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公开(公告)号：CN103970138B
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201410194055.0
申请日：2014-05-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于自抗扰与微分平滑的ALV横向控制方法，并通过不同条件下的仿真证明了微分平滑与自抗扰相结合方法对欠驱动系统的控制效果及鲁棒性。首先建立地面自主驾驶车辆横向动力学模型；然后再根据该动力学模型，设计其微分平滑输出；最后根据所述的微分平滑输出和控制律以及自抗扰控制器，设计地面自主驾驶车辆横向控制系统的复合控制器。所述的自抗扰控制器包括跟踪微分器、扩张状态观测器和非线性反馈控制律。
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公开(公告)号：CN103575299B
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201310565455.3
申请日：2013-11-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种利用外观测信息的双轴旋转惯导系统对准及误差修正方法，根据滤波的估计值可以实时修正导航系统的输出参数。第一步：静基座旋转式捷联惯导系统进行系统初始化；第二步：利用粗对准确定的姿态矩阵进行静基座导航解算；第三步：利用卡尔曼滤波估计载体姿态失准角、加速度计零偏、陀螺零偏、陀螺标度因数误差；第四步：将用各状态量估计值修正载体姿态矩阵和惯性器件参数，实现初始对准；第五步：使旋转式惯导系统的双轴按预定旋转方案周期性地旋转；第六步：利用卫星导航系统或地图匹配的位置信息作为外观测量信息进行卡尔曼滤波；第七步：以滤波估计结果实时修正惯导系统输出的导航参数。
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公开(公告)号：CN105588562A
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201510945920.5
申请日：2015-12-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种旋转调制惯性导航系统中隔离载体角运动的方法，其包括：根据旋转平台的旋转方案计算出第k个控制时刻旋转平台相对导航坐标系的旋转角速度；控制旋转平台旋转，使得IMU坐标系p同载体坐标系b重合；旋转调制惯性导航系统进入导航状态，获得第一个控制周期内旋转平台内环轴、外环轴的控制角速度；预测第k+1个控制周期内载体相对导航坐标系的运动角速度，以及旋转平台相对载体坐标系的旋转控制角速度；求得旋转平台内环轴、外环轴的控制角速度；控制内环轴、外环轴的控制角速度，消除载体角运动的影响，实现载体角运动的隔离。本发明保证了旋转调制的效果，提高了导航系统的精度。
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公开(公告)号：CN103048925B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201210545100.3
申请日：2012-12-17
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种钟形振子式角速率陀螺振子振幅稳定方法。该方法包括：（1）利用参考模型和观测到的钟形振子x轴向信号和y轴向信号，计算钟形振子运行误差和误差变化率；（2）对x轴向信号、y轴向信号、振子运行误差和运行误差变化率进行集中滤波与状态重构，重构出新状态x轴向位移、y轴向位移、x轴向位移变化率、y轴向位移变化率、钟形振子运行误差和运行误差变化率；（3）根据给定系统输入与重构的状态，设计自适应滑模控制器，控制钟形振子维持稳定振幅运动。本发明提高了钟形振子式角速率陀螺幅值稳定程度，缩短了稳定时间，并缩短了整个钟形振子式角速率陀螺开发的时间，为钟形振子式角速率陀螺的合理设计提供了依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103575296B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201310463644.X
申请日：2013-10-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种双轴旋转惯导系统自标定方法，利用遗传算法对自标定方案进行优化，以提高标定精度。步骤1：选取双轴旋转惯导系统的误差模型和导航误差方程；步骤2、根据步骤1得到的误差模型和导航误差方程，利用遗传算法找出八位置标定方案的七个最优转动角度；步骤3、预热陀螺仪和加速度计组件，进行粗对准；步骤4、根据粗对准结果转动环架，调整IMU位置到近似与导航坐标系重合；步骤5、开始导航解算并根据角度转动环架到对应的位置，在每个位置采集导航解算得到的速度误差，计算得观测量；步骤6、根据每个位置的导航结果利用最小二乘计算出需要标定的误差参数。
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公开(公告)号：CN103575278B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310464002.1
申请日：2013-10-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提出一种针对参数不确定性及观测丢失的鲁棒滤波方法。步骤一、通过数学模型对问题进行描述，包括对范数有界的参数不确定性及观测丢失的建模：步骤二、根据步骤一建立的数学模型给出包含待定参数的滤波器模型;步骤三、对原状态方程进行扩维，并求出扩维后的状态协方差阵,构造一个新状态向量;步骤四、根据步骤三得到的扩维后状态协方差阵寻找原状态向量的估计误差协方差;步骤五、对滤波器参数进行设置使得步骤四得到的估计误差协方差上界取得最小值;至此，得到一个滤波器在具有范数有界参数不确定性及观测丢失的情况下，实现状态估计误差协方差上界的最小化。
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公开(公告)号：CN103414451B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201310306788.4
申请日：2013-07-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种应用于飞行器姿态估计的扩展卡尔曼滤波方法，能够处理各种复杂干扰的非线性系统姿态估计。第一步：建立基于观测器的飞行器的动力学模型；第二步：根据第一步建立的模型方程，对加速度计和陀螺仪所测量三轴的姿态角θ加和三轴姿态角速度ω陀进行互补滤波，滤除高频和低频干扰，得到较纯净的信息值θ，去除可能系统内部及外部的扰动；第三步：利用第二步得到的信息值θ，采用扩展Kalman滤波方法对状态变量进行估计，得到的值即为姿态的估计值，从而完成了对飞行器状态的估计。
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公开(公告)号：CN104868876A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510239254.3
申请日：2015-05-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明提供一种针对过程噪声协方差矩阵Q未知情况下的Kalman滤波方法，具体过程为：步骤一，判断系统模型是否满足预设条件，若满足，则进入步骤二，否则结束该方法；步骤二，构建系统广义输出矩阵E；步骤三，利用所述矩阵E确定系统输出的耦合向量δi；步骤四、根据耦合向量δi构建系统输出的线性耦合；基于所述线性耦合，利用大数定律对过程噪声的协方差矩阵Q进行估计，将估计的结果记为步骤五、将过程噪声的协方差矩阵的实时估计结果带入到标准Kalman滤波器中，获得滤波结果。本发明方法可以实现过程噪声协方差矩阵Q未知情况下的Kalman滤波。
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公开(公告)号：CN104820982A
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201510199728.6
申请日：2015-04-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于核函数的实时地形估计方法，具体过程为：获取实时点云数据和车辆当前状态相对于绝对空间的旋转平移矩阵；利用所述旋转平移矩阵对实时点云数据进行配准，并对配准后的点云数据采用基于体素的降采样处理；遍历历史点云库中的每一点，采用点约束建立描述被估计区域地形的地形矩阵MAP；利用实时点云数据对所述地形矩阵MAP进行点约束和光线约束，将此时获得的地形矩阵MAP作为当前无人车周围的地形估计；将所述配准后的实时点云数据添加到历史点云库中，更新历史点云数据。该方法能适用于无人车高实时性、海量数据的地形估计，解决运动中盲区的补偿，并给出可以在线更新的显式估计结果。
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