多; 关键词多航天器特殊正交群协同控制径向基函数不变扩展卡尔曼滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于IEKF的水下无人潜器无源动基座自对准方法被引量：8: 3; 作者黄凤荣邢路然 +2 位作者陈英姝王震朱雨晨《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期23-27,34,共6页; 针对水下无人潜器无准确外参考信息条件下惯导系统动基座自对准问题,提出基于不变扩展卡尔曼滤波(IEKF)的动基座自对准方法。首先,建立系统误差模型,并针对系统动态模型的不确定性,设计自对准的不变扩展卡尔曼滤波算法;同时基于水下无... 展开更多; 关键词无源自主导航不变扩展卡尔曼滤波大失准角快速对准; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于李群的视觉/惯性组合导航算法被引量：4: 4; 作者王景琪刘海颖 +1 位作者王馨瑶王晓龙《导航定位学报》 CSCD 2020年第2期36-42,共7页; 为了进一步研究高性能导航,提出基于李群的视觉惯性组合导航算法:利用单目相机对全局地图上一定数量的3维固定路标进行跟踪观测,并采用多速率融合方法解决视觉惯导工作频率不一致问题;构建视觉惯性紧耦合模型,然后采用基于李群的无迹卡... 展开更多; 关键词视觉信息惯性导航李群无迹卡尔曼滤波不变扩展卡尔曼滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习与运动状态识别的车辆惯性导航方法被引量：16: 5; 作者黄凤荣羿博珩 +2 位作者王旭刘庆璘王文森《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期569-575,共7页; 微机电惯性测量单元(MEMS IMU)因成本低、体积小以及功耗低等优势受到广泛关注,但由于MEMS IMU误差大且复杂,基于MEMS IMU的捷联惯性导航系统精度还远远不能满足移动机器人、无人驾驶等各个领域的广泛需求。针对此问题,提出了一种基于... 展开更多; 关键词标定惯性导航深度学习车辆不变扩展卡尔曼滤波器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PRCNN-Attention鲁棒零速检测的行人惯性导航方法被引量：7: 6; 作者黄凤荣刘庆璘 +3 位作者高敏王文森羿博珩谷川《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期547-554,共8页; 针对零速修正的行人惯性导航方法中MEMS IMU误差大且复杂多变、复杂运动类型下传统阈值零速检测鲁棒性差的问题,提出一种基于PRCNN-Attention鲁棒零速检测的导航方法。首先,引入注意力机制,突出不同运动类型下的关键信息,设计了基于并... 展开更多; 关键词行人惯性导航深度学习零速检测注意力机制不变扩展卡尔曼滤波器; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名足端惯性信息辅助的四足机器人惯性导航算法被引量：1: 1; 作者路永乐苏胜罗毅徐晓东车移; 机构重庆邮电大学智能传感技术与微系统重庆市高校工程研究中心重庆邮电大学先进制造工程学院中国兵器装备集团西南技术工程研究所; 出处《仪器仪表学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期169-178,共10页; 基金重庆市自然科学基金面上项目(cstc2021jcyj-msxmX0566)资助。; 文摘针对四足机器人在卫星信号缺失和环境感知退化时定位精度陡降的问题,提出一种足端惯性信息辅助的四足机器人惯性导航算法。首先,基于足端惯性信息和关节编码器数据构建腿部里程计观测模型,以补偿因接触静止假设导致的速度损失;然后,通过时域卷积网络(TCN)和双向门控循环单元(BiGRU)提取足端惯性信息和关节数据的长短时域特征,实现鲁棒的平稳区间接触事件估计。将所提出的里程计观测模型作为不变扩展卡尔曼滤波器(InEKF)的量测信息,在平稳区间内修正惯性导航误差。最后,在室外场景进行了长距离定位实验,数据显示,所提算法的平稳区间估计准确率超过96%,无闭环实验的终点误差仅为总里程的0.93%,混合地形闭环实验的东、北向平均误差分别为1.07和0.74 m,验证了所提算法在不依赖外部信息的条件下能长时间保持较高的定位精度。