简介:为适应自主驾驶车辆的高精度、高频率与高可靠性的导航要求,提出了一种机器视觉/数字地图/CP-DGPS共同辅助SINS的智能车辆组合导航方法,建立了组合导航系统的滤波模型。该滤波模型的量测信息不仅包括GPS与SINS形成的位置与姿态观测信息,还包括机器视觉/数字地图/SINS形成的横向偏差观测信息。通过对SINS的多重冗余辅助,使得导航系统具备容错能力。仿真结果表明,该组合导航系统能为智能车辆提供其空间位置、速度、加速度与姿态角等众多导航信息,并具有100Hz的高频输出、厘米级的导航精度和容错性能,当GPS较长时间中断时,通过SINS/视觉/数字地图的组合仍能为智能车辆提供可靠的导航数据。
简介:Unscented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,将其引入到GPS/DR系统的滤波中,并针对系统模型的特点对原UKF算法进行了简化,建立了新的滤波方法.仿真结果表明,同EKF相比,UKF的滤波精度和稳定性都显著提高了,还可避免计算烦琐的Jacobi矩阵,真正实现了低成本、高精度的导航定位要求.
简介:沿试验段侧壁发展的附面层是影响飞行器半模型实验数据精准度的主要因素之一.利用数值模拟方法验证了涡流发生器减小附面层影响的可行性,重点分析了安装角度、结构尺寸、安装位置及个数等设计参数对附面层内速度分布的影响规律,对涡流发生器尾涡强度以及沿流向的发展规律进行了初步探讨.结果表明,涡流发生器产生的尾涡能够有效改善附面层内的速度分布,进而减小附面层厚度,降低附面层影响;涡流发生器的后缘应略高于当地附面层厚度,安装角度、位置、个数等参数必须合理设计以减小涡流发生器对试验段主气流的影响.基于计算结果初步设计了可用于2.4m跨声速风洞半模试验段的涡流发生器,在亚声速范围内能够减小模型区侧壁附面层厚度66%左右,对核心流Mach数影响小于0.003,为涡流发生器的实际应用提供了依据.