; 关键词足端惯性信息腿部里程计不变扩展卡尔曼滤波器四足机器人导航算法; Keywords foot-end inertial information leg odometer InEKF quadruped robot navigation algorithm; 分类号 TH89 [机械工程—精密仪器及机械]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多星姿态协同中的几何鲁棒控制: 2; 作者胡洋刘学超李化义曹芊; 机构哈尔滨工业大学航天学院航天东方红卫星有限公司; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3118-3127,共10页; 基金上海航天科技创新基金(SAST2021-030)资助课题。; 文摘针对多星系统的姿态协同控制问题,通过不变扩展卡尔曼滤波(invariant extended Kalman filter,InEKF)对航天器进行姿态估计,将航天器的姿态估计与传递矩阵独立;结合无向通信拓扑构建多星特殊正交群(special orthogonal group,SO(3))姿态模型,推导SO(3)上姿态协同误差。然后,基于SO(3)提出基于一致性理论的姿态协同控制算法。其中,利用径向基函数神经网络对虚拟扰动进行拟合补偿,所提出的算法考虑空间扰动,以保证协同控制器适用于整个姿态空间,实现多星姿态协同、跟踪期望姿态和执行器能力约束下的协同。根据LaSalle不变集理论对系统进行分析,证明系统具有全局渐近稳定性。最后,利用六星航天器系统校验了所提姿态协同控制算法的有效性。; 关键词多航天器特殊正交群协同控制径向基函数不变扩展卡尔曼滤波; Keywords multiple spacecraft special orthogonal group(SO(3)) coordinated control radial basis function(RBF) invariant extended Kalman filter(InEKF); 分类号 V448.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于IEKF的水下无人潜器无源动基座自对准方法被引量：8: 3; 作者黄凤荣邢路然陈英姝王震朱雨晨; 机构河北工业大学机械工程学院; 出处《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期23-27,34,共6页; 基金国家自然科学基金(61973333)。; 文摘针对水下无人潜器无准确外参考信息条件下惯导系统动基座自对准问题,提出基于不变扩展卡尔曼滤波(IEKF)的动基座自对准方法。首先,建立系统误差模型,并针对系统动态模型的不确定性,设计自对准的不变扩展卡尔曼滤波算法;同时基于水下无人潜器一般工作在匀速运动状态,将航向信息耦合到自对准滤波器的量测方程中,最终实现了无准确速度信息条件下的动基座初始对准。跑车实验证明,提出的方法在大失准角情况下,航向角在30 min内收敛到惯性元件所对应的航向精度水平。证明了所提出方法的有效性和可行性。该方法增强了水下和陆上惯性导航设备初始对准的环境适应性。; 关键词无源自主导航不变扩展卡尔曼滤波大失准角快速对准; Keywords passive navigation invariant extended Kalman filtering large azimuth angle alignment; 分类号 U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于李群的视觉/惯性组合导航算法被引量：4: 4; 作者王景琪刘海颖王馨瑶王晓龙; 机构南京航空航天大学航天学院; 出处《导航定位学报》 CSCD 2020年第2期36-42,共7页; 基金中央高校基本科研业务专项(NS2019047)。; 文摘为了进一步研究高性能导航,提出基于李群的视觉惯性组合导航算法:利用单目相机对全局地图上一定数量的3维固定路标进行跟踪观测,并采用多速率融合方法解决视觉惯导工作频率不一致问题;构建视觉惯性紧耦合模型,然后采用基于李群的无迹卡尔曼滤波方法和不变扩展卡尔曼滤波方法对观测信息与惯导数据进行融合并相互比较。通过数值仿真将2种滤波结果与采用传统无迹卡尔曼滤波算法的滤波结果进行对比,结果表明2种滤波方法都可以有效抑制系统误差,提升导航精度。; 关键词视觉信息惯性导航李群无迹卡尔曼滤波不变扩展卡尔曼滤波; Keywords visual information inertial navigation Lie groups unscented Kalman filter invariant extended Kalman filter; 分类号 P228.4 [天文地球—大地测量学与测量工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习与运动状态识别的车辆惯性导航方法被引量：16: 5; 作者黄凤荣羿博珩王旭刘庆璘王文森; 机构河北工业大学机械工程学院中国人民解放军; 出处《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期569-575,共7页; 基金国家自然科学基金(61973333)。; 文摘微机电惯性测量单元(MEMS IMU)因成本低、体积小以及功耗低等优势受到广泛关注,但由于MEMS IMU误差大且复杂,基于MEMS IMU的捷联惯性导航系统精度还远远不能满足移动机器人、无人驾驶等各个领域的广泛需求。针对此问题,提出了一种基于深度学习与运动状态识别的车辆导航方法。首先,针对MEMS IMU误差具有非线性、时变性的特点,基于改进后的膨胀卷积网络对MEMS IMU陀螺仪漂移进行标定补偿。其次,利用时间卷积神经网络动态检测车辆的运动状态,并将特定运动状态的约束信息作为观测量,基于不变扩展卡尔曼滤波进行信息融合。所提出方法在公开数据集进行了验证,与未对陀螺误差进行标定补偿的基于深度学习的运动状态检测与约束方法进行了比较,所提出方法将车辆水平位置的绝对轨迹误差和相对轨迹误差平均值分别降低了30.9%和24.7%,证明了所提出方法的有效性。; 关键词标定惯性导航深度学习车辆不变扩展卡尔曼滤波器; Keywords calibration inertial navigation deep learning wheeled robot invariant extended Kalman filter; 分类号 U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PRCNN-Attention鲁棒零速检测的行人惯性导航方法被引量：7: 6; 作者黄凤荣刘庆璘高敏王文森羿博珩谷川; 机构河北工业大学机械工程学院邦迪汽车系统(长春)有限公司天津分公司; 出处《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期547-554,共8页; 基金国家自然科学基金(61973333)。; 文摘针对零速修正的行人惯性导航方法中MEMS IMU误差大且复杂多变、复杂运动类型下传统阈值零速检测鲁棒性差的问题,提出一种基于PRCNN-Attention鲁棒零速检测的导航方法。首先,引入注意力机制,突出不同运动类型下的关键信息,设计了基于并联式循环卷积网络的深度神经网络(PRCNN-Attention)框架,实现对零速状态的鲁棒识别;然后,将零速信息作为量测信息,基于不变扩展卡尔曼滤波器实现信息融合。最后,在公开数据集以及实际场景中对所提方法进行了验证。实验结果表明,相较于固定阈值零速检测方法和自适应阈值零速检测方法,所提方法在公开数据集上的零速检测精确率分别由0.752和0.920提升到0.978,导航误差分别降低了54.1%和31.8%,在实际场景中导航误差分别降低了28.1%和13.5%,验证了所提方法的鲁棒性和有效性。; 关键词行人惯性导航深度学习零速检测注意力机制不变扩展卡尔曼滤波器; Keywords pedestrian inertial navigation deep learning zero-velocity detection attention mechanism invariant extended Kalman filter; 分类号 U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	足端惯性信息辅助的四足机器人惯性导航算法	路永乐苏胜罗毅徐晓东车移	《仪器仪表学报》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	多星姿态协同中的几何鲁棒控制	胡洋刘学超李化义曹芊	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于IEKF的水下无人潜器无源动基座自对准方法	黄凤荣邢路然陈英姝王震朱雨晨	《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心	2021	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于李群的视觉/惯性组合导航算法	王景琪刘海颖王馨瑶王晓龙	《导航定位学报》 CSCD	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于深度学习与运动状态识别的车辆惯性导航方法	黄凤荣羿博珩王旭刘庆璘王文森	《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心	2022	16	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于PRCNN-Attention鲁棒零速检测的行人惯性导航方法	黄凤荣刘庆璘高敏王文森羿博珩谷川	《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